工业互联网被视为新型工业化的战略性基础设施和推动新质生产力的重要引擎，正向以智能化为核心的新阶段转变。以AI、工业互联网、大数据等新兴技术为驱动，围绕高端化、智能化、绿色化发展目标，将全面赋能制造业各环节，推动质量、效率与动力的全面变革mile米乐。要加强AI+工业核心技术攻关，助力产业互联网提升，形成新的生产力生态，需从五个方面着手。

- 需求诊断与定制化转型：企业规模与行业差异巨大，数字化转型应结合行业特征与发展阶段，精准把握痛点与需求，因地制宜、因企施策。通过大模型结合细分行业知识图谱开展技术攻关，打造面向千企千面的智能诊断与转型方案，帮助企业精准把脉并制定分层次、不同颗粒度的升级路径。

- 先进算力网络与数字底座：建立覆盖生产全过程的高速、稳定网络，并构建多样化的异构算力资源池，满足大规模高性能计算需求，支撑多种智算技术路线的落地与调度服务，推动新型工业化的数字底座稳固。

- 全流程智能应用创新：推进以深度学习、知识图谱等为核心的工业智能技术在生产中的应用，提升系统建模、不确定性处理和常识性推理能力，推动行业大模型与具体场景的深度融合，开展仿真测试、个性化缺陷检测和多维度交互服务等全流程创新应用。

- 数据要素的流通与价值释放：解决多源异构数据的集成与质量问题，基于数据湖与数据集成技术，对IT/OT数据进行高效采集与统一处理，在质量预测、工艺优化、设备管控、生产质量管理等领域建立数据驱动的建模与分析能力。通过区块链与标识解析实现跨企业的数据互通与溯源，提升供应链韧性与协同效率。

- 人才培养与产教融合：以工业互联网实训基地为载体，培养具备工业与数字化技术双重能力的复合型、应用型、创新型人才，建立分层分类的能力训练与认证体系，打造产学研培一体化的人才服务平台，确保人才培养的前瞻性、科学性与实用性。