全球大數據產業發展的新趨勢及我國的路徑選擇

摘 要：數據是一個國家的基礎性戰略資源，也是新世紀的“鉆石礦”。當前，在全球大數據產業發展熱潮與國家大數據戰略推動下，各地政府積極參與到“數字中國”建設過程中，傳統企業與大數據公司合作加深。在此背景下，我國大數據產業發展加速，規模逐漸擴大，應用領域日漸拓寬。文章在分析全球大數據產業發展新趨勢基礎上，指出當前我國大數據產業發展面臨的困境，進而提出相應的發展路徑。

關鍵詞：大數據產業；人工智能；區塊鏈；路徑選擇

中圖分類號：F49文獻標識碼：A文章編號：1005-6432（2025） 17-0001-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2025.17.001

1 引言

大數據產業是指以數據生產、采集、存儲、分析和服務等為主的相關經濟活動，包括大數據軟硬件產品開發、數據資源建設與信息技術服務等。大數據產業的核心是提高數據加工能力，通過加工數據，實現數據增值，創造經濟利益。當前，大數據已成為全球熱門產業，包括醫療、教育、交通等傳統行業，均逐漸加大對大數據技術應用的深度與廣度，大數據產業頂層設計不斷加強，政策機制日益健全。由此，形成人工智能、工業物聯網、智慧城市、智慧交通等新型領域，并推動大數據產業呈現出新的發展趨勢。

在全球大數據產業深入發展背景下，我國大數據產業也得到了長足發展。《中國大數據產業白皮書》顯示，2018年，中國大數據產業規模達4384.5億元，較上年增長了23%。2019年3月7日，環球大數據研究中心在北京主辦了“大數據產業發展溝通會”，意在推進數據資源開放共享，深化大數據與各行業領域的交流合作。然而，要想充分融入國際發展潮流，我國大數據產業必須解決當前面臨的挑戰，包括數據信息安全性差、行業發展不均衡、龍頭企業缺乏等，不斷優化產業發展路徑。

2 全球大數據產業發展的新趨勢分析

2.1 大數據產業規模不斷增大，增長勢頭逐漸放緩

在各國積極推進大數據產業發展背景下，全球大數據產業規模日益擴大，但近年來增長勢頭逐漸放緩。前瞻產業研究院大數據產業分析報告顯示，2012—2018年，全球大數據市場總體規模由760億美元增至4384.5億美元左右。其中，2012—2015年，全球大數據產業規模的年均增幅達到55%；2015—2018年，全球大數據產業規模增長速度逐漸放緩，增長率分別約為27%、25%和24%。2018年，我國大數據產業規模進一步擴大，產業鏈條更加完善，國內大數據公司的業務已經覆蓋至數據采集、存儲、分析、安全與可視化等領域，且誕生了阿里巴巴、華為、騰訊和聯想等有實力的大數據企業。隨著大數據產業的發展，全球大數據市場規模將會不斷增大，但增長勢頭逐漸放緩。

2.2 大數據細分市場逐漸豐富，應用領域向服務業延伸

隨著大數據產業的發展與相關技術的不斷創新，全球大數據細分市場逐漸豐富。中商產業研究院統計數據顯示，目前大數據應用、數據庫服務、存儲服務、計算分析服務和行業解決方案，均是全球大數據主要的細分市場，所占市場份額分別為7.9%、12.5%、14.7%、17.3%和35.4%。并且，大數據軟硬件產品開發、數據交易市場、可視化、語音識別、非結構化分析與信息技術服務等，也是大數據的重要細分市場。在大數據細分市場逐漸豐富的同時，全球大數據應用領域逐漸由工業生產領域向服務領域延伸。以IT業為例，當前，惠普、谷歌、英特爾、甲骨文等老牌IT廠商正在改變工業為主的商業模式，向開源靠攏，并加大專業服務與系統集成力度。且據業內專業人士分析，未來IT產業發展也將圍繞數據收集、分析、處理展開，除了專業IT技術和服務外，導航、O2O、移動支付等日常IT服務也將以大數據為支撐，也就是所謂的大數據服務。可以說，現有的工業IT技術生產與供應，將向數據化服務方向演變，為IT業提供新的發展動力。可以看出，全球大數據細分市場逐漸豐富，應用領域逐漸向服務業延伸。

2.3 大數據產業投融資日益活躍，金融領域投資增多

近幾年，在各國的支持與引導下，全球大數據產業投融資日益活躍。據數據猿公開數據整理，2016年上半年，全球大數據行業共產生投融資事件157起，其中中國97起，金額達503.70億元；美國41起，金額為111.38億元。在此之后，英國投資11.3億元新建哈璀大數據中心；投資4.2億元，新建用于大數據科學與技術研究的艾倫圖靈研究所；投資15億元，建立應對重大疾病的數學研究中心。并且企名片數據統計顯示，2017年，中國大數據投融資事件共發生324起，包括九次方大數據獲得12億元投資、化運輸局獲得的超過5億元融資等。2018年，我國天運大數據又獲得了1億元的投資，領投企業主要為曦域資本和華映資本。在日益活躍的大數據產業投資分布中，投資最多的是金融領域，且投資次數不斷增多。2017年，在我國大數據行業應用方面，金融行業投融資事件的占比超過40%。2017年11月，高盛投資6800萬元，用于投資金融大數據公司Crux Informatics。就此可以看出，未來全球大數據產業的投融資還會更加活躍，金融領域的投資將增多。

2.4 線上數據交易平臺增多，逐漸成為數據合作主渠道

2008年起，全球大數據交易市場初步形成，歐美發達國家相繼出現了“數據市場”“數據銀行”與“數據公約”。在此背景下，一部分市場嗅覺敏銳的企業開始發展數據交易業務。例如，美國集開放位置數據庫服務商Factual出現，致力于開發國際最大位置相關數據，并為各界提供實時數據交易市場信息；日本富士通公司建立了“大數據”交易市場Data plaza，并對用戶信息進行了匿名化處理。近幾年，國際線上數據交易平臺不斷增多，逐漸成為企業數據合作的主渠道。例如，2016年7月，uCloudlink構建的全球移動數據交易平臺正式上線，通過將全球SIM卡資源與客戶資源相連接，助力運營商走向全球。并且，uCloudlink平臺還支持全部主要貨幣的支付，以及全球各本地站點的部署，通過分布式和云技術，為合作伙伴提供了個性化和全球化優勢。2017年，澳大利亞成立了最大數字貨幣交易平臺，也就是澳洲U網。澳洲U網的出現，使數字資產交易更加扁平化，增強了用戶體驗。當前，U網用戶已超過65萬，交易對近100種，日均交易量達3億元。

3 我國大數據產業發展面臨的挑戰

3.1 數據安全性差，用戶信息泄露現象嚴重

如今，大數據應用范圍不斷拓寬，隨之而來的數據信息泄露風險也逐漸提高，由此引發一系列用戶信息數據泄露問題。且這一問題在2018年呈現出爆發式增長趨勢，涉及行業領域眾多。在影視娛樂行業，2018年6月13日AcFun彈幕視頻網發布公告稱，有1000萬左右的用戶數據被黑客竊取。并且，黑客竊取用戶數據后在黑暗網絡售賣，數量高達800萬條，售價為12000元，即平均1元便能買到800條信息。在住宿行業，2018年8月，華住官方證實有超過2.4億條酒店用戶入住信息，1.3億條入住登記身份信息，以及1.23億條官網注冊資料數據被販賣，主要涵蓋用戶的銀行卡號、手機號、郵箱、家庭住址等。在物流領域，2018年，暗網上公開兜售10億條圓通快遞用戶數據，主要包括收寄人的姓名、電話、地址等，且購買者只需花430元即可購買到100萬條圓通快遞用戶信息。在網絡招聘領域，2018年6月，195萬用戶求職簡歷被竊取，并且在黑暗網絡進行售賣。可見，伴隨著大數據產業在不同行業領域的深入應用，信息安全問題逐漸凸顯，用戶隱私數據泄露現象嚴重，不利于大數據產業的健康發展。

3.2 數據可靠性較低，行業亂象嚴重

大數據產業中，數據來源較為廣泛、內容豐富，使得數據質量、準確性與權威性很難保證，數據可靠性相應降低。中國新聞網報道數據顯示，中國宜信通過收集到借款人的社交數據，錯誤率高達50%，無法對借款人征信系統進行核實。由于借貸人征信信息不準確，使得宜信公司在借貸業務中遭受巨大經濟損失。由于數據可靠性較低，我國大數據產業的行業亂象較為嚴重。例如，當前，我國許多電商企業為獲得較好銷量，通過刷單方式提升銷量，用虛假銷售數據吸引用戶。以二手車電商為例，據業內人士透露，中國二手車市場中，許多電商交易平臺為提高銷量，利用大數據技術統計漏洞，將一個單子拆分成好幾單，實際成交一輛車訂單，通過刷單方式變成3～8輛，以此來提升銷售額。同時，通過刷單、拆單等方式，二手車電商平臺快速提升交易規模，使得許多用戶相信其提供數據而產生購買，進而遭受到一定的經濟損失。中國大數據產業在發展過程中，數據可靠性差，行業亂象嚴重，不利于產業的健康穩定發展。

3.3 數據壟斷性強，行業發展不均衡

當前，我國大數據產業的數據壟斷性較強，行業發展尚不均衡，制約了產業快速發展。中國新聞網統計數據顯示，我國數據共享與開放程度僅為日本的60%，美國的7%，數據共享開放性與發達國家相比存在一定差距。新浪微博數據顯示，當前，我國70%數據資源集中在政府部門，20%數據資源掌握在運營商、互聯網、電子商務等大型企業當中，只有10%的數據資源實現共享。并且，在我國掌握20%數據資源的企業當中，絕大部分數據都被百度、騰訊、阿里巴巴等互聯網巨頭所壟斷。因此，我國不少企業的發展均依賴于這些互聯網巨頭，一旦與這些企業取消合作，便會面臨巨大損失。例如，2017年6月，順豐與阿里巴巴斷交，宣布關閉對菜鳥的數據接口，停止給淘寶平臺上的包裹提供物流信息。這雖然使淘寶商家無法確定買家是否已經收到貨物，買家也不能實時跟蹤商品物流信息，但菜鳥也切斷了豐巢信息接口，致使順豐公司本身也遭受了巨大損失。菜鳥、順豐“數據斷交”事件，進一步體現出我國數據資源主要集中在行業巨頭手中，產業發展呈現出極度不平衡狀態。

3.4 數據技術研發成本高，投資主體單一

當前，大數據產業發展過程中，高昂的研發成本、巨大的研發投入，成為制約大數據產業發展的主要障礙之一。2018年6月，洛陽市為了推動大數據產業的發展，花費10億元支持洛陽大數據產業園發展，主要用來扶持數據存儲、科技研發等方面。同年9月，重慶實施大數據智能化重點研發項目，計劃每個項目年投入經費不低于1億元。同時，政府部門將會扶持發展大數據智能化研發、轉化、孵化體系，計劃每個新型高端研發平臺投入不低于1000萬元，以及對大數據智能化創新平臺的建設投入也將不低于5000萬元。10月15日，易圖資訊宣布將募集資金1.05億元左右，用于發展房地產大數據服務技術研發。由于大數據產業研發投資，以及技術創新投資成本較大，導致大數據產業發展的投資主體多數為政府部門，極少會有資金實力雄厚的企業投資，用于創新和研發大數據技術。這種主體單一的投資方式，進一步阻礙了我國大數據產業發展。

3.5 大數據產業龍頭企業較少，帶動效應差

中國大數據企業規模小，缺乏龍頭企業，難以發揮帶動示范作用，是制約大數據產業發展的重要原因。據搜狐新聞報道，目前中國大數據企業數量超過200家，主要以小微企業為主，幾乎沒有年銷售額超過10億元人民幣的企業，且大部分企業集中在北京中關村，難以形成示范性的帶頭作用。同時，大數據企業各自為政，每家企業占領一小塊細分領域，而所有企業占有細分市場份額均不超過10%，難以形成競爭優勢。另外，中商產業研究院發布的《2018—2023年中國大數據產業市場前景及投資機會研究報告》顯示，2017年，中國大數據產業規模達到3550億元，而這一數據中真正和大數據工具，以及大數據產品相關的金額不足20%，大數據企業所有市場份額加起來只有100億元左右，僅占整個大數據產業規模的2.1%，難以發揮帶動效應。由于中國大數據產業中缺乏龍頭企業，企業規模較小，難以形成示范性的帶頭作用，一定程度上減緩了大數據產業的發展步伐。

3.6 技術創新能力不足，市場競爭力弱

目前，我國大數據產業發展仍然面臨技術創新不足這一挑戰。在新型計算機平臺、分布式計算架構、大數據處理、分析等方面仍與其他國家存在一定差距。工業信息數據安全相關數據顯示，由于我國大數據企業技術創新不足，傳統企業更加青睞Google、IBM、SAP等國外IT企業，進而致使我國大數據產業國內市場占有率僅為5%左右。同時，北京大數據研究院信息顯示，我國對巨量數據處理能力有限，創新性不強，使得許多視頻、音頻數據儲存困難增加，繼而導致數據資源利用率極低，僅有10%左右的音頻、視頻資源得到有效利用。此外，《大數據產業發展規劃（2016—2020年）》指出，我國大數據在底層技術上和國外差距較大，國內企業使用的大數據技術大部分來自谷歌、甲骨文等國外大公司。我國大數據技術創新能力不足，致使大數據產業的市場競爭力較差，不利于企業實現長遠發展。

4 我國大數據產業發展路徑選擇

4.1 制定數據隱私保護機制，降低用戶信息泄露風險

大數據產業存在巨大數據泄露風險，且現有的隱私保護法規難以滿足大數據發展需求。因此，我國相關部門應制定大數據隱私保護機制。在此過程中，我國應借鑒美國先進經驗，制定類似于網絡環境下《消費者隱私權力法案》式的法律法規，加強對用戶隱私信息的保護力度。還可參照歐盟為保護用戶信息安全，制定專業個人數據權力保護法，提出“被遺忘權”這一概念，即當用戶注銷軟件時，企業需要刪除用戶數據，將用戶數據“遺忘”，進而防止用戶數據被泄露。鑒于此，我國相關部門應參照國務院印發的《促進大數據發展行動綱要》，借鑒歐美等發達國家相關立法，如《安全港協議》《數據保護指令》《一般數據保護條例》《大數據研究和發展倡議》等規定，加快制定地方大數據產業發展相關法律法規，明確規定大數據應用領域以及發展方向，規避數據泄露風險，保護用戶信息不被泄露。

4.2 引入人工智能技術，共建數據開放共享平臺

中國大數據產業在發展過程中，大部分數據集中在政府和互聯網巨頭手中，難以實現數據共享。由此，應在大數據產業發展過程中，引入人工智能技術，實現多個領域數據信息共享。可將人工智能技術的能力和資源，與傳統企業數據應用需求進行連接，通過人工智能技術，有效整合各行業數據資源，實現多行業數據共享。即利用人工智能技術，將互聯網企業與傳統企業的服務進行連接，以用戶為中心，實現數據共享。同時，大數據相關企業還應利用人工智能技術，構建一個區中心化計算平臺，形成不同網絡，挖掘和整合各傳統行業資源，實現數據資源共享。此外，還應利用人工智能技術，搭建分布式訓練平臺，及時收集各行業信息數據，為開放共享的數據平臺提供數據資源。

4.3 借力區塊鏈技術，減少虛假數據信息

當前，大數據產業存在著數據統計準確性較差的難題。由此，大數據企業可利用區塊鏈技術優勢，提升數據信息資源的準確性。具體而言，在進行數據統計時，利用區塊鏈分類賬價值這一功能，實現數據主體之間有效互動，使得數據擁有者能夠準確定位其用戶，收集到精準的用戶數據。同時，數據使用主體在進行數據統計時，可利用區塊鏈技術設置校驗機制，通過對收集到的數據進行校驗，自行對數據進行判斷，并返回結果，對收集數據進行準確性判斷，確認數據的真偽。此外，還可利用區塊鏈技術的校驗激勵機制，激勵數據提供者提供準確的數據，進一步保證數據可信度。在此過程中，相關企業可借鑒滴滴、美團、Airbnb等企業，對用戶數據利用區塊鏈技術進行信用和安全事前評估，對其用戶的生活、借貸狀態做出準確的判斷和分析，進而對其用戶存在的風險進行評估，進一步提升數據的準確性，減少其營業活動中的經濟損失。

4.4 應用數據清洗技術，提升大數據技術創新能力

當前，我國大數據產業在發展過程中，面臨著技術創新力度不足的困境，進而制約了大數據產業的進一步發展。由此，相關政府部門應加大針對大數據產業技術研發的投入力度，積極引入最新技術，攻破數據存儲、數據清洗、數據分析發掘、數據可視化等領域的關鍵性技術。在此過程中，應加大Oracle、SQLServer等主流數據庫的抽取與裝載能力，使其支持多重協議訪問，支持通過CIFS、NFS等途徑對數據進行清洗，多方位提升數據的處理能力。具體而言，可將數據清洗技術運用到數據收集、儲存、分析、應用等環節當中。例如，相關部門可利用數據清洗技術，在確保國家數據隱私安全情況下，匯集景點、線路、氣象、交通、酒店、監管等數據資源，在提升數據技術創新能力的基礎上，不斷充實、豐富我國大數據資源庫。

4.5 制定小微企業風險補償貸款政策，拓寬大數據企業融資渠道

當前，我國大數據產業主要以小微企業為主，規模小，缺乏龍頭企業，已成為大數據產業發展面臨的主要困境之一。由此，相關部門應擴寬小微企業的融資渠道，鼓勵其積極進行創新，以及大力發展大數據相關的產業。政府部門應出臺相關政策，鼓勵銀行對小微個體開展風險補償貸款，在風險可控情況下，允許小微企業提供不高于80%的有效抵押或擔保。在此過程中，其他地方政府部門可學習福建省探索建立小微個體科技金融服務聯盟，以及創新金融服務模式，開展小微企業無抵押貸款試點等做法，進一步助力大數據企業發展。同時，政府部門應針對大數據企業的實際情況，制定免征企業所得稅、增值稅等政策，減少大數據企業支出，使其將更多的資金用于技術創新，發展壯大企業，成為行業龍頭企業，發揮積極的帶動作用。

參考文獻：

[1]房俊民，田倩飛，徐婧，等.全球大數據產業發展現狀、前景及對我國的啟示[J].中國科技信息，2015（10）：101-102.

[2]7億條個人信息遭泄露浙江判決特大侵犯公民信息案[EB/OL].（2017-09-13）[2024-11-28].https：//society.huanqiu.com/article/9CaKrnK5acr.

[3]勒川.中國獨角獸企業有望引領全球大數據產業發展[J].中關村，2017（6）：73.

[4]鄭夢悅.論當前大數據產業的發展現狀及崛起舉措[J].新經濟，2016（2）：37.

[5]劉志強.貴州：乘“云”直上躍入大數據產業發展前列[J].廣西經濟，2015（6）：59-60.

[6]邱玉婷，韓骉.我國發展大數據產業主要政策分析[J].江南論壇，2017（4）：16-18.