工业数据作为基础性战略资源，其价值巨大，正深刻驱动着产业经济向“智造”升级。从研发效率到生产控制，再到供应链优化，数据应用已展现出显著成效。然而，数据价值的充分释放，正受制于流通环节的壁垒和数据安全保障的缺失。

一、 工业数据的核心驱动力与落地实践

工业大数据融合应用主要体现在三大效率提升：研发创新、生产效率和产业链资源配置效率的提升。

1. 驱动研发创新（美的一例）：

1. 美的集团通过数字化企划，利用大数据进行用户需求洞察、人群刻画和家电趋势识别，有效缩短了新品上市周期，加速了业务增长。

2. 优化生产运营（中科环保的实践）：

1. 中科环保通过建立数据网络全覆盖，实现高效统计、自动分析和智能预警。

2. 结合数字传感和物联网技术优化过程控制，对关键场景进行智能升级，有效提升了运营效率，带动了业绩的超行业增长。

毋庸置疑，在提质、降本、增效方面，工业数据已成为企业实现高质量发展的“突破口”。

二、 工业数据流通的“阿喀琉斯之踵”

 尽管数据应用广泛，但数据要素在流通环节却面临严重阻碍，形成了“有数流不动”的困境：

1. 权属界定难题： 工业数据往往由多个企业或组织共同产生（例如协同设计或供应链环节），导致数据所有者权益难以明确界定。

2. 标准落地性差： 工业数据的分类分级标准在实操层面可落地性不强，缺乏针对具体行业和场景的细则。

3. 技术保障缺失是核心根源： 技术应用不成熟是数据无法流通的根本原因。企业担忧：

1. 商业秘密泄露。

2. 流通范围失控。

3. 缺乏可靠的技术安全防护手段。

据调研显示，近80%的企业因安全顾虑而不敢开展数据共享流通。

三、 以数据安全为纲，构建保障体系

为解决流通瓶颈，国家层面正加速构建安全框架，将数据安全提升到战略高度。

• 纲领性文件发布： 《方案》作为指导未来三年工业领域数据安全工作的规划文件，旨在系统性解决安全问题。

• 2026年目标： 目标是到2026年底，基本建立工业领域数据安全保障体系，同时提升技术、产品、服务和人才的产业支撑能力。

关键指标体现了系统化、全覆盖的建设要求：

1. 覆盖宣贯： 基本实现所有规上企业数据安全要求的宣贯全覆盖。

2. 分类分级落地： 目标是超过4.5万家企业（尤其覆盖各省市行业前10%的规上企业）开展数据分类分级保护。

3. 标准体系建设： 研制不少于100项数据安全标准规范。

4. 人才培养： 培训覆盖3万人次，培养超5000名工业数据安全人才。

结论：

 工业数据的价值巨大，但其释放依赖于安全、合规、可信赖的流通环境。工信部即将落地的数据安全保障体系建设，是为工业数据要素“松绑”的关键一招。只有数据安全得到有效技术保障，才能真正打破流通壁垒，实现数据要素的市场化、规模化应用，从而为“中国智造”提供源源不断的基础性战略资源支撑。