我國工業數據的確權與流通

[摘要] 隨著新一代信息通信技術革命的推進，工業數據在產業領域的應用和作用越來越大。然而，受到技術、行業等方面壁壘的限制，工業數據的流通不暢，必須加大開拓力度，以實現數據應用與產業發展的無縫對接?？山梃b主要國家的相關做法，通過調整現行制度規范、加快開放平臺建設、加快數字化能力改造、推進復合型人才培育等，加快推進我國工業數據流通。

[關鍵詞] 工業數據 ? 共享和流通 ? 發展現狀 ? 存在問題

[中圖分類號] F425 ? [文獻標識碼] A ? ?[文章編號] ?1004-6623（2019）06-0094-07

[作者簡介] 王欣怡（1987 — ），寧夏回族自治區人，中級經濟師，中國信息通信研究院政策與經濟研究所，中國社會科學院世界經濟與政治研究所博士研究生，研究方向：制造業數字化現狀及相關政策。

引 言

隨著互聯網、大數據、人工智能與制造業融合程度的不斷加深，工業數據從生產結果變為企業資產，成為連接虛擬世界和現實世界的核心要素，也成為產業各方競相爭奪的“關鍵資源”。如何確定數據所有權和流通規則，是激活海量數據資產、釋放潛在價值的重要前提，是工業數據應用和產業發展必須解決的核心問題之一。

一、工業數據的內涵和特點

工業數據是在工業價值鏈中產生的所有數據的總和。一般認為，工業數據主要包含三種類型：一是企業信息管理系統數據，如ERP管理系統的管理數據;二是企業生產或機器設備數據，指工業生產過程中機器、設備等產生的運行數據以及產品數據;三是外部跨界數據，包括客戶數據、行業數據、產業鏈上下游的協同數據等。此外，隨著信息技術在工業中的普及和應用，工業數據的內涵范圍不斷擴大，利用工業物聯網將系統、設備、產品甚至生產人員相互連接，也產生了大量的關聯數據，如生產人員定位與軌跡等。

和其他大數據一樣，工業數據規模大、種類多、速度快、價值高。其自身的突出特性表現在：異質性，工業數據中包含大量非結構性數據，較難按照統一標準和規范進行管理;關聯性，工業數據不是獨立存在的，數據之間存在很強的關聯關系，如設計、工藝數據就與產品質量數據密切相關;連續性，工業生產的連續性使工業數據的產生具有連續性，在工業互聯網時代，工業數據將超越時間、空間限制并源源不斷產生。基于上述特點，工業數據已經成為工業生產中的重要資源，它不僅是商業模式的主要驅動力，也是工業數字化發展的主要驅動力量，并將對企業未來的競爭力產生極其重要的影響，因此，對于數據資源及其獲取渠道的保護就變成了根本性問題。

二、我國工業數據流通現狀

（一）我國工業數據流通特點

我國制造業信息化基礎相對較弱，工業2.0、3.0并存，自動化和信息化融合能力不強，工業數據的流通呈現如下特點。

1. 數據流通主要集中在企業內部，外部數據交易不活躍

制造企業的數據流通主要集中在企業內部，多采用從第三方購買數字化服務并在本地研發和使用的業務模式，極少通過數據中介進行數據交易。企業一般將協同研發平臺或者供應鏈協同平臺建在本地，平臺由企業的信息化部門負責進行開發與維護，協同研發者通過專線訪問企業內部，獲得相關數據并進行研發。企業通過第三方交易平臺交易的數據以社會信息類數據為主，不包含設計、生產等數據。

2. 大企業主要通過“私有云+專線”的方式進行數據流通

在與平臺企業合作時，大型制造企業更加傾向于使用私有云的方式以保證對數據的絕對控制權，即便使用公有云平臺，也僅使用平臺企業的IaaS設施。

3. 中小企業工業數據使用模式不清晰

與大企業相比，中小企業對工業數據價值、流通等的使用模式和存在問題尚不完全清晰，大部分中小企業響應地方政府號召積極“上云”后，普遍對數據上云、上平臺之后能夠用于何處、發揮何種作用、能為企業帶來何種收益等問題存在疑惑，對于推動或參與數據流通積極性不高，僅有少數企業利用工業云平臺相關服務開展了運維服務、設備監測等，大部分中小企業僅僅接入平臺，并未開展實際應用。

4. 通過合同確定數據權屬和流通關系

由于數據確權和流通的相關法律和規則仍在討論之中，通過商業合同對數據的權屬關系、知識產權、權利義務等進行規定成為目前產業界的普遍做法。從權屬關系看，一般原則是數據提供者對數據擁有所有權，數據使用者在授權范圍內進行存儲、采集、分析等。

（二）我國工業數據流通的應用實踐

目前，我國工業數據流通和共享主要集中于以下應用實踐。

1. 生產制造過程優化

石化、橡膠、電子信息、家電等行業通過對工業數據的采集、傳輸與挖掘，實現對生產過程、計劃資源、關鍵設備等的優化。在該場景下，設備運行、過程監控、生產管理等工業數據主要在生產制造商、平臺運營商、數據分析服務商之間相互流通。生產制造商結合業務需求，通過開放數據接口、部署采集裝置等方式，不斷將清洗、脫敏后的數據發送至平臺，由數據分析服務商對平臺上的相關數據進行線上計算、分析、建模等，形成優化后的生產制造方案建議，數據分析服務提供商將方案通過平臺交付給生產制造商，生產制造商結合行業經驗，按照上述方案建議對生產流程進行優化。需要注意的是，在這一過程中，平臺企業并不采集企業業務系統中的所有數據，也不負責對相關數據進行存儲，因此，不直接擁有企業設備所產生的數據，但是，由平臺企業經過數據分析后所產生的相關行業模型的所有權，則由相關企業通過合同約定后分別確定。

2. 制造業服務化延伸

工程機械、電力設備、供水設備等裝備制造行業通過工業數據的采集、分析、流通等，實時監控產品的運行狀況，并利用設備運行等數據進行商業模式創新。在該場景下，物聯數據、設備維修換件數據等工業數據主要在生產制造商、設備提供商、平臺服務商、第三方機構（如保險公司）之間相互流通，且設備提供商和平臺服務商基本是同一主體。設備提供商按照合同不間斷采集設備運行數據上傳至平臺并在云端存儲，平臺服務商基于平臺上的軟件、算法、模型等，完成設備工況畫像、遠程監測等，多方合作結合行業know-how構建新模型，形成新產品，提供新服務。在這一過程中，平臺企業不僅會對企業設備的運行數據進行采集和分析，同時還會存儲部分數據。

3. 供應鏈協同研發與設計

裝備制造、航空航天等行業借助平臺，匯聚各方的工業設計數據資源，將分布于不同主體之間的設計、制造和服務資源有效整合，通過并行組織，大幅縮短產品研制周期。在該場景下，產品設計圖紙、工藝設計參數等工業設計數據主要在需求發布者、平臺運營商和服務提供者之間進行流通。需求發布者在平臺上發布設計和研發需求，平臺運營商負責數據存儲并提供數據流通的技術支持，相關服務提供商按照發布要求，通過運算、建模、設計等，形成數字化設計方案并上傳至平臺，由需求發布者確定最終數字化設計方案并交付使用。在該場景下，需求發布者通過建立平臺，構建起以其為中心的設計研發生態，且相關的研發主體，均以核心企業上下游的供應商為主。目前，包括空客（Airbus）在內的眾多大型高端裝備企業，普遍采用這種方法，匯聚全球范圍內的供應商資源進行相關產品的研發與設計。

（三）我國工業數據管理現狀

隨著數據的重要性被廣泛認可，我國近幾年在數據監管方面取得了一些積極進展，尤其是在個人信息保護領域，形成了較為完整的法律法規和行業監管體系。但是，在工業數據管理方面仍存在空白。

法律層面，對數據監管的規定主要包括數據境內存儲和保留數據接口兩大內容，從維護國家安全的角度出發對數據的流通進行了較為籠統的規定。如《反恐怖主義法》明確規定，電信業務經營者、互聯網服務提供者應當為公安機關、國家安全機關調查恐怖活動提供技術接口和揭秘等技術支持;強制性國家標準亦要求互聯網交互式服務提供商應當為公安機關提供合規的技術接口，確保實時、有效地提供相關證據。近年來，也嘗試利用《反不正當競爭法》中的相關規定進行數據監管。

監管層面，我國針對大數據發展的規劃眾多，但涉及的數據管理規范較少，而針對工業互聯網數據的管理和監管，由于管理對象不是數據本身而是承載數據的主體，如平臺、APP等，仍沿用電信業務監管模式進行監管。2016年新修訂的《中華人民共和國電信條例》按照對基礎電信業務和增值電信業務的現行辦法對工業數據的流通和使用進行管理。以承載大量工業數據存儲、流通、分析的工業互聯網平臺為例，在現行的《電信業務分類目錄》下，如果某一企業想進入工業互聯網領域并建設平臺，從平臺基礎設施搭建、提供在線服務并實現運營，至少需要按照現行法規要求，分別取得“互聯網接入服務業務”資質、“信息服務業務”電信業務資質、“互聯網數據中心業務”資質（具體指“互聯網資源協作服務業務類”）。隨著《移動互聯網應用程序信息服務管理規定》《電子商務法》的頒布實施，針對平臺、APP等產品的監管，正在逐步規范。

產業層面，近年來針對數據的流通、確權等做過一些自發性的約束和嘗試。如2016年，中國信通院曾聯合產業界共同推動制訂“數據流通行業自律公約”，嘗試對采集、流通、存儲、保護等方面進行規范。一些企業也通過構建企業內部橫向的管理組織架構，對集團內部的數據采集、流通、保護等內容進行統一決策、統一管理。2014年開始，隨著貴陽大數據交易所的成立，一套數據交易的規則體系和一些數據交易、數據安全的標準逐步探索形成。但整體來看，在工業數據的流通和使用方面，通過大數據交易所進行的數據交易規模仍然不大，并且以工業生產中的社會數據為主，如客戶評價、意見反饋等，真正能夠觸及工業生產的數據交易規模較小，相關的規則、標準、管理要求等還需要進一步明確。

三、我國工業數據流通存在的問題

目前我國工業數據流通存在兩大難點。從技術上看，數據結構多元化、采集接口標準不統一等，使工業數據采集難、流通難，同時，工業生產對低時延的需求，也對云平臺、數據庫等的處理能力和速度提出了更高的要求;從管理上看，數據權屬界定不清晰、分級分類規則不明確、本地存儲的要求等，都對工業數據的使用和流通形成掣肘。

1. 法律法規亟待健全

針對工業數據，我國尚未在國家層面就數據確權問題達成一致，數據流通、數據交易等方面的法律法規仍然缺失，導致現行法律適用性面臨不確定性，無法為工業企業提供有效保護。工業數據上傳至云平臺或交付第三方后，需將相關數據保存在企業外部，云服務提供商成為數據實際控制者。我國云服務提供者以話語權強的大企業為主，在僅能通過商業合同約束雙方權利義務的情況下，談判能力弱的企業只能被動接受合同條款，讓渡部分權利或支付高昂費用以獲取相關服務，且無法在數據被挪用或丟失時進行追索或獲得合理賠償。

2. 監管水平滯后于產業發展

現有針對數據的管理規范仍建立在傳統的行業分類辦法上，但隨著新一代信息通信技術的快速發展，傳統行業發展的驅動力、投入要素等都在發生轉變。傳統的行業分類方法已無法適應新時代發展要求，一些有融合發展潛力的行業被劃分在行業管理要求嚴格的分類項下，不利于激發行業活力。各行業數據分級分類管理規范普遍缺失或過于籠統，使企業在確定可分享數據類型時，一般通過“試錯”或“一刀切”的方法實現，既無法使企業優化服務，又增加了企業成本。

3. 缺乏數據共享平臺

政府部門、科研機構、高校等公共部門掌握大量準確性高、可靠性強的工業數據資源。盡管國家相關文件多次強調要推動政務數據等的開放共享，但在產業界推進幅度不大，導致一些價值數據的開放程度和使用率極低。人工智能等新興領域的蓬勃發展需要以算法為支撐，而面向多場景的精準算法需要建立在大規模數據開放和流動的基礎之上。目前，我國開放的數據規模遠不能滿足相關行業的發展需求。如由于國內缺乏可信的公共數據共享平臺，一些企業在進行人工智能相關應用、算法開發時主要使用國外公共開放平臺中的數據，但技術、習慣等方面存在的差異，使應用時易存在偏差，不利于行業發展。

4. 工業數據流通的動力和能力不足

對大企業來說，除擔心數據流通造成商業秘密泄露之外，還對工業數據開放和流通后能為企業帶來多少附加價值存在疑慮，因此積極性不高。而對于多數還處在工業1.0、2.0水平的中小企業來說，“啞設備、啞崗位、啞企業”現象普遍存在，不具備獲取工業數據的基本條件，更加不具備對數據的使用、挖掘、交易能力。同時，眾多中小企業普遍擔心在交出自己的相關數據后，仍然無法獲得需要的服務，更擔心平臺類企業會將其存儲在云端的數據挪作他用，從而使得中小企業推動數據流通的動力進一步被減弱。

5. 缺乏統一標準架構

我國IT基礎架構解決方案市場集中度較低，導致企業IT基礎架構多樣化現象廣泛存在，且不同行業、企業采用不同標準的虛擬化或容器化工作負載對工業數據進行采集、存儲、交換等，使企業之間在集成、遷移數據時需創建遷移所需的大多數硬件和軟件面臨巨額開支，進而造成數據使用效率較低，導致數據“遷移”困難、“信息孤島”等問題。

四、主要國家和地區解決

工業數據流通的相關做法

從全球范圍內來看，工業數據在何種程度上得以保護，往往取決于數據的內容和來源，并通過知識產權法、專利法、數據中心法、商業秘密保護法、犯罪法等法律加以保護，且由于工業數據多源異構的特性，為特定的一組或單個數據提供任何權利變得較為困難。因此，主要發達經濟體重點對工業數據流通規則進行規范和管理。

歐盟：工業數據流通法規范的“先行者”

歐盟在企業間數據流通和共享方面進行了諸多積極探索。2013年10月歐盟理事會制定戰略議程，呼吁在數字單一市場采取行動，促進所有經濟領域的數據驅動型創新，并在歐洲數字經濟領域進行大量投資，推廣戰略性技術，以改善獲取途徑并在整個經濟中共享數據。當前，歐盟主要從知識產權的角度入手對工業數據進行保護，所采用的上位法是《Database Directive 1996/9》，對數據庫的運營者提供保護，但要求該運營者必須對數據庫運營進行投資。2016年，歐盟發布了《Trade Secret Directive》，其中也對數據的使用進行了相關規定，更加注重對數據商業價值的保護。該指令主要保護企業熟知的know-how數據和商業數據，防止這些數據被非法并購、使用和披露。但是目前，這一指令還沒有被歐盟成員廣泛適用。2018年10月4日，歐盟議會通過《非個人數據自由流動條例》，與GDPR一起形成了歐盟數據流通和保護的頂層法規。這項法規要求在歐盟范圍內，除非必要，所有成員國一律取消“數據本地化要求”等限制，并鼓勵不同主體之間通過合同的方式協商數據所有權。盡管這項條例出臺之后，并未達到解決數據所有權等重點問題的預期，但《條例》仍然是全球非個人數據流通法律法規的“開先河者”，取消“數據本地化”這一要求本身可以被視為巨大的進步。

日本：探索利用標準化的商業合同解決工業數據流通問題

日本工業數據交易和流通情況并不活躍。日本公平貿易委員會競爭政策研究中心指出，當前日本制造業中提供的工業數據分析、數據服務團隊等都集中在大企業內部，這類企業出于保護企業核心價值的目的，不會主動進行數據共享。2015年，日本發布數字經濟的《反不正當競爭法》，試圖對數據壟斷、過渡披露等問題進行規范，但企業間權責如何并未進行規定。2017年6月，日本產經省發布了一份合同模板，以鼓勵企業間數據流通為目標，建立企業間工業數據的應用指引。該文件提出了合同簽訂兩個方面的指導原則：一是數據使用最大化。數據本身屬于無形財產，具有公共財產性質和非獨占性，除了受知識產權制度保護的數據外，任何人都沒有專有權，只有廣泛運用才能最大限度地發揮數據的價值;二是按個案公平合理確定使用權限。數據沒有所有權，不一定符合先取得的一方完全壟斷的現實主張，當事者必須考慮對創造數據的貢獻度，靈活制定數據的使用條件，公平公正地確定數據的使用權限。

德國：利用技術和標準手段解決數據流通和共享問題

為有效解決工業數據流通的問題，德國國內除適用歐盟現行的法律法規之外，還積極探索利用技術和標準手段，解決工業數據確權、流通和使用的問題。目前，德國佛朗恩霍夫研究院的研究人員正在探索建立工業數據空間（Industrial Data Space，IDS），即一種基于標準通信接口、實現安全數據共享的虛擬架構，它使用標準規則和公共治理模型來促進工業生態系統中數據的安全交換與便捷連接，同時確保了數據所有者的數據主權。IDS主要針對工業生產中不同的場景、行業、企業主體之間，通過使用已有標準、制定全新規則等手段，明確數據在不同流通環節中各類主體的主權，制定標準化工業數據及相關服務的價格模型，進而促進工業數據的流通。此外，IDS也鼓勵企業探索利用區塊鏈、開源等新技術，解決數據流通中的技術和標準壁壘，對數據權屬界定、交易規則、定價模型等進行探索。目前，IDS已有80多個試點項目，并開始嘗試在德國以外的地區推廣。

五、相關建議

發達經濟體普遍通過企業間相互協商，以合同協議條款來規定數據權屬和流通規則，或通過建立虛擬的架構和共同體，利用技術和標準的手段來解決多方共同參與的問題，對我國有一定的借鑒意義。結合當前我國工業數據流通存在的問題，提出以下對策建議。

（一）調整現行制度規范，探索建立符合融合發展需求的產業政策體系

一方面，要針對空白領域加快研究制定相關法律法規，尤其是對爭議多、難度大的領域要加快研議，形成一套符合我國實際的行業管理標準，解決因數據權屬關系不清晰造成的確權、定價、交易規范等一系列問題，在這一領域加快研究并形成相關制度規范。同時，在分級分類管理層面，也要鼓勵各行業按照相關法律要求，結合行業特性、發展規律、數據特點等，制定符合產業發展要求的數據分級分類標準，為數據流通行為進行規范。另一方面，要對現行與融合發展需求特征不相符的制度規范進行修訂，使其更加符合數字經濟時期的行業發展規律。改變現行法律法規制度建立在傳統工業經濟之上的短板，對現有的國民經濟分類標準進行重新調整，除對一些明顯不符合行業發展趨勢的類別進行調整外，還可新增部分內容，如“工業互聯網”等。

（二）加快開放平臺建設，完善和提升公共服務的能力和水平

鼓勵政府部門、高校、科研機構等共同建立數據共享平臺，通過項目合作或購買服務等方式，無償或有償向社會各界開放數據資源，推動數字產業的蓬勃發展。鼓勵企業通過提供工業APP、應用程序編程接口（API）等形式，開放在研發設計、產品生產、銷售服務等各環節的資源，促進創新資源、生產能力和市場需求的有效集聚、精準對接，為各類應用創新提供支持。此外，積極發揮聯盟、協會等產業組織的作用，搭建多方協同的發展平臺。一方面，可借鑒德國等發達國家的做法，依托產業組織開展小范圍的試點項目，對數據的分級標準、權屬認定、企業資質等進行規范，帶動企業的技術創新、業務創新和模式創新，并對發展中遇到的問題和成功的做法進行總結梳理，形成可復制、可推廣的典型經驗。另一方面，可通過相關組織發布行業公約、合同導則的形式，對企業間的行為、權責等進行規范和約束，提升企業的積極性和參與動力。

（三）加快數字化能力改造，營造有利于數據應用的基礎設施環境

信息化是實現數字化的前提和基礎，網絡化、數字化、智能化發展有其內在的技術發展規律和演進邏輯，無法實現跨越式發展，僅能夠通過一定的手段縮短迭代和演進周期，加快發展進程。當前，我國制造業各類主體的信息化水平參差不齊，工業2.0、3.0并存，很多中小企業甚至還處在工業1.0的發展階段，加強中小企業數字化能力建設成為當前工作的重中之重。主管部門可采用事后獎勵等方式，鼓勵第三方機構向中小企業提供數字化建設的咨詢服務，幫助中小企業解決“怎么做”“做什么”等問題，引導中小企業發展。在中小企業專項支持資金中，適當向IT架構搭建、數字化服務購買等領域傾斜，支持中小企業按需購買數據軟件、算法或綜合解決方案等服務。同時，通過“雙創”等國家政策的引導，鼓勵大企業帶動中小企業的信息化發展，通過產業鏈上下游的協同作用倒逼中小企業加快提升數字化服務能力。

（四）深入推進技術標準研發和復合型人才培育，為數字化發展提供必要的技術資源保障

我國在數據流通的技術、標準、產業、人才等方面都存在諸多障礙。如高端通用芯片、傳感器等傳統瓶頸難以突破，邊緣計算、人工智能等新領域也面臨眾多新的挑戰。同時，在傳統工業控制領域技術標準的話語權較弱，行業內數據流通標準尚未制定，數據流通發展所必需的復合型人才較為缺乏。因此，要加快推動關鍵核心技術和產品的研發，鼓勵產學研用多方協同，加快數據流通相關標準的制定，發布具有可操作性的數據分類分級、脫敏處理等相關指引或標準，鼓勵數據有序流通和共享。鼓勵創新中心、產業聯盟等研究數據流通的培訓課程，可涵蓋流通技術、標準分類、典型場景等內容，加大對企業管理人員、一線員工等的培訓，并對完成相關課程的人員頒發由政府主管部門認證的資格證書，提升復合型人才的供給能力。同時，也可探索在高校中開設相關課程，探索校企聯合培養模式，打造多層次復合型人才梯隊。

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