全球工业数据空间最新进展及对我国的启示.docx

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全球工业数据空间最新进展及对我国的启示

全球工业数据空间最新进展及对我国的启示

摘要：

全球主要国家积极开展工业数据空间战略布局与应用实践，并取得显著成效。

在此背景下，对工业数据空间概念内涵与关键要素进行界定，系统梳理全球发达国家政府、行业联盟与龙头企业有关工业数据空间的先行探索，并结合我国实际提出针对性建议。

关键词：

工业数据空间；数据要素；共享流通

1  引言

当前，全球主要国家高度重视数据对制造业转型升级的基础支撑作用，积极开展工业数据空间战略布局与应用实践，在促进工业数据流通共享、发挥数据赋能价值方面取得巨大成效。

2020年4月，国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，明确数据作为新型要素资源的战略地位，提出加快培育数据要素市场，研究建立促进数据资源有效流动的制度规范。

2  工业数据空间概念与关键要素分析

工业数据空间是以标准体系和技术措施为基础、多方认证企业共同参与、核心在于促进数据资源共享流通和价值释放的虚拟空间。

相较于传统的数据共享概念，工业数据空间实现三方面的本质提升：

一是构建安全可信的共享环境，大幅度降低参与主体间的信任沟通成本；二是实现全流程的可控，有效避免传统基于纸质媒介、互联网等渠道所带来的二次分享或泄露的风险；三是实现多对多的共享，参与主体可自主选择符合需求的数据资源进行利用，有效提升单对单模式下的数据共享效率。

在工业数据空间中，各类主体基于数据资源提供不同的应用创新服务。

工业数据空间的参与主体一般有数据提供者、数据使用者、中间代理商、程序开发者和认证中心等。

数据资源是与主体相关的所有可信数据的集合，各主体围绕数据资源采取不同的管理手段，提供差异化的应用服务，如中间代理商提供对接检索、评估交易等服务，认证中心负责对主体的参与资质进行测试认证，程序开发者提供可对数据资源进行集成封装、二次开发的各种应用程序等。

基于各种应用创新服务，工业数据资源得以被充分的开发利用和价值释放。

作为一种全新的数据共享与价值挖掘理念，推动工业数据发展的关键要素在于：

一是需要制定相关战略加以驱动，既包括在国家层面的顶层策略也包括在企业管理层方面的相关规划；二是需要基于技术标准体系构建可信任的空间环境，如围绕“区块链+标准化接口”的核心支撑技术体系，实现工业数据互操作访问、全生命周期溯源管理、保证数据真实可靠；三是需要形成可实施落地的应用路径与商业模式，易于落地的应用路径是发挥工业数据空间价值的根本，成熟的商业模式是各企业参与空间建设的根本驱动力；四是需要企业内部具备良好的管理基础以提供高质量的数据资源，只有数据质量足够高、不涉及敏感商业信息才能进入空间参与共享流通，这就要求在企业内部进行分类分级、脱敏脱密等基础工作。

3  全球工业数据空间发展态势分析

当前推动数据空间发展基本成为全球共识，国家政府、行业联盟与龙头企业成为推动工业数据空间战略施行与应用落地的三类主体，笔者将从三类主体角度出发分析工业数据空间的最新进展。

3.1  发达国家积极出台战略，加快顶层设计布局

3.1.1  欧盟委员会发布《欧洲数据战略》形成工业数据空间顶层规划

2020年2月，欧盟委员会发布《欧洲数据战略》（以下简称《战略》），明确提出以工业为代表的九大数据空间建设。

一方面围绕数据主权和开放共享的立法将成为工业数据空间建设的主要抓手，《战略》提出将在2020年第四季度针对数据开放及使用方式、行业内及跨行业的数据互操作性等开展立法研究；在2021年第四季度的数据法案中解决共同生成的工业数据使用权问题，并探索企业愿意共享数据和促进数据生成方面的商业模式。

另一方面，基础设施建设将成为工业数据空间建设的主要推进手段，《战略》提出将加强对用于数据托管、处理和使用分析的云基础设施的投资，投资时间跨度将从2021年到2027年，投资金额将达到40亿欧元~60亿欧元。

3.1.2  英国推出《国家数字孪生体原则》形成数据空间实施理念

英国数字建造中心发布《英国国家数字孪生体原则》（以下简称《原则》），旨在基于安全可信的数据共享机制和统一的建设标准，促进各行业数字孪生体间可靠互联，充分释放数据资源价值。

一方面高质量且合理的数据资源将构成数据空间发展的基础。

《原则》强调数据空间必须基于合理的质量数据来构建，保证各参与主体能够按照一定的规范进行数据的集成处理，保证参与共享的数据资源质量具备高可靠性。

另一方面，建立基于行业实践的数据开放接口成为主要切入点。

《原则》在遵循整体安全原则的基础上，通过开放式应用程序编程接口（API）尽可能地开放数据，并支持采用一种通用方法提升各数字孪生体之间数据集的互操作性。

3.2  联盟协会构建参考架构，推动技术标准落地

3.2.1  德国弗劳恩霍夫研究院打造基于工业数据空间参考架构模型的行业解决方案

2016年，德国工业4.0启动工业数据空间子项目，由德国弗劳恩霍夫应用研究促进协会负责推进。

该项目为打造可信任的数据交易共享网络，建立了一整套工业数据空间参考架构模型，结合数据使用者、数据提供者、认证中心、中间代理商等10种主体在数据共享流通中的作用，设计了包括数据主权、数据交易、数据定价等在内的完整商业模型、交易流程和软件开发规范，并为各主体提供标准化软件接口“连接器”，从技术解决方案上保证数据安全交换和主权完整。

后续由工业数据空间项目衍生成立国际数据空间协会，所涉及的数据范围由工业制造拓展到整个数字经济领域，并于2019年4月发布第三版参考架构模型白皮书。

该项目已在制造、交通、医药等多个行业开展探索实践，累计超过五十个用例。

3.2.2  日本工业价值链协会以互联产业开放框架为核心推动分布式数据共享模式发展

2019年，日本工业价值链协会发布《互联产业开放框架》，标志着日本工业数据空间布局正式开始。

不同于德国工业数据空间项目，日本模式围绕互联产业开放框架，避开数据主权、采用分布式平台方法促进数据共享。

基于分布式平台，由数据提供方和数据使用方直接进行对接，探索形成双方认可的数据字典，大幅度简化企业内部元数据管理和数据模型管理等基础性工作。

在此基础上，互联产业开放框架支持提供多样化的数据流通指导合同保证双方权利，如数据提供类、数据产生类和数据平台类等3种合同，以合同的形式明确工业数据的使用许可范围、供需双方的权利义务以及数据使用过程中衍生的其余问题。

3.3  龙头企业引领行业实践,探索形成典型应用路径

3.3.1 从供应链端切入，通过共享物流运输数据提高生产活动的快速响应能力

航空航天、工程机械、汽车等行业的整机产品零配件供应商数量众多，单一零配件物流配送的延迟极有可能导致整体生产制造进度的落后，因此积极构建工业数据空间，通过对订单、物流、状态等多种数据的共享分析来降低零配件供应链风险成为行业龙头企业的重要选择。

例如，航空巨头波音公司基于区块链技术构建包括多家供应商在内的可信工业数据空间，实现供应物流数据的实时安全共享，并基于对物流数据的分析实时调整生产进度安排；徐工集团联合核心零部件制造企业打造可信的协同供应链空间，有效规划采购、运输、分销等活动，实现按时交货率提高15%以上。

3.3.2  从研发端切入，通过共享设计数据加快研发和生产速度

作为企业重点关注的知识产权，研发设计文档、科学试验结果等数据十分敏感，在无法保证百分之百安全可控的前提下，企业将其开放共享的意愿较低。

针对此现象，工业企业、ICT企业积极合作，以保护研发设计数据为核心推动工业数据空间的落地应用。

例如，蒂森克虏伯与IBM基于区块链技术创建可信的数据共享平台，基于CAD数据的加密传输和生产的透明追溯实现3D打印中小企业与客户需求的精准对接，提升3D打印设备利用率；博朗、SAP等合作构建医疗数据空间，通过标准化的接口实现各企业试验结果数据的共享，有效加快了新抗生素的研究进展。

4  我国工业数据空间发展机遇与挑战分析

4.1  初步构建顶层战略体系，但缺乏体系化的政策推进路径

2019年，工业和信息化部发布《工业大数据发展指导意见（征求意见稿）》，明确提出建设工业数据空间的重点任务；2020年，工业和信息化部办公厅印发《工业数据分类分级指南（试行）》，首次从工控安全维度提出分类标识和逐类定级的管理方法，但从工业数据空间整体发展来看，其核心的数据权属、价值评估、共享规则等问题尚未涉及。

同时，在企业层面尚未形成统一的工业数据空间理念、架构和方法共识，较少有企业围绕工业数据空间制定可行的发展战略。

4.2  大数据、区块链等技术产业保障能力不断增强，但尚未形成面向工业数据空间的通用解决方案

当前，我国各大数据交易中心蓬勃发展，区块链、API数据接口等技术规范已经应用于数据资产交易过程，显示出我国在构建可信流通环境方面已经具备一定实力。

但当前各地大数据交易中心更多是针对金融、证券等行业数据资产，面向工业数据空间的适配能力或配套解决方案尚不成熟，当前企业更多聚焦单个环节提供解决方案。

此外，企业间互信机制缺失导致无法有效实现多方力量联合的创新生态体系构建。

4.3  企业意愿高涨且应用探索初具成效，但尚未形成可复制的成熟应用路径或模式

据中国信息通信研究院《工业大数据利用与管理调查》数据显示，高达70%的企业愿意参与工业数据共享流通活动。

在具体探索上，基于工业互联网平台的空间雏形已初步形成，如青海电网通过工业互联网平台开放生产运行数据，基于价值互换的商业模式，将数据提供给第三方合作厂商或研究院开发功率预测等工业APP；后续开发的APP可放至平台上供青海电网使用。

但同时面临着路径仍不清晰、模式尚不成熟等一系列问题，工业数据价值难以判定等限制企业参与空间建设的积极性，数据增值、利益分成等商业模式难以落地。

4.4  企业内部数据管理有一定基础,但规范化的管理体系能力亟待提升

据中国信息通信研究院《2018工业企业数据资产管理现状调查报告》（以下简称《调查报告》）数据显示，接近90%的企业已经开始或正在开展数据管理相关工作，78%的企业曾经或正在进行数据资产的盘点工作，显示出我国工业企业已经形成对工业数据管理重要性的基本认识。

但同时面临规范的管理体系尚未普遍建立的问题，根据《调查报告》显示，当前单独建立数据管理办法的企业不足半数（45.9%），单独具备相关标准的不足10%；现有《数据管理能力成熟度评估模型》国家标准更多面向通用数据，在工业领域落地实施难度较大。

5  发展启示

立足全球主要国家加快工业数据空间发展布局的关键节点，我国应充分吸收德国、欧盟委员会等发达国家或区域的先进实践经验，制定符合我国国情的工业数据空间发展战略，构建完备的工业数据空间发展生态，充分激发工业数据流转活力。

在顶层设计方面，要加快推动工业数据权属确定、交易流通等领域的立法研究，完善工业数据空间发展的法制环境。

积极贯彻落实《工业数据分类分级指南（试行）》，制定面向企业落地实施的分类分级细化流程。

同时，结合我国实际建立包括业务视图、功能架构、实施框架和技术体系在内的一整套工业数据空间参考架构，以架构统一指导行业实践。

在应用普及方面，要鼓励大数据交易中心面向工业数据交易需求，探索工业数据交易准入、资产定价等交易机制。

支持行业龙头企业与上下游企业合作探索利益分成、直接购买等多种数据共享方式，推动成熟的商业模式落地。

优先选择制造业基础好的产业集聚区，开展工业数据分类分级、共享流通等应用试点，探索落地应用路径，并加强优秀试点案例的宣传推广。

在产业培育方面，要依托高校、科研机构和大数据交易中心合作，验证区块链、标识等技术在工业数据交易流通中的作用，培育成熟、可直接复制推广的技术产品解决方案。

引导科研机构积极参与工业数据空间建设，逐步建立符合工业数据空间发展需求的测试认证能力。

加快培育第三方独立的中间代理商和公共服务平台，实现数据资源供需对接、交易清算等功能。

在生态构建方面，要加强标准研制力度，面向企业内部建立专用管理能力评估标准，面向企业外部研制工业数据资产共享流通等标准。

同时，加强国际交流合作，建立与德国弗劳恩霍夫研究院、国际数据空间协会的定期交流机制，联合建设工业数据空间测试床。

强化复合型人才队伍建设，面向工业数据分类分级、资产定价评估模型等领域推进人才培训工作。