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當前，如何充分利用異構化、碎片化、失衡化的算力資源滿足差異化的智能工業任務要求，是工業互聯網的智能化發展過程中急需解決的難題。本文聚焦工業互聯網的云邊端協同調度，突破傳統基于小模型的調度策略，深入探討了網絡大模型在該領域的應用潛能。首先，從云邊端的數據異構、算力異構、算法異構三個維度深入剖析了現存挑戰；然后，結合NetGPT、NetLLM和LAMBO等典型網絡大模型的實際應用案例，探討了它們在降低算力、優化網絡任務和提高效率等方面的顯著優勢；最后，進一步提出了多模態模型融合、大模型云邊端協同部署、行業定制模型開發等未來發展方向，論述了實施難點及潛在解決方案，旨在為工業互聯網的智能化演進提供新的思路與策略。

工業互聯網開啟了IT、CT和OT融合發展的路徑，經過近十年的推進，我國工業互聯網的建設已經初具規模，并隨著算力網絡等技術的促進，進入到更深層次的融合技術發展階段。算力路由作為算力網絡的代表性原創技術，可以有效促進算網資源利用率的提升，為工業互聯網的業務提供了質量保障。針對工業互聯網和算力網絡的發展現狀，本文分析和展望了算力路由技術在工業互聯網的技術應用。

隨著工業信息化和數字化的快速推進，工業互聯網系統的復雜性與互聯規模持續擴大，安全隱患日益顯現。傳統的安全分析技術在應對現代工業功能、信息、物理及工藝等多維度的綜合安全需求方面表現不足，特別是在故障預測與安全驗證領域存在局限。數字孿生技術作為融合物理實體與虛擬模型的創新方法，為解決工業互聯網系統的綜合安全問題提供了全新思路。本文立足于工業互聯網系統綜合安全的理論框架，提出了一套基于數字孿生技術的多維安全分析與驗證方法，并從信息、功能、物理及工藝四個維度構建了綜合保障機制，為實現工業智能化與數字化轉型過程中的安全需求提供了關鍵技術支撐。

工業互聯網是工業系統和互聯網體系與新一代科學技術融合發展的產物，它通過機器、人、物、料的全面互聯對工業數據進行快速計算處理和模型構建。本文從架構安全、身份安全、數據安全及運營安全等方面全方位分析了工業互聯網標識解析體系安全風險，并提出了采用安全接入、訪問控制等關鍵技術確保工業互聯網標識解析體系網絡、信息與數據安全。本研究結合5G、人工智能、云計算、大數據等技術可推動傳統產業快速轉型升級和工業智能化發展。

工業園區是制造業數字化主戰場，對工業互聯網需求迫切。工業互聯網平臺作為工業互聯網的核心，賦能園區已有初步探索，但普及推廣仍存挑戰。結合區域實踐，本文對“工業互聯網平臺+園區”的內涵、意義、應用場景、落地模式等內容進行了闡述，并提出了下一步發展建議，為推動區域新質生產力發展提供了助力。

隨著信息技術的快速發展，數字化轉型已成為制造業企業提升競爭力、優化生產流程、降低成本的重要手段。作為新一代信息技術的重要組成部分，MEC服務將在工業互聯網應用中發揮著越來越重要的作用。本文旨在探討運營商MEC如何用于工業互聯網以助力企業數字化轉型，期望能為運營商業務探索、工業互聯網發展提供有益的參考。

工業互聯網的不斷發展，對計算效率和網絡傳輸能力同時提出了更高要求。在網計算是一種將應用處理過程卸載至網絡轉發節點的計算加速技術，其通過網絡與應用的深度融合，實現系統加速，提升了算網資源利用率。針對工業互聯網更加嚴格的業務需求，本文介紹了在網計算面向工業互聯網的應用場景及關鍵技術，實現了工業互聯網應用部署加速。

針對家電行業在數智化轉型中的痛點，海爾集團建立了基于云邊協同的家電行業工業互聯網平臺，通過平臺內置模塊能夠實現云邊資源的智能分配和任務優化調度。該模塊包含任務響應接收與處理子模塊、任務部署子模塊和任務調度算法庫子模塊三部分，能夠從大規模任務統一調度、異構計算協同部署與邊緣任務實時重構三個層面對云邊計算資源進行高效管控，滿足異構計算、任務部署、協同優化的實時需求。目前該平臺已經在多家工廠落地應用，為家電企業的數字化、智能化轉型提供了良好的啟示借鑒。

隨著工業互聯網的發展，我國企業工業算力架構逐步建設成完整的“云邊端”三級架構，算力呈現出多種狀態，以生產應用的業務流為紐帶，算網一體化管控正逐步形成系統性的解決方案。現有工業算力存在算力描述、算力計價、確定性等方面的不足，給IT網絡和OT網絡融合帶來了一定阻礙。本文梳理了工業互聯網背景下的工業算力發展現狀和工業算力架構，分析國內工業算力的發展趨勢和方向。

針對目前企業在大規模個性化定制轉型中的痛點，海爾集團基于自身制造經驗和數字化轉型實踐，打造了基于工業互聯網平臺的大規模個性化定制解決方案。該方案包含BaaS數字工業操作系統、BaaS工業大腦及大規模個性化定制套件，能夠解決企業數字化轉型中的路徑不清、技術薄弱和投入巨大等痛點問題，有效提升了企業核心競爭力。目前該解決方案已經在家電、服裝等多個行業應用，有力支撐了我國制造業的高質量發展。