聚焦工業互聯網和人工智能融合賦能，《人民郵電報》刊發楊善林院士解讀文章

專家觀點

2026

近日，工業和信息化部印發《工業互聯網和人工智能融合賦能行動方案》，并特邀楊善林院士對《行動方案》進行解讀。1月15日，《人民郵電報》“工業互聯網和人工智能融合賦能”欄目刊發了楊善林院士對《意見》的解讀。全文如下：

以工業互聯網破解高質量工業數據供給難題

中國工程院院士、合肥工業大學教授 楊善林

習近平總書記深刻洞察數字經濟蓬勃發展的時代大勢，歷史性提出將數據確立為生產要素的重要論斷。中共中央、國務院相繼印發《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》《數字中國建設整體布局規劃》，從國家層面對數據的開發利用、交易流通、收益分配、安全治理等做出系統部署，構筑起數據作為一種生產要素的頂層制度框架和行動指南。近日，工業和信息化部印發《工業互聯網和人工智能融合賦能行動方案》（以下簡稱《行動方案》），明確提出健全工業數據匯聚、治理、流通與共享體系，在重點行業培育和打造一批高質量數據集。這一部署既是貫徹落實黨中央、國務院決策部署的具體舉措，也是推動工業互聯網建設的重要抓手，同時也是夯實人工智能在工業領域規模化應用和深度賦能的核心支撐。

數據是人工智能的基本要素，高質量工業數據是工業互聯網與人工智能融合賦能的基礎與紐帶。一方面，高質量工業數據驅動人工智能在工業領域的應用深化，推動工業互聯網智能化升級。另一方面，工業互聯網為高質量工業數據集建設提供采集網絡、處理平臺、服務生態，推動人工智能在工業領域技術迭代與創新。

四維機理筑牢產業智能化底座

《行動方案》提出基礎底座升級行動，鞏固和增強工業互聯網的泛在連接、智能治理、可信流通、場景迭代等特性，構成了工業互聯網賦能高質量工業數據集建設的內在機理。

泛在連接筑基，打破數據孤島，實現多源異構數據的高效匯聚。工業互聯網通過集成5G/5G-A、時間敏感網絡（TSN）、工業光網、邊緣計算等多種網絡與計算技術，實現了人、機、料、法、環、測等全要素以及研發、生產、銷售、服務等全流程的廣泛互聯。通過這種立體化的泛在連接，工業互聯網能夠實現多源、異構、海量、高頻工業數據的高效、實時、常態化匯聚與整合，從而為構建一個覆蓋面廣、時效性強、維度豐富的超大規模工業數據資源池奠定堅實的物理與連接基礎。

智能治理提質，強化平臺服務，實現數據質量的標準化管控。工業互聯網沉淀的模型池、算法庫、算力資源，為平臺化服務開發提供了關鍵的基礎設施與能力組件，實現了平臺治理任務的模塊化封裝與高效執行。基于這種靈活高效的平臺服務能力，工業互聯網能夠構建一套覆蓋數據接入、解析、清洗、標注、融合與歸檔的全生命周期數據治理框架，從而將原始、雜亂的數據流轉化為標準統一、格式規范、語義清晰、可信可用的數據資產，為構建高質量工業數據集體系提供核心能力保障。

可信流通增值，構建交易生態，實現數據價值的市場化變現。工業互聯網依托區塊鏈、聯邦計算、數字身份認證等安全與可信技術，構建了一套涵蓋資產確權、定價、審計、結算與監管的交易生態。通過這種安全可信的交易生態，工業互聯網能夠實現跨主體、跨區域、跨行業工業數據的合規授權、可控使用與有效追溯，推動工業數據從靜態資產向動態生產要素轉化，促進工業數據在更大范圍內依規有序流動與融合應用，真正釋放工業數據的潛在經濟與社會價值。

場景迭代閉環，深入應用場景，實現數據集質量的持續優化。工業互聯網通過工業APP、數字孿生、智能體等技術，打通了設備狀態預測、工藝調優、裝備調參等具體工業應用場景的“場景解析—數據收集—模型開發”的迭代閉環。通過這種以用促建、循環提升的迭代閉環能力，工業互聯網能夠實現工業數據集在真實工業環境中不斷接受校驗、補充與演進，驅動工業數據集緊隨應用需求而動態進化，從而為構建一個自我完善、可持續演進的高質量工業數據集體系提供根本動力。

四大核心技術支撐高質量工業數據集建設

《行動方案》提出數據模型互通行動和應用模式煥新行動，構建起覆蓋數據全生命周期的技術支撐體系，為高質量工業數據集建設提供了能力保障。

多源異構數據智能感知與采集技術是高質量工業數據集獲取源頭數據的核心手段。工業互聯網綜合運用高精度傳感器、智能儀器儀表、嵌入式數據采集終端、機器視覺與聲學感知等智能感知技術，結合OPC UA、MQTT、Modbus等多樣化工業協議解析與適配技術，實現對物理設備狀態、生產工藝參數、環境信息及業務系統日志等多源異構數據的全面感知與無損、自動化和智能化采集，為構建高質量工業數據集提供源頭活水與真實原料。

智能化數據治理技術是解決工業數據質量痛點、實現數據資產化的關鍵路徑。工業互聯網集成了數據智能清洗、自動化標注、多模態數據融合以及元數據管理等智能化數據治理技術，以平臺化的治理工具鏈與服務對匯聚的原始數據執行標準化、結構化、知識化處理，有效解決工業數據中存在的噪聲大、碎片化、標注成本高、語義不一致等質量問題，為構建標準統一、質量可信、易于理解與應用的數據資產提供核心技術手段。

數據集質量評估與動態優化技術是保障工業數據集持續適配產業需求的重要支撐。工業互聯網不僅能在工業數據集構建階段進行質量量化與驗證，更能在應用過程中持續監測數據分布變化、模型性能衰減與業務需求演進。通過綜合應用數據質量多維評估、漂移檢測、性能反饋、數據增強與合成等技術，進而觸發工業數據集的針對性增補、修正與版本迭代，實現工業數據集的持續生命力和高可用性。

數據安全可信與合規流通技術是破除數據流通壁壘、釋放數據要素價值的必要前提。工業互聯網深度融合區塊鏈、隱私計算、數據脫敏與差分隱私、細粒度訪問控制與審計等技術，能夠在數據共享、交易與協同計算的全過程中，有效保護數據主權和數據隱私，構建安全可信的數據流通技術底座，破解數據價值挖掘中的信任壁壘，為數據跨域融合應用與數據要素市場化配置提供了必需的技術前提與信任基礎。

以“數據匯聚—可信流通—場景賦能”激活工業數據要素潛能

《行動方案》提出“數據匯聚—可信流通—場景賦能”的完整鏈路，為高質量工業數據集建設擘畫了具體的實施路徑。

建立工業數據資源目錄體系。實施路徑的首要基礎在于對海量、分散的工業數據資源進行系統性盤點。通過制定并推廣統一的工業數據資源分類分級標準、元數據描述規范與標識編碼規則，構建覆蓋區域、行業、企業的多級聯動數據資源目錄。利用自動化發現、智能語義識別與目錄同步技術，實現對新興數據資源在現有數據資源目錄中的動態注冊和統一編目。數據資源目錄的構建、維護與更新旨在破解數據資源“摸不清、找不到”的困境，形成全局數據資源地圖，為數據資源的共享交換、授權使用與價值挖掘提供清晰的“索引”與“導航”。

構建工業數據可信流通基礎設施。實施路徑的重要抓手在于打造一個支撐數據安全、可信、高效流動的公共基礎環境，為數據確權登記、存證溯源、安全計算、合規審計與交易結算等功能于一體的數據流通提供保障，降低多方主體間的數據協作門檻與技術復雜度，保障數據主權、數據隱私和數據安全，促進數據在產業鏈上下游、區域產業集群以及產學研用之間的合規、有序、規模化流通，激活數據要素潛能。

推動高價值工業數據集的開發與應用。實施路徑的價值閉環在于將數據資源轉化為驅動產業發展的核心動能。圍繞鋼鐵、航空、船舶、工程機械等重點行業的核心痛點，針對消費與生產、供應與制造、產品與服務等典型場景的迫切需求，組織和培育工業企業、工業互聯網企業、工業數據服務商等產業力量，開展面向特定領域與問題的高價值、高復用性工業數據集的聯合開發、標注與封裝，牽引工業數據集在真實場景中落地應用，賦能制造業數字化轉型與智能化升級。

原載于《人民郵電報》 2026年1月15日 005版

來源 | 人民郵電報

責編 | 衛婷婷

投稿郵箱 | hfutxcb404@163.com

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