在当今数字化转型浪潮中，工业大数据正成为推动制造业变革的核心引擎。清华大学王晨教授指出，工业大数据不仅是智能制造实现的关键，更是连接智能制造与工业互联网的桥梁，并最终将催生出全新的互联网数据服务生态。这一演进路径深刻重塑了现代工业的生产方式、组织形态和价值创造模式。
智能制造：数据驱动的精准优化
智能制造的本质，是通过数据将物理生产系统与数字虚拟空间深度融合，实现生产过程的自感知、自决策、自执行。在这一阶段，工业大数据主要来源于工厂内部，如设备传感器、MES（制造执行系统）、ERP（企业资源计划）等系统。通过对海量生产数据（如设备状态、工艺参数、质量检测）的实时采集与分析，企业能够实现预测性维护、工艺参数优化、质量缺陷根因分析，从而显著提升生产效率、降低能耗与不良品率。王晨教授强调，智能制造是工业大数据应用的“筑基”阶段，其核心目标是实现单个工厂或生产单元的智能化与精益化。
工业互联网：数据互联的协同网络
当数据突破单个工厂的边界，在产业链上下游乃至跨行业间流动与汇聚时，便进入了工业互联网阶段。工业互联网通过构建网络、平台、安全三大功能体系，实现了人、机、物、系统的全面互联。王晨教授认为，此阶段工业大数据的价值在于“连接”与“协同”。平台汇聚了研发设计、生产制造、供应链管理、产品服务等全生命周期数据，使得企业间能够实现协同研发、柔性供应链、远程运维等新型模式。数据驱动的资源优化配置从企业内部扩展至整个价值链，催生了网络化协同、个性化定制、服务化延伸等新业态。
互联网数据服务：数据价值的生态释放
随着工业互联网平台的成熟与数据资源的持续积累，基于工业大数据的专业化互联网数据服务应运而生，标志着数据价值挖掘进入更高阶段。王晨教授指出，这不仅仅是技术的延伸，更是商业模式的创新。此类服务可能包括：面向特定行业的工业数据模型与算法服务（如质量预测模型、能耗优化算法）、工业数据资产管理与交易服务、基于数据的产品全生命周期追溯与保险服务、以及供应链金融风控服务等。这些服务由专业的第三方数据服务商提供，形成了活跃的工业数据服务市场，使数据本身成为一种可流通、可交易、可增值的生产要素，最终构建起一个共生共赢的工业数据生态。
挑战与展望
王晨教授也坦言，这一演进过程面临数据安全与隐私保护、数据标准与互操作性、复合型人才短缺、以及数据权属与价值评估等挑战。需要产业界、学术界与政府共同努力，在技术攻关、标准制定、法规完善和生态培育上协同推进。
从智能制造到工业互联网，再到互联网数据服务，工业大数据的作用范围不断拓宽，价值层次持续深化。清华大学王晨教授的洞察清晰地勾勒出一条以数据为贯穿主线的工业升级路径，为中国乃至全球制造业的数字化转型提供了重要的理论参考与实践方向。
