大数据产业发展规划(2016-2020年)(全文)

   2017-01-17 工信部佚名3450

  培育安全可控的大数据产品体系。以应用为牵引,自主研发和引进吸收并重,加快形成安全可控的大数据产品体系。重点突破面向大数据应用基础设施的核心信息技术设备、信息安全产品以及面向事务的新型关系数据库、列式数据库、NoSQL数据库、大规模图数据库和新一代分布式计算平台等基础产品。加快研发新一代商业智能、数据挖掘、数据可视化、语义搜索等软件产品。结合数据生命周期管理需求,培育大数据采集与集成、大数据分析与挖掘、大数据交互感知、基于语义理解的数据资源管理等平台产品。面向重点行业应用需求,研发具有行业特征的大数据检索、分析、展示等技术产品,形成垂直领域成熟的大数据解决方案及服务。

  创新大数据技术服务模式。加快大数据服务模式创新,培育数据即服务新模式和新业态,提升大数据服务能力,降低大数据应用门槛和成本。围绕数据全生命周期各阶段需求,发展数据采集、清洗、分析、交易、安全防护等技术服务。推进大数据与云计算服务模式融合,促进海量数据、大规模分布式计算和智能数据分析等公共云计算服务发展,提升第三方大数据技术服务能力。推动大数据技术服务与行业深度结合,培育面向垂直领域的大数据服务模式。

专栏1:大数据关键技术及产品研发与产业化工程

突破技术。支持大数据共性关键技术研究,实施云计算和大数据重点专项等重大项目。着力突破服务器新型架构和绿色节能技术、海量多源异构数据的存储和管理技术、可信数据分析技术、面向大数据处理的多种计算模型及其编程框架等关键技术。

打造产品。以应用为导向,支持大数据产品研发,建立完善的大数据工具型、平台型和系统型产品体系,形成面向各行业的成熟大数据解决方案,推动大数据产品和解决方案研发及产业化。

树立品牌。支持我国大数据企业建设自主品牌,提升市场竞争力。引导企业加强产品质量管控,提高创新能力,鼓励企业加强战略合作。加强知识产权保护,推动自主知识产权标准产业化和国际化应用。培育一批国际知名的大数据产品和服务公司。

专栏2:大数据服务能力提升工程

培育数据即服务模式。发展数据资源服务、在线数据服务、大数据平台服务等模式,支持企业充分整合、挖掘、利用自有数据或公共数据资源,面向具体需求和行业领域,开展数据分析、数据咨询等服务,形成按需提供数据服务的新模式。

支持第三方大数据服务。鼓励企业探索数据采集、数据清洗、数据交换等新商业模式,培育一批开展数据服务的新业态。支持弹性分布式计算、数据存储等基础数据处理云服务发展。加快发展面向大数据分析的在线机器学习、自然语言处理、图像理解、语音识别、空间分析、基因分析和大数据可视化等数据分析服务。开展第三方数据交易平台建设试点示范。

  (二)深化工业大数据创新应用

  加强工业大数据基础设施建设规划与布局,推动大数据在产品全生命周期和全产业链的应用,推进工业大数据与自动控制和感知硬件、工业核心软件、工业互联网、工业云和智能服务平台融合发展,形成数据驱动的工业发展新模式,支撑中国制造2025战略,探索建立工业大数据中心。

  加快工业大数据基础设施建设。加快建设面向智能制造单元、智能工厂及物联网应用的低延时、高可靠、广覆盖的工业互联网,提升工业网络基础设施服务能力。加快工业传感器、射频识别(RFID)、光通信器件等数据采集设备的部署和应用,促进工业物联网标准体系建设,推动工业控制系统的升级改造,汇聚传感、控制、管理、运营等多源数据,提升产品、装备、企业的网络化、数字化和智能化水平。

  推进工业大数据全流程应用。支持建设工业大数据平台,推动大数据在重点工业领域各环节应用,提升信息化和工业化深度融合发展水平,助推工业转型升级。加强研发设计大数据应用能力,利用大数据精准感知用户需求,促进基于数据和知识的创新设计,提升研发效率。加快生产制造大数据应用,通过大数据监控优化流水线作业,强化故障预测与健康管理,优化产品质量,降低能源消耗。提升经营管理大数据应用水平,提高人力、财务、生产制造、采购等关键经营环节业务集成水平,提升管理效率和决策水平,实现经营活动的智能化。推动客户服务大数据深度应用,促进大数据在售前、售中、售后服务中的创新应用。促进数据资源整合,打通各个环节数据链条,形成全流程的数据闭环。

  培育数据驱动的制造业新模式。深化制造业与互联网融合发展,坚持创新驱动,加快工业大数据与物联网、云计算、信息物理系统等新兴技术在制造业领域的深度集成与应用,构建制造业企业大数据“双创”平台,培育新技术、新业态和新模式。利用大数据,推动“专精特新”中小企业参与产业链,与中国制造2025、军民融合项目对接,促进协同设计和协同制造。大力发展基于大数据的个性化定制,推动发展顾客对工厂(C2M)等制造模式,提升制造过程智能化和柔性化程度。利用大数据加快发展制造即服务模式,促进生产型制造向服务型制造转变。

 专栏3:工业大数据创新发展工程

加强工业大数据关键技术研发及应用。加快大数据获取、存储、分析、挖掘、应用等关键技术在工业领域的应用,重点研究可编程逻辑控制器、高通量计算引擎、数据采集与监控等工控系统,开发新型工业大数据分析建模工具,开展工业大数据优秀产品、服务及应用案例的征集与宣传推广。

建设工业大数据公共服务平台,提升中小企业大数据运用能力。支持面向典型行业中小企业的工业大数据服务平台建设,实现行业数据资源的共享交换以及对产品、市场和经济运行的动态监控、预测预警,提升对中小企业的服务能力。

重点领域大数据平台建设及应用示范。支持面向航空航天装备、海洋工程装备及高技术船舶、先进轨道交通装备、节能与新能源汽车等离散制造企业,以及石油、化工、电力等流程制造企业集团的工业大数据平台开发和应用示范,整合集团数据资源,提升集团企业协同研发能力和集中管控水平。

探索工业大数据创新模式。支持建设一批工业大数据创新中心,推进企业、高校和科研院所共同探索工业大数据创新的新模式和新机制,推进工业大数据核心技术突破、产业标准建立、应用示范推广和专业人才培养引进,促进研究成果转化。

  (三)促进行业大数据应用发展

  加强大数据在重点行业领域的深入应用,促进跨行业大数据融合创新,在政府治理和民生服务中提升大数据运用能力,推动大数据与各行业领域的融合发展。

  推动重点行业大数据应用。推动电信、能源、金融、商贸、农业、食品、文化创意、公共安全等行业领域大数据应用,推进行业数据资源的采集、整合、共享和利用,充分释放大数据在产业发展中的变革作用,加速传统行业经营管理方式变革、服务模式和商业模式创新及产业价值链体系重构。

  促进跨行业大数据融合创新。打破体制机制障碍,打通数据孤岛,创新合作模式,培育交叉融合的大数据应用新业态。支持电信、互联网、工业、金融、健康、交通等信息化基础好的领域率先开展跨领域、跨行业的大数据应用,培育大数据应用新模式。支持大数据相关企业与传统行业加强技术和资源对接,共同探索多元化合作运营模式,推动大数据融合应用。

  强化社会治理和公共服务大数据应用。以民生需求为导向,以电子政务和智慧城市建设为抓手,以数据集中和共享为途径,推动全国一体化的国家大数据中心建设,推进技术融合、业务融合、数据融合,实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务。促进大数据在政务、交通、教育、健康、社保、就业等民生领域的应用,探索大众参与的数据治理模式,提升社会治理和城市管理能力,为群众提供智能、精准、高效、便捷的公共服务。促进大数据在市场主体监管与服务领域应用,建设基于大数据的重点行业运行分析服务平台,加强重点行业、骨干企业经济运行情况监测,提高行业运行监管和服务的时效性、精准性和前瞻性。促进政府数据和企业数据融合,为企业创新发展和社会治理提供有力支撑。

专栏4:跨行业大数据应用推进工程

开展跨行业大数据试点示范。选择电信、互联网、工业、金融、交通、健康等数据资源丰富、信息化基础较好、应用需求迫切的重点行业领域,建设跨行业跨领域大数据平台。基于平台探索跨行业数据整合共享机制、数据共享范围、数据整合对接标准,研发数据及信息系统互操作技术,推动跨行业的数据资源整合集聚,开展跨行业大数据应用,选择应用范围广、应用效果良好的领域开展试点示范。

成立跨行业大数据推进组织。支持成立跨部门、跨行业、跨地域的大数据应用推进组织,联合开展政策、法律法规、技术和标准研究,加强跨行业大数据合作交流。

建设大数据融合应用试验床。建设跨行业大数据融合应用试验床,汇聚测试数据、分析软件和建模工具,为研发机构、大数据企业开展跨界联合研发提供环境。

  (四)加快大数据产业主体培育

  引导区域大数据发展布局,促进基于大数据的创新创业,培育一批大数据龙头企业和创新型中小企业,形成多层次、梯队化的创新主体和合理的产业布局,繁荣大数据生态。

  利用大数据助推创新创业。鼓励资源丰富、技术先进的大数据领先企业建设大数据平台,开放平台数据、计算能力、开发环境等基础资源,降低创新创业成本。鼓励大型企业依托互联网“双创”平台,提供基于大数据的创新创业服务。组织开展算法大赛、应用创新大赛、众包众筹等活动,激发创新创业活力。支持大数据企业与科研机构深度合作,打通科技创新和产业化之间的通道,形成数据驱动的科研创新模式。

 
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