提起数据赋能，好多人必然会想到数字经济，而提起数字经济，对于大无数非一线城市当局来说，生怕是又爱又恨，爱少恨多。爱的是数字经济有关产业都属于战新或者未来产业，发展远景无限；恨的是它对人才要求很高，这属于少数一二线城市能力玩转的“奢侈产业”，不知路若何使“王谢门前燕”落入“寻常苍生家”。
NO.1 对数字经济常见的两个单方面认知
这里面其实蕴含了两个常见的认知：一是以为数字经济重要适合于人才密集的一二线城市，与大无数三四线城市无关；二是数据未来或许很值钱，但是当前要实现数据富集必要投入大量资金建设“智慧城视妆、“数字大脑”之类的基础设施，投入大，见效慢，在当前财政出入左支右绌之际，优先级后置。正是基于这样的意识，好多处所对于发展数字经济都是雷声大雨点幼，标语固然喊得很动人，身段却很恳切，对数字经济有关的投入建议“十动然拒”。不能说这两个认知都是错的，但至少是不全面的。数字经济两大块，数字产业化和产业数字化，其中数字产业化重要就是新一代信息技术有关的产业，这类产业对人才、技术和信息要求都很高，重要集中在一二线城市，三四线城市能做的不多。但是产业数字化重要是指数字技术与其它产业的融合发展，这就显然不是一二线城市的专利了，那些占有传统产业优势的地域，如农业大县、钢铁大县、能源大县、业务大县等等，往往由于有怪异的产业场景，其对相应的产业数字化有着不成代替的产业吸引力。所以，第一个认知仅仅适合于数字产业化部门。关于第二个认知，若是“智慧城视注数字大脑”之类的基础设施不能有效赋能本地的产业数字化和城市生涯服务数字化，其必然造成大而不当的投资了。但是数产融合，出格是此刻很火热的“数字身分X”对数字身分的“量”和“质”都有很高的要求，这要求本地在数据采集、归集、治理、挪用等环节达到很高的水平，同时在基础性的数字人才造就、基础算力和数据存储等领域进行配套。而要满足这些要求，数字类的“新基建”是必须的，甚至是当务之急。当然，要让这些基础设施阐扬作用甚至阐扬效益，第一位的不是我们要用什么技术，怎么建，建哪些？，而是要凭据本地的数据利用基础前提，充分调研数字服务商和有关产业企业的发展需要，并搭建优良的数据身分使用机造和模式，让基础设施真正可能“既够用，又实用”。
NO.2 何以赋能？
处所当局若何通过数据赋能本地产业？换言之，何以赋能？既然数据是一种沉要的产业发展身分，如同地皮和本钱一样，我们显然能够借鉴地皮和本钱赋能产业发展的思路。地皮必要一套不变高效的出让、开发和建设机造，并且必要水电气、通讯、路路等相应基础设施的接入，这样地皮就能够变为产业发展的空间载体推动产业发展。类似的，只有成立健全的法治系统和造度环境，形成优良的信誉系统和健康的本钱市场，本钱能力在产业发展中阐扬作用。而这些地皮、本钱赋能产业的前提我们都能够看作是基础设施，有些是看得见摸得着的硬基建，有些则是看不见摸不着的软基建。同样，数据也只有在具备相应的软硬基础设施环境里能力赋能产业集群发展。在数据赋能产业发展这个局中，处所当拘娜不是专业的数据利用开发者，更不成能亲力亲为去用数据赋能产业，最应该表演的还是基础设施的提供者，而当驹旖台公司则天然是这些基础设施的授权建设和运营商。
NO.3 若何建设数据产业基础设施？
接下来的问题是建设哪些数据基础设施？各地基础前提分歧，出格是必要赋能的本地产业分歧，显然对基础设施也有分歧的要求，因而必要因地造宜地针对性设计，但是还是有一些通用的准则可循。我通常把数据产业基础设施分为以下四类：
第一类是数据，出格是公共数据的采集、归集和治理。目前各地纷纷成立数据局，在两全铺排和系统归集各委办局的公共数据采集归集方面已经做了大量工作，公共数据也是当前数据利用最成熟的领域。但是仔细分析，各地公共数据的归集水平，数据质量依然参差不齐，在数据治理方面还有很大提升空间。首先要保险本地有质量可用的数据集，这是开发数据产品，形成利用场景的基础，也是以数据资源吸引有关企业的前提。
第二类是数据身分化的造度保险建设。这里面涉及了公共数据若何有效授权，安全性若何保险。若何美满数据有关权势的；，激励更多的企业把数据拿出来投入数据市场，实现更无数据的利用并实现相应的收益。这里要专门提一句的是当前各地在普遍发展公共数据的授权。在当前数据身分化还处于初始阶段的时辰，一些处地点授权方面出于安全性思考过于审慎，例如一些数字经济并不蓬勃的省份要求依照场景进行授权这一对产业成熟度要求更高的授权方式，显然不利于数据产业的初始发展。我的建议是，为了平衡安全性和盛开性，各地政法齐全能够充分利用本地平台公司，对其进行整体授权，而后以平台公司为主体与市场化的专业机构采取多种合作方式，对获得授权数据发展治理和二次加工，更好的激活市场，真正让数据可能流动起来，数据价值可能很好的体现出来。在这方面，我们一方面要亲昵关注国度的整体造度铺排，同时齐全能够在国度的政策框架下进行本地化创新和先行先试。
第三类是利用场景的建设疏导和示范推广。数据赋能产业的关键还是要找到利用场景，这也是蕴含一二线城市在内所有处所的共同痛点。国度数据局、工信部近年来颁布的数字利用典型场景重要都集中在金融、交通和医疗领域，更多的利用场景，出格是宽大产业与数智有机融合的场景还有待进一步启发。在这方面，当局并没有能力直接上手做场景示范，但是齐全能够引入专业的数据服务商和第三方服务机构，整合本地的优势产业，集思广益共共经投机用场景。在这里面，当局要做的是肯定创新政策的倾斜，专项资金的支持，表部专业机构的招引，信誉评估等等，一旦有较好的利用成就，加大行业的示范推广力度。利用场景肯定要结合本地的优势产业，若是是物流枢纽，能够思考在物流商贸供给链领域经投机用场景，若是是人丁密集区域，生涯服务类的场景，如教育、医疗、养总是很好的选择方向，若是是化工资料沉镇新资料则能够在安全出产、节能减排、新资料研发等领域发力。任何一个场景都不是当局拍脑壳定出来的，也不是第三方服务机构或者数据服务商关门造车想出来的，肯定是当局、产业界和数据服务商等各方反复推导如果，实际证伪，最终反复试验磨砺出来的。所以这必要耗费大量的资源和功夫，对于大部门处所来说，我都建议先选择有限的一、两个领域集中力量做利用场景，把它做深做透。
第四类是算力、存储等基础设施的建设和整合。当前基础算力在全国各地大上快上数据中心的热潮下已经过剩，但是服务于AI的智能算力还严沉不及，出格是随着AI的井喷式发展，智算的缺口可能将持久存在。算力和存储都属于拥有显著表部性的产业基础设施，有实力且本地能源、气象等前提较好的处所当驹旖台公司齐全能够加大这方面的投资，形成很好的资产，并服务于本地数据身分产业发展。若是区域前提不支持，当局也能够在整合表部算力和存储资源，为本地企业提供低成本的算力和存储服务有所作为，降低企业成本。
除了建设和运营以上四大基础设施，主体数字产业园区、数字人才培训、专项投资基金等等处所发展产业的通例兵器显然也是必要的，本文不再赘述。
持久在国内的一线城市与其它城市间穿行，一个鲜明的特点和确定性的需要是：一线城市和部门二线城市荟萃了大量AI、工业互联网、数字化转型等领域的高技术团队而无辽阔的产业场景作用武之地。其它城市深处产业腹地，场景丰硕，但苦于无有关人才和数字产业基础而对数字有关产业望而生畏。当下，当局最必要做的是买通两者之间互通互助的堵点，让数据身分充分流动，让本地出产和生涯插上数字化、智能化的同党振翅高飞！
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