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    工信部印發“十四五”大數據產業發展規劃

    2021年11月30日 17:19  CCTIME飛象網  作 者:致新

    飛象網訊(致新/文)11月30日消息,工信部近日印發《“十四五”大數據產業發展規劃》。該《規劃》提出,到2025年,大數據產業測算規模突破3萬億元,年均復合增長率保持在25%左右,創新力強、附加值高、自主可控的現代化大數據產業體系基本形成。

    根據《規劃》,數據要素價值評估體系初步建立,要素價格市場決定,數據流動自主有序,資源配置高效公平,培育一批較成熟的交易平臺,市場機制基本形成。關鍵核心技術取得突破,標準引領作用顯著增強,形成一批優質大數據開源項目,存儲、計算、傳輸等基礎設施達到國際先進水平。

    數據采集、標注、存儲、傳輸、管理、應用、安全等全生命周期產業體系統籌發展,與創新鏈、價值鏈深度融合,新模式新業態不斷涌現,形成一批技術領先、應用廣泛的大數據產品和服務。社會對大數據認知水平不斷提升,企業數據管理能力顯著增強,發展環境持續優化,形成具有國際影響力的數字產業集群,國際交流合作全面深化。

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    “十四五”大數據產業發展規劃

    數據是新時代重要的生產要素,是國家基礎性戰略資源。大數據是數據的集合,以容量大、類型多、速度快、精度準、價值高為主要特征,是推動經濟轉型發展的新動力,是提升政府治理能力的新途徑,是重塑國家競爭優勢的新機遇。大數據產業是以數據生成、采集、存儲、加工、分析、服務為主的戰略性新興產業,是激活數據要素潛能的關鍵支撐,是加快經濟社會發展質量變革、效率變革、動力變革的重要引擎。

    “十四五”時期是我國工業經濟向數字經濟邁進的關鍵時期,對大數據產業發展提出了新的要求,產業將步入集成創新、快速發展、深度應用、結構優化的新階段。為推動我國大數據產業高質量發展,按照《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和 2035 年遠景目標綱要》總體部署,編制本規劃。

    一、發展成效

    “十三五”時期,我國大數據產業快速起步。據測算,產業規模年均復合增長率超過30%,2020 年超過1萬億元,發展取得顯著成效,逐漸成為支撐我國經濟社會發展的優勢產業。

    政策體系逐步完善。黨中央、國務院圍繞數字經濟、數據要素市場、國家一體化大數據中心布局等作出一系列戰略部署,建立促進大數據發展部際聯席會議制度。有關部委出臺了 20 余份大數據政策文件,各地方出臺了 300 余項相關政策,23 個省區市、14 個計劃單列市和副省級城市設立了大數據管理機構,央地協同、區域聯動的大數據發展推進體系逐步形成。

    產業基礎日益鞏固。數據資源極大豐富,總量位居全球前列。產業創新日漸活躍,成為全球第二大相關專利受理國,專利受理總數全球占比近 20%;A設施不斷夯實,建成全球規模最大的光纖網絡和 4G 網絡,5G 終端連接數超過 2 億,位居世界第一。標準體系逐步完善,33 項國家標準立項,24項發布。

    產業鏈初步形成。圍繞“數據資源、基礎硬件、通用軟件、行業應用、安全保障”的大數據產品和服務體系初步形成,全國遴選出 338 個大數據優秀產品和解決方案,以及 400個大數據典型試點示范。行業融合逐步深入,大數據應用從互聯網、金融、電信等數據資源基礎較好的領域逐步向智能制造、數字社會、數字政府等領域拓展,并在疫情防控和復工復產中發揮了關鍵支撐作用。

    生態體系持續優化。區域集聚成效顯著,建設了8個國家大數據綜合試驗區和 11 個大數據領域國家新型工業化產業示范基地。一批大數據龍頭企業快速崛起,初步形成了大企業引領、中小企業協同、創新企業不斷涌現的發展格局。

    產業支撐能力不斷提升,咨詢服務、評估測試等服務保障體系基本建立。數字營商環境持續優化,電子政務在線服務指數躍升至全球第 9 位,進入世界領先梯隊。

    “十三五”時期我國大數據產業取得了重要突破,但仍然存在一些制約因素。一是社會認識不到位,“用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新”的大數據思維尚未形成,企業數據管理能力偏弱。二是技術支撐不夠強,基礎軟硬件、開源框架等關鍵領域與國際先進水平存在一定差距。三是市場體系不健全,數據資源產權、交易流通等基礎制度和標準規范有待完善,多源數據尚未打通,數據壁壘突出,碎片化問題嚴重。四是安全機制不完善,數據安全產業支撐能力不足,敏感數據泄露、違法跨境數據流動等隱患依然存在。

    二、面臨形勢

    搶抓新時代產業變革新機遇的戰略選擇。面對世界百年未有之大變局,各國普遍將大數據產業作為經濟社會發展的重點,通過出臺“數字新政”、強化機構設置、加大資金投入等方式,搶占大數據產業發展制高點。我國要搶抓數字經濟發展新機遇,堅定不移實施國家大數據戰略,充分發揮大數據產業的引擎作用,以大數據產業的先發優勢帶動千行百業整體提升,牢牢把握發展主動權。

    呈現集成創新和泛在賦能的新趨勢。新一輪科技革命蓬勃發展,大數據與 5G、云計算、人工智能、區塊鏈等新技術加速融合,重塑技術架構、產品形態和服務模式,推動經濟社會的全面創新。各行業各領域數字化進程不斷加快,基于大數據的管理和決策模式日益成熟,為產業提質降本增效、政府治理體系和治理能力現代化廣泛賦能。

    構建新發展格局的現實需要。發揮數據作為新生產要素的乘數效應,以數據流引領技術流、物質流、資金流、人才流,打通生產、分配、流通、消費各環節,促進資源要素優化配置。發揮大數據產業的動力變革作用,加速國內國際、生產生活、線上線下的全面貫通,驅動管理機制、組織形態、生產方式、商業模式的深刻變革,為構建新發展格局提供支撐。

    三、總體要求

    (一)指導思想

    以總書記新時代中國特色社會主義思想為指導,深入貫徹黨的十九大和十九屆二中、三中、四中、五中、六中全會精神,立足新發展階段,完整、準確、全面貫徹新發展理念,構建新發展格局,以推動高質量發展為主題,以供給側結構性改革為主線,以釋放數據要素價值為導向,圍繞夯實產業發展基礎,著力推動數據資源高質量、技術創新高水平、基礎設施高效能,圍繞構建穩定高效產業鏈,著力提升產業供給能力和行業賦能效應,統籌發展和安全,培育自主可控和開放合作的產業生態,打造數字經濟發展新優勢,為建設制造強國、網絡強國、數字中國提供有力支撐。

    (二)基本原則

    價值引領。堅持數據價值導向和市場化機制,優化資源配置,充分發揮大數據的乘數效應,采好數據、管好數據、用好數據,激發產業鏈各環節潛能,以價值鏈引領產業鏈、創新鏈,推動產業高質量發展。

    基礎先行。堅持固根基、揚優勢、補短板、強弱項并重,強化標準引領和技術創新,聚焦存儲、計算、傳輸等重要環節,適度超前布局數字基礎設施,推動產業基礎高級化。

    系統推進。堅持產業鏈各環節齊頭并進、統籌發展,圍繞數字產業化和產業數字化,系統布局,生態培育,加強技術、產品和服務協同,推動產業鏈現代化。

    融合創新。堅持大數據與經濟社會深度融合,帶動全要素生產率提升和數據資源共享,促進產業轉型升級,提高政府治理效能,加快數字社會建設。

    安全發展。堅持安全是發展的前提,發展是安全的保障,安全和發展并重,切實保障國家數據安全,全面提升發展的持續性和穩定性,實現發展質量、規模、效益、安全相統一。

    開放合作。堅持引進來和走出去,遵循產業發展規律,把握全球數字經濟發展方向,不斷完善利益共享、風險共擔、兼顧各方的合作機制。

    (三)發展目標

    產業保持高速增長。到 2025 年,大數據產業測算規模突破 3 萬億元,年均復合增長率保持在 25%左右,創新力強、附加值高、自主可控的現代化大數據產業體系基本形成。

    價值體系初步形成。數據要素價值評估體系初步建立,要素價格市場決定,數據流動自主有序,資源配置高效公平,培育一批較成熟的交易平臺,市場機制基本形成。

    產業基礎持續夯實。關鍵核心技術取得突破,標準引領作用顯著增強,形成一批優質大數據開源項目,存儲、計算、傳輸等基礎設施達到國際先進水平。

    產業鏈穩定高效。數據采集、標注、存儲、傳輸、管理、應用、安全等全生命周期產業體系統籌發展,與創新鏈、價值鏈深度融合,新模式新業態不斷涌現,形成一批技術領先、應用廣泛的大數據產品和服務。

    產業生態良性發展。社會對大數據認知水平不斷提升,企業數據管理能力顯著增強,發展環境持續優化,形成具有國際影響力的數字產業集群,國際交流合作全面深化。

    四、主要任務

    (一)加快培育數據要素市場

    建立數據要素價值體系。按照數據性質完善產權性質,建立數據資源產權、交易流通、跨境傳輸和安全等基礎制度和標準規范,健全數據產權交易和行業自律機制。制定數據要素價值評估框架和評估指南,包括價值核算的基本準則、方法和評估流程等。在互聯網、金融、通信、能源等數據管理基礎好的領域,開展數據要素價值評估試點,總結經驗,開展示范。

    健全數據要素市場規則。推動建立市場定價、政府監管的數據要素市場機制,發展數據資產評估、登記結算、交易撮合、爭議仲裁等市場運營體系。培育大數據交易市場,鼓勵各類所有制企業參與要素交易平臺建設,探索多種形式的數據交易模式。強化市場監管,健全風險防范處置機制。建立數據要素應急配置機制,提高應急管理、疫情防控、資源調配等緊急狀態下的數據要素高效協同配置能力。

    提升數據要素配置作用。加快數據要素化,開展要素市場化配置改革試點示范,發揮數據要素在聯接創新、激活資金、培育人才等的倍增作用,培育數據驅動的產融合作、協同創新等新模式。推動要素數據化,引導各類主體提升數據驅動的生產要素配置能力,促進勞動力、資金、技術等要素在行業間、產業間、區域間的合理配置,提升全要素生產率。

    (二)發揮大數據特性優勢

    加快數據“大體量”匯聚。支持企業通過升級信息系統、部署物聯感知設備等方式,推動研發、生產、經營、服務等全環節數據的采集。開展國家數據資源調查,繪制國家數據資源圖譜。建立多級聯動的國家工業基礎大數據庫和原材料、裝備、消費品、電子信息等行業數據庫,推動工業數據全面匯聚。

    強化數據“多樣性”處理。提升數值、文本、圖形圖像、音頻視頻等多類型數據的多樣化處理能力。促進多維度異構數據關聯,創新數據融合模式,提升多模態數據的綜合處理水平,通過數據的完整性提升認知的全面性。建設行業數據資源目錄,推動跨層級、跨地域、跨系統、跨部門、跨業務數據融合和開發利用。

    推動數據“時效性”流動。建立數據資源目錄和數據資源動態更新機制,適應數據動態更新的需要。率先在工業等領域建設安全可信的數據共享空間,形成供需精準對接、及時響應的數據共享機制,提升高效共享數據的能力。發展云邊端協同的大數據存算模式,支撐大數據高效傳輸與分發,提升數據流動效率。

    加強數據“高質量”治理。圍繞數據全生命周期,通過質量監控、診斷評估、清洗修復、數據維護等方式,提高數據質量,確保數據可用、好用。完善數據管理能力評估體系,實施數據安全管理認證制度,推動《數據管理能力成熟度評估模型》(以下簡稱 DCMM)、數據安全管理等國家標準貫標,持續提升企事業單位數據管理水平。強化數據分類分級管理,推動數據資源規劃,打造分類科學、分級準確、管理有序的數據治理體系,促進數據真實可信。

    促進數據“高價值”轉化。強化大數據在政府治理、社會管理等方面的應用,提升態勢研判、科學決策、精準管理水平,降低外部環境不確定性,提升各類主體風險應對能力。強化大數據在制造業各環節應用,持續優化設計、制造、管理、服務全過程,推廣數字樣機、柔性制造、商業智能、預測性維護等新模式,推動生產方式變革。強化大數據在信息消費、金融科技等領域應用,推廣精準畫像、智能推介等新模式,推動商業模式創新。

    (三)夯實產業發展基礎

    完善基礎設施。全面部署新一代通信網絡基礎設施,加大 5G 網絡和千兆光網建設力度。結合行業數字化轉型和城市智能化發展,加快工業互聯網、車聯網、智能管網、智能電網等布局,促進全域數據高效采集和傳輸。加快構建全國一體化大數據中心體系,推進國家工業互聯網大數據中心建設,強化算力統籌智能調度,建設若干國家樞紐節點和大數據中心集群。建設高性能計算集群,合理部署超級計算中心。

    加強技術創新。重點提升數據生成、采集、存儲、加工、分析、安全與隱私保護等通用技術水平。補齊關鍵技術短板,重點強化自主基礎軟硬件的底層支撐能力,推動自主開源框架、組件和工具的研發,發展大數據開源社區,培育開源生態,全面提升技術攻關和市場培育能力。促進前沿領域技術融合,推動大數據與人工智能、區塊鏈、邊緣計算等新一代信息技術集成創新。

    強化標準引領。協同推進國家標準、行業標準和團體標準,加快技術研發、產品服務、數據治理、交易流通、行業應用等關鍵標準的制修訂。建立大數據領域國家級標準驗證檢驗檢測點,選擇重點行業、領域、地區開展標準試驗驗證和試點示范,健全大數據標準符合性評測體系,加快標準應用推廣。加強國內外大數據標準化組織間的交流合作,鼓勵企業、高校、科研院所、行業組織等積極參與大數據國際標準制定。

    四)構建穩定高效產業鏈

    打造高端產品鏈。梳理數據生成、采集、存儲、加工、分析、服務、安全等關鍵環節大數據產品,建立大數據產品圖譜。在數據生成采集環節,著重提升產品的異構數據源兼容性、大規模數據集采集與加工效率。在數據存儲加工環節,著重推動高性能存算系統和邊緣計算系統研發,打造專用超融合硬件解決方案。在數據分析服務環節,著重推動多模數據管理、大數據分析與治理等系統的研發和應用。

    創新優質服務鏈。圍繞數據清洗、數據標注、數據分析、數據可視化等需求,加快大數據服務向專業化、工程化、平臺化發展。創新大數據服務模式和業態,發展智能服務、價值網絡協作、開發運營一體化等新型服務模式。鼓勵企業開放搜索、電商、社交等數據,發展第三方大數據服務產業。

    圍繞診斷咨詢、架構設計、系統集成、運行維護等綜合服務需求,培育優質大數據服務供應商。

    優化工業價值鏈。以制造業數字化轉型為引領,面向研發設計、生產制造、經營管理、銷售服務等全流程,培育專業化、場景化大數據解決方案。構建多層次工業互聯網平臺體系,豐富平臺數據庫、算法庫和知識庫,培育發展一批面向細分場景的工業 APP。推動工業大數據深度應用,培育數據驅動的平臺化設計、網絡化協同、個性化定制、智能化生產、服務化延伸、數字化管理等新模式,規范發展零工經濟、共享制造、工業電子商務、供應鏈金融等新業態。

    延伸行業價值鏈。加快建設行業大數據平臺,提升數據開發利用水平,推動行業數據資產化、產品化,實現數據的再創造和價值提升。打造服務政府、服務社會、服務企業的成熟應用場景,以數據創新帶動管理創新和模式創新,促進金融科技、智慧醫療等蓬勃發展。持續開展大數據產業發展試點示范,推動大數據與各行業各領域融合應用,加大對優秀應用解決方案的推廣力度。

    (五)打造繁榮有序產業生態

    培育壯大企業主體。發揮龍頭企業研制主體、協同主體、使用主體和示范主體作用,持續提升自主創新、產品競爭和知識產權布局能力,利用資本市場做強做優。鼓勵中小企業“專精特新”發展,不斷提升創新能力和專業化水平。引導龍頭企業為中小企業提供數據、算法、算力等資源,推動大中小企業融通發展和產業鏈上下游協同創新。支持有條件的垂直行業企業開展大數據業務剝離重組,提升專業化、規;褪袌龌⻊漳芰,加快企業發展。

    優化大數據公共服務。建設大數據協同研發平臺,促進政產學研用聯合攻關。建設大數據應用創新推廣中心等載體,促進技術成果產業化。加強公共數據訓練集建設,打造大數據測試認證平臺、體驗中心、實訓基地等,提升評測咨詢、供需對接、創業孵化、人才培訓等服務水平。構建大數據產業運行監測體系,強化運行分析、趨勢研判、科學決策等公共管理能力。

    推動產業集群化發展。推動大數據領域國家新型工業化產業示范基地高水平建設,引導各地區大數據產業特色化差異化發展,持續提升產業集群輻射帶動能力。鼓勵有條件的地方依托國家級新區、經濟特區、自貿區等,圍繞數據要素市場機制、國際交流合作等開展先行先試。發揮協會聯盟橋梁紐帶作用,支持舉辦產業論壇、行業大賽等活動,營造良好的產業發展氛圍。

    (六)筑牢數據安全保障防線

    完善數據安全保障體系。強化大數據安全頂層設計,落實網絡安全和數據安全相關法律法規和政策標準。鼓勵行業、地方和企業推進數據分類分級管理、數據安全共享使用,開展數據安全能力成熟度評估、數據安全管理認證等。加強數據安全保障能力建設,引導建設數據安全態勢感知平臺,提升對敏感數據泄露、違法跨境數據流動等安全隱患的監測、分析與處置能力。

    推動數據安全產業發展。支持重點行業開展數據安全技術手段建設,提升數據安全防護水平和應急處置能力。加強數據安全產品研發應用,推動大數據技術在數字基礎設施安全防護中的應用。加強隱私計算、數據脫敏、密碼等數據安全技術與產品的研發應用,提升數據安全產品供給能力,做大做強數據安全產業。

    五、保障措施

    (一)提升數據思維

    加強大數據知識普及,通過媒體宣傳、論壇展會、賽事活動、體驗中心等多種方式,宣傳產業典型成果,提升全民大數據認知水平。加大對大數據理論知識的培訓,提升全社會獲取數據、分析數據、運用數據的能力,增強利用數據創新各項工作的本領。推廣首席數據官制度,強化數據驅動的戰略導向,建立基于大數據決策的新機制,運用數據加快組織變革和管理變革。

    (二)完善推進機制

    統籌政府與市場的關系,推動資源配置市場化,進一步激發市場主體活力,推動有效市場和有為政府更好結合。建立健全平臺經濟治理體系,推動平臺經濟規范健康持續發展。統籌政策落實,健全國家大數據發展和應用協調機制,在政策、市場、監管、保障等方面加強部門聯動。加強央地協同,針對規劃落實,建立統一的大數據產業測算方法,指導地方開展定期評估和動態調整,引導地方結合實際,確保規劃各項任務落實到位。

    (三)強化技術供給

    改革技術研發項目立項和組織實施方式,強化需求導向,建立健全市場化運作、專業化管理、平臺化協同的創新機制。鼓勵有條件的地方深化大數據相關科技成果使用權、處置權和收益權改革,開展賦予科研人員職務科技成果所有權或長期使用權試點,健全技術成果轉化激勵和權益分享機制。培育發展大數據領域技術轉移機構和技術經理人,提高技術轉移專業服務能力。

    (四)加強資金支持

    加強對大數據基礎軟硬件、關鍵核心技術的研發投入,補齊產業短板,提升基礎能力。鼓勵政府產業基金、創業投資及社會資本,按照市場化原則加大對大數據企業的投資。

    鼓勵地方加強對大數據產業發展的支持,針對大數據產業發展試點示范項目、DCMM 貫標等進行資金獎補。鼓勵銀行開展知識產權質押融資等業務,支持符合條件的大數據企業上市融資。

    (五)加快人才培養

    鼓勵高校優化大數據學科專業設置,深化新工科建設,加大相關專業建設力度,探索基于知識圖譜的新形態數字教學資源建設。鼓勵職業院校與大數據企業深化校企合作,建設實訓基地,推進專業升級調整,對接產業需求,培養高素質技術技能人才。鼓勵企業加強在崗培訓,探索遠程職業培訓新模式,開展大數據工程技術人員職業培訓、崗位技能提升培訓、創業創新培訓。創新人才引進,吸引大數據人才回國就業創業。

    (六)推進國際合作

    充分發揮多雙邊國際合作機制的作用,支持國內外大數據企業在技術研發、標準制定、產品服務、知識產權等方面開展深入合作。推動大數據企業“走出去”,在“一帶一路”

    沿線國家和地區積極開拓國際市場。鼓勵跨國公司、科研機構在國內設立大數據研發中心、教育培訓中心。積極參與數據安全、數字貨幣、數字稅等國際規則和數字技術標準制定。

    編 輯:章芳
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