千家品牌方齐聚北京消博会数字化推动实体经济发展

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10月30日，由物美集团、多点Dmall、麦德龙联合主办的“第三届北京消费品博览会暨数字零售峰会”(简称北京消博会)在北京国际会议中心召开。本次大会围绕“数字化、大流通、共未来”对未来的零售趋势展开讨论。包括重庆商社、步步高商业等100余家零售企业代表，以及可口可乐、伊利、宝洁、联合利华等1000多家品牌方代表参会。物美集团创始人、多点Dmall董事长张文中在开幕式主旨致辞中表示，在当今的时代，谁能够快速的拥抱数字化，同时回归商业本质，谁就有更大的前景、更大的未来。可以预见，中国的现代流通体系必然是以数字化为基础的、真正高效率满足消费者需求、提高流通企业运营效率的一个先进体系。张文中强调：“今天如果你要看一个零售企业，是不是真正拥抱数字化，是不是真正做到了转型，我认为核心指标就是APP占销售的比例。今后的店一定是在数字化基础上，让我们对过去的供应链，过去的店铺资源进行了解构重构，实现了简化优化一体化的实体店，实体的供应链网络，一定是一个线上线下都复用的高效率的供应链和实体店网络。”疫情大考下，物美从未放松脚步，顺势而上加速发展数字化。坚信“线上线下一体化，全渠道数字零售战略”，才能在激烈竞争中脱颖而出。在疫情中，物美的供应链能力发挥了保供应、稳价格的作用，提出“面对生命，唯有良心”的核心价值观，保障了北京市场口罩供应不断，最高每日蔬菜供应2500吨，比平日增加数3.5倍。零售联合云发布实体经济数字化转型再上新台阶近年来，物美加速数字化发展，“物美+多点Dmall”模式已经取得了成功，帮助零售企业实现数字化转型，这正是实体经济数字化的探索成果。多点Dmall作为实体经济数字化的提供者和实施者，实现了会员、商品、服务、营销、员工、管理等全面在线，打造了互联、开放、包容、共赢的多点联盟。麦德龙中国作为多点联盟中的一员，其自有品牌打造经验及全球供应链基础，将有效推动多点联盟中商品和供应链联盟的标准升级。在本届北京消博会上，多点Dmall发布了最新的"零售联合云"战略，以数字零售操作系统DmallOS和MiniOS等为基础，叠加O2O到家服务、广告营销等增值服务，帮助实体零售实现全面数字化。目前多点已经合作了120多个连锁商超，覆盖全国13000家门店，服务了1.5亿用户。在张文中看来，零售联合云，是把零售企业拥抱数字化的全面需求承担过来，助力低成本高效率地实现到家到店一体化。物美集团首席运营官许少川在大会中提到，数字化的快速发展是每一位零售人的最大机遇。目前，物美的年活跃会员已超过2000万，APP销售占比已达到85%，这是数字化体现，此外，消费者线上到家的需求增长强烈。对此，物美也相应的进行了组织架构的重构和优化，通过对商品的不断优化，和对消费者新渠道的不断触达，最终完成全链路的优化。多点Dmall总裁张峰在演讲中透露，日前，多点已经完成28亿元人民币C轮融资，我们会有超过10亿元人民币投入研发体系，用于零售联合云的持续迭代，用户体验的持续改善，以及零售领域的智能物联等新业务之中。麦德龙商业集团有限公司CEO康德表示，为适应中国的市场规模和发展速度，麦德龙在中国需要一个强有力的伙伴，这就是物美；而在应对数字化转型挑战中，麦德龙也获得了多点Dmall的强有力支持。此次大会邀请了行业内重量级嘉宾参会，还有10余位行业内部专家带来前沿趋势、消费升级、创新赋能等干货分享。此外，消费品博览会以及物美洽谈会是本次大会的另一看点。大会设立了优秀企业与物美集团商业计划洽谈会，物美集团核心管理层与多家品牌商举办了百场洽谈。洽谈会现场气氛活跃，品牌商积极踊跃参加与物美集团的年度商业洽谈，并实现战略合作现场签约。

谁拖了中国ChatGPT的后腿？

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中国需要有自己的通用自然语义大模型，它要有为全球通用人工智能提供中国智慧、中国价值体系和中国方案的愿景，更要定力和耐心。ChatGPT已经成了全球信息技术产业界毋庸置疑的现象级产品。它以“通用人工智能”的名义，跟人类唠家常，帮人们起草邮件和律师信，回答一些玄奥的终极哲学问题，写一段可用的Python代码，回答一些看似需要复杂和递进逻辑的问题，根据一些人物设定撰写一段电影剧本，书写一首优美的情诗，捉刀大学生的论文作业……似乎人类历史上还没有这么一个全能的AI物种。比尔盖茨说ChatGPT出现的意义“不亚于互联网的诞生”，微软CEO纳德拉（Satya Nadella）说它堪比工业革命，人工智能口头爱好者们又一次惊呼“奇点”来临，普通人再度担心自己的工作被ChatGPT这样的全能型AI助手取代……从IBM的“深蓝”，到Google的AlphaGo，再到OpenAI的ChatGPT，25年过去了，AI在不断进化，人类对AI的日常反应却看不出什么心智上的成熟，这真的是一件令AI开心的事。我已经用ChatGPT干过诸多不可描述之事，发现它并不能每每得心应手，却能在一些看似更艰深的问题上给出更出色的答案和解决方案。比如你问它比亚迪能不能打败特斯拉，它可能会给出一些结构清晰而无奇、事实谬误颇多同时又毫无个性的论述；但如果你问它自动驾驶将如何改变一辆汽车的工业设计，它倒是能够从底盘革新、内饰变化、数字娱乐和外型突破等方面给出充满由内至外想象的论述。从整体而言，ChatGPT相当的不完美，尤其是在提供令人信服的准确性方面，但它在提供结构化的信息论述、打开想象力和解放创造力等领域经常令人类觉得惊艳。你说不上来它对你有什么无懈可击的具体用处，但它又能帮你实现和完成一些琐碎的、冗余的甚至有创造力的事。正是这么一个看似无用却有用、看似有用却无用的ChatGPT，推动它的母公司OpenAI被微软追加累计的超过100亿美元的投资，它用两天时间突破100万用户，Facebook曾经花了305天；它突破1亿用户花了两个月，就连TikTok也需要9个月——请记住，与Facebook和TikTok不同，ChatGPT还不是一个独立的消费级互联网产品，它仍然仅是一个采用了GPT-3自然语言模型的包含1750亿参数的大型神经网络——当它被优先授权给微软集成在Office和Bing等办公软件和搜索引擎服务的时候，才真正地变成一个“可用”的产品。图源：OpenAI官网但这已经让中国的人工智能独角兽们够嫉妒的了。500名员工，公司整体估值接近300亿美元，这是OpenAI；动辄几千人，公司估值/市值充其量10-20亿美元，这是中国的多家AI“小巨头”。因为人效和价值的巨大差距，更因为ChatGPT对全人类现实社会骤然释放的影响力，ChatGPT的诞生给中国人工智能领域的刺激是不小的。很多人又跳出来了，感慨中美人工智能差距进一步拉大，中国想赶上这波浪潮“任重道远”。还有一些人，又开始热衷探讨为什么中国没有自己的ChatGPT，结论仍然是“中国缺乏创新土壤”和“中国互联网公司都在搞直播和买菜”这样，既不负责又罔顾事实的蠢话。中国互联网公司并没有都在搞直播和买菜，他们在从事半导体开发、AI模型研究和自动驾驶；美国的互联网公司搞直播、买菜尤其是互联网金融的时候也很风生水起，那些拿着手电筒和放大镜拼命找自己问题，极力美化对手，用遮瑕霜不遗余力涂抹对手的问题，把原因归咎于简单粗暴的理由的人，可以闭上你们的嘴，这不是反思中国为什么不能率先诞生自己的生成式人工智能模型的正确姿势。作为在人工智能和自然语义处理领域积累最多的中国互联网公司，百度过去五年一直在搞自己的深度学习大模型“飞桨“（Paddle Paddle），甚至用自己的通用AI芯片“昆仑芯”训练自己的模型——它们是百度训练自己的“ChatGPT”的基本环境和前提。阿里巴巴、字节跳动和滴滴也都有基于自身需求的自然语义训练模型。可以说，在训练复杂的上百亿参数的自然语义模型方面，中国的公司和研究机构的“家底”并不薄弱，起点也并不比美国同行低——至少在2016年前后的时候是如此。这几年中美人工智能界在大模型领域产生的差距，不是意识、起点和能力的问题，而是道路和方法的问题。中国与美国在类ChatGPT的人机对话模型领域的差距，也不是所谓的监管导致的。如果你与ChatGPT就一些更丰富的宗教、文化、民族和地缘政治等议题展开过坦率的交流的话，你会意识到它在看似拒绝和审慎讨论这些议题的背后隐藏着某些特定的立场倾向，是与美国社会普遍公认的主流价值观微妙重合的。可以说，任何一个，而不是某一个自然语义的复杂模型，其模型建构、语料采集、训练和参数调整的过程，都是基于特定价值体系的“内容审查”的过程，都有着维系其价值体系的自觉。我们不是应该不应该在自然语义模型里“生成”中国的价值立场的问题，而是它该如何生成，才能真正地制衡英语主导全球互联网语料库必然导致的世界观与文化霸权，加强中文语言理解基准在全球自然语义处理体系的权重，进而为世界人工智能和人机对话的发展提供文化上的多样性。我也严重不同意中文互联网信息内容质量太糟糕导致中国类ChatGPT模型语料源头被“污染”的说法，这同样是既偷懒又显得大聪明的判断。因为互联网上的信息总量原因，英语内容无疑是世界上最多的，质量堪忧的极端化内容也是最多的，它们都会影响自然语义模型训练的过程和结果。ChatGPT在早期的训练中优先使用内容质量较高的社交论坛Reddit上的高赞内容，是有特定的语料选择倾向的。如果中国优先选择知乎和得到等知识类社区，以及主流媒体优先作为语义模型的语料库的话，就不存在语料被污染的问题。更遑论以大部分持“中文内容质量低”的人们的外语水平和阅读广度，根本不足以支撑他们的论断。但是无论如何，ChatGPT的横空出世，对我这么一个多年来一直呼吁“告别硅谷崇拜”的人来说，的确是一个不大不小的刺激，也是一个观念的挑战。这不是因为我觉得中国和美国在人工智能领域竞争的差距就此拉大了，而是因为ChatGPT这样的通用人工智能人机对话模型，是一个真正可能从全人类——而不是某一个特定领域和行业的角度，推动社会生产协作与文明进程的工具。其意义大于移动互联网的出现，堪比电子邮件和搜索引擎的诞生。作为一个人工智能大国，中国早就不是电子邮件和搜索引擎诞生时期的信息技术产业一穷二白的国家了，但是，我们却没有让这类能影响人类文明进程的通用人工智能的创新首先发生在中国，训练一个基础语料由中国文化与价值体系为建构的模型。更何况，ChatGPT的模型训练方式，很大程度上依靠的是“大力出奇迹”的参数升级、反复训练和模型依据生成内容反馈持续迭代优化——这原本是中国团队最擅长的工作方法。当一家美国的创业公司用从微软融来的钱不惜代价投入巨额算力成本，大量雇佣非洲和中东的数据工人进行信息标注、用最高效率的迭代与Google这样的巨头进行自研语义处理大模型的“军备竞赛”时，你还是有一种很不真实的感觉——这究竟是一家旧金山公司还是一家深圳公司。像ChatGPT这样的自然语义处理模型应该可以诞生在中国但却没有诞生在中国，其原因还得从中国从事人工智能的科技公司——无论巨头还是创业公司这些年在干什么开始说。很多人可能从来没意识到的一个问题是：像ChatGPT这样的超大规模通用自然语义处理模型，由一家AI创业公司建构最可能产生奇迹，而在一家科技巨头内部通常不会实现更好的结果。这就是为什么Google的LaMDA对话应用模型和近期仓促上阵的Bard都没有大放异彩的原因，也是百度接下来势必面临的挑战。为什么？首先是因为通用自然语义处理建模太烧钱了。其实，烧钱通常并不是大公司的本事，反倒是创业公司的特权。科技巨头几乎都是上市公司，百亿美元级别的投资砸在一项相当长时期看不到回报的事上，首席财务官在面对董事会和股东大会时的压力是很大的，也经常是被股价惩罚的，这导致大公司不敢做大冒险，不大冒险就不会有大迭代。什么叫“大力出奇迹”？就是先花大钱出大力，然后再祈祷奇迹的发生，而不是默认一定得出现奇迹，然后再决定花钱出力。图源：unsplash可惜，大公司只能是后者。这也是为什么即便从ChatGPT受益颇丰的微软，也只敢从一开始的10亿美元，历时四年，直到今年的百亿美元，一笔一笔，持续地追加投资，以支持OpenAI在微软的“体外”，多年如一日地训练GPT模型。微软通过投资OpenAI获得的股权享有整合ChatGPT模型能力进入其Office和搜索引擎的优先权，它未来会不会吃掉OpenAI可能是一件不太好说的事，但至少市值近万亿美元，一年收入几百亿美元的微软，是绝对不敢一开始就“大力出奇迹”，兀自凭一己之力训练这个模型的。其次，因为人们对科技巨头从事创新事业的容错度很低，而对创业公司的错误和偏差较为优容。Google为了应对以ChatGPT的压力，仓促推出了人机对话测试版Bard，被发现一些对话出现了基本的事实错误，于是被无限放大，市值一夜蒸发千亿美元。事实上Google不是不清楚这一点，要不是被逼急了，它也不会这么冒失。Google在2021年公布的LaMDA模型，参数级别和信息搜索能力都明显高于当时OpenAI训练的GPT-3，但Google迟迟不敢公测其效果，就是因为害怕它出现失误，引发公众的不信任和股价的下滑。Google在乎的，OpenAI都不在乎。从ChatGPT发布的第一天起，它就公开地说自己没有信息检索能力，语料库也只到2021年12月，更回答不了很多关于价值和道德判断的问题，还经常犯事实错误。对ChatGPT的自我“摆烂”，测试者很宽容地接受了，对它在编程、文学创作、格式化写作、寻医问诊等领域展现的信息关联、情感表达、逻辑结构、思维连贯性一系列能力惊叹不已，对它犯的错误轻轻带过。2019年3月，在GPT-2模型取得前所未有的成功后，成立了4年的OpenAI决定由一家非盈利的基金会转变成为一家商业公司。毕竟没有任何一家基金会能受得了它的首席科学家年薪150万美元，2019年5月，山姆·奥特曼（Sam Altman）出任OpenAI的CEO。接着，OpenAI获得了微软的10亿美元投资。2020年5月，OpenAI推出的GPT-3模型，参数从GPT-2的15亿陡升至1750亿，形成了一个前所未有强大的自动学习系统。可见，一家含着金汤匙出生、融得到巨资、有巨头业务捆绑加持的人工智能初创公司，从事通用的人工智能自然语义模型建构与开发，不计成本投入模型训练，是最理想的状态。最强大的模型带来的想象力和商业回报足以刺激微软和其它的投资者。那么，怎么这个逻辑在中国就跑不通了？中国曾经有没有一个强大的通用自然语义人工智能模型，哪怕就是一个雏形？要回答这个问题，不妨看看微软首次投资OpenAI的时间：2019年7月。在微软押注OpenAI的GPT模型之后4个月，也就是2019年11月，微软负责必应搜索业务、同时也是微软人工智能最高负责人的全球资深副总裁、中国香港籍计算机科学家沈向洋宣布离开工作了20余年的微软。而沈向洋对微软通用人工智能模型的最后一个贡献，就是由微软亚洲互联网工程院在2014年主导研发的聊天机器人——小冰。2020年7月，小冰从微软独立出来，成为一家中国的人工智能创业公司，沈向洋出任董事长，原微软亚洲互联网工程院常务副院长李笛出任CEO。小冰独立之际已发展至第六代以上，产品形态涉及对话式人工智能机器人、智能语音助手、人工智能创造内容提供者和一系列垂直领域解决方案。小冰曾经引发公众讨论的，除了充满情感和女性性征的聊天机器人之外，还有它在汉语诗歌创作领域的惊艳表现——她出过一本诗集《阳光失了玻璃窗》，收获了不少好评，以及更多的争议。毫无疑问，一个能写诗，进行简单情感和基于常识的对话的小冰机器人，是几年前全世界范围表现上乘的对话式通用人工智能模型。图源：小冰官网沈向洋主导的团队不可能不懂搜索，更不可能不懂人工智能。而沈向洋从微软出走和小冰的“独立”，加之微软CEO纳德拉主导的对OpenAI的投资和合作绑定，其实是中美最顶级的人工智能操盘手，在通用人工智能模型领域的一次正式的分道扬镳。那么，今天的小冰，还写诗么？它在做什么？这两年，小冰早就不写诗了。它在忙着商业化。它成立了游戏工作室，为游戏提供NPC脚本对话内容；它与冬奥会合作，提供自由式滑雪空中技巧视觉评分系统；它为万得资讯提供人工智能生成的上市公司公告文本摘要；它给万科等企业定制了客服专用的虚拟数字人……它在努力地成为一家“赋能”各行各业，同时让自己能造血赚钱的人工智能解决方案公司。一句话，昔日代表了通用自然语义人工智能模型较高水准、中国人撑起全部格局的人工智能团队，现在成了一个生成式人工智能与决策型人工智能混合的、为具体的场景提供具体解决方案的人工智能供应商。你不能说这是小冰的“堕落”，毕竟它只从资本市场融资了数亿元人民币。按照ChatGPT的模型训练方法，这些钱一天就花完了。没了微软的护身庇佑，小冰得自己顾自己的命。可是，我也从来没听说过百度、腾讯或者字节跳动，想过要投资小冰，支持它继续搞通用自然语义人工智能的大模型。不仅仅是小冰。过去几年中国也有其它从事通用人工智能自动建模和异构计算，让国内外7-8种芯片通过该模型接入软件的创业团队，但只要是拿这个模型出来融资，就搞不定任何的一个投资人。中国的投资机构从未表现过对通用人工智能模型的兴趣，和哪怕一点点的想象力。“超过85%的投资人一上来就要求我们介绍产品的场景，我们说我们帮GPU对接软件生态，连英伟达都用我们的模型，投资人说这个不算场景。我们说我们也有客户，卫星、码头、智慧城市和智慧工业的研究，他们说你干得太散了，我们不投”。这是我自己听到过的做通用人工智能模型的创业者对我的吐槽。众所周知，中国的VC是最喜欢“教育”创业者的，当然也少不了教育从事人工智能创业的科学家。“你得在这个行业有点数据”，这是他们最爱教育AI创业者的一句话。在某一个行业有数据，而且要专注在某一个细分领域提供解决方案，这是中国大多数号称投资人工智能的VC和PE们的思维定式。然后看的就是“场景有多大”，安防摄像头的场景足够大，于是估值模型就变成了中国这么大，能安多少个摄像头？每个摄像头多少钱？总的摄像头盘子有多大？好，盘子足够大，摄像头这个细分领域我们投了。再看看港口智慧物流，中国有多少个港口？有多少个是深水港口？每个港口码头能为AI解决方案付多少钱？原来就付这么点儿钱啊，看来“港口”这个场景不够大，那我们不投。AI虚拟数字人做客服？能跟元宇宙挂上啊，那有故事有想象力，好，我们可以投投试试。所以，你看到的情况就是，中国的人工智能“四小龙”基本都在做摄像头和人脸识别的生意，都变成了AI的项目实施和集成商，商业模式一如30年前的东软和软通动力，自己活得举步维艰，巨额亏损，还得撑着中国人工智能产业的排面，撑着人工智能这一领域的估值和想象力。在相当长的一段时间内，几乎没有哪个人工智能领域的投资人发自内心地相信一个通用的模型能在各个行业复用。其中偶尔有几个对通用模型有点耐心和兴趣的，基本都是人民币基金，美元基金对中国团队搞通用模型的尝试真的是兴趣阙如。你以为是他们通过对比OpenAI和Google这样的公司的模型训练难度和水平，从而觉得中国团队做起这个事来有差距？那你还真是想多了。他们知道GPT模型研发是怎么回事的时间，也就是最近这俩月的事。那些大言不惭“在我眼里商汤和旷视就是卖安防摄像头的”的一线投资经理，那些傲然地跟创业者说“你这个模型又不是场景”的一线投资合伙人，更遑论那些历史上几乎不投人工智能，过去这么多年一直在鼓捣中国创业者“出海”搞加密货币的美元投资基金的合伙人，今天都突然摇身一变，宣称要支持创业者搞“中国的ChatGPT”了。那么你倒可以想想，他们的信誓旦旦和踌躇满志，含有几分对通用人工智能模型的理解和真诚，又有几分是投机和算计。你更可以想想，一个超级自然语义模型的训练可能一天就得烧几千万甚至上亿人民币，更何况现在提供大模型训练的算力模块——世界顶级的GPU，因为美国的无理禁运而变得越来越难以获取。以那些投资人过去这么多年的心性和行事风格，他们又能坚持得了几天，肯说服投委会投多少笔钱进去，还是能帮这些创业团队搞定GPU的问题？不定哪天，弄不好也就半年之后，他们就又开始催着这些做通用模型的团队，尽快“在细分领域实现商业化”。以百度对飞桨PaddlePaddle模型投入的坚持，尚且不可避免它从一开始就将这个模型产业实践化，尽快追求在不同行业的商业化。而在很大程度上，通用人工智能大模型的训练，存在着海量数据、高质量有创造力的内容输出和产业应用落地的“不可能之三角”。能实现海量数据和高质量有创造力的内容输出，就势必不能快速应用于某一个产业的具体落地——比如ChatGPT。要想在人类创造的互联网最大范围的海量数据里创造具体的产业落地场景，就一定无法提供最高质量的结果，因为基于海量数据的内容生成与精准决策系统一定存在冲突——这其实是个废物。如果想实现高质量的内容输出，以辅助精准的产业落地场景决策，就一定得牺牲最海量的数据，而以大多数精准的产业场景所拥有的数据，是无法支撑真正的大型模型训练和研究的——这是中国绝大多数“产业细分”人工智能解决方案今天面临的困境，也是所谓“产业ChatGPT”是个换汤不换药的伪命题的原因。那些今天摩拳擦掌要大举杀入“中国的ChatGPT”的创业者和投资人们，且不说你们兜里有几个钱和几块GPU，既然都上了这艘船，都觉得自己攥着船票，那通用人工智能的“不可能之三角”，你们决定舍掉哪一个角？这是个首先得想清楚的问题。换而言之，哪个投资机构——无论是财务投资机构还是大公司的投资部门，有持之以恒数年如一日投入训练自然语义大模型，无限拉长回报周期的定力？毕竟历史告诉我们，这是一群最没有定力，最着急找接盘侠的人。中国从来就不缺优秀的创业者和科学家，在人工智能领域同样不例外。中国和美国科技公司在人工智能领域的水平和积累是全球范围内最接近的，至少几年之前中国和美国在自然语义大模型的建构和训练上的差距也并不大。但是中国确实缺一些视野更开阔、不人云亦云、有定力有远见的投资机构和投资人。沈向洋、李笛、马维英、王小川和李志飞等这些人，他们出来做通用自然语义大模型的创业项目都挺靠谱，但问题是得换一批背后支持他们的投资机构和投资人，有一些太擅长“做局”和投机，在加密货币等赛道上浸淫太深的投资机构混杂在其中，是应该被拉进黑名单的。说句实话，尽管过去这么多年都没什么正经的投资机构在看通用人工智能模型，可毕竟还是有一些机构也投了不少回报周期极长的人工智能公司。比如那些投资了中国本土激光雷达和自动驾驶解决方案的VC，他们是对树立中国在全球汽车产业百年未有之变局中全新的竞争力做出过贡献的。还比如那些投资了中国本土GPU的VC——这注定是一个充满艰险，面临美国封禁和打压，回报周期极其漫长的赛道；但这些本土新崛起的GPU玩家——无论是瀚博、壁仞还是其它，它们未来是可能为中国的通用自然语义处理模型提供弹药的。它们背后的投资人，如果有一天真的谋定思动，出手加持中国的自然语义大模型项目的话，我对他们可能有一些更不一样的预期和信心。只是这样不咋咋呼呼、不拖后腿、不急功近利的投资人和投资机构，不是太多，而是太少，但中国的自然语义模型建构和训练需要这样的投资人和投资机构——无论它是财务投资者，还是战略投资方，或是有国家意志加持的资本机构。中国要有自己的通用自然语义大模型，它需要有为全球通用人工智能提供中国智慧、中国价值体系和中国方案的愿景，需要从语料库选择、模型建构与训练、参数调整的全过程前置规避风险和法律、道德与伦理问题，更需要的是定力和耐心。无论如何，它不能投机。

南非将转变经济形态，把重心放在发展数字科技上

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     据央视新闻，当地时间4月12日，南非总统拉马福萨在给南非民众的公开信中表示，南非将改变以往的经济发展模式，未来南非将把经济发展重心放在数字科技上。拉马福萨说随着该国经济的逐渐复苏，南非将重点培育诸如数字科技这样的行业“绿芽”。

热议数字经济 全国人大代表张近东：数据共享是当务之急

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热目前,我国数字经济产值已经占到GDP三成,数字经济正成为中国经济高质量、可持续发展的重要支撑。2017年两会,数字经济首次写入政府工作报告,在之后的三年中,数字经济有了进一步发展。今年两会上,数字经济仍然是重点热议的话题。其中全国人大代表、苏宁控股集团董事长张近东关于推动公共数据社会化共享的建议引发热议。  张近东围绕数字经济建设提出五点建议:成立数据治理委员会,推动大数据共享体系建设;建立“公共数据社会化共享”管理平台;完善技术和管理规范,保障数据共享的安全可控;界定明确的数据共享属性和共享权益,实现数据确权流通;建立公共数据社会化共享的通识教育。  近几年,数字经济的发展方向日渐明晰,体制机制保障日渐完善。抗疫期间,“云”服务成为标配,“新基建”的提出更进一步加速了国民经济的数字化转型。我国数字经济快速发展的同时,也面临不少亟待解决的问题和挑战。比如全产业链数字化有待加强、数据较为分散难成体系等等。  数据是数字经济的基础,今年4月,《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》正式发布,进一步明确了数据要素的地位与作用、市场化配置原则与发展方向,《意见》指出数据要素市场的培育要从推进政府数据开放共享、提升社会数据资源价值、加强数据资源整合和安全保护三点入手。  其中,政府数据的开放共享是培育要素市场的首要条件。事实上,不仅是政务部门,社会上各行业、企业之间的数据要素流动性都有待提高,公共数据共享开放仍未深入展开,这使得数据要素难以被激活并发挥作用。只有通过公共数据社会化共享,才能加速数据要素资源的高效配置,形成数据要素市场建设合力,推动数据经济的深化发展。  张近东一直保持对于数字经济的关注,此前曾多次在两会上提出相关建议。2018年提出共建共享数字中国开放平台,提升数据价值的建议;2019年张近东建议从法规制定、政府引导、资金扶持、大众支持以及国际合作等方面,强化数据安全保护,依法依规引导数据开放与共享。  张近东认为,一方面要加快数据建设和共享,另一方面也要注意保障数据安全。在张近东看来,数字生产资料只有越开放成本才越低、越共享价值才越大。推动数据共享,让数字技术尽快应用到新兴产业发展、传统产业转型、促进就业等方面,从而尽快推动疫后经济恢复,推动经济发展向高质量转型。

2020中国数字政府建设大会成功召开

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2021年1月8日，由信息化和软件服务网、《电子产品世界》、中国电子学会共同主办，赛迪呼叫承办的2020中国数字政府建设大会在北京成功召开。为切实做好会议期间新冠肺炎疫情防控工作，根据疫情防控有关要求，组委会专门成立了大会疫情防控组，提前谋划部署，并制定落实相关疫情防控方案，确保了会议如期召开。大会以“数字启智 技术筑基”为主题，围绕新基建、云计算、数据治理、密码技术、网络安全等热点话题深度剖析当下政策和技术发展趋势，旨在解答政府数字化转型中的难点问题，搭建政企间对话、沟通、合作和发展平台。大会现场大会特别邀请到了全国人大、最高人民法院、最高人民检察院，国家发改委、工信部、公安部、财政部、自然资源部、住房和城乡建设部、交通运输部、农业农村部、商务部、文化和旅游部、国家市场监督管理总局 、国家互联网信息办公室、中国工程院、国家行政学院、国家能源局、国家烟草专卖局、中国民用航空局、国家知识产权局、国家档案局等国务院各部委信息中心，北京、山西、上海、安徽、江西、山东、湖南、四川、陕西等地方经信和信息化主管部门，以及其它行业协会相关领导及企业代表约100人参加了线下会议，在线观看会议人数超过10万人次。信息化和软件服务网副总经理 王治国信息化和软件服务网副总经理王治国在致辞中表示，数字化转型提升了政府治理能力现代化水平，但数字政府建设仍存在信息系统不互通、数据难以开放共享、数据资源利用水平低、存在安全隐患等问题，数据孤岛现象依然突出。对此，他认为应当从加强统筹协调机制建设、深化网上政务服务能力建设、盘活资源整合数据、完善安全保障体系等方面着手，发挥数据要素在政府数字化转型中的重要作用。工信部信创委常务副秘书长 刘龙庚工信部信创委常务副秘书长刘龙庚对数字政府建设与新基建的关系做了系统性阐述，他指出数字政府中包含的5G、云计算、数据中心等基础设施建设，是新基建中信息基础建设的核心要素。数字政府新基建承载大量核心关键的数据和信息，自主安全重要性不言而喻。对此他结合数字政府新基建作用点，提出了三点建议：一是积极参与建设，打造数字政府新基建支撑产品；二是强化安全地基，着力构建网络安全体系；三是重视数据驱动，加强新场景新应用拓展。中国电子学会副秘书长 刘明亮中国电子学会副秘书长刘明亮从多个层面对数字政府建设的重要性和必然性进行了论述，肯定了数字政府建设取得的成果。他表示我国政府数字化转型在政策推动、基础建设、服务保障、平台支撑、创新成果等方面都具备了坚实的基础，数字政府建设将进入全面加速器。中国工程院院士 沈昌祥中国工程院院士沈昌祥发表了题为《按国家法律、战略、制度构建数字社会电子政务网络安全保障体系》的主旨报告。信息安全已成为大数据快速发展的瓶颈，他表示应当用科学网络安全观构建网络安全主动免疫保障体系，并从科学技术层面、认知科学层面对构建主动免疫防护新体系的必然性做了系统阐述。他认为用科学网络安全观构建的网络安全主动免疫保障体系，应建立在“主动免疫可信计算”新计算模式上，满足“二重”体系结构、“三重”防护框架、“四要素”可信动态访问控制、“五环节”全程管控技管并重、“六不”防护效果。同时，他指出要明确等保2.0新特征及标准要求，在新型基础设施标准安全架构的基础上，落实等级保护制度，夯实数字化电子政务主动免疫网络安全基础。国家信息中心政务外网发展规划处处长 王晓冬国家信息中心政务外网发展规划处处长王晓冬带来的《数字政府建设实践与思考》主旨报告，主要围绕数字政府的发展现状、形势问题以及创新思路展开。他指出，当前数字政府建设已从探索期步入到创新突破期，政策脉络、工作主线日益清晰，创新实践成果显著。他表示，在“二〇三五远景目标”、“‘十四五’规划目标”发展形势下，数字政府建设被赋予了新的时代任务，也面临着业务、数据、共享、技术、模式、创新误区、机制等难题。他认为政府数字化转型不仅要抢抓科技革命机遇，更要全面深化改革，满足人民期盼，发展数字经济。数字政府建设要朝着改革、服务、治理、创新的核心思路迈进，构建以共享开放为原则的数据要素体系，打造以协同共治为常态的政务治理体系，完善以人民为中心的政务服务体系，夯实以共建共用为模式的新型设施体系。国家财政部信息网络中心副主任 吴涛国家财政部信息网络中心副主任吴涛作了《以信息化助力财政管理和改革》的主题发言，主要对财政部“预算管理一体化系统”实践概况、财政部在“互联网+政务”、“互联网+监管”背景下的工作推进情况以及财政部的大数据应用情况进行了系统性的介绍，并分享了财政部在政务数字化转型的实践成果和经验。自然资源部网信办规划发展处处长研究员吴洪涛自然资源部网信办规划发展处处长研究员吴洪涛围绕《自然资源三维立体“一张图”》 主题作了报告，对自然资源三维立体“一张图”的概念、发展历程及目标做了介绍，对“一张图”的建设现状进行了分析。他表示，“一张图”技术所具有的数据获取与感知能力，能够更加真实的反映自然资源现实状况，为自然资源管理和决策提供了重要支撑和保障。下一步，自然资源部将充分利用人工智能、大数据技术来提升治理能力和治理水平，更加直接快捷真实的获取数据，更加智能准确解译、判读、识别数据，更加智能高效的分析，实现遥感影响+视频与3DCM+BIM+街景等三维数据的融合与可视化，建立地理坐标下的自然资源数据组织，并朝着实现“仿真与推演”的终极目标迈进。国家行政学院电子政务专家委员会网信部主任、国务院办公厅电子政务办公室特聘专家 肖稳田国家行政学院电子政务专家委员会网信部主任、国务院办公厅电子政务办公室特聘专家 肖稳田发表了题为《“十四五”期间我国数字政府转型面临的安全挑战和应对策略》的主题报告。他从多个方面对我国电子政务加速向数字政府转型的特征进行了深度分析，并对数字政府转型所处的环境与面临的局势做了深层次剖析。数字政府建设需要应对网络安全、“卡脖子”、“断网”、“网络珍珠港事件”、新技术应用等带来的安全风险，对此他认为必须构建数字政府安全保障体系的路径。安徽省经信厅信软处处长 余要火视频演讲安徽省经信厅信软处处长余要火通过在线视频的方式发表了题为《热情拥抱智能办公时代的到来》的主题报告，分享了安徽省应用人工智能技术来解决智能办公领域难点痛点的方案。他指出，安徽省积极响应中央发展人工智能的号召，积极推进AI技术在办公场景应用发展，努力建好智能办公平台，加强办公平台推广应用。企业代表发言新华三集团、腾讯云、南大通用分别作了题为《以数据为核心 加快释放新基建价值》、《腾讯助力政府数字化转型的建设实践》、《安全稳定的数据管理 发掘数据资产价值》的企业演讲，并通过案例的形式分享了实践成果和解决方案。企业代表发言中国系统、深圳CA、慧点科技 、东方怡动了分别作了题为《基于安全特质和创新模式的现代数字城市建设理念》、《商密改造-构建可信空间守护国家安全》、《打造新一代智慧协同平台助力政府数字化创新发展》、《新时代背景下政务办公一网协同的实践与探索》的主题发言，对数字城市、数据管理、密码技术、政务服务协同等热点技术及其应用进行解读。优秀项目发布展览展示区大会现场组委会发布了《数字政府优秀项目》，项目推选主要围绕政府、人物、企业、技术、产品及解决方案等类别展开，旨在为行业树立典范，为政企用户提供安全可行的解决方案，助推政府数字化转型。大会现场还设有展览展示区，对创新产品和技术进行集中展示，旨在彰显科技创新成果价值，促进发展成果共享。附：2020中国数字政府建设大会推优名单政府类苏州市民政局荣获2020中国数字政府应用示范奖苏州工业园区行政审批局荣获2020中国数字政府应用示范奖东莞市住房和城乡建设局荣获2020中国数字政府应用示范奖中共麒麟区委、麒麟区人民政府荣获2020中国数字政府应用示范奖德阳市政务服务和大数据管理局 荣获2020中国数字政府应用示范奖安徽省经济和信息化厅荣获2020中国数字政府应用示范奖国家市场监督管理总局信息中心 荣获2020中国数字政府应用示范奖中国民用航空局信息中心荣获2020中国数字政府示范应用奖北京市通州区住房和城乡建设委员会荣获2020中国数字政府示范应用奖北京市海淀区住房和城乡建设委员会荣获2020中国数字政府新基建示范应用奖苏州市吴江区行政审批局荣获2020中国数字政府卓越成就奖深圳市光明区政务服务数据管理局荣获2020中国数字政府卓越成就奖南昌市新建区发展和改革委员会荣获2020中国数字政府卓越成就奖临沂市行政审批服务局荣获2020中国数字政府领域应用创新奖人物类软通智慧科技有限公司钟瑞峰荣获2020中国数字政府智慧城市先锋人物联通系统集成有限公司陈海波荣获2020中国数字政府领军人物奖中国软件与技术服务股份有限公司符兴斌荣获2020中国数字政府领军人物奖北京奇虎科技有限公司周鸿祎荣获2020中国数字政府领军人物奖上海卓繁信息技术股份有限公司左骏荣获2020中国数字政府领军人物奖企业类中国电子系统技术有限公司荣获2020中国数字政府领军企业奖上海东方怡动信息技术有限公司荣获2020中国数字政府领军企业奖福建正孚软件有限公司荣获2020中国数字政府领军企业奖青岛容大高科软件股份有限公司荣获2020中国数字政府领军企业奖长春吉大正元信息技术股份有限公司荣获2020中国数字政府领军企业奖北明软件有限公司荣获2020中国数字政府领军企业奖深圳市杉岩数据技术有限公司荣获2020中国数字政府领军企业奖优刻得科技股份有限公司荣获2020中国数字政府领军企业奖浙江讯盟科技有限公司荣获2020中国数字政府领军企业奖联通系统集成有限公司荣获2020中国数字政府领军企业奖中国软件与技术服务股份有限公司荣获2020中国数字政府领军企业奖北京鸿腾智能科技有限公司荣获2020中国数字政府领军企业奖上海卓繁信息技术股份有限公司荣获2020中国数字政府领军企业奖云南香农信息技术有限公司荣获2020中国数字政府领军企业奖上海南洋万邦软件技术有限公司荣获2020中国数字政府领军企业奖新华三集团荣获2020中国数字政府领军企业奖深圳汉王友基科技有限公司荣获2020中国数字政府信创电子签批领域领军企业奖朗新科技集团股份有限公司荣获2020中国数字城市领军企业奖北京学魁榜教育科技有限公司荣获2020中国数字教育领军企业奖山东爱特云翔信息技术有限公司荣获2020中国数字政府创新企业奖北京华清信安科技有限公司荣获2020中国数字政府创新企业奖广东紫晶信息存储技术股份有限公司荣获2020中国数字政府创新企业奖有谦软联（北京）信息技术有限公司荣获2020中国数字政府标杆企业奖深圳市电子商务安全证书管理有限公司荣获2020中国数字政府商用密码改造创新标杆企业奖成都四方伟业软件股份有限公司荣获2020中国数字政府大数据领域最具影响力企业奖普元信息技术股份有限公司荣获2020中国政府数字化建设“数字中台”领域影响力企业奖上海泰宇信息技术股份有限公司荣获2020中国数字政府领域最具成长力企业奖北京用友政务软件股份有限公司荣获2020中国数字政府贡献企业奖技术类上海东方怡动信息技术有限公司荣获2020中国数字政府技术创新奖北明软件有限公司荣获2020中国数字政府技术创新奖北京用友政务软件股份有限公司荣获2020中国数字政府技术创新奖北京鸿腾智能科技有限公司荣获2020中国数字政府技术创新奖上海泰宇信息技术股份有限公司荣获2020中国数字政府领域技术创新奖四川省数字证书认证管理中心有限公司荣获2020中国数字政府技术创新奖产品及解决方案腾讯云荣获2020中国数字政府创新成果奖北京慧点科技有限公司荣获2020中国数字政府创新成果奖恒辉信达技术有限公司荣获2020中国数字政府数据库领域创新成果奖天津南大通用数据技术股份有限公司荣获2020年度国产数据库最具影响力品牌奖北京景安云信科技有限公司荣获2020中国数字政府优秀服务商奖蓝信移动（北京）科技有限公司荣获2020中国数字政府优秀服务商奖北京用友政务软件股份有限公司荣获2020中国数字政府优秀服务商奖北京鸿腾智能科技有限公司荣获2020中国数字政府优秀服务商奖北京华清信安科技有限公司荣获2020中国数字政府优秀服务商奖四川省数字证书认证管理中心有限公司荣获2020中国数字政府优秀服务商奖中国电子系统技术有限公司荣获2020中国数字政府优秀产品奖山东爱特云翔信息技术有限公司荣获2020中国数字政府优秀产品奖格美安（北京）信息技术有限公司荣获2020中国数字政府最佳创新产品奖（电子合同领域）成都四方伟业软件股份有限公司荣获2020中国数字政府智慧城市领域优秀产品奖深圳市蓝凌软件股份有限公司荣获2020中国数字政府优秀产品奖金蝶天燕云计算股份有限公司荣获2020中国数字政府优秀产品奖中国软件与技术服务股份有限公司荣获2020中国数字政府优秀产品奖腾讯云荣获2020中国数字政府优秀产品奖中电文思海辉技术有限公司荣获2020中国数字政府优秀产品奖360织语荣获2020中国数字政府领域优秀产品奖江苏炫目科技股份有限公司荣获2020中国数字建筑创新产品奖天津南大通用数据技术股份有限公司荣获2020年度国产大数据最佳产品奖首都信息发展股份有限公司荣获2020中国数字政府电子政务领域优秀产品奖软通智慧科技有限公司荣获2020中国数字政府优秀解决方案奖蓝信移动（北京）科技有限公司荣获2020中国数字政府优秀解决方案奖优刻得科技股份有限公司荣获2020中国数字政府优秀解决方案奖北京用友政务软件股份有限公司荣获2020中国数字政府优秀解决方案奖福建正孚软件有限公司荣获2020中国数字政府优化营商环境最佳解决方案奖新华三集团荣获2020中国数字政府优秀解决方案奖北京华清信安科技有限公司荣获2020中国数字政府优秀解决方案奖锐捷网络股份有限公司荣获2020中国数字政府优秀解决方案奖中国软件与技术服务股份有限公司荣获2020中国数字政府优秀解决方案奖北京鸿腾智能科技有限公司荣获2020中国数字政府优秀解决方案奖深圳奥哲网络科技有限公司荣获2020中国数字政府优秀解决方案奖山西长河科技股份有限公司荣获2020中国数字政府优秀解决方案奖北京蓝太平洋科技股份有限公司荣获2020中国数字政府优秀解决方案奖新华三集团荣获2020中国数字政府优秀解决方案奖山东爱特云翔信息技术有限公司荣获2020中国数字政府优秀解决方案奖中电文思海辉技术有限公司荣获2020中国数字政府应用创新奖