我国2019年数字经济规模31.3万亿元,大数据引领各行业数字化变革

作为实现创新发展的重要动能,大数据技术已成为我国信息化建设的重要支撑。随着相关技术的不断演进和应用持续深化,大数据正成为提高全要素劳动生产率、提升产业附加值的核心。2019年,依托大数据,智能计算实现了较为迅速的发展。

2019年是世界互联网诞生50周年,也是我国全功能接入国际互联网的第25年。当前,新一轮科技革命和产业变革加速演进,人工智能、大数据、物联网等新技术新应用新业态方兴未艾,互联网迎来了更加强劲的发展动能和更加广阔的发展空间,“互联网+”加速与产业融合,数字经济成为发展新引擎。

中国互联网络信息中心(CNNIC)4月28日发布的第45次《中国互联网络发展状况统计报告》显示,我国数字经济快速发展,2019年规模已达31.3万亿元,位居世界前列,占国内生产总值(GDP)的比重达到34.8%;截至2020年3月,我国网民规模为9.04亿,互联网普及率达64.5%,数字经济发展的用户基础越发坚实。

在大数据领域,2019年我国大数据政策环境逐步完善,技术创新不断推进,产业应用还需深化,共同推动大数据发展。我国已在2019年首次从中央层面明确数据是生产要素,2020年中共中央、国务院《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》进而首次提出“加快培育数据要素市场”,明确“引导培育大数据交易市场”。

2020年,我国大数据将呈现十大发展趋势,加快向各领域渗透,与实体产业深度融合,不断引领各行业数字化变革。国家信息化专家咨询委员会委员、中央党校(国家行政学院)教授汪玉凯认为,我国互联网产业将在后疫情时代迎来新一轮快速发展,数据要素将形成大流动,数字产业的价值和潜力进一步得到发挥。

大数据产业布局持续增强

一是党的十九届四中全会提出要“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”,首次将数据与劳动、资本、土地、知识、技术和管理并列作为参与分配的生产要素,同时提出要“推进数字政府建设,加强数据有序共享,依法保护个人信息”,数据生命各周期的监管与保护越来越受到重视。

二是地方政府颁布各项法规,强化大数据领域的安全保障。例如,2019年10月1日,我国大数据安全保护层面第一部地方性法规《贵州省大数据安全保障条例》正式施行,这标志着贵州明确了大数据产业相关安全监管主体及其职责,大数据安全有了保障。

三是各地政府相继成立地方性大数据管理机构,陆续出台大数据产业规划,不断优化产业发展环境,致力于发挥大数据对经济社会转型发展的引领作用。截至2019年12月,全国已有20个省(区、市)成立了负责大数据相关业务的省级管理机构,未成立省级管理机构的省(区、市)中有6个已发布大数据相关产业发展规划。

新一代信息技术融合应用的焦点

作为实现创新发展的重要动能,大数据技术已成为我国信息化建设的重要支撑。随着相关技术的不断演进和应用持续深化,大数据正成为提高全要素劳动生产率、提升产业附加值的核心。2019年,依托大数据,智能计算实现了较为迅速的发展。例如,2019年8月,华为推出了目前单芯片计算密度最大的AI处理器昇腾910,其作为华为AI解决方案的底层芯片,能够有效运用智能计算等大数据技术,并加速AI技术在电力、互联网等行业的应用;9月,阿里云推出了第一颗自研芯片含光800,该芯片采用自研芯片架构,利用先进算法,深度优化计算、存储密度,在推理性能和能效比方面均打破世界纪录,成为全球最强AI推理芯片。

对经济社会发展的引领作用日益凸显

一方面,数据显示,2019年我国大数据市场总体收益达96亿美元,2019年至2023年预测期内的复合年均增长率为23.5%,增速高于全球平均水平,其中服务器和存储设备等大数据相关硬件服务占比最高,达到45.2%,IT(Information Technology,信息技术)服务和商业服务等大数据相关服务收入占比为32.3%,软件收益占比为22.6%。

另一方面,大数据与零售、工业、金融、安防、营销、健康等领域的融合程度不断加深,在整合生产要素、促进经济转型、催生发展新业态、支撑决策研究等方面作用愈发明显。近年来,制造业纷纷以大数据算法模型为指导,实现供需精准匹配,通过数字化手段推动营销增长。工业大数据正成为企业转型的核心驱动力,未来将在研发设计、生产制造、供应链协同和售后服务等多个环节助力工业高质量发展。

2020年大数据发展十大趋势

一是数据科学与人工智能的结合越来越紧密;二是数据科学带动多学科融合,基础理论研究的重要性受到重视,但理论突破进展缓慢;三是大数据的安全和隐私保护成为研究热点;四是机器学习继续成为大数据智能分析的核心技术;五是基于知识图谱的大数据应用成为热门应用场景;六是数据融合治理和数据质量管理工具成为应用瓶颈;七是基于区块链技术的大数据应用场景逐渐丰富;八是对基于大数据进行因果分析的研究得到越来越多的重视;九是数据的语义化和知识化是数据价值的基础问题;十是边缘计算和云计算将在大数据处理中成为互补模型。

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