# 2026工业互联网大会：余晓晖深度解析AI时代工业互联网的未来演进方向 2026年6月30日，一场聚焦工业互联网前沿趋势的思想盛会于北京隆重举办。在2026工业互联网大会上，中国信息通信研究院院长余晓晖发表了题为《人工智能浪潮下，工业互联网发展的认识与思考》的主题报告，为行业同仁勾勒出一幅清晰的发展蓝图。

回顾过去十余年的深耕，余晓晖指出，工业互联网在五大要素体系建设方面取得了实质性突破。其中有两项成果尤为突出：一是实现了设备、车间、工厂、用户及产品的全面互联，为人工智能的规模化部署奠定了坚实基础；二是确立了数据驱动的智能优化范式——通过数据与工业机理的深度融合，构建起感知决策闭环。这一思路如今已成为行业共识。

展望未来，余晓晖的判断十分明确：AI作为最大的技术变量，将推动工业互联网迈入全面深度智能化的新阶段。具体而言，在能力层面，将从“数据分析”跃升至“复杂推理与自主决策”；在作用范围上，从单设备、单环节的局部优化延伸至全链条整体优化；在价值模式上，“辅助决策”正被“端到端自主执行”所取代。 基于这一判断，余晓晖从智能化要素构建、基础设施演进升级、价值空间拓展三个维度，提炼出工业互联网与人工智能融合发展的“10+1”个方向。 ### 1. 本体语义建模：夯实智能化基础

智能孪生阶段的数据应用，已从“机器可理解”“数据互通”升级至“语义互操作”的高阶形态。核心差异在于：从“可视化呈现”转向了“具备思考与决策能力”。工业生产对高可靠、高稳定性的严苛要求，决定了不能简单依赖人工智能——确定性规则体系必须与深度学习技术深度融合，形成“知识+数据”双轮驱动。本体语义建模正是为此而生：将设备属性、生产规则、业务逻辑翻译成机器可理解的知识，为智能孪生提供模型本体。这是连接数字孪生与AI的关键通道。 ### 2. 智能模型：打造智能化决策大脑

工业场景的复杂性，决定了单一模型无法包打天下。未来的格局将是垂域大模型、企业级大模型与专用小模型协同作战。垂域大模型覆盖重点环节和典型工艺，具备较强的泛化能力；企业级大模型负责全流程辅助决策；专用小模型则深耕质检、工艺优化等细分任务。三类模型互通知识、互相反哺，共同构成工业智能化的决策大脑。 ### 3. 工业智能体：强化AI能力落地执行

工业智能体的出现，正在重构工业知识体系、改变人机关系以及多智能体协同方式。它推动局部智能应用走向全流程、跨系统的智能协同，最终实现价值转化。这里有三个关键点值得关注：一是业务人员经验与操作逻辑的技能化封装；二是规则边界和安全约束的事先设定，确保执行过程可控；三是建立反馈和知识更新机制，让智能体在使用中持续进化。 ### 4. 数据：激活支撑AI创新的数据要素

数据是AI创新的燃料，但工业数据的现状是零散、低质、标准不一。余晓晖提出了“三步走”策略：第一步是工业数据治理，规整数据、提升完整性和一致性；第二步是构建高质量工业数据集，确保模型训练有料可用；第三步是依托工业可信数据空间，实现跨主体数据流通。唯有如此，工业数据的价值才能被真正释放。 ### 5. 网络：升级智能的连接底座

过去网络主要解决连接问题，但进入智能化时代，面对多工业智能体的部署，算力需要从中心向边缘延伸。新型工控系统的智能化演化，对网络基础设施提出了更高要求——它需要从全面深度互联进一步升级，纳入算力支持、自动控制融合等能力，构建“网算控一体化”的新型工业网络。这是OT、IT、CT、DT四大技术融合的基础底座。 ### 6. 平台：建设智能时代的资源交换枢纽

随着AI深度融入，平台的功能定位也在悄然转变。它正在从单纯的数据汇聚和应用支撑平台，向集数据、模型、工具、组件于一体的智能资源交换枢纽演进。平台需要强化模型集成、知识沉淀、工具编排和智能体开发运行等核心能力，提供统一的开发运行环境，实现对工业AI模型全生命周期的管理以及智能要素的统一编排调度。 ### 7. 标识：拓展智能时代的资源连接入口

过去十年，工业互联网标识主要解决的是万物互联的身份问题。进入智能经济时代，标识能力正在从“万物互联的身份证”向“智能资源连接入口”延伸。覆盖的对象不再仅仅是“物”，还包括数据和智能体。标识的价值从万物互联演进到万数互联、万智互联，将为数据确权、智能体可信协作以及生态价值转化提供核心基础设施支撑。 ### 8. 安全：构筑智能时代的防护屏障

智能时代，工业安全面临的全新挑战不容忽视：生成式大模型降低了攻击门槛，IT与OT的深度融合让风险直达生产一线，攻防的不对称性持续加剧。应对之道在于以AI赋能工业安全，推动防护从被动向主动智能防御升级。技术层面，用智能感知替代传统规则检测，提升识别精度；体系层面，打破孤岛布防，构建生态联防，实现全周期数据防护与轻量化交付。 ### 9. 价值拓展：释放智能外溢价值

“工业互联网+AI”融合创新的价值正在持续外溢。在应用深度上，人工智能融入制造全过程，重塑智能工厂的架构和组成要素，支撑新一代智能工厂的构建，推动未来制造模式变革。在作用范围上，从企业内部向产品、产业链延伸拓展，推动智能装备产品创新、企业形态与产业模式变革，最终形成社会化生产网络，开辟全新的价值增长空间。 ### 10. 普及推广：促进“智能平权”

中小企业的智能化普及，是工业互联网深化发展的关键命题。余晓晖提出了“三个平权”：一是通过模型工具化、知识产品化、产品方案轻量化部署，降低转型门槛，实现转型能力平权；二是通过资源打通和协同组织，让中小企业参与更大范围的产业协同，实现产业机遇平权；三是通过AI降低创意生成、产品验证和模式创新的门槛，让小企业和个体也能开展创新试验，实现创新能力平权。 ### 11. 双向赋能：智能驱动工业变革升级

工业场景与人工智能并非单向赋能，而是双向驱动、互促迭代。一方面，人工智能融入工业生产全过程，提升系统感知、分析和决策能力，推动工业体系全面深度智能化。另一方面，工业互联网通过持续沉淀海量工业数据、强化物理规律认知、提供开放验证场景，助力物理AI实现智能涌现，推动AI向通用智能、超级智能不断演进。 这场报告的核心信息十分清晰：工业互联网的下一个十年，AI不再是锦上添花的配角，而是重塑行业游戏规则的核心变量。对于从业者而言，方向已经明确，接下来就是如何扎实落地的问题了。