从市场和政策的两个趋势来看，2021年将是数智化时代的元年。

数字经济时代正在加快到来。

今年3月，国务院新闻办就工业和信息化发展情况举行发布会，会上工业和信息化部部长肖亚庆强调，要加快发展数字经济，以数字化变革催生和创造发展新动能，经济数字化转型是大势所趋。

据中国信通院发布的《中国数字经济发展白皮书(2020年)》，2019年我国数字经济增加值规模达到35.8万亿元，占GDP比重达到36.2%。工信部信息技术发展司副司长王建伟表示，2020年，数字经济进一步发展，我国数字经济规模占GDP比重已近四成，对GDP贡献率近七成，预计2021年将进一步增至47.56亿元。

在此背景下，数字化转型成为了各大产业的发展之重。在这个过程中，数据智能、工业互联网在其中充当着什么样的角色?会遇到哪些具体的挑战与机遇?数字经济未来的发展潜力有多大?大湾区的数字产业应该如何发展?围绕这些问题，我们采访了电气与电子工程师协会(InstituteofElectricalandElectronicsEngineers，简称IEEE)会士、傲林科技董事长、前微软亚洲工程院院长刘震。

2021年将是数智化时代元年

《21世纪》：您如何评价我国近年来在数字经济方面的努力与发展?

刘震：我觉得最近的成就是巨大的。中国在数字经济方面的发展速度特别快，最近五年，我们以每年15%以上的速度在发展，而部分欧美国家在数字经济方面大概是以6%的速度在前进，相较而言，这是一个很好的迹象。

在研发方面，也看到了可喜的成绩。从专利的申请来看，2020年中国的专利申请量超过了68000件，在全球专利申请量中超过了世界任何其他国家，达到第一，表明中国现在对于研发是加大砝码(推进)。

但从另一个角度来讲，我们跟全球最先进的国家相比，在硬核基础上还是有很大的差距，特别是在芯片上，在操作系统上，在数据库上等等，这也是我国正在全力支持的项目。

《21世纪》：工信部信息技术发展司副司长王建伟表示，在2020年我国数字经济规模占GDP比重已近四成，您如何看待数字经济接下来的发展前景?

刘震：我觉得中国数字经济的发展还有很大的余地。

首先，中国现在的数字经济占GDP的比例与欧美先进国家相比还有很大距离。目前我们是36%-40%，而(英、德、美等)欧美国家现在已经达到60%，还有20%多的差距。

其次，看我们的GDP组成，现在哪些行业数字化程度比较高?是金融、IT以及零售行业。零售行业占GDP大概2%左右，但就是这2%就涌现出了像阿里、京东、拼多多这些巨头。我们看一下那些现在数字化程度相对来说比较低的行业——泛工业。泛工业占GDP的比例是52%，那我们可以在这52%上面做数字化转型，从中可见中国的数字经济发展余地有多大。

《21世纪》：您曾提到2021年是数智化元年，为什么今年会是一个关键的节点?

刘震：这里有几个因素要考虑。第一就是整个市场都对数字化转型特别热衷。两年前IDC针对中国的1000强企业做的一个调研显示，当时就有50%以上的企业表示数字化转型是他们的重要战略。

2020年，埃森哲做了一个《2020中国企业数字转型指数研究》，85%的受访企业高管表示希望能够在一年内看到数字化转型的效果，43%的企业希望在6个月就能够看到数字化转型的效果，可见整个市场对数字化转型已经有一个很好的认知。

另外，政策上面也是大力支持。国资委在2020年下发的《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》，专门鼓励要求央企、国企带头做数字化转型。工信部也在今年1月印发了《工业互联网创新发展行动计划(2021-2023年)》，要求所有的企业加强工业互联网的建设，特别是加强其中的数字化管理，数字化管理就涉及数据智能，即要把数据、人工智能应用于企业业务的变化。

因此从市场和政策的两个趋势来看，2021年将是数智化时代的元年。

工业互联网建设：从数字化到数智化

《21世纪》：您如何理解数字化转型?其中哪些关键因素在起作用?

刘震：数字化转型主要是两大部分。一部分是业务的数字化，也就是说在业务里边把数据抽取出来，然后通过数据的整合来做分析，对整个业务有所洞察，业务的数字化要通过工业互联网来做，这是第一步。

第二步，就是要把数字业务化。数字业务化借助数据智能的技术来做。数据智能指的是人工智能和数据的融合，也就是说要用数据把人工智能的算法模型与应用范围做得更好。首先要把抽取出来的数据建成模型，建模了以后，做模拟仿真，做预测，做优化，使得决策者能够通过数据作更准确的、更好的、更靠前的决策。

《21世纪》：在数字化转型过程中，我国工业互联网的建设面临着怎样的具体挑战?

刘震：工业互联网作为一个工具，对数字化转型起到至关重要的作用。在傲林科技的实践当中，我们发现目前工业互联网主要有五大挑战，也是我们现在主攻的方向。

第一个是数据维度的扩大。现在做数字化转型，需要的是把不同数据源的数据都整合在一起，打通数据孤岛的问题。在打通同时，我们碰到的问题就是要怎样把这些数据统一地分析，统一地建模。数据维度