在四川綿陽的長虹智慧顯示工廠內，聽不到工業生產線上機器的喧囂，只有機械臂在產線上挪移和AGV無人車在地面滑行時發出的細微聲響。一旁的大屏上，代表著訂單、物料與產能的數字流不斷刷新，在一條條指令下，一塊塊顯示屏被精準送抵特定的位置上……在這里，“人找貨”的陳舊邏輯早已被“貨找人”的數據驅動所取代。
物理世界里井然有序的“物料流”背后，是一套更為龐大的“數據流”在支撐。2025年7月8日，國家數據局的一紙公示，讓四川長虹電器股份有限公司（以下簡稱“長虹”）再次站上產業變革的潮頭。在《2025年可信數據空間創新發展試點名單》中，長虹作為四川省唯一入選可信數據空間的企業位列其中。記者了解到，在長虹的智慧工廠中，商業庫存周轉率提升145%，庫存成本節省近1億元，訂單交付周期從49天壓縮至11天……
在數據成為“第五生產要素”的時代，長虹如何破解“數據孤島”與“信任鴻溝”的行業難題，以數據驅動新質生產力發展？近日，《中國電子報》記者對話長虹發展數據要素相關領導和業務負責人，深入了解長虹在數據要素領域發展的戰略洞察與思考，以及堅持推動的創新與實踐。
數據高效利用帶來效率蛻變
實現從“人找貨”到“貨找人”的蛻變，數據的有效應用在其中發揮了關鍵作用。
長虹控股集團黨委委員侯宗太表示，在數字化浪潮下，數據已然成為公司發展的關鍵要素，而AI的融入則進一步放大了數據的價值。對長虹而言，發展數據要素的核心價值在于三點：一是為智能決策提供精準數據支撐，替代經驗判斷，讓資源分配更高效；二是優化業務運營，比如通過數據分析降低供應鏈采購成本、提升營銷精準度，直接降本增效；三是驅動創新，通過分析行業前沿和用戶潛在需求數據，AI能挖掘新機遇，助力公司開拓新業務，推出新產品，讓公司在競爭中保持領先。
然而，在數字化轉型建設數據貫通的過程中普遍存在一種觀念上的阻礙，實體企業往往認為只有數據存儲在本地才是自主可控的，但是把數據“捂在家里”并不能為企業帶來額外的價值，反而增加了基礎設施和安全保障方面的成本投入。行業專家告訴記者：“當前，企業數據流通利用面臨三個核心痛點，一是傳統企業因不熟悉數據業務商業模式而'不愿供'，二是企業間因缺乏統一標準和安全保障而'不敢通'，三是數據應用開發因技術路線和業務場景相互獨立而'不會用'。”如何解決“三不”問題是每個企業在挖掘數據要素價值過程中都需要面對的課題。
可信數據空間是規模化數據流通利用“破局點”
面臨這樣的產業發展困境，國家大力發展可信數據空間，促進規模化數據流通利用，并鼓勵企業先行先試。因此，可信數據空間逐步從一個技術概念，迅速成為企業參與數據要素市場的關鍵抓手，數據“邏輯匯聚、按需使用”的新模式也成為企業發展數據產業的戰略機遇。記者了解到，可信數據空間并非一個數據物理集中的系統，而是基于使用控制、區塊鏈、數據沙盒等技術融合，構成的一個分布式的信任網絡，能夠將數據“邏輯匯聚”，保障數據在流通利用過程中“可用不可見、可控可計量”，同時釋放數據價值。
長虹對此洞察深刻。在2025年全國兩會期間，全國人大代表、長虹董事長柳江在提交《關于加快可信數據空間應用落地的建議》時表示：“數據要素的價值釋放，需要可信技術的'安全鎖'與市場化機制的'金鑰匙'。”他表示，作為制造業數字化轉型標桿企業，長虹以可信數據空間為核心支點，通過技術創新與生態構建，為破解數據要素流通困局提供系統性解決方案。
長虹長期堅持技術創新，發展數據要素生態，基于自主研發的“虹雁”可信數據空間系統，借助“可信數據空間發展聯盟”“可信數據空間創新實驗室”等行業聯合創新平臺，賦能自身產業提質增效，帶來了顯著成效。在智能制造產線上，通過將ERP、MES、QMS、PLM等核心數字化系統對接“虹雁”可信數據空間，并在空間內開發數據應用，實現產品出庫對賬效率提升90%以上，生產計劃、質量、庫存、物流等數據上下游企業安全共享，累計賦能超135萬臺電視生產，間接賦能產值超90億元。
“三步走”發展數據要素促成產業共建
具體而言，長虹的數據要素應用與數字化轉型之路遵循“業務貫通、數智決策、流通賦能”三個階段。
“統一數據資源既是破解'數據孤島'、避免資源內耗的關鍵，也是釋放數據價值的核心保障。”行業專家告訴記者。基于此，長虹控股集團數字化轉型部多措并舉，從管理角度統籌數據資源與數據應用，實現“業務貫通”。“一方面，統一數據資源管理并制定統一的數據標準與管理規范，解決各業務部門數據口徑不一、重復采集等問題。另一方面，公司統籌協調數據應用需求，避免各部門各自為戰，減少技術重復投入。其核心價值在于讓數據在安全合規的前提下高效流轉，為AI、業務分析等場景提供高質量數據支撐，推動數據應用與公司戰略、業務目標深度對齊，確保數據價值精準落地到降本增效、決策優化、創新驅動等核心環節，真正實現'數據驅動業務'。”長虹控股集團數字化轉型部相關負責人向記者表示。
如果說“業務貫通”是讓數據流動起來，那么“數智決策”就是讓數據“開口說話”，從經驗依賴走向科學決策。長虹空調智能工廠是這一階段的典型范本。通過傳感器實時收集運行數據，加工形成AI高質量數據集，支撐AI算法能準確預測故障，提前進行維護；AI視覺檢測替代了人工，產品缺陷率降低39%；系統根據訂單和工人技能精準派單，人均產值提升了127%。
“通過統一數據標準、統一技術平臺等'六統一'原則，我們希望數據能成為從一線工人到管理層的通用工作語言，讓決策不再是'拍腦袋'，而是基于數據的精準判斷。”長虹數字化轉型部相關負責人告訴記者。
然而，必須看到，即使當前產業已經充分意識到數據要素的重要性，當前數據要素市場尚處在早期階段，仍然面臨著數據標準化、價值評估、安全合規等諸多挑戰。
對此，長虹相關負責人表示：“我們沿著'應用場景突破、數據產品積累、生態共創共贏'的三飛輪價值閉環發展路徑，以技術創新為基礎，以價值場景為牽引，從自身和供應鏈痛點最明顯的場景切入，首先打磨產品，在形成示范效應后，將這種能力開放出來，賦能更廣泛的生態伙伴。”
記者了解到，目前，長虹已聯合工業和信息化部電子知識產權中心、深圳數據交易所、綿陽科技城科技服務公司等合作伙伴，共同探索跨企業制造協同、供應鏈金融風控、具身智能機器人應用訓練等典型場景的規模化應用。同時，長虹作為全省唯一企業可信數據空間方向入選國家數據局首批可信數據空間創新發展試點，其具身智能領域高質量數據集建設項目入選國家數據局高質量數據集先行先試，為可信數據空間催生更多商業模式奠定堅實基礎。
具體而言，該負責人介紹：“以具身智能為例，具身智能要實現產業化落地，需要本體廠商和應用場景方等多方協作完成針對機器人具體應用場景的模型訓練。而在機器人訓練場中，數據的'采標訓推'涉及多方參與，一方面為保護數據產權有可信管控的需求，另一方面在應用場景模型訓練過程中會產生大量的數據集資源，經過加工提純后形成機器人數據集，在一定條件下可以在未來的訓練中復用，具備資產化價值。”
綜上所述，長虹通過高效利用數據要素實現提質增效，通過建設可信數據空間打開數據規模化流通利用“突破口”，通過“三步走”促成產業共建生態共享的發展模式，為實體企業打造了一個發展數據要素的活樣板，提供參與數據要素市場發展新質生產力的新范式。展望未來，隨著具身智能產業和應用的蓬勃發展，長虹將持續推動可信數據空間服務賦能和高質量數據集建設，推進產業AI落地與數據產業生態建設，主動接入國家數據流通利用網絡，賦能更多企業和組織釋放數據要素價值。（記者 張琪瑋）
轉自：中國電子報
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