在工業數字化轉型的浪潮中，工業大數據正成為驅動創新與效率提升的關鍵引擎。清華大學軟件學院副院長、工業大數據系統與應用北京市重點實驗室主任陸薇教授，長期致力于工業大數據與工業互聯網領域的研究與實踐。她指出，釋放工業大數據的核心價值，關鍵在于構建面向工業場景、以數據服務為核心的工業互聯網平臺體系，實現數據從資源到資產、再到資本的跨越。
工業大數據并非簡單的數據堆積，其價值釋放面臨多重挑戰。工業數據具有多源異構、時序性強、專業門檻高等特點，傳統的IT數據處理技術往往難以直接適用。數據與物理系統、工藝流程、知識經驗深度耦合，需要領域專家與數據科學家緊密協作。數據價值的實現路徑漫長，從采集、治理、分析到最終形成可復用的智能服務或決策支持，需要系統性的方法與平臺支撐。
陸薇教授強調，工業互聯網的本質是數據驅動的工業智能化網絡。其核心任務之一，就是提供高效的“數據服務”。這不僅僅是提供原始數據訪問接口，更是要將工業數據、分析算法、領域知識、計算資源等進行標準化、模塊化封裝，形成可訂閱、可組合、可運營的“數據產品”或“數據智能服務”。例如，將設備故障預測模型、能效優化算法、生產質量管控規則等，封裝為平臺上的微服務，供產業鏈上下游企業按需調用。
成功的工業互聯網數據服務，通常具備三大特征：
- 場景驅動，價值閉環：服務必須緊密結合特定工業場景（如預測性維護、工藝優化、供應鏈協同），并能在實際應用中形成“數據采集-分析洞察-決策行動-效果反饋”的閉環，持續迭代優化。
- 知識融合，模型沉淀：將領域專家的經驗知識（如設備機理、工藝參數）與數據科學模型（如機器學習、統計分析）深度融合，構建可解釋、可遷移的工業智能模型，并將其作為核心資產在平臺上沉淀與復用。
- 生態協同，安全可信：數據服務需要支持跨企業、跨環節的安全可信數據協作。通過隱私計算、區塊鏈、數據確權與流通機制等技術與管理手段，在保護各方核心數據權益的前提下，促進數據要素在產業鏈內的有序流動與價值共創。
陸薇教授認為，工業互聯網數據服務的發展將呈現兩大趨勢：一是服務形態將更加“低代碼/無代碼”化，降低工業用戶使用數據智能的門檻；二是服務的焦點將從單個企業內部優化，擴展到整個產業鏈的協同與重塑，催生網絡化協同制造、個性化定制、服務化延伸等新模式。
總而言之，釋放工業大數據的巨大潛能，離不開以服務化為導向的工業互聯網平臺建設。這需要產學研各界共同努力，持續攻克技術難題、創新商業模式、完善標準與治理體系，最終讓數據像水電一樣，成為工業領域可靠、易用、高效的基礎生產要素，為中國乃至全球的制造業高質量發展注入強勁動力。
