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　　数字化转型在俄罗斯掀起了哪些变革？AI、大数据等前沿技术落地工业场景面临哪些挑战？如何避免工业数据泄露和滥用等风险？

　　在2024工业数字化转型案例发布会上，俄罗斯自然科学院外籍院士、院士科学家联合会执行秘书长向前在接受中国工业报采访时，深入探讨了这一变革带来的诸多影响以及工业数字化转型过程中面临的关键问题与解决策略。

　　当前，全球数字化转型浪潮汹涌澎湃，正以前所未有的态势席卷各行各业。向前认为，从宏观层面来看，数字化转型对俄罗斯乃至全球科研生态系统的影响是多维度且深远的。

　　最大变革体现在加速了科研成果转化、改变了科研协作模式、提升了科研生态系统的整体效能及推动创新生态系统的演进等方面。这些变革共同推动了科研生态系统的持续发展和创新能力的提升开云kaiyun，为未来的科技创新和社会发展奠定了坚实的基础。

　　在工业领域，数字化同样发挥着至关重要的作用。工业数字化生态体系的构建对于推动数字化经济的升级和转型意义重大。它能够提高经济效益，通过优化生产流程、降低成本、提高生产效率等方式，增强企业的市场竞争力。同时，还能促进创新和发展，催生新的业态和商业模式，为工业发展注入新动能。此外，工业数字化生态体系的构建还有助于促进跨行业合作，打破行业壁垒，实现资源的优化配置和协同发展。

　　参加2024工业数字化转型案例发布会，向前感受颇多。他强调，“AI+工业互联网”的融合将为新型工业化提供强有力的支撑。

　　工业的未来是万象更新、极具想象力的，数字化技术是推动工业更好满足人类美好生活需求的关键使能技术。向前与中国工业报谈到，“IMAGINE”的未来工业，将是一个高度自动化、智能化、绿色和可持续的工业体系，旨在提高生产效率，降低成本，同时确保环境的可持续发展。其关键性特征如自动化和智能化、绿色和可持续发展、个性化定制和灵活生产、开放化和协作文化、数字化和以人为本、网络和数据集成等都离不开数字化。

　　在数字化时代，缺乏生态支撑的技术即便再先进，也难以转化为具有商业价值的新质生产力。

　　“以普遍使用的微软的操作系统为例，是不是我们做不出微软这样水平和质量的操作系统呢？不是的，二十年前国家就研制出一套自己的操作系统，但无法产业化、开云kaiyun市场化，无法突破既有的市场生态，在技术上可以突破，但在商业上却无法实现。”向前举例说明了构建工业数字化生态体系的紧迫性。

　　正如“摩尔定律”所揭示，数字技术的迭代升级呈现着“加速度”的特征，后进者往往面临难以逾越的鸿沟，难以追赶。尤其在人工智能领域，代差一旦产生，追赶难度陡升，因为其进步不仅依赖于实验室的研发，更需依托开放的数据环境、充足的人才资源及先进的硬件支持等多方面因素。

　　向前桥强调，数字化自动会形成发展的加速度，与边际成本递减和边际收益递增是直接关联的。可以说新质生产力是数字经济时代的重要特征与发展动力。“工业数字化生态体系构建重要性影响不仅局限于经济领域，更深远地触及社会、政府等多个层面，其带来的变革是全方位且颠覆性的。”向前强调道。

　　从工业数字化转型的技术维度来看，虽然人工智能、大数据、工业物联网等前沿技术为工业发展带来了新的机遇，但在实际落地应用到工业场景时，也面临着诸多技术瓶颈。开云kaiyun

　　一是数据安全与隐私保护难题。企业在数字化转型过程中会处理大量敏感数据，数据一旦泄露或被滥用，将给企业和用户带来严重损失。黑客攻击、内部人员泄密等因素导致数据泄露风险不断增加，而日益严格的隐私保护法规也对企业提出了更高的要求。

　　二是技术集成难度大。工业企业通常使用多种信息系统和设备，不同厂商的设备和系统可能遵循不同的技术标准，这使得系统之间的数据互通和功能集成成为一个复杂的技术难题，系统兼容性问题增加了整合的难度。

　　三是工业软件的自主研发短板。工业软件被誉为工业制造的“大脑”和“神经”，对提升制造水平至关重要。然而，目前以CAD、CAE、EDA为代表的研发设计类工业软件仍被欧美少数几个巨头企业垄断，我国工业软件自主研发存在短板，核心技术受制于人，一旦发生数据泄露事件，将直接威胁到我国企业生存与发展以及产业链供应链的安全稳定。

　　在数据安全与隐私保护方面，企业应采用先进的网络安全技术，如数据加密、防火墙、入侵检测和防护系统等，提升数据安全防护水平。制定完善的数据安全管理制度，明确数据访问权限、数据处理流程和安全事件响应机制，确保数据的安全使用和管理。定期进行安全审计，评估数据安全防护措施的有效性，及时发现和修补安全漏洞。

　　对于技术集成，要优化技术集成方案。一是企业应尽量选择遵循开放标准和具有良好兼容性的技术平台，以确保系统之间的互通性和集成性。二是使用中间件技术，实现不同系统之间的数据互通和无缝集成。三是在数字化转型初期，进行全面的IT架构规划，考虑各系统之间的集成和兼容性问题，避免后期的技术障碍。

　　对于自主研发短板，国家要加大工业软件自主研发力度，将发展工业软件提升至战略高度，鼓励和支持国内企业加大研发投入，突破核心技术瓶颈。加强产学研合作，推动高校、科研机构和企业之间的协同创新，共同推动工业软件的发展。培育本土工业软件品牌，提升国产工业软件的市场竞争力和影响力。

　　综上所述，工业数字化转型在面临数据安全与隐私保护难题、技术集成难度大以及工业软件的自主研发短板等技术瓶颈时，需要采取一系列有效的突破策略来应对。同时，还需要加强数据泄露和滥用等风险的防范和应对工作，确保工业数字化转型的顺利进行和持续发展。

　　数据是AI助力工业数字化转型的关键要素，在向前看来，“AI+工业互联网”将推进通用人工智能等前沿技术向工业延伸，形成“制造业转型牵引技术进步、技术创新驱动产业升级”的双向促进格局。

　　产业数字化的内核，开云kaiyun是通过数字科技对数据资料进行加工，挖掘数据价值，用理性的数据预测代替感性的经验决策，让供给更加精准地满足需求，实现产业全链条的效能提升。

　　但是，工业数据具有复杂性、敏感性等特点。在工业数字化转型过程中，实现工业数据的有效收集、整理和分析，对于支持AI模型的训练和优化至关重要。

　　在数据收集方面，可利用物联网技术实时采集生产设备状态等数据，还可采用API接口等多种方式采集第三方应用数据，并通过业务全覆盖和有效的数据埋点确保采集的完整性和有效性。数据整理时，要对收集到的数据进行清洗、去重等预处理操作，进行分类、分级和标识，并建立数据仓库或数据湖进行集中存储。数据分析则需利用大数据分析技术，采用趋势分析等多种方法，并通过数据可视化工具将结果直观展示，为决策提供支持。将整理好的数据用于AI模型训练，不断迭代优化模型，提升其准确性和泛化能力，同时将模型应用于实际业务场景，根据反馈持续优化。

　　在数据共享和流通的过程中，保障数据的安全和隐私至关重要。要加强数据安全防护，采用多层次的安全防护技术，定期进行安全漏洞扫描和风险评估，建立应急响应机制。明确数据访问权限，根据员工职责和权限采用最小权限原则和基于角色的访问控制（RBAC）系统。强化数据隐私保护，遵守相关法律法规，对敏感数据进行脱敏处理，建立数据泄露应急响应机制。在使用第三方服务时要合规，签订明确的数据安全协议和条款。此外，还需建立数据共享和流通机制，制定标准和规范，促进数据的安全共享和流通。

　　向前向中国工业报谈到，工业数字化转型是一个复杂而艰巨的过程，既面临着诸多挑战，也蕴含着巨大的机遇。只有充分认识到数字化转型的重要性，积极应对技术瓶颈，做好工业数据的管理和安全保障，才能实现工业的高质量发展，为构建现代化产业体系和实现中国式现代化奠定坚实基础。

　　当前，产业数字化的内核在于挖掘数据价值，用理性决策替代感性经验，精准满足供给需求，提升产业效能。“AI+工业互联网”推动了产业链上下游协同，重构了工业生产方式和组织形式，促进了产业链融合发展，为新型工业化提供有力支撑开云kaiyun。

　　新时代新征程中，实现新型工业化是关键任务，要将高质量发展贯穿始终，推动制造强国与数字经济有机结合。在这一进程中，我们既要抓住数字化转型带来的机遇，也要积极应对各种挑战，努力实现工业数字化的深度赋能，为建设制造强国贡献力量，推动全球工业领域迈向新的发展阶段。

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