河南省大数据产业发展三年行动计划（2018-2020年）

 为深入实施国家大数据战略，推动大数据产业快速发展，特制定本行动计划。

一、总体要求

（一）重要意义。大数据产业是以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务为主的相关经济活动。当前，大数据技术和应用处于创新突破期，全球数据呈现爆发式增长，市场需求迅速扩大，大数据产业面临重要发展机遇。我省经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期，经济发展急需进行质量变革、效率变革、动力变革。抢抓发展机遇，集中优势资源，突破大数据核心技术，构建自主可控的大数据产业链、价值链和生态系统，推动大数据产业加快发展，有利于加速传统产业数字化转型，促进传统产业优化升级；有利于促进互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，培育发展新产业、新业态、新模式；有利于提升政府治理精准化、民生服务便利化、社会治理现代化水平，对主动适应和引领经济发展新常态、形成经济发展新动能、提高全要素生产率、推动经济高质量发展具有重要意义。

（二）基本思路。深入贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想和党的十九大精神，全面落实党中央、国务院关于推动高质量发展、实施创新驱动发展和网络强国战略决策部署，牢固树立和贯彻落实新发展理念，坚持应用引领、创新驱动、开放共享、安全规范的原则，以建设国家大数据综合试验区为统领，以大数据创新应用为先导，以基础能力提升为支撑，以优化发展生态为保障，着力发展大数据核心产业和关联产业，培育发展新业态、新模式，全面提升我省大数据资源开发能力、技术支撑能力和产业发展能力，为网络经济强省建设提供坚强支撑。

（三）发展目标。经过三年左右时间，技术先进、应用繁荣、保障有力、产业链完善的大数据产业生态系统初步形成，大数据创新应用水平走在全国前列，产业竞争力居全国第一方阵，成为全国一流的大数据产业中心。到2019年，力争大数据核心产业规模超过400亿元、关联业态规模达到2000亿元。到2020年，大数据核心产业蓬勃发展，在各行业的深度应用全面展开，政府科学决策和社会精准治理能力显著增强，大数据核心产业规模突破1000亿元、关联业态规模超过5000亿元。

——产业集聚发展效应显著。龙子湖智慧岛核心区加快建设，2018年入驻大数据领域企业超过150家，产值达到150亿元；2020年入驻企业达到500家，产值达到1000亿元。建成一批辐射带动力强的省级大数据产业园区，发展壮大5～10家大数据龙头企业，培育50家专业化数据服务创新型中小企业，形成比较完善的大数据产业链。

——应用能力显著提升。大数据在产业转型、民生服务、社会治理等领域的应用深入展开，组织实施一批重点行业应用示范项目，大数据技术融合、业务融合、数据融合能力显著提升，政务运行实现跨层级、跨区域、跨行业、跨部门的协同管理和服务，形成数据驱动创新发展的新模式。

——支撑能力不断增强。固定宽带网络、新一代移动通信网和下一代互联网加快发展，物联网和云计算等新型基础设施更加完备，移动宽带用户普及率达到90%，固定宽带家庭普及率达到80%以上。

二、重点任务

（一）大力发展大数据核心产业。围绕应用需求，培育发展专业化的数据采集、存储、加工处理企业，壮大数据采集存储、数据加工处理、数据交易流通等大数据核心产业。

1.培育发展第三方大数据企业。鼓励发展大数据服务外包，积极培育一批从事大数据采集、存储、加工处理、流通交易的第三方企业。2018年主营业务收入超亿元的第三方大数据专业企业达到10家，2019年达到15家，2020年达到20家。（省发展改革委、工业和信息化委负责）

2.强化大数据技术产品研发。鼓励高校、科研院所和企业加强大数据基础研究和核心技术攻关，研发形成一批大数据采集、存储、加工处理的软硬件产品，打造较为完善的大数据产业创新体系。（省科技厅牵头，省发展改革委、工业和信息化委、教育厅配合）

3.积极发展大数据服务。引导数据采集企业根据用户需求，开展生产数据、研究数据等采集服务，为大数据应用提供支撑。鼓励大数据分析企业针对实体经济发展和社会治理等需求，提供大数据解决方案。鼓励社会力量创建数据资源服务公司，开发数据产品，提供数据服务。2018-2020年，每年总结推广15个大数据分析应用典型示范案例。（省发展改革委牵头，省工业和信息化委配合）

4.积极发展大数据流通交易。鼓励建设市场化运营的第三方大数据流通交易平台，加快中原大数据交易中心建设，为数据供需双方提供对接和交易服务。培育数据交易市场，研究制订数据交易规则，积极开展数据交易试点。（省发展改革委牵头，省工商局配合）

（二）加快推进大数据创新应用。推动大数据在各行业、各领域深入应用，提升大数据在产业升级、政府治理和民生服务领域的运用能力，以应用助力大数据产业发展。

1.实施制造业数字化转型行动。加强工业大数据基础设施建设，推动大数据在工业设计、生产制造、售后服务等产品全生命周期和全产业链应用，加快生产过程全要素数字化，构建基于大数据的产业生态体系。加快发展智能制造，利用大数据提升研发效率、优化产品质量、降低能源消耗，形成数据驱动的工