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数字服务经济是通过对数字数据（数字化的知识与信息）的“识别—选择—过滤—存储—使用”，来引导数字数据资源实现快速优化配置，并提供直接使用服务价值的新型经济形态。不断升级的安全网络基础设施、智能机器设备等数字化智能终端，互联网、云计算、区块链、物联网等数字技术，都应作为数字服务经济的基础设施支撑。
具体而言，数字服务经济是以数据这一关键资源为轴心展开的，因此数字服务经济的基础设施首先需要海量存储和计算的资源，也就是围绕数据的全生命周期（采、存、算、管、用）提供的基础设施。这些基础设施能够让拥有数据的每比特成本最优，每比特发挥的价值最大。
按照这一理念，5G、云计算、大数据、物联网等都是数字服务经济的新型基础设施。其中，物联网推动万物互联，生成的数据将呈现指数型增长；5G用于数据高速传输，是让交互更快捷的通信通道；云计算提供数据云端高速运算能力。
那么，数字服务经济基础设施与传统的信息基础设施（如PC电脑、局域网乃至互联网等）相比，到底有什么不同呢？二者难道只是概念描述的不同吗？对此，我们有必要深入分析和探讨，从而为数字服务经济基础设施的发展战略提供更精准的引导。事实上，我们可以将二者的不同总结为以下几条。
第一，也是最重要的一点，传统的信息基础设施主要由网络和IT设备构成的物理通信基础设施构成，它实现了人与人、人与物以及物与物之间的通信连接，使数字化成为可能。而数字基础设施则赋予了这些物理通信基础设施中流动的数字比特以新的意义，即通过数字化能够使社会生产、商业运作与物理实体在解耦的同时，更加方便灵活地实现易用的要求（例如移动支付，社交网络），并且可以通过对数字数据的重新组织与处理，挖掘其中新的机会与价值（例如大数据分析）。
第二，传统的信息基础设施严重依赖底层技术能力与服务交付模型的紧密功能耦合，如电力和水力设施不能简单地生成式地创建新业务来挑战上一个层面的服务。也就是说，底层技术与服务业务是一体化的，难以分割实现。
第三，不同于传统的信息基础设施，数字基础设施具有很强的可扩展性，其组成部分能够相对容易地进行升级或替代。可伸缩、灵活地提供不同类型不同成本的基础服务，是数字基础设施的重要特点。
第四，数字化内在的灵活性，使得数字基础设施以传统信息基础设施所不能企及的方式延展其范围和规模。简而言之，数字基础设施是连接物理基础设施与数字经济世界的纽带，是全链接的数字世界中商业创新、交互与送达的中间强力引擎。
总体来看，良好的数字基础设施是数字服务经济发展的前提，而数字服务经济发展所需的数据资源则是生产资料，是数字服务经济发展的另一个关键性基础。事实上，每一次经济形态的重大变革，都必然催生也必须依赖新的生产要素。譬如，土地和人力、畜力是农业经济时代相对于原始自然经济时代的新生产要素，资本、工厂和技术是工业经济时代相对于农业经济时代的新生产要素。进入数字服务经济时代，数字基础设施和数据正逐渐成为驱动经济社会发展的新关键生产要素和引擎。特别是一些社会公共基础数据，包括统计数据、地图数据以及一些公共设施，如交通的实时传感数据，都是公共服务、数字经济业务和社会治理的基础。在很多时候，这些作为新生产要素的数字基础设施、数字数据都是帮助我们进行决策、构建服务并获取收益的重要基础资源。
数字服务经济是基于数据资源的新经济，这种经济需要各种社会开放数据资源作为发展的基础资料。无论是各类社会和经济的统计数据、地图数据还是实时传感数据，都是帮助我们进行决策、构建服务并获取洞见的重要基础资源。这些基础资源可以是社会管理机构的数据资源体系中的封闭数据、共享数据，以及开放数据。有统计数据显示，仅在公共部门中，开放的社会公共数据所创造的价值就占到了GDP的0.4%至1.5%
。随着更多组织和部门加入开放数据的队伍，这些基础数据的经济价值将越发凸显。
社会公共基础数据能帮助用户更方便地了解社会服务的价值，无论是金融服务还是零售服务，更重要的是，这些数据有利于商业企业更快地进行服务创新，从而创造更好更新的服务。这些基础公共数据，在数字社会时代，将如工业社会时期的道路、铁轨和能源网络一样，作为社会公共产品，需要持续的维护和管理。
除了一些固有的公共基础性数据外，更多的数据是在数字服务经济中从各种数字平台上产生的。许多数据清晰地表明个人、社会和商业活动的足迹。研究分析表明，代表数据流的全球互联网流量随着物联网的快速发展，到2022年，将达到每秒150700G字节。这些数据可以区分为原始数据供应者产生的原始数据、数据公司产生的增值数据产品和数字产品的消费数据。大数据已成为社会的基础性战略资源，蕴藏着巨大的潜力和能量。
数据收集和使用的政策，主要取决于所涉及的数据来源类型，也就是说是个人数据，还是非个人数据；是自愿提供的，还是观察或推断出的；是私人拥有的数据，还是公共所有的数据；是用于盈利的，还是公益的，等等。这些全球性数据的价值链正在形成之中，对于这些数据的管理与使用，正在成为各国立法者们思考的内容。
数字服务经济之所以能成为一种先进的经济类型，就在于其发展的基础资源要素发生了深刻的变化。一般而言，土地、劳动力、资本等一般性生产要素是传统的工业经济发展模式所主要依赖的资源，这些资源要素的获得要求较低，规模化扩张快，但也存在着容易导致产能过剩、恶性竞争和低端化的缺点。工业大数据资源则具有及时性、完整性、开发利用水平较高等特点，其利用需要数据流、物质流和资金流的集成协同，其运用有助于大幅提升优化配置土地、劳动力等制造资源的效率和水平。相比其他生产要素，数据资源具有可复制、可共享、无限增长和供给等优势和禀赋，打破了传统要素的有限供给对经济增长的制约，不断催化和转化着劳动力、技术、管理以至资本等传统要素，为经济社会的持续增长和创新发展提供了新的条件与可能。
数字化基础设施包括“安全的、具有较高独立性的电信和通信基础设施”“合法监控电信所需的制造或制造技术设施的知识”，以及“关键基础设施运营时使用的行业特定软件”和“用于电厂控制技术，电网控制技术或电源、供气、燃料或供热系统控制技术的软件”。
也就是说，国际公认，影响数字服务经济发展的，除硬件基础设施外，还包括软件（甚至是知识）基础设施。数字服务经济发展中，除了纯数字化发展外，还包括制造品的数字服务化发展。当今，相当一部分制造业正在走向服务经济。对于这一部分走向服务化，特别是数字服务化的制造业，相关的工业制造软件同样是关键性的发展条件。
此外，在数字服务经济中，生态系统与核心资源同等重要。数字化平台上的海量用户，以及资金、人才、内容等方面的优势为数字生态注入了重要活力。但要充分激活这些资源，进一步构建更符合自身行业需求的成熟生态系统，赋能更多的行业伙伴，我们最应该关注的就是制造业。
制造业是数字服务经济发展的新主场。制造业发展数字服务经济不是单纯地实现电子商务数据对接就完成了，更多是对企业内外实现全数字化的变革，其中最重要的是制造本身的数字化、服务化以及产品的智能化等。制造业和产品服务化等数字化创新不是用数据、AI、网络就能实现的。从农业经济到工业经济再到数字经济，工业技术始终是基础。使基础设施发生阶段性变革的是工业软件部分，是特殊的工业软件。
我们也可以从制造过程和工艺的数字化发展的角度来看上述变化。我们讨论数据服务经济核心技术，认为“数字孪生”是数字服务经济发展的三大基础技术之一。“数字孪生”通过构筑数字空间与物理空间的数据交互闭环通道，能够实现数字虚拟体与物理实体之间的交互与联动。
数字孪生体以物理实体建模产生的静态模型为基础，通过实时数据采集、数据集成和监控，动态跟踪物理实体的工作状态和工作进展（如采集测量结果、追溯信息等），将物理空间中的物理实体在数字空间进行全要素重建，形成具有感知、分析、决策、执行能力的数字孪生体。制造过程的“数字孪生”中一个关键是虚拟体与实体之间的交互与联动，实现这种交互与联动功能的前提和基础是制造过程本身的软件化制造控制，即工业软件体系。
工业软件建立的数字自动流动规则体系，操控着制造过程中的规划、制作和运用阶段的产品全生命周期数据，是制造过程中数据流通的枢纽，是工业制造的控制大脑。
与此同时，工业软件内部蕴含程序化的制造运行规律，可以根据数据对规律建模，从而优化制造过程。可以说，是工业软件定义着整个产品的制造流程，使得整个制造的流程更加灵活与易拓展，它从研发、管理、生产、产品维护等各个方面对实体进行赋能，并重新定义制造。
因此，我们可以认为，工业软件的实质就是对各类工业生产环节规律的代码化，是前期显性制造知识与技能的数字化的前提，也是结果。工业软件支撑了绝大多数的生产制造过程的信息化。另外，工业软件不但可以控制产品和装备运行，而且可以把产品和装备运行的状态实时展现出来，通过分析、优化，应用到产品、装备的运行，甚至是设计环节，实现迭代优化。因此，在影响数字服务经济发展的基础条件中，特别是在涉及产品制造的数字化服务中，我们将工业软件列为前提和基础条件，具有重大的实际意义。