（本文作者孫毅，中國科學(xué)院大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院）

據(jù)IoT Analytic統(tǒng)計(jì)，2024年全球物聯(lián)網(wǎng)終端數(shù)將達(dá)到188億，同比增長13%，預(yù)計(jì)到2030年，這一數(shù)據(jù)將達(dá)到410億。作為支撐經(jīng)濟(jì)社會數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵新型基礎(chǔ)設(shè)施，物聯(lián)網(wǎng)對于經(jīng)濟(jì)增長具有重要意義。麥肯錫測算，到2030年，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)能夠拉動全球經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)12.6萬億美元增長，許多學(xué)者就物聯(lián)網(wǎng)在重塑傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)、推動商業(yè)模式創(chuàng)新、賦能綠色可持續(xù)發(fā)展等方面的積極作用達(dá)成高度共識。除此之外，中國政府的一項(xiàng)探索性工作，讓我們可以全新的視角認(rèn)識物聯(lián)網(wǎng)的重要作用，即物聯(lián)網(wǎng)能夠有效擴(kuò)大高質(zhì)量數(shù)據(jù)要素供給數(shù)據(jù)要素。

2019年，中國首次明確數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素的主體地位，成為世界上首個提出數(shù)據(jù)要素理論的國家。在隨后的一系列文件中，提出了以數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)歸屬認(rèn)定、市場交易、權(quán)益分配、利益保護(hù)制度為核心的頂層設(shè)計(jì)，以培育全國一體化數(shù)據(jù)市場，推進(jìn)數(shù)據(jù)要素市場化配置改革。2023年10月，國家數(shù)據(jù)局正式掛牌，成為協(xié)調(diào)推進(jìn)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度建設(shè)、統(tǒng)籌數(shù)據(jù)資源整合共享和開發(fā)利用的主要負(fù)責(zé)單位。同年12月，國家數(shù)據(jù)局發(fā)布了成立以來的首個文件《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動計(jì)劃（2024—2026年）》，指出數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素，具有報(bào)酬遞增、低成本復(fù)用等特點(diǎn)，對經(jīng)濟(jì)增長具有“乘數(shù)效應(yīng)”。

物聯(lián)網(wǎng)是感知現(xiàn)實(shí)世界、構(gòu)建數(shù)字孿生的關(guān)鍵技術(shù)，能夠通過實(shí)時采集和傳輸生產(chǎn)生活、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行和社會治理等多維度數(shù)據(jù)，是生成數(shù)據(jù)要素的關(guān)鍵性、基礎(chǔ)性技術(shù)。2023年，中國移動網(wǎng)絡(luò)終端連接總數(shù)達(dá)40.59億戶，蜂窩物聯(lián)網(wǎng)終端用戶數(shù)已達(dá)23.32億戶，應(yīng)用于公共服務(wù)、車聯(lián)網(wǎng)、智慧零售、智慧家居等領(lǐng)域的規(guī)模分別達(dá)7.99億、4.54億、3.35億和2.65億戶；5G應(yīng)用案例數(shù)超9.4萬個，已融入97個國民經(jīng)濟(jì)大類中的71個，覆蓋7成大類行業(yè)，并在采礦、電力、港口等行業(yè)規(guī)模復(fù)制。這組數(shù)據(jù)意味著，隨著物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的不斷深化，越來越多的來自不同場景、蘊(yùn)含高價值信息和知識的數(shù)據(jù)正在不斷生成，并源源不斷地應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的各個領(lǐng)域，并通過以下三種機(jī)制，發(fā)揮“乘數(shù)效應(yīng)”：

一是通過協(xié)同優(yōu)化，提升經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率、提高全要素生產(chǎn)率。數(shù)據(jù)能夠顯著降低信息不對稱影響，加強(qiáng)主體協(xié)同與任務(wù)協(xié)同，從而優(yōu)化資源配置、提高市場運(yùn)行效率。如Shein，以數(shù)據(jù)打通研發(fā)設(shè)計(jì)、營銷銷售、倉儲物流、售后服務(wù)等各環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)消費(fèi)品研發(fā)設(shè)計(jì)、智能推薦、市場需求等環(huán)節(jié)無縫銜接，顯著提升新產(chǎn)品研發(fā)設(shè)計(jì)效率，實(shí)現(xiàn)小批量多頻次個性化生產(chǎn)，打造數(shù)據(jù)智能驅(qū)動的“小單快反”新商業(yè)模式，市場反應(yīng)速度大幅領(lǐng)先國際快消巨頭Zara和H&M。除了企業(yè)內(nèi)部的降本增效和業(yè)務(wù)創(chuàng)新之外，數(shù)據(jù)還可以實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈上下游的協(xié)同轉(zhuǎn)型。例如，青島海爾的卡奧斯平臺利用數(shù)據(jù)連接上下游企業(yè)90萬家，服務(wù)企業(yè)16萬家，賦能打造11家世界“燈塔工廠”，推動了生產(chǎn)組織方式的深刻變革。

二是通過復(fù)用增效，推動知識擴(kuò)散和業(yè)態(tài)創(chuàng)新、擴(kuò)展生產(chǎn)可能性邊界。在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與生產(chǎn)生活、經(jīng)濟(jì)運(yùn)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(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)化的知識和技能具有在不同主體、不同場景低成本、規(guī)?；貜?fù)使用的典型特點(diǎn)，如果說工業(yè)經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)了物理產(chǎn)品的規(guī)?；瘡?fù)制，那么數(shù)字經(jīng)濟(jì)則實(shí)現(xiàn)了知識和技能的規(guī)?；瘡?fù)制。例如，大模型通過與工作能力突出的員工進(jìn)行交互，可以將技能“萃取”并編碼成為數(shù)據(jù)，這一數(shù)據(jù)可以復(fù)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(shù)擴(kuò)散，數(shù)據(jù)要素的低成本復(fù)用能夠極大地縮短創(chuàng)新周期、促進(jìn)宏觀經(jīng)濟(jì)增長。

三是通過融合創(chuàng)新，推動科學(xué)范式遷移、提升科技創(chuàng)新能力。數(shù)據(jù)要素進(jìn)入專業(yè)知識領(lǐng)域，與領(lǐng)域知識結(jié)合，有助于發(fā)現(xiàn)新的規(guī)律，研究出新的理論，創(chuàng)造新的知識或技術(shù)。如DeepMind的AlphaFold基于樣本生物信息數(shù)據(jù)要素的統(tǒng)計(jì)分析和深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)“蛋白質(zhì)折疊”的前沿生物工程知識生產(chǎn)，進(jìn)而取得革命性技術(shù)突破。數(shù)據(jù)要素通過信息共享和流通，能夠促進(jìn)不同產(chǎn)業(yè)間的要素資源共享與技術(shù)融合互通，實(shí)現(xiàn)跨產(chǎn)業(yè)深度融合升級，催生更多新產(chǎn)業(yè)新服務(wù)。特斯拉通過收集和分析海量車輛行駛數(shù)據(jù)，運(yùn)用基于FSD技術(shù)的自動駕駛算法和基于Dojo超級計(jì)算機(jī)的自研AI技術(shù)，不斷優(yōu)化車輛安全性和效率，推動傳統(tǒng)汽車產(chǎn)業(yè)加速升級為智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)。

從“數(shù)據(jù)要素”的視角來理解物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，為理解技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系提供了新的視角，也為推動經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展提供了新的思路。“連接”是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的“底色”，“流通”是數(shù)據(jù)要素發(fā)揮“乘數(shù)效應(yīng)”的前提。充分釋放物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)價值、發(fā)揮數(shù)據(jù)要素“乘數(shù)效應(yīng)”，需要各國在技術(shù)研發(fā)、數(shù)據(jù)治理和標(biāo)準(zhǔn)制定方面展開更加緊密地合作。目前，中國正廣泛開展跨境數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目合作，大力推進(jìn)數(shù)據(jù)要素互通性國際合作，積極對接DEPA、CPTPP等國際規(guī)則，旨在以高水平國際合作，共同建立開放互利的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展新格局。

本文僅代表作者觀點(diǎn)。