数字经济和实体经济如何融合发展？ 博鳌亚洲论坛与会嘉宾建言献策

转自：证券日报

    本报记者 刘钊

    如今，数字经济正全面融入社会经济发展的各个领域。在数字经济和实体经济融合的过程中，我国面临哪些机遇和挑战？3月28日，在博鳌亚洲论坛2024年会“融合与创新的数字经济”分论坛上，与会嘉宾就如何推进数字经济与实体经济融合等问题积极建言献策。

发展大模型应具有耐心

    AI产品的横空出世，加快了产业数字化进程。

    百度集团执行副总裁兼百度智能云事业群总裁沈抖认为，技术的价值在于其应用和产生的结果。去年大模型技术非常热门，特别是ChatGPT的出现，让百度在C端用户和B端千帆平台的应用都取得了显著增长。

    “大模型的能力将像氧气一样渗透到生活的各个方面，企业需要平衡积极性与耐心，以实现技术的最大价值。”沈抖表示，在使用大模型的过程中需要注意三点：一是不冒进，企业在采用大模型时，不应盲目追求参数的大小，而应根据自身需求，有时候小模型在特定场景下成本更低，效果也很好。二是不应等待或不积极，企业应积极寻找适合的应用场景，大模型虽然强大，但并非万能，它应该在“研产供销服”各环节发挥作用，而不是仅仅追求爆款。三是需要耐心，从长远来看，任何新技术的出现都会经历一个逐渐融合和应用的过程。大模型已经在许多环节默默产生影响，企业应该将大模型应用到自己的各个环节中，以体现其价值。

    在第四范式联合创始人兼总裁胡时伟看来，尽管大模型技术加上现有的数据要素可能为解决行业关键问题提供了一种途径，但这仍是一个未知数，需要进一步讨论。“解决行业实际问题，实现数实融合的关键在于理解行业面临的挑战。对于技术落地，虽然时间和成本投入巨大，但与行业共同探索如何有效利用数据要素、应用何种技术以及为此需要在人力资源方面做哪些准备，是更为重要的问题和挑战。”

    荣耀终端有限公司董事长吴晖表示，随着语言大模型和多模态交互技术的发展，未来的终端设备如手机、平板、笔记本等，在端侧处理数据的能力将是一个值得深入挖掘的领域。荣耀正在这方面进行研发，并愿意将成果与行业共享。

    此外，吴晖还介绍了荣耀上市工作的进展情况。他表示，目前公司上市进展很顺利。

多项挑战亟待解决

    在讨论全球和中国的数字经济发展情况时，中国信息通信研究院院长余晓晖表示，进入数字经济时代，中国还需面对两大挑战。一是算力资源分散问题，中国的算力目前在全球排名第二，但随着大模型的普及，对算力的需求呈指数级增长。中国的算力在过去三年实现高速增长，尽管中国有许多算力提供商，但这些算力资源分散，没有形成一个成规模的算力市场。二是算力区域差异问题，西部地区的土地、气候和清洁能源条件优越，但大部分算力资源集中在东部。因此，中国提出了“东数西算”，旨在优化算力资源的地理分布。

    “算力和数据是未来发展的关键战略性资源，如果能够有效解决这些问题，中国在全球人工智能发展中将占据有利位置。”余晓晖说。

中兴通讯董事长李自学结合公司多年来的探索和应用经验，提出了在实体经济数字化融合过程中需要解决的三个主要问题：一是需求碎片化，不同行业甚至同一行业内部不同企业之间的需求差异限制了技术的复制和推广，导致难以形成统一的标准和质量要求。二是基础网络性能，以中兴通讯滨江工厂为例，存在使用公网时上行速率不足等问题。三是成本问题，5G与4G在成本上差异很大，这对进一步的应用构成了限制。

    “相信这些挑战很快能够得到解决，并且将有效推动数字化应用的进程。”李自学称。

    PayPal全球高级副总裁兼中国区首席执行官邱寒认为，数字经济的基础设施使得中国商户即使不精通英文也能将产品销售到全球多个国家。同时，数字平台能够及时反馈用户需求，使供应链更加灵活。

    “实体经济和数字经济的融合已经成为一个不可分割的整体，未来将越来越难以区分两者，这是趋势。”邱寒说。

    “尽管AI等新技术不断涌现，但许多行业甚至还没有完成信息化的第一步，这是AI落地难的原因之一。”新氧集团董事长兼CEO金星表示，“尽管服务业在发达国家GDP中占比超过70%，但中小型企业的数字化程度实际上非常低。高昂的数字化成本，对于中小企业来说是一个巨大的挑战。”

    “由于中小企业需求分散，为其提供定制化数字化解决方案的成本高昂，这使得传统AI研发模式难以适应。然而，大模型的出现改变了研发范式，大模型拥有强大的基础能力，能够简化最后一公里的应用开发，从而降低成本，使中小企业也能够利用数字化工具。”沈抖如是说。

    对于未来数字经济发展的颠覆性机会，多位嘉宾一致认为，以5G/6G为代表的通信技术以及AI技术一定是未来5年到10年的核心技术，因为其都体现了数字化时代的核心特征，即数字驱动和广泛的连接。这些技术的进步将为未来带来更多创新和变革。