工业互联网进入“数据+AI”双驱动元年，传统企业如何切入？

        现在是2026年1月，工业互联网已明确进入“数据+AI”双驱动的新阶段。其核心特征是从“流程优化”迈向“智能决策”，即数据不仅是用于监控和回溯，更是通过AI模型直接转化为生产指令、创新配方和商业洞察。对于传统企业，切入的关键在于以数据增值为导向，以AI应用为杠杆，采取“小步快跑、聚焦场景”的策略。具体路径如下：

        第一，确立“业务价值优先”的切入点

        避免“为技术而技术”的宏大规划。应选择1-2个业务痛点明确、数据可得性高、且能快速验证价值的场景作为试点：

        生产环节：基于实时传感器数据与视觉检测，利用AI预测性维护模型，精准预警关键设备故障，直接降低非计划停机损失。

        质量环节：整合生产参数、物料批次与最终质检数据，训练AI根因分析模型，实现质量问题的自动追溯与工艺参数调优，提升良品率。

        能效与排放环节：基于物联网能耗数据与排产计划，利用AI进行动态优化，实现碳能协同管理，直接响应国家“双碳”目标与碳排放权交易市场要求。

        第二，构建“可治理、可复用”的数据基座

        这是传统企业最需补课的环节，必须一次性打好基础：

        推动数据资产化：依据国家《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》的具体指引，在企业内部建立关键数据资源目录，对生产、运营、供应链等核心数据确权、定价（内部成本核算），并建立质量管理流程。

        采用“边缘+平台”的轻量架构：对于高实时性要求的数据（如振动、温度），在设备侧部署边缘智能终端进行实时AI处理与过滤；将清洗后的有效数据同步至企业级工业互联网平台或数据中台，形成统一的数据湖仓，为更复杂的模型训练提供燃料。

        保障安全合规：严格遵循《网络安全法》、《数据安全法》及工业领域细分规范，对涉及生产工艺、客户信息等敏感数据实行分类分级管理，部署国产化的安全防护与审计系统。

        第三，采用“低门槛、高效率”的AI工具链

        传统企业无需从零开始构建AI团队，应善于利用成熟工具：

        首选工业垂域AI平台与服务：目前市场已涌现大量提供预训练模型、可视化拖拽式开发（低代码）的工业AI平台。企业应选择与自身行业工艺结合深的服务商，利用其行业知识库（Know-how）和模型组件，快速定制解决方案。

        拥抱工业大模型（Industrial GPT）的应用：2025年以来，面向垂直行业的工业大模型已在设备故障知识问答、生产报告自动生成、工艺文档智能检索等场景中成熟应用。企业可通过API调用等方式，将其嵌入日常管理系统，大幅提升工程师与操作人员的效率。

        推行“人机协同”的渐进模式：初期，AI系统应作为“辅助决策”工具，将分析结果与建议推送给经验丰富的老师傅进行最终确认。在模型经过反复验证、取得人员信任后，再逐步过渡到部分流程的自动闭环执行。

        第四，培育“业务+数据+AI”的融合型团队

        成立跨部门虚拟团队：由生产、设备、IT、业务部门的骨干组成敏捷小组，共同负责场景选择、数据提供、模型验证和成果推广，确保项目始终贴合业务。

        实施“数字工匠”培养计划：重点对一线技术骨干进行数据素养和AI工具使用培训，让他们能直接参与到模型优化中，将隐性经验转化为数字资产。

        建立创新的激励与容错机制：将数据质量提升、AI模型贡献纳入绩效考核。对试错成本可控的创新探索予以鼓励，营造“用数据说话、用智能决策”的文化。

        总结而言，传统企业的切入之道在于：

        选择一个能“算清账”的高价值场景，扎扎实实做好底层数据治理，积极采用成熟的低代码AI平台和工业大模型服务，并通过组织变革保障落地。 关键在于启动第一个闭环，快速看到收益，然后以此为标杆，滚动投资，逐步扩大AI应用的广度和深度，最终实现企业整体竞争力的智能化跃升。