在當(dāng)今科技飛速發(fā)展的時(shí)代，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與人工智能無(wú)疑是兩顆最為耀眼的明星。它們的出現(xiàn)，為傳統(tǒng)工業(yè)帶來(lái)了前所未有的變革，正深刻地改變著全球制造業(yè)的格局。當(dāng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)遇上人工智能，究竟誰(shuí)能在這場(chǎng)科技盛宴中笑到最后，成為了業(yè)界廣泛關(guān)注的焦點(diǎn)。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，作為新一代信息技術(shù)與工業(yè)經(jīng)濟(jì)深度融合的全新工業(yè)生態(tài)、關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施和新型應(yīng)用模式，通過(guò)對(duì)人、機(jī)、物、系統(tǒng)等的全面連接，構(gòu)建起了全要素、全產(chǎn)業(yè)鏈、全價(jià)值鏈全面連接的新型生產(chǎn)制造和服務(wù)體系。近年來(lái)，我國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展迅猛，產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)不斷完善。核心產(chǎn)業(yè)增加值規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，在基礎(chǔ)設(shè)施層面，5G 基站數(shù)量大幅增長(zhǎng)且廣泛實(shí)現(xiàn)共建共享，為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展提供了堅(jiān)實(shí)的網(wǎng)絡(luò)支撐。關(guān)鍵技術(shù)層面，5G 核心網(wǎng)、定制化基站等技術(shù)的商用，推動(dòng)了各類工業(yè)終端的創(chuàng)新。應(yīng)用賦能方面，眾多綜合型、特色型、專業(yè)型平臺(tái)如雨后春筍般涌現(xiàn)，跨行業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)承載著大量工業(yè)機(jī)理模型，發(fā)揮著重要作用。在合作生態(tài)上，5G 已廣泛融入國(guó)民經(jīng)濟(jì)的眾多領(lǐng)域，應(yīng)用案例數(shù)量眾多，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)圍繞全產(chǎn)業(yè)鏈、全價(jià)值鏈、全要素的全面 “鏈接”，構(gòu)建起了新一代信息技術(shù)賦能制造業(yè)的新生態(tài)，強(qiáng)調(diào)海量生產(chǎn)要素的互聯(lián)互通、運(yùn)行數(shù)據(jù)的價(jià)值挖掘和工業(yè)知識(shí)的沉淀復(fù)用，為人工智能等新技術(shù)的應(yīng)用提供了廣闊的空間和豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

人工智能，作為引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，具有強(qiáng)大的 “頭雁” 效應(yīng)。其發(fā)展也極為迅速，算力基礎(chǔ)設(shè)施加快布局，云算、智算、超算、量算等協(xié)同發(fā)展，我國(guó)算力規(guī)模位居全球第二。算法創(chuàng)新水平穩(wěn)步提升，以大模型為代表的通用人工智能技術(shù)蓬勃發(fā)展，自主研制的智能芯片、開發(fā)框架、通用大模型等創(chuàng)新成果不斷涌現(xiàn)，人工智能企業(yè)數(shù)量眾多。國(guó)內(nèi)多款大模型能力在不斷提升，在工業(yè)知識(shí)問(wèn)答等場(chǎng)景已具備較高的應(yīng)用成熟度。工業(yè)數(shù)據(jù)訓(xùn)練語(yǔ)料不斷豐富，在電力、裝備、石化、汽車等多個(gè)領(lǐng)域率先實(shí)現(xiàn)匯聚，并在制造業(yè)全流程中開展應(yīng)用。

當(dāng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與人工智能深度融合，便產(chǎn)生了巨大的能量，重塑了多個(gè)工業(yè)環(huán)節(jié)。在技術(shù)研發(fā)模式上，二者的融合強(qiáng)化了數(shù)字設(shè)計(jì)能力。例如某汽車制造商聯(lián)合設(shè)備制造商打造的智能大模型，內(nèi)嵌于汽車工業(yè)機(jī)器人等生產(chǎn)設(shè)備，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化編程與控制，大幅減少停機(jī)時(shí)間，顯著提高了生產(chǎn)效率。中國(guó)商飛利用智能建模仿真和模擬預(yù)測(cè)技術(shù)，優(yōu)化了大型客機(jī)的研發(fā)流程，通過(guò)數(shù)字化設(shè)計(jì)和虛擬仿真，降低了試錯(cuò)成本，加快了產(chǎn)品開發(fā)進(jìn)程。在人機(jī)交互方式上，升級(jí)為多模態(tài)交互系統(tǒng)，提升了人機(jī)協(xié)同水平。洛克希德?馬丁公司采用微軟的 HoloLens 混合現(xiàn)實(shí)技術(shù)，輔助工人進(jìn)行航天器的組裝，極大地提高了生產(chǎn)效率，縮短了培訓(xùn)時(shí)間。在數(shù)據(jù)決策鏈路方面，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)。鞍山鋼鐵針對(duì)高爐煉鐵環(huán)節(jié)，建立煤氣智能平衡系統(tǒng)，對(duì)高爐產(chǎn)氣、管網(wǎng)波動(dòng)、異常狀態(tài)等進(jìn)行預(yù)測(cè)，形成輔助調(diào)度策略，對(duì)煤氣管網(wǎng)進(jìn)行精細(xì)化管理，創(chuàng)造了可觀的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。中鐵裝備研發(fā)的智能倉(cāng)儲(chǔ)物流協(xié)作設(shè)計(jì)平臺(tái)，通過(guò)資源統(tǒng)一管理，大幅縮短了制造工期，提升了效率。在質(zhì)檢和運(yùn)維效率上，得到了顯著提升，強(qiáng)化了精準(zhǔn)質(zhì)量管控。寶馬通過(guò)自研工業(yè) AI 云平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了發(fā)動(dòng)機(jī)產(chǎn)品檢測(cè)全程 “無(wú)人化” 作業(yè)和誤檢率 “自學(xué)習(xí)” 模式，節(jié)省了大量檢測(cè)工位，提高了缺陷識(shí)別率。中車集團(tuán)以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為基礎(chǔ)，應(yīng)用智能算法實(shí)現(xiàn)車輛故障診斷與預(yù)測(cè)，減少了日檢工作量，提升了部件利用率。同時(shí)，還推動(dòng)了定制化生產(chǎn)和柔性制造，滿足了多樣化市場(chǎng)需求。京東物流針對(duì) 3C、汽車等制造行業(yè)痛點(diǎn)，推出柔性線邊物流解決方案，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等技術(shù)實(shí)現(xiàn)機(jī)器人智能調(diào)度、算法集成和數(shù)據(jù)管控，引入仿真技術(shù)和大數(shù)據(jù)算法實(shí)現(xiàn)管理精益化。

在這場(chǎng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與人工智能融合的浪潮中，不同類型的企業(yè)有著不同的表現(xiàn)。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)企業(yè)以 “設(shè)備上云、數(shù)據(jù)采集、邊云協(xié)同” 為核心能力，構(gòu)建了強(qiáng)大的工業(yè) PaaS 平臺(tái)或行業(yè)級(jí)中臺(tái)系統(tǒng)，在連接密度、系統(tǒng)能力、客戶基礎(chǔ)等方面具備顯著優(yōu)勢(shì)。但隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，它們意識(shí)到僅停留在 “連接” 層面已無(wú)法滿足產(chǎn)業(yè)智能化需求，需要向 “垂直建模 - 智能體調(diào)度 - 流程重構(gòu)” 的路徑轉(zhuǎn)型。這類企業(yè)擁有天然的數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，長(zhǎng)期服務(wù)中大型制造企業(yè)，掌握海量工業(yè)數(shù)據(jù)，具備數(shù)據(jù)采集和治理體系，且深度嵌入客戶核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)，對(duì)業(yè)務(wù)流程有深刻理解，具備從 “連接” 到 “智能” 躍遷的先天優(yōu)勢(shì)，成為產(chǎn)業(yè)智能時(shí)代從連接層躍升智能層的首批 “轉(zhuǎn)型者”。然而，轉(zhuǎn)型之路困難重重，在技術(shù)范式上，需從 “系統(tǒng)集成” 跨越到 “智能建模”，原技術(shù)團(tuán)隊(duì)可能缺乏大模型研發(fā)與 Agent 調(diào)度能力，需引入新人才和技術(shù)體系;業(yè)務(wù)范式上，要從 “項(xiàng)目制交付” 轉(zhuǎn)向 “平臺(tái)化產(chǎn)品”，在組織流程、客戶支持、收入確認(rèn)方式等方面全面重構(gòu);用戶關(guān)系上，需從 “連接層” 躍遷到 “決策層”，面對(duì)客戶心智壁壘、流程信任門檻、權(quán)限開放度等挑戰(zhàn);商業(yè)模式上，要從 “賣平臺(tái)” 升級(jí)到 “賣結(jié)果”，搭建配套能力;生態(tài)布局上，面臨從 “系統(tǒng)對(duì)接” 到 “能力融通” 的挑戰(zhàn)，需重新梳理和布局生態(tài)伙伴體系。

垂類模型企業(yè)中的行業(yè)龍頭孵化型企業(yè)，憑借自身在行業(yè)內(nèi)多年積累的深厚行業(yè)知識(shí)、豐富的數(shù)據(jù)資源以及強(qiáng)大的品牌影響力和客戶基礎(chǔ)，在進(jìn)入垂類模型領(lǐng)域時(shí)具有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)。它們對(duì)行業(yè)痛點(diǎn)和需求有著深刻的洞察，能夠精準(zhǔn)地開發(fā)出符合行業(yè)特定需求的模型和應(yīng)用。聯(lián)合合資型企業(yè)通過(guò)不同企業(yè)之間的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，整合各方在技術(shù)、數(shù)據(jù)、市場(chǎng)等方面的資源，快速形成強(qiáng)大的競(jìng)爭(zhēng)力。技術(shù)服務(wù)轉(zhuǎn)垂類模型的企業(yè)，由于在技術(shù)服務(wù)過(guò)程中積累了一定的技術(shù)能力和對(duì)客戶需求的理解，也能夠在垂類模型領(lǐng)域找到自己的發(fā)展空間。

綜合來(lái)看，很難簡(jiǎn)單地判定工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和人工智能企業(yè)誰(shuí)能在這場(chǎng)融合競(jìng)爭(zhēng)中笑到最后。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)雖然在轉(zhuǎn)型過(guò)程中面臨諸多挑戰(zhàn)，但它們的行業(yè)根基和數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)不容忽視，如果能夠成功實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型，將在產(chǎn)業(yè)智能化中占據(jù)重要地位。而人工智能企業(yè)憑借先進(jìn)的技術(shù)和創(chuàng)新能力，也在不斷拓展在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用。未來(lái)，更有可能是那些能夠深刻理解工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與人工智能融合本質(zhì)，充分發(fā)揮自身優(yōu)勢(shì)，不斷創(chuàng)新和優(yōu)化技術(shù)、業(yè)務(wù)模式和生態(tài)布局的企業(yè)，才能在這場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出，成為最終的贏家。無(wú)論是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)還是人工智能企業(yè)，只有緊密合作，相互學(xué)習(xí)，共同探索，才能在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng) + 人工智能的新時(shí)代浪潮中，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，為全球制造業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型貢獻(xiàn)力量。