走进江西龙南骏亚精密电路有限公司的智能车间总控调度室，一面由18块分屏组成的屏幕墙映入眼帘，整个车间的设备运行数据一览无余、尽收眼底——这正是中国联通在骏亚打造出的“5G+工业互联网”智能工厂示范样板，也是中国联通助力工业企业抢占数字经济发展新高地的生动例证。问题导向5G解决智能制造行业技术难题坐落于江西省赣州市龙南经济技术开发区的龙南骏亚精密电路有限公司是骏亚集团的制造基地，也是一家集研发、生产及销售印刷电路板（PCB）为一体的现代化高新技术龙头企业，主要服务于长虹、创维、小米、比亚迪、华为、伟创力、亚马逊等国内外知名企业，产品远销国内外市场。但是随着精密电子加工精度、难度、复杂性不断增加，原有各工序间衔接效率低、过程不透明、流程不受控、数据不协同的局面愈加明显，骏亚期望通过建设一个高效协同的“智慧大脑”来提升企业竞争力。为此中国联通主动协助骏亚共同探索PCB行业数字化转型之路，力求实现产品价值与企业利润双增长。2018年10月，中国联通对骏亚开展了为期2个月的全面“把脉问诊”，最终针对骏亚生产转型升级实际需求，为其量身定制了一系列智能工厂实施方案：采用5G、工业PON、IPv6及边缘计算等新技术改造内网，将大数据、云计算、人工智能等信息技术与制造技术相融合，为骏亚智能工厂搭建企业级工业云平台；通过设备上云、信息系统上云、数据上云，实现生产订单管理与进度跟踪、生产排程与生产派工、车间物流配送、设备实时监控与预警、生产全流程追溯、质量管控、工厂可视化管理等功能；在骏亚的产品设计、生产制造、运营维护和经营管理等环节实现了透明化生产和精益化制造……经过中国联通（江西）工业互联网研究院及集团研究院团队一年的匠心打磨，解决了PCB行业智能制造的一系列技术难题，最终锻造出骏亚智能工厂精品工程。骏亚智能工厂的工作人员同样深切感受到了中国联通团队成员一丝不苟、严谨踏实的工作态度。“由于电路板在生产的十几个环节中会有切割以及强酸腐蚀过程，他们创造性地提出在不同环节采用不同的标识，如面对强酸采用打孔方式进行标识，这样就解决了使用一般油墨会被洗掉的问题。”骏亚的工作人员介绍道。效率优先5G专网夯实企业数字转型基座通过5G、工业PON及IPV6等新型技术，对钻房、干菲林和电镀等多场景实现内网改造，实现复杂环境下海量数据上行、多源数据传输等，有效支撑了工厂数字化、智能化升级；针对生产车间物流效率低、人员负荷高等情况，联通5G+云化AGV实现物流自动转运及无人仓储，解决WiFi方案引起的接入受限、切换失败、小车停驶等难题，节约了人力成本……中国联通为骏亚所建设的高品质5G专网，为其数字化转型夯实了数字基座。据骏亚相关人员介绍，现如今，骏亚钻孔稼动率从原来的64.5%提升到83.5%，能源利用率节约28.9%，产品量产周期缩短至原来的60%，钻孔生产车间1个工人可以管理操作8~10台钻机，人工成本降至原来的50%，超业界平均水平，智能工厂极大地提升了企业的经营和产品研制效率，完成了企业的数字化、智能化升级。勤耕厚积，春华秋实。骏亚不仅成为了江西省首批“5G+工业互联网”应用示范企业，还作为江西省唯一企业入选2019年工信部企业上云典型案例。为进一步促进行业融通发展，中国联通更是发布了全国首个《PCB智能工厂技术要求白皮书》，并在工业互联网产业联盟牵头全国首个《PCB行业数字化转型需求及场景要求》标准制定，梳理PCB行业数字化标准规范，提供“5G+工业互联网”在电子信息产业的典型应用示范，为“5G+工业互联网”在垂直细分领域深度融合提供智力支持。编 辑：叶曜坤 曹倩 梁晨文章来源：人民邮电报

制造业是立国之本、强国之基。上半年，我国工业经济持续恢复，产业升级持续推进，生产经营持续改善，制造业发展交出了一份亮眼的成绩单。下一阶段，要深入实施创新驱动发展战略，推进产业基础高级化、产业链现代化，推动制造业实现高端化、智能化和绿色化发展，进而助力我国经济实现高质量发展。——编者今年以来，上海工业生产稳定增长，战略性新兴产业增长较快。全市规模以上工业增加值比去年同期增长20.0%，两年平均增长5.4%。1—6月，上海制造业重点行业四轮驱动增长。汽车、机械、轻工、石化4个行业合计拉动规上工业增长16.4个百分点，成为全市工业增长的主要支撑。轻工消费品供给能力不断增强 前不久，上海时尚消费品海外推广首站来到法国巴黎埃菲尔铁塔，发布和展出了来自美妆护肤、时尚服饰、珠宝首饰、绿色食品、时尚家居、文创产品等领域的上海时尚消费佳品，向世界展示了上海时尚消费品产业发展的魅力。 上海“十四五”规划提出打造“3+6”产业体系，时尚消费品首次成为支撑上海未来发展的六大重点产业之一。以时尚消费提升传统轻工业，符合产业发展和新兴消费趋势，内涵也更为丰富。 今年上海“五五购物节”，被一场主打“上海牌”的“2021上海制造佳品汇”带入高潮。上海凤凰、永久两家企业带着全新产品亮相，海外订单供不应求；红双喜保持每年30%的产品更新率，产品的技术含量处于世界领先地位……上海市经信委主任吴金城表示，一座面向世界的国际化大都市，不仅要有强大的时尚消费能力，更要有优质时尚消费品的供给能力。 今年上半年，上海轻工行业完成工业总产值2760亿元，同比增长24%，较2019年增长6.6%。主要行业中，电池制造、工艺美术品、日化生产设备、医疗器械均实现快速增长。瞄准科技前沿和产业高端 全球最大的双燃料动力集装箱船、世界首制9.9万立方米超大型液化乙烷运输船、我国首座17.4万立方米浮式液化天然气储存及再气化船……今年上半年，上海船舶工业三大船企——江南造船、沪东中华和外高桥造船你追我赶，交船量和接单量均创历史纪录。 上海制造业瞄准科技前沿和产业高端，以高品质园区建设推动高质量产业发展，实施“特色产业园区提升计划”，着力打造优势更优、强项更强、特色更特的园区经济。特色产业园区聚焦集成电路、生物医药、人工智能等关键领域核心环节，加强源头创新，强化产业引领，着力建设产业发展新高地和产城融合新地标。 上半年，上海制造业创新发展动能加速释放，战略性新兴产业产值7165亿元、增长19.6%，占规上工业比例达到39.5%。集成电路制造产值370亿元、增长30.7%，生物医药制造业产值777亿元、增长16.6%。打造智能制造应用新高地7月30日，《全力打响“上海制造”品牌加快迈向全球卓越制造基地三年行动计划（2021—2023年）》发布。通过三年行动，上海将努力打造世界级新兴产业发展策源地之一；努力打造联动长三角、服务全国、辐射全球的高端制造业增长极；努力打造具有国际影响力的制造品牌汇聚地。 吴金城表示，接下来，上海将重点围绕名品、名企、名家、名园“四名”引领，数字创智、技术创新、质量创优、集群创建、服务创誉、绿色创先“六创”提质，推出十大专项行动。通过强化精准服务企业、保障产业用地供给、完善人才发展环境等措施，确保计划任务持续有力推进。 据介绍，上海正努力将自己打造成为全国智能制造应用新高地、核心技术策源地和系统解决方案输出地，加快产业数字赋能、加快制造业数字化转型已成为上海发展的重要任务和重大课题。文章来源：人民日报

昨天，市人大常委会主任段春华到滨海新区就我市促进智能制造发展立法进行调研。市人大常委会秘书长贾凤山参加。诺和诺德是世界领先的生物制药企业，位于经济技术开发区的天津生产厂是其战略性生产基地之一。段春华走进注射器械组装生产线和包装生产线，实地察看了智能化生产和包装流程。在诺维信（中国）生物技术有限公司，详细了解了企业生产流程的数据可视化管理系统。段春华对这两家企业坚持提升自身高端制造水平、努力打造全球智能工厂标杆企业给予了肯定，希望企业积极发挥示范带动作用，增强天津智能制造领域资源集聚和辐射能力。他还叮嘱有关方面要为企业提供高效、规范、便捷的政务服务，为我市促进智能制造发展营造良好环境。段春华在调研中指出，发展智能制造业，是实现制造业升级的内在要求，是展现制造业新优势的现实需要，我市制造业具有很好的基础，工业门类齐全。制定我市促进智能制造发展条例，是落实市委关于坚持制造业立市、建设制造强市战略决策的具体行动。我们要按照市委工作部署，完整、准确、全面贯彻新发展理念，立良法、立好法、立务实管用之法，推动智能制造产业全面提升创新能力、供给能力、支撑能力和应用水平，为我市智能制造高质量发展提供有力法治保障。责任编辑：姜雯馨文章来源：天津日报

随着5G、人工智能、云计算等技术的不断成熟，世界各国都面临一场深刻的信息技术革命，数字经济已经成为当前最具活力和创新力、辐射最广泛的经济形态。数字经济发展势头如此迅猛，源于以下几方面因素：一是新一代信息技术逐渐成熟促进了信息化的深度发展，这为数字经济的兴起打下了良好基础；二是新冠肺炎疫情暴发在客观上为数字经济快速发展提供了契机，数字产业抓住了发展的机遇，传统产业也被推动着加快数字化转型和智能化升级，数字经济平台表现出强大的生命力；三是发展中国家的信息化应用持续加速，给了数字经济在全球范围内实现更好发展的重大机遇。在此背景下，一些重点行业能够获得快速发展的机会。比如，自动驾驶、数字家庭等就备受关注。此外，伴随着数字经济发展，对于隐私保护和跨境数据流动的要求也会有所提升，加密、隐私计算等方面的需求将会带动加密技术特别是区块链技术的发展。当然也要看到，数字经济的发展还面临许多挑战。比如，数据在全球范围内实现顺畅流动，才能促进数字经济顺利发展，但当前各个国家对于数据的跨境流动都采取了较为保守和谨慎的态度，即不希望本国的数据被其他国家存储和使用。数据割裂的状态将对数据加工企业形成挑战，也不利于数字经济全球化发展。同时，产业发展不平衡、关键技术掌握在极少数国家手里等，都是数字经济全球化发展需要面对的现实难题。需要注意的是，平台的合规性建设是下一步需要重点解决的问题。一些大型互联网企业已经建立起以平台为中心的数字经济生态圈，随之而来的市场竞争问题已经引起社会的高度关注，因此需强化平台治理与反垄断措施的落地，以此促进数字经济健康发展。文章来源：经济日报

7月29日，“2021智能经济高峰论坛”在北京举行。百度智能云宣布战略升级，发布“云智一体”架构2.0、云智新产品和重要升级。来自制造、能源、金融、城市等领域的实践者，分享了在实现智能化升级过程中的宝贵经验与丰硕成果。下午，“智能产业”、“智能技术”、“智慧城市”、“智能生态与服务”四场“云智峰会”专题论坛同期举行，产业智能化迎来新浪潮。 李彦宏在致辞中表示，在未来十年，人工智能领域将有八项关键技术，会实现从量变到质变，从而深刻地改变我们的社会，分别是自动驾驶、数字城市运营、机器翻译、生物计算、深度学习框架、知识管理、AI芯片和个人智能助手。这八项技术是AI时代决胜未来的关键，要提前布局，并长期、持续地投入。 宣布全新升级战略，以“云计算为基础”支撑企业数字化转型，以“人工智能为引擎”加速产业智能化升级，云智一体“赋能千行百业”，促进经济高质量发展。相比以往，全新的战略更注重赋能实体经济高质量发展。基于新战略，百度智能云在架构方面做了升级，发布了“百度智能云架构2.0”。这一新架构包含包含“数字化底座、智能化引擎和全场景应用”。“数字化底座”包括基础云、数据库、物联网、边缘计算、区块链等基础平台，以及视频云、大数据、云原生开发和地图服务等。同时还有安全模块，为开展技术创新和产业转型升级保驾护航。在“数字化底座”之上是“智能化引擎”，百度自主研发的飞桨深度学习平台为核心，软硬一体AI大生产平台百度大脑为支撑，包括AI中台和知识中台等。智能化引擎与行业深度融合，帮助企业建设自己的智能化中台，助力智能化升级。基于“数字化底座”和“智能化引擎”，百度智能云深入行业场景，打造智能应用，同时与生态伙伴一起，在制造、能源、城市、金融、医疗、媒体等领域，助力数字化转型和智能化升级一步到位。在产品层面，百度智能云全面升级，异构计算集约管理全面赋能企业。2021年新上线和重要升级的产品多达80余款。在云计算产品方面，全新的AI异构计算平台百度百舸亮相，提供高性价比的算力服务，可以使人工智能训练速度和推理效率提升数倍。“适合跑AI的云”成为企业高效、灵活、弹性的数字化底座。在智的方面，全面升级AI中台和知识中台，让“懂场景的AI”面向制造、能源、金融、医疗等不同行业打造了定制化AI中台和知识中台，提供具备行业属性的基础算法模型和常用组件，能快速构建超过500多种场景的智能化应用，实现一站式、全场景智能化业务赋能。在生态层面，依托云智一体的独特优势，百度智能云通过“点线面体”支持数字化转型和智能化升级，发展有效益、有质量、可持续的数字经济。 百度展示多领域产业智能化落地成果在“智能经济高峰论坛”上，百度还展示了在多个领域的产业智能化落地成果。在智慧工业领域，过去，化纤丝盘的质检，工人打着手电筒，在强光下用眼睛盯着看，一个班8小时。百度智能云实现了首个化纤行业AI全检测样机，跟现有检测设备相比，检测能力提升50%，保障质量的同时，也保障了工人的身体健康。在智慧金融领域，数字员工、远程银行、智能营销等创新应用已在多个银行落地，覆盖了服务、营销、风控等核心业务场景，形成了完整的智慧金融解决方案。在智慧城市领域，百度智能云依托搜索、地图等服务能力，以及领先的AI能力，提出让城市“洞察有深度、治理有精度、兴业有高度、惠民有温度”，在城市治理、产业、民生等方面支撑智慧城市建设。百度地图与智慧城市应用相结合，为“成都东站”提供了室内外一体化无缝导航，停车入场时间节约20%以上。在智慧医疗领域，基层“辅助诊疗系统”累计落地全国1500余家基层医疗机构，让更多人体验优质诊疗服务。在智慧媒体领域，基于百度的自然语言处理、知识图谱、语音、视觉等AI技术，百度与人民日报等新闻单位和机构合作，赋能媒体行业全链条，覆盖从策划、采编、内容审校，到分发和评估的全流程，助力媒体行业数智化升级。在智慧体育领域，百度智能云与国家跳水队携手打造了国内首个3D+AI跳水训练系统，把教练员和运动员的专业知识数字化、模型化，让体育训练更科学更高效。百度智能云还展示了在技术和产业生态方面取得的新成绩。百度飞桨已汇聚了360万开发者，百度大脑对外开放330余项AI能力，同时百度智能云坚持产学研融合，共同培养了超过100万AI人才。百度智能云将联合技术和产业生态伙伴，通过开源开放平台降低AI 开发的门槛，加快人工智能在传统产业融入的速度与效率，帮助越来越多行业大步快跑，加入产业智能化的升级浪潮。产业智能化的发展，离不开生态伙伴的共同努力。“百度智能云愿意携手更多合作伙伴，共赴产业智能化的星辰大海。”王海峰说。 文章来源：上游新闻

“十三五”时期，我国数字经济保持了高速增长态势。根据中国信息通信研究院的数据，到2020年我国数字经济规模达到39.2万亿元，占GDP比重为38.6%，位居世界第二。特别是在新冠肺炎疫情冲击和全球经济下行的叠加影响下，2020年我国数字经济依然保持9.7%的高位增长，成为稳定经济增长的关键动力。总体上看，我国数字经济创新创业活跃，数字技术蓬勃发展，数字经济与实体经济的融合日益深化，新技术、新产品、新业态、新模式不断涌现。当前，新一轮科技革命和产业变革深入演进，数字时代已扑面而来，世界主要经济体在数字经济领域的竞争逐渐加剧。数字经济拉动经济增长的作用日益显著，数据作为一种新生产要素的重要性日益凸显，数字产品和服务与国家安全的联系日益密切，这些因素都使数字经济成为世界各国科技和产业竞争的新焦点。在此背景下，我国要抓住数字经济的发展机遇，以数字化转型驱动生产方式、生活方式和治理方式变革，积极应对“逆全球化”等外部环境变化带来的挑战，实现更高质量的发展。（一）当前，我国数字经济发展迅猛，颠覆性科技创新排浪式涌现。人工智能、大数据、区块链、云计算等新兴技术快速迭代，相关产业持续升级，同时还不断有新的颠覆性科技创新成果涌现出来，释放出巨大的发展动能，进一步催生新产品新业态新模式。这些具有颠覆性的数字科技及其催生的商业模式、产业业态创新，会在中短期形成战略性新兴产业，而且还将随着新一轮科技革命和产业变革的持续深化，形成代表长期发展方向的未来产业。科技发展的方向具有很高的不确定性，后发国家和地区与先发国家和地区基本处在同一起跑线上，这就给后来者带来了“换道超车”的机遇。在这些领域，初创企业诞生并迅速成长为行业巨头的现象也会反复出现。随着数字经济的发展壮大，数字产业化和产业数字化加速演进，其对经济社会的渗透和影响也日渐深入和全面。与数字产业化相比，产业数字化的发展态势更引人注目。2020年，我国产业数字化规模达31.7万亿元，占数字经济的比重为80.9%，占GDP比重为31.2%，这从一个侧面反映出数字技术赋能产业发展的能力在不断增强。数字技术的不断成熟和完善，为其与实体经济的深度融合创造了条件：传感器、机器人、数控机床等传统技术更加智能化、精准化且成本呈下降趋势，具备了替代人工和实现大规模应用的基础；在消费互联网发展的过程中，大数据、云计算、物联网、移动互联网、人工智能等新技术更加成熟，日渐能够满足产业特别是工业生产活动对高精准性的要求；消费领域的数据逐步与产业领域的数据打通，可实现跨产业互联和从产品研发设计到用户体验的全生命周期的数据循环。可以预见的是，在消费互联网迅猛发展之后，产业互联网将成为数字经济发展的新蓝海。此外，国家间围绕数字经济的竞争也在持续加剧。一方面，新一代信息技术应用范围更广，对其他产业的影响更大，在促进传统产业转型升级等方面具有显著作用；另一方面，数字经济代表着未来的产业发展方向，数字经济的发展水平将显著影响未来世界各国的经济地位和话语权。由于数字软硬件设施和服务系统渗透到国民经济、社会生活和政府治理的方方面面，伴随着海量数据的生成和传输，一些国家开始高度重视自身核心数字科技和系统的自主性，围绕数字科技和数字产业发展加强布局，推出支持数字经济发展的政策、法律和战略，甚至对其他国家的技术和产业发展进行遏制。（二）面向未来，如何进一步激活数据要素潜能，加快建设数字经济、数字社会、数字政府，进而驱动生产方式、生活方式和治理方式变革，已经成为一个重要课题。“十四五”时期，我们需更好顺应数字经济发展的趋势，壮大经济发展新引擎。补短板与铸长板并重。既要在数字产业链的关键环节发力，突破芯片、操作系统、工业软件等基础性技术瓶颈，减少我们对国际供应链的依赖，又要紧紧抓住新一轮科技革命和产业变革的历史机遇，争取在颠覆性科技创新和战略性新兴产业、未来产业的部分领域实现全球领先。消费端与产业端并重。需继续发展面向终端消费者的消费互联网，这既是我国数字经济发展的优势所在，也是实现消费需求与产业生产互联互通的重要一环。与此同时，要大力推动产业互联网的发展，加快数字技术与实体经济深度融合，推动产业转型升级，培育更多新的大型高科技企业。自主可控与对外开放并重。在外部环境日益复杂严峻的条件下，确保我国供应链顺畅运行、产业链平稳发展是一项重要任务。对此，一方面要实现关键数字技术的自主可控，畅通国内大循环；另一方面要充分利用全球科技、资源和市场，融入全球价值链，整合全球资源，生产、创造优质的数字产品和服务，并将其提供给全球客户，力争形成国内国际双循环相互促进的良好态势。效率效益与包容普惠并重。在推动数字经济发展的过程中，我们既要继续保持数字经济的高速增长、发挥其强大的赋能作用，带动经济效率与效益的提升，也要注重数字经济发展的包容性和普惠性，关注欠发达地区数字基础设施建设、关注困难群众的数字生活需要，使数字经济的发展能够惠及每个人。市场机制与制度优势并重。数字经济领域的科技创新、商业模式创新具有高度的不确定性，企业需要大量试错才有可能取得成功，我国数字经济的高速增长主要得益于充分发挥了市场机制作用。同时，也要重视用好我国的制度优势，在关键核心技术特别是“卡脖子”技术上集中力量攻关，加快实现技术突破。竞争政策与产业政策并重。要加快确立竞争政策的基础性地位，激发微观市场主体的创新创业活力，防范大型平台企业的垄断行为。同时也要发挥产业政策的积极作用，对数字领域的科技创新、科技成果的产业转化、“卡脖子”技术的突破等予以重点支持。（三）“十四五”规划和2035年远景目标纲要提出“打造数字经济新优势”，强调“充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级，催生新产业新业态新模式”。完成这一重要任务，我们需在以下几个方面切实发力：一是加大数字科技研发投入。特别是要加大政府对数字经济领域基础科学、产业共性技术以及“卡脖子”技术的研发投入，通过提高研发费用加计扣除比例等措施，鼓励企业加大研发投入、更多关注基础研究。二是加快推动数字技术标准制定。推动政府主管部门、行业协会、领军企业、高校和科研院所密切合作，加快数字经济领域术语、新技术和数据格式、工业互联网平台架构等方面的标准制定，尽快形成业界共识，实现兼容和互联互通。同时，积极参与国际技术标准组织的工作，推动更多中国技术标准成为国际标准。三是支持科技成果产业转化。改革科技成果管理体制，使科研人员能够更好分享科技成果转化的收益，增强其推动科技成果转化的积极性；借鉴国际上比较成熟的经验，通过国家重大工程等为新技术的工程化创造早期市场；通过政府采购、新型基础设施建设等为数字科技的大规模产业化提供市场支持，加快技术迭代和成熟。四是促进数据开放连接共享。研究制定政府公共数据开放制度规范，推动企业登记、交通、气象、信用评价等不涉及国家安全的公共数据向企业开放以及各地区各部门间的数据共享；推动制定数据权利归属、数据交易等相关制度，建立数据交易市场，鼓励企业间的数据连接与交易共享。五是完善数字经济法律体系。借鉴国外成功经验并结合我国实际，着眼于促进创新、产业发展和国家安全等方面，加快数字经济重点领域和重点环节的立法工作，在推动数字经济快速发展的同时，维护国家利益和人民群众利益。 文章来源：经济日报

我国宣布力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，这是我国基于推动构建人类命运共同体的责任担当和实现可持续发展的内在要求作出的重大战略决策。特别是我国承诺实现从碳达峰到碳中和的时间，远远少于发达国家所用时间，这需要付出艰苦努力。中国电子信息产业发展研究院的数据显示，工业是碳排放的重要领域，约占70%，推进工业绿色低碳发展是实现“双碳”目标的重中之重。作为节能减排的“主战场”，工业需尽快解决产业结构和能源结构不平衡、资源利用效率相对较低等一系列问题，加快推进绿色低碳发展。“十四五”规划和2035年远景目标纲要提出“推动能源清洁低碳安全高效利用，深入推进工业、建筑、交通等领域低碳转型”，同时要求“以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革”，这为加快数字经济与实体经济深度融合，进而推动工业绿色低碳发展指明了方向。当前，数字技术广泛渗透于生产生活，数字经济蓬勃兴起，数字产业化和产业数字化加速演进，推动数字经济与实体经济深度融合已经成为推动生产方式绿色化、实现高质量发展的重要路径。一方面，数字经济能有效改进生产工艺流程、提高设备运转效率、提升生产过程管理的精准性，从而通过智能协同管理实现生产效率和节能减排“双提升”。另一方面，数字经济能有效优化资源配置模式，通过工业互联网、大数据、人工智能等领域的数字基础设施实现各种资源要素在不同行业、不同企业间的融通和共享，进一步提升资源配置效率。此外，数字经济最重要的生产要素就是数据，数据具有高效、清洁、低成本、可复制等特点。用好数据要素，加快数字经济与实体经济的深度融合，能有效优化传统产业结构、优化创新生态系统。进一步激发数字经济的赋能作用，推动工业绿色低碳发展，可在以下几个方面下功夫：一是优化产业结构，加快构建绿色低碳工业体系。要将绿色发展理念贯穿于工业经济全领域、生产全过程，充分激发工业互联网、大数据、人工智能对优化产业结构的重要作用，力争推动工业领域的绿色低碳技术实现重大突破，促进传统产业智能化、清洁化改造，建设低耗高产的绿色制造体系；充分利用工业互联网、大数据、人工智能等技术，围绕钢铁、石化、水泥等重点高能耗高排放行业打造能效可视、可控的能源管控解决方案，实现节能减排和绿色生产；进一步加强对数据的分析和价值挖掘，加速绿色产品开发，精细管理工业企业工艺、制造、采购、营销、物流供应链及服务等各个环节，提升端到端的生产和管理效率，实现各环节的节能减排；打造绿色制造公共服务平台，赋能和服务工业企业绿色转型升级。二是优化能源结构，加快能源绿色低碳转型。重点是要推动电力和煤炭等传统能源的绿色低碳转型，推进能源企业各环节数字化，提升能源企业的生产效率，降低碳排放；提高能源互联网的智能化水平，利用人工智能、大数据和云计算等技术实时采集运行数据，实现精准预测需求、设备远程监测、能耗管理、预测性维护、设备运行优化，进而降低能耗和碳排放；加快构建清洁低碳、安全高效的能源体系，推进绿色能源在工业企业中的应用。三是推动数字化和绿色化协同发展，实现数字基础设施绿色低碳发展。要加强顶层设计，强化数字基础设施的绿色低碳导向，规划数字基础设施从设计、建设到投产运营的全生命周期节能减排路线图；利用5G、人工智能等技术更加有效地采集数字基础设施建设的能耗和排放数据，建立绿色发展管理数据系统，实现智能化管理；充分发挥市场机制作用，以绿色金融赋能数字化和绿色化发展深度融合。四是积极推动数字技术企业和工业企业携手共进。现实地看，数字技术企业缺乏工业领域的专业知识，难以了解工业企业的工艺与流程，工业企业则难以了解如何应用数字技术推动业务转型升级，这种情况在一定程度上导致数字技术落地缓慢。对此，需鼓励数字技术企业深入到工业企业生产的全流程，在工业互联网等新型基础设施的支撑下，为工业企业量身打造数字化转型解决方案，助力工业企业加快数字化转型升级；需支持工业企业通过与数字技术企业合作加快设备联网和智能化改造，实时收集设备运行数据，改善生产管理，加强行业间、企业间的互联互通，打破地域限制和信息孤岛；还需重视在同一个行业内打造流程统一、标准一致、上下游数据互通的数据管理平台，以此推动整个行业的数字化转型。 文章来源：经济日报

5GtoB要实现规模商用，人才是战略性资源。8月8日，“5G融合发展 人才驱动未来”2021 5G+行业化人才发展产教融合高峰论坛线上召开。论坛请到包括华为无线网络产品线总裁杨超斌、中国信息经济学会副理事长吕廷杰、工信部信息通信经济专家委员会委员黄培、华为全球培训中心总经理王端军等嘉宾出席，与来自全国百余所高校在直播间“面对面”，共同探讨5G产业融合创新和复合型人才培养。“十四五”是我国5G规模化应用的关键期。杨超斌在致辞中表示，5G部署提速，商用进程加快，将加速推动产业数字化转型，赋能千行百业智能升级，带来整个社会经济变革。华为致力于通过推动5G、云、计算、AI、应用的深度融合，为千行百业数字化转型夯实数字底座，形成"无处不在、无所不含、无有不能"的泛在智联网络，来支持各行业商业模式的创新。站在未来看现在，华为正以技术推动行业融合发展，导向5G最终的商业成功。日前，国家十部委联合印发《5G应用“扬帆”行动计划（2021-2023）》，明确提出实现重点领域5G应用深度和广度双突破的总体目标吕廷杰就此指出，当前我国5G应用已进入导入期，未来十年将是全球5G产业高速发展的黄金时期。5G“扬帆”计划的发布，是推动经济高质量发展、赋能制造业数字化转型、提升产业链供应链韧性的重要举措，有助于统筹各方力量，激发市场活力，形成发展合力，共同推动5G应用规模化发展。5G+工业互联网赋能制造业智能升级、创新发展，已成为我国制造业高端转型的重要驱动力。黄培在分享智能制造前沿趋势洞察时表示，5G、云、AI、工业互联网，正在成为制造企业智能化升级的催化剂，“中国制造”正在高速转型为“中国智造”。5G业务的深入推进，横跨多个专业领域，对企业组织结构升级、人才能力发展等提出多重挑战。制造企业迫切需要跨学科、跨专业，具有数字化能力和开放创新意识的智能制造人才，各类院校应加强校企合作培育适用人才。王端军提出，华为作为全球领先的5G解决方案供应商，正协同打造聚焦企业核心业务需求的场景化解决方案，做深业务融合，加速行业转型，带动整个产业同频共振。其方案已在制造、港口、矿山、交通、医疗等20多个行业落地，收效显著。同时，结合长期的行业需求洞察和未来人才标准研究，不断创新5G相关技术，动态制定5G人才能力框架，从5G技术底座到行业融合再垂直深化到业务场景，打造全链条、深融合、场景式的人才培育新模式，满足未来5G数字化人才的井喷需求。会上，华为正式发布5G实训系列产品，并重磅推出华为5GStar智能制造专网训练系统。该系统是华为5G实训系列的拳头产品，旨在为学习者构建5G+智能制造专网业务全流程实训环境，提高端到端实战能力，同时通过智能制造5G应用关键技能及流程的标准化落地，赋能学习者实现从1到N的行业能力复制，最终使能千行百业的5G应用型技术技能人才培养。截至目前，华为已经培养超过44万5G人才。未来，华为将持续凝聚产业力量，做实人才引擎，共促5G+泛行业人才生态繁荣。文章来源：腾讯网

近年来，随着以互联网、物联网、云计算、大数据、人工智能为代表的新一代信息技术与传统行业的加速融合，全球新一轮科技革命和产业变革正蓬勃兴起，一系列新的生产方式、组织方式和商业模式不断涌现，工业互联网、大数据及人工智能技术在鞍山钢铁集团有限公司推广应用，推动着公司的数字化转型和智能化变革。近3年来，鞍山钢铁加速推进智能制造的发展，对标行业内先进企业，在鞍钢集团统一组织下，2017年制定了《信息化、智能化总体发展规划》，2019年发布《鞍山钢铁智慧制造指导意见》。提出了“一个愿景、两大方向、三个原则、四条路径、五项提升能力”打造“智慧透明”工厂智能制造的“12345”实施框架布局。即：坚持以“集约、减量、智慧@客户”的一个发展愿景，围绕“智慧运营和智能工厂”两个方向建设，按照强化指标引领、彰显个性创造、刚性结果导向的三个基本原则，重点围绕着力一个点、打通一条线、形成一个区、建立一个模式四条路径组织实施，实现生产效率、运营成本、服务能力、技术质量、绿色发展五大方面的提升。为推进制造业高质量发展，国家明确了9项战略任务，其中之一就是积极发展服务型制造和生产型服务业。根据国家要求，鞍山钢铁于2018年提出建设全新冶金流程的智慧透明工厂，鞍山钢铁以提升用户满意度为中心，把用户关注的质量、成本、效率和服务四个要素进行统一规划，通过应用工业大数据分析、工业互联网、全流程全寿命的产品质量管控、设备状态检测、智能装备、人工智能等新一代信息技术，依托质量一体化、供应链一体化、调度一体化、柔性生产、能效管控和全流程工艺优化控制等6个功能模块支撑，实现由产品制造向提供具有丰富服务内涵的产品和依托产品的服务转变，为用户提供整体解决方案。同时，强调主动服务，将用户引进产品制造、应用、服务过程，主动为用户提供服务性生产，实现协同增值。“智慧”主要体现在：一方面通过大数据、物联网、人工智能、工业机器人集群应用等技术和智能装备在冶金生产过程中的应用，实现冶金制造工艺的仿真优化、数字化控制和自适应、自决策控制；另一方面通过工业互联网平台建设，促进产品全生命周期、用户服务、供应链一体化协同应用，实现智能决策、智能管控。“透明”主要体现在：一方面实现对用户服务的透明化，实现从订单到排产、工序流转、过程管理、产品追溯、用户服务等全过程的可视化和透明化，提升产品管控和用户服务能力；另一方面实现全流程过程管控透明化，通过新一代信息技术及智能装备的集成应用，实现生产进度可视、安全库存预警、异常提醒、多维度报表、数据统计分析、质量追溯等，达到提质和降本增效的目的，全方位提升企业管理和服务能力。2．智能制造整体规划鞍山钢铁近3年重点围绕鞍山本部和鲅鱼圈沿海基地两条主线建设智能工厂，覆盖了原料场、铁前、炼钢、热轧、冷轧、中厚板及能源管控中心等各生产单元。重点从基础自动化升级、智能装备改造、智能检测设备、工业机器人、站所室集控、模型优化等六个方面布局，实施少人化、无人化、一键化项目。在智慧运营层面，以产销ERP系统改造为基础，利用大数据、人工智能等新一代信息技术，实现智慧生产、智慧采购、智慧销售、智慧质量、智慧设备、智慧能环等运营决策分析。3．工业互联网、大数据及人工智能应用实践钢铁制造业是我国国民经济的主体，钢铁工业数据的深度开发和利用既是数字经济实质发展的标志，也是钢铁产业数字化转型的难点和关键。随着新一代信息技术的不断扩散和深度应用，工业互联网平台应运而生，钢铁企业生产经营活动的全过程数据采集、存储、分析、共享、应用、服务增值等日新月异，催生了一系列新产品、新模式、新业态，推动制造业加速向数字化、网络化、智能化变革。运用机器学习的算法与建模技术，结合基于机理的数据模型，可以大幅度提升企业的效率。鞍山钢铁从钢铁全流程质量管控大数据分析、设备状态监测、能源管控分析等方面开展智慧制造工作，构建了工业互联网平台，通过精准、实时、高效的数据采集互联体系，建立面向工业大数据存储、集成、访问、分析、管理的开发环境，实现了工业技术经验和知识模型化、标准化、软件化、复用化，不断优化研发设计、生产制造、运营管控等过程的资源配置，满足工业时代迅猛发展对大数据分析的支撑能力，在公司内部不断推广应用。工业互联网平台包含四大核心层级：边缘层、IaaS层、工业PaaS层、工业SaaS层。在边缘层通过大范围、深层次的部署数据采集设备，实现高频度工艺数据采集，以及构建数据语义定义、协议转换与边缘处理，构建整个平台的基础；在IaaS层集中部署通讯一体机、服务器及高性能存储等设备；在工业Paas层部署微服务组建库、应用开发环境等，实现数据融合等工业软件快速开发；在SaaS层，形成不同领域、专业场景的工业APP应用，以实现工业互联网平台最终的价值。基于工业互联网架构体系，带来了数据采集方式的根本改变，加速了工业数据分析方式的创新突破，成为数据价值创造的最佳载体。鞍山钢铁着力推动工业与信息化融合发展，以信息流带动技术流、资金流、物质流，促进企业内部资源配置优化，促进全流程、全要素效率提升。运用了以互联网为代表的新一代信息通信技术融合创新推动实体经济转型升级，充分体现了工业大数据作为一种新的资产、资源和生产要素。鞍山钢铁在工业大数据应用方面，汇集了来自现场各业务系统的各种专业数据，打破数据壁垒，构建全要素、全链路的数据模型。重点围绕智慧营销、智慧采购、智慧物流、智慧质量、设备状态监测、智慧能源等几方面开展了工作。3．1钢铁全流程质量管控系统建设实践目前，钢铁企业在质量管控方面存在的问题主要是：产品质量稳定性差，批次内和批次间的差异较大；传统的ERP、MES系统在质量控制方面不能构成PDcA循环，数据量不足以支撑数据建模的要求；质量及工艺数据的碎片化存储，难以支撑智能制造及客户大规模定制需求和产品持续改进的要求；大部分L2控制系统是单点控制，存在数据黑箱现象；上下工序之间存在纠纷，缺乏快速定位和分析的手段，管理成本高。利用工业互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术构建全流程质量管控平台，可有效解决了目前存在的问题。鞍山钢铁建设了以产品制造为主线的全流程质量大数据分析平台，最终实现对各类业务进行前瞻性预测及分析，提供统一的决策、分析和业务支撑平台。通过动态的数字孪生与物理实体深度融合，实时交互，可有效解决质量管控的难题，重点通过打破数据壁垒、数据融合、工艺数据实时监控、在线诊断与评级、全流程工序溯源分析几个方面实现全流程的产品质量自感知、自学习、自决策与自执行。(1)打破数据壁垒。利用数据采集、融合技术，一期工程实施了炼钢、热轧、冷轧、硅钢9条产线采集基础自动化数据的25399个数据点，主要采集了实时过程曲线、变量、参数、事件、状态等各类自控系统数据；采集了工控系统模型的输入、输出、中间参数等；采集了30余套大型仪表检测结果数据；收集了MES、ERP200余个数据表，主要包括生产实绩、生产计划、产品检验、判定、质量异议、客户等29361个数据。(2)数据融合至关重要。基于经验的冶金过程工艺知识、网络技术及数据采集、数据处理、数据语义定义、时空统一和转换、匹配，对数据进行实时处理、融合，匹配后进行跨工序建模。根据物料、机组设备、工艺路线和时间关系，建立数据之间关联关系，利用系统提供的内置的模型与算法，可以自动解决钢铁生产过程因产品不同工艺特点造成的数据掉头、反面、左右侧掉换等对分析造成的影响。从数据处理机制可以映射出冷轧成品出现的质量缺陷点，可回溯到热轧卷，及连铸板坯位置和工作状态，通过时空转换和数据融合，所有加工过程参数即时可追溯。(3)全流程同步化工艺过程监控。在监控画面上重新定制了工艺人员关注的运行参数，系统展示与现场同步，工程师可在办公室、家中随时查看现场工作状态，有效解决远程监控、新品开发跟踪困难等难题。这个功能的实现，为整个工艺过程的参数监控创造了条件，为运行预警平台打好了基础。(4)预警监控。在产品制造全流程工艺质量数据全面采集基础上，基于统计过程监控、经验知识库、模型预测等技术相结合构建了制造过程运行状态、工艺异常、质量异常等全面监控与预警平台，为产品质量保障提供了一个24小时不停歇工艺质量“预警眼”。平台提供的过程监控与预警标准、规范可以根据企业内部标准、客户需求等进行定制化配置，并且预警结果能够可视化展示。(5)多变量、多维度的在线分析与评级。针对钢铁工业质量管控的复杂性，系统也采用以多种智能算法为核心的多变量综合监控技术对整个产品加工过程状态、异常等进行综合评判。利用机器学习算法，建立数字化评价方法的判定模型。并用进行一些影响机理复杂的、非可直接测量的指标，如机械性能指标，构建工艺参数与质量指标预测模型，通过多变量综合预测结果进行预警。在产品质量评价方面，构建了混合质量预测、可检测的几何形状、表面质量、关键工艺参数等多维质量动态加权评分的在线评价与分级系统，综合实现钢铁产品可检测类指标精准评价，自动封锁缺陷物料，并与制造执行系统MEs实现联动处理。产品质量评级可以根据企业内部标准、用户定制化需求进行规则的定制化配置，并且已构建面向常见产品硅钢、汽车板、家电板、管线钢等及通用产品的全套评价规则库。过程质量多维评价不仅评价该产品的质量加工结果，也与客户反馈的最优产品样本进行比对，形成相应评分，解决事后质量精确识别。利用在线评级功能，可实现每条产线每班质检人员优化1．2人，判定准确率接近100％，模糊缺陷多封锁5％左右，质量缺陷外放风险下降60％，提高缺陷判定准确率和作业效率。(6)全流程在线溯源分析。通过整个平台的构建，实现了在线监控、预警、评级与优化等功能，提供了面向全流程、跨工序的产品质量追溯、预测、建模与异常诊断等功能。借助平台提供的各类常用数据建模方法和定制化功能界面，技术人员可以针对不同质量问题需求快速进行建模、分析。实现问题的精准定位和辅助决策，持续改进产品质量。系统除提供通用的算法与模型外，还针对钢铁行业需求开发了一些定制化功能，如性能预测、表面缺陷分析、质量遗传性分析等功能。3．2钢铁能源集控平台建设实践由于我国大部分钢铁企业的能耗水平与国际先进企业存在较大差距，经分析认为，钢铁制造能源消耗是成本中主要的可控部分，约占制造成本的25％以上。根据国家两化深度融合的发展要求，鞍山钢铁为加速推进绿色制造及工业化、信息化融合进程，以鲅鱼圈沿海基地为试点，开展节能降耗、绿色环保工作，着眼优化能源管理、智能化能源调控、系统降低能源消耗，建设了能源集控平台项目。参考工信部发布的工业互联网架构，通过大数据、人工智能等技术，构建了能源数据采集、整合、存储的大数据平台，并在此基础上进行有效的数据分析、优化控制，最终实现能源流、物质流协同优化。在沿海鲅鱼圈基地，将能源动力发电、供电、给水、氧气、燃气、余热五大专业进行整合，，实现重点用能设备的数据采集、数据融合、能耗分析、用能决策。整个系统平台分为两大部分，底层是与工厂相关的智能控制系统；上层是基于大数据分析技术和机理模型双向结合应用的智能专家系统，主要包含远程集控、安全防护、能源基础管理、智能专家、移动应用五大系统。(1)技术架构。智能专家系统通过采集和整合电、水、煤气、氧气、蒸汽等能源流数据，生产计划、生产实绩等物质流数据，打造能源流、物质流和信息流三流合一、协同优化的能源大数据平台，为钢铁企业能源管控提供特征提取、规律分析、优化决策一站式大数据服务。支持多种类型数据源采集，包括工业现场PLC、DCS高频时序数据实时采集、MES、ERP等生产管控系统的关系型数据实时和批处理采集以及视频、图片等非结构化数据采集；利用Hadoop平台+关系型数据库相结合的方式搭建数据存储和计算平台，存储对象数据、高频时序数据和关系型数据，在采集到存储的过程中对数据进行有效清洗、整合，注重冷热数据的自动辨识和转储，注重数据质量的持续治理和优化；以大数据分析和建模为核心的系统平台，利用“大数据+算法+机理”的手段进行数据分析和建模；利用多维报表、仪表盘、能流图、组态图、控制图、预测仿真等多种方式实现数据可视化、透明化。(2)智能专家系统。构建了大型耗能设备能效评价、水效评价、多场景多时段煤气预测、多场景多时段氧气消耗量预测、发电机组和锅炉机组效率、耗电评价与预测、多能流耦合优化、碳排放等模型，通过优化工艺、生产组织、模型训练和优化动态，寻找不同工况能耗的最优值以及能耗影响因子的最优值，作为评价模型的评价动态标准和专家知识库优化方案，降低企业碳排放，实现绿色制造。4．应用效果通过工业互联网及大数据应用项目的实施，实现全流程质量管控，满足了用户对产品数据的可追溯要求。通过大数据分析、人工智能技术的应用，产品不良品率降低20％以上，质量工艺人员工作效率提升50％以上，复杂工艺问题追溯时间控制在5秒以内，系统辅助决策支持能力显著提升，工艺人员从复杂、重复的劳动中解放出来，用更多的时间研发新产品、关注产品工艺，提升技术能力。能源集控平台投入运行后，可实现年创效8000余万元，优化人员42％，37个站所室合一，由原来的纵向管理转变为集控中心统一扁平化管理，实现集约生产。5．展望与思考随着工业互联网、大数据及人工智能发展，技术手段在不断完善，大数据行业应用保持升温态势，中国钢铁企业级大数据应用已进入快速发展时期。聚焦钢铁流程质量管控、工序能源分析、设备状态监测等大数据应用主题的开发，鞍山钢铁将继续深入工业互联网平台、大数据、人工智能技术的应用并付诸实施，带动工业企业转型升级，实现数字化转型，进而实现智能制造的终极目标。后续将持续关注如下问题：进一步加快数据驱动型创新应用落地推广，需要构建完善的工业数据治理体系，以数据价值为牵引不断拓展数据应用规模、提升数据应用价值，最大化释放数据效能。一是完善数据治理体系，持续优化数据开发利用环境；二是打通企业OT数据与IT数据，包括质量管理、能源管理、安全管理、生产过程管理等，加强应用价值挖掘，拓展数据开发利用规模；三是开展数据创新试点示范，在企业间与用户间延伸与交互，开展销售、物流领域典型数据应用案例，加快数据开发利用模式迭代创新。加强基于新一代信息技术的工业机理模型研发，加快形成一批基于数字孪生、大数据分析、人工智能的数据驱动型典型案例和解决方案。在数据范围、应不断拓展的基础上，加强涵盖数据技术、应用、人才等要素的数据创新生态体系建设，为探索形成和迭代创新数据驱动型制造业发展模式提供强大支持。文章来源：百家号

近日，中国信息通信研究院发布《全球数字经济白皮书》。白皮书显示，2020年，全球47个国家数字经济规模总量达到32.6万亿美元，同比名义增长3.0%，占GDP比重为43.7%。中国数字经济规模为5.4万亿美元（约34.98万亿元），位居世界第二；同比增长9.6%，位居世界第一。当天多部门负责人齐发声，释放下一步加快数字经济发展的政策信号。但安邦智库（ANBOUND）的研究团队以为，在加大、加快发展数字经济的同时，我们也要看到，发展数字经济有“快进键”，但没有“快捷键”，还有一个一个坡要去爬，一条一条河要去趟。这其中便有一个很基础的问题需要先着重搞清楚——数据权属问题。在数字经济快速发展，市场和社会主体的数字生活日益深入的情况下，数据权属作为数字经济中市场规则和社会规则的基本问题，其意义和影响会越来越明显。就比如前段时间的有关某电动车制造商的维权事件，其衍生问题之一便是“消费者是否能获取涉及车辆的数据？”有关数据的使用和分析，涉及到车辆质量的评估和责任的认定，因此是双方争议的焦点。但这一问题从更深层来看，便涉及到数据的权属问题。消费者在购买电动车后，消费者使用产品中产生的数据应该属于谁？电动车制造商是否有权拒绝消费者获取相关数据？第三方是否有权利使用这些数据？这都是无法回避的重要问题。关于数据权属的法律体系，国内正在逐步建立和完善之中。从国内情况来看，民法典和去年实施的网络安全法，对于个人信息的权属和保护有所涉及。民法典所定义的个人信息数据，指以电子或者其他方式记录的能够单独或者与其他信息结合识别特定自然人身份，或者反映特定自然人活动情况的各种信息，包括姓名、身份证件号码、通信通讯联系方式、住址、账号密码、财产状况、行踪轨迹等。对于这些个人信息数据的权属，即将审议的个人信息保护法明确个人在个人信息处理活动中的各项权利，包括知情权、决定权、查询权、更正权、删除权等，该项法律将强化个人信息处理者合规管理和保障个人信息安全的义务。在数字经济快速发展的过程之中，我们看到：一方面，各种信息正在产业数字化过程中，形成各种原始数据的数字化，不断被各类互联网企业所获取。对于这些数据和信息的权属，实际上无论从欧盟的《通用数字保护条例》，还是国内的法律法规，都有相对明确的认定，可以说争议不大。争议在于，对于以这些数据为基础的大数据、人工智能等应用方面，数据的使用权和收益权的问题。另一方面，消费者和企业在使用数字产品和数字服务过程中新产生的数据信息，其权属如何，都还有待于进一步的明确。国际和国内的大型互联网企业，还在利用相关的法律空白，将数据通过各种形式来“变现”，为企业自身谋取利益。依旧以上述提到的维权事件为例，在这个事件中，个人在使用数字产品过程中所产生的数据信息，即车辆使用的后台数据记录，这些数据的权属目前还没有从法律上给出明确界定。正因如此，其在事件之初拒绝消费者获取相关数据。不过，从目前市场监管部门对此事件的处理来看，这些数据从监管部门的理解上，其权利还是归于个人所有，因而要求该电动车制造商“无条件”提供相关数据。这在法规执行方面提供了一个案例，对未来解决相关数据权属争议，具有参考和示范的作用。目前，数字经济已涉及到经济和社会活动的方方面面。根据中国互联网网络信息中心2020年4月发布的第45次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2020年3月，中国网民数量达9.04亿人，互联网普及率达64.5%。另外，政府公众数据、企业数据等等都在日益普及的数字社会化活动中，产生大量的数据。这些数据正在给企业和个人带来实际的经济利益和损害。从目前中国对于数字平台企业反垄断的过程看，互联网企业依据自身获取和产生的数据优势，谋取不正当市场竞争优势，已经成为数字经济中的普遍现象。这些大型互联网平台把采集的大量数据作为其“矿产”资源而独自拥有，而忽略了个体对于数据的权利。无论是阿里巴巴、还是美团、携程、滴滴等平台企业都因此被处罚。国际上，谷歌、亚马逊、FACEBOOK等大型互联网企业也都成为各国反垄断监管的重点对象。对互联网企业反垄断监管的加强，表明原始数据的权属问题，不仅涉及到个人和公众利益，也涉及到产业的发展、企业盈利的模式，以及整个经济和社会发展的趋势选择和价值取向。从法律角度看，有法律人士表示，个人和社会信息，既包括网上金融资产、线上付费虚拟产品等易于明确所有权与使用权的实体财富，也包括聊天信息、个人照片、浏览与购物记录等难以归属的数字资产。这些数据不仅涉及人们自身，还涉及其与数字服务提供商的财产关系，被称为具有人身性质的数字财产。这类资产的所有权到底归谁，如何确立数据资产的所有权问题和产权制度，便成为数字经济未来如何健康发展的重要问题。数据权属问题引发争议，意味着数据不仅仅成为企业和整体经济发展的基本要素之一，更涉及到个人和公众的利益。安邦智库（ANBOUND）曾经指出，在数字化发展中，各种信息和数据都具有公共属性。基于这些数据应用的各种互联网数字平台，同样具有公共属性，应当承担相应的公共责任和社会责任。在个人数据权属明确的基础上，建立公共数据平台，应是数字经济时代所需要面对的基础性问题。在数字经济时代，数据权属问题正不断影响到个人和企业利益。数据权属不仅是数字经济的市场规则和行为规则的基础，也决定了数字经济发展方向和社会价值取向，需要从法律和市场规则方面尽快予以落实和完善。文章来源：安邦咨询ANBOUND