当前，我国工业互联网作为实体经济与数字经济深度融合的关键底座，已覆盖41个工业大类、185个工业中类。国信息通信研究院发布的《制造业数字化转型发展报告（2025年）》显示，截至2025年12月，全国规模以上工业企业开展数字化改造比例达89.6%，数字化设备普及率达到57.7%。累计建成3.5万余家基础级、8200余家先进级、500余家卓越级、15家领航级智能工厂。在智能工厂建设方面，我国已累计建成3.5万余家基础级智能工厂、8000余家先进级智能工厂、500余家卓越级智能工厂以及15家领航级智能工厂。

这些数字背后，是中国制造业从“单机自动化”向“全流程智能化”跃迁的真实写照。

政策层面同样持续发力。2026年政府工作报告明确提出要拓展智能制造，新建设一批智能工厂和智慧供应链。工业和信息化部等八部门印发的《关于推动工业互联网高质量发展的实施意见》，系统部署了基础设施、技术创新、融合应用、安全保障、产业生态等五个方面的18项具体任务。可以说，我国工业数字化的基础设施布局已基本完成，正从“规模扩张”迈向“质量提升”的新阶段。

AI的冲击也在更改这工业数字化的发展。

工业数字化已不再满足于“设备联网、数据采集”的浅层应用，而是向着“全面深度的智能”进化。从数据分析到复杂推理和自主决策，从单设备单环节的局部优化到全链条的整体优化，从辅助决策向端到端的自主执行发展，人工智能与工业互联网的融合，正在让工厂从按固定流程生产的“机器”，升级为能够根据订单和生产状态实时调整参数的“自适应智能生命体”。

工业AI大模型正成为驱动这一底座价值释放的核心智能引擎，工业智能体的应用场景也已经覆盖研发设计、生产管理、时序优化控制、供应链协同等全链路环节。依托工业智能体、行业大模型和工业知识图谱，生产系统正在具备自学习、自适应、自进化的能力。值得注意的是，人工智能与工业互联网的深度融合并非单向赋能，而是双向奔赴——工业互联网的庞大场景和数据积淀，也有望反向推动人工智能技术突破，加速物理世界的“智能涌现”。

人工智能作为培育新质生产力的核心引擎，正在将工业数字化推向一个全新的高度。从产业发展的重心来看，我国工业互联网已从基础设施建设全面转向人工智能深度融合、细分场景规模化落地和产业链生态协同共建。同时，工业数字化的区域发展不平衡、关键技术领域亟待突破、高端人才缺乏等问题仍需持续攻关。

结语

未来，工业数字化转型将从“标杆引领”向“规模推广”、从“数字赋能”向“智能应用”跨越，中国制造也会将“智造”迈向更深的领域。

（文/蓝风铃）

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