工信部發布關于工業大數據發展的指導意見
http://m.moduwu.com 2020-05-14 09:19 來源：第一財經 工信部
5月13日，工信部發布關于工業大數據發展的指導意見提出，持續推進工業互聯網建設，實現工業設備的全連接。加快推動工業通信協議兼容統一，打破技術壁壘，形成完整貫通的數據鏈。建設國家工業互聯網大數據中心，匯聚工業數據，支撐產業監測分析，賦能企業創新發展，提升行業安全運行水平。建立多級聯動的國家工業基礎大數據庫，研制產業鏈圖譜和供應鏈地圖，服務制造業高質量發展。
意見要求，突破工業數據關鍵共性技術。加快數據匯聚、建模分析、應用開發、資源調度和監測管理等共性技術的研發和應用，推動人工智能、區塊鏈和邊緣計算等前沿技術的部署和融合。
推動工業大數據采集、存儲、加工、分析和服務等環節相關產品開發，構建大數據基礎性、通用性產品體系。培育一批數據資源服務提供商和數據服務龍頭企業，發展一批聚焦數據標準制定、測試評估、研究咨詢等領域的第三方服務機構。支持產學研合作建設工業大數據創新平臺，圍繞重大共性需求和行業痛點開展協同創新，加快技術成果轉化，推動產業基礎高級化和產業鏈現代化。
作為新基建重要的組成部分，工業互聯網迎來全面提速時期。中國信息通信研究院預測，2020年我國工業互聯網產業規模將達3.1萬億，占GDP比重為2.9%。
在核心產業上，2018年、2019年中國工業互聯網核心產業增加值規模為4389億元、5361億元；工業互聯網融合帶動的經濟影響快速擴張，2018年、2019年增加值規模為9808億元、1.6萬億元。預計2020年，我國工業互聯網核心產業增加值規模將達到6520億元，融合帶動的經濟增加值將達2.49萬億元。
工信部副部長陳肇雄此前曾表示，加快5G建設進度，力爭早日建成高質量、廣覆蓋的5G網絡，特別是在需求迫切的產業集聚區、經濟發達地區優先建成應用。加快打造人機物全面互聯的工業互聯網，大幅提升工業互聯網平臺設備鏈接和產業賦能能力。大力發展新型智能化計算設施，推動大型數據中心有序建設使用、小微型數據中心升級改造。
東北證券王建偉指出，閉環的數據鏈條將顛覆傳統制造型企業的生產模式，而橫向的數據并行采集、處理與管理是為企業與客戶提供真正智能化服務的基礎。
太平洋證券認為，2018-2020年是我國工業互聯網建設起步階段，我國工業互聯網發展取得積極成效。根據前瞻產業研究院報告，2018年我國工業互聯網產業規模為5313.04億元，并將在2020年預期增速達15%，萬億市場規模指日可待。
華泰證券表示，工業互聯網內涵豐富，是新一代信息通信技術與先進制造業深度融合所形成的新興業態與應用模式。工業互聯網的發展涵蓋工業軟件、工業云平臺、工業通信、工業互聯網基礎設施和工業安全體系。5G技術的成熟為工業互聯網的發展提供了堅實的底層基礎。海外大國的“制造業回流”政策有望倒逼國內制造業轉型升級的節奏。新基建為工業互聯網的發展提供了良好的政策環境。因此，工業互聯網有望成為中國制造業智能升級、模式創新的突破口和必經環節。
附指導意見全文:
工業和信息化部關于工業大數據發展的指導意見
各省、自治區、直轄市及計劃單列市、新疆生產建設兵團工業和信息化主管部門（大數據產業主管部門）：
工業大數據是工業領域產品和服務全生命周期數據的總稱，包括工業企業在研發設計、生產制造、經營管理、運維服務等環節中生成和使用的數據，以及工業互聯網平臺中的數據等。為貫徹落實國家大數據發展戰略，促進工業數字化轉型，激發工業數據資源要素潛力，加快工業大數據產業發展，現提出如下意見。
一、總體要求
堅持以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導，深入貫徹黨的十九大和十九屆二中、三中、四中全會精神，牢固樹立新發展理念，按照高質量發展要求，促進工業數據匯聚共享、深化數據融合創新、提升數據治理能力、加強數據安全管理，著力打造資源富集、應用繁榮、產業進步、治理有序的工業大數據生態體系。
二、加快數據匯聚
（一）推動工業數據全面采集。支持工業企業實施設備數字化改造，升級各類信息系統，推動研發、生產、經營、運維等全流程的數據采集。支持重點企業研制工業數控系統，引導工業設備企業開放數據接口，實現數據全面采集。
（二）加快工業設備互聯互通。持續推進工業互聯網建設，實現工業設備的全連接。加快推動工業通信協議兼容統一，打破技術壁壘，形成完整貫通的數據鏈。
（三）推動工業數據高質量匯聚。組織開展工業數據資源調查，引導企業加強數據資源管理，實現數據的可視、可管、可用、可信。整合重點領域統計數據和監測數據，在原材料、裝備、消費品、電子信息等行業建設國家級數據庫。支持企業建設數據匯聚平臺，實現多源異構數據的融合和匯聚。
（四）統籌建設國家工業大數據平臺。建設國家工業互聯網大數據中心，匯聚工業數據，支撐產業監測分析，賦能企業創新發展，提升行業安全運行水平。建立多級聯動的國家工業基礎大數據庫，研制產業鏈圖譜和供應鏈地圖，服務制造業高質量發展。
三、推動數據共享
（五）推動工業數據開放共享。支持優勢產業上下游企業開放數據，加強合作，共建安全可信的工業數據空間，建立互利共贏的共享機制。引導和規范公共數據資源開放流動，鼓勵相關單位通過共享、交換、交易等方式，提高數據資源價值創造的水平。
（六）激發工業數據市場活力。支持開展數據流動關鍵技術攻關，建設可信的工業數據流通環境。構建工業大數據資產價值評估體系，研究制定公平、開放、透明的數據交易規則，加強市場監管和行業自律，開展數據資產交易試點，培育工業數據市場。
四、深化數據應用
（七）推動工業數據深度應用。加快數據全過程應用，發展數據驅動的制造新模式新業態，引導企業用好各業務環節的數據。
（八）開展工業數據應用示范。組織開展工業大數據應用試點示范，總結推廣工業大數據應用方法，制定工業大數據應用水平評估標準，加強對地方和企業應用現狀的評估。
（九）提升數據平臺支撐作用。發揮工業互聯網平臺優勢，提升平臺的數據處理能力。面向中小企業開放數據服務資源，提升企業數據應用能力。加快推動工業知識、技術、經驗的軟件化，培育發展一批面向不同場景的工業APP。
（十）打造工業數據應用生態。面向重點行業培育一批工業大數據解決方案供應商。鼓勵通過開展工業大數據競賽，助力行業創新應用。加大宣傳推廣力度，開展線上線下數據應用培訓活動。
五、完善數據治理
（十一）開展數據管理能力評估貫標。推廣《數據管理能力成熟度評估模型》（GB/T 36073-2018，簡稱DCMM）國家標準，構建工業大數據管理能力評估體系，引導企業提升數據管理能力。鼓勵各級政府在實施貫標、人員培訓、效果評估等方面加強政策引導和資金支持。
（十二）推動標準研制和應用。加強工業大數據標準體系建設，加快數據質量、數據治理和數據安全等關鍵標準研制，選擇條件成熟的行業和地區開展試驗驗證和試點推廣。
（十三）加強工業數據分類分級管理。落實《工業數據分類分級指南（試行）》，實現數據科學管理，推動構建以企業為主體的工業數據分類分級管理體系。
六、強化數據安全
（十四）構建工業數據安全管理體系。明確企業安全主體責任和各級政府監督管理責任，構建工業數據安全責任體系。加強態勢感知、測試評估、預警處置等工業大數據安全能力建設，實現閉環管理，全面保障數據安全。
（十五）加強工業數據安全產品研發。開展加密傳輸、訪問控制、數據脫敏等安全技術攻關，提升防篡改、防竊取、防泄漏能力。加快培育安全骨干企業，增強數據安全服務，培育良好安全產業生態。
七、促進產業發展
（十六）突破工業數據關鍵共性技術。加快數據匯聚、建模分析、應用開發、資源調度和監測管理等共性技術的研發和應用，推動人工智能、區塊鏈和邊緣計算等前沿技術的部署和融合。
（十七）打造工業數據產品和服務體系。推動工業大數據采集、存儲、加工、分析和服務等環節相關產品開發，構建大數據基礎性、通用性產品體系。培育一批數據資源服務提供商和數據服務龍頭企業，發展一批聚焦數據標準制定、測試評估、研究咨詢等領域的第三方服務機構。
（十八）著力構建工業數據創新生態。支持產學研合作建設工業大數據創新平臺，圍繞重大共性需求和行業痛點開展協同創新，加快技術成果轉化，推動產業基礎高級化和產業鏈現代化。
八、加強組織保障
（十九）健全工作推進機制。省級工業和信息化主管部門（大數據產業主管部門）要建立工業大數據推進工作機制，統籌推進地方工業大數據發展。鼓勵各地因地制宜加強政策創新，開展重大問題研究，實施政策評估咨詢，助力工業大數據創新應用。
（二十）強化資金人才支持。發揮財政資金的引導作用，推動政策性銀行加大精準信貸扶持力度。鼓勵金融機構創新產品和服務，扶持工業大數據創新創業。完善人才培養體系，培育既具備大數據技術能力又熟悉行業需求的復合型人才。
（二十一）促進國際交流合作。圍繞政策、技術、標準、人才、企業等方面，推進工業大數據在更大范圍、更寬領域、更深層次開展合作交流，不斷提升國際化發展水平。
編輯精選
