当前，我国制造业数字化转型进入关键阶段，但数据治理能力不足、标准体系不完善等问题仍制约着行业高质量发展；部分企业数据采集、存储、应用等环节存在标准不统一、质量参差不齐的情况，导致数据价值难以充分释放。 针对这个现状，八部门联合推出的专项行动将重点实施“模数共振”计划。一上，通过建立企业首席数据官制度，明确数据管理责任主体，提升企业数据战略规划能力；另一方面，持续推进数据管理能力成熟度国家标准贯标，为企业提供可量化的评估依据。 政策还提出具体实施路径：编制制造业高质量数据集建设指南，依托数字化转型促进中心等平台，推动基础数据向行业标准数据集的转化。同时鼓励企业加强数据工程能力建设，构建“数据协同—模型训练—应用开发—安全保障”的全链条机制。 业内专家指出，这一政策将产生多重积极影响。从短期看，有助于解决企业数据管理碎片化问题；中长期而言，将为智能制造提供更高质量的数据支撑，推动产业链上下游协同创新。据测算，到2025年，规范化的数据管理体系有望为制造业带来15%以上的效率提升。
制造业智能化不能仅停留在"上系统、用模型"层面，更需要通过制度、标准和工程化能力夯实数据基础。《实施意见》围绕"建机制、立标准、做清单、建数据集、强工程、保安全"形成系统部署，传递出以高质量数据支撑智能化发展的明确信号；未来，只有将数据治理从管理要求转化为发展能力，让模型应用从试验阶段实现稳定推广，制造业高质量发展才能获得更可持续的内生动力。