2026年工业大数据标准化体系建设进展与实践

2026/03/112026年工业大数据标准化体系建设进展与实践汇报人:1234CONTENTS目录01

工业大数据标准化政策背景02

工业数据标准体系框架03

重点建设任务进展04

分领域实施进展CONTENTS目录05

技术支撑体系建设06

行业应用案例07

挑战与展望工业大数据标准化政策背景01国家数据标准体系总体部署单击此处添加正文

总体目标：2026年底基本建成到2026年底，基本建成国家数据标准体系，围绕数据流通利用基础设施、数据管理、数据服务、训练数据集、公共数据授权运营、数据确权、数据资源定价、企业数据范式交易等方面制修订30项以上数据领域基础通用国家标准。体系结构：七大组成部分数据标准体系结构包括基础通用、数据基础设施、数据资源、数据技术、数据流通、融合应用、安全保障等7个部分，全面覆盖数据全生命周期管理与应用。建设思路：“供得出、流得动、用得好、保安全”以数据“供得出、流得动、用得好、保安全”为指引，加快构建数据标准体系，全面指导数据标准化工作开展，为制修订数据领域相关标准提供重要指引。推进模式：“顶层规划+试点验证”我国数据标准化工作已构建起“顶层规划+试点验证”的推进模式，随着《国家数据标准体系建设指南》的发布与全国数据标准化技术委员会于2024年10月份成立，标准化进程不断加速。工业数据专项政策演进历程2023年：工业数据安全标准体系奠基2023年，工信部、国家标准化管理委员会印发《工业领域数据安全标准体系建设指南（2023版）》，明确到2026年形成较为完备的工业领域数据安全标准体系，研制数据安全国家、行业或团体标准100项以上，为工业数据安全保障奠定基础。2024年：国家数据标准体系框架构建2024年10月，《国家数据标准体系建设指南》发布，构建了覆盖数据全生命周期的标准体系框架，提出到2026年底基本建成国家数据标准体系，其中涵盖了工业数据相关的基础设施、资源、技术等多方面标准内容。2025年：高质量数据集标准先行先试2025年8月，在国家数据局指导下，全国数据标准化技术委员会发布《高质量数据集建设指南》《高质量数据集格式要求》等系列标准，采用“数据+模型”方式推进高质量数据集建设及评测，为工业领域数据集建设提供指引。2026年：工业数据筑基行动全面启动2026年2月，工信部启动工业数据筑基行动，明确到2026年底，培育一批行业数据合作联合体，建设重点行业数据可信互联平台，研制一批工业数据标准，打造一批高质量、标准化、可流通的行业数据集，赋能行业大模型、工业智能体等应用落地。2026年重点政策文件解析单击此处添加正文

《国家数据标准体系建设指南》核心目标由国家发展改革委等六部门联合印发，明确到2026年底基本建成国家数据标准体系，围绕数据流通利用基础设施、数据管理、数据服务等方面制修订30项以上数据领域基础通用国家标准。《国家数据标准体系建设指南》体系结构数据标准体系结构包括基础通用、数据基础设施、数据资源、数据技术、数据流通、融合应用、安全保障等7个部分，覆盖数据全生命周期。工业和信息化部工业数据筑基行动2026年3月启动，目标到2026年底培育一批行业数据合作联合体，建设重点行业数据可信互联平台，研制一批工业数据标准，打造一批高质量、标准化、可流通的行业数据集，赋能行业大模型、工业智能体等应用落地。《工业领域数据安全标准体系建设指南（2023版）》阶段目标到2026年，形成较为完备的工业领域数据安全标准体系，全面落实数据安全相关法律法规和政策制度要求，研制数据安全国家、行业或团体标准100项以上。工业数据标准体系框架02体系总体架构设计国家数据标准体系七大部分构成

国家数据标准体系结构包括基础通用、数据基础设施、数据资源、数据技术、数据流通、融合应用、安全保障等7个部分，以数据“供得出、流得动、用得好、保安全”为指引。工业数据安全标准体系六子体系框架

工业领域数据安全标准体系包含基础共性、安全管理、技术和产品、安全评估与产业评价、新兴融合领域、工业细分行业六个子体系，全面覆盖工业数据安全各环节。工业数据筑基行动“1+4+N”体系

依托行业数据合作联合体建设1个重点行业数据可信互联平台，打造行业数据资源库、数据技术攻关库、工业数据标准库、高质量行业数据集库等4大资源库，实现N个数据应用场景落地。七大核心组成部分解析

基础通用标准作为数据标准体系的根基，涵盖术语定义、分类分级规则、识别认定、分级防护等基础共性内容，为其他标准研制提供支撑，如《高质量数据集建设指南》等系列标准。数据基础设施标准主要涵盖存算设施、网络设施、流通利用设施等，例如5G网络数据传输标准规范5G网络数据的接入、传输与管理，包括传输协议、质量控制等。数据资源标准主要涵盖基础资源、开发利用、数据主体、数据治理、训练数据集等，如训练数据集采集处理标准规范大模型训练数据集的格式、分类分级、质量要求等。数据技术标准主要涵盖数据汇聚、处理、流通、应用、运营、销毁等技术，例如多模态数据治理、多源异构数据加工、智能标注、数据合成等关键技术的标准。数据流通标准主要涵盖数据产品、数据确权、数据资源定价、数据流通交易等，旨在破解数据要素市场化配置中的矛盾冲突，明晰数据流通操作规范，为数据价格形成机制提供量化参考。融合应用标准围绕研发设计、生产制造、经营管理等关键环节，推动行业大模型、工业智能体等应用落地，如在政务、交通、医疗等垂直行业实现数据接口互通，提升治理响应速度。安全保障标准包括安全管理、技术和产品、安全评估与产业评价等，如数据分类分级、数据安全防护、数据行为防控、数据共享安全技术及产品标准，保障数据全生命周期安全。与现有标准体系衔接关系

与国家数据标准体系的全面对接工业大数据标准化体系是国家数据标准体系的重要组成部分，严格遵循《国家数据标准体系建设指南》提出的基础通用、数据基础设施、数据资源、数据技术、数据流通、融合应用、安全保障等7个部分的整体框架要求。

对“十四五”期间数据标准的继承与发展“十四五”期间我国已研制并发布数据领域国家标准超过120项，在人工智能应用、新型基础设施、数据交易流通等重点方向广泛应用。2026年工业大数据标准化工作将在此基础上，进一步细化和深化相关标准在工业领域的落地与拓展。

与工业数据安全标准体系的协同与《工业领域数据安全标准体系建设指南（2023版）》相衔接，该指南提出到2026年形成较为完备的工业领域数据安全标准体系，研制数据安全国家、行业或团体标准100项以上，共同构筑工业数据安全与标准化的双重保障。

整合现有工业数据相关标准成果系统梳理数据领域现行标准，将其作为工业数据标准库建设的基础素材，加快工业数据采集汇聚、高质量数据集建设、数据开发利用等关键急需数据标准研制，完善工业数据标准体系与质量评估体系。国际标准对标情况国际标准跟踪与借鉴我国在推进工业大数据标准化体系建设过程中，积极跟踪国际标准化组织（ISO）、国际电工委员会（IEC）等在数据分类分级、数据安全、数据流通等领域的先进标准，并结合我国工业特点进行借鉴与转化。重点领域国际标准对接在工业数据安全、数据共享等领域，我国正逐步实现与国际主流标准的对接。例如，在数据跨境流动方面，参考欧盟GDPR等相关规则，探索符合我国国情的工业数据出境安全评估标准。参与国际标准制定我国积极参与工业大数据领域国际标准的制定工作，推动中国方案和中国经验在国际标准中体现，提升在全球数据治理中的话语权和影响力，助力工业数据标准的国际化。重点建设任务进展0330项国家标准研制进展

基础通用与数据基础设施标准围绕数据流通利用基础设施、数据管理、数据服务等基础通用领域，以及存算设施、网络设施、流通利用设施等数据基础设施方向，稳步推进国家标准制修订工作。

数据资源与技术标准在数据资源领域，针对基础资源、开发利用、数据主体、数据治理、训练数据集等方面制定标准；数据技术方面，涵盖数据汇聚、处理、流通、应用、运营、销毁等技术标准的研制。

数据流通与融合应用标准重点推进数据产品、数据确权、数据资源定价、数据流通交易等数据流通标准，同时加快融合应用相关标准的研制，以支撑数据要素市场化配置。

安全保障标准构建数据安全保障标准，为数据全生命周期的安全管理提供规范，确保数据在采集、存储、使用、传输等过程中的安全性。行业数据合作联合体建设01重点行业企业牵头模式选取钢铁、汽车等重点行业龙头企业牵头，聚合上下游企业、科研院所、数据服务企业、大模型厂商等组建联合体，探索企业间及产业链数据开发利用路径及流通协作机制。02平台机构主导模式选取工业互联网平台、大数据中心、制造业数字化转型促进中心等平台牵头，依托其数据资源汇聚优势，聚合制造企业、数据服务商等组建联合体，探索跨行业跨领域数据汇聚和共享流通的路径和机制。03先进制造业集群推动模式结合国家先进制造业集群实数融合关键能力提升先行先试任务，聚合集群内重点企业，引进产学研用力量组建联合体，探索行业数据要素协同供给、数据服务产业生态培育等机制。04中小企业数字化转型城市试点模式选取中小企业数字化转型城市试点，聚合制造企业、数据服务商、云服务商等组建联合体，探索中小企业数智化升级、数据协同的路径和机制。重点行业数据可信互联平台

平台建设目标到2026年底，建设重点行业数据可信互联平台，整合工业互联网、大数据中心等数据基础设施能力，提供仿真环境数据采集、专业化数据标注、极端场景数据合成等能力。

平台核心功能构建行业数据资源库，整合操作手册、安全规范、设备信息、生产过程等数据；打造数据技术攻关库，梳理多模态数据治理、智能标注等关键技术；建设工业数据标准库与高质量行业数据集库。

实施主体与协作机制依托重点行业企业、平台机构、先进制造业集群、中小企业数字化转型城市试点四类主体，组建行业数据合作联合体，探索跨行业跨领域数据汇聚和共享流通的路径和机制。

应用场景赋能围绕研发设计、生产制造等关键环节，赋能行业大模型、工业智能体等应用落地，引导探索公共数据授权运营、工业数据确权、价值评估与收益分配等制度，开展数据流通交易。高质量行业数据集建设成果

01高质量数据集系列标准发布在国家数据局指导下，全国数据标准化技术委员会推动研制了《高质量数据集建设指南》《高质量数据集格式要求》《高质量数据集分类指南》《高质量数据集质量评测规范》等系列标准，并于2025年8月29日在中国国际大数据产业博览会上以技术文件形式正式发布。

02工业数据筑基行动目标明确工信部启动工业数据筑基行动，明确到2026年底，打造一批高质量、标准化、可流通的行业数据集，总结形成工业数据高效采集处理、可信流通汇集、深度融合应用的有效路径、创新机制和经验模式。

03行业数据资源库建设推进系统整合重点行业操作手册、安全规范、学术论文、技术专利等知识数据，以及设备信息、生产过程、运行环境等实时数据和生产工单、产品信息、供应链协同等业务数据，构建具备行业专业特征的行业数据资源库。

04高质量行业数据集库加速构建系统整理已建和规划建设的数据集，形成行业数据集目录，加快建设高质量、标准化、可流通的行业数据集。开展高质量数据集典型案例征集，总结先进做法和成功经验，形成可复制推广的应用模式，制定高质量数据集建设指引。工业数据安全标准体系构建

总体建设目标到2026年，形成较为完备的工业领域数据安全标准体系，全面落实数据安全相关法律法规和政策制度要求，标准的技术水平、应用效果和国际化程度显著提高，研制数据安全国家、行业或团体标准100项以上。

体系框架构成工业领域数据安全标准体系明确了总体框架，包括基础共性、安全管理、技术和产品、安全评估与产业评价、新兴融合领域、工业细分行业六个子体系内容。

基础共性标准用于明确工业数据安全术语，包括术语定义、分类分级规则、识别认定、分级防护标准，为各类标准研制提供基础支撑。

安全管理标准用于开展数据安全风险监测与应急处置、数据处理安全和组织人员管理，提供了覆盖数据全生命周期的安全管理措施保障。

技术和产品标准包括数据分类分级、数据安全防护、数据行为防控、数据共享安全技术、产品标准，建立了工业领域数据安全的技术支撑体系。分领域实施进展04数据基础设施标准化进展存算设施标准建设国家数据标准体系将存算设施纳入数据基础设施标准重要组成部分，为高效调度的算力设施建设提供引领和支撑，助力构建全国一体化数据市场。网络设施标准完善在网络设施标准中，5G网络数据传输标准规范了5G网络数据的接入、传输与管理，包括5G网络数据管理、接入要求、传输质量控制等关键内容。流通利用设施标准推进流通利用设施是国家数据基础设施的重要构成，相关标准建设致力于保障数据安全高效流动，为数据要素市场化配置提供关键支撑。工业数据可信互联平台构建工信部启动工业数据筑基行动，要求建设重点行业数据可信互联平台，整合工业互联网、大数据中心等基础设施能力，提供仿真环境数据采集等能力。数据资源标准实施成效

高质量数据集标准体系初步构建全国数据标准化技术委员会已推动研制《高质量数据集建设指南》《高质量数据集格式要求》《高质量数据集分类指南》《高质量数据集质量评测规范》等系列标准，并于2025年8月正式发布，采用“数据+模型”方式推进建设及评测。

行业数据资源库建设稳步推进工业数据筑基行动推动整合行业操作手册、安全规范、学术论文、技术专利等知识数据，以及设备信息、生产过程、运行环境等实时数据和业务数据，构建具备行业专业特征的行业数据资源库。

数据要素市场化配置矛盾逐步缓解公共数据标准细化数据分级分类规则，明晰“原始数据不出域、数据可用不可见”操作规范，为数据价格形成机制提供量化参考，助力破解公共数据、企业数据、个人数据权属界定不统一等问题。

行业应用场景赋能效果初显围绕研发设计、生产制造等关键环节，高质量数据集赋能行业大模型、工业智能体等应用落地，如政务、交通、医疗数据接口互通提升城市治理响应速度，催生新应用需求。数据流通标准落地情况数据流通核心标准制定进展围绕数据产品、数据确权、数据资源定价、数据流通交易等关键环节，国家正加快制修订相关国家标准，2026年将推出30余项数据领域国家标准，为数据流通提供统一规范。公共数据流通标准实践2025年施行的《公共数据资源登记管理暂行办法》构建了全国一体化公共数据资源登记体系，公共数据标准正细化分级分类规则，明晰"原始数据不出域、数据可用不可见"操作规范，为数据价格形成机制提供量化参考。工业数据流通机制探索工信部启动工业数据筑基行动，引导行业数据合作联合体探索工业数据确权、价值评估与收益分配等制度，推动数据流通交易，打造高质量、标准化、可流通的行业数据集。数据流通技术标准支撑隐私计算、区块链等技术标准加速完善，助力跨区域算力调度摆脱协议不兼容困境，为数据可信流通提供技术保障，推动基础设施企业迎来发展黄金期。融合应用标准创新实践工业数据筑基行动：行业数据集建设工信部启动工业数据筑基行动，聚焦钢铁、汽车等重点行业，依托龙头企业等四类主体组建联合体，计划到2026年底打造一批高质量、标准化、可流通的行业数据集，赋能行业大模型、工业智能体应用落地。“1+4+N”体系：数据应用场景落地通过建设重点行业数据可信互联平台，打造行业数据资源库等四大资源库，围绕研发设计、生产制造等关键环节，推动N个工业数据赋能场景落地，总结形成工业数据高效采集处理、深度融合应用的有效路径。高质量数据集标准：技术文件支撑全国数据标准化技术委员会研制《高质量数据集建设指南》《高质量数据集格式要求》等系列标准，采用“数据+模型”方式推进建设及评测，并于2025年8月在数博会上正式发布。跨行业数据流通：可信互联平台建设平台机构牵头聚合制造企业、数据服务商，建设行业数据可信互联平台，整合工业互联网、大数据中心等基础设施能力，提供仿真环境数据采集、专业化数据标注等能力，探索跨行业数据汇聚共享机制。技术支撑体系建设05关键数据技术攻关成果

多模态数据治理技术突破针对工业数据多源异构特性，攻关多模态数据治理技术，有效整合学科知识、工艺知识、工业机理等专业数据，提升数据融合应用能力。

智能标注与数据合成技术应用开发智能标注工具，实现工业数据结构化知识转化；突破极端场景数据合成技术，为行业大模型训练提供高质量数据支撑，助力AI赋能工业场景。

数据可信流通技术创新依托可信数据空间技术，构建重点行业数据可信互联平台，实现数据“可用不可见”，解决跨主体、跨领域数据流通中的信任与安全难题。

工业数据关键技术图谱编制系统梳理数据采集处理、流通汇集、融合应用等环节关键技术需求，编制工业数据关键技术图谱，为协同攻关和产业发展提供指引。可信数据空间技术应用

国家级功能验证成果蚂蚁数科的FAIR可信数据空间平台全部功能项通过国家级测试，标志着可信数据空间这一关键基础设施正从概念走向规模化商用。

地方实践与全链路服务安恒信息的“数由空间”已在重庆、宁波、武汉等多地落地，集成了数据上架、供需撮合、合约协商、审计清算等全链路服务，实现数据在可控、可溯、可信环境下的交换。

工业数据可信互联平台构建工信部启动的工业数据筑基行动，要求整合工业互联网、大数据中心、算力中心等数据基础设施能力，构建重点行业数据可信互联平台，提供仿真环境数据采集、专业化数据标注等能力。智能标注与数据治理技术智能标注技术的核心应用工业数据筑基行动推动构建以业务场景为核心的工业数据标签体系，通过智能标注工具将原始工业数据转化为机器和AI可理解的结构化知识，解决AI应用"燃料"质量不高的痛点，例如为机床运行参数、零件质检图像贴标以支持预测性维护和工艺优化。数据治理关键技术攻关重点攻关多模态数据治理、多源异构数据加工、数据合成等关键技术，编制工业数据关键技术图谱，系统梳理数据采集处理、流通汇集、融合应用中的共性技术问题，提升数据治理效率与质量。工业数据标准库建设加快工业数据采集汇聚、高质量数据集建设、数据开发利用等关键急需标准研制，引导行业数据合作联合体协作开展标准编制，完善工业数据标准体系与质量评估体系，为数据治理提供规范指引。高质量数据集打造路径系统整理已建和规划建设的数据集形成行业数据集目录，开展高质量数据集典型案例征集，总结可复制推广的应用模式，制定建设指引，推动数据开源开放和资源共享，赋能行业大模型、工业智能体应用落地。安全保障技术体系构建

数据分类分级与识别认定技术依据相关标准，规范工业数据资产发现、识别、标识、分析，明确分类分级规则与重要数据识别认定方法，为分级防护奠定基础。

数据全生命周期安全防护技术围绕数据收集、传输、存储、使用、加工、销毁等环节，部署数据防篡改、加密、脱敏、防泄漏、恢复等技术，构建全方位防护体系。

数据行为防控与安全审计技术通过用户行为分析、数据流转监测、安全态势感知、访问控制及可信执行环境等技术，实现对数据处理异常行为的识别、监测与审计。

数据共享安全技术运用数据溯源、多方安全计算、联邦学习、同态加密等技术，保障数据在提供、公开等共享过程中的安全性与隐私性。行业应用案例06钢铁行业数据标准化实践龙头企业牵头组建行业数据合作联合体根据工业数据筑基行动要求，钢铁行业选取龙头企业牵头，聚合上下游企业、科研院所、数据服务企业、大模型厂商等组建联合体，重点推进行业关键数据技术攻关、行业数据标准研制等任务。构建钢铁行业数据资源库与标准库系统整合钢铁行业操作手册、安全规范、学术论文、技术专利等知识数据，以及设备信息、生产过程、运行环境等实时数据和业务数据，构建具备行业专业特征的行业数据资源库，并加快工业数据采集汇聚、高质量数据集建设等关键急需标准研制，完善工业数据标准体系。打造高质量钢铁行业数据集赋能应用场景围绕钢铁行业研发设计、中试验证、生产制造、经营管理、产业协同等关键环节，打造高质量、标准化、可流通的行业数据集，赋能行业大模型、工业智能体等应用落地，助力行业提质降本增效。汽车制造业数据流通案例

龙头企业牵头组建行业数据合作联合体选取汽车等重点行业龙头企业牵头，聚合上下游企业、科研院所、数据服务企业、大模型厂商等组建联合体，探索企业间及产业链数据开发利用路径及流通协作机制。

推动汽车行业数据标准研制与数据集建设重点推进行业关键数据技术攻关、行业数据标准研制、高质量行业数据集打造，如围绕研发设计、生产制造等环节，构建标准化、可流通的汽车行业数据集。

探索数据流通交易机制赋能汽车产业协同引导联合体单位探索公共数据授权运营、工业数据确权、价值评估与收益分配等制度，开展数据流通交易，赋能汽车产业在研发设计、生产制造、经营管理、产业协同等关键环节提质降本增效。中小企业数字化转型应用

中小企业公共数据基础设施建设依托中小企业数字化转型城市试点，聚合制造企业、数据服务商、云服务商等组建联合体，推进中小企业公共数据基础设施建设，为中小企业数智化升级提供支撑。

工业数