全球工业智联网发展方兴未艾,处于技术加速孵化,应用场景拓展,规模化扩张关键时期

当前，全球工业智联网正处于技术加速孵化、应用场景不断拓展以及规模化扩张的关键发展阶段。产业格局尚未完全确定，这意味着该领域具有巨大的发展潜力，吸引着各国纷纷布局，试图抢占先机。

一、产业现状：美中日德基础产业规模占优，中等偏上收入国家紧抓机遇

从产业现状来看，美国、中国、日本和德国依托其原有的工业互联网产业基础，在工业智联网领域具有一定的先发优势。根据中国工业互联网研究院基于经合组织(OECD)及世界银行数据测算，2020 年全球 59 个代表性国家工业互联网增加值总额为 3.74 万亿美元。其中，美国为 8858.40 亿美元、中国为 5664.56 亿美元、日本为 3055.66 亿美元、德国为 2475.94 亿美元，这四国的规模之和超过全球规模的 50%。

从收入水平划分，高收入国家总计规模达到 2.55 万亿美元，占比 68.12%，增速为 1.41%;中等偏上收入国家为 0.94 万亿美元，占比 25.21%，增速达到 7.34%;中等偏下收入国家为 0.25 万亿美元，占比 6.67%，增速为 1.59%。高收入国家凭借其发达的工业产业体系，在产业基础方面占据优势。然而，中国、俄罗斯、巴西等中等偏上收入国家正积极抓住新一轮技术革命与产业革命的发展机遇，在国民经济体系中加强工业智联网的应用，努力实现工业智联网发展的“弯道超车”。

二、技术创新：面向核心赋能能力增长与工程化应用

当前，工业智联网的技术创新主要集中在两个方向：一是核心赋能能力的增长，二是工程化应用的突破。

(一)核心赋能能力增长

在核心赋能能力方面，数据科学围绕更复杂、更多样的工业问题，以深度学习为核心开展创新。深度强化学习(DRL)通过在工业实践中不断迭代试错，优化动态环境与复杂场景中的多元决策执行，在产品设计与开发、调度控制和加工路径、运维管理和策略等方面展现出强大的优化能力。生成对抗网络(GAN)通过两个神经网络不断博弈，增加有效工业样本数量，改善工业数据质量，为工业模型训练提供数据基础。

基于深度学习，应用创新重点提升面向生产与客户的关键问题识别能力与知识服务能力。工业视觉技术更加聚焦高精度小目标识别场景，以及低质量数据情况下的处理能力。自然语言处理(NLP)围绕用户服务环节，提升用户交互识别能力，通过分析知识图谱，深度挖掘客户需求，提升服务效率质量。

知识工程走向图谱化、自动化构建更新与定量复杂决策。工业知识的数据获取、知识加工、知识应用核心环节已经明确，工业知识图谱的自动化构建与更新架构逐渐成型，语义处理环节由人工处理向自动化抽取和融合转变，图谱更新环节实现动态组织自更新，部分机构已建立起知识“开放众包”机制进行图谱管理。

工业机器人交互和学习方式正在向人机、类脑、脑机技术方向转变。双向脑机接口、类脑 + 脑机接口等技术突破将深刻改变人机协作模式，并将从机器学习中获取可解释性强的经验，但目前这一领域还处于理论研究与实验阶段。

(二)工程化应用创新

在工程化应用方面，芯片与模型软硬件共同发力解决模型效率问题。当前以冯·诺依曼结构为主的芯片架构正面临“内存墙”挑战，国内外 AI 企业与芯片制造商推出加速模块、边缘计算盒子等硬件，聚焦架构设计、场景优化方向开展多样化探索。知识图结构蒸馏、知识精馏、参数剪枝量化等模型效率提升技术广受关注，但其专用性与学术性较强，限制了工业落地推广。

在设备管理、流程优化等领域提升流程可解释性。一方面，在质量检测、设备异常识别等场景中，基于特征可视化方法挖掘因果 / 相关关系，并进行可视化输出;另一方面，在故障根源分析、生产缺陷预测等场景中，利用决策树、决策规则、工业知识图谱等可解释模型的局部 / 全局近似来提升可解释性。

聚焦小样本困境与行业领域数据集构建问题，提升数据可用性。小样本困境在于当前工业数据零碎化、边缘化、相关性弱，导致难以提炼知识。目前主要存在数据扩充、先验知识引入、优化模型结构几类解决路径。

AI 框架逐步成为加速工业融合与规模化落地的核心领域。一方面提供统一、可扩展的基础架构层，提升模型训练性能;另一方面针对目标硬件做定向适配、特属优化，保证端侧模型部署与推理速度。最终目标是提升 AI 框架的适配与易用性，推进工业融合与规模化落地。

三、产业生态：催生新环节流程、新竞争主体

随着工业网联技术的深入发展，发达国家愈发重视网联技术对重塑整体工业生态与提升国家产业竞争力的重要作用。美国进一步加大政府对人工智能、5G、先进制造等产业的扶持力度，持续追加研发投入。德国接续发布《数字化战略 2025》《德国工业战略 2030》等系列战略政策，推动形成多层次工业网联产业集群。欧盟及其成员国持续推动新兴产业发展与再造已有产业的高附加值环节。日本启动“工业价值链计划”，建立本地化互联工业支援体系。

在整体工业生态建设目标下，当前涌现出行业数据标注等新环节、新流程，以 AI 为核心的服务型企业成为新市场主体的典型代表。数据标注等数据服务产业集中在仓储物流与安全场景，大规模、高质量的标注数据集逐渐成为产业发展的刚需。工业场景碎片化特征要求工业智能模型需要不断迭代优化，当前在高价值设备健康管理等领域诞生了一批以 AI 技术为核心的工业服务型企业，将 AI 能力注入工业生产管理过程，为用户提供设备监管、运维、预测性维护等智能化服务。除 AI 服务型企业外，大型咨询公司也加入智能服务市场竞争，以定制化智能解决方案优势扩大市场份额。

四、合作与安全：多元利益主体协同合作，重视技术标准与产业发展安全

工业网联技术产业大致存在两类发展模式：以美国为代表的企业主导模式“自下而上”，通过产业联盟的方式打破行业、区域等技术壁垒，促进物理系统与数字网络融合;以德国为代表的政府主导模式“自上而下”，开展政府与相关者之间的合作，集聚各级企业推进标准、研发、试验等研发工作。

无论是“自下而上”还是“自上而下”，政府、研究机构、服务提供商、工厂运营商、机械制造商、平台运营商等多元主体间的协同合作成为主流趋势。随着工业网联技术标准建设的重要性以及安全问题的特殊性愈发凸显，世界各国逐步加大标准建设及安全问题政策权重，形成“技术—标准—安全”三位一体产业发展重心。根据欧盟物联网创新联盟的统计，目前全球共有 100 多个工业网联技术标准化组织，其中德、美两国处于领先地位。

全球工业智联网正处于快速发展的关键时期，技术创新、产业生态建设、多元主体协同合作以及技术标准与安全的重视，共同推动着这一领域不断向前迈进。各国在竞争中合作，在合作中创新，共同探索工业智联网的未来发展之路。

文章来源：智能制造SPS2026