大数据|2020年中国大数据产业政策汇总及解读( 二 )
《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 。
【大数据|2020年中国大数据产业政策汇总及解读】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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