“十四五”大数据产业发展规划.docx

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1、“十四五”大数据产业发展规划目 录一、发展成效1二、面临形势3三、总体要求4(一) 指导思想 4(二) 基本原则 4(三) 发展目标 5四、主要任务6(一) 加快培育数据要素市场 6(二) 发挥大数据特性优势7(三) 夯实产业发展基础 9(四) 构建稳定高效产业链10(五) 打造繁荣有序产业生态 13(六) 筑牢数据安全保障防线 15五、保障措施16(一) 提升数据思维16(二) 完善推进机制16(三) 强化技术供给17(四) 加强资金支持17(五) 加快人才培养17(六) 推进国际合作18数据是新时代重要的生产要素，是国家基础性战略资 源。大数据是数据的集合， 以容量大、类型多、速度快、精

2、度准、价值高为主要特征，是推动经济转型发展的新动力， 是提升政府治理能力的新途径，是重塑国家竞争优势的新机 遇。大数据产业是以数据生成、采集、存储、加工、分析、 服务为主的战略性新兴产业，是激活数据要素潜能的关键支 撑，是加快经济社会发展质量变革、效率变革、动力变革的 重要引擎。“十四五”时期是我国工业经济向数字经济迈进的关键 时期，对大数据产业发展提出了新的要求，产业将步入集成 创新、快速发展、深度应用、结构优化的新阶段。为推动我 国大数据产业高质量发展，按照中华人民共和国国民经济 和社会发展第十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要总 体部署，编制本规划。一、发展成效“十三五”时期，我国

3、大数据产业快速起步。据测算，产 业规模年均复合增长率超过 30%，2020 年超过 1 万亿元，发 展取得显著成效，逐渐成为支撑我国经济社会发展的优势产 业。政策体系逐步完善。党中央、国务院围绕数字经济、数 据要素市场、国家一体化大数据中心布局等作出一系列战略 部署，建立促进大数据发展部际联席会议制度。有关部委出 台 了 20 余份大数据政策文件，各地方出台了 300 余项相关1政策，23 个省区市、14 个计划单列市和副省级城市设立了 大数据管理机构，央地协同、区域联动的大数据发展推进体 系逐步形成。产业基础日益巩固。数据资源极大丰富，总量位居全球 前列。产业创新日渐活跃，成为全球第二大相关

4、专利受理国， 专利受理总数全球占比近 20% 。基础设施不断夯实，建成全 球规模最大的光纤网络和 4G 网络，5G 终端连接数超过 2 亿， 位居世界第一。标准体系逐步完善，33 项国家标准立项，24 项发布。产业链初步形成。 围绕 “数据资源、基础硬件、通用软 件、行业应用、安全保障”的大数据产品和服务体系初步形 成，全国遴选出338 个大数据优秀产品和解决方案，以及 400 个大数据典型试点示范。行业融合逐步深入，大数据应用从 互联网、金融、电信等数据资源基础较好的领域逐步向智能 制造、数字社会、数字政府等领域拓展，并在疫情防控和复 工复产中发挥了关键支撑作用。生态体系持续优化。 区域集聚

5、成效显著，建设了 8 个国 家大数据综合试验区和 11 个大数据领域国家新型工业化产 业示范基地。一批大数据龙头企业快速崛起，初步形成了大 企业引领、 中小企业协同、创新企业不断涌现的发展格局。 产业支撑能力不断提升，咨询服务、评估测试等服务保障体 系基本建立。数字营商环境持续优化，电子政务在线服务指 数跃升至全球第9 位，进入世界领先梯队。2“十三五”时期我国大数据产业取得了重要突破，但仍然 存在一些制约因素。 一是社会认识不到位，“用数据说话、 用数据决策、用数据管理、用数据创新”的大数据思维尚未 形成，企业数据管理能力偏弱。二是技术支撑不够强，基础 软硬件、开源框架等关键领域与国际先进水

6、平存在一定差 距。三是市场体系不健全，数据资源产权、交易流通等基础 制度和标准规范有待完善，多源数据尚未打通，数据壁垒突 出，碎片化问题严重。 四是安全机制不完善，数据安全产业 支撑能力不足，敏感数据泄露、违法跨境数据流动等隐患依 然存在。二、面临形势抢抓新时代产业变革新机遇的战略选择。面对世界百年 未有之大变局，各国普遍将大数据产业作为经济社会发展的 重点，通过出台 “数字新政” 、强化机构设置、加大资金投 入等方式，抢占大数据产业发展制高点。我国要抢抓数字经 济发展新机遇，坚定不移实施国家大数据战略，充分发挥大 数据产业的引擎作用，以大数据产业的先发优势带动千行百 业整体提升，牢牢把握发展

7、主动权。呈现集成创新和泛在赋能的新趋势。新一轮科技革命蓬 勃发展，大数据与 5G 、云计算、人工智能、 区块链等新技 术加速融合，重塑技术架构、产品形态和服务模式，推动经 济社会的全面创新。各行业各领域数字化进程不断加快，基 于大数据的管理和决策模式日益成熟，为产业提质降本增3效、政府治理体系和治理能力现代化广泛赋能。构建新发展格局的现实需要。发挥数据作为新生产要素 的乘数效应， 以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才 流，打通生产、分配、流通、消费各环节，促进资源要素优 化配置。发挥大数据产业的动力变革作用，加速国内国际、 生产生活、线上线下的全面贯通，驱动管理机制、组织形态、 生产方式、

8、商业模式的深刻变革，为构建新发展格局提供支 撑。三、总体要求( 一 ) 指导思想以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯 彻党的十九大和十九届二中、三中、四中、五中、六中全会 精神，立足新发展阶段，完整、准确、全面贯彻新发展理念， 构建新发展格局，以推动高质量发展为主题，以供给侧结构 性改革为主线，以释放数据要素价值为导向，围绕夯实产业 发展基础，着力推动数据资源高质量、技术创新高水平、基 础设施高效能，围绕构建稳定高效产业链，着力提升产业供 给能力和行业赋能效应，统筹发展和安全，培育自主可控和 开放合作的产业生态，打造数字经济发展新优势，为建设制 造强国、网络强国、数字中国提供有力支

9、撑。(二) 基本原则价值引领。坚持数据价值导向和市场化机制，优化资源 配置，充分发挥大数据的乘数效应，采好数据、管好数据、4用好数据，激发产业链各环节潜能， 以价值链引领产业链、 创新链，推动产业高质量发展。基础先行。坚持固根基、扬优势、补短板、强弱项并重， 强化标准引领和技术创新，聚焦存储、计算、传输等重要环 节，适度超前布局数字基础设施，推动产业基础高级化。系统推进。坚持产业链各环节齐头并进、统筹发展，围 绕数字产业化和产业数字化，系统布局，生态培育，加强技 术、产品和服务协同，推动产业链现代化。融合创新。坚持大数据与经济社会深度融合，带动全要 素生产率提升和数据资源共享，促进产业转型升级

10、，提高政 府治理效能，加快数字社会建设。安全发展。坚持安全是发展的前提，发展是安全的保障， 安全和发展并重，切实保障国家数据安全，全面提升发展的 持续性和稳定性，实现发展质量、规模、效益、安全相统一。开放合作。坚持引进来和走出去，遵循产业发展规律， 把握全球数字经济发展方向，不断完善利益共享、风险共担、 兼顾各方的合作机制。( 三 ) 发展目标产业保持高速增长。 到 2025 年，大数据产业测算规模 突破 3 万亿元，年均复合增长率保持在 25%左右，创新力强、 附加值高、 自主可控的现代化大数据产业体系基本形成。价值体系初步形成。数据要素价值评估体系初步建立， 要素价格市场决定，数据流动自主

11、有序，资源配置高效公平，5培育一批较成熟的交易平台，市场机制基本形成。产业基础持续夯实。关键核心技术取得突破，标准引领 作用显著增强，形成一批优质大数据开源项目，存储、计算、 传输等基础设施达到国际先进水平。产业链稳定高效。数据采集、标注、存储、传输、管理、 应用、安全等全生命周期产业体系统筹发展，与创新链、价 值链深度融合，新模式新业态不断涌现，形成一批技术领先、 应用广泛的大数据产品和服务。产业生态良性发展。社会对大数据认知水平不断提升， 企业数据管理能力显著增强，发展环境持续优化，形成具有 国际影响力的数字产业集群，国际交流合作全面深化。四、主要任务( 一 ) 加快培育数据要素市场建立数

12、据要素价值体系。按照数据性质完善产权性质， 建立数据资源产权、交易流通、跨境传输和安全等基础制度 和标准规范，健全数据产权交易和行业自律机制。制定数据 要素价值评估框架和评估指南，包括价值核算的基本准则、 方法和评估流程等。在互联网、金融、通信、能源等数据管 理基础好的领域，开展数据要素价值评估试点，总结经验， 开展示范。健全数据要素市场规则。推动建立市场定价、政府监管的数据要素市场机制，发展数据资产评估、登记结算、交易 撮合、争议仲裁等市场运营体系。培育大数据交易市场，鼓6励各类所有制企业参与要素交易平台建设，探索多种形式的 数据交易模式。强化市场监管，健全风险防范处置机制。建 立数据要素应

13、急配置机制，提高应急管理、疫情防控、资源 调配等紧急状态下的数据要素高效协同配置能力。提升数据要素配置作用。加快数据要素化，开展要素市场化配置改革试点示范，发挥数据要素在联接创新、激活资 金、培育人才等的倍增作用，培育数据驱动的产融合作、协 同创新等新模式。推动要素数据化，引导各类主体提升数据 驱动的生产要素配置能力，促进劳动力、资金、技术等要素 在行业间、产业间、区域间的合理配置，提升全要素生产率。(二) 发挥大数据特性优势加快数据“大体量”汇聚。支持企业通过升级信息系统、 部署物联感知设备等方式，推动研发、生产、经营、服务等 全环节数据的采集。开展国家数据资源调查，绘制国家数据 资源图谱。

14、建立多级联动的国家工业基础大数据库和原材 料、装备、消费品、电子信息等行业数据库，推动工业数据 全面汇聚。强化数据“多样性”处理。提升数值、文本、图形图像、音频视频等多类型数据的多样化处理能力。促进多维度异构 数据关联，创新数据融合模式，提升多模态数据的综合处理 水平，通过数据的完整性提升认知的全面性。建设行业数据 资源目录，推动跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务 数据融合和开发利用。7推动数据 “时效性”流动。建立数据资源目录和数据资源动态更新机制，适应数据动态更新的需要。率先在工业等 领域建设安全可信的数据共享空间，形成供需精准对接、及 时响应的数据共享机制，提升高效共享数据的能力。发

15、展云 边端协同的大数据存算模式，支撑大数据高效传输与分发， 提升数据流动效率。加强数据 “高质量”治理。围绕数据全生命周期，通过质量监控、诊断评估、清洗修复、数据维护等方式，提高数 据质量，确保数据可用、好用。完善数据管理能力评估体系， 实施数据安全管理认证制度，推动数据管理能力成熟度评 估模型 ( 以下简称DCMM) 、数据安全管理等国家标准贯 标，持续提升企事业单位数据管理水平。强化数据分类分级 管理，推动数据资源规划，打造分类科学、分级准确、管理有序的数据治理体系，促进数据真实可信。专栏 1 数据治理能力提升行动提升企业数据管理能力。引导企业开展 DCMM 国家标准贯标，面向制造、能 源、金融等重点领域征集数据管理优秀案例 ，做好宣传推广 。鼓励有条件的地方 出台政策措施 ，在资金补贴、人员培训、贯标试点等方面加大资金支持。构建行业数据治理体系 。鼓励开展数据治理相关技术、理论、工具及标准研究，构建涵盖规划、实施、评价、改进的数据治理体系，增强企业数据治理意识。 培育数据治理咨询和解决方案服务能力 ，提升行业数据治理水平。促进数据 “高价值”转化。强化大数据在政府治理、社会管理等方面的应用，提升态势研判、科学决策、精准管理 水平，降低外部环境不确定性，提升各类主体风险应对能力。8