材料方面的大数据应用（大数据智能化有关材料）

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材料方面的大数据应用（大数据智能化有关材料）,第1张

一、发展基础和优势


第一，智能产业发展良好。2017年，全市智能工业企业超过3000家。智能优势产业体系初步构建，智能终端产量居全国第二。工业机器人领域初步形成了R&D整机制造、系统集成、零部件配套和应用服务的完整工业体系。二是信息基础设施日臻完善。重庆是全国13个互联网骨干直联点之一，成为西部第一个、全国第一批实现行政村光纤、4G全覆盖的省份。2017年建成全光网络城市；两江国际云计算产业园高等级数据中心已形成10万台以上服务器的支撑能力。三是大数据智能化应用深入推进。重庆信息化发展指数为72.18，全国排名第12，西部第2；在交通、信息惠民、公共安全、社会管理、教育等领域初步实现了智能化。城市智慧生活指数在全国324个大中城市中排名第7。第四，平台布局比较完整。国家自主创新示范区、自由贸易试验区、中新战略性互联互通示范项目建设加快推进，建立了国家机器人检测评估中心(重庆)等一批智能产业公共服务平台。五是风险投资支持力度持续加大。设立种子、天使、创投三只各10亿元的科技创新投资引导基金，总规模250亿元的产业引导股权投资基金，总规模800亿元的战略性新兴产业股权投资基金。同时，鼓励和支持社会资本积极参与支持大数据智能化发展。六是在一些关键技术领域取得突破。中科从云人脸识别技术全国领先，广泛应用于国内各大枢纽机场；中科睿光率先发布新一代国产云计算操作系统；超硅8/12英寸半导体级硅片打破了国外垄断。


今年上半年，重庆大数据智能化发展继续呈现良好态势。一是智能工业和智能制造取得新进展。百度、腾讯、阿里、紫光等行业领军企业相继入驻，并成功获批全国五大工业互联网标识分析节点。全市智能产业销售收入同比增长20%以上。二是智能应用场景进一步拓展和深化。政府、交通、物流、教育、医疗等智能应用的十大优先行动。率先突破，产业融合、政府管理、民生服务、公共产品、社会治理等五大领域智能应用系统得到推广，在全国率先建成省级“互联网+政务服务”电子指挥中心。三是加快生态发展建设。推进量子通信设备联合实验室、智能网联汽车技术创新中心等重大创新平台有序建设，加快共性关键技术、基础理论和前沿技术研究。完善大数据智能领域人才供给体系，推进西南政法大学和科大讯飞人工智能法律研究院、重庆大学和阿里巴巴集团大数据与软件研究院建设。信息基础设施建设持续推进，成功入围国家5G规模组网建设与应用示范。


总体来看，重庆大数据智能化发展起步稳、势头好、反响强、前景广阔，具备实现更高水平发展的基础和条件。


二。重庆大数据智能化发展的思路和方向


(一)总体思路


坚持以习金平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的十九大精神，紧紧围绕总书记“两个点”定位、“两个地方”、“两高”目标和“四个扎实”要求，加快互联网、大数据、人工智能与实体经济深度融合，扩大智能产业规模，加快数字经济发展，培育新增长点，形成新动能；推动大数据智能技术向传统产业各领域渗透，促进产业转型升级、提质增效；加强大数据智能技术在经济社会各领域的深度应用，构建智能产业、智能制造、智能应用“三位一体”发展格局，加快建设国家重要智能产业基地和大数据智能应用一流示范城市，建设“数字经济”先行示范区，为我市决胜全面建成小康社会、开启全面建设社会主义现代化新征程奠定坚实基础。


(二)主要任务


第一，大力发展智能产业。重点发展大数据、人工智能、集成电路、智能超级计算机、软件服务、物联网、汽车电子、智能机器人、智能硬件、智能网联汽车、智能制造装备、数字内容等12个产业。到2020年目标规模7500亿元，到2022年力争突破万亿元。二是以大数据智能化加速传统产业的优化升级。普及智能制造、服务型制造、工业互联网等新技术新模式，推动传统工业生产流程智能化改造和产品智能化升级，加快智慧园区、智慧工厂、数字化车间、数字化生产线建设。三是全面推进大数据智能应用发展。聚焦产业融合、政府管理、民生服务、公共产品、社会治理等五大板块，启动33个领域80个重点大数据智能应用项目，加快实施智能政务、智能物流、智能交通等十大优先行动。四是构建数据驱动的创新体系。从前沿基础理论、关键共性技术、前沿技术、科技创新平台、专利池等方面加强部署。，推动以数据为纽带的产学研深度融合，系统提升持续创新能力，推动我市大数据智能化科技水平进入全国前列。五是建设无处不在的高速安全信息基础设施。大力实施网络强市战略，努力把重庆建设成为一流的现代化全光网络城市和高速宽带互联的高速无线城市，形成新一代高速、移动、安全、泛在的信息基础设施网络。第六，加强大数据情报领域的国防和民用技术融合。深入实施国家军民融合发展战略，推动形成“以民带军、以民助军”的全要素、多领域、高效率的军民融合发展格局。第七，加强体制机制改革创新。创新经济管理模式，完善数据资源共享开放应用机制，完善产品技术推广机制。八是完善法律法规体系。建立法律法规，加快标准规范的制定。九是加强大数据智能人才的引进和培养。大力引进培养高层次人才队伍，优化学科专业，深化人才培养模式改革，完善人才引进培养政策，提升人才服务水平等任务，不断增强大数据智能领域高素质人才供给能力。