工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，正成为推动产业数字化、网络化、智能化发展的关键引擎。在由工业互联网产业联盟理事长、中国信息通信研究院院长余晓晖领衔的研究与实践中，工业互联网的发展脉络与未来前景日益清晰，特别是数据服务作为核心价值环节，正展现出强劲的增长潜力和变革力量。
一、工业互联网发展态势：从概念普及到应用深化
当前，工业互联网已从初期的概念普及和网络建设阶段，迈入应用深化与生态构建的新时期。其发展态势呈现以下特点：
- 基础设施持续完善：网络、平台、安全三大体系协同推进，高质量外网覆盖范围不断扩大，5G与工业互联网融合应用由生产外围向核心环节延伸，标识解析体系节点加速建设，为海量数据互联互通奠定了坚实基础。
- 平台赋能效应凸显：跨行业跨领域的综合性平台与聚焦特定场景的专业性平台共同发展，平台汇聚了模型、知识、数据等资源，降低企业尤其是中小企业数字化转型门槛，驱动生产方式和企业形态变革。
- 融合应用走深向实：应用场景从最初的设备监控、能耗管理等外围环节，向研发设计、生产制造、运营管理等核心业务环节深度渗透，智能化制造、网络化协同、个性化定制、服务化延伸等新模式新业态蓬勃发展。
- 产业生态日益繁荣：设备制造商、自动化企业、ICT企业、软件服务商、垂直行业企业等多方主体积极参与，跨界合作不断深化，形成了“大企业建平台、中小企业用平台”的协同发展格局。
二、工业互联网数据服务：释放数据要素价值的核心路径
在工业互联网的体系架构中，数据作为新型生产要素，其价值的挖掘与释放是产业发展的关键。工业互联网数据服务正成为推动价值创造的核心。
- 数据采集与汇聚：通过工业设备、信息系统、外部资源的泛在感知与连接，实现生产全流程、产业链全环节数据的实时采集与统一汇聚，构建企业数据资源池。
- 数据管理与治理：建立数据标准、质量评估、分类分级、安全共享等管理机制，确保数据的一致、准确、可信与可用，为深度应用扫清障碍。
- 数据分析与建模：运用大数据分析、人工智能、数字孪生等技术，对海量工业数据进行深度挖掘与智能分析，构建工艺优化、质量管控、预测性维护、智能排产等各类模型，将数据转化为可操作的洞察与知识。
- 数据应用与创新：基于数据分析结果，驱动产品创新（如个性化设计）、生产优化（如工艺参数调优）、服务升级（如远程运维、能效服务）和商业模式变革（如产能共享、产品即服务），实现数据价值的业务化变现。
三、未来展望：数据服务驱动工业互联网迈向新阶段
工业互联网将进一步向更广范围、更深程度、更高水平发展，数据服务将持续扮演核心驱动力角色。
- 技术融合创新加速：人工智能、边缘计算、区块链等技术与工业互联网平台及数据服务的融合将更加紧密，推动数据分析智能化、数据交易可信化、数据应用实时化。
- 数据价值化体系构建：围绕数据的确权、定价、交易、流通和安全，相关制度、标准和技术将不断完善，促进数据要素市场健康有序发展，激发数据服务创新活力。
- 应用场景纵深拓展：数据服务将从单点优化向全局优化演进，支撑产业链供应链的协同优化、产业集群的数字化转型，以及“双碳”目标下的绿色低碳发展。
- 安全与发展的平衡：数据安全和隐私保护将被置于更加突出的位置，通过技术创新和制度保障，构建覆盖数据全生命周期的安全防护体系，为数据服务的健康发展保驾护航。
在余晓晖等专家学者的引领和产业界的共同推动下，工业互联网正步入以数据服务为核心价值挖掘的关键期。深化数据采集、强化模型开发、创新服务模式、完善治理体系，将成为释放工业数据巨大潜能、赋能制造业高质量发展、构筑未来竞争新优势的战略支点。把握数据服务新动能，工业互联网必将为新型工业化注入更强劲的动力。
