智慧城市建设加速释放数据要素红利******
智慧城市是数字经济的重要载体,其核心目标在于实现兴业、善政、利民。近年来,随着大数据、AI、云计算、物联网等技术日趋成熟,我国的智慧城市建设进入了高速发展阶段,形成了多个智慧城市群。
政府牵头
做好智慧城市“顶层设计”
政策扶持对于智慧城市建设推进的意义重大,国家“十四五”规划提出以数字化助推城乡发展和治理模式创新。今年的政府工作报告明确指出,要建设数字信息基础设施,推进5G规模化应用,促进产业数字化转型,发展智慧城市、数字乡村。
2021年9月,北京城市副中心政务服务中心正式投入运行。该中心推进政务服务与5G、区块链、大数据、物联网、人工智能等技术的融合创新,配备了50多台智能政务终端设备,通过“云窗口”系统建设,以位于六里桥的北京市政务服务中心为审批总后台,打造“数据共享、信息复用、远程交互”三位一体的新模式,实现群众和企业从办事预约申报、咨询导服、受理审批,到结果反馈等服务全流程的“智能无感”新体验。
北京城市副中心政务服务中心相关负责人介绍,数字技术正广泛应用到现有政务服务场景中,办事人通过智能终端或综合窗口可完成1993个市级事项全流程异地办理,形成了“东西呼应、双子联动”的服务新格局,具有首都特色、智能高效、暖心贴心的政务服务新模式正在赋能北京城市副中心,使得营商环境不断优化、经济发展再添“翼”。
浙江省衢州市将“城市数据大脑”作为未来衢州政府数字化转型的主抓手,通过科学利用城市数据资源、算法资源、算力资源,统筹优化城市公共资源,实时补齐城市运行短板,实现“全城渗透、全层嵌入、全产业感知、全域脉动”,持续驱动数据产业创新、数据治理赋能、数据服务优化,为推动市域治理体系和治理能力现代化建设提供有力支撑。
衢州市副市长田俊表示:“通过‘城市大脑’的建设,给基层治理赋能,贯通了省市县‘一网通管’,在市场监管、应急响应、生态环保、群众文化生活建设领域实现了系统性打通。通过数字化消除传统体制障碍,形成合力,职能的下沉使基层治理达到‘最优解’。”
企业参与
智慧城市项目“遍地开花”
数据是数字经济时代重要的生产要素,如何进行安全、高效的数据交易是激活数字经济发展潜力的重要课题。中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所所长金键指出,智慧城市建设的重心在于充分发挥数据要素的作用和价值,将处在不同部门、不同行业、不同系统间的海量异构数据融合与共享。
作为数据和数字经济大省,广东省正在积极探索行之有效的数据交易模式。目前,广东省重点打造新型数据交易所,为市场提供安全可控的流通交易平台。
在政府的积极推动下,广东省各类中小企业、创新型初创企业、服务创新企业积极将自身的数据、服务、资产,以及算力资源等产品投入市场交易。数据交易所采用“一所、多基地、多平台”架构运营,引入央企控股及省区市龙头国企优势资源共同建设,将围绕数据交易服务、数据资产管理及增值、数据应用服务、金融衍生工具、数据企业孵化等业务打造多平台,充分发挥市场在资源配置中的决定性作用,加快释放数据红利。
随着政府关于加快智慧城市建设的政策不断出台,政策红利持续释放。各地的高科技企业纷纷响应政府号召,投身智慧城市建设新赛道。与此同时,传统企业也在积极探索“智慧转型”之路,为市场注入新活力。
浙江省宁波市正推动数字经济赋能传统城市管理改革。北仑区作为宁波市的“老港区”,城市环境卫生治理工作负担较重。北仑区通过引入具有数字化平台开发能力的国内大型环卫企业——中环洁集团股份有限公司,实现了优化体制机制整体布局,完成了传统环卫部门的“数字化”和“智能化”转型。
企业数字化平台数据接入政府数字管理平台,实现了“政企联动”“一网统管”模式,让“数字城市”发展具备更多潜力,让创新的城市管理与智慧城市发展有了更多的“适配性”,这样的运营模式为城市带来了新活力。
探索未来
智慧城市发展前景广阔
根据IDC《全球智慧城市支出指南》,2021年中国智慧城市的IT总体投资达259亿美元,年增长率15%。近年来,各地逐步加大智慧城市建设的投入力度,智慧城市发展前景广阔。
中国国际经济交流中心首席研究员张燕生指出,要探索如何将城市治理和数字经济有效结合起来,提升城市管理整体水平,以及探索数字经济赋能如何提升全要素生产率,让技术进步推动生产力的提升。
中国社科院中国城市发展研究会副理事长贺可嘉认为,下一步,智慧城市建设应该与大数据、云计算、区块链、人工智能等技术进行深度融合。从政府角度看,政府可能将逐渐主导在物理空间推动城市的智慧化工作,在元宇宙空间推动孪生智慧城市的建设工作,完成线上线下双城市的发展实践。线下智慧空间建设将打破环保、能源与机械智能化等传统科学壁垒,全方位改善城市生活环境。线上孪生城市的智慧空间将打破时间与空间束缚,让居民分享到更具层次的互动体验。
在金键看来,智慧城市建设应以促进数据要素流动为核心,从新型基础设施建设、综合服务能力提升、典型应用打造三个方面形成政府和企业共同参与的多元投资和协同联动模式。充分发挥科技巨头的技术创新能力,联合打造综合服务平台,帮助传统企业和中小企业实现数字化转型。
根据中国智慧城市工作委员会数据,2022年,我国智慧城市市场规模将达到25万亿元。随着智慧城市建设水平的不断提高,未来将有越来越多的城市实现“智能化”,从而让更多的人都能感知数字技术带来的变革、享受数字经济发展带来的红利。(经济参考报记者 孙广见 杨柳 郝菁)
发挥数据的创新引擎作用******
作者:孙辰朔(清华大学习近平新时代中国特色社会主义思想研究院特约研究员)
随着数字技术创新和迭代速度加快,数据作为关键生产要素,已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各个环节,成为驱动经济社会发展的重要力量。习近平总书记指出,“发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用,加快形成以创新为主要引领和支撑的数字经济”。中共中央、国务院前不久发布的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》对激活数据要素潜能、做强做优做大数字经济、构筑国家竞争新优势作出了一系列部署。切实用好数据要素,更好发挥数据的数字化、网络化、智能化基础作用,协同推进技术、模式、业态和制度创新,对于深化创新驱动、推动高质量发展具有重要意义。
数据要素是数字经济深化发展的核心引擎。充分发挥数据资源优势、挖掘数据价值潜力,需要不断完善数据要素培育和发展相关体制机制,加快构建数据基础制度,让数据要素更好为创新赋能,为推动高质量发展注入强大动能。
第一,数据要素能够推动知识技术创新。数据要素是指能够参与社会生产经营活动、可为使用者或所有者带来经济效益、以电子方式记录的数据。释放数据要素价值的关键在于数据开发利用。政府、企业、科研院所等在参与数据要素加工使用的过程中,通过结合人工智能算法、经济数学模型和领域专业知识,对研发、设计、生产、营销与决策各环节进行数据清洗、分析、建模,可以发现新的规律,研究出新的理论,创造新的知识或技术,带来更多经济效益和更大社会价值。
第二,数据要素能够优化科技创新要素配置。实现科技创新的要素包括劳动、资本、土地、技术、数据、企业创新精神等实体要素和虚拟要素。传统要素市场中存在信息不对称、要素流通不畅等,容易产生创新要素供需错配等问题,使创新资源的利用偏离最优配置。通过对数据要素的挖掘分析和利用,可以降低信息交互偏差和要素交易成本,推动创新要素流向高生产效率、高边际产出的企业和行业,打通“信息孤岛”和“数据壁垒”,从而实现要素高效配置。
第三,数据要素能够提升产业创新发展能力。一方面,作为数字化、网络化、智能化的基础,数据要素能够参与技术、产品、市场、组织、管理等创新过程,依靠信息技术创新驱动,推动数字产业化,不断催生新产业新业态新模式,培育壮大一批具有增长潜力的新兴产业,创造更多新需求和新就业岗位,挖掘新的经济增长点。另一方面,促进数据高效流通,推动产业数字化转型,实现数字经济与实体经济深度融合,将极大提升传统产业跨区域、跨场景、跨行业的协同创新水平,提升产业发展的质量和效益。
更好发挥数据要素对创新的推动作用,可重点从以下四个方面发力。
一是构建彰显创新引领的数据基础制度,鼓励数据要素投入创新。数据基础制度体系是数据要素赋能创新的制度保障。要建立数据产权制度,推动数据产权结构性分置和有序流通,强化高质量数据要素供给,推进数据分类分级确权授权使用和市场化流通交易。要建立合规高效的数据要素流通和交易制度,让数据要素更加顺畅地流通、更有效率地交易。要建立体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度,激发数据要素赋能创新、协同创新的活力和潜能。还要加强政策支持和引导,激励创新创业创造,让更多数据要素参与创新过程。
二是推动数字与产业融合发展,深化产业链创新链融合。数据要素驱动创新的重要路径在于促进数字经济与实体经济深入融合,促进实体经济中的创新要素高效配置。要面向各市场主体、行业和区域需求,统筹推进数字化转型。数据要素驱动创新的关键抓手在于推动创新链产业链深度融合,要加强数据要素与其他生产要素的组合迭代、交叉融合,推动生产要素多领域、多维度、系统性突破,围绕产业链部署创新链、围绕创新链布局产业链,深入实施工业互联网创新发展战略,发挥数据的创新引擎作用。
三是致力打造数字人才高地,强化关键核心技术攻关。充分发挥数据要素作用,关键在于扩大高水平数字创新人才供给。要创新科技人才培养体系,将数字人才培养作为学科建设的重要内容,提升全民数字素养与技能,培养造就一大批既懂专业领域又懂数字技术的高水平复合型人才。还要提升关键软硬件技术创新和供给能力,加强数字科技基础理论研究和数字基础设施建设。
四是构建多方协同治理模式,筑牢数字经济创新发展安全屏障。发挥数据要素驱动创新的作用离不开强有力的安全治理,要充分发挥政府有序引导和规范发展的作用,构建政府、企业、社会多方协同治理模式。要压实企业的数据治理责任,增强企业社会责任,促进公平竞争。还要增强数据安全保障、网络安全防护等各方面能力,把安全要求贯穿数据要素赋能创新全过程。