CTG机房是数字经济时代的重要支撑，它承载着许多关键的信息技术设备和系统。为了确保这些设备和系统的稳定运行，CTG机房需要有一个可靠的联系方式，以便及时处理各种问题和紧急情况。

CTG机房的联系方式需要快速响应，以便能够及时解决设备故障和系统故障。在数字经济中，信息技术设备和系统的稳定运行至关重要，任何故障都可能导致严重的影响和损失。因此，CTG机房应该提供24小时全天候的联系方式，以确保在任何时间都能够及时响应和处理。这样一来，无论是日常维护还是紧急故障，都能够得到及时的协助。

CTG机房的联系方式还需要具备多种渠道，方便用户和相关人员使用。这些渠道可以包括电话、电子邮件、在线聊天和短信等方式。不同的人可能有不同的习惯和偏好，他们希望能够使用自己最熟悉和方便的方式与CTG机房取得联系。通过提供多种渠道，可以满足用户的不同需求，并增加机房与用户之间的沟通和联系。

CTG机房的联系方式还需要及时更新和广泛传播。在数字经济时代，技术和信息更新迅速，机房的联系方式也需要与时俱进。机房应该定期检查和更新联系方式，并广泛传播给相关人员和用户。这可以通过在机房内部、外部网站和相关文档中发布联系方式来实现。同时，机房还可以定期向用户发送更新提醒和通知，以确保他们持续了解最新的联系方式。

最后，CTG机房的联系方式还需要保持机密和安全。作为数字经济时代的重要支撑，机房的信息技术设备和系统可能涉及敏感的商业和个人数据。因此，机房的联系方式应该采取安全措施，确保只有授权人员才能获得和使用。这可以通过采用身份验证和访问控制等安全机制来实现。机房还可以提供紧急联系人和备用联系人的信息，以便在必要时能够快速响应和处理。

CTG机房的联系方式在数字经济时代具有重要的意义。它需要快速响应、多种渠道、及时更新和保持机密安全。通过合理设计和管理这些联系方式，可以保障机房设备和系统的稳定运行，同时增强与用户的沟通和联系。

数字经济是什么的重要支撑

数字经济是指以数字技术为基础，运用互联网、大数据、人工智能等技术手段，推动经济活动的全面数字化和信息化。
它的重要支撑可以从以下几个方面来看：1. 创新驱动：数字经济通过技术创新，推动了新业态、新模式的出现，提升了经济发展的活力和创造力。
数字技术的应用使得企业能够开展在线交易、在线营销等，为企业创造更多商机和增加效率。
2. 数据驱动：数字经济以数据为核心资源，通过大数据技术的应用，实现了对海量数据的存储、处理和分析，从而为企业决策提供科学依据。
通过数据的挖掘和分析，可以获得市场趋势、消费者需求等重要信息，为企业提供精准的市场定位和产品创新。
3. 跨界融合：数字经济促进了不同行业之间的融合与合作。
数字技术的发展打破了传统行业的壁垒，推动了传统行业与数字领域的结合，如互联网金融、智能制造等。
这种融合创造了更多的商业机会，同时也加速了产业升级和转型。
4. 人力资源优化：数字经济对人力资源的需求有新的要求，对人才的需求呈现多元化、高技能化的特点。
数字技术的应用需要专业人才来进行开发、管理和应用，提高了就业机会和人力资源的价值。

数字经济是新时代高质量发展的重要风向标

从城市经济转型到企业价值再造的实践看，数字经济已经成为新时代高质量发展的重要标志。
我们要重新审视数字经济在经济 社会 发展中的地位，把数字经济贡献率作为衡量高质量发展的主指标。
要加快研究制定一套科学、可行、通用、可采集、可考核的数字经济全口径增加值的统计核算标准体系。
要建立健全基于数字经济主战略的制度体系、政策体系和干部考核体系。
这个问题意义非常重大，它直接关系到经济发展的指挥棒。
数字产业化和产业数字化是数字经济与实体经济融合发展的重要支撑。
数字产业化的核心是技术，产业数字化的核心是应用。
也就是说，数字经济与实体经济融合发展的核心是技术与应用的融合。
实现这两者的融合，最重要的是解决好三个驱动，即数据驱动、算法驱动和场景驱动。
而这三个驱动的关键是实现三个突破：一是关键技术的创新突破；二是技术转化的体制突破；三是应用场景的生态体系突破。
没有这三个条件的突破，融合就没有可能。
从发展模式上看，这三个突破，核心是数字化转型，本质是市场化改革。
推动数字经济与实体经济深度融合，最根本在于平台的互联互通和数据的开放共享。
实现数据开放共享，平台开放是基础，数据确权是关键，依法监管是保障。
我们经常讲三句话：第一句，是给数据赋值，让数据价值释放出来；第二句，是给数据赋能，让数据要素流动起来；第三句，是给数据赋权，让数据产权明晰起来。
数据作为一种新的生产要素，作为一种可以以数据贡献率参与分配的新机制，首先必须明确的就是数据权属，进而才可能确定数据权利、数据利用和数据保护的法律规范。
这是数字经济与实体经济融合发展中的薄弱环节，也是数字经济本身面临的重大理论问题。
数据权属、数据权利不明确、不规范，就无从谈起数据利用和数据保护，数字经济与实体经济的融合发展更无从实现。
这里重点谈一下数据确权，主要涉及三个层面的问题：一是数据有哪些权；二是怎么去确权；三是法律界与实务界对数据确权如何突破。
数据究竟是权益还是权利，立法上并没有明确规定。
从理论上或者从学术上讲，数据应当是一种权利，数据之争本质上是权利之争。
离开权利谈数据，就缺了主体。
我们的研究认为，数据权利有三种表现形式：一是数据权，二是共享权，三是数据主权，我们称之为数权。
数权不同于物权，它往往表现为“一数多权”，共享权是数权的本质。
数据权属如何界定，这是一个非常复杂的问题。
因为，数权既有私权属性，又有公权属性，还有技术属性。
有些数据具有商业性，也有些数据具有公共性。
还有些数据，所有权与使用权是可以完全分离等等。
2021年两会期间，我提出“关于进一步修改完善《数据安全法》和《个人信息保护法》的提案”，在全国人大常委会法工委给我的提案回复中也提到，当前理论界和实务界在现有法律基础上如何进一步界定数据权属尚未提出基本方案、形成基本共识，还需进一步 探索 实践。
这些回复进一步说明数据确权的难点所在，也再次印证了我们开展这个研讨的价值和意义。
（连玉明 作者系全国政协委员、北京国际城市发展研究院院长）

数字经济时代最重要的技术是“5G+云+AI”

传统的以生产为主导的商业经济模式已无法支撑企业降本增效的需求，数据驱动企业运营模式发生变革已经成为必然的趋势。
随 着数字经济新时代的到来，传统技术并不能很好地满足产业在网络化、平台化、智能化等方面的需求，如：4G时代网络的带宽和延迟不足以支撑终端和中央无缝的联接；私有部署的传统计算无法实现算力资源规模化的整合；简单人工神经网络有限的准确率不能满足产业内对 智能应用的高精度要求。
而以 5G、云计算、AI 为代表的新兴技术的发展和应用，为传统企业由电子化到信息化再到数字化搭建阶梯，通 过其技术上的优势帮助企业在传统业态下的设计、研发、生产、运营、管理、商业等领域进行变革与重构，进而推动企业重新定位和改进当前的核心业务模式，完成数字化转型。
“5G+云+AI”成为数字经济新时代的重要引擎 随着新技术、新模式、新业态对传统产业冲击的不断加强，数字化转型已经成为全球企业的共识，面对着数字化转型的浪潮，新兴数字技术的支撑作用体现的愈发明显：5G 技术以低时延、大带宽、广连接的优势，结合行业各种场景，为体验和应用带来质的飞跃，将深刻地改变人类社会的发展进程；云计算作为其中重要的力量，将汇聚更多样化的算力和应用，让政府与企业进入上云的快车道，加速产业的智能升级；基于优秀的算法，海量的数据，以及云端丰富的算力， AI 将为各个产业带来巨大的变革。
在 5G、云计算、AI 的引领下，行业越来越丰富、数据量越来越大，这就需要多元新架构的支撑，5G、云计算、AI 的融合创新发展已成为必然。
“5G+云+AI”技术融合将加速数字溢出，并成为数字经济新时代的重要引擎。
（一）5G 让联接无处不在 移动通信技术的不断升级，加速了社会数字化发展的进程。
1G 时代，采用模拟信号传输，通信时面临安全性差和易受干扰等问题， 且各个国家的 1G 通信标准不一致不能全球通信。
2G 从模拟调制进入到数字调制，手机具备了上网功能，但是传输速率很慢每秒 10-15kb。
随着图片和视频的传输需求的诞生，人们对于通信传输速率的要求也 日趋高涨，于是 3G、4G 相继而生。
3G的通信标准将信息的传输速率提高了一个数量级，上网成为了手机的主要功能。
4G 相对于 3G 速率进一步提升，可以快速地传输高质量的图像、音频和视频等，满足用户对于无线网络服务的要求。
但是，随着用户日益增长的使用需求，以及智能化设备的登场，未来数据流量必然会爆发式增长。
目前 每个4G用户每人每月大约需要 3G 左右流量，如果运营商全面开放4G 上网套餐，则至少需要 20G 才能满足用户需求，以4G的网络能力肯定是无法承受的，从根本上解决用户日益增长的使用需求与运营商网络提供能力不足的矛盾，最好的解决方式就是 5G。
通信发展历程5G有三大特性：大带宽高速率、低时延高可靠和海量连接。
网络速度提升，用户体验与感受才会有较大的提高。
5G 速率较 4G 全方位提升，下行峰值速率可达 20Gbps，上行峰值速率可能超过 10Gbps。
对网络速度要求很高的业务能在 5G 时代被推广，例如，云VR 的呼声一直很高，但是目前 4G 速度不足以支撑云 VR 对视频传输和即时 交互的要求，用户还是需要依靠昂贵的本地设备进行处理。
依托于5G 的高速率，云 VR 将能够获得长足发展。
5G 支持单向空口时延最低 1ms 级别、高速移动场景下可靠性 99.999 的连接。
5G 超低时延的特性可以支持敏感业务的调度，为车联网、工业控制、智能电网等 垂直行业，提供更安全、更可靠的网络连接。
同时，使得自动驾驶、远程医疗等应用场景走向现实。
5G网络每平方公里百万级的连接数使万物互联成为可能。
5G网络面向的不仅仅是个人用户，还有企业用户和工业智能设备，5G将为C端和B 端的用户或智能设备提供网络切片、边缘计算等服务。
5G每平方公里百万级数量的连接能力和多种连接方式，拉近了万物的距离，实现了人与万物的智能互联。
5G特性 5G 关键特性对应的应用场景随着 5G 商用牌照的发放和 5G 网络建设的大范围铺开，我国 5G 商用开局良好。
截至今年 7 月，全国各省市共发布 5G 相关政策文件35 个，加速 5G 在工业互联网、交通、医疗等多个行业创新应用场景，5G 时代已来。
产业发展方面，5G 产业链上游设备厂商着手开发和生产 5G 设备、运营商密集建设 5G 网络、先行终端厂商接踵发布 5G 手机，同时，通信行业与垂直行业加紧开发 5G 应用。
截至今年 7 月， 全国范围内已建成 5G 基站 3.8 万个，预计至 2019 年底，全国 5G 基站建设总数将进一步增加。
5G 消费类终端仍将以智能手机为主要形式，同时智能穿戴设备、智能家居、智能工业应用等终端正在逐渐丰富。
标准方面，5G 技术标准是一个渐进的过程，2018 年 6 月 5G 第一个版本标准完成了增强移动宽带场景，2020 年 3 月 5G 第二版本标准将完成低时延高可靠场景。
在 5G 标准制定中，我国厂商做出了重要贡献，并且掌握较高比例的核心标准，在 5G 标准推进速度、推进质量方面均位居世界前列。
5G 将拉动产业链上下游高速持久的经济增长，带动我国实体经济转型为社会带来价值。
据中国信息通信研究院测算，预计 2020-2025 年期间，我国 5G 商用将直接带动经济总产出 10.6 万亿元，直接创造经济增加值 3.3 万亿元；间接带动经济总产出约 24.8 万亿元，间接带动的经济增加值达 8.4 万亿元；就业贡献方面，预计到 2025 年，5G 将直接创造超过 300 万个就业岗位。
由此可见，5G 对于经济增长的贡献潜力巨大，5G 技术在改变人民日常的生活和生产方式，甚至会给社会带来根本性的变革。
未来，5G 将成为全面构筑经济社会数字化转型的关键基础设施。
5G 使得海量数据的有效传输成为可能，为垂直行业的高质量发展带来新契机。
自动驾驶、智慧城市、智能家居等垂直应用已经走了很长一段时间，但暂时还没有取得突破性的发展。
其中关键问题就在于网络连接，在现有的网络下，虽然速度一直在提升，但由于功耗高、可用频段少和高时延等限制，很难将所有硬件设备连接在一起，它们只是单独获得了连接能力，而并没有实现真正的连动。
5G 的多种连接技术可支持海量机器类通信，满足机器类通信所需的低成本和低功耗要求。
其次，在万物具备互联能力的基础上，大连接、低时延的5G 网络可以实时传输前端设备产生的海量数据，提升数据采集的及时性，为流程优化、能耗管理提供网络支撑。
5G 具有媲美光纤的传输速度、万物互联的泛在连接和接近工业总线的实时能力，同时 5G 可以与云计算、人工智能技术深度融合，向垂直行业领域加强渗透， 为垂直行业的高质量发展带来新契机，助推城市的智能升级和企业数字化转型。
5G 赋能消费级和企业级应用（二）云让计算触手可及 如果从 2006年IBM 和谷歌联合推出云计算这个概念开始算起，云计算已经进入了第二个十年，在第一个十年里，云计算从被质疑到成为新一代 IT 标准，从单纯技术上的概念到影响到整个业务模式。
虽然到目前为止，还有很多不成熟的地方值得探索，但云计算在第一个十年里已经正式确立了它的地位，已经被广泛接受并实践。
现如今， 我们正处在一个全新的时代，数据呈现爆炸性增长，人类对计算的需求大大增加，并且希望随时随地获取，这将直接推动云计算成为数字经济时代的新型信息基础设施，并作为公共服务支撑下一波数字经济的发展，推动人类走入数字化时代。
云计算发展历程随着云计算的不断发展，云计算的服务模式也在不断调整。
IT 基础设施被要求更大规模的扩展、更高的密度、更低的功耗以及更低的成本，同时要有灵活、弹性、直观与深入的管理方式，并以标准化、通用化的形式将服务提供给客户，这将很大程度上解决传统计算的服务模式固化、资源整合能力不足、资源分配时间成本高、平台化效率低等问题。
云计算发展至今，其特点主要呈现为以下几个方面： 虚拟化。
云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。
规模化整合。
云里的资源非常庞大，在一个公有云中可以有几十万甚至上百万台服务器，在一个小型的私有云中也可拥有几百台甚至上千台服务器。
高可靠性。
云计算使用了多副本容错技术、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机更加可靠。
高可扩展性。
云计算具有高效的运算能力，在原有服务器基础上增加云计算功能能够使计算速度迅速提高，最终实现动态扩展虚拟化的层次达到对应用进行扩展的目的。
按需服务。
云计算是一个庞大的资源池，使用者可以根据需要来进行购买。
全球云市场规模及增速云计算进入成熟期，全球云计算市场规模总体呈稳定增长态势。
2018 年，以 IaaS、PaaS 和 SaaS 为代表的全球公有云市场规模达到1363 亿美元，增速 23.01%。
未来几年市场平均增长率在 20%左右， 预计到 2022 年市场规模将超过 2700 亿美元。
我国公有云市场保持高速增长，私有云市场增速趋于稳定。
2018 年我国云计算整体市场规模达 962.8 亿元，增速 39.2%。
其中，公有云市场规模达到 437 亿元，相比 2017 年增长 65.2%，预计 2019-2022年仍将处于快速增长阶段，到 2022 年市场规模将达到 1731 亿元；私有云市场规模达 525 亿元，较 2017 年增长 23.1%，预计未来几年将保持稳定增长，到 2022 年市场规模将达到 1172 亿元。
我国云计算市场规模及增速我国云计算应用正从互联网行业向政务、金融、工业、轨道交通等传统行业加速渗透。
政务行业是云计算应用最为成熟的领域，全国超九成省级行政区和七成地市级行政区均已建成或正在建设政务云平台；金融行业是云计算深化应用的重要突破口，《中国银行业信息科技“十三五”发展规划监管指导意见》（征求意见稿）指出，到“十三五”末期，面向互联网场景的主要信息系统尽可能迁移至云计算架构平台；工业云是推动两化深度融合、发展工业互联网的关键抓手， 在国家政策的指引下，全国各地方政府纷纷进行工业云发展规划，积极推进工业云的发展；轨道交通是城市运转的命脉，轨道交通信息化已经成为国家信息化重要布局，轨道交通云正处于蓬勃发展、方兴未艾的关键时期。
云计算正成为政府和企业实现数字化转型的重要信息基础设施。
对于政府来说，一方面，云计算助力政府打破信息孤岛，实现数据共 享共治，通过电子政务云平台，提高电子政务信息共享的效率，扩大 信息共享范围；另一方面，依托云平台有效推动“互联网+政务服务” 建设，极大提升了政务服务的便捷性；对于企业来说，信息化成为不 少传统企业的短板，云计算能够大幅降低企业信息化建设成本，有效 降低了企业的时间成本和资源成本，逐渐颠覆传统行业IT 部署的方式。
除此之外，云计算帮助企业优化运营管理流程，企业利用云资源 可以实现弹性扩张，依托云计算资源池的共享机制，有效解决了企业 业务量波动性强带来的成本不可控问题，帮助企业实现降低运营支出。
（三）AI 让智能无所不及 AI，即人工智能，可以理解为用机器不断感知、模拟人类的思维过程，使机器达到甚至超越人类的智能。
随着以深度学习为代表的技术的成熟，人工智能开始应用到数字经济的各个组成部分，促进产业内价值创造方式的智能化变革。
自诞生至今 60 多年的历史中，各行业专家学者们进行了大量探索与实践，AI 的发展也经历了多次起伏。
AI 最早于 1956 年夏天美国达特茅斯大学的一场学术会议中提出并获得肯定，标志着人工智能科学正式诞生。
1956 年到 20 世纪 60 年代初，机器定理证明、跳棋程序等研究成果大大提高了人们对人工智能的关注度。
但在随后的 10 年中，对人工智能过高的期待使得人们设立了许多不切实际的研发目标，例如用机器证明函数问题、依靠机器进行翻译等。
这些挑战不出意外地相继落空，使人工智能的发展步入了低谷。
到了 70 年代末期， 专家系统的出现让人工智能成功从理论研究走向了实际应用。
专家系统通过模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，让人们开始在医疗、化学、地质等领域享受人工智能带来的价值。
80 年代到 90 年代，随着美国和日本立项支持人工智能研究，人工智能进入第二个发展高潮期。
期间，人工智能相关的数学模型取得了一系列重大突破， 如著名的多层神经网络、BP 反向传播算法等，使算法模型准确度和专家系统获得了进一步优化。
人工智能发展历程 如今，得益于算法、数据和算力三方面共同的进步，人工智能发展到了新的阶段，呈现出专业性、专用性和普惠性的特点。
专业性指的是人工智能具有了等同甚至超越人类专业水平的能力。
随着深度学习等技术的成熟，人工智能已不仅仅能够进行简单的重复性工作，还可以完成专业程度很高的任务。
例如，阿尔法狗（AlphaGo）在围棋比赛中战胜了人类冠军，人工智能系统诊断皮肤癌达到了专业医生水平，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中有了超越人类的表现。
专用性指的是目前一种人工智能应用通常仅能用于一个领域， 无法实现通用的人工智能。
面向特定任务（比如下围棋）的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰等理由形成了人工智能领域的单点突破。
虽然在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面进步显著，但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还很薄弱，存在着明显的局限性，与真正通用的智能还相差甚远。
普惠性指的是人工智能技术能够与不同的产业相结合产生新的应用，对各行各业都产生普惠效应。
图像识别，语音识别、自然语言理解等人工智能技术能够根据不同行业的需求，形成具体的应用，在各式各样的场景中发挥作用。
例如，图像识别在制造行业的产品检测应用能够节省大量人力，在交通行业的车牌识别应用能够简化认证流程，在零售行业的刷脸支付应用则能够优化购物体验。
人工智能应用特点 人工智能应用的成熟，既催生了新的市场，也为传统产业的发展注入了新的活力。
据IDC 统计，2018 年我国人工智能市场规模为161.9亿元，预计到 2022 年市场规模将接近 700 亿元，年复合增长率超过50%。
我国人工智能市场规模 人工智能的发展正驱动着产业内劳动力、工作方式以及工作组织形式等多方面的变革。
首先，人工智能能够通过辅助人类活动显著降低工作门槛，实现工作方式的智能化变革。
例如，通过在人机交互方式上应用图像识别、语音识别和自然语言理解等技术，不仅能够大大降低了用户的学习成本，还使得交互效率大幅提升。
其次，通过利用人工智能取代人类工作能够更稳定、甚至更高效的完成任务，实现劳动力的智能化变革。
例如，在许多现代化工厂里，大量的工业机器人和机械臂已经取代了人工岗位。
结合适当的人工智能算法，甚至能够实现全流程的自动化，为企业带来更高的生产效率和生产质量。
最后， 通过突破人类思维，人工智能能够创造新的流程、方法或产品，实现工作组织形式和应用方式的智能化变革。
例如，通过使用机器人流程自动化（RPA）工具，企业能够使“机器人”与处理事务、数据以及与其他数字系统通信的应用进行交互，执行跨越多个应用的复杂嵌套流程。
而以人工智能为基础的机器翻译技术则促成了翻译机产品的出现。
语音识别、机器翻译等技术构成的翻译软件和专属硬件相结合， 为消费者提供了快速对话翻译能力，在出国旅游等情景下得到了广泛应用。
（四）“5G+云+AI”技术融合加速数字溢出 不同经济时代的发展依赖着不同的核心资源。
从农业经济时代的土地和奴隶到工业经济时代的石油、煤、天然气，对核心资源的利用推动着经济的发展。
而数字经济时代的核心资源——数据，自然也需要与之相配套的生产工具。
在数据产生、传输、存储、计算、分析和应用的整个生命周期中，5G、云和AI 相互融合，形成了数字经济新时代从终端、边缘到中央云的一体化生产工具。
不同经济时代核心资源及生产工具对比5G 负责对数据进行高效地传输。
工业经济时代的公路、铁路使人们摆脱了依靠双腿运输燃料的局面。
5G 大带宽、低延迟的特性， 为数据提供了一条高速通道。
一方面，5G 负责将海量的数据从客户端传送到云端处理。
另一方面，又能把处理的结果和生成的应用迅速分发到边缘供人们使用。
云负责对数据进行计算和存储。
工业经济时代的工厂负责对原材料进行集中加工，解决了零散小作坊的效率和成本问题。
云计算规模化的计算资源在对数据处理能力上同样与独立私有部署形成了天壤之别。
依托于云计算技术，人们总能在短时间内获得足够的计算资源， 在节省成本的同时，极大地提升了计算效率。
AI负责对数据进行分析和挖掘。
工业经济时代的蒸汽机和内燃机改变了燃料应用情况，将燃烧的热效率从 3%提升到 40%以上。
AI 对数据的分析挖掘能力，同样带来了不同于一般统计分析的成果。
某些原本只有七成左右正确率的系统，依靠深度学习等技术能够将精度提升至 95%以上，使应用的实用性获得了显著提升，进而提升了数据的价值。
5G、云、AI 在数据生命周期中的作用 “5G+云+AI”技术融合创造更大价值。
资源的价值大小，很多时候取决于开采工具的经济性。
5G、云和AI 各自的发展和成熟让它们的相互融合成为了可能。
就像工业经济时代公路、工厂和机器的协同 曾把石油等燃料的用途从照明拓展到动力世界，5G、云和AI 的融合也正从数据中“精炼”出更多的应用价值，以数字溢出的形式加速企业、行业以及供应链等不同层面生产力的提升，成为推动经济增长的引擎。
“5G+云+AI”带来新体验、新模式、新产业 5G、云和 AI 技术的碰撞和融合将为社会带来数字溢出效益。
从微观层面上看，“5G+云+AI”技术是企业构建数字业务体验平台、政府服务模式创新的重要保障；从宏观层面上看，“5G+云+AI”将加速农业、工业、服务业三大产业供应链的智能化，将数字产品和服务的理念从最初的生产者传递到最终的用户。
（一）构建数字化业务体验，推动企业生产方式变革 “5G+云+AI”为企业构建数字化业务体验提供了技术保障。
企业实现数字化业务体验的关键是要完成企业各个要素之间的数字化打通与连接。
企业各个要素之间不仅是一种串联关系，而是需要通过数字化形成各个要素之间的价值发挥，构建数字化的业务体系。
敏捷和创新是数字化业务能力的体现，5G、云计算、AI等技术可以打破企业以往的管理体制、管理模式和生产方式，支撑业务创新和敏捷迭代，重构数字化的业务体系和运营体系，带来全新的业务体验。
云计算与 AI 技术的协同应用成为企业构建数字化业务的重要选择。
基于AI 芯片的云将全面提升云主机、容器、裸金属等各种形态的服务性能，加速企业数字化转型。
在医疗、教育、商业、零售等诸多领域，对“云计算+AI”的智能云的需求不断增加，应用越来越广泛。
Gartner 2019 CIO 调查显示，过去四年中企业部署AI 的数量增长了 270％，并在 2018 年增长了两倍。
Gartner 预测，到 2021 年，70％ 的企业将通过AI 来帮助员工提高工作效率，管理者正在考虑如何加速部署AI 在企业整体运营和每一核心业务流程中。
云计算与 AI 的协同可以为企业减少成本和劳动力，提高企业 IT 系统的灵活性以及可扩展性，是企业发展的重要支撑。
5G 的到来为企业基于云和AI 的转型带来更大的发展空间。
作为第五代移动通信网络，5G 是高速度网络，峰值理论传输速度比 4G 网络的传输速度快数百倍，这意味着更加高速的数据传输。
5G 的到来克服了过去限制企业用云计算与AI 的问题，如数据来源、传输带宽和时效性等问题。
依托 5G 网络，云计算和AI 会渗透到企业内部， 众多应用将可以实现云化和智能化。
基于“5G+云+AI”的合力，越来越多的企业开始进行全面的转型，进入到由云端的数据来制定决策的时期。
（二）创新数字政务新模式，提高城市资源整合效能 “5G+云+AI”正在重塑政府的服务模式，助力数字政务进入智能阶段。
基于云平台和AI 策略建设的软件化、智能化和高效化的大型数字政务系统，可以融入人脸识别、个人智能助理等创新服务，提高政务服务水平，完善政务服务环境。
同时，数字政府建设应充分应用 5G 等新一代通信技术，结合云计算、AI 等信息技术共同构建新一代网络基础设施，并以数据为驱动，强化政府数据能力建设，打造开放平台、汇聚社会资源，提升服务和监管能力。
“5G+云+AI”将在城市资源整合中发挥技术优势。
智慧城市是一项涉及众多技术的复杂工程，而 5G 能让城市真正实现“万物互联”， 城市的路灯、交通路口、景区、都将纳入到智慧城市的数据平台中。
但是，单纯的搜集数据会让数据成为孤岛，并不能把实际获取的数据利用到城市管理中，基于云的算力和AI 的数据挖掘分析能力，可以对城市数据进行策略定制，进而进行城市资源的有效整合。
道路设施智能化整合（三）促进要素配置智能化，加速释放产业爆发力 “5G+云+AI”将催生智能精细的生产要素配置方式，驱动产业全新变革。
“5G+云+AI”以强大的技术能力为支撑,整合产业链上下游优势资源，助推传统产业与信息技术融合,支撑行业业态创新，并利用产业基地集群效应构筑新的数字生产力,为产业发展提供协同创新服务。
产业转型升级“5G+云+AI”可以实现农业生产要素的精准测量及精细管理，最终实现农业产业智能化。
例如，大量的农业传感器可以通过 5G 的边缘计算特性进行实时的信息交互，获取土壤、作物、空气等农业基础信息，然后上传到云端大数据中心，通过AI 系统和专家诊断，预测气候模式并提供定向施肥策略。
这些实时的海量数据产生的决策分析将驱动并引导农民在合适的时间做出最优决策，提升农业生产效率以及农作物产量，最终实现农业的智能化。
随着全球数字化进程的加速， 智慧农业作为在农民数量不断减少情况下提高农业生产效率的关键举措正在变得越来越重要。
“5G+云+AI”将重构工业的生产模式，实现工业产业链中各要素的互联互通，加速工业产业数字化转型。
5G 实现产业链上各个价值要素的互联互通，高带宽、低延时的特性能够满足对工业领域实时性场景的需求，而联接产生的大量数据汇聚到云端，由云为工业应用提供多元算力，最后由 AI 平台对工业数据进行训练和推理。
ICT 技术融入到工业产业发展中,可以实现工业互联的全流程信息感知和事件决策，直接驱动智能终端和智能机器人从工具向助理的角色转变，使工业产业摆脱以往“粗放、低效、高能耗”的生产模式，向着“高品质、高能效、智慧化”的方向发展。
“5G+云+AI”的融合渗透进一步释放了服务产业的爆发力。
我国第三产业服务业涉及行业点多面广,在《国民经济行业分类》（GB/T 4754-2017）中，包括批发零售、交通运输、住宿餐饮、信息服务、金融、房地产等 15 个门类。
“5G+云+AI”可以变革各行各业的服务模式，例如，“5G+云+AI”使能无人驾驶、智慧物流等应用场景， 改变传统的交通运输方式。
“5G+云+AI”改善 AR/VR 等新兴互动技术的体验，云游戏、VR 更衣室等应用场景加速了媒体和娱乐业的变革。
未来，“5G+云+AI”将驱动服务产业更多的应用场景走向现实， 释放更大的产业价值。

数字经济时代的关键生产要素是

数字经济时代的关键生产要素是数据。
数据是数字经济时代的关键生产要素，是国家基础性战略性资源，是推动经济社会高质量发展的重要引擎。
数字经济是指以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素，以现代化信息网络作为重要载体，以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动；数据逐渐成为关键生产要素，数字经济产业逐渐成为主导产业，数字技术推动的产业融合成为经济发展新动能。

数字经济时代，数据是企业重要的生产要素

现在是 数字经济 时代。
十九届四中全会把 数据 纳入生产要素范围，数据成为继劳动、资本、土地、知识、技术、管理之后新的 生产要素 ，反映了数据对提高生产效率的乘数作用凸显，数字经济对引领新兴产业发展极为重要。
数据作为数字经济的核心生产要素，成为科技创新的突破口。
传统的制造企业，面临的转型升级的压力。
在数字经济时代，提高企业的数据管理能力尤为重要。
企业可以通过数据去洞悉生产运营情况，识别改善机会，评估生产绩效，实现降本增效。
其实，制造企业本身就是一个 大数据系统 。
企业每天需要接收各种产品的订单信息，订购各种原材料，制造各种零部件和成品，管理各种物料的收发和库存，管理每个员工的工时与绩效，管理各种机器设备的运转……企业所有的经营管理活动都会产生各种各样的数据。
如何更好地收集、存储、处理这些数据，以便更快地生成更多有用的信息，促进企业的生产管理决策，是数字经济时代每个企业都要认真考虑的问题。
企业对于各种数据的管理与应用，也是其核心竞争力的重要体现。

数据是数字经济时代最关键的基础性要素

2020年8月，国务院国资委在《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》中提出，要加速传统企业全方位、全角度、全链条的数字化转型，将数字化转型作为改造提升传统动能、培育发展新动能的重要手段。
“十四五”规划也促使各行业围绕“数字化转型”进行全方位的战略性布局。
数字化转型本质是一种企业战略，并非仅限于大数据、人工智能、物联网等新型基础设施建设，而是根据企业自身实际情况，以业务为导向、数据为基础与传统生产要素相结合，利用新一代数字技术反向赋能业务、驱动业务与服务创新。
在数字化转型过程中，数据是基础，数据作为新型生产要素，被纳入到市场化配置的生产要素之中。
数据要充当数字经济关键的基础性要素，需经过数据价值化的转换过程，在这一关键转化过程中，数据治理是基础，只有通过数据治理，打通企业内部不同层级、不同系统之间的数据壁垒，全面提升数据质量，实现对内支撑业务应用和管理决策、对外加强数据服务能力输出，从而提升数据潜在价值向实际业务价值的转化。
建筑行业数字化转型解决方案中道新职坊数字销售让市场销售实现数字化、SaaS全流程管理平台实现管理技术和数据赋能、开水壶-蓝领城邦模块实现施工过程人员数据共享，从而实现数据赋能建筑企业高效、高质、快捷发展。
数字经济时代，传统行业数字化转型分为信息化、数字化和智能化三个阶段逐步实现。
信息化阶段的核心是以业务流程的优化和重构为基础，通过数据反映和记录企业运营管理全过程，将企业的实际业务过程固化到信息系统，实现线下业务线上化，从而提高工作效率。
在信息化实现过程中，现实世界发生的业务活动被抽象为各种对象、概念和事件的特征信息，主要以结构化数据的形式被创建、记录下来，实现业务数据化。
数字化阶段，实现了信息互联互通，从而形成一个全感知、全联接的数字世界，其实质是对信息化阶段构建的信息技术基础设施进行技术升级，将原来的系统跟系统之间的互联互通，升级为人与数字系统之间的互联互通，实现万物互联，并产生海量的基础数据，呈现了典型的大数据特性。
“智能化”阶段，将决策的主体由人逐渐向机器转变，通过数据驱动、数据赋能实现由人决策，向战术级决策自动化、战略级决策自动化逐渐演进，自动化决策能力向一线业务人员、一线小团队覆盖，形成“大平台、小前端、富生态”的组织模式，真正实现“数据决策、数据创新”。