工业可信数据空间被誉为“有围栏的数据沙箱”，是工业数据资源高效对接、跨域共享、价值共创的数字底座，是推进“人工智能 + 制造”、促进实体经济和数字经济深度融合的基础先导性工作之一。自 2014 年德国弗劳恩霍夫协会提出“工业数据空间”建设构想以来，数据空间理论、实践快速发展，战略地位持续提升。

去年，国家数据局发布《可信数据空间发展行动计划（2024 － 2028 年）》，江苏、湖南等省市相继出台行动方案，加快可信数据空间探索步伐。浙江省作为国家数字经济创新发展试验区、国家数据要素综合试验区，将可信数据空间建设纳入重点试验任务，省政府印发《关于支持人工智能创新发展若干措施》中强调“建设行业级可信数据空间、高质量数据集”，建设工业可信数据空间是落实“人工智能 +”行动，打造“双试验区”的重要支撑。

如何发挥浙江制造业数字化转型优势，结合“人工智能 + 制造”应用场景、赋能供给、企业数据等先行探索实践，进一步探索工业数据跨主体、跨行业、跨区域有序流通的“浙江模式”，在“人工智能 +”时代具有重要意义。

一、“浙”里建设工业可信数据空间具备良好基础

打造数字化转型赋能平台，夯实可信数据空间场景生态支撑。一是高质量构建工业互联网平台体系。浙江省累计创建省级工业互联网平台 535 个，示范平台 263 个、重点平台 59 个，阿里云 supET平台、蓝卓 supOS平台入选国家“双跨”平台。二是高起点布局行业产业大脑体系。率先在全国开展细分行业产业大脑建设，共启动三批 56 个工业领域行业产业大脑建设试点，累计服务企业 18 万余家，赋能产业集群整体能级提升。三是先行探索可信数据空间建设。宁波的纺织服装行业、吉利汽车企业，温州的营销、医疗健康、包装产业及鞋革产业，湖州的地理信息、童装等都开展了数据空间的实践与探索。

提升企业数据供给能力，畅通可信数据空间源头活水。一是推进企业数据管理能力评估。以“区域试点 + 企业试点”的“双试点”方式推进企业数据管理能力成熟度评估（DCMM）国家标准落实，全省超 40 个区县出台 DCMM 贯标奖补政策，1069 家企业通过 DCMM 评估认证，数量位居全国第二。二是建强企业数据人才队伍。印发《浙江省企业首席数据官制度建设指南（试行）》, 开展企业首席数据官（CDO）试点，目前已遴选两批共 66 家试点企业，通过企业 CDO制度建设牵引企业数据全生命周期管理能力提升。三是建优产品主数据标准生态。作为工信部首批产品主数据标准（CPMS）试点地区（行业）之一，遴选两批 15 个区域及行业重点培育，首批 9 个试点成功构建标准并推广应用，推动 7个行业标准纳入国家标准体系，累计汇聚省级专家 181 名。

培育数据产业发展生态，构筑可信数据空间共享流通基础。一是稳步构建产业数据资源体系。统筹构建“1+11+N”产业数据资源体系，已建成 1 个省级数据仓、11 个市级数据仓和 25个行业数据仓，覆盖数据采集、编目、归集治理、传输、共享等全流程。二是培育浙江数商群体。出台国内首个数商发展专项文件，编制《浙江数商能力模型框架》团体标准，选树“领军型浙江数商”10 家、“成长型浙江数商”59 家。三是深入挖掘工业领域典型应用场景。发布省级人工智能赋能新型工业化应用场景 50 个、应用标杆企业 25 家、人工智能服务商 34 家，多个企业入选工信部人工智能赋能新型工业化典型应用案例。

二、建设工业可信数据空间“浙”些难点待突破

浙江省具备工业可信数据空间建设的良好基础，但从 2025 年国家数据局可信数据空间创新发展试点发布情况看，相比四川长虹电器、广州汽车集团、天津中汽数据等工业领域数据空间入选项目，全省试点建设有待实现“零的突破”。从发展阶段来看，可信数据空间整体仍处于早期探索期，应着力重点突破市场、技术、规则等方面难题，构建先行优势。

可持续市场化运作有待突破。一是大多数可信数据空间项目仍处于技术验证、方案和试点阶段，商业模式尚不成熟、客户付费意愿弱。二是空间建设运营存在前期投入高与回报周期长、技术成熟度与成本效益平衡等矛盾，市场教育和客户引导成本较高。

工业数据共享流通有待突破。一是工业数据供给质量不高。相比金融、物流等服务行业，存在数据治理基础及数据资源储备不足等情况，同时工业数据类型繁多，结构不同、格式不一，跨行业数据兼容性不足，产业数据资源内部共享和外部流通难度加大。二是工业数据价值挖掘利用程度较低。大量细分行业经营管理原理、行业知识、工业机理、专家经验等有待通过知识封装、能力组件开发等激发数据价值。

制度标准规则创新有待突破。一是工业数据定价、交易、盈利等机制尚不清晰，亟需通过工业可信数据空间试点构建动态数据价值评估模型及收益分配机制，破解数据价值共创的有效激励难题。二是数据政策、标准体系尚不健全。目前尚无国家级标准统一规范，使得多种可信数据空间技术路线并行，不利于数据空间互联互通和规模效应形成。

三、推进突出浙江特色的工业可信数据空间创新发展

下一步，结合国家数字经济创新发展试验区、国家数据要素综合试验区建设要求，浙江将发挥全省制造业数字化转型先行优势，聚焦市场化运作、数据共享流通、规则创新等难点，深化产业数据价值化改革，以行业场景需求为牵引，以商业模式、技术路线、规则标准协同突破为重点，开展工业可信数据空间创新发展试点建设，构建工业数据生态体系。

一是突出浙江特色，构建面向“415X”先进制造业集群的数据应用场景。在重点集群找场景。通过从新一代信息技术、高端装备、绿色石化与新材料、现代消费与健康、新兴未来等浙江省“415X”先进制造业集群中，挖掘多源数据融通共享、高价值应用场景建设需求方向，构建场景评价体系。在重点企业找场景。鼓励有条件的在浙国资企业、链主企业、龙头企业等牵头建设企业级工业可信数据空间，从业务协同优化诉求出发，以自身数据开放带动产业链供应链上下游企业、生态合作伙伴等数据融合，探索协同研发、协同制造等模式创新，实现效能提升、价值创造和数智转型。在关键环节找场景。鼓励行业龙头企业、平台企业、第三方服务商、行业协会、产业园区平台等牵头，整合多方参与者资源，聚焦行业关键环节和通用共性需求，建设行业级可信数据空间，构建高价值行业数据库、知识库、模型库，加速行业共性技术突破、概念验证和中试放大，促进中小企业创新发展、行业新动能培育和竞争力提升。

二是突出价值导向，打造活跃可持续的数据共创生态。创新建设运营模式。坚持政府引导、企业主体、市场化运作原则，支持企业探索联合投资等数据空间建设多元模式，鼓励工业可信数据空间运营商探索免费试用、先用后付、订阅制、会员制、分级服务、收益分成等市场化运营模式，提升各类主体参与积极性。创新业务模式。面向典型应用场景需求，探索行业知识封装、跨界数据融合等空间数据业务创新，开发面向行业模型预训练、智能体开发的工业数据产品，开展数据产品交易撮合、数据增信、数据资产融资、数据保险等新型业务，培育数据治理、数据分析、合规咨询等专业增值服务。创新技术供给模式。鼓励试点项目使用精准满足需求的低成本、轻量化、敏捷化空间建设技术方案，探索可落地、易复制的技术路径，通过模块化设计、一体机、云服务等产品形态，有效降低空间试点企业参与门槛。

三是突出工作协同，形成深度数智化转型推进合力。协同推进空间建设与企业数据治理。引导接入空间的制造业企业参照行业知识图谱和产品主数据标准等，打通企业内部关键业务信息系统数据流，开展 DCMM、CDO建设，提升建数、治数、用数、管数能力。一体推进空间功能布局与工业数据集建设。依托数据空间打造集数据、模型、场景为一体的数据加工创新平台，支持建设行业级数据加工工具箱，结合“产业大脑—数据仓—产品主数据标准”一体化试点，探索公共、行业、企业数据融合应用机制，打造一批高质量数据集。联动空间建设与产业大脑迭代升级。依托行业产业大脑、工业互联网平台推进行业级数据空间建设，汇集机器学习模型、专家模型、知识图谱、算法组件，提供在线数据目录、数据接口调用、知识库等服务，提升平台感知、分析、研判能力，向产业互联网平台升级。

四是突出标杆引领，开展工业可信数据空间建设试点工作。高质量遴选试点项目。落实《浙江省工业可信数据空间创新发展试点方案》，建立完善工业可信数据空间试点遴选指标体系，开展行业级和企业级两类工业可信数据创新发展试点培育。加强指导服务。联合专家资源，加强对试点项目的动态跟踪指导，组建全省工业可信数据空间发展联盟，整合数商资源，促进行业沟通交流，推进可信数据空间关键标准制定。强化宣传推广。定期组织开展可信数据空间试点核心能力评估，对数据资源丰富、数据价值凸显、商业模式成熟、产业生态丰富的数据空间项目予以宣传推广，支持争创国家试点。

（本文刊发于2025年第9期《信息化建设》杂志。）