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李國杰院士談新經濟:信息技術是動力,智能技術是重點,技術積累與技術創新同等重要
發布時間:2016-1-15   閱讀次數:

    近幾年來,新經濟的蓬勃發展給人們帶來希望。在全球十大平臺經濟體中,中國占據了三席(阿里、騰訊、百度)。2016 年,中國服務業對國民經濟增長的貢獻率達到 58.2%,比第二產業高出 20.8 個百分點。另一方面,2016 年高技術產業增加值占規模以上工業比重只有 12.4%,以傳統產業為主的工業結構沒有根本改變,新經濟的增量還不能抵消傳統經濟向下調整的減量。面對喜憂交加的形勢,不少人對新技術能否形成新動能,新動能能否帶動新經濟還心存疑慮,我們究竟應怎樣認識發展新經濟的機遇和風險?
    我們認為,新技術是發展新經濟的第一動力,從信息技術的發展態勢可以對新經濟的前景做出較為理性的判斷。未來 10—15 年實現產業升級主要靠什么技術?人機物融合的智能技術為什么能推動經濟轉型?自主開發的新技術如何才能真正成為經濟發展的新動能?要正確理解新經濟,需要對這些問題做出回答。


    1.信息技術是未來 15—20 年發展新經濟的主要動力
    鑒于摩爾定律靠近尾聲、通信技術逼近香農極限,加上世紀之交的互聯網泡沫,21 世紀初許多學者預測信息技術已基本完成驅動經濟發展的歷史使命,21 世紀上半葉將是生物科技的世紀。但近 10 來年云計算、物聯網、大數據、人工智能技術一浪接一浪,信息技術不斷展現出旺盛的活力,繼續引領世界經濟的發展。
    1.1 信息技術將繼續唱主角
    根據麥肯錫公司 2013 年發布的技術預測,到 2025 年可能形成 5 萬億—10 萬億美元經濟效益的還是移動互聯網、智能軟件系統、云計算和物聯網等信息產業,生物領域只有下一代基因組產業有可能做到 1 萬億美元規模,先進材料不到 0.5 萬億美元,可再生能源不到 0.3 萬億美元[1]。其實,不只是麥肯錫公司做這樣的判斷,我們和許多科技人員、經濟學家都有同樣的看法:信息技術的潛力尚未充分發揮,而基因生物和納米等技術還在孕育之中,未來 15 年甚至更長的時間內仍然是信息技術唱主角。
     要理解信息技術對經濟和社會的影響,需要承認技術進步不是以線性方式而是以指數方式發展的歷史事實。國際上將這一規律稱為技術進化的加速回報定律,所謂加速回報是指技術對經濟的驅動力加速提升。石器時代經歷了數萬年的演進,印刷術的推廣耗費了一個世紀的時間,而移動網絡上微信的普及只需幾年的時間。數字化信息技術是幾十年前發明的技術,因此,它的推廣速度和影響力必然大于幾百年前發明的電力、冶煉等傳統技術。
    為什么信息技術有這么大的威力,這要從經濟和信息的本源來認識。美國著名物理學家和經濟學家塞薩爾 . 依達爾戈在《增長的本質》一書中指出,經濟增長的本質是信息的增長,即物理秩序的增長[2]。就擁有的質量和能量而言,在浩瀚的宇宙中地球是一顆十分渺小的星球,但我們居住的星球是宇宙中十分罕見的信息聚集地。信息技術在物理世界和人類社會之外增加一個Cyberspace(這個單詞的原意是“控制域”,本文翻譯成“信息空間”),使得人類社會和物理世界成為可控的世界。
    1.2 信息技術發展的深度和廣度
    判斷信息技術的發展態勢至少需要考慮兩個維度,一是技術的深度,另一個是技術的廣度。從深度上看,“二戰”以后,支撐世界經濟發展長波的基礎性技術發明是電子數字計算機、晶體管、集成電路、光纖通信、無線通信、互聯網和萬維網。自萬維網(WWW)以后,信息領域雖然不斷出現新名詞,如云計算、物聯網、大數據等,但尚未再出現與上述技術可比擬的的基礎發明。類腦計算、量子計等新技術短期內還不能形成支撐經濟的新動能。從基礎發明到產生重大經濟影響一般需要 20—30 年,下一輪更高漲的經濟長波也許要到 20 年以后,今后 20 年很可能是經濟長波的周期性衰退期,按照歷史的規律,也應該是基礎性發明的密集出現期。由于歷史上只有 4—5 個經濟長波的樣本數據,經濟學中的長波理論未必能作為預測經濟發展趨勢的依據,但世界經濟周期性發展的判斷應該是可靠的。
    從廣度上看,歷史上蒸汽機、內燃機、交流電等重大基礎發明都是經過較長時間的技術改進和擴散之后才開始產生巨大經濟效益,信息技術也不應例外。萬維網等信息技術已經有 20 多年以上的技術擴散和儲備,21 世紀上半葉應該是信息技術提高生產率的黃金時期。重大技術應用的 S 曲線往往有相繼的兩條,第二條 S曲線的生命周期更長,對經濟的驅動力更強[3]。目前的信息技術在今后 20 年內大多會遵循第二條 S 曲線的發展態勢,技術的改進和廣泛的滲透將是主要特點。也就是說,今后 10—20 年,對經濟貢獻最大的可能不是新發明的重大技術,而是信息技術融入各個產業的新產品、按需提供個性化產品和服務的新業態、產業鏈跨界融合的新模式。對信息時代而言,信息技術普及滲透還有很遠的路要走,現在的信息技術應用只相當于工業革命的蒸汽機時代。
    1.3 新經濟本質上是工業經濟向信息經濟(數字經濟)過渡
    不少人將新經濟等同于戰略性新興產業,認為只有納入國家劃定的戰略性新興產業范圍的產業才算新經濟,這是一種誤解,新經濟有更廣泛的內涵,包括用信息技術提升、改造傳統產業。美國“國家新經濟指數”將農場主應用互聯網開展農業經營的比重,作為衡量新經濟發展狀況的 25 個指標之一。2016 年世界經濟論壇的數字化轉型倡議指出:2016—2025 年的 10 年內,各行業的數字化轉型有望帶來 100 萬億美元的社會與企業價值(主要是社會價值),其中汽車、消費品、電力、物流四大行業的數字化轉型的潛在累積價值將超過 20 萬億美元[4]。數字技術提升傳統產業的前景十分光明。
    中國有 1.5 億名制造業工人,美國只有 1 400 萬,日本為 900 萬。中國的機械供應商超過 14 萬家,相當于日本的 5 倍,中國制造業升級的意義非同尋常。制造業高技術化本質上是信息技術與制造技術的深入融合。過去制造的產品叫機器或電器,今后制造的產品大多數是“網器”。所謂智能制造不僅僅是制造過程信息化,更重要的是制造業出來的產品要實現網絡化、數據化和智能化。沈陽機床集團引領全世界智能制造的 i5 智能機床就是很好的范例。
    新經濟本質上是工業經濟向信息經濟(數字經濟)過渡,目前采用的 GDP 統計不能正確反映數字經濟的發展。數字經濟倡導的共享、用戶體驗帶來的消費者盈余、免費的開源軟件、用戶到用戶的交易等都不統計在 GDP 中。國外不少機構與學者已在探討更適合數字經濟的統計方法。國內流行的說法是中國經濟發展的新常態是 L 型,未來十幾年將保持 6% 左右的平穩增長。這是沿用工業經濟的思維,因為即使是保持 6% 甚至更低的 GDP 增長速度,數字經濟的實際內涵已經發生很大的變化。
    2.重點發展人機物融合的智能技術
    推動新經濟的新技術很多,我們認為最有引領性的新技術是人機物融合的智能技術,簡稱人機物智能,也稱為人機物三元計算。它始于 2010 年左右,其主要特征是智能萬物互聯,即物與物之間、物與人之間能夠互聯,將智能融入萬物,實現信息化與工業化無縫對接。傳統的人工智能是讓計算機具備人的智能,智能計算過程局限在信息空間,是一元計算。人機物智能將計算過程從信息空間拓展到包含人類社會(人)、信息空間(機)、物理世界(物)的三元世界。智能計算過程發生在人機物三元世界中,是三元計算。物理世界與人類社會既是智能計算過程的對象,也是智能計算過程的執行體。
    人機物智能的本質是:通過信息變換優化物理世界的物質運動和能量運動以及人類社會的生產消費活動,提供更高品質的產品和服務,使得生產過程和消費過程更加高效,更加智能,從而促進經濟社會的數字化轉型。
    人機物三元計算是中科院在 2009 年總結出的信息技術大趨勢[5]。相關概念包括萬物互聯網(Internet ofEverything, IoE)[6]、無縫智能(Seamless Intelligence)[7]、信息物理系統(Cyber-Physical Systems)[8],“互聯網+”等。人機物智能可以理解為萬物互聯網之上的無縫智能計算技術,需要發展新的核心技術與生態系統。
    2.1 人機物智能將延續和增強互聯網發展動能,加速產業升級轉型
    過去 15 年來,信息產業是促進我國經濟社會發展的主要動力。從福布斯全球企業 2 000 強排名看,2007年,聯想、阿里巴巴、騰訊三家公司分別位于第 1338、1863、1905 名,都在靠后或墊底的位置。在 2016 年的 2 000 強排名中,這三家公司分別提升到第 840、174、201 名,在發展移動互聯網的浪潮中,9 年內中國公司進步顯著。人機物智能的基礎是移動互聯網,其發展將延續和增強我國過去十幾年形成的強大動能。
    2016 年中國信息產業有 16 家公司進入全球上市公司 2 000 強,加上華為公司(華為不是上市公司),這 17家公司實現了 4 317 億美元的銷售額和 506 億美元的利潤。美國有 74 家公司進入全球 2 000 強,實現了15 821 億美元的銷售額和 2 113 億美元的利潤(表 1)。中國信息產業公司的平均利潤率為 11.73%,高于全球 2 000 強中全部中國公司的平均利潤率(10.19%),低于美國信息產業公司(13.36%)。中國公司產生的利潤只有美國公司的 24%,遠小于中美 GDP 比例(61%)。設想 15 年以后,中美信息產業的利潤比例能與中美 GDP 比例同步,或中國信息產業公司 2030 年的銷售收入達到美國公司 2016 年的水平,我們還有 3—4 倍的成長空間。

表 1 “福布斯全球企業 2000 強”中美信息產業領域比較(單位:10億美元)


    這些數據也部分反映了中國信息產業的短板。第一是“頭重腳輕”。我國信息服務業發展不錯,但軟件和硬件還很弱。第二是消費側強供給側弱。我國近年來業績不錯的公司充分利用了我國移動互聯網用戶多的“網民紅利”,實現了快速增長,但針對供給者或生產者(企業)的硬件、軟件和服務則增長緩慢。第三是核心技術缺失。在全球 2 000 強名單中,美國有14 家芯片公司與 14 家軟件公司,中國尚無一家。
    今后 15 年,我們面臨從移動互聯網向智能萬物互聯網轉型的演變,應當高度重視人機物智能的新興市場。根據業界的各種估計,到 2030 年,全球將有千億到萬億傳感器,數百億個物端設備,每個設備都需要新型的處理器芯片、操作系統、開發環境軟件以及新的使用模式。智能萬物互聯網尚未形成壟斷,我國發展人機物智能,不但在產品和服務方面能延續和增強互聯網發展動能,而且在硬件與軟件核心技術方面能補齊我國信息產業的短板。
    2.2 人機物智能的 5 個內涵
    發展人機物智能需要整合云計算、大數據、移動互聯網、物聯網等現有技術,突破新的科技挑戰,實現使用模式與商業模式創新。下面列舉 5 個科技要點。
    (1)人機物智能的計算機科學。將傳統的局限于信息空間的計算機科學拓展到人機物三元世界,包括人機物可計算性理論,人機物智能系統的模塊化體系結構,用戶體驗的復雜度刻畫、無縫智能的科學表征,易用的自然交互界面等。
    (2)物端計算生態系統。桌面互聯網和移動互聯網的產業生態已經成型,桌面互聯網由 x86+Windows+Linux 生態主導,移動互聯網由 ARM+Android+iOS 生態主導。物端計算系統尚未出現主導的生態,更未定型,發展出支持億級設備的物端計算生態系統,是一大挑戰。
    (3)節能高效的智能計算平臺。與今天的系統相比,人機物智能需要提升計算能力上千倍,同時能耗不增加。學習自然界,通過自適應和可重構等新技術整合專用部件與通用部件,是構造節能高效智能計算平臺的可行路線。一個例子是中科院先導專項支持研制的寒武紀深度學習處理器,與通用處理器相比實現了性能功耗比的千倍提升。
    (4)信任互聯網。由于人機物智能更加直接地涉及人類社會和物理世界,網絡信息安全變得更加迫切和重要。我們要研究發展出這樣一種智能萬物互聯網:它鼓勵開放和分享,同時保障信息安全和用戶隱私,又能接受政府依法監管。滿足這 5 個條件的和諧人機物環境稱為信任互聯網。近年來興起的區塊鏈技術是構建信任互聯網的基礎技術之   一,值得高度重視[9]。
    (5)身份聯邦。智能萬物互聯網會產生許多需要命名的實體,涵蓋人(如用戶)、機(信息空間中的設備、數據與服務)、物(物理世界中的各個物體)。如何讓用戶通過一個身份就可以方便地使用所有設備和所有智能服務,是一個新挑戰。現在是強制用戶身份綁定在某一個廠商的賬號平臺上,理想的場景是每個用戶擁有一個“國民信息賬戶”,可在任何時間、任何地點訪問任何授權服務。
    3.培育新動能必須堅持自主創新和技術積累
    新技術不會自動轉化為生產力。由知識轉化為現實生產力一般要經過 4 個環節:(1)通過科學研究發現新知識;(2)通過發明將知識轉化為滿足應用需求的新技術;(3)通過技術創新將技術變成新產品和服務,開始投入市場;(4)在應用中不斷改進、提高產品和服務的市場競爭力。從科學知識到技術,從技術到產品,從產品到市場,每一步都要經過“死亡之谷”。越過死亡之谷沒有捷徑,只能靠自主創新的能力。人們常說核心技術是買不到的,其實真正買不到的是自主創新能力。支撐新經濟的核心技術只有通過提高自主創新能力才能獲得。
創新驅動已上升為國家發展戰略,我們在貫徹這一戰略時往往不提要重視技術積累,其實技術積累與技術創新同等重要。經濟增長的重要因素之一是知識存量的增長,不論是對一個企業還是個人,知識的增長要靠創新實踐不斷沉淀的技術積累。中國高鐵的成功被譽為“引進消化吸收再創新”的榜樣,但我們不應忘記,從 20 世紀 50 年代開始中國一直在從事鐵路機車研制,通過“中華之星”等科研項目的錘煉,南車、北車集團已有堅實的技術儲備。
    我國的戰略性新興產業有些發展快,有些發展慢,其中一個原因是不同行業的技術積累有差別。鐵路機車制造的技術積累較扎實,但工業控制領域(包括高鐵、航空的運行控制)的技術積累十分薄弱。據工信部2014年統計,我國 22 個行業 900 套大型工業控制系統大部分由國外廠商提供產品,特別是可編程邏輯控制器(PLC),外商占據了 94% 以上的份額。由于工控領域國內企業仿制國外產品都難以做到,國外企業不需要在中國申請專利保護其產品銷售,國外企業在華申請專利數長期維持在此領域中國專利總量的 10% 左右(通信和計算機領域國外企業的專利占到 43%)。在國家大力支持智能制造、“互聯網+”的形勢下,在實現智能萬物互聯網的進程中,加大工控領域的研發投入,夯實工控領域的技術積累顯得尤為重要。夯實技術積累要從教育抓起,我國工控領域的人才培養遠遠滿足不了市場需求,幾乎沒有一個大學開設過與 PLC 技術有關的課程,裝備制造業所需的信息技術人才還未列入許多省市的緊缺人才需求目錄。
    積累技術跨越死亡之谷同時培養創新人才的一條路徑是,積極參與國際上開放標準、開放軟件和硬件源碼的社區,努力發起并主導數個核心技術與平臺生態的開源社區。我們要爭取未來幾年內培育出 2 000 名社區核心志愿者,即得到全球同行認可與信任、對社區標準文檔和軟件硬件源碼具有寫權限的工程師。我國有近千萬名軟件工程師,應該制定有針對性的人才政策,鼓勵他們為全球社區多作貢獻。

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