《广东社会科学》2025年第1期刊发我院教授胡莹、博士生吕慧中文章《数字生态推动实数融合的机理与路径》。
摘要：数字生态是以数据驱动为内在运行机制，以数字平台为重要运营载体，广泛连接政府、企业、个人等多元主体的开放性经济社会生态系统。打造良好的数字生态，提高数字资源配置效率，协调多元主体之间的互动合作，是实体经济与数字经济深度融合的保证，也是推动实数深度融合的必由之路。从作用机理来看，数字生态为实数融合提供数字化的资源环境，并通过数字平台赋能多元主体数字能力的提升，从而在其与环境的交互中推动数字化创新。在具体实践层面，数字生态通过产业组织形态的地理与虚拟双重集聚实现空间融合，通过数字产业化与产业数字化协同发展促进业务融合，通过技术创新与场景创新互动演进促进创新融合。当前，我国实数融合发展在数字基础设施建设、数据要素市场培育、数字平台生态治理等方面还存在一些亟待解决的难点问题，数字化发展不平衡现象仍然存在，需要加强核心技术攻关，优化基础设施布局，加快推进数据要素市场体系建设，营造开放、健康、安全的数字生态。
关键词：数字生态；实数融合；实体经济；数字经济
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引言
随着新一轮科技革命和产业变革成为全球创新版图和经济格局变迁中最活跃的力量，数字经济已然成为最具活力和韧性的经济形态，成为各国抢占科技制高点、争夺产业主导权的新战略。2023年2月，中共中央、国务院印发的《数字中国建设整体布局规划》强调，全面提升数字中国建设的整体性、系统性、协同性，促进数字经济和实体经济深度融合，以数字化驱动生产生活和治理方式变革，为以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴注入强大动力。随着数字中国战略的全面推进，加快发展数字经济，推动其与实体经济深度融合，成为我国构建现代化产业体系、增强发展新动能、提升国际竞争力的重要引擎。但从发展的现实状况来看，实数融合程度还有待提升，各实体主体应用数字化资源的能力存在差距，产业链协同不足导致资源配置效率存在较大提升空间，创新资源统筹整合利用程度不够难以形成创新合力等，诸多因素制约着实数深度融合。
以云计算、人工智能、5G、物联网等为代表的新型基础设施，不仅为前沿科技创新打造了坚实基础，同时为各行业转型升级提供重要驱动力。在数字化的推动下，政府、企业和个人等社会经济主体通过数字化、信息化和智能化等技术手段以更加紧密的方式进行连接与互动，行业、地域等因素导致的区隔被逐步打破，为实数融合开辟了广阔空间，从而形成全新的“数字生态共同体”。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》提出，坚持放管并重，促进发展与规范管理相统一，构建数字规则体系，营造开放、健康、安全的数字生态，这是“数字生态”概念首次出现在国家战略规划文件中。数字生态从有机整体的视角入手，关注数字发展的内在机制，不同维度的数字化情况，以及主体之间的相互联系。因而，打造良好的数字生态，提高数字资源配置效率，协调多元主体之间的互动合作，是推动实数深度融合的必由之路。但目前学界对数字生态与实数融合相互关系的研究不足，数字生态的理论建构还不能满足数字中国建设的现实需要。综上所述，本研究旨在对“如何构建一个推动实数融合的数字生态”问题进行探索，首先阐述数字生态的内涵与特征，建构实数融合的三重概念维度；其次，从数字生态三大特征与实数融合三重维度的关联性出发探讨数字生态推动实数融合的理论机理，并进一步结合事实案例得出实践路径；最后探讨数字生态推动实数融合的难点问题，提出相应解决方案。
一、数字生态与实数融合的内涵与特征
准确把握数字生态的内涵与特征，有必要进行概念溯源，并考察数字生态对当代经济社会发展实践的解释力。只有准确把握数字生态和实数融合的内涵与特征，才能明晰二者之间的内在联系，找到数字生态赋能实数融合的应然证据。
（一）数字生态的内涵与特征
从词源上看，“生态系统”一词根源于生物学，最早由Arthur Tansley 1935年提出，指在一定时间和空间内由生物群落与其环境组成的一个整体；各组成要素间借助物种流动、能量流动、物质循环、信息传递和价值流动，相互联系、相互制约，并形成具有自调节功能的复合体。随后的研究发现，社会经济系统与“生态系统”在结构、功能、运行机制以及与外部环境进行资源互动和交换的条件方面均具有较高相似性，因而“生态系统”概念也被应用于社会经济活动研究之中。综合现有研究，经济社会领域的衍生概念主要包括“商业生态系统”“创新生态系统”以及“平台生态系统”。随着5G、大数据、物联网等数字技术的应用与发展，以及颠覆传统生产、经营、管理等社会活动组织形式的数字平台普及应用，数字生态系统应运而生。
相关研究从不同角度阐释了数字生态概念。类比于由生物群落与其环境组成的生物生态系统，Razavi等（2009）强调生态环境的资源供给，认为数字生态系统是一个自组织的数字基础设施，旨在为网络化组织提供数字资源和环境，支持知识共享和适应性技术发展的商业模式。Li等（2012）则更加突出生态主体的作用，提出数字生态系统是一个由异构性数字主体及其相互关系组成的自组织、可扩展和可持续的系统，通过互动实现信息共享，促进合作与创新，从而提升整体效能。Jacobides（2019）提出，生态系统的形成源于企业为满足用户对产品功能多样性的需求而提供整体解决方案，这需要企业间达成互补性协同合作，数字化为这种互补链接提供了可能。值得注意的是，Jacobides将“互补性”视为理解生态系统的核心，着重分析了“独特互补性”和“超模互补性”两类互补关系，强调其分别突显了系统内部的协同效应和网络效应，并进一步指出“模块化”的技术设计加之标准化的系统协议为实现互补性需求提供了可能。总的来看，国外学者对于生态系统的研究大部分是将生态学概念转化运用于企业运营和业务模式的分析。
现阶段国内学界对于“数字生态”的关注仍较有限。北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室发布的《2024数字生态指数报告》指出，数字生态是与自然生态、社会生态相互作用又相对独立的生态系统，是数字主体互连互动形成的多层次、多结构、多形态且彼此依存、合作和冲突的动态系统；其中，数据是数字生态的生产要素，政府、企业和社会是数字生态的行动主体，数字化转型是数字生态的发展过程。郑庆华（2023）提出，数字生态是政府、企业和个人通过人工智能、大数据、物联网等技术实现连接、沟通、互动与交易，形成以数据流动循环为主轴，人、机、物相互作用的经济社会生态系统。
基于对现有研究的归纳总结，创造性借鉴生态系统理论，本文提出：数字生态是以数据驱动为内在运行机制，以数字平台为重要运营载体，广泛连接政府、企业、个人等主体的开放性系统；在数字生态系统内，多元主体共享数据、技术、设施、人才、市场等资源环境，以优势互补和协同共创的方式深度开展业务合作，在与环境的良性互动中不断培育出新模式、新业态、新场景，实现迭代升级与自我演进。同时，需进一步对“数字生态”的内涵与特征作出三点说明：
第一，数据驱动是数字生态的内在运行机制。作为生态系统的核心要素资源，数字生态通过数据的生成、采集、存储、分析和利用，构建出动态的数字化资源环境。数据生产力是数字生态的源动力，是知识创造者在“数据+算力+算法”的运行空间里，基于能源、资源及数据等生产要素，应用数字化生产工具来认识、适应和改造自然的能力。在数据生产力的驱动下，依托于人工智能、区块链、物联网等数字技术，人类正在重塑与外部世界的信息交互方式，社会分工进一步细化和发展，人类大规模协作的广度和深度都迈上了一个新台阶。类比于生物生态系统，数据驱动的数字生态可看作由数字群落和数字生态环境两部分构成。数字生态环境主要包括数据资源和自然资源等生产要素、新型基础设施以及相关政策环境，数字群落则由不同的数字种群构成。依据在数据资源价值创造活动中发挥作用的不同，数字生态中的多元异质性主体可被划分为数据资源提供者、应用者、使能者、治理者等种群，分别发挥着数据生产和开发、数据价值转化、为数据流通和价值转化提供配套技术和服务、对数据应用实施管理等作用。不同数字种群之间优势互补、风险共担、收益共享，并与生态环境之间实现数据、信息、物质、价值的持续交换，共同构建起数字生态系统。
第二，数字平台是数字生态运行的重要载体，兼具两重属性，作为平台企业在生态系统中担负着数据资源使能者的主体角色，平台的基础设施化又使其成为生态环境的重要组成部分。数字平台本质上是流量入口的数据集合体，通过提供基础设施化的数字产品和服务，将数据和信息知识化后传递给各参与方，各参与方进行数字化活动产生的数据又将进一步反哺平台自身的升级和创新，促进生态系统内的数据价值流动。数字平台还降低了沟通和交易的成本，使政府、企业和个人等多元主体能够方便地进行信息交流、资源共享和业务合作，增强了主体之间的协同效应。模块化是数字平台架构的重要设计方法，通过将平台的功能和服务分解为多个独立又依赖共存的模块，既保证系统整体效能，又增强了灵活性，从而能更快响应外部环境变化。
第三，数字生态具有自我迭代的演化机制。反映主体与环境相互关系的“复杂适应系统理论”，可为数字生态系统的迭代能力提供理论依据。该理论指出，系统是由一系列具有适应性的个体组成，这些个体在与环境以及其他个体交流的过程中不断演化学习，改变自身结构和行为方式，同时反过来影响和改变环境，这成为系统发展与进化、表现出自生长性的主要动因。数字生态系统具有自我学习和自我反馈的功能。“自我学习”体现在创新主体对潜在需求的识别和创新资源的积累。创新主体通过挖掘数据价值识别用户潜在需求，作为其创新目标的导向；同时，数据要素的指数级增长特征使其价值持续释放，推动生态系统内创新知识不断累积，加之数据要素资源具有可复制性、共享性、非排他性、非竞争性等特点，创新主体获取知识的效率大大提高。“自我反馈”表现在，作为生态系统输出部分的主体创新活动的结果，又反过来作用于系统本身。多元主体可根据获得的创新知识，独立或者协同开展创新活动，使得多样性和异质性创新知识不断迸发。这将吸引更多的主体加入生态系统，从而加速创新迭代，系统将处于持续动态优化之中。
（二）实数融合的内涵与概念维度
近年来，党和国家不断强调要推动数字经济和实体经济深度融合。事实上，政策文件中有三种表述，一是“数字技术和实体经济深度融合”，二是“数字经济和实体经济深度融合”，三是“实体经济和数字经济深度融合”。本文认为，第一种表述强调数实融合对生产力发展的要求，即数实融合要发展以数字技术创新应用为主驱动力的“数字生产力”；第二种还包含着对生产关系变革的要求，生产要素的变革必然导致既往生产关系在一定程度上失效，延续传统的资源配置规则和生产组织方式将束缚数字生产力的持续健康发展。由此，数字经济与实体经济深度融合必然要求重塑资源配置关系、调整生产组织方式以适应生产力的发展需求。党的二十届三中全会明确提出“健全促进实体经济和数字经济深度融合制度”，这里将“实体经济”置于“数字经济”之前，是为了强调数字经济发展的创新成果只有落到实体经济尤其是制造业转型当中才能充分发挥作用。所以第三种表述与第二种并不冲突，两者都用来说明实体经济和数字经济共同构成实数融合的总命题。本文关涉到的是第三种表述，实数深度融合既要发展数字生产力，又要求形成与之相适配的生产关系，从而有效拓展实体经济和数字经济各自的深度和广度，并形成强大合力，这需要数字政府、数字社会与数字经济相配合，构建全场景、全链路的数字化生态。
实数融合关键在于“深度”。深度融合实质上是打破原有边界，形成一种新状态的持续深化过程，不仅包含技术层面的结合，更涉及生产方式和商业模式的全面革新，强调对经济发展条件、过程、结果的全方位重塑。本文提出，实数融合以万物互联为条件，以数字化转型作为中间过程，以技术创新及其产业转化为结果，具体来说包含以下三个维度：其一，空间融合是实数融合的条件维度。物理空间中的设备信息、企业信息、互联网信息以及人类社会的行为信息等以数据流的形式在数字空间之中聚合，使人与物、物与物、人与人之间的交互能够超越物理时空的限制，在更广阔的范围内进行要素组合、开展生产活动。空间融合基础上的万物互联为实数融合提供物质基础。其二，业务融合是实数融合的过程维度。一方面体现在数字技术与实体主体业务流程各环节的融合，即单一主体业务流程的数字化转型，比如传统实体企业在研发、生产、销售、服务等业务流程各环节的数字化转型。另一方面是指主体之间的业务协同，通过数字化融合，企业的经济活动从线性链条变为产业生态，实现了产业伙伴的协同和客户的参与。其三，创新融合是实数融合的结果维度。技术创新及其产业转化是实数融合的高级形态和最终结果。一方面是指以满足场景应用需求为导向的数字技术创新、专业技术创新以及二者的创新性融合；另一方面是技术创新的产业转化，有了较大规模市场应用需求的技术创新才能实现产业转化，因而应用场景创新成为技术产业化落地和迭代升级的关键。
二、数字生态推动实数融合的作用机理
基于前文对实数融合三个概念维度的分析，数字生态推动实数融合的作用机理分析将从以下三个方面展开：从条件维度来看，数字生态以数据驱动的内在运行机制推动实体物化资源数字化转换，促进数字空间与物理空间相融合；从过程维度来看，数字平台作为数字生态运行的重要载体推动实体主体的数字化转型，提升主体运用数字化资源开展业务和协同合作的能力，促进实数业务融合；从结果维度来看，创新融合是实数融合的高级形态，数字生态以自我学习和自我反馈的迭代演化机制推动技术创新及场景创新，在主体与环境的深度交互中促进实数创新融合。
（一）条件维度：数字生态为实数融合提供数字化资源环境
数字生态通过构建以数字技术为主要应用的数字基础设施，提供关键资源和核心技术，充分发挥数据要素的驱动作用，从而重构各生态主体间的互联模式，推动物理空间和数字空间的深度融合，构建经济增长“双空间”模式。
数据要素是贯通数字空间与物理空间“双空间”的信息介质，是实数融合发展的“融合剂”。Tapscott（2014）提出，传统经济中的信息流主要是实体性的，而数字经济中的信息流是数字化的，涵盖设备信息、企业信息、互联网信息以及人类社会行为信息等。数据要素的价值创造效应主要体现在两个方面：一是通过在不同场景、不同领域的复用，实现数据有效融合，创造新的价值增量。二是与技术、资金、人才等传统生产要素结合，提高单一要素的产出效率。数据要素与劳动者结合提升技能和知识水平，从而提高劳动生产率；与资本结合辅助投融资决策，推动实体经济数字化转型；与技术结合加速技术迭代升级，提升社会生产力。数据要素还通过与传统生产要素的互补、协同、耦合，实现多要素之间一对多、多对一的复杂协同，提高资源配置效率。
数字技术推动了经济社会生态系统全要素、全流程的数据化，建立了数字空间与物理空间的虚实映射。数字空间是由数据和信息构成的虚拟空间，数字孪生、元宇宙等技术通过模型与数据“复刻”出一个反映物质实体状态与行为的数字化镜像。数字技术在这一过程中发挥着“赋码”（要素数据化）再“解码”（数据信息化）的作用。首先，大数据、数字孪生等技术推动物理空间中生产要素的数字化表达，并形成数据要素，扩展了生产要素的流通范围，使得价值创造在一定程度上摆脱了物理空间限制。同时，依托于政府、企业、个人、平台等主体在数字空间中的高频交互，数据要素得以高效流动，重塑了包括生产模式、供销体系、服务体系、治理模式在内的经济社会生态系统，实现全流程数据驱动。其次，云计算、大数据、人工智能等数字技术通过整合与分析数据，释放价值信息，进一步指导主体业务活动的开展，赋能实体经济发展。
数字基础设施作为新技术、新要素、新业态、新模式的载体，是连接数字空间与物理空间“双空间”、实现万物互联的桥梁。一方面，数字基础设施突破了传统物理层面对人、机、物连接方式与数量的限制，促进生产设备、产品、服务、应用场景、用户之间的全面互联。另一方面，数字基础设施改变了多元主体的交互方式，推动了物理空间上分散活动的协调和整合，带动大规模协作。同时，通过提供数据、算力、算法等公共性数据处理功能，扩大了主体间业务合作与价值共创的空间范围。由此，依托于新技术、新要素和新型基础设施的发展，万物互联成为实体经济和数字经济融合的基础和起点。
（二）过程维度：数字生态推动实体主体的数字化转型与协作
数据驱动的数字化资源环境只有与具备数字能力的主体相结合，才能充分激活数据要素价值，进而转化为现实生产力。作为数据资源使能者的平台载体，发挥精准匹配和生产协同效应促进单个主体业务流程的数字化转型，通过互补融合和网络效应促进平台生态建设、推动多元主体之间的业务协同和互补融合，发挥技术契约效应为实数业务融合提供安全保障，从而提升多元异质性主体的数字能力，推动实数业务融合。
首先，数字平台通过精准匹配效应和生产协同效应促进单个主体业务的数字化转型。第一，精准匹配效应。数字平台通过搜集和整合用户数据，高效捕捉其动态性特征，帮助生产行为主体更准确地理解用户需求和行为模式，以用户需求为导向进行产品设计、研发和制造，促进供需精准匹配。第二，生产协同效应。数字平台的模块化设计和交互性特征使其成为传统企业数字化转型技术资源池，推动传统企业与技术深度融合，促进研发、生产、销售、服务等业务流程的数字化转型，提升各环节之间的生产协同性。
其次，数字平台通过互补融合效应和网络效应推动平台生态建设与多元主体之间的业务协同。第一，互补融合效应。一方面，数字平台与传统企业的利益关系具有高度互补性。数字平台一般不直接生产用户需求的所有产品或服务，而是通过“赋能”方式与传统实体企业合作，以提升市场价值。另一方面，平台发挥资源协调能力高效链接产业链上下游企业，满足其进行共同决策、开展互补性协同生产的需求，提升企业自身与产业链以及市场需求之间的匹配效率，形成产业生态。另外，依托于有效的互操作机制，平台之间也建立起互联互通、嵌套互补的发展模式。第二，网络效应。数字平台的跨边网络效应和同边网络效应能够增加生态参与者基数，提升生态系统的多样性。根据跨边网络效应，用户增加会带动产品和服务提供者增加；根据同边网络效应，这又将吸引更多同类业务的参与者加入。平台基于数据资源提取同边参与者的差异化需求，引导同边参与者由竞争关系转向互补合作关系，从而增加平台产品和服务多样性，形成“用户-平台-互补参与方”的价值共创良性循环。
再者，数字平台通过技术契约效应为实数融合提供安全保障。数字平台借助数字技术将传统契约治理手段数字化，在主体协作过程中形成数据驱动、自动执行的无形技术契约，能够有效应对和处理数据安全风险，同时大幅降低契约签订及监督实施的费用，高效解决主体间信息不对称的问题，抑制主体的机会主义行为。数字平台的技术契约性体现了技术规范对平台各方行为的约束和协调作用，通过构建数字信任，促进产业的数字化协作。
（三）结果维度：数字生态在主体与环境的交互中推动数字化创新
数字生态作为自我迭代的开放式创新系统，通过资源杠杆效应、协同创新效应以及边界资源调优效应，提高资源利用效率和创新效率，推动实体主体与数字资源环境交互场景的拓建，促进实数融合的技术创新及其产业转化。
第一，资源杠杆效应。数字生态的迭代能力首先体现在资源要素在不同应用场景中的复用、共用，从而提高创新资源利用效率，发掘行业的创新空间，为场景创新提供技术支持。其一，数据资源的复用。跨平台、跨行业、跨领域的合作使得数据互联互通、汇聚融合，充分挖掘其价值后服务于新的应用场景，为各方带来新的增长。并且，通过持续收集和分析用户反馈数据，生产活动主体可以及时发现问题并改进，确保系统的动态优化和用户体验提升。其二，技术资源的复用。数字平台通过提供服务与技术支持，帮助成员在不同业务场景中共享资源，降低跨领域创新要素的使用成本。其三，行业经验的扩散。数字平台将成熟的解决方案与经营用户集群的经验进行产品化，通过跨行业、跨领域、跨边界赋能实体主体，提高创新扩散效率。第二，协同创新效应。数字生态系统的模块化设计是其实现迭代革新的重要技术支撑。各模块之间相互独立、高度集成，提高了系统面对复杂环境的应对能力。模块之间的创新组合可带来混合式创新规模效应，极大地提高了创新的组织效率。同时，不同模块之间的互补性关系使得它们的组合能够释放更大价值，产生协同效应，推动系统创新效能的持续增强。第三，边界资源调优效应。数字生态系统内的平台、企业以及其他互补参与方，围绕场景需求共同构建动态优化、双向互动的边界资源（包含产业、客户、技术、金融资源等）。一方面，平台提供高质量技术服务及软件开发工具包等，激励互补者创新，持续吸引第三方开发者使用边界资源创造新的应用和服务，另一方面这些创新成果拓展了产业链，持续补充跨行业、跨平台的边界资源，提升了生态系统的自生长性和整体效能，形成共生共演、共建共享的开放型生态。同时，边界资源调优也成为平台等主体设置和约束资源开放范围及使用权限的生态治理工具。边界资源的开放度包括平台资源的可获得性和使用规则的透明度两个维度。平台通过控制模块化接口之间的开放程度、优化调整交互界面和规则协议，来控制边界资源的开放程度，调节与互补参与方的交互，协调参与方之间不断变化的目标与利益冲突，形成资源共享、价值共创、风险共担的生态系统。
三、数字生态推动实数融合的实践路径
数字生态为推动实数融合提供了现实路径，在优化要素配置、加速技术创新等基础上，对产业组织的集聚形态进行了延伸和重塑，推动产业体系的结构适应性变革，形成以场景需求为导向的技术创新与技术创造性应用转化催生的产业增长互动演进的持续动力模式。
（一）空间融合：数字生态推动产业组织的地理与虚拟双重集聚
党的二十大报告提出，加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。《“十四五”数字经济发展规划》也明确提出，探索发展跨越物理边界的“虚拟”产业园区和产业集群，加快产业资源虚拟化集聚、平台化运营和网络化协同，构建虚实结合的产业数字化新生态。数字生态的数据驱动机制使得物质实体之间的交互方式摆脱了地理时空的限制，极大地加速了产业链和产业集群所需生产要素的流通，大幅提升资源配置效率。企业的经济活动逐渐摆脱了地理距离、区域范围的限制，以地理位置集聚为主要特征发展起来的产业集群形态对土地、设备等有形要素的依赖度下降，更强调数据、技术、算法等无形要素的集中，使产业集聚在虚拟空间得到拓展，催生出地理空间与虚拟空间双重集聚的产业组织新形态。
一方面，数字经济催生了5G、人工智能、物联网、集成电路等新产业，在特定地理空间中共享数字基础设施、数字人才等资源，建立共有产业集群，形成新产业的地理集聚。例如，广东省人民政府出台《关于加快建设通用人工智能产业创新引领地的实施意见》，推动广东人工智能数字产业集群发展。广州琶洲人工智能与数字经济试验区作为省级人工智能产业园和国家新型工业化产业示范基地，汇聚了腾讯、阿里巴巴、科大讯飞、三一重工、树根互联等互联网头部企业，借助其生态链优势形成地理与虚拟双重集聚，重点发展人工智能与AI大模型数字技术产业，于2024年4月集中发布海珠政务云脑大模型、唯品会“朝彻”大模型、因赛集团InsightGPT文生视频大模型、蜜源社交电商智能导购AI大模型应用等4个大模型项目。据《琶洲数字经济指数研究报告2023》数据显示，截至2023年底，琶洲地区拥有“四上”企业1732家、高新技术企业345家、总部企业98家，远超全市同类省级经济开发区，部分指标达到或超过中关村示范区产业密度水平。
另一方面，依托于数字平台，产业集聚向虚拟网络空间转变。工业互联网是产业数字化虚拟集聚的典型代表，分布在不同地理区域但在产业链和价值链上存在内在联系的企业和机构，利用信息手段组成动态联盟，开展协同设计和制造，通过数字化方式管理集群内的资源、实体和活动。以国内工业互联网平台领域内的领先企业树根互联为例，从其正式创立到2021年底的5年时间，树根互联进入了80余个细分行业，包括纺织机械、3D打印、建材装备、医疗器械、物流运输、金融租赁等，累计服务了700多家制造业用户，连接90万台制造业设备，营业收入约5亿元。到2022年底，树根互联的根云平台上已经连接了超过120万台工业设备。产业组织的双重集聚往往由有实力的行业领先企业主导，如合肥依托科大讯飞、中科类脑、华米科技等龙头企业打造的“中国声谷”，杭州依托大华科技和海康威视打造的数字安防产业集群。生态构建力强的龙头企业在数字产业集群建设中发挥“头雁”作用，不仅提供信息基础设施等资源供其他中小企业使用，还能促进产业链上下游有机衔接，推动产业链循环发展，构建头部企业协同中小企业和创新企业蓬勃发展的“雁阵式”格局。
（二）业务融合：数字生态推动数字产业化与产业数字化协同发展
数字产业化是现代化产业体系的新兴领域，产业数字化是产业体系新型化发展的重要实践形式。构建现代化产业体系必然要求实体经济与数字经济深度融合，推动数字产业化和产业数字化协同发展。数字平台的发展正在加速产业边界的模糊和消融，引发了广泛的产业融合发展浪潮，协同推进数字产业化和产业数字化发展，促进实数深度融合。同时，适应性变革是产业体系结构调整的内在要求，即产业体系结构性变革的目的是使其更好适应市场需求的变化，扩大现代化产业体系的有效供给。数字平台发挥中介作用增强了供给侧产业结构对需求变化的适应性和灵活性，从数字产业化和产业数字化两条路径推动产业体系的结构性变革。
在数字产业化方面，数字平台凭借不断累积的数据分析能力，推动数据要素的商业化开发与市场交易，形成数据服务、数据产品和数据应用等新兴数字业态，并发挥精准匹配效应和网络效应促进创新技术扩散，跨越数字新技术向产品转化和产品向商品转化的两道鸿沟。根据国家发展改革委和相关部门调研数据显示，平台企业持续加大技术创新方面的投资力度，2020至2022年市值排名前10位的平台企业累计研发投入超5000亿元，年均增速达15%，授权专利总量超5万件，专利质量明显提升，成为数字技术创新的关键力量。例如，阿里巴巴在利用云计算推动自身电商业务发展的同时，依托其早期服务自身的数据承载能力外溢形成云端服务模式，利用分布式计算处理能力，将IT资源构筑成一个资源池，为用户提供计算服务、存储服务、数据库服务、人工智能和机器学习服务等多种数字服务商品。2016—2021年，阿里巴巴的全球IaaS公有云市场份额由3.0%上升至9.5%，成为仅次于亚马逊云科技（AWS）和微软Azure的全球第三大公有云服务商。腾讯持续投资支持上海燧原科技有限公司，加强人工智能领域云端算力平台产品和服务等核心业务发展，促进国产高性能AI芯片研发和商业化落地，产品已经应用于云数据中心、超算中心、泛互联网及智慧城市等人工智能应用场景，为行业提供了更多自主可控的产品和服务选择。美团投资支持荣芯半导体有限公司，加强成熟制程特色工艺12寸晶圆制造、晶圆级封装测试等主营业务发展，开展图像传感器、显示驱动等主要产品研发，为美团的无人机、自动配送车、数据中心等业务提供了底层支撑。
在产业数字化方面，产业互联网平台通过提供数字基础设施、整合和鼓励开放软硬件资源、共建数字化技术及解决方案社区，推动传统产业的数字化转型。以海尔智家卡奥斯COSMOPlat工业互联网平台为例，基于自身发展积累的数字技术和数据融通经验，依托于平台的互联工厂，数字技术全面应用于产品设计、技术研发、生产制造、设备管理、运维检测等各环节，赋能制造企业数字化转型，实现智能化制造、大规模定制、网络化协同和绿色化生产。农业和服务业现代化是数字平台赋能产业数字化转型的重要场景。阿里巴巴投资支持重庆洪九果品股份有限公司，实现生鲜水果从加工、包装、仓储到运输环节的垂直整合，形成“端到端”的数字化鲜果供应链，探索解决了鲜果行业分销损耗率大、配送稳定性差、质量难统一等难题，促进了农业数字化转型发展。美团基于配送业务场景需求，自主投资研发了无人配送车，在障碍物预测模型算法等方面的技术指标已达到国际领先水平。疫情期间无人配送车广泛应用于封控区配送医疗物品和生活物资，切实体现了服务业数字化转型的成果。
（三）创新融合：数字生态推动技术创新和场景创新互动演进
数字生态以自我优化、迭代创新的演化机制推进技术创新和场景创新协同发展，扩大经济增长空间，在技术创新和场景创新的互动演进中赋予实数融合以持续不断的发展动力。
在技术创新方面，过程开放、边界可渗透的开源创新在数字技术快速升级和融合发展中发挥着重要作用，创新过程的民主化、开放性、迭代性是推动高质量创新的重要原因。数字生态通过开源平台和开发者社区，推动创新成果自由传播与公开共享。例如，海尔卡奥斯工业互联网平台搭建“HOPE”开源创新平台，在平台上聚集多方知识性劳动主体，包括但不限于科研院所和网络社群等社会组织、其他企业以及劳动者个人，拆解用户需求并出具产品设计方案，形成对用户需求的快速反应能力。一方面，创新的活力和知识不再局限于组织内部或单独的研发部门，模糊的边界带来了大量有效的外部知识资源和互补性资源，对于提升组织的创新质量和效率具有重要意义。另一方面，模块化设计的大规模使用实现了并行开发模式，会根据开发者的能力和兴趣分配任务，从而便于充分利用外部知识资源，提高开发效率。
场景创新旨在推动技术与市场需求的精准对接，主要通过用户需求牵引、企业创新供给和政府政策引导来实现。由企业级用户需求牵引的场景创新，比如阿里巴巴与高德地图、菜鸟网络、各大银行与支付机构等互补参与者合作，根据用户需求，提供地图数据应用、物流配送服务、支付和金融服务等产品及服务，增强用户粘性和忠诚度，又如卡奥斯工业互联网平台围绕房车生态需求，链接了智慧房车生产资源、全国的营地、景区等资源，赋能康派斯从智慧房车到智慧出行场景方案全流程定制化服务转型，构建智慧房车出行生态圈。以满足个人用户需求为导向的场景创新，例如“能源、信息、服务”的综合性消费理念倒逼能源生产端和中间环节采取更加有效的需求平抑方案，催生了高能效建筑设计、新能源汽车等更加丰富的能源生产、消费、服务的新业态。由创新技术供给牵引的场景创新，如深圳市大疆创新科技有限公司创造性地将无人机应用于影视航拍、救灾救援、测绘航测、高压线巡查等场景，打开了无人机商业化的大门，由此快速成长为全球无人机领军企业。政府部门提出具体的应用需求，不仅能够提升政府自身管理效率，还促进了前沿数字技术的推广应用和相关产业的发展，对政府在公共事务领域及政府管理等方面释放的需求进行落地转化，催生了智慧城市、智慧医疗、智慧教育、智能交通等行业领域。
四、数字生态推动实数融合面临的主要难点
党的十八大以来，我国积极部署数字中国发展战略，深入贯彻落实国家大数据战略、数字经济发展战略，实数融合发展成效显著。数字基础设施规模能级大幅提升，截至2022年底，累计建成开通5G基站231.2万个，5G用户达5.61亿户，全球占比均超过60%。农业数字化加快向全产业链延伸，农业生产信息化率超过25%；制造业数字化转型提档升级，全国工业企业关键工序数控化率、数字化研发设计工具普及率分别增长至58.6%和77.0%，同比分别提升3.3%和2.3%；服务业数字化转型深入推进，全国网上零售额达13.79万亿元，同比增长4%；以新产业、新业态、新模式为代表的“三新”经济不断迸发出蓬勃力量。同时，也应清醒认识到，当前实数融合发展中仍然存在着制约产业经济高质量发展的关键性问题。
（一）不同企业、行业和地区之间“数字鸿沟”仍然存在
数字鸿沟的实质是不同群体在数字设备接入和数字技术使用方面存在差异。首先，企业之间数字化程度差距较大，中小企业普遍存在数字化转型准备程度低的问题。根据中国中小企业协会发布的相关数据，2021年我国数字化转型的中小企业约占25%，而同一指标在欧洲为46%，在美国则占比更高，达到54%。很多企业对数字化转型缺乏积极性，对数字化转型的认识不到位。其次，不同产业与数字经济的融合程度仍然存在差距。农业、工业、服务业数字经济渗透率差距显著，据《中国数字经济发展研究报告（2023年）》显示，2022年，我国服务业数字经济渗透率为44.7%，工业数字经济渗透率为24.0%，农业数字经济渗透率仅为10.5%，服务业数字化发展较为超前，工业、农业数字化发展存在较大提升空间。同时，工业领域数字化、绿色化转型方面势头放缓，高技术制造业对工业的支撑作用有所减弱。近年来，高技术制造业增加值占规模以上工业增加值比重未有明显提升，2023年前三季度比重为15.3%，低于2022年15.5%的水平，产业投资增速也较2022年有明显下滑。另外，我国不同区域之间实数融合发展程度也表现出较大差距。上海、海南、福建、北京等省市产业数字化程度位居前列，数字经济带动作用明显。贵州、黑龙江、甘肃、云南等西部城市新基建与新技术明显落后于东部，总体产业数字化程度较低。城乡数字鸿沟持续存在，截至2023年6月，据《第52次中国互联网络发展状况统计报告》统计，我国城乡互联网普及率差值为24.6%，城乡网民在商务交易类、支付、新闻资讯等应用使用率方面差异较大，在网络支付应用方面差值为11.4%。
（二）数字基础设施的创新、协调、绿色发展面临挑战
数字基础设施作为数字生态环境的基础构件，是数字生态推动实数融合的基本发力点。但目前，数字基础设施发展深度和创新性与世界先进水平存在差距，主要表现在以下几个方面。第一，对外依存度高，技术短板亟待突破。芯片制造、架构设计、底层平台等硬件方面均存在“卡脖子”风险。工业互联网平台PaaS层核心架构对发达国家具有较高依赖性，产业“贫血”问题较为突出。核心工业软件产品开发所依赖的相关基础技术也大多由发达国家掌握，我国95%的高档数控系统、80%的芯片以及几乎全部的高档液压件、密封件和发动机都依赖进口。从根本上看，这源于我国在现代基础学科理论创新方面缺乏基础性、原创性贡献，基础学科布局与战略性先导产业缺乏相互支撑，进而导致数字基础设施建设中的底层理论与核心技术供给不足。第二，基础设施建设布局有待优化。从数字基础设施的类型来看，我国在信息基础设施领域的投入较多，在融合基础设施领域尚未形成规模化建设趋势。同时，对信息基础设施的建设也大多聚焦于5G、云计算等网络资源和计算资源的发展，而相对忽视存储能力的建设。据中国电子信息产业发展研究院统计，与发达国家相比，我国存力水平还比较低，单位GDP存储容量仅为新加坡的50%左右，造成大量数据未被处理和利用即被丢弃，进而导致数据中心有效利用率不高。第三，巨大的能源消耗以及与日俱增的碳排放量成为数字基础设施建设的隐患，绿色发展面临阻力。据《新型数据基础设施发展研究报告》测算，2017至2020年我国信息通信领域规模以上数据中心年耗电量年均增长28%。2021年，我国数据中心耗电量高达2166亿千瓦时，约占全国总用电量2.6%。新型基础设施尤其是信息基础设施，面临着突出的节能降耗压力。
（三）数据要素市场体系有待进一步完善
从数据资源确权来看，数据权属不明是实数融合发展中的薄弱环节。数据要素价值化过程的参与主体往往是复杂多元的，从无价值的原始数据，通过数据资源生产者、存储者、使能者、应用者等各类主体的收集、筛选、加工、处理逐步转化为数据商品，每个环节均为数据赋予了价值，使数据资源属于谁、谁可以使用、收益由谁来分享成为难题。从数据流通来看，数据要素交易市场的建设与应用仍显滞后，据《2023年中国数据交易市场研究分析报告》显示，2022年我国数据交易行业市场规模为876.8亿元人民币，实现快速增长，年增长率约为42%，这主要得益于政策环境和经济环境支持，但在全球数据市场交易规模中占比13.4%，与美国417亿美元的交易规模仍存在差距。数据交易以企业主导的场外交易为主，以数据交易所和交易中心为主导的场内交易尚未形成规模，从《数据要素白皮书（2023年）》来看，2022年场外数据交易规模约为1000亿元，是场内交易规模的50倍。而数据场外交易存在一定风险，一方面，在缺少平台或第三方监督情况下，极易产生不合规交易情况；另一方面，拥有市场支配地位的大型企业还存在利用大数据技术实施“数据垄断”行为，严重制约数据价值释放。
（四）平台生态型垄断亟待治理
数字平台兼具两重属性，在私营企业主导建设的数字平台中，产品设计和内容生产分发机制很大程度上是为平台企业利益服务的，在一定程度上与平台基础设施的公共性与公益性相悖。一方面，聚集海量异质性资源的头部平台企业可能滥用其在数据、算法、技术和平台规则方面的优势，在市场竞争中实施算法默示共谋、自我优待、扼杀式并购等新型垄断行为，并由于监管部门与数字平台巨头之间存在技术鸿沟而对反垄断监管提出新的挑战。另一方面，头部平台还凭借先发优势，形成数据及数字技术垄断，阻碍了创新创业的发生，并逐渐演变为生态型垄断。例如跨国平台企业亚马逊公司利用市场支配地位，推行自身主导的数字平台技术标准，在智能家居领域推出与其语言系统Alexa兼容的一系列应用程序开发包，鼓励硬件生产厂家嵌入Alexa语言系统，从而构建了以Alexa为标准的物联网生态圈，对潜在市场进入者设置技术壁垒。随着数字平台的动态扩张，平台会在“数据+算法”的驱动下不断强化网络效应、扩大规模效应，固化对数字生态系统内部各端用户的锁定效应，通过用户数据资源的积极共享与深度使用，实现全系统协同，最终达到生态垄断的状态，在产业层面和社会层面造成了诸多负外部性问题。
五、对策建议
营造良好数字生态需要形成主体与环境的良性互动，这一方面要求夯实数字生态环境基础建设，另一方面要不断丰富生态系统的参与主体类型，使数字生态系统的总效用价值随着主体与环境交互节点数的增加而增长、随着主体之间互补性协同融合而发挥乘数效应，不断增强系统发展的自生长力和可持续性。
（一）加快关键核心技术攻关，围绕技术突破形成创新联合体
推动实数融合的重中之重在于解决中国关键核心技术长期受制于人的技术短板问题，围绕关键核心技术突破形成体系化创新力量，强化关键共性技术自主供给，增强数字生态系统的自我修复能力。企业应在技术创新决策、研发投入、科研组织和成果转化等环节发挥主导作用。数字原生的平台企业应不断提高研发投入强度，加快人工智能、云计算、区块链等领域的技术研发突破，为创新驱动实数融合提供技术资源保障。数字平台应当通过积累的数字技术广泛吸纳合作伙伴来开拓产业生态，并通过赋能互补参与者孵化互补型子平台，实现不同子系统的嵌套互补，不断放大创新活动的协同效应。行业头部企业作为领域内的科技领军企业，应积极推动平台化战略，围绕产业互联网平台发展，对行业积累的知识进行数字化编码，形成可复制、可扩散的数字化解决方案，提供模块化的产品和服务，减少中小企业在新技术使用时面临的复杂性，从而缩小企业间数字化发展程度的差距。
政府在关键核心技术攻关方面发挥引导和支持作用，通过重大科技项目和配套相关支持政策，构建全链条、全方位的政策服务体系。一是支持企业自主决策开展关键共性技术、装备和标准的研发攻关，运用财政后补助、间接投入等方式保障技术研究开发的财政投入与支持，同时发挥产业政策助力实数技术融合，提高技术创新协同性。二是建立数字技术成果转化为现实生产力的生态和机制，完善知识产权制度体系，将区块链等的技术契约效应运用于知识产权保护。三是在核心技术自主可控的基础上，政府应着力超前建设数字基础设施，为数字技术与产业技术的交叉融合奠定重要基础。四是针对数据中心耗电量不断上升、5G网络基站碳排放量居高不下的情况，鼓励数据中心使用可再生能源，加快数据中心绿色低碳技术研发攻关，着力推进网络基站节能技术研发应用，在保证网络质量的前提下，优化能源消耗。
（二）以数字基础设施协调发展，弥合多层次数字鸿沟
根据不同地区、不同行业的实际情况布局信息基础设施并与自身优势禀赋相结合，因地制宜推进融合基础设施与信息基础设施协同发展。一方面，立足缩小城乡“数字鸿沟”，增强数字基础设施的普惠性。在农村地区，加快推进5G、云计算、大数据、物联网等信息基础设施与农业经营管理深度融合，开发适应“三农”特点的信息终端和应用软件，拓展数据获取途径，以缩小城乡之间数字设备接入以及数字技术使用鸿沟。同时以数字基础设施建设缩小城乡公共服务差距，不断提升数字便民应用多样性。另一方面，不同地区应根据资源禀赋、产业基础和科研条件等，有针对性地推动新产业、新模式的发展，同时利用新技术来改造和提升传统产业，以弥合数字化程度的差距。东部沿海等优势地区应注重前沿数字技术的创新、落地、转化和应用，并向周边区域输送所需的资源、要素，增强区域高质量发展引擎带动作用。西部能源资源地区可依托丰富的能源资源培育形成在新能源、大数据、数据处理中心产业等方面的比较优势。同时鼓励东部地区机器学习、模型分析等任务有序向中西部转移，西部地区利用自身算力资源承接东部地区算力外溢需求，推动东西部资源和需求的高效匹配，促进全国算力创新协同发展。
（三）加快推进数据要素市场体系建设，深度释放数据资源价值
在数据产权方面，健全中国特色数据产权制度，加快建立全国统一的数据要素市场法律法规体系。在“三权分置”的数据产权制度框架基础上，针对不同类型的数据设置差异化的数据确权标准，厘清数据上不同利益主体间的关系，根据个人数据、企业数据和公共数据各自的特性进行分类分级确权授权，明确各产权归属主体的权利边界和数据利用底线。在数据交易方面，尽快出台适合市场需求的数据要素定价模式及价格交易工具，统筹各地区、各部门建立起全国性的数据要素流通渠道，配合重点地区推进数据交易所等平台建设，构建多层级数据要素市场，并制定统一规范的数据标准、数据接口以及市场规则和交易制度，从而实现数据要素在更大范围内自由流通。在实现数据充分流通和共享的基础上，加强数据安全保护，利用好区块链、智能合约、隐私计算等的技术契约效应，为数据真实性、数据确权、数据隐私保护等问题提供技术解决方案，减少数据交易的不确定性和机会主义行为，营造具有更高信任度、更加紧密性的数字合作生态。
（四）营造开放、健康、安全的数字生态，完善实数融合治理体系
营造开放的数字生态。首先要积极参与和推动网络空间国际合作，携手各国打造开放、公平、公正、非歧视的数字发展环境。以“一带一路”数字化建设作为中国同沿线国家合作的重点领域，积极参与制定数据国际标准，加快制定、试点并推广契合我国数据跨境流动需要的“中国方案”。应继续在多边国际发展合作中，深化数字技术、数字装备国际领域合作，推动核心产业安全可控与数字产业开放竞争的双螺旋战略，促进数字技术的创新突破和数字经济的全球普惠。
营造健康的数字生态。从技术层面加强对生态垄断行为的识别，加强对滥用数据行为的监管，对于算法歧视、侵犯隐私、损害知识产权、威胁国家安全等问题要加以法律规范，并进一步明确反垄断相关制度在平台经济领域的具体适用规则，为平台生态垄断治理提供完整的制度保障。平台管理者应提升普惠自觉，加强平台自治，将企业社会责任与经营管理战略紧密结合起来，建立一套旨在防范、识别和应对风险的自我监管机制，减少经营的负外部性。另外，为应对人工智能技术应用带来的风险，还需进一步完善人工智能伦理审查规则，建立多主体参与、分类分级的治理生态，促进产业科技创新活动与伦理风险防范协调发展。
营造安全的数字生态。政府部门建立数据交易平台准入评估机制，将数据安全纳入评估指标，对相关主体定期开展动态评估和检测认证。加快数字身份、隐私计算、零信任架构、同态加密等数字技术研发和推广应用，为数据安全和数字信任应用带来更加多元化的防护手段和更广阔的市场空间。构建安全与隐私保护制度，有效监管跨国公司、本国企业在数据采集与应用方面威胁国家安全、危害群众利益的行为，明确企业的社会责任，为实数融合提供安全的数字生态环境。