5月28日，在“2017中国国际大数据产业博览会（简称“2017数博会”）期间，由大数据战略重点实验室研究编著、社会科学文献出版社出版的《大数据蓝皮书：中国大数据发展报告no.1》（以下简称《大数据蓝皮书》）在贵阳正式发布。该书是全国首部《大数据蓝皮书》，也是“2017数博会”期间对外发布的重要理论创新成果之一。
5月28日，从《大数据蓝皮书：中国大数据发展报告no.1》暨“大数据发展指数”发布会获悉，在除四大直辖市外31个重点城市大数据发展指数得分排行中，贵阳排名第四，位居西部城市第一。
《大数据蓝皮书》对中国31个省域和31个重点城市的大数据发展进行了评估。在省域排名中，排名前10位的依次是广东、北京、上海、浙江、江苏、重庆、贵州、山东、福建、河南。在城市排名中，排名前10位的分别是深圳、杭州、南京、贵阳、厦门、成都、宁波、武汉、青岛、沈阳。
课题组负责人、大数据战略重点实验室主任连玉明介绍，从发展类型分析，深圳市大数据发展全面领先，大数据的政用、商用、民用发展较为均衡；商用主导的大数据发展类型城市有11个，分别是杭州、南京、海口、西安、兰州、济南、银川、长春、乌鲁木齐、南昌、昆明，其发展模式主要是通过大数据商用价值驱动大数据政用价值和民用价值的提升；政府主导的大数据发展类型城市有4个，分别是贵阳、武汉、福州、石家庄，其发展模式主要通过政府引领，实现大数据政用价值的提升，从而带动商用、民用大数据的发展；大数据发展相对均衡的城市有9个，分别是厦门、成都、宁波、青岛、沈阳、广州、长沙、合肥、大连，它们具有一定的大数据发展基础，主要表现为大数据政用、商用、民用协同发展。
《大数据蓝皮书》从制度、技术、产业和学科建设等层面对大数据的发展进行分析与研判，并提出中国大数据发展的十大新趋势，分别是：第一，丰富细致的政策体系助推大数据落地；第二，地方试点创新体系呈现特色化差异化；第三，数据跨境流动管理体制机制逐渐完善；第四，大数据在人工智能的应用将爆发；第五，区块链技术将重构数据流动机制；第六，工业大数据为实现制造强国提供强大支撑；第七，大数据安全问题受到持续关注；第八，数据权属的法律问题亟待破题；第九，大数据交易将带动生态体系进一步完善；第十，数据科学逐渐兴起。
趋势之一：
丰富细致的政策体系助推大数据落地。从中央到地方，更加丰富的配套政策与实施细则将促进大数据加快落地，更多地方政府积极推进大数据发展，并在大数据政用、商用、民用领域打造大数据应用的典范。
趋势之二：
地方试点创新体系呈现特色化差异化。国家级“试验区”、部委级“产业示范基地”和省市级“示范园区”的大数据试点创新体系正在形成，将带动发展一系列大数据重大工程、实验室建设以及产业的转型升级，形成协同创新、区域特色化发展的新格局。
趋势之三：
数据跨境流动管理体制机制逐渐完善。从国际上看，数据全球化趋势明显，各国数据主权管辖全面兴起。中国将积极开展跨境数据流动管理的政策法规建设，促进数据资源有序流动与规范利用，进而推动全球跨境数据流动相关国际规则的完善。
趋势之四：
大数据在人工智能的应用将爆发。人工智能将成为大数据生态中的重要组成部分，相关方面的应用将呈现爆发态势，并将在医疗健康、网络电商、公共交通、金融、教育、饮食等细分领域取得突破。
趋势之五：
区块链技术将重构数据流动机制。区块链技术凭借不可篡改、可以追溯等特性为人们在应对数据安全问题时提供了更多的可能，金融业、国际贸易、不动产交易、法律行业、社会保障等任何存在数字流动、交换与交易的领域都将会受益于区块链技术。
趋势之六：
工业大数据为实现制造强国提供强大支撑。随着工业大数据创新应用的不断深化发展，我国将迎来以数据驱动的全生命周期以及全产业链的优化升级。工业大数据在自身基础设施建设以及同其他产业平台的融合将更加完善，必将探索出制造业网络化、数字化和智能化发展的新模式。
趋势之七：
大数据安全问题受到持续关注。大数据在为网络空间提供传播便利的同时，也对传统的安全防控技术以及现有行政监管手段等带来了挑战。未来，大数据安全法律体系建设将进一步完善，安全可控信息产业将呈爆发式增长，安全技术、产品和服务方面的创新应用将不断增多。
趋势之八：
数据权属的法律问题亟待破题。我国大数据相关立法与标准的推进速度将会加快，通过不断深入研究数据权益、数据管理、数据交易、数据安全等关键问题，逐步完善以“数权法”为核心的与大数据相关的法律体系。
趋势之九：
大数据交易将带动生态体系进一步完善。伴随市场对数据交易的巨大需求，以及数据相关的权益归属、价值评估和交易规范机制的建立完善，有望出现规模超万亿元的数据交易市场。在现有的交易平台构成中，会呈现多层级的特征，未来将形成1～2家国家级、8～10家区域级的立体化市场格局。
趋势之十：
数据科学逐渐兴起。随着学科探索的深入，以及对块数据等大数据创新理论的不断探索，大数据学科自身的理论体系将得以建立，并有望在丰富完善过程中对学理基础的探索发挥更大作用，同时各种不同学科领域的数据科学应用将不断确立完善，并在此基础上有望实现诸多学科在数据层面的一致性。
