在大数据的实践与深化中，宏观与微观、规模与定制、个性与共性必然成为主要的几个因素。要努力推动让数据成为有价值的信息与情报，并且加快合规标准的建设，掌握信息通道权与安全性将任重道远。
大数据+人工智能对促进产业转型升级有革命性意义
3月5日上午9时，第十二届全国人民代表大会第五次会议在北京人民大会堂开幕，听取和审议国 务院总理李克强关于政府工作的报告，审查国务院关于2016年国民经济和社会发展计划执行情况与2017年国民经济和社会发展计划草案的报告，审查国务院关于2016年中央和地方预算执行情况与2017年中央和地方预算草案的报告。
今年政府工作报告中提到的重点，包括消费，投资，创新，健康中国建设，社会治理等诸多方面，需要大数据等趋势科技协同有效梳理和精细分析，在这个过程中势必衍生出一系列创新应用。例如预测分析应用将有效辅助商业，从而将数据分析和商业决策紧密连接。一类是人类轨迹产生的数据，另一类是机器自动产生的数据。这两类数据构成了大数据多结构化数据源。大数据不仅要关注实际数据量更要关注大数据的处理方法，让数据产生巨大的创新价值。
以大数据、互联网+移动和软件定义+生态、人工智能为代表的新时代，随着经济增长格局的转变及信息化的数据累积，我们应以大数据应用为核心，结合工作报告中的20个大热点，以解决实际问题出发，避免停留在大数据的概念和理想阶段，切实的从小问题着手，通过大数据的实践，提升组织的管理深度和广度，加速在行业的应用步伐，这样对促进全产业和行业转型升级有革命性意义。
智能制造只是制造业大范畴中的一部分，在关注智能制造的同时要看到制造业的全部，从材料工业，再制造，工程管理等多方面建立覆盖整个制造业价值链的信息战略和现代技术管理平台。在传统企业互联网与智能化管理的征途上，通过运用互联网人工智能等科技做管理是未来制造业运维管理的必经之路。
我们已经通过工业物联网与大数据的发展态势，看到了全球信息产业与制造业有了新一轮的结合趋势。如何通过国家创新体制来推动科技与产业融合的长期有效发展，如何在中国经济变革中，找到符合这个时代的国家创新体系的阶段性主体与制度，非常值得智库、社团等社会组织更多的参与。
