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1、，即gm四川.大数据产业联昌W7SlchuonBK)DotoIndustryFederotion四川省大数据产业白皮书(2023)四川省大数据产业联合会2023年12月导读大数据产业是以数据生成、采集、存储、加工、分析、服务为主的战略性新兴产业，是激活数据要素潜能的关键支撑，是加快经济社会发展质量变革、效率变革、动力变革的重要引擎。近年来，我国的大数据从基础设施、技术路线到应用场景日趋完善，数据作为新型生产要素在宏观决策、市场调配和民生保障领域发挥了巨大的作用。数据具有无形性、非消耗性等特点，可以接近零成本无限复制，对传统产权、流通、分配、治理等制度提出新挑战，亟需构建与数字生产力发展相适应的
2、生产关系，不断解放和发展数字生产力。如今，数字中国建设如火如荼，其内涵日益丰富，包含数字经济、数字社会、数字政府和数字生态，成为了大数据产业发展的新动能。根据2023中国国际大数据产业博览会新闻发布会上公布的数据，2022年我国大数据产业规模达1.57万亿元，同比增长18%,成为推动数字经济发展的重要力量。数字的背后，是近年来国家重大战略高瞻远瞩的布局和实施。2022年2月，国家发改委、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局联合印发通知，同意在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等8地启动建设国家算力枢纽节点，并规划了10个国家数据中心集群。至此，全国一体化大数据中心体
3、系完成总体布局设计，“东数西算”工程正式全面启动，这对于推动数据中心合理布局、优化供需、绿色集约和互联互通等意义重大。2022年6月220,中央全面深化改革委员会第二十六次会议审议通过关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见。12月19日，中共中央、国务院印发关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见，又称“数据二十条”。“数据二十条”提出构建数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等4项制度，共计20条政策措施，初步形成我国数据基础制度的“四梁八柱”。“数据二十条”的出台，有利于充分激活数据要素价值，赋能实体经济，推动高质量发展。2023年3月，中共中央、国务院印发了党和国家机构改革
4、方案。组建国家数据局。国家数据局由国家发展和改革委员会管理，负责协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用，统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设等。密集出台的重大政策，让大数据产业发展不断规范，更凸显大数据对于国民经济无可估量的价值和举足轻重的地位。2022年，随着ChatGPT的横空出世，各行各业的生产力似乎都得到了显著提升。大模型的发展不仅带动了消费电子等行业进入新一轮发展周期，部分面向C端（消费者端）的应用已开始收费，而且对B端（企业商家端）的渗透也正不断加深，相关企业数字化业务快速发展。大数据为大模型的发展提供了基础，使得大模型有了更多的数据源和样本，为模型的训
5、练和优化提供了更多的机会和可能性。通过分析大数据，可以发现其中的规律和趋势，从而构建更加准确和可靠的模型。另一方面，大模型可以对大数据进行深入地挖掘和分析。大模型通常包括多种算法和模型，可以对大数据进行多维度、多角度的分析，从而发现其中的隐藏信息和关联规律。四川历史悠久，人口众多、物产丰富，地处西南内陆，交通资源发达、经济增长速度迅速，在发展大数据等数字经济支柱产业方面优势明显。我省电力资源丰富，清洁能源占比高；数据信息资源丰富，应用场景众多；特色工业发达，工业自动化普及率较高；信息基础设施良好，电子信息产业比较发达。2022年，时任四川省人民政府副省长罗强同志在第五届大数据应用实践大会暨“东
6、数西算中国雅云”主题大会上强调，四川大数据产业发展具有可再生能源富集、科教实力雄厚、信息基础设施完善、数字产业基础坚实等优势。近年来，我省大数据产业产值快速增长，基础设施不断完善，企业创新成果丰硕。省第十二次党代会对构筑数字经济发展高地进行了深远谋划，下一步，一是抓实存量企业培育和产业招商，二是推动大数据与实体经济融合发展，三是营造大数据产业良好发展氛围。经过近年来的摸索发展，四川已经成为引领西部大数据发展的“头雁”，在大数据发展环境、产业实力、行业应用等方面均已形成领先优势。全省重点打造“一核四区”大数据产业集群、“一核”即以成都为核心、“四区”即以东（达州）、南（宜宾）、西（雅安）、北（德
7、阳）为支撑的产业集聚区；积极推广DCMM数据管理能力成熟度国家标准落地，已完成16家大数据领域企业贯标。2022年，我省大数据产业发展不断攀高的同时，产业快速发展过程中的挑战也日益明显，与国内领先的京津、长三角、珠三角等地区相比，我省大数据产业发展还存在差距。区域发展不平衡，成都周边是我省大数据产业的核心区域，其他地区产业基础相对比较薄弱。数据中心布局还有待优化，数据中心计算资源利用率低、规模化绿色化程度还不够高（老旧数据中心PUE平均为1.35,个别达到1.6）O缺少有重要影响的大数据龙头企业，还未形成龙头企业带动形成产业集群的格局。为此，编撰2022年度四川省大数据产业白皮书是为摸清家底做
8、大做强产业。四川省大数据产业联合会鼓励会员单位和社会各界关注关心数字经济的企业、高校、科研院所的生态合作伙伴共同参与大数据产业的发展，推动我省大数据与各行各业深度融合，充分发挥大数据的乘数效应和倍增作用，为建设数字中国贡献四川力量！编写组名单（排名不分先后）主要参与单位成都数之联科技股份有限公司（主笔）中国电信股份有限公司四川分公司中国移动通信集团四川有限公司中国联合网络通信有限公司四川省分公司四川通信科研规划设计有限责任公司参与单位成都信息工程大学成都市智慧蓉城研究院有限公司四川瑞利恒律师事务所四川省电子信息产业技术研究院有限公司四川省产业大数据应用研究院编写组成员（排名不分先后）朱小军、武
9、志学、才虹丽、于永斌李鑫、李奕、吴锦燧、施开波、赵阳、王雨婷笫一章大数据产业发展现状1一、国内外现状与趋势1（一）国际层面2（二）国家层面4二、政策支撑6三、标准法规政策7四、产业生态9（一）产业发展情况9（二）行业集聚情况11五、技术、平台与工具11（一）技术语言11（二）大数据平台13（三）大数据处理工具14（四）大语言模型15第二章四川省大数据产业区域发展情况16一、政策支撑16二、产业布局17三、人才培养18四、基础设施19五、项目建设20第三章四川省大数据产业链图谱22一、产业鞋图谱介绍22二、典型公司介绍25第四章四川省大数据企业成长性评价指数29一、指标体系建立29二、计算方法说
10、明32第五章产业典型场景与案例33一、数字政府领域33（一）典型应用场景33（二）优秀应用案例33二、智能制造领域38（一）典型应用场景38（二）优秀应用案例39三、智慧金融领域41（一）典型应用场景41（二）优秀应用案例42四、智慧物流领域43（一）典型应用场景43（二）优秀应用案例43五、城市治理领域44（1）典型应用场景44（二）优秀应用案例44第六章产业发展建议47一、持续统筹强化顶层设计，形成产业发展集聚效应47二、加大重大项目投资力度，铸牢算力基础设施底座47三、推动算力统一平台建设，提升算力供给服务能力48四、推动重大载体平台建设，促进应用创新规模效应48五、加快培育数据要素市场
11、，提升数据应用赋能水平49六、打造特色数字产业集群，助力成渝双城协同发展49七、加强产业生态联盟建设，扩大开放合作力度深度50附录一企业分类表51附录二层次分析法（AHP,AnalyticHierarchyProcess）57（一）AHP层次分析法的基本原理57（二）AHP层次分析法的结构模型58（三）九分位比例标度58（四）判断矩阵59（五）层次单排序及其一致性检验60（六）判断矩阵的权重计算61第一章大数据产业发展现状一、国内外现状与趋势随着社会信息化水平的大幅提升，全球数据总量进入爆发式增长状态，数据应用不断深化发展，政府、企业等组织机构和个人对大数据的价值越来越认同、对海量数据的挖掘和
12、运用需求与日俱增，以数据生成、采集、存储、加工、分析、服务为主的大数据产业在世界范围内逐渐兴起，成为引领经济社会创新驱动发展的关键动能。总体来说，国内外大数据产业的发展趋势显示出持续增长和多元化的特点，同时技术发展和政策支持也在不断推动大数据产业的进步和发展。技术方面，未来大数据发展将呈现一系列新的特征，包括人工智能(AI)和机器学习(ML)的影响力日益增加、组装式数据和分析架构将成为一种通过云市场以及低代码和无代码解决方案构建分析应用的更敏捷方式、通过数据编织使用分析技术保持对数据管道的监控、从“大”数据到“小”而“宽”的数据(FrornBigtoSmallandWideData)采用XOp
13、s(数据、机器学习、模型和平台)实现利用DevOps最佳实践实现效率和规模经济的目标、采用工程化决策智能(EngineeringDecisionIntelligence)、数据和分析成为核心业务功能(DataandAnalyticsasaCoreBusinessFunction)、通过图技术使一切产生关联(GraphRelatesEverything)扩展日益增多的增强型数据消费者(TheRiseoftheAugmentedConsumer)和数据和分析正在向边缘计算环境移动(DataandAnalyticsattheEdge)o从市场规模来看，全球大数据行业呈现出快速增长的趋势。根据尚普咨询
14、的数据，2016-2022年期间，全球大数据支出保持了19.55%的年复合增长率，从280亿美元增长到572亿美元。预计到2023年，全球大数据行业市场规模将达到800亿美元，同比增长25.5%o同时，亚太地区是增长最快的地区，主要受益于中国、日本、韩国等国家在数字化转型、智慧城市、工业互联网等领域的积极投入。从行业应用来看，金融、制造、零售、政府和专业服务等行业是全球大数据支出最高的行业，合计占据了近70%的市场份额。这些行业通常面临着海量复杂多样化的数据来源和处理需求，并且对于数据质量、安全性和实时性有较高要求。从政策支持来看，多个国家都在加强数据跨境流动管理体制机制的建设，同时工业大数据
15、为实现制造强国提供强大支撑。（一）国际层面预测，全球数据规模将从2021年的82.47ZB增长至2026年的215.99ZB。为有效应对数据价值利用、数据质量、数据素养、网络安全等方面的挑战，美国、欧盟、英国、澳大利亚、日本、韩国等持续深化大数据战略，不断完善大数据产业相关政策及法律法规（见表1）,以期促进并规范数据产业发展。表1国外大数据相关政策及法律法规国家时间大数据相关政策及法律法规重点内容美国2019年6月联邦数据战略与2020年行动计划建立10项原则，40项具体的数据管理实践；确立2020年20项具体行动方案，为联邦数据战略的未来的实施落地奠定基础。2021年10月联邦数据战略202
16、1行动计划在2020年行动计划的基础上加强了数据治理、规划和基础设施方面的行动。2022年6月美国数据隐私和保护法案考虑了增强个人数据权利的国际趋势，也考虑了数据价值的释放。欧盟2020年2月欧洲数据战略建立跨部门治理框架、加强投资、增强个人、中小企业能力、发展共同欧洲数据空间的四大支柱。2020年11月数据治理法建立了促进数据发展的流程和结构，以促进整个欧盟和各部门之间的数据共享，并增强公民和公司对其数据的控制等。2022年2月数据法通过一系列措施为公司、公民和公共行政部门提供更多数据，保留对数据生成投资的激励措施，从而最大限度地发挥数据在经济中的价值英国2020年9月国家数据战略设定了五项
17、“优先任务”，涉及释放数据的价值、数据体制、转变政府对数据的使用、基础架构的安全性和韧性、国际数据流动。2022年6月英国数字战略在数字基础领域将推出世界级的数字基础设施，释放数据的力量，并将支持通过数据流塑造一个可访问、可互操作的国际数据生态系统，创建全球数据流动基础设施、标准和规则框架。澳大利亚2021年数据和数字政府战略通过世界级数据和数字功能为所有人和企业提供简单、安全和互联的公共服务的愿景。2022年4月国家数据安全行动计划将致力于建立一个全国性的方法来保护公民数据，保护公民的数据免受侵害，同时构建政府、企业、个人的数据安全要求。预计2023年底数据和数字政府战略的实施计划支撑最终的
18、数据和数字政府战略的实现。日本2021年6月综合数据战略“综合数据战略”的一大特点是设计了全日本所有涉及数据的参与者共享的整体数据生态架构，包括基础设施、数据、协作平台（工具）、利用环境、规则、组织、战略和政策的七个基本阶层，以及人才和安全的两个跨阶层元素。韩国2021年10月数据产业振兴和利用促进基本法该数据产业基本法通过对数据的开发利用进行统筹安排，进而促进数据产业发展和振兴数据经济。2022年4月数据产业振兴综合计划并成立了“国家数据政策委员会”“国家数据政策委员会”作为国家数据和新产业政策的管理机构，由国务总理作为委员长，各主管部门代表和个人信息保护机构代表共同组成，负责制定数据和新产
19、业相关的制度，并放开相关限制2022年9月国家数据政策委员会第一次委员会8个数据领域、5个新产业领域、共计13个领域的改善计划2022年9月大韩民国数字战略提出形成数据利用环境：整合公共和民间数据、保护数据资产、确立交易秩序与标准化体系等，实现数据价值认可和流通的基础（二）国家层面随着发展大数据产业的宏观环境不断优化、市场需求不断释放、市场条件不断完善，我国大数据产业发展已经逐步形成规模，并呈现出良好增长态势。根据“十四五”大数据产业发展规划，我国大数据产业在“十三五”时期快速起步发展，产业规模年均复合增长率超过30%o同时数字中国发展报告（2022年）显示，截至去年底，我国大数据产业规模达到
20、了1.57万亿元，同比增长了18%o从总体来看，我国大数据产业发展水平已经明显提高，在产业基础、产业链条和产业生态建设等方面均取得显著成效。1.基础设施建设方面，算力、网络等基础设施规模能级不断提升，数据存储、计算、传输等能力大幅增强。工信部统计显示，截至去年底，我国算力总规模达到180EFL0PS（百亿亿次浮点运算/秒），年增长率近30%,位居全球第二，存力总规模超过100OEB（1万亿GB）；根据中国算力指数发展白皮书（2022）,我国在全球算力总规模中的占比达到33%、仅低于美国1%,其中通用算力占比为26%、智能算力占比为28%、超级算力占比为18%,整体上与美国的差距正在逐步缩小。截
21、至2023年3月底，我国累计建成5G基站264余万个，具备千兆网络服务能力的端口数1793余万个，5G移动电话用户达6.2亿户，千兆光网用户突破1亿户；移动物联网终端用户数达19.84亿户，“物”连接数占比超过53%,是全球首个实现“物超人”的国家；IPv6活跃用户数超7亿，移动网络IPv6流量占比近50%o2 .数据资源体系建设方面，根据数字中国发展报告（2022年），我国去年的数据产量达到8.1ZB,同比增长22.7%,全球占比达到10.5%,位居世界第二位；全国一体化政务数据共享枢纽发布数据资源1.5万类，累计支撑共享调用超过5000亿次。公共数据授权运营方面，管理规则逐步完善、运营体系
22、加快建立，广东、江苏、浙江等省份陆续发布针对性的公共数据管理办法或条例，上海、苏州、成都、福建等省市陆续成立实体，积极探索专业化运营新模式。数据交易市场培育方面，2022年我国数据交易机构数量达到48个，平台的注册资本多数介于5000万至1亿元间，华东、华南、华中地区为主要的集聚地，各大平台探索形成佣金收取、会员制、增值式交易服务等多种盈利模式。3 .产业链条发展方面，围绕“数据资源、基础硬件、通用软件、行业应用、安全保障”的大数据产品和服务体系已经基本形成。大数据产品和服务方面，复用性高、通用性强、可规模化部署的大数据产品和解决方案不断涌现，大数据在用户画像、舆情分析、风险识别等方面的服务专
23、业化水平不断提升，数据建模、品牌洞察、业务优化等方面的服务范围不断拓展。行业应用方面，当前我国在政务、电信、金融以及互联网等数据资源基础较好的领域大数据应用发展较为成熟，工业、健康医疗、空间地理信息等领域的相关应用因受政策大力扶持潜力较大，整体上大数据融合应用重点已经着重向实体产业和民生服务转变。安全保障方面，国家和各省市高度重视大数据安全问题，持续推进数据分级分类管理工作；随着联邦学习、多方安全计算、可信执行环境等技术的快速发展和应用，数据安全技术屏障更加坚实；数据安全产业市场规模逐渐扩大，大数据安全分析、隐私保护以及数据脱敏细分领域发展前景良好。4 .关键技术研发方面，陆续成立国家级大数据
24、相关实验室，不断强化大数据领域相关技术研发与创新能力。涉及大数据核心技术，组建了大数据分析与应用技术国家工程实验室、模式识别国家重点实验室、计算机辅助设计与图形学国家重点实验室、信息安全国家重点实验室、光纤通信技术和网络国家重点实验室等，加快补齐技术短板，支撑大数据产业发展与创新；涉及大数据融合应用，组建了流程工业综合自动化国家重点实验室、综合交通大数据应用技术国家工程实验室、医疗大数据应用技术国家工程实验室、电力大数据灾害预警国家重点实验室等，加快交通、医疗、电力等细分领域的技术突破；涉及大数据关联技术，组建了虚拟现实与系统国家重点实验室、机器人学国家重点实验室等，推动大数据与虚拟现实、人工
25、智能等技术的交叉融合；涉及公共大数据领域，2021年9月，国家正式批准建设省部共建公共大数据国家重点实验室，围绕公共大数融合与集成、公共大数据安全与隐私保护、块数据与区域治理等方向开展系统研究。5 .制度环境优化方面，“十四五”时期，大数据领域的法律法规和政策文件密集发布，制度环境整体向好。出台了数据安全法个人信息保护法等相关法律法规，通过立法保障大数据产业的可持续健康发展，努力消除产业野蛮生长过程中可能产生的消极影响；通过了“十四五”大数据产业发展规划要素市场化配置综合改革试点总体方案关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见数字中国建设整体布局规划等政策文件，明确了数据要素价值释放的必
26、要性和迫切性，指明了我国大数据产业发展的具体方向；发布了工业、医疗、通信等行业大数据政策，推动大数据与重点细分行业领域进行深度融合。6 .专业人才供给方面，社会侧和政府侧共同发力，政产学研各方通力合作，人才供给能力显著增强。教育部公开数据显示，2017-2022年全国共有3086所高职院校成功备案大数据技术专业，专业热度不断提升，为大数据产业发展提供了丰富的应用型和技能型人才储备。同时，各省市越来越重视大数据相关人才队伍建设，积极探索“政产学研”人才培养模式，通过与国内知名高校、行业龙头企业合作培养大数据相关专业人才。例如贵州省先后落地“清华-贵州大数据研究生实践教育基地”“上海交大-贵州专业
27、学位研究生联合培养基地”，逐步完善大数据人才队伍开发机制；广东省人力资源社会保障厅与华为技术有限公司合作打造智慧型技工院校，引入5G、云计算、大数据、人工智能等培训课程，深化校企合作，加快高素质技能人才培育。二、政策支撑大数据在2014年首次写入政府报告后，逐步成为各级政府及社会各界的关注热点。2015年至2022年期间，促进大数据发展的行动纲要中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度推进国家治理体系和治理能力现代化若干问题的决定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的意见相继出台，“十四五”大数据产业规划再次明确要加快培育数据要素市场，构建数据价值体统，发挥大数据特性优势，将大
28、数据特性优势转化为产业高质量发展的重要驱动力，激发产业链各环节潜能，完善大数据标准体系建设。2023年2月，中共中央、国务院正式发布数字中国建设整体布局规划，从全局的角度对数字中国建设进行布局和规划，指出建设数字中国是数字时代推进中国现代化的重要引擎，是构筑国家竞争力新优势的有力支撑。值得注意的是，工信部等16部门在2023年1月发布了关于促进数据安全产业发展的指导意见，提出数据安全产业是新兴业态，要统筹发展和安全，把握数字化发展机遇，以全面提升数据安全产业供给能力为主线，发展数据安全服务，构建繁荣产业生态，推动数据安全产业高质量发展。除了上述领域外，在金融、人工智能、数字乡村等领域，相关部门
29、也出台了有关专门的政策文件。三、标准法规政策2016年至今，网络安全法数据安全法和个人信息保护法相继颁布，共同构成了我国网络安全与数据保护领域的基础性顶层立法的“三驾马车”，对促进我国数据开发利用，保障数据和个人信息安全，推动我国数字经济发展，建设数字中国具有重要意义。为了落实上述法律及相关法规的要求，国家市场监管总局、国家互联网信息办公室分别在2022年6月、11月出台数据安全管理认证实施规则和个人信息保护认证实施规则，鼓励企事业单位和有关机构规范数据处理活动，加强数据安全保护，取得有关认证。同时，国家互联网信息办公室分别2022年7月、2023年2月出台数据出境安全评估办法和个人信息出境标
30、准合同办法，并发布了数据出境安全评估申报指南（第一版）和个人信息出境标准合同。除了综合的法律法规外，针对不同行业或领域，相关部门出台了相应的法律法规，如在工业领域，工信部出台了工业和信息化领域数据安全管理办法（试行）（2022年12月）；在交通运输领域，国家互联网信息办公室、交通运输部等部门出台了汽车数据安全管理若干规定（试行）（2021年8月）；在医疗健康领域，国家卫健委、国家中医药局、国家疾控局出台了医疗卫生机构网络安全管理办法（2022年8月）；在快递领域，国家邮政局出台了寄递服务用户个人信息安全管理规定（2023年2月）。特别值得关注的是，针对当前人工智能和AIGC领域等热点行业和领域
31、，国家互联网信息办公室、科技部等部门也快速作出了响应，在2021年12月出台互联网信息服务算法推荐管理规定，在2022年11月出台互联网信息服务深度合成管理规定，对互联网信息服务中算法推荐和深度合成进行规制，并在2023年4月发布科技伦理审查办法（试行）（征求意见稿）、生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿），对类似Chatgpt的服务可能引发数据安全风险、侵犯个人信息权益以及科技伦理等问题进行了规制。除上述法律法规外，我国近年还出台了多个大数据、数据安全有关配套标准指南，如信息安全技术个人信息安全规范信息安全技术大数据服务安全能力要求信息安全技术大数据安全管理指南信息安全技术个人信息安全影响
32、评估指南信息安全技术个人信息去标识化指南信息安全技术数据安全能力成熟度模型信息安全技术大数据交易服务安全要求信息安全技术数据出境安全评估指南等。除国家层面的法律法规和标准指南外，我国多个地方省市在2022-2023年期间也相继出台了大数据、数字经济有关的法律法规，促进本地区的大数据产业和数字经济发展。经统计，包括深圳、上海、江西、厦门、重庆、四川在内的多个省市均已出台数据条例，对本区域数据安全和数字经济发展作出详细规定，包括山东、福建、广州、黑龙江、河北、江苏、辽宁、深圳、北京、广西、山西在内的多个省市已出台大数据发展条例（或大数据发展促进条例）或数字经济促进条例。此外，我国大部分省市也已出台
33、了有关公共数据或政务数据开放、共享的条例或办法，对公共或政务数据的开放、共享、安全等问题作出规定。值得特别关注的是，天津、上海、深圳、贵州四地均出台了数据交易有关的管理办法，如深圳出台的深圳市数据交易管理暂行办法、贵州出台的贵州省数据交易流通管理办法（试行）。2022年12月，四川省出台本省第一部数据领域基础性法规四川省数据条例，条例共八章七十条，以促进数据利用和产业发展为基本定位，紧扣以规范促发展、以保护促利用的立法主线，聚焦数据资源体系建设、数据流通利用、数据安全管理三大环节，针对四川省数字化发展的瓶颈问题，在满足安全要求的前提下，最大程度促进数据流通和开发利用，赋能数字经济和社会发展。条
34、例包括：完善数据交易规则，明确禁止滥用大数据技术进行消费者“杀熟”；强调个人信息保护，规定在公共场所不得以人脸识别作为出入唯一验证方式；加快建设数字四川，推动以数据为关键要素的数字经济发展；设置区域合作，实现川渝地区数据资源落地共享等六大方面内容，对主导编制国际、国家、行业或地方大数据标准的企业或机构分别给予100万元、50万元、30万元的一次性奖励。除条例外，四川省德阳市还出台了德阳市数据要素管理暂行办法德阳市数据要素安全管理暂行办法和德阳市数据要素市场管理暂行办法等规定，作为目前省内唯一的市级数据交易机构德阳市数据交易中心的配套支持政策法规。四、产业生态（一）产业发展情况根据北京大数据研究
35、院发布的2022中国大数据产业发展指数报告，从产业政策与环境、产业规模与质量、头部企业情况、产业创新能力以及产业投资热度6大维度来看，在全国31个省级行政区（不含港澳台地区）范围内，大数据产业发展综合得分排名前十五的省份包括：北京、广东、浙江、上海、江苏、山东、四川、天津、福建、安徽、重庆、湖北、辽宁、河南、湖南。其中东部省份多于西部省份，南方省份多整体呈现出“东西差距较大、南北分布不均”的发展特征，其中东部地区整体领先于西部地区、南部地区整体优于北部地区。大数据产业发展入围前10强的城市包括：北京、深圳、上海、广州、杭州、南京、天津、成都、苏州、合肥。从区域发展情况来看，在前10强中，长三角
36、地区5个城市入围、珠三角地区2个城市入围、京津冀地区2个城市入围、成渝地区双城经济圈1个城市入围。总体上，我国大数据产业向长三角、珠三角、京津冀、成渝等区域集聚发展态势明显，但是各区域间的发展状况存在一定差异，整体呈现出“东西差距较大、南北分布不均”的发展特征，其中东部地区整体领先于西部地区、南部地区整体优于北部地区。具体而言，东北地区和西北地区发展较为落后，未有城市进入全国前列；长三角地区整体发展水平较高，且各城市间的发展较为均衡；珠三角地区由深圳和广州“双头驱动”，整体发展态势良好；京津冀地区发展不协调问题突出，虽然北京在全国范围内领跑，天津指数排名显著上升，但是河北地区发展仍较为滞后；成
37、渝地区双城经济圈近年来在数字领域发展步伐也明显加快。京津冀、长三角、珠三角、中西部等地区大数据与区域经济协同发展、融合发展日益深化，已成为大数据产业发展的桥头堡，将持续引领全国大数据整体发展。未来大数据行业的发展趋势将围绕着数据治理、人工智能、云计算、物联网、区块链、数据伦理等方面展开，同时也需要加强对数据人才的培养和引进，创新应用场景和商业模式。数据量的爆炸式增长：随着互联网、物联网等技术的不断发展，数据量将会呈现出爆炸式增长的趋势。这将为大数据产业提供更多的数据来源和应用场景。人工智能与机器学习的广泛应用：人工智能和机器学习技术的应用将会越来越广泛。未来的大数据产业将更加注重这些技术的应用
38、，以便更好地理解和分析数据，提高业务效率和决策质量。云计算技术的普及：随着云计算技术的不断发展，未来大数据产业将更加注重云化。云计算可以提供更加灵活、可扩展和安全的计算环境，使企业可以更好地利用资源。自动化和智能化的趋势：未来大数据产业将越来越注重自动化和智能化，以减轻人力负担并提高工作效率。例如自动化数据分析、自动化建模等。开放性和安全性的重要性：未来的大数据产业需要具备高度的开放性，以便与其他系统和应用程序集成。同时，数据安全和隐私保护也将成为重要的发展趋势。产业生态的完善：未来的大数据产业将逐渐形成完善的产业生态。这包括数据采集、存储、处理、分析、应用等各个环节的整合和发展，以及相关技术
39、和标准的制定和推广。总之，未来的大数据产业发展将趋向于数据量的增长、人工智能与机器学习的应用、云计算技术的普及、自动化和智能化的趋势、开放性和安全性的重要性以及产业生态的完善等方面。这些趋势将推动大数据产业的不断创新和发展，为企业带来更好的业务价值和竞争优势。（一）行业集聚情况2015年以来，陆续推出系列大数据产业相关政策。2021年，部分省市已经发布大数据产业相关的“十四五”规划。例如，2021年6月，浙江省发布数字经济发展“十四五”规划，其中提出要做优云计算、大数据、人工智能、物联网、区块链、虚拟现实等新兴产业，大数据产业将围绕数据全生命周期，重点发展数据清洗、脱敏、挖掘分析、可视化等大数
40、据服务，拓展社会信用、舆情监管、金融风险评估等应用领域。探索开展数据价值评估、数据交易、数据确权和追溯等服务；2021年9月，江苏省“十四五”大数据产业发展规划正式发布，规划提出到2025年江苏省大数据核心业务收入突破2500亿元，推动江苏成为积极融入长三角、面向全国、在优势特色领域具有国际竞争力的先进算力支撑区、数据要素高效配置先导区、大数据产业创新发展区、大数据融合应用示范区。在全国各地公开发布的大数据发展政策中，有14个地区明确提出了大数据产业的目标定位和方向，主要以大数据产业聚集区、产业中心和产业高地为主。其中，上海、河南、重庆作为国家区域示范类大数据综合试验区，以引领东部、中部、西部
41、的大数据发展为主要目标。北京、广东等地凭借较强的技术创新能力、较好的数字设施基础和已初步形成大数据产业集群的先发优势，提出面向国际或国家的大数据产业高地定位。部分数字基础设施建设较为薄弱的地区也勇于发挥后发优势，力争在大数据发展竞争中实现弯道超车。比如，贵州提出成为“全国数据汇聚应用新高地、综合治理示范区、产业发展聚集区、创业创新首选地、政策创新先行区”。各地将大数据产业作为发展数字经济的重要抓手。“十三五”以来，京津冀、上海、贵州等8个国家大数据综合试验区先行先试，布局建成了11个大数据领域国家新型工业化产业示范基地，有力推动了大数据产业集聚，行业集聚示范效应显著增强。五、技术、平台与工具（
42、一）技术语言大数据分析是包括计算机科学在内的多个领域的集合，技术的融合实现最终通过软件工程来进行输出。尽管大多数语言都可以满足软件开发的需求，但大数据分析编程的不同之处在于它可以帮助用户对数据进行预处理，分析和生成预测。现今，大数据开发语言总的来说呈现百花齐放的发展态势。其中，SQL语言（编写Flink/Blink.Hive任务）在数据仓库建设和数据分析领域应用广泛，JVM语系（Java.Scala为主）在HadooP生态中举足轻重并且是数据平台开发的首选，Python在人工智能方向极为受宠，R语言则是数据建模和数据可视化的利器。采集和传输层Streamings主流的流式计算框架有Storm/
43、JstormSparkFlink/Blink 三种，未来针对流数据十批数据的计算框架Flink/Blink将随着非结构化数据应用场景的主流化成为流式计算领域的主流框架。离线计算领域目前主要有HadoopMapReduceXSPark、Hive/ODPS等计算框架。其中，建立在Hadoop文件系统上的数据仓库架构Hive由于和SQL语言的兼容性更为便利，以及更低的学习成本，未来可能将更为广泛地被接受。列式存储NOSQL数据库包括键值（KeyTaIUe）数据库、面向文档（Document-Oriented）数据库、列存储（WideColumnStore/Column-FamiIy）数据库、图（Gr
44、aph-Oriented）数据库等，随着对数据处理需求、处理效率的不断增长，未来能够为海量数据提供在线服务的分布式数据库Lindorm将会应用更加广泛。总的来说，经过十几年的发展，大数据生态圈涌现出一大批优秀的组件和框架对底层技术进行封装，提供给程序员简单易用的API接口。在大数据分析和处理领域，Hadoop已经发展成为一个非常成熟的生态圈，涵盖了很多大数据相关的基础服务，SPark和FIink主要针对大数据计算，分别在批处理和流处理方向建立了自己的优势。随着大数据技术、机器学习和深度学习的不断迭代和国产化信创的不断深化，大规模的数据集和计算能力的提升使得大模型训练，主要通过特征模型参数来编程
45、。在这个阶段，程序员需要设计和训练复杂的神经网络，例如使用TenSOrFIoW或PyTorCh这样的框架，来构建人工智能应用，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。它的主要特点是使用大规模的数据和计算资源，通过机器学习算法来训练出具有智能的模型。在未来相当长一段时间内，Python.Java.Scala,SQL等语言仍将保持其重要性和应用价值。2023年初，随着ChatGPT大模型算法的兴起，未来大数据技术将和软件技术一同，进入提示工程阶段，以自然语言的提示工程为代表。通过大型语言模型，如GPT和GPT-3,程序员可以通过给出一些关键词或者示例，让模型自动生成代码。这种方式不需要具体的编程语言
46、知识，使得程序员能够更加高效地实现想要的功能。例如，使用OPenAl的Codex平台可以通过自然语言描述来生成代码。（一）大数据平台大数据平台是对应大数据的五大特征，针对大容量、高并发的数据量，以存储、运算、展现作为目的的平台。它的出现伴随着业务的不断发展，数据的不断增长，数据需求的不断增加，数据分析及挖掘的场景而逐步形成，它能够提供采集、计算、存储、分析、可视化等多方面的能力，保障各系统之间数据的互通与共享，让数据透明化，更好地为分析及决策提供有价值的依据。随着云计算技术的不断发展，越来越多的企业将数据和应用程序迁移到云端。因此，大数据技术平台也将更加云化，提供更加灵活、可扩展和安全的云服务
47、。AI和机器学习技术的快速发展将会推动大数据技术平台的发展。这些技术可以帮助企业更好地理解和分析数据，从而提高业务效率和决策质量；容器技术可以帮助企业更轻松地部署和管理应用程序，提高平台的灵活性和可伸缩性，降低运维成本；提供更加安全的数据存储、传输和处理能力，以保护企业的数据资产；具备高度的开放性，以便与其他系统和应用程序集成。开放性可以帮助企业更好地利用现有的技术和资源，同时也可以促进创新和发展。总之，随着大数据技术的不断发展，大数据技术平台也将不断演变和完善。未来的大数据技术平台将更加云化、智能化、安全化、容器化和开放化，以满足不同企业的需求。（三）大数据处理工具近些年，随着越来越多的企业对数据价值的认识不断提升，数据分析工具得到了前所未有的关注，特别是以自助式BT为代表的分析产品。据知名调研机构Gartner预计，到2019年，使用自助式BI产品的用户将超过专业的数据分析人员。与此同时，在人工智能、机器学习等前沿技术的推动下，数据分析工具也正在向着自动化、智能化的方向发展，未来，数据价值也势必会得到更好的挖掘和体现。Excel由于简单易用，曾经在世界范围内拥有最广泛的用户群，但面临海量数据的处理和分析，Excel无法胜任。随着Python和多种数据处理工具的普及，大部分数据处理人员基本放弃了Excel作为数据分析工具，转而使用第三方工具或Python.R等
