重点行业打造30个5G全连接工厂，打造3~5个具国际影响力的综合平台……未来3年工业互联网领域要干这些大事

每经记者 张蕊    每经编辑 陈旭    

1月13日，工信部官网正式发布了《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）》（以下简称《计划》）。

《计划》明确，到2023年，工业互联网新型基础设施建设量质并进，新模式、新业态大范围推广，产业综合实力显著提升。

其中，在新型基础设施方面，《计划》提出：覆盖各地区、各行业的工业互联网网络基础设施初步建成，在10个重点行业打造30个5G全连接工厂。标识解析体系创新赋能效应凸显，二级节点达到120个以上。打造3~5个具有国际影响力的综合型工业互联网平台。基本建成国家工业互联网大数据中心体系，建设20个区域级分中心和10个行业级分中心。

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深化“5G+工业互联网”融合应用

本次《计划》明确提出网络体系强基行动、标识解析增强行动、平台体系壮大行动、数据汇聚赋能行动等共11项重点任务。

网络体系是支撑工业互联网的基础。《计划》把“加快工业设备网络化改造”放在了首位，要求支持工业企业对工业现场“哑设备”进行网络互联能力改造，支撑多元工业数据采集。同时，要推进企业内网升级，开展企业外网建设。

《计划》还提到要深化“5G+工业互联网”。支持工业企业建设5G全连接工厂，推动5G应用从外围辅助环节向核心生产环节渗透，加快典型场景推广。

此外，要探索5G专网建设及运营模式，规划5G工业互联网专用频率，开展工业5G专网试点。建设公共服务平台，提供5G网络化改造、应用孵化、测试验证等服务。

2020年11月下旬，在2020中国5G+工业互联网大会上，一系列5G与工业互联网相融合的应用场景集中亮相，展示了以5G、工业互联网等为代表的新一代信息技术给制造业智慧升级带来的广阔空间。

浪潮集团执行总裁王洪添曾公开表示，如今消费互联网改变了很多工作、生活模式，未来，5G+工业互联网将让制造业高质量发展而变得更加强大。

谈及对推动工业互联网落地的建议时，王洪添认为，5G+工业互联网是新兴事物，当前应用场景不够清晰，建议各地各部门结合区域经济特征，对5G+工业互联网应用场景进行梳理，针对应用场景联合工业互联网生态推动实践，通过公共服务平台建设，帮助企业尤其是中小企业上云上平台。

记者注意到，在这方面《计划》明确提出：持续推进“5G+工业互联网”融合应用。针对重点行业培育30个左右典型应用场景。编制发布“5G+工业互联网”发展指数。同时明确到2023年，建成8个“5G+工业互联网”公共服务平台。

推动工业互联网大数据中心建设

在数据汇聚赋能行动方面，《计划》提出：要推动工业互联网大数据中心建设。持续提升国家中心的数据汇聚、分析、应用能力，推进区域分中心与行业分中心建设。研究工业互联网数据权属确定、价值评估、资源交换、效益共享等机制，制定数据交换接口标准规范，推动国家中心、各区域和行业分中心之间数据资源的高效流通。

与此同时，要打造工业互联网大数据中心综合服务能力。面向政府提供工业经济和产业运行监测指挥、应急事件预警协调等服务，面向行业提供数据管理能力提升、工业资源共享、解决方案推广等服务，为企业提供设备与业务系统上云、产融合作、供需对接等服务。

中国工业互联网研究院院长徐晓兰对《每日经济新闻》记者表示，随着新一代信息技术与制造业深度融合，大数据已经成为新一轮工业革命的重要驱动力，是实现传统制造业向数字化、网络化、智能化转型的关键要素，也是实现数字产业化、产业数字化的核心要素。

“虽然我国工业大数据潜在资源丰富，但尚未形成统一的管理、服务和安全体系，建设国家工业互联网大数据中心体系，实现国家中心+区域分中心+行业分中心的全国工业大数据一盘棋布局，是解决大数据开放共享水平较低、开发应用难度偏大、价值未能充分挖掘等问题，提升工业互联网发展水平的有效举措。”

徐晓兰表示，具体而言，国家工业互联网大数据中心在以下三个方面可以助力工业互联网的发展。

一是支撑政府监管。通过广泛汇聚政府、企业、行业协会、研究机构等多种主体的实时工业互联网大数据，实现对工业互联网产业的监测分析，并对产业链供应链建设布局、产业数字化率、工业互联网对经济和就业贡献力等情况开展实时监测，建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的产业管理服务新模式，为工业互联网领域重大问题的研判和国家政策文件的制定提供精准的数据支撑。

二是赋能企业发展。大数据中心着力建设数据驱动、价值导向的大数据应用创新模式，旨在提升企业数据管理、分析能力，推动工业知识、技术、经验等软件化，激发企业数据应用创新潜力，优化跨行业、跨地域、跨时空的资源配置，培育智能化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸等工业互联网新模式、新业态，形成企业提质增效降本减存的竞争新优势。

三是提升安全水平。大数据中心聚焦数据资源全生命周期的安全防护，对数据实行严格分类分级管理，通过主动探测、流量分析、决策树分析、深度学习等技术手段，构建全天候、全方位的工业互联网大数据资源安全态势实时感知能力，实现对数据安全隐患的“预警、检测、响应”动态防御，保障工业互联网安全发展。

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