当前，工业互联网阶段用户聚焦设备连接、数据采集与可视化（OT/IT融合），而工业人工智能阶段需求升级为数据智能驱动的决策闭环与价值释放。用户诉求从“看见数据”转向“用数据优化”，强调预测性维护、工艺参数自优化与柔性生产调度等深度智能应用。

中工互联科技集团（以下简称：中工互联）深刻洞察市场需求，打造了“数据集+模型+智能体”的全栈AI赋能矩阵，其中智工·水滴工业数据集平台可以实现异构工业数据的集成、清洗、解析和结构化编码，智工·千锤工业大模型训练平台能够用基础工业大模型和工业数据集实现行业模型的训练，智工·智界智能体平台则提供了知语、智控、问数和智脑等智能体工具，最终赋能行业用户特定场景下的深度智能应用。

智振  中工互联科技集团董事长

从数据互联到价值创造的赋能路径

中工互联通过智工实现“数据-知识-价值”三阶跃迁演进，运用数据来创造场景价值。

数据层，可实现多种工业协议实现数据融通，破解“哑设备”接入难题，构建跨工序、跨工厂的数据血缘链；智能中枢层，使用智工·千锤工业大模型训练平台针对工业或具体任务进行针对性开发，利用预处理后的结构化数据，选择合适的机器学习算法来训练工业大模型。模型训练过程中，需要不断调整参数和优化算法，以提高模型的准确性和泛化能力。同时引入专家知识，通过知识蒸馏或联合学习等技术，将专家的经验和直觉融入模型中，增强模型的决策能力，作为工厂的“智能大脑”；场景赋能层，可以提供行业级智能体，快速分析大量数据，提供决策支持，提高决策效率。同时，运用专家经验优化生产流程，识别生产流程中的瓶颈，运用“知识+数据”驱动提出改进措施，提高资源利用率，降低生产成本。

在推动大模型AI技术的落地方面，中工互联重点聚焦三大方向：工业数据集底座、工业大模型底座和智能体应用。工业数据集底座实现了工业场景下多模态异构数据的收集、处理、结构化编码，工业大模型底座提供了差异化场景下工业大模型微调的工具，两者满足了工业智能体应用的必要条件。基于中工互联科技集团在工业人工智能与工业大模型领域的技术实践，其在污水处理、民爆、综合能源和能源装备四大行业的落地场景已形成深度垂直化解决方案。

携手头部企业  共拓工业AI规模化落地新范式

中工互联在工业大模型领域的核心壁垒体现在工业Know-How能力，基于团队在工业近20年的工业积累，形成了对多个行业、多类场景和多种设备的深刻理解，打造了覆盖装备级、产线级、工厂级以及行业级的高质量智能体，从设备层面的状态监测、故障诊断和参数调优，到产线级的任务调度、工序协同、产能平衡，再到工厂级的计划编排、能耗管控和风险防控，形成了工业智能体的立体化和体系化架构。

生态协同方面，中工互联以其行业领先地位和丰富的经验为依托，以工业AI能力为承载，与多家行业头部企业建立了战略合作关系，联合探索特定行业内领先的工业AI解决方案，并以此为标杆，沉淀行业普适性解决方案，与企业携手推进工业AI规模化落地。

展望未来，随着人工智能不断重塑工业竞争格局，工业企业将更加关注AI技术对价值创造的贡献，行业内将产生一些创新的商业模式，如价值分享型商业模式与绿色制造服务化商业模式等。个人建议，制造型企业应积极拥抱AI技术对于工业带来的创新、变化与挑战，中工互联作为AI引领的新型生产关系的创新者，将从理论创新、产品创新、场景创新和模式创新四个维度持续推进创新，践行工业AI领头羊的角色，以工业数据资产应用、工业AI底座支撑应用和工业AI赋能应用为抓手，重构工业产业链协作范式。