在新一轮科技革命和产业变革背景下，全球制造业竞争正加速转向以系统效率、智能水平与产业韧性为核心的新阶段，人工智能能否深度融入工业体系，决定着制造业能否顺利实现从数字化到智能化的关键跨越。近日，工业和信息化部印发了《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》（以下简称《行动方案》）。该方案从国家层面系统回应了“如何推动人工智能与工业体系深度融合，培育可持续的工业智能能力”这一核心问题，明确将工业互联网作为连接工业体系的基础载体，将人工智能作为加速产业变革的关键能力，通过统一框架统筹基础设施、数据体系、模型能力和应用场景，推动工业智能由局部探索和单点应用，迈向体系化构建与整体赋能的新阶段。

　　工业数据是人工智能融入工业体系的首要基础。工业数据具有强场景依赖、强连续性和强机理约束等特征，其价值在于能否被持续积累、有效治理和稳定复用。《行动方案》在数据层面的部署，已从强调数据采集汇聚，转向聚焦多源异构数据的贯通、治理与流通，推动数据在工业体系内形成长期沉淀与循环利用的良性机制。这一转变，本质上是推动工业数据由分散封闭的“记录性资源”，向可治理、可复用、可增值的“生产性要素”转变，为工业智能的演进提供坚实稳定的数据基础。

　　工业模型是人工智能实现工业价值转化的关键载体。《行动方案》强调推动工业机理、技术工艺和知识经验的模型化、封装化与标准化积累，其核心在于构建一套能够承载工业知识、反映工业规律、支撑可靠决策的工业模型体系。通过以行业大模型夯实共性认知能力、以专用小模型深耕具体工艺和场景，人工智能得以真正嵌入工业系统运行逻辑，实现从“能用”向“好用、敢用、可控”的关键跨越。

　　工业智能体是人工智能深度赋能工业场景的核心组件。《行动方案》加速推进工业智能在应用模式的变革，提出探索“工业互联网平台+智能体”的创新模式。工业智能体作为能够在既定规则和安全边界内承担感知、判断、执行和协同任务的运行单元，依托自主决策能力参与工业系统全流程运转，在设备管理、生产调度和系统协同中形成闭环调节能力，推动工业运行方式由经验主导向人机协同、模型驱动转变。

　　人工智能在工业领域的规模化落地亟须产业生态体系的支撑。《行动方案》并未将工业智能视为单个企业的技术升级问题，而是将其置于产业体系整体演进框架中统筹推进。通过培育智能化解决方案供应商、建设公共数据集和模型服务平台、推动能力共享与开放协作，构建支撑工业智能规模化扩散和场景化复制的产业生态，为不同基础、不同规模的工业企业提供可行的智能化转型方案。

　　《行动方案》系统构建了人工智能与工业融合的实施路径，以工业互联网为载体推进数据联通、以人工智能提升感知分析与决策能力，二者互促共进、融合赋能，有力支撑工业体系运行效率提升和应用模式变革。通过夯实工业智能底座，打通人工智能进入工业体系运行核心的关键卡点堵点，引领工业体系整体迈向智能化、协同化和高韧性发展的新阶段，为新型工业化持续推进和新质生产力加快形成奠定坚实基础。