在近日舉辦的數博會上，中國電子信息產業集團旗下中電工業互聯網有限公司（簡稱“中電互聯”）黨委書記、董事長朱立鋒的一番話，引發了業界對工業互聯網發展現狀的深刻思考。他指出，當前單純依靠提供智能制造解決方案或平臺服務的公司，普遍面臨生存與發展上的“艱辛”。這一判斷，精準地觸及了行業在商業模式探索與價值實現路徑上的核心痛點，也為未來工業互聯網的演進方向——尤其是數據服務的深化——提供了關鍵的注腳。
一、 困境剖析：為何“活得艱辛”？
朱立鋒所言的“艱辛”，并非空穴來風。工業互聯網的初期投入巨大，涉及底層設備互聯、平臺搭建、模型算法開發等，需要持續且雄厚的資金與技術支撐。工業場景高度復雜、需求碎片化，通用解決方案難以滿足，定制化開發又導致項目周期長、成本高、難以規模化復制。許多制造企業對數據安全、生產穩定性的顧慮，使得其付費意愿與為可見的硬件投資相比，顯得相對謹慎。因此，大量服務商陷入了“叫好不叫座”、盈利模式不清晰、增長乏力的困境。
二、 破局關鍵：從“工具賦能”到“數據價值”
朱立鋒的發言，其深層含義在于呼喚行業從單純的“連接”和“流程優化”服務，向更深層次的“數據價值挖掘與服務”轉型。智能制造解決方案是基礎，是產生數據的源頭和優化過程的工具，但其本身的價值天花板明顯。真正的藍海，在于對工業現場海量、多源、實時數據（OT數據）與企業運營數據（IT數據）的融合、治理、分析與應用。
工業互聯網數據服務的核心，是通過數據分析，實現預測性維護、工藝優化、質量管控、供應鏈協同、能效管理、新產品研發等，直接為企業降本、增效、提質、創收。例如，通過對設備運行數據的深度分析，可以精準預測故障，減少非計劃停機；通過分析生產全流程數據，可以找到工藝瓶頸，提升良品率。這種以數據驅動決策、創造直接經濟效益的服務，更容易被企業認可并愿意為之付費。
三、 中電互聯的實踐與數博會的啟示
中電互聯依托中國電子的產業生態與安全基因，正積極探索這條路徑。其打造的“中電云網”平臺，不僅提供智能制造基礎服務，更強調構建基于數據的安全可信工業互聯網體系，推動工業數據要素的資產化、價值化。在數博會上，業界展示的諸多前沿應用，如工業大數據平臺、數字孿生、AI質檢、產業大腦等，本質上都是數據服務在不同場景下的具體形態。這預示著，未來的競爭將不再是簡單的平臺或解決方案之爭，而是數據獲取能力、處理能力、模型構建能力以及基于數據的行業知識服務能力的綜合比拼。
四、 未來展望：構建數據服務新生態
要讓依靠工業互聯網提供服務的企業不再“艱辛”，需要多方共同努力：
- 服務商自身：必須深耕垂直行業，積累深厚的行業知識（Know-How），將技術與工藝、管理深度結合，打造可解耦、可復用的數據服務產品模塊。
- 技術層面：需突破邊緣計算、時序數據庫、低代碼/無代碼分析工具、隱私計算等技術，降低數據應用門檻，保障數據安全流通。
- 生態層面：需建立完善的數據確權、評估、交易機制，促進工業數據要素在安全可控的前提下有序流動與價值釋放。
- 企業認知：制造企業需進一步提升數據戰略意識，從“擁有數據”轉向“善用數據”，與專業服務商形成價值共創的合作模式。
朱立鋒在數博會上的直言，是對行業現狀的一次清醒把脈。它清晰地指出，工業互聯網的下半場，主角將是“數據服務”。只有將核心從提供“智能化的工具”，轉向交付“基于數據的價值”，企業才能真正穿越目前的“艱辛”階段，步入健康、可持續的商業化發展快車道，最終賦能制造業實現全方位的數字化轉型與高質量發展。
