作者：清华大学软件学院院长王建民

党中央对数字基建高度关注，特别是在近期新冠肺炎疫情期间，3月4日中共中央政治局常务委员会召开会议，强调加快新型基础设施建设进度。其中以5G、人工智能、工业互联网、大数据中心为代表的数字基建，其本质是推进新一代信息技术与实体经济深度融合的关键基础设施。

工业互联网大数据软件基础设施是支撑工业互联网大数据平台和应用的基础设施，既包含传输网络、存储设备、运算资源等硬件集合，也包含数据采集、数据治理、数据存储、数据管理、数据分析、数据应用等工业大数据全生命周期的技术栈。大数据软件作为工业互联网的核心，大数据的管理、处理、建模、分析与应用等技术为各种工业互联网智能化应用和服务的实现提供了有力的支撑，因此工业互联网大数据软件基础设施建设对工业领域激活大数据资产、导入智能化技术具有重大基础支撑作用。

一、将工业互联网大数据软件基础设施建设作为数字基建的重要关键内容，加速工业互联网能力的全面提升

(一)加强工业互联网基础设施建设是贯彻和落实党中央重要指示精神的重要举措

早在2018年年底召开的中央经济工作会议上，对数字基建就有提及，在2019年的政府工作报告中，更是将“新型基础设施建设”列入其中。3月20日，工信部发布的《关于推动工业互联网加快发展的通知》中提出，加快工业互联网等新型基础设施建设，推动工业互联网在更广范围、更深程度、更高水平上融合创新，培植壮大经济发展新动能，支撑实现高质量发展。加强工业互联网基础设施和大数据软件基础资源及管理体系建设，符合党中央提出的国家大数据战略要求，是贯彻党中央重要指示精神的具体体现。

(二)工业互联网是发展先进制造业的必由之路，应抓住历史机遇期，以数字基建为契机，打牢工业互联网软件发展基础

从未来发展趋势来看，工业互联网是第四次工业革命的基石，是抢占产业未来制高点的战略选择，其本质是实现制造业质量变革、效率变革和动力变革。本次新冠肺炎疫情期间，工业互联网在疫情防控保障和企业复工复产支撑中发挥了重要作用，从需求发布到应急响应，从仓储物流到复产达产，从产业链协同到信息共享，多个环节都有成功应用案例。在新冠肺炎疫情全球化蔓延的趋势下，在提速数字基建的背景下，我国工业互联网等新型工业软件发展获得了难得的窗口机遇期，应以此为契机，创造制造业转型和升级的历史性拐点。

(三)工业互联网大数据软件是工业互联网的核心与基础，是推动工业互联网创新发展的重要支撑

基于软件定义的工业互联网将软件基础资源与硬件基础资源分离开来，通过工业全系统的互联互通实现全方位工业数据的采集，以数据为核心构建的智能化体系是支撑智能制造和工业互联网的核心动力，工业大数据软件正是其载体和工具。工业大数据软件利用数据和模型，优化制造资源的配置效率，支撑制造业的业务变革，使企业达到提质增效的目的，在自动化与信息化基础之上，实现数字化、智能化的制造体系，不仅为工业互联网在个性化定制、网络化协同、服务化延伸等工业互联网新模式场景提供了支撑，还承载了通过大数据的分析利用，从而承担了知识积累、复用直至创新的重任。

(四)应高度重视工业大数据软件基础设施建设，摆脱基建就是网络和硬件建设的旧思维，突出数字基建软装备的创新和跨越

新型基础设施建设内涵更加丰富，涵盖范围更广，区别于传统的基建，以5G、工业互联网、数据中心等为代表的新兴技术，由于技术特点和应用手段的不同，其基础设施突破了传统的以建筑和网络为代表的“有形”物理实体，而数据、平台和软件等“无形”的资源同样成为数字基建的重要建设内容。要克服“基建就是盖房子、做工程、建网络、买设备”的旧观念，重视对于技术和人才等的软性基础设施投入，做到“软硬兼施”，这样才能为真正夯实数字经济地基，切实推动工业实现数字化、网络化、智能化。

二、以工业互联网大数据软件与应用体系为抓手，加强大数据软件基础设施建设，释放工业互联网价值

目前，我国工业互联网功能、生态都还在高速发展和完善中，基于此的大数据应用及其管理问题、协同问题、共享问题和安全问题还比较突出，各种数据资源仍存在标准不统一、存储分散、系统封闭等诸多障碍，众多宝贵的数据资源由于管理和技术等制约而处于冷冻睡眠状态，未能够充分有效地被加以利用。中央文件中多次提到数据中心，而工业互联网大数据软件与应用是数据中心的重要组成部分，数据中心作为工业互联网数据的汇聚平台，结合工业互联网大数据软件与数据中心的融合发展，可以切实提升工业互联网数据管理和服务的能力和质量，充分释放工业互联网的潜在价值。

(一)顶层设计，标准先行，搭建上层引领性框架体系，为底层建设提供依据和指导

国家牵头，组织国内行业专家形成规划团队，共同进行顶层总体架构设计，建立结构清晰稳定、适用性广、实用度高、安全可靠、可扩展性强的体系框架，以此作为工业互联网大数据软件与应用建设的基本依据和指导。目前，国内在技术架构、应用评价、安全保障等诸多方面还缺乏相应的标准和规范，尤其面向重点行业领域有针对性的标准和规范更出现了较大的缺口，直接表现为工业企业对数据资产不能用、不会用、不敢用。因此，应针对元数据、数据采集、数据存储、数据接口、数据脱敏/加密等基础共性问题制定相关标准，特别要以技术和管理的双重手段，打破数据流通的技术瓶颈。

(二)技术创新，重点攻关，突破核心关键技术，确保工业互联网价值的有效释放

应加大持续投入力度，鼓励高校、研究机构和企业等共同对工业互联网大数据软件核心技术进行攻关，针对工业互联网大数据多模态、高通量、强关联的特点，着力突破组态式低代码开发技术、透明化数据服务构建技术、安全的跨平台协同技术等核心关键技术，布局自主可控的大数据软件生态体系，打破工业互联网大数据应用的技术瓶颈。以数据中心建设为牵引，广泛吸纳全社会力量共同参与研发与技术创新，群智群力对其相关技术进行共同研究和探索，鼓励通过开源项目等方式，将成果向全社会开放共享，实现协同创新。

(三)需求牵引，鼓励应用，大力推广平台和应用，促进经济效益和社会效益的实现

避免盲目投入，一定要着力解决企业的难点，以企业现时需求为牵引，打造一批以数据中心为载体的工业大数据应用案例和解决方案，充分挖掘数据潜在价值。坚持好的软件是用出来的，加强软件开发方和工业企业的深度融合，努力做到“同吃、同住、同劳动”，在实际使用中不断迭代完善系统软件。加大应用的试点示范推广力度，搭建由多方参与的测试验证平台和安全保障平台，不断提升综合保障能力，为工业互联网大数据软件提供政策引导、知识产权保护、开源社区建设、数据资产保护等服务。

(四)多方协同，构建生态，推进产学研用的深度融合，着力打造完整的工业互联网大数据软件与应用生态体系

以数字基建为抓手，鼓励更多的研究人员、技术人员、管理人员共同参与其中，构建产学研用多方主体协同创新，营造良好的创新环境。回顾工业互联网发展历程和本次疫情中暴露出的问题与不足，我们一定要加强工业互联网大数据软件的技术和应用创新生态体系和数据交换共享体系建设，打破各种体制、行业、类型等的边界限制，全面建立协调优化、互利共赢的合作发展方式，共同加强工业互联网大数据软件基础设施建设和应用服务能力。结合工信部近日印发的《工业数据分类分级指南(试行)》，加强政府引导并监管工业数据保护行为，在有效监管的基础上保障合法数据交易，推动数据安全相关政策和法规的研究，切实保护工业数据所有者的合法权益。

来源：中国电子报