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在大數據、深水區人工智能等技術加持下，工業我國工業互聯網產業正在駛入“深水區”?；ヂ?strong>吧友盤點全網禁售游戲
21世紀經濟報道記者在近日舉辦的網駛2023全球工業互聯網大會現場了解到，目前中國已建成2500多個高水平數字化車間和智能工廠，入中2022年中國智能制造產業裝機規模超過12.2萬億元，小企工業軟件產品收入突破2400億元，業積主營業務收入達到10億元的極性協同解決方案供應商超過了1400余家。
中國工業經濟聯合會執行副會長、不足國務院原派駐國有重點大型企業監事會主席路耀華在現場透露，深水區近十年來，工業工業互聯網產業規模已經超過1.2萬億元，互聯從現在到2025年復合增長率將保持在每年20%左右，網駛呈現快速增長態勢。入中
但在工業互聯網產業規?？焖贁U張的小企同時，一些隱憂與行業痛點也再度浮現出來。
中國工業經濟聯合會會長、工業和信息化部原部長李毅中在現場對記者指出，吧友盤點全網禁售游戲當前國內數字化轉型升級存在自下而上積極性不足、缺乏鮮活有效的樣板和對口幫扶、著力點還沒有深入到生產制造的核心部位、大數據功能發揮處于初級水平等四種“不深不實”的表象。
“工業互聯網目前貫徹力度很大，但自下而上的積極性還顯不足。有一些部門、機構規劃方案我也學習研究，確實存在著一般號令多，具體指導少，原則論述少的情況?！崩钜阒姓f道。
在他看來，未來行業需要讓企業通過典型范例和實際的幫扶看到數字化發展的潛力和希望。認識到數字化轉型必要性和緊迫性，從而增強企業的主動性和積極性。
數字化轉型“深水區”
工業互聯網正在滲透至千行百業。在這其中，技術是最強有力的驅動因素。
以AR為例，杭州靈伴科技聯合創始人向文杰告訴21世紀經濟報道記者，早期工業場景中的AR設備只是頭戴式個人計算終端，但隨著近年來“數字孿生、點云、大模型”等技術能力的成熟，未來AR設備在制造業場景內有望實現更加自然的交互。因此，偏向技術密集型以及資金密集型的企業將更快擁抱工業互聯網的浪潮。
汽車行業也不例外。中國電動汽車百人會副秘書長師建華在接受21世紀經濟報道記者采訪時表示，汽車產業已經進入新汽車時代，從新工業化的角度來看，其產品從過去簡單的交通工具已經演變為大型的移動智能終端。而在這其中，汽車工業電動化、智能化、網聯化的特性使它的產品需要新的技術來支撐。因此，工業互聯網與汽車產業的融合將變得至關重要。
在融合的具體方面，師建華指出，實現芯片以及操作系統等核心技術的自主可控，將成為下一步中國汽車產業的發展重點。
與此同時，對于一些工業領域的中小企業來說，其數字化轉型的積極性仍然不高。
李毅中表示，從企業的層面看，一些企業有不少的顧慮，缺乏積極性和主動性，現在不少企業生產經營已經陷入困境，當務之急考慮的是如何活下去，沒有精力考慮未來數字化怎么投入、怎么搞。
“某些中小企業的注意力不在工業互聯網上。還有一些企業想搞但是缺乏人才，特別是缺乏復合型人才，想搞數字化又不知道從哪下手，還有一些企業擔心數字化會失去自己的商業機密，也有企業在想機器換人會不會造成下崗、失業等不穩定后果，有不敢轉、不愿轉想法，企業是數字化轉型的主體，要把自上而下的號召準備轉化為自下而上的動力?！崩钜阒姓f。
與此同時，從制造業流程來看，目前一些企業的工業互聯網發力點仍然沒有深入到生產制造的核心部位。
“推進數字化轉型升級有一個過程，不能一蹴而就，目前看還有不少停留在表層，比如辦公、數字化、人力檔案、統計報表、財務記賬管理類科目，應該搞，但是在表層，有一些在外圍，比如供銷、商務、物流、倉儲這些方面比較普及，但是鮮有技術創新或者科研成果轉化應用?！崩钜阒斜硎?。
在他看來，沒有涉及到核心部位的，應該加快由表及里，由顯入深的過程，抓住品種質量、節能降耗、安全穩定長周期等等，企業最關心的實際的生產要素，要抓住生產制造的核心環節。深入到智能制造的關鍵環節中。包括先進工藝技術，過程控制自動化，智能化，物理單元的更新升級等等。
挖掘數據價值
國家互聯網信息辦公室發布的《數字中國發展報告(2022年)》顯示，2022年，我國大數據產業規模達1.57萬億元，同比增長18%；數據產量達8.1ZB，同比增長22.7%，占全球數據總量的10.5%。
有業內人士指出，我國當前數字經濟有著“大而不強”的缺陷，因此如何將海量的數據資源利用起來，轉化為資產與生產要素，成為未來行業探索的課題。
在李毅中看來，數據真實可靠有三個要點，首先是可以信賴，數據的來源是社會經濟活動的實踐，實踐中采集的數據，而不是主管想象拼出來的數據；其次是，可追溯，明確數據的源頭和所有權，必要的時候可追溯；最后，可共享，不僅在單位數據可以發揮作用，而且可以共享、流通、交易讓更多的企業更多的行業發揮更多的效益。
“可靠性之外的另一個基本要求是海量豐富，分布在各個場景，各個單元的數據可以匯集成為行業地區甚至全國跨國的數據池，進而生成人工智能大模型，更是需要對數據進行訓練，海量可靠的高質量數據集，是大模型的沃土和根基?！?/p>
中國工程院院士、第十四屆全國政協常委、浙江大學工學部主任、國際智能制造聯盟主席楊華勇也表達了類似的觀點，他表示，智能制造離不開數據的獲取和處理，數字孿生仿真智能的控制、調度+工業機器人，這個平臺就是要全面對互聯網的數據智能技術和多工業知識領域沉淀與共享。
“在算力和應用驅動環節，工業知識需要沉淀下來，變成數據，清洗成標準化的數據，然后要具備易用性，隨時隨地可以調用，還有工業知識和計算能力相融合，來實現跨領域、跨界混合建模的計算?！睏钊A勇說道。
來源：21世紀經濟報道
作者：張梓桐
