物流OD数据
缺少标准的市场难以真正繁荣。比如新能源汽车充电桩，尽管需求快速增长，但由于缺乏统一的接口和通信标准，不同品牌和型号的充电桩之间难以实现互联互通。这不仅限制了充电桩的利用效率，也给消费者带来不便，影响了市场的进一步扩大和行业的健康发展。
数据亦是如此。当前，我国的数据要素市场依然存在企业数字化程度参差不齐，数据标准不统一、数据质量不高、数据安全不达标等问题，阻碍了数据价值的进一步挖掘利用。制定和推广统一的数据标准，对于市场规范化、规模化发展至关重要。
2018年，全国信标委大数据标准工作组发布了“数据管理能力成熟度评估模型”（Data Management Capability Maturity Model），即DCMM。这是我国首个在数据管理领域的国家标准，为数据管理建立了可评估的量化指标，规范了数据要素市场。
近年来，随着各地补贴政策的陆续出台，DCMM认证愈加火热，成为标志着数字化转型以及数据管理能力成熟度的一个主要评估标准。
DCMM给企业提高数据质量指出了一个明确的方向：从数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准和数据生存周期8个核心能力域，细分为28个过程域和445条能力等级标准，帮助企业建立和评价自身数据管理能力，对完善数据管理组织、程序和制度，提升数据质量，促进企业向信息化、数字化、智能化发展具有重要指导意义。
DCMM在数据分类、评级、分析、安全等方面的标准也全部适用于标识数据，可以使标识数据的管理和应用更加规范。DCMM强调数据的标准化管理，工业互联网标识有利于实现数据标准化，两者相结合有助于实现数据的一致性和互操作性，避免了对于非标准化数据的前置处理，可提升企业的数据管理效率。
工业互联网标识解析体系提供了数据标准化的底层基础，有助于跨企业、跨区域实现数据标准互操作，有了这一关键技术支撑，DCMM的实施才更有用武之地——基于系统的数字化底座，DCMM才能真正帮助企业实现资源优化、流程再造和服务创新。
此外，DCMM和工业互联网标识的相互赋能有助于产业链上下游的数据流通。一家企业如果想和产业链上下游企业互通数据，涉及元数据标准化、数据分类分级、数据安全等一系列的问题。构建标准化的元数据才能让上下游企业识别数据的含义，进行分类分级才能确认哪些数据可以分享，对于保密数据需要采取防泄密措施，而数据隐私保护和数据安全的重要性更是不言而喻。这些领域均在DCMM中有具体的标准和条例。有了DCMM，数据管理和流通相关问题的答案变得有据可循。
物流OD数据
我国是世界制造业第一大国，制造业增加值占全球比重约30%，连续14年位居全球首位。我国制造业不仅规模巨大，产业结构也在不断升级：中国制造正在从劳动密集型的低端加工向技术密集型的高附加值高端制造业逐渐转变。在一些高端制造业，包括航空制造业、电子信息产业等，都对数据质量和精确性有更高的要求。举个例子，精密加工技术要求极高的尺寸精度和表面光洁度，这通常涉及微米级甚至纳米级精度的控制。同时，为了确保产品达到设计规格，需要精密的检测技术来监控和验证生产过程中的各个环节。
为了降低创新成本，高端制造业越来越多地采用数据驱动的方法来进行产品设计、制造和优化。通过仿真验证的方法，用数据和模型在数字空间中模拟真实的生产场景，帮助我们预测和评估各种系统的性能。而对某些真实工业场景的仿真，甚至需要数月的调试和校准。
这些场景需要大量精确的数据支持。工业数据集正是为这种对数据有高要求的场景提供了解决方案。简单来讲，工业数据集是一些精确的、符合数据质量要求的工业数据的集合。如果某家企业已经得出了某项生产工艺的仿真结果，那么同行业的其他企业就可以直接使用这个结果，而不用重复投入人力物力进行再次仿真。类似地，设计、生产数据都可以纳入工业数据集中。
工业数据集是非常有价值的数据资产。基于工业互联网标识的数字底座打造工业数据集，有利于给工业数据集赋予一个通用的数据标准，为工业元数据和数据源提供基础和框架，在此之上搭建的工业数据集将更加标准化和易于管理，同时标识的统一性降低了数据交换的复杂度，也提升了数据资产流通的效率。工业互联网标识和工业数据集相辅相成，有助于推动工业场景的资产数字化和数字资产化。
目前，泰尔英福和北京国家应用数学中心、北京工业大学等单位合作，基于标识解析体系，对工业研发数据进行了深入研究，初步建立了工业研发数据集的标准、标注和标识体系，将工业研发数据集与机理驱动的算法引擎、数据驱动的算法引擎、数据反演、降阶模型等相结合，实现了试验数据与仿真数据的同化，为高端工业研发、工业智能检测与运维、工业灾害情景构建等场景提供了工业智能的数据底座。
泰尔英福牵头研发基于标识解析体系的工业数据集
面向未来，数据作为一种生产要素，必将在更高层面上支撑国家和地方的数字化治理体系，这个趋势值得我们每个人关注。而新型数据中心，正在成为未来数据管理的重要通道，定位于支撑我国的经济社会数字转型，智能升级和融合创新。
早在2020年，发改委发布《关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见》，提出以深化数据要素市场化配置改革为核心，优化数据中心建设布局，推动算力、算法、数据、应用资源集约化和服务化创新。2021年，工业和信息化部印发《新型数据中心发展三年行动计划（2021-2023年）》，明确将用3年时间，基本形成布局合理、技术先进、绿色低碳、算力规模与数字经济增长相适应的新型数据中心发展格局。2022 年 2 月，“东数西算”工程正式拉开了构建全国一体化大数据中心体系的大幕，8个国家算力枢纽节点、10个国家数据中心集群建设全面启动。2023年，国家数据局正式挂牌成立，负责协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用，统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设等，而数据中心就是其重要抓手之一。
未来，新型数据中心将向更大规模、更绿色节能、更高密度和更智能化的方向发展。当前，AI大模型的快速发展激发了市场对智能算力的爆发式的需求，但是目前产业仍处在粗放式发展阶段，很多人不计成本地去做计算，但这并不是可持续的。新型数据中心的建设，最终是为了平衡数字产业发展的成本和效率，实现降本增效，通过集中布局、海量数据存储与处理、先进的网络连接、算力调度以及绿色低碳技术等，为企业和政府提供高技术、高算力、高能效、高安全的数据存储、处理和交换的公共服务，成为赋能千行百业的新型基础设施。
历经8年的发展，中国工业互联网标识解析体系服务企业超42万家，工业互联网已全面融入49个国民经济大类，覆盖工业全部大类。随着工业互联网标识数据、标识应用的不断丰富和创新，未来，基于标识打造工业数据智能服务中心，将进一步释放数据要素的价值。一方面，通过标识编码实现对每一个物理实体和数字对象的分类管理，将极大地提升新型数据中心进行数据检索、分析和处理的运营效率和服务质量，将进一步加强区域/行业数据资源整合。另一方面，标识解析体系为工业企业提供数字化转型的基础支撑，增强了跨系统、跨企业、跨地域信息共享和业务协同，可以为新型数据中心提供海量用户和可信数字底座，二者结合将更好地支撑工业企业的数字化、网络化和智能化发展，加速促进产业数字化转型。反过来讲，工业数据智能服务中心的发展也将为5G、人工智能、工业互联网等新技术的发展提供数据中枢和算力载体，将进一步赋能区域内和产业链上下游企业，获得更优质、更便利、更智能的资源和服务，为促进新型工业化发展增添动力。
百舸争流，奋楫者先；中流击水，勇进者胜。面对全球范围的新一轮产业变革的机遇和挑战，数据，将助力工业互联网标识产业开启发展新阶段。用好数据工具，加数前行，将成为我们每个人的时代课题！
“构建基于标识的工业数据流通体系，建立重点产业链上下游企业标识解析标准和工业数据认证机制。面向重点行业搭建标识数据可信共享资源池，培育一批行业级标识数据模型、标识中间件等数据服务工具及产品供应商。加快推进数据管理国家标准（DCMM）贯标，开展标识数据应用成熟度评估评价，探索建立工业数据资产价值评估模型，推进重点行业或区域开展数据试点工作，鼓励各地建立基于标识的工业数据智能服务中心。”
——工业互联网标识解析体系“贯通”行动计划（2024—2026年）
泰尔英福为企业提供标识解析企业节点服务，DCMM咨询服务，以及工业数据集解决方案。如需申请合作，请联系marketing@
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近年来，我国的中小企业数量规模快速壮大，已经成为数量最大、最具活力的企业群体。截至2022年末，中国中小微企业数量已超过5200万户。工信部部长金壮龙在2023年6月表示，我国规模以上的工业中小企业经营收入超过80万亿元。超4成小巨人企业聚集在新材料、新一代信息技术、新能源汽车及智能网联汽车领域，超6成深耕工业基础领域，超9成是国内外知名大企业的配套供应商，在支撑经济稳步增长，维护全球产业链供应链稳定中发挥着重要作用。
我们看到这里面的关键词——高端制造、智能制造、龙头企业供应商，无论是哪个领域，都离不开数字化、智能化发展。在走访调研的过程中，我们接触到很多中小企业，他们依然面临着很多困惑和问题：不懂技术、不敢转、不会转，怎么办？有没有一种工具能够让企业低成本、快速、便捷地开展数字化管理？
在工业互联网标识解析体系中，有42万家企业已经通过建设标识解析企业节点，接入这个巨大网络中。通常企业有两种情况：一种是这些企业节点向上连通行业龙头企业或政府部门建立的二级节点，让自己的产品、设备和流程符合产业链上下游的数据规范，实现自身的数字化改造，获得更大的市场空间和品牌效应。另一种情况是，这些企业自己建设企业节点，从自身的数字化转型需求出发，开发基于标识解析的创新应用。
相比于其他数字化转型工具，标识解析企业节点在数据、应用、市场三个层面提升了企业数据的价值。
在最基础的数据层面，提供数据对接、元数据管理、检索、共享等功能，以图形化的方式清晰、直观地展示数据关系地图，化繁为简，简化企业内部研发、采购、生产、存储、物流、销售等数据管理的流程和人力成本。
更进一步，在打造应用的层面，企业节点可以享有标识应用开发的全生命周期服务，包括开放文档、开发工具、开放接口、示例代码、沙盒测试环境等，支撑标识应用的快速开发。此外，通过接入分布式工业互联网平台，企业可以通过拖拽组件的方式快速生成前端页面，使用SaaS类应用等等。这样企业就可以方便快捷地打造或使用数字化应用，最大限度地减轻数字化改造的负担，在专注于行业应用场景的同时，让企业数据创造更大的价值。
让标识应用开发更简单
最后，在市场拓展层面，分布式工业互联网平台为企业节点提供应用运营商城，这个应用资源池将面向300余个二级节点、42万个企业节点开放。企业节点不仅可以用标识，做应用，还可以迁移和复制自身的数字化转型经验，获得更多潜在客户。而正是因为企业节点在设计之初，就考虑到了跨企业数据共享的问题，企业节点可以通过标识解析底座和跨企业元数据关联，来解决不同企业之间数据标准不统一、数据难互通的问题。随着越来越多的企业接入企业节点，进入工业互联网标识解析体系的大生态之中，未来各产业链上下游以及产业链之间的数据流通和价值交换都将变得更加便利和高效。
