附件1
河南省大数据产业发展引导目录
（2017年本试行）
一、大数据核心产业
大数据核心产业，包括数据采集存储、加工处理、流通交易、信息安全等环节的技术研发及应用。
（一）数据采集存储
1、遥感卫星、航拍、无人机、全景采集车等海量数据采集技术及地理信息数据采集仪等移动采集终端。
2、通信网、物联网、互联网、视频监控、社交网络等数据采集核心技术研发及应用示范。
3、经济和社会调查数据的采集、汇聚，以及基础和主题数据库建设。
4、高可靠、高可用、高并发的分布式文件存储软硬件产品的研发及应用示范。
5、面向大规模分布式计算的非关系型数据库产品及解决方案。
6、海量异构数据的集成与管理，大数据传输、备份、恢复等技术研发及应用。
（二）数据加工处理
7、数据清洗、脱敏、建仓、建模、可视化等大数据加工处理技术研发及应用。
8、数据挖掘和统计分析核心算法，关系网络、数据标注、舆情分析、搜索等数据应用引擎开发及应用。
9、消费者行为、网络行为、社交媒体行为、情感语义等行为和信用数据的加工、分析及应用。
10、基于深度学习的自然语言理解、模式识别、智能决策等人工智能系统研发与产业化应用。
11、开源社区资源开发模式创新。
（三）数据流通交易
12、大数据交易平台建设及运营。
13、大数据众包平台建设及运营。
14、大数据交易规则和制度建设
15、数据交换共享标准研发与应用。
（四）大数据信息安全
16、网络安全拟态安全系统研发及产业化。
17、信任安全技术研发、产业化及基础设施建设。
18、大数据平台及服务的可靠性安全性评测、监测预警和风险评估。
19、网络安全信息汇聚共享和关联分析，网络安全防护体系、态势感知及应急处置能力建设。
20、基于云计算的数据安全、应用安全、隐私保护等技术产品研发和应用推广。
21、大数据信息安全产业基地建设。
二、大数据衍生业态
大数据衍生业态，包括大数据与各行业融合创新应用产生的新业态新模式新产业。
（五）交通物流大数据创新应用
22、交通运输物联网感知体系及应用服务平台建设。
23、多式联运一体化信息服务平台建设。
24、公共交通出行信息便民服务。
25、交通大数据分析与调度优化服务平台建设。
26、车联网等关键技术研发及应用。
27、“互联网+”交通物流服务新业态新模式。
28、专业化物流信息服务和智能配送调度平台建设。
29、智慧物流园区与智能化物流仓储中心建设。
30、综合交通管理和公共服务云平台、综合物流运输公共服务云平台建设。
（六）农业农村大数据创新应用
31、农业农村互联网信息服务平台建设及服务模式创新。
32、农业精准化生产物联网应用技术研发与应用。
33、农业环境智能实时监测预警平台建设。
34、农业种植、仓储、加工、流通、销售等全过程数据分析及经营管理信息服务。
35、智能化种养殖基地建设。
36、基于大数据的农产品质量追溯和食品安全监管。
37、高分遥感农情监测与精准估产。
38、基于大数据的精准扶贫决策与动态监管。
39、农业大数据平台和粮食仓储大数据平台建设。
（七）智能制造大数据创新应用
40、工业云和工业大数据平台建设。
41、智能制造示范基地建设。
42、生产制造系统数字化网络化智能化改造升级。
43、智能工厂和智能车间建设。
44、面向中小微企业的网络化协同制造公共服务。
45、基于大数据的故障预测、远程维护、质量诊断、过程优化等网络化智能化服务。
46、服务型制造、个性化定制等生产服务模式创新。
47、基于大数据的能源建设规划、精准化调度生产、精细化设备管理及精确用能分析服务。
（八）电子商务大数据创新应用
48、行业电子商务大数据应用。
49、跨境电子商务单一窗口综合服务平台建设。
50、基于大数据的跨境电子商务创新应用。
（九）政务服务大数据创新应用
51、政务云和政务大数据平台建设。
52、“一号申请、一窗受理、一网通办”试点示范。
53、政务数据共享交换平台和开放服务平台建设。
54、政务基础数据库和主题数据库建设。
55、网上政务服务平台建设及运营。
56、信用信息大数据开发与应用
57、面向中小企业的信用评价体系平台建设及运营。
58、基于大数据的宏观经济综合评估与决策服务。
59、基于大数据的财政税收运行监测评估与决策支撑。
60、公共安全视频监控联网应用与综合防控。
61、社会公共安全风险感知与智能防控大数据平台建设。
62、基于物联网和大数据的环境监测、保护与治理。
63、城市数字化精细化管理系统平台建设与运营服务。
64、基于大数据的工商法人综合服务与决策平台。
65、基于大数据的应急指挥平台建设。
（十）益民服务大数据创新应用
66、社会保障大数据便民服务平台建设与服务模式创新。
67、“互联网+”健康医疗大数据服务平台建设。
68、基于大数据的智慧养老信息服务。
69、基于大数据的药品安全电子监管追溯。
70、智慧旅游与智慧景区建设。
71、旅游大数据挖掘与个性化精准营销。
72、教学大数据分析与教育质量评估。
73、线上线下结合的混合式教学模式创新服务。
74、教育治理大数据应用与精准化服务。
75、传媒大数据分析与舆情监测。
三、大数据关联产业
大数据关联产业，包括大数据采集、加工、应用过程中需要的硬件、软件产品。
（十一）智能终端
76、智能手机研发设计、应用软件、零部件等全产业链。
77、智能穿戴设备、智能车载设备、智能医疗健康设备、智能家居、智能无人系统、虚拟现实等新型智能终端产品。
78、智能机器人研发与制造。
（十二）智能基础件
79、光传输、路由器、交换机、基站、有线/无线传输等网络设备制造。
80、大容量磁光电存储设备研发与制造。
81、高性能处理器与芯片研发设计与生产。
82、高性能云计算服务器。
83、新型MEMS物联网传感器产业化。
84、人工智能核心芯片与处理器。
85、大数据安全芯片与设备。
86、新型光电子元器件、电子材料等生产基地建设。
四、大数据产业基础支撑
大数据产业基础支撑，包括发展大数据产业所需要的新一代信息网络、北斗导航、数据中心、大数据特色产业园区、大数据智力支撑。
（十三）新一代信息网络
87、国家一级干线光缆和互联网高速直达链路扩建。
88、宽带网络进村入户和中小城市基础网络完善。
89、第四代移动通信（4G）网络推广应用，第五代移动通信（5G）、窄带物联网（NB-IoT）网络试商用和规模化部署。
90、城市公共区域无线局域网（WLAN）建设。
91、基于IPV6的骨干网、城域网、接入网升级改造，下一代互联网规模商用部署。
（十四）卫星导航基础设施
92、北斗连续运行基准站建设与运维。
93、北斗位置数据中心和服务中心建设与运维。
94、北斗设备的检测认证系统。
95、通信卫星运营服务。
（十五）数据中心
96、省、市两级统一的政务数据中心建设。
97、行业性、大型企业数据中心和云计算中心建设。
98、大型灾备数据中心建设。
（十六）大数据特色园区建设
99、大数据特色产业园区建设。
100、产业集聚区和服务业集聚区的智慧化改造升级。
101、大数据“双创”基地建设。
102、基于云计算大数据的新型众创空间建设。
103、研发设计、检验检测、知识产权等公共服务平台建设。
（十七）大数据智力支撑建设
104、大数据产业发展研究院、产业联盟、工程（重点）实验室、工程（技术）研究中心、企业技术中心等创新能力建设。
105、大数据理论研究和技术研发专业人才培养基地和大数据应用、推广、市场服务等实训和职业教育机构建设。
106、大数据科普宣教平台与基地建设。
如对你有帮助，请购买下载打赏，谢谢！ 《贵州省大数据产业发展规划纲要》 序言 大数据是通过快速获取、处理、分析以从中提取价值的海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据。大数据产业是指一切与大数据的产生与集聚、组织与管理、分析与发现、应用与服务相关的经济活动的集合,以数据挖掘分析服务为核心,包含数据中心、宽带网络等基础设施服务,数字内容服务、物联网服务、位置服务等信息服务,智能终端制造、电子元器件制造等电子产品制造,以及智能交通、互联网金融和智慧城市等应用服务。继云计算、物联网和移动互联网之后,大数据正成为信息技术的新热点,产业发展的新方向,将对人类的生产与生活产生巨大影响,对经济与社会发展带来深刻变革。把握大数据发展方向,推动大数据开发应用,发展大数据服务产业,是推进贵州省信息技术产业集聚发展和经济社会跨越发展的重要抓手,对推动贵州工业结构调整、加快贵州新型工业化和城镇化进程、打造贵州经济社会发展升级版,具有十分重要的战略意义和现实意义。 本规划纲要依据《国务院关于进一步促进贵州经济社会又好又快发展的若干意见》、《黔中经济区发展规划》、《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》以及《中共贵州省委贵州省人民政府关于加快信息产业跨越发展的意见》、《贵州省人民政府关于加快培育和发展战略性新兴产业的若干意见》等文件的部署和要求制定,旨在为贵州省大数据产业发展提供指导。规划期为2014年至2020年。 一、发展机遇与优势 (一发展机遇 1.国家和贵州省全力支持为大数据产业发展提供政策保障 为贯彻落实有关规划和意见,国家35个部委相继出台支持贵州发展的政策文件或与贵州签署合作协议,对贵州省发展的支持力度明显加大。贵安新区跻身国家级新区,在财税、投资、金融、产业、土地、人才等方面享有更多广泛的改革试验权和更加优惠的产业政策,为贵州省经济发展注入了强劲动力,对产业和
大数据及其 产业发展方向与趋势（3） 胡经国 四、从历史变革中认识和发展大数据 大数据的概念从问世到现在已有9年历史。这个概念从诞生到发展，在全球掀起了一次又一次热潮，经久不衰。有关研究者提出从历史变革中来认识和发展大数据。 1、从历史和全局战略认识大数据 ⑴、从历史角度认识大数据 大数据发展至今，有两个重要因素起着推动作用。第一个重要因素是人类社会在发展过程中对信息的渴求。在人类社会发展的所有时间里，信息一直是人和人类社会发展的最重要的内容。但是，为什么直到9年前才“突然”出现大数据这一概念呢？那就是由于第二个重要因素——以传感技术、互联网、移动智能终端为代表的一系列新的信息技术，使得信息的获取、利用、集聚在数量上发生了突飞猛进的变化。 从这样的角度去分析，由于技术和信息内在的联系，我们会看到技术和信息这两支力量在以大数据为代表的信息时代的重要性将会进一步凸现。这是历史的角度。 ⑵、从全局角度认识大数据 我们还需要从全局的角度来看一下大数据。在2011年大数据概念产生的时候，当年4月份英国《经济学人》刊登了一篇专题文章论述“第三次工业革命”，指出大数据在其中发挥着重要作用。 真的是这样吗？至少我们看到了一系列重大变化：从产业互联网、工业4.0、先进制造业、智能制造到中国制造2025，从电子商务到3d打印，从远程治疗到智慧治疗，从远程教育到智能教育；这一系列经济和社会发展的新概念都在发生变化。我们从这样的发展变革中看到，所有这些变化背后都有大数据在其中发挥着极其重要的作用。 ⑶、大数据持续发展的必然性 为什么我们要从历史和全局这两个角度去看大数据呢？这是由于技术进步和社会发展的需求；人类社会发展进入新的历史阶段，新的基础性技术力量和新的资源概念正在诞生。这个新的基础性技术力量使信息技术和工业技术融合在一起，使我们从产品服务、生活管理等方面有了一个迈上新台阶的生产力构建。在这个新的生产力构成的背后，是人类社会自工业革命以来，由物质和能
武汉市大数据产业发展行动计划 (2014—2018年) 大数据产业是继云计算、物联网和移动互联网之后，新一代信息技术与电子商务、社交网络、智慧城市等新型商业应用深度融合的产物。为抢抓大数据产业发展机遇，加快我市信息化建设和信息产业发展，提高自主创新能力，形成大数据产业和应用特色优势，争取在我国相关产业发展的先导地位，根据国家及省有关政策规定，特制订本计划。 一、指导思想和发展目标 (一)指导思想 深入贯彻党的十八大和十八届三中全会精神，围绕创新驱动、转型发展，深化改革开放，充分发挥市场在资源配置中的决定作用，坚持顶层设计、政务先行，应用导向、创新驱动，扶持龙头、带动产业，开放融合、安全高效的原则，以武汉地区现有全国领先的信息技术和信息资源优势为抓手，有效释放我市科教资源和人才红利，抢占新一代信息技术产业战略制高点，建立全市统一并覆盖全国的大数据中心和云服务平台，形成大数据资源“洼地”和完整的产业链。创新大数据应用、挖掘大数据价值、集聚大数据成果、确保大数据安全，为我市经济社会加快发展、
加快转型和建设国家中心城市、复兴大武汉提供有力支撑。 (二)发展目标 运用云计算、物联网和宽带接入等新一代信息技术，深度整合挖掘我市现有的信息技术优势和数据资源价值，从基地、技术、企业以及应用平台等环节入手，构建既有全国领先水平，又有我市特色的大数据产业体系。重点建设“光谷云村”、左岭大数据产业园等大数据产业基地和市政务云数据中心、地理空间信息云数据中心、长江流域云数据中心、数控工程系统云数据中心、国家教育云数据中心、音视频多媒体服务云数据中心、质量服务云数据中心、车联网云数据中心等8个云数据中心，并选择若干条件成熟、具有大数据市场前景的领域，建立多个大数据应用和交易平台，形成“2+8+N”的大数据产业发展格局。 到2018年，创造一批具有自主知识产权和国内领先水平的大数据新技术、新产品、新标准；建成一批能够集聚全国乃至世界数据资源的大数据产业平台和示范项目；开发一批发展模式领先、服务体系完善、集聚效应明显、支柱地位显著的大数据应用领域；聚集一批国际知名的大数据研发、产品制造、服务运营公司总部和龙头企业，形成丰富的大数据资源聚集地和完善的产业链，培育年营业额超过100亿元的大数据企业5家，50—100亿元的大数据企业10家，10—50亿元的大数据企业20家以上，新上市公司10家，全市大数据产业实现产值达2000亿元，带动相关产业新增销售收入过万亿元，支撑创建中国软件名城、武汉
1、发展状况
在整个行业趋稳趋缓的情形下，餐饮业的典范和标杆却一改上年发展速度回落的窘境，逆势上扬，表现出强劲发展动力。 2016年，餐饮百强企业总营业收入2181.7亿元，同比增长7.4%，增速较2015年大幅上涨5个百分点，百强入围门槛水平也提高了0.7%。 餐饮五百强门店总营业收入同比增长8.6%，较上年提升近1个百分点，精品特性依然展露无疑。
在经济发展增速换挡、动能转换、结构优化的新常态下，在推进供给侧结构性改革、提高产品和服务供给质量和效
率、促进消费带动转型升级的政策方针指导下，餐饮行业的领军群体不断尝试调整，探索创新，提升产品质量和培育品牌的内生动力。 2016年餐饮百强企业和五百强门店中，快餐、火锅、餐馆酒楼依然是发展主力业态，而快餐还未完全摆脱颓势，消费者在要求餐饮“快”的同时，也对产品质量有较高的需求，这也是快餐亟待突破的地方。 西餐、休闲餐饮的共同表现都已成为亮点，休闲餐饮更是极具发展空间。
2016年餐饮百强企业主要分布于21个省区。 企业数在10家以上的省区有4个；上海、北京、重庆三大直辖市在企业数和营收占百强比重方面不仅都位列前三甲，而且营收占百强比重总和还达到了67%。 因经济优势，东部地区百强企业营收占到百强总营收的七成左右，同时发展方式也要率先向纵深方向深挖。 中部地区发展潜力较大，企业营收同比增速较高。西部地区拥有战略优势，百强企业营收比重超过五分之一。2016年餐饮五百强门店分布于25个省区，有六成集中在北京、上海、江苏、山东4个餐饮产业大省，四大直辖市则占到了48%。
2016年，餐饮百强企业不断进行战略调整，转变经营方式，近30%的企业采取全部直营的方式，还有17%的企业拓展了食品加工业务，建立食品加工基地。 为了增强对产品和服务的管理控制力度，提高产品和服务质量与效率，除餐馆酒楼外，各业态都在不同程度上降低了直营店与加盟店的比重，就连将加盟视为扩大连锁规模重要方式的火锅也适度调低了加盟店比重。 2、发展特点
大数据发展的几大方向 大数据是目前最火热的一个词了，想必所有人，只要你接触网络，那你就应该听说过这个词。然而更多的人也只是听说过而已，对大数据并没有过多的了解，前几天我好多朋友就问我，大数据这么火，那它到底是做什么呢，这么火热的大数据前景究竟怎么样?今天我们就来探讨一下。 一、大数据的前景中国拥有世界上五分之一的人口，很多行业内专业人士断定中国在未来将成为大数据最重要的市场。中国的发展正在处于快速的上升期，中国产生的数据将是巨大的，而巨大的数据对大数据的发展将起到促进的作用，而大数据在中国市场的发展也将领先。如今，大数据作为中国官方重点扶持的战略性新兴产业，已逐步从概念走向落地“大数据”和“虚拟化”两大热门领域得到了广泛关注和重视，90%企业都在实用大数据。大数据将给中国的企业带来更广泛的发展机会，是值得大家重视的一个市场。 二、大数据发展的几大方向 方向一：大数据分析领域快速发展数据蕴藏价值，但是数据的价值需要用IT技术去发现、去探索，数据的积累并不能够代表其价值的多少。方向二：分布式存储有了用武之地大数据的特点就是数量多且大，这就使得存储的管理面临着挑战，这个问题就需要新的技术来解决，分布式存储技术将作为未来解决大数据存储的重要技术。方向三：大数据与云技术的结合如果再找一个可以跟大数据并驾齐驱的IT热词，云计算无疑是跟大数据关系非常大的一个词语。方向四：大数据将成为企业IT核心随着大数据价值逐渐被发展，大数据将成为企业IT的核心，毕竟在这个以盈利为主导的行业环境中，谁能够为企业带来更多的价值就将会更重要。了解详情 三、大数据就业前景好，工资高。大数据技术人才在中国市场目前非常紧缺，因此
大数据是目前最火热的一个词了，想必所有人，只要你接触网络，那你就应该听说过这个词。然而更多的人也只是听说过而已，对大数据并没有过多的了解，前几天我好多朋友就问我，大数据这么火，那它到底是做什么呢，这么火热的大数据前景究竟怎么样?今天我们就来探讨一下。 一、大数据的前景中国拥有世界上五分之一的人口，很多行业内专业人士断定中国在未来将成为大数据最重要的市场。中国的发展正在处于快速的上升期，中国产生的数据将是巨大的，而巨大的数据对大数据的发展将起到促进的作用，而大数据在中国市场的发展也将领先。如今，大数据作为中国官方重点扶持的战略性新兴产业，已逐步从概念走向落地“大数据”和“虚拟化”两大热门领域得到了广泛关注和重视，90%企业都在实用大数据。大数据将给中国的企业带来更广泛的发展机会，是值得大家重视的一个市场。 二、大数据发展的几大方向
方向一：大数据分析领域快速发展数据蕴藏价值，但是数据的价值需要用IT技术去发现、去探索，数据的积累并不能够代表其价值的多少。方向二：分布式存储有了用武之地大数据的特点就是数量多且大，这就使得存储的管理面临着挑战，这个问题就需要新的技术来解决，分布式存储技术将作为未来解决大数据存储的重要技术。方向三：大数据与云技术的结合如果再找一个可以跟大数据并驾齐驱的IT热词，云计算无疑是跟大数据关系非常大的一个词语。方向四：大数据将成为企业IT核心随着大数据价值逐渐被发展，大数据将成为企业IT的核心，毕竟在这个以盈利为主导的行业环境中，谁能够为企业带来更多的价值就将会更重要。 三、大数据就业前景好，工资高。大数据技术人才在中国市场目前非常紧缺，因此企业也是开出了高薪聘请这类高端人才。北大青鸟佳音校区为您提供一个好的平台，让你深入接触大数据，实现你的高薪就业梦，北大青鸟佳音校区为您扬帆起航。
《贵州省大数据产业发展规划纲要》 序言 大数据是通过快速获取、处理、分析以从中提取价值的海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据。大数据产业是指一切与大数据的产生与集聚、组织与管理、分析与发现、应用与服务相关的经济活动的集合,以数据挖掘分析服务为核心,包含数据中心、宽带网络等基础设施服务,数字内容服务、物联网服务、位置服务等信息服务,智能终端制造、电子元器件制造等电子产品制造,以及智能交通、互联网金融和智慧城市等应用服务。继云计算、物联网和移动互联网之后,大数据正成为信息技术的新热点,产业发展的新方向,将对人类的生产与生活产生巨大影响,对经济与社会发展带来深刻变革。把握大数据发展方向,推动大数据开发应用,发展大数据服务产业,是推进贵州省信息技术产业集聚发展和经济社会跨越发展的重要抓手,对推动贵州工业结构调整、加快贵州新型工业化和城镇化进程、打造贵州经济社会发展升级版,具有十分重要的战略意义和现实意义。 本规划纲要依据《国务院关于进一步促进贵州经济社会又好又快发展的若干意见》、《黔中经济区发展规划》、《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》以及《中共贵州省委贵州省人民政府关于加快信息产业跨越发展的意见》、《贵州省人民政府关于加快培育和发展战略性新兴产业的若干意见》等文件的部署和要求制定,旨在为贵州省大数据产业发展提供指导。规划期为2014年至2020年。 一、发展机遇与优势 (一发展机遇 1.国家和贵州省全力支持为大数据产业发展提供政策保障 为贯彻落实有关规划和意见,国家35个部委相继出台支持贵州发展的政策文件或与贵州签署合作协议,对贵州省发展的支持力度明显加大。贵安新区跻身国家级新区,在财税、投资、金融、产业、土地、人才等方面享有更多广泛的改革试验权和更加优惠的产业政策,为贵州省经济发展注入了强劲动力,对产业和
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/b416991400.html, 国内外大数据产业发展现状与趋势研究 作者：方申国谢楠 来源：《信息化建设》2017年第06期 大数据作为新财富，价值堪比石油。 进入21世纪以来，随着物联网、电子商务、社会化网络的快速发展，数据体量迎来了爆炸式的增长，大数据正在成为世界上最重要的土壤和基础。根据IDC（互联网数据中心）预测，2020年的数据增长量将是2010年的44倍，达到35ZB。世界经济论坛报告称，“大数据为新财富，价值堪比石油”。随着计算机及其存储设备、互联网、云计算等技术的发展，大数据应用领域随之不断丰富。大数据产业将依赖快速聚集的社会资源，在数据和应用驱动的创新下，不断丰富商业模式，构建出多层多样的市场格局，成为引领信息技术产业发展的核心引擎、推动社会进步的重要力量。 大数据产业发展现状 全球大数据产业发展概况 目前，大数据以爆炸式的发展速度迅速蔓延至各行各业。随着各国抢抓战略布局，不断加大扶持力度，全球大数据市场规模保持了高速增长态势。据IDC预测，全球大数据市场规模 年增长率达40%，在2017年将达到530亿美元。美国奥巴马政府于2012年3月宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，将“大数据研究”上升为国家意志；2015年发布“大数据研究和发展计划”，深入推动大数据技术研发，同时还鼓励产业、大学和研究机构、非盈利机构与政府一起努力，共享大数据提供的机遇。目前，美国大数据产业增长率已超过71%，大数据在美国健康医疗、公共管理、零售业、制造业等领域产生了巨大的经济效益。英国政府自2013年开始就注重对大数据技术的研发投入，2015年投入7300万英镑用于55个政府的大数据应用项目，投资兴办大数据研究中心，通过大数据技术在公开平台上发布了各层级数据资源，直接或间接为英国增加了近490亿至660亿英镑的收入，并预测到2017年，大数据技术可以为英国提供5.8万个新的工作岗位，或将带来2160亿英镑的经济增长。法国2011年推出了公开的数据平台 date.gouv.fr，以便于公民自由查询和下载公共数据；2013年相继发布《数字化路线图》、《法国政府大数据五项支持计划》等，通过为大数据设立原始扶持资金，推动交通、医疗卫生等纵向行业设立大数据旗舰项目，为大数据应用建立良好的生态环境，并积极建设大数据初创企业孵化器。日本在《日本再兴战略》中提出开放数据，将实施数据开放、大数据技术开发与运用作为2013-2020年的重要国家战略之一，积极推动日本政务大数据开放及产业大数据的发展，零售业、道路交通基建、互联网及电信业等行业的大数据应用取得显著效果。韩国政府高度重视大数据发展，科学、通信和未来规划部与国家信息社会局（NIA）共建大数据中心，大力推动全国大数据产业发展。根据《2015韩国数据行业白皮书》统计显示， 数据服务市场规模占韩国总行业市场规模的47%，位列第一；数据库构建服务以41.8%的占有
大数据前沿技术及应用（六）：大数据技术与发展前景（仅适用于2017年公需课）课后作业成绩:100分已通过重新测试 正确20 题错误0 题使用时间10分23秒 试卷说明： ◇本卷共20题，作答时间为30分钟，总分100分，60分及格。 ◇试卷年份：2017年 一、单项选择题（每题分。每题的备选项中，只有1个最符合题意） 1. 下列选项中不属于大数据环境下的分析和挖掘方法具有的挑战是（）。 A. 数据量的膨胀 B. 数据深度分析需求的增长 C. 自动化、可视化分析需求的出现 正确答案为：D 4. 据管理数据的模式分类，NoSQL 系统可以分为不包括（）。 A. 键值系统 B. 文档存储系统 C. 图数据库 D. 语音管理系统 正确答案为：D 7. 大数据营销是基于（）的基础上，描绘、预测、分析、指引消费者行为，从而帮助企业制定有针对性的商业策略。 A. 用户行为分析 B. 大数据分析 C. 用户数量分析 D. 云计算分析 正确答案为：B 5. 下列选项中不属于目前大数据计算模式重要发展趋势和方向有（）。 A. 主流的Hadoop 平台改进后将与其他计算模式和平台共存 B. 混合计算模式将成为满足多样性大数据处理和应用需求的有效手段 C. 内存计算将成为高实时性大数据处理的重要技术手段和发展方向 正确答案为：D 3. （）是指通过互联网采集大量的行为数据。 A. 大数据营销 B. 互联网营销 C. 大数据分析 D. 互联网分析 正确答案为：A 6. 大数据给存储系统带来的挑战中不包括（）。
A. 存储规模大 B. 存储管理复杂 C. 数据服务的种类和水平要求高 D. 安全要求高 正确答案为：D 2. 下列选项中不属于目前大数据分析与挖掘重要发展趋势和方向的是（）。 A. 更加复杂、更大规模的分析和挖掘 B. 大数据的实时分析和挖掘 C. 大数据分析和挖掘的基准测试 正确答案为：D 二、多项选择题（每题分。每题的备选项中，有2个或2个以上符合题意，至少1个错项.错选，本题不得分；少选，所选每个选项得0.5分） 9. 在科学大规模数据的并行可视化工作中，主要涉及基本技术有（）。 A. 数据流线化 B. 任务并行化 C. 管道并行化 D. 数据并行化 正确答案为：A,B,C,D 8. 实时流式大数据的处理的需求是（）。 A. 大数据系统实现低延迟处理 B. 强大而又灵活的复杂事件处理引擎 C. 具有容错和去重能力 D. 对流量进行控制和动态节点增加和删除的能力 正确答案为：A,B,C,D 11. 在大数据环境下，目前最适用的存储与管理软件技术是（）。 A. 分布式文件系统 B. 分布式数据库 C. 访问接口 D. 查询语言 正确答案为：A,B,C,D 12. 对大数据的使用者、研究者、开发者以及上级主管部门，提出如下建议有（） A. 提高用户对大数据可用性的重要性的认识 B. 加强对大数据可用性评估和保证的关键技术的研究和开发。 C. 注重大数据可用性的评估，加强数据质量保证软件的开发和推广。 D. 尽快建立关于大数据可用性的标准，保证大数据的统一质量。 正确答案为：A,B,C,D 10. 大数据时代企业对数据的管理、查询及分析的需求变化主要集中在（）。
大数据时代的三大发展趋势和投资方向 (2012-03-27 14:01:49) 赵国栋 应约写一篇介绍大数据的文章，发表在某公司的内刊上。阅读对象多为非IT行业的咨询顾问和投资人。因此，必须做到深入浅出，言之有物。IT本身枯燥，大数据这个概念又过于时髦，业界亦是众说纷纭。不用技术词汇说明白这件事情，还是蛮有挑战的，因此写成博文，先请方家、网友们批驳。 1993年《纽约客》刊登了一副漫画：标题是：“互联网上，没有人知道你是一条狗”。据说作者彼得·施泰纳因为此漫画的重印而赚取了超过5万美元。彼时关注互联网社会学的一些专家，甚至担忧“计算机异性扮装”而引发的社会问题。譬如同性恋和恋童癖，可能会借助互联网而大行其道。 20年后互联网发生的巨大的变化，移动互联、社交网络、电子商务大大拓展了互联网的疆界和应用领域。我们在享受便利的同时，也无偿贡献了自己的“行踪”。现在互联网不但知道对面是一只狗，还知道这只狗喜欢什么食物、几点出去遛弯，几点回窝睡觉。我们不得不接受这个现实，每个人在互联网进入到大数据时代，都将是透明性存在。在物理世界中，许多行为是“人似秋鸿有来信，事如春梦了无痕”。但在互联网上却是“处处行迹处处痕”。任何行为，皆有前兆。要买商品，必先浏览，对比，询价；要搞活动，必先征集、讨论、策划；互联网上恰恰保留了大量的前兆性的数据，通过对这些数据的收集和分析，互联网企业具备了预判物理世界中，人类未来行为的能力。收集分析海量的各种类型的数据，并快速获取影响未来的信息的能力，这就是大数据技术的魅力。事实上大数据的来源非常广泛，天上的卫星、地上汽车、埋在土壤里面的各类传感器，无时无刻不在生成大量的数据。这些数据如果综合利用，产生的社会价值和经济价值将是难以估量的。 第一篇报告——《大数据时代即将到来》，之所以用时代这个词作为标题，是因为大数据是历史上首个可以预测人类短期行为的技术。未来的不确定性，是人类产生恐惧的根源之
大数据产业发展规划 （2016-2020年） 数据是国家基础性战略资源，是21世纪的“钻石矿”。党中央、国务院高度重视大数据在经济社会发展中的作用，党的十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，全面推进大数据发展，加快建设数据强国。“十三五”时期是我国全面建成小康社会的决胜阶段，是新旧动能接续转换的关键时期，全球新一代信息产业处于加速变革期，大数据技术和应用处于创新突破期，国内市场需求处于爆发期，我国大数据产业面临重要的发展机遇。抢抓机遇，推动大数据产业发展，对提升政府治理能力、优化民生公共服务、促进经济转型和创新发展有重大意义。为推动我国大数据产业持续健康发展，深入贯彻十八届五中全会精神，实施国家大数据战略，落实国务院《促进大数据发展行动纲要》，按照《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》的总体部署，编制本规划。 一、我国发展大数据产业的基础 大数据产业指以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务为主的相关经济活动，包括数据资源建设、大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动，以及相关信息技术服务。 “十二五”期间，我国信息产业迅速壮大，信息技术快
速发展，互联网经济日益繁荣，积累了丰富的数据资源，技术创新取得了明显突破，应用势头良好，为“十三五”时期我国大数据产业加快发展奠定了坚实基础。 信息化积累了丰富的数据资源。我国信息化发展水平日益提高，对数据资源的采集、挖掘和应用水平不断深化。政务信息化水平不断提升，全国面向公众的政府网站达8.4万个。智慧城市建设全面展开，“十二五”期间近300个城市进行了智慧城市试点。两化融合发展进程不断深入，正进入向纵深发展的新阶段。信息消费蓬勃发展，网民数量超过7亿，移动电话用户规模已经突破13亿，均居世界第一。月度户均移动互联网接入流量达835M。政府部门、互联网企业、大型集团企业积累沉淀了大量的数据资源。我国已成为产生和积累数据量最大、数据类型最丰富的国家之一。 大数据技术创新取得明显突破。在软硬件方面，国内骨干软硬件企业陆续推出自主研发的大数据基础平台产品，一批信息服务企业面向特定领域研发数据分析工具，提供创新型数据服务。在平台建设方面，互联网龙头企业服务器单集群规模达到上万台，具备建设和运维超大规模大数据平台的技术实力。在智能分析方面，部分企业积极布局深度学习等人工智能前沿技术，在语音识别、图像理解、文本挖掘等方面抢占技术制高点。在开源技术方面，我国对国际大数据开源软件社区的贡献不断增大。 大数据应用推进势头良好。大数据在互联网服务中得到广泛应用，大幅度提升网络社交、电商、广告、搜索等服务
大数据产业的发展现状及发展举措 摘要：数据是信息化时代的“石油”。随着大数据的 兴起，与大数据技术相关的产业已成为抢占全球科技发展战略的制高点。本文在分析大数据产业分类及特点的基础上，重点探讨了我国大数据产业的发展现状和发展举措，以期为我国大数据产业发展探索更明晰的思路。 关键词：大数据；大数据产业；发展现状；发展举措 随着大数据的兴起，与大数据技术相关的产业已成为抢占全球科技发展战略的制高点。大数据产业是以互联网、物联网为基础建立起来的一种信息服务业，适时发展大数据产业不仅有助于提高信息资源的利用率，促进国家治理模式和企业决策流程重塑，而且还有利于进一步加强产业创新能力，促进我国创新型国家的早日建成。 一、大数据产业分类及特点 （一）大数据产业分类 根据不同的角度，大数据产业有不同的划分方法。一是二分法。根据占有大数据情况不同，大数据产业可以分为自身生产数据或获取数据的产业和为大数据产业生产基础设 施和技术支持的大数据衍生产业；二是三分法。根据数据的营销模式不同，大数据产业可以分为数据产品销售，为用户
提供个性化服务的服务类产业、整合数据为用户提供整套服务的产业以及通过专业化分析为用户提供产品销售和广告 推介的产业；三是五分法。根据价值模式不同，大数据产业可以分为五种模式：内生型、外生型、寄生型、产品型以及云计算服务型。 （二）大数据产业特点 一是产业服务个性化。据相关调查显示，利用数据进行分析的企业不仅在销售额上比未运用数据分析的企业增长 百分之二十，而且在企业增长率上表现得更为突出，高达百分之五十。由此可见，种类广泛、数量庞大的大数据不仅能够挖掘用户需求，开展个性化定制，创造巨大的价值，而且还能满足高端客户的需求，提升企业生产率，获得更高的经济受益。换句话说，大数据产业已成为企业实现个性化发展的重要工具。二是产业决策智能化。随着大数据产业的发展，大数据产业不仅能促进劳动与资本一体化，提升企业自身的决策智能化发展水平，而且还能推动生产组织去中心化，为行业决策智能化提供平台。过去，局限于信息化技术发展水平，企业只关注数据的存储和传输，对数据的获取、分析和处理还不足企业存储和传输信息的百分之五，也就是说，大数据作为企业发展的重大战略仍未得到充分的重视，其在推动企业决策智能化和科学化发展过程中未能发挥领头羊的 作用。三是产业技术的高创新性。在大数据时代，数据已渗
大数据技术进展与发展趋势 在大数据时代，人们迫切希望在由普通机器组成的大规模集群上实现高性能的以机器学习算法为核心的数据分析，为实际业务提供服务和指导，进而实现数据的最终变现。与传统的在线联机分析处理OLAP不同，对大数据的深度分析主要基于大规模的机器学习技术，一般而言，机器学习模型的训练过程可以归结为最优化定义于大规模训练数据上的目标函数并且通过一个循环迭代的算法实现，如图4所示。因而与传统的OLAP相比较，基于机器学习的大数据分析具有自己独特的特点[24]。图4 基于机器学习的大数据分析算法目标函数和迭代优化过程（1）迭代性：由于用于优化问题通常没有闭式解，因而对模型参数确定并非一次能够完成，需要循环迭代多次逐步逼近最优值点。（2）容错性：机器学习的算法设计和模型评价容忍非最优值点的存在，同时多次迭代的特性也允许在循环的过程中产生一些错误，模型的最终收敛不受影响。（3）参数收敛的非均匀性：模型中一些参数经过少数几轮迭代后便不再改变，而有些参数则需要很长时间才能达到收敛。这些特点决定了理想的大数据分析系统的设计和其他计算系统的设计有很大不同，直接应用传统的分布式计算系统应用于大数据分析，很大比例的资源都浪费在通信、等待、协调等非有效的计算上。传统的分布式
计算框架MPI（message passing interface，信息传递接口）[25]虽然编程接口灵活功能强大，但由于编程接口复杂且对容错性支持不高，无法支撑在大规模数据上的复杂操作，研究人员转而开发了一系列接口简单容错性强的分布式计算框架服务于大数据分析算法，以MapReduce[7]、Spark[8]和参数服务器ParameterServer[26]等为代表。分布式计算框架MapReduce[7]将对数据的处理归结为Map和Reduce两大类操作，从而简化了编程接口并且提高了系统的容错性。但是MapReduce受制于过于简化的数据操作抽象，而且不支持循环迭代，因而对复杂的机器学习算法支持较差，基于MapReduce的分布式机器学习库Mahout需要将迭代运算分解为多个连续的Map 和Reduce 操作，通过读写HDFS文件方式将上一轮次循环的运算结果传入下一轮完成数据交换。在此过程中，大量的训练时间被用于磁盘的读写操作，训练效率非常低效。为了解决MapReduce上述问题，Spark[8] 基于RDD 定义了包括Map 和Reduce在内的更加丰富的数据操作接口。不同于MapReduce 的是Job 中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，这些特性使得Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的大数据分析算法。基于Spark实现的机器学习算法库MLLIB 已经显示出了其相对于Mahout 的优势，在实际应用系统中得到了广泛的使用。近年来，随着待分析数据规模的迅速扩
大数据产业发展规划运营方案下载后可修改编辑套用
序言 大数据是通过快速获取、处理、分析以从中提取价值的海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据。大数据产业是指一切与大数据的产生与集聚、组织与管理、分析与发现、应用与服务相关的经济活动的集合，以数据挖掘分析服务为核心，包含数据中心、宽带网络等基础设施服务，数字内容服务、物联网服务、位置服务等信息服务，智能终端制造、电子元器件制造等电子产品制造，以及智能交通、互联网金融和智慧城市等应用服务。继云计算、物联网和移动互联网之后，大数据正成为信息技术的新热点，产业发展的新方向，将对人类的生产与生活产生巨大影响，对经济与社会发展带来深刻变革。把握大数据发展方向，推动大数据开发应用，发展大数据服务产业，是推进某某省信息技术产业集聚发展和经济社会跨越发展的重要抓手，对推动某某工业结构调整、加快某某新型工业化和城镇化进程、打造某某经济社会发展升级版，具有十分重要的战略意义和现实意义。 本规划纲要依据《国务院关于进一步促进某某经济社会又好又快发展的若干意见》、《黔中经济区发展规划》、《“十
二五”国家战略性新兴产业发展规划》以及《中共某某省委某某省人民政府关于加快信息产业跨越发展的意见》、《某某省人民政府关于加快培育和发展战略性新兴产业的若干意见》等文件的部署和要求制定，旨在为某某省大数据产业发展提供指导。规划期为2014年至2020年。 一、发展机遇与优势 (一)发展机遇 1.国家和某某省全力支持为大数据产业发展提供政策保障 为贯彻落实有关规划和意见，国家35个部委相继出台支持某某发展的政策文件或与某某签署合作协议，对某某省发展的支持力度明显加大。贵安新区跻身国家级新区，在财税、投资、金融、产业、土地、人才等方面享有更多广泛的改革试验权和更加优惠的产业政策，为某某省经济发展注入了强劲动力，对产业和人才、资金、数据资源的吸引力显著增强。各类政策叠加效应日益显现，为某某省大数据产业发展带来难得机遇。某某省委、省政府对大数据发展高度重视，将大数据作为某某省的战略重点之一，为加快招商引资、加速资源集聚、推动大数据产业发展提供了保障。 2.某某省重视电子信息产业为大数据产业发展提供产业基础
我国大数据产业发展的影响因素研究 数据已经成为一种重要的生产资源,大数据作为新兴产业,其自身的发展能够带动经济的增长,同时可以通过“数据驱动”的方式推动传统产业的转型升级,对我国经济实现创新发展具有重要的意义。但是大数据产业是近几年提出来的新概念,相关研究目前还不完善,对于大数据产业发展影响因素的方面研究比较少,也未能有学者构建系统地大数据产业发展影响因素的评价指标体系。同时大数据产业在我国发展呈现了一条与传统产业并不相似的发展路径:在产业基础薄弱的贵州省,大数据产业发展迅猛。由此可以见,大数据产业可能与传统产业有着不同的发展影响因素。 本文首先分析了大数据、云计算和物联网的关系以及大数据产业形成的内在机制,界定了本文的研究对象。在新兴产业发展影响因素理论的基础上,结合大数据产业的特征,对大数据产业发展的影响因素进行了深入的分析,从技术因素、人才因素、资金资本因素、商业模式因素、市场规模因素、政策环境因素以及基础设施因素等7个方面建立了大数据产业发影响因素的指标体系。再次,通过调查问卷方式调研了大数据产业相关的从业或者研究人员获得数据,采用因子分析的方法,提取了三个公共因子,分别是内在价值因子、外部环境因子以及产业基础因子。并且根据因子得分得到了我国大数据产业发展影响因素的指标权重,实证结果表明:对于我国大数据产业发展的影响因素,按照其重要程度依次是技术因素、高端人才因素、商业模式因素、资金资本因素以及政策环境因素,而基础设施因素和市场规模因素我国大数据产业的发展影响比较小。 相对于传统产业而言,基础设施因素和市场规模因素对于大数据产业发展的重要作用并未体现,可能的原因是互联网能够大大降低时空成本,产业链条在空间上的分布比较松散,对于大数据产业发展起支撑作用的产业可以分布在不同的地方,因此,基础设施因素对于大数据产业的发展影响的作用被弱化了;大数据产业的产品是知识而非物理形态的产品,通过互联网的运输,市场边界极大程度地扩大了,市场因素不再是决定大数据产业集聚的关键因素。接下来,根据大数据产业发展的影响因素对比分析得出,国内外大数据产业发展的有共同的影响因素:大数据技术研发、大数据资本投入、大数据人才的培养、大数据产品的应用、大数据交易平台、国家层面的大数据产业政策、数据隐私保护相关的法律法规以及
“东方优品”杯第四届中国团餐大会暨中国饭店协会团餐委 员会换届大会 （方案征求意见稿） 一、活动名称 “东方优品”杯第四届中国团餐产业发展大会暨中国饭店协会团餐专业委员会换届大会 二、时间地点 （一）时间 2018年12月5-7日 （二）地点 北京市 （三）初步日程 5日全天报到，5日晚上团餐委换届筹备会（含用餐） 6日上午：团餐委换届大会 6日下午 论坛一：团餐供应链论坛 牵头人：安宗原爱玛客（中国）供应链总监 论坛二：团餐智慧食堂论坛 牵头人：待定 拟邀请合作单位：北京正奇晟业、杭州雄伟科技、成都易科士、上海左雄科技、北京美餐科技、南京乐牛、西安鼎顺餐饮科技等。 6日晚上：招待晚宴（团餐百强榜单发布） 7日上午 论坛三：学生营养餐论坛 负责人： 陈民：云南民泽投资董事长 窦大海：山东松乔餐饮董事长 刘超：山东新天地餐饮总经理
朱良忠：上海神农氏董事长 论坛四：养老驿站餐食解决方案专题论坛 牵头人：王晓芳 7日中午：团餐委员会二届一次理事会（含用餐） 7日下午 代表返程 三、组织机构（拟邀） （一）指导单位 农业农村部农产品加工局 中国绿色食品发展中心 （二）联合主办 中国饭店协会 东方集团（具体名称待定） （三）赞助单位 （征集中） （四）协办单位 中国校园团餐联盟、中国营养餐产业技术创新战略联盟、中国健康传媒集团、中国老年学和老年医学学会营养食品分会、中国食品包装产业联盟、佳选超级供应链协同平台 （五）支持单位 上海市餐饮烹饪行业协会团餐委员会、江苏省餐饮行业协会团膳配送专委会、广东省团餐配送行业协会、河北省团餐与饮食行业协会、安徽省团餐配送行业协会、安徽省餐饮行业协会团餐专业委员会、山东省团餐行业协会、湖北省团餐行业协会、北京集中供餐企业协会、河南省餐饮与饭店行业协会团餐委员会、浙江省餐饮行业协会团餐委员会、辽宁省餐饮烹饪行业协会团餐专委会、海南省酒店与餐饮行业协会团餐分会、福建省餐饮烹饪行业协会团餐专业委员会、重庆市烹饪协会团快餐专业委员会、重庆市餐饮行业协会团餐专委会、北京烹饪协会团餐专委会、天津市烹饪协会团餐专业委员会 （六）承办单位 中国饭店协会团餐专业委员会 中国饭店协会餐饮食品工业化指导委员会
伴随着大数据时代的到来，人工智能技术的火热，很多人开始了对大数据、人工智能技术的研究。 2018 年1 月教育部印发的《普通gao中课程方案和语文等学科课程标准》新加入了数据结构、人工智能、开源硬件设计等AI 相关的课程。这意味着职场新人和准备找工作的同学们，为了在今后十年内不被淘汰，你们要补课了，从初中开始。 但时光一去不复返，对于已经升入大学，但还没有接触到大数据、人工智能技术的小伙伴又该怎么办呢？面对诱人的就业前景，正在向你招手的大好机遇，怎么能不心动？怎么能不想踏入这两大行业？ 据数据统计分析，大数据人工智能尖端人才远远不能满足需求。行业风口的人工智能，在中国人才缺口将超过500 万人，而中国人工智能人才数量目前只 有5 万（数据来自工信部教育考试中心）。 并且目前岗位溢价相当严重，2017 年人工智能在互联网岗位薪酬中位列第三，月薪20.1k，如果按照普遍的16 月薪酬计算，那么人工智能在2017 年一年的薪酬就是2.01*16=32.16 万。那么再来看一组2018 的薪酬数据：
所以如果你对自己的专业/工作不满意，现在正是进入人工智能ling域学习就业/转业的绝佳时机。 在面对众多的数学知识和编程知识里，自学会让大家耗费大量的时间金钱。因此，课工场成都基地大数据培训教育学院2018 重磅推出大数据人工智能课程，采用“T”字形的思维，以大数据的深度为主，以机器学习、云计算等作为宽度，相辅相成。成就无数大学生进入大数据人工智能ling域的梦想。 此外课工场成都基地大数据课程定期组织与一线名企的工程师进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发，进而验证所学技术的正确方向。从宏观上讲述了大数据的特点，商业应用，发展和职业前景。然后对主流数据技术和生态圈进行了介绍，了解其他和大数据技术之间关系，然后对不同类型的大数据的分析和处理系统，解决方案和行业案例进行剖析和讲解。 以北京的中关村、西二旗等IT 公司密集的公司为技术背景，数据来源于一 线互联网公司的源数据，有一定的商业价值，并严格把控实际项目的前瞻性，如：Spark 的版本迭代，机器学习中的算法革新。学员实战项目贯穿整个教学环节，潜移默化的培养学生放眼全局，排查技术难点，既能独立思考，又能组织团队开发。 希望能帮到大家。
工业和信息化部关于印发大数据产业发展规划（2016－2020 年）的通知 工信部规[2016]412号 各省、自治区、直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团工 业和信息化主管部门，各省、自治区、直辖市通信管理局， 有关中央企业，部直属单位： 为贯彻落实《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》和《促进大数据发展行动纲要》，加快实 施国家大数据战略，推动大数据产业健康快速发展，我部编 制了《大数据产业发展规划（2016－2020年）》。现印发你 们，请结合实际贯彻落实。 工业和信息化部 2016年12月18日
大数据产业发展规划 （2016-2020年） 数据是国家基础性战略资源，是21世纪的“钻石矿”。党中央、国务院高度重视大数据在经济社会发展中的作用，党的十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，全面推进大数据发展，加快建设数据强国。“十三五”时期是我国全面建成小康社会的决胜阶段，是新旧动能接续转换的关键时期，全球新一代信息产业处于加速变革期，大数据技术和应用处于创新突破期，国内市场需求处于爆发期，我国大数据产业面临重要的发展机遇。抢抓机遇，推动大数据产业发展，对提升政府治理能力、优化民生公共服务、促进经济转型和创新发展有重大意义。为推动我国大数据产业持续健康发展，深入贯彻十八届五中全会精神，实施国家大数据战略，落实国务院《促进大数据发展行动纲要》，按照《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》的总体部署，编制本规划。 一、我国发展大数据产业的基础 大数据产业指以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务为主的相关经济活动，包括数据资源建设、大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动，以及相关信息技术服务。
拓尔思总裁施水才在第七届中国智能产业高峰论坛作主题报告 发布时间：2017-10-16 2017年10月12日-13日，由中国人工智能学会主办的CIIS2017第七届中国智能产业高峰论坛在广东顺德隆重举行。本届高峰论坛以“创新、协调、绿色、开发、共享”为主题，中国人工智能学术界和产业界著名学者、顶级专家和业界精英近300人齐聚一堂，共同探讨人工智能发展的科技创新与行业变革战略，破解人工智能创业和商业模式的密码。李德毅院士、李伯虎院士、清华大学孙富春教授、拓尔思总裁施水才在大会上作主题报告，施总的演讲主题是“大数据和人工智能产业发展的思考”。 施总在大会上发表主旨演讲 以下是精彩要点： 大家上午好。非常感谢中国人工智能学会邀请我在大会上做分享报告。今天我想给大家分享一下对于大数据和人工智能产业的发展思考。 第一点，我认为大数据和人工智能产业进行比对非常有意义； 第二点，针对“人工智能+行业”和“行业+人工智能”，谈一下个人理解和认识；
第三点，我认为对于未来人工智能的研究和应用，仅有计算能力、数据和算法是不够的，需要加入其他重要因素； 第四点，探讨人工智能现在的几个方向中，哪些还有大机会； 最后，讲一讲拓尔思基于NLP平台的一些人工智能应用实践。 大数据对人工智能产业的四大启示 一方面，人工智能产业的发展和数据密不可分，另一方面，数据驱动的商业比智能驱动的商业更符合产业本质，大数据产业的落地能力强于人工智能产业，因此观察大数据产业发展对人工智能产业很有意义。 目前大数据产业发展处于非常早期的阶段，仍然是大数据投资和创业的最好时机，但数据魔咒难破局，数据霸权、数据质量、灰色数据等问题凸显，中国大数据变现之路是垂直行业下的场景服务。 大数据对人工智能产业发展的启示：人工智能产业仍处于非常早期的阶段；数据的重要性不容置疑，但问题也不少；应用场景才是驱动力；垂直行业才是大部分参与者的机会所在。 行业+人工智能是智能产业发展的主流 在智能产业发展中，“行业+人工智能”占了90%，而“人工智能+行业”则占10%，可以看出，“行业+人工智能”仍然是智能产业发展的主流。