祛除工业大数据“顽疾”，工信部开出“药方”
2020年6月22日 来源：世界智能制造大会 浏览 1131 次 评论（0）
近日，日本汽车制造商本田（Honda）的服务器遭Ekans勒索软件攻击，该勒索软件可锁定工厂工业控制系统和机械的功能，此事再次为工业大数据敲响警钟。如何在守住防护底线的同时挖掘工业数据价值，推动工业大数据深度应用成为全球热点课题。我国工业大数据资源极为丰富，近年来，工业新模式新业态更是不断涌现，但工业大数据防护、数据权属界定不清、规则不明、难以定价等基础性问题仍待解决。近日，工信部发布《工业和信息化部关于工业大数据发展的指导意见》（以下简称《意见》），针对我国工业大数据现阶段的发展特点、主要问题和亟待取得突破的领域，就数据汇聚、数据共享、数据应用、数据治理、数据、产业发展6个方面设置了18项任务。“《意见》所描绘的工业大数据愿景*美好，如果能够实现，无异于再造一个工业体系。”通信行业专家陈志刚说。
工业大数据日渐成为工业发展宝贵的战略资源，全球工业大数据的竞争变得愈发激烈。北京师范大学网络法治执行主任吴沈括教授指出，加快培育数据要素市场、激发数据要素潜力，被认为是确保并我国在数字经济治理格局中应有地位的必然选项。随着政策布局的进一步下沉，工业企业对跨企业、跨行业数据共享合作的需求快速增加。《意见》提出，促进工业数据汇聚共享、融合创新，数据治理能力，加强数据管理，着力打造资源富集、应用繁荣、产业进步、治理有序的工业大数据生态体系。工信部信息技术发展司相关负责人表示，与互联网服务领域大数据应用的普及和成熟相比，工业大数据更加复杂，面临数据采集汇聚不、流通共享不充分、开发应用不深化、治理短板突出等问题，总体仍处于探索和起步阶段。“工业大数据采集汇聚过程中面临的痛点较多。”据工信部信息技术发展司相关负责人介绍，比如因企业信息化基础差、设备接口不开放等造成数据采集不上来；企业数据底账不清，不知道自己有哪些数据、分布在哪里，大部分工业数据处于“睡眠”状态；因设备不互联、通信协议不兼容等造成不同数据不匹配、不互认，数据孤岛现象普遍；数据失真、失准及一致性差等因素导致数据汇聚质量不高。针对这些问题，《意见》部署了三项任务来推动工业大数据采集、高效互通和高质量汇聚，包括加快工业企业信息化“补课”、推动工业设备数据接口开放、推动工业通信协议兼容化、组织开展工业数据资源“摸家底”、加快多源异构数据融合和汇聚等具体手段，以形成完整贯通的高质量数据链，更好地支撑企业在整体层面、在产业链维度推动全局性数字化转型。与此同时，《意见》部署了“建设工业互联网大数据”“建立多级联动的工业基础大数据库”等任务，从层面把基础数据汇聚起来，支撑精准施策、精准管理。工信部信息技术发展司相关负责人强调，发展工业大数据是一项复杂的系统工程，既需要在宏观层面加强体系化布局，建立系统的工业大数据生态，也需要在微观层面务实着力，企业的数据管理能力。
随着新一代信息技术与工业融合日渐深化，工业领域日益成为黑客攻击的目标、数据泄露的高发地，传统数据保护技术和保护策略面临“失效”风险。2017年全球针对制造业的数据泄露事件多达600余起，泄露的数据包括行业秘密、商业计划、知识产权等，其中九成以上被泄露数据达到了机密级别，与企业利益紧密相关。虽然我国高度重视工业大数据保护，近年不间断出台相关政策文件，但工业领域大数据保护状况依然不容乐观。数据显示，我国34%联网工业设备存在高危漏洞，这些设备的厂商、型号、参数等信息长期遭恶意嗅探，仅2019年上半年嗅探事件就高达5151万起。如中国信息通信研究院研究所工程师刘晓曼所言，“问题已成为制约工业大数据发展的重要因素”。《意见》以两项任务为切入口，对工业大数据防护做了新的部署；明确企业主体责任和各级监督管理责任，建立工业数据责任体系；支持产品开发，培育良好产业生态，多措并举创新和强化工业数据防护，筑好筑牢发展的底线和防线。此外，针对我国工业大数据核心技术产品研发不够，产业支撑力远远不够等问题，《意见》指出开展加密传输、访问控制、数据脱敏等技术攻关，防篡改、防窃取、防泄露能力；针对工业大数据相关企业意识较为薄弱，技术能力建设水平低等问题，《意见》指出应加强态势感知、测试评估、预警处置等工业大数据能力建设，实现闭环管理，保障数据。陈志刚说：“传统工业控制的专有性和封闭性被打破，越来越多的设备、系统、生产和服务过程暴露在工业互联网上，我们需要一个抓手实践‘大产业’观，不再局限于一个企业或一个产品的防护，以改变工业信息防护能力滞后于工业融合发展进程的局面。”
各国在挖掘工业数据价值的同时，都特别强调数据开放共享，并将工业数据治理作为发挥数据流通活力的重要抓手。我国工业企业虽然渴望“共享”，但工业互联网产业联盟一项调查却揭示了企业界对共享数据缺乏感，在推进工业大数据共享流通时，有86%的企业担心泄露商业机密，有33%的企业担心会失去数据的控制权从而破坏自身的信息不对称优势。这种矛盾的心理反映出，数据流通制度不健全，导致数据流通环节缺乏信任。例如，数据的产权没有得到明确的界定、数据流通的合法合规性仍未解决，数据定价和评估机制缺少等，使得企业担心在流通共享中无法获得预期的收益，又失去了数据主权或控制权。“推动数据共享”被列为《意见》发展工业大数据的一项重要任务，从开放共享、流通技术、价值评估、交易机制四方面进行了系统部署。针对公共数据的开放共享，《意见》“鼓励相关单位通过共享、交换、交易等方式，提高数据资源价值创造的水平”。针对企业数据的共享，《意见》“支持优势产业上下游企业开放数据，加强合作，共建可信的工业数据空间，建立互利共赢的共享机制”。“数据已是利益载体、竞争力的来源，解决工业数据的汇聚、交换、共享、交易，用市场化的思维破题很关键。”陈志刚说，“从《意见》看，希望通过优势企业推动工业数据的开放共享流通。如何让优势企业开放数据？《意见》主要规划了两个路径，一是共建工业数据空间、加快区块链等技术在数据流通中的应用，二是鼓励数据交易。配套的措施也有两个：技术层面攻关数据流动关键技术，制度层面构建资产价值评估体系，建立工业数据交易机构。”政策推动仅是推动数据共享流通一方面，让企业想用、会用工业大数据才是关键。为此，《意见》提出，通过在需求端组织开展工业大数据应用试点示范、开展工业大数据竞赛等手段，解决不想用、不敢用等问题；通过在供给端培育海量工业APP、工业大数据解决方案供应商、向中小企业开放数据服务能力、培育应用生态等手段，企业数据应用的成本投入和壁垒，解决不会用、不敢用问题。
