工業是國民經濟的主戰場，是經濟命脈。因此，智慧工業也被認為是第四次工業革命的關鍵。

但提到中國智慧工業，不禁讓人腦海中浮現出一首《長歌行》。

一方面，智慧工業的實現周期很長，AI算力、算法等新技術進入工業領域所涉及的行業廣泛、領域多樣、業務場景復雜，很難畢其功于一役，只能徐徐圖之。

另一方面，智慧工業也如同《長歌行》中所描繪的那樣，在智能時代的晨曦，朝氣蓬勃，欣欣向榮。新型工業化要求實現智能化、網絡化、綠色低碳的高質量工業發展，讓AI、算力、網絡等產業與工業結合，正處在爆發式增長的黃金階段，是絕佳的歷史機會。

正因為智慧工業的前途遠大而光明，才更需國內廠商一步一個腳印，走得認真而踏實。

前不久的2023中國算力大會上，中科曙光就成為“算力+工業”融合發展的一個先行者。會上中科曙光不僅攜眾多先進算力硬件與方案亮相，還與多家科研院校、產業伙伴聯合成立了“智慧礦山產業聯盟”，啟動了《智算工業園區白皮書》編寫以及“新一代分布式綠能智算融合部署課題”研究等工作。

中科曙光副總裁、曙光網絡總裁劉立提到，“算力和工業”是曙光的兩個戰略方向。30年以來，曙光一直致力于發展算力相關的產品研發和技術，工業則是新的戰略方向，曙光的工業數字底座可以有效支撐工業企業的數字化發展。

在中國算力大會上，我們看到，曙光正讓數智技術在工業領域走深向實。

智慧工業，一條長路

做好智慧工業，首先需要弄清楚一個謎題：為什么工業領域引入數智技術很早，但又被看做是最后一個徹底完成智能化升級的產業？究竟是什么限制了國內智慧工業的發展速度？

宏觀上看，“十四五”階段，建設制造業強國，推動工業智能化轉型，已經成為明確的國家戰略。同時，工業企業在勞動力成本、國際化競爭、降本增效壓力等驅動下，也紛紛開始尋找數智化技術作為推動力。可以說，數智技術與工業的結合是從國家、行業到企業主個體的共同愿望。

然而具體到微觀上，一個個工業企業面對數智化轉型，存在幾個現實的顧慮：

一是不敢轉。真實場景中的工業體系極度復雜，智能化、數字化技術融入工業場景，需要大量設備、網絡、算力作為基礎條件，而工廠不能輕易改裝生產線、暫停業務來做實驗，只敢上馬局部的、驗證成熟的、準確率高的技術與解決方案，比如AI質檢。

二是不愿轉。面對外部環境的不確定性，工業企業都有降本增效的壓力，為了業務創新上馬大量數智化項目，會帶來算力資源、網絡升級、數字人才、運維人員等成本，成本過高會增加企業的經營風險，因此很多工業企業不愿意太早、太快轉型。

三是不能轉。智慧工業兩個領域的知識壁壘都很高，工業場景的know-how很難轉化成深度學習機器能理解的語言，融合難度很大。比如說，工業領域所需要的算力，不追求一味的大，而是希望將多元算力和各種處理器整合起來解決業務問題，這就涉及到多種計算架構，不同架構的兼容性、性能等如何保障，需要懂計算的人和懂工業的人深度合作。許多傳統工業企業難以吸引稀缺的數字化人才，無法推動數智化轉型升級。

數智技術深入現實中的工業場景，還有不短的路程要走。而曙光，已經為IT與OT“世界”的融合，做好了準備。

讓每一步都扎實、算數

近來，堅持把發展經濟的著力點放在實體經濟上，推進新型工業化，一直是全社會關注重點。

新型工業化，不能讓數智技術和工業領域的距離太遠，必須將傳統工業與新一代信息技術緊密結合，以數字化、網絡化、智能化為方向，走高效率、高品質、低碳化的工業化道路。

加速數智技術與工業領域的融合，才有望縮短智慧工業的周期，讓第四次工業革命盡早到來。

對此，劉立在2023中國算力大會上表示，讓算力更好地賦能工業領域，推動IT與OT的深度融合，是當前發展新型工業化面臨重要挑戰，而曙光則依托多年的算力設施研發積累，為智慧工業發展賦能。

具體來說，曙光一步一個腳印，將數智技術深深融入工業場景中，帶來真實的價值和改變。

第一步，技術有力。

工業企業面對數智化的“畏難心理”，只能通過好用、易用、務實的技術去打破。此次大會上，曙光就帶來了浸沒相變液冷計算機，多形態的工控硬件、智能中間件，異構計算方案……一系列豐富的算力設施與方案，為企業提供深度變革的選擇空間，吸引了許多觀眾駐足。

第二步，平臺統一。

工業領域的信息化、數字化較早，整個過程中沉淀了各種各樣的標準、產品、軟件、操作系統等，不同部門之間存在數字煙囪，“七國八治”的局面使得IoT、AI等技術很難完整洞察，無法充分發揮價值。

智慧工業的建設，需要盡可能統一標準、一站式集成，減少數據割裂和閉門重復造輪子，加速數實融合。曙光作為行業領頭羊，也擔當起了建立標準和平臺的責任。

今年六月，曙光發布了工業數智底座“曙睿 SugonRI”，將IT和OT技術、知識高度融合，把數智技術變成工業企業的業務和場景里具象的產品，是國內極少數可做到貫穿全生產周期的工業數字化平臺，為工業控制領域提供安全可靠的一站式全面服務。

第三步，場景深入。

數智技術要為工業企業所接受，必須提供滿足企業發展階段的真正需求的產品和技術，這就需要深入理解工業場景、生產流程、行業規則才能找到問題，將數智技術的分析、識別、理解、決策等能力，在生產線上發揮出價值。

曙光決定以場景為牽引，找到需要數字化、智能化改造的潛力場景，集成產品和服務，來切實滿足工業企業需求。比如礦山行業，就是一個非常難“懂”的行業，生產環境復雜、作業場景多樣、裝備資產厚重、知識經驗豐富，不同企業、礦區之間的數字化建設差異巨大，導致行業數智化水平參差不齊，延緩產業升級的整體進程。

因此，曙光決定以“資源開采”這一智慧礦山的重點場景入手，借助曙睿工業數智底座，從核心部件、實時操作系統、軟件中間件到網絡通信、數據安全等，完整覆蓋礦山開采系統場景，為每一個環節提供支撐，不僅解決了礦山開采這一關鍵痛點，并且借助全流程、全周期的數字驅動，加速智慧礦山的數字化建設。

此外，在本次算力大會上，曙光與中國信息通信研究院、中國電信、煤炭科學技術研究院等聯合啟動了《智算工業園區白皮書》編寫，來自網絡、計算和工業的多領域產學研單位協同共建，為工業園區數字化轉型提供標準參考，通過這些探索，拉近了雙方的距離。

點亮智慧工業，曙光的《長歌行》

從報償比率來看，智慧工業絕對是產業智能化中的魁首，領域客戶眾多，轉型升級意愿強烈，帶給科技廠商的盈利空間大。然而，智慧工業的漫漫長路也對廠商形成了考驗，其中最大的敵人就是時間。

是追逐“風口”并急迫地求取回報，還是用耐心去醞釀和呵護產業健康成熟，對于曙光，似乎已選擇后者，做好了打持久戰的準備。

劉立在此次大會上說到，工業要有持續長期的投入，保證產品不停迭代、技術更新，這需要不斷的資源投入。

從2023中國算力大會上的一系列算力+工業產業實踐，我們可以看到，曙光確實在以身證道，做出了大量實質的努力。

同時，作為國內科技企業，曙光也更懂國內廠商的訴求，打消許多國內工業客戶的顧慮。

如果說曙光選擇成為“時間的朋友”是一種技術長期主義的自證，那么產業的選擇則是一個有力的他證。

面向工業場景，曙光的智慧工業戰略和平臺，打造了有效的產業數智基礎設施，為工業企業帶來清晰的技術價值的同時，也形成了一個開放協同的工業數智化生態群落，讓更多數字化伙伴如ISV服務商、集成商，可以在曙光平臺上提供工業應用和創新，為工業企業提供更豐富的定制化方案。

同時，曙光還和產學研用等多方伙伴一起，在一些特定的行業重大項目中，進行了非常多到的合作。

工業是一個嚴謹而扎實的領域，無論是技術研發、平臺打造、生態培育、應用落地，這些智慧工業的進步都不可能倏忽而至，而是在一步步探索、一點點錘煉、一次次碰撞中，逐漸顯現、凝固、做實。曙光的長期主義，正是智慧工業所需要的信心和耐心。

“陽春布德澤，萬物生光輝。”如《長歌行》所描繪的景象，曙光持續不斷在智慧工業領域的投入，正為行業點亮智慧工業時代。

審核編輯 黃宇