推进新型工业化、加快建设制造强国的背景下，工业领域数字化、网络化、智能化转型进入深水区。如何让生产现场、设备系统与管理流程连接得更紧密，如何让数据更顺畅地流动并转化为效率、质量与安全的提升，成为不少工业企业转型中面临的现实问题。针对这些痛点，工业和信息化部印发《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》，围绕网络、数据、供给与服务等关键要素提出举措，并明确到2028年推动不少于5万家企业实施新型工业网络改造升级等目标任务，为产业转型升级提供了路径指引。 从“问题”看，部分行业在上云用数、设备互联与生产协同上仍有短板：一方面，工业现场对通信确定性的要求更高，传统网络复杂工况下易受时延、抖动等影响，难以稳定支撑高频数据采集、实时控制、机器视觉检测等应用；另一上，企业内外数据汇聚、治理与共享机制仍不健全，数据标准不统一、质量不一、流通成本偏高等问题制约了数据要素价值释放；同时，面向产业链关键环节的场景化解决方案供给仍需补齐，中小企业资金、人才与改造经验上相对不足，转型过程中“不会用、用不好、用不起”的情况仍然存在。 从“原因”分析，制造业向高端化、智能化、绿色化迈进，对实时感知、精准决策与协同优化提出更高要求。特别是在原材料、装备制造、消费品、电子信息等重点行业，生产过程连续、工序复杂、质量控制要求高，应用需求更依赖高可靠、低时延的网络底座与高质量的数据支撑。此外，产业竞争与供应链韧性建设也促使企业加快数字化能力提升，通过提高设备利用率、缩短交付周期、降低能耗与不良率来增强竞争力。政策层面推动工业互联网与有关智能技术融合，既顺应技术演进，也回应了产业提质增效的现实需求。 从“影响”看，行动方案落地将推动工业企业以网络升级带动系统能力提升。新型工业网络面向高通量、低时延、高可靠、低抖动等需求加速覆盖，将为设备互联、产线协同、远程运维、柔性制造等应用提供更稳定的基础支撑，提升生产过程的可视化、可控性与安全水平。随着数据体系完善，并在20个重点行业建设一批高质量数据集，有望加快形成“可用、好用、敢用”的数据资源，推动企业从“有数据”走向“用数据、用好数据”。同时，围绕重点产业链关键环节和典型场景培育一批智能化解决方案供应商，将提升供给侧的专业化、标准化与可复制能力，促进大中小企业在技术、产品与服务资源上的协同升级。 从“对策”角度看，下一步关键在于把目标任务转化为可落地的工程路径。其一，以需求牵引推进网络改造升级，优先在实时控制、质量检测、工业视觉、预测性维护等需求突出的环节开展示范，形成可复制、可推广的部署与运维模式。其二，夯实数据治理与流通基础，完善数据标准、接口规范与质量评估体系，加强数据安全与合规管理，降低跨系统、跨企业的数据协同成本。其三，强化场景化解决方案供给，围绕产业链关键环节打造“样板间”，鼓励供应商通过模块化产品、轻量化部署和按需服务降低企业改造门槛。其四，完善公共服务与要素配置，通过测试验证、标准支撑、人才培训与咨询诊断等服务，提升企业尤其是中小企业的改造能力与应用水平。 从“前景”判断，随着新型工业网络规模扩大、数据体系持续完善、解决方案供给能力增强，工业互联网与相关智能技术的融合应用将从点状试点加快走向规模化推广，制造业数字化转型有望从“连接”深入迈向“优化”和“协同”。预计在重点行业，围绕质量提升、效率提升、安全生产、节能降碳等方向的应用将加速落地，形成更多可量化的转型成果。同时，产业生态将进一步成熟，技术产品、公共服务与产业资源配置效率提升，带动产业链上下游共同提高数字化与智能化水平。
工业互联网与人工智能的融合发展，表明了新一轮产业变革的方向。工信部出台行动方案，发出推动产业升级的明确信号。到2028年推动不少于5万家企业实施新型工业网络改造升级，既是面向未来的目标，也是可分步推进的实施路径。在政策引导、企业投入与技术创新共同作用下，工业互联网与人工智能的融合应用有望为制造业转型升级提供更强支撑，并为经济高质量发展拓展新的空间。