推动数据基础设施建设 加快产业转型升级_推进数据基础设施建设是什么战略

通信世界网消息（CWW）数据是新的生产要素，是基础性和战略性资源，也是重要的生产力。伴随着数据成为国家重要的战略资源，数据要素建模、治理、流通等问题受到社会各界的高度关注。

聚焦国内发展要求与环境，本文以数据基础设施建设为切入点，提出“以数据建模为理论基础，构建全要素生产力数据库”；“以数据治理为核心功能，提升数据智能服务能力”；“以数据流通为重要支撑，加强数据共享、协同与交易”的路径方法，为相关主体推进数据要素“供得出、流得动、用得好”提供参考借鉴。

产业数字化加速演进推动数据基础设施建设

当前，全球经济数字化转型是大势所趋。对产业发展而言，数字化转型不再是可有可无的“选择项”，而是关乎企业生存与持续发展的“必答题”。加快数字化转型是我国把握科技与产业革新所带来的新机遇，抢抓产业未来发展制高点的必然选择，同时也是推进我国制造业高质量发展，加快建设“制造强国”的战略要求，更是贯彻落实新型工业化战略的关键行动。

制造业数字化转型是贯彻落实新型工业化战略部署的重要举措。回顾历史，过去我国在工业化尚未完成的情况下，抢抓信息化发展先机，探索并形成了以“两化融合”为特征的新型工业化道路，不断推动制造业由小变大，取得了历史性成就。当前，制造业数字化转型逐渐成为信息化与工业化融合在新发展阶段的关键任务，加快推进我国产业数字化转型，助力制造业向数字化、网络化、智能化持续演进升级，有助于新一代信息技术加速在制造业全要素、全产业链、全价值链渗透融合，持续引发技术经济模式、生产制造方式、产业组织形态的根本性变革，促进我国新型工业化发展加速向更高水平迈进。

制造业数字化转型是拓展产业竞争新优势的战略选择。随着新一代信息技术的蓬勃发展，第四次工业革命加速演进，为世界各国制造业发展带来新的机遇。对于我国而言，制造业数字化转型提供了与发达国家竞争并赶超的重要窗口期。加快推进制造业数字化转型，既有助于深化新一代信息技术与制造业融合应用，促进制造业高端化、智能化、绿色化发展；同时也将推动我国传统产业向中高端迈进，加快培育壮大新兴产业，最终打造形成我国制造业在国际竞争中的数字化新优势，实现“换道超车”。

制造业数字化转型是建设制造强国、网络强国和数字中国的迫切需要。我国制造业总体规模十余年来位居世界首位，并且建成了全球规模最大、技术领先的网络基础设施，规模优势不断巩固、体系优势更加凸显。在此基础上，加快推进制造业数字化转型不仅有助于最大限度地激发信息技术的赋能作用，推动制造业在技术应用、经营管理、生产制造、产品与服务等方面的创新；而且也将促进现代网络技术在工业领域的广泛应用，促进新模式、新业态的培育和成长。由此实现我国向制造强国、网络强国、数字中国大跨步迈进。

制造业数字化转型仍然面临多方面问题。现阶段，我国工业化进程较短，工业知识体系尚不完善，企业工业知识和机理模型沉淀不足，数据信息难以有效实现互联与共享，数据价值挖掘与融合应用能力亟需提升，企业普遍缺乏有效的数据安全防护手段。在数字化转型实践过程中，企业面临的“数据孤岛”、内部集成与外部协同能力不足等问题尤为突出，仍需进一步夯实数据基础设施建设，依托大数据技术提炼总结实体经济管理运营特点和规律，加快推进数字技术与物理系统协同优化。

数据基础设施建设有力支撑产业数字化转型

数据基础设施是从数据要素价值释放的角度出发，在软硬件设施设备的支持下，面向社会各界提供一体化数据“汇-算-运-用-管”服务的新型基础设施。从设施设备构成角度看，数据基础设施由存储、网络、计算、安全以及各类管理设施构成。从能力建设角度看，数据基础设施能够形成数据建模、数据治理、数据流通全生命周期基础能力。在创新、融合与变革的时代浪潮中，数据基础设施建设能够有效赋能企业数字化转型发展，为产业数字化、数字产业化和数字社会治理提供重要支撑。

以数据建模为理论基础，构建全要素生产力数据库。数据建模是数据基础设施的重要理论基础，能够对物理世界知识体系进行梳理、表达与传承。以工业领域为例，数据基础设施的工业大模型涵盖管理工程体系和技术工程体系，形成面向工业组织复杂系统各层级、各领域的统一建模规范。数据基础设施可根据工业统一建模框架，对产业分散在各信息系统的原始数据进行计算、建模与封装，沉淀为各层级、各领域的生产力数据库，为产业提供反映组织底层关系的数字底座和清晰无歧义的数据表达。

以数据治理为核心功能，提升数据智能服务能力。数据治理是数据基础设施的核心功能，能够实现数据资源的采集、传输与要素化。数据基础设施利用数字对象体系架构和工业互联网标识解析技术构建起安全高效的数据治理体系，能够支持数据的定义、注册与关联，实现数据要素化。同时数据基础设施的数据治理体系利用数字对象接口协议、独立解析体系和原生安全机制，能够提供灵活的数据要素异地、异主、异构开放共享服务，实现数据安全互联，提升数据智能服务能力。

以数据流通为重要支撑，加强数据共享、协同与交易。数据流通是数据基础设施建设的重要支撑，能够促进知识的共享、协同与交易。依托数据互操作基础设施，构建数据互操作安全机制，实现从用户端到数据存储端全流程保障数据访问、数据通信、数据生成、数据存储的安全。

基于数据基础设施建设加快推进产业数字化转型

针对当前产业数字化转型存在的痛点问题，可加强数据治理理论体系构建、数据基础设施建设、协同合作生态培育等相关工作，全面布局增强服务产业数字化转型发展的基础支撑能力。

完善工业数据治理理论体系。围绕解决企业工业知识和机理模型沉淀不足等问题，研究完善工业基础理论知识体系和数据治理相关理论体系，推动工业数据基础设施实验室建设，联合高校加强学科建设与人才培养，夯实产业数字化转型的理论基础。

加强工业数据基础设施建设。聚焦产业数据流通过程中存在的安全问题，推动数据基础设施的建设应用，帮助企业提高数据治理与流通共享水平。

培育协同共享生态合作体系。基于数据基础设施等载体，推动制造企业、平台企业与金融机构加强数据共享和业务协作，引导数字化转型理论与实践成果融入高校教学体系，以“赛展会训”等活动汇聚各方资源，增强工业企业、科研机构、技术服务商、金融机构等多方互动交流，培育完善、协同、共享的生态合作体系。

过去几十年间，我国数字化转型取得显著成效，但随着转型的深入推进，在制造业技术应用、产业逻辑等方面也面临新的形势，产业基础设施建设也面临新的需求。数据基础设施建设对我国产业数字化转型意义重大，未来可重点布局数据治理理论体系构建、数据基础设施建设、协同合作生态培育等工作，增强服务产业数字化转型发展的基础支撑能力。

*本文刊载于《通信世界》

总第942期 2024年4月25日 第8期