期刊之家

稳妥投稿期刊

SCI论文发表

学术咨询服务,正当时......

开创“数据+”时代的融合创新

2021-07-19推荐论文

  在这一轮科技革命和新的产业变革浪潮中,基于数据发展数字经济已成为不可逆转的时代潮流‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。 可以预见,未来几年全球数字经济仍将以高速增长态势驱动经济增长,数据产业创新演进升级,传统行业数字化转型大有可为‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。

大数据论文

  数据作为数字经济时代最核心、最具价值的生产要素正在加速向各行各业渗透,成为全球经济增长的新动力、新引擎,深刻改变人类社会的生产和生活方式‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。 5G联接、人工智能、云计算、区块链、产业互联网、泛在感知等新技术、新模式、新应用无一不是以海量数据为基础,同时又反过来激发了数据量的爆发式增长。

  数据是数字经济时代的关键生产要素

  2020年3月,中共中央、国务院《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》首次明确将“数据”列为生产要素,分类提出了土地、劳动力、资本、技术、数据五个要素领域改革的方向,明确了完善要素市场化配置的具体举措。 这充分反映了党中央对信息技术发展的时代特征及未来趋势的准确把握,也充分凸显了数字经济时代数据对于经济活动和社会生活的巨大价值。 2020年5月,中共中央、国务院发布《关于新时代加快完善社会主义市场经济体制的意见》,提出要加快培育发展数据要素市场,建立数据资源清单管理机制,完善数据权属界定、开放共享、交易流通等标准和措施,发挥社会数据资源价值。

  IDC预测,2025年全球数据量将高达175ZB。 其中,中国数据量增速最为迅速,预计2025年将增至48.6ZB,占全球数据圈的27.8%,平均每年的增长速度比全球快3%,中国将成为全球最大的数据圈(数据圈指被创建、采集或是复制的数据集合)。 随着数据量指数级增长,数据分析算法和技术迭代更新,数据创新应用和产业优化升级,数据对社会变革的影响更加深远。

  数据成为数字经济持续发展的新动能

  (一)国家战略“数据+”指引经济发展新方向

  从当前的竞争态势看,数据竞争力将成为数字经济新阶段建设的战略焦点。 2019年12月,美国白宫发布了《联邦数据战略和2020年行动计划》,以2020年为起始,联邦数据战略描述了美国联邦政府未来十年的数据愿景,其核心思想是将数据作为战略资源来开发, 通过确立一致的数据基础设施和标准实践来逐步建立强大的数据治理能力,为国家经济和安全提供保障。 欧盟在2020年2月也发布了《欧盟数字化战略》《数据战略》《人工智能战略》,核心思想亦是在建立联邦数据平台的基础上实现数据主权和技术主权,从而达到数字经济时代国家竞争力的提升和领先。

  数字经济是以数据化的知识和信息作为关键生产要素,以数字技术为核心驱动力,以现代信息网络为重要载体,通过数字技术与实体经济深度融合,不断提高数字化、网络化、智能化水平,加速重构经济发展与治理模式的新型经济形态。 数字经济在中国国民经济中的地位进一步凸显。 总体上,我国数字经济规模持续不断扩张、贡献不断增强。

  面向“十四五”和国家2035年远景目标规划,立足中国辐射世界,整合全球数字经济,就是要形成国际国内双循环数字经济发展模式,通过国内数字经济规模优势配置全球数字人才、数字资源服务于国内数字经济价值发展方向,创造全球包容性的数字经济发展模式,弥合发展中国家与发达国家之间的数字鸿沟,为全球数字经济治理贡献中国智慧、中国方案。

  在这一轮科技革命和新的产业变革浪潮中,基于数据发展数字经济已成为不可逆转的时代潮流。 可以预见,未来几年全球数字经济仍将以高速增长态势驱动经济增长,数据产业创新演进升级,传统行业数字化转型大有可为,发达国家将通过强化技术创新巩固数字经济先发优势,发展中国家则将通过深化行业数字化努力实现赶超,数字经济领域的竞争将愈发激烈。

  行业数字化将成为全球数字经济发展的主脉络。 我国数字经济发展的关键是要促进数字化技术在各个行业渗透,催生新产业新模式新业态,释放产业经济活力。 行业数字化不仅对数据的感知、存储、传输、处理等能力提出更高要求,还带来对大数据治理、服务平台、应用平台等的需求,更需要构建完善的数字化产业生态,对新型数据基础设施提出更高要求:提高数据获取效率,打通数据流动通道,提供快速的数据分析能力,为行业用户提供一站式的服务,盘活数据资产,帮助各行业用户深度挖掘数据价值,实现转型和创新融合发展。

  我国正处于从工业经济迈向数字经济的攻坚阶段,实体经济数字化、智能化转型需求越发迫切,大数据技术日新月异,融合发展相关政策持续完善,大数据与实体经济融合发展正迈入前所未有的重大机遇期。 在党中央、国务院的高度重视和大力推动下,国务院、各部委出台的大数据相关多项文件加快落地实施,融合发展的实施机制、资金支持、人才培养等政策保障持续强化,大数据与实体经济融合发展的进程正在加快。

  (二)数据驱动数字经济整体发展迈向新高度

  1.数字经济成为国民经济核心增长极

  2020年,新冠肺炎疫情的发生使全球经济增势放缓,在此背景下,我国数字经济依然保持了较快增长,各领域数字经济稳步推进,质量效益明显提升,数字经济高质量发展迈出了新的步伐。

  我国数字经济规模不断扩张、贡献不断增强,已经成为国民经济的核心增长极。 2019年,我国数字经济增加值规模达到35.8万亿元,占GDP比重达到36.2%,按照可比口径计算,2019年我国数字经济名义增长15.6%,高于同期GDP名义增速约7.85%,数字经济在国民经济中的地位进一步凸显。 数字经济的持续高速增长,成为我国实现经济高质量发展的重要抓手。 从历史维度看,数字经济成为推动国民经济持续稳定增长的关键动力。 与2005年相比,我国数字经济规模增长了12.7倍,年复合增长率高达20.6%,而同期GDP仅增长了4.3倍,年复合增长率为12.6%。 并且数字经济对GDP增长的贡献程度还在不断提升,从2014年到2019年的六年时间,我们数字经济对GDP增长始终保持在50%以上的贡献率,2019年数字经济对经济增长的贡献率高达67.7%,并且这个趋势仍在加强。 从区域维度看,各地区数字经济与国民经济发展水平呈较强正相关,数字经济是带动区域经济发展的主引擎。 2019年各地区数字经济发展水平基本延续前几年的发展态势,经济发达的省份,数字经济发展水平也普遍较高。 以北京、上海为例,其数字经济GDP占比已经超过50%,广东、浙江、江苏、福建等省市数字经济占GDP比重也超过40%。 从增速看,贵州、福建数字经济增长领跑全国,2019年增速超过20%,重庆、浙江、河北等省市数字经济增速超过15%,其余大部分省市数字经济增速也超过10%。

  总体看,在过去的几年我国准确把握住了新一轮科技革命和产业变革,不断加速推进数据价值化,持续推进数字技术与实体经济集成融合走向纵深,产业数字化应用潜能迸发释放,新模式新业态全面变革开启,国家治理能力数字化水平显著提升。

  2.数据+时代的典型特征

  数据在快速变化的过程中,将呈现以下几个特点:首先,海量、多元和非结构化成为新数据时代的发展常态。 数据环境呈现多样化、复杂化,大量文本、图片、视频等非结构化数据被产生、存储和使用。 例如,在智慧城市场景中,中国摄像头保有量已达亿级,产生的海量数据给数据的存储和管理及使用带来了压力。 数据从单一内部小数据形态向多元动态大数据形态发展。 其次,数据实时性处理需求变得更为迫切。 随着网络技术的快速发展和互联网对社会运行效率的不断优化和提升,企业新衍生的业务对于数据实时性使用的需求日益增加。 例如:金融反欺诈风险评估、无人驾驶、工业检测等许多场景,需要依赖快速实时的数据采集、存储和分析处理。 再次,云计算、IoT物联网、大数据、人工智能、区块链、边缘计算、5G等一系列新型数字技术对社会各个行业的渗透和场景创新过程中,海量数据呈现多元化数据处理的特征,对数据中心如何更好支撑新型数字技术的需要提出了挑战。 例如:无人驾驶场景下,原始图像数据的处理需要经过云计算、大数据、边缘计算、人工智能、5G等一系列新型数字技术的综合使用。

  3.转向“数据驱动数字经济的发展模式”

  数字经济发展过程中,以互联网业务为主体的企业已经通过不同的“互联网+”业务累计了大量的社会数据,并通过数据驱动的业务方式,在业务创新和价值再造过程中叠加出远超以往的竞争优势,大型科技企业因此不断涌现壮大。 而传统行业中各类企业在经济发展过程中也逐步意识到数据驱动引发产业格局的深刻变化,各个领域围绕“数据+”进行行业场景创新的探索不断进行。

  中国转向“数据驱动数字经济的发展模式”具备历史发展的必然性。 从理论创新而言,全球首次将数据作为新型生产要素与传统生产要素(土地、劳动力、资本、技术)并列,从而为数据价值商品化的后续相关政策、法规等出台奠定了理论基础; 从国家发展角度而言,过去中国数字经济粗放式治理需要逐步向精细化治理演化,以“数据+”实现更富效率的国家治理,从而平衡国际发展空间和国际责任的挑战; 从产业角度而言,过去十数年时间里,中国已形成了对数据进行收集、处理、分析等的相关技术和产业群体。 从处理数据到驱动数据是产业升级必然的过程; 从社会角度而言,随着互联网带来的社会转变,人民对高效社会服务以及更幸福生活更加渴望‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。 因此,“让数据多跑路,让人少跑路”是未来社会运转中的常态。

  总体而言,数据与实体经济的融合发展目前已取得显著成效,但我们也必须认识到,融合领域还依然面临着要素支撑能力不足、政策供给相对滞后、融合应用不平衡不充分等问题,大数据与实体经济深度融合的持续深入推进面临诸多挑战。 疫情在全球范围还无法消除,国内外形势可能会更加复杂严峻、实体经济可能面临更大挑战、人民群众追求美好生活的愿望更加强烈,大数据与实体经济融合发展的需求愈加紧迫。 面对挑战,应坚定不移地以融合需求为指引、以融合问题为导向,进一步增强融合支撑能力、全面强化融合要素保障、全力构建融合发展生态、持续完善融合市场环境,加快推动大数据与实体经济融合创新。

  开创“数据+”时代的融合创新新局面

  (一)“数据+”融合创新的机遇、挑战

  1.数据成为新型生产要素,市场化流通亟待探索

  过去几年,中国各地政府已在积极尝试政府部门数据的社会化共享,在试验的过程中,我们发现政府部门数据共享存在“不愿共享”“不敢共享”“不能共享”三大难题。 “不愿”体现在认为数据共享意味权力的流失或者旁落,因此从自身权力和利益出发,不愿共享数据。 “不敢”体现在缺乏法律和相关制度的推动,相关部门担心数据共享会引发不必要的职责负担。 “不能”体现在数据格式缺乏统一标准并且缺乏相应的数据分享技术,因此导致数据不能分享。

  数据要素市场的发展本质是要打破数据孤岛效应,在社会层面进行数据要素市场化的推进过程中,相关尝试引发的三个“不”的难题预计同样会以不同的表现形态展现出来。

  2.行业数字化深度转型依然存在挑战

  行业数字化转型是数据+不断深化的过程,但是其面临的一些问题需要我们去改善。

  首先,企业数据资产积累薄弱。 数字化转型是企业数据资产不断积累以及应用的过程,数据资产是数字化转型的重要依托,如何加工利用数据、释放数据价值是面临的重要课题。 多数企业仍处于数据应用感知阶段,数据资源离散,覆盖全流程、全产业链、全生命周期的数据链尚未构建。

  其次,相关技术及第三方供给不足。 传统产业数字化转型面临成本较高、核心数字技术供给不足等问题,也缺乏有能力承担集战略咨询、架构设计、数据运营等关键任务于一体,且能够实施“总包”的第三方服务商。 目前市场上的方案多是通用型解决方案,无法满足企业、行业的个性化、一体化需求。 更为重要的是,对于很多中小企业而言,市场上的软件、大数据、云计算等各类业务服务商良莠不齐,缺乏行业标准,选择难度较大。

  最后,数字鸿沟明显,产业协同水平较低。 大多数中小企业数字化水平低,网络化、智能化基础薄弱,尽管有意愿,但受限于人力、资金约束,大中小企业间的数字鸿沟十分明显。

  3.数据基础设施和技术配套的问题

  进行“数据+”经济模式的发展离不开在社会层面构建共享、安全、高效、可靠的数据收集、处理及流动能力,如在企业数据中心、云以及边缘之间实现安全高效的数据流动及高质量的数据处理。 但是当前大量社会数据聚集在BIG TECH类型的公司(如大型互联网公司、公有云等)掌控之下,数据流动和处理往往发生在单一数据基础设施的范围内,客户或企业因此产生数据依赖。 在缺乏选择的情况下,数据不能自由流动,必然导致数据垄断和抑制创新的局面发生。

  4.法律法规尚待完善,开放合作对接国际有待协同

  中国作为经济全球化的倡导者,数据要素市场化将不仅仅局限在国内市场,而将是全球范围的合规自由流动。 当前全球数据市场尚处孕育期,各国数据相关制度建设虽然尚处早期,但是一些相关法案正在陆续推出。 比如,美国颁布了《加利福尼亚州消费者隐私法案》《电子政务法》《信息技术管理改革法》《数据质量法》等数据市场相关的法律法规; 欧盟则形成了以《GDPR通用数据保护条例》《公共部门信息再利用指令》《数字议程》等为主体的法律法规体系。 我国也在陆续颁布和实施与个人信息和数据安全相关的法规,从而为数据市场健康发展提供法律基础。 全球主要国家数据市场制度框架还处于探索阶段,因此当前阶段,各国在数据立法上的国际协调性必然不充分。

  (二)“数据+”与实体经济融合创新发展的推进建议

  1.加速完善数据要素市场化进程(商业化)

  推进数据采集、标注、存储、传输、管理、应用等全生命周期价值管理,打通不同主体之间的数据壁垒,实现传感、控制、管理、运营等多源数据一体化集成。 构建不同主体的数据采集、共享机制,推动落实不同领域数据标注与管理应用。

  建设国家数据采集标注平台和数据资源平台,实现多源异构数据的融合和存储。 建立数据质量管理机制,制定规范的数据质量评估监督、响应问责和流程改善方案,积极应用先进质量管理工具,形成数据要素市场,研究制定数据流通交易规则,引导培育数据要素交易市场,依法合规开展数据交易,支持各类所有制企业参与数据要素交易平台建设。 推动数据要素全面深度应用,深化数据驱动的全流程应用,提升基于数据分析的工业、服务业、农业的供给与消费,实现不同产业的生产管理全流程综合应用。 组织开展数据标准研制工作,促进各类标准之间的衔接配套。

  2.加快行业数字化转型(价值创造)

  加快企业数字化改造,引导实体经济企业加快生产装备的数字化升级,深化生产制造、经营管理、市场服务等环节的数字化应用,加速业务数据集中共享。 加快行业数字化升级,面向钢铁、石化、机械、电子信息等重点行业,制定数字化转型路线图,形成一批可复制、可推广的行业数字化转型系统解决方案。

  打造区域制造业数字化集群,加快重点区域制造业集群基础设施数字化改造,推动智慧物流网络、能源管控系统等新型基础设施共建共享。 培育数据驱动的新模式新业态,引导企业依托工业互联网平台打通消费与生产、供应与制造、产品与服务间的数据流和业务流,加快创新资源在线汇聚和共享,培育个性化定制、按需制造、产业链协同制造等新模式,发展平台经济、共享经济、产业链金融等新业态。

  3.提升数据基础设施和技术(企业能力)

  加大数据领域基础技术研究投入,对从事计算芯片、智能芯片、数据存储新介质SCM、全闪存、数据库、虚拟化软件、大数据、机器视觉、全息感知技术等领域研究的企业,加强政策扶持力度,驱动产业端到端自主竞争力构建,实现十四五期间从追赶到全面超越,推进在政府、金融、电信、交通、能源等重点领域实现这些关键技术的规模化应用。突破核心关键技术,强化基础研究,提升原始创新能力,努力走在理论最前沿、占据创新制高点、取得产业新优势。 坚持应用牵引、体系推进,加快突破信息领域核心关键技术,提升数字技术供给能力和工程化水平。

  补齐产业基础能力短板,聚焦集成电路、基础软件、重大装备等重点领域,加快补齐产业链条上基础零部件、关键基础材料、先进基础工艺、产业技术基础等短板。 提升产业链现代化水平,支持产业链上下游企业加强产品协同和技术合作攻关,增强产业链韧性。 推进先进制造业集群建设,支持建设共性技术平台和公共服务平台。 预防和缓解产业对外转移,留住产业链关键环节与核心企业,推动沿海地区产能有序向中西部和东北地区梯度转移。

  4.强化数据治理能力(社会治理)

  建立健全法律法规,完善数据开放共享、数据交易、知识产权保护、隐私保护、安全保障等法律法规,修订相关管理规章,更好发挥行业公约等对法律法规体系的有效补充作用。 加强政策和标准引导,持续完善数字经济发展的战略举措,加强政策间相互协同、相互配套,推动形成支持发展的长效机制。 推动建立融合标准体系,加快数字化共性标准、关键技术标准制定和推广。 完善数字经济统计理论、方法和手段。

  利用现代信息技术提升治理效能,强化大数据、人工智能、区块链等现代信息技术在治理中的应用,增强态势感知、科学决策、风险防范能力,降低治理成本,提高治理效率。 加强安全保障和风险防范,全面提升关键信息基础设施、网络数据、个人信息等安全保障能力,增强融合领域安全防护能力,积极应对新型网络安全风险‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。

  大数据论文范例:论5G时代图书馆数字人文大数据服务平台建设

  5.构建数据国内国际双循环(全球贸易)

  加强各国数字经济领域政策协调,推进数字经济技术、标准、园区和人才培养等领域合作的试点示范,培育支持若干个具有示范性、引领性和标志性的国际合作项目。 深度参与全球数字经济创新合作,加强与联合国、G20和金砖等数字经济多边机制、论坛的对接,加强与相关国际组织、产业联盟和科研机构的战略合作,推广数字经济相关技术、产品、标准、服务、规则和共识,深化国际互利共赢。 创造公平公正、创新包容、非歧视的市场环境,全面实施准入前国民待遇加负面清单管理制度,让各国企业平等参与中国数字经济创新发展进程,共享发展机遇。

  作者:温立 张明

编辑在线解答 快准稳

推荐论文