当前，全球工业体系正经历从“动力驱动”向“数据驱动、智能主导”的深刻变革。与此同时，我国人工智能正处于从“技术探索”向“工业化大生产”迈进的关键窗口期。推进工业互联网与AI深度融合是发展新质生产力、加速新型工业化的核心引擎。
全国人大代表，中国移动上海公司党委书记、董事长、总经理楼向平认为，工业互联网与AI融合正由“外围辅助”向“核心生产”渗透，在此进程中，需要着力解决算网底座不牢、平台赋能不深、安全保障滞后、人才供给错配等矛盾，助力融合潜力完全释放。对此，楼向平代表建议，从夯实算网底座、繁荣数据生态、构建信任闭环、优化人才供给四方面统筹发力，强化要素保障，全面释放数智融合效能。
一是建立“边缘智算”建设标准，推行“算力权益”降低使用门槛。建议制定“工业5G-A+边缘云”融合部署标准，解决算力“远水不解近渴”难题。针对工业现场毫秒级响应的刚性需求，制定工业园区边缘智算节点建设与接入规范，鼓励部署集“5G-A网络+边缘算力+模型推理”于一体的新型基础设施，引导算力资源从中心云向生产边缘贴近，确保AI指令在生产一线即时生效，建立“时延护城河”。建议推行“工业算力服务权益”试点，实现算力资源全域优化配置。依托电信运营商成熟的计费清算体系，推行“话费式”算力漫游机制，实现算力权益“跨省通用、后台清算”，通过“网算双补”引导企业将非实时的大模型预训练等“重活”向西部智算枢纽迁移，实现国家算网资源整体配置效能的最优解。
二是建设行业“可信数据空间”，繁荣“工业智能体”应用生态。建议试点建设国家级行业“可信数据空间”，构建“数据可用不可见”的流通新生态。针对核心数据泄露痛点，建议避开所有权争议，聚焦解决使用权流通问题。支持电信运营商深化与行业“链长”单位战略协同，在重点行业打造规模化应用标杆。构建行业数据空间，支持公共数据定向授权接入，与行业数据融合增值，帮助企业实现无需物理转移核心数据即可参与行业大模型训练。建议深化“链网协同”，建立国家级“工业智能体”应用市场。打造国家级“工业APP与智能体应用商店”，重点推广“小快轻准”的智能体应用，构建开放、可信的交易环境，推动平台从“卖资源”转向“卖服务”。设立国家级“首版次”工业智能体应用推广专项，支持链主企业开放场景，促进国产AI智能体的规模化落地与迭代成熟。
三是构建“评测+保险”联动机制，形成商业化安全信任闭环。建议建立“工业AI模型鲁棒性”分级评测体系，设立安全准入“硬门槛”。加快制定量化安全技术标准；授权建设实战化安全攻防靶场，分级评测工业AI模型的抗干扰、抗攻击能力。针对应用于关键信息基础设施及核心控制环节的AI模型，实施强制性安全准入评测，将安全要求从“事后补救”转变为“事前准入”。建议设立“首版次”工业AI应用保险补偿机制，为企业试错提供“安全垫”。指导推出“工业智能应用综合险”，将通过国家级安全评测的AI模型与智能体纳入保险范围。通过“评测降低风险、保险兜底损失”的闭环机制，打消企业“不敢转”的后顾之忧。
四是打造“全真”产教实训高地，推进资格互认优化人才供给。建议企业与高校共建产教融合实训基地，定向培养既懂工业流程工艺（OT）又精通人工智能技术（IT）实战型“双师”人才。建立IT与OT人才的国家职业资格互认通道，完善评价激励体系。培育“工业智能算法工程师”“数字孪生运维师”等新职业。
