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    促進數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟深度融合

    2024-12-28 00:00:00王崢
    經(jīng)濟 2024年12期

    黨的二十屆三中全會強調(diào),要健全因地制宜發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力體制機制,健全促進實體經(jīng)濟和數(shù)字經(jīng)濟深度融合制度。當前,伴隨新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革加速演進,以數(shù)據(jù)資源作為關(guān)鍵要素,數(shù)字技術(shù)為核心支撐的數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模不斷擴大,各國都把數(shù)字化作為優(yōu)先發(fā)展的重要方向,積極推動實體經(jīng)濟和數(shù)字經(jīng)濟融合發(fā)展。

    數(shù)字經(jīng)濟與新質(zhì)生產(chǎn)力的高科技、高效能、高質(zhì)量特征相契合,已經(jīng)成為我國經(jīng)濟發(fā)展中創(chuàng)新最活躍、增長速度最快、影響最廣泛的領域。促進實體經(jīng)濟和數(shù)字經(jīng)濟深度融合,有利于拓展經(jīng)濟發(fā)展新空間,提升產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈韌性,塑造發(fā)展新優(yōu)勢新動能,對培育發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力具有強大支撐作用。

    融合基礎

    近年來,數(shù)字經(jīng)濟已經(jīng)成為我國經(jīng)濟增長的新動能。5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等加快發(fā)展,傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化改造向縱深推進,智能制造、服務型制造等融合發(fā)展新業(yè)態(tài)、新模式不斷涌現(xiàn),為發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力,建設現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系注入強勁動力。

    基礎制度“四梁八柱”加速構(gòu)建。黨的十八大以來,我國先后印發(fā)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展戰(zhàn)略、“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃,推動數(shù)字經(jīng)濟蓬勃發(fā)展。數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模由2012年的11.2萬億元增長至2023年的53.9萬億元,11年間規(guī)模擴張了3.8倍。數(shù)據(jù)基礎制度方面,2022年12月,《中共中央國務院關(guān)于構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎制度更好發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用的意見》(“數(shù)據(jù)二十條”)對外發(fā)布,從數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)、流通交易、收益分配、安全治理等方面構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎制度,提出20條政策舉措。國家數(shù)據(jù)局2024年陸續(xù)推出數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)、數(shù)據(jù)流通、收益分配、安全治理、公共數(shù)據(jù)開發(fā)利用、企業(yè)數(shù)據(jù)開發(fā)利用、數(shù)字經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展、數(shù)據(jù)基礎設施建設指引等8項制度文件。政策的密集出臺,釋放我國海量數(shù)據(jù)規(guī)模和豐富應用場景優(yōu)勢,激活數(shù)據(jù)要素潛能,做強做優(yōu)做大數(shù)字經(jīng)濟,增強實體經(jīng)濟發(fā)展新動能。

    人工智能等數(shù)字技術(shù)加速迭代。人工智能是引領新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力,為經(jīng)濟社會發(fā)展注入新動能,正在深刻改變?nèi)藗兊纳钌a(chǎn)方式。近年來,生成式人工智能技術(shù)加速迭代,為各行各業(yè)創(chuàng)新發(fā)展和轉(zhuǎn)型升級提供了新的工具和視角,截至2023年底,我國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模接近5800億元。此外,在數(shù)字經(jīng)濟所涉及的人形機器人、腦機接口、元宇宙、下一代互聯(lián)網(wǎng)、6G、量子科技、原子級制造、深??仗扉_發(fā)等領域,我國實施了一批科研攻關(guān)項目、突破了一批關(guān)鍵核心技術(shù)、形成了一批標志性產(chǎn)品。

    “數(shù)智”賦能實體經(jīng)濟煥發(fā)新活力。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化方面,我國加快培育壯大人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等新興產(chǎn)業(yè),提升通信設備、集成電路、電子元器件、關(guān)鍵軟件等核心競爭力,培育由企業(yè)主導的開源軟件生態(tài),促進平臺經(jīng)濟、共享經(jīng)濟健康發(fā)展。截至2024年6月底,我國5G基站總數(shù)達391.7萬個,5G用戶普及率超60%。5G已經(jīng)融入97個國民經(jīng)濟大類中的74個,全國“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”在建項目超1萬個,5G物聯(lián)網(wǎng)終端連接數(shù)從不足40萬個提升至超3000萬個。產(chǎn)業(yè)數(shù)字化方面,深入實施制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型行動,加快人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、5G等數(shù)字技術(shù)與各行業(yè)深度融合,推廣應用工業(yè)機器人、智能物流等智能裝備,建設一批智能工廠、數(shù)字化供應鏈和數(shù)字園區(qū),工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能制造等新業(yè)態(tài)、新模式不斷涌現(xiàn)。截至2023年底,我國已培育421家國家級智能制造示范工廠、萬余家省級數(shù)字化車間和智能工廠,62家“燈塔工廠”,制造業(yè)重點領域數(shù)字化水平加快提升,關(guān)鍵工序數(shù)控化率、數(shù)字化研發(fā)設計工具普及率分別達62.2%和79.6%。

    突出挑戰(zhàn)

    一是數(shù)據(jù)資源開放程度有限,大量數(shù)據(jù)處于“休眠”狀態(tài)。

    國家網(wǎng)信辦發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示,2022年我國數(shù)據(jù)產(chǎn)量達8.1ZB,位居全球第二位,2023年我國數(shù)據(jù)生產(chǎn)總量超32ZB,增長率高達295%。但不容忽視的是,我國數(shù)據(jù)要素化和市場化基礎制度建設剛剛起步,數(shù)據(jù)采集、加工和發(fā)布缺乏標準化,數(shù)據(jù)權(quán)屬制度、定價制度、分配制度等尚不明確,數(shù)據(jù)開放程度和共享程度低,“數(shù)據(jù)碎片化”“數(shù)據(jù)孤島”現(xiàn)象已成為制約我國人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的重要因素。根據(jù)《中國數(shù)據(jù)要素市場發(fā)展報告(2021-2022)》顯示,我國數(shù)據(jù)要素市場呈現(xiàn)“供給旺盛、流通不足、價值遠未實現(xiàn)”的特點,仍處于較低發(fā)展水平。

    二是部分領域同美國差距呈拉大態(tài)勢。

    算力指數(shù)同美國差距有拉大現(xiàn)象。當前,人工智能加速躍遷,急劇擴大的數(shù)據(jù)體量和日趨復雜的算法模型均對算力提出了更高的要求?!?022—2023全球計算力指數(shù)評估報告》顯示,美國評比得分較上一周期增長5分達到了82分(滿分100分),我國得分僅增長1分至71分。

    芯片領域,以圖形處理器(GPU)、現(xiàn)場可編程邏輯門陣列(FPGA)和人工智能(AI)專用芯片等影響新一代人工智能創(chuàng)新的高端器件為例,GPU主要是由美國企業(yè)壟斷,其中英偉達市場份額超過95%;FPGA部分,美國英特爾和賽靈思占有超過99%的市場份額;AI芯片部分,美國仍占據(jù)全球AI芯片80%以上市場份額。

    算力基礎設施方面,截至2023年底,美國的數(shù)據(jù)中心數(shù)量在過去兩年內(nèi)實現(xiàn)了翻倍增長,已達到5375個,年增長率高達101.3%,位居世界第一,相較之下,我國的數(shù)據(jù)中心數(shù)量僅有448個,增長率不足10%;實現(xiàn)算力的三大技術(shù)路線(超級計算機、云計算、邊緣計算),美國均擁有絕對優(yōu)勢。近年來,美國明顯加強了超級計算機領域的創(chuàng)新,率先研發(fā)出全球首臺E級(EFLOPS,百億億級)超級計算機Frontier,2023年11月發(fā)布的最新版全球超級計算機TOP500排行榜數(shù)據(jù)顯示,美國超級計算機壟斷前三,在前十名中占據(jù)了6個名次,相較之下我國的“神威·太湖之光”和“天河二號”跌出了前十名。

    云計算方面,中國信通院2022年數(shù)據(jù)顯示,我國云計算的占比僅為28%,遠低于美國的60%。除去封禁實體計算芯片以外,云服務算力或許也將受到美國政府的遏制,全球主要的邊緣計算供應商也集中在美國。

    三是關(guān)鍵領域頂級學者與美國存在較大差距。

    從頂級學者數(shù)量看,與美國相比,我國缺乏推動數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟融合發(fā)展所需的高端人才。以人工智能領域為例,2022年全球最具影響力人工智能學者分析報告(智譜·AI,清華大學人工智能研究院)顯示,篩選出的過去10年全球人工智能研究領域最有影響力的2000位學者,2022年去重后有1898位,美國和中國入選數(shù)分別為1146人次和232人次,中國入選人數(shù)僅為美國的20%。

    從人才吸引力看,以人工智能領域為例,根據(jù)對全球人工智能人才的流動研究,美國人工智能頂尖人才中,本科畢業(yè)院校來自中國的占27%,遠超其他任何國家和地區(qū)。本科畢業(yè)于中國的頂級人工智能人才,留在中國和前往美國的分別是34%和近56%,而在美國修讀研究生畢業(yè)的中國人才,留在美國的占88%,回到中國的只占10%。美國人工智能公司甚至國防部重要人工智能研究項目中,來自中國的人才均占有較高比例。

    四是數(shù)字賦能實體經(jīng)濟支撐生態(tài)體系需進一步優(yōu)化。數(shù)字賦能實體經(jīng)濟的廣度和深度有待進一步拓展,部分領域市場主體存在“不愿轉(zhuǎn)”“不敢轉(zhuǎn)”“不能轉(zhuǎn)”現(xiàn)象,部分領域數(shù)字賦能還停留在數(shù)據(jù)感知階段,數(shù)據(jù)作為新型生產(chǎn)要素的價值潛力還未充分體現(xiàn),數(shù)字賦能引領高質(zhì)量發(fā)展的作用有待進一步發(fā)揮。此外,尚未形成對全球數(shù)字經(jīng)濟人才、技術(shù)、數(shù)據(jù)等要素的匯聚效應,尤其是在關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務商培育、數(shù)字化人才培養(yǎng)等方面還難以滿足全面實現(xiàn)數(shù)實融合的要求。

    對策建議

    一是設立“基礎研究特區(qū)計劃”,加大基礎研究和關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)。

    總結(jié)推廣上?!盎A研究特區(qū)”制度創(chuàng)新的成效與經(jīng)驗做法,研究設立全國層面“基礎研究特區(qū)計劃”。發(fā)揮舉國體制優(yōu)勢,整合數(shù)字技術(shù)領域的國家實驗室、科研院所、高水平研究大學、科技領軍企業(yè)等國家戰(zhàn)略科技力量,以整合研究力量、強化協(xié)同和聯(lián)合攻關(guān)等形式,打造數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新體系,在人工智能芯片、大模型算法、云平臺、深度學習平臺等制約我國數(shù)字技術(shù)發(fā)展的薄弱環(huán)節(jié)加強基礎研究和關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān),加快推動實現(xiàn)我國數(shù)字經(jīng)濟領域高水平自立自強,在重大科技任務攻關(guān)中大力推行“揭榜掛帥”“技術(shù)總師負責制”“賽馬制”。

    二是建設運營數(shù)據(jù)算力算法要素統(tǒng)一大市場。

    數(shù)據(jù)、算力、算法三要素高度聚合是美國推進數(shù)實融合,在國際競爭中具有領先優(yōu)勢的關(guān)鍵因素,建議在戰(zhàn)略層面建設數(shù)據(jù)算力算法要素統(tǒng)一大市場,在中央層面明確數(shù)據(jù)算力算法要素統(tǒng)一大市場的主管機構(gòu)。借鑒我國衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)成立“國家隊”中國衛(wèi)星網(wǎng)絡集團有限公司的做法,在數(shù)實融合領域成立新型央企,整合算力和數(shù)據(jù)的運營權(quán),并規(guī)劃建設全國一體化算力調(diào)度平臺、統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺、算法開放服務平臺三大支柱平臺。

    三是做實“引育留用”大文章,夯實數(shù)字賦能的人才底座。

    加強數(shù)字化人才隊伍建設。聚焦推進數(shù)實融合的重點領域和關(guān)鍵環(huán)節(jié)需求,將數(shù)字經(jīng)濟的綜合型產(chǎn)業(yè)人才和5G、AI等應用領域的專項人才納入高端引才計劃,加大力度吸引全球數(shù)字經(jīng)濟領域人才,為吸引全球頂尖人才制定個性化引入方案,探索制定個性化、差異化、多樣化的高精尖數(shù)字人才引進政策,特別是在個人所得稅優(yōu)惠政策上要有實質(zhì)性突破,面向全球加快引進一批數(shù)字經(jīng)濟領域?qū)W科帶頭人、技術(shù)領軍人和高級經(jīng)營管理人才。加強在高等教育資源統(tǒng)籌,優(yōu)化學科專業(yè)布局,調(diào)整高等院校專業(yè)設置、加強職業(yè)技術(shù)培訓等手段,建立立體式人才培育體系。支持企業(yè)設立博士后工作站,培養(yǎng)數(shù)字經(jīng)濟青年創(chuàng)新人才。將數(shù)字經(jīng)濟知識作為黨政機關(guān)干部學習培訓的重要內(nèi)容,提升黨政領導干部、公務人員數(shù)字化認識水平。

    四是提升數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務市場規(guī)模和活力。

    提升數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務市場規(guī)模和活力。面向重點行業(yè)和領域轉(zhuǎn)型需求,培育一批專門從事數(shù)據(jù)采集處理、應用軟件開發(fā)、數(shù)字化解決方案集成的數(shù)字化服務商,為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供方案設計、業(yè)務優(yōu)化和運營維護等一體化專業(yè)服務。充分發(fā)揮政府引導作用,鼓勵和支持高校院所、龍頭企業(yè)、行業(yè)協(xié)會等聯(lián)合建設綜合測試驗證平臺和大模型評測開放服務平臺,加強數(shù)字化轉(zhuǎn)型共性解決方案供給。堅持政府主導、市場參與,探索建立數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進中心,為推進數(shù)字賦能提供基礎技術(shù)、試驗設備、轉(zhuǎn)型路徑、典型場景等公共服務。

    五是加強政府對數(shù)字賦能工作的統(tǒng)籌協(xié)調(diào)。

    進一步強化統(tǒng)籌協(xié)調(diào),加強對全面推進數(shù)字賦能實體經(jīng)濟工作各行業(yè)領域推進工作的頂層設計和戰(zhàn)略指導,加強重大事項、重點項目、重大問題的統(tǒng)籌調(diào)度。強化數(shù)據(jù)管理部門統(tǒng)籌數(shù)據(jù)資源整合共享和開發(fā)利用職能,加快推進政務數(shù)據(jù)和相關(guān)社會數(shù)據(jù)的整合、管理、應用和服務體系建設工作,夯實數(shù)據(jù)要素賦能基礎支撐。加強各類財政資金和產(chǎn)業(yè)基金的統(tǒng)籌,加大對數(shù)字基礎設施建設、關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)等重點領域和薄弱環(huán)節(jié)的資金支持力度,突破制約數(shù)實融合工作推進的短板和瓶頸。加快推進標桿工程建設,盡快形成一批可復制推廣的經(jīng)驗做法和制度性成果,強化數(shù)字賦能標桿工程的示范引領效應。

    作者系中國區(qū)域經(jīng)濟學會常務理事,中國區(qū)域科學協(xié)會理事,北京科技政策與管理研究會常務理事。

    編輯:陳希琳

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