在7月底，我写了题为“新一代智能制造之我见”的文章，引发了业内同行的关注和讨论。今天想再讨论一个与上一篇文章高度相关的一个话题——新一代工业互联网。

关于工业互联网，近十年来我写过40多篇有关文章。感觉工业互联网一直在与时俱进，迭代发展。尤其是从今年开始，工业互联网进入了一个全新发展机遇期。我在刚刚出版的《新智：从工业革命走向全业革命》新书中，专门写了“第十章 新一代工业互联网（新工网）”。

1.重新再出发：凤凰涅槃之后的浴火重生

工业互联网是一个曾经火热，近年渐冷，需要重新审视的词。

八九年前，“设备上云”、“标识解析”、“5G+”、“百万工业APP”响彻在各类产业论坛，数千平台企业如雨后春笋般涌现，仿佛只要将机床、仪表和MES系统接入云端，工业互联网便水到渠成。

2026年生成式AI狂飙席卷全球，人们骤然发现：那些耗费巨资建设的工业互联网平台，大多仍在做着“数据搬运工”的活儿——把设备状态从车间搬到大屏，把生产报表从网页版变为微信版，把工业软件拆成APP，却很少触及制造业最核心的痛点：工艺创新、材料革命、自主决策、工业知识生成。

发端于2017年末的工业互联网，本质上是一场“联接革命”，其历史使命是打破信息孤岛、实现设备互联，释放工业互联网乘数效应。但当大语言模型已经能够自主编写工业控制代码、生成三维模型、规划工艺路径时，仅做“联接”已显得很不够。

中美人工智能对决已成定局；OpenRouter模型聚合生态社区上最受欢迎的前六大模型全部来自中国厂商。在技术代际跃迁和国际竞争态势下，工业互联网如果还停留在“依托平台调度资源池”的应用中，便是没有跟上当今技术发展步伐。

2026年1月，工信部《推动工业互联网平台高质量发展行动方案（2026—2028年）》明确提出，要“基本建成泛在互联、数智融合、深度协同、开源开放的新一代工业互联网平台生态”。邬贺铨院士在6月的工业互联网大会上宣布：产业已“正式迈入智能体工业互联网新阶段”。工联院鲁春丛院长发表“构筑‘人工智能+制造’新优势”文章。信通院余晓晖院长发表“人工智能浪潮下，工业互联网发展的认识与思考”演讲。《新智》书笔者指出：“以大模型为代表的AI技术与工业互联网结合已成为新一代工业互联网发展的重要趋势。”各界认知与多重信号表明，工业互联网需要浴火重生，快速转型，需要重新定义，再次出发。

2.三层次跃迁：从“数据汇聚”到“智能体网络”

经典工业互联网平台的核心逻辑：汇聚设备数据，进行分析挖掘，再以可视化形式呈现给操作者和决策者。这种逻辑在八九年前无可厚非，但在生成式AI时代，平台的核心能力已经从“数据汇聚”转向智能体网络。

新一代工业互联网平台的内涵，至少包含三个层次的跃迁：

第一层是“联接底座”的扩展。这仍然是基础，联接是方法论和硬道理。但联接的内涵已从单纯的设备联接，扩展为数据联接、模型联接、智能体联接。工信部政策要求重点平台工业设备联接数突破1.2亿台（套），但这只是起点。未来的联接底座必须能够承载工业大模型、运行工业智能体、实现生产系统的快速优化与进化，迈入真正的万物互联时代。

第二层是“模型层”的崛起。平台的资源池需要扩建“模型池”，整合数字建模工具、标准算法库及开源组件，降低模型开发的技术门槛。强调模型池，并不是简单地把大模型搬进企业，而是融合工业增强知识图谱、全域工业数据、工业机理模型、数字孪生和多智能体协同，构建能够理解真实场景、推演工业规律、支撑企业业务运行的类似华为工业数据图谱平台的iDME.X的“工业AI引擎”。

第三层是“智能体层”的部署。多智能体已经开始扮演“数字员工”的角色，平台要支持“平台+多智能体”的融合架构，依托智能体互联协议，实现多智能体在复杂生产场景中的任务调度、信息共享与群体协作。从技术趋势上看，工业互联网平台正在从“被动联接”走向“主动智能”，成为智能体网络。

从“数据汇聚”到智能体网络，这一使命重建，意味着我们必须重新审视新一代工业互联网。例如，“AI工厂”的语境正在近似替代智能制造和工业互联网。

3.平台安在否？平台的尽头是开源社区生态

工业互联网的“平台”还存在吗？答案是肯定的。工业生产的复杂性决定了任何单一企业、单一模型、单一智能体都无法独立完成全部任务。工业互联网平台的核心价值之一在于集约化和优化——集约算力、集约模型、集约数据、集约智能体，实现资源优化配置。没有平台，每个工厂都要自建大模型、自训智能体、自搭算力集群，这在经济上不可行，在技术上也不必要。

平台的形态和内涵正在发生根本性变化。未来的工业互联网平台，将呈现“三位一体”的新形态：基于AI大模型的认知层、基于开源知识社区的生态层、基于智能硬件的物理层，三者深度融合，相得益彰。

认知层是平台的大脑。生成式AI大模型本身是一个具有认知能力的智能平台。当工程师用自然语言说出“设计一个比钢轻、比铝硬、耐300度高温的支架”需求时，平台不再输出一批检索的文档报表，而是直接输出可执行的3D打印参数和工艺路径。这是“文生万物”智能技术在工业领域的落地——语言即运行指令，需求即工业代码。工业智能的底层逻辑已经被重构。

生态层是平台的血脉。开源大模型平台才是新的产业组织核心。未来的工业平台，应该拥抱这种开源生态，从“企业主导的工业互联网平台”进化为“开源社区主导的智能体网络生态”。深圳已成立并运营的“工业知识联盟”“开元社区”等，正是这一趋势的先发力量。“玩转知识”是今天工业发展的充要条件，也是大语言模型的构建逻辑。

物理层是平台的感官+躯体。物理AI必须理解重力、惯性、热疲劳等科学效应，并直接输出可执行的物理约束条件。而这份“理解”的可靠来源，正是高炉、磨煤机、涡轮台架等重资产设备上流淌的毫秒级真实垂域数据——力觉、热觉、声发射、电磁感应的多模态传感流。垂域数据（工业语料）过去重要，今天更重要。它天然具有 “数据不出域”、“采集即加密”的属性。尽管模拟合成数据可以无限生成，但若缺少物理设备产出的工业语料作为锚点，所生成的数据集将偏离真实物理规律。

4.网络安在否？网络的尽头是“算力神经网”

工业互联网的“网络”还存在吗？当然存在，但它将不再是传统意义上的数据“通信管道”（BTW，用管理通信管道的手段去管理工业互联网并不适用），而是进化为“算力神经网”。

传统的工业网络——无论是工业以太网、工业物联网——追求的是确定性、低时延和高可靠。这些指标在控制层依然很重要。AI的崛起给网络赋予了新使命：网络不仅要传输数据，还要传输模型、传输梯度，乃至传输“物理规则”，因为“模型即数据”。

2026年7月，工业互联网大会发布了中天钢铁淮安基地的“5G+AI+新型工业控制”成果，以5G-A网络、云化PLC和人工智能为技术核心，构建“网-算-控”一体化新型工业网络体系。这一实践的启示是：网络、计算、控制不再分层运作，而是深度融合：网络承载算力，算力驱动控制，控制优化网络，走向“算力神经网”。

黄仁勋在CES 2026上发布的Vera Rubin平台进一步揭示了这一趋势。其NVLink-6交换机的机架内网带宽达到每秒240太字节，通过BlueField-4 DPU管理高达150TB的共享上下文内存池。未来的工业网络，必须能够支撑“模型即数据”的超带宽流动。当一台边缘设备上的智能体需要调用云端大模型的推理能力时，网络传输的不仅是传感器的采数，还有模型的中间状态、注意力权重和上下文记忆。

随着物理AI的部署，工业网络可能变成三层叠加：调度电力与算力的匹配的能源层网络+调度模型与数据的流动的认知层网络+调度设备与执行器动作的物理层网络。其中，认知层网络训练一个工业级物理AI所需的计算量，远超传统数字化系统，而推理端的毫秒级响应又要求算力必须贴近产线部署。这样的“算力神经网”才能支持“AI工厂”的顺畅运行。

5.APP安在否？APP的尽头是“功能微粒”

工业APP还存在吗？笔者的判断是：作为屏幕上单列的工业APP将走向消亡，但作为“功能微粒”的工业APP将以智能体形态重生。

经典工业APP的本质，是将特定工业知识封装为可点击的软件功能——设备监控APP、能耗管理APP、质量检测APP等。用户需要逐个点击打开、操作、切换。在智能体时代，这种“人找功能”的模式已经落后。黄仁勋在今年1月CES大会讲到：“智能体系统就是界面（The agentic system is the interface）”。当工程师可以直接用自然语言向工业智能体下达指令并顺利完成操作时，谁还会去点击那么多的APP图标？

工业知识的未来封装形式是：工业APP退居幕后，成为智能体的skill或知识插件，即工业APP的“隐世孪生”。智能体通过自然语言理解用户需求后，自动调用后台的拔模、画网格、工艺规划、供应链优化等工业知识。APP们不再拥有独立的UI界面，而是以API、模型插件、智能组件等“功能微粒”形式，被智能体按需调用、组合、编排。

其演变方向是：从“固代码、刚规则”走向“即生成、智服务”。用户不再需要下载、安装、配置一个APP，而是通过自然语言描述需求，平台自动调用各种智能组件和skill，生成一个临时性的智能体来完成特定任务。任务完成后，这个智能体可以解散成智能组件和skill，以备复用。工业APP的尽头，APP的个体形态已经瓦解，但其功能正在以更细颗粒度的“功能微粒”重生。

工业APP与智能体的本质区别在于：工业APP是“僵化”的——功能固定，逻辑预设，只能处理已知场景；工业智能体是“活化”的——能感知、能推理、能决策、能学习，可以处理未知场景。

工业APP并不会一夜消失。在规则相对明确、流程相对固定的场景中（如生产控制、风险识别），工业APP仍然高效、可靠、低成本。而在工艺优化、概念方案设计等需求相对复杂的场景中，生成式AI驱动的智能体正在取而代之。

6.智能体崛起：当“AI调度员”成为数字同事

笔者认为：未来，工业互联网是智能体的“躯体”，智能体是工业互联网的“灵魂”。二者的关系，已经是主从易位——从以“平台为中心”转向“智能体为中心”。

在2026年之前的旧范式中，工业互联网平台是主角，AI是平台上的一个功能模块。在新范式中，基于AI的工业智能体是主角，工业互联网平台退化为被智能体调用的基础设施。多个智能体——设计智能体、工艺智能体、调度智能体、质检智能体——在数字空间中自主协商、分解任务、调用资源，而工业互联网只是它们感知物理世界的信息通道、执行物理动作的具身肢体。

这种转变的深刻性，体现在数智化“AI调度员”机制的铺开。所谓“调度员”，不是机器人站在流水线旁监视工人，而是一套算法系统直接接管了生产调度、质量判定、工艺优化和绩效评估的全部决策权。一线技工三十年积累的“耳贴大改锥，听声辨故障”经验，被声纹传感器和频谱分析智能体替代；车间主任的排产、协调职能，被约束优化算法智能体替代。

工业智能体的崛起，意味着“AI调度员”之类的数字员工的普及应用。有实体身躯的具身智能体和无身躯的多智能体软件，都可以成为数字员工。实践证明，一个做研发的数字员工可将概念设计效率提升百倍。

邬贺铨院士预测2026年“依托工业智能体、行业大模型、工业知识图谱搭建跨设备、跨产线自治闭环，实现AaaS（智能体即服务）模式”。这意味着智能体不再是辅助人类做决策的工具，而是能够自主进行状态感知、实时分析、自主决策、精准执行、学习提升的“数字同事”。以后企业的核心问题，不再是如何建设更好的工业互联网平台，而是如何培育、管理、约束分布式的工业智能体。

7.智造须跃迁：2026年重新定义两大事物

工业互联网与智能制造两大事物和彼此关系，在2026年发生质变。

2026年以前，智能制造的主流叙事是“数字化+网络化+智巧化（Smart）”。工业互联网被寄予厚望，在文件层面被视为智能制造的核心载体和关键基础设施。彼时，智能制造的标杆是“黑灯工厂”、“柔性产线”、“数字孪生”，工业互联网平台负责打通设备层、控制层、管理层，实现数据驱动的优化。

2026年，智能制造进入了“AI原生制造”（注：英伟达用“AI工厂”，华为用“AI梦工厂”）的新纪元。2026年《政府工作报告》首次提出“打造智能经济新形态”，标志着从“AI+”到“智能经济”的跃迁。“AI+工业互联网”被定位为“AI+制造的战略基础设施”。

对于两大事物，笔者给出自己的新定义：

（1）新一代智能制造定义：

在生成式AI时代的智能制造中，智能体本身就是制造系统的界面、大脑和神经系统。工厂有了会思考、能对话、可进化的数字大脑，人机之间说人话，设备之间自己协商办。

（2）新一代工业互联网定义：

生成式AI时代的工业互联网，是贯穿产业链的“智能体网络”。它把联接对象从人机物的数据升级为智能体的认知与决策，让跨工厂、跨企业的人机之间说人话，让供应商、制造商、物流商的智能体自己协商办，成为产业级协同的神经系统。

2026年的新一代智能制造，需要新一代工业互联网提供三种新型能力：工业语料的实时采集能力（为物理AI提供真实世界的坐标原点锚定）、合成数据的仿真验证能力（为合成数据提供物理上可信的试验场）、智能体的安全执行能力（为AI调度员提供可靠的物理安全环境）。

8.话语权博弈：平行体系中抢占工业语料

国际工软五大巨头（英伟达、新思、锴登、西门子、达索）的业务发展方向，正在深刻重塑工业互联网的边界。它们不再是传统意义上的“工软供应商”，而是“物理AI全栈体系”的构建者，其平台化战略正在对传统工业互联网平台形成降维打击。

英伟达已从AI芯片供应商进化为“AI工厂”的总架构师。黄仁勋提出的“三台计算机”——训练计算机、推理计算机、模拟计算机（Omniverse+Cosmos）——构成了物理AI的完整闭环。Alphamayo自动驾驶AI、GROOT人形机器人系统、Isaac Sim仿真平台，定义了新型工业软件。英伟达与另外四个巨头的深度结盟，意味着未来的工业设计、仿真、制造将全部在AI加速的物理引擎中完成，圈定了“AI工厂”的边界。

这些巨头的共同趋势是全栈+物理AI+闭环。它们从芯片到软件、从仿真到制造、从设计到运维，构建起垂直整合的“AI工厂”。这对中国工业互联网产业发展提出了挑战：如果我们的平台不能接入或自主构建同样的全栈能力，将成为这些巨头生态体系中的边缘节点。

进一步博弈在于地缘政治。中美关系对工业互联网和智能制造的影响是结构性的，大概率会脱钩为中美两个平行体系。据美国国会美中经济与安全审查委员会（USCC）2026年3月报告《双重循环》及中文媒体报道：“中国开放的人工智能模式战略及其制造业主导地位是相辅相成的。形成了一个反馈循环，即广泛的采用推动迭代，然后是进一步的采用。”结论是冲击美国造业的发展。

新一代工业互联网和新一代智能制造，有可能成为中美AI竞争的一个角力场——不是比谁的模型参数大，而是比谁的AI能真正建设“AI工厂”；不是比“如何优化资源配置”，而是比如何具备“平行体系切换”能力；不是比“新一代工业互联网”有几个定义，而是比谁掌握更多的工业语料，因此而有权定义它。

话语权居然约等于“语料权”！这是前所未有之新事物。工业语料已被多国纳入“战略资源”，没有重资产产线的国家，将失去训练生成式AI和培育物理AI的能力，失去定义新一代工业互联网和新一代智能制造的权利。从中国的国情和工业资产结构来看，话语权显然在我们手里，就看我们如何用好它。

9.结语：话语权在我们手中

八九年前那个以“联接”为核心的工业互联网，确实已经过时了。2026的新一代工业互联网，换了一副新面孔，具了全新生命力。平台的尽头是开源社区生态；网络的尽头是“算力神经网”；APP的尽头是智能体“功能微粒”。新一代工业互联网正以“AI原生”的形态重新登场——承载大模型、运行智能体、融合物理AI、构建开放生态社区。

与智能制造早期沿用日系定义不同，中国最早定义了工业互联网术语，独立自主地发展了中国的工业互联网。欧系的工业4.0是失败的，第四次工业革命是式微的。而中国的工业互联网，一直在良性发展，惠及企业，哺育智造。关于中国工业互联网的独特创新，详见《人本：从工业互联网走向数字文明》一书（作者：赵敏 朱铎先 刘俊艳）。

2026年，新一代工业互联网话语权在我们手中。

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