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数据湾：数据驱动的创新中心，激发您的思想 (数据港最新消息)
欢迎来到数据湾，一个数据驱动的创新中心，旨在激发您的思想，推动您的业务发展。我们相信数据的力量，并致力于为企业和个人提供利用数据做出明智决策的工具和资源。
我们的使命
我们的使命是通过提供以下服务来支持创新和数据驱动决策：
- 数据分析和洞察
- 数据可视化
- 机器学习和人工智能
- 数据培训和认证
我们的服务
我们在数据湾提供一系列服务，以满足您的数据需求：
数据分析和洞察
我们利用先进的分析技术从您的数据中提取有价值的见解。这使您能够了解您的客户、市场和业务表现，从而做出明智的决策。
数据可视化
我们创建交互式数据可视化，使您能够轻松快速地理解复杂的数据。这使您能够识别趋势、模式和见解，从而做出更明智的决策。
机器学习和人工智能
我们利用机器学习和人工智能技术自动化任务、提高效率并做出预测。这使您能够专注于更有价值的活动，并让您的业务更具竞争力。
数据培训和认证
我们提供各种数据培训和认证课程，帮助您发展数据技能和知识。无论您是刚开始接触数据，还是希望提高现有技能，我们都有适合您的课程。
我们的优势
在数据湾，我们为您提供以下领域的优势：
- 专业知识：我们的团队由经验丰富的专业人士组成，他们对数据分析和创新充满热情。
- 先进技术：我们利用最新的数据分析和可视化工具，确保您获得准确可靠的见解。
- 定制服务：我们根据您的特定需求定制我们的服务，提供最适合您的解决方案。
- 重视客户：我们致力于为我们的客户提供卓越的服务和支持。
为什么选择数据湾？
如果您正在寻找一个数据驱动的创新中心来激发您的思想，推动您的业务发展，那么数据湾就是适合您的地方。我们提供全面的服务、优势和专业知识，帮助您利用数据创造价值。联系我们，了解我们如何帮助您取得成功。
联系我们
电子邮件：
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电话：+86 10 1234 5678
地址：中国北京市海淀区科技园路1号
数据港最新消息
在数据湾，我们始终致力于提供最新的数据趋势和见解。访问我们的数据港以了解最新新闻、文章和报告。
数据如何驱动创新?形式有哪些?
数据驱动创新的方式主要是通过分析大量数据，发现新的模式、趋势或洞察，然后将这些发现应用到产品、服务或业务流程的优化中。 数据驱动创新的形式有很多，包括但不限于产品创新、服务创新、业务流程优化、组织优化等。 * 产品创新：通过数据分析，企业能够了解客户的需求和喜好，从而开发出更符合市场需求的产品。 比如，一家电商公司通过分析用户的购物记录，发现某一类商品的销量持续增长，于是决定开发私有品牌的同类产品，以满足市场需求。 * 服务创新：数据也可以帮助企业改进或创新服务。 例如，通过分析用户的反馈数据，一家餐饮连锁品牌发现顾客对排队等候时间过长表示不满，于是他们开发了一个在线预订系统，允许顾客提前预订座位，从而减少了等待时间，提高了顾客满意度。 * 业务流程优化：企业内部运营过程中产生的数据，可以帮助企业优化业务流程，提高工作效率。 例如，通过分析生产线上的数据，制造商可以识别出生产过程中的瓶颈，然后改进生产流程，提高生产效率。 * 组织优化：数据还可以帮助企业优化组织结构和管理方式。 比如，通过分析员工的工作数据和绩效数据，企业可以了解员工的工作效率和满意度，然后据此调整管理方式或激励政策，提高员工的工作积极性和效率。 以上所有的创新形式，都需要大量的数据处理和分析工作。 因此，要成功实施数据驱动的创新，企业需要具备强大的数据处理和分析能力，包括数据收集、清洗、存储、处理、分析、可视化等一系列能力。 同时，企业也需要建立一种数据驱动的文化，鼓励员工利用数据进行决策和创新。
大数据未来的发展前景怎么样？
大数据产业产业链全景梳理：从基础支撑到融合应用，产业范围广泛
大数据产业上游是基础支撑层，主要包括网络设备、计算机设备、存储设备等硬件供应，此外，相关云计算资源管理平台、大数据平台建设也属于产业链上游;
大数据产业中游立足海量数据资源，围绕各类应用和市场需求，提供辅助性的服务，包括数据交易、数据资产管理、数据采集、数据加工分析、数据安全，以及基于数据的IT运维等;
大数据产业下游则是大数据应用市场，随着我国大数据研究技术水平的不断提升，目前，我国大数据已广泛应用于政务、工业、金融、交通、电信和空间地理等行业。
大数据产业上游基础设施具体包括IT设备、电源设备、基础运营商及其他设备，相关代表企业华为、中兴通讯、艾默生、三大运营商等。
中游大数据服务领域可以细分为数据中心、大数据分析、大数据交易与大数据安全等子行业，相关代表企业包括宝信软件、数据港、久其软件、拓尔思、上海数据交易中心、贵阳大数据交易所与华云数据等。
在下游应用市场，我国大数据应用范围正在快速向各行各业延伸，除发展较早的政务大数据、交通大数据外，在工业、金融、健康医疗等众多领域大数据应用均初见成效。
大数据产业产业链区域热力地图：我国大数据企业多分布在东部沿海地区
根据企查猫数据，截止2021年9月22日，全国大数据产业中“存续”及“在业”的企业共有家，多集中分布在东部沿海地区。其中，广东省的大数据企业最多，高达9246家;其次是江苏省，大数据企业数量达到5106家;中部地区的陕西大数据企业数量也较多，为4419家。
从代表性企业的区域分布来看，目前我国大数据行业代表性公司主要分布在京津冀、珠三角与东部沿海等经济发达地区，行业龙头企业易华录与美亚柏科分别位于北京市与福建省。
大数据产业国家综合试验区分布
2016年，我国先后批复建设8个国家级大数据综合试验区，分别包括贵州国家大数据综合试验区;京津冀、珠江三角洲两个跨区域类大数据综合试验区;上海、河南、重庆、沈阳等四个区域示范类综合试验区;内蒙古大数据基础设施统筹发展类综合试验区。大数据产业国家综合试验区地域分布情况如下：
注：统计的企业为公布相关产能/产量数据的上市企业，未公布具体产能/产量数据的上市企业未纳入统计中。
大数据产业企业代表性投资事件
2017年以来，大数据产业企业的投资动向主要包括收购公司拓展业务、通过对子公司增资的方式投资大数据生产基地项目。大数据产业企业代表性投资事件汇总如下：
—— 更多行业相关数据请参考前瞻行业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》
佛山数港数据中心简介?
作为美的集团自有的数据中心专用大楼，由国际专业数据中心团队主导规划、设计、监督建造而成，提供高度安全、可靠和容错的数据中心环境，国内A级、国外T3+级别，保证了服务器和相关IT设备的安全存放，另外，运维服务涵盖物理设备、虚拟化、操作系统、数据库等，实现IT全价值链的服务提供，能帮助企业高效上云和数字化转型。
简述ai数据驱动的基本思想
机器学习，也被称为统计机器学习，是人工智能领域的一个分支，其基本思想是基于数据构建统计模型，并利用模型对数据进行分析和预测的一门学科。 机器学习是基于训练数据构建统计模型，从而使计算机具有对新数据进行预测和分析的能力，机器学习方法按其实现的目标不同，可以分为：监督学习、无监督学习和强化学习。 监督学习模型训练，算法利用训练数据提供的特征信息，如颜色、大小、形状等，构建概率模型p（y|x）或非概率模型y=f（x），当模型训练完毕，就可以把新的输入数据代入模型，模型将根据新数据的特征信息，找出最符合这种特征的输出结果。 无监督学习的训练样本数据没有任何的标签和输出，其目的是对原始数据结构进行深入分析，找出数据间存在的规律与关系。 典型的无监督学习任务包括：聚类、降维、特征提取等。 强化学习更接近生物学习的本质，也是有望让机器获得通用智能的一项技术。 更多职业教育培训，请查看：
分析光环新网、奥飞数据、数据港3家经营数据中心业务的上市公司的财务指标对比哪一家公司的盈利能力更好？
总体来说，数据港的盈利能力表现最好，而光环新网和奥飞数据相对较差。具体对比分析如下：
数据中心的未来三大趋势
商业现代化、公共云的爆炸和深层次的技术创新是2021年的基石，突出表现为生物技术、供应链分析、量子计算和区块链的进步。2022年是关于元宇宙、加密货币、基因医学以及互联网和云的进步，以帮助实现之前承诺。
虽然互联网、新兴技术和云服务的发展为各行业带来了新的可能性，为用户带来了更好的体验，但它也将把传统IT架构的能力推到极限。支持下一代应用的技术栈需要类似云的敏捷性、规模、安全性和性能来支持工作负载。
展望未来，以下是塑造互联网发展和改变现代数据中心的三个关键技术趋势。
支持软件的DPU的崛起
计算正在向数据所在的地方靠近。5G连接与边缘计算的创新相结合，正在改变医疗保健（病人监测）、 汽车 （自动驾驶 汽车 ）和能源（智能电网）等行业。
在2022年，我们将看到更多的企业部署边缘计算战略。更加分散的工作负载将推动数据中心东西向流量的大量增加，强调了对类似云计算的数据存储和处理能力的需求。这就催生了DPU的部署，将CPU还给应用。
DPU的设计是为了在不影响性能的情况下大规模跟踪有状态的连接和流量。对于服务提供商来说，这些进展将释放客户数据中心的CPU，用于关键业务和创收的处理。DPU的进步不仅改变了我们设计网络的方式，也改变了我们在网络上运行的应用程序，为增强工作负载创造了更多空间。
加速人工智能模型的发展
边缘计算的采用导致了处理能力的大规模进步和人工智能驱动的图像处理的可用性增加。但是，对于这项新兴技术能够为各行业带来的好处，我们还只是刚刚开始。在明年，不断发展的IT基础设施和DPU、GPU和其他SmartNIC的进步将使企业能够更好地利用AI模型，并从数据中获得更多的价值。
通过现代化的IT架构来释放高级数据分析的新可能性，我们预计将在 健康 诊断、制造业、航空航天研究和零售等领域看到新的使用案例。
零信任的任务
在2021年出现创纪录的复杂的勒索软件攻击后，美国发布了一项关于改善国家网络安全的行政命令，要求联邦机构与私营部门更紧密地合作，以提高他们对网络攻击的弹性。行政命令中的一个要求是制定一个计划来实施 零信任 架构。
对企业来说，零信任 并不是一个新概念。但是，打击网络攻击的激增将需要更强有力的承诺，实施 零信任 框架，并将这种方法纳入所有硬件和软件设计原则的核心。
2022年，企业和政府机构在迈向零信任安全架构的过程中，将寻求采用分段和微分段政策，以提高其网络对数据泄露的复原力，不过这将面临包括调整传统基础设施和相应安全政策的挑战。
结论 - 持续的数字化转型
疫情带来的一个意外收获是数字转型的加速，这将持续到2022年及以后。数字化转型将为企业的创新提供更多的机会，但它首先要有现代化的、敏捷的架构作为支撑。这些迎来去中心化的互联网的先进技术趋势将为传统的数据中心带来范式的转变，因此组织和行业可以为未来做好准备。
运用大数据驱动创新发展
运用大数据驱动创新发展
大数据时代，如何利用数据资源转变经济增长方式、助推创新驱动发展，使其服务于个人生活、企业决策和国家治理，是值得深思的重要战略课题。大数据不仅意味着海量、多样、迅捷的数据处理，更是一种颠覆的思维方式、一项智能的基础设施、一场创新的技术变革。我们在拥抱大数据的同时，可以“云—链—端”的构架开发利用好“云”计算、“链”建设和“端”创新，让大数据真正带来大产业、大机遇和大红利。
“云”计算。云是大数据的处理中心，云计算能有效融合信息化与工业化，使生产效率得到大幅提升。正是有了云，工业时代的“大”数据变成为互联网时代的大数据。云计算和大数据犹如车之两轮，鸟之双翼——云计算是大数据成长的驱动力，大数据需要云计算实现解决方案。摩尔定律揭示了硬件的飞速发展，存储和运算能力已经不是信息技术进步的主要制约因素，新的瓶颈正在向数据转移。数据不仅反映了事物的客观状态，还蕴藏着事物的发展规律。这种规律支配着整个社会的发展，一旦掌握，就可以把握社会的脉搏甚至预测未来。越来越多的自然数据和社会数据，都可以通过定量方法的计算来分析解决。从全球视野来看，“量化决策”和“数据治国”已成为大势所趋。当前，我们在实现中国梦的征途上应学会从“定性”走向“定性定量相结合”，树立基于数据、事实和理性分析的管理理念。从战略角度来看，应将云计算聚焦于3D打印、人工智能等新兴领域，让大数据辅助科学研究，把握好新一轮科技革命和产业变革的发展机遇。
“链”建设。链是大数据的基础设施，应构建链路打造云到云、云到端、端到端的互联互通，实现不同层次不同应用领域的数据共享和高效利用。大数据的链路如同具备交互感应、中继传递的智能网络，可以整合“信息孤岛”和“应用孤岛”，让每个联网的终端化身数据战场的指挥官。现今，数据已成为像能源、矿产一样的战略性资源，接踵而来的便是数据安全和隐私问题，尤需重视“云—链—端”的联合防御。为回避数据泄露风险，应立足于国产的大数据技术与平台，积极支持和引导企业加大研发力度，努力突破核心技术，逐步提高关键设施的自主可控水平。同时，要就“数据所有权”和“数据隐私权”制定法规或标准，通过法律来保护公民和国家的数据安全。随着大数据的发展，数据传输将朝着高速率、大容量、集成化和体系化方向演进。在建设过程中，既要制定好互通标准，实现多种设施的协同发展，又要前瞻性地预留接口，以便未来的升级换代和拓展扩容。
“端”创新。端是大数据的创新方向，既要创新终端的数据采集方法，去伪存真、多角度验证数据的可信性；又要尽可能将数据开放给终端，推动终端的创新应用。从市场来看，应发展智能终端，探索新的商业模式；就政府而言，应建设智慧城市，推进国家治理现代化。目前，企业无法深入应用大数据的主要原因在于，没有激发数据与商业场景的良性互动。应让需求和技术实时、动态、经济的对接，使用户成为大数据的提供者和受益者，实现运营和使用的迭代闭环运行。与企业相比，政府在数据方面具有天然优势，不能只充当数据的“账房先生”。应唤醒沉睡在档案袋、存储器中的有效数据，为科学制定政策和合理配置资源提供可靠依据。党的十八届三中全会提出推进国家治理体系和治理能力现代化，这就要求政府部门改变传统思维方式，激活那些束之高阁的闲置数据，将其运用到经济社会的各个方面，带动政府公共服务的技术创新、管理创新和服务创新。应打破部门数据的分割状态，整合数据资源形成合力，以多种形式向公众实时开放各类数据，实现大数据从群众中来，到群众中去。
上海大数据中心与数据港的区别在哪
1、大数据中心则是指一个用于存储、处理和分析大数据的数据中心。 大数据中心的规模通常很大，需要使用高度并行化的计算和存储技术，以应对大数据量、高速度和复杂性等方面的挑战。 2、数据港是指为大规模集中式的数据存储、管理和处理而建立的物理场所。 数据中心通常由大量的服务器、网络设备、存储设备等组成，用于支持企业级应用的运行，例如企业资源规划、在线交易系统、在线视频等。
“东数西算”全面启动 八枢纽激发数据新活力
近日，国家发展改革委、中央网信办、工信部、国家能源局联合印发通知，同意在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等8地启动建设国家算力枢纽节点，并规划了10个国家数据中心集群。至此，全国一体化大数据中心体系完成总体布局设计，“东数西算”工程正式全面启动。
算力类似于农业时代之水利
工业时代之电力
数字经济正在成为重组要素资源、重塑经济结构、提升市场竞争力的关键力量，数字产业化、产业数字化是我国经济转型升级的重要方向。近年来，随着各行业数字化转型升级进度加快，特别是5G、人工智能、物联网等新技术的快速普及应用，全 社会 数据总量爆发式增长，数据存储、计算、传输、应用的需求大幅提升，迫切需要推动数据中心合理布局、优化供需、绿色集约和互联互通，构建数据中心、云计算、大数据一体化的新型算力网络体系。
相关研究报告显示，计算力指数平均每提高1个百分点，数字经济和GDP将分别增长3.3‰和1.8‰。目前，以数据中心、超级计算中心等为代表的算力基础设施加快建设，正在成为支撑数字经济发展的重要底座。据统计，我国数据增量年均增速超过30%。
1月12日，国务院发布《“十四五”数字经济发展规划》。作为首个数字经济五年计划，该规划提出，“十四五”时期，我国数字经济转向深化应用、规范发展、普惠共享的新阶段。建设数据中心集群，加快实施“东数西算”工程，持续推进绿色数字中心建设。
作为“东数西算”工程的关键节点，全国一体化算力网络国家枢纽节点，是我国算力网络的骨干节点。在国家枢纽节点内部，逐步规划和发展若干数据中心集群。
除了2022年1月发布的位于内蒙古枢纽的和林格尔集群、贵州枢纽的贵安集群、甘肃枢纽的庆阳集群、宁夏枢纽的中卫集群这4个国家数据中心集群，此次国家发展改革委等部门又发布了6个国家数据中心集群，分别是位于京津冀枢纽的张家口集群，位于长三角枢纽的长三角生态绿色一体化发展示范区集群、芜湖集群，位于粤港澳枢纽的韶关集群，位于成渝枢纽的天府集群、重庆集群。这10个集群具有明确的地理范围边界，提供充分的政策保障和设施配套，支持各行业的大型、超大型数据中心在集群内建设。在集群和集群之间，建立高速数据中心直联网络。
东部供“数”
西部算“数”
像“西气东输”等工程一样，要实现“东数西算”，也需要建立高速宽带这样的传输设施，并且在枢纽节点方面进行合理的布局。2021年5月，国家发展改革委、中央网信办、工信部、国家能源局发布《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》（以下简称《实施方案》），明确提出布局建设全国算力网络国家枢纽节点，加快实施“东数西算”工程，构建国家算力网络体系。
《实施方案》明确了布局建设全国一体化算力网络国家枢纽节点的地区，分别为京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝，以及贵州、内蒙古、甘肃、宁夏等8个地区。
进入数据中心区域，站在长廊外，透过玻璃看机房，密密麻麻的服务器高效运转，机器人穿梭其中实时巡检……位于贵州贵安新区建设完成的华为云贵安数据中心在2021年年底正式商用，这也是华为云史上最大的数据中心，未来将达到100万台服务器规模。近年来，贵州发挥气候、能源、地质等方面的优势，抢先布局数字新基建。如今，仅在贵安新区，就云集了7个超大型数据中心。国家“东数西算”战略为贵州带来新机遇。
2021年12月，国家发展改革委等部门在《关于同意贵州省启动设全国一体化算力网络国家枢纽节点的复函》中回复，围绕贵安国家数据中心集群，抓紧优化存量，提升资源利用效率，以支持长三角、粤港澳大湾区等为主，积极承接东部地区算力需求。复函明确了贵安国家数据中心集群应抓紧完成起步区建设目标：数据中心平均上架率不低于65%。数据中心电能利用效率控制在1.2以下，可再生能源使用率显著提升。
国家发展改革委高技术司有关负责人近日在回答国家算力枢纽节点建设布局等问题时表示，关于两批8个节点的布局建设，定位不同，发挥的作用也有所不同。
具体来说，贵州、内蒙古、甘肃、宁夏这4个节点要打造面向全国的非实时性算力保障基地。定位于不断提升算力服务品质和利用效率，充分发挥其资源优势，夯实网络等基础保障，积极承接全国范围的后台加工、离线分析、存储备份等非实时算力需求。京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝4个节点要服务于重大区域发展战略实施需要。定位于进一步统筹好城市内部和周边区域的数据中心布局，实现大规模算力部署与土地、用能、水、电等资源的协调可持续，优化数据中心供给结构，扩展算力增长空间。
“要像‘南水北调’‘西电东送’一样，发挥我国体制机制优势，从全国角度一体化统筹布局，优化资源配置，提升资源使用效率。”孙伟说。
持续优化数据中心
能源使用效率
“东数西算”工程的实施，与绿色集约的目标不可分割。值得注意的是，数据中心在支撑数字经济快速发展的同时，不可忽略的是由于数据中心需要大量电力维持服务器、储存设备、备份装置、冷却系统等基础设施的运行，能耗和碳排放增长迅速。
中国电子技术标准化研究院发布的《绿色数据中心白皮书2020》指出，近年来，我国数据中心能效水平不断提高，超大型数据中心平均电能利用率（PUE）为1.46，部分优秀绿色数据中心已全球领先，PUE可达1.2-1.3。但目前我国数据中心能耗总量仍在高速增长，明显高于世界平均水平。这一方面是因为我国的数据中心建设规模增速较快，另一方面，我国的数据中心节能存在较大的提升空间。在“双碳”目标的引导和要求下，数据中心的节能减排，势在必行。
2021年11月，国家发展改革委等部门印发《贯彻落实碳达峰碳中和目标要求 推动数据中心和5G等新型基础设施绿色高质量发展实施方案》（以下简称《方案》），针对推动数据中心和5G等新型基础设施绿色高质量发展提出了具体目标。
《方案》指出，到2025年，数据中心和5G基本形成绿色集约的一体化运行格局。全国新建大型、超大型数据中心平均电能利用效率降到1.3以下，国家枢纽节点进一步降到1.25以下，绿色低碳等级达到4A级以上。西部数据中心利用率由30%提高到50%以上，东西部算力供需更为均衡。
对于实施“东数西算”工程的意义，孙伟给出了四个“有利于”。具体来说，一是有利于提升国家整体算力水平。通过全国一体化的数据中心布局建设，扩大算力设施规模，提高算力使用效率，实现全国算力的规模化和集约化。
二是有利于促进绿色发展。加大数据中心在西部布局，将大幅提升绿色能源在数据中心的使用比例，有助于就近消纳西部绿色能源，同时通过技术创新、以大换小、低碳发展等措施，持续优化数据中心能源利用效率。
三是有利于扩大有效投资。数据中心产业链条长、投资规模大，带动效应强。通过算力枢纽和数据中心集群建设，将有力带动产业上下游投资。
四是有利于促进区域协调发展。孙伟指出，通过算力设施由东向西布局，将带动相关产业有效转移，促进东西部数据流通、价值传递，延展东部发展空间，助力形成西部大开发新格局。
《2022年粤港澳大湾区创新力发展研究报告》发布致力于展现粤港澳大湾区的创新全貌
广东粤港澳大湾区研究院研究员钟鸣
创新是引领发展的第一动力，在日趋激烈的国际竞争态势和新旧动能转换的形势下，创新力已成为衡量国际竞合、区域发展、行业质量和企业前景的重要指标。
广东粤港澳大湾区研究院立足湾区，组织编制了《2022年粤港澳大湾区创新力发展研究报告》（以下简称“报告”），并在2022年粤港澳大湾区创新经济高峰论坛——湾区科技与产业创新主题论坛上正式发布。
本次报告从创新基础、创新环境、创新成效和协同创新四大维度出发，分别探析了地区发展基础与科技重视度、地区科学研发资源情况、地区创新的直接和间接成果以及地区间创新合作粘性。通过科学技术财政支出占比、PCT国际专利申请量等11项符合逻辑性、定量性、全面性、准确性、一致性、规范性原则的细分指标，致力于展现粤港澳大湾区的创新全貌。
报告通过时间和地域两个轴线上的数据对比，梳理了粤港澳大湾区创新发展的主要成效、经验特征和提升方向，总结了大湾区创新力发展的五大趋势。
“高投入-高产出”的良性循环日益成熟
粤港澳大湾区政府层面坚持科学驱动导向，将科技投入列为公共财政支出的重点保障领域之一。2016-2020年大湾区内地九市科技财政支出稳步增加，科技财政支出占比接近全国平均水平的两倍。撬动全社会研发投入保持14.52%的高增长率，研发支出占GDP比重持续攀升，研发强度不断提升，与全国平均水平差距逐渐拉大。
长期的高投入也带来了显著的创新红利和持续的竞争力。2016-2021年粤港澳大湾区专利申请、授权和转化保持质量和数量双优。大湾区特别是深圳的PCT国际专利申请量处于断层式领先水平。大湾区专利授权量占全国比重在2018年就已超17%。其中，广州、深圳两个研发强市和东莞、佛山两个制造大市表现相对突出。大湾区技术市场成交金额占全国比重逐年提升，2020年约占全国成交总额的12.22%。
全过程创新生态链的发展布局成效显著
不断推动建立“基础研究+技术攻关+成果产业化+科技金融+人才支撑”的全过程创新生态链，是2021年国家发展改革委推广的深圳47条经验和创新做法之一，也是粤港澳大湾区不断着力构建和完善的“产学研用投”一体化创新体系。
在此条件下，粤港澳大湾区各市利用资源禀赋和产业结构的差异性力争实现优势互补，香港、广州优质高校和科研机构众多，较好地支撑起基础研究需要；广州、深圳、东莞、佛山民营经济发达，在技术攻关和成果转化方面自主创新动力()较足；港澳作为面向国际的窗口，能更好更便捷地吸引全球资本和人才，不同环节的技术优势单位强强联合，促使大湾区不断日益形成技术创新协作生态圈和创新力发展共同体。
科技集群引领和带动创新发展效应突出
科技创新体从分散走向聚合，既是产业链条延续和规模化发展的内生需要，又是城市群优势互补统筹发展的外在要求。近年来，随着粤港澳融通平台的逐渐成熟，深港穗等大湾区中心城市在稳固自身创新基本盘的同时，彼此之间的创新互动关系也在加强，港企与大湾区城市间的协作比例和外判研发开支比例都有上升趋势。在世界产权组织（WIPO）的《全球创新指数报告》中，2020年“深圳-香港”科技集群扩大为“深圳-香港-广州”科技集群，并于2020-2022年连续三年在全球百大科技集群中排名第二。随着广州、深圳、珠西等都市圈的渐次扩散和粤港澳三地互动交流的日益增强，将有机会向整个湾区范围蔓延，更好地汇聚和催生创新动能和规模效应。
不同地域和领域的均衡发展仍需兼顾
大湾区不同地市综合创新力差距较为明显。内地核心城市广州、深圳在政策宣导、财政投入、人才集聚等方面优势突出，江门、肇庆等城市各项指标相对落后。区域板块上，珠江东岸在研发投入、人才集聚、高新技术企业数量和知识产权成果等各项指标上的创新成效显著强于西岸城市，接下来需要促进科技创新作为抓手引导资源要素在各地区之间更有效流动，实现基本服务的合理均衡配置，有计划地缓解创新发展的空间不平衡问题。
大湾区专利成果分布门类相对有限。大湾区专利成果主要集中于传统优势产业门类，从专利涉及的国际专利分类号小类来看，覆盖面相对较小且各个城市分布领域不同，多个小类的专利数量不到100项，难以形成强大的规模化合力。通过在大湾区范围内统筹进行资源整合、交叉研究等方式，重点关注一些作用关键但尚未突破的领域，使创新方向覆盖尽可能多的国际专利分类领域。
大湾区基础研究“短板”仍待补齐
根据世界产权组织《2022年全球创新指数报告》，连续第三年排名全球第二的深圳-香港-广州科技集群，在PCT国际专利申请量上保持世界范围内的相对优势，但SCIE科学出版物数量低于综合排名在其后的北京、上海-苏州集群，且仅有北京数量的一半。接下来，粤港澳大湾区将加快建设尖端实验室体系和一批重大科技基础设施，同时加强各类紧缺型、创新型人才的“引育用留”工作，发挥产教融合和湾区联合办学优势，在基础研究领域重点发力，未来创新环节有望覆盖基础研究、应用研究、试验发展等多个链条。
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