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以深度学习为主导的人工智能（AI）进入推广培育期，在医疗、金融、零售、安防、交通、能源等领域的探索步伐不断加快，自然语言处理、计算机视觉、精准营销、自动驾驶等人工智能应用市场增长迅猛。但在工业领域，受数据、算法、算力等因素制约，AI应用的广度和深度受到限制。近年来，随着工业互联网平台的快速崛起，其海量的数据、内嵌的高效算法和对算力的强大支撑能力，为AI在工业领域的发展应用提供了土壤。尤其是AI应用于工业互联网平台设备层、边缘层、平台层、应用层等四类应用场景，正在推动传统生产模式向实时感知、动态分析、科学决策、精准执行和优化迭代的智能化生产模式转变，为工业转型升级赋能。

一工业互联网平台是人工智能应用的重要载体

01工业互联网平台覆盖全流程生产数据

数据是应用人工智能的“燃料”。工业互联网平台从数据“量”和“质”两个维度入手，提升工业场景数据集的广度与深度，为人工智能应用提供支撑。

从“量”的方面看，工业互联网平台汇聚了数以千万计的设备和传感器，对异构系统、运营环境、人员信息等要素实施泛在感知、高效采集和云端汇聚，实现了海量数据的广泛集成。

从“质”的方面看，工业互联网平台通过构建设备、产品、系统和服务全面连接的数据交流网络，充分挖掘实时有效的工业大数据，搭建数据自动流动的赋能体系，为深度学习的模型训练提供优质的训练集、验证集和测试集，切实提高人工智能模型自学习、自决策、自适应的有效性。

02工业互联网平台推动工业知识算法化

算法是人工智能应用的关键。工业互联网平台作为工业全要素、全产业链、全价值链连接的枢纽，打通了工业知识向工业算法转化的通路，为构筑工业领域人工智能算法库提供助力。

一方面，工业互联网平台丰富了算法理论来源。依托工业机理基础和数据模型分析，工业互联网平台将隐性的工业技术原理、行业知识和专家经验进行代码化、算法化，重构了工业知识创造和应用体系，面向特定工业场景提供针对性强、鲁棒性高的算法。

另一方面，工业互联网平台降低了算法开发成本。工业互联网平台通过提供开发环境和各类工具，助力开发者打造工业APP与微服务体系，将各类工业知识封装成可交易的模块组件，推动工业算法在更大范围、更高频次、更短路径上创造、传播和复用。

03工业互联网平台构建协同算力资源池

工业场景具有环境参数复杂、工序步骤精细、实时性要求高等特点，应用人工智能技术对算力要求较高。工业互联网平台基于云架构汇聚企业内外算力资源，根据实际需要统一调配，搭建广泛聚集、高效协作的算力供给体系，为人工智能应用提供稳定的支撑保障。

在企业内部，工业互联网平台汇聚内部算力资源构建算力资源池，针对不同时段、不同用户和不同级别的算力需求，基于大数据分析统筹使用内部设备，提高设备使用效率。