第五章 產(chǎn)業(yè)與技術發(fā)展狀況
二、前沿技術發(fā)展狀況
(四)大數(shù)據(jù)發(fā)展狀況
2019年，大數(shù)據(jù)領域政策環(huán)境逐步完善，技術創(chuàng)新不斷推進，產(chǎn)業(yè)應用持續(xù)深化，共同推動大數(shù)據(jù)領域發(fā)展。
大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)布局持續(xù)加強。一是黨的十九屆四中全會提出要“健全勞動、資本、土地、知識、技術、管理、數(shù)據(jù)等生產(chǎn)要素由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬的機制”，首次將數(shù)據(jù)與勞動、資本、土地、知識、技術和管理并列作為參與分配的生產(chǎn)要素，同時提出要“推進數(shù)字政府建設，加強數(shù)據(jù)有序共享，依法保護個人信息”，數(shù)據(jù)生命各周期的監(jiān)管與保護越來越受到重視。二是地方政府頒布各項法規(guī)，強化大數(shù)據(jù)領域的安全保障。例如，2019年10月1日，我國大數(shù)據(jù)安全保護層面第一部地方性法規(guī)《貴州省大數(shù)據(jù)安全保障條例》正式施行，這標志著貴州明確了大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)相關安全監(jiān)管主體及其職責，大數(shù)據(jù)安全有了保障。三是各地政府相繼成立地方性大數(shù)據(jù)管理機構，陸續(xù)出臺大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)劃，不斷優(yōu)化區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境，致力于發(fā)揮大數(shù)據(jù)對經(jīng)濟社會轉(zhuǎn)型發(fā)展的引領作用。截至2019年12月，全國已有20個省(區(qū)、市)成立了負責大數(shù)據(jù)相關業(yè)務的省級管理機構，未成立省級管理機構的省(區(qū)、市)中有6個已發(fā)布大數(shù)據(jù)相關產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃。
大數(shù)據(jù)已成為新一代信息技術融合應用的焦點。作為實現(xiàn)創(chuàng)新發(fā)展的重要動能，大數(shù)據(jù)技術已成為我國信息化建設的重要支撐。隨著相關技術的不斷演進和應用持續(xù)深化，大數(shù)據(jù)正成為提高全要素勞動生產(chǎn)率、提升產(chǎn)業(yè)附加值的核心。2019年，依托大數(shù)據(jù)，智能計算實現(xiàn)了較為迅速的發(fā)展。例如，2019年8月，華為推出了目前單芯片計算密度最大的AI處理器昇騰910，其作為華為AI解決方案的底層芯片，能夠有效運用智能計算等大數(shù)據(jù)技術，并加速AI技術在電力、互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)的應用;9月，阿里云推出了第一顆自研芯片含光800，該芯片采用自研芯片架構，利用先進算法，深度優(yōu)化計算、存儲密度，在推理性能和能效比方面均打破世界紀錄，成為全球最強AI推理芯片。
穩(wěn)定增長的大數(shù)據(jù)市場對經(jīng)濟社會發(fā)展的引領作用日益凸顯。
一方面，數(shù)據(jù)顯示，2019年我國大數(shù)據(jù)市場總體收益達96億美元，2019年至2023年預測期內(nèi)的復合年均增長率為23.5%，增速高于全球平均水平，其中服務器和存儲設備等大數(shù)據(jù)相關硬件服務占比最高，達到45.2%，IT(Information Technology，信息技術)服務和商業(yè)服務等大數(shù)據(jù)相關服務收入占比為32.2%，軟件收益占比為22.6%。
另一方面，大數(shù)據(jù)與零售、工業(yè)、金融、安防、營銷、健康等領域的融合程度不斷加深，在整合生產(chǎn)要素、促進經(jīng)濟轉(zhuǎn)型、催生發(fā)展新業(yè)態(tài)、支撐決策研究等方面的作用愈發(fā)明顯。近年來，制造業(yè)企業(yè)紛紛以大數(shù)據(jù)算法模型為指導，實現(xiàn)供需精準匹配，通過數(shù)字化手段推動銷售增長。工業(yè)大數(shù)據(jù)正成為企業(yè)轉(zhuǎn)型的核心驅(qū)動力，未來將在研發(fā)設計、生產(chǎn)制造、供應鏈協(xié)同和售后服務等多個環(huán)節(jié)助力工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。
2020年大數(shù)據(jù)領域?qū)⒊尸F(xiàn)以下十大發(fā)展趨勢：
一是數(shù)據(jù)科學與人工智能的結合越來越緊密;
二是數(shù)據(jù)科學帶動多學科融合，基礎理論研究的重要性受到重視，但理論突破進展緩慢;
三是大數(shù)據(jù)的安全和隱私保護成為研究熱點;
四是機器學習繼續(xù)成為大數(shù)據(jù)智能分析的核心技術;
五是基于知識圖譜的大數(shù)據(jù)應用成為熱門應用場景;
六是數(shù)據(jù)融合治理和數(shù)據(jù)質(zhì)量管理工具成為應用瓶頸;
七是基于區(qū)塊鏈技術的大數(shù)據(jù)應用場景漸漸豐富;
八是對基于大數(shù)據(jù)進行因果分析的研究得到越來越多的重視;
九是數(shù)據(jù)的語義化和知識化是數(shù)據(jù)價值的基礎問題;
十是邊緣計算和云計算將在大數(shù)據(jù)處理中成為互補模型。
（轉(zhuǎn)載）
