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关于转型升级类毕业论文模板范文 跟李毅中:信息化、大数据促进产业转型升级类毕业论文范文

主题:转型升级论文写作 时间:2024-02-18

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“推进‘四化’同步发展,是实现两个一百年奋斗目标的重要方针.其中,工业化起着主导和支撑作用,信息化发挥着驱动和引领的作用,而大数据、云计算、物联网是信息化的重要内容.”在中国工业大数据大会-钱塘峰会上,原部长、中国工业经济联合会会长李毅中高屋建瓴,肯定了信息化、大数据对于产业转型的促进作用.努力探索实践信息化驱动引领经济发展的有效路径

李毅中指出,信息化驱动引领经济发展的有效途径有四条:

信息技术是创新创业的助推器,信息技术与相关的专业技术相结合,催生出新的尖端科技产品,比如国家十七项重大科技专项,前三项是核心电子器件、高端通用芯片及基础软件产品(简称”核高基专项”)以及集成电路、无线通讯等都是电子信息技术.高档数控机床、机器人、大飞机、机器燃气轮机等大多数也都是专业高新技术和信息技术完美结合的产物.在注重发展信息技术的同时,还要注重发展各类尖端学科,尤其要注重它们之间的相互渗透,融合交汇产生出很多边缘学科、前沿学科.比如拟列入新一轮重大科技专项的人工智能,就是计算机、信息化、信息论、控制论等信息技术与数学、哲学、神经心理学、生理学等学课的结合.

二是信息技术广泛集成应用到国民经济的各领域、各行业.把电子信息技术嵌入到产品中,就会提升产品的功能和附加值;信息技术与工业制造技术相结合,就会提高制造业技术装备的精度和效能;生产装备的数字化,工艺过程的智能化,使智能制造、集智制造成为现实.信息技术集成应用到物流商贸领域,诞生了电子商务,集成应用到城市管理,构建了智慧城市.互联网无处不在,无时不有,但只有和实体结合,成为互联网经济才能显示出它的强大生命力,在对经济社会的服务中彰显它的价值.

三是开展“互联网+”行动,中国制造十互联网是重中之重.利用互联网改造提升相关环节,被加的行业、被加的企业应该是行动的主体,也就是说这些行业和企业不要消极等待,而要认清当今新经济的发展方向,加深对互联网的理解和认识,主动去拥抱互联网,自我变革,应对挑战.融合是主旋律,线上线下的融合.虚拟与现实的融合,产业跨界的融合等等这些融合上升到国家层面,就是“网络强国”和“制造强国”两个战略的融合,相辅相成,协调发展.制造业是“互联网+”行动的主要领域,到2020年,基本实现工业化,到2025年迈入制造强国行列.智能制造是《中国制造2025》的主攻方向,要抓住智能技术的创新优化、推广应用这个核心,从打造数字化车间、智能工厂做起,创建工业互联网.

四是利用互联网优化配置各种自然资源、社会资源.互联网连通万物,变革了运营方式和生产关系,催生了新产业、新模式、新业态,提升了运用效率和效能.比如,个性化规模、网络协同制造、众包、众创研发设计、众投众筹资本运作已经广泛开展.互联网使那些本来处于低效,甚至是无效的资产焕发了生机,催生了共享经济,这些新产业、新业态是在现有基础上的创新和升华,不能对已有的实践积累予以全盘否定,应在实践中继续转化,共生竞合,有的可以相互结合,并行不悖;有的可以结合,推陈出新;有的有待实践检验.

遵循客观规律,坚持科学理念,大数据促进工业转型升级

会上,李毅中强调了数据的重要性,并指出发展工业大数据应该坚持科学理念.

数据是创新发展的资源,是产生智慧、创造财富的沃土

数据产生于丰厚的生产活动、社会实践和科学实践,海量数据录着事物发展的轨迹,隐含着事物发展的规律、逻辑和概率,大数据产业焕发了数字的活力,激活了数字的潜能,使数字变为数据,进而发展成数字解决方案,形成了智能.如同自然资源的开发利用要经历勘探、开发、加温、生产,才能满足用户需求一样,大数据资源的开发也要经历采集、传输、储存、梳理、计算、分析形成软件和个性化解决方案,然后应用到相关的领域、行业和企业.

以制造业为例,大数据可以应用到研发设计、生产制造、经营管理、用户服务等各个环节,以提高产品质量,提升应用的效率.同时伴生了更加丰富的鲜活数据,进一步丰富了数据资源.因此可以把大数据概括为汇集储存、处理分析,、应用服务等几个阶段,分别由数据库、计算中心、服务平台等基础设施或者基础产业来承担,从而使大数据、云计算、物联网、信息软件等新一代技术得到应用.

发展工业大数据产业,应坚持科学理念

日前,发布了((大数据产业发展规划(2016-2020年)》,实施这个规划将会使大数据产业更先进,更智能,更高效.其应有的四个科学理念应该坚持和弘扬:

一是数据采集的真实性、代表性.生产的技术数据大多可以实时在线录用,但经营管理、市场营销的数据更加广泛和分散,有时候不得不抽样调查、随机抽查,这就需要进行科学合理的选择、组合,防止以偏概全.一叶可以知秋,但要防止一叶障目.数据采集要应受尽收,颗粒归仓,但也要防止鱼目混珠,泥沙俱下,拒绝虚构、.

二是数据的挖掘分析科学性、系统性.依据数据的分析计算可以得出一些规律、结论,数据组合为论据,若干论据可以汇集为论点.由于事物的多样性和复杂性,在多数情况下,可以达到趋同一致,但往往也会产生数据的离散和矛盾,甚至是扭曲的和相悖的,这就要全面的、系统的分析研究,力戒片面性、随意性,避免被某种臆想的观点拼凑数据,对数据要去伪存真,去粗取精;分析研究要由点到面,由此及彼,由表及里,由浅到深,防止不正确的方法观得出正确的结论,发出不正确的导向.人的大脑思维是这样,大数据工具使用也应该是这样.

三是数据检索应用的开放性、安全性.互联网时代大数据连通共享、协同集聚是一个重要的特征.当今大数据风靡时尚,各地各行业建设数据库和网络系统的积极性很高,这是好事.但要力戒封闭割据,形成孤岛.通过法律手段和技术保障信息安全,并不意味着要各自为政,相互戒备封锁,还要互联互通,有的还可以通过大数据交易平台,规范运作来解决上述矛盾.数据库的内容要不断地补充、完善,更要注意推陈出新,提升质量,防止数字老化,更不能出现误导.

四是大数据及其产品应用的针对性、有效性.大数据产业的开发目的在于用,要以使用为导向,尤其是要为实体经济服务.建立在已有数据上的成果运用,不是对往事的再现和克隆,而应是创新和提升.同时,要注重新一轮应用中数据的采集、分析和再生,从而丰富提升数据库的内容和质量,提炼出更精准的解决方案,促进产品的提质增效和产业的转型升级.

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