在这个数字时代，我们正见证着一场由人工智能（AI）驱动的工业革命。想象一下，在不远的将来，工厂里不再有嘈杂的机器声，取而代之的是高度智能化的操作系统在无声中高效运作。这并非科幻小说中的场景，而是即将成为现实的未来。

近日中国工程院院士、国家制造强国建设战略咨询委员会主任周济在2024赛迪论坛上表示，推进人工智能赋能新型工业化，是推进新型工业化，加快建设制造强国的技术路线。

工业AI的未来展望：颠覆性创新与应用

人工智能，作为21世纪最具潜力的技术之一，正在以惊人的速度融入我们的工业体系之中。

展望未来五年，工业AI领域将迎来前所未有的发展机遇。随着算法的不断优化、算力的持续提升以及应用场景的不断拓展，一系列颠覆性的创新应用将应运而生。这些应用将深度融合于智能制造、智能物流、智能运维等多个环节，推动工业生产实现质的飞跃，开启工业4.0乃至更高阶段的新篇章。

智能制造升级：自动化与智能化深度融合，提升生产效率与质量，通过AI预测维护减少停机时间。

个性化定制生产：AI分析消费者偏好，实现快速响应市场需求的个性化产品生产。

工业大数据应用：精准预测性维护减少故障，优化供应链管理，降低成本，提升效率。

AI设计创新：智能化设计工具提升设计效率，个性化设计满足消费者多样化需求。

工业互联网与AI融合：构建高效工业生态系统，实现数据共享，创新远程运维服务模式。

绿色制造与可持续发展：AI优化生产流程，节能降耗；创新循环利用技术，推动资源回收与再利用。

工业数据安全：挑战与机遇并存

然而，在工业AI蓬勃发展的同时，数据安全风险也如影随形。《人工智能安全治理框架》（1.0版）所提出的数据安全风险，在工业领域尤为突出。工业数据涉及生产流程、设备状态、产品信息等敏感信息，一旦泄露或被非法利用，将对企业造成不可估量的损失。此外，工业系统的复杂性和互联性也增加了数据保护的难度，使得数据安全成为工业AI发展道路上必须跨越的一道坎。

数据安全合规挑战

网络安全监管要求越来越多，满足监管的难度越来越大。各类监管规范、管理要求、技术标准等数量庞大繁杂且需要在不同项目阶段进行贯彻执行，需要进行系统化管理。

数据分类分级挑战

数据分类分级是构建完善数据要素市场的必要前提。基础制度建设相对滞后，无法有效支撑数据分类分级工作；传统数据分类分级工具在敏感数据的宽度、精度识别率不高；面向海量数据的数据资产分类分级，专业人员数量缺口巨大。

数据流动监测挑战

业务对数据流动性要求日益增加，使得数据流动路径变长，给监测带来困难。

数据泄露和信息安全威胁挑战

在数字经济时代，数据泄露和信息安全威胁是最主要的挑战之一。黑客入侵和网络攻击频繁发生，企业面临着盗窃、勒索和恶意软件等多种风险。

全流程治理体系保障工业数据安全

面对工业数据安全面临的重重挑战，道普信息作为第三方数字化风险管控专家，提出构建一个全方位、多层次的工业数据安全治理体系显得尤为重要。这包括但不限于强化数据分类分级管理、实施严格的访问控制、加强数据加密和脱敏技术的应用、建立应急响应机制以及培养专业人才等。通过这些综合措施，旨在形成一张紧密联结的数据安全防护网，确保工业数据在采集、传输、存储、使用和销毁的每一个环节都能得到妥善保护。

1.健全数据安全理体系保障数据安全

通过数据治理体系建设，不断开发创新的数据服务，融合目标、流程、方法、工具，建立覆盖数据全生命周期的"数据管理机制、数据管理平台、数据开放平台“框架，实现数据的资产化、可视化、服务化，保障数据的核心价值。

强化数据安全风险评估，对数据全生命周期进行风险识别和评估，提升数据安全保障能力、风险发现能力，确保数据安全风险可控。

2.多规管理融合加强网络安全合规

基于网络安全责任制、等级保护、关基保护、密码应用、数据安全、个人信息保护等监管要求，开展等保、密码、关保等多规测评，针对风险提出改进建议，帮助完成合规整改。

3.构建安全防护体系实现安全运营

从运营管理、运营运行、运行技术三方面，构建具备一体化的分析识别、安全防护、监测评估、监测预警、主动防御、事件处置功能的数字安全保障体系，形成终端防护、边界隔离与威胁监测的安全方案，实现安全运营。

随着人工智能技术在工业领域的广泛应用，一个既充满无限机遇又面临严峻挑战的新时代正在加速到来。在这个时代，数据安全不仅是工业AI发展的基石，更是影响新型工业化进程的关键因素。只有当我们妥善应对数据安全挑战，才能确保人工智能这股超级引擎能够持续、稳定地推动制造业向更高质量、更高效率、更高智能的方向发展，共同开创一个更加辉煌的未来。