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数字产业集群千帆竞发******

工作人员在安徽省合肥市的中国声谷体验中心介绍一款智慧医疗产品。

新华社记者 张端 摄

　　党的二十大报告提出，加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。近几年，中国数字产业集群发展迅速，多地开展积极探索。深圳市新一代信息通信集群、无锡市物联网集群、合肥市智能语音集群、杭州市数字安防集群……在工信部日前公布的45个国家先进制造业集群名单中，多个新一代信息技术领域的产业集群上榜。

　　地方数字经济有“个性”

　　技术人员在键盘上敲入代码指令，多辆载重约10吨的无人驾驶智能网联货车就能在码头、集散中心、企业仓库之间进行自动装载和卸货——在江苏省无锡市，物联网技术为企业带来了极大的便利。

　　类似的场景在无锡比比皆是：无人驾驶智能清扫车在街道穿梭工作，综合性气象探测仪感知着天气的细微变化，快递包裹在双层交叉带分拣设备上被快速扫描分拣……这背后，是无锡市物联网产业集群的飞速发展。

　　统计数据显示，目前无锡集聚物联网相关领域企业超3000家，涵盖关联芯片、感知设备、网络通信、智能硬件、应用服务等全产业链条，形成了以物联网为核心的数字产业集群。2021年，无锡物联网产业规模超过3500亿元，占江苏省的1/2、全国的近1/4。

　　工信部相关负责人指出，数字产业集群是以新发展理念为引领，从事数字产品制造、数字产品服务、数字技术应用、数字要素驱动的企业主体及其相关机构等组成的具有较强核心竞争力的企业集群。

　　如今，多地数字产业集群加快形成，且各具特色和优势。在安徽省合肥市，智能语音集群以科大讯飞等为龙头，2021年实现营收1378亿元、入园企业达1423家，连续5年产值、企业数量增长率均超过30%。在浙江省杭州市，数字安防集群带动全市4322家相关企业，2021年核心产业实现营收2720.8亿元，同比增长17.2%。

　　中国电子信息产业发展研究院日前发布《2022中国数字经济发展研究报告》称，基于资源禀赋抢占数字经济核心产业，再围绕产业名片打造市场和生态，是诸多城市发展数字经济的重要路径。例如，成都的电子信息产业、贵阳的大数据产业、武汉的通信产业等“个性化”鲜明。

　　“集聚效应”看得见

　　走进位于广东省佛山市数字经济创新产业集聚区的安德里茨（中国）有限公司，生产车间内二维码、条形码和数字显示屏随处可见，员工扫码打卡即可完成个人数据收集。车间主任或者班组长在屏幕前就能实时精确掌握产品缺陷、工序产出、设备效能、工人效率等信息。该公司相关负责人介绍，在全流程管理系统赋能下，企业实现了从订单到交货的全流程数字管理，该工厂也成功入选佛山市数字化智能化示范工厂。

　　记者了解到，总面积20.89平方公里的佛山数字经济创新产业集聚区内一片火热，一批优质数字经济项目涌现，为佛山数字经济发展助力。

　　专家指出，中国数字经济持续多年的飞速发展，为打造数字产业集群提供了良好基础。数字产业集群可以发挥专业化分工、产业间协同合作效应，有效降低创新和交易成本，优化配置并促进生产要素合理流动，在推动数字产业内互联互通、融合发展的同时，有力促进数字经济与实体经济深度融合。

　　中国信息通信研究院日前发布的《全球数字经济白皮书（2022年）》显示，2021年，中国数字经济规模为7.1万亿美元，位居全球第二。据统计，工业互联网目前已全面融入45个国民经济大类，产业规模迈过万亿元大关。

　　顺应数字经济发展大势，许多地区积极构建数字产业集群。北京市朝阳区重点建设人工智能、集成电路、工业互联网、网络与信息安全、空间地理信息五大特色产业集群，目前全区共建成5G基站4889个，落地建设国家工业互联网大数据中心等创新平台。广东省广州市白云区以“龙头企业+产业生态”的思路，推动白云湖数字科技城建设，目前该科技城已涵盖新一代信息技术、人工智能、电子竞技、商业服务等产业，总投资额超200亿元，数字科创产业集聚效应初步显现。

　　龙头企业来带动

　　5G、集成电路、新型显示、人工智能……今年8月，深圳市新一代信息通信产业集群展亮相第十届中国电子信息博览会，聚焦新一代信息通信产业及细分领域的关联产业，集中展示相关数字产品及应用。

　　“新一代电子信息产业已经成为支撑深圳市工业经济发展的主导力量，对拉动有效投资、促进信息消费和助力制造业数字化转型发挥着极强的带动作用。”深圳市新一代信息通信产业集群负责人毕亚雷表示。深圳市新一代信息通信产业集群集聚了华为、中兴、比亚迪等龙头企业，2021年该产业总产值达到2.38万亿元，约占全国的1/6。

　　业内人士认为，建立和发展数字产业集群的最佳途径，就是让一批现有的互联网公司充分利用大数据优势，利用算力、算法转型升级，成为挖掘数字“钻石矿”的“掘进机”，成为挺进“数字蓝海”的“巡洋舰”，成为数字经济中的市场主体。

　　在近日举行的2022年数字经济健康发展全国深度行·深圳站活动中，针对“如何打造具有国际竞争力的数字产业集群”，工业和信息化部信息技术发展司数字经济推进处处长张建伦提出三点建议：一是全面奠定数字经济健康发展的基础，包括网络基础设施建设、数字化转型推进及数字化治理能力提升等；二是准确把握数字经济健康发展新形势、新要求；三是全力推动数字经济健康发展，包括推动产业数字化、数字产业化转型升级等。

　　中国电子信息产业发展研究院信息化与软件产业研究所数字化转型研究室主任高婴劢表示，目前数字产业集群建设热度高，下一步需加快5G、集成电路、工业软件等代表国家战略方向、创新密度高、市场潜力大的产业集群化发展，增强本土产业链供应链竞争力，形成全局带动效应；同时鼓励云计算、大数据、工业互联网、人工智能等新兴产业集群化发展，通过规模集聚、优势互补，促进数字产业高速成长。（人民日报海外版记者 李嘉宝）

提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

　　近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。

　　全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

　　统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

　　相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

　　该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

　　与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点： 可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。

　　该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）