數據和技術如何賦能工業品市場

『壹』 工業互聯網如何賦能產業發展

你好這個問題有點難

『貳』 以數據為抓手做好業務賦能

企業數字化轉型，「數據」是IT部門的最強的抓手，「技術」是IT部門最大的優勢。IT部門應當利用好這些抓手和優勢，為業務賦能，提升企業整體數字化能力。

工具賦能：沒有數字化工具能做業務嗎？當然能！但有了趁手的數字化工具，會極大提升業務的效率，減低業務成本，讓業務處理事半功倍。所以IT部門應幫助業務打造符合其現狀和需求的數字化工具。說到底，還是需要IT深入業務，業務也需要盡量用技術的思維思考問題。

技術賦能：數字化轉型就是通過利用數字化技術，重塑企業的業務模式和信息化環境的過程。因此，數字化轉型離不開數字化技術。當前數字化技術包括：大數據、雲計算、物聯網、區塊鏈、AI、5G、VR/AR等。技術賦能，本身包含兩層含義：第一，老師要教學生，首先老師自己得先會，另外還得做好教案。第二，每一種技術都有自己的性格，每一個業務也都有自己的性格，只有當技術的性格和業務的性格匹配起來，才是真正的佳偶天成。

數據賦能：這個好理解，不論是「數據洞察」、「用戶畫像」、「產品畫像」、「智能觸達」、「千人千面」……都屬於數據賦能的業務場景，其實數據賦能的本質就是「將合適的數據在合適的時間推送給合適的用戶」。

通過數據分析可以幫助業務優化流程，也可以輔助領導進行科學決策。

『叄』 大數據技術可以融合帶動哪些新興產業發展

當然，大數據對於行業的影響還是比較廣泛和深遠的，一方面大數據全面推動了社會資源的數據化進程，另一方面大數據開辟出了新的價值領域，使得數據成為了重要的生產資料，所以未來大量的行業都會與大數據技術建立起密切的聯系。

當前大數據正處在落地應用的初期，目前大數據的主要應用依然集中在互聯網、信息服務、金融、教育、醫療和交通等領域，這些領域也正在受益於大數據技術的使用。

從產業互聯網發展的大趨勢來看，大數據將帶動以下幾個產業實現更快的發展：

第一：信息服務行業。信息服務行業在大數據時代將得到一個快速的發展，以信息服務為主的各種咨詢公司將在產業結構升級的過程中，發揮出重要的作用。信息服務行業的覆蓋面還是比較廣的，傳統IT企業的toB業務都可以歸為信息服務行業，同時隨著互聯網企業的崛起，互聯網企業在toB領域也會逐漸發揮出更重要的作用。

第二：新興商業。這里所謂的新興商業指的是以互聯網為基礎來構建的各種商業模式，電商、線上線下服務等商業模式在大數據時代依然有廣泛的發展空間。另外在5G時代，基於移動互聯網、物聯網和大數據技術所構建的新興商業模式也許會給市場帶來更多的驚喜。

第三：傳統製造業。大數據技術的應用也能在一定程度上帶動傳統製造業的發展，在製造業結構升級的過程中，大數據將全面賦能產品設計和生產等諸多運營環節，不僅能夠為企業創新賦能，同時也會提升企業的管理效率。

最後，大數據技術並不是孤立的，大數據與物聯網、雲計算、人工智慧等技術也有著密不可分的關系，未來這些技術將一起為傳統產業服務。

『肆』 數字經濟時代，大數據如何賦能工業2.0

1月12日，國務院正式發布《「十四五」數字經濟發展規劃》。根據該規劃，到2025年，數字經濟邁向全面擴展期，數字經濟核心產業增加值佔GDP比重達到10%。業內人士分析，假定2025年GDP總量為130萬億，那意味著數字經濟核心產業增加值將達13萬億元。而2020年，這一數據僅為7.8萬億元左右。

從具體內容來看，《規劃》涉及的5G基站和大數據建設，以及新能源 汽車 、人工智慧、工業互聯網等重點產業供應鏈體系建設都是新基建的重要組成部分。

在數字經濟時代，海量數據和先進算力成為佔領發展制高點、掌握發展主動權的關鍵。隨著全 社會 數據總量的爆發式增長，中國已經成為全球數據資源大國。 作為以數據生成、採集、存儲、加工、分析、服務為主的戰略性新興產業，大數據產業是激活數據要素潛能的支撐。

近日，IDC發布了《工業數據智能市場分析報告，2021》，報告顯示，2020年中國工業數據智能市場規模為35.8億元，預計2021年2025年的復合年均增長率達到31.6%，市場尚處於早期快速發展階段。

工業數據分析應用興起於工業大數據，得益於工業物聯快速發展和AI技術用於海量數據處理，發展再次加速，大數據和AI也在加速向數據智能融合。工業數據智能是指利用大數據和AI技術，對工業數據進行處理和分析，挖掘數據價值，沉澱工業知識，實現業務優化和創新。

目前，雲服務商、大數據和AI服務商、工業垂直領域服務商和工控廠商等各類企業都已經進入工業數據智能市場，並結合各自優勢拓展市場。一些工業軟體、工業互聯網平台廠商也在持續進入市場。

我國大數據產業鏈初步形成，可大致分為基礎支撐、數據服務、數據融合應用上中下游三個環節，目前已匯集包括阿里雲、騰訊雲、華為、中科曙光、紫光集團、聯想、中興通訊、久其軟體、太極股份、東方國信等各行業領先企業。在網路支撐方面，我國已建成全球規模最大的光纖網路和4G網路，5G終端連接數超過2億，位居世界第一，為大數據釋放更大價值增強基礎。

「十四五」時期，釋放數據要素價值將為建設製造強國、網路強國、數字中國提供有力支撐。數據要素價值釋放是數字經濟發展的根本所在。 「十四五」時期，推動大數據產業發展要堅持數據要素觀，把數據要素匯聚、流通、應用、治理貫穿始終，加快完善數據價值體系和市場規則，強化數據要素在驅動經濟 社會 轉型發展中的戰略性、基礎性作用，實現數據要素價值釋放和價值再創造。

『伍』 數字經濟如何賦能經濟高質量發展

數字經濟賦能經濟高質量發展，原因如下
高質量發展是全面建設社會主義現代化國家的首要任務。黨的二十大報告強調，「加快發展數字經濟，促進數字經濟和實體經濟深度融合，打造具有國際競爭力的數字產業集群」。當今時代，隨著大數據、雲計算、物聯網、區塊鏈等前沿信息技術的快速發展，數字技術和數字經濟日益成為新一輪國際競爭的重點領域。在全面建設社會主義現代化國家的新征程上，我們需要加快發展數字經濟，助推中國經濟高質量發展。
挖掘數據價值，激發數據要素活力。數據作為新型生產要素，是數字化、網路化、智能化的基礎，深刻改變著生產方式、生活方式和社會治理方式。因此，我們應當充分釋放數據要素活力，發揮數據要素對推動數字經濟發展的引擎作用。一是提升數據供給質量。加強數據收集、存儲、使用、加工、傳輸、提供、公開等全生命周期管理，推動數據資源標准體系建設。提升數據管理水平和數據質量，以實際應用需求為導向，適應不同類型數據特點，大力發展專業化、個性化數據服務，滿足各領域的數據需求，實現數據資源高質量供給。二是培育數據要素市場。在加快構建數據產權、流通、分配等規則體系的基礎上，重視建立健全數據資產評估、登記結算以及交易撮合、爭議仲裁等市場運營體系，探索場內和場外相結合的數據交易模式，培育規范的數據交易平台與市場主體，加快數據要素的市場化流通。三是創新數據開發機制。統籌公共數據資源的合理開發與有效利用，構建規范有序的國家數據開放共享平台。打破數據孤島，釋放數據紅利，鼓勵多方力量進行增值開發利用。在建立多樣化的數據開發利用機制基礎上，大力提升數據開發及應用水平。
加強技術引領，提升數字研發能力。堅持國家戰略目標導向，明確主攻方向和核心技術突破口，重點研發具有先發優勢的關鍵技術和引領未來發展的基礎前沿技術。一是推動核心技術自主創新。瞄準量子信息、網路通信、集成電路、關鍵軟體、智能硬體等戰略性前瞻性領域，有針對性地開展高端晶元、操作系統、人工智慧等關鍵核心技術研發，注重原始創新，重點突破「卡脖子」難題。二是培育數字技術研發人才。實施「互聯網+技能」培訓計劃，支持校企共建高水平產教融合實訓基地。開展數字人才技能大賽，打通高技能人才與專業技術人才發展通道。加強創新型、應用型、技能型人才培養，加快培育復合型「數字工匠」。三是打造數字技術研發平台。完善黨中央對科技工作統一領導的體制，強化國家戰略的科技力量，優化國家科研機構、高水平研究型大學、科技領軍企業定位和布局，形成國家實驗室體系。統籌推進科研院所、高校、企業等科研力量優化配置，加大多元化科技投入，加強國際化科研環境建設，擴大國際科技交流合作，匯智聚力推動戰略性顛覆性技術向前發展。
深化產業融合，推進數字產業升級。黨的二十大報告指出，「推動戰略性新興產業融合集群發展，構建新一代信息技術、人工智慧、生物技術、新能源、新材料、高端裝備、綠色環保等一批新的增長引擎」。這就要求堅持用新動能推動新發展，釋放新技術對產業發展的放大、疊加、倍增作用。一是夯實數字基礎。加快建設信息網路基礎設施，推進基礎設施智能升級，建設高速泛在、天地一體、雲網融合、智能敏捷、綠色低碳、安全可控的智能化綜合性數字信息基礎設施。推進雲網協同和算網融合發展，加快構建算力、演算法、數據、應用資源協同的全國一體化大數據中心體系，為數字產業優化升級提供技術支撐。二是強化技術應用。發揮「數字技術+應用場景」優勢，把握數字化、網路化、智能化方向，推動數字技術與實體經濟深度融合。利用新技術對產業進行全方位、全形度、全鏈條改造，發展平台賦能的新模式新業態。加快推進線上營銷、遠程協作、數字化辦公、智能生產線等應用，實現線上線下融合發展。三是營造產業生態。加快營造數字賦能的產業生態，實施數字變革創新行動。發揮工業互聯網產業新優勢，推動鏈主企業建設產業鏈賦能平台。打造5G全連接工廠和全場景數字經濟園區，探索全鏈條、整園區賦能增效路徑，以數字化轉型整體驅動產業升級。
完善數字治理，規范數字經濟發展。堅持促進發展和監管規范兩手抓，在發展中規范，在規范中發展。一是加強數字經濟監管。建立全方位、多層次、立體化監管體系，把監管和治理貫穿創新、生產、經營、投資全過程，實現事前、事中、事後全鏈條全領域監管。明確主管部門和監管機構職責，開展社會、媒體、公眾監督，建設行業自律機制。形成監督合力，改進監管技術和手段，探索建立適應平台經濟特點的監管機制，有效打擊數字經濟領域違法犯罪行為。二是加快數字經濟立法。健全相關法律法規，保障數據安全，建立數據安全管理、風險評估、檢測認證等機制。強化個人信息保護，健全技術規則治理體系，規范數字經濟發展，切實保障市場主體、從業人員以及消費者的合法權益。三是推進多元主體治理。建立完善政府、平台、企業、行業組織和社會公眾多元參與、有效協同的數字經濟治理新格局，形成治理合力，鼓勵良性競爭，維護市場秩序。暢通和規范多元主體合理訴求表達和正常權益保障渠道，做好各類矛盾、問題及糾紛化解與預警工作，為數字經濟高質量發展營造良好環境。

『陸』 如何用數字化技術賦能工業企業轉型升級

科技賦能幼教行業轉型升級的三個層次分別為：

第一階段：從進入者到領先者。通過科技的手段，實現管理的標准化，在此基礎上才能達到規模化，及其中的管控效率提升；

第二階段：引領者：基於在線化和數據化，帶來的「生產要素」和「生產關系」新變數，推動商業模式升級；

第三階段：定義者：面向未來，重新定義標准與規則。

數字化技術為工業企業賦能的三個層次：

在企業數字化轉型的過程中，OS和晶元是比較底層的軟硬體，而數字化技術是直接和工業界連接的技術，可以把工業界的IT和OT連接起來，直接為工業的場景賦能，甚至實現智能化的解決方案。

從這個角度來講，中國工業互聯網的發展將要至少經歷三個層次連接、以平台作為核心競爭力和價值創造。

『柒』 區塊鏈技術如何為實體產業賦能

現在國內已經有企業將區塊鏈技術落地到了實際的產業中，如旺鏈科技就將區塊鏈應用到金融服務，醫療健康，IP版權，物聯網，共享經濟，通信，教育，
社會管理，慈善公益，文化娛樂等領域

『捌』 大數據和人工智慧如何賦能工業製造領域能否舉個例

近年，中國經濟已經邁向高速發展階段，中國傳統製造業的要素成本高、產線效率低、用工難的問題亟需得到解決，傳統製造業亟需智能化升級。人工智慧技術的崛起讓傳統工業的智能化轉型成為可能，尤其是在工業視覺、工業質檢等領域的廣泛滲透，相比人類視覺，機器視覺優勢明顯，檢測效率高、速度快、精度高、更具可靠性。隨著深度學習、3D視覺技術、高精度成像技術和機器視覺互聯互通技術的持續發展，機器視覺的性能優勢將進一步加大。
在現代工業自動化生產中，連續大批量生產中每個製程都有一定的次品率，單獨看雖然比率很小，但相乘後卻成為企業難以提高良率的瓶頸，並且在經過完整製程後再剔除次品成本會高很多，因此及時檢測及次品剔除對質量控制和成本控制是非常重要的，也是製造業進一步升級的重要基石。
利用大數據、機器學習、深度學習技術對生產過程中大量的生產參數、工藝參數、缺陷數據等進行分類、回歸、預測等，就能夠很好的幫助企業解決編程/調試時間過長、誤判過高、因人而異的操作結果等問題。

『玖』 分布式認知工業互聯網平台如何賦能企業數字化轉型

峰會將進一步探討區塊鏈在與其它數字技術融合創新之後，如何通過打造可信數字底座，保護數據隱私，挖掘數據價值，賦能和加速各行各業的數字化轉型。

在峰會開始前，區塊鏈首席經濟學家鄒傳偉團隊圍繞「區塊鏈如何賦能數字化轉型」這一問題，撰寫系列行業研究報告，深度解讀在新基建和數字化遷徙背景下，區塊鏈如何與其它技術融合發展，發揮信息基礎設施應有的作用。

本文作者：王普玉 校對：鄒傳偉

根據北京國信數字化轉型技術研究院（國信院）與中關村信息技術和實體經濟融合發展聯盟（中信聯）給出的定義，數字化轉型是順應新一輪 科技 革命和產業變革趨勢，不斷深化應用雲計算、大數據、物聯網、人工智慧、區塊鏈等新一代信息技術，激發數據要素創新驅動潛能，打造提升信息時代生存和發展能力，加速業務優化升級和創新轉型，改造提升傳統動能，培育發展新動能，創造、傳遞並獲取新價值，實現轉型升級和創新發展的過程。圍繞數字化轉型，本文將討論以下三個問題：第一、從企業層面，為什麼要數字化轉型？第二、工業互聯網平台在數字化轉型中有什麼作用？第三、分布式認知工業互聯網在企業數字化轉型中能提供什麼？

一

數字化轉型發展

在激烈的市場競爭中，企業需要依靠產品質量、價格、服務以及長期積累的品牌形象來維持市場競爭力，但隨著我國人口紅利消失導致的人力成本上漲，以及國際貿易形勢不明朗及疫情影響導致的市場發展受阻，讓企業原有競爭優勢正在消失，處於價值鏈最底層的工業企業更是雪上加霜。該如何走出困境？目前主要從兩方面破冰，第一種是降低運營成本繼續保持價格優勢；第二種是通過創新商業模式擴大市場銷售來提升利潤。

在討論運營成本前，我們引入兩組概念，第一組是供應鏈模式：供給推動式和需求拉動式；第二組是四大利潤源。

1、供應鏈模式

供給推動式是指企業根據市場預測數據進行產品設計、生產及銷售；

而需求拉動式是指企業根據市場訂單，按需進行快速響應，通過高效計劃、組織、協調和控制來滿足產品生產及供應。

2、四大利潤源

市場永遠在追求著更低的價格和更高的質量。在價格控制方面，如表1所示，主要經歷了四個階段：第一階段主要通過控制原材料成本、擴大規模效應獲取利潤。當第一利潤源觸及上限時，開始了第二利潤源，通過精益管理提升企業內工作效率及延長員工的工作時間來降低用工成本。在新的利潤源再次進入上限時，人們發現物流成本占據企業總運營成本的30%，因此，降低物流成本成為第三利潤源。

表1 四大利潤源對比

前三個利潤源均是圍繞企業內部成本控制來增加收益，但當企業內部運營成本節省達到上限時，人們注意到上游供應商及下遊客戶的運營管理問題。一個具備完整功能的產品進入市場前，需要供應鏈上多個公司的共同配合，其中任何一家企業的高運營成本都會導致最終產品的價格上漲，這會使產品在激烈的市場競爭中喪失競爭力。於是圍繞著供應鏈信息集成及信息共享開始了新一輪的降成本浪潮，被稱為第四利潤源。

如表1所示，從第一到第四利潤源，每一階段都有各種系統在信息處理、存儲和管理中的支撐，例如生產執行管理系統MES，企業資源管理ERP，倉儲管理系統WMS，供應鏈管理系統SCM等等。

在經歷了四個利潤源後，未來新的利潤源又在哪裡？政府、企業、研究機構都在嘗試尋找答案，例如上海第二工業大學郝皓教授在2015年提出將逆向物流作為第五利潤源，通過逆向物流實現產品再銷售、再利用、再循環和再製造的全生命周期管理。也有企業認為以需求拉動式為導向的個性化定製將成為第五利潤源。以上說法都有道理，但都不準確，本文認為，真正的第五利潤源已經在路上，即企業數字化轉型。在過去十幾年，技術的快速發展衍生出大量新的商業模式，包括新零售、直播帶貨、社區團購等，但上游工業領域卻依然保持著傳統的運作模式，無論是逆向物流發展帶動全生命周期閉環管理，還是C2M定製化商業模式，都需要依賴於各環節的快速響應，對企業數字化管理要求高。因此，無論是企業對新利潤源挖掘的需要，還是市場端的需求，工業企業數字化轉型勢在必行。

不同於前四個利潤源的相互獨立，第五利潤源是應用新技術重新賦予第一、二、三、四利潤源全新的生命，同時由數據驅動的創新商業模式將大量出現。因此，第五利潤源不僅能夠降低運營成本，也能夠提高主動盈利能力。

二

工業互聯網平台的價值

1、工業互聯網平台之第一利潤源

IT與OT的融合，實現人、機、物、料、法、環的數據實時採集及傳輸，能夠做到生產過程的實時監測，再應用AI、大數據分析等技術實現自動化智能巡檢、智能質檢、智能故障預測、智能參數調優、智能耗能優化、智能設備運維、智能盤點等，能提高生產作業效率、降低成本，從單機智能升級為系統智能。

2、工業互聯網平台之第二利潤源

傳統製造業的管理一直圍繞著人，產品從0到1的過程，依靠人力難以實現或實現效率低的工作，可以使用機械設備替代，而經過工業革命和信息化時代的影響，出現了大量節省人力的機械設備和操作系統（MRP、MRPII、MES等），讓生產效率提升、生產成本降低。隨著信息技術的發展，雖然有滯後數據可以作為參考，但其本質依然圍繞人的經驗和人的現場操作。而工業互聯網能夠賦予第二利潤源全新的角色，從運營管理中解放人的執行任務，例如質檢、故障排查等工作通過AI和大數據分析實現運營智能化管理。在執行人員減少後，企業需要更多創新者，讓企業創新發展迭代速度更快。其次，隨著人的經驗積累轉換為知識圖譜，將經驗和知識域可視化，指導人工智慧演算法迭代和決策制定。

3、工業互聯網之第三利潤源

在工業物聯網領域，物流發展走在比較靠前，經歷了人工物流、機械物流、自動化物流到現在智能物流，物流的管理效率和成本得到了極大改善。例如運輸管理，從早期貨物運輸監控數據需要依賴於運輸工具掛靠點的數據回傳及匯總，到現在能夠通過GPS、RFID、各類感測器，實時掌握運輸途中貨物的溫濕度、地理位置和件數等信息，能夠根據運輸目的地和實時交通擁堵情況對運輸線路規劃等。受技術、資本等各方面影響，目前智能物流主要在第三方物流企業和電商企業發展迅速，而工業企業物流發展較為緩慢，大多仍處於機械物流和自動化物流階段。工業互聯網平台能夠幫助工業企業實現快速升級轉型，降低系統開發技術難度和成本，IaaS、PaaS、SaaS等平台能夠減少系統從0到1開發時間，實現快速低成本數字化轉型升級。

4、工業互聯網之第四利潤源

供應鏈集成在一定程度上提升企業合作、降低供應鏈成本以及庫存牛鞭效應[1]，但無論企業內部供應鏈還是 社會 供應鏈，遺留了一個對多方協作卡脖子的問題，即數據孤島問題。前面我們介紹第一到第四利潤源，提到了MRP、MRPII、ERP、SAP、MES、SCM等系統，每個系統如同孤立的數據煙囪，對協作效率有著極大影響。主要有兩方面原因：第一、現有EDI數據孤島打通方案成本高，中小企業難以負擔；第二、涉及供需多方協作時，彼此缺乏信任，不願將企業內部數據共享給外部。工業互聯網平台提供多種數據採集及處理解決方案，打破數據孤島，實現數據無阻礙流轉。在數據使用中，通過隱私計算保證數據安全，同時合理授權，讓數據可用不可見，解決數據共享的後顧之憂。

5、工業互聯網平台之第五利潤源

在數字化1.0階段，屬於人適應系統；而進入數字化2.0階段，適應公司現有作業模式的定製化軟體將起著至關重要的作用。

圖1：數字化轉型1.0和2.0階段的對比

因此，從技術角度，平台如何讓企業快速及高效地完成定製化軟體的開發，這將對工業企業數字化轉型起著非常重要的作用。從市場現有產品看，包括基礎設施即服務IaaS，平台即服務PaaS和軟體即服務SaaS,能夠讓工業企業方便地利用平台提供商現成的低代碼、甚至零代碼工具完成系統開發，實現「人人都能做開發者」，即解決「技術人員不懂業務，業務人員不懂技術，開發的系統不好用」問題。未來低代碼（或零代碼）開發工具如同word、excel等辦公軟體，平台把各類介面做成圖形界面，讓不懂代碼開發的人，通過圖標拖拉的方式，開發自己需要的軟體來減少低效率的重復工作。員工從原來被動執行者變為創新者，參與進從上到下的數字化改革中，用工具真正方便業務人員工作。

三

基於區塊鏈技術的分布式認知工業互聯網

社會 經濟分為生產和流通兩個領域，中心化工業互聯網平台使用數字化技術替代信息化技術解決的是生產領域問題，而基於區塊鏈技術的分布式認知工業互聯網，解決的是流通領域的數據信任問題，但流通領域數據又會影響到生產領域的產品研發、產品質量管理等。

1、降低信任成本

商業模式正在從單邊（規模效應）走向雙邊（網路效應），進入數字化時代後走向多邊平台（生態效應）。中心化方式似乎也能夠解決信任問題，但中心化模式下的信任主要依靠第三方權威機構的背書，這種方式成本高、效率低。例如，國際貿易買賣雙方不信任的情況下，通過銀行背書使用信用證服務解決付款問題；為滿足銀行要求，雙方需要提供大量的證明來滿足信用證條款，效率非常低下且成本高昂。但如果使用區塊鏈技術，將真實數據從源頭上鏈，保證數據安全、可信以及不可篡改。交易前，買賣雙方擁有彼此過往真實的交易記錄，以及產品的生產信息，這些信息是否會有助於降低交易的撮合成本？在交易過程中，通過智能合約的應用，一旦達成某個約定即可自動完成付款，這將會極大降低交易成本和交易時間。尤其進入多邊平台，如果仍然使用中心化的信用證明體系，將無法構築生態建設的護城河——信任。

2、重新定義協作關系

供應鏈多方合作，中心化的共識機制和治理方案更多體現在合同層面，但無法將彼此的利益真正綁定，較難促進生態的良性發展。但在去中心化解決方案中，參與方將資產以token或積分形式置於鏈上，從技術上實現多方利益綁定，一旦任何一方做出有損生態建設的行為，將會影響token或積分價值，這會影響聯盟鏈上所有參與者的利益。在分布式認知工業互聯網平台中，聯盟中每個參與者都會積極維護生態利益，因為這也等同於維護著自己的利益。

3、可信數據流轉

在產品研發或產品全生命周期管理中，流通數據需要工業企業從下游多個合作商處獲取。而傳統技術下難以保證數據真實性和安全性，在分布認知工業互聯網中，隱私計算能夠做到多方數據可用不可見，保證數據安全及合規。此外，根據數據貢獻量給與合作商token或積分獎勵，鼓勵多方數據共享及流轉。未來數據交易市場可能會出現更多合規的形式，例如基於區塊鏈技術的數據信託、數據銀行等模式。

4、保證數據安全

傳統模式下，工業企業依靠於物理隔離實現廠內數據與外界的隔離，但在OT與IT融合下物理隔離屏障被打破，如何保證數據出本地後的安全則需要依靠多方共同努力。在設備通信中，需要做好設備身份認證管理，防止數據被攻擊，而分布式認知工業互聯網平台通過設備公私鑰實現匿名管理，有效降低攻擊風險。在數據存儲中，採用分布式存儲技術，即使單點攻擊也無法讓攻擊者獲取完整數據。

5、賦能商業模式創新

可信數據將開啟全新的商業模式創新時代，每個組織的商業角色有可能會發生改變。傳統商業模式下（供給推動模式），信息是非常碎片化的，供應鏈上不同參與者都擁有一部分產品相關的碎片數據，用這些不完整的數據去做產品升級、客戶服務，難以達到最佳目的。但技術發展的今天，市場開始根據消費習慣、消費特徵等因素挖掘每個消費者的需求，製造方式也從M2C進入C2M時代，這些都需要有更多完整、可信、合規的數據，例如，電動 汽車 並不是所有人都需要1000km續航的電池，通過區塊鏈技術，用戶授權駕駛數據給電動 汽車 公司，為其配置最合適、性價比最優的電池。再比如， 汽車 保險不再以車輛價值、出險次數等作為保險費用收取的單一指標，未來可能會基於可信里程數據進行保險費用收取。除商業模式的變化，每個組織的商業角色也可能會發生變化，電動 汽車 生產廠商，角色也將從生產商轉變為服務商，以蔚來 汽車 為例的車電分離模式，以租代售模式，讓 汽車 生產廠商的業務延展到產品全生命周期的管理中，這些模式創新僅僅是數字化時代的開始。