在數字化轉型浪潮席卷全球的當下，人工智能（AI）正日益成為驅動產業(yè)升級與商業(yè)模式創(chuàng)新的核心引擎。工業(yè)互聯(lián)網平臺領軍企業(yè)樹根互聯(lián)與江蘇省多家標桿企業(yè)達成深度合作，共同聚焦“數智·AI”主題，旨在探索并構建以人工智能基礎軟件開發(fā)為關鍵支撐的下一代企業(yè)數字化基礎設施。這一合作不僅標志著區(qū)域產業(yè)智能化升級邁入新階段，也為中國制造業(yè)乃至更廣泛產業(yè)的數字化轉型提供了前瞻性的實踐路徑。
一、合作背景：時代呼喚“AI原生”的數字化底座
當前，企業(yè)的數字化建設已從早期的流程信息化、數據在線化，演進到以智能決策和自主優(yōu)化為特征的“數智化”新階段。傳統(tǒng)的IT基礎設施往往難以高效處理海量數據、支撐復雜AI模型訓練與部署、并實現業(yè)務場景的敏捷響應。因此，構建一個深度融合數據、算力、算法與行業(yè)知識的“AI原生”數字化基礎設施，成為企業(yè)獲取未來競爭力的關鍵。樹根互聯(lián)憑借其深厚的工業(yè)互聯(lián)網平臺（根云平臺）技術積累與行業(yè)洞察，聯(lián)合江蘇這一制造業(yè)與科技創(chuàng)新高地中的先進企業(yè)，共同發(fā)起此次前沿探索，恰逢其時。
二、核心聚焦：人工智能基礎軟件開發(fā)的戰(zhàn)略地位
本次合作的核心突破點在于將“人工智能基礎軟件開發(fā)”置于數字化基礎設施建設的中心位置。這并非簡單地在現有系統(tǒng)中接入AI工具，而是從架構層面重構，具體體現在：
- 開發(fā)與部署平臺一體化：合作將致力于打造能夠支持從AI模型開發(fā)、訓練、測試到一鍵部署、監(jiān)控、迭代的全生命周期管理的基礎軟件平臺。該平臺需具備低代碼/無代碼特性，降低企業(yè)數據科學家和工程師的使用門檻，加速AI解決方案從實驗室走向生產線。
- 工業(yè)數據價值深度挖掘：針對制造業(yè)設備繁多、協(xié)議復雜、數據異構的特點，基礎軟件將強化工業(yè)數據的高效采集、治理、標注與聯(lián)邦學習能力，為高質量AI模型提供“燃料”，真正讓數據驅動決策。
- “云-邊-端”協(xié)同智能：開發(fā)適應復雜工業(yè)環(huán)境的基礎軟件，實現AI模型在云端、邊緣側和現場設備端的靈活部署與協(xié)同推理，滿足實時性、可靠性及數據隱私保護等多重需求。
- 行業(yè)知識模型化與復用：將江蘇企業(yè)在特定行業(yè)（如高端裝備、新材料、新能源等）的工藝知識、專家經驗通過AI模型進行封裝和沉淀，形成可復制、可交易的行業(yè)智能模塊，構建產業(yè)AI應用生態(tài)。
三、共建路徑：從技術融合到生態(tài)共贏
樹根互聯(lián)與江蘇企業(yè)的合作模式體現為“技術賦能+場景深耕+聯(lián)合創(chuàng)新”：
- 技術賦能：樹根互聯(lián)將輸出其根云平臺的底層能力，包括物聯(lián)網連接、大數據處理、數字孿生建模等，作為AI基礎軟件運行的可靠基座。
- 場景深耕：江蘇企業(yè)則開放其核心生產、運營、供應鏈及服務場景，提供真實的業(yè)務需求與數據環(huán)境，確保開發(fā)的AI基礎軟件與解決方案緊密貼合產業(yè)實際，解決提質、降本、增效、減排等關鍵痛點。
- 聯(lián)合創(chuàng)新：雙方將組建聯(lián)合研發(fā)團隊，共同攻克AI在復雜工業(yè)場景中應用的技術難題，如小樣本學習、異常檢測、預測性維護、流程優(yōu)化等，并形成具有自主知識產權的軟件成果與行業(yè)標準。
四、展望未來：塑造區(qū)域乃至全國產業(yè)智能化新范式
此次“數智·AI”數字化基礎設施的共建，其意義深遠：
對于江蘇省而言，這有力推動了本地制造業(yè)與戰(zhàn)略性新興產業(yè)向全球產業(yè)鏈價值鏈高端攀升，鞏固其作為全國制造業(yè)數字化示范區(qū)的領先地位。
對于參與企業(yè)而言，通過構筑自主可控的AI驅動數字化基座，不僅能大幅提升自身運營效率與創(chuàng)新能力，更能將數字化能力轉化為新的業(yè)務增長點和服務輸出能力。
對于產業(yè)生態(tài)而言，這一合作成功形成的平臺、工具、模型及最佳實踐，有望通過樹根互聯(lián)的全國性平臺進行推廣，賦能更廣泛的中小企業(yè)，加速中國整體產業(yè)智能化進程，為發(fā)展新質生產力注入強勁動能。
樹根互聯(lián)與江蘇企業(yè)的攜手，是一次面向未來的戰(zhàn)略性布局。它超越了單一項目或技術的合作，旨在共同定義和建設“AI無處不在”的下一代企業(yè)數字化基礎設施，為中國經濟的高質量發(fā)展打造堅實的數字基石。
