为深入贯彻国家大数据、数字经济、工业互联网创新发展战略，推动互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术与制造业深度融合，促进工业经济向数据驱动型发展模式转变，根据工信部《工业大数据发展的指导意见》，制定本实施意见。

        一、总体思路及目标

        以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，牢固树立新发展理念，着力激发企业内生动力，持续提升工业数据采集、汇聚、治理、应用及安全管理能力；强化工业大数据产品及服务供给，推进工业大数据技术创新、企业培育、载体建设、生态打造，以数据驱动江苏制造业加速转型升级。  

        到2023年，全省工业大数据发展水平保持全国前列，培育10个省级工业大数据应用示范区，打造10个工业大数据典型应用场景，50家工业大数据产品和服务标杆企业，60个工业大数据应用示范项目。到2025年，初步形成资源富集、应用繁荣、产业进步、治理有序的工业大数据生态体系，工业大数据成为支撑工业高质量发展的关键要素和创新引擎。

        二、重点任务

        （一）加强工业数据采集汇聚

        1、推动工业数据全面采集。推动企业加快数字化改造，运用先进传感技术、数字仪器仪表、智能控制系统改造现有生产装备，提升工业现场数据采集能力。推动大型企业部署研发设计、生产管控、经营管理等工业软件，支持中小企业应用轻量级、低成本的服务，实现设计、传感、控制、管理、运营等多源数据的全面采集。支持企业打通研发设计、生产管控、经营管理系统数据，构建全流程数据链。鼓励行业龙头企业发挥引领作用，带动产业链上下游企业采用兼容统一的数据采集、编码、通信方案。到2023年，规上工业企业生产设备数字化率达到65%。

        2、推动工业数据传输交互。加快5G、窄带物联网建设及IPv6规模部署，建设“低时延、高可靠、广覆盖”的工业企业外网。支持企业对工业设备进行网络互联能力改造，利用工业无源光网络等新型企业内网技术，构建“内外协同、灵活高效、安全可靠”的企业内部网络。加快工业互联网标识解析二级节点建设，实现异主、异地、异构信息的智能关联，探索通过对工业数据标识，实现工业数据的按需查询和交互共享。到2023年，全省主要工业集聚区实现5G网络全覆盖，规上工业企业数字化生产设备联网率达到51%，建成工业互联网标识解析二级节点40个以上。    

        3、推动工业数据处理汇聚。组织开展边缘数据中心建设试点，提升工业现场大吞吐、低时延边缘数据汇聚处理能力。组织开展区域、行业工业大数据中心建设试点，推动行业数据汇聚，提供工业资源共享、解决方案推广、产融合作、供需对接等服务。充分发挥省工业企业资源集约利用平台作用，加强产业链、供应链数据汇聚，形成工业基础大数据库，支撑工业经济运行监测分析。

        （二）推动工业数据共享流通

        4、促进工业数据共享开放。鼓励行业龙头企业联合上下游企业、工业互联网平台企业，围绕数据共享流通，形成战略伙伴关系，面向供应链管控、协同研发等高价值数据共享应用场景，合作建设共享环境安全可信、共享过程全程可控、可多对多高效共享的工业数据空间。到2023年，力争建成1-2个工业数据空间。

        5、强化安全共享技术支撑。组织开展数据共享流通技术攻关，支持企业、研发机构应用区块链、多方安全计算等技术，探索研发工业大数据安全共享与开发平台，实现数据授权访问，以可用不可见、可用不可得等方式安全共享，构建工业数据可信流通环境。

        6、探索工业数据流通交易。鼓励行业龙头与上下游企业合作探索利益分成、直接购买等多种数据交易方式，通过对多方数据整合利用形成新的产品或服务。鼓励有条件的地区在工业数据资产价值评估模型、数据资产化目录体系、数据共享流通模式等方面先行先试，积极争取国家工业数据资产交易试点，探索培育工业数据交易市场。

        （三）深化工业数据融合应用

        7、培育工业大数据应用示范区。依据《江苏省工业大数据应用能力评估规范》，聚焦先进制造业集群，引导产业集聚度高、数字化基础好、升级改造意愿强、示范带动作用大的工业集聚区开展应用能力评估，推动园区在政策、资金、技术、人才等方面，汇聚区域、行业优势资源，构建有利于工业大数据发展的良好环境，全面提升工业大数据创新能力和应用水平。到2023年，培育10个江苏省工业大数据应用示范区。

        8、探索重点行业应用路径。构建江苏工业大数据产品服务资源池，从解决工业企业痛点入手，紧贴企业需求，分行业组织资源池企业与工业企业开展供需对接。推动工业与交通、环境、医疗等领域数据交汇应用，结合行业需求进行工业生产研发。围绕信息化基础较好的优势行业，挖掘工业大数据典型应用场景以及工业大数据+人工智能、区块链、AR/VR /MR、工业互联网标识等融合应用案例，编制《工业大数据行业应用指南》。到2023年，打造不少于10个工业大数据典型应用场景，培育不少于60个工业大数据应用示范项目。

        9、协同推进大中小企业应用。鼓励大企业利用工业互联网平台、大数据平台等，向中小企业共享生产要素、开放创新资源、提供人才支持，形成协同创新、相互促进的应用体系。支持大企业结合自身经验向中小企业分享数字化解决方案和工具包，降低中小企业数字化成本。加快推动大企业主导建设产业数字化发展生态，提高中小企业获取数据、应用数据的能力，推动中小企业数字化转型，形成一批可推广可复制的转型示范案例。

        10、培育工业新模式新业态。推动企业利用大数据、工业互联网等技术创新业态模式。支持企业探索基于“AI+大数据”的自主化设计和智能仿真，构建以数据模型驱动的新型创新能力。推动企业打通用户需求、研发设计、生产制造等环节数据，探索个性化定制与柔性生产模式。引导企业加强工业数据和工业知识集成应用，实现生产加工、运行管理等过程的最优化决策和自适应调整。支持龙头企业打通产业链上下游，建设开放、弹性、智能的供应链体系，实现产业链范围的动态优化与最佳决策。鼓励企业利用产品全生命周期数据，培育设备健康管理、产品远程运维等新服务模式。

        （四）完善工业数据治理体系

        11、推进工业数据分类分级。着力加强《工业数据分类分级指南（试行）》宣贯，引导企业以业务流程、信息系统为单位，做好数据梳理分类和分级差异化管理，逐步扩大工业数据分类分级试点覆盖面，构建以企业为主体的工业数据分类分级及数据安全保障管理体系，培育一批工业数据分类分级标杆企业。

        12、开展工业数据管理能力评估。以提升企业数据管理能力作为盘活数据资源、提升数据质量、加快数据要素价值创造、培育数据要素市场的重要抓手，加强《数据管理能力成熟度评估模型》（DCMM）宣贯，大力提高各级工信主管部门、企业的数据管理意识，支持DCMM评估贯标试点及普及推广。推动具备条件的企业设置首席数据官（CDO），制定并实施企业数据管理战略，组织开展数据管理能力自评估、自诊断、自对标，持续提高数据管理能力。鼓励DCMM评估机构结合评估工作，梳理推广一批有效解决工业数据管理问题的产品和解决方案，支撑企业提高数据管理水平。到2023年，力争100家企业通过评估试点，数据管理能力达到3级（稳健级）标准。

        13、推动标准研制和应用。积极推动《信息技术 大数据 工业产品核心元数据》（GB/T 38555-2020）等国家标准应用推广。依托江苏省软件和信息技术标准化技术委员会大数据工作组，重点突破引领产业发展的基础性、共性工业大数据标准，鼓励工业企业、信息技术服务企业积极参与工业大数据标准制定，到2023年，牵头或参与制定团体及以上工业大数据标准5项左右。

        （五）培育工业大数据产业生态

        14、突破工业大数据关键技术。编制“江苏工业大数据技术能力图谱”，梳理优势领域，围绕工业多样性数据采集、工业大数据平台边云协同、多模态数据管理、强关联数据集成、数据建模分析、数据安全等共性技术及行业应用关键技术，组织开展技术攻关。

        15、构建工业大数据创新载体。聚焦工业大数据关键共性技术开展协同创新，支持重点企业、高校、科研院所采用实体化运营方式，创建省级制造业创新中心。围绕培育工业大数据“新技术、新产品、新模式、新标准、新应用”，推动政产学研用合作建设开放协同的创新平台，培育江苏省“数动未来”融合创新中心，到2023年，在工业大数据方向培育5个以上江苏省“数动未来”融合创新中心。

        16、打造工业大数据产品和服务体系。推动工业大数据采集、整理、分析、应用等环节产品研发，重点打造算法为核心、软硬一体的落地性强、易用性好的工业大数据产品。聚焦工业数据汇聚共享，培育一批专业采集、清洗、标注、交易工业大数据的数据资源提供商，形成一批高质量行业数据库，不少于1000组行业数据集。聚焦生产流程优化、设备预测性维护、质量分析、智能排产、精准营销等大数据应用场景，培育一批优秀的数据应用提供商以及总集成、总承包服务商，形成一批工业知识图谱、工业算法库、工业模型库。聚焦工业大数据标准制定、测试评估、研究咨询，培育一批第三方服务机构。到2023年，培育工业大数据产品和服务标杆企业50家。

        17、促进工业大数据领域合作交流。加强大数据企业和工业企业交流合作，分行业开展对接活动，发挥行业组织作用，促进跨行业交流，凝聚发展共识。鼓励平台企业、数据应用提供商、整体解决方案提供商、咨询机构加强合作，共同开拓市场，为客户提供一站式服务。依托“i创杯”互联网创新创业大赛、江苏大数据开发与应用大赛等赛事平台，鼓励工业企业将痛点转化为赛题，举办工业大数据专题赛和专场路演，加强参赛企业团队、工业企业、融资机构多方合作。

        三、保障措施

        （一）完善工作机制

        各级工业和信息化主管部门要建立本地区工业大数据推进工作机制，将工业大数据与工业互联网、5G、物联网等技术，及电子、装备、消费品、原材料等产行业发展协同推进。加强省市联动，鼓励各地结合本地优势产业，因地制宜加强政策创新，加快推进工业大数据技术创新和融合应用。

        （二）加大政策支持

        发挥各级财政资金引导作用，要加大各有关专项资金对工业大数据技术攻关、企业培育、数据管理、应用示范、标准研制、载体建设的支持力度。鼓励各地、各园区对入园落户的工业大数据企业发展提供支持，配套政策措施。

        （三）加快人才培养

        加强对省内工业大数据领军企业主要负责人、技术负责人能力培训。支持高校院所、产业联盟、骨干企业深化合作，创新人才培养模式，共同培养既具备大数据思维又熟悉工业的复合型、实用型工业大数据人才。

        （四）强化安全保障

        明确企业安全主体责任和政府监督管理责任，推动企业加大安全投入，完善工业信息安全管理制度，建立企业工业信息安全风险防控体系。加快安全骨干企业培育，推动数据安全产品研发，增强数据安全服务能力，全面保障数据安全。