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人工智慧的崛起，加速了大數據技術的應用落地。據中國大數據產業生態聯盟調查顯示，國內大數據企業年營業額4000萬人民幣以上的已經超過40%，這意味著，這些企業已經度過生存期，開始進入應用落地和品牌推廣階段。

本期的智能內參，我們推薦來自中國大數據產業生態聯盟的中國大數據產業發展白皮書，對基礎支撐、數據服務、融合應用等三層生態進行了精準的層次化分析，並從投融資角度出發，總結並歸納出十大爆發點，推舉出最具投資價值的十大領域的大數據企業100家。如果想收藏本文的報告（賽迪智庫-2018中國大數據產業發展白皮書），可以在智東西（公眾號：zhidxcom）回復關鍵詞「nc278」獲取。

以下為智能內參整理呈現的乾貨：

產業生態概覽

大數據相關政策陸續出台，細分領域應用成關鍵

2016年以來，針對大數據產業發展的政策緊密出台，涉及產業轉型、政府治理、科技攻關、產業扶持和安全保障等多個方面，產業發展環境持續優化。

從這些意見和方案可以看出，大數據政策規劃正逐漸向各大行業和細分應用領域延伸，大數據產業大踏步進入應用時代。

中國大數據產業持續增長，國內業務佔主導

隨著中國經濟進入新常態，智慧城市、數字經濟、新舊動能轉換、轉型升級等概念持續引領大數據產業的發展，加速技術革新和應用拓展。

2017年中國大數據產業規模達3820.4億元，預計2020年產業規模將突破8000億元。

各地政府順應數字經濟發展趨勢，加快設立大數據產業園

聯盟年度的企業調研顯示，受訪企業的營收額多集中於1000-2000萬元和1-2億元這兩個量級。

進一步分析發現，1000-2000萬元這一區間的企業多為成立3-5年的小型企業，這些企業的產品和服務很多尚處於持續開發迭代中，其在細分領域的目標非常專註；1-2億元這一區間的企業則大多成立了10年以上，他們的產品體系已經相對成熟，在細分領域也塑造了一定的品牌和影響力。

基於這一雙峰的分布形態，可以將大數據企業的成長劃分為三個階段，其中營收額1000萬-2000萬元以下的大數據企業應該更關注生存和產品的迭代，2000萬-1億元這一區間的企業則更應該關注通過高度專註的產品來打造品牌，2億元營收以上的企業則應更多關注大規模的市場開拓。

此外，問卷調研顯示，大數據企業非常注重研發，研發人員比例的均值不低於60%。此外，這些企業的市場多在國內，且集中於華北、華東和華南三大地區。

數據源、基礎設施、軟硬體產品和應用的熱點布局

基於問卷統計結果，與大數據相關的數據源、基礎設施、軟硬體產品和應用的熱點布局情況如上圖所示。其中紅色表示熱度高，綠色表示熱度低。

從數據源和基礎設施來看，企業的數據源多來自企業本身、互聯網和政府，數據流通的熱點集中在標準化和開放共享，基礎設施的熱點則在於雲計算和數據中心建設。

從軟硬體產品來看，硬體產品的熱點集中在超融合一體機、存儲和網路設備，基礎軟體的熱點集中於前端的採集、清洗和大數據平台，應用軟體則集中於數據可視化及與其相關的商業智能。

從應用來看，企業端最主要的應用在於風險控制，行業端的應用則以服務業為主，熱點相對集中於互聯網、政務、金融和交通等領域。

中國大數據人才培養成為焦點

目前，中國大數據領域人才學歷層次主要以本科為主，本科及以上學歷從業人員佔比合計89%，整個行業呈高學歷化。

從人才的主要學科來源看，計算機類、統計類和數學學科佔比最大，顯示出大數據人才培養中對計算機相關知識、統計學和數學基礎的綜合性要求。這種相對綜合的要求，導致大數據人才培養的難度較大，對學生的學習能力和課程設置的要求也較高。

中國大數據人才儲備排前三位的城市依次為北京、上海和深圳。這些城市豐富的大數據人才儲備與其高等教育水平密切相關。

從2016年開始，國家為應對大數據人才市場缺口，創設了「數據科學與大數據」本科專業。截止2018年，審批通過設置該專業的學校數量從2016年的3所增長到248所，擴張了近83倍。「數據科學與大數據技術」專業課程體系完整，涉及數學、統計和計算機等多個方面，滿足了市場對複合型人才的需求。

大數據產業鏈

數據服務、基礎支撐和融合應用相互交融，協力構建了完整的大數據產業鏈。

基礎支撐層是整個大數據產業的引擎與核心，它涵蓋了網路、存儲和計算等硬體基礎設施，資源管理平台、以及各類與數據採集、預處理、分析和展示相關的方法和工具。

從數據流動的角度來看，除去硬體設施和資源管理平台，大數據架構可以理解為：前端的數據採集、中端的流處理、批處理、即時查詢和數據挖掘等服務，以及末端的數據可視化服務。

在基礎支撐層之上，融合應用層包含了與政務、工業、農業、金融、交通和電信等行業緊密相關的應用軟體和整體解決方案。

數據服務層，則是圍繞各類應用和市場需求，提供輔助性的服務，包括數據交易、數據資產管理、數據採集加工分析、數據安全等。

大數據產業生態地圖

十大爆發點

1、工業企業上雲引爆工業APP市場

2017年以來，伴隨著工業互聯網概念的提出，工業企業上雲和工業APP開發成為熱點辭彙。我國工業領域的雲化水平較低，在上雲企業數量的廣度和企業在雲端部署的深度兩個維度上都具有非常大的發展潛力，工業企業上雲處於爆發前期。

未來，隨著國家上雲政策的細化和分解（如目標分解、實施路徑、考核標準、應用場景和財政支持方式等），以及各地政府對工業企業上雲策略（如企業上雲評估、診斷和實施路徑等）的落地，對工業數據的分析需求會快速上升，引爆各類工業APP應用的開發，諸如設備設施預測性維護、工業生產流程優化、生產過程可視化和供應鏈優化等工業應用。

2、前端智能將廣泛應用在城市安防和設備設施監測維護領域

相比於雲計算技術架構，應用前端智能技術（將經過數據分析驗證的演算法和模型固化到前端高性能感測器和數據採集設備），可以有效地削減數據傳輸過程中的網路帶寬消耗，降低前端設備自身功耗，提升數據分析效率和系統整體的智能化水平。

現階段的前端智能面臨三大挑戰：模型參數多、實時性要求高、運算能力弱。要解決這些問題，需要在軟體和硬體方面同時下功夫，對企業的綜合能力要求很高。

未來，隨著中國新一輪的智慧城市和工業互聯網建設的持續推進，市場對智能終端和感測器的需求將會拉動前端智能市場的進一步增長，其中城市安防、交通和設備設施監測維護將成為增長重點。

3、智能投顧開闢金融市場新藍海

新興的智能投顧公司在國外發展迅速，主流財富管理領域已經認可智能投顧並積極投入其中。目前，國內的一些公司也推出了類似的產品（如投米RA、積木盒子、嘉實基金和彌財等），但整體而言仍然處在非常早期的階段。

國內的智能投顧業務將推動投資理財走向普惠化，改變財富管理市場格局，開闢中國金融市場新藍海，未來市場發展潛力巨大。

4、網路營銷向線下滲透，場景營銷成破局利器

營銷大數據的本質是，通過把握企業或個人的特徵，挖掘識別其需求，並據此將正確的產品和服務推送給有需求的客戶，並從中收取費用，最終達成三贏的效果。

在用戶注意力資源開發已經飽和的現狀下，傳統網路營銷業務增長乏力。基於線下場景的營銷，提供了破局制勝的突破口。

線下場景數據由於自帶精準性的特徵，當前已成為營銷大數據企業關注的重點。常用的線下場景則包括各大商場、汽車4S店、滑雪場、機場和高鐵站等。

5、「數據鐵籠」開啟政務監管新市場

「數據鐵籠」通過應用大數據分析方法，對行政權力的運行開展全面而高效的監督。

數據鐵籠的建設，首要的是樹立開放共享的思想理念，規範權力體系。在此基礎上，搭建融合跨界的大數據平台，通過大數據融合分析，支撐權力運行流程的再造和優化，實現精準有效的權利監管。

典型的數據鐵籠細分應用場景包括：酒駕治理流程化、交通建設工程項目流程化、道路運輸管理流程化、紀委監督數據化、公檢法案件審判精準化等。

6、BD+ABI引爆多元化健康醫療應用市場

人工智慧+健康醫療大數據：健康語音交互、計算機視覺、認知計算等技術蓬勃發展，助推醫療領域的快速突破。

通過人工智慧的手段，醫生診療、患者自診的效率可以大幅提升。具體的應用場景包括：語音錄入病歷、醫療影像智能識別、輔助診療/癌症診斷、醫療機器人、個人健康大數據的智能分析等。

物聯網+健康醫療大數據：物聯網技術的出現，能夠幫助醫院實現對醫療對象（如醫生、護士、病人、設備、物資和藥物等）的智能化感知和處理，支持醫院內部醫療信息、設備信息、藥品信息、人員信息和管理信息的數字化採集、處理、存儲和傳輸等功能。

在醫療物聯網領域的兩個重點應用：醫療服務，主要是以患者服務為中心的護理、後勤服務和基礎設施建設；成本控制，以醫院人財物為中心的保障和行政業務管理。

區塊鏈+健康醫療大數據：區塊鏈技術是一種互聯網資料庫技術，其特點是去中心化、公開透明，讓每個人均可參與資料庫記錄，因此又稱為分散式賬本技術。

首先，各類互聯醫療設備和數據安全的需要，使得區塊鏈技術及相關安全基礎設施，成為實現數字醫療工作流程和高級醫療互操作性的基礎。其次，區塊鏈能夠統一不同的數據集，打破那些讓機器學習演算法難以訪問的數據「豎井」，為機器學習提供執行高級分析所需的標準化、全面化、高完整化的數據集。

7、大數據思維開啟態勢感知市場

當下，面對複雜多變的網路安全威脅和安全風險，僅靠防火牆、入侵檢測、防病毒、訪問控制等單一技術已經不能滿足網路安全需求，而「基於大數據的網路安全態勢感知」由於可以綜合各方面因素，動態展示網路安全現狀，並適時地給出預測和預警提示，得到了市場的廣泛關注。

大數據技術特有的海量存儲和並行計算等特點，為大規模網路安全態勢感知技術的實現奠定了基礎。藉助大數據技術，通過對海量數據的分析和挖掘，態勢感知可以對網路安全狀態進行評估，感知網路異常事件和漏洞，並進行整體安全態勢預測。

8、數據交易線上化開闢企業數據合作新渠道

當前，各地政府在大力發展大數據產業時，都格外重視「大數據交易中心「建設，加速推動數據資源開放共享。

考慮到中國80%以上的數據資源掌握在各級政府手裡，政府數據的開放共享和開發應用已經成為建設重點。然而，由於數據商品價值的特殊性（易被複制、易被侵權、數據隱私和安全缺乏保障、數據價值具有不確定性），數據交易的建設和運營面臨一些現實困境。

未來，隨著線上交易機制的完善，確權、安全和定價等問題的解決，將促使線上的交易平台成為數據需求方和供給方對接的新渠道，海量的線下數據合作將逐步向線上遷移，加速數據的流通和應用，拓展企業間數據合作的新渠道。

9、數據跨界集聚構築寡頭生態新藍圖

數據開放推動社會治理的變革，實現了治理主體從一元化向多元化轉變，治理模式從政府管理走向市場化的多元合作模式。

共享經濟通過數據開放共享和平台建設，推動了社會治理的變革，促成了治理系統向法治、協商和自治的轉變，有效彌補了政府監管的短板，開放了數據紅利，激活了市場創新，提供了更加便捷的生活方式。

目前，我國共享經濟的主要應用領域包括交通出行、房屋住宿、知識技能、生活服務、醫療服務和二手交易等。雖然共享經濟發展迅速，滲透領域日漸拓展，但該體系下仍存在信用機制不健全、監管缺失、嚴重依賴補貼等行業亂象。

2016年以來，共享經濟的市場競爭格局逐漸清晰，逐步由單個平台走向寡頭競爭和生態化發展的趨勢明顯。一方面，共享企業持續洗牌，以共享單車市場為例，處於市場尾端、運營能力差的企業相繼倒閉，而巨頭的加入使得共享單車行業梯形分隊明顯；另一方面，共享經濟正逐步走向生態化，諸多細分市場都傳來單個共享平台被互聯網巨頭投資或收購的消息，加速了跨界的數據集聚。

10、在線職業培訓彌合複合型大數據人才缺口

大數據人才需要具有跨領域的知識架構，既需要懂IT技術和統計知識，又要懂實際的應用場景業務。賽迪顧問預計，2018年中國大數據領域的複合型人才缺口約為160萬。面對複合型人才的這種巨大缺口，僅靠傳統的高校教育難以快速滿足市場需求。

在此背景下，在線職業培訓成為填補大數據領域複合型人才缺口的有效途徑，其靈活高效的資源配置能力，可以有效應對市場的動態變化。

而在各類在線職業培訓課程中，以考證類培訓最受歡迎，主要是考證類課程的授課目的明確，課後通過考試拿到國家承認的相關資格證書有利於幫助其在職場上升職、加薪。

價值投資百強榜

依據自行設定的評判指標體系，從企業估值/市值、營收狀況、創新投入、專利數量、產品競爭力、企業發展潛力、領導層能力等多個維度進行定量與定性結合的評比。賽迪智庫評選出中國最具投資價值的前100家企業。

大數據企業投資價值百強榜單

分析顯示，一部分大數據企業源自軟體與信息服務業、互聯網業和傳統產業，通常企業規模較大。這些企業本身集聚了海量的數據資源，其所涉及的市場面廣，具備較強的競爭優勢。實際運營中，這些企業積極打造資源集聚的平台生態，多採用橫向擴展的策略，通過投資、併購等手段加速在大數據領域的發展。

另外，很大一部分大數據企業屬於成立不足10年的中小企業，它們專註於大數據某一細分領域，深耕產品和服務，實施縱深發展策略，通過數據累積和技術迭代，逐漸塑造了細分領域內的品牌和競爭優勢。這些企業通常通過資本化手段做強，且多與互聯網巨頭簽署戰略合作，通過平台戰略獲取市場份額。

大數據融資熱度持續，但投資趨於理性

在中國大數據投融資市場中，2017年的總投資額要少於2016年，但是投資事件發生的數量高於2016年，即投資強度降低，投資熱情持續增長，投資市場依舊火爆，但投資者更加理性。

2017年國內大數據投資市場中行業應用層的投資事件高達257筆，佔總投融資事件79.32%，投資額高達387.72億元，佔總投資額的73.30%。

從投資市場整體來看，隨著大數據在行業應用價值體現不斷增加，大數據行業應用企業獲得的投融資更多，中國大數據投資主要集中在應用層，而基於數據採集、清晰、預處理、存儲、數據安全解決方案等基礎服務層的投資佔比較小。

大數據投融資市場在應用層的主要投資領域為技術應用和行業應用。

在2017年中國大數據投融資市場，在行業投資領域發生的投資事件數為175件，總投資額為288.81億元；在技術投資領域發生的投資事件數為82件，投資總額為98.91億元。預計未來的大數據投融資市場，仍將以應用為主要投資方向，而行業應用投資仍然佔據主力地位，且單筆投資強度仍高於技術應用投資。

在2017年技術應用領域投資市場中，精準營銷領域發生的投資事件佔比最大，其次為人工智慧、物聯網等；從總投資額角度來看，人工智慧的投資佔比最大，其次為精準營銷、數據運營與智能分析。

在2017年行業應用領域的投資市場中，物流行業發生的投資事件佔比最大，其次為汽車行業、金融行業；從總投資額角度來看，金融行業的投資佔比最大，其次為醫療行業、汽車行業。

北京和上海是大數據融資最活躍的兩大城市

從2017年中國發生融資的公司註冊地進行分析，北京無論是在融資事件數，還是融資總額都佔據首位，且均達到50%左右；其中北上廣深四個城市發生的融資事件數佔比達到74.82%，融資額佔比更是高達85.38%；除此外，長三角經濟區，如蘇州、南京、無錫等城市，大數據融資發生較多。

從投融資市場看大數據區域活力，京津和長三角成為大數據市場最具活力的區域，其次是以深圳為中心的珠三角和以成都為中心的川渝貴。投融資市場的活躍不僅代表了資本市場對其的認可，更預示了該區域大數據市場的發展潛力巨大。

智東西認為，大數據產業是萬物互聯、人工智慧、智慧城市等新概念產業的支撐性基礎，是數字經濟發展的重要環節。目前，該產業已經由初級發展階段逐步轉向成熟期，傳統的軟體信息部門正在形成新勢力，瞄準細分領域的創企們亦在迭代強化，抓緊戰隊。

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