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12月17日，由中國信息協會大數據分會主辦，信息化觀察網、國潤互聯信息技術研究院共同承辦的“2021中國大數據技術應用大會”在北京隆重召開。會上，中國信息協會大數據分會與北京國潤互聯信息技術研究院共同發布了《2021—2022中國大數據產業發展報告》（以下簡稱《報告》），在深入分析中國大數據產業發展現狀、政策體系、人才培育等產業發展要素的基礎上，進一步研判大數據在軟硬件產品、基礎設施和應用服務等領域的熱點及布局，同時提出了大數據產業發展的六大新趨勢。

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數據作為五大生產要素之一，正與行業應用深度結合，成為推動產業、企業數字化轉型升級的重要驅動力量。11月30日，工業和信息化部印發的《“十四五”大數據產業發展規劃》（以下簡稱《規劃》）指出，大數據產業是以數據生成、采集、存儲、加工、分析、服務為主的戰略性新興產業，是激活數據要素潛能的關鍵支撐，是加快經濟社會發展質量變革、效率變革、動力變革的重要引擎。

為推動大數據產業高質量發展，《規劃》提出“以釋放數據要素價值為導向，以做大做強產業本身為核心，以強化產業支撐為保障”的路徑設計，將“新基建”、技術創新和標準引領作為產業基礎能力提升的著力點，將產品鏈、服務鏈、價值鏈作為產業鏈構建的主要構成，旨在實現數字產業化和產業數字化的有機統一，并進一步明確和強化了數據安全保障。

11月25日，上海數據交易所正式揭牌。一石激起千層浪，此舉必將有力地推動數據要素流通，進一步釋放數字紅利，有效促進數字經濟的發展。進入數字時代，貫徹新發展理念，全方位、深層次激活數據要素潛能、釋放數據要素價值，為大數據產業的高質量發展保駕護航。

大數據產業步入發展“快車道”

隨著新型智慧城市和數字城市建設熱潮的興起，以及各地與大數據和數字經濟相關的園區加速落地，大數據產業規模持續擴大。《報告》預測，未來三年，中國大數據產業市場將保持12%以上的增速，到2023年整體規模將達到11522.5億元。從行業角度分析，互聯網、政府、金融和電信等幾大行業處于引領位置。

大數據產業迅猛發展、行業大數據應用快速落地，也造成了大數據人才的缺口。加強專業人才培養，推動大數據相關專業朝著精細化、融合化的方向發展，是彌補人才缺口的必要措施。

《數據安全法》、《個人信息保護法》等法律法規的頒布實施，讓數據安全、數據治理有章可循，為大數據產業的發展保駕護航；與大數據應用相關的技術、產品和服務不斷推陳出新，讓數據更好地驅動業務的創新發展；越來越多市場玩家的介入，促進了大數據市場的繁榮，同時也通過一輪又一輪的洗牌，使產業布局更趨于合理，有效促進良性競爭。

無論從國家產業扶持政策，還是從市場發展、技術創新和行業應用等角度分析，中國大數據產業的發展前景廣闊，值得期待。《報告》指出，從技術發展來看，大數據相關的隱私計算、實時計算、硬件變革等技術發展推動了大數據技術和產品的升級迭代，帶來更多新的應用場景、解決方案和產品服務；政策環境不斷優化，“東數西算”工程、大數據技術攻關實驗室的建立，為產業創新發展提供了重要支撐；在市場層面，國內大數據產品能力基本成熟，但服務能力仍需進一步提升；從區域發展來看，京津冀、長三角、珠三角、中西部等地區大數據與區域經濟協同發展、融合發展日益深化，已成為大數據產業發展的橋頭堡，將持續引領全國大數據整體發展。

大數據產業發展六大趨勢預測

在對中國大數據產業發展現狀，以及面臨的挑戰和機遇進行全面分析的基礎上，《報告》總結了中國大數據產業未來發展的六大趨勢。

第一，AI技術融合應用有望成為突破數據治理瓶頸的新方法。AI技術將在數據安全與數據治理、在數據質量評估，以及數據管理、交易和確權等方面發揮重要作用。

第二，數據交易市場發展有力支撐數據定價和數據確權新實踐。各地方都在加快建設大數據交易中心，共同推動數據要素市場建設和發展，推動更大范圍、更深層次的數據定價和數據確權。未來，要建立與人力資源服務市場、金融交易市場、技術轉移市場等一樣規范、活躍、有序的數據要素流通市場，需在數據確權和數據定價兩大問題上有所突破。

第三，提高服務效能和推動治理流程再造成為政府大數據新應用的焦點。經過多年的發展與演進，當前，政府大數據應用的重點是，釋放政府大數據的價值，加大推動政務信息化共建共用，并將大數據廣泛應用于政府管理服務，提高數字化政務服務效能，推動政府治理流程再造和模式優化等。

第四，“工業大數據+工業互聯網”共筑綠色低碳的新工業體系。總體來看，我國工業大數據的使用效率水平較低，工業互聯網在工業領域中的應用程度也相對較低。因此，亟需大幅提升我國工業整體技術水平，實現綠色生產制造。未來在工業大數據和工業互聯網方面，要進一步推動以工業大數據為代表的新一代信息技術在研發設計、生產制造、經營管理、售后服務等工業全價值鏈中的應用，推動工業互聯網在電力、鋼鐵、煤炭、家電、軌道交通等工業典型場景中的大規模部署，進而推動我國工業發展階段性整體躍升。

第五，智能健康管理、云端診療、數據安全治理引領健康醫療新發展。基于大數據，以產學研合作模式開展重大專科疾病的課題研究助力產品創新，深度挖掘健康醫療大數據的價值，推動相關產品和服務的創新，同時一步加強公共衛生健康事件預警及應急響應能力。

第六，提高工作效能和創新工作方式是智慧黨建大數據平臺的新價值。目前，地方政府、國有企業、高校等正加快落實“智慧黨建”工作要求。智慧黨建大數據平臺應用能夠提高黨建工作效能，在助力全方位管理黨員、高效率完成日常工作、全流程跟蹤任務考核、全流程監督記錄學習情況、實時動態監督展示黨建成果等方面發揮了重要作用。

結語

回顧2021年，在“后疫情時代”，數據已經成了人們工作、生活中不可或缺的要素。人們的衣食住行，都因為數據而改變、優化，從而獲得更好的體驗。展望未來，中國大數據產業將繼續穩步快速增長，技術創新能力不斷增強，產業價值持續釋放，無論是政府、企業，還是消費者，數字化意識正進一步增強。在相關產業政策、法律法規的支持和規范下，大數據產業將加速走向微觀細分領域，與行業應用深度結合，有效推動數字化轉型與智能化升級。

當前，以數據為關鍵生產要素的數字經濟已經進入全新時代，數據成為了推動社會經濟發展的核心動能， 數據驅動的數字中國、數字政府和企業數字化轉型正在悄然重塑經濟活動和社會活動。

數據治理作為數據的核心管理手段和管理范式，得到了政府、企業、個人的高度關注， 伴隨著 理論、法律、政策、產業的一系列實質性變化 ，各方正在將數據治理納入到 政務活動、企業治理、經營管理等領域， 數據治理的理念、法規、方法、工具也得到了蓬勃發展。

數字經濟的高質量發展有賴于科學完整的數據治理體系，業界需要 指導性強、可實踐落地的數據治理方法論。 中國通信標準化協會積極 將標準化 理念 引入數據治理，搭建了數據治理標準化體系框架，支撐各項法規政策落實、指導行業發展、引導技術進步、滿足全新需求，以數據標準推動建立全新的規則秩序。

本白皮書系統介紹了數據治理的概念、意義、治理范圍和治理原則，詳細闡述了數據治理標準化的總體進展、典型標準和需求挑戰，搭建了數據治理標準體系框架，提出了后續工作建議 。

智能時代，AI 中臺是企業管理能力、企業活力、企業“智力”提升的重要動力來源。思考企業的未來，AI 中臺將是企業在復雜時代下生存和發展的“必需品”和“必修課”。

日前，百度智能云與人工智能產業發展聯盟聯合發布了《AI 中臺白皮書（2021年）》。AI 中臺作為全棧式、集約化、自動化的生產力工具箱，是實現AI技術在各行業中快速研發、共享復用和部署管理的智能化底座和關鍵基礎設施。白皮書旨在深入剖析 AI 中臺體系架構與內涵，探討能力建設路徑和行業賦能方案，以期與業界分享，共同推動我國人工智能產業創新發展與行業智能化升級。

白皮書指出，AI 中臺是實現智能化能力普惠的必備基礎設施，負責構建企業的 AI 生產力，一般包括 AI 技術服務平臺、AI 研發平臺、AI 管理運行三大核心。

白皮書展開論述了 AI 中臺所應具備的四大關鍵能力。概括來看，AI 數據需求趨于精細化、場景化，健全的數據服務體系會是AI 中臺的基礎；自動機器學習技術加速演進，AI 研發平臺成為了技術普惠的關鍵；AI 部署運行愈加復雜，體系化工具成為了規模化應用的保障；AI 模型已經成為了企業新型資產，AI 資產化管理勢在必行。

企業如何建設自己的 AI 中臺體系呢？白皮書給出了兩類建設路徑和三大要素支撐。

面向企業智能化升級的不同階段，AI 中臺建設有兩類路徑：一類是對于處于 AI 能力起步期的企業，會先從 AI 能力直接賦能，再逐步發展到自主建模和個性化創新，構建 AI 能力創新底座；另外是面向已具備專業 AI 建模專家及算法團隊的企業，可以聚焦個性化 AI 研發能力的構建，進而大幅提升 AI 模型落地應用推廣效率。

三大要素則是企業智能化升級的堅實支撐。在基礎設施建設方面，AI 中臺支撐企業完成軟件部署，并與已有的私有云、數據中臺、視頻平臺等 IT 設施進行對接集成。支持企業結合自身業務場景，構建 AI 應用能力，圍繞 AI 中臺軟件、基礎應用集成、業務應用集成三大模塊，打造企業 AI 能力的核心技術底座。

在組織能力建設方面，AI 中臺為企業提供組織變革、流程創新、人才培養等方面建議，通過建立組織保障機制，明確機構中包括模型生產、服務管理、運維保障在內的各個工作組職責及流程，確保 AI中臺管理組織的高效運轉。此外，幫助企業持續培養人工智能相關的技術開發人員及運營管理人員，保證 AI 能力開發管理的人才供給。

在運營優化方面，AI 應用實際投產后，企業需結合業務反饋數據不斷進行優化調整，確保應用成效。

借助高效靈活的適配能力，AI 中臺已在制造、能源、金融、城市、醫療等諸多行業落地應用并取得顯著成效，切實解決企業生產運行痛點，滿足企業設計、生產、管理、銷售和運維等個性化場景需求。

展望未來，AI 中臺作為企業智能中樞，在不斷完善提升自身能力的同時，將成為伴隨企業成長、構筑核心競爭力的重要抓手和關鍵支撐。未來2-5年，AI 中臺將作為創新型企業運轉不可或缺的基礎設施；未來5-10年，AI 中臺將融入企業成長的全生命周期，企業建設、應用和運營 AI 中臺的能力，將成為衡量未來發展潛力和成長價值的關鍵指標，助力構筑企業核心競爭力。

以 AI 中臺助力行業高質量發展，提升國家供給側水平，將在數字社會與智能經濟時代獲得發展先機。過去二十年，移動互聯網對人類社會的影響集中體現在 C 端，即需求端；但在 AI 時代，人工智能將更多從 B 端，即供給端改變。AI 中臺作為“ AI 大生產平臺”的生產力載體，從更好推進 AI 行業落地、實現技術價值增值角度，正在加快幫助企業適應新形勢、新變化與新挑戰。AI 中臺技術所帶來的行業變革，將是一場更徹底的供給側改革，成為推動國家邁進智能未來時代的重要力量。

人工智能革命將個體價值的創造釋放提升到前所未有高度，AI 中臺通過推動行業智能變革為社會帶來更為光明的未來。AI 中臺賦能能力正在從通用行業（如制造、金融、教育等）向專業精細化行業（如生物醫藥、化學化工、半導體等）延伸拓展，幫助企業不斷拓展應用視野和創新邊界，推動人類社會創新進步。AI 中臺將幫助企業追求更有創造力、影響力和領導力的自我價值實現，為整個智能社會帶來更大提升空間、更多發展可能。

來自哥倫比亞大學關于大數據與人工智能在健康領域中的應用。

德勤發布中國人工智能產業白皮書，內容關于人工智能行業綜述，人工智能商業化應用，以及中國主要人工智能產業發展區域及定位。

主要發現

1. 中國人工智能產業發展迅速， 但整體實力仍落后于美國。中國人工智能產業發展迅速， 2018年中國人工智能市場規模有望超過300億元人民幣。人工智能企業數量超過1000家，位列全球第二。本次人工智能浪潮以從實驗室走向商業化為特征， 其發展驅動力主要來自計算力的顯著提升、 多方位的政策支持、 大規模多頻次的投資以及逐漸清晰的用戶需求。與此同時，中國處于人工智能發展初期， 基礎研究、 芯片、 人才方面的多項關鍵指標與美國差距較大。

2. 中國企業價值鏈布局側重技術層和應用層， 對需要長周期的基礎層關注度較小。人工智能產業鏈分為基礎層（芯片、 算法框架）、 技術層（計算機視覺、自然語義理解、 語音識別、 機器學習） 和應用層（垂直行業/精確場景）。中國企業布局比較偏好技術相對成熟、 應用場景清晰的領域， 對基礎層關注度較小。瞄準AI專用芯片或將為中國企業另辟蹊徑。

3.科技巨頭生態鏈博弈正在展開，創業企業則積極發力垂直行業解決方案，深耕巨頭的數據洼地， 打造護城河。科技巨頭構建生態鏈， 已經占據基礎設施和技術優勢。創業企業僅靠技術輸出將很難與巨頭抗衡， 更多的創業企業將發力深耕巨頭的數據洼地（金融、 政府事務、 醫療、 交通、 制造業等），切入行業痛點， 提供解決方案， 探索商業模式。

4. 政府端是目前人工智能切入智慧政務和公共安全應用場景的主要渠道，早期進入的企業逐步建立行業壁壘， 未來需要解決數據割裂問題以獲得長足發展。各地政府的工作內容及目標有所差異， 因而企業提供的解決方案并非是完全標準化的，需要根據實際情況進行定制化服務。由于政府一般對于合作企業要求較高，行業進入門檻提高， 強者恒強趨勢明顯。

5. 人工智能在金融領域的應用最為深入， 應用場景逐步由以交易安全為主向變革金融經營全過程擴展。傳統金融機構與科技企業進行合作推進人工智能在金融行業的應用， 改變了金融服務行業的規則， 提升金融機構商業效能，在向長尾客戶提供定制化產品的同時降低金融風險。

6. 醫療行業人工智能應用發展快速，但急需建立標準化的人工智能產品市場準入機制并加強醫療數據庫的建設。人工智能的出現將幫助醫療行業解決醫療資源的短缺和分配不均的眾多民生問題。但由于關乎人的生命健康， 醫療又是一個受管制較嚴的行業。人工智能能否如預期廣泛應用， 還將取決于產品商業化過程中如何制定醫療和數據監管標準。

7. 以無人駕駛技術為主導的汽車行業將迎來產業鏈的革新。傳統車企的生產、 渠道和銷售模式將被新興的商業模式所替代。新興的無人駕駛解決方案技術公司和傳統車企的行業邊界將被打破。隨著共享汽車概念的興起。無人駕駛技術下的共享出行將替代傳統的私家車的概念。隨著無人駕駛行業規范和標準的制定， 將衍生出更加安全和快捷的無人貨運和物流等新興的行業。

8. 人工智能在制造業領域的應用潛力被低估，優質數據資源未被充分利用。制造業專業性強， 解決方案的復雜性和定制化要求高， 所以人工智能目前主要應用在產品質檢分揀和預測性維護等易于復制和推廣的領域。然而， 生產設備產生的大量可靠、 穩定、 持續更新的數據尚未被充分利用， 這些數據可以為人工智能公司提供優質的機器學習樣本， 解決制造過程中的實際問題。

9. 人工智能加速新零售全渠道的融合，傳統零售企業與創業企業結成伙伴關系， 圍繞人、 貨、 場、 鏈搭建應用場景。人工智能在各個零售環節多點開花， 應用場景碎片化并進入大規模實驗期。傳統零售企業開始布局人工智能， 將與科技巨頭在應用大數據和人工智能領域同臺競技， 意味零售商將更加積極與創業公司建立伙伴關系。

10. 政策與資本雙重驅動推動人工智能產業區域間競賽， 京滬深領跑全國， 杭州發展逐步加速。京津冀、 珠三角、長三角以及西部川渝地區成為人工智能企業聚集地區。北京、 上海、 深圳牢牢占據人工智能城市實力第一梯隊的位置， 廣州的大型企業與初創企業數量較少， 杭州主要依靠阿里巴巴，因而屬于第二梯隊， 重慶則受到技術與人才基礎限制處于第三梯隊。

11. 各地政府以建設產業園的方式發揮人工智能產業在推動新舊動能轉換中的作用。人工智能產業園呈現多點開花、 依托原有高科技產業園以及與原有園區企業產生聯動效應的特點。但由于建設速度過快， 園區也出現了空心化與人才缺口的問題。

12.杭州未來科技城抓住人工智能產業快速發展的機會并取得顯著成績，未來可以從人才、 技術、 創新三要素入手進一步打造產業競爭力。推出培養、 吸引、 保留人才的具體措施， 建立具有成長性的人才庫；通過完善產業鏈布局， 發現高價值技術企業并了解企業訴求。提高對技術型企業的招商效率；從創新主體、創新資源和創新環境三個層次聚集創新要素， 打造利于企業創新創業的有利條件。