數字經濟正逐漸成為全球經濟增長重要驅動力，作為數字經濟時代的基礎戰略資源，大數據正在發揮其巨大能量。本場清華大數據「應用·創新」系列講座，我們榮幸地邀請到了清華大學經濟管理學院副院長、教授陳煜波。陳煜波老師基於領英和百度的海量數據，討論了數字經濟和中國市場數位化轉型的重要特點等話題。
陳煜波，現任數據科學研究院管理委員會委員、清華大學經濟管理學院副院長、教授、網際網路發展與治理研究中心主任，國家傑出青年科學基金獲得者、國家「萬人計劃」青年拔尖人才。美國佛羅裡達大學管理學博士，東南大學系統工程碩士、工業管理工程學士。加入清華大學前曾任美國亞利桑那大學艾勒管理學院副教授、終身教職。主要研究領域為：大數據與全球互聯時代的商業創新；移動網際網路環境下的市場變革與商務分析；中國經濟的數位化轉型；氣候變化與可持續發展戰略。
陳煜波：今天分享的內容主要有以下幾點：
數字經濟
中國數字經濟與發展的現狀
中國人工智慧的社會認知與應用需求
2016年杭州G20峰會，我們國家作為東道主提出數字經濟這一重要概念。其中有兩個最核心的因素：
數字經濟實際上是在人類歷史上針對農業經濟、工業經濟的第三層次經濟。如果要以數據作為最關鍵的生產要素，基於數據對經濟配置最優資源，提高全要素生產力，我們現在很多基礎的經濟學，或者從商業模式的創新到經濟活動的組織大多會發生變化。
中國數字經濟的發展大致經歷了三個階段：
中國數字經濟的發展跟西方最大差異是什麼？中國數字經濟發展最基本前提條件是什麼？我們是工業化、城鎮化、現代農業化和信息化等四化疊加，而西方是先有工業化、城鎮化、現代農業化，然後才有信息化。根據我們中國信息化百人會的測算， 2016年中國數字經濟佔GDP的比重達到了30.2%。
我們中國信息化百人會2017年數字經濟報告指出我們現在正經歷一個數字經濟的拐點，首先面臨的就是體系重構：數據驅動、軟體定義、平臺支撐、服務增值、智能主導。
在動力變革的新階段，數據作為新的經濟引擎動力。在物理世界和決策意識世界裡，我們可以通過數字孿生空間，把物理空間數據化，通過對數據最優的分析幫助我們做預測決策。
然後是範式遷移的新階段。與之前的工業經濟相比，數字經濟時代的決策範式發生了很大的變化。
與世界各國的數字經濟比較，美、中總量處於全世界前兩位，但我國的相對量只佔30%，落後於一些主要發達國家。當然從另外一個角度來講，中國的數位化潛力還很大。
中國數字經濟發展的顯著特點是什麼？我認為一個重要特點是從需求端或者消費端向供給端或者生產端轉移。中國發展數字經濟有一個巨大的優勢和特點是我們擁有世界上最大的數字用戶的紅利。我們作為世界上最大的數據資源大國，擁有龐大的數據資源，但是這個資源是沒有被充分挖掘和利用的資源。
我國數位化的轉型或者數字經濟發展已經開始向深水區或者傳統產業滲透。數字經濟分為兩大類：
據相關報告，實際上2016年基礎型數字經濟的比重佔兩成左右。而融合型的經濟增長高達25.7%，促進數字經濟增長貢獻將近九成。
下一階段中國數字經濟驅動力是什麼？是數字人才。現在經濟已經跟傳統產業融合，所以我們不僅僅要強調ICT的專業技能的人才，更要強調和那些ICT專業技能互補的相關領域的人才，讓他們來促進數字經濟轉型傳統經濟。
通過價值鏈的數位化轉型，我們可以把數字人才分成六大類。最上遊的是數字戰略管理者，包括數位化轉型的領導者、數字戰略顧問、諮詢師、數位化商業模型的倡議倡導者，解決方案規劃師等等。再下一步是做產品研發，軟體、硬體系統分析師。再往前端是運營和運營維護。最前端是數字營銷，社會化媒體經營，精準營銷，電子商務。
我們基於領英專業人才用戶來估計一下中國數字人才的分布情況。在領英的用戶裡面大概有多少數字人才呢？在領英的3600萬中國用戶裡面，我們按上面的條件找出72萬數字人才。其中位於中國前十位城市的是：上海、北京、深圳、廣州、杭州、成都、蘇州、南京、武漢、西安。我們可以發現數字人才分布南強北弱，而可喜的是中西部開始崛起，說明中國數位化確實開始全面滲透。
另外我們發現數字人才已經向傳統行業滲透，將近一半數字人才仍然在ICT的基礎產業，但是製造業佔到20.9%，金融業、消費品、醫療行業都有相當比例的數字人才，說明中國在大量傳統行業已經開始有很多的數字人才的儲備。
在前十名的城市中，數字人才分布在ICT基礎型產業，還是融合型產業？我們發現杭州、北京ICT基礎產業數字人才最多，上海、廣州、蘇州是ICT的融合產業數字人才最多，在製造、金融，所謂的「傳統」行業的數字人才最多。
但是中國數字人才結構性問題非常突出：不均衡、不充分。我們將近90%的數字人才在產品研發、數位化的運營上，而深度分析不到4%，數字戰略管理0.8%，先進位造0.84%，數字營銷0.35%。
從數字人才流動看出來，數字人才依然是向一線城市聚集，如上海、深圳、杭州、北京、蘇州，而淨流出的是成都、西安、武漢、廣州、南京，這些城市高校相對發達，但產業相對滯後。
如果數據是數字經濟最關鍵的生產力，那人工智慧就是去挖掘我們最核心的生產力。深入洞察中國人工智慧的社會認知和應用需求的現狀和發展趨勢可以幫助個人、企業、投資者和政府，對我國總體和各地的人工智慧的發展及社會需求有更清晰的了解和定位。
數位化轉型，從ICT驅動、網際網路驅動到大數據人工智慧驅動都經歷社會認知、應用需求，技術供給這三個階段。應用需求有兩種，一種是技術應用需求，另一種是行業應用需求。技術應用需求從人工智慧的核心技術如計算機視覺、語音語義識別、深度學習出發找應用場景，行業應用需求聚焦在智能駕駛、安防、金融、商務零售、醫療、製造業等人工智慧當前最相關的行業。
我們發現無論是最深層次的技術認知還是最廣範圍的行業需求應用，都在2017年3月開始進入一個拐點。基於此，我們提出從2017年3月起，中國真正進入了人工智慧驅動的經濟數位化轉型階段。
各地的人工智慧的發展及社會需求有所不同。我們將排名前五十位的城市進行了分析，前十位作為第一梯隊，第十一到第三十位作為第二梯隊，第三十一到五十位作為第三梯隊。在人工智慧社會認知和應用需求方面，南強北弱，長三角尤為突出。除了北上廣深杭、天津、南京、蘇州等沿海發達城市外，成都、武漢、西安、鄭州、重慶五個中西部城市排名非常突出。南京和西安在社會認知的排名超過其應用需求的排名，為「社會認知驅動型」城市；鄭州、蘇州、重慶應用需求的排名超過社會認知排名，為「應用需求驅動型」城市；其他城市在這兩個方面都比較均衡。
從技術需求角度來看，西安和南京是「單技術需求驅動型」城市，由深度學習需求來驅動；鄭州和武漢是「雙技術需求驅動型」城市，鄭州由計算機視覺和語音語義技術需求驅動，武漢則由深度學習和計算機視覺需求驅動；北上廣深、廣州、成都、杭州、天津、重慶和蘇州為「全技術需求驅動型」城市。
從行業需求角度來看，北京、上海、深圳、廣州、杭州和成都行業應用需求均衡。南京對零售和金融行業應用需求較高，蘇州對安防和製造業的行業應用需求高，西安對智能駕駛行業應用需求高。
總的來說，在全國層面，無論從社會認知還是應用需求角度，中國從2017年3月開始正式進入人工智慧驅動的經濟數位化轉型階段。人工智慧的社會認知從基本認知程度發展到深層次專業和技術認知；技術應用需求整體上一直呈上升趨勢，行業應用需求在2017 年3月進入躍升期。在區域層面，無論是人工智慧社會認知還是應用需求方面，南方城市在排名上都比北方城市具有優勢，長三角地區尤為突出。同時，排名靠前的城市集中在北上廣深和各省會城市。從技術應用需求角度看，不同城市可分為全技術需求驅動、雙技術需求驅動和單技術需求驅動三類。從行業應用需求角度，不同城市可分為全行業需求驅動和部分行業需求驅動兩類。
編輯丨眾視媒體 王超奇