这段文字为我们描绘了工业数据空间从规划、技术构建到落地应用的全景图，强调其公共属性与多方协同的重要性。

一、前期规划与协同建设：

 工业数据空间被赋予了一定的公共属性，其前期开发和建设离不开多方的协同努力，尤其需要：

1. 顶层设计与政策引导： 需自上而下地进行政策研究和制定，结合工业各细分领域的数据应用特点，出台具体的建设和应用指南。同时，通过专项资金和产业基金等形式提供支持，并建立健全工业大数据共享、应用、流通和交易的相关机制，为数据的顺畅流动提供制度保障。

2. 多主体参与的协同体系： 倡导形成一种“指导方居间指导、行业组织发挥主导作用、企业积极参与”的协同工作模式。通过产学研用的深度融合，共同推广工业数据空间的理念，合作建设必要的技术基础设施，并推动其在各行业的深入应用。

二、关键技术保障与创新驱动：

 “数据连接器”等技术设施被视为工业数据空间实现数据安全交换的基石。为此，需要系统化设计、协同化研发和严格的测试评估：

1. 技术架构协同研发： 重点支持工业数据空间技术架构的协同开发，着重强化数据共享、流通、开发应用等环节的技术标准制定、测试与验证，旨在构建一个支持数据可信流通的坚实技术基础设施。

2. 构建公共服务平台： 推动将工业领域的知识沉淀为技术、模型和软件，并支持建设具有行业性和功能性的工业数据空间公共服务平台。这些平台将汇聚丰富的工业数据应用模型资源和组件工具集，同时提供数据空间标准制定、技术组件测试评估等专业服务。

3. 激发市场主体参与： 鼓励大数据企业、软件和信息技术服务企业以及数字化解决方案服务商等积极投身工业数据空间的建设，共同开发基于数据空间的数据应用解决方案，并创新服务模式。

4. 培育开源生态： 积极孵化工业数据空间相关的开源项目，并加强对开源代码的安全检测。通过持续迭代算法模型、基础技术组件和应用组件的功能，不断提升工业数据空间的技术引领能力。

三、长效运行与生态完善：

工业数据空间的持续发展和价值实现，离不开广泛的行业推广、不间断的应用迭代以及产品生态的持续壮大：

1. 需求导向的应用匹配： 深入分析各行业需求，梳理出工业企业在研发设计、生产制造、运维服务等产业链上下游的数据应用场景清单。通过工业数据空间用例的测试评估，精准匹配数字化产品和服务供需。

2. 示范效应与复制推广： 打造一批具有示范效应的工业数据空间应用场景，并推动这些场景中的算法模型在不同行业和企业间共享应用，从而激发更多工业环节和领域对数据共享应用的需求。

3. 区域探索与资源整合： 鼓励具备条件的地方，整合区域内的企业、人才、资本等资源，先行探索工业数据空间在促进工业数据共享流通、推动产业链协同发展、赋能大中小企业融通等方面的创新应用。同时，支持将大数据产业发展示范、新一代信息技术与制造业融合发展示范、工业互联网试点示范等优质项目资源，有机整合并汇聚到工业数据空间，进一步优化创新资源要素的配置。

 综上所述，工业数据空间的建设是一个系统工程，涉及政策引导、技术攻关、多方协作和持续推广。其核心目标是通过构建可信赖、高效率的数据流通环境，激活工业数据价值，最终推动工业领域的深度数字化转型。