工业和信息化部日前印发的《推动工业互联网平台高质量发展行动方案（2026—2028年）》，在平台聚"数"提"智"行动中强调推动人工智能在工业领域深度应用，标志着国家层面对两大战略性产业融合发展的高度重视。
此前，工业和信息化部办公厅于2025年12月印发的《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》更是明确提出，到2028年要推动不少于50000家企业实施新型工业网络改造升级，为产业融合发展设定了明确的量化目标。
从战略层面看，人工智能作为驱动新一轮科技革命和产业变革的核心战略技术，与工业互联网这一新型基础设施的深度融合具有重要意义。
工业互联网通过连接工业全要素、全产业链、全价值链，形成了海量数据资源；人工智能则能够对这些数据进行深度挖掘和智能分析，两者协同赋能不仅能实现创新迭代的双向提速，更能为制造业数智化转型注入关键动力。
当前，工业互联网与人工智能的融合应用已呈现出全链条渗透的特点。
在生产控制、风险识别等规则相对明确的场景，判别式人工智能应用已逐步推广；在工艺优化、方案设计等需求相对复杂的场景，生成式人工智能实践也在加快探索。
具体而言，生成式人工智能正在加速产品研发进程，人工智能视觉检测技术大幅提升质量检测精度，供应链人工智能优化资源调度效率，这些应用已在研发设计、生产制造、质量检测、供应链管理、安全生产等多个关键环节显现赋能成效。
然而，产业融合过程中仍存在不少挑战。
业内人士指出，此前国内不少人工智能企业多以通用大模型等技术布局工业互联网场景，但其技术输出往往难以匹配工业互联网平台在模型精度、轻量化推理等方面的具体需求。
这要求人工智能企业必须摆脱单纯的"技术供给方"定位，转变为深度融入工业生产全流程的"价值共创者"，与制造企业携手挖掘数据价值、优化生产流程。
同时，工业互联网平台也需从聚焦设备与数据的"连接平台"升级为具备智能分析、决策优化能力的产业"智能中枢"。
在工业自动化、工业通信等细分领域，国内企业已基本形成全产业链协同发展格局。
工业自动化龙头企业通过人工智能算法优化核心部件控制精度，适配平台智能化需求；工业通信企业推出融合边缘人工智能算力的通信设备，为工业数据实时处理提供硬件支撑。
这种上下游协同的发展模式正在推动"人工智能+工业互联网"生态的持续完善。
在政策东风下，产业链上市公司正凭借技术、资金与场景优势加速布局。
多家企业已依托全栈自研技术深度融合人工智能，形成覆盖基础网络、工业互联网、车联网、物联网等全场景的综合解决方案，并在运营商、金融、能源、教育、医疗等多个行业领域拓展应用。
这些企业的积极布局进一步推动了人工智能与工业互联网融合的深度和广度。
业内共识认为，未来三年将是人工智能与工业互联网融合渗透的提速提质关键期。
这一融合不仅将成为制造业向智能化、数字化转型的核心引擎，更是培育发展新质生产力的关键抓手。
随着政策支持力度加大、技术创新不断突破、应用场景日益丰富，两大领域的融合发展将进一步释放产业潜能，为我国制造业高质量发展提供强有力的支撑。
工业互联网打通“连接”，智能化提升“决策”，两者融合的价值最终要落到“可量化的效率提升、可持续的质量改进、可预期的风险降低”上。
面向新一轮科技革命和产业变革，关键在于坚持场景牵引与系统推进并重，既要跑出示范应用的速度，更要夯实数据治理与安全底座的质量。
只有把技术能力转化为工业现场可复制的生产力，融合赋能才能真正走深走实，为制造强国建设增添持久动能。