近日，工业和信息化部办公厅正式印发《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》（以下简称《方案》），明确提出到2028年，推动不少于50000家企业实施新型工业网络改造升级，并在20个重点行业打造一批高质量数据集。这一举措标志着我国工业互联网与人工智能的融合发展迈入新阶段，将为推进新型工业化注入强大动力。

《方案》指出，到2028年，满足人工智能工业应用高通量、低时延、高可靠通信需求的新型工业网络规模将持续扩大，并在原材料、装备制造、消费品、电子信息等重点行业工业企业加快部署应用。这意味着，未来几年内，将有超过5万家企业通过新型工业网络改造升级，实现生产流程的智能化、网络化和协同化。

新型工业网络的改造升级，不仅将提升企业的生产效率和质量，还将推动企业向数字化、网络化、智能化方向转型升级。例如，通过引入5G、工业光网、时间敏感网络（TSN）等先进技术，企业可以实现生产设备的实时监控和远程操控，大幅降低运维成本和停机时间。同时，新型工业网络还将支持工业模型训练推理、工业智能体通信交互等工业智能新需求，为企业创新发展提供有力支撑。

除了新型工业网络改造升级外，《方案》还提出在20个重点行业打造一批高质量数据集。这些数据集将涵盖供应链数据、工业基础数据、“双碳”基础数据等多个领域，为工业模型训练提供丰富的数据资源。

高质量数据集的打造，对于提升工业模型的准确性和可靠性至关重要。通过引入大数据、人工智能等技术手段，企业可以对海量工业数据进行清洗、标注、合成和评估，形成符合工业模型训练需求的高质量数据集。这将有助于企业开发出更加精准、高效的工业模型，提升生产流程的自动化和智能化水平。

为实现上述目标，《方案》提出了基础底座升级、数据模型互通、应用模式焕新、产业生态融通四大行动。这四大行动将相互支撑、协同推进，共同推动工业互联网和人工智能在更广范围、更深程度、更高水平上释放融合赋能效应。

在基础底座升级方面，将加快工业网络开放智能升级和工业互联网平台智能化水平提升。通过引入先进技术手段，推动工业网络控网算一体化演进和能力升级，形成自组网、自管理、自优化、自修复等智能化网络能力。同时，强化工业互联网平台的要素连接、智能分析和资源配置能力，探索打造“模型池”路径，培育上线一批工业模型产品。

在数据模型互通方面，将加强工业数据汇聚共享和行业数据集建设支撑。通过推进信息模型、标识解析应用等手段，建立全国工业数据目录，加快工业数据可信流通空间建设。同时，鼓励工业企业、工业互联网企业、工业数据服务商等联合开展工业数据清洗、标注、合成和评估工作，打造一批高质量行业数据集。

在应用模式焕新方面，将推进应用模式变革和创新发展。鼓励工业企业利用工业互联网打通消费与生产、供应与制造、产品与服务之间的数据流，基于人工智能开展智能分析，加快平台化设计、智能化生产、个性化定制等应用模式变革。这将有助于企业提升市场响应速度和客户满意度，增强市场竞争力。

在产业生态融通方面，将强化重点企业培育和技术产品创新。推动工业企业、工业互联网企业、工业软件企业、人工智能企业等加快打造具备智能系统集成能力的解决方案供应商。同时，鼓励龙头企业孵化一批行业级智能化解决方案供应商，加快培育一批工业数据、工业模型等领域的专业化服务商。