勾建山作（新華社發）
近年來，我國工業大數據應用邁出關鍵步伐，在需求分析、流程優化、能源管理等環節，數據驅動的工業新模式新業態不斷湧現。工業企業對於跨企業、跨行業數據共享合作的需求正在快速增加，但目前企業普遍反映，數據權屬界定不清、規則不明、難以定價等基礎性問題沒有得到解決。專家表示，供需雙向發力，才能共同推動工業大數據全面深度應用。
工業和信息化部日前發佈《關於工業大數據發展的指導意見》（以下簡稱《指導意見》），提出促進工業數據匯聚共享、融合創新，提升數據治理能力，加強數據安全管理，着力打造資源富集、應用繁榮、產業進步、治理有序的工業大數據生態體系。
總體處於探索起步階段
工業大數據是工業領域產品和服務全生命週期數據的總稱，包括工業企業在研發設計、生產製造、經營管理、運維服務等環節中生成和使用的數據，以及工業互聯網平台中的數據等。當前，工業大數據是推動製造業數字化、網絡化、智能化發展的關鍵生產要素，全球主要國家和領軍企業都在積極發展數據驅動的新型工業發展模式。
我國是全球第一製造大國，工業大數據資源極為豐富。工信部信息技術發展司相關負責人表示，近年來我國工業大數據應用邁出關鍵步伐，在需求分析、流程優化、能源管理等環節，數據驅動的工業新模式新業態不斷湧現。
但是，與互聯網服務領域大數據應用的普及和成熟相比，工業大數據更加複雜，還面臨數據採集匯聚不全面、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，總體上仍處於探索和起步階段。
“工業大數據採集匯聚過程中面臨的痛點較多。”據工信部信息技術發展司相關負責人介紹，比如因企業信息化基礎差、設備接口不開放等造成數據採集不上來；企業數據底賬不清，不知道自己有哪些數據、分佈在哪裏，大部分工業數據處於“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面採集、高效互通和高質量匯聚，包括加快工業企業信息化“補課”、推動工業設備數據接口開放、推動工業通信協議兼容化、組織開展工業數據資源調查“摸家底”、加快多源異構數據融合和匯聚等具體手段，目的是為了形成完整貫通的高質量數據鏈，為更好地支撐企業在整體層面、在產業鏈維度推動全局性數字化轉型奠定基礎。
此外，在國家層面把基礎數據匯聚起來，建設以大數據為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，工信部依託製造強國產業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，為打贏疫情防控阻擊戰提供有力支撐。
借鑑這些經驗，此次《指導意見》強調部署了“建設國家工業互聯網大數據中心”“建立多級聯動的國家工業基礎大數據庫”等具體手段，以更好地服務政府決策和企業發展。
促進數據市場化配置
工業企業對於跨企業、跨行業數據共享合作的需求正在快速增加，但目前企業普遍反映，因數據權屬界定不清、規則不明、難以定價等基礎性問題沒有得到解決，跨企業、跨行業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負責人坦言，這是一個全球性難題。為了克服這個難題，《指導意見》將通過探索建立工業數據空間、加快區塊鏈等技術在數據流通中的應用、完善工業大數據資產價值評估體系等方式，從技術手段、定價機制、交易規則等多個方面着手，激發工業數據市場活力，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，目前有一些領軍企業在工業大數據應用上已開展了深入探索。但總體看，大量工業企業的數據應用仍然是局部的、低水平的，亟需政策推動，讓這些企業想用、會用工業大數據。
針對這些問題，《指導意見》提出，通過在需求端組織開展工業大數據應用試點示範、開展工業大數據競賽等手段，解決不想用、不敢用等問題；通過在供給端培育海量工業APP、工業大數據解決方案供應商、向中小企業開放數據服務能力、培育應用生態等手段，降低企業數據應用的成本投入和專業壁壘，解決不會用、不敢用問題。
“供需雙向發力，將共同推動工業大數據全面深度應用。”工信部信息技術發展司相關負責人説。（記者 黃鑫）
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