【干货】钱塘数据特邀专家杜登斌——产业大数据创新应用【内含PPT】

5月31日，中润普达（集团）公司董事长杜登斌在出席首届中国（杭州）工业大数据产业发展高峰论坛时，从自己的人生经历出发，带领与会者走近“互联网+”时代的大数据发展现状和未来。开篇“下一个百万亿商业时代在哪里”的探讨使大家充满期待；对“以数据资产为核心的大数据产业金融技术创新与应用”的分析稳扎稳打步步深入；“数据产业金融创新应用需要突破的问题”教人持续思考，关注更有价值的未来市场。

产业互联网将是下一个百万亿商业时代

首先，杜登斌谈了对“互联网+”的看法。他认为，“互联网+”的目标是依托消费互联网模式带动和引导传统产业和企业升级转型，核心不在“互联网”，而在于后面的“+”。

今年政府工作报告部署“中国制造2025”时特别强调，要顺应“互联网+”的发展趋势，以信息化与工业化深度融合为主线，重点发展新一代信息技术、高档数控机床和机器人、航空航天装备等十大领域。他分析说，所选的十大重点领域都是规模生产的基础工业，都是自动化、技术含量较高的行业，进行互联网智能化相对容易，互联网改造费用占比也相对较小，成本可控。其次，这些行业乃国之重器，必须同步最先进的工业技术。最后，这些都是国家主导的行业，“可以举国体制下快速完成智能制造后，再向其他行业扩展”。

同时，“互联网+”的力量从消费侧扩展到了生产侧，从用户侧扩展到了产业侧、企业侧，这些都昭示着“产业互联网”的到来。 随着社会趋势从引导消费过渡为创造消费，企业产业的进一步虚拟化，产业互联网将成为下一个百万亿商业时代。

而在产业互联网时代，杜登斌认为实体经济与金融结合起来才是升级转型的根本出路；而与金融结合起来，必然需要大数据解决方案来解决产业的评估、定价以及信用等问题。所以，产业互联网的翅膀是金融，核心是大数据。

以数据资产为核心的工业大数据技术创新与应用

“没有大数据就没有供给侧的结构性改革。”杜登斌说，在信息化条件下应运而生的“互联网+”技术以各类信息数据为生产资料，推动经济的分布式发展和效率的系统性提升，让管理者（政府）、生产者（企业）和消费者（个人）等各种过去分散、独立的社会主体实现良性互动，创造出与信息社会相对应的新的经济形态、管理方式和产业演进路径，为智能制造、物联网和产业信息化奠定了基础。他简要阐述了产业互联网时代，工业大数据技术创新的思路、规划、设计、模式、目标，以及技术实现路径和方法。

思路：产业互联网必须围绕数据资产创新来实现。首先，要有采集挖掘分析平台，形成产业价值、产品价格基数数据，来完成基础定价、基础评估等；其次，要有综合应用服务平台，使数据资产、权属、数据变现，来完成评估、征信、量化交易等；最后，要有金融创新平台，使数据资产证券化，来完成指数、量化交易等。

规划：六位一体综合解决方案。即以数据资产为核心，构建集云计算、云存储、云服务、云资产、云交易、云金融为一体的综合产业金融服务共享平台。

设计：基于采集挖掘梯级开发。通过垂直定向采集挖掘技术实现数据的大集中（云数据），形成云数据资产。在云数据之上构建各种应用，形成数据云服务和数据云应用，完成数据变现。基于云数据的应用，实现数据资产的归集与估值、征信定价、指数，完成数据金融化。

模式：基于大数据应用的业务线。通过基于工业大数据产权价值、产品价格等多维度的采集、分析，形成工业大数据的评估平台，为金融机构、投资者提供投资决策依据。通过工业大数据采集、挖掘技术，构建数据的中央厨房，进行数据和信息原创和二次、三次加工；同时完成产业、产品数据与信息和产业、金融相互融合，构建产业生态融合系统。通过大数据产业应用平台进行资产和权益归集，开展大数据实时匹配和统计，建立大数据产业定价和指数系，围绕产业指数进行金融创新，形成大数据金融量化交易。

目标：最终能够服务于“互联网+”、“大数据+”，来实现智慧城市、智慧中国。

技术实现路径和方法：通过垂直定向搜索引擎及爬虫技术以及传感技术解决海量数据采集的精准度问题；通过分词矩阵、信息源矩阵、规则矩阵技术，挖掘一批完备的、与产业相关的大数据；通过预处理技术和方法，解决一系列非结构化和异构数据的采集、挖掘和清洗难题；通过统计和智能分析实现大数据可视化完美呈现的问题； 运用金融工程及各类风险控制模型构建以产业风险评估及预测的模型；通过三段线性回归决策树模型最终解决精确评估价并提供给银金融机构作为融资抵押的评估参考等。

工业大数据金融创新应用需要突破的问题

针对工业大数据金融创新应用需要突破的问题，杜登斌提出工业大数据的定价、评估、交易难题。工业大数据属于高附加值产业，较难界定价值和价格，迫切需要利用大数据产业金融的解决方案，实现数据交易和金融的嫁接。

杜登斌认为，抢夺全球定价话语权是中国产业互联网发展的重要使命。他始终相信一切可量化，万物皆数据，通过科学合理地构建模型，大数据技术就能够解决产品的定价问题。甚至，大数据技术还可以完成人的价值评估、产业指数测算，促进量化交易发展，进行产业的风险预警及预测。这一切的设想和坚实的论证分析，使在场听众满怀憧憬，颇有启发。

最后，杜登斌总结说，在产业大变革时代，需要通过大平台创新与持续微创新有机结合，全面推进技术、产业、金融创新、应用创新与商业模式创新良性互动，协同创新与合作，从而真正实现有效驱动国内产业升级。这样，才能在变革格局中乘势而上，推动战略性新兴产业可持续发展，使其成为我国经济升级的加速器，“我觉得未来是可喜的”。

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