大数据赋能新技术发展

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简述信息一览：

• 1、大数据技术可以融合带动哪些新兴产业发展?
• 2、大数据当前的新技术发展趋势
• 3、通过数字赋能高铁创新发展中车形成了什么的智慧生态圈
• 4、大数据赋能业务创新的5个阶段
• 5、大数据赋能下的“互联网+医疗”
• 6、大数据和人工智能如何赋能工业制造领域?能否举个例

大数据技术可以融合带动哪些新兴产业发展?

第一：信息服务行业。信息服务行业在大数据时代将得到一个快速的发展，以信息服务为主的各种咨询公司将在产业结构升级的过程中，发挥出重要的作用。信息服务行业的覆盖面还是比较广的，传统IT企业的toB业务都可以归为信息服务行业，同时随着互联网企业的崛起，互联网企业在toB领域也会逐渐发挥出更重要的作用。

自2018年以来，我国大数据技术开始快速发展，与人工智能、VR、5G、区块链等新技术交汇融合，加速技术创新。2020年，我国大数据产业规模达到6388亿元，同比增长16%。预计未来三年，大数据产业规模将以15%以上的年均增速增长，到2023年产业规模将超过万亿元。

大数据通过与人工智能、云计算、互联网、边缘计算等新兴技术渗透融合在智能制造、绿色低碳、共享经济等领域培育形成了新的增长点，成为创新发展的重要驱动力。

大数据当前的新技术发展趋势

1、在发展趋势方面，首先，随着技术的进步，大数据的处理和分析将更加高效和智能化。例如，边缘计算的兴起使得数据可以在更接近数据源的地方进行处理，减少了数据传输的延迟和成本。同时，人工智能和机器学习的广泛应用使得大数据分析能够自动化、智能化地进行，提高了分析的准确性和效率。

2、数据整合共享 随着大数据技术的不断成熟，数据的整合共享将成为重要趋势。过去，由于技术限制，数据往往分散在各个部门和系统中，难以实现有效整合。未来，随着数据治理和数据中台等技术的广泛应用，企业能够建立统一的数据平台，实现数据的整合和共享。

3、大数据产业下游则是大数据应用市场，随着我国大数据研究技术水平的不断提升，目前，我国大数据已广泛应用于政务、工业、金融、交通、电信和空间地理等行业。 大数据产业上游基础设施具体包括IT设备、电源设备、基础运营商及其他设备，相关代表企业华为、中兴通讯、艾默生、三大运营商等。

4、技术创新加速：大数据技术本身也在不断发展和创新，如人工智能、机器学习、云计算等领域的不断进步。新技术的应用将给大数据带来更多的可能性和机遇。数据安全和隐私保护：随着大数据应用的普及，数据安全和隐私保护也成为了一个重要的问题。

通过数字赋能高铁创新发展中车形成了什么的智慧生态圈

1、精益管理与信息化建设等工作；另一方面，中车四方所通过产品智能化、生产自动化、管理信息化的实现，创新发展方式和经营模式，通过投资并购、区域合作等方式，快速做大企业规模，构建智慧企业生态圈，向成为受人尊敬的有价值的智慧企业不断迈进。

2、中国高铁技术创新联盟和产学研用一体化的协同创新模式，我们叫***推动，市场拉动，企业为主体的创新体系，这是我们的一个很深的体会，加上我们中车强大的创新的实验验证能力，有工程实验室、省级研发中心，形成我们强大的生产制造实验验证创新能力，这是我加上我们和海外的国际合作，铸就了中车的创新发展。

3、融入和服务新发展格局，以高质量发展为主题，围绕绿色低碳和数字智能两大战略方向，突出自主发展、深化改革、强化协同、创新驱动四大战略任务，提升整车业务、强化科技板块、拓展服务生态，不断通过科技创新为消费者美好汽车生活赋能，以企业可持续高质量运营回馈股东、员工和社会。

4、“人工智能赋能交通可以实现场景化、智能化、数字化的交通业务应用，为城市交通的工具、系统、管理与服务带来根本性变革，推动智能交通的落地。”刘佳在代表主办方致辞中提到。 论坛上，李德紘院士带来了《从心出发？用智慧服务出行》的演讲。

大数据赋能业务创新的5个阶段

1、业务监控： 收集用户数据、产品数据、运营数据等，形成回顾性的报告或者报表，以业务监控为手段看业务的最新进展、异常报警。这是业务赋能的最初始阶段，往往很多企业只是因为有了dashboard或者业务报表而沾沾自喜，觉得自己公司进入了大数据时代，实则这只是数据化转型的开始。

2、业务优化：根据分析结果，优化关键业务节点和流程引擎，在每个交易节点上降低成本、提升效率。洞察变现：根据对用户、产品、运营的洞察，寻找到用户变现、产品变现以及渠道变现的机会，创造新的收入。

3、在第三阶段——价值输出时代，即数据赋能时代/DI时代，随着企业数据化的实现，此阶段中企业不仅可以洞察业务规律提升效率，而且实现自动化，动态的优化营销策略等。

4、无论是在金融企业还是非金融企业中，数据应用及业务创新的生命周期都包含五个阶段：业务定义需求；IT部门获取并整合数据；数据科学家构建并完善算法与模型；IT发布新洞察；业务应用并衡量洞察的实际成效。在今天的大数据环境下，生命周期仍维持原样，而唯一变化的是“数据科学家”在生命周期中所扮演的角色。

大数据赋能下的“互联网+医疗”

移动互联网、大数据、云计算、物联网、人工智能等数字技术有效提升了健康医疗产业的信息化、网络化、智能化水平。随着5G、区块链等新技术的突破与应用，数字技术还将为健康医疗事业带来更深远的影响。但无论是互联网＋医疗还是AI＋医疗，当下最亟需的应用场景其实在基层。

医疗数据的数字化：互联网促进了医疗信息和病历的数字化，这有助于医疗机构更高效地管理患者记录，提供更好的医疗协同工作。远程监护和诊断：互联网技术使得医生可以远程监测患者的生理参数，提供实时诊断和治疗建议，从而改善慢***管理和急救情况的处理。

目前，医疗大数据已在优化资源配置、解决信息孤岛问题、辅助决策应用等方面呈现出巨大作用。总结下来，产生如下影响：提升就医体验 “就医难”是国内医疗面临的最大问题。

《医疗大 健康 》平台持有人“何成辉”先生携手宁波云悦共创，借助大数据、云计算、物联网等技术，充分整合市场资源，线上线下融合互通，致力于服务医疗 健康 ，为消费者提供丰富优质的服务体验。

互联网+医疗可以产生许多积极的影响。首先，它可以提高医疗服务的便利性和效率。通过互联网，患者可以在线预约医生、获取医疗咨询、查看病历和检查结果等，避免了传统医疗就诊中的排队等待和繁琐流程。同时，互联网+医疗还可以实现医疗资源的优化配置，让患者能够更好地选择适合自己的医疗服务。

大数据和人工智能如何赋能工业制造领域?能否举个例

1、目前，云服务商、大数据和AI服务商、工业垂直领域服务商和工控厂商等各类企业都已经进入工业数据智能市场，并结合各自优势拓展市场。一些工业软件、工业互联网平台厂商也在持续进入市场。

2、大数据和人工智能可以让交通更加智能。智能交通系统是交通系统中通信、信息和控制技术的产物。通过对交通流和速度的收集和分析，可以进行交通监控和调度，有效提高交通能力，简化交通管理，减少环境污染。人工智能应用领域有哪些？人工智能已经广泛应用于零售业，并正在改变人们的购物方式。

3、在工业制造领域，互联网智能科技的应用也十分广泛，以下是一些具体的例子：智能工厂：通过物联网技术和传感器设备，智能工厂可以实时监测生产设备的运行状态和生产线的生产情况，提高生产效率和质量。同时，智能工厂还可以实现自动化生产、智能化物流等，减少人工干预和成本。

4、提高数据透明度。人工智能会把数据转化到前端，给数据赋能，为产品以及供应链的设计提供更好的规划。除此之外，加强制造业的质量管理也是人工智能的益处之一。目前制造业的质量检查主要还是以在流水线上取样，然后送到实验室使用专门的仪器检测为主，具有一定的滞后性，追溯起来也比较困难。

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