① 未來戰爭 用大數據奪取制信息權
未來戰爭：用大數據奪取制信息權
信息戰打的就是信息流的戰爭。從整個信息流的轉換來看，誰控制了最真實的信息流，誰就控制了這場戰爭的主導權。奪取制信息權已經成為奪取制空權、制海權的先決條件，是未來戰爭勝敗的決定性因素。
隨著信息化不斷發展，人類社會已經進入了一個不折不扣的「大數據時代」。每天，遍布世界各個角落的感測器、移動設備、社交網路和在線交易平台生成上百萬兆位元組的數據。美國奧巴馬政府甚至將大數據稱為「未來的新石油」，誰掌控了數據流誰就將主宰未來世界。眾所周知，軍事領域一直都是人類最先進科技的實驗室，大數據無疑將給未來戰爭形態帶來巨大的改變。
大數據「大」在哪兒
麥肯錫全球研究所對大數據的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合（datasets）。
中科院計算機所研究員王偉平告訴《中國科學報》記者，大數據的「大」，理所當然，首先指的是數據體量空前巨大，遠遠超出傳統計算機處理數據量的級別。
當前伴隨著計算機網路技術的迅速發展和互聯網的高速普及，信息數據量已由TB（1TB=1024GB）級升至PB（1PB=1024TB）、EB（1EB=1024PB）、ZB（1ZB=1024EB）級，並仍在呈爆炸式地增長。據悉，全球在2010 年正式進入ZB 時代，2012 年全球數據量達到5.2ZB，預計到2020年，全球將總共擁有35ZB 的數據量。有一個形象的比喻可以幫助人們理解這些數據的規模。如果把35ZB 的數據全部刻錄到容量為9GB 的光碟上，其疊加的高度將達到233 萬公里，相當於在地球與月球之間往返三次。
其次，王偉平表示，「大」也體現在處理的數據類型多樣化，遠遠超出傳統數據格式和分析工具能處理的范疇。
以往數據大都以二維結構呈現，但隨著互聯網、多媒體等技術的快速發展和普及，視頻、音頻、圖片、郵件、HTML、RFID、GPS 和感測器等產生的非結構化數據，每年都以 60%的速度增長。預計，非結構化數據將占數據總量的80%以上。
此外，他認為大數據還要求數據處理的實時性。大數據的數據流往往為高速實時數據流，而且往往需要快速、持續的實時處理，能在第一時間抓住重要事件發生的信息。
如果從軍事領域看，指揮控制系統、天基支持系統、信息處理系統，各種偵察、監視、探測系統的信息量越來越大，大數據在指揮機構中的管理也變得空前重要和復雜。如何對海量戰場數據進行存儲與深度分析，如何判別數據的真實性，數據來源的可靠性，確保數據傳輸的安全性，是未來戰爭雙方面臨的問題。
信息化戰爭對大數據的要求
軍事理論界普遍認為，早在上個世紀90年代，信息化戰爭開始崛起。它是一種通過使用信息化戰爭武器影響敵方信息與信息系統，保護己方信息與信息系統，從而取得戰場信息優勢的作戰樣式。它本質上是通過信息作戰手段，以「信息流」控制「能量流」和「物質流」，剝奪敵方的信息優勢、保持己方的信息優勢，從而奪取戰場制信息權。
軍事評論員宋忠平向《中國科學報》記者解釋，傳統的信息戰包括了網路攻防戰，常規作戰中的干擾與反干擾，還有刑偵系統下的偵測與反偵測等內容。「信息戰打的就是信息流的戰爭。從整個信息流的轉換來看，誰控制了最真實的信息流，誰就控制了這場戰爭的主導權。」宋忠平說，「奪取制信息權已經成為奪取制空權、制海權的先決條件，是未來戰爭勝敗的決定性因素。」
但他也表示，傳統信息戰在處理信息以及數據方面遭遇到了各種挑戰。首先是傳統信息通道有限，無法一次獲取大量信息。同時，不僅僅是數據量大幅增加，數據形式包括了戰場感知數據、影像、視頻情報等各種類型，僅僅依靠現有信息技術，不能及時高效地分析和處理這些數據。
據報道，伊拉克戰爭爆發當日，美軍駐卡達和科威特前進指揮所由於無法處理保障機構提供的海量數據，不得不關閉設備，從而造成指揮所與部分突擊方向的通信聯系幾乎中斷。
此外，宋忠平指出，傳統信息系統的數據分享能力比較弱。「傳統戰爭是一種離線狀態下的作戰方式，上級給下級分配任務，並在離線狀態下執行，最後向上級匯報一個戰果。而且命令一般只能管一個軍一個師，因為他們往往是作為一個獨立的作戰單位。這也導致了相關部門往往各自為營，影響協同作戰的效率。」
在這樣的背景下，信息化戰爭對大數據傳輸、存儲、分析產生了特殊的要求。
首先是數據處理的實時性要求。信息化戰爭中產生的海量數據最終要匯集到各級指揮中心和處理中心，這些數據源源不斷地從各種感測器、情報機構以及信息中心傳輸匯聚到一起，要對這些數據進行實時處理。宋忠平認為，戰場所有信息哪怕是一個單兵的信息都需要通過大數據傳到指揮控制中心，以了解前線情況，特殊狀況下甚至可以對某個單兵的裝備下達命令。因為，他可能正處在最有利的地形，可以獲取最大的優勢。
其次是數據融合。宋忠平提出，通過使數據鏈的連路拉短，以前需要四至五級的管理才能下達命令，未來可能只需要三級管理完成，這樣才能有助於一體化作戰，而不是各個軍兵種單獨作戰，隨時隨地調整作戰指揮。
此外，在他看來，大數據時代，信息防禦難度尤其加大，對於數據安全要求更高。一般而言，信息化戰爭對數據傳輸的信息安全要求主要體現在解決防竊聽、抗干擾和防止虛假信息欺騙的問題上。未來恐怕需要一套新的防禦機制，以確保信息安全。
由此可見，在大數據時代的信息化戰爭中，各國軍事體系的對抗將在更大程度上依靠各種軍事信息系統、軟體和數據，在正確的時間、正確的地點為正確的決策、指揮和控制提供正確的信息。而使信息實現快速合理分發的前提，是要有對數據的統一調度和管理，讓最即時的戰場信息傳遞到最迫切需要的部門。隨著戰場數據量的增大，高效存儲與分析海量數據，從數據中發掘敵我態勢的變化，預測出最合理的作戰方案，使海量數據更好地為信息化戰爭服務是軍事大數據處理的目標。
軍事數據挖掘面臨挑戰
不過，王偉平指出，大數據時代面臨的一大挑戰是信息的價值密度低。無論是分析人員還是智能系統都需要「大海撈針」，從海量數據中找到有用信息。「這也充分體現了數據挖掘的重要性。」他強調。
數據挖掘是一個在海量數據中利用各種分析工具發現模型與數據間關系的過程，它可以幫助決策者尋找數據間潛在的某種關聯，通過發現被隱藏的、被忽略的因素，就能夠在數據存儲和管理過程中，挖掘出重要的情報信息，作為決策和行動的依據。
據宋忠平透露，在「9·11」事件發生前，情報研判人員是掌握了大量數據的，但卻忽視了其中有價值的情報。
因此，在「9·11」事件之後，美國國防部高級項目研究在次年的技術年會上，闡述了如何在統一集成的資料庫中應用數據挖掘技術。
所謂新的數據資源就是「交易空間」。如果恐怖分子要計劃、執行一次恐怖活動，他們必定會在信息空間留下某種「數據腳印」。也就是說，他們需要「交易」。這種交易的數據記錄，可以是通訊、財務、教育、醫療，也可以是旅行、交通、出入境、房屋等等其他一切數據記錄。美國正是在「交易」空間中應用數據挖掘技術，從而發現和追蹤恐怖分子的。
據了解，2002年，阿富汗境內的大毒梟准備為基地組織等恐怖分子提供資金時，美軍的情報分析人員正是通過數據挖掘，把作戰方案庫里的數據與有關基地組織情況庫里的資金數據進行實時、自主關聯，從而指導美軍先敵一步採取行動。
那麼，如何從技術上提升數據挖掘的能力。王偉平告訴《中國科學報》記者，在入口處對數據質量進行把控是非常關鍵的。也就是說，數據准備是數據挖掘的重要前提，因為它直接影響到數據挖掘的效率和精準度。「如果質量參差不齊的數據統統進入通道，便很難再對質量不高的數據進行處理，他們將對有用信息造成嚴重的干擾。」
簡言之，在數據准備階段，需要對數據進行清洗，其次，選出需要分析的數據，縮小處理范圍。而在數據預處理階段，包括了消除重復數據、消除雜訊、遺漏數據處理、數據類型轉換等，目的是把數據處理成適合於數據挖掘的形式，並在數據選擇的基礎上對挖掘數據作進一步的約簡減少內存資源和處理時間，使挖掘更有效。
未來戰爭形態將發生改變
奧巴馬政府於2012年3月29日發布了《大數據研發倡議》（Big Data Research and DevelopmentInitiative），將大數據研發提升為國家政策。而美軍大數據項目正是美國國家項目的重要組成部分。據了解，美國國防部及其下屬國防高級研究計劃局現有的大數據項目共有10個，其中，數據到決策、網路內部威脅、影像檢索與分析、X-數據項目等是具有代表性的。
最重要的數據到決策項目，主要指的是通過各種新途徑充分利用海量數據，整合感知、認知和決策保障系統，以創造一種真正自主的系統，使之可以自主機動作業並作出決策；網路內部威脅項目目的是通過採用新式網路威脅判斷技術，提高探知網路刺探活動的精度、頻度和速度，從而及早暴露和防範對手的破壞活動，並提升己方的網路安全水平；影像檢索與分析項目一旦取得成功，分析人員將能從海量視頻庫中快速、精確地檢索特定的視頻內容，由此便能充分、高效地挖掘影像中隱藏的有用信息； X-數據項目主要是通過開發大容量數據分析所需的可擴展演算法， 以便處理分布式數據存儲庫中的不規則數據。通過開發高效的人機互動設備和可視用戶界面技術，以便在多樣化任務中更好、更快地執行操作。
有了大數據項目的實施和實現，未來戰爭可能發生革命性的變化。
宋忠平認為，大數據最重要的價值之一是預測，把數據演算法運用到海量的數據上來預測事情發生的可能性，因此，未來戰爭的指揮決策能力可以產生很大的飛躍。
他向《中國科學報》記者舉例，早在第一次海灣戰爭中，美軍戰前利用改進的民間兵棋，對戰爭進程、結果及傷亡人數進行了推演，推演結果與戰爭的實際結果基本一致。而在伊拉克戰爭前，美軍利用計算機兵棋系統進行演習，推演「打擊伊拉克」作戰預案。隨後美軍現實中進攻伊拉克並取得勝利的行動，也和兵棋推演的結果幾乎完全一致。至此，作戰模擬已經從人工模式轉變為計算機模式。
「依託大數據和雲計算平台，戰前的模擬推演，從武器使用、戰爭打法到指揮手段，都可以清晰地顯現，作為戰時決策的依據。」宋忠平說，「一旦發現作戰計劃有問題，可以及時調整，以確保實戰傷亡最小並取得勝利。」
其次，數據的融合有望打破軍種之間的壁壘。大數據可以解決軍隊跨軍種、跨部門協作的問題，真正實現一體化作戰。
除此之外，宋忠平認為，大數據可以改變未來的戰爭形態。美軍尤其追求大數據支撐的擁有自主能力的無人作戰平台。例如，目前全世界最先進的無人偵查機「全球鷹」，能連續監視運動目標，准確識別地面的各種飛機、導彈和車輛的類型，甚至能清晰分辨出汽車輪胎的齒輪。宋忠平指出，無人機能否做到實時地對圖像進行傳輸非常關鍵。目前，美國正使用新一代極高頻的通訊衛星作為大數據平台的支撐。
未來，無人機甚至有可能擺脫人的控制實現完全的自主行動。美軍試驗型無人戰斗機X-47B就是這一代表，它已經可以在完全無人干預的情況下，自動在航母上完成起降並執行作戰任務。
「全球鷹」無人機
延伸閱讀
從數據到決策
信息系統的信息處理速度、目標態勢獲取時間、決策周期以及快速響應時間決定著軍事行動的成敗。在大數據背景下，加快戰場信息流轉，縮短「從感測器到射手」的周期，實現「發現即摧毀」的作戰目標，成為信息系統建設必須解決的首要問題。因此，「數據到決策項目」成為了美軍大數據項目中最為關鍵的一個。目前，美陸軍已經提高了對海量信息的融合處理能力，正在建設的智能化作戰決策支持系統也取得了一些成果。
美陸軍分布式通用地面系統
2012年底，美國陸軍開始在全球全面部署經過作戰驗證的情報系統。12月14日，「陸軍分布式通用地面系統」（D6A）獲得批准，並由國防采辦執行委員會（DAE）負責實施。
此前，D6A只是作為一種快速反應能力，成功用於伊拉克和阿富汗。目前D6A已獲批用於陸軍所有部隊，並已部署到所有旅級單位。「快速反應能力」是指一種可以快速部署，以滿足最直接、最迫切需要的系統，比如作戰環境，但它不一定獲得了全面部署的批准。
D6A用於整個陸軍以及它與聯邦情報機構和盟軍之間的任務、處理、開發和傳播情報，取代了9種不同類型的舊系統，成為陸軍現代化計劃的重要組成部分。D6A可以幫助用戶共享應用程序、文本文件、圖表、照片、地圖等等。與舊系統相比，D6A在2012～2017年可節約3億美元。而在整個壽命周期中（2012～2034年），D6A可節約大約12億美元。
「泰坦」認證網路戰術信息技術
「泰坦」認證網路戰術信息技術（Tactical Information Technology for Assured Networks， TITAN）的功能類似於網路搜索引擎應用軟體，指揮官用於在戰術作戰中心監控接收到的信息和發布更新後的指令。「泰坦」可根據具體任務需求過濾信息，清理指揮官的計算機屏幕（桌面），提供與地形圖、圖片和文本鏈接的簡明指令模板，以形成通用作戰圖。「泰坦」還提供了對未來指揮所（CPOF）和21世紀部隊旅及旅以下作戰指揮／藍軍跟蹤（FBCB2-BFT）系統的支持，可融合來自其他領域的關鍵數據。
智能式網路中心移動指揮控制軟體
智能式網路中心移動指揮控制軟體（Command and Control Mobile Intelligent Net-Centric Software）是一種手持式任務指揮系統，可接收和發布己方和敵軍部隊的位置信息，綜合來自戰術無人值守地面感測器等各類感測器和雷達探測系統的信息，從而實現對敵軍進展的實時監控和對薄弱區域的防護。
作戰人員伴侶人工智慧軟體
作戰人員伴侶（Warfighter Associate）人工智慧軟體，可自動搜尋各類文本交談工具，探測士兵之間有關敏感目標的對話信息，提前將其反饋給未來指揮所的通用作戰圖，例如當某部隊的士兵發現地雷場後，通常會在各類信息系統上人工輸入相關信息，該軟體能夠自動提取地雷場的網格坐標，將其自動輸入未來指揮所系統，提前15～20分鍾，在通用作戰圖上生成相關信息，否則該信息會延遲或被淹沒。在人工智慧技術、作戰理論與戰術知識資料庫的驅動下，「作戰人員伴侶」能完成清理未來指揮所顯示屏、突出重要信息、提供警告和建議等輔助用戶決策和執行正確的行動方案的功能。
② 發達國家如何布局大數據戰略
發達國家如何布局大數據戰略
大數據在美國之所以能被迅速、廣泛應用，與美國高度重視大數據價值、積極推動數據開放和擁有一批掌握核心技術的信息技術企業密切相關。
中國國際經濟交流中心大數據戰略課題組
最近幾年，美國、歐盟、日本等主要發達經濟體採取各種政策舉措，積極推進國家大數據戰略，取得了長足進展，成功經驗值得中國借鑒。
將推動大數據產業發展上升為國家戰略
美國在推進大數據應用上形成了從發展戰略、法律框架到行動計劃的完整布局，已實施四輪政策行動。第一輪是2012年3月，白宮發布《大數據研究和發展計劃》，並成立「大數據高級指導小組」。第二輪是2013年11月，白宮推出「數據-知識-行動」計劃，進一步細化了大數據改造國家治理模式、促進前沿創新、提振經濟增長的路徑，這是美國向數字治國、數字經濟、數字城市、數字國防轉型的重要舉措。第三輪是2014年5月，美國總統辦公室提交《大數據:把握機遇，維護價值》政策報告，強調政府部門和私人部門緊密合作，利用大數據最大限度促進增長，減少風險。第四輪是2016年 5月，白宮發布《聯邦大數據研發戰略計劃》，在已有基礎上提出美國下一步的大數據發展戰略。
歐盟及其成員國已制定大數據發展戰略，主要包括:數據價值鏈戰略計劃、資助「大數據」和「開放數據」領域的研究和創新活動、實施開放數據政策、促進公共資助科研實驗成果和數據的使用及再利用等。歐盟力推數據價值鏈戰略計劃，用大數據改造傳統治理模式，試圖大幅降低公共部門成本，並促進經濟和就業增長。2012年9月，歐盟委員會公布「釋放歐洲雲計算服務潛力」戰略，旨在把歐盟打造成推廣雲計算服務的領先經濟體，預計到2020年，大數據技術領域新增投資將為歐盟創造9570億歐元產值，增加380萬個就業崗位。2013年英國政府發布《英國數據能力發展戰略規劃》，並建立世界首個「開放數據研究所」。
日本把培育大數據和雲計算派生出的新興產業視為提振經濟增長、優化國家治理的重要抓手。2013年6月，安倍內閣正式公布《創建最尖端信息技術國家宣言》，這一以開放大數據為核心的IT國家戰略，旨在把日本建成具有「世界最高水準的廣泛運用信息產業技術的社會」。
2011年，韓國科學技術政策研究院正式提出「大數據中心戰略」以及「構建英特爾綜合資料庫」。2012年，韓國國家科學技術委員會就大數據未來發展環境發布重要戰略規劃。2013年，韓國未來創造科學部提出「培育1000家大數據、雲計算系統相關企業」的國家級大數據發展計劃，以及出台《第五次國家信息化基本計劃(2013-2017)》等多項大數據發展戰略。
注重數據開放共享和隱私保護
目前，全球有75個國家明確承諾要建設開放政府、推行政府數據公開，並以政府白皮書、宣言和最高首長指令等形式啟動開放政府數據戰略。
與此同時，各國政府加強了數據隱私保護。目前全球已有近90個國家和地區制定了保護個人信息的法律。歐盟從1995年通過《數據保護指令》以來，不斷完善法律法規，加強對個人隱私數據的保護。從2002年的《隱私與電子通訊指令》到2009年的《歐洲信息緩存指令》，都是保護個人隱私的監管規定。
2016年4月，歐洲議會通過《一般數據保護條例》，以歐盟法規形式確定對個人數據的保護原則和監管方式，將於2018年5月開始實施。英國、法國、德國、愛爾蘭、荷蘭等國家也紛紛出台要求電信運營商和互聯網企業進行數據留存的法規。2016年10月27日，美國聯邦通信委員會(FCC)批准了一項消費者隱私保護規則，要求寬頻服務提供商在使用消費者的網路搜索、軟體使用、位置信息和其他與個人信息相關的數據之前必須徵得用戶同意。另外，2016年8月1日，美國和歐盟簽署的「隱私盾」協議正式生效，替代以前的「安全港」協議，提高了個人數據保護水平。
重視大數據重大項目研究與應用，佔領大數據產業和技術制高點
發達國家以點帶面引導大數據發展，通過資助重大項目研究，破解大數據發展核心技術，引導企業和社會推動大數據發展。2012年3月，美國發布《大數據研究和發展計劃》時宣布投資2億美元，聯合美國國家科學基金會、國家衛生研究院、國防部、能源部、國防部高級研究局、地質勘探局等6個聯邦部門和機構，共同提高收集、儲存、保留、管理、分析和共享海量數據所需核心技術的先進性，並形成合力。2013年1月，英國財政部明確將投入1.89億英鎊用於大數據和節能計算技術研發，旨在提升地球觀測和醫學等領域的大數據採集分析能力。2013年4月，英國經濟和社會研究委員會又宣布新增6400萬英鎊用於大數據研發，其中3400萬英鎊用來建立「行政數據研究網路」，匯聚政府部門和機構所收集的行政數據，促進發揮政府數據對科學研究、政策制定和執行的作用。2014年，英國政府投入7300萬英鎊進行大數據技術開發，包括在55個政府數據分析項目中開展大數據技術應用。2013年，法國政府投入1150萬歐元，用於7個大數據市場研發項目，促進大數據研發。
建立高規格的領導機構，統籌和強化部門間協作
各國戰略規劃都指定專門的管理機構和執行機構，其共同特點是凌駕於傳統政府機構之上，突破了傳統的政府管理模式，提高了決策與執行的效率。美國由白宮科學和技術政策辦公室牽頭建立大數據高級監督組，通過協調和擴大政府對大數據的投資、提供合作機遇、促進核心技術研發和勞動力發展等實現大數據戰略目標。日本政府內閣和總務省信息通信技術(ICT)基本戰略委員會作為日本大數據戰略制定和執行部門，肩負制定面向2020年日本新ICT戰略的任務。澳大利亞設立跨部門大數據工作組負責戰略落地，同時配備專門的支撐機構，從技術、研究等角度提供支撐。英國大數據戰略分別針對提高技術能力、基礎設施和軟硬體建設、推進合作、數據開放與共享，指定具體機構負責，同時由信息經濟委員會根據發展戰略制定具體實施辦法。
政府營造環境，充分調動企業發展大數據的積極性
大數據在美國之所以能被迅速、廣泛應用，與美國高度重視大數據價值、積極推動數據開放和擁有一批掌握核心技術的信息技術企業密切相關。谷歌、易安信、惠普、IBM、微軟、甲骨文、亞馬遜、Facebook等企業很早就通過收購或自主研發等方式布局大數據，成為大數據技術的主要推動者，並快速推出與大數據相關的產品和服務，為各領域、各行業應用大數據提供工具和解決方案。除了傳統信息技術企業，在大數據分析、應用及安全等領域還涌現出一批像盛龐卡(Splunk)、天睿(Teradata)等創新能力較強的創業公司，在風投資本支持下快速成長，並引導新的市場發展，為各界應用大數據提供了豐富的創新工具。
強化開源社區在技術開發中的作用，打造大數據產業鏈的核心競爭力
從大數據技術發展歷程看，大數據核心技術如分布式存儲、雲端分布式及網格計算均依賴開源模式，吸引全球開發者開發、維護和完善代碼，從而匯集全球智慧推動大數據技術不斷進步。大數據處理的核心技術哈杜普(hadoop)、映射歸約(MapRece)和星火(Spark)等均基於開源環境的創新發展。阿帕奇軟體基金會(ASF)是推動大數據技術發展的全球頂級開源社區，集結了全球最主要的大數據技術研發公司。同時，大數據領先企業也圍繞自身生態打造技術開源社區，這種開源項目方式吸引了全球頂尖技術人才共同開發，推動了技術創新和成果推廣。
多措並舉，堅守大數據安全底線
一是構建多方協同合作的安全機制。以美國為代表，通過體制機制改革打破數據割據與封鎖，整合大數據資源，協調大數據處理和分析機制，推動重點數據平台之間的數據共享，消除和控制高級可持續攻擊的危害。
二是組建網路部隊，增強威懾能力。2005年4月，美軍正式組建專門負責網路作戰的「網路戰聯合功能構成司令部」。日本2005年底決定組建一支由陸、海、空自衛隊計算機專家組成的5000人左右的網路戰部隊，專門從事網路系統的攻防。2013年初，俄羅斯國防部下令要求俄總參謀部確定建立陸軍網路司令部的計劃。目前，世界上已有46個國家組建了網路戰部隊，很多國家仍在不斷加大網路空間安全投入。
三是提高防範意識，加強主動防禦。美國政府要求各聯邦機構對所制定的安全計劃，至少每隔三年執行一次獨立的安全檢查或審計。
四是注重「撒手鐧」的戰略性技術。發達國家緊緊抓住操作系統、密碼專用晶元和安全處理器等「撒手鐧」的戰略性技術研究。
五是依託國家外交戰略，促進國際合作。美國利用網路安全話題與其他國家開展外交活動，為美國信息產業謀求更大市場份額。德國推動建立和保持歐盟在世界范圍內的廣泛合作、聯邦政府內部的合作、聯邦政府信息技術特派員負責的公共和私營部門之間的合作。
六是推進軍民融合，確保制信息權。美國有關機構對大數據投入巨資，目的是應對軍事和國家安全領域面臨的大數據挑戰，提升維護國家安全和信息網路安全的能力。美國不斷加強大數據資源開采，聯合有關盟友組建「五眼聯盟」，進行全球監控。
③ 大數據時代發展歷程是什麼
可按照時間點劃分大數據的發展歷程。
④ 美國利用大數據進行國家治理的實例有哪些
雖然我沒在 美國待過，但是知道一些。
利用大數據的數據分析，已經可以進行信用卡詐騙監測
Google無人車也算是大數據一部分
提前預知犯罪的發生
人臉識別，在公眾場所識別犯罪分子。
⑤ 大數據戰略釋放大數據紅利
大數據戰略釋放大數據紅利
大數據最大的價值是通過數據分析來改善決策，進而提高社會生產力。在我國人口紅利逐漸消失，土地、資源、環境等生產要素日益緊張的背景下，十八屆五中全會強調實施大數據戰略，將有利於釋放我國作為數據大國的大數據紅利，為新常態下我國實現創新發展提供新的動力。
近年來，美國、英國、日本、韓國等發達國家已將大數據上升為國家戰略。美國將大數據視為強化美國競爭力的關鍵因素之一，把大數據研究和生產計劃提高到國家戰略層面，並大力發展相關信息網路安全項目。英國政府通過利用和挖掘公開數據的商業潛力，為英國公共部門、學術機構等方面的創新發展提供「孵化環境」，同時為國家可持續發展政策提供進一步的幫助。日本在其「創建最尖端IT國家宣言」中，提出要以發展開放公共數據和大數據為核心的日本新IT國家戰略，把日本建設成為一個具有世界最高水準的廣泛運用信息產業技術的社會。韓國在其提出的「創新型經濟框架」中，將大數據中心作為一個重要的布局，希望藉助大數據解決業務或者研究方面的問題。
中國將大數據上升為國家戰略層面，既是順應時代潮流，也是當前推進創新發展的迫切需要。大數據之所以能成為世界其他主要國家的國家戰略，源於其在商業、交通、醫療等領域多年來的成功應用。著名智庫美國信息技術與創新基金會曾在2013年年底發布了一份名為《支持數據驅動型創新的技術與政策》的報告，介紹了美國疾病控制中心、美國證監會、歐洲航天局以及亞馬遜、IBM和英特爾等各類公共和私營機構應用大數據的成功案例，展示了大數據在推動創新方面的潛力及其在公共衛生、科學教育、公共安全、交通運輸等眾多領域的廣闊應用前景。
國內也有一些城市和企業在利用大數據推動創新發展方面初見成效。近年來，貴州省搶抓機遇，希望藉助大數據產業實現工業結構的快速更新，實現落後省份的「彎道超車」。貴州省憑借生態環境好、電力充足、氣候涼爽等優勢，一舉成為了與內蒙古並列的數據中心集群地。我國三大電信運營商都在貴州建設數據中心基地，總投資高達150億元，建成後伺服器超200萬台，形成超過2500PB的裸容量存儲能力。此外，貴州省還成立了大數據交易所。該交易所除了提供大數據交易外，還提供大數據清洗建模分析服務、大數據定向采購服務、大數據平台技術開發等增值服務，深度挖掘大數據價值及應用，支持創新創業。作為貴州大數據產業的重要載體，貴陽大數據廣場在很短時間內就匯集了51支創客團隊、360多家大數據及關聯企業。
在雲計算、大數據等技術迅速發展的背景下，中國著名的伺服器生產商浪潮從2010年開始了自己的轉型之路。2014年，浪潮提出了「以大數據為中心的雲海戰略」，利用雲計算技術對大數據進行有效整合，搭建開放的大數據服務平台，並在平台之上根據業務需求部署創新應用。為了更快聚集浪潮大數據產業數據資源，浪潮2015年在全球規劃建設了8個大數據中心，並計劃在全國范圍內完成10個以上的大數據創新應用中心建設，完成從基礎硬體廠商向大數據處理和服務企業的轉型。2015年4月，貴安-浪潮大數據應用創新中心在貴安新區揭牌，同時浪潮簽署了《大數據創客培育戰略合作協議》，與貴州大學等多所院校達成了《大數據研發及人才實訓合作協議》。浪潮眼中的數據價值，正是通過建立開放的大數據平台，打造「大數據+創客中心」模式，引導中小企業創新創業，最大限度地發揮大數據的產業應用價值，實現新業態的開放創新發展。迄今為止，通過自建、合作共建等多種商業模式，浪潮已為396個政府和企業、18家院所和高校、2678位創業者提供了大數據整合和數據開放服務。
越來越多的國家和企業都充分認識到大數據在推動各領域創新方面潛在的巨大作用。但是，要讓大數據成為中國繼人口紅利後的下一個紅利，還有很多工作要做。
一是要制定推動數據共享的法律框架。數據共享涉及若乾重大問題，包括數據跨境流動和數據主權，數據共享安全風險、數據共享隱私保護等。目前，我國大數據法治建設明顯滯後，用於規范、界定「數據主權」的相關法律缺失，缺乏有效的大數據法律框架。美國政府數據開放經歷了《信息自由法》《電子信息自由法》《數據質量法》《開放政府法》等里程碑式的發展，對數據開放的范圍、許可權等做了詳細的規定，在保障公眾知情權和隱私權的基礎上，逐步形成了較完整的立法體系。歐盟在2013年修訂了《公共部門信息再利用指令》，就公共部門信息再利用提供了法律框架。在將大數據上升為國家戰略層面後，我國要盡快啟動數據共享的相關立法、標准工作，建立公共基礎數據資源的標准，完善數據資源採集、共享、利用和保密等相關制度。
二是推動大數據處理關鍵技術的研發和應用示範。目前大數據的篩選收集、儲存、分析處理和應用仍面臨巨大挑戰，需要大量先進的創新型新技術、新工具和新技能，並提供解決方案。2012年，美國奧巴馬政府公布大數據研究開發計劃，給予該計劃一次性2億美元資助，用於研發收集、儲存、保留、管理、分析和共享海量數據所需核心技術。2014年，歐盟將大數據技術列入歐盟未來新興技術（FET）行動計劃，加大技術研發創新資助力度。我國要加強大數據技術研發方向的前瞻性和系統性，重點增加在人工智慧、實時大數據處理、海量數據存儲管理、互動式數據可視化和應用等前沿及共性技術基礎上的研發投入，並實施大數據重大應用示範工程，促進大數據技術成果惠及民生，在全社會形成推廣示範效應，帶動全社會大數據的應用不斷深化。
三是加快建立國家政府數據共享平台。政府作為社會管理與民生服務的主體，擁有著大量的高質量數據資源，這些數據若能充分發揮其效用，必將帶來極大的經濟價值與社會效益。正因為如此，主要發達國家紛紛建立政府數據共享平台，推進數據資源向社會開放，服務公眾和企業。美國政府推出Data. gov，使得企業和個人能夠利用那些政府採集但未經梳理的各類信息，開發應用來提供公共服務或者進行盈利。英國政府建立了有「英國數據銀行」之稱的data.gov.uk網站，為公眾提供一個方便進行檢索、調用、驗證政府數據信息的官方出口，支持和開發大數據技術在科技、商業、農業等領域的發展。法國政府推出的公開信息線上共享平台data. gouv.fr，便於公民自由查詢和下載公共數據。不同於其他類別的資源，大數據應用具有極強的時效性，隨著時間推移，資料庫質量及其應用價值均會有大幅下降。因此，我國要加快建立國家層面的政府數據共享平台，並通過政府數據的開放共享對全社會形成示範效應，帶動更多行業、企業開放數據、利用數據、共享數據。
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⑥ 哪個國家率先發布了公共服務大數據戰略
美國率先將大數據從商業概念上升到國家戰略。2012年3月，美國政府公布了2億美元的《大數據研究發展計劃》，提出通過提高美國從大型復雜數據中提取知識和觀點的能力，加快科學與工程研究步伐，加強國家安全。同年11月公布的具體研發計劃涉及各級政府、私企及科研機構的多個大數據研究項目。 在日本，安倍內閣於2013年6月發布了「創建最尖端IT國家宣言」，全面闡述了2013年至2020年間以發展開放公共數據和大數據為核心的國家戰略，強調「提升日本競爭力，大數據應用不可或缺」。
⑦ 全球大數據發展的新動向與新趨勢
全球大數據發展的新動向與新趨勢
目前，伴隨移動互聯網、智能硬體和物聯網的快速普及，全球數據總量呈現指數級增長態勢，與此同時，機器學習等先進的數據分析技術創新也日趨活躍，使得大數據隱含的價值得以更大程度的顯現，一個更加註重數據價值的新時代正悄然來臨。
瑞士洛桑國際管理學院2017年度《世界數字競爭力排名》顯示，各國數字競爭力與其整體競爭力呈現出高度一致的態勢，即數字競爭力強的國家整體競爭力也很強，同時也更容易產生顛覆性創新。實際上，以美國、英國、韓國和日本等為代表的發達國家一向重視大數據在促進經濟發展和社會變革、提升國家整體競爭力等方面的重要作用，當前更是把大數據視為重要的戰略資源，大力搶抓大數據技術與產業發展先發優勢，積極捍衛本國數據主權，力爭在數字經濟時代佔得先機。我們從各國發展大數據的新舉措中或許可以窺探到大數據發展的新趨勢。
美國：穩步實施「三步走」戰略 打造面向未來的大數據創新生態
美國是率先將大數據從商業概念上升至國家戰略的國家，通過穩步實施「三步走」戰略，在大數據技術研發、商業應用以及保障國家安全等方面已全面構築起全球領先優勢。
第一步快速部署大數據核心技術研究，並在部分領域積極開發大數據應用。2012年白宮科技政策辦公室發布《大數據研究發展倡議》，以提升從海量和復雜數據中獲取知識、挖掘價值的能力，進而推動科學與工程領域創新步伐加速。第二步調整政策框架與法律規章，積極應對大數據發展帶來的隱私保護等問題。2014年美國發布《大數據：把握機遇，守護價值》白皮書，再次重申要把握大數據可為經濟社會發展帶來創新動力的重大機遇，同時也要高度警惕大數據應用所帶來的隱私、公平等問題，以積極、務實的態度深刻剖析可能面臨的治理挑戰。第三步強化數據驅動的體系和能力建設，為提升國家整體競爭力提供長遠保障。2016年美國發布《聯邦大數據研發戰略計劃》，形成涵蓋技術研發、數據可信度、基礎設施、數據開放與共享、隱私安全與倫理、人才培養以及多主體協同等七個維度的系統的頂層設計，打造面向未來的大數據創新生態。
特朗普就任美國總統後，對大數據應用及其產業發展持續關注，並督促相關部門實施大數據重大項目，構建並開放高質量資料庫，強化5G、物聯網和高速寬頻互聯網等大數據基礎設施，促進數字貿易和跨境數據流動等。2017年4月美國能源部與退伍軍人事務部聯合發起「百萬退伍軍人項目（MVP）」，希望藉助機器學習技術分析海量數據，以改善退伍軍人健康狀況。2017年9月醫療保健研究與質量局發布美國首個可公開使用的資料庫，其中包括全美600多個衛生系統。白宮科技政策辦公室一直積極與他國展開合作，以預防數字經濟監管障礙、促進信息流動和反對數字本地化等。
英國：緊抓大數據產業機遇 應對脫歐後的經濟挑戰
大數據發展初期，英國在借鑒美國經驗和做法的基礎上，充分結合本國特點和需求，加大大數據研發投入、強化頂層設計，聚焦部分應用領域進行重點突破。近期英國特別重視大數據對經濟增長的拉動作用，密集發布《數字戰略2017》《工業戰略：建設適應未來的英國》等，希望到2025年數字經濟對本國經濟總量的貢獻值可達2000億英鎊，積極應對脫歐可能帶來的經濟增速放緩的挑戰。
2012年，英國便將大數據作為八大前瞻性技術領域之首，一次性投入1.89億英鎊用於相關科研與創新，在八大領域投入總額中佔比高達38.6%，遠超其餘七個領域。隨後，英國將全方位構建數據能力上升為國家戰略，於2013年發布《把握數據帶來的機遇：英國數據能力戰略規劃》，提出人力資本（研發人才與善於運用數據的民眾）、基礎設施和軟硬體開發能力，以及豐富開放的數據資產是發展大數據的核心，事關能否在未來競爭中占據領先優勢。該戰略同時提出了11項具體行動部署，短短兩三年便釋放出巨大的數字潛力。從2010年至2015年，數字經濟對英國經濟增加值的貢獻增長了21.7%，超過了同期經濟增加值增長率的17.4%，2015年數字經濟規模為1180億英鎊，在經濟增加值中的佔比超過了7%，其中數字商品和服務出口總值超過500億英鎊。
為從數據中挖掘出更大的價值，創造並維護一個能夠保持更多收益和增長的經濟體系，同時讓全社會都能從中收益，英國政府在2017年3月提出了新時期發展數字經濟的頂層設計《數字戰略2017》。新戰略中提出七大目標及相應舉措，特別是對各個目標都提出了更高標準的要求。一是打造世界一流的數字基礎設施，二是使每個人都能獲得所需的數字技能，三是成為最適合數字企業創業和成長的國家，四是推動每一個企業順利實現數字化智能化轉型，五是擁有最安全的網路安全環境，六是塑造平台型政府，為公眾提供最優質的數字公共服務，七是充分釋放各類數據的潛能的同時解決好隱私和倫理等問題。
2017年11月，英國面向全社會發布《工業戰略：建設適應未來的英國》白皮書，強調英國應積極應對人工智慧和大數據、綠色增長、老齡化社會以及未來移動性等四大挑戰，呼籲各方緊密合作，促進新技術研發與應用，以確保英國始終走在未來發展前沿，實現本輪技術變革的經濟和社會效益最大化。為此，2018年4月底英國專門發布《工業戰略：人工智慧》報告，立足引領全球人工智慧和大數據發展，從鼓勵創新、培養和集聚人才、升級基礎設施、優化營商環境以及促進區域均衡發展等五大維度提出一系列實實在在的舉措。
韓國：以大數據等技術為核心應對第四次工業革命
多年來，韓國的智能終端普及率以及移動互聯網接入速度一直位居世界前列，這使得其數據產出量也達到了世界先進水平。為充分利用這一天然優勢，韓國很早就制定了大數據發展戰略，並力促大數據擔當經濟增長的引擎。2016年年底，韓國發布以大數據等技術為基礎的《智能信息社會中長期綜合對策》，以積極應對第四次工業革命的挑戰。
2013年12月，韓國多部門便聯合發布「大數據產業發展戰略」，將發展重點集中在大數據基礎設施建設和大數據市場創造上。2015年年初，韓國給出全球進入大數據2.0時代的重大判斷，大數據技術日趨精細、專業服務日益多樣，數據收益化和創新商業模式是未來大數據的主要發展趨勢。基於此，在同年發布的《K-ICT》戰略中，韓國將大數據產業定義為九大戰略性產業之一，目標是到2019年使韓國躋身世界大數據三大強國。韓國還非常注重對他國經驗的借鑒，2015年5月中國發布《大數據發展調查報告》後，韓國專門對中國與韓國大數據應用情況進行了比較分析，並聚焦韓國大數據應用水平與大數據市場不協調的問題，提出了一系列新舉措。
近兩年全球第四次工業革命浪潮的到來，倒逼韓國重新審視本國智能製造和信息技術的發展，並於2016年年底提出《智能信息社會中長期綜合對策》，將大數據及其相關技術界定為智能信息社會的核心要素，並提出具體的發展目標與舉措。
一是充分挖掘數據資源價值，強化未來競爭力源頭。構築開放共享的大規模數據基礎設施，到2025年實現320個公共機構的數據開放；促進數據流通和使用，激活數據交易市場，推動公共和民間數據實現以價值為導向的交易；激活數據分析企業，到2020年數據專業服務企業規模達到100家；培養大數據專業人才，將每年培養的數據科學家數量從2017年的500名增長到2030年的1000名；發展區塊鏈技術，提高數據管理可靠性等。二是築牢大數據技術基礎。加強數學方法論研究，長期穩定支持新型學習推斷、量子計算、神經形態晶元等下一代計算技術研究，推動科研大數據開放共享，推進產業數據中心建設，強化產學研合作共同研發產業共性技術等。三是面向數據服務需求，構築超連接網路環境。確保頻率資源供應，有序推進5G商用化進程，實現大規模機器間通信，實現不同業務網路之間的實時超連接；推動通信運營商體系優化，摒除後發企業進入運營行業的壁壘；進一步強化物聯網和雲計算基礎設施並充分利用智能感測器數據；分階段引進量子通信與安全網路等。
大數據發展新趨勢
綜合以上幾個典型國家的新動向和新舉措，可以發現當前及未來全球大數據發展的新趨勢。
一是大數據與人工智慧、雲計算、物聯網、區塊鏈等技術日益融合，成為各國搶抓未來發展機遇的戰略性技術。英國在工業戰略中強調大數據與人工智慧的發展，很有可能推動現有的商品和服務市場被顛覆和取代。日本將大數據、物聯網和人工智慧界定為建設超智能社會服務平台必不可少的共性技術。韓國與日本相似，將智能信息化社會定義為「ICBM（物聯網、雲服務、大數據和手機）與AI（人工智慧）相融合的社會」。
二是大數據資源對各國經濟政治博弈的重要性更加凸顯。美國最新版國家安全戰略中，特朗普再次將「數據」比喻為一種能源，他認為掌握了數據及相關能力，就是為美國經濟的持續增長、有效抵制敵對意識形態以及部署建設最強大軍事力量等構建了最基礎的保障。最近的「臉書危機」事件，再加上近年來「劍橋分析」及其母公司「戰略通訊實驗室」參與多國領導人選舉活動事件，使得大數據資源及相關技術成為某些國家利益集團及企業影響政治生態和社會安全的重要手段，各國政治社會發展面臨的風險變得更加復雜和不可預測。
三是大數據應用基礎條件發生跨越式變化。一方面政府數據開放的廣度和深度將進一步拓寬，多源數據融合技術的進步，為公共服務數字化與智能化水平的提升提供了技術層面的保障，數據的標准化及開放則成為各國建設服務型政府和平台型政府的資源保障。另一方面大數據應用的基礎設施將成為與水電氣暖等相類似的設施，成為人們生活中必不可少的部分。這其中包括物聯網、智能硬體等數據採集類設施，5G、光通信等超高速數據傳輸類設施，以及超級計算機、雲計算以及邊緣計算等計算類設施，以及新型的存儲設施等等。
四是大數據安全為各國實現「平衡」發展帶來更嚴峻的挑戰。各國大數據發展戰略中，不同國家和地區對「數據開放共享」與「個人信息保護」的側重點不同，比如歐盟希望通過強制性的統一標准最大限度的保護個人隱私，而美國則更相對弱化法律約束、希望充分調動企業的主動性，這種態勢對未來全球大數據國際規則的融合發展提出了新難題。同時對大數據企業權利和義務也要進行再平衡，監管太嚴將限制企業創新的腳步，但如果放手太多，在實踐中難免出現企業對個人隱私大規模侵害的問題。
⑧ 大數據全方面應用 推動社會變革轉型
大數據全方面應用 推動社會變革轉型
大數據成為國家競爭力的戰略制高點。全球正處於新一輪科技革命和產業變革之中，通過對互聯網、物聯網等新一代信息技術所產生的海量數據進行分析，能夠總結經驗、發現規律、預測趨勢、輔助決策，拓展人類認識世界和改造世界的能力，給人類經濟社會創新發展提供強力引擎。美、歐、日等國家紛紛將推動大數據發展與應用作為提升國家競爭力、奪取新一輪競爭制高點的重大戰略。2012年3月，美國發布《大數據研究與開發計劃》，旨在利用大數據加速科學、工程領域創新，強化國土安全，轉變教育和學習模式。2010年11月，歐盟提出《歐盟開放數據戰略》，希望使歐盟成為公共部門信息再利用的全球領先者。八國集團發布了《G8開放數據憲章》，推動數據開放和利用。圍繞大數據資源掌控權和應用主動權的新一輪國際競爭已經爆發，中國發展大數據也時不我待。
大數據為製造業轉型升級開辟了新途徑。處於數據爆炸的時代，製造企業獲取、管理和利用到的數據量越來越大、種類越來越多，若能對數據進行科學的採集、組織、分析與利用，為產品全生命周期和企業生產經營各環節提供有價值的決策參考，就能夠提高生產率、利潤率和企業綜合發展水平。特別是，隨著製造業逐漸進入「數據驅動」的發展階段，大數據的發展與應用將成為製造業轉型升級和向智能化方向邁進的重要支撐手段。
我國具備發展製造業大數據的比較優勢。我國製造業規模位居全球第一，規模以上製造企業數量超過32萬家，從業人員眾多，信息化發展水平日益提高，每時每刻產生大量製造數據，應用場景豐富，發展空間廣大。通過多年努力，我國在信息技術、產業、應用和信息資源領域都有一定積累，一些信息服務企業面向製造業領域提供大數據服務，為加快大數據與製造業的融合發展奠定了比較扎實的產業基礎。為推動工業化和信息化深度融合，加快製造強國建設步伐，近年來國務院先後出台了《中國製造2025》《關於積極推進「互聯網 」行動的指導意見》《促進大數據發展行動綱要》等政策文件，明確提出發展智能製造、「互聯網 」製造和工業大數據等任務要求，也為製造業大數據發展創造了良好的發展環境。
認真面對大數據與製造業融合發展面臨的各種挑戰。當前，大數據正處於發展孕育期，應用經驗積累不多，應用路徑尚不清晰，安全風險有待進一步評估。我國製造業企業信息化水平參差不齊，全行業尚未形成對大數據客觀、科學的認識，對數據資源在推動製造業發展方面的戰略價值認識不足。多數企業對數據資源建設不夠重視，數據質量普遍較差，物聯網、工業互聯網等領域的標准規范不統一，企業間和企業部門間缺乏數據互通的有效機制，數據價值難以有效挖掘利用。技術創新與支撐能力不足，大數據軟硬體產品和面向製造業特色應用的大數據解決方案發展尚不成熟，大數據處理、分析和呈現方面與國外存在較大差距，難以滿足製造業大數據應用需求。既熟悉製造業需求又懂得大數據技術與管理知識的復合型人才缺乏，不能滿足發展需要。兼顧安全與發展的數據開放、管理和信息安全保障體系缺失，制約製造業大數據的發展與應用。
大數據推動製造業全面轉型升級
大數據精準響應用戶需求，提高製造業研發設計水平。研發設計水平是製造業競爭力的重要標志之一。在研發設計過程中應用大數據，能夠推動打造集成創新平台，廣泛收集和深入挖掘消費者的使用行為數據與意見反饋信息，更准確地掌握海量消費者的使用喜好，並藉由眾創、眾包等方式，將消費者帶入到產品的需求分析和研發設計等創新活動中，推動產品設計方案的持續改進。
大數據實現業務場景交互，推動生產製造智能化升級。如果說傳統的自動化、數字化、網路化給生產製造提供了「肢體」「感官」和「神經」，大數據的應用則給生產製造配上了「大腦」，使之能靈活應對各種業務場景，實現真正的智能。通過整合、分析製造設備數據、產品數據、訂單數據以及生產過程中產生的數據，能夠使生產控制更加及時准確，生產製造的協同度和柔性化水平顯著增強。
大數據輔助企業科學決策，增強製造業經營管理能力。經營管理能力是決定企業持續發展的基礎保障和支撐產業競爭優勢的重要基石。我國製造業大而不強，經營管理的滯後是一重要因素。大數據的應用，能夠推動跨行業、跨區域創新組織的建立和協同設計、電子商務、眾包眾創等新模式的發展，增強製造企業的經營管理能力。例如，海爾集團充分運用大數據手段，支撐構建起橫縱結合的矩陣式管理模式，打造出以訂單為中心、上下工序和崗位之間相互咬合、自行調節運行的業務鏈條，以及匯集互聯網眾多網友智慧的研發創新網路，實現了企業經營多元化、組織高效化、創新開放化，使企業通過技術產品的不斷創新和軟實力的不斷增強，在全球家電製造行業持續保持領先地位。
大數據支撐生產型服務發展，加快製造業服務化進程。圍繞產品發展服務業務，是創新商業模式、提升產品附加值、實現製造業提質增效的重要途徑。大數據加速製造業服務化轉型主要有三個方向：一是使企業業務從產品生產銷售，向生產型服務領域延伸；二是使企業發展模式從圍繞產品生產銷售提供售後服務，轉為圍繞提供持續服務進行產品設計；三是使企業的主要利潤來源從產品製造與銷售環節，轉為售後的生產型服務環節。
大數據與傳統業務加速融合，催生新產品新服務新業態。例如，智能兒童手錶通過融合位置數據、行為數據、圖像數據、社交數據，向兒童及家長提供衛星定位、緊急求救、運動監測、互動游戲等實用功能，近期在我國熱銷，部分品牌產品日銷量甚至達10萬台。我國擁有全球最大的消費市場和最多樣的消費需求，將大數據融入到可穿戴設備、家居產品、汽車產品的功能開發中，能夠推動技術產品的跨越式創新，形成智能可穿戴設備、智能家居、智能網聯汽車等製造業發展新領域，有助於搶占製造業新的增長點和制高點。
促進大數據與製造業融合發展
健全工業信息基礎設施。加快建立容量更大、服務質量更可靠的工業寬頻網路，加強製造業領域無線寬頻網路規劃布局，部署面向智能製造單元、智能工廠及物聯網應用的低延時、高可靠的工業互聯網。發揮互聯網企業、工業軟體企業優勢，引導其與製造企業緊密融合，面向製造業重點領域信息物理系統及智能車間、智能工廠建設，構建無線感測網、工業控制網、工業雲平台及雲應用、工業大數據平台等新興信息基礎設施體系，實現數據的統一採集、管理和高效處理。
建設製造業數據資源。推進感測器等數據採集終端的大規模應用，多渠道、多層面採集獲取數據。引導和支持骨幹企業、行業組織建設低成本、高效率的製造業大數據存儲中心和分析中心，匯聚形成系統、全面、及時、高質量的數據資源。完善製造業數據資源建設相關體制機制，創新政策激勵手段，規范數據資源性質，明確數據的所有權、使用權，科學合理界定公共信息資源邊界，形成各方面積極參與、互利共贏的數據資源建設態勢。
突破製造業大數據核心技術。開放自主可控的製造業大數據平台軟體和重點領域、重點業務環節應用軟體，支持創新型中小企業開發專業化的製造行業數據處理分析技術和工具，提供特色化的數據服務。推動多學科交叉融合，開展製造業大數據分析關鍵演算法和關鍵技術研究。
提升大數據分析應用能力。建設一批高質量的製造業大數據服務平台，推動軟體與服務、設計與製造資源、關鍵技術與標準的開放共享，增強製造業大數據應用能力。選擇重點領域，組織實施製造業大數據創新應用試點，推動製造模式變革和工業轉型升級，培育發展製造業新業態，推進由「中國製造」向「中國智造」轉型升級。
提高數據安全保障能力。研究制定面向製造業領域信息採集和管控、敏感數據管理、數據質量等方面的大數據安全保障制度建設。研究制定數據分級標准，明確製造業大數據採集、使用、開放等環節涉及信息安全的范圍、要求和責任。推動數據保護、個人隱私、數據資源權益和開發利用等方面的標准化工作和立法工作，明確各方責、權、利。制定出台對製造業數據採集、傳輸、保存、備份、遷移等的管理規范，加強安全測評、電子認證、應急防範等信息安全基礎性工作，有效保障數據全生命周期各階段、各環節的安全可靠。
培養復合型大數據人才。支持有條件的高校結合計算機、數學、統計等相關專業優勢，設立大數據相關專業。鼓勵高校和製造企業共同開展職業教育，聯合培養同時具備大數據應用能力和製造業專業素質的復合型大數據人才。鼓勵高校、科研機構和企業有計劃、分層次的引進大數據相關的戰略科學家和創新領軍人才，依託製造業大數據領域的研發和產業化項目，引進擁有實踐經驗的大數據管理者、大數據分析員等高端人才。
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⑨ 美國國防部非常重視國防大數據分析和研發
美國國防部非常重視國防大數據分析和研發
[據C4ISR新聞網站2015年9月9日報道]大數據已經不僅僅是一個時髦詞語，大數據是國防部內部機構優先考慮的內容，向承包商創造機會進行情報收集、分析和網路安全分析。
今年一些組織，如美國國防部高級研究計劃局（Defense Advanced Research Projects Agency，DARPA）在大數據的研究和開發工作投入大資金。結果呢？先進的分析和技術，如分布式計算正在迅速成為現代化、網路化武器系統的有機組成部分。
這種轉變不僅影響日益復雜的武器，而且影響軍隊的指揮與控制能力。面對日益減少人員數量，美國國防部的所有分支機構都將目光轉向通過遠處的網路化和無人指揮控制系統保證美國的作戰能力。
所有的軍種正在資助研大數據研發。許多與此趨勢相關的新的機遇出現了。
構建國家網路任務部隊
美國網路司令部（Cyber Command）和總務管理局（the General Services Administration）近日發布信息尋求國家網路任務部隊的支持。國家網路任務部隊將具備從所有來源情報分析到網路運營、規劃和培訓的能力。要求具備「多個情報來源的情報分析能力，以及對新出現的威脅的預警能力。
利用數據聯合信息環境
美國國防信息系統局很快將發布建議，新的聯合管理系統（JMS）的軟體將包括先進的分析能力的要求。該JMS對美國國防部的聯合區域安全堆棧的安全運行至關重要。美國國防部首席信息官稱JMS作為新的商業軟體，具備從貌似不直接相關的數據進行分析的能力。
先進的雲分析
DISA也在尋求大數據分析，以增強其網路安全高級分析雲（CSAAC），其維護國防部網路。承包商可以提供軟體與先進的分析功能，分別是：開源的，商用現貨，並提供當前CSAAC解決方案並沒有提供的功能。
廠商應該與網路安全事業部進行溝通，或者建立與諾斯羅普·格魯曼公司合作關系，諾格公司在2015年3月獲得了值約7400萬美元的合同才研發CSAAC的雅典衛城的大數據存儲。
分析內部威脅
國防部官員近日宣布成立國防部內部威脅管理和分析中心（DITMAC），以確定並減輕由內部威脅帶來的安全挑戰。2013年華盛頓海軍工廠遭受襲擊之後，DITMAC開始運作，2015年秋將達到初始作戰能力，利用預測性分析，促進內部威脅的識別避免其成為重大危險源。
展望未來
這些機會僅僅是冰山一角。 Deltek預測稱，國防大數據開支十年內將以8.7％的增長率穩步上升。
政府的所有部門，民用，國防和情報部門，預計大數據技術服務每年將以9.6％增長率，軟體將以8.6％進行增長。大數據相關的硬體也將增長，但速度較慢，4.6％的增長率。
最後，增長的大數據應用將滿足網路安全和情報分析的要求，與威脅美國國家安全的行為做斗爭。
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