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在智能分析方面,部份企业踊跃布局深度学习等人工智能前沿技术,在语音识别、图像明白得、文本挖掘等方面抢占技术制高点。
在开源技术方面,我国对国际大数据开源软件社区的奉献不断增大。
大数据应用推动势头良好。
大数据在互联网效劳中取得普遍应用,大幅度提升网络社交、电商、广告、搜索等效劳的个性化和智能化水平,催生共享经济等数据驱动的新兴业态。
大数据加速向传统产业渗透,驱动生产方式和治理模式变革,推动制造业向网络化、数字化和智能化方向进展。
电信、金融、交通等行业利用已积存的丰硕数据资源,踊跃探讨客户细分、风险防控、信誉评判等应用,加速效劳优化、业务创新和产业升级步伐。
大数据产业体系初具雏形。
2021年,我国信息产业收入达到万亿元,比2020年进入“十二五”前翻了一番。
其中软件和信息技术效劳业实现软件业务收入万亿元,同比增加%。
大型数据中心向绿色化、集约化进展,跨地域经营互联网数据中心(IDC)业务的企业达到295家。
云计算效劳慢慢成熟,要紧云计算平台的数据处置规模已跻身世界前列,为大数据提供壮大的计算存储能力并增进数据集聚。
在大数据资源建设、大数据技术、大数据应用领域涌现出一批新模式和新业态。
龙头企业引领,上下游企业互动的产业格局初步形成。
基于大数据的创新创业日趋活跃,大数据技术、产业与效劳成为社会资本投入的热点。
大数据产业支撑能力日趋增强。
形成了大数据标准化工作机制,大数据标准体系初步形成,开展了大数据技术、交易、开放共享、工业大数据等国家标准的研制工作,部份标准在北京、上海、贵阳开展了试点示范。
一批大数据技术研发实验室、工程中心、企业技术中心、产业创新平台、产业联盟、投资基金等形式的产业支撑平台接踵建成。
大数据平安保障体系和法律法规不断完善。
二、“十三五”时期面临的形势
大数据成为塑造国家竞争力的战略制高点之一,国家竞争日趋猛烈。
一个国家把握和运用大数据的能力成为国家竞争力的重要表现,各国纷纷将大数据作为国家进展战略,将产业进展作为大数据进展的核心。
美国高度重视大数据研发和应用,2021年3月推出“大数据研究与进展建议”,将大数据作为国家重要的战略资源进行治理和应用,2016年5月进一步发布“联邦大数据研究与开发打算”,不断增强在大数据研发和应用方面的布局。
欧盟2021年推出了“数据驱动的经济”战略,提倡欧洲各国抢抓大数据进展机缘。
另外,英国、日本、澳大利亚等国也出台了类似政策,推动大数据应用,拉动产业进展。
大数据驱动信息产业格局加速变革,创新进展面临宝贵机缘。
现今世界,新一轮科技革命和产业变革正在孕育兴起,信息产业格局面临庞大变革。
大数据推动下,信息技术正处于新旧轨道切换的进程中,散布式系统架构、多元异构数据治理技术等新技术、新模式快速进展,产业格局正处在创新变革的关键时期,我国面临加速进展重大机缘。
我国经济社会进展对信息化提出了更高要求,进展大数据具有壮大的内生动力。
推动大数据应用,加速传统产业数字化、智能化,做大做强数字经济,能够为我国经济转型进展提供新动力,为重塑国家竞争优势制造新机缘,为提升政府治理能力开辟新途径,是支撑国家战略的重要抓手。
当前我国正在推动供给侧结构性改革和效劳型政府建设,加速实施“互联网+”行动打算和中国制造2025战略,建设公平普惠、便利高效的民生效劳体系,为大数据产业制造了广漠的市场空间,是我国大数据产业进展的壮大内生动力。
我国大数据产业具有了良好基础,面临宝贵的进展机缘,但仍然存在一些困难和问题。
一是数据资源开放共享程度低。
数据质量不高,数据资源流通不顺畅,治理能力弱,数据价值难以被有效挖掘利用。
二是技术创新与支撑能力不强。
我国在新型计算平台、散布式计算架构、大数据处置、分析和呈现方面与国外仍存在较大差距,对开源技术和相关生态系统阻碍力弱。
三是大数据应用水平不高。
我国进展大数据具有强劲的应用市场优势,可是目前还存在应用领域不普遍、应用程度不深、熟悉不到位等问题。
四是大数据产业支撑体系尚不完善。
数据所有权、隐私权等相关法律法规和信息平安、开放共享等标准标准不健全,尚未成立起兼顾平安与进展的数据开放、治理和信息平安保障体系。
五是人材队伍建设亟需增强。
大数据基础研究、产品研发和业务应用等各类人材欠缺,难以知足进展需要。
“十三五”时期是我国全面建成小康社会决胜时期,是实施国家大数据战略的起步期,是大数据产业崛起的重要窗口期,必需抓住机缘加速进展,实现从数据大国向数据强国转变。
三、指导思想和进展目标
(一)指导思想
全面贯彻党的十八大和十八届三中、四中、五中、六中全会精神,坚持创新、和谐、绿色、开放、共享的进展理念,围绕实施国家大数据战略,以强化大数据产业创新进展能力为核心,以推动数据开放与共享、增强技术产品研发、深化应用创新为重点,以完善进展环境和提升平安保障能力为支撑,打造数据、技术、应用与平安协同进展的自主产业生态体系,全面提升我国大数据的资源掌控能力、技术支撑能力和价值挖掘能力,加速建设数据强国,有力支撑制造强国和网络强国建设。
(二)进展原那么
创新驱动。
对准大数据技术进展前沿领域,强化创新能力,提高创新层次,以企业为主体集中攻克大数据关键技术,加速产品研发,进展壮大新兴大数据效劳业态,加壮大数据技术、应用和商业模式的协同创新,培育市场化、网络化的创新生态。
应用引领。
发挥我国市场规模大、应用需求旺的优势,以国家战略、人民需要、市场需求为牵引,加速大数据技术产品研发和在各行业、各领域的应用,增进跨行业、跨领域、跨地域大数据应用,形成良性互动的产业进展格局。
开放共享。
汇聚全世界大数据技术、人材和资金等要素资源,坚持自主创新和开放合作相结合,走开放式的大数据产业进展道路。
树立数据开放共享理念,完善相关制度,推动数据资源开放共享与信息流通。
统筹和谐。
发挥企业在大数据产业创新中的主体作用,加大政府政策支持和引导力度,营造良好的政策法规环境,形成政产学研用统筹推动的机制。
增强中央、部门、地址大数据进展政策衔接,优化产业布局,形成协同进展合力。
平安标准。
安满是进展的前提,进展是平安的保障,坚持进展与平安并重,增强信息平安技术保障能力,成立健全平安防护体系,保障信息平安和个人隐私。
增强行业自律,完善行业监管,增进数据资源有序流动与标准利用。
(三)进展目标
到2020年,技术先进、应用繁荣、保障有力的大数据产业体系大体形成。
大数据相关产品和效劳业务收入冲破1万亿元,年均复合增加率维持30%左右,加速建设数据强国,为实现制造强国和网络强国提供壮大的产业支撑。
——技术产品先进可控。
在大数据基础软硬件方面形成平安可控技术产品,在大数据获取、存储治理和处置平台技术领域达到国际先进水平,在数据挖掘、分析与应用等算法和工具方面处于领先地位,形成一批自主创新、技术先进,知足重大应用需求的产品、解决方案和效劳。
——应用能力显著增强。
工业大数据应用全面支撑智能制造和工业转型升级,大数据在创新创业、政府治理和民生效劳等方面普遍深切应用,技术融合、业务融合和数据融合能力显著提升,实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同治理和效劳,形成数据驱动创新进展的新模式。
——生态体系繁荣进展。
形成假设干创新能力突出的大数据骨干企业,培育一批专业化数据效劳创新型中小企业,培育10家国际领先的大数据核心龙头企业和500家大数据应用及效劳企业。
形成比较完善的大数据产业链,大数据产业体系初步形成。
建设10-15个大数据综合实验区,创建一批大数据产业集聚区,形成假设干大数据新型工业化产业示范基地。
——支撑能力不断增强。
成立健全覆盖技术、产品和治理等方面的大数据标准体系。
成立一批区域性、行业性大数据产业和应用联盟及行业组织。
培育一批大数据咨询研究、测试评估、技术和知识产权、投融资等专业化效劳机构。
建设1-2个运营标准、具有必然国际阻碍力的开源社区。
——数据平安保障有力。
数据平安技术达到国际先进水平。
国家数据平安爱惜体系大体建成。
数据平安技术保障能力和保障体系大体知足国家战略和市场应用需求。
数据平安和个人隐私爱惜的法规制度较为完善。
四、重点任务和重大工程
(一)强化大数据技术产品研发
以应用为导向,冲破大数据关键技术,推动产品和解决方案研发及产业化,创新技术效劳模式,形成技术先进、生态完备的技术产品体系。
加速大数据关键技术研发。
围绕数据科学理论体系、大数据计算系统与分析、大数据应用模型等领域进行前瞻布局,加壮大数据基础研究。
发挥企业创新主体作用,整合产学研用资源优势联合攻关,研发大数据搜集、传输、存储、治理、处置、分析、应用、可视化和平安等关键技术。
冲破大规模异构数据融合、集群资源调度、散布式文件系统等大数据基础技术,面向多任务的通用计算框架技术,和流计算、图计算等计算引擎技术。
支持深度学习、类脑计算、认知计算、区块链、虚拟现实等前沿技术创新,提升数据分析处置和知识发觉能力。
结合行业应用,研发大数据分析、明白得、预测及决策支持与知识效劳等智能数据应用技术。
冲破面向大数据的新型计算、存储、传感、通信等芯片及融合架构、内存计算、亿级并发、EB级存储、绿色计算等技术,推动软硬件协同进展。
培育平安可控的大数据产品体系。
以应用为牵引,自主研发和引进吸收并重,加速形成平安可控的大数据产品体系。
重点冲破面向大数据应用基础设施的核心信息技术设备、信息平安产品和面向事务的新型关系数据库、列式数据库、NoSQL数据库、大规模图数据库和新一代散布式计算平台等基础产品。
加速研发新一代商业智能、数据挖掘、数据可视化、语义搜索等软件产品。
结合数据生命周期治理需求,培育大数据搜集与集成、大数据分析与挖掘、大数据交互感知、基于语义明白得的数据资源治理等平台产品。
面向重点行业应用需求,研发具有行业特点的大数据检索、分析、展现等技术产品,形成垂直领域成熟的大数据解决方案及效劳。
创新大数据技术效劳模式。
加速大数据效劳模式创新,培育数据即效劳新模式和新业态,提升大数据效劳能力,降低大数据应用门坎和本钱。
围绕数据全生命周期各时期需求,进展数据搜集、清洗、分析、交易、平安防护等技术效劳。
推动大数据与云计算效劳模式融合,增进海量数据、大规模散布式计算和智能数据分析等公共云计算效劳进展,提升第三方大数据技术效劳能力。
推动大数据技术效劳与行业深度结合,培育面向垂直领域的大数据效劳模式。
专栏1:
大数据关键技术及产品研发与产业化工程
突破技术。
支持大数据共性关键技术研究,实施云计算和大数据重点专项等重大项目。
着力突破服务器新型架构和绿色节能技术、海量多源异构数据的存储和管理技术、可信数据分析技术、面向大数据处理的多种计算模型及其编程框架等关键技术。
打造产品。
以应用为导向,支持大数据产品研发,建立完善的大数据工具型、平台型和系统型产品体系,形成面向各行业的成熟大数据解决方案,推动大数据产品和解决方案研发及产业化。
树立品牌。
支持我国大数据企业建设自主品牌,提升市场竞争力。
引导企业加强产品质量管控,提高创新能力,鼓励企业加强战略合作。
加强知识产权保护,推动自主知识产权标准产业化和国际化应用。
培育一批国际知名的大数据产品和服务公司。
专栏2:
大数据服务能力提升工程
培育数据即服务模式。
发展数据资源服务、在线数据服务、大数据平台服务等模式,支持企业充分整合、挖掘、利用自有数据或公共数据资源,面向具体需求和行业领域,开展数据分析、数据咨询等服务,形成按需提供数据服务的新模式。
支持第三方大数据服务。
鼓励企业探索数据采集、数据清洗、数据交换等新商业模式,培育一批开展数据服务的新业态。
支持弹性分布式计算、数据存储等基础数据处理云服务发展。
加快发展面向大数据分析的在线机器学习、自然语言处理、图像理解、语音识别、空间分析、基因分析和大数据可视化等数据分析服务。
开展第三方数据交易平台建设试点示范。
(二)深化工业大数据创新应用
增强工业大数据基础设施建设计划与布局,推动大数据在产品全生命周期和全产业链的应用,推动工业大数据与自动操纵和感知硬件、工业核心软件、工业互联网、工业云和智能效劳平台融合进展,形成数据驱动的工业进展新模式,支撑中国制造2025战略,探讨成立工业大数据中心。
加速工业大数据基础设施建设。
加速建设面向智能制造单元、智能工厂及物联网应用的低延时、高靠得住、广覆盖的工业互联网,提升工业网络基础设施效劳能力。
加速工业传感器、射频识别(RFID)、光通信器件等数据搜集设备的部署和应用,增进工业物联网标准体系建设,推动工业操纵系统的升级改造,汇聚传感、操纵、治理、运营等多源数据,提升产品、装备、企业的网络化、数字化和智能化水平。
推动工业大数据全流程应用。
支持建设工业大数据平台,推动大数据在重点工业领域各环节应用,提升信息化和工业化深度融合进展水平,助推工业转型升级。
增强研发设计大数据应用能力,利用大数据精准感知用户需求,增进基于数据和知识的创新设计,提升研发效率。
加速生产制造大数据应用,通过大数据监控优化流水线作业,强化故障预测与健康治理,优化产品质量,降低能源消耗。
提升经营治理大数据应用水平,提高人力、财务、生产制造、采购等关键经营环节业务集成水平,提升治理效率和决策水平,实现经营活动的智能化。
推动客户效劳大数据深度应用,增进大数据在售前、售中、售后效劳中的创新应用。
增进数据资源整合,打通各个环节数据链条,形成全流程的数据闭环。
培育数据驱动的制造业新模式。
深化制造业与互联网融合进展,坚持创新驱动,加速工业大数据与物联网、云计算、信息物理系统等新兴技术在制造业领域的深度集成与应用,构建制造业企业大数据“双创”平台,培育新技术、新业态和新模式。
利用大数据,推动“专精特新”中小企业参与产业链,与中国制造202五、军民融合项目对接,增进协同设计和协同制造。
大力进展基于大数据的个性化定制,推动进展顾客对工厂(C2M)等制造模式,提升制造进程智能化和柔性化程度。
利用大数据加速进展制造即效劳模式,增进生产型制造向效劳型制造转变。
专栏3:
工业大数据创新发展工程
加强工业大数据关键技术研发及应用。
加快大数据获取、存储、分析、挖掘、应用等关键技术在工业领域的应用,重点研究可编程逻辑控制器、高通量计算引擎、数据采集与监控等工控系统,开发新型工业大数据分析建模工具,开展工业大数据优秀产品、服务及应用案例的征集与宣传推广。
建设工业大数据公共服务平台,提升中小企业大数据运用能力。
支持面向典型行业中小企业的工业大数据服务平台建设,实现行业数据资源的共享交换以及对产品、市场和经济运行的动态监控、预测预警,提升对中小企业的服务能力。
重点领域大数据平台建设及应用示范。
支持面向航空航天装备、海洋工程装备及高技术船舶、先进轨道交通装备、节能与新能源汽车等离散制造企业,以及石油、化工、电力等流程制造企业集团的工业大数据平台开发和应用示范,整合集团数据资源,提升集团企业协同研发能力和集中管控水平。
探索工业大数据创新模式。
支持建设一批工业大数据创新中心,推进企业、高校和科研院所共同探索工业大数据创新的新模式和新机制,推进工业大数据核心技术突破、产业标准建立、应用示范推广和专业人才培养引进,促进研究成果转化。
(三)增进行业大数据应用进展
加壮大数据在重点行业领域的深切应用,增进跨行业大数据融合创新,在政府治理和民生效劳中提升大数据运用能力,推动大数据与各行业领域的融合进展。
推动重点行业大数据应用。
推动电信、能源、金融、商贸、农业、食物、文化创意、公共平安等行业领域大数据应用,推动行业数据资源的搜集、整合、共享和利用,充分释放大数据在产业进展中的变革作用,加速传统行业经营治理方式变革、效劳模式和商业模式创新及产业价值链体系重构。
增进跨行业大数据融合创新。
打破体制机制障碍,打通数据孤岛,创新合作模式,培育交叉融合的大数据应用新业态。
支持电信、互联网、工业、金融、健康、交通等信息化基础好的领域率先开展跨领域、跨行业的大数据应用,培育大数据应用新模式。
支持大数据有关企业与传统行业增强技术和资源对接,一起探讨多元化合作运营模式,推动大数据融合应用。
强化社会治理和公共效劳大数据应用。
以民生需求为导向,以电子政务和聪慧城市建设为抓手,以数据集中和共享为途径,推动全国一体化的国家大数据中心建设,推动技术融合、业务融合、数据融合,实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同治理和效劳。
增进大数据在政务、交通、教育、健康、社保、就业等民生领域的应用,探讨公共参与的数据治理模式,提升社会治理和城市治理能力,为群众提供智能、精准、高效、便利的公共效劳。
增进大数据在市场主体监管与效劳领域应用,建设基于大数据的重点行业运行分析效劳平台,增强重点行业、骨干企业经济运行情形监测,提高行业运行监管和效劳的时效性、精准性和前瞻性。
增进政府数据和企业数据融合,为企业创新进展和社会治理提供有力支撑。
专栏4:
跨行业大数据应用推进工程
开展跨行业大数据试点示范。
选择电信、互联网、工业、金融、交通、健康等数据资源丰富、信息化基础较好、应用需求迫切的重点行业领域,建设跨行业跨领域大数据平台。
基于平台探索跨行业数据整合共享机制、数据共享范围、数据整合对接标准,研发数据及信息系统互操作技术,推动跨行业的数据资源整合集聚,开展跨行业大数据应用,选择应用范围广、应用效果良好的领域开展试点示范。
成立跨行业大数据推进组织。
支持成立跨部门、跨行业、跨地域的大数据应用推进组织,联合开展政策、法律法规、技术和标准研究,加强跨行业大数据合作交流。
建设大数据融合应用试验床。
建设跨行业大数据融合应用试验床,汇聚测试数据、分析软件和建模工具,为研发机构、大数据企业开展跨界联合研发提供环境。
(四)加速大数据产业主体培育
引导区域大数据进展布局,增进基于大数据的创新创业,培育一批大数据龙头企业和创新型中小企业,形成多层次、梯队化的创新主体和合理的产业布局,繁荣大数据生态。
利用大数据助推创新创业。
鼓舞资源丰硕、技术先进的大数据领先企业建设大数据平台,开放平台数据、计算能力、开发环境等基础资源,降低创新创业本钱。
鼓舞大型企业依托互联网“双创”平台,提供基于大数据的创新创业效劳。
组织开展算法大赛、应用创新大赛、众包众筹等活动,激发创新创业活力。
支持大数据企业与科研机构深度合作,打通科技创新和产业化之间的通道,形成数据驱动的科研创新模式。
构建企业协同进展格局。
支持龙头企业整合利用国内外技术、人材和专利等资源,加速大数据技术研发和产品创新,提高产品和效劳的国际市场占有率和品牌阻碍力,形成一批具有国际竞争力的综合型和专业型龙头企业。
支持中小企业深耕细分市场,加速效劳模式创新和商业模式创新,提高中小企业的创新能力。
鼓舞生态链各环节企业增强合作,构建多方协作、互利共赢的产业生态,形成大中小企业协同进展的良好局面。
优化大数据产业区域布局。
引导地址结合自身条件,突出区域特色优势,明确重点进展方向,深化大数据应用,合理定位,科学谋划,形成科学有序的产业分工和区域布局。
在全国建设假设干国家大数据综合实验区,在大数据制度创新、公共数据开放共享、大数据创新应用、大数据产业集聚、数据要素流通、数据中心整合、大数据国际交流合作等方面开展系统性探讨实验,为全国大数据进展和应用积存体会。
在大数据产业特色优势明显的地域建设一批大数据产业集聚区,创建大数据新型工业化产业示范基地,发挥产业集聚和协同作用,以点带面,引领全国大数据进展。
统筹计划大数据跨区域布局,利用大数据推动信息共享、信息消费、资源对接、优势互补,增进区域经济社会和谐进展。
专栏5:
大数据产业集聚区创建工程
建设一批大数据产业集聚区。
支持地方根据自身特点和产业基础,突出优势,合理定位,创建一批大数据产业集聚区,形成若干大数据新型工业化产业示范基地。
加强基础设施统筹整合,助推大数据创新创业,培育大数据骨干企业和中小企业,强化服务与应用,完善配套措施,构建良好产业生态。
在大数据技术研发、行业应用、教育培训、政策保障等方面积极创新,培育壮大大数据产业,带动区域经济社会转型发展,形成科学有序的产业分工和区域布局。
建立集聚区评价指标体系,开展定期评估。
(五)推动大数据标准体系建设
加壮大数据标准化顶层设计,慢慢完善标准体系,发挥标准化对产业进展的重要支撑作用。
加速大数据重点标准研制与推行。
结合大数据产业进展需求,成立并非断完善涵盖基础、数据、技术、平台/工具、治理、平安和应用的大数据标准体系。
加速基础通用国家标准和重点应用领域行业标准的研制。
选择重点行业、领域、地域开展标准实验验证和试点示范,增强宣贯和实施。
成立标准符合性评估体系,强化标准对市场培育、效劳能力提升和行业治理的支撑作用。
增强国家标准、行业标准和集体标准等各类标准之间的衔接配套。
踊跃参与大数据国际标准化工作。
增强我国大数据标准化组织与相关国际组织的交流合作。
组织我国产学研用资源,加速国际标准提案的推动工作。
支持相关单位参与国际标准化工作并承担相关职务,承办国际标准化活动,扩大国际阻碍。
专栏6:
大数据重点标准研制及应用示范工程
加快研制重点国家标准。
围绕大数据标准化的重大需求,开展数据资源分类、开放共享、交易、标识、统计、产品评价、数据能力、数据安全等基础通用标准以及工业大数据等重点应用领域相关国家标准的研制。
建立验证检测平台。
建立标准试验验证和符合性检测平台,重点开展数据开放共享、产品评价、数据能力成熟度、数据质量、数据安全等关键标准的试验验证和符合性检测。
开展标准应用示范。
优先支持大数据综合试验区和大数据产业集聚区建立标准示范基地,开展重点标准的应用示范工作。
(六)完善大数据产业支撑体系
统筹布局大数据基础设施,建设大数据产业进
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