工信部张峰：八大方面推进大数据产业的发展

 

　　4月27日至28日，由工业和信息化部指导、中国信息通信研究院主办的"2016大数据产业峰会 "在北京国际会议中心盛大召开，工业和信息化部总工程师张峰出席会议并发表致辞。张峰分析了当前我国大数据发展的优势以及迈向数据强国面临的挑战，并表示“工业和信息化部正在积极按照中央的决策部署，为数据强国建设打造强有力的产业支持，并将从8个方面推进大数据产业的发展” 。

 

　　据张峰介绍，大数据产业创新发展不仅仅是工业和信息化部等相关部门的工作重点，同时也得到了地方政府的高度重视。贵州、北京、上海、深圳、广州、沈阳、江苏等地方积极发展大数据产业，出台了一系列政策措施，为当地大数据产业营造了良好的发展环境。

 

　　以下是工业和信息化部总工程师张峰在峰会上致辞的核心要点：

 

　　我国大数据产业四大优势

 

　　“十二五”期间我国信息技术产业快速壮大，为我国大数据加快发展奠定了良好的基础，主要表现在四个方面：

 

　　一是数据资源不断丰富。截至去年底，我国网民数量已突破6.8亿，移动电话用户规模突破13亿，居世界第一。手机上网用户均数据流量突破360兆。相关研究显示，我国数据总量已年均50%的增速在发展。预计到2020年将占全球的21%.

 

　　二是技术水平日益进步。近年来我国信息通信技术与国际先进水平的差距日益缩小，骨干互联网企业具备建设和运营超大规模大数据平台的指引，掌握核心数据的大数据软硬件企业不断壮大，在深度学习和人工智能等前沿领域取得了突破。国际企业对国际主流开源社区贡献也越来越大。

 

　　三是产业规模日渐壮大。2015年我国规模以上电子信息产业总规模超过15.5万亿元，比2010年翻了一番。软件服务产值达到4.3万亿，连续多年保持20%以上的增速。大型数据中心 <http://idcc.idcquan.com/>向绿色化、集约化发展，云计算 <http://www.ccuc.org.cn/ccuc2016/>服务逐渐成熟，大数据的创新日趋活跃，已成长起一批新型的专业化大数据企业，大数据成为社会资本投资的热点。

 

　　四是应用服务加快发展。目前我国正在加速向数据资源挖掘和应用方面转变，大型互联网企业将大数据应用于网络社交、电商、广告等搜索业务中，电信金融基于大数据推出了风险防控、信用评价等应用。利用大数据提升政府治理能力和公众服务水平，提升企业核心竞争力，已经成为社会的共识。全社会形成了大数据应用发展的良好氛围。

 

　　实现数据强国的四大挑战

 

　　虽然我国大数据发展具备了良好的基础，但要实现从数据大国向数据强国转变，还面临很多制约和挑战：

 

　　一是信息孤岛普遍存在。跨部门、跨行业的数据共享仍不顺畅，有价值的公共信息资源和商业数据开放程度仍有待提高。

 

　　二是大数据技术原创能力和产业实力仍然有待加强。我国虽然在局部地区实现了单点突破，但大数据领域系统性、平台技术创新仍不多见。对开源技术和相关生态系统的影响力度仍然还比较薄弱。

 

　　三是人才队伍建设继续加强。通过掌握数学、计算机等相关领域知识的综合性人才缺乏，远不能满足相关的发展需要。

 

　　四是相关法律法规仍不健全。政府信息资源开放共享制度还欠缺，适应大数据发展的各类信息保护、数据资产保护等制度体系还不完善。

 

　　八方面推进大数据产业发展

 

　　总体来看，我在实施国家大数据战略，建设数据强国的道路上面临着重大的机遇和挑战。工业和信息化部正在积极按照中央的决策部署，为数据强国建设打造强有力的产业支持，将从以下几个方面推进大数据产业的发展：

 

　　一是制定实施《大数据产业“十三五”发展规划》。按照十八届五中全会对大数据发展的新要求，加快推进规划的制定和实施，统筹部署大数据技术和产业发展。

 

　　二是支持大数据技术创新和产业发展。支持大数据基础软硬件、存储管理和计算平台，数据挖掘、人工智能等关键技术的发展，加快大数据基础设施的建设，培育一批大数据骨干企业和专业化创新型中小企业。

 

　　三是大力推进工业大数据发展。围绕《中国制造2025》、“互联网+”行动计划等战略部署，推进大数据在研发设计、生产制造、售后服务等全生命周期应用，推进大数据与工业云、CPS等协同发展，形成跨部门、跨行业的融合型工业大数据应用综合体。支撑智能制造和工业升级。

 

　　四是进一步加强大数据安全管理。不断完善有关安全制度。督促企业落实相关管理规定和要求，切实保障数据安全。

 

　　五是支持地方发展大数据产业。在前期工作的基础上选择有条件、有基础的地方建设大数据综合实验区和大数据产业集聚区。鼓励地方结合自身优势推进大数据产业集聚发展。

 

　　六是加快大数据标准制定和验证推广。加快制定大数据技术、产品、服务、安全等关键标准，完善大数据交流体系，积极组织参与国际标准的制定，提高我国大数据标准制定的国际话语权。

 

　　七是加强国际合作。建立国际交流合作平台和机制。大数据开放共享、产业发展、数据政策、政策法规等领域积极开展国际交流合作。结合“一带一路”等国家战略，支持国内外企业开拓市场。

 

　　八是建设复合型人才队伍。积极推动建立多层次大数据人才培养体系，引导高校和科研院所开设大数据相关的课程和专业，支持企业与研究机构联合培养大数据人才。