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从“互联网+”到“数据要素×”的现实需求

发布时间:2024-03-20 08:56:29来源:新华日报 浏览次数:216

自2012年“互联网+”概念首次提出以来,互联网普及率增长迅速,数字基础设施建设进一步加快,资源应用不断丰富,网络强国、数字中国建设迈出新步伐。2020年4月,《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》对外发布,明确数据作为一种新型生产要素的重要地位。数据作为新型生产要素,已快速融入生产、消费、流通、分配和社会服务管理等各环节,深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式,成为推动经济社会高质量发展的关键动力。2023年12月15日,国家数据局公告《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)(征求意见稿)》,列出了智能制造、智慧农业等12个数据要素的应用方向。这预示着,“数据要素×”产业将不断催化,我国开始进入数据要素大时代。

从万众创新到高质量发展:新矛盾

2015年《政府工作报告》提出“大众创业、万众创新”。同时国家出台了《关于发展众创空间推进大众创新创业的指导意见》,不仅推动了传统产业与新兴技术之间的融合,也推动了“互联网+金融”“互联网+交通”“互联网+医疗”等以互联网技术为代表的互联网经济或数字经济的诞生,催生了大量经营主体,极大地拓展了市场空间。随着创新产业数量的逐渐增加,传统生产要素(土地、劳动力、资本、技术)无法为数字经济提供更多动力,因而在一段时间内造成了新兴产业产能过剩、区域内产业结构趋同、资源配置效率低等问题。

党的十九大报告指出:“我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段,正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期。”正是由于全要素增长率降低,需要新的动力要素加入,以解决当前高质量发展和生产要素驱动力不足之间的矛盾。互联网技术使个人数据、交易数据等各类数据激增,并将生产者、消费者、使用者之间信息互联、数据互通,形成新的生产力。数据要素与其他要素融合,激发技术进步、生产率提升、商业模式创新并促进产业链协同,从而更好满足人民日益增长的美好生活需要。

从万物互联到万物智联:新需求

“互联网+”几乎席卷了各行各业,其去中间化、信息透明以及虚拟现实技术等让万物互联成为现实。随着计算机技术的迭代、演化和万物互联时代的兴起,象征着一种“普遍联结”的“万物赋能”“万物重构”的新一轮技术革命已然来临,与此相适应的物联网、大数据、人工智能、区块链、云计算等时代征候应运而生。万物互联打破了行业之间的壁垒,成为促进传统产业转型升级和推动经济高质量发展的重要支撑,实现了创新协同、产能共享、供应链互通,为经营主体利用“互联网+”实现质的飞跃。万物互联带来的海量数据为大数据、人工智能提供了丰富资源,推动万物互联。通过万物数联,最终走向万物智联。

新一代信息技术推动“互联网+”进入新发展时期,数据要素结合5G-A、新型短距离无线通信、卫星物联网、“IPv6+”及人工智能等新技术为万物智联提供了无限可能。目前IMT—2030(6G)技术正在快速推进中,为加快与XR、数字孪生、机器人等新产业新应用的融合发展提供了可行性技术方案,进一步提高智能化能力和感应能力,即将开启万物智联的发展新阶段。在万物智联的发展过程中,互联主体之间的关系从物理空间转向“云端”,云主体、云关系、云服务成为智联的关键,而数据成为优化调配公共资源,连接云主体关系,实现智能化、精细化管理的关键要素。万物智联超越互联关系的双向互动,更强调个性化、精准化、便捷化、智能化和多元化,让人和物之间产生更多的可交互性,从而生成更多新业态。

从技术融合到数据融合:新契机

“互联网+”的实质是融合。在过去十余年里,融合思维推动了“互联网+”的全面实施,为各个行业带来了深刻的变革,如“文旅融合”“科教融合”“产城融合”“媒介融合”等,但其实质都是通过技术融合突破新技术、研发新产品、开发新服务、改造传统产业,从而推动中国经济社会全面转型升级。随着“互联网+”战略的深入推进,技术融合逐渐演变为数据融合,强调各类数据在不同技术领域之间的交流、整合和应用。数据逐渐作为产业发展的关键驱动力量,为“数据要素×”战略的发展提供了契机。

技术融合使得多种技术突破技术边界交叉融合形成了新的技术,催生了物联网、大数据、云计算、语义网四种新兴信息技术,加速了信息的传播速度,提高了各行业的效益和生产力,更颠覆了传统产业的发展模式,如物联网技术通过传感器、嵌入式系统等技术,实现了设备之间的信息共享和协同工作,为社会各个领域带来了巨大的变革和创新。

随着技术的发展,“互联网+”战略的实施催生了大规模数据的关联和交叉。在“互联网+”时代,数据融合的概念范畴扩大,向计算机技术、情报分析、信息资源管理、图像识别等领域延伸,通过数据收集、分析和共享,为各行业提供了更准确的信息支持。数据融合强调不同来源、格式、类型的数据整合和协同利用,涉及跨组织、跨行业的数据交换与共享,不仅加强了决策能力,也为产业创新和科学研究提供了更广阔的空间。

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