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一文看懂中国数字经济的发展关键动力及趋势

发布时间:2021-01-14 02:18:19 已有: 人阅读

  中国信息通信研究院发布的《全球数字治理(2020)》,《全球数字经济新图景(2020年)——大变局下的可持续发展新动能》,《中国数字经济发展(2020年)》,《物联网(2020年)》,《中国5G发展和经济社会影响(2020年)》,《区块链(2020年)》,《大数据(2020年)》,《ICT产业创新发展(2020年)》,《工业互联网产业经济发展报告(2020年)》,《车联网(网联自动驾驶分册)》,《全球数字治理(2020)》,《人工智能治理》,《互联网法律(2020年)》,百度百科《三大产业》概述,艾瑞咨询:《2019年中国数字中台行业研究报告》,互联网公众信息等。

  摘要:从三大产业GDP结构比重看数字经济的重要性,以数字经济为关键字,全局视角去看当今支撑数字经济的关键技术的发展现状及趋势,可以看到我们当前处于信息化向数字化转化的过程,也可以看到从数字化向数据化转化的时代正在成为未来的趋势,数字化和数据化是两个不同维度的世界,如何在未来数据化大潮中抓住企业发展机会,企业家们需要结合自身业务思考如何让自己的产品匹配技术趋势,构建和技术匹配的应用场景趋势,在产业升级的趋势中不要掉队,因为产品是产业链中的一个点,当产业在大的技术驱动下做了相应的改变,自身业务不紧跟趋势去做调整,业务势必会被新技术驱动下的新型业务场景淘汰,犹如柯达胶卷被数码相机淘汰,数码相机又被智能手机淘汰一样,每一次技术升级都会淘汰大部分跟不上趋势的企业,在应用场景,产业链,行业,社会经济结构的金字塔社会结构模型下,企业要顺乎行业趋势,行业要适应产业趋势,而产业趋势是和社会经济结构趋势匹配的。只有适应时代的企业,没有企业能改变新技术驱动的趋势。

  中国距离发达国家的产业结构比重还有些差距,调整产业结构并不意味着缩小第一产业的绝对值,而是要通过技术升级提高第二产业和第三产业的附加值来扩大第二第三产业的绝对值体量,从而达到高质量配置的产业结构。发达国家的配置结构相对比较科学,值得参考借鉴,可喜的是,中国三大产业格局正在悄然发生着符合发达国家配置的趋势性转变。

  我们可以做一种假设,假定第一产业的绝对值可以视为一个固定量,当其结构占比达到发达国家比例时,中国的GDP总量是多少:

  当然这样一种预演考虑的变量比较有限,因为美国日本也会在新技术驱动下做第二产业第产业的增量,但作为一个粗略的预演,中国产业结构调整所能带来的经济增量是让人吃惊的。

  这个要从社会结构谈起,人类经历了农业、工业,正在经历信息。新一轮科技和产业变革席卷全球,数据价值化加速推进,数字技术与实体 经济集成融合,产业数字化应用潜能迸发释放,新模式新业态全面变革,用信息技术推动农业,工业全面升级,打造数字经济新业态,从而提高第二产业第三产业的体量,达到国力经济综合体量的增长。

  (2020 年)认为:数字经济是以数字化的知为关键生产要素,以数字技术为核心驱动力,以现现代信息网络为主要载体,通过数字技术与实体经济深度融合,不断 络化、智能化水平,加速重构经济发展与治理模式的新经济形态。

  数字产业化即信息通信产业,是数字经济发展的先导产业,为数字经济发展提供技术、产品、服务和解决方案等。

  数字产业化包括但不限于 5G、ICT产业(包含集成电路)、软件、大数据、云计算、区块链等技术、产品及服务。

  产业数字化是指传统产业利用数字技术所带来的生产数量和效率提升,其新增产 的重要组成部分。数字经济,不是数字的经济,是实体经济是落脚点,产业数字化包含但不限于工业互联网、两化融合、智能制造、车联网、 合型新产业新模式新业态。

  数字化治理是利用数字化手段推进国家治理体系和治理能力现代化的重要组成,利用数字技术建立健全行政管理的制度体系,创新服务监管方式、行政执行、行政组织、行政监督等体制更加优化的新理模式。以“数字技术+治理”为典型特征的技管结合,以及数字化公共服务等。

  数据价值化包含并不限于数据采集、数据标准、数据确权、数据标注、 据交易、数据流转、数据保护等。数据中台是引领数字化向数据化过度的重要理念。

  2020年中央政治局会会议、中共中央政治局会议、 务委员会会议等多个会议提出,要加快 5G 网络、型基础设施建设进度。各部委出台多项政策大力推动工信部出台《关于推动 5G 加快发展的通知》,发改委、工合发布《关于组织实施 2020 年新型基础设施建设工程(宽带网络和 5G 领域)的通知》,全力推进 5G 发展。各地政府也积极出台支持政策,截至 2020 年 9 月,各省,市(区、县)先后共出台 5G 政策文。

  5GR16标准发布,实现单向时延小于 1ms、可靠性达到 99.999%。重点支持工业互联 联网、远程驾驶、智能电力分配等应用场景。

  网络切片是 5G 的关键核心功能, 中国准化协会成立了“5G 网络端到端切片特殊项目组”,总网络端到端切片体系框架,梳理现有相关标准,组织开展标准研究和相关测试。目前已完成 5G 网络切片的端到端总体架构,具体包括端到端架构的总体技术要求、基于切片分组网络承载的端到端切片对接技术要求、基于 IP 承载的端到端切片对接技术要求,在上述工作基础上,主要设备厂商完成了同厂家设备子切片的域间拉通测试,目前正在进行异厂家的跨域对接测试,情况进展良好。

  5G 技术研发试验以及运营商主持的5G试验推动下,华为、中兴、爱立信、大唐、上海诺基亚贝 商相继推出了支持独立组网模式的 5G 基站设备 并在运营商组织下,深入开展核心网网元间的互 经取得了积极进展。在芯片方面,华为海思、高 星也都推出了支持独立组网和非独立组网的手机

  上市互联网企业的增速从 2014-2016年高达40%以上的年增速降低到 2019 年的20.1%,企业需要信息产业急需借助 5G 新型基础 互联网创新,探索面向产业互联网的新发展模式和商业模式,使产业重新步入增长轨道。

  华为中兴等高科技企业的5G基站设备和终端设备等可以快速实现批量上市, 为商用提供了有利的产业支撑。

  电信运营商积极推进 5G+视频娱乐类应用,已覆盖影视、音乐、演艺、游戏等多个领域,通过全产品、全渠道、全数据、全 IP 四大全场景营销,打造多元化沉浸式体验新生态。互联网公司开展消费级应用布局。爱奇艺提出“全产品矩阵”策略,加速推进 VR 应用,强化 VR+多种内容生态的方式,通过多产品品牌矩阵深入娱乐多领域。文化产业受 5G 商用引领,积极探索发展形态转变。现代博物馆、艺术馆都利用基于 5G 的虚拟现实等技术应用强化用户体验,使展览具有互动性。例如,故宫借助 VR、AR 等技术,将现代文明成果和古代文明结合,探索出一条“VR+文创”的新型传播路径。

  在多个领域形成有望规模商用的应用场景,商业模式初步构建。5G 行业应用在多个领域展开探索,目前已在工厂、矿山、港口、医疗、电网、交通、安防、教育、文旅及智慧城市等 10 个领域,逐步获得业界认可,并初步形成有望规模商用的应用场景。

  疫情激发了对 5G 的应用需求。疫情期间“宅”经济迅速发展,5G+高清视频、5G+远程医疗、5G+智慧防控等应用也极大地提高了防疫效率。疫情激发了公众对更大容量、更快速度信息通信的需求,让 5G 的应用场景变得更加清晰可行。企业在疫情结束后有意愿进行数字化转型的企业比例超过 53%,远超过去。

  ICT 制造业细分领域包括电子元器件和板制造(含半导体元器件和集成电路制造)、电脑和外围设备制造、通信设备制造、消费电子产品制造(含手机和平板制造)。

  在 ICT 产业的半导体子领域中,以占据 90%市场份额的厂商为分析对象,因为其技术门槛较高,市场份额愈发集中在领导地位厂商手中。半导体子领域包括通用的内存、微处理器、通用逻辑芯片、模拟芯片、离散芯片、光电芯片、非光学传感器,以及包括特定应用领域的芯片。在 2019 年,仅 TOP10 厂商就占据市场份额的55.2%。

  1.1 ICT 产业人才趋于需求高端化和流向集中化,ICT 产业蓬勃的创新发展带动全球 ICT 就业人数逐年增加。

  1.2 前沿新兴领域的高端人才缺口大,到 2020 年我国集成电路行业人才需求规模 72 万人,现有人才存量 40 万,人才缺口 32 万人。

  1.3 人才的不断流动导致人才抢夺战越来越激烈,人工智能、大数据、云计算等领域招聘薪资大幅增长。

  在 ICT 服务业的人工智能领域,热点的技术包括深度神经网络、机器学习、训练模型、特征提取、训练集、评价指标、损失函数,在性能方面更强调计算效率、大数据、预测精度。广泛进行用户行为分析,包括用户行为画像、语音识别、结果比对等。在区块链领域,热点的技术多趋于解决实时性、构建管理系统,以及还涉及到智能合约、虚拟现实、支付系统、哈希计算、公钥等。涉及设备包括云平台、云服务器、客户端等,可见区块链也趋于上云发展。在图像处理领域,热点的技术与人工智能技术存在交叉,基于人

  工智能的特征提取、检测等技术,多在以医学图像、人脸图像为代表的范畴内进行机器视觉、图像重建、像素提取、目标检测、人脸识别;此外,在能源电网领域,基于区块链的能源互联网开始蓬勃发展,人工智能深入渗透到电动车、能源调度优化、能源评估方面。

  新技术不断突破。互补场效应晶体管、垂直纳米线晶体管等新架构晶体管技术快速崛起,碳基纳米材料、二维半导体材料陆续出现,相变存储器、碳纳米管存储器等新型存储芯片技术不断涌现,量子计算、深度神经网络、光电集成等新架构芯片技术竞先亮相。

  谷歌创建的机器学习库 TensorFlow 从 2015 年免费开放后用户流量显著增加。谷歌还向开发者提供了 GitHub 上的DeepMind 实验室培训环境 codebase。此外,亚马逊也开源了机器学习工具 AML、微软在 GitHub 开源了机器学习工作室 Azure、深度学习工具包 CNTK 和图像处理工具 Caffe、Facebook 推出机器学习框架PyTorch。

  中国政府在政策层面上进行大力扶持。即便中国相应研发投入未因疫情减少,但因 ICT 产业具有全球协作创新特性,也将不可避免的受到全球创新步伐放缓的影响。

  当前,全球数据量仍在飞速增长的阶段。根据国际权威机构2020 年全球数据产生量预计达到 47 ZB(1 ZB 为字节计量单位,1ZB=10的12次方GB ) ,而到 2035 年,这一数字将达到 2142ZB,全球数据量即将迎来更大规模的爆发。

  随着数字经济在全球加速推进以及 5G、人工智能、物联网等相关技术的快速发展,数据已成为影响全球竞争的关键战略性资源。数据要素市场化配置上升为国家战略自 2014 年以来,我国大数据战略的谋篇布局大致经历了四个不同阶段,正逐步从数据大国向数据强国迈进。

  世界格局看,美国联邦数据战略焦点从“技术”转移到“资源”,欧盟数据战略致力于发展数据敏捷型经济体,英国期待数据战略助力经济复苏。

  大数据产业是以数据及数据所蕴含的信息价值为核心生产要素,通过数据技术、数据产品、数据服务等形式,使数据与信息价值在各行业经济活动中得到充分释放的赋能型产业。

  区块链系统的五大核心技术,包括密码算法(国密支持成为多数联盟链标准配置)、对等式网络(兼顾通信效率与去中心程度的混合型网络成为主流)、共识机制(联盟链偏好高效、确定性的共识机制,多共识支持趋势凸显)、智能合约(合约类型头部效应凸显,Go 和 Java 支持率位列前茅)、数据存储(读写高效的 NoSQL 数据库成为主流,国内数据库崭露头角)。

  配套技术现状:区块链作为一种软件系统,其实际应用过程中还需要配套技术提升系统安全性,优化使用体验,加速区块链发展进程,具体包括系统管理、操作运维、基础设施三个方面。

  现阶段,区块链技术仍旧处于开发成长阶段,要想真正发挥其自身潜力价值,需直面技术自主创新、应用路径、联盟治理、监管体系等方面存在的问题。

  数字化转型旨在提高生产力,云化能力是关键,利用数字基础设施加速转型既是国家发展战略的重要导向,也是经济高质量发展和消费升级的客观要求。云计算加速数字化转型,显著提升企业生产力数字化转型是利用数字技术,把企业各环节要素数字化,推动要素资源配置优化、业务流程生产方式重组变革,从而提高企业经济效率的过程,其中数字基础设施是生产工具,数据是生产资料。以云计算为核心,融合人工智能、大数据等技术实现企业信息技术软硬件的改造升级,创新应用开发和部署工具,加速数据的流通、汇集、处理和价值挖掘,有效提升了应用的生产率。云原生技术彻底改变了传统信息基础设施架构,加速了基础设施的敏捷化,进一步提升了企业生产效能。

  从广义上说,云计算是与信息技术、软件、互联网相关的一种服务,这种计算资源共享池叫做“云”,云计算把许多计算资源集合起来,通过软件实现自动化管理,只需要很少的人参与,就能让资源被快速提供。也就是说,计算能力作为一种商品,可以在互联网上流通,就像水、电、煤气一样,可以方便地取用,且价格较为低廉。

  SaaS:提供给客户的服务是运营商运行在云计算基础设施上的应用程序,用户可以在各种设备上通过客户端界面访问,如浏览器。消费者不需要管理或控制任何云计算基础设施,包括网络、服务器、操作系统、存储等等;

  PaaS:提供给消费者的服务是把客户采用提供的开发语言和工具(例如Java,)开发的或收购的应用程序部署到供应商的云计算基础设施上去。客户不需要管理或控制底层的云基础设施,包括网络、服务器、操作系统、存储等,但客户能控制部署的应用程序,也可能控制运行应用程序的托管环境配置;

  IaaS:提供给消费者的服务是对所有计算基础设施的利用,包括处理CPU、内存、存储、网络和基本的计算资源,用户能够部署和运行任意软件,包括操作系统和应用程序。消费者不管理或控制任何云计算基础设施,但能控制操作系统的选择、存储空间、部署的应用,也有可能获得有限制的网络组件(例如路由器、,防火墙,、负载均衡器等)的控制。

  SPI的全球市场规模保持20%左右的高速增长,我国公有云市场规模首次超过私有云,且领跑全球增长。

  厂商市场份额方面。据中国信息通信研究院调查统计,阿里云、天翼云、腾讯云占据公有云 IaaS 市场份额前三,华为云、光环新网(排名不分先后)处于第二集团 2 ;阿里云、腾讯云、百度云、华为云位于公有云 PaaS 市场前列。

  云计算技术不断推陈出新,早期,虚拟化技术凭借较高的可用性、灵活性、扩展性等优势受到人们的追逐。然而,基于传统技术栈构建的应用包含了太多开发需求,云端强大的服务能力红利还并没有完全得到释放。近年来,以容器、微服务、DevOps 为代表的云原生技术,可以为企业提供更高的敏捷性、弹性和云间的可移植性,受到了人们的广泛关注。

  云计算安全能力备受关注,中国信息通信研究院的云计算发展调查报告显示,42.4%的企业在选择公有云服务商时会考虑服务安全性,是影响企业选择的重要因素;降本增效显著,云计算成数字化转型关键要素。

  为了解决众多微服务间通信的性能瓶颈问题,服务网格(Service Mesh)应运而生,首先,服务网格将服务治理与业务逻辑解耦,其次,服务网格将异构系统的统一治理,为进一步聚焦应用开发,无服务器(Serverless)的理念近两年逐渐火热起来。

  数字中台是将企业的共性需求进行抽象,并打造成平台化、组件化的系统能力,以接口、组件等形式共享给各业务单元使用。数字中台为业务而生,将数据视为生产原料而作为加工对象,从而产生各种基于数据的服务,此时,数据成了资产。

  SaaS 市场开始加速,将成企业上云重要抓手。国内 SaaS 服务数量显著增长,服务专业性同步提升。国内云服务商开始重视 SaaS 生态深度建设。2019 年,以阿里云、腾讯云为代表的云服务商依托自身市场优势,先后推出了“SaaS 服务加速器”、“千帆计划”等,助力 SaaS 服务商成长。

  SaaS 直击企业痛点,加速中小企业应用上云,中小企业从基础设施上云到应用全面上云仍道阻且长,面临人才储备不足、技术能力薄弱等挑战。SaaS 服务输出多元化应用,具备灵活、稳定、安全等优势,大大缩短中小企业应用上云路径。SaaS 服务聚焦解决企业业务发展痛点环节,有针对性输出 SaaS服务能力,助力企业业务创新。

  深耕行业,SaaS 服务向平台化、智能化发展SaaS为企业上云赋能,助力传统行业数字化转型,企业级 SaaS 服务将向平台化发展,满足上云后企业业务系统定制化和集成能力需求,实现业务数据流动。企业级 SaaS 服务将向智能化发展,实现上云后企业智能化管理和运营。

  云计算从中心向边缘延伸,边缘的具体形态分为边缘云和边缘终端,包括边缘网关、边缘服务器、智能盒子等终端设备。围绕边缘云与边缘终端,在 CDN、视频渲染、游戏、工业制造、自动驾驶、农业、智慧园区、交通管理、安防监控等应用场景下,相关产业已初现端倪,蓄势待发。

  边缘侧需求催生分布式云新形态,分布式云或分布式云计算,是云计算从单一数据中心部署向不同物理位置多数据中心部署、从中心化架构向分布式架构扩展的新模式。

  中心云构建在传统的中心化云计算架构之上,部署在传统数据中心之中,提供全方面的云计算服务;区域云位于中心云和边缘云之间,一般按照需求部署在省会级数据之中,主要作用是为中心云和边缘云之间进行有效配置;边缘云与中心云相对应,是构筑在靠近事物和数据源头的网络边缘处,提供可弹性扩展的云服务能力的云计算模式,并能够支持与中心云协同。

  边缘云应用服务产品不断丰富,云边协同技术体系架构趋于成熟,云边协同布局促使计算资源分布式发展,增加边缘基础设施数量,是计算资源分布式发展的基础,增强云边协同能力,是计算资源分布式发展的核心。

  智慧农业,云边协同帮助传统农业向数字化、智能化、网络化转型。以畜牧养殖为例,边缘网关、边缘等边缘计算设备接收来自猪、牛、羊、兔等牲畜佩戴设备上传的数据,并在边缘侧对养殖数据进行处理,实时掌握牲畜分布、饲料使用量、疫情数据等信息。云计算平台与边缘网关、边缘等边缘计算设备协同工作,解决带宽和网络覆盖不全面、生产风险不可控等问题,保证牲畜采集信息和数据的准确性,对检疫和疫情进行有效管控,全程监管畜牧生产过程,最终达到数字化、智能化、网络化养殖。

  无人驾驶,云边协同助力智能驾驶升级。以自动驾驶为例,汽车将集成激光雷达、摄像头等感应装置,并将采集到的数据与道路边缘节点和周边车辆进行交互,从而扩展感知能力,实现车与车、车与路的协同。云计算中心则负责收集来自分布广泛的边缘节点的数据,感知交通系统的运行状况,并通过大数据和人工智能算法,为边缘节点、交通信号系统和车辆下发合理的调度指令,从而提高交通系统的运行效率。

  智慧城市利用云边协同实现感知、互联和智慧,智慧城市是城市化发展的高级阶段,主要指利用新一代信息技术,推动城市各类信息系统之间的资源共享和业务协同,实现城市“感知、互联和智慧”。智慧城市的运行中,具有广泛终端接入、海量数据处理和实时性要求高等特点,利用云边协同可以大幅降低网络负载,提高响应速度,降低能源消耗。目前,云边协同已经在交通、园区、安防等领域发挥作用,成为智慧城市建设的新生力量。

  智慧交通领域应用云边协同助解城市拥堵病。随着我国机动车保有量迅速增加,城市交通系统结构复杂,形成包含人、车、路,视频、图片、交通流等各类的海量交通数据,交通领域如何获取实时路况信息、快速解决突发事故、缓解交通拥堵是社会关注的焦点。云边协同模式下,云计算相当于智慧交通的“大脑”,边缘计算相当于智慧交通的“神经末梢”。在边缘服务器上通过运行智能交通控制系统来实时获取和分析数据,根据实时路况来控制交通信号灯,以减轻路面车辆拥堵等问题。同时,可借助多方数据资源,通过自动比对和分析,对道路拥堵情况提前发出预警,辅助人工决策。

  智慧园区领域应用云边协同加速园区创新转型。传统园区的信息化往往存在数据不互通、业务难融合、运营效率低、业务创新难等痛点。智慧园区的构建聚焦于园区在能源、环境、安防等方面的智慧化服务,为园区的管理者和使用者提供深度数据共享和服务体验。基于云边协同可实现园区视频监控和态势感知能力的提升,通过将园区内的所有摄像头接入到边缘服务器,视频分析算法下沉实现对视频流直接进行处理,从而无需把视频流数据上传到云端,既可以减少带宽成本,又可以提高处理的实时性。构建开放的“云、管、边、端”协同的园区信息基础设施架构,有助于加快园区智慧化转型。

  智慧安防领域应用云边协同筑牢城市安全防线。随着“平安城市”、“雪亮工程”的深入开展,安防行业对视频图像的清晰度、网络带宽要求越来越高,更多的数据需要借助在前端处理以提升决策准确率。云边协同在安防领域的实践从根本上打破了“智能”应用落地的壁垒,让原本受限于计算力、传输环境、存储环境等诸多问题的应用设想得以实现。在边缘计算节点上搭载 AI 人工智能视频分析赋能边缘智慧化,完善重大刑事案件和恐怖袭击活动预警系统和处置机制,提高视频监控系统的防范刑事犯罪和恐怖袭击能力。

  国家高度重视“新基建”,内涵不断丰富。基础设施的建设对于经济的发展至关重要,从 2018 年国务院在中央经济工作会议中第一次提出新型基础设施建设这个概念至今,已经累积超过 10 次中央级别会议或重要文件强调新型基础设施建设的重要性。2020 年 4 月 20 日,国家发改委首次就“新基建”概念作出解释:“新基建”具体包含了信息基础设施、融合基础设施、创新基础设施三个方面。其中,信息基础设施主要是指基于新一代信息技术演化生成的基础设施,比如,5G、物联网、工业互联网、卫星互联网为代表的通信网络基础设施,以人工智能、云计算、区块链等为代表的新技术基础设施,以数据中心、智能计算中心为代表的算力基础设施等;融合基础设施主要是指深度应用互联网、大数据、人工智能等新技术,支撑传统基础设施转型升级,进而形成的融合基础设施;创新基础设施主要是指支撑科学研究、技术开发、产品研制的具有公益属性的基础设施。“新基建”的三大基础设施体现出以信息基础设施为核心的特点,融合基础设施强调的是新技术与传统行业的结合与深度应用,创新基础设施则需要围绕新技术强化资源投入与设施部署,以更好的布局与建设运行模式支撑新技术的深度发展,加强科技创新能力。

  信息基础设施是“新基建”的核心,包含了新技术、算力与通信网络三个部分。如果把信息基础设施比作一个计算机系统,那么云计算就是其中的“操作系统”。

  云计算技术在 5G 网络中的应用主要体现在三方面,分别是基于服务化的设计、容器化部署和网络切片运营模式,基于服务化的设计是 5G 核心网的架构保障,采用容器化部署的轻型虚拟方式是5G 网络灵活敏捷的保障,以切片为单位的运营模式是 5G网络服务的创新保障

  云计算发展展望,云技术从粗放向精细转型,云需求从 IaaS 向 SaaS 上移,云布局从中心向边缘延伸,使得物联网,5G,云计算互惠互利,相得益彰。

  产业数字化是指传统产业应用数字技术所带来的生产数量和效率提升,其新增产出构成数字经济的重要组成部分。数字经济,不是数字的经济,是融合的经济,实体经济是落脚点,高质量发展是总要求。产业数字化包括但不限于工业互联网、两化融合、智能制造、车联网、平台经济等融合型新产业新模式新业态。

  2017 年底,国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见正式发布,形成我国工业互联网创新发展的顶层设计。

  测算结果表明,2018 年、2019 年我国工业互联网产业经济增加值规模分别为 1.42 万亿元、2.13 万亿元,同比实际增长为 55.7%、47.3%,占GDP比重为1.5%、2.2%。2018 年、2019 年我国工业互联网带动全社会新增就业岗位 135 万个、206 万个。预计 2020 年,我国工业互联网将带动超过 255 万个新增就业岗位。

  离散型制造企业、流程型制造企业基于工业互联网进行的数字化转型探索丰富多样、全面系统。企业从解决实际问题出发,由内部改造到外部协同、从单点应用到全局优化,持续推动企业数字化、服务化升级。二是 5G 推动工业互联网的高级场景应用。

  网联自动驾驶的协同关键技术,车载视觉摄像头成为近年汽车 ADAS 市场需求增长最快的传感,器视觉感知技术将传感器的输入数据转换成计算机能够理解的场景语义表达和物体结构化表达,包括物体检测、识别和跟踪、3D 环境建模、物体的运动估计等,车载激光雷达感知关键技术,将走向 3D 点云识别及定位,车载毫米波雷达感知关键技术,随着技术的成熟,3D、高空间分辨率的毫米波雷达成为未来趋势,理论上有可能替代激光雷达。感知融合关键技术,结合激光雷达、毫米波雷达和视觉的传感器融合技术,可获得更高精度的 3D 信息,并且通过不同信息的互补、交叉验证,将语义感知的准确性提升数个数量级。

  数字技术,对生产要素、生产力、生产方式均带来了颠覆性变革,导致数字技术的影响已从最初的网络空间蔓延至经济生产,并在可见的范围内不断深入社会运行各个环节,难以简单地划出明确的边界,数字全球化引发了系统性全局性变革,“数字鸿沟”、数据保护主义、平台资源集中、新兴技术应用、网络安全威胁等一系列问题日益突出,给全球治理带来了前所未有的挑战。发达国家和发展中国家之间不断扩大的数字鸿沟加剧了全球治理格局的进一步分化,成为全球不稳定因素,跨境数据流动不充分、不平衡,国家间数据流动秩序出现冲突与割裂,制约了数据要素价值的释放。

  数字平台崛起强化各国对市场垄断、税收侵蚀、数据安全等问题的担忧,2019 年上半年,世界范围内发生了 3813 起数据泄露事件,公开数据达 41 亿条,数据泄露事件的数量与上一年同期相比增加了54%,全球各行业正在遭受高频次爆发的数据泄露事件困扰,数据安全问题正成为各国共同面对的重要难题。

  数字技术在深刻变革人类社会生产和生活方式的同时,也带来了一系列道德、伦理和社会问题。一是人工智能将代替大量从事重复性、机械性等工作的劳动者,有可能会引发大规模的失业问题;二是人工智能产品和应用尚不具备承担责任的法律主体资格,由人工智能引发的安全事件在责任认定和划分上存在极大困难,如自动驾驶。三是随着智能算法的不断更迭和广泛应用,由算法带来的算法偏见、“信息茧房”等问题日渐突出,引发人们对算法价值观的争议。

  部门日益成为全球数字治理的重要力量,大型数字平台参与塑造全球贸易和内容治理规则,平台主动承担内容治理审查工作。例如2019 年 10 月,万维网之父伯纳斯-李所在的万维网基金会发布了《互联网契约》,得到了超过 150个组织的支持,微软、谷歌、脸书等科技公司表示支持,承诺平台不能简化隐私设置选项、评估技术社会风险等。2020 年 3 月,脸书、谷歌、微软、Twitter,Snapchat 和 Roblox 与美、澳、加、英、新西兰政府合作制定《打击在线儿童性剥削和的自愿原则》,承诺通过提升技术识别和标记能力、共享数据等方式阻止儿童性内容出现。

  部门主导的标准化组织是全球数字治理规则重要的贡献者,开源社区在数字标准治理领域的作用将不断显现,成为数字治理规则的重要来源,人工智能领域依靠行业组织实现标准协调,政府与部门在国际规范建构上合作日益加深,智库专家广泛参与国际规范制定,逐步推进数字全球治理的进程。

  数据生产要素属性的提升,价值化的数据作为关键生产要素,数据对提高生产效率的乘数作用凸显,成为最具时代特征的新生产要素。随着数据收集、存储和处理成本的大幅下降和计算能力的大幅提高,数字化及数据化正在改变人类经济社会生产方式,以价值化的数据为关键生产要素的数字经济正在为全球经济发展注入新动能。

  数据资产化方面,数据确权是前提,也是最大的难点。数据资本化方面,另一方面,数据资本化方式将出现大量创新,可能出现出资与数据要素证券化等。出资是指将数据的价值和使用价值折算成股份或者出资比例,使之成为资本,用于增添本单位的自有资本或者用于对外投资,并实现其价值;也包括将其中一部分股份或者出资比例,奖励或分配给知识产权的发明人、设计人及其主要实施者。

  前面谈到的数据中台概念更能体现将数据作为生产资料,根据不同应用场景,加工出符合该场景应用的数据解决方案。

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