2018年中国大数据产业发展形势展望_14页_2mb

2018年中国大数据产业发展形势总结

核心内容

2018年，中国大数据产业将继续保持快速增长，成为推动数字经济发展的关键力量。产业融合不断深化，技术创新成为主基调，产业集聚特色化发展态势逐步显现，产业生态体系迈向成熟完善阶段。然而，数据开放共享水平不高、技术创新引领作用不足、数字转型支撑能力有限、产业统计与标准体系不健全、数据安全与主权问题突出等问题仍需关注。

主要观点

1. 产业发展态势

• 2017年大数据核心产业规模达4200亿元，2018年预计突破5700亿元，增长率保持在35%左右。
• 产业整体实力提升，产业链条更加完善，协同发展能力增强。
• 品牌企业如华为、联想等在软硬件市场占据优势，多家中国初创企业进入国际榜单。

2. 融合渗透效应

• 大数据在农业、公共服务、行业应用等多领域深入渗透，推动生产、流通、分配、消费等环节的智能化升级。
• 大数据与物联网、云计算、人工智能等技术融合加速，形成新的技术应用模式。

3. 制造业数字转型

• 制造业数字化、网络化、智能化转型加快，工业互联网平台如海尔COSMO、三一树根互联等成为转型典范。
• 工业大数据在产品研发、生产制造、管理决策等全流程中发挥重要作用，成为制造业转型的核心引擎。

4. 技术创新主基调

• 国家层面加大技术研发投入，设立多个重点实验室和专项，推动系统计算、分析、安全等核心技术发展。
• 企业加大创新力度，形成一批实用性强、稳定度高的技术能力，并向医疗、金融、物流等细分领域渗透。
• 开源社区成为技术创新的重要支撑，Gitee、开源中国等平台推动技术交流与迭代。

5. 产业集聚特色化发展

• 八大国家大数据综合实验区建设有序推进，形成区域特色发展路径。
• 北京、上海、广东等区域注重数据要素流通，贵州、重庆等区域强调资源整合与协同发展。
• 多个省级大数据产业集聚区和新型工业化示范基地逐步建立，优化资源配置，带动区域经济转型。

6. 产业生态体系

• 政策环境持续优化，工信部等部委及地方政府出台多项产业规划与政策。
• 行业组织如国家大数据创新联盟、大数据专家委员会等逐步建立，推动产学研用协同发展。
• 人才培养体系完善，35所高校设立“数据科学与大数据技术”专业，多个实训基地和培训机构相继建立。
• 公共服务体系逐步健全，包括咨询研究、评测认证、投融资服务等，标准体系也在不断完善。

关键信息

需要关注的问题

• 数据开放共享水平有待提高：存在信息孤岛、法律法规不完善、数据质量差等问题。
• 技术创新引领作用不足：核心技术仍依赖国外，突破性创新较少，产学研转化机制不畅。
• 助推数字转型程度有限：制造业企业信息化水平不高，农业与服务业应用能力不足。
• 产业统计与标准体系不健全：缺乏统一的统计指标和标准，难以准确衡量产业发展水平。
• 数据安全与主权面临新挑战：数据体量大、分布广，安全防护能力薄弱，数据跨境流通监管不完善。

对策建议

• 推进数据开放共享：制定数据资源管理规范，推动数据确权与交易制度建设，实施政府数据开放试点。
• 强化核心技术创新：设立重大专项，加强基础理论研究，促进科研成果转化，支持中小企业创新。
• 深化融合渗透效应：推动大数据与制造业、农业、服务业等领域深度融合，培育新模式与新业态。
• 完善产业生态体系：建设公共服务平台，加强标准体系建设，提升产业协同能力与软服务支撑。
• 加强行业监管管理：健全数据安全治理与监管制度，保障数据主权和国家安全。

结构优化

• 政策支持：国家及地方政策持续优化，为产业发展提供制度保障。
• 组织建设：建立行业组织，推动产学研用协同创新。
• 标准化建设：技术参考架构完成，标准体系不断完善。
• 人才培养：高校专业设立，实训基地与培训机构不断拓展。
• 公共服务：评测认证、投融资、企业孵化等平台逐步建立。

总结

2018年，中国大数据产业将在政策、技术、应用、生态等方面持续发展，但同时也面临数据共享、技术创新、数字转型、统计标准和数据安全等方面的挑战。未来，需通过加强数据开放、提升核心技术、深化行业融合、完善产业生态等举措，推动大数据产业迈向更高水平，助力数字经济与实体经济深度融合。