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随着工业互联网与人工智能的深度融合，工业系统正从“可连接”走向“可计算、可决策、可协同”。在这一进程中，人工智能能否真正走向工业现场，核心不在算法本身，而在是否具备匹配的网络与算力体系支撑。
近日，工业和信息化部发布《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》(以下简称“行动方案”)，围绕工业网络升级、算力体系建设、数据协同与重点行业应用，对未来发展路径作出系统部署。央视新闻13日晚间报道，工信部部长李乐成表示，2025年我国工业互联网核心产业规模预计超1.6万亿元，带动工业增加值增长约2.5万亿元，工业互联网正加速从“连接建设期”迈入“融合应用期”。从产业实践看，《行动方案》所指向的发展方向并非突发式转向，而是对工业网络、边缘计算等既有技术演进路径的进一步确认。文件明确提出，到2028年，将在重点行业推动不少于50000家企业实施新型工业网络改造升级，以支撑人工智能工业应用对高通量、低时延、高可靠、低抖动通信的需求。
对三旺通信而言，这一政策导向，与公司长期在新型工业网络、TSN 技术及边缘计算等方向形成的技术积累和工程化能力高度契合，也进一步强化了公司既有发展路径的确定性。
以TSN为核心，支撑AI对实时协同的底层需求
在新型工业网络体系中，时间敏感网络(TSN)被视为支撑工业 AI 实时控制与多系统协同的重要技术方向。
围绕 TSN，三旺通信持续投入研发与工程实践，不仅推进相关产品在轨道交通等高可靠场景中的应用落地，还深度参与多项技术规范、白皮书及行业标准的编制工作，推动 TSN 从“技术概念”走向“可规模部署的工程能力”。
在对实时性、同步性要求极高的场景中，这类能力为 AI 控制算法、协同决策系统提供了可信赖的通信基础。
以边缘计算承载AI，让智能能力真正落在现场
工业 AI 的价值，往往不在云端“事后分析”，而在现场“即时响应”。
围绕这一需求，三旺通信持续布局边缘计算与智能网关方向，构建集通信、算力与管理能力于一体的边缘侧基础设施。通过 CPU+GPU+NPU 的多核异构架构设计，相关产品可在保障实时性的同时，灵活承载视觉识别、状态分析等 AI 应用。
在此基础上，公司推出的组态化边缘 AI 应用开发工具，支持无代码配置与快速部署，降低了工业 AI 在现场落地的门槛；同时，通过云边协同的 AI 应用管理能力，实现对分布式 AI 应用的统一部署、监控与运维，提升系统整体运行效率。
从“单点智能”到“系统智能”，形成可复制的行业实践
在行业应用层面，三旺通信已在智能制造、能源、电力、智慧交通等领域形成可复制的“工业互联网+AI”实践路径。
以江西某智能制造示范基地为例，通过“工业互联网+AI”的融合应用，实现生产整线的数字化与智能化管理闭环，生产效率提升约30%，设备维护效率提升70%，并显著降低了设备运维成本。这类应用的背后，离不开稳定的工业网络与边缘计算能力作为支撑基础。
这种以网络与算力为底座、以行业场景为导向的布局，使公司在不同工业AI应用需求下，具备更强的适配性与拓展能力。
工业互联网与人工智能的融合，是一场长期演进。
真正决定工业 AI 能否规模化落地的，不只是算法本身，而是其背后的网络确定性、算力可达性以及系统的工程可靠性。
围绕这些关键要素，三旺通信已在工业通信、新型工业网络、边缘计算等方向持续深耕。在产业加速演进的过程中，这些长期投入，正逐步转化为支撑公司稳健发展的核心能力与长期韧性。
浙公网安备 33010602000006号
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