《数字经济—产业区块链的落地和赋能》

模式介绍

本书全景式描述了区块链对各行各业的潜在影响和变化，并区分了工业区块链的应用案例。比如金融、智慧乡村、大消费、传媒、通信等领域的工业区块链典型案例。讨论了工业区块链工业的现状，并深入浅出地回答了什么是区块链，区块链的现状和区块链应用的效果。把握数字经济的发展趋势和规律。停止分析解读数字经济背景下工业区块链的落地与赋能，是学习区块链知识的好科普读物。作者韩毅，工商管理博士。泰坦数学CEO，企业数字化投资人。的实际作者"添加六行"企业数字化，以及企业应用中的数字化和区块链的早期研究者。赵桓，数字经济学博士，就职于中国电信，是一名参与互联网创新的高科技专家。李波，经济学博士(后)，初级工程师。，上海社会科学院产业经济学博士，区块链产业中心首席经济师，国家技术转移东部中心，上海国际社区学院院长。

不对。数字经济的本质不是赋能技术井喷。发展数字经济的本质在于音频。。数字经济是一个经济概念，是人类对大数据(数字知识和音频)进行识别、选择、过滤、存储和使用，引导并完成资源的快速优化配置和再生，高质量完成经济发展的经济形态。。本文主要讨论依赖于数字技术的商品的消费、分配和销售及其有效性。它给管理实践带来了巨大的影响，包括合作战略、组织结构和文化。。数字经济的技术层面是大数据、云计算、物联网、区块链、野生智能、5G通信等新兴技术。其使用的典型代表主要包括"新批发"和"新制造业"。

根据相关信息查询，似乎不是。。期间全国人民'；美国国会和全国人民'；在去年的美国国会上，数字经济成为一个热词。在政府'；党的十七大报告明确提出要加快数字化发展，打造数字经济新优势，协调推进数字产业化和工业数字化转型，加快建立数字社会的步伐。因此《数字经济赋能激进企业转型升级—暨树立企业微生态研讨会》不是传销。

The"；事物的屏幕"《北京西部》单方面从技术、智能、生态三个维度赋能中国数字经济发展。技术赋权的基础是先发制人的技术创新能力。为数字经济注入微小动能，创新技术正在成为产业生态演练和蝶变的内生动力；智能制造赋能首先依靠的是智能制造人才，智能制造的数字化人才将极大改变现有的消费运营模式，产生巨大的网络效应和数据智能化。，引领全产业链数字化创新；生态赋能依托广泛的产业资源，积累了广泛的市场和客户资源，通过产业投资孵化和广泛的上下游产业集群，聚集了泛生态链合作伙伴。希望百度采用

高质量发展是单方面建立社会主义现代化国家的首要权利。中国共产党第二十次代表大会强调"减缓数字经济发展，促进数字经济与实体经济深度融合，打造国际合作的数字产业集群"。本期随着大数据、云计算、物联网、区块链等尖端音频技术的快速发展，数字技术和数字经济日益成为新一轮国际合作的重点领域。在单方面建立社会主义现代化国家的新征程上，我们需要放缓数字经济的发展。助推中国高质量发展'；美国经济。

挖掘数据的价值，激发数据元素的活力。数据作为一种新的消费要素，是数字化、网络化、智能化的基础，深化和改变了消费方式、生活方式和社会管理模式。因此要充分释放数据要素的活力，发扬数据要素在推动数字经济发展中的引擎作用。一是提高数据供给质量。加强数据采集、存储、使用、加工、传输、提供和公开的全生命周期管理，推动建立数据资源规范体系。。提高数据管理水平和数据质量，以实际使用需求为导向，顺应不同类型数据的特点，大力发展专业化、特色化的数据效能，满足各领域的数据需求，完成数据资源的优质供给。二是培育数据要素市场。。在加快建立数据产权、驻点、分配等规则的基础上，注重建立健全数据资产评估、注销结算、交易分离、争议仲裁等市场运行制度，探索数据场内、场外交易方式，培育规范的数据交易平台和市场主体。加速数据元素的市场停滞。三是创新数据发展机制。统筹公共数据资源的合理开发和有效利用，建立规范有序的全国数据封锁共享平台。突破数据孤岛，释放数据红利，鼓励多方停止增值，开放应用。。在建立多元化数据开发应用机制的基础上，大力提升数据开发应用水平。

加强技术领先，增强数字研发；d人才。坚持国家战略手段导向，明确主攻方向和核心技术突破。，重点研发具有先发优势的关键技术和引领未来发展的基础性前沿技术。一是推进核心技术自主创新。瞄准量子消息、网络通信、集成电路、关键软件、智能硬件等战略性、前瞻性领域。，有针对性地研发高端芯片、操作系统、野智等关键核心技术，注重原始创新，着力突破"卡住脖子"问题。二是培养数字技术研发人才。实现"互联网技能"培养计划，支持校企共建高水平产教融合实训基地。。开展数字人才技能大赛，打通高技能人才和专业技术人才发展通道。加强创新型、应用型、技能型人才培养，加快复合型人才培养；数字工匠"。三是搭建数字化技术研发平台。完善党中央委员会制度'；对科学和技术义务的一贯指导增强国家战略的科技实力，优化国家科研机构、高水平研究型大学和科技龙头企业的定位和布局，形成国家实验室体系。协调推动科研力量在科研院所、高校和企业中的优化配置，加大多元化科技投入，加强国际化科研环境建设。扩大国际科技交流与合作，汇聚智慧，推动战略性和建设性技术的发展。

深化产业融合，推动数字产业升级。中国共产党第二十次全国代表大会指出，"推动战略性新兴产业融合集群发展。建立新一代信息技术、野智、生物技术、新动力、新材料、高端装备、环保等新引擎。"这就需要坚持用新动能推动新发展，释放新技术对产业发展的递增、叠加、倍增效应。首先是巩固数字基础。。加快建立信息网络基础设施，推进基础设施智能化升级，建立高速泛在、天地一体、云网融合、智能敏捷、绿色低碳、安全可控的智能分析数字信息基础设施。推动云网络协同和计算网络融合发展加快建设具有协同计算能力、算法、数据和应用资源的国家一体化大数据核心体系，为数字产业优化升级提供技术支撑。二是加强技术应用。发扬"数字技术应用场景"并掌握数字化、网络化、智能化的方向。推动数字技术与实体经济深度融合。应用新技术阻止行业全方位、全角度、全链条的创新，发展平台赋能的新形态、新业态。加快网络营销、远程合作、数字办公、智能消费线等应用。完成线上线下的融合发展。。三是构建产业生态。加快构建数字化赋能的产业生态，实施数字化转型创新举措。弘扬工业互联网产业新优势，推动链主建立产业链赋能平台。打造5G全联接工厂和全场景数字经济园区，探索全链条、全园区的赋能增效之路。以数字化转型部分带动产业升级。

完善数字化管理，规范数字经济发展。坚持发展与监管规范并重，在发展中规范，在规范中发展。首先是加强对数字经济的监管。建立全方位、多层次、扁平化的监管体系监督管理要贯穿创新、消费、运营、投资全过程，完成事前、事中、事后全链条监管。明确主管部门和监管机构的职责，开展社会、媒体和群众监督，构建行业自律机制。形成监管合力，提高监管技术和手段。探索建立符合平台经济特点的监管机制，有效打击数字经济领域的违法和有功行为。二是加快数字经济立法。完善相关法律法规，保障数据安全，建立数据安全管理、风险评估、测试认证等机制。加强集团信息的维护，完善技术规则管理体系，规范数字经济发展，真正保障市场主体、从业人员和消费者的合法权益。三是推进多主体管理。建立政府、平台、企业、行业组织、社会群众完善的数字经济治理新业态'；多方参与和有效协调。，构成治理合力，鼓励良性合作，维护市场。疏通和规范多元主体合理诉求和一般权益的表达渠道，做好各种冲突、影响和纠纷的化解和预警义务，为数字经济高质量发展营造优良环境。1月12日国务院官方公布《“十四五”数字经济发展规划》。根据这一规划，到2025年，数字经济将走向全面扩张期，数字经济核心产业增加值占GDP比重达到10%。业内分析，假设2025年GDP总量为130万亿。这意味着数字经济核心产业的增加值将达到13万亿元。2020年，这个数字只有7.8万亿左右。

精细形态方面，《规划》触及的5G基站和大数据建设。以及新型动力汽车、野智、工业互联网等重点行业的供应链体系建设是新型基础设施的主要组成部分。

数字经济时代，海量的数据和激进的计算能力成为占领发展制高点，掌握自动发展权的关键。。随着全社会数据总量的生成式增长，中国一度成为全球数据资源大国。大数据产业作为以数据生成、采集、存储、处理、分析和服务为核心的战略性新兴产业，是激活数据要素潜力的支撑。

最近，IDC公布《工业数据智能市场剖析演讲，2021》，演讲显示2020年中国工业数据智能化市场规模为35.8亿元，预计2021年和2025年复合年增长率将达到31.6%，市场仍处于快速发展的前期。

工业数据分析的应用兴起于工业大数据。得益于工业IOT的快速发展和AI技术在海量数据处理中的应用，发展再次放缓，大数据和AI也在向数据的智能融合放缓。工业数据智能化是指大数据和AI技术的应用。停止对行业数据的处理和分析，挖掘数据价值，沉淀行业知识，实现业务优化和创新。

目前，云服务提供商、大数据和AI服务提供商、工业垂直服务提供商、工业控制制造商等各类企业都已进入工业数据智能市场。并根据各自的劣势拓展市场。一些工业软件和工业互联网平台制造商也在继续进入市场。

中国的最初构成'；s大数据产业链大致可以分为基础支撑、数据服务、数据融合应用三个环节。目前聚集了阿里云、腾讯云、华为、中科曙光、紫光集团、联想、中兴、久其软件、太极、西国鑫等各行业龙头企业。在网络支撑方面，中国建成了世界上最大的光纤网络和4G网络。5G终端连接数量超过2亿，全球第一，强化了大数据释放更大价值的基础。“十五”期间，释放数据元素的价值，将为建设制造强国、网络强国和数字中国提供有力支撑。。数据要素的价值释放是数字经济发展的基础。在"第十四个五年计划"期，推动大数据产业发展，应保持数据元的理念，始终专注、凝滞、应用、管理数据元，加速完善数据价值体系和市场规则。强化数据要素在驱动经济社会转型发展中的战略性和基础性作用，实现数据要素的价值释放和价值再发明。