大数据产业迎政策利好时期 附体实体经济更显发展…

近年来，随着人工智能的兴起，大数据、机器人、云计算、物联网等技术蓬勃发展。其中，大数据迎来政策利好期，在与实体经济融合的过程中彰显出发展的潜力。

大数据产业迎政策利好时期 附体实体经济更显发展潜力

随着互联网的快速普及，信息技术和人类生产生活交融的速度逐渐加快，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会治理和人民生活都产生了重大影响。

面对全球大数据飞速发展的情况，我国加紧了对于大数据产业的布局。在全球大数据普遍发展的情况下，我国的大数据产业发展呈现出新的特点。

我国大数据产业的发展现状

从大数据发展的地域分布上看，在整个产业发展前景总体向好的态势下，我国大数据产业已逐步形成了以8个国家大数据综合试验区为引领，京津冀区域、长三角地区、珠三角地区、中西部地区和东北地区五个集聚发展区的集聚发展格局。

从大数据发展的总体水平上看，东部地区大数据发展水平最高，西部地区紧随其后，中部地区和西北地区也在快速发展。

此外，据前瞻产业研究院发布的《大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》数据显示，2017年中国大数据产业规模达到4700亿元，同比增长30%;其中，大数据硬件产业的产值为234亿元，同比增长39%。随着大数据在各行业的融合应用不断深化，预计2020年中国大数据市场产值将超万亿。

以上数据表明：中国的大数据产业规模不断扩大，硬件产业发展迅速。与此同时，随着大数据与各个行业的融合应用不断深化，预计未来中国大数据产业将营造出巨大的市场产值空间。

大数据产业发展迎来政策利好期

在国家政策的大力扶持下，我国大数据产业发展迎来利好期，面临着新的发展机遇。在促进大数据产业发展的多种因素中，政策支持占据着重要的位置。

2015年4月14日，贵阳大数据交易所正式挂牌运营，拉开了我国数据交易产业化大幕。

2015年9月，《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》(国发〔2015〕50号)正式发布，在全社会引起广泛影响。该通知已经明确提出，要加强对大数据交易市场的引导培育。

此后，工信部发布《大数据产业发展规划(2016-2020年)》，进一步对大数据产业发展予以支持，各地大数据政策也将数据交易纳入其中。在2016年获批的八个国家大数据综合试验区，已在数据交易流通领域展开积极地探索，这一系列政策的出台无疑推动了大数据产业的发展。

大数据附体实体经济彰显发展潜力

2018年6月26日，在广西南宁召开的大数据技术发展与融合应用研讨会上，工业和信息化部党组成员、副部长罗文出席会议并讲话。

罗文指出，我国正处在产业数字化、数字产业化快速发展的历史进程，大数据是经济数字化发展的新阶段。工业和信息化部将秉持创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念，以大数据和实体经济深度融合为重点，加快完善数字基础设施，推进数据资源整合和开放共享，提升数据安全水平。

这表明面对新的环境，大数据和实体经济深度融合非常重要，在大数据与实体经济的交汇融通中，大数据产业将彰显出新的潜力。

为促进大数据产业的发展，企业需要进一步发掘各领域的数据资源，推动数据资源高效汇聚和融合应用，由此促进整个行业形成由数据驱动的新模式、新生态。

未来，需要各有关方面积极贯彻国家的大数据战略，精心布局审时度势，为大数据产业发展营造良好的氛围，让大数据更好地服务于社会经济的发展和人民生活条件的改善。

业界普遍认为，作为2017年全球信息通信领域最大热点的人工智能产业，雷声大、雨点小，遭遇商业落地之痛，确实令人深思。

教育，人工智能,人工智能,机器人,智能家电

6月25日，在重庆2018高考志愿填报咨询大会上，人工智能、智能控制相关专业格外火爆，有特别多的考生和家长前来咨询。记者发现，教育部公布的“2017年度普通高等学校本科专业备案和审批结果”中，“机器人工程”“数据科学与大数据技术”等人工智能方向的专业屡次上榜。在新增备案本科专业名单中，有19所教育部直属高校申请开设“数据科学与大数据技术”专业，全国申请新设该专业的高校约有250所。

而与学生及家长们的热捧相反，在日前发布的《2018中国人工智能商业落地研究报告》称，过去一年，产业对人工智能期待值很高，各种应用层出不穷，但收获却很少。2017年中国AI创业公司获得的累计融资超过500亿元，但2017年中国AI商业落地100强创业公司累计产生的收入却不足100亿元，90%以上的AI企业亏损。

业界普遍认为，作为2017年全球信息通信领域最大热点的人工智能产业，雷声大、雨点小，遭遇商业落地之痛，确实令人深思。

AI机器人替代人工成为趋势

人工智能，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。2017年，从AlphaGo打败世界围棋冠军起，人工智能的产业热度再次被引爆。

随着人力成本的不断上升和先进制造需求的放大，全球工业机器人快速增长，增速达到每年17%，预计到2020年将达到400亿美元。工业机器人被用于自动化生产，包括装配、包装、焊接、产品检查和喷漆等环节。机器人可以确保更高质量的生产，减少人为错误和满足中小型企业日益增长的需求。因此，机器换人已经成为制造业发展的重要趋势。

中国信息通信研究院发布的《2017年中国人工智能产业数据报告》显示，人工智能是2017年全球信息通信领域的最大热点，远高于物联网、5G、安全与隐私、区块链等。

记者近日从“2018中国IT市场年会”上获悉，2017年中国人工智能核心产业规模超过700亿元，随着国家规划的出台，各地人工智能相关建设将逐步启动。预计到2020年，中国人工智能核心产业规模将超过1600亿元，增长率达到26.2%。

据工信部副部长辛国斌透露，2017年工信部共确定了202个智能制造综合标准化和新模式应用，97个智能制造试点示范项目，完成了25个智能制造标准立项。在示范项目的带领下，一大批企业积极推进智能化改造升级，服务型制造，共享经济等新模式日益普及，形成了许多新的增长点。

资本的热情与实际应用反差过大

此前已有报告显示，2018年会是人工智能行业的大洗牌期。根据腾讯研究院2017年发布的《2017中美人工智能创投现状与趋势》，截至2017年6月31日，全球AI公司总数达2542家，其中中国有592家。仅去年一年，全球已有超过50家AI创业公司宣布倒闭。

尽管如此，资本对AI产业的青睐不减。今年4月，人工智能平台公司商汤科技宣布完成6亿美元C轮融资，继去年旷视科技4.6亿美元融资以后，再次刷新了全球人工智能领域融资记录。而商汤科技刚于去年7月获得4.1亿美元B轮融资。云从科技也总计获得25亿元发展资金。

虽然融资额不断提高，但是国内人工智能的应用目前仍然处在初级阶段，商汤科技从事的机器视觉领域，不过是人脸识别这一块应用。安防领域，主要是海康威视和依图科技。云从科技主要瞄准的是传统银行。

家住重庆九龙坡的刘女士告诉记者：“家里去年买了一台‘智能冰箱’，广告号称可以实现食材管理、娱乐等功能，但其实只是比普通冰箱多了一个显示屏而已，所谓的食材管理功能都要自己逐个录入，使用起来并不方便。”

刘女士的吐槽并非个例。从市面上的产品可以看出，大多数被标为智能厨具的产品，不过是在传统厨具的基础上加入了手机客户端远程操控的功能，将以往厨具上的按键直接复制到手机上。从技术层面上看，这些智能厨具只是在原来基础上增加了无线网络、蓝牙等数据传输模块，外加一个配套的手机客户端，并没有真正的核心创新。“芯”片之痛依然。

中国智慧家庭研究中心主任梅晓春认为，人工智能应用于家电领域，还处于一个特别初级的阶段，甚至绝大多数家电人工智能产品，还仅仅是概念而已。

已有超过十年投资经验，在TMT领域的多个方向都有布局的联想之星合伙人刘维认为，互联网在进入一个阶段性的冬天，它的边际效应已经逐渐遇到了瓶颈。当各行各业可以很方便地应用互联网作为工具时，只喊着互联网，或者因为互联网而大肆烧钱，指望未来效率大量提升，就不容易成功了。

对于目前AI行业过度渲染，但实际上雷声大雨点小的现象，刘维的观点是：确实容易过度，因为AI看不见摸不着，拿一个评测，搞一个演示就可以说事，或者敢吹就能拿钱。“很多号称能解决的问题，都是长期看能解决，短期内做不到的，创业者选择什么路径，先去解决什么问题，我觉得非常关键。”

标准化和简单化是发展方向

“人工智能产业缺乏的不是算法，而是如何更好地转化成工程手段。”卡耐基梅隆大学机器学习系副主任、Petuum创始人兼CEO邢波说，人工智能太高深了，为人所知的有自动驾驶、医疗等应用场景，其实最普通的土木工程领域，也需要人工智能技术的变革，但是这些小的应用场景很少有人关注。

推动人工智能发展的目标只有一个，那就是AI与实体产业的融合，AI向传统经济的赋能，只有当人工智能内化为产业经济的核心能力，所做的一切才真正具有价值。邢波认为，人工智能产业的实验方法应该符合工业标准，可以被重复理解和使用，而不是把它当成艺术品一样观赏，更不能闭门造车。

业内人士认为，目前的智能家电不够智能，还是缺乏核“芯”技术，设计产品时并没有理解到消费者的真正痛点，设计理念过于理想化，炫技成分居多。结果就是，许多智能家电在很大程度上背离了消费需求。

在业内专家看来，人工智能未来面临的挑战主要有三个方面：首先是如何更好协同在一起，形成良好的AI发展生态。其次是建立统一标准，规范大家的行为。最终还是要行业应用，行业深度融合，这是人工智能的终极目标。

“未来人工智能行业要标准化和简单化，把一些标准制定出来，这个行业会形成更大的突破。”金山云高级副总裁、合伙人梁守星坦言，人工智能发展过程中的法律法规制定问题，也是行业面临的挑战。拿无人汽车来说，自动驾驶这个环节，已经涉及法律法规。一旦法律法规跟上了，人工智能的落地也会更加快速。

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