亿邦智库产业互联网系列报告 2025.12 目 录 CONTENTS 01 产业互联网年度进展 02 产业AI新模式与案例 04 产业出海新模式与案例 03 深度价值链新模式与案例 产业互联网年度进展 /01 产业互联网迎战新周期 企业生存情况调查 资本市场动向 政策趋势与实践 - 4 - 产业互联网迎战新周期：大范围价值闭环效应驱动 亿邦动力团队25年来一直跟踪B 亿邦动力团队25年来一直跟踪B2B发展。亿邦智库基于连续七年综合产业、企业及政策的观察研究，提出我国产业互联网发展新研判：产业互 联网基本面未变，但已进入新周期。从资本闭环效应显著的初创期迈入以大范围价值创造为主线的成长期，长坡厚雪来自数智技术变革、全球 化变革带来的产供链变革，其中产业AI、产业出海与深度供应链成为解锁新周期的关键钥匙，也是新模式新业态的三大质变方向。 信息与金融促进交易 孕育期（~2018年） • 互联 其他（未提供或保密） 数据来源：2025年度亿邦动力产业互联网千峰奖评选企业申报数据 - 9 - 资本动向：具身智能成为资本风口 资料来源：2025年1月至10月产业互联网领域投融资事件网络公开资料，亿邦智库整理 据亿邦动力不完全统计，2025年产业互联网赛道的投融资事件超过70起，其中，具身智能领域获得的融资金额和交易数量远超其他 细分赛道，表明资本市场正在对以具身智能为代表的新一代产业数字科技进行前瞻性

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不能满足档案管理人员、社会公众与政府机构对档案信息的管理、利 用需求。数字档案馆正是满足信息社会需要的新型档案管理方式。 SEAS 科技环境 解决数字档案的管理问题一些新技术被 研发出来并被广泛使用，如数据库、全 文检索、 OCR 识别、海量存储、数字 水印、数据加密等技术。 信息技术的发展，为数字档案馆的建设提供了技术 实现的手段，随着新技术的应用使数字档案馆未来发 展无限。 保证档案信息的凭证价值和长久保存是 局域网设施建设 局域网 交换机 光纤磁盘阵列 磁带库 应用服务器 备份服务器 文档格式转换服务器 防病毒服务器 平板扫描仪高速扫描仪 PC机 电子阅览室 PC机 摄像机 PC机 音视频服务器 音视频采集服务器 数据库服务器 全文检索服务器 封装服务器 流媒体服务器 SEAS 政务网设施建设 政务网 交换机 光纤磁盘阵列 磁带库 目录中心 应用服务器 备份服务器 文档格式转换服务器 文档格式转换服务器 防病毒服务器 终端用户 音视频服务器 入侵检测服务器 数据库服务器 全文检索服务器 封装服务器 流媒体服务器 电子文件中心 应用服务器 下级档案局 直属党政机关 资源及服务利用 平台服务器 SEAS 因特网设施建设 因特网 防火墙 接入网关 社会公众 Internet 数据库服务器 应用服务器 磁盘阵列 SEAS 信息资源建设 政务专网 档案局(

电池制造商之间因数 据共享不及时， 导致原材料供应与生 产需求脱节， 影响了电 池的生产进度和质量。 1.2 可信数据空间对新材料产业的重要意义 可信数据空间为破解新材料产业发展困境提供了创新性的 解决方案， 具有不可估量的重要价值 。它能够对实验数 据、 模拟计算数据 、产业应用数据等各类数据进行全面整合， 通 过制定统一的数据标准和规范， 打破数据孤岛， 实现数 据的 无障碍流通与高效共享 加速新材料的研发进程 。例 如， 利用机 器学习算法对海量材料数据进行分析， 能够快 速筛选出具有 潜在应用价值的材料配方和制备工艺， 缩短 研发周期 。在产 业应用阶段， 企业通过共享产业应用数 据， 能够及时洞察市 场需求的变化趋势， 获取产品在实际 应用中的反馈信息， 进 而调整生产策略， 提高产品质量和 市场适应性， 加速新材料 的产业化进程。 此外， 可信数据空间能够促进新材料产业链上下游企业之 球新材料市场的竞争力。 二 、新材料可信数据空间建设目标 2.1 总体目标 致力于构建一个高度安全 、可靠 、高效的新材料数据空间 ， 实现新材料领域多源数据的深度融合与广泛共享 。以数 据驱 动为核心， 全面促进新材料研发创新和产业应用， 显 著提升 新材料产业链的整体竞争力， 为推动新材料产业迈 向高质量 发展新阶段提供坚实支撑。 2.2 具体目标 2.2.1 数据融合与共享

“ 场化改革的灯塔，共同开启 数据可信即 AI ” 未来 的新纪元。 05 数据空间与人工智 能协同发展 挑战 1、数据空间发展与挑战 1.1 数据空间国内外发展趋势 国际 数 据空间（IDS, International Data Space） 的概念最早起源于欧洲，旨在解决数据孤岛、隐私 安全和权属不清等问题，推动数据的高效流通与价 值释放，促进数字经济的快速发展。 2016 的安全可信流通与价值共创，成为数字经济高质量发 展的关键基础设施。 欧盟是国际数据空间建设的先行者，其发展模式以 联邦式去中心化为核心。欧盟通过《欧洲数据战略》、 《数据治理法案》、《数据法案》等政策文件，强调数 据主权、多方协同治理和标准化，GDPR（通用数据 保护条例）为数据保护奠定了法律基础。 在技术架构上，欧盟以 GAIA-X、IDSA 为代表，采用 联邦式、去中心化架构。数据不集中存储，而是保 留 数据空间（EHDS）、德国工业数据空间（IDS）等。 这些数据空间推动了产业链上下游企业的数据共享 与协同创新，为欧盟数字经济的发展注入了新动能。 全球可信数据空间建设发展日趋成熟，随着国家数 据局的战略布局和重点工作推进，我国可信数据空 间的建设已逐步从试点探索走向规模化建设。2024 年 11 月国家数据局发布《可信数据空间发展行动 计划（2024—2028 年）》，首次在国家层面对这一

件物流管 理 OA 系统 进口件库存管理 移库扫描 BOM 转 换 审批 生产报工 发动机总成 销售出库 SP 件订单生成同步到 SAP SP 件扫描入库同步到 SAP 安全库存采购入库 生产性采购 量产 LP 、量产例外、原辅料、 新机种、样件例外、支给件 售后备件管理 AS400 KD 件库间某著 名企业 支给件 扫描出库 脱批 件出入库 核心部件外装、涂装 8110 扩展 公司代码 xxxx 扩展 工作中心 xxxx 扩展 工厂代码 xxxx 扩展 仓库地点 xxxx 焊装车间 总装车间 冲压车间 涂装车间 。。。 。。。 整车仓库 售后备件库 整车仓库 。。。。。。 线边仓库 仓库地点 公司代码 工厂代码 ERP 系统 物料主数据 BOM 数据 工艺路线 生产订单 订单状态接收 日备料指示 计划配料单 分拣指示单 紧急配送单 主数据管理 实体建模 集成接口 执行协同 基础建模 • 销售部门提供销售预测，经生产进行生 产任务分配到各条生产线，确定生产计 划后， MES 进行排产， 同时 SAP 跟 据排 产的订单经 MRP 自动分解零部件 采购计 划 • MES 根据生产线过点实际反馈给 ERP 进 行生产订单完工，完成整车库存增 加 • ERP 对实际生产进行材料反冲，成本分

数据治理 机制、完善的数据标准化和规范化流程，将是实现数据空间可信性 的关键。同时，依托现代信息技术，如区块链和大数据分析等，可 以强化数据的可信性及可追溯性，为用户提供更安全、更透明的数 据交互环境。 在具体实施层面，省级可信数据空间的构建应当基于以下几个 方面的考虑： 1. 数据资源梳理：对省内各类数据资源进行全面梳理，明确数据 来源、类型、质量、使用范围等关键信息，为后续的数据整合 重要举措，也是提升公共服务效率、增强政府治理能力的重要保 障。 1.2 省级可信数据空间的定义 省级可信数据空间是指在省级范围内构建的，具备数据安全、 共享、管理和应用能力的综合性数据平台。其目标是通过高效的数 据治理，提高数据的可信度，支持跨部门、跨行业的数据流动与协 作，从而促进数据资源的优化配置与可持续发展。省级可信数据空 间的建立，不仅为政府决策提供科学依据，还能推动经济社会的数 字化转型，提升治理效率和服务质量。 险评估体系，提升数据空间的安全韧性。 3. 共享性：建立统一的数据共享机制，鼓励政府部门、企事业单 位以及社会组织之间的数据互联互通，实现信息的流动与共 享。制定相关政策和标准，促进数据的集成与交互，并保障数 据使用过程中的合法合规。 4. 互操作性：不同系统、平台及应用间的数据能够无缝对接。通 过采用标准化的数据格式和接口，确保各种应用和系统之间的 良好协作，提高数据利用效率。 5. 可用性：数据空

◆ 提高档案公共服务能力 加快档案管理信息化进程 ◆ 持续推进数字档案馆建设 ◆ 加快提升电子档案管理水平 ◆ 加快档案信息资源共享服务 平 台建设 强化档案安全保障 ◆ 持续加强档案馆库建设 “ 十四五”全国档案事业发展规划 档案价值的再提升 ◆ 档案是重要信息资源 ◆ 档案是独特历史文化遗产 ◆ 档案工作对党和国家各项事业 的 基础性、支撑性作用更Ⅱ 突出 新技术带来的挑战 3.1 .4 档案安全检查 3.1.5 库房安全检查 3.2.1 档案存储 3.2.2 档案备份 3. 2.3 数 据恢复 1 .3 数据接口 1 .3.2 数据校验 1.3.5 接口管理 2.3 鉴定与销 毁 2.3.2 档案鉴定 2.3. 5 销毁清册 1 .1 登记录 入 1 .1 .2 数据导入 报 1 .3.3 格式转 换 2.3.3 销毁申 请 档 案 收 集 档 案 管 理 档 案 保 存 档 案 利 用 3.1 .1 档案入 库 3.1.2 档案出 库 数字档案馆 ( 室 ) 总体业务模型遵循档案工作的实际情况，覆盖档案业务“ 收”、“管”、“存”、“用 ”的全生命周期 档案收集

不同，它更像是一个动态进化、实时自调节的“数 字生命体”。正因如此，韧性成为其核心生命力： 韧性不仅意味着“承受压力”，更强调在压力中稳 定、在风险中调整、在冲击中恢复、在演化中进化。 数 据 中 心 本 质 是 一 个典型的“开放的复杂巨系 统 ”。其复杂性不仅源自其超大规模、多组件、多 层级的物理与数字结构，更来自于要支撑动态多变 的业务需求、适应外部环境不确定性与抵御多样化 风险的要求，其具备如下典型特征： 360万个网站瘫痪，其中部分用户资料及企业 业务数据永久丢失。 事故 安全威胁 2023年“双十一”期间，某电商平台遭遇峰值 达 8700万次/秒的DDoS攻击 ，服务器资源耗 尽导致服务中断。据测算，该事件每分钟造成 180万美元损失 ，而全球数据中心遭受的类似攻 击日均近 3万次。 事故 难以预知的软硬件缺陷 2025年6月12日，Google Cloud因一次软件 更新中存在代码缺陷，引发持续约8小时的全球 我们认为，数据中心“故障即常态”。 数据中心由海量硬件（服务器、存储设备、网络交 换机等）、复杂软件（操作系统、数据库、中间件 等）及动态外部环境（电力供应、网络攻击、突发 流量等）交织而成，组件间的强耦合关系、环境变 量的不可预测性，使得单一故障可通过“蝴蝶效 应”引发连锁反应。美国软件工程研究所的研究数 据显示，即便是经过严格测试的系统，在持续运行 中也会因材料疲劳、软件漏洞、人为操作等因 素 ， 平

本项目的试点部门包括省纪委监委、省政府办公 厅、省发展改革委、省生态环境厅、省民政厅、省市 场监督管理局、省教育厅、省公安厅、省高级人民法 院、省商务厅、省卫生健康委、省应急管理厅、省数 据和政务服务局等 13 个部门。这些部门涵盖了纪检 监察、行政审批、生态环境、司法审判、医疗卫生、 应急管理等多个领域，具有广泛的代表性。 1.3.3 实施周期 项目计划于 2025 年启动，分三期建设，至 平台需要提供全面的数据治理功能，包括数据清 洗、脱敏、标注、知识图谱构建等。数据清洗要能够 去除数据中的噪声、重复数据和错误数据，提高数据 的准确性；数据脱敏要对敏感数据进行处理，确保数 据在使用过程中不泄露隐私信息；数据标注要为机器 学习模型提供高质量的训练数据；知识图谱构建要将 分散的数据关联起来，形成结构化的知识体系，为智 能应用提供知识支撑。 通过这些功能，形成高质量的公共数据集，为大 要求平台的算力资源池具备强大的算力供给能力和调 度能力，能够根据不同的应用场景和请求量，动态分 配算力资源，确保各类智能应用的高效运行。 2.3.2 数据处理 平台需要具备强大的数据处理能力，日均处理数 据量≥10 亿条，数据治理效率提升 80% 以上。要采 用先进的数据处理技术和架构，提高数据处理的并行 性和效率，能够快速处理海量的政务数据，满足各部 门对数据处理的实时性需求。 2.3.3 系统可用性