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根云-工業趨勢分析
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01.
現狀與問題
放眼全球，新一輪科技革命發展迅猛，數字化經濟勢不可擋。2020年，全球47個國家數字經濟增加值規模達到32.6萬億美元，占GDP的比重為43.7%。我國是引領全球數字技術創新應用的第二大數字經濟體，數字經濟已經成為我國國民經濟最強勁的增長極，2005—2020年，我國數字經濟規模從2.6萬億元增長到39.2萬億元，年均增速高達19.8%，遠超同期GDP年均增速（11.9%），數字經濟占GDP的比重從14.2%提升至38.6%，在歷經幾十年工業化發展后我國正在快速向以數字化為特征的經濟增長周期邁進。產業數字化和數字產業化的加速推進對我國的治理體系提出更高要求：網絡空間向萬物互聯演進，工業數據橫跨多個物理空間，海量數據激勵發展的同時亦帶來安全隱患。現有的治理制度已無法覆蓋新興應用場景，傳統的治理手段也已無法滿足日益復雜的治理需求，因此在享受數字化轉型帶來紅利的同時，如何建設有效的治理機制，保障數字化轉型的高質量發展，運用數字技術優化政府職能、支撐社會治理、賦能國家治理現代化是各行業企業必須深入思考的課題。
數據是數字化治理的核心要素，數據治理是數字化治理的基礎工程。然而，治理主體之間信息不對稱、數據協同不暢等數據治理問題，已成為治理數字化轉型的瓶頸。工業互聯網標識解析體系可以很好地解決這一難題。我國工業互聯網標識解析架構如圖1所示，其中國家頂級節點落戶在北京、上海、重慶、廣州、武漢五大城市，南京、貴陽兩大災備節點正在建設中。截至2021年11月底，我國已上線和在建中的二級節點超過260個，覆蓋25個省（自治區、直轄市），標識注冊量已超過600億，應用范圍涵蓋30多個行業，超過4萬家企業，已形成智能化生產、產品追溯、供應鏈管理等典型工業互聯網標識應用，與主流APP和標識讀寫設備實現對接。海量數據的匯聚與交互，一物一碼的標識方式為數字化治理提供了良好的基礎與手段。
02.
基于標識解析體系的數字化治理建議
2.1 加強干預，打破壟斷，促進數據流通共享
基于平臺的數字經濟發展迅猛，平臺企業為中小微企業提供運營能力，極大地降低了中小微企業的貿易成本，降低了行業準入門檻。但平臺企業在網絡效應、規模效應、數據優勢等因素的驅動下，在市場中形成了“強者恒強”的現象，在數字市場中扮演絕對的領導角色，其作為數字市場的核心承載者，對市場活動的運作方式產生直接影響，具有廣泛的覆蓋力和影響力，成為數字化治理的關鍵對象。數據產權完全歸平臺企業所有，從而導致數字經濟平臺產生數據資源壟斷的現象，損害了其他產權主體的權益。因此，建立完善、明晰的數據產權制度是解決數字經濟平臺壟斷的重中之重。首先，接入工業互聯網標識解析體系的企業，需承擔數據共享的責任，需按照《工業互聯網標識管理辦法》要求，與國家頂級節點進行數據對接，上報基礎性數據，不再封存關鍵數據于平臺企業。合理適當的數據讓渡，有利于形成公平競爭、互利共贏的產業生態。其次，工業互聯網標識解析體系強調平臺企業的公共管理責任，對其數據防護、網絡安全能力提出嚴格要求，有力保障數據安全。
2.2 因地制宜，智能決策，釋放數據價值
數據結構復雜，類型分散多樣，導致其資產價值難以挖掘，流通難度大，風險高。跨國家、跨地區、跨行業、跨企業的數據流通必將進一步釋放數據資產的價值，但也伴隨著極大的安全隱患。因此，尋求數據安全與經濟發展之間的平衡是數據資產治理的關鍵。工業互聯網標識園區是以標識為核心的區域數字化園區，通過標識解析技術，賦能園區內數據的精準采集、高效配置，利用大數據輔助科學決策，對數據分級分類，明確重要數據界定標準，實現數據科學治理，避免“一刀切”式的過度監管，打造智能決策、智能監測的數據資產治理新模式。
2.3 事后控制，精準追溯，建立問責治理機制
產品質量事故頻發，尤其是食品安全問題層出不窮。由于產品生產涉及多方，如生產商、加工商、運輸商、銷售商、消費者等，各類信息量大且復雜，需充分搜集各系統、各時段的信息進行綜合判斷，局限于傳統的問題分析方法很難快速鎖定問題并作出科學決策。工業互聯網標識解析體系建立的數據互聯互通的交互基礎，可實現標識對象的全流程、不間斷、無縫隙的記錄與監管，可運用大數據關聯追溯、監測“關聯物”，實現標識對象的全生命周期追溯和關鍵數據檢舉。此外，基于星火·鏈網這一區塊鏈新型基礎設施構建的新型分布式標識解析體系——BID標識體系，可為其應用構建一套全新的信任體系和價值體系，解決數據跨領域、跨行業、跨體系、跨平臺的信任問題，實現穿透式監管與追溯，為促進數據共享、優化治理流程、降低運營成本、提升協同效率等提供了可信的新路徑。
03.結束語
數字經濟發展的機遇前所未有，面臨的挑戰也前所未有。工業互聯網標識解析體系是賦能數字經濟的關鍵基礎設施和核心驅動力，也是數字化治理的重要基石，以標識數據為關鍵要素，以解析體系為重要抓手，以大數據、人工智能等信息技術為核心驅動力，通過挖掘數字潛在價值，可實現智能化、科學化、精細化的數字治理新模式。
