6 月 30 日，工信部等八部门印发《关于推动工业互联网高质量发展的实施意见》 ( 以下简称《实施意见》 ) ，围绕基础设施、技术创新、融合应用、安全保障、产业生态等 5 个方面，系统部署 18 项具体任务。

当前，我国工业互联网步入高质量发展关键阶段，人工智能技术加速普及落地，为产业迭代开辟全新增长空间，也对夯实工业互联网安全根基提出更为严苛的标准。《实施意见》提出，要深化人工智能与工业互联网融合应用，并围绕产业安全发展做出系统性部署，明确要求健全工业互联网安全保障制度体系，包括健全安全制度机制、增强安全保障能力和提升安全供给服务水平等内容。

作为国内网络安全领军企业，天融信 ( 002212 ) 认为，尽管相关政策持续凸显网络与数据安全建设在工业互联网体系中的核心地位，然而在具体实践中，网络与数据安全风险呈现出复杂化、多样化的态势，传统安全手段不仅无法有效识别威胁的出处，更是大量增加本就为数不多的工业企业运作人员工作量，造成网络与数据安全建设效果 " 事倍功半 "。在此背景下，凭借大模型强大的数据分析和智能处理能力，有效降低工业网络与数据安全执行中的人员成本、知识成本成为工业安全领域的破局关键。

据介绍，天融信紧跟行业发展趋势，以自有工业安全设备为基，利用自研天问大模型与工业安全场景的深度融合，聚焦 " 三个维度 "，为工业互联网发展筑牢安全防线。相关负责人具体介绍，工业各系统运行过程中会在不同节点产生大量相同的原始数据，网络安全在识别分析等工作中，存在大量重复分析；同时不同设备产生的同质化告警信息与传统黑名单技术产生的误报，严重影响安全人员对真实威胁的识别与研判效率。对此，天融信基于天问大模型整合工业设备日志、控制系统原始流量、主机运行状态信息等多源数据，运用深度学习技术识别异常行为，精准过滤无效告警并分级告警优先级，大幅减少安全人员处理无效信息的时间成本，使其更能聚焦真实威胁响应。

在过往实践中，传统工业安全运维具有依赖人工巡检和经验判断，效率低且对专业人员依赖度高的问题，天融信利用天问大模型分析工控系统的点表数据、工艺流程图及历史运维记录，构建 " 安全事件及其解决方案 " 知识图谱，协助生成预防性维护策略，便于运维人员实时查询，及时应用，降低运维技术门槛。而面对工业网络面临跨系统、跨层级的复合型攻击风险，传统防御手段难以实时响应。天融信则利用天问大模型实时关联 OT 与 IT 的多类数据，整合专家知识经验，构建动态威胁图谱，模拟攻击路径并生成防御策略，形成 " 威胁预测 - 策略生成 - 策略执行 - 效果迭代 " 的动态闭环。

工信部相关负责人解读道，工业互联网一头连着制造强国建设，一头连着网络强国建设，是实体经济和数字经济深度融合的关键底座，是推进新型工业化的重要基础设施。天融信表示，" 未来，公司将持续开展工业大模型安全应用实践，构建从数据质量优化到运维效率提升、再到动态防御强化的安全防护体系，以创新驱动突破传统安全防御瓶颈，为工业客户提供更具系统性的方案。"