[科学技术]着力打造工业大数据生态体系

苟剑山(新华社)

近年来，中国的工业大数据应用迈出了关键的一步。在需求分析、流程优化、能源管理等环节，新的数据驱动的产业模式和新的业态不断涌现。工业企业对跨企业、跨行业数据共享合作的需求快速增长，但目前企业普遍反映数据所有权界定不清、规则不清、定价困难等基本问题没有得到解决。专家表示，只有供需双向发挥力量，才能共同推动工业大数据的全面深入应用。

工业和信息化部近日发布《工业大数据发展指导意见》(以下简称《指导意见》)，提出推进工业数据融合共享、集成创新，提升数据治理能力，加强数据安全管理，努力构建资源丰富、应用繁荣、产业进步、治理有序的工业大数据生态系统。

总体来说，还处于探索的初级阶段

工业大数据是工业领域产品和服务全生命周期数据的总称，包括R&D工业企业生成和使用的数据以及设计、制造、运营管理、运营维护服务和工业互联网平台中的数据。目前，工业大数据是推动制造业数字化、网络化和智能化发展的关键生产要素。世界主要国家和龙头企业都在积极开发数据驱动的新型产业发展模式。

中国是世界上最大的制造业国家，拥有丰富的工业大数据资源。工业和信息化部信息技术发展司相关负责人表示，近年来，我国工业大数据应用迈出关键一步，在需求分析、流程优化、能源管理等方面不断涌现新的数据驱动型工业模式和新格式。

但是，与互联网服务领域大数据应用的普及和成熟相比，工业大数据更加复杂，仍然面临着数据收集和聚合不完整、流通和共享不足、开发应用深化、治理安全缺陷突出等问题，总体上仍处于探索和起步阶段。

"工业大数据采集和融合过程中有很多痛点."据工信部信息技术发展司相关负责人介绍，比如由于企业信息化基础差，设备接口未开通，无法进行数据采集；企业数据底账不清楚，不知道自己有什么数据，分布在哪里。大多数工业数据处于“睡眠”状态；不同的数据由于设备不连接，通信协议不兼容，相互之间不匹配、不识别，数据孤岛现象普遍；数据失真、错位、一致性差导致数据收敛质量低；等等。

形成高质量的数据链

针对这些问题，《指导意见》部署了推进全面收集、高效互操作、高质量融合的三项重点任务，包括加快工业企业信息化“整治”、推进工业设备数据接口开放、促进工业通信协议兼容、组织工业数据资源调查“触底”、加快多源异构数据整合融合等具体措施。目的是形成一个完整的、高质量的数据链，以便更好地在整体层面和产业链维度上支持企业。

此外，在国家一级收集基础数据，并通过大数据构建支持政府精确政策和管理的平台变得越来越重要。例如，疫情初期，针对关键物资需求不明确、基地不明确、对接不畅等困难，MIIT迅速构建了基于制造业强势产业大数据平台的“国家重点医用物资保障平台”，运用信息技术保障重点医用物资的科学调度、统筹平衡、高效供应，为打赢疫情防控战提供了有力支撑。

借鉴这些经验，《指导意见》强调部署“建设全国工业互联网大数据中心”、“建立多层次联动全国工业基础数据库”等具体手段，更好地为政府决策和企业发展服务。

促进数据的市场配置

工业企业对跨企业、跨行业数据共享与合作的需求正在快速增长，但目前企业普遍反映，由于数据所有权界定不清、规则不明确、定价困难等基本问题没有得到解决，难以进行跨企业、跨行业数据共享与流通。

对此，工信部信息技术发展司相关负责人承认，这是一个全球性问题。为了克服这一问题,《指导意见》将通过探索建立工业数据空、加快区块链等技术在数据流通中的应用、完善工业大数据资产价值评估体系，激发工业数据市场的活力，促进数据的市场配置。

中国软件评估中心副主任杨春利表示，一些龙头企业在工业大数据应用方面进行了深入探索。但总体来说，大量工业企业的数据应用还是地方性和低水平的，迫切需要推动政策，让这些企业能够使用工业大数据。

针对这些问题，《指导意见》提出通过组织工业大数据应用试点示范、需求侧开展工业大数据竞赛等方式解决不想用、不敢用等问题；通过在供应端培育大量的工业应用和工业大数据解决方案提供商，向中小企业开放数据服务能力，培育应用生态等手段，可以降低企业数据应用的成本投入和专业壁垒，解决不使用或不使用的问题。

“供需双向发展将共同推动工业大数据的全面深入应用。”工业和信息化部信息技术发展司相关负责人表示。