國家互聯(lián)網信息辦公室5月23日發(fā)布《數字中國發(fā)展報告（2022年）》（下稱“報告”）全文版。報告顯示，2022年我國數字經濟規(guī)模已經達到50.2萬億元，占國內生產總值比重提升至41.5%，總量居世界第二。

然而，報告分析稱，在世界之變、時代之變、歷史之變正以前所未有的方式展開的時候，數字中國建設面臨著紛繁復雜的發(fā)展形勢。

大數據產業(yè)規(guī)模1.57萬億，智算中心建設加快推進

在50.2萬億元規(guī)模的數字經濟中，數字產業(yè)規(guī)模穩(wěn)步增長。2022年，電子信息制造業(yè)實現營業(yè)收入15.4萬億元；軟件業(yè)收入躍上十萬億元臺階，達10.81萬億元，同比增長11.2%。其中，信息技術服務收入達到70128億元，占全行業(yè)收入的比重達64.9%；云計算、大數據服務共實現收入10427億元，同比增長8.7%，占信息技術服務收入的比重達14.9%；集成電路設計收入2797億元；電子商務平臺技術服務收入11044億元。此外，電信業(yè)務收入達1.58萬億元。

2022年我國數據產量達8.1ZB（十萬億億字節(jié)），同比增長22.7%，占全球數據總產量10.5%，位居世界第二。我國大數據產業(yè)規(guī)模達1.57萬億元，同比增長18%。

智能制造應用規(guī)模和水平大幅提升?！爸悄苤圃煅b備產業(yè)規(guī)模達3萬億元，市場滿足率超過50%。啟動產業(yè)主數據標準生態(tài)體系建設，浙江、江蘇、山東等地開展分行業(yè)試點?！眻蟾娣Q。

據國際機器人聯(lián)合會（IFR）發(fā)布的《2022年世界機器人報告》， 2021年中國工業(yè)機器人密度達到每萬名工人中有322臺工業(yè)機器人，首次超越美國；在全球排名上升到第五位——全球前四位分別是韓國、新加坡、日本、德國。

同時，算力基礎設施規(guī)模提升。截至2022年底，我國數據中心機架總規(guī)模已超650萬標準機架，近5年年均增速超過30%，在用數據中心算力總規(guī)模超180EFLOPS，位居世界第二。上海、天津、武漢、合肥、深圳、成都等城市加快推進智算中心建設。

數字化綜合發(fā)展水平前10省份

2022年國家網信辦持續(xù)開展數字中國發(fā)展情況網絡問卷調查，回收有效樣本超過18萬份。問卷從數字化學習工作、數字化轉型、數字公共服務、數字化公共治理、數字素養(yǎng)與技能等方面對公眾的感知情況進行統(tǒng)計分析。

例如，在數字醫(yī)療服務領域，調查結果顯示，城鎮(zhèn)居民的線上預約掛號服務使用率比農村居民高14.1個百分點；線上查詢檢驗報告使用率比農村居民高12.1個百分點；遠程醫(yī)療服務使用率農村居民則比城市居民略高0.6個百分點。分地區(qū)看，浙江、上海、廣東、湖南、福建等地區(qū)受訪者對數字醫(yī)療服務的使用率居前列。

國家網信辦還開展了2022年數字中國發(fā)展綜合評價。結果顯示，浙江、北京、廣東、江蘇、上海、福建、山東、天津、重慶、湖北等地區(qū)數字化綜合發(fā)展水平位居前10。

七大挑戰(zhàn)

以信息技術為代表的新一輪科技革命和產業(yè)變革突飛猛進的當下，報告總結了中國數字經濟發(fā)展面臨的七大挑戰(zhàn)。

從外部看，報告總結了三點挑戰(zhàn)：一是關鍵核心技術之爭加劇數字產業(yè)鏈動蕩局勢；二是數字領域國際標準體系和治理規(guī)則面臨深刻變革；三是新技術、新應用持續(xù)涌現帶來新挑戰(zhàn)。以Web3.0、量子計算、衛(wèi)星通信、生成式人工智能（AIGC）等為代表的新技術加快實現從研究探索到商業(yè)落地的跨越，進一步放大和凸顯了隱私泄露、技術濫用、價值滲透等科技倫理問題。

報告稱，從內部看，一是數字技術創(chuàng)新潛能有待深入挖掘；二是數字化發(fā)展的系統(tǒng)性、整體性、協(xié)同性亟須提升；三是數字治理體系有待深度優(yōu)化；四是數字包容體系尚需健全完善。

在數字技術創(chuàng)新潛能挖掘方面，報告進一步分析稱，關鍵領域核心技術“受制于人”的局面尚未根本改變。數字創(chuàng)新體系整體效能不強，創(chuàng)新資源存在分散、重復、低效等問題，制約創(chuàng)新成果轉化。數字人才基礎薄弱、缺口巨大，重引進輕培育較為明顯。

同時，報告指出，數字鴻溝從“接入鴻溝”轉向“能力鴻溝”，城鄉(xiāng)間、地區(qū)間、領域間、人群間的數字化發(fā)展應用差距依然較為明顯?！疤貏e是近期生成式人工智能成為全球熱點，可能顯著改變工作、生活、學習、創(chuàng)新方式，對人的數字素養(yǎng)與技能提出更高要求，數字技能培育體系建設與數字應用適老化、適殘化、適農化、簡約化改造需有序有力、雙管齊下。