区块链:深度 | 数字新基建时代ABCDI带来的商业机会_数字资产

2020年被称为是中国数字经济元年，由于全球范围内错峰爆发的新冠疫情，催生无接触经济的需求，迫使我们加速拥抱数字化进程。

在这个进程中，有哪些技术会爆发，有哪些机会值得抓住？算力智库创始人燕丽从数字经济产业协同的角度，解读了现阶段全球经济动荡中，如何抓住数字经济产业增长的红利。燕丽表示，数字化的能力就是生存的权利，未来的数字经济产业的发展是各项技术的协同。

1数字化能力将决定企业的生存

2020年被称为是中国数字经济元年，由于全球范围内错峰爆发的新冠疫情，催生无接触经济的需求，迫使我们加速拥抱数字化进程。

通过这次危机，我们发现传统企业以前是可以选择加入数字化进程，以及选择延缓数字化进程。而今天传统企业必须要拥抱区块链、人工智能、大数据等新兴技术，成为数字化的实体经济，才能获得更好的生存能力。

数字化的能力就是生存的权利，所以2020年是中国数字经济的元年。

数字经济的核心是大数据，识别—选择—过滤—存储—使用，引导、实现资源的快速优化配置与再生、实现经济高质量发展的经济形态。

我们通过不断升级的网络基础设施与智能机等信息工具，互联网—云计算—区块链—物联网等信息技术，人类处理大数据的数量、质量和速度的能力不断增强，推动人类经济形态由工业经济向信息经济—知识经济—智慧经济形态转化。

从另一个意义上来说，数字经济也是工业4.0或者工业经济的本质的特征之一。

2017年数字经济在中国的政府报告中被首次提出，2019年中央经济会议中明确提出要大力发展数字经济。

最高人民法院院长周强：积极推进区块链等科技创新成果同审判执行工作深度融合:11月26日，推动长三角一体化发展司法工作座谈会在最高人民法院第三巡回法庭召开，最高人民法院院长周强出席会议并讲话。周强要求，要坚持用改革思维和科技手段破解难题，大力深化司法体制改革和智慧法院建设，积极推进大数据、人工智能、区块链等科技创新成果同审判执行工作深度融合。要推动长三角一体化司法协作平台建设，探索建立集中送达等平台，实现司法服务信息和资源共享。（人民网）[2020/11/27 22:22:19]

从测算角度来说，数字技术投资的平均回报是非数字技术投资的6.7倍左右。这个还是基于2018年的数据，按照19年包括2020年上半年的整个数据，因为其他行业基本上处于相对萎缩的状态，这样的对比会更加强烈。

数据是数字经济最重要的生产要素，因为我们讲经济，就是生产要素、生产力、生产关系几个重大的权重。

刘鹤副总理在19年的11月22号的人民日报上就发表文章，陈述了数据对于提高生产效率作用的凸显，数据作为一种独立的新生产要素，将有助于实现其他要素的价值数据。而这种新要素必须要确权，然后才能公开共享和交易。

数据被列为生产要素，意味着数据跟劳动、资本、土地等其它的生产要素一样，可以被企业用来生产商品和服务。值得注意的是，数据资源跟土地包括劳动相比，不存在上限，它的增长速度可以呈指数级增长。

2数据作为最重要的生产要素，但面临诸多挑战

如果我们能充分利用这样一个用之不竭的要素，可以为经济带来极大的推动力。虽然数据这么重要，但其实数据也面临着非常多的挑战。

最高法：推进区块链等技术在知识产权审判和司法工作中深度应用:11月9日消息，最高人民法院副院长杨万明在新闻发布会上通报，《最高人民法院关于支持和保障深圳建设中国特色社会主义先行示范区的意见》由最高人民法院党组会审议通过，今天发布实施。《意见》指出将完善技术事实查明认定体系，推进区块链技术在知识产权审判中的广泛应用；全面推进区块链等信息技术在司法工作中的深度应用，提高司法工作智能化水平，全面加强智慧法院建设。加强数字货币、移动支付、与港澳金融市场和金融(基金)产品互认等法律问题研究，服务保障深圳金融业创新发展。（最高人民法院官网）[2020/11/9 12:04:31]

1.海量数据的存储。无论是静态数据还是动态数据，无论是冷数据还是热数据，都面临着大数据的存储问题，而且这个数据生产的量会越来越大，对应的相应基础设施就是IDC机房、超算中心，还有区块链领域提到的分布式存储。有这样的一个数据的痛点，相应也需要一套基础设施作为支撑。

2.数据通信与交互。数据要发挥作用，不是静态的，而是让数据可以交互、流动、分享起来。这对于基础设施的要求是网络以及带宽。

3.数据的确权。数据非常容易被复制，而且难确权。无论是在信息权、知识产权，还是我们在影视作品当中存在大量的盗播现象等等，其实都是一个映射，说明数据很容易被复制，很难被确权。

4.数据孤岛与隐私保护。在我们的日常生产中，其实广泛存在数据孤岛效应，数据并没有流通起来，数据孤岛广泛存在。另外还有一个延伸问题，大量的数据跟我们每个人日常生活信息、生产信息和个人的隐私息息相关，因此数据保护成为大数据面临的重要问题。

5.数据的真实性如何去甄别？大量数据可能是无用数据和虚假数据，需要去识别才能发挥数据真正的作用。

6.数据的定价和交易。虽然数据非常重要，怎么样给数据做定价，数据定价完在交易场所交易，是非常重要的问题。

IOST与Gravity Network达成深度合作:据IOST官方消息，IOSTI与Gravity Network达成深度合作，未来双方将携手开发跨链集成，实现区块链跨链通讯，共同促进Web3.0的发展，从而实现双方生态的进一步扩展。

Gravity Network是一个跨链数据预言机协议，将各种底层公链相互连接，允许各公链在Gravity Network上创建去中心化的网关，让不同区块链生态系统的用户相互交流。[2020/11/4 11:37:12]

以上是数据面临的挑战，同时也是数据经济中存在的机会。

3?“ABCDI”协同下的产业数字化与数字产业化

今天我的主题叫数字经济的ABCDI，也就是人工智能、区块链、云计算、大数据、物联网，这是我认为目前数字经济中最重要的5个模块。我把原来的E，边缘计算替换成了I，物联网。

如果说互联网、移动互联网和物联网相当于一个人的神经系统，大数据就相当于人的五脏六腑加皮肤，云计算更像是人的脊椎脊梁。人工智能就是人的大脑。而区块链更像是外部的DNA，它可以让你的骨骼更强，可以让你的大脑更聪明，让你的皮肤更光鲜。

云计算的核心的功能在于计算能力、存储能力和通道能力，大数据的核心功能在于静态数据、动态数据和被使用后新生的叠加数据。人工智能的核心是过滤大数据中的冗余，把数据通过深度的挖掘变成知识，帮助人类在工作中的决策性判断。

而区块链作为一种特殊的互联网技术，核心是产生一种新的信任机制，帮助人类去拓展协作的广度和深度。

现场 | 央行金融稳定局安起雷：区块链已深度改变金融的形态 但金融的本质没有变:金色财经现场报道，11月22日，2019环球数字经济创新发展大会在京举行。中国人民银行金融稳定局高级会计师安起雷发表主题演讲——《四大关键数字技术——追求高质量发展的创新思想》。他表示，区块链已经深度改变了金融的形态，但金融的本质没有变。金融是经营风险的机构，其生命力在于周转。没有周转，没有高效率的配置，金融则充满风险。在监管方面，我国还是处于保守状态的。在金融风险当中，我们看到了很多失败的案例。如今数字经济方兴未艾，来势汹涌。从市场操作的角度来看，规则一定是首要的，我们需要补齐短板。[2019/11/22]

如果以新型基础设施建设为核心，特高压、城际高铁，包括5g的一些基础的基站的搭建，更多是原有的传统产业，去赋能它做产业新旧动能的转化。而人工智能、大数据中心实际上是新兴的数字技术。

根据招商证券的预测，2020年到2025年新基建的七大领域，包括5g带动的上下游的基建投资规模可达6.9万亿—10.3万亿之间，所以它对整个中国经济GDP的提升非常有用。

数字经济中有一个概念叫产业数字化，还有一个概念叫数字产业化，两个模块到底有什么不同？

总书记强调：“要发展数字经济，加快推动数字产业化，依靠信息技术创新驱动，不断催生新产业新业态新模式，用新动能推动新发展。”这里的产业数字化，是用新一代信息技术打开传统产业的发展空间，实际上是用新的技术来帮助传统产业再造流程、提升品质、拓展边界，本质是在GDP经济中去帮助存量经济去做改造和提升。

数字化为什么能够颠覆传统产业？主要是基于5个维度。

1.打破空间与区域限制；

2.积累生产生活中24小时的信息数据；

3.打破场景边界；

4.信息收集与预测的方式发生重大变化；

声音 | 工信部副部长陈肇雄：推动数字经济与实体经济深度融合:据人民网消息，2018中国信息通信大会在成都召开，中国工业和信息化部副部长陈肇雄指出，顺应数字经济发展大势，推动数字经济与实体经济深度融合，是加快新旧动能接续转换的重要举措。今后中国将加快推进数字产业化、产业数字化，做大做强数字经济，打造高质量网络，强化基础支撑。[2018/12/17]

5.打穿价值孤岛，重塑价值。

而数字产业化可以理解为增量的拓展，是新一代信息技术产业自身红利，主要有3大产业：

1.核心产业：以AI大数据、物联网、区块链等新产业新模式新生态规模化发展；

2.前沿产业：新型芯片、基础软件、智能硬件，支持开展智能建模和自然语言处理等关键技术攻关，高端数控机床和工业机器人等；

3.关键基础产业：新一代信息技术制造业。基于IPv6、5G商用的信息网络设备和信息终端产品及系统应用，积极推进第三代北斗导航高精度芯片、太赫兹芯片等产业化及应用等；四应用服务产业——高端软件与信息技术服务业。

明晰产业数字化和数字产业化两个概念后还有个概念：资产数字化和数字资产化。

数字资产可以划分为数字的资产化与资产的数字化，数字资产化的一个典型即数据作为生产要素而形成的数字资产。资产的数字化则属于传统金融逻辑，指将现实中的资产映射到链上进行流通。

将我们现实中的金融资产或其他物理意义上边缘资产，都可以映射到区块链上进行流通。参考金融领域的资产证券化、ABS业务，基于资产抵押，在银行获得授信。

实际上我们在金融场景当中会发现，资产交割会分为场内交易和场外交易。金融本身是基于信任环境，在资产交割中，必须有一个信任环境，才能促使交易本身可以安全稳定进行。

各个国家都有法律作为辅助执行信用的辅助通道，实际上传统技术在约束金融交易中的能力相对有限，需要一个可信技术给传统金融赋能。

通过可信技术的赋能，数据与价值，真正聚合成物理与逻辑一体的数字资产。数字是价值，数字的流转就是价值的流转。任何资产均可利用可信技术展开数字化，流转盘活起来。不仅能承载各类资产，如股票、债券、衍生品、资产证券化产品等传统金融资产，也将激活目前在场外大规模“沉寂”的各类边缘资产。

资产数字化的更深层次的涵义是，数据信息将是原生的，可以被穿透和追溯，可以被自证与他证，从而引申出了自金融模式，经济前景和意义不可估量。

阿里现任掌舵人张勇提出这样一个数字经济的阿里体系参照图。实际上可以表达出在数字经济领域、底层技术看不见的映射技术，以及我们看得到的各种应用的这样的一个关系。

最底层的人工智能、大数据、区块链、云计算在根的末端，往上一层更靠近泥土的浅表层，像人工智能领域的语音识别、图像识别，物联网设备里的传感器、大数据监测平台，都是数字经济当中的底层技术。

其实通过这棵大树的一个树根、树干和树叶，我们就能看出在数字经济中，技术和应用层的场景和产品的映射关系。

4数字经济赋能实体案例

1.AI猪脸识别

以京东数科自主研发的智能养殖系统为例，这套智能养殖系统包括神农大脑、人工智能巡检机器人、IoT的饲喂机器人以及一套SaaS模块。巡检机器人、饲喂机器人等设备，可实时监测猪场内的温度、湿度，精准识别每一头猪并精细化饲喂，实时监测生长情况。包括猪每天的进食量、体重增长、体温、是否生病等等，这些数据反馈给神农大脑，神农大脑可以智能地做出反应。

在部署完成1年内，可以将养殖人工成本减少30%-50%，降低饲料使用量8%-10%，并且平均缩短出栏时间5-8天。按照这个算法，假如推广到全行业，可以帮助产业降低超过500亿元成本。

2.区块链

广州南沙区上了一个基于区块链的疫情防控协同系统，通过区块链，协同卫生署、健康局、大数据中心等5个不同的部门。包含五大功能模块，分别是疫情防控指挥中心、疫情汇总管理、防疫物资管理、企业复工管理、疫情防护信息上报等。而疫情重点关注人员、最新疫情数据、资源调度情况，多部门数据被打通，都通过区块链技术被汇总。

上线仅两天时间，这个系统便已汇聚数据210项、27万余条。疫情发展趋势、医院床位、疫情防控物资、高快速路出入口等信息一目了然。借助区块链，许多需要当面接触的工作也可线上完成，大大降低了人群接触风险

3.云计算

2020年3月20日，厦门市政府与神州数码集团合作打造的厦门鲲鹏超算中心投入使用。该中心既能为政府、企业等提供海量存储和计算支持，也能在政务、健康医疗、海洋气象等领域提供大数据、人工智能等超算服务，将成为厦门“新基建”领域的标杆。

项目一期可容纳近200个机柜，未来还可根据需求发展进行灵活扩容。有别于以数值计算为主要负载的传统模式，超算中心在提供海量存储、海量计算能力的同时，更以产业实际需求为导向，为用户提供大数据集群、云搜索、云数据库、三

维渲染、微服务、容器等多样化的新型超算服务。

4.物联网

中国石油长庆油田目前已建成我国规模最大的油气生产物联网系统，油田覆盖率94.4%，气田覆盖率100%，油气水井上线率96%，构成“长庆数据湖”的基础数据。

长庆油田通过智能化生产指挥系统，及时收集、跟踪协调每日疫情影响产量的情况，24小时实时监控公司油气产量、销量、产能建设、生产辅助等重点生产信息，实现生产运行高效指挥、智能调度、信息共享，部门联动。目前，长庆油田生产一线无人值守站覆盖率50%以上，气田无人值守站覆盖率80%

5.5G

2019年9月26日，基于海尔COSMOPlat大规模定制模式打造的天津海尔洗衣机互联工厂正式落成。这是全球首个智能+5G智慧园区，也是全球目前唯一的5G波轮滚筒柔性生产工厂，规划产能300万台/年。前端5G技术主要围绕数据采集、办公管理、智慧物流、生产质量管理、智能装备应用、智能安防6大场景展开，体现在园内、园外两大区域。

在5G技术支持下，智慧园区外的停车场、路灯、巡查机器人均实现联网联动，甚至园区停车场占用情况、路灯使用及维修情况、垃圾桶内堆装程度也实时可视。

天津的海尔的洗衣机工厂，5G的智慧园区基本上可以把人工智能、大数据、互联网、包括工业机器人的巡检、智能安防等所有能用到的数字领域的一些技术协同在一起。海尔的工厂还有个点，可以通过人工智能的数据自动去给用户做个性化定制化生产，可以直接面向c端，大大提升定制化产品的输出，这对于智能制造产业未来可以提供非常重要的借鉴效应。

数字经济面临的机会和挑战

1.产业数字化基础薄弱

2.与实体经济融合不深

3.数据开放共享水平不够

4.智慧社会建设与社会治理需求不匹配

而传统企业的数字化转型还面临一些问题：

1.转型能力不够;

2.转型成本太高，不能转；

3.转型的周期较长。

所以现在政府是牵动经济的非常重要的推动力。各个区域政府都在推行上云服务，无论是用华为、阿里还是百度云，给传统的中小企业做一些基础的信息化、数字化改造，用大数据跟传统的信息化数据融合，最后用人工智能的算法帮助他在客户的订单获取、销售的预测、区域市场的精密测算等中，用人工智能赋能，通过这种路径可以解决目前传统产业在数字化改造中遇到的一些重要问题。

实际上政府也在探索打造如何去帮传统企业去除物理边界，做数字化的产业集群，把传统企业的上下游供应链中的企业都加入到这个数字供应链中。

这样可以跟原有的传统企业协同，不然单一企业完成的数字化，上下游不能匹配，并不奏效。

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