财闻潘宇静发自北京
在6月30日举行的2026工业互联网（885783）大会上，工业和信息化部、国家发展和改革委员会、人力资源和社会保障部、应急管理部、中国人民银行、国务院国资委、市场监管总局、中国证监会等八部门联合发布了《关于推动工业互联网（885783）高质量发展的实施意见》(以下简称《实施意见》)。《实施意见》提出，到2030年，工业互联网（885783）融合应用将实现207个工业种类全覆盖，核心产业增加值突破2.5万亿元；到2035年，全面形成对新型工业化（886057）的支撑能力。
2026工业互联网大会《实施意见》发布现场
这份顶层设计文件的出台，恰逢工业互联网（885783）在中国走过十年探索与规模化发展之路。政策牵引之下，与会企业和专家将目光投向了下一程：人工智能（885728）如何真正走进物理世界，成为驱动工业变革的“大脑”。
“当前大模型技术在虚拟世界深刻改变了生产和生产关系，但在物理世界的进展依然非常缓慢。”万境千寻(北京)科技有限公司创始人、CEO韩峰涛在大会上直言，机器人至今未能进入千家万户，根本原因在于它们没有“大脑”，无法感知世界，也无法根据环境变化做出反馈。在他看来，没有智能的机器人，就像一个四肢健全却缺乏思考能力的“傻子”。
正是这一短板，打开了具身智能的机会窗口。韩峰涛观察到，当前创业公司有的做零部件，有的做整机硬件，有的专注AI算法，也有公司做全栈集成。但如果给具身智能的综合能力打100分，目前智能部分，尤其是“大脑”层面，可能仅有5分甚至3分。以特斯拉（TSLA）机器人为例，运动性能虽出色，但智能化水平依然有限。“行业尚未爆发，是因为关键变量只有一个——AI。”他说，大模型技术正让行业看到希望，将智能化水平从5分提升到30分甚至50分，才能真正释放硬件的潜力。
智能水平的短板，也直接限制了机器人行业的市场规模与发展空间。韩峰涛通过多赛道数据对比分析称，全球工业机器人年销量约50万台，均价2万美元，总规模约100亿美元；扫地机器人年销量约2000万台，均价3000多元，总规模也接近100亿美元。而手机市场规模约6000亿美元，汽车市场高达4万亿美元。差距的根本原因，在于机器人缺乏智能，应用场景受限。“如果具身智能取得突破，机器人将有望实现‘汽车的价格乘以手机的数量’这一巨大市场空间。”他说。
但他同时指出，实现这一目标并不轻松。未来两三年，行业需将机器人大脑从幼儿园水平提升至初中生乃至高中生水平。“只有实现中学生智商的大脑，机器人才能真正批量落地。”韩峰涛预计，2028年至2030年后，商业化将迎来爆发期。而大脑进化的核心卡点，是数据。“具身智能的第一步，是解决物理世界数据的来源和处理问题。”他认为，一家全球领先的具身智能公司，必须同步建设数据采集、数据处理、模型算法和模型评估迭代四大能力。
智能化的推进，不止于机器人领域。中国联通（600050）(600050.SH)首席科学家范济安表示，当前行业正进入新的发展阶段，两大方向尤为关键：一是消除数字鸿沟，积极参与中小企业数字化转型；二是通过算力、大模型和平台能力，强化AI的工业属性。
网络安全（885459）则是智能化进程中不可回避的底线问题。安恒信息（688023）(688023.SH)副总裁井柯在回顾大模型发展历程时指出，2018年至2022年为探索萌芽期，BERT、GPT-3等通用大模型奠定基础，金融、医疗等领域率先探索专业场景优化；2023年至2024年为行业爆发期，多模态能力与轻量化部署技术推动垂域模型落地，2024年中国备案行业大模型达197个，覆盖10余个领域；2025年至今，在DeepSeek等模型带动下，“通用基座+行业微调+场景插件”的三层架构加速铺开。
具体到工业网络安全（885459）领域，井柯认为，垂域大模型应具备两大核心特点：一是对工业环境的原生理解力，二是成为工业安全的专属认知与决策中枢。高质量数据的获取，则是当前垂域模型建设中最棘手也最关键的环节，需要完成多源数据采集、数据标注与提取、知识图谱构建，以及从数据到知识的闭环转化。“垂域模型负责思考，智能体负责决策执行与验证，”井柯说，“智能体是AI从副驾驶走向自动驾驶的必经之路。”
站在更长远的时间维度，中国信息通信研究院院长余晓晖看到了中国在这场智能化变革中的独特优势。“人工智能（885728）的发展和竞争，已成为决定全球发展格局和国际竞争走向的关键技术变量。”他指出，虽然我国在模型和芯片等领域仍在追赶，但中国拥有全球最完整的工业体系和最丰富的应用场景，工业互联网（885783）和庞大工业体系提供的数据积淀，在真实物理世界中形成的迭代优化能力，可以反哺人工智能（885728）本身的技术突破。
余晓晖同时指出，目前国内AI模型仍以语言类抽象建模为主，尚未形成对物理工业世界的深度真实认知，工业智能化转型仍存在诸多关键技术难题亟待突破，包括工业风险智能识别、工业知识精准表征、智能体与工业系统协同、AI与工业装备软件深度融合等核心问题。
他表示，期待行业各方协同发力，构建工业模型、智能应用、工业数据协同创新的良性生态，推动工业互联网（885783）与工业智能化持续升级，依托我国产业优势实现AI技术在物理世界的智能跃迁，释放全新的产业经济与社会价值。
