当前，以德国“工业4.0”、美国工业互联网、中国制造2025为代表的新一轮工业革命浪潮正在席卷全球。虽然不同国家依据自身国情制定的应对新工业革命的对策各有不同，但新工业革命实现从自动化和信息化向网络化和智能化转变是基本共识。在这一转变中工业大数据是关键的技术要素，也是工业从要素驱动向创新驱动转型的有力手段。工业大数据来源于工业产品全生命周期的各个环节，包括市场、设计、制造、服务、再利用等。互联网可以把产业链上下游的各个环节连接起来，实现工业大数据的跨界整合，推进网络化与自动化、信息化的融合，促进创新，形成独特的价值生态。把工业大数据提炼为知识，并将其应用于产品全生命周期各环节的自动化与信息化，从而实现设计、研发、制造环节的智能化、生产管理的智能化、市场服务的智能化以及产品本身的智能化，实现整体效率的再次提升与价值再创造。本专题汇聚了我国工业大数据领域专家学者的5篇文章，从不同的领域和不同的视角展示工业大数据在推进我国新一轮工业革命中发挥的巨大作用。
王建民在《工业大数据技术综述》一文中，分析了工业大数据的背景、来源与内涵，剖析了工业大数据、企业信息化和工业互联网的关联关系，并对工业大数据“多模态、高通量、强关联”的数据特点以及“跨尺度、产业链、跨界”多源数据融合的应用特点进行了概述。
近几年，大数据意识已经从互联网、金融等先发领域向传统工业/制造业领域渗透。赵宏博等人在《基于炼铁大数据智能互联平台推动传统工业转型升级》一文中，介绍了大数据对钢铁冶炼工业转型升级的推动作用，探索了信息技术、大数据技术、互联网技术与传统冶金技术的深度融合。他们面向钢铁冶炼研发了基于数据驱动和机理模型的大数据存储与智能互联平台，通过对炼铁工序海量数据进行深度挖掘，快速高效地实现了炼铁操作制度的建议、炼铁大数据的云端数学建模计算、炼铁信息和标准的快速获取以及炼铁问题的互动咨询等。
随着物联网和信息物理系统时代的来临，更多数据可以被收集和分析，工业大数据也因此成为行业创新和转型的重要驱动力。袁爱进等人在《工业大数据的应用与实践》一文中，根据其在工业大数据领域多年的创新和实践，阐述了传统制造业大数据的发展之路，特别介绍了三一集团有限公司的工业大数据平台及其在数据与模型共享方面的实际应用案例。
崔立真等人在《面向智能电网的电力大数据存储与分析应用》一文中阐述了大数据技术对电力行业可持续发展的重要意义，通过智能电网主数据与用电信息的存储和管理、电能质量分析以及配网运营能力分析等典型大数据案例介绍了大数据技术在智能电网领域的应用现状。
宋云生的文章《一种情感判别分析体系在汽车品牌舆情管理中的应用》提出了一种结合朴素贝叶斯分类的情感分析方法。该方法提高了情感分析的准确率，增强了量化分析情感强度的能力，并在汽车品牌的舆情管理中产生了实效。
本专题篇幅有限，虽不能覆盖工业大数据的方方面面，但在一定程度上已经展示了大数据技术对新工业革命的重要支撑作用。因此，要迎接新工业革命的机遇与挑战，必须大力发展工业大数据。
靳小龙（1976-），男，中国科学院计算技术研究所副研究员，博士生导师，大数据分析系统国家工程实验室主任助理，中国科学院网络数据科学与技术重点实验室知识计算方向负责人，中国科学院大学岗位教授，中国计算机学会（CCF）高级会员，CCF大数据专家委员会副秘书长，《大数据》期刊编委。主要研究方向包括知识图谱、知识计算、社会计算、大数据分析等。迄今为止共出版专著2部，在IEEE/ACM TASLP、ACM TWEB、ACM TIST、IEEE ToW、IEEE TWC、IEEE TPDS、PRE等重要学术期刊与AAAI、IJCAI、WWW、CIKM、CIT、AINA、ICC、Globecom等学术会议上发表论文140余篇，获得国际会议IEEE CIT-2015、IEEE AINA 2007与IEEE ICAMT 2003的最佳论文奖，IEEE ICBK 2017的最佳学生论文奖。国内会议CCF Big Data 2015的最佳学生论文奖；申请/获得专利10余项，Google Scholar引用达3200余次。2015年获得中国电子学会科技进步奖一等奖，2012年获得IEEE International Conference on Ubiquitous Computing and Communications的Outstanding Leadership Award，2010年获得IEEE联合会议CIT-2010、ScalCom-2010与ICESS-2010的卓越服务奖。
