宋颖昌

随着工业互联网平台的快速崛起，其海量的数据、内嵌的高效算法和对算力的强大支撑能力，为AI在工业领域的发展应用提供了土壤。尤其是，AI应用于工业互联网平台设备层、边缘层、平台层、应用层等四类应用场景，正在推动传统生产模式向实时感知、动态分析、科学决策、精准执行、优化迭代的智能化生产模式转变，为工业转型升级赋能。

一、工业互联网平台是人工智能应用的重要载体

工业互联网平台覆盖全流程生产数据。数据是应用人工智能的“ 燃料”。工业互联网平台从数据的“量”和“质”两个角度入手，提升工业场景数据集的广度和深度，为人工智能应用提供支撑。从“量”上看，工业互联网平台汇聚了数以千万计的设备和传感器，对异构系统、运营环境、人员信息等要素实施泛在感知、高效采集和云端汇聚，实现了海量数据的广泛集成。从“ 质” 上看，工业互联网平台通过构建设备、产品、系统、服务全面连接的数据交流网络，充分挖掘实时有效的工业大数据，搭建数据自动流动的赋能体系，为深度学习的模型训练提供了优质的训练集、验证集和测试集，切实提高人工智能模型自学习、自决策、自适应的有效性。

工业互联网平台推动工业知识算法化。算法是人工智能应用的关键。工业互联网平台作为工业全要素、全产业链、全价值链连接的枢纽，打通了工业知识向工业算法转化的通路，为构筑工业领域人工智能算法库提供助力。……