億邦智庫日前發表文章《億邦智庫：從“紅包未如愿，龍蝦柳成蔭”看智能經濟時代的產業互聯網發展》，認為智能經濟將全面替代互聯網經濟，而產業互聯網企業的核心競爭力需要圍繞數據要素的全生命周期進行構建。

托比網整理文章中有關產業互聯網未來發展的一些主要觀點和看法，分享給大家。

早在 2014 年托比網在北京主辦的第一屆B2B行業論壇上，我們就提出了“生存與發展：中國B2B平臺向何處去”的問題，其后，行業從信息平臺走向交易平臺，再走到產業互聯網平臺，已經12年過去。如今，我們即將進入智能經濟時代，人工智能技術大規模發展并有望顛覆消費端，更有望顛覆供應鏈端的今天，中國產業互聯網的未來該如何發展？

我們希望聽到你的意見！

文章中，億邦智庫首先厘清了智能經濟與數字經濟的區別，指出2026年政府工作報告中，“智能經濟”首次取代了“數字經濟”。而所謂“數字經濟”強調的是信息化、互聯網化，是把線下業務搬到線上，而“智能經濟”指向的是一個更進取的未來——AI不再是工具，而是重塑經濟形態的“引擎”。

過去談“互聯網+”、“人工智能+”，是把這些新技術當成了“添加劑”，只是輔助角色，但智能經濟把人工智能推到了核心位置。所謂的智能經濟，是以人工智能為核心驅動，以數據為關鍵要素，以算力為重要底座，給整個社會經濟裝上了能感知、學習與決策的“智慧大腦”的新經濟。它區別于互聯網經濟的核心所在中：互聯網經濟爭奪的是用戶的“注意力”，而智能經濟釋放的是人工智能的“行動力”。

對產業互聯網來說，文章認為在算法開源、算力公共化、數據成為核心利潤來源的新格局中，企業的核心競爭力需要圍繞數據要素的全生命周期來構建。如果理解這一新競爭力模型，可以從四個維度來理解：

首先，是數據獲取能力

這是競爭的起點。誰能獲得更多高質量、多樣化的數據，誰就掌握了模型迭代的燃料。對產業互聯網平臺企業而言，這意味著需要布局端側智能體、建立更全面的數據采集通道、設計激勵相容的用戶參與機制。

其次，是數據治理能力

僅有數據還不夠，如何讓數據“好用”才是關鍵。這包括數據清洗、標注、結構化、質量管理等一系列工作。工信部“工業數據筑基行動”中提出要打造“行業數據資源庫、數據技術攻關庫、工業數據標準庫、高質量行業數據集庫”四大資源庫，正是對企業數據治理能力的系統要求。

其三，數據應用能力

數據的價值在于應用。這包括基于數據訓練行業模型、開發智能體應用、優化業務流程、創造新的產品和服務。《國家數據局等部門關于培育數據流通服務機構 加快推進數據要素市場化價值化的意見》中明確提出，要“支持產業互聯網平臺企業圍繞產業鏈數據開發利用，創新數據匯聚加工、流通交易等新模式。”

其四，是數據安全合規能力

在數據成為核心資產的同時，數據安全和合規也成為企業的生命線。隨著《數據安全法》《個人信息保護法》的實施，以及行業可信數據空間對可信機制的要求，數據安全合規能力正從“成本項”轉變為“競爭力項”。

文章認為在智能經濟時代，產業互聯網平臺的角色也需要重新定義，需要優化升級自己的服務模式。傳統產業互聯網平臺的核心功能是交易撮合——連接供需雙方，降低交易成本。而在數據成為核心利潤來源的新時代中，平臺需要向“數據價值共創平臺”演進。這種新范式有幾個特征：

其一，產業互聯網建設的重點從平臺控制轉向生態共治

傳統平臺往往掌握數據所有權和分配權，生態參與者處于依附地位。而行業可信數據空間采用聯合體模式，由多方共同建設和治理，數據所有權和使用權分離，通過可信機制實現“數據可用不可見”；

其二，業務運營的重點要從交易撮合到價值共創

平臺不再僅僅是交易的媒介，而是價值共創的基礎設施。參與者在平臺上不僅完成交易，更共同生產和分享數據價值。例如，通過共享任務軌跡數據，聯合訓練行業大模型，模型能力又反哺各參與方，形成正向循環；

其三，體系拓展要從封閉系統到開放生態

傳統平臺傾向于鎖定用戶、封閉數據，而新范式強調開放互聯。

文章認為，產業互聯網的發展走向重類大模型或者行業可信數據空間，是比較清晰的路線。這里的行業可信數據空間的特點在于：

一是有利于實現基于利益交換的跨主體流通。傳統產業互聯網平臺往往由一個核心企業主導，數據在平臺內部閉環流轉，難以實現跨企業、跨行業的數據互通。而行業可信數據空間通過建立統一的標準和信任機制，讓不同主體的數據能夠在安全、合規的前提下流通共享；

二是有利于從平臺控制到聯合治理。行業可信數據空間由聯合體共同建設和治理，而非單一平臺控制。這正應和了我們前面討論的從“平臺控制一切”到“多維共生”的基礎迭代；

三是有利于數據要素的價值釋放。行業可信數據空間的核心目標是“打造一批高質量、標準化、可流通的行業數據集”，這正是為了讓數據從“資源”真正轉化為“資產”。只有當數據能夠標準化、可流通，才能像其他生產要素一樣被定價、交易、組合，進而創造價值；

四是有利于賦能行業大模型和工業智能體。行業可信數據空間建設不是目的，賦能AI應用才是最終目標。今年的多項政策都明確提出要“賦能一批行業大模型、工業智能體等應用落地”，這與我們討論的數據成為利潤來源的邏輯完全一致——高質量的數據集是訓練行業大模型、培育工業智能體的基礎，而這些智能體在實際應用中又會生成更多的任務軌跡數據，形成正向循環。