京津冀大数据产业发展高端会议

京津冀大数据产业发展高端会议

5月18日下午，2016中国·廊坊国际经济贸易洽谈会重要活动之一——京津冀大数据产业发展高端会议在国际饭店举行。

全国政协副主席、中国农工民主党常务副主席刘晓峰；国家信息中心常务副主任杜平；省政协副主席段惠军，省政府党组成员、廊坊市委书记王晓东；廊坊市委副书记、市长冯韶慧，市政府党组成员张春生等出席会议。

会议上，廊坊市市长冯韶慧致欢迎辞。他指出，廊坊是京津冀协同发展的核心功能区，是京津发展主轴上的核心节点城市。近年来，伴随着计算机技术和互联网技术的快速发展，大数据产业逐渐在全球兴起，发展大数据产业已经上升为重大的国家战略。河北省委省政府高度重视大数据产业的发展，致力于把大数据产业打造成经济发展的支柱产业。借助京津冀协同发展的实质性推进和国家大数据战略的实施，廊坊大数据产业这几年来蓬勃发展，已经汇集了一批知名企业，已经确立了一批大数据项目，聚集了一批大数据、云计算的专业人才，已成为京津冀数据中心和同城备份的首选地，廊坊发展大数据产业前景看好，潜力巨大。

中国信息协会大数据分会、天津市信息协会相关负责人为京津冀大数据联盟揭牌。张春生宣布京津冀大数据联盟成立。京津冀大数据产业联盟理事长、中国信息协会秘书长傅伯岩发布了倡议书。据了解，该联盟由中国信息协会大数据分会牵头组建，是由北京市、天津市和河北省从事大数据相关工作的单位和个人自愿结成的区域性非营利行业组织，旨在广泛动员社会各方面的力量，共同推动和维护京津冀大数据产业及应用的健康、有序和可持续发展。

会上进行了大数据项目签约仪式。市工信局与国创科视科技股份有限公司就廊坊市免费WIFI建设和运营战略合作协议签约；润泽科技发展有限公司分别与北京安广文化传媒有限公司等10家公司就大数据项目进行签约。

来自国内大数据领域的专家学者聚集一堂，其中，民生金融租赁董事长周巍、国盾量子总裁赵勇、清华大学数据科学研究院执行副院长韩亦舜等8位嘉宾分别作了题为“金融租赁助力大数据产业快速发展”、“量子安全的机遇与挑战”、“大数据发展趋势与人才培养”等演讲，内容精彩纷呈，突出协同发展，探讨行业进步，展望未来前景，碰撞火花，共同助力京津冀大数据产业快速发展。

Ø  专家观点

民生金融租赁董事长 周巍

金融租赁助力大数据产业快速发展

2009年以来，大数据产业经历了短暂的探索期和启动期，目前正处于快速发展期。京津冀地区拥有庞大的数据体量，占了全国半数以上，是中国大数据资源和产业最集中的区域之一。民生金融租赁董事长周巍认为，因土地、电力等资源限制，北京地区的大数据产业外溢需求增大，这为河北及廊坊带来了良好的承接契机。乘着行业发展和国家政策支持的东风，廊坊已经走在前列。

周巍介绍，大数据产业的市场主体包括设备厂商、数据中心专业运营商、下游用户等多个层次的对象，每个对象在不同阶段都面临着不同的融资需求，金融租赁融资则是解决融资需求的主要手段之一。民生金融租赁在2013年成立了电子设备租赁部拓展大数据产业的相关业务，是最早开始成立专门部门服务大数据产业的金融租赁公司之一。

周巍认为，金融租赁助力大数据产业发展主要体现在三方面：大数据产业前期投资大、专业化程度高，金融租赁公司既可为大数据产业提供融资租赁服务，又可通过经营租赁等产品模式为企业降低当期的直接投资以实现轻资产业务模式，从而可以将更多资金集中运用到大数据服务的开发和应用上；金融租赁公司可以为大数据产业的下游用户提供配套的融资服务；还可以为行业内客户提供合作和融资服务，行业内的单个企业则可能更直接了解上游设备厂商和下游各类用户的融资需求，通过金融租赁公司予以解决，则可以有效加强客户黏性。

清华大学数据科学研究院执行副院长 韩亦舜

大数据发展趋势与人才培养

“大数据的发展趋势用一个成语来描述，就是‘博大精深’。中国文化博大精深，大数据未来的趋势可能也朝着这个方向发展。”清华大学数据科学研究院执行副院长韩亦舜认为，所谓博大，是指在现有的基础上，持续的更大范围地采集数据，更大范围地搜索数据，更大范围地关联数据；所谓精深，是指在原有的维度上，深度挖掘价值，深度精准服务，深度智能优化。

面对这样的发展趋势，今后将需要更多的大数据人才。根据美国麦肯锡2011年的研究报告，至2018年美国大数据人才缺口约为14万~19万；而中国大数据人才缺口将会更大，有资料称2020年大数据人才需求是122万。韩亦舜认为，人才缺口既是挑战又是机遇，产教融合、新型跨界人才将是未来大数据人才培养的方向。既具备行业技能、数据学识，又有跨界视野的新时代“π型”人才将备受推崇。

韩亦舜认为，大数据的魅力就在于“RONG”，取其与融” “溶”“荣” “容”之谐音，意指“融合”“融洽” “包容” “宽容” “繁荣” “荣光”等，代表了清华大学数据科学研究院成立的某种初衷和理念，故以“RONG ”之音一言以蔽之。

华为变革与IT解决方案副总裁 周智勇

构建全联接企业——华为IT对大数据的思考和应用

“未来是全联接的世界，关注的重点是信息关系。华为2015年全球联接指数报告中显示，预计到2025年，物联网联接的设备数量将高达1000亿台，全球移动宽带用户将增加20亿，达到60亿以上。”华为变革与IT解决方案副总裁周智勇说。

周智勇介绍，数字化转型的关键是改善两个层面的联接，构建全联接企业。企业大数据的关键则是高价值的发现和对高密度的实施。“大数据的本质是开放的数据关系，企业的挑战是构建实时联接，而大数据的关键是高价值数据和高价值的数据关系，所以应关注‘金’数据和‘小’数据。”周智勇介绍，华为正在数字化转型，让公司更简单、更快捷、更安全。

周智勇还表示，大数据将会借助分布式和实时计算，显著地提升企业创新和供给效率，而全球分布式云数据中心，则会提供大数据的可靠计算存储能力。

中科曙光大数据总监 郭庆

数据驱动创新，积极打造数据中国

“从1993年的行业信息化，到1999年的数字化城市，再到2010年的智慧城市，以及2016年的城联网时代的来临，这个发展的过程显示出了大数据的价值和重要性。”中科曙光大数据总监郭庆介绍，区域综合管理正面临着挑战，城市云应运而生，智慧城市的建设进入了城市群信息化的新阶段。

郭庆还介绍了数据汇聚的四个方面，即政府大数据、科学大数据、安全大数据、工业大数据。其中政府大数据包括社会治理、宏观调控、社会保障等方面；科学大数据包括天文科学、数字地球、高能物理等方面；安全大数据包括公安警务、反恐情报、舆情分析等方面；工业大数据包括数字仿真、产品模拟、资源管理等方面。

“数据驱动创新，应以数据为核心，以云计算和大数据为重点，打通创新链。”郭庆认为，大数据发展的技术保障，主要包括数据采集、数据应用、计算处理、存储管理、数据加工、分析挖掘、可视化、安全保护、数据应用等方面。

郭庆提出要积极打造数据中国战略，并表示可以从建设“百城百行”云数据中心、打造中国云数据服务网络、让全世界共享数据价值这三个方面入手。

唐宋大数据总裁 宋雷

大数据促进区域经济发展的维度思考

大数据会成为经济运行中根本性资源

“大数据能够帮助企业更准、更快地完成营销过程，可以帮助合作伙伴创造价值，提供决策支持，拓展新的盈利模式。”唐宋大数据总裁宋雷介绍，大数据已经从概念走向了务实，它的价值正在被更多的人了解和应用，大数据会在产品营销中发挥像土地、石油和资本一样的作用，会成为经济运行中的根本性资源。

宋雷谈到大数据商业化的四个阶段。

第一个阶段是数据产品化。在这个阶段，人们会通过搜集形成大数据，还会将这些数据进行转化、处理和汇总，最终得到一些更有用的信息，通过销售数据从而获取收入。第二个阶段是数据交易化。人们会运用资产、商品等要素通过大数据+互联网模式，进行精准配置和高效交易。第三个阶段是数据金融化。传统的银行贷款成本很高，任何拥有相关数据的公司都可以通过提供数据而获益，而银行由于贷款的速度，准确性会大幅提升，从而实现效益的提升。第四阶段是数据生态化。大数据公司会在数据获取、数据处理、数据产品化等技术领域探索，在体系化、标准化和平台化的能力上，展现出足够强大的生态外延能力，从而打通各行业和应用场景，形成战略合作同盟。

宋雷还介绍了大数据的三大体系，分别是知识体系、经济体系、价值体系。“大数据已经从论坛中主要观点的过渡词逐步走向国家治理体系建设、营销管理、生产管理、证券市场等方面，其商业模式也多种多样。”

51CallCenter总顾问 华云控股集团名誉董事长 颜晓斌

从大数据小镇看大数据产业和人口经济学

大数据小镇

现代产业：重点发展现代服务业、发展大数据、客户联络中心、后台服务等产业，引进发展大数据存储、数据分析、联络中心，重点发展金融云、医疗云、旅游云等现代服务业平台，发展电商后台、金融后台、高科技后台、电子商务等板块。以互联网大数据产业为主，引进50-100家知名企业大数据中心落地，带动国内外产业入入驻。

产业教育：与国内著名高校、院所及各大学院校合作的教育、研发基地、项目合作区、高端专业人才服务中心等，成为培养大数据分析师，服务外包相关专业培训院校，成立大数据管理学院。

生活：园区以打造国际化、生态型产业小镇为理念，为入驻企业提供优质的公寓、商业、上午、文化等配套服务，打造园区高档的生活、商务及文化氛围。

香港中文大学太空与地球信息科学研究所所长 林珲

大数据@大地图

我国管理文化将进入一个精细化的“新常态”；

精细化管理将为地理信息科技事业发展带来重大机会；

地图是信息载体，也是大数据时代的重要基础平台；

现代化的地图系统表现为以地图数据库为核心的空间分析平台，并在朝结合地理数据过程模型的虚拟地理环境演变；

现代化的政府的精细化管理与社会服务将以大地图时代的到来为其重要的标志。

大数据的采集及管理将消耗大量财政资源，如果不能够物尽其用则会造成极大浪费。大数据工程的特点不仅仅是数据量极大，另一个重要特点是需要通过时空相关分析去理解数据中隐含的自然与社会规律与变化原因（时空参考系统），为实现精细化管理提供支撑。地图是精细化管理不可或缺的时空参考系统。