数据作为数字时代的新型生产要素，持续发挥基础资源作用和创新引擎作用。工业是经济增长的主引擎，也是技术创新的主战场，充分释放海量工业数据价值，对驱动企业数字化转型、发展新质生产力有重要意义。
一、工业数据与企业数字化转型互促共进
工业数据是工业领域产品和服务全生命周期产生和应用的数据。
工业制造过程中，工业数据能与劳动、知识、技术、管理、资本等其他要素深度融合，突破传统资源约束条件下的产出极限，开辟新的价值空间。“数据二十条”将数据分为公共、企业、个人三类，从定义看，工业数据属于企业数据范畴。推动工业数据价值化，将有助于广大工业企业和工业互联网平台企业更好推进数据开发利用、实现数据权益，对完善我国企业数据权益形成、权益保护、收益分配三大机制有积极影响。
工业数据是智能制造的核心和灵魂。依托工业数据资源优势，夯实智能制造基础，推动制造业数字化转型已成为全球主要国家的共识。作为世界制造业第一大国，我国企业数字化竞争力与数据资源管理能力不断增强，企业内部协同与企业间协同的场景多样性持续丰富。随着工业数据开发利用水平显著提升，更大体量的数据供给为企业数字化转型奠定了坚实基础。反之，企业数字化转型带来了更多更优质的数据资源，有效“反哺”工业数据价值化全流程，形成互促共进的发展局面。
二、工业数据价值化发展现状与典型模式
近年来，我国工业数据开发利用的基础制度体系逐渐完善，工业数据价值化发展条件日益成熟。在此背景下，工业数据呈现出：
产数能力稳步提升。工业互联网与重点产业链深化融合，老旧设备升级改造与智能设备规模应用同步加快，2023年我国生产制造数据同比增幅达到20%。
供数主体持续增加。中小企业数字化转型城市试点顺利开展，推进近万家中小企业数字化改造。截至2024年8月底，累计培育专精特新“小巨人”企业达1.46万家，有效期内的高新技术企业达46.3万家。
用数模式加快演进。分批遴选超900个大数据产业发展示范项目，牵引工业数据要素技术创新，带动工业领域用数模式从单点赋能向多点渗透演进。2024年5月发布的全国数据资源调查报告显示，在2064家有效样本企业中，工业领域样本企业最多，数量超500家。
同时，多维度工业数据价值化场景不断丰富：一是研发设计类数据价值化；二是生产经营类数据价值化；三是质量控制类数据价值化；四是产业链协同类数据价值化。
三、打通企业数据开发利用堵点卡点的有效路径
从企业端看，“小快轻准”的数字化产品和解决方案供给增强，“上云用数赋智”普及深化，促进企业提质、增效、降本。但同时，企业在数据开发利用与价值化方面仍存在数据存储较为分散、利用程度不高、复用能力不足等堵点卡点。
解决这些问题的关键，在于实现工业数据“探供用”更高水平发展，充分释放工业数据价值。
一是加快“探数”进程。针对数据存储分散，可通过开展工业数据资源（资产）登记，探查摸清我国工业数据家底，形成清晰的资源分布地图，并加快工业数据汇聚整合。
二是提升“供数”质量。针对数据利用程度不高，可通过建设新型工业数据流通利用设施，推动工业数据资源目录编制，深化工业数据分级分类管理，强化优质数据有效供给。
三是催生“用数”场景。针对数据复用能力不足，可通过促进高价值工业数据供需对接，发展代表基于大模型构筑的智能基座，赋能工业等更多行业与场景应用。
党的二十届三中全会指出，要完善促进数字产业化和产业数字化政策体系，支持企业用数智技术、绿色技术改造提升传统产业。建议从制度体系建设、基础设施布局、融合应用创新三个方面持续发力，下好制度建设“先手棋”、练好转型升级“基本功”、走好融合应用“新赛道”，助力工业数据价值化工作取得新实效，服务广大企业在数字化转型道路上行稳致远。
（作者系中国工业互联网研究院原副院长）
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