在2020年全球工業互聯網大會（GIIC）上，SAP彭俊松博士深入剖析了中國工業互聯網發展的核心挑戰與未來路徑，特別指出了當前存在的兩大顯著“缺憾”，并以此為切入點，探討了中國如何借助工業互聯網數據服務，扭轉在高端服務貿易領域的逆差局面，開啟高質量的轉型之路。
一、中國工業互聯網的兩大核心缺憾
彭俊松認為，中國工業互聯網在取得舉世矚目成就的也面臨著兩大亟待彌補的短板：
- “數據富礦”與“價值貧瘠”的悖論：中國擁有世界上最龐大的工業體系和海量的工業數據資源，堪稱“數據富礦”。大部分數據仍處于沉睡或孤立狀態，未能有效轉化為可度量、可交易、可驅動決策的“數據資產”。數據采集的規范性、數據治理的體系化、數據模型與分析的深度普遍不足，導致“富礦”難以產出高價值的“金礦”，這是第一個關鍵缺憾。
- “應用繁榮”與“平臺空心”的隱憂：當前，中國的工業互聯網應用場景豐富，在特定環節的優化（如設備監控、能耗管理）上成果顯著。但彭俊松指出，許多解決方案仍停留在“點”狀突破，缺乏基于統一數據底座和開放架構的“面”上集成與“體”系化賦能。核心工業軟件、高端工業模型、共性基礎平臺等深度賦能能力依然薄弱，平臺的核心“操作系統”功能和生態聚合能力尚未完全形成，存在一定程度的“空心化”風險，這是第二個結構性缺憾。
二、從“逆差”到“順差”：工業互聯網數據服務引領服務貿易轉型
這兩大缺憾，恰恰映射出中國在全球產業鏈和價值鏈中，尤其在知識密集型服務貿易領域長期處于逆差的狀態。我們大量進口高端工業軟件、技術咨詢、解決方案設計等服務，而出口的服務多集中于產業鏈中后端。
彭俊松提出的破局之道，在于將工業互聯網的核心聚焦于 “數據服務” ，并將其提升到戰略高度。其轉型路徑清晰可見：
- 夯實數據基礎，變“資源”為“資產”：首要任務是彌補第一個缺憾。通過推動工業數據標準體系建設、強化數據治理與質量管理、構建行業級數據空間，將原始的工業數據轉化為標準化、可信、可用的數據資產。這是實現數據價值流通和交易的前提。
- 深化平臺賦能，變“工具”為“能力”：針對第二個缺憾，需推動工業互聯網平臺向“能力平臺”演進。不僅提供通用工具，更要深度融合行業知識（Know-How），沉淀和封裝可復用的工業機理模型、微服務組件和行業解決方案。平臺應成為孕育和輸出高端工業知識服務的“母體”。
- 創新服務模式，變“逆差”為“順差”：在前兩者基礎上，中國工業互聯網企業可以創造并輸出全新的高附加值服務形態：
- 數據價值化服務：提供數據資產評估、數據產品開發、數據交易撮合等服務。
- 基于結果的運營服務：從銷售軟件或硬件，轉變為基于工業數據分析結果（如提升良率、降低能耗）的績效付費模式。
- 全球化供應鏈協同服務：利用數據服務能力，幫助中國制造企業及其全球伙伴實現供應鏈的透明化、敏捷化和智能化，輸出跨境的數字化協同服務。
這些高端數據服務的規模化輸出，將直接提升中國在知識密集型服務貿易領域的競爭力，有望逐步扭轉服務貿易逆差，形成新的增長極。
三、結論：擁抱數據服務新時代
2020年GIIC上彭俊松的洞察，指明了中國工業互聯網下一階段發展的關鍵：從注重連接和場景應用，轉向深挖數據價值與賦能體系構建。彌補“數據價值化”和“平臺深度賦能”兩大缺憾，不僅是中國工業互聯網自身走向成熟的內在要求，更是中國借助數字經濟浪潮，推動產業升級、重塑全球服務貿易格局的歷史性機遇。將工業互聯網的發展重心錨定在“數據服務”上，中國完全有能力走出一條從工業數據大國到工業數據服務強國的特色轉型之路，在全球數字經濟競爭中占據更有利的位置。
