數字經濟規模再創新高，產業落地、數據安全有待加速

21世紀經濟報道記者繳翼飛北京報道

7月4日-7日，2023全球數字經濟大會在北京召開。21世紀經濟報道從會上了解到，目前中國數字經濟總體規模已經突破50萬億元，年均復合增長率也遠超其他發達經濟體，數字經濟核心產業不斷發展壯大。

會上嘉賓表示，發展數字經濟已經成為把握新一輪科技革命和產業變革新機遇的重要戰略選擇，需要高度重視大數據、人工智能、智能網聯汽車等戰略性新興產業的創新發展。同時，隨著全球產業數字化轉型進入規模化擴張和深度應用階段，應當進一步推動前沿技術與實體經濟的融合應用落地，目前備受矚目的AI大模型也應當進一步向產業應用延伸，逐漸構筑匹配不同行業垂直領域的數字化、智能化能力。

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數字經濟規模增速全球領先

國家發改委黨組成員、副主任叢亮在開幕式致辭中指出，近年來數字經濟、互聯網+、大數據等戰略深入實施，數字經濟在促進經濟增長、提質增效方面發揮了重要作用。據測算，中國數字經濟總體規模已經達到50.2萬億元。全國網絡零售市場規模連續9年居世界首位，軟件和信息服務業收入達10.8萬億元。

會上發布的《全球數字經濟白皮書》（下稱“《白皮書》”）顯示，目前主要國家的數字經濟發展均在持續提速。2022年，美國、中國、德國、日本、韓國等5個世界主要國家的數字經濟總量為31萬億美元，數字經濟占GDP比重為58%，較2016年提升約11個百分點，數字經濟規模同比增長7.6%，高于GDP增速5.4個百分點。

中國信息通信研究院院長余曉暉指出，2016-2022年，美國、中國數字經濟持續快速增長，數字經濟規模分別增加6.5、4.1萬億美元；中國數字經濟年均復合增長14.2%，是同期美中德日韓5國數字經濟總體年均復合增速的1.6倍。

工信部數據也顯示，今年前5個月，我國軟件業務收入超過4.3萬億元，信息技術服務收入2.84萬億元，數字經濟核心產業不斷發展壯大，數實融合也在加速進行，截至今年5月底，我國重點工業企業關鍵工序數控化率達到59.4%，累計培育出1700余家數字化車間和智能工廠。

余曉暉表示，全球產業數字化轉型已經進入規模化擴張和深度應用階段，數字化轉型應用領域由生產研發向供應鏈協同、綠色低碳方向延伸，推動產業高端化、智能化、綠色化、融合化發展，助力提升產業鏈供應鏈韌性和安全。而工業互聯網平臺作為轉型的重要支撐，加速與人工智能、5G等數字技術深度融合，逐步推動形成平臺化、開放化、無線化、智能化的新型產業形態。

中國工程院院士鄔賀銓接受21世紀經濟報道采訪時指出，目前我國工業互聯網平臺集中度仍然較低，一定程度上影響了跨平臺互聯互通。大企業可以自建工業互聯網平臺，而多數中小企業可以通過公有云使用第三方平臺，將工業控制從本地擴展到云端，實現遠程維護。

工信部黨組成員、副部長王江平在會上表示，下一步，工信部將加快推進產業數字化轉型，大力推進5G、千兆光網等新一代信息通信技術在垂直行業、信息消費、社會民生等領域的融合應用，形成重點領域創新應用示范標桿。同時，增強數字發展動能，加快大數據、人工智能、智能網聯汽車等戰略性新興產業的創新發展，大力發展先進制造業，促進數字經濟做強做優做大，培育經濟新引擎。

中國科學院院士梅宏在主旨報告中指出，發展數字經濟的關鍵是數據要素市場的培育與形成。但由于我國數據要素化尚處于起步探索階段，還存在諸多問題，比如說資產地位沒有確立，權屬確權沒有共識，流通交易缺乏規則，利益分配缺少機制等。未來的十年將是全球治理體系深刻重塑的十年，隨著大數據技術的未來發展，數據和應用會進一步分離，從而促進數據的要素化。

對于數據資源的流轉分享問題，中央網信辦副主任、國家網信辦副主任趙澤良提出，未來我國將加快建立數據資源的確權制度，界定各個數據資源的權屬關系，加快制定數據資源的采集、利用、交流、共享規則。同時，還要加快建設數據資源、數據跨境流動的規則，在保障國家安全的前提下，鼓勵和支持數據依法合理自由地流動。

AI大模型有待向產業拓展

AI大模型也是今年大會上的展示重點。例如，百度智能云文心一言千帆大模型、昆侖萬維“天工”大模型，以及第四范式的“式說大模型”。京東集團CEO許冉也在大會主論壇上透露，京東將在7月13日舉行的全球科技探索者大會上發布京東大模型。

《白皮書》顯示，目前人工智能產業平穩發展，2022年全球人工智能市場收入達4500億美元，同比增長17.3%，2023年第一季度 AIGC異軍突起，成為最熱門的投融資領域。

“目前的大模型可能還是語言類更多，場景應用也是To C端多一些，將來更大的應用場景應該是面向產業。”鄔賀銓告訴21世紀經濟報道，中國制造業門類齊全，具有面向實體產業訓練產業AIGC的有利條件，除了目前已經出現的智能客服，未來還可以進一步向供應鏈管理、自動裝置運轉等應用場景延伸。

柏睿數據總裁梁雪青也在接受21世紀經濟報道采訪時指出，大模型在智能制造領域也可以大有作為，比如，通過預測設備故障率、原材料需求量等，幫助企業優化生產計劃和降低成本；通過對生產過程中的數據進行實時監測和分析，及時發現異常情況并采取措施，提高產品質量和穩定性；通過對傳感器采集的數據進行分析處理，實現并優化自動化控制。

“目前業內已經在嘗試為AI大模型發展提供從數據采集、存儲、計算分析到模型訓練、部署、應用的全生命周期解決方案，助力工業、金融等領域企業高效、安全、輕松地通過個性化的AI大模型，構筑匹配自身行業垂直領域的數字化、智能化能力。” 梁雪青說。

不過，余曉暉提醒，目前模型層出不窮，但能力參差不齊，而且存在軟硬件支撐體系挑戰巨大、行業高價值數據集缺失、安全問題也日益凸顯。亟需系統化評估測評體系，從基礎技術、通用智能、軟硬件系統、產品成熟度、行業應用能力等方面進行系統評估。

值得注意的是，國家網信辦已經在今年4月出臺《生成式人工智能服務管理辦法（征求意見稿）》，強調服務提供者需要確保數據安全和個人信息保護合規。對數據違法的處罰力度正在不斷加強。

“智能工具的廣泛使用，加劇了數據被動泄露的風險，數據顯示目前有約2.3%的員工會將公司機密數據投喂到ChatGPT中，企業平均每周向ChatGPT泄露機密材料達數百次。”奇安信集團董事長齊向東告訴21世紀經濟報道，目前以ChatGPT為代表的生成式人工智能技術快速演進迭代，對安全產業同時帶來了全新的挑戰和機遇。我國政府和企業機構要加快補上“數智安全課”，通過縱深防御的內生安全體系、全鏈條數據安全保護系統以及人工智能的運營體系，應對好數智時代的安全挑戰。

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