日前，第二屆CCF中國數字經濟50人論壇高端峰會在杭州市蕭山區舉辦，以“構建數據要素市場體系，增強經濟發展新動能”為主題，匯聚兩院院士與信息、經濟、管理、法律等領域專家學者20余位，共同探討數據要素市場的構建思想，以推進我國數字經濟的高質量發展。

本屆峰會共設置1個院士論壇和“釋放數據要素價值”、“構建數據要素市場”、“踐行數據要素流通”3個專題論壇。

院士論壇中，中國科學院院士、軍事科學院系統工程研究院研究員尹浩，中國工程院院士、合肥工業大學教授楊善林，中國科學院院士、西安交通大學電子與信息學部主任管曉宏，中國工程院院士、中國科學院計算技術研究所學術委員會主任孫凝暉，中國科學院院士、北京大學統計學與經濟計量講席教授陳松蹊等院士分別圍繞不同議題作了主題報告。

中國科學院院士 尹浩

尹浩院士以“國家基金委重大研究計劃‘未來工業互聯網基礎理論與關鍵技術’情況介紹”為題作了首個報告，該報告從課題背景、科學問題、預期目標和指南發布四個方面展開。

他指出，工業互聯網已上升為國家戰略，新一代信息通信技術與工業經濟深度融合，旨在實現生產全要素、全產業鏈、全價值鏈的全面聯接，以便推動形成全新的工業生產制造和制造體系。面對未來發展的三個趨勢，圍繞重大核心的科學問題，該計劃將打通基礎研究原始創新的“最先一公里”，也即工業化一定要瞄準行業落地，打通產業市場化應用的“最后一公里”。該計劃包括技術科學板塊、交叉融合板塊和基礎科學板塊，以基礎學科為基石，交叉融合為發展引導，技術科學為實現手段，共同提供從0到1再從1到N的轉化應用支撐，并面向不同場景進行驗證和應用。

他表示，根據未來發展的三個趨勢歸納出相應的科學問題，包括全要素互聯的結構化組織機理、生產制造流程的柔性構造理論與方法和產業鏈與價值鏈的網絡化調控原理，該計劃提出了一系列研究思路和關鍵技術，旨在解決這些挑戰問題并推動工業互聯網的發展，為工業互聯網等領域的創新和應用提供理論和實踐的指導。

尹浩院士強調，該計劃旨在創新和突破三個科學問題的基礎理論與方法，形成一批核心關鍵技術，并在三個以上工業制造典型場景中完成集成式驗證。計劃目標是形成重大原創成果，培養國際影響力的人才和團隊，為構建全要素互聯、生產制造流程化和工業網絡體系化的產業新生態奠定理論和技術基礎，引領未來工業互聯網的科學發展。

該計劃于2020年批復，已連續發布了4年并執行了4期，主要分為培育、重點和集成三類項目，以把握趨勢、結合實際問題、凝練創新性研究來作為項目遴選的基本原則，實現總目標。最后，他表示歡迎從事工業互聯網研究的團隊提出建議，積極根據指南要求提交項目申請書，共同為工業互聯網的發展貢獻中國智慧。

中國工程院院士 楊善林

楊善林院士就“AIGC科學基礎和應用展望”這一主題進行深度剖析，從AIGC的科學基礎與應用展望兩個方面具體展開論述。

他表示，AIGC的出現是人類歷史上第一次實現非生物體的智能涌現，其發展離不開科學與基礎技術的支撐，包括生物學、認知科學、數理計算科學、決策科學、復雜性科學等領域的研究。生物學為AIGC的發展奠定了基礎；認知科學、數理計算科學是AIGC發展的核心理論和技術基礎；決策科學是解決AIGC安全倫理問題的重要理論與方法基礎；復雜性科學是分析研究AIGC涌現機理的重要理論工具之一。他認為，從中長期看，需要加強生物學與AIGC的互動研究；從近期看，特別要重視社會學、經濟學、管理學、行為科學等人類認知規律的研究，并且要通過數理計算科學和決策科學的綜合研究，推動AIGC的快速發展。

他在論述應用展望時指出，AIGC在科技創新、產業發展、社會治理、智能代理等領域已獲得初步應用，隨著其快速發展，應用將越來越廣泛和深入。在科技創新方面，AIGC可用于生物學研究、結構預測和新材料結構合成等領域；在產業發展方面，AIGC被應用于無人駕駛；在社會治理和醫療健康領域，AIGC也展現出巨大的應用潛力。然而，人工智能的發展也存在著風險，包括安全風險和價值風險等。因此，必須高度重視AIGC的發展，加強國際交流與合作，努力攻關關鍵技術，爭取在這個領域做出世界性的貢獻。

中國科學院院士 管曉宏

管曉宏院士以“與數字經濟發展相適應的數字政府服務與數據安全保障”為題，分享了數字政府體系框架和組織結構，以及保障數據安全的關鍵技術和管理措施。

他介紹，數字經濟、數字政務、數字文化、數字社會和數字生態文明是數字中國建設的五大領域，而核心引擎就是數字要素。數據作為新的生產要素，隨著數字產業化、產業數字化的推廣，數據資源快速增長。他指出，數字政府對數字經濟的支撐作用比較明顯，可以提升經濟調節能力、提升市場監管力、提供經濟發展新動能并且全國一體化的政務數據正在逐步智慧化，支撐政府做好數據服務、政務服務、智慧化服務。并表示，以數字政府為主體的統籌安全與發展推動數據共享，集合社會各級力量做好數據共治，最終推動數字政府的建設，應該以信息系統為支撐，構建縱橫貫通的新型數字政府組織結構，實現國家、省市和縣市三層互通響應，構建平臺支撐體系，履行主要社會職能，最終實現數字政府總體建設目標。

網絡空間安全是數字經濟發展和數字政府建設的基礎。他認為，應該從互聯網、系統、信息、內容、工業控制和數據等多個方面來保證安全性。同時，探討了隱私保護和安全約束的新型計算范式、信息物理融合系統的安全、工業互聯網和物聯網的安全性、數字政府體系的建設以及網絡空間安全的保障等問題。并重點介紹了如何開發網絡安全管控芯片和系統，形成自主的網絡安全體系，發展網絡與數據固有安全的管控系統，以解決數據安全和隱私保護問題。最后，他還強調了數字政府和基礎設施建設的重要性，以及筑牢網絡空間安全、保障可持續發展的必要性。

中國工程院院士 孫凝暉

孫凝暉院士圍繞“數據件——數據基礎設施的基本抽象之一”作了主題報告，從對數據基礎設施的解讀入手，闡述了對數據基礎設施的基本抽象之一“數據件”的思考。

他表示，國家數據局成立后首次提出了“數據基礎設施”的概念，現在的數據要素市場會出現新的數據空間，因而需要新的數據基礎設施。數據設施的基礎體系包括網絡、算力、流通和安全體系，其中，算力設施和數據流通設施需要新增，而要成為基礎設施，技術需要滿足標準化、抽象、大規模低成本和應用面向大場景的要求。并指出，如果構建一個數據要素全球流動、全球可加工的基礎設施，解耦是數據基礎設施的基本方法，可以降低數據要素社會化供給的門檻，而在知識社會范圍內對數據進行處理，就需要新的抽象，他從數據處理的角度提出了數據件。

他介紹，數據件就是對異質多元的數據標準化封裝，支撐數據要素和數據主體、數據應用的解耦，最終實現全網加工要素化的數據，分為數據層、元數據層、能力層、管理層和安全層五層，可管控、可封裝、可計量；數據件通過協議和軟件把需要的數據組織成數據場來提供數據，實現數據價值倍增；數據件加工重視標準化、安全化、要素化，數據流動需可關聯、可組合、可流轉；數據件消費或訪問工具重視產品化、服務化和價值化，以技術為支撐驅動經濟發展。

最后，他強調，數據件組織是實現數據價值倍增的關鍵，要重視標準化、安全化、要素化，為了調度復雜行業應用，需要開發類似于算力網頁的組裝、開發、表達復雜應用的工具和方式；且數據件要考慮到生態解耦、能力標化、數據獲取的廣譜關聯能力、協同編排能力、度量質量以及內生安全保障六個方面，使得數據可以“供得出、留得住、用得好”，這是數據基礎設施的重要組成部分；并指出，目前正在進行實驗驗證這個思想的可行性。

中國科學院院士 陳松蹊

陳松蹊院士分享了“數據、數據分析與數據賦能”的主題報告，從多個方面入手闡述了數據分析在數字中國建設的重要性，并就如何提高數據分析能力提出建議。

首先，他指出數據是通過度量或統計獲得的信息，是實證推理的基礎；數字化的數據可以被傳輸、共享和分析；而數據分析是實現數據賦能的關鍵，需要利用統計學及信息技術對數據質量進行評估，凝練、提取有用信息。

同時指出，在“數字中國”建設中，除了數據平臺和硬件平臺的建設，還需要加強軟實力建設，特別是數據分析能力；數據分析不僅在學術研究中有廣泛應用，也在商業、政府和社會領域有廣泛應用，可以推動各個領域的創新和發展。

他表示，數據分析能力的建設需要重視人才培養和文化構建，將數據科學列入基礎學科，培養專業人才。同時，要意識到數據的價值，建立數據市場和數據文化，用數據說話、決策、管理和創新。制藥企業、信用卡公司和銀行等案例表明數據科學團隊可以極大地減少違約，賦能企業。此外，算法技術可用于將非結構化數據轉化為結構化數據，并創建更優質的數據科學平臺。他強調，數據賦能千行百業的路徑可以通過自上而下或自下而上的方式實現，包括聯邦學習等解決方案。總之，從數據到數據賦能需要數據分析，需要數據人才和文化，以及實體落地。

杜文莉教授（代中國工程院院士 錢鋒）

杜文莉教授代表錢鋒院士作“數實融合助力制造業數字化轉型”的主題報告，分享了制造業數字化轉型過程中，如何將數字經濟與實體經濟有效融合，為現代化產業體系注入新動能。

她從數字經濟發展的特點、數字化轉型的背景、內涵及目標等方面進行闡述，并提出了一些新的要素和方向。她表示，在數字經濟發展過程中，數字產業化、產業數字化、數字化治理和數據價值化都非常重要，但是數據價值化、數據增值方面的實踐仍較少。數字化轉型的背景主要源于制造業對提升效率和高溢價能力的核心競爭力的需求；同時，隨著新型工業化的發展，數字經濟、綠色低碳、元宇宙等新要素助力制造業的高質量發展，而工業元宇宙作為數字經濟與實體經濟融合的關鍵點，推動數字經濟向實體經濟轉移，做到虛實協同是制造業發展的新引擎。

她指出，數字化轉型的內涵在于通過數據驅動，實現企業生產過程中的資源要素配置最優化，提高產品質量、降低生產成本、提升交付能力；數字化轉型的核心在于構建需求驅動的智慧大腦，實現快速感知和供需精準匹配；在數字化轉型過程中，需要解決不同時空層面和維度的經濟效益提升問題，涉及分子尺度、介觀尺度到宏觀尺度不同時空影響尺度的調控方法；同時，需要解決“卡脖子”問題，自主研發和掌握核心工具、算法和軟件，實現自主可控的數字化轉型。

她強調，數字化轉型的目標在于實現產業鏈的現代化，構建客戶需求驅動的敏捷供應鏈，確保產業鏈安全穩定，同時推進制造業實體化賦能；并表示，數字化轉型的路徑包括感知、裝置的有效自主調控、優化決策、安全環保和監控、智能運維服務和產業鏈和供應鏈的協同優化等方面，通過新一代信息技術的有效協同，實現不同鏈條的協同和優化，可提升產業價值鏈的高值化和高端化，同時實現節能環保效益的提升。

最后，她在數字化轉型的應用案例中展示了數實融合在煉油加工過程中的應用，通過構建數字孿生模型和自主決策系統，實現裝置智能高效生產運行。數據和相關支撐應用形成應用后，賦能傳統產業升級，打造現代化產業體系底座，為產業鏈和供應鏈的韌性和安全水平提供安全發展的新格局。