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(三)促进行业大数据应用发展
加强大数据在重点行业领域的深入应用,促进跨行业大数据融合创新,在政府治理和民生服务中提升大数据运用能力,推动大数据与各行业领域的融合发展。
推动重点行业大数据应用。推动电信、能源、金融、商贸、农业、食品、文化创意、公共安全等行业领域大数据应用,推进行业数据资源的采集、整合、共享和利用,充分释放大数据在产业发展中的变革作用,加速传统行业经营管理方式变革、服务模式和商业模式创新及产业价值链体系重构。
促进跨行业大数据融合创新。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。支持大数据相关企业与传统行业加强技术和资源对接,共同探索多元化合作运营模式,推动大数据融合应用。
强化社会治理和公共服务大数据应用。以民生需求为导向,以电子政务和智慧城市建设为抓手,以数据集中和共享为途径,推动全国一体化的国家大数据中心建设,推进技术融合、业务融合、数据融合,实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务。促进大数据在政务、交通、教育、健康、社保、就业等民生领域的应用,探索大众参与的数据治理模式,提升社会治理和城市管理能力,为群众提供智能、精准、高效、便捷的公共服务。促进大数据在市场主体监管与服务领域应用,建设基于大数据的重点行业运行分析服务平台,加强重点行业、骨干企业经济运行情况监测,提高行业运行监管和服务的时效性、精准性和前瞻性。促进政府数据和企业数据融合,为企业创新发展和社会治理提供有力支撑。
专栏4:跨行业大数据应用推进工程
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。基于平台探索跨行业数据整合共享机制、数据共享范围、数据整合对接标准,研发数据及信息系统互操作技术,推动跨行业的数据资源整合集聚,开展跨行业大数据应用,选择应用范围广、应用效果良好的领域开展试点示范。
成立跨行业大数据推进组织。支持成立跨部门、跨行业、跨地域的大数据应用推进组织,联合开展政策、法律法规、技术和标准研究,加强跨行业大数据合作交流。
建设大数据融合应用试验床。建设跨行业大数据融合应用试验床,汇聚测试数据、分析软件和建模工具,为研发机构、大数据企业开展跨界联合研发提供环境。
(四)加快大数据产业主体培育
引导区域大数据发展布局,促进基于大数据的创新创业,培育一批大数据龙头企业和创新型中小企业,形成多层次、梯队化的创新主体和合理的产业布局,繁荣大数据生态。
利用大数据助推创新创业。鼓励资源丰富、技术先进的大数据领先企业建设大数据平台,开放平台数据、计算能力、开发环境等基础资源,降低创新创业成本。鼓励大型企业依托互联网“双创”平台,提供基于大数据的创新创业服务。组织开展算法大赛、应用创新大赛、众包众筹等活动,激发创新创业活力。支持大数据企业与科研机构深度合作,打通科技创新和产业化之间的通道,形成数据驱动的科研创新模式。
构建企业协同发展格局。支持龙头企业整合利用国内外技术、人才和专利等资源,加快大数据技术研发和产品创新,提高产品和服务的国际市场占有率和品牌影响力,形成一批具有国际竞争力的综合型和专业型龙头企业。支持中小企业深耕细分市场,加快服务模式创新和商业模式创新,提高中小企业的创新能力。鼓励生态链各环节企业加强合作,构建多方协作、互利共赢的产业生态,形成大中小企业协同发展的良好局面。
优化大数据产业区域布局。引导地方结合自身条件,突出区域特色优势,明确重点发展方向,深化大数据应用,合理定位,科学谋划,形成科学有序的产业分工和区域布局。在全国建设若干国家大数据综合试验区,在大数据制度创新、公共数据开放共享、大数据创新应用、大数据产业集聚、数据要素流通、数据中心整合、大数据国际交流合作等方面开展系统性探索试验,为全国大数据发展和应用积累经验。在大数据产业特色优势明显的地区建设一批大数据产业集聚区,创建大数据新型工业化产业示范基地,发挥产业集聚和协同作用,以点带面,引领全国大数据发展。统筹规划大数据跨区域布局,利用大数据推动信息共享、信息消费、资源对接、优势互补,促进区域经济社会协调发展。
专栏5:大数据产业集聚区创建工程
建设一批大数据产业集聚区。支持地方根据自身特点和产业基础,突出优势,合理定位,创建一批大数据产业集聚区,形成若干大数据新型工业化产业示范基地。加强基础设施统筹整合,助推大数据创新创业,培育大数据骨干企业和中小企业,强化服务与应用,完善配套措施,构建良好产业生态。在大数据技术研发、行业应用、教育培训、政策保障等方面积极创新,培育壮大大数据产业,带动区域经济社会转型发展,形成科学有序的产业分工和区域布局。建立集聚区评价指标体系,开展定期评估。
(五)推进大数据标准体系建设
加强大数据标准化顶层设计,逐步完善标准体系,发挥标准化对产业发展的重要支撑作用。
加快大数据重点标准研制与推广。结合大数据产业发展需求,建立并不断完善涵盖基础、数据、技术、平台/工具、管理、安全和应用的大数据标准体系。加快基础通用国家标准和重点应用领域行业标准的研制。选择重点行业、领域、地区开展标准试验验证和试点示范,加强宣贯和实施。建立标准符合性评估体系,强化标准对市场培育、服务能力提升和行业管理的支撑作用。加强国家标准、行业标准和团体标准等各类标准之间的衔接配套。
积极参与大数据国际标准化工作。加强我国大数据标准化组织与相关国际组织的交流合作。组织我国产学研用资源,加快国际标准提案的推进工作。支持相关单位参与国际标准化工作并承担相关职务,承办国际标准化活动,扩大国际影响。
专栏6:大数据重点标准研制及应用示范工程
加快研制重点国家标准。围绕大数据标准化的重大需求,开展数据资源分类、开放共享、交易、标识、统计、产品评价、数据能力、数据安全等基础通用标准以及工业大数据等重点应用领域相关国家标准的研制。
建立验证检测平台。建立标准试验验证和符合性检测平台,重点开展数据开放共享、产品评价、数据能力成熟度、数据质量、数据安全等关键标准的试验验证和符合性检测。
开展标准应用示范。优先支持大数据综合试验区和大数据产业集聚区建立标准示范基地,开展重点标准的应用示范工作。
(六)完善大数据产业支撑体系
统筹布局大数据基础设施,建设大数据产业发展创新服务平台,建立大数据统计及发展评估体系,创造良好的产业发展环境。
合理布局大数据基础设施建设。引导地方政府和有关企业统筹布局数据中心建设,充分利用政府和社会现有数据中心资源,整合改造规模小、效率低、能耗高的分散数据中心,避免资源和空间的浪费。鼓励在大数据基础设施建设中广泛推广可再生能源、废弃设备回收等低碳环保方式,引导大数据基础设施体系向绿色集约、布局合理、规模适度、高速互联方向发展。加快网络基础设施建设升级,优化网络结构,提升互联互通质量。
构建大数据产业发展公共服务平台。充分利用和整合现有创新资源,形成一批大数据测试认证及公共服务平台。支持建立大数据相关开源社区等公共技术创新平台,鼓励开发者、企业、研究机构积极参与大数据开源项目,增强在开源社区的影响力,提升创新能力。
建立大数据发展评估体系。研究建立大数据产业发展评估体系,对我国及各地大数据资源建设状况、开放共享程度、产业发展能力、应用水平等进行监测、分析和评估,编制发布大数据产业发展指数,引导和评估全国大数据发展。
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4月16日,由中能建建筑集团有限公司承建的潘集电厂二期2×660兆瓦超超临界燃煤机组工程项目4号机发电机转子顺利完成穿装就位,为项目后续的安装调试工作奠定了坚实基础。该发电机转子装配尺寸为12.42米×2.16米×2.136米,重72吨,两台130/32吨行车协同作业将发电机转子从发电机励端向汽端方向穿入发电
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3月份,规模以上工业(以下简称规上工业)原煤、原油、天然气、电力生产增速加快。一、原煤、原油和天然气生产及相关情况原煤生产增速加快。3月份,规上工业原煤产量4.4亿吨,同比增长9.6%,增速比1—2月份加快1.9个百分点;日均产量1421万吨。1—3月份,规上工业原煤产量12.0亿吨,同比增长8.1%。原油
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4月12日,安徽省发展改革委副主任、省能源局局长汪振宇出席华能巢湖电厂机组供热能力提升技术改造项目推进会。会前,与会人员参观皖维集团展厅,详细了解皖维集团五大产业链发展情况。会上,皖维集团介绍了企业的发展现状、用热规划以及深调影响等情况;华能安徽分公司介绍了稳定供热方案、供热改造进
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