工化部大數據產業規劃 （2016-2020年）
工化部大數據產業規劃 （2016-2020年）
來源：未知 日期：2019-08-15 點擊：次
大數據產業發展規劃（2016-2020年）
一、我國發展大數據產業的基礎
大數據產業指以數據生產、采集、存儲、加工、分析、服務為主的相關經濟活動，包括數據資源建設、大數據軟硬件產品的開發、銷售和租賃活動，以及相關信息技術服務。
“十二五”期間，我國信息產業迅速壯大，信息技術快速發展，互聯網經濟日益繁榮，積累了豐富的數據資源，技術創新取得了明顯突破，應用勢頭良好，為“十三五”時期我國大數據產業加快發展奠定了堅實基礎。
信息化積累了豐富的數據資源。我國信息化發展水平日益提高，對數據資源的采集、挖掘和應用水平不斷深化。政務信息化水平不斷提升，全國面向公眾的政府網站達8.4萬個。智慧城市建設全面展開，“十二五”期間近300個城市進行了智慧城市試點。兩化融合發展進程不斷深入，正進入向縱深發展的新階段。信息消費蓬勃發展，網民數量超過7億，移動電話用戶規模已經突破13億，均居世界第一。月度戶均移動互聯網接入流量達835M。政府部門、互聯網企業、大型集團企業積累沉淀了大量的數據資源。我國已成為產生和積累數據量最大、數據類型最豐富的國家之一。
大數據技術創新取得明顯突破。在軟硬件方面，國內骨干軟硬件企業陸續推出自主研發的大數據基礎平臺產品，一批信息服務企業面向特定領域研發數據分析工具，提供創新型數據服務。在平臺建設方面，互聯網龍頭企業服務器單集群規模達到上萬臺，具備建設和運維超大規模大數據平臺的技術實力。在智能分析方面，部分企業積極布局深度學習等人工智能前沿技術，在語音識別、圖像理解、文本挖掘等方面搶占技術制高點。在開源技術方面，我國對國際大數據開源軟件社區的貢獻不斷增大。
大數據應用推進勢頭良好。大數據在互聯網服務中得到廣泛應用，大幅度提升網絡社交、電商、廣告、搜索等服務的個性化和智能化水平，催生共享經濟等數據驅動的新興業態。大數據加速向傳統產業滲透，驅動生產方式和管理模式變革，推動制造業向網絡化、數字化和智能化方向發展。電信、金融、交通等行業利用已積累的豐富數據資源，積極探索客戶細分、風險防控、信用評價等應用，加快服務優化、業務創新和產業升級步伐。
大數據產業體系初具雛形。2015年，我國信息產業收入達到17.1萬億元，比2010年進入“十二五”前翻了一番。其中軟件和信息技術服務業實現軟件業務收入4.3萬億元，同比增長15.7%。大型數據中心向綠色化、集約化發展，跨地區經營互聯網數據中心（IDC）業務的企業達到 295家。云計算服務逐漸成熟，主要云計算平臺的數據處理規模已躋身世界前列，為大數據提供強大的計算存儲能力并促進數據集聚。在大數據資源建設、大數據技術、大數據應用領域涌現出一批新模式和新業態。龍頭企業引領，上下游企業互動的產業格局初步形成?；诖髷祿膭撔聞摌I日趨活躍，大數據技術、產業與服務成為社會資本投入的熱點。
大數據產業支撐能力日益增強。形成了大數據標準化工作機制，大數據標準體系初步形成，開展了大數據技術、交易、開放共享、工業大數據等國家標準的研制工作，部分標準在北京、上海、貴陽開展了試點示范。一批大數據技術研發實驗室、工程中心、企業技術中心、產業創新平臺、產業聯盟、投資基金等形式的產業支撐平臺相繼建成。大數據安全保障體系和法律法規不斷完善。
二、“十三五”時期面臨的形勢
大數據成為塑造國家競爭力的戰略制高點之一，國家競爭日趨激烈。一個國家掌握和運用大數據的能力成為國家競爭力的重要體現，各國紛紛將大數據作為國家發展戰略，將產業發展作為大數據發展的核心。美國高度重視大數據研發和應用，2012年3月推出“大數據研究與發展倡議”，將大數據作為國家重要的戰略資源進行管理和應用，2016年5月進一步發布“聯邦大數據研究與開發計劃”，不斷加強在大數據研發和應用方面的布局。歐盟2014年推出了“數據驅動的經濟”戰略，倡導歐洲各國搶抓大數據發展機遇。此外，英國、日本、澳大利亞等國也出臺了類似政策，推動大數據應用，拉動產業發展。
大數據驅動信息產業格局加速變革，創新發展面臨難得機遇。當今世界，新一輪科技革命和產業變革正在孕育興起，信息產業格局面臨巨大變革。大數據推動下，信息技術正處于新舊軌道切換的過程中，分布式系統架構、多元異構數據管理技術等新技術、新模式快速發展，產業格局正處在創新變革的關鍵時期，我國面臨加快發展重大機遇。
我國經濟社會發展對信息化提出了更高要求，發展大數據具有強大的內生動力。推動大數據應用，加快傳統產業數字化、智能化，做大做強數字經濟，能夠為我國經濟轉型發展提供新動力，為重塑國家競爭優勢創造新機遇，為提升政府治理能力開辟新途徑，是支撐國家戰略的重要抓手。當前我國正在推進供給側結構性改革和服務型政府建設，加快實施“互聯網+”行動計劃和中國制造2025戰略，建設公平普惠、便捷高效的民生服務體系，為大數據產業創造了廣闊的市場空間，是我國大數據產業發展的強大內生動力。
我國大數據產業具備了良好基礎，面臨難得的發展機遇，但仍然存在一些困難和問題。一是數據資源開放共享程度低。數據質量不高，數據資源流通不暢，管理能力弱，數據價值難以被有效挖掘利用。二是技術創新與支撐能力不強。我國在新型計算平臺、分布式計算架構、大數據處理、分析和呈現方面與國外仍存在較大差距，對開源技術和相關生態系統影響力弱。三是大數據應用水平不高。我國發展大數據具有強勁的應用市場優勢，但是目前還存在應用領域不廣泛、應用程度不深、認識不到位等問題。四是大數據產業支撐體系尚不完善。數據所有權、隱私權等相關法律法規和信息安全、開放共享等標準規范不健全，尚未建立起兼顧安全與發展的數據開放、管理和信息安全保障體系。五是人才隊伍建設亟需加強。大數據基礎研究、產品研發和業務應用等各類人才短缺，難以滿足發展需要。
“十三五”時期是我國全面建成小康社會決勝階段，是實施國家大數據戰略的起步期，是大數據產業崛起的重要窗口期，必須抓住機遇加快發展，實現從數據大國向數據強國轉變。
三、指導思想和發展目標
（一）指導思想
全面貫徹黨的十八大和十八屆三中、四中、五中、六中全會精神，堅持創新、協調、綠色、開放、共享的發展理念，圍繞實施國家大數據戰略，以強化大數據產業創新發展能力為核心，以推動數據開放與共享、加強技術產品研發、深化應用創新為重點，以完善發展環境和提升安全保障能力為支撐，打造數據、技術、應用與安全協同發展的自主產業生態體系，全面提升我國大數據的資源掌控能力、技術支撐能力和價值挖掘能力，加快建設數據強國，有力支撐制造強國和網絡強國建設。
（二）發展原則
創新驅動。瞄準大數據技術發展前沿領域，強化創新能力，提高創新層次，以企業為主體集中攻克大數據關鍵技術，加快產品研發，發展壯大新興大數據服務業態，加強大數據技術、應用和商業模式的協同創新，培育市場化、網絡化的創新生態。
應用引領。發揮我國市場規模大、應用需求旺的優勢，以國家戰略、人民需要、市場需求為牽引，加快大數據技術產品研發和在各行業、各領域的應用，促進跨行業、跨領域、跨地域大數據應用，形成良性互動的產業發展格局。
開放共享。匯聚全球大數據技術、人才和資金等要素資源，堅持自主創新和開放合作相結合，走開放式的大數據產業發展道路。樹立數據開放共享理念，完善相關制度，推動數據資源開放共享與信息流通。
統籌協調。發揮企業在大數據產業創新中的主體作用，加大政府政策支持和引導力度，營造良好的政策法規環境，形成政產學研用統籌推進的機制。加強中央、部門、地方大數據發展政策銜接，優化產業布局，形成協同發展合力。
安全規范。安全是發展的前提，發展是安全的保障，堅持發展與安全并重，增強信息安全技術保障能力，建立健全安全防護體系，保障信息安全和個人隱私。加強行業自律，完善行業監管，促進數據資源有序流動與規范利用。
（三）發展目標
到2020年，技術先進、應用繁榮、保障有力的大數據產業體系基本形成。大數據相關產品和服務業務收入突破1萬億元[1]，年均復合增長率保持30%左右，加快建設數據強國，為實現制造強國和網絡強國提供強大的產業支撐。
——技術產品先進可控。在大數據基礎軟硬件方面形成安全可控技術產品，在大數據獲取、存儲管理和處理平臺技術領域達到國際先進水平，在數據挖掘、分析與應用等算法和工具方面處于領先地位，形成一批自主創新、技術先進，滿足重大應用需求的產品、解決方案和服務。
——應用能力顯著增強。工業大數據應用全面支撐智能制造和工業轉型升級，大數據在創新創業、政府管理和民生服務等方面廣泛深入應用，技術融合、業務融合和數據融合能力顯著提升，實現跨層級、跨地域、跨系統、跨部門、跨業務的協同管理和服務，形成數據驅動創新發展的新模式。
——生態體系繁榮發展。形成若干創新能力突出的大數據骨干企業，培育一批專業化數據服務創新型中小企業，培育10家國際領先的大數據核心龍頭企業和500家大數據應用及服務企業。形成比較完善的大數據產業鏈，大數據產業體系初步形成。建設10-15個大數據綜合試驗區，創建一批大數據產業集聚區，形成若干大數據新型工業化產業示范基地。
——支撐能力不斷增強。建立健全覆蓋技術、產品和管理等方面的大數據標準體系。建立一批區域性、行業性大數據產業和應用聯盟及行業組織。培育一批大數據咨詢研究、測試評估、技術和知識產權、投融資等專業化服務機構。建設1-2個運營規范、具有一定國際影響力的開源社區。
——數據安全保障有力。數據安全技術達到國際先進水平。國家數據安全保護體系基本建成。數據安全技術保障能力和保障體系基本滿足國家戰略和市場應用需求。數據安全和個人隱私保護的法規制度較為完善。
四、重點任務和重大工程
（一）強化大數據技術產品研發
以應用為導向，突破大數據關鍵技術，推動產品和解決方案研發及產業化，創新技術服務模式，形成技術先進、生態完備的技術產品體系。
加快大數據關鍵技術研發。圍繞數據科學理論體系、大數據計算系統與分析、大數據應用模型等領域進行前瞻布局，加強大數據基礎研究。發揮企業創新主體作用，整合產學研用資源優勢聯合攻關，研發大數據采集、傳輸、存儲、管理、處理、分析、應用、可視化和安全等關鍵技術。突破大規模異構數據融合、集群資源調度、分布式文件系統等大數據基礎技術，面向多任務的通用計算框架技術，以及流計算、圖計算等計算引擎技術。支持深度學習、類腦計算、認知計算、區塊鏈、虛擬現實等前沿技術創新，提升數據分析處理和知識發現能力。結合行業應用，研發大數據分析、理解、預測及決策支持與知識服務等智能數據應用技術。突破面向大數據的新型計算、存儲、傳感、通信等芯片及融合架構、內存計算、億級并發、EB級存儲、綠色計算等技術，推動軟硬件協同發展。
培育安全可控的大數據產品體系。以應用為牽引，自主研發和引進吸收并重，加快形成安全可控的大數據產品體系。重點突破面向大數據應用基礎設施的核心信息技術設備、信息安全產品以及面向事務的新型關系數據庫、列式數據庫、NoSQL數據庫、大規模圖數據庫和新一代分布式計算平臺等基礎產品。加快研發新一代商業智能、數據挖掘、數據可視化、語義搜索等軟件產品。結合數據生命周期管理需求，培育大數據采集與集成、大數據分析與挖掘、大數據交互感知、基于語義理解的數據資源管理等平臺產品。面向重點行業應用需求，研發具有行業特征的大數據檢索、分析、展示等技術產品，形成垂直領域成熟的大數據解決方案及服務。
創新大數據技術服務模式。加快大數據服務模式創新，培育數據即服務新模式和新業態，提升大數據服務能力，降低大數據應用門檻和成本。圍繞數據全生命周期各階段需求，發展數據采集、清洗、分析、交易、安全防護等技術服務。推進大數據與云計算服務模式融合，促進海量數據、大規模分布式計算和智能數據分析等公共云計算服務發展，提升第三方大數據技術服務能力。推動大數據技術服務與行業深度結合，培育面向垂直領域的大數據服務模式。
