国家信息中心在海南陵水第二届“京陵大数据高峰论坛”上发布了《2018中国大数据发展报告》。报告显示，我国数字经济已形成五大聚集区，相关投资增加明显。
2017年政府和市场在“数字中国”建设领域的投资热度继续高涨，特别是中西部地区的投入力度明显加大，其中，各级政府的相关投资项目有超过六成投向了公共服务领域。在2017年，成功融资的数字经济类企业数量延续了这几年的稳步增长，较上一年增幅近20%。
目前，国家数字经济类企业已经形成了京津地区、珠三角地区、成渝地区等五大聚集区域。在人才供需方面，中西部地区提供的大量人才，很多都流向了东南沿海需集中的省份。报告还指出了在“数字中国“发展中，需要改进提高的地方。
国家信息中心大数据发展部主任、数字中国研究院院长于施洋发布了《大数据看数字中国的现状与未来》主题报告。该报告利用大数据从政策环境、人才培育、技术创新、投资融资、企业发展、产业布局等角度全景式展现数字中国发展态势。报告显示，我国数字经济类企业已形成了京津地区、长三角地区、珠三角地区、成渝地区、两湖地区五大集聚区域。
数字中国领域技术创新初步形成了机器人、智能家居、数据存储、控制系统、移动终端、物联网、数据处理等8个创新集群，初步形成了以生产生活数字化为内核，大数据技术为依托，人工智能（AI）、集成电路（IC）和物联网（IOT）等“3I”技术为主攻方向的数字中国技术创新格局。
国家信息中心主任程晓波表示，当前国家已进入加快利用大数据转型升级的全新阶段。过去一年，是国家大数据战略实施全面加速的一年，也是国家信息中心与政、产、学、研各界深度融合的一年。通过积极构建行业平台、深化央地合作、组建数字中国研究院、举办“全国高校数据驱动创新研究大赛”等举措，加快大数据应用布局，推动形成数字中国产业生态和创新生态。
未来，国家信息中心将继续深入学习贯彻网络强国战略思想，牢固树立大数据思维，全力加强国家数据资源体系建设，全力推进以数据为纽带的政产学研金用协同发展，加快释放“数字红利”，不断提高运用大数据服务宏观调控、公共服务和行业监管的能力。
国家信息中心还发布了《“一带一路”贸易合作大数据报告2018》，该报告以反映“一带一路”贸易合作现状和趋势预测为重点，全面深入地展现了中国与“一带一路”各区域合作、国内各省市与“一带一路”沿线国家合作、“一带一路”贸易商品结构等方面的最新特征与趋势。
报告显示，中国与“一带一路”沿线国家进出口总额实现较快增长，进口增速首超出口。亚洲大洋洲地区与中国贸易额比重占五成以上，与中亚地区贸易额增速最快，韩国、越南、马来西亚、印度、俄罗斯是主要贸易合作伙伴。从国内地区看，东部地区贸易占比近80%，广东、江苏、浙江、山东、上海分列前五。
大数据交易平台建设进入井喷期
数据交易平台是数据交易行为的重要载体，可以促进数据资源整合、规范交易行为、降低交易成本、增强数据流动性，成为当前各地促进数据要素流通的主要举措之一。从全国范围来看，2015年前成立并投入运营的有北京大数据交易服务平台、贵阳大数据交易所、长江大数据交易所、东湖大数据交易平台、西咸新区大数据交易所和河北大数据交易中心。2016年新建设的有哈尔滨数据交易中心、江苏大数据交易中心、上海大数据交易中心以及浙江大数据交易中心。
大数据交易变现能力有所提升
在国家政策的推动鼓励下，数据交易从概念逐步落地，部分省市和相关企业在数据定价、交易标准等方面进行了有益的探索。随着数据交易类型的日益丰富、交易环境的不断优化、交易规模的持续扩大，数据变现能力显著提高。2017 年大数据市场规模已达 358 亿元，年增速达到 47.3%，规模已是 2012 年的 35 亿元的 10 倍。预计 2020 年，我国大数据市场规模将达到 731 亿元。
大数据产业市场规模（单位：亿元）
大数据交易整体处于发展阶段
从整体发展水平来看，我国大数据交易处于发展阶段，突出表现在以下几个方面：
一是数据交易主要以单纯的原始数据“粗加工”交易为主，数据预处理、数据模型、数据金融衍生品等的内容的交易尚未大规模展开。
二是数据供需不对称使得数据交易难以满足社会有效需求，数据成交率和成交额不高。
三是数据开放进程缓慢一定程度上制约了数据交易整体规模，影响数据变现能力。
四是数据交易过程中缺乏全国统一的规范体系和必要的法律保障，无法有效破解数据定价、数据确权等难题。
在国家政策持续推动下，大数据产业落地进程加快，产业价值将被进一步发掘。
未来大数据产业发展趋势之一
与云计算、人工智能等前沿创新技术深度融合。大数据、云计算、人工智能等前沿技术的产生和发展均来自社会生产方式的进步和信息技术产业的发展。而前沿技术的彼此融合将能实现超大规模计算、智能化自动化和海量数据的分析，在短时间内完成复杂度较高、精密度较高的信息处理。
未来大数据产业发展趋势之二
针对制造业的大数据解决方案不断升级，助力智能制造。制造业产品的全生命周期从市场规划、设计、制造、销售、维护等过程都会产生大量的结构化和非结构化数据，形成了制造业大数据。除此以外，制造业大数据还具多源异构、多尺度、不确定、高噪声等特征。
2025 年前，推进智能制造实施“两步走”战略
第一步，到 2020 年，智能制造发展基础和支撑能力明显增强，传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进展；
第二步，到 2025 年，智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型” 。而在大数据细分市场中行业解决方案占比最高达 34.3%，将在智能制造产业发展中起到重要作用。
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