近日，《工业和信息化部关于工业大数据发展的指导意见》发布，针对我国工业大数据现阶段的发展特点、主要问题和亟待取得突破的重点领域，就6个方面设置了18项重点任务。

　　近日，日本汽车制造商本田(Honda)的服务器遭Ekans勒索软件攻击，该勒索软件可锁定工厂工业控制系统和机械的功能，此事再次为工业大数据安全敲响警钟。如何在守住安全防护底线的同时挖掘工业数据价值，推动工业大数据全面深度应用成为全球热点课题。

　　我国工业大数据资源极为丰富，近年来，工业新模式新业态更是不断涌现，但工业大数据安全防护、数据权属界定不清、规则不明、难以定价等基础性问题仍待解决。

　　近日，工信部发布《工业和信息化部关于工业大数据发展的指导意见》(以下简称《意见》)，针对我国工业大数据现阶段的发展特点、主要问题和亟待取得突破的重点领域，就数据汇聚、数据共享、数据应用、数据治理、数据安全、产业发展6个方面设置了18项重点任务。“《意见》所描绘的工业大数据愿景非常美好，如果能够实现，无异于再造一个工业体系。”通信行业专家陈志刚说。

　　着力打造工业大数据生态体系

　　工业大数据日渐成为工业发展最宝贵的战略资源，全球工业大数据的竞争变得愈发激烈。

　　北京师范大学网络法治国际中心执行主任吴沈括教授指出，加快培育数据要素市场、激发数据要素潜力，被认为是确保并提升我国在国际数字经济治理格局中应有地位的必然选项。

　　随着政策布局的进一步下沉，工业企业对跨企业、跨行业数据共享合作的需求快速增加。

　　《意见》提出，促进工业数据汇聚共享、融合创新，提升数据治理能力，加强数据安全管理，着力打造资源富集、应用繁荣、产业进步、治理有序的工业大数据生态体系。

　　工信部信息技术发展司相关负责人表示，与互联网服务领域大数据应用的普及和成熟相比，工业大数据更加复杂，面临数据采集汇聚不全面、流通共享不充分、开发应用不深化、治理安全短板突出等问题，总体仍处于探索和起步阶段。

　　“工业大数据采集汇聚过程中面临的痛点较多。”据工信部信息技术发展司相关负责人介绍，比如因企业信息化基础差、设备接口不开放等造成数据采集不上来;企业数据底账不清，不知道自己有哪些数据、分布在哪里，大部分工业数据处于“睡眠”状态;因设备不互联、通信协议不兼容等造成不同数据不匹配、不互认，数据孤岛现象普遍;数据失真、失准及一致性差等因素导致数据汇聚质量不高。