數實融合，百舸爭流

工信部最新數據顯示，2023年，我國工業互聯網核心產業規模達1.35萬億元，已全面融入49個國民經濟大類，涵蓋所有41個工業大類。隨著工業互聯網體系建設的持續推進，其融合應用的廣度和深度不斷拓展，產業生態逐步優化，呈現出形成了良性循環的發展態勢。

在基礎設施方面，低時延，高可靠、廣覆蓋的網絡體系基本建成，高質量外網覆蓋全國300多個城市，跨省平均時延30ms以下，抖動1.4ms以下，丟包率為0。工業互聯網的標識解析體系已全面建成，“5+2”頂級節點實現穩定運行，二級節點上線超過330個，標識注冊量突破4000億，標識日解析量超1.5億次，服務企業超40萬家。其中，江蘇、廣東、遼寧三省的二級節點數均在30個以上，居全國前列。同時，全國范圍內具備一定影響力的工業互聯網平臺數量已突破340個，跨行業跨領域工業互聯網平臺達50家，工業設備連接數超9600萬臺套，“綜合型+特色型+專業型”平臺體系基本形成。

在關鍵技術領域，我國在工業級5G芯片、模組和網關方面實現突破。其中，工業級5G模組的成本相較于商用初期下降了90%，極大地降低了工業互聯網的應用門檻，為規?；瘧娩伷搅说缆?。目前，“5G+工業互聯網”項目數已超1萬個，“燈塔工廠”“未來工廠”不斷涌現，為加快新型工業化進程提供有力支撐。

在應用賦能方面，工業互聯網深入制造業研、產、供、銷、服等各環節，加速創新驅動，支撐大國重器、服務綠色低碳、促進消費升級、保障安全生產、促進集群發展、加快產業融通、助力運行檢測等領域，有力促進產業“智改數轉網聯”。

數據賦能，智造未來

在工業互聯網的發展進程中，數據被視為基礎資源，是構建工業互聯網平臺體系的關鍵。通過數據的高速流通和共享，工業系統能夠實現不同層級的構建和擬合各環節數據特征，從而推動工業互聯網在實際應用中的落地。無論是軟硬件數據協議的制定，還是數據化技術、數據建模與分析的實施，工業大數據的深度應用都為行業帶來了前所未有的變革。

不過在工業互聯網的具體實踐中，數據的流通與共享仍面臨諸多挑戰。不同企業、行業之間的數據標準尚未完全統一，導致數據互聯難度較大。盡管我國標識解析體系正在加速建設，但跨企業、跨行業、跨國家的供銷產研全流程管控體系仍有待進一步打通。

同時，傳統的數據存儲和共享平臺往往難以跟上工業互聯網發展的速度，無法滿足當前海量數據處理的需求。而基于云服務提供商（CSP）的新型數據共享方法雖然在一定程度上緩解了這一問題，但也存在數據安全、隱私保護等方面的隱憂。

此外，數據的有效利用還依賴于多項關鍵技術的突破。例如，關聯工業機理建模、大數據分析、應用開發和智能邊緣計算等技術仍存在瓶頸。這些技術的成熟和應用，將直接影響我國工業互聯網的自主可控，以及整體發展水平。

為推動這一領域的持續進步，首先應發揮政策合力，完善技術標準，打通數據壁壘。通過制定地方性發展策略，支持標桿企業和平臺的示范作用，推動線上線下融合，探索符合中國國情的產業鏈優化方案。同時，通過設立專項基金和激勵制度，促進各參與主體的個性化發展，推動工業互聯網的多樣化生態建設。

在技術應用層面，進一步改良中心化的傳統數據存儲共享模式，采用區塊鏈與云存儲結合的“云鏈協同”模式，可有效提升數據的安全性和隱私性；推動現代技術在制造業中的深度應用，如邊緣計算、數字孿生等，進一步提升工業數據的流通效率和分析能力。政府在其中可以發揮引導、牽頭作用，完善工業互聯網標識解析體系，推動關鍵技術的國產化替代，降低對外部技術的依賴。

在當前全球競爭日益激烈的背景下，制造業企業、互聯網企業、電信運營商以及設備制造商必須緊密合作，通過協同創新，打造優勢互補、互利共贏的生態體系，共同推動工業互聯網的規?；瘧?，實現從傳統工業向智能工業躍遷。