摘要：近日，在天津舉辦的第二屆世界智能大會大數據產業發展高峰論壇上，中國經濟信息社、京津冀大數據聯盟及榮程祥泰集團聯合發布了 2017 年京津冀大數據產業發展分析報告。

報告介紹了大數據技術在全球與全國范圍內的發展演進，京津冀大數據綜合試驗區的獨特優勢，以及大數據在京津冀三地相關產業內的錯位應用與協同發展，同時對大數據在京津冀的應用前景，對國民經濟相關領域帶來的拉動作用等熱點問題進行了詳細的論述。報告對相關方洞悉大數據產業生態規律，制訂大數據發展戰略，利用大數據創造更大價值，都具有較好的參考借鑒作用。

以下為報告主要觀點摘錄：

▌一、大數據產業規模變化

根據 IDC、Wikibon 等咨詢機構預測，2016 年，全球的大數據核心產業規模約為 300 億美元。根據中國信息通信研究院預測，2017 年我國大數據產業規模為 4700 億元人民幣，同比增長 30%。 其中，大數據軟硬件產品的產值約為 234 億元人民幣，同比增長 39%。

▌二、大數據發展的態勢與特征

1、大數據全球戰略布局全面升級

從全球主要國家的大數據產業發展情況來看，歐美和日本位居世界前列，各國政府將大數據產業發展提升至戰略高度，創造積極的政策、法律環境，以搶占大數據產業發展先機，增強國家布大數據領域的國際領先地位。

2、技術持續創新，資源開放共享

數據的開放程度將決定大數據產業的發展空間，大數據的可獲取性成為目前發展的重大壁壘，數據割據、技術壁壘和標準缺失是形成數據壁壘的主要原因，而管理規范、法規的缺失也使數據擁有者對開放數據保持顧慮。國際發達國家針對數據開放已經做出一些嘗試。

全球主要國家大數據開放政策文件及主要內容

▌三、全國大數據產業發展特點

我國巨大的人口基數以及經濟規模，具有形成大規模數據的天然優勢。截至2017 年 12 月，我國網民規模達 7.72 億，普及率達到 55. 8%.超過全球平均水平 (51.7%)4.1 個百分點。我國網民規模繼續保持平穩增長，互聯網模式不斷創新、線上線下服務融合加速以及公共服務線上化步伐加快，成為網民規模增長推動力。豐富的數據資源，構成了我國推進大數據應用的資源基礎。

2016 年 2 月，國家發展改革委、工業和信息化部、中央網信辦同意貴州省建設國家大數據(貴州)綜合試驗區，10 月，在京津冀等七個區域推進國家大數據綜合試驗區建設。目前，這八個區域正積極推進國家大數據綜合試驗區建設工作。包括兩個跨區域類綜試區(京津冀、珠江三角洲)，五個區域示范類綜試區(貴州、上海、河南、重慶、沈陽)一個大數據基礎設施統籌發展類綜試區(內蒙古)，共同引領東部、中部、西部、東北等“四大板塊”的大數據產業發展。

中國大數據綜合試驗區及產業園區分布

全國大數據企業分布圖

隨著大數據應用在各個領域的加速滲透，作為大數據時代基礎設施和為大數據發展提供支撐服務的 IDC 和云計算建設已進入快速發展和創新階段，對傳統數據中心的存儲能力、處理能力、交換能力、展示能力以及數據挖掘能力等都提出了更高要求。

1、我國 IDC 市場保持高速增長

一方面由于國內電信運營商近年來加大了對帶寬的投資力度，三網融合進一步加速，“互聯網+”推動傳統行業信息化發展，故而 IDC 機房需求和網絡需求得到了持續增長;另一方面由于移動互聯網和視頻行業呈現爆發增長，游戲等行業增速穩定，帶動了客戶需求的增長。未來兩年，中國 IDC 市場規模持續上升，預計 2019 年，市場規模將接近 1900 億元。

2、laaS 仍是當前企業主要采用的公有云服務模式

2017 年我國 IaaS 與 PaaS 服務收入比為約為 12:1 ，國內 laaS 市場仍然是視頻、游戲、移動互聯網等領域中小企業IT資源建設的首選，2017 年我國 IaaS 市場持續高速增長，同比增長超過 100%。在 laaS 服務中，云主機、云存儲是用戶采用率最高的服務產品。另外在 Paas 服務產品中大數據分析成為用戶采用率最高的應用。

3、我國新建數據中心主要為超大型，數據中心數量增長潛力強

我國數據中心數量約 100 萬座，其中大部分都是小于 500 平米的小型數據中心，大型和超大規模數據中心數量遠不及美國。但由于建設大規模數據中心，各項采購成本和平均運營成本可大幅降低，近年米中國大型和超大型數據中心處于上升趨勢，我國 IDC 服務商新建數據中心多為大型、高等級數據中心，機柜數普遍在 1000 個以上。數據中心整體數量增速方面，2012 -2017 年全球數據中心年平均復合增長率為 17.39%，中國為 39. 57%，增速遠高于全球水平。相較于美國，我國數據中心發展空間巨大。

▌四、京津冀大數據產業集群優勢顯現

京津冀區域內各省市依靠良好的工業基礎、科研實力、地理位置和交通優勢，在信息產業領域形成了競爭優勢，發展出了各具特色的信息產業集群。

1、北京成為京津冀地區創新載體的集聚地

中國大數據產業鏈構成情況

新一代信息技術是創新最活躍、帶動性最強、滲透性最廣的戰略性新興產業。在人工智能產業發展方面，北京市企業數量多、新增企業快、行業分布廣、技術含量高，產業相對集中。在人工智能芯片、人臉識別、聲音識別、自動駕駛、金融分析等多個細分領域均占有先發優勢。

全國各省市大數據發展指數

2、天津依托電子信息產業基地充分發揮數字化優勢

經過多年的發展和建設，天津市電子信息產業形成了 5 個特色鮮明、生產相對集中的產業密集區:

以移動通信設備及終端產品制造、集成電路和正在興起的汽車電子為主體的天津經濟技術開發區；

以綠色能源、軟件及系統集成為主導的天津高新技術產業園區；

以片式元器件、顯示器及數字家電生產為主休的西青開發區和微電子小區；

以電真空器件為龍頭產品的武清開發區；

以加工配套為主的中心城區電子區

3、河北省重力打造綠色數據中心基礎設施

由于北京的數據中心建設限令發布和京津冀協同發展的契機，將有序疏解北京三環以內的存量數據中心，積極推動北京的新增、擴建數據中心企業，與河北云基地對接，引導和推動北京、河北的政務、企業的云計算業務向承德、張北等云計算基地遷移。

▌五、大數據產業融合發展趨勢

大數據技術不斷涌現和發展，讓處理海量數據更加容易、更加便宜和迅速，成為利用數據的好助手，甚至可以改變許多行業的商業模式，大數據與其他信息技術新業態的融合也將進一步加快，大數據產業在技術、應用和安全等方面的發展趨勢對大數據產業的發展至關重要。

1、大數據技術發展以成本較低、以快速的采集、處理和分析為目標

在大數據采集和存儲過程中，很多公司已經推出了多種數據清洗和質量控制工具，解決數據的多源和多樣性等問題，分布式文件系統和分布式數據庫相關技術的發展有效的解決存儲規模大，存儲管理復雜等方面的問題，大數據索引和查詢技術、實時及流式大數據存儲與處理技術也在快速發展。

由于大數據處理多樣性的需求，目前出現了多種典型的計算模式，包括大數據查詢分析計算（如 Hive )、批處理計算（如 HadoopMapReduce )、流式計算（如 Storm )、迭代計算（如 HaLoop )、圖計算（如 Pregel )和內存計算（如 Hana )，而這些計算模式的混合計算模式將成為滿足多樣性大數據處理和應用需求的有效手段。

2、機器學習和融合智能成為未來大數據服務的應用方向

在數據量迅速膨脹的同時，還要進行深度的數據深度分析和挖掘，并且對自動化分析要求越來越高，越來越多的大數據數據分析工具和產品應運而生，如用于大數據挖掘的 RHadoop 版、基于 MapReduce 開發的數據挖掘算法等等。機器學習繼續成為智能分析核心技術，隨著大數據分析能力的不斷提高，很多企業開始投資機器學習。機器學習是人工智能的一項分支，允許計算機在沒有明確編碼的情況下學習新事物，分析大數據以得出結論。

高德納咨詢公司（Gartner )稱，機器學習是 2017 年十大戰略技術趨勢之一，當今最先進的機器學習和人工智能系統正在超越傳統的基于規則的算法，創建出能夠理解、學習、預測、適應，甚至可以自主操作的系統。大數據技術的發展不僅能夠將網絡計算中心、移動網絡技術和物聯網、云計算等新型尖端網絡技術充分地融合成一體，促進不同科學技術的交叉融合，同時還能夠促進多學科的交叉融合，充分發揮出交叉學科和邊緣學科在新時代的新功能與效用。

3、大數據安全將成為大數據產業發展的重點

當我們在用大數據分析和數據挖掘獲取商業價值的時候，黑客很可能在向我們攻擊，收集有用的信息。因此，大數據的安全一直是企業和學術界非常關注的研究方向。通過文件訪問控制來限制呈現對數據的操作、基礎設備加密、匿名化保護技術和加密保護等技術正在最大程度的保護數據安全。

許多企業也將大數據分析納入安全戰略，企業的安全日志數據提供了以往未遂的網絡攻擊信息，企業可以利用這些數據來預測并防止未來可能發生的攻擊，以減少攻擊造成的損失。一些公司正將其安全信息和事件管理軟件（ SIEM ）與大數據平臺（如 Hadoop )結合起來。還有一些公司選擇向能夠提供大數據分析能力產品的公司求助。