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本书以严谨的学术视角和系统化的逻辑，全面梳理工业智能的发展全貌与战略意义。首先阐明工业智能的内涵与六大特征，回溯其发展历程，突出其对质量、效率与动力变革的深远作用；继而从国际比较出发，剖析主要国家的战略布局与发展趋势，为我国提供经验借鉴；随后构建工业智能技术架构与理论体系，系统解析关键要素与安全防护机制；并通过研发、制造、运营、服务等全流程场景和多行业典型案例，展示其赋能价值与实践成效；最后提出面向我国的战略路径，强调政策、产业、学科与金融的协同联动，为推动工业智能化、培育新质生产力、实现工业高水平自立自强提供了系统性参考。

第一章 工业智能的内涵、特征、发展基础与意义 ······················.1 
1.1 工业智能的基本概念················································.2 
1.2 工业智能发展的已有技术基础 ····································.4 
1.3 工业智能发展的已有产业基础 ···································.37 
1.4 工业智能的发展历程···············································.47 
1.5 工业智能创新发展的重要意义 ···································.53 
1.6 本章小结 ·····························································.59 
第二章 国内外工业智能战略布局 ·········································.61 
2.1 工业智能全球发展背景 ············································.61 
2.2 我国工业智能战略布局 ············································.62 
2.3 美国工业智能发展现状 ············································.77 
2.4 德国工业智能发展现状 ············································.81 
2.5 日本工业智能发展现状 ············································.85 
2.6 其他国家工业智能发展现状 ······································.87 
2.7 本章小结 ·····························································.91 
第三章 工业智能创新发展和典型技术形态······························.93 
3.1 工业智能创新发展的驱动力 ······································.93 
3.2 工业智能发展架构··················································103 
3.3 工业大脑 ····························································.106 
3.4 工业智能体 ·························································.110 
3.5 工业模型与知识 ···················································.124 
3.6 工业高质量数据集 ················································.141 
3.7 本章小结 ····························································.157 
第四章 工业智能的应用 ···················································.158 
4.1 研发设计阶段的工业智能········································.158 
4.2 生产制造阶段的工业智能········································.173 
4.3 运营管理阶段的工业智能········································.186 
4.4 产品服务阶段的工业智能········································.196 
4.5 本章小结 ····························································.206 
第五章 典型行业实践案例 ················································.207 
5.1 钢铁冶炼行业 ······················································.207 
5.2 家电制造行业 ······················································.212 
5.3 石油化工行业 ······················································.225 
5.4 汽车制造行业 ······················································.233 
5.5 电子制造行业 ······················································.240 
5.6 本章小结 ····························································.245 
第六章 我国工业智能发展的关键路径 ··································.246 
6.1 政府部门：以系统性思维全方位促进工业智能发展 ········.247 
6.2 供给侧企业：构建“服务—技术—生态”全链条能力体系 ··.249 
6.3 工业企业：立足场景深挖需求，多维协同筑牢智能根基 ··.251 
6.4 高等院校：学科交叉、产教融合与转化机制三维联动 ·····.253 
6.5 金融机构：聚焦关键领域提供针对性金融支持 ···············255 
6.6 本章小结 ·····························································257 
参考文献 ·········································································259

序
当前，以人工智能为核心的新一轮科技革命与产业变革加速演进，正在重塑各行各业，为经济社会发展带来重大机遇。新一代信息技术创新与赋能交织并进，人工智能、大数据、云计算、物联网等技术已初具规模，并与传统领域交叉融合；6G网络、量子计算、脑机接口等前沿技术已展现出诱人的应用潜力，并快速成为各国把握未来发展主动权、抢占竞争制高点的关键。与此同时，百年变局加速演进，世界进入新的动荡变革期。国际形势不确定性显著加剧，地缘政治紧张因素依然较多，单边主义、保护主义、霸权主义加剧，多边贸易体制受阻，关税壁垒高筑，动摇全球产业链供应链的稳定性，世界经济发展面临前所未有的挑战。
面对严峻复杂的国内外环境，我国制造业总体规模连续15年保持全球第一，制造业“强起来”的步伐持续加快。2024年7月，党的二十届三中全会通过的《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》提出，加快推进新型工业化，培育壮大先进制造业集群，推动制造业高端化、智能化、绿色化发展。2025年4月，习近平总书记在中共中央政治局第二十次集体学习时强调，面对新一代人工智能技术快速演进的新形势，要充分发挥新型举国体制优势，坚持自立自强，突出应用导向，推动我国人工智能朝着有益、安全、公平方向健康有序发展。这为我国加快发展新质生产力、推进新型工业化提供了行动指南和根本遵循。我国具有数据资源丰富、产业体系完备、应用场景广阔、市场空间巨大等优势，推进新型工业化，加快推进人工智能技术创新和融合应用，将有力推动工业智能化转型升级，助力制造强国和网络强国加快建设。
今年是5G发牌六周年。6年来，5G从“建得好”到“用得好”发力、从技术驱动向价值牵引跃升，增强了多方位赋能作用。截至2025年6月末，累计建成5G基站454.9万个，占移动基站总数的35.7%；5G移动电话用户达到11.18亿户，占移动电话用户的61.8%，实现“乡乡通5G”，行政村通5G比例达90%。行业应用方面，5G系统已发展出智能运维、数字孪生等多项应用，5G空口在网络规划、仿真验证等领域也得到深度应用。同时，5G网络加快向5G-A网络演进升级，300多个城市部署5G-A网络。6G标准化研究启动，6G关键技术开展测试验证。6G不仅要在5G和其他无线技术难以支持的特殊场景应用中证明其不可替代性，还要在大众消费刚需和大量的工业应用场景中，即便对传统服务也能证明其有效性和经济性，这才是6G价值的所在。
人工智能成为创新的关键动能，以DeepSeek为代表的大模型掀起热潮，其高性能、低成本的特点迅速吸引了全球广泛关注，推动人工智能向千行百业渗透。截至2025年6月末，我国共有433款大模型完成备案，并上线提供服务。但目前基于语言的生成式大模型商业变现前景还不清晰，物理世界模型和通用人工智能还难以望及，在大模型基础上针对特定场景应用增加记忆系统和调用工具的能力形成的智能体是现阶段大模型落地应用的有效手段，特别是多智能体的协作已经展现了其在消费端和行业端提质生智增效的效能。智联网（Internet of Agents）进一步将多智能体协作扩展到开放环境，推动跨域异构智能体联网聚合，支撑更复杂的应用。未来，随着算力集群的持续升级与基础理论的创新突破，人工智能将向多模态融合、大小模型协同、人机协同的方向演进，推动技术向各行业产业链关键环节与价值高地融合应用。
数据是人工智能发展的三大核心要素之一，人工智能的快速发展更进一步凸显了数据的重要性。《全国数据资源调查报告（2024年）》显示，2024年，全国数据生产总量达41.06泽字节（ZB），同比增长25%；数据存储总量为2.09 ZB，同比增长20.81%。预计2025年，全国数据生产总量有望突破50 ZB。为促进数据的有效利用和安全流通，需要建设一个全面的数据生态体系，包括数据基础设施、数据基础制度、数据治理体系、数据产业与服务以及数据人才队伍等。自主可信数据空间将成为数据资源规模化流通利用的新模式新路径，推动自主可信数据空间的部署应用，有助于解决大量企业数据不会用、不能用、不敢用问题，从而促进数据流通，发挥数据要素价值。
算力作为构成AI的主要技术和应用之一，正以前所未有的速度增长。2024年，按32位浮点计算能力折算，全球总算力约1200 EFlops（每秒百亿亿次浮点运算），其中智算占20%~30%。我国深入实施“东数西算”工程，内蒙古、河北、甘肃、宁夏等八大枢纽节点建设提速加力，枢纽节点地区各类新增算力占全国新增算力的60%以上。截至2024年底，全国在用的算力中心标准机架数超过900万，算力规模达到280 EFlops，其中智能算力规模占比提升至32%。为满足更复杂场景需求，跨区域、跨中心的算力协同势在必行。随着异构计算芯片、新型算力架构等前沿技术的突破，“算力-算法-数据”的协同效应将进一步释放。预计我国智算规模在未来五年的年复合增长率将达到46.2%，大型及超大型智算中心将成为发展主流。
工业作为人工智能应用落地的主战场，发展工业智能是将人工智能、数字孪生、新型网络、智能传感、智能仿生机器人等新一代数智技术在工业领域进行全链条、大尺度、深层次融合应用，打造未来产业新赛道、推动我国工业迈向价值链中高端的重要路径。工业智能并不是用IT取代OT，而是用IT特别是AI技术对OT赋能。现场工控设备的控制功能将云化，形成“边缘执行+云端优化”闭环。工控操作系统内置行业机理的专用模型，演进为”工业智能体核心平台”，通过解耦硬件、内嵌AI、开放生态，支撑制造系统向自感知-自决策-自执行的形态跃迁?。将智能体嵌入到生产装备，通过记录和模拟用户在各类操作终端上的人机交互行为，还可代替人来自动完成固定、重复、标准流程的工作。
在人工智能等新技术的赋能下，制造业开启新一轮智能化升级。两化融合服务平台数据显示，我国制造业数字化转型从中等水平向中高端跨越式发展，企业数字化、网络化、智能化发展实现结构性升级，超过七成的制造企业已开展数字化改造。截至2025年3月末，工业企业数字化研发设计工具普及率为83.5%，关键工序数控化率为66.2%。全国已建成基础级智能工厂3万余家、先进级智能工厂1200余家、卓越级智能工厂230余家，其中，卓越级智能工厂产品研发周期平均缩短28.4%，生产效率平均提升22.3%。累计建成“灯塔工厂”81家，占全球总数的43%。工业互联网融合应用实现41个工业大类全覆盖，具有一定影响力的平台超340家，重点平台工业设备连接数超1亿台（套），累计上云上平台企业约400万家次，引导行业智能化转型。
2025年是“十四五”规划的收官之年，也是“十五五”规划的谋篇布局之年。工业和信息化领域是实体经济的重点，更是实体经济和数字经济深度融合的主战场。值此之际，国家工业信息安全发展研究中心推出2024—2025年度“工业和信息化蓝皮书”，深入分析研判人工智能、数字经济、新兴产业、数字化转型、工业智能、基础产品等重点领域的最新态势和发展趋势。相信读者能从蓝皮书的新颖的观点、深入的分析、翔实的数据和丰富的案例中有所收获，更全面地理解和把握当前工业和信息化领域的发展形势、机遇和挑战，持续推动新质生产力发展取得新进展新突破，加快建设制造强国和网络强国，不断开创新型工业化发展新局面。
是为序。
邬贺铨

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工业智能创新发展报告（2024—2025）