目錄
政策資訊：
-續寫亞洲文明新輝煌
-大數據實時智能分析助力數據要素價值釋放
專家觀點：
-王耀南院士：搶占工業互聯網制高點，支撐制造強國建設
行業動態：
-促進數字技術和實體經濟深度融合
中心動態：
-科研人員研制出移動式高效率超導單光子探測系統
秋分時節，舉世矚目的杭州第十九屆亞洲運動會隆重開幕。“亞洲運動會承載著亞洲人民對和平、團結、包容的美好向往。”習近平主席在杭州第十九屆亞洲運動會開幕式歡迎宴會上的致辭，傳遞著熱情友好的情誼，宣示了新時代中國推動亞洲大家庭團結合作的堅定決心，為促進亞洲和國際奧林匹克運動發展、共建亞洲命運共同體注入強大信心與力量。
近年來，政企對數據分析和決策的時效性要求日益提升，實時數據處理需求在數據分析整體需求中的占比不斷提高。大數據實時智能分析涵蓋計算引擎、數據治理、數據分析、智能決策、數據應用等功能模塊，能夠處理結構化、半結構化和非結構化等多種類型的數據，在為用戶提供實時的業務洞察和智能決策方面發揮著越來越重要的作用。
近日，賽迪顧問云計算與大數據產業研究中心編制了《2023中國大數據實時智能分析市場研究報告》，報告對2022年大數據實時智能分析市場發展現狀、市場規模、競爭格局、重點企業等方面進行了分析，并研判了大數據實時智能分析市場未來的發展趨勢。
“熱數據”價值進一步凸顯
近兩年，數據價值挖掘成為政企關注的重點，傳遞實時、可用信息的“熱數據”價值進一步凸顯，實時數據的分析需求正在成為釋放數據要素價值的重要組成部分。當前，金融、物聯網和電信等眾多領域產生的數據y越發呈現出實時、易失、突發、隨機、無線等特征。解決海量數據實時處理和智能決策，成為政企提質增效高質量發展的迫切需求。湖倉一體、批流一體、數據分析與決策一體化平臺等技術快速發展，數據實時收集、處理、分析和顯示信息的能力也取得了長足進步，推動大數據實時智能分析市場快速發展。大數據實時智能分析經過近幾年的發展，主要應用領域包括金融、電信、交通運輸等方面，未來隨著技術發展和行業知識的沉淀，將從金融等數字化水平較高的領域向更多領域拓展。
我國大數據實時智能分析市場增速較快
1.大數據軟件產品市場規模與結構。大數據軟件產品包括基礎軟件、支撐軟件、應用軟件、其他軟件等相關軟件集合。其中，基礎軟件是指能夠為應用軟件提供運行支撐的軟件，涉及集群管理、資源調度、數據存儲、數據治理、計算分析、數據建模等軟件；支撐軟件是指在大數據軟件開發過程中使用到的支撐軟件開發的工具和集成環境、測試工具軟件，涉及建模軟件、集成開發環境軟件、各類接口軟件和工具組等；應用軟件是指面向數據應用需求的軟件，涉及數據挖掘、加工、管理、交易流通、可視化、BI和機器學習等軟件；其他軟件主要是指數據安全等軟件。2022年，大數據基礎軟件、支撐軟件、應用軟件市場占比分別為10.5%、9.3%、70.6%。
大數據基礎軟件涉及集群管理、資源調度、數據存儲、數據治理、計算分析、數據建模等軟件。2022年，大數據基礎軟件市場規模達到211.7億元，市場增速為25.8%。未來三年，在數字中國建設、數字社會治理等需求的推動下，大數據基礎軟件仍將保持穩定的增長態勢，預計到2025年，大數據基礎軟件市場規模將超過420億元。
2.中國大數據實時智能分析市場規模。2022年，中國大數據實時智能分析市場規模達到102.3億元，市場增速為26.3%。未來三年，中國大數據實時智能分析市場仍將保持較高增速，預計年復合增長率達到27.3%。
3.中國大數據實時智能分析市場行業結構。大數據實時智能分析市場具有較為明顯的行業化集中態勢，其中金融、電子商務、電信市場需求最大，市場份額分別達到27.2%、19.5%和9.2%，合計占比達到55.9%。另外，網絡安全、工業、交通、醫療等領域對實時數據分析也具有較高需求，也是大數據實時智能分析的主要應用行業，市場規模占比分別達到8.5%、6.1%、5.2%和3.4%。
4.中國大數據實時智能分析市場區域結構。從區域發展情況來看，華東、華北和中南是中國大數據實時智能分析市場規模最大的地區，占比分別為33.1%、23.2%、21.6%，合計占比超過75%，市場規模分別達到33.9億元、23.7億元、22.1億元。未來，華東、華北、中南地區仍將在中國大數據實時智能分析市場中保持領先。
AI技術與大數據分析技術進一步融合發展
隨著政企數字化轉型的深入推進，數據量和類型呈指數級增長的同時，數據要素價值釋放的實效性也將越來越重要。未來，大數據實時智能分析將呈現以下發展趨勢。
一是“熱”數據處理將成為釋放數據要素價值的重要組成部分，傳統的事后處理和分析將在流批一體等技術的推動下進一步提升數據處理的實效性。
二是AI技術與大數據分析技術進一步融合發展，批流一體計算、圖計算、復雜指標計算等相關技術將越來越需要機器學習等人工智能技術。
三是云服務推動實時智能分析惠及更多中小企業，大數據實時智能分析將會與云計算結合為中小企業服務。
四是向一體化智能決策平臺不斷演進，數據增強分析、增強智能和自動決策一體化平臺將成為大數據實時智能分析的重要發展方向。
五是時序數據處理成為批流一體技術的重要方向之一，時序數據能夠簡化模型、減輕計算量，對提升大數據的實時智能分析能力具有重要意義。
王耀南院士：搶占工業互聯網制高點，支撐制造強國建設
9月16日，在2023年世界計算大會—先進制造論壇上，中國工程院院士、湖南大學教授王耀南表示，智能制造正成為先進制造業的主攻方向，而工業互聯網是智能制造的關鍵綜合信息基礎設施，未來要加快工業互聯網基礎設施建設，加強工業互聯網核心軟硬件自主可控，搶占工業互聯網的制高點，支撐我國實施制造強國戰略。
王耀南認為，隨著信息技術的迅猛發展，以數字化、網絡化、智能化與工業化深度融合為方向的科技革命席卷而來，智能制造正成為先進制造業的主攻方向。智能制造是基于新一代信息技術與先進制造技術深度融合，貫穿于設計生產、管理、服務等制造活動各個環節，具有自感知、自決策、自執行、自適應、自學習等特征，旨在提高制造業質量、效益和核心競爭力的先進生產方式。王耀南強調，作為制造強國建設的主攻方向，智能制造發展水平關乎我國未來制造業的全球地位，對于加快發展現代產業體系，鞏固壯大實體經濟根基，構建新發展格局，建設數字中國，建成現代產業體系、實現新型工業化具有重要作用，需加快推動智能制造發展。王耀南認為，工業互聯網是智能制造的關鍵綜合信息基礎設施，是通過5G、邊緣計算等新一代信息通信技術與新一代人工智能在工業中的深度融合和創新應用，構建起人、機、物的全面互聯，形慮實體聯網、數據聯網，以及服務聯網的網絡開發平臺，為最終實現數字化、網絡化、智能化的智能生產、制造、管理等提供支撐服務。
工業互聯網的核心是以生產要素互聯為基礎，發展感知、分析、決策、控制、管理一體化的信息物理深度融合應用，形成數據驅動的工業智能應用。而工業互聯網的體系架構主要有智能設備層、網絡互聯層、決策控制層、工業應用層等，其關鍵技術主要包括感知、互聯、計算、控制、管理等。不過，王耀南指出，中國工業互聯網研究尚處于起步階段，局限于云計算、物聯網、大數據等單一領域，自主可控程度低、聯網范圍小、控制效果差、感知能力弱、傳算效率低、智能管控難等問題較突出，亟需提升現有制造業中工業互聯網的自主可控與智能化管理。為此，王耀南提出了四個方面的發展建議。一是加強基礎設施建設，推進內、外網建設改造，加快專業型平臺、特色型平臺、跨行業跨領域平臺建設，加強工業互聯網核心軟硬件自主可控，保障產業鏈安全，共同研究制定工業互聯網和先進制造業技術和產業體系，搶占工業互聯網的制高點，支撐我國實施制造強國戰略。二是深度推進“智感、效聯、高算、協控、精管”關鍵技術的研究和融合，加快工業互聯網安全保障體系、低延時網絡傳輸協議、邊緣計算等下一代技術的研發，積極爭取國際標準和規范的制定權。三是將工業互聯技術、模式等與各行業生產實踐、行業特性、知識經驗緊密結合，打造工業互聯網在航空航天、船舶制造、軌道交通等領域的智能工廠示范工程，推廣虛擬工廠、云工廠等新型制造模式，加大資金扶持力度，支持共性技術平臺建設。四是將工業互聯網技術納入相關學科建設體系，著力培養一批高水平科研帶頭人，吸引海外留學人員回國創新創業；加強中小學校、科技館等開沒工業互聯網興趣課堂，進行展示、宣傳和推廣。
智能“防跌衣”通過芯片感知可自動實現跌倒監測，智慧窗簾在雨天能感知濕度自動關窗，智能眼鏡通過“讀”圖幫助視障人群“看”見世界……在2023中國國際智能產業博覽會展館里，各種新技術、新產品、新應用盡顯科技魅力，人們真切感受到數字技術帶來的巨大變化，從而想象智慧生活的未來圖景。習近平總書記向2023中國國際智能產業博覽會致賀信時指出：“中國高度重視數字經濟發展，持續促進數字技術和實體經濟深度融合，協同推進數字產業化和產業數字化，加快建設網絡強國、數字中國。”近年來，我國產業數字化進程提速升級，數字產業化規模持續壯大。《數字中國發展報告（2022年）》顯示，2022年，我國數字經濟規模達50.2萬億元，總量穩居世界第二。數字經濟與實體經濟的“雙向奔赴”，不斷催生新產業、新業態、新模式，為經濟社會發展注入了澎湃的新活力、新動能。以數字化賦能，提升商品和服務的供給質量，可以促進供需在更高水平上實現動態平衡。通過“線下生產+線上數據分析”模式，傳統產業能夠在規模化生產之外，探索開展個性化定制服務。比如，先生產小批量產品投放市場，再通過數據分析細分需求決定是否擴大生產。這種“輕資產、快反應”的柔性供應鏈模式，增加了產品研發、制造和流通的彈性，能幫助解決傳統供應鏈模式下機會成本高、運轉周期長等問題。這樣的生產變革，能夠通過精細化運營實現供需精準匹配，是一種更加適合中小企業數字化轉型的模式，能讓中小企業以“小單快返”的新模式輕裝上陣，形成獨特的競爭優勢。以數字技術驅動，提高整個產業鏈條的協作化程度，能促進傳統產業聯動轉型、跨界合作。為了緩解中小企業數字化轉型的“陣痛”，一批工業互聯網企業積極利用新興技術手段，共同培育行業數字化新生態。比如，有的云平臺為超過5萬家中小微企業提供從研發到生產的全周期服務，突破原有組織、技術、時間與空間的限制，讓隸屬于不同組織的工程師協同推進這些中小企業的數字化轉型，有效解決他們缺資源、缺技術、缺人才、缺方案等難題。借助數字化力量對傳統產業的生產流程進行智能化升級改造，能為實體工廠帶來質的改變。比如，浙江省杭州市一家電梯工廠實現智能升級后，目前已經可以做到2分鐘生產1臺電梯。在生產端，可通過數字平臺對產品進行從設計到發運的全過程在線質量監測和管理，實現制造效率、質量等級與環保效益的多重提升；在售后端，可借助“工程大腦”，應用先進的物聯網技術，實時對電梯的運行狀態進行精準捕捉，以最快速度維修，確保電梯正常運行。積極應用數字技術，既能推進企業設計、生產、制造、運輸、服務、售后等全流程變革，也有助于推動企業向智能化、高端化、綠色化轉型升級，創造新的發展空間。當今時代，數字技術日益融入經濟社會發展各領域全過程。數字經濟是把握新一輪科技革命和產業變革新機遇的戰略選擇，已成為推動傳統產業轉型升級、促進高質量發展、持續提升民生福祉的新引擎。促進數字技術和實體經濟融合走深走實，就能不斷催生具有旺盛生命力的新事物、新技術，推動經濟社會發展不斷邁上新臺階。
近日，中國科學院上海微系統所李浩、尤立星團隊等研制出基于小型液氦杜瓦（工作溫度4.2K）、在1550nm波段系統探測效率超過70%的移動式超導單光子探測系統，為未來開展基于移動平臺（機載、車載等）的高性能單光子探應用鋪平了道路。相關研究成果以《在1550nm波段探測效率超過70%的移動式超導條帶光子探測系統》（Mobile superconducting strip photon detection system with efficiency over 70% at a 1550 nm wavelength）為題，發表在《光學快報》（Optics Express）上。
超導條帶光子探測器（SSPD，Superconducting strip photon detector）作為高性能的單光子探測器，廣泛應用于量子信息和弱光探測等領域，推動了相關領域的科技進步。然而，SSPD的綜合探測性能依賴于器件的工作溫度（溫度越低，系統探測效率越高）。迄今為止，高效率的SSPD系統通常需要使用GM制冷機（T≤2.5 K）、吸附式制冷機（T≤0.85 K）甚至更低溫度的制冷機。這些系統的質量、體積、功耗等成為限制SSPD在機載等移動平臺應用的關鍵原因。若能在4.2K工作溫度實現高效率SSPD，便可利用小型液氦杜瓦構建小型、低功耗、短時工作的超導單光子探測系統，為無人機、航空等移動平臺應用提供可行的解決方案。
SSPD的光響應性能與超導薄膜材料的無序度密切相關。利用高無序超導薄膜材料調控技術實現面電阻更高的超導薄膜材料，增強SSPD的探測靈敏度是提升SSPD工作溫度的方法之一。本研究利用面電阻超過600Ω的NbTiN超導薄膜材料實現了4.2K工作溫度近飽和探測效率的SSPD。同時，該工作研發制造了SSPD專用的小型液氦杜瓦，結合基于電池的低功耗電路模塊，實現了探測效率超過70%的移動式單光子探測系統。
研究工作得到國家自然科學基金和上海市“揚帆計劃”等的支持。
▲（左）液氦杜瓦的系統圖；（右）移動式SSPD系統探測效率和暗計數性能曲線
轉載來源：新華網、國安全防范產品行業協會、工業互聯網世界、望遠智庫預見未來、 中科院之聲
