9月4日，工信部在其网站上发布了《工业大数据发展指导意见（征求意见稿）》（简称《意见》），明确推动5G等技术在工业场景中的应用，面向能源化工、航空航天、建筑钢铁、工程机械、消费电子等重点领域培育工业大数据解决方案供应商，支持符合条件的工业大数据企业开展股权融资。

按照意见要求，到2025年，工业大数据资源体系、融合体系、产业体系和治理体系基本建成，形成从数据集聚共享、数据技术产品、数据融合应用到数据治理的闭环发展格局。而要实现这一目标，还需要各行业人士的共同探索和努力。

政策的引导和支持，使国内大数据企业生态地图加快完善。据统计，中国大数据相关企业共计超过5600家，包括已从事大数据业务的企业，以及拥有相关专利、著作正在转型中的企业。上述大数据企业大多分布在沿海地区，而北京、上海等城市的大数据企业数量较多。

积极构架数据共享和存储平台，有助于各类数据价值的全面释放。从整体来看，工业大数据平台主要由企业服务平台、运行监测平台和智能分析平台三大系统组成，企业服务平台和运行监测平台提供数据，智能分析平台分析数据，三大系统联合形成数据驱动应用的模式。

借助工业大数据平台，工业数据标识困难、数据分散、各数据源间的数据孤立、应用困难等问题得以妥善解决，搭建工业大数据平台以数据驱动解决方案也成为了工业大数据企业的重要业务模式。

目前，针对数据感知能力，国内一些企业构建了多维感知数据汇聚平台、数据治理管理平台、数据存储、数据共享服务构成的数据中台。通过采集、爬取、探查、汇聚和解析各种结构化和非结构化数据，可实现对数据的融合打通和关联建模。

在现有业务优化升级方面，百度的工业大数据监测平台已经逐渐延伸应用到汽车、日化等行业；三一重工利用大数据分析技术，为智能工程机械物联网提供有效的决策支持；长安汽车基于大数据，分析开展了客户个性化定制汽车服务，以此推动传统的黑箱产品生产模式转变为透明化生产（数字孪生）。

在预测性维护方面，工业大数据所起到的作用尤为重要。拿风电装备来讲，风电装备利用大数据结冰动力模型，对风机特征进行动态观测，重点观测和分析风机环境温度、利用率等特征，尽可能监测和诊断到早期结冰的状况，并及时进行处理，提高了风机运行效率和电网的安全性。在工业领域，利用大数据技术对各种生产机械运行状况进行预测，对出现的故障进行维护，在提高经济效益的同时，也保障了生产的安全性。

目前，我国工业大数据产业发展还面临诸多挑战。数据不足、数据信噪比低、数据分析难度高、数据给信息安全带来新挑战、创造出新的智能应用系统存在瓶颈等问题较为明显。加快解决这些问题，将有助推动工业大数据在各领域的深度应用。

5G时代的全面开启，正在加速推进大数据、物联网、自动驾驶、人工智能等技术和应用的普及，数据所具有的价值和战略意义正不断提升，深挖数据的应用价值对于文化交流、金融贸易等相关产业发展都具有重大意义。同时，由大数据驱动的制造业转型升级，是未来制造业节约资源消耗、保障生产安全、提升生产效率、改进产品质量、优化销售服务的必经之路。在这漫漫旅途中，需要业内人士多做尝试。