工业数据筑基行动全面启动：数据驱动制造业变革步入新阶段

工业数据筑基行动全面启动：数据驱动制造业变革步入新阶段

2024年4月9日，工业和信息化部正式公布首批14个工业数据筑基行动联合体名单，标志着我国在落实人工智能发展战略、构建自主可控工业数据生态方面迈出了关键一步。该行动以《工业和信息化部办公厅关于启动工业数据筑基行动开展面向人工智能赋能的高质量行业数据集建设先行先试的通知》为指导文件，旨在探索工业数据采集、整合与应用的有效路径。

这一行动不仅是技术层面的创新，更是一项关乎国家工业竞争力的战略布局。当前，全球主要工业强国纷纷抢占数据高地——美国推动工业数据共享池，德国依托“制造—X”计划构建可信数据生态，日本则投入万亿日元整合制造业数据资源。然而，我国尽管拥有全球最完整的工业体系，仍面临数据“采集不全、流通不畅、应用不深”的多重挑战。数据显示，中小企业数据利用率不足30%，高质量可流通数据产品稀缺，近四成数据处于“沉睡”状态，数据治理成本居高不下。工业数据筑基行动，正是破解这一困局的关键举措。

强化保障，构建数据要素流通新体系

在3月24日的国务院新闻办发布会上，工信部信息技术发展司司长王彦青表示，工信部将在资源保障、政策引导和生态培育三方面持续发力。未来将联合地方政府为试点项目提供资源支持，推动数据要素赋能新型工业化，加快数据标准制定，壮大数据服务产业，并强化人工智能开源社区建设，助力工业数据要素流通与价值释放。

工业“精粮”：高质量数据集定义AI赋能新标准

在工业数据筑基行动中，高质量行业数据集被视为核心载体。中国工业互联网研究院副院长田野表示，这类数据集经过采集与深度加工，具备直接用于模型训练的特性，其价值不在于数据量，而在于“好用、敢用、能用”。与普通工业数据和互联网数据相比，其权属清晰、合规性高，能够直接为AI赋能制造。

工业高质量数据集需满足“时间连续、空间完整、可识别因果”三大核心要求，同时具备高精度、高频采集与高时钟统一度等特征。郭朝晖指出，工业数据涵盖人、机、料、法、环、测等多个维度，其结构复杂性决定了必须依托因果关系建模。

四大核心变革：工业数据进入AI适配新时代

中国信通院尹子航指出，随着工业数据建设向AI适配模式转变，数据治理正经历四大变革：

• 数据模态由单一结构化向文本、图像与时序数据等多模态体系演进。
• 数据加工需专家深度参与标注，结合极端工况合成数据。
• 数据流通需统一格式与接口标准，打破企业壁垒。
• 数据共享向安全前提下的开源共享过渡，推动公共数据资源池建设。

尹子航强调，高质量数据集的评价标准优先考虑安全性、价值性和质量，规模并非首要考量。

破解大模型“无米下锅”困局

田野指出，当前工业大模型训练面临两大核心瓶颈：一是缺乏覆盖全流程的跨企业规模化数据，二是缺少贴合工艺、带语义的深度标注数据。高质量数据集可有效推动大模型从实验室走向生产线，构建“数据-模型-应用”闭环。

“1+4+N”体系：构建数据要素流通生态

行动提出“1个平台+4类资源库+N个应用场景”的实施框架，打通数据采集、治理、流通与应用全链条。田野指出，数据可持续供给是核心难点，必须构建“集中目录+数联网+可信空间”三位一体的技术体系，实现数据“可用不可见”。

在行业数据合作联合体中，企业、平台与科研机构分工明确，协同推进。企业开放高价值场景并牵头应用试点，平台机构提供一站式服务，科研机构则聚焦技术攻关与标准制定。

商业模式创新：数据要素价值释放新路径

中央财经大学陈端表示，工业领域将逐步跑通数据服务订阅、数据价值分成、数据信贷与数据资产入股四大商业模式。其中，订阅/租赁模式最具落地性，能满足中小企业轻量化需求；分成模式则可绑定多方利益，鼓励数据持续供给。

针对企业“不愿共享、不敢共享”的痛点，颜阳提出，协会将推动“三权分置”机制落地，并推广隐私计算与区块链等技术，实现数据“可用不可见”。同时，统一数据标准，搭建公共平台，降低企业接入门槛。

中小企业迎来数据普惠时代

行动通过联合体模式打破数据垄断，推动资源公平共享。中小企业无需自建系统即可接入行业资源库，获取高质量数据与技术支持。陈端表示，数据价值分配机制的建立，使中小企业可通过数据供给获得合理收益。

颜阳补充，此次行动为中小企业带来转型红利，通过API调用、订阅服务等轻量化模式，中小制造企业可低成本接入大模型赋能，实现数智化跃升。

长期布局：打造工业新质生产力“地基”

从长远来看，工业数据筑基行动为新质生产力发展奠定了坚实基础。陈端指出，该行动依托重点行业与平台机构，探索“全国一盘棋”与市场机制的融合，为统一数据要素市场建设探路。

尹子航强调，筑基行动是“数据二十条”“数据要素×”向工业场景落地的关键环节，将制度设计转化为实际操作，探索可复制的制度成果。

数据话语权重构：三类主体主导未来格局

未来，数据话语权将向三类主体集中：数据枢纽平台、产业链链主企业与数据价值贡献者。平台掌控数据流通规则与标准制定权，链主企业则通过整合数据供应链拓展营收渠道，而数据贡献者则凭借技术与标准制定能力赢得市场。

颜阳补充，制造企业将从“黑盒生产”转向“白盒化”数据驱动，工业互联网平台商将成为双边市场连接器，数据服务商则承担数据资产化的“翻译官”角色，AI企业则向基础设施层转型。

数据服务市场新需求不断涌现

随着行动推进，数据服务市场将迎来新的细分需求，包括合成数据生成、动态合规审计、数据价值精调与资产入表咨询服务等。这些新需求将推动数据服务市场向专业化、精细化发展。

随着14个联合体名单的公布，工业数据筑基行动正从顶层设计走向落地实操。未来，随着制度体系完善与生态建设推进，高质量数据将在AI时代中持续赋能智能制造，推动我国工业迈向更高水平。