當前，工業互聯網正從連接與協同的初級階段，向深度融合人工智能、大數據、數字孿生等新一代信息技術的“智慧”階段演進。中國工程院院士李伯虎提出的“智慧工業互聯網”，正是這一演進方向的集中體現，其核心在于通過數據服務，構建一個高度智能、自主決策、持續優化的新型工業生態系統。
一、 智慧工業互聯網的內涵：超越傳統互聯
傳統的工業互聯網側重于“連接”，即實現設備、系統、產品、人員等工業全要素的泛在互聯與數據采集。而李伯虎院士所闡釋的“智慧工業互聯網”，是在此基礎上，深度融合人工智能、邊緣計算、區塊鏈、高性能計算等智慧技術，形成“互聯網+大數據+人工智能+”的新模式。其目標是構建一個“感知-分析-決策-執行”自主閉環的智慧空間，實現制造資源與能力的全系統、全生命周期、全產業鏈的智能化配置與協同。
數據不再僅僅是傳輸和存儲的對象，而是驅動整個系統自感知、自學習、自決策、自執行、自演化的“血液”與“燃料”。智慧工業互聯網的本質，是打造一個數據驅動、軟件定義、平臺支撐、服務增值、智能主導的智能制造新范式。
二、 數據服務：智慧工業互聯網的核心引擎
在智慧工業互聯網的框架下，“工業互聯網數據服務”扮演著核心引擎的角色。它貫穿于工業活動的每一個環節，其價值體現于多個層面：
- 數據資產化服務： 將來自生產線、供應鏈、產品運行、市場用戶的海量、多源、異構的工業數據，進行標準化、規范化治理，形成可管理、可計量、可交易的數據資產。這是釋放數據價值的基礎。
- 智能分析服務： 利用AI模型和算法，對數據進行深度挖掘與智能分析。例如，通過機器學習進行設備預測性維護，提前預警故障；通過圖像識別進行產品質量在線檢測；通過知識圖譜優化生產工藝參數。
- 模型與仿真服務： 基于數據構建高保真的數字孿生模型，在虛擬空間中完成對物理實體（如設備、產線、工廠）的映射、仿真、監控與優化。這允許企業在不中斷實際生產的情況下，進行“假設分析”，測試新工藝、新方案，極大降低試錯成本。
- 資源優化與協同服務： 通過對全產業鏈數據的全局分析，實現生產計劃動態排程、供應鏈精準協同、能耗優化配置、個性化定制生產等，提升整個制造系統的彈性、效率與綠色水平。
- 創新應用與商業模式服務： 數據服務催生了新的價值創造方式。例如，從賣產品轉向賣“產品+服務”（如提供基于產品運行數據的效能優化服務），或形成平臺化的產業生態，連接供需雙方，提供數據驅動的創新應用。
三、 面臨的挑戰與未來展望
盡管前景廣闊，智慧工業互聯網及其數據服務的發展仍面臨諸多挑戰：數據確權、安全與隱私保護問題亟待解決；工業知識軟件化、模型化的門檻較高；不同企業、平臺間的數據壁壘需要打破；既懂工業技術又懂信息技術的復合型人才嚴重短缺。
李伯虎院士認為，發展智慧工業互聯網需要“技術、應用、產業”三方面同步推進。技術上，需持續攻關邊緣智能、AI工業模型、安全可信等關鍵技術；應用上，要深化在重點行業和場景的落地，樹立標桿；產業上，需構建開放協同的生態系統，完善標準體系。
智慧工業互聯網代表著工業互聯網發展的新階段。它通過將數據轉化為貫穿全價值鏈的智能服務，正在重塑制造業的研發、生產、管理、服務和商業模式。以李伯虎院士為代表的專家學者所倡導的這一路徑，不僅是為了提升生產效率與質量，更是為了構建一個更具韌性、更可持續、更能滿足個性化需求的未來工業新圖景。推動數據服務在工業領域的深度應用，將是實現這一圖景的關鍵所在。
