牛年畅想里，藏着数字化的盛宴。
2021年初，上海公布了《关于全面推进上海城市数字化转型的意见》，要从经济、生活、治理三个方面，推动全面数字化转型的蓝图；与此同时，江苏省苏州市发布《苏州市推进数字经济和数字化发展三年行动计划（2021-2023年）》，推动工业互联网和数字政府建设。
另一边中国南端，海南自贸港建设蓬勃展开，广东“一号文件”中“数字化”成为核心词..
牛年“数”味浓，数字化过程显然蕴藏着巨大的蛋糕，对于2020刚熬过疫情冲击下艰难的企业来说，如何扭转乾坤，吃到数字化红利，牛年当为关键。
变局之下，向前的答案是什么？
辞旧迎新之际，算力智库邀请了15位来自数字产业一线的专家大咖和实践代表，齐聚贺岁，奉上他们的前瞻洞见。
在数字化转型的过程中，发展的动力主要是市场，政府主要是发挥引领作用。政府最大的作用，是为数字经济的发展营造良好的环境，首先要做好十四五时期的数字政府、数字经济的战略规划；二是要加强法制化建设，为数字经济的发展营造良好的营商环境，维护公平竞争的市场秩序；三是要应用大数据提升政务便民服务智能化水平，促进效能政府和整体政府建设。
——董学耕（海南省大数据管理局局长）
政府在整个城市数字化转型中要起到引导作用，在产业方面要推动产业数字化和数字化产业的方发展，特别是在上海三大线条产业集成电路、人工智能和生物医药，这三大线条产业都要进行数字化的提升和转型；另外在六大高端产业集群方面，比如在电子信息，新材料、生命健康、时尚消费、高端装备以及汽车等方面，要加快进行产业数字化提升和数字化转型，通过数字化使整个产业更加具有活力，更加有高质量的发展。
——赵广君（上海市经济和信息化委员会处长）
引爆产业革命需要资本的加持，从投资人的角度看，首先需要思考的问题是，做一级，还是二级，当然也可以是1.5级，也就是一级和二级的联动。
产业数字化转型是建立在信息化和大数据等新技术之上的，可行性与效率是建立在规模和密度之上的。这两点，相比国外，中国都有一定的本土优势，尤其是后者。
——陈达飞（东方证券高级宏观分析师
复旦大学经济学博士
中国首席经济学家论坛高级研员）
相比起新场景和新应用，我们更看好新技术对老场景和老应用的赋能和升级，因为在老场景里，需求是很明确的，而新技术的使用能够显著提升老场景的运营效率，为产业升级打开了空间。
——成妙绮（青松智慧基金管理合伙人）
AI结合无人机，机器人，数字孪生技术，可以代替人到现场做设备巡检，故障探查场地清洁，气体分析等工作，还可以人机协同完成现场抢险工作，可以提升行业运营效率和安全水准。AI训练所需的大量数据通常由各AI企业各自采集，并变成了私有信息资产，这对于新进入的AI企业来说是一道很高的门槛。
——劳佩锋（优必选高级产品解决方案专家）
如果说，市场是推动隐私计算发展的重要推手，那市场同时也是隐私计算所需要面对的重要挑战来源之一，2020年是市场认知隐私计算的一年，那2021年一定会成为隐私计算接受市场考验的一年，所以我们需要共同努力去推动实际上的发展，使之成为能够普遍接受的数据价值协同发掘的新方式。
——严强博士（微众银行区块链安全科学家）
隐私计算会给医疗健康行业来带来一个巨大的机会，通过隐私计算，我们能够把这些孤岛中的数据打通，从而在医疗健康行业发挥数据的巨大价值。
——罗震（翼方健数CEO）
关于隐私计算和区块链，我确确实实认为他们是一个完美的一个组合，但是他们最大的贡献将不是对于C端，而恰恰是对于B端，我们在2021年需要做的事情，就是说让不同机构的数据，不光能做交叉验证也能进行交叉计算，这样子我们能服务些更加有价值的场景，比如说跨机构数据之间的积极学习，俗称联邦学习。
——陆一帆（平安金融壹账通区块链业务部总经理）
个人认为To B和To C隐私将来是要进行相互融合的，其实To C隐私和To B的这种新隐私，未来是合一的，合一之后未来数据可见不可得，让数据不能出现原有数据共享，然后让数据通过算法来进行有效的支撑它现在目前隐私的运营，这会成为2021年的一个主要发展趋势。
——张小军（华为区块链首席战略官）
牛年属于中国数字经济的机会，在于中国版的数字货币和数字金融，首先受益的就是为数字货币提供硬件支持的系统运营商。
——王方群（华西证券研究所副所长）
我认为区块链+医疗会成为一个非常突出的趋势，区块链与金融创新结合，可以为上游的药厂，药械厂和下游的医院药店提供全面，有针对性的供应链金融服务。
——沈帅波（湃动品牌战略CEO）
作为推动数据可用不可见的一类技术，特别是在数据要素市场化配置的背景下，我亲眼见证了隐私计算技术从理论上可用到实际中好用，隐私计算产业从默默无闻到千帆竞逐，当前隐私计算的应用还是产业发展急需解决的一块硬骨头。
——闫树（中国信息通信研究院云计算与大数据研究所（大数据与区块链部）副主任）
要做到全方位的线上化和数字化授信，对于银行机构来讲仍然是知易行难，这是因为在数字化转型的过程中如何合规合法的获得各种企业关联数据，成了这些工作的瓶颈，这里将涉及了两个需要攻坚的难题，一是数据使用过程中如何保护客户的隐私，二是在保护客户隐私的情况下，如何实现跨部门，跨平台的数据联合建模，因此隐私计算技术和多方安全计算，联邦学习，共享智能等将成为金融机构数字化转型的一个重要基础抓手。
——郑小林教授（浙江大学人工智能研究院副所长）
已经过去的2020年，是不平凡的一年，而数字化的加速是诸多不平凡中，对未来影响最为深远的事件之一，在隐私保护方面，我们的法律正在不断的完善，同时我们也应该通过技术手段，将对关键数据的使用规范化，流程化，自动化，从而降低对人的依赖。
——夏虞斌 （上海交通大学副教授
隔镜科技首席科学家）
如果想做好数字化转型，我觉得其一要遇到的一个最大困难或者问题需要我们解决的，就是去如何去梳理我们保险公司这近30年来开发在内部可能几十甚至上百的这个应用系统，如何去理解这些应用系统里面散落的、积累的这类数据，就是我们要第一解决的问题。
——孙谷飞（太平洋人寿保险公司
数据资产管理办公室的资深数据专家）
作者：算力智库市场中心，来源：算力智库
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