2026人工智能与工业互联网深度融合论坛

       当前人工智能与工业互联网的深度融合已形成两条技术应用路线：一是以场景化小模型为代表的专用智能应用，二是以大模型为代表的工业综合智能应用。两者协同推动制造业向智能化、柔性化转型。技术融合现状方面，  小模型应用：聚焦生产管控、经营管理等细分场景，如工业质检、设备预测性维护等，具备高效、灵活的特点。 大模型应用：处于发展初期，多用于知识密集型研发设计、服务密集型售后等场景，通过多模态处理和自监督学习提升泛化能力。 比如： 辽宁纺织产业大脑，基于“大算力、大数据、大模型”构建，覆盖全产业链，推动纺织业向智能化升级。 华泰股份造纸产业大模型，实现原材料采购、生产制造到仓储物流的全链条智能预测与优化。 国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》也鼓励企业将AI融入战略规划，推动产业智能化。 而在未来大模型将与小模型协同，加速“研—产—管—服”全链条变革，制造模式向柔性智能自主化发展。

       据专家表示：技术融合已经加速。双向赋能，人工智能技术（如大模型、多模态交互、强化学习）与工业互联网平台结合，提升设备控制、生产优化、质量检测等环节的智能化水平。例如，宝马通过自研AI云平台实现发动机检测“无人化”，中车集团应用智能算法减少30%日检工作量。 算力与算法升级，高性能智算中心布局加速，大模型在工业场景（如电力、石化、汽车）的应用成熟度提升，工业语料库支撑模型微调。 应用场景拓展板块，生产效率提升，汽车制造商通过智能大模型减少停机时间30%，鞍山钢铁的煤气智能平衡系统年增经济价值千万元。 人机协同优化，混合现实技术（如HoloLens）缩短航天器组装培训时间85%，新一代工业机器人具备接近人类的导航能力。 柔性制造与定制化，京东物流的柔性线边物流方案满足3C、汽车等行业多样化需求，华泰股份的造纸产业大脑实现全链条智能预测。

       专家表示：挑战与方向方面， 技术集成难点：需突破智能芯片、算法框架等基础技术，强化数据安全与系统兼容性。重点突破领域：数学定理证明、工程计算等专用大模型研发，以及供应链、运维等场景的深度应用。 人工智能与工业互联网深度融合将推动新型工业化，提升生产效率、优化资源配置，并重塑产业范式。技术协同创新方面，通用大模型与行业大模型加速研发，工业智能体成为核心引擎。例如，沈阳人工智能计算中心等平台推动技术突破。  5G、工业互联网平台（如华泰股份的造纸产业模型）为大模型提供数据沉淀和算力支持，实现全链条智能优化。

       在此背景下，在人工智能与工业互联网深度融合呈现快速发展态势下，为探讨人工智能与工业互联网深度融合相关问题，在有关权威机构的支持下，泷澹未来工业网举办“2026人工智能与工业互联网深度融合论坛”。本次论坛将邀请政府相关部门、业内专家、学者和企业家，为人工智能与工业互联网深度融合探索新模式。我们诚邀工业互联网平台服务商、智能制造解决方案提供商、AI技术集成商等行业内企业相聚，共同就人工智能与工业互联网深度融合的现状、挑战与机遇进行交流，促进产学研用深度融合。本次2026人工智能与工业互联网深度融合论坛安排征稿，以人工智能与工业互联网深度融合为主题。