大家好!我们这个演讲要开始了。在正式开始之前我说两点说明:第一,其实跨年的演讲很多,我们已经很晚了,现在是好饭不怕晚,桂花香在迟,我们做的是立春。第二,今天这个演讲事实上是锵锵三人行,过去在梨园行有个规矩,徒弟演出之前会请两个老师压镇,今天我也请了两位资深的专家压阵:一个是中国工程院院士,著名计算机科学家李国杰老师。另外一位是中国互联网协会著名的经济技术专家高新民老师。

 

引言:竹子的生长

我演讲的题目叫“增长的逻辑——竹节管理的哲学”。

增长,是一个野蛮性生长还是有理智的增长?我们可以从竹子发育的智慧来做一个说明。现在是冬春交替的季节,如果我们选一个植物,既在冬天里面郁郁葱葱,又隐含着春天的信息,恐怕就是竹子了。在中国的文化中,竹子代表着高风亮节,也代表着节节高升,寓意特别好。

我想问大家一个问题,竹子是草还是树?恐怕你一时半会还不一定想到答案。我来告诉你,竹子属于禾草类植物,换句话说,它跟玉米、甘蔗是近亲,凡是长节的跟它都是天然的近亲。可以把竹子称为草,但是竹子和草又不同,草是一年生的,竹子是多年生。最重要的,竹子还是木质化的,很坚硬,不像草那么柔软,在风吹的时候草会被吹倒,竹子却依然屹立,因此很多人把竹子认为是树。竹子的成长速度特别快,第一年可以长15米高,在刚刚开始的24小时,有的时候甚至能长一米,最大的竹子可以到40多米。可是你发现风吹的时候,草、树可以被吹倒吹断,但是竹子很少被吹倒,它既稳又快又高,某种意义上,和中国经济的发展特别相似,中国经济增长40年,也是既稳又快又高,现在已经是世界第二大经济体。

我们研究背后的成长智慧就可以发现,竹子在成长的时候先形成一个中空,在中空长完了以后打一个节子,叫竹节,中空加竹节相得益彰,是竹子成长的智慧。用中空加竹节形容中国经济40年的增长也许是最合适的。我们就想中国经济的成长过程中,从工业经济到数字经济,再到现在的智能经济正在兴起,这不就是一节一节的中空吗?

 

一、工业经济的增长动力

现在我们从第一个问题开始说起,工业经济的增长动力在哪里?

其实工业经济很简单,一个是制造产品,一个是流通传递。我们称为一个是制造价值,一个是传递价值。什么情况下制造价值最简单?制造价格的效率最高?那就是专业化,让专业的人干专业的事情。什么情况把流通的效率做得最好?把所有的商品连成一个供应链以后,才能高效的运转。

我们可以先从一个故事来说明刚才我们讲的这两个动力源。

2014年的时候,我的一个博士生参加了援非,她去了埃塞俄比亚,亚的斯亚贝巴大学援助非洲,给亚大的心理系和法律系大一的新生上计算机基础课,当时的埃塞还是非常穷的,所有的学生在上计算机课的时候没有计算机,我的学生从北京带来一些老旧的笔记本电脑,学生们特别高兴。这两个班一共122人,其实对中国还是很关注的,他们知道中苏和中日历史关系的问题,还知道华为和中兴,甚至还知道版权和山寨的问题。

这就是这个大学,这就是我的学生教的埃塞的学生,这是他们在埃塞孔子学院的时候写的毛笔字“中埃友谊万古常青”。

可是埃塞的学生最关心的并不是孔子学院教给他们的京剧、书法等等。不只一个学生问我的博士生,中国过去经济增长高速发展30年原因是什么?你们能够跟我们分享成功的秘密吗?这是不是你们国家保密的?由此我们就想到,一个是中国在国际上的地位,只要经济发展,老百姓生活幸福,这就是“德不孤”,必然有其他人来拥护。第二个,内容大于形式,以往我们在国际交往的时候,比较注意形式的东西,比如说让写书法、学京剧,而最重要的是你的经济发展高速增长,可能会有更重要的说服价值。

我这个学生很感慨,她说她下次再去埃塞的时候一定开一门《中国改革开放30年》的课程,保证是最叫座的。她问我,我们再碰到非洲人这么问时该怎么讲?我说很简单,学我们40年的人民日报社论什么都懂了。可惜他们看不大懂,所以我们给了一个简化版的40年的中国发展的经验。

中国改革开放40年,第一步从哪做起?我们从两头在外、大进大出开始的,当时有四个经济特区,沿海有14个城市做开放,在这里面参加国际经济大循环,干了就是苦力的活。

第二步,在完成资本的初步积累以后,我们修桥修路,进行各式各样的基础设施建设。

第三步,在基础设施比较好的情况下,在交通比较便利的地方,我们做开发区,建产业新城,做产城一体化,让农村的人到城市生活,这是城市化。我们改革开放以后有几亿乡村的人到城市生活,这样就带动了一个国家内需的发展。

到了2010年以后,达到中等收入以后,我们要做创新驱动,可以认为,这四条是一个简化版的经验。

后来我讲给一个非洲的外交官听,他们很认可。这是我们40年的经验。

当然在这四条的背后,有两个,一个是开放,一个是改革。

为什么要开放?我们从过去自给自足的本地化的经济,现在变成了全国市场再到国际市场,中国内部也有一个开放的过程。在上世纪80年代、90年代的时候,一个地方物资的资源有时候不是全国流通的,最早还有粮票。我们国家其实在内部也有一个开放的问题,一直到国际化的开放,所以开放度越来越大。

第二个就是改革,供应链为什么能够运转?而且运转的效率比较高?就是有各式各样的市场机制的对接,能够把资源进行市场化,这就是所谓的改革红利,一个国家需要有改革红利的。

这是我们背后的两个基本的套路。

我们回顾一下工业化的历史,第一个,叫专业化创造价值。经济学的鼻祖亚当∙斯密在《国富论》中说一个故事,说分工产生价值,他说他找到了创造财富的密码。在18世纪他发现生产每枚扣针需要18道工序,如果工人独立完成全部的工序,就像我们说的李白一样,铁杵磨成针,最能干的人一天也干不出20枚,亚当∙斯密说我找到财富的秘密,投入效率差别很大。

把专业化的思想发挥到极致是老福特,在1913年老福特用反向思维的理念,在专业化理念的启示下做了一个汽车的流水线,逐步装上发动机、操控系统、车厢、方向盘、仪表、车灯、车窗玻璃、车轮等等,这个流水线总共通过7882种标准动作,一个车就下线了。所以每个工人只要完成两到三个动作就可以了。如果你们看过一个电影,卓别林演的《摩登时代》就是这样,工业标准化动作。

过去在手工作业的背景下需要12个小时一台车才能下线,现在一条流水线生产一辆车不到10秒钟,通过流水线,少品种大批量,以数量降低成本,就成为工业时代的逻辑,我们称为规模经济。

这个T形车,好像老爷车,它可是有历史的。从老福特的流水线诞生以后,福特公司在一年就生产了几十万辆的T形车,从面市到生产单品销售1500多万辆,这个纪录到现在还没有打破。在一个评价20世纪最伟大的工业产品投票中,福特的T形车荣登榜首,是最伟大的工业产品。这个流水线把汽车的价格降了一半,在1925年的时候,我们图上表明,一辆车就不足300美元了,差不多一个工人花4到5个月的工资就可以买一辆车,使美国的蓝领工人成为工业化最大的受益者。为什么美国拥护特朗普?因为蓝领工人是美国工业化最大的受益者。

这个流水线在汽车业成功了以后,其他行业也纷纷效仿,所以流水线就变成的工业化的象征。

美国的工业化发源比英国晚一些,但是他的流水线是最发达的,他也成为工业化最大的国家。为什么流水线能够把专业化做到极致呢?一个生产岗位有了标准化和通用化,一个普通的体力劳动者的效率就可以提高得比技术工人还好。流水线的工人只需要拧三个扳手,不需要有多高的知识水平,所以流水线把所有的工人都变成了能工巧匠,就放大了人类的力量,这也是专业化的价值,这就是为什么工业化创造的财富远远比农业时代要多。

第二个,专业化分工的范围越大越好。我们知道荷兰是世界人类史上第一个资本主义国家,可是后来在和英国的竞争中荷兰下来了。荷兰叫海上的马车夫,当时荷兰只有400万人,英国有2000万人,市场范围的分工,人口的基数越大效率越高。只要一个国家的市场组织、人口基数,这两个是密切相关的。美国的市场规模比英国又大,美国是上亿人作为市场范围的组织者,咱们国家是14亿人,只需要把市场的组织度提高,市场化程度提高。所以对一个分工来说,范围越大越好。

到了上世纪60到70年代的时候,世界上也发生了很大的竞争,大家都做流水线了,都把老福特的那种流水线引到自己的国家。过去我们把生产领域叫企业第一利润来源,第二利润来源是劳动生产率,这两个都是在生产领域,但是由于竞争比较激烈,大家都做自动化,都做流水线化,这时候从竞争的角度说,这两个就没有什么更多的优势。大家都在寻找第三利润来源。

到了上世纪80年代的时候,面对全球市场激烈的竞争,当时的竞争最激烈的就是美国和日本,大家就发现利润从生产领域到了流通领域,发现在整个价值创造的过程中,物流和仓储的成本非常之浪费,所以80年代以后就把物流作为企业的第三利润来源,在流通领域尽量降低成本。

通过寻找第三利润来源的时候,国际上有一个微笑曲线,一头是研发,一头是销售,这两端被认为创造高利润的,中间的生产领域被认为创造低利润的,所以微笑曲线的第一步就转移到发展中国家。这时候我们中国就登场了,我们赶上这波了。

上世纪80年代,我国正处于改革开放的前沿,我们有沿海的特区、开放城市等等,正好国际上正处于供应链优化状态,生产领域被当时认为低附加值的生产部分,就转移到了我们国家。这种国际上的供应链的转移,还有我们国家的改革开放,就造就了中国成为世界级的制造大国。

什么是“两头在外,大进大出”?我找了一个龙海造纸厂的例子。1983年这是一家福建的造纸厂,做瓦楞纸的,过去市场都是本地的,在80年代以后他们发展成外向型经济,每年向香港进口很多的废纸,做成瓦楞纸又出口创汇,年创造60万美元的外汇,连续三年评为福建的出口创汇先进企业。中国的经济发展还是要忆苦思甜的,就是这样完成了资本的积累,很多像龙海造纸厂这样的企业完成了中国经济起飞初始的步伐。

到后来,我们中国的产业链就可以划分为四个阶段:

第一阶段:改革开放初期,在优惠政策的驱动下,产业在物理空间上形成集聚;

第二阶段,20世纪80年代至今,以中心企业为主,上下游协同的产业链正在形成;

第三阶段,产业由外引转为内生,创新生态系统呈现自组织成长形态;

第四阶段:主导产业处于价值链顶端,城市功能与产业功能有机结合。当然第四个阶段全国只有北上广深还可以这么说,价值链的顶端城市功能和产业功能的融合,全国其他地方还达不到第四阶段的水平。

中国在供应链发展最新的形式,最新的说法,叫链长制。每个供应链都有一个链长,中国经济的增长,其实地方政府起了很大的作用,地方政府叫比学赶帮超,各个地方都在招商引资,现在的竞争,由于已经深入到供应链的领域,所以整个招商环节要引就引整条供应链,所以地方就把发展产业的办法称为链长制。链长制最早出现在湖南的长沙,2017年这个名词首先在媒体中报出来,链长制就是一个领导任一个链长,剩下各种专业部门组在一起,88个部门组在一起形成一个完整的招商团队,所以在长沙就完成了所谓链长制首先的一个做法。后来浙江、江西、山东等等发现发展产业链很有效,他们有的副省长就担任链长。

总之,中国的经济由于引进制造业做了专业化,以及供应链的深化两股力量,形成了中国经济高速发展的“中空”和坚韧有力的“竹节”。虽然在三四十年内有各种声音唱衰中国,但是我们现代化的步伐坚定而有力。

这是国际上著名的咨询公司做的,差不多在1820年的时候,中国的经济,就是这个红线占全球GDP的33%,我们大约是乾隆时代,这个红线一直在下降,我们到了2010年就占全世界GDP的16%。经过一百年的蹉跎岁月,我们又回到了世界的头部。

 

二、工业时代的缺陷

工业发展我们赶上了最后一班车,可是从全球的角度来说,工业时代还是有很多缺陷的。

第一个,人们在吃饱以后讲究吃好,每个人对美好生活的标准是千差万别的,所以每个人的消费都是个性化的,个性化的消费和我们前面讲的工业经济的规模经济,存在着天然的矛盾,工业经济是规模越大越好,个性化每个人追求不一样,这不是天然的矛盾吗?

第二个,工业的流水线生产它需要大量的能源和资源消耗,首先有能源、有资源,现在绿色经济是全世界都追求的,我们习主席跟国际社会有一个承诺,在2035年中国的经济要碳达峰,达到高峰,到2060年中国要碳中和,我排放多少二氧化碳吸回来多少,这叫碳中和,这样一来对资源能耗消耗就是一个硬要求,就是中国经济发展的刚性要求。

一方面是个性化,另外一方面是绿色经济,这两个标准都使得我们过去的工业经济需要升级换代。

第一个,个性化,我们从消费开始说起,拼多多的老板说,60年代中国人都是军装,80年代五颜六色,90年代各式各样的大牌,现在奢侈品的LOGO都不要了,个性化,穿的是自己的个性,消费者越来越理性,越来越个性化,这就使得生产需要定制化,规模经济就有矛盾了。

第二个,我们还要讲热力学第二定律,工业经济是诞生在能源和资源基础上,能源和资源都遵守物理学定律,其中最重要的就是热力学第二定律,热水会变凉,玫瑰会凋谢,人们会逐渐的老去,这些都是热力学第二定律在起作用。我们只要有能源和资源的消耗,熵就会增大。信息活动是所有的经济活动中代价最小的,我让信息转一圈,这时候熵的代价是最小的,在信息活动中,信息越对称,经济活动越精准,浪费越小。

这就使得我们在经济活动中,要尽量保持熵增大的过程比较平缓。可是我们现在的工业经济时代,不管从消费端,还在生产端,都是有问题的。

比如我们看生产端的问题,广告界有一句名言,我知道我的广告费50%是浪费了,但是我不知道是哪一半。各位想一下是不是这样。你看脑黄金出的广告,我都不知道他怎么盈利,但是他还能活着,他可能传播的效果不一定很好,不精准,所以过去所谓的品牌塑造,本来就是洗脑的过程,其实传播并不精准,其实这就是浪费,所以从生产端的传播来说存在着浪费。

从消费端,我们有一个剁手族的传播,欧盟有一个共享经济的统计,很多主人房子里面有3000美元的东西是闲置不用的,就是买一次放在家里再也没用过。还有网购成瘾的人一次能买15件以上,基本上就是心理的满足,买完了以后就是库存。所以消费端由于不是把握着消费者的精准需求,也存在大量的浪费。

不管是品牌的塑造,还是剁手族,其实都和我们热力学第二定律连在一起,它在生产和消费都是大量的消耗资源和能源,某种意义上就是个熵最大的过程。

如果我们对工业经济做一个总结,工业经济发展的瓶颈在哪里?因为瓶颈就是下一次要突破的地方,就像一个竹子一样,长了一段中空,发展成竹节再继续增长。工业的瓶颈就是工业生产比较浪费,存在着能源、资源的浪费,这是热力学第二定律的体现;生活方式也是浪费的,没有价值的物体很多;传播方式也是浪费的,信息不对称导致大量无效的传播。所以对工业经济总结,可以认为是杀敌一千自损八百,这个一千是有用的,但是浪费的八百,这就是高熵经济。怎么解决它?需要通过数字经济解决工业经济发展的问题,解决个性化的问题,解决绿色经济的问题。

 

三、数字经济全面崛起

什么是数字经济呢?就是在价值的创造过程中,数据或者算法能成为价值链的一环就成为数字经济。

一个餐馆,如果你去堂食就不算数字经济,大家通过网上的订单就是数字经济。因为在分配的过程中,数据或者算法发挥了它的价值,这就是数字经济和非数字经济的区别。

本质上数字经济可以改变经济环境,现代的信息网络成为经济活动的重要空间,我们很多数字经济活动是在互联网上,在移动互联网上,不管是互联网还是移动互联网,都是网络空间,大部分的经济活动是发生在网络空间的。

对于中国来说数字经济全面登场,我们有12.9亿的手机用户,可能一个人有两部手机,有近1亿的网络个体户,就是淘宝商会,还有2万家上网企业,差不多有400万个APP,每天都有线上线下的交易,每天我们都有各式各样的网络游戏,有VR、AR、自动驾驶、人工智能等等,这些数字经济的体现已经全面深入到我们的生活,所以我们说数字经济全面登场。

追根到这些数字革命,有它的技术支撑的背景,我把近20年来的技术革命分为三个类型。

一个是2010年之前的,叫记录的革命,我们把头脑中的知识,把纸上的数据数字化到信息系统里面,这叫记录的基础。

到了2010年,特别2012年,迎来了智能手机的爆发以后,这个时候我们引来了分发的革命,什么叫分发?过去我们下载一个软件放在电脑里面,要装软件,那是一个技术活,现在到手机里面点一下就可以了,所以这叫分发的革命。

到了2015年左右,随着人工智能逐渐登上舞台,我们进入了认知的革命。

这三类我们有一个图可以代表,这叫产业升级的三叠浪。

先是做信息化的革命,第一个叫记录的革命;第二波,是做分发,主要是移动互联网;到了第三波,正在兴起的,可能是要在产业互联网领域发力的,有物联网、有人工智能,最重要的在经济活动的决策中,机器人或者人工智能要起到很重要的作用,我们称为认知的革命。所以这就是技术支撑。

这三叠浪技术不仅仅是分别做的,而且还能融合叠加,形成“核聚变”。就使得数字技术全面更新现有的基础设施,更新现在的商业模式,实现了资源的优化配置。这个资源优化配制,就和我们国家的高质量发展连接在一起了。数据的自动化流动很重要,化解了不确定性,能够支撑经济的高质量发展。

在这里面,数字技术有三个质变点:

第一条,整个社会。任何技术的发展除了技术本身以外还要影响社会,第一类技术就是信息传播方式的改变,信息的传播过去是单点传播,现在是互动新闻,而且通过算法来推送,所以这是一个重要的技术,信息的发送技术很重要。

第二个,产业发展。工业制造技术过去是大规模流水线,现在有个说法叫社会制造,或者叫精准制造,比如说有这么一个商业模式,一个小区可以放一台3D打印机,我把你们家小孩儿玩的玩具,通过一个软件在小区里面把玩具打印出来就可以了,这就叫社会制造,非常个性化。所以这是第二个关键点。

第三个,知识积累。由人类的智能转向人工智能。随着人工智能的普及,很多的场合,比如说恶劣工作环境的,前一段金矿还有一个事故,如果下金矿的都是机器人就没有事故了,恶劣环境都可以让机器人来做,有关知识的积累都是机器人,所以由人类过渡到人工智能这也是一个转变。

第三个关键点也被称为奇点。其中未来学家库兹韦尔预测,2045年人类会遇到人工智能的奇点,不是指机器人要统治人类,只要积累的知识,人类自己发现的比人工智能要少,他认为这就是奇点。

数字产业化和产业数字化是中国数字经济的两个强劲拉动力

有了数据和算法的支撑,中国的数字经济有了两个强劲的拉动力。一个拉动力就是数字产业化,从2010年开始,我们诞生了很多互联网平台,这些平台大大提高社会的运转效率,给很多人带来创业和就业的机会。另一个拉动力是产业数字化,份额更大,清华大学的江小涓老师有一个统计,大约占数字经济的4/5或者3/4。而中国的数字经济现在已经占GDP的36.7%了,产业数字化应该达到25万亿左右的规模。

在数字经济的增长过程中,我们还有一个专业名词叫巨国效应,国家越大数字经济发展越好,当然巨国效应只在一个国家内组织比较有效,市场化程度也比较高,没有什么市场流通的阻碍。像中国在互联网技术的支撑下,我们已经上10亿的人口,在人类历史上一个市场规模达到10亿级别,这是第一次。

举个例子来说,我们国家的电商为什么那么发达?为什么在印度,在巴西这样的国家,理论上这样的国家也需要便宜的商品,为什么印度没有成为我们?印度有大概50几个邦,你这个邦到那个邦就要收税,所以像京东、阿里如果在印度就不行,光一个邦和另外一个邦的税收,就使得你没有办法成为一个全国的市场。巴西就更奇葩了,你只要出了库就要税收,有一个说法,巴西的苹果手机有一半都是走私的,税太高了。《人民日报》有一个说法,只有时代的某某没有某某的时代,这个太正确了,所有的发展是时代塑造的。

数字产业化作为拉动经济的动力,它的范式是什么?就是数字经济时代也需要流水线。在工业经济时代,流水线是财富的象征,到了数字经济的平台经济时代,比如说谷歌、今日头条、拼多多、快手、滴滴、美团,他们的特点是什么?这些平台公司都有一个信息匹配算法,比如说今日头条有智能推送,叫新闻信息匹配算法,一个平台公司的匹配算法就是数字时代的流水线,也是数字经济创造财富的来源。

我们看一下美团的例子,美团的算法是经过三个阶段的。

第一个阶段是人工派单,你卖什么东西有一个小二帮你派单,这就出的问题了,谁跟小二好派的单就特别好,所以这里有不公平。

就到了第二阶段,骑手抢单,就像我们打车一样,谁抢得快。当然也有问题,如果他没有能力抢单了,客户就抱怨。

所以美团就到了第三个阶段,叫系统派单,这个派单是非常智能化的。要考虑很多因素,客户的因素,饭馆什么时候出餐、品类多少、出餐的密度多少,骑手的快慢、轨迹、天气影响等等,客户的客单价是多少,他对餐要求急需还是不急需。把所有的因素加在一起,大约有15个因素,我们想一下,假如说个有200个骑手要去10个目的地,同时要送50个单子,他解析的空间,就是200乘上10的50次方,就要算那么多的优化路径,而且要求在毫秒级输出。

所以对于美团这样的公司来说,最核心的竞争力就在于匹配算法,给骑手一个最优的路线,骑手也是被称为锁在套子里的人。

像这样的平台都有一个超级匹配,这个超级匹配就产生了超级平台。为什么平台经济在中国的经济,甚至在世界的经济中都拔得头筹,价值最高的平台就是这个道理。

人与信息的链接:产生了谷歌、百度、今日头条

人与人的链接:产生了腾讯

人与商品的链接:产生了亚马逊、阿里、京东

人与设备的链接:产生了滴滴、无人驾驶、

人与物超级链接:产生了物联网、工业互联网

所以叫超级链接产生了超级平台,超级平台就成为一个国家经济发展的主角。

现在我们再看一下产业数字化,就是指传统产业怎么进行数字化转型。有一家咨询公司算了一个账,对于传统企业在算力上每投入一个美元就可以带来10个美元的产出,所以数字化的效益还是非常明显的。但是现在问题是数字化的转型,每个企业由于行业不同,可能部门的主导是不一样的,有的还让IT部门来做。IT部门来做,就把产业的数字化做小了,应该由董事长,企业的一把手亲自来抓,找一下你的经济赛道,转型之后你的经济赛道在哪里,这不是一个部门能完成的。

我们举几个例子,第一个,京东的护城河。当然我们说的产业数字化的部分,不是说京东的电商,说的是他的物流。京东当时和阿里还有苏宁打过两次大战,苏宁和阿里联手,对京东发动了重要的价格战,可是后来发现,京东在3C领域,就是电器我们叫3C领域,依然屹立不倒,原因是京东在这个方面树立了自己的护城河。所以对企业来说,有没有护城河是很关键的,护城河可以保护自己。为什么呢?因为大家电,特别是冰箱、洗衣机等等,最好是物流的时间越短越好,我们称之为三级物流制,企业到仓库,仓库到客户。企业到仓库,仓库直接再到客户,这叫三级物流制。因为冰箱搬来搬去是不太可能的,运输的成本可能顶上生产成本了,所以大家电一定是三级物流制。在国内只有京东能做到三级物流制,能做到三级跳。当时阿里的物流不是自己的,可能是外包的,他就做不到三级制,在工业运行中,在产业数字化过程中,就不如京东来得坚挺,所以京东就以3C起家,3C是他的护城河,其他是他的扩展,他就可以有自己生存和发展的目的。如果没有护城河,竞争对手就把你打得找不着北。

我们预计,当然也有专家预计,未来中国500强,乃至世界500强有一半的企业都是以平台为核心的企业,智能终端必将遍及社会各个角落。由于全世界运营源代码的90%都出自这一两百家企业,这些代码的安全度就至关重要,网络安全就上升到前所未有的高度。

当然产业数字化的过程中,集大成者就是智慧城市,我们说不仅企业要数字化转型,整个社会也要数字化转型,要和社会治理加在一起,就是智慧城市。

还有一个叫数字基建,我们在十四五规划正在做新基建,新基建怎么融合我们产业数字化,信息流引导物流,就是比特引导原子,在引导的过程中,就可以把整个社会效率提升到最高,事实上我们现在也是这样的。比如说你到哪个饭馆吃饭之前,是不是要查一下大众点评,这就是比特引导原子。我们在新基建也要比特引导原子,这样的新基建才是符合未来的需求。

7大定律 塑造数字经济

我们总结一下,不管是产业数字化,还是数字产业化,整个数字经济有7个特征,有7个经验规律可以描述数字经济。

1、信息处理规律:摩尔定律。为什么电子产品越来越便宜?就是因为摩尔定律的存在,因为芯片的速度越来越快了。

2、信息传输规律:吉尔德定律。是关于信息传输的速度,因为带宽的需求越来越大。

3、数据积累规律: 新摩尔定律(大数据规律),95%的数据都是近两年产生的,这个数据是一个指数的曲线。

4、人工智能替代规律:5秒钟法则。如果一个工种5秒钟之内就能完成,这个工种可能就会被淘汰。

5、网络价值规律:梅特卡夫法则。网络价值以用户数量的平方的速度增长。

6、网络竞争规律:达维多法则。一个商业模式只要先进来,你可能就占据了50%的市场。

7、网络安全规律:千分之三法则。最后一个很重要,在产业数字化完成以后,我们有一个网络安全规律,这个规律是我从齐向东先生所著《漏洞》一书中找到的,每一千行代码可能有三行漏洞。

这7个规律描绘了所有经济的特征。

 

四、数字经济的瓶颈

数字经济这两个产业数字化和数字产业化,它有没有发展的瓶颈呢?它们既有优势,解决了工业经济的盲点,既解决的个性化的问题,又解决的绿色经济的问题。但是数字经济又产生了新的瓶颈,这个瓶颈有三个,一个叫信息蚕房,一个是平台垄断,还有一个叫信息化围城。

先说一下数字经济的好处,数字经济可以让我们生产单位变小,比如说像滴滴这样的公司,司机和我们乘客直接对接,就不需要出租公司了,所以这样的连接我们就成为细胞级连接,两个细胞之间对接。两个单位一谈,谈合同的时候,先是副总参谈,部门经理,最后落实到两个项目经理,还不如两个项目经理一开始就谈。所以经济运行的载体越来越小,越精准,消耗的资源和能源就越小,这就是我们说的寓大于小。

它使得我们的生产方式不是在一个浪费式的,现在人工智能的汽车很火,无人驾驶很火,为什么?符合我们刚才说的规律,我尽量让资源和能源的消耗变小,因为我们知道电动车比烧油的规律好多了,因为电动车散的热要小,热就是费的。再一个,当运行的单位越来越小的时候,就避免了杀敌一千自损八百。

所以数字经济因为它的运行模式,解决了我们资源和能源的消耗问题。有人说资源和能源的消耗,我们是不是可以用风电、太阳能来替代?其实用风电、太阳能替代新能源,只能说它是清洁能源,更重要的对资源、能源的消耗,还是我们生产和生活方式,只要不浪费,只要精准化,这才是最大的利润来源。

所以我们就说,数字经济是低熵经济,它解决的工业经济发展中的高熵问题。但是它产生了刚才三个新的问题。

第一个看一下平台通吃的问题,我们老祖宗老子《道德经》说过,“天之道损有余而补不足”。水往低处流,人往高处走,人和水是不一样的。人总希望认识有灵气的人,总希望接触头部用户。

网络空间具有马太效应,可以看到,网络经济每一个商业模式在中国大约只存在前三名。各位想一下共享单车刚刚开始大约有20几家,我骑过7家公司的车,现在不到3家了,这就是网络经济胜者通吃的现象,任何商业模式可能只有前3个存在,所以就有天然的垄断效应,所以平台经济的垄断已经引起高层的重视就是这个道理。

第二个叫信息蚕房的割裂,对信息蚕房这个词,是哈佛大学教授提出来的,每一个人愿意交的朋友,愿意吸收的信息,都是自己熟悉的,久而久之,就像一个蚕宝宝一样自我划线,你的思维就放不开了。被信息定向喂养的人容易成为巨婴,这些人在网上经常和别人抬杠,会形成极端的冲突。很多人听不了别人的不同意见,叫信息蚕房,这是数字经济带来的第二大问题。

第三个,还有信息化围城,在城里的人想出来,城外的人想进去,这是围城的一个说法。在算法的世界内也容易产生围城现象,比如说外卖小哥想从算法里出来,送得慢打分就低,就接不到单,所以小哥就拼命,就容易出交通事故。人类陷入到机器和算法中被称为异化,工业经济流水线是人类的第一次异化,现在数字经济也是人类的异化,人要听机器的,要听算法的,所以叫信息化围城。

 

五、智能经济的兴起

我们希望通过智能经济来解决数字经济的三个瓶颈。我们使用搜索引擎的时候你想要的东西搜不出来,不知道大家有没有这个感觉。未来如果我想搜什么,机器自动帮我呈现,我想听一首歌,我还没找,他给我推荐的这首歌就是我需要的,机器就帮我做决策了,像我的朋友一样了解我,这就到达智能经济。

如果在经济活动中,大部分的决策,或者部分决策是由AI做出来的,这时候数字经济就变成智能经济。

智能经济有很多的好处,它带来了大量的数字红利,不需要通过人就有人帮你赚钱,这就叫数字红利。对于亚马逊来说,亚马逊的智能匹配算法,你今天买了酱油,明天向你推荐糖,这里有一个智能推荐算法。智能推荐算法已经占收入的36%,是没有耗任何人工成本的,这不就是大量的数字红利,所以智能经济会产生大量的数字红利,这是它第一个特征。

第二个特征,它可以让我们企业的运营找到过去没有发现的风险。我们举一个例子,国家能源集团大渡河水电公司的例子,现在国内很多企业做智能化非常好了,这是潘云鹤院士推荐的,叫大渡河水电公司,一个普通的早晨,大纲山水电站附近的郑家坪滑坡,每天超过42毫米。一天42毫米的滑坡靠人的肉眼是发现不了的。在四川汶川地震以后,很多的山体容易滑坡,就滑了,而水电公司是最怕滑坡的,一滑坡就把水电形成的堰塞湖就没法生产的。可是大渡河水电公司就有一个智能化系统,专门可以发现山体是不是滑坡了,每天42毫米的微小变化,人的肉眼查不到,只能通过人工智能的算法才能查到。所以这个系统就进行了预警,郑家坪水电站就提前做了预案,确实在第二天发生了2000立方的滑坡,由于有预警的存在处置得当,就没有对生命生产造成任何损害。所以这就是我们说的在生产过程中的智能化算法作用,它可以发现人类发现不了的规律,或者你的肉眼看不到的规律。

大渡河公司就构建了以大数据为核心的,各式各样智能化体系,就使得企业的运营水平从过去的数字化到了现在的智能化。因此我们可以看到,不管是亚马逊的购物智能算法,还是大渡河公司的有关预防风险的算法,进入到某个场景以后,所以算法就成了主角。

为什么AI要和场景结合,任何一个场景规定了一个知识的边界,这个算法在知识边界内的应用,就可以发挥它的特长。我们通过计算机算法可以预测人类的很多事情,怎么购物,怎么约会,怎么投票等等,可以使我们精准服务,对我们施政方向的选择也更加精准。

但是我们讲到智能经济有很多的好处,智能经济刚刚兴起,但是问题是,这个事情虽然刚刚兴起,问题就来了。既然在经济活动中大部分的决策,或者未来的很多决策都是人工智能帮你做的,我们是不是就可以搞计划经济了?

计划经济之所以计划不太灵,当然计划经济可能和过去哈耶克、米塞斯他们说的,兰格是波兰的经济学家,他们做了很多的争论。我们说的计划经济可能不是这个类型,我们说的数字化、智能化可不可以搞计划经济,因为现在很多决策如果都是人工智能做出来的,人工智能是不带情绪的,也不是做主导,过去计划经济之所以不灵,就是因为人类太灵活了,激情购物你算不准的,但是人工智能没有这种激情购物,没有情绪的做法,就可以做计划了。有人说未来既然是智能经济,大部分决策都是人工智能做出的,能不能实行计划经济呢?

恐怕也不太行。耶鲁大学的卡利瓦斯教授说,当知道你的系统是人工智能做决策的时候,人就会和系统博弈,这个博弈的对象会发生变化,所以你依然不能知道我的心是什么,购物是我的心,你不知道。第二个,如果所有人都用同一个算法,都在同一个层次上而没有差别,很多人觉得人生就没有意义,就是要与众不同,所以他就打破你统一的想法。

当然这两个说法,卡利瓦斯的说法是不是符合未来的发展需求也不一定。所以人工智能,未来的智能经济,是不是重新可以做回到计划经济,现在依然还是个谜,还没有解答。

第二个,人工智能会导致就业的内卷化。内卷化是今年的新词,非常时髦,就是竞争越来越激烈,使得我们的竞争比较恶劣,这叫内卷化。人类发明的人工智能,本来是帮我干活的,结果它反过来把我的岗位挤掉了,这是不是内卷化?所以技术冲占了我主人翁的岗位,我为什么还要搞技术呢?所以人工智能这个问题依然没有回答,有人说它是就业中性的,就是减少了岗位和增加的岗位一样多,现在只是经济学家在算这个岗位,这是第二个问题。

人工智能还有第三个问题,最难的问题,就是决策的难题问题。比如说在无人驾驶领域,无人驾驶没有司机了,你让AI来决策,就会碰到老妈和媳妇的问题,你妈和你媳妇掉水里先救谁,这是中国式难题,现在真存在了。比说人工智能驾驶的时候,左边一个小孩,右边一个老人,假如要撞一个人,撞谁?这不就是老妈和媳妇的问题,让人工智能做这样的决策合适不合适?牺牲哪一方合适不合适?伦理学家在1967年就做过电车难题的思想实验,英国的哲学家说,火车失控了,前方有5个人,这个司机要扳道岔,把火车引到道岔里去,可是道岔上是一个人,你扳不扳道岔,为了救5个人牺牲一个人,伦理学家说是有难题的。

比如说一个车祸有5个人分别心、肺、眼睛、胳膊受了伤,需要一个人体器官移植,是不是把隔壁的胖子把器官拿下来救这5个人,和这个问题是不是一样?所以在选择的时候让AI做选择是非常困难的,我现在在研究人工智能的伦理问题,就面临这个问题,你把价值交给谁来做,是不是价值小的部分就一定该牺牲,这有非常非常多的难题。

到了智能经济时代也遇到三个问题,一个是计划经济,一个是内卷化,就业问题,还有一个是选择问题,当然现在还都没有答案。但是我们知道,经济的发展就是在难题基础上解决这个难题,又诞生了很多新机遇。

 

六、增长的竹节哲学

所以历史上的技术进步都是这样的,我们掌握了一个新的技术,运用新的技术解决一个新的问题,然后再持续的发展,所以智能经济本身就是对过去数字经济的突破。

我们在智能经济的过程中就要考虑到从数据到智慧,我们称为叫知识管理的金字塔模型。就是我们这个图。

要解决这四类问题。首先是数据,有数据我提炼出信息,有信息我找到规律,发现了知识,我把知识用到生活中我获得了智慧。

但是在一层一层的上升过程中,都存在着一个升维的问题。

一开始的竹节来比喻,收集数据的时候有一个隐私的挑战,就像竹子成长过程中的竹节,我把这个问题研究完以后才上升到信息的问题;

我把数据梳理变成的信息,但是数据清洗的过程中有一个保密管理的问题,又遇到一个节,我必须把保密管理的节找到以后,才能找到知识;

我把信息中的规律总结起来,把相关关系找出来就获得了知识,但是获得知识的过程中它有一个歧视的问题,比如有人发现美国有个ARBB网站,是做网上订房,给黑人订房就有歧视,黑人订房率就下降了,这是歧视的问题,你把信息历练成知识有没有歧视的问题,必须把歧视的节解决之后才到下一步,就是知识怎么应用;

我获得的知识应用到实践就是智慧,智慧的应用过程中又存在着内卷化问题,你把智慧应用得很好,是不是冲击人的工作岗位。

所以智能经济的发展过程中,按照我们的数据思维,也是存在着这些竹节,只有在一个竹节解决完了以后,才能迎来下一轮的发展。

还有一个问题,即使到了人工智能时代,也有很多问题是算法不能解决的。我们给一个1977年哈佛商学院的面试题,哈佛商学院是最牛的商学院,他们最后一轮面试题,他说本田公司该不该进入汽车行业,就面试所有来考哈佛商学院的企业家,当时的本田公司是做摩托车的,该不该进汽车行业。哈佛大学院有一个标准答案是不该进,四个理由:第一个,汽车已经饱和了;第二个,在日本、美国、欧洲都有对手;第三,本田几乎没有汽车生产的经验;第四,本田没有汽车分销系统。所以哈佛商学院给的标准答案这个企业不应该做。

到了现在,我们知道本田是全世界最牛的汽车公司之一,现在世界500强的30名,所以哈佛商学院当时给的答案就是错的,为什么?世界是动态发展的,就是有很多的是不能预料的,即使到了智能经济时代,很多东西不是靠算法能预料的。我们有例子,本田公司的例子,哈佛商学院的考题,就是个著名的例子。

不管是能预料的,还是不能预料的,回到开头,我们再理解一下竹子的生长,这个竹子比树长得快,它没有年轮,它比草长得慢,但是风一吹草就倒了,所以它比草耐吹。既保证的增长速度,又要保证成长的坚韧性,就是因为它有中空和竹节,中空和竹节就是竹子成长的规律,我们也可以称为叫竹节哲学。

这个竹节哲学应用到我们的管理上,它是我们东方的智慧,它体现了我们东方在管理中要体现和谐的增长。比如说西方的管理经常是快鱼吃慢鱼,完全是竞争化的,是一种动物化的比喻,可是不是我们。竹子一个地方成长长大,一个中空一个竹节,也不侵犯别人,但是我是向天上努力,这就是中国人的哲学。所以这个竹节哲学也是我们刚才说的中国经济增长三阶段最好的体现,我们由工业经济,到数字经济,到智能经济。

我现场的演讲就结束了。


连线对话

下面进入我们的对话环节。

李老师,先请您对我刚才的演讲作一个点评,然后咱们探讨一下数字经济的技术动力,就是过去的摩尔定律,现在有人认为摩尔定律要见底了,已经到了3纳米,可能技术发展的动力,摩尔定律已经限制了它的边界,未来的发展动力在哪里?是不是量子计算等等? 

中国工程院院士李国杰参与连线对话

李国杰

刚才的演讲我觉得讲得非常好,尤其是他用了竹节和中空这个比喻来形容经济是比较精辟的。中国经济的发展其实是要有阶段式发展的思想,我觉得刚刚提到现在数字经济的发展是一个很重要的观点,到底我们现在数字经济处于一个什么阶段,我们现在是不是互联网的红利都已经吃完了,要到人工智能+。

实际上我们国家数字经济在国际上的实力和地位,赶不上我们国民经济整体在国际上的地位。2019年我们GDP和美国达到67%,差不多三分之二,但是我们国家数字经济的规模只有美国的三分之一多一点,也就是40%左右。所以和美国相比我们数字经济并不是中国的优势,我们的互联网和美国也是有差距,美国是以消费互联网和产业互联网“双腿跑”的方式向前发展,我国则是消费互联网一枝独秀,产业互联网刚刚起步,呈现出“单脚跳”的特征,亟需补上产业互联网这门课。将来有一半的大的公司都是平台公司,消费互联网的市场,中国只有几家万亿级的大企业,像阿里、腾讯这样的。产业互联网有可能在我们国家会出来不是几家,可能十几家、几十家,更大规模的平台性的企业。

美国产业互联网公司占了半壁江山的,市值在中国大概在我们的30倍,我们国家还没有一个领先的产业互联网在中国巨头的企业,所以发展产业互联网和产业数字化是我国的着力点。要把提高个性化的用户体验作为主要的价值追求目标,通过产业的差异化来提高我国企业在质量、创新和体验上的附加价值。和研发。要做到这一点,不仅仅要发展人工智能技术,而且要较全面地发展新一代信息技术。这里面涉及到一个处理主导和基础的关系,在工业化和信息化融合上,要以信息化为主导,工业化为基础。在处理数字化与智能化的关系上,要以智能化为主导,数字化为基础。智能化一定要起到方向性的引领作用,不要像洋务运动一样。

今天听了这个报告以后,他讲了中空和竹节的关系,我觉得有点主导和基础的关系,有点类似中空和竹节的关系,中国经济发展很快,某种方面有点像中空,中空就是长得快,长得快的原因是因为它有坚实的竹节,竹节有点像数字经济的基础,但是竹节也不是一节,也是一层一层往上长的,所以数字经济的基础也在不断的升级,不断的发展,所以从网络化到智能化。数字经济做大了,智能经济也就到来了。

但是我们国家人工智能的产业规模还不大,2019年只有510亿元,国务院公布的人工智能发展规划,说2030年人工智能核心产业规模要到1万亿,到2030年我们国家的GDP我自己估计肯定超过150万亿,因为我们现在已经超过100万亿,1万亿和150万亿一比还是小,但是整个数字经济就大很多,所以我们要充分发挥人工智能的作用,用人工智能技术引领数字经济的大发展,从计算机统计角度来讲,目前还是强调发展数字经济比较妥当,数字经济做大做强以后,智能经济一定会到来。

刚才吕教授问我,现在摩尔定律已经开到头了,当然数字经济的基础怎么支撑它,手机版本是不是还要再升级等等。我想任何技术不可能永远都是指数发展,这几年台式机基本上没什么变化,其实十多年前有人就警告说摩尔定律到头了,但是今天这个产业还是很顽强的,芯片工艺还在继续升级,现在我们已经到5纳米的工艺了,至少应该说还有三代改进工艺的可能,所以2纳米到1纳米,可能要到1纳米以后,硅基CMOS技术才能真正到头了。即使新模式到头了,也不代表集成电路不再进步了。

现在做一个发明,更多的功能集成在一个芯片上,所以新产品、新材料会层出不穷,都会用到人工智能上,今后的手机一定会出现很多你现在想不到的功能,所以新一代手机版本会不断冒出来的。

摩尔定律关注在集成电路,手机和计算机都是一样,过去几十年靠摩尔定律的红利,但是今后系统结构的改进会起主要的作用。2019年有一个文章,下一个十年将会是全新的计算机架构的大爆发,也就是计算机的架构师会迎来一个激动人心的时刻。

技术的进步往往先从改进性能指标开始。过去的飞机、汽车速度跟现在差不多,变化并不大,现在是数字控制,和过去是完全不同的飞机,安全性不可同日而语。摩尔定律虽然接近尾声,但是手机的主频不会大幅度提高,但是人机互动这些智能特征一定会成为主要的方向,手机的普及率已经接近饱和,但是今后会出现各种各样的智能终端。

是不是大家关注的量子计算,数字经济可能就是基于新一代的升级技术不断的产生,大数据、人工智能、移动通讯、云计算、物联网,后来又冒出了区块链、边缘计算,所以有人就叫ABCDE,A就是人工智能,B就是区块链,C就是云计算,D就是大数据,E就是边缘计算,最关键的是5G+人工智能,这两个很重要。

量子计算当然是数字经济底层的驱动力之一,是不可忽视的,量子计算也不是替代我刚才讲的ABCDE的技术,量子计算可以看成是新一代的超级计算技术。

今天进展到1纳米的芯片,其实有几个原则,量子效应也很明显,量子计算肯定是下一步的发展方向。1985年的时候科学家就提出通用量子计算机的模型,通用量子计算机理论上具有和传统计算机一样的可计算性,但是现在的科学家既没办法否定一个真正有价值的通用量子计算机,但是很难预测到底完成这个任务还要多长时间,有人说要15到20年,也有人说要30年。从一般的量子计算的了解,量子计算机可以破译密码,而且对于各种计算,它的计算速度比传统的计算机高出几个数量级,其实这是个误解。有些密码算法现在并没有发现可以找到破解的量子计算,对于抵御量子计算对密码安全的威胁有两种方式,一种是基于硬件,基于量子物理的分发,另外一个办法就是做后量子密码,也就是研究量子计算机以后的加密算法,这是美国采取的做法。

所以在相当长一段时间内,量子计算最大的困难是它的可靠性,或者是容错性,需要百万以上的物理量子,目前做几十个,五六十个、七八十个,所以近十年内能做的叫做有噪声的中等规模的量子计算机,可能在超级计算领域发挥作用。但是将量子计算运用到手机上,运用到笔记本上,也是很难做到的。

我们要高度重视量子计算,要把它形成一个有国际竞争力的尖端产业,但是不能把数字经济主要的希望寄托在量子计算上。

我就补充这几点说明,谢谢大家!

吕本富

我们从李院士的谈话中学到了很多东西,我先倒过来跟大家说一下。

为什么我们让李院士回答量子计算的问题,我们当时就在想,工业经济、数字经济、智能经济,下一阶段会不会是量子经济,现在看来量子经济还有问号。因为量子计算作为一个通用技术,它现在的应用按李院士说的,可能成熟期还要10年、20年或者30年,量子技术它在破译密码各个阶段,现在还有反量子计算密码技术,所以大家不要担心。所以量子经济可不可以作为智能经济后的下一个阶段,我们是竹节理论,现在还是有问号的,但是我们可以观察。

第一个问题,李院士讲的数字经济在中国他认为是瘸腿的,我们有一个消费互联网迈得很快,另外一个产业互联网迈得很慢,中国的产业互联网比国际上,特别和美国还是有巨大的差距,我们消费互联网赶上了,产业互联网怎么发展?以数字化做基础,以智能化做引导,现在发展产业互联网要提高层次,提高数字化和智能化。

第二个问题关于我们讲的摩尔定律也很有意思,摩尔定律现在有5纳米、3纳米,很有可能到1纳米,即使不能做1纳米了,我们用另外的技术,比如说我们做硅原子,碳晶体管可能是新技术,硅的原子层有20层左右,不能再薄了,再薄就测不准了。所以摩尔定律在硅原子方面可能是极限,但是其他方面会进来,所以技术会关一扇门会开一扇窗,这是我对李院士讲的理解。

我们跟李院士的对话先告一段落。下面请高新民老师,高老师请您给我批改作业。

高新民

刚才我听了本富教授讲的增长的逻辑与竹节的哲学,我觉得做得非常有启发,而且我也很认同。这里面确实有很多的启示,刚才李院士也谈到这一点。我感觉到一个竹节的增长确实体现了我们经济增长的模式或者范式规律,实际上竹节我可能概括有这么几个,刚才我听了吕教授讲的我得到临时的启发:

第一个就是成长性,它不断的往上升,可以升到40多米。

第二个它有阶段性,一节节往上升,也就是说它在不断的突破一些矛盾、限制,阶段性当然和技术有关系,在新的技术革命下面阶段性的成长,这也是一个很重要的竹节特征。

第三个,竹节本身是绿的,也就是绿色化,这也是咱们增长追求很重要的目标。

最后一个,就是有坚韧性,他拿草比,大风吹不倒,它摇晃,但不会倒。我们抵御这次疫情,数字经济发挥了重要的作用,就是增强我们经济和社会运行的韧性。现在讲供应链要有韧性,我们的社会生活也要有韧性,疫情来了到现在也没正常,我们现在可以在网上上学、办公、会诊,这都是数字经济带来的韧性。

我觉得竹节这个比喻非常好,今天听了之后,用四个性:成长性、阶段性、绿色性、坚韧性,概括竹节的四性,非常贴切的描述了我们经济增长、健康增长、高质量增长规律性的追求目标,可以说是我们发展到今天,以创新驱动发展数字经济,改变传统经济,这是一个非常好的比喻,这是我第一个对吕教授的想法。

第二个,他的讲话我还有一个启发,工业经济、数字经济、智能经济这三个阶段,他讲了里面一些要素方面根本性的特点,它的局限性,与它互相之间按照竹节结论怎么突破的,这个逻辑讲得很清楚,这是第二个。

第三个,他有一个理论架构,中间穿插了很多的案例,包括我们国家的经济增长案例,包括有些企业增长的案例,包括一些数字经济当中数字产业化、产业数字化发展的案例,把它们融合起来。

这三点是我临时听了以后的感想,也不能说给你打分或者评价,我说的是感想。

李院士是我们计算机的权威专家,刚才讲的我也非常认同。我们在发展数字经济之前,过去提了两化融合。因为我们国家工业化的时间比较短,人家搞了200多年,我们就是搞了几十年,我们工业化从解放以后真正大规模实现。这么几十年的时间赶上人家200多年的历程,非常快,确实有很多工业技术的短板,我们到现在为止问题还在。我们今天推进数字化发展的时候,要以工业为基础,以数字化为引导,将来我们往智能经济发展的时候,以数据为基础,以智能为引导,我觉得这个原则,非常认同,非常好。

现在我想说一说关于我们当前数字经济发展驱动力,刚才吕教授讲了,工业经济发展实际上靠两个要素,一个是专业分工,就是专业化,另一个是供应链,本质上是交易。专业化的问题是分工问题,供应链是交易问题。

其实工业经济里面还要加上一个要素,就是协调。在分工过程当中必须要有协调,在企业内部讲就是管理。交易环节中的协调就是市场规则,市场监管。这三个要素是促进工业经济发展。

在早期工业经济里,主要是靠人工管理和协调。经济规模化发展之后越来越复杂,分工越来越细,工序越来越多,元器件越来越精细,工艺和技术也是分工非常细,管理的挑战很大。市场主体多了,要素也多了,增加很多的生产要素,市场的协调机制复杂化,交易成本高企,这个问题是工业经济发展中的巨大问题。

最后就落实到工业经济下的协调,靠人协调越来越困难。当代出现的信息技术革命,或者叫数字技术革命带来的机遇,可以极大的改善管理和协调、分工交易当中存在的一些瓶颈问题,得到极大的改善。这里面数据、信息、智慧、智能发挥了关键作用。我们应理解数字经济是工业经济发展的升级转型,是高质量发展,不仅是一个技术路径,还是唯一的路径,目前信息通信技术还在发展,空间巨大,带来一个重大机遇,数字化转型、数字化发展,是当前时代的呼声,全球的共识。这是一个重大的驱动力。

这个里面的新要素是什么呢,刚刚讲的是一个分工、交易、协调。数字经济关键要素,是数字要素。我今天讲的数字要素,我跟吕教授讲的东西稍微有点细微的不同,我把它变化一下,应该就是连接,由网络实现连接;加上数据,在连接基础上汇聚的数据;然后加上算法,形成智能决策和智能控制。这三个要素综合起来,形成数字要素。

这个数字要素是形成新的生产要素,除了土地,劳动力,资金,工业技术和知识等生产要素外。数字经济要抓住数字要素,就是连接+数据+算法。

把这新型生产要素分解来看,我们连接要做好信息网络基础设施,泛在、高速、安全、可靠的网络;数据要建立异构、异主、异地数据的互操作能力,在需求导向和安全可控的基础上汇聚起来。这需要有新的技术架构和制度安排。再加上基于知识图谱和基于机器学习的人工智能算法,形成智能决策和控制。目前还是基于数据的人工智能,以数据为基础,以智能为引导,将来可能是类脑的人工智能发展,可能还不光是数据,还有类脑认知功能,不只自学习,是自认知的一种功能,就是更高的人工智能技术,但是目前人工智能还是基于数据。

新型数字要素充分融入工业经济,物理世界工业经济里面的几个环节,一个是分工,作用在主体;一个是交易,主体之间的关系;再加上协调,就在企业内部是管理,企业外部是市场。利用数字要素实现智能决策和控制。就形成了真正的数字经济。

关于驱动力,除了时代背景下技术带来的可能性外,需求个性化,市场碎片化,市场已不是在同一个频道上竞争。适应这些变化,企业数字化转型是必选路径。

第三,常态化疫情需要经济的韧性。疫情之后对全球的经济影响不可低估,可能会发生很大的变化。从这几个方面看,我们需要加快数字经济的发展。再从企业层面来看,也包括政府机构,在时代变化背景下都要数字化转型。但是数字化转型不完全就是上网,它是个融合的概念,所以我强调融合两个字非常重要。

现在问题在哪里?刚才李国杰院士讲了这个问题。在融合这个字上下工夫不够,还存在两张皮现象。比如说产业数字化,搞工业互联网。

我感觉就是融合是很大的问题。有几个瓶颈:

第一,就是我们认知能力的融合,搞工业的人不太理解互联网,搞互联网的对工业不是很理解,所以这是一个差距。

第二,技术创新的能力也还有一些问题,现在一些技术服务提供者,包括做软件的、做硬件的、做技术解决方案的,往往还不能够太满足企业真正需要数字化转型的解决方案,这个能力还比较差,欠缺一些。

第三个最要命的,大部分的中小企业,原来信息化的基础,以及本身工业的基础能力,包括元器件、原材料、核心技术,这些基础性问题都没有过关,而这些不是完全数字化能够解决的,还要补课。

最后一点,我们现在整个数字经济的治理结构还有些问题,刚刚吕教授也提到了,平台治理,平台垄断的问题,新型的数字鸿沟问题等等,这些问题还需要解决。

所以我认为这些问题也是跟竹节理论一样,都是在发展当中存在的问题,这也是很正常。只要面对问题,肯定是可以找出解决的路径和方案。我相信我们国家数字经济还会在整个经济高质量发展当中,发挥很重要的引导作用,甚至于主要作用,这是一方面。另外一方面,会继续使我们国家的经济增长在全球的竞争环境当中取得一定的优势,这一点也非常重要。

我就讲这些意见。

吕本富

谢谢高老师!我们从高老师刚才的回应中也学习了很多的东西,第一个,最重要的一个观点,中国发展数字经济,可能是工业经济升级唯一的道路,注意唯一这个词,所以这个就很重要。他第一个评价,对我们竹节哲学,高老师总结了四性,我特别高兴,学生交作业老师终于打对号了,这个特别高兴的事。

当然也给我很多的启发,高老师认为工业经济阶段,不仅有分工,不仅有交易,还要有协调,到了数字经济这个阶段,有数据,有算法,当然也需要有协调。所以工业经济和数字经济并不是截然分开的,而是融合在一起的,就是到了数字时代,它形成了一个数字的因素融合到经济这边,所以工业经济和数字经济,其实再回到我们竹节,最好的是两个节连在一起,一个节一个节连在一块的,所以对我们有非常好的启发。

当然中国发展数字经济也有很多的阻力,虽然消费互联网很发达,消费互联网产生的垄断性的平台,就需要有个治理的问题。到了产业互联网,现在是工业界和互联网界认知还不到位,大家说白了认知还不在一条线上,很多的技术短板还需要补课,甚至我们的商业模式的塑造也没有完成,这些可能都会成为中国数字经济发展的阻力。

但是没有关系,只要中国经济向高质量发展迈进,这个融合,或者说数字经济融合到工业经济,同时我们以数字化为基础,以智能化为导引,这个大的方向永远没有错,一定会使中国的经济能迈上高质量发展的台阶。

咱们对话的环节就到这里。

我们进入到咱们的最后的阶段,在演讲结束的时候,我准备了两段诗,第一个,未出土时先有节,得凌云处本虚心。这也是一个关于竹子的诗,本来是说一个人要虚心,我愿意把这两句诗送给咱们的国家,送给咱们的祖国,未出土时先有节,遇到什么问题的时候我都有预案,得凌云处本虚心,我们国家发展成为大国,发展成为强国,我们依然要虚心。

第二段话,旧岁已展千重锦,新年再进百尺竿。这给一个组织,给一个公司送的新年的赞誉,我想把这两句诗送给在座的朋友,还有听我们节目的朋友,你们在新年到来,农历新年的到来,百尺竿头,再进一步!

谢谢各位的聆听,祝你们牛年快乐!

(END)

吕本富教授本次立春演讲,由北京网络安全大会(BCS)和观潮网络空间论坛策划并主办。北京网络安全大会(BCS)将从今年开始,面向数字经济及网络安全领域每年举办跨年演讲。吕本富教授,现任中国科学院大学经管学院教授、博士生导师,国家创新与发展战略研究会副会长、观潮论坛副主席,是著名互联网络经济专家,从事互联网经济研究20年。2013年被香港世界经理人峰会评为中国商学院十大最受尊敬的教授第4名,曾担任国内电视节目的财经评论嘉宾,参与央视《对话》和《财经评论》近100期的节目策划和评论。

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