随着数字化转型浪潮席卷全球，工业大数据已成为驱动制造业高质量发展的核心引擎。清华大学王晨教授在工业大数据与工业互联网领域深耕多年，其研究成果清晰地揭示了从智能制造到工业互联网数据服务的内在逻辑与演进路径，为产业实践提供了重要的理论指引。
智能制造是工业大数据应用的起点。传统制造业中，生产设备、工艺流程、供应链管理等环节存在大量数据孤岛，信息流转不畅，导致资源配置效率低下。智能制造通过物联网技术实时采集设备运行数据、生产状态信息、产品质量参数等，构建起覆盖全流程的数据感知网络。这些海量、多源、异构的数据构成了工业大数据的基础资源。通过对制造数据的深度挖掘与分析，企业能够实现生产过程的精准控制、故障预测与健康管理、能效优化等目标，显著提升生产柔性、产品质量与运营效率。
智能制造主要聚焦于单个工厂或企业的内部优化，其数据价值尚未充分释放。王晨教授指出，工业互联网的兴起，标志着工业大数据应用进入了协同共享的新阶段。工业互联网通过构建跨企业、跨行业、跨地域的数据互联互通平台，打破了组织边界与技术壁垒，实现了设备、系统、人员、资源的全面连接。在这一平台上，数据不再局限于支撑内部运营，而是成为可流通、可交易、可增值的新型生产要素。
工业互联网数据服务，正是这一演进的高级形态。它意味着数据能力的产品化与服务化，具体体现在三个层面：一是平台化服务，如提供数据采集、存储、计算、分析的基础设施与工具，降低企业尤其是中小企业的技术门槛；二是应用化服务，基于平台开发面向特定场景的智能应用，如远程运维、协同设计、供应链金融、产能共享等，创造新的业务模式与价值增长点；三是生态化服务，促进数据在产业链上下游乃至跨行业之间的有序流动与融合创新，催生如个性化定制、生产性服务、产业协同等新业态。
王晨教授强调，实现从智能制造数据到工业互联网数据服务的跃升，关键在于解决数据治理、安全可信、标准互认、商业模式等核心挑战。需要建立完善的数据产权界定、流通规则与安全防护体系，推动技术标准与接口的开放统一，并探索可持续的收益分配机制。
以工业大数据为核心的工业互联网数据服务，将深刻重塑制造业的价值创造体系。它不仅是技术工具的升级，更是生产关系的变革。企业需要从战略高度构建数据驱动的能力，积极参与工业互联网生态建设，方能在数字化竞争中赢得先机。清华大学等研究机构的前沿探索，将继续为这场波澜壮阔的产业变革提供坚实的智力支撑。
