經濟觀察網記者 種昂 2023年全國兩會即將開幕。海爾集團黨委書記、董事局主席周云杰作為第十四屆全國人大代表今年將帶來6份建議,涉及工業互聯網、科技創新、區域發展、新興產業和綠色低碳等領域。
這其中,周云杰針對工業互聯網的現狀提出了一份《關于以數據高水平應用促進新型工業化高價值創造》的建議。
工業數據應用現存三大問題
數據作為新的生產要素,是一種新型工業化的生產力,數據的高水平應用是促進新型工業化高價值創造的內生動力。
目前中國正處于工業大國向工業強國邁進的重要關口期。在工信部《工業互聯網創新發展行動計劃》兩期(2018-2020年、2021-2023年)的推進下,國內有影響力的工業互聯網平臺達到248家、重點平臺工業設備連接數超過8000萬臺(套),工業APP數量近30萬個,大規模工業設備的互聯促成工業大數據的全面采集,為中國加速推進新型工業化夯實了數據基礎。
在調研中,全國人大代表、海爾集團董事局主席周云杰卻發現,總體上看,中國工業數據的應用仍處于中低端水平,自主可控能力不強,具體表現為以下三大問題:
問題一:工業數據規模“大而不強”,全要素利用率低。
盡管大量工業設備的互聯已實現大規模數據的采集,但工業數據尤其OT數據受制于工業水平的參差不同,失真問題突出,進而導致數據利用率不高,70.6%的電子信息制造企業及61.6%的機械裝備制造企業均表示,“較低的數據利用效率無法有效支撐工業智能化應用”。由于數據采集率高但利用率低的矛盾,當前數據的價值很大程度沒有被有效挖掘與利用,產生了高昂的沉沒成本,成為數據推動新型工業化快速發展的關鍵阻礙。
問題二:工業數據應用“全而不優”,智能化水平低。
中國工業數據智能化底座不牢固,智能化應用處于初級階段。66%的工業互聯網平臺應用集中在設備管理服務、生產過程管控等場景,多數平臺的數據分析處理能力不足,難以在資源配置與協同方面實現價值增值。當前,與AI深度融合的數據智能技術在工業領域的應用尚不成熟,特別是軟硬件及高端算法人才的成本壓力也影響了工業智能化應用的大規模推廣落地。
問題三:工業數據范圍“廣而不通”,平臺開放度低。
中國數據產量約6.6ZB,位居世界第二位,但數據交易額僅占美國的1/15左右,存在優質數據資源匱乏、數據開發利用水平低等問題。我國工業門類過于復雜,從平臺間數據互聯互通角度看,由于接口規范不統一、標準機制不兼容,導致數據壁壘林立、平臺間數據流通阻力較大,難以形成通用的數據流通體系。
“數”以致用
2022年12月,中共中央、國務院發布的《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》中提出,“充分發揮我國海量數據(603138)規模和豐富應用場景優勢,激活數據要素潛能……,構筑國家競爭新優勢”。
為此,作為第十四屆全國人大代表,周云杰提出三方面的建議:
(一)加強國家級、行業級工業數據標準化體系建設。建議由工信部牽頭,建設新型工業化高質量標準體系,推動行業龍頭企業主導進行工業大數據基礎標準和關鍵標準的研制和應用,統一工業數據的應用規則和技術要求,并在全國范圍內選擇重點行業、領域、地區開展標準試驗驗證和試點示范,加快標準應用推廣。
(二)優先探索并推進工業大腦等智能場景的落地和產業實踐。建議由科技部牽頭,利用“工業大腦國家新一代人工智能開放創新平臺”的企業應用與示范作用,培育行業領軍企業推進工業大數據與人工智能關鍵技術的落地應用,推動普惠AI助力中小微企業成長,構建工業大腦新產業生態,讓企業用得起、用得好。
(三)培育一批智能制造等重點領域的數據要素流通和交易服務生態。建議由工信部牽頭,培育一批專業化的工業大數據服務商,參與工業數據確權、流轉、交易的標準與規則,壯大可信工業數據空間生態鏈,提升數據要素合規高效、安全有序流通。
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