全国政协委员陈增敬：加强数字经济基础研究，促进数字经济产业群发展

人民网济南3月10日电 （刘颖婕）党的二十大报告强调，加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。然而，实施数字经济的关键因素有哪些？如何实施？在今年全国两会召开期间，全国政协委员、民建山东省委会副主委、山东大学金融研究院院长陈增敬就此提出建议。

陈增敬认为，数字经济的最终目的之一是实行产业智能化。如何实施智能化呢？逻辑上讲：智能化依赖于程序化，程序化依赖于模型化，模型化广义上讲依赖于公式化，公式化依赖于数理化。因此，研究高级的智能产业，第一步需要建立好模型或公式；第二步：为了使得这些模型有“智慧”，需要有建立在优质数据基础上的算法和实施这些算法的算力。

因此，建立智能化的产业，我们必须有：优质的数据，有效的模型高性能的算法和高速的算力（实现算法的速度和能力），从这个意义上讲，数据、模型、算法和算力四元素构成了数字经济主要基础。数据是材料，模型是图纸，算法是大脑，算力是动力。这四个方面的协同创新一定会产生一系列原创性和颠覆性成果，这些成果一旦被产业化和商业化必将会产生一些颠覆性和引领性的新兴产业群。

在实施层面，陈增敬认为需要“三方合作”：需要企业提供优质的数据和需求，需要基础科研者提供有效的模型和智慧的算法，需要制造业提供快速的计算设备，即算力和政府的支持。总之，数字经济需要政府的组织，企业界的投入，科研工作者的研发。

陈增敬提出，当前，算力已成为世界各国越来越重要的一种新型生产力，对各国科技进步、提高效率和降低成本将发挥巨大的推动作用，算力成为各国继“财力”“人力”“物力”等竞争力指标之外又一项关键的竞争力指标，将是国与国竞争的核心领域。我国和世界主要大国都在致力于发展算力产业，旨在抢占算力制高点。2021年，全世界计算设备算力总规模达到615 EFlops(10^18)，较上年增长44%，远高于同期一般基建投资增速；2021年我国算力总规模达到202EFlops，占全世界的三分之一。数据、模型、算法，我们大而不强。

我们的短板，一是我们的企业与科技工作者融合度不高，一方面中小微企业需要大量的成果，一方面原创成果无法进入中小微企业。企业与科研在不同的轨道上运行，双方协调渠道不畅，没有机构协调。二是国家对原创性成果研究和使用在法律层面还不够完善。

为此，陈增敬建议，企业层面：鼓励和支持中小微企业充分抓住这次数字经济的机遇，加强与科研单位合作，推动企业智能化的发展。中小微企业可以变成超大级企业。

国家层面：建议国家在金融、医疗、通讯、密码（信息）安全等数据和图形密集型企业先行先试（这些企业表现的是图和数）。建立国家级科研团队和平台。在人才、资金、管理方式上给予支持。

加大政府在原创性引导基金投入的数量、种类和品种。通过政府的引导基金，撬动社会资本为原创性成果落地服务。

加强知识产权的保护。提倡原创，减少模仿（仿照）。模仿可以做强，但难以自强，更难保不亡。营造一种良好创新社会风气。

陈增敬表示，国家层面已重视，地方政府也重视，站在国与国竞争高度，支持算力和算法的深度融合匹配。未来国家之间的竞争将会从贸易战、金融战、科技战到算法战发展。

【责编 李媛】