1 月 13 日，工信部发布《推动工业互联网平台高质量发展行动方案 ( 2026 — 2028 年 ) 》（以下简称《方案》）。

《方案》明确，到 2028 年，工业互联网平台高质量发展取得积极成效，" 专业型 + 行业型 + 协作型 " 多层次平台体系持续壮大，具有一定影响力的平台超 450 家；平台的要素资源连接能力大幅增强，重点平台的数据增值、模型沉淀和人工智能开发应用能力显著提升，工业设备连接数突破 1.2 亿台 ( 套 ) ；平台普及率达到 55% 以上，基本建成泛在互联、数智融合、深度协同、开源开放的新一代工业互联网平台生态。

数据显示，目前，我国工业互联网应用实现 41 个工业大类全覆盖，重点工业互联网平台设备连接数超过 1 亿台（套）。工信部部长李乐成在接受媒体采访时表示，2025 年我国工业互联网核心产业规模预计超 1.6 万亿元，带动工业增加值增长约 2.5 万亿元。

《每日经济新闻》记者注意到，1 月 6 日，工信部办公厅刚刚印发《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》（以下简称《行动方案》），时隔一周，工业互联网领域再迎政策利好。

差异化导向有助于平台明确自身定位

《方案》指出，工业互联网平台是海量数据汇聚、模型沉淀和应用开发的关键载体，是工业要素资源泛在连接、弹性供给和高效配置的重要枢纽，是支撑产业智能化、绿色化、融合化发展的战略性基础设施。

《方案》把 " 引导平台差异化发展 " 放在平台培育培优行动的首位，并提出大力发展专业型平台、重点培育行业型平台、加快推广协作型平台。

赛迪顾问软件与信息服务业研究中心分析师王韵喆在接受《每日经济新闻》记者书面采访时表示，把 " 引导平台差异化发展 " 放在平台培育培优行动的首位，本质上是回应当前工业互联网平台同质化竞争较为突出、发展路径模糊的问题。《方案》对专业型、行业型、协作型平台使用不同表述，并非简单分类，而是有意区分其功能定位、成长逻辑和政策着力点。

王韵喆进一步阐释，" 大力发展 " 专业型平台，强调的是补短板和强能力。这类平台聚焦仿真、运维、安环等通用场景，是工业数字化的 " 底座能力 "，需要持续打磨技术产品和服务质量，形成可复用、可规模化的工具体系，因此更强调技术深耕和长期投入。

" 重点培育 " 行业型平台，则是基于其对产业转型带动作用更强。王韵喆说，这类平台需要深度嵌入行业工艺、流程和组织体系，建设周期长、协同复杂，单靠市场自发推进难度较大，政策层面通过 " 重点培育 " 释放出明确的支持信号，引导其向纵深发展。

而 " 加快推广 " 协作型平台，更多着眼于效率和连接。这类平台商业模式相对成熟，关键在于规模扩散和网络效应，因此政策重点放在应用推广和要素流通上。

" 对平台型企业而言，这种差异化导向有助于明确自身定位，避免盲目追求‘大而全’，也有利于形成分层竞争、错位发展的平台生态，推动工业互联网走向更加健康和可持续的发展路径。" 王韵喆说。

AI 企业将从 " 技术供给方 " 向 " 工业价值共创者 " 跃迁

上述《行动方案》提出，到 2028 年，工业互联网与人工智能融合赋能水平显著提升。时隔一周，本次《方案》再次提出，推进人工智能赋能工业互联网平台。连续强调人工智能对工业互联网的赋能，有何深意？

对此，王韵喆表示，此次《方案》发布，是我国推动新型工业化、发展新质生产力的关键落子。它标志着工业数字化转型正从 " 连接驱动 " 迈向 " 智能驱动 " 的深水区。其中，" 推进人工智能赋能工业互联网平台 " 不仅是技术路径的升级，更是产业范式的一次系统性重构。这对人工智能企业与工业互联网平台企业而言，既是重大战略机遇，也提出了前所未有的能力挑战与转型要求。

在王韵喆看来，对人工智能企业而言，意味着将从 " 技术供给方 " 向 " 工业价值共创者 " 跃迁。

他表示，过去，许多 AI 企业以通用大模型、视觉识别、自然语言处理等技术 " 单点切入 " 工业场景，往往面临 " 水土不服 " ——模型不准、响应不快、落地不深。而本次《方案》明确提出 " 推动人工智能技术在工业全链条、全环节深度渗透 "，这实质上要求 AI 企业完成三大跃迁。

具体而言，一是技术适配要求，从 " 通用智能 " 转向 " 工业专用智能 "。王韵喆表示，AI 企业需深入理解工业机理，开发面向特定场景的 " 小模型 + 大模型 " 协同架构，需要将物理规律与数据驱动深度融合。这会倒逼 AI 企业组建 " 懂工艺、懂设备、懂流程 " 的复合型团队，与工业企业联合开展 " 场景定义—数据标注—模型训练—闭环优化 " 的全周期研发。

二是算力部署要求，从 " 云端推理 " 转向 " 边端实时智能 "。王韵喆说，《方案》强调强化工业智能算力供给，支持边缘侧部署轻量化模型。AI 企业需提供可在 PLC（可编程逻辑控制器）、DCS（集散控制系统）等工业控制系统中运行的低延迟、高可靠推理引擎。这会推动 AI 企业与工业芯片、智算中心服务商合作，构建 " 云—边—端 " 协同的智能算力网络，真正实现 " 现场决策、毫秒响应 "。

三是数据治理与安全责任，从 " 数据使用者 " 升级为 " 可信参与者 "。他提到，《方案》提出推动建立全国工业数据目录。AI 企业参与数据标注、模型训练时，必须遵循《工业数据分类分级指南》，确保数据来源合法、处理合规、结果可审计。因此，企业需建立工业级 AI 伦理与安全治理体系，防范模型偏见、数据泄露和对抗性攻击。

工业互联网平台企业将从 " 连接平台 " 进化为 " 智能中枢 "

谈及 " 推进人工智能赋能工业互联网平台 " 会对工业互联网平台企业带来怎样的影响，王韵喆表示，工业互联网平台企业将从 " 连接平台 " 进化为 " 智能中枢 "。

他提到，过去，平台企业的核心使命是 " 连设备、采数据、建看板 "，而未来，其角色必须进化为 " 聚数据、训模型、控流程 " 的工业智能中枢。

具体而言，首先是智能化能力升级，构建 " 平台 + 智能体 " 新架构。平台需支持流程自动化助手、智慧巡检数字人、具身智能装备等工业智能体的开发与运行，实现多智能体协同调度。因此，平台底层需具备强大的任务编排、知识图谱、实时推理能力，不再是简单的 IaaS（基础设施即服务）/PaaS（平台即服务），而是迈向 "AI-native"（原生人工智能）的操作系统级平台。

智能体是大模型应用化与产业化的关键形态。头豹研究院报告显示，到 2029 年，中国大模型市场规模将超 1400 亿元、智能体市场规模将突破 357 亿元，前者驱动总体基建扩张，后者以 52.4% 的高增速彰显其作为大模型核心落地形态的商业化放量潜力。

记者注意到，2025 年第一季度，工业互联网龙头厂商鼎捷数智（SZ300378）正式更新迭代 Indepth AI 智能体开发平台并发布了首个制造业多智能体协议 MACP，旨在通过统一的数智空间语言与思维范式，消除 AI 智能体间沟通壁垒，使其能够高效协同，解决复杂的行业难题。

其次是数据融合与治理，成为工业数据价值的 " 转换器 "。王韵喆说，《方案》相关要求推进标识解析与工业数据空间建设，打通设计、生产、物流、服务等多源异构数据，打造高质量行业数据集。这要求工业互联网平台企业需承担起数据汇聚、清洗、脱敏、确权的主体责任，构建 " 数据可用不可见 "" 流通可追溯 " 的可信机制，为 AI 训练提供 " 燃料 "。

三是应用创新与生态运营，打造 "AI+ 工业 " 解决方案工厂。王韵喆说，工业互联网的 " 解决方案资源池 "，需联合 AI 企业、工控厂商、制造企业共同孵化高价值应用场景，覆盖个性化定制、网络化协同、服务化延伸等方向。这促使平台运营模式从 " 卖功能 " 转向 " 卖服务 "，需建立敏捷的生态协同机制和收益分成机制，推动大中小企业融通发展。

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