《工业和信息化部关于工业大数据发展的指导意见》解读

2020-07-20

中国信息化 2020年6期

近日，工业和信息化部发布《关于工业大数据发展的指导意见》（工信部信发〔2020〕67号，下称《指导意见》），现就《指导意见》有关内容解读如下：

一、什么是工业大数据？为什么要出台《指导意见》？

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。随着第四次工业革命的深入展开，工业大数据日渐成为工业发展最宝贵的战略资源，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向工业大数据聚力发力，积极发展数据驱动的新型工业发展模式。

党中央、国务院高度重视大数据发展，强调推动大数据在工业中的应用。习近平总书记指出，要“构建以数据为关键要素的数字经济”“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。”《促进大数据发展行动纲要》《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》等政策文件均提出要促进工业大数据的发展和应用。今年4月，党中央、国务院印发《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，明确提出要支持构建工业等领域规范化数据开发利用的场景，提升数据资源价值。

我国是全球第一制造大国，工业大数据资源极为丰富。近年来，随着新一代信息技术与工业融合不断深化，特别是工业互联网创新发展，工业大数据应用迈出了从理念研究走向落地实施的关键步伐，在需求分析、流程优化、预测运维、能源管理等环节，数据驱动的工业新模式新业态不断涌现。但相比于互联网服务领域大数据应用的普及和成熟，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，亟待拓展和深化。

未来三到五年，随着5G、工业互联网、人工智能等的发展，工业大数据将从探索起步阶段迈入纵深发展阶段，迎来快速发展的机遇期，全球工业大数据的竞争也将变得更为激烈。立足当前、着眼未来，制定出台《指导意见》意义重大。一是贯彻落实党中央、国务院工作部署的重要举措；二是有利于加快工业数字化转型进程；三是有利于凝聚各方共识，构建协同推进的工作体系，形成发展合力，着力解决突出问题，共建共创工业大数据生态。

二、《指导意见》是怎么编制的？总体考虑是什么？

《指导意见》编制过程如下：2019年4月，我们组织中国信息通信研究院、国家工业信息安全发展研究中心、中国工业互联网研究院、中国电子信息产业发展研究院、中国电子技术标准化研究院、工业和信息化部电子第五研究所等单位组建文件编写组，启动《指导意见》编制工作。编写组在赴广东、浙江、江苏和北京等典型地区实地调研基础上，组织召开了工业企业、互联网企业、工业软件企业等参加的专题座谈会，就工业大数据和工业数字化转型等相关问题听取了近50家企业和院士、专家的意见，并就数据管理等专题听取了部分地方行业主管部门的建议，形成《指导意见》初稿。2019年8月，我们征求了中央网络安全和信息化委员会办公室、国家发展改革委等相关部门意见，2019年9月在工业和信息化部网站向社会公开征求意见，经认真研究，我们采纳了其中的合理建议，修改完善后形成了《指导意见》。

《指导意见》总体考虑如下：一是坚持全盘布局、系统推进。发展工业大数据是一项复杂的系统工程，既要构建工业大数据采集、汇聚、流通、分析、应用的价值闭环，推动创新发展，也要提升数据治理和安全防护能力，保障发展安全；既要重视在需求侧促进大数据与实际业务深度融合，也要在供给侧推动大数据技术和产业创新发展；既需要在宏观层面加强体系化布局，建立全面系统的工业大数据生态，也需要在微观层面务实着力，提升企业的数据管理能力。因此，《指导意见》的重点任务涉及数据汇聚、数据共享、数据应用、数据治理、数据安全、产业发展6个方面，能够全面支撑工业大数据发展。二是坚持问题导向、突出重点。工业大数据高度复杂，数据采集汇聚难、共享流通难、分析应用难、安全治理难，一蹴而就解决全部问题是不可行也不现实的。在广泛调研和深入研讨的基础上，《指导意见》紧盯问题短板，抓住重点关键，针对我国工业大数据现阶段的发展特点、主要问题和亟待取得突破的重点领域，共设置了18项重点任务，精准施策，务实有序推动工业大数据发展。

三、当前工业数据采集汇聚存在哪些问题？《指导意见》提出了什么举措？

工业大数据的采集汇聚过程中面临的痛点较多。企业反应的主要问题包括：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。

《指导意见》部署了3项重点任务，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”、加快多源异构数据的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。

四、《指导意见》提出要统筹建设“国家工業大数据平台”的考虑是什么？

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，在此次疫情爆发初期，针对重点物资保障需求不明、底数不清、对接不畅等困难，工业和信息化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。《指导意见》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。

五、关于促进工业数据共享流通，《指导意见》有哪些举措？

随着新一代信息技术与工业融合从单点局部走向全局优化，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。推动数据共享流通，促进数据要素市场化配置，也是4月党中央、国务院发布的文件《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》部署的重点任务。但目前，企业普遍反應，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。这是一个全球性难题。《指导意见》部署了2项重点任务，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。

六、当前工业大数据应用中存在什么问题？《指导意见》如何促进工业大数据应用？

部分领军企业在数据应用上进行了深入探索，也取得了发展实效，但大量工业企业的数据应用仍然是单点的，局部的、低水平的。企业反映的原因包括：对数据的不重视，“不想用”；数据分析的手段、人才等缺乏，“不会用”；对数据应用规律缺乏认识，数据应用投入大，“不敢用”，等等。《指导意见》部署了4项重点任务，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，共同推动工业大数据全面深度应用。

七、《指导意见》为什么强调要“开展数据管理能力评估贯标”？

目前工业大数据的顶层设计已经基本完备，落地实施的一个关键抓手在微观企业上：只有当千千万万的微观工业企业有能力管好、用好数据，工业大数据价值才能真正遍地开花。但当前，仍有大量工业企业对数据不重视，欠缺数据管理的意识和能力。从美国的经验和我国推进两化融合的经验来看，建立数据管理能力标准、然后引导企业进行贯标，是快速将数据驱动能力注入企业的行之有效的方法。《指导意见》强调推广《数据管理能力成熟度评估模型》（DCMM）国家标准，以贯标评估引导工业企业切实提升数据管理能力，为全面激发工业数据价值打下坚实微观基础。

八、在强化数据安全防护方面，《指导意见》有哪些重点举措？

工业数据已成为黑客攻击的重点目标。相关数据显示，我国34%的联网工业设备存在高危漏洞，这些设备的厂商、型号、参数等信息长期遭恶意嗅探，仅在2019年上半年嗅探事件就高达5151万起。导致工业信息安全防护能力滞后于工业融合发展进程的原因，除了技术上传统IT信息安全系统无法有效防护工业数据安全外，工业数据安全责任体系建设方面的部分空白也是重要原因。此外，我国工业信息安全领域的企业规模普遍小，缺少龙头企业，产品竞争力不强。《指导意见》布局了2项重点任务，强调明确企业安全主体责任和各级政府监督管理责任，建立工业数据安全责任体系；支持安全产品开发，培育良好安全产业生态，多措并举创新和强化工业数据安全防护，筑好筑牢发展的底线和防线。