近年來，我國工業(ye) 大數據應用邁出關(guan) 鍵步伐，在需求分析、流程優(you) 化、能源管理等環節，數據驅動的工業(ye) 新模式新業(ye) 態不斷湧現。工業(ye) 企業(ye) 對於(yu) 跨企業(ye) 、跨行業(ye) 數據共享合作的需求正在快速增加，但目前企業(ye) 普遍反映，數據權屬界定不清、規則不明、難以定價(jia) 等基礎性問題沒有得到解決(jue) 。專(zhuan) 家表示，供需雙向發力，才能共同推動工業(ye) 大數據全麵深度應用。

　　工業(ye) 和信息化部日前發布《關(guan) 於(yu) 工業(ye) 大數據發展的指導意見》(以下簡稱《指導意見》)，提出促進工業(ye) 數據匯聚共享、融合創新，提升數據治理能力，加強數據安全管理，著力打造資源富集、應用繁榮、產(chan) 業(ye) 進步、治理有序的工業(ye) 大數據生態體(ti) 係。

　　總體(ti) 處於(yu) 探索起步階段

　　工業(ye) 大數據是工業(ye) 領域產(chan) 品和服務全生命周期數據的總稱，包括工業(ye) 企業(ye) 在研發設計、生產(chan) 製造、經營管理、運維服務等環節中生成和使用的數據，以及工業(ye) 互聯網平台中的數據等。當前，工業(ye) 大數據是推動製造業(ye) 數字化、網絡化、智能化發展的關(guan) 鍵生產(chan) 要素，全球主要國家和領軍(jun) 企業(ye) 都在積極發展數據驅動的新型工業(ye) 發展模式。

　　我國是全球第一製造大國，工業(ye) 大數據資源極為(wei) 豐(feng) 富。工信部信息技術發展司相關(guan) 負責人表示，近年來我國工業(ye) 大數據應用邁出關(guan) 鍵步伐，在需求分析、流程優(you) 化、能源管理等環節，數據驅動的工業(ye) 新模式新業(ye) 態不斷湧現。

　　但是，與(yu) 互聯網服務領域大數據應用的普及和成熟相比，工業(ye) 大數據更加複雜，還麵臨(lin) 數據采集匯聚不全麵、流通共享不充分、開發應用不深化、治理安全短板突出等問題，總體(ti) 上仍處於(yu) 探索和起步階段。

　　“工業(ye) 大數據采集匯聚過程中麵臨(lin) 的痛點較多。”據工信部信息技術發展司相關(guan) 負責人介紹，比如因企業(ye) 信息化基礎差、設備接口不開放等造成數據采集不上來;企業(ye) 數據底賬不清，不知道自己有哪些數據、分布在哪裏，大部分工業(ye) 數據處於(yu) “睡眠”狀態;因設備不互聯、通信協議不兼容等造成不同數據不匹配、不互認，數據孤島現象普遍;數據失真、失準及一致性差等因素導致數據匯聚質量不高;等等。

　　形成高質量數據鏈

　　針對這些問題，《指導意見》部署了三項重點任務來推動全麵采集、高效互通和高質量匯聚，包括加快工業(ye) 企業(ye) 信息化“補課”、推動工業(ye) 設備數據接口開放、推動工業(ye) 通信協議兼容化、組織開展工業(ye) 數據資源調查“摸家底”、加快多源異構數據融合和匯聚等具體(ti) 手段，目的是為(wei) 了形成完整貫通的高質量數據鏈，為(wei) 更好地支撐企業(ye) 在整體(ti) 層麵、在產(chan) 業(ye) 鏈維度推動全局性數字化轉型奠定基礎。

　　此外，在國家層麵把基礎數據匯聚起來，建設以大數據為(wei) 手段支撐政府精準施策、精準管理的平台，正變得日益重要。比如，在此次疫情初期，針對重點物資保障需求不明、底數不清、對接不暢等困難，工信部依托製造強國產(chan) 業(ye) 基礎大數據平台快速建成“國家重點醫療物資保障平台”，運用信息化手段保障重點醫療物資的科學調度、統籌平衡和高效供應，為(wei) 打贏疫情防控阻擊戰提供有力支撐。

　　借鑒這些經驗，此次《指導意見》強調部署了“建設國家工業(ye) 互聯網大數據中心”“建立多級聯動的國家工業(ye) 基礎大數據庫”等具體(ti) 手段，以更好地服務政府決(jue) 策和企業(ye) 發展。

　　促進數據市場化配置

　　工業(ye) 企業(ye) 對於(yu) 跨企業(ye) 、跨行業(ye) 數據共享合作的需求正在快速增加，但目前企業(ye) 普遍反映，因數據權屬界定不清、規則不明、難以定價(jia) 等基礎性問題沒有得到解決(jue) ，跨企業(ye) 、跨行業(ye) 的數據共享流通難以開展。

　　對此，工信部信息技術發展司相關(guan) 負責人坦言，這是一個(ge) 全球性難題。為(wei) 了克服這個(ge) 難題，《指導意見》將通過探索建立工業(ye) 數據空間、加快區塊鏈等技術在數據流通中的應用、完善工業(ye) 大數據資產(chan) 價(jia) 值評估體(ti) 係等方式，從(cong) 技術手段、定價(jia) 機製、交易規則等多個(ge) 方麵著手，激發工業(ye) 數據市場活力，促進數據市場化配置。

　　中國軟件測評中心副主任楊春立表示，目前有一些領軍(jun) 企業(ye) 在工業(ye) 大數據應用上已開展了深入探索。但總體(ti) 看，大量工業(ye) 企業(ye) 的數據應用仍然是局部的、低水平的，亟需政策推動，讓這些企業(ye) 想用、會(hui) 用工業(ye) 大數據。

　　針對這些問題，《指導意見》提出，通過在需求端組織開展工業(ye) 大數據應用試點示範、開展工業(ye) 大數據競賽等手段，解決(jue) 不想用、不敢用等問題;通過在供給端培育海量工業(ye) APP、工業(ye) 大數據解決(jue) 方案供應商、向中小企業(ye) 開放數據服務能力、培育應用生態等手段，降低企業(ye) 數據應用的成本投入和專(zhuan) 業(ye) 壁壘，解決(jue) 不會(hui) 用、不敢用問題。

　　“供需雙向發力，將共同推動工業(ye) 大數據全麵深度應用。”工信部信息技術發展司相關(guan) 負責人說。(記者 黃鑫 )