中国制造业正经历一场从"规模扩张"向"价值跃迁"的深刻转型。作为这场转型的核心动力，"新质生产力"不仅意味着技术的革新，更强调通过数据要素赋能、智能化升级与协同机制创新，实现生产要素配置逻辑的系统性重构。作为苏州唯一一家国家级标识解析二级节点建设方、国家重大专项承担者，以及江苏省首个通过国家网信办备案农业大模型"谷语"的研发者，苏州协同创新智能制造科技有限公司（以下简称“苏州协同科技”）正以"产学研用"深度融合的模式，为中国制造业智能化转型提供创新样本。
构筑工业互联网的"数字神经"，产业链协同的底层密码
"标识解析是工业互联网的‘神经枢纽’，它让每一个零部件、每一条生产线都拥有数字身份证。"苏州协同科技董事总经理袁雪腾说到："过去企业面对供应链管理难题时，往往需要投入巨额资金打通系统接口。现在通过标识解析技术，可大幅降低数据集成成本，相较传统模式具备明显优势。"标识解析体系被称作工业互联网的"数字身份证"，对于制造业长期存在的"数据孤岛"难题，苏州协同科技作为苏州唯一的国家级标识解析二级节点建设方，承担起为长三角产业链赋能的重要使命。
作为苏州唯一获工信部验收的国家级标识解析二级节点建设单位，苏州协同科技已累计解析标识量320亿，服务企业超过4500家，接入设备超过200万台。其标识解析服务已在化纤、家电等多个行业实现应用落地，有效缓解了企业"数据孤岛"问题，推动区域产业链在生产管理、质量追溯与设备互联等方面实现协同升级。
同时，更深层的价值在于产业链协同。苏州协同科技推出的标识平台互通中间件，支持多行业异构系统的数据映射与标准化，在实际应用中帮助汽车零部件企业实现上游数百家供应商数据的统一接入，使ERP与订单管理系统对接成本从60万元骤降至2万元。在化纤领域，该技术帮助龙头企业实现产供销一体化协同，订单交付周期极大缩短。目前，苏州协同科技持续扩大在长三角区域的标识解析服务覆盖，行业影响力稳步提升。这打破了传统企业间的数据壁垒，使跨组织协作效率发生数量级提升，这正是新质生产力对生产关系的重塑。
"标识解析的价值如同工业领域的DNS系统。"中佳知识产权集团专家李申分析道，"它不仅解决了产业互联互通的技术痛点，更重要的是构建起新型生产关系——当每个工业要素都具备标准化数字身份，供应链协同就从物理连接升级为数据智能驱动。"这种变革在医药集团的实践中尤为显著，以苏州协同科技与吴中医药的合作为例，双方构建了覆盖生产、物流、分销等环节的供应链管理体系，通过标识解析系统实现药品全流程数据的统一归集与动态监管，显著提升了产能预测精度与库存周转效率，并在防伪追溯、防窜货管理等方面实现精细化运营。
激活工业价值的"新油田"，从资源沉淀到资产裂变
在家电、化纤等制造行业项目中，苏州协同科技基于标识解析平台，打通设备、系统与产品之间的数据壁垒，实现生产流程的实时监控、质量追溯与供应链协同，有效提升了智能制造水平与响应效率。这种"数据驱动生产"的模式，正是苏州协同科技创新布局数据要素的缩影。"我们不是简单做数据搬运工，而是通过可信计算技术打造数据价值交换的'瑞士银行'。"袁雪腾用这个比喻阐释苏州协同科技的数据要素开发逻辑。
2023年，苏州协同科技创新承接工信部首个工业数据要素平台项目，探索数据确权与流通机制。苏州协同科技在工业数据资源治理方面积累了实践经验，并推动相关公共数据资源的有序汇聚与互通。这使得苏州协同能够在更高维度上开展数据训练与优化，不断提升智能算法对复杂工业场景的适配能力。此外，苏州协同打造了"X-tech工业互联网平台"，融合人工智能、标识解析与物联网等技术，贯通数据采集、边缘智能与云端应用全流程，形成支撑工业全栈业务的核心能力。目前，该平台已累计接入工业设备200余万台，提供应用300余款，覆盖生物医药、电子信息、高端装备、新能源等10大重点行业。平台获评"国家特色工业互联网平台"、"江苏省双跨平台"，并在2024年度省级平台年度监测评价中荣获A级，持续夯实其在工业互联网领域的标杆地位。
苏州协同科技主导建设的工业数据要素平台已汇聚多个重点行业数据资源，开发出产能共享、能耗优化等多种数据产品，并通过对接国家工业信息安全发展研究中心的标识解析国家顶级节点，实现与国家体系的数据联通。"苏州协同科技正在探索的数据经纪人模式，或许会催生制造业的'数据交易所'。李申认为："数据要素化需要制度与技术双轮驱动。苏州协同科技创新构建的‘数据身份证+区块链’体系，既保障了数据安全流通，又为知识产权保护提供了新范式，这正是新质生产力突破传统要素约束的关键。"
垂直领域的"工业大脑"，知识工程重构生产范式
农业数字化本质是更复杂的工业场景，养殖过程的非线性变量、开放式环境、生物生长特性等挑战，恰是检验工业技术的试金石。苏州协同科技依托工业互联网平台的数据治理能力，自主构建"数据标注-模型训练-边缘计算"的三层架构，并推出工业人工智能大模型"IDA-GPT"，已沉淀5500余个工业模型，覆盖设备健康预测、能效优化、质量控制等多个关键应用场景。在医药供应链监控等典型场景中，苏州协同科技将工艺知识转化为结构化的知识图谱，实现传统经验的智能迁移与快速复制。这一能力的背后，是其承担国家工业互联网创新发展工程项目所积累的长期技术优势，为"新质生产力"注入可规模化的智能底座。
"通用大模型解决的是认知广度，行业大模型专注专业深度。"袁雪腾用碧螺春生产案例说明差异。当通用模型只能回答茶叶基本知识时，"谷语"大模型可精确指导杀青温度曲线优化，这种能力源于对茶企工艺数据的深度学习。苏州协同科技的实践揭示了新质生产力的数据要素化、创新协同化、技术普惠化。标识解析体系解决了数据权属界定的难题，区块链技术则保障了流通可信度，这种‘数据确权-开放-增值’的闭环，正是释放数据要素价值的关键。
对于苏州协同科技垂直领域的技术突破，李申从知识产权角度给出解读："行业大模型的护城河在于领域知识库与场景数据的双重壁垒。苏州协同科技通过产学研合作形成的各项专利组合，不仅保护了技术创新，更构建起知识工程的生态闭环。"蒸汽机解放体力劳动，计算机解放脑力劳动，新质生产力正在解放认知劳动。当标识解析构建数字孪生底座，数据要素激活产业动能，行业大模型攻克知识工程难关，中国制造将迎来新范式。
从阳澄湖畔的智能生产线到苏州工厂的供应链中台，从汽车零部件的数字孪生到化纤工厂的无人车间，苏州协同科技的实践印证着新质生产力的核心逻辑——不是单一技术的突破，而是通过要素重组与生态重构，在产业变革中创造乘数效应。制造业的转型不再依赖单点技术突破，而是系统性能力的持续重塑。对于苏州协同科技正在的构建‘数字孪生工厂’李申评论道。苏州协同科技不是颠覆者，而是产业进化过程的‘加速器’。当每个工业细胞都注入数字基因，中国制造向中国智造的跃迁将不可逆转。(任徐颖/文 中佳知识产权服务集团出品）
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