日前，第二届CCF中国数字经济50人论坛高端峰会在杭州市萧山区举办，以“构建数据要素市场体系，增强经济发展新动能”为主题，汇聚两院院士与信息、经济、管理、法律等领域专家学者20余位，共同探讨数据要素市场的构建思想，以推进我国数字经济的高质量发展。

本届峰会共设置1个院士论坛和“释放数据要素价值”、“构建数据要素市场”、“践行数据要素流通”3个专题论坛。

院士论坛中，中国科学院院士、军事科学院系统工程研究院研究员尹浩，中国工程院院士、合肥工业大学教授杨善林，中国科学院院士、西安交通大学电子与信息学部主任管晓宏，中国工程院院士、中国科学院计算技术研究所学术委员会主任孙凝晖，中国科学院院士、北京大学统计学与经济计量讲席教授陈松蹊等院士分别围绕不同议题作了主题报告。

中国科学院院士 尹浩

尹浩院士以“国家基金委重大研究计划‘未来工业互联网基础理论与关键技术’情况介绍”为题作了首个报告，该报告从课题背景、科学问题、预期目标和指南发布四个方面展开。

他指出，工业互联网已上升为国家战略，新一代信息通信技术与工业经济深度融合，旨在实现生产全要素、全产业链、全价值链的全面联接，以便推动形成全新的工业生产制造和制造体系。面对未来发展的三个趋势，围绕重大核心的科学问题，该计划将打通基础研究原始创新的“最先一公里”，也即工业化一定要瞄准行业落地，打通产业市场化应用的“最后一公里”。该计划包括技术科学板块、交叉融合板块和基础科学板块，以基础学科为基石，交叉融合为发展引导，技术科学为实现手段，共同提供从0到1再从1到N的转化应用支撑，并面向不同场景进行验证和应用。

他表示，根据未来发展的三个趋势归纳出相应的科学问题，包括全要素互联的结构化组织机理、生产制造流程的柔性构造理论与方法和产业链与价值链的网络化调控原理，该计划提出了一系列研究思路和关键技术，旨在解决这些挑战问题并推动工业互联网的发展，为工业互联网等领域的创新和应用提供理论和实践的指导。

尹浩院士强调，该计划旨在创新和突破三个科学问题的基础理论与方法，形成一批核心关键技术，并在三个以上工业制造典型场景中完成集成式验证。计划目标是形成重大原创成果，培养国际影响力的人才和团队，为构建全要素互联、生产制造流程化和工业网络体系化的产业新生态奠定理论和技术基础，引领未来工业互联网的科学发展。

该计划于2020年批复，已连续发布了4年并执行了4期，主要分为培育、重点和集成三类项目，以把握趋势、结合实际问题、凝练创新性研究来作为项目遴选的基本原则，实现总目标。最后，他表示欢迎从事工业互联网研究的团队提出建议，积极根据指南要求提交项目申请书，共同为工业互联网的发展贡献中国智慧。

中国工程院院士 杨善林

杨善林院士就“AIGC科学基础和应用展望”这一主题进行深度剖析，从AIGC的科学基础与应用展望两个方面具体展开论述。

他表示，AIGC的出现是人类历史上第一次实现非生物体的智能涌现，其发展离不开科学与基础技术的支撑，包括生物学、认知科学、数理计算科学、决策科学、复杂性科学等领域的研究。生物学为AIGC的发展奠定了基础；认知科学、数理计算科学是AIGC发展的核心理论和技术基础；决策科学是解决AIGC安全伦理问题的重要理论与方法基础；复杂性科学是分析研究AIGC涌现机理的重要理论工具之一。他认为，从中长期看，需要加强生物学与AIGC的互动研究；从近期看，特别要重视社会学、经济学、管理学、行为科学等人类认知规律的研究，并且要通过数理计算科学和决策科学的综合研究，推动AIGC的快速发展。

他在论述应用展望时指出，AIGC在科技创新、产业发展、社会治理、智能代理等领域已获得初步应用，随着其快速发展，应用将越来越广泛和深入。在科技创新方面，AIGC可用于生物学研究、结构预测和新材料结构合成等领域；在产业发展方面，AIGC被应用于无人驾驶；在社会治理和医疗健康领域，AIGC也展现出巨大的应用潜力。然而，人工智能的发展也存在着风险，包括安全风险和价值风险等。因此，必须高度重视AIGC的发展，加强国际交流与合作，努力攻关关键技术，争取在这个领域做出世界性的贡献。

中国科学院院士 管晓宏

管晓宏院士以“与数字经济发展相适应的数字政府服务与数据安全保障”为题，分享了数字政府体系框架和组织结构，以及保障数据安全的关键技术和管理措施。

他介绍，数字经济、数字政务、数字文化、数字社会和数字生态文明是数字中国建设的五大领域，而核心引擎就是数字要素。数据作为新的生产要素，随着数字产业化、产业数字化的推广，数据资源快速增长。他指出，数字政府对数字经济的支撑作用比较明显，可以提升经济调节能力、提升市场监管力、提供经济发展新动能并且全国一体化的政务数据正在逐步智慧化，支撑政府做好数据服务、政务服务、智慧化服务。并表示，以数字政府为主体的统筹安全与发展推动数据共享，集合社会各级力量做好数据共治，最终推动数字政府的建设，应该以信息系统为支撑，构建纵横贯通的新型数字政府组织结构，实现国家、省市和县市三层互通响应，构建平台支撑体系，履行主要社会职能，最终实现数字政府总体建设目标。

网络空间安全是数字经济发展和数字政府建设的基础。他认为，应该从互联网、系统、信息、内容、工业控制和数据等多个方面来保证安全性。同时，探讨了隐私保护和安全约束的新型计算范式、信息物理融合系统的安全、工业互联网和物联网的安全性、数字政府体系的建设以及网络空间安全的保障等问题。并重点介绍了如何开发网络安全管控芯片和系统，形成自主的网络安全体系，发展网络与数据固有安全的管控系统，以解决数据安全和隐私保护问题。最后，他还强调了数字政府和基础设施建设的重要性，以及筑牢网络空间安全、保障可持续发展的必要性。

中国工程院院士 孙凝晖

孙凝晖院士围绕“数据件——数据基础设施的基本抽象之一”作了主题报告，从对数据基础设施的解读入手，阐述了对数据基础设施的基本抽象之一“数据件”的思考。

他表示，国家数据局成立后首次提出了“数据基础设施”的概念，现在的数据要素市场会出现新的数据空间，因而需要新的数据基础设施。数据设施的基础体系包括网络、算力、流通和安全体系，其中，算力设施和数据流通设施需要新增，而要成为基础设施，技术需要满足标准化、抽象、大规模低成本和应用面向大场景的要求。并指出，如果构建一个数据要素全球流动、全球可加工的基础设施，解耦是数据基础设施的基本方法，可以降低数据要素社会化供给的门槛，而在知识社会范围内对数据进行处理，就需要新的抽象，他从数据处理的角度提出了数据件。

他介绍，数据件就是对异质多元的数据标准化封装，支撑数据要素和数据主体、数据应用的解耦，最终实现全网加工要素化的数据，分为数据层、元数据层、能力层、管理层和安全层五层，可管控、可封装、可计量；数据件通过协议和软件把需要的数据组织成数据场来提供数据，实现数据价值倍增；数据件加工重视标准化、安全化、要素化，数据流动需可关联、可组合、可流转；数据件消费或访问工具重视产品化、服务化和价值化，以技术为支撑驱动经济发展。

最后，他强调，数据件组织是实现数据价值倍增的关键，要重视标准化、安全化、要素化，为了调度复杂行业应用，需要开发类似于算力网页的组装、开发、表达复杂应用的工具和方式；且数据件要考虑到生态解耦、能力标化、数据获取的广谱关联能力、协同编排能力、度量质量以及内生安全保障六个方面，使得数据可以“供得出、留得住、用得好”，这是数据基础设施的重要组成部分；并指出，目前正在进行实验验证这个思想的可行性。

中国科学院院士 陈松蹊

陈松蹊院士分享了“数据、数据分析与数据赋能”的主题报告，从多个方面入手阐述了数据分析在数字中国建设的重要性，并就如何提高数据分析能力提出建议。

首先，他指出数据是通过度量或统计获得的信息，是实证推理的基础；数字化的数据可以被传输、共享和分析；而数据分析是实现数据赋能的关键，需要利用统计学及信息技术对数据质量进行评估，凝练、提取有用信息。

同时指出，在“数字中国”建设中，除了数据平台和硬件平台的建设，还需要加强软实力建设，特别是数据分析能力；数据分析不仅在学术研究中有广泛应用，也在商业、政府和社会领域有广泛应用，可以推动各个领域的创新和发展。

他表示，数据分析能力的建设需要重视人才培养和文化构建，将数据科学列入基础学科，培养专业人才。同时，要意识到数据的价值，建立数据市场和数据文化，用数据说话、决策、管理和创新。制药企业、信用卡公司和银行等案例表明数据科学团队可以极大地减少违约，赋能企业。此外，算法技术可用于将非结构化数据转化为结构化数据，并创建更优质的数据科学平台。他强调，数据赋能千行百业的路径可以通过自上而下或自下而上的方式实现，包括联邦学习等解决方案。总之，从数据到数据赋能需要数据分析，需要数据人才和文化，以及实体落地。

杜文莉教授（代中国工程院院士 钱锋）

杜文莉教授代表钱锋院士作“数实融合助力制造业数字化转型”的主题报告，分享了制造业数字化转型过程中，如何将数字经济与实体经济有效融合，为现代化产业体系注入新动能。

她从数字经济发展的特点、数字化转型的背景、内涵及目标等方面进行阐述，并提出了一些新的要素和方向。她表示，在数字经济发展过程中，数字产业化、产业数字化、数字化治理和数据价值化都非常重要，但是数据价值化、数据增值方面的实践仍较少。数字化转型的背景主要源于制造业对提升效率和高溢价能力的核心竞争力的需求；同时，随着新型工业化的发展，数字经济、绿色低碳、元宇宙等新要素助力制造业的高质量发展，而工业元宇宙作为数字经济与实体经济融合的关键点，推动数字经济向实体经济转移，做到虚实协同是制造业发展的新引擎。

她指出，数字化转型的内涵在于通过数据驱动，实现企业生产过程中的资源要素配置最优化，提高产品质量、降低生产成本、提升交付能力；数字化转型的核心在于构建需求驱动的智慧大脑，实现快速感知和供需精准匹配；在数字化转型过程中，需要解决不同时空层面和维度的经济效益提升问题，涉及分子尺度、介观尺度到宏观尺度不同时空影响尺度的调控方法；同时，需要解决“卡脖子”问题，自主研发和掌握核心工具、算法和软件，实现自主可控的数字化转型。

她强调，数字化转型的目标在于实现产业链的现代化，构建客户需求驱动的敏捷供应链，确保产业链安全稳定，同时推进制造业实体化赋能；并表示，数字化转型的路径包括感知、装置的有效自主调控、优化决策、安全环保和监控、智能运维服务和产业链和供应链的协同优化等方面，通过新一代信息技术的有效协同，实现不同链条的协同和优化，可提升产业价值链的高值化和高端化，同时实现节能环保效益的提升。

最后，她在数字化转型的应用案例中展示了数实融合在炼油加工过程中的应用，通过构建数字孪生模型和自主决策系统，实现装置智能高效生产运行。数据和相关支撑应用形成应用后，赋能传统产业升级，打造现代化产业体系底座，为产业链和供应链的韧性和安全水平提供安全发展的新格局。