随着全球制造业的转型升级成为首要任务，新一轮工业变革正蓬勃发展。在这一变革中，工业大数据作为引领变革的核心驱动力，已成为工业领域的热点之一。工业大数据不仅是工业互联网的核心，也是工业领域的重要资源，与人工智能的深度融合被认为是未来发展的关键趋势。
工业大数据不同于互联网大数据，具有独特的数据来源和类型，工业大数据主要源自工业生产中的设备、传感器、控制系统等，涵盖设备运行状态、生产工艺参数、质量检测数据等，多为结构化和半结构化数据。就数据质量和准确性而言，工业大数据要求极高。应用目的也有差别，工业大数据主要用于优化生产流程、提高生产效率、降低成本、保障设备运行和提升产品质量。此外，在数据安全性和隐私性上，工业大数据涉及企业核心生产机密和商业秘密，要求极为严格。
近年来，人工智能，尤其是机器学习和深度学习技术，在多个领域取得了显著进展。在工业领域，人工智能已经被广泛应用于预测性维护、质量控制、生产优化等方面。人工智能技术凭借其强大的数据分析和处理能力，能够从海量的工业大数据中挖掘出有价值的信息和知识，为企业带来质的提升。
如何通过工业大数据与人工智能的深度融合，构建更加智能化、灵活的工业大模型，是当前研究的热点。众晖研发中心技术专家赵俊龙提出，人工智能赋能工业大数据分析可以提高生产效率，人工智能技术可以通过对工业自动化设备的控制实现精细化生产，生产的流程更为智能化，通过对历史生产数据的分析，科学合理的指导生产流程，提高生产效率与产品质量。
可以实现预测性维护。人工智能技术可以对通用装备的健康状态进行监测，通过对设备的故障预测，及时的进行检修维护，避免设备故障产生的停机时间和损失。
可以优化质量管理与控制，人工智能技术可以通过对生产中各项关键指标的实时监测，提供决策支持建议，优化生产方案，提高产品质量和产品品质一致性。
可以降低成本。通过人工智能技术的应用，可以降低人工操作的强度和成本，也使得企业的物流、运营、储运等方面可以更加智能化。
尽管工业大数据与人工智能的融合带来了诸多优势，但也面临着不少挑战。首先，工业大数据质量问题仍然是一个关键挑战。数据的准确性、完整性和一致性直接影响人工智能的性能和可靠性。其次，关于人工智能模型方面，其解释性和透明性问题也亟待解决。在工业领域，人工智能决策往往需要解释和验证，以确保其合理性和安全性。此外，数据安全和隐私保护仍然是一个不可忽视的问题。
浙江大学控制科学与工程学院的赵春晖教授在第十九届“中国青年女科学家奖”颁奖现场接受记者采访时指出，现阶段，在工业领域大数据分析的作用以及人工智能算法的价值愈发凸显。她认为，工业大数据分析和人工智能是解决问题的手段与技术。面向工业时，要充分考虑工业的特点、问题以及需解决的瓶颈，从而选择、改造或者创造新的人工智能大数据分析方法。“这是一个不断迭代进化的过程，问题越复杂，就越需要更优秀的人工智能方法，而不是仅靠简单的手段就能解决。”赵春晖说道。
虽然工业大数据与人工智能深度融合存在诸多瓶颈，但通过人工智能赋能工业大数据是大势所趋。
目前，各领域的专业人员正不断投入大量精力进行相关研究和开发，人工智能在工业大数据中的应用已开展得如火如荼。随着技术的不断进步，工业大数据与人工智能的结合将进一步深化，为工业领域带来更加智能和自动化的解决方案。