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「大数据」“新基建”提速为推动工业互联网大数据发展带来重大机遇

近期 ， 中央政治局密集召开会议研究新冠肺炎疫情防控工作 ， 部署统筹做好疫情防控和经济社会发展工作 ，5G、工业互联网等新型基础设施开始登上宏观经济调控的舞台 。 尤其是3月4日中共中央政治局常务委员会召开会议时指出 ， 加快推进国家规划已明确的重大工程和基础设施建设 。 要加大公共卫生服务 ， 应急物资保障领域投入 ， 加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度 。 与传统基建时代不同 ， 包括工业互联网在内的新型基础设施突破了“铁公机”和房地产为代表的基建模式 ， 赋予数字化、网络化、智能化的内涵 ， 体现当今世界经济和中国经济发展趋势与内在需求 。
一、数据要素参与价值创造与分配是实现高质量发展的关键环节
首先 ， 促进数据要素参与价值创造是贯彻落实党中央系列重要指示精神的重要举措 。 党的十九届四中全会《决定》指出 ， “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” 。 这是党中央首次提出将数据作为生产要素参与收益分配 ， 标志着我国正式进入数字经济“红利”大规模释放的时代 。 工业互联网数据之所以能够创造价值 ， 是因为它具备提高工业体系中原有要素的价值转化效率、促进生产效率提升的能力 。 全面提升数据作为核心生产要素参与价值创造和分配的能力 ， 加速流程再造、降低运营成本、提升生产效率 ， 能够极大地激发生产力乘数效应 ， 形成新的生产关系 ， 培育新的工业互联网产业生态 。
其次 ， 促进数据要素参与价值创造和分配是推动新旧动能转换的重要支撑 。 目前 ， 实体经济之所以利润薄、效率低 ， 很大程度上是由于制造业传统生产要素（劳动力、资金、土地、能源原材料、物流等）供应增长受限导致了成本居高不下 ， 同时 ， 整体营商环境等外部交易成本较高也导致了传统动能减弱 。 通过加大数据作为关键生产要素参与价值创造和分配的力度 ， 聚焦工业互联网数据标识解析、数据资源管理、数据可信交易、数据安全防护等技术能力提升 ， 可有效促进跨行业、跨地域、跨时空的数据资源汇聚 ， 从而加速工业企业研发设计、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 ， 进一步推动先进制造业和现代服务业深度融合 ， 实现一二三产业、大中小企业的开放融通发展 ， 培育形成新的经济增长点 ， 推动新旧动能接续转换 。
第三 ， 促进数据要素参与价值创造和分配是推动产业价值链向高端延伸的强大动力 。 我国制造业供给侧结构性改革仍需进一步深化 ， 低端产能过剩与高端产品供给不足并存的问题亟待解决 ， 构建数据作为重要权属要素参与价值创造和分配的流通体系 ， 聚焦数据权属价值判断和数据交易监管 ， 推动建立数据确权法律法规、数据交易规则、政府监管机制 ， 促进数据流带动技术流、资金流、人才流、物资流 ， 通过跨设备、跨系统、跨企业、跨区域、跨产业的全面互联互通 ， 实现工业生产的资源优化、协同制造和服务延伸 ， 催生智能化生产、网络化协同、服务化延伸、个性化定制等新模式、新业态 ， 从而推动工业生产、制造、服务体系的要素升级、产业链延伸和价值链拓展 ， 构筑面向全球新一轮科技和产业革命的国际竞争新优势 。
【「大数据」“新基建”提速为推动工业互联网大数据发展带来重大机遇】二、以数据中心为抓手深掘工业互联网大数据价值要着重关注五大维度
【「大数据」“新基建”提速为推动工业互联网大数据发展带来重大机遇】我国尚未形成统一的工业互联网大数据管理、服务和安全体系 ， 工业互联网大数据资源存在孤立、分散、封闭等问题 ， 数据价值未能得到有效利用 ， 数据主权和数据安全面临重大威胁 。 当前 ， 我国正在推进以国家工业互联网大数据中心为代表的数据中心建设 ， 通过这一举措对工业互联网大数据资源进行汇聚整合 ， 可有效提升我国工业互联网大数据资源的管理、服务和安全水平 ， 加快推进工业互联网创新发展 ， 助力制造业转型升级 ， 显著提升数据驱动的政府治理能力和数据赋能实体经济的能力 。 在此过程中 ， 要从五大维度深掘工业互联网数据价值：
一是顶层设计 ， 要加强数据流通规划 ， 构建数据开放共享机制 。 突出数据开放和共享的顶层设计 ， 推动制定工业互联网大数据开放共享的政策性文件 。 加快推进基于国家工业互联网大数据中心的数据应用 ， 建立工业互联网赋能效果评价体系、数据应用能力成熟度评估体系 。 加强数据标准化顶层设计和推广 ， 聚焦数据集成、互联互通等关键瓶颈问题 ， 优先制定参考模型、元数据、数据采集、数据接口、数据交易、数据标识解析体系、数据质量评价等基础共性标准 ， 鼓励部分重点行业和地方开展标准规范试点示范 。 建立健全数据交易机制和定价机制 ， 引导培育数据交易市场 ， 探索成立国家级的工业互联网大数据交易中心 。
二是立法监管 ， 要加强数据法律制度研究 ， 营造数据交易良好环境 。 依托《网络安全法》 ， 全面推进《数据安全法》发布 ， 在此基础上探索建立数据权属确定等方面的法律法规 ， 为数据交易建立制度性根基 。 加强数据作为生产要素参与分配的机制研究 ， 兼顾效率与公平 ， 推动建立以最优化社会为目标的要素分配方式 ， 实现政府、企业、个人三方的激励相容 。 确立完善的数据交易监管制度 ， 制定有效的监管措施 ， 执行严格的准入条件 ， 保障数据交易合法合规 。 构建数据安全防护机制 ， 明确相关主体的数据安全保护责任和具体要求 ， 形成数据全生命周期的安全防护体系 。
三是技术创新 ， 要加强核心关键技术攻关 ， 确保数据价值有效释放 。 聚焦核心关键技术研究 ， 开发自主可控的工业互联网大数据平台软件和重点领域、重点业务环节应用软件 ， 突破工业机理模型建模技术、数据价值挖掘技术、数据标识解析技术等高新工业软件核心技术 。 加快推进区块链技术在工业互联网数据确权、确责和交易中的应用 ， 推动数据资产的有序流通、可信交易、合法变现 。 加强工业互联网数据接入安全、平台安全、数据应用安全技术研究 ， 确保数据采集、传输、存储、处理、应用等各环节的数据安全 ， 为数据价值的有效释放提供保障 。
四是融通应用 ， 要开展数据应用试点示范 ， 加速应用模式迭代创新 。 鼓励有基础、有需求、有动力的企业深度开展数据应用试点 ， 打造一批基于人工智能、区块链的数据应用案例和业务解决方案 ， 培育和构建数据创新和价值挖掘的应用生态体系 ， 加强试点示范引路 ， 为加快以数据价值挖掘为基础的制造业转型升级和全新迭代模式营造良好氛围 。 逐步打破试点各自边界 ， 建立企业、个人、服务互联互通的融通发展方式 ， 加强涵盖大数据技术、应用、资本、人才等要素的数据应用创新生态体系建设 。 举办工业互联网大数据创新大赛 ， 发掘专业技术人才 ， 构建数据创新及产业化应用平台 ， 促进赛事成果转化和政产学研用金紧密结合 。
五是对外开放 ， 要提升国际合作交流水平 ， 共建合作共赢发展模式 。 积极拓展与国际组织、标准机构和跨国企业之间的资源共享和多方合作 ， 在“一带一路”框架下 ， 研究制定数据跨国界确权、采集、标准、交易等合作机制和法律规则 。 以工业设备远程运维保障为切入口 ， 加强对境外合作园区工业互联网数据的掌控 ， 打造数据要素驱动工业互联网创新发展的全球价值链 。 打造国际合作示范项目 ， 推进数据技术、标准、园区、人才培养等领域合作的试点示范 ， 培育支持若干个具有示范性、引领性和标志性的合作项目 。 充分利用亚投行、丝路基金等投资机构资源 ， 推进各国工业互联网大数据产业在基础支撑、数据服务和融合应用方面的协作 ， 实现互联互通、共享共赢 。
（作者系中国工业互联网研究院首席科学家 王坚）


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