京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
工信部正制定多个文件 鼓励发展工业大数据
作为新一轮工业革命的重要内容,正在快速发展的工业大数据成为世界各国争相抢夺的制高点。
10月10日,在由工信部指导、由中国电子学会主办的“2017中国工业大数据创新发展高峰论坛”上,21世纪经济报道记者获悉,今年中国工业大数据市场规模预计将达到212亿元,而2020年,这一数字有望突破800亿元。
工信部相关官员在论坛上表示,为促进工业大数据发展,该部正加快编制《工业技术软件化三年行动计划(2018-2020年)》,由该部牵头编制的关于数字工业发展的指导意见目前也完成了初稿,预计在今年底明年初发布。同时,该部与发改委共同编制的促进数字经济发展的战略纲要也已完成征求意见。
培育数据驱动的新型工业体系
论坛上,中国工业大数据创新发展联盟发布的《2017中国工业大数据产业发展概要》(下称概要)显示,2016年中国工业大数据市场规模已达150亿元,今年这一规模有望达到212亿元,2020年这一数字预计将达到822亿元,在行业应用中,预计到2020年工业大数据的占比将达到6.64%。
工信部信软司软件产业处处长商超表示,IT技术的持续创新催生了大数据时代的加速到来,在此大背景下,数据成为关键的生产要素,预计到2020年,全球的数据总量将达到40ZB,中国的数据量将占全球数据总量比例的20%,成为世界第一大数据资源大国。
清华大学软件学院院长王建民表示,工业大数据主要包括企业内部数据、产业链数据以及跨界数据(市场、地理、环境、法律和政府等外部跨界信息和数据)三部分。
他认为,当前人和机器是产生数据的主体,未来由人产生的数据占比将越来越少,而机器产生的数据所占的比例将越来越高。显然,巨大的人口规模以及庞大的工业体量为中国提供了难得的工业数据“富矿”。
工信部信软司副司长李冠宇在上述论坛上也表示,中国既是制造大国也是网络大国,并由此正在成为数据大国,拥有丰富的工业数据资源的中国,急需深挖工业大数据的潜力,培育数据驱动的新型工业体系。
李冠宇认为,推动工业大数据的应用发展,核心任务是构建覆盖工业全环节、全流程和产业全生命周期的数据链,并在此基础上形成基于数据分析的系统级的工业智能。
在他看来,智能制造的核心就是打通数据链,从需求分析,设计、生产、制造到销售,打通全生命周期、全产业链的数据链,并催生出网络协同制造、个性化定制,服务型制造等一系列新的商业模式。
当前,中国发展工业大数据面临重重挑战。在制造业方面存在着明显的“大而不强”的现象,工业各领域信息化程度参差不齐,生产的各环节信息采集仍不充分,信息孤岛现象比较严重,缺乏统一的数据标准,工业数据难以集成应用,数据管理和建模技术水平也不够高,对海量实时异构数据的挖掘能力不足,大数据在产品全生命周期各环节的应用也尚未普及。
不过,随着处理能力步入超摩尔、后摩尔时代以及AI技术的爆发,算法效果提升非常显著,这为工业大数据的应用提供了难得的机遇。
商超表示,工业大数据与AI正呈现出相辅相成的关系:一方面海量的数据为AI技术提供了充足的学习资源,另一方面深度学习技术能够有效利用海量数据资源。
重点支持百万工业APP工程
作为新一轮工业革命的重点,工业大数据正在成为世界各国争相抢夺的制高点。
其中,美国掌控着CPU、操作系统、软件、云计算等信息领域核心技术,大力推行工业互联网,Google、Amazon等互联网巨头加速向机器人、汽车等制造业渗透,在大数据方面,美国开放政府数据做大了数据体量,通过大数据研发计划资助研发应用,发布《联邦大数据研究与开发战略计划》。
欧洲的代表德国提出“工业4.0”战略,希望以“信息物理系统”升级制造业,阻止美国信息技术在制造业中取得支配地位,同时狙击中国等新兴制造大国的赶超。
中国政府也高度重视大数据产业的发展。从《中国制造2025》,到《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》,到《“十三五规划纲要”》,再到《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》均对大数据产业做出明确部署,并专门制定了《促进大数据发展行动纲要》。
商超表示,工业大数据是大数据最为重要的一项内容,《促进大数据发展行动纲要》的一项主要任务就是深化工业大数据创新应用。
在下一步推动工业大数据发展方面,李冠宇表示,将依托大数据产业集聚区和综合试验区的创建,支持有条件的地区,重点发展工业大数据,进一步完善工业大数据的发展环境。其次,加快工业大数据的标准研制和推动;同时,支持推进大数据创新中心和生态系统建设,推动工业大数据与工业云,工业互联网平台,CPS协同发展。
商超透露,目前工信部与发改委正在共同编制《促进数字经济发展纲要》,纲要已经征求过意见。他表示,数据成为核心生产要素后正带来一种新的经济形态,有研究机构预测2016年我们国家的数字经济总量是22.6万亿,占GDP的比重达到30.3%。
“这个纲要之后,我们汇同相关的研究机构,也在牵头编制数字工业发展的指导意见,目前也有一个初稿,预计在今年底或者明年初向社会发布。”
同时,工信部还在大力推进工业技术软件化和百万APP工程。商超表示,工信部将加快《工业技术软件化三年行动计划(2018-2020年) 》的编制,将工业APP研发纳入工业互联网平台建设的日程表,予以重点支持。
工信部将支持先发地方建设省级工业技术软件化创新中心,引导地方加强对工业APP的资源投入,打造工业技术承载平台、开发平台,推动工业APP关键技术研发和成果产业化。
其次,开展重点企业试点示范,以制造业行业龙头企业为主体,联合同行业的中小企业以及互联网企业、系统集成商、平台提供商等,构建面向重点行业领域的工业APP,以及研发、交易、应用体系。
“我们还要支持部属单位牵头成立工业APP发展联盟,整合政产学研用各方资源,建立协同工作体系,建设工业APP知识库等基础平台;指导部属单位研制工业技术软件化标准体系,开展质量检测认证,以此推动百万APP工程落地,这一工程将在年底开始启动。”商超说。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 STP模型(营销战略三步法) 定义: 现代营销战略核心框架,通过市场细分(S)、目标市场选择( ...
2026-09-18在互联网产品迭代、运营优化、界面改版与策略升级过程中,主观经验判断容易造成决策偏差、盲目改版、资源浪费等问题。AB实验(AB ...
2026-09-18 很多企业并不缺少指标,缺少的是让指标“串起来、动起来、用起来”的体系。零散指标像散落一地的珠子,指标体系则是那根把珠 ...
2026-09-18在电商行业精细化运营时代,流量红利逐步消退,粗放式投流、广撒网营销模式已无法适配市场竞争需求。依托用户点击、加购、收藏、 ...
2026-09-17在数据可视化与数据分析工作中,图表是将零散数据转化为直观业务规律的核心工具。不同图表拥有专属的数据逻辑与分析维度,能够从 ...
2026-09-17 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-09-17在企业数字化运营、业务流程管理与精细化管控体系中,流程运营是串联各项业务环节、保障工作落地、提升运转效率的核心载体。无论 ...
2026-09-16在数据分析与统计学研究中,卡方检验是分析分类变量关联性与差异性的重要方法,广泛应用于市场调研、行为统计、社会调查、商业数 ...
2026-09-16 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-09-16CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10