2018年，我國大數據產業呈現健康快速發展態勢，包括大數據硬件、大數據軟件、大數據服務等在內的大數據核心產業環節產業規模有望達到5700億元。2019年，我國大數據產業發展雖面臨著宏觀經濟下行、外部貿易環境錯綜復雜和產業結構調整的挑戰，但也迎來了國家和地方的政策重點推動、各領域應用需求不斷增長以及生態體系不斷完善等重大機遇，預計2019年我國大數據產業將持續保持穩定增長態勢。

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形勢判斷

(一)大數據生態環境將不斷向好

2018年，推動大數據發展已成為各級政府主管部門的共識。隨著《促進大數據發展行動綱要》《大數據產業發展規劃(2016—2020年)》等一系列政策的深入推進實施，政策環境迎來了加速優化期。在機構改革中，“大數據”成為一大亮點。山東、福建、浙江、廣西等省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，新組建省政務服務數據管理局;此外，貴州大數據管理局等已存在機構，也被明確提升至省政府直屬機構級別。在人才培養方面，2018年教育部在全國范圍內新批準248所高校開設大數據專業;同時，成立了如達摩院、北京大學健康醫療大數據國家研究院、重慶郵電大學科大訊飛人工智能學院等大數據研究培訓機構，不斷加強大數據人才培養力度。在大數據標準化方面，2018年貴州省獲批建設國家技術標準(貴州大數據)創新基地，用以加快建立大數據關鍵共性標準，并引導國內外企業加強大數據關鍵技術、產品的研發合作。在公共服務方面，圍繞大數據的咨詢服務、知識產權保護、產權交易、品牌推廣、投融資服務等服務機構也逐漸發展成熟。

展望2019年，大數據相關利好政策將進一步加快落地，圍繞數據安全、數據交易、數據標準等領域的更多創造性政策將加快出臺。隨著各地加快建立大數據管理機構，大數據產業發展的政策環境將進一步優化。大數據人才將呈現多元化培養模式，我國大數據人才供給質量、數量將大幅提升。數據交易標準與技術體系將加快完善，大數據公共服務體系及專業服務機構將進一步發展，整個大數據產業生態將愈發趨于健康成熟。

(二)產業延續迅猛增長態勢

2018年，我國大數據產業規模不斷擴大，產業鏈條加速完善，企業實力不斷增強。國內大數據公司業務覆蓋領域日益完備，在數據采集、數據存儲、數據分析、數據安全與數據可視化等領域均成長起了一批有一定實力與特色的大數據企業代表。阿里、華為、百度、騰訊等企業的平臺處理能力躋身世界前列，華為、聯想等公司在數據存儲、處理等軟硬件設備市場的優勢則逐漸顯著。

展望2019年，我國大數據產業整體仍將保持較高增速。預計2019年我國大數據核心產業規模有望突破7200億元，增速將維持在25%~30%左右。隨著我國大數據企業核心競爭力的不斷提升，大數據產業鏈條將更為完備，圍繞產業鏈上下游的布局趨于合理，協同創新能力將不斷提升。

(三)國家大數據綜合試驗區作用凸顯

2018年，以八大國家大數據綜合試驗區為主的大數據發展態勢已基本形成。京津冀地區著力打造大數據走廊格局，已初步形成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，以及云計算、人工智能等其他新一代信息技術發展深度結合;珠三角地區在大數據應用創新、產品研發及產業管理方面率先垂范、具有成效;貴州、重慶、河南、沈陽等四個試驗區近年來大數據產業發展勢頭迅猛，有望成為我國大數據發展的新增長極;而位于內蒙古自治區的基礎設施類綜合試驗區，則充分發揮其在氣候、資源、地形上的優勢，不斷加大資源整合力度，與東部、中西部地區的產業合作不斷增強，在綠色集約的原則下逐步開始了跨越式發展。

展望2019年，隨著各個大數據綜合試驗區相繼建設完成，各試驗區大數據差異化發展特點愈發明顯。各大綜合試驗區對資源的優化配置作用將更加突出，大數據產業發展引起的區域經濟結構轉型升級將不斷加快。值得一提的是，來自西部地區的四川、重慶、貴州三省大數據產業整體發展較快，或將接棒東部地區成為我國大數據產業的領跑省份。

(四)工業大數據將持續加速制造業升級

2018年，隨著《關于深化制造業與互聯網融合發展的指導意見》等一系列政策文件的出臺實施和深入貫徹，制造業數字化、網絡化、智能化轉型步伐不斷加快。高質量數據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。企業級工業大數據平臺應用場景不斷豐富，百度的工業大數據監測平臺已逐漸延伸到汽車、日化等行業;三一重工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。工業大數據生態環境不斷優化，在工信部指導下成立的工業互聯網產業聯盟，目前會員數已突破400家，已從產業需求、技術標準、應用推廣、安全保障、國際合作等角度開展了多項務實工作并取得了諸多研究成果。

展望2019年，隨著各項政策紅利的相繼釋放，工業大數據將迎來重要機遇期，在工業產品創新、工業物聯網、工業供應鏈等方面將不斷創造價值，持續推動我國工業高質量發展。工業互聯網平臺將成為工業大數據競爭的制高點，我國制造業企業圍繞平臺布局實現轉型升級的步伐將顯著增快。隨著各地工業大數據試點示范工作的全面開展，工業大數據骨干企業和創新型企業的服務供給能力將不斷提升，工業大數據在加速產品創新設計、產品故障診斷與預測、供應鏈的分析和優化等具體生產場景中的作用將不斷強化。

對策建議

(一)分層次推進大數據治理體系建設

建立健全數據相關制度體系，組織開展數據共享、開放、交易、安全等方面的細則研究工作及相關的專項檢查和治理，推動制定數據資源確權、開放、流通、交易相關制度。建立標準規范體系，明確交易規則，制定定價標準，規范數據利用和交易。完善大數據第三方監管平臺建設，建立數據交易機構資質審核和準入機制，加強事前準入、事中監測和事后處置等監管機制和手段，大力發展數據評估、數據估值和數據交易審計等第三方服務。建立數據流通負面清單制度，規范數據流通行業，禁止危害國家安全、泄漏個人信息及企業商業秘密的數據的流通。

(二)全方位提升工業大數據服務能力

建立工業大數據標準體系，圍繞大數據在工業產品研發設計、生產制造、物流、銷售、維保服務等全生命周期的應用進行相關標準及技術框架研制。支持骨干企業及行業協會組織積極參與標準制定，并率先探索工業大數據標準應用。推進高端設備讀寫自由研究，實現工業軟件、物聯設備的自主可控，促進設備數據融合流通。建設工業大數據平臺，與先進工業系統及解決方案企業、信息技術企業和工業生產企業，共同開放能夠實現底層設備數據集成、計算處理和分析的新型工業大數據平臺，支持第三方開發工業大數據分析應用。支持企業探索工業大數據應用和服務模式，建立試點間企業互聯互通的數據融合系統網絡，逐步擴大影響范圍，為廣泛培育數據驅動型企業提供實踐經驗。

(三)打造監管防三位一體安全綜合體系

強化數據法律的建設，明確數據采集、傳輸、存儲、使用、開放等各環節的范圍邊界、責任主體和具體要求，在法律法規層面強調數據的資產地位。對企業的個人信息開發利用、數據外包服務的使用、數據共享合作等行為加強安全監管。制定大數據共享交換和開放目錄，為數據融合、交易安全、共享開放提供技術依據。加強安全技術防護機制，在真實性基礎上，通過一體化管控約束、規范、監控用戶行為，利用多級別容侵技術實現高抵抗能力，建立集建、管、防為一體的縱深防御體系。鼓勵在涉及國家安全和穩定的應用場景下采用安全可控產品，提升基礎設施關鍵設備自主可控水平。建立網絡安全監測機制，對網絡病毒、網絡中斷事故等重大安全事件進行全方位監測、精準化分析和智能化預警。

(四)加速推進大數據技術產品創新

推進產學研用協同攻關，加強大數據分析關鍵算法和共性基礎技術研發，重點加強大規模數據倉庫、非關系型數據庫、數據存儲、數據清洗、數據分析挖掘、數據可視化、自主可控信息安全與大數據條件下隱私保護等核心技術研發創新。鼓勵企業以開源模式和開放社區資源為基礎開展技術產品研發，重點突破同態加密、差分隱私、多方安全計算、零知識證明技術等關鍵技術和產品。圍繞重點領域大數據應用，突破基于縱向行業數據的價值挖掘理論和算法，開展大數據應用模型、深度學習、類腦計算、認知計算、區塊鏈、虛擬現實等技術和產品創新。加速推進科研成果轉化，大力發展以應用需求為牽引的跨學科、跨領域交叉融合技術研究，匯聚多方資源共同加快大數據前沿技術產業化進程。

(五)構建大數據人才培養體系

鼓勵大數據企業、研究機構和高等院校合作開展數據科學和大數據專業學歷教育，針對大數據產業發展需求，培養大數據系統架構師、分析師、數據分析師、數據挖掘工程師等人才以及大數據領域高層次創新人才。加大大數據核心人才引進力度，鼓勵海外跨行業、復合型高端人才回國就業創業。共建實習實訓基地，發展訂單式、現代學徒制等專業化人才培養模式，有針對性培養實用型、技能型人才，提升技術人員的綜合數據處理能力。積極拓展企業家培訓平臺，依托國際國內知名學府、知名跨國公司和其他培訓機構，進一步加強對本土科技型企業家的培育和培訓，培育一批高素質的大數據人才和跨界復合型領導人才。