随着信息技术的飞速发展，2016年成为中国大数据产业发展的关键一年。在数据驱动型互联网企业中，大数据产品与服务正从消费互联网向产业互联网，特别是工业互联网领域深度渗透。本报告旨在分析2016年中国数据驱动型互联网企业的大数据产品发展情况，并重点聚焦于工业互联网数据服务这一新兴领域。
一、 2016年大数据产业发展背景
2016年，中国政府相继出台了《促进大数据发展行动纲要》等一系列政策，为大数据产业发展提供了明确的政策指引和良好的市场环境。云计算、物联网技术的成熟，为海量工业数据的采集、存储与处理奠定了基础。传统工业转型升级的迫切需求，与互联网企业寻求新增长点的内在动力相结合，共同推动了工业互联网数据服务市场的兴起。
二、 数据驱动型互联网企业的大数据产品布局
2016年，领先的互联网企业，如百度、阿里巴巴、腾讯（BAT）以及一批垂直领域的独角兽公司，其大数据产品体系已初步形成。这些产品主要围绕以下几个核心：
1. 基础平台层：提供大数据计算平台（如阿里云的MaxCompute、腾讯云的TBDS）、数据存储与管理服务，降低了企业处理海量数据的技术门槛。
2. 分析工具层：推出了一系列数据可视化、机器学习平台和商业智能（BI）工具，帮助企业从数据中挖掘洞察。
3. 行业解决方案层：针对金融、零售、交通等行业提供定制化的大数据应用方案。
值得注意的是，工业领域正成为这些企业布局的新重点。
三、 工业互联网数据服务的兴起与模式
工业互联网数据服务，是指利用大数据、物联网等技术，对工业生产全流程（研发、生产、供应链、营销、服务）中产生的数据进行采集、分析和应用，以优化资源配置、提升生产效率、创新商业模式的服务。2016年，其主要服务模式呈现以下特点：
- 设备与生产数据监控服务：通过部署传感器和物联网关，实时采集设备运行状态、生产线工艺参数等数据，实现预测性维护、能耗管理和生产流程优化。部分互联网企业与工业硬件厂商合作，提供端到端的解决方案。
- 供应链协同优化服务：利用大数据分析预测原材料需求、优化物流路径、管理库存，提升供应链的响应速度和韧性。电商平台积累的物流数据能力开始向工业B2B领域延伸。
- 产品研发与创新服务：通过分析产品使用数据、客户反馈和市场趋势，为工业企业的产品迭代和创新设计提供数据支持，推动从“制造”向“智造”转型。
- 市场与客户洞察服务：帮助工业企业分析下游市场动态、竞争对手情报和终端用户行为，实现精准营销和销售预测。
四、 典型案例分析
- 阿里云“ET工业大脑”：2016年，阿里云开始推动“ET工业大脑”在制造企业的落地。它整合了阿里云的计算平台、AI算法能力，与协鑫光伏、中策橡胶等企业合作，通过分析生产数据优化工艺参数，显著提升了良品率和降低了能耗。
- 百度云与制造业合作：百度开放云将其大数据分析和人工智能能力（如图像识别、语音识别）与工业质检、智能客服等场景结合，为工业企业提供智能化升级服务。
- 腾讯云与三一重工的探索：腾讯云利用其连接优势和数据技术，帮助三一重工将其全球范围内的工程机械设备联网，实现远程监控、故障预警和大数据分析，探索设备租赁、服务外包等新商业模式。
五、 面临的挑战与发展趋势
尽管前景广阔，2016年的工业互联网数据服务仍面临诸多挑战：工业数据标准不统一、数据孤岛现象严重、企业对数据安全与所有权存在顾虑、复合型人才短缺等。互联网企业对工业Know-How的理解深度仍需加强。
基于2016年的发展，未来趋势已初现端倪：
- 平台化与生态化：互联网企业将更倾向于构建开放的数据服务平台，吸引开发者、ISV和工业企业共同构建应用生态。
- “数据+模型+行业知识”深度融合：单纯的数据处理工具价值有限，与特定行业的工艺模型、专家知识相结合的一体化解决方案将成为竞争关键。
- 边缘计算与云协同：为满足工业实时性要求，数据分析和处理将向网络边缘下沉，形成“边缘+云端”的协同计算架构。
- 聚焦价值场景：服务将从概念验证转向聚焦于能产生明确经济效益（如降本、增效、增收）的具体生产环节和业务场景。
结论
2016年是中国工业互联网数据服务的启航之年。数据驱动型互联网企业正凭借其技术、平台和资本优势，积极进军这一蓝海市场。它们的大数据产品正从通用型向与工业深度结合的行业专属服务演进。虽然道路上面临技术与商业的双重挑战，但通过深化产业理解、构建合作生态、聚焦价值落地，工业互联网数据服务有望成为推动中国制造业转型升级的核心引擎之一，并为互联网企业自身开辟出巨大的增长空间。这一年的探索，为后续几年的高速发展奠定了重要的基础。
