近几年来，新经济的蓬勃发展给人们带来希望。在全球十大平台经济体中，中国占据了三席（阿里、腾讯、百度）。2016年，中国服务业对国民经济增长的贡献率达到58.2%，比第二产业高出20.8个百分点。另一方面，2016年高技术产业增加值占规模以上工业比重只有12.4%，以传统产业为主的工业结构没有根本改变，新经济的增量还不能抵消传统经济向下调整的减量。面对喜忧交加的形势，不少人对新技术能否形成新动能，新动能能否带动新经济还心存疑虑，我们究竟应怎样认识发展新经济的机遇和风险？
我们认为，新技术是发展新经济的第一动力，从信息技术的发展态势可以对新经济的前景做出较为理性的判断。未来10-15年实现产业升级主要靠什么技术？人机物融合的智能技术为什么能推动经济转型？自主开发的新技术如何才能真正成为经济发展的新动能？要正确理解新经济，需要对这些问题做出回答。
一、信息技术是未来15-20年发展新经济的主要动力
鉴于摩尔定律靠近尾声、通信技术逼近香农极限，加上世纪之交的互联网泡沫，21世纪初许多学者预测信息技术已基本完成驱动经济发展的历史使命，21世纪上半叶将是生物科技的世纪。但近10来年云计算、物联网、大数据、人工智能技术一浪接一浪，信息技术不断展现出旺盛的活力，继续引领世界经济的发展。
信息技术将继续唱主角
为什么信息技术有这么大的威力，这要从经济和信息的本源来认识。美国著名物理学家和经济学家塞萨尔·依达尔戈在《增长的本质》一书中指出，经济增长的本质是信息的增长，即物理秩序的增长。就拥有的质量和能量而言，在浩瀚的宇宙中地球是一颗十分渺小的星球，但我们居住的星球是宇宙中十分罕见的信息聚集地。信息技术在物理世界和人类社会之外增加一个Cyberspace（这个单词的原意是“控制域”，本文翻译成“信息空间”），使得人类社会和物理世界成为可控的世界。
信息技术发展的深度和广度
判断信息技术的发展态势至少需要考虑两个维度，一是技术的深度，另一个是技术的广度。从深度上看，“二战”以后，支撑世界经济发展长波的基础性技术发明是电子数字计算机、晶体管、集成电路、光纤通信、无线通信、互联网和万维网。自万维网（WWW）以后，信息领域虽然不断出现新名词，如云计算、物联网、大数据等，但尚未再出现与上述技术可比拟的的基础发明。类脑计算、量子计等新技术短期内还不能形成支撑经济的新动能。从基础发明到产生重大经济影响一般需要20—30年，下一轮更高涨的经济长波也许要到20年以后，今后20年很可能是经济长波的周期性衰退期，按照历史的规律，也应该是基础性发明的密集出现期。由于历史上只有4-5个经济长波的样本数据，经济学中的长波理论未必能作为预测经济发展趋势的依据，但世界经济周期性发展的判断应该是可靠的。
新经济本质上是工业经济向信息经济（数字经济）过渡
不少人将新经济等同于战略性新兴产业，认为只有纳入国家划定的战略性新兴产业范围的产业才算新经济，这是一种误解，新经济有更广泛的内涵，包括用信息技术提升、改造传统产业。美国“国家新经济指数”将农场主应用互联网开展农业经营的比重，作为衡量新经济发展状况的25个指标之一。2016年世界经济论坛的数字化转型倡议指出：2016-2025年的10年内，各行业的数字化转型有望带来100万亿美元的社会与企业价值（主要是社会价值），其中汽车、消费品、电力、物流四大行业的数字化转型的潜在累积价值将超过20万亿美元。数字技术提升传统产业的前景十分光明。
中国有1.5亿名制造业工人，美国只有1400万，日本为900万。中国的机械供应商超过14万家，相当于日本的5倍，中国制造业升级的意义非同寻常。制造业高技术化本质上是信息技术与制造技术的深入融合。过去制造的产品叫机器或电器，今后制造的产品大多数是“网器”。所谓智能制造不仅仅是制造过程信息化，更重要的是制造业出来的产品要实现网络化、数据化和智能化。沈阳机床集团引领全世界智能制造的i5智能机床就是很好的范例。
新经济本质上是工业经济向信息经济（数字经济）过渡，目前采用的GDP统计不能正确反映数字经济的发展。数字经济倡导的共享、用户体验带来的消费者盈余、免费的开源软件、用户到用户的交易等都不统计在GDP中。国外不少机构与学者已在探讨更适合数字经济的统计方法。国内流行的说法是中国经济发展的新常态是L型，未来十几年将保持6%左右的平稳增长。这是沿用工业经济的思维，因为即使是保持6%甚至更低的GDP增长速度，数字经济的实际内涵已经发生很大的变化。
二、重点发展人机物融合的智能技术
推动新经济的新技术很多，我们认为最有引领性的新技术是人机物融合的智能技术，简称人机物智能，也称为人机物三元计算。它始于2010年左右，其主要特征是智能万物互联，即物与物之间、物与人之间能够互联，将智能融入万物，实现信息化与工业化无缝对接。传统的人工智能是让计算机具备人的智能，智能计算过程局限在信息空间，是一元计算。人机物智能将计算过程从信息空间拓展到包含人类社会（人）、信息空间（机）、物理世界（物）的三元世界。智能计算过程发生在人机物三元世界中，是三元计算。物理世界与人类社会既是智能计算过程的对象，也是智能计算过程的执行体。
人机物智能的本质是：通过信息变换优化物理世界的物质运动和能量运动以及人类社会的生产消费活动，提供更高品质的产品和服务，使得生产过程和消费过程更加高效，更加智能，从而促进经济社会的数字化转型。
人机物智能将延续和增强互联网发展动能，加速产业升级转型
过去15年来，信息产业是促进我国经济社会发展的主要动力。从福布斯全球企业2000强排名看，2007年，联想、阿里巴巴、腾讯三家公司分别位于第1338、1863、1905名，都在靠后或垫底的位置。在2016年的2000强排名中，这三家公司分别提升到第840、174、201名，在发展移动互联网的浪潮中，9年内中国公司进步显著。人机物智能的基础是移动互联网，其发展将延续和增强我国过去十几年形成的强大动能。
2016年中国信息产业有16家公司进入全球上市公司2000强，加上华为公司（华为不是上市公司），这17家公司实现了4317亿美元的销售额和506亿美元的利润。美国有74家公司进入全球2000强，实现了15821亿美元的销售额和2113亿美元的利润（表1）。中国信息产业公司的平均利润率为11.73%，高于全球2000强中全部中国公司的平均利润率（10.19%），低于美国信息产业公司（13.36%）。中国公司产生的利润只有美国公司的24%，远小于中美GDP比例（61%）。设想15年以后，中美信息产业的利润比例能与中美GDP比例同步，或中国信息产业公司2030年的销售收入达到美国公司2016年的水平，我们还有3-4倍的成长空间。
表1“福布斯全球企业2000强”中美信息产业领域比较（单位：10亿美元）
这些数据也部分反映了中国信息产业的短板。第一是“头重脚轻”。我国信息服务业发展不错，但软件和硬件还很弱。第二是消费侧强供给侧弱。我国近年来业绩不错的公司充分利用了我国移动互联网用户多的“网民红利”，实现了快速增长，但针对供给者或生产者（企业）的硬件、软件和服务则增长缓慢。第三是核心技术缺失。在全球2000强名单中，美国有14家芯片公司与14家软件公司，中国尚无一家。
今后15年，我们面临从移动互联网向智能万物互联网转型的演变，应当高度重视人机物智能的新兴市场。根据业界的各种估计，到2030年，全球将有千亿到万亿传感器，数百亿个物端设备，每个设备都需要新型的处理器芯片、操作系统、开发环境软件以及新的使用模式。智能万物互联网尚未形成垄断，我国发展人机物智能，不但在产品和服务方面能延续和增强互联网发展动能，而且在硬件与软件核心技术方面能补齐我国信息产业的短板。
人机物智能的5个内涵
发展人机物智能需要整合云计算、大数据、移动互联网、物联网等现有技术，突破新的科技挑战，实现使用模式与商业模式创新。下面列举5个科技要点。
（1）人机物智能的计算机科学。将传统的局限于信息空间的计算机科学拓展到人机物三元世界，包括人机物可计算性理论，人机物智能系统的模块化体系结构，用户体验的复杂度刻画、无缝智能的科学表征，易用的自然交互界面等。
（2）物端计算生态系统。桌面互联网和移动互联网的产业生态已经成型，桌面互联网由x86+Windows+Linux生态主导，移动互联网由ARM+Android+iOS生态主导。物端计算系统尚未出现主导的生态，更未定型，发展出支持亿级设备的物端计算生态系统，是一大挑战。
（3）节能高效的智能计算平台。与今天的系统相比，人机物智能需要提升计算能力上千倍，同时能耗不增加。学习自然界，通过自适应和可重构等新技术整合专用部件与通用部件，是构造节能高效智能计算平台的可行路线。一个例子是中科院先导专项支持研制的寒武纪深度学习处理器，与通用处理器相比实现了性能功耗比的千倍提升。
三、培育新动能必须坚持自主创新和技术积累
新技术不会自动转化为生产力。由知识转化为现实生产力一般要经过4个环节：
（1）通过科学研究发现新知识；
（2）通过发明将知识转化为满足应用需求的新技术；
（3）通过技术创新将技术变成新产品和服务，开始投入市场；
（4）在应用中不断改进、提高产品和服务的市场竞争力。
从科学知识到技术，从技术到产品，从产品到市场，每一步都要经过“死亡之谷”。越过死亡之谷没有捷径，只能靠自主创新的能力。人们常说核心技术是买不到的，其实真正买不到的是自主创新能力。支撑新经济的核心技术只有通过提高自主创新能力才能获得。
创新驱动已上升为国家发展战略，我们在贯彻这一战略时往往不提要重视技术积累，其实技术积累与技术创新同等重要。经济增长的重要因素之一是知识存量的增长，不论是对一个企业还是个人，知识的增长要靠创新实践不断沉淀的技术积累。中国高铁的成功被誉为“引进消化吸收再创新”的榜样，但我们不应忘记，从20世纪50年代开始中国一直在从事铁路机车研制，通过“中华之星”等科研项目的锤炼，南车、北车集团已有坚实的技术储备。
我国的战略性新兴产业有些发展快，有些发展慢，其中一个原因是不同行业的技术积累有差别。铁路机车制造的技术积累较扎实，但工业控制领域（包括高铁、航空的运行控制）的技术积累十分薄弱。据工信部2014年统计，我国22个行业900套大型工业控制系统大部分由国外厂商提供产品，特别是可编程逻辑控制器（PLC），外商占据了94%以上的份额。由于工控领域国内企业仿制国外产品都难以做到，国外企业不需要在中国申请专利保护其产品销售，国外企业在华申请专利数长期维持在此领域中国专利总量的10%左右（通信和计算机领域国外企业的专利占到43%）。在国家大力支持智能制造、“互联网+”的形势下，在实现智能万物互联网的进程中，加大工控领域的研发投入，夯实工控领域的技术积累显得尤为重要。夯实技术积累要从教育抓起，我国工控领域的人才培养远远满足不了市场需求，几乎没有一个大学开设过与PLC技术有关的课程，装备制造业所需的信息技术人才还未列入许多省市的紧缺人才需求目录。
积累技术跨越死亡之谷同时培养创新人才的一条路径是，积极参与国际上开放标准、开放软件和硬件源码的社区，努力发起并主导数个核心技术与平台生态的开源社区。我们要争取未来几年内培育出2000名社区核心志愿者，即得到全球同行认可与信任、对社区标准文档和软件硬件源码具有写权限的工程师。我国有近千万名软件工程师，应该制定有针对性的人才政策，鼓励他们为全球社区多作贡献。