工业大数据产业政策如何有效落地与发展？

摘要： 关于大力发展工业大数据产业的若干政策建议 指导思想以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,深入贯彻国家关于建设“数字中国”、“制造强国”和“网络强国”的战略部署，坚持“数据是核心...

关于大力发展工业大数据产业的若干政策建议

指导思想

以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,深入贯彻国家关于建设“数字中国”、“制造强国”和“网络强国”的战略部署，坚持“数据是核心要素、创新是第一动力、安全是重要保障、应用是最终目的”的原则，以深化工业数据应用为主线，以突破关键核心技术为支撑，以完善产业生态为保障，以保障数据安全为底线，推动新一代信息技术与实体经济深度融合，赋能制造业转型升级，培育新质生产力，为经济高质量发展注入强劲动力。

基本原则

1. 创新引领，应用驱动。 鼓励技术创新和模式创新，聚焦制造业转型升级的实际需求，以应用场景为牵引，推动技术、产品、服务迭代升级。
2. 数据赋能，融合发展。 推动数据要素在研发设计、生产制造、经营管理、市场服务等全流程的深度应用，促进产业数字化和数字产业化协同发展。
3. 安全可控，合规发展。 坚持发展与安全并重，建立健全数据安全和个人信息保护体系，确保数据采集、传输、存储、使用、共享全过程的安全可控。
4. 政府引导，市场主导。 强化政府在战略规划、政策支持、标准制定和环境营造方面的引导作用，充分发挥市场在资源配置中的决定性作用，激发企业主体活力。
5. 开放共享，协同共治。 构建开放共享的数据基础设施和产业生态，鼓励产学研用各方深度合作，形成政府、企业、社会组织协同治理的良好格局。

发展目标

（一）近期目标（至2027年）

• 产业规模显著壮大： 工业大数据产业规模突破万亿元，年均复合增长率保持在25%以上，培育一批具有国际竞争力的工业大数据平台服务商和解决方案提供商。
• 应用水平大幅提升： 在重点制造业领域，如高端装备、汽车、电子信息、原材料等，建成100个以上国家级工业大数据应用试点示范项目，规上工业企业数字化转型普及率达到70%。
• 创新能力明显增强： 在数据采集、存储、处理、分析、可视化等关键环节形成一批核心技术和自主知识产权产品，建设10个以上国家级工业大数据创新中心。
• 数据安全保障体系基本建立： 工业数据分类分级保护制度全面落实，数据安全事件应急响应能力显著增强，企业数据安全意识和防护能力普遍提高。

（二）远期目标（至2035年）

• 形成全球领先的工业大数据技术、产业和应用体系。
• 工业大数据成为驱动制造业高质量发展的核心引擎,全面实现制造业的智能化、绿色化和服务化转型。
• 建成安全、高效、开放的国家级工业大数据要素市场，数据要素价值充分释放。

重点任务

（一）夯实基础设施，畅通数据“大动脉”

1. 建设工业互联网平台。 支持龙头企业建设跨行业、跨区域的“双跨”（跨行业、跨领域）工业互联网平台，鼓励“专精特新”企业建设面向特定行业或场景的专业级平台，推动平台间的互联互通和数据共享。
2. 升级工业网络设施。 加快5G、工业Wi-Fi 6、时间敏感网络（TSN）、光纤网络等新型工业网络在工厂内的部署和应用，打造低时延、高可靠、广覆盖的工业网络环境。
3. 建设国家工业大数据中心。 依托现有数据中心资源，在东部、中部、西部合理布局建设国家工业大数据中心（分中心），提供安全、高效的工业数据存储、计算和灾备服务。

（二）深化融合应用，释放数据“新价值”

1. 推动研发设计创新。 利用大数据进行市场需求预测、用户画像分析、产品仿真优化，支持协同设计和敏捷开发，缩短研发周期。
2. 优化生产制造过程。 推广应用MES（制造执行系统）、APS（高级计划与排程）、数字孪生等技术，实现生产过程的智能调度、质量实时监控、设备预测性维护和能耗优化。
3. 提升经营管理水平。 建立企业级数据中台，打通ERP、CRM、SCM等系统数据，实现供应链协同、精准营销、风险预警和科学决策。
4. 拓展产品服务模式。 鼓励企业基于产品运行数据，提供预测性维护、远程运维、性能优化、个性化定制等增值服务，向“制造+服务”转型。
5. 实施“上云用数赋智”行动。 降低中小企业上云用数门槛，通过“工业APP商店”等形式，提供低成本、轻量化、模块化的工业大数据解决方案。

（三）强化技术创新，打造产业“硬核力”

1. 攻关核心关键技术。 设立重大科技专项，重点突破工业数据采集与边缘计算、异构数据融合、工业知识图谱、AI算法模型、数据可视化等核心技术。
2. 发展工业软件产品。 支持研发具有自主知识产权的CAD/CAE/CAM、MES、PLM等工业软件，并推动其与大数据、AI技术的深度融合。
3. 培育数据要素市场。 探索建立工业数据确权、定价、交易机制，支持建立区域性、行业性的工业数据交易平台，规范数据流通和交易行为。
4. 推动开源社区建设。 鼓励企业、高校和科研机构共建工业大数据开源社区，共享技术成果，降低创新门槛，加速技术迭代。

（四）完善治理体系，筑牢安全“防火墙”

1. 健全法律法规和标准体系。 加快制定和完善《工业数据分类分级指南》、《工业数据安全评估规范》等国家标准和行业标准，明确数据所有权、使用权、收益权和处分权。
2. 落实数据安全责任。 严格落实“数据安全法”和“个人信息保护法”，压实企业数据安全主体责任，建立工业数据安全事件报告和应急处置机制。
3. 加强技术防护能力。 支持研发和应用数据加密、访问控制、隐私计算（如联邦学习、安全多方计算）、数据脱敏等技术，保障数据“可用不可见”、“可用不可泄”。
4. 提升安全服务水平。 鼓励发展专业的工业数据安全服务机构，为企业提供安全咨询、风险评估、渗透测试、应急响应等服务。

（五）培育产业生态，构建协同“新格局”

1. 打造创新联合体。 支持龙头企业、高校、科研院所组建“产学研用”一体化的产业创新联盟，协同攻关技术难题，共同开拓市场。
2. 培育多元化市场主体。 鼓励传统工业软件企业、互联网企业、ICT设备商、初创科技公司等跨界融合，形成大中小企业融通发展的产业格局。
3. 加强人才培养。 支持高校设立“工业大数据”、“智能制造”等相关交叉学科，鼓励校企共建实习实训基地，大力引进和培养复合型、领军型人才。
4. 深化国际交流合作。 积极参与全球工业大数据技术标准制定和规则构建，鼓励企业“走出去”和“引进来”相结合，融入全球产业链和创新链。

保障措施

（一）加强组织领导 成立由国家发改委、工信部、科技部、网信办等多部门组成的“工业大数据发展部际协调小组”，统筹规划和协调解决重大问题，各地建立相应工作机制，确保政策落地见效。

（二）加大财税金融支持

1. 设立专项资金： 设立国家级工业大数据产业发展专项资金，用于支持关键技术攻关、平台建设、应用示范和安全体系建设。
2. 实施税收优惠： 对符合条件的工业大数据企业，落实高新技术企业、软件企业等税收优惠政策，对企业研发投入给予加计扣除。
3. 创新金融服务： 鼓励银行、保险、创投等金融机构开发针对工业大数据产业的信贷产品、保险产品和股权投资产品，支持符合条件的工业大数据企业在科创板、北交所上市融资。

（三）完善法规标准体系 加快推动工业数据相关法律法规的“立改废释”，建立动态更新的工业大数据标准体系，鼓励企业和社会团体参与国际、国家、行业标准的制定。

（四）强化知识产权保护 加强工业大数据领域核心算法、技术专利、商业秘密的保护，建立快速维权通道，严厉打击侵权盗版行为，保护创新成果。

（五）营造良好发展环境 通过举办世界智能制造大会、工业大数据创新大赛等活动，加强宣传推广，提升全社会对工业大数据的认知度和应用水平，建立容错纠错机制，鼓励大胆探索、先行先试。