作为商品生产制造的源头，工业化水平可谓现代国家立足的基础，也是社会发展的重中之重。随着数字时代到来，5G、AI等新兴技术与工厂流水线相碰撞，又将擦出怎样的火花？
（图片来源：摄图网）今日，2024中国5G+工业互联网大会于湖北武汉盛大开幕。据了解，该会议是5G+工业互联网领域的首个国家级大会，聚焦产业发展重点举办主论坛以及多场配套活动，围绕数字工业融合应用、人工智能等领域进行交流，并发布智能工业领域重要成果。身为科技型企业，中国电信在工业领域始终坚持科创加码，汇聚信息力量，不断推动着工业数字化的转型。
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工厂变“聪明”势在必行
数字时代，传统工业领域也在逐步朝智能制造的方向转变。据工业与信息化部数据显示，我国智能制造产值规模由2017年的1.27万亿元增长至2022年的2.68万亿元，2023年超过3.2万亿元，年均复合增长率超过16%。可见，工业能力的升级不仅能够提质保量，还能为国家及企业带来实实在在的经济效益，成为数字经济发展的重要组成部分。
实际上，在智慧工业的大趋势推动下，国内许多大厂都针对自身的流水线进行着迭代升级。如小米今年在北京昌平落成的小米昌平工厂，就拥有24亿元的总投资，面积达81000平米，将承担每年1000万台旗舰手机的生产任务。该工厂经智慧化改造，大部分生产设备均由小米自主研发。据了解，小米打造了名为“追光平台”的工厂智能管理系统，能深度掌握全栈生产数据，实现自主分析、自主管理、自主决策、自主执行，还能不断累积生产经验，开展自我学习训练。
此外，我国知名新能源电池制造商威睿公司也在积极探索工业智慧化项目，并在衢州极电工厂进行实践。该工厂依托新型工业基础设施，深度融合人工智能、数字孪生等新兴技术，构建了行业领先的智能制造管理体系，并通过品质保障AI大模型、100%溯源全链路智能管理、100%自动运转智慧仓储物流一体化等创新应用，提升工厂的智能化水平，助力电池电芯等产品的自动化生产流程。
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中国电信助力工业升级
在工业化全面升级的道路上，身兼通信服务商及科技型企业的中国电信依托自身在通信网络、人工智能等方面的优势，与众多企业合作打造各类智慧工业项目，推动着“中国制造”不断发展。
网络升级，打牢智慧工业底座。在5G时代，工业互联网的概念被频繁提及，其能够有效贯通工业生产过程中的数据信息高速流通，为智慧工厂打下优质的网络基础。在这方面，中国电信协助浙江威星智能仪表股份有限公司打造5G+工业互联网项目，依托自动化生产能力，减少人为干预带来的影响，显著提高生产效率。此外，智能化技术还通过大数据传递、图像识别等手段，精准地控制产品的质量。“我们打造的这条样板线，不仅大幅提升了产品质量的一致性，还节省了80%以上的人工成本。按照双班生产计算，仅用三年时间就收回成本。”对于引入5G+工业互联网的积极作用，威星智能的副总裁吴正祥如此表示。
平台赋能，助推智慧工厂运转。针对工业生产过程中诸多企业对于一站式综合管理服务的切实需求，中国电信积极投入研发，在江西萍乡参与建成工业互联网平台，实现生产数据的集中存储和分析，为当地企业提供了全面的生产运营视图和决策支持。例如萍乡市经开区数字化园区的建设，就依托智慧平台实现了从管理、服务、监管到产业数字化在内的多项企业数字化转型应用，显著提高了生产效率，该园区由此获评“江西省数字化平台建设优秀园区”。
人才培养，促进生产模式转型。数字化时代的工业模式并非完全不需要人的参与，恰恰相反，拥有前沿技术水平的复合型人才将成为工业领域最需要的骨干力量。为确保各项技术能顺利落地智慧工业应用场景，中国电信在人才培养上下足功夫。例如在中电福富厦门实训基地，中国电信设立了AI+工业互联网实训基地，围绕技术、案例、实训等方面开设课程，全方位提升团队的操作水平和服务能力，为工业类企业数字化转型提供强有力的人才支持。
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工业“大脑”需良好技术支撑
除了硬实力支撑外，以物联网、人工智能为代表的前沿技术能力也是工业数字化的重要条件。在这些方面，中国电信提前布局，为工业升级夯实技术基础。
例如，面对当前火热的物联应用领域，天翼物联通过打造无源物联网技术，为广东鑫宏服装公司量身定制智能化生产车间，将服装生产品控提升至95%，准交率提升至98%，产能提升50%，真正做到运用物联能力提质增效。此外，天翼物联还面向大型仓储资产盘点、工业设备巡检保障等工业生产重点场景，开展无源标签通信距离与效率、无源标签+传感设备一体化等关键技术的联合攻关，积极拓展无源物联网应用的广度与深度，赋能行业数智化升级。
此外，人工智能大模型的训练水平也决定着智慧生产线的“聪明”与否。据此，中国电信亦积极投入研发、训练相关工作，打造了星辰大模型产品体系，包括语义、语音、视觉和多模态大模型，支持个性化调整和加载自定义数据，面向工业领域，打造针对性场景大模型，并持续训练完善，提升智能化水平。例如在安徽省内，中国电信灵活运用星辰工业大模型，涵盖生产研发、生产制造、经营管理、产品服务4个方面的9项应用场景，覆盖工业生产全生命周期，为数字化制造注入崭新动能。
