导引：牛志文表示，工业互联网可以促进工业提质增效，促使跨设备、跨系统、跨厂区、跨地区的全面互联互通，可以进一步实现生产的资源优化、协同合作和服务延伸，提高资源的利用效率，催生大规模个性定制、网络协同制造、服务转型、智能生产等新模式新业态，进一步提升质量和生产服务效率。

报刊原文

题目为：《工信部：2025年基本建成工业大数据四大体系》（记者 刘昱汝）

工业互联网是新经济的蓝海，而工业大数据是工业互联网的“粮食”。

9月4日，工信部发布《工业大数据发展指导意见（征求意见稿）》（简称《意见》），明确推动5G等技术在工业场景中的应用，面向能源化工、航空航天、建筑钢铁等重点领域培育工业大数据解决方案供应商，支持符合条件的工业大数据企业开展股权融资。

到2025年，工业大数据资源体系、融合体系、产业体系和治理体系四大体系基本建成，形成从数据集聚共享、数据技术产品、数据融合应用到数据治理的闭环发展格局。

为在多个层面、多个环节推进工业大数据发展，《意见》提出了9项重点任务和3大推进工程。比如，数据采集、传输、流通层面，《意见》要求加强工业大数据资源采集汇聚，包括支持企业加快部署传感器、射频识别、数控机床、机器人、网关等数字化工具和设备，提升设备数据、产品标识数据、工厂环境数据等生产现场数据采集能力，推动工业大数据全面采集；推动5G、NB-IoT等技术在工业场景中的应用，推进IPv6规模部署，推动工业大数据传输交互。

据记者了解，此前国务院印发《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》以来，工业互联网在业界讨论的热度一直在升高。政府工作报告明确指出，加快制造强国建设，发展工业互联网平台，创建“中国制造2025”示范区。

物来物网（北京）供应链管理有限公司董事长、中国物流与采购联合会物联网技术与应用专业委员会特约专家牛志文从自身实践出发对记者分析，企业面临的最关键问题是如何提升制造的时间、成本和质量，效率、应变、服务等如何提升；企业缺乏全生命周期、水平与垂直的综合供应链协同以及设备智能化方面的应用；工业数据的采集与解析的水平和深度不够，数字化分析协同关联度不够高。

解决此问题可以从装备、系统和服务三个方面来考虑，牛志文向《中国产经新闻》记者举例，比如工业机器人、高端装备、智能装备的广泛应用，大数据与智能化的集成手段的进一步提高，动态感知和智能控制提升服务的集成、共享和协同水平，提升数字化分析能力和智慧化。

推动工业大数据发展，是促进工业经济向数据驱动型创新体系和发展模式转变的关键。

在构建工业大数据资源体系层面，《意见》提出，推动工业大数据全面采集，支持企业加快部署传感器、射频识别、数控机床、机器人、网关等数字化工具和设备，提升设备数据、产品标识数据、工厂环境数据等生产现场数据采集能力。推动工业大数据传输交互，将推动5G、NB-IoT等技术在工业场景中的应用，推进IPv6规模部署，改造升级工业企业内外网络。

牛志文表示，工业互联网可以促进工业提质增效，促使跨设备、跨系统、跨厂区、跨地区的全面互联互通，可以进一步实现生产的资源优化、协同合作和服务延伸，提高资源的利用效率，催生大规模个性定制、网络协同制造、服务转型、智能生产等新模式新业态，进一步提升质量和生产服务效率。

具体来看，工信部将指导建设国家工业基础数据资源平台建设工程，包括国家工业互联网大数据中心、重点产业及重大工程数据库等，鼓励企业、研究机构等主体积极参与区块链、安全多方计算等数据流通关键技术攻关和测试验证，降低工业大数据流通的风险。

此外，将指导建设国家工业互联网大数据中心，鼓励企业、研究机构等主体积极参与区块链、安全多方计算等数据流通关键技术攻关和测试验证，降低工业大数据流通的风险。

《意见》还提及，组织开展工业大数据重点行业应用试点示范，支持能源、航空航天、建筑、钢铁、化工、工程机械、消费电子、家电、纺织服装、食品追溯等重点行业企业探索各具特色的数据应用模式。结合重点行业应用示范，梳理遴选重点企业数据应用标杆，面向地方和行业企业加大对接和推广力度，复制推广典型应用。

工业大数据并不是目的，而是拓展分析问题的视角和帮助提升了解决问题的手段。牛志文认为，通过对工业数据的洞察，可以预测需求、预测制造、挖掘不可见世界的价值、解决和避免不可见问题的风险，供应链协同效率会大大提升，进而实现利用数据去整合和重塑产业链和价值链，这才是工业互联网大数据发展的可预见未来所在。

可以预见的是，《意见》有望加速推动中国的工业互联网发展，进而加速推动中国经济高质量发展。马化腾在今年全国两会期间表示，“工业互联网为实体经济高质量发展提供了历史机遇和技术条件，将对实体经济产生全方位、深层次、革命性的影响。”