文 | 清华大学大数据系统软件国家工程研究中心总工程师 王晨

在数字经济与实体经济深度融合的背景下，工业数据作为关键生产要素，其安全流通与价值释放已成为制造业转型升级的重要议题。《基于数字孪生工厂远程验厂场景的工业数据流通安全技术应用案例》（以下简称“案例”）以炭基导电新材料行业的远程验厂为应用场景，通过构建一套涵盖技术、制度、场景的安全治理体系，为破解工业数据跨组织流通中的信任与效率难题提供了实践参考。

一、业务价值：通过数据协同优化产业链效率

传统工业产业链，特别是在上游原材料供应环节，长期依赖线下方式核实生产质量与工艺。这种方式存在成本高、周期长、信息透明度不足等问题，导致供需双方之间数据与业务衔接不畅，影响了协同效率与交易达成。

案例通过构建数字孪生工厂及配套的数据安全流通规则，实现了生产过程的远程、实时、可视化监控。下游采购方可依据授权，远程访问经处理的产线实时状态与关键工艺参数，从而减少对传统实地验厂的依赖。这种方式将单次验厂周期由3天缩短至4小时，大幅降低双方的差旅与人力成本。

二、技术方案：建立覆盖全生命周期的数据安全防护体系

针对工业数据多源异构、高敏感等特征和数据实时处理需求，案例构建了贯穿数据采集、传输、处理与应用全周期的技术防护体系。

首先，通过物联网传感器采集生产现场实时数据，并基于三维建模技术构建数字孪生系统，实现物理工厂的虚拟映射。通过该方式可保障数据需求方获取的是经过集成处理的数据，而非原始数据。在满足验厂信息需求的同时，降低了核心工艺细节暴露的风险。

其次，引入区块链技术对验厂关键数据进行存证，利用其不可篡改特性增强跨机构协作的可信度。同时，针对多源数据融合分析可能带来的数据泄露风险，案例探索采用联邦学习等隐私保护计算技术，实现在不输出原始数据的前提下进行联合建模与分析。

再次，考虑到产业链上众多中小企业资源有限，案例提出“安全即服务”模式，将加密、脱敏、水印等安全能力封装为标准化、轻量化的服务组件，支持企业按需调用。例如，为采购方提供“验厂数据保险箱”功能，确保数据可浏览不可本地存储，降低数据泄露风险。

三、制度保障：以规则建设保障数据有序流通

完善的技术体系需要对应的制度规则予以保障，案例在治理框架设计中注重权责界定。

在制度层面，建立了“生产方—平台运营方—采购方”三级联动响应体系，并通过数据共享合约等形式，明确数据生产方、平台运营方和采购方在各环节的权利与责任。依据“最小必要原则”实施动态授权，即根据具体验厂业务需求，进行按需、限时、细粒度的数据访问授权，并在任务结束后自动回收权限，以防范数据越权使用与滞留风险。

四、场景适配： 以场景化适配促进产业链协同发展

结合炭基新材料行业生产与协同需求，以数字孪生工厂远程验厂为典型场景，落地数据安全治理策略，破解产业协同中的数据防护难题。

在场景适配方面，强调与炭基新材料行业的特定生产环境、数据类型及合规要求相结合。通过建立常态化反馈机制，定期进行安全审计、攻防演练等，持续优化数据分类分级管控策略与访问控制模型，推动治理体系从静态合规向动态适应演进。案例促进产业链资源的整合，通过数据安全共享与协同决策优化，持续降低产业链各环节沟通成本、合规成本及生产运营成本。这表明数据安全治理不仅能够保障单点业务安全，也能为产业集群的协同发展与资源优化配置提供支撑。