2018年中国大数据产业发展形势展望.pdf

02018年中国工业和信息化 发展形势展望系列 2018年中国大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，催生出一大批新产品、新服务、新模式和新业态，成为数字经济的重要组 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深层次延伸，制造业数字转型的核 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，产业生态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面临 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、助推数字转型 程度亟待提升、产业统计和标准体系急需构建、数据安全和数据主权面临新问题等挑战。 在此形势下，赛迪智库建议我国应从推进数据开放共享、强化核心技术创新、深化融合渗 透效应、持续完善产业生态、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、促进实体经济发展、拓展市场发展空间并保障发展后续动力。 【关键词】 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 业发展规划（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 虽然依然面临着宏观经济下行和结构调整的挑战，但也面临着国家和地 方政策重点推动、各领域应用需求不断增长以及生态体系不断完善等重 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年中国大数据产业发展形势展望 一、对2018年形势的基本判断 （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 大数据产业发展规划（2016-2020年）发布并落地实施的第一年， 我国大数据产业呈现加速发展态势，产业规模不断扩大，产业链条加速 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 务等在内的大数据核心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，国内大数据公司已涵盖了数据采集、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， 华为、阿里、百度、腾讯等企业的大数据技术和平台处理能力跻身世界02018年中国工业和信息化 发展形势展望系列 前列，华为、联想等公司在数据存储、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，科技企业媒体APAC CIO 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，随着新一代信息技术产业加速变革，经济社会各领域 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增长 势头，预计大数据核心产业规模将突破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黄金发 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年中国大数据产业发展形势展望 （二）融合渗透效应向更深层次延伸 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，成为推动数字经济发展的主动能。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，面向农业农村的数据采集、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。在国家科技重 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、核心 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、行业类及新型信息产品四大重点领域的应用日益 深入，人民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、消费以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力等 各个方面的应用将向更深层次拓展。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联系将更加紧密， 大数据向其他技术领域的融合渗透将持续深入。 （三）制造业数字转型核心引擎作用日益凸显 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082018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、智能化转型步伐不断加快，涌现出海尔、美的、东莞劲胜、尚品宅 配等智能工厂建设的示范案例，以及海尔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，工业大数据在工业产品研发设 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、产品全生命周期优化、企业间协同制造、业务模式创新，进而 加速制造业数字转型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十九大报告提出的“加快 发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融 合”的精神指引下，我国工业大数据相关核心技术、产品和解决方案的 研发与产业化步伐将进一步加快，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，国家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转型的新模式、新业态将 不断涌现，大数据在制造业数字化转型中的核心引擎作用不断强化。0 018年中国大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，大数据领域国家工程实验室陆续获批并揭牌，工信部批复 多个大数据相关重点实验室，科技部、国家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、流通与交易技术、协同安全技术等基础技术领域，以及 医疗、教育、综合交通、社会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，在数据采集、数据 清洗、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102018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，随着国家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采集和清洗 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核心关键技术将加速突破。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，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、区块链、边缘计算等技术的联系将更加 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，八大国家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、人才流， 以支撑跨区域公共服务、社会治理和产业转移为主线，促进区域一体化 发展；贵州、上海、重庆、河南和沈阳五大区域示范类综合试验区注重 数据的资源统筹，大数据产业集聚作用和辐射带动作用不断增强，有力 促进区域的协同发展，实现经济的提质增效；内蒙古自治区的基础设施 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， 对资源整合力度不断加大，在绿色集约发展的基础上，与东、中部产11 018年中国大数据产业发展形势展望 业、人才、应用优势地区合作逐步加强，实现跨越式发展。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，随着国家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，全国将加快建设一批省级大数据产业 集聚区，进一步优化资源配置、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，带动区域经济社会转型。 （六）产业生态体系迈入成熟完善阶段 2017年，随着大数据产业的不断发展，我国大数据产业生态体 系不断完善。政策方面，工信部正式印发大数据产业发展规划12018年中国工业和信息化 发展形势展望系列 （2016-2020），水利部、最高检等国家部委以及广东、福建等省市均 纷纷出台大数据相关产业规划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，建立了一批如国家 大数据创新联盟、大数据专家委员会等国家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。在人才培养方面，教育部批准全国共 35所高校设立“数据科学与大数据技术专业”；各级政府、企事业单位 也纷纷加大大数据人才培养力度，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数据咨询研究、知识产权保护、 投融资服务、产权交易、人才服务、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、新产品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，申请立项多项国家标准。1 018年中国大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，更多创新性政策将 加快出台，大数据产业发展环境将进一步优化。随着大数据人才培养途 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 人才供给质量、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，大数据产业生态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流动和共享，数据资源开放 共享水平将影响大数据产业发展水平和速度。虽然国家层面和地方层面 均出台了推动数据资源开放共享的相关政策，并将推动政府数据、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资源开放 共享程度依然较低。一是由于信息系统分散独立以及信息技术能力欠 缺，目前各级、各部门、各行业各行其是、条块分割的现象仍然大量存 在，政府各个部门之间多套信息系统同时并行，互相之间信息资源无法 共享的“信息孤岛”现象仍然突出。二是由于数据共享开放的法律法规 体系不完善、流程不规范、责任主体不明确等问题导致的政府和社会企 业对数据资源“不敢开”、“不想开”、“不会开”等问题依然存在。 三是开放的数据资源也存在质量不高，可机读性、完整性等较差，交易12018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核心技术和生态系统 影响力总体较弱，如商用数据库等主流产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，突破性、颠 覆性创新偏少，自主研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，产学研用的渠道尚未彻底打通。1 018年中国大数据产业发展形势展望 （三）助推数字转型程度亟待提升 大数据作为数字化知识和信息采集、分析挖掘和利用的关键抓手， 对推动各行业数字化转型起到关键支撑作用。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，对行业数字转型支撑能力仍有待提 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转型中的作用不能充 分发挥。据统计，国内打通过程控制和企业管理环节的制造执行系统的 普及率不到20%，实现覆盖产品全生命周期数据互通的企业仅为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产品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 数据资源已成为国家基础性战略资源，衡量大数据产业发展水平对 把握经济走向、制定宏观决策、实施科学精准的产业调控和经济政策具 有重要意义。然而，大数据作为战略新兴产业，传统的国民经济统计体 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 件与信息技术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月就成立了全国信息技术标准化技术委员会大数据 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12018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面临着诸多挑 战，大数据标准化工作仍需加强。 （五）数据安全和数据主权面临新问题 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、社会安全和国家安全的关键领域。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 采集、存储、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面临诸多挑战。一是基础设施安全 防护能力薄弱，物联网、路由器等数据采集和传输设备，集中存放和处 理海量数据资源的云计算数据中心，大数据开放共享和交易平台等均可 能成为了安全攻击的目标。二是个人敏感数据泄露、失真、篡改、非法 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，在数字经济环境下，大数据作为与自然资源、人力资源同样重要的 战略资源，数据主权已逐步成为国家主权的一个重要组成部分，争夺和 掌控全球数据资源已成为各国竞争的新热点。而目前我国大数据跨境流 通相关法律法规方面的基础较为薄弱，数据安全治理和监管制度尚不健 全，数据安全开放、流通标准等缺项严重，数据跨境流通给保障国家数 据主权带来新挑战。1 018年中国大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 研究制定数据资源标准管理规范，对于涉及国家战略安全、产业核 心机密、个人隐私的数据加强保护，对于社会公共服务数据、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 据资源的“有价性”，推动制定数据资源确权、开放、流通、交易相关 制度，通过明确交易规则、制定定价标准、设立交易市场等方式，使数 据资源在企业间、企业与政府间能够以共赢的方式分享。制定政府数据 开放计划，明确数据开放的目的、目标与行动方案，开展政府数据开放 试点和示范，实行分类指导、分层推进和分步实施向社会开放数据。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采集，形成覆盖生产过程和商业各环节各流程的 数据库。 （二）强化核心技术创新，积蓄创新发展动能 加强大数据核心技术攻关，布局国家大数据科技创新重大专项，加 大对大数据基础理论研究支持力度，整合产学研资源优势共同攻关大数 据基础架构、采集存储、处理分析、安全保障等关键技术。加速推进科研 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，汇聚多方资源共同加快大数据前沿技术产业化进程。构建支撑数字化 转型的创新网络，统筹推进国家大数据综合试验区、产业集聚区和新型工182018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，促进实体经济发展 围绕中国制造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 见等重大战略的落地实施，开展工业大数据技术、产品、平台和解决 方案的研发和产业化，建设一批国家级、行业级、企业级工业互联网平 台，探索建立工业大数据中心，实施工业大数据应用示范工程，利用大 数据培育发展制造业新模式、新业态。繁荣行业大数据应用生态，进一 步推动企业在科学计算、资源勘查、卫星应用、重大装备制造、现代农 业等领域应用大数据，提升产业内生创新驱动能力，服务国家战略需 求。围绕现代服务业发展需求，推动大数据与商业、金融、文化、教 育、医疗等领域相结合，加快商业模式创新，促进优质服务资源更广泛 惠及民生。 （四）持续完善产业生态，拓展市场发展空间 建立和完善大数据产业公共服务支撑体系，围绕产品和服务测试验 证、知识产权保护、数据估值和交易，建设一批大数据技术与产业公共 服务平台，为产业各环节提供支撑服务，构建和繁荣大数据产业生态。 支持建设大数据产品测试验证平台，依托第三方提供大数据新技术、新1 018年中国大数据产业发展形势展望 应用、新产品的评测认证和推广。支持第三方机构开展大数据服务可用 性、可靠性、安全性和规模质量等方面的评估、评测、检测认证服务。 培育一批大数据咨询研究、知识产权保护、投融资服务、产权交易、人 才服务、企业孵化和品牌推广等专业服务机构。大力发展数据评估、数 据估值和数据交易审计等第三方服务。加强数字人才队伍建设，支持大 数据企业、行业企业与高校、科研院所联合开设大数据课程和开展人才 培训，建立跨行业的大数据实验室，培育一批具备行业实践经验的数据 科学家。 （五）加强行业监管管理，保障发展后续动力 贯彻落实网络安全法，统筹规划数据安全相关标准制定，研究 探索合理解决“数字垄断”、“数字继承”、“数字开放”等新问题的 规制方法，把握数据隐私保护和数据开发应用之间的均衡。建立健全数 据相关法律法规和制度体系，加强行业管理和安全保障，加大对隐私信 息保护、网络安全保障、跨境数据流动的管理，健全网络数据和用户信 息的防泄露、防篡改和数据备份等安全防护措施及相关的管理机制，组 织开展数据共享、开放、交易、安全等方面的立法研究工作及相关的专 项检查和治理。 本文作者：大数据产业形势分析课题组 18611630179 panwenccidthinktank