产业研究

随着智能技术的进步，阿里云栖奖产业战略研究报告揭示了智能产业如何在云端实现转型，完全版PDF已提供。

大数据产业指涉及大数据管理和价值挖掘的企业经济活动集合。 产业链涵盖以下环节： IT基础设施层：硬件、软件、网络等基础设施，咨询、规划、系统集成服务。 数据源层：生物大数据、交通大数据、医疗大数据、政务大数据、电商大数据、社交网络大数据、搜索引擎大数据等。 数据管理层：数据抽取、转换、存储、管理服务。 数据分析层：分布式计算、数据挖掘、统计分析服务。 数据平台层：数据分享平台、数据分析平台、数据租售平台。 数据应用层：行业应用，如智能交通、智慧医疗、智能物流、智能电网。

权威解读：中国电信 & 中国信通院联合发布工业数据采集产业研究报告 该报告由中国电信集团公司和中国信息通信研究院强强联手，深入剖析工业数据采集产业现状、发展趋势和未来前景，为相关企业和机构提供决策参考。 报告核心内容： 工业数据采集技术发展历程与现状 工业数据采集产业链结构及关键环节 工业数据采集应用场景及典型案例 工业数据采集产业发展趋势与挑战 工业数据采集产业政策环境及建议 洞察产业先机，把握发展脉搏，尽在本报告。

《2018中国大数据产业生态地图暨中国大数据产业发展白皮书》精准分析了基础支撑、数据服务、融合应用等大数据产业生态层次，并重点关注了各地新兴的大数据产业园。白皮书还遴选出十大投资价值大数据企业，总结了十大爆发点，为业内人士提供了全面展望。

中国作为制造业大国，在许多产品的产量上占据世界领先地位。然而，在当今国际竞争中，企业之间的竞争已不再局限于产品本身，而是上升到产业链的竞争。 以芭比娃娃为例，中国制造的芭比娃娃成本仅为1美元，但在美国沃尔玛的零售价却高达9.99美元。这表明在国际分工体系中，中国被分配到附加值最低、资源浪费严重、环境污染较大、劳动剥削严重的制造环节。而其他高附加值的环节，如产品设计、原料采购、物流运输、订单处理、批发经营和终端零售，则主要被欧美国家掌控。 中国拥有大量优秀大学毕业生，但失业率却居高不下。这是因为在产业链的六大环节中，真正需要大学生的是产品设计、原料采购、物流运输、订单处理、批发经营和终端零售，而不是制造环节。 中国企业必须意识到，产业链竞争的核心在于掌握高附加值环节。只有通过产业升级，提升自身在产业链中的地位，才能在国际竞争中占据优势。

2020年，新冠肺炎疫情对中国社会各个领域造成了深远影响。然而，正是在抗疫过程中，大数据、人工智能和云计算等新一代信息技术展现出了重要作用。这些技术不仅支持了抗疫工作，还推动了新业态和新模式的出现。同时，2020年也见证了中国加速推进新基建和数字基建建设的努力。在这一背景下，大数据产业迎来了加速发展的机遇，为行业创造了新的增长点。《白皮书》深入分析了大数据产业链的结构及其衍生产品和服务，探讨了技术变革和融合应用的挑战和机遇，预测了后疫情时代大数据产业发展的新机遇，以及在市场化配置数据要素的背景下数据治理和安全问题的重要性。

中国大数据产业发展评估：区域、行业、企业全方位洞察 中国电子信息产业发展研究院发布了《中国大数据产业发展评估报告（2017年）》，这是工信部《大数据产业发展规划(2016-2020年)》发布后的首个年度评估报告。该报告重点关注区域、行业和企业三个层面，通过指标体系测算发展指数，深入分析了发展水平、层次、特点以及存在的问题，为制定政策措施、推动大数据产业发展提供了重要参考。 报告内容 总体篇： 阐述大数据产业概念、界定、发展概况与评估体系。 区域篇： 比较各省市大数据产业发展水平，剖析区域发展特点。 行业篇： 评估各行业大数据发展水平，分析行业发展特点。 企业篇： 综合评估我国大数据企业，首次评选大数据企业TOP100和TOP5，并对产业链、行业解决方案和特色细分领域进行分析。 展望篇： 展望大数据产业发展趋势。 报告亮点 首次发布大数据企业TOP100和TOP5榜单，展现大数据企业发展成果。 多维度分析区域、行业和大数据企业发展情况，全面展现产业发展图景。 为政策制定和产业发展提供参考，推动我国大数据产业快速发展。

中国大数据产业地图 V3.0，提供了全景式的中国大数据产业分布数据，以PDF格式呈现，包含中国各地区的大数据企业、技术应用场景及产业链分布情况。中国大数据产业地图 V3.0整合了各省市大数据核心数据和代表性产业分布，清晰展示了全国大数据行业的产业生态、发展格局及未来趋势。

受政策环境利好、技术持续革新以及数字应用普及等因素驱动，2018年中国大数据产业规模达到4384.5亿元，预计到2021年将突破8000亿元，达到8070.6亿元。大数据产业的蓬勃发展正推动传统产业转型升级，为经济增长注入新活力，并为智慧城市建设和数字经济发展提供有力支撑。

随着技术进步，大数据产业链逐渐清晰化，涵盖数据加工分析、数据采集与存储、大数据分析与服务、数据可视化、数据交易及数据安全等多个领域。大数据在金融、交通、医疗、教育、工业等领域的应用也日益广泛。来源：中商产业研究院