2021-2025年数字经济九大技术趋势展望

  数字经济分为数字化、互联网(固定互联网&移动互联网&物联网)、数字孪生3个阶段，当前正处于第二个阶段。不同国家、不同地区、不同行业、不同企业数字经济发展的进程不同，当前我国正处于数字经济的中期，技术进步对于社会发展的影响越来越大，生产方式、生活方式、商业模式都在加速演进。总体来看，社会生产力需求推动了技术的进步，技术的进步又进一步推动了经济的发展。基于此，笔者在下文中预判了未来5年数字经济中的关键技术发展趋势。

 

    一、互联网与物联网

 

    1.互联网上半场toC向下半场toB迁移

 

    随着各大互联网公司互联网生态的兴起，整个toC互联网生态进入互联网公司寡头垄断甚至在部分领域完全垄断的时代，随之而来的是toC市场跑马圈地时代已经结束，中小型互联网企业已经很难通过简单的投资和创业获得市场份额和做大做强，整个互联网生态进入下半场。

 

    下半场是庞大的toB时代，互联网企业、电信运营商、软件类企业纷纷杀入toB主战场，未来5年，toB预计将产生20万亿元的大市场，集中在企业云计算、工业数字化、工业设计、工业互联网、智能制造、虚拟专网、数字孪生工厂、工业机器人等诸多领域。

 

    2.工业互联网：消费互联网与工业互联网逐步对接

 

   消费互联网推动移动互联网时代大发展，消费需求是刚性需求，带动力最强，线下消费活动与线上消费活动互动。2019年线上消费占社会商品零售额的比例已经超过53%，虽然增长趋势放缓，但是线上消费具备无可比拟的价格优势、效率优势，可以放缓甚至在局部拉平CPI涨幅，延缓通货膨胀带来的社会压力。2020年新冠肺炎疫情期间线上消费意愿达到了70%以上，但是，我们也应看到线上经济与工业制造业能力提升之间还有一个瓶颈——消费互联网与工业互联网之间的鸿沟。未来5年，工业互联网的重点是逐步填平这个鸿沟，工业互联网平台不能仅盯着toB，其最根本的活力源泉来自于消费互联网。

 

    3.车联网：汽车与道路的数字化是车联网的前提

 

    虽然已经有20年左右的发展历程，但是车联网依然处于萌芽期，最根本原因是公路交通、车辆制造等有较高的安全标准特点。当前的车联网、智能网联汽车或无人驾驶各种技术体系最本质的还是汽车与道路的数字化、车路协同联网、数字孪生交通这条线，而汽车与道路的数字化是前提和基础，跳过这一步谈无人驾驶则是空中楼阁，失去安全性这一前提将抹杀大量的创新。

 

    未来5年，只有从汽车设计与制造、道路设计与基础设施、交通管控这个源头去考虑数字化，并与车联网技术并驾齐驱才能加快车联网的发展，而我国推广电动汽车的政策恰恰是汽车数字化的契机和时间窗口。道路的数字化需要民营物联网企业唱主角，并结合交通管理部门的统一布局。

 

    4.移动互联网：二线移动互联网应用APP进入“合纵连横”时代

 

    按照互联网企业的规模，移动互联网应用APP可以分为一线、二线、三线、四线互联网应用。互联网巨头大发展的背后是众多有核心技术的二线移动互联网应用APP处在生死边缘，而三线、四线互联网应用已经倒下去数以万计。未来5年，这些二线的APP如果想活下来就必须合纵连横进行整合，长板对接，避免重复建设、恶性竞争。只有这样，才能让互联网生态呈现金字塔形状，而不是互联网巨头一家独大、资本无序扩张。移动互联网产业要想可持续发展最根本的落脚点是形成以技术为核心的产业链良性竞争。

 

    二、云计算

 

    1.云网融合：电信运营商开展政企行业的敲门砖

 

    在toC领域，互联网公司抓住了移动互联网的巨大商机和社区需求，形成了垄断型的互联网生态，而电信运营商错失了重要的转型时间窗口;而在toB及toG领域，云网融合为电信运营商提供了重要的切入点。中国电信认为云网融合包含4层涵义——网是基础，云为核心，网随云动，云网一体;中国移动面向toB市场重构了云网架构，持续打造云网边行业专网，结合N+31+X移动云布局提出了“一朵云、一张网、一体化服务”的云网一体化策略;中国联通推出了包括云联网、云组网、云专线、云宽带、联通云盾、视频智能精品网、金融精品网等在内的七大产品。

 

    云网融合是未来发展大趋势，且将从IaaS/PaaS/SaaS逐步升级，市场价值也逐步提高，因此未来5年，电信运营商云网融合将往SaaS方向发展，电信运营商基于云网融合的政企业务未来将有较大市场空间，而且相对于互联网公司在网络方面具备无可比拟的优势。

 

    2.SaaS云服务：中国市场营销类SaaS新巨头将诞生

 

    国内数字经济的发展从模仿借鉴欧美发展历程向自主创新转变。以公有云为例，SaaS服务能够给企业带来巨大的成本节省，对标欧美，国内SaaS行业潜力巨大。国外以Salesforce为例，其市值1000多亿美元，开始于销售自动化，是SaaS行业的开创者，业务包括CRM、客服、营销等多领域。著名的SaaS企业还有Workday(人力资源)、ServiceNow(IT服务)、Atlassian(在线开发协作平台)、Zoom(视频会议)、hopify(商城建站系统)等，这些企业总市值已达数万亿美元。

 

    可以预见的是，未来5年，国内也将诞生超级SaaS平台。希望可以看到BAT等巨头之外的企业，例如电信运营商、软件企业、云服务企业能够百花齐放，出现新的SaaS新巨头。

 

    3.云存储服务：基于移动互联社交的云存储将爆发

 

    随着移动互联网社交平台的深入推进，社交软件正逐步从toC向toB延伸，企业组织架构的社交化也改变着移动互联网新的生态，email邮箱的使用率正在下降，很多普通的文件来往正在从邮箱向社交软件迁移。随之而来的是手机存储的瓶颈问题，5年前手机存储的主流是64G，当前是256G。未来5年，手机成本正在上升，催生移动互联网、社交软件与个人及企业云存储市场的爆发。

 

    三、数字孪生

 

    1.数字孪生城市将从萌芽期迈入成长期

 

    数字孪生城市的内涵是在城市信息的建设过程中，在虚拟的数字环境中再映射出城市环境中的物理环境和管理流程活动，通过数字孪生理念和统一的平台，实现高效可持续的城市管理方式。

 

    数字孪生城市的发展是循序渐进的，数字孪生城市概念并没有广泛推进，但是由于其理念是遵循物本原则，即在数字世界里孪生一个城市，因此无论智慧城市进程发展到哪一步，数字孪生城市都是不可逾越的阶段，而且演进必然遵循以下规律：从建筑行业向园区规划、城市规划、公共安全、交通、水利、商业、旅游等行业逐步扩展，从单体的建筑向建筑群、经济开发区、园区、整个城市扩展，从平面2D图向3D图、3DGIS图扩展，从建筑BIM走向城市CIM，从单纯的平面展示向立体、VR、全息投影显示，从最基本的城市建设向城市安全、城市治理、城市服务、产业发展延伸，从单体智能向群体智能、城市电脑逐步演进。

 

    2.数字孪生从高端装备制造向全行业拓展

 

    因为工艺精确度要求最高，数字孪生源于高端装备制造，且在这个领域应用价值最大。采用三维数字化设计技术和预装备技术，三维设计工作站做零件设计、装配设计，取代过去高端装备需要成千上万人手工画图工作。全三维数字化设计研制周期缩短，减少返工量，质量更高、成本更低、国际市场上的竞争力更好。数字孪生也正在从高端制造向生活消费品制造、基础设施领域拓展。

 

    四、大数据

 

    1.数据立法从智慧城市向全领域拓展

 

    数据是物权还是知识产权?笔者认为两者都不是，因为无论是物权还是知识产权更多谈及的是工业文明范畴，数据是数字经济时代的产物，因此数据权是区别于物权和知识产权的新型产权，只有把数据产权界定清楚，数据才能按照市场规则、资本利得规律合理流动起来，从而减少信息孤岛，避免陷入数字化鸿沟。

 

    当前的数据立法还是类似政策指导意见，未来围绕数据立法将形成以《数据法》为条线的新型法律体系，各地的大数据管理局未来将类似房产局、知识产权管理局，具有管理、注册、监督引导市场的作用。

 

    2.从数据被侵权到数据觉醒

 

    我国有全球最庞大的互联网消费群体，用户的检索、浏览、购买等数据被互联网公司收集。过去用户只能被动地被推送信息或者被转让给第三方。随着人们对个人数据的关注度越来越高，数据侵权的情况正在引起消费者的强烈关注，网民开始进入数据觉醒状态。数据觉醒也会推动国家对数据权立法。

 

    五、区块链

 

    1.区块链定位：数字世界的契约机制

 

    在工业经济时代，交易是通过有形的契约中的违约责任条款约定及实现的;而数字经济时代同样也需要信用机制，但是不同的是它是在数字环境，市场经济的本质是信用经济。如果不能通过安全可靠机制达成交易互信，市场交易的成本就会极高，区块链则赋予数字世界新的契约机制，去中心化、分布式记账方式让信用机制变的扁平化、众筹化，符合互联网经济平等、共享的特点。

 

    2.数字货币进入商用化阶段

 

    当前物理世界的金融体系也是基于工业经济的，数字经济时代也必然呼唤新的金融体系。央行副行长范一飞曾明确提出，中国央行数字货币应采用双层运营体系，人民银行先把数字货币兑换给银行或者是其他运营机构，再由这些机构兑换给公众。与纸币不同的是，涉及到的每一分钱所有交易过程都是可追溯的，这就达到了物理世界所达不到的效果。进入数字货币时代，贪腐、网络洗钱、互联网金融诈骗将无处遁形，基于工业经济传统货币模式下的互联网金融P2P将在数字货币时代重新焕发勃勃生机。

 

     六、5G技术

 

    1.5G建设从导入期进入规模发展

 

    4G时代到来之前，移动通信技术是落后于市场需求的，人们普遍期待的网络泛在连接，从固定互联网到移动互联网是看得到的市场需求，激活丰富的市场业态。而对于5G网络来说，市场需求并没有被充分挖掘。因此，未来5年，中国5G仍将慢慢从导入期进入规模发展期。各行业从4G向5G迁移的边际效益不明显，VR、工业互联网、8K高清、云桌面等各种应用的普及将拉动5G网络的需求。

 

    2.5G的杀手锏应用为车联网

 

    除了个人市场庞大的消费群体之外，还有一个超大型的市场就是车联网。2020年底，全球汽车保留量已经超过15亿辆，其中，中国为2.7亿辆。未来车联网的根本是在汽车生产制造过程中，提高车辆的数字化程度，使车辆在静态和行驶中的各项数据能够通过车联网实现车路协同、车车协同，而不再单纯依靠基于手机移动互联网。车联网要发展需要摆脱对手机移动互联网和物联网的依赖，而是把汽车数字化、道路数字化，把汽车作为一个移动的物联网终端，让车联网终端成为汽车出厂的标配，从而推动车联网的快速发展。

 

    七、6G技术

 

    1.6G标准将探索物网融合新时代

 

    6G相对于5G将不仅是容量、带宽、时延大幅度的提升，而是更紧密地与物理世界融合、与生产融合、与生活融合。

 

    6G将是太赫兹波时代，其兼具微波通信以及光波通信的优点，即传输速率高、容量大、方向性强、安全性高及穿透性强等。太赫兹波在2004年由美国提出，被列为“改变未来世界的十大技术”之一。它的波长在3μm~1000μm之间，而频率在300GHz~3THz之间，高于5G使用的最高频率，即毫米波的300GHz。6G系统的天线将是纳米天线。4G、5G移动互联网时代，手机可以实现位置定位、读取二维码、NFC功能、海拔高度、运动步数等，万物互联(IoE)定义为将人、流程、数据和事物结合，使得网络连接变得更加相关，更有价值，地面基站与卫星通信集成从而真正做到覆盖全球。6G更近一步，网络将无处不在、无时不有，物就是网，网就是物，这就是物网融合的新时代。

 

    2.6G与将与区块链、云计算结合打造数字孪生世界

 

    6G将迈向太赫兹频率，同时会引入基于区块链的动态频段共享技术，数字世界内部的数据与技术的共享，物理世界与数字世界的交互要通过一种可信机制来完成，而区块链充当这个角色比较合适。此外，5G乃至6G网速的进一步指数级提升，终端的存储将产生瓶颈，技术进步、生产力提升需求、生活方式需求、市场规模需求等是一个相互促进的过程，通过数字孪生建立一个规范化的数字世界，让其更好地为人类服务。

 

    八、量子技术

 

    量子信息科学是量子力学与信息科学等学科相结合而产生的新兴领域，重点发展方向包括量子通信、量子测量和量子计算3个领域，分别面向保密通信、超强计算、精密探测，均突破了信息科学的经典极限。虽然，目前大部分技术还处在实验、试点示范的阶段，但未来，量子技术或将成为智能经济时代的“新基建”。

 

    1.量子保密通信技术将进入规模商用化

 

    各不同的个别粒子，即使相距遥远，一个发生变化，另一个会瞬时发生相应改变，基于光纤网络的量子保密通信技术和星地量子密钥分发技术，因“量子霸权”迟早要来，而量子保密通信技术必然要超前于量子计算。

 

    2.量子计算将在未来5年进入持续竞争状态

 

    量子计算机是以云计算的方式提供用户使用。随着移动通信网速的提升、手机端等终端存储和计算的瓶颈，量子计算机将主要在数据中心为各种智能化的应用提供算力服务。如果用计算机的发展历程来对比，量子计算机目前还处在经典计算机的电子管时代，仅完成了原型机和退火机，量子计算相对冯诺依曼架构是质的飞跃，还需要很长时间才会商用化。

 

    从这个角度来看，当前的数据中心建设模式还将持续，但是未来的计算将从大型、超大型数据中心向边缘计算回归。类似人工智能的发展还将经历专用人工智能、通用人工智能、自主创新人工智能3个阶段一样，量子计算也将经历专用量子计算(又称退火量子计算)、通用量子计算、超级量子计算3个阶段，未来5年通用量子计算将进入萌芽期。

 

    九、人工智能

 

    1.开始出现通用人工智能的萌芽

 

    就像从工业经济迈入数字经济一样，数字经济之后的阶段是智能经济。如同工业经济时代已经有了数字经济的萌芽，数字经济时代已经有了专用人工智能技术，比如人脸识别、图像识别、智能语音识别、L4级的无人驾驶等，而将这些专用人工智能3个及以上融合在一起就是通用人工智能。未来5年，在一些技术成熟领域将出现通用人工智能的萌芽。

 

    2.人工智能将遭遇算法瓶颈

 

    在深度学习领域，人工智能未来5年将遭遇瓶颈期。机器学习、深度学习和神经网络，用数学上集合里的概念去理解这三者之间的联系，他们之间依次是包含的关系，即机器学习包含深度学习，深度学习包含神经网络。其中，四层以上的神经网络就可以称之为深度学习，而深度学习是一种典型的机器学习。这个体系在过去4年和未来5年都将持续遭遇瓶颈，说明在数字经济发展不够充分基础上的智能经济还仅只能称之为“萌芽期”。

 

    总之，技术的发展动力来源于打破经济瓶颈，技术的发展进一步推动经济发展，如此循环往复，分析其关键本质对于认知数字经济，把握历史机遇期非常重要。