于晓飞：提升工业数据应用水平 促进数据要素赋能工业制造转型升级

　　1月26日，在由中国经济信息社数字经济研究中心举办的新华数字经济沙龙·“数据要素×工业制造”专题智库研讨会上，浙江省工业和信息化研究院副院长于晓飞表示，推进政务市场、资本市场和产业市场的工业数据价值化实践，是提升工业数据应用水平、促进数据要素赋能工业制造转型升级的重要路径。

　　数据要素作为新型生产要素，正在快速融入传统产业，赋能制造业技术创新、生产变革和市场拓展。于晓飞认为，数据要素在工业制造领域发挥了重要作用，赋能研发设计、协同制造、增值服务等多个环节。围绕智能制造，主要有“科学家+设计师+产业平台=设计数据+创造转型”和“未来工厂+产业大脑=品质数据+智造转型”两种典型的实践模式。

　　具体来看，“科学家+设计师+产业平台=设计数据+创造转型”模式通过搭建人工智能设计平台，实现了传统制造企业向人工智能企业、设计企业、公共服务平台企业的转型，为二三线工业城市破解研发设计环节薄弱、引才代价高昂、产品技术更新滞后等难题提供了新思路，企业创新设计效率、区域创新体系效能将显著提升。“未来工厂+产业大脑=品质数据+智造转型”模式通过5G、AI等数字技术，实现了对车间生产设备的全过程控制和对工业产品质量的毫秒级检测，为一些县（市、区）吸引中高端制造业投资、融入都市圈产业链、培育中高端技术工人提供了新机遇，企业敏捷柔性协同制造能力、区域间制造资源协同能力将大幅增强。

　　“工业数据价值化是一项系统工程，目前仍存在数据资产认知有限、数据资产形成不足、数据资产会计处理等问题，需要加快数据确权、流通、共享等方面的明确规定与专门立法。”对于传统产业与新兴产业在工业数据价值挖掘上面临的不同问题，于晓飞表示，传统产业方面，满足中小企业需求的数字设备供给相对不足，政策鼓励创新和补贴可以促进设备智能化和数据采集；新兴产业方面，数据安全和隐私保护是一个重要问题，可以考虑制定数据脱敏的地方标准来促进数据合规高效流通使用。

　　谈及数据要素市场的运行模式，于晓飞介绍，目前国内外数据要素市场运行主要有两种模式，分别是政府主导的公共数据再利用和多主体参与市场驱动的数据运营。一方面，政府主导的公共数据再利用，重点是授权运营和宏观经济治理，例如浙江省数字化改革推动了政府主导的公共数据授权运营。另一方面，多主体参与市场驱动的数据运营，包括利用数据获取高价值回报的资本市场数据应用，和旨在打通产业链上下游、拓展新市场的产业市场数据服务。

　　“找到有工业数据支付意愿的市场客户、鼓励市场力量挖掘工业数据价值是提升工业数据应用水平的关键。”为加快促进工业数据应用水平提升，于晓飞提出三点建议：一是面向政务市场，建议政府围绕政务服务增值化改革，提供数字组件超市服务；二是面向资本市场，建议金融机构、物流企业开发全产业链供应链金融产品；三是面向产业市场，建议智造装备企业、软件企业、工业互联网平台研制新型工业软件和装备，开发使能技术，加强商业模式创新。

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