首页  登录  注册
  首页   >   政策云   >   详情

    关于组织开展工业和信息化部2023年大数据产业发展示范申报工作的通知

    发布日期:2023-07-21 04:40:30       关键字:     点击次数: 407次    
    政策级别:   
    不限
    归属部门:   
    不限
    支持方式:   
    不限
    企业规模:   
    不限
    成立时间:   
    不限
    成文日期:   
    2023-07-21 04:40:30
    行业类型:   
    政策分类:   

    川经信办函〔2023236


    各市(州)经济和信息化(大数据产业)主管部门,相关单位:

    为落实《工业和信息化部办公厅关于组织开展2023年大数据产业发展示范申报工作的通知》(工信厅发函〔2023187号),夯实产业发展基础,提升产业供给能力和行业赋能效应,我厅将组织开展工业和信息化部2023年大数据产业发展示范申报工作。现将有关事项通知如下:


       一、示范内容


    本次申报围绕4大领域13个方向,遴选一批大数据产业发展示范项目(以下简称示范项目),通过树立一批创新能力突出、应用效果良好、示范作用明显的大数据领域标杆,推进大数据产业高质量发展。


       二、申报要求


    (一)申报主体。申报主体为从事或服务于大数据采集、存储、加工、分析、应用、安全、要素流通等相关业务的企业及企业联合体、科研院所。每个申报主体限申报1个项目,每个项目限申报1个方向。申报主体应遵守国家法律法规和规章制度规定,具有较强的规模实力、经济效益、技术研发和融合创新能力。申报项目须为在建或已建项目,拥有自有知识产权,技术先进、模式创新、应用示范带动作用良好。


    (二)组织申报。各市(州)经济和信息化(大数据产业)主管部门、负责组织各市(州)项目申报。经济和信息化厅统一组织评审并向工业和信息化部推荐10个项目,祟州国家新型工业化产业示范基地(大数据)可单独推荐3个,中央企业集团及所属单位由所在集团组织向工业和信息化部申报。申报主体获得《数据管理能力成熟度评估模型》(GB/T 36073-2018,简称DCMM)三级及以上贯标评估的,不占用推荐单位指标数量,由我厅直接向工业和信息化部推荐。


    (三)示范期限。项目示范期为2年,已列入前期示范项目且仍在示范期的项目不可重复申报。示范期内,工业和信息化部将组织对示范项目开展动态监测,并对示范项目名单进行动态调整。示范期满后,工业和信息化部将组织开展示范项目评估摸底工作。各市(州)要积极支持并监督指导示范项目实施,切实推进示范项目高水平建设。


    (四)大数据产业不在经济和信息化主管部门的市(州),请将本通知转送本地大数据产业主管部门。


       三、申报流程


    (一)申报主体需于2023815日前,登录大数据产业发展示范申报系统https://www.bdcases.org.cn)完成信息填报。


    (二)我厅完成项目评审后,2023825日前按优先级排序名单推荐上报工业和信息化部。


       四、联系方式


    联系人:毛永春


    话:028-86261398


    申报系统维护人员:杨  柳


    话:010-88686171


    附  件:2023年大数据产业发展示范申报和实施方案


    四川省经济和信息化厅办公室

    2023719


    附件


    2023年大数据产业发展示范申报和实施方案

    为深入实施国家大数据战略,认真落实《十四五大数据产业发展规划》(工信部规〔2021179号),切实做好2023年大数据产业发展示范的组织实施工作,特制定本方案。


       一、总体目标


    通过开展大数据产业发展示范项目(以下简称示范项目),有效提升企业大数据技术、产品和服务创新能力,系统总结典型案例和经验模式,由点带面,推动全国大数据产业高质量发展,促进数字经济和实体经济深度融合。在重点行业大数据应用方面,围绕原材料、装备制造、能源电力、消费品、电子信息等行业,引导企业进行数字化转型,促进数据辅助决策,保障产业链供应链稳定。在数字化治理应用方面,围绕政务管理和公共服务数字化建设两个方向,引导企业加强数字技术应用,助力政府提升数字化治理水平,丰富数字应用场景。在数据管理和流通方面,围绕数据管理能力提升、数据流通技术创新和数据流通生态培育三个方向,引导市场主体探索数据交易流通可行模式,加快培育数据要素市场生态,促进数据的合规、高效流通及使用。在数据安全管控方面,围绕数据安全技术创新及服务创新两个方向,引导企业加大技术研发及其应用投入,健全和巩固数据安全屏障。


       二、示范内容


       (一)重点行业大数据应用示范。


    1.原材料行业大数据方向。


    需求要点:支持石化化工、钢铁、有色金属、建材等原材料领域企业综合运用设备物联、生产经营和外部环境等数据,提升资源勘探、开采、加工、储存、运输等全流程智能化、精准化水平,实现产能结构优化、工艺优化、节能减排和安全生产。


    实施内容:提升企业内部协同生产、智能管控能力,加强与上下游企业协作,强化供需结构匹配,优化产能布局;提高数据采集和分析能力,用数据赋能质量管理和过程管控,实现工艺优化,促进产业供给高端化;通过数据分析,进行精准决策,提升资源综合利用水平,实现节能减排;建设安全保障标准体系,通过数字化安全监控系统,提升安全生产水平。


    应用成效:项目建设的数字化转型方案在优化企业产能结构、提升原材料供给水平、促进绿色低碳生产、保障安全作业等方面具有降本提质增效的实际效果,具备复制推广价值。


    2.装备制造行业大数据方向。


    需求要点:支持汽车、轨道交通、飞机、船舶、医疗装备、工业机器人等装备制造领域企业,打通研发、采购、制造、管理、售后等全价值链数据流,通过泛在感知、数据贯通、集成互联、人机协作和分析优化,持续推动工艺革新、管理优化和生产过程智能化,满足产品可靠性和高端化需求,加快服务化创新升级。


    实施内容:面向特定场景,开发数字技术与工艺结合的模块化生产单元,创新成套智能生产线;建设数据驱动的精益柔性生产车间和生产工厂等智能制造载体;建设供应链协同平台,打造数据互联互通、生产深度协同、资源柔性配置的智慧供应链;鼓励发展数字化设计、远程运维服务、个性化定制等智能制造新模式。


    应用成效:项目推进数据全面采集、科学分析、深度应用,促进研发设计、生产制造、设备运维、经营管理、售后服务等业务领域数字化转型,实现生产降本提质增效,并具备复制推广价值。


    3.能源电力行业大数据方向。


    需求要点:针对电力、煤炭、油气等重点行业领域,围绕能源产、运、储、销、用各环节,支持数字技术创新应用,促进能源电力系统各环节数字化、智能化转型。


    实施内容:围绕能源电力行业重点领域、关键环节、共性需求,因地制宜挖掘和拓展数字化、智能化应用,在智能电厂、输电线路智能巡检及灾害监测、智能变电站、分布式能源智能调控、虚拟电厂、电碳数据联动监测、智慧库坝、智能煤矿、智能油气田、智能管道、智能炼厂、综合能源服务等重点应用场景,进行系统性数字化、智能化转型。


    应用成效:项目在技术创新、运营模式、发展业态等方面,实现了企业系统性数字化转型的初步探索,提升了能源开发、业务运营、安全保障、绿色低碳等方面的效率,并具备复制推广价值。


    4.消费品行业大数据方向。


    需求要点:支持纺织、轻工、食品、医疗、家电等消费品领域企业打通线上线下全域数据,开发个性化推荐算法,实现产品定制化生产、渠道精细化运营、质量可追溯可管理,促进供需精准对接,满足个性化、多样化、高品质需求。


    实施内容:支持采集线上线下全域数据,建设供应链协同平台;支撑企业进行精准市场定位,发展大规模个性化定制、精细化运营、个性化推荐,提升售后服务水平;鼓励企业建立覆盖全流程的质量追溯数据库,加快与国家产品质量监督平台对接,提高产品质量和安全性。


    应用成效:项目提升企业市场定位、产品开发、精细化运营、个性化营销等方面的能力和水平,提升企业市场反应能力,提升供应链产业链稳定性,具备复制推广价值。


    5.电子信息行业大数据方向。


    需求要点:支持通信设备、服务器、集成电路、显示器件、智能终端等电子信息制造领域企业,加快推进大数据在产品销售预测与需求管理、设计与研发、生产计划与排程、供应链分析与优化和质量管理与分析等全流程场景中的应用,优化生产流程,提升产品质量,加快产品迭代创新,有效提升产业链供应链稳定性。


    实施内容:在研发制造、生产管理、产品质量检测、供应链协同、市场营销和客户管理等方面,开展全环节数据采集与分析,充分发挥数据价值,实现研发效率提高、排产智能化、生产工艺优化、产品质量自动检测和全流程追溯、管理决策科学、供应链畅通稳定、市场营销精准、客户关系动态管理维护等,显著提升企业市场竞争力。


    应用成效:项目在产品设计、研发、制造、销售等全流程应用场景中,有效促进企业提高生产效率、优化产品质量和性能、提升管理服务能力和水平,具备复制推广价值。


    6.其他行业大数据应用方向。


    需求要点:针对农业、建筑、房地产、金融、贸易、互联网领域,支持有效应用大数据赋能产业发展,服务实体经济质量效益提升、绿色低碳发展,促进行业上下游企业高质量协同发展。


    实施内容:推动数字技术创新应用、数字解决方案部署实施,提升企业经营智能化、管理高效化、服务便捷化水平,培育数据驱动的新模式、新业态,带动产业全要素生产率提升和数据资源共享。


    应用成效:项目在上述领域通过数字技术赋能业务高质量发展,具有典型、突出的创新性和示范效应,并已推广应用。


       (二)数字化治理应用示范。


    7.政务管理数字化建设方向。


    需求要点:支持企业加强在经济调节、市场监管、社会管理等政务管理领域深化数字技术创新应用,助力政府提高决策科学化水平和管理效率。


    实施内容:围绕政府履职方式和业务流程,建立健全大数据辅助科学决策体系,促进行政决策和管理数字化、智能化发展。完善城市信息模型平台和运行管理服务平台,构建城市数据资源体系,推进城市数据大脑建设;构建农村综合信息服务体系,推动乡村管理服务数字化;聚焦金融服务、经济运行、交通运输、食品安全、环境保护、生态建设、城市治理、应急管理等应用场景,开展跨场景跨业务跨部门联合治理,推进政企联动、行业联动的共享共治新模式。


    应用成效:项目推动提升政府决策科学性和履职能力,促进管理流程优化和模式创新,具备复制推广价值并已成功应用。


    8.公共服务数字化建设方向。


    需求要点:支持企业创新应用数字技术,助力相关机构提供智慧便捷公共服务,持续提升群众幸福感、获得感。


    实施内容:构建一体化服务平台,深化服务管理模式创新,建设统一服务标准体系,推进线上线下服务融合,提升全流程一体化在线服务能力,促进利企便民服务体系网络化、高效化、便捷化;聚焦教育、医疗、养老、抚幼、就业、文体、社区服务、助残等重点领域,推进数据资源开放共享及深度应用。加快信息无障碍建设,帮助老年人、残疾人等共享数字生活。


    应用成效:项目提升公共服务便捷化、智能化水平,促进满足多样化服务需求,已在不少于2个应用场景成功实施,具备复制推广价值。


       (三)数据管理和流通领域示范。


    9.数据管理能力提升方向。


    需求要点:针对自身业务需求的企业或者从事数据管理服务的企业,支持通过规划导向、标准引领、服务配套以及开发优化数据管理技术和产品解决方案等,提升数据管理能力或者服务水平。


    实施内容:围绕数据全生命周期,鼓励企业基于自主开源框架、组件和工具的技术及产品研发,注重提升产品的异构数据源兼容性、大规模数据采集与加工效率,结合数据虚拟化、数据编织、数据湖、区块链、大模型语料生成等创新技术,助力实现数据高效采集、可靠存储、高速计算、直观展示等,推动大数据服务技术、产品和模式创新;支持企业参照《数据管理能力成熟度评估模型》(GB/T 36073-2018DCMM)国家标准,进行组织与人员、流程与制度、执行与管控等制度建设,推动建立、实施和优化数据管理体系。


    应用成效:项目有利于推动数据管理技术与产品创新和应用;推动企业在组织层面和数据全生命周期建立标准化、规范化数据管理体系,在DCMM等国家标准中规定的一个或多个能力域表现突出。项目具备复制推广价值,获得一定经济效益或社会效益。


    10.数据流通技术创新方向。


    需求要点:鼓励数据交易机构、数据产业链链主等数据交易流通领域核心企事业单位,开展数据要素流通技术研发和应用创新,实现可信、安全、透明、可计量的数据共享、交换和交易。


    实施内容:鼓励区块链、可验证计算、联邦学习、可信计算、数据沙箱、同态加密、安全多方计算、DOA/Handle标识解析等技术创新,开展数据开放共享、交易流通、数据溯源等应用,鼓励探索构建数据要素可信流通共享新模式、新方法。


    应用成效:进行数据流通技术研发,探索行业级数据流通技术应用,解决数据要素流通领域关键环节的核心问题或瓶颈,具有复制推广价值。


    11.数据流通生态培育方向。


    需求要点:鼓励数据商和第三方专业服务机构探索数据要素服务模式创新,提升数据流通全流程服务能力。


    实施内容:鼓励数据商为数据交易参与方提供数据产品开发、发布、承销和数据资产的合规化、标准化、增值化服务,提高数据交易效率,在智能制造、节能降碳、绿色建造、新能源、智慧城市等重点领域,鼓励贴近业务需求的行业性、产业化的数据商发展;鼓励第三方专业服务机构为数据要素流通全流程提供数据集成、数据经纪、合规认证、安全审计、数据公证、数据保险、数据托管、资产评估、争议仲裁、风险评估、人才培训等专业服务,探索数据资产入表、数据确权、评估定价等机制。


    应用成效:项目有效提升数据流通和交易全流程服务能力,在数据经纪、合规认证、安全审计、数据公证等方面有应用案例。


       (四)数据安全管控领域示范。


    12.数据安全技术创新方向。


    需求要点:在数据安全技术领域进行创新和集成应用,提升数据安全技术和产品供给能力,提升数据安全防护水平和应急处置能力,促进数据要素高效安全流通。


    实施内容:加强动/静态脱敏、加密、数字水印、敏感数据防泄露、靶场攻防等数据安全技术与产品的研发应用,补齐数据安全产品供给短板;鼓励建设数据安全态势感知平台、数据安全管理平台等,加强数据安全技术体系集成化与平台化,提升数据安全整体防护能力。


    应用成效:项目实现数据安全技术或应用创新,增强对敏感数据泄露、违法跨境数据流动等安全隐患的监测、分析与处置能力,保障数据安全,形成可复制推广的数据安全产品或解决方案,成功应用案例不少于3个。


    13.数据安全服务创新方向。


    需求要点:主要针对数据安全服务商,在数据安全合规评估、数据审计等数据安全服务领域进行模式创新,为数据拥有者提供专业化、体系化的数据安全服务。


    实施内容:围绕企业内外部数据采集、传输、存储、加工、流通、应用等各环节,丰富数据安全咨询、培训、数据安全能力成熟度评估、数据安全管理认证、数据安全合规评估、数据安全风险评估、数据审计、数据分类分级安全管控等服务场景,加强全流程服务标准化管理,创新服务模式,提升服务质量,帮助企业提升数据安全管控能力。


    应用成效:在数据安全服务方向为企业提供专业化、系统化服务,有效促进企业数据安全制度体系建设,推动企业数据全生命周期安全合法合规管控,形成可复制推广的解决方案,成功案例不少于3个。


        三、实施及组织保障


    (一)完善工作机制。各推荐单位应充分重视示范工作,结合实际情况完善协同高效的推荐工作机制,并做好向企业的传达贯彻工作,充分调动其申报积极性,按照自愿申报、择优推荐的原则,推荐一批基础实力雄厚、创新能力突出、应用前景广泛的项目。


    (二)加强政策支持。鼓励各推荐单位加大对示范项目的支持力度,从政策、资金、资源配套等多方面引导各类资源聚集,加强对项目实施的监督指导,优先给予具备社会经济效益前景、技术或模式创新性强的项目以应用推广的机会,扩大示范带动效应。


    (三)做好评估摸底。示范期满后,各推荐单位应对推荐的示范项目进行自查评估。工业和信息化部结合自查评估情况,通过专家评审、实地抽查、企业异动情况监测等形式,对项目建设成效进行全面评价。


    (四)强化经验推广。各推荐单位应及时总结示范项目的成功经验,遴选一批优秀案例,拓展宣传推广渠道,为示范工作的经验推广创造条件,切实发挥示范项目的示范带动作用。


    附件列表>>

    作者: