隨著數字化轉型浪潮席卷全球，工業大數據已成為驅動制造業高質量發展的核心引擎。清華大學王晨教授在工業大數據與工業互聯網領域深耕多年，其研究成果清晰地揭示了從智能制造到工業互聯網數據服務的內在邏輯與演進路徑，為產業實踐提供了重要的理論指引。

智能制造是工業大數據應用的起點。傳統制造業中，生產設備、工藝流程、供應鏈管理等環節存在大量數據孤島，信息流轉不暢，導致資源配置效率低下。智能制造通過物聯網技術實時采集設備運行數據、生產狀態信息、產品質量參數等，構建起覆蓋全流程的數據感知網絡。這些海量、多源、異構的數據構成了工業大數據的基礎資源。通過對制造數據的深度挖掘與分析，企業能夠實現生產過程的精準控制、故障預測與健康管理、能效優化等目標，顯著提升生產柔性、產品質量與運營效率。

智能制造主要聚焦于單個工廠或企業的內部優化，其數據價值尚未充分釋放。王晨教授指出，工業互聯網的興起，標志著工業大數據應用進入了協同共享的新階段。工業互聯網通過構建跨企業、跨行業、跨地域的數據互聯互通平臺，打破了組織邊界與技術壁壘，實現了設備、系統、人員、資源的全面連接。在這一平臺上，數據不再局限于支撐內部運營，而是成為可流通、可交易、可增值的新型生產要素。

工業互聯網數據服務，正是這一演進的高級形態。它意味著數據能力的產品化與服務化，具體體現在三個層面：一是平臺化服務，如提供數據采集、存儲、計算、分析的基礎設施與工具，降低企業尤其是中小企業的技術門檻；二是應用化服務，基于平臺開發面向特定場景的智能應用，如遠程運維、協同設計、供應鏈金融、產能共享等，創造新的業務模式與價值增長點；三是生態化服務，促進數據在產業鏈上下游乃至跨行業之間的有序流動與融合創新，催生如個性化定制、生產性服務、產業協同等新業態。

王晨教授強調，實現從智能制造數據到工業互聯網數據服務的躍升，關鍵在于解決數據治理、安全可信、標準互認、商業模式等核心挑戰。需要建立完善的數據產權界定、流通規則與安全防護體系，推動技術標準與接口的開放統一，并探索可持續的收益分配機制。

以工業大數據為核心的工業互聯網數據服務，將深刻重塑制造業的價值創造體系。它不僅是技術工具的升級，更是生產關系的變革。企業需要從戰略高度構建數據驅動的能力，積極參與工業互聯網生態建設，方能在數字化競爭中贏得先機。清華大學等研究機構的前沿探索，將繼續為這場波瀾壯闊的產業變革提供堅實的智力支撐。