导读： 3月5日上午9:00，李克强总理代表国务院在十三届全国人大一次会议上作《政府工作报告》。报告中明确指出要“深入推进供给侧结构性改革”，并强调要“发展壮大新动能。做大做强新兴产业集群，实施大数据发展行动...发展智能产业，拓展智能生活，建设智慧社会。运用新技术、新业态、新模式，大力改造提升传统产业。"
今年的全国两会，格外引人注目。2019年是新中国成立70周年、全面建成小康社会关键之年。政府工作报告中强调的“实施大数据发展行动”，以及5G时代的来临，为两会话题和议题增添了“兴奋点”。
2月28日，北京天安门广场，技术人员加紧调试检测5G网络信号。2019全国两会在人民大会堂、天安门广场、两会新闻中心首次实现5G网络全覆盖。 图源：视觉中国
5G速度是怎样的？我们可以看下面这个对比。
在同样的时间内，4G网络环境下一个文件尚未下载完成，5G已下载完成20个左右同样大小的文件。
第五代移动通信技术将使移动带宽大幅度增强，提供近百倍于4G的峰值速率，5G时代受益的不仅是高清视频和AR/VR，跨地区、跨行业、跨部门的数据共享时代也在向人们加速走来。
在供给侧改革向纵深发展的环境下，政府、产业与企业数据化转型，正是依托数据管理与分析的结果导向，提高供给结构对需求变化的适应性和灵活性，并能从供给方定位出发，提高产业质量，优化产品结构、提升产品质量。5G带来的更大数据量与更快传输速度的信息共享，让数据核心动能前所未有的增强，成为驱动经济增长和社会进步的重要基础和战略资源之一。在新时期，政府、行业与企业虽然在转型模式和目标上是一致的，但数据应用和业务流程上却不尽相同，而在5G时代的数据洪流下，他们的数据化转型，将会呈现怎样的新趋势？
政府：突破壁垒，提高区域数据协同
前有津京冀“首都经济圈”，后有珠港澳大湾区的建成，地理位置相邻、交通便捷、文化一脉相承，让这些地区形成超大规模的综合城市圈，互相协同发展让地区资源配置更加合理、分工协作的紧密程度大幅提高。城市的协同能力增强了，数据的协同能力也势必需要同步提高，这与城市间的协作有一种密切的、相辅相成的关系。根据IDC等权威机构针对亚太地区和中国市场发布的全数字化转型就绪白皮书表明：组织的规模越大，全数字化转型的难度越大。对于京津冀、珠港澳大湾区这样的跨城市经济圈来说，数据协同是一项极大的挑战。
津京冀首都经济圈地理分布
5G带来的带宽，能够缓解这种需求与供给之间的矛盾：数据共享速度的提升，与道路基础设施建设一样，能够容纳百倍于目前的数据共享量级，对促进城市、行业与上下级部门之间的数据共享的协同是质的跨越，而5G环境下的云存储、云计算能力大幅提升，建设云上智慧城市的梦想，也开始变得有路径可循。
但是，5G也并非是包治百病的神药。从目前的大数据技术来看，至少有两个瓶颈是需要被破解的：
第一，传输速度质的飞跃带来云的普及和智能城市，也将带来数据的爆发式增长，而大数据也是人工智能学习的来源，要打造城市圈层的数据应用闭环，单纯依靠服务器集群，无法应对数据增长速度。建立云-端的协同机制，有效运用边缘硬件设备资源进行分布式存储与计算，将有望解决这一难题。据相关机构预测，支持分布式边缘计算的算法将可能会成为5G时代数据管理模式的主流。事实上，国外的英特尔、思科，已经着手研发融合边缘计算的硬件设备，而我国在5G时代，能够实现分布式边缘计算的大数据算法自主创新在5G和大数据应用中更加值得重视。
时空大数据的分布式边缘计算架构示意
第二，行业数据融合价值潜力巨大，但目前的行业之间的数据共享、融合、管理、分析都尚在起步阶段。在同样的地理位置，对于不同的行业会有不同的意义：运营商会有通信管道数据，商业组织会关注人群与聚集，交通部门会关注人流与车流的趋势，而这些不同领域的数据有着内在的交叉联系。特别是城市圈逐步融合的背景下，跨地区的行业部门如何挖掘数据内在的深层联系与共性，建立行业间的通用标准，进行数据融合共享与智能分析，对于促进行业协作与资源分配、探索区域经济发展，都有着广阔的发展空间。
行业：5G颠覆行业管理模式，是机遇也是挑战
北京市经信局近日对外发布《北京市智能网联汽车创新发展行动方案(2019年-2022年)》。行动方案提出，将积极推动北京成为5G车联网重点示范应用城市，2020年在重点区域完成5G车联网建设，推动延崇高速、京雄高速、新机场高速等高速路智能网联环境、监控测评环境建设，施划智能网联专用车道。
事实上，建立产业互联网已经成为各行业近年来数字化转型的重点，消费互联网改变了大众的生活方式、商业的供给与消费模式，产业互联网也将颠覆传统行业的管理模式，提供远超目前管理效率的巨大价值。在5G网络环境下，不仅交通行业的出行压力和管理问题能够通过智能网联这种“车、路、云、网、图”五大关键要素互联互通的网络进行有效缓解与释放，制造业的产能也能通过另一种网络——工业互联网得到大幅度的提高。
虽然5G提供了更加极致的数据传输量与传输速度，但智能网联、工业互联网等专业领域对数据的实时交互要求更高，例如，在交通与无人驾驶领域，普通驾驶员遇见危险从决定踩刹车到踩下刹车的正常反应时间在0.3s-1.0s范围内，脱离了人脑的纠错应急，系统对自动行驶中汽车下达减速、并道等指令时，对通信延迟/时延的要求更加苛刻，在毫秒（ms）之间。对于行业管理部门来说，海量智能单车数据与道路的实时交互，将汇集在一个数据枢纽进行集中管理，并接入人工智能算法对道路进行智能疏导，难度高但价值巨大，这也体现了5G时代，行业数据化转型的一个重要特点：机遇与挑战并存。
智能网联在国内少数试验探索项目之一——国内企业超擎与星云互联合作构建园区微循环交通管理云平台。
企业：数字化战略意识与工具更重要
“真正的数字化转型通常会对企业的战略、人才、商业模式乃至组织方式产生深远影响。”
这是德勤在一份数据化转型报告中写到的。但是在调查中他们也发现，很多企业，甚至是大型组织并没有做好数字化转型的准备。
如上表显示，企业高管们依然使用熟悉的传统工具来分析数据，而对于数据可视化技术、管理大量数据的大数据平台等工具是应用不足的。但企业是否需要大数据？答案是肯定的。在《思考，快与慢》一书中，作者曾经做过一个试验，小样本数据分析可能带来判断上的偏差高达50%，数据量越大，越能够支持明智决策的制定。
企业并非无意于转型，而是受到数据战略、新技术与工具、专业人才等要素缺乏的限制。
但是企业对于大数据管理工具的缺乏问题并非无从改善，国内一些企业已经开始基于自身专业领域的能力为企业提供大数据管理、分析与可视化的云化服务平台，先行者受益，在未来5G浪潮的冲击下，传统商业模式将受到严峻的挑战；同时，在供给侧改革中，呼声最高的国企改革也同样应以数据为导向来调整供给资源配比结构，适应市场需要。
在《变量：看见中国社会小趋势》中，何帆总结了以往30年中推动中国经济发展的三个最主要的慢变量是，工业化、城市化和技术创新。在对目前和未来的审视中，这三个变量并未停止作用，而是以一种新的姿态推动新旧产业的融合。在5G环境下，继承与创新并重是攻克传统产业转型难题的最佳实现办法，技术创新的动力将深度结合传统产业业务场景，带来提升政府管理成效、生产能力和商业价值等丰厚的“数据红利”。
网友评论