- 新華網
- 作者：
- 2023年2月27日 07:37
工聯網消息(IItime) 近日，阿里研究院主辦的“數實融合的第三次浪潮”——2023新經濟智庫大會，邀請十余位來自學術界、產業界和咨詢界的頂級學者、專家和企業家齊聚一堂，圍繞“數實融合的第三次浪潮”這一話題，展開思想和觀點的深度碰撞。
中國信息通信研究院副院長王志勤以《促進數字技術與實體經濟深度融合》為題進行主題演講。他認為，中國數字技術的創新依然非常活躍，在多個領域有望取得突破，進一步推動數字經濟和實體經濟深度融合。
以下為王志勤副院長演講主要內容整理——
近年來，中國數字經濟持續快速發展。2021年，中國數字經濟規模已經超過了45萬億元，年增速達16%。展望未來，數字經濟將開啟量質齊升的新十年。預計到2025年，中國數字經濟規模將超過60萬億元，到2032年，將超過100萬億元，十年間增長將超過50萬億元。
當前，中國數字技術的創新依然非常活躍。一方面，包括人工智能、大數據、量子信息、先進通信等等戰略性數字技術持續部署；大量的交叉技術的出現催生了融合發展趨勢，涉及先進制造、生物醫藥、能源環保、健康醫療、先進材料、交通物流等多個領域。推動數字技術與實體經濟的融合，具體可從以下四個方面進行觀察。
一、5G：不僅僅是移動通信技術
過去三年是5G技術商用起步期。截至2022年6月，全球86個國家和地區的221家網絡運營商部署商用5G，全球5G網絡人口覆蓋率約26.7%；中國建成5G基站220萬個，約占全球60%。這一速度高于4G的前期發展速度。
不過，就5G技術與行業的結合，目前還處于探索階段。總體來看，產業數字化占比接近60%，智慧化生活占比超過33%，數字化治理不足8%。從具體細分領域來看，文體娛樂和工業互聯網進展最快，占比均超過27%。有一個全球范圍的調研，結果發現很多行業都希望積極采用5G技術。
5G技術不僅是一種移動通信技術，也是新一代信息技術的組合。它往往和其他新一代信息技術結合，形成產業變革賦能的潛力，包括和人工智能、云計算、AR、VR以及一些軟件技術結合，從而提供整體解決方案。
5G的技術標準在不斷的推進，第一個版本重點滿足大寬帶業務，第二個版本重點解決低時延、高可靠問題，第三個版本重點解決大規模的物聯網連接。目前，雖然5G大量應用的還是第一個版本，但是已經可以看到5G在大量場景和提質增效方面的巨大潛力。例如應用在港口礦山的無人駕駛，煤礦的遠程挖掘，電網的無人巡檢，在工廠內的機器視覺等。
當前，開始了6G技術的應用場景的展望。提出了6G，可以推動數字孿生、萬物智聯的發展愿景，6G業務將呈現出沉浸化、智能化、全域化趨勢。例如，在一些場景中，可以實現觸覺、嗅覺和味覺等更多感官信息的傳輸互聯，情感交互和腦機交互等。
二、人工智能：有望助推數字生產力變革躍升
當前，人工智能處于小范圍驗證向規模應用過渡的關鍵轉折點。從2018年開始，人工智能的一些技術突破之下，開始出現一些局部場景的試點應用。此后，在2020年前后，其應用行業逐步擴大，行業也搭建了深度學習框架，并建立了一些基礎研發能力，這為后面的行業應用發展奠定了基礎。與此同時，AI帶來的倫理和安全問題逐漸凸現。
目前，隨著行業應用逐漸深入，完善人工智能工程化的需求非常迫切，當前工程轉化率（技術產業化/AI技術）僅有53%。要滿足這一需求，需要技術生產工具的不斷完善、全棧智能計算體系的構建、AI平臺加速形成。我們預計，到2030年，約有70%的行業企業將使用AI技術，為全球增加13萬億美元的附加值。以深度學習為代表的AI技術正加速向千行百業應用滲透，健全、領先的AI工程化能力成為下一階段產業競爭力的重要體現。
目前，大規模預訓練模型成為推動人工智能技術不斷突破的主要路線。隨著大模型的發展，可用的智能技術能力逐步升級迭代為好用的智能基礎設施，前者關注模型構建、訓練技術創新，后者關注模型應用、部署工程落地。而多模態、知識增強等技術融入還將大幅提升大模型的性能和應用水平。
大模型的出現，加速拓展了AI應用能力的邊界，不斷催生AI驅動的新業態和新模式。一方面，AI的感知、認知和生成能力大幅提升。感知能力方面，包括工業PCB板的質量檢測；認知能力方面，體現為AIGC（人工智能生成內容），以及最近非常火的現象級的ChatGPT。此外，在基礎科學領域AI也在實現新的突破，例如生物醫藥領域，DeepMind的AlphaFold2可分析楔入細胞膜中的蛋白質結構，還解開蛋白質折疊問題。
AIGC是最近幾個月最受關注的人工智能的新成果，有望成為助推數字生產力躍升的變革性力量。它不僅有望滿足日益增長的數字內容需求，如創作文章，實際上也在逐漸進入到社會生產環節，助力生產力提升。例如，MIT Fabricaide可以支持智能地安排零件位置、分配材料、分析材料使用情況等，幫助設計師提高效率、節約材料、降低成本；AlphaFold預測出98.5%的人類蛋白質結構，有助于深入理解一些關鍵生物學信息，從而更好開展藥物研發；AIGC將推動基因編輯、合成生物等技術進步，正在加速生物領域取得突破性成果。
三、先進算力：規模化供給能力至關重要
數字技術發展和數實融合都離不開算力。事實上，算力與經濟發展有顯著的相關性：算力每投入一元，將帶動3到4元的經濟產出。各國算力規模與經濟發展水平也密切相關。算力規模前20的國家中，有17個是全球排名前20的經濟體。算力排名前五的國家，也是GDP排名前五的國家美、中、日、德、英。
云計算是重要的算力基礎設施。從國內看，用云量已經成為數字經濟發展活力的指標，用云量排名前10的省份基本與數字經濟發展較好的省份排名一致。近年來，我國云計算產業發展迅速。2021年，我國云計算市場規模為3030億元，增速45%，遠超全球29.5%的平均水平。不過，相比歐美，中國云計算發展水平還有明顯差距。
目前，中國正在積極推動先進計算創新模式升級，實現算力供給能力大幅提升。先進計算可通過系統化創新，加速算力規模化擴張、綠色化升級和靈活化部署，極大提升算力供給能力，高效賦能數字化應用發展，助力創新效率和生產效率的大幅提升。
四、工業互聯網：數字化轉型的優化范式
工業互聯網是數字化轉型的路徑和方法論，本質是“數據驅動+行業機理與知識”的優化范式。
通過工業互聯網，實現了連接范圍和連接深度的提高。在此基礎上，在實現組織和運營數字化轉型之后，進一步推動各行業實現業務的數字化轉型。由此，轉型探索由效率變革走向價值變革，由企業內走向產業鏈供應鏈價值鏈。不僅國內企業如此，國外企業也是如此。
在整個工業互聯網的發展過程中，現在起帶動作用的是龍頭企業，但是我們希望能夠更多賦能中小企業。要實現這一目標，就要進一步降低數字技術的應用門檻。第一，在軟件和應用領域，通過大量的無代碼和低代碼技術來加快軟件應用的開發落地；第二，在中間的平臺方面，要借助中間件集成打通各業務組件，推動業務靈活重組編排；第三，以低成本模塊化為核心，簡化機器人部署應用。實際上現在采用了很多開放化、可擴展的急用套件，來降低研發成本，實現敏捷靈活調度即插即用。
最后，隨著數字技術的發展，我們看到通過數字技術的融入，過去比較封閉的工業操作技術（OT - Operation Technology，是為工廠自動化控制系統提供技術支持，確保生產正常進行的專業技術）正在和信息技術逐步打通，由傳統以控制為核心的封閉體系向控制與分析并重，數據驅動、軟件定義、靈活開放的新型體系轉變。隨著兩個體系的進一步開放和結合，數字技術帶動工業技術體系創新演進，有望形成數據驅動、靈活部署、按需定制、開放融合的全新技術架構。
總體來看，在數字技術一些重點領域，我們可以看到已經在和實體經濟深度融合取得了一些成績，希望在未來的發展過程中，我們的新技術能夠進一步的發展，同時在數字化轉型中能夠形成更多的新模式，賦能整個數字經濟的發展。
