当前，工业互联网正从连接与协同的初级阶段，向深度融合人工智能、大数据、数字孪生等新一代信息技术的“智慧”阶段演进。中国工程院院士李伯虎提出的“智慧工业互联网”，正是这一演进方向的集中体现，其核心在于通过数据服务，构建一个高度智能、自主决策、持续优化的新型工业生态系统。
一、 智慧工业互联网的内涵：超越传统互联
传统的工业互联网侧重于“连接”，即实现设备、系统、产品、人员等工业全要素的泛在互联与数据采集。而李伯虎院士所阐释的“智慧工业互联网”，是在此基础上，深度融合人工智能、边缘计算、区块链、高性能计算等智慧技术，形成“互联网+大数据+人工智能+”的新模式。其目标是构建一个“感知-分析-决策-执行”自主闭环的智慧空间，实现制造资源与能力的全系统、全生命周期、全产业链的智能化配置与协同。
数据不再仅仅是传输和存储的对象，而是驱动整个系统自感知、自学习、自决策、自执行、自演化的“血液”与“燃料”。智慧工业互联网的本质，是打造一个数据驱动、软件定义、平台支撑、服务增值、智能主导的智能制造新范式。
二、 数据服务：智慧工业互联网的核心引擎
在智慧工业互联网的框架下，“工业互联网数据服务”扮演着核心引擎的角色。它贯穿于工业活动的每一个环节，其价值体现于多个层面：
- 数据资产化服务： 将来自生产线、供应链、产品运行、市场用户的海量、多源、异构的工业数据，进行标准化、规范化治理，形成可管理、可计量、可交易的数据资产。这是释放数据价值的基础。
- 智能分析服务： 利用AI模型和算法，对数据进行深度挖掘与智能分析。例如，通过机器学习进行设备预测性维护，提前预警故障；通过图像识别进行产品质量在线检测；通过知识图谱优化生产工艺参数。
- 模型与仿真服务： 基于数据构建高保真的数字孪生模型，在虚拟空间中完成对物理实体（如设备、产线、工厂）的映射、仿真、监控与优化。这允许企业在不中断实际生产的情况下，进行“假设分析”，测试新工艺、新方案，极大降低试错成本。
- 资源优化与协同服务： 通过对全产业链数据的全局分析，实现生产计划动态排程、供应链精准协同、能耗优化配置、个性化定制生产等，提升整个制造系统的弹性、效率与绿色水平。
- 创新应用与商业模式服务： 数据服务催生了新的价值创造方式。例如，从卖产品转向卖“产品+服务”（如提供基于产品运行数据的效能优化服务），或形成平台化的产业生态，连接供需双方，提供数据驱动的创新应用。
三、 面临的挑战与未来展望
尽管前景广阔，智慧工业互联网及其数据服务的发展仍面临诸多挑战：数据确权、安全与隐私保护问题亟待解决；工业知识软件化、模型化的门槛较高；不同企业、平台间的数据壁垒需要打破；既懂工业技术又懂信息技术的复合型人才严重短缺。
李伯虎院士认为，发展智慧工业互联网需要“技术、应用、产业”三方面同步推进。技术上，需持续攻关边缘智能、AI工业模型、安全可信等关键技术；应用上，要深化在重点行业和场景的落地，树立标杆；产业上，需构建开放协同的生态系统，完善标准体系。
智慧工业互联网代表着工业互联网发展的新阶段。它通过将数据转化为贯穿全价值链的智能服务，正在重塑制造业的研发、生产、管理、服务和商业模式。以李伯虎院士为代表的专家学者所倡导的这一路径，不仅是为了提升生产效率与质量，更是为了构建一个更具韧性、更可持续、更能满足个性化需求的未来工业新图景。推动数据服务在工业领域的深度应用，将是实现这一图景的关键所在。
