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余晓晖 ：
新形势下的数字经济与数字化发展
9 月 11 日-12 日， 信息化百人会 2021 年峰会在北京用友产业园成功举办。本届峰会主题为“变局·大局·新局——数智时代的商业创新与产业融通新征程”。
在 9 月 11 日下午的峰会主论坛上， 信息化百人会成员、中国信息通信研究院院长余晓晖出席并作题为《新形势下的数字经济与数字化发展》的主题演讲。围绕数字化转型的发展重点、技术赋能、产业升级、数字平台、转型载体、数字贸易及数字治理等话题，余晓晖进行了深入的分析。
以下根据余晓晖现场演讲内容整理 ， 来源中国信息化百人会 。
从全球看，无论是国家层面还是企业层面，当前人们对数字化转型加速的认知是一个基本共识。
欧盟《2030 年数字化指南》中的结论同样显示，新 新冠疫情从根本上改变了数字化在社会和经济中的作用与观念，加速了其发展进程，并提出了 2030 年数字化目标。其中一个目标是，希望 2030 年 75%的企业使用了云计算、大数据、人工智能等新一代的信息技术，而 90%的企业要达到数字强度的基本水平。数字强度有等级划分，这是第二个等级，还有更高级的部分。
中国信息通信研究院（以下简称信通院）测算了全球 47 个国家的数字经济发展情况，通过比较发现，2020 年数字经济增速大概是 3%，比 GDP 增速要高5.8%，全球数字技术和数字经济显现出强劲发展动力。
在全球三次产业数字经济占比中，服务业的数字化比重是当前最高的，其次是工业和农业。
当前，全球数字经济转型和过去十多年的信息技术变革有巨大关系。过去十年中，芯片、终端、传感、连接、计算等信息技术发展迅速。统计显示，十年的时间我国的云算力大概提高了 2300 倍。
2021 年上半年，全球正在经历一轮史无前例的“缺芯危机”，全球汽车累计停产数约为 300 万辆，手机芯片的供货周期也从 3 个月延长到 12 个月。这固然与新冠疫情、雪灾、火灾等因素有关， 但是有一点也很重要，那就是整个数字经济对芯片的需求大大提车 升。比如，智能汽车 MCU 需求量是传统汽车的 4倍以上，5G 手机对射频前端器件的需求量也增加了过 超过 50 ％。未来只要数字化、智能化仍在持续，就意味着我们对芯片、软件、智能技术的需求都将保持强劲的增长。
该图是过去 100 多年中各种技术的发展情况，截止目前，数字技术在各类技术的占比中明显增大。第四次工业革命是包括数字技术、生物、能源等等一系列技术的组合，由图可知，数字技术仍然是里面占主导的技术驱动力。
如果往前回看五年或十年，其实有很多技术潜力巨大。具体分析两个有很大潜力，但是到目前为止仍然没有把它释放出来的赋能技术。比如，5G 仍然处。
于标准迭代和技术递进的发展阶段。5G 包含 R15、R16、R17 三个版本，R15 是 5G 的第一版标准，R16是完整版标准。5G 超时延可靠的能力是在 R16 标准上，但目前用的技术主要是 2018年 6月份发布的 R15
的标准，新的技术产品还没有完全推广，R17 标准要到明年发布。5G 的标准化、产业化还没有做完，因止 而，到目前为止 5G 的潜力仍然没有完全释放出来，未来将有很大空间。
另外一个是人工智能技术，当前做人工智能的公司或全球的人工智能投融资活动，其实尚处于一个相对的低潮期，人工智能企业在商业变现上面临挑战。但从另外角度看，人工智能技术在产业应用方面存在大量需求。无论是制造企业还是医院或其他方面，对人工智能技术有非常强劲的需求。
某种程度上，当前是需求和供给不匹配，所以人工智能技术在未来几年的发展中场景化、功能化将是非常重要的特点。同时，在算法层面，人工智能技术仍然需要一些新的突破。我们认为人工智能在未来几年中将是一个非常重要的赋能技术，会有很大的场景应用空间。我个人对此非常有信心，但是目前还面临比较多的困难，在更大意义的推广层面存在挑战。
数字化转型：工业互联网是数字化转型的路径和方法论
回到工业互联网， 关于数字化转型和过去的信息化、智能化之间有怎样的关系？基本上我觉得本质上是
一样的，只不过我们处在一个新的发展阶段。在这一新发展阶段上，个人认为工业互联网是数字化转型的方法论。这包含两方面：
一方面是指每个传统行业，无论是制造业还是医疗或其他方面，都有本行业的机理、模型和知识，这部分数字化转型的要义是这些知识如何自动化。
第二方面是当前的数据。不管是来源于物理世界还是 IT 系统，当前有大量的数据，这些数据可以形成数据驱动优化模型。任何一方面都无法解决很多问题，但当把这两方面结合在一起的时候，其实构成了一个新的优化范式。我认为“ 数据驱动+ 行业机理与知识” 的优化范式是数字化转型的一个基本范式和方法论。
从数字化和过去的自动化、信息化区别来看，过去的自动化、信息化是以流程为核心，是流程的自动化。当前讲的 是流程数据化基础上加知识的自动化驱动模型，这是一个思考角度。
设备、车间、企业和跨企业等不同层面的输出，可以形成创新范式的变革、产品体系的智能化、生产模式的自动化，还有资源组织方式，包括商业模式的创新，从而构建当前数字化转型的一些基本面。
关于我国工业互联网的应用探索方面，信通院统计显示， 装备制造业仍然是工业互联网应用最广泛的行业，在工业互联网应用样本中占比大概接近一半。原材料行业应用呈现缓步增长。其中，石化、钢铁应用进展较快，占原材料主要行业应用的 77%，钢铁行业应用占比增长幅度最高，达 3%，这一行业除了工艺上的一些改进方面，很大程度上会做全产业链的优化，因此工业互联网应用较多。
第三是消费品部分，很大程度上是需要定制化，实现柔性化需求。此外，工业互联网向非制造领域延
伸。过 能源电力在非制造领域占比超过 60% ，其数字化设施与能力较为健全，为应用落地奠定较好基础。生物医药、港口、水务等领域应用占比均有小幅增长。
所以工业互联网基本上是包括工业、制造业和各个行业在内，数字化转型的 一个基本途径。
数字平台：从消费性互联网到工业互联网
关于数字平台需要考虑平台规范发展的问题，特别是 加速用工业互联网平台改造提升传统产业，发展业 先进制造业。信通院的统计显示，2020 年全球消费类互联网平台数量及市值规模（100 亿美元以上）有76 个，中国占比较多。上图右侧是全球工业/产业互联网平台过去几年的发展情况，4 年的时间增长了
2.4 倍，其中 50%集中在制造业，此外，能源、车联网、智慧城市、医疗健康、零售业、农业、公共服务、供应链等各方面都有。这是两个世界，也是一个世界，很多时候是可以打通的。
关于工业和产业，在实体经济中有没有可能塑造出所谓的平台经济？其实当前是有待验证的， 在实体经济中塑造平台经济，要比消费性领域里难很多，因为有大量的行业壁垒和门槛需要 去推动。
如果把全球工业和产业互联网平台做一个总结，其实会发现它非常多元化，这跟消费型互联网平台有很大不同， 工业互联网平台体系聚焦在某些特定领域及多领域，功能丰富性和覆盖深度远远高于当前的消费型平台。它包含专业技术平台、资源对接平台、制造运营优化平台、用户服务平台等，还有很多共性的平台，以及像华为这样的通用 IT 赋能平台，类型多样。
工信部公示过 15 家 2020 年工业互联网双跨平台，目前，在相关政策支持下，我国工业互联网平台数量快速增加，目前已有 600 余家平台，其中包括 100个以上具有行业特色和区域影响力的工业互联网平
台，多层次系统化工业互联网平台体系已经形成。从商业模式上来看主要分为两种，一种是面向行业高价值用户。第二种是面向中小企业的共性服务，基本上是帮助中小企业解决信息化补课的部分。
2018-2021 年信通院对 150 家工业互联网平台企业进行测试，基本情况是，通用 PaaS 和工业大数据等相对通用的能力总体掌握程度较好，平均一半的平台能够具备；边缘能力逐步提升，其中连接能力具备程度较好，边缘分析、边云协同等刚刚起步；工业数据管理作为一项平台的基础性能力，总体掌握程度并不理想；模型管理情况各异，基础性模型管理和数据科学模型的具备度相对较好，研发模型、机理模型和数字孪生的支持能力总体偏低；人机交互、图形化编程和应用市场能力掌握程度也总体偏低；平台能力整体还有待提升，更大的商业模型的建立处在一个爬坡过程中。
“5G+ 工业互联网 ” 已初步展现变革性的赋能意义
， 当前，5G 在很多领域已经初步显现出它巨大的潜力。从中国和全球来看，港口和矿山是目前做得最好的两个领域，基本上从商业到技术上都没有问题。
思考 5G 有用还是没用，以及带来多大变革时，不能把 5G 只看作是一个传输技术，它是一个技术组合，除了场景以外，5G 和计算、人工智能、VR/AR 可以构成很多技术组合，从而带来巨大变革。
目前中国5G 应用的最好组合是和人工智能机器视觉的组合，有大量的场景应用。
“5G+ 工业互联网”， 应用发展将经过四个阶段，当前还是起步阶段，前两年是预热，2022 年到 2024 年是一个成长阶段，也是一个行业适配阶段，2024 年以后将是规模发展阶段。在这一过程中，大家有很多讨论，究竟 5G 是要替代什么还是去做一些融合？
我觉得有三个可能， 第一是做替代，替代方面当前其实已经发生了一部分，但是发展的道路还很长。前 现在最主要的是增量创新，当前 5G 的很多应用场景
是过去没有应用网络技术的，目前是成本最低也是成效最快的。还有一方面是变革升级，5G 有没有可能变成一种技术的基因嵌入到工业体系和产业体系中，有很大的空间。当前，中国以及国际上，包括西门子很多品牌在做的是把 5G 超高低时延技术和软化的 PLC 应用做组合，将 5G 和自动化系统的变革结合在一起，实现控制无线化/人机协作/融合平台等。此外，把 5G 放在装备里，把通讯和计算能力嵌入到装备里，变成装备智能化，这也是很有可能的。举例来讲，全国排前几的某大医院需求是 5G 能不能嵌入到有核磁 CT 设备里，他们认为这将非常有必要。
人工智能的发展前景及数字贸易的兴起
人工智能技术突破传统问题解决方法，形成数据驱动的优化决策范式，如深度学习绕过机理障碍，解决高计算复杂度工业问题；传统机器学习面向小数据复杂工业场景赋能，应用最为广泛；知识图谱基于已有工业知识有效组织实现可靠管理与决策；专家系统将人类浅层经验固化为规则，解决机理相对明确的问题等，我们对于这个前景很看好，只不过还有很多的问题要解决。
数字贸易的兴起也跟数字化转型有关。
数字贸易特征包括贸易方式的数字化贸易对象的数字化。中国数字服务贸易保持快速增长。2011-2020 年，我国数字服务贸易规模从 1648.4 亿美元增加到 2947.6 亿美元，基本实现翻番，年平均增长率达 6.7%，高于同期服务贸易（4.4%）和货物贸易（2.7%），增速位居前列。
但从规模看 ，中国数字服务贸易发展仍存国 较大差距，规模约为美国 1/3。
。同期，服务贸易规模约为美国的 6 成，货物贸易规模是美国 1.2 倍，所以从这个角度来看还是有相当的差异。
工业/ / 产业数据空间与全球数字治理
工业/产业数据空间也是很重要的一方面。今年我国出台的《数据安全法》是数字经济时代一个非常重要的法律制度。当前，实际操作中企业的数据很难流通使用。欧盟在《欧洲数据战略》中提出建设工业、农业、交通等九大数据空间。“ 工业/ 产业数据空间” 参考架构，设计了一套包括数据主权、交易、定价等在内的完整规则体系，结合统一信息模型，提供标准化软件接口和解决方案。
其中， 很重要的就是数据所有者可控制数据不被发送给第三方；数据所有者可根据需求在一定时间内撤回数据；数据所有者可以监控数据发送后被谁调用、被谁存根等。探索建立一套可信的数据使用空间，既包含规则，也包括技术体系，最终实现数据的安全高效应用。
数字治理体系跟数字化转型密切相关，是一个全球性问题，当前数字技术的快速发展使国家和全球面临着数字治理赤字问题。对于国家来说，数字治理是一个全球话题。
当前，数字鸿沟的问题、数字市场准入、数字贸易便利化、数据治理、数字税、数字平台监管、数字知识产权、人工智能治理、网络安全、数字金融治理，这一系列议题是全球讨论的焦点。在这一过程中，中国如何
参与全球的数字治理？这是未来十年中一个非常重要的关键时期，也是非常重大的命题。
关于我国数字化转型的下一步发展
第一，从重点来说，主要包括融合应用、基础设施、技术创新、产业生态、安全保障、数字治理等部分。
第二，从赋能方面，5G 和人工智能技术等有巨大的创新可能，但与实体经济的结合仍需攻克系列瓶颈，将是一个长期的过程。
第三，产业升级方面给了我们非常大的可能，5G、人工智能、边缘计算等新一代信息技术的集成应用将带来新的机遇，产业基础体系中的工业装备、自动化、工业软件、行业机理和知识的差距仍是长期的基础性挑战，需要长期不懈追赶。
第四，打造国际竞争力的工业互联网/产业互联网平台体系，我们还面临着巨大的差距。
第五，从网络安全到数字安全+供应链安全的安全保障需要重点关注。
第六，中小企业低成本的数字化转型之路如何做，是未来的一个重大命题，解决好这个才能真正实现我国的数字化转型。
第七，工业/产业园区的重要性更趋突出，可以成为数字化转型的一个基本载体。
最后，从国内数字治理到全球数字治理，也是非常重大的命题。
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