数据生产要素加码工业互联网，数字科技产业大有可为

全球工业互联网的发展呈现出关键技术加速突破、基础支撑日益完善、融合应用逐渐丰富、产业生态日趋成熟的态势，各国面临重大战略机遇。

我国是网络大国也是制造大国，发展工业互联网具备良好的产业基础和巨大市场空间。当前，我国工业互联网政策体系不断完善、功能体系加快构建、融合应用创新活跃、产业生态逐步形成。加速工业数据的融通和交易，是实现工业互联网加速发展的必然选择。

2020年5月13日，工信部发布《工业和信息化部关于工业大数据发展的指导意见》（工信部信发〔2020〕67号）（以下简称“指导意见”）旨在推进工业数据的融通共享和融合创新，为工业互联网加速发展提供强有力的推动力。工业互联网作为信息基础设施的主要代表之一，是制造业数字化、网络化、智能化转型的基石。

“新基建”加速窗口期已至，加上数字经济迎来数据要素市场化的发展新节点和新风口，该指导意见的出台恰逢其时，响应了国家数字经济发展的战略发展布局，顺应了工业联网发展的核心诉求，为工业互联网数据要素市场化指明了方向。

《工业大数据发展指导意见》（以下简称“指导意见”）从加快数据汇聚、推动数据共享、深化数据应用、完善数据治理、强化数据安全、促进产业发展、加强组织保障等七方面来对工业领域数据从采集、汇聚、处理、应用、管理、融通共享等数据市场化全生命周期各个环节的数据治理提出要求和指导意见，并配合工业大数据平台建设、数据安全管理、创新生态构建等基础设施搭建和安全保障机制，全方面的指导工业大数据全产业链、价值链贯通。

指导意见是宏观战略总纲和方向指引，为工业互联网数据要素市场化配置指明了方向，圈出了发展要点，将有力的推动工业互联网数据分级分类、大数据平台建设、数据标准化和融通共享、数据要素产品和服务体系的完善，也为高新技术与工业互联网的融合发展明确了方向和重要地位。后续有赖于生产商、上下游供应商、平台商、标识解析机构、网络提供商、平台提供商、工业app应用提供商等产业链各参与主体的联动探索，技术创新，在实操层面积累提炼更多场景化的指导细则和规范标准。

工业互联网数据要素市场化

创造更多技术和应用发展空间

工业互联网是新一代信息技术与工业经济深度融合的全新产业生态，也是数字经济发展的关键基础设施。因此，工业互联网要素市场化不仅带来工业领域的发展腾飞，也给科技企业的高新技术、解决方案、平台能力和产业应用带来新的市场发展空间。

（1）新技术新业务赋能工业数据融通共享，迎来更多应用场景和市场空间。工业大数据依赖于先进的数据处理技术和汇聚能力。通过引入云计算、边缘计算、物联网、5G等技术的应用可以提升工业大数据的处理、传输、存储、汇聚等多方面的技术能力。

（2）数据安全解决方案助力工业大数据安全治理，创造更多市场需求。工业互联网数据要素的市场化中参与各方的信任是以融通共享和交易中数据安全使用、安全共享、安全交易为基础。科技企业掌握先进的安全解决方案和安全防控技术，可以提供一站式、智能化和全流程的安全解决方案。腾讯利用联邦学习技术保障金融机构的网络安全和信息安全，实现数据生产力释放和业务的加速迭代和创新。

（3）工业企业的数字化改革给数字化应用拓展新的产业发展空间。工业企业借助数字科技企业丰富的信息化应用可以快速实现办公、生产、运营等各个环节的数字化和智能化。随着应用场景不但深化参与，数字科技企业将创新更多技术和应用。

我国工业互联网数据要素共享融通

存在诸多挑战

数字科技企业大有可为

工业互联网数据要素融通共享还面临更多深层次的发展阻碍和更加复杂的生态体系和治理要求，亟需政企联动，推动新基建设施和数字科技赋能。

4月29日，工业和信息化部召开大数据工业应用专题研讨会，强调提升技术创新能力、深化大数据技术应用，破除工业互联网数据要素存在的真实性难以辨别、实时性难以实现、数据孤岛难以克服、数据安全问题频发、数据异构难以对接等问题，推进大数据技术在工业研发设计、生产制造、销售服务、企业管理等全链条、各环节广泛应用。

1. 工业数据诸多特点给数据融通带来阻力，标识解析技术体系搭载新技术，提升要素融通效率 

【挑战】工业领域具有500多个细分门类，数据包含了生产商、上下游供应商、平台商、标识解析机构、网络提供商、平台和应用提供商等所有参与方在各环节中生成和使用的数据，具有多模态、高通量、强关联等显著特征。因此，如何评估交易数据的价值，如何确保数据的真实性、完整性、时效性、匹配度，如何界定数据共享范围、数据使用权的边界，是工业领域数据融通共享的关键。

【机遇】利用搭建工业互联网标识解析体系来实现跨地域、跨行业、跨企业的资源对接、信息查询、数据共享。数字科技企业通过与标识解析机构的技术合作和产业衔接，将5G网络、区块链新技术、边缘计算和人工智能等技术应用于工业互联网标识解析系统，将实现“一码到底，协同制造”以及“一码到底，分权管控”等优势，实现工业数据传输能力、计算能力、处理能力和存储能力等方面的全面提升，破解数据真实性难以辨别、实时性难以实现、数据治理问题频发、数据异构难以对接、数据易复制易篡改等问题给数据融通共享带来的阻碍。

2. 数据开放环境和基础设施不完备及数据孤岛问题需要互联网平台和应用技术来破解

【挑战】一方面，我国当前工业领域信息化发展不平衡不充分问题依然突出，很多中小工业企业资金能力、技术能力等方面的不足阻碍了工业领域的数字化、智能化和网络化的发展进程；

另一方面，政府机构之间、政府与企业之间、企业之间数据融通共享的激励机制和市场化机制缺失，“数据孤岛”问题严重，成为数据要素加快配置的最大阻碍。

【机遇】数字科技企业借助其成熟的信息平台能力和数据应用水平承担工业领域的“数字化推手”，可以高效实现工业企业的快速上云，加速提升其信息化水平。同时，数字科技企业充分发挥数据应用领先技术优势，利用区块链等技术助力解决数据融通共享中的数据加密、数据匿名、数据共识和零基础证明等需求，推动打破数据孤岛，引导建立公开透明和充分信任的数据共享激励机制。腾讯与富士康、三一重工等工业企业合作推出工业互联网平台，助力工业企业集约化、数字化和智能化管理和数字化转型升级。

3. 工业领域行业壁垒仍然存在，产业融合需要数字科技企业领先的深度学习能力

【挑战】我国工业互联网行业和跨行业基础设施尚未普及与健全，导致行业内大数据无法统一管理和使用，生态体系发展要素相对匮乏。懂得工业领域的企业无法满足数字化、信息化发展需要，而众多科技企业对工业领域缺乏深度的认知，给产业融合发展带来阻碍。

【机遇】我国头部数字科技企业具有更加综合和领先的技术实力，通过人工智能等技术在深度学习、跨界融合、人机协同等方面的优势，利用工业互联网数据要素领域快速学习能力和应用转化能力，推动工业领域的基础层、技术层和互联网应用层相互配合和相互促进，实现全要素、全产业链、全价值链的全面连接，促进行业资源融通共享和交互发展。

腾讯通过打造PaaS服务能力，打造低代码开发平台、敏捷开发平台、数据中台、机理模型开发平台，培育工业互联网ISV开发者生态，共建工业互联网生态。

全球数字经济大旗高举，工业制造4.0和新基建驱动大形势下，数字科技企业须以物联网、边缘数据中心、5G架构为基础，加快布局工业互联网领域技术应用，做好云边协作、人工智能、深度学习、区块链、大数据等技术及应用方案在工业数据要素市场化领域的场景适配和融合应用，主动作为，联动合作伙伴担当工业领域的数字化助推器和数据融通方案解决专家。