工业互联网标识解析体系：赋能实体经济神经枢纽

随着进入万物互联时代，工业制造领域面临着一个重大：如何让庞大、复杂、固定机器实现对话？在这一背景下，工业互联网标识解析体系成为了支撑工业互联互通“神经枢纽”. 通过条形码、二维码、无线频识别标签等方式，该体系赋予每一个实体或虚拟对象唯一身份编码，并承载相关数据，实现实体和虚拟对象定位、连接和对话。

目前，我国工业互联网标识解析体系建设已取得了阶段成效. 标识应用已覆盖装备制造、电子、钢铁等40个行业，并全面融入工业企业研发、采购、生产、仓储、物流、等各个环节，初步形成了一个应用体系。其中，主动标识载体已部署了2125万枚，无需借助标识读写设备来触发，用于入户热计量表数据采集、入户燃气表数据采集、工业传感器数据采集等。数据采集管理系统这些应用初显成效，数据采集管理系统为工业企业提升产品质量和管理效率，促进发展模式创新发挥了重要作用.

以煤炭行业为例，该行业存在着生产统一难、设备运维成高、特大事故预警难等问题. 然而，通过给大型装备、智能数采设备、环境设施等赋予主动标识载体，标识关联能够以主动上报方式进行更新，并实时共享给多个主体. 这就意味着可以完成矿用装备数据订阅、查询监控、身份认证等作，为设备提供、安全管控、远程监测等服务. 通过精准定义设备监控、警告、等数据来源，实现数据主动采集和动态更新，进而提升运维响应速度，降低设备运行成，提升矿用装备制造企业服务形象.

在固废治理行业，一些施工企业存在着违规选用不达标车辆运输建筑垃圾问题，运输过程中存在多拉快跑、随意倾倒等安全隐患，严重影响道路安全. 然而，通过给产生固废单位智能采集设备、环境设施、工地台账、运输车辆、处置场地设备等赋予标识，并通过标识解析体系关联数据，能够促进业务环节数据打通，从而保障运输环节透明度。

在钢铁行业，计算产品级碳排放数据时，难以获取各生产环节细粒度数据，同时不同环节和主体间数据互联互通也存在困难. 然而，通过依托工业互联网标识解析体系，可以实现更准确、更及时碳足迹核算，方便能源结构动态调整，降低能源消耗和成. 同时，还可以建立标准化能耗采集监测体系，对接入监测数据进行规范处理、动态分析和及时预，从而降低安全风险.

当前，我国工业互联网核心产业规模已超过1.2万亿元. 为了推动工业互联网标识应用向规模化发展，更好地赋能实体经济，我们需要以企业为核心，提供标识产品及服务。从企业底层需求出发，我们需要探索快速化、轻量化、精准化标识产品工具和解决方案，以满足企业在各流程场景下数字化转型需求。

工业互联网标识解析体系作为实现工业互联互通重要基设施，将继续发挥着关键作用. 通过不断推动标识应用创新与发展，我们将能够更好地应对工业制造领域，推动实体经济发展. .