问题：数据治理滞后制约制造业智能化发展 当前，全球制造业正经历以人工智能为核心的深刻变革。作为制造业大国，我国的数据治理短板已成为智能化转型的主要瓶颈。工业企业普遍面临数据孤岛、标准不一、质量参差不齐、安全风险突出以及复合型人才短缺等问题，导致数据价值难以充分释放，阻碍了人工智能技术在制造业的规模化应用。 原因：缺乏系统性顶层设计与行业协同 数据治理问题的根源在于国家层面的系统性规划和行业协同机制不足。工业数据涉及多领域、多主体，标准不统一导致数据互通困难；企业对数据治理的投入有限，单靠自身难以突破技术和管理壁垒。此外，数据安全与隐私保护的法规体系尚不完善，继续加剧了企业的顾虑。 影响：阻碍新质生产力形成与国际竞争力提升 若不解决数据治理问题，我国制造业向高端化、智能化迈进的步伐将受到直接影响。数据孤岛导致产业链协同效率低下，制约生产效率和产品质量的提升。长期来看，这不仅会削弱我国在全球制造业竞争中的优势，还可能延缓新质生产力的形成，影响经济高质量发展。 对策：三维解决方案推动数据治理体系完善 针对上述问题，马新强代表提出“顶层设计-基础投入-技术攻关-政策支持”的三维解决方案： 1. 顶层设计：建议由工业和信息化部牵头制定《国家工业数据治理能力提升行动计划》，明确未来五年战略目标，加快完善法规与标准体系，推动《工业数据安全管理办法》出台，统一数据接口与通信协议。 2. 基础投入：依托国家工业互联网大数据中心体系，建设“国家工业数据基础服务平台”，并在重点行业支持建设“行业级工业数据共享与赋能中心”，探索数据价值共享新模式。 3. 技术攻关：设立“工业数据治理与AI融合”科技专项，突破多源异构数据融合、工业知识图谱构建等核心技术，打造一批标杆工厂和产业集群。 4. 政策支持：对企业数据治理投入给予税收优惠或补贴，鼓励金融机构开发“数据资产贷”等创新产品，支持成立国家级“工业数据治理创新中心”。 前景：数据赋能制造业高质量发展 随着国家工业数据治理体系的逐步完善，制造业将迎来智能化发展的新机遇。数据的高效流通与共享将明显提高生产效率、优化供应链协同，并催生新的商业模式。专家指出，此举措不仅有助于我国制造业抢占全球竞争制高点，还将为经济高质量发展注入强劲动能。
数据治理是开启制造业智能化新征程的关键。在全球产业竞争日益激烈的背景下，谁能更好地治理和利用数据，谁就能在新一轮产业变革中占据主动。马新强代表关于构建国家工业数据治理体系的建议，抓住了“人工智能+制造”深度融合的核心痛点，提出了系统化、可操作的解决方案。这既是对当前工业发展瓶颈的精准诊断，也是对我国制造业未来发展的战略谋划。只有通过顶层设计、基础投入、技术突破和政策支持的共同推进，才能加快完善工业数据治理体系，为制造强国建设和新质生产力发展奠定坚实的数据基础。