当前，我国经济发展进入新阶段，既面临产业转型升级与重塑国际经济格局的机遇，也面对传统要素红利衰减、经济增速换挡、经济结构失衡的挑战。传统的以规模扩张为特征的数量型增长动力难以支撑新阶段高质量发展的要求，亟需培育经济增长新动能，实现效率提升型的质量型增长。新一代人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正在对经济发展、社会进步、国际竞争格局等方面产生重大而深远的影响，加快发展新一代人工智能是赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，是推动科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源。
全球产业智能化升级的主要表现与特征
新一代人工智能与产业各领域、各环节深度融合，加速推动数据和知识成为经济增长的第一要素，人机协同成为主流生产和服务方式，跨界融合成为重要发展模式，共创分享成为经济生态的基本特征，持续引领产业向价值链高端迈进，加快推进产业智能化升级。
（一）全面提升经营效益
新一代人工智能加速渗透融入设计、生产、管理、物流和营销等核心环节，重构产业组织结构和运营方式，助力产业降本增效，成为产业经营效益提升的新动力。在降低成本方面，随着深度学习和自主智能系统对分析、控制、协调等人力工作的有效取代，员工创客化趋势加速凸显，组织架构由集中化、层级化模式向去中心化、扁平化模式转变，管理层级的精简极大缩减了管理费用，降低了产业运营成本。在提升效率方面，通过人机协同重构产业链的价值创造方式，大幅提升劳动生产率，有效支撑产业实现基于智能化决策的创新链、供应链、价值链的最优运筹，促进产业核心竞争优势的重塑、巩固和提升，释放产业的效率红利。
（二）加速推动结构优化
通过群体智能、混合智能以及人机交互等新一代人工智能关键技术的链接协同，以及跨行业、跨地域、跨时空的资源快速汇聚，产业创新成本持续降低，成果转化更为迅捷，日益从资源禀赋驱动的规模式扩张向依靠知识积累、技术进步、素质提升的内涵式发展转变，渐次形成数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的新形态。同时，海量的规模数据提供和强大的计算能力支撑，使产业从被动式需求分析转化为主动式需求管理，能借助前端智能化的工具和手段进一步探知和洞察用户需求，带动经营主体实时调整经营决策和机制，从单一、固定的有限供给向多样化、精细化、定制化的有效供给加速迈进，推动实现高质量发展。
（三）逐步带动需求升级
各类基于新一代人工智能的终端和平台加快成熟，信息处理能力显著加强，各具特色竞争力的生态系统日益完善，带动新品类、新模式、新服务大量涌现，形成了持续引领、激发和拓展市场需求的新引擎。在生产资料需求方面，发展出具有感知、分析、决策、执行、维护等功能的自组织自适应生产设备和生产系统，并正在向以其为基础的智能生产线、智能车间、智能工厂等转变，催生大规模个性化定制、网络化协同制造、服务型制造、智能化生产等新模式新业态。在生活资料需求方面，发展出具备复杂环境感知、智能人机交互、灵活精准控制、群体实时协同等特征的智能控制产品，以及具备模式识别、智能语义理解、智能分析决策等特征的智能理解产品。
（四）有效促进模式创新
通过强化创新链和产业链的深度融合，以及技术供给和市场需求的匹配演进，新一代人工智能为企业精准定位目标客户、充分挖掘价值需求、实时迭代业务系统、持续保持经营和管理的创新动力提供重要支撑。在创造价值层面，通过深度学习和跨媒体智能技术，激活产业沉淀大数据资产的利用价值，驱动以用户为中心的产业价值链体系重构，实现跨层级、跨地域、跨系统的协同运营，聚焦用户个性化需求提供智能推荐和精准服务。在传递价值层面，依托涵盖技术研发和商业运营全过程的群智空间，发展出基于群体开发的软件创新、基于众筹众智的协同决策、基于众包众创的共享经济等创新模式，提高产业稀缺和高质量资源的利用率及共享度，推动产业向价值链高端迈进。
（五）深度激发资本活力
从生产方式的智能化改造，到生活水平的智能化提升，再到社会治理的智能化升级，新一代人工智能的应用驱动特征愈加明显，大量新兴应用场景持续培育形成。快速丰富的数据储备，逐渐清晰的业务逻辑，以及即将落地的商业价值，新一轮资本热潮方兴未艾。亚马逊、谷歌、微软等科技巨头持续布局面向行业纵深发展的成熟技术，从2014年至2019年，累计主导了达35亿美元的新一代人工智能领域的并购与投资。与此同一期间，在新技术应用相对活跃的产业领域，面向智能化升级的投资金额也高居不下，其中金融产业智能化升级以72.3亿美元位居榜首，交通产业和医疗产业智能化升级分别以58.1亿美元和49亿美元紧随其后。
近些年，数据融合与剖析早已变成全球性问题，造成欧美地区政府部门和工业界重视，美政府于2013年三月首先公布了《大数据研究与发展计划》，Google,Amazon、Facebook、IBM、EMC、SAP等国际性领跑互联网技术和仃企业都会有关技术领域和运用开展合理布局，试图在信息产业的浪潮中抢到主动权。伴随着在我国社会经济信息化管理和自动化技术水准持续提升，「大数据分析服务平台」大数据分析服务平台解决方案在政府部门管理方法、公共文化服务、科研、商业服务运用等很多行业也而临互联网大数据难题，也需各种各样有目的性和经济发展合理的解决方法，迅速提高在我国在互联网大数据行业的总体水平和竞争力。
一、云计算技术发展趋势现况
从发展趋势线路角度观察，业内将信息产业区划为三大势力:一类是以IBM、微软公司、hp惠普、ORACLE,EMC等为意味着的传统式仃领导干部生产商，根据“硬件配置十手机软件十数据信息”总体解决方法向客户出示以服务平台为关键的完善的系统架构与服务项目，并根据聚集地企业并购数据分析公司，以快速提高和拓展在数据分析行业的整体实力和市场占有率;一类是以SAS,SPSS等为意味着的技术专业商务智能企业，致力于智能化数据统计分析;也有一类是以Google,Amazon,Facebook等互联网企业为意味着，根据本身的应用平台、巨大消费群和大量客户信息，出示大数据营销和智能推荐等大型活动。之上三大势力各有特色和优点，产生了互联网时代三足鼎立的布局。1.服务平台解决方法生产商
2.商务智能技术专业生产商
3.互联网企业
二、数据分析服务平台管理体系构架
数据分析服务平台的系统架构图。系统软件包括三个层级：服务平台层为全部数据分析服务平台出示基本服务平台适用;作用层出示基础的大数据存储和发掘作用;服务项目层为客户出示根据互联网技术的大网络服务。实际包含：
数据分析服务平台系统架构图
(1)服务平台层：为大数据存储和发掘出示大数据存储和测算服务平台，为多地区智能化管理中心的剖析构架出示多大数据中心生产调度模块;
(2)作用层：为大数据存储和发掘出示大数据集成、储存、管理方法和发掘作用;
(3)服务项目层：根据Web和OpenAPI技术性三、数据分析服务平台核心技术
基本建设朝向服务项目的数据分析服务平台，必须科学研究和开发设计一系列核心技术(如图所示3所显示)，关键包含：
数据分析服务平台核心1.服务平台层
2.作用层
3.服务项目层
四、数据分析服务平台运用与产业发展
数据分析服务平台所选用的关键技术和运用方式结合了数据分析系统技术性、高可拓展建筑科学、非非结构化数据解决技术性和软件即服务(SaaS)运用方式，合乎当今国际性信息产业的发展趋向和产业发展运用规定。一方面，系统软件根据信息服务方法向客户出示高可用性、高实用和一站式的海量信息剖析服务项目，可合理减少公司使用门坎和成本费，根据系统化外包服务考虑公司人性化要求。另一方面，因为是对外开放构架的系统软件服务平台，商业服务客户和第三方软件服务提供商可根据系统软件出示的信息服务开发设计插口(OpenAPI)开发设计朝向制造行业商务智能运用的解决方法，卵化新式咨询管理公司、软件开发公司和信息内容服务中心，有利于产生以服务平台为关键的数据分析产业链生态环境保护。技术出示大网络服务。
