2024年政府工作報告提出，深化大數據、人工智能等研發應用，開展“人工智能+”行動，實施制造業數字化轉型行動，加快工業互聯網規模化應用，大力推進現代化產業體系建設，加快發展新質生產力。
在工業互聯網領域深耕多年的中國聯通研究院工業互聯網研究部總監、中國聯通數智應用首席專家周曉龍表示：“工業互聯網作為新型工業化的戰略性基礎設施和發展新質生產力的重要驅動力量，連續7年寫入政府工作報告，并首次提出開展‘人工智能+’行動，標志著工業互聯網從以往數字化、網絡化為主走向以智能化為核心的新階段。”
周曉龍認為，以工業互聯網、人工智能、大數據等新興技術為引擎的新質生產力，圍繞高端化、智能化、綠色化發展方向，將深入賦能制造業各領域各環節，推進制造業發展的質量變革、效率變革、動力變革。對于如何強化AI+工業核心技術攻關，助力發展工業互聯網，打造新質生產力，周曉龍建議從需求診斷、算網設施、智能生產、數據要素和人才培養等五個方面著手。
首先，工業企業規模不同、行業迥異，通過人工智能等新一代信息技術對傳統產業改造升級從而形成新質生產力不存在標準答案，企業數字化轉型應結合所處行業特點和發展階段，精準把握企業的痛點和需求，才能做到因地制宜、有的放矢。周曉龍認為，通過大模型+細分行業知識圖譜技術攻關可以研發出嚴肅場景下需要的面向千企千面的數字化轉型調研診斷智能專家系統，為企業精準把脈，提供不同層級、不同顆粒度、符合企業現狀及核心需求的轉型方案，精準化推動企業數智升級。
其次，打造多層次的工業算力網絡數字基礎設施，筑牢新型工業化數字底座。“人工智能在工業中的廣泛應用對算力和網絡均提出更為復雜的要求，因此需要為工業企業提供覆蓋生產制造全流程的高速泛在、確定性網絡連接，加快形成多樣化智算技術路線的異構智算資源池，為新型工業化提供多樣化算力調度服務，滿足工業智能應用場景下大規模、高性能算力需求。”周曉龍如是說。
第三，積極推進工業智能技術在生產全流程的應用創新。周曉龍表示，要進一步創新并應用以深度學習、知識圖譜等為代表的工業智能技術，不斷提高系統建模和處理復雜性、不確定性、常識性等問題的能力，并通過構建行業大模型與工業場景的深度融合，全面探索多元化仿真場景測試、個性化缺陷檢測、多維度交互式服務等全流程工業智能創新應用。
第四，促進工業數據要素流通，釋放數據要素價值，為人工智能應用提供充足的數據集。針對工業領域多源異構數據集成難、質量差的難題，周曉龍建議，可以基于數據湖技術與數據集成技術，對工業互聯網典型的IT系統、OT系統的結構化、非結構化以及時序數據進行高效采集和統一處理，并將大數據分析建模技術應用在產品質量預測、工藝參數優化、生產設備管控、生產質量管理、產品運維等多方面，深度挖掘企業數據的潛在價值，有效賦能工業企業數智化轉型升級。同時發揮區塊鏈+標識解析技術能力，推動跨企業生產、倉儲、檢測等重點環節數據互通，帶動產業鏈上下游企業協同，實現全場景數據共享和追溯，提高供應鏈的韌性。
最后，新質生產力的規模化發展需要一批既懂工業又懂人工智能等數字化技術的復合型、研發型人才。周曉龍認為，可以依托產教融合的工業互聯網實訓基地，為企業、高校提供工業互聯網復合型、實用型、創新型人才培養，以分級分類的能力實訓和認證體系，滿足不同層次人才的培養需求，構建工業互聯網領域“產、學、研、培”一體化人才服務平臺，保障人才實訓的前瞻性、科學性、實用性。 
