数智观察：两年融资200亿元，AI+医疗赛道为何吸金能力强

人工智能逐渐渗透人们的生活，医疗保健行业也发生了很大变化，近年来AI+医疗迅速兴起。那么，AI+医疗是什么呢？

人工智能+医疗，是人工智能技术对医疗相关领域应用场景的赋能现象，即利用最先进的人工智能技术，达到患者与医疗工作者、医疗机构以及医疗设备之间的信息化。可以理解为，通过基础设施的搭建及数据的收集，将人工智能技术及大数据服务应用于医疗行业中，提升医疗行业的诊断效率及服务质量，更好的解决医疗资源短缺、人口老龄化的问题。

政策加持、技术迭代加上市场需求推动，AI+医疗迎来快速发展

2020年，是AI+医疗行业的转折之年。一方面，AI医疗三类器械的过审，使AI医疗影像行业跑通了困扰其多年的审评审批阶段，从“应用落地”步入“商业化”；另一方面，疫情加速医院与各企业进行主动智慧化重建。据艾瑞《中国AI+医疗行业研究报告》推测，2020-2022年的CAGR（复合增长率）将达到519%，2022年预计AI+医疗市场规模将超过70亿元。

此外政策红利，也极大地推动了AI+医疗的应用实践落地。

AI+医疗赛道火爆 2020年至今获得融资额将近200亿元人民币

根据中商产业研究院数据，2020年AI+医疗已占人工智能市场的189%。另据IDC统计数据，到2025年人工智能应用市场总值将达1270亿美元，其中人工智能在医疗行业的应用将占市场规模的五分之一，即250亿美元。在人工智能的所有应用中，医疗排在第一。

AI+医学影像产品和企业不断涌现，据天眼查不完全统计，2020年至今，国内AI+医疗领域共发生了89起融资事件，融资金额总计达到175亿元人民币，其中医学影像约占总融资数的1/3。

天眼查数据研究院研究发现，从近两年的融资轮次看，超6成企业处于A轮和B轮，这部分企业开始步入发展成熟阶段，产品技术得到市场认可、商业模式趋于成熟的企业也更易得到资本的青睐。各企业也纷纷加大技术研发力度，以创新厚植竞争优势，加快发展的步伐。

AI+医疗应用场景广泛

目前，我国的AI+医疗主要应用于医学影像、辅助医疗、药物研发、 健康 管理、疾病预测等五大领域。

AI医学影像。具有速度快、稳定性高、成本低的特点。借助医疗影像大数据及图像识别技术的发展，医学影像成为中国人工智能与医疗结合最成熟的一个领域。AI医学影像行业表现亮眼，在肺结核、眼底、乳腺癌、宫颈癌领域已经有成熟的产品。

天眼查数据显示，我国目前有2万多家企业名称或经营范围含“医疗影像、医学影像”的在业、存续、迁入、迁出的相关企业，超5成相关企业成立于5年内。 从地域分布来看，广东的医疗影像关企业数量最多，超过3,000家，占全国的13%。

人工智能与医疗相结合，将传统医疗迭代进了智慧医疗时代，人工智能（AI）医学影像辅助诊断的能力越发显现。从专利申请数据来看，2011年-2020年专利申请信息共计7,000余件，且数量呈逐年上升趋势。专利类型中，发明专利所占比重最大，达到5373%，其次是实用新型，占比3846%。

AI辅助医疗。辅助诊断方面，以沃森医生平台为例，它可以在短时间内综合患者的各类信息，结合上百万的资料给出精准的诊断结果和治疗方案。辅助手术方面，以达芬奇机器人为例，这是一种人机协作型机器人，在手术过程中，医生可以在千里之外运用机械臂实时、精准的进行手术辅助。

我国目前有11万多家医疗诊断相关企业，超8成相关企业成立于5年内，其中，仅2020年新增企业注册量超3万家，增速达63%。 从地域分布来看，广东的AI辅助诊断企业数量最多，有3万多家，占全国的30%。

AI药物研发。国内新药研发仍以仿制药和改良药为主，主要为AI公司与药企合作开发新药。完整的药物开发过程包括靶标筛选、药物发现、临床试验等。随着大数据和人工智能在科学研究中的应用，药物研究和开发将变得更加精确和便捷，高效解决周期长、费用高、成功率低的问题。

我国目前有6万多家药物研发相关企业，5成相关企业成立于1年内，其中，仅2020年新增企业注册量超2万家，增速接近100%。 从地域分布来看，广东的AI药物研发企业数量最多，有11万多家，占全国的18%。

AI 健康 管理。产品形态主要为智能可穿戴设备。2019年医疗AI范围扩大到了康养范围之后，国内可穿戴设备在医疗场景的广泛应用，通过 健康 大数据智能分析，可以帮助个人或企业有针对性的管理 健康 ，通过进行长时间的实时监测以及数据多维管理和分析把被动的疾病治疗变为主动的 健康 监控。

我国有超15万余家可穿戴设备相关企业，其中有368家为高新技术企业，占比为24%。从地域分布来看，广东的可穿戴设备相关企业数量最多，超过12万家。从专利分布来看，可穿戴设备相关企业的专利类型主要为发明，占比462%，另外，实用新型和外观设计的专利分别占340%和198%。

AI疾病检测。主要聚焦于基因检测领域。优势：其一，中国有大量的数据样本。计算机需要大批数据，不断训练算法，许多国家没有如此大的人口基数，疾病的数据量受到限制；其二，中国有广阔的应用场景。数量庞大的患者、相对少的医生，远程和人工智能诊断在我国有大量需求。

我国目前有超5,800余家基因检测相关企业，其中有190家为高新技术企业，占比为32%。从地域分布来看，广东的基因检测相关企业数量最多，有近1,300家，占比22%。从专利分布来看，基因检测相关企业的专利类型主要为发明，占比724%，另外，实用新型和外观设计的专利分别占2441%和319%。

技术和应用双引擎驱动 AI+医疗赋能智慧生活近在咫尺

从AI+医疗行业的发展趋势来看，随着人工智能、移动互联网、物联网、大数据及大数据安全等技术的发展， 健康 全流程管理的各个环节将会越来越智能化，精准医疗将会越来越个性化、个体化。

首先，AI和大数据在医疗行业智能化方面，建立可管理、可控制、可追溯的 健康 医疗数据开放运营体系，推动医疗 健康 大数据流通服务，需要在 探索 医疗数据在隐私计算和人工智能等新技术的基础上，针对医疗行业辅助诊疗领域进行融合创新应用，在隐私计算技术赋能下，做到医疗数据真正意义的隐私保护，进而最大化地释放数据价值。例如：专注隐私保护和数据流通技术的华控清交已经就医疗影像数据进行AI模型训练分析，并验证了训练结果与明文结果 的一致性。

其次，AI在医疗领域应用成熟度方面，医疗影像作为AI+医疗领域投融资热门赛道，在应用场景上也越来越细分。国内应用AI+CT影像在智能辅助诊断心血管疾病、神经系统疾病、脑部疾病、眼底疾病、肺部疾病等都较为成熟。例如：养老企业融合引进AI眼底筛查、毫米波雷达、高灵敏生物芯片技术，为老年人打造眼底人工智能慢病检测仪等黑 科技 适老产品，通过眼底检测仪3分钟筛查出30种 健康 疾病，得到依据自动算法生成的体检报告。

未来，凭借AI+医疗出色的算法和大数据分析，相关服务平台的各个服务端口的数据壁垒逐渐打通，实现在各个核心应用场景的完美落地，最终提升国内整体医疗水平。

10月27日，从无锡机场到湖滨饭店的轿车频繁穿梭，湖滨饭店及周围的宾馆入住率暴增，全国各地都来赶一场物联网的大集。28日，由工业和信息化部、国家发改委、科技部、中科院和江苏省人民政府共同举办的“2010中国国际物联网(传感网)大会”在无锡盛大开幕，同时举行的还有博览会和技术及商业应用高峰论坛，为期三天。八位部长级官员、三位院士、四十多位司局长和五十多位跨国公司高层及大型央企高层出席此次会议，是近年来中国物联网产业规模最大、层次最高、影响力最深远的行业盛会。这不仅是一次对物联网产业的检阅，也是一次集体思考，为下一步发展理清思路。

用战略性眼光
务实布局

“物联网的‘泡泡糖’（PPT）时代已经过去，现在要演示的是真q实d。”张伟（某物联网公司CEO，化名）想起一年前跟用户交流时如是感叹，以前多数公司都是停留在方案构思和宣讲阶段，只能靠PPT（幻灯片）来展示物联网，而现在，用户不再满足于PPT了，要看实际案例。如果说，去年来到无锡，每次参观者接触到的示范项目都是“太湖鱼”，那么今年的无锡，则呈现出更多物联网的应用。
本届博览会就是一次大秀场。以传感器、RFID、网络设备、嵌入式终端制造等为代表的物联网制造业，以通信网络为代表的物联网基础设施服务业，和以软件集成、应用开发等为代表的物联网服务业等产业链条上的各个环节都参与了此次博览会。
无锡，整个城市都散发着浓郁的物联网氛围，从2009年8月以来，物联网概念的公司比肩接踵地成立，分布在无锡新区、滨湖区等地。新区设立了10亿元产业培育专项基金，主要用于重点支柱产业促进和新兴产业培育，尤其是包括物联网在内的战略性产业，核心企业入驻园区，新区都给予3年贷贴息或一定比例的注册资本金配套；滨湖区位于长江三角洲腹地，也在集聚各类资源，已累计引进物联网及相关企业200家以上，其中注册资本1000万元以上的企业35家。
无锡市市长毛小平介绍说，2009年8月7日温总理在视察无锡时提到建立感知中国中心，同年10月13日国务院批准同意建设无锡传感网实验区，无锡迅速开始创建物联网、传感网的示范区，技术研发事业培育、人才引进等配套技术相继出台。到今天，有156个物联网项目已经签约，即将开工建设。
去年11月12日，江苏省人民政府、中国科学院、无锡市人民政府签署了共建中国物联网研究发展中心协议，先期以江苏物联网研究发展中心和中国科学院物联网发展中心为运作载体，总部设在无锡。发展中心第一任主任为叶甜春。据叶甜春介绍，发展中心采用了市场化的运作方式，吸纳社会资本，与工业界紧密合作，推进科技成果产业化。发展中心目前设立了综合协调部、战略规划部、应用总体部和技术服务部四个部门。
叶甜春认为，物联网与现有传感网和信息化技术的差异是：更大规模的节点覆盖、更综合的系统集成和更智能的信息处理。“物联网作为‘战略性新兴产业’，更需要‘战略性眼光’，物联网的培育和发展不可能一蹴而就，而是需要一个相当长的过程，这其中核心技术的培育和掌握是关键中的关键。”叶甜春发自肺腑地说，如果没有重点地一哄而上、遍地开花，可以推进信息化，但做不成物联网，或者成为又一个缺乏核心竞争力的“打工产业”。
中国科学院在知识创新工程中，对传感网/物联网领域进行了战略性的前瞻布局，已开展了近10年工作。包括传感器与芯片、信息网络与传输技术、信息处理与存储、软件等，传感器与芯片方面包括声学、振动、压力、温度、湿度、生物、化学等传感器。

借力运营商

物联网与互联网经常被相提并论，虽然两者的本质、内涵及应用模式都有差别，但发展路线却是可以作一定借鉴的。启明创投董事总经理邝子平认为，互联网发展初期，要感谢运营商，因为他们在互联网还没有明确形态时，就大力投入组建了骨干网，进行了一系列改造和完善，促进了互联网的快速发展。如今，物联网来了，运营商又开始摩拳擦掌。
中国电信所关注的领域包括节能减排、民生工程、防灾减灾等。中国电信副总工程师靳东滨透露，中国电信已经在着手建立物联网的企业标准。“因为国家物联网标准组有一些标准并没有出来，在这种情况下，中国电信建立了企业标准。目前，中国电信已经出台了七个关于M2M的标准，包括终端、平台设备和服务协议等。”
中国移动通信研究院副院长杨志强认为，TD-SCDMA的独特优势为物联网的规模发展提供了网络平台，TD的优势是：国家自主知识产权标准保障了通信的安全可靠；频谱效率更高、客户为每比特数据传输支付费用低；根据网络需求，可自行配置上下行资源，特别适合监控等非对称性数据传输业务。杨志强指出，物联网与TD结合有利于我国两大基础创新技术发挥协调作用。“TD与物联网都属于产业链形态的集群性创新模式，由于这种集群性和链条性，使得这两大基础创新在芯片、终端、测试、系统及应用等各个环节具有高度的重合和协同性，将会充分发挥基础协调作用。”杨志强介绍说。
据悉，中国移动M2M业务已经超过了500万终端，2009年，M2M业务收入超过7个亿，2010年，M2M终端用户超过500万，年增长率66%。M2M产业从分布上来看，电力行业占终端总数的35%多，主要应用为电力远程抄表、电力输配变设备监控；交通行业占终端总数的30%，主要应用为车辆定位管理。
中国移动在无锡物联网研究院建设完善了研发试验环境，拥有总面积达1050平米的基础实验室和支持2G和3G的应用开发测试系统；并建立了中国移动物联网体系架构。其目标是把每一个人、每一辆车、每一个家庭、每一个城市接入物联网。
事实上，物联网产业应该借力于运营商及大企业的投入，给物联网一个初始推动，逐步渗透入行业。

从集中走向分布

运营商所擅长的基础设施是一个方面，物联网最后落地，必然是在行业应用中。物联网应用的一个最普遍特点是从集中走向分布，突出表现在智能安防和制造业等领域。
本土著名安防企业博康集团总裁李璞认为，物联网可实现分布式的智能，分布于全系统内的智能化使人与物、物与物得以通信对话，从而自动获取物的动态特征、关联特征，实现所有物征动态信息互通共享。物联网为智能安防带来了一套完整可参照的“技术体系框架”，改变了现在安防领域局部智能、局部互通的限制。经过海量数据存储、处理及多传输通信技术，实现事前的分析预警、事发的实时报警和事后的侦查取证。
西门子中国研究院院长徐亚丁也认为物联网技术为自动化领域带来了更好的分布式解决方案。“制造业面临的大趋势是个性化定制需求、全球化的采购和生产。发达国家的现状是机器密集型，发展中国家的现状是劳动力密集型，两者都向大机器分布式模块化制造转变。”徐亚丁介绍说，采用物联网技术可以使生产自动化从集中走向分布，能够自动调整工序、灵活增减工序。物联网架构使模块可重用性得以提高，可进行重新配置组合以适应生产需要，减少资源浪费，还可以调整就业人口，使受良好教育的劳动力从事高附加值的模块设计维护。“分布式模块化生产系统的关键技术就是物联网，物联网技术使每个模块智能化，能够承担灵活多样的生产任务；使模块内部集成，实现机电/人机一体化。”可见，要深化物联网的应用，必须吃透其技术特性和优势，才能找准应用切入点。

资本市场冷静观望

在中国国际物联网(传感网)大会的投融资高峰论坛上，来自德同资本、红杉资本、启明创投、美国风投协会等风险投资领域的专家，围绕“风险资本如何孵化伟大企业”这一焦点话题畅所欲言。面对火热的物联网概念，资本市场的态度显得很冷静。
邝子平认为，物联网重点在B2B的市场，物联网早期的发展，更多仍然还是给集团客户解决其所需要解决的一些问题，而不是给最终用户提供一个娱乐或者个性化的平台。“不同于互联网，互联网更多关注B2C市场，物联网的商业模式跟互联网将非常不一样，进入的门槛不一样，它的销售周期也会不一样。”邝子平分析说，B2B业务在中国所面临的不确定性非常大，例如为行业用户或政府部门服务的物联网企业，要有能力协调好各方的关系。旷子平认为第一批成功的物联网企业很可能是做系统集成的，即整合各方的物联网资源，提供综合物联网解决方案，而并非纯技术型企业。
中国科学院院士何积丰在谈到物联网时也提醒产业界，物联网刚刚起步，对其期望值不要太高，实际上产业界对物联网领域，从技术和体制上都还没完全做好准备。
何积丰建议，物联网产业在上项目的时候要考虑“先民生后重大基础设施”，在“十二五”规划中一个重要的元素是关注民生，他建议在无锡先做一些跟民生相关的项目，如教育、医疗试点等。
除了要撬动资本市场外，国家在整个物联网产业的发展中也起着重要的作用，包括早期的示范及推动、行业标准及法则法规的确定，特别是在营造良性竞争环境、降低产品成本方面，从国家层面的协调与布局将起到很大的作用。

今年8月，中国传感网国际创新园在太湖国际科技园内建成启用，中国物联网研究发展中心等多个研发中心成为首批入驻单位。
“2010中国国际物联网(传感网)博览会”掠影
2010中国国际物联网(传感网)博览会以“感知科技、感知未来”为主题，围绕信息的感知、传输、处理、应用四大核心领域，集中展示物联网产业链各个关键环节的国内外新技术、新产品、新装备、新工艺和新的解决方案，突出展示物联网在工业、农业、电力、交通、物流、环保、水利、安保、家居、教育、医疗、园区等12个领域应用所带来的高品质生活、高效率管理和高科技网络。博览会展示总面积15000平方米，参展及出席单位包括中国移动、中国联通、中国电信、IBM、微软、华为、航天信息、清华同方、大唐电信、CETC、东软集团、国网信通、美新半导体、长电科技、华润微电子等众多业内知名企业，共200多家来自世界各地的物联网产业链企业参加了展览。参展企业涵盖了产业链上游的芯片和传感器制造商，中游的应用设备提供商、软件与系统集成商、软件与应用开发商，以及下游的海量数据处理和信息管理服务提供商。

物联网疫苗冷链运输车。要使民众用上放心安全的疫苗，疫苗冷链运输环节至关重要。近期，宁波凯福莱特种汽车有限公司正式推出了历时三年研发的我国首款物联网疫苗冷链运输车。在疫苗运输前能预先了解冷藏车状态，对运输的整个过程实时监控、记录，避免车辆内冷冻机组、箱体密封问题引起的故障。该特种车实现了疫苗运输工具的智能化、感知化、网络化，使传统的冷藏车变成了具有物联网功能的专业网络信息终端。

平安城市。联通结合WCDMA网络和视频终端采集系统，利用现代信息通信技术，提供公共场所以及重要场所的视频监控、移动执法等多种综合管理信息服务，系统前端数据通过视频监控系统采集并传输到市、区监督指挥调度中心，实时监控并对紧急事件做出快速响应和应对，防范和处理危害城市公共安全的行为。

食品溯源。消费者只要用手机拍摄食品包装标签上的二维码，就可查询到相关食品的原材料和生产程序等，这种产品可溯源功能大大方便了消费者，为消费者放心消费提供了保障。

感知健康。无锡矽丰展示的基于物联网和云服务技术的感知健康体验中心及健康管理服务平台，用以达到提高人们健康水平的目的。

瑞孚特感知停车。车辆电子标签技术为保安、停车及进出管理提供独立、不间断的系统设备，可以实现对商业区及社区的方便管理，确保只有经过许可的车辆进入。系统还可以提供车辆定期出入及停车费用管理数据。掌握车辆动态情况，分析车辆运行规律，采取有效防范措施，实现车辆调度派遣无纸化、进出场区识别自动化。

物联网比特实验室。无锡爱睿芯电子有限公司把目光放在了物联网教育市场。实验室主要面向青少年开展物联网方面的宣传、培训和体验等活动。通过数字化的实验、积木化的游戏、个性化的作业和整合化的展示等方式，使学生在互动式、体验式的快乐氛围中，找到适合自己特点的发展方向，更快地接受最新的科技知识，锻炼自主学习的能力。

作者：郑琼洁 刘 勇

近年来江苏省物联网产业规模保持25%以上的增长率，物联网产业整体规模位居全国前列。截至2019年，全省物联网相关产业规模近7000亿元，形成了以支撑层、感知层、传输层、平台层和应用层为代表的物联网产业结构。其中，应用层的占比不断增加，涌现出一批有技术、有市场、上规模的物联网企业，全省物联网企业已超3000家，年销售收入10亿元以上的企业达到40余家，从业人员达到30余万人。江苏物联网产业发展先发优势不断凸显、规模效应与集聚效应不断凸显、产业布局持续优化、产业链条不断延展、骨干企业的龙头效应不断显现，自主创新能力不断增强，尤其是在国际物联网产业标准制定中占据了重要的地位，已成为江苏产业发展的高地和区域名片。

与此同时，有三大因素制约江苏物联网产业的发展。

（一）技术与市场对接不畅，骨干企业创新带动力不强

近年来，江苏物联网企业数量迅速攀升，物联网技术研发能力也大幅提升，但从企业的盈利情况看，有近五成的中小企业处于亏损或不盈利状态，这些企业的可持续发展能力较弱，主要原因是这些企业的技术与市场无法实现有效对接，存在技术市场化和应用推广难的问题。从江苏物联网产业的总体来看，其产业总体规模和企业的规模较小，缺少产业发展带动力强的上游骨干企业，尤其缺少“专尖特精”的物联网企业。骨干企业带动作用不强。在传感器环节，缺乏具有自主知识产权的创新型骨干企业，在系统集成环节，缺乏具有软硬件、网络、平台、应用流程耦合的一体化高端综合集成服务能力的龙头企业和大型服务商。同时龙头和骨干企业与产业链相关企业合作不够紧密，技术与市场对接不畅，许多物联网产品和技术处于产业链的低端，核心技术链和产业链尚未形成，整体核心竞争力不强。

（二）核心技术亟待突破，标准化建设有待加强

江苏虽然是我国物联网产业发展的先行区和物联网产业发展的重要示范区，但与国外发达国家相比仍存在一定的差距，主要表现在：规模化产能较小、核心技术不强、处于产业链的低端，感知与智能处理产业与国外差距较大。核心芯片、基础性系统、基础性架构等关键领域与国外相比存在较大差距，中高端传感器依赖进口，智能处理和云计算的基础架构由发达国家主导，缺乏能实现硬件、物联网、网络、平台、应用和业务流程端到端大系统综合集成企业，智能和微型传感器、超高频和微波射频识别（RFID）、地理位置感知等感知技术，以及近距离无线通信、低功耗传感网节点、人机/机器智能交互（M2M）终端、异构网络融合、网络管理等传输技术、基于MEMS 工艺、薄膜工艺技术形成的敏感芯片等相关技术研发水平和标准制定工作落后。物联网的整体研发能力不强，大多数领域的核心技术尚处在研发阶段，从物联网核心架构到各层的技术体制与产品接口大多未实现标准化，物联网标准化工作尚处于起步阶段，标准化建设有待于进一步加强。

（三）研发投入力度不够，创新人才不足

物联网产业技术研发需要投资大量的资金和人才。在研发资金投入方面，与广东（深圳市、广州市）相比，江苏每年对物联网产业发展资金投入力度不大，对物联网企业研发支撑不足，同时与广东企业（腾讯、华为、中兴等企业）相比，江苏物联网企业研发经费投入占比整体较小。在创新人才支持方面，与广东相比，江苏物联网产业发展人才引培力度较小，同时也存在着人才引培政策制度不完善和不够落地、对稀缺高端人才的招引和需求量最大的中端人才的引流不足、一流的人才梯队缺失等问题。

为此，建议从以下三方面入手推动江苏省物联网产业高质量发展。

（一）增强龙头效应，打造产业核心技术创新高地

一是打造一流物联网创新企业。大力支持引进国内外龙头企业，鼓励支持企业进行产业前瞻性与共性关键技术创新和应用试点创新，鼓励企业树立品牌意识，打造一批物联网行业的龙头和骨干企业，突出龙头骨干引领作用，建设一流创新企业。通过“以评促建”和“以评促改”，完善企业的评价考核体系，加大核心技术自主可控程度、研发成果质量、创新辐射带动作用等指标的权重，引导龙头骨干企业加大研发投入，优化研发支出结构，联合高校院所加强“卡脖子”技术相关的基础研究和应用基础研究，加快提升攻关引领能力。二是建设物联网产业重大创新平台。强化企业主体创新地位，鼓励重点领域龙头企业联合产业链企业开展协同创新，重点在物联网领域突破一批“卡脖子”技术和“杀手锏”技术。加快建设江苏物联网创新促进中心、国家高性能计算应用技术创新中心、江苏省先进封装与系统集成制造业创新中心、国家传感网工程技术研究中心等一批国家级、省部级重大创新平台。加强与高校院所合作对接，协同开展基础研究和技术攻关。三是提升物联网产业链协同能力。壮大产业集群，带动民营企业创新能力建设。推动产业集群式发展，强化企业专业化协作和配套能力。围绕“卡脖子”技术攻关，支持民企广泛参与龙头、骨干企业和高校院所等牵头的项目，组建创新联合体，加快形成强协同、弱耦合的创新生态。根据任务体量和条件要求，鼓励民企牵头申报。同时，通过完善 科技 创新政策，加强创新服务供给，激发创新创业活力，引导民企加大研发投入，完善技术创新体系，推动“小而美、小而精”的 科技 型中小企业蓬勃发展，与“国家队”之间形成优势互补的局面。

（二）强化技术与市场协同，搭建 科技 创新协同攻关体系

攻破物联网关键技术，提升物联网产业核心能力需要政府、企业、高校、科研机构、 社会 中介服务机构和个人等的创新行为主体，以及创新资源和创新环境协同实现。一是提升技术体系化能力，实施锻“长板”、补“短板”相结合的系统性战略布局。面对日益严峻的外部环境挑战，在推进物联网技术跨界创新时，应从战略高度、以战略思维系统谋划 科技 创新布局，优化 科技 计划，形成锻“长板”、补“短板”相结合的系统性战略部署路径规划，形成多维度、多循环的关键技术供给体系和对内对外开放合作格局。二是提高组织体系化能力，打通知识突破与商业实现的价值链接。对于物联网产业关键核心技术的攻关，要 探索 大纵深、跨学科的研发模式，打通产学研创新链、产业链、价值链，拓展包括产业大基金在内的各类创新投资渠道，实现集科学发现、技术跃升和产业化方向于一体的突破，实现知识突破与未来面向商用生态的有效衔接。聚焦全球竞争的源头技术供给，不仅是追逐“国际发表热点”，更需要形成核心技术突破后的持续改良机制，及时跨越技术商用的成熟度阈值。实现知识突破与商业实现的价值衔接，需要改革当前重大 科技 创新工程的组织实施方式。三是鼓励重大攻关计划的创新单元之间的知识共享。鼓励物联网创新能力强的创新型领军企业，与其他创新主体形成协同互动。在核心技术攻关上，借鉴重大公共创新平台的成功经验，制定权责分明的知识产权共享和保护机制，鼓励各类战略 科技 力量形成优势资源平台的吸引力和合作凝聚力，引领对领域的核心科学问题和共性技术的持续攻关。

（三）加大要素投入，优化物联网产业发展政策环境

一是加大资金投入，创新财政资金支持政策。统筹利用现有资金资源，加大对物联网产业发展的支持。采用政府引导、市场化运作方式， 探索 建立国家物联网产业专项投资基金。鼓励运用政府和 社会 资本合作模式，引导 社会 资本参与重大项目建设。深化产融合作，在风险可控的前提下，推动商业银行创新信贷产品和金融服务，推动政策性银行在国家规定的业务范围内，根据自身职能定位为符合条件的企业提供信贷支持。健全融资担保体系，完善风险补偿机制，鼓励金融机构开展股权抵押、知识产权质押业务，试点信用保险、 科技 保险，研究合同质押、资质抵押的法律地位和可行性。二是完善人才引育体系，打造人才技术梯队。鼓励高校面向产业发展需求，优化专业设置和人才培养方案，培育物联网和信息技术人才力量和后备干部。支持高校院所高层次人才到企业任职或兼职，选聘优秀 科技 企业家到高校担任“产业教授”，实现人才双向流动。鼓励产业园区、企业、实训（实习）机构，以及江苏高校、职业（技工）院校，联合或独立开展江苏物联网集群产才融合示范基地评估，打造一批特色化示范性物联网学院、物联网实训（实习）基地。三是加大对外宣传，提升政策效度。通过举办展会、大赛等多种形式搭建企业技术交流平台为本地企业营造良好的发展氛围。力争更多国家级、省级改革试点、创新平台落户江苏，进一步强化产业发展和企业需求导向，进一步加大宣传力度，对外推广重点项目、产品，帮助企业快速发展，进一步彰显全链扶持和分类施策原则，不断提升新政策的覆盖面、含金量、精准度。

作者单位：南京市 社会 科学院、江苏省扬子江创新型城市研究院/江南大学中国物联网发展战略研究基地

本文刊于《中国发展观察》杂志2021年第3-4期合刊

《中国发展观察》由国务院发展研究中心主管、中国发展出版社主办、中国发展观察杂志社编辑出版，是以发展为主线、以经济为重点的综合性半月刊，开设有战略、宏观、区域、世界、法治、 社会 、文化、前沿、产业、智库论坛等栏目，具有较强的前瞻性、权威性、可读性。《中国发展观察》在学术理论界、各级党政机关以及企业家阶层拥有广泛而稳固的读者群，并被中国 社会 科学院、国家发展改革委等重要机构和中国知网、维普资讯等权威数据库列为核心期刊或来源期刊。

中国发展观察杂志社：

北京经济技术开发区荣华中路22号院亦城财富中心A座7层（邮编：100176）

网址:>4G技术孕育了举世瞩目的消费互联网经济，电商、社交、文娱为代表的消费互联网迅速崛起。而具有高速率、广连接、高可靠、低延时特点的5G的全面运用，推动面向大众的消费互联网时代转向万物互联的产业互联网时代 。在大数据、云计算、物联网、人工智能等技术赋能之下，金融科技发展带来前所未有的历史机遇。未来，符合科学、契合规律的金融科技应当具备哪些特征，应当走什么样的发展路径，值得探讨。

（一）金融科技发展的重要基础是产业互联网

金融为实体经济服务。有什么样形态的产业链，就会有什么类型的供应链金融，相伴随的也会有相应的金融科技发展生态。传统产业规模巨大，数字化转型带来的价值空间也非常巨大。全国目前有60余个万亿级的产业集群，根据测算，仅在航空、电力、医疗保健、铁路、油气这五个领域如果引入数字化支持，假设只提高1%的效率，那么在未来15年中预计可节约近3000亿元；如果数字化转型能拓展10%的产业价值空间，每年就可以多创造2000亿元以上的价值。 所以，如果说中国的消费互联网市场只能够容纳几家万亿元级的企业，那么在产业互联网领域有可能容纳几十家、上百家同等规模的创新企业。

在消费互联网领域，国内C端流量增量即将耗尽，行业主动求变。 当前我国移动互联网月活用户增速持续下降，互联网增量红利消退，市场出现互联网下半场的声音。一方面，行业向上游拓展或国际化需求迫切。另一方面，头部互联网企业寻求新增长点的需求迫切，因此提出产业互联网概念，这也是产业互联网金融的产生背景。

中美互联网行业对比，国内尚未出现产业互联网巨头。 中美对比，美国产业互联网公司占据美股科技TOP20的半壁江山，相比之下，中国GDP约为美国的70%，但美国产业互联网科技股市值为中国的30倍，国内尚无领先的产业互联网巨头企业。

产业互联网是通过产业内各个参与者的互联互通，改变了产业内数据采集和流通的方式，并运用区块链等技术保障产业内数据、交易的可信性，进而改变产业价值链，提升每个参与者的价值。产业互联网充分体现了数据要素在产业内的价值创造能力，通过挖掘数据要素的价值提升产业价值。具体上，可以认为产业互联网综合运用互联网、AI、物联网、大数据、区块链、云计算等新一代技术手段，深入到企业生产、研发、销售等内外各个环节，力图将每家企业都变成信息驱动型企业，并进行互联，从而提高产业的整体效率。

 

与消费互联网相比，产业互联网有明显的区别：比如，产业互联网是产业链集群中多方协作共赢，消费互联网是赢者通吃；产业互联网的价值链更复杂、链条更长，消费互联网集中度较高；产业互联网的盈利模式是为产业创造价值、提高效率、节省开支，消费互联网盈利通常先烧钱补贴再通过规模经济或增值业务赚钱，等等。构建产业互联网是产业价值链重塑的过程，产业链上的每一个环节都需要做数字化升级，产业生态不再只是传统意义上把原材料变成产品，还要加工“数据”要素、把数据变成产品的一部分，并进而通过数据产品和服务拓展产业链的价值空间。在发展产业互联网的过程中，传统产业要进行大胆的变革，敢于抛弃落后的商业模式，对组织架构、组织能力进行升级迭代，提高组织内部协同效率，更好更快地为数字化转型服务。产业互联网的这些特点，正是金融科技下一步发展的重要基础，也是传统金融数字化转型的基本方向。可以这么说，消费互联网金融只是科技金融发展的初级阶段，基于产业互联网金融才是科技金融的高级阶段主战场。

（二）金融科技发展的主体是产业互联网金融

什么是产业互联网金融。产业互联网金融目前没有行业标准定义，我认为产业互联网金融具体指的是机构基于产业互联网发展，通过金融科技向中小微企业提供融资服务的统称，当前主要为基于产业互联网服务的供应链金融、互联网金融产品（如微业贷）、助贷超市等形式，随着行业的发展，未来可能会有新的形式。

产业互联网金融与消费金融的联系与区别主要为：产业互联网金融是消费金融向上游产业端渗透，产业互联网金融以企业为用户，以生产活动经营为场景提供贷款服务，消费金融以个人为用户，以日常生活消费为应用场景提供贷款服务。

产业互联网金融的现实意义在于有望解决小微企业融资难题。 小微企业贡献了全国80%的就业，70%的专利发明，60%以上的GDP和50%以上的税收，在经济发展中意义重大。截至2018年中国小微企业有9318万家，占比88%。小微贷款余额335万亿元，占企业贷款376%，金融资源分配不够合理，产业互联网金融的现实意义在于有望改变这种状况。

供给上，我国传统银行业不能完全解决小微企业融资需求。 截至2018年底，我国共有134家城商行及1427家农商行，提供了1322万亿的小微企业贷款，且贷款规模发展迅速，高于国有商业银行与股份制银行的1167万亿，是小微企业贷款的主力。但与此同时，行业不良率也在持续走高，农商行行业不良率最高触及429%，高企的不良率迫使银行收缩信用，放缓小微企业贷款发放，农商行及城商行不能完全解决小微企业的融资需求。

需求上，2018年起实体经济企业金融需求分层，呼唤新金融供给解决痛点。 2019年12月，我国工业企业应收票据及应收帐款达174万亿，同比增长45%，实体经济融资需求旺盛，同时由于信用分层，小微企业融资难、融资贵问题日益严重。小微企业属于金融业长尾客户，由于存在抵押品不足、信用资质差、信息不对称、生命周期短等问题，银行通过传统手段进行风控成本很高，造成了小微企业金融服务供需的不匹配，这是产业互联网金融产生的基础。

各类因素叠加金融科技技术储备迭代，产业互联网金融产生。 2016年前后，随着区块链、人工智能、大数据等技术被应用到金融行业，金融科技迅速发展，当前市场上传统商业银行、互联网银行、供应链金融平台、产业互联网服务商等机构试水C端风控技术在B端的有效性，诸多因素叠加导致了产业互联网金融产生，并且在快速发展，不断丰富。

产业互联网金融依托产业互联网，价值来源于金融赋能产业能力提升。 产业互联网金融依托产业互联网服务，基于B端经营融资需求，行业价值来源于金融赋能产业能力提升，这一点与C端消费金融满足个人超前消费需求的价值逻辑不同。产业互联网金融相比传统金融供给体系的优势在于将企业服务数据与金融服务紧密的结合起来，以信息流转带动信用流转，从而解决传统金融供给无法解决的问题。

产业互联网金融有五类基本构成要素。 产业互联网金融的基本构成要素分别为产业链、中小微企业、产业互联网应用、金融科技及金融服务机构。我认为未来产业互联网金融行业的重要节点在产业互联网应用与金融科技两个部分，这一点类似C端的消费金融。

 

产业互联网金融服务商相比传统金融机构有四方面优势。 中小微企业天然具有生命周期短、业务规模小、抵押资产少、信息不对称等问题，过去我国采用城商行及农商行服务当地的做法，效率并不够高，不能完全满足中小微企业融资需求。产业互联网金融相比传统金融机构服务可以有效解决获客成本、信息孤岛、智能风控、审批效率等问题。

 

产业互联网金融的服务目标将专注于中小微企业金融市场。 一是产业互联网金融可以有效解决因信息不对称导致的信用不足；二是大型企业信息化过程中，一般采用本地化策略，产业互联网提供商提供定制化服务，产业大数据不好采集；三是中小微企业预算有限，偏好低价甚至是免费软件，一般愿意接受标准化服务，服务商可以获取大数据；四是大型企业信用好，融资手段多且成本低，已经被银行服务覆盖，中小微企业则因为风控原因，仍为蓝海市场。

金融科技能力是产业互联网金融行业亟待验证解决的问题。 由于B端企业法人和C端自然人的巨大差异，同时中小微企业固有的生命周期短、抵押品不足、信息不对称等问题，目前行业最成熟的解决方案是用核心企业弥补中小微企业信用的供应链金融；脱离核心企业信用，仅以金融科技为基础的大数据风控，目前行业正在进行可行性验证，部分龙头企业已取得了初步的发展（如微业贷），未来完全依靠金融科技的产业互联网金融模式，还有待时间验证。

区块链是解决资金方信任中小微企业底层信用的新桥梁。 过去，中小微企业与传统金融机构信息不对称是行业的主要问题。区块链的产生，可以为中小微企业底层信用与金融机构添加一座新桥梁（如解决票据流转、仓单重复质押等问题），有效解决资金供需双方的矛盾，目前在政府的引导下，各类基于区块链的跨境金融平台、贸易融资平台发展迅速。

SaaS、PaaS/IaaS是辅助解决最后一公里的有效手段。 产业互联网金融在风控问题验证得到有效解决后，获客问题会逐渐出现，由于B端客户使用产业互联网应用具有排他性，所以行业前期的优质客户积累很重要。产业互联网金融将产业互联网服务融合到产业链中，在助力小微企业发展的同时获得产业大数据，能有效解决信息的最后一公里问题，从而精准找到中小微企业中“合格的借款人”。

以供应链金融为基础升级的产业互联网金融基础最好。 金融的底层逻辑是信用，传统供应链金融本质是通过核心企业信用弥补产业链上下游中小微企业信用，但现实情况中四流合一很困难（资金流、信息流、物流、商流），制约行业发展。

由于供应链金融行业存在时间较早，行业服务模式和金融产品已经较为成熟，已有不少核心企业、商业银行、供应链金融平台在探索金融科技，因此发展基础最好。

 

上图以供应链金融为例。近三十年供应链金融发展经历了 三个阶段：

供应链金融 10 是主办银行模式， 银行和企业是点对点的连接关系，只是主办银行将供应链上下游作为整个链条来开展业务，并没有真正参与到供应链运营中；

供应链金融 20 是核心企业主导模式， 这种模式下，核心企业可以对供应链中的应收账款、应付账款、仓单等信息进行有效掌控，银行再依据这些信息对供应链各类主体服务，因此可以大大提高金融服务的效率和效益；

供应链金融 30 是数字金融模式， 利用大数据、物联网、人工智能、区块链等技术在整个供应链中获取每个产业链上企业的动态、每时每刻的数字信用。此时，供应链生态圈将相互打通，交易完全透明可信，资金流动清晰可见，在这个阶段的供应链金融将是智能化的、数字化的、效率极高的，大大提高了融资便利性与风控水平。供应链金融 30 才是这一领域金融科技的新生态。

供应链金融 40 是以产业互联网生态为基础的产业互联网金融 ，是今后最具备想象空间的发展趋势。以产业互联网服务生态为基础的产业互联网金融最诱人之处在于未来有机会在全国范围内将企业法人、特别是中小微企业像自然人一样建立画像，提供金融服务，最终形成了供应链金融的 40 版本。

供应链金融升级产业互联网金融的标志在于风控方式的转变。 供应链金融在风控中一般关注三个点，分别是贸易的真实性、资金的自偿性及交易的可控性。根据机构调研，当前我国供应链金融的风控方式仍以传统风控手段为主，区块链、物联网、大数据等信息化风控技术应用仍然较少，我认为行业转型升级的标志在于风控手段的转型。

 

大家现在在新闻里听到的区块链，常常与虚拟货币联系起来，实际上区块链远远不止于此。首先，区块链是信任引擎，是保障可信数据的技术；第二，区块链是改变生产关系的技术。有一种说法是，两大改变世界的技术（人工智能、区块链），人工智能改变的是生产力，区块链改变的是生产关系；第三，区块链是整合资源的平台技术，能够把跨行业的资源，包括金融、技术创新、人才参与，有效而极具创造性地整合到各种实体行业中。在接下来的演讲中，我会使用具体案例进行说明。

在进一步推进新能源 汽车 发展的时候，我们看到什么样的挑战和机遇？首先，电池成本与寿命的矛盾毫无疑问是非常大的挑战。电池的高成本带来了消费者购车成本和购车意愿的问题。这必然不利于新能源 汽车 行业的快速成长。

第二是电池整体技术尚未最终“尘埃落定”，还在不断演进。这当然不是一件坏事情，真正有生命力的行业才会这样。刚才张院士讲得非常好，层出不穷的新技术，不可避免地让整车厂商面临如何将快速成长的技术与自身的产品周期相结合的挑战。

第三是安全方面的问题。大家有时候会从新闻上看到电池着火的情况。而据有关统计，截至2020年全国电动 汽车 安全事故分析中，电池问题引发的事故占据60%以上。

此外，新能源 汽车 电池使用效率极大限制单次充电的出行范围，虽然已经较以前大大改进，依然难免影响出行体验。

那么，要解决以上这些问题，我们面临着什么样的数字化挑战呢？关键是动力电池具有很高的产品价值和潜在环境影响，所以生命周期很长，从生产、整车集成、用户使用、二次回收作为储能设施、电力使用、最终环保回收，跨越了很多行业。跨行业数据收集和可信流转、共享非常困难。特别是电池厂商和整车厂商，这两个数据孤岛如何打通，如何进行数据共享共用？电池使用过程中，消费者和充电站运营方也掌握着一部分数据。能储环节的当地供电商，回收环节的环保回收厂商，也都会有自己的数据。进而，不要忘记，金融行业也可以是数据流的利益相关方：动力电池占整车成本四成以上，从资源整合的角度来说，如何在可信数据流转的基础上，引入金融资源，降低整车厂商和消费者的成本压力？

前面提到，区块链是跨行业数据整合的引擎。它能做到让不同来源的数据通过隐私计算，在数据所有权被有效保护的前提下形成数字孪生。这个数字孪生有很强的针对性。此前，当出现产品问题的时候，因为跨平台跨行业数据无法互通等问题，很难进行精准定位， 汽车 产品的召回往往具有较大的盲目性。

例如，原来发现了一个问题，需要召回60万台车。现在我们在区块链技术提供的可信数据保障下，通过此前很难做到的跨平台数据整合和数据分析——对动力电池和新能源 汽车 进行非常精准的分析，发现非常高颗粒度的“问题组合”，或许就可以把召回的规模缩小到几千台甚至几百台。精准召回不但对消费者的安全是一种保障，而且可以极大降低整车厂商的成本。

电池数据的价值也还有待挖掘，不单单是电池生命周期和整体使用情况。还有一点非常重要，新能源 汽车 各个组件当中，动力电池能源供应系统收集上来的数据是最完整的。这样完整的数据不仅在动力电池自身的商业模式当中具有很高的价值，对用户体验提升甚至城市管理也都有价值。

可以说，动力电池，是新能源 汽车 的关键 。我们可以把动力电池中嵌入相关的物联网设备；这个物联网设备和区块链技术相结合，在确保数据可信、不可篡改同时保护隐私的前提下收集数据，不仅可以形成动力电池可信的数字孪生，也帮助形成新能源 汽车 本身可信有效的数字孪生。此前，摩联 科技 与万向区块链合作推出了区块链蜂窝无线模组和PlatONE联盟链数据存证平台，能够赋能海量物联网设备数据的安全上云可信上链。

再谈到商业模式，无论是回顾燃油 汽车 的发展 历史 ，还是展望新能源 汽车 的发展前景，如何让实体行业有效引入金融资源，都是拓展商业价值的重要方向。 车电分离指的是在换电模式基础上，车主购买整车后，由电池管理公司回购电池产权，车主以租赁方式获得电池使用权。 车电分离如果能够做到位，动力电池及充电站就可以成为资产包，且和新能源 汽车 本身是分开的，大家就可以针对资产包进行融资。这不仅仅是概念或者梦想，我们已经在和业界领先的公司在这方面展开了合作。

这个商业模式进一步规模化以后，会带来几个好处。第一，串联电池生产、销售、运输、使用、回收、检测和改造再利用等各方的协同网络，高效可信的电池流转助力各方利益计量和分配结算，提高传统业务衔接协作效率；第二，能够让更多金融资源以可信方式进入迫切需要 社会 资源和金融资源的新能源 汽车 行业，有效促进其进一步发展壮大。第三，形成非常好的节奏。在新能源电池行业刚刚起步的阶段，车电分离后带来的商业模式有相当的稳定性。未来无论技术如何演变，这个行业都能够有效得到金融资源的配置，从而反过来为新技术的发展带去非常重要且必要的活力；第四，对于资产管理公司和金融机构，一方面可以对底层资产进行穿透式监管，一方面可以实时掌控资产的运行收益，有效降低了资产和资金风险。

而对消费者而言，购车成本会直接下降。比如以前买辆车30万，现在买车只要18或者20万，剩下的就是每月付车电分离的使用费，这是未来会推动的。同时也可以缩短充电时间，缓解续航焦虑；对新能源电池厂商和整车厂商而言，有机会引入更多的金融资源，提升运营效率，改善电池安全，减缓电池衰减；对政府有关部门和管理机构来说，通过动力电池和物联网设备，通过区块链技术形成可信、可靠的数字孪生并资产化，如碳中和等治理目标就可以更好地通过整合 社会 资源来管理和实现。同时也能够促进电池标准化，推动基础设施建设。

要实现新能源 汽车 的车电分离，我们当前也面临着一些挑战：第一是重资产：换电站建设前期投入高，融资需求大；第二是车企配合难度大：标准化技术应用推广难，不同车企不同车型差异性显著；第三是标准化程度低：难以开放使用形成规模效应；第四是运营服务体系不完善：电池多方流转难追溯。

为什么要讲挑战？传统的信息化技术难以建立多方间的信任，而且需要完整的顶层设计。面对以上的这些挑战，很难进行完整的顶层设计，势必会形成摸着石头过河的局面。要保证过程中整个业务方向不会失控，就是区块链组织生产关系所发挥的作用。

不仅是 汽车 ，所有跟新能源能储相关的行业，如未来城市的能源基础设施，都可以使用物联网+区块链+隐私计算，通过对可信数字底座的打造，实现可信的数字孪生并资产化，从而降本增效，创造企业、消费者、政府机构多方共赢的 社会 经济价值。而这些我们并非仅在策划阶段，都已经实践中了。 包括与合作伙伴共同推进的动力电池资产化、在电动大巴上采用区块链基础上的电池与新能源管理等等。

2018年，金融 科技 成为了行业内最火热的词汇之一。传统金融机构纷纷拥抱金融 科技 ，谋求转型之路，而互联网巨头们则利用场景、流量及技术等优势，成为了传统金融机构有力的赋能者。

在机构纷纷发力金融 科技 的同时，北京市恰好出台《促进金融 科技 发展规划（2018年-2022年）》和《关于首都金融 科技 创新发展的指导意见》两份文件， 明确指出，推动金融 科技 创新发展是首都金融的战略选择。力争到2022年底，涌现5-10家国际知名的金融 科技 领军企业。

12月21日，在由北京商报社、北京品牌协会主办的2018年度（第四届）北京金融论坛（以下简称“论坛”）上，我们邀请了五位在金融 科技 方面有所建树的企业相关负责人，他们分享了各自企业的样本案例。

中国民生银行北京分行交易银行部副总经理

史馨宇

供应链金融痛点的“云链”破题路径

今年4月18日，商务部等八部委下发了《关于开展供应链金融创新与应用试点的通知》，推动开展供应链创新与应用试点，鼓励供应链金融的创新发展。旨在通过创新供应链技术和模式，促进实体经济发展，助力供给侧改革。

民生银行将供应链金融业务定位为公司业务转型的突破点，作为全行改革转型3+3重点业务板块布局之一。民生银行也是第一个在总行设立供应链金融专业部门的银行。

但需要注意的是，自有资金有限、无法满足融资规模持续增长要求、传统授信模式难以满足核心企业及供应链的要求等是供应链金融的痛点和难点。中企云链（北京）金融信息服务股份有限公司（以下简称“中企云链”）是由中国中车联合多家央企、金融机构、地方国资、民营企业，经国务院国资委批复成立的一家国有控股混合所有制企业。主要通过建立信息服务平台，以核心企业开立“云信”，作为向上游供应商的付款结算方式。通过引入金融机构，为持有“云信”的企业提供包括融资在内的金融服务。

中企云链核心企业数量从2015年初成立之时的不足10家增长至2018年6月的150家；供应商数量从2015年的不到100家增长至超过18万家。从行业来说，传统授信模式难以满足核心企业及供应商的要求；全线上化的融资对银行各系统的联通配合提出了较高要求；而“云信”融资需求主要集中在多手流转后的持有人，所以其法律关系的认定无论是保理还是债权转让，抑或票据转让，均存在一定难点。此外，由于中企云链这个项目本身作为一个平台，自有资金有限，无法满足资金规模持续增长需求，单纯的再保理融资模式受制于保理公司资本约束，未来存在一定的不可持续性也成为其发展痛点。

因此，应当借助 科技 平台、大数据、物联网、区块链等创新技术手段解决供应链金融中的痛点和难点，实现 科技 赋能。具体来看，运用供应链金融服务方案，提升产业生态竞争力，以整合、联通、协同技术为基础，实现物流、资金流、信息流全面数字化管理；此外，运用大数据分析、机器学习等技术实现数据分析的深度应用 ，包括精准客户营销、数据化批量评审模型，为客户批量深度开发、客户下沉提供技术支撑；构建完善的数据化风险监控体系，实时监控、实时预警 。通过业务功能的组件化灵活配置，实现敏捷、高效的行业解决方案开发能力；通过开放平台服务能力，实现总分联动的敏捷、协同开发机制；通过智能交互技术的运用，实现更加便捷、流畅的用户体验。

2018年，中国民生银行北京分行中企云链新供应链金融系统正式投产开发。民生银行为中企云链提供的供应链金融业务方案其实是一个框架的投入，针对核心企业在中企云链平台中对于同名划转的需求和交易资金流动的合规性，通过民生银行与中企云链银企直连，由其向该行推送 “云信”账款清分信息，该行获得核心客户授权后根据划转明细将核心客户在民生银行开立的实体账户中的资金转账至“云信”最终持有人的指定账户。

2018年10月，该系统进行开发和测试。2019年，将进入批量客户开发、结算方案落地、融资方案优化阶段。

从汉语文字习惯上，绿色金融 科技 实际上包含两个含义，一个含义是绿色金融中的金融 科技 ，另外一个是绿色作为特征描述金融 科技 ，本文将聚焦于第一个当前最常用的含义，第二个含义将通过学术论文阐述。

按照此含义的绿色金融 科技 仍然没有标准的定义，现有介绍多引用联合国环境规划署2018年发布的《绿色数字金融》作为其定义，即绿色数字金融是指由大数据、机器学习与人工智能、移动 科技 、区块链以及物联网等技术支持的金融创新，帮助环境效益项目进行投融资活动。数字金融和金融 科技 本身并不等同，更重要的是，此定义实际上是描述性的定义，其本身来自于金融稳定委员会对“金融 科技 “定义的拓展。金融稳定委员会（FSB）将金融 科技 定义为”技术推动的金融创新“，当这个金融创新聚焦于绿色金融领域的时候，就形成了绿色金融 科技 。

但描述性的定义不能够深刻反应行业和学科的本质，特别是当这个行业正处在不断变化和发展中的时候，新的定义需要能够反应行业的本质，概括不同形式的共同特征，还能够反应行业变化和发展的核心规律，所以本文先从上述描述定义出发，引入金融 科技 的核心定义，从而进一步分析绿色金融 科技 的内涵和方向。

《中国金融 科技 创新发展指数》（张宁等，经济科学出版社）给出了金融 科技 的核心定义即“金融中核心要素的 科技 化及其表现”。那么对应的，绿色金融 科技 就是绿色金融中的核心要素的 科技 化。绿色金融作为金融的一个分支，金融中的核心要素在其中依然具有关键地位（此时体现为共有核心要素），但同时也体现为不同的特征（此时体现为特有核心要素），分析这些要素是理解绿色金融 科技 最重要的手段，也是挖掘其内涵、判断其发展的关键。

在共有核心要素方面，根据金融 科技 核心定义，数据（信息）、信用以及风险依然在绿色金融 科技 中发挥基础作用。

首先，数据的生产、采集（获取）、表示以及分析是传统金融 科技 的主要内容之一，这其中涉及到大数据技术、物联网技术、人体增强、基因科学、区块链等。 其 科技 化的特点是主动生产、大数据、高阶表示与复杂分析、数据智能化。 金融中行业的数据从传统意义的被动式的业务导向，转化为主动的管理导向、效率导向和监管导向。 这其中 科技 从赋能经过知识经济的三个阶段过度到产能。 在绿色金融中，绿色金融 科技 的“信息”要素 科技 化共性表现为：绿色金融活动支持的数据生产、采集、表示以及分析。当前绿色金融 科技 中的许多供应链系统建设、区块链应用都属于“数据（信息）“要素 科技 化的表现。

其次，信用是数据和风险的载体。信用要素的 科技 化主要体现在信用评价、信用关联、信用体系建设中，信用评价从评估（分类、回归）到预测，信用关联从孤岛到云计算体系、分布式信用体系，信用体系建设从信息基础设施支持到支持边缘计算的数据中台和数据大脑。 绿色金融中，信用要素 科技 化覆盖了更多维度和更多场景，特别是拓展到绿色评估的范围，传统金融 科技 的方法可以得到应用，同时也产生了跨行业领域的典型 科技 应用，例如环境 科技 、能源 科技 、 健康 科技 甚至时空 科技 手段。 当前绿色金融 科技 中该要素的 科技 化表现还主要是业务引导，没有到达系统资源优化和融合的阶段。

最后，风险是金融价值的基础。风险要素的 科技 化主要体现在风险度量（预测）、管理以及风险结构与关联特征。例如，区块链与风险结构与关联特征，RPA与风险管理等。风险 科技 化的本质是不确定性的时空体三维表示与映射，所有大数据、区块链、人工智能、物联网等技术本质上都是为此服务，也可以预估其发展的方向。这一点在绿色金融 科技 中则更具有指导意义，此时绿色金融在能源、环境、地球友好等角度建立了新的映射，而 科技 手段在这些领域具有“确定性”分析的优势，数学物理方程、演化方程、物理时空规律都能够借助数据之上的表示例如机器学习和人工智能等得到应用。

沿着共有要素的 科技 化路径以及其对绿色金融的影响，可以分析短期绿色金融 科技 的发展方向，概括来说，它将主要在金融 科技 的8个主要趋势中的4个有所表现，分别是平台化、精准化、复制扩张与数智化。

方向一是供给端的平台化，这本质是数据（信息）的初级阶段价值方式。绿色金融 科技 延续金融 科技 的方向，其平台化分为数据平台化、评价平台化以及交易平台化，它们形成了绿色金融的 科技 基础设施。未来大部分的绿色金融活动将获得平台化的支持。 目前绿色金融 科技 的实践仍然局限在平台的整合价值上平，没有过度到平台的高级特征应用阶段，例如绿色融资企业、供应商、监管以及金融机构形成的供应链金融体系平台，部分平台采用区块链体系。

方向二是需求端的精准化，这本质是信用和风险要素导向的数据中间阶段价值方向。其精准化具体体现为B端的融资需求精准和C端的聚合需求精准，这在初期可以形成较多的绿色金融应用场景。目前，诸多绿色金融 科技 目前处于该方向的初级阶段，将会沿着知识经济的框架和体系进展到高级阶段，例如延续传统模式的绿色贷款相关 科技 化手段。

方向三是流程自动化的复制和扩张。这本质上是数据和信用要素的流程化的方向。在政策的引导和支持下，绿色金融形成了金融新的相对封闭体系、要素和价值，这意味着其边界相对清晰、活动入口和出口明确，金融中流程自动化的 科技 可以进行低成本高效率的复制，从而形成绿色金融 科技 活动的主要“价值流”方式。 目前，这类趋势在国内尚未出现，但在欧美部分市场也已经出现。

方向四是数智化。这本质是风险导向的数据（信息）价值创造方向。绿色金融活动在金融范围内呈现低频特征，但是基于平台化的推进，绿色金融活动更多的价值将体现在金融外的高频特征，这种高频特征所形成的反馈、更新、调整和重载（Reload）是典型的数智化过程，将为相关机构带来附加价值，并预计将形成新的绿色金融 科技 咨询细分领域。目前部分ESG相关服务已经呈现出此特征的雏形。

除了共有要素 科技 化外，绿色金融 科技 产生了其特有的要素 科技 化过程，这些过程使得绿色金融 科技 在整个金融 科技 发展中具有属于自己的轨迹，这些特有的要素 科技 化分别是：环境关系、能源约束以及时空扩张。这三类特有要素 科技 化让绿色金融 科技 的趋势更加清晰明朗，相关详细介绍将在后续给出。

（作者：张宁，博士，教授，博士生导师，中央 财经 大学中国金融 科技 研究中心主任，家办与合作发展组织理事会主席兼首席经济学家）

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