加快布局工业云与大数据是抢占制造业竞争制高点的必然选择

工业云与大数据是推动制造业转型升级的新基础。在专业化分工日益细化的大趋势下，制造业生产效率的提高不仅取决于生产活动本身的效率，更多取决于在不同生产活动和环节之间相互衔接的效率。同时，工业软件的推广、智能装备和终端的普及以及各类传感器的使用，使得所有生产装备、感知设备、联网终端甚至生产者本身都在源源不断产生数据，制造企业的数据呈现爆炸式增长态势，一定程度上增加了业务协同和产业协作的难度，数据、信息和知识管理已成为制造业生产效率提升的决定性生产要素。工业云与大数据有利于集中管理散落在制造企业各环节的数据、信息和知识，通过信息共享和业务协同促使制造企业更加充分利用内部外部创新和制造资源，有利于推动制造业组织结构扁平化、资源配置高效化、业务流程精简化，加快制造业转型升级步伐。

工业云与大数据是拓展制造业业态和模式的新动能。云计算、大数据等新技术应用使得不同产业之间加速交融，产业边界日益模糊，产业价值链持续扩展，新的产业形态和商业模式竞相涌现。基于工业云与大数据的创新应用为制造业发展带来新理念、新方式、新途径，推动制造业研发、生产、管理、服务等各环节的数字化、网络化和智能化步伐加快，推动传统的集中式、大批量生产方式加快向分散式、个性化定制生产方式转变，催生网络众包、个性化定制、网络协同制造、精准供应链管理、互联网金融、产品全生命周期管理等新业态新模式，加速拓展制造业发展新空间。

工业云与大数据是新一轮产业生态布局的新焦点。当前，产业竞争已从单企业竞争向产业链竞争转变，围绕生态系统主导权的竞争已成为产业竞争的最高形态。新一代信息技术与制造业融合加速构建新的产业生态系统，企业需要在产业生态系统中重新认识价值链分布、重新定位自身角色、重新审视自身地位、重新找到发展方向，GE、SAP、IBM等跨国公司纷纷抢先布局工业云与大数据平台，争夺新的制造业产业生态发展的主导权。美国GE搭建了开放式的工业互联网平台Predix，强化各类生产要素和资源的共享协作，构建以开放平台和工业App为核心的产业生态体系。德国SAP加快布局以工业云与大数据为基础的信息物理系统（CPS），通过对制造企业客户的数据整合、集成和分析，与制造企业客户联合强化对生产制造全过程和产品生命周期的集中管理，增强自身在国际产业分工中的领导地位。

当前我国工业云与大数据发展面临的问题

工业云与大数据的技术和产业基础薄弱。我国工业云与大数据产业发展处于起步阶段，产业主体力量薄弱，核心技术和关键产品水平较低，平台建设和解决方案服务能力不强，产业链尚不够完善，部分产业环节仍由国外企业主导。

工业云与大数据的应用价值尚未充分挖掘。我国多数企业对工业云与大数据应用的必要性、紧迫性、复杂性认识不足，尽管部分行业领军企业已开始工业云与大数据应用的尝试，但是对发展规律、应用方式、业务模式认识不清，成熟经验积累不多，尚未形成行业应用推广模式。

工业云与大数据的标准和安全体系亟待建立。我国工业云与大数据相关技术和应用缺乏标准，数据标识、数据存储、数据处理、云平台、云服务等方面的标准体系尚未建立，在很大程度上阻碍了工业云与大数据产业的发展。同时，工业云与大数据应用将会给制造业生产、控制和管理带来新的信息安全隐患，制造业产业安全面临新的威胁。

加快布局工业云与大数据的几点建议

加快核心技术研发和产业化。核心技术和产品是工业云与大数据产业发展和行业应用的基础支撑。要围绕工业云与大数据技术研发和产业化的关键问题，加强整体架构和标准体系建设，突破大规模存储、大数据分析、虚拟化及云调度等核心技术以及虚拟仿真、人机交互、智能决策等相关技术，发展面向重点行业领域的知识库、模型库、零件库、工艺库和标准库等重要数据资源库，完善相关技术和产品的测试验证和安全防护体系。

推动工业云和数据服务平台建设。服务平台是工业云与大数据应用的集中体现，是制造业“双创”的核心载体，是新型制造体系构建的重要基础。要鼓励和支持重点行业骨干企业、大型互联网企业建设工业云与数据服务平台，发展面向生产制造全过程、全产业链、产品全生命周期的基础数据分析、制造资源共享、产业分工协作等服务，探索构建以服务平台和工业应用为核心的智能服务新生态。

鼓励制造业和互联网企业跨界融合。工业云和大数据既是制造业发展的先导领域，也是互联网发展的前沿问题，但是目前制造业与互联网企业跨界融合的意识和能力尚有不足。要充分调动制造业和互联网企业的积极性，发挥龙头制造企业的产业整合和大型互联网企业的平台技术优势，鼓励技术、产品、服务等层面的战略合作和产业对接，形成协同攻关、标准合作、能力适配、规则共制的产业生态。完善工业云和大数据服务的市场监管机制。