京東數科陳生強：數字經濟的兩大新機遇
當前，我國數字經濟發展迎來新的變化，農業、工業深度數字化轉型窗口機遇期已打開，亟待用人工智能、大數據、區塊鏈等數字科技能力，提升生產效率、降低成本，助力實現高質量發展的目標。為此，我國應從體制機制、技術能力、多主體參與等角度持續突破，獲得先發優勢。
一個新變化：“產業數字化”迎來新機遇期
聯合國貿易與發展會議九月初發布的《2019年數字經濟報告》指出，全球數字經濟發展以中美兩國為主要驅動力，但總體上屬於數字經濟發展的初期，政策管理仍未清晰，各國應引導數字經濟發展，讓全球更多人共享數字經濟的發展成果。
在數字經濟的發展和治理體系建設方面，我國顯然走到了世界前列。在過去不到半年的時間裏，我國先後完成5G牌照發放、制定數據安全保護規則、搭建平台經濟發展框架、探索“金融科技”創新規範等，構建數字經濟發展治理的“四梁八柱”。
正因如此，我國的數字經濟也迎來了顯著變化：從互聯網平台、移動互聯應用、信息技術為主導的“數字產業化”階段，發展到人工智能、大數據等科技推動實體產業深度轉型升級的“產業數字化”新階段。
造成新變化的原因涉及內外部多重因素。國內方面，傳統的商業、服務業消費動能增速放緩，新奇特的信息消費領域及縣域市場潛力正凸顯出來。例如，今年的京東618購物節期間，凸顯新奇特的信息消費持續引領增長。拍攝短視頻的雲台穩定器成交額是去年同期的10倍。同時，大數據、人工智能等技術應用，深度挖掘出了三四線城市及廣大縣域市場的消費潛力，為其提供精準的商品供給。數字經濟將挖掘出更大的增長潛力，這已成為明顯趨勢。外部環境方面，在中美貿易摩擦的背景下，部分製造業產品失去了價格優勢，被迫丟棄了傳統粗放的生產研發方式，向着自主研發和價值鏈中高端目標邁進。
兩大新機遇：工業、農業深度數字化轉型需求迫切
在新的機遇期，我國產業深度數字化、智能化轉型的空間巨大。2018年我國產業數字化規模超過24.9萬億元，同比增長23.1%，服務業、工業、農業中數字經濟佔行業增加值的比重分別為35.9%、18.3%和7.3%，工業和農業的數字化轉型空間巨大。
農業是中國最古老和傳統的行業，其借力科技降本增效的需求正快速顯現。在農業養殖方面，中國雖是養豬大國，但養殖產出效率卻遠低於美國，在飼料成本、人工成本等方面均高於美國，產業總體處於大而不強的階段。在水產養殖領域，養殖方式粗放、病害防治手段有限、飼料過度使用導致污染等，都制約着水產養殖行業的發展，制約農民增收。
目前，已經有部分農業養殖業企業探索數字化改造，並獲得了顯著成效。
同樣，我國的工業也面臨着降本增效、智能化轉型的內生需求，亟須改變大而不強的窘境。例如，在能源行業，中國的火力發電佔全國總髮電量的70%左右，但其能源消耗與轉化效率卻仍有待提升，熱效率每提升0.1個百分點，全國預計每年節省數十億元燃煤成本。
人工智能、大數據、物聯網等數字科技給工業降本增效提供了新的可能。例如，一座熱電廠要提升燃煤效率，傳統手段只能是更換更高效的鍋爐或燃料。數字科技則用AI模型提升燃煤效率，這其中涉及燃燒、風煙、水汽循環等物理、化學過程，其複雜程度是人工手段和一般技術手段難以計算完成的。
而人工智能應用在產業數字化方面的潛力還遠未得到釋放。工信部報告預測，到2035年，人工智能將讓中國經濟的預期增長率從6.3%提升到7.9%，促使各傳統產業增加值年增速提高0.6至2個百分點，其中對製造業的改變最為明顯。
四項新措施：協同發力提升數字科技水平
當前，我國仍需要在諸多方面持續突破制度藩籬，調動多元主體創新能動性，提升數字科技創新水平。
首先，將科技驅動的產業數字化上升為戰略高度，提前部署、先行先試。當前國內諸多行業的數字化轉型都存在滯後性，導致數字化轉型的深入程度並不理想。這一現象的背後是缺乏對產業數字化的總體規劃和設計。因此，我們需要將數字科技作為社會和區域發展的重要組成部分，鼓勵城市和區域制定數字科技的產業發展目標及落地方案，推動數字經濟做大做強。例如，我國可探索在粵港澳、雄安新區、長三角等區域發展規劃中，將數字科技發展納入中長期發展規劃總體考量。
其次，鼓勵構建政產學研用結合的數字科技創新機制，支持一批原始創新成果落地。做強核心技術是數字科技發展的重中之重。以問題為導向、多主體參與的政產學研用協同創新機制，將促進數字科技更多、更快地應用於經濟主戰場。數字科技具有技術和產業的雙重面向，更需要調動起包括院士專家、高校院所在基礎科研領域的深度積累，並以具體產業需求為導向，促進院士專家與企業聯合創新。
再次，鼓勵農業、工業擁抱數字科技潮流，以試點、採購、聯合創新等方式進一步鼓勵產業數字化轉型。針對第一、第二產業數字化轉型動力不足的情況，我國可探索在部分地區、部分領域建立試點，並以政府採購等形式支持農業技術企業、農户、中小企業主擁抱數字化、智能化轉型。同時，在關鍵領域的轉型中，可探索通過聯合創新、示範創新等機制，帶動更多數字科技創新企業參與其中。
此外，探索與完善促進數據共享的技術能力、激勵機制和治理體系。我國需要進一步挖掘數據資源的價值，要推動散落在各個政府機關、企事業單位的數據實現共享。探索以“數字網關”、聯邦學習(federated learning)等前沿技術為保障的數據共享技術能力建設，並研究完善數據共享激勵機制等。(作者系京東數字科技CEO)