大数据与云计算的产业现状（大数据云计算发展前景）

哈喽，大家好呀，欢迎走进pos机网站，pos机我们该如何选择呢，关于大数据与云计算的产业现状、以及大数据云计算发展前景的知识点，小编会在本文中详细的给大家介绍到，也希望能够帮助到大家。

本文目录一览：

• 1、大数据和云计算在未来几年前景如何，会很火吗
• 2、对云计算产业的十一大预测与分析
• 3、云计算未来该怎样发展？
• 4、我国的人工智能产业现状如何呢？
• 5、大数据云计算就业前景怎么样？

大数据和云计算在未来几年前景如何，会很火吗

大数据领域的人才需求主要围绕大数据的产业链展开，涉及到数据的***集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用，岗位多集中在大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等几个岗位。

云计算在用户分布上也逐渐开始从互联网企业向广大传统企业过渡，未运芦来的市场空间还是非常大的。当前整个IT行业对于大旁逗带数据和云计算人才的需求量还是比较大的，一方面岗位级别比较指灶高，另一方面薪资待遇也比较可观，而且薪资待遇正呈现出逐年上升的发展趋势。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须***用分布式架构。从应用角度来看，大数据是云计算的应用案例之一，云计算是大数据的实现工具之一。

对云计算产业的十一大预测与分析

近日，我与网络专家张晨兄讨论多云、混合云以及网络安全等相关话题，偶有所得，忽然有了写本文的冲动。试着发了一条朋友圈，很多朋友纷纷鼓励我发一篇短文，于是花上一小时写就这篇文章，抛砖引玉。闲话少叙，直接切入正题，笔者关于云产业的十一大预测：

趋势一：ABC融合加快并初露锋芒

以ABC为代表的AI（人工智能）、Big Data（大数据）、Cloud（云计算）以及更广的IOT（物联网）、Block Chain（区块链）等技术体系与商业模式深度融合，成为整体的区域（城市）、行业云服务解决方案。

趋势二：中国公有云厂商营收与美国差距扩大，但总的占比提升

趋势三：国内头部公有云厂商首次达到盈亏平衡或少量盈利

阿里云作为国内公有云的领头羊在2-3年内初步达到平衡点，成为国内首家盈利的公有云厂商。

趋势四：华为云快速进入国内公有云前三，腾讯云强化2B理念

华为依赖其对2B市场的雄厚积累及强大的研发实力，快速（预计3年内）进入公有云前三，而腾讯云在从2C基因切换到2B理念后（预计需耗时2年左右），市场份额略有提升。

趋势五：国内公有云开始分化合并，走行业和区域结合

国内的中小公有云始终处于生存和毁灭的边缘，被收购合并是一条路，全面转私有云也是一条，另外中型玩家切入特定的行业、强化在某些特定区域的布局也是可以考虑的出路。

插播一句广告，笔者十分佩服如小鸟云这样的创业企业，始终坚持走自己的路，而且走出了自己的特色，产品可靠、工具好用。

趋势六：国内云厂商并购加剧

受经济大环境影响，部分私有云企业生存困难，会加剧并购整合。

趋势七：国内公有云相对于AWS等巨头在云服务上出现更多创新

一直以来，国内公有云以模仿AWS的云服务为主，而令人欣喜的是，在智慧城市等各类应用场景下，各类云服务、各层整合的完整云解决方案越来越丰富，设计出了相对AWS更富深度更有广度的云服务。

趋中燃势八：混合云真正大行其道，一些厂商学习微软

公有云大局已定，私有云格局复杂，而混仿培此合云已是当前，各厂家可以模仿微软的混合云路线。

趋势九：云服务分层解耦加快，底层巨头为主，上层聚焦业务创新

云服务从大层次来分主要分为IaaS、PaaS，PaaS又可以进一步细分为APaaS、IPaaS，再有BPaaS等等。在巨头占据IaaS主要份额的大趋势下，中小型客户可以聚焦到中上层与业务相关的云服务的设计与创新。

云服务整体的分层解耦会加快，可能A客户的PaaS层服务由B提供，而B厂商的云服务又依赖于C厂商基础设施服务支撑。A为使用B的云服务付费，B为使用C的云服务付费，而A和C之间可能并无直接联系。

趋势十：CMP需求越来越明显，出现细分

云管理平台（CMP）随着多云、混合云的逐步展开而快速增长，而作为巨头忽略的空间，CMP随着网络条件的改善在多云混合云异构、跨云服务编排、跨云服务分析等方面有广阔的空间。

多云在解除厂商绑定、利用特有或优势的云服务、地域布局、安全、折扣性价比等方面有较大的应用场景，CMP将会是很好的基础平台帮助多云管理。详情见笔者另文《云管理平台是混合云多云管理的必然选择》。

CMP提供商会出现细分，一部分转化为基于行业的备迅标准化产品（含后端接口服务），另一部分提供底层的基础异构云***与服务管理工具，还有一部分专注项目做集成。

趋势十一：云MSP市场空间广阔，与CMP厂商开始融合

如笔者在文章《CMP？MSP？1+1才能大于2》中所述，CMP的核心在于平台，是工具和集成平台，目前主要服务于私有云。MSP（管理服务提供商）核心在于人，从咨询、上云迁移及运维各个角度提供服务，目前市场主要在公有云。CMP与MSP的融合有广泛的市场空间与切实需求，能更好的打通公有云与私有云之间的壁垒，MSP厂商可以基于CMP提供的工具，做上云的迁移、批量的打补丁等服务，也可以利用CMP平台监控各类公有云、私有云***，做任务的分发和工单管控。

CMP与MSP的融合会带来更多的云服务能力和市场空间。

后记：

本来只想写三五百字的预测，不写分析过程，后来想想还是加上了，写着写着就超了，唯有希望抛出来这么多的砖，引来更多的玉。

本来想写第12点的，想说Docker会挤占虚拟化的市场，后来想想算了吧，留些空间给其他同仁。

抛出够多的砖了，希望引来更多的砖，当然最好是玉。。。。。。

楼炜 Jet 现任云星数据副总裁，业内资深的云计算专家，云技术社区技术专家，10年云计算经验，7年+ IaaS、PaaS经验，全球云计算大会最佳企业CIO。著有： 《企业级IaaS架构的深度解析》、《企业级私有云构建的架构师阵型及架构策略》、《云管理平台之辩》等文章

云计算未来该怎样发展？

我国云计算技术产业创新不断涌现 云端开发成为软件开发行业主流

当前，我国云计算处在快速发展阶段，技术产业创新不断涌现。产业方面，政策利好推动企业，企业上云成为趋塌改势，但保障上云效果是关键。企业布局方面，国内主流厂商纷纷布局智能云市场，积极开放自身智能化技术能力。市场趋势方面，云端开发优势明显，逐渐成为软件开发行业的主流。

国内市场增长主要来自于互联网公司和传统企业的增长。从客户角度来看，阿里客户主要是中小互联网公司，腾讯云客户主要为***和游戏公司，两者均为互联网公司。但是从2018年来看，公有云新增量有48%来自于传统企业，可见传统企业上云的需求也越来越强烈。衡衫贺

2014-2018年中国云计算行业收入统计及增长情况

数据来源：前瞻产业研究院整理

云端开发优势明显，成为软件行业主流

传统的本地软件开发模式***维护成本高，开发周期长，交付效率低，已经严重制约了企业的创新发咐派展。通过***用云端部署开发平台进行软件全生命周期管理，能够快速构建开发、测试、运行环境，规范开发流程和降低成本，提升研发效率和创新水平，已逐步成为软件行业新主流。

云端软件开发优势分析情况

资料来源：前瞻产业研究院整理

以上数据来源及分析请参考于前瞻产业研究院发布的《中国云计算产业发展前景与投资战略规划分析报告》，同时前瞻产业研究院还提***业大数据、产业规划、产业申报、产业园区规划、产业招商引资等解决方案。

我国的人工智能产业现状如何呢？

——预见2023：《2023年中国人工智能行业全景图谱》(附市场规模、竞争格局和发展前景等)

目前国内人工智能行业的上市公司主要有：百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。

本文核心数据：人工智能企业核心技术分布情况、中国人工智能市场规模、中国人工智能行业投融资情况、中国人工智能行业投融资轮次分布、人工智能各技术方向岗位人才供需、人工智能本科新专业高校名单、人工智能科技产业区域竞争力、人工智能行业代表性企业区域分布、中国人工智能行业竞争派系、人工智能发展趋势、中国人工智能产业规模预测

行业概况

1、人工智能定义

人工智能作为一门前沿交叉学科，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法搭衫、技术及应用系统的一门新的技术科学，将其视为计算机科学的一个分支，指出其研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能行业属于战略新兴产业，根据国家发展改革委发布的《战略性新兴产业重点产品和服务指导目录(2016)》来看，我国人工智能可分为三个下属行业，分别为人工智能软件开发、人工智能消费相关设备制造和人工智能系统服务。

2、产业链剖析：产业链涵盖行业庞大

人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。其中，基础层是人工智能产业的基础，主要是包括AI芯片等硬件设施及云计算等服务平台的基础设施、数据***，为人工智能提供数据服务和算力支撑;技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关链袭特征为出发点，构建技术路径;应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。

行业发展历程：行业处在突飞猛进阶段

人工智能概念的提出始于1956年的美国达特茅斯会议。人工智能至今已经有60多年的发展历史，从诞生至今经历了三次发展浪潮。分别是1956-1***0年、1980-1990年和2000年至今。

1959年Arthur

Samuel提出了机器学习，推动人工智能进入第一个发展***期。此后70年代末期出现了专家系统，标志着人工智能从理论研究走向实际应用。

80年代到90年代随着美国和日本立项支持人工智能研究，人工智能进入第二个发展***期，期间人工智能相关的数学模型取得了一系列重大突破，如著名的多层神经网络、BP反向传播算法等，算法模型准确度和专家系统进一步提升。期间，研究者专门设计了LISP语言与LISP计算机，最终由于成本高、难维护导致失败。19***年，IBM深蓝战胜了国际象棋世界冠军Garry

Kasparov，是一个里程碑意义的***。

当前人工智能处于第三个发展***期，得益于算法、数据和算力三方面共同的进展。2006年加拿大Hinton教授提出了深度学习的概念，极大地发展了人工神经网络算法，提高了机器自学习的能力，随后以深度学习、强化学习为代表的算法研究的突破，算法模型持续优化，极大地提升了人工智能应用的准确性，如语音识别和图像识别等。随着互联网和移动互联的普及，全球网络数据量急剧增加，海量数据为人工智能***展提供了良好的土壤。大数据、云计算等信息技术的快速发展，GPU、NPU、FPGA等各种人工智能专用计算芯片的应用，极大地提升了机器处理海量***、图像等的计算能力。在算法、算力和数据能力不断提升的情况下，人工智能技术快速发展。

行业政策背景：棚枝兄行业发展从技术过渡到产业融合

人工智能是国家战略的重要组成部分，是未来国际竞争的焦点和经济发展的新引擎。近年来，中国人工智能行业受到各级***的高度重视和国家产业政策的重点支持，国家陆续出台了多项政策，鼓励人工智能行业发展与创新，《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》《新型数据中心发展三年行动***(2021-2023年)》等产业政策为我国人工智能产业发展提供了长期保障。

2017年之前，人工智能相关政策主要集中在人工智能技术研发突破方面。从2017年开始，政策的重点已经从人工智能技术转向技术和产业的深度融合，特别是2017年7月***院印发的《新一代人工智能发展规划》明确指出要“加快人工智能深度应用”。

从2018年两会发言的不完全汇总也可以看出，人工智能+产业的融合将是未来的重点，包括科技部、工信部、民政部等官方部门和百度、腾讯、联想等民间代表，均提出了人工智能+产业、人工智能+医疗等。

2019年，两会更是将“智能+”写入***工作报告，人工智能技术对于社会的赋能被给予最高层次的期待。在工业经济由数量和规模扩张向质量和效益提升转变的关键期，“智能+”的理念给人工智能等数字技术提供了最广阔的落地空间和回报想象。通过智能化手段把传统工业生产的全链条要素打通，可以更好地推动制造业的数字化、网络化和智能化转型，更能反向助推技术自身的迭代和进步。

2020年，明确人工智能作为“新基建”建设重要一环，“十四五”指出要推动互联网、大数据、人工智能等同各产业深度融合。并且各省市也在大力推动人工智能与产业融合，打造应用场景，示范项目。

行业发展现状

1、大数据和云计算为占比最高的核心技术

从人工智能企业核心技术分布看，计算机视觉技术占比最高，达到34%;其次是数据挖掘与机器学习，占***别为18%和17%;智能语音技术、自然语音处理、知识图谱等技术的热度也较高，分别占比8%、8%和7%。

2、行业呈现快速增长趋势

注：人工智能产业作为典型的融合交叉产业，对产业统计口径的不同会带来市场规模数据上的出入。下文整理了统计口径不同的三大研究机构关于人工智能产业市场规模的测算数据，以期展现多方视角。其中：中国信通院统计口径中国人工智能学会统计口径中国电子学会统计口径，三大研究机构的统计口径在图表下方注明。

2017年7月，***院印发了《新一代人工智能发展规划》，将人工智能上升到国家战略层面，受益于国家政策的大力支持，以及资本和人才的驱动，我国人工智能行业的发展走在了世界前列。根据中国信通院公布的测算数据显示，2021年中国人工智能产业规模为4041亿元，同比增长33.3%。

注：中国信通院对人工智能产业市场规模测算口径包括人工智能核心产业市场规模及带动产业市场规模，即包括人工智能硬件、软件及服务市场

人工智能核心产业市场规模方面，根据中国电子学会测算数据显示，2021年中国人工智能核心产业市场规模为1300亿元，同比增长38.9%。

注：中国电子学会对人工智能核心产业市场规模测算口径包括：计算机视觉、智能语音、对话式AI、机器学习(含自动驾驶)、知识图谱、自然语言处理等核心技术软件、AI芯片等核心硬件

从中国人工智能学会公布的人工智能产业市场规模测算数据来看，2020年中国人工智能行业市场规模约为1858.2亿元，同比增长35.4%，总体上看，当前人工智能核心产业(主要包括软硬件)市场规模增速大于整体产业市场规模增速，人工智能应用服务市场发展相对缓慢。

注：①中国人工智能协会关于人工智能产业市场规模统计范围包括：人工智能软件和硬件市场，不包括服务市场规模;②2021年中国人工智能学会尚未发布最新的人工智能市场规模测算数据

3、下游应用主要集中在***城市治理和运营

2020年，中国人工智能市场主要客户来自***城市治理和运营(公安、交警、司法、城市运营、政务、交运管理、国土***、监所、环保等)，应用占比达到49%，互联网与金融行业紧随其后，占***别为18%和12%。

企业和***对人工智能的应用逐渐升温。在决定企业产生经济效益的各个环节，都已能够看到人工智能的身影：AI

核身帮助人们安全生活、远程交易、便捷通行;深度学习和知识图谱帮助企业在生产过程中分析预测、科学决策;人机对话提升了拜访登记、服务响应中的用户体验。人工智能将催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，实现社会生产力的整体跃升，推动社会进入智能经济时代。前瞻估算，目前中国大型企业基本都已在持续规划投入实施人工智能项目，而全部规上企业中约有超过10%的企业已将人工智能与其主营业务结合，实现产业地位提高或经营效益优化。

4、资本更倾向于人工智能企业的早期投资

截止2022年10月9日，中国人工智能行业总计共有6486起投融资***发生，总计融资金额为9994亿元。其中2014-2018年在融资***及融资规模均呈现持续增长态势，2018年融资金额达1366亿元，融资***1049起。2019-2020年，我国人工智能行业市场相较之前冷静不少，融资***有所下降但是融资规模有所上升。2021年，我国人工智能资本市场再次迎来增长大潮，投融资***数量及规模均达到历年峰值，分别增长至1066起和3062亿元。截止2022年10月9日，2022年人工智能行业共有投融资***532起，融资金额达到1008亿元。

注：2022年数据截至10月9日，下同，不再赘述。

从我国人工智能行业融资轮次分布情况来看，由于初创型企业融资金额与估值相对较合理，泡沫较小，因此资本更倾向于人工智能企业的早期投资，2014-2019年，人工智能行业天使轮和A轮占比最高。随着人工智能市场板块的逐渐成熟，早期的投资占比逐渐降低，人工智能投资轮次逐渐后移。2021年，人工智能行业A轮融资占比下降至37.9%，C轮融资占比则上升至11.37%。

5、技术方面人才不足，高校开设相关专业

根据工信部发布的相关数据，人工智能不同技术方向岗位的人才供需比均低于0.4，说明该技术方向的人才供应严重不足。从细分行业来看，智能语音和计算机视觉的岗位人才供需***别为0.08、0.09，相关人才极度稀缺。

注：岗位人才供需比=意向进入岗位的人才数量/岗位数量。

相对国外，我国高校人工智能培育起步较晚，但近年来我国人工智能学科和专业加快推进，多层次人工智能人才培养体系逐渐形成。2018年4月，教育部发布的《高等学校人工智能创新行动***》提出，到2020年建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心。

2019年，教育部印发了《教育部关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》，全国共有35所高校获首批建设“人工智能”本科专业资格。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

大数据云计算就业前景怎么样？

大数据近年来越来越火，因为有了它，好像什么行业都能精准分析。但是，大数据本身的发展却很少有人分析。近日，国家信息中心、南海大数据应用研究院联合发布了《2017中国大数据发展报告》，首次把中国大数据本身的发展特点和存在的问题，全面呈现了出来。

用大数据来了解大数据

这份报告全面汇聚了国家发改委互联网大数据分析中心、国家信息中心、“一带一路”大数据中心所掌握的30多个种类，总计40多亿条相关数据，综合运用多种大数据分析方法，对我国大数据产业发展进行了全面分析。所以，称得上是用大数据灶友来了解大数据。

北京、广东、上海大数据发展位居前三

报告显示，我国大数据发展总体处于起步阶段。但是从地域上看，就有意思了。

国家信息中心信息化研究部副主任、南海大数据应用研究院院长于施洋指出：“从地域分布，从各个省来说，北京排第一，这个不足为怪，东部沿海地区这些省份排在前面，大家也都能够想象。但是在西南地区，四川、重庆、贵州这三个地方异军突起，是我们大数据发展的第二个增长极。”

产业落后是地方大数据发展的突出短板

具体来看，各省份大数据发展指数的排名中，贵州、重庆、四川，紧隐裂槐随东部沿海省份，全部排进了前十名，领先任何一个中部省份。分析认为，这主要是地方政策引领的结果。这三个西部省市，早早都把大数据产业的发展作为重点工程来打造。对于这种“弯道超车”现象，国家行政学院教授汪玉凯建议，这些地方下一步可以重点考虑产源数业落地问题：“它们是首先抓住了一个概念，然后占了一个先机。但是相对能够落地的产业应用还是比较少的，这是它们的软肋。所以我认为，你们一定要注意应用，要打造你的优势。”

人才短缺问题日益突出

报告指出，数据管理环节漏洞较多，是大数据发展面临的首要问题，包括由此引发的运营成本过高、***利用率低、应用部署过于复杂等难点。而我们更关注的是另一大问题。

我们会发现，大数据领域里数据是有了，但是能驾驭这些数据的人是极其匮乏的。比如说大数据的专业人才方面，现在分析类的人才，市场是供不应求，缺口非常大，而项目管理类的人才，供给又远远大于需求，所以结构上还不平衡。高端的人才奇缺，这是最突出的问题。”

发展大数据要谨防人才“眼高手低”

大数据的核心就是数据的抓取与分析，而分析环节，目前离不开人工设置变量，建立模型。所谓“差之毫厘，谬之千里”，大数据分析对人才的要求很高。但首份大数据发展报告却揭示，我国大数据人才能搞管理的不少，真正能做分析的却远远不够，这是典型的“眼高手低”，势必伤害大数据产业的长远发展。人才短板可以从教育方面着手弥补，探索新的人才培养模式。比如，将高校大数据系列课程分为理论教学和技术教学两方面；比如社会上优质的专注大数据人才培养机构等多方面进行。

以上就是关于大数据与云计算的产业现状和大数据云计算发展前景的简单介绍，还有要补充的，大家一定要关注我们，欢迎有问题咨询。