行业动态--开放共享：来自大数据产业的强烈呼唤

在大数据时代推进数据共享和数据开放的重要意义在大数据时代，数据共享和数据开放具有重要意义。

随着网络技术的不断发展，人们的数据越来越多地被记录和存储，这些数据蕴含着丰富的信息和价值，可以为社会发展和个人生活带来巨大的益处。

数据共享和数据开放能够促进数据的有效利用和创新应用，推动社会进步和经济发展。

首先，数据共享和数据开放有助于增进科学研究和创新。

科学研究需要大量的数据支撑，但往往单个机构或研究团队难以获得足够的数据资源。

通过数据共享和数据开放，各个机构和研究团队可以共同分享数据资源，减少重复采集和处理数据的工作量，提高科研效率。

此外，数据共享和数据开放也为创新提供了更多的机会和可能性。

科学家和企业可以利用公开的数据进行分析研究和产品开发，推动技术创新和商业创新。

其次，数据共享和数据开放有助于提升运营效率和服务质量。

在互联网时代，各个行业都面临着海量数据的挑战。

通过数据共享和数据开放，企业可以获取更多的数据资源，并结合自身业务和技术进行分析和应用。

这些数据可以用于增加产品和服务的个性化和定制化，提升用户体验和满意度。

同时，数据共享和数据开放也帮助企业优化运营流程和决策制定，提高效率和竞争力。

通过共享行业数据，企业可以更好地了解市场动态和行业趋势，把握商机和机遇。

再次，数据共享和数据开放有助于促进社会治理和公共服务。

政府和公共机构拥有大量的数据，这些数据包含了社会经济、公共安全、人口健康等方面的信息。

通过数据共享和数据开放，政府可以与各个机构和社会组织分享数据，共同参与社会治理和公共服务。

数据共享和数据开放可以提升政府决策的科学性和有效性，增强政策的针对性和前瞻性。

同时，数据共享和数据开放也可以促进公众参与和监督，增强公共决策的合法性和民主性。

最后，数据共享和数据开放也引发了一系列的问题和挑战。

数据共享和数据开放涉及到数据隐私和安全的保护。

个人和企业拥有的数据往往包含了个人隐私和商业机密，因此需要加强数据保护和隐私保护的措施。

1. 判断题因特网是基础设施，信息技术是先导技术，信息产业是带头和支柱产业，电子商务是经济增长的发动机。

正确答案：正确2. 判断题物联网、云计算、大数据、人工智能、区块链等新一代信息技术渗透力、融合力强，可以覆盖到经济社会各领域、各行业、各层面，形成新经济形态，其减量即“数字经济”。

正确答案：错误3. 判断题在数字经济中，数据是要素、网络是载体、融合转型是动力。

正确答案：正确4. 判断题建设重点行业人工智能数据集，发展算法推理训练场景，推进智能医疗装备、智能运载工具、智能识别系统等智能产品设计与制造，推动通用化和行业性人工智能开放平台建设。

正确答案：正确5. 判断题有效激活数据要素潜能和红利价值已成为数字经济深化发展的主要引擎。

正确答案：错误你的答案：错误6. 单选题数字经济中的发展新路径，从产品功能看，核心是（）。

A.从技术创新到模式创新到云端云台B.从自动控制到智慧感知C.从单一产品到全程服务D.从前端前台到云端云台正确答案： B7. 单选题目前，世界第二大数字经济体是（）。

A.美国B.中国C.英国D.法国正确答案： B你的答案： B8. 单选题（）被称为打开第四次工业革命之门的钥匙。

A.数字经济B.开放经济C.共享经济D.绿色经济正确答案： A你的答案： A9. 单选题（）是人类通过大数据的识别-选择-过滤-存储-使用，引导、实现资源的快速优化配置与再生、实现经济高质量发展的经济形态。

A.再生经济B.规模经济C.数字经济D.实体经济正确答案： C你的答案： C10. 单选题要纠正和规范发展过程中损害群众利益、妨碍公平竞争的行为和做法，防止（）和资本无序扩张，依法查处垄断和不正当竞争行为。

A.智慧城市B.操作系统C.平台垄断D.网络平台正确答案： C你的答案： C11. 多选题“十四五”期间我国数字经济发展的重点方向是（）。

A.加速数据要素价值化进程B.推进实体经济数字化转型C.着力提升产业基础能力D.强化数字经济的治理能力E.深化数字经济开放合作正确答案： A,B,C,D,E你的答案： A,B,C,D,E12. 多选题习近平总书记指出，要加快新型基础设施建设，加强战略布局，加快建设（）的智能化综合性数字信息基础设施，打通经济社会发展的信息“大动脉”。

产业数字化发展路径：互补性、动态性与战略性郑江淮 杨洁茹*摘 要：数据正成长为一种新型生产要素，其无限供给的特征可以为经济高质量发展提供充分的要素支持。

企业对数据、数字技术等相关要素的投资推动了产业数字化的发展壮大，产业数字化的根本动力就在于要素互补，多样化的要素互补方式为经济增长提供了更多可能性。

数据作为核心要素驱动了二元经济结构的重构，也就是资本部门和劳动部门的再配置，产业组织以及产业结构也随之发生动态变化。

传统产业与数字技术的融通，提高了企业的竞争力，数据先行者将率先建立竞争优势。

国际分工体系中的产业链与价值链被重构，发展中国家如果能把握住这次战略机遇，将有可能实现“弯道超车”。

关键词：产业数字化；互补性；动态性；战略性DOI: 10.19313/10-1223/20240313.001一、引言数字经济正成为产业界和理论界关注的热门话题。

数字经济作为一种新型经济形态，就其内容来说，主要包括“数字产业化”和“产业数字化”两个方面。

过去学术界讨论较多的是以数字平台为中心的数字产业化问题，而对产业数字化问题的探讨则有所欠缺。

事实上，产业数字化才是数字经济发展的重心所在。

这里所说的产业数字化，主要是指在新一代数字科技支撑和引领下，以数据为关键要素，以价值释放为核心，以数据赋能为主线，对产业链上下游的全要素数字化升级、转型和再造的过程。

根据中国信息通信研究院发布的《中国数字经济发展白皮书》的数据，2020年我国产业数字化规模达31.7万亿元，占GDP比重达31.2%。

其中，产业数字化占数字经济比重达80.9%①。

因此，有必要对产业数字化发展的底层逻辑等有关问题进行探讨和分析。

基于此，本文旨在分别从微观、中观以及宏观三个层次，来探讨产业数字化发展的互补性、动态性和战略性，试图厘清产业数字化发展的微观机制，阐述其动态变化，并对发展前景进行展望。

二、互补性：产业数字化发展的微观机制以计算机网络为核心的信息革命的发生，推动人类社会进入信息时代，不仅拓展出一个全新的虚拟网络空间，而且将“信息”变成了一种相对独立的新型资源，重塑了全社会的资源分布版图。

— 1 —A 数字生产方式B 数字技术C 数字化公共服务D数字化治理E 数字化转型A大型化B虚拟化C综合化D资源化A“美新好大”B“专特美新”C“小精美特”D“专精特新”— 2 —— 3 —A 规模优势不明显，供需结构性失衡B 人才储备不足，财政支持力度不够C 数据中心能耗大，PUE 提升空间较大D关键技术受制于人，缺乏全球竞争力E 缺乏大数据中心建设标准，运维管理能力相对滞后A 数据中心B 工业互联网C 人工智能D 区块链— 4 —A 加速数据要素价值化进程B 推进实体经济数字化转型C 着力提升产业基础能力D强化数字经济的治理能力E 深化数字经济开放合作— 5 —A 战略机遇期B 起步拓展期C 交织发展期D 矛盾凸显期A上游B 中游C 下游D 以上都不对— 6 —— 7 —A 气候变化B 种族歧视C经济发展缓慢D 文化差异较大A 数据B 算力C 算法D网络E技术A传统基础设施B信息基础设施C融合基础设施D创新基础设施E改进基础设施— 8 —A加快关键核心技术研发和产业化B提高数据中心的效率，降低数据中心的PUEC统筹布局，加强数据中心的绿色集约建设D支持龙头企业的全球化布局，提高国际化的竞争力E完善政策标准体系，引导产业良性发展A数字经济B数字社会— 9 —C数字政府D数字生态E数字文化— 11 —A 20%B 25%C30%D 35%A 数字经济B 开放经济C共享经济D 绿色经济A智能制造B绿色低碳C共享经济D现代供应链E中高端消费— 12 —— 13 —A 可复制性B 可共享性C 无限增长D无限供给E 私密性A高速泛在B天地一体C云网融合D智能敏捷E绿色低碳、安全可控A从技术创新到模式创新B从自动控制到智慧感知C从单一产品到全程服务D从前端前台到云端云台— 14 —A标准B核心C路线D内容— 15 —A链式经济B价值链C价值网D平台经济A再生经济B规模经济C数字经济D实体经济— 16 —A云计算B大数据C物联网D工业互联网E区块链— 17 —A电信业务B云服务C房地产出租D互联网接入服务E资产分配— 18 —A互联网B大数据C人工智能D数字经济E实体经济— 19 —A土地B劳动力C资本D技术E数据A数字经济B数字社会C数字政府D数字生态— 20 —— 21 —— 22 —A 雄安新区B 福建省C 重庆市D四川省E 广东省A 智慧医疗B 智慧文旅— 23 —C 智慧社区D 智慧政务E 智慧家居A 良好的数字基础设施B 数量庞大且收入快速增长的人口C 强大的制造能力D 占全球15%的工业软件人才E 质优价廉的丰富工业产品A智慧城市B操作系统C平台垄断D网络平台— 24 —A经验、知识、方法B方法、数据、经验C数据、数据、数据D数据、经验、知识— 25 —A新产品B新模式C新业态D新就业E新消费— 26 —— 27 —A 示范性B 引领性C 标志性D 普遍性A 我国数据中心的市场规模约占全球的三分之一，增速远超全球的平均水平B 我国数据中心的耗电量逐年攀升，近三年电能使用效率PUE 明显改善C 全国数据中心地域分布存在明显的差异，主要集中于一线发达地区以及周边 D数据中心基础设施设备总收入提高E 数据中心市场仍以基础电信运营商为主，第三方的服务商和云厂商的占比不高A传统基础设施B信息基础设施C融合基础设施D创新基础设施E改进基础设施A雄安新区B福建省C浙江省D四川省— 28 —— 29 —A可复制性B可共享性C无限增长D无限供给E私密性A资源B技术C经济人D社会— 30 —A经济全球化B世界多极化C发展多样化D社会信息化E文化多样化A智慧城市B操作系统C平台垄断D网络平台— 31 —A数据信息资源逐步成为新的关键要素资源B数字技术创新是数字经济持续发展的源动力C平台化是数字经济主要产业组织形态D产业融合是数字经济主要表现形式E多元共治是数字经济时代必然的治理要求A标准B核心C路线D内容— 32 —A从技术创新到模式创新B从自动控制到智慧感知C从单一产品到全程服务D从前端前台到云端云台A土地B劳动力— 33 —C资本D技术E数据A二线B一、二线C西南部— 34 —— 35 —D 东部A 从技术创新到模式创新B 从自动控制到智慧感知C从单一产品到全程服务D 从前端前台到云端云台A 云计算B 大数据C物联网D工业互联网E区块链A产业基础能力不强B先进技术存在差距C国际化发展水平有待提高D法律制度环境不完善E数字经济发展不平衡— 36 —A雄安新区B福建省C重庆市D四川省— 37 —E广东省A20%B25%C30%D35%— 38 —A智能制造B绿色低碳C共享经济D现代供应链E中高端消费A数字经济B开放经济C共享经济D绿色经济— 39 —A13B15C17D19A大型化B虚拟化C综合化D资源化— 40 —A链式经济B价值链— 41 —— 42 —C 价值网D 平台经济A 上海B 北京C深圳D 广州A互联网B大数据C人工智能D数字经济E实体经济— 43 —A数字生产方式B数字技术C数字化公共服务D数字化治理E数字化转型A战略机遇期B起步拓展期C交织发展期D矛盾凸显期A智慧医疗B智慧文旅C智慧社区D智慧政务E智慧家居— 45 —A平台经济B区域经济C生物经济D数字经济— 46 —A再生经济B规模经济C数字经济D实体经济— 47 —— 48 —A 数据B 算力C 算法D网络E 技术A数字经济B数字社会C数字政府D数字生态E数字文化— 49 —A二线B一、二线C西南部D东部A加快关键核心技术研发和产业化B提高数据中心的效率，降低数据中心的PUEC统筹布局，加强数据中心的绿色集约建设D支持龙头企业的全球化布局，提高国际化的竞争力E完善政策标准体系，引导产业良性发展— 50 —。

行业动态分析报告行业动态分析报告一、行业概况当前，在全球化和信息化的背景下，各行业都面临着巨大的机遇和挑战。

对于一个行业而言，了解和分析行业动态是非常重要的，只有及时把握行业动态变化，企业才能在激烈的市场竞争中获取竞争优势。

二、行业动态分析1.技术创新：当前，各行各业都在追求技术创新，以提升产品或服务的竞争力。

尤其是高技术领域，例如人工智能、物联网、大数据等，这些新兴技术正在带动行业的变革，为企业创造了新的商机。

2.市场竞争：市场竞争是各行业的基本面之一，随着市场的开放和扩大，竞争的激烈程度也在不断加剧。

企业需要从产品创新、品质提升等方面入手，以赢得市场份额。

此外，消费者需求的多样化也对企业提出了更高的要求。

3.政策环境：政策环境是行业发展的重要因素之一。

政府在产业布局和政策支持方面的指导，对行业的发展起到了重要的作用。

企业需要密切关注政策的变化，及时调整战略和运营方针。

4.人才挑战：随着经济全球化的进程，人才在行业发展中起着至关重要的作用。

具备创新能力和跨文化沟通能力的人才更受企业青睐。

企业需要加强人才培养和引进，以满足行业发展的需求。

三、行业发展趋势1.智能化：智能化是未来行业发展的重要趋势之一。

技术的不断进步和成本的下降，使得智能化应用变得更加广泛。

例如，智能家居、智能交通、智能工厂等领域的发展势头迅猛，为行业带来了新的增长点。

2.绿色环保：环保意识的提高和政府的政策支持，使得绿色环保领域成为了各行业关注的热点。

企业需要通过技术改进和产品创新来减少对环境的影响，以满足市场需求。

3.高附加值服务：随着生活水平的提高，人们对于服务的需求也在不断增加。

高附加值服务，如金融、健康医疗、旅游等领域，将成为行业发展的重要方向。

企业应不断提升服务质量，满足消费者个性化和多样化的需求。

4.跨界合作：跨界合作是解决行业发展中面临的挑战的一种有效方式。

不同行业之间的合作，能够整合各方的资源，提高效率和创新能力。

行业动态（政策与市场）最近两月，国家市场监督管理总局和国家标准化管理委员会相继公布新增12项与机器人相关的国家推荐标准。

其中，《GB/T 39134-2020机床工业机器人数控系统编程语言》指出，工业机器人编程语言由指令、寄存器、常量组成，其中，指令包括运动指令、力控制指令、速度控制指令等，该标准对这些指令的术语定义进行了明确界定，同时对它们的功能和用法进行了详细介绍。

该标准完善了机床工业机器人数控系统编程代码体系，扩充了代码内容和含义，有助于统一机床工业机器人数控系统编程代码使用要求，引导工业机器人数控系统编程语言向功能性强、兼容性好、通用性高的方向发展，使工业机器人编程操作更安全、简洁、高效，提升操作体验。

该标准于10月11日发布，从2021年5月1日起开始实施。

以下11项标准于11月19日公布，均从2021年6月1日开始实施。

《GB/T 39266-2020工业机器人机械环境可靠性要求和测试方法》对控制系统、通电待机、试验姿态等术语定义进行了明确界定，其机械环境可靠性要求包括机械环境要求和可靠性要求，标准对机械环境试验和可靠性试验的相关内容进行了详细介绍。

该标准由上海电器科学研究院、哈工大机器人集团有限公司等单位起草。

《GB/T 39360-2020工业机器人控制系统性能评估与测试》对插补、通信、质量模型等术语定义进行了明确界定；控制系统性能模型由易用性、维护性、功能性、实时性等7种特性组成，该标准对这7种特性的相关内容进行了说明。

《GB/T 39401-2020工业机器人云服务平台数据交换》对云服务平台、信息模型、节点等术语定义进行了明确界定；工业机器人和云服务平台之间交换的数据分为周期性数据和非周期性数据，该标准对这两类数据的相关内容作了详细介绍。

《GB/T 39402-2020面向人机协作的工业机器人设计规范》对危险、协作操作、静态碰撞保护等术语定义进行了明确界定，介绍了面向人机协作的工业机器人的设计原则，还详细描述了产品的设计要求，如通用要求（电磁兼容性、电气要求等）、机械设计（机械结构、刹车装置）、人机交互界面等等，并给出了验证与确认方法。

本文摘选自缔元信.网络数据CEO 秦雯在『2014梅花网传播业大展』上的演讲《标准:数据开放是精准营销的必要前提》大家好，今年这梅花网这个讲台非常酷，不太像做商务的和科学的讨论，更像是一种演出，虽然我算是身经百战，但还是有点小小的压力。

去年我也参加过梅花网的传播业大展，当时我讲的也是大数据，我当时的开场白引用了在微博上一个相对比较流行的，至少关注大数据的人可能都有听过的这样一个段子说，大数据像什么？所有人都在说，所有人都知道是什么，所有人都以为别人在做，其实没有人在做。

我相信这样一个段子，或多或少反应了一个新的概念出来的时候，它在概念传播阶段的状况，尤其是互联网的发展，它的演化速度很快。

今年9月份，我在北京邮电大学做了一个分享以后，我在微信上说，我从今天开始再也不讲概念了，我要讲实际应用。

当然这样一个大背景是因为缔元信已经在大数据领域耕耘了或者说艰难跋涉八年的公司。

为什么说已经八年了，是因为当时还没有大数据概念的时候，我们就在做大数据。

也是为了践行这一点，2014年大数据本身也在逐步的落地，所以今天的演讲主题是大数据的可用和有用。

延续去年的观点，我们看企业大数据应用前提有三个：第一个前提是要有数据，所谓有数据的前提就是业务的互联网化，当然现在在每一个行业，只要做网络营销的，至少在营销这个环节，我们的营销推广业务是已经实现互联网化的，所以每一个企业都是有数据的，只不过很多企业，尤其是传统行业企业不知道怎么把这个数据管好，用好，我今天分享的就是这个。

第二个前提可用，就是我们要建立一套标准化分类的数据管理系统。

第三个前提是数据的开放和流通。

只有开放和流通起来，数据才能增值，才能更好的解决我们业务问题。

在这个过程中，形成收集数据、管理数据和应用数据的闭环，这是我们说理论上要把大数据用好前提，但是实际上我们更多看到了在企业大数据应用这个环节，还没有形成一个大的市场规模。

在这个环节，我们看存在着主要三个问题，第一是业务和数据脱节，第二是企业太急功近利，最好是今天把数据拿出来，最好明天就有产生效果。

贵州大数据产业发展经验及启示薄文广;吴承坤;张琪【摘要】在新兴产业发展带来的省际间近似"同一化"机遇下,贵州作为发展较落后地区充分整合和利用自身禀赋优势,促进大数据相关产业链条落地生根,并以此为突破口,协同相关资源打造产业生态体系,进而实现换道超车.对其他类似区域启示上,有为地方政府应首先创造潜在优势产业发展的制度环境,善于自下而上创新利用好先行先试以消除产业发展痛点,积极整合和协同内外部资源构建共赢的产业生态体系,并避免陷入政府刻意扶持或单一产业锁定陷阱.【期刊名称】《中国国情国力》【年(卷),期】2017(000)012【总页数】4页(P44-47)【关键词】大数据;新兴产业;顶层设计【作者】薄文广;吴承坤;张琪【作者单位】南开大学中国特色社会主义经济建设协同创新中心;南开大学经济学院;南开大学经济学院【正文语种】中文【中图分类】F407在我国区域经济版图中，偏居西南一隅的贵州属于发展较为落后的省份，但近些年贵州经济增速一直位居全国前列，自2011年以来连续27个季度保持在全国前三位，走出了一条不同于东部发达地区和西部其他地区转型发展的新路。

在贵州经济快速发展过程中，大数据产业发展尤为引人关注。

贵州抓住大数据产业发展契机，抢先布局大数据战略，并通过地方政府的创新统筹，形成了大数据产业由点及线到面的集群式发展，使得贵州包括大数据在内的电子信息产业发展进入了快车道。

据统计，2012-2015年，贵州大数据电子信息产业规模从450.9亿元扩大到2011.5亿元，年均增长64.6%。

贵州把大数据产业作为产业转型升级的精准突破口，并以打造大数据产业集群为中心努力提高政府治理能力，服务民生社会事业，这不仅有利地促进了贵州新兴产业发展，改变了贵州经济社会发展格局，也为其他地区特别是发展较落后地区进行产业转型提供了良好的借鉴。

各种数据的安全存储是大数据产业链条中的基础性前提，因此建设数据中心成为不可或缺的工作。

16政策Policies2018.10.10ichina深化互联网、大数据、人工智能和实体经济融合推动大数据产业高质量发展党的十九大报告指出，“加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。

习近平总书记强调“要推动大数据技术产业创新发展，构建以数据为关键要素的数字经济，推动实体经济和数字经济融合发展”。

深入实施国家大数据战略，推动大数据与实体经济融合，实现大数据产业高质量发展，是深化供给侧结构性改革，加快制造强国和网络强国建设的重要举措。

一、推动我国大数据产业发展的重要意义大数据是驱动新一轮科技变革的新引擎。

大数据关键技术的发展和大数据思维深刻影响和改变着技术创新发展路径。

大量针对大数据特定需求的存储器件、计算设备、网络设备以及大数据处理、管理、分析软件的设计、开发和使用，不断倒逼信息技术产业变革。

数据驱动的人工智能方法在深度学习、自动驾驶、语音图像识别等领域取得重大进展，引发基于数据的新一代人工智能应用快速发展，引领全球智能化浪潮。

大数据是推动经济高质量发展的新动力。

大数据产业是数字经济发展的核心力量。

以数据流引领技术流、资金流、人才流、物资流，将深刻影响社会分工协作的组织模式，促进生产组织方式的集约和创新，为先进制造业发展、传统产业升级、信息消费扩大升级提供新动能，对推动国家经济高质量发展具有关键作用。

大数据是推进治理能力现代化的新手段。

通过对海量、动态、高增长、多元化数据的高效处理，能够快速提取有价值信息，提高公共决策水平和质量，建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的政府治理新机制。

通过对实时、动态、全样本大数据相关性分析，以群众需求为导向，有效提升政府决策和风险防范水平，提高社会治理的精准性和有效性，加快推进智慧社会建设。

二、我国大数据产业发展的基本情况党中央、国务院高度重视大数据产业发展。

党的十八大以来，我国大数据产业发展保持快速增长、蓬勃发展的态势。

大数据共享、开放和交易三者之间的关系1.大数据共享是指多方共享数据资源。

Big data sharing refers to the sharing of data resources among multiple parties.2.开放数据是指数据资源向公众开放。

Open data refers to the opening of data resources to the public.3.交易数据是指数据资源的买卖和交换。

Trading data refers to the buying, selling, and exchanging of data resources.4.大数据共享有利于数据资源的充分利用。

Big data sharing is beneficial for the full utilization of data resources.5.开放数据有助于促进信息透明和公众监督。

Open data helps promote information transparency and public oversight.6.交易数据可以促进数据资源的流动和配置。

Trading data can facilitate the flow and allocation of data resources.7.大数据共享需要保护数据安全和隐私。

Big data sharing requires the protection of data security and privacy.8.开放数据需要制定合理的数据访问和使用政策。

Open data requires the formulation of reasonable data access and usage policies.9.交易数据需要建立公平、透明和有序的交易机制。

Trading data requires the establishment of a fair, transparent, and orderly trading mechanism.10.大数据共享需要建立和完善数据共享平台。