作为新的生产要素，数据已成为产业互联网发展新动能。但与所有生产要素一样，数据也需要低成本高效率的充分流动。如何让数据“活”起来呢?
首先，在顶层设计上仍需大量基本能力建设。数据应用就像摩天大厦需要坚实地基支撑，无论是数据采集、数据使用，还是数据交换、数据安全，标准和机制都要迅速完善，政策和法规也要及时跟上，为数据流动和共享提供保障。基本能力如果不具备，即使企业有热情，互联网生态也很难建立。
其次，数据采集仍需注重质量。产业互联网发展具有阶段性，先要数字化，然后才有网络化和智能化。从目前来看，即使完成数字化，采集的数据质量依然参差不齐，许多属于“垃圾数据”。随着人工智能在产业互联网中发挥的作用越来越大，其训练更需要大量优质数据。因此，开展有效的数据清洗迫在眉睫。
同时，不同行业不同区域数据采集水平也存在很大差距。以医疗健康数据为例，3000多万人口的某省份仅有50亿条数据，而500多万人口的某省会城市却有200亿条数据。要让数据充分发挥效能，就必须加大数据采集力度。
此外，产业互联网数据应用不能靠某个企业单打独斗，这是因为产业互联网服务商出身各异，各有所长。传统制造业企业更了解工业制造流程，能够深刻体察传统企业面临的难点和痛点；IT企业更擅长应用新一代信息技术，为传统企业嫁接好IT和OT(运营技术);互联网企业则手握大量算力，能够帮助企业减轻投资成本带来的压力。在产业互联网建设刚刚起步的当下，它们应该互相取经，通力合作，共同探索产业互联网数据应用的路径和方式。
现阶段，国内外许多制造商越来越重视智能仪器的发展，建立了自动化生产线，并向小型化、多功能、人工智能、虚拟化等方向发展产品技术。在生产方式上，泉州已经建设数字化生产线130条，完成生产销售国产机器人1160台，推广应用国产数控系统5340套，打造了嘉华机器人自动上下料及3C钻攻中心生产线、3条智能制造示范生产线；浙江省电力公司电力科学研究院成功研制了电能表智能检定系统，项目实施后，电能表检定效率提升58倍，检定人员减少90%以上，运营成本降低50%;艾默生推出了适用于科里奥利流量计和电磁流量计的新版智能仪表自校验软件。该软件可根据需求提供流量计校验，让过程工程师、技术人员和操作人员能基于当下行业先进仪表和过程诊断工具，关注仪表以外的事项并做出实时决策。
未来，随着技术的发展，仪器仪表行业将迎来更加深刻的变化。正如马云在2018世界人工智能大会上所说的，“未来十年到十五年，传统制造业面临的痛苦将会远远超过今天的想象。企业如果不能从规模化、标准化向个性化和智慧化转型，将很难生存下去。”逆水行舟，不进则退，对于仪器仪表企业来说，要加紧研发，紧跟历史潮流实现产品的升级。短板补强，强板接长，新板加上，只有更好地将数据梳理清楚，充分利用和发挥数据的价值，仪器行业才有更为广阔和光明的未来。
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