人工智能和数字经济，新经济新动能新增长具体怎么理解呢新指的是

1，新经济新动能新增长具体怎么理解呢新指的是

新时代下，要发展新经济，运用新动能。新经济就是数字经济，新动能就是人工智能，数字发展的未来一定是人工智能。苏宁控股集团董事长张近东表示。新时代所有的生产要素都在数字化。互联网时代，数据是新的生产要素，建立在数据基础上的数字经济，更是创新经济、开放经济和代表未来的新经济，是推动经济发展的新动能。张近东列举了一串研究数据来表明数字经济发展的重要性，数字化程度每提高10%，人均GDP就能够增长0.5%至0.62%”。他认为，数字是新时代的生产资料，数字已成为生产方式和商业模式，包括人、财、物在内的各个方面和所有环节都在数字化，所有的生产制造、运营管理也会数字化，数字将逐渐发展成为新时代下的生产方式、管理方式以及商业模式。数字经济是“科技发展、社会发展的必然趋势”。实干邦正是基于这个“新”的认识，想要从根本上帮助全国中小企业同步时代的步伐，把企业的业务与新动能结合，实现收益上的实质增加，在全国开展关于新旧动能转换暨企业转型省的的实干论坛。

新经济新动能新增长具体怎么理解呢新指的是

2，数字经济如何与传统产业结合才能发挥最大价值

在数字技术赋能传统行业的过程中，更多本身就轻运营模式的产业得以优先完成数字化，更多的重模式实体产业并没能实现有效转型。线下业务的线上管理复杂低效，线下信息实时异动不能及时反馈给线上，线上线下信息对接不上、业务融合不完全……这些问题都在阻碍着数字经济与传统产业相互之间的深度渗透，而如何让二者结合实现价值最大化，就成为现阶段帮助传统产业全面转型的首要任务。第一，要想让线上管理更有效，就要深度打磨数字化技术，让线下产品、业务实现充分数字化，以便线上管理调配。只有实体产业的数字化进程足够深入，线下才有可能实现透明化管理。线上信息的透明化一方面能让消费者通过数据直观了解产品信息，另一方面也能让线上平台根据消费者数据反馈有效调配线下业务。未来的数字化企业要利用互联网技术实现操作流程可视化、产品可追踪化管理。第二，受制于传统实体产业能动性较差的弊端，目前实体产业数字化的线上线下联动效果并不好。而从多数传统行业发展进程来看，快速迭代的互联网技术所带来的高效、快速、智能化线上调配与线下重业务模式的低效、人工作业之间的矛盾尤为突出。而要解决这种矛盾可以从两方面入手，一来是人工智能进行智慧调配，在现有模式上最大化提升多业务同时运行的效率；二来通过技术赋能线下，提高线下业务运作效率。这样一来，在线下产品信息统一量化管理的基础上再进一步，让线下运作也变得高效智能，实现实体产业的充分数字化。第三，加强线上与线下的结合，更好地实现消费者与商家的实时交互。在目前的“互联网+”传统行业中，因商家无法及时联动反馈消费者的各种消费信号所引发的问题屡见不鲜，其根本原因是线下与线上信息衔接度不高，数据处理不及时。最典型的例子就是用户在购买商品后的售后服务环节，大多数企业的售后服务似乎完全与生产链脱节，对用户的问题反馈效率极低。面对这一问题，最有效的办法就是将实体产业链中各环节信息打通，充分挖掘大数据和云计算的数据分析处理潜力，实现商家与用户的高效数字化信息交互。当然，数字技术不只是在给传统行业赋能，数字经济与实体经济的碰撞产物现在已经退居二线，目前国内经济发展的重头戏已经成了数字经济所衍生出的众多新业态的发展。一如前面所提到的移动支付、人工智能等领域，都是数字经济大展拳脚的舞台。

数字经济如何与传统产业结合才能发挥最大价值

3，人工智能的发展怎么样

人工智能是计算机科学的一个分支，英文缩写为AI（Artificial Intelligence）。人工智能的目的在于尝试使用计算机技术生产出与人类智能相似的智能机器，包括但不仅限于人工智能机器人、语言识别、图像识别等系统。人工智能的智能表现在对人的思维过程的模拟，但是人的思维过程并不简单，它包括识别、分析、比较、概括、判断、推理等等步骤，是一个复杂且高级的认识过程，因此人工智能是一门非常具有挑战性的科学。人工智能的概念大约诞生在20世纪50年代，到如今仅仅经历了60余年的发展之路，是一项非常高新的技术，被誉为二十一世纪三大尖端技术之一。人工智能虽然说是一门计算机科学的分支，但它在发展过程中还涉及到了心理学、哲学和语言学等学科，有学者甚至认为人工智能的发展几乎需要涉及自然科学和社会科学的所有学科，其范围远远超出计算机科学的范畴。我们可以把人工智能简单的拆开成“人工”与“智能”两个方面来理解，“人工”很简单，即人为制造的，那么“智能”是什么呢？智能从字面含义上来讲，就是智力与能力的合体。我们知道，人类可以通过学习与实践发展自己的智力与能力。也因此，人工智能在发展过程中，其核心问题就是如何帮助机器拥有推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的等能力，并尝试构建出智力。依托于计算机技术的先天优势，学习知识对于人工智能而言可以说只是时间和存储空间的问题。自动化技术的发展，让人工智能拥有了移动与操作物体的能力。智能算法的发展，让人工智能在一定程度上也拥有了推理与交流的能力。人工智能与计算机的发展是分不开的。有学者总结，人工智能发展会面临着六大瓶颈，分别是数据瓶颈、泛化瓶颈、能耗瓶颈、语义鸿沟瓶颈、可解释性瓶颈和可靠性瓶颈。数据瓶颈是指“由于数据收集能力的不足、理论无偏性和数据随机性等条件的限制而导致数据失真、缺乏等数据缺陷。”我们简单的套在人工智能上来看，收集数据能力的不足可以理解成识别技术的不成熟，理论无偏性可以理解成获取数据的质量，数据随机性的限制可以理解成获取及处理数据的难易度。随着大数据技术的发展，人工智能已在数据方面取得了比较明显的进步。不过，目前人工智能的发展仍未完全突破数据瓶颈的问题，训练数据的增大对人工智能算法的提升效果仍然不够理想。泛化瓶颈是指人工智能在泛化能力提升上所遇到的困难。泛化能力是指“机器学习算法对新鲜样本的适应能力。”你可以将人工智能的泛化能力简单理解成自主学习能力与适应能力。通常来说，人工智能的各项能力，都需要通过大量的样本数据训练及算法规定来获得。在实验室的环境下，很多人工智能的各项能力均有不错表现。但是实际生活照比实验室环境而言，存在太多的不确定性，因此人工智能要想更好的落地，就需要拥有强大的泛化能力，以在应对突发情况及未知情况时能够给出合理的响应，更好的帮助人类。能耗瓶颈可以简单的理解为人工智能在应用等过程中所消耗能源大于它实际所产生的效益，即能耗成本过高。而在优化人工智能能耗问题的过程中，首当其冲的就是对算法的优化。就像人体的大脑大概只占体重的2%，但是却能占据人体总能耗的20%一样，算法对于人工智能能耗的影响也非常的大。随着智能算法的发展，人工智能在能耗瓶颈上也有所进步。例如奥地利科技学院、维也纳工业大学和麻省理工学院的研究者就成功训练了一种能够控制自动驾驶汽车的低能耗智能算法，这一算法仅仅使用了75000个参数与19个神经元，比之前减少了数万倍。语义鸿沟瓶颈是指人工智能缺乏真正的语言理解能力，无法根据上下文或常识理解一些容易产生歧义的语言，即听不懂“人话”。目前，人工智能在这一点上仍然没有显著的突破。可解释性瓶颈是指人工智能过于依赖模型中已有的数据，缺乏深层学习能力的缺陷。人工智能很容易学习一个东西是什么，但是很难明白一个东西究竟为什么会这样。如果人工智能不能理解知识或行为之间的深层逻辑，那么它在用已有模型去应对未知变量时，就很容易引起模型崩塌，类似于“死机”。目前，已有学者提出可以使用对抗网络与最优传输技术找到模型坍塌的原因，并提出改进模型，从几何映射的角度上尝试去突破人工智能的可解释问题，在理论上取得了一些进步。我们都遇到过电脑死机，这在一定程度上反映着可靠性｜public domain可靠性瓶颈是指人工智能在系统可靠性上的不足。粗略来讲，可靠性主要包含设计可靠性、耐久性和可维修性三个方面。人工智能的设计可靠性可以简单的理解为它的算法是否可靠，它是否能在规定的条件下，完成预定的功能。例如自动汽车在行驶过程中，是否能够正确识别道路情况，并作出合理反应，很大程度上都要依靠自动驾驶系统的设计可靠性。耐久性和可维修性很简单，即能不能长久使用与能不能、方便不方便维修，维修的成本如何。现阶段的人工智能仍然存在很大的局限性，市面上应用的人工智能绝大多数为弱人工智能，而强人工智能的发展仍然存在很多的难题。但是不管人工智能在未来有多少难关需要克服，可以肯定的是，科技的发展会不断推动人工智能的发展，让人工智能可以帮助更多产业、更多市场主体中实现新的赋能与转型，最终完成为数字经济集约化发展提供不竭动力的光荣使命，为我们的美好未来添砖加瓦。

人工智能的发展怎么样