基于标识解析的工业数据交互架构创新探索

随着工业互联网的快速发展，工业数据的高效、安全交互成为制约产业协同和智能化转型的关键瓶颈。中国信息通信研究院刘阳提出，基于标识解析体系构建新型工业数据交互架构，可为跨企业、跨平台、跨系统的数据互通提供创新路径。本文围绕这一思路，探讨工业数据服务的需求、挑战及创新架构的探索方向。

一、工业数据交互的现状与挑战

当前工业数据交互依赖异构系统间的点对点集成或中心化数据交换平台，存在数据标准不统一、隐私保护不足、跨主体信任缺失、数据溯源困难等问题。不同企业、设备与系统之间难以实现低门槛、高可靠的数据共享，导致工业数据服务在协同设计、供应链优化、设备运维等场景进展缓慢。

二、基于标识解析的交互架构创新思路

标识解析体系为每个物理对象、数字对象和数据片段分配唯一标识，并提供解析查询能力。刘阳提出，可将标识解析作为工业数据交互的“数字中枢”，构建分层架构：感知层为设备与系统赋予数字身份；标识层通过统一编码与注册实现数据资源命名；解析层提供数据路由与寻址服务；交换层集成身份认证、访问控制和密码技术，确保数据在授权前提下点对点传输。该架构可将“数据找节点”转化为“数据找标识”，降低跨域协作复杂度。

三、工业数据服务的关键能力提升

在该架构下，工业数据服务可形成三项核心能力：一是可信数据互操作，通过标识关联数据及其元信息，结合区块链存证实现全生命周期追溯；二是轻量化数据调用，利用标识解析递归机制实现按需寻址，减少冗余汇聚；三是边缘与云端协同，在边缘端对原始数据标识化，按规则上传关键摘要或切片，兼顾实时性与安全性。

四、应用探索与实践展望

目前该架构已在部分装备制造、电子电器等行业开展验证，用于设备运行数据共享、供应链数据服务及产品碳足迹追踪等场景。未来需进一步完善标识数据模型标准、跨注册管理机构协同机制、与隐私计算及行业数据空间的融合，推动形成开放、安全、高效的工业数据服务生态。刘阳表示，标识解析为工业数据交互提供了基础设施级创新范式，有望加速工业互联网从平台集成向数据原生服务演进。