㈠ 什麼是智能製造創新中心，數字化設計與製造雲服務中心又是什麼 謝謝

數字化製造是指在數字化技術和製造技術融合的背景下，並在虛擬現實、計算機網路、快速原型、資料庫和多媒體等支撐技術的支持下，根據用戶的需求。迅速收集資源信息，對產品信息、工藝信息和資源信息進行分析、規劃和重組，實現對產品設計和功能的模擬以及原型製造。進而快速生產出達到用戶要求性能的產品整個製造全過程。
數字化製造定義的內涵數字化製造就是指製造領域的數字化，它是製造技術、計算機技術、網路技術與管理科學的交叉、融和、發展與應用的結果，也是製造企業、製造系統與生產過程、生產系統不斷實現數字化的必然趨勢。
數字化製造內涵有三個：以控制為中心的數字製造層面，以管理為中心的數字製造，以控制為中心的數字化製造。通過企業內部物料需求計劃(MRP)的建立與實現，根據不斷變化的市場信息、用戶訂貨和預測，從全局和長遠的利益出發，通過決策模型，評價企業的生產和經營狀況，預測企業的未來和運行狀況，決定投資策略和生產任務安排，這就形成了製造業生產系統的最高層次管理信息系統(MIS)。為了支持製造企業經營生產過程能隨市場需求快速的重構和集成，出現了能覆蓋整個企業從產品的市場需求、研究開發、產品設計、工程製造、銷售、服務、維護等生命周期中信息的產品數據管理系統(PDM)。
當前，隨著企業需求規劃(ERP)這一建立在信息技術基礎上的現代化管理平台的廣泛應用，由於它集中信息技術與先進管理思想於一身，使企業經營管理活動中的物流、信息流、資金流、工作流加以集成和綜合，形成了以ERP為中心的MRP/PDM/MIS/ERP等技術集成的所謂以管理為中心的數字化製造。

㈡ 雄安新區現在可以注冊公司了嗎

可以，但是來要要經過雄自安新區管委會審批。

2017年10月12日國家工商行政管理總局發布了《關於支持河北雄安新區規劃建設的若干意見》，明確了雄安新區工商和市場監管部門的許可權，為雄安新區企業注冊指出方向。

根據《關於支持河北雄安新區規劃建設的若干意見》第三條，授予雄安新區工商和市場監管部門外商投資企業登記管理許可權。

根據《關於支持河北雄安新區規劃建設的若干意見》第四條，支持雄安新區優化企業經營登記范圍方式，對《國民經濟行業分類》中沒有規范的新興行業或者具體經營項目，可以參照政策文件、行業習慣、專業文獻等提出申請。

㈢ 製造企業如何借力工業大數據

製造企業如何借力工業大數據
工業大數據和原來的信息化有何區別？
簡單來說，1990年代以前，大部分企業都在做企業內部信息化，這被稱為第一次浪潮。1990年代以後，互聯網開始席捲全球，企業相繼進行互聯網化。而隨著信息化與工業化的深度融合，工業大數據悄然興起，這也將成為下一個提升製造業生產力的技術前沿。在清華大學工業大數據研究中心主任王建民看來，工業大數據即第三次工業變革，它以智能互聯的產品為核心載體，而不單純只是通過互聯網增值。
王建民認為，在製造業的利潤越來越低的情況下，工業大數據可以幫助中國企業提高產品在使用維護階段的利潤。最重要的是，利用數據進行跨界運營，能夠為企業帶來新的生存空間。
利用大數據搶占價值高地
為什麼工業大數據對當下的中國企業來說，有著如此深遠的意義？
事實上，在王建民看來，一個復雜裝備的生命周期分三個階段，即：開發製造階段（Beginning of Life，簡稱BOL）、使用維護階段（Middle of Life，簡稱MOL）、回收利用階段（即End of Life，簡稱EOL）。
原來，製造企業將重心放在開發製造階段，企業的核心目標就是將裝備設計製造出來。而產品售賣給消費者後，就和企業沒有關系或者變得無關緊要了。所以生命周期的第二、三階段，常常被企業忽略。但裝備的價值真正體現在用戶的使用體驗上，而不在於製造，盡管製造由質量決定。但消費者在使用階段的流暢程度，才能反映出產品的最終功效。
加工製造環節的確能夠產生很多利潤，但在當前環境下，生產製造的利潤越來越薄，使企業越來越難以為繼。而中國是一個製造大國，更是一個使用大國，製造業的興衰事關重大。王建民認為，只有利用大數據搶占價值高地，實現產品智能化，才能實現從「中國製造」到「中國創造」的轉變，從「生產型製造」到「服務型製造」轉變，這也是「中國製造2025」戰略的應有之義。
跨界運營是工業互聯網轉型的核心
和之前很多技術一樣，工業大數據並非橫空出世，而是一脈相承。但又有新的變化，這種新的變化，在王建民看來，其核心在於連接，將原來孤立的機器連接起來，將人和機器連接起來，將不同的企業、行業連接起來。
事實上，這種連接已經產生了巨大的價值，有很多企業已經開始實踐了。
例如：將人和產品聯系起來，可以實現產品創新。日本科研人員設計出一種新型汽車座椅，根據駕駛者的體重、壓力值等數據識別主人，以判斷駕駛者是否為主人，從而決定是否啟動。
又例如：將兩個不同領域連接起來，可以實現銷售模式的創新。歐洲人可以做到今天賣明天的風電，怎麼賣？他們根據一系列數據，對明天的風力精準地進行測算，從而實現當天交易。這是風電裝備在整個大氣環境下進行的跨界運營的絕佳案例。
還有一個例子，《哈佛商業評論》曾經發表過一篇文章叫《智慧的互聯產品》。美國人認為未來的工業產品應該分為五個階段，到第四個階段的時候，裝備、產品會進入到一個產品的系統階段，機器和機器之間可以對話和合作。比如在農業領域，播種器械、收獲器械會聯合起來到一個農場去作業。而終極階段是：農業機器的集群和天氣的數據，會和種子的數據、灌溉系統的數據聯合起來，通過全方位的連接來解決農業生產中的綠色節能問題。
王建民說，通過跨界運營來創新是工業互聯網轉型的核心。在使用階段做一個簡單的維修、更換配件，不管是預防性維修還是主動維修，都還處於工業互聯網的初級階段。只有通過數據進行跨界運營，才抓住了整個裝備製造業在服務階段轉型升級的核心。
工業大數據應避免的三個誤區
聽上去很美好的工業大數據，如何實踐呢？王建民梳理了三大誤區，以供企業參考：
一、維修＝運行
在工業領域，維修和運行基本不會分開。但是在工業大數據里，二者是分開的。維修指的是，當產品性能下降的時候，通過更換零件或者其他手段，恢復其產品性能。而運行是指如何使用機器，使它產生價值。
二、產業大數據等同於消費大數據
工業大數據最核心的問題在於分析結果的可靠性。在消費大數據上，如果產品的廣告推薦能達到20‰的可靠性，就是搜索引擎的最好水平。但這一數據在工業領域，顯然遠遠不夠。因為在工業領域，往往是失之毫釐，差之千里。工業的應用場景對數據准確率的要求達到99.9%，甚至更高，否則就會造成嚴重的經濟損失乃至安全事故的發生。所以，王建民建議，從人員結構上來講，工業大數據需要數據和產業的人才一起來做。
三、採集的數據越多越好
對於企業而言，機器採集的數據有時候是一個災難，不是企業採集的所有數據都是有用的。不產生價值的數據就是垃圾信息，對於企業而言就是負擔。企業在收集數據之前，首要任務是給數據畫像，弄明白自己到底需要什麼樣的數據。
王建民認為，無論如何，大數據仍然要圍繞裝備增值服務的業務邏輯，在達到這個目的的過程中，讓數據發揮作用，而非簡單地只看到數據，而忽略了根本的邏輯。

㈣ 工業大數據市場現狀及前景調研

我國工業大數據處於起步階段

工業大數據是指在工業領域信息化應用中所產生的數據，是工業互聯網的核心，是工業智能化發展的關鍵。工業大數據是基於網路互聯和大數據技術，貫穿於工業的設計、工藝、生產、管理、服務等各個環節，使工業系統具備描述、診斷、預測、決策、控制等智能化功能的模式和結果。

工業大數據從類型上主要分為現場設備數據、生產管理數據和外部數據。



更多數據來來源及分析請參考於前瞻產業研究院《中國工業大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。

㈤ 東莞市京東雲產業互聯網創新中心怎樣

很好呀，現在的互聯網這么發達，你看看京東，我超級喜歡他的物流，很快，不需要等很久，其他的有的等了上個星期都沒有等到，還有的商家買了東西就不管了，這也得是不良商家，讓人很不放我心

㈥ 如何建設工業大數據可視化系統

1. 深圳市兒童醫院成功部署IBM集成平台與商業智能分析系統
IBM利用其行業領先的大數據與分析技術，支持深圳市兒童醫院搭建信息集成平台，整合原有分散在多系統中的海量數據，實現各部門的信息共享;同時通過商業智能分析對集成數據進行深入挖掘，為醫院各部門人員的科學決策提供全面的輔助，提升醫院的服務水平和管理能力。
2. Informatica幫助紫金農商銀行深挖數據價值
紫金農商銀行ODS數據倉庫項目建設使用Informatica產品完成數據的載入、清洗、轉換工作顯得尤為簡單，圖形化、流程化設計使維護人員能夠快速、順暢的操作，即使數據源結構發生變化，也不會像以前必須修改大量的程序代碼，只需要在PowerCenter中配置一下即可。
3. 華為大數據一體機服務於北大重點實驗室
經過大量的前期調查，比較和分析准備工作，北大重點實驗室選擇了華為基於高性能伺服器RH5885 V2的HANA數據處理平台。HANA提供的對大量實時業務數據進行快速查詢和分析以及實時數據計算等功能，在很大程度上得益於華為RH5885 V2伺服器的高可靠、高性能和高可用性的支撐。
4. IBM攜手漢端科技為飛鶴乳業打造全產業鏈可追溯體系
IBM、漢端科技與中國飛鶴乳業聯合宣布，通過利用IBM業界領先的全面大數據與分析能力，和漢端科技在商業智能領域豐富的行業經驗，飛鶴乳業實現了產品的可追溯與食品安全的數字化管理，完成了系統數字化、透明化、服務化的升級。
5. 浪潮大數據平台大大提升了濟南的警務工作能力
浪潮在幫助濟南公安局在搭建雲數據中心的基礎上構建了大數據平台，以開展行為軌跡分析、社會關系分析、生物特徵識別、音視頻識別、銀行電信詐騙行為分析、輿情分析等多種大數據研判手段的應用，為指揮決策、各警種情報分析、研判提供支持，做到圍繞治安焦點能夠快速精確定位、及時全面掌握信息、科學指揮調度警力和社會安保力量迅速解決問題。
6. 英特爾攜杭州誠道科技構建智能交通
面對大數據挑戰，杭州市和杭州誠道科技有限公司緊密合作，部署了基於英特爾大數據解決方案的誠道重點車輛動態監管系統，通過集中的數據中心將全市卡口、電子警察、視頻監控、流量檢測設備、信號機、誘導設備等有效地連接起來，從交通案件偵破能力、交通警察對機動車輛的監管能力到利用關聯車輛的數據分析能力，都得到了極大提升。
7. 步步高集團借Oracle Exadata 大大提高了IT投資回報率
步步高集團採用 Oracle Exadata資料庫雲伺服器搭建信息化平台，憑借Oracle Exadata資料庫雲伺服器的高擴展性、安全性和冗餘性，步步高集團得以在該基礎架構上運行一系列Oracle零售行業以及Oracle的應用軟體。此外，基於Oracle Exadata的步步高IT新架構比傳統架構擁有更好的性價比，最大限度地增加了IT的投資回報率。
8. 華為Anti-DDoS助阿里巴巴檢測DDoS變革
阿里巴巴現網多個數據中心出口都部署了華為的Anti-DDoS解決方案，平均每天防護的DDoS攻擊次數超過100次，每年達數萬次，峰值防護的DDoS攻擊流量超過100Gbps。如今，DDoS攻擊在阿里巴巴安全工程師眼裡已經習以為常，由華為Anti-DDoS方案自動調度進行清洗防護即可。「雙11」期間，華為Anti-DDoS方案一如既往地成功防護了多輪DDoS攻擊事件，有力保障了阿里巴巴網路交易的順暢平穩。
9. 華為大數據方案在福建移動的應用
為進一步提升外呼成功率，從2014年初開始，福建移動聯合華為公司開展基於大數據的精準營銷工作，採用大數據分析的方法選擇外呼目標價值用戶。基於大數據分析方法和傳統外呼方法分別提供20萬目標客戶清單，在前台無感知下進行對比驗證，確保對比效果不受人為因素影響，經過外呼驗證，基於大數據分析方法較傳統方法外呼成功率提升50%以上，有效支撐了福建移動4G用戶發展戰略。
10. 北京市人民政府「12345」便民電話中心選擇Oracle Exadata 實現便攜服務
為了進一步提升部門的調度能力、辦理水平和群眾滿意度，北京市人民政府「12345」便民電話中心選擇Oracle Exadata資料庫雲伺服器，升級成為北京市非緊急救助服務綜合受理調度平台，通過Oracle Exadata Database Machine支撐起新平台的資料庫訪問需求。升級後的平台能夠整合全市的便民呼叫服務，支撐來自群眾的各類訴求、求助、批評和建議，並可為公眾提供方便、快捷的公共信息服務，真正成為全市的輿情中心、信息匯集中心和城市名片。

11. 民生銀行借IBM BigInsights應對金融業的大數據挑戰
IBM BigInsights大數據解決方案和企業級NoSQL資料庫SequoiaDB合作，為民生銀行搭建低成本、高性能、高可靠且水平擴張的數據平台，幫助民生銀行通過大數據分析應對金融業的大數據挑戰，完善交易流水查詢分析系統,產業鏈金融管理系統，以及私人銀行產品貨架管理系統。
12. 中信銀行信用卡實施EMC Greenplum 數據倉庫解決方案
中信銀行信用卡中心選擇實施EMC Greenplum 數據倉庫解決方案。Greenplum 數據倉庫解決方案為中信銀行信用卡中心提供了統一的客戶視圖，藉助客戶統一視圖，中信銀行信用卡中心可以更清楚地了解其客戶價值體系，從而能夠為客戶提供更有針對性和相關性的營銷活動。基於數據倉庫，中信銀行信用卡中心現在可以從交易、服務、風險、權益等多個層面分析數據。通過提供全面的客戶數據，營銷團隊可以對客戶按照低、中、高價值來進行分類，根據銀行整體經營策略積極地提供相應的個性化服務。
13. 惠普助力雅昌集團掘金大數據
成立於1993年的雅昌集團首創「傳統印刷+IT技術+文化藝術」的商業模式，形成環環相扣的文化產業鏈，為藝術市場提供全面、綜合的一站式服務。基於企業內容數據管理體系，惠普為雅昌搭建了從數據採集、處理、管理到應用的全過程處理流程，使雅昌可以快速利用所需數據，縮短新品上線時間，快速響應市場變化。
14. 德國足球隊採用SAP大數據方案迎戰世界盃
德國足協和SAP公司通過聯合創新引入SAP Match Insights解決方案，該方案基於SAP HANA平台運行處理海量數據，可以為球員和教練提供一個簡明的用戶界面，幫助雙方開展互動性更強的對話，分析球隊訓練、備戰和比賽情況，從而提升球員和球隊的成績。
15. 1號店借Oracle Exadata改善終端客戶體驗
1號店採用Oracle Exadata資料庫雲伺服器成功優化統一整合的數據平台，滿足了不斷增長的業務處理需求，並進一步改善了終端客戶體驗。經過Oracle Exadata整合後的新平台採用混合負載互備架構，將平均處理性能提升7倍，既可以支持目前規劃業務量的業務處理，還能夠隨著業務量的增長進行在線升級、擴容，滿足處理能力和數據量的增長需求。軟、硬體集成設計的Oracle Exadata 協助解決了1號店的I/O瓶頸問題，實現了比傳統架構更高的性能和可擴展性。同時，基於Exadata的1號店IT新架構比傳統架構擁有更好的性價比，最大限度地發揮了IT投資回報率。
16. 大數據在青島銀行：提升銀行交易性能、簡化運營和管理
利用IBM大數據專家PureData，青島銀行能夠高效集成業務數據，簡化運維。PureData for Transactions作為青島銀行重要業務處理系統，能夠在一個系統中整合超過幾十個資料庫，同時提供良好的性能、可用性和可擴展性支持實現廣泛的業務目標，例如地域擴張，突發的業務交易高峰，新櫃面、流程銀行等大規模的業務上線等。
17. Informatica方案幫助南京兒童醫院實現信息互通共享
南京市兒童醫院目前已建成包括HIS、LIS、PACS、電子病歷EMR、醫生工作站、移動護理、病案、財務管理、庫房管理和手術麻醉等幾十個應用系統，這些異構系統間數據調用分散，不能集中統一標准化管理。通過採用Informatica ETL工具構建數據倉庫系統，並基於數據倉庫建設醫院數據調用公共資源中心庫，南京市兒童醫院實現了實時的數據交互和信息共享，干凈、標準的數據為跨應用系統數據關聯分析打下扎實基礎。
18. 東吳大學採用達索系統EXALEAD啟動大數據應用暨產學合作
台灣東吳大學採用達索系統EXALEAD大數據智能應用開發解決方案，全方位地整合校務信息，積極開發校務經營發展的各項應用。此外還將啟動三方產學合作計劃，協助建立校內大數據相關課程、人才培訓和實習機制，使學生自入學就開始不斷提升其未來職場所需的關鍵競爭力，學用合一，實現學校、學生、企業三贏。
19. 網路大腦PK人腦 大數據押高考作文題
為了幫助考生更好地備考，網路高考作文預測通過對過去八年高考作文題及作文範文、海量年度搜索風雲熱詞、歷年新聞熱點等原始數據與實時更新的「活數據」進行深度挖掘分析，以「概率主題模型」模擬人腦思考，反向推導出作文主題及關聯詞彙，為考生預測出2014年高考作文的六大命題方向。

20. IBM助力同仁醫院構築強大的分析體系
同仁醫院通過與IBM合作，同仁醫院建立起了強大的分析能力和體系，包括對臨床、運營、科研、考核等信息的分析，實現智慧的醫院管理與考核;同時也能看到醫療設備的平均故障間隔周期，從而降低了設備的故障率、平均維修時間。這一切都讓工作效率穩步提升，也緩解了病人看病難的問題，提高了患者就醫滿意度。
21. 微軟助上海市浦東新區衛生局更加智能化
作為上海市公共衛生的主導部門，浦東新區衛生局在微軟SQL Server 2012的幫助之下，積極利用大數據，推動衛生醫療信息化走上新的高度：公共衛生部門可通過覆蓋區域的居民健康檔案和電子病歷資料庫，快速檢測傳染病，進行全面的疫情監測，並通過集成疾病監測和響應程序，快速進行響應。與此同時，得益於非結構化數據的分析能力的日益加強，大數據分析技術也使得臨床決策支持系統更智能。
22. 湖南電信通過分析掌握電信市場動向、針對性定製營銷計劃
利用IBM大數據專家PureData，湖南電信實現了通過分析掌握市場整體經營情況、快速制定市場策略以及加強客戶經理營銷維系的高效執行。PureData for Analytics作為湖南電信本地數據集市建設工程重要組成部分，高效整合了湖南電信旗下各本地網數據，為進一步分析創造先機。
23. 攜程借SQL Server增強了數據採集和掌控
作為國內領先的綜合性旅行服務公司，攜程計算機技術有限公司曾面臨分支機構、服務城市和員工數量的增長所帶來的運營數據分散和數據集成難的 IT 問題。藉助微軟SQL Server 2012 商業智能解決方案，攜程增強了其對所有下屬分支機構的數據採集和掌控，大大減少了計劃性停機時間以及非計劃性停機的時間，靈活的部署選項也可以根據攜程的需要實現從伺服器到雲的擴展。
24. 上海公共研發平台部署Oracle Exadata應對擴展需求
上海公共研發平台部署Oracle Exadata資料庫雲伺服器，以應對其系統和應用的擴展需求。Oracle Exadata融合了一系列同類最佳的預配置的伺服器、網路、存儲和軟體，能為數據倉庫和在線事務處理應用程序提供超強性能。上海公共研發平台運行Oracle Exadata期間相對穩定，CPU佔用率控制在5%以內，極大改善了用戶應用體驗。同時，Exadata平台的可擴展性極好的滿足了上海公共研發平台的系統需求，目前整個公共研發平台的20多個應用系統已經全部遷移到Exadata上，應用部署量增長1倍，且運行十分穩定。
25. 360手機衛士10KB解決iPhone騷擾
360手機衛士通過對海量數據的運算和精準匹配下發，將一組大小僅為10KB的數據即1000個騷擾號碼同步到用戶手機上，打造個性化的騷擾號碼資料庫，此外，每天更新的騷擾號碼庫數據，會依據標記趨勢調整騷擾號碼庫中各類數據比例，即每一位360手機衛士用戶手機中的1000個騷擾號碼都是動態的，隨地域、身份以及騷擾趨勢的變化而變化。
26. 神州數碼助張家港市更「智慧」
在張家港實踐的城市案例中，市民登錄這款「神州數碼」研發的市民公共信息服務平台後，市民只要憑借自己的身份證和密碼，即可通過該系統平台進行240餘項「在線預審」服務、130餘項「網上辦事」服務等，還可通過手機及時查看辦事狀態。相比於以前來說，市民辦事的時間最少可以節省一半以上。

27. IBM助中網組委會構建安全和敏捷的內聯網
IBM專門為中網設計了具有實時大數據分析功能的MatchTracker(賽事追蹤系統)，可以為球迷提供數據呈現、計分等功能。 MatchTracker基於IBM SlamTracker分析技術，使球迷能夠利用歷史和實時性數據，洞悉比分之後的態勢和策略。此外，IBM還為中網組委會構建了安全和敏捷的內聯網。
28. Cortana基於微軟Bing大數據預測世界盃
微軟為Cortana增加了世界盃預測的功能，基於微軟Bing大數據，並綜合考慮世界盃各支球隊的過往比賽結果、比賽時間、天氣情況、主場優勢以及其他因素，使用大量的博彩市場公開數據、民意調查、社交媒體以及其它在線數據，利用大數據分析來判斷每場比賽的結果。
29. 中科曙光助同濟大學科研領域再創新高
為了滿足爆炸式增長的用戶和數據量，同濟大學攜手中科曙光，在全面整合雲計算平台和現有資產的基礎上，採用 DS800-F20存儲系統、Gridview集群管理系統，以及Hadoop分布式計算平台構建出了業內領先的大數據柔性處理平台，使得同濟大學在信息學科及其交叉學科研究領域邁上一個新台階。
30. 華為助農行完成海量數據分布式處理的需求
華為向農行提供了良好的計算平台，基於華為RH2288 V2伺服器的分布式並行計算集群進行測試，以及還提供了快速響應客戶需求的研發能力，以及業界最快捷的售後服務。農行的測試結果表明，華為解決方案完全滿足農行對海量數據進行分布式處理的要求。

㈦ 大數據工程師職業前景到底有多好

2016年，我國大數據產業保持高速發展態勢，各級政府和企業大力推進，技術創新取得明顯突破，大數據應用推進勢頭良好，產業體系初具雛形，支撐能力日益增強。2017年，大數據產業發展迎來「黃金期」，產業集聚將進一步特色化發展，大數據融合應用進程加速，為做大做強數字經濟、帶動傳統產業轉型升級提供新動力。
趨勢一：政策環境持續優化，產業發展將迎來「黃金期」
隨著國家大數據戰略推進實施以及配套政策的貫徹落實，大數據產業發展環境將進一步優化，社會經濟各領域對大數據服務需求將進一步增強，大數據的新技術、新業態、新模式將不斷涌現，產業規模將繼續保持30%以上的高速增長態勢。
趨勢二：大數據產業集聚，將呈現特色化發展
大數據綜合試驗區建設是國家統籌推進大數據產業發展的重要舉措。2016年，國家對大數據產業區域發展進行整體規劃布局，共計批復了8個國家大數據綜合試驗區建設。2017年，隨著8大國家大數據綜合實驗區建設不斷加快，產業發展將推動形成特色領域。圍繞京津冀和珠三角跨區域類綜合試驗區，將更加註重數據要素流通，以數據流引領技術流、物質流、資金流、人才流，支撐跨區域公共服務、社會治理和產業轉移，促進區域一體化發展。結合地方產業發展和應用特色，大數據產業集聚區和大數據新型工業化產業示範基地建設也將持續推進。
趨勢三：大數據與人工智慧、雲計算、物聯網，等技術的融合創新將更加深入
網路信息技術領域是全球研發投入最集中、創新最活躍、應用最廣泛、輻射帶動作用最大的技術創新領域，是全球技術創新的競爭高地。大數據、雲計算、物聯網、人工智慧等新一代信息技術是最典型的網路信息技術，創新驅動是其發展的原動力，新興技術間的融合創新更是產業發展的主基調。2017年，大數據的技術發展與物聯網、雲計算、人工智慧等新技術領域的聯系將更加緊密，物聯網的發展將極大提高數據的獲取能力，雲計算與人工智慧將深刻地融入數據分析體系，融合創新將會不斷地涌現和持續深入。
趨勢四：工業大數據對智能製造的，賦能效應將進一步釋放
在《大數據產業發展規劃2016-2020年》中，提出了深化工業大數據創新應用的重點任務和實施工業大數據創新發展工程，加快工業大數據基礎設施建設，推進工業大數據全流程應用，培育數據驅動的製造業新模式。2017年，隨著《國務院關於深化製造業與互聯網融合發展的指導意見》、《大數據產業發展規劃2016-2020年》等政策規劃的落地實施，我國將進一步深化工業雲、大數據等技術在工業領域的集成應用，探索建立工業大數據中心，實施工業大數據應用示範工程，工業大數據對智能製造的賦能效應將進一步釋放。
趨勢五：大數據安全和數據跨境流動，將成為國家和社會關注的焦點
數據資源作為信息社會的重要生產要素、無形資產和社會財富，成為一個國家的基礎性戰略資源。近年來，由於數據在網路空間傳播迅速，且當前技術手段和行政手段都無法對其實施有效監管，使得大數據安全問題和數據跨境流動安全風險日益加劇。2016年，國家和地方大力推動大數據安全創新發展。2017年，隨著《中華人民共和國網路安全法》及相關配套細則的正式實施，大數據安全的市場空間將進一步釋放，政府和企業在大數據安全技術、產品和服務創新方面的投入進一步加大；國家大力推進雙邊區域性跨境數據流動合作，建立國家間數據流通保護的協調機制，參與數據跨境流動國際標准和規則制定的積極性將不斷提高。

㈧ 誰知道工信部從哪些方面入手我國智能製造發展

在推進智能製造方面，工信部將從五個方面著手：
一是加快推進智能製造生產模式。研究論證實施國家級智能製造重大工程，先期組織實施3年行動計劃，實施智能製造試點示範專項行
動；選擇鋼鐵、石化、紡織、輕工、電子信息等領域開展智能工廠應用示範；加快可穿戴設備、服務機器人等智能產品發展。
二是大力發展工業互聯網。研究出台互聯網與工業融合創新指導意見，唯康教育繪制工業互聯網發展路線圖；繼續實施物聯網發展專項行動計劃；研究制訂鼓勵車聯網發展的政策措施；制訂工業互聯網整體網路架構方案。
三是加快培育發展新業態和新模式。研究制訂服務型製造發展的指導意見；鼓勵有條件的大型企業設立設計中心；組織開展工業電子商
務行業和區域試點；制訂工業雲、工業大數據創新發展指導意見。
四是建設和推廣企業兩化融合管理體系。推動出台支持兩化融合的財稅、金融以及產用結合等方面的特殊政策和急需標准。
五是在創新驅動發展方面，工信部將圍繞工業機器人、新能源汽車、新材料等戰略性領域發展需求，推進國家製造業創新中心建設；繼
續實施高檔數控機床與基礎製造裝備等國家科技重大專項；此外，將繼續實施工業強基專項行動。
苗圩認為，中國製造業和信息通信業已經具備了支撐兩化深度融合的能力和條件，不少戰略性新興產業處在同發達國家相近的起跑線上
，有的方面處於國際領先地位，「中國完全能夠搭上新一輪工業革命的快車」。

㈨ 今年大數據創業的機會在哪裡

今年大數據創業的機會在哪裡?

伴隨著大數據概念的火熱，圍繞著大數據的創業潮也一浪高過一浪。中關村大數據產業聯盟副秘書長陳新河6日在上海表示，近年各地大數據創新創業公司大量涌現，其中80%集中在北京中關村。
IDC調查數據顯示，2015年中國大數據解決方案超過6億美元，預計今年將超過8億美元。具體來看，其中72%左右為IT基礎設施，其餘則為軟體和服務領域，大概分別佔14%和16%。另外，據IDC測算，目前中國整個大數據的市場空間大概為4656億美元。
事實上，大數據盡管是一個新興的領域，但是在某些方面已經出現了明顯的浪費和過剩現象。繼貴陽之後，成都、安徽等各地掀起一股建設大數據交易中心的熱潮，陳新河表示，這其實是個誤區。目前大數據可分為兩大部分，一是通過建模提供大數據工具等交易平台的基礎大數據領域；二是產業大數據。前者的市場空間非常小。
大數據的主要市場空間在於同產業的結合。2015年被稱為「大數據應用」的元年。顯然，長遠來看大數據在能源、金融、電信、汽車、消費等幾乎所有的行業都有用武之地，將來的機會無疑是巨大的。但是對於創業者而言，當前進行大數據創業最大的機會在哪裡呢？
華院數據技術有限公司是一家孵化大數據創業企業的公司，運營十餘年，該公司董事長、創始人宣曉華告訴證券時報記者，大數據機會在於同其結合緊密、市場大的一些產業，今年最看好的幾個領域是消費、互聯網金融以及圍繞智慧城市建設的一些領域，比如智慧旅遊等，醫療健康教育這些領域將來空間也很大，但目前還沒有清晰的方向。此外，工業大數據也值得關注。
宣曉華表示，之所以看好這些行業，是因為首先它們都與「人」有關，行業本身市場體量規模大，其次，它們同數據的關系更大，結合更緊密。此外，這些領域也是目前國家在大數據戰略上支持的主要方向，並且受到投資者的關注。
不過，盡管機會不少，大數據創業也並非易事。宣曉華認為，大數據創業比互聯網創業難度更大，嚴重缺乏經驗和人才。那些未選擇孵化合作的創業企業成功率低於30%。