“AI+工业互联网”发展概述及主要应用场景
“AI+工业互联网”发展现状
人工智能（AI）与工业互联网的结合正推动工业制造、石油化工、矿山冶金、电力能源等多个领域向智能化、数字化转型。AI技术通过智能监控、精细化管理、质量控制等手段，提升生产效率和产品质量，降低成本和风险，促进创新和发展。工业互联网的发展正通过AI技术的应用，为传统行业带来革命性的变化，展现出巨大的潜力和广阔的应用前景。
“AI+工业互联网”主要应用场景
AI技术正日益深入应用于工业制造、石油化工、矿山冶金、电力能源等多个工业领域，成为工业互联网场景智能化的关键驱动力。
“AI+工业制造”场景
- 智能监控与预测性维护
- 精细化生产流程管理
- 智能质量控制与检测
- 产品设计与生产制造
- 智能化运营管理
“AI+石油化工”场景
- 助力化工研发技术创新（分子设计、催化剂开发）
- 助力化工生产效能提升（工艺优化、异常监测）
- 加强生产安全管理与环保治理（安全设施检测、污染排放监测）
“AI+矿山冶金”场景
- 智能安全分析识别管控（人员、设备、环境监控）
- 智能化设备预测性维护（故障分析、预测）
- 智能井下作业巡检（视频识别、违规行为检测）
- 皮带机预测性维护与管控（物料识别、打滑跑偏监测）
- 钢制品智能质量检测（高清图像采集、缺陷检测）
“AI+电力能源”场景
- 电力系统优化调度
- 新能源发电功率预测
- 智能运维与巡检（无人机监测）
- 虚拟电厂和微电网
- 电力系统稳定评估与决策
“AI+工业互联网”发展中存在的问题
- 数据泄露和隐私侵犯
- AI算法本身的安全性
- 智能设备接入增加网络安全风险
- 工业控制系统面临新型攻击方式
- 平台数据安全风险
- 技术成熟度和数据可用性风险
- 对抗性攻击
- 系统漏洞风险
- 供应链攻击风险
“AI+工业互联网”安全风险
“AI+工业互联网”安全风险主要体现在人工智能自身的安全，特别是以工业大模型为代表的工业领域机器学习模型安全风险，其次是AI技术赋能工业互联网各个场景的安全风险。
工业互联网大模型安全风险
- 工业业务服务安全风险
- 工业AI技术滥用风险
- 工业模型算法安全风险
- 数据要素安全风险
- 平台安全风险
“AI+工业互联网”主要场景安全风险
“AI+工业制造”场景安全风险
- 数据泄露与隐私侵犯风险
- AI算法的安全隐患
- 智能设备的安全风险
- 工业控制系统安全风险
- 平台数据安全风险
“AI+石油化工”场景安全风险
“AI+矿山冶金”场景安全风险
- 数据采集与处理风险
- 分析与预测风险
- 风险评估与决策支持风险
- 技术依赖风险
- 网络安全风险
- 设备和控制安全风险
- 人员安全风险
“AI+电力能源”场景安全风险
“AI+工业互联网”安全风险治理方案
构建“1266”中国移动“AI+工业互联网”人工智能安全体系架构。
总体目标
建设完善的安全体系，强化安全责任，防范工业AI业务服务安全、工业AI技术合规、“AI+工业互联网”算法安全、“AI+工业互联网”数据要素安全和“AI+工业互联网”平台安全风险，提升工业互联网安全能力，提高AI在工业制造、石油化工、矿山冶金、电力能源等工业互联网场景中安全性和可靠性，确保工业企业高效且井然有序地安全生产。
安全防护基本原则
- 统一领导，分级管理
- AI安全三同步
- 生态合作，协同发展
- 中国移动“1264”人工智能安全原则
工业互联网AI安全风险防范
- “AI+工业互联网”安全运营管理（安全政策规范、安全管理组织、人员安全管理、AI风险管理、AI事件管理、AI技术管理）
- 工业AI业务服务安全（工业安全策略、输入输出安全、工业威胁情报）
- 工业AI技术合规（AIGC检测、深伪检测、虚假数字人检测）
- “AI+工业互联网”算法安全（鲁棒性、公平性、可解释性、逆向萃取）
- “AI+工业互联网”数据要素安全（违规采集、数据异常、投毒污染、数据泄露）
- “AI+工业互联网”平台安全（智算设施安全、AI框架安全、供应链安全）
AI赋能工业互联网安全
- “AI+工业互联网”数据安全（工业元素智能识别、数据智能分类分级、AI数据脱敏、AI数字水印）
- “AI+工业互联网”应用安全（AI质检、AI安监、智能问答、AI设备巡检、智能网关、产业分析）
- “AI+工业互联网”网络安全（基于AI的工业网络攻防、基于AI的网络安全管理、边界隔离）
- “AI+工业互联网”控制安全（工控协议安全机制、控制软件安全加固、指令安全审计）
- “AI+工业互联网”设备安全（工业一体化全程可信、固件安全增强、设备漏洞修复）
- “AI+工业互联网”平台安全（流量监测、风险识别、态势分析、安全预警与处置、故障恢复）
“AI+工业互联网”应用安全案例
工业大模型安全风险治理实践
- 工业互联网大模型安全防护实践（背景与需求、建设方案、建设成果）
- 工业互联网大模型安全风险评估（背景与需求、建设方案、建设成果）
AI赋能工业互联网案例
AI+工业制造网络安全实践（背景与需求、建设方案、实施方案、建设成果）
AI+石化安全风险治理实践（背景与需求、建设方案、应用效果分析）
AI+矿山冶金数据安全评测案例（背景与需求、建设方案、实施方案、建设成果）
AI+电力能源数据安全防护案例（背景与需求、建设方案、建设成果）
AI+工业平台威胁态势监测实践（背景与需求、建设方案、建设成果）
“AI+”在工业互联网的安全展望
AI让工业互联网更安全
- 完善法律法规和安全标准体系
- 推进技术发展，加强自主可控
AI让工业互联网安全更智慧
- 强化运营管理水平，培养队伍
- 完善AI安全体系与治理
