大数据领域技术发展态势与前瞻预测成果发布

工业和信息化部电子第五研究所党委委员、副总工程师

赵国祥

　　今天我要向各位分享和汇报的是信发司布置的一个探索性研究的方向。题目定为大数据领域技术发展态势与前瞻预测，尤其是关注大数据未来发展，在技术层面会不会出现新的“卡脖子”问题，中国的现状和国际上的现状存在着什么样的差距，应该做什么样的考量。

　　随着信息技术飞速发展，大数据已经成为推动社会经济发展的新动力。为了更好把握大数据技术发展脉络，促进技术创新与应用落地，我所按照信发司有关布置，深入剖析大数据技术发展现状与竞争格局，围绕大数据采、存、算、管、用等关键环节，整理编制了这个研究报告。我接下来会从以下四方面进行报告。

　　首先是大数据的技术背景。大数据核心特性是五位，大数据技术特性是对照这五位大数据特性展开的。适应和解决由大数据五维特性带来的各种挑战。

　　大数据技术特性我们总结为五个S，即时性、高效性、稳定性、可扩展性、安全性。大数据技术发展也并非一蹴而就，而是经历了漫长的历史进程。从早期的数据积累及初步处理阶段，历经技术逐步成型快速发展，直至当下的成熟应用与持续创新时期。

　　直至今天大数据技术仍然保持着持续创新的态势，尤其是在生成式人工智能大模型不断演进的背景下。整体来看可以看到一个明显的态势，就是大数据技术本身还没有收敛，还在快速发展。大数据技术本身也正朝着更加高效、智能、及时化方向发展。为了做好本次技术图谱的研制工作，按照部里工作安排开展了走访调研交流，研制关键技术备选清单以及召开专家论证会，历经四个月的紧张筹备与深入研究，最终形成了2025年大数据关键技术图谱和专题报告。

　　我们将大数据技术领域细分为八个具体领域，一共梳理113个关键技术项，对每项大数据关键技术，按照其关键重要程度做出了相应的排序。除了大数据关键技术清单，还对照梳理出84个关键设备项，这些关键设备项目前均已实现部分国产替代。

　　时间关系PPT里没有列出详细列表。从国产替代情况来看整体状况还不是很乐观。以50%和100%两个维度来看，大部分在50%以下，50%～100%的是少数，100%的是极少数。

　　下面具体做一些分析。根据前面清单编制形成2025大数据领域关键技术全景图，包括采集、预处理、存储、管理、流通、分析、挖掘、应用、销毁八个一级分类。刚才朱院长谈到常说的从数据采集开始采、存、算、管、用这五个领域，从技术领域来分觉得分为八环节可能更能体现当前的技术态势。

　　八个一级分类以及数据处理技术、数据计算技术、数据融合技术等22个二级分类，覆盖大数据的全生命周期。这八个方面一是大数据的采集技术，这是大数据技术处理流程中的首要环节，我们分别梳理国内外大数据采集技术的主要企业代表以及关键设备，通过技术对比发现国外在数据采集系统集成方面经验丰富，而国内数据采集技术积累正在逐步增强，个别领域已经达到了国际一流水准。

　　大数据预处理技术方面，美国在大数据预处理技术领域领先全球，而国内互联网巨头展现出强大的大数据预处理技术的研发能力，可与国外技术进行比拼。这一点上大家信心度比较高，同时国内高校与科研机构也积极投身大数据预处理技术研究，取得多项研究成果。

　　大数据存储技术方面，国外技术成熟度高，而且生态完善，主导全球标准化的服务，技术基础和原创研究突出，国内加速追赶技术能力。随着政策扶持，建圈强链以及技术快速迭代，大数据存储技术有望实现突破和赶超。大数据管理技术方面，国外在大数据管理技术领域占据领先地位，其优势体现在基础理论核心算法以及高端研发方面。

　　国内近年来发展迅速，随着国家对大数据管理的重视，国内各行各业正加大数据管理的研发力度，逐步缩小与国外差距，这方面既有管理本事，也包括技术加强。

　　第五个大数据流通技术，国外大数据流通领域起步早，技术积累深厚，市场应用有先发优势，生态系统建设完善。我们起步稍晚，但是发展快，经过快速发展，随着国家持续推进数据流通，利用基础设施建设，大数据里头技术设备，相关产业将实现高速发展。这方面近几年来我们在流通数据交易，包括数据资产评价等等相关的，这几年高速发展。今天早上主会场的报告，国家数据局的领导讲的也有提到。

　　第六个是大数据分析挖掘技术。国外大数据分析挖掘技术基础研究核心算法及高端商业应用方面均占据领先地位。而国内在应用创新和场景落地方面，表现出应用和场景。随着国家政策的支持力度加大，国内企业高校和科研技术加速创新，积极推动大数据分析的国家技术成果转化。大数据应用方面，美国科研机构和高校在大数据可视化理论和数智融合前沿技术领先全球。大多数美国企业主导大数据应用产品市场，而国内大数据应用技术发展迅速，逐渐形成自主知识体系，国内如智慧城市等领域对数据应用需求旺盛，为技术发展提供广阔的空间。我想与很多产业状况一样，应用应该是我们的巨大突破。大数据的销毁技术方面，国外目前构建了完备且成熟的技术体系，国内近年来发展迅速，随着国内数据安全政策要求的提高，数据销毁技术将紧密围绕数据安全法规快速发展。

　　以上便是大数据技术当中八大技术子领域，时间关系，我们有专门本子说明，今天先简单汇报这些。

　　如今大数据技术应用无处不在，然而随着数据规模持续膨胀和应用场景日益复杂，刚才朱院长分享中谈到了很多这方面的信息。大数据技术正面临着一系列难题，包括数据多样化引发的适配难题，数据存储容量扩展压力，数据处理与计算性能瓶颈，人工智能数据训练与跨模态融合，当然包括数据安全与隐私保护等挑战。

　　尽管面临着如此多的挑战，大数据产业发展机遇仍然广阔，而且充满潜力。具体原因有三：

　　一是大数据领域政策规划为产业发展构建了坚实的制度保障。尤其这两年大家应该都看到了。

　　二是大数据技术与各类新兴技术融合加速，驱动大数据产业升级发展。朱院长刚才分享中特别展开了。

　　三是随着应用场景的纵深拓展，大数据在工业、金融、政通多个领域释放出规模化价值。在未来仍然能够持续创造新的增长点和带来巨大的社会经济效应。由此我们对大数据技术未来发展方向，做出以下预测。

　　从技术角度看，大数据技术未来发展将呈现多维深度融合与创新，短期来看大数据技术突破有效赋能各行业转型升级。周期来看大数据技术协同推动人工智能与大数据深度融合。长远来看大数据技术革新，促进人类科技不断迭代发展。从产业角度看，随着“数据要素X”行动深化，智能制造、智慧城市等新兴领域加速渗透，大数据产业的市场规模将保持强劲的增长势头。

　　据前瞻产业研究院预测，2030年我国大数据产业市场规模将达到5.79万亿元。未来大数据技术发展可表现为以下七方面：

　　一是国内外技术发展呈现追赶与领跑并存的格局。尤其刚才谈到几方面有的我们有些基础，有的差距比较大，这是追赶，有的是有机会处于领跑地位。

　　二是数据安全隐私保护成为制约技术发展的核心矛盾。

　　三是边缘计算与云原生架构推动存储及计算效率革命。

　　四是多模态数据融合催生统一存储与分析技术范式。

　　五是人工智能深度赋能全技术链条，驱动自动化与智能化升级。

　　六是数据要素市场化，释放产业增长新动能，流通壁垒亟待破解。

　　七是绿色低碳与可持续发展成为技术演进的重要方向。

　　最后，我们对大数据技术及产业发展做出以下七方面的未来展望：

　　一是构建技术创新、协同体系。

　　二是完善数据安全保障。

　　三是加强边缘计算能力。

　　四是统一数据技术标准。

　　五是AI赋能大数据技术发展。

　　六是深化数据要素市场化改革。

　　七是引导技术研发与商业目标融合。

　　以上便是大数据领域技术发展态势与前瞻预测调研报告的主要内容，非常感谢工信部信发司对本次工作悉心指导，也非常感谢参与调研的各家企业，高校及科研机构的大力支持与专业建议。正是各位的无私帮助和紧密合作，我们才得以顺利完成这份具有前瞻性和实用性的技术报告。再次感谢所有参与者和支持者，让我们共同期待大数据技术在未来创造更多的可能性和更广阔的发展空间，谢谢大家！

　　（以上内容根据嘉宾发言速记整理）