解读：2017年政府AI大数据发展政策新风向

全球新一代信息产业处于加速变革期，大数据技术和应用处于创新突破期，国内市场需求处于爆发期，我国大数据产业面临重要的发展机遇。为此，数据派细数了2017年政府发布的各类文件，提取出五大关键词，为大家解读2017年政府AI新风向。

关键词一：标准化，大数据的下一步朝哪走？

随着信息技术与社会经济的融合发展，数据对于国家基础性战略来说，有着推动创新、转型升级，随之提升国家治理能力的关键作用。以此为背景，国内外各标准组织也结合大数据研究现状，开展了其标准化的相关工作。ISO、IEC、ITU等国际标准化组织，美国国家标准与技术研究院（NIST）、我国信息技术标准化技术委员会（TC 28）等组织相继建立了标准化工作组并开展相关工作。

截至目前，各标准化组织已经出台了一系列大数据标准，已经取得了明显的进展。但就大数据整体技术体系和发展规模而言，当前大数据标准化研究仍处于起步阶段，与产业发展水平和需求仍不相称。

2014年12月2日，大数据标准工作组成立，由工信部和国标委共同管理。主要负责制定和完善我国大数据领域标准体系，组织开展大数据相关技术和标准的研究。申报国家、行业标准，承担国家、行业标准制修订计划任务，宣传推广标准实施，组织推动国际标准化活动。对口ISO/IEC JTC 1/WG9。2017年，工信部在《工业大数据白皮书》发布仪式上，再次强调了标准化的重要性。

工业和信息化部信息化和软件服务业司谢少锋司长表示：“深入推进工业大数据发展是全球工业企业所面临的共性课题，而工业大数据标准化工作则是支撑工业转型发展，提升我国国际话语权重要的基础。”

国家标准化管理委员会党组成员谷保中总工程师对工业大数据标准化工作提出四点建议：

• 加强调查研究，认真梳理工业大数据在工业现阶段水平的标准化需求，做好顶层设计；

• 通过全国信标委大数据标准化工作组平台，营造良好的工作氛围和工作机制，共同推动工作；

• 立足国内，面向国际构建标准化体系，统筹国际国内两个大局；

• 围绕应用先行，开展工业大数据标准的实验验证和试点示范工作。

在此背景之下，清华大学数据科学研究院也积极响应号召，积极参与到有关中国数据标准化与治理工作推进的工作中：2016年，清华大学数据科学研究院与电子标准院、DAMA CHINA共同启动了“数据标准化及治理奖”的评选，以促进大数据生产者、使用者和从业者对于数据标准化、数据质量及数据治理理念达成共识。

今年，在刚刚过去的第二届中国数据标准化与治理大会上，数据科学研究院也应邀出席，对如何广泛分享国内外数据标准化和治理的实践和发展，如何为大数据与人工智能技术的落地应用构建治理良好的数据基础环境等话题进行了深度探讨。

此外，由清华大学软件学院院长、数据院副院长王建民担任组长的大数据安全标准特别工作组，正在负责制定和完善我国大数据安全领域标准体系，组织开展大数据安全相关技术和标准研究。

关键词二：跨区域，着力大数据，哪些地区是潜力股？

2015年是大数据政策顶层设计年，2016年是大数据政策细化落地年，2017年则是大数据产业蓬勃发展年。在政策红利及众多外部利好因素的推动下，我国已积累了一定大数据管理经验，今年来也逐渐探索出具有地方特色的大数据发展运维管理机制。贵州、辽宁、重庆、辽宁、内蒙古等省市相机出台政策举措，包括管理机制、运营模式以及建设内容等各方面，以促进当地大数据产业的发展。

独领风骚：西南贵阳

2017年贵阳数博会圆满落幕，对接企业1569家，其中，500强企业112家；达成签约意向项目244个，意向金额309.9亿元；签约项目167个，签约金额244.61亿元。随着贵阳演变成大数据企业发展的良港，大数据产业也逐渐成为了贵阳发展的新支柱。

2016年贵州GDP达11734亿元，增速10.5%，其中保持强劲增长的体现在计算机、通信和其他电子设备。贵州省贵阳市围绕建设国家大数据综合试验区深入挖掘大数据商用、政用、民用价值，以大数据引领经济转型升级，提高政府治理能力，服务民生社会事业，也同样取得了丰硕成果。

2017年11月，《中共贵阳市委—贵阳市人民政府关于加快建成“中国数谷”的实施意见》出台，表示贵阳市将到2020年基本建成全域块数据城市、具有影响力的“中国数谷”，完成国家大数据试验示范任务，形成一批大数据示范应用，大数据产业竞争力进入全国城市第一梯队，建成国家大数据产业发展聚集区。将以建设公平共享创新型中心城市为目标，以城乡“三变”改革为突破，以大数据与实体经济深度融合为主攻方向，以重大项目和园区建设为抓手，建成大数据产业高度聚集、大数据与实体经济深度融合、大数据创新力度显著增强、大数据治理精准施策、大数据服务精准高效的“中国数谷”。

老牌强军：京津冀

2009年以前，京津冀地区大数据产业企业总数仅为350家，经过7年的持续增长，现在企业总数已增至涵盖不同领域的875家，主要可以分为可以分为大数据应用服务、基础框架、数据资源和支撑服务四大类。产业门类齐全，已形成稳定的大数据产业生态。（数据来源：由北京大数据研究院等五家单位共同编制的《京津冀大数据产业地图（2016）》）

随后，在2016年年底，京津冀三地共同发布了《京津冀大数据综合试验区建设方案概要》，为2017年直至2020年的发展指出了风向。而河北雄安新区的成立，也为2017年的大数据发展提供的新的思路。

• 到2017年底，京津冀三地数据开放、产业对接框架基本形成，数据开放共享机制体制初步建立，环保、交通、旅游等民生重点领域试点示范率先启动。   

• 京津冀大数据综合试验区建设的主要任务有八项包括：

• 加快打造以北京为创新核心、天津为综合支撑、河北做承接转化的大数据产业一体化格局；

• 做好京津冀数据资源管理顶层设计，北京率先建立政务数据资源目录体系，探索三地对政务数据资源实行清单管理，建立数据资源管理体系；

• 加强三地政府部门信息资源横向整合和各级政府数据纵向整合；

• 加快大容量骨干网络设施建设，提升固定宽带接入能力，实现宽带网络全覆盖，将京津冀地区建成全国首个宽带城市群；

• 地将推动开展大数据便民惠民服务，优化公共资源配置，提升公共服务水平；

• 推动大数据技术向装备、汽车、电力、能源等行业领域深度应用拓展，打造大数据服务产业链和大数据技术支撑产业链；

• 建立健全大数据交易制度和大数据交易平台，制定完善标准规范、服务规则、技术协议，推动形成京津冀一体化的数据资产交易市场，共同推动数据资源资产化；

• 开展区域对外开放政策突破，探索建立大数据创新保税区、大数据企业境外投资和并购创新政策试点，实现创新要素高效集聚。

• 雄安新区：2017年12月10日，雄安新区党工委书记、管委会主任陈刚表示，雄安新区要打造五大发展理念的创新发展示范区，要打造智慧之城，实施大数据战略是雄安新区的重大任务。突出以应用为导向，来推动大数据在雄安新区落地。随后，在12月20日，雄安新区政府与百度就“智能出行、对话式人工智能应用、云基础设施“等多个领域展开深度合作。

京津冀地区将依托北京，尤其是中关村在信息产业的领先优势，三地共同建设大数据综合试验区，以大数据的思维、技术、模式、产品、服务等突破行政藩篱和区域界线，将京津冀区域打造成为国家大数据产业创新中心、国家大数据应用先行区、国家大数据创新改革综合试验区、全球大数据产业创新高地。

行业新秀：青岛/福州

2016年，全球大数据应用研究论坛于青岛落下帷幕，这也为青岛市今后在大数据领域的发展埋下了伏笔。2017年6月，青岛市政府颁发了《关于促进大数据发展的实施意见》，表示要分发挥大数据在推进供给侧结构性改革、提升政府履职效能、构建信息惠民体系、推进智慧城市建设、促进经济转型升级和提质增效、培育新兴产业和新业态等方面的创新引领作用。

其中几项重点工程包括：

• 城市资源数据化工程；

• 数据融合增值化工程；

• 政府治理智慧化工程；

• 民生服务便捷化工程；

• 海洋经略科技化工程；

• 产业转型创新化工程；

• 环境营造多元化工程等。

而对于福州市来说，在2017年6月举办的“中国东南大数据智能应用峰会暨数据中国城市行”活动则同样是一个契机。6月16日，中国大数据50强企业以及中国大数据产业生态联盟理事会员单位百余家优秀企业齐聚福州，为该活动拉开序幕。这是“数据中国城市行”系列活动继首站在青岛举办后的第二站。福州市市长尤猛军在致辞中表示，福州把大数据产业作为发展新引擎。希望通过本次峰会，进一步汇聚精英智慧，助推福州大数据产业发展。

福州市有着得天独厚的地理优势，作为作为海上丝绸之路的起点，近年来，福建省和福州市利用当地的产业优势，在智慧城市、健康医疗等行业，不断深化大数据应用，已取得很好的成效。在此基础上，2017年6月，福州市人民政府办公厅印发了《关于落实加快大数据产业发展三条措施》，其中包括大数据企业营业收入上规模奖励、给予新引进的行业龙头企业落户奖励等，积极响应了中央对于大数据发展规划的号召。

新晋网红：河南/辽宁/内蒙古等

关键词三：产业化，哪些产业是大数据的未来出口？

2017年11月，工信部印发了《高端智能再制造行动计划（2018－2020年）》。其中指出的主要任务包括：推动智能化再制造装备研发与产业化应用。

以企业为主导，联合行业协会、科研院所和第三方机构等，促进产学研用金结合，面向高端智能再制造产业发展重点需求，加快再制造智能设计与分析、智能损伤检测与寿命评估、质量性能检测及智能运行监测，以及智能拆解与绿色清洗、先进表面工程与增材制造成形、智能再制造加工等技术装备研发和产业化应用。

而在12月最新出台的《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》中，工信部也就以下领域进行了明确，其中包括：

• 智能网联汽车。支持车辆智能计算平台体系架构、车载智能芯片、自动驾驶操作系统、车辆智能算法等关键技术、产品研发，构建软件、硬件、算法一体化的车辆智能化平台。到2020年，建立可靠、安全、实时性强的智能网联汽车智能化平台，形成平台相关标准，支撑高度自动驾驶（HA级）。

• 智能服务机器人。支持智能交互、智能操作、多机协作等关键技术研发，提升清洁、老年陪护、康复、助残、儿童教育等家庭服务机器人的智能化水平，推动巡检、导览等公共服务机器人以及消防救援机器人等的创新应用。发展三维成像定位、智能精准安全操控、人机协作接口等关键技术，支持手术机器人操作系统研发，推动手术机器人在临床医疗中的应用。到2020年，智能服务机器人环境感知、自然交互、自主学习、人机协作等关键技术取得突破，智能家庭服务机器人、智能公共服务机器人实现批量生产及应用，医疗康复、助老助残、消防救灾等机器人实现样机生产，完成技术与功能验证，实现20家以上应用示范。

• 智能无人机。支持智能避障、自动巡航、面向复杂环境的自主飞行、群体作业等关键技术研发与应用，推动新一代通信及定位导航技术在无人机数据传输、链路控制、监控管理等方面的应用，开展智能飞控系统、高集成度专用芯片等关键部件研制。到2020年，智能消费级无人机三轴机械增稳云台精度达到0.005 度，实现 360 度全向感知避障，实现自动智能强制避让航空管制区域。

• 医疗影像辅助诊断系统。推动医学影像数据采集标准化与规范化，支持脑、肺、眼、骨、心脑血管、乳腺等典型疾病领域的医学影像辅助诊断技术研发，加快医疗影像辅助诊断系统的产品化及临床辅助应用。到2020年，国内先进的多模态医学影像辅助诊断系统对以上典型疾病的检出率超过95%，假阴性率低于1%，假阳性率低于5%。

• 视频图像身份识别系统。支持生物特征识别、视频理解、跨媒体融合等技术创新，发展人证合一、视频监控、图像搜索、视频摘要等典型应用，拓展在安防、金融等重点领域的应用。到2020年，复杂动态场景下人脸识别有效检出率超过97%，正确识别率超过90%，支持不同地域人脸特征识别。

• 智能语音交互系统。支持新一代语音识别框架、口语化语音识别、个性化语音识别、智能对话、音视频融合、语音合成等技术的创新应用，在智能制造、智能家居等重点领域开展推广应用。到2020年，实现多场景下中文语音识别平均准确率达到96%，5米远场识别率超过92%，用户对话意图识别准确率超过90%。

• 智能翻译系统。推动高精准智能翻译系统应用，围绕多语言互译、同声传译等典型场景，利用机器学习技术提升准确度和实用性。到2020年，多语种智能互译取得明显突破，中译英、英译中场景下产品的翻译准确率超过85%，少数民族语言与汉语的智能互译准确率显著提升。

• 智能家居产品。支持智能传感、物联网、机器学习等技术在智能家居产品中的应用，提升家电、智能网络设备、水电气仪表等产品的智能水平、实用性和安全性，发展智能安防、智能家具、智能照明、智能洁具等产品，建设一批智能家居测试评价、示范应用项目并推广。到2020年，智能家居产品类别明显丰富，智能电视市场渗透率达到90%以上，安防产品智能化水平显著提升。

关键词四：跨领域，相互借鉴、融合发展

2017年01月17日，国家工信部印发了《大数据产业发展规划（2016－2020年）》，其中“跨领域”这个关键词提及了三次。

• 发挥我国市场规模大、应用需求旺的优势，以国家战略、人民需要、市场需求为牵引，加快大数据技术产品研发和在各行业、各领域的应用，促进跨行业、跨领域、跨地域大数据应用，形成良性互动的产业发展格局。

• 打破体制机制障碍，打通数据孤岛，创新合作模式，培育交叉融合的大数据应用新业态。支持电信、互联网、工业、金融、健康、交通等信息化基础好的领域率先开展跨领域、跨行业的大数据应用，培育大数据应用新模式。

• 开展跨行业大数据试点示范。选择电信、互联网、工业、金融、交通、健康等数据资源丰富、信息化基础较好、应用需求迫切的重点行业领域，建设跨行业跨领域大数据平台。

2017年11月15日，科技部在京召开新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会。这次会议的召开标志着新一代人工智能发展规划和重大科技项目进入全面启动实施阶段。

会议宣布：成立新一代人工智能发展规划推进办公室。由科技部、发展改革委等15个部门构成，负责推进新一代人工智能发展规划和重大科技项目的组织实施。会议宣布首批国家新一代人工智能开放创新平台名单：

• 依托百度公司建设自动驾驶国家新一代人工智能开放创新平台；

• 依托阿里云公司建设城市大脑国家新一代人工智能开放创新平台；

• 依托腾讯公司建设医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台；

• 依托科大讯飞公司建设智能语音国家新一代人工智能开放创新平台。

科技部部长万钢也也启动会上表示，首先要充分认识新时代中国发展人工智能的重大意义；其次要打造中国人工智能先发优势，促进人工智能与实体经济深度融合；第三是形成推进人工智能健康发展的良好生态，强化企业主体和市场主导，突出企业在技术路线选择和行业产品标准制定中的主体作用。

关键词五：安全法治，大数据产业发展的关口

随着云计算、物联网和移动互联网等新一代信息技术的飞速发展，大数据应用规模日趋扩大，在数据采集、存储、开放共享、等均存在安全隐患，数据隐私管理法规不健全，数据产权的立法滞后，缺乏推动各个部门数据交换和共享的制度、规范和标准，导致公民隐私得不到合法保护，同时社交网站的隐私数据也可能被不法商家利用等等，这都给数据安全带来了巨大的挑战。

个人信息安全与隐私保护问题、数据权属及应用的法律问题、人工智能/区块链等新兴产业中的数据应用法律问题等等都是当下圈内人关注的热点。此外，近年来在政府推进大数据的政策中，25%均与信息安全相关，可见大数据领域的安全法治问题已经越来越受到关注。（数据来源：中国大数据法治发展报告（2017））

2017年6月1日起，《中华人民共和国网络安全法》开始实施，全文将数据安全作为重要的一部分：

• 网络数据，是指通过网络收集、存储、传输、处理和产生的各种电子数据。国家鼓励开发网络数据安全保护和利用技术，促进公共数据资源开放，推动技术创新和经济社会发展。

• 网络运营者应当按照网络安全等级保护制度的要求，履行下列安全保护义务，保障网络免受干扰、破坏或者未经授权的访问，防止网络数据泄露或者被窃取、篡改。其中包括：采取数据分类、重要数据备份和加密等措施。

而关于大数据司法实施的实践现状问题，2017年6月，根据《中华人民共和国刑法》《中华人民共和国刑事诉讼法》的有关规定，《最高人民法院、最高人民检察院关于办理侵权公民个人信息刑事事件适用法律若干问题的解释》出炉，对公民个人信息及出发管理做出了明确规定。(http://www.court.gov.cn/zixun-xiangqing-43942.html)

此外，在我国，已经颁布大数据相关政策法规的省事包括：北京、江苏、贵州、云南、广东、吉林、天津等共18个；各省市现成立的大数据地方监管部门共有23个，其中包括广东市大数据管理局、沈阳市大数据管理局、重庆市经信委大数据发展局等等。 

关键词六：共享联通，打破数据“孤岛”

近年来大数据产业蓬勃发展，新型企业频出，传统企业转型。然而大数据真正的精髓，不是数据量的爆炸性增长和数据形态的多样性，而是数据与数据之间关联形式的变化。在此背景之下，政府多次发文强调数据共享的关键性，建立机制鼓励企业数据分享。

在2017年7月颁布的《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》中，“共享”作为关键词，出现了18次，其中总体指导思想中，通知提到：倡导开源共享理念，促进产学研用各创新主体共创共享。遵循经济建设和国防建设协调发展规律，促进军民科技成果双向转化应用、军民创新资源共建共享，形成全要素、多领域、高效益的军民深度融合发展新格局。积极参与人工智能全球研发和治理，在全球范围内优化配置创新资源。

此外，在11月刚刚下发的《国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》中，也再度提到：面向关键技术和平台需求，支持建设一批能够融入国际化发展的开源社区，提供良好开发环境，共享开源技术、代码和开发工具。同时，建立部门间高效联动机制，探索分业监管、协同共治模式；建立中央地方协同机制，深化军民融合，形成统筹推进的发展格局；推动建立信息共享、处理、反馈的有效渠道，促进跨部门、跨区域系统对接，提升工业互联网协同管理能力。 

以上就是根据政府颁发的部分文件(自2016年底至今)，为大家整理出的AI新风向。2018年，大数据领域又将有何新变化，哪些地区哪些行业又将成为黑马闯入大家视线，让我们拭目以待。

作者：王睿诗