智能经济问答 | 关乎未来经济的10个问题

2019年的政府工作报告中首次提出了“智能+”的重要战略：“深化大数据、人工智能等研发应用。打造工业互联网平台，拓展‘智能+’，为制造业转型升级赋能。”之后，中央全面深化改革委员会审议通过《关于促进人工智能和实体经济融合的指导意见》，强调要把握新一代人工智能发展的特点，投建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。

如何理解“智能+”和“智能经济”？如何感知“智能+”向社会经济各个领域、各大产业的扩散进程？4月17日，毕马威、阿里研究院、钉钉将联合举办“智能经济主题报告发布会”。届时，将发布四份智能经济主题报告，从智能技术、智能制造、智能组织和智能分工等四个维度对“智能+”做了系统阐释。欢迎参会！>>>点击以下网址报名：http://aliresearch.mikecrm.com/o9E6jH6

智能经济的运作范式：“数据+算力+算法”范式的生长与扩散。

智能经济的服务机理：“描述-诊断-预测-决策”的精准化、即时化。

智能经济的经济形态：消费端和供给端的高效协同、精准匹配。

智能经济的治理体系：协同化、自动化、全球化。

问：中国智能经济将是怎样的发展路径？

答：消费端倒逼拉动供给端，消费端的数字化能力向供给端迁移，将是中国智能经济发展的独特路径。

中国消费端的数字化水平领先世界。中国拥有全球第一大规模的网购人群（超过6亿），全球第一的网络零售规模（2018年交易额超过9万亿元），快递物流数量全球第一（2018年507亿件），移动支付规模同样全球第一。但中国供给端的数字化水平仍然较低。品牌：中国中国企业全球性品牌相对缺乏。营销：精准营销能力不足。开发：新产品开发周期长，缺乏数据驱动的产品研发。制造：数字化工厂的比例低于欧美（欧洲46%，美国54%，中国25%）。供应链：柔性生产、定制化生产能力不足，数字化能力不够。

阿里巴巴商业操作系统，致于力推动企业实现端到端全链路数字化，为消费端和供给端架起一座数字化能力迁移之桥，探索一条数字化全面转型之路，进而推动和引领数字经济的创新者走向“智能+”时代。

问：智能技术和以往技术浪潮的不同点是什么？

答：多种技术的集成是本次智能技术浪潮的核心特征。以云计算、大数据、物联网、人工智能、5G为代表的新一代信息技术，在不断的融合、叠加、迭代中，为智能经济提供了高经济性、高可用性、高可靠性的智能技术底座，推动人类社会进入一个全面感知、可靠传输、智能处理、精准决策的万物智能时代。智能技术群的融合与叠加类似“核聚变”，是技术创新、商业模式创新、投资的沃土。智能技术将全面更新现有技术基础设施，重新定义商业模式，重塑未来的经济图景。

问：智能技术如何越过创新的“死亡之谷”？

答：科技创新无法有效地商品化、产业化，科技成果与产业化发展之间出现断层，也因此被称为科技创新的“死亡之谷”。智能经济的到来，为技术产业化这一世界级难题给出了新的路径。

超速崛起的巨型互联网平台，正在为新技术的产业化创造一个独特的市场，平台经济正成为新技术、新商业模式的孵化器、加速器，正在弥合科技创新与市场化的鸿沟，也正在为跨越创新“死亡之谷”给出一条全新的路径。互联网平台经济体构建了一个开放、共享、协同的创新体系，推动了创新主体、创新流程、创新模式的深刻变革。

问：智能制造的内涵及意义是什么？

答：智能制造的初步体系,在2020年前后将逐渐显现出它的“大模样”,主要特征可以概括为:数据驱动、软件定义、平台支撑、服务增值、智能主导。

智能制造对社会和经济发展的推动是具有革命性的。它的意义,就在于如何以数据的自动流动化解不确定性:让正确的数据、在正确的时间、以正确的方式,自动传递给正确的人和机器,以实现资源配置效率的优化。

就社会而言,“数据+算力+算法”引领的智能制造,带来了工具革命,也带来了决策的革命。工具革命以自动化的方式让工作效率大幅提高,决策革命则以智能化提高了决策科学性、精准化。就企业而言,只有尽早确定以价值为导向的智能化升级战略, 才能在未来立于不败之地。

问：智能制造业与传统制造业有何本质区别？

答：智能制造与传统制造体系的差异主要表现为:智能技术和大数据驱动;消费者的全流程参与;供应链体系向协同网的转变等。具体体现以下五个方面：

1、需求发现从间接到直接，工业大生产提供了源源不绝的丰富商品,到上世纪70年代,发达国家几乎所有的行业都出现了供过于求的局面,卖方市场逐渐转为买方市场,个性化消费的浪潮也开始出现。在智能化时代,随着“数据+算法=服务”这一逻辑的持续演绎,越来越多的个性化需求,正在被进一步地识别、激发出来。越来越多的消费者,都已经开始主动地参与到研发设计环节。

2、研发环节从串行到并行，从信息化、数字化到智能化,企业的研发流程,正在由“串行模式”向“并行模式” 加速演化,从而大大缩短了研发周期。

3、采购环节自动化、低库存化、社会化，过去的IT时代,在信息技术的支撑下,伴随现代零售业和物流业的发展,发达国家的大中型企业普遍建立起了自己的现代供应链体系。智能商业下的采购环节,将呈现以下几个特征:第一,低库存乃至零库存；第二,社会化协同；第三,智能化、自动化。

4、从生产环节来看,未来的“车间”将呈现出多方面的巨大变化,仅从设备、效率、组织三个方面来看:第一,生产设备的智能化。第二,数据和算法驱动生产效率持续优化。第三,生产组织方式的灵活化。

5、营销和售后无所不在的智能化，过去的消费者,对于企业来说是一个陌生的黑箱,即使拥有“会员体系”的企业,也难以实现与消费者的实时互动,难以与消费者共创价值。而在智能化、数字化的环境下,随着消费者数据的不断沉淀,消费者的概念,也正在由“客户”变成“用户”,并进一步地变成“产消合一”视角下的“价值共创者”。在企业与消费者的实时、持续 互动中,智能化也已经越来越无所不在了。

问：什么是数字化的企业组织?

答：很多人将IT时代流程工作的管理模式,当作评判企业组织数字化的标准。按照这种标准,中国许多企业组织早已完成了“数字化”转型。但现实情况是,很多所谓的“数字化”企业组织根本跟不上数字经济的时代步伐。

真正实现数字化,首先变革的应该是管理思想,要从流程效率转向以人为本; 接下来是通过组织在线、沟通在线、协同在线、业务在线、生态在线,完成人与人, 人与组织,组织与组织各个维度上的数字化,激发每个人的创造创新力,最终将以 人为本的数字化管理思想落地。

问：智能组织理想状态是什么样子？

答：随着外部环境的不断变化,组织的形态也在不断演进,智能组织成为未来组织的发展方向。根据智能组织不同发展阶段的特点,可将智能组织划分为1.0-4.0的四个阶段。智能化组织的理想状态,具体表现为极致的客户个性体验,自驱动、即时增值的在线多向交互,无界的群体价值创造,统一的标准化接口,全自动的智能驱动,积极高效的网络协同。

为了能够打造智能组织,我们需要建立起更为宽松的管理环境,聚焦于组织对个人的赋能,将产业数据与管理数据打通,借力打造企业全价值链在线化的工作平台、实现组织的智能驱动,还要基于业务发展需求,调整自身组织形态,形成一种 接口透明、能够激发群体创造的组织模式,最终五位一体形成网络协同的组织能力。

问：什么是知识分工2.0？

答：1936年哈耶克在《经济学与知识》中提出了“知识分工”（division of knowledge）。基于知识的分工，也即知识作为一种商品参与到市场交易中，并涌现出一批基于知识进行交易的企业或个体，进而发展出一套基于知识创造、传播、复用的产业体系。

回顾过去40年全球产业分工体系的演化，在集成电路产业，大量的设计、制造工业知识被封装为IP，固化在赛博空间，可以被重复调用、使用和封装，并催生了IC设计、仿真、试产、制造等环节的工业知识交易市场，设计生产过程中70-80%的工作变成对现有的IP进行调用、拼接，大幅提高了芯片设计、仿真、制造、测试的效率及产品良品率。当专有的工业知识通过被封装为代码化的电路，得以脱离有形的硬件产品，开始作为独立的产品、商品进行传播、使用和交易，基于知识交易的新业态逐渐显现。可以称之为是知识分工1.0阶段。

当前，智能经济的发展阶段，表现为消费互联网向工业互联网的演化。在消费互联网时代，服务作为知识被封装为软件、APP等形态，是消费互联网阶段“基于知识的产业分工”的重要形态之一。到今天，工业互联网平台通过构建工业知识创造、评估、交易体系，提高工业知识的复用水平和效率，不断催生新技术、新模式，基于知识的产业分工新业态正在进一步地大量涌现。可以称之为是知识分工2.0阶段。

问：知识分工2.0视角下，智能经济研究的重大议题有哪些？

答：实践研究：工业互联网发展的前沿实践是什么？实践是思想的活水之源，目前对制造型企业一线实践的记录、观察、梳理、分析，仍然较为缺乏。

路径研究：消费互联网如何带动工业互联网？中国在消费端领先的数字化能力、新分工体系，如何向供给端迁移和传导？

理论研究：智能经济的理论框架是怎样的？智能经济是数字经济发展的下一个阶段，目前正在成为共识。对这一新兴的、浮现中的经济形态，它的定义、范围、规模、价值创造机制、分工协作体系等，都需要研究者展开系统性的研究。

治理研究：知识分工2.0时代的治理体系是什么？有分工就有协作，广泛意义上看，治理是协作体系的一部分。消费互联网时代发展起来的“协同治理、全球化治理、自动化治理”等初见成效的治理方式，在智能经济时代将如何变化？

未来研究：人工智能对经济分工有哪些影响？在未来高度智能化环境下，将会出现越来越多的新物种，如：无人工厂、无人汽车、无人货架商场、机器人……。未来关于“经济分工”的研究，所要处理的议题将不只发生于人人之间，而是也包括了人机之间。

作者：宋斐 陇海 心亨

责编：张晶晶

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