互聯網應用領域的拓展

鄔賀銓/Wu Hequan

（中國互聯網協會 北京100009）

（Internet Society of China,Beijing 100009,China）

1 泛在化的消費應用

1.1 中國互聯網用戶的應用類型與比例

中國互聯網用戶的應用類型有搜索引擎等各種各樣的業務，近70%的互聯網用戶都會使用視頻。中國互聯網用戶的應用類型與比例如圖1所示。

1.2 中國移動互聯網用戶的應用

中國移動互聯網用戶的應用如圖2所示。2014年上半年，使用移動視頻用戶的比例為55.7%，使用即時通信的用戶比例為87%。

1.3 移動化成為趨勢

（1）淘寶

阿里巴巴移動端月活躍用戶1.63億，移動交易額占總交易額的比例從2013年的10.7%上升到2014年的27.4%。來自無線業務的收入較2013年同期增691%，占比已經高達12%。2014年阿里巴巴“雙十一”促銷，移動端支付占50%，2013年僅15%。

（2）百度

從2014年10月起使用移動搜索流量超過了PC搜索。百度的移動營收占比從去年底的20%增長到2014年6月的30%。

（3）騰訊

2014年6月，QQ月活躍用戶8.29億，其中智能終端活躍賬戶達到5.21億，同比增長45%。微信活躍用戶4.38億。

（4）京東

2014年“雙十一”移動端銷售比例達到40%。

IDC預測到2017年美國的移動電子商務將占電子商務收入的50%。

1.4 全媒體搜索

移動搜索具有四大趨勢：第一為交互移動化；第二為場景移動化，提供與用戶地理位置適合的搜索；第三為服務閉環化，通過輕應用連接線下；第四為知識圖譜化，智慧精準提供服務。移動搜索能力演進如圖3所示，移動搜索輸入方式的使用比例如圖4所示?？梢钥闯?，文字搜索比例變化不大，語音搜索和圖像搜索比例已經增加了不少。移動搜索會給搜索本身帶來一些新的特點，手機屏幕小，不可能顯示普通PC上搜索的形式，所以有交互移動化、場景移動化、服務移動化，知識圖譜化的特點。

圖1 中國互聯網用戶的應用類型與比例

圖2 移動互聯網應用的用戶數占移動用戶比例尺（2010Q4～2014Q2）

截至2014年6月底，用戶在百度搜索上的需求與去年同期相比增加了133%，使用手機搜索的用戶占手機用戶的77%，2014年11月移動搜索流量已超過PC上的搜索。

圖3 移動搜索能力演進

圖4 移動搜索輸入方式的使用比例

1.5 移動支付

2011年中國移動電子商務市場交易規模為156.7億元人民幣，預計到2015年將達到1 046.7億元人民幣。根據艾瑞咨詢發布的數據，2014年第二季度，我國第三方移動支付市場交易規模達13 834.6億元人民幣。

艾瑞咨詢最新數據顯示，2013年中國移動支付的每月使用數，28.3%的網民為1～2次，24.5%為3～5次，23.4%為10次以上。在18歲以下的網民中，每月使用10次以上移動支付的用戶比例達40.91%。

2014年阿里巴巴“雙十一”促銷中，移動端支付占50%，2013年這一比例是15%；京東“雙十一”移動端銷售比例達到40%。

2014年12月12日，支付寶大幅補貼線下支付，本次線下營銷被看作阿里推廣移動支付的重要手段。

蘋果公司推出的Apple Pay更是加速在線交易資金從PC端向移動端的轉移。

1.6 互聯網在商業的應用

沃爾瑪基于每月4 500萬網購數據并結合網上挖掘出對產品的大眾評分，開發語義搜索引擎，方便瀏覽，在線購物者增加10%～15%，增加銷售十多億美元。另外，通過對消費者購物行為分析，了解顧客購物習慣，優化商品陳列。

2013年美國互聯網廣告首次超過傳統媒體，高達428億美元。

2014年第二季度中國網絡廣告市場規模達到了381.5億元人民幣，同比增長48.7%，環比增長29.2%。

1.7 車聯網

2014年4月，蘋果和谷歌各自發布車聯網底層系統。

2014年9月，騰訊聯手四維圖新發布首個車聯網整體解決方案“WeDrive”，騰訊“路寶盒子”正式發布，提供智能導航、全車體檢、故障解讀和油耗提醒四大功能。

隨著特斯拉等電動車逐漸成熟，汽車電子和車聯網對于汽車的重要性再度提升。

1.8 大數據在影視業的應用

Netflix每天記錄用戶暫停、回放、快進、停止等動作和評分，據此預判觀眾喜好，選擇導演和演員及調整劇情，吸引用戶付費訂閱，多屏收視使《紙牌屋》成功。

圖5 OTT產業鏈的延伸

阿里巴巴推出“娛樂寶”，百度推出“眾籌”頻道，網民出資100元人民幣即可投資影視作品，預期年化收益率7%。

眾籌電影《爸爸去哪兒》拍攝4天半，獲得7億元人民幣票房，《小時代》3個系列制作費用不過6 000萬元人民幣，票房已經超過10億元人民幣。

1.9 消費服務的OTT（Over the Top）化

互聯網已進入OTT的領域，圖5為OTT產業鏈的延伸。目前，典型的OTT業務有互聯網電視業務、應用商店等?；ヂ摼W電視發展很快，網絡電視是指互聯網內容服務商經營的，在互聯網上將電視作為數據傳送。IPTV是指電信部門運營的，在可管理的互聯網上將電視作為電信業務。有線電視由廣電部門運營，將電視作為視頻廣播。網絡電視對于有線電視和IPTV就是OTT應用。另外，微信對于傳統電信業務也是OTT,它顛覆了傳統的電信運營模式，電信運營商和有線電視公司都面臨著互聯網的挑戰。

1.10 消費服務的O2O（線上到線下）化

百度“直達號”是商家在百度移動平臺的服務賬號，基于移動搜索、@賬號、地圖、個性化推薦等多種方式，讓客戶直達商家服務,還為商家提供CRM后臺。蘇寧云商從名稱到戰略從線下到線上擴展轉型，O2O同品同價，本地化營銷，社交化傳播，開放平臺，夯實物流。表1為部分企業推出的O2O服務。

1.11 互聯網金融的新動態

互聯網金融最重要的特征是通過互聯網、移動互聯網等工具，使得傳統金融業務具備透明度更強、參與度更高、協作性更好、中間成本更低、操作上更便捷的特點。

2014年9月蘋果公司推出的Apple Pay更是強化了用戶遠程支付習慣，加速在線交易資金從PC端向移動端轉移，加固蘋果生態圈，并有可能滲透到金融信貸業務。

2014年12月11日，全球最大的P2P網貸平臺Lending Club在紐約交易所正式掛牌。上市首日股價報收較發行價高出56.2%，Lending Club的市值約為85億美元。這一消息極大利好了中國互聯網金融行業尤其是P2P平臺。

1.12 中國互聯網金融的新局面

2013年中國共處理互聯網支付業務的金額達到8.96萬億元人民幣，同比增長近30%。P2P市場的交易金額猛增至1 100億元人民幣，較2012年相比增長了10倍。2014年P2P網貸市場交易額為2 500億元人民幣左右。

阿里公司基于支付寶的3億實名用戶、在線錢包1.9億活躍用戶、日常交易4 500萬筆的大數據，建設投融資平臺。阿里公司2014年10月推出“螞蟻金服”，有可能擴展成為互聯網金融業的紐交所。

搜狐、新浪等機構2014年也通過旗下平臺“搜易貸”、“微財富”進軍互聯網金融。

京東金融與遠洋地產合作，進行眾籌模式應用于地產行業的O2O嘗試。

淘寶的“招財寶”、蘇寧的“零錢寶”、平安銀行的“小票通”，民生銀行的“電商E票通”進入票據理財業務，基于銀行承兌匯票的信用，收益比“寶寶”類產品更勝一籌。

2015年監管部門將按照“適度監管、分類監管、協同監管、創新監管”的原則，鼓勵創新、促進健康發展，建立和完善互聯網金融監管框架。

2 數據化的市政管理

2.1 從大數據分析城市消費狀況

淘寶網建立淘寶指數，通過采集、編制淘寶網上成交額比重達到57.4%的390個類目的熱門商品的價格走勢，反映網絡購物市場整體狀況以及城市主流人群的消費狀況。

表1 部分企業的O2O服務

目前每天在百度上搜索汽車的次數高達一千萬次，百度將網民對汽車的各類搜索請求進行大數據挖掘，可幫助車企深入了解消費者需求，設計新品及資源調配，也可提供對城市汽車需求的把握。

百度金融理財類搜索引擎在2013年的日搜索量高達3.3億次，基于理財的搜索需求，從中也可了解城市人群對經濟狀況的預期。

2.2 城市電力數據的應用

IBM通過對歷史數據分析做風場200 m×200 m的小尺度（通常氣象局是100 km×100 km尺度）72 h風力預報，預測未來發電量，使電網能提前均衡，并網出力增加10%。

美國加州大學洛杉磯分校將人口調查信息、用戶實時用電信息和地理、氣象等信息全部整合，設計了“電力地圖”，能更準確地反應該區經濟狀況及各群體的行為習慣，為城市和電網規劃提供基礎依據。

國家電網公司年均產生數據510 TB(不含視頻），2012年已累計產生數據5 PB。

利用城市用電負荷的變化可以判斷城市經濟特別是工業的增減狀況。

2.3 大數據與交通運輸

擁堵指數表示擁堵比非擁堵所需出行時間的倍數。北京高峰時段擁堵指數2.12（早高峰2.01，晚高峰2.25，平時1.74）、平均速度22 km/h，每10 km需時27.3 min、每10 km延時14.4 min。APEC會議期間因實施單雙號管理，北京高峰時段擁堵指數下降36%，平均車速升至36 km/h，車速提升了60%。

高德公司以眾包思路采集3億多高德地圖用戶的出行數據，并融合幾十萬輛出租車及幾百萬輛物流車的浮動車數據，得出全國城市擁堵排名，見表2所列。

高德副總裁董振寧于2014年8月28日在2014中國移動互聯網年會上的報告中指出，據高德地圖抽樣統計估算，使用高德地圖躲避擁堵功能智能出行，可節省15%～20%的時間成本，平均每月為用戶節省的時長總計可達700年，節省的油耗高達1 840萬升，折合人民幣1億3千萬元。

2.4 開放數據促進公用事業效率提升

美國交通部開放了全美航班飛行的數據，有市民利用這些數據開發了航班延誤時間的分析系統，幫助旅客選擇正點率高的航班，推動航空公司提升正點率，美國航班延誤率從2008年的27%下降到2010年的20.23%。

紐約市的Sense Networks公司利用個人位置數據推出了可實時給出城市人群活動集中地點的CitySense服務，還給出每周每小時出租車上客最多的街角排行榜的集合圖CabSense服務。

北京公交一卡通每天使用4千萬人次，地鐵一千萬人次，北京市交通調度中心每天數據增量30GB，存儲量20 TB。這些數據如果公開可了解北京大眾每日出行的規律，依此可優化北京的公交規劃。

2.5 數據與環境

環境保護問題是目前各國所關注的重點問題之一，通過對環保數據的收集，利用大數據技術可以對目前環境狀況進行分析，采取有效措施保護和治理。如美國對湖泊水底取樣，升到水面再取樣，通過無線發送出去，利用后臺的云計算、數據中心，數據挖掘技術，將來在網上可以呈現一條數字化的河流的模型，點擊河流的任何一點都可以知道這里面的污染狀況。通過衛星觀察對流層二氧化氮情況，以及每年每月測試的PM2.5的數據，可進行大氣的治理。圖6為2013年測試出京津冀13個城市的PM2.5平均濃度。

2.6 大數據在流行病預測中應用

Google把5 000萬條美國人搜索詞和美國疾控中心在2003～2008年間流感傳播期的數據進行了比較，建立數學模型，結合45條檢索詞條，在2009年甲型H1N1流感爆發的幾周前，Google就給出了預測，與疾控中心數據相關性高達97%。

中科院與百度合作，精選了160多條關鍵詞，對5年來的數據進行建模分析，先于衛生部門公布前幾周得出中國艾滋感染人群的分布情況，估值基本一致。

2.7 優化城市醫療資源

表2 全國城市擁堵排名

北京每百萬人口的三級醫院數和每千人的床位數分別為全國平均水平的2.7倍和2.2倍。按照北京的人口計算，北京還缺40～60個綜合醫院。北京的醫院2013年診療2億人次，其中外來就診和住院人數分別占三級醫院的36%和41%，外來就醫與陪護人員日均70萬人。因此，需要開放北京醫療能力數據，優化北京的醫療資源，同時增強社區醫院的能力，推廣居家健康監視，緩解北京看病難的問題。

圖6 2013年京津冀13個城市的PM2.5的平均濃度

2.8 大數據在熱點檢測中應用

利用短信、微博、微信和搜索引擎可以收集熱點事件與輿情挖掘。通過對微博用戶建立檔案，提前關注可能引起社會不穩定的因素。

在長假之前，很多人會在網絡上搜索旅游點、旅店、火車與飛機航班信息或自駕游的路線等，由此可預知哪些旅游點和交通線路會擁塞。

2.9 政府開放數據助力城市治安管理

紐約市詳盡犯罪記錄數據開放后，出現了提示公眾避免進入犯罪高發區域和提高警惕的手機應用，而且還能將犯罪記錄信息和動態交通數據結合起來，起到指導調配警力的作用。

2012年美國加州大學分析洛杉磯市政府提供的過去1 300多萬起案件數據，找到了各小區發案與日期、天氣、交通狀況及其他相關事件的關系，建立犯罪活動預測平臺，該系統已使該地區財產犯罪率和盜竊案件分別下降12%和26%。

美國把20多年的犯罪數據和交通事故數據映射到同一張地圖上后驚奇地發現，交通事故和犯罪活動在時空上都有高度的重合性，美國公路安全部門與司法部門通過共治，交通事故率和犯罪率雙雙下降。

2.10 城市政法系統的數據

浙江法院系統建成了動態更新、開放共享的全省法院數據中心和覆蓋全省1 758個審判用法庭的數字法庭統一管理平臺，匯總全省758萬余件案件數據和84萬余件案件庭審錄音錄像，先后開發了100多個應用系統。

浙江法院建成了覆蓋在浙52家商業銀行的網上專線查詢被執行人存款的系統。自去年6月該系統開通以來，已查詢被執行人存款118萬人次，查到存款余額1 745億元人民幣，13.8萬件案件得以執結。

北京的“檢立方”系統以覆蓋北京市三級檢察院的50萬件案件、380萬份法律文書、9 800萬項檢察信息為基礎，已經積累了50萬件案件、過億項信息的“大數據”，集中接入了控申接待、遠程指揮、遠程訊問、警車軌跡等音視頻信號，整合部署了160多項應用，可以從中統計692項業務點，生成139項指標和報告。

深圳市公安局信綜平臺擁有人員檔案1.16億份，電話號碼檔案1.39億份，場所檔案1 200多萬份，車輛檔案900多萬份。

2.11 輿情分析與政治

奧巴馬競選團隊有數千名志愿者，通過社交網絡和微博等收集選民的愛好和關注，同時運行66 000個計算機分析數據并建立選民檔案，如某個選民在Facebook或者Twitter上的大部分帖子都是關于環保和醫療成本，就通過電子郵件發一條源自奧巴馬專門談論環境問題的信息，讓該選民有理由支持總統連任。與2008年的競選相比，捐助者增加了50萬人，數字籌款增加了20%，廣告投放效率提升15%。

微軟紐約研究院的經濟學家David Rothschild根據網絡輿情在2012年預測美國總統選舉結果，對51個選區預測命中其中50個，準確率達98%。

2.12 數據開放激勵創新

1983年，美國將原本用于軍事的衛星定位系統GPS向公眾開放使用，并且在2000年后取消了對美國民用GPS精度的限制，從汽車導航、精準農業耕作到物流、通訊等，GPS開放后不僅服務了生產和生活，同時還創造了大量就業崗位，據估算僅美國國內就有約300萬的就業崗位依賴于GPS。

開放數據平臺會吸引大量高科技人才和企業的關注，激發前沿的創新和應用。雖然Data.gov成立時間不長，但圍繞著紐約開放數據平臺而產生的應用開發團隊已有幾百個。

Data.Gov不僅是一個創新的結果，它的出現，代表著數據在社會的自由流動、知識向大眾的自由流動，這為更多的大眾創新、社會創新提供了一個平臺。

2.13 眾包助力電信大數據及應用

網絡上有500萬移動手機用戶是電信運營商的志愿者，電信運營商給他們提供優惠資費的服務，通過預置在手機中的測試軟件對網絡性能的實時檢測，可以優化網絡的性能，改進用戶的體驗，判斷交通的擁堵情況及城市人群密集的突發事件發生地點等。圖7為電信運行商獲取數據的原理。

（1）優化網絡性能

以用戶的體驗視覺實時跟蹤網絡性能，準確掌握每個基站的動態流量和忙閑，為網絡優化、擴容和改進提供依據。

（2）改進對客戶的服務

獲取移動用戶上網記錄，解決用戶透明消費問題,使用其中的數據做精細化營銷。有針對性地開發業務和優化資費模式。

（3）掌控實時交通流量

動態跟蹤手機用戶的位置和運動速度，提供精準的車流和行人實況，支撐交通規劃和流量疏導。

圖7 電信運行商獲取數據的原理

高德地圖采用了基于眾包的實時交通應用模式，每天近千萬使用高德地圖在線導航的用戶給高德實時交通貢獻了大量的用戶出行服務數據。高德地圖用戶既是實時交通信息的使用者和享受者，又是實時交通信息的貢獻者。高德地圖用戶越多，貢獻的數據就越多，高德的實時導航就越精細，實時交通服務質量就越好，就會有更多的用戶使用，將形成良性循環。

（4）市政規劃和管理

依據手機用戶的地域分布，實時提供人口密集情況，有利于對突發事件的預警，長期的統計結果可用于城市規劃。

2.14 政府開放數據扶持中小企業

美國Panjiva公司(磐聚網）利用政府開放的海關貨運數據建立全球外貿搜索引擎，成為面向采購商和供應商的智能B2B平臺，每年采集上億條貨運記錄，包括發貨人、收貨人、集裝箱內貨物內容和價值等，同時提供信用報告、合格證、網站和供應商等信息。

美國農業部建立一個網站，鏈接348個農業數據集，通過數據挖掘找到最佳土壤、濕度、日照時間，準確判斷農作物是否需要施肥、澆水或者打藥，農民還可從數據中分析市場價格，避免因供需失衡給農民帶來經濟損失。

3 智能化的生產制造

3.1 加緊布局企業級應用

BAT互聯網巨頭加快布局企業級應用：阿里收購恒生電子布局金融信息，收購石基信息布局酒店、餐飲信息化；百度推出“直達號”服務，為商家提供精準營銷、在線CRM管理服務等；騰訊除了早前已布局的企業郵箱、企業QQ外，還推出了“企業微信號”。

從2010年第四季度到2013年第二季度，中國專注于企業的開發者從29.3%增至42.7%；以個人消費者為重點的開發者比例從70.7%降至57.2%。

3.2 大數據在各產業領域中的應用

（1）發動機運行監視

●GE的每個引擎裝20個傳感器，在飛行過程中每隔一段時間通過衛星將傳感器收集的引擎狀態傳給GE公司。每個引擎每飛行小時產生20 TB，從倫敦到紐約每一飛行產生640 TB級數據，GE每天收集PB級引擎數據。美國每月收集360萬次飛行記錄，監視機隊25000個引擎。

●GE通過對所生產的2萬臺噴氣引擎的數據分析，開發的算法能夠提前一個月預測其維護需求，預測準確率達到70%。將發動機的處理過程從30天壓縮為20 min。

●目前全球有24個航空公司的340萬英里航線使用GE的發動機，可每年及時發現2000次可能的缺陷。

（2）燃油節約

●按照美國交通運輸局報告，美國航空公司每年耗費大約480億美元的燃油，如果降低燃油消耗2%，將節省10億美元。這還未計算到全球航空業，如果將飛機上傳感數據收集和分析用于燃油效率上，1%的提高就能使全球航空業每年省20億美元。

●巴西航空公司Gol Linhas Aéreas Inteligentes采用了GE公司開發的綠色暢想大數據系統中的飛行效果服務，優化了航線，平均每航線節約了22英里和77加侖燃油，為公司節約1億美元，每次飛行減排了1 628磅二氧化碳。

（3）航空業正點運行

●據美國交通統計局的報告，2013年美國航空公司的75萬次航班晚點，25%的航班延遲15 min以上甚至取消。對航空公司和旅客都帶來巨大經濟損失。利用GE公司的大數據，對噴氣引擎預防性維護，在美國就防止了不止6萬次的航班延誤或取消。

●GE航空部門與埃森哲合資建立Taleris公司，收集飛機上的傳感器數據、空中流量數據、氣候等數據，開發產業互聯網軟件系統，兩年來已幫助國內航線避免1 000次延遲起飛與取消，幫助多于16.5萬旅客準時到達目的地。

（4）油氣管線

●全球油氣管線已經超過2百萬英里，足夠環繞赤道80圈，GE公司估計每15萬英里管線產生的數據將超過國會圖書館館藏圖書的數據量，即10 TB。

●美國管線運營商每年投入超過400億美元來維護、更新和擴展他們的管網。目前許多美國管網已服役超過20年。

●智能管線解決方案相同設計用于從沿線安裝的傳感器上收集數據，將它與外部數據源同步，向客戶傳遞詳細分析的數據源及從網絡關鍵點得到的風險估計。

（5）鐵路運輸

●GE公司的軟件和交通運輸工程師開發了Movement Planner軟件，這是使用數據來改進機器與設施效率及改善環境的很好案例。

●Norfolk Southern是一個有2萬英里長度鐵路的美國公司，幾年前使用了 Movement Planner軟件，在燃料使用方面節約了6.3%，運行速度提升了10%～20%。

●如果使用產業互聯網和大數據來有效管理機器，將勞動生產率加倍，從1%提升到2%，到2030年將節約全球汽油消耗的1/3。

（6）醫療設備

GE公司通過統計分析全球不同人群、不同部位、不同掃描方式的CT效果，給出建議劑量。在比利時的CT實驗室發現可將全年的CT的掃描劑量降低41%，從而避免可能發生的致癌風險。

3.3 大數據推動生產個性化

紅領服裝公司積累了超過200萬名顧客個性化定制的版型數據，包括款式（領型、袖型、扣型、口袋、衣片組合等）和工藝數據，建立個性化量身定制MTM（made-to-measure）服裝數據系統。顧客只需按紅領量體法采集身體18個部位的22個數據，輸入該系統自動建模，形成專屬于該顧客的版型，并將成衣數據分解到各工序，跟隨電子標簽流轉到車間每個工位。

紅領公司開創C2M（消費者到工廠）的直銷方式，客戶自主決定藍圖、工藝、價格、服務方式，可在7個工作日交付成品西服。用工業化的流程生產個性化產品，成本只比批量制造高10%，但回報至少2倍以上。年均銷售收入、利潤增長均超150%。

3.4 科技開發眾包化

GE公司將噴氣式發動機拖架設計要求與3D打印的設計工具公布在網上，鼓勵創客社區參與設計，從56個國家和地區將近700件設計作品中選出優勝的設計，將重量減輕了85%。

電信運營商以優惠話費的承諾發展500萬用戶作為網絡性能監視的志愿者。

紐約時報130年存檔的數字化工作利用網絡識別碼方式在幾個月內就由網民不知不覺完成了。

3.5 制造技術的智能化

（1）三維打印

傳統的制造通過切削等將大塊原料加工為產品，這是“減法制造”，3D打印是“加法制造”，縮短新產品開發時間，適應個性化生產。3D打印將設計好的產品虛擬化為一層一層的2D平面圖，通過一個像打印機的機器，將材料層層疊加，通過激光燒結等方式便成為產品。3D打印可用的材料有塑料、陶瓷、金屬等，3D打印適合做樣機和不便開模具的產品。

（2）特斯拉全電動汽車

美國特斯拉公司推出新型電動汽車，其Model S達到85kwh，502km里程，362馬力，最高時速200km/h，加速到100 km/h僅需5.6 s。特斯拉汽車是信息技術在汽車應用的例子。汽車電池組由7 000多個通常計算機用的鋰電池組成，關鍵是有一個包括傳感器和軟件在內管理充放電的電池管理系統，還有液冷系統，防止電池過熱。充電一小時可行走50 km。電池保證使用8年。目前汽車的主要成本在電池，汽車在國內售價73.4萬元人民幣。未來計劃推出20萬元人民幣的汽車。

（3）材料基因組工程與超材料

●2011年美國宣布了“材料基因組計劃”。利用材料設計數據庫等，建立材料從“成分—原子排列—相—顯微組織—材料性能—環境參數—使用壽命”等之間的關系。其目標是把發現、開發、生產和應用先進材料的速度提高1倍。

●基于大數據分析，通過對復合材料在物理尺度上的結構有序設計獲得超常物理性質，這稱為超材料，它在通信、雷達、隱身、醫學等領域有重要應用。

（4）信息技術促進生物產業發展

合成生物學設計出以DNA編寫的語言，通過將DNA片段組合，能夠制成具有生命及繁殖力的活細胞。從而改造和優化現有自然生物體系，或者合成具有預定功能的全新人工生物體。

3.6 先進制造業

工業和信息化部提出推進兩化深度融合。加快發展智能制造已成為突破發展瓶頸、提升國際競爭力和應對經濟下行壓力的關鍵選項。圖8為發展先進制造業的架構以及美國國防部提出的最有潛力改變制造業的四大領域。

美國總統執行辦公室和美國總統科技顧問委員會2014年10月聯合對外發布 《振興美國先進制造業》（AMP2.0)報告。其中包括了三大支柱和三大優先領域。

（1）三大支柱

●加快創新：制定國家戰略；成立先進制造業咨詢協會；建立新的“公共—私營”制造業研發基礎設施；開發流程和制定標準使制造技術具有互操作性；構建國家制造業創新網絡治理架構。

●確保人才輸送管道：舉辦“國家制造日”；激勵私人投資于技能認證系統建設；開發在線培訓和認證系統；對AMP2.0制定的文檔、工具包和實踐指南進行管理。

●改善商業環境：提升技術、市場和供應鏈相關的信息流服務于中小型制造商的能力；建立投資基金；明確聯邦機構和其他聯邦實體在執行上述建議中的角色。

（2）三大優先領域

●制造業中的先進傳感、先進控制和平臺系統：建立制造技術測試床；建立聚焦于ASCPM能源優化利用的研究所；制定新的產業標準。

●虛擬化、信息化和數字制造：建立制造卓越能力中心；建立大數據制造創新研究所；制定CPS安全和數據交換的制造政策標準。

●先進材料制造：推廣材料制造卓越能力中心；利用供應鏈管理國防資產；制定材料設計數字標準；設立制造業創新獎學金。

4 新常態的網絡經濟

4.1 互聯網從面向消費應用到產業應用

2013年，中國互聯網消費數據超過了美國，但中國企業的互聯網應用還處于起步階段，云服務的滲透率和中小企業互聯網使用率是美國的1/4和1/3，見表3所列。

圖9為中美互聯網經濟規模。工業和信息化部預計2014年中國信息消費規模達到2.8萬億元人民幣，同比增長25%，電子商務交易超12萬億元人民幣，同比增長20%。

4.2 工業互聯網

圖8 發展先進制造業架構以及四大潛力領域

2014年3月，AT&T、Cisco、GE、IBM和Intel宣布成立工業互聯網聯盟（IIC），旨在改進物理與數字世界的融合，更好地接入大數據，實現關鍵工業領域的更新升級。與工業4.0相比，工業互聯網更加注重軟件、網絡和大數據。

工業互聯網的價值體現在提高能源效率、提高維修效率以及提高運營效率。如果工業互聯網能使美國生產率提高1%～1.5%，那么未來20年美國人的平均收入將比當前提高25%～40%。

表3 2013年中國和美國互聯網消費和企業相關數據

圖9 中美互聯網經濟規模

4.3 互聯網對中國產業的影響

預計2013年至2025年，互聯網將幫助中國提升GDP增長率0.3～1.0個百分點，對中國GDP增長貢獻份額7%～22%，對中國勞動生產力水平提高的貢獻份額最高為22%。到2025年，互聯網帶來的生產力提升可減少1.3%～4.0%的用人需求，相當于1 000萬到3 100萬個崗位；但也可以帶來全新的產品和服務，可創造4 600萬個新的工作機會。表4為中國互聯網對生產力與增長的影響。

4.4 產業互聯網

表4 中國互聯網對生產力與增長的影響（來源：麥肯錫全球研究院，2014年7月）

隨著智能機器網絡的激增，數據創建過程將會加快速度，隨著智能機器開始直接相互對話，傳統的數據存儲和管理方法將會面臨巨大的挑戰。

由于速度和成本方面的考慮，模糊記憶將得到發展，并將被證明比對堆積如山的細節信息進行窮盡式搜索以獲得完美記憶更有價值。在邊緣將會進行近乎實時的決策，并將借助機器意識來確定哪些信息應記住，哪些信息最好遺忘。

低成本和數據容量超越了對數據進行傳輸、分類和存儲的價值。

未來硬件的價值體現在軟件，網絡的價值體現在云，產品的價值體現在服務。

5 結束語

互聯網的發展呈現寬帶化、移動化、物聯化、泛在化、社交化、O2O化、OTT化等特征。

互聯網的應用正在從深化民生服務的應用擴展到面向市政管理的應用，并將開啟產業互聯網時代。

產業互聯網對于正處在企業轉型和發展方式轉變的中國來說是難得的跨越發展機會。

網絡經濟將成為國家經濟增長的重要引擎，是我國經濟新常態的希望所在。

互聯網之路充滿機遇與挑戰，以改革促發展，創新驅動建設網絡強國，實現中國夢！