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数字经济的财富密码

来源:南方都市报     2017年08月06日        版次:AA18    作者:张天潘 邹卫

    主办单位:南方都市报

    吕本富教授为南都公众论坛听众讲解数字经济的财富密码。

    南都记者 邹卫 摄

    ●吕本富(国家创新与发展战略研究会副理事长、中国科学院大学经管学院教授)

    从国家治理的角度看,重视数字,中国是有传统的。法家代表人物商鞅说“强国知十三数,欲强国,不知国十三数者,地虽利,民虽众,国愈弱,至削。”这十三个数字是境内仓之数、口之数、壮男壮女之数、老弱之数、官士之数、以言取食者之数、利民之数,利民就是商人;然后是马、牛、刍藁之数。知道这十三个数据,基本上国家就可以治理好了,可见古代中国就已经有看重数据的治理思想。从国际的角度来说,印度著名学者劳氏写了一本书叫《统计与真理》,他在这本书的序言中说“在最终的分析中,所有知识皆为历史”,“在抽象的意义下,所有科学皆为数学”,“在理性的世界里,所有判断皆为统计”。这三句话很有哲理。今天讲数字经济,就是在这个大的背景下展开。

    新经济和数字经济

    在2016年的政府工作报告中,李克强总理说要大力发展新经济,加快新旧动能转换。过去政策主要扶持的技术改造,就地扩能,现在主要是提升政策的边际效益,让政策向新动能、新产业、新业态倾斜。这里边讲的新经济是制造业和服务业常常混在一起的,那么,何为新经济?新经济的内涵是什么?对此尚没有权威的定义,也有人称信息经济、平台经济、分享经济等等,不一而足。

    本质上,“数字经济”被广泛使用,并由此带来经济环境和经济活动的根本改变,现代信息网络成为经济活动的重要空间,信息技术成为优化经济结构和促进经济增长的重要驱动力,是新经济的代表,或者说是新经济的内涵。因此,2017年3月的全国“两会”上,李克强总理的政府工作报告重点强调了数字经济,表示要“促进数字经济加快增长,让企业广泛受益,群众普遍受惠”,这是数字经济首次被写入政府工作报告,这就和前一阶段说的“互联网+”和“+互联网”密切联系在一起了。

    数字经济背后的核心是价值生产方式的转变,依靠传统的人力、土地、资金和设备、制度要素的投入,已经无法完成新经济动能的涌现,也无法提供新经济运行的基础能力,这个时候就要特别强调信息化和信息基础设施、能力建设和信息应用的重要性,在创造价值过程中,数据或算法成为价值链的一环。这是背后变化的原因,其核心就是鼓励政府、企业、社会为经济增长注入更多的信息或者数据元素,以成为互联网时代的新动能。

    从整个工业的角度看,从2000年进入网络经济时代至今,我们把互联网的发展或者说数字经济的发展分为六个阶段。

    第一个阶段是统一平台加多元化应用阶段,当年的雅虎、谷歌都属于这个类型。第二个阶段能够有效捕捉用户长尾效应,这个阶段的代表就是Ebay,中国就是淘宝。第三个阶段是社会化碎片闲置资源的最大利用。这以我们的社交网络为代表,包括现在还是创新的主要动力源泉。第四个阶段迭代速度加快,产品服务升级比较频繁,这就进入A PP时代了。第五个阶段,也就是从2015年以后,跨产业合作频繁,产业边界愈发模糊。第六个阶段就是生态创新,生态共享经济使参与者寻求长期及群体共同利益,比如说现在很多创新都是依托某一个平台为核心,然后进行一个生态式的发展。前四个属于互联网商业阶段,后二者属于互联网生态阶段。

    人工智能和人类智能还不能比

    刚才说了,数字经济中除了要土地、设备以外,最重要的是数据和算法成为价值创造的来源。从专业角度看,有一个金字塔的图,从数据到智慧。在知识管理领域有一个D IK W理论:D是数据(data),I是信息(infor-m ation),K是知识(know ledge),W是智慧(w isdom )。现在说的大数据时代其实是把这四层统在一块说了,但是内部还是有分化的。从数据中间可以提取信息,信息是加工以后有逻辑的数据,它就比数据更高一层了。信息中又能够提出知识来,提炼信息之间的联系行动的能力,完成当下的任务,这就叫知识,知识比信息又高一个层次。最上一层就是智慧,通过两个知识之间发现知识内在联系的规律,可以用于预测,这个时候就变得有智慧了,所以从数据升级到智慧的过程中,每一层都有自己的算法。

    前一段媒体爆炒阿尔法狗战胜人类围棋高手,阿尔法狗的胜利背后就是算法的胜利。现在机器学习可以做到从数据提炼信息,从信息可以提炼知识,但是机器学习还不能提炼智慧。最牛的算法就叫自学习算法,即机器也可以提炼智慧。谷歌有一个谷歌大脑的项目就是做这个的,想发明一个算法提炼出智慧来,依托谷歌强大的计算能力和丰富的数据建立一个深度学习的研究项目,这个项目的重要成就之一就是让计算机分析几十个Y ouT ube的视频,截图来识别猫。据《纽约时报》报道,需要多少台计算机才能正确地识别出猫呢?大概需要16000台。

    这就是目前计算机自学习水平最高的项目,所以我们依然不用担心。1岁的小孩,让他看两眼猫,他就能知道猫的存在。计算机需要16000台才能算出猫,所以物理智能和人工智能与人类的智能比差得还是比较远的。总之,数据和算法在价值的创造过程中,是最重要的部分。

    数据流动成为财富的源泉

    从价值创造的角度来看,新技术、新动能并不直接产生财富,而且是一个大规模的投资过程。财富产生的机制或者说财富产生的秘密是什么?工业时代和数字时代,财富产生的机制有根本的不同。

    工业时代财富产生的机制,来自于分工、专业化,专业化的极致就是流水线。工业时代流水线方式的出现,使每一个生产岗位都有了标准化和通用性,提高了一个最普通的体力劳动者的工作效率,也提高了技术工人的水平。所以,大规模的流水线是财富生产的密码。

    可是到了网络空间以后,出现三个质变的关键点。第一是信息传播的方式发生了改变。过去信息传播是广播式的单向传播,现在到了互联网都是互动式的了。第二是产业的发展由规模制造转到社会制造,即产品的个性化,消费者还需要更多的花色、品种,所以规模制造转为社会制造。第三是知识的积累正在由人类的智能转向人工智能。

    量变到质变的这三个关键点,就叫范式的变革,从一个时代变到另外一个时代。网络空间形成以后,网络生态的生产力不仅是鸟枪换炮,而且属于范式的转移。现在由工业时代到了数字时代,也面临着类似的范式变革,这个范式变革有三个关注点。

    第一,物质、能源和信息三者之间的关系是不是要发生变化。过去我们更关注的是物质和能源,现在明显地感觉到能源的地位在下降,数据和信息的重要性在提升,所以数据被称为新石油。第二,虚与实的问题。现在买东西都说是网店还是实体店,这不就是虚与实的问题吗?虚与实的关系正在重新塑造人们的行为和行为习惯。第三,信息技术和生物技术的结合是否会带来生命体本身的变化。

    当前我们最关注的就是数字时代的流水线在什么地方。分析一下现在所谓网络时代的几个典型的代表性的企业,像谷歌、今日头条、滴滴、摩拜单车,它们的共同点是信息匹配的算法,大规模匹配的算法,在平台上能够实现大规模的匹配。所以现在做新经济的公司后台都有杀手锏。这个杀手锏堪比工业时代的流水线,工业时代叫大规模制造,数字经济时代就称为大规模匹配,谁能匹配得最优,谁就获得了财富创造的手段。在这个情况下,数据流动就成为财富的源泉。

    具体地说,数据流动分为三个层次。第一个通过提高预测的概率来提高决策的成功率,创造财富把失误性的决策降到最小,就是降低决策的错误。第二个叫数据驱动的流程,在运营的过程中,提高运营效率,特别是营销过程,一个企业仅仅会生产是没用的。流通创造的财富价值量更大,流通的效率怎么提高?如何形成一个营销闭环,提高销售漏斗的转化率?过去没有精准的营销手段,没有大数据营销的手段,营销过程存在巨大的浪费,现在有了数据就可以提升销售漏斗的效率。第三个是数据驱动产品的迭代式创新能力,这也可以产生财富,就是生产出来的东西都是个性化的,都是消费者需要的,所以说大规模匹配需要数据流动,因此数据流动就分为这三个层次,它们成为数字经济时代财富产生的领域。

    传统产业的结构转型

    具体到传统企业,又要如何向数字经济转型?产业结构一般的转型过程如下:首先是物理世界的数据化,让数据在更大范围内流动,只有流动才能创造价值。实现上述目标的前提就是组织的“溶解”,也就是供给侧的碎片化。数字化改造以后,需要再次“凝实”,就像空气升华过后需要再次冷下来,变成一个信息物理世界,有虚有实结合在一起。对信息物理世界进行大规模的智能匹配就完成了产业结构的转型,就可以进入数字经济时代了。

    因此,传统企业转型有五个规则,第一个规则叫虚化。上世纪50年代以后,工业的突破几乎全部来自计算机科学上的突破,物理世界的不断虚化是数千年来人类技术发展最大的趋势。今天信息物理系统、智能产品都成为全世界工业的热点,这意味着虚化趋势的加速度在未来二十年中将会达到顶峰,所有顺应虚化的技术和产品,都将随着趋势急速前进。

    第二个规则叫自由流动。这个流动趋势分两个阶段:第一个阶段是“自由流动”。互联网完成人在虚拟世界的自由流动,物联网完成物在虚拟世界的自由流动。第二个阶段是“自动流动”。“自由流动”的阶段,虚拟世界还需要较多人的干预,而“自动流动”阶段,所有的信息和数据将根据系统最优化的需要,自动流向需要的地方。大数据技术、信息物理系统,都是实现数据自动流动的手段。

    第三个规则是溶解。由于数据流动的需要,以及共识成本的降低,工业社会的组织也要发生重大变化,传统社会组织将不断溶解。在溶解的趋势下,整个工业组织会从层级结构向网络化结构转变,带有中心化节点的科层组织将消失,企业将成为自由人连接协作的平台。它存在的价值不再是为少数人获得利润,而在于给组织中的个体赋能,“合伙制”企业将消亡,“合弄制”企业将成为主流。

    第四个规则叫凝实。虚拟世界的资源重配后,必须再次凝实,才能完成对物理世界的影响。在不断地虚化、流动,然后再凝实的过程中,整个物理世界的系统被不断优化。将虚拟世界再次凝实,这个过程就是未来工业的第三个趋势。把虚拟世界直接凝实为人类感知的技术,就是VR(虚拟现实)/A R(增强现实)。

    第五个规则是“匹配”。通过智能化匹配,不断降低交易成本,从而成为价值链创造的一环。目前,区块链技术可能将大幅推动共识成本的降低,区块链技术的体系化,通过密码学保证双方不再需要中心化的裁判,也能保证共识达成,这就将共识的成本大幅降低了。

    传统企业的数字化商业模式有三个层次。首先是现有的产品和服务的变现,直接引导用户在当前平台上购买产品和完成变现。第二个部分是流量变现,利用生态系统中不同平台所积累的客户资源,收取广告/平台费用,或者作为流量入口向其他场景导流实现交叉销售,收取流量费用或者是分享客户的钱包份额。第三部分叫数据变现。通过数据采集和挖掘分析,实现产品服务模式的创新和优化,如通过智能设备收集用户的健康信息,为拥有健康运动和饮食等生活方式的用户提供更优越的保险方案以及旅游购物方案,利用互联网大数据分析客户的信用评分,可以提供不同的消费信贷等等。

    最后是如何建立价值转换的链条。一方面是需求侧,外部数据的获取,应用场景的设计、创新的不确定性,企业数据需求的恰当表达等等,需求侧就是用户这一侧,要完成这些。供给侧需要完成数据资源收集,大数据处理技术、平台,分析软件,应用算法和模型,还有一些咨询服务等等。

    在供给侧和需求侧两侧改造完了之后完成价值链的闭合,在数据价值链的源头,数据作为新型的生产要素,尚不具备成熟的流通机制,所以这个时候还需要快速数据化,但是数据远未社会化。第二个在数据价值链的末端,各类抑制数据需要进行有机整合才能输出价值,目前还没有能够按照客户需求整合数据要素的角色,虽然有各类技术,什么数据清洗、数据整合、数据脱敏技术的存在,但是目前能完成整合角色的社会服务商还比较少。

    整理:南都评论记者 张天潘

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