充分发挥“算法+”在推动数实融合中的关键作用

段炳德,胡豫陇

(国务院发展研究中心 信息中心, 北京 100010)

随着大数据、云计算、人工智能、区块链等新一代信息通信技术的迅猛发展,中国经济的数字化、智能化转型速度不断加快,传统产业的数字化、数字产业的产业化加速演进。以数据为要素、算力为支撑、算法为驱动力的算法经济推动数字经济和实体经济相互融合、向纵深发展,成为高质量发展的重要抓手[1]。2022年,我国智能算力规模达到268 EFLOPS(每秒百亿亿次浮点运算),随着算力支撑能力持续增强,“算法+”产业融合形成的算法经济深入发展,算法应用正逐步向制造、电信、金融等传统行业拓展。“算法+”驱动数字产业化发展进程,加速信息技术产业的创新发展和传统产业的数字化转型升级。与此同时,以算法技术为核心的先进计算产业在政府决策、技术研发及各个行业的应用日益深化,加速推动数实融合。

当前,我国在数实融合领域存在以下现实困境、问题难点:一是关键核心技术受制于人,若干产业的数字化、智能化软硬件产品严重依赖国外,断供、断链威胁我国数字经济的可持续高质量发展;二是人才不足,特别是关键技术人才、战略科学家、算法工程师的数量存在紧缺现象;三是我国的数字经济从模式创新向技术创新的延伸不够。当前的若干相关研究对现状与问题作出了高度概括梳理,但是也存在以下尚待补齐之处:一是拿出真正解决难题的办法,二是找准突破点。我们认为,算法经济是我国塑造新的竞争优势、实现数实融合困境的重要抓手,本文将深入分析其行业渗透率、发展存在的问题,并据此提出对策建议。

一、“算法+”加速我国产业“数智化”升级进程,推动数实融合

近年来,我国各行业对算法融合与数字化转型重要性的认识不断加深,先进计算与各个产业领域融合加速。

(一)“算法+”推动制造业加快“数智化”转型

“算法+”工业迅速驱动制造业数字化转型,加快了制造业新模式新业态发展进程。2022年,我国工业互联网产业增加值规模达到4.45万亿元。智能制造是传统制造业价值链的智能化和创新的关键,而算法是其实现的重要手段之一,它通过智能网络全连接工厂实现对生产要素的广泛连接,通过新一代信息技术实现对工业数据的动态感知、高速传输、精准分析,从而提升工业企业数字化、智能化生产运营能力。目前,先进算法技术已覆盖多个国民经济大类,逐步形成覆盖全产业链条的数字化支撑服务能力,推动中国制造高质量发展。

根据课题组(1)国务院发展研究中心信息中心《算法经济指数与政策研究》课题组。开发的算法经济指数,整体而言,算法与数字经济在制造业的不同细分行业中应用广泛,但应用深度存在差异。例如:计算机、通信和其他电子设备制造业(44.87分)、电气机械和器材制造业(35.42分)等行业的算法经济总得分的行业排名靠前,而算法与数字经济在金属产品制造业等行业的应用潜力有待持续释放。先进计算的辐射带动效应使得各制造业企业替换原有旧设备,新增软硬件设备。在生产环节,大数据系统可以实现数据采集与分析处理,优化产品生产流程;云计算可以远程控制现场设备,提高制造的灵活性。在供应链管理方面,大数据系统可以大幅提升仓储、配送、销售效率,降低物流成本。在生产设备维护环节,设备和传感器通过数据收集可以实现对生产设备的实时和预测性维护。计算产业的迭代升级保证了生产细节的精准控制,缩短了业务周期,最终实现降本提效目标。

在能源产业领域,数字技术的快速发展为能源行业数智化转型升级提供了关键技术支撑。当前,能源行业迎来了以“智大云物移”为代表的新一代技术革命。其中,人工智能通过采用以巡检机器人和图像分析算法为代表的人工智能技术,集成智能传感、机器学习、计算机视觉以及自然语言处理等技术,为能源互联网运行提供了高效便捷的技术支持,奠定了能源互联网发展的技术基础。大数据在系统中大量使用传感器收集的各项数据,是能源互联网云端的重要数据来源。云平台收集分布广泛且密集的各种传感器数据,通过数据中心分析处理并下发到所需要的数据终端。物联网把能源互联网系统中的各个设备、企业、用户连接成一张网,实现基础设施、人员及所在环境的识别、感知、互联与控制[2]。

(二)“算法+”与服务业深度融合形成新业态新模式

江小涓等[3]提出,数字技术可以提高经济效率从而促进经济增长:一是通过服务产品内部分布式分工这种产业组织形态的重要创新,提高服务业分工与协作效率;二是数字服务通过向消费全域和生产全链赋能,提升全域全链业务贯通和协同能力,提高各类产业特别是平台的协同效率;三是通过数据全纳实现数字空间与现实空间全景融合,创造新的数实孪生叠加效应,提供双重价值。2021年我国智慧城市市场规模达21.1万亿元,2022年约为24.3万亿元(2)数据来源于中商情报网,https://baijiahao.baidu.com/s?id=1782218745554059988&wfr=spider&for=pc。。数字技术与服务业紧密融合,特别是在金融、交通运输、公共管理和社会组织行业中应用广泛,助推智慧城市、金融科技、智能交通等行业的快速发展,以及公共服务领域的数字化转型。算法应用深入各领域带来的直接效应推动着新一代信息技术释放创新活力,增强对经济社会发展的带动作用。

互联网行业对数据处理、模型训练的需求不断提升,是对算力需求最大的行业,也是算法应用的重要领域。根据算法经济评估指数,互联网和相关服务行业的算法经济发展指数总得分为66.37分,位列行业第一,其中75.24分的算法经济效益指数直接反映了其带来的算法经济效益外溢作用。例如:先进算法推动即时零售,进一步挖掘了现有电商市场的潜力;随着基础设施的完善,多种零售业态依托网络和数字平台实现了快速送达服务,促进了以5公里即时零售消费圈为核心、以电商消费为补充的网上零售网络的形成,扩大了优质供给,激发了本地消费活力,推动了我国零售市场向消费体验提升方向演进。

根据算法经济评估指数,货币金融服务行业得分仅次于互联网和相关服务行业,在算法经济总得分中获得60.76分,其中算法经济技术得分为85.53分,位列行业第一,这反映出金融行业对算法投入的重视。而先进计算在金融行业的加速应用,也将极大地提高金融行业的整体运行效率和信息处理速率,例如金融云通过大数据、云计算、人工智能等计算方式对数据进行存储与分析处理,为金融风险评估、产品设计、市场预测提供优质服务。

(三)“算法+”推动第一产业智慧化升级

农业农村部信息中心牵头编制的《中国数字乡村发展报告(2022年)》[4]显示,2021年,全国用于县域农业农村信息化建设的社会资本投入达到954.6亿元,县均社会资本投入达到3 588.8万元,乡村人均投入达到135.2元,分别比上年增长17.2%和24.0%。从算法经济综合性指标体系的评估结果来看,虽然目前我国算法在第一产业的算法经济总得分排名整体靠后,渗透度呈现“第三产业>第二产业>第一产业”的特征,但我国第一产业的算法经济也在不断取得新的应用进展。例如:在“算法+”推动农业数字化生产经营方面,我国持续推进农业信息化建设,积极引入社会资本投资建设数字乡村,带动农业服务水平显著提升。根据《中国数字乡村发展报告(2022年)》的相关数据,2021年全国数字乡村发展水平达到39.1%,农业生产信息化率达到25.4%,县级农业农村部门内设信息化机构覆盖率达到92.6%,农村网络基础设施实现全覆盖,农村通信难问题得到历史性解决[4]。

先进算法与大数据资源的结合,把新技术、新业态和新模式引入农业生产中,为农业智能化、现代化和精准农业发展提供了重要支持。例如:在农产品销售方面,通过基于区块链技术的“三农”服务平台,可以建立多方参与的认证体系,实现农产品安全可追溯;同时将区块链上的农户、土地、农产品信息价值化为资产,将平台认证和农产品交易作为农村信用贷款的授信依据,通过数字化方式实现资产增值。

二、“算法+”发展中面临的挑战

(一)“算法+”产业发展并不均衡,亟待从服务业场景扩展

我国各行业市场主体不断增加创新投入,“算法+”也切实推动了我国各行业综合实力增强,但整体而言,“算法+”产业在第三产业爆发、数字化效果最显著,与第一产业融合度较低。

在制造业方面,目前全国仅有部分先进企业初步形成了探索新一代智能制造的市场竞争条件,其余企业的算法赋能融合程度相对不足、数字渗透率较低;在农业方面,算法技术已为乡村产业振兴提供了强大的技术赋能,但其应用与推广仍受到乡村数字基础设施不足、农业科创体系发展滞后等因素的限制,“算法+”与传统乡村产业的深度融合面临挑战。此外,在实现城乡共同富裕的过程中,“算法+”与稳定经济增长和实现公平收入分配的深度融合中也面临挑战,算法经济应在相关领域充分发挥作用,如服务财政支出体系、社会保障体系等的完善[5]。

(二)“算法+”发展遭遇技术与人才瓶颈,算法工程师人才不足

近年来,全球主要经济体不断加大对重大科学前沿领域的研发投入力度,致力于提升全球数字科技与经济竞争优势。我国计算产业关键核心技术仍存在较多空白领域,亟待补短板、强根基。例如:算法技术承载装备、关键基础设备零件、材料和软件等是支持整个算法科技生态体系发展的关键和基石,但我国在上述几个方面均面临着技术储备不足、自主研发创新能力较弱、自给率不高的问题,在一些关键环节仍面临着“卡脖子”的风险,尖端生产设备与产成品供应严重不足。此外,人才缺乏正成为制约产业智能转型的主要障碍。发展算法技术迫切需要一大批复合型人才,我国人工智能人才供需比达到1∶10.9,而中国信息通信研究院发布的《数字经济就业影响研究报告》(3)数据来源于光明网,https://m.gmw.cn/baijia/2021-09/30/35204035.html。显示,2020年我国数字化人才缺口接近 1 100万;2023年3月,社会科学文献出版社等发布的《产业数字人才研究与发展报告(2023)》(4)数据来源于光明网,https://digital.gmw.cn/2023-04/20/content_36508691.htm。指出,当前我国数字人才缺口为2 500万至3 000万。伴随全行业数字化的推进,我国数字人才需求缺口还会持续加大。

(三)算法治理体系亟待完善

算法在经济规制和监管方面尚处于摸索状态,在算法合理运用、算法滥用监管与算法失范规制等方面缺乏一套行之有效的处理方案。长久以来,监管部门对算法应用的规制基本可归类为“被动事后追责”和“间接责任归责”两种状态,权责划分及补偿责任不明晰,导致在实践中监管社会效果和法律效果不佳。例如:在共享经济、互联网金融、长租公寓等领域中,都存在着不同程度的监管不力、监管制度不配套、监管效率低下等问题。而当算法经济某些领域由于缺乏有效监管而出现问题时,相关监管部门开始密集出台监管政策与举措,进而出现重复监管、过度监管等问题,干扰市场机制,抑制算法经济发展活力。

(四)少数算法应用引发舆论关注,并影响“算法+”产业的发展环境

目前,算法技术已被广泛应用于生产或管理活动中,带来便利的同时,也出现算法垄断和算法滥用等问题。在定价层面,算法技术为商家制定“一人一价”策略提供技术上的可行性。部分商家滥用大数据和算法技术进行“大数据杀熟”,侵害消费者权益、损害消费者福利。

此外,在以数字企业为主体的海量数据采集和开发利用过程中,存在着个人数据的过度收集与滥用、敏感个人信息的非法提供与买卖、算法共谋与数据垄断、滥用市场支配地位等诸多问题。在市场层面,部分大型数字平台采取扼杀式并购、垄断协议等行为,垄断数据资源,扩大算法优势,打压竞争对手,给实体产业、中小企业以及消费者带来了负面影响,不仅导致了市场秩序失范,损害了社会公共利益与妨碍了科技动态创新,还扩大了收入分配差距和社会不平等,严重影响到社会稳定和国家安全[6-7]。

三、提升产业渗透率,夯实技术与人才基础,完善政策环境,充分发挥算法在推动数实融合中的特殊作用

(一)促进算法在重点产业的应用,加快产业“数智化”转型,提高各产业数字渗透率

在算法渗透率最低的第一产业中,应充分调动算法技术优势,推进算法经济与乡村振兴融合,叠加赋能促进智慧农业与农业现代化发展。

首先,应完善农村地区数字基础设施建设。为此要设立专项资金,重点扶持农村地区乃至偏远落后地区的数字基础设施建设;扩大农村地区移动物联网覆盖面,加强农业生产场景窄带物联网布设,推进涉农大数据平台建设。其次,应提升农业数据要素流动共享效率。为此要建立涉农数据采集和监测预警系统,为高效处理、快速传送和深入应用涉农数据资源奠定基础。最后,应以算法为手段发挥产业市场力量。大力推动区块链、大数据、数字交通、金融科技等现代信息技术在农业生产领域深度应用,让乡村产品依靠市场力量获得价值实现。鼓励企业利用大数据技术提供“三农”信息咨询服务,减少地方政府的行政干预,增强乡村产业发展的市场化程度。

第二产业在算法渗透率和企业参与度方面参差不齐,亟须重点突破产业关键核心技术,通过与算法技术、数字产品的融合,提升高技术产业集成创新能力。应加快制造业算法技术应用布局,通过引导先进算法技术向制造业渗透,实现技术成果在制造业领域的转换应用。依托“上云、用数、赋智”等数字化转型试点示范,实现制造业的高质量发展。

在整体态势良好但仍存发展空间的“算法+”第三产业上,产品的市场需求能够指明产业升级的发展方向,消费市场的壮大以及新业态、新模式的涌现是高技术产业快速发展的关键。要加强高技术产业与现代服务业的深度融合发展,提升高技术产业投入与产出的服务化水平。

(二)加大创新投入力度,突破算法等核心技术瓶颈,完善人才培育机制,突破人才瓶颈

完善创新体系,发力突破技术瓶颈。通过产业政策引导大型企业重视在算法领域加大科研创新的投入力度同时,也应重视专精特新中小企业的成长和力量的发挥。为此,应建立完善且适宜于专精特新中小企业发展的评价标准,创新产业投资回报期长,不容易给地方政府产生即时的标志性政绩工程,因此在评价指标设定上不应以短期财务指标为主,应实施更精准的财税优惠政策,切实为专精特新中小企业提供激励和支持。此外,政府还应加强对垄断行为的监视与预防,促进多元化市场竞争格局的形成。

完善人才培育机制,尽快突破人才瓶颈。一方面,政府应鼓励相关学校统筹布局多学科交叉的算法方向的产教融合创新平台和人才培养基地,并做好打通从学校到企业的人才流通路径。另一方面,政府应着力构架高科技人才安全保障体系,防止“新兴产业”和“敏感领域”的高科技人才流失。为此,要建立起高科技人才流失预警机制、高科技人才安全管理机制、高科技人才长效吸引机制和高科技人才多元选拔机制,营造良好的企业科研氛围与制度文化环境,形成结构链条完整的共生型人才格局。

(三)强化监管,优化服务,建立完善算法治理体系

一是强化市场监管治理,维护公平竞争的市场秩序。紧扣算法经济发展的关键要素和流程,推动健全相关领域治理的法律法规,加快算法经济相关法律政策和标准体系建设,探索实施数字监管清单制度;要明确监管重点,科学设计规则性监管与原则性监管相结合的分领域监管方案,形成齐抓共管、分工明确的监管格局,打造权责利清晰、激励相容的协同治理格局;要运用技术手段来推进算法经济竞争监管、安全监管和社会性监管,不断增强监管部门的威胁识别、风险防范能力。

二是完善监管体制机制,提升监管的系统性、整体性。探索建立与算法经济持续健康发展相适应的治理方式,优化政府数字治理组织架构,形成适应建设算法经济高质量发展要求的数字监管组织框架;探索确立以算法、平台和数据为核心要素的治理体系,以算法规制为基础、以数据管理为支撑、以平台治理为抓手,推动构建“三位一体”的监管制度框架;进一步细化数字政府建设新模式下的监管问责机制,明确相关部门的监督管理与审查审批责任,确保相关数字监管部门能依法履职。

(四)凝聚社会多方面主体合力,预防和惩治算法滥用问题

在法律法规方面,应明确算法提供方的算法责任义务。在厘清算法责任主体的主题上进行权责界定的法规设立,要求算法平台提升其算法应用过程中的透明度,为数据主体遭遇算法不平等风险时预留拒绝选项。此外,在法律法规的落实上,可以聘任精通算法的技术、经济和法律等方面的科技型专家作为首席算法监管官,以便更好地发挥监管职能。

在行业自律层面,应根据我国算法经济发展现状与需求,从顶层设计和具体产业和业务层面探索构建和完善算法伦理和道德规范原则,鼓励平台企业组建算法伦理委员会与算法自律协会,以促进算法行业伦理规范的形成,明确算法研发的价值导向,为从事算法经济相关活动的自然人、法人和其他相关机构等提供指引。