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新浪新闻探索大会潘教峰:数实融合塑造‘人机

作者:admin 发布时间:2023-12-28 17:10点击:

  新浪新闻探索大会潘教峰:数实融合塑造‘人机物’三元融合的新形态12月20日,由中国互联网协会、微博、新浪新闻主办的“数字力量,探索无穹”2023探索大会在北京拉开帷幕。中国科学院科技战略咨询研究院院长、中国发展战略学研究会理事长潘教峰发表了题为《数实融合塑造发展新优势》的演讲。

  党和国家高度重视数字经济与实体经济的融合发展,无论是党的十九大、二十大报告、党中央的重要会议,还是国家发展重大规划,都对数实融合发展作出了系列部署安排,为数实融合提供了顶层设计、方向指引和规划布局,把它放在一个极其重要的发展位置上。

  今天,一是谈谈对数实融合赋能产业系统性变革的认识,二是谈谈技术迭代如何激发新动能,三是对如何加快数实融合提出一些建议。

  应当说谈到数实融合必然提到数字经济。从大历史观来看,人类社会经过了农业社会、工业社会、信息社会到数字社会,在这个过程当中每个社会都有它标志性的技术、标志性的经济形态、标志性的特征、工具、对象等等,这就构成了不同社会的形态。在这里,经济就是它极其重要的方面,数字经济就是知识社会中典型的新的经济形态。

  在这样的经济形态中,我们看到它表现出很多新的特征,这种新的特征都能看到它所带来的新的变化,包括大数据,云计算、人工智能等我们今天熟悉的工具,所以数字经济是继农业经济和工业经济之后的主要经济形态。特别是数据要素出现后,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,从而促进形成了更加公平、效率更加统一的新的经济形态。

  数实融合赋能产业系统变革的本质是什么?就是数字经济发展面向知识社会,促进知识的生产、流通、传播和使用,它使生产要素增加,一方面提升工业生产中信息感知、获取、传输、存储、处理、加工、使用的能力,使数据成为新型生产要素。一方面减少了不确定性,因为我们这个世界的本质就是物质流、能量流、信息流,所以它提升了对物质流、能量流的精准调控和资源使用效能。同时,也使大规模、标准化的生产模式向定制化、个性化转变。同时它还带来一个新的社会形态,我们称之为“人机物”三元融合的新形态,它是机器的能力和人的能力的交互融合,实现生产力的跃迁,这是我认为数实融合赋能本质的三个主要方面。

  那么,数实融合赋能产业系统变革的路径是什么?体现在数字经济全过程、全链条地赋能实体经济,孕育着系统性的变革。我们可以从四个方面观察:第一它使得研发创新加速,第二它使得生产制造优化,第三促进协的融合,第四提升了供给的能力。

  第一点,从数字经济赋能实体经济加速研发创新来看,还可以从三方面来观察:数字经济引领开放创新的思维,这点是极其重要的,它带来了一种开放创新的思维创新,使创新主体间由完全竞争的排他关系向共生共赢关系转变,封闭式创新向开放创新转化,同时互联网平台的网络效应也使得过去单一企业、单一产业创新的边界得以打破,甚至以全社会共同参与的方式在加速产业变革,所以它带来一个新思维,一个开放创新的思维。它带来的另一个创新价值体现就是共享,通过数据共享来助力协同创新的模式,依托刚才主持人谈到的大数据、区块链等技术开创了全新的数字生态,打破了过去地域、部门等组织和环节的边界,同时加速了知识的传播,以构件化和模块化的架构来实现一种跨领域、跨专业的协同创新,这是我们说它加速研发创新的第二点体现。第三点是数字闭环缩短了迭代创新的周期,过去传统的单向的创新路径在数字时代演化为闭环的迭代创新,数字技术也及时地搜集用户使用习惯、产品性能等数据,向上反馈至创新链,从而引导研发环节充分了解市场需求,形成B2C2B的数据闭环,我想这是提升了研发速率的体现。

  这里我给出了一个案例,一汽基于数字平台的协同研发,通过虚拟数字建模、虚拟现实、虚拟仿真等手段,打通了从概念设计到创新实现再到造型评审的全流程,打破了时间、空间的界限,提高了设计的效率、质量和速度。所以我们看到通过打造协同设计和虚拟仿真平台,一汽实现了多专业、一体化、全链路的在线%以上,研发周期缩短了6个月,这是很直观的研发创新变化。

  第二点,数字经济赋能实体经济带来了生产制造的优化,我想这里面也可以有三点可以观察到。第一,它以产品为中心向以用户为中心转变,这是其中一个变化,特别在大数据驱动下,产业对于用户需求的捕获更加明确更加精准,引导传统以产品为中心的生产价值观向以用户为中心的价值观转变,也提升了用户的体验,提高了企业的竞争力。第二,在优化生产的制造方面,它以经验驱动转向了知识驱动,特别是利用数字化手段,将生产过程的领域知识、隐性知识,包括一些经验进行固化,形成流程化、标准化、智能化的软件组件,从而实现一种精准控制的流程生产。同时它可以优化生产工艺,促进领域知识的扩散,变经验驱动为数字驱动,提高了生产效率和生产水平。第三个变化是规模化向柔性化转变,也就是在知识的显性化和模块化基础上,数字技术提供了按照既定规则自动完成各种要素组合的可能性,从而实现生产过程的自动化,支持了小批量柔性制造模式的可能。

  这里我还以一个案例说明。海尔家电以用户为中心实行大规模制造定制模式。这是在沈阳的一个工厂,通过工业互联网将用户的个性化需求与工厂的柔性化制造相结合,构建了以用户为中心、面向大规模定制的柔性制造生态圈,实现了人和机器,机器和机器之间高品质、高效、柔性生产。它的效果非常明显,一条生产线多种型号产品的柔性生产,消费者、客户的定制量都增加了,生产效率提高60%,订单交付期也大幅缩短,这就是优化生产制造方面带来的变化。

  第三点,数字经济赋能实体经济可以增进协同融合。从两个角度理解,一个角度是它可以纵向实现产业链上下游的协同,比如说它可以通过基于物联网终端感知和产业互联网平台的数据融合,使产业链的上下游,材料、生产、采购和物流配送的信息壁垒得以突破。同时供需信息动态匹配实现资源的优化配置,降低供给成本,提高产业链的稳定性。比如兰州牛肉拉面就可以基于大数据、人工智能等建立食材供应链的公共服务平台,综合成本降低10%以上。第二个协同是横向协同,它可以实现跨产业的融合,这就是通过数字技术进行跨域的信息对接,需求对接和服务对接,便于拓展产业发展空间。还有就是通过物联网、5G等技术在产品销售的基础上进一步提供运行状态的监测,预防性维护等延伸服务,催化“制造+服务”的新业态、新模式。

  第四点,数字经济赋能实体经济可以提升供给能力。我们从两个方面进行观察:一是它可以扩大市场的广度,互联网、移动互联网、大数据、人工智能等工具手段打破传统营销的空间、时间限制,企业能够更广泛地触达目标客户。二是它可以提升服务精度,在线上化的基础上,实体产业借助数字化手段采集消费数据、刻画需求特征等,更准确了解客户,使产品服务更精确更有针对性,这是我们看到的四点。

  第二部分,我们来谈谈数实融合迭代升级激发新动能。新动能的激发可以从三个角度观察,我把它划分了一下,大概经过了三个阶段:

  第一个阶段是起步阶段,技术是驱动力,体现在互联网技术的成熟。1995年,美国计算机科学家尼葛洛庞帝出版《数字化生存》一书,阐述了数字科技对未来生产、生活、教育的影响。而后计算机技术日益成熟,数字技术快速从信息产业外溢。IT技术驱动阶段的数实融合特征表现为三个方面,一个特征是数据化,主要是将物理信息的采集、存储处理数字化管理。一个特征是单点化,数字技术的应用集中在特定的环节,大家熟悉的ERP、CRM等提升实体经济效率。另外一个特征是离散化,数字技术应用上仍然比较割裂,针对各个环节的应用之间缺乏协同和连通。这个阶段也是它初级的阶段。

  第二个阶段是发展阶段,也就是数据为驱动力。大数据时代的到来,像麦肯锡曾经发布一个报告讲了大数据的作用,认为它渗透到各个行业和业务领域成为一个重要的生产要素,这预示着新一轮生产力增长和消费者剩余浪潮的到来,叫做数据驱动阶段。这个阶段有什么特征呢?一个是网络化,达到人与人、人与物、物与物、服务与服务的连接,像互联网的普及率我们国家已经达到75.6%。第二点是平台化,平台经济崛起,打通了供应需求,形成了数字生态。再一个特征是价值化,基于大数据的新产业、新业态、新模式持续涌现,带来新的价值,这种新的价值体现在可以降低交易成本、提升生产效率、拓展市场空间、改善民生福祉、优化资源配置等等方面。

  第三个阶段是深化阶段,属于智能驱动阶段。这个阶段主要体现了以大模型为代表的AI技术的落地和加速应用,特别是像ChatGPT,OpenAI做了很大的贡献,国家相关报告发布显示,我们国家到今年5月份,10亿参数以上规模的大模型已经达到79个,包括了通用大模型、行业大模型等等。在这里我们看到它的特征是什么呢?一是颠覆了智能交互方式,它以机器视觉、自然语言模型等形态,提供更加贴近人类交互习惯的方式来支持数字技术赋能。二是增强多模态的数据融合,大模型可以实现对多模态文字、图像、音频、视频等的数据融合,对复杂场景的全面深入理解并优化模型能力。三是促进新知识的涌现,大模型善于发现隐藏的规律和模式,从而为知识的涌现提供新的思路和方法。

  通过一个案例说明,百度文心一言大模型打造能源、汽车、医疗等11个行业的大模型,效果非常明显。时间关系我就不再展开细讲,它确实给汽车、能源、医药行业都带来了巨大的创新发展。

  我们看到,技术驱动奠定了数实融合的重要基石,数据驱动使数实融合的要素得到拓展,而智能驱动将会成为数实融合强大的引擎动力。展望未来,我们可以看到四点趋势:第一,人工智能将成为撬动数实融合的杠杆。第二,平台是数实融合的纽带。第三,产业数字生态将是数实融合的关键竞争力。第四,人机物三元融合是数实融合的高级形态,我想这点毫无疑问,数字技术的长远发展将从经济领域扩展到人类社会,从而实现人机物之间的信息共享和协同计算,形成以人为中心的人机物三元融合的数字融合新形态。我在曾发表过的一篇文章(题为“新科技革命与三元融合社会”,《中国科学院院刊》2017年第 11期)中提出,要建设人机物三元融合社会,我们今天的智能城市、智慧社会都是向人机物三元融合社会迈进这一历史进程的阶段性表现。未来,技术、数据、智能三者将深度衔接,共同推动数实深度融合。

  第一点,当前面临着技术方面的重大问题,我们的核心技术,包括高端装备、核心工业软件、关键技术等等存在对外依赖,特别是在高档数控机床,高性能传感器等等方面,都不能很好满足中高端的市场需求,这就需要我们加快技术突破。所以要全面推进数字技术创新,强化关键技术的自主自强。建议有几点:1。组织国内高水平的智库、科研机构协调开展数字技术发展战略研究,持续跟踪全球数字战略布局和技术发展的前沿动态,研判发展方向,推动数字技术创新和产业升级。2。支持研究院所和科技领军企业开展数字技术前瞻性、基础性研究,为数字化发展提供源源不断的数字技术供给。3。系统地梳理我国数字技术的短板清单,整合各方力量,加快破解数字核心技术受制于人的困境,保障我们的数字产业安全。

  第二点,制度和标准方面还面临着一系列的问题,包括在数据采集方面缺乏现代化的传感器和通讯技术,我们现在规模以上的企业中80%还是“哑设备”,还有巨大的改造空间。在数据融合上,跨组织和跨行业数据共享仍然受到技术、法律、商业合作等多种障碍。数字标准上,不同国家、行业、应用领域存在多重数据标准,导致碎片化和互操作的问题。所以要求我们加快数字制度标准的建设,激发数据要素活力。一要加快传统设备升级和现代化的设备使用,安装现代传感器和通信技术,以实现实时的数据采集。二要确立数据资源的持有权、加工使用权和产品经营权三权分置的数字产权制度框架,明确数据产权的属性、归属、权利和义务,促进数据汇集、加工和利用。三要建立规范化的工业互联网的标准体系,以标准接口促进数据的互联,资源共享,参与国际标准化组织的标准制定,融入和发展国际标准体系。

  第三点,针对我们在转型方面的一些问题,特别是现在中小微企业的数实融合还不充分,受制于理念、业务基础、技术能力、资金实力等因素,数字化转型的积极性还没有充分调动。另外一点就是各细分行业数实融合不均衡,零售、文娱、金融等行业数字化程度比较高,但是在农业、制造业等方面还比较低。所以我们建议要建一批公共服务平台,来支持转型咨询、成果转化、技术标准、计量测试等等,降低数字化转型成本,同时也鼓励大型企业开放自身资源,形成大中小企业融通发展的格局。然后,要面向垂直行业数字化转型需求,科学制定分产业的数字化转型行动方案,鼓励行业的龙头企业和大型互联网平台集中创新和跨领域协同创新,还要打造高价值的工业APP等等,形成跨界融合的产业竞争新优势。

  最后一点建议,要重视安全问题,因为发展必然带来很多安全问题,第一个是个人用户的隐私存在泄露的风险,各个领域伴随着应用生成了大量的用户隐私数据,都有可能泄露。针对这样的问题要部署先进的威胁检测和响应系统,加强隐私保护技术,强化身份的验证,在不暴露原始数据的情况下进行数据分析。要针对工业互联网日益成为网络安全主战场这方面的问题,强化重点领域的攻防演练和应急预案的措施,形成对工业互联网安全的“监测、报警、处置、溯源,恢复、检查”工作闭环。最后一点要针对安全体系覆盖尚不全面,特别是新基建快速发展引发的系统性安全问题,相应强化关键信息基础设施的防护要求,将端点防御提升为全流程防御,进一步提升系统的防护能力。

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