随着全球新一轮科技革命和产业变革深入发展，工业互联网作为关键基础设施和赋能载体，正深刻重塑制造业的形态与模式。中国科学院院士何积丰教授对此有深入研究和前瞻性见解。他指出，工业互联网的发展正在经历一个从平台建设、网络连接到数据驱动、服务赋能的演进过程，而其高级形态和核心价值，正日益聚焦于以数据为中心的工业软件服务。
工业互联网的本质，是通过网络、平台、数据、安全四大体系，实现全要素、全产业链、全价值链的全面连接。在初期阶段，重点在于构建互联互通的网络基础设施和集成各类资源的平台。何积丰院士强调，连接本身并非最终目的。海量工业设备、生产线、产品、管理系统连接后产生的数据，才是真正的“新石油”。如何从这些数据中提炼知识、创造价值，是工业互联网发展的关键命题。这就自然地将发展重心引向了工业互联网数据服务。
工业互联网数据服务，是指基于工业互联网平台，对生产制造、运营管理、产品服务等环节产生的多源、异构、海量数据进行采集、集成、处理、分析、挖掘与可视化，并形成可复用、可交易、可赋能的数据产品与智能化服务。它超越了简单的数据采集与监控，致力于实现数据驱动的决策优化、流程再造与模式创新。
何积丰院士认为，工业互联网数据服务的成熟，直接推动着工业软件范式的深刻变革，即从传统的、以流程固化和管理为核心的“工业软件”，迈向以数据驱动、模型支撑、服务化为特征的“工业软件服务”。传统的工业软件（如CAD、CAE、MES、ERP等）往往是封闭的、本地部署的、功能固化的工具。而基于工业互联网的工业软件服务，则呈现出新的特征：
- 服务化（SaaS化）：软件以云端服务的形式提供，降低了企业尤其是中小企业的使用门槛和IT运维成本，实现了按需使用、灵活扩展。
- 数据驱动与AI融合：软件的核心逻辑从预先定义的规则，转变为基于实时数据与历史数据训练的模型。人工智能、机器学习算法深度融入，使软件具备自学习、自适应、自优化的能力，能够实现预测性维护、质量智能管控、工艺参数优化等高级应用。
- 微服务与组件化：软件功能被解构为一系列松耦合、可独立部署和升级的微服务或组件。企业可以根据自身业务流程，灵活组合调用这些服务，快速构建定制化的解决方案。
- 知识封装与复用：工业互联网数据服务能够将行业知识、专家经验、最佳实践封装成可复用的算法模型、数字孪体或APP，加速知识的沉淀、传播与应用。
从工业互联网到工业软件服务的跃迁，其核心桥梁正是数据服务。它使得工业软件不再是信息时代的“自动化工具”，而是智能化时代的“决策大脑”和“创新引擎”。例如，通过对设备运行数据的实时分析服务，可以实现预测性维护，大幅减少非计划停机；通过对生产全过程数据的质量分析服务，可以实现质量追溯与根源分析，提升产品良率；通过对供应链数据的优化服务，可以实现精准协同与动态调度。
何积丰院士进一步指出，发展高质量的工业互联网数据服务与工业软件服务，面临诸多挑战，包括数据确权与安全流通机制、多源异构数据的融合与治理、领域知识与AI技术的深度融合、以及开放共赢的产业生态构建等。这需要产学研用各方协同努力，在核心技术攻关、标准体系建立、商业模式探索和人才培养等方面持续投入。
在何积丰院士的视野中，工业互联网的深化发展，必然走向以数据价值挖掘为核心的工业软件服务新时代。这不仅是技术路径的演进，更是产业思维和发展模式的根本变革。推动工业互联网数据服务的发展，加速工业软件的服务化、智能化转型，对于我国建设制造强国、发展数字经济具有至关重要的战略意义。工业互联网将真正成为承载工业知识、驱动工业创新的智慧服务网络，为实体经济高质量发展注入强大动能。
