摘要：工业AI的愿景是宏大的：从预测性维护、质量智能检测到供应链的动态优化。然而，现实是许多AI项目停留在“盆景式”的示范工程，无法在复杂的工业肌体中“扎深根、结硕果”。根本原因在于数据层面。

工业AI的愿景是宏大的：从预测性维护、质量智能检测到供应链的动态优化。然而，现实是许多AI项目停留在“盆景式”的示范工程，无法在复杂的工业肌体中“扎深根、结硕果”。根本原因在于数据层面。

工业场景的数据具有天然的复杂性：来源多样、格式各异、时序性强，且夹杂着大量噪声 。一个车间的PLC、MES、ERP系统以及各种传感器，就像在用不同“方言”讲述着生产故事 。直接将这些原始、混乱的数据投喂给AI模型，无异于缘木求鱼。在今年8月刚刚结束的国际工业人工智能会议（IAI 2025）上，与会专家们也普遍认为，当前工业AI的主要瓶颈已从算法本身，转移到了如何有效获取并治理数据上 。AI赋能智能制造的核心挑战，正是工业数据资产的构建 。

因此，工业AI的落地，必须从解决最基础的数据问题开始。这需要两步走：首先，通过高质量的“数据采集”将物理世界的生产要素转化为数字世界的“资源”；其次，通过体系化的“数据资产化”将这些资源提升为可管理、可估值、可驱动业务的“资本”。

第一驾马车：数据采集——从“原料”到“资源”

数据采集，绝非简单地把数据“收上来”而已。它被视为数据资源化的首要环节 ，是利用泛在感知技术，对多源设备、异构系统、运营环境乃至人的行为等要素信息，进行实时、高效、标准化的获取过程 。

在过去，数据采集依赖人工或简单的系统日志，效率低下且质量堪忧。而现在，我们谈论的数据采集，是一个遵循国家标准（如GB/T 42127-2022《智能制造 工业数据 采集规范》） ，体系化、自动化的过程。其核心任务有二：

只有完成了这一步，我们才真正拥有了可用的数据资源，为后续的资产化和AI应用打下了坚实地基。

第二驾马车：数据资产化——从“资源”到“资本”

如果说数据采集解决了“有没有数据”和“数据好不好用”的问题，那么数据资产化则要回答一个更深层次的问题：“数据值多少钱”以及“如何让数据持续创造价值”。

数据资产化，是将数据从原始状态，通过确权、估值、治理、合规等一系列流程，转变为具有明确经济价值、可入账、可交易、可作为生产要素进行管理的企业核心资产的过程 。它是AI时代企业争夺主动权的关键 。

这一概念的重要性，在今年的多个高级别会议中被反复强调。西安电子科技大学的孔宪光教授，作为该领域的权威专家，在近期的多次演讲中持续呼吁，企业应加速推进“新一代产业互联网数据要素价值化与资产化” 。他特别指出，未来数据资产化的快速发展，亟需通过可信数据空间等技术，在保障安全与隐私的前提下，解决数据确权和价值评估两大难题，从而实现数据的跨域融通与价值释放 。

同样，在今年6月备受瞩目的2025全球数据资产大会上，“让数据要素从资源向资本转变”成为核心议题。会上甚至发布了“数据资产护照（DAP）”等创新概念，旨在为每一份数据资产提供一个可信的“数字身份”，为其后续的流通和交易铺平道路 。

为什么资产化如此关键？因为只有当数据成为“资产”，企业才会像管理土地、设备一样，系统地规划其投入、维护和增值策略。AI模型的训练和迭代，才能获得持续、合规、高质量的“燃料”供给 ，从而摆脱“单点试验”的困境，真正融入业务流程，创造复利价值。

结语

总而言之，工业AI的深度落地，是一场关于数据的深刻变革。数据采集是基础工程，确保我们有米下锅；数据资产化是价值工程，决定了这锅饭的品质与商业价值。二者协同驱动，才能让AI这台强大的引擎在工业领域发出真正的轰鸣。未来的制造业，其核心竞争力将不再仅仅是制造产品的能力，更是创造、管理和运营数据资产的能力。这条路充满挑战，但它通往的方向，正是智能制造的星辰大海。

来源：思为交互科技