北京大學教授、工業和信息化部原副部長楊學山表示，數字的價值并不是由數字本身產生的，而是產生于數字化轉型的具體場景中。期待業界對數實如何融合進行更加深入地探索。
北京大學教授、工業和信息化部原副部長楊學山近日在演講中表示，要把數實融合落在實處，建設以實體經濟為支撐的現代化產業體系，數字工具、數字技術、數字經濟一定要和國家確定的產業目標相結合，堅持以實體經濟為重，防止脫實向虛。
楊學山認為，數字是生產要素，也是發展資源，而且數字與其他生產要素和資源截然不同。數字的價值并不是由數字本身產生的，而是產生于數字化轉型的具體場景中，這些產生價值的數字也是在場景中生成、使用，相應的網絡、算法、算力服務于特定場景的需要。
在農業數字化轉型的一般場景中，農業的工廠化生產需要運用數字技術進行育苗，從稻谷發芽到秧苗到移植都需要數字來控制大棚里面的溫度、濕度、光照、肥料和其他的因素。而這個數字一定只能適用于這個大棚，只有在這個大棚中運用的數字才會在這個過程中產生價值。
在服務業數字化轉型的一般場景中，垃圾分類要有數據，包括一輛垃圾車運送垃圾的站點、運送垃圾的重量、利用攝像頭查看是否實現了垃圾分類排放等方面，然而這還不夠。促進垃圾分類不斷發展的核心關鍵是制度、獎懲，是人的功能。因此在轉型過程中要有系統觀念，要理清為了完成這件事所需要的物品、要素，從而達到完成事情的結果，只有這樣才能產生出相應的價值。
在采掘業數字化轉型的一般場景中，走向現代化的自動采礦過程必須需要數據，從采掘礦石、運出去、鋪設堆料到裝載完全自動，全程無須手動干預。但是這個過程中所有數據都是來自采礦的設備和傳感器，通過整體監控和狀態的指導，然后通過控制系統來實現自動采礦過程，因此這個數據只能來自和應用于這個礦區。
在建筑業數字化轉型的一般場景中，用編模系統做裝修需要數據，包括需要裝修的房子數據、房屋主人對裝修的需求、關于裝修的造價和施工材料等一系列的基礎數據，基于這些數據來形成具體的設計和施工方案。這些數據便是只針對這一套房子的數據。
在制造業數字化轉型的一般場景中，智能大廠中的工業大數據來源于數控機床和產線上的數據，包括生產計劃、設備故障查詢、產品質量檢測等數據，使得這個智能車間能夠運轉起來。這些設備、生產線、車間所生產的數據是制造業繼續和發展的基礎。
楊學山最后表示，在以上各類場景中取得的實踐經驗，將幫助我們進一步認識數字化轉型和數字經濟發展，期待業界對數實如何融合進行更加深入地探索。
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