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加快发展数字经济 助力提升产业链韧性******

　　作者：龚诗阳（北京师范大学经济与工商管理学院副教授）、李倩（北京外国语大学国际商学院副教授）均系北京市习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心特约研究员）

　　党的二十大报告提出“着力提升产业链供应链韧性和安全水平”。2022年中央经济工作会议也把“加快建设现代化产业体系”作为2023年经济工作的主要任务之一，并在五大政策组合中强调“产业政策要发展和安全并举”。经过改革开放四十多年的快速发展，我国已形成规模庞大、配套齐全的完备产业体系，成为全球唯一拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家，在全球产业链中扮演着越来越重要的角色。然而，近年来受到全球经济增长放缓、地缘政治冲突等多重因素影响，我国产业体系也遇到产业基础能力不够强、产业链存在堵点卡点、部分关键技术受制于人等问题。只有加快建设现代化产业体系，打造完整而有韧性的产业链，才能把产业安全、经济安全、国家安全牢牢掌握在自己手中。数字经济在维护产业链稳定、增强产业链韧性中大有可为。大力发展数字经济，充分发挥我国海量数据和丰富应用场景优势，推动数字技术与产业链深度融合，对于发挥数字经济优势，构建自主可控、安全高效的产业链，提高产业链供应链稳定性和竞争力，加快建设现代化产业体系具有重要意义。

　　数字经济为增强产业链韧性提供坚实支撑

　　数字经济是以数据资源为关键要素，以现代信息网络为主要载体，以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力的新经济形态。党的十八大以来，我国高度重视发展数字经济并取得显著成就，数字经济对经济社会发展的引领支撑作用日益凸显。随着数字经济发展战略深入实施，数字经济已成为我国产业链安全和发展的坚实支撑。

　　发展数字经济，为增强产业链韧性提供数据支撑。数据是重要的生产要素，是国家基础性战略资源。充分发挥大数据的乘数效应，采好、管好、用好数据，能够激发产业链各环节潜能，了解和追踪产业链动态，提升风险应对能力。在企业层面，工业物联网的应用和普及，实现了研发、生产、经营、服务等全环节的数据采集，通过大数据分析，能够提升企业发展态势研判和精准管理水平，有助于提前预判和应对可能的风险。在产业层面，“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的大数据思维与应用，已从数据基础较好的金融、通信等产业逐步向智能制造、数字农业等领域拓展。多级联动的国家工业基础大数据库和各类行业数据库的建立，促进形成供需精准对接、及时响应的数据共享机制，有助于分析预测产业链薄弱环节，形成产业链协同发展机制。

　　发展数字经济，为增强产业链韧性提供技术支撑。只有将数字技术的命脉牢牢掌握在自己手中，才能在技术研发上实现自立自强，从而在产业链自主安全方面掌握主动权。数字经济的发展与数字技术的发展相互促进，随着数字经济快速发展，我国数字技术的发展也日新月异，为产业链升级和现代化产业体系建设提供了新的技术路线。一方面，我国数字技术研发投入逐年上升，关键核心技术不断取得突破，带动关键产品技术创新能力大幅提升。例如，量子计算原型机等基础前沿领域取得原创性突破，人工智能等关键数字技术领域发明专利授权量居世界首位。另一方面，数字技术的应用促进传统产业全方位、全链条转型升级，企业研发水平和生产效率显著提升。推进传统产业的数字化改造，既可以通过更新技术和智能化设备提高劳动生产率，又可以通过提高信息和数据的准确性和整合效率激发创新。截至2022年6月，我国工业企业数字化研发设计工具普及率达75.1%。通过智能化改造，110家智能制造示范工厂的生产效率平均提升32%，产品研发周期平均缩短28%。

　　发展数字经济，为增强产业链韧性提供设施支撑。新一代数字基础设施是推进产业数字化的基石。党的十八大以来，我国数字基础设施实现跨越式发展，为产业链自主安全提供坚实支撑。在信息基础设施方面，我国已建成全球最大光纤和移动宽带网络，2021年光缆线路长度已达5481万公里。截至2022年7月，我国已许可的5G中低频段频谱资源总量位居世界前列，累计建成开通196.8万个5G基站。网络基础设施全面向IPv6演进升级，2021年互联网普及率已提高至73%，覆盖10.32亿人。这些数字基础设施的建设，将国内超大规模市场优势和人口红利有效转化为数据红利。同时，我国在算力基础设施方面居世界领先水平，构建了全国一体化的大数据中心体系。截至2022年6月，我国数据中心机架总规模超过590万标准机架，建成153家国家绿色数据中心，建成一批国家新一代人工智能公共算力开放创新平台。信息通信网络和算力基础设施的快速发展为产业互联网、工业互联网、车联网等发展提供重要设施保障，为产业智能化改造和数字化转型奠定了坚实基础，有力确保了产业链的自主可控。

　　数字经济赋能产业链韧性的重点领域

　　当前，数据作为关键生产要素的价值日益凸显，数字经济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。我国在数字经济方面具有良好基础和显著优势，必须牢牢抓住数字技术发展主动权，加快发展数字经济，维护产业链的安全稳定、自主可控，加快推动现代化产业体系建设。

　　以数字经济进一步促进不同产业协同发展。目前我国产业链在行业方面形成了较为完整的布局，我国也是全球唯一拥有制造业全产业链的国家。为更好提升产业对抗不确定性的能力，必须加速推进产业数字化和数字产业化，分行业精准施策，锻长板补短板。对产业链进行系统梳理，摸清关键核心技术和零部件的薄弱环节，预先做好顶层设计。重点行业应聚焦战略前沿领域，集中优质资源合力攻关，增强产业链关键环节竞争力。培育发展先进制造业和战略性新兴产业，如智能制造、云计算、工业软件等，推动数字产业集群化发展，释放数字对经济发展的放大、叠加、倍增作用，持续提升产业集群辐射带动能力。

　　以数字经济进一步促进不同区域协同发展。党的二十大报告提出，深入实施区域协调发展战略，推动西部大开发形成新格局，推动东北全面振兴取得新突破，促进中部地区加快崛起，鼓励东部地区加快推进现代化。2022年3月，工信部、国家发改委等十部门联合发布《关于促进制造业有序转移的指导意见》，提出引导产业合理有序转移，充分发挥各地区比较优势，促进形成区域合理分工、联动发展的制造业发展新格局，维护产业链供应链的完整性。数字经济在优化地区产业结构，促进区域协同发展中具有重要作用。一方面，数字化基础设施的建设为实现产业跨地区转移提供坚实基础。国家的“东数西算”工程，通过在资源、电力、自然条件等方面具有优势的西部地区建设数据中心，将东部算力需求有序引导到西部，并带动相关产业有效转移，有力地促进了东西部协同发展，为延展产业链条和维护产业链安全提供坚实基础。另一方面，数字化产业带形成的数字化网络体系，突破了行政区划，呈现出区域集中与全国分散并存的格局，集聚联动效应明显，能够深化跨区域的大范围协作。

　　发挥数字经济优势，促进国内循环和国际循环。通过发展数字经济，可建立实时在线的数字化市场，打破时空限制，促进供给和需求的高效匹配，畅通国内国际双循环。在国内循环方面，数字经济有助于推动高质量全国统一大市场的建立，更高效地推进国内超大规模市场中的资源整合和业务融合，协同产业链上下游，更好释放规模效应。在国内大循环的支撑下，大力发展数字贸易和电子商务，深化产业链国际合作，有效利用全球要素和国际市场资源，推动数字技术和贸易活动深度融合，通过平台经济等引领数字贸易加快发展、促进产业链升级重构，催生新的产业增长点。随着我国数字贸易和跨境电商的发展，必将进一步扩大高水平对外开放，提升我国产业链国际竞争力。

　　《光明日报》（ 2023年01月10日 11版）

聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策******

　　中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛，12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行，中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题，发表主旨演讲建言献策，并深入研讨交流。

　　美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为，大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练，难以开发出具有可解释性的算法框架，深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外，由于数据可以带来巨大的规模效应，当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中，因此，未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性，需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题，使基于人工智能的公共服务变得更加高效。

　　国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出，由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性，导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战，因此，需要加强人工智能基础研究工作，这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前，理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面，理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型，加强对大脑思维机理的理解，建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验，建立全球性的人工智能研究数据库，形成全球共享的研究社区。另一方面，构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上，建议建立类似于自由协作式的知识库，通过全民民众参与，推动知识在全球层面共享。

　　中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示，由于深度学习等算法存在不可解释性，导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法，开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术，以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台，赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导，并需要政策法规对数据使用的正确规范，充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合，推动人工智能的创新发展。

　　中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为，当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段，至2030年，中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看，中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈，当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势，而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看，人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求，鼓励各种可能的强人工智能探索，“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图；在安全问题层面，强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性，人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护，重视探索人工智能伦理问题，并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。

　　美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示，AI已经应用于生活和工作的方方面面，目前甚至在法律上也具有一定的应用，比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑，包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”，应该打开“黑箱”，探究和理解其中的具体内容和因果关系，我们一定要做可解释性的AI。同时，他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点，作为新兴领域，还需要向其他领域学习，从而更好的服务于人类。

　　中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出，“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择，又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网，智联网可以赋能绿色计算，助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节：首先，由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次，多参数全链系统配置优化。最后，通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架，该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统，应用路径包括绿色园区和工业节能。

　　2021人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办，清华大学人工智能国际治理研究院承办，国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天，设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）