提升数实融合发挥工业互联网强大能力
数字经济区别于以往经济模式最明显的特征，就是将数据作为生产要素融入到生产经营活动中，从而极大提升经济体系运行效率，同时降低了成本。因为供给、需求的信号能够更高效传递和反馈，并有效减少信息不对称，市场效率更高，使得时间成本、交易成本大幅降低。
平台经济作为数字经济中最典型的商业模式，是一种以数字化平台为核心、数据为纽带连接起来的商业生态。这其中，既有产业链上下游互动，又有产业链同一环节上不同经营主体横向互动，激烈竞争和深度合作同时存在。在平台经济模式下，产业组织更具韧性，产业链协同不受产业政策约束或者股权绑定。以数据为纽带、以算法算力为支撑，可以将产业链上中下游各环节经营主体更紧密连接起来，信号传导更高效，市场机制能够更好发挥资源配置作用，从而创造更大价值。
也就是说，数智化让平台经济的商业价值得到真正体现。这背后，是以人工智能等为代表的数字技术不断发展，人类对数据要素的处理能力快速提升。在农耕时代或者大工业时代，除了数据的采集、存储、传输能力受限，最主要还是没有足够的算法算力去支撑数据处理，无法对接收到的信号进行持续不断的实时反馈和决策动态调整，也就无法构建各种平台商业场景。
平台经济与数智化的衔接点是算法算力支撑和场景构建，简而言之，就是“有能力”“会结合”。“有能力”是指人工智能、大数据、云计算、5G等技术要成熟到一定阶段，同时形成配套的数据中心、传输网络、宏观和微观算力基础设施，才能保证数据要素被快速采集、传输、存储、处理，进而形成决策。“会结合”是指数字技术和配套基础设施本身没有商业价值，只有跟实体经济深度融合，提升实体经济的运行效率并降低运行成本，才会产生巨大经济效益。当前，数实融合已不局限于经济领域，而是涉及经济、政治、社会、文化、生态文明等多个领域，这就要求我们因地制宜搭建更丰富的数智化场景，打通制约经济社会运行的堵点。
计算机出现之前，我们只能靠人脑的算力解决问题，但由于上限太低，不能满足对大数据进行处理的需求。只有依托机器算力，才有可能突破人脑生理结构的局限，无限堆叠、放大算力，高效处理更大规模的数据、更复杂的问题。也正是从计算机的发明开始，我们持续做两件事：一是将更多信息资源变成机器能识别的数据形式，二是不断提升机器算力、优化算法，共同推动人工智能技术发展和场景落地。没有足够的数据规模，大模型训练效率和迭代速度会大打折扣，而没有足够的算法算力支撑，应用场景也无法从理论变为现实。
平台经济发展和数智化加速推进，将为劳动力密集型产业、数据密集型产业带来巨大机遇，同时大幅提升科技创新活动的效率。
对于劳动力密集型产业，随着劳动力成本上升，原有的成本优势会不断减弱甚至消失。如何破局？这就需要通过智能化改造，将传统意义上追求规模经济、成本优势、薄利多销的产业，转变为更加灵活、响应速度更快、更有韧性，能够提供差异化供给、高附加值产品和服务的产业。在服装制造领域，已经出现一些数智化平台，通过全栈智能底座和小单快反模式，突破传统服装行业运行逻辑和成本效率极限，塑造新的竞争优势，进入新的增长曲线。
对于数据密集型产业，其核心生产要素就是数据，企业竞争力很大程度上来自于大数据处理能力。数字技术的进步尤其是人工智能、大数据等技术广泛应用，将极大提升这类产业的规模上限，并不断衍生出新的模式和业态。而对于科技创新活动，其本身就是数据密集型场景。创新活动需要试错、论证，而人工智能、大数据等技术提供了降低试验成本、提升试验效率的解决方案。例如，在育种领域，可以通过人工智能技术处理和分析海量数据，快速找到与作物优良性状相关的基因，从而大大缩短育种周期；在生物医药领域，依托人工智能技术，可以通过药物靶点发现与验证、AI辅助药物分子设计和优化、化合物筛选来助力药物研发，大幅缩短前期研发时间，同时大量节约全球化合物筛选和临床试验费用。
顺应数智时代发展趋势，通过优化算法、提升算力以及拓展应用场景来持续提升数实融合能力，将不断推动产业升级、提升创新效率、创造更大价值。
平台经济作为数字经济中最典型的商业模式，是一种以数字化平台为核心、数据为纽带连接起来的商业生态。这其中，既有产业链上下游互动，又有产业链同一环节上不同经营主体横向互动，激烈竞争和深度合作同时存在。在平台经济模式下，产业组织更具韧性，产业链协同不受产业政策约束或者股权绑定。以数据为纽带、以算法算力为支撑，可以将产业链上中下游各环节经营主体更紧密连接起来，信号传导更高效，市场机制能够更好发挥资源配置作用，从而创造更大价值。
也就是说，数智化让平台经济的商业价值得到真正体现。这背后，是以人工智能等为代表的数字技术不断发展，人类对数据要素的处理能力快速提升。在农耕时代或者大工业时代，除了数据的采集、存储、传输能力受限，最主要还是没有足够的算法算力去支撑数据处理，无法对接收到的信号进行持续不断的实时反馈和决策动态调整，也就无法构建各种平台商业场景。
平台经济与数智化的衔接点是算法算力支撑和场景构建，简而言之，就是“有能力”“会结合”。“有能力”是指人工智能、大数据、云计算、5G等技术要成熟到一定阶段，同时形成配套的数据中心、传输网络、宏观和微观算力基础设施，才能保证数据要素被快速采集、传输、存储、处理，进而形成决策。“会结合”是指数字技术和配套基础设施本身没有商业价值，只有跟实体经济深度融合，提升实体经济的运行效率并降低运行成本，才会产生巨大经济效益。当前，数实融合已不局限于经济领域，而是涉及经济、政治、社会、文化、生态文明等多个领域，这就要求我们因地制宜搭建更丰富的数智化场景，打通制约经济社会运行的堵点。
计算机出现之前，我们只能靠人脑的算力解决问题，但由于上限太低，不能满足对大数据进行处理的需求。只有依托机器算力，才有可能突破人脑生理结构的局限，无限堆叠、放大算力，高效处理更大规模的数据、更复杂的问题。也正是从计算机的发明开始，我们持续做两件事：一是将更多信息资源变成机器能识别的数据形式，二是不断提升机器算力、优化算法，共同推动人工智能技术发展和场景落地。没有足够的数据规模，大模型训练效率和迭代速度会大打折扣，而没有足够的算法算力支撑，应用场景也无法从理论变为现实。
平台经济发展和数智化加速推进，将为劳动力密集型产业、数据密集型产业带来巨大机遇，同时大幅提升科技创新活动的效率。
对于劳动力密集型产业，随着劳动力成本上升，原有的成本优势会不断减弱甚至消失。如何破局？这就需要通过智能化改造，将传统意义上追求规模经济、成本优势、薄利多销的产业，转变为更加灵活、响应速度更快、更有韧性，能够提供差异化供给、高附加值产品和服务的产业。在服装制造领域，已经出现一些数智化平台，通过全栈智能底座和小单快反模式，突破传统服装行业运行逻辑和成本效率极限，塑造新的竞争优势，进入新的增长曲线。
对于数据密集型产业，其核心生产要素就是数据，企业竞争力很大程度上来自于大数据处理能力。数字技术的进步尤其是人工智能、大数据等技术广泛应用，将极大提升这类产业的规模上限，并不断衍生出新的模式和业态。而对于科技创新活动，其本身就是数据密集型场景。创新活动需要试错、论证，而人工智能、大数据等技术提供了降低试验成本、提升试验效率的解决方案。例如，在育种领域，可以通过人工智能技术处理和分析海量数据，快速找到与作物优良性状相关的基因，从而大大缩短育种周期；在生物医药领域，依托人工智能技术，可以通过药物靶点发现与验证、AI辅助药物分子设计和优化、化合物筛选来助力药物研发，大幅缩短前期研发时间，同时大量节约全球化合物筛选和临床试验费用。
顺应数智时代发展趋势，通过优化算法、提升算力以及拓展应用场景来持续提升数实融合能力，将不断推动产业升级、提升创新效率、创造更大价值。