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数字经济:两大新机遇与四项新措施

  当前,我国数字经济发展迎来新的变化,农业、工业深度数字化转型窗口机遇期已打开,亟待用人工智能、大数据、区块链等数字科技能力,提升生产效率、降低成本,助力实现高质量发展的目标。为此,我国应从体制机制、技术能力、多主体参与等角度持续突破,获得先发优势。

  一个新变化:“产业数字化”迎来新机遇期

  联合国贸易与发展会议九月初发布的《2019年数字经济报告》指出,全球数字经济发展以中美两国为主要驱动力,但总体上属于数字经济发展的初期,政策管理仍未清晰,各国应引导数字经济发展,让全球更多人共享数字经济的发展成果。

  在数字经济的发展和治理体系建设方面,我国显然走到了世界前列。在过去不到半年的时间里,我国先后完成5G牌照发放、制定数据安全保护规则、搭建平台经济发展框架、探索“金融科技”创新规范等,构建数字经济发展治理的“四梁八柱”。

  正因如此,我国的数字经济也迎来了显著变化:从互联网平台、移动互联应用、信息技术为主导的“数字产业化”阶段,发展到人工智能、大数据等科技推动实体产业深度转型升级的“产业数字化”新阶段。

  造成新变化的原因涉及内外部多重因素。国内方面,传统的商业、服务业消费动能增速放缓,新奇特的信息消费领域及县域市场潜力正凸显出来。例如,今年的京东618购物节期间,凸显新奇特的信息消费持续引领增长。拍摄短视频的云台稳定器成交额是去年同期的10倍。同时,大数据、人工智能等技术应用,深度挖掘出了三四线城市及广大县域市场的消费潜力,为其提供精准的商品供给。数字经济将挖掘出更大的增长潜力,这已成为明显趋势。外部环境方面,在中美贸易摩擦的背景下,部分制造业产品失去了价格优势,被迫丢弃了传统粗放的生产研发方式,向着自主研发和价值链中高端目标迈进。

  两大新机遇:工业、农业深度数字化转型需求迫切

  在新的机遇期,我国产业深度数字化、智能化转型的空间巨大。2018年我国产业数字化规模超过24.9万亿元,同比增长23.1%,服务业、工业、农业中数字经济占行业增加值的比重分别为35.9%、18.3%和7.3%,工业和农业的数字化转型空间巨大。

  农业是中国最古老和传统的行业,其借力科技降本增效的需求正快速显现。在农业养殖方面,中国虽是养猪大国,但养殖产出效率却远低于美国,在饲料成本、人工成本等方面均高于美国,产业总体处于大而不强的阶段。在水产养殖领域,养殖方式粗放、病害防治手段有限、饲料过度使用导致污染等,都制约着水产养殖行业的发展,制约农民增收。

  目前,已经有部分农业养殖业企业探索数字化改造,并获得了显著成效。

  同样,我国的工业也面临着降本增效、智能化转型的内生需求,亟须改变大而不强的窘境。例如,在能源行业,中国的火力发电占全国总发电量的70%左右,但其能源消耗与转化效率却仍有待提升,热效率每提升0.1个百分点,全国预计每年节省数十亿元燃煤成本。

  人工智能、大数据、物联网等数字科技给工业降本增效提供了新的可能。例如,一座热电厂要提升燃煤效率,传统手段只能是更换更高效的锅炉或燃料。数字科技则用AI模型提升燃煤效率,这其中涉及燃烧、风烟、水汽循环等物理、化学过程,其复杂程度是人工手段和一般技术手段难以计算完成的。

  而人工智能应用在产业数字化方面的潜力还远未得到释放。工信部报告预测,到2035年,人工智能将让中国经济的预期增长率从6.3%提升到7.9%,促使各传统产业增加值年增速提高0.6至2个百分点,其中对制造业的改变最为明显。

  四项新措施:协同发力提升数字科技水平

  当前,我国仍需要在诸多方面持续突破制度藩篱,调动多元主体创新能动性,提升数字科技创新水平。

  首先,将科技驱动的产业数字化上升为战略高度,提前部署、先行先试。当前国内诸多行业的数字化转型都存在滞后性,导致数字化转型的深入程度并不理想。这一现象的背后是缺乏对产业数字化的总体规划和设计。因此,我们需要将数字科技作为社会和区域发展的重要组成部分,鼓励城市和区域制定数字科技的产业发展目标及落地方案,推动数字经济做大做强。例如,我国可探索在粤港澳、雄安新区、长三角等区域发展规划中,将数字科技发展纳入中长期发展规划总体考量。

  其次,鼓励构建政产学研用结合的数字科技创新机制,支持一批原始创新成果落地。做强核心技术是数字科技发展的重中之重。以问题为导向、多主体参与的政产学研用协同创新机制,将促进数字科技更多、更快地应用于经济主战场。数字科技具有技术和产业的双重面向,更需要调动起包括院士专家、高校院所在基础科研领域的深度积累,并以具体产业需求为导向,促进院士专家与企业联合创新。

  再次,鼓励农业、工业拥抱数字科技潮流,以试点、采购、联合创新等方式进一步鼓励产业数字化转型。针对第一、第二产业数字化转型动力不足的情况,我国可探索在部分地区、部分领域建立试点,并以政府采购等形式支持农业技术企业、农户、中小企业主拥抱数字化、智能化转型。同时,在关键领域的转型中,可探索通过联合创新、示范创新等机制,带动更多数字科技创新企业参与其中。

  此外,探索与完善促进数据共享的技术能力、激励机制和治理体系。我国需要进一步挖掘数据资源的价值,要推动散落在各个政府机关、企事业单位的数据实现共享。探索以“数字网关”、联邦学习(federated learning)等前沿技术为保障的数据共享技术能力建设,并研究完善数据共享激励机制等。

  (陈生强 作者系京东数字科技CEO)

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