2024年《政府工作报告》提出，深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动，实施制造业数字化转型行动，加快工业互联网规模化应用，大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力。

　　在工业互联网领域深耕多年的中国联通研究院工业互联网研究部总监、中国联通数智应用首席专家周晓龙表示：“工业互联网作为新型工业化的战略性基础设施和发展新质生产力的重要驱动力量，连续7年被写入《政府工作报告》，并首次提出开展‘人工智能+’行动，标志着工业互联网从以数字化、网络化为主走向以智能化为核心的新阶段。”

　　周晓龙认为，以工业互联网、人工智能、大数据等新兴技术为引擎的新质生产力，围绕高端化、智能化、绿色化发展方向，将深入赋能制造业各领域各环节，推进制造业发展的质量变革、效率变革、动力变革。对于如何强化AI+工业核心技术攻关，助力发展工业互联网，打造新质生产力，周晓龙建议从需求诊断、算网设施、智能生产、数据要素和人才培养五个方面着手。

　　第一，工业企业规模不同、行业迥异，通过人工智能等新一代信息技术对传统产业改造升级从而形成新质生产力不存在标准答案，企业数字化转型应结合所处行业特点和发展阶段，精准把握企业的痛点和需求，才能做到因地制宜、有的放矢。周晓龙认为，通过大模型+细分行业知识图谱进行技术攻关，可以研发出严肃场景下需要的面向千企千面的数字化转型调研诊断智能专家系统，为企业精准把脉，提供不同层级、不同颗粒度、符合企业现状及核心需求的转型方案，精准推动企业数智化升级。

　　第二，打造多层次的工业算力网络数字基础设施，筑牢新型工业化数字底座。“人工智能在工业中的广泛应用对算力和网络均提出更为复杂的要求，因此需要为工业企业提供覆盖生产制造全流程的高速泛在、确定性网络连接，加快形成多样化智算技术路线的异构智算资源池，为新型工业化提供多样化算力调度服务，满足工业智能应用场景下大规模、高性能算力需求。”周晓龙如是说。

　　第三，积极推进工业智能技术在生产全流程的应用创新。周晓龙表示，要进一步创新并应用以深度学习、知识图谱等为代表的工业智能技术，不断提高系统建模和处理复杂性、不确定性、常识性等问题的能力，并通过构建行业大模型与工业场景的深度融合，全面探索多元化仿真场景测试、个性化缺陷检测、多维度交互式服务等全流程工业智能创新应用。

　　第四，促进工业数据要素流通，释放数据要素价值，为人工智能应用提供充足的数据集。针对工业领域多源异构数据集成难、质量差的问题，周晓龙建议，可以基于数据湖技术与数据集成技术，对工业互联网典型的IT系统、OT系统的结构化、非结构化以及时序数据进行高效采集和统一处理，并将大数据分析建模技术应用在产品质量预测、工艺参数优化、生产设备管控、生产质量管理、产品运维等方面，深度挖掘企业数据的潜在价值，有效赋能工业企业数智化转型升级。同时发挥区块链+标识解析技术能力，推动跨企业生产、仓储、检测等重点环节数据互通，带动产业链上下游企业协同，实现全场景数据共享和追溯，提高供应链的韧性。

　　第五，新质生产力的规模化发展需要一批既懂工业又懂人工智能等数字化技术的复合型、研发型人才。周晓龙认为，可以依托产教融合的工业互联网实训基地，为企业、高校提供工业互联网复合型、实用型、创新型人才培养，以分级分类的能力实训和认证体系满足不同层次人才的培养需求，构建工业互联网领域“产、学、研、培”一体化人才服务平台，保障人才实训的前瞻性、科学性、实用性。