勾（gōu）建山作（新华社发）

近年来（lái），我国工业大数据应用迈（mài）出关键步伐，在需求分（fèn）析、流程优化（huà）、能源管（guǎn）理等环（huán）节，数据驱（qū）动的（de）工业新模式新业态不断（duàn）涌现。工业企业对于跨企业、跨行业（yè）数据（jù）共享（xiǎng）合作的需求正在快速增加，但（dàn）目前企业普遍反映，数据权属界（jiè）定不清、规则（zé）不明（míng）、难以定价等（děng）基础性问题没有得（dé）到解决。专（zhuān）家表示，供需双向发（fā）力，才（cái）能共同推动工业大数据全面深度应用（yòng）。

工业和（hé）信息化部日前发布（bù）《关于工业大数据发（fā）展的指（zhǐ）导（dǎo）意（yì）见（jiàn）》（以下简称《指导意见》），提（tí）出促进工业（yè）数据汇聚共享、融合创新，提（tí）升（shēng）数据（jù）治理（lǐ）能力，加（jiā）强数据安全管理，着力打（dǎ）造资源富集、应用繁荣、产业进步、治理有序的工业大（dà）数（shù）据生态（tài）体系（xì）。

总体处于（yú）探索起（qǐ）步阶（jiē）段

工（gōng）业大数据（jù）是工业领域（yù）产品（pǐn）和服务（wù）全（quán）生命周期数（shù）据的总称（chēng），包括工业企业在研发设计、生产（chǎn）制造、经营管理、运维服务等环节中（zhōng）生成（chéng）和使用的数据，以及工业互联网平台中的数据等。当前（qián），工业大数据（jù）是推动制造业数字化、网络化、智能化发展的关（guān）键生（shēng）产要素，全球（qiú）主（zhǔ）要国家和领军企业都（dōu）在（zài）积极发展数据驱动（dòng）的（de）新型工业发展模式。

我国是全球第一制造大国，工业大数据资源极为丰富（fù）。工（gōng）信部（bù）信息技（jì）术发（fā）展司相（xiàng）关（guān）负责人表（biǎo）示，近年来我国工业大数据（jù）应用迈出关键步伐，在（zài）需求（qiú）分析、流程（chéng）优化、能源管理等环（huán）节，数据驱（qū）动的工业新模式新业态不断涌现（xiàn）。

但是，与互（hù）联网服务领域大数据应（yīng）用（yòng）的普及和（hé）成（chéng）熟相比，工业大（dà）数据更加复（fù）杂，还（hái）面临数据采集汇聚不全（quán）面、流（liú）通共享不充（chōng）分、开发应用（yòng）不（bú）深（shēn）化、治理（lǐ）安全短板突出等问题，总（zǒng）体上（shàng）仍处于探索（suǒ）和起（qǐ）步（bù）阶段。

“工业大数据（jù）采集汇聚过（guò）程中面临的痛点较多。”据（jù）工信部信息技术（shù）发展司相关负责人介绍，比如因企业信息（xī）化基（jī）础差、设备（bèi）接口不开放等造成数据（jù）采（cǎi）集不上来；企业数据底账（zhàng）不清，不知道自己有（yǒu）哪些数据、分布在哪里，大部分工业数（shù）据处于“睡眠”状态；因设备不互联、通信协议不（bú）兼容等造（zào）成不（bú）同数据不匹配（pèi）、不互认（rèn），数据孤岛现象普（pǔ）遍；数据（jù）失真、失准及一致性差（chà）等因素导（dǎo）致数据汇聚质量不高（gāo）；等等。

形成（chéng）高（gāo）质量（liàng）数据链

针对这些问题，《指导意见》部（bù）署了（le）三（sān）项重点任（rèn）务（wù）来推（tuī）动全面（miàn）采集、高效互通和高质（zhì）量汇（huì）聚，包括加快工业（yè）企业（yè）信息（xī）化“补课”、推动（dòng）工业设（shè）备数据接口开放、推动工业通信协议（yì）兼（jiān）容（róng）化、组织开（kāi）展工（gōng）业数据资源调查“摸（mō）家底”、加快多源（yuán）异构数据融合和汇（huì）聚等具体手段，目的是为了形（xíng）成完整（zhěng）贯通的高（gāo）质量数据链，为更好地支撑企业在整体层面、在产业链维度推动全局（jú）性（xìng）数字（zì）化转型奠定基础。

此外，在国（guó）家层面把基础（chǔ）数据汇（huì）聚（jù）起来，建设以大数据为手段支撑政府精（jīng）准施策、精准管理的平台，正变得日益重要。比（bǐ）如，在此（cǐ）次（cì）疫情初期，针对重点物资保障需求（qiú）不明、底数不清、对接不畅等困难，工信部依托制造（zào）强（qiáng）国产业（yè）基础大数据平台快（kuài）速建（jiàn）成“国家重点医疗物（wù）资保障平台”，运（yùn）用（yòng）信息化手段保障（zhàng）重点医疗物资的科学调度、统筹平衡（héng）和高效供应，为打赢疫情防控阻击战提供有力支撑。

借鉴这（zhè）些经验，此次《指导意见》强调部署了“建（jiàn）设国家工业互联网（wǎng）大数据（jù）中心”“建（jiàn）立多级（jí）联动的国家工（gōng）业（yè）基础大数（shù）据库”等具体手段，以更好地服务政（zhèng）府决策和企业发（fā）展。

促进数（shù）据（jù）市场化配置

工业企（qǐ）业对于跨企业、跨行业数据（jù）共享合作的需求正在快（kuài）速增加，但目前企业（yè）普遍反映，因（yīn）数（shù）据权（quán）属界定不清（qīng）、规则不（bú）明、难以定（dìng）价等基础性问题（tí）没（méi）有得到解决，跨企业、跨（kuà）行（háng）业的数据共享（xiǎng）流通（tōng）难以开（kāi）展。

对此，工信部（bù）信息技术发展司相关负责人（rén）坦言（yán），这是一个全球性难题。为了（le）克服这个（gè）难题，《指导意（yì）见》将通过探索建立工业数据（jù）空间、加（jiā）快区块（kuài）链等技术在数据流通中（zhōng）的应用、完（wán）善（shàn）工业（yè）大数据资产价值评（píng）估体系等方式，从技（jì）术手段、定价机制（zhì）、交易规（guī）则等多（duō）个方面着手，激发工业（yè）数据市场活力，促进数据市场化（huà）配（pèi）置。

中国软件测（cè）评中心（xīn）副主（zhǔ）任杨春立表示（shì），目前有（yǒu）一些领军企业在工业大（dà）数据（jù）应用（yòng）上已开展了深入探索。但总体看，大量工（gōng）业企业的数据应用仍然是局部的、低水（shuǐ）平的，亟需政（zhèng）策推动，让这些企业想用、会用工业（yè）大数（shù）据。

针对这些问题，《指导意见》提出（chū），通过（guò）在需求端组织开（kāi）展工业（yè）大数（shù）据应用试点（diǎn）示范（fàn）、开（kāi）展工业大数据竞赛等（děng）手段，解决（jué）不想用、不敢用等问题；通过在供给端培育海量工业APP、工业大（dà）数据（jù）解决方案供应商、向中小（xiǎo）企业开（kāi）放数（shù）据服务能力、培育应用生态（tài）等手段，降低企业（yè）数据应用的成本投入和（hé）专业（yè）壁垒，解决不会用、不敢（gǎn）用问题。

“供需双（shuāng）向发力，将共同推动工业大数据全面（miàn）深（shēn）度（dù）应用。”工（gōng）信部信（xìn）息技术发展司相关负责人说。