核心观点
数字化转型本质上是将生产业务经营活动网络化、数字化、智能化，通过联结汇聚数据，由数据产生智能，由智能科学决策，以数据要素优化其他生产要素的配置和运营，最终实现全产业链、全价值链的高质量发展目标。
关键数据与问题
当前数据的重要性已达成共识，但面临数据质量不高、数据孤岛、流通机制不灵活等问题。数据使用过程中普遍存在“不愿、不敢、不能”共享的现象，导致海量“三异”（异构、异主、异地）数据散落在众多机构和信息系统中，形成数据孤岛，同时流通机制不灵活、不清晰。
解决思路
- 理顺流转思路：明确数据要素资产化的前提，即数据应有边界、可识别、有潜在价值。
- 建设基础设施：构建多元化的数据流通机制，包括市场化、数据共享（共同体）、数据开放、数据交易等。
- 数据流通机制多元化：数据要素价值的实现取决于流通，流通机制应依场景而多元，市场化是重要选项但不应唯一，更应倡导数据共享和开放，同时尊重数据主权原则。
- 异构、异主、异地数据流通：基础是数据的互操作，然后依场景及规则选择流转机制，包括自用/机密数据、共享数据、开放数据、交易数据。
工业数据基础设施
工业数据基础设施包括数据互操作基础设施和数据建模基础设施，两者由技术架构和制度架构支撑。数据互操作是基本要求，共享和交换是有约束条件的：需求、主权、安全。
FAIR原则
FAIR原则（可发现性、可访问性、互操作性、可重用性）是促进知识发现的重要指导原则。FAIR的核心是计算机能够在没有或很少人的干预下自主地访问数据，实现异构、异主、异地数据互操作。FAIR不等于开放，数据可用性由数据所有者决定。
数字对象体系架构（DOA）
DOA是互联网体系架构的逻辑扩展，提供一套基础架构实现各种“三异”信息系统之间数据安全互操作，构建数字对象的互联网。DOA契合FAIR原则，如通过Handle协议分配全球唯一标识符，通过DOIP协议指定数字对象交互的标准方式。
国际数据空间（IDS）
IDS是德国工业4.0的数据空间，欧盟的数据基础设施，试图成为国际数据互联生态。IDS的基本理念是分布式模式，由所有通过数据空间连接器连接到空间的端点组成，没有一个中央机构负责数据管理或监督数据治理原则的遵守情况。
IDS基本原则
- 数据主权、安全数据交换、分布式模式、数据治理。
- 平台和服务网络化、规模经济和网络效应、开放架构、可信参与。
IDS生态角色及模型架构
倡导面向产业的工业数据共同体，由业务强关联的企业参与，按共识制度和技术架构共建共享，实现数据流转通畅化，数据价值最大化，支持产业高质量发展。
结论
- 数字化转型本质上是以数据要素优化其他生产要素的配置和运营，以达到高质量发展的目标。
- 发挥数据价值的关键是理顺流转思路，建设基础设施。
- 数据要素价值实现取决于流通，与场景强相关，流通机制依场景需多元化。
- “三异”数据的流通基础是数据的互操作，然后依场景及规则选择流转机制。
- 数据基础设施包括数据互操作基础设施和数据建模基础设施，两者由技术架构和制度架构支撑。
- 倡导面向产业的工业数据共同体，重视数据建模及知识图谱＋大模型学习。
