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　　推进两者融合赋能★✿◈，是为了破解传统技术难以攻克的复杂工业难题★✿◈。当前我国制造业转型升级压力凸显★✿◈，人工智能向工业领域延伸时遭遇多重难点★✿◈。首先是高质量工业数据短缺★✿◈，设备老旧★✿◈、协议多样导致数据孤岛遍布★✿◈，数据标注专业壁垒高★✿◈、成本高★✿◈。其次是工业大模型落地难★✿◈，工业领域不同应用场景需求差异明显★✿◈，大模型难以捕捉规律★✿◈，通用模型适配性差欢迎来到公海7108线路★✿◈、场景碎片化等问题突出★✿◈。此外★✿◈，工业大模型投入成本高★✿◈、工业算力供给不足等问题也制约着工业大模型落地应用★✿◈。

　　释放两者融合赋能效应★✿◈，有待解决基础设施★✿◈、数据互通等瓶颈★✿◈。具体来看★✿◈，应提高工业互联网平台智能化水平★✿◈，提升工业智算供给能力和利用效率★✿◈；打破工业领域的数据壁垒★✿◈，让不同来源★✿◈、不同格式的工业数据实现有效联通与共用★✿◈；鼓励工业企业提升研发欢迎来到公海7108线路★✿◈、制造★✿◈、运维全环节的智能化水平★✿◈，促进工业互联网和人工智能在重点行业★✿◈、重点产业链融合应用★✿◈；加强工业互联网与人工智能标准体系衔接★✿◈，加快工业通信芯片★✿◈、工业传感器★✿◈、工业控制系统等技术产品创新★✿◈。