随着全球科技的迅猛发展，人工智能（AI）已经成为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。当前，我国工业互联网正迎来规模化发展的新阶段，工业互联网与人工智能的深度融合，不仅可以大幅提高生产效率、优化资源配置、降低生产成本，还能进一步推进工业体系向高端化、智能化、绿色化迈进，成为新型工业化发展的强大动力。

　　这两者之间的相辅相成为新型工业化提供了有效支持。工业互联网为人工智能创造了丰富的应用场景和海量数据基础，而人工智能则为工业互联网的创新发展注入了智能元素，形成了协同发展的格局。在实现全产业链、全价值链、全要素的互联互通的过程中，工业互联网构建了新一代信息技术赋能制造业的新生态，进一步推动了行业的技术升级和流程优化。

　　根据最新数据显示，我国工业互联网核心产业的增加值已达到1.35万亿元，基础设施层面也在不断强化。到2024年7月，我国5G基站数量达399.6万个，其中90%实现了共建共享。5G核心网和定制化基站的商用推广，促进了5G工业网关和巡检机器人的创新应用，从而为广大企业提供了更为高效的数字基础设施。

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　　人工智能技术产业在我国正呈现出快速发展的良好态势，今年以来，AI赋能新型工业化的应用十分活跃。相关算力基础设施布局加速，云算、智算、超算发展协同，推动了高性能智算中心的建立，并使我国在全球算力供给中占据了重要位置。

　　与此同时，国内人工智能企业数量已超过4500家。以通义千问为代表的大模型能力，逐步接近GPT-4o，应用场景多样，工业知识问答等领域的成熟度显著提升。我国工业知识数据的汇聚工作也在有条不紊地进行，形成了一个庞大的工业语料库，为AI在工业领域的应用提供了丰富的基础。

　　随着AI与工业互联网的融合，实际应用案例突显出其潜力。例如，某汽车制造商通过引入智能大模型，内嵌于生产设备中实现自动化编程，使生产效率提升了30%。此外，中国商飞利用智能建模和仿真技术，优化大型客机研发流程，通过数字化设计和虚拟仿真降低了成本，加速了上市进程。

　　然而，融合应用也面临诸多挑战。技术集成的复杂性，包括硬件与软件的结合、数据管理和网络安全等，是当前亟需解决的问题。同时，工业场景碎片化的特点使得“通用大模型”的研发与应用面临“最后一公里”的瓶颈，亟需根据不同行业的特点进行深入的定制化。

　　依赖外部的高端芯片也对我国技术发展造成了压力。尽管我国在工业AI领域已经取得了一定的成就，但在高性能芯片供应、安全数据管理等核心领域仍需持续发力。

　　加速核心技术研发：提升智能算力供给水平，加快智能芯片和算法的自主研发，打造具有全球竞争力的高智能大模型。

　　建设人工智能增强版工业互联网平台：整合工业数据资源，解决数据流通难、标准不统一的问题，构建高质量的行业语料库。

　　深化人工智能融合应用：鼓励行业龙头企业开放资源，促进通用大模型在工业领域的广泛应用，推动生产、服务、管理等环节的智能化升级。

　　完善政策引导与数据安全保障：通过顶层设计和资金引导，设立人工智能产业投资基金，保障数据的安全和隐私。

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　　总之，人工智能与工业互联网的融合创新，将是推动新型工业化的重要手段zoty中欧体育平台，未来的发展潜力巨大。通过加强技术研发、鼓励应用探索和完善支持政策，我国有望在工业互联网与AI领域实现更大突破，赢得全球竞争的制高点。

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