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　全球區塊鏈技術開發者正努力探索區塊鏈的應用方向及服務模式。去中心化組織、去中心化金融、去中心化應用等新興領域應運而生，并快速在全球區塊鏈行業中取得廣泛應用。除代幣經濟、BaaS、基于區塊鏈的SaaS等基礎商業模式外，區塊鏈行業正著力發展如數字貨幣挖礦、區塊鏈開源平臺、DAO、NFT、DeFi、dApp等商業模式。與此同時，互聯網巨頭企業亦積極布局區塊鏈技術與其他高新技術融合的商業模式。區塊鏈與人工智能的協同作用可顯著提升區塊鏈能力，AI可幫助區塊鏈降低能耗，提升區塊鏈業務可擴展性及硬件效率。此外，區塊鏈可有效解決物聯網、供應鏈痛點，可實現全鏈條可追溯與可視化。

　　本報告旨在分析中國區塊鏈應用的概念定義、技術動向、市場規模及應用前景，并識別中國區塊鏈應用市場最新發展態勢。

來源：中國信息通信研究院

“未來一段時期，我國數據庫行業將圍繞兩個核心命題進行發展：一個是縮小“高要求的存量數據應用需求”與“仍處于發展初期階段的供給能力”之間的差距；另一個是探索“創新型數據應用需求”與“數據庫技術產品演進路線”的合理映射關系。”

日前，中國信息通信研究院正式發布了《數據庫發展研究報告（2021年）》，本研究報告從技術、產業、應用三方面梳理了數據庫發展情況，并展望了發展趨勢。

據中國信通院測算，2020年全球數據庫市場規模為671億美元，其中中國數據庫市場規模為35億美元（約合240.9億元人民幣），占全球5.2%。預計到2025年，全球數據庫市場規模將達到798億美元，中國的IT總支出將占全球12.3%。中國信通院預計，中國數據庫市場在全球的占比將在2025年接近中國IT總支出在全球的占比，中國數據庫市場總規模將達到688億元，市場年復合增長率（CAGR）為23.4%。

01、數據庫技術發展歷程

首款企業級數據庫產品誕生于上世紀60年代，六十余年發展過程中，數據庫共經歷前關系型、關系型和后關系型三大階段。

前關系型階段（1960-1970）：網狀層次數據庫初嘗探索

前關系型階段數據庫的數據模型主要基于網狀模型和層次模型，代表產品為IDS和IMS，該類產品在當時較好地解決了數據集中存儲和共享的問題，但在數據抽象程度和獨立性上存在明顯不足。

關系型階段（1970-2008）：關系型數據庫大規模應用

關系型階段以IBM公司研究員E.F.Codd提出關系模型概念，論述范式理論作為開啟標志，期間誕生了一批以DB2、Sybase、Oracle、SQLServer、MySQL、PostgreSQL等為代表的廣泛應用的關系型數據庫，該階段技術脈絡逐步清晰、市場格局趨于穩定。

后關系型階段（2008-至今）：模型拓展與架構解耦并存

谷歌的三篇論文開啟后關系型數據庫階段，該階段由于數據規模爆炸增長、數據類型不斷豐富、數據應用不斷深化，技術路線呈現多樣化發展。隨著各行業數字化轉型不斷深入，5G、云計算等新興技術快速發展，傳統數據庫的應用系統紛紛優化升級。全球市場格局劇烈變革，我國數據庫產業進入重大發展機遇期。

02、數據庫技術發展趨勢

大數據時代，數據量不斷爆炸式增長，數據存儲結構也越來越靈活多樣，日益變革的新興業務需求催生數據庫及應用系統的存在形式愈發豐富，這些變化均對數據庫的各類能力不斷提出挑戰，推動數據庫技術的不斷演進。

趨勢一：多模數據庫實現一庫多用

多模數據庫支持靈活的數據存儲類型，將各種類型的數據進行集中存儲、查詢和處理，可以同時滿足應用程序對于結構化、半結構化和非結構化數據的統一管理需求。未來在云化架構下，多類型數據管理是一種新趨勢，也是簡化運維、節省開發成本的一個新選擇。

趨勢二：統一框架支撐分析與事務混合處理

產業界當先正基于創新的計算存儲框架研發HTAP數據庫，其能夠基于統一套引擎同時支撐業務系統運行和分析決策場景，避免在傳統架構中，在線與離線數據庫之間大量的數據交互。

趨勢三：運用AI實現管理自治

目前有研究通過將傳統數據庫組件用機器學習算法替代，來實現更高的查詢和存儲效率，自動化處理各種任務。未來80%以上的日常運維工作有望借助AI完成。

趨勢四：充分利用新興硬件

隨著新型硬件成本逐漸降低，充分利用新興硬件資源提升數據庫性能、降低成本，是未來數據庫發展的重要方向之一。

趨勢五：與云基礎設施深度結合

Gartner預測，到2022年75%的數據庫將托管在云端。云與數據庫的融合，減少了數據庫參數的重復配置，具有快速部署、高擴展性、高可用性、可遷移性、易運維性和資源隔離等特點。云原生數據庫能夠隨時隨地從多前端訪問，提供云服務的計算節點，并且能夠靈活及時調動資源進行擴縮容，助力企業降本增效。

趨勢六：隱私計算技術助力安全能力提升

近年來以同態加密等密碼學為代表的軟件解決方案和以可信執行環境(TEE)為代表的硬件方案為數據庫安全設計提供許多新思路。未來，此類數據庫將圍繞算法安全性和性能損耗等問題，逐步突破，進而提供覆蓋數據全生命周期的安全保護機制。

趨勢七：區塊鏈數據庫輔助數據存證溯源

區塊鏈具有去中心化、信息不可篡改等特征，區塊鏈數據庫能夠長期留存有效記錄，數據庫的所有歷史操作均不可更改并能追溯，適用于金融機構、公安等行業的應用場景。未來，提升區塊鏈數據庫性能將成為學術界與工業界共同探索的命題。

03、數據庫典型行業應用動態

金融、電信、政務、制造、互聯網五個行業為數據庫產品及服務采購份額前五的行業，采購總和占據全部市場份額的80%以上。

（一）金融行業&電信行業

據中國信通院統計分析，以業務系統數量為計數單位，我國金融行業各類數據庫占比為Oracle 55%、DB2 19%、MySQL 13%、PostgreSQL 6%，其他 7%。

目前，金融和電信行業在數據庫應用方面正在呈現三大趨勢：一是大部分存量數據庫將向分布式架構升級；二是應用大量非關系型數據庫助力創新業務落地；三是產品選型逐漸傾向國產數據庫供應商。

（二）政務行業

我國在提升社會治理的數字化治理水平過程中，主要呈現兩大特點：一是個體、企業和社會等被治理對象數量龐大、日趨復雜，二是智能治理要求各層、各機構政府人員深度應用信息科技工具。當前政務行業在數據庫應用方面正在呈現兩大趨勢：一是大范圍應用空間型、關聯型數據庫等產品；二是利用各類工具組件，做到數據庫應用“平民化”。

（三）制造業

當前物聯網技術正逐步滲透工業領域，不斷增長的傳感器、飆升的數據量以及更高的大數據分析需求對原有的數據庫系統提出了新的需求，包括增加擴展性、實現與大數據技術生態的友好對接、降低大規模應用價格、充分利用邊緣計算設備能力。未來工業行業在數據庫應用方面將呈現兩大趨勢：一是應用大量時序數據庫；二是逐步向邊緣計算發展。

（四）互聯網

互聯網行業為充分發揮新要素、新模式、新動能等方面的優勢，對底層IT系統中的數據庫提出了多項新要求，以性能好、造價低、迭代快為核心。未來互聯網行業在數據庫應用方面將呈現三大趨勢：一是利用內存數據庫加速業務效率；二是開源數據庫應用更加廣泛；三是初創公司利用云數據庫促進其快速發展。

04、總結與展望

數據庫作為提供數據存儲與處理能力的軟件產品，是各機構信息系統的關鍵部件，是助力數據價值釋放的核心引擎。隨著數據躍升為生產要素，數據重要性進一步提高，我國數據庫產業也迎來新一輪變局。

從產業角度看，宏觀政策利好推動了存量數據庫市場上行，我國數據庫產業進入蓬勃發展的初期，產品供應商、服務提供商、支撐產業從業者均積極行動，各自發揮技術、渠道、運營等優勢，尋求對于自身最優的發展路徑；另一方面云基礎設施的發展成熟將接近一半的傳統數據庫市場轉移到了線上，云計算企業利用既有基礎設施優勢，成為最大獲益者。

從技術角度看，一方面數據應用的變化倒逼數據庫具備更大數據存儲容量、更多數據計算模型、更快數據業務響應能力，整體技術發展進入后關系型階段，架構設計逐漸分布式化、模型構建逐漸場景化；另一方面，人工智能、新型硬件、區塊鏈、密態計算等關聯技術的創新正在催生新型數據庫設計模式，傳統數據庫功能邊界正被逐漸突破。在數據庫產業和技術的變局過程中，供給側、應用側、生態側均處于機遇與挑戰并存的狀態。

在第四屆數字中國建設峰會“大數據論壇”上，國家工業信息安全發展研究中心副主任何小龍發布了《中國數據要素市場發展研究報告（2020~2021）》（以下簡稱“報告”）。

“十三五”時期是我國大數據產業蓬勃發展的階段，根據國家工業信息安全發展研究中心產值測算數據，截至2020年底，我國大數據產業規模已達萬億元。隨著我國大數據產業與實體經濟深度融合、產業發展不斷壯大，數據作為生產要素的屬性不斷凸顯。如何實現數據要素市場化配置，激活數據要素潛在價值，推動與實體經濟繼續深度融合，是“十四五”期間我國需要面臨的重要課題之一。

國家工業信息安全發展研究中心通過專家訪談、企業調研、案頭研究等方式開展數據要素市場相關研究，結合自有的逾5000家企業大數據案例庫對報告界定的產值規模進行了測算和分析，在報告中提出了數據要素及數據要素市場的邊界，梳理了國內外數據要素市場發展現狀，重點從市場概況、政策脈絡、產業圖譜及市場運行機制等角度，并結合相應的產值規模、技術水平、產品和服務、商業模式等情況，闡釋了我國數據要素市場的發展現狀，分析了現階段我國數據要素市場存在的問題及未來發展趨勢，提出了對策與建議。

　中國人工智能在零售領域的應用前景如何

　　人工智能（AI）在零售領域應用是指人工智能計算機視覺、智能語音等人工智能技術在零售場景中的落地應用，其通過為零售行業的參與主體、不同業務環節賦能，進而實現對零售行業的整體升級和改造。人工智能技術應用于零售領域，促使“人-貨-場”的結構發生變化，其信息流轉速度加快，數字化程度持續提高。在政策利好、零售行業增長乏力、人工智能技術持續進步等因素驅動下，中國人工智能在零售領域應用行業市場規模將持續擴大，預計于2025年達到67.7億元。

　　1. 智能客服、精準營銷等是人工智能在零售領域的主要應用場景　　人工智能應用于零售領域的關鍵技術包括計算機視覺、智能語音、自然語言處理、機器學習、知識圖譜等。現階段這些技術在智能客服、精準營銷等場景下應用較為成熟。隨著人工智能技術持續進步，其將可在零售領域實現大規模的應用。

　　2.零售行業增速乏力，急需AI等新技術助力轉型　　2015-2020年期間，中國社會消費品零售總額和網上零售總額的增速逐步下降，2020年其增速分別為-3.9%、10.9%，零售行業增速乏力。同時零售行業是典型的勞動力密集型行業，在供應鏈、客服、營銷、運營、銷售等不同環節均需大量人力資源，但中國勞動力市場逐年緊縮，零售行業面臨用工短缺問題，當前中國連鎖零售行業人才缺口約達500萬人。因此，零售企業需利用AI等新技術對收銀、客服、營銷、門店管理等環節進行智能化改造，在提升人員效率、節省人力成本的同時，以獲取新的業務增長點。

　　3.云服務巨頭在AI+零售行業更具優勢

　　中國人工智能在零售領域應用行業參與者眾多，參與者入局基礎差異性顯著，主要包括云服務企業（阿里云、騰訊云等）、AI技術企業（第四范式、商湯科技等）以及傳統零售企業（蘇寧等），其中，阿里云、騰訊云等在零售業進行布局的云服務企業在行業中更占優勢。

來源：中國信息通信研究院

為了深入分析研判我國數字經濟就業發展特征、存在的問題并提出應對策略，中國信息通信研究院（以下簡稱“中國信通院”）政策與經濟研究所基于國內數十家主流招聘平臺數字經濟全職招聘信息50.87萬條，研究發布了《中國數字經濟就業發展研究報告：新形態、新模式、新趨勢（2021年）》。

報告顯示，各行業平均薪資呈現三產高于二產高于一產的特征，平均薪資高的行業內部差距越大。從平均薪資看，一產、二產和三產的數字經濟崗位平均薪資分別為7462.9元/月、8408.9元/月和11061.5元/月，平均薪資較高的行業絕大部分屬于第三產業。

報告深入分析我國數字經濟就業呈現三方面發展特征。總體結構方面，小微企業就業輻射帶動效應強，上市公司薪資門檻水平較高；數字產業化就業結構呈現高端化，產業數字化呈現三產大于二產大于一產特征；第一產業數字經濟崗位有待強化；第二產業中高科技產業推動就業效果明顯；第三產業中科研和生活性服務業是就業需求主戰場。

區域分布方面，數字經濟崗位規模與經濟發展水平高度相關，薪資水平呈現梯次效應；區域間產業集聚呈現單產業集聚和雙產業集聚，差異程度呈現一產大于二產大于三產特征；高端崗位集聚偏向東部地區，人口密集的省份崗位活躍度相對較高；數字經濟促進就業崗位跨省流動，東部地區數字經濟跨省流動頻繁。

產業分布方面，各行業平均薪資呈現三產高于二產高于一產的特征，平均薪資高的行業內部差異越大；傳統產業崗位活躍度較高，小微企業崗位需求活躍；數字經濟招聘行業集中度較高，“二八效應”顯著。