以新一代信息技術為核心力量的科技革命和產業變革深入發展，發達國家紛紛把數字化轉型作為鞏固制造業全球領先地位的戰略選擇。2020年6月中央深改委第十四次會議審議通過《關于深化新一代信息技術與制造業融合發展的指導意見》，提出新一代信息技術，特別是我國所掌握的領先技術應用到制造業領域，與制造業進行融合發展，加強對制造業全要素、全流程、全產業鏈的管理和改造，提升制造業的數字化、網絡化和智能化水平，帶動制造業高質量發展。

數據要素的集聚共享、融合應用和數據治理的應用體系依賴于新型數字基礎設施建設。同時，數據要素又反向推動了新型數字基礎設施的建設進程，從而共同構成解放數字化生產力的強力底座。

一、釋放創新效能，數據要素驅動制造業高效率創新和智能決策

數據作為新型生產要素，隨著制造業數字化轉型進程加快，數據對提高生產效率的乘數作用凸現，在促進全要素效率提升、驅動制造業的創新變革和智能決策方面發揮著關鍵作用。

（一）數據要素推動生產要素的組合優化

數據要素的開發利用具有非常強的多要素合成效應，與勞動力、資本、土地等傳統生產要素形成全要素的組合優化，促使全要素更高效率組合的創新發展。數據要素與其他要素的深度融合帶來資本優化和勞動生產效率的明顯提升，從而產生正外部性，創造出遠高于缺乏數據要素時的生產價值。隨著數據要素與其他生產要素融合的越深入，從根本上提升制造業的投入產出效率，推動制造業高質量發展。

（二）數據要素驅動制造業高效率創新

新一代信息技術的深入應用，為數據要素推動制造業實現跨越式增長提供了動力源泉，數據要素的動態投入結合新一代信息技術的應用創新，不斷優化企業管理結構與生產制造流程。數據挖掘產生的關鍵信息，幫助企業突破供應端、生產端、市場端時間和空間的界限，及時獲取相應的信息反饋，促使了企業更廣泛的創新，基于數據的創新在其他領域的擴散應用激發出更多的后續創新，從而極大釋放了制造業的創新潛能。

（三）數據要素賦能企業智能化決策

基于人工智能、虛擬現實、物聯網等信息技術，針對數據要素的信息挖掘，能夠幫助企業更好的預測未來的經濟活動，最大限度的降低企業在現實的市場中面臨的不確定性，從而進行更為科學的決策。支撐企業在資源投放、生產管理、市場行為的策略抉擇。在生產組織活動中，提高產品供應效率和產業工藝創新的成功率，確保企業決策的精準性，降低不確定性造成的決策失誤損失。

二、新型數字基礎設施與制造業深度融合，加速生產數據要素化發展

新型數字基礎設施以傳感終端、5G網絡、大數據中心、工業互聯網、物聯網、邊緣計算、人工智能等新一代信息技術為工具，與制造業深度融合，融入產業技術鏈，實現生產數據價值化和要素化，為制造業的產品創新、工藝優化、服務模式升級、管理和決策模式變革，甚至是產業生態的重塑，賦予了更多的可能和更大的發展空間。

（一）新型數字基礎設施促進制造業的數字化轉型

基于彈性工業云平臺和云服務已成為推動互聯網與制造業融合發展的主要支撐手段，滿足當前工業企業“按需”、“輕量”的信息化建設需求。將制造業務系統及海量工業數據上云，使企業專注于產生核心價值和實現差異化的業務，促進制造業融入更廣泛的產業供應鏈。利用云計算技術將供應鏈轉移到云平臺，重新設計和整合供應鏈，通過有效的云端協作解決復雜問題。

（二）新型數字基礎設施推動制造業的知識化、數字化和智能化

將生產制造的海量設備數據進行集成共享與挖掘分析，構建工業知識圖譜，提高產品的研發設計水平，推動生產流程的數字化，形成智能車間、智能工廠等現代化先進生產體系。將經營管理數據進行大數據綜合分析，通過數據驅動人、機、物的高度協同，降低工業企業的運營成本，提高管理者的科學決策水平。通過工業大數據應用提高產品的附加值，形成“產品+服務”的生產經營模式，促進傳統制造業向個性化定制、服務型制造等新型商業模式轉變。

（三）新型數字基礎設施促使生產力與生產關系的重構

隨著生產數據要素化和價值化的形成，逐步構建圍繞數據部門的新型生產關系。人工智能與物聯網等技術相結合，可實現制造業生產線全面、實時監控，提高生產及質檢效率，通過智能學習改善工藝流程，對結構復雜、工藝要求高的行業，顯著提高其良品率。智能化的工業生產設備的使用將大幅降低人力需求量，從根本上降低了人力成本。

三、夯實制造業高質量發展的新型數字基礎，實現數據要素市場化

為制造業提供服務的新型數字基礎設施，實現了制造資源的網絡化泛在互聯、軟件化彈性供給、平臺化高效配置，也是實現數據要素疊加、聚合、倍增的基礎環境，通過夯實工業互聯網平臺能力、國產工業軟件驅動和建立工業數據應用體系，逐步建設數據要素市場。

（一）加快工業互聯網平臺能力建設，構建制造業數據要素市場生態基礎

建立工業互聯網平臺基礎數據標準和應用標準體系。高度重視工業互聯網平臺的基礎性、戰略性作用，加強建設工業互聯網平臺基礎數據標準體系，推動行業龍頭和權威機構共同建設具備行業公信力的數據標準、數據字典和通用數據模型，逐步實現行業數據要素化能力。建立并持續完善平臺應用標準體系，做好工業互聯網平臺在業務需求、架構、功能、接口、應用、操作等方面的標準制定與評估認證體系建設。

注重構建工業互聯網產業生態。推動工業互聯網產業鏈資源整合與優化配置，完善工業互聯網平臺配套體系，鼓勵和引導工業互聯網產業聯盟、物聯網產業技術創新戰略聯盟等各行業聯盟之間的合作模式創新，建立共創共贏機制，大力扶持建設協同研發、測試驗證、認證評估、數據利用、交流合作、咨詢評估、創業孵化等公共創新服務平臺體系。開展工業互聯網賦能創新行動，加快企業內外網改造，加速引導企業集群式“上云上平臺”，強化平臺資源聚集能力。

（二）發展國產工業軟件產業，培育數據要素應用生態

統籌布局，強化頂層設計。建立健全工業軟件政策體系，加強政策聯動和宣傳推廣，從技術、財政、稅收、人才、市場等方面加強統籌，利用試點示范、專項資金支持等方式，鼓勵有條件的地方建設一批工業技術軟件化創新中心，探索差異化、特色化發展路徑，與工業互聯網、智能制造等協同發展，推動全產業鏈要素整合優化，促進全社會多元化資源高效配置。

引領帶動，實施工業App培育工程。建設工業App標準體系，引導和規范工業App培育，開展工業App共性技術協同攻關，聯合產業鏈上下游環節，突破一批“卡脖子”關于軟件，建設通用的工業App開發環境與工業知識庫，加快發展高端工業軟件，組織推進工業App領域的“雙創”活動，引導企業對接供需信息，觸發應用需求，通過發展客戶定制方案，創新商業模式，建立優質的工業App發行渠道，形成工業App開發、流通、應用的新型網絡生態系統。

構建生態，優化發展環境。充分發揮中國工業技術軟件的整體優勢，有效整合各方資源，形成凝聚合力、協同推進的工作格局，拓寬校企、院企等人才培養合作渠道，建立高端化、復合型人才培養基地，加快開發者、創客等新型人才隊伍建設，形成工業技術軟件化人才培養體系。

（三）加強工業數據管理能力，培育工業數據要素市場

提升工業數據治理能力。以提升工業大數據管理能力作為盤活數據資源、加快數據要素價值創造的重要抓手，加大《數據管理能力成熟度評估模型》（DCMM）在制造業的宣貫推廣和試點評估，促進工業企業開展數據管理能力建設，按等級、有側重地提高自身數據管理能力，進而促進工業數據資源的整合、流通、共享和利用。

強化工業數據安全防護。針對工業數據采集、存儲、傳輸、應用等關鍵環節，提升工業數據安全的全生命周期防護能力，增強數據安全服務的要求，統籌推進數據安全風險評估、數據安全成熟度評估，深入推進工業數據分類分級管理，做好數據梳理分類和分級差異化管理，積極推動工業數據分類分級試點示范。

大力培育多元化融合發展模式。加快發展個性化定制，圍繞重點領域，培育具有國際競爭力的規模化個性定制，促進企業生產與消費需求對接，實現產銷動態平衡。大力發展服務型制造，支持制造業企業充分利用信息技術，提高企業產品全生命周期服務能力。加快發展網絡協同制造，實現企業間的協同和各個環節資源的共享，提高研發設計、生產制造的柔性，提升企業生產效率和產品質量。（工業和信息化部電子第五研究所黨委書記季仲華）