中国物联网三网大循环经济分享平台是否是国家支持项目

中国物联网三网大循环不是国家支持项目。

中国物联网是互联网的升级板，物联网话语权属中国，所以叫中国物联网。物联网是信息网络的高科技称呼，是信息传播工具。

由中国政府控制运营。中国物联网与中国物联网三网大循环的所谓分享经济平台没有关系。它源于过去的平安116系统所发起的LCF项目。

只是把中国物联网拿来冠名吸引无知的部分人来做它这个可能成为2018年第二大金融传销庞氏大骗局。运作方法是挂羊头卖狗肉。

扩展资料：

国家重点支持领域

根据《纲要》的重点领域及优先主题，针对“十一五”国民经济社会发展中急需科技提供支撑的紧迫性问题，“十一五”支撑计划重点支持能源、资源、环境、农业、材料、制造业、交通运输、信息产业与现代服务业、人口与健康、城镇化与城市发展、公共安全及其他社会事业等11个领域。

领域任务安排的总体原则

一：是把发展能源、资源、环境等领域的技术放在优先位置，着力解决制约国民经济社会发展的重大瓶颈问题，促进循环经济模式的形成和经济社会可持续发展提供有力支撑；

二：是强化先进适用技术在农业领域的集成创新和系统应用，不断提高农业整体科技水平，保障我国食物和生态安全，促进社会主义新农村建设；

三：是注重发挥高新技术改造和提升传统产业的重要作用，以集成创新为核心，开发拥有自主知识产权的重大产品，积极培育新兴产业，大幅度提升我国主要产业核心竞争力；四是强化多种技术的综合应用，解决重大公益性科技问题，大幅度提高我国公共事业科技水平，推进城乡、区域统筹协调发展。

重大项目

大力开发和应用提高能源利用效率与资源综合利用的技术，突破一批工业、建筑和交通等重点耗能领域的节能关键共性技术。掌握一批洁净煤关键技术，开发新型工业锅炉及发电技术与装备，实现具有自主知识产权的煤气化、液化、先进发电及污染控制技术的工业化应用。

突破可再生能源利用关键技术，实现可再生能源技术与装备的产业化和规模化利用。突破800千伏直流、1000千伏交流特高压输电关键技术，提高电网输电容量、效率和安全运行水平。攻克生物质发电和制取液体燃料技术。

参考资料来源：百度百科-物联网

大数据：掌握话语权要关注基础技术

《2015年中国大数据交易白皮书》显示，预计到2020年，中国大数据产业市场规模将是2014年规模的10倍，由2014年的767亿元扩大至822881亿元。全球大数据市场高速增长，已经成为全球IT领域中的增长亮点。在中国尽管大数据仍处于起步阶段，但各地发展大数据的积极性较高，行业应用推广迅速。在这个热情高涨的大数据市场，中国要想进一步释放大数据的价值，掌控大数据的技术话语权，必须关注大数据的基础技术。

眼下，虽然中国对大数据的热情很高，但我们必须看到目前中国在大数据关键技术上的布局其实是有所欠缺的。目前世界各国都在抢先布局大数据的关键技术、基础技术，因为从目前的技术架构和技术基础来看，用现成的技术来解决大数据的问题还面临诸多的挑战。不久前，IBM中国研究院院长沈晓卫接受《中国电子报》记者采访时坦言，我们要想真正从数据中获得洞察、获得价值，需要更高效、更智能的数据处理和分析平台，以及相应的工具。其一，传统的IT技术，需要有更大的突破。比如物联网处理系统需要一秒钟处理上百万信息，比如对非结构化的数据进行存储和处理，需要新的技术。其二，需要引入物理模型来模拟物理世界。比如对天气的理解，比如对疾病的风险控制的理解，比如对智能工厂的理解，都需要构建大量的物理模型，并挑出更合适的模型，对物理世界作出更好的模拟和理解。其三，需要更强大的认知计算，要求认知计算有更强大的自然语言的能力、更强的机器学习能力等。

基于对市场需求和技术趋势的判断，事实上国外IT巨头在大数据的关键技术上投入了大量人力、物力和财力来进行关于大数据关键技术的研发。我们大家都知道现在谈及大数据的利用，一定都会提及开源的Hadoop技术，事实上对于大数据的利用仅仅依靠Hadoop是不够的。我们朝向产业互联网推进时面临非常多的挑战，我们的计算架构、计算模式也面临很大挑战。比如传统的计算机分析和数据整理方式，首先是收集数据，然后储存在数据库程序中，然后在收到请求后搜索这些数据。这是一个高效的处理方式，但却是一个紧绷的结构，而且通常会造成时间的浪费。而在流计算当中，高级软件的运算法则在接收流数据时就开始对其进行分析。流计算在实时数据分析领域具有巨大的应用空间，包括天气、江河、电力、股票交易等等。但目前，中国的IT产业在流计算方面并没有太多的话语权。面对大数据的挑战，有非常多类似流计算的新技术，关键技术都需要中国IT企业做更多的布局，只有这样，我们的大数据发展，大数据利用才不会变成“无根”的产业。

事实上不仅仅是在平台和工具等基础技术维度，中国要想在大数据领域拥有更大的话语权，更好地释放数据的价值，还必须在数据模型的维度、在数据科学家等维度进行大量的投入。目前全球前1500强的企业都有自己的数据科学家。据国外职业人士社交网站LinkedIn公布的2014年最受雇主喜欢、最炙手可热的25项技能，统计分析和数据挖掘技能位列榜首。研究机构Gartner预测，2015年，全球将新增440万个与大数据相关的工作岗位，25%的组织将设立首席数据官职位。

不久前，阿里云宣布启动阿里云大学合作计划AUCP，联合国内8所高校开设云计算与数据科学专业方向，目标是到大学里培养大数据的科学家。应该说阿里巴巴是国内企业中“大数据意识”觉醒比较早的企业。对于大数据这样的应用学科的人才培养，需要充分借助企业的资源。在国外企业中，IBM对于全球大数据的人才培养投入了巨大资源，已与全球1000多所大学一同合作，构建一个输送数据科学家的“通道”。

推进大数据应用需要大量的数据科学家，需要教育体系更重视大数据的人才培养，需要更多的领先企业参与进来，仅仅有阿里巴巴或者是IBM是远远不够的。

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