工业4.0时代，数据既是资源，更是能源，如何有效处理、利用海量的工业大数据，最大化发掘数据价值是所有企业都面临的战略选择和技术挑战。

复杂性、多样性和高时效性是工业大数据处理中首当其冲面对的难题，从设备传感到流程优化，从供应链管理到库存平衡，工业大数据呈现出多模态、多源异构的特点。这些海量的数据如何在保障时效性的同时实现高效分析，成为传统制造系统无法克服的难题。

人工智能算法，尤其是深度学习和强化学习技术的引入，使得工业大数据的智能分析能力大幅提升，不论是预测性维护，还是工艺参数优化，AI都能够通过对数据的挖掘和模式识别，实时发现异常并提出解决方案，推动企业生产管理模式从“反应式”向“预见性”升级。

AI赋能的智算体系不仅关注数据的分析能力，还在更深层次上驱动了工业流程的智能化变革。在工业生产线上，生产调度一直是效率瓶颈，AI可通过优化算法实时调整资源分配，使生产线实现动态优化。这种“边缘AI”的应用通过分布式算力直接在设备端进行实时决策，无需依赖云端计算，可大幅缩短响应时间。此外，AI模型还能不断从生产数据中学习，持续优化调度策略，为制造流程带来自适应性和灵活性。 

在降本增效方面，大数据智算也能体现出无与伦比的优势。能源消耗是工业生产中的重要成本部分，AI通过对能源消耗数据的分析，能够精准预测不同生产阶段的能耗需求，帮助企业优化能源分配方案，在提升企业经济效益的同时，为实现绿色制造提供重要支撑。 

工业智变，离不开工业大数据智算。“AI赋能工业大数据智算专题论坛”将为与会者带来智能计算在工业大数据中的前沿成果和创新应用，为相关领域的研究者和企业的决策者提供专业参考，助力我国工业智能化转型升级。