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大数据：清华大学王建民：以数字基建为契机，加强工业互联网大数据建设！( 二 )


(四)应高度重视工业大数据软件基础设施建设 ， 摆脱基建就是网络和硬件建设的旧思维 ， 突出数字基建软装备的创新和跨越
新型基础设施建设内涵更加丰富 ， 涵盖范围更广 ， 区别于传统的基建 ， 以5G、工业互联网、数据中心等为代表的新兴技术 ， 由于技术特点和应用手段的不同 ， 其基础设施突破了传统的以建筑和网络为代表的“有形”物理实体 ， 而数据、平台和软件等“无形”的资源同样成为数字基建的重要建设内容 。 要克服“基建就是盖房子、做工程、建网络、买设备”的旧观念 ， 重视对于技术和人才等的软性基础设施投入 ， 做到“软硬兼施” ， 这样才能为真正夯实数字经济地基 ， 切实推动工业实现数字化、网络化、智能化 。
二、以工业互联网大数据软件与应用体系为抓手 ， 加强大数据软件基础设施建设 ， 释放工业互联网价值 目前 ， 我国工业互联网功能、生态都还在高速发展和完善中 ， 基于此的大数据应用及其管理问题、协同问题、共享问题和安全问题还比较突出 ， 各种数据资源仍存在标准不统一、存储分散、系统封闭等诸多障碍 ， 众多宝贵的数据资源由于管理和技术等制约而处于冷冻睡眠状态 ， 未能够充分有效地被加以利用 。 中央文件中多次提到数据中心 ， 而工业互联网大数据软件与应用是数据中心的重要组成部分 ， 数据中心作为工业互联网数据的汇聚平台 ， 结合工业互联网大数据软件与数据中心的融合发展 ， 可以切实提升工业互联网数据管理和服务的能力和质量 ， 充分释放工业互联网的潜在价值 。
(一)顶层设计 ， 标准先行 ， 搭建上层引领性框架体系 ， 为底层建设提供依据和指导
国家牵头 ， 组织国内行业专家形成规划团队 ， 共同进行顶层总体架构设计 ， 建立结构清晰稳定、适用性广、实用度高、安全可靠、可扩展性强的体系框架 ， 以此作为工业互联网大数据软件与应用建设的基本依据和指导 。 目前 ， 国内在技术架构、应用评价、安全保障等诸多方面还缺乏相应的标准和规范 ， 尤其面向重点行业领域有针对性的标准和规范更出现了较大的缺口 ， 直接表现为工业企业对数据资产不能用、不会用、不敢用 。 因此 ， 应针对元数据、数据采集、数据存储、数据接口、数据脱敏/加密等基础共性问题制定相关标准 ， 特别要以技术和管理的双重手段 ， 打破数据流通的技术瓶颈 。
(二)技术创新 ， 重点攻关 ， 突破核心关键技术 ， 确保工业互联网价值的有效释放
应加大持续投入力度 ， 鼓励高校、研究机构和企业等共同对工业互联网大数据软件核心技术进行攻关 ， 针对工业互联网大数据多模态、高通量、强关联的特点 ， 着力突破组态式低代码开发技术、透明化数据服务构建技术、安全的跨平台协同技术等核心关键技术 ， 布局自主可控的大数据软件生态体系 ， 打破工业互联网大数据应用的技术瓶颈 。 以数据中心建设为牵引 ， 广泛吸纳全社会力量共同参与研发与技术创新 ， 群智群力对其相关技术进行共同研究和探索 ， 鼓励通过开源项目等方式 ， 将成果向全社会开放共享 ， 实现协同创新 。
(三)需求牵引 ， 鼓励应用 ， 大力推广平台和应用 ， 促进经济效益和社会效益的实现
避免盲目投入 ， 一定要着力解决企业的难点 ， 以企业现时需求为牵引 ， 打造一批以数据中心为载体的工业大数据应用案例和解决方案 ， 充分挖掘数据潜在价值 。 坚持好的软件是用出来的 ， 加强软件开发方和工业企业的深度融合 ， 努力做到“同吃、同住、同劳动” ， 在实际使用中不断迭代完善系统软件 。 加大应用的试点示范推广力度 ， 搭建由多方参与的测试验证平台和安全保障平台 ， 不断提升综合保障能力 ， 为工业互联网大数据软件提供政策引导、知识产权保护、开源社区建设、数据资产保护等服务 。
(四)多方协同 ， 构建生态 ， 推进产学研用的深度融合 ， 着力打造完整的工业互联网大数据软件与应用生态体系


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