當前，全球制造業正經歷一場以數字化、網絡化、智能化為核心的深刻變革。在這一進程中，人工智能（AI）與工業互聯網的深度融合，正成為驅動制造業轉型升級的核心引擎。杜明芳等專家學者指出，以工業互聯網數據服務為關鍵抓手，能夠有效釋放數據要素價值，重塑制造業生產模式與價值鏈，推動產業邁向高質量發展新階段。

工業互聯網作為新一代信息技術與工業系統深度融合的產物，通過構建人、機、物全面互聯的網絡基礎設施，實現了全要素、全產業鏈、全價值鏈的深度連接。它不僅是連接物理世界與數字世界的橋梁，更是海量工業數據匯聚、流通與分析的平臺。而AI技術，尤其是機器學習、深度學習和認知計算，為處理和分析這些海量、多源、異構的工業數據提供了強大的工具，能夠從數據中挖掘出深層次的洞見、規律與預測。

兩者的結合，形成了強大的協同效應：工業互聯網為AI提供了豐富、實時、真實的“數據燃料”和應用場景；AI則賦予工業互聯網“智慧大腦”，使其從簡單的連接和可視化，躍升至智能分析、決策優化與自主控制。這種“AI+工業互聯網”的雙輪驅動模式，正在多個層面推動制造業轉型：

1. 生產智能化：在工廠內部，通過工業互聯網平臺接入設備、傳感器與控制系統，實時采集生產數據。AI算法對數據進行處理，可實現生產過程的實時監控、設備預測性維護、工藝參數優化、質量缺陷智能檢測等，顯著提升生產效率、產品質量與資源利用率。
2. 服務化延伸：基于工業互聯網連接產品（如智能裝備、工程機械），企業可以持續獲取產品運行數據。利用AI分析，能夠實現遠程運維、健康管理、能效優化，甚至從“賣產品”轉向“賣服務”（如按使用時長付費），創新商業模式。
3. 供應鏈協同：工業互聯網連接上下游企業，實現供應鏈數據共享。AI可用于需求精準預測、庫存智能優化、物流路徑規劃、供應鏈風險預警等，提升整個產業鏈的協同效率和韌性。
4. 創新生態構建：開放的工業互聯網平臺匯聚了開發者、軟件提供商、高校院所等生態伙伴。結合AI能力，可以快速開發和部署面向特定行業或場景的工業APP與數據智能服務，加速技術創新與應用普及。

實現這一愿景的關鍵在于工業互聯網數據服務的有效開展。數據服務貫穿數據采集、傳輸、存儲、處理、分析、應用與交易的全生命周期。當前的重點與挑戰包括：

• 數據采集與集成：解決多源異構設備、不同協議的數據統一接入與標準化問題，確保數據的完整性、準確性與實時性。
• 數據治理與安全：建立完善的數據資產管理、質量管控、分類分級、隱私保護與安全防護體系，確保數據可用、可信、可控。
• 數據建模與分析：結合行業知識，開發面向特定場景（如故障診斷、能耗分析、工藝優化）的AI算法模型，將數據轉化為可行動的洞察。
• 數據價值化與流通：探索數據確權、定價、交易與收益分配機制，促進數據要素在產業鏈內的合規有序流動與價值釋放。

杜明芳強調，推動“AI+工業互聯網”驅動制造業轉型，需要多方協同：政府應加強頂層設計，完善標準體系與政策環境；企業需轉變思維，加大投入，從試點走向規模化應用；技術提供商應深耕行業，提供更易用、更安全的解決方案與數據服務；產學研用需緊密合作，攻克關鍵技術，培養復合型人才。

以AI和工業互聯網為雙輪，以數據服務為紐帶，制造業正迎來智能化升級的歷史性機遇。通過深化數據驅動的智能應用，不僅能夠提升企業核心競爭力，更將重塑全球制造業格局，為經濟高質量發展注入強勁動能。