问题：当前，工业企业数字化转型不断推进，但实现“数据能用、好用、通用”的基础仍偏薄弱；一方面，设备运行、工艺流程、质量检测、供应链协同等数据来源广、类型多、质量不一，难以沉淀为可复用的数据资产；另一方面，行业之间、企业之间标准不统一、接口不兼容，导致数据汇聚、共享和应用都不顺畅，影响行业模型、智能体及有关应用研发设计、生产制造、经营管理等场景落地。 原因：从发展阶段看，数据要素的价值释放已从“有没有”转向“好不好、能不能流通”。工业数据实时性强、专业性强、场景依赖明显，采集链条长、治理成本高；同时，合规与安全要求不断提高，也让数据“敢流通、会流通、能流通”成为普遍难题。随着数字化转型进入深水区，企业对高质量数据集的需求更迫切，需要通过更明确的组织方式、统一的治理体系和可持续的运营机制补齐基础能力短板。 影响：高质量数据集是智能化应用的关键底座。推进先行先试，有助于将产业链上下游分散的设备数据、业务数据与知识数据系统汇集，提高数据可用性和可迁移性；也有助于推动数据工具链研发与标准体系完善，降低企业用数据、训模型、开展联合推理和联合训练的门槛；同时还能带动工业互联网、可信数据空间、大数据中心等基础设施能力协同整合，形成面向行业的公共化、平台化服务供给，更提升江苏制造业数智化水平与产业竞争力。 对策：江苏省工信厅发布的通知明确，本次工作将围绕“1650”产业体系，以典型场景需求为牵引，重点培育一批行业高质量数据集建设联合体，形成可复制、可推广的路径与经验。先行先试以联合体方式组织实施，由省内企事业单位、行业协会、研究机构、集群促进机构等共同参与。牵头单位需在江苏注册、具备独立法人资格，成员单位不少于2家，并鼓励行业龙头企业、工业互联网平台企业、工业软件企业牵头，形成“数据资源+场景需求+技术能力+标准供给”的协同模式。 任务部署上，江苏提出构建“4库1平台”行业高质量数据治理体系，即行业数据资源库、行业数据技术库、行业数据标准库、行业高质量数据集库，以及行业数智服务平台。在数据资源侧，强调整合设备信息、生产过程与运行环境等实时数据，工单、产品信息等业务数据，以及操作手册、安全规范、学术论文、技术专利等知识数据，形成具有行业特征的数据底座；在流通共享侧，梳理行业数据需求，推动产业链上下游与跨行业数据互通共享，探索行业数据与公共数据的融合应用；在技术攻关侧，聚焦数据“采、集、用”关键问题，研发适配行业的数据集工具链，推广多模态数据治理、智能标注、数据合成等技术；在治理与标准侧，推进数据管理国家标准落地，推广企业首席数据官制度，编制行业高质量数据集建设指南及相关标准，形成目录化、规范化供给；在平台服务侧，整合既有工业互联网、可信数据空间、大数据中心、数据采集训练场等能力，以数据即服务、模型即服务、智能体即服务等方式，提供数据查询、模型推理、联合训练等服务，推动“以模引数、用数赋模”的循环优化。 时间安排上，通知明确先行先试范围为2026年1月至2027年6月。支持政策上，省工信厅将对纳入范围的联合体项目择优给予资金支持，省市工信部门将共同跟踪推进，及时总结并推广经验，同时鼓励各地通过专项资金、配套政策和资源协调等方式加大支持力度，提升项目持续运营能力。 前景：业内人士认为，以联合体为抓手推进高质量数据集建设，既能把“分散数据”组织为“可用资产”，也能把“单点探索”升级为“行业共建”。随着标准体系逐步完善、平台服务能力增强、合规流通机制不断清晰，江苏有望在重点行业形成一批可示范、可推广的高质量数据集与工具链成果，带动行业模型与智能化应用在更多关键场景规模化落地，为制造业高质量发展提供新的支撑。
在数字经济与实体经济加速融合的背景下，江苏此次布局既回应了国家推动数据要素市场化配置改革的方向，也是在制造业高质量发展路径上的一次前置探索。当数据该新型生产要素真正实现更顺畅的流动与使用，其带来的放大效应有可能改变传统产业的竞争方式。这场从数据建设起步的调整，最终或将推动产业能力的系统性跃升。