2021“新基建”背景下中国工业互联网数据服务发展研究

一、引言

2021年，“新基建”战略深入推进，工业互联网作为融合基础设施的重要组成部分，加速与人工智能、大数据、5G等技术协同，推动制造业数字化转型。工业互联网数据服务作为连接设备、系统与智能应用的核心环节，其发展水平直接影响工业智能的落地成效。本报告聚焦工业互联网数据服务，分析其内涵、现状、挑战与趋势，为产业实践提供参考。

二、工业互联网数据服务的内涵与体系

工业互联网数据服务指依托工业互联网平台，对工业现场设备、业务系统、供应链等产生的多源异构数据进行采集、传输、存储、处理、分析与应用的一系列服务。主要包括：

• 数据采集与边缘处理服务：通过传感器、网关等实现设备数据实时采集，并在边缘侧进行清洗、聚合与协议转换。
• 数据存储与管理服务：提供时序数据库、数据湖等，支持海量工业数据的高可靠存储与统一管理。
• 数据分析与建模服务：包括描述性分析、预测性分析及基于机器学习的工业模型训练与推理。
• 数据开放与共享服务：通过API、数据空间等方式实现跨企业、跨链条的数据流通与协作。

三、2021年中国工业互联网数据服务发展现状

1. 政策环境持续优化：国家层面出台《“十四五”智能制造发展规划》《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）》等，明确数据服务能力建设要求。
2. 平台数据服务能力增强：头部平台企业（如海尔卡奥斯、树根互联、航天云网等）构建了较为完整的数据采集、存储与分析工具链，并开始提供低代码数据分析服务。
3. 边缘数据服务兴起：5G+边缘计算部署加速，边缘数据网关与轻量级分析框架在离散制造、流程行业逐步落地。
4. 数据智能应用深化：基于数据服务的预测性维护、质量优化、能耗管理等场景在汽车、电子、冶金等行业形成了一批标杆案例。
5. 标准体系逐步完善：工业互联网数据字典、数据交换等标准陆续制定，但跨行业互认仍存障碍。

四、面临的挑战

1. 数据孤岛与协议异构：不同厂商设备与系统数据格式、通信协议差异大，采集与集成成本高。
2. 数据质量与可信度不足：工业现场数据存在缺失、噪声、时间戳不同步等问题，影响分析模型精度。
3. 实时性与确定性要求：工业控制场景对数据处理的实时性、确定性要求严苛，现有云化数据服务难以完全满足。
4. 数据安全与隐私保护：工业数据涉及企业核心机密，跨域流通面临安全风险与合规挑战。
5. 服务商业模式不成熟：数据服务多依附于平台项目，标准化、可复用的数据产品稀缺，中小企业付费意愿低。

五、发展趋势与建议

趋势一：云边协同数据服务架构成为主流。边缘侧负责实时处理与轻量智能，云侧负责全局优化与模型训练，分工协同提升整体效率。

趋势二：数据服务与AI深度融合。自动机器学习、联邦学习等技术降低工业数据分析门槛，推动数据服务向“数据+模型+应用”一体化演进。

趋势三：数据空间与可信流通加速探索。面向工业数据空间的可信交换、使用权控制等技术将逐步试点，促进产业链数据协作。

建议：

• 加快工业数据采集与接口标准制定，推动跨厂商互联互通。
• 支持边缘智能数据服务产品研发，满足实时性场景需求。
• 培育专业化工业数据服务商，发展订阅制、按需付费等灵活商业模式。
• 强化数据安全技术与管理体系，探索隐私计算在工业场景的应用。

六、

2021年是“新基建”推动工业互联网纵深发展的关键一年，数据服务作为工业智能的基础支撑，正从辅助工具向核心能力转变。面对数据孤岛、实时性、安全等挑战，需通过标准引领、技术创新与模式探索，持续提升工业互联网数据服务的质量与效能，赋能制造业高质量发展。