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工业智联：当工厂有了“会思考的神经网络”

来源：物联门户时间：2026-6-24 15:40:00 共 1322 浏览

一说起工厂，很多人脑子里可能还是那种画面：机器轰鸣、流水线高速运转、工人们在工位上一刻不停地重复同一个动作。但在当下的制造业现场，情况已经大不一样了。一个更本质的变化正在发生——工业系统不再只是“连上网”那么简单了。

这就引出了今天要聊的话题——工业智联。

从“互联”到“智联”：换个说法，差在哪里？

先理清楚一个概念。工业互联网大家听得比较多，通用电气2012年提出这个概念的时候，讲的是数据、硬件、软件和智能的流动交互，通过传感网络、大数据分析来建立自适应的工业网络。

那工业智联呢？简单说，它是在工业互联网和工业物联网的基础上，又往前走了一大步。中国通信学会常务理事欧阳武在去年的一次会议上点得很透：工业智联的目标是构建一个“数据自由流动、算力精准调度、控制安全可靠”的智能体。

这话怎么理解？

打个比方，如果把传统工业比作一个人，工业互联网解决的是“神经系统”的问题——让各个器官能互相感知、传递信号。而工业智联想做的事，是给这个人装上一个“会思考的大脑”，不仅能感知，还能判断、能决策、能自己调整。

按照中国社科院工业经济研究所研究人员的梳理，工业网联技术经历了从工业互联网到工业物联网、再到工业智联网三个演化阶段。工业智联网最核心的突破，是让海量工业智能体在知识层面实现直接连通——说白了，就是让机器之间不只是“说话”，而是“商量着干活”。

这跟“智联网”的概念内核是一致的。有学者将其定义为“以互联网、物联网技术为前序基础，以知识自动化系统为核心，实现智能实体之间语义层次的联结”。简单讲，就是让机器从“能联网”变成“能思考、能协同”。

它到底能干什么？几个真实场景

光说概念可能有点虚，看看实际怎么用的。

公辅能源车间：让“耗电大户”自己学会省电

制造业工厂里，公辅能源车间（就是负责供水、供气、供冷、供电的那些配套设备）能耗通常能占到全厂总能耗的30%到60%。但长期以来，这些设备的运行主要靠人工经验，浪费相当普遍。

广州南沙有一家叫蘑菇物联的公司，专门做这件事。他们在空压机、空调这些通用设备上装工业网关，把设备数据采上来，再用AI大模型实时匹配生产车间的实际用能需求，动态调控供能。做了9年，累计连接了超过26万台工业设备，服务了60多个行业，累计省下来的工业用电超过36亿度。按照他们的说法，相当于减少了207.9万吨二氧化碳排放。

今年3月，这家公司还发布了行业首个工业能源场景的AI Agent，不光是分析数据，还能自主执行调控任务——相当于给能源站房配了一个“7×24小时不睡觉的工程师”。

煤化工5G工厂：把60多个“信息孤岛”打通

中安联合煤化公司的案例更典型。这家企业做煤化工的，以前面临一个老大难问题——MES、能源管理、质量管理、安全环保等60多个业务系统各自独立，数据根本流不通，相当于每个部门都在自己的“小仓库”里存数据，谁也看不见谁的。

他们怎么解决的？部署覆盖全厂的5G专网，信号覆盖率达到99.31%，然后在这个基础上建了一个“端—边—云”协同的架构。端侧是各种AGV小车、智能巡检机器人、传感器；边侧用MEC服务器就近处理时延敏感的业务；云侧做全域数据汇聚和深度分析。

数据打通之后，效果就出来了：5G+AI视频识别能主动监测异常行为，有害气体泄漏能毫秒级触发报警联动；设备维护从“坏了再修”变成了“提前预警”；32台AGV小车在库房穿行，每年省下人工费用150万元。最终，生产效率提升了26%，产值增加了近10亿元。

汽车制造：从“有线蜘蛛网”到“无线智联”

中国联通的数据也能说明一些趋势——截至2025年，他们累计打造的5G工厂超过7500个，工业互联网平台设备连接数突破1250万台。在汽车制造领域，还专门推出了行业版的工业互联网平台，通过软件方式把各种工业协议统一接入，解决了产线上不同品牌设备“语言不通”的老问题。

干了这么多年，卡在哪了？

成绩不少，但说句实在话，工业智联的推进远没到“一帆风顺”的程度。

第一个问题是“数据孤岛”仍然严重。中安联合那种60多个系统互相不通的情况，在很多企业里并不少见。设备联网率整体偏低，有数据显示我国工业设备整体联网率只有23%左右，通用工业设备联网率更是低到2%。数据采不上来，后面的分析和决策就无从谈起。

第二个问题是“融合深度不够”。中国信息通信研究院的研究人员在一篇文章里点得很清楚：目前大部分工业算网和AI的融合还停留在“系统初步适配”阶段，深层次的业务流程、管控机制融合不足，导致投入高、推广难、管控脱节。说白了，很多企业上了系统，但并没真正用起来、用好。

第三个问题是人才和成本。一方面是高端算法人才难招，工作地点又相对偏远；另一方面，中小企业普遍承受不了前期的高投入。平台企业凭借大数据和算法优势占据市场，中小企业在数字化转型中反而可能面临“受制于平台”的困境。

第四个问题是标准和安全。各家设备厂商的协议不统一，系统之间互联互通的成本很高。同时，工业数据涉及企业核心竞争力，大模型应用的数据安全和隐私保护问题也让不少企业望而却步。

接下来往哪走？

从政策和技术两个维度看，工业智联有几个明确的方向。

AI从“辅助”变“主控”。工业AI正在从辅助决策走向自主执行。以前AI主要是给人提建议，现在像AI Agent这类产品可以自主完成从数据采集、分析到决策、执行的完整闭环。用蘑菇物联技术负责人的话说：“未来不会用AI的工厂，将被会用AI的工厂快速超越。”

“空天地海”一体化网络。工业智联的网络底座不再局限于地面5G，低空智联、卫星通信这些正在被纳入体系。哈尔滨工业大学张钦宇教授团队就在研究分布式卫星信息系统与无人机协同、蜂群组网的融合，为更广义的工业互联提供技术支撑。

具身智能开始进车间。工业机器人不再只是“按程序干活”，而是具备感知、决策、行动一体化的能力。中国联通已经在推“工业具身智能机器人平台”，探索多台机器人在复杂工业场景下的协同作业。

国产替代加速推进。在核心技术和底层硬件上，国产替代已经从“能不能用”进入“好不好用”的阶段。弗若斯特沙利文的报告指出，在能源、化工、机械加工、钢铁、汽车等重点行业，国产化替代的路径日益清晰，正从试点验证迈入规模化部署。