新质生产力如何加“数”前行？

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　　充分释放数字技术创新对发展新质生产力的关键带动作用，要从加快关键核心数字技术攻关、培育壮大具有国际竞争力的数字产业、深入推进产业数字化转型、强化产业数据生态体系建设等方面着手。

　　——全国政协委员、中国信息通信研究院院长余晓晖

　　未来，数实融合中“数”将会进一步向人工智能、量子计算等方向发展，人工智能大模型将从语言智能向多模态智能发展，包括视觉智能、空间智能、物理智能等多种模态智能。

　　——中国联通大数据首席科学家范济安

　　数字经济和实体经济的融合已经成为推动新质生产力发展的关键引擎，一系列政策不仅给企业“输血”，更是在为整个产业转型升级“造血”，让资源要素流向数实融合的关键环节。

　　——工信部信息通信经济专家委员会委员，DCCI互联网研究院院长刘兴亮

　　近年来，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力量。

　　今年政府工作报告提出，“激发数字经济创新活力。持续推进‘人工智能+’行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用，大力发展智能网联新能源汽车、人工智能手机和电脑、智能机器人等新一代智能终端以及智能制造装备。”

　　近日，全国政协委员、中国信息通信研究院院长余晓晖，工信部信息通信经济专家委员会委员、DCCI互联网研究院院长刘兴亮，中国联通大数据首席科学家范济安在做客“人民会客厅·圆桌对话”栏目时表示，数字技术创新在推动新质生产力发展中的关键作用愈加显现。

　　政策加码推动数字经济高质量发展

　　中国数字经济正蓬勃发展，从智慧城市到工业互联网，从智能医疗到数字文旅，数字技术正在深刻改变人们的生活和生产方式。

　　余晓晖表示，数字经济不仅是推动经济增长的重要引擎，也是提升传统产业竞争力的关键手段。通过5G、人工智能、大数据等新兴数字技术与传统产业的融合创新，中国正在开辟发展新领域、新赛道。

　　“近年来，工业和信息化部联合相关部门深入实施智能制造工程，支持智能工厂建设，推进工业互联网创新发展，推动5G、AI等新兴数字技术加速与制造业各领域融合，从智能化研发、智能化生产、智能化管理、智能化服务等方面助力传统制造业数字化转型和智能化升级。工业互联网融入49个国民经济大类，迈进规模化发展的新阶段。”余晓晖表示，通过数字技术与研发、生产、管理等全环节渗透融合，企业层面提升研发生产效率和产品质量，有效赋能产业提质、增效、降本、安全发展；产业层面推动结构优化升级，提升科技创新能力，强化产业链供应链韧性和安全，促进绿色低碳发展，从而有力支撑和推动新型工业化。

　　加快发展数字经济，推动其与实体经济深度融合，是我国抢占新一轮产业变革制高点、为经济高质量发展赋能提速的关键路径。

　　刘兴亮表示，数字经济和实体经济的融合已经成为推动新质生产力发展的关键引擎，从税收优惠、资金支撑到技术研发支持，一系列政策不仅给企业“输血”，更是在为整个产业转型升级“造血”，让资源要素流向数实融合的关键环节。

　　“数实融合” 千行百业插上数字“翅膀”

　　将大模型“装”进手机、融入供应链、带到办公室和生产线，近年来，数实融合在推动新质生产力发展中正发挥更为关键的作用。范济安表示，未来，数实融合中“数”将会进一步向人工智能、量子计算等方向发展，人工智能大模型将从语言智能向多模态智能发展，包括视觉智能、空间智能、物理智能等多种模态智能。

　　“从我们自身的产业结构调整来看，原来的业务是以2C和网络通信为主，一个占80%以上，另一个占了几乎100%。而在宏观和产业政策的指导下，我们转向2B2G业务，转向与网络融合的算网数智业务。如今，政企业务已占总收入的50%；数智业务占了几乎1/4，成为联通业务增长的第二曲线。”范济安说。

　　在山东滨州的一家中型纺织印染企业厂房内，一个数字显示屏上正实时刷新着生产数据。与数字化转型之前相比，产品良品率由85%提升至98%，生产周期由14天缩短至8天，能耗成本由28元/万米布降低至22元/万米布，全流程工艺符合率由67%提升至98%，原材料耗损降低21%。

　　“数实融合不是一蹴而就的，对中小企业来说，与其一开始就投入重金搭建复杂的智能系统，不如先从‘小而美’的数字化工具入手，如用企业微信、钉钉进行内部管理升级。再比如利用大数据分析工具，如数据可视化仪表盘，帮助企业更精准地预测市场需求，提高库存和供应链管理效率。”刘兴亮说。

　　“数字化，不是企业的选择题，而是生存题。”刘兴亮表示，未来，数实融合将成为所有企业发展的标配，中小企业不能再观望，而是要用最务实的方式踏出第一步。

　　取长补短构筑数字经济发展新优势

　　2024年诺贝尔奖，让全世界都见证了一个历史性时刻：经典的物理学奖和化学奖都颁给了人工智能科学家。无论是Science for AI，还是AI for Science，都经受了应用的验证和时间的考验，被证明对相关领域产生了颠覆性影响。

　　“工业制造领域的CPS，会因为具身智能机器人的普及、6G及更高阶通信技术的出现，在赛博端的物理大模型、XR终端、数字孪生等辅助人类决策的加持，工业元宇宙为我们描述的场景会成为现实。”范济安说。

　　余晓晖表示，在加快关键核心数字技术攻关方面，要“补短板”，聚焦产业基础高级化，强化自主创新，着力突破数字领域关键基础技术、先进基础工艺、基础核心零部件、基础软件，久久为功打破制约瓶颈。还要“锻长板”，加强网络通信、消费电子、自动驾驶等领域产品研发和产业化突破，加大强链延链补链推进力度，巩固和提升竞争优势。更要“树新板”，高度重视人工智能前沿创新，加大原创性突破，充分发挥场景优势、数据潜能和工程化能力，巩固和提升大模型等技术产业优势，做大“人工智能+”，推进人工智能赋能生产力提升，并推进人工智能的进一步突破。

　　“在深入推进产业数字化转型方面，要扎实推进制造业数字化转型，实施‘点、线、面’突破。”余晓晖表示，“点”上，深入实施智能制造工程，分层次、系统性、规模化推进智能工厂建设，培育打造数字化转型标杆，形成示范引领。“线”上，分行业研究形成转型方案，研制重点行业、产业链数字化转型场景图谱及转型要素清单，“一链一策”开展重点产业链数字化协同改造。“面”上，推动重点集群和园区数字化转型，加快5G、工业互联网等规模化部署，形成园区数字化整体提升路径，打造一批高标准数字园区，构建数据驱动的园区产业发展新体系。

　　“从长期来看，相关利好政策、行业实践，将加速形成一个以驱动数据、智能赋能、产业和谐为特征的新体系。在这个过程中，数实融合不只是效率的问题，而且是整个产业格局的扩散、全球竞争力的提升。”刘兴亮说。