作者：吳奕、劉瓊（江蘇大學）

　　自2012年“互聯網+”概念首次提出以來，互聯網普及率增長迅速，數字基礎設施建設進一步加快，資源應用不斷豐富，網絡強國、數字中國建設邁出新步伐。2020年4月，《中共中央、國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》對外發布，明確數據作為一種新型生產要素的重要地位。數據作為新型生產要素，已快速融入生產、消費、流通、分配和社會服務管理等各環節，深刻改變著生產方式、生活方式和社會治理方式，成為推動經濟社會高質量發展的關鍵動力。2023年12月15日，國家數據局公告《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）（征求意見稿）》，列出了智能制造、智慧農業等12個數據要素的應用方向。這預示著，“數據要素×”產業將不斷催化，我國開始進入數據要素大時代。

　　從萬眾創新到高質量發展：新矛盾

　　2015年《政府工作報告》提出“大眾創業、萬眾創新”。同時國家出臺了《關于發展眾創空間推進大眾創新創業的指導意見》,不僅推動了傳統產業與新興技術之間的融合，也推動了“互聯網+金融”“互聯網+交通”“互聯網+醫療”等以互聯網技術為代表的互聯網經濟或數字經濟的誕生，催生了大量經營主體，極大地拓展了市場空間。隨著創新產業數量的逐漸增加，傳統生產要素（土地、勞動力、資本、技術）無法為數字經濟提供更多動力，因而在一段時間內造成了新興產業產能過剩、區域內產業結構趨同、資源配置效率低等問題。

　　黨的十九大報告指出：“我國經濟已由高速增長階段轉向高質量發展階段，正處在轉變發展方式、優化經濟結構、轉換增長動力的攻關期。”正是由于全要素增長率降低，需要新的動力要素加入，以解決當前高質量發展和生產要素驅動力不足之間的矛盾。互聯網技術使個人數據、交易數據等各類數據激增，并將生產者、消費者、使用者之間信息互聯、數據互通，形成新的生產力。數據要素與其他要素融合，激發技術進步、生產率提升、商業模式創新并促進產業鏈協同，從而更好滿足人民日益增長的美好生活需要。

　　從萬物互聯到萬物智聯：新需求

　　“互聯網+”幾乎席卷了各行各業，其去中間化、信息透明以及虛擬現實技術等讓萬物互聯成為現實。隨著計算機技術的迭代、演化和萬物互聯時代的興起，象征著一種“普遍聯結”的“萬物賦能”“萬物重構”的新一輪技術革命已然來臨，與此相適應的物聯網、大數據、人工智能、區塊鏈、云計算等時代征候應運而生。萬物互聯打破了行業之間的壁壘，成為促進傳統產業轉型升級和推動經濟高質量發展的重要支撐，實現了創新協同、產能共享、供應鏈互通，為經營主體利用“互聯網+”實現質的飛躍。萬物互聯帶來的海量數據為大數據、人工智能提供了豐富資源，推動萬物互聯。通過萬物數聯，最終走向萬物智聯。

　　新一代信息技術推動“互聯網+”進入新發展時期，數據要素結合5G-A、新型短距離無線通信、衛星物聯網、“IPv6+”及人工智能等新技術為萬物智聯提供了無限可能。目前IMT—2030(6G)技術正在快速推進中，為加快與XR、數字孿生、機器人等新產業新應用的融合發展提供了可行性技術方案，進一步提高智能化能力和感應能力，即將開啟萬物智聯的發展新階段。在萬物智聯的發展過程中，互聯主體之間的關系從物理空間轉向“云端”，云主體、云關系、云服務成為智聯的關鍵，而數據成為優化調配公共資源，連接云主體關系，實現智能化、精細化管理的關鍵要素。萬物智聯超越互聯關系的雙向互動，更強調個性化、精準化、便捷化、智能化和多元化，讓人和物之間產生更多的可交互性，從而生成更多新業態。

　　從技術融合到數據融合：新契機

　　“互聯網+”的實質是融合。在過去十余年里，融合思維推動了“互聯網+”的全面實施，為各個行業帶來了深刻的變革，如“文旅融合”“科教融合”“產城融合”“媒介融合”等，但其實質都是通過技術融合突破新技術、研發新產品、開發新服務、改造傳統產業，從而推動中國經濟社會全面轉型升級。隨著“互聯網+”戰略的深入推進，技術融合逐漸演變為數據融合，強調各類數據在不同技術領域之間的交流、整合和應用。數據逐漸作為產業發展的關鍵驅動力量，為“數據要素×”戰略的發展提供了契機。

　　技術融合使得多種技術突破技術邊界交叉融合形成了新的技術，催生了物聯網、大數據、云計算、語義網四種新興信息技術，加速了信息的傳播速度，提高了各行業的效益和生產力，更顛覆了傳統產業的發展模式，如物聯網技術通過傳感器、嵌入式系統等技術，實現了設備之間的信息共享和協同工作，為社會各個領域帶來了巨大的變革和創新。

　　隨著技術的發展，“互聯網+”戰略的實施催生了大規模數據的關聯和交叉。在“互聯網+”時代，數據融合的概念范疇擴大，向計算機技術、情報分析、信息資源管理、圖像識別等領域延伸，通過數據收集、分析和共享，為各行業提供了更準確的信息支持。數據融合強調不同來源、格式、類型的數據整合和協同利用，涉及跨組織、跨行業的數據交換與共享，不僅加強了決策能力，也為產業創新和科學研究提供了更廣闊的空間。