智能经济、新基建与数据要素市场的良性循环
2022-06-28 15:18:34

2017年至2020年间,我国先后提出了“智能经济”“新基建”和“数据要素市场化”等重大发展理念并部署了系列发展战略措施。虽然从中央相关文件看,“智能经济”的概念提出较早,但与“新基建”“数据要素市场化”的热度相比,“智能经济”对大众而言相对陌生。这其中最主要的原因是因为智能经济是我国数字经济发展的一种趋势,过去几年一直处于高速动态的发展过程中,因此难以进行静态的梳理。但新冠肺炎疫情以来,随着我国数字经济发展进一步提速,智能经济已成为当前数字经济发展的鲜明特征,相关概念开始逐渐引起各界的关注。

当前学术界对智能经济的定义还存在一定争议,相关概念并未统一。综合已有的文献看,2020年6月18日,国务院发展研究中心中国发展研究基金会联合百度发布的《中国智能经济发展白皮书》(以下简称《白皮书》)对智能经济的总结传播较广,认可较多。《白皮书》认为:“智能经济是在数字经济充分发展的基础上,由人工智能等智能技术推动形成和发展的新经济形态。”智能经济作为数字经济发展至今的一种新的经济形态,与新基建和数据要素市场化三者之间已经形成了正向循环,相互促进相互影响。从发展趋势看,智能经济将给我国未来新基建的发展带来新机遇。

  

智能经济、新基建和数据要素市场化三者关系的探讨

要理解智能经济、新基建与数据要素市场化三者的关系,可以从这三个概念提出的发展过程进行分析。一是智能经济的提出。2017年7月,国务院印发的《新一代人工智能发展规划》(以下简称《规划》)正式提出要促进人工智能与各产业领域深度融合,形成数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。这是我国正式从国家战略的层次提出要促进智能经济的发展。二是新基建的提出。在《规划》提出一年多后,2018年10月31日,习近平总书记在中共中央政治局第九次集体学习时强调,要加强领导做好规划明确任务夯实基础,推动我国新一代人工智能健康发展。会议指出,要推动智能化信息基础设施建设,提升传统基础设施智能化水平,形成适应智能经济、智能社会需要的基础设施体系。2018年12月,中央经济工作会议首次提出了新型基础设施建设(即“新基建”)的概念,指出加快5G通信技术商用步伐,加强人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设,将5G通信技术、人工智能、工业互联网、物联网定义为“新型基础设施”。从新基建提出前后党中央的重要会议以及新基建的核心内容看,“推动智能化信息基础设施建设”是我国新基建的重点。具体而言,新基建是围绕上述基础设施的硬件和对应的软件建设展开的。值得注意的是,5G通信技术、人工智能、工业互联网、物联网等,并不仅仅是包含硬件设备,相关的软件建设内容也是重要的组成部分。例如在5G通信技术中,相关软件的研发与基础设施铺设同等重要。而对于大众而言,最直观看到的是5G通信技术天线,所以容易误解为新基建只是硬件的建设。三是数据要素市场化的提出。在中央提出“新基建”一年多后,2020年3月30日,《中共中央 国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》(以下简称《意见》)发布实施。《意见》提出,要着力加快培育数据要素市场。通过制定出台新一批数据共享责任清单、探索建立统一的数据标准规范、支持构建多领域数据开发利用场景,全面提升数据要素价值。至此,数字中国建设正式进入到数据要素市场化时代。根据《意见》,数据要素市场化的关键内容是相关的制度建设工作。

结合以上三点和智能经济发展本身的技术路径特点看,智能经济与新基建、数据要素市场化之间形成了积极的循环关系。一是智能经济的发展会对智能化基础设施的发展升级不断形成新的需求。二是新基建可以多层次增加现有的智能化基础设施的供给。智能经济对相关基础设施的需求与新基建的相关供给形成相互促进的发展互动。三是新基建与智能经济的发展会促进数据要素市场化的发展,同时,数据要素市场化也会推动智能经济与新基建的不断迭代升级。这三者之间形成了一个良性的发展循环。


新基建七大领域建设与智能经济三大核心要素发展

截至2022年6月初,我国新基建的七大领域建设进展情况如下。一是5G通信技术基站发展迅速。根据中国互联网网络信息中心(CNNIC)数据,截至2021年12月,我国已有移动电话基站总数达996万个,全年净增65万个。其中,4G通信技术基站为590万个,5G通信技术基站为142.5万个,全年新建5G通信技术基站超65万个。这意味着,到2021年年末,我国5G通信技术基站已占到全部移动电话基站的14.3%,而且正在快速增长。二是特高压的建设正在提速。在国家鼓励引导、企业积极推动的背景下,电网建设特别是特高压和配电网两个领域将迎来加速期。据2022年1月中旬召开的国家电网2022年度工作会议透露,2022年,在电网投资方面,国家电网计划投资金额为5012亿元,首次突破5000亿元,创历史新高。“十四五”期间,国家电网规划建设特高压工程“24交14直”,涉及线路3万余公里,变电换流容量3.4亿千伏安,总投资3800亿元,较“十三五”特高压投资2800亿元大幅增长35.7%。三是城际高速铁路和城市轨道交通发展较快,运营里程五年增长两倍。截至2021年年末,我国内地城市轨道交通运营里程8708公里,客运量超200亿人次,是2016年4152.8公里的两倍多。四是充电基础设施建设能够基本满足新能源汽车的快速发展。截至2022年3月底,全国充电基础设施累计数量为310.9万台,同比增长73.9%。此外,根据新能源汽车充电桩中国电动汽车充电基础设施促进联盟的数据,在公共充电桩方面,截至2022年3月,联盟内成员单位总计上报公共类充电桩123.2万台。五是大数据中心建设全面发力。据媒体报道,2022年1月至5月,我国10个国家数据中心集群中,新开工项目25个,投资超过1900亿元。其中,西部地区投资比去年同期增长6倍,呈现出由东向西转移的良好趋势。预计“十四五”期间,大数据中心投资还将以每年超过20%的速度增长,总投资将超过3万亿元。六是国内人工智能初创企业迅速增加。根据爱企查企业数据库数据,截至2022年6月初,全国共有开业状态人工智能相关企业741537家。其中1~2年内成立的人工智能企业约占60%。在这74万余家企业中,约56%为有限责任公司,股份有限公司约占0.1%,外资投资企业约占0.15%,国企295家。其中约11.5%的注册资本在1000万元及以上,89.5%为注册资本在1000万元以下的中小企业。七是我国“综合性+特色性+专业性”的工业互联网平台体系不断完善发展。根据CNNIC数据,截至2021年年末,有全国影响力的工业互联网平台已经超过150个,接入设备总量超过7600万台套……专业型工业互联网平台加速发展,覆盖数字孪生、工业智能、工业大数据分析、边缘计算、远程监控等多个特定领域。

以上新基建七大领域的建设情况将如何促进智能经济发展?首先要明白智能经济的核心是什么。姚期智院士曾在2021年指出,数字经济的核心技术涉及数据、算法与算力三个方面。智能经济作为数字经济发展基础上的新经济形态,同样离不开这三个核心要素。2018年至2022年间,在新基建的推动下,我国展开了大量人工智能基础设施的建设工作,并且已经取得了较大的成绩。这些领域的发展促进了数据流动化、算法智能化和算力泛在化,而这三个关键变量的发展,也进而推动了智能经济加速向前。

具体而言,新基建的七大领域夯实了智能化基础设施,也创造了基础性、支撑性的数据要素应用场景。5G通信技术、数据中心、人工智能、工业互联网是当前数据要素的核心支柱,为数据要素的采集、传输、存储以及智能化数据加工提供支撑,也为工业领域的数据要素流动和集成应用提供了连接和平台。特高压、新能源汽车充电桩、城际高速铁路和城市轨道交通是数据服务的应用场景,同时自身也不断产生大数据,进一步丰富数据要素市场,促进数据要素流动。而数据要素的流动,又为智能经济提供了动能,将加快智能经济的发展。从2018年至2022年上半年新基建的发展情况看,在新基建和数据要素市场化建设的支撑下,数据流动化、算力泛在化和算法智能化成为趋势,进而促进了智能经济的发展。这是数字产业化和产业数字化相互促进,利用数据要素,加快数字经济中智能经济发展的过程。(见图1)



智能基础设施建设三大挑战与新基建的三个机遇

随着智能经济的快速发展,对数据、算法和算力的要求也进一步提高,因而也出现了新的挑战。一是数据安全流动问题,即解决在保护数据隐私的情况下,实现数据安全共享和数据自由交易的难题。二是人工智能框架问题,当前全球大部分人工智能应用的基础框架来自美国,智能经济的自主可控发展受制于美国。三是不断增加的算力需求和算力供给有限之间的矛盾。

以上三大挑战都属于智能基础设施范畴的瓶颈,对当前我国的智能经济发展形成了一定挑战。基于当前的技术,对应的解决办法主要是隐私计算和人工智能框架研发以及算力网络建设。基于当前我国数字科技整体发展情况看,我国在隐私计算、人工智能框架、算力网络这三大技术集群的发展良好,将为我国新基建提供新的发展机遇。(见图2)



机遇一:发展隐私计算,打破数据流动“不可能三角”。隐私计算是指在保护数据本身不对外泄露的前提下实现数据分析计算的一类信息技术,包含了数据科学、密码学、人工智能等众多技术体系的交叉融合。隐私计算因何重要?在没有较好的隐私计算技术支撑的情况下,数据隐私、数据共享和数据交易存在“不可能三角”,数据要素很难实现自由流动和对数据资源的充分利用。但如果有足够好的隐私计算技术支撑,数据流动“不可能三角”就可以得到破解,那么境内和跨境数据流通、数据交易的门槛将会大幅度降低,数字经济市场的连接也将更为紧密。

隐私计算的应用场景丰富,市场前景广阔。根据艾瑞咨询的数据,2021年,中国隐私计算基础产品的技术采购中,金融、政务、运营商占据75%~80%的市场份额,医疗领域占比约为10%。根据艾瑞咨询的预估,以银行为例,预计至2025年,国有商业银行、股份制银行以及40%~50%的城市商业银行均将完成隐私计算的平台建设。医疗领域将在卫健委政策和行业用户需求推动下,预计2023年至2025年在基础产品服务的投入上也会产生一定增速。

我国目前在隐私计算领域也走在世界前沿。一是我国当前隐私计算行业发展迅速,形成了一定的市场规模。根据艾瑞咨询的数据,2021年中国隐私计算市场规模为4.9亿元,预计至2025年将达到145.1亿元,数据运营占比持续升高。二是当前我国在隐私计算领域较为领先,在全球而言,形成了一定的技术研发吸引力。根据零壹财经智库的数据,截至2021年8月,全球有2360家公司参与了隐私计算相关专利申请,合计10611件。其中,中国、美国和日本是隐私计算专利申请数量最多的3个国家,专利申请数量分别是6739件、2211件和603件,占比分别为64%、21%和6%。中国当前作为全球隐私计算专利申请排名第一的国家,在隐私计算领域的国际合作之门是敞开的。相信在未来,隐私计算不仅会成为我国智能经济发展的重要基础设施,也将走出国门,成为全球性智能经济“底座”。

机遇二:增强人工智能框架研发,提高独立自主可控能力。人工智能产业分三个层次,一是基础层,主要功能是为上层提供算力和数据输入支撑;二是技术层,即人工智能框架——通过利用海量数据在软件平台上进行算法的训练和推理;三是应用层,应用层的产品直接面对终端消费者,其中包括人工智能产品、人工智能与传统行业融合的各类系统、解决方案等。从全球的情况来看,大部分国家的人工智能企业主要集中在应用层。而智能化领域最为关键的“地基”——人工智能框架,目前全球主要都是依赖美国。例如当前主流的人工智能机器学习和深度学习框架基本来自美国谷歌、微软、亚马逊、脸谱网等大公司,或者主要由在美国的人员开源和发起开源维护工作。

我国是全球少数在人工智能框架领域能够与美国开展竞争的国家。以我国用户全体最大的百度飞桨人工智能框架为例,截至2021年年末,面向全球开源的飞桨人工智能框架已拥有406万国内外开发者、创建了47.6万模型、服务15.7万企事业单位。从飞桨平台公开的应用案例看,我国国产人工智能框架的目标是能够为应用单位提供类似“自来水”一样“拧开龙头就可以用”的人工智能框架计算服务。未来,人工智能框架将会和自来水基础设施一样,成为各类智能经济体最基础和重要的设施。因此,这也会成为未来新基建难以绕开的关键。

机遇三:夯实算力网络,提供算力泛在支撑。算力已经成为数字经济时代最直接的生产力,也是当前新基建的热点。中国电信总经理李正茂发在2022年2月刊发的《算力时代三定律》一文中指出,算力每投入1元,带动3~4元国内生产总值(GDP)经济增长。全球各国算力规模与经济发展水平呈现出显著的正相关关系,算力规模越大,经济发展水平越高。算力在驱动社会和产业发生深刻变革的同时,也将产生显著的经济价值。

智能经济越发展,对算力的需求就会越大。我国的算力网络不仅可以服务国内,也具备成为国际智能经济发展基础设施的潜力。对此,国内目前在研究层面已经形成了共识。例如,中国科学院计算技术所党委副书记王晓虹团队曾在2021年8月刊文公开呼吁:“打造面向产业互联网的分布式算力基础设施科技创新平台,服务传统行业应用,助力我国全面实现数字化社会转型……建成覆盖我国乃至‘一带一路’沿线国家的高通量、低熵、无缝智能的算力联邦服务平台,实现‘共建、共享、共受益’的算力命运共同体。”算力是驱动数字经济的引擎,谁占领了全球的主要算力市场,谁就能把握未来全球数字经济发展的主动权。

2022年2月,我国的“东数西算”工程已正式启动。根据发改委公布的信息,我国将在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏八个区域启动建设国家算力枢纽节点,并规划10个国家数据中心集群。立足国内国际双循环的格局,未来中国算力基础设施的发展在做好国内发展支撑的同时,也会走出国门,广泛为其他国家服务。特别是在泛在智能连接计算、社会算力服务、专用垂直类的行业算力服务、数据安全算力服务、各国政府治理算力服务方面都有广泛的合作空间。


关于智能经济下新基建发展的几点建议

一是新基建建设中的软件建设将会是下一阶段的工作重点,需要与数据要素市场化建设中的相关制度建设共同推进,协同增效。二是双循环新发展格局下,新基建“走出去”是必然趋势。建议加强与“一带一路”沿线国家的合作。三是“隐私计算”与“人工智能框架”的发展建议以民营企业为主,国家提供配套支持为辅进行推动。民营化的相关科技公司更容易被国际市场所接受。四是算力网络建设应充分考虑国家安全因素,建议下一步适当建立部分海外算力基地。

来源:中国金融新闻网/刘玉书(中国人民大学重阳金融研究院院委兼宏观研究部主任)


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