数字经济规模再创新高 产业落地、数据安全有待加速
目前中国数字经济总体规模已经突破50万亿元，年均复合增长率也远超其他发达经济体，数字经济核心产业不断发展壮大。
7月4日-7日，2023全球数字经济大会在北京召开。会上嘉宾表示，发展数字经济已经成为把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的重要战略选择，需要高度重视大数据、人工智能、智能网联汽车等战略性新兴产业的创新发展。同时，随着全球产业数字化转型进入规模化扩张和深度应用阶段，应当进一步推动前沿技术与实体经济的融合应用落地，目前备受瞩目的AI大模型也应当进一步向产业应用延伸，逐渐构筑匹配不同行业垂直领域的数字化、智能化能力。
数字经济规模增速全球领先
国家发改委党组成员、副主任丛亮在开幕式致辞中指出，近年来数字经济、互联网+、大数据等战略深入实施，数字经济在促进经济增长、提质增效方面发挥了重要作用。据测算，中国数字经济总体规模已经达到50.2万亿元。全国网络零售市场规模连续9年居世界首位，软件和信息服务业收入达10.8万亿元。
会上发布的《全球数字经济白皮书》（下称《白皮书》）显示，目前主要国家的数字经济发展均在持续提速。2022年，美国、中国、德国、日本、韩国等5个世界主要国家的数字经济总量为31万亿美元，数字经济占GDP比重为58%，较2016年提升约11个百分点，数字经济规模同比增长7.6%，高于GDP增速5.4个百分点。
中国信息通信研究院院长余晓晖指出，2016-2022年，美国、中国数字经济持续快速增长，数字经济规模分别增加6.5、4.1万亿美元；中国数字经济年均复合增长14.2%，是同期美中德日韩5国数字经济总体年均复合增速的1.6倍。
工信部数据也显示，今年前5个月，我国软件业务收入超过4.3万亿元，信息技术服务收入2.84万亿元，数字经济核心产业不断发展壮大，数实融合也在加速进行，截至今年5月底，我国重点工业企业关键工序数控化率达到59.4%，累计培育出1700余家数字化车间和智能工厂。
余晓晖表示，全球产业数字化转型已经进入规模化扩张和深度应用阶段，数字化转型应用领域由生产研发向供应链协同、绿色低碳方向延伸，推动产业高端化、智能化、绿色化、融合化发展，助力提升产业链供应链韧性和安全。而工业互联网平台作为转型的重要支撑，加速与人工智能、5G等数字技术深度融合，逐步推动形成平台化、开放化、无线化、智能化的新型产业形态。
中国工程院院士邬贺铨指出，目前我国工业互联网平台集中度仍然较低，一定程度上影响了跨平台互联互通。大企业可以自建工业互联网平台，而多数中小企业可以通过公有云使用第三方平台，将工业控制从本地扩展到云端，实现远程维护。
工信部党组成员、副部长王江平在会上表示，下一步，工信部将加快推进产业数字化转型，大力推进5G、千兆光网等新一代信息通信技术在垂直行业、信息消费、社会民生等领域的融合应用，形成重点领域创新应用示范标杆。同时，增强数字发展动能，加快大数据、人工智能、智能网联汽车等战略性新兴产业的创新发展，大力发展先进制造业，促进数字经济做强做优做大，培育经济新引擎。
中国科学院院士梅宏在主旨报告中指出，发展数字经济的关键是数据要素市场的培育与形成。但由于我国数据要素化尚处于起步探索阶段，还存在诸多问题，比如说资产地位没有确立，权属确权没有共识，流通交易缺乏规则，利益分配缺少机制等。未来的十年将是全球治理体系深刻重塑的十年，随着大数据技术的未来发展，数据和应用会进一步分离，从而促进数据的要素化。
对于数据资源的流转分享问题，中央网信办副主任、国家网信办副主任赵泽良提出，未来我国将加快建立数据资源的确权制度，界定各个数据资源的权属关系，加快制定数据资源的采集、利用、交流、共享规则。同时，还要加快建设数据资源、数据跨境流动的规则，在保障国家安全的前提下，鼓励和支持数据依法合理自由地流动。
AI大模型有待向产业拓展
AI大模型也是今年大会上的展示重点。例如，百度智能云文心一言千帆大模型、昆仑万维“天工”大模型，以及第四范式的“式说大模型”。京东集团CEO许冉也在大会主论坛上透露，京东将在7月13日举行的全球科技探索者大会上发布京东大模型。
《白皮书》显示，目前人工智能产业平稳发展，2022年全球人工智能市场收入达4500亿美元，同比增长17.3%，2023年第一季度AIGC异军突起，成为最热门的投融资领域。
“目前的大模型可能还是语言类更多，场景应用也是To C端多一些，将来更大的应用场景应该是面向产业。”邬贺铨表示，中国制造业门类齐全，具有面向实体产业训练产业AIGC的有利条件，除了目前已经出现的智能客服，未来还可以进一步向供应链管理、自动装置运转等应用场景延伸。
柏睿数据总裁梁雪青指出，大模型在智能制造领域也可以大有作为，比如，通过预测设备故障率、原材料需求量等，帮助企业优化生产计划和降低成本；通过对生产过程中的数据进行实时监测和分析，及时发现异常情况并采取措施，提高产品质量和稳定性；通过对传感器采集的数据进行分析处理，实现并优化自动化控制。
“目前业内已经在尝试为AI大模型发展提供从数据采集、存储、计算分析到模型训练、部署、应用的全生命周期解决方案，助力工业、金融等领域企业高效、安全、轻松地通过个性化的AI大模型，构筑匹配自身行业垂直领域的数字化、智能化能力。”梁雪青说。
不过，余晓晖提醒，目前模型层出不穷，但能力参差不齐，而且存在软硬件支撑体系挑战巨大、行业高价值数据集缺失、安全问题也日益凸显。亟需系统化评估测评体系，从基础技术、通用智能、软硬件系统、产品成熟度、行业应用能力等方面进行系统评估。
值得注意的是，国家网信办已经在今年4月出台《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》，强调服务提供者需要确保数据安全和个人信息保护合规。对数据违法的处罚力度正在不断加强。
“智能工具的广泛使用，加剧了数据被动泄露的风险，数据显示目前有约2.3%的员工会将公司机密数据投喂到ChatGPT中，企业平均每周向ChatGPT泄露机密材料达数百次。”奇安信集团董事长齐向东表示，目前以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术快速演进迭代，对安全产业同时带来了全新的挑战和机遇。我国政府和企业机构要加快补上“数智安全课”，通过纵深防御的内生安全体系、全链条数据安全保护系统以及人工智能的运营体系，应对好数智时代的安全挑战。
