石菲

数字中国战略下，智能制造作为实体经济与数字经济融合的重要一环，已经成为目光聚集的焦点。其中，工业大数据可谓是制造走向“智造”的有利武器。作为新一轮工业革命的重要内容，正在快速发展的工业大数据正在成为世界各国争相抢夺的制高点。能否让数据沉淀为知识，进一步转化为企业在日益复杂的商业环境下拥有的竞争力，成为每个制造企业都应该思考的重要议题。

因此，虽然目前中国在制造业方面存在着各领域信息化程度参差不齐，生产的各环节信息采集仍不充分，信息孤岛阻碍数据联通等现象，发展工业大数据面临重重挑战。但政府和相关主管部门一直在制定工业大数据相关的政策和法规，为工业大数据发展保驾护航。

早在2015年8月，国务院就发布了《促进大数据发展行动纲要》，2017年1月工业和信息化部发布《大数据产业发展规划（2016-2020年）》，2019年9月，工业和信息化部信息化和软件服务业司发布了《工业大数据发展指导意见》（征求意见稿）公开征求意见。《工业大数据发展指导意见》（下简称指导意见）可谓是目前工业大数据相关最全面的政策法规，为工业大数据的发展奠定了基础，其中，指导意见将工业大数据的发展分为资源体系、融合体系、产业体系和治理体系四大方向，简单概述就是汇聚、融合、创新、治理。下面，就让我们看看这四大方向包含哪些内容。

汇，数据汇集激发活力

汇聚的目的是为了实现工业数据大范围、深层次的集成汇聚与互通共享，基本建立科学、完备、可行的数据共享流通机制，工业大数据管理体系在全国各地区及重点行业全面推广，建成国家工业互联网大数据中心、制造强国产业基础大数据平台等国家级基础工业数据资源平台。

首先，要加强工业大数据资源采集汇聚。依托现有政策渠道，支持企业加快部署传感器、射频识别、数控机床、机器人、网关等数字化工具和设备，提升设备数据、产品标识数据、工厂环境数据等生产现场数据采集能力。支持企业基于工业互联网，采集工厂外设备/产品工作状态、通信状态等数据，实现设备远程监测维护。支持企业打通管理信息系统和生产控制系统间的数据壁垒，实现传感、控制、管理、运营等多源数据一体化集成，构建全流程数据链。之后推动工业大数据传输交互。推动新一代通信技术、NB-IoT等技术在工业场景中的应用，推进IPv6规模部署，改造升级工业企业内外网络。

在推动工业大数据资源共享流通方面，推动工业大数据合作共享，支持各地优势产业上下游企业与第三方机构加强合作，围绕数据合作共享形成战略伙伴关系，共建共用安全可信任的工业数据空间，探索建立简单易行、用户友好的合作共享机制，鼓励通过免费共享与付费购买相结合等多种方式，实现数据的互访互操作。

然后，进一步激发工业大数据市场活力，指导建设国家工业互联网大数据中心，鼓励企业、研究机构等主体积极参与区块链、安全多方计算等数据流通关键技术攻关和测试验证，降低工业大数据流通的风险。此外，还要提升工业大数据资源管理能力。推动建立工业大数据管理能力评估体系，加快推进工业大数据管理能力普及与应用。推动建设国家工业大数据管理能力评估平台，完善市场化服务体系，依托第三方评估机构，线上评估和线下辅导相结合，全面推进工业大数据管理能力评估。分行业、分区域树立一批试点示范，快速普及工业大数据管理的先进知识和经验。鼓励企业周期性开展工业数据管理能力自评估、自诊断、自对标，以评促建持续改进数据管理能力。

融，融合推动全面应用

融合方面是指工业大数据在全流程、全生命周期广泛应用，算法库、知识库、模型库、参数库、专家库等工业大数据分析工具库基本建成，工业互联网平台的数据应用支撑体系逐步成熟，为广大中小企业提供便捷、优质、低成本的数据服务，培育3-5个达到国际先进水平的工業大数据解决方案供应商，数据驱动的新模式新业态全面发展。

其中，第一步要推动工业大数据全面深度应用。构建集云端资源库、先进数字化工具、虚拟仿真环境等于一体的协同研发体系，实现基于用户数据分析的产品创新和协作研发。打通人、机、料、法、环等全过程数据链，提升基于大数据分析的生产线智能控制、生产现场优化等能力，加速企业生产制造向自决策、自适应转变。推动产品研发、工业设计、生产制造、经营管理等系统数据的贯通共享，实现研产供销、经营管理与生产控制、业务与财务全流程综合集成，提升企业经营管理数据应用水平。

培育数据驱动的制造新模式需要支持企业利用大数据技术开展用户精准画像，促进用户数据与制造全流程数据的贯通集成，实现面向用户需求的柔性化、定制化生产。引导企业开放数据资源和工具，扩大跨产业链、跨平台数据流通和协作范围，发展协同设计、网络化制造、敏捷供应链、共享制造等新模式，促进产业链上下游协同。推动企业制造数据开放、协同与共享，强化大数据复用创新，大力发展服务型制造，拓展产品全生命周期服务、制造能力交易、远程运维、融资租赁等新型服务。

第二步强化工业大数据应用供给能力，提升工业互联网平台的数据应用支撑作用。引导工业互联网平台强化数据能力，面向中小企业开放服务资源，推动中小企业逐步将业务系统向平台迁移和部署，提升中小企业数据应用能力。培育工业大数据解决方案供应商。面向能源化工、航空航天、建筑钢铁、家电、纺织服装、食品追溯等新一代信息技术与制造业融合发展的重点产业和领域，发挥政策导向作用，支持培育一批市场份额大、服务能力强、专业化和集成化水平高的工业大数据解决方案供应商。

创，创新升级产业实力

创新是指大数据采集、存储、管理、分析与应用等技术处于国际领先地位，形成一批技术先进、可满足重大应用需求的大数据软硬件产品，数据服务类企业繁荣发展，产业支撑基础坚实，创建一批推动工业大数据集聚发展的国家新型工业化产业示范基地。

其中，首先需要提升工业大数据的技术能力。突破工业大数据关键共性技术，全面梳理工业大数据关键共性技术短板，形成攻关清单，研究制定工业大数据技术发展路线图，明确关键共性技术的发展方向、目标和路径。依托国家重点研发计划大数据重点专项等科技计划，加快工业多样性数据采集技术、多模态数据管理技术、强关联数据集成技术、数据建模分析技术及数据安全技术等关键共性技术的研发和测试验证工作，推动边缘计算、人工智能等前沿技术的部署和融合。

此外还需要构建工业大数据技术创新生态。支持企业、高校、科研院所、产业联盟合作，联合创建一批工业大数据创新中心和重点行业大数据应用中心，围绕重大共性需求和重点行业需要开展协同创新，推动工业大数据科研资源共享、共创和技术成果转化。依托大数据技术开源社区，面向工业应用场景和工业大数据技术创新需求，培育更多开源项目。

其次要增强大数据产业支撑能力，打造健全的大数据产品体系。围绕工业大数据采集、整理、分析、应用等环节，推动工业大数据存储与管理工具、分析与挖掘工具、数据可视化工具等软件产品开发，支持传感器、服务器、存储设备、网关设备等工业级硬件产品发展，形成健全的大数据基础性、通用性软硬件产品体系。全面提升数据服务水平。大力支持可靠可信的工业云服务发展，构建低成本、高弹性的工业大数据存储和处理基础设施。

治，加强安全风险防范

治理方面主要是指工业大数据标准体系持续完善，工业大数据安全保障体系基本建成，工业大数据安全技术达到国际先进水平，工业大数据分类分级管理体系全面建成和加速推广。

其中，第一步需要加快完善工业大数据治理规则，加强工业数据确权、数据流通、数据安全等相关法律法规立项和研究，加快完善工业大数据规范化发展的法制环境。组织开展工业大数据分类分级、全生命周期处理、数据管理等标准的研制工作，促進国家标准、行业标准和团体标准等各类标准之间的衔接配套。选择重点行业、领域、地区开展标准试验验证和试点示范，激励企业融入统一标准体系。

第二步加强工业大数据安全风险防范，构建工业大数据安全保障体系。明确安全主体责任和防护要求，构建形成覆盖工业大数据全产业链的安全管理体系。加强工业大数据态势感知、测试评估、预警处置等保障能力建设。指导企业加大安全投入，建立企业自身大数据安全风险防控体系，确保涉及企业商业秘密、公共利益、国家安全等重要敏感数据的安全。

未来，在政策法规的支持下，我国工业大数据将形成从数据集聚共享、数据技术产品、数据融合应用到数据治理的闭环发展格局，工业大数据价值潜力大幅激发，促进工业经济向数据驱动型创新体系和发展模式转变，成为支持工业高质量发展的关键要素和创新引擎。