问题：随着新一代信息技术快速发展，制造业智能化转型对工业数据的要求越来越高。如何解决工业数据采集、汇聚和应用的难题，形成高质量、可流通的数据资源，并以此推动行业模型和智能应用落地，成为当前推进新型工业化的关键。同时，工业园区作为产业集聚的重要载体，如何通过数字化实现降本增效、协同治理和安全发展，也需要明确的路径和系统性措施。 原因：工业和信息化部信息技术发展司司长王彦青发布会上表示，人工智能等新一代信息技术正深度融入制造业全流程，数据与算力、算法共同构成产业智能化的基础。近年来，我国持续推进工业互联网建设，加快5G在工业领域的规模应用，推动工业设备实现“可感知、可连接、可控制”。到2025年底，重点行业企业关键工序数控化率预计达到68.6%，并形成一批工业5G专用芯片、模组及终端产品，为工业数据的采集和应用奠定基础。鉴于此，如何将分散的数据转化为标准化、可流通的数据产品，支撑制造业智能化应用落地，成为亟待解决的课题。 影响：高质量行业数据集是工业智能化的重要基础。数据质量、标准、流通规则和安全合规水平直接影响行业模型的训练效果、智能体的可靠性以及企业应用成本。同时，工业园区是推动中小企业数字化改造、产业链协同和公共服务集约化的关键。园区建设越完善，越能降低企业转型门槛，提升产业链韧性；反之则可能出现数据孤岛、重复建设等问题，阻碍产业升级。 对策：针对工业数据筑基行动，工业和信息化部表示，将围绕制造业智能化需求开展高质量行业数据集建设试点。目前各地正在组织试点任务遴选，目标是到今年年底实现“六个一批”：培育一批行业数据合作联合体，汇聚一批数据资源，攻关一批关键技术，制定一批工业数据标准，打造一批高质量数据集，赋能一批行业模型和智能应用落地。通过试点，重点突破数据采集、汇聚和应用的瓶颈，推动数据资源向实际生产力转化。 为确保试点成效可复制推广，下一步将从三上推进：一是加强支持保障，联合地方部门为试点单位提供资源和指导；二是强化政策引导，出台数据要素赋能工业化的政策文件，编制应用参考指引；三是培育产业生态，加快数据标准制定，支持数据服务企业发展，促进技术交流和供需对接。此外，工信部还将第九届数字中国建设峰会上举办专题会议，并启动2026年数据要素赋能新型工业化大赛，推动创新成果对接产业需求。 在工业园区数字化转型上，工信部将从四个方向推进：一是推动产业数字化转型，聚焦园区特色产业，引导企业优化研发、生产、管理等环节；二是提升园区数字化服务能力，加强公共技术平台建设，服务中小企业；三是完善园区数字化管理，优化运行监测、能耗管理、安全生产等系统；四是夯实数字化基础支撑，加强网络、算力、数据和安全能力建设，为园区协同发展创造条件。 前景：第九届数字中国建设峰会将于4月29日至30日在福州举行。随着工业数据筑基行动的推进，行业数据标准化和流通机制将更完善，数据要素与制造业场景的匹配效率将提升，更多智能应用有望在重点行业和园区落地。同时，园区数字化转型将从单点应用转向系统化实施，推动企业数字化从“能用”向“好用”升级，为新型工业化提供更强支撑。
推动工业数据筑基和园区数字化转型，关键在于将数据要素融入产业运行机制，将转型能力转化为企业竞争力和产业价值；未来，只有坚持标准引领、场景驱动、生态协同和安全可控，才能让数据更好服务实体经济，让园区成为创新资源的集聚地，为新型工业化注入持续动力。