“当前，我国工业互联网标识正处于快速推广和深度应用的阶段。” 近日，江苏中天互联科技有限公司总经理时宗胜在接受《通信产业报》与工业互联网世界记者采访时表示，从2018年全面实施建设以来，我国工业互联网标识解析体系建设已在多个方面取得显著成效。
作为全国唯一一家同时承担四项工信部工业互联网标识项目和同时支撑企业节点、二级节点、递归节点和顶级灾备节点建设运营的企业，记者了解到，2023年，中天互联服务省内外100多个企业二级节点、节点应用平台的建设与运营，承担了全国过半以上的二级节点咨询、建设与运营，探索出已知行业80%的标识解析行业应用。
工业互联网标识解析体系是工业互联网的重要组成部分，是促进产业链上下游数据互通、提升产业链供应链韧性和安全水平的重要引擎。时宗胜告诉记者，尽管我国工业互联网标识解析体系已经取得了显著成效，但部分企业仍有顾虑。
时宗胜认为，随着数字化、网络化、智能化趋势的加速推进，企业需要打消疑虑，更加深入地理解和应用工业互联网标识解析技术，以实现更高效、更精准的生产和运营。同时，政府、企业、科研机构等各方也需要加强合作，形成工业互联网标识生态合力，共同推动工业互联网标识解析体系的创新和发展。
标识应用的三座大山
虽说我国工业互联网标识解析体系发展已处于相对成熟的阶段，但时宗胜直言，我国工业互联网标识解析体系在取得阶段性成果的同时，仍面临着来自于技术、行业、应用三座的大山的阻碍。
在技术层面主要聚焦标准和安全两方面问题， 一是技术标准化与兼容性问题。当前工业互联网标识解析体系尚未形成统一的技术标准，导致不同企业、不同平台之间的标识解析难以实现互操作。二是安全性与隐私保护问题。工业互联网标识解析体系涉及大量敏感数据的传输和处理，在架构、协议、运营等方面存在安全风险，而当前的安全防护能力相对较弱，难以应对日益复杂的网络攻击和隐私保护。
在行业层面主要聚焦协同和人才两方面问题， 一是行业整合与协同问题。工业互联网标识的应用往往涉及行业里的多个企业，而各企业信息化水平、建设内容、业务流程存在很大差异，尚未统一底层数据标识标准化，导致信息孤岛仍然存在，难以实现真正的资源整合和高效协同。二是复合型人才缺乏问题。标识解析体系的发展需要既懂工业又懂信息技术的复合型人才，但目前这类人才相对匮乏。
在应用层面主要聚焦认知和场景两方面问题， 一是认知度低、成本高、技术难度大等问题。部分企业对工业互联网标识解析体系的认知度不高，缺乏应用的动力和积极性。同时对于引入标识的成本投入、技术操作、安全保护等方面存在担忧。二是应用场景有限的问题。目前标识解析体系的应用场景还相对有限，主要集中在供应链管理、产品追溯等领域，未能充分发挥其潜力。且不同行业对工业互联网的需求和应用场景不同，通用解决方案难以满足所有需求。
针对上述问题，时宗胜认为，“政产学研用”各方应形成合力，共同推动工业互联网标识规模化应用，但这其中企业是主体，政府是推手，高校、研发机构是关键。
从技术层面出发， 政府、行业协会、科研机构等应加强合作，共同制定和推广统一的工业互联网标识解析技术标准，促进不同企业、平台之间的互联互通；加强工业互联网安全技术的研究和开发，如包括数据加密、身份认证、访问控制等，确保数据在传输和处理过程中的安全，建立健全的网络安全监管体系。
从行业层面出发， 应建立多方参与的合作机制，鼓励不同行业之间加强合作与交流，推动资源整合和协同合作；高校、机构等应加强对工业互联网标识解析相关人才的培养，同时鼓励企业加强内部培训，提升员工的综合素质。
从应用层面出发， 推进标识进企业、标识宣贯会、标识案例行等活动，提高企业对工业互联网标识解析体系的认知程度和理解程度，激发其应用的积极性；鼓励探索工业互联网标识解析体系在更多领域的应用，如设备健康管理、大数据分析等，以拓展其应用范围和深度。
标识实现数据资源价值最大化
今年，国家数据局等17部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，提出数据要素应用广度和深度大幅拓展的目标，其中，数据要素×工业制造位于12个行业和领域的首位。
“站在企业的角度，标识解析体系在实现工业企业数据流通、信息交互的过程中发挥着不可或缺的关键作用。” 时宗胜表示，工业互联网标识不仅是实现数据精准定位、高效互操作、实时监控与智能运营的关键工具，也是推动产品与服务质量提升、创新商业模式、构建数据共享生态的重要基础设施。
时宗胜认为，通过融入标识解析体系，企业能够更好地驾驭数字化浪潮，实现内外部数据资源的价值最大化，驱动业务持续创新与转型升级，推进数据入表，提升企业的价值。同时，企业作为关键参与者，应当充分发挥其积极作用，通过推进体系建设、数据资源建设、产品创新与服务优化、数据安全防护等方面的努力，以实现自身的发展和行业的进步，以及更高效、智能和协同的工业制造。
对此，时宗胜表示，首先，企业应积极参与标识解析体系建设中来，包括部署标识载体、接入国家顶级节点、建立企业节点等。同时，企业还可以建设和完善标识解析体系所需的基础设施，包括标识采集、数据解析等设备和技术。这有助于打破信息孤岛，促进企业内部各层级信息系统的集成整合，完成数据的无缝传输和共享。
其次，企业应积极推进数据资源建设。 通过加强数据确权和数据治理，建立完善的数据采集、存储、处理、分析和应用流程，强化内部数据资产管理，确保数据的准确性、完整性和一致性，以便于在标识解析体系中进行有效的数据交换和流通。从外部看，企业可以引导和支持建设低成本、高效率的数据存储和分析中心，推进数据采集终端的大规模应用，汇聚形成系统、全面、及时、高质量的数据资源。
“企业还可以利用标识解析体系中的数据分析和挖掘功能，深入了解市场需求、用户行为等关键信息，从而优化产品设计、生产计划和销售策略。” 时宗胜举例说，通过对设备故障和维护需求需求的预测分析，提供预防性维护服务；通过数据分析优化生产流程和降低能耗等，这些都能有助于企业提高市场竞争力，实现可持续发展。
此外，时宗胜还表示，企业在参与标识解析体系建设过程中，还应注重数据的安全性和隐私保护。建立完善的数据安全防护措施，确保标识数据的合法使用和不被滥用，是企业必须重视的问题。同时，企业还应建立完善的安全管理制度和应急预案，以应对可能出现的安全风险。
标识应用发展的四大趋势
针对未来工业互联网标识解析体系的发展方向如何，时宗胜认为，可以从四方面来看。
一是工业互联网标识+工业数据， 促进工业互联网深化应用。工业数据作为工业互联网中的关键资源，通过有效利用和分析，可以实现工业生产的智能化、数字化、网联化，提高生产效率和产品质量。通过完善数据采集和传输技术、建立统一的数据标准和规范、加强数据安全保护等措施，进一步释放工业数据内在潜力，实现不同系统、平台、企业之间的数据互联互通，发挥出标识在促进跨企业数据交换、提升产品全生命周期追溯和质量管理水平中的作用。
二是工业互联网标识+人工智能， 提升工业制造智能化水平。人工智能是引领未来的战略性技术，也是新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力。“人工智能+”将深度融合并赋能标识解析的各个环节，实现从标识生成、解析、数据分析到决策支持的全方位智能化应用，像是深度学习辅助解析算法、预测性维护与资源优化、边缘智能与实时决策等，推动标识应用在技术融合、安全保障、基础设施优化等多方面实现突破，驱动工业制造向更高效、更智能、更自主的方向发展。
三是工业互联网标识+绿色制造，加快推进新型工业化。 工业绿色发展是新型工业化的内在要求和基本特征。工业互联网标识作为数字经济发展的关键技术和基础设施，可有效地推动工业企业能效提升和绿色转型。借助工业互联网标识的力量，实现绿色化、数字化“双化联动”“双化推进”。这不仅能提高制造业的智能化水平，而且有助于促进产业的绿色发展。
四是工业互联网标识+产业融合，加速标识贯通应用。 通过标识使用与产业融合来创造价值，利用标识渗透性强、兼容性高等优势有效打通企业的产业链、供应链上下游，继而扩大至整个产业生态。由智慧工业向智慧农业、智慧城市、智慧交通、智慧建筑、金融服务等领域辐射，实现标识资源汇聚，推进标识解析体系在实体经济各领域的深层次应用，深化标识在一二三产业的贯通应用。
来源：工业互联网世界
