随着新一代数智技术的集成迭代与扩散，数智融合应用已成为推动生产力革新和高水平发展的核心动力。11月28日，2024智慧中国年会在北京成功举行。本届会议以“”为主题，由中国信息协会指导，智慧中国年会组委会主办，国脉研究院、浙江省数字经济学会共同承办，邀请政府官员、行业领袖、学术权威以及企业精英，齐聚一堂，一同探讨数据要素如何推动全要素生产力的飞跃，以及在数字政府、智慧城市、营商环境建设中所面临的机遇与挑战。

　　本届年会“线下+线上”同步向社会各界开放。据统计，年会现场参会人员达500人以上，直播平台、国脉互联电子政务智库微信视频号同步直播渠道在线日会议下午场，中国社科院信息化研究中心原主任、《互联网周刊》主编、智慧中国年会组委会副主任姜奇

　　平发表《新质生产力背景下AI大模型应用思考》主旨演讲，围绕新质生产力-智慧X应用、数据基础设施X应用、数据产业X应用、产业数据化X应用四个方面做分享。以下为演讲内容，内容通过速记整理。

　　新质生产力发展是新的劳动者（智慧：主体）利用新的工具（智能：主客相互作用中介）作用于新的对象（数据：客体）创造价值的过程。参与新质生产力的劳动者是能够充分的利用信息技术、适应先进数字设备、具有知识快速迭代能力和信息决策能力、自主意识等智慧的新型人才。数据生产力是支持高水平发展的先进生产力。

　　新质生产力创造的价值，首先是新的使用价值，即新质使用价值。生产力的新质，不仅表现在新质材料、新质能源的开发上，更表现在新质数据的意义生成中。在数字时代，数据生产力是新质生产力的核心，主要在质上提升生产力。它是与质量、创新、体验联系在一起的生产力。AI在新质生产力中的角色与定位是什么？

　　人工智能是数据生产力的一部分（新劳动工具），与数据生产力共同构成新质生产力中的先进生产力；是数据空间中，以智慧驾驭的、体现于可计算工具上的、有价值的数据优化能力；将是人主导的具有价值判断能力的计算力。人工智能推进新质生产力发展实际是在激活数据潜能中优化发展新质生产力，以先进生产力引领战略产业与未来产业，实现产业体系现代化。（二）应用：促进产业发展

　　新质生产力“用”在何处？首先是对战略性新兴起的产业、未来产业，拓展新增长点。这两年发展比较快的都是数字化的经济、新材料、新能源，说明这些方向大有前途。中国的新能源车占据全球市场占有率超过60%，中国全力发展新能源车就是抓住了发展新质生产力的机遇。其次，传统产业改造，优势产业做强，也需要新质生产力来促进，提高附加值。例如机床是传统产业，但数字控制机床、智控机床就要抓住人工智能的浪潮；再如“名特优新”有许多通过种种形式的创新，在设计、个性化定制等方面，还有很大潜力可挖。

　　随着科技的慢慢的提升，传统的数字基础设施已经逐渐向更高级的数据基础设施升级。这一转变不单单是技术层面的提升，更是从市向场的全方位转变。数据基础设施的建设不仅仅是硬件和软件的升级，更是对整个数据ECO的重构和优化。1.基础设施内生应用支持功能

　　基础设施内生应用（Inherent Application inInfrastructure）指的是直接嵌入到物理或虚拟基础设施中的应用和服务。这些应用通常与硬件、网络、存储等底层资源紧密集成，以提供高效、稳定和安全的运行环境。结合高效能与安全性、资源优化、创新与适应性，支持自动化管理、弹性扩展、安全性增强等功能。

　　“场”和“非场”的关键区别是什么？中国工程院对数据场定义中的核心词是相互作用，即我们所说的交互，能轻松实现互补和互相增益。例如知识交流，两个人在交流后掌握了所有的知识，能轻松实现1+12的效果。梯若尔通过总结社交原理提出双边市场理论，与科斯理论相反，强调双边市场具有交叉网络外部性，即互联网使供应方和需求方互相吸引和相互促进所产生的价值。

　　从基础设施来看，原来只有硬件和软件，相当于数据要素里只有场内交易部分，缺少后厂机制，如去数据超市。干什么？超市需要发生交互，所以这是一个商务意义上的社交，是就双方的具体供求做沟通。所以也把数据基础设施叫流通基础设施、数据要素场、应用基础设施、商业基础设施，有别于传统的基础设施，这将成为“十五五”期间的发展重点。这也就是二十届三中全会提数据基础设施的原因，当然不排除数字基础设施该投还得投，但还是强调将应用落到实处。

　　未来的数据空间技术、基于场的技术将弥补美国基础设施的漏洞，包括网络设施、算力设施、流通设施三层。其中网络设施是客体，功能层是主体，能力层是联接主客体的工具，中间能力层之前并未特意提出，就是高通量低熵计算，下一代网络将来在这一个地区发展。

　　数据空间的四大技术体系具体来说，包括4个部分：未来网络、算力网、数据要素场和内生安全

　　。未来网络首先是深度全可编程网络，过去都是为一个应用在编程，没有基础设施可编程，要实现软件自定义自编程。中间是数字孪生，目前数字孪生是利用专门的应用去实现，将来基础设施要具备这方面的底层功能，需要完成的是基础设施内嵌具体应用支持功能。最后还有意图驱动，未来基础设施可依据需求“随我起舞”，而不是像现在到了应用层才能体现出你想做什么。未来这4层架构可能建立一个与美国有很大区别的未来基础设施，“工欲善其事，必先利其器”，我们重视应用的重要性不言而喻，但是第一步是要将基础设施建设成世界一流水平。

　　未来数据基础设施真正应用起来时，收费机制也将发生明显的变化，要形成场的收费机制：从管道费转向服务费，如会员费（补偿固定成本）、使用费（补偿可变成本）。梯若尔双边市场定价公式用于数据资本资产定价（DCAPM），实质是以最终消费（应用）为基准，对无形的“流”进行收费，对实现的收入按比例分成，从而间接为数据要素定价。

　　传统的数字产业也将向更高级的数据产业进行升级，在整个产业生态中，各种数据资源得以充分流动和交换，形成一个高效、智能的市场环境。1.数据场技术和数据要素场技术。

　　实际是为数据产业提供的技术，从数字产业提供软硬件技术，转向由数据产业提供应用服务技术。数据场技术更强调从提供基础的软硬件技术（如数据库软件、服务器硬件等）到提供更高级的应用服务技术（如数据分析、AI应用等）。数据要素场技术（见下图）更强调数据作为生产要素的作用，以及如何通过数据的流通和共享来创造价值。

　　人工智能（AI）与机器学习：利用这些技术进行数据分析、预测模型构建以及自动化决策支持，帮企业优化运营流程、提高生产效率。高通量算力网升级云计算：通过高通量低熵的高性能计算，加强云服务，提供面向高并发、低计算场景的弹性的计算和存储资源，降低IT基础设施的建设和维护成本，同时提升数据处理能力。3.推动数字化转型：转向生态支持。

　　1.0是企业内部数字化，鼓励企业利用数字技术改造业务流程、产品和服务模式，例如，采用ERP系统优化供应链管理，使用CRM系统改善客户关系。2.0是生态的数据融合与创新，促进不一样的行业的跨界合作和协同创新，如制造业与服务业的深层次地融合，通过数据驱动的产品个性化定制。

　　四、产业数据化 x 应用从产业数字化向产业数据化升级，实现从市向场的转变。

　　产业数据化是未来产业高质量发展的必然趋势。通过实现从产业数字化向产业数据化的升级，产业高质量发展扩展到了一个更加开放、互联的数据驱动的环境中，数据的流通和分析成为推动产业高质量发展的关键。（一）大模型与应用

　　增强使用者真实的体验，即被用来提升用户交互的自然度和流畅性。三是驱动创新，大模型为开发者提供了新的工具和平台，使他们能够构建出更为复杂和具有创意的应用。四是优化决策与分析，通过大模型深度学习和机器学习的能力，为业务决策提供相关依据。五是提升效率与范围经济效果，通过自动化处理重复性工作或复杂任务，大模型能够明显提高应用的运行效率。六是促进个性化服务，利用大模型对用户行为和偏好做多元化的分析，应用能够给大家提供更加个性化的服务体验。七是支持多模态交互，支持前台流量变现。

　　数据要素市场化方向，随着发展更成熟，场内交易可能会回归，在此之前，更大的主战场可能会从市场中分离出场。因此，可以将数据要素的市场环境拓展到“生态化市场环境”，并将其区分为市场（单边）和生态（双边）两部分。适合在市场中交易的数据是排除外部性后的有形化的数据，而适合在生态环境中交易的数据则是彻底无形化的、带有外部性的数据。

　　流量变现的重点是抓住数据空间的相互作用，即“交叉网络外部性（cross-network externality）”。其中直接网络外部性

　　间接网络外部性是指由基础产品与辅助产品之间技术上的互补性或兼容性所形成的某种虚拟网络而非物理网络而实现的外部性效应。这种主辅产品间的关系导致产品需求上的相互依赖性。基于场的流量变现同时要引用“双边市场”理论，其收费模式将彻底改造现有平台的前、中、后台结构，其中特别强调前台业务要建立生态场，同时会把未充分的利用的资源调动起来，可实现二次收费。

　　2024 智慧中国年会会议已发布的数据要素、数字政府、公共数据、城市全域数字化转型等四大领域评估报告，限时免费下载，截止时间12月28日。