全国人大代表，海尔集团党委书记、董事局主席、首席执行官周云杰在接受《中国电子报》记者采访时表示，利用“工业大脑国家新一代人工智能开放创新平台”的企业应用与示范作用，培育行业领军企业推进工业大数据与人工智能关键技术的落地应用，推动普惠AI助力中小微企业成长，构建工业大脑新产业生态，让企业用得起、用得好。

目前，国内有影响力的工业互联网平台已经达到248家、重点平台工业设备连接数超过8000万台（套），工业App数量近30万个，大规模工业设备的互联促成工业大数据的全面采集，为我国加速推进新型工业化夯实了数据基础。周云杰告诉记者说，我国工业数据的应用仍处于中低端水平，主要表现在“大而不强、全而不优、广而不通”三方面。

工业数据规模“大而不强”，全要素利用率低。周云杰表示，尽管大量工业设备的互联已实现大规模数据的采集，但工业数据尤其OT数据受制于工业水平的参差不同，失真问题突出，进而导致数据利用率不高，70.6%的电子信息制造企业及61.6%的机械装备制造企业均表示“较低的数据利用效率无法有效支撑工业智能化应用”。由于数据采集率高但利用率低的矛盾，当前数据的价值很大程度没有被有效挖掘与利用，产生了高昂的沉没成本，成为数据推动新型工业化快速发展的关键阻碍。

工业数据应用“全而不优”，智能化水平低。周云杰认为，我国工业数据智能化底座不牢固，智能化应用处于初级阶段。66%的工业互联网平台应用集中在设备管理服务、生产过程管控等场景，多数平台的数据分析处理能力不足，难以在资源配置与协同方面实现价值增值。“当前，与AI深度融合的数据智能技术在工业领域的应用尚不成熟，特别是软硬件及高端算法人才的成本压力也影响了工业智能化应用的大规模推广落地。”周云杰表示。

工业数据范围“广而不通”，平台开放度低。周云杰向记者表示，我国数据产量约6.6ZB，位居世界第二位，但数据交易额较低，存在优质数据资源匮乏、数据开发利用水平低等问题。“我国工业门类过于复杂，从平台间数据互联互通角度看，由于接口规范不统一、标准机制不兼容，导致数据壁垒林立、平台间数据流通阻力较大，难以形成通用的数据流通体系。”他说。

对此，周云杰提出了三点建议。第一，要加强国家级、行业级工业数据标准化体系建设。建设新型工业化高质量标准体系，推动行业龙头企业主导进行工业大数据基础标准和关键标准的研制和应用，统一工业数据的应用规则和技术要求，并在全国范围内选择重点行业、领域、地区开展标准试验验证和试点示范，加快标准应用推广。

第二，要优先探索并推进“工业大脑”等智能场景的落地和产业实践。利用“工业大脑国家新一代人工智能开放创新平台”的企业应用与示范作用，培育行业领军企业推进工业大数据与人工智能关键技术的落地应用，推动普惠AI助力中小微企业成长，构建工业大脑新产业生态，让企业用得起、用得好。

第三，要培育一批智能制造等重点领域的数据要素流通和交易服务生态。培育一批专业化的工业大数据服务商，参与工业数据确权、流转、交易的标准与规则，壮大可信工业数据空间生态链，提升数据要素合规高效、安全有序流通。