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2020年中国大数据产业政策汇总及解读

wxianyue3年前 (2021-11-13)共享经济604
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2、重点政策解读

——《促进大数据发展行动纲要》

《行动纲要》的核心是推动数据资源共享开放《行动纲要》从内容架构上总体上呈现了“一体两翼一尾”的格局。“一体”即以“加快建设数据强国,释放数据红利、制度红利和创新红利”为宗旨,“两翼”是指以“加快政府数据开放共享,推动资源整合,提升治理能力”和“推动产业创新发展,培育新兴业态,助力经济转型”两方面内容为载体和依托大数据行业对中国经济的共享,“一尾”是指以“强化安全保障,提高管理水平,促进健康发展”为保障和平衡。

综观《行动纲要》的内容架构,其核心是推动各部门、各地区、各行业、各领域的数据资源共享开放。在《行动纲要》正文中,“共享”共出现59次,“开放”共出现36处,充分显示了数据共享开放对国家大数据发展的极端重要性。事实上,共享开放的大数据不仅是深化信息化发展的关键要素大数据行业对中国经济的共享,也将成为激发大众创业、万众创新的重要源泉,为开创新应用、催生新业态、打造新模式提供新动力,有利于提升创新创业活力,改造升级传统产业,培育经济发展新引擎和国际竞争新优势。

《行动纲要》作为我国推进大数据发展的战略性、指导性文件,充分体现了国家层面对大数据发展的顶层设计和统筹布局,为我国大数据应用、产业和技术的发展提供了行动指南。

《行动纲要》对支撑大数据发展的国家级统一平台进行了总体规划布局。提出建设“国家政府数据统一开放平台”,构建跨部门的“政府数据统一共享交换平台”,“在地市级以上(含地市级)政府集中构建统一的互联网政务数据服务平台和信息惠民服务平台”,“中央层面构建形成统一的互联网政务数据服务平台”,建立“全国统一的信用信息共享交换平台”,“形成全国统一的中小微企业公共服务大数据平台”,建设“国家网络安全信息汇聚共享和关联分析平台”,建立“国家知识服务平台与知识资源服务中心”。

——《大数据产业发展规划(2016-2020年)》

《大数据产业发展规划(2016-2020年)》以大数据产业发展中的关键问题为出发点和落脚点,以强化大数据产业创新发展能力为核心,以推动促进数据开放与共享、加强技术产品研发、深化应用创新为重点,以完善发展环境和提升安全保障能力为支撑,打造数据、技术、应用与安全协同发展的自主产业生态体系,全面提升我国大数据的资源掌控能力、技术支撑能力和价值挖掘能力,在此基础上明确了“十三五”时期大数据产业发展的指导思想、发展目标、重点任务、重点工程及保障措施等内容,作为未来五年大数据产业发展的行动纲领。

《规划》在分析总结产业发展现状及形势的基础上,围绕“强化大数据产业创新发展能力”一个核心、“推动数据开放与共享、加强技术产品研发、深化应用创新”三大重点,完善“发展环境和安全保障能力”两个支撑,打造一个“数据、技术、应用与安全协同发展的自主产业生态体系”,提升我国对大数据的“资源掌控、技术支撑和价值挖掘”三大能力。具体设置了7项重点任务、8个重点工程以及5个方面的保障措施。

——《关于工业大数据发展的指导意见》

工业大数据是工业领域产品和服务全生命周期数据的总称,包括工业企业在研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等环节中生成和使用的数据,以及工业互联网平台中的数据等。随着第四次工业革命的深入展开,工业大数据日渐成为工业发展最宝贵的战略资源,是推动制造业数字化、网络化、智能化发展的关键生产要素。

未来三到五年,随着5G、工业互联网、人工智能等的发展,工业大数据将从探索起步阶段迈入纵深发展阶段,迎来快速发展的机遇期,全球工业大数据的竞争也将变得更为激烈。

工业数据采集汇聚方面,《指导意见》部署了3项重点任务,推动全面采集、高效互通和高质量汇聚,包括加快工业企业信息化“补课”、推动工业设备数据接口开放、推动工业通信协议兼容化、组织开展工业数据资源调查“摸家底”、加快多源异构数据的融合和汇聚等具体手段,目的是为了形成完整贯通的高质量数据链,为更好地支撑企业在整体层面、在产业链维度推动全局性数字化转型奠定基础。

关于促进工业数据共享流通方面,《指导意见》部署了2项重点任务,通过探索建立工业数据空间、加快区块链等技术在数据流通中的应用、完善工业大数据资产价值评估体系等方式,从技术手段、定价机制、交易规则等多个方面着手,激发工业数据市场活力,促进数据市场化配置。

大量工业企业的数据应用仍然是单点的,局部的、低水平的。企业反映的原因包括:对数据的不重视,“不想用”;数据分析的手段、人才等缺乏,“不会用”;对数据应用规律缺乏认识,数据应用投入大,“不敢用”,等等。《指导意见》部署了4项重点任务,通过在需求端组织开展工业大数据应用试点示范、开展工业大数据竞赛等手段,解决不想用、不敢用等问题;通过在供给端培育海量工业APP、工业大数据解决方案供应商、向中小企业开放数据服务能力、培育应用生态等手段,降低企业数据应用的成本投入和专业壁垒,解决不会用、不敢用问题。供需双向发力,共同推动工业大数据全面深度应用。

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