【FT12短網址】往后10—20年，對經濟奉獻最大的也許不是新創造的嚴重技能，而是信息技能融入各個工業的新商品、按需供給個性化商品和效勞的新業態、工業鏈跨界交融的新模式。對信息年代而言，信息技能遍及浸透還有很遠的路要走，現在的信息技能運用只相當于工業革命的蒸汽機年代。

這篇文章轉載自中科院院刊，作者：中科院核算所所長李國杰/徐志偉。億歐編輯整理，供職業內人士參考。

近幾年來，新經濟的蓬勃開展給人們帶來期望。在全球十大平臺經濟體中，我國占據了三席（阿里、騰訊、百度）。2016年，我國效勞業對國民經濟添加的奉獻率達到58.2%，比第二工業高出20.8個百分點。另一方面，2016年高技能工業添加值占規劃以上工業比重只要12.4%，以傳統工業為主的工業結構沒有根本改變，新經濟的增量還不能抵消傳統經濟向下調整的減量。面對喜憂交加的局勢，不少人對新技能能否構成新動能，新動能能否股動新經濟還心存疑慮，咱們究竟應怎么認識開展新經濟的機會和危險？

咱們以為，新技能是開展新經濟的第一動力，從信息技能的開展態勢可以對新經濟的遠景做出較為理性的判別。將來10-15年完成工業晉級主要靠什么技能？人機物交融的智能技能為何能推動經濟轉型？自立開發的新技能怎么才干真實成為經濟開展的新動能？要正確了解新經濟，需求對這些疑問做出答復。

信息技能是將來15—20年開展新經濟的主要動力

鑒于摩爾定律靠近尾聲、通訊技能迫臨香農極限，加上世紀之交的互聯網泡沫，21世紀初很多專家預測信息技能已基本完成驅動經濟開展的歷史使命，21世紀上半葉將是生物科技的世紀。但近10來年云核算、物聯網、大數據、人工智能技能一浪接一浪，信息技能不斷展現出旺盛的生機，繼續引領國際經濟的開展。

1.1、信息技能將繼續唱主角

根據麥肯錫公司2013年發布的技能預測，到2025年也許構成5萬億—10萬億美元經濟效益的還是移動互聯網、智能軟件體系、云核算和物聯網等信息工業，生物范疇只要下一代基因組工業有也許做到1萬億美元規劃，領先材料不到0.5萬億美元，可再生能源不到0.3萬億美元。本來，不只是麥肯錫公司做這么的判別，咱們和很多科技人員、經濟學家都有同樣的觀點：信息技能的潛力沒有充分發揮，而基因生物和納米等技能還在孕育之中，將來15年乃至更長的時刻內仍然是信息技能唱主角。

要了解信息技能對經濟和社會的影響，需求供認技能進步不是以線性方法而是以指數方法開展的歷史事實。國際上將這一規律稱為技能進化的加速回報定律，所謂加速回報是指技能對經濟的驅動力加速進步。石器年代經歷了數萬年的演進，印刷術的推廣耗費了一個世紀的時刻，而移動網絡上微信的遍及只需幾年的時刻。數字化信息技能是幾十年前創造的技能，因此，它的推廣速度和影響力必定大于幾百年前創造的電力、冶煉等傳統技能。

為何信息技能有這么大的威力，這要從經濟和信息的本源來認識。美國著名物理學家和經濟學家塞薩爾.依達爾戈在《添加的實質》一書中指出，經濟添加的實質是信息的添加，即物理次序的添加。就具有的質量和能量而言，在浩瀚的國際中地球是一顆非常渺小的星球，但咱們居住的星球是國際中非常罕見的信息聚集地。信息技能在物理國際和人類社會之外添加一個Cyberspace（這個單詞的原意是“控制域”，這篇文章翻譯成“信息空間”），使得人類社會和物理國際成為可控的國際。

1.2、信息技能開展的深度和廣度

判別信息技能的開展態勢至少需求考慮兩個維度，一是技能的深度，另一個是技能的廣度。從深度上看，“二戰”往后，支持國際經濟開展長波的根底性技能創造是電子數字核算機、晶體管、集成電路、光纖通訊、無線通訊、互聯網和萬維網。自萬維網（WWW）往后，信息范疇盡管不斷出現新名詞，如云核算、物聯網、大數據等，但沒有再出現與上述技能可比較的根底創造。類腦核算、量子計等新技能短期內還不能構成支持經濟的新動能。從根底創造到發生嚴重經濟影響一般需求20-30年，下一輪更高漲的經濟長波也許要到20年往后，往后20年很也許是經濟長波的周期性衰退期，依照歷史的規律，也應該是根底性創造的密布出現期。因為歷史上只要4-5個經濟長波的樣本數據，經濟學中的長波理論未必能作為預測經濟開展趨勢的依據，但國際經濟周期性開展的判別應該是可靠的，短鏈接是必不可少的。

從廣度上看，歷史上蒸汽機、內燃機、交流電等嚴重根底創造都是經過較長時刻的技能改善和擴散今后才開端發生無窮經濟效益，信息技能也不該例外。萬維網等信息技能現已有20多年以上的技能擴散和儲備，21世紀上半葉應該是信息技能進步出產率的黃金時期。嚴重技能運用的S曲線往往有相繼的兩條，第二條S曲線的生命周期更長，對經濟的驅動力更強[3]?，F在的信息技能在往后20年內大多會遵循第二條S曲線的開展態勢，技能的改善和廣泛的浸透將是主要特點。也就是說，往后10—20年，對經濟奉獻最大的也許不是新創造的嚴重技能，而是信息技能融入各個工業的新商品、按需供給個性化商品和效勞的新業態、工業鏈跨界交融的新模式。對信息年代而言，信息技能遍及浸透還有很遠的路要走，現在的信息技能運用只相當于工業革命的蒸汽機年代。

1.3、新經濟實質上是工業經濟向信息經濟（數字經濟）過渡

不少人將新經濟等同于戰略性新興工業，以為只要歸入國家劃定的戰略性新興工業規模的工業才算新經濟，這是一種誤解，新經濟有更廣泛的內在，包含用信息技能進步、改造傳統工業。美國“國家新經濟指數”將農場主運用互聯網開展農業運營的比重，作為衡量新經濟開展狀況的25個指標之一。2016年國際經濟論壇的數字化轉型建議指出：2016-2025年的10年內，各職業的數字化轉型有望帶來100萬億美元的社會與公司價值（主要是社會價值），其間汽車、花費品、電力、物流四大職業的數字化轉型的潛在累積價值將超過20萬億美元。數字技能進步傳統工業的遠景非常光明。

我國有1.5億名制作業工人，美國只要1400萬，日本為900萬。我國的機械供貨商超過14萬家，相當于日本的5倍，我國制作業晉級的意義非同尋常。制作業高技能化實質上是信息技能與制作技能的深化交融。過去制作的商品叫機器或電器，往后制作的商品大多數是“網器”。所謂智能制作不僅僅是制作進程信息化，更主要的是制作業出來的商品要完成網絡化、數據化和智能化。沈陽機床集團引領全國際智能制作的i5智能機床就是很好的范例。

新經濟實質上是工業經濟向信息經濟（數字經濟）過渡，現在選用的GDP核算不能正確反映數字經濟的開展。數字經濟倡導的共享、用戶體驗帶來的花費者盈余、免費的開源軟件、用戶到用戶的交易等都不核算在GDP中。國外不少機構與專家已在探討更適合數字經濟的核算方法。國內流行的說法是我國經濟開展的新常態是L型，將來十幾年將堅持6%左右的平穩添加。這是沿用工業經濟的思想，因為即使是堅持6%乃至更低的GDP添加速度，數字經濟的實際內在現已發生很大的變化。

要點開展人機物交融的智能技能

推動新經濟的新技能很多，咱們以為最有引領性的新技能是人機物交融的智能技能，簡稱人機物智能，也稱為人機物三元核算。它始于2010年左右，其主要特征是智能萬物互聯，即物與物之間、物與人之間可以互聯，將智能融入萬物，完成信息化與工業化無縫對接。傳統的人工智能是讓核算機具備人的智能，智能核算進程限制在信息空間，是一元核算。人機物智能將核算進程從信息空間拓寬到包含人類社會（人）、信息空間（機）、物理國際（物）的三元國際。智能核算進程發生在人機物三元國際中，是三元核算。物理國際與人類社會既是智能核算進程的對象，也是智能核算進程的執行體。

人機物智能的實質是：經過信息變換優化物理國際的物質運動和能量運動以及人類社會的出產花費活動，供給更高品質的商品和效勞，使得出產進程和花費進程愈加高效，愈加智能，然后促進經濟社會的數字化轉型。

人機物三元核算是中科院在2009年總結出的信息技能大趨勢。有關概念包含萬物互聯網（InternetofEverything,IoE）、無縫智能（SeamlessIntelligence）、信息物理體系（Cyber-PhysicalSystems），“互聯網+”等。人機物智能可以了解為萬物互聯網之上的無縫智能核算技能，需求開展新的中心技能與生態體系。

2.1、人機物智能將連續和增強互聯網開展動能，加速工業晉級轉型

過去15年來，信息工業是促進我國經濟社會開展的主要動力。從福布斯全球公司2000強排行看，2007年，聯想、阿里巴巴、騰訊三家公司分別位于第1338、1863、1905名，都在靠后或墊底的位置。在2016年的2000強排行中，這三家公司分別進步到第840、174、201名，在開展移動互聯網的浪潮中，9年內我國公司進步顯著。人機物智能的根底是移動互聯網，其開展將連續和增強我國過去十幾年構成的強壯動能。

2016年我國信息工業有16家公司進入全球上市公司2000強，加上華為公司（華為不是上市公司），這17家公司完成了4317億美元的銷售額和506億美元的贏利。美國有74家公司進入全球2000強，完成了15821億美元的銷售額和2113億美元的贏利（表1）。我國信息工業公司的平均贏利率為11.73%，高于全球2000強中悉數我國公司的平均贏利率（10.19%），低于美國信息工業公司（13.36%）。我國公司發生的贏利只要美國公司的24%，遠小于中美GDP份額（61%）。設想15年往后，中美信息工業的贏利份額能與中美GDP份額同步，或我國信息工業公司2030年的銷售收入達到美國公司2016年的水平，咱們還有3-4倍的成長空間。

表1“福布斯全球公司2000強”中美信息工業范疇比較（單位：10億美元）

這些數據也部分反映了我國信息工業的短板。第一是“虎頭蛇尾”。我國信息效勞業開展不錯，但軟件和硬件還很弱。第二是花費側強供給側弱。我國這些年成績不錯的公司充分利用了我國移動互聯網用戶多的“網民紅利”，完成了快速添加，但針對供給者或出產者（公司）的硬件、軟件和效勞則添加緩慢。第三是中心技能缺失。在全球2000強名單中，美國有14家芯片公司與14家軟件公司，我國尚無一家。

往后15年，咱們面對從移動互聯網向智能萬物互聯網轉型的演化，應當高度注重人機物智能的新興商場。根據業界的各種估量，到2030年，全球將有千億到萬億傳感器，數百億個物端設備，每個設備都需求新型的處理器芯片、操作體系、開發環境軟件以及新的運用模式。智能萬物互聯網沒有構成壟斷，我國開展人機物智能，不但在商品和效勞方面能連續和增強互聯網開展動能，而且在硬件與軟件中心技能方面能補齊我國信息工業的短板。

2.2、人機物智能的5個內在

開展人機物智能需求結合云核算、大數據、移動互聯網、物聯網等現有技能，突破新的科技挑戰，完成運用模式與商業模式立異。下面羅列5個科技要點。

（1）人機物智能的核算機科學。將傳統的限制于信息空間的核算機科學拓寬到人機物三元國際，包含人機物可核算性理論，人機物智能體系的模塊化體系結構，用戶體驗的復雜度刻畫、無縫智能的科學表征，易用的天然交互界面等。

（2）物端核算生態體系。桌面互聯網和移動互聯網的工業生態現已成型，桌面互聯網由x86+Windows+Linux生態主導，移動互聯網由ARM+Android+iOS生態主導。物端核算體系沒有出現主導的生態，更未定型，開展出支持億級設備的物端核算生態體系，是一大挑戰。

（3）節能高效的智能核算平臺。與今天的體系比較，人機物智能需求進步核算才干上千倍，同時能耗不添加。學習天然界，經過自適應和可重構等新技能結合專用部件與通用部件，是構造節能高效智能核算平臺的可行道路。一個例子是中科院先導專項支持研制的寒武紀深度學習處理器，與通用處理器比較完成了功能功耗比的千倍進步。

（4）信賴互聯網。因為人機物智能愈加直接地涉及人類社會和物理國際，網絡信息安全變得愈加迫切和主要。咱們要研究開展出這么一種智能萬物互聯網：它鼓舞敞開和分享，同時保證信息安全和用戶隱私，又能承受政府依法監管。滿意這5個條件的調和人機物環境稱為信賴互聯網。這些年興起的區塊鏈技能是構建信賴互聯網的根底技能之一，值得高度注重[9]。

（5）身份聯邦。智能萬物互聯網會發生很多需求命名的實體，包含人（如用戶）、機（信息空間中的設備、數據與效勞）、物（物理國際中的各個物體）。怎么讓用戶經過一個身份就可以方便地運用所有設備和所有智能效勞，是一個新挑戰?，F在是強行用戶身份綁定在某一個廠商的賬號平臺上，理想的場景是每個用戶具有一個“國民信息賬戶”，可在任何時刻、任何地址訪問任何授權效勞。

3、培育新動能必須堅持自立立異和技能堆集

新技能不會主動轉化為出產力。由常識轉化為現實出產力一般要經過4個環節：（1）經過科學研究發現新常識；（2）經過創造將常識轉化為滿意運用需求的新技能；（3）經過技能立異將技能變成新商品和效勞，開端投入商場；（4）在運用中不斷改善、進步商品和效勞的商場競爭力。從科學常識到技能，從技能到商品，從商品到商場，每一步都要經過“逝世之谷”。越過逝世之谷沒有捷徑，只能靠自立立異的才干。人們常說中心技能是買不到的，本來真實買不到的是自立立異才干。支持新經濟的中心技能只要經過進步自立立異才干才干取得。

立異驅動已上升為國家開展戰略，咱們在遵循這一戰略時往往不提要注重技能堆集，本來技能堆集與技能立異同等主要。經濟添加的主要因素之一是常識存量的添加，不論是對一個公司還是自己，常識的添加要靠立異實踐不斷沉淀的技能堆集。我國高鐵的成功被譽為“引進消化吸收再立異”的典范，但咱們不該忘記，從20世紀50年代開端我國一直在從事鐵路機車研制，經過“中華之星”等科研項目的錘煉，南車、北車集團已有堅實的技能儲備。

我國的戰略性新興工業有些開展快，有些開展慢，其間一個原因是不同職業的技能堆集有差別。鐵路機車制作的技能堆集較扎實，但工業控制范疇（包含高鐵、航空的運行控制）的技能堆集非常單薄。據工信部2014年核算，我國22個職業900套大型工業控制體系大部分由國外廠商供給商品，特別是可編程邏輯控制器（PLC），外商占據了94%以上的份額。因為工控范疇國內公司仿制國外商品都難以做到，國外公司不需求在我國申請專利保護其商品銷售，國外公司在華申請專利數長時間維持在此范疇我國專利總量的10%左右（通訊和核算機范疇國外公司的專利占到43%）。

在國家大力支持智能制作、“互聯網+”的局勢下，在完成智能萬物互聯網的進程中，加大工控范疇的研制投入，夯實工控范疇的技能堆集顯得尤為主要。夯實技能堆集要從教學抓起，我國工控范疇的人才培育遠遠滿意不了商場需求，幾乎沒有一個大學開設過與PLC技能有關的課程，配備制作業所需的信息技能人才還未列入很多省市的緊缺人才需求目錄。

堆集技能跨越逝世之谷同時培育立異人才的一條途徑是，積極參與國際上敞開標準、敞開軟件和硬件源碼的社區，努力發起并主導數個中心技能與平臺生態的開源社區。咱們要爭取將來幾年內培育出2000名社區中心志愿者，即得到全球同行認可與信賴、對社區標準文檔和軟件硬件源碼具有寫權限的工程師。我國有近千萬名軟件工程師，應該制定有針對性的人才政策，鼓舞他們為全球社區多作奉獻。