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2018年，我國大數據產業(yè)呈現健康快速發(fā)展態(tài)勢，包括大數據硬件、大數據軟件、大數據服務等在內的大數據核心產業(yè)環(huán)節(jié)產業(yè)規(guī)模有望達到5700億元。2019年，我國大數據產業(yè)發(fā)展雖面臨著宏觀經濟下行、外部貿易環(huán)境錯綜復雜和產業(yè)結構調整的挑戰(zhàn)，但也迎來了國家和地方政策重點推動、各領域應用需求不斷增長以及生態(tài)體系不斷完善等重大機遇，預計2019年我國大數據產業(yè)將持續(xù)保持穩(wěn)定增長態(tài)勢。

形勢判斷

(一)大數據生態(tài)環(huán)境將不斷向好

2018年，推動大數據發(fā)展已成為各級政府主管部門的共識。隨著《促進大數據發(fā)展行動綱要》《大數據產業(yè)發(fā)展規(guī)劃(2016—2020年)》等一系列政策的深入推進實施，政策環(huán)境迎來了加速優(yōu)化期。在機構改革中，“大數據”成為一大亮點。山東、福建、浙江、廣西等省新成立了省級大數據管理局;廣東在原有大數據管理局基礎上，新組建省政務服務數據管理局;此外，貴州大數據管理局等已存在機構，也被明確提升至省政府直屬機構級別。在人才培養(yǎng)方面，2018年教育部在全國范圍內新批準248所高校開設大數據專業(yè);同時，成立了如達摩院、北京大學健康醫(yī)療大數據國家研究院、重慶郵電大學科大訊飛人工智能學院等大數據研究培訓機構，不斷加強大數據人才培養(yǎng)力度。在大數據標準化方面，2018年貴州省獲批建設國家技術標準(貴州大數據)創(chuàng)新基地，用以加快建立大數據關鍵共性標準，并引導國內外企業(yè)加強大數據關鍵技術、產品的研發(fā)合作。在公共服務方面，圍繞大數據的咨詢服務、知識產權保護、產權交易、品牌推廣、投融資服務等服務機構也逐漸發(fā)展成熟。

展望2019年，大數據相關利好政策將進一步加快落地，圍繞數據安全、數據交易、數據標準等領域的更多創(chuàng)造性政策將加快出臺。隨著各地加快建立大數據管理機構，大數據產業(yè)發(fā)展的政策環(huán)境將進一步優(yōu)化。大數據人才將呈現多元化培養(yǎng)模式，我國大數據人才供給質量、數量將大幅提升。數據交易標準與技術體系將加快完善，大數據公共服務體系及專業(yè)服務機構將進一步發(fā)展，整個大數據產業(yè)生態(tài)將愈發(fā)趨于健康成熟。

(二)產業(yè)延續(xù)迅猛增長態(tài)勢

2018年，我國大數據產業(yè)規(guī)模不斷擴大，產業(yè)鏈條加速完善，企業(yè)實力不斷增強。國內大數據公司業(yè)務覆蓋領域日益完備，在數據采集、數據存儲、數據分析、數據安全與數據可視化等領域均成長起了一批有一定實力與特色的大數據企業(yè)代表。阿里、華為、百度、騰訊等企業(yè)的平臺處理能力躋身世界前列，華為、聯想等公司在數據存儲、處理等軟硬件設備市場的優(yōu)勢則逐漸顯著。

展望2019年，我國大數據產業(yè)整體仍將保持較高增速。預計2019年我國大數據核心產業(yè)規(guī)模有望突破7200億元，增速將維持在25%~30%左右。隨著我國大數據企業(yè)核心競爭力的不斷提升，大數據產業(yè)鏈條將更為完備，圍繞產業(yè)鏈上下游的布局趨于合理，協同創(chuàng)新能力將不斷提升。

(三)國家大數據綜合試驗區(qū)引領作用凸顯

2018年，以八大國家大數據綜合試驗區(qū)為引領的大數據發(fā)展態(tài)勢已基本形成。京津冀地區(qū)著力打造大數據走廊格局，已初步形成大數據協同發(fā)展體系;以上海為核心的長三角地區(qū)，持續(xù)推進大數據與當地智慧城市建設，以及云計算、人工智能等其他新一代信息技術發(fā)展深度結合;珠三角地區(qū)在大數據應用創(chuàng)新、產品研發(fā)及產業(yè)管理方面率先垂范、具有成效;貴州、重慶、河南、沈陽等四個試驗區(qū)近年來大數據產業(yè)發(fā)展勢頭迅猛，有望成為我國大數據發(fā)展的新增長極;而位于內蒙古自治區(qū)的基礎設施類綜合試驗區(qū)，則充分發(fā)揮其在氣候、資源、地形上的優(yōu)勢，不斷加大資源整合力度，與東部、中西部地區(qū)的產業(yè)合作不斷增強，在綠色集約的原則下逐步開始了跨越式發(fā)展。

展望2019年，隨著各個大數據綜合試驗區(qū)相繼建設完成，各試驗區(qū)大數據差異化發(fā)展特點愈發(fā)明顯。各大綜合試驗區(qū)對資源的優(yōu)化配置作用將更加突出，大數據產業(yè)發(fā)展引起的區(qū)域經濟結構轉型升級將不斷加快。值得一提的是，來自西部地區(qū)的四川、重慶、貴州三省大數據產業(yè)整體發(fā)展較快，或將接棒東部地區(qū)成為我國大數據產業(yè)的領跑省份。

(四)工業(yè)大數據將持續(xù)引領制造業(yè)升級

2018年，隨著《關于深化制造業(yè)與互聯網融合發(fā)展的指導意見》等一系列政策文件的出臺實施和深入貫徹，制造業(yè)數字化、網絡化、智能化轉型步伐不斷加快。高質量數據已成為工業(yè)系統(tǒng)運行的核心要素，用于推動大中型企業(yè)實現智能制造升級和工業(yè)互聯網轉型，并支撐中小企業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)。企業(yè)級工業(yè)大數據平臺應用場景不斷豐富，百度的工業(yè)大數據監(jiān)測平臺已逐漸延伸到汽車、日化等行業(yè);三一重工利用大數據分析技術為智能工程機械物聯網提供有效決策支持。工業(yè)大數據生態(tài)環(huán)境不斷優(yōu)化，在工信部指導下成立的工業(yè)互聯網產業(yè)聯盟，目前會員數已突破400家，已從產業(yè)需求、技術標準、應用推廣、安全保障、國際合作等角度開展了多項務實工作并取得了諸多研究成果。

展望2019年，隨著各項政策紅利的相繼釋放，工業(yè)大數據將迎來重要機遇期，在工業(yè)產品創(chuàng)新、工業(yè)物聯網、工業(yè)供應鏈等方面將不斷創(chuàng)造價值，持續(xù)推動我國工業(yè)高質量發(fā)展。工業(yè)互聯網平臺將成為工業(yè)大數據競爭的制高點，我國制造業(yè)企業(yè)圍繞平臺布局實現轉型升級的步伐將顯著增快。隨著各地工業(yè)大數據試點示范工作的全面開展，工業(yè)大數據骨干企業(yè)和創(chuàng)新型企業(yè)的服務供給能力將不斷提升，工業(yè)大數據在加速產品創(chuàng)新設計、產品故障診斷與預測、供應鏈的分析和優(yōu)化等具體生產場景中的引領作用將不斷強化。

對策建議

(一)分層次推進大數據治理體系建設

建立健全數據相關制度體系，組織開展數據共享、開放、交易、安全等方面的細則研究工作及相關的專項檢查和治理，推動制定數據資源確權、開放、流通、交易相關制度。建立標準規(guī)范體系，明確交易規(guī)則，制定定價標準，規(guī)范數據利用和交易。完善大數據第三方監(jiān)管平臺建設，建立數據交易機構資質審核和準入機制，加強事前準入、事中監(jiān)測和事后處置等監(jiān)管機制和手段，大力發(fā)展數據評估、數據估值和數據交易審計等第三方服務。建立數據流通負面清單制度，規(guī)范數據流通行業(yè)，禁止危害國家安全、泄漏個人信息及企業(yè)商業(yè)秘密的數據的流通。

(二)全方位提升工業(yè)大數據服務能力

建立工業(yè)大數據標準體系，圍繞大數據在工業(yè)產品研發(fā)設計、生產制造、物流、銷售、維保服務等全生命周期的應用進行相關標準及技術框架研制。支持骨干企業(yè)及行業(yè)協會組織積極參與標準制定，并率先探索工業(yè)大數據標準應用。推進高端設備讀寫自由研究，實現工業(yè)軟件、物聯設備的自主可控，促進設備數據融合流通。建設工業(yè)大數據平臺，聯合國內領先工業(yè)系統(tǒng)及解決方案企業(yè)、信息技術企業(yè)和工業(yè)生產企業(yè)，共同開放能夠實現底層設備數據集成、計算處理和分析的新型工業(yè)大數據平臺，支持第三方開發(fā)工業(yè)大數據分析應用。支持企業(yè)探索工業(yè)大數據應用和服務模式，建立試點間企業(yè)互聯互通的數據融合系統(tǒng)網絡，逐步擴大影響范圍，為廣泛培育數據驅動型企業(yè)提供實踐經驗。

(三)打造監(jiān)管防三位一體安全綜合體系

強化數據法律的建設，明確數據采集、傳輸、存儲、使用、開放等各環(huán)節(jié)的范圍邊界、責任主體和具體要求，在法律法規(guī)層面強調數據的資產地位。對企業(yè)的個人信息開發(fā)利用、數據外包服務的使用、數據共享合作等行為加強安全監(jiān)管。制定大數據共享交換和開放目錄，為數據融合、交易安全、共享開放提供技術依據。加強安全技術防護機制，在真實性基礎上，通過一體化管控約束、規(guī)范、監(jiān)控用戶行為，利用多級別容侵技術實現對網絡攻擊的高抵抗能力，建立集建、管、防為一體的縱深防御體系。鼓勵在涉及國家安全和穩(wěn)定的應用場景下采用安全可控產品，提升基礎設施關鍵設備自主可控水平。建立網絡安全監(jiān)測機制，對網絡攻擊、網絡病毒、網絡中斷事故等重大安全事件進行全方位監(jiān)測、精準化分析和智能化預警。

(四)加速推進大數據技術產品創(chuàng)新

推進產學研用協同攻關，加強大數據分析關鍵算法和共性基礎技術研發(fā)，重點加強大規(guī)模數據倉庫、非關系型數據庫、數據存儲、數據清洗、數據分析挖掘、數據可視化、自主可控信息安全與大數據條件下隱私保護等核心技術研發(fā)創(chuàng)新。鼓勵企業(yè)以開源模式和開放社區(qū)資源為基礎開展技術產品研發(fā)，重點突破同態(tài)加密、差分隱私、多方安全計算、零知識證明技術等關鍵技術和產品。圍繞重點領域大數據應用，突破基于縱向行業(yè)數據的價值挖掘理論和算法，開展大數據應用模型、深度學習、類腦計算、認知計算、區(qū)塊鏈、虛擬現實等技術和產品創(chuàng)新。加速推進科研成果轉化，大力發(fā)展以應用需求為牽引的跨學科、跨領域交叉融合技術研究，匯聚多方資源共同加快大數據前沿技術產業(yè)化進程。

(五)構建大數據人才培養(yǎng)體系

鼓勵大數據企業(yè)、研究機構和高等院校合作開展數據科學和大數據專業(yè)學歷教育，針對大數據產業(yè)發(fā)展需求，培養(yǎng)大數據系統(tǒng)架構師、分析師、數據分析師、數據挖掘工程師等專業(yè)人才以及大數據領域高層次創(chuàng)新人才。加大大數據尖端人才引進力度，鼓勵海外跨行業(yè)、復合型高端人才回國就業(yè)創(chuàng)業(yè)。共建實習實訓基地，發(fā)展訂單式、現代學徒制等專業(yè)化人才培養(yǎng)模式，有針對性培養(yǎng)實用型、技能型人才，提升技術人員的綜合數據處理能力。積極拓展企業(yè)家培訓平臺，依托國際國內知名學府、知名跨國公司和其他培訓機構，進一步加強對本土科技型企業(yè)家的培育和培訓，培育一批高素質的大數據人才和跨界復合型領導人才。