在2020年全球工业互联网大会（GIIC）上，SAP彭俊松博士深入剖析了中国工业互联网发展的核心挑战与未来路径，特别指出了当前存在的两大显著“缺憾”，并以此为切入点，探讨了中国如何借助工业互联网数据服务，扭转在高端服务贸易领域的逆差局面，开启高质量的转型之路。
一、中国工业互联网的两大核心缺憾
彭俊松认为，中国工业互联网在取得举世瞩目成就的也面临着两大亟待弥补的短板：
- “数据富矿”与“价值贫瘠”的悖论：中国拥有世界上最庞大的工业体系和海量的工业数据资源，堪称“数据富矿”。大部分数据仍处于沉睡或孤立状态，未能有效转化为可度量、可交易、可驱动决策的“数据资产”。数据采集的规范性、数据治理的体系化、数据模型与分析的深度普遍不足，导致“富矿”难以产出高价值的“金矿”，这是第一个关键缺憾。
- “应用繁荣”与“平台空心”的隐忧：当前，中国的工业互联网应用场景丰富，在特定环节的优化（如设备监控、能耗管理）上成果显著。但彭俊松指出，许多解决方案仍停留在“点”状突破，缺乏基于统一数据底座和开放架构的“面”上集成与“体”系化赋能。核心工业软件、高端工业模型、共性基础平台等深度赋能能力依然薄弱，平台的核心“操作系统”功能和生态聚合能力尚未完全形成，存在一定程度的“空心化”风险，这是第二个结构性缺憾。
二、从“逆差”到“顺差”：工业互联网数据服务引领服务贸易转型
这两大缺憾，恰恰映射出中国在全球产业链和价值链中，尤其在知识密集型服务贸易领域长期处于逆差的状态。我们大量进口高端工业软件、技术咨询、解决方案设计等服务，而出口的服务多集中于产业链中后端。
彭俊松提出的破局之道，在于将工业互联网的核心聚焦于 “数据服务” ，并将其提升到战略高度。其转型路径清晰可见：
- 夯实数据基础，变“资源”为“资产”：首要任务是弥补第一个缺憾。通过推动工业数据标准体系建设、强化数据治理与质量管理、构建行业级数据空间，将原始的工业数据转化为标准化、可信、可用的数据资产。这是实现数据价值流通和交易的前提。
- 深化平台赋能，变“工具”为“能力”：针对第二个缺憾，需推动工业互联网平台向“能力平台”演进。不仅提供通用工具，更要深度融合行业知识（Know-How），沉淀和封装可复用的工业机理模型、微服务组件和行业解决方案。平台应成为孕育和输出高端工业知识服务的“母体”。
- 创新服务模式，变“逆差”为“顺差”：在前两者基础上，中国工业互联网企业可以创造并输出全新的高附加值服务形态：
- 数据价值化服务：提供数据资产评估、数据产品开发、数据交易撮合等服务。
- 基于结果的运营服务：从销售软件或硬件，转变为基于工业数据分析结果（如提升良率、降低能耗）的绩效付费模式。
- 全球化供应链协同服务：利用数据服务能力，帮助中国制造企业及其全球伙伴实现供应链的透明化、敏捷化和智能化，输出跨境的数字化协同服务。
这些高端数据服务的规模化输出，将直接提升中国在知识密集型服务贸易领域的竞争力，有望逐步扭转服务贸易逆差，形成新的增长极。
三、结论：拥抱数据服务新时代
2020年GIIC上彭俊松的洞察，指明了中国工业互联网下一阶段发展的关键：从注重连接和场景应用，转向深挖数据价值与赋能体系构建。弥补“数据价值化”和“平台深度赋能”两大缺憾，不仅是中国工业互联网自身走向成熟的内在要求，更是中国借助数字经济浪潮，推动产业升级、重塑全球服务贸易格局的历史性机遇。将工业互联网的发展重心锚定在“数据服务”上，中国完全有能力走出一条从工业数据大国到工业数据服务强国的特色转型之路，在全球数字经济竞争中占据更有利的位置。
