以产业大脑建设助推高质量发展

1、以产业大脑建设助推高质量发展l=J|=|作者：兰建平来源：社会治理2021年第4期兰建平*兰建平，浙江省工业和信息化研究院院长。【摘 要】随着新一代信息技术的发展及智能制造、工业4.0等促进产业端数据汇集工作 的不断推进，以工业物联网为支撑的产业大脑将成为引领产业结构调整和现代化经济体系建设 的重要中枢，在新智造服务、新生态构建、精细化研判、政策工具闭环等方面推动产业的高质 量发展。然而，企业数据共享驱动力不足、工业技术知识化受阻、公共属性与市场化平衡难、 一体化融合安全风险增加等问题严重制约着产业大脑的运营与效能发挥，笔者从六个方面提出 促进产业大脑建设、助力经济高质量发展的建议。【关键词】

2、产业大脑 工业物联网 经济发展产业大脑是浙江省运用新一代信息技术、推动产业现代化转型的一项巨大创新，是浙江省 在城市大脑建设、运行经验的基础上，贯彻省委数字化改革的一项重要举措，是推动产业数字 化转型由“平台赋能”向“生态构建”跃升的重要路径，是促进数字产业化发展由“局部突破” 向“整体创新”的重要跨越。产业大脑的构建、迭代和场景拓展，能够在更大范围、更广领域、 更深层次释放数字化改革的力量，从而从根本上加快产业结构的调整，促进经济的高质量发展。一、产业大脑的内涵特征（一）产业大脑的内涵定义。大脑是大量神经元组成的高级神经中枢，依靠分布于全身的 神经和内分泌作用，影响着生物体的正常运行。其思考

3、能力是脊椎动物在残酷自然界生存的法 宝。从1969年互联网诞生到21世纪新一代互联网技术的蓬勃发展，互联网从网状结构向类脑 架构进化，带来诸多前沿科技的爆发，云机器智能、云群体智慧等技术与现实世界应用的结合 推动了各类基于互联网类脑模型的“大脑”系统产生；从最早聚焦提高城市运行效率的城市大 脑，到将人工智能技术应用到医疗健康行业的医疗大脑，到以数字化优化企业生产经营的工业 大脑，各类依托新技术支撑城市治理、行业应用的各类“大脑”蓬勃兴起，虽然其建设还处于 初步探索阶段。随着政府对经济运行、产业发展精准治理需求的日益增加，以及智能制造、工业4.0等促 进产业端数据汇集工作的不断推进，产业大脑的建

4、设构想呼之欲出。产业大脑的规划建设，首 先，应当遵循系统集成和经济调节智能化的理念，将政府侧和产业侧“两侧”、制造端和市场 端“两端”数据有效融通；其次，应当运用工业互联网云计算、大数据、人工智能、区块链等 新一代信息技术，为企业生产经营的数字赋能和政府资源要素配置、监管、监测、分析、决策 提供治理手段；最后，需要政产学研金介用等多方主体共同参与，形成经济领域数字化改革的 多元协同生态。产业大脑以工业互联网为支撑，以数据资源为核心，运用新一代信息技术，综合集成产业 链、供应链、资金链、创新链，融合企业侧和政府侧数据，贯通生产端与消费端，为企业生产 经营提供数字化赋能，为产业生态建设提供数字化服

5、务，为经济治理提供数字化手段，着力推 动质量变革、效率变革、动力变革。“基于一网、集成四链、融合两侧、贯通两端”的产业大 脑“ 1422 ”架构，产业大脑是实现新智造发展的价值中枢，“未来工厂”是实现价值的物理空 间，产业大脑和未来工厂形成了价值创造和价值实现的联动机制。（二）产业大脑的特征。系统性：人体“大脑”功能的实现有赖于整个神经系统的协同支 撑作用，而产业大脑建设也要依托5G、边缘计算、大数据、人工智能等技术构建中枢神经（产 业数据中枢系统）、感觉神经（工业互联网）、运动神经（数据中台）、神经末梢、神经纤维 等类脑神经，形成神经元网络（实现数据的交互）和云反射弧（实现快速智能反应）。公

6、共性: 产业大脑的建立，以工业互联网平台为支撑，集成各相关领域的大数据中心能力，是重要的新 型基础设施，其建设运营必须强调公共属性，应面向广大产业主体及相关机构发挥公用、公益 效应，赋能区域经济社会发展。动态性：产业大脑的分析决策过程，必须要能够动态响应外部 环境、行业需求等不断变化，其涉及数据的集成调用必须是高频率的、动态的、实时的，必须 进行即时动态的分析、引导、调度与管理。成长性：产业大脑不只停留于“显层次”的数据分 析和可视化展示，而是基于人工智能开放平台，通过数据算法训练和自我学习，不断提升智能 分析、科学决策、精准建议的能力，从而实现产业大脑核心能力的持续成长。二、产业大脑拓展高质

7、量发展的应用场景（一）新智造服务。产业大脑通过贯通生产端与消费端的数据，推动产业链上下游信息协 同，产业大脑使行业运行、企业经营、产品产销等全过程虚拟建模和数字挛生应用成为可能。 在研发端，通过人工智能和虚拟模型研发支持应用，工业设计、材料选择、产品测试、新工艺 新流程开发得以快捷实现；在生产端，产业大脑支持下的数字化车间、智能工厂和未来工厂运 作将更成体系、更为高效；在市场端，行业能够预演可能存在的市场波动与突发事件，企业能 够模拟不同的战略计划，并且进一步基于市场分析研判反馈研发生产过程，实现精准营销运作、 精准渠道管理、精准风险把控。（二）新生态构建。产业大脑通过资源聚集、项目招引、服务

8、提供等多种形成，为产业和 企业搭建了云上赋能平台，进而形成多主体共同参与的链上数字化生态。通过对资金、人才、 技术、政策等关键资源信息的聚集，形成了要素提供方和要素利用方的社会网络。通过精确项 目招引，为产业链上下游及第三方中介机构、服务机构搭建桥梁，形成推进数字赋能的虚拟社 群。通过公共服务场景创新，深化经济主管部门和各地、各条线政府部门的全面交互，例如， 在供应链金融场景加强银监会、保监局等联动，在碳达峰场景加强与能源管理、环境资源部门 的联动，进一步健全跨领域、跨区域的赋能体系。（三）精细化研判。产业链、供应链、资金链、创新链的多源数据基础，能够全面反映产 业、企业、产品的全生命周期信息

9、；企业侧和政府侧的两端数据融合，能够让产业信息和公共 信息进行关联分析，市场准入、生产经营、投诉举报、违法失信等主、客体数据清晰呈现，帮 助快速发现不易被察觉的异常情况。相较于CPI、PPI、开工率等统计汇总指标，产业大脑融合 分析的数据更加实时、定向和颗粒化，并且能够结构性地凸显行业特点。依托产业大脑，提升 监测监管和风险研判系统能力，可以实现经济运行实时分析、市场监管动态预警、经济发展质 量评价、经济指标预测，保证统计监测和分析研判的系统性、及时性、精准性、科学性。（四）政策工具闭环。通过与亩均大数据平台、省企业服务综合平台等对接，产业大脑不 仅能够助推政策推送、政策兑现等政策落地工作的智

10、能化开展，还能进一步追踪政策实施后企 业的状态、行业的变化和地区经济运行的反馈。基于产业大脑的政策工具集成，政府在实施总 量调控的同时，可以采用结构式、分布式的政策设计和实施策略，可以对政策效果进行评估、 评价和实时反馈，在差异化调控、精准化落实的基础上实现总量目标，真正构建“用数据说话、 用数据决策、用数据管理”的经济和产业政策贯通机制，建立逆周期调节的政策工具体系，为 产业治理提供数据驱动的完整闭环支撑。三、制约产业大脑建设的主要瓶颈（一）企业数据共享驱动力不足。在政企数据交互、企业数据深度共享方面，尚无成熟的 法律规范、标准体系和商业模式，一方面政府侧数据开放应用程度把控难，另一方面，企

11、业作 为参与数据全流程应用的重要主体，对数据开放共享缺乏驱动力。企业出于数据安全、商业秘 密保护和数据应用性价比等疑虑，只有在高度激励之下，才会倾向于开展跨主体的大数据共享 应用。在尚未找到有效的激励机制之前，企业侧有效数据汇聚难，数据动态更新周期保障难， 企业端数据资源挖掘利用难。（二）工业技术知识化有待破题。产业大脑的智能性必须建立在工业知识的长期积累和自 主学习上。我国工业知识体系相对不完善，专业知识沉淀呈现碎片化特征，工业软件化根基不 稳，导致产业大脑建设运行过程中的专业性知识和管理经验积累难、挖掘难、共享难。工业技 术的知识化受阻，增加了产业大脑训练算法模型的突破难度。产业大脑的成长

12、需要海量数据及 其算法模型的持续训练，需要借助数字技术与工业技术的融合创新，尤其是在产业大脑建设初 期，如果人工智能锻炼与学习的基础难以有效行程，智能研判决策的科学性、精准性将难以保 证。（三）公共属性与市场化平衡难。产业大脑成功运营的前提，是在公共属性之下保证平台 的可持续造血功能，要同时兼顾政府的公共性、平台方的建设积极性、中小企业的使用积极性。 同时，市场化运营机制也不能埋下平台垄断的隐患，不能破坏市场经济运行规则、抑制市场主 体活力。公共属性和市场化运营之间的平衡，对产业大脑的主管部门、运营主体和监督机构提 出更高要求。此外，产业大脑运营还要充分考虑省市县三级数字化生态的融合，要进行大

13、量利 益相关者间的协调与联动，探索跨主体、跨行业、跨区域的一体化运营机制。（四）一体化融合安全风险增加。产业大脑生态体系是政企融合、企业交互、地方融合的 复杂系统，其安全保障机制涉及多层次平台建设、多主体交互网络、多场景运维目标，设计构 建与执行难度高。产业大脑的安全事关产业信息安全，甚至关系到产业本身的安全，不仅需要 能够杜绝公共安全隐患的软硬件基础，还需要严密成熟的分级分类安全机制。随着试点推进， 大量细分领域应用和地方平台将动态接入，一旦边缘节点受到攻击，可能对产业链关键核心环 节、甚至全盘大数据造成风险，这要求产业大脑安全机制具有极强的延展性和实时迭代能力。四、推进产业大脑建设的建议（

14、一）以系统化思维绘制产业大脑架构蓝图。基于系统性方法对产业赋能与产业治理的核 心业务需求进行梳理，建立健全产业大脑建设的目标路径，做好整体规划设计，提出改革事项， 开展流程再造。产业大脑的建设涉及多个部门，必须构建跨部门的协作机制，统筹跨部门、跨 区域要素资源，集中力量研判市场需求，判断技术和应用需求封装的贴合度，把关市场提供技 术与政企实际需求的匹配度。充分融合自上而下和自下而上的系统建设思路，在若干细分行业 产业大脑试点成熟的基础上集成为行业产业大脑，由各行业产业大脑集成为整体产业大脑。（二）以数据合规应用夯实底层基础性支撑。产业大脑可以成为依托新技术的平台型治理 工具，而动态、实时、鲜活

15、、高质量的大数据是“大脑”感知、学习和研判的基础。除了政府 内部跨部门数据汇集和应用，更需要政府与经济社会各领域数据开展联动。要以“不求所有， 但求所用”的思维，推动产业大脑建设过程中的数据合规应用，创新数据交互共享的模式与机 制，强化基于场景的数据价值挖掘。围绕网络安全、数据安全与隐私保护，应积极探索联邦学 习、多方安全计算、同态加密等区块链技术的融合应用模式，构建稳健可行的大数据应用生态。（三）以多元协同机制实现常态化运营维护。产业大脑的建设运维是对复杂系统进行剖析 与治理的过程，要求政企协同、多方参与，才能既确保其公共属性，同时又最大程度上发挥数 字化赋能效用。应探索成立第三方运营公司，

16、建立市场运营机制，明确多方协同的隐私保护、 数据安全、知识产权保护等重点运营工作的准则和规范，实现产业大脑的规范化、常态化运维。 在细分行业试点集成为整体产业大脑过程中，探索跨层级交互机制与整合机制，明确省市县三 级联动的运营权责和运营架构，明确地方试点跨地区运营的共享规则与合作模式。（四）以应用场景建设激发市场主体能动性。不同领域、不同地区的产业大脑场景需求个 性化程度高，必须按照政府引导、企业主体、市场运作、试点先行的思路，发挥市场主体在应 用场景试点建设中的创造性和主动性，激发中介机构、生产性服务机构、数字化平台等各类多 元主体的活力，形成细分领域的专业化场景解决方案，培育一批标杆应用企

17、业。重点面向数字 经济创新发展试验区、创造产业改造升级示范区等，发挥地方的能动性，健全面向地方的数据 分级开放共享机制，构建省市县三级联动的场景建设与场景应用体系，形成一批可复制推广的 成果。（五）以平台生态理念提升“大脑”赋能效用。产业大脑的建设不能停留于漂亮模型展示 和呈现形式丰富上，要以平台化的思维推进分析模型、工具箱的开发与能力开放。要联动相关 部门，整合好相关政策，探索开发政府部门协同治理模型、政策工具箱等，进行能力开放，推 动基于产业大脑的平台生态建设。发挥“链主”企业和行业协会等作用，探索建设产业大脑企 业库、产业联盟等，培育赋能生态链。强化平台功能的输出，省级层面统一建设、分行业纵向 推进，以制造业为突破口，融合拓展到第一、三产业。（六）以渐进迭代方式推动“大