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數(shu)(shu)據(ju)技術和應(ying)用(yong)創(chuang)新活躍。《國家信息(xi)化(hua)發展報告(2023年)》數(shu)(shu)據(ju)顯(xian)示(shi)，2023年全國數(shu)(shu)據(ju)生產總量達(da)(da)(da)32.85Z字節，同比增長22.44%，累計數(shu)(shu)據(ju)存儲(chu)總量1.73ZB，存儲(chu)空間利用(yong)率達(da)(da)(da)59%。大(da)數(shu)(shu)據(ju)產業規模達(da)(da)(da)1.74萬億元，同比增長10.45%。
人工智(zhi)能、大(da)模(mo)型等數(shu)據(ju)(ju)驅動技(ji)術能力不(bu)(bu)斷(duan)增強(qiang)，數(shu)據(ju)(ju)服務向各行業(ye)領域(yu)廣泛滲透，新(xin)產(chan)品、新(xin)模(mo)式、新(xin)業(ye)態(tai)競相涌(yong)現。“商業(ye)智(zhi)能(BI)、人工智(zhi)能(AI)加速迭代，數(shu)據(ju)(ju)技(ji)術創(chuang)新(xin)方興未艾。數(shu)據(ju)(ju)驅動的應(ying)用創(chuang)新(xin)、產(chan)業(ye)創(chuang)新(xin)不(bu)(bu)斷(duan)深化，新(xin)的產(chan)業(ye)形態(tai)不(bu)(bu)斷(duan)發(fa)展(zhan)演進。”國(guo)家數(shu)據(ju)(ju)局局長劉(liu)烈宏說。
“數(shu)據(ju)(ju)采、存、算(suan)(suan)、管(guan)、用需求不斷(duan)提升。我國數(shu)據(ju)(ju)產業正(zheng)呈現快速增長(chang)的發展(zhan)趨勢(shi)，未來幾年有望保(bao)持20%以上的年均增長(chang)速度。”國家(jia)數(shu)據(ju)(ju)局(ju)(ju)副局(ju)(ju)長(chang)陳榮輝說，“初(chu)步形成門(men)類較為齊(qi)全(quan)的數(shu)據(ju)(ju)產業鏈(lian)，涉及數(shu)據(ju)(ju)采集(ji)、計算(suan)(suan)存儲、開發利用、流通(tong)交(jiao)易、安全(quan)治理等各(ge)個環(huan)節，各(ge)類型(xing)頭部數(shu)據(ju)(ju)企業逐漸成為帶動產業鏈(lian)突(tu)破的主(zhu)力軍。”
有研(yan)究認(ren)為(wei)，數據流(liu)動量每增(zeng)加10%將(jiang)帶(dai)動GDP增(zeng)長0.2%，預(yu)計到(dao)2025年(nian)，全球數據流(liu)動對經濟增(zeng)長的(de)貢獻將(jiang)達到(dao)11萬億美元。以(yi)(yi)制(zhi)造業為(wei)例，數據驅動生(sheng)產流(liu)程優化可以(yi)(yi)使停機時間減少30%至(zhi)(zhi)50%，提升生(sheng)產效率20%至(zhi)(zhi)25%。
以鋼(gang)鐵(tie)行業為例，由于(yu)管控環節多(duo)、生產流程長、經(jing)營(ying)數據來(lai)源(yuan)廣，大量異(yi)構數據分(fen)布在不同系統，數據收集、整合(he)、分(fen)析過程中耗費大量人力，缺少統一平臺和方法對龐大數據開展有效(xiao)開發利用。這也是北(bei)京首鋼(gang)股份有限公(gong)司一度面臨的難題。此前首鋼(gang)的業務(wu)執行曾經(jing)僅依(yi)賴局(ju)部(bu)信息、離(li)線數據和人工(gong)經(jing)驗(yan)，無(wu)法支撐(cheng)精(jing)益(yi)制造(zao)和資源(yuan)優化配置的需求(qiu)，線下業務(wu)多(duo)、跨部(bu)門業務(wu)協調難度大、管控效(xiao)率低，響應市場能力不足(zu)。
為此，首鋼與帆(fan)軟(ruan)軟(ruan)件有限公(gong)司(si)合作，應(ying)用(yong)“固定(ding)報(bao)表、自定(ding)義分析、數據可視化”3種技術手段(duan)，打造更靈活、易用(yong)、智慧的(de)(de)決策支(zhi)持系統(tong)。帆(fan)軟(ruan)產(chan)品研發(fa)總經理陳(chen)敏以庫(ku)存(cun)(cun)管(guan)理為例介(jie)紹，帆(fan)軟(ruan)構建(jian)庫(ku)存(cun)(cun)管(guan)控(kong)(kong)模塊，橫向覆(fu)(fu)蓋銷售(shou)、生產(chan)、質(zhi)量、物流等業(ye)務，縱向覆(fu)(fu)蓋煉鐵、煉鋼、熱(re)軋(ya)、冷軋(ya)等工(gong)序(xu)。利用(yong)全流程(cheng)庫(ku)存(cun)(cun)結構分析和預警系統(tong)，使所有工(gong)序(xu)庫(ku)存(cun)(cun)都達到滿足其(qi)生產(chan)、運輸效率所需的(de)(de)最低庫(ku)存(cun)(cun)水平(ping)，提高存(cun)(cun)貨周轉率，降(jiang)低資金占用(yong)。此外，通過(guo)自主開發(fa)的(de)(de)商(shang)業(ye)智能平(ping)臺——FineBI，實(shi)現對首鋼全公(gong)司(si)及各單(dan)位(wei)點(dian)檢(jian)異常(chang)的(de)(de)實(shi)時分析，及時發(fa)現問題并督促相關單(dan)位(wei)整改，提高點(dian)檢(jian)異常(chang)的(de)(de)管(guan)控(kong)(kong)水平(ping)。
我國數(shu)據(ju)產(chan)業在(zai)具備良(liang)好發展(zhan)基礎的同(tong)時，也面臨(lin)著一些(xie)問(wen)題和挑戰。例如，技(ji)術創新能力和資(zi)源開發利(li)用水平有(you)待提升，數(shu)據(ju)流(liu)通(tong)交(jiao)易不暢通(tong)，具有(you)國際競爭力的數(shu)據(ju)企業相對較少(shao)等。
“數據要(yao)(yao)素化(hua)尚處于(yu)起步探索(suo)階(jie)段，國際上亦無先例可循。數據要(yao)(yao)素化(hua)在(zai)資產地(di)位、權屬確(que)權、流通交易、利益(yi)分(fen)配和安(an)全(quan)隱私等方面均存在(zai)諸多(duo)障礙(ai)。”在(zai)中國科(ke)學院院士梅宏看來，國家正在(zai)從頂(ding)層(ceng)設計層(ceng)面統籌數據要(yao)(yao)素市場(chang)培育，為數據要(yao)(yao)素市場(chang)建設設定(ding)目標、框(kuang)架(jia)，鼓(gu)勵地(di)方政府和行業(ye)在(zai)體制機制構建中積極探索(suo)。
國(guo)家(jia)數(shu)據局數(shu)據資(zi)源司(si)司(si)長張(zhang)望(wang)介紹，國(guo)家(jia)數(shu)據局圍繞更(geng)好發(fa)揮(hui)市(shi)場機制作(zuo)用(yong)(yong)，創造更(geng)加(jia)公平、更(geng)有活力的(de)市(shi)場環境，正在研究(jiu)制定(ding)促進產(chan)(chan)業(ye)(ye)發(fa)展的(de)政(zheng)(zheng)(zheng)策(ce)。一(yi)方(fang)面，厘清數(shu)據產(chan)(chan)業(ye)(ye)的(de)內涵(han)和外(wai)延，面向市(shi)場需(xu)求，培育(yu)多元化的(de)經營主體。另一(yi)方(fang)面，發(fa)揮(hui)市(shi)場配置資(zi)源的(de)決(jue)定(ding)性作(zuo)用(yong)(yong)，支持企業(ye)(ye)在資(zi)源匯聚、技(ji)術攻(gong)關、產(chan)(chan)品(pin)服(fu)務、流通交易、基礎設(she)施(shi)等方(fang)面加(jia)快發(fa)展。用(yong)(yong)好政(zheng)(zheng)(zheng)策(ce)工具，從(cong)投資(zi)政(zheng)(zheng)(zheng)策(ce)、人才培養、產(chan)(chan)業(ye)(ye)集聚等方(fang)面給予相應(ying)的(de)政(zheng)(zheng)(zheng)策(ce)安排。
“政策起(qi)草(cao)和(he)制定過程中，很(hen)多企(qi)業的(de)熱情和(he)參與度(du)都非常高，這也反(fan)映(ying)了市場高度(du)期待培育壯大數據產業。我們將在充分調研和(he)聽取各方意(yi)見(jian)基(ji)礎上，加快出(chu)臺政策、支持產業發展(zhan)。”張望說。
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