信软司张毅夫：深化互联网、大数据、人工智能和实体经济融合推动大数据产业高质量发展

发布于：2018/10/12 11:26:40 | 658 次阅读

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　　习近平总书记在党的十九大、全国网络安全和信息化工作会议等多个场合反复强调要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，既从侧面凸显了信息化在培育新动能促进新发展中的重要作用，也彰显了党中央贯彻新发展理念、建设现代化经济体系的坚定决心。在新一轮科技革命和产业变革同我国转变发展方式形成历史性交汇的背景下，如何理解软件定义、数据驱动、平台支撑、服务增值、智能主导的融合发展新特征，如何继续做好信息化和工业化深度融合这篇大文章?中国电子报推出“深化融合发展，推动制造强国和网络强国建设”专栏，邀请行业主管部门、研究咨询机构、业界撰文，阐述新时代两化融合的新内涵和新特征，为创新推进两化融合、促进制造业高质量发展营造良好氛围。此文为专栏文章之十五。
　　党的十九大报告指出，“加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。习近平总书记强调，要推动大数据技术产业创新发展，构建以数据为关键要素的数字经济，推动实体经济和数字经济融合发展。深入实施国家大数据战略，推动大数据与实体经济融合，实现大数据产业高质量发展，是深化供给侧结构性改革，加快制造强国和网络强国建设的重要举措。
　　一、推动我国大数据产业发展的重要意义
　　大数据是驱动新一轮科技变革的新引擎。大数据关键技术的发展和大数据思维深刻影响和改变着技术创新发展路径。大量针对大数据特定需求的存储器件、计算设备、网络设备以及大数据处理、管理、分析软件的设计、开发和使用，不断倒逼信息技术产业变革。数据驱动的人工智能方法在深度学习、自动驾驶、语音图像识别等领域取得重大进展，引发基于数据的新一代人工智能应用快速发展，引领智能化浪潮。
　　大数据是推动经济高质量发展的新动力。大数据产业是数字经济发展的力量。以数据流引领技术流、资金流、人才流、物资流，将深刻影响社会分工协作的组织模式，促进生产组织方式的集约和创新，为先进制造业发展、传统产业升级、信息消费扩大升级提供新动能，对推动国家经济高质量发展具有关键作用。
　　大数据是推进治理能力现代化的新手段。通过对海量、动态、高增长、多元化数据的高效处理，能够快速提取有价值信息，提高公共决策水平和质量，建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的政府治理新机制。通过对实时、动态、全样本大数据相关性分析，以群众需求为导向，有效提升政府决策和风险防范水平，提高社会治理的精准性和有效性，加快推进智慧社会建设。
　　二、我国大数据产业发展的基本情况
　　党中央、国务院高度重视大数据产业发展。党的十八大以来，我国大数据产业发展保持快速增长、蓬勃发展的态势。据研究机构测算，2017年我国大数据产业规模约为4700亿元，同比增长超30%，预计2018年将达6000亿元。
　　(一)顶层设计不断完善
　　初步形成了以战略引领、规划指导、政策支持为一体的大数据发展协同推进机制。2015年，国务院出台《促进大数据发展行动纲要》，推动国家大数据战略全面实施，建立了部际协调推进机制，组建咨询委员会。2017年，工信部印发《大数据产业发展规划(2016-2020年)》，全面部署“十三五”时期大数据产业发展工作。据不完全统计，全国各地陆续出台了160余项大数据规划、指导意见等政策文件，贵州、广东、内蒙古、沈阳等省份及地市成立了大数据管理机构，为大数据产业推进提供了制度保障。
　　(二)集聚效应逐步凸显
　　在国家相关部委和各地政府共同推动下，大数据产业区域布局持续优化，示范引领效应正在显现。国家设立了贵州、京津冀、珠三角、上海、河南、重庆、沈阳、内蒙古等8个国家大数据综合试验区，围绕数据资源管理与共享开放、数据中心整合、数据资源应用、数据要素流通等重点方向开展系统性试验。工信部支持建设了5个国家新型工业化产业示范基地(大数据)，进一步推动大数据产业集聚发展。
　　(三)技术创新取得突破
　　大数据产业技术不断突破，企业研发创新能力显着增强。围绕大数据全生命周期的关键技术攻关取得积极进展，大数据工具、平台和系统产品体系逐步完善，国内骨干大数据企业已具备自主开发建设和运维超大规模大数据平台的能力，一批创新型大数据独角兽企业也迅速崛起。近年来，我国大数据领域申请数量逐年递增，公开量约占大约40%，跃居世界第二。
　　(四)行业应用逐渐深入
　　大数据应用已由互联网、金融、电信等数据资源基础较好的领域，逐步向工业、政务、民生等领域拓展。工业大数据在制造业全生命周期和全产业链的应用不断深入，网络化协同、个性化定制、服务型制造的新型工业生产模式加速普及。大数据在政务、民生等领域深化应用，涌现出诸如浙江“最多只跑”、贵州“大数据助力精准扶贫”等一批惠及民生、增进人民福祉的大数据应用解决方案，数据红利不断释放，群众幸福感和获得感持续增强。
　　(五)生态体系日益完善
　　在法律法规方面，国家颁布实施《网络安全法》，规范数据保护，十余个省市提出制订大数据相关规章制度。在大数据标准化建设方面，推动成立了大数据标准化工作组，推进6项国际标准和20余项国家标准研制应用。在资金引导方面，目前已有多个地方政府成立了大数据产业投资基金，通过市场化的运作机制，推动数据从资源向资产的转变。
　　与此同时，我国大数据产业也面临一些问题和挑战。一是原创性的技术和产品缺乏，系统性、平台级技术和解决方案的创新仍有差距。二是工业数字化基础不牢，工业大数据开发利用不足，大数据和实体经济融合程度有待进一步提升。三是大数据产业发展的保障体系尚未建立，大数据相关法律法规不健全，数据开放共享进程较慢。四是数据安全管理体系不够完善，数据分级分类管理、安全监测、预警处置能力有待加强。五是大数据人才缺口仍然很大，尤其缺乏既熟悉行业业务需求，又掌握大数据技术与管理的综合性人才。
　　三、推动大数据产业高质量发展
　　当前，我国经济正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的重要时期，应充分认识并把握大数据发展契机，深入分析产业发展面临的新形势、新变化、新问题，扎实推进国家大数据战略实施，促进大数据产业高质量发展。
　　(一)强化技术攻关，加快大数据技术研发
　　持续加快大数据关键共性技术的研发，支持前沿技术创新，提升数据存储、理论算法、模型分析、技术引擎等竞争力，推进大数据、云计算、人工智能交叉融合，培育面向大数据的开源软件生态体系。推进产学研用协同攻关，支持创新型企业开发化的数据处理分析技术和工具，创新技术服务模式，形成技术先进、生态完备的技术产品体系。
　　(二)深化行业应用，拓宽大数据融合发展路径
　　加快发展工业大数据，构建覆盖工业全流程、全环节、全生命周期的数据链，鼓励工业企业和大数据企业优势互补、强强联合，提升数据分析处理和知识创造能力。推动大数据与农业、能源、交通、医疗、金融等领域融合发展，促进新模式、新生态培育。
　　(三)加强风险防范，提升大数据安全保障能力
　　坚持安全与发展并重的原则，从法律法规、政策标准、能力建设等方面建立完善大数据安全保障体系。推动建立多元共治的协同监管机制，不断完善大数据规章制度。探索建立工业数据分级分类管理机制和标准，增强工业数据安全风险感知、预警和处置能力。加强大数据安全技术产品研发和应用，强化重要数据安全和个人信息保护。
　　(四)突出示范引领，优化大数据产业发展环境
　　健全大数据产业支撑体系。围绕大数据产业链各环节，持续做好大数据发展试点示范项目和案例征集活动，总结推广可复制的经验。结合大数据产业发展需求，推进关键领域相关标准的研制工作，加强大数据标准的宣贯与应用。鼓励社会资本持续向大数据领域倾斜，为大数据产业提供强有力的支撑。打造多层次、多类型的大数据人才队伍，提高人才质量，优化人才结构，充分激发创新潜能与活力。

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