以下是現場速記。
國家電網大數據中心主任 王繼業
王繼業：謝謝大家，也謝謝主辦方邀請我參加今天的會議。我想分享三部分：
第一，數字經濟的問題。
第二，數據要素即數據的問題。
第三，關于數據和能源的電力的深度融合。
數字經濟，剛才前面專家也都談到了國家剛剛結束的兩會通過了十四五的規劃和2035年的遠景目標。其中對于數字經濟可謂是重篇部署，有兩個篇章八章的內容著重闡述了數字經濟包括新興產業，在數字經濟中進一步又明確了國家要建設網絡強國和數字中國的建設，推動生產方式的變革、生活方式的變革和治理方式的變革。
在數字中國中，前面有些專家也談到，主要是四個方面的內容：
第一，數字經濟的建設。
第二，基于數字經濟的數字社會的建設。
第三，在數字經濟的基礎上數字政府的建設。
第四，數字的生態。
數字經濟中，其實已經包含了產業的數字化和數字產業化的問題，也就是說企業的數字企業實際上在數字經濟里面，所以這樣的話，可以講這些內容構成了數字中國的一個完整的篇章。
在數字經濟重點產業里面有像云計算、大數據、物聯網、工業互聯網等等這些內容大家耳熟能詳，基本上也可以講中國現在我們所部署的工作實際上與世界是同步的。
數字經濟的本質是高度的數據化。
在這里面大家要區分數據和數字是不一樣的，高度的數據化使得數據滲入了社會生產生活的方方面面，可以說會成為企業經營決策的新的驅動，成為商品服務貿易新的內容，成為社會全面治理新的手段，也會帶來全新的價值的增值，為社會產生新的飛躍。
下面的圖(見PPT)表明各行各業第一、第二、第三產業數據化的全過程，今天我們各位都是干這一行的，所以比較清楚，我就不展開了。
數字經濟四化的框架。
這個是中國信通院最新的研究成果，可以說數字經濟包含了四個化：
第一個是產業的數字化。就是各行各業要實現數字化。我們今天會議的主題就是數字化，這個是其中的一個內容。
第二個是數字的產業化。通過產業數字化的過程催生了一批我們數字化的公司、IT的公司、ICT的公司，今天有很多企業也在做介紹。
第三個是數據的價值化。通過上面兩化推動數據價值化，讓數據產生價值。
第四個是數字化的治理。通過數據的深入應用推動國家、政府、企業進行數字化治理。所以說這四化可以說是數字經濟的一個最基本的內涵。
支撐數字經濟發展重點方向有以下幾個：
首先，數據是基礎。剛才已經講了很多了。
其次，數字基礎設施是基本的載體。
第三，數字技術是驅動力即IT、DT、ICT技術的驅動力。
第四，產業融合是引擎。
第五，數字人才是保障。
數據是基礎，數據廣泛連接各類主體，帶動各種要素在生產、流通、分配等環節充分循環高效配置和深度利用。
數字基礎設施按照發改委最新的定義包括了信息的基礎設施、融合的基礎設施和創新的基礎設施，這就是新型的基礎設施的建設，但是我認為信息基礎設施是基礎設施中的基礎，融合基礎設施是未來新基建的關鍵，這個里面就包括了像智能交通、智慧能源、能源互聯網等等。
數字技術是驅動力。這是數字發展的根本內涵，就是數字技術、大數據、物聯網、云計算、人工智能驅動。
這張圖(見PPT)是Gartner十大戰略科技趨勢，包括信息技術、數字技術的排名，這里可以看到數據在十年中都在里頭，數據就是其中的藍顏色的。
另外人工智能，人工智能可能確確實實是未來的一個爆發點。中國在推進數字經濟發展過程中，我們應該說與世界是同步的。
產業融合是關鍵。要推動大數據在制造業、農業、服務業等實體領域深入的應用、創新的發展，要推動企業的轉型升級，要推動數字農業的發展，要助力服務業新業態以及支撐公共的智慧服務等等，這個是最關鍵的。這項工作做好了，我們的數字經濟肯定會有長足的發展。
產業融合是主引擎。目前我們的產業的數字化在數字經濟的比重比較高，應該說一直在提升，現在達到了80%。數字產業化在逐步的下降，這個主要是總量在提升。
在產業數字化的過程中，我提出來不應該一刀切，要采用不同的方式，所以前面的專家也談到了要根據自己的特點來搞，否則的話我們現在很有可能大家一哄而上，根本沒有結合你的特點，結果導致最終不合你的胃口，大量的投資白白浪費。
所以我提出來對于三類信息化基礎能力比較薄弱的，就是你還沒有完成信息化基礎設施的，你首先要重點做數字化的建設，對于有一定基礎的一些行業和企業，你要全面推進數字化和網絡化，智能化可能你還達不到，因為你數據都沒有。
對于信息化發展基礎比較好的一些機構，我覺得你應該大力推動智能化的建設。所以說數字化、網絡化、智能化這三化實際就是我們過去搞的信息化，信息化的范疇就是這樣，所以大家不要把這些概念搞得太神秘了。
人才是保障，這個不說了。
第二部分，跟大家聊一下數據要素。在數字經濟時代，生產要素由過去的土地、勞動力、資本、技術又增加了知識和數據。實際上數據也是在IT技術、DT技術的驅動下所產生的。
數據這個生產要素它的基本特征是什么?有以下幾個：
首先，數據的產生者和擁有者是分離的。所以，對于數據價值的分配和激勵機制設計帶來挑戰。比如說舉例，你在沙灘上留下了一對腳印，這個腳印數據是你的還是沙灘的運營者?大家都在提這個問題，實際是分離的。你在淘寶上買東西的數據，實際上是留給淘寶的，這個數據是你的還是淘寶的?它實際是分離的，這是它的第一個特點。
第二，數據要素是通過其他生產要素來產生價值的。所以，價值實現的間接性，它不是直接的，是大家往往低估數據產生的價值。
第三，通過數據產品或者服務實現價值。數據本身值多少錢?它不值錢，它要通過服務來產生價值，所以這是它的基本特征。
數據生產要素和其他生產要素相比，它還有幾個獨特的地方：
第一，它的易復制性。我們的數據可以無限的復制，而且復制之后原擁有者還是擁有數據，這個和傳統的像資本不一樣。你把錢給我了你就沒了，數據不是這樣，所以它的易復制性是它的獨特性。
第二，高倍增性。就是你把數據融入進去產生的價值成倍增長，1+1>2。
第三，高滲透性。它要和各行各業高度滲透，并且和社會生產產生深度的結合。
以上是它的獨特性。
傳統的要素，比如資本、勞動者和技術在新的數字經濟的模式下也會發生一些變化，這個變化主要是提高效率、增加智能，另外指數級的提高他們的價值，所以說傳統的幾個要素也會發生很大的變化。
這些傳統的要素和數據要素結合之后，往往是互動的，而且這種結合使得要素之間進行融合產生的價值會更大。比如說數字的產業化，構建新型的基礎設施提供基礎的環境，這個和資本、技術深度融合起來。
在產業數字化里面，數據融合實體經濟和資本勞動力技術結合之后提高它的效率，促使這個產業的業態不斷的發生變化。同時，通過數據推動了傳統的要素進行轉型升級，實現一種全要素流通的改造，所以形成全要素的數據化，這個也是一種變化。
對數據要素來講，它有以上這些變化，那么數據的治理尤為關鍵，否則這個數據就是不可用的，就是垃圾數據、是臟的數據。數據治理在其中發揮關鍵的要素，另外也是一個數據發揮作用的關鍵。
數據治理兩個內涵：
第一，數據本身的治理。這個比較狹義的講是數據本身。
第二，基于數據的治理。這是廣義的，有一點類似于數字治理，把它的含義放大包括國際秩序、數據治理、組織運行等。
數據治理的要素包括治理的規則、治理的手段還有治理的方式，我不做展開。
數據治理得好不好，有一個衡量標準就是成熟度評估，這是中國國標。成熟度評估會從組織、技術、流程幾個方面，對數據治理的效果進行評價和衡量。
上面的嘉賓講技術講得多一點，我要多講講數據本身。數據技術很難沒那么容易，而且我認為企業在推動數據化的過程中推動數字經濟發展的過程中更多的精力或者多一半的精力要放到數據本身上，技術的問題好辦。
再一個數據資產的評估。數據它的價值怎么發揮?它值多少錢?要評估它的資產。這樣，你要根據數據量的大小，你要根據數據被更新的頻次，你要根據數據精細化的程度，數據來源的復雜性，包括不同多維數據之間的關系等等，通過這些角度來評價這個數據值錢還是不值錢。在這個里頭，推動這個數據的應用應該說對數據本身這些方面的工作都是要進一步的通過理論和實踐的創新來進一步落實的。
以上是我跟大家講的第二部分，實際也是我們國網大數據中心在數據方面近期做的思考和探索。
第三部分，關于數字技術與能源深度融合。
首先是一個大背景，剛才講到十四五規劃里面明確的提到要推進能源革命、加快數字化發展。
另外中央提出來的碳達峰和碳中和“3060”的目標對能源電力從高碳向低碳轉變提出了更高要求，現在明確提出來要構建以新能源為主的新型電力系統。當前是以火電為主，超過60%火電。下一步要轉成新能源，主要是光伏、風力發電，當然也包括水利和核電。所以對電力系統是非常大的挑戰。
預計到2050年我國能源發展會出現兩個50%，分別是清潔能源占比，現在是25%，2050年要達到75%，第二個是終端能源消費，就是大家使用電能的消費目前是25%，到2050年要達到50%，要求我們使用電，這樣也為碳達峰提供支撐，對于電力系統、能源系統提出了重大的挑戰。
這個挑戰就是怎么實現，在電力系統預計十年，每年將會增加1.2億千瓦新能源裝機，新型電力系統會構建起來，主要以新能源為特征的。另外，在能源的體系上就是要構建能源的互聯網，采用信息技術構建能源互聯網。通過能源互聯網的建設，應對上述挑戰，同時也是實現雙碳目標的系統的解決方案。
電力大數據是能源互聯網建設的重要內容，能源互聯網體系的關鍵是數字化，用數字化賦能物理系統，實現完全映射，進而綜合反映物理要素和非物理要素的特征屬性。
電力大數據可以說這些年發展的也比較快，有這么幾個特點，一個是實時的;第二個是它的真實性，這個采集過程全自動化的，中間沒有人工的干預;第三個電力數據反應了經濟的屬性，它反應了國民經濟運行，各行各業的運行情況，所以說電力數據在我們國家數字經濟發展中應該說會發揮很大的作用，而且這種作用是倍增的。
所以提到了三個變革：生產方式變革、生活方式變革和治理方式變革。從這三個變革來看，實際就是電力數據對于服務于國家治理現代化，服務于經濟社會發展，服務于客戶的優質用電，服務于企業經營管理非常有效。
我舉幾個例子：要服務于國家治理現代化。能夠推動國家各級政府機關科學決策，比如說疫情防控、復工復產(電力數據最準確的說明問題)、污染防治、精準扶貧包括脫貧之后是不是真貧是不是真脫了還是假脫貧?通過用電數據能夠很清晰的看到。另外推動了能源的監管，推動鄉村的振興。
這個圖里面是居民智能家庭感知圖形，右側的圖去年已經應用到國家統計局第七次全國人口普查，600萬的普查人員在他的手機里面安裝了模型，到每家每戶之后它先掃描電表，掃描電表之后他就可以知道這個家里面是常住人口還是非常住人口，還是平時有人周末沒人或者周末有人平時沒人，他都知道。所以這樣的話，助力我們人口普查更快、更高效的解決普查的問題。在三個月的普查中已經使用了500多萬人次。
另外服務于經濟社會發展，像小微企業的運行監測，我們還研發了電力消費指數ECI，這些內容可以有利于經濟社會的發展。
再一個服務于客戶的優質用電，我們可以通過客戶關系圖譜對于客戶的情況進行詳細的了解和畫像，更優質的為客戶進行服務。
像城鎮居民小區長期用電負荷預測，這也是有利于我們精準的為小區客戶來進行服務，同時及時的調整電力設施的運行狀況，這個服務于客戶的優質用電。
再一個從內部來講也服務于內部企業的經營管理，比如利用數據可以進行智能審計、數字化的電力金融服務包括利用數據，縮短我們的服務路徑，利用電力數據可以及時的判斷這個范圍內用戶有可能發生的一些問題。這樣的話，我們客服人員可以提前到位等等。
所以說電力數據和能源電力系統相結合，包括推動能源互聯網的建設，我們覺得可以有效的提升電力行業整體的數據化水平，為我們國家數字經濟的發展做出我們的貢獻。
時間關系，就講到這里。謝謝大家!
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