数字经济的未来发展趋势

数字经济的未来发展趋势：

1、政府出台了一系列有利于行业发展的政策措施，全力建设配套基础设施，并采取灵活的监管措施，为数字经济发展提供了广阔空间。

2015年以来，我国政府对于数字经济发展过程中，相关技术、商业模式的出现与发展采取了先发展、后监管，有所为有所不为的灵活监管策略，已经被实践所证明是一条行之有效的正确方针。

2、我国数字经济已经建立起庞大的市场规模，并拥有数量众多的消费者。

基于中国具有全球最大的消费市场这一有利条件，在庞大消费群体的推动下，我国数字经济市场规模不断扩大，用户数量的快速增长，使得创新成果不断涌现出来，由此促使我国互联网企业及其商业模式的竞争力进一步增强。

数字经济和互联网产业的最大特点，是具有梅特卡夫效应，是一种依靠规模化实现边际成本接近于零的经济形态。互联网企业通常采取免费的模式推出服务，随着用户规模的不断扩大，将引发梅特卡夫效应，即网络价值与用户规模的平方成正比，进而使企业价值实现指数级增长。

1、全球数字经济规模超过32万亿美元

受益于互联网、大数据、云计算等新一代信息技术的发展，传统产业的数字化转型，2018-2020年，全球数字经济规模持续上涨。2020年，全球数字经济规模达到32.61万亿美元，同比名义增长3.0%，占GDP比重为43.7%。

注：中国信通院列入统计范围的国家有美国、中国、德国、日本、英国、法国、韩国、印度、加拿大、意大利、墨西哥、巴西、澳大利亚、俄罗斯等47个国家，下同。

2、数字经济增速远超GDP增速

2020年受疫情影响，全球经济衰退。统计范围内的47个国家GDP平均同比下降2.8%;数字经济成全球经济主要引擎，全球数字经济同比名义增速为3.01%，高于GDP增速5.8个百分点。

3、产业数字化占比上升

产业数字化是全球数字经济发展的主导力量。产业数字化代表数字经济在实体经济中的融合渗透，是数字经济的关键组成，发展潜力巨大。数字产业化占比趋稳，产业数字化占比逐步提升是全球数字经济发展的普遍规律。

2020年全球数字产业化占数字经济比重为15.6%，占比下降;产业数字化占数字经济比重达到84.4%，占比上升，产业数字化成为驱动全球数字经济发展的关键主导力量。

4、服务业数字经济占比达到43.9%

全球服务业数字化转型快于工业和农业。受行业属性影响，固定成本低、交易成本高的服务业更易于进行数字化转型，2020年，全球服务业数字经济渗透率达到44%;固定成本高、交易成本低的工业进行数字化转型的难度较大，2020年工业数字经济渗透率为24%;而生产经营严重依赖自然条件的农业进行数字化转型的制约因素更多，2020年农业数字经济渗透率仅为8%。

5、2023年数字经济占比有望达62%

数字经济已经作为一种新的经济形态，成为转型升级驱动力，同时也成为全球新一轮产业竞争的制高点。据IDC预测，到2023年数字经济产值将占到全球GDP的62%，全球将进入数字经济时代，全球数字经济的前景乐观。

—— 以上数据参考前瞻产业研究院《中国数字经济行业市场前瞻与投资规划分析报告》

关于数字经济的新科技成果，其立于不同的维度和层面，有不一样的解读，以下就我们所了解中予以介绍，其可以分为两个方面，其一是基础性能的提升，其二是应用技术的融合。
关于基础性能的提升，我们看到在过往的发展中，我国社会经济从电子化走入信息化，又从信息化开始过渡向数字化，最终会实现真正的智慧化，其核心底层的变化之一便是数据体量总体不管增大，数据颗粒度不断精细，数据多源异构之间的交互融合要求更加突出。例如在建筑信息化中，客户已经开始不满足于传统的高逼真三维模型，而是更要求模型集成全专业、多格式的完整数据，从而实现在全生命周期的不断阶段根据不同要求予以功能的封装。
如上，我们可以看到随着数据体量、颗粒度、融合要求等方面的提升，一来国家行为如东数西算工程的开展，逐渐开始为全国的算力资源打造一个坚实的平台，客户也更加倾向于云计算方式来进行相应系统的搭建封装；二来对于底层PaaS组件，例如三维数据引擎，其更加强调于引擎对于云计算的适配以承载更大的数据体量，另外需要前沿图形图像算法来支持相关数据融合的开发，提供足够的API接口予以封装不同的功能。
类似的，从云计算到边缘计算等方面，围绕着算力基础和算力算法为核心的多方向基础性能改善行动正在如火如荼的进展中。
另一方面，关于应用技术的融合，我们可以看到功能的应用不再仅限于大屏、Web端电脑，而是要求在手机端、头显设备等多端进行交互，这种交互既有数据的采集目的，也有数据输出的决策参考等多个方面。以常见的手机端为例，应用系统的延伸已经超越了简单将手机作为数据终端PDA查询的简单功能，而是将其作为一个数据采集终端予以应用。
在某些平台的报告输出过程中，我们看到可以将手机作为签名版予以手写，从而附着签名至报告上以形成更强的背书效力；在通视分析等情景中，不同于以往在工作室、办公室中的电脑模拟浏览，手机让工作者可以在现场，以手机作为AR交互设备，实景参照周边物理世界，对目标区域进行建筑工程等目标物的建造模拟、通视分析等功能；在室内导航的实景路线采集过程中，通过现有手机的MONO等摄像头设备，光学采集周边环境以形成有限空间的扫描，从而支持后期室内导航的动线、目的地等规划，并在实际使用中以光学采集的原理AI识别定位，从而摆脱需要GPS、WIFI等信号定位的限制。
除了手机，我们看到不同技术之间也开始呈现加速的融合，例如对于文字识别判断和对三维模型的识别判断，其在三维智能审查平台中便得到充分运用，一方面通过对政府强制性条款规范的自然语义予以AI识别并自动转化为计算机语义版本，从而让计算机有自动审查的参数标准，另一方面也通过平台云计算三维数据引擎对BIM模型予以完整数据的支持，从而实现模型构件与参数标准之间的匹配，快速发现合规性问题，支持设计人员自检、院落团队预审、审图中心终审的整体工作效能提升；另外，传统的独立BIM应用和GIS广域场景也开始融合，例如通过GIS广域场景对于地形的加载，在其上予以暴雨等极端天气的模拟，其对应BIM模型便能够推动Exposure单元中对于标的物损害的评定，从而在CIM（BIM+GIS）平台快速推出预警功能，帮助当局在特定极端天气下对可能发生的情况予以预判，为保险公司等金融单位予以财务受损模型的封装。
如上主要从PaaS基础性能和SaaS应用功能等两个方面探讨了数字化经济的一些新发展。