亿邦智库日前发表文章《亿邦智库：从“红包未如愿，龙虾柳成荫”看智能经济时代的产业互联网发展》，认为智能经济将全面替代互联网经济，而产业互联网企业的核心竞争力需要围绕数据要素的全生命周期进行构建。
托比网整理文章中有关产业互联网未来发展的一些主要观点和看法，分享给大家。
早在 2014 年托比网在北京主办的第一届B2B行业论坛上，我们就提出了“生存与发展：中国B2B平台向何处去”的问题，其后，行业从信息平台走向交易平台，再走到产业互联网平台，已经12年过去。如今，我们即将进入智能经济时代，人工智能技术大规模发展并有望颠覆消费端，更有望颠覆供应链端的今天，中国产业互联网的未来该如何发展？
我们希望听到你的意见！
文章中，亿邦智库首先厘清了智能经济与数字经济的区别，指出2026年政府工作报告中，“智能经济”首次取代了“数字经济”。而所谓“数字经济”强调的是信息化、互联网化，是把线下业务搬到线上，而“智能经济”指向的是一个更进取的未来——AI不再是工具，而是重塑经济形态的“引擎”。
过去谈“互联网+”、“人工智能+”，是把这些新技术当成了“添加剂”，只是辅助角色，但智能经济把人工智能推到了核心位置。所谓的智能经济，是以人工智能为核心驱动，以数据为关键要素，以算力为重要底座，给整个社会经济装上了能感知、学习与决策的“智慧大脑”的新经济。它区别于互联网经济的核心所在中：互联网经济争夺的是用户的“注意力”，而智能经济释放的是人工智能的“行动力”。
对产业互联网来说，文章认为在算法开源、算力公共化、数据成为核心利润来源的新格局中，企业的核心竞争力需要围绕数据要素的全生命周期来构建。如果理解这一新竞争力模型，可以从四个维度来理解：
首先，是数据获取能力
这是竞争的起点。谁能获得更多高质量、多样化的数据，谁就掌握了模型迭代的燃料。对产业互联网平台企业而言，这意味着需要布局端侧智能体、建立更全面的数据采集通道、设计激励相容的用户参与机制。
其次，是数据治理能力
仅有数据还不够，如何让数据“好用”才是关键。这包括数据清洗、标注、结构化、质量管理等一系列工作。工信部“工业数据筑基行动”中提出要打造“行业数据资源库、数据技术攻关库、工业数据标准库、高质量行业数据集库”四大资源库，正是对企业数据治理能力的系统要求。
其三，数据应用能力
数据的价值在于应用。这包括基于数据训练行业模型、开发智能体应用、优化业务流程、创造新的产品和服务。《国家数据局等部门关于培育数据流通服务机构 加快推进数据要素市场化价值化的意见》中明确提出，要“支持产业互联网平台企业围绕产业链数据开发利用，创新数据汇聚加工、流通交易等新模式。”
其四，是数据安全合规能力
在数据成为核心资产的同时，数据安全和合规也成为企业的生命线。随着《数据安全法》《个人信息保护法》的实施，以及行业可信数据空间对可信机制的要求，数据安全合规能力正从“成本项”转变为“竞争力项”。
文章认为在智能经济时代，产业互联网平台的角色也需要重新定义，需要优化升级自己的服务模式。传统产业互联网平台的核心功能是交易撮合——连接供需双方，降低交易成本。而在数据成为核心利润来源的新时代中，平台需要向“数据价值共创平台”演进。这种新范式有几个特征：
其一，产业互联网建设的重点从平台控制转向生态共治
传统平台往往掌握数据所有权和分配权，生态参与者处于依附地位。而行业可信数据空间采用联合体模式，由多方共同建设和治理，数据所有权和使用权分离，通过可信机制实现“数据可用不可见”；
其二，业务运营的重点要从交易撮合到价值共创
平台不再仅仅是交易的媒介，而是价值共创的基础设施。参与者在平台上不仅完成交易，更共同生产和分享数据价值。例如，通过共享任务轨迹数据，联合训练行业大模型，模型能力又反哺各参与方，形成正向循环；
其三，体系拓展要从封闭系统到开放生态
传统平台倾向于锁定用户、封闭数据，而新范式强调开放互联。
文章认为，产业互联网的发展走向重类大模型或者行业可信数据空间，是比较清晰的路线。这里的行业可信数据空间的特点在于：
一是有利于实现基于利益交换的跨主体流通。传统产业互联网平台往往由一个核心企业主导，数据在平台内部闭环流转，难以实现跨企业、跨行业的数据互通。而行业可信数据空间通过建立统一的标准和信任机制，让不同主体的数据能够在安全、合规的前提下流通共享；
二是有利于从平台控制到联合治理。行业可信数据空间由联合体共同建设和治理，而非单一平台控制。这正应和了我们前面讨论的从“平台控制一切”到“多维共生”的基础迭代；
三是有利于数据要素的价值释放。行业可信数据空间的核心目标是“打造一批高质量、标准化、可流通的行业数据集”，这正是为了让数据从“资源”真正转化为“资产”。只有当数据能够标准化、可流通，才能像其他生产要素一样被定价、交易、组合，进而创造价值；
四是有利于赋能行业大模型和工业智能体。行业可信数据空间建设不是目的，赋能AI应用才是最终目标。今年的多项政策都明确提出要“赋能一批行业大模型、工业智能体等应用落地”，这与我们讨论的数据成为利润来源的逻辑完全一致——高质量的数据集是训练行业大模型、培育工业智能体的基础，而这些智能体在实际应用中又会生成更多的任务轨迹数据，形成正向循环。
