近年来，工业人工智能技术的快速发展与工业互联网体系的不断完善，共同为智能制造的深化注入了新的活力。我国工业互联网市场已跨越万亿元门槛，作为科技革命与产业变革的重要推手，人工智能与工业互联网的深度融合，正为制造业各领域开辟数字化转型的新路径，释放强大发展动能，进一步巩固并强化了中国制造业在全球的领先地位。

1 工业互联网

工业互联网作为信息技术与制造业深度融合的典范，正构建起智能制造发展的坚实支撑平台。其概念起源可追溯到2012年11月，由美国通用电气公司首次提出。美国的工业互联网愿景越了单纯的人、机、物、系统连接层面，聚焦于工业大数据的深度利用与分析，挖掘数据中的潜在价值，为企业运营管理与生产流程优化开辟新的增长点。2021年初，美国工业互联网联盟（IIC）与智能制造领先机构（CESMII）建立战略伙伴关系，深化了双方在智能制造推进上的协同作用。

工业4.0战略是德国推动制造业智能化转型的核心战略，通过信息技术与通信技术的深度融合，实现机器与工业流程的高度智能化连接。该战略不仅维护了德国装备制造业的全球领先地位，还致力于将ICT技术深度融合至其传统高科技战略中，使德国成为全球智能制造技术的领军者。同时，德国还积极为信息物理系统（CPS）相关技术和产品培育新兴市场。2021年4月，德国工业4.0战略与CESMII联手，共同展望并塑造未来制造业的发展蓝图。在我国，工业互联网被视为信息技术与制造业深度融合的重要里程碑，是驱动制造业向数字化、网络化、智能化转型的关键基础设施。它在推动制造业转型升级过程中，发挥着不可或缺的作用，为新工业革命的浪潮注入了强劲动力。

2 基于AI与工业互联网推进工业智能化升级策略

2.1 智慧能源综合管理

在“双碳”目标的战略引领下，工业领域作为能源消耗的主体（占据社会总能耗的比例为65%），其绿色化转型成为亟待解决的重大课题。智能化能源管理系统通过深度融合AI与工业互联网技术，广泛收集并分析各类能源设备运行数据，精准定位企业运营中的高能耗与高排放环节，进而提出科学合理的能源管理优化方案。该系统不仅具备可再生能源发电功率的预测能力，还以安全高效为导向，制定多能源协同调度策略，确保能源供应的稳定与灵活，促进了能效与产品质量的双重提升，同时大幅度降低了碳排放与运营成本，为绿色生产与经济效益的同步增长提供了坚实支撑。以某国家级高新区为例，其多样化的能源体系在AI+工业互联网智能能源管理系统的助力下，实现了能源供给的精准预测与负荷的智能调配，有效减轻了高峰时段的供电负担，并挖掘出巨大的节能潜力，年节电量显著，达到6425万千瓦时，同时通过峰谷电价优化策略，实现了年收益超过1 571万元的显著成效。

2.2 设备预防性维护

A I与工业互联网技术的融合，为设备预测性维护带来了创新性的解决方案。该方案依托设备运行历史数据，构建精细化的分析模型，深入剖析传感器数据间的复杂关联，构建了能够迅速响应复杂工况的智能预警体系。该系统一旦检测到数据异常，即刻触发预警机制，为维修团队预留充足时间以采取预防性措施，有效规避了非计划停机风险，并通过提供精准的维修指导，进一步优化了维护流程。某石油公司的实践成果充分验证了AI+工业互联网在预测性维护中的卓越表现，通过实时监测与分析设备状态，实现了对设备故障的提前预警与精准干预，显著降低了人工与维修成本，年节省成本分别高达600万元与4 000万元，为生产安全与效率的提升提供了有力保障。

2.3 智能计划排产

AI与工业互联网的深度集成，为生产计划优化注入了新动力。该系统借助工业互联网实时采集的生产线数据，运用先进的智能分析技术，精确评估各生产环节的效率，并综合考虑多维约束条件，快速生成并持续优化排产方案，有效降低人力成本，增强生产流程的可控性与灵活性。此外，AI+工业互联网模式还实现了外部市场动态与内部生产状况的深度融合分析，提升企业对市场变化的快速响应能力，确保生产运营的稳定性与经济性。同时，通过排产计划与仓储管理数据的实时共享机制，加速物资周转，优化库存结构，进一步降低库存成本。

2.4 工艺质检

在高质量产品要求日益严格的行业（如3C、汽车、消费品等）中，消费者对产品外观的严苛标准促使企业不断探索更高效、更精准的质检解决方案。AI视觉技术被深度融入工艺质检领域，通过构建集成软硬件的智能质检体系，实现了产品外观缺陷的自动化识别与检测。

以化纤行业为例，传统质检方式依赖于质检员手持强光手电筒进行人工检测，不仅劳动强度大且易对视力造成损害，同时检测结果的稳定性与准确性也难以保证。百度智能云开物平台针对该行业痛点，提供了基于AI的质检一体机解决方案，实现了对20千克产品仅需2.5秒的全面检测，极大地提升了质检效率与准确性，确保了产品质量的稳定与统一。此外，该方案还推动了质检岗位向数据标注、AI模型优化等更高技能要求的角色转变，优化了企业的人才结构。百度智能云在AOI质检领域的持续领先，已成功在多个行业（如手机、汽车、钢铁等）树立标杆案例，赢得了市场的广泛赞誉。

3 基于AI与工业互联网推进工业智能化升级平台设计

3.1 总体思路

在AI与工业互联网融合驱动工业智能化升级的背景下，本平台的总体设计理念聚焦于三大核心策略：

一是通过计算与存储资源的横向弹性扩展策略，将强大的计算能力下沉至边缘层，以加速局部决策过程并优化执行效率。

二是聚焦于增强底层设备的互操作性与协议兼容性，构建通用的数据接入框架，作为多样化工业设备的接入门户与协议转换枢纽，利用标准化的数据采集技术，确保设备接入的便捷性与数据采集的即时性。

三是设计并构建一套高效且安全的数据管理体系，利用流式数据处理技术实现精细化数据清洗，有效整合多源异构、冗余及冲突的数据资源，形成统一、标准化的数据集，为上层智能化应用提供坚实的数据支撑。

3.2 平台架构

本系统架构体系由技术支撑层、数据采集层、数据服务层及数据应用层四大关键层级构成。在技术支撑层，平台集成了Docker容器化部署方案、SpringCloud微服务架构、RabbitMQ高效消息队列系统、MySQL关系型数据库管理系统及Redis高性能非关系型数据库等先进技术框架与组件，共同构建起平台稳定运行的技术基础。

数据采集层聚焦于设备接入的智能化管理，包括协议解析、实时数据采集及指令反馈等功能，采用模块化、低耦合、高度可扩展的架构设计，以灵活应对大规模异构设备的接入需求，确保数据采集过程的高效与精准。数据服务层则侧重于对采集数据的深度加工，涵盖数据存储、数据压缩、数据加密等多维度服务，满足不同业务场景下的数据处理需求，并保障数据的安全性与完整性。同时，通过高效的数据转发机制，确保处理后的数据能够顺畅地流向上层应用。在数据应用层，平台采用“数据驱动+算法赋能”的策略，依托数据服务层提供的高质量数据资源，构建丰富的工业机理模型库，实现包括实时监测、预测性维护、质量监控在内的多项智能化应用功能，从而全面推动工业生产的智能化转型与升级。

3.3 通信架构

在推进基于AI与工业互联网的工业智能化升级进程中，本平台的通信架构设计聚焦于提升内部数据流通效率与容器管理指令交互的灵活性。具体而言，数据生产者负责将多样化的数据封装成消息单元，并推送至消息中间件（即消息处理中心），该中心不仅承担消息的存储与确认任务，还负责处理消息的重试逻辑，确保数据的可靠传递。与此同时，数据消费者依据自身需求订阅特定的消息主题，从消息中间件中主动拉取数据并进行后续处理，这一机制显著增强了数据处理的实时响应能力与平台的水平扩展性。

3.4 关键技术

3.4.1 总体技术路线

在A I与工业互联网双重驱动下，本平台立足于Linux操作系统，精心构建了以微服务架构、流式数据处理技术以及容器化技术为核心的综合性技术框架。首先，微服务架构的引入，凭借其高度的模块化解耦特性，使平台成为一个灵活多变的接入平台，使得各种工业设备及其通信协议能够无缝集成，每个微服务专注于单一协议的处理，既保障了平台的扩展潜力，又提升了维护的便捷性。其次，为了应对工业数据的高速生成与实时性需求，平台集成了流式数据处理引擎，该引擎能够即时捕捉并分析数据流中的关键信息，为工业机理模型的优化与决策提供即时且准确的数据基础。最后，容器化技术的应用，则为工业机理模型的部署、调度与管理提供了高效、灵活的资源管理工具，加速了平台响应速度，确保了运行效率。

3.4.2 基于微服务架构的工业协议适配技术

首先，针对工业设备协议的多样性，平台采取了微服务化的协议解析策略。每个微服务专注于一类或几类工业协议的深入解析，实现了协议的独立处理与高效转换。这种微服务化的设计不仅增强了平台的可扩展性，允许根据需求动态增减协议解析模块，还降低了因协议变更带来的平台维护复杂度。各微服务间松耦合运行，确保了平台的高可用性与稳定性。

其次，为实现数据的自动化、高效采集，平台内置了智能调度机制。该机制通过定时任务触发，利用Feign客户端远程调用相应的协议解析微服务，根据预设的设备信息（IP、端口等）向工业设备发送采集指令。协议解析微服务接收设备响应后，执行精确的消息解析，提取关键数据，并即时将其推送至消息队列系统，以供后续处理。

最后，数据处理中心作为数据流转的枢纽，持续监听消息队列中的新数据。一旦数据到达，处理中心立即启动预设的数据处理流程，包括数据清洗、转换与存储等步骤，最终将处理后的数据保存至时序数据库，以支持后续的智能化分析与应用。流式计算的过程如图1所示。

图1 流式计算过程

4 结束语

综上所述，在未来的工业智能化升级过程中，应继续深化工业人工智能技术的研发与应用，特别是针对复杂工业场景下的智能感知、决策与优化技术。同时，应加快工业互联网平台的建设与优化，促进产业链上下游企业的紧密合作与数据共享，构建更加开放、协同的工业生态系统。此外，还需关注生产过程中的安全性与可靠性问题，确保智能化升级过程中的系统稳定与数据安全。