《工业大数据发展指导意见》系列解读（一） | 构建和完善四大体系，推动工业大数据全面发展
近日，工业和信息化部印发《工业大数据发展指导意见》（以下简称“《意见》”）。《意见》贯彻了国家重大战略决策部署，顺应了科技产业变革发展趋势，凸显了我国制造业数字化转型客观实践要求，有利于统一认识，凝心聚力，加快推动工业大数据发展，为我国工业高质量发展培育强劲动力。
一、意义重大，加快发展工业大数据恰逢其时
加快发展工业大数据，是贯彻落实国家系列重大战略部署的重要举措。党中央、国务院高度重视发展工业大数据。习近平总书记在中共中央政治局第二次集体学习时强调，要系统推进工业互联网基础设施和数据资源管理体系建设，并做出一系列相关重要指示批示。《促进大数据发展行动纲要》《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》等国家政策文件把促进工业大数据的发展和应用作为重点任务。近日，党中央、国务院印发的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》也提出，要支持构建工业等领域规范化数据开发利用的场景，提升数据资源价值。发展工业大数据，是落实国家大数据战略、推动工业互联网创新发展、做大做强数字经济等国家重大战略部署的共同指向和重要抓手。
加快发展工业大数据，是抢抓科技产业变革机遇，推动制造业高质量发展的战略选择。当前，以数字化、网络化、智能化为主要特征的第四次工业革命蓬勃兴起，工业大数据成为最具活力的关键生产要素，正在对制造业生产方式、运行模式、生态体系产生重大而深远的影响。美德等制造强国纷纷出台数字化战略，促进工业经济向数据驱动型创新体系和发展模式转变，以重塑制造业全球竞争力。我国作为世界第一制造大国、网络大国，具有工业数据资源丰富、应用空间广阔、技术基础扎实等多重优势。第四次工业革命与我国推动制造业高质量发展形成历史性交汇，把握变革趋势和时间窗口，加快发展工业大数据，激发工业数据要素价值潜力，既有利于抢占新一轮产业竞争制高点，也有利于推动我国制造业由大到强的历史性转变。
加快发展工业大数据，是响应广大企业现实需求，构建数字时代竞争优势的关键途径。数字经济时代，数据逐渐成为工业企业获取、巩固和扩大竞争优势的关键资源要素。一方面，数据除了本身是生产资料，可以直接构建形成新的产品和服务，拓展新的收入来源外；另一方面，更重要的是，数据可以引领带动工业中的物资流、资金流等其他资源优化配置，激发企业生产力乘数效应，发挥增长引擎作用和新动能作用。当前，我国工业大数据已经从理念转向实践，技术产业不断进步，融合应用不断拓展，要把握机遇、立足产业基础、适应企业需求，加快推动工业大数据发展，不断强化数据要素对企业生产力竞争力放大、叠加和倍增作用的发挥，重塑新时代制造业的全球竞争优势。
二、全盘布局，构建发展工业大数据的政策体系架构
我国工业大数据的发展已从理念研究走向落地实施，资源日渐丰富、技术产业支撑更加坚实，融合应用持续活跃，总体上正加快进入纵深发展的新阶段。与此同时，工业大数据在资源汇聚、产业能力、深度融合和安全治理等方面深层次和结构性问题仍然存在。解决这些深层问题，全面激发工业数据价值是一项系统性工作，需要体系化地推动和发展。《意见》设置了6个重点方向，18项重点任务，从整体架构来看，这些举措充分考虑宏观和微观、供给侧和需求侧、发展与安全三方面辩证关系，构建了一个系统推进工业大数据发展的政策架构体系。
（一）处理好宏观和微观的关系，既强调在整体层面体系化全面推进，也明确把微观企业数据能力提升作为突破口。
工业大数据价值的释放，要求打通全产业数据链上的所有壁垒和堵点，构建数据采集汇聚、存储处理、分析利用、安全治理的应用闭环。综合考虑，《意见》着力做好数据资源采集汇聚（加强数据汇聚）与分析应用的平滑衔接（深化数据应用），做好技术产业支撑（促进产业发展）与融合应用牵引的相互促进，做好数据开放发展（推动数据共享）与安全保障（完善数据治理、强化数据安全）的合理平衡。同时，推进体系架构的落地生效，关键在于培育千千万万具有数据管理能力的微观主体。只有当企业的数据意识和能力上去了，产业和应用才能蓬勃发展。《意见》借鉴国内外的做法，参考两化融合管理评估和贯标工作的多年经验，通过标准引领和机遇标准的数据管理能力评估贯标，培育海量有能力管理好、经营好其数据的数据驱动型企业。
（二）处理好供给侧和需求侧的关系，既强调增强需求端应用的牵引力，也兼顾提升供给端技术产业的支撑力。
一方面，工业大数据必须与业务结合，面向业务发展的迫切需求，构建数据驱动闭环，以此为牵引力推动工业数据价值的激发释放。《意见》从需求侧发力，推动企业工业大数据融合应用的范围从单点局部走向系统全局、从浅层应用走向深化融合。另一方面，工业大数据的规模化应用超出工业企业一方的能力，需要强化供给侧支撑。《意见》不仅强调大力培育解决方案供应商企业，全面提升工业互联网平台的数据支撑能力等，也注重强化大数据技术产业的支撑能力。总体上，《意见》着力培育供给需求互相促进，打造工业企业、互联网企业、自动化企业和软件企业等多主体共同参与的产业生态，共同推动工业大数据发展步入快车道。
（三）处理好共享发展与治理安全的关系，既注重推动数据流通、共享和开放，也强调加强安全治理等制度保障。
数据共享与数据安全相互影响。随着第四次工业革命探索的不断拓展，数据日益成为工业发展最宝贵的战略资源和最活跃的生产要素。自主有序的流通是生产要素的内在有要求，是扩大和深化数据应用，释放数据价值潜力的重要基础。与此同时，数据在更大范围内的共享，可能带来更多安全问题。反过来，加强数据安全防护，防止数据窃取、数据滥用、数据误用，也就解决了流通中的一项重要的后顾之忧，可以有效促进数据有序共享流通。为此，《意见》在共享流通和保障安全之间做好平衡和衔接，一方面强调推动数据共享，构建并激活数据市场；另一方面也强调加强数据治理，提升安全水平。
三、重点发力，立足四大体系建设推进工业大数据发展
《意见》在“加快数据汇聚”、“推动数据共享”、“深化数据应用”、“完善数据治理”、“强化数据安全”、“促进产业发展”6个重点方向设置了18项重点任务。综合来看，第一、二两个方向可以合并起来看，强调资源体系建设，第四、五两个方向可以合并起来看，强调治理体系建设。综合来看，《意见》围绕构建工业大数据的资源、融合、产业和治理四大体系，组织安排主要任务，提出要打造资源富集、应用繁荣、产业进步、治理有序的工业大数据生态体系。四个体系相互衔接、相辅相成，其中，资源体系建设是基础、融合体系建设是动力、产业体系建设是支撑、治理体系建设是保障。
（一）聚焦资源体系建设，夯实工业大数据发展基础
实现工业数据的资源转化是工业大数据发展的前提。当前我国企业信息化基础仍然薄弱、设备自主水平还比较低，同时还面临标准协议不统一、设备接口不开放等诸多难题，造成数据不可见、不贯通、不可管、不开放、不可用、不共享等问题。为解决这些问题，《意见》以“全面”、“互通”和“高质量”为要求，通过推动企业自动化、数字化改造升级、推动通信协议兼容贯通、建设工业数据平台等多种手段，推动数据全面采集、高效互通和高质量汇聚。此外，《意见》也针对国家对战略性、基础性数据资源的监督管理需求，提出建立国家工业大数据平台，把工业大数据资源管好用好。最后，《意见》通过打造工业数据空间、激活工业数据市场活力等手段，来促进工业数据的共享流通。
（二）聚焦融合体系建设，壮大工业大数据发展动力
融合应用是工业大数据价值体现的关键环节。传统工业企业普遍存在对工业大数据的认识不足，应用能力缺失、应用深度不足等问题，导致工业大数据的普及应用尚未完全展开，特别是高价值的深度应用更少，工业大数据的价值尚未充分体现。《意见》聚焦深化工业大数据创新应用，从需求和供给两端发力，通过开展试点示范、提升数据平台支撑作用、培育数去驱动的制造新模式新业态，打造工业大数据应用生态，推进数据融合应用从单点应用拓展到全局应用、从浅层应用扩展深化应用，全面释放工业大数据价值。
（三）聚焦治理体系建设，强化工业大数据发展保障
数据治理特别是数据安全治理是工业大数据大规模纵深应用的根本保障。工业大数据牵涉企业、平台和个人等多重责任，涉及多样数据的跨企业、跨行业、跨区域流动等相关问题，主体责任不清，分级分类管理难度大。全环节全系统的安全防护措施尚未健全，边缘端和云端均集中多种安全隐患，企业和用户在深度应用和安全运行方面存在很多顾虑，掣肘工业大数据价值和活力的激发释放。《意见》通过有序推进工业大数据分级分类管理应用推广，开展数据管理能力贯标、完善数据标准等手段，来优化提升工业数据的治理体系，同时，通过构建工业大数据安全管理体系，加强工业大数据安全技术和产品研发，提升工业大数据安全防护水平。
（四）聚焦产业体系建设，做强工业大数据发展支撑
大数据技术产业是实现融合应用和创新发展的基石。我国大数据技术能力仍然不足，特别是基础底层技术和共性技术成为制约高水平融合应用的瓶颈，大数据产业配套和集聚发展潜力仍然有待挖掘。《意见》着力提升工业大数据技术能力，强调通过构建产学研合作的创新生态，来推动关键底层技术、共性技术的突破，并强调通过推动数据技术产品和数据应用服务企业的培育来促进大数据核心产业的发展壮大，从而为工业大数据的应用提供强力支撑。
作者简介
王超贤，博士，中国信息通信研究院政策与经济研究所高级工程师，主要研究领域为数字经济、数字化转型等。
联系方式：wangchaoxian@caict.ac.cn
张伟东，博士，中国信息通信研究院政策与经济研究所工程师，主要研究领域为数字经济、数字化转型等。
联系方式：zhangweidong@caict.ac.cn
孙克，博士，中国信息通信研究院政策与经济研究所高级工程师，主要研究领域为数字经济、数据要素等。
联系方式：sunke@caict.ac.cn
施羽暇，博士，中国信息通信研究院政策与经济研究所高级工程师，主要研究领域为数据要素、工业大数据、人工智能、ICT产业等。
联系方式：shiyuxia@caict.ac.cn
校 审 | 陈 力、 珊 珊
编 辑 | 凌 霄
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