近日，2022年世界电信和信息社会日大会在内蒙古自治区呼和浩特市召开。主论坛上，中国工业互联网研究院总工程师王宝友围绕“工业互联网助力数字经济高质量发展”作主题演讲。王宝友表示：“工业互联网作为新一代信息通信技术与工业经济深度融合的全新工业生态、关键基础设施和新型应用模式，既是数字产业化新的增长极，又是产业数字化的新型基础设施，夯实产业数字化发展根基。”
图注：中国工业互联网研究院总工程师 王宝友
工业互联网是产业数字化的基础设施和载体
我国自2017年12月提出“要深入实施工业互联网创新发展战略”以来，习近平总书记多次对工业互联网发展作出重要指示。同时，工业互联网已连续五年在政府工作报告中被明确为重点发展的任务之一，体现了国家对工业互联网的高度重视。
近年来，工业互联网通过结合新一代信息技术，正在日益融入经济社会发展各领域全过程，发展数字经济已成为各国把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择，工业互联网将全面开启数字经济新时代。那么，工业互联网与数字经济存在怎样的逻辑关系呢？
对此，王宝友表示：“首先，工业互联网将促进数字经济发展产生质的变革。数字经济的上半场为消费互联网，主要体现在低成本的共享平台和渠道，弱化了生产资料的‘所有权’，强调‘使用权’，创造出新的供给和需求，推动平台经济快速兴起。而数字经济的下半场则为工业互联网，主要表现在数字与实体深度交融、物质与信息耦合。工业互联网是新型生产力，大幅提升了生产资料、生产要素的效率，促进了生产关系变革，推动了经济增长的质量变革、效率变革、动力变革。”
第二，王宝友指出要从数字经济内涵去理解。一个是数字产业化，数字产业化即数字、信息、通信等数字经济发展的先导产业，为数字经济发展提供技术、产品、服务和解决方案等；另一个是产业数字化，产业数字化是指传统产业应用数字技术而催生的生产增量部分，是数字经济发展的主阵地，为数字经济发展提供广阔的空间。
第三，数字经济的深入发展需要产业数字化。事实上，当下实体经济与数字技术的加速融合，正从点线面体系化推动数字经济创新发展。点主要表现在企业数字化转型；线主要表现在行业数字化转型；面则表现在产业生态数字化转型。
第四，王宝友强调：“工业互联网是产业数字化的基础设施和载体。”工业互联网为新一代信息技术、制造业数据、劳动、资本、土地、知识、技术、管理等生产要素的深度融合提供有效的基础设施和数据资源管理能力，是支撑新一代信息技术与工业制造业深度融合的“新基建”。
工业互联网夯实数字经济根基
工业互联网作为新一代信息通信技术与工业经济深度融合的全新工业生态、关键基础设施和新型应用模式，既是数字产业化新的增长极，又是产业数字化的新型基础设施，夯实产业数字化发展根基。对此，王宝友指出工业互联网将从网络、平台、数据、安全四大体系来夯实数字经济根基。其中，网络是基础，平台是中枢，数据是要素，安全是保障。
从网络体系来看，工业网络正在发生第三次变革，以新型工业网络技术为代表，以此来适应第四次工业革命下对工业网络扁平化、确定性、低时延、定制化等的新需求。整体而言，工业互联网不仅将驱动企业内网整体变革，而且高质量外网也将为工业应用提供全程全网的确定性保障。
从平台体系来看，王宝友认为工业互联网平台是产业数字化新业务新模态的载体。目前，工业互联网平台正在形成综合型、特色型、专业型三大类型，并体现出数据汇聚、知识复用、建模分析、应用创新四项主要功能。
从数据体系来看，数据为生产要素。 党的十九届四中全会提出，“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制。”所以，数据是数字经济时代的“石油”，是产业数字化不可或缺的生产要素。
从安全体系来看，工业互联网安全涉及设备、控制、网络、平台、数据、标识解析等方面。
与传统互联网安全相比，工业互联网安全具有三大特点：涉及范围广、造成影响大、企业防护弱。可以说，工业互联网安全形势日益复杂严峻，安全保障能力有待进一步增强。
四项建议推动数字经济高质量发展
五年来，我国工业互联网创新发展扎实推进，成绩来之不易。对此，王宝友就工业互联网如何进一步推动数字经济高质量发展提出了四点建议。
第一，加快新型工业网络产业发展，促进工业数据采集、共享和应用。根据互联网信息技术发展一般经验，完成应用普及需要先实现基础设施产品标准化和规模化部署，工业互联网提档升级需要从构建标准化的新型工业网络基础设施开始。
第二，充分发挥工业互联网平台对工业和数字经济发展的带动作用。工业互联网平台的发展将推动企业的数字化转型，驱动数字经济高质量发展，服务国家重大发展战略。
第三，实现安全体系横向纵向贯穿。安全横向扩展作宽度，安全纵向扩展作深度。同时，还应加强安全防护关键技术研发，加强重点标准研制、检测评估。
第四，强化工业数据应用和价值挖掘。一方面，充分发挥国家工业互联网大数据中心作用，完善国家工业互联网大数据中心体系，丰富工业大数据，完善工业大数据管理；另一方面，加快行业知识、机理软件化和流程智能化，推动行业、企业、平台基于行业机理知识进行建模，加强数据应用开发，不断提升数据价值。
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