[数码讨论]用好工业数据这种“新型燃料” [复制链接]

近日，工业和信息化部召开高质量行业数据集建设工作座谈会，启动工业数据筑基行动，明确将工业数据视为数智化转型的“新型燃料”。这标志着我国制造业“智改数转网联”正迈向深水区。

　　审视当前制造业转型热潮，不少地方和企业的落脚点仍停留在省人工、降物耗、提效率的“降本增效”常规认知中，把数据仅仅当作驱动机器运转的辅料。如若局限于此，则会停留在传统工业思维框架内，将数字技术视为优化存量的工具，而忽视了其作为独立要素“创造增量”的巨大潜能。站在国家战略高度看，“智改数转网联”不应只是制造业降本增效的“句号”，而应是数据资产增值的“起点”。

　　厘清这一定位，首先应重构对制造业底层盈利逻辑的认知。长期以来，传统制造业的利润增长始终围绕扩大营收、压缩成本展开，“智改数转网联”则被简单视作节约人力物耗的工具，算的是一笔周期漫长的设备投资账。这种认知的局限在于将数据视作生产过程的附属品，而非可独立创造价值的核心要素。这就好比开采矿产需要先通路通电，“智改数转网联”本质上是制造业的“数据采矿基建工程”：设备联网、流程无纸化、边缘计算部署，不仅是为了效率更高，更是为了让隐匿在各环节的数据显性化，持续生成海量、高频的“数据矿石”。随着财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式实施，这些数据经过清洗、确权、评估后完成“入表”，便从“副产品”跃升为可交易、可抵押、可增值的新型核心资产。若仅盯着短期降本收益，无异于挖出金矿却用来铺路，唯有锚定数据资产增值，才能真正兑现转型战略价值。

　　结合工信部近期先行先试部署，一些实践呈现出梯次递进态势：打基础端，江苏出台33个重点行业实施指南系统规范路径，辽宁以免费诊断推动规上企业“应改尽改”汇聚数据；通脉络端，浙江以“未来工厂”与平台构建产业链协同生态，福建以“点线面”模式推进链式转型；探资产端，上海依托数据交易所探索合规流通与资产化路径，北京着力打造百个高质量数据集与智能体体系。这些实践成效显著，不过有的尚未将“数据资产入表与增值”作为转型的核心导向，技术转型与数据资产化之间仍存在有待衔接之处。

　　为何会出现这种情况？客观上，权属界定模糊、公允评估缺失等制度基建尚未形成闭环；主观上，从“看得见的效率”向“算得清的资产”跨越时，存在难以回避的认知惯性。这说明，“智改数转网联”与数据资产化并非自然衔接。前者是必要前奏，后者是核心目标。没有转型的深度覆盖，资产化就是无源之水；脱离资产增值导向，转型也极易陷入越投越亏的失衡困境。

　　唯有跨越这一断层，转型方向才能真正踩准战略节奏。对地方政府而言，产业政策不能止步于发放“数智券”补贴上云、推出“智造贷”支持设备更新，更要引导企业建立数据资产台账，探索数据资产质押融资，以包容审慎的态度为数据资产化试水探路。对制造企业而言，推进转型不能只盯着产能提升率、成本下降率等短期指标，更要关注沉淀了多少高质量数据、能否将其转化为信用背书和融资工具。

　　从“机器换人”的物理迭代，到“数据生金”的化学反应，这是“智改数转网联”必须跨越的价值阶梯。“把建设制造强国同发展数字经济、产业信息化等有机结合”，要求我们实践者能将其淬炼为驱动新质生产力的核心资产，从而让每一台轰鸣的设备都成为数字财富的源泉，让中国实体经济在数实融合中筑牢制造强国的坚实底座。

从“降本增效”到“数据生金”：工业数据筑基激活制造新质生产力
近日，工信部召开高质量行业数据集建设工作座谈会，正式启动工业数据筑基行动，将工业数据定义为制造业数智化转型的“新型燃料”。这一标志性举措，意味着我国制造业“智改数转网联”告别浅层普及阶段，全面迈入数据要素资产化、价值化的深水区，推动制造业数字化转型从工具优化的存量思维，转向价值创造的增量思维，为制造强国建设与新质生产力培育筑牢核心支撑。
破除认知误区：数字化转型不止是“省钱工具”，更是“造富根基”
当前制造业数字化转型热潮中，普遍存在认知偏差。多数地方政府与制造企业的转型逻辑，始终局限在省人工、降物耗、提效率的传统框架内，将数字技术、设备联网、流程数字化仅视作优化生产、压缩成本的辅助手段，把工业数据当作驱动机器运转的附属辅料。
这种认知本质上仍是传统工业思维，只看到了数字化“优化存量”的短期价值，却完全忽视了数据作为新型生产要素“创造增量”的战略潜能。在传统制造业逻辑中，利润增长依赖扩大产能、压缩成本，数字化转型被简单核算为漫长的设备投资成本账；但在数字经济时代，“智改数转网联”从来不是制造业降本增效的终点句号，而是数据资产沉淀、增值、变现的全新起点。
工信部启动的工业数据筑基行动，核心初衷正是破解这一认知困局。我国拥有全球最完整的工业体系，却长期面临工业数据“采不全、通不动、用不好”的困境，大量生产数据沉睡在设备、生产线、产业链各环节，难以转化为发展动能。而数字化转型的核心价值，恰似一场“数据采矿基建工程”：设备联网、流程无纸化、边缘计算部署、全链路数据采集，本质不是单纯提升生产效率，而是让隐匿的生产数据显性化、规范化，持续生成海量、高频、可利用的“数据矿石”。
随着财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》落地实施，工业数据完成采集、清洗、确权、评估、入表全流程规范后，彻底摆脱生产“副产品”的定位，升级为可确权、可入表、可交易、可抵押、可增值的企业核心资产。只盯着短期降本收益，无异于坐拥金矿却只用来铺路，唯有锚定数据资产增值，才能兑现数字化转型的长期战略价值。
梯次实践落地：各地构建“筑基—通脉—增值”转型新格局
依托工业数据筑基行动先行先试部署，全国多地已探索出分层递进、各有侧重的数字化转型路径，形成打基础、通脉络、探资产的三级实践体系，推动制造业数实融合走深走实。
在基础筑牢端，各地聚焦全域数据汇聚，夯实转型底座。江苏出台33个重点行业数字化转型实施指南，标准化、体系化规范企业转型路径，破解中小企业转型无方向、无标准难题；辽宁推行企业免费数字化诊断服务，推动规上工业企业“应改尽改、应联尽联”，最大限度挖掘、汇聚全域工业数据资源，破解数据碎片化、零散化问题。
在生态贯通端，聚焦产业链协同，打通数据壁垒。浙江依托“未来工厂”标杆体系，搭建工业互联网平台，打破企业间、工序间的数据孤岛，构建产业链、供应链数据协同生态；福建创新“点线面”链式转型模式，以龙头企业为牵引、产业链为脉络、产业集群为载体，推动单点转型向全域联动升级，实现数据跨企业、跨环节流通复用。
在资产探索端，聚焦价值变现，激活数据潜能。上海依托数据交易所，率先探索工业数据合规流通、市场化交易与资产化落地路径，打通数据价值变现闭环；北京聚焦高质量数据供给，全力打造百个高质量行业数据集与工业智能体体系，赋能工业大模型落地应用，推动数据从资源向资产、资本递进转化。
系列实践成效显著，但现阶段转型仍存在核心短板：多数地区和企业尚未将“数据资产入表、增值变现”作为转型核心导向，技术改造、设备升级的技术转型，与数据治理、资产化运营的价值转型存在明显断层，数据价值难以充分释放。
深挖转型堵点：制度短板与认知惯性形成双重制约
数字化转型与数据资产化难以自然衔接，根源在于客观制度基建不完善与主观认知惯性难突破的双重制约。
从客观制度层面，工业数据资产化闭环体系尚未完全成型。工业数据权属界定、价值公允评估、合规流通交易、风险监管防控等核心制度仍处于探索阶段，标准不统一、规则不清晰，导致大量优质工业数据沉淀闲置，企业不敢交易、不会估值、不便融资，数据资产的市场化价值难以落地。
从主观认知层面，行业普遍存在价值认知惯性。多数企业习惯于看得见、摸得着的“降本增效、产能提升”显性收益，对数据资产“长期增值、复利赋能、信用赋能”的隐性价值认知不足，难以完成从“算效率账”到“算资产账”的思维跨越，导致转型投入重硬件、轻数据，重短期、轻长期。
这也印证了核心逻辑：智改数转网联是数据资产化的必要前奏，数据资产化是数字化转型的核心目标。没有全域深度的数字化转型，数据资产化便是无源之水、无本之木；脱离数据增值的核心导向，数字化转型极易陷入“重投入、轻回报、越投越亏”的失衡困境。
跨越价值阶梯：政企协同推动转型从“迭代”走向“质变”
破解转型断层、激活数据价值，需要政府与企业双向发力、同频共振，推动制造业数字化从“机器换人”的物理迭代，迈向“数据生金”的化学反应，真正以数据要素赋能新质生产力发展。
对地方政府而言，产业扶持政策需跳出传统补贴思维。不能仅局限于发放“数智券”补贴企业上云、推出“智造贷”支持设备更新等浅层扶持，更要聚焦数据资产化全链条赋能。一方面，完善区域数据治理体系，引导企业建立标准化数据资产台账，规范数据采集、清洗、确权全流程；另一方面，创新数据金融服务，探索数据资产质押融资、价值评估、合规交易模式，以包容审慎的监管姿态，为工业数据资产化试水探路，构建“转型筑基—数据汇聚—资产增值”的完整生态。
对制造企业而言，转型评价体系需彻底重构。摒弃单一以产能提升率、成本下降率、设备自动化率为核心的短期考核指标，将高质量数据沉淀数量、数据治理规范化水平、数据资产变现能力纳入核心评价体系。主动依托工业数据筑基行动，深耕生产、研发、供应链、售后全场景数据积累，让数据成为企业信用背书、融资工具、增值资产，实现从“被动降本”到“主动增值”的转型蜕变。
结语
制造业数字化转型，从来不是简单的技术升级、设备更新，而是生产要素、盈利逻辑、产业生态的全方位重塑。工业数据筑基行动的启动，标志着我国制造业正式迈入“数据要素驱动”的全新发展阶段。
立足制造强国与数字经济融合发展的战略高度，唯有彻底打破传统工业思维桎梏，跳出降本增效的浅层认知，锚定数据资产增值核心目标，以全域数字化转型夯实数据底座，以制度完善畅通价值闭环，才能让每一台工业设备、每一条生产链路都成为数字财富的源泉，持续激活制造业新质生产力，筑牢我国实体经济高质量发展的坚实根基。

用好工业数据“新型燃料”：从认知到实践的全链路指南
工业数据被称为数智化转型的“新型燃料”，其价值远超传统的“降本增效”工具属性，是驱动制造业从“中国制造”迈向“中国智造”的核心生产要素。用好这一“燃料”，需从认知重构、基础建设、场景落地、资产增值四个维度系统推进：

一、认知升级：从“生产辅料”到“核心资产”
传统制造业常将数据视为驱动设备的“辅料”，局限于短期降本收益。但工信部明确将工业数据定义为“数智化转型的新型燃料”，其本质是可独立创造价值的核心要素：

数据是“数据采矿基建工程”的产物：设备联网、流程无纸化、边缘计算部署，不仅是提升效率的手段，更是让隐匿在各环节的数据显性化，持续生成海量“数据矿石”。
数据可“入表”成为核心资产：随着财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》实施，经过清洗、确权、评估的数据可“入表”，从“副产品”跃升为可交易、可抵押、可增值的新型资产。若仅盯着短期降本，无异于“挖出金矿却用来铺路”。
二、实践路径：构建“采-治-用-值”全链条能力
1. 夯实基础：解决“采、集、治”的卡脖子问题
工业数据多具有低信噪比、强时序性、多源异构的特点，大量原始数据混杂噪声，有效价值占比低。需优先解决三大痛点：

数据清洗与标准化：建立系统化数据治理能力，通过清洗、标注、分类等环节，将“脏数据”转化为可复用的高质量数据。例如，京东工业与德力西电气合作，完成覆盖228个类目、5.7万条商品数据的标准化，使采购沟通成本降低40%，效率翻倍。
打破数据孤岛：通过OT与IT融合、跨厂商设备互联、产业链上下游数据共享，解决“数据烟囱”问题。工信部推动成立“数据合作联合体”，通过成本分摊、服务订阅等机制，降低企业数据集建设成本。
基础设施升级：部署边缘计算、工业互联网平台，实现设备数据的实时采集与边缘侧预处理，减少数据传输延迟与带宽压力。
2. 场景落地：聚焦“研发-生产-营销-服务”全生命周期
工业数据的价值需在具体场景中释放，优先从高价值、易落地的场景切入：

研发设计：利用历史数据训练AI模型，辅助产品参数优化、故障模式预测，缩短研发周期。例如，工业软件企业鼎捷软件通过数据驱动，实现研发设计的敏捷迭代。
生产制造：通过设备数据实时监控，实现故障预诊断、工艺参数优化、能耗精细化管理。例如，德力西电气安徽芜湖零碳园区，自动化率97%的生产线通过数据联动，实现1.7秒下线一个产品，紧急订单履约率提升至98%。
营销服务：基于客户数据构建精准画像，实现需求预测、个性化推荐、全生命周期服务。例如，昆仑数据通过车联网数据，开展客户流失分析，提升车联网服务签约率。[]
3. 资产增值：从“数据资源”到“数据资本”
数据资产入表：通过合规的数据确权、评估、入表流程，将数据转化为可融资、可交易的资产，释放企业资本价值。
数据流通交易：依托数据交易所，探索数据产品化、服务化路径，通过数据交易、数据授权等方式实现价值变现。例如，上海依托数据交易所，探索工业数据合规流通与资产化路径。
模型与数据共振：通过“模数共振”机制，让工业数据反哺AI模型迭代，AI模型赋能数据价值挖掘，形成“数据-模型-应用”的良性循环。
三、典型案例：工业数据“燃起来”的标杆实践
德力西电气×京东工业：通过“万仓合一”“智能调度”“生产系统打通”，实现供应链全链路数字化，入仓商品同比增长4倍，紧急订单履约率98%。
湖南数据要素试验区：作为全国10个数据改革“试验田”之一，湖南以公共数据为突破口，建设28个重大应用场景，其中9个跻身全国第一方阵，形成“数据-场景-产业”的良性生态。
鼎捷软件数智化方案：覆盖研发设计、数字化管理、生产控制、AIoT四大类工业软件，服务5万家客户，通过数据驱动实现企业敏捷决策、智能运作。
四、关键挑战与应对建议
权属与评估难题：当前工业数据权属界定模糊、公允评估缺失，需通过“数据合作联合体”“数据信托”等模式，探索权属共享、利益分配机制。
技术与人才短板：多数企业缺乏数据治理、AI建模能力，需通过“数据服务企业发展”“产学研合作”等方式，培育工业数据产业生态。
安全与合规风险：数据流通需平衡“价值释放”与“安全可控”，需完善数据分类分级、隐私计算、区块链等技术，筑牢数据安全基座。