数字经济规模超30万亿，哪些赛道最值得关注？

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数字经济是以数据作为关键的生产要素，以数字技术创新为核心动力，将数字技术与产业深刻结合，在不断发展数字产业的同时，推动传统产业数字化，实现经济发展的新模式。

数字经济的重要性毋庸置疑。 中国信息通信研究院 发布的《2020年中国数字经济发展白皮书》显示，近年来数字经济快速稳步增长，2019年数字经济增加值的规模达到35.8万亿元，占GDP比重达到36.2%。具体来看，在人工智能领域，根据国务院印发的《新一代人工智能发展规划》， 预计到2020年人工智能核心产业规模达到1500亿元，到2025年超过4000亿，到2030年末有望达到1万亿 。同时，新基建快速发展，以5G为例，截至2020年10月份，国内已经开通5G基站超过70万座，终端连接数超过1.8亿个。

不过，我国农业、制造业、服务业的数字化渗透水平跟发达国家仍有一定的差距。 北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室发布的《数字生态指数2020》显示， 我国各地区数字经济发展水平和发展模式方面存在很大差异，我们在产业数字化方面有很大的空间。

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在数字经济的微观场景当中，大家最熟悉的就是在线购物的场景了。在在线商业平台中，用户的评分成为消费者的重要参考。最近我们关注了消费者利用评分做出选择的一些模式。简单的试验告诉我们，通过视觉处理的决策和判断可能并不是最优的。研究发现人类的认知还存在很多不足，这些领域是数字化、智能化能帮助我们创造价值的地方。

数字经济和人工智能对人们的帮助不局限于消费和游戏。在工业应用方面，AI可以帮助我们更好监控设备、控制风险、提高生产效能，做出科学管理决策。 但是，近期研究也发现，我们对AI的判断和它的预测并不完全信任。比如一项研究显示，当我们人类看到自己预测有误差的时候，并不会显著提升我们对AI的信任程度，而当我们看到AI也会犯错的时候，则会显著降低对AI的信任程度。

这说明我们对自己的判断和对AI的判断有不同的标准，也在一定程度可以解释为什么在产业中做数字化转型会遇到许多的困难。我们对AI辅助的要求很高，改变认知需要一个漫长的过程。 数字化发展的另外一个路径是不断快速提高AI的预测能力。

发展人工智能重要的基础就是数据积累。 新基建的快速发展为数据收集、传输、存储、分析提供了良好的基础设施条件。同时，也意味着会有更多的数据被收集。 2017年IDC的一份报告曾经预测过，到2025年全球数据量将达 到163ZB的量级，是2016年的10倍，也就是说在未来5年间，我们会比过去收集更多的数据。而其中25%将为实时数据，而实时数据中的95%来自于物联网，这也是现在发展的前沿。

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如此大量的数据积累，其实带来了新的挑战和机遇。