工业互联网（Industrial Internet of Things，简称IIoT）的概念最早由美国通用电气公司CEO杰夫伊梅尔特于2012年提出，旨在用一个开放性、全球化的通信网络平台把人、数据和机器连接起来，共享全流程工业生产中的各类要素资源，进而推动数字世界和物理世界的融合。近年来，随着全球工业系统与信息网络的结合程度越来越高，这一理论设想正在逐步成为现实。国际上，国际商业机器公司（IBM）、通用电气、西门子等工业巨头和以美国工业互联网联盟（IIC）为代表的组织正在推动工业互联网的全球化建设。我国的工业数字经济也在快速萌芽，传统工业和制造业的数字化转型逐渐加速，工业互联网建设正在发挥前所未有的重要意义。

　　党的二十大报告指出要“促进数字经济和实体经济深度融合”。工业互联网能够将信息技术与工业经济充分融合，以数字化、自动化、智能化的时代要求重塑传统产业链与制造业体系，是推动“数实融合”的重点工作内容。工业互联网通过推进全要素、全产业链、全价值链的互联互通，推动资源配置优化和生产效率提升，进而实现产业升级和经济效益提升，是当前我国发展新质生产力的典型代表。

　　为实现工业资源的合理配置和现代化工业产业的高效运行，工业互联网的发展离不开对海量工业数据的安全存储与可信共享。2019年10月，党的十九届四中全会正式将数据定义为新的生产要素。“要素级别”的数据关联多项工业互联网架构中的关键技术与工具，直接影响工业互联网生态体系的价值共创以及相关企业的数字化转型。然而，当前我国在技术层面、市场层面和政策层面仍然存在可能影响工业数据流通与共享的因素。鉴于此，应当对相关问题进行精准识别，灵活运用有效对策打破工业互联网体系中的数据壁垒，实现我国工业互联网生态的高速发展并构建高质量的工业互联网生态体系。

　　国际工业互联网建设正在进一步加速球速娱乐。工业互联网是推进传统制造业数字化转型和网络化协同的重要路径球速娱乐，能够推动工业企业实现智能生产和智能制造，对国家经济发展具有重大意义。当前，世界多国均在通过工业互联网的建设推动本国工业、制造业领域的数字化转型，进而实现产业升级。其中，部分发达国家推出以先进工业、制造业为核心的“再工业化”国家战略。例如，德国提出了“工业4.0”的概念，旨在通过工业与信息通信技术（ICT）的融合，提升本国在工业领域的竞争力并提供高品质就业机会。近年来，以西门子、博世为代表的德国工业企业正在通过新型物联技术和专用频谱，弥合运营技术（OT）和信息技术（IT）之间的差距，并尝试推动工业柔性化生产变革。美国近年来积极实施“先进制造伙伴关系”（AMP）计划，强调包含信息技术、生物技术、纳米技术等高品质制造行业的投资、研发和发展，用以提升本国在相关领域的竞争优势。以IBM、微软、通用电气为代表的美国工业企业和服务提供商已经逐步催生贯通数据采集、传输端、网络设备和应用端的体系化工业互联网产业链。同时，美国的工业互联网建设已经延伸到包含制造业、能源、交通运输、医疗卫生等广泛的应用场景，正在不同社会领域开启工业自动化和数字化转型的新时代。此外，法国、日本、英国、荷兰、瑞士等国家也将本国工业互联网的建设置于优先位置，通过政策手段打造国际领先的工业互联网平台，积极参与现代化工业制造业的全球市场竞争。

　　我国工业互联网发展正处在黄金窗口期。我国的现代化工业起步较晚，先进技术的产业化能力与发达国家仍然存在差距。近年来，随着我国推进新型工业化的步伐不断加快，现代化工业和制造业逐渐成为我国在国际市场竞争中的重要优势。其中，工业互联网的建设对于推动我国工业产业高端化、智能化、绿色化发展，促进相应产业发挥大国重器的作用具有重要意义。2024年4月18日，国务院新闻办举行2024年一季度工业和信息化发展情况新闻发布会，工业和信息化部党组成员、副部长单忠德指出：“工业互联网融合应用已拓展至49个国民经济大类，形成了200余个工业互联网示范应用标杆。”当前正是我国工业互联网系统化发展和规模化扩张的黄金窗口期，以华为、阿里云为代表的中国ICT企业正在构建“OceanConnect IoT”“阿里云ET工业大脑开放平台”“根云平台”等更加完善的通用基础性平台和云服务平台。此外，我国5G、区块链、人工智能等尖端技术的发展也为信息技术与工业生产的融合应用和工业互联网融通创新体系的发展提供了宝贵机遇。

　　数据是关联工业互联网基础建设的核心要素。纵观国内外工业互联网的发展进程，数据直接关联工业互联网架构的多个层级，是各国工业互联网平台体系构建的基础。结合美国工业互联网联盟（IIC）对于工业互联网平台架构的划分方法和云计算服务的不同层级，工业互联网的框架可以大致分为边缘层、设备层（对应IaaS，基础设施即服务）、平台层（对应PaaS，平台即服务）和应用层（对应SaaS，软件即服务）。其中，边缘层负责开展从物理层到平台层的数据采集与传输以及多元数据分析与处理，设备层提供可用于数据存储等功能的云基础设施，平台层一般运用数据管理模块、大数据模型库等微服务组件封装形成服务架构，应用层则将工业操作系统中的数据进一步接入互联网平台或第三方部署的软件。可见，工业互联网不同层级的构建均需拟合不同环节数据的特征，通过有效架构实现工业数据的高速流通和共享，最终实现工业互联网络在实际工业系统中的落地。同时，各架构层级和生产环节中所涉及的软硬件数据协议、数据化技术、数据建模与分析、大数据处理与决策等关键技术均与工业大数据的概念存在紧密联系。

　　数据也是制约传统工业产业数字化转型升级的关键因素。企业、行业和地区间工业数据的流通、共享和有效利用直接影响传统工业制造业体系的数智化发展。其一，工业数据的共享突破了工业企业内外资源割裂的生产方式，有助于实现社会资源协同并形成全新的社会分工。数据具有即时再生、非竞争性等特点，边际成本趋近于零，能够在流通的过程中实现外部效用的乘数倍增。①在工业互联网领域，工业数据的流通能够最大程度发挥数据流通的正外部性作用，使创新收益和流通便捷性得以扩张。其二，工业数据的共享有利于将我国工业企业间的竞争关系转向合作共赢关系，有利于我国突破部分西方发达国家的技术封锁。一方面，数据共享通过淡化产业边界、降低行业壁垒，助力新兴工业企业的成长，促进资源向工业行业集中。另一方面，数据高效流通加快了工业数据信息在企业之间的扩散，提高了知识向创新成果和落地效果转化的速率，有利于工业企业的创新变革。其三，工业数据的即时共享有利于企业掌握消费者的实时需求和有关信息，通过双向紧密互动提高研发和生产的指向性，灵活组织制造资源和生产流程，运用个性化定制、柔性化定制、体验式消费等手段增加用户黏性。其四，人工智能、数字孪生、边缘计算等尖端技术与高质量数据的有效利用切实相关，工业大数据概念的落地应用有利于推动工业互联网与分布式技术、虚拟化技术、智能控制、智能感知、工业机器人等前沿技术的进一步融合，推动工业产业的全新升级。

　　技术层面，仍需寻求科技突破。随着工业数据的爆发式增长，传统数字化和信息通讯手段已经无法充分满足当前我国工业互联网发展的要求。第一，不同设备、平台、企业、行业之间的标准难以统一，数据互联难度较大。工业设备种类繁多，数量庞大，不同标准下的设备、生产机床的数据采集工作难以实现一体化统筹，关乎数据采集的协议标准、数据格式与相应的数据传输协议无法统一，设备与平台的接口所关联的工业通信协议和无线通信协议也并不统一。同时，规模各异的不同企业处在不同的发展阶段，对数据接入速率的要求并不一样，网关能耗等级、网络基建水平也并不一致，数字化程度较低的群体的权益和发展难以保障②，工业互联网的技术普惠无法充分实现。在此基础上，基于不同需求构建的工厂内网协议标准众多且相对封闭，细分行业的需求也存在很强的差异性，进一步制约了工业数据的互联互通，也难以实现个性化、多场景下的应用。此外，完善的标识解析体系也是实现工业互联网互联互通的关键。当前我国标识解析体系正在加速建设，但跨企业、跨行业、跨国家的供销产研全流程管控体系仍有待进一步打通。

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　　第二，传统数据存储和共享平台难以匹配工业互联网发展的速率，而现有基于云服务提供商（CSP）的新型数据共享方法也存在弊端。目前，我国大量工业互联网系统已经使用云服务器作为数据存储和共享的平台，预计到2025年制造企业云平台的普及率将超过60%。但是，加密服务提供体系（CSP体系）下服务级别协议的约束并不能充分确保数据安全。事实上，当前模式可能难以有效检测服务提供商的恶意行为，仍存在恶意篡改和盗取用户数据的风险，数据所有者甚至可能失去数据的控制权和所有权。运用基于密文策略的属性加密（CP-ABE）等方法虽能增强系统安全性，但也会出现查询困难和建立索引密钥开销较大的问题。

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　　第三，新型技术在工业互联网体系中的转化落地也面临一定的障碍，可能阻碍工业数据的有效流通。例如，工业互联网体系对设备之间数据通信的时效要求很高，而ICT技术仍是工业互联网中数据进一步流通的一大瓶颈。虽然我国以5G为代表的新型信息通讯技术已经取得较大进展，但部分中小企业将新型ICT技术用于体系化的内网建设仍然存在较大阻力。又如，如何运用新型网关、窄带物联网（NB-IoT）等现代化技术进一步提高工业大数据分析的深度，应用更加成熟和深层次的数据建模与分析模块进行资源调度、决策优化，实现基于用户需求的IP化、扁平化、柔性化的技术改造，仍是我国工业互联网现代化建设中需要进一步突破的难题。

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　　第四，我国以开源平台、开源社区和高端工业软件为代表的平台建设和技术应用仍未实现大范围的国产化，部分核心技术依赖性较强。同时，我国工业互联网建设中关联工业机理建模、大数据分析、应用开发和智能边缘计算的技术瓶颈也亟待突破。③

　　市场层面，中小企业发展欠佳。为推进我国工业互联网生态体系的构建，中小企业参与者的数字化工业建设水平和数据共享意愿与能力仍需进一步提高。中国电子技术标准化研究院发布的《中小企业数字化转型分析报告（2021）》显示，79%的中小企业仍处于数字化转型的初步探索阶段，达到深度应用的企业占比仅为9%。欧盟委员会的一项调查显示，中小企业的工业互联网建设面临包含监管障碍或行政负担、付款延迟、融资渠道补偿、缺乏技能等问题。我国中小企业当前通过数据化手段将数字技术接入工业产品设计、生产、销售、服务的全生态流程的能力较弱，数字化转型的能力和动力不足，也难以运用工业互联网模式进一步促进信息技术与产业部门的深度融合。同时，工业互联网的生态成员之间更应打破传统主体赋能客体的关系，建立不同规模企业协同共融的新型交互模式。然而，当前我国工业互联网建设大多依靠少数核心企业和平台的数据资源开放能力，中小企业参与者主动共享数据的意愿较低。

　　究其原因，一方面，大量中小企业不仅缺少数字化转型的意识和技能，也缺少适合自身的数字化转型工具以及收益分析框架，难以推进数字化转型，更难以实现之后的高质量数据流通。同时，中小企业的盈利性属性和功利性本质与数据共享中的公益性取向存在冲突。一些中小企业因潜在的风险不确定性对数据共享缺乏信任基础，对工业互联网的市场化价值和制度变革的必要性也存在不同判断。受此影响，不同层级企业的运行体系往往彼此独立，工业内网难以融通。因此，中小企业之间涉及资源、能力、评价等数据信息的充分交互和及时共享的程度较低，不利于社会化制造资源的及时有效配置。另一方面，我国当前处在工业互联网平台格局创立和优势扩大的关键窗口期，倾向通过集中资源提高共性能力以实现数字化平台的快速扩张，建立跨地区、跨行业的数字平台基础设施。但是，这种规模优先的发展模式难以融合技术平台的定制开发和应用，进一步满足市场的个性化需求，也无法帮助中小企业针对不同参与主体和客户的差异化特征制定具有针对性的数据共享策略。因此，当前我国工业互联网平台衍生的产品和服务难以满足多元化行业需求，基于既定规则和场景信息的数据建模能力以及生成定制化元数据的水平存在不足。

　　政策层面，制度体系仍需完善。当前，我国工业互联网的充分发展仍然需要本国制度体系的进一步成熟化和精细化，且相关领域发展一定程度上受到当前国际政治的影响。我国充分重视工业互联网体系的建设发展，2015年5月，国务院印发《中国制造2025》，这是我国实施制造强国战略第一个10年的行动纲领。随着《工业和信息化部办公厅关于推动工业互联网加快发展的通知》《工业互联网标识管理办法》《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）》的推行落地，我国工业互联网体系的建设取得了较为显著的成果。但现有的扶持力度和优惠政策难以更有效地推动数字化能力不足、经济实力较弱的中小型企业实现转型升级和平台节点的接入。

　　工业数据的规范存储和有序流通离不开制度标准的保障。2017年，新修订的《中华人民共和国标准化法》将其适用范围扩大至数据领域，《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国网络安全法》等其它法律法规也为工业数据的流通提供了法治依据。但当前相关法律体系刚性较强，弹性和精细性较弱，难以与实践过程中不同领域流通的工业数据充分耦合，最大程度发挥数据的正外部性效用。此外，我国尚未形成工业互联网体系中数据流通的体系化技术标准，不能有效运用“软法”对流通中的工业数据进行灵活规制。如何把握“硬法”与“软法”的平衡并完善相关法律标准和技术标准，仍需结合工业互联网行业发展的态势进一步论证。国际政治形式和竞争格局也一定程度影响现代化信息技术在全球范围的流通与共享，可能对我国工业互联网的建设造成影响。

　　发挥政策合力，完善技术标准，打通数据壁垒。工业互联网的高速发展和研发创新需要长期可持续的政策支持。一方面，发挥标杆企业和平台的作用，根据传统工业大省、长三角、珠三角等领先地区的地域特点制定相应地方性发展策略，打造示范性的新型数据共享体系。同时，以龙头企业为核心突破产品全生命周期管理、监测维护和可预测性维护等现代化工业互联网模式的建设方案，实践线上线下融合集聚理论，推动线上生态与线下集群的深度融合和相互促进，寻找产业链协同优化的中国方案。另一方面，通过完善落实相关配套政策，加大财政资金在相关领域的倾斜程度。在扶持政策和资源分配的考核指标上也可以设置多个可选指标，鼓励不同参与主体个性化发展，建立专项研发基金、研发风险准备金等激励制度，实现工业互联网生态“千行千面”的格局。此外，应加快论证并敲定国家对工业数据和公共数据流通的剩余控制权（对初始契约没有明确规定的或然事件出现时作出相应决策的权利），发挥多方力量确定并完善工业互联网行业领域中数据相关技术标准，以场景为牵引建立工业数据的分级分类管理体系，通过全过程动态监督实现数据流通与数据安全间的平衡。在流通过程中，应当以行业企业自愿属性的“不完全契约”为主，在保障数据流通自由度的同时以技术标准的形式先行探索相关经验，实现数据高质量流通。与此同时，应进一步将经过验证的技术标准以立法形式加以固定，严厉打击恶性竞争、数据隐私侵权、恶意融资收购等影响数据安全和工业互联网发展的活动，促进工业数据的安全流通，实现工业互联网领域的法治化、规范化发展。

　　突破技术瓶颈，助力自主智造，实现产业融合。第一，可以进一步改良中心化的传统数据存储共享模式，结合技术手段打造更安全、扩展性更强的去中心化数据共享访问控制系统，执行未来更大数量工业数据的管控和验证。例如，区块链技术可以在一定程度上减少传统云存储系统搜索密文时向用户返回错误结果的问题，并降低密钥生成器对用户隐私的威胁性。因此，可以采用区块链与云存储结合的“云链协同”模式，将加密化的工业数据存储在云上，并将数据的关键字索引与加密数据的存储地址打包存储于区块链，在防止云服务器篡改数据的同时减少区块链的存储压力，保证工业数据存储与共享的存储量、安全性和隐私性。第二，运用现代化技术手段提高工业信息在流通和共享过程中的有效性和安全性，实现包含制造工艺、设备维护、质量管理、能耗管理等多环节工业生产过程中工业数据的高效流通。例如，随着分布式技术的进步和处理芯片性能的提升，工业互联网边缘层可以接入云端功能，进而实现工业数据在物理层的高性能实时采集。不仅有利于增强边缘层数据与云端的实时互，还有利于降低网络传输的负载并缓解云端计算的压力。又如，为提升工业数据的分析与决策能力，可以运用数据特征提取算法并结合建模工具和数字孪生等技术，将工业数据封装入模型以实现数据建模与分析的可视化。第三，国家应当发挥主导性作用，完善工业互联网标识解析体系和用于工业互联网的IPV6地址体系，打通从国家顶级节点到国际海量根节点的全生命周期体系。第四，进一步扩大我国在现有优势领域的技术优势，着重推动自主研发和自主制造。中国当前在现代化工业、制造业、通信、电子商务等领域处于全球领先地位，这对我国工业互联网的可持续发展和构建独有竞争优势具有积极意义。例如，美国市场研究公司ABIResearch发布的报告显示，到2036年全球5G专网支出将超过5G公网。可见，应进一步加强我国在现有优势领域的竞争优势，推动工业数据的互融互通。同时，以“飞腾”“神威26010+”等国产核心运算芯片为代表的技术突破说明我国正在尽可能推动实现工业互联网全流程自主研发和国产化替代，降低本国工业互联网在技术层面的依赖性。第五，进一步推动现代技术与制造业的融合。例如，ChatGPT等大语言模型可以结合人类反馈进行强化学习，通过广泛的数据存储和高效的用户需求理解④，进一步接入工业互联网以实现用户需求的精准识别和实时反馈。另外，借助5G、人工智能、量子计算等尖端科技与工业互联网平台的融合，以“产品研发+客户开拓”的模式打造“5G+工业互联网”等形式的融合应用先导区。通过实现多模态海量数据的融通共享，构建产业交叉、平台赋能的大中小企业融通创新生态，提升我国工业互联网的创新水平和国际竞争力。

　　赋能中小企业，催生创新效应，营造共享生态。更多数量的中小企业接入我国现有平台，有利于提升工业互联网领域的整体协作水平，优化现有资源配置机制，加快构建统一化市场与工业互联网生态。根据美国独立学术出版公司Sage公司的调查，80%的中小企业认为数字化对于企业复苏和创造就业至关重要。在当前相对低迷的经济形势下，中小企业具有自发的数字化转型意愿和倾向性，应进一步破除中小企业数字化发展和平台接入过程中的障碍。同时，为进一步发挥中小企业的能动性和创新性，实现参与主体的合作共赢和工业互联网生态的可持续发展，必须进一步激发中小企业参与工业数据共享的意愿。一方面，提高中小企业参与数据融合的“感知易用性（PEU）”，降低中小企业数字化转型的成本和阻力。第一，充分落实对中小企业的扶持政策，通过精准度更高的技术支持、税收优惠等方式减少中小企业的试错成本，结合专家智库、同行实践经验等其它社会资源减少中小企业的数字化变革成本、布局成本和安全风险，也可构建“即需即用即付”的模式减少中小企业接入平台的成本和障碍，⑤鼓励更多中小企业加入工业互联网生态和数据共享体系。第二，结合机器学习即服务（MLaaS）、区块链即服务（BaaS）等更适合中小企业的新型架构和服务提供方，运用分布式账本技术（DLT）等更具有灵活性和可拓展性的技术手段，助力中小企业和初创企业打造更能满足相关企业实际需求的平台技术框架和数据共享模式，运用更有效的数字化转型工具加快中小企业进入工业互联网生态的速率。另一方面，提高中小企业共享数据的“感知有用性（PU）”，推动中小企业自主实现平台接入和工业数据流通。第一，通过有效宣传和培训机制提升中小型工业企业对数字化转型的认识，提高企业相关人员的相关意识和专业技能。第二，为中小企业提供用于成本与收益分析的框架工具，加速中小企业对数据效用和预期收益的认知。在此基础上，中小企业可能在数据共享过程中或获得收益之后进一步反向推动工业数据的流通，促进工业互联网体系的本土化和创新性升级。

　　推动深度共创，深化合作机制，形成统一格局。为实现我国制造业向数字化、高端化的跃升，应在“政府平台企业”的格局下打造共通、共融球速娱乐、共进的合作环境，打造有利于数据要素流通的交易制度体系。第一，加强相关政策引导，培育孵化数据共享试点示范项目，打破地区壁垒，推动更大范围工业互联网产业联盟成员单位的加入与主体之间的深度共创，逐步形成全新时代背景下的中国工业互联网价值共创模式。⑥同时，完善多层次的人才培养体系，强化工业基础能力和综合集成水平。第二，打造“制造+服务”的全流程化价值创造新生态，根据用户个性需求定制数据共享模式和项目解决方案，促进掌握数字平台的企业与掌握业务的行业用户之间的数据共享，实现跨产业维度的共创共建。在此基础上，通过工业数据的流通和共享，进一步打通产品与服务之间的数据流，推动实现生产型制造向服务型制造的转变和传统工业的服务化延伸。第三，加大金融服务的支持力度，改革当前投融资模式以推动工业互联网平台与金融保险机构的深度合作机制，开发并推出支持中小企业数字化转型的债券产品和结构化金融产品。同时，明确细化涉及数据标准、数据定价、数据使用等多环节的政策制度，形成数据高速流通的良性市场。在此基础上，打造“互联网＋先进工业＋现代服务业”的现代化工业体系，构建跨界融合的现代化数据共享生态，长期赋能我国工业互联网平台的快速发展。⑦

　　（作者为浙江大学光华法学院教授、博导，浙江大学国际战略与法律研究院常务副院长）

　　【注：本文系国家社科基金重大项目“建立健全我国网络综合治理体系研究”（项目编号：20ZDA062）阶段性成果】

　　①杨力：《论公共数据流通技术标准及法治化》，《社会科学辑刊》，2023年第4期。

　　③吕铁：《我国工业互联网产业的变革路径探究从平台系统架构视角出发》，《人民论坛学术前沿》，2020年第13期。

　　④程乐：《生成式人工智能的法律规制以ChatGPT为视角》，《政法论丛》，2023年第4期。

　　⑤李勇坚：《中小企业数字化转型：理论逻辑、现实困境和国际经验》，《人民论坛学术前沿》，2022年第18期。

　　⑥马永开、李仕明、潘景铭：《工业互联网之价值共创模式》，《管理世界》，2020年第8期。

　　⑦周济：《智能制造“中国制造2025”的主攻方向》，《中国机械工程》，2015年第17期。