数实融合，百舸争流

工信部新数据显示，2023年，我国工业互联网核心产业规模达1.35万亿元，已全面融入49个国民经济大类，涵盖所有41个工业大类。随着工业互联网体系建设的持续推进，其融合应用的广度和深度不断拓展，产业生态逐步优化，呈现出形成了良性循环的发展态势。

在基础设施方面，低时延，高可靠、广覆盖的网络体系基本建成，高质量外网覆盖全国300多个城市，跨省平均时延30ms以下，抖动1.4ms以下，丢包率为0。工业互联网的标识解析体系已全面建成，“5+2”节点实现稳定运行，二级节点上线超过330个，标识注册量突破4000亿，标识日解析量超1.5亿次，服务企业超40万家。其中，江苏、广东、辽宁三省的二级节点数均在30个以上，居全国前列。同时，全国范围内具备一定影响力的工业互联网平台数量已突破340个，跨行业跨领域工业互联网平台达50家，工业设备连接数超9600万台套，“综合型+特色型+型”平台体系基本形成。

在关键技术领域，我国在工业级5G芯片、模组和网关方面实现突破。其中，工业级5G模组的成本相较于商用初期下降了90%，极大地降低了工业互联网的应用门槛，为规模化应用铺平了道路。目前，“5G+工业互联网”项目数已超1万个，“灯塔工厂”“未来工厂”不断涌现，为加快新型工业化进程提供有力支撑。

在应用赋能方面，工业互联网深入制造业研、产、供、销、服等各环节，加速创新驱动，支撑大国重器、服务绿色低碳、促进消费升级、保障安全生产、促进集群发展、加快产业融通、助力运行检测等领域，有力促进产业“智改数转网联”。

数据赋能，智造未来

在工业互联网的发展进程中，数据被视为基础资源，是构建工业互联网平台体系的关键。通过数据的高速流通和共享，工业系统能够实现不同层级的构建和拟合各环节数据特征，从而推动工业互联网在实际应用中的落地。无论是软硬件数据协议的制定，还是数据化技术、数据建模与分析的实施，工业大数据的深度应用都为行业带来了前所未有的变革。

不过在工业互联网的具体实践中，数据的流通与共享仍面临诸多挑战。不同企业、行业之间的数据标准尚未完全统一，导致数据互联难度较大。尽管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。

同时，传统的数据存储和共享平台往往难以跟上工业互联网发展的速度，无法满足当前海量数据处理的需求。而基于云服务提供商（CSP）的新型数据共享方法虽然在一定程度上缓解了这一问题，但也存在数据安全、隐私保护等方面的隐忧。

此外，数据的有效利用还依赖于多项关键技术的突破。例如，关联工业机理建模、大数据分析、应用kaifa和智能边缘计算等技术仍存在瓶颈。这些技术的成熟和应用，将直接影响我国工业互联网的自主可控，以及整体发展水平。

为推动这一领域的持续进步，首先应发挥政策合力，完善技术标准，打通数据壁垒。通过制定地方性发展策略，支持企业和平台的示范作用，推动线上线下融合，探索符合中国国情的产业链优化方案。同时，通过设立专项基金和激励制度，促进各参与主体的个性化发展，推动工业互联网的多样化生态建设。

在技术应用层面，进一步改良中心化的传统数据存储共享模式，采用qukuailian与云存储结合的“云链协同”模式，可有效提升数据的安全性和隐私性；推动现代技术在制造业中的深度应用，如边缘计算、数字孪生等，进一步提升工业数据的流通效率和分析能力。政府在其中可以发挥引导、牵头作用，完善工业互联网标识解析体系，推动关键技术的国产化替代，降低对外部技术的依赖。

在当前全球竞争日益激烈的背景下，制造业企业、互联网企业、电信运营商以及设备制造商必须紧密合作，通过协同创新，打造优势互补、互利共赢的生态体系，共同推动工业互联网的规模化应用，实现从传统工业向智能工业跃迁。