破局“数据孤岛”：工业可信空间如何颠覆制造协作模式？

【摘要】工业可信空间以分布式、可控、可溯源的数据流通机制，打破制造业“数据孤岛”，推动大型装备商协同上下游、AI驱动生产闭环优化，并以普惠性服务助力中小企业低成本数字化转型，重塑制造协作新范式。

引言

在数字化浪潮席卷全球制造业的今天，数据已成为企业最核心的生产要素之一。然而，数据的价值并未在产业链中充分释放。企业间因安全、隐私、信任等多重壁垒，数据流通受阻，形成了“数据孤岛”现象。这不仅制约了产业链的协同效率，也阻碍了智能制造、产业升级的步伐。如何打破“数据孤岛”，实现数据的高效、安全、可信流通，成为制造业数字化转型的关键命题。

工业可信空间（Trusted Data Space, TDS）应运而生。它以分布式、可控、可溯源的数据流通机制为基础，结合区块链、隐私增强计算等前沿技术，构建起安全、可信的数据共享环境。本文将以大型装备商联合上下游构建数据空间的典型案例为切入点，深入剖析AI如何借助可信空间实现生产流程的实时反馈闭环，并探讨中小企业低成本接入的普惠性服务设计。通过对技术、机制、应用、政策等多维度的深度挖掘，全面展现工业可信空间如何颠覆制造协作模式，助力制造业迈向智能化、协同化、生态化的新阶段。

一、工业可信空间：打破“数据孤岛”的本质与机制

1.1 “数据孤岛”困局的根源

“数据孤岛”是制造业数字化转型过程中最为棘手的难题之一。其本质在于：

• 企业间数据因隐私、安全、信任等问题难以流通，导致信息壁垒严重。

• 数据分散在各自系统中，缺乏统一标准和流通机制，难以形成合力。

• 产业链上下游协同受阻，资源配置效率低下，创新能力受限。

这一困局不仅影响了企业自身的运营效率，更制约了整个产业链的协同创新和高质量发展。

1.2 工业可信空间的核心机制

工业可信空间（TDS）以分布式、可控、可溯源的数据流通机制为核心，致力于在保障数据主权和安全的前提下，实现数据的高效流通和价值释放。其主要机制包括：

1.2.1 分布式架构与“数据不动、模型动”理念

• 数据不再集中转移，而是通过分布式技术和治理规则，允许模型在各方本地数据上运行。

• 既保障了数据的安全与隐私，又实现了数据价值的流通和共享。

• 支持多方协同建模、联合分析，提升数据利用效率。

1.2.2 数据主权与信任机制

• 通过区块链确权，确保数据归属清晰、流转可追溯。

• 应用隐私增强计算（如联邦学习、多方安全计算）、数据脱敏等技术，实现“可用不可见”，即数据可被利用但不可被直接查看。

• 强化各方对数据流通的信任，降低合作门槛，激发数据要素的流通活力。

1.2.3 可溯源与合规保障

• 全流程数据流通可溯源，便于责任界定和合规监管。

• 支持多级权限管理和动态授权，灵活适应不同场景需求。

1.2.4 技术与治理协同

• 技术层面与治理机制协同推进，既有技术保障，也有规则约束。

• 支持多方参与、共建共享的生态体系，推动产业链整体数字化升级。

1.3 工业可信空间的价值定位

工业可信空间不仅是数据流通的基础设施，更是制造业数字化转型的“新基建”。它通过打破“数据孤岛”，重构产业链信任机制，推动协作模式从线性向网络化、协同化转变，为智能制造、产业升级提供坚实支撑。

二、大型装备商联合上下游构建数据空间：典型案例与成效

2.1 典型案例：四川长虹工业数据空间

四川长虹电子控股集团作为大型装备制造企业，率先联合上下游企业，构建了工业数据空间，成为行业内的标杆案例。

2.1.1 数据整合与流通

• 打通测试、生产、库存、应付账款、供应商资信、历史交易等多维数据。

• 接入多个工业软件系统，实现数据汇聚、交叉验证和可信可证。

• 支持多方数据协同分析，提升数据利用效率。

2.1.2 协同效率与产业韧性提升

• 对账用时由数小时缩短至30秒，效率提升高达98.61%~99.72%。

• 全量数据异常发现时间缩短至20分钟内，风险响应更及时。

• 平台已向代工品牌商安全共享超135万台电视生产质量数据，赋能产值超90亿元。

• 显著提升了产业链协同能力和安全水平，增强了产业韧性。

2.1.3 信任机制与价值链激活

• 通过可信数据空间，企业间实现了高敏感数据（如设计图纸、装备运行数据）的高效流通。

• 协作模式从传统的线性供应链向网络化、协同化转变。

• 激活了企业内部休眠数据资产，释放数据潜在价值。

2.1.4 产业链协同的网络化演进

• 多方参与、共建共享，形成产业链上下游的协同创新生态。

• 数据空间成为产业链企业间信任与合作的“数字桥梁”。

2.2 典型成效一览表

2.3 机制创新与行业启示

四川长虹的实践表明，工业可信空间不仅提升了数据流通效率，更重构了产业链的信任机制和协作模式。通过分布式架构、区块链确权、隐私增强计算等技术，企业间的数据流通变得安全、可控、可溯源，为行业树立了数字化协同的新范式。

三、AI优化生产流程的实时反馈闭环：智能决策与效率跃升

3.1 工业可信空间为AI赋能制造业提供坚实基础

AI的深度应用离不开高质量、可信的数据支撑。工业可信空间为AI模型的训练、部署和优化提供了坚实的数据基础，推动生产流程从静态管理向动态、智能、实时优化转变。

3.2 AI驱动的闭环优化实践

3.2.1 质量检测的智能化闭环

• 以海尔AI质检系统为例，利用深度学习模型自动识别产品缺陷，检测准确率高达99.5%。

• 检测结果可实时反馈至生产线，自动调整工艺参数，形成“检测—反馈—优化”闭环。

• 显著提升生产效率和产品质量，降低废品率。

3.2.2 设备健康管理与预测性维护

• 徐工集团、某汽车制造商等企业，基于物联网和大数据分析，实时监测设备状态。

• AI系统预测潜在故障并提前维护，减少停机时间，提高生产效率。

• 设备健康管理实现从被动维修向主动预防转变。

3.2.3 供应链与工艺优化

• 家电企业通过AI分析销售、库存、原材料等多源数据，动态调整供应链策略，降低库存成本，加速市场响应。

• 海尔卡奥斯工业大模型通过数据空间优化注塑工艺参数，能耗降低5%-10%，生产节拍提升4%-9%。

3.2.4 AI与数据空间的协同机制

• AI模型训练和优化过程中，依托可信数据空间的隐私增强计算和区块链审计，保障数据安全与合规。

• 支持多方协同智能决策，实现产业链上下游的智能协同。

3.3 AI闭环优化流程图

3.4 智能制造的跃迁

工业可信空间与AI的深度融合，使制造企业能够实现生产流程的实时闭环优化和智能决策。生产线从静态、被动管理，跃升为动态、智能、主动优化，极大提升了制造业的核心竞争力。

四、中小企业低成本接入的普惠性服务设计：数字化转型的“最后一公里”

4.1 中小企业数字化转型的现实挑战

• 资金、技术、人才等资源有限，数字化转型门槛高。

• 数据孤岛现象更为突出，难以融入产业链协同生态。

• 融资难、信用弱，制约企业发展壮大。

4.2 工业可信空间的普惠性服务设计

工业可信空间通过普惠性服务设计，降低中小企业数字化转型门槛，实现规模化赋能。

4.2.1 金融与信用增信

• 长虹工业数据空间对接金融机构，利用龙头企业与上下游的应付账款可信确权，提升中小微企业信用水平和信贷能力。

• 供应链金融服务覆盖64家大型企业及其上下游超1650家中小企业，融资总额超40亿元，贷款利率低于市场平均水平，审批周期缩短5-7天。

• 金融服务与数据空间深度融合，破解中小企业融资难题。

4.2.2 技术与成本优化

• 采用模块化接口（API）、边缘计算设备（如“AI盒子”），使中小企业无需高投入即可接入数据空间。

• 实现生产监控、质量分析等功能，接入成本可控制在10万元以下。

• 降低技术门槛，提升中小企业数字化能力。

4.2.3 政策支持与生态共建

• 国家数据局、工信部等部门出台政策，鼓励龙头企业开放数据，打造以可信数据空间、区块链等为支撑的数据流通基础设施。

• 推动大中小企业间高价值数据的安全流通，支持普惠性“上云用数赋智”服务。

• 形成多方参与、共建共享的数字化生态体系。

4.3 普惠性服务设计一览表

4.4 数字化转型的“最后一公里”突破

工业可信空间通过普惠性服务设计，打通了中小企业数字化转型的“最后一公里”。中小企业不仅能够低成本接入数据空间，还能享受金融、技术、政策等多重赋能，全面提升数字化能力和市场竞争力。

五、工业可信空间的技术底座与治理体系

5.1 技术底座：多元融合，安全高效

工业可信空间的实现，离不开多项前沿技术的深度融合。其技术底座主要包括：

5.1.1 分布式架构

• 支持多节点、多方参与的数据协同，数据分布在各自企业本地，避免集中存储带来的安全风险。

• 分布式账本技术确保数据流转全程可追溯，提升透明度和信任度。

5.1.2 区块链确权与审计

• 区块链技术用于数据确权、流转记录和智能合约执行，确保数据归属清晰、流通合规。

• 所有数据操作均有链上记录，便于事后审计和责任追溯。

5.1.3 隐私增强计算

• 联邦学习、多方安全计算等技术，实现“数据不出域，价值可流通”。

• 支持多方在不暴露原始数据的前提下，协同建模和分析，保障数据隐私和安全。

5.1.4 数据脱敏与动态授权

• 数据在流通过程中进行脱敏处理，敏感信息得到有效保护。

• 动态权限管理机制，根据业务需求灵活授权，确保数据使用合规。

5.1.5 边缘计算与API接口

• 边缘计算设备（如“AI盒子”）部署在企业本地，实现数据的实时采集、初步处理和安全上传。

• 标准化API接口，降低系统集成难度，便于中小企业快速接入。

5.2 治理体系：规则与生态共建

5.2.1 多方协同治理

• 产业链上下游企业、平台方、第三方机构共同参与治理，制定数据流通规则和标准。

• 建立数据流通的责任、权利、收益分配机制，保障各方利益。

5.2.2 合规与监管

• 严格遵守数据安全、隐私保护等法律法规，确保数据流通合法合规。

• 支持政府、行业协会等第三方监管，提升行业公信力。

5.2.3 生态共建与持续创新

• 鼓励龙头企业开放数据和能力，带动中小企业共同成长。

• 推动产业链上下游形成共建、共享、共赢的数字化生态。

六、工业可信空间的应用场景与未来展望

6.1 典型应用场景

6.1.1 供应链协同与金融创新

• 通过可信数据空间，供应链上下游企业实现订单、物流、资金等信息的实时共享。

• 金融机构基于可信数据开展供应链金融服务，降低风险、提升效率。

6.1.2 智能制造与质量追溯

• 生产过程数据实时采集与共享，支持智能排产、质量追溯和异常预警。

• 产品全生命周期数据可追溯，提升产品质量和品牌信誉。

6.1.3 设备运维与预测性维护

• 设备运行数据汇聚分析，AI模型预测故障并提前维护，减少停机损失。

• 设备制造商与用户企业协同优化运维策略，提升服务水平。

6.1.4 产业链创新与生态共建

• 多方数据协同分析，推动新产品开发、工艺创新和市场拓展。

• 产业链企业共建数据空间，形成创新驱动的产业生态。

6.2 未来展望

6.2.1 数据要素市场的崛起

• 随着数据确权、流通、定价机制的完善，数据将成为可交易的核心生产要素。

• 工业可信空间将成为数据要素市场的重要基础设施，推动数据价值的全面释放。

6.2.2 智能制造的全面升级

• AI与数据空间深度融合，推动制造业向智能化、柔性化、绿色化转型。

• 实现生产流程的全流程智能优化，提升产业核心竞争力。

6.2.3 普惠数字化的深入推进

• 普惠性服务设计不断完善，中小企业数字化转型门槛持续降低。

• 产业链协同创新能力显著增强，形成大中小企业共生共赢的新格局。

6.2.4 生态共建与全球协同

• 工业可信空间推动跨行业、跨区域、跨国界的数据协同与创新。

• 中国制造业有望在全球数字经济竞争中占据更有利地位。

结论

工业可信空间以分布式、可控、可溯源的数据流通机制，结合区块链、隐私计算等前沿技术，打破了制造业长期存在的“数据孤岛”困局。大型装备商通过数据空间联合上下游，极大提升了协同效率和产业韧性；AI与可信数据空间深度融合，实现了生产流程的实时闭环优化和智能决策；普惠性服务设计和政策支持则让中小企业低成本接入数字化转型浪潮，推动制造业整体向智能化、协同化、生态化迈进。未来，随着数据要素市场和相关技术的成熟，工业可信空间将成为制造业数字化转型的底层基础设施，助力行业从规模竞争迈向效率与智能驱动的新范式。制造业的协作模式，正因工业可信空间的崛起而迎来前所未有的变革与机遇。

📢💻 【省心锐评】

"可信空间解开了制造业的'哥德尔悖论'：既要数据流通又要绝对掌控。它将成为工业互联网的水电煤，未来五年没有TDS的工厂如同缺电的作坊。"