據IoT Analytic統計，2024年全球物聯網終端數將達到188億，同比增長13%，預計到2030年，這一數據將達到410億。作為支撐經濟社會數字化、網絡化、智能化轉型的關鍵新型基礎設施，物聯網對于經濟增長具有重要意義。麥肯錫測算，到2030年，物聯網技術能夠拉動全球經濟實現12.6萬億美元增長，許多學者就物聯網在重塑傳統產業、推動商業模式創新、賦能綠色可持續發展等方面的積極作用達成高度共識。除此之外，中國政府的一項探索性工作，讓我們可以新的視角認識物聯網的重要作用，即物聯網能夠有效擴大高質量數據要素供給數據要素。
2019年，中國首次明確數據作為生產要素的主體地位，成為世界上首個提出數據要素理論的國家。在隨后的一系列文件中，提出了以數據產權歸屬認定、市場交易、權益分配、利益保護制度為核心的頂層設計，以培育全國一體化數據市場，推進數據要素市場化配置改革。2023年10月，國家數據局正式掛牌，成為協調推進數據基礎制度建設、統籌數據資源整合共享和開發利用的主要負責單位。同年12月，國家數據局發布了成立以來的首個文件《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》，指出數據作為生產要素，具有報酬遞增、低成本復用等特點，對經濟增長具有“乘數效應”。
物聯網是感知現實世界、構建數字孿生的關鍵技術，能夠通過實時采集和傳輸生產生活、經濟運行和社會治理等多維度數據，是生成數據要素的關鍵性、基礎性技術。2023年，中國移動網絡終端連接總數達40.59億戶，蜂窩物聯網終端用戶數已達23.32億戶，應用于公共服務、車聯網、智慧零售、智慧家居等領域的規模分別達7.99億、4.54億、3.35億和2.65億戶；5G應用案例數超9.4萬個，已融入97個國民經濟大類中的71個，覆蓋7成大類行業，并在采礦、電力、港口等行業規模復制。這組數據意味著，隨著物聯網應用的不斷深化，越來越多的來自不同場景、蘊含高價值信息和知識的數據正在不斷生成，并源源不斷地應用于經濟社會發展的各個領域，并通過以下三種機制，發揮“乘數效應”：
一是通過協同優化，提升經濟運行效率、提高全要素生產率。數據能夠顯著降低信息不對稱影響，加強主體協同與任務協同，從而優化資源配置、提高市場運行效率。如Shein，以數據打通研發設計、營銷銷售、倉儲物流、售后服務等各環節，實現消費品研發設計、智能推薦、市場需求等環節無縫銜接，顯著提升新產品研發設計效率，實現小批量多頻次個性化生產，打造數據智能驅動的“小單快反”新商業模式，市場反應速度大幅領先國際快消巨頭Zara和H&M。除了企業內部的降本增效和業務創新之外，數據還可以實現產業鏈上下游的協同轉型。例如，青島海爾的卡奧斯平臺利用數據連接上下游企業90萬家，服務企業16萬家，賦能打造11家世界“燈塔工廠”，推動了生產組織方式的深刻變革。
二是通過復用增效，推動知識擴散和業態創新、擴展生產可能性邊界。在物聯網技術與生產生活、經濟運行和社會治理深度融合的過程中，大量的知識、技能被編碼成為數據。數據化的知識和技能具有在不同主體、不同場景低成本、規模化重復使用的典型特點，如果說工業經濟實現了物理產品的規模化復制，那么數字經濟則實現了知識和技能的規模化復制。例如，大模型通過與工作能力突出的員工進行交互，可以將技能“萃取”并編碼成為數據，這一數據可以復用于其他組織成員、從而提升組織整體的工作效率。通過加速知識溢出與技術擴散，數據要素的低成本復用能夠極大地縮短創新周期、促進宏觀經濟增長。
三是通過融合創新，推動科學范式遷移、提升科技創新能力。數據要素進入專業知識領域，與領域知識結合，有助于發現新的規律，研究出新的理論，創造新的知識或技術。如DeepMind的AlphaFold基于樣本生物信息數據要素的統計分析和深度學習實現“蛋白質折疊”的前沿生物工程知識生產，進而取得革命性技術突破。數據要素通過信息共享和流通，能夠促進不同產業間的要素資源共享與技術融合互通，實現跨產業深度融合升級，催生更多新產業新服務。特斯拉通過收集和分析海量車輛行駛數據，運用基于FSD技術的自動駕駛算法和基于Dojo超級計算機的自研AI技術，不斷優化車輛安全性和效率，推動傳統汽車產業加速升級為智能網聯汽車產業。
從“數據要素”的視角來理解物聯網技術的發展和應用，為理解技術創新和經濟增長間的關系提供了新的視角，也為推動經濟創新發展提供了新的思路。“連接”是物聯網技術的“底色”，“流通”是數據要素發揮“乘數效應”的前提。充分釋放物聯網技術價值、發揮數據要素“乘數效應”，需要各國在技術研發、數據治理和標準制定方面展開更加緊密的合作。目前，中國正廣泛開展跨境數字基礎設施項目合作，大力推進數據要素互通性國際合作，積極對接DEPA、CPTPP等國際規則，旨在以高水平國際合作，共同建立開放互利的數字經濟發展新格局。
來源：中國日報網
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