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我国区域大数据产业规划布局研究

来源: 时间:2019-06-14
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摘要

目前,我国大数据产业进入快速发展阶段。围绕国家大数据战略,省域层面及重点城市地方政府陆续出台了诸多大数据相关政策,特别是对大数据产业发展进行了规划,为推动产业快速成长提供了依据,奠定了基础。本文全面梳理我国31个省(区、市)的大数据产业相关政策文件,客观分析我国区域大数据产业的布局现状与问题,针对关键问题进行深入研究并提出相应的对策,以期更加科学有效地推动我国大数据产业稳步健康发展。

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一、中国大数据产业政策体系初步形成

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目前,我国大数据产业已经进入应用爆发的关键节点,关键技术、相关应用模式逐步成熟,大数据基础设施、法律法规、政策体系和数据标准等产业生态环境逐步完善。尤其是我国大数据产业顶层设计文件相继出台,为大数据产业的快速发展提供了有力的保障。其中,国务院在2015年公布《促进大数据发展行动纲要》,对大数据产业发展进行了总体设计和统筹部署(见图1)。

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图1 《促进大数据发展行动纲要》大数据产业相关内容

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随后,工信部在分析总结我国大数据产业发展现状及面临的形势的基础上,出台了《大数据产业发展规划(2016—2020年)》,明确我国大数据产业2016~2020年的发展目标。规划围绕大数据技术产品、大数据行业应用能力、大数据产业生态、大数据产业支撑体系、大数据保障体系五个方面提出七项重点任务和八个重大工程,为我国大数据产业未来5年的发展明确了目标和任务(见图2)。 内容来自可思数据

在明确国家整体布局要求的情况下,各级地方政府结合自身发展基础,陆续出台了推进大数据产业发展的政策文件和配套举措,引导科技、人才、资金等各项资源向大数据产业倾斜,培育骨干企业,落实大数据的产业支撑和保障工作。据不完全统计(见表1),在各地政府公开发布的大数据发展相关政策文件中,有6个省级层面政策规划,13个市级层面政策规划,共计19个政策规划以大数据产业为切入点展开。其中,安徽、新疆和厦门、成都四地分别发布了地方大数据产业发展的专项规划。在省级层面,贵州、青海、山东三地发布本地大数据产业发展指导政策。在重点城市层面,南京、贵阳、武汉、厦门、沈阳等地出台大数据产业的发展指导政策。同时,部分省份根据地区发展差异性,在区域大数据产业政策的制定以及实施方面进行了探索,如河南和宁夏分别提出运用大数据开展综合治税工作实施方案;河南和贵州还分别编制了大数据产业发展引导目录,以更好地指导大数据产业培育发展工作。

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图2 《大数据产业发展规划(2016—2020年)》总体目标和任务 可思数据

 

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表1 全国省级政府及重点城市大数据产业专项政策及规划一览 可思数据-AI,智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

二、区域大数据产业布局分析 可思数据-人工智能资讯平台

当前,我国众多地区政府瞄准大数据产业,积极实施政策谋划,加快产业引导与竞争布局。为进一步厘清地区大数据产业的结构与特征,我们将截至2018年2月的省级地方政府公开对外发布的大数据产业相关政策文本作为主要分析对象(见表2),从产业政策分析角度入手,比较各地大数据产业布局的特点和问题,以准确把握我国区域大数据产业发展现状和态势。 可思数据

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表2 全国省(区、市)公开发布的大数据发展政策汇总 可思数据

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表2 全国省(区、市)公开发布的大数据发展政策汇总-续表1

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表2 全国省(区、市)公开发布的大数据发展政策汇总-续表2

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表2 全国省(区、市)公开发布的大数据发展政策汇总-续表3

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(一)区域大数据产业目标定位分析 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

在各地公开发布的大数据发展政策中,有14个地区明确提出了大数据产业的目标定位和方向(见表3),主要以大数据产业聚集区、产业中心和产业高地为主。其中,上海、河南、重庆作为国家区域示范类大数据综合试验区,以引领东部、中部、西部的大数据发展为主要目标。北京、广东等地凭借较强的技术创新能力、较好的数字设施基础和已初步形成大数据产业集群的先发优势,提出面向国际或国家的大数据产业高地定位。部分数字基础设施建设较为薄弱的地区也勇于发挥后发优势,力争在大数据发展竞争中实现弯道超车。比如,贵州提出成为“全国数据汇聚应用新高地、综合治理示范区、产业发展聚集区、创业创新首选地、政策创新先行区”。

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表3 大数据产业相关地区发展的目标定位 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

在大数据产业目标设定方面,由于目前大数据产业统一的统计口径尚未建立,各地在设置大数据产业规模时,使用了“大数据产业”“大数据相关产业”“带动相关产业”,甚至“信息技术产业”等模糊或相近概念。以2020年大数据产业规模目标为例,江苏省提出要“带动相关产业产值超过1万亿元”,河南省提出“以云计算、大数据为主要内容的现代信息技术产业规模达到2000亿元”。这也在一定程度上反映出在规划大数据产业时还需要对大数据产业进行深入研究。同时,省市之间的大数据产业目标规划还表现出一定的不兼容性,例如,湖北省提出“2020年,全省云计算大数据产业规模达到500亿元”。而仅武汉市一地就提出“2018年,全市大数据产业实现产值达2000亿元”。由此看出,急需对大数据产业进行清晰准确的界定。

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(二)区域大数据产业空间布局分析 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

区域大数据产业空间布局方面,在各地公开发布的大数据产业政策文件中,仅有11个省(区、市)对当地大数据产业的空间布局进行了具体的规划(见表4),提出了当地大数据产业的核心区以及产业发展格局,而大部分地区缺乏清晰的空间指向性。

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表4 大数据产业区域布局规划

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三、区域大数据产业策略分析 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

(一)大数据产业主体培育策略分析

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在大数据产业主体培育方面,大数据龙头企业的培育成为各地共识(见图4),有超过七成的省(区、市)将培育大数据龙头企业作为大数据产业发展的核心目标,部分省(区、市)还提出了具体的龙头企业数目目标。围绕大数据龙头企业的培育,各地政府主要从三个方面给予了政策支撑。一是建立大数据产业园。总体上来看,各地政府对大数据产业园的建设尤为重视,同时也带来了产业园区遍地开花的现象。从各省(区、市)公开发布的产业政策文件上看,有超过60%的地区提出通过加大园区建设力度推动大数据产业集聚,但在园区快速建设的背后隐藏着资源重复建设、数据共享率低、资源利用率低等不良现象。二是延伸大数据产业链。从大数据分析处理技术拓深延展至相关的应用平台、增值服务。据不完全统计,31个省(区、市)中有18个地区提出要通过积极延伸大数据产业链培育多元化的产业主体。三是完善创新创业环境。东部地区相比于中部、西部地区的创新创业环境具有明显优势,据不完全统计,北京、上海等大多数东部省份均提出大数据创新创业相关推动措施,而西部仅有内蒙古、广西、四川和贵州四省区对大数据创新创业进行布局(见图5)。 可思数据

 

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图4 各地培育大数据龙头企业的目标

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图5 大数据产业主体培育措施

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(二)大数据产业支撑体系建设情况分析

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为创造良好的产业发展环境,各地主要从基础设施、产业公共服务平台以及发展评估体系三个方面来完善大数据产业支撑体系(见图6)。从各地政府的公开文件可以看出,各地区高度重视大数据基础设施统筹建设,尤其是宽带网络提质增速和数据中心整合发展。 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

 

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图6 大数据产业支撑体系建设举措

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大数据基础设施建设方面,各地区的大数据基础设施发展水平与经济发达程度、技术发展水平关联度较高。从宽带网络水平来看,《中国宽带普及状况报告》显示,截至2017年第二季度,东部地区的固定宽带家庭普及率为82.4%,分别比中部地区和西部地区高26.1个百分点和20.4个百分点。为此,中部大部分省(区、市)和西部的广西、重庆、四川、贵州、云南都在大数据产业政策中把推进光纤网络、构建高速安全的宽带网络作为工作重点。而北京、上海等地则更侧重于传感器、电子标签等物联网感知设备的建设布局。 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人

从数据中心分布来看,北京、上海等东部发达地区的数据中心总量较多,目前,各地数据中心的政策均按照《促进大数据发展行动纲要》的要求,以优化数据中心布局、严格控制新建数据中心为主。而对于贵州、内蒙古等具有适宜气候、丰富能源多重区位优势的中西部地区,合理扩大绿色集约型数据中心建设规模,将使得我国数据中心布局趋向合理。

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然而,大数据产业统计和评估指标体系建设并未引起各地重视,仅有广东、内蒙古、河南3个地区提出构建大数据产业统计指标体系。大数据属于新兴领域,传统的国民经济统计体系无法对其覆盖和衡量,大数据统计指标的缺失,使得各地大数据产业发展能力、应用水平等状况的衡量存在困难,影响大数据产业的健康发展。

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(三)推动大数据技术产品研发情况分析 可思数据

大数据产业快速发展和大数据服务优化离不开大数据技术产品的研发。在大数据技术产品方面,《大数据产业发展规划(2016—2020年)》指出,我国在新型计算平台,分布式计算架构,大数据处理,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的影响力小,并提出大数据技术产品先进可控的目标。对此,各地政府积极响应国家政策,在大数据技术研发、大数据产品体系以及大数据技术服务模式三个方面进行充分的探索和布局(见图7)。

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通过推动大数据技术研发促进产业发展成为各地共识,21个地区提出要加强大数据领域技术的攻关,占总数的67.7%,重点聚焦在大数据采集、传输、存储、管理、分析、可视化等数据本身的处理技术,以及访问应用控制和数据安全审计等安全保障技术的研究。其中,上海、重庆、广东等地区对大数据核心技术攻关尤为重视,上海等研究实力雄厚的地区还提出研究探索大数据相关的基础理论,为数据技术的攻关和数据产业发展提供指导和支撑。

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图7 大数据技术产品研发情况

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地方政府在大数据产品培育过程中高度重视大数据产品的自主可控,有20个省(区、市)提出自主可控的大数据产品体系。需要指出的是,从已公开发布的产业政策文本看,对培育数据即服务模式、降低大数据应用门槛和成本方面的关注较少,仅有17个省(区、市)提出开展相关的探索,而且也没有专门针对这项工作提出相应策略。

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(四)工业大数据创新应用举措分析

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工业大数据是大数据产业发展的重要组成部分。《大数据产业发展规划(2016—2020年)》提出,要加快工业大数据等新兴技术在制造业的深度集成和应用,打造制造业企业的大数据“双创”平台,通过培育新技术、新业态和新模式,推动工业企业转型升级。

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大数据的发展推动了定制化、协同化、服务化等制造业新模式的日益兴起,各地结合不同行业业务流程的特征和需求,大力推广不同类型的工业大数据应用创新(见图8)。统计显示,共有19个地区围绕工业大数据提出相关举措,其中16个地区提出推动大数据在工业全产业链各环节的应用,占工业大数据举措的84.2%。数据是实现工业与大数据融合创新的基本元素,但仍有很多问题使数据的可获得性、可用性有限,致使工业数据的海量计算和智能分析难以实现,尤其是工业企业的数据孤岛现象严重,给工业大数据的应用带来很大的制约。而对于工业领域的数据开放的推动,仅有北京、浙江、福建、河南4个省(区、市)提出相关的引导推动措施(见表5)。 可思数据-AI,智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

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图8 相关省份工业大数据创新应用举措 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

 

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(五)行业大数据应用发展举措分析

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大数据在各行业领域应用逐步深入,各地政府纷纷在农业、金融、电信、电子商务等领域加大技术应用推动力度,促进跨行业大数据融合创新,推动大数据与各行业领域的融合发展(见图9)。各地具体的行业应用选择多与自身的优势产业相关,如北京的金融、文化,贵州的旅游等。但总体上看,这些行业的选择多有相似和重叠,其中农业是地方政府在行业大数据应用中关注的一大重点。31个省(区、市)中有20个地区在大数据产业政策中提出了在农业领域率先开展大数据应用,应用主要围绕农业生产智能化、农业资源环境监测、农业自然灾害预测预报、动物疫病和植物病虫害监测预警、农产品质量安全追溯、农产品产销信息监测预警等方面进行推进。其中,山东省农业厅印发了《山东省推进农业大数据运用实施方案(2016—2020年)》推进现代信息技术与现代农业的融合。此外,金融、电子商务等信息化水平较高的领域也是大数据应用的热点,各地积极推动不同行业大数据的应用研发,形成行业大数据应用解决方案,推进产业发展。但在电信、能源和商贸等领域的大数据应用关注度还有待提高。

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图9 相关省份行业大数据应用发展关注点 内容来自可思数据

从地域上看,广东、重庆、河南、贵州等地对推动行业大数据应用比较重视,尤其是贵州省结合本地实际,发布《大数据+产业深度融合2017年行动计划》,对大数据与产业深度融合应用提出具体的行动计划和时间安排(见表6)。 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

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表6 相关省份行业大数据应用分布

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四、区域大数据产业规划布局的主要问题

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从我们对已公布政策文件的收集统计情况看,除黑龙江、西藏外的29个地区均制订了大数据产业相关的重点任务及计划,并提出一系列保障措施确保大数据产业有序发展。在整体发展势头良好的情况下,各地大数据产业规划布局还存在一些值得关注的问题。

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(一)各地大数据产业规划布局表现出比较明显的同质性

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在大数据产业园及数据中心方面,部分地区“重规模,轻建设”,园区内产业集群结构趋同,缺乏对整体园区发展与大数据应用模式相结合的思考,缺少特色应用和模式。在区域间合作方面,各地也没有形成产业群体间的相互合作,地方大数据产业多是以水平分工为主,垂直方向上的分工较少,彼此之间多是竞争关系,不利于产业之间的协调发展。

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(二)各地对大数据产业及大数据行业应用缺乏深度研究,部分地方政府倾向于提出一揽子方案,大数据产业定位和目标表述笼统

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由于目前大数据产业边界、产业范围尚不清晰,部分地方政府对大数据产业的布局规划还停留在表面,对其中具体的机制和范围的界定说明较少,使得部分大数据政策规划无法发挥引导大数据产业发展方向这一基本功能。尤其是大数据统计标准滞后带来产业统计口径不一、地区间发展水平不可测等一系列问题。 可思数据-人工智能资讯平台

(三)部分地区缺乏对大数据产业发展政策的具体落实方案和检验标准,这在一定程度上使得产业规划布局流于表面 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

大数据产业区域分工的不明确带来了产业发展路径不明确,而具体落实方案和政策评估的缺失造成政府执行部门在具体执行中没有完全贯彻落实,并且照搬政策或者机械性实施,从而使得产业政策难以真正落地,同时有可能造成政策偏差,使得执行人员对政策精神或部分内容产生曲解。

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五、优化区域大数据产业布局建议

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(一)错位发展,加强区域分工与合作 可思数据-人工智能资讯平台

各地政府在布局当地大数据产业时,应当将地区发展置于国家大数据产业布局的大框架下,结合不同行业应用、不同地区的不同特点,结合自身所处的产业链的位置,明确区域功能定位,找准产业发展切入点,探索形成不同的数据驱动发展模式。在此基础上,各地政府还需要跳出传统以行政区域为基本单元的产业发展模式,打破行政区划壁垒,从大区域、大产业的角度,整合优势资源,通过数据要素的互联互通促进区域合作,在不同区域之间形成以产业链分工为基础的大数据产业协调发展体系,在基础理论、关键技术的前瞻性研究方面,探索跨区域联合攻关模式、联合资助和政策保障机制,实现区域间的产业联动发展。

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(二)活化培育,深化大数据产业研究

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产业研究方面,各地应持续、系统地跟踪数据资源、大数据产业内涵、分类及重点领域的研究,并建立统一合理的统计评估指标和体系,明确产业范围和产业主体,确定产业口径,开展产业发展统计监测,从而更好地衡量产业发展情况,为行业管理部门提供参考。同时,加大大数据理论、技术等领域研究力度,积极支持大数据跨领域的协作研究和应用。学习欧洲创新与技术研究院的模式,构建大数据创新共同体,建立大学、科研院所、企业等利益相关者的协商协作机制。

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(三)推动政策落地,制定监督和问责机制

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政策目标的具体性和政策陈述的明确性是避免产业政策产生偏差的有效路径,为了推动大数据产业政策顺利落地,各地政府应从以下两点着手:一是应当出台具体的执行落实政策,明确各项任务的范围、时间节点、责任主体及任务目标,同时目标必须是清晰、可衡量的,政策措施和行动步骤是明确且可操作的;二是制定相应的监督问责机制,对政策落实的全过程进行有效把控。不仅可以监督政策执行情况,纠正执行偏差,保障战略的顺利推进,还能及时发现大数据产业政策中的问题和失误,在第一时间对大数据产业布局做出反馈。 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

来源:江苏省企业技术改造协会

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