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工業大數據是實現智能制造的驅動力之一，但當前我國工業領域大數據還無法擔起重任。全國人大代表、安徽省經濟和信息化委員會主任牛弩韜在兩會上表示，現階段我國在數據處理技術和數據整合方面，相較消費和服務領域，工業領域大數據對智能制造的驅動作用尚未充分顯現。因此，加強工業大數據的研究應用，對推動實現互聯網與制造業跨界融合，加快實施《中國制造2025》，提高我國制造業的國際競爭力具有重要意義。

整體應用仍處初級階段

牛弩韜分析指出，當前我國工業大數據應用中主要存在以下問題：

挖掘工業大數據價值的技術體系尚未建立。工業大數據的挖掘需要一整套技術體系作為支撐，但當前我國還處于推進智能制造的探索階段，對多數企業而言，能夠自我感知、自我記憶的數據采集感應系統尚未建立，處理復雜數據結構的技術仍需優化，高效的數據庫維護和管理機制還需完善。

行業內外部數據整合應用不足。目前，我國大數據整體應用仍處于初級階段，條數據采集應用較為廣泛，塊數據應用較為缺乏，行業內部數據和外部數據整合應用不足，跨行業的互動聚合效應尚未顯現，工業大數據亦如此。

企業各部門間數據集成應用難度較大。企業內部數據的集成應用是實現生產、業務協同的首要環節，但目前眾多企業內各部門之間信息孤立情況比較嚴重，基本數據都由系統采集和統計，不同的生產數據由不同部門填報，且關注點不同，部門之間數據尚未打通和整合，致使數據利用率極低，為工業大數據的應用增加了阻礙。

工業大數據加工服務能力較為薄弱。由于客戶需求、生產環境等不同，不同行業、不同企業對數據的采集、處理過程和挖掘方向也各不相同，這就要求工業大數據加工服務企業要兼備工業行業專業知識與大數據處理能力。目前我國工業大數據的開發應用多由工業企業自主完成，如尚品宅配、海爾、紅領制衣等，專業數據加工服務企業的作用尚未顯現出來。而且，目前數據加工服務企業的預測能力薄弱，多數只是將數據用于披露與原因分析。

加大財稅金融扶持力度

針對當前工業大數據的發展現狀，牛弩韜建議，相關部門應加強工業大數據應用的組織領導。加強頂層設計，盡快制訂出臺《關于促進工業大數據應用的指導意見》，明確工業大數據應用的技術、標準、產業，制訂發展路徑，規劃并推動建立挖掘工業大數據價值的核心智能技術體系。設立工業大數據統籌發展部門，引導建設國家級工業大數據聯盟，負責指導和研究相關數據標準，提供工業企業大數據應用技術咨詢培訓、信息安全咨詢等公共服務。深入推進兩化融合，引導企業加快內部數據整合與集成，夯實工業企業大數據應用基礎。

同時，加大財稅金融、投融資政策扶持力度。設立國家工業大數據發展專項基金，發揮專項基金的放大作用，通過投資補助、基金注資、擔保補貼、貸款貼息等多種方式，引導社會資本積極參與工業大數據應用。完善企業研發費用計核方法，將工業企業大數據應用研究費用納入加計扣除優惠政策范圍。加強小微工業企業財政稅收政策支持，減輕小微工業企業進行大數據應用的負擔。

此外，要健全推廣應用機制，構建有效的人才培育引進和激勵機制。實施一批具有特色的大數據應用試點示范項目，探索大數據產業的新模式、新業態。加快工業大數據應用。加快大數據人才職業化進程，建立大數據分析師等職業資格考試和認證制度，在國有大中型工業企業率先推行首席數據官（CDO）制度。