大数据与产业融合发展

刘 艳，张肖会，吴 丽

（江苏省科学技术情报研究所 江苏南京 210042）

0 引言

数据被喻为21世纪最珍贵的资产。2014年3月的《政府工作报告》中就首次出现“大数据”一词，2015年党的十八届五中全会首次提出“国家大数据战略”，国务院以国发[2015]50号印发《促进大数据发展行动纲要》，从战略上部署大数据发展。至此，大数据战略上升为国家战略。

1 当今信息技术与经济社会融合发展的趋势

从宏观政策上看，2014年3月“大数据”首次写入《政府工作报告》，李克强总理提出从共享经济、工匠精神、打破信息孤岛、构建信息数据“安全网”等路径挖掘大数据。从微观经济社会发展角度看，信息电磁空间与社会物理空间的融合正在不断加深，大数据成为当今世界信息技术与经济社会融合发展的趋势，是经济社会发展的新动能。大数据与产业融合发展是信息化过程中呈现的一种产业新形态，大数据通过技术手段从海量数据中提取出有价值的信息，助推产业融合更快发展。

2 大数据对产业发展的巨大价值

2.1 驱动商业模式的创新

大数据有利于驱动商业模式的创新。

驱动机理层面，大数据作为新技术在企业中应用，从客户价值发现、企业服务革新、企业组织架构调整等方面影响企业的环境适应能力。大数据是商业模式创新的工具之一，商业模式创新是大数据的应用领域之一，二者既有交叉又相互独立[1]。大数据驱动商业模式创新主要体现在：数据集合加算法的工具化应用；金融、通讯、物流、零售、数据云等新产业链和产业空间的形成；以大数据为中心的扩张引发多行业、多领域、多学科的跨界或融合。

作用成效层面，大数据从3个阶段对企业产生直接影响，从而引发商业模式创新：价值发现、价值创造、价值实现。另一方面也直接支撑信息技术、系统和基础设施（有形资产）、无形资产（资源）、人力资源能力的演化，促进企业IT信息系统及能力的发展和创新，最终引发企业商业模式构成要素的变化，从而驱动商业模式创新。

2.2 推动产业转型

大数据是新一代信息技术的重要标志之一，我国信息化转型期需要通过实体经济与大数据的融合，促进传统行业提档升级，转变服务模式，改变企业决策方式，提高企业运营效率，降低成本，推动经济长足发展。大数据从2个方面推动产业转型：一是工具智能化成为劳动者的左膀右臂，提高劳动效率；二是以往企业以经验进行决策的状态转变为基于“数据＋算法”的科学决策方法。

无论是传统制造业、现代服务业还是未来产业，大数据均可以应用到各个环节。通过不断挖掘、汇聚、分析消费者以及研发、生产、供应链等数据，基于“数据＋算法”构建一套新的决策机制，替代传统的经验决策，从而实现更加高效、科学、精准、及时的决策，以适应需求的快速变化[2]。

2.3 有利于形成基于产业融合的多个产业生态圈

从产业环境来看，各行各业都在寻求数字经济时代的数字化转型，这也为中国产业互联网的发展带来了机遇和挑战。此外，随着大数据应用的进一步全面展开，不仅将重新定义数字经济，还将垂直打通生产、流通、交易、消费等各个环节，从而促进各个传统行业深入融合形成新的产业生态。

大数据产业生态圈建设的核心是促进大数据产业与重点产业融合。首先，通过数据源、数据采集、数据存储、数据处理、数据挖掘、数据应用、数据展示环节的建设，构建全覆盖、全过程、全生命周期的大数据产业链，促进大数据外延产业链快速提升，形成内外延产业“互促进、互提升、互融合”的发展态势。其次，通过大数据技术在制造业与服务业的深度应用，提升产业效能，丰富服务形式，提高服务水平，从而加速“高端智造”转型步伐，加快“多元融合、智慧创新”的进程，最终形成基于产业融合的多个产业生 态圈。

3 大数据应用领域及实现路径

大数据应用布局的实现路径可以分为2类：一是通过线上线下双向融合，一站式全渠道运营，赋能数据和生产能力；二是平台企业借助资源优势，帮助传统企业升级改造，使得传统的生产、流通和消费等环节“信息化”“扁平化”和“无界化”，逐步从产品到服务不断升级提档。

3.1 大数据在服务业的应用

服务业的大数据应用包括以下5个方面：①零售商业，大数据通过海量、快速的数据分析，可以很便捷地对顾客群体进行细分，甚至可以模拟实境，发掘新的需求和提高回报率；②医疗健康，通过可穿戴设备，实时传输病患状态数据，建立专属电子病历，形成医疗解决方案，提高诊断准确性和有效性；③公共卫生安全防范，帮助政府进行网络直报、公共卫生预警、疫情防控等，提升政府社会治理水平和服务水平；④金融领域，利用机器学习及大数据对每一个信贷申请人进行全方位分析，对借款人过去的信用资料与数据库中全体借款人的信用习惯相比较，评估借款人的信用等级，减少金融机构的欺诈损失，提高信贷风险管理水平；⑤电信及电商平台等领域，通过数据分析客户黏性以及客户行为，提升服务品质，推送有用信息。

3.2 大数据在工业领域的应用

大数据在工业中的应用场景有研发设计、复杂生产过程优化、产品需求预测和工业供应链优化。大数据的基本特点主要有数据种类多、数据量大、实时性高等，工业大数据则主要围绕“智能制造”模式，打通从掌握客户需求到形成产品的全链条脉络，让数据更好地为企业服务，产生更大的经济和社会效益。

3.3 大数据在农业领域的应用

为了更好地提高农业包括种植业和养殖业的收益率，通常需要积累大量的经验。大数据可以帮助解决农业经验不足的问题，其在农业上的应用可以分为农业生产数据、农业市场数据和农业管理数据。为了开展数据采集、数据分析，采集点的天气数据需要被获取，然后基于土质分析、作物分析、天气模拟等手段进行综合判断，进而推荐相关农作物，最终使得收益最大化。为了确定杀虫、施肥、灌溉，以及防灾等时间，可以通过在农田中布置传感器的方式对农田数据进行收集。渔业和牧业也可以利用类似的方式获得相关帮助。

4 技术赋能：人工智能与产业融合发展的技术创新效应

4.1 人工智能是新兴的科技生产力

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是大数据的更高应用阶段，被认为是数字经济时代新的生产力。人工智能的概念出现较早，但是只有到了最近与互联网、大数据很好地结合以后，才发生了质的飞跃，并且广泛应用于国民经济和社会生活，从而全面改变了社会的各个方面，还可能引发生产关系的变革。

人工智能是新兴的科技生产力。人工智能时代的来临，将颠覆传统产业结构并重塑全球产业竞争格局。面对人工智能技术进步带来的挑战，传统产业与人工智能深度融合发展既是建设现代化经济体系的需要，也是推动农业现代化、制造业转型升级以及服务业智能化的需要[3]。目前渗透到生产、生活各个角落中的人工智能技术通常指的是弱人工智能技术。人工智能技术向国民经济活动中的各要素渗透，基于智能化改造，使传统产业发生了翻天覆地的变化，落后生产力将被淘汰，而且人工智能技术还催生出一大批新兴产业。

4.2 人工智能技术与实体经济的融合

实体经济与人工智能技术融合有着内在的必然性。实体经济的各个环节都可以被人工智能所渗透，如劳动者、劳动工具和劳动对象。人工智能还能催生出新的商业模式，延伸传统产业链。另外，人工智能还带动了新的产业，相关软硬件的生产成为实体经济的重要组成部分。竞争机制作用下智能产业普遍降低生产成本，生产效率和经济效益必将得到提高。人工智能开发和应用已成为当前中国国家战略。

人工智能的强渗透性使其能够延伸至原有的不同产业。按照产业划分，可以具体分为：①智能农业，包括农、林、牧、渔等广义农业，在农产品、水产品、畜牧等方面，运用大数据技术分析决策，发展定制化生产，形成网络化的产供销现代农业经济；②智能制造业是国家重器，人工智能技术在制造业中的应用发端于先进制造业，智能化高端产品提高产业价值，提升国家竞争力，相较于传统产品，智能产品被附于各类智能模块，并能不断强化学习，演算推理，所以从总体上提升制造业水平；③智能服务业，包括酒店业、旅游业、金融服务业正在进行智能化转型升级，传统服务效率得以提升，传统业务场景与新技术场景实现对接；④新兴服务业，例如医疗和养老领域则从智能设备制造入手，拓展应用场景，此外还有更多的领域亟需探索开发。