1、责任编辑诸晓红美编雷林燕照排汪金莲校对张波 THINK TANK智库A22 2018年9月14日 智博会 杨学山：重新建设、定义数据 数字经济作为一种新的经济形态，正成为推动经济发展质量变 革、效率变革、动力变革的重要驱动力，也是全球新一轮产业竞争 的制高点和促进实体经济振兴、加快转型升级的新动能。 当前，我国“数字红利”已然显现，具备做大做强数字经济的 有力条件，广阔的国内市场也为数字经济的发展，提供了得天独厚 的沃土。国家网信办发布的数字中国建设发展报告显示，2017 年我国数字经济规模达27.2万亿元，同比增长20.3%，占GDP的比 重达到32.9%，成为驱动经济转型升级的重要动力引擎
2、。 无疑，未来数字经济的发展趋势和关键环节在哪，成为政府、 学者、企业都关注的问题。 原工信部副部长杨学山说： “数字经济发展的重点是落实，难点 是如何落实，宏观层面，政府提新动力、高质量发展、增速、供给 侧改革；微观层面，企业提劳动生产率、质量品牌、市场占有率， 人均利润率，创新能力，落实就是宏观到微观的过程，将可能变成 现实的过程。 ” 但可能和现实之间，其实是存在巨大鸿沟的，架在鸿沟之上的 不仅没有桥和路，鸿沟的模样如何也捉摸不定，因此，落实的重要 性就在于把可能性通过企业的具体实践变成现实，引领下一步的高 质量发展。 “做数字化转型的时候，最核心的问题是要把数字建设起来，然 后提高它的
3、质量，再考虑模型、算法去优化效率。一个企业产业链、 价值链、创新链里面都有一个自己特定的位置，不管你是做什么的， 不管你处于什么位置、什么发展阶段，但是都有一个阶段。要做数字 化转型的第一件事就是把你的位置找到，把你的缺点找到。 ” 找准位置后，在如何落实的路径上，杨学山提出了“四步走” 的策略，分别是：定义问题、定义解决问题的数字，建设数字、提 升数字、解决问题，从数据链到数字双生子，基于数据，改变产品 工艺流程。 不难发现，数据被提到了至关重要的位置，他认为，数字化转 型与智能制造的区别正在于数据，不是大数据的数据，不是互联网 的数据，而是改变产品、工艺、流程过程中能够发挥作用的数据。 举
4、个例子，某发电厂对2017年11月、12月的历史数据分析， 计算出典型工况下的最优发电技术煤耗和平均计算煤耗，最优发电 技术煤耗比平均发电煤耗平均低上2.2克/千瓦时，按照两台机组共 发电约34亿千瓦时，如果所有负荷都能达到最优发电技术煤耗则可 节约标煤7480吨，节约人民币598.4万。 也就是说，如果没有该电厂11月、12月的历史数据，就不可能 有算法和模型去达到工艺和流程中的创新，即从数控机床、自动 化、数字车间到智能工厂，关键就是建设好高质量的数据链。 杨学山还指出，当前，各个地方都在建设“城市大脑”和“城 市数据中心” ，但不能单单把已有的数据汇集在一起，而应该是为了 达到城市现代化
5、的目标，不管是治理、管理、服务、经济、生活的 目标，去有意识、有目标的从定义系统开始来建设数据，重新定义 数据看哪些需要重新收集，哪些需要调整，哪些需要进行质量 提升，哪些拿过来就可以用？ 潘立维：AI当为产业而生 正如杨学山所言，数字经济的发展要落实到企 业的具体实践中。从AI产业到产业AI，虽然只是 两个词语交换了前后顺序，但却勾画了阿里云ET 大脑近年来的实践之路。 AI这个词在上个世纪六七十年来就已经产生 了，但为何近两年来热度依旧居高不下？阿里云数 据智能中国区总经理潘立维分析，这与三件事情的 发生不无关系， “第一件事是互联网的普及已然成为 了整个社会的基础设施，任何时候离开互联网
6、几乎 无法生存；第二件事是数据已经成为了一种资源， 从采集、加工到产生价值，数据驱动的创新为政 府、企业、行业所推崇；第三件事是云计算成为了 社会公共服务的一部分。由此，互联网、数据和计 算的三角关系夯实了AI的基础。 ” 他也认为，未来总有一天，图像识别、语音处 理等核心技术的差距会在企业间被拉平， “AI当为 产业而生” 。 ET大脑正是阿里对产业AI落地的具体路径之 一，阿里云在城市大脑、工业大脑、环境大脑、航 空大脑等方方面面都作出了一定的探索。比如，AI 让制造企业提升产品质量，让全球最大的光伏组件 供应商天合光能的A品率提升了7%，AI为生产企 业降低成本，让中国最大的轮胎制造企业
7、中策橡胶 每年生产5050万套，炼胶周期缩短10%，炼胶温度 下降6%，A品率提升5%；AI为运营提升效率，让 北京首都国际机场的停机位利用率提高10%，为旅 客节省5000小时的时间；AI为城市交通治理提供 平台，在杭州萧山试点后让车辆通行效率提高了 15%。 在阿里云的判断中，2018 年 AI 在农业、工 业、医疗、金融、零售等领域都将全面爆发，而产 业AI大潮中广泛的生态化也是必然趋势，也就是 说， “互联网企业将退回来做好平台的工作，把AI 赋能给创新企业。 ” 潘立维认为，所有AI相关的创新企业，它的强 项在于对这个企业的理解，而弱项是在基础数据、 基础技术上的获取，阿里在这个层面上愿意做一些 基础性的工作，比如，他们把算法库的能力建好， 让AI创新企业能够把业务场景完全释放出来。也就 是说，有了阿里在做底层数据平台的构建，其他AI 相关的创新企业可以进一步驱动业务链， “上面完成 了一些业务后，往下走沉淀数据，形成一个企业内 部的数据闭环，数据成为越用越多的资产，进而人 工智能的场景也会越做越多。 ” 大咖纵论 智能经济未来趋势 上接A20A21版 记者王心怡
