工业和信息化部等八部门日前印发《关于推动工业互联网高质量发展的实施意见》，提出到2030年，工业互联网核心产业增加值突破2.5万亿元，工业互联网融合应用实现207个工业中类全覆盖。这些目标的设定表明，工业互联网将从试点探索迈向全域普及，充分发挥乘数效应，夯实制造业数字底座，筑牢中国制造的全球竞争优势。

　　工业互联网是实体经济和数字经济深度融合的关键底座。工业互联网并非互联网在工业领域的简单应用，而是5G、大数据、人工智能等新一代信息技术与工业经济深度融合的新型基础设施、应用模式和工业生态。工业互联网就像给工厂装上了神经系统，机器之间能对话，生产数据实时上传，系统自动分析优化，设备有故障会预警，订单多了就自动调配产线，库存少了能及时补货。简单说，就是让制造变得更聪明、更高效、更省心。

　　我国工业互联网正从好用的工具加速成长为产业升级不可或缺的基础设施。核心产业规模超1.6万亿元，带动工业增加值增长约2.5万亿元，融合应用项目遍布各行各业，标志着工业互联网已迈过规模化门槛，进入提质增效的新阶段。更值得关注的是，当人工智能、5G、算力网络等新技术与工业互联网深度融合，生产调度将更智能，产业链协同将更高效，数据价值将得到进一步释放。一头连着制造强国建设，一头连着网络强国建设，工业互联网可发挥两大优势，实现双向赋能。

　　人工智能走进工厂，正在倒逼工业互联网升级优化。过去只要把机器简单连上网、收集基础数据就能满足生产需要，如今智能生产对网络提出了更高要求，低延迟、高稳定才能保障生产线实时协同运转。车间里不同设备、不同环节产生的海量数据越来越多，必须安全高效归集、规范管理。柔性生产、产业链协同要求平台灵活调配上下游各类生产资源。只有不断优化网络连接能力、完善数据归集体系、提升资源统筹效率，工业互联网才能跟上智能制造的发展步伐。

　　工业互联网与人工智能双向融合，将为制造业装上一个“会思考、能决策”的智能大脑。工业互联网把车间里的设备、产线和系统都连接起来，就像打通了工厂的神经网络，把海量生产数据汇聚成高质量燃料，喂给AI模型去学习、训练。同时，算力在设备端、边缘端和云端灵活调度，让AI推理决策更快落地，工业智能体得以在更多场景推广。AI反过来给工业互联网装上智能的感官和手脚，让系统具备自感知、自学习、自执行的能力。

　　工业互联网与人工智能深度融合，需从基础设施、产业供给、场景应用等方面协同发力。一方面，夯实网络、标识、平台、数据、算力一体化底座，升级工业5G独立专网，完善标识解析体系，培育多层次工业互联网平台，依托大数据中心盘活数据要素，强化算力互联互通。另一方面，强化技术创新、标准建设与知识产权保护，培育优质解决方案服务商，补齐产业供给短板。同时，持续拓宽应用边界，大力推广各类智能制造新模式，依托大小模型、工业智能体深化数智融合落地，以链网协同打通跨领域应用，兼顾大中小企业数字化转型。

　　发挥工业互联网的乘数效应，关键在“乘”而非“加”。这不是设备和数据的简单叠加与堆砌，而是通过互联互通产生化学反应，打通生产要素壁垒，让每台机器、每条产线、每家工厂的价值倍增，成为驱动制造业转型升级、培育新质生产力的加速器。