大数据：产业链条将更为完备
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建立工业大数据标准体系，围绕大数据在工业产品研发设计、生产制造、物流、销售、维保服务等全生命周期的应用进行相关标准及技术框架研制。支持骨干企业及行业协会组织积极参与标准制定，并率先探索工业大数据标准应用。推进高端设备读写自由研究，实现工业软件、物联设备的自主可控，促进设备数据融合流通。建设工业大数据平台，联合国内领先工业系统及解决方案企业、信息技术企业和工业生产企业，共同开放能够实现底层设备数据集成、计算处理和分析的新型工业大数据平台，支持第三方开发工业大数据分析应用。支持企业探索工业大数据应用和服务模式，建立试点间企业互联互通的数据融合系统网络，逐步扩大影响范围，为广泛培育数据驱动型企业提供实践经验。 (三)打造监管防三位一体安全综合体系 强化数据法律的建设，明确数据采集、传输、存储、使用、开放等各环节的范围边界、责任主体和具体要求，在法律法规层面强调数据的资产地位。对企业的个人信息开发利用、数据外包服务的使用、数据共享合作等行为加强安全监管。制定大数据共享交换和开放目录，为数据融合、交易安全、共享开放提供技术依据。加强安全技术防护机制，在真实性基础上，通过一体化管控约束、规范、监控用户行为，利用多级别容侵技术实现对网络攻击的高抵抗能力，建立集建、管、防为一体的纵深防御体系。鼓励在涉及国家安全和稳定的应用场景下采用安全可控产品，提升基础设施关键设备自主可控水平。建立网络安全监测机制，对网络攻击、网络病毒、网络中断事故等重大安全事件进行全方位监测、精准化分析和智能化预警。 (四)加速推进大数据技术产品创新 推进产学研用协同攻关，加强大数据分析关键算法和共性基础技术研发，重点加强大规模数据仓库、非关系型数据库、数据存储、数据清洗、数据分析挖掘、数据可视化、自主可控信息安全与大数据条件下隐私保护等核心技术研发创新。鼓励企业以开源模式和开放社区资源为基础开展技术产品研发，重点突破同态加密、差分隐私、多方安全计算、零知识证明技术等关键技术和产品。围绕重点领域大数据应用，突破基于纵向行业数据的价值挖掘理论和算法，开展大数据应用模型、深度学习、类脑计算、认知计算、区块链、虚拟现实等技术和产品创新。加速推进科研成果转化，大力发展以应用需求为牵引的跨学科、跨领域交叉融合技术研究，汇聚多方资源共同加快大数据前沿技术产业化进程。 (五)构建大数据人才培养体系 鼓励大数据企业、研究机构和高等院校合作开展数据科学和大数据专业学历教育，针对大数据产业发展需求，培养大数据系统架构师、分析师、数据分析师、数据挖掘工程师等专业人才以及大数据领域高层次创新人才。加大大数据尖端人才引进力度，鼓励海外跨行业、复合型高端人才回国就业创业。共建实习实训基地，发展订单式、现代学徒制等专业化人才培养模式，有针对性培养实用型、技能型人才，提升技术人员的综合数据处理能力。积极拓展企业家培训平台，依托国际国内知名学府、知名跨国公司和其他培训机构，进一步加强对本土科技型企业家的培育和培训，培育一批高素质的大数据人才和跨界复合型领导人才。 【编辑推荐】
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