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    目前,我國大數據產業生態體系正邁入成熟完善階段。不僅數據量年均增速超過50%;而且在各地的機構改革中,設立大數據管理部門成為了一大亮點。通過深耕大數據,我國制造業數字化、網絡化、智能化轉型步伐正不斷加快。下一步,工業互聯網平臺將成為工業大數據競爭制高點——

      近日,北京市與阿里、騰訊、百度等18家社會機構簽署協議,共同推進北京大數據行動計劃深入開展。

      目前,我國大數據產業持續保持快速增長態勢?!案哔|量的工業數據要素對制造業數字轉型的核心引擎作用日益凸顯,產業生態體系正邁入成熟完善階段?!敝袊娮有畔a業發展研究院軟件所所長潘文說。

      數據量年均增速超50%

      今年春節期間,攜程旅行網發布報告,預測旅游熱門目的地和可供錯峰游覽的冷門目的地,背后依據正是攜程積累的海量數據。

      攜程旅行網CEO孫潔介紹,攜程全平臺3億用戶每天產生50TB以上海量數據。這些海量數據可通過人工智能技術深度挖掘,應用于精準匹配、個性化營銷和定制化服務。為解決海量信息搜索難題,攜程正結合人工智能、大數據技術,率先研發語音交互的智能導購機器人,提供一站式出行方案。

      “我國海量數據快速增長,數據量年均增速超過50%,預計到2020年,數據總量全球占比將達到20%,成為數據量最大、數據類型最豐富的國家之一?!惫ば挪扛辈块L陳肇雄說。

      當前,大數據廣泛應用于旅游、交通等各領域。賽迪智庫數據顯示,2018年大數據核心產業規模有望突破5700億元。

      同時,阿里、華為、百度、騰訊等我國企業的平臺處理能力躋身世界前列。例如,華為、聯想等公司在數據存儲、處理等軟硬件設備市場優勢逐漸鞏固。創新創業企業發展勢頭正熱,涌現出平安醫保、商湯科技、曠視科技、云從科技、金山云等一批優秀企業。

      “在巨大的市場需求與新一代信息技術雙重推動下,我國大數據產業整體仍將保持較高增速?!迸宋念A計,2019年大數據核心產業規模有望突破7200億元,增速將維持在30%左右。

      各地設立大數據管理部門

      當前,推動大數據產業發展已成為全國上下共識。在各地的機構改革中,設立大數據管理部門成為了一大亮點。比如,山東、福建、浙江、廣西等省區新成立了省級大數據管理局;廣東在原有大數據管理局基礎上,新組建了省政務服務數據管理局;貴州大數據管理局等已設機構,級別也被提升至省政府直屬機構。

      據介紹,以八大國家大數據綜合試驗區為引領的大數據產業發展格局已基本奠定。其中,京津冀地區著力打造大數據走廊格局,初步形成了大數據協同發展體系;以上海為核心的長三角地區,持續推進大數據與當地智慧城市建設;珠三角地區在大數據應用創新、產品研發及產業管理方面已頗有成效;貴州、重慶、河南、沈陽等4個試驗區有望成為大數據產業新增長極;位于內蒙古自治區的基礎設施類綜合試驗區與東部、中西部產業合作不斷增強,開始跨越式發展。

      “各試驗區大數據產業差異化發展特點愈發明顯,推動當地經濟轉型升級不斷加快?!迸宋恼f,四川、重慶、貴州三省市大數據產業近年來發展較快,未來或將“領跑”。

      2018年,教育部新批準248所高校增設大數據專業。同時,阿里貴州大數據學院、重慶郵電大學科大訊飛人工智能學院等不斷加大人才培養力度。這表明大數據人才將呈現多元化培養模式。

      工業互聯網平臺成制高點

      如今,智能家電所提供的用戶行為模式、使用習慣等大數據正成為新的寶藏。比如,志高空調可以根據空調用電量、用電時間等數據,自動設定合理的售后服務,并為供電企業等其他相關企業提供數據支撐。

      志高集團董事局主席李興浩表示,對云平臺上海量數據的處理,推動了志高由經營產品變為經營用戶,并促進企業從傳統家電制造商向家居解決方案服務商轉型。

      通過深耕大數據,我國制造業數字化、網絡化、智能化轉型步伐也正在不斷加快。高質量數據要素已成為工業系統運行的核心要素,用于推動大中型企業實現智能制造升級和工業互聯網轉型,并支撐中小企業創新創業。

      同時,企業級工業大數據平臺應用場景不斷豐富。比如,百度的工業大數據監測平臺已逐漸延伸應用到汽車、日化等行業;三一重工則利用大數據分析技術,為智能工程機械物聯網提供有效決策支持。

      工業大數據快速發展,將推動工業與互聯網融合發展并最終實現智能制造,是推動工業發展動能轉換、轉型升級的重要抓手,其服務水平直接關系到國民經濟發展。

      不過,專家認為,目前其在應用實踐過程中存在諸多難點。一是工業大數據的定義、分類方法和格式標準尚未規范,工業制造業領域涵蓋十分廣泛、行業種類繁多、產品數量巨大,亟需建立規范、屬性明確、可查可追溯可定位的應用規則。二是工業知識和經驗缺失,我國工業知識體系建設起步晚,高端工業設備、工控系統、工業軟件等不具備自主可控性,原始數據獲取存在困難。三是應用尚未形成規模,國內企業的工業大數據自主產品服務不能實現全產業鏈覆蓋,且工業大數據服務企業對不同工業領域的需求理解不夠,產品和服務難以滿足工業制造企業的智能化生產與管理要求。