“AI在云端很聪明，但在车间干活还需要加强学习。”这是不少企业数智化转型时遭遇的现实困局。席卷全球的AI浪潮之下，先进的模型和算法如何真正融入生产线，而不是停在好看不好用的门槛上？

11月21日，2025中国5G+工业互联网大会“工业互联网标识暨数字身份平行论坛”上，多位嘉宾围绕工业互联网与AI深度融合议题展开探讨，为破解“最后一公里”提供实践思路。

没有工业互联网，AI很难走进产线。我国工业互联网处于规模化发展与深度应用的关键阶段，建成1.85万个工业5G项目，覆盖41个工业大类，在制造业、采矿、电力、港口、医疗等行业实现了规模复制。

中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所副总工程师李琦琦分享的标识解析体系建设成果，印证了底座支撑能力的提升。“通过赋予‘唯一数字身份’，广泛连接各类设备、产品、系统，打通数据链，实现了跨企业、跨行业、跨地区、跨国家的互联互通。”他介绍，我国工业互联网标识已服务超51万家企业，形成9大应用模式。统一标识分配与解析体系的建成，有效打破信息孤岛，降低数据流通成本，推动工业互联网从建设阶段迈向应用阶段。

底座稳了，AI怎么真正落地产线？云从集团中国区业务总监康鑫的观点是，让AI接烟火气，扎根具体生产场景。以制造业为例，大模型在研、产、供、销、服等链条上都能找到用武之地，但并非所有场景都需要大模型，关键是大小模型协同。像运维巡检、目标识别等任务，用小模型就能高效完成；而在智能问答、多模态数据分析等复杂需求中，再调用大模型补位，通过联动模式实现精准适配。

数据则是AI持续运转的基础支撑。湖北大数据集团高级解决方案工程师吴术林形象地表示，“数据是AI的燃料。”没有高质量数据集，模型和算法都是空中楼阁。湖北大数据集团联合浪潮、阿里、字节等头部企业建设人工智能大模型工厂，采用“前店+后厂”模式运营。前店负责展示体验、供需对接和产业孵化，后厂承担集中化技术生产和支撑。最终目标是构建“数据+AI”行业生态，以数据基础设施和大模型工厂为枢纽链接上下游，激发产业创新活力。

论坛还发布了数据标注与高质量数据集创新服务平台。中国信通院工业互联网与物联网所中部运营中心主任黄子沛透露，平台提供多模态通用数据标注、数据集质量评估、模型测试与验证、供需匹配、人才培训等功能，实现从原始数据资源到高质量数据集构建，最终服务于智能应用的完整价值链条，为湖北人工智能产业发展提供标准化、可信赖的数据基础支撑。