2019中国大数据与实体经济融合发展白皮书.pdf
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1、 中国大数据与实体经济中国大数据与实体经济 融合发展白皮书融合发展白皮书(20192019 年)年)中国信息通信研究院中国信息通信研究院 2012019 9年年5 5月月 前 言 当前,以互联网、大数据、人工智能为代表的新一代信息技术日新月异,给各国经济社会发展、国家管理、社会治理、人民生活带来重大而深远的影响。习近平总书记指出要审时度势、精心谋划、超前布局、力争主动,深入了解大数据发展现状和趋势及其对经济社会发展的影响,分析我国大数据发展取得的成绩和存在的问题,推动实施国家大数据战略,加快建设数字中国。近年来,我国大数据产业保持良好发展势头,大数据与实体经济各领域渗透融合全面展开,融合范围日
2、益宽广,融合深度逐步加深,融合强度不断加大,融合载体不断完善,融合生态加速构建,新技术、新产业、新业态、新模式不断涌现,战略引领、规划指导、标准规范、政策支持、产业创新的良性互动局面加快形成。中国信息通信研究院结合我国大数据与实体经济融合的发展趋势,从融合发展的意义、融合发展的基础、融合发展的成效以及未来发展的重点任务四个方面对我国大数据与实体经济融合发展分析总结,形成白皮书,勾画了我国大数据与实体经济融合发展的全景,望为社会各界深入了解大数据与实体经济各领域渗透融合的最新情况和发展机遇提供有价值的参考。目 录 一、大数据与实体经济融合是新时代发展的内在要求一、大数据与实体经济融合是新时代发展
3、的内在要求 .1 1 (一)大数据与实体经济融合是建设现代化经济体系的必由之路.1(二)大数据与实体经济融合是推动国家治理现代化的必然选择.3(三)大数据与实体经济融合是满足人民美好生活需要的重要举措.4 二、大数据与实体经济融合发展具备基础二、大数据与实体经济融合发展具备基础 .5 5 (一)技术基础不断强化.5(二)产业基础日益坚实.7(三)应用基础加快构筑.10(四)政策环境持续完善.13 三、大数据与实体经济融合发展成效初显三、大数据与实体经济融合发展成效初显 .1717 (一)大数据与实体经济融合走向纵深.17(二)大数据推动制造业转型升级提速.19(三)大数据促进数字农业建设稳步推
4、进.22(四)大数据助力服务业新兴业态蓬勃发展.25(五)大数据支撑公共服务智慧高效.29 四、努力开创大数据与实体经济融合发展的新局面四、努力开创大数据与实体经济融合发展的新局面 .3232 (一)大数据与实体经济融合发展机遇与挑战并存.32(二)新思路、新举措力促大数据与实体经济融合创新发展.34中国大数据与实体经济融合发展白皮书(2019)1 一、大数据与实体经济融合是新时代发展的内在要求 大数据是信息化发展的新阶段。随着信息技术和人类生产生活交汇融合,互联网快速普及,全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点,对经济发展、社会治理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。十九大报告提出“推动互联
5、网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。习近平总书记在致 2018 中国国际大数据产业博览会的贺信中指出要把握好大数据发展的重要机遇,促进大数据产业健康发展。李克强总理在 2019 年政府工作报告中提出“深化大数据、人工智能等研发应用,培育新一代信息技术、高端装备、生物医药、新能源汽车、新材料等新兴产业集群,壮大数字经济”。这些部署都体现了党中央、国务院对大数据与实体经济融合发展的高度重视。当前,我国经济正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期,紧抓新一轮科技革命和产业变革机遇,推动大数据与实体经济深度融合发展将形成创新发展的重要动能,是我国新时代发展的战略选择。(一)大数据与
6、实体经济融合是建设现代化经济体系的(一)大数据与实体经济融合是建设现代化经济体系的必由之路必由之路 当前世界正处在大融合大变革时期,世界经济正在加速向以数字生产力为标志的新阶段迈进。大数据是信息社会的重要战略资源,已成为未来经济发展的主要驱动力,建设现代化经济体系离不开大数据的发展和应用。大数据与实体经济融合是大力发展实体经济的重要途径。现代经济体系的构建离不开实体经济这一坚实基础。大数据与实体经济各领中国大数据与实体经济融合发展白皮书(2019)2 域的融合应用将以信息流带动技术流、资金流、物资流、人才流,推动资源要素向实体经济集聚,释放数据红利。在大数据的带动作用下,先进制造、数字农业等产
7、业将加快发展,传统产业数字化、智能化的水平有望进一步提高,新产业新业态新模式将不断涌现。大数据与实体经济的融合,将为数字经济的持续增长和发展提供可能,拓展实体经济发展新空间。大数据与实体经济融合是经济创新发展的引擎。创新驱动发展战略是现代化经济体系的战略支撑,互联网、大数据、人工智能为代表的新一代信息技术已经成为我国创新最活跃的领域,大数据与实体经济的深度融合是在数据挖掘、脱敏、分析的基础之上对数据资源的高效利用,将极大地优化创新过程,加速创新迭代,带动技术创新、产品创新、组织创新、商业模式创新以及市场创新,提高创新体系整体效能,推动经济社会发展动力根本转换,推动我国经济发展的质量变革、效率变
8、革和动力变革。大数据与实体经济融合是深化经济体制改革的抓手。经济体制改革是完善现代化经济体系的制度保障,大数据在促进经济体制改革方面发挥重要作用。大数据有利于推动市场监管机制改革,以高速传输和日益成熟的分析手段为纵向协调、横向配合、精准反应的智能监管方式提供基础条件。大数据有利于推动要素市场改革,通过大数据分析精准对接供需,创新融资方式与融资机制,促进要素的流动。大数据有利于推动价格市场改革,在大数据分析的基础上能够建立价格波动调控预案、预判及应对价格改革风险等,助力构建重要民生商品和中国大数据与实体经济融合发展白皮书(2019)3 服务价格稳定长效机制。(二)大数据与实体经济融合是推动国家治
9、理现代化的(二)大数据与实体经济融合是推动国家治理现代化的必然选择必然选择 大数据时代浪潮中,大数据推动形成的科学决策和社会治理机制,将推进政府简政放权改革、促进政府管理和社会治理模式创新,促进政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化,是提升国家治理现代化水平的必由之路。政府执行力通过大数据得到提高。大数据优化政策执行环境,各级党委和政府的决策者通过数据挖掘,全面了解和准确掌握各类信息。大数据打破了同级政府部门间和上下级政府间存在的信息壁垒,有效遏制政策在执行过程中出现的“中梗阻”“低效率”等现象,有力防止政策在执行过程中的随意性和弄虚作假行为,将更好发挥政府在国家经济社会发展中的作用。
10、政策流程通过大数据利用得到优化。大数据使政府决策的基础从少量的“样本数据”转变为海量的“全体数据”,为决策提供更为系统、精确、科学的参考依据,为决策实施提供更为全面、可靠的实时跟踪,防止政府在决策过程中仅凭个别领导经验做出决策,推动政府决策向数据分析型转变,提高公共决策的效率和质量。政府协同管理能力通过大数据得到提升。大数据技术手段助力打破信息孤岛,整合数据资源,搭建快速、精准、高效的数字化办公流程和政务服务模式,为政府、民众和企业提供快捷、精准、高效、方便的服务,有利于优化政府对市场主体的服务和监管,细化中国大数据与实体经济融合发展白皮书(2019)4 治理行为的每一个环节和流程,实现政府从
11、粗放式管理向精细化管理转变、从单兵式管理向协作式管理转变。(三)大数据与实体经济融合是满足人民美好生活需要(三)大数据与实体经济融合是满足人民美好生活需要的重要举措的重要举措 以大数据洞察民生需求,为发现民生“痛点”创造前提,将抓住人民最关心最直接最现实的利益问题,解决民生领域的突出矛盾和问题,优化提升民生服务、弥补服务短板。在民生领域,“互联网+教育”、“互联网+医疗”、“互联网+文化”等利用教育、医药卫生、文化等领域的大数据,深度开发各类便民应用,让百姓少跑腿、数据多跑路,提升公共服务便捷化水平。家居、交通等领域基于大数据的智能产品和服务提供,探索新的服务场景,创造新的用户体验,满足人民家
12、庭健康、教育、出行等多元化应用需求,使生活服务提档升级。在扶贫领域,大数据技术通过扩大信息采集渠道、提高数据分析能力和加工效率,找准脱贫的主体、重点和关键,也能确保扶贫项目科学合理、精准到位,有利于最大限度发挥扶贫资金的使用效益,也有利于当地政府对贫困人口的分布状况、致贫原因、帮扶情况、脱贫进度等做到精准把握,因地制宜、分类施策、因人而异发展产业,对接帮扶,确保脱贫得以取得实效。在生态领域,通过对地理大数据、环境大数据、水利大数据等综合数据进行环境分析,能有效预测自然灾害的发生地,并做出相关的防护措施。政府管理、决策部门通过创新环境信息管理的体制机制,中国大数据与实体经济融合发展白皮书(201
13、9)5 实现环境大数据管理的系统化、科学化、专业化,生态环境将得以加快改善。二、大数据与实体经济融合发展具备基础 近年来,我国大数据发展驶入快车道,政产学研用资等各领域资源和要素加快汇聚,带动技术基础不断加强,产业基础日益坚实,应用基础加快构筑,政策环境不断完善,大数据向实体经济领域融合渗透的障碍进一步破除,融合发展脚步更加稳健。(一)(一)技术技术基础不断基础不断强化强化 经过多年创新发展和行业应用实践,大数据逐渐形成了以开源为主导、多种技术和架构并存的技术体系,数据分析、事务处理、数据流通等技术不断迭代成熟,人工智能、5G、虚拟现实、区块链等周边技术发展提速,且技术间交叉融合走向深化,为破
14、解大数据与实体经济深度融合应用瓶颈提供了可靠支撑。1.大数据技术不断成熟 大数据技术大为丰富,促进数据处理、数据流通便捷化。作为大数据走向融合应用的关键基础性技术,数据分析技术体系自Hadoop诞生起,逐渐丰富和成熟,在采集传输、计算处理、查询分析等方面涌现了广受欢迎的智能化工具与解决方案,为处理纷繁复杂的海量非结构化数据提供了工具,提升数据处理的速度和复杂度1。事务处理技术创新发展,传统数据库逐渐向分布式转型,形成事务处理技术体 1 引用自中国信息通信研究院:大数据白皮书(2018)。中国大数据与实体经济融合发展白皮书(2019)6 系,体系架构更加灵活,响应速度和可拓展性也得到大幅提高,有
15、效应对大规模事务处理的挑战。安全多方计算、区块链、零知识证明、群签名、差分隐私等诸多技术解决方案日益满足数据流通中的信用和安全要求,降低数据流通成本、避免数据垄断,适应企业内外部数据量激增,数据跨界流通的需求。我国企业大数据技能快速进步,有力支撑行业应用。在开源成为大数据技术创新主流背景下,尽管大数据领域大部分关键基础性技术工具源自海外,但大数据应用中涉及的诸多关键工具,如 Hadoop、Spark、Hive、Kafka 等均已开源,这为我国实体经济企业融合运用大数据技术提供了便利。近年来,我国 ICT 企业大数据技术水平也不断提升,百度、阿里、腾讯等开发上线了各自的开源大数据项目,如百度的
16、PaddlePaddle、腾讯的 Angel、阿里的 DTPAI 等。在过去的2014-2016 年,百度、阿里、腾讯曾先后拿下国际大数据领域知名的Sort Benchmark 大赛冠军。此前,该头衔一直被微软、Yahoo、亚马逊等海外巨头包揽。这也从侧面反映出我国 ICT 企业大数据技术水平的快速提升,对大数据行业应用的支撑能力不断增强。2.大数据技术生态不断完善 一方面,大数据技术生态加快构建为融合创新发展赋能。在新一轮科技革命和产业变革持续推动下,人工智能、5G、虚拟现实、区块链、边缘计算等技术群体性突破、跨界融合,为大数据进一步赋能。例如,人工智能方面,传统数据处理技术难以满足高强度、
17、高频次数据处理请求,借助 GPU、NPU、FPGA 等人工智能专用芯片,大幅提升中国大数据与实体经济融合发展白皮书(2019)7 大规模处理数据的效率。同时,借助神经网络这种具备自身自行处理、分布存储和高度容错等特性的先进人工智能技术,各种非线性及模糊、不完整、不严密的数据处理能力大幅增强。另一方面,大数据技术与周边技术交叉融合进一步激发应用潜力。人工智能与大数据相结合还能够深度发掘数据价值、拓展行业应用。譬如借助边缘计算技术,计算架构由中心集中式转向分布式,计算资源将不再是复杂分析方法和模型建设的制约和瓶颈,这将为大数据乃至深度学习的普及开辟广阔空间。总体看,新一代信息通信技术的群体性创新突
18、破和融合发展,进一步为大数据技术赋能,极大拓展大数据的技术能力和应用空间,为我国大数据与实体经济的深度融合提供充实的技术储备。(二(二)产业基础日益产业基础日益坚实坚实 近年来,大数据持续受到国家战略和行业主体的高度关注,产业规模持续高速增长,围绕大数据的基础设施建设加速,公共数据平台发展加快,数据流通机制逐步建立,大数据人才供给能力也不断增强,为进一步促进大数据与实体经济各领域渗透融合奠定了坚实基础。1.产业规模持续高速增长 基于国家政策的支持、信息通信基础设施建设的逐步完善和数据技术的快速发展,我国大数据产业呈现稳定高速增长态势。中国信息通信研究院综合国内外环境、新兴技术发展等多种因素,测
19、算出 2018年我国大数据产业增速约为 15%,产值达到 5405 亿元。未来一段时中国大数据与实体经济融合发展白皮书(2019)8 间,随着大数据与农业、制造业、服务业等实体经济各产业领域的融合发展加速,将会涌现出更多的大数据与应用场景相结合的实践落地,产业规模还将持续扩大。2.基础设施建设快速推进 一是数据中心规模增长迅猛,站点分布结构日益优化。截至 2017年底,我国在用 IDC 机架总体规模达 166 万架,总体数量达到 1844个,规划在建 IDC 规模 107 万架,数量 463 个。同时,IDC 总体布局也在逐步优化,新建大型、超大型数据中心逐步向中西部贵州、呼和浩特等条件适宜地
20、区部署。二是内容分发网络发展加快,多方布局能力快速提升。为弥补传统网络应用架构效率低、价格高的不足,满足数字化融合发展对于数据传输速度和稳定性的要求,我国加快促进内容分发网络(CDN)等重要应用网络或计算节点的建设,多措并举提升数据传输效率。以蓝汛、网宿、新网、帝联等为代表的专业 CDN 服务提供商加快网络建设和节点部署,节点超过 2400 个,服务器超过5 万台,峰值带宽约为 18.5Tbps2。三是工业互联网基础设施建设提速。2018 年,国内互联网宽带接入端口数量达到 8.9 亿个,较上年净增 1.1 亿个,4G 基站总数达到 372 万个,较上年净增 43.9 万个3,固定宽带和移动网
21、络下载速率均超过 20Mbps4。标识解析体系建设取得积极进展,五个国家顶级节点均按照预定计划完成部署。工业互联网平台供给能力不断强化,目前国内具有一定影响力的平台已超过 2 数据来源:国家发展和改革委员会,中国“互联网+”行动发展报告 3 数据来源:工业和信息化部,2018 年通信业统计公报 4 数据来源:2018 年第四季度,中国宽带速率状况报告 中国大数据与实体经济融合发展白皮书(2019)9 50 个,多层次平台体系初步形成。安全保障体系加速构建,国家、省和企业三级联动的安全监测平台建设系统推进。3.公共数据平台发展提速 公共部门数据信息平台建设迅速,公共数据开放稳步推进,为扩大市场数
22、据存量、释放数据潜能、破除信息不对称打下了坚实的基础。有报告显示5,截至 2018 年 4 月底,全国范围内开设政府数据开放平台的省(直辖市)、市达到了 46 个。数据平台数据集总量、数据容量呈现稳步提升态势,有效数据集总量(含直接下载和 API 接口开放)超过 700 个的达到了 10 个,数据容量超过 1000 万的达到了 8 个。公共数据库、数据平台的迅速发展,有效推动了实名制相关的政务信息、政府许可、备案、登记等监管信息的数字化,在实现政策实施智能化、社会治理网格化、信用信息数字化、监督约束精准化等方面发挥了日益重要的作用。4.数据流通机制逐步建立 为推动数据流通,一些数据交易平台陆续
23、建成,流通体系逐步建立。目前,上海、贵州、北京等多地政府开始探索大数据交易机制,上海数据交易中心、贵阳大数据交易所、北京大数据交易服务平台等一批政府背景平台陆续建成并投入使用。同时,互联网巨头、领先IT 厂商以及大数据企业也逐步发力大数据交易平台的建设。阿里、腾讯、百度、数据堂、美林等企业纷纷建立数据交易平台,借此实现 5 数据来源:复旦大学,2018 年中国地方政府数据开放报告。中国大数据与实体经济融合发展白皮书(2019)10 了对部分数据资源与渠道的变现。各类型大数据交易平台的出现,进一步打通了部门、行业、企业之间的数据壁垒,有效缓解了“信息孤岛”问题,为提升数据智能分析、预警、预测、决
24、策效率提供帮助,使得数据的价值得到更大程度发挥。5.人才队伍建设进程加快 一方面高校人才培养体制建设增强,供给能力快速提升。基于数据分析、计算科学与计算机科学充分融合的学科建设和人才培养工作迅速开展,截至 2018 年底,共有 3 批次 283 所高等院校获准设立了“数据科学与大数据技术”本科新专业6。中国人民大学、清华大学、复旦大学等院校专门成立相关大数据学院。另一方面海外归国人才数量日益增长,补充效应日益显著。各层次海外大数据人才归国就业创业数量日益提升,成为了我国大数据人才供给的生力军。数据显示:2011-2017 年间各层次归国人才数量逐年攀升。其中,与大数据直接相关的金融服务、高科技
25、等从业人员,稳居海归归国从事行业的前 3位,约占总人数的 33%以上7。(三)(三)应用基础加快构筑应用基础加快构筑 新一代 ICT 技术的群体性突破、产业基础的丰富和完善也对企业运用大数据与自身融合创造了条件。与此同时,企业信息化水平稳步提升,掌握的数据量日益丰富,融合应用意愿极大提升,融合应用能力也不断增强,企业把大数据与自身业务深度融合的条件已基本完备。6 数据来源:教育部关于公布 2017 年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知:http:/ 数据来源:LinkedIn(领英)2018 年中国海归人才吸引力报告 中国大数据与实体经济融合发展白皮书(2019)11 1.企业信息化水
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