来源：中国工业互联网研究院

工业互联网是第四次工业革命的重要基石，作为数字化转型的关键支撑力量，正在全球范围不断颠覆传统制造模式、生产组织方式和产业形态，推动传统产业加快转型升级、新兴产业加速发展壮大。工业数据是工业互联网采集、传输、存储、分析和应用的关键资源要素,并随着工业互联网创新发展战略的深入贯彻实施而不断被赋予新的使命，成为助推现代工业体系升级和支撑制造业数字化、网络化、智能化转型的基础动力。十九届四中全会明确提出，“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”，这是中央首次提出数据可作为生产要素按贡献参与分配。工业数据作为数字经济时代最关键生产要素，其作用和价值日益凸显，对培育经济发展新动能、开辟发展新道路具有重要意义。基于此，有必要持续研究如何优化提升工业数据资源管理能力，进而深入挖掘工业数据核心价值，有效扩大工业数据赋能效应，打造与我国经济发展相适应的工业互联网生态体系，推动工业经济从高速增长向高质量发展加速转变，谱写制造强国和网络强国建设新篇章。

提升工业数据资源管理能力的重大意义

（一）贯彻落实习近平总书记关于深入实施工业互联网创新发展战略的重要指示精神。习近平总书记在中共中央政治局第二次集体学习时强调，建设现代化经济体系离不开大数据发展和应用，要深入实施工业互联网创新发展战略，系统推进工业互联网基础设施和数据资源管理体系建设，发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用，加快形成以创新为主要引领和支撑的数字经济。这已将数据资源管理体系建设的重要性，提到了和网络基础设施同等的高度，具备加速推进部署的必要性和迫切性。基于此，以全面提升我国工业数据采集传输、集成管理、价值挖掘和智能应用能力为导向，促进工业企业研发设计、生产制造、经营管理、市场营销和售后服务等全流程的智能化转型，持续建设、优化和完善工业数据资源管理体系，是加快工业互联网创新发展步伐的基础，是对十九大报告提出的推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合的突出践行。

（二）工业数据资源能力提升能够有效支撑工业互联网高质量发展。我国工业互联网发展正在从理念研究加速走向落地实施，实现网络、平台、安全三大核心体系全方位突破，在企业、行业的应用成效多点开花，与传统产业融通发展效果和区域集聚发展效应逐步显现。工业数据资源是工业互联网体系的核心资源，在数据采集、网络传输、存储管理、平台应用和价值创新等多个层面有着重要作用。构建深挖工业数据资源核心价值的能力体系模型，强化工业数据资源的原始积累、应用创新和智能挖掘，能够充分发挥工业数据资源的核心要素作用，加快工业互联网在感知、分析、控制、决策和管理等方面的突破和创新，以工业互联网的高质量发展支撑工业经济的高质量发展，为制造业始终成为国民经济的主战场提供有力保障。

（三）建设现代工业体系需要充分发挥工业数据资源的赋能作用。推动建设工业数据资源管理体系，着力提升面向不同行业领域和应用场景的工业数据资源管理能力，形成覆盖工业数据资源采集、传输、存储、分析和应用全流程的系统级工业智能，将有力推动工业经济向数据驱动的创新发展模式转变，有利于充分发挥工业数据资源对现代工业体系的赋能作用，支撑服务两个强国战略，引领融合发展进入新时代、新阶段。在工业和信息化部发布的《工业互联网发展行动计划(2018—2020年)》等重要政策文件中，支持建设涵盖工业互联网大数据管理体系、数据互联互通体系、全产业链数据安全管理体系等核心能力建设，提升工业互联网数据资源汇聚、管理及应用能力，推动形成智能化生产、网络化协同、个性化定制和服务化延伸等应用模式。

工业互联网对工业数据资源管理提出两大新要求

工业数据是指制造企业在产品研发、设计、生产、运维过程中产生的各项关键数据，具有体量大、分布广泛、结构复杂、类型多样化的典型特征，并表现出显著的连续性、逻辑性、精准性和规律性。我国工业数据资源管理基本能够涵盖工业数据采集与交换、数据预处理与存储、数据建模与数据分析等层面，部分领先企业和机构可进行数据解析清洗、格式转换、模型计算、元数据提取及知识库构建。随着工业互联网创新发展战略的进一步贯彻实施，对我国工业数据资源管理提出了新的要求。

（一）工业互联网重构工业体系，要求工业数据资源管理向网络化、智能化加速演进。工业互联网能够实现人、机、物等各类工业要素、工业业务流程以及产业链上下游企业间更大范围的实时连接与智能交互，推动工业生产的资源优化、协同制造和服务延伸，重构传统工业制造体系和服务体系，催生大规模个性化定制、网络化协同制造、服务型制造、智能化生产等新模式新业态。这必然要求工业数据资源管理突破传统企业边界，实现跨企业、跨行业乃至跨地域的网络化集成优化。同时，工业互联网将引导工业数据流不断扩大规模和延伸范围，从单一部件、设备、环节、场景的局部小系统向大系统、巨系统加速演进，只有持续提升工业数据资源管理的智能化水平，才能通过海量计算和分析作出准确决策和即时反馈，并持续积累形成知识和技能的核心竞争力。

（二）工业互联网催生行业全生命周期数字化、网络化、智能化解决方案，要求工业数据资源管理从生产制造环节向上下游全链条延伸。工业互联网是将连接对象延伸到机器设备、工业产品和工业服务，以实现人、机器、车间、企业等主体，及设计、研发、生产、管理、服务等产业链各环节全要素的泛在互联与数据的顺畅流通，打造能够支撑数据汇聚、建模分析、应用开发、资源调度、监测管理的平台体系，同步强化设备、网络、控制、应用等多个层面的安全保障，从而形成打通全生命周期的工业互联网网络的“血液循环系统”、平台的“神经中枢系统”和安全的“免疫防护系统”，再根据不同行业、不同领域的不同特性形成各具特色、各有侧重的降本、提质、增效的解决方案。这必然要求工业数据资源管理要从目前相对集中的生产制造环节向研发设计、运行维护的两端加速延伸，围绕产品生命周期管理数据、企业资源规划数据、制造企业生产过程执行系统数据、供应链管理数据和客户关系管理数据等实现统一接入、统一存储、统一分析，深挖数据关联性和潜在价值，为工业互联网的顺利部署实施打好坚实基础。

以加快工业互联网创新发展步伐为导向提升工业数据资源管理能力的措施建议

（一）实施工业数据资源分类分级管理，发挥工业数据作为生产要素推动实体经济高质量发展的重要引擎作用。依据工业行业领域、生产场景、数据类型、数据价值等以及工业数据形成的机制和性质，完善工业数据分类分级顶层规划，制定工业数据分类分级相关标准和管理规范，建立相关管理制度，实现工业数据资源的科学分类和差异化的管理。面向国内不同区域和电子信息、航空航天、汽车装备、机械制造、能源化工等重点行业，遴选一批优秀案例，推广成功经验，形成常态化、标准化的工业数据资源分类分级管理工作机制。通过对海量工业数据资源的有效管理，实现工业数据资源精准、快速、科学的汇聚、建模分析与应用开发，充分发挥工业数据作为生产要素的价值，推动制造能力和工业知识的标准化、软件化、模块化与服务化，支撑工业生产方式、商业模式创新和资源高效配置，推动实体经济高质量发展。

（二）突破工业数据基础关键技术，畅通工业数据作为生产要素助力实体经济转型升级的通道。开展工业数据采集、存储、管理、分析与应用等领域关键技术研究，全面梳理工业数据管理和应用关键共性技术短板，形成攻关清单，研究制定工业数据管理和应用技术发展路线图，明确关键共性技术的发展方向、目标和路径。开展区块链、安全多方计算等数据流通关键技术攻关和测试验证，降低工业数据流通的风险。加强对工业数据确权、溯源、认证等法规、标准和技术的研究，研究制定公平、开放、透明的数据共享和交易机制，明确数据权属及问责机制，开展数据资产交易流通试点示范和普及推广。构建工业大数据安全保障体系，加强工业数据安全监测、加密传输、访问控制、数据脱敏等安全技术攻关，提升防篡改、防窃取、防泄漏能力。通过突破一批基础关键技术，为更好发挥工业数据资源价值、助力实体经济转型升级奠定了基础。

（三）加强工业数据资源价值评估体系建设，营造工业数据资源相关产业创新发展态势。围绕采集、管理、应用、安全等方面，结合工业数据资源的特点和需求，系统构建科学、公平、公正的工业数据资源价值评价指标体系和评估机制。研究开发工业数据资产价值评估模型，建立完善评估工作机制，推动形成工业数据资产目录和资产地图。完善市场化服务体系，依托第三方评估机构，线上评估和线下辅导相结合，全面推进工业数据资源价值评估。分行业、分区域树立一批试点示范，快速普及工业数据资源价值评估的先进知识和经验。通过准确评估工业数据资源价值，提升工业数据资源跨行业、跨地域、跨平台的快速汇聚能力，促进工业经济各种要素资源的高效共享，催生网络化协同、规模化定制、服务型制造等新模式新业态，为数字经济繁荣发展提供关键要素，推动数字经济和实体经济深度融合发展，发展壮大新动能。

（四）完善工业数据资源政府监管和保障体系，促进工业数据资源管理和应用健康有序发展。强化政府对工业数据生产、流通、交易、评估、应用等环节的监管能力，革新理念、优化流程，创新监管和保障技术和手段，利用大数据、人工智能等技术开展信息收集、自动监测等，及时找出发展中的亮点和成功经验，准确把握工业数据管理和应用的发展水平，实现快速且有效的问题整改、错误纠正、风险预防、经验推广，有效引导工业数据资源管理和应用发展方向，提高政策落地、贯标、融合推广等能力。压实企业履责责任，规范企业数据采集、存储、流通、交易和开发等环节行为，促进企业自律和自治。鼓励开展第三方数据监测和评估服务，发挥行业联盟监督作用。形成政府主导、企业履责、社会监督等多主体参与，经济、法律、技术等多手段相结合的工业数据资源监管和保障格局，为激活工业数据资源要素潜力提供健康有序的发展环境