马凯:深化大数据创新应用加快制造业转型升级

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
简介:

2017中国国际大数据产业博览会于5月26日在贵州贵阳隆重开幕,此次数博会将继续聚焦大数据的探索与应用,展示大数据最新的技术创新与成就,成为中国最具国际化和产业化的高端专业平台。开幕仪式上,中共中央政治局委员、国务院副总理马凯作重要讲话。

中共中央政治局委员、国务院副总理马凯发表讲话

讲话原文如下:

很高兴来到贵阳参加2017中国国际大数据产业博览会,这也是我第二次参加数博会了,记得两年前参加了首次博览会,刚才我和同事们一块儿简要的参观了博览会的一些展台,感触十分深。一个突出的感受是,时间不长,但是大数据产业无论从广度和深度都在发生着日新月异的前进,数博会也成为贵州省的一张亮丽的名片,成为国际大数据产业交流合作的重要平台。首先,我代表中国政府对数博会的召开表示热烈的祝贺!向与会的嘉宾们表示热烈的欢迎!

当今世界,以大数据、云计算、移动物联网等为代表的新一轮科技革命席卷全球,与信息技术、与经济社会以前所未有的广度和深度交汇融合,人类社会正在被网络化连接、数据化描绘、融合化发展,在这一进程中,数据成为重要的基础性战略资源。大数据的充分挖掘和利用,极大促进了全社会要素资源的网络化共享、集约化整合、协作化开发、高效化利用,对经济发展、社会生活和国家治理产生着越来越重要的作用,推动了诸多领域发生重大而深刻的变革,一个全新的大数据时代正在向我们大踏步的走来。

中国是人口大国和经济大国,也是数据资源大国和数据应用大国,中国网民数量超过7亿,移动电话用户突破13亿,均居全球第一。伴随着信息化深入发展和互联网经济日益繁荣,中国已成为世界上产生和积累数据体量最大、类型最丰富的国家之一。中国政府高度重视大数据产业发展,颁布实施了大数据行动纲要、大数据产业发展规划、互联网+行动、中国制造2025、深化制造业与互联网融合发展等一系列重大政策。在各方面的努力下,中国大数据发展呈现良好势头,一些关键技术领域不断取得突破,一些重要行业领域应用不断深化,涌现出一大批大数据创新企业,形成了京津冀、长三角、中西部和东北等一批聚集发展区,大数据产业正在进入加速发展时期,为提升政府治理能力、优化民生公共服务、促进经济转型和创新发展作出了积极贡献。

大数据的应用领域十分广泛,下面我仅就“深化大数据创新应用加快制造业转型升级”谈点认识,与大家共享。

大数据应用在国家治理、社会管理、便民服务、医疗卫生等许许多多方面,但是我为什么要选择大数据和制造业的融合发展呢,因为这件事对国家来说太重要了,制造业是兴国之器、强国之基,是实体经济的主体,是创新驱动的主战场,也是大数据的核心应用领域。近年来,大数据等信息技术与制造业深度融合,有力推动了制造业在更大范围、更深层次实现更有效率、更加精准的资源配置,加速驱动着制造业生产、管理、营销模式的全面变革,显著提升了制造业发展的质量和效益。当今和今后一个时期是中国制造业升级的关键时期,我们要抓住这个机遇,趁势而上,持续推进大数据等信息技术深化应用,加快制造业供给侧结构性改革,加速中国制造向中高端迈进,努力实现由制造大国向制造强国的历史性转变。

一要充分利用大数据等信息技术加快制造业技术创新。创新发展是中国制造转型升级的首要问题,大数据具有重要的创新驱动,要利用大数据等信息技术推动信息资源开放、共享,发展众包设计,用户参与设计、云设计等新兴研发模式,推动宽区域、跨领域协同创新和成果转移,鼓励大企业向中小微企业和创业团队开放平台入口、数据信息、计算能力等资源提供研发资源,形成大中小企业融合创新的良好局面,在这方面海尔、航天科技等众多企业都发挥了重要作用。

二要充分利用大数据等信息技术加快发展智能制造。智能制造是中国制造2025的主攻方向,大数据是智能制造的重要基础,要利用大数据等信息技术大力发展智能装备,建设智能工厂,实现机器、设备、系统、车间、产品之间的互联互通,企业生产与市场之间的实时信息交互,原材料供应、零部件生产、产品集成组装的精准协同,大幅增加虚拟制造、精准制造、数字制造,努力提升制造全过程、产业全链条、产品全生命周期的网络化、数字化和智能化水平。

三要充分利用大数据等信息技术加快建设工业互联网平台。工业互联网是工业4.0时代的重要基础设施。大数据是工业互联网的命脉,要加快建设面向智能制造单元、智能工厂及物联网应用的低延时、高可靠、广覆盖的工业互联网,搭建工业互联网国家级平台,汇聚制造业大数据资源,支撑制造业大数据处理,承载制造业大数据应用,加强全社会多元化制造资源高效协同,鼓励社会资本投资建设行业和企业级平台,面向细分行业和中小企业提供云制造服务,促进创新资源、生产能力、市场需求的集聚与对接,推动全产业链要素整合优化。

四要充分利用大数据等信息技术加快培育新模式、新业态。大数据与制造业融合发展带来的不仅是制造环节的深刻变化,更是产业链、供应链、价值链的重塑,要推动供应链大数据集成创新,培育壮大以龙头企业为主体、中小微企业广泛参与的网络化协同制造新模式,支持企业利用大数据采集并对接用户个性化需求,开展个性化产品的研发、生产、服务和商业模式创新,促进供给与需求精准匹配。鼓励企业开展基于大数据的在线增值服务,拓展产品价值空间,实现从制造向制造+服务的转型升级。

女士们、先生们,大数据促进大融合,大融合促进大发展,国际社会应当加强合作,深化结构性改革,加大创新力度,深度开发大数据,广泛利用大数据,加快推动世界制造变革和经济复苏繁荣。

中国愿与国际社会一起,共同推动大数据资源互联互通,打造成本低廉、便捷高效的大数据国际平台,降低交易成本,破除数据流动技术壁垒,让更多国家和人民共享大数据发展的成果。

中国愿与国际社会一起,共同推动大数据产业国际合作,充分发挥各国比较优势,发挥政府、国际组织、跨国企业、技术群体、民间机构等多种力量,深化科技研发和人才培养合作,促进大数据深化应用和产业加快发展。

中国愿与国际社会一起,共同加强大数据安全和规范利用,建设大数据产业国际标准,开展政策法规的沟通,有效保护知识产权,维护大数据安全,推进大数据健康发展。

最后,祝大会圆满成功,谢谢大家。





本文出处:畅享网
本文来自云栖社区合作伙伴畅享网,了解相关信息可以关注vsharing.com网站。
相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
目录
相关文章
|
2月前
|
SQL 存储 分布式计算
ODPS技术架构深度剖析与实战指南——从零开始掌握阿里巴巴大数据处理平台的核心要义与应用技巧
【10月更文挑战第9天】ODPS是阿里巴巴推出的大数据处理平台,支持海量数据的存储与计算,适用于数据仓库、数据挖掘等场景。其核心组件涵盖数据存储、计算引擎、任务调度、资源管理和用户界面,确保数据处理的稳定、安全与高效。通过创建项目、上传数据、编写SQL或MapReduce程序,用户可轻松完成复杂的数据处理任务。示例展示了如何使用ODPS SQL查询每个用户的最早登录时间。
169 1
|
3月前
|
存储 SQL 缓存
快手:从 Clickhouse 到 Apache Doris,实现湖仓分离向湖仓一体架构升级
快手 OLAP 系统为内外多个场景提供数据服务,每天承载近 10 亿的查询请求。原有湖仓分离架构,由离线数据湖和实时数仓组成,面临存储冗余、资源抢占、治理复杂、查询调优难等问题。通过引入 Apache Doris 湖仓一体能力,替换了 Clickhouse ,升级为湖仓一体架构,并结合 Doris 的物化视图改写能力和自动物化服务,实现高性能的数据查询以及灵活的数据治理。
快手:从 Clickhouse 到 Apache Doris,实现湖仓分离向湖仓一体架构升级
|
24天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
智能化运维:AI与大数据在IT运维中的应用探索####
本文旨在探讨人工智能(AI)与大数据分析技术如何革新传统IT运维模式,提升运维效率与服务质量。通过具体案例分析,揭示AI算法在故障预测、异常检测及自动化修复等方面的实际应用成效,同时阐述大数据如何助力实现精准运维管理,降低运营成本,提升用户体验。文章还将简要讨论实施智能化运维面临的挑战与未来发展趋势,为IT管理者提供决策参考。 ####
|
1月前
|
机器学习/深度学习 存储 大数据
云计算与大数据技术的融合应用
云计算与大数据技术的融合应用
|
2月前
|
存储 分布式计算 druid
大数据-149 Apache Druid 基本介绍 技术特点 应用场景
大数据-149 Apache Druid 基本介绍 技术特点 应用场景
74 1
大数据-149 Apache Druid 基本介绍 技术特点 应用场景
|
2月前
|
分布式计算 大数据 Serverless
云栖实录 | 开源大数据全面升级:Native 核心引擎、Serverless 化、湖仓架构引领云上大数据发展
在2024云栖大会开源大数据专场上,阿里云宣布推出实时计算Flink产品的新一代向量化流计算引擎Flash,该引擎100%兼容Apache Flink标准,性能提升5-10倍,助力企业降本增效。此外,EMR Serverless Spark产品启动商业化,提供全托管Serverless服务,性能提升300%,并支持弹性伸缩与按量付费。七猫免费小说也分享了其在云上数据仓库治理的成功实践。其次 Flink Forward Asia 2024 将于11月在上海举行,欢迎报名参加。
246 6
云栖实录 | 开源大数据全面升级:Native 核心引擎、Serverless 化、湖仓架构引领云上大数据发展
ly~
|
2月前
|
供应链 搜索推荐 安全
大数据模型的应用
大数据模型在多个领域均有广泛应用。在金融领域,它可用于风险评估与预测、智能营销及反欺诈检测,助力金融机构做出更加精准的决策;在医疗领域,大数据模型能够协助疾病诊断与预测、优化医疗资源管理和加速药物研发;在交通领域,该技术有助于交通流量预测、智能交通管理和物流管理,从而提升整体交通效率;电商领域则借助大数据模型实现商品推荐、库存管理和价格优化,增强用户体验与企业效益;此外,在能源和制造业中,大数据模型的应用范围涵盖从需求预测到设备故障预测等多个方面,全面推动了行业的智能化转型与升级。
ly~
218 2
|
2月前
|
存储 SQL 缓存
Apache Doris 3.0 里程碑版本|存算分离架构升级、湖仓一体再进化
从 3.0 系列版本开始,Apache Doris 开始支持存算分离模式,用户可以在集群部署时选择采用存算一体模式或存算分离模式。基于云原生存算分离的架构,用户可以通过多计算集群实现查询负载间的物理隔离以及读写负载隔离,并借助对象存储或 HDFS 等低成本的共享存储系统来大幅降低存储成本。
Apache Doris 3.0 里程碑版本|存算分离架构升级、湖仓一体再进化
ly~
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
大数据在智慧金融中的应用
在智能算法交易中,深度学习揭示价格波动的复杂动力学,强化学习依据市场反馈优化策略,助力投资者获取阿尔法收益。智能监管合规利用自然语言处理精准解读法规,实时追踪监管变化,确保机构紧跟政策。大数据分析监控交易,预警潜在违规行为,变被动防御为主动预防。数智化营销通过多维度数据分析,构建细致客户画像,提供个性化产品推荐。智慧客服借助 AI 技术提升服务质量,增强客户满意度。
ly~
164 3
ly~
|
2月前
|
供应链 搜索推荐 大数据
大数据在零售业中的应用
在零售业中,大数据通过分析顾客的购买记录、在线浏览习惯等数据,帮助零售商理解顾客行为并提供个性化服务。例如,分析网站点击路径以了解顾客兴趣,并利用历史购买数据开发智能推荐系统,提升销售和顾客满意度。此外,大数据还能优化库存管理,通过分析销售数据和市场需求,更准确地预测需求,减少库存积压和缺货现象,提高资金流动性。
ly~
511 2