数字经济分为数字化、互联网、数字孪生这3个阶段，当前世界的数字经济正处于第二个阶段。不同国家、不同地区、不同行业、不同企业数字经济发展的进程不同，我国正处于数字经济的中期，技术进步对于社会发展的影响越来越大，生产方式、生活方式、商业模式都在加速演进。总体来看，社会生产力需求推动了技术的进步，技术的进步又进一步推动了经济的发展。聚象认为未来的数字经济技术有以下趋势。
       一、数字孪生
       数字孪生城市将从萌芽期迈入成长期
       数字孪生城市的内涵是在城市信息的建设过程中，在虚拟的数字环境中再映射出城市环境中的物理环境和管理流程活动，通过数字孪生理念和统一的平台，实现高效可持续的城市管理方式。
       数字孪生城市的发展是循序渐进的，数字孪生城市概念并没有广泛推进，但是由于其理念是遵循物本原则，即在数字世界里孪生一个城市，因此无论智慧城市进程发展到哪一步，数字孪生城市都是不可逾越的阶段，而且演进必然遵循以下规律：从建筑行业向园区规划、城市规划、公共安全、交通、水利、商业、旅游等行业逐步扩展，从单体的建筑向建筑群、经济开发区、园区、整个城市扩展，从平面2D图向3D图、3DGIS图扩展，从建筑BIM走向城市CIM，从单纯的平面展示向立体、VR、全息投影显示，从最基本的城市建设向城市安全、城市治理、城市服务、产业发展延伸，从单体智能向群体智能、城市电脑逐步演进。
       数字孪生从高端装备制造向全行业拓展
       因为工艺精确度要求最高，数字孪生源于高端装备制造，且在这个领域应用价值最大。采用三维数字化设计技术和预装备技术，三维设计工作站做零件设计、装配设计，取代过去高端装备需要成千上万人手工画图工作。全三维数字化设计研制周期缩短，减少返工量，质量更高、成本更低、国际市场上的竞争力更好。数字孪生也正在从高端制造向生活消费品制造、基础设施领域拓展。
       二、大数据
       数据立法从智慧城市向全领域拓展
       数据是物权还是知识产权？聚象认为两者都不是，因为无论是物权还是知识产权更多谈及的是工业文明范畴，数据是数字经济时代的产物，因此数据权是区别于物权和知识产权的新型产权，只有把数据产权界定清楚，数据才能按照市场规则、资本利得规律合理流动起来，从而减少信息孤岛，避免陷入数字化鸿沟。
       当前的数据立法还是类似政策指导意见，未来围绕数据立法将形成以《数据法》为条线的新型法律体系，各地的大数据管理局未来将类似房产局、知识产权管理局，具有管理、注册、监督引导市场的作用。
       从数据被侵权到数据觉醒
       我国有全球最庞大的互联网消费群体，用户的检索、浏览、购买等数据被互联网公司收集。过去用户只能被动地被推送信息或者被转让给第三方。随着人们对个人数据的关注度越来越高，数据侵权的情况正在引起消费者的强烈关注，网民开始进入数据觉醒状态。数据觉醒也会推动国家对数据权立法。
       区块链
       区块链定位：数字世界的契约机制
       在工业经济时代，交易是通过有形的契约中的违约责任条款约定及实现的；而数字经济时代同样也需要信用机制，但是不同的是它是在数字环境，市场经济的本质是信用经济。如果不能通过安全可靠机制达成交易互信，市场交易的成本就会极高，区块链则赋予数字世界新的契约机制，去中心化、分布式记账方式让信用机制变的扁平化、众筹化，符合互联网经济平等、共享的特点。
       数字货币进入商用化阶段
       当前物理世界的金融体系也是基于工业经济的，数字经济时代也必然呼唤新的金融体系。央行副行长范一飞曾明确提出，中国央行数字货币应采用双层运营体系，人民银行先把数字货币兑换给银行或者是其他运营机构，再由这些机构兑换给公众。与纸币不同的是，涉及到的每一分钱所有交易过程都是可追溯的，这就达到了物理世界所达不到的效果。进入数字货币时代，贪腐、网络洗钱、互联网金融诈骗将无处遁形，基于工业经济传统货币模式下的互联网金融P2P将在数字货币时代重新焕发勃勃生机。
       三、人工智能
       开始出现通用人工智能的萌芽
       就像从工业经济迈入数字经济一样，数字经济之后的阶段是智能经济。如同工业经济时代已经有了数字经济的萌芽，数字经济时代已经有了专用人工智能技术，比如人脸识别、图像识别、智能语音识别、L4级的无人驾驶等，而将这些专用人工智能3个及以上融合在一起就是通用人工智能。未来5年，在一些技术成熟领域将出现通用人工智能的萌芽。
       人工智能将遭遇算法瓶颈
       在深度学习领域，人工智能未来5年将遭遇瓶颈期。机器学习、深度学习和神经网络，用数学上集合里的概念去理解这三者之间的联系，他们之间依次是包含的关系，即机器学习包含深度学习，深度学习包含神经网络。其中，四层以上的神经网络就可以称之为深度学习，而深度学习是一种典型的机器学习。这个体系在过去4年和未来5年都将持续遭遇瓶颈，说明在数字经济发展不够充分基础上的智能经济还仅只能称之为“萌芽期”。
       总之，技术的发展动力来源于打破经济瓶颈，技术的发展进一步推动经济发展，如此循环往复，分析其关键本质对于认知数字经济，把握历史机遇期非常重要。