党的二十届三中全会强调,健全促进实体经济和数字经济深度融合制度,加快构建促进数字经济发展体制机制,完善促进数字产业化和产业数字化政策体系。数字经济快速发展必须依托实体经济支撑,实体经济转型升级需要依赖数字经济加持。只有数实深度融合发展,相互支持相互促进,才能充分发挥二者的叠加效应、乘数效应、指数效应、倍增效应作用,促进整个经济实现质的有效提升和量的合理增长。
把握实体经济和数字经济深度融合机理
实体经济和数字经济能够实现深度融合,是由数智技术、数据要素、算力算法、人工智能高连接性、高渗透性、高通用性、高赋能性的特征所决定的。
连接是融合的基础。数智技术互联互通,连接一切,去边界化。一是跨界竞争、跨界合作、跨界创新、跨界协同、跨界共生、跨界融合;二是内外部、上下游、全产业、多变量、多环境,是一体的。各产品、企业、产业、生态通过数智技术实现了前所未有的连接,打破了时空限制,实现了信息的即时精准传递,促进了资源的高效配置和优化利用。
数字经济具有高渗透性的特点,无时不在,无处不达。数智技术能够广泛渗透到生产、分配、交换、消费的全领域、全过程、全环节。根据中国信息通信研究院的数据,2022年,中国第三产业、第二产业、第一产业数字经济的渗透率分别为44.7%、24.0%和10.5%,同比分别提升1.6、1.2和0.4个百分点,二产渗透率增幅与三产渗透率增幅差距进一步缩小,形成服务业和制造业引领数实融合发展格局。
高通用性是数字经济的最大特征,包括通用目的技术、通用数据资源、通用绿色能源、通用网络能力、通用算力算法、通用人工智能等。基于高通用性,数字经济可以融入全部实体经济之中,促使实体经济全方位从量变发生质变,引致新农业、新制造业、新服务业的产生。以人工智能为例,随着人工智能成本的不断下降,三次产业中融入人工智能的数量不断增加,推动实体经济转型升级,促进实体经济快速增长。
赋能包括数智技术赋能、数据要素赋能、数智劳动赋能、数字空间赋能、数智治理赋能等。其中,数智技术不仅群体突破,它们之间不断聚合、组合、整合、复合,技术融合导致产业融合,具有巨大的价值倍增效应;数据要素具有成本趋零、供应无限、应用广泛的特征,可以高效赋能实体经济;数智劳动在破解劳动力短缺困局的同时,大大降低企业的生产成本;数字空间极大拓展经济活动空间,打破物理空间约束;数智治理促进信息透明、提高监管效率、降低交易成本,推动更加公平、更可持续的价值创造。
畅通实体经济和数字经济深度融合路径
基于高维能量考虑,数字经济包括但不限于大数据经济、大算力经济、大模型经济、人工智能经济等,每一形态可从技术、产品、产业、基础设施四个层面与实体经济融为一体。以大数据为例,可有大数据技术、大数据产品、大数据产业和大数据基础设施。实体经济和数字经济深度融合可有如下四种高维路径。
实体经济和大数据融合。数据成为新型生产要素,实体经济借助大数据正处于转型发展的关键时期。实体经济和大数据融合,对于整个经济发展具有重要意义。农业领域,大数据在精细化农业、农业智能化和机械化设备、农业供应链、农产品销售、农产品质量与安全管理中都有广泛应用。制造业领域,大数据融入研发、制造、营销、营运的全过程,用数据说话、用数据服务、用数据管理、用数据决策。零售业领域,与大数据的深度融合正在改变行业的运营模式和客户体验,包括客户行为分析、个性化推荐与精准营销、库存管理与供应链优化、定价策略优化、店铺选址与布局优化、市场趋势预测、社交媒体与口碑管理等。
实体经济和大算力融合。算力作为新质生产力的先进代表,在数据处理上规模大、速度快,把经济活动时间压缩到一个新极限。不论传统产业还是新兴产业、未来产业,都需要算力的加持,尤其是以新材料、生物制药、基因技术、深海空天等为代表的前沿科技和未来产业,对算力融合提出了前所未有的需求。新材料领域,通过高性能计算和数据分析,研究人员可以更高效地设计、模拟和优化新材料,加速材料研发进程,推动材料科学和工程的创新发展。生物制药领域,通过利用高性能计算和数据分析,研究人员可以更深入地理解疾病机制、优化药物设计、预测药物效果和副作用,极大地加速了药物发现、开发和生产过程。基因技术领域,高性能计算和数据分析技术的进步,使得处理和分析海量基因数据成为可能,为精准医学、遗传研究和生物技术创新提供了强大支持。深海空天领域,高性能计算和数据分析技术帮助科学家和工程师处理大量复杂数据,模拟极端环境中的物理过程,并支持创新工程设计。
实体经济和大模型融合。目前,大模型的迅速发展正助力农业、工业和服务业的创新升级。农业领域,大模型在智能农业管理、农业数据分析、精准农业、农作物品种改良等方面的应用正变得越来越广泛。制造业领域,大模型尤其是基于深度学习和自然语言处理的预训练模型,具备强大的数据处理和分析能力,能够应对制造业中的复杂问题,在智能制造、供应链管理、产品设计、个性化定制等方面具有广泛应用。服务业领域,以医疗行业为例,大模型凭借其强大的数据处理、学习推理能力,深度融入医疗诊断治疗、临床决策支持、患者管理与健康监控等方面,提升诊断治疗的精准度,优化患者管理和医疗资源分配。
实体经济和人工智能融合。人工智能,既是新质技术、新质资本、新质劳动、新质管理,又是知识集合、数据集合、算法集合,它是诸生产要素的集合体、混合体、融合体、综合体。人工智能研发环节高投入成本、应用环节零边际成本的特点,使得数实融合发展更具内在动力。根据中金公司估计,人工智能的引入将为我国带来GDP的额外提升,若以2024年为基准,2030年约4.8万亿元,2035年约12.4万亿元,2050年约50.4万亿元,对应额外提升幅度分别为3.6%、9.8%和39.9%,对应年化增长率分别约为0.5%、0.8%和1.3%。人形机器人既是人工智能与高端制造业融合的典型产品,更是人工智能与制造业、服务业、农业深度融合的切入点和突破口,它能实现更广范围资源优化配置、更深程度生产方式变革、更高水平经济价值创造。
促进实体经济和数字经济深度融合对策
加快科技创新向产业创新转化。关键在于把科技创新和产业创新由“两张皮”变为一个整体。企业是技术创新的主体,需要加强企业主导的产学研深度融合,强化目标导向,把科技创新切实转化为产业创新,营造有利于科技型中小微企业成长的良好环境。创新依赖足够大的市场,科技创新转化为产业创新需要创新成果被市场需求吸纳,甚至是依托创新产品创造市场需求,这一过程是“科技植入经济”的市场实现和确认过程,需要瞄准未来科技和产业发展制高点,迎合或创造潜在需求。
推进四链协同一体化闭环发展。推动创新链产业链资金链人才链深度融合,促进产学研融一体发展。以创新链推动产业链,特别是以颠覆性技术和前沿技术催生新产业新模式新动能;以产业链完善资金链,实体经济和数字经济发展需要资金投入并借助金融力量,要注意金融有风险,不能脱离实业;以资金链汇聚人才链,资金是助力人才发挥创新引领作用的催化剂,着力构建人才资金保障体系;以人才链支撑创新链,加快建设战略人才力量,努力培养造就更多战略科学家、一流科技领军人才和创新团队、青年科技人才、卓越工程师、大国工匠和高技能人才。由此,把四链闭环化,循环往复下去。
加快新质生产力促进中心建设。培育发展新质生产力是推动我国经济高质量发展的关键抓手,而数字经济是加快形成新质生产力的重要载体。建设新质生产力促进中心,旨在促进实体经济和数字经济“双向”深度融合。一方面,把大数据、大算力、大模型、人工智能等数智高科技产品化、产业化、基础设施化,就是数实融合发展;另一方面,把大数据、大算力、大模型、人工智能在技术、产品、产业、基础设施层面分别融入实体经济之中,更是数实融合发展。
以场景应用倒逼数实融合发展。中国人口多市场大、应用场景丰富,在应用层可孕育出引领性的创新,即在实体经济和数字经济深度融合上优势明显。医疗卫生、教育领域、司法存证、前沿科学、智慧城市、智能家居,这些都是数字经济应用的典型场景。充分发挥海量数据和丰富应用场景的优势,推动新技术新场景新模式从经济领域拓展至政治、文化、社会、生态等非经济领域。通过在各行各业创造海量应用场景,倒逼大数据、大算力、大模型、人工智能加快应用落地,既在供给侧加快数实融合发展,又在需求侧促进数实融合发展。
(作者系中国社会科学院大学教授、中国社会科学院数量经济与技术经济研究所研究员)
李海舰
来源:学习时报
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