一：全球资产创新动态及趋势讲师：赵刚（全球创新中心总干事，中国社会经济系统研究会副理事长）

    主持人介绍（邹平座教授）：下面请全球创新中心总干事、知名经济学家、科学家赵刚老师讲课。

       谢谢邹教授，我今天主讲的题目是全球数字资产创新及动态。大家都知道新一轮的科技革命是以人工智能、大数据、互联网为代表的数字经济。现在人工智能的发展已经深刻的改变了整个的世界，无论是从科技产业，还是社会，还是人文，还是我们的工作岗位，都得到了很大的冲击。如果我们抓住这一次的以数字经济为代表的新科技革命，中国就有可能后来居上，成为世界的强国。所以习近平总书记刚刚在全国科技大会上也讲到，我们到2035年要建成科技强国。科技强国意味着科技强、产业强、经济强、国家强。特别是在数字技术、数字科技、数字产业这些方面，我们都有非常大的机遇和发展的空间。今天我就从几个方面给大家做一个介绍和分享。 第一个就是，数字经济国际竞争日趋激烈；第二个是美国在新科技革命来临的时候，加大对中国的打压，加大对中国的科技战的力度；第三，我们要进行战略部署，推动数字经济创新发展；第四个给大家再介绍一下关于我们国家搞数据先行区，特别是以北京为代表的数据先行区的一些思路和情况。 我们首先看第一个问题，数字经济国际竞争力日趋激烈，特别是以美国、欧洲、日本、韩国这些发达国家和地区为代表的经济体，在数字经济方面加大了战略部署，出台了一系列的法律法规和政策。在数字科技的战略部署上，研发的经济大幅度提升，科技人才的数量大幅度增长。而且这些国家和地区正在全力推动数字经济的应用，特别是在我们日常的生活当中，在贸易、医疗、交通、教育等等这些方面大力推动数字资产的布局。像美国的很多的医院已经用上了数字医疗智慧。医疗机器人这些已经是非常普遍。在我们的商业贸易当中，很多的商场，像沃尔玛现在大量的用机器人大模型取代了很多的劳动力，效率大大提高。像日本量子计算机已经开始在科研上应用，而且据说运算的速度相当惊人，几分钟的运算能力相当于我们现在计算机1万年的运算能力。照这个速度下去，所以数字资产的配置那是相当的快速和庞大，会带来一系列的重大的变革。在这方面，应该说美国布局比较早，技术实力雄厚，他一系列的基础设施比较健全。特别是大家都熟悉，上一轮的科技革命和产业变革是以信息技术互联网为代表。当时80年代、90年代，美国从政府到民间迅速布局，诞生了像IDM、微软、英特尔、facebook这些引领世界发展的大型的企业。美国政府也布局了信息高速公路计划，通过基础设施的互联互通，通过大规模的应用，带来了计算机的普及，互联网的普及，由此辐射到全世界，形成了以美国为中心根服务器。在美国做了一个互联网的这一轮的信息技术的资产，主要是美国在配置，美国在涨。未来以人工智能大数据为代表的新一轮的数字资产的配置，究竟谁在掌控？未来中国有没有机会？所以这也是对我们的一个挑战。美国在这方面积累了大量的经验，做了大量的布局，大量的研发。所以美国在这方面应该说同数据资产的总量和规模都是世界第一，现在当之无愧。在这方面，美国在云计算、大数据、区块链、人工智能这一方面，从技术上、从人才上、从产业上都处于优势。因此我们应该来借鉴和学习美国的这些经验和做法。欧盟应该说在技术上产业上比美国逊色，但是欧盟在制定数字经济的规则。数字资产的交易这方面，他做了大量的工作。特别是像英国、德国这些发达国家，在这些方面也做了很多的谋划，抢占数字规则的制高点。像日本，日本在这方面拥有雄厚的基础，它的制造业比较发达。在数字经济、数字资产所需要的这些基础的设施，基础的零部件产品等等这些方面它有优势。所以日本现在也在学习美国的经验，把软件算法正在做大量的投入，结合它的硬件的基础，现在正在奋起直追。特别是他在涉及数字经济、数字资产的规则制定方面，也积极参与，参与联合国各种国际组织的这些数据规则的制定。应该说日本在这方面发展也非常快速，韩国在这一方面也有优势，特别是韩国以三星LG为代表的这些大企业，在半导体、在5G6G通讯这方面发展也非常迅猛。他们也是积极参与数据资产规则的制定，参与这些国际的合作，所以韩国的数字资产的实力不容小觑。从我们介绍的这几个国家和地区来看，他们各有特色，无论是从技术产业规则、基础设施还是零部件，在这一方面应该说他们各有所长，我们应该从他们身上学习他们的长处，来发展我们自己的数字资产。同时西方现在这些国家感觉到中国发展非常迅猛。中国的技术实力，中国的市场规模，中国的庞大的消费人群是我们的应用，现在已经成为世界第一。我们无论是在无人驾驶汽车，还是网上购物，还是我们的人脸识别系统等等。这些数据的量，数据的规模，数据资产的占有率都在不断的上升。所以美国为代表的这些西方发达国家，在数字经济这方面，对中国的打压，在科技的打压方面加大了力度。特别是通过了一系列的各种各样的手段，像我们大家熟悉的美国拉着这些所谓的民主国家，建立了民主国家技术联盟，建立了半导体联盟，建立了数字经济联盟，建立了5G联盟。这些都是一个重要的目标，针对中国形成他们自己的小圈子。无论是美国和欧盟建立的这些联盟，还是美国、韩国、日本、台湾建立的半导体联盟，都把矛头对准中国。最近刚刚美国宣布禁止中国使用大模型的数据。美国欧派AI公司开发成功，他才GPT4GPT5手软，积累了大量的数据世界。各国的开发者和消费者都希望能够在ChatGPT的基础上进一步进行开发。中国很多的开发企业和个人也在使用8台GPT爬模型积累的数据量。但是最近美国政府的禁令，禁止中国使用大模型的数据，现在已经开始生效。美国和西方发达国家这种明显的要把数字资产垄断在自己手里，控制在自己手里的做法，破坏了数字经济发展。当然我们现在也在靠科技自立自强，研发我们自己的大模型，研发我们自己的A|。我相信总有一天我们会做出自己先进的这样的一些数字经济的基础设施。同时，因为他们都以信息安全为由，禁止科学家、研发机构跟中国进行合作。大家都知道科学家需要随时了解技术的进步，随时了解科技发展的动态。如果是禁止科学家进行交流，那么我们只能带来两个体系。所以西方有的科学家已经在预测，未来的数字经济体系会分为以美国为代表的，以西方发达国家参与的数字经济的体系。另一方是以中国为代表的，南方国家参与的发展中国家，第三世界国家参与的数字经济的体系。如果真有那么一天的话，这也是责任在美方，在这些西方发达国家对中国的打压。当然我们还是从全世界人类命运共同体的角度，希望全世界能够形成统一的数字经济共同体。在这一方面，应该说我们面对的国际环境现在也是非常严峻。特别是美国对中国的科技战，从2018年开始持续升温，对中国的打压持续升级，这个我们可以看一下，中国提出了自立自强的发展战略。这个发展战略的提出既有我们主动作为，同时也是在美国和西方发达国家对中国进行打压的时候，倒逼我们提出科技自立自强。科技自立自强就是我们要独立自主，自力更生，掌握关键的核心技术，要实现科技强国。过去我们中国更多的融入国际体系，我们强调科技是第一生产力，市场换技术。我们在改革开放以后，我们向西方发达国家敞开大门，引进他们先进的技术、人才、设备、产品。我们中国也走出去，我们经济上得到快速的发展。经过40年的改革开放，我们迅速成为世界第二大的经济体。但是在这个过程当中，西方发达国家仍然对我们进行各种各样的限制特别是在科技上，一直对中国进行科技的出口管制。美国这个国家它是靠科技创新成为世界的第一强国。从第二次世界大战刚刚结束的时候，美国当时的总统罗斯福就委托他的科学顾问万瓦尼尔布什，是一位麻省理工学院的教授，作为总统科学顾问，牵头设计策划美国的科技创新体系。初发布了一份美国科技创新的顶层文件。科学的前沿里边，把美国科技的体系，大学、企业、军工如何协同配合，如何建立支持基础科学研究的资助体系，如何在美国国防部当中设立面向未来的新技术的研发管理机构，都做了非常明确的规划，相继成立了美国科学基金NSF。我们都知道中国也有国家自然科学基金。我们当时建立国家科学自然基金的时候，也借鉴和学习了美国的模式。美国在国防部下面设立了先进技术预研局，就是我们经常讲的大盘，这个大盘不得了，美国现在很多颠覆性的技术，很多重要的发明来自大鹏。像我们大家熟悉的GPS，像我们大家熟悉的使用的互联网，这些重大技术的发明都是大鹏很早就开始自主研发。所以这个国防部的先进技术人员对推动美国的科技创新发挥了非常重要的作用。同时，加强了对科技的支持和资助。美国长期投入巨大的资金来支持科技创新。他从二战以后到现在四十多年，每年他的科技的投入都占GDP2.5%以上到3.1%，这个数量是非常的庞大。我们中国刚刚科技的投入占GDP的比重超过2.5%。我们十年前1.9%，20年前不到1%。过去我们中国的GTP总量少，占的比例低，所以我们整体的科研经费投入低。由于我们缺乏科研经费，我们很多想做的事情做不了，所以我们只能选择有所为有所不为的做法。但是科学技术往往是在你看不到的地方或者是没有做的地方取得突破，有重大的发明出现，所以我们还是要加强对科研的投入。 美国由于有这么大的科技投入，经费充足。在美国由政府设立的基金，政府的无偿资助，还有民间很多慈善机构NGO的资助。美国的企业也投入大量的资金来支持研发，所以他庞大的研发经费需要大量的研究人员，这就为全世界这些年轻的学者提供了机会。美国之所以强大，是它吸引了全世界最优秀的人才，为什么能吸引全世界最优秀的人才？充足的科研经费，有课题做，有实验做。所以全世界的年轻人到美国大学学习就比较容易取得奖学金，毕业以后比较容易找到科研的工作。所以他成功的吸引来自全世界的年轻的科学家。美国的科技保持长盛不衰的秘诀，这也是很重要的原因。当然了，我们现在中国的科技经费、科研经费现在也在迅速增长。我们也希望除了支持好我们自己的年轻的科学家，我们还要吸引全世界的青年科学家到中国来进行科研。美国的历届政府、总统对科技高度重视。比如说罗斯福总统，我们刚才讲到他除了要求科学顾问做了顶层规划，同时在二战期间利用研发原子弹的机会组织了曼哈顿工程。这也是世界上最早的国际大科学工程、大科学计划之一。像我们大家熟悉的来自德国的科学家，爱因斯坦等等都参与了这项工程，为原子弹的研制做出了贡献。原子弹研发成功以后，他这个队伍没有解散，而是把里边优秀的人才参加曼哈顿工程。超过10万名的科学家和工程师，他们集中了一批科学家、工程师，相继在美国能源部成立了17个国家实验室。像我们大家所熟悉的洛斯阿拉莫斯实验室、劳伦斯伯克利实验室、利弗摩尔实验室阿贡实验室，这些实验室不止研发原子弹、核武器，还研发战略性、基础性、前沿性的科技问题。像我们大家熟悉的超级计算机、新材料、电动汽车、生命科学等等，这些方向代表了当今新科技革命的方向，未来发展的方向。这些实验室都在做大量的研究，为美国积累了大量的人才和成果。我们中国今天也要建设国家战略科技力量，战略科技力量以国家实验室为抓手，所以我们现在也相继建立了若干个国家实验室。我们在建设国家实验室的过程当中，也有一些方面是学习和借鉴了美国国家实验室的做法。美国的肯尼迪总统组织了阿波罗登月球，当年苏联发射了人类第一颗人造卫星斯波尼克号，美国举国震惊，突然感觉到苏联的科技超过了美国。但是当时美国政府组织了大科学工程阿波罗登月计划，组织了几十万名科学家、工程师研发火箭、卫星控制指挥系统等等。最后成功的登上了月球，实现了人类的梦想。在这过程当中也相继成立了美国国家宇航局以及一系列的实验室。后来里根总统。做了星球大战计划，对激光空间、卫星这些都进行了一系列的部署。克林顿总统实施了信息高速公路计划，推动了信息技术和互联网技术的应用和普及，带来了第三次科技革命。所以美国政府，美国的历任总统都在这方面做了大量的工作。奥巴马出台了三次国家创新战略，鼓励创新，鼓励产学研合作，鼓励技术的产业化。特朗普担任总统的时候，建立了美国的17个国家创新中心。包括在机械、纺织、材料这些我们大家熟悉的传统产业，都建立了国家技术创新中心。拜登政府上来以后搞了芯片法案，通货膨胀法案，支持芯片新能源汽车等等发展。所以美国在科技创新方面，大家发展数字经济方面确实是下了很大的本钱。面对着今天以数字技术为代表的新科技革命，以美国为代表的这些国家在芯片、软件、算法这些方面投资很大，同时推动这些技术的快速产业化。所以像美国这些做法，也确实也值得我们借鉴和学习。当然美国对我们的打压一刻都没有停止。新中国1949年10月1号成立，美国政府从1949年11月开始，就对中国苏联这些社会主义国家进行技术的限制，成立了巴黎统筹委员会。在法国的首都巴黎召开了一个会议，十几个发达国家共同达成协议，联合对中国这样的国家进行限制。到了1996年巴统解散，但是美国仍然没有停手对中国的打压，当时组织了三十多个发达国家，现在已经达到42个国家。对中国继续进行打压，中国、俄罗斯、伊朗、朝鲜这些国家进行打压，而且中国还在打压最严厉的那一档，所以我们不能因为美国有一段时间我们改革开放跟我们有合作，就看不到他对我们的这种打压存在在实际上这个打压是长期的，始终没有停止。到了2017年，特朗普成为总统。作为一个反全球化民粹主义的代表，特朗普当选总统迎合了美国国内。对中国脱钩的这些呼声。而且他上任以后，美国的很多智库也给他出谋划策，非常有名的美国的哈德逊研究所就给他出了一个报告，题目非常明确，美国如何跟中国打赢一场高科技战争。这个研究所在美国的共和党智库当中影响很大。我们大家熟悉的美国前国务卿蓬佩奥退下来以后，现在就在这个研究所担任高级研究员。美国国务院的顾问，中国问题顾问余茂春，现在也是这个智库中国问题研究中心的主任。像这些对中国的鹰派人物、反华人聚集在一起，他们给美国的政府出的这些主意肯定都是脱钩，都是贸易战、科技战。他们曾经进行过研究说现在中国的科技发展非常快，已经拉近了跟美国的距离。再有4到6年的时间，中国科技就会赶上或者超过美国。如果那时候美国再想跟中国脱钩，打科技战的时候已经晚了，来不及了。所以现在必须当机立断，要切断跟中国的科技合作科技联系，对中国科技进行全面的打压制裁。大家都知道2018年开始的中美贸易战，中美科技战，对中国华为、中兴等一系列企业的制裁，现在对中国企业和大学的制裁已经一千多家，已经对中国造成了很大的影响。我们的很多的研究人员，很多的访问学者、留学生，在美国都受到限制，甚至有一些人也被他们抓捕，美国的学者，有一些跟中国合作的也被他们抓捕。美国的司法部还为此成立了一个一百多人的小组，专门调查跟中国合作的这些学者、留学生，最有名的美国的学者，美国哈佛大学化学系主任，尼泊尔教授，他跟中国的大学进行学术交流，本来是正常的学术交流，但是被认为违反美国的法律，把他抓捕，现在起诉他。还有一些中国的学者也受到了一些各种各样的打压，我们都知道华为，无论是从华为的高管还是华为的技术交流，都受到了很大的限制。这就是发生在我们身边，发生在这几年的事情。所以我们可以看到，美国对中国的这种限制，这种打压，已经是非常的严重。美国他自己，他的一些这负责政策制定的官员，特别是像美国国家安全安全委员会有个副主任叫伯明，他曾经在美国参议院情报委员会的一个听证会上作证的时候，就专门提到了说美国对中国科技的发展早就关注，而且做了大量的调查，特别是对中国的5G啊，半导体啊，新能源这些啊，做了很深入的研究，已经是有计划、有部署、有战略的，对中国进行科技战。第一步打压中国的5G第二步打压中国的半导体，当然还有第三步，第四步。美国之所以认为中国的科技和发展已经很快，而且难以遏制，主要是中国政府采取了很多重要的措施，出台了一系列的政策。中国为什么这么做？是因为新一轮科技革命和产业变革正在倒。中国政府看到了这是一次超越美国的机会，所以中国下了很大的力气来支持科技的发展。为了遏制中国科技的发展，必须采取果断措施，限制美国的科学家，美国的大学企业和中国进行交流合作，还要制造一系列的障碍，造成一种心理的这样压力，形成一种舆论氛围。所以美国它从方方面面都在进行这方面的些打压工作。我给大家介绍一位美国斯坦福大学的教授，诺贝尔物理学奖获得者朱棣文教授。我们很多人跟他也熟悉，他是华裔的学者，他曾经做过奥巴马中第一任他担任美国能源部部长的时候，实际上跟中国的合作也很多。那时候最有影响的合作就是双方共同建立清洁能源联合研究中心。这个研究中心主要是聚焦三个方面，电动汽车、煤炭的清洁利用、绿色建筑。双方各出7500万美元，总共1.5亿美元支持联合研究。他作为能源部长对推动联合研究做出了贡献。但是由于他跟中国的科技界接触比较多，了解比较多，他感觉到中国科技发展的速度特别快。按这个速度下去，那很快中国就超过美国成为世界第一。他回到美国，在华盛顿的新闻俱乐部曾经做过一个演讲。他讲到，我在中国看到一条高铁三四年就修好，电动汽车短短几年的时间迅速普及，太阳能光伏发电在中国遍地开花，美国搞了30年的高铁一公里都没有建好，所以未来很快中国就超过美国，美国科技的斯波尼克事件马上就来了。他就提到当年苏联发射第一颗人造卫星的时候，美国全国震惊，感觉到落后于苏联的那个场景。以此来提醒美国上上下下应该加大对科技的投入和支持，不能让中国超越，应该拉大跟中国的距离。作为美国的一位能源部长，美国的一位公民，他这种担忧，他这种忧患意识，我们可以理解。但是由于他讲的这些耸人听闻的故事，这在美国引起了比较大的反响。特别是美国的当时的总统奥巴马，感觉到他讲的不错，把他的一些观点吸纳进去。在美国其他地方总统来讲，在国庆之前的时候，奥巴马总统也讲，说中国的科技发展太快，疫情威胁到美国的国家安全，本来美国国内一些势力是反华的，不愿意跟中国合作。所以在2014年15年16年这几年，美国国内开始了大辩论，要不要跟中国合作，要不要和中国在全球化上进行合作等等。这些问题的在美国反复的炒作，加上美国这一些老工业区，所谓的锈带地区，像俄亥俄州、亚利桑那州、纽约、密歇根，老的工业基地，大量的产业转移到亚洲，转移到中国，很多的工人事业生活水平下降。就是今天我们看到美国共和党大会全国代表大会，特朗普七名来自俄亥俄州39岁的参议员万斯作为他的副总统候选人。这个万斯他就出生在俄亥俄州，当年他是属于贫困地区。他后来参加了海军陆战队，又上了俄亥俄州立大学，又到了耶鲁大学法学院，又到硅谷做投资，后来又到他的家乡又去走访。通过他本人的亲身经历和他的访谈观察，写了一本书，《乡下人的悲歌》，这也就是2016年在美国大选当中，为什么特朗普异军突起，超出大部分人的预料。当选美国总统就是来自这些工业锈灾地区，所谓的红脖子，所谓的美国这些没有学历、没有文化、没有工作的白人选民对他的支持，反对全球化，是他们把失去工作的罪名推到中国头上，说中国把他们的工作强调。所以我们可以清晰的看到，在美国对中国的科技战，跟中国脱钩这样的社会基础群众基础。所以这也是我们今天在发展数字经济，数字资产的过程当中，我们面临的挑战，所以我们要引起我们要极大的关注。美国在中国跟中国的科技战当中，采取了一系列的手段，这些手段我们大家也都看到，确实是啊抓捕、恐吓制造了各种各样的麻烦和难题，当然了，我们也进行了针锋相对的斗争。我们也可以看到，美国的一些政府，美国的一些学者，现在也在呼吁避免给中国过度的科技战。我给大家介绍了一本书，这是我2017年出版，书名是《国家创新战略与企业家精神》，中信出版社出版，为什么给大家提一下呢？是在我亲身经历的中美贸易战和科技战当中，我也用这本书。像美国的一些人来讲，中美之间合则两利，如果是打了贸易战，打了科技战，我们会两败俱伤。我们要用创新的思路和方法来解决我们之间的分歧。我曾经跟美国的前财政部长姆努钦做了多次交流。我们十几年前也认识，也有一些共同合作的经历。所以当年他是美国贸易代表团团长，来中国访问的时候，我跟他做了几次交流，跟他讲我们作为中美两国的学者、企业家，应该想办法来解决双方的分歧，不应该用贸易战和科技战作为武器。他当时还比较赞同，所以第一次的中美贸易谈判我们达成了协议。但是由于美国国内一些势力的反对，这个协议没有执行，最后双方经过几轮的谈判。最后破例美国40加关税给中国开始贸易战。对我们华为中兴一千多家企业和大学进行制裁，上海一带对我们的访问学者，我们的留学生进行了各种各样的限。所以中美的科技战、贸易战进入了一个历史的阶段。我曾经跟美国的一些企业家也做了大量的交流。向美国犹太人协会的会长，世界犹太人协会的会长杰克罗森为代表的这些企业家金融家，他们也不同意中美之间贸易战。作为企业家来讲，还是希望跟中国继续合作。美国的科技界很多的人也是反对科技战科技脱钩。我曾经拜访了这些美国的很多科学家和大学科研机构，像美国诺贝尔物理学奖获得者格拉肖，美国的诺贝尔医学奖获得者穆拉德，这些人他们都是普遍反对中美科技的脱钩，反对中美科技战，他们也在美国进行呼吁，而且，也多次来中国进行访问和交流，当然了，美国的军界，美国的安全界啊，有不少人是反华的，甚至有些不怀好意者希望挑起战争。但是，也有一部分人，他们头脑非常冷静，非常客观，不希望跟中国为敌，他们希望和平。这些人我也多次跟他们交流，像美国小布什政府时候的国家情报委员会主席汤姆斯芬格先生，他现在是一位教授，斯坦福大学的教授，他的反对中美紧张对立，希望中美和平友好。在当年911以后，美国要打伊拉克，找的理由就是伊拉克有大规模杀伤性武器。汤姆斯芬格先生作为美国情报委员会主席，带着团队进行了分析，最后得出结论，伊拉克没有大规模杀伤性武器，他反对对伊拉克进行战争。但是美国的一些鹰派人物铁了心要打伊拉克，用一袋洗衣粉欺骗了全世界。这个故事我们都看到，所以像这样的一些政治的人，他们是反对中美之间发生冲突。像美国前国防部的副部长助理部长，像美国空军的前参谋长也是将军，这些人我们也跟他们做了大量的交流，他们也感觉到中美之间不能发生冲突，一旦发生冲突，两个核大国那是灾难性。所以这些人成为了中美友好的推动者，还有美国的前总统特朗普，在他在任的时候，我们也曾经访问过他，给他也做了深入的交流。希望中美在一带一路科技创新，在美国的基础设施建设方面，我们有合作，还有更多的合作，因为作为中国来讲，我们一直是开放，一直坚持合作。美国如果对中国贸易战、科技脱钩，对中国不利，对美国同样不利，对全世界不利。所以我们也希望如果特朗普这一次能够竞选成功的话，不能再像过去那样对中国打贸易战、科技战，双方找到合作的途径。我们也希望说中美两个大稳定我们之间的关系。同时我们现在面对的一个非常大的机遇也是挑战，就是新闻科技革命和产业变革正在到来。我们历史上曾经发生过三次大的科技革命和产业链，都深刻的改变了世界的格局。第一次就是发生在英国的。工业革命通过蒸汽机、纺织机。把一个小小的岛国变成世界第一个工业发达国家，彻底的改变了世界的格局。过去是漫长的封建社会、奴隶社会，在那时候中国是财富实力应该说当之无愧是世界第一。但是我们没抓住机遇，败在一个小小的岛国英国的手上。所以我们半殖民地半封建社会，从鸦片战争开始，我们给英国还有其他的八国联军。打败各地赔款屈辱的历史就是从那时候开始。 第二次的工业革命、科技革命是在欧洲美国开始。像法国、德国、美国这些国家吸取学习了英国的经验，迅速发展科学技术，迅速的工业化，从此走上了工业化的道路，迅速成为世界的强国。第二个发现发明铁路、汽车大型的工业化，真正使世界进入了工业化的时代。第三次就是我们亲身经历过的信息技术互联网革命。这次革命的影响非常深远，不仅仅是改变了我们的产业经济生活，改变了社会，我们每个人都拥有电脑、手机，真正使地球世界成为一个地球村，大家随时都可以上网了解世界每一个角落的共享信息发生的事件。这种改变现在还在深入进行。所以现在第四次的科技革命已经到来。以人工智能、大数据、区块链这些我们说的数字经济的这些关键的技术，这些技术现在发展非常快，数字资产大规模的现在膨胀。第三个就我们要加大战略部署，抓紧抢占数字经济的制高点。在数字经济方面，数字资产方面要创新发展。这一方面我们二十大报告提的非常明确，我们要坚持创新在我国现代化建设中的全局中的核心地位，把创新放到全局中的核心地位，这个问题相当的重要。我们习近平总书记提出来发展新质生产力，新质生产力是什么？创新是主导，才能形成新质生产力。所以我们一定要有这个意识，发展数字经济、数字资产，创新是主导，同时把科技自立自强作为国家发展的战略支撑，第一次写入了二十大报告，我们还要响应习近平总书记的号召，四个面向，面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大战略需求、面向人民生命健康，四个面向为我们指明了方向。我们数字经济数字资产发展一定要坚持四个面向，要面向世界科技前沿、数字经济、数字技术的前沿。不要去做人家做了很多年已经快要淘汰的，我们跟着人家去学，甚至去模仿抄袭，这都是不对的。我们要做别人先进东西，我们也要先进，甚至别人没做过科学的无人区，我们也要用你去尝试。在经济建设的主战场当中，我们很多的像芯片、软件、算法这些设备装备、零配件产品，一定要用我们自己国产的品牌，自己的创造国家的重大战略需求，人民生命健康，这都是关系到国家的经济社会发展和国家安全，非常重要。我们中国建国以后，曾经有过几次大的发展战略的调整。改革开放之前，那时候我们中国受到美国、苏联这些国外国家的限制，我们没法依靠外援，只能靠自己的力量，我们采取了独立自主、自力更生的战略，依靠党的领导，社会主义体制的优越性，中国搞出了两弹一星啊，那时候不容易，两弹一星。改革开放之后，我们引进国外的技术市场化，技术经济取得飞速发展。但是我们的核心技术、关键技术受制于2006年中央提出搞自主创新，要争取掌握自主知识产权的关键核心技术。到2018年开始，由于中美贸易战、科技战对我们的制裁，所以在这样的国际环境下，我们中国提出了科技自立自强。我们中国科技的历史进入了新的一页。我们在发展数字经济的道路上，一定要用好科技自立自强。中美贸易战，中美科技战实质上就是遏制与反遏制，我们要发展美国给我们限制。关键核心就是抢占新一轮科技革命和产业变革的辅导权制高点。因为大家都看到在以人工智能数字技术为代表的新一轮科技革命当中，谁先掌握了关键核心技术，谁就处于不败之地。而且这种是长期的这种竞争是长期的、持久的，伴随着中国和平崛起的过程。在这个过程当中中美要避免发生大的冲突或者战争。美国挑起冲突我们不怕，但是还是要尽量避免。去年11月份习近平总书记访问美国，跟拜登总统举行了会谈，双方达成了一些共识，缓和稳定了中美关系。习近平总书记在这次活动当中向美国的青少年提出五年邀请5万名美国青少年来华访问交流学习，我们现在已经邀请了部分美国的青少年来中国进行访问和交流，我们也很荣幸参与了这项工作，邀请美国中西部大学的校长来中国访问，未来美国会组织一些大学生来中国进行交流。我们还邀请了美国14个学校的190多名中学生在7月1号来到中国访问北京、河北、浙江、福建、上海。他们这一次来访问收获非常大，未来我们还会邀请像美国林肯中学的100名学生来中国访问，这样增加中美之间青少年的理解信任。他们很单纯，他们成为好朋友，为了这些人走向社会，有的可能成为政要，成为科学家，成为企业家，或者他是美国的普通的公民。但是他因为有了来中国访问交流的经历，他的一生都会留下美好的印象，成为推动中美交流合作的宣传者、实践者。所以习主席提出的这个重大的倡议，确实是非常有利于中美之间的交流和合作。那么我们现在科技的发展究竟到什么程度？能不能支撑我们数字经济这一次的新一轮的科技革命，我们应该有一个客观的认识。我们实际上从十八大以来，中国科技发展非常迅猛，取得了历史性、整体性、革命性的发展。我们研发的人员数量全世界现在第一，我们有六百多万的专职研发人员，这个数量远远超过美国，连续八年我们世界第一。我们的科技人员的潜力，我们有些学过科技，拿到了本科以上学历。但是由于我们没那么多的岗位，可能从事其他的工作，我们的科技的人力资源这些人现在有一亿多，也是全世界第一，遥遥领先。我们的科研经费现在全世界排在第二，每年已经超过3万亿人民币，十年前才一万多亿。所以这个数量我们是全世界第二，已经远远超过德国、日本这些发达国家，仅次于美国。我们现在科研上有经费，我们有人才。只要是给了我们时间，我们再把科研的环境搞好一点，激发这些科学家、工程师的创造力，我相信我们会成为科技的强国，会成为科技的发达国家。同时我们在高科技领域，高新产业领域，我们发展也很快。我们中国的载人航天，我们中国的大飞机，中国的核电，中国的盾构机等等，这些都是已经成为世界前沿，还有一些出口到国外去，这也是我们的品牌。同时我们还建立了一系列的国家级的科研平台，像我们建立了19个国家的技术创新中心，我们国际的技术转移机构大概有几百家。我们同时我们的国际科技合作也取得了很多的成果。我们跟116个国家和地区都有科技合作，我们跟美国、欧盟、俄罗斯这些国家和地区，我们都有创新对话的机制。我们跟一带一路国家建立了五十多个联合实验室，建立了九个国际技术转移的机构，把大量中国的技术人才、项目成果转移到一带一路国家去。当然我们也从他们那里也学到了一些我们创新靠教育教育我们现在已经排在世界上第23位是吧？这个进步也是非常明显的。同时我们在人才上，我们在机构上，在成果上，我们现在也都取得了世界的前列。所以国外的一些评价机构，对中国也做了一些肯定，在自然科学领域的成果，中国2023年已经世界第一，超过了美国世界第一。世界知识产权组织每年他都发布一个全球创新指数，2023年中国排在全世界第12位。我们都知道全世界所谓的创新型国家有15个左右，中国现在是12位，已经进入创新型国家的行列。所以到2035年，中国成为科技强国，应该是我们有了坚实的基础。在这方面我们每年都有进步，我们进步的非常快。中国的一些科学家也在国际上有了很高的地位。像屠呦呦教授获得了诺贝尔奖生理与医学奖。这是我们中国自己培养的科学家第一次获得诺奖。相信我们未来还会有第二个、第三个更多的科学家获得论文科学家，这一些都是我们科技发展的成就被肯定。同时科技创新要靠人才，人才要靠教育，三位一体，这非常重要。那么我们未来我们要在哪些方面去布局，才能大力的提升我们数字科技的竞争力，才能更好的发展我们的数字资产、数字经济。第一个就是要强化国家战略科技力量。我们要瞄准像人工智能、区块链、量子科技这些前沿的领域，布局一些国家的重大科研项目，建立国家实验室，重组国家重点实验室体系。包括在我们的企业建立国家工程技术中心，一系列的这种高水平的科研平台，这很重要实际上在2016年的时候，习主席就讲了，国家和国家之间的竞争是科技体系的竞争，不是一个大学、一个企业、一个产品的竞争，是一个体系。在这种科技体系当中，国家战略科技力量是里面最重要、最核心的。国家战略科技力量是做什么的？主要是瞄准那些战略性、前沿性、基础性的科学技术来进行研究，代表了国家最高的科研水平。这些国家战略科技力量在什么地方呢？在我们的这些一流的研究型大学，像北京大学、清华大学。在我们国家的这些领先的科研机构向中国科学院。在我们这些领军企业当中，像华为、中兴这样的一些企业当中，这里边的这些科研力量都是我们国家战略科技力量重要组成。我们将来要强化加强。习主席也讲了以建立国家实验室为抓手。另外你要建立国家实验室，独立的机构，专职的人员，充足的经费来研究这些重大的科技问题。给习主席讲的这个高瞻远瞩。所以我们现在正在按照习主席的部署，加快建设，强化国家的战略开启地。我们实际上可以参考美国、欧洲、日本、韩国他们的做法。像美国通过曼哈顿计划到原子弹的时候，十万多科学家、工程师相继建立了17个国家实验室。通过阿波罗登月计划就建立了几十个航空航天类的国家实验室，还有生物医学的国家实验室。美国有上百个国家实验室，集中了科技界的精锐力量，给充足的经费长期进行研究。所以他为什么能保持科技在国际上领先，这是一个非常重要的机制。当然欧洲德国、英国、法国、韩国、日本，他们在这方面都做了大量的部署。人家资本主义国家都能做成的事情，难道我们社会主义国家做不好吗？我们应该做的更好，总结他们的经验。在国家实验室，国家科技力量这方面，主要有三种模式。第一种国家所有国家运营，国家直接出钱，直接招人，直接任命实验室主任，类似于我们中国科学院这种模式。第二种就是非政府机构来运营，国家出钱建设非政府机构运营。在美国很多实验室都是交给大学去运营，或者是向法国、向德国交给协会去运营。佛罗霍夫协会，加州大学伯克利分校，他们去运营国家实验室。第三类是企业建设，企业运营，像我们都知道熟悉的美国的贝尔实验室，当年爱迪生发明电灯、电话、电报，后来他这个机构逐渐的成为一个企业，民营企业，它叫贝尔实验室。但是它是一家公司，一家企业，靠从市场上争取经费。当然他也承担一些国家项目研究成果来转让收入。他这个研究机构科学家不到3万人，但是成果非常多，有八位科学家，来自这个实验室的这八位科学家相继获得诺贝尔科学奖。所以出人才、出成果，还出效益，收入很高，这是他们企业非常成功的经验。将来我们要在比如说量子人工智能、大数据、区块链这些战略科技领域要想有所作为，通过企业的模式，这也很重要。所以建设国家实验室，这是一个国家的战略部署，对我们推动数字经济发展，数字资产发展有相当重要的意义。第二就是激发我们科技人员的活力。任何事情都是靠人来做，特别是在科技方面，如果没有我们科学家、工程师、科技人员的积极性、主动性。第三个，大力提升企业的技术创新能力。我们的企业是创新的主体，没有企业的创新，我们很难有国家的创新。在我们上一轮的互联网革命当中，中国百度、腾讯、阿里巴巴为代表的这些企业崛起，大大推动了我们的互联网经济。我相信未来我们中国会涌现出一大批在数字经济领域、数字资产领域领军企业，成为我们国家创新的主力军，同时我们还要培养战略性的科技人才，战略科学家。什么是战略科技人才？习近平总书记曾经讲过，能够把握科技发展的大趋势，准确判断科技发展方向，这样的人才我们国家现在还欠缺。像钱学森当年就是这样的战略科学家，两弹一星，这个已经大家都非常熟悉。30年前钱学森先生给当时的国务院副总理打电话写信，提出我们要弯道超车，发展电动汽车。在柴油、汽油这样的领域，我们已经落后了。我们要发展电动汽车，跟世界同时起步。所以当时国家很重视，部署了一些研究。现在中国的电动汽车成为世界第一，占了世界整个产量60%以上，在欧洲占到12%了。之所以能有今天的成就，与当年钱学森教授指出的方向息息相关。看得远，30年前就看到了，20年前钱学森指出来我们要重视要研究ARVR虚拟现实技术。就是今天我们所谓的数字经济，数字资产的一个很重要的元宇宙。元宇宙就是以ARVR为核心。所以钱学森20年前就指出来了，这样的人才在中国现在缺少，我们应该大力培养一大批这样的战略科技人才。大家都熟悉的硅谷，现在在数字经济领域，硅谷还有在世界上领先，无论是facebook还是OpenAI这些现在头部企业引领产业发展的这些企业都是在硅谷，在美国硅谷怎么搞起来的？就是这些战略科技人才，他们远见卓识，预见到未来信息技术的发展要靠芯片和半导体。所以当时美国斯坦福大学工学院的院长特曼教授，还有诺贝尔物理学奖获得者，晶体管发明人之一肖克利，还有咱们熟悉的摩尔定律的提出者戈登摩尔。这些人在硅谷第一批硅谷的创业者建立了这些半导体公司。后来生生死死，分分合合，但是孕育诞生了像英特尔，像微软IBM这些引领世界的企业。所以引领了信息技术，引领了互联网革命。现在这些OpenAI模型和咱们大家非常熟悉的，包括谷歌，又引领现在的数字经济革命，在人工智能大模型这方面又领先一步了。我在硅谷，在斯坦大学，我曾经在那里学习过访问博士。我们这里边有几位，我跟他们也做了多次的交流。美国的前国务卿舒尔茨，里根总统时期的副国务卿。美国前国防部长威廉佩里是克林顿当总统的时候，他也是美国工程院的资深院士。还有我们熟悉的，前面也介绍了美国前能源部长，诺贝尔物理学奖获得者朱棣文。这些人他们都有远见卓识，都在硅谷，是领袖级的人物，引领硅谷现代数字经济的发展。所以从他们身上我们也看到战略科技人才重要性。他们都知道现在台湾半导体在全世界有相当重要的地位。以台积电为代表的台湾的半导体产业，现在可以说左右国际半导体市场。他们之所以有今天这样的成就，几十年前台湾当局重视战略科技人才，当年蒋经国先生从美国引进了七位具有远见卓识的青年科技才俊，其中就包括台积电的创始人、董事长张仲武。我也去拜访过，但是跟他接触的少，我跟他们其中七位当中有三位接触的比较多，像亚洲风险投资之父徐大麟博士，像这些人都是当年引进的战略科技人才，对台湾科技的腾飞起了非常大的作用。今天能够台湾在数字经济领域和半导体领域占有一席之地，这是他们当年这些人分不开。韩国现在数字经济发展也非常快，在一些方面都领先中国。当年他们也是为了发展，从全世界聘请这些具有战略头脑的科学家。我曾经跟当年负责这项工作的韩国的前副总理林昌烈先生交流过多次。他跟我讲到不分国籍、不分年龄、不分肤色、不分信仰，只要是他有水平有能力，就委以重任。所以这种超常规用人的方式也值得我们学习。总结起来我们三条经验，第一个要用先进的。要用前沿的项目吸引和留住人才。第二个要用优良的政策激励人才。第三个要利用大平台成就人才。这也是我们将来发展数字经济，数字的需要的非常重要的一些经验。第四点就是完善科技的创新体制机制，体制机制非常重要，好的体制能够激发科技人员的积极性。所以我们现在要改变科技资源分散，经费使用不集中的这些问题。中央下决心进行改革，去年成立了中央科技委，统筹管理和使用全国的科技资源。所以在未来的数字经济革命当中，我们有了制度保证。第五，加快发展高新技术产业和先进制造业，这是实体经济，高新技术产业和先进制造业，这硬科技能够保证我们在数字经济领域能够迎头而上。第六个就是我们要大力发展数字经济发展。数字经济相关的这些科技，像人工智能、量子、5G、6G大数据、工业互联网。在这方面，我们现在各个方面力度也很大。政府投入，我们的企业投入，我们大量的推动的各种各样的技术产品的应用。第四个就是结合我们在数据领域做的一些改革，在北京的国家搞了数据先行示范区。因为数据是资产，非常关键的资产。我们在2020年的时候，中央政治局专门召开会议，把数据作为生产力的要素之一。我们都知道，过去马克思主义讲，马克思在定义的时候，把土地、劳动力、资本作为生产的一个主要的要素。后来科学技术的迅猛发展，科技成为生产力的要素之一。现在数字经济的快速发展，数字作为一种资产，它有价值，它可以有价格，他可以来交易、来流通。所以把数据作为生产力的要素之一。我们今天习近平总书记讲的新质生产力，实际上也要充分发挥数据的作用，我们来研究数据的价值，数据如何保持增值，如何去流通，如何变现，这是一个大课题。所以在这方面，因为还有很多的问题需要来研究清楚，需要来向全国推广。北京作为首都有大量的这样的企业，几万家的这样的数据类的企业。所以把北京作为示范区，这个是选的非常好。北京也采取了一系列的措施，跟中央政府各个部门，跟其他的地方政府正在建立很多的机制。在这方面先行先试哪几个部分呢？第一个数据安全，数据它这个安全性非常重要。大家都知道我们现在无论是个人的信息数据？隐私如果是被人家拿到，被别有用心的人拿到那里就会带来很多的损失，甚至毁灭性的打击，所以要保证数据安全。第二个，数据的流通，因为数据它是有主权的，数字主权以一个国家的数据，你要有审查、要有管理，要有规则，你才能跨境来流动，不能无序的流动，所以这一个也需要来进行研究，哪一些数据可以流动，哪些数据在国内流动，但是不允许出境。第三个，数据如何来定价。数据因为它是无形资产，它的价值体现在什么地方？他到底是值多少钱？不同的视角。不同的主体可能有不同的价值判断。比如说A说这个数据值100块钱，B讲这个数据值1000块钱，C讲值1万块钱。到底是怎么来定价？它这个机理是什么？定价的依据是什么？这些都需要来研究清楚，搞出一套模型，可复制可推广。我觉得这一方面的探索非常有价值，非常的有意义。如果是这些探索清楚了，我们数据的价值就会得到充分的发挥，把我们的数据资产可以得到很好的应用流通。

  第二课：个人数据价值管理

讲师：邹双武（中商联数字经济专委会高级数据分析师）

       今天上午我们一起来学习和探讨一下个人数据和数据价值管理。个人数据价值管理是我们每个人都很关心的问题。并且国家陆续出台发展数字经济的政策，来促进共同富裕。发展数字经济，实现共同富裕是国家的基本国策。作为数字经济的重要参与主体，个人数据要素价值实现是数字中国建设实现共同富裕的必然要求。个人数据价值实现及增值收益分配是数据要素市场化改革的关键环节。人人参与数据价值管理的是国家共同富裕政策的要求。我们国家陆续出台了共同富裕的政策。         第一个就是2021年中央经济工作会议指出，人人都要参与到数字经济时代共建共享发展的过程中，实现共同富裕。2022年中共中央国务院发布《关于构建数据基础制度，更好发挥数据要素作用的意见》。这个意见提出建立数据要素收益分配制度，这表明了国家从顶层设计上保障劳动者的贡献。2023年国家发展改革委和数据局印发了《数字经济促进共同富裕实施方案》，明确以数字经济促进共同富裕的指导思想、发展目标和重点举措，推进全体人民的共享数字时代发展红利，就是助力在高质量发展中实现共同富裕。

      第二部分，个人是数字经济社会的关键主体。个人作为社会运转的核心主体，在数字经济时代的社会活动主要是围绕着个人展开。所以个人数据的价值化是政府数字化治理，是企业生产经营等活动开展不可缺少的要素，甚至是撬动整个数据要素社会化利用的关键。然而现实中，个人数据权益被忽视，个人数据散落在政府部门、电商等机构，不得利，隐私无保护，安全无保障，个人数据要素价值实现结果并没有产生这种涓流效应。数据平台凭借其技术基础设施、用户资源等优势，通过对海量数据的收集汇聚，发挥数据要素的乘数效应，这个倍增效应增加其自身收益，这样就极可能的拉大资本和劳动报酬之间的差距，形成了一种新型垄断。与国家共同富裕的目标是相悖的。中国特色社会主义建设的最终目的，其实是实现共同富裕。其中大力发展生产力，创造大量的这种剩余价值是必要条件平等的非影响数据价值，减少贫富分化是充分条件。

       第三个方面是个人数据蕴藏着巨大的财富机会。我们下面来看几个数据，就是2022年我国数字经济的规模达到50.2万亿元。据专家预测，个人的数据贡献约占20%左右。也就是说万亿级别在大数据中，90%以上的数据爆发来自于我们的个人行为数据。数据信息的价值在某种程度上甚至可以的超越你的房子的价值。虽然获取每个人行为数据所需要的这个成本并不高，但是对于获取这些数据的企业来说，拥有数据所产生的价值可能就要翻上20倍左右。我们再拿国外的例子来说，就是美国在2016年的这个数字广告营业收入达到830亿美元。通过计算得出，一个普通美国消费者每年可获得高达240美元的收益。就是刚刚在召开2024年这个数字全球数字经济大会上，国家数据局数据资源司的副司长张桂新就表示了，我们国家正在加快研究制定数据资源开发利用政策文件。就是在个人数据方面，国家数据局正在调研个人数据价值实现的可行路径，就是要做好了政治储备。难点是在保护个人信息的前提下，实现个人数据的规模化利用。

       我们看一下今天我们学习的第二个部分，就是个人信息个人数据和个人数据价值化。个人数据要素价值的实现是以数据资源化、资产化、资本化为目标，规范个人数据要素开发利用的商业模式，最终实现数据产品的价值增值。以满足人民群众日益增长的物质文化需要，共享数字红利，促进公平，从而实现数字经济时代的共同富裕。就是对于个人数据和个人信息，国内外主要是从数据立法层面进行界定。国外学者大部分认为个人信息和个人数据的概念是相似的。国内对个人数据的研究起初是从个人的信息到个人的数据及其的价值执行。国内这些个人数据要做就是蕴含巨大的经济和社会价值，是社会发展的必备要素。

      个人数据要素价值实现是解决数据从资源到资产化的重要机制。 个人数据主要是指直接间接的识别的自然人的任何以字符和文字形式记录的内容，是作为个人信息的一种原始载体。它强调的是什么呢？个人财务权的一个保护。而个人信息数据是基于个人数据进行加工处理和提取之后，反映个人主体社会性信息。他强调的是个人人格保护。这个个人数据要素价值化，它是以保护个人数据为前提。在这个数据使用场景中，维护个人数据安全，保障数据主体的人格权益，促进个人数据要素的价值实现。

       第二个方面，个人数据包括哪些？是如何保护个人隐私？我们来谈谈这个方面。个人数据是有关于个人的信息，随着这个数字化的到来，个人数据的收集和利用其实变得越来越普遍。下面我们谈一下个人的数据类型和个人的隐私保护建议。我们的个人信息其实包括个人的基本信息、个人的金融信息、个人的健康信息、个人的位置信息，我们的社交媒体的一些数据和信息，还有面部识别的一些数据，个人行为方面的数据。其实个人行为数据对于我们来说是非常重要的。 个人数据的保护至关重要。我们要注意以下几个方面。

       第一个就是对于我们的个人数据的要以强密码和多运身身份验证。

      第二个是要定期更新软件和系统。

       第三要保护网络连接。         第四就是要定期备份数据。

        第五就是我们要注意社交工程攻击。

        第六要保持隐私意识，就是定期来检查我们的这个隐私设置。

       就是我们要通过采取以上这些措施，更好的保护自己的个人数据和隐私，减少了个人数据的泄露和身份盗窃的风险。

       第三个部分，我们谈一下个人数据的生命周期管理和安全管理。个人的数据生命周期其实跟我们自然人的这个生命周期是相同的。他也有一个出生、发生到消失到消亡的过程。生命周期它可以分为以下几个环节。就是数据采集、存储、整合、呈现与使用、分析与应用、归档和销毁。其实我们个人的数据生命周期分为这样几个以上的这样几个阶段。从数据生命周期来看，价值决定了全生命周期的长短，会随时间可能逐渐降低。同时数据采集力度及时效性、存储方式、整合状况、可视化程度、分析深度以及应用衔接的因素，对数据价值产生影响。因此我们需要根据数据生命周期各阶段的特点，采用不同的管理方法与控制手段，从而发掘出更加高效的数据价值。前面我们讲了个人数据的生命周期管理，        下面我们谈一下数据的安全管理。数据安全风险与数字经济发展如影随形，推进数科学有效的数据安全治理，才能确保数据有效保护与合法利用，保障数字经济的持续健康发展。我们当前的这个数据要素相关制度技术立法相对来说不够完善。隐私泄露事件的多发，导致个人不愿共享流通数据或提供虚假数据，影响了数据价值的释放，平衡数据主体权益保护与数据应用发展需要推进数据基础制度建设，还要加强数据处理技术保障，完善相关数据要素立法监督，充分释放数据要素价值，促进数据高效流通使用。

       第三个部分：我们来谈一谈个人数据资产的价值体现。个人数据资产的价值体现，它有主要有五个方面。        第一个是个人价值。个人的价值体现在就是它可以提高个人决策效率。也就是个人可以通过分析自己的数据资产，了解自己的消费习惯、健康状况等信息，做出更加明智的决策。就是增强个人的权益保护，可以对自己的数据进行管理和控制，防止数据被滥用和泄露，保护自己的隐私和权益 。

      第二个价值就是经济价值。第一个方面就是说它可以产生直接收益。个人可以通过诉讼和授权使用其数据资产来获得直接的经济收益。其二就是可以增强服务体验。企业通过分析个人数据，可以提高更加个性化、准确化的服务。

      第三个价值是社会价值，它可以促进信息资源的有效配置。例如通过大数据分析可以预测交通流量，优化公共交通路线，提高城市交通效率。

      第四个价值就是商业价值，它可以优化供需结构，也就是企业通过分析个人数据，可以更精准的把握市场动态和消费者需求。其二就是它可以创新商业模式，就是企业基于大数据分析的推荐算法，可以创造新的收入来源，如定向广告、个性化推荐等等。

     第五个价值是法律价值，它可以保护个人隐私。就是我们个人这个数据资产的法律价值在于保护个人隐私。明确法律权利方面，就是在法律层面上明确个人数据之前的权属和使用权，这样就有助于仿制数据被非法获取、滥用和泄露，保障个人的合法权利。

      第四个部分：就是数据要素及其特征，以及数据要素的价值创造机制及其路径。

       我们首先看一下数据要素的定义，在了解这个数据要素这个定义之前，其实我们要了解一下生产要素。生产要素是指进行社会生产经营活动时所需要的各种社会资源。数据是继土地、劳动力、资本、技术之外重要的生产要素。而数据要素，我们一般把它定义为那些以电子形式存在的，通过计算的方式参与到生产经营活动并发挥重要价值的数据资源。我们再来看数据要素的价值。数据要素的价值是指数据要素在经济社会发展中所能创造的价值，包括数据要素本身的价值和数据要素与其他要素相结合的价值。数据要素价值的落地场景是指数据要素在整个行业和领域的具体应用，通过数据要素的供给、流通、使用等活动，实现数据要素价值的创造和实现。

      了解了数据要素以后，我们看一看数据要素有哪些特征。数据要素的第一个特征就是它具有非吸取性的特征。这个稀缺性两个方面不定含义。1，数据在共享的过程中可以实现指数级增长。数据传播链条越长，它的增量并如滚雪球般愈和法纳。2，数据可以在存储允许的前提下重复使用，循环使用，来自无穷尽开发，因而它对推动经济增长具有倍增效应。此外数据要素还有场景的流动性。数据的流动性是指生产要素产生价值的基本前提，不同生产要素的流程性程度存在天壤之别。我们看土地的这个流动性是最弱的劳动力流动性，次之技术的流动性，适度资本的流动性较强，而数据的流动性是最强劲。我们再看数据要素，还有这个非排他性，是指这个数据本身具备非常强大的复用效率，使其可以按照既有的模式，在一定范围内，按照一定的权限重复使用。这样就是彻底颠覆了传统要素的使用曲线。此外数据要素还有具有时效性，数据的重要程度与时间成反比，不超过这个规定，实现了数据可救，变成没有意义的数据了。

      第三个方面，我们谈一下数据要素的价值创造机制和价值释放路径。我们来首先看一下数据要素的价值创造机制。数据要素这个放大效应就是我们谈的这个价值创造机制的第一个方面。数据要素可以通过数字化转换、网络传输、智能化处理等方式，实现数据的快速增长，广泛传播、高效利用，从而的放大数据的价值。此外还有数据要素的叠加效应。数据要素可以通过数据的整合、融合、共享、交换的方式，来实现数据的跨界、跨域、跨城、跨组织的一个价值叠加。数据要素的倍增效应。数据要素可以通过数据的创新变现、延伸反馈的方式，实现数据的价值倍增。例如通过数据挖掘、数据分析、数据可视化、数据智能的技术，可以实现对数据的深度挖掘、高价值转化、多元化应用和持续优化的。

      下面我们谈一下数据要素的价值释放的路径。

     1）、数据要素的供给侧路径。数据要素的供给侧路径是指通过提高数据要素的供给质量和效率，实现数据要素的价值释放。这主要就是包括数据的质量、安全标准、信任等方面，保障数据要素的供给的可靠性、有效性、合规性、可行性的。

       2）、数据要素的流动性流通侧路径。数据要素的流通测路径是通过促进数据要素的流通规模和效率，实现数据要素的价值释放。

       3）、数据要素的应用程路径。数据要素的应用程路径是指通过拓展数据要素的应用领域和效果，实现数据要素的价值的一个释放。        下面我们了解一下数据要素相关的几个重要概念。         第一个就是数据资源。数据资源是指以电子化形式记录和保存的，具备原始性，可供机器读取，可供社会化再利用的数据。就拿我们个人来说，我们的一些磁盘上、硬盘上保存的，它就是以原始数据，它就是数据资源。

       第二个就是数据资产。数据资产是指有组织合法拥有和控制的数据。它也是以一种电子的形式或其他的方式记录的结构化和或非结构化数据可进行的计量和交易，能直接和间接带来经济利益和社会效益。

      第三个就是数据产品。数据产品它是指能够通过数据来帮助用户做出更好的决策或者劳动的产品。

      第四个我们要关注的概念是什么呢？就是数据要素的一个市场化。数据要素市场化是指将数据作为一种要素资源，通过市场的机制进行这种交易流通和配置。

       第五个就是我们经常在新闻媒体上看看到的就是个数据要素层。数据要素这个层，它是指要发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用，构建了这个以数据为关键要素的数字经济，推动高质量发展。谈到这个数据要素层，我们看一看数据要素层它能给哪些领域带来赋能。这种利用数据的这种收集、分析、利用和创新，就是说数要素能为各个行业和领域提供智能化、数字化的解决方案，提升效率、质量和价值，促进了这个社会经济的一个发展。

      第五个部分：我们来谈一下个人数据价值实现的环境。这类个人数据价值实现的环境，

      第一个就是政策和制度环境。党的十九届四中全会首次将数据整理为一种生产要素，要求建立健全了由市场评价贡献，按贡献决定报酬的机制。中共中央国务院发布关于构建数据基础制度，更好发挥数据要素作用的意见，也就是我们通常的数据20条。提出了要建立健全个人信息数据确权授权机制，探索由受托者代表个人利益监督市场主体对个人信息数据进行采集、加工、使用的机制，为个人信息数据的流转与汇聚产生新的机遇和方向。

        第二个是法律环境。我国对个人数据隐私的法律规范的主要包括中华人民共和国个人信息保护法和中华人民共和国网络安全法等法律规范。这些法律规范旨在保护个人的数据安全和隐私权，为规范数据的收集、处理和使用行为，还有就是机管理机构和交易市场。国家数据局负责协调了推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用。地方政府纷纷成立地方数据局。

       下面我们谈一下数据资产交易市场是它是数据要素市场的重要组成部分，是释放数据要素价值的重要载体，是数据要素市场化配置过程中必然的发展逻辑，是数据要素市场的重要组成部分。技术环境、互联网、大数据、人工智能、区块链等信息技术。例如大数据挖掘技术，用于个人数据的清洗加工等，通过一些数学算法推测出用户可能喜欢的东西。还有区块链，区块链主要是用于数据的存在，也有和数据溯源，还有我们现在最流行的就是AI大模型，它是使用的是庞大的神经网络应用于数据资产的管理领域。

      第六个部分：我们来谈一下个人数据价值管理流程。个人数据价值管理是对个人数据的一个合法收集、合规使用和合合法收益分配的个人数据价值释放的控制和管理过程。个人数据价值化涉及数据生产、流通、交易的价值管理。打个形象的比喻，有点像我们这个企业的生产过程，也就是产品生产过程。它包括原材料加工、半成品、成品、销售市场、交易、期货，也就是我们通常所讲的就是数据的产品产品化和资本化。我们来看一下整个个人数据价值管理的流程了。他第一个部分我们要关注的是什么呢？就是个人的数据采集。数据采集的它是指从各种来源收集和整理数据的过程，包括个人网络上的网页、社交媒体数据集等等。数据采集要依法依规采集。国家公布的这个数字隐私保护法在数据收集处理和个人隐私权方面的涉及多个重要法律原则和措施。数据库的原则，第一个是合法性原则，是指我们在收集客户资源的时候，要避免滥用和非法使用。透明性原则是指要向用户提供清晰明确的信息。数据最小化原则，也是处理目的的数据的最少。数据安全保护措施，就是我们要采取合理的技术和组织措施。个人权利保护原则，就是我们要关注个人的隐私权的保护，关注的数据主体的权利。跨境数据的传输，这个就是要符合要素质隐私保护法，同时我们要遵守监管与执法的机制。

     下面我们谈一下数据采集的一般步骤。第一步我们要明确数据需求，第二步我们要确定数据资源，第三步要我们要设计采集方法。第四步就是实施这个数据采集。收集好以后，其实进入我们的第五步就是数据清洗和处理。第六步其实就是数据分析和应用。

      下面我们谈一下数据采集的方法。数据采集可以通过多种形式来进行。它可以是采取了一些应用，一些自动化工具、在线表单、调查问卷、传感器等。每种方法都有其优势和局限性。需要注意的是什么呢？就是在进行数据采集的过程中，需要遵循相关法律法规和伦理准则，不得侵犯他人的隐私和权益权利。同时需要对数据进行保护和安全性处理，防止数据泄露和滥用。数据收集的这个挑战其实在于确保数据的质量和相关性。同时我们也要考虑成本、效益、隐私安全。我们为了保证这种安全性，就是要保证数据的质量准确性，数据的整合和分析，数据的安全性和隐私，关注了这个数据成本的效益。关注就是要采取了实时数据采集，数据采集的要保持一种可持续性。 前面我们谈了个人数据的采集，

     下面我们谈一下数据托管。数据托管机构作为独立的地方第三方当事人他根据国家的法律法规规定，与委托人、管理人或受托人的签订托管合同，依约保管数据资产，履行托管合同约定的权利，提供托管服务并收取托管保管费用的业务。数据托管业务涉及的参与主体，我们看主要包括数据持有主体。就像我们每个人，我们就是数据只有主体，数据经营主体、数据使用主体与数据托管机构。就是跟我们根据我们前面谈到这个数据20条。它其实是作为这个数据要素市场的原则性指导性文件。这个大家在学习当中要尤其要关注这个数据20条。他指出数据相关的合法权利包括数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权，这就是数据20条当中提到的一个三权分置。我们其实根据数据托管业务的这个定义，从数据的各项权利出发，可以对数据托管业务各类主体进行一个简单的分类。第一方面就是数据持有主体的拥有数据资源的持持持有权，数据的经营权和数据的使用权。其实它包括各类产生收集数据的个人、企业与政府。第二个我们要谈到的参与主体就是数据的使用主体，他们一般拥有数据的使用权。包括个人、企业与政府使用主体根据自身需要的对接数据使用主体双方签订合同后，数据使用主体与数据托管机构对接，获得数据的使用。数据托管业务发展初期仅涉及数据存储与管理。数据托管机构拥有数据有限的持有权，并在一定情况下可以接受委托，拥有数据经营权。

      下面我们谈到一个主体是什么呢？就是数据经营主体。通过他通过数据持有主体的货权，获得数据的经营权。主要代表机构就是我们通常所说的数据经济商，有的时候也简称数上。前面我们谈到了数据的收集和托管。那么下面我们要讲到托管机构有了这些数据以后，或者是我们的一些数据，他要对数据进行一个分类处理分类处理。那么我们就需要了解一下数据价值的三化。这三化是指哪三化呢？它是指数据的资源化、数据的资产化和数据的资本化。

      数据资源化是指将分散无序的原始数据进行收集处理，并转化为有组织、易于访问和分析的格式的过程。这是数据资产化的第一步。就是说某个数据有潜在价值，但还未经过加工，那这就是什么数据？这样如果这个数据经过加工后可以产生经济利益，那它就变成了什么数据资产了。所以这个数据它有没有价值，不是其本身有它本身决定的，还是有什么需求决定。不同的使用场景，同一数据的价值他也不同。前面我们讲的就是数据的资源化，

       数据的资产化，也就是三化当中的第二化化。它主要的过程其实经历了从数据确权的一直到数据入表。首先我们谈一下数据资产，它是指特定主体合法拥有或者控制的，能进行货币计量的，且能带来直接或者间接经济利益的数据资源。我们大家可以看到它是在数据资源的基础之上，那么数据资产化我们要注意什么呢？就是说要关注一下它的数据资产的挖掘。数据资产的挖掘它其实它是数据资产化价值化的基础。它的过程其实就是从数据资源到数据产品的过程。数据资产化挖掘是数据资产化的基础，主要对应是业务数据化、数据资源化、数据产品化三个阶段。在这个数据资源化阶段，对存量数据与增量数据进行一个全面的盘点梳理，形成了数据资源部，明确数据资源的血缘链路，构建全域数据资源地图。

      在数据产品化阶段，数据产品的研究开发用于数据应用场景的紧密结合。也就是说我们需要梳理的应用场景标签与数据产品类型。通过这种多元组合，寻找数据产品的机会点与服务提供方式，建立数据产品体系。通过数据产品开发，就是我们将数据资源转化为有实际价值的数据产品。数据产品可以满足内部和和或者是外部用户的需求，为我们企业提升业务效率，并带来新的商机和收益。也就是说为我们企业带来一些内部的和外部的一些应用和相关的收益。在这个数据资产化阶段在这一阶段主要是通过确权估值、入表交易等方式，明确数据产品的全数和价值。将数据产品转变为具有金融属性的数据资产，为持有人提供保值增值和资金融通等功能。

    那么第一步，我们要关注一下，就是数据的全数确认，它是数据资产化、价值化的前提。确认数据资产权利归属是数据资产化应当解决的首要问题，也是数据资产进行会计确认计量的前提条件。数据资源持有权是数据的原始拥有者和其对数据的基本控制权。数据加工使用权允许持有者对数据进行处理和分析，以创造价值。而数据产品经营权，这涉及将加工后的数据进一步用于商业活动，如销售数据产品或者提供基于数据的服务。        数据资产入表是指将数据确认为托管机构或者数商，数据表资产负债表当中的这个资产项，即数据资产入资产负债表。入表是企业数据资源转变为数据资产的主要方式之一，企业自用类的数据资源可以纳入无形资产，对外交易的数据资源可以纳入存货。无论数据资源纳入无形资产还是存货，都同属资产类科目。在提供服务或者对外出售之后，记住生意的客户并确认收入。

      第四点我们谈一下数据资产评估，它是数据资产化的助推器。数据资产评估是数据资产化的重要前置工作。数据知识产入表需要第三方专业服务机构的估值作为参考，以增强数据资产价值的准确性和客观性。数据资产评估需要关注影响数据资产价值的成本因素、场景因素、市场因素和质量因素。

      数据资产评估的基本方法主要包括成本法、收益法和市场化。

      前面我们谈了数据三化当中的数据资源化和资产化，下面我们来学习一下数据资本化。数据资本化是指在数据资源化和资产化的基础上，赋予数据资产更多金融属性。比如我们可以将数据资产作为质押品进行信贷融资等金融活动。

     第七个部分：我们来学习一下个人数据的价值化实现过程和内在机制。我们首先谈一下个人数据价值化实现过程。个人数据要素的价值线就是将零散的碎片化的个人数据信息通过资源整合汇集，利用技术或者市场手段进行市场交易，实现个人数据要素在劳动和生产过程当中的增值，完成从数据资源到数字数据资产的转变。目的是实现个体征收，缩小贫富收入差距，从而促进数字经济时代的共同富裕。我们看数据价值实现过程，它分有两个阶段。第一个阶段，原始数据主要依附于个人，是直接从数据源或者个人收集到的未经处理或加工的数据，是被记录的数据信息，属于数据的原材料，个人享有数据资源的持有权。数据资源是指原始数据进行整理、清洗和转换，使其能够被计算机系统和软件程序处理和分析的过程。在数据资源化过程中，原始数据被转换为结构化的数据、表格或数据库。这阶段主要是对数据的收集、存储和治理。数据要素主要是发挥其使用价值，使用者获得数据的加工使用权的数据以及开发阶段。数据的二级开发阶段，也就是第二个阶段。数据产品可以是在原始数据的基础上，通过计算、脱敏、分析和加工处理后形成的具有商业价值的产品或者服务。在这一阶段主要是数据要素的使用和融通交易，实现数据的二次配置及数据的二级开发阶段，将实现数据价值的最大化释放。数据价值实现是数据生态系统运行的最终目的。数据持有者通过对数据有限权利让渡，才能让数据使用者从数据加工使用权转化升级到数据产品的经营权，实现数据要素的二级开发。

       前面我们讲了个人数据价值化实现的过程。下面我们来学习一下个人数据价值化实现的生产阶段、权属配置、价值分配机制。在数据要素从信息到资源到资产的不同生产阶段，如何有效统筹数据权属权益保护和数字经济发展价值，普惠了最终实现个人数据要素价值的有效分配。数据要素在市场和竞争机制下，应该将利润进行再次分配。促进数据要素价值市场化过程中的利益关系、主体行为的新的生产方式和交往方式的所有制变革，实现个人数据按要素财产价值共同占有的利益格局，从而提升个人数据作为新的生产要素参与生产和重新配置。我们讲下面讲一下机制当中的权属配置。个人数据拥有者会更加注重个人隐私保护，而且数据在开放共享的过程中会存在隐私的负外部性。随着个人数据要素的产生和集聚，向数据使用者转移的速度和规模就是逐渐增加。数据使用者利用技术促进数据要素从狭小的范围到资本优势，再到限制垄断。在这个过程当中又产生了新的生产和分配，被有主数据就拥有主体地位的支配权，而数据要急遽生成的新数据，就有什么无主数据。

      下一个机制我们要谈到是什么呢？就是价值分配机制。随着数据生产者和使用者之间拥有的这个经济权利和利益机制发生改变，所带来的机理和约束将发生变化。数据使用者逐渐占据数据使用的优势地位，可能会出现数据壁垒、市场势力、行业垄断的这种隐患，不利于实现数据要素市场的共同富裕。使用者要进行数据价值的再次分配，促进数据要素生产力发展处于均衡状态。

       下面我们谈一下个人数据价值实现的路径。在前面我们探讨了个人数据价值的管理流程，以及个人数据价值实现的过程以及机制。我们下面重点讲一下个人数据价值实现的路径。

      第一个路径就是探索建设国家级数据银行，打造全国一体化个人数据要素的归集、确权、治理和价值化体制机制。就推进数据银行建设，破解可信数据要素价值化难题。这样就有利于在全国统筹推行个人数据要素价值实现机制，促进个人数据要素价值实现。同时这也有利于引导社会资本、技术人才等要素有效协调，培育个人数据要素的市场培育提高个人数据资源的利用效率，增强市场的流动性和供给能力。

      第二个路径是建立场景驱动的数据要素价值，实现市场机制有效统筹个人隐私权益保护和数据要素高效市场化配置，推动数据要素场景驱动、数据要素价值化的市场机制建设，实现数据产业层面的价值创造，成为个人数据要素市场价值实现的重要突破口。通过场景化的实践应用，可以增强衍生数据要素价值的拉力。数据价值的发掘离不开具体的数据运营使用场景与数据挖掘分析技术，同时对于数据运营场景中的个人数据使用保障、个人数据隐私和权益保护，构建数据要素流通的收集、储存、治理、使用和交易的全周期监管流程。推动个人数据要素在社会场景的精准赋能。

      第三个路径，建立个人数据返还机制，有效保障个人数字空间权益和数据资产的合法权益。要建立个人数据返还机制，目的是赋予个人以充分的财产权益。我国个人数据要素价值实现领域具有明显的大国优势和市场优势。实现个人数据要素流通权益的均衡，并不是要实现均衡利润利润，而是在利益创造的前提下，创新按要素分配和按劳分配相结合的利益分配方式，实现一种动态平衡。应该让个人数据要素流通中的入驻主体的能够行使知情权和收益权。从而使其更好的参与个人数据要素的流通利益分配上来实现数字时代的共同富裕。

    第九个部分：我们来谈一下个人数据价值实现的案例。第一个案例就是个人数据资产的信用融资。就是2021年我国的首张的个人数据资产云凭证，在温州市温州乐清市南岳镇大松村村民陈杰申领了个人数据资产凭证，凭着一串个人数据，不用跑银行、政府部门，点点手机就获得50万个人信用贷款。第二类案例就是场景驱动的个人数据的价值实现案例。全国首批个人数据合规流转交易在贵阳大数据交易所场内完成，此交易各环节全程接受监管管理，是贵阳大数据交易所促进个人数据合规使用，规范交易、合法收益的创新实践。针对灵活用工就业服务场景，为个人简历数据提供交易股价参考，在个人数据授权采集加工、安全合规、场景应用、收益分配等方面完成交易闭环。第三类案例就是个人数据银行，个人数据银行是基于银行个人货币资产的管理与运营模式，以保护用户数据的所有权、知情权、隐私权和收益权为核心，建立个人大数据资产的管理与运营综合服务系统，包括数据确权、汇聚、管理、交易与增值服务等功能。第四类案例就是平台型的个人数据确权、托管、加工、流通、交易、使用的模型。2022年6月，人民数据打造中国首个个人信息保护与授权服务平台。人民社保通过公开透明规范协议接口的方式，打通与各大互联网平台的壁垒，从而真正实现数据服务于人民、服务于平台、服务于政府。对个人有权向个人信信息处理复制的可携带的个人信息提供确权、上链、存证、存储、治理等服务，实现数据精准确权授权、流转及二次开发，将个人数据权利归还个人，让数据真正取用于民、造福于民，让每个人都能共享数据红利。第二个案例是北京国际大数据交易所上线数据授权平台，成功破解数据合规使用的使用难题，积极探索数据收益分配机制。就是这个授权平台能让每个主体都能了解自己名下的数据目录，并通过对数据使用的主笔注笔做场景授权来进行操作，替代当下普遍存在的一揽子授权现象，实现我的数据我做主。好，今天我们就讲到这儿，谢谢大家。

第三课.价值链的技术架构

    讲师：韩辰豪（以太坊基金生态组织主管开发工程师、前抖音中台算法工程师）

     我今天讲的题目是价值链的技术架构。我们讲软件的技术架构是一种框架。首先我们要理解的是价值链本身是一种软件技术。因此我们要想想要理解价值链的技术架构，就首先要理解什么是软件的技术架构。件的技术架构它是一种软件系统的结构和组件。我们要理解一个软件系统的结构，我们通常是理解哪些东西构成了这个软件系统。我们有一个形象化的比喻，就是把软件系统比作盖房子，我们每天都生活在各种各样的建筑当中，同时我们也每天都在使用各种各样的APP。我们先看一下我们在使用APP的时候到底在使用什么东西。当我们打开我们的淘宝的时候，首先映入眼帘的是这些淘宝的衣服、按钮、搜索框、促销活动等等。这些东西叫做用户的界面层功能，是用户可以交互、点击、旋转、删除、撤销、拖动等等。如果我们把它比作盖房子，那这一部分就相当于是室内的空间。你可以在室内的起居室里面休息，厕所里面上厕所，厨房里面做饭等，做你想做的活动。这是一个结构。我们还可以从另外一个视角去思考什么呢？就是谁做了这个结构，也就是他的工种。首先用户界面成长成什么样子是由谁决定的呢？这一部分在软件开发当中叫做UI工程师和UX工程师。如果是盖房子，这一部分是由谁决定的呢？就是由设计师和规划师来决定的。但是这只是决定长成什么样子，具体是谁来完成它，按照他长的样子去开发。软件开发当中，这一部分叫做前端开发工程师。如果是盖房子的话，这一部分就叫做室内装修工程师。 好，这个是用户界面层。现在我们点开了其中一个商品，把他加入了购物车并且购买，这一部分就进入到了业务逻辑层，它是后台的一种业务逻辑，包括什么呢？包括用户申请结算，申请支付宝添加，减少购物车当中的商品。整个过程当中，我们会检查库存是否充足，用户信息是否完善。让它成功跳转到订单确认页，用户行使支付，比如说使用支付宝支付完了以后，再返回支付成功页这套业务逻辑。这也是一个结构。如果把这种结构也拿来当时盖房子的一个部分，那我们去比喻的话，它其实叫做一个建筑的梁和柱，也就是梁柱结构。这些结构是一个建筑当中最重要的结构，能够保证建筑稳固安全。OK这一部分叫业务逻辑层。对应这一部分的工种，我们在软件开发当中叫做后端工程师。在盖房子过程当中，这个叫做结构工程师。第三个结构叫做数据访问层。你可以把它理解成建筑当中的水电、通风、供暖、电线、导管这些东西。虽然大家平常见的比较少，但是对于正常行驶建筑的这个功能来说是不可或缺的这一部分也是由后端工程师来负责的。还有一部分就是软件的基础设施，包括软件的数据库服务器等。这一部分可以把它类比为盖房子当中的地基基础这一部分，盖房子的工作当中，这个工种叫做基础建设工程师，也就是基建工程师。在软件开发当中，也是涉及后端还有数据库数据开发这一部分的职能。这样子我们就从四个层级也理解了软件的常见结构。还有一种理解的方式叫做软件的组件。什么叫做软件的组件呢？它是与功能这个概念相关的。比如说一个典型的功能就是加入购物车的功能，还有一个很常见的功能就是登录功能，登录用户身份确认，它可以比喻作建筑当中的安全安保权限系统。当然了，我们还可以把软件开发当中的搜索框、搜索栏、导航栏这些东西当做建筑当中的电梯导航系统，这一部分叫做组件。通过以上两个概念，我们就可以理解常见的软件技术架构。价值链也属于软件技术当中的一种，因此我们也可以把价值链的技术架构分成四层。最底层的叫做数据和基础市场基础设施，包括服务器虚拟机。在上一层包括叫做数据层，包括价值码、数据资产还有隐私计算。往上一层叫做网络间网络层，包括节点p to p网络等，主要用于用户与数据库服务器之间传递消息。再上一层叫做业务逻辑层，它主要包括合约层和共识层，主要是管理数据的托管，平台数据，资产商城价值管理这一块。当然也包括一些价值链独有的算法，包括纳什算法和正态分布算法。再往上一层叫做业务逻辑层，它可以分为两层，合约层和共识层。合约层主要是主管数据的托管平台数据资产商城和价值管理功能，而共识层主要是对这些合约进行算法。再往上一层就是应用层，也就是用户直接操作的层。它包括价值链APP以及隐藏在价值链APP当中的人工智能算法。当然再往上一层就是价值管理工程师了。这四层越往下的层级稳定性越强，而越往上的层级层次更新迭代越快。其中最往上的层级价值链APP就是连接用户与整个价值链生态系统的桥梁。 现在我们从一个价值管理工程师的角度去理解这个架构。首先我们打开价值管理工程师的价值链APP，它可以执行三个常见的动作。第一个是对于数据的托管发行。对应于价值链APP当中属于上传托管平台数据模块，它调用的是业务的逻辑层当中的数据托管合约。数据托管合约在访问这个价值链上的数据资产这样一个原生资产，以确保数据托管确权的稳定性和安全性。然后就是价值管理工程师对于数字资产的一个发行，他们的发行主要是调用数据资产生成合约，通过这个合约来生成数据资产。这个合约是建立在价值链这个链条上的一个协议。这个协议会去访问链上的数据，对数据进行增删查改这么一个操作。第三个行为就是价值管理。价值管理工程师可以通过价值码这个模块进行价值管理。在这个模块当中，它又会涉及到纳什算法和正态分布算法等。通过计算以后，再通过节点和p two p网络计算得到价值观的工程师所获得的价值码的数量，再上链并对数据资产进行修改。但凡涉及到数据资产，都会有一个叫做隐私计算的东西。我们后面会讲到，隐私计算保证的是数据资产的可用不可见性。也就是说数据资产在价值链上流转，我们可以使用数据资产计算获得的结果，但是不会见到数据本身，也就是说不会泄露用户的隐私。从上页的PPT我们可以看到，数据资产是我们价值链的核心。我们近距离去看一下这个数据市场是怎样子的。我们平常接触到的都是一些原始数据，包括图片音频视频等等。这些数据都是没有加工过的数据。它会通过一系列的转换变成链上的数据资产。我们第一个需要理解的点就是数据资产通过原始数据经过托管平台托管确权、加密上链以后形成。第二个需要理解的点是数据资产也分类别。也就是说数据资产可以分为很多类，包括个人的基础数据、健康数据、消费收入投资数据等等。消费数据又分为线上的消费数据，又可以分为各个电商平台的消费数据，APP内充值的数据流，媒体内的订阅数据等。线下的消费数据又可以分为零售店的消费数据，使用服务的一些消费数据，或者是观看娱乐活动的消费数据等等。还有收入数据，包括工资薪金收入所得，也包括基础工资和提成，还包括非工资薪金所得，比如说租金，版权所得等等。投资数据又包括房地产投资数据，股票债券类的投资数据，企业的投资数据。企业的投资数据又可以分为工商数据、财务数据、管理数据等等。这些数据通过平台的托管、加密、商量后形成数据资产，产生数据价值。现在我们的问题是这些数据怎么为价值管理工程师所用呢？那我们就要去看这个数据的加工程度。首先当然了，我们可以首先思考，为什么说我们要对通过平台对数据进行托管确权这么一个动作？这是因为根据中华人民共和国个人信息保护法，任何个人和组织不得非法侵占个人信息。因此为了遵循法律，平台指数托管确权，并且保证数据传输的安全性。基于这一条，所有用户都可以上传原始数据。在上传到APP以后，数据价值管理工程师的作用就体现出来。首先上来以后，这些数据会进入市场模块，在市场模块当中是价值管理工程师可以看到这些所有的原始数据，并对这些数据进行价值管理。包括序列清洗、整理、训练、抽样等等，还包括数据标准化的动作。这一部分就属于价值管理工程师的对时间价值。在他们记录每一份劳动，记录每一份工作的时候，就变成了价值码。也就是说数据资产经过这些操作以后，并且经过价值管理工程师的价值管理不断的迭代升值，形成了有数据价值的数据资产，最终成功进入到数据交易所进行变现。举个一个具体的例子来说。一个人上传了个人的拼多多消费数据，该数据在发行链上之后的起始价值码为十个价值码。在经过B同学这是一个价值管理工程师，2个小时平均每个小时五个价值码的一个价值观。那么现在的这A同学的拼多多消费数据就变成了10加5乘以二等于20个价值。然后C同学又经过交易所变现，也就是说变现的结果是30个价值。那这个样子就变成了又从20变到30。那么30减20多出来的十个价值码就归数据的发行者，也就是A同学所有。在这个过程当中，A同学贡献了原始数据，然后B同学和C同学通过各自的劳动分别获得了十个价值码。这是一个整个的数据资产变现的链条。在上一页PPT当中，我们指出来了价值管理工程师通过劳动赚取基于时间的价值。那么在这一页当中我们来看一看数据价值管理工程师到底可以对数据进行哪些具体的操作。我们可以看到价值观工程师所做的事情非常的多，从左到右，从上到下，他们所有的目的都是为了让数据价值进行提升。只不过根据数据处理的难度和对价值提升的程度不同，我们把把它分成三类。第一类是初级的数据价值管理活动，包括数据整理。抽样还有数据清洗等数据整理。举一个例子，原始数据是一些图片数据，它是一个个人的淘宝的购物记录。数据整理指的是把这些图片上显示的金额，买卖的商品的时间数量等转换成一个标准的形式，也就一行数据的形式。数据清洗指的是比如说这个用户他有一个1至12月份的淘宝购物数据，其中五月份数据不全。那么数据价值管理工程师就可以对这个数据进行行清洗删除。或者补正。数据抽样指的是1到12月份，数据价值管理工程师可以选取几个关键性的数据进行下一步的分析。还有数据标注。数据标注指的是假设一个人上传了这个数据的图像数据。比如说上传了一些汽车、小轿车，数据标注实际上是对汽车这些实体进行标注分割出来。数据转换这一这些是属于终极的数据价值观与活动。数据转换指的是一个人上传了他每个月份的数据。我们价值观的工程师可以把这些收入数据的具体数字转换成一个固定分类。比如说5000以下是低收入，5000到1万是中收入，1万以上是高收入。高收入这种就叫做数据的转换。数据的聚合指的是比如说一个人上了船，他每天的购物数据。那么数据价值管理工程师可以将它转换成每周的数据统计，或者是每个月月的数据。统计数据下转指的是如果一个用户他有比如说一年的数据，数据价值管理工程师可以将它分成1至12月份，或者是分到每个季度来去。还有一些高级的数据处理活动，包括数据可视化，指的是使用工具对一些不太好去观察特征的数据做可视化的操作。比如说做成饼图、曲线图、直方图，方便进一步做分析数据的特征提取。比如说提取一个人购物的关键性特征，比如说一些社会标签，如果一个人他经常购买一些婴幼儿的产品，说明她可能是一个宝妈。这些也属于数据关键性特征的提取以及训练模型。就是通过这些数据训练一个机器学习或者是一个AI模型。数据层还有一个非常重要的概念叫做隐私计算。主要是基于中华人民共和国数据安全法和中华人民共和国个人信息保护法。这两个法律对于数据安全和个人信息的保护提出了更加严格的要求。其中有一个最为核心的问题，我举一个很常见的例子。A企业有一些用户的消费数据，而B企业是一个初创型的公司，它也需要一些类似的数据来去帮助他们分析用户和消费者的行为。但是第一，对于B钱而言，他没有相关的数据。第二个，他如果想找A去要，A是不可能去给他的。因为我们提到过数据层，数据库这些东西是企业的基础设施，是企业的老底。A是根本不可能给到其他企业的。这样就存在了一个问题，B企业是否能够利用到这个数据训练出来他自己想要的结果，但是又看不到这个数据呢？这就涉及到了隐私计算的部分。所以隐私计算也将会实现数据的可用不可见。什么叫做数据可用不可见呢？就比如说B企业可以使用这些数据来获得他们想要训练的模型和获得结果。但是他不会获得A企业本身的这些数据。这个场景生动形象的告诉我们B企业的需求，其实就是说你给不给我数据也不要紧。但是我只是希望我想要拿到这个数据，能够给我提供的数据价值。这里的数据价值就是模型。所以这个就是对数据可用不可见的一个理解。目前我们对于隐私计算的发展主要有几个解决方案。第一个叫做原联邦学习。什么叫做联邦学习呢？B企业不是要训练模型吗？那A和B企业就一起训练一部分，这两个模型再连到一起训练。这个样子B企业也不会获得A的数据，但是却可以获得通过A企业的数据训练出来的那一部分模型的好处。第二个方法叫做多方安全计算，指的是一起也不需要再去做模型的训练，A企业和B企业通过一种安全计多方安全计算的方式，能够直接获得B企业想要的这个结果。比如说B企业想要分析哪些用户是他们的潜在用户。那么A企业和B企业可以一起做这个安全的函数计算来去获得这个结果。再把结果给汇总起来。但是这个方法的问题在于，它对计算的要求非常高。也就是它涉及到一些混淆电路等等一些计算，对于企业的成本来说有一些高。      第三个解决方案叫做TE，也就是可信息。信息空间指的是我们创造一个虚拟机，在这个虚拟当中，数据是公开的，但是B企业看不到。可以确定的是，A企业和B企业都相互信赖这个可信执行空间，但是避邪是看不到这个数据的，相当于是隔离出来的一个环境。这种解决方法，它相当于是软硬件结合的一种解决方式。也就是我们在构建这个数据层和价值链过程当中，使用到了多方安全计算和可信执行环境这两种解决方案。那我们现在要回到价值链当中另外一个核心概念就是价值码。价值码指的是价值链中一种仿真社会当中价值的这样一种概念，它是价值链当中的原生资产。也就是人类的劳动行为创造的价值。我们通过一个典型的用户行为链路，去并且观察价值码的一个生命周期和状态的变化，来为大家讲解价值码。首先我们注意到普通用户，我们作为这个普通用户，包括任何使用价值链APP的用户，当然也包括数据价值观的工程师。那么所有的普通用户他都可以登记自己的时间价值，指定地点的劳动，这被称为登记动作，也就登记它的时间价值。登记时间价值的时候，有一个初始的价值，也就是指按照他的收入确定的时间价值。当在APP当中登记时间价值以后，就进行了注册价值码的状态。就变成了一个。已登记状态。比如说用户小A他是一个高中老师，他在价值链当中登记了一个提供一个两小时的授课答疑解惑的服务。每1个小时的它的价值码是按照100来算，也就是说它的初始价值码是200。当有一个学生小弟，他认为这个老师他想让这个老师给他提供服务，并且他愿意出300加什么。此时这个竞价行为一发生，这个价值码已登记状态变成了已生成状态。如果此时又存在另外一个学生小C他急着想要让这个老师给他去做考前的准备，那么他就愿意出400个价值码。此时这个价值码就从就变成了流转中，也就是从小B流转到了小C这个手里面。这个老师规定的一天内决定这个价值观的归属。那么除了小C以外，没有额外的同学再进行更高的出价。到达了指定时间以后，结束拍卖，价值码就进入了周转结束的状态。很明显小C同学出了400价值码来获得了这项劳动。那么在这个用户行为链路的过程当中，当然了在这个过程当中的最后一环是老师为小C提供这个服务。在提供完这个服务之后，价值码的状态就变成了劳动结束的状态。我们回顾整个行为链条，老师或者是什么呢？老师或者是首次登记价值码的时候，也就是小B同学给他的300价值码。那么小B同学获得了什么呢？小B同学获得了小C同学给予他的额外100的价值观，而小C同学获得的是老师的售后服务，2小时的售后服务，并且支出了300的价值码。在价值链条的最后一步，大家注意老师虽然获得了300的价值码，但是老师的实质进行了更新。也就是从最终的400价值码除以2，也就获得变成了200的市值。也就是说在市场上有人认可老师A的市值从100。迭代成了200。也就下一次在登记的时候，老师就会按照200进行这个时间价值的登记。所以我们认为整个用户的行为链路是实值不断上升的过程。当然了，除了价值码的生命周期和状态在不断变化，我们还需要一个叫做属性的概念来去描述这个价值码。典型的价值码的属性主要包括发行人。就比如说上一个例子当中的高中老师，也就是提供服务的对象。竞拍的截止时间，比如说24小时，一周提供的服务内容。包括授课、打扫卫生。演讲等等能够提供的服务内容。这一类叫做时间戳任务戳。还有包括这个服务内容的可复制性，也就是说这个服务是否可以向多个对象去提供等等这一系列的属性。通过这一系列的属性，我们就能够了解到这个价值码背后的劳动。从而更好的判断这个劳动的时间价值。每个人都可以决定是否去登记价值码，也可以去决定是否对这些价值码进行购买服务。但是只有价值管理工程师可以去对数据价值、数据资产进行价值增值服务，这是数据价值管理工程师的优势所在。这其中有一个容易混淆的概念，就是我们之前提到过数据资产，也就是原始数据确权托管、确权加密上链后的数据资产。上链之后，它会在我们的在这类APP当中的市场模块显示出来以后，价值管理工程师可以对数据资产进行价值管理，包括数据清洗等等。在数据价值管理工程师对这个数据资产进行价值观点的时候，这个数据资产是已经确定了的。也就是他对着这个数据资产对着某一个确定的数据资产进行相关的服务活动。但是同时我们又说每一个人都可以登记自己的劳动的时间价值。那此时也就说明价值管理工程师也可以在数据资产还没有明确的情况下，就先登记一个自己的价值管理这项劳动。再由那些数据资产的发行人来去竞拍，来获得这些价值管理工程师的服务。这两个行为。结果上是比较类似。但是整个过程上存在是由A去找B也就是说是由价值管理工程师去找数据资产，还是说由数据资产的发行人去找价值管理工程师，这两个行为。但是这两个行为都是可以被允许的。我们鼓励那些优秀的数据价值管理工程师登记制的行为。他们这些行为有他们的这些价值码和服务，会被很多的数据发行人所青睐。同时那些对于数据资产挖掘能力比较优秀。对于这些数据资产有远见有洞察力的价值观点，工程师他们也可以主动去挖掘那些数据资产。我们现在看一下价值链中每一个区块内部的算法结构。每一个区块当中都包括两种算法，正态分布和纳什均衡。首先我们先介绍一下正态分布。正态分布是在人类社会当中广泛存在的一种分布。比如说人的身高体重通常都是围绕一个常见的平均值而进行分布，极端高和极端矮的人相对都较少。一个班级和1个到1个年级的成绩也都是按照一个正态分布。大部分的人都在一个平均成绩上下进行波动。人类的血压的测量也是基于一个常见的平均正态分布。此外，还有一些科学仪器、操作计量误差等都是遵循正态分布。包括子弹的散布，也都是属于正态分布的范畴。在科学仪器当中，我们有一个概念叫做工具生产当中有一个概念叫六西格玛。这个西格马也是正态分布当中的一个参数，指的是偏离正态分布数学期望平均值的程度。在价值链的理论当中，我们假设的是人的价值流量符合正态分布。具体来说就是在一个在每一个区块当中，因为我们有登记价值码的活动，我们认为这些登记的价值码的数量，它的实质是符合正态分布的。也就是说我们刚才提到高中老师小A他可能在某一个时间点的时值是100。那么在下一次别人竞拍的时候，他可能变成200。在下一次再下一次的时候，它可能变成50。那么这些数据围绕一个数学均值来呈正态分布，我们的目标就是获得。因为我们能够统计出来这个小A的所有的发行价值码的数量。因此我们就可以通过正态分布的算法来去获得它的一个数学期望和房产。那么我们讲人的实质进行登记上链以后，就形成了价值码的生成事件，这个价值码的生成事件是符合也就是人类贡献的这个劳动时间，价值是符合正态分布的那此外还有一个过程叫做价值码的流转过程，也就是从小B流向小C的这样一个过程。这个过程是时间价值不断提升，不断迭代的一个过程。这个过程是符合纳什均衡算法的。也就是说小B和小C他们都是在选择一个最优的一个策略。并且每一个人其中每一个人他不可能仅仅通过改变自己的行为或者动作来获得更优的结果，这个是一种纳什均衡。那么我们说价值码的流转过程就是符合那是均衡算法的。同时我们也可以再去看一看这个正态分布算法。因为在这价值链当中，我们不仅使用到正态分布来去求得人的时间价值流量的数学期望和标准差。同时我们也使用正态分布的概率密度函数替换了常见的区块链当中哈希算法中的务实机制。区块链当中的哈希算法指的是通过不断求解某一个随机数的哈希值。并且让这个哈希值小于等于某一个特定的数字，我们叫做前导淋。因为哈希值如果对于这个计算机编码来讲，它的某一个数字我们将小于另外一个数字，那就相当于是这一个数字的前面几位数字编码全部都是零，也是足够小。传统的这些区块链的哈希算法耗费了大量的算力，GPU。和独特的CPU挖矿矿机等来去求得前到0，也就是数字小于既定数字的。这个数字，这也就是挖矿的一个过程。但是在价值链当中，我们使用正态分布的概率密度函数。替换了哈希算法中挖矿的这一个机制。比如挖矿这个机制耗费了大量的物力电力，产生了大量的成本，而且是无意义的成本。那么价值链的优势就在于通过这种几乎没有成本，并且有经济含义的函数来去替换了这种。算力密集型的这种算。此外，价值链也有它自己独特的加密系统，它是使用pad无限且不重复的特征。通过截取固定长度，但是位置不同的派的数字段，来去建立对数字资产的唯一编码。比如说我们通过我们对第一个第一号的数字参，它的唯一编码是零到第100位的小数点。然后零到第100位的编码，第二号的数字编码是101到第200位的派的数字。这样使得。的加密系统安全系统和可追溯系统。以及这种正态分布的概率密度函数，这种共识机制成为可能。除了正态分布算法以外，我们再去了解一下纳什算法。正如前面所讲到的一样，纳什算法是在价值链的流转过程中产生的。关于纳什算法有一个很经典的故事，我们可以想象一下这种场景，警方逮捕了两名嫌疑犯，我们称他为甲和乙。这两个人涉嫌合谋犯罪，但是警方手上没有足够的证据来直接指控他们，因此警方决定分别对他们进行询问，希望通过他们的选择来解决案件。警方分别给甲和乙提供了同样的3种选择。第一个是如果甲选择认罪并且举报乙，我们称之为背叛。而乙选择保持沉默，那么甲将被立即无罪释放，相当于戴罪立功了。而乙则会被判处十年监禁。如果甲和乙都选择保持沉默，我们称这种行为为合作，那么两个人都将被判处半年监禁。如果甲和乙都选择相互举报，也就是互相背叛，他们都将被判处五年的监禁。在这种情况下，每个人的抉择都将直接影响另外一个人的命运，并且甲和乙都不知道对方的选择。既然甲和乙都不知道对方的选择，那么我们现在就可以从甲的视角来分析这一个问题。对于他而言，他是不知道乙的选择的。如果乙的选择是选择沉默，也就是选择合作的态度，那么甲现在有两种选择。第一种选择是同样保持沉默，两个人互相合作，此时甲获得的刑期是半年。第二种，假设乙也是乙在沉默的情况下，甲如果选择背叛，此时甲将戴罪立功，无罪释放。相比于刚才那种合作的选择，甲将省掉半年的前期。那我们再看在甲视角当中，乙的另外一种选择，就是乙也选择认罪。如果乙选择认罪的情况下，甲如果选择沉默，此时甲将获得一个非常重的刑罚，就是十年。这个是最差的一种结果。如果甲此时也选择认罪的话，两个人将同时获得五年的监禁。那么通过分别假设乙的选择，我们就可以得出来，无论是你选择沉默或者背叛，甲基于某一种既定的选择，最优的结果都一定只是选择背叛。这个就是纳什均衡点。也就指的是在整个的游戏规则当中，任何一个人不能够通过只改变自己的选择而去提升自己的效用。在这个囚徒困境当中，最佳的选择是都选择合作。也就两个人共同获得了半年的期限。但是纳什均衡就指出这并不是一个均衡点，均衡点只是说对于某一个人来说，他只能去认罪，因为认罪是他最优的一个选择。这是一个典型的纳什均衡的故事。另外一个我们需要指出的故事案例就是强化学习。强化学习指的是我们假设有两个角色，一个是代理人角色，相当于是我们的本体，你就能够做出一些行为动作的一个角色。另外一个角色就是环境，环境它有一些状态，相当于是我们人，也就是代理人通过观察现在的环境和观察环境对他的一些奖励和惩罚来去做出适应性的判断。从第一个环境开始，代理人获得了当前的环境的状态，并且根据环境的状态执行了某一个动作。这个动作将是动态影响这个环境的状态的。也就是说，当我们对这个环境做出了一个动作之后，这个环境直接就被影响了。同时影响了还有这个环境对我们的一个反馈。比如说这个环境可能对于我们有奖赏和惩罚，那么基于这两个变量我们又进行下一次的动作，整个的这个动作是马尔科夫链的一个过程。这个也是一个强化学习和纳什均衡结合的一个例子。我们在应用层当中也有人工智能算法。在过去二十多年，人工智能经历了多个技术性突破。这些突破不仅推动了AI技术的快速发展，也对多个行业产生了深远影响。2006年深度学习兴起，什么叫做深度学习呢？以前我们讲的机器学习。回归、分类，这些没有使用到神经元网络的，或者是使用的神经网络只有两层、三层。这个时候，我们还使用的是初级的机器学习，比如说线性回归等等这些机器学习模型。我直到2006年06年，亨腾这个人和他的同事重新激发了对于深度信念网络的兴趣。这一技术开始获得越来越多广泛的关注。这是标志着现代深度学习时代的其实也就是大家开始使用神经网络在处理图像识别和语音领域了。第二个标志性事件是卷积神经网络在图像识别当中的应用。也就是hinton带领他的两个学生alex和伊利亚。在这个alex net当中，在国际知名的这个图像识别大赛当中，使用alex net这个深度神经网络取得了突破性的成绩。其中另外一个学生伊利，就是今天赫赫有名的OpenAI的CTO当然现在是前CTO了，因为赛罗奥特曼在OpenAI的宫斗当中，实际上是针锋相对的。正是这个伊琍亚也伊利亚实际上是神经网络，在2012年开始，就已经在神经网络这个研究当中取得了非凡的影响力了。第三个事件是LSTM，我们叫长短期及网络。它是一种特殊的神经循环网络，它主要是用于处理时间序列过程当中的事件的分类和回归，以及自然语言处理。所谓的自然语言处理，就相当于是我们在说一句话，每一个字当中它也存在着关系。还有包括语音、文本以及翻译等领域的发展。然后就到了阿尔法狗的胜利，也就是deep mind。阿尔法狗在2016年击败了世界围棋冠军李世石。这个是人工智能在复杂策略游戏领域获得的重大突破。阿尔法狗成功展示了深度学习和强化学习结合的它的能力。然后就是2017年transformer模型的提出。Transformer是谷歌在attention is all you need的论文中首次提出的。这种叫做自注意力机制的模型，极大的改善了机器翻译和其他自然语言处理的能力。在很长的一段时间，基于transformer的bert模型和GPT模型在多种单元处理当中都取得了非凡的结果。现在在AI前沿科技当中，transformer基本上是一统天下。当然了我们所熟知的ChatGPT也是基于transformer模型的。到2020 2022年GPT3的发布。2022年OpenAI发布的GPT3是一个前所未有的大型语言模型，拥有1750亿个参数。现在我们可以知道GP3在自然语言的理解和生成，还有代码复东万达撰写文章等等方面展示了其广泛的应用潜力。有些人还认为GT3已经形成了初步的智能。下面我们讲合约层，价值链的合约层主要分为三个部分，数据资产托管、生成流转。我们在之前的例子中讲到过，普通用户在上传数据资产的时候，数据资产的合约首先要确定数据资产的托管和确权，并且还要确定数据资产的类型。这一部分就调用了价值链合约当中的托管合约。在符合托管的条件的情况下，税资产就会在链上生成。在链上生成的数据资产就包括它的内容，它的类型以及它的加工程度等等这些属性。如果有人对这个数据资产进行出价或者进行价值管理，整个数据资产就会进入流转的状态，直到竞拍结束，或者到数据资产数据交易所当中成功进行数据资产的变现。价值管理工程师需要对他所进行价值管理的数据有清晰的认知和洞察力。并且他们要有一个深厚的数据管理的经验和能力，他们才能够赋予有意义的价值管理动作。给到这些损资产上面，才能够确保。他所管理的数据资产有高变现能力和高价值。比如说一个高级的价值管理工程师，他发现有些数据的资产包含了股票、债券的投资收益，并且非常可观。它可以对这些数据进行清洗、整理、抽样，甚至训练模型。通过这些有高数据价值管理，高价值含量的工作，他就有可能获得更高的数据变现价值，也就是更高的报酬。同样，他也可以通过对某些数据资产进行收藏。收藏到明年或者指定的时期来获得今年和明年数据资产的增值的历程。最后一部分我们讲价值链APP的模块。这类APP主要分为四个模块。第一个是市场模块，第二个是数据模块，第三个是价值观模块，第四个是用户的个人信息模块。市场模块主要展示了目前在价值链上正在交易和流转当中的数据资产。当然它也展示了一些已经交易完成成功变现的数据资产和正在等待上链发行的数据资产。用户可以使用搜索框搜索自己想要的数据资产，价值观与工程师也可以通过。导航和搜索来对那些他们认为有升值空间，有数据价值的数据资产进行价值管理。第二个模块是数据资产模块。任何用户当然包括价值管理工程师在内的用户，都可以将自己的数据或者自己认为有价值的数据上传到价值链APP当中。价值链APP对这些数据进行分门别类的整理。用户的个人基础数据、健康数据、投资数据、收入数据、消费数据等等。通过平台托管确权以后加密上链来去完成后续的操作。同时平台鼓励用户上传自己的基础信息数据库，并且对这些上传的数据，根据数据的质量、加工程度和数据价值，为这些行为提供价值码。第三个模块是价值码模块，也就是我们提到过的所有用户都可以去登记自己的时间价值。在他人出价竞拍之后，价值码正式发行并在链上进行记录。第四个模块就是用户的个人信息模块。个人信息模块包括用户的个人视频简介，展示用户的同时实值，还有已获取的价值码以及已经变现的金额等相关信息。以上就是我讲的价值链技术架构中的全部内容，谢谢大家。

   第四课：区块链、人工智能、元宇宙在数字经济中的作用和前景

     我先说几个关键词。因为数字经济现在在当前社会当中影响到我们生活的方方面面。经常我们无论是用的手机，还是说打车软件，生活当中的移动支付，实际上我们时时刻刻都在跟数字经济去连接。我想到的一些关键词其实很多，就是比如说人工智能，比如区块链，像今天我讲到的像这个元宇宙，像虚拟现实、物联网、共享经济、新0、5G、无人驾驶等等。其实，数字经济已经渗透到了我们，每个人生活的方方面面，我们实际上每天都在和数字经济打交道。其实每一个题目展开讲，其实都是一个，非常深的一个话题。其实我们国家实际上，可以很自豪的讲，是世界上唯一的一个一部手机可以搞定我们生活当中方方面面的国家。 我用一个餐馆的故事来进一步的说明我们生活当中和数字经济的连接。从最初的我们农业社会的自给自足，到后来我们去餐馆就餐，到了现在我们坐在家里点外卖，然后我们去了餐馆直接扫码点餐。其实从餐饮的原料的采购，后厨的备餐到后边的结账，一系列的整个的流程实际上都实现了完整的数字化。实际上从田间到地头到餐桌，我们在餐饮这个行业，数字经济已经进行了深入的渗透。其实也不仅仅是数字经济，包括我们衣食住行生活的方方面面，已经对数字经济进行了一个深度的连接。       那么什么叫数字经济呢？2016年9月在G20杭州峰会的时候，二十国集团就数字经济发展与合作倡议对数字去做了如下定义。说数字经济是指以数字化的知识和信息作为关键生产要素，以现代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化的重要推动力的一系列经济活动。中国信息通信院在2017年也发了一个白皮书。信通院给出的定义是说数字经济是以数字化化的知识和信息作为关键生产要素，以数字技术创新为核心驱动力，以现代信息网络为重要载体，通过数字技术与实体经济深度融合，不断提高传统产业数字化、智能化水平，加速重构数字经济与政府治理模式的新的经济形态。     当然2021年，我们国家统计局就数字经济及其核心产业统计分类也给出了定义。国家统计局给出的定义是数字经济是以数字资源作为关键生产要素，以现代信息网络作为重要载体，以信息通信技术有效使用，作为效率提升和经济结构优化的重要推动力和一系列的经济活动。这只是定义，但实际上我们国家在数字经济当中，随着深入发展，我们现在在做数字资产的要素化和数字资产的确权。实际上就是我们生活当中的很多的我们司空见惯的一些个东西实际上已经成了我们经济发展的重要生产要素之一。      刚才说到什么是数字经济，是在数字经济在我们国家的经济生活当中，已经作为重要的生产要素之一，已经深入参与到我们经济活动的方方面面。而且我们司空见惯观的好多数字化，也都现在在进行数字资产要素化和确权。我们现在用到的好多数据，实际上它是具有很高的价值。慢慢的它的价值在我们这个数字经济发展和生产过程当中会发挥了越来越大的作用，会它的价值会提升的会越来越高就什么是数字经济这个话题我在分几个方面展开给大家分享一下。      一是从我们社会发展来讲，就是我们农业经济的时候，实际上生产要素像土地、农田、耕地、种子，当然包括人、包括农民，包括粮食，实际上这种都是生产要素。当然在农业经济之前，大家说还有自然经济。农业经济之后，是工业经济。工业经济的生产要素，包括，从最早的蒸汽机，到后来电力、石油、铁路、电灯、火车、汽车，实际上这都是工业经济，工业经济进一步发展到了我们目前的这个数字经济。数字经济的生产要素是什么呢？就包括互联网、大数据，包括新一代信息技术，包括人工智能，包括区块链，包括现在我们不停涌现的一个新模式、新业态，实际上都是数字经济的一个要素之一。数字经济我总结了一个四化结构，它分几部分。一个就是它的生产要素化。生产要素化就是充分体现数字的价值。它这里边包括数据的采集，像这个数据的确权定价，包括这个数据资产交易，包括数据资产的安全保护。其实每一个方面实际上现在在我们经济生活当中都形成了一个比较大的一个产业。       第二部分就是生产力，就是数字对产业化和产业的数字化。我们先说数字产业化。你像我们现在基础的电信行业，像这个电子信息制造业，像软件服务业和互联网行业，实际上都属于数字的产业化。数字产业化像我们基础的电信行业，像这个电子信息制造业，像软件服务业，像互联网产业，实际上等等这些都属于数字产业化。       

      产业数字化就像我们数字技术对农业的一些个边际贡献，就是我们农业产业的数字化。包括我们工业数字技术在工业领域的深入渗透和对工业进行的这种产业升级和赋能。包括数字技术在服务业的边际贡献，实际上也就是对这个产业的提升和赋能。因为每一个行业现在都经历着数字的重塑和赋能。其实我们各行各业未来都是会跟这个数字化进行深度的去融合。当然这个数字它包括了很多东西，就像我们现在说的人工智能。而人工智能未来一定是深度渗透到我们各行各业和我们的生活的方方面面。实际上这都是数字化的我们能体现到的具有具象化的一些个方面。      

      再说生产关系，生产关系就牵扯到数字治理，包括多主体的参与，包括技管结合，包括数字化的公共服务等等一系列的。它就是我们数字经济从生产要素到生产力到生产关系，实际上就是深入到我们的方方面面。下面我具体讲一讲区块链这一部分。当然区块链这一部分我从这个基本概念开始讲起，后面我会整体的去梳理一些，就是区块链在我们生活当中意味着什么？对我们生活到底是能产生什么样的一些个改变和起到什么样的一个作用。       区块链实际上是在2008年的时候，当时美国次贷危机引起了全球的金融海啸，对世界经济产生了巨大的冲击。当然在同一年还发生了另外一件事，而且这件事对人类社会未来的发展带来了更加深远的影响。这件事就是比特币以及支持比特币的关键技术，就是区块链blacking。区块链技术的横空出世实际上我们现在深有体会，对我们的生活其实带来了深远的影响。       

      2008年11月份，一位化名为中本聪的作者在密码学邮件组中发了一篇论文。这篇论文的题目就叫比特币，一种点对点的电子现金系统。这篇论文第一次系统性地构建了一个数字加密货币体系，论文当中的核心词就是比特币。         截止目前区块链已经发展了26年的历史，区块链这个概念怎么去描述呢？我通过几个方面，最简极简版的就是区块链它实际上就是一个分布式的账本。那么什么叫区块链呢？就是区块链到底是怎么去理解？我从三个层面去给大家描述一下。就是从最简单的来讲，就是一句话就是区块链是一个分布式的账本。精简版的说法就是区块链是通过去中心化和去信任的方式，集体维护一个可靠的数据库的技术方案。          完整版的说法就是说区块链它是一种分布式的数据库技术，它通过对等网络存储，使用者的资产登记和交易信息。基本来说这是一个公开的记录系统，上面记录了谁拥有什么，和谁交易过什么。交易记录是通过密码的方式被安全的保护起来。时间一过，这个交易记录它就会被封存到这个数据块当中。然后这个数据块就会进行加密链接并安全的封存起来。这样就创建了一个不可改变且不会丢失的记录，包含了所有的这个网络下的交易记录，这些记录在这个网络的每台电脑上它都会进行备份。这就是详细的对区块链的一个定义。      

      区块链它实际上是什么呢？实际上本质来讲，区块链它实际上是一种生产关系，也是未来价值互联网构建的一个基础技术。当然也不能说未来了，就是现在是我们一直在不停的构建这个价值互联网，当然这个区块链就是结合我们现在的技术，我整体的来描述一下，是我们现在大家可能在这个AI就是人工智能这个方向，关注的更多一些。AI刚才我讲了，它可能未来是会渗透到我们生活的方方面面。AI实际上它是代表了什么？代表了生产力，代表了对我们未来的生产力的提升和促进，可能是一个巨大的飞跃。但生产力就是单单有生产力是不行的。       

       区块链是什么呢？区块链是代表着生产关系。在我们生产力进步的同时，我们生产关系也要同样的进行进步。生产力和生产关系它必须要是。相匹配的这么一个关系。       

       当然这个云技术是发展了很多年了。云技术它实际上就相当于一个生产工具。因为无论是区块链也好，AI也好，它都是要跑到云上大数据是什么呢？大数据就是生产资料。因为我们无论是数据资产的要素化，还是数据资产确权，我们这么多年大家实际上一直在使用云计算。其实好我们生活当中也是时时刻刻和云实际上是连在一起。像我们手机上的好多应用其实大多数都是上云的，都是在跑在云上的。       

      就刚才我讲到这个人工智能也好，区块链也好，实际上都是要跑到云上的。云就相当于我们一个生产工具，大数据是什么？大数据就是我们的生产资料。现在无论是我们提这个数据资产要孵化，还是说数据资产确权，实际上都是对这个生产资料去进行定。因为我们无论是这个AI的发展，还是说我们现实当中的各种应用调用的数据，实际上数据都是一个基础。没有这个生产资料，实际上好多东西是是是一个空的。       物联网是啥呢？物联网就是属于自然环境。您未来的社会一定是一个万物互联的社会。万物互联就是相当于是我们在这个数据资产这个世界的数数字化的世界当中。我们这个数字化世界当中的自然环境是什么呢？自然环境就是万物互联。因为各个每个地方各种各样的传感器，各种各样的智能设备，就是我们在数字世界当中面对的这个自然环境。       

      说到区块链来讲，我可以给大家举一个例子也好，就说一个小故事。像我们现在家庭就是这个故事题目就叫爷爷的苦恼。为什么叫这个呢？就像我们现在家庭，其实大多数女同志在管钱，实际上就是在这个家庭当中，奶奶在管钱，然后爷爷不管钱。每个月奶奶给了这个爷爷50块钱，但是奶奶讲说我给了爷爷是100块钱，所以说这件事两个人就说不清了，就很苦恼，怎么办呢？后来大家就想了一个办法，让这个家庭的其他成员，像爸爸妈妈、姥姥姥爷都来去记账，同时去记账。而且我们为了鼓励大家记账，就可以提出一个机制来，就是说谁记账记的最快，然后可以奖励50块钱。这样的话大家都是争着去作为第一个记账的。这样的话我们就零花钱就多了50块钱。这样实际上就是区块链当中的这个奖励机制，这是我第一个挖到矿的是什么样？当然了这里边也会产生一个问题，就说大家可能比如说爸爸妈妈同事都记账了，都说我记得最快你这个奖励给谁。这又产生了这个问题，为了解决这个问题可能大家就会来投票，就是说爸爸说我先记的账，妈妈说我先记的账，就是看谁获得的票数多，这个奖励就给谁。这是实际上这就是在区块链这个技术当中的一个信任机制。就是通过这个小的故事，我能尽量比较简单的说明一下这个区块链到底是什么。       区块链它具有以下几个特点，一个就是去中心化的，再就是是集体维护的，还有是不可篡改，再就是数据透明和匿名。因为正因为它具有这么多的特性所以说区块链的这个应用的范围是越来越广。大家深刻感受到的就是比特币为什么价格越来越高？就是因为它这个应用就是越来越广，这个市场对它需求越来越多，但是恰恰它的数量是有限的。       区块链总共它分为这么三种，一个就是公链，一个是私链，还有一个是联盟链。那什么叫公链呢？公链就是任何人都可以自如的加入和退出。就比如说我们刚才说的像比特币，还有就是以太方，这都是非常有名的这种宫殿了。它的特点就是开放透明，使用门槛低。再就是应用前景就是非常广阔。思链它是全线中心化控制的，这个就是明显的例子就是BAT当中的区块链积分。比如说像这个蚂蚁链这种的，它这种的特点就是说它那个性能非常好，但是它不开放不透明，使用和维护的成本就比较低一些。       还有就是联盟链，联盟链它是经过授权才能加入和退出的。它就具有内部开放透明，性能和扩展性和和可维护性都更好一些。应用场景它一般都是比较垂直的场景下，你比如说我们这个黄金的联盟链，在整个的黄金产业上，我做这种垂直性的商链，就是类似这样的应用。区块链刚才我讲的就是它代表了生产关系。       其实就是现在最重要的一个发展方向，就是一个就是比如说价值互联网，我想跟大家分享一下什么叫价值互联网。因为我们现在实际上天天在用的，实际上就是信息互联网。价值互联网一定是我们信息互联网的这个升级版。我们信息互联网，就是我们现在天天用的这个传统，它的核心就是传递信息。通过传递信息进而解决信息不对称，从而创造新的商业模式。实际上就是我们这个互联网经济当中，通过互联网实际上崛起了很多这种巨头，这是我们信息互联网带来的好处。       价值互联网它是什么呢？就是价值互联网它是数字经济系统中人与人价值的互相的连接的这么一个网络。价值互联网是以人为本的价值的共生和共享的这么一个网络。它以人机协同为形态的智能系统，以数字产权为载体的价值流通网络。       这么说可能有点太书面化。拿我们人类发展来讲，就是我们人类社会来作为参照来讲，实际上我们人类社会其实跟这个互联网这个虚拟社会相比，它现在其实有最大的不同就是我们在互联网上传递信息现在已经做的非常好了，但是我们在互联网上传递价值，实际上还实现不了。但我们人类社会，我们正常的生活当中，这个传递价值是我们怎么实现的呢？我们其实最传统的方法就是我们通过货币去实现的，就用钱来进行价值传递。未来我们要构建一个这种完整的这种虚拟社会，就是跟我们人类现实社会平行而且有交叉的这么一个虚拟社会的话。那一定要解决这个价值传递的问题。这个价值传递怎么解决？这就是下一代的我们这个价值互联网。       价值互联网的最基础的技术实际上就是区块链技术。这是说到价值互联网的和信息互联网它定义的一些个区别。再从作用上来讲，我们信息互联网，它实际上主要是实现了信息的记录传递，提高了我们信息流通的速度，降低了信息流通的成本。价值互联网，我们同样要实现这种价值的技术和传递，包括保证人，包括信息，包括价值的真实性和唯一性的这些事是必须要解决的。我们要使得数字化的价值，也可以像信息一样，在互联网的自在互联网上自由的流通和传输。这样的话就比如说最简单来讲，比如说我们签合同，一个法律文书，好多东西我们实际上都是可以通过价值互联网就实现了。       这个存在的问题是什么呢？比如说我们在信息互联网时代，就是现在我们用的互联网，它第一这个身份无法自证。因为现在我们说身份自证，说到这个身份的伪造的这个问题。但是现在其实随着技术发展，这个问题是越来越严重了。因为现在造假技术实际上随着这个技术发展，实际上是突破的很快。就是现在有一些个像肺咳这类的这种深度伪造软件，现在能做到以假乱真是一点问题都没有了。       就像我们包括这种不光是原来的这种造假，还是说你这个跟你长得像。但现在他不单单是这样了。比如说我录一段某个人的视频，伪造这个人的这种视频的话，就是可以做到无论是长相跟你一模一样，通过动作捕捉技术，然后你的动作面部表情跟你真人也是一模一样的。通过你的声音分析，我通过你这个声音进行这个声模声纹的这种重新构建，然后你的说话跟你本身说话也是一模一样。所以说这个就产生了一个越来越严重的身份伪造问题。       而且更可怕的是就是我们这个身份伪造的这个技术，随着技术发展这个成本越来越低。但是你要证伪的成本，实际上现在还是非常高的。这是一个。第一个就是身份自证问题。再就是信息的原创性和真实性无法保证，这就是牵涉到这种确权的问题和这种知识产权问题。第三就是这个价值分配无法公平的去分配，在互联网上价产生的这种价值。我们怎么样通过这种数字化化的手段，在这个互联网上，或者说我们叫数字世界当中，实现这种有效和公平的分配，这是目前我们面临的问题。       就是从价值互联网上的这个概念来讲，它也其实也存在一些问题。一个就是数据用于这所有的信息都需要复制一份。这个存储成本实际上是。越来越高。再就是资源的浪费，因为全球用于挖矿的电力消耗，每年是非常巨量的。当然我们现在国家已经禁止了这方面的行为，当然这只是说拿挖矿举个例子。但实际上价值互联网它实际上绝不仅仅是挖矿，就像我们未来的万物互联，也好像现在我们的5G也好，实际上都是能源消耗是居高不下。再就是这个信息延迟，因为价值互联网的传递，因为它传递价值，所以说这个信息延迟可能是大家也是没法忍受的。       当然这些我前面说的这些，随着现在信息技术的发展，这些可能都未来能很好的解决。当然就是从未来来讲，就是出这前面这三个问题来讲，我讲的就是随着技术发展，这个我认为是解决是没有问题的。但是我们紧接着可能会面临另一个问题，就是量子霸权问题。就是现在可能这是信息技术当中大国竞争的一个制高点。这个问题可能现在还不好下结论，随着技术的发展，看看能发展到哪一个方向。       再就是信息互联网和价值互联网的这个特征就是信息互联网实际上它是开放、自由、免费，平等和全球化。当然有人说互联网现在也不免费，它有好多收费的。我今天只是从技术的角度去讲。价值互联网它的特性就是去中心化，就是去去信任容错，能抗攻击，能来抗勾结，实现完全的去中心化和开放性、自治性和信息不可篡改。还有就是匿名性和价值的唯一性，这都是价值互联网所必须的。核心就说到应用，其实价值互联网，还主要是在去中心化的这个领域去应用。然后我们现在信息互联网，实际上还是以中心化为核心的，这是我较为详细的讲了一下这个由区块链技术带来的价值互联网和目前现我们在使用的信息互联网它的一些个区别。             下面我开始讲今天我分享内容的第二部分，就是人工智能。人工智能也是现在特别火的一个话题。这个关于人工智能的话题真是几天几夜都说不完。其实每个人站在不同的角度有不同的思考和发现。主要是从人工智能的这个发展阶段，到现在人工智能的应用，到未来人工智能他朝哪个方向发展，其实做一些个分享和我个人的一些思考。人工智能实际上不是一个新的话题，其实已经很多年了。从1936年的图灵机开始，到1956年的正式提出人工智能这个概念，一直到现在，发展了这么多年。实际上人工智能为什么现在突然火了？这么多年原来没有呢？实际上人工智能的发展，实际上它跟这个技术的进步是息息相关的。因为当时1956年提出人工智能以后，紧接着1980年在美国构建这个专家系统和知识工程。后边到2010年大家提出来这个机器学习和深度学习。2017年google在这个论文attention is all your need当中提出了transformer这个模型。       这个人工智能为什么现在就是刚才说的，为什么现在突然火了呢？是因为我们现在各种条件都具备了。因为人工智能的发展，它有赖于信息技术的进步，有赖于数据。因为我们现在无论是硬件技术，还是说我们现在每天产生的海量数据，还是我们这个算法的进步，都是支持了这个人工智能的飞速发展。人工智能它就是包括预结构，包括数据生成、包括机器学习，包括神经网络等等一系列的一些个技术。其实到了2000年的时候，大模型技术快速发展。特别是在2022年这个ChatGPT发布，这个OpenAI开源，其实促进了现在这个人工智能的飞速发展。       那么什么是人工智能呢？人工智能实际上是新一轮科技革命和产业变革的一个重要的一个驱动力。它是研究开发用于模拟延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术以及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是智能科学重要的组成部分，他实际上是企图了解智能的实质是什么，并且产生出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能十分广泛的，它实际上是一个十分广泛的学科。它包括了像机器人，包括语音识别、图像识别、自然语言处理，包括专家系统，包括机器学习，包括机器是机器视觉。      

 实际上人工智能通俗的来讲，它实际就是模仿人的智能，就是模仿人类各种各样的这种器官。像我们模仿视觉的这个机器视觉识别，包括模仿声音的这个自然语言处理，模仿我们这个触觉的各种传感器，到我们模仿大脑的各种算法，各种深度学习，各种神经网络。实际上就刚才讲到就是试图了解智能的实质，并产生出一种心理与人类智能相似的这种人和人类智能非常相似，和人类的反应也相似的这么一种智能的机器。       

人工智能大模型带来的智力挑战，实际上也是众说纷纭。当然有很多人提出人工智能未来是不是会对我们人类产生威胁，或者等等的一些的问题。当然人工智能刚才我讲的就是人工智能肯定会深度的参与到我们生活的方方面面，而且对我们的生活和生产各方面进行深度的融合和赋能。对我们人类社会的发展会提供一个巨大的支撑和进步。当然人工智能也是我们人类第一次面临的一种我们不得不发展，而且又没法完全控制人类技术，这也是我们人类面临的一个挑战。马斯克就指出在人工智能和机器学习这个面具之下的本质是仍然是统计。当然现在是就是这么一个理解。当然随着这个人工智能的发展，可能我认为肯定不仅仅是统计的问题了，就是我们营造一个良好的创新生态，需要做好前瞻研究和着眼未来。在重视防范风险的同时，也要建立容错纠错机制，努力实现规范发展跟动态平衡。       其实人工智能的发展，其实这个是毋庸置疑的。只是在这个发展当中，我们怎么能朝我们人类期待的这个方向去发展呢？这是需要人类共同面临的一个问题。       下面我就是再说一下大模型，因为大模型可能就现在特别火，就是从这种ChatGPT推出以后，目前我们国家光做大模型的可能也不下几百家。应该当然就是各有各的特点和擅长的方面。这还说的是功率大模型，还有海量的私有化大模型。       大模型它主要是牵涉到几个方面，一个是领域，再是理解互动和辅助。领域它是从领域这个方面，就是说它在多领域的这种知识结构，他通过预训练的方式，从大规模的互联网文本当中去学习到广泛的知识，可以回答各种主题和领域的问题。理解就说到这个上下文理解和自然语言理解。就是理解对话的上下文，对话的内容进行分析并生成这种连贯的回答和这种使对话更连贯的这种比较准确的回答问题。      你的这种能力，前天我们还在探讨一个问题，就是说我们在写一个文本，这个文本怎么符合某一个人的这种喜好和个性。就是现在其实大魔仙的能力其实就是对我们比如说给某个领导写这个讲话稿，实际上我们现在通过领导惯常讲话的，就是以往讲话的讲话稿。比如说我们有十几篇讲话稿，我们给大模型训练的话，他通过这十几篇讲话稿，后边完全能写出领导自己个性化风格的这种讲话稿出来。所以说这个大模型的发展对我们其实确实带来了很大的便利。因为原来的计算机它只是能解决我们确定性的和这种规律性的东西。但现在我们随着人工智能的发展，他越来越能解决一些个性化的问题。再就是创造性和互动性这一方面，他可以产生创造性的回答，和人们进行互动交互。这一块大家在这个生活当中可能使用的就比较广泛了。      比如说现在广泛使用的这种人工智能客服。有些时候大家可能就是分辨不出来他是真人还是说机器人。就是对经常使用ChatGPT的用户，可能对他这个创造性回答可能更有体会。因为有的时候人工大模型给出的答案可能这是出乎你的意料，但又不能说是不合理。这样的他就会对我们这个对话能趣味性和吸引力就是你能做的更好，而且他甚至可以讲故事，可以启发你的思考，提供一些个娱乐性的体验。最重要的就比如说未来我们的老龄化社会，通过人工智能进行陪伴心理疏导一系列的一些个功能。而且他还可以作为指导和辅助的工具，就是在教育培训和问题解决这个方面提供支持。      其实说到教育领域，其实大模型也好，人工智能也好，未来可能对我们教育领域，其实我觉得能起到一个这种非常非常巨大的一个改变。我们从传统的这种教育模是可以过渡到这种非常个性化的这种教育。针对每个人的个性不同，然后兴趣喜好不同，擅长的方面不同，真正做到人因材施教。      尽管这个大模型就像这个ChatGPT。为代表的，它具有很多优势。但是它仍然是一个语言类的模型，就是在存在很多限制。他现在的回答是基于这个训练数据和模式生成，并不具备真实的主观意识和判断能力。当然它它肯定随着技术的发展会越来越好啊，这是刚才我讲的大模型这一块。       人工智能进一步的快速发展和增长，意味着什么呢？就是人工智能它的核心技术进一步发展，可能会给人类社会带来实实在在好处。刚才我讲到了无论是在人力资本和技能领域，还是新的这种流程，新的商业模式方面，就是会在我们生活和工作的方方面面带来实质性的好处。第二就是随着人工智能的发展及其补充，我更快的增加我们的新资本的存量也会快速的增加。      一些传统的指标就像GBT也好，TP也好，这些可能变得更加的难以理解和解释。实际上人工智能发展本来就具有这种不可解释性，这确实是人工智能的一个特点，就是好多东西是黑盒的这种其实证明起来可能没有那么容易。虽然人工智能在经济上的重要使用形式是自动化的，但是发挥其实经济效益的过程它并不是自动化的。它需要方方面面的支持。比如说政策的支持，资金的支持，创业精神以及个人组织和在这个社会层面的适应性来重新的关联和重组。                这是人工智能的发展，我们做了一个简单一个介绍，下面我再给大家就元宇宙这个话题进行一个分享和探讨。其实元宇宙前段时间是炒的是特别火，最近可能这个热度降下来了。我个人理解就像我们刚才说的，人工智能是人工智能其实是从36年开始，这么多年到现在，真正的有一个长足的进步和质的飞跃。      元宇宙我我个人觉得也是这么一个还有这个事物发展的一个客观规律。前段前段时间炒的特别火，大家对元宇宙趋之若鹜，对他们寄予了很深的期待。现在之所以沉寂的我认为就是在这个发展的过程当中它有一个技术瓶颈还有待于突破。我一直认为随着技术的发展，肯定是会解决，而且这个时间不会太久。因为元宇宙本身它是一个综合技术的一个体现。它其实也不是一个新的概念，它更像一个经典概念的一个重生。它实际上就是在扩展现实区块链云计算和数字孪生现在新技术下的这个概念的一个巨化的这么一个概念。      元宇宙它是利用这个科技手段进行链接，链接你创造的。它是这个现实世界跟这个虚拟世界之间的映射和交互。它具备这个新型社会体系的数字生活空间构建的这么一个技术。因为这里边它牵涉到在元宇宙当中，我们的身份包括沉浸感沉浸感包括多元化，包括我们随时随地进入角色，包括低延迟，包括我们在这个虚拟社会当中的一些个社团，一个朋友啊，一个社区，甚至我们在这里边构建的这个文明，经济系统，实际上这些结合成了一个完整的一个元宇宙的概念。其实元宇宙我个人理解，它实际上是我们未来社会当中，未来生活当中，就是呃在我们现实世界基础上，会构建一个虚拟世界。这个虚拟世界跟我们现实它实际上是平行，而且是有交叉的。       举一个简单的例子，比如说我们现在国家一直在讲这个一带一路，就是历史上的一带一路是什么样的？大家可能理解的并不深，至少没有一个具象化的这种体验。就是我们实际上可能可以完全以元宇宙的技术，我们构建一个一带一路的这种元宇宙。实际上大家在这个虚拟世界当中，可以去体验身临其境的去体验当时这个一带一路是什么样的。而且我们在这个虚拟世界当中，可能有我们自己的这个虚拟的身份，可以在里边体验这种身临其境的感觉。而且在这里面，我们可以做生意，当官，或者说盖房子，甚至是结婚生子。当然这个虚拟世界当中我们所产生的这一切行为它形成的是这个虚拟资产实际上是具有价值的，是跟现实社会是交叉的。       这还是说初级点，就是说一个就是跟未来的你，比如说我们跟现在这个人工智能相结合，跟现在这个机器人技术相结合，跟我们这个生物克隆技术相结合。比如说我们现在在这个虚拟世界当中，比如说你去图书馆遇见了徐志摩，遇见了林徽因。你在虚拟世界当中跟他的所有的互动和这种交互，有它实际上是事实，可以跟现实世界去同步的。比如说我们现实世界当中有一个这种高度智能化的机器人，而且用生物技术构建的一机器人。有可能在现实世界当中你碰见了我们现实世界当中机器人身份的徐志摩和林徽因。你在虚拟世界所跟他的交互，在现实世界当中就可以实现了深度融合。做了深度链接就可以链接起来了。       这是我们畅想一下未来的一些个状况。实际上就像我们看了一些个电影，比如说像头号玩家，实际上就是一个元宇宙的一个预演，实际上给我们提供了一个很好的一个畅想的这么一个场景。再就是你像美国歌手，其实现在有很多应用，就像美国歌手那个travel Scott，他在这个游戏这个堡垒之夜当中就举办了一个虚拟的演唱会。当时全球实际上1230万的游戏玩家，都成了这个虚拟演唱会的观众。实际上这是我们在这个现实世界当中的应用。比如说像加州大学伯克利分校在这个嗯metal care food这个应用上就是重建了他自己的校园。而且毕业生是以这个虚拟影像的身份线上去参加这个毕业典礼，搞得也是非常成功。当然我们还有在线上搞这种AI的学术会议之类的，有有很多这种应用。这是我们针对元宇宙的做了一点畅想。       那么元宇宙的核心技术是什么呢？我刚才讲的元宇宙，它实际上是一个综合技术的体现，它可以视作与真实世界平行的虚拟空间。这个刚才我讲了，就是构建元宇宙，它实际上是一个极其复杂的工程，它包括内容生产，认证的标准，数据处理，包括虚拟的这个界面，包括网络环境实际上就是包括了各个层级。但是单纯从技术来讲，它其实包括了像区块链，包括人工智能，包括大数据，包括云计算，包括智能传感网络，实际上也是一个综合技术的构成其实我一直认为，我们目前想构建一个这种完整的元宇宙，就是跟我们现实世界的这种镜像的这种元宇宙，实际上目前还是难度非常大的。我个人还是认为一定是这个元宇宙跟各行各业实际上去结合，我们构建一个这种垂直领域的元宇宙，然后最后集合成一个真正的这种元宇宙的跟这个虚拟空间和人也好，叫虚拟世界也好，这是我个人的一个观点。他从比如说就刚才我说的这几方面，比如说内容生产就包括了人工智能和这个数字孪生。就是未来的数字世界或虚拟世界它肯定是比物理世界那大上成千上万倍。这个工厂和建筑都将有一个数字孪生的这种孪生体的模拟。它跟这个现实版的可能就是高度融合和对应的。再就是说到这个认证机制就离不开了。刚才我们讲到这个区块链技术了和这个NFT，它基于去中心化的网络，就是构建这个虚拟货币，是元宇宙中的这个价值的归属，流通变现和虚拟身份的认证，就是无障碍的去实现。并且它要具有稳定高效和规则透明确定的这些优点。这样的才真正的就是说我们在这个元宇宙当中实现了价值的这种价值互联网的这种深度融合。       还有就是这个数据处理这一块，它的数据处理可能就是离不开云计算。包括这个云存储，特别是云渲染，完全依赖于这个终端运算。你这种场景要通过云计算的来很好的去解决，要降低这个用户的门槛。这样的话大家可以实时的在云端上在云端的这个GPU上完成渲染。大家都作为元宇宙，每个人都作为元宇宙构建的一份子，是未来的虚拟社会更加丰富多彩。       再就是这个虚拟现实的这个界面，这样这个就是虚实虚拟现实界面这一块，包括这种拓展现实，包括机器人，包括脑机接口，包括我们你说的这个VR好，AR好或者MR之类的一些技术。当然这些领域，当然现在这个技术，现有技术跟我们现在构建真正的元宇宙这个技术，可能现在还有不小的差距。这一块我认为还是有待于技术的更进一步的突破和进步。再就是网络环境，就是我们现在在建立这个5G6G也好，更好的一个网络环境的支撑平台。       下面我就是再跟大家探讨一下这个元宇宙的这个产业链。元宇宙它其实分了这么几部分，就是包括工具的建造者，包括应用的建造者，包括平台建造者和内容生产者之间的工具建造者就包括这个通讯设备，物联网，交互设备等一些个硬件设施，还有超强算力这种交互设备和超高清的这种AR和VR设备，和保证信息传输的这种5G技术。说这些实际上就是说元宇宙技术给我们可能产业带来了巨大的变革，而且形成了一系列的这种产业链和产业集群。对我们的这个经济社会的发展和未来数字社会的发展实际上是一个巨大的促进作用。       再就是说这个应用的建造者，他就是对真实世界功能的一个实现一个替代，通过用户的需求来驱动应用开发。这些应用的组成慢慢的形成了这个元宇宙的生态。实际上这一块就是好多抓风口抓的比较敏感，比较先知先觉的人，实际上好多人也是受益者。比如说做这种虚拟人制作和创作的，就是现在可能好像钱就没有那么好了，但是前段时间实际上这些人都取得了一个巨大的收益。实际上还有就是平台的建造者，这个就是专注于创作者和开发者提供这种开发工具。不只是将将它构成构建成单个的应用程序和体验。它要是它这些它集成了一个平台，这些是好多这种大的这种互联网厂商在做的一些事情，就是以平台的概念来来实现它的商业模式。还有就是内容生产者，更这是更多的一部分，就是实际上未来每个人都可以成为元宇宙内容的生产者。他的这个创作者是实际上是驱动元宇宙建设和驱动经济发展，实际上是最重要的，我认为也是最巨大的一个推动者和推动力。因为这个内容的创作者，他在网络里，你创作甭管是游戏还是社交，还是其他内容，实际上都是体现了它本身的这个网络价值和经济价值。       刚才我对这个呃区块链人工智能和元宇宙给大家做了一些分享和我的一些理解。下面我和大家一起就是刚才我讲的这三方面在这个数字经济当中作用和前景做一个总结和梳理。 区块链它其实有去中心化、有智能合约、数据不可篡改、有供应链管理和数字身份这么几个属性。它通过分布式的账本技术实现无中介的点对点的交易，提高了透明性和安全性。然后自动执行这个合同条款，减少人为的干预和错误，提高效率，确保交易记录不可篡改，增强了信任和数据的完整性，提高供应链的透明性和这种可追溯性，优化了资源的配置，提供了安全可靠的数字身份验证，保护了用户的隐私。其实概括来讲，其实区块链我还是讲它是主要解决了生产关系问题。再通俗一点，实际上用到信任的地方实际上都需要区块链，用到价值传递的地方也都需要区块链。它是我们说web 3.0也好，说为价值互联网也好，是构建的这种基础技术。这是我们未来经济发展当中肯定是不可或缺的一环。他在这个数字经济当中的作用刚才我讲到了前景也是毋庸置疑的，因为这是一个基础。目前还没有看到能替代区块链来解决我们这个生产关系问题的更好的技术。 第二块就是人工智能，它包括了像这种自动化数据分析，个性化服务，智能客服和这种有驱动力这么几个方面。它通过这个自动化流程的提高，就是提高了生产效率，然后降低了运营成本。利用大数据分析进行精准的决策和预测，提高了企业的竞争力和我们这个行业决策的精准性。通过提供个性化的推荐和服务提升了用户的这种体验和满意度。通过自然语言处理技术提高了客户的效率和这种服务感受。通过推动新产品和新商业模式创新的促进了经济发展。但这个说的就是有点比较传统也好，比较保守。但实际上人工智能的发展，实际上现在是大国竞争的一个非常重要的一个制高点。刚才通过分享我也讲了，人工智能未来会跟我们各行各业去深度融合，而且是会深度的改变我们生产和生活状态。现在实际上人工智能已经产生了巨大的价值，而且在各行各业形成了巨大的产业链。举一个大家天天在用的这个例子。比如说我们大家天天在刷抖音，在看头条，但实际上他们就是这个字节跳动的成功，实际上核心是基于这个人工智能推算的这么一个算法。当然这还只是人工智能其中很小的一个技术和应用。这就我我举这个例子就是说明人工智能对我们未来的生产会产生了巨大的推动。而且会产生很多新的这种行业和产业，而且这个行业产业它这个价值是非常巨大。 再就是说到这个元宇宙，元宇宙我还是通过传统的五个方面，一个是虚拟经济，再就是沉浸式体验，再就是数字资产和这种远程协作和创新平台，构建虚拟世界整体经济体系，创造新的商业机会和收入来源。实际上这是是虚拟经济和说数字经济当中的，然后它实际上是创作性的这一部分。在这沉浸式的体验这一块，它能元宇宙其实是三个技术当中，它是这样在这个沉浸式体验当中是独具魅力和这种优势的。特别是对我们文化的促进，对教育的这种巨大的变革，和我们娱乐和社交方面的这种深度沉浸式的这种参与度。其实我们人类社会的发展，文化实际上是一个根基。我们中华文明在文化这个领域，其实我们取得了很多成绩，具有巨大的优势。但是我还是认为未来我们的文化的发展和文化的生命力，它是这样，一定要解决这种互动性、参与性和这种交互性这些个问题，然后这样才真正能够解决文化的生命力问题。就是举一个简单的例子，比如说我们现在去这种博物馆。其实我们国家特别是在一些个中心城市，有很多的这种博物馆资源。博物馆代表了我们文化很重要的一个载体。但是这里边面临的问题，就是我们其实真正的去到这个博物馆的人是很有限的。其实更需要的两类人，一个是我们除了正常一般的参观者之外，其实我们更希望在这个文化的传承，文化的影响力扩展这一方面，能起到巨大的作用。但是恰恰现在很难起到这个作用。因为更需要他的人，真正的去到这个现场的人是很有限的。而且真正的去到现场的人其实真正的能受到很大影响，也是现在也面临着巨大的难题。比如说现在孩子们在这个教育阶段，实际上是他们是更需要的。但是他们去了以后，可能没有很深的参与感和体验感。你比如说看到一个文物，特别是有一些个不是那么精美的文物，大家实际上没有什么概念，可能就是看了一眼就失去兴趣了。但是这个文物背后它可能承载了巨大的文化价值、历史价值和这种重大的历史事件。这样子我们通过这种元宇宙技术，可以从这一个文物去作为一条线，然后可以构建一个高参与度、高沉浸度的这种虚拟世界。这样的就是无论是学生坐在课堂里，还是说在国外的人，只要是有一个入口，都可以沉浸式的去体验我们中华文明的魅力，去学习他代表的文化价值和文化传承。这样的话对我们这个文化的走出去也好，对我们文化的传承也好，实际上能起到一个巨大的价值。而且不光是这种学习和体验，而且可以深度的参与和互动，这是说的沉浸式这一块。       再就是数据使得数字资产它可以促进数字资产的创建、交易和管理，推动数字经济进一步深度发展。其实这个具体来讲，实际上就是我们在这个虚拟世界和虚拟空间当中，我们所创建的数据资产所具有的是数据资产，实际上是在现实社会上是具有巨大的经济价值，而且是受法律保护的。再就是通过虚拟现实和增强现实技术，可以实现高效的这种远程的去协作办公。比如说我们坐在办公室里边，可以跟天南海北的人或者是世界各地的人实现，就像在这个现实世界当中，坐在一个会议室当中去开会一样。实现这样的一些个新的这种办公场景。       还有就是为了创新，为我们未来的这个创新创作和创意提供一个新的一个平台。这个平台可能是我们现实世界当中，难以提供，或者成本提供起来很高，或者说条件不具备的。你比如说我们在虚拟世界当中做一些个危险的化学实验，或者说我们做一些个外太空的一个实验，做一个这种外太空的一个模拟。其实举一个有意思的例子，比如说我们。是大家年轻人结婚拍婚纱照，这个我们想去火星上拍。实际上是现实世界上是实现不了，但是我们在虚拟世界上完全是没有问题的。通过以上三方面技术的分享，和大家一起就这三方面在我们生活当中方方面面的深入渗透和对我们未来生活的前景做了一个粗浅的探讨，跟大家共勉。让我们一起期待未来我们这个数字经济发展会越来越好，我们的数字化的生活更加美好，新的技术能给我们构建更加美好的未来，让我们一起期待明天会更好，谢谢大家。