大數據:與實體經濟融合更加深化
來源:中國電子報 更新時間:2020-01-22

經過多年發展,大數據技術已不再作為單獨的技術項出現在Gartner技術成熟度曲線上,但與云計算、人工智能、區塊鏈等新一代信息技術加速融合創新,成為支撐數字經濟發展的重要基石。2019年,我國大數據產業持續高速增長,與經濟社會各領域融合應用的成熟度和創新能力不斷提升,成為驅動數字經濟快速發展的先導力量。2020年,數字經濟發展熱潮興起、數字中國建設走向深入、數字化轉型需求大量釋放,我國大數據產業迎來新的發展機遇期,各區域將更重視大數據發展與地區經濟結構轉型升級的緊密結合,各企業將更深入挖掘基于大數據融合應用的新業務市場,各級政府將更積極探索數據驅動的政府服務模式創新,以工業大數據發展為引領的大數據與實體經濟融合更加深化,推動我國大數據產業發展邁向更高水平。
   2020年形勢基本判斷
(一)產業規模走向新高,發展驅動力將從基礎設施拉動向融合應用牽引轉變
   2019年,我國大數據產業持續高速發展,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規模預計達7200億元。據IDC發布的《全球半年度大數據支出指南(2018H2)》報告稱,2019年中國大數據市場主體部分來自于服務器和存儲等大數據相關硬件,占比超過45%,大數據相關服務和軟件收入占比則分別為32%和23%。
   展望2020年,隨著數字技術日益成熟、數據融合持續深化和應用場景不斷落地,我國大數據產業將迎來新的發展機遇期,預計2020年產業規模將超過1.2萬億元。大數據產業主體從“硬”設施向“軟”服務轉變的態勢將更加明顯,面向金融、政務、電信、醫療等領域的大數據服務將實現倍增創新,大數據與特定行業應用場景結合度日益深化,應用成熟度和商業化程度將持續升級。
(二)區域競爭格局形成,發展重心將從國家大數據綜合試驗區向新的重大戰略區域進一步聚焦
   2019年,我國大數據發展呈現明顯的階梯差異,發展水平由東部沿海向西南腹地逐級降低。賽迪智庫開展的中國大數據發展水平評估(2019)結果顯示,全國大數據呈現向京津冀、長三角、珠三角、中西部地區集聚發展態勢,國家大數據綜合試驗區示范引領作用顯著,貴州、京津冀、珠三角、上海、河南、重慶、沈陽和內蒙古在全國大數據發展總指數中總體占比達到39%,在全國綜合排名前10中占有四席。
   展望2020年,受益于國家重大戰略區域的政策紅利,京津冀、長三角、珠三角、中西部地區將持續引領全國大數據發展,區域大數據之間發展的不平衡將進一步加劇。隨著國家數字經濟創新發展試驗區獲批,雄安新區、浙江省、福建省、廣東省、重慶市、四川省等地有望進一步吸引技術、數據、知識、人才、資本等關鍵要素集聚,強勢引領所在大數據綜合試驗區其他地市的發展。
(三)企業創新勢頭強勁,發展主體將從大數據基礎技術型企業向基于融合應用的綜合型企業拓展
   2019年,在海量數據供給、活躍創新生態和巨大市場需求的多重推動下,大數據領域創新創業活躍,具有創新力和發展潛力的大數據獨角獸企業增長勢頭強勁,《互聯網周刊》評選的大數據獨角獸企業榜單從去年的20家增加至今年的40家。同時,掌握大數據技術能力、深耕行業業務的融合性大數據企業展露頭角。3月,CB Insights(數據智庫)公布的全球獨角獸企業榜單顯示,大數據分析產業的獨角獸企業數量占比和估值占比較前兩年不增反減,但基于大數據融合應用拓展新型業務的企業數量和估值均有大幅增加。
   展望2020年,國內大數據企業將持續深耕行業業務和特定應用場景需求,積極拓展面向融合應用的大數據解決方案,金融、醫療、旅游、教育、制造業等領域將成為企業布局的主要方向。在大數據與垂直行業融合應用的大趨勢下,以今日頭條、螞蟻金服等為代表,更多嫁接行業優勢資源和自身數據能力的大數據企業將快速崛起,并參與數字經濟時代的產業競爭。
(四)政府資源大量集聚,發展手段將從政務信息系統建設向政府大數據應用轉變
   2019年,隨著政務信息系統整合和公共數據共享深入推進,電子政務內外網、政務數據共享交換平臺已經成為各級政府部門統籌推進數據共享、支撐“數據多跑路”的必要通道,基礎數據的跨部門、跨領域、跨行業共享能力顯著增強。同時,公共數據資源開放穩步推進,據不完全統計,全國有50余個地方建設了政府數據開放平臺,涉及行業領域超過15個,逾20個地方發布了政府數據開放平臺建設需求。
   展望2020年,隨著政府生產和擁有的數據資源規模日益龐大,越來越多的地方開始重視政府大數據的建設和發展,“大數據+扶貧”“大數據+稅務”“大數據+城市治理”等將成為政府大數據應用的重點領域,推動大數據應用成果融入決策、服務于民,全面優化民生服務能力。同時,進一步深化數據開放將成為政府大數據建設的重點,醫療、教育、養老等民生領域數據開放的力度、廣度和質量,以及數據開發再利用手段創新等,都將成為可探索的重點領域。
  ?。ㄎ澹┡c實體經濟加速融合,發展層次將從企業級創新應用向行業級創新應用深化
   2019年,隨著工業互聯網平臺建設和應用重點從底層設施轉向上層的數據融通和APP開發,大數據與制造業結合日益緊密,數據驅動的創新應用在設備、企業和產業鏈等不同層級得到廣泛拓展。在電力裝備、工程機械等領域,企業聚焦機械產品全生命周期數據貫通,打造基于大數據分析的產品遠程智能運維服務。在汽車行業,企業基于產業數據協同平臺,積極構建數據驅動的汽車質量大數據分析、個性化定制等解決方案。展望2020年,工業大數據實時采集、跨界流動、動態分析、敏捷響應的能力將不斷增強,數據應用將不斷深化,數據價值和數據效能將加速釋放,助推生產方式創新和生產效率提升、商業模式產業化,支撐實體經濟加速轉型升級。
   需要關注的三個問題
  ?。ㄒ唬祿鄬俨幻髯璧K數據流通應用
   當前,數據的所有權、使用權、管理權、交易權、享有權等尚未被法律明確地界定,國際社會也沒有形成共識和通行規則,導致企業在采集、處理、加工、使用和共享數據的過程中存在諸多隱憂和風險,關系到大數據產業能否健康、安全及可持續發展。由于數據權屬相關法律法規的基礎比較薄弱,數據安全和監管制度缺乏,加強數據立法、明確數據權利成為保障國家安全、商業秘密和個人隱私亟待解決的問題。
(二)企業數據管理能力不足制約數據價值釋放
   當前,大多數企業存在數據管理能力不足的問題。以制造企業為例,有一部分企業數字化程度不高,設備和產品間連接水平低,系統與部門間“信息孤島”普遍存在,導致數據標準、數據模型不統一,“劣質數據”現象明顯,阻礙了數據資源的開發利用;還有一部分企業則是工程資源和技術體系數字化能力薄弱,工業機理、工藝流程、模型方法經驗和知識積累不足,難以有效支撐復雜數據分析和數字知識的傳承、迭代與復用。
  ?。ㄈ底只D型要求傳統社會治理手段加快創新
   數字化轉型引發了市場交易模式、流通模式的新變革,對傳統稅收、經濟統計和行業監管模式帶來新的挑戰,新的規則體制亟待建立。特別是“大數據殺熟”“爬蟲調查風暴”等熱點事件頻出,折射出大數據技術引發的算法公平問題,倒逼法律法規和治理體系需增強新的規章制度以適應新的治理場景。此外,數字化轉型使得世界各國聯系更加緊密,數據跨境服務日益增加,相應的交易、流通與監管機制亟待完善,為國家信息安全、企業商業秘密和個人隱私安全提供堅實保障。
   應采取的對策建議
(一)加速數字基礎設施建設
   以5G、人工智能、工業互聯網、物聯網為代表的數字基礎設施是大數據產業發展的載體和前提。以面向未來應用的數字基礎設施建設升級為著力點,全局謀劃未來5到10年的大數據基礎設施體系,統籌配置頻譜資源,推動互聯網、物聯網基礎設施向泛在、高速、智能等方向不斷升級,超前部署人工智能、區塊鏈等新型應用基礎設施,為推動大數據產業發展、加速全域數字化建設提供有力支撐。同步跟進全球網絡發展態勢,積極參與全球網絡技術標準制定,共商共建全球數字貿易新規則,應對經濟全球化的發展機遇和挑戰。
  ?。ǘ┘涌鞌祿卫硪巹t制定
   推動數據立法,包括數據的權屬、流通、交易、保護等方面的標準規范,防范并打擊數據泄露和數據濫用。結合大數據在自動駕駛、無人機、智能機器人等領域的應用,探索制定相關規則和監管體系,加強相關知識產權保護。圍繞算法公平、算法個性化推薦、人工智能倫理觀等技術發展,構建算法新規則,加強前瞻研究。結合數字化轉型對傳統行業監管模式帶來的挑戰,適時建立新的社會治理規則。
(三)加大基礎算法研發投入
   算法是數字技術應用的根基,也是大數據產業發展的制高點?!皵祿?算法”衍生出大數據治理的新的決策機制,實現產品生產、制造、營銷、推廣等運營機制的重構,是大數據產業創新發展的核心推動力。要加大投入,進一步推進科學、技術、工程、數學教育,著力突破研究算法的人才瓶頸,推動解決大數據領域的基礎人才缺口,提高我國大數據技術基礎算法的水平和競爭實力。
(四)加強數字技術鴻溝彌合
   鼓勵企業降低服務成本,加強網絡部署,繼續加大提速降費力度,彌合城鄉、地域的網絡設施接入鴻溝。加強人才培養和網絡扶貧,推動教育和培訓方面的轉型和重構,提升全民數字技能,減輕數字化轉型帶來的中低端勞動者相對過剩的沖擊,彌合群體及個體間的數字技術知識鴻溝。促進數據的開放共享和創新應用,優化新模式、新業態、新產業營商環境,創新監管理念和方式,靈活延伸各類政策的覆蓋度,彌合數字技術先行的大型企業和小微企業的數字技術應用鴻溝。



美篇创作者怎么赚钱