5月13日，一场聚焦工业数据“采、集、用”难点的座谈会在重庆召开。工业和信息化部召集江苏、浙江、广东等地工信部门负责人，以及化工、汽车、材料等7个领域联合体代表，共同探讨如何将我国门类齐全的工业数据资源，转化为可供给人工智能训练的高质量行业数据集。会议在总结前期先行先试经验的基础上，部署了下一阶段重点任务。

　　当前，新一轮科技革命与产业变革纵深演进，数据作为新型生产要素，已成为驱动人工智能技术突破、培育新质生产力的关键力量。我国作为全球第一制造大国，拥有门类最全、体系最完整、场景最丰富的工业产业体系，工业数据资源储量庞大、开发潜力突出。从研发设计、生产制造到运维服务、供应链协同，工业全生命周期都在产生海量数据，这些数据是工业智能的“原材料”，更是制造业数智化转型的“核心资产”。

　　会议强调，工业数据开发利用是推动人工智能技术变革、加快培育新质生产力、推进制造业数智化转型的重要抓手。我国工业数据资源丰富、产业体系完备、应用场景广阔，工业数据资源开发利用潜力巨大。要聚焦工业数据“采、集、用”难点，深化路径探索，构建数据流通激励机制，加快高质量行业数据集建设。

　　同时，要夯实工业数据基础设施，加强技术攻关和标准体系建设，筑牢发展根基。要支持数据服务企业发展，构建数据合作联合体等新型合作模式，培育协同创新的工业数据产业生态。要分类引导大中小企业开展数据开发利用，分业推进行业数智化转型，推动产业集群等载体数据共享和价值共创。