2018年大数据产业发展形势展望

1、2018年中国工业和信息化发展形势展望系列2018年数据产业发展形势展望【内容提要】2017年，我国大数据产业保持健康快速发展，不断向制造业等传统产业渗透融合，催生出一大批新、新服务、新模式和新业态，成为数济的重要组成部分，为实现两个强国建设提供了重要动能。展望2018年，我国大数据产业将继续保持快速增长态势，对其他行业领域的融合渗透效应将向更次延伸，制造业数字的核心引擎作用将日益凸显，产业发展主基调依然是技术创新驱动，产业集聚特色化发展态势将逐步显现，产业体系也将迈入成熟完善阶段。但同时，我国大数据产业发展也着数据开放共享水平有待提高、技术创新对产业发展的引领作用仍然不强、助推数字程度亟待提

2、升、产业统计和标准体系急需构建、数据安全和数据主权新问题等。在此形势下，透效应、持续完善产业建议我国应从推进数据开放共享、强化技术创新、深化融合渗、加强行业监管管理五个方面着手，不断提升要素支撑能力、积蓄创新发展动能、促进实体发展、拓展市场发展空间并保障发展后续动力。【】大数据产业 发展形势 展望2017年，随着促进大数据发展行动纲要深入实施和大数据产业发展（2016-2020年）的发布，我国大数据产业呈现健康快速发展态势，包括大数据硬件、大数据软件、大数据服务等在内的大数据核心产业环节产业规模预计达到4200亿元。2018年，我国大数据产业发展虽然依然着宏观下行和结构调整的，但也着和地方政策

3、重点推动、各领域应用需求不断增长以及体系不断完善等重大机遇，预计2018年我国大数据产业将继续保持快速发展态势。 0 018年数据产业发展形势展望一、对2018年形势的基本（一）产业将继续保持快速增长态势2017年是促进大数据发展行动纲要深入推进关键之年，也是大数据产业发展我国大数据产业呈现（2016-2020年）发布并落地实施的第一年，发展态势，产业规模不断扩大，产业链条完善，企业实力不断增强。包括大数据硬件、大数据软件、大数据服务等在内的大数据产业环节产业规模预计可达到4200亿元，大数据关联产业规模预计超过7万亿元，大数据融合产业规模预计达到5.5万亿元。产业链条日益完善，国内大数据公司

4、已涵盖了、数据存储、数据分析、数据可视化以及数据安全等领域。企业实力不断增强，、阿里、腾讯等企业的大数据技术和平台处理能力跻身世界 0 2018年中国工业和信息化发展形势展望系列前列，、联想等公司在数据、处理、交换等软硬件设备市场优势日益凸显。大数据初创企业也积极开展服务创新，科技企业APACCIO Outlook发布的“2017亚太区大数据企业25强”榜单，百分点、TalkingData、Kyligence、精硕科技等四家中国企业上榜。展望2018年，随着新一代产业，各领域信息网络化程度不断加深，国内旺盛的应用需求和巨大的市场空间将为大数据创新提供强大驱动力，我国大数据产业发展将继续保持高速

5、增长势头，预计大数据产业规模将5700亿元，未来2-3年的市场规模的增长率仍将保持35%左右。与此同时，随着我国大数据产业进入展期，企业主体的整体实力将大幅提升，产业链条将更加完善，并且产业链各环节企业布局将更趋合理，产业链协同能力将进一步增强。 0 018年数据产业发展形势展望（二）融合渗透效应向更次延伸2017年，基于大数据的数字化生产、数字化制造、数字化服务等新业态不断涌现，成为推动数济发展的主动能。大数据在农业生产智能化、经营网络化、管理高效化、服务便捷化方面的能力水平不断提升，面向农业农村的、传输、共享基础设施日趋完善，河南农业大数据综合应用服务中心等农业大数据应用示范作用明显。在科

6、技重大专项、强基工程等的有序推进下，大数据与集成电路、基础软件、元器件、新一代人工智能等领域的融合应用和集成创新不断加快。大数据在生活类、公共服务类、行业类及新型信息四大重点领域的应用日益深入，群众日益增长的信息消费需求不断得到满足。得益于大数据和云计算融合创新平台“飞天”的重要支撑，“双十一”期间，阿里巴巴支付宝的支付峰值达到每秒25.6万笔，是去年的2.1倍。展望2018年，大数据的融合渗透效应将进一步凸显，在全球生产、流通、分配、消费以及运行机制、生活方式和治理能力等各个方面的应用将向更次拓展。同时，随着大数据技术的不断发展，其与物联网、云计算、人工智能等新技术领域的将更加紧密，大数据向

7、其他技术领域的融合渗透将持续深入。（三）制造业数字引擎作用日益凸显2017年，随着中国制造2025、关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见、深化“互联网+先进制造业” 发展工业互联网的 0 2018年中国工业和信息化发展形势展望系列指导意见等政策文件的深入贯彻和出台实施，制造业数字化、网络化、智能化步伐不断加快，涌现出、美的、东莞劲胜、尚品宅配等智能工厂建设的示范案例，以及COSMO、航天科工INDICS、三一重工树根互联等面向行业领域的工业互联网平台。随着智能工厂改造和工业互联网平台建设步伐的不断加快，工业大数据在工业研发设计、生产制造、管理决策、售后服务等全流程的创新应用不断深化，催生出

8、一批新模式、新业态，在推动制造业生产过程优化、企业管理与决策优化、全生命周期优化、企业间协同制造、业务模式创新，进而制造业数字中的重要作用日益显现。展望2018年，在智能制造深入实施和党的报告提出的“加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体深度融合”的精神指引下，我国工业大数据相关技术、和解决方案的研发与步伐将进一步加快，装备制造、航空航天、船舶等重点行业领域的大企业工业大数据平台以及面向中小企业的工业大数据服务平台建设工作将快速推进，层面和地方层面的工业大数据试点示范工作将全面开展，工业大数据龙头骨干企业和创新型中小企业的服务供给能力将不断提升，以大数据驱动制造业数字化的新模式

9、、新业态将引擎作用不断强化。不断涌现，大数据在制造业数字化中的 08 018年数据产业发展形势展望（四）技术创新依然是产业发展主基调2017年，大数据领域工程陆续获批并揭牌，工信部多个大数据相关，科技部、自然科学基金委等设立多个大数据相关重点专项、创新项目，推动我国在系统计算技术、系统软件、分析技术、流通与医疗、教育、综合交通、技术、协同安全技术等基础技术领域，以及安全风险感知与防控、工业、空天地海一体化等应用技术领域的技术研发和创新体系不断完善。同时，我国大数据骨干企业在大数据技术创新方面也不断加大投入，在、数据、数据脱敏、数据可视化等多个基础性技术领域已经取得较大突破，形成了实用性强、稳定

10、度高的技术能力，并向医疗、金融、物流、安全等行业的细分领域不断渗透拓展。此外，国内的Gitee、开源中国等 0 2018年中国工业和信息化发展形势展望系列开源社区，为交流迭代最新研究成果、催生新技术、推动产业技术快速发展提供良好环境。展望2018年，随着层面和企业层面在技术领域的深入布局，流式大数据表示和计算模型、多流数据关联分析、实时流处理技术和支持PB级内存和微秒级计算响应的内存计算技术以及大数据实时和技术、大数据语义理解和协同技术、跨时空信息感知融合方法、新型数据可视化技术等大数据领域将。应用需求为牵引的跨学科、跨领域交叉融合技术研究也将成为发展重点。同时，作为大数据技术创新发展的基石，

11、开源仍然是大数据技术创新的主要途径。此外，大数据的技术与人工智能、边缘计算等技术的将更加紧密，融合创新不断涌现。（五）产业集聚特色化发展态势逐步显现2017年，八大大数据综合实验区的建设工作有序推进，产业集聚区特色化发展态势逐步显现。京津冀和珠三角跨区域类综合试验区注重数据的要素流通，以数据流引领技术流、物质流、资金流、流，以支撑跨区域公共服务、治理和产业转移为主线，促进区域发展；数据的、上海、重庆、河南和沈阳五大区域示范类综合试验区注重统筹，大数据产业集聚作用和辐射带动作用不断增强，促进区域的协同发展，实现的提质增效；内的基础设施统筹发展类综合试验区，充分发挥其能源、气候、地质上的区域优势，

12、对整合力度不断加大，在绿色集约发展的基础上，与东、中部产 10 018年数据产业发展形势展望业、应用优势地区合作逐步加强，实现式发展。同时，结合地方产业发展和应用特色的大数据产业集聚区和新型工业化示范基地工作稳步推进，相关政策文件编制工作有序开展。展望2018年，随着大数据综合试验区建设的不断深入，我国大数据产业特色化发展态势将日益凸显。此外，随着大数据产业集聚区和新型工业化示范基地工作的推进，将加快建设一批省级大数据产业集聚区，进一步优化配置、形成集聚效应、发挥辐射带动作用，促进地方大数据产业发展和应用，带动区域。（六）产业体系迈入成熟完善阶段2017 年， 随着大数据产业的不断发展， 我国

13、大数据产业体系不断完善。政策方面， 工信部正式大数据产业发展 112018年中国工业和信息化发展形势展望系列（2016-2020），水利部、最高检等部委以及、福建等省市均纷纷出台大数据相关产业和细分领域相关政策，推动我国大数据产业发展政策环境持续优化。在创新型组织建设方面，建立了一批如大数据创新、大数据委员会等及地方的大数据行业组织，产学研用协同发展格局逐步形成。在培养方面，教育部批准共35所高校设立“数据科学与大数据技术专业”；各级、企事业也纷纷加大大数据培养力度，建立了一批如阿里巴巴大数据学院、贵阳大数据教育实训基地、重庆国际大数据产业学院等培训研究机构。在公共服务方面，面向大数据领域的大

14、数据咨询研究、知识产权保护、投融资服务、产权、服务、企业孵化和品牌推广等专业服务机构不断涌现，大数据新技术、新应用、新的评测认证和推广平台逐步建立。在标准化工作方面，大数据技术参考架构已经完成，大数据标准体系架构不断完善，申请立项多项标准。 1 018年数据产业发展形势展望展望2018年，大数据相关政策将加快落地实施，创新性政策将加快出台，大数据产业发展环境将进一步优化。随着大数据培养途径的不断多元化发展以及培养能力、培养水平的不断增强，我国大数据供给质量、数量将大幅提升。同时，随着大数据公共服务机构以及大数据专业服务机构不断发展，面向大数据领域的软服务能力将不断提升。此外，随着投入力度的不断

15、加大，标准体系建设、创新型组织建设也将取得较大进展，大数据产业体系将逐步迈入成熟完善阶段。二、需要关注的几个问题（一）数据开放共享水平有待提高大数据产业发展有赖于数据信息的自由和共享，数据开放共享水平将影响大数据产业发展水平和速度。虽然层面和地方层面均出台了推动数据开放共享的相关政策，并将推动数据、公共数据集聚与开放共享作为主要任务，但目前我国各级部门数据开放共享程度依然较低。一是由于信息系统分散以及能力欠缺，目前各级、各行业各行其是、条块分割的现象仍然大量存在，各个部门之间多套信息系统同时并行，互相之间信息无法共享的“信息孤岛”现象仍然突出。二是由于数据共享开放的体系业对数据善、流程不规范、

16、责任主体不明确等问题导致的和企“不敢开”、“不想开”、“开”等问题依然存在。三是开放的数据也存在质量不高，可机读性、完整性等较差， 1 2018年中国工业和信息化发展形势展望系列流通不畅等问题。（二）技术创新对产业发展的引领作用仍然不强创新是引领发展的第一动力，然而目前我国在新型计算平台、分布式计算架构、大数据处理、分析和呈现等方面技术水平与国外仍存在较大差距，在前瞻性技术研发方面仍处于跟随状态，技术创新对于大数据产业的引领作用仍然不强。一是国内企业对大数据技术和系统影响力总体较弱，如数据库等主品市场仍由国外企业主导。二是大多数大数据企业的创新仍以模仿性、渐进性创新为主，性、颠覆性创新偏少，研

17、发具有国际影响力的先进技术较少。三是企业、科研机构、高校之间尚未建立起知识创新、技术研发和成果转化密切结合的有效机制，产学研用的尚未彻底打通。 1 018年数据产业发展形势展望（三）助推数字程度亟待提升大数据作为数字化知识和信息、分析挖掘和利用的关键抓手，对推动各行业数字化起到关键支撑作用。但目前大数据在各行业的应用范围仍不广、应用层次仍不深，对行业数字支撑能力仍有待提升。一是部分制造业企业信息化、数字化水平仍有待提升，导致数据采集、分析、处理能力较弱，大数据在制造业数字化中的作用不能充分发挥。据统计，国内打通过程和企业管理环节的制造执行系统的普及率不到20%，实现覆盖全生命周期数据互通的企业

18、仅为18.7%，实现产业全生命周期业务集成的企业仅为6.8%。二是面向农业、服务业等领域的大数据软硬件和解决方案供给能力仍有待提升，应用模式、商业模式、服务模式有待探索，参与主体有待进一步集聚。（四）产业统计和标准体系急需构建数据把握已成为基础性战略，衡量大数据产业发展水平对、制定宏观决策、实施科学精准的产业调控和政策具统计体有重要意义。然而，大数据作为战略新兴产业，传统的系已经无法覆盖和准确衡量其产业发展水平，工业和信息化部制定的软件与服务业统计体系中亦缺少专门衡量其产业发展水平的统计指标，适合大数据产业的精确统计标准和测算方法急需制定。此外，虽然我国早在2014年12月就成立了标准化技术委

19、员会大数据标准工作组，大数据标准工作也取得了诸多进展，但由于大数据发展速 1 2018年中国工业和信息化发展形势展望系列度快、涉及面广、技术复杂，当前大数据标准化工作仍然战，大数据标准化工作仍需加强。着诸多挑（五）数据安全和数据主权新问题随着大数据广泛深入发展，数据安全已上升为关系到个人安全、经济安全、安全和安全的关键领域。虽然我国在数据安全防护技术以及数据安全管理等领域取得了较大进展，但由于大数据具有体量巨大、价值稀疏、类型多样、分布协同等特征，数据从产生到销毁要历经、传输、使用等多个环节，并且涉及到数据生产者、消费者等多个主体，我国数据安全防护依然防护能力薄弱，物联网、路由器等诸多。一是基

20、础设施安全和传输设备，集中存放和处理海量数据能成为了安全的云计算数据中心，大数据开放共享和平台等均可的目标。二是个人敏感数据泄露、失真、篡改、利用等问题依然严峻，个人数据确权、安全保护等成为关注焦点。此外，在数战略济环境下，大数据作为与自然、人力同样重要的，数据主权已逐步成为主权的一个重要组成部分，争夺和掌控全球数据通相关已成为各国竞争的新热点。而目前我国大数据跨境流方面的基础较为薄弱，数据安全治理和监度尚不健全，数据安全开放、流通缺项严重，数据跨境流通给保障数据主权带来新。 1 018年数据产业发展形势展望三、应采取的对策建议（一）推进数据开放共享，提升要素支撑能力研究制定数据标准管理规范，

21、对于涉及战略安全、产业核心、个人隐私的数据加强保护，对于公共服务数据、一般性学术研究数据等，从提高效率、促进创新的角度出发，鼓励开放。正视数据的“有价性”，推动制定数据确权、开放、流通、相关制度，通过明确规则、制定定价标准、设立市场等方式，使数据在企业间、企业与间能够以共赢的方式。制定数据开放计划，明确数据开放的目的、目标与行动方案，开展试点和示范，实行分类指导、分层推进和分步实施向数据开放开放数据。加强数据共享利用，引导、鼓励和支持制造业企业和商业机构加强对生产经营活动中各类数据的数据库。，形成覆盖生产过程和商业各环节各流程的（二）强化技术创新，积蓄创新发展动能加强大数据技术攻关，布局大数据

22、科技创新专项，加大对大数据基础理论研究支持力度，整合产学研优势共同攻关大数据基础架构、处理分析、安全保障等。推进科研成果转化，大力发展以应用需求为牵引的跨学科、跨领域交叉融合技术研究，汇聚多方共同加快大数据前沿技术进程。构建支撑数字化的创新网络，统筹推进大数据综合试验区、产业集聚区和新型工 1 2018年中国工业和信息化发展形势展望系列业化示范基地建设，支持面向大数据应用领域的创新创业，鼓励支持中小企业、初创企业加强大数据应用技术开发。支持建设大数据相关开源社区等公共技术创新平台，提升国际大数据相关开源社区贡献度。（三）深化融合渗透效应，促进实体发展中国制造2025、关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见、深化“互联网+先进制造业” 发展工业互联网的指导意见等战略的落地实施，开展工业大数据技术、平台和解决方案的研发和，建设一批级、行业级、企业级工业互联网平台，探索建立工业大数据中心，实施