在全球产业数字化转型浪潮中，工业互联网已成为推动制造业升级、培育新质生产力的核心引擎。其发展并非坦途，关键技术的“卡脖子”风险和数据服务的自主可控问题，犹如悬顶之剑，警示我们必须将战略重心置于底层创新之上。只有筑牢根基，方能行稳致远，真正释放工业互联网的巨大潜能。
底层创新是工业互联网突破“卡脖子”困境的根本路径。这里的“底层”涵盖硬件、软件、协议与标准等多个维度。在硬件层面，高端工业芯片、智能传感器、工业机器人核心零部件等仍高度依赖进口，一旦供应链受阻，整个工业互联网体系可能面临停摆风险。因此，必须加大基础材料、核心工艺的研发投入，推动国产化替代从“可用”向“好用、领先”迈进。在软件与平台层面，工业操作系统、工业大数据平台、工业仿真软件等基础软件的自主开发能力亟待加强。这要求我们不仅要模仿追赶，更要致力于原创性架构设计和算法突破，形成自主的知识产权体系。在协议与标准层面，积极参与乃至主导工业互联网国际标准制定，推动时间敏感网络（TSN）、工业互联网标识解析体系等关键标准落地，是从规则层面保障自主权的长远之策。
工业互联网数据服务的健康发展，是价值实现的关键环节，也是避免受制于人的重要领域。工业数据是新时代的“石油”，但其采集、传输、存储、处理、分析与应用的全链条服务，必须建立在安全可信的基础上。一方面，要发展自主可控的数据处理技术与平台，确保海量、多源、异构的工业数据能够被高效、安全地汇聚与分析，避免核心工艺参数、生产运营数据等敏感信息外流或被外部平台垄断。另一方面，需构建完善的工业数据治理体系，明确数据权属、流通规则和安全标准，在保障企业数据主权的前提下，促进数据要素在产业链内的有序流通与价值挖掘。发展基于国产化底座的工业数据服务解决方案，如边缘计算服务、工业AI模型服务、预测性维护服务等，能够直接赋能企业提质、降本、增效，形成良性循环。
推动底层创新与数据服务协同并进，需要构建良好的产业生态。这要求政府、企业、科研机构形成合力：政府应加强顶层设计和政策引导，在关键核心技术攻关上提供长期稳定的支持，营造鼓励创新、宽容失败的环境；龙头企业应发挥引领作用，开放应用场景，带动产业链上下游共同创新；高校与科研院所则需聚焦基础理论研究与前沿技术探索，为产业输送高端人才和原创成果。必须坚持开放合作，在自主创新的基础上，积极融入全球创新网络，学习国际先进经验，但核心能力必须牢牢掌握在自己手中。
发展工业互联网是一场关乎未来产业竞争力的战略博弈。唯有坚持底层创新，突破关键技术瓶颈，并建立起自主、安全、高效的工业互联网数据服务体系，才能真正将发展的主动权掌握在自己手中，避免在关键时刻被“卡脖子”，从而为中国制造业的高质量发展和新型工业化建设奠定坚实基石。
