《关于工业大数据发展的指导意见》发布 着力打造工业大数据生态体系
2020-05-16 22:52:58
近年来，我国工业大数据应用迈出关键步伐，在需求分析、流程优化、能源管理等环节，数据驱动的工业新模式新业态不断涌现。工业企业对于跨企业、跨行业数据共享合作的需求正在快速增加，但目前企业普遍反映，数据权属界定不清、规则不明、难以定价等基础性问题没有得到解决。专家表示，供需双向发力，才能共同推动工业大数据全面深度应用。
工业和信息化部日前发布《关于工业大数据发展的指导意见》（以下简称《指导意见》），提出促进工业数据汇聚共享、融合创新，提升数据治理能力，加强数据安全管理，着力打造资源富集、应用繁荣、产业进步、治理有序的工业大数据生态体系。
总体处于探索起步阶段
工业大数据是工业领域产品和服务全生命周期数据的总称，包括工业企业在研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等环节中生成和使用的数据，以及工业互联网平台中的数据等。当前，工业大数据是推动制造业数字化、网络化、智能化发展的关键生产要素，全球主要国家和领军企业都在积极发展数据驱动的新型工业发展模式。
我国是全球第一制造大国，工业大数据资源极为丰富。工信部信息技术发展司相关负责人表示，近年来我国工业大数据应用迈出关键步伐，在需求分析、流程优化、能源管理等环节，数据驱动的工业新模式新业态不断涌现。
但是，与互联网服务领域大数据应用的普及和成熟相比，工业大数据更加复杂，还面临数据采集汇聚不全面、流通共享不充分、开发应用不深化、治理安全短板突出等问题，总体上仍处于探索和起步阶段。
“工业大数据采集汇聚过程中面临的痛点较多。”据工信部信息技术发展司相关负责人介绍，比如因企业信息化基础差、设备接口不开放等造成数据采集不上来；企业数据底账不清，不知道自己有哪些数据、分布在哪里，大部分工业数据处于“睡眠”状态；因设备不互联、通信协议不兼容等造成不同数据不匹配、不互认，数据孤岛现象普遍；数据失真、失准及一致性差等因素导致数据汇聚质量不高；等等。
形成高质量数据链
针对这些问题，《指导意见》部署了三项重点任务来推动全面采集、高效互通和高质量汇聚，包括加快工业企业信息化“补课”、推动工业设备数据接口开放、推动工业通信协议兼容化、组织开展工业数据资源调查“摸家底”、加快多源异构数据融合和汇聚等具体手段，目的是为了形成完整贯通的高质量数据链，为更好地支撑企业在整体层面、在产业链维度推动全局性数字化转型奠定基础。
此外，在国家层面把基础数据汇聚起来，建设以大数据为手段支撑政府精准施策、精准管理的平台，正变得日益重要。比如，在此次疫情初期，针对重点物资保障需求不明、底数不清、对接不畅等困难，工信部依托制造强国产业基础大数据平台快速建成“国家重点医疗物资保障平台”，运用信息化手段保障重点医疗物资的科学调度、统筹平衡和高效供应，为打赢疫情防控阻击战提供有力支撑。
借鉴这些经验，此次《指导意见》强调部署了“建设国家工业互联网大数据中心”“建立多级联动的国家工业基础大数据库”等具体手段，以更好地服务政府决策和企业发展。
促进数据市场化配置
工业企业对于跨企业、跨行业数据共享合作的需求正在快速增加，但目前企业普遍反映，因数据权属界定不清、规则不明、难以定价等基础性问题没有得到解决，跨企业、跨行业的数据共享流通难以开展。
对此，工信部信息技术发展司相关负责人坦言，这是一个全球性难题。为了克服这个难题，《指导意见》将通过探索建立工业数据空间、加快区块链等技术在数据流通中的应用、完善工业大数据资产价值评估体系等方式，从技术手段、定价机制、交易规则等多个方面着手，激发工业数据市场活力，促进数据市场化配置。
中国软件测评中心副主任杨春立表示，目前有一些领军企业在工业大数据应用上已开展了深入探索。但总体看，大量工业企业的数据应用仍然是局部的、低水平的，亟需政策推动，让这些企业想用、会用工业大数据。
针对这些问题，《指导意见》提出，通过在需求端组织开展工业大数据应用试点示范、开展工业大数据竞赛等手段，解决不想用、不敢用等问题；通过在供给端培育海量工业APP、工业大数据解决方案供应商、向中小企业开放数据服务能力、培育应用生态等手段，降低企业数据应用的成本投入和专业壁垒，解决不会用、不敢用问题。
“供需双向发力，将共同推动工业大数据全面深度应用。”工信部信息技术发展司相关负责人说。
原文如下：
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
各省、自治区、直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团工业和信息化主管部门（大数据产业主管部门）：
工业大数据是工业领域产品和服务全生命周期数据的总称，包括工业企业在研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等环节中生成和使用的数据，以及工业互联网平台中的数据等。为贯彻落实国家大数据发展战略，促进工业数字化转型，激发工业数据资源要素潜力，加快工业大数据产业发展，现提出如下意见。
一、总体要求
坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中全会精神，牢固树立新发展理念，按照高质量发展要求，促进工业数据汇聚共享、深化数据融合创新、提升数据治理能力、加强数据安全管理，着力打造资源富集、应用繁荣、产业进步、治理有序的工业大数据生态体系。
二、加快数据汇聚
（一）推动工业数据全面采集。支持工业企业实施设备数字化改造，升级各类信息系统，推动研发、生产、经营、运维等全流程的数据采集。支持重点企业研制工业数控系统，引导工业设备企业开放数据接口，实现数据全面采集。
（二）加快工业设备互联互通。持续推进工业互联网建设，实现工业设备的全连接。加快推动工业通信协议兼容统一，打破技术壁垒，形成完整贯通的数据链。
（三）推动工业数据高质量汇聚。组织开展工业数据资源调查，引导企业加强数据资源管理，实现数据的可视、可管、可用、可信。整合重点领域统计数据和监测数据，在原材料、装备、消费品、电子信息等行业建设国家级数据库。支持企业建设数据汇聚平台，实现多源异构数据的融合和汇聚。
（四）统筹建设国家工业大数据平台。建设国家工业互联网大数据中心，汇聚工业数据，支撑产业监测分析，赋能企业创新发展，提升行业安全运行水平。建立多级联动的国家工业基础大数据库，研制产业链图谱和供应链地图，服务制造业高质量发展。
三、推动数据共享
（五）推动工业数据开放共享。支持优势产业上下游企业开放数据，加强合作，共建安全可信的工业数据空间，建立互利共赢的共享机制。引导和规范公共数据资源开放流动，鼓励相关单位通过共享、交换、交易等方式，提高数据资源价值创造的水平。
（六）激发工业数据市场活力。支持开展数据流动关键技术攻关，建设可信的工业数据流通环境。构建工业大数据资产价值评估体系，研究制定公平、开放、透明的数据交易规则，加强市场监管和行业自律，开展数据资产交易试点，培育工业数据市场。
四、深化数据应用
（七）推动工业数据深度应用。加快数据全过程应用，发展数据驱动的制造新模式新业态，引导企业用好各业务环节的数据。
（八）开展工业数据应用示范。组织开展工业大数据应用试点示范，总结推广工业大数据应用方法，制定工业大数据应用水平评估标准，加强对地方和企业应用现状的评估。
（九）提升数据平台支撑作用。发挥工业互联网平台优势，提升平台的数据处理能力。面向中小企业开放数据服务资源，提升企业数据应用能力。加快推动工业知识、技术、经验的软件化，培育发展一批面向不同场景的工业APP。
（十）打造工业数据应用生态。面向重点行业培育一批工业大数据解决方案供应商。鼓励通过开展工业大数据竞赛，助力行业创新应用。加大宣传推广力度，开展线上线下数据应用培训活动。
五、完善数据治理
（十一）开展数据管理能力评估贯标。推广《数据管理能力成熟度评估模型》（GB/T 36073-2018，简称DCMM）国家标准，构建工业大数据管理能力评估体系，引导企业提升数据管理能力。鼓励各级政府在实施贯标、人员培训、效果评估等方面加强政策引导和资金支持。
（十二）推动标准研制和应用。加强工业大数据标准体系建设，加快数据质量、数据治理和数据安全等关键标准研制，选择条件成熟的行业和地区开展试验验证和试点推广。
（十三）加强工业数据分类分级管理。落实《工业数据分类分级指南（试行）》，实现数据科学管理，推动构建以企业为主体的工业数据分类分级管理体系。
六、强化数据安全
（十四）构建工业数据安全管理体系。明确企业安全主体责任和各级政府监督管理责任，构建工业数据安全责任体系。加强态势感知、测试评估、预警处置等工业大数据安全能力建设，实现闭环管理，全面保障数据安全。
（十五）加强工业数据安全产品研发。开展加密传输、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。加快培育安全骨干企业，增强数据安全服务，培育良好安全产业生态。
七、促进产业发展
（十六）突破工业数据关键共性技术。加快数据汇聚、建模分析、应用开发、资源调度和监测管理等共性技术的研发和应用，推动人工智能、区块链和边缘计算等前沿技术的部署和融合。
（十七）打造工业数据产品和服务体系。推动工业大数据采集、存储、加工、分析和服务等环节相关产品开发，构建大数据基础性、通用性产品体系。培育一批数据资源服务提供商和数据服务龙头企业，发展一批聚焦数据标准制定、测试评估、研究咨询等领域的第三方服务机构。
（十八）着力构建工业数据创新生态。支持产学研合作建设工业大数据创新平台，围绕重大共性需求和行业痛点开展协同创新，加快技术成果转化，推动产业基础高级化和产业链现代化。
八、加强组织保障
（十九）健全工作推进机制。省级工业和信息化主管部门（大数据产业主管部门）要建立工业大数据推进工作机制，统筹推进地方工业大数据发展。鼓励各地因地制宜加强政策创新，开展重大问题研究，实施政策评估咨询，助力工业大数据创新应用。
（二十）强化资金人才支持。发挥财政资金的引导作用，推动政策性银行加大精准信贷扶持力度。鼓励金融机构创新产品和服务，扶持工业大数据创新创业。完善人才培养体系，培育既具备大数据技术能力又熟悉行业需求的复合型人才。
（二十一）促进国际交流合作。围绕政策、技术、标准、人才、企业等方面，推进工业大数据在更大范围、更宽领域、更深层次开展合作交流，不断提升国际化发展水平。
工业和信息化部
2020年4月28日
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