大数据产业:特色集聚化发展格局逐步形成
大数据产业发展环境将持续优化。随着《促进大数据发展行动纲要》、《大数据产业发展规划(2016-2020年)》以及医疗、交通、林业、国土资源、水利等行业领域大数据政策将进入落地实施阶段,大数据产业发展政策环境将持续优化。各地方政府数据开放平台加紧建设,国家政府数据统一开放平台建设初见成效,全国政府信息系统和公共数据逐步实现互联开放共享。
同时,随着大数据交易流通进入快速发展期,数据分级分类管理框架、大数据交易流通规则、监督管理机制和信息披露制度、流通审查和风险评估体系等将加速建立,大数据市场交易、跨境流通环境将加速完善。
大数据产业将呈现特色集聚化发展。随着各个大数据综合实验区建设稳步推进,各实验区将更加注重特色化发展。京津冀和珠三角跨区域类综合试验区,将更加注重数据要素流通,以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流,支撑跨区域公共服务、社会治理和产业转移,促进区域一体化发展;上海、重庆、河南和沈阳四大区域示范类综合试验区,将更加注重数据资源统筹,加强大数据产业集聚,发挥辐射带动作用,促进区域协同发展,实现经济提质增效;内蒙古自治区的基础设施统筹发展类综合试验区,将在充分发挥区域能源、气候、地质等条件基础上,加大资源整合力度,强化绿色集约发展,加强与东、中部产业、人才、应用优势地区合作,实现跨越发展。
此外,继国家大数据综合试验区之后,结合地方产业发展和应用特色的国家大数据产业集聚区认定工作将启动,大数据产业特色化集聚发展格局将进一步凸显。
大数据与其他技术融合创新将更加深入。大数据产业涉及数据采集、存储、传输、处理、展示和应用等多个环节,其发展离不开相关领域技术的支撑。大数据的技术发展与物联网、云计算、人工智能等新技术领域的联系将更加紧密,物联网的发展将极大提高数据的获取能力,云计算与人工智能将深刻地融入数据分析体系,融合创新将持续深入并将成为产业发展的主基调,新模式、新业态将不断涌现。
工业大数据对智能制造的赋能效应将进一步释放。随着《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》、《大数据产业发展规划(2016-2020年)》、《智能制造发展规划(2016-2020年)》等政策规划的落地实施,我国将进一步深化工业云、工业大数据等技术在工业全生命周期和全产业链环节的集成应用,推进工业大数据公共服务平台建设,探索建立工业大数据中心,实施工业大数据应用示范工程,以工业大数据应用全面支撑智能制造和工业转型升级,工业大数据对智能制造的赋能效应将进一步释放。
大数据安全和数据跨境流动将成为国家和社会关注焦点。随着大数据广泛应用和深入发展,数据安全已上升为关系到个人隐私安全、政治安全、经济安全、社会公共安全的关键领域。随着《中华人民共和国网络安全法》及相关配套细则的正式实施,以及《个人信息和重要数据出境安全评估办法(征求意见稿)》的公布,大数据安全的市场空间将进一步释放,政府和企业在大数据安全技术、产品和服务创新方面的投入将进一步加大。
此外,国家将大力推进双边区域性跨境数据流动合作,建立国家间数据流通保护的协调机制,参与数据跨境流动国际标准和规则制定的积极性将不断提高。
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