全球大数据产业的投资与市场前景分析

■ 文/孟海华

孟海华，上海市科学学研究所产业创新研究室副研究员，主要研究领域为技术预见、信息及相关领域产业创新、企业技术路线图及相关培训等。

大数据产业具备第一产业的资源性、第二产业的加工性和第三产业的服务性，是新兴战略性产业。

纵观国内外，大数据已经形成了产业规模，并上升到国家战略层面，大数据技术和应用呈现纵深发展。面向大数据的云计算技术、大数据计算框架等不断推出，新型大数据挖掘方法和算法大量出现，大数据新模式、新业态层出不穷，传统产业开始利用大数据实现转型升级。人工智能、深度学习、工业物联网、虚拟现实、智慧城市等领域的发展推动大数据的应用普及。新兴行业、传统行业围绕数据服务体系，已经形成了传统行业数据平台、互联网数据平台及行业资讯类数据平台。以数据应用为基础的新一代数据服务企业，在促进主体行业发展的同时，同样促进了行业内中小企业的发展。

大数据发展的产业环境分析

● 美国政策层面发力

美国推出了一系列公开数据计划，在健康、能源、气候、教育、金融、公共安全等领域开放数据和信息，促进创新和突破，从而推动经济发展。美国致力于扩大联邦数据公开范围和受用对象的范围，尤其扩大高价值数据资产，探讨如何进一步扩展收集和分析工业竞争和创新相关的数据。为了进一步挖掘联邦政府数据的应用潜力，促进创新与社会进步，2016年1月，美国商务部发起了一项旨在使政府数据更加容易使用的数据易用性计划（CDUP）。2016年5月，白宫发布《联邦大数据研发战略计划》，这是2012年奥巴马政府实施大数据研发计划以来出台的首份顶层规划文件，文件针对大数据研发中的重点和难点问题加强部署，为未来的大数据研发列出7条战略计划，旨在建立大数据创新生态系统，加强数据分析能力，从大量、多样、实时的数据库中提取有效信息，服务于科学研究、经济增长与国家安全。白宫在大数据、高性能计算、网络安全、量子信息、人工智能等领域接连出台研发计划，或在已经实施计划的基础上制定研发战略。2016财年，美国联邦政府各部门投入的网络与信息技术研发预算（NITRD计划）达40.9亿美元，比2015财年增长3.1%，其中涵盖了大数据、网络安全、高性能计算、可靠性软件、大规模网络、人机交互系统等重要前沿领域。

在具体行业应用方面，例如2016年3月4日，美国公众营养研究部际委员会（ICHNR）发布了联邦政府首个营养科学研究路线图（2016—2021）。该路线图是继国家纳米技术计划、网络与信息技术研发计划等国家科技计划后的又一个重大的跨部门研发计划，旨在引导和推进未来5～10年美国的公众营养健康研究，特别是鼓励运用大数据等现代技术手段，跨部门、跨学科、跨领域地开展针对个性化的健康促进和疾病防治的科学研究，以期提高美国及全球的公众营养健康水平。

● 英国以数据共享为根本

英国新建哈璀（Hartree）大数据中心，投资1.13亿英镑；新建艾伦·图灵研究所，投资4 200万英镑，开展大数据科学与技术的研究；投资1.5亿英镑建立了第一个国家级老年痴呆症研究所；建立应对重大疾病新的数学研究中心。此外，英国成立了大数据战略委员会，发布《开放数据战略白皮书》，统一政府数字平台，开放政府部门数据通道，设立数据开放共享奖励基金。2018年，英国还将出台“数据保护通则”的专门法规，旨在开发利用数据资源产生更大的商业价值和促进经济增长。

● 瑞典启动大数据专项

瑞典国家重点科研计划（NFP）大数据专项（Big Data，NFP75）计划在2017年至2020年间共投入2.5亿瑞士法郎。该专项主要分为3个板块：（1）大数据信息技术，包括大数据分析基础性研究、大数据基础设施构架、数据库和计算中心。（2）大数据相关社会及法律问题，包括大数据对社会经济发展的影响预测（如对贸易、商务模式、人员交通及物流的影响）、个人隐私及空间的保护及相关的社会伦理和法律问题及对策等。（3）大数据应用，包括大数据在交通、健康、灾害及社会风险控制、能源转型领域开展基础性应用研究。瑞士国家重点科研计划由瑞士联邦政府推出，目的是对关系瑞士社会经济发展全局的重要领域展开基础性研究并提出对策建议。

● 我国积极营造大数据发展环境

2014年和2015年，“大数据”被写入国家《政府工作报告》。在2015年3月5日举行的两会中，李克强总理在政府工作报告中提到，制定“互联网+”行动计划，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合，促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展，引导互联网企业拓展国际市场。目前，《国家大数据战略及行动纲要（2015—2025）》征求意见稿已经完成，国家自然基金委、科技部支持了大量大数据研究项目。北京、上海、天津、重庆、广东、贵州等省市制定了大数据发展规划，多地开始建数据产业基地：天津拟打造国家数据聚集区，与北京、河北联合建“京津冀大数据走廊”；重庆计划将大数据培育成重要战略性新兴产业，加快建设两江云计算产业园；陕西西咸新区、湖北武汉光谷、贵州贵安新区等地提出要建设国家级大数据基地。

●上海成立数据交易中心

2016年4月1日，上海数据交易中心挂牌成立。上海数据交易中心是经上海市人民政府批准，上海市经济和信息化委、上海市商务委联合批复成立的国有控股混合所有制企业，承担着促进商业数据流通、跨区域的机构合作和数据互联、公共数据与商业数据融合应用等工作职能。上海数据交易中心以国内领先的“技术+规则”双重架构，采用自主知识产权的虚拟标识技术和二次加密数据配送技术，结合面向应用场景的交易规则，将在全面保障个人隐私、数据安全前提下推动数据聚合流动。上海将围绕“资源、技术、产业、应用、安全”融合联动这一条主线，聚焦“政府治理和公共服务能力提升、经济发展方式转变”两个方面，建设“交易机构+创新基地+产业基金+发展联盟+研究中心”五位一体大数据产业链生态发展布局，力争打造国家数据科学中心、亚太数据交换中心和全球“数据经济”中心，形成集数据贸易、应用服务、先进产业为一体的大数据战略高地。

大数据产业的行业需求预测

●企业需求

①传统企业的大数据转型

随着互联网化进程的不断推进，在改变用户消费习惯的同时，众多传统企业面临一系列问题，其中一条核心主线就是如何使用已有数据以及如何采集用户数据。为了有效利用数据，很多传统企业开展了试探性的使用和分析，并逐步结合互联网平台，形成闭环数据。地产、制造、金融企业已经在逐步建立互联网销售平台。平台的建立并不是要加大产品的销售量，而是通过平台对传统营业网点、销售渠道的信息进行有效管理，从而建立可供判断或分析的数据。这样可以更好地了解客户的潜在需求，更快地适应市场变化，从而带动新一轮研发的生成或变革。此类企业的成长点、市场化性质以及企业性质将区别于传统企业，走上新业态、新模式的道路。目前，在车联网、互联网金融、汽车电商、房产电商等领域都相继有成功的案例出现。

②平台企业的大数据战略

针对IT投入相对较少、IT基础较为薄弱的领域，比如零售、餐饮、服装、农业、出版等行业，企业不会自建云计算及大数据平台，更多的是依靠专业化的数据服务企业或数据服务平台来满足数据分析的需求。行业数据服务平台架构的初衷，主要是用云服务方式解决上述行业的信息化建设及运维需求。目前，上海类似的行业数据平台不少，建筑业的筑想网、医药业的安捷力等都是在行业垂直领域专业度很高的企业，较之通用、普适性的平台，此类平台与行业发展更具有共存性和相通性，是大数据产业发展过程中一个非常重要的组成部分。

③互联网企业大数据规模化发展

互联网传媒是大数据应用比较快的一个产业领域，传媒由传统的单向被动模式转变成为双向互动模式，在吸引用户群体的同时也通过定义用户肖像，来推动精准营销。精准营销使企业享受了新媒体带来的最实惠的成果，也为企业带来了一份较之传统传媒更加具体的数据分析报告。同样在互联网领域，无论是社交平台还是移动应用，在其互联网平台构建的过程中，收集、汇总、分析数据都是非常重要的环节。通过甄别不同年龄段、性别、爱好的用户群，互联网平台能够精准定位并推送不同的消息，而在这些精准定位的背后，则是每天几十甚至几百TB的数据增长量和分析量。可以说，有了互联网才有了大数据产业的蓬勃发展。

大数据价值链与人工智能、虚拟现实的关系

●热点关联领域需求

①金融大数据

中国金融信息服务产业存在产业链分布广、市场空间巨大的特点，与此同时，又表现出产业集中度非常低的现状。因此，未来必将经历大量的并购整合，最终出现几家庞大的IT服务机构。传统金融服务领域的人才资源、市场能力、技术及研发方面在全国范围内都具有不可比拟的优势，产业环境、配套资源都非常成熟。目前，金融信息服务产业链已经拥有了证券、期货、金融期货、科学技术等交易所，以及钢铁、有色金属等各类生产物资交易所，拥有像安硕信息、万得资讯、金仕达、银联、普兰金融、春雨供应链等一大批具有行业代表性的龙头企业，还有一批以经尔纬为代表的掌握大数据技术及具有资源整合能力的公司。金融领域的数据库建设比较完善且都为结构化的数据，随着人工智能、深度学习等新兴技术的介入，大数据将显示出大有可为的趋势，对基于大数据分析的成果的需求也将越加旺盛。

②交通大数据

一是智能交通。在交通和环境信息的基础上，交通部门可以实现交付跟踪、工作流程监督和人力资源管理。在智能交通系统中，如果车辆使用了该应用，交通部门就可以监测到相关数据。智慧城市首席信息官可以使用从物联网信息库中获取运输和交通过程的信息，这将大大改善交通运输，有助于建立服务型的支付方式，而不是简单的付款程序，如时间收费制度。智慧城市的核心价值是根据交通数据来建立对公民有益的基础政策。智能交通领域也产生了很多新的商业创新。

二是自动驾驶。目前，谷歌公司借助大数据及车载技术和传感器，以及高级辅助驾驶系统、软件、地图数据、GPS和无线通信数据等，实现了无人驾驶。可以预见在不久的将来，大数据在自动驾驶领域的应用将越来越被看好。

③新媒体大数据

大数据引领的新媒体已经颠覆了国外数个传统媒体，比如停刊的美国《新闻周刊》以及德国出现战后最大的纸媒倒闭潮等。以眼球经济为基础的传统媒体展示型广告已快速向以数据为基础的网络媒体精准型广告转变。百视通和东方明珠的整合已经打造了全国最大的千亿级别的传媒上市公司，公司在电信、广播电视及互联网领域海量数据处理具有丰富的研发及应用经验，所用技术涵盖了分布式计算、海量数据处理、流计算、机器学习及神经网络等，重点关注互联网广告投放技术、效果监测、目标受众行为的分析及精准细分、广告智能匹配等。未来几年，新媒体大数据将越来越受到业界的追捧。

④制造业大数据

目前，我国正在利用大数据推动信息化和工业化深度融合，研究推动大数据在研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产业链各环节的应用，研发面向不同行业、不同环节的大数据分析应用平台，选择典型企业、重点行业、重点地区开展工业企业大数据应用项目试点，积极推动制造业网络化和智能化。最近几年，国家和地方政府日益重视大数据在制造业特别是高端智能制造领域的应用，例如《中国制造2025》的发布。从这个意义上来说，大数据在制造业应该发挥的潜力巨大，释放空间和余地很大。

大数据产业技术预见

●大数据引领新一代信息技术

从2012年起，全球知名咨询公司高德纳对大数据产业技术的发展进行了跟踪调查。相关数据显示，大数据热炒概念的时期已经成为过去，多数投资者已经成为理解概念和数据源应用方面的行家。比较而言，大数据基础设施方面的部署及其产业应用的深度环节更能引起他们的兴趣。他们不再单一理解大数据，而是从新一代信息技术维度重新认识大数据与网络安全、人工智能等相关领域形成的综合体。大数据的投资仍在继续，但略呈下降趋势。总体而言，73%的受访者表示已经投资或有计划投资大数据领域。其中，近半数（48%）受访者表示，他们的机构已经投资大数据领域，投入资金的增幅超过1%～3%。25%受访机构表示有计划投资，没有计划投资的稳定在22%。

人们对大数据的投资态度更加理性，究其原因主要有两个影响因素。一是投资机构正从关注数据和分析的模糊概念转移到具体的产业技术应用细节。二是短时间内大数据技术转化为消费者使用的产品的难度较大。虽然73%的受访者表示，他们已经投资或正在计划投资大数据领域，但许多仍停留在试点阶段。

●带来的机遇未改变

根据高德纳公司的调查显示，投资公司投资大数据的原因并没有改变，如何提高客户体验仍是首要关注焦点。在过去5年中，许多组织正在尝试建立自己的客户枢纽或建立新的网络安全解决方案基础设施，而不是简单地与供应商已经提供的目的应用和基础设施进行接洽。高德纳公司指出，大数据产业及其带来的价值和优势需要被进一步广泛认可，大数据思维需要在经济产业内进一步广泛渗透。

●密切相关的技术领域

在2017年5月25日贵阳大数据产业论坛上，高德纳公司首席分析师雷伊·瓦尔德斯（Ray Valdes）认为，在未来，数字化商业、区块链、人工智能（智能机器）、物联网、自动化交通、智能化契约等领域将产生超出人们想象的数据，并对基于巨量数据的分析结果有着持续旺盛的需求。可以预见，这些领域在未来将呈现更多大数据价值。

大数据投资前景预判

●人工智能在相关领域的成功应用，必须依赖大数据

当前，国际巨头们纷纷在人工智能领域投入巨大资源，如苹果公司的Siri、IBM公司的Watson、微软公司的Cortana等，而谷歌和百度等搜索引擎公司更是网罗了世界上最优秀的科学家投身到人工智能技术的研发和应用中。2016年5月，美国白宫科学和技术办公室宣布的“精准医疗计划”和“癌症登月项目”均依赖人工智能在医疗数据中寻找模式，最终帮助医生诊断疾病并提出治疗措施，从而改善病患护理和健康成果。谷歌公司已经成立Alphabet，重新整合集团资源，随后推出基于人工智能的新搜索算法RankBrain，联手福特公司研发无人驾驶汽车、DWave量子计算机测试，并将人工智能融入聊天板块。微软公司第三代“微软小冰”也已经发布，开源机器学习工具包DMTK，微软牛津计划推出最新接口、人脸情绪识别器。2015年8月，英特尔公司投资无人机公司Yuneec 6 000万美元，9月投资量子计算机5 000万美元，10月收购Saffron，12月以167亿美元收购Altera。依据艾瑞咨询数据，2020年全球人工智能市场规模将达到1 190亿元人民币，年复合增速约19.7%；同期，中国人工智能增速将达91亿元人民币，年复合增速超50%，远超全球增速。谷歌公司的AlphaGo系统之所以所向披靡，是因为有庞大的棋局数据库支撑。同样，教育、医疗、交通、城市安全等领域的人工智能应用也离不开大数据。因此，投资者应该关注：一是核心技术研发的投入，研发过程结合大数据和人工智能技术，形成良好的基础架构，会产生“更多的数据产生更好的智能”的效果；二是形成统一的标准和体系，这样才能加快各行业知识和语义之间的融合，使得数据产生协作效应；三是龙头企业，这是大数据、人工智能产业链的关键节点，也是行业发展的风向标和推动产业化正向循环运转的动力。

大数据智能公共服务平台

●智慧城市建设、新城镇建设中大数据潜在爆发期尚未到来

大数据与深度学习、人工智能、虚拟现实交叉的领域成为资本追逐的焦点。例如，日本提出建设超智能社会（SOCIETY 5.0），实现ICT技术在全社会的深度融合应用，受到诸多大数据公司和风险投资机构的关注。日本建设超智能社会，基于以人工智能、物联网、大数据为代表的ICT技术，研究开发先进机器人、超级计算机、传感器、高速通信等技术，实现网络空间与现实空间高度融合的信息物理系统，运用大数据促使社会生活各领域实现高度智能化，推进经济发展与社会进步。与此同时，在我国各地大力推进的智慧城市建设中，大数据在新兴技术交叉应用的环节中，将有着重要的一席之地。大数据与智慧交通、绿色环保、民生安全等领域相融合，在人工智能、深度学习的带动下，大数据应用商机无限。近年来，我国智慧城市建设如火如荼，浙江、江苏等地智慧城镇建设在全国引起广泛关注，如果没有行业大数据支撑，智慧城市、新城镇建设将是苍白无力的。

●支撑分享经济智能大数据应用平台被看好

分享经济在短时间内崛起并成为全球现象，规模和影响力都呈现出指数增长。2014年12月，著名会计师事务所普华永道发布的预测报告指出，全球分享经济的规模将从2015年的150亿美元增长到2025年的3 350亿美元。在全球经济努力复苏的背景下，分享经济模式的新颖性和巨大发展潜力受到各国政府的高度重视，甚至提升到了国家战略的高度。大数据、云计算、人工智能将构建支撑分享经济的智能平台，而这些平台将日益彰显其经济价值。在分享经济的新模式中，大数据起到了核心作用，其价值不言而喻。