前言 经济高质量发展是当前乃至今后一段时期国家宏观调控和政策制定的指导思想，而制造业作为实体经济主体，是立国之本、兴国之器和强国之基。制造业高质量发展作为推动经济高质量发展的重要引擎，为中国制造业转型升级指明了方向。在制造业高质量发展的战略背景下，工业大数据兼具数据要素和数字技术双重属性，具备高端要素和技术革命双重优势，是制造业嵌入世界竞争格局和破除来自“双向挤压”困局的重要战略资源。由于工业大数据具有强融合性和流动性，制造业需要工业大数据介入，数据要素和数字技术是数字化新时代制造业的核心元件，因此将工业大数据与制造业深度融合能够使价值空间无限延伸。 但是，目前关于工业大数据与制造业融合的研究十分匮乏。关于工业大数据与制造业高质量发展研究的不足之处主要体现在以下方面：①工业大数据是工业互联网和智能制造的核心，对制造业高质量发展具有显著的驱动效应，但对于工业大数据度量的研究未见报道，工业大数据指标体系的研究有待拓展。②部分学者对制造业高质量发展的评价体系进行了初步探索，以评价指标为主，从五维到七维不等，涉及生态环境、能源消耗和结构优化等，但对制造业高质量发展概念、评价指标体系并未形成共识。③工业大数据对制造业高质量发展具有显著的促进作用，但目前对工业大数据赋能制造业高质量发展范式、工业大数据赋能制造业高质量发展机理缺乏系统性研究。 制造业高质量发展是一个综括性概念，而工业大数据既是生产要素又是技术，如何实现工业大数据对制造业高质量发展精准赋能？目前，中国数据要素市场尚未充分形成，急需培育壮大；数字技术经济范式尚未成熟，需要演化进阶；工业大数据共享水平、利用率和制造业高质量发展进程仍在初期阶段。如何发挥政府和市场双重优势，设计工业大数据赋能制造业高质量发展的路径，提出相应对策等问题都亟待解决。因此，本书在教育部人文社科基金项目“面向制造业企业创新发展的工业大数据赋能机理与路径…