激活数据要素潜能

赛迪研究院正高级工程师

刘权

　　尊敬的各位朋友，大家下午好！非常高兴有机会到这儿来跟大家分享一下，在数字化领域的团队这几年的一些经历和一点感受。

　　这一次给大家带来的题目，叫做《激活数据要素潜能 助力数字生态文明建设》，对于数字文明建设，从业界来说，站在不同的角度，这个概念目前还是有争议的。应该说现在有人理解的是数字生态，有人理解的是环境生态当中的数字化应用，我觉得应该侧重于第二个，这一点国家高度重视，这个地方不用再重述了。

　　一、数据要素是数字经济时代的基础性资源和关键生产要素

　　现在大家最关注的事情是数字化、智能化。现在最热点的事情是激活数据要素，发挥它的潜能。尤其2024年年初提出数据要素整体行动计划，数字化、智能化与大家理解的信息化区别在哪里，数字化尤其在数字经济情况下，要发挥数据潜能，发挥数据放大叠加再加上乘数效应。

　　一是数据要素成为数字经济时代资源和关键要素，数据要素有一个特点：放大、叠加、倍增的作用，数据应该成为国家的基础资源和国内的生产要素，并由此形成新的数字生产力。新质生产力是在数据基础上能形成数字生产力，在数字化的前提下，在数据要素作用的前提下，我们的生产工具从工业时代到数字经济时代发生了变化，原来是机械现在是人工智能。现在生产要素、生产对象也改变了，原来是土地、厂房，现在变成了数据要素。最关键的跟我们每个人都有关系的变化则是劳动对象、劳动者本身也发生了变化，我们传统的能力已经适应不了现在数字经济时代。未来90%的人都会失业。在这个情况下，三者的核心要素都发生了变化，这个事情需要我们去理解，这是第一。

　　二是数字中国当中的五个主要方向，数字经济、数字社会、数字政府、数字文化、数字生态环境。这是数字中国明确提出来的，五个领域的重点任务，核心的都是数据应用。数据是数字化变革的核心要素，数据支撑未来，90%的变革性转变主要依赖于数据的流动和使用，只有数据用得好了、流通了，才能在不同的环境当中高效共享、价值释放。信息化的作用要尽可能发挥出来，如果数据跑不动，我们现在的目录，包括北京市的资源目录现在达不到预期目的，只能说原来的共享，解决20年前的事情，而数据作为生产要素，是数据解决刚才说的美丽中国的三个核心因素的问题。所以我说数据很重要。

　　二、激活数据要素潜能 

　　2022年年底国家发布了数据20条，给出相关的一些政策。从我们从理念来看，激活数据要素本质，数据资源不是多多益善，就是ChatGPT收集的数据，真正有用的只有10%，也就是说现在数据有效性非常差。2023年年初我们赛迪团队做过一个评价，2023年年初的时候人工智能数据我们是美国的70%左右，到2023年年底降到50%以下，这个差距在增大，差距增大的原因模型是一方面，更重要的是数据，现在中文数据在网上的数量不足2%，所以未来一定是高效的数据。但是数据不是越多越好，数据不是说一定是有价值的，甚至可能会有成本。这就是我们现在的数据很多但没有价值，而且随着服务不断增加，电力消耗、成本增加都是巨大负担。数据的核心是数据要素的价值化，价值化核心要三步，一是资源化；二是资产化；三是资本化，数据就像矿产一样，没有挖掘出来就没有任何意义，挖掘出来之后就是资源，然后再作为相关的产品。流通了这些资产，从事相关服务的企业就能够到银行去贷款形成资本，这个一会儿再去说，这是最核心的。

　　从数据的激活来说，有三个方面需要考虑，一是从数据到数据资源，一定要站在数据化思维上考虑问题，我们曾经的信息化系统积累下的数据不是资源，全部的监管平台，这些数据成为不了数字资产，只能支撑信息化平台监管应用，离开这个平台之后没有任何意义。数据怎么让它将来成为数据资源，这是很重要的。二是从配置角度来说，挖掘数据潜能，数据不仅仅可以成为资源，成为矿石，还可以形成数据的产品给你提供服务、市场流通，所以要资产化。经过评估之后数据资源可以到银行去抵押，而且将来可以通过数据产权到香港或者新加坡资产市场上市，这些是走资本化道路。所以对数据而言，它的价值不仅仅是支撑系统应用，更高的价值是它的价值化。三是数据在全球流通过程中，现在的防护手段已经不适用了，因为数据已经在整个社会全流通，不是说封闭的系统，不是说政务外网或者内网处理，数据是资源，肯定会全社会流通的，尤其决定数字经济发展质量的就是我们公共数据、政务数据的开放利用程度，所以数据安全非常重要，从采集、计算、流通、数据治理到数据安全都要去考虑。

　　信息化解决物理世界映射到信息世界当中的问题，是为了提高效率，信息化是以流程为核心，而数字化的核心是要解决一些复杂的信息化下机器不一定可读的问题，数字化的核心是机器可读，现在做信息化的事充其量是辅助决策系统，数据在不同的设备中不可互通，机器不可读，数字化解决的是你的数据在所有设备、所有数字化环境下、操作系统下都是可读的。什么叫智能化？智能化是使得系统是决策化执行，不仅数据可读，而且所有决策都是自动化生成。数据采集源于现实世界，所有的数据处理分析决策都是源于数字世界，也就是现在的元宇宙，或者是叫数字孪生，然后形成决策之后反过来下指令。信息化形成的就是信息和数据，而数字化形成的数据是数据资产，所以这个理念一定要讲出来。

　　三、数据要素助力数字生态文明建设

　　数字生态文明怎么去做，就按照《“数据要素×”三年行动计划》执行，包括环境治理，尤其公共环境数据融合创新，这样能源利用率提升碳排放的管理水平。一是数据要素真的发挥作用的话，事实上一定程度上跳出了传统的信息化，它是数字化，它的数据可以全生命周期追踪，打散之后数据能做到溯源。这是为了特定的任务支持，而不是为了特定的系统，就是要建立国家和区域级的风险一体化碳排放服务平台。二是下一步包括遥感等，空天地一体化的碳排放数据服务平台，也就是各个企业的环保数据的采集，再通过各种手段监测数据。这里边最主要的支撑是实现企业的能耗产品产量二氧化碳多维度数据采集流转、存储分析和监控，同时支撑生态环境全系统、全流程治理，推动生态环境治理体系和治理能力的现代化。

　　这里边核心支撑三方面，一是制造领域；一个能源生态领域；再一个是城市。就操作而言，这两个都是在地方有实践经验的供大家参考，每个地市都有，现在的企业环保对地方政府来说很难做，投入对企业来说有压力，能不能改变一下思路，我和企业的环保相关的保险结合起来，基于政府公共数据，针对企业的情况，建立一个新型的保险模式，使得这个保险能承担企业的一部分投入，原来企业是购买服务来降低它的碳排放。盘活政府数据和环保结合起来，而且这些数据是保险企业非常需要的，这个模式有一定的正当性和可行性。这种模式下不仅仅是将数据盘活，而且可以将数据充分利用。原来企业是涉污企业，直接买第三方服务提供的保险，一是保险对环保所有责任险兜底，出了问题保险承担；二是保险当中拿出一部分，所有的环保问题也就是环境监测问题，保险公司找第三方企业处理；三是费用是保险公司来出。所以使用数据来支持一个城市的城市环保治理是非常好的一个方式，是基于公共数据的新型保险模式，已经有很多地方在用。

　　建立美丽中国的长效机制，我说按照咱们资源化、资产化、资本化思路，怎么建立长效机制，从长远来讲，做好三件事。一是做好能碳数据管理，天空地一体化数据的采集汇集，这里边最主要的是实现碳审计、碳落地，这些企业经过第三方公司碳管理之后，经常遇到环保问题，尤其河北、山东遇到环保问题就关停。所以这种情况下，经过治理的企业，经过第三方审计，碳足迹审计企业，确保它的正常经营，这对企业来说是首要任务。二是推进能碳服务，企业配合你除有收益之后，接下来还可以打绿色品牌，引入绿色金融和转型金融。只要是有减排，河北省政府推动给他一个低息贷款，而且他的产品都会引入，相关产品采购时候都会优先纳入政府采购。这是第二个模式，能够让它健康发展；三是形成碳足迹的数据能够发挥价值。例如欧盟的碳关税，钢铁行业如果解决不了零碳的话税收很高。所以我们现在减能、减排之后，碳的减量可以变现。最重要能够解决出口，而且长远来看碳排放形成碳交易机制，抓好这个事情，一个方面可以有碳成果，一个方面能转换成碳资产，这是美丽中国或者是数字生态文明建设的真正的长效机制。

　　由于时间关系，讲得不对的地方欢迎大家指正，是个人的观点，谢谢。

　　（以上内容根据嘉宾发言速记整理）