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　　《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》明确提出，促进实体经济和数字经济深度融合，实施工业互联网创新发展工程。为确保工业互联网创新发展工程各项重点任务落实见效，扎实推进新型工业化，工业和信息化部等八部门联合印发《关于推动工业互联网高质量发展的实施意见》，统筹布局政策、设施、技术、应用、生态五大体系，一体构建网络、标识、平台、数据、安全五大功能，以“五横五纵”的矩阵式模式为我国工业互联网高质量发展提供顶层指引。

 

　　近日，习近平总书记在2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议开幕式上发表主旨讲话时指出，全面促进人工智能科技创新、产业发展、场景应用。前期，中国工业互联网研究院联合相关研究机构、高校及企业的多名专家在《人民邮电报》进行系列解读，获得产业界积极反响。为更好帮助各方理解和落实政策，相关专家对重要内容又进行了拓展和深化。今天发布第3期，北京航空航天大学党委常委、副校长，国家工业互联网产教融合创新平台负责人吕金虎署名文章：《统筹“感算控智”  加快工业互联网高质量发展》。
 

 

　　近日，工业和信息化部等八部门联合印发了《关于推动工业互联网高质量发展的实施意见》(以下简称《实施意见》)，系统擘画了到2030年乃至2035年我国工业互联网发展的宏伟蓝图，明确了“五大功能”与“五大体系”的建设路径。作为长期从事复杂系统协同控制、人工智能与工业互联网领域研究的科技工作者与教育工作者，我深感该文件立意高远、切中要害。工业互联网不仅是实体经济和数字经济深度融合的关键底座，更是孕育和发展新质生产力的核心阵地。结合《实施意见》的核心部署，我认为，面对海量异构要素与高度不确定的工业环境，未来工业互联网的高质量发展，必须走“感算控智一体化”的系统协同之路。如果说过去几年的工业互联网重在解决“连得通”的物理互联问题，下一阶段的核心任务则是要在复杂网络科学与人工智能的交叉赋能下，实现从“单点自动化”向“全局群智协同”的模式变革。统筹新型基础设施、算网融合、工业智能体、内生安全与人才生态，正是实现这一变革的重要路径。
 

　　一、统筹“云网边端”构筑复杂工业网络新基建
 

　　《实施意见》将“夯实融合基础设施底座”置于首要位置，提出优化网络基础能力、增强标识纽带作用。从复杂网络科学的视角来看，现代工业制造系统已经演变为一个包含海量异构节点、具备多层级动态交互特征的复杂信息物理系统(CPS)。在这个系统中，设备、产线、企业及产业链上下游构成了“云-网-边-端”紧密耦合的复杂网络。
 

　　《实施意见》强调充分利用5G及演进(5G-A)、时间敏感网络(TSN)、工业光网等新技术。这正是为了在复杂工业网络中建立确定性、低延迟、高可靠的通信基础。传统工业控制网络往往存在“数据孤岛”和协议壁垒，而新型工业网络的建设，特别是“5G+工业互联网”512工程升级版和工业5G独立专网的部署，将极大提升底层工业设备的联网率。同时，随着标识解析体系“贯通”行动的实施，“一物一码一号”将赋予海量异构工业要素以全球唯一的“数字身份证”，从而在物理空间与数字空间之间建立起精准的映射与纽带。未来，工业控制系统将向着“感算控智一体化”的方向演进，通过端侧的泛在感知、边侧的敏捷响应与云侧的全局统筹，真正打破IT(信息技术)与OT(操作技术)的壁垒，构筑起支撑高质量发展的新型工业基础设施。
 

　　二、以多层级动态协同驱动工业智能决策
 

　　数据是工业互联网的血液，算力则是驱动其运转的心脏。《实施意见》明确提出“释放数据要素潜力”与“提升算力支撑水平”，这抓住了工业互联网赋能实体经济的核心驱动力。在工业生产过程中，无时无刻不在产生着海量、多源、高维的工业大数据。如何将这些数据转化为可执行的决策和现实的生产力？《实施意见》提出建设国家工业互联网大数据中心体系、完善工业数据流通基础制度，这为工业数据的确权、流通和交易提供了制度保障，有助于打破企业间的数据壁垒，实现产业链上下游的协同优化。
 

　　更为关键的是，《实施意见》提出“探索构建工业算力网络体系，加强端边云多层级算力动态协同能力”。在复杂的工业控制场景中，集中式的云计算往往难以满足毫秒级的实时性要求。因此，必须构建分布式的算网协同体系。在边缘侧，部署轻量化智能模型进行实时数据处理与故障预警，规避网络延迟；在云端，则利用超算和智算设施进行全局优化、大模型训练和复杂系统仿真。这种“端边云多层级算力动态协同”，与我们在多智能体系统中研究的分布式协同控制理念高度契合，是实现海量异构数据高速处理、深度赋能工业元宇宙等前沿场景的必由之路。
 

　　三、以“群智协同”重塑工业制造新范式
 

　　把握人工智能发展机遇，是此次《实施意见》的一大亮点。文件专设一节强调“深化人工智能与工业互联网融合应用”，提出开展工业领域大模型和特定场景小模型的训练，加快“工业智能体”推广。当前，人工智能正在经历从感知智能向认知智能、决策智能的跨越。将图神经网络(GNN)、大语言模型(LLM)等先进AI技术引入工业互联网，将引发工业场景的“智变”。在复杂系统建模与仿真方面，AI技术能够有效刻画工业互联网中多层级、非线性的拓扑结构与动态演化规律，实现对生产网络优化、创成式设计的高效赋能。
 

　　特别值得关注的是“工业智能体”的提出。未来的无人工厂和智能制造，将高度依赖于各类工业智能体(如智能机器人、AGV、数控机床等)的集群协同。基于人工智能驱动的集群协同控制技术，能够让这些智能体在不确定和动态复杂的工业环境中，通过自主学习、环境感知和隐式协同，涌现出高度有序的群体智能。这不仅将大幅提升设计、中试、生产、运营等全环节的智能化水平，更将重塑制造业的生产组织方式，推动个性化定制、网络化协同等新模式、新业态的蓬勃发展。
 

　　四、构建高可靠的“弹性自愈合”工控网络
 

　　安全是工业互联网高质量发展的前提和底线。《实施意见》将“健全安全保障制度体系”作为五大体系之一，强调完善分类分级管理、实施“铸网”演练、提升安全供给服务水平。随着工业互联网的发展，IT与OT的深度融合打破了传统工业环境相对封闭可信的状态，使得网络攻击可以直接穿透信息网络直达物理生产系统，安全风险呈指数级上升。传统的“外挂式”安全防护已难以应对日益隐蔽和复杂的网络威胁。
 

　　从学术研究与工程实践的角度来看，我们必须从复杂网络的视角重新审视工业互联网安全，加快构建具备“内生安全”属性的防护体系。一方面，要推动传统可编程逻辑控制器(PLC)向智能可编程工业控制器(IPIC)演进，利用嵌入式虚拟化隔离等技术，在底层硬件和操作系统层面实现控制逻辑与网络通信的安全隔离，从源头切断恶意代码的执行路径；另一方面，要致力于构建“弹性自愈合工控网络”。当网络中的节点或链路遭受攻击或发生故障时，系统能够通过分布式协同控制算法和动态路由重构，自动进行故障隔离和功能恢复，确保关键生产任务的连续性和可靠性。只有筑牢这道内生安全防线，才能为工业互联网的规模化应用保驾护航。
 

　　五、为高质量发展夯实复合型人才智力支撑
 

　　工业互联网的高质量发展，离不开协同合作的产业生态和坚实的人才资源支撑。《实施意见》提出要壮大跨界融合生态，支持组建创新联合体；同时在要素保障中明确强调“优化工业互联网学科专业布局，培育一批工业互联网领域科技人才和创新团队”。工业互联网是一门高度交叉的综合性学科，涉及控制科学、计算机科学、通信工程、机械制造等多个领域。当前，我国在工业互联网领域仍然面临着高端复合型人才紧缺的瓶颈。作为高校教育工作者，我们肩负着为党育人、为国育才的重任。
 

　　以北京航空航天大学为例，我们始终坚持“尚德务实、求真拓新”的教育理念，依托国家工业互联网产教融合创新平台等国家级阵地，致力于打破学科壁垒，深化产教融合。我们不仅要培养学生扎实的数理基础和控制理论，更要强化其在人工智能、大数据、复杂网络等前沿领域的创新能力。通过推行“本研一体化”培养模式，联合领军企业开展真实工业场景下的科研攻关，努力造就一批具备“工匠精神”与“家国情怀”的新一代数字技术工程师和科技领军人才，为我国工业互联网的技术突围和产业升级提供源源不断的智力支持。
 

　　面向未来，我们要以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，紧紧围绕国家战略需求，坚持科技自立自强。在复杂系统协同控制、工业大模型、弹性自愈合网络等关键核心技术上持续攻坚，在“链网协同”与区域协调发展中深耕应用。相信在政产学研用的共同努力下，到2035年，我国必将建成全球领先的工业互联网基础设施体系和国际先进的技术产业体系，让工业互联网这一新质生产力的核心引擎，为全面推进新型工业化、全面建成社会主义现代化强国注入澎湃动力！