㈠ 什么是智能制造创新中心，数字化设计与制造云服务中心又是什么 谢谢

数字化制造是指在数字化技术和制造技术融合的背景下，并在虚拟现实、计算机网络、快速原型、数据库和多媒体等支撑技术的支持下，根据用户的需求。迅速收集资源信息，对产品信息、工艺信息和资源信息进行分析、规划和重组，实现对产品设计和功能的仿真以及原型制造。进而快速生产出达到用户要求性能的产品整个制造全过程。
数字化制造定义的内涵数字化制造就是指制造领域的数字化，它是制造技术、计算机技术、网络技术与管理科学的交叉、融和、发展与应用的结果，也是制造企业、制造系统与生产过程、生产系统不断实现数字化的必然趋势。
数字化制造内涵有三个：以控制为中心的数字制造层面，以管理为中心的数字制造，以控制为中心的数字化制造。通过企业内部物料需求计划(MRP)的建立与实现，根据不断变化的市场信息、用户订货和预测，从全局和长远的利益出发，通过决策模型，评价企业的生产和经营状况，预测企业的未来和运行状况，决定投资策略和生产任务安排，这就形成了制造业生产系统的最高层次管理信息系统(MIS)。为了支持制造企业经营生产过程能随市场需求快速的重构和集成，出现了能覆盖整个企业从产品的市场需求、研究开发、产品设计、工程制造、销售、服务、维护等生命周期中信息的产品数据管理系统(PDM)。
当前，随着企业需求规划(ERP)这一建立在信息技术基础上的现代化管理平台的广泛应用，由于它集中信息技术与先进管理思想于一身，使企业经营管理活动中的物流、信息流、资金流、工作流加以集成和综合，形成了以ERP为中心的MRP/PDM/MIS/ERP等技术集成的所谓以管理为中心的数字化制造。

㈡ 雄安新区现在可以注册公司了吗

可以，但是来要要经过雄自安新区管委会审批。

2017年10月12日国家工商行政管理总局发布了《关于支持河北雄安新区规划建设的若干意见》，明确了雄安新区工商和市场监管部门的权限，为雄安新区企业注册指出方向。

根据《关于支持河北雄安新区规划建设的若干意见》第三条，授予雄安新区工商和市场监管部门外商投资企业登记管理权限。

根据《关于支持河北雄安新区规划建设的若干意见》第四条，支持雄安新区优化企业经营登记范围方式，对《国民经济行业分类》中没有规范的新兴行业或者具体经营项目，可以参照政策文件、行业习惯、专业文献等提出申请。

㈢ 制造企业如何借力工业大数据

制造企业如何借力工业大数据
工业大数据和原来的信息化有何区别？
简单来说，1990年代以前，大部分企业都在做企业内部信息化，这被称为第一次浪潮。1990年代以后，互联网开始席卷全球，企业相继进行互联网化。而随着信息化与工业化的深度融合，工业大数据悄然兴起，这也将成为下一个提升制造业生产力的技术前沿。在清华大学工业大数据研究中心主任王建民看来，工业大数据即第三次工业变革，它以智能互联的产品为核心载体，而不单纯只是通过互联网增值。
王建民认为，在制造业的利润越来越低的情况下，工业大数据可以帮助中国企业提高产品在使用维护阶段的利润。最重要的是，利用数据进行跨界运营，能够为企业带来新的生存空间。
利用大数据抢占价值高地
为什么工业大数据对当下的中国企业来说，有着如此深远的意义？
事实上，在王建民看来，一个复杂装备的生命周期分三个阶段，即：开发制造阶段（Beginning of Life，简称BOL）、使用维护阶段（Middle of Life，简称MOL）、回收利用阶段（即End of Life，简称EOL）。
原来，制造企业将重心放在开发制造阶段，企业的核心目标就是将装备设计制造出来。而产品售卖给消费者后，就和企业没有关系或者变得无关紧要了。所以生命周期的第二、三阶段，常常被企业忽略。但装备的价值真正体现在用户的使用体验上，而不在于制造，尽管制造由质量决定。但消费者在使用阶段的流畅程度，才能反映出产品的最终功效。
加工制造环节的确能够产生很多利润，但在当前环境下，生产制造的利润越来越薄，使企业越来越难以为继。而中国是一个制造大国，更是一个使用大国，制造业的兴衰事关重大。王建民认为，只有利用大数据抢占价值高地，实现产品智能化，才能实现从“中国制造”到“中国创造”的转变，从“生产型制造”到“服务型制造”转变，这也是“中国制造2025”战略的应有之义。
跨界运营是工业互联网转型的核心
和之前很多技术一样，工业大数据并非横空出世，而是一脉相承。但又有新的变化，这种新的变化，在王建民看来，其核心在于连接，将原来孤立的机器连接起来，将人和机器连接起来，将不同的企业、行业连接起来。
事实上，这种连接已经产生了巨大的价值，有很多企业已经开始实践了。
例如：将人和产品联系起来，可以实现产品创新。日本科研人员设计出一种新型汽车座椅，根据驾驶者的体重、压力值等数据识别主人，以判断驾驶者是否为主人，从而决定是否启动。
又例如：将两个不同领域连接起来，可以实现销售模式的创新。欧洲人可以做到今天卖明天的风电，怎么卖？他们根据一系列数据，对明天的风力精准地进行测算，从而实现当天交易。这是风电装备在整个大气环境下进行的跨界运营的绝佳案例。
还有一个例子，《哈佛商业评论》曾经发表过一篇文章叫《智慧的互联产品》。美国人认为未来的工业产品应该分为五个阶段，到第四个阶段的时候，装备、产品会进入到一个产品的系统阶段，机器和机器之间可以对话和合作。比如在农业领域，播种器械、收获器械会联合起来到一个农场去作业。而终极阶段是：农业机器的集群和天气的数据，会和种子的数据、灌溉系统的数据联合起来，通过全方位的连接来解决农业生产中的绿色节能问题。
王建民说，通过跨界运营来创新是工业互联网转型的核心。在使用阶段做一个简单的维修、更换配件，不管是预防性维修还是主动维修，都还处于工业互联网的初级阶段。只有通过数据进行跨界运营，才抓住了整个装备制造业在服务阶段转型升级的核心。
工业大数据应避免的三个误区
听上去很美好的工业大数据，如何实践呢？王建民梳理了三大误区，以供企业参考：
一、维修＝运行
在工业领域，维修和运行基本不会分开。但是在工业大数据里，二者是分开的。维修指的是，当产品性能下降的时候，通过更换零件或者其他手段，恢复其产品性能。而运行是指如何使用机器，使它产生价值。
二、产业大数据等同于消费大数据
工业大数据最核心的问题在于分析结果的可靠性。在消费大数据上，如果产品的广告推荐能达到20‰的可靠性，就是搜索引擎的最好水平。但这一数据在工业领域，显然远远不够。因为在工业领域，往往是失之毫厘，差之千里。工业的应用场景对数据准确率的要求达到99.9%，甚至更高，否则就会造成严重的经济损失乃至安全事故的发生。所以，王建民建议，从人员结构上来讲，工业大数据需要数据和产业的人才一起来做。
三、采集的数据越多越好
对于企业而言，机器采集的数据有时候是一个灾难，不是企业采集的所有数据都是有用的。不产生价值的数据就是垃圾信息，对于企业而言就是负担。企业在收集数据之前，首要任务是给数据画像，弄明白自己到底需要什么样的数据。
王建民认为，无论如何，大数据仍然要围绕装备增值服务的业务逻辑，在达到这个目的的过程中，让数据发挥作用，而非简单地只看到数据，而忽略了根本的逻辑。

㈣ 工业大数据市场现状及前景调研

我国工业大数据处于起步阶段

工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的数据，是工业互联网的核心，是工业智能化发展的关键。工业大数据是基于网络互联和大数据技术，贯穿于工业的设计、工艺、生产、管理、服务等各个环节，使工业系统具备描述、诊断、预测、决策、控制等智能化功能的模式和结果。

工业大数据从类型上主要分为现场设备数据、生产管理数据和外部数据。



更多数据来来源及分析请参考于前瞻产业研究院《中国工业大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

㈤ 东莞市京东云产业互联网创新中心怎样

很好呀，现在的互联网这么发达，你看看京东，我超级喜欢他的物流，很快，不需要等很久，其他的有的等了上个星期都没有等到，还有的商家买了东西就不管了，这也得是不良商家，让人很不放我心

㈥ 如何建设工业大数据可视化系统

1. 深圳市儿童医院成功部署IBM集成平台与商业智能分析系统
IBM利用其行业领先的大数据与分析技术，支持深圳市儿童医院搭建信息集成平台，整合原有分散在多系统中的海量数据，实现各部门的信息共享;同时通过商业智能分析对集成数据进行深入挖掘，为医院各部门人员的科学决策提供全面的辅助，提升医院的服务水平和管理能力。
2. Informatica帮助紫金农商银行深挖数据价值
紫金农商银行ODS数据仓库项目建设使用Informatica产品完成数据的加载、清洗、转换工作显得尤为简单，图形化、流程化设计使维护人员能够快速、顺畅的操作，即使数据源结构发生变化，也不会像以前必须修改大量的程序代码，只需要在PowerCenter中配置一下即可。
3. 华为大数据一体机服务于北大重点实验室
经过大量的前期调查，比较和分析准备工作，北大重点实验室选择了华为基于高性能服务器RH5885 V2的HANA数据处理平台。HANA提供的对大量实时业务数据进行快速查询和分析以及实时数据计算等功能，在很大程度上得益于华为RH5885 V2服务器的高可靠、高性能和高可用性的支撑。
4. IBM携手汉端科技为飞鹤乳业打造全产业链可追溯体系
IBM、汉端科技与中国飞鹤乳业联合宣布，通过利用IBM业界领先的全面大数据与分析能力，和汉端科技在商业智能领域丰富的行业经验，飞鹤乳业实现了产品的可追溯与食品安全的数字化管理，完成了系统数字化、透明化、服务化的升级。
5. 浪潮大数据平台大大提升了济南的警务工作能力
浪潮在帮助济南公安局在搭建云数据中心的基础上构建了大数据平台，以开展行为轨迹分析、社会关系分析、生物特征识别、音视频识别、银行电信诈骗行为分析、舆情分析等多种大数据研判手段的应用，为指挥决策、各警种情报分析、研判提供支持，做到围绕治安焦点能够快速精确定位、及时全面掌握信息、科学指挥调度警力和社会安保力量迅速解决问题。
6. 英特尔携杭州诚道科技构建智能交通
面对大数据挑战，杭州市和杭州诚道科技有限公司紧密合作，部署了基于英特尔大数据解决方案的诚道重点车辆动态监管系统，通过集中的数据中心将全市卡口、电子警察、视频监控、流量检测设备、信号机、诱导设备等有效地连接起来，从交通案件侦破能力、交通警察对机动车辆的监管能力到利用关联车辆的数据分析能力，都得到了极大提升。
7. 步步高集团借Oracle Exadata 大大提高了IT投资回报率
步步高集团采用 Oracle Exadata数据库云服务器搭建信息化平台，凭借Oracle Exadata数据库云服务器的高扩展性、安全性和冗余性，步步高集团得以在该基础架构上运行一系列Oracle零售行业以及Oracle的应用软件。此外，基于Oracle Exadata的步步高IT新架构比传统架构拥有更好的性价比，最大限度地增加了IT的投资回报率。
8. 华为Anti-DDoS助阿里巴巴检测DDoS变革
阿里巴巴现网多个数据中心出口都部署了华为的Anti-DDoS解决方案，平均每天防护的DDoS攻击次数超过100次，每年达数万次，峰值防护的DDoS攻击流量超过100Gbps。如今，DDoS攻击在阿里巴巴安全工程师眼里已经习以为常，由华为Anti-DDoS方案自动调度进行清洗防护即可。“双11”期间，华为Anti-DDoS方案一如既往地成功防护了多轮DDoS攻击事件，有力保障了阿里巴巴网络交易的顺畅平稳。
9. 华为大数据方案在福建移动的应用
为进一步提升外呼成功率，从2014年初开始，福建移动联合华为公司开展基于大数据的精准营销工作，采用大数据分析的方法选择外呼目标价值用户。基于大数据分析方法和传统外呼方法分别提供20万目标客户清单，在前台无感知下进行对比验证，确保对比效果不受人为因素影响，经过外呼验证，基于大数据分析方法较传统方法外呼成功率提升50%以上，有效支撑了福建移动4G用户发展战略。
10. 北京市人民政府“12345”便民电话中心选择Oracle Exadata 实现便携服务
为了进一步提升部门的调度能力、办理水平和群众满意度，北京市人民政府“12345”便民电话中心选择Oracle Exadata数据库云服务器，升级成为北京市非紧急救助服务综合受理调度平台，通过Oracle Exadata Database Machine支撑起新平台的数据库访问需求。升级后的平台能够整合全市的便民呼叫服务，支撑来自群众的各类诉求、求助、批评和建议，并可为公众提供方便、快捷的公共信息服务，真正成为全市的舆情中心、信息汇集中心和城市名片。

11. 民生银行借IBM BigInsights应对金融业的大数据挑战
IBM BigInsights大数据解决方案和企业级NoSQL数据库SequoiaDB合作，为民生银行搭建低成本、高性能、高可靠且水平扩张的数据平台，帮助民生银行通过大数据分析应对金融业的大数据挑战，完善交易流水查询分析系统,产业链金融管理系统，以及私人银行产品货架管理系统。
12. 中信银行信用卡实施EMC Greenplum 数据仓库解决方案
中信银行信用卡中心选择实施EMC Greenplum 数据仓库解决方案。Greenplum 数据仓库解决方案为中信银行信用卡中心提供了统一的客户视图，借助客户统一视图，中信银行信用卡中心可以更清楚地了解其客户价值体系，从而能够为客户提供更有针对性和相关性的营销活动。基于数据仓库，中信银行信用卡中心现在可以从交易、服务、风险、权益等多个层面分析数据。通过提供全面的客户数据，营销团队可以对客户按照低、中、高价值来进行分类，根据银行整体经营策略积极地提供相应的个性化服务。
13. 惠普助力雅昌集团掘金大数据
成立于1993年的雅昌集团首创“传统印刷+IT技术+文化艺术”的商业模式，形成环环相扣的文化产业链，为艺术市场提供全面、综合的一站式服务。基于企业内容数据管理体系，惠普为雅昌搭建了从数据采集、处理、管理到应用的全过程处理流程，使雅昌可以快速利用所需数据，缩短新品上线时间，快速响应市场变化。
14. 德国足球队采用SAP大数据方案迎战世界杯
德国足协和SAP公司通过联合创新引入SAP Match Insights解决方案，该方案基于SAP HANA平台运行处理海量数据，可以为球员和教练提供一个简明的用户界面，帮助双方开展互动性更强的对话，分析球队训练、备战和比赛情况，从而提升球员和球队的成绩。
15. 1号店借Oracle Exadata改善终端客户体验
1号店采用Oracle Exadata数据库云服务器成功优化统一整合的数据平台，满足了不断增长的业务处理需求，并进一步改善了终端客户体验。经过Oracle Exadata整合后的新平台采用混合负载互备架构，将平均处理性能提升7倍，既可以支持目前规划业务量的业务处理，还能够随着业务量的增长进行在线升级、扩容，满足处理能力和数据量的增长需求。软、硬件集成设计的Oracle Exadata 协助解决了1号店的I/O瓶颈问题，实现了比传统架构更高的性能和可扩展性。同时，基于Exadata的1号店IT新架构比传统架构拥有更好的性价比，最大限度地发挥了IT投资回报率。
16. 大数据在青岛银行：提升银行交易性能、简化运营和管理
利用IBM大数据专家PureData，青岛银行能够高效集成业务数据，简化运维。PureData for Transactions作为青岛银行重要业务处理系统，能够在一个系统中整合超过几十个数据库，同时提供良好的性能、可用性和可扩展性支持实现广泛的业务目标，例如地域扩张，突发的业务交易高峰，新柜面、流程银行等大规模的业务上线等。
17. Informatica方案帮助南京儿童医院实现信息互通共享
南京市儿童医院目前已建成包括HIS、LIS、PACS、电子病历EMR、医生工作站、移动护理、病案、财务管理、库房管理和手术麻醉等几十个应用系统，这些异构系统间数据调用分散，不能集中统一标准化管理。通过采用Informatica ETL工具构建数据仓库系统，并基于数据仓库建设医院数据调用公共资源中心库，南京市儿童医院实现了实时的数据交互和信息共享，干净、标准的数据为跨应用系统数据关联分析打下扎实基础。
18. 东吴大学采用达索系统EXALEAD启动大数据应用暨产学合作
台湾东吴大学采用达索系统EXALEAD大数据智能应用开发解决方案，全方位地整合校务信息，积极开发校务经营发展的各项应用。此外还将启动三方产学合作计划，协助建立校内大数据相关课程、人才培训和实习机制，使学生自入学就开始不断提升其未来职场所需的关键竞争力，学用合一，实现学校、学生、企业三赢。
19. 网络大脑PK人脑 大数据押高考作文题
为了帮助考生更好地备考，网络高考作文预测通过对过去八年高考作文题及作文范文、海量年度搜索风云热词、历年新闻热点等原始数据与实时更新的“活数据”进行深度挖掘分析，以“概率主题模型”模拟人脑思考，反向推导出作文主题及关联词汇，为考生预测出2014年高考作文的六大命题方向。

20. IBM助力同仁医院构筑强大的分析体系
同仁医院通过与IBM合作，同仁医院建立起了强大的分析能力和体系，包括对临床、运营、科研、考核等信息的分析，实现智慧的医院管理与考核;同时也能看到医疗设备的平均故障间隔周期，从而降低了设备的故障率、平均维修时间。这一切都让工作效率稳步提升，也缓解了病人看病难的问题，提高了患者就医满意度。
21. 微软助上海市浦东新区卫生局更加智能化
作为上海市公共卫生的主导部门，浦东新区卫生局在微软SQL Server 2012的帮助之下，积极利用大数据，推动卫生医疗信息化走上新的高度：公共卫生部门可通过覆盖区域的居民健康档案和电子病历数据库，快速检测传染病，进行全面的疫情监测，并通过集成疾病监测和响应程序，快速进行响应。与此同时，得益于非结构化数据的分析能力的日益加强，大数据分析技术也使得临床决策支持系统更智能。
22. 湖南电信通过分析掌握电信市场动向、针对性定制营销计划
利用IBM大数据专家PureData，湖南电信实现了通过分析掌握市场整体经营情况、快速制定市场策略以及加强客户经理营销维系的高效执行。PureData for Analytics作为湖南电信本地数据集市建设工程重要组成部分，高效整合了湖南电信旗下各本地网数据，为进一步分析创造先机。
23. 携程借SQL Server增强了数据采集和掌控
作为国内领先的综合性旅行服务公司，携程计算机技术有限公司曾面临分支机构、服务城市和员工数量的增长所带来的运营数据分散和数据集成难的 IT 问题。借助微软SQL Server 2012 商业智能解决方案，携程增强了其对所有下属分支机构的数据采集和掌控，大大减少了计划性停机时间以及非计划性停机的时间，灵活的部署选项也可以根据携程的需要实现从服务器到云的扩展。
24. 上海公共研发平台部署Oracle Exadata应对扩展需求
上海公共研发平台部署Oracle Exadata数据库云服务器，以应对其系统和应用的扩展需求。Oracle Exadata融合了一系列同类最佳的预配置的服务器、网络、存储和软件，能为数据仓库和在线事务处理应用程序提供超强性能。上海公共研发平台运行Oracle Exadata期间相对稳定，CPU占用率控制在5%以内，极大改善了用户应用体验。同时，Exadata平台的可扩展性极好的满足了上海公共研发平台的系统需求，目前整个公共研发平台的20多个应用系统已经全部迁移到Exadata上，应用部署量增长1倍，且运行十分稳定。
25. 360手机卫士10KB解决iPhone骚扰
360手机卫士通过对海量数据的运算和精准匹配下发，将一组大小仅为10KB的数据即1000个骚扰号码同步到用户手机上，打造个性化的骚扰号码数据库，此外，每天更新的骚扰号码库数据，会依据标记趋势调整骚扰号码库中各类数据比例，即每一位360手机卫士用户手机中的1000个骚扰号码都是动态的，随地域、身份以及骚扰趋势的变化而变化。
26. 神州数码助张家港市更“智慧”
在张家港实践的城市案例中，市民登录这款“神州数码”研发的市民公共信息服务平台后，市民只要凭借自己的身份证和密码，即可通过该系统平台进行240余项“在线预审”服务、130余项“网上办事”服务等，还可通过手机及时查看办事状态。相比于以前来说，市民办事的时间最少可以节省一半以上。

27. IBM助中网组委会构建安全和敏捷的内联网
IBM专门为中网设计了具有实时大数据分析功能的MatchTracker(赛事追踪系统)，可以为球迷提供数据呈现、计分等功能。 MatchTracker基于IBM SlamTracker分析技术，使球迷能够利用历史和实时性数据，洞悉比分之后的态势和策略。此外，IBM还为中网组委会构建了安全和敏捷的内联网。
28. Cortana基于微软Bing大数据预测世界杯
微软为Cortana增加了世界杯预测的功能，基于微软Bing大数据，并综合考虑世界杯各支球队的过往比赛结果、比赛时间、天气情况、主场优势以及其他因素，使用大量的博彩市场公开数据、民意调查、社交媒体以及其它在线数据，利用大数据分析来判断每场比赛的结果。
29. 中科曙光助同济大学科研领域再创新高
为了满足爆炸式增长的用户和数据量，同济大学携手中科曙光，在全面整合云计算平台和现有资产的基础上，采用 DS800-F20存储系统、Gridview集群管理系统，以及Hadoop分布式计算平台构建出了业内领先的大数据柔性处理平台，使得同济大学在信息学科及其交叉学科研究领域迈上一个新台阶。
30. 华为助农行完成海量数据分布式处理的需求
华为向农行提供了良好的计算平台，基于华为RH2288 V2服务器的分布式并行计算集群进行测试，以及还提供了快速响应客户需求的研发能力，以及业界最快捷的售后服务。农行的测试结果表明，华为解决方案完全满足农行对海量数据进行分布式处理的要求。

㈦ 大数据工程师职业前景到底有多好

2016年，我国大数据产业保持高速发展态势，各级政府和企业大力推进，技术创新取得明显突破，大数据应用推进势头良好，产业体系初具雏形，支撑能力日益增强。2017年，大数据产业发展迎来“黄金期”，产业集聚将进一步特色化发展，大数据融合应用进程加速，为做大做强数字经济、带动传统产业转型升级提供新动力。
趋势一：政策环境持续优化，产业发展将迎来“黄金期”
随着国家大数据战略推进实施以及配套政策的贯彻落实，大数据产业发展环境将进一步优化，社会经济各领域对大数据服务需求将进一步增强，大数据的新技术、新业态、新模式将不断涌现，产业规模将继续保持30%以上的高速增长态势。
趋势二：大数据产业集聚，将呈现特色化发展
大数据综合试验区建设是国家统筹推进大数据产业发展的重要举措。2016年，国家对大数据产业区域发展进行整体规划布局，共计批复了8个国家大数据综合试验区建设。2017年，随着8大国家大数据综合实验区建设不断加快，产业发展将推动形成特色领域。围绕京津冀和珠三角跨区域类综合试验区，将更加注重数据要素流通，以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流，支撑跨区域公共服务、社会治理和产业转移，促进区域一体化发展。结合地方产业发展和应用特色，大数据产业集聚区和大数据新型工业化产业示范基地建设也将持续推进。
趋势三：大数据与人工智能、云计算、物联网，等技术的融合创新将更加深入
网络信息技术领域是全球研发投入最集中、创新最活跃、应用最广泛、辐射带动作用最大的技术创新领域，是全球技术创新的竞争高地。大数据、云计算、物联网、人工智能等新一代信息技术是最典型的网络信息技术，创新驱动是其发展的原动力，新兴技术间的融合创新更是产业发展的主基调。2017年，大数据的技术发展与物联网、云计算、人工智能等新技术领域的联系将更加紧密，物联网的发展将极大提高数据的获取能力，云计算与人工智能将深刻地融入数据分析体系，融合创新将会不断地涌现和持续深入。
趋势四：工业大数据对智能制造的，赋能效应将进一步释放
在《大数据产业发展规划2016-2020年》中，提出了深化工业大数据创新应用的重点任务和实施工业大数据创新发展工程，加快工业大数据基础设施建设，推进工业大数据全流程应用，培育数据驱动的制造业新模式。2017年，随着《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》、《大数据产业发展规划2016-2020年》等政策规划的落地实施，我国将进一步深化工业云、大数据等技术在工业领域的集成应用，探索建立工业大数据中心，实施工业大数据应用示范工程，工业大数据对智能制造的赋能效应将进一步释放。
趋势五：大数据安全和数据跨境流动，将成为国家和社会关注的焦点
数据资源作为信息社会的重要生产要素、无形资产和社会财富，成为一个国家的基础性战略资源。近年来，由于数据在网络空间传播迅速，且当前技术手段和行政手段都无法对其实施有效监管，使得大数据安全问题和数据跨境流动安全风险日益加剧。2016年，国家和地方大力推动大数据安全创新发展。2017年，随着《中华人民共和国网络安全法》及相关配套细则的正式实施，大数据安全的市场空间将进一步释放，政府和企业在大数据安全技术、产品和服务创新方面的投入进一步加大；国家大力推进双边区域性跨境数据流动合作，建立国家间数据流通保护的协调机制，参与数据跨境流动国际标准和规则制定的积极性将不断提高。

㈧ 谁知道工信部从哪些方面入手我国智能制造发展

在推进智能制造方面，工信部将从五个方面着手：
一是加快推进智能制造生产模式。研究论证实施国家级智能制造重大工程，先期组织实施3年行动计划，实施智能制造试点示范专项行
动；选择钢铁、石化、纺织、轻工、电子信息等领域开展智能工厂应用示范；加快可穿戴设备、服务机器人等智能产品发展。
二是大力发展工业互联网。研究出台互联网与工业融合创新指导意见，唯康教育绘制工业互联网发展路线图；继续实施物联网发展专项行动计划；研究制订鼓励车联网发展的政策措施；制订工业互联网整体网络架构方案。
三是加快培育发展新业态和新模式。研究制订服务型制造发展的指导意见；鼓励有条件的大型企业设立设计中心；组织开展工业电子商
务行业和区域试点；制订工业云、工业大数据创新发展指导意见。
四是建设和推广企业两化融合管理体系。推动出台支持两化融合的财税、金融以及产用结合等方面的特殊政策和急需标准。
五是在创新驱动发展方面，工信部将围绕工业机器人、新能源汽车、新材料等战略性领域发展需求，推进国家制造业创新中心建设；继
续实施高档数控机床与基础制造装备等国家科技重大专项；此外，将继续实施工业强基专项行动。
苗圩认为，中国制造业和信息通信业已经具备了支撑两化深度融合的能力和条件，不少战略性新兴产业处在同发达国家相近的起跑线上
，有的方面处于国际领先地位，“中国完全能够搭上新一轮工业革命的快车”。

㈨ 今年大数据创业的机会在哪里

今年大数据创业的机会在哪里?

伴随着大数据概念的火热，围绕着大数据的创业潮也一浪高过一浪。中关村大数据产业联盟副秘书长陈新河6日在上海表示，近年各地大数据创新创业公司大量涌现，其中80%集中在北京中关村。
IDC调查数据显示，2015年中国大数据解决方案超过6亿美元，预计今年将超过8亿美元。具体来看，其中72%左右为IT基础设施，其余则为软件和服务领域，大概分别占14%和16%。另外，据IDC测算，目前中国整个大数据的市场空间大概为4656亿美元。
事实上，大数据尽管是一个新兴的领域，但是在某些方面已经出现了明显的浪费和过剩现象。继贵阳之后，成都、安徽等各地掀起一股建设大数据交易中心的热潮，陈新河表示，这其实是个误区。目前大数据可分为两大部分，一是通过建模提供大数据工具等交易平台的基础大数据领域；二是产业大数据。前者的市场空间非常小。
大数据的主要市场空间在于同产业的结合。2015年被称为“大数据应用”的元年。显然，长远来看大数据在能源、金融、电信、汽车、消费等几乎所有的行业都有用武之地，将来的机会无疑是巨大的。但是对于创业者而言，当前进行大数据创业最大的机会在哪里呢？
华院数据技术有限公司是一家孵化大数据创业企业的公司，运营十余年，该公司董事长、创始人宣晓华告诉证券时报记者，大数据机会在于同其结合紧密、市场大的一些产业，今年最看好的几个领域是消费、互联网金融以及围绕智慧城市建设的一些领域，比如智慧旅游等，医疗健康教育这些领域将来空间也很大，但目前还没有清晰的方向。此外，工业大数据也值得关注。
宣晓华表示，之所以看好这些行业，是因为首先它们都与“人”有关，行业本身市场体量规模大，其次，它们同数据的关系更大，结合更紧密。此外，这些领域也是目前国家在大数据战略上支持的主要方向，并且受到投资者的关注。
不过，尽管机会不少，大数据创业也并非易事。宣晓华认为，大数据创业比互联网创业难度更大，严重缺乏经验和人才。那些未选择孵化合作的创业企业成功率低于30%。