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9月4日，工信部發(fā)布《工業(yè)大數據發(fā)展指導意見（征求意見稿）》，提出打造以資源體系建設為基礎、以融合體系建設為動力、以產業(yè)體系建設為支撐、以治理體系建設為保障的工業(yè)大數據發(fā)展整體架構。其目標是：到2025年，工業(yè)大數據資源體系、融合體系、產業(yè)體系和治理體系基本建成，形成從數據集聚共享、數據技術產品、數據融合應用到數據治理的閉環(huán)發(fā)展格局。

意見還提出，面向能源化工、航空航天、建筑鋼鐵、家電、紡織服裝、食品追溯等新一代信息技術與制造業(yè)融合發(fā)展的重點產業(yè)和領，培育3-5個達到國際先進水平的工業(yè)大數據解決方案供應商。

目標：建成資源、融合、產業(yè)和治理四大體系

工信部相關負責人在解讀征求意見稿時指出，該部在赴北京、廣東、浙江、江蘇等地區(qū)開展實地調研，并組織召開了工業(yè)企業(yè)、互聯網企業(yè)、工業(yè)軟件企業(yè)等50家企業(yè)參加專題座談會的基礎上制定了征求意見稿，其目的是系統(tǒng)構建工業(yè)大數據資源體系、融合體系、產業(yè)體系和治理體系，一方面促進行業(yè)發(fā)展，逐步激活工業(yè)數據資源要素潛力；另一方面，保障行業(yè)安全，不斷提升數據治理和安全保障能力。

其發(fā)展目標是：到2025年，工業(yè)大數據資源體系、融合體系、產業(yè)體系和治理體系基本建成，形成從數據集聚共享、數據技術產品、數據融合應用到數據治理的閉環(huán)發(fā)展格局，工業(yè)大數據價值潛力大幅激發(fā)，成為支持工業(yè)高質量發(fā)展的關鍵要素和創(chuàng)新引擎。

在數據資源匯聚上，工業(yè)數據實現大范圍、深層次的集成匯聚與互通共享，科學、完備、可行的數據共享流通機制基本建立，建成國家工業(yè)互聯網大數據中心、制造強國產業(yè)基礎大數據平臺等國家級基礎工業(yè)數據資源平臺。

在應用發(fā)展上，工業(yè)大數據在全流程、全生命周期廣泛應用，算法庫、知識庫、模型庫、參數庫、專家?guī)斓裙I(yè)大數據分析工具庫基本建成，培育3-5個達到國際先進水平的工業(yè)大數據解決方案供應商。

在技術產業(yè)上，大數據采集、存儲、管理、分析與應用等技術處于國際領先地位，形成一批技術先進、可滿足重大應用需求的大數據軟硬件產品，創(chuàng)建一批推動工業(yè)大數據集聚發(fā)展的國家新型工業(yè)化產業(yè)示范基地。

治理體系方面，意見的目標是工業(yè)大數據安全保障體系基本建成，工業(yè)大數據安全技術達到國際先進水平，工業(yè)大數據分類分級管理體系全面建成和加速推廣。

工業(yè)大數據的九大任務、三大工程

值得注意的是，意見圍繞資源、融合、產業(yè)和治理四大體系，提出了9項重點任務和3大推進工程。

在資源體系方面，包括3項重點任務：加強工業(yè)大數據資源采集匯聚、推動工業(yè)大數據資源共享流通、提升工業(yè)大數據資源管理能力；2大推進工程：國家工業(yè)基礎數據資源平臺建設工程和企業(yè)工業(yè)大數據管理能力提升工程。其主要內容是：推進工業(yè)企業(yè)數據資源采集匯聚、流通共享和全鏈條管理能力的提升，為擴大和深挖數據價值打好堅實基礎。

意見要求，指導建設國家工業(yè)互聯網大數據中心，推動形成數據資產目錄和資產地圖。

在融合體系方面，包括2項重點任務：推動工業(yè)大數據全面深度應用、強化工業(yè)大數據應用供給能力；1個推進工程：工業(yè)大數據應用工程。主要內容是：聚焦深化工業(yè)大數據創(chuàng)新應用，激發(fā)企業(yè)應用工業(yè)大數據新模式新業(yè)務的內在動力，加快培育工業(yè)大數據解決方案提供商，推進融合應用的縱深發(fā)展。

意見要求，培育數據驅動的制造新模式。支持企業(yè)利用大數據技術開展用戶精準畫像，促進用戶數據與制造全流程數據的貫通集成，實現面向用戶需求的柔性化、定制化生產。

意見還要求，面向能源化工、航空航天、建筑鋼鐵、家電、紡織服裝、食品追溯等新一代信息技術與制造業(yè)融合發(fā)展的重點產業(yè)和領域，發(fā)揮政策導向作用，支持培育一批市場份額大、服務能力強、專業(yè)化和集成化水平高的工業(yè)大數據解決方案供應商。

在產業(yè)體系方面，包括2項重點任務：提升工業(yè)大數據技術能力、發(fā)展工業(yè)大數據核心產業(yè)。主要內容是：推動關鍵底層和共性技術突破，打造健全的工業(yè)大數據軟硬件產品體系，培育完整的產業(yè)生態(tài)，引領工業(yè)大數據核心產業(yè)發(fā)展壯大。

意見要求，突破工業(yè)大數據關鍵共性技術。全面梳理工業(yè)大數據關鍵共性技術短板，形成攻關清單，研究制定工業(yè)大數據技術發(fā)展路線圖，明確關鍵共性技術的發(fā)展方向、目標和路徑。

在治理體系方面，包括2項重點任務：完善工業(yè)大數據法規(guī)標準環(huán)境、加強工業(yè)大數據安全風險防范。主要內容是：聚焦有序推進工業(yè)大數據分級分類管理體系建設和應用推廣，加強工業(yè)大數據安全技術和產品研發(fā)，提升工業(yè)企業(yè)大數據安全防護水平，構建工業(yè)大數據安全保障體系。

意見要求，推動工業(yè)大數據分類分級管理。完善工業(yè)大數據分類分級頂層規(guī)劃，制定《工業(yè)數據分類分級指南》，實現數據的差異化管理。

專家：工業(yè)大數據“富礦”亟待開掘

清華大學軟件學院院長、工業(yè)大數據研究中心主任王建民在接受21世紀經濟報道采訪時指出，工業(yè)大數據主要包括企業(yè)內部數據、產業(yè)鏈數據以及跨界數據（市場、地理、環(huán)境、法律和政府等外部跨界信息和數據）三部分。

他認為，當前人和機器是產生數據的主體，未來機器產生的數據所占的比例將越來越高。巨大的人口規(guī)模以及龐大的工業(yè)體量為中國提供了難得的工業(yè)大數據“富礦”。

“中國既是制造大國也是網絡大國，并由此正在成為數據大國，擁有豐富的工業(yè)數據資源的中國，急需深挖工業(yè)大數據的潛力，培育數據驅動的新型工業(yè)體系。”

他指出，數據正在成為關鍵的生產要素，預計到2020年，全球的數據總量將達到40ZB，中國的數據量將占全球數據總量比例的20%，成為世界第一大數據資源大國。

前瞻產業(yè)研究院的一份報告指出，眼下全球工業(yè)大數據的規(guī)模不斷增加。2017年全球工業(yè)大數據的市場規(guī)模為201億美元，當年全球大數據市場規(guī)模為394億元，工業(yè)大數據占全球大數據總規(guī)模超過50%。

而據貴陽大數據交易所統(tǒng)計資料顯示，2017年我國工業(yè)大數據市場規(guī)模約為212元，較上年同比增長41.3%，預計2018年國內工業(yè)大數據的規(guī)模增加至292億元。

而中國工業(yè)大數據創(chuàng)新發(fā)展聯盟發(fā)布的一份報告預計，到2020年工業(yè)大數據市場規(guī)模預計將達到822億元，在行業(yè)應用中，預計到2020年工業(yè)大數據的占比將達到6.64%。

然而，當前中國發(fā)展工業(yè)大數據也面臨多重挑戰(zhàn)。在制造業(yè)方面存在著明顯的“大而不強”的現象，工業(yè)各領域信息化程度參差不齊，生產的各環(huán)節(jié)信息采集仍不充分，信息孤島現象比較嚴重，缺乏統(tǒng)一的數據標準，工業(yè)數據難以集成應用，數據管理和建模技術水平也不夠高，對海量實時異構數據的挖掘能力不足，大數據在產品全生命周期各環(huán)節(jié)的應用也尚未普及。

而在工信部信軟司副司長李冠宇看來，推動工業(yè)大數據的應用發(fā)展，核心任務是構建覆蓋工業(yè)全環(huán)節(jié)、全流程和產業(yè)全生命周期的數據鏈，并在此基礎上形成基于數據分析的系統(tǒng)級的工業(yè)智能。

在他看來，智能制造的核心就是打通數據鏈，從需求分析，設計、生產、制造到銷售，打通全生命周期、全產業(yè)鏈的數據鏈，并催生出網絡協同制造、個性化定制，服務型制造等一系列新的商業(yè)模式。