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黄奇帆
（国家创新与发展战略研究会学术委员会常务副主任，
重庆市原市长）
中共中央政治局2021年10月18日下午就推动中国数字经济健康发展进行第三十四次集中学习。中共中央总书记习近平在主持学习时强调，近年来，互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等技术加速创新，日益融入经济社会发展各领域全过程，数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键。要站在统筹中华民族伟大复兴战略全局和世界百年未有之大变局的高度，统筹国内国际两个大局、发展安全两件大事，充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级，催生新产业新业态新模式，不断做强做优做大我国数字经济。
深入理解总书记关于数字经济发展的重要论述，对于我们把握数字经济的运行规律具有重大意义。
以服务器为主构成的数据处理中心作为云计算的核心载体和硬件基础，赋予云计算三个方面的功能：存储功能、计算功能、通信功能。第一，在数据信息的存储功能方面，云计算的服务器能存储大量数据。第二，在计算功能方面，每个服务器实质上就是一台计算机。第三，在通信功能方面，服务器连接着千家万户的手机、笔记本电脑等移动终端，是互联网、物联网的通信枢纽，也是网络通信能力的具体体现。
大数据之大，一是静态数据，二是动态数据，三是经过人类大脑和计算机处理、计算后产生的数据，这三者共同构成大数据的来源。大数据若要转化为有用的信息、知识，需要消除各种随机性和不确定性。数据在计算机中只是一串英文字母、字符或者阿拉伯数字，可能是混乱的、无序的。数据应用一般要经历三个步骤：数据变信息、信息变知识、知识变智慧。
第一，大数据如何让数据产生智慧。大数据之所以能够智能化，能够决策或辅助决策，是因为在人工智能或计算机操作过程中有四个步骤：一是采集、抓取、推送；二是传输；三是存储；四是分析、处理、检索和挖掘。第一步，在大数据中不断地过滤出有一定意义的信息，也就是采集、抓取、推送。第二步、第三步是传输和存储，内涵不言自明。第四步是分析、处理、检索和挖掘，关键技术在于算法。算法是辅助人类在非常繁杂、非常巨大的海量数据空间中，快速找到目标、路径和方法的工具。
第二，在分析、处理、检索和挖掘中产生智能的关键在于大数据、算法以及高速度的计算处理能力。没有大数据的长期积累、重复验证，智能管理也发挥不了作用；有了算法和大数据，没有高速度的计算能力也不行。算法是人工智能的灵魂，它之所以变得“有灵气”是因为有大数据不断地“喂养”，不断地重复和训练。在这个意义上，如果没有算法，大数据就没有灵魂，也就显示不出大数据处理的真正意义。如果没有大数据来“喂养”，即使专家设计出好的算法，智能也未必有效。
区块链实质上是一个去中心化的分布式存储数据库，它打破了中心化机构授信，通过数据协议、加密算法、共识机制，将信息点对点地传输到区块中的所有节点，从而构建一种去中心化、不可篡改、安全可验证的数据库，建立一种新的信任体系，这种信任体系表现为五个特征。
一是开放性。区块链技术基础是开源的，除了交易各方的私有信息被加密外，区块链数据对所有人开放，任何人都可以通过公开接口查询区块链上的数据或开发相关应用，整个系统信息高度透明。二是防篡改性。任何人要改变区块链里面的信息，必须要攻击或篡改51%链上节点的数据，难度非常大。三是匿名性。由于区块链各节点之间的数据交换必须遵循固定的、已知的算法，因此区块链上节点之间不需要彼此认知，也不需要实名认证，而只是在地址、算法正确的基础上彼此进行识别和数据交换。四是去中心化。正因为区块链里所有节点都在记账，无须另设一个中心去记账，所以它可以不需要中心。五是可追溯性。区块链是一个分散数据库，每个节点数据（或行为）都被其他人记录，所以区块链上每个人的数据（或行为）都可以被追踪和还原。
现代移动通信技术起源于20世纪80年代的1G（第一代移动通信技术），通过模拟信号进行传输，容量有限且仅能传输语音信号；1991年出现的2G（第二代移动通信技术），运用数字调制技术，大大增加了传输的容量，使得文字信息的无线传输成为现实；3G（第三代移动通信技术）是支持数据高速传输的蜂窝移动通信技术，传输速度更快、频带更宽、稳定性更高，移动端得以接入互联网，移动通信的应用开始呈现多样化的态势；4G（第四代移动通信技术）采用更加先进的通信协议，传输速度再一次大幅提升，能够实现视频的分享和传输，开启了移动互联网时代。
5G（第五代移动通信技术）是具备高速率、低时延、海量连接等特性的新一代宽带移动通信技术。根据ITU（国际电信联盟）的定义，5G有三大应用场景：eMBB（增强移动宽带）、uRLLC（低时延高可靠）和mMTC（海量大连接）。其中eMBB就是在移动宽带的基础上，利用5G更高的传输速率为用户提供更好的网络连接服务，实现3D（三维）超高清视频的直播和传输等大流量移动宽带业务；uRLLC对低时延、高可靠性有很高的要求，比如要求自动驾驶的时延达到毫秒级别，除此之外uRLLC被普遍应用于工业控制系统、远程医疗、无人机控制等领域；mMTC是指大规模机器通信业务，不仅要求超高的连接密度，还具有分布范围广、低功耗等特点，主要面向智慧城市、智慧家居、智能物流等应用场景。
数字化技术的五个环节有机结合，成为一个类似人体的智慧生命体。互联网、移动互联网以及物联网就像人类的神经系统，大数据就像人体内的五脏六腑、皮肤以及器官，云计算相当于人体的脊梁。没有网络，大数据与云计算就无法相互协同；没有云计算，大数据就失去支撑；没有大数据，云计算就是行尸走肉、空心骷髅。有了神经系统、五脏六腑、皮肤、器官、脊梁之后，加上相当于灵魂的人工智能——人的大脑和神经末梢系统，基础的数字化平台就形成了。区块链技术既有类似人体遗传了几万年的不可篡改、可追溯的基因特性，又有类似人体基因的去中心的分布式特性。就像更先进的“基因改造技术”，从基础层面大幅度提升了大脑反应速度、骨骼健壮程度、四肢操控灵活性。在区块链技术的帮助下，数字化平台的基础功能和应用将得到颠覆性改造，进而对经济社会产生更强大的推动力。
为什么数字化平台会有如此强大的颠覆性？因为数字化平台实际存在“五全特征”：全空域、全流程、全场景、全解析和全价值，并给全社会带来了“五全信息”。所谓“全空域”是指：打破区域和空间障碍，从天上到地面、从地面到水下、从国内到国际可以广泛地连成一体。所谓“全流程”是指：人类生产、生活中每一个点，每天24小时不停地积累信息。所谓“全场景”是指：跨越行业界限，把人类生活、工作中的所有行为场景全部打通。所谓“全解析”是指：通过人工智能的搜集、分析和判断，预测人类所有的行为信息，产生异于传统的全新认知、全新行为和全新价值。所谓“全价值”是指：打破单个价值体系的封闭性，穿透所有价值体系，整合与创建出前所未有的、巨大的价值链。现代信息化的产业链是通过数据存储、数据计算、数据通信与全世界发生各种各样的联系，正是基于这种“五全特征”，当它们跟产业链结合时形成了全产业链的信息、全流程的信息、全价值链的信息、全场景的信息，成为高价值的数据资源。可以说，任何一个传统产业链一旦利用了“五全信息”，就会立即产生新的经济组织形态，从而对传统产业构成颠覆性的冲击。
信息是认识世界的钥匙，不同的信息形态和内涵所对应的现实世界也是不一样的。农业时代对应的是自然信息、工业时代对应的是市场信息、互联网时代对应的是流量信息，而到了数字时代对应的则是“五全信息”。
“五全信息”是结构型的信息。数字时代所采集的“五全信息”是全样本的结构型信息，这些信息必须包含社会经济系统的各种结构性特征：产业系统要有关于产业的各种特征描述、社会系统要有社会运营的各方面数据。“五全信息”的结构性体现了“数字孪生”的概念，是企业运营、产业生态和社会系统的全样本刻画。
“五全信息”是动态型的信息。具有五全特性的信息，是一个经济系统或社会系统运营的动态信息，每一条“五全信息”都有时间戳，体现事物某一时刻的状态，“五全信息”积累起来可以描绘事物的历史规律，预测未来的发展趋势。
“五全信息”是秩序型的信息。每一个系统的“五全信息”都体现了这一系统的秩序。“五全信息”既包含了社会经济系统的基本制度，也包含了其运营规则。也就是说，“五全信息”采自系统现有的秩序，也会帮助系统构建新的秩序。
“五全信息”是信用型的信息。在以往的社会系统中，始终无法彻底解决全社会、全产业领域的信用问题。而进入“五全信息”社会，这些信息因为区块链等新技术的广泛应用，而具有高度的可信性。基于新的信用体系，无论是金融还是其他社会经济系统都将发生更加彻底的革命。
“五全信息”是生态型的信息。“五全信息”不是孤立存在的，而是存在于特定的社会生态、产业生态之中，是在描述特定生态里面的特定状态。各类信息之间往往存在大量关联，并以一个整体的形式展现出来。
总之，在云计算、大数据、人工智能、区块链等技术的驱动下，随着中国的数字化生产关系日趋成熟，在5G背景下，数字化平台还会进一步形成万物万联体系，数字社会将拥有越来越多的“五全信息”。“五全信息”与制造业相结合就形成了智能制造、工业4.0；与物流行业相结合就形成了智能物流体系；与城市管理相结合就形成了智慧城市；与金融业相结合就形成了金融科技或科技金融。
当数字化平台与老百姓的生活消费场景结合，就产生了消费互联网。过去十余年，中国消费互联网取得了举世瞩目的成绩，涌现出阿里巴巴、腾讯、百度、京东等一批世界知名互联网企业，产生了10亿网民，为发展数字经济奠定了坚实的基础。但在消费互联网蓬勃发展的进程中，有两方面重要趋势不可忽视。
当前中国网民数量、手机用户数量均已超过10亿，进一步增长的空间有限。移动互联网月活用户数量增速持续下降，互联网增量红利逐渐消退。
数字经济真正的蓝海在于数字化平台与生产场景相结合，对传统产业进行赋能升级，形成产业互联网。根据测算，在航空、电力、医疗保健、铁路、油气这五个领域引入数字化支持，建设产业互联网，假设每年只提高1%的效益，那么平均每年就能产生200亿美元的效益，是一片巨大的蓝海。中国的传统产业规模巨大，因此发展产业互联网的价值空间也非常大。基于“五全信息”，通过数字技术和智能创新，赋能大量的传统产业，使传统产业全面进入产业互联网时代。如果说中国的消费互联网市场只能够容纳几家万亿级别的企业，那么在产业互联网领域有可能容纳几十家、上百家同等规模的创新企业。
在美国，产业互联网企业占据美股科技TOP20的半壁江山，相比之下，中国的GDP（国内生产总值）约为美国的70%，但美国产业互联网科技股市值为中国的30倍，中国尚无领先的产业互联网巨头企业。可以说，产业互联网有着广阔的发展空间。
一是参与者之间的博弈往往是零和游戏。消费互联网竞争到最后往往是赢家独吞整个市场。因此很多早期互联网企业不计成本融资扩展业务，意图打败对方，在形成垄断优势后，又对平台商户或消费者收取高昂的门槛费、服务费。这类商业模式对创造社会价值贡献有限，因为过度关注流量，助长了假冒伪劣商品在网上泛滥的势头，甚至在制造业领域出现“劣币驱逐良币”的现象。
二是利用人性弱点设计各种产品。网络市场形成初期所主导的自由理念，使得网络上失信的违约成本极低，于是很多企业利用人性的弱点设计各种产品来获取流量，罔顾消费者的长期利益和市场的良性发展。比如一些信息服务公司，通过各种打擦边球的图片、噱头标题吸引用户点击观看视频、新闻。这种利用人性弱点诱导用户使用产品的行为实际上是不正当的，甚至有可能触犯法律。未来互联网经济的竞争，一定是在更公平、可信的环境下进行的，那些利用人性弱点设计产品的公司将难以长期生存。
三是互联网“杀熟”行为。在用户不知情的情况下，互联网企业根据大数据分析将用户群体划分为不同类别，进而收取不同的价格，这类“杀熟”行为有违市场公平、透明的原则，被“杀熟”的消费者一旦获悉后也会感到很愤怒。
这三方面问题究其原因，还是消费互联网没有形成明确的各方多赢的模式，而是一旦确定某种模式就“一刀切”地全盘推进，通过“烧钱”形成规模效应。
与消费互联网不同，产业互联网上每一个行业的结构、模式各不相同，并不是“一刀切”的，而是针对不同行业生态的“小锅菜”，需要一个行业、一个行业地推进。比如汽车产业链的产业互联网就不适用于电力产业链，化工产业链的产业互联网也无法直接平移复制到金融行业。
产业互联网必须通过整个产业链上企业的降本效应，提高企业效率，形成资源优化配置，降低融资成本，产生1+1>2的效果。比如，通过金融科技降低融资成本，解决融资难、融资贵的问题；通过智能物流体系降低物流成本等，使得产业链上的龙头企业、中小企业，以及中介公司、服务业公司、互联网平台各得其所、各有效益，形成明确的多方共赢模式。
第一个步骤是数字化，要实现“万物发声”。目的是让产业链上、中、下游各环节通过数字技术表述出来，发出“声音”、留下痕迹，为构建产业数字空间提供源头数据。
第二个步骤是网络化，要实现“万物万联”。通过5G、物联网、工业互联网、卫星互联网等通信基础设施，把所有能够“发声”的单元连接在一起，高带宽、低时延地实现大范围的数据交互共享。
第三个步骤是智能化，要实现“人机互动”。要在“万物万联”的基础上，让物与人可以交流，通过与人的智慧融合，实现局部的智能反应与调控。
第四个步骤是智慧化，要实现“智慧网联”。借助“万物万联”与“人机互动”，使整个系统中的各种要素在人的智慧的驱动下，实现优化运行。
这四个步骤，前一步是后一步的基础，但又不是截然分开、泾渭分明的。推进产业互联网建设，要循序渐进、适度超前，但也不要好高骛远、急于求成。
当某一个行业的数字化转型升级完成了这四个步骤，就有条件进入产业互联网的最高境界——“数字孪生”。要实现“数字孪生”，就要通过数字化的方式，将物理对象的属性和数据映射到虚拟空间中，创建出全生命周期的动态虚拟模型，以此模拟其在现实中的行为特征，实现数字虚拟世界和物理真实世界的精准映射、交互协同、实时联动。VR（虚拟现实）技术所具备的沉浸感、交互性和想象性的特征，将更有利于“数字孪生”在数字场景中的可视化表达和人机交互。随着云计算、人工智能、边缘计算等支撑技术的跨越式发展，“数字孪生”技术已经应用到制造、航空航天、电力、医疗、基建工程乃至城市治理领域。
比如在制造领域，“数字孪生”可以应用于产品的设计、生产、制造、运营等全生命周期。在研发设计环节，可以利用虚拟模型将产品的各类物理参数以可视化的方式表现，并在虚拟空间进行可重复、参数可变的仿真实验，测试和验证产品在不同外部环境下的性能和表现，从而提高设计的准确性和可靠性，缩短研发流程，大幅降低研发和试错成本；在生产环节，通过虚拟生产线的3D可视化效果，工作人员不用去现场就能够充分掌握生产线的实时状态，从而进行运维管理、资源能源管理，调整生产工艺，优化生产参数，进行生产调度预判等。除了帮助传统制造业提升效率，“数字孪生”还会不断创新制造业的资本运营、供应链管理、客户服务等模式，为制造业拓展了大量的价值空间。
再比如在城市治理方面，“数字孪生”技术的应用造就了“数字孪生”城市。在虚拟空间中为城市构建一个“数字孪生”体，城市的物理空间与虚拟空间之间交互映射、虚实对应、实时互动，在城市虚拟空间中对天气变化、地理环境、基础设施、城市建筑、市政资源、人口土地、产业规划、城市交通等要素进行数字化表达，并对其进行推演，实现城市实时状态的可视化和城市运作管理的智能化，进而提升城市规划质量，优化城市建设，提高城市管理水平。
数字化科技融合赋能传统产业，涉及在大量核心技术、硬件装备、高端软件产品方面的突破。在这方面中国仍然存在不少短板。
芯片是现代数字经济的核心基础和物理载体。中国在芯片设计、封装测试等领域已经赶上世界先进水平，但是在高性能芯片制造方面仍然薄弱，具体体现在EDA（电子设计自动化）工具、核心原材料和半导体设备等方面的短板上。
首先，在EDA工具领域，EDA工具的使用贯穿了芯片设计、制造和封测环节，一旦受制于人，整个芯片产业的发展都将受到极大限制。目前在全球EDA行业中处于绝对领先地位的是新思（Synopsys）、楷登（Cadence）和西门子EDA（其收购了Mentor）。中国芯片的设计和制造长期依赖这三大巨头，其在中国的市场占有率高达80%。虽然近年来国内领先的EDA企业在部分类型的芯片设计和制造领域实现了全流程覆盖，在部分点工具领域取得了一定突破，跃居全球第二梯队，但整体技术水平与国际巨头相比尚有较大差距。
其次，在核心原材料方面，中国积极进行自主研发，但在最高端产品研发和良品率方面仍有待提升。比如，大尺寸硅片是高性能芯片最核心的原材料，工艺技术门槛极高，呈现高度垄断格局，逾九成市场份额被信越化学、环球晶圆、胜高和SKSilitron占据，特别是大部分轻掺的8英寸
硅片以及超过95%的12英寸硅片。中国（大陆）对大尺寸硅片的研究起步较晚，技术累积相对不足，缺乏核心设备特别是晶体生长炉，但是随着近年来的不断发展，国内已经有公司实现了核心晶体生长设备的自主可控，从8英寸硅片到12英寸硅片逐步实现了国产化，并开始向全球用户供货，而且正在加速对18英寸晶体生长技术的研发。再比如光刻胶，高端半导体光刻胶长期被东京应化、JSR株式会社、住友化学等日本企业以及陶氏化学、默克等欧美企业所垄断，目前中国虽然成功研发G线（第一代）、I线（第二代）、KrF（第三代）和ArF（第四代）光刻胶，但最高端的EUV光刻胶（第五代）仍处于早期研发阶段。
最后，中国在半导体设备领域实现了部分国产化，但在最核心的设备方面仍然差距明显。具体来看，中国半导体去胶设备已实现较高水平的国产化；刻蚀机技术与国际先进水平差距正在不断缩小；在清洗设备、薄膜沉积设备、离子注入机等方面实现了少量的国产化；已研发成功涂胶显影机、CMP（化学机械抛光）且实现量产供货，打破了外资垄断；但是高端光刻机仍然处于空白状态。光刻工艺直接决定芯片制程和性能，是芯片制造环节最关键的工艺步骤，而光刻机是核心设备，处于高度垄断状态，其技术含量之高、结构之复杂，被誉为“现代工业皇冠上的明珠”，尤其是最先进的EUV光刻机，仅荷兰的ASML（阿斯麦）能够量产。中国的高端光刻机完全依赖进口，且最先进的EUV光刻机处于被“封锁”的状态，自主研发的光刻机虽然取得了一定进展，但在制程上仍然有四代的差距，实现追赶任重而道远。
检测、显示信息的智能仪器仪表、检测终端是“万物发声”的关键。这些要在五大性能指标上达到要求：一是灵敏度，二是准确性，三是可靠性，四是能耗，五是安全性。如果没有以传感器和检测芯片为基础的高性能智能仪器仪表、检测终端，智能制造就是空中楼阁。中国在这方面与欧美、日本的差距，比在芯片领域的差距还要大。有数据显示，美国的仪器仪表、检测系统的产值只占工业总产值的4%，但却带动了美国60%的工业实现了自动化。
如果将云计算、人工智能、大数据、移动互联网组成的数字综合体类比为一个智慧人体，那么传感器就是这个智慧人体的感官和神经末梢，能够准确、及时地感知“万物发声”，并转化为易于识别的数字信息。传感器行业属于技术密集型、知识密集型行业，需要长期研发的沉淀和积累。目前全球的传感器市场主要由美国、德国、日本等国的少数几家公司主导，博世、霍尼韦尔、德州仪器、飞思卡尔、飞利浦、意法半导体等企业的市场份额合计超过60%。中国传感器产品多集中在中低端，高端智能传感器产品，比如各类MEMS（微机电系统）传感器的自给率不高，在核心制造技术、工艺装备和人才储备方面，距离国际领先水平尚有差距。
5G是万物万联的纽带，具备高带宽、低时延、高速度、低能耗、高可靠性五大性能。中国的5G在关键指标、基础性技术、网络架构设计、国际标准制定等方面均实现了领先和主导。但也存在着核心元器件、通信芯片制造等基础硬件受制于人的情况。接下来，还需要进一步丰富应用场景，加速推进5G赋能千行百业，支持各种应用创新。同时，按照移动通信每10年更新一代的发展规律，前瞻布局6G（第六代移动通信技术）网络技术储备，确保中国在下一代移动通信技术中的领先优势。
5G能够实现万物万联，但是要把各种应用与终端有机糅合到一起，则需要操作系统，操作系统可以说是“人机互动”的底座。作为管理硬件和软件资源的基础，操作系统的主要功能包括管理处理器的进程，合理地分配计算资源；管理存储空间内的数据；管理硬件设备；管理文件系统；以图形界面、语音互动等方式协助进行人机互动等。
长期以来，个人计算机端操作系统领域微软一家独大，苹果的macOS系列占据少量份额；移动端操作系统被谷歌的安卓、苹果的iOS垄断。总体而言，中国在操作系统层面一直处于受制于人的状态。
在物联网下的产业互联网领域，应用形态更为丰富、应用场景更为分散，终端呈现海量碎片化的格局，对操作系统提出了全新的要求。在这一领域，中国的操作系统取得了一定的突破，出现了一些自主研发的操作系统和相关生态。比如华为的鸿蒙OS作为面向物联网和万物万联的全场景分布式操作系统，为不同设备的智能化、互联与协同提供了统一的语言，未来有望实现跨终端的协同体验。2021年9月，华为与国家能源集团联合发布了适用于矿山管理场景的鸿矿操作系统，破除各类采矿设备之间的信息壁垒，提高了生产效率，而且能够与手机、智能穿戴等终端互联互通，进行更加精确的环境感知、人员定位、健康检测，提高了井下作业安全性，是鸿蒙操作系统在工业领域的一次突破。但是目前国产操作系统要实现在更广阔物联网场景下的应用，仍然面临适配性不足、生态不完整等问题。比如在智能制造领域，被广泛使用的还是西门子、ABB、发那科、罗克韦尔等国际自动化巨头自研的实时操作系统，以及VxWorks、QNX等操作系统。
整体而言，中国还要进一步加大操作系统的研发强度，扭转智能制造的“底座”受制于人的局面。
工业软件是智能制造、工业4.0的大脑。中国工业软件相比发达国家起步较晚，技术储备不足。有数据显示，中国工业软件产值仅占全球产值的6%，与中国工业产值全球第一的地位严重不匹配，高端工业软件领域则主要由外资主导。
工业软件可以大致分为研发设计类，包括CAE（辅助分析）、CAD（辅助设计）、CAM（辅助生产）和之前提到的EDA等；生产控制类，包括MES（制造执行系统）等；运营管理类，包括ERP（企业资源计划）、CRM（客户关系管理）等；嵌入式软件，比如嵌入式操作系统、嵌入式应用软件等。从总量上看，中国工业软件的产值与中国的经济规模、工业产值不匹配；从结构上看，自主研发的工业软件很多都集中在运营管理类，在更加核心的研发设计类软件上与国外领先企业的差距则更加巨大。比如CAE类软件完全被海外产品垄断，欧美的Ansys、Altair、海克斯康（其收购了MSC）等公司占据了超过95%的市场份额；在CAD类软件方面，西门子、达索、PTC、Autodesk等欧美企业也占据绝对主导地位。国内产品取得了一定的进展，但还存在研发投入不足、教学和科研被国际软件巨头深度捆绑、商业转化不足等问题，需要持续进行突破。
工业软件并不单纯是一种信息化工具，其本质是将各类工业场景下总结出来的知识和经验以软件为载体进行保存和沉淀，并在相似的场景中进行应用。因此，工业软件的水平与工业技术的先进程度直接挂钩。从这个角度上讲，要求工业软件在短时间内全面追赶甚至超越国际领先水平并不现实，但是实现关键工业软件的自主可控的确是十分必要的。习近平总书记对工业软件的发展做出了重要指示，要重点突破关键软件，推动软件产业做大做强，提升关键软件技术创新和供给能力。
支撑“智慧网联”的还有算力。通过“万物发声”和“万物万联”会产生各种各样的大数据，包括整个空间泛在的数据、老百姓生活中的数据、企业生产运营的数据，数据在使用的时候叠加新的数据，就产生了数据库的存储、通信和计算的问题。如果说工业互联网、产业互联网、数字经济的基础条件是能使“万物发声”的检测，促使“万物万联”的纽带是5G通信，那么实现“人机互动”、智慧世界的关键就在于算力，在于由大数据、云计算、人工智能、区块链等数字化综合体形成的算力。
算力包含五个方面：一是计算速度，芯片、服务器、超算系统都反映这方面能力；二是算法，由大量数学家、程序员进行开发和优化；三是大数据存储量，包含静态数据，动态数据，经过人类大脑和计算机处理、计算后产生的数据；四是通信能力，体现在5G基站的数量、通信的速度、时延、带宽、可靠性和能耗等方面；五是云计算服务能力，包括数据处理中心的规模、服务器的数量等。数字时代，算力将是国家与国家、地区与地区之间的核心竞争力。
中国目前有13个超算中心，其中“神威太湖之光”和“天河二号”的算力位居世界前十，“神威太湖之光”曾经连续四年排名世界第一，直到最近几年才连续被日本、美国的超算超越。中国在算力方面取得了令人瞩目的成绩，但仍然存在一定的短板，一是从整体来看，中国自研的计算机芯片与美国英特尔、英伟达等生产的芯片仍有较大差距，二是部分超算中心的算力资源仍然没有得到充分利用，建议可以将一部分闲置的超算资源挂牌交易。
以上六个领域是环环相扣、彼此交织的。比如，如果没有智能仪器仪表，无法形成“万物发声”，那5G也就缺乏应用场景；如果芯片制造跟不上，算力、传感器将难以为继；传统产业进行数字化转型升级要经历四个步骤，每一步都涉及上述六个领域中的关键硬件和软件。如果在这六个领域中存在明显的薄弱环节，就会使数字化转型面临障碍。
党中央提出的加速新基建的战略举措，为中国数字产业的进一步发展、传统产业数字化的改造升级、核心技术研发能力的增强奠定了坚实的基础。作为数字经济、智能经济、生命经济这些人类未来文明的技术支撑，新基建主要包含三个方面的内容。
信息基础设施，也就是数字经济产业化。根据工信部有关机构测算，2020年中国数字产业化规模达到7.5万亿元，占GDP的比重为7.3%。
随着新基建战略的进一步推进，数字化平台的各组成部分，包括5G、大数据、人工智能、云计算等在内的数字产业都将在今后五年内产生万亿级的投资，也都将产生巨大的收益。
1. 5G产业化
具体来说，截至2020年底中国累计开通5G基站96万座。根据工信部等十部门联合印发的《5G应用“扬帆”行动计划（2021—2023年）》，到2023年要实现每万人拥有5G基站超过18座，这意味着到2023年底中国将建成5G基站超过250万座；
预计2020—2025年建成5G基站500万~600万座，保守估计每座投资20万元，仅5G基站建设的投资规模就将达到万亿元以上。更重要的是，5G的大规模商用将对包括终端设备、应用场景、运维服务等在内的整个5G生态系统产生巨大的作用。
2. 云计算产业化
云计算以具备存储能力、通信能力和计算能力的大型数据处理中心IDC作为硬件载体，本质上是大量服务器的集合，数据处理中心的工作能力是以服务器的数量来衡量的。中国将在今后五年增加1 000万台服务器。这1 000万台服务器连带机房、电力等设施建设至少将带动1万亿元规模的投资。相应地，云计算服务商可以以IDC为硬件，以私有云、公共云作为客户服务的接口，向客户提供服务。就像居民通过水龙头管道向自来水公司买水一样，各类客户按所需的计算量、存储量、通信量购买IDC资源，并按量结算费用。资源闲置时也可供其他客户使用，这样就能够有效、全面、有弹性地利用云计算架构中的资源，既能同时为千家万户服务，又能使大量服务器不产生闲置，从而优化资源配置，产生巨大红利。
3. 大数据产业化
在大数据方面，随着全球数据量的爆发式增长和数据的资源属性不断增强，大数据应用的经济价值也逐渐显现出来。数据具备六大特性：一是数据是取之不尽用之不竭的；二是原始数据是碎片化的，没有意义；三是数据不可能完全原始，对其加工就是由无序到有序的过程；四是数据能够产生数据；五是数据在利用过程中产生了价值和产权；六是数据可以经过多次转让和买卖。基于数据的这六大特性，杂乱无章的数据经过大数据平台的加工和处理就成为有指向性的、有意义的信息，再由信息归纳形成知识，进而成为决策判断、信用判断的工具，数据就具备了价值，就能为大数据平台带来可观的商业收益。
4. 人工智能产业化
人工智能企业基于大数据平台的支撑为客户提供算法服务，也可以获得收入。云计算、大数据、人工智能的软件植入为云计算厂商提供了数据处理中心，对客户形成三种在线服务。第一个是IaaS（基础设施即服务），云计算的云是一个硬件，是一个具有通信能力、计算能力、存储能力的基础设施，可以提供基础服务。第二个是PaaS（平台即服务），大数据公司往往在搜集、组织管理大量数据的基础上，使用人工智能算法为客户提供有效的数据服务，形成一个大数据的服务平台，提供大数据平台服务。第三个是SaaS（软件即服务），人工智能公司依靠大数据平台，提供算法，算法也是一种服务。
再比如物联网，预计未来五年将至少有30亿~50亿终端联网，形成万物互联，相应的投资规模也会达到2万~3万亿元。区块链等数字产业今后也将带动万亿级别的投资，同时产生巨大的回报和收益。
总而言之，数字经济产业化，在当前数字革命方兴未艾、信息基础设施建设如火如荼的大背景下，数字化技术的各个环节，云计算、大数据、人工智能，以及以5G为基础的移动互联网、区块链等，本身就能够形成若干个万亿级规模的庞大产业，成为国民经济的重要组成部分。
融合基础设施，也就是传统产业数字化。数字化平台不仅自身能够形成庞大的产业，还能够对传统产业进行赋能增效，改造升级，从而产生巨大的叠加效应、乘数效应。中国的工业产值在90万亿元左右，假设通过数字化转型提升5%的效能，每年也能在不增加其他原材料投入的基础上，产生四五万亿元的增加值；此外，中国还有大约150万亿元销售额的服务业，假设通过数字化转型提高5%的效能，就能产生七八万亿元的增加值。下面我们通过四个例子来看看传统产业是如何进行数字化改造升级的。
1. 与制造业相结合形成智能制造、工业4.0
数字技术与制造业深度融合发展，形成智能制造、工业4.0，就是传统产业数字化的典型范例。能被称为工业4.0的企业，一般具有互联、数据、集成、转型四大特点，就是企业的仪表、生产线、车间、管理部门、供应链、研发、运营、产品、客户、消费者的数据和信息实现互联互通、实时集成、信息反馈，使得整个工厂企业从传统制造转向个性化定制，实现生产过程柔性化、个性化，同时提高运营效率，加快库存周转。
工业4.0具备三大特征：一是车间里几乎没有人，由机器代替人力进行高精尖的工作；二是整个车间甚至整个工厂都可以当作一个人体在进行自动化运转，对生产、物流等环节自动进行思考和决策；三是与整个市场密切联系。对产品的需求、市场的定制需求、个性化的要求，都在事先的设计之中。以芯片制造企业为例，在流水线中运行的芯片不是按同一批次、同一种芯片批量生产的，而是每一个盘片所对应的芯片都是有不同要求的，输入指令后，机器人能够进行高速运作和个性化生产。
更进一步的是对“数字孪生”的应用。传统制造业以生产加工各种工业品为主，做的是实体空间的实体产品。数字技术赋予了传统制造业“五全信息”，工厂形成了孪生的数字工厂、产品形成了孪生的数字产品、服务形成了孪生的数字服务。当有了“五全信息”作为基础，传统制造业的数字化转型就有了丰富的资源，在数字空间就可以产生大量生产性服务业的创新模式。
2. 与城市管理相结合形成智慧城市
智慧城市是数字城市与物联网相结合的产物，被认为是信息时代城市发展的大方向、文明发展的大趋势，其实质就是运用现代信息技术，推动城市运行系统的互联、高效和智能，赋予城市智慧感知、智慧反应、智慧管理的能力，从而为城市居民创造更加美好的生活，使城市发展更加和谐、更具活力、更可持续。
智慧城市是新型城市化的升级版，是未来城市的高级形态，以大数据、云计算、互联网、物联网等新一代信息技术为支撑，致力于智慧化的城市发展，使城市具有智慧感知、反应、调控能力，实现城市的可持续发展。
从战略层面推进智慧城市的建设，务必要把握其内在逻辑规律，抓住两个关键点。一是推动智慧城市建造，必须全面掌握并熟练运用互联网时代的新技术、新理念、新思维，科学主动地推动城市与智慧融合。二是智慧城市的建设要遵循数字化转型的四个步骤循序渐进。第一步是让城市的物能说话，第二步是通过物联网、移动互联网将数字化的城市要件连接起来，让城市的物与物之间能对话。第三步是让人与物能够交流，实现城市局部的智能反应与调控，比如智能收费、智能交通等。第四步是让城市会思考。
通过对“数字孪生”技术的应用，实现城市实体空间和虚拟空间的联动，让智慧城市的建设达到新的高度。传统的城市治理是以实体空间和实体人群为主体，数字技术将传统的实体空间扩展到数字空间。数字空间信息的有序和实体空间的治理是相辅相成的关系。通过应用各种智能技术，一座城市才有可能形成更好的“五全信息”，也才可以把城市的海量数据转变成财富，进而创新出更多的智慧城市应用。“实体空间+数字空间”是城市经济新的发展基础，也是城市治理的数字体系，这才是真正意义上造福于民的智慧城市。
3. 与建筑业相结合形成智慧建筑
面向未来，推动传统建筑业进行数字化转型升级至少可以带来三个好处。
一是能够满足客户的个性化需求。在许多领域，客户的需求呈现出个性化、差异化，逐渐从千篇一律的产品需求过渡到千人千面的产品需求。这一趋势，未来也会体现在建筑业中。AR（增强现实）、VR、MR（混合现实）、人工智能和物联网等数字技术正以多种方式转变零售和办公空间，全球新冠肺炎疫情大流行加速推动了这一转变。客户需求和业务需求的不断发展，要求未来的空间适应不同的场景，为多模式、多功能预留可能性。建筑业通过数字化赋能使建筑空间更具适应性和灵活性，更好地满足了客户需求。
二是可以利用数字化技术，打通供应链上下游企业，实现信息协同和产业效率的升级。例如，浪费现象在建筑领域十分常见，物料和人工在实施过程中的浪费往往超过1/3。而通过数字化技术打通供应链，建筑业可以显著减少浪费，还能大幅提高管理效能，提高施工的安全性。此外，对建筑业进行数字化赋能还能大幅提升节能环保效能。
三是可以通过“数字孪生”创新建筑业的商业模式、重组建筑业的价值链。传统建筑业的价值主要体现在建筑物的出租出售上。数字技术的应用也让建筑物有了“五全信息”，使传统的实体建筑有了“数字孪生”体。通过BIM（建筑信息模型）等数字模型技术，可以为客户提供更为全面的空间数字信息，同时还可以提供建筑物内的环境等各种相关信息。在这些信息的基础上，建筑业的商业模式将会发生颠覆性的创新，价值链也将发生根本性的重组。建筑业价值将更多体现在对建筑物的物理数字空间的持续使用上，也就是通过运用建筑业的“五全信息”来创造价值。
总之，作为中国经济发展的支柱产业，建筑业在数字化时代的发展空间巨大。但这个空间绝不是靠盖房子、修高速公路来实现的，而是要转变发展思路，激活数据要素潜能，紧紧抓住新基建的历史机遇，以技术变革推动建筑业的数字化、智能化。尤其是要高度重视数字模型技术的研发和应用，创造建筑产业互联网新业态，改变建筑产业的商业模式，打造开创性的、万物互联时代的中国式数字建筑产业。
4. 与金融业相结合形成金融科技
金融科技发展的基础是产业互联网，主体是产业互联网金融。在大数据、云计算、物联网、人工智能等技术赋能下，金融科技发展迎来了前所未有的历史机遇。面向未来，产业互联网金融具有巨大的发展前景。产业互联网金融是机构通过金融科技向产业生态，尤其是中小微企业提供投融资服务的统称。产业互联网金融以企业为用户，以生产经营活动为场景提供数字金融服务，由于产业价值链更复杂、链条更长，目前数字化的比例仍然很低，金融服务远未达到面向个人端的数字金融智能化、便捷化的程度，金融科技发展将是下一个蓝海。
产业互联网金融的现实意义在于解决中小微企业的融资难、融资贵问题。中小微企业融资难、融资贵，不仅仅是中国的问题，还是世界性难题；不仅仅是银行自身的问题，还与小微企业自身特点有关。小微企业属于金融业长尾客户，存在抵押品不足、信用资质差、信息不对称、生命周期短等问题。传统金融机构在开展小微金融业务时，也存在获客及尽职调查成本高、担保不足、风险成本高、风控流程长等问题。
借助产业互联网金融，通过对“五全信息”的合理运用，一是可以降低获客成本，二是可以有效解决中小企业存在的信息、信用孤岛问题，三是能够实现智能风控，四是可以有效提高审批效率，为小微企业提供与之匹配的金融服务。
产业互联网金融发展的关键节点被逐步打通，进入成熟发展阶段。金融的底层逻辑是信用，在“五全信息”的驱动下，企业运营数据可以与金融服务紧密地结合起来，以信息流转带动信用流转，从而解决传统金融供给无效的问题。
以人工智能在企业中的应用为例，当前人工智能主要有八大关键技术，分别是深度学习、增强学习、模式识别、机器视觉、数据搜索、知识工程、自然语言理解和类脑交互决策。在这八大关键技术的支持下，制造业得以做到自感知、自适应、自学习、自决策，从而实现了生产的智能化、供应链的智能化、产品创新的智能化、企业经营的智能化。在此阶段，大量结构化、可靠的数据成千上万倍地增长，被采集、清洗、积累后，产生的数据利用区块链不可篡改的特性，进行大数据的交叉验证，从而使得金融资产数字化，数字资产标准化。多方资金按照不同标的的需求匹配进各类生产环境，将金融交易产品化，利用信息集成、交叉验证、资产穿透、溯源管理等手段，提升对金融业务风险管控能力及金融资产配置的综合服务能力。
数字化平台与金融机构各尽所能、各展所长是最合理的发展模式。合理的数字化平台，应能够通过四种渠道取得效益：一是通过物联网、大数据、人工智能的运筹、调度，降低产业链、供应链的物流成本；二是通过大数据、云计算、人工智能的应用，提高金融业务的工作效率；三是通过全产业链、全流程、全场景的信息传递功能，降低金融运行成本和风险；四是实现数字公司和金融业务的资源优化配置，产生优化红利。
同样，与数字化平台合作的金融企业，也可以通过四种优势为合作项目取得效益和红利。一是低成本融资的优势。二是企业信用判断的优势。数字化平台对客户的信用诊断相当于X光、CT（电子计算机断层扫描）、核磁共振，代替不了医生的诊断治疗。客户的实际信用调查及风险防范是金融企业的强项。三是资本规模的优势。数字化平台尽管有巨大的客户规模，但缺少融资规模10%以上的资本金。只有银行、信托、保险等专业的金融企业才有这种资本实力及与时俱进的扩张能力。四是社会信用的优势。不论是金融监管当局还是老百姓，与有牌照、有经验的金融企业打交道往往更放心、更顺手。基于上述分析，数字化平台要与专业的金融企业有机结合，各尽所能、各展其长、优势互补、优化资源配置，数字化平台也要发挥自己的长处，深耕产业，收集各行业的“五全信息”，提供给相应的金融战略伙伴，使金融平台服务效率得到最大化的提升，形成最好的发展模式。
数字化平台与金融机构要形成明确的各方共赢的效益格局。万流归宗，无论是金融科技还是科技金融业务的发展，最终都要让各方受益，降低实体经济中小微企业的融资成本，降低商业银行等金融机构的授信成本。在这个过程中，可以通过科技手段获得合理的收益，并将这些效率红利，合理地返还于产业链、供应链的上下游和金融机构及数据平台经营方，从而产生万流归宗的洼地效益和商家趋利集聚效益。
创新基础设施有助于完善中国的创新体系，用科技创新、产业创新和制度创新，推动中国引领第四次工业革命。习近平总书记指出，要加强关键核心技术攻关，牵住自主创新这个“牛鼻子”，发挥中国社会主义制度优势、新型举国体制优势、超大规模市场优势，提高数字技术基础研发能力，打好关键核心技术攻坚战，尽快实现高水平自立自强，把发展数字经济自主权牢牢掌握在自己手中。
新基建战略的重中之重，就是创新基础设施。过去中国的创新更多体现在引进海外基础研究成果方面，是“从1到N”的创新。在“从0到1”的原始创新、基础创新、“无中生有”的科技创新方面相对不足，然而关键环节的技术是买不来、讨不来的。新基建战略的重要意义，就是要加快布局一批以大科学装置和大试验平台为代表的创新基础设施建设，通过加大研发投入、加强基础性的原始创新、促进科研成果转化等，破除中国数字经济发展中的薄弱环节，力争在世界科技前沿取得突破。
首先，要加大对“从0到1”环节的基础研究投入。尽管2020年中国研发投入总量突破2.4万亿元，占GDP比重的2.4%，已经是全球第二位；但是投向较为分散，一些需要长期投入的关键性基础研究领域投入不足。2020年全国基础研究经费为1 467亿元，基础研究投入仅占研发投入总量的6%，全球主要创新型国家占比多为15%~20%，差距较大。要切实加大基础研究投入，将基础研究投入从2020年的6%，在2025年提高到8%，争取到2035年达到20%，与全球主要创新型国家持平。
其次，研发要围绕数字经济发展中迫切需要解决的问题。具体来说就是要着力科研攻关，克服从“万物发声”迈向“智慧网联”，进而实现“数字孪生”的过程中，在芯片、传感器、通信、操作系统、工业软件和算力这六个领域存在的薄弱环节，避免在关键领域被“卡脖子”的局面。
再次，研发要面向世界科技前沿。中国不仅仅要补齐关键科技领域的短板，还要主动进行超前研发，力争在世界科技的最前沿取得突破，尽快掌握一批“人无我有”的尖端科技，对其他国家在某些领域对中国“卡脖子”的行为进行均衡威慑。只有在科技领域形成均势，才能够避免在科技博弈中处于被动，达到以斗争求合作的战略目的。人类科技最终是要在国际科技合作中不断发展和进步的，中国将以更加开放的姿态，参与并加强国际科技合作。
最后，在创新体制上要进一步深化改革，畅通科技成果转化链条，努力将科技成果转化率由现在的10%左右提高到30%甚至40%，打造基础研究、区域创新、开放创新和前沿创新深度融合的协调创新体系，进一步激发全社会的创新创造动力。
新基建将助推中国引领第四次工业革命——数字革命。人类历史上经历过三次工业革命。第一次工业革命所开创的“蒸汽时代”（1760—1840年），标志着人类从农耕文明向工业文明过渡。当时的中国还处于封建王朝的后期，清朝的闭关锁国让中国与现代工业文明拉开了距离。第二次工业革命使人类进入“电气时代”（1860—1950年），电力、钢铁、铁路、化工、汽车等重工业兴起，石油、煤炭等成为世界财富的源泉，并促使交通行业迅速发展，世界各国的交流更为频繁，逐渐形成了全球化的国际政治、经济格局；在这一阶段，中国社会正处于水深火热之中，清朝覆灭、军阀混战，接下来又是抗日战争以及后来的解放战争，直到中华人民共和国成立，中国才开始走上工业化的轨道。二战结束后开始的第三次工业革命，开创了“信息时代”（1950年至今），人类进入了“信息文明”。全球信息和资源交流变得更为迅速，大多数国家和地区都被卷入全球化进程，世界政治经济格局因为信息的流动而风云变幻，但从总体上看，人类在这一阶段创造了巨大的财富，文明也发展到空前发达的程度。中国赶上了第三次工业革命，中华人民共和国的成立特别是改革开放让中国得以参与这次工业革命，但并非引领者。工业化与信息化并重的发展战略，使得中国经济保持了30年的高速增长，国民生产总值世界第二、工业经济规模世界第一。
目前中国正在深入推进的数字经济，就相当于第四次工业革命，人类即将迎来“数字文明”的新时代——数字时代。第四次工业革命我们不仅要深入参与，而且要努力成为引领国之一。在这一次工业革命中，人类优化分配资源的方式因为数字技术的普及、数据资源的丰富而发生了改变，并因此创造出大量社会新需求、消费新模式。中国拥有庞大的人口资源、海量的数据资源和丰富的应用场景，具有创造数字文明新发展模式的良好基础，因此我们必须从文明更迭的角度，理解、把握好习近平总书记所讲的“百年未有之大变局”，围绕党中央提出的新基建战略，抓住机遇谋发展，努力弥补中国在科学技术上的短板，同时要在社会经济领域突破短板，创新数字经济理论和实践，让中国引领第四次工业革命。