在工业数字化转型的浪潮中，工业大数据正成为驱动创新与效率提升的关键引擎。清华大学软件学院副院长、工业大数据系统与应用北京市重点实验室主任陆薇教授，长期致力于工业大数据与工业互联网领域的研究与实践。她指出，释放工业大数据的核心价值，关键在于构建面向工业场景、以数据服务为核心的工业互联网平台体系，实现数据从资源到资产、再到资本的跨越。
工业大数据并非简单的数据堆积，其价值释放面临多重挑战。工业数据具有多源异构、时序性强、专业门槛高等特点，传统的IT数据处理技术往往难以直接适用。数据与物理系统、工艺流程、知识经验深度耦合，需要领域专家与数据科学家紧密协作。数据价值的实现路径漫长，从采集、治理、分析到最终形成可复用的智能服务或决策支持，需要系统性的方法与平台支撑。
陆薇教授强调，工业互联网的本质是数据驱动的工业智能化网络。其核心任务之一，就是提供高效的“数据服务”。这不仅仅是提供原始数据访问接口，更是要将工业数据、分析算法、领域知识、计算资源等进行标准化、模块化封装，形成可订阅、可组合、可运营的“数据产品”或“数据智能服务”。例如，将设备故障预测模型、能效优化算法、生产质量管控规则等，封装为平台上的微服务，供产业链上下游企业按需调用。
成功的工业互联网数据服务，通常具备三大特征：
- 场景驱动，价值闭环：服务必须紧密结合特定工业场景（如预测性维护、工艺优化、供应链协同），并能在实际应用中形成“数据采集-分析洞察-决策行动-效果反馈”的闭环，持续迭代优化。
- 知识融合，模型沉淀：将领域专家的经验知识（如设备机理、工艺参数）与数据科学模型（如机器学习、统计分析）深度融合，构建可解释、可迁移的工业智能模型，并将其作为核心资产在平台上沉淀与复用。
- 生态协同，安全可信：数据服务需要支持跨企业、跨环节的安全可信数据协作。通过隐私计算、区块链、数据确权与流通机制等技术与管理手段，在保护各方核心数据权益的前提下，促进数据要素在产业链内的有序流动与价值共创。
陆薇教授认为，工业互联网数据服务的发展将呈现两大趋势：一是服务形态将更加“低代码/无代码”化，降低工业用户使用数据智能的门槛；二是服务的焦点将从单个企业内部优化，扩展到整个产业链的协同与重塑，催生网络化协同制造、个性化定制、服务化延伸等新模式。
总而言之，释放工业大数据的巨大潜能，离不开以服务化为导向的工业互联网平台建设。这需要产学研各界共同努力，持续攻克技术难题、创新商业模式、完善标准与治理体系，最终让数据像水电一样，成为工业领域可靠、易用、高效的基础生产要素，为中国乃至全球的制造业高质量发展注入强劲动力。
