2024年5月17日，在武漢中國光谷科技會展中心舉辦的2024中國光谷·光電子信息產業(yè)創(chuàng)新發(fā)展大會“數據要素×”論壇上，我做了關于“AI浪潮下的數據要素與企業(yè)數字化”的發(fā)言，以下是相關內容。
“AI浪潮下的數據要素與企業(yè)數字化”這個題目把AI、數據要素和企業(yè)數字化三個概念結合在一起，建立三者之間的聯(lián)系。我從兩個方面匯報，第一，AI本身的趨勢;第二，數據要素和企業(yè)數字化結合的趨勢。
一、AI發(fā)展的中國趨勢
這里的AI趨勢特指中國趨勢。在我看來，中國和美國的AI會出現(xiàn)潛在分野的可能性，這種分野非常像上一代美國和英國的競爭。在工業(yè)革命里英國技術一直領先，但是在賺錢方面領先的是美國。現(xiàn)在的數字時代很有可能局面重現(xiàn)，美國在AI技術上領先，但是到最后發(fā)現(xiàn)錢都被中國人賺跑了。這個趨勢我認為有三個，現(xiàn)在不明顯，但是會越來越明顯。
(一)從智能到智慧
美國的智能以算力為標準，它在計算主義的方向上飛奔，誰也追不上。以谷歌為代表，它是一條路走到黑的思路，我們把這個趨勢稱為智能化趨勢。智能和智慧的區(qū)別是什么?智慧只有人才有，智能是人和機器都可能有的。
美國的趨勢存在的優(yōu)點很突出，就是客體能力非常強，但是主體是缺門，這將給中國帶來機會。這一點是由去年國際人工智能大會提出的綱領指出的。下一代AI綱領指出了美國現(xiàn)有AI范式的缺陷。美國人工智能的兩派圍繞OpenAI斗得很厲害，讓人們誤認為人工智能未來就是學院派與技術派這兩個方向的選擇。實際二者同屬于計算主義這個總的物質學科范式范疇，存在同樣的局限。而中國需要超越計算主義，將人的能力(包括價值判斷)納入智慧化總方向，把握乃至引領未來潮流。這包括在現(xiàn)代產業(yè)體系頂層思路上，把人的因素(市場規(guī)模、應用需求)當作中國優(yōu)勢發(fā)揮出來，實現(xiàn)技術與人的全面發(fā)展。
只有人有智慧。中國可能的AI范式選擇在學術上叫作機制主義，其實就是天人合一，既要有客體——天，還要有人——主體形成智慧。比如說主體有動機，現(xiàn)有人工智能沒有動機;主體可以做選擇，客體不能?，F(xiàn)有人工智能就是客體最優(yōu)化。
濟南大學人工智能研究院院長，中國人工智能學會前理事長鐘義信首先提出了不同于西方式現(xiàn)代化的科技新范式——信息學科范式，“它是中國式現(xiàn)代化思想在科技領域的生動體現(xiàn)”。正如鐘義信指出的:中國式現(xiàn)代化是在世界歷史和中國歷史正在經歷著“百年未有之大變局”的時代背景下的現(xiàn)代化概念，因此，與原有各種現(xiàn)代化概念的內涵與特色有著重大區(qū)別。從科學研究的角度看，這一時代的“大變局”表現(xiàn)在研究對象已經和此前千百年來的研究對象大不相同。歷來的科學研究對象都是各種各樣的物質客體，嚴格限制人類主觀因素的介入，研究的目的是要認識物質客體的結構與功能;而現(xiàn)今時代的科學研究對象不僅要研究物質客體，而且要研究人類主體，尤其要研究在人類主體的主導下和在客觀規(guī)律的約束下，人類主體與物質客體之間相互作用所產生的信息生態(tài)過程，研究的目的是要實現(xiàn)人類主體與物質客體的合作雙贏，既要滿足人類不斷追求更好生存與發(fā)展水平的需要，又要維護客觀規(guī)律的運行。
從機制主義觀點看，人工智能的研究對象是“在主體目標的主導下和在客體環(huán)境規(guī)律的約束下，主體與客體相互作用所產生的信息生態(tài)過程”。人工智能范式革命本身的表現(xiàn)是:在人工智能研究領域以“現(xiàn)代信息學科范式”取代“傳統(tǒng)物質學科范式”。
只講客體，不講主體，有可能制約美國AI的發(fā)展。比如說人是管駕駛艙的，但是美國的人工智能沒有駕駛艙，它建了很多強大的機器，但是駕駛艙部分成為其薄弱環(huán)節(jié)。去年人工智能大會上提出了下一代人工智能是主客統(tǒng)一或者天人合一的智慧。我們追趕美國的過程中要發(fā)揮超車優(yōu)勢，考慮如何把人的主體性，如市場規(guī)模巨大、應用導向、效益優(yōu)先這些優(yōu)勢融入AI發(fā)展的趨勢里。
圖1 機制主義人工智能系統(tǒng)的通用模型
圖1是通用人工智能模型，這里面提到和主體結合的問題，既要有理智也要有情感，人是有意志的，機器沒有意志。法拉利跑得再快也得有司機控制，中國在下一代的機會里可以補AI的短板，與通用人工智能比較，在人所特有的方面如動機、選擇、控制，從范式上加以補全。人有動機，機器沒有動機;人有選擇，機器沒有選擇，兩方面需要聯(lián)合在一起。人工智能不是給人最終答案，那樣就變成由機器決定人了。人工智能是提出選項，讓人拍板，而不是機器本身說了算。
這并不是說，智能在這一趨勢上不追趕了，而是要追個平手，再把智慧發(fā)揮出來，中國就到了主導潮流的時候。這是屬于下一代的人工智能理論，叫機制主義?，F(xiàn)在計算主義背后的邏輯是稱為結構主義的發(fā)展方向。
人工智能對于企業(yè)數字化的影響是什么呢?我認為從智能到智慧，意味著從商業(yè)智能到商業(yè)智慧。實際改變的是，從為企業(yè)管理者服務變成武裝一線員工。這個過程是從集中式的計算變成分布式的計算，在一線進行分布式的決策。這一點，我認為現(xiàn)在的AI還沒有實現(xiàn)。
商業(yè)智慧在于要為客戶服務，因為決定企業(yè)成敗的是由客戶支付來決定的，就是不僅要為企業(yè)管理者提供優(yōu)化決策，還要為能夠開除企業(yè)管理者的人提供優(yōu)化。沃爾瑪的創(chuàng)始人山姆·沃爾頓曾說:“我們的老板只有一個，那就是顧客。是他付給我們每月的薪水，只有他有權解雇上至董事長的每一個人。道理很簡單，只要他改變一下購物習慣，換到別家商店買東西就是了。”怎么避免我們的顧客不把老板都給開除呢?人工智能要解決這個問題，這是從智能到智慧的轉變。從為中間人、中間價值服務，變成為最終價值、最終買單的人服務。這才是智慧。最后賺錢，也是從這個路徑實現(xiàn)。
(二)從通用到本地化
美國通用人工智能非常發(fā)達，但是成也蕭何敗也蕭何。我們發(fā)現(xiàn)它給出的標準答案是四平八穩(wěn)的，是優(yōu)化現(xiàn)有意見形成的共識，但是得不出個性化的結論。比如兩個人問同一個問題，它給出的結果是同一個。所以通用人工智能只是到了中間站，沒有到終點站，即大規(guī)模定制。僅有大規(guī)模沒有定制，所以是未完成的工作。
通用和本地化的結合是下一步的趨勢，綜合了世界上最優(yōu)秀人的共識以后，還得和本地的個人知識結合。這種個人知識來自包括從幼兒園到現(xiàn)在的所有獨特經歷，與此結合起來才能得出我個人的判斷，我這個判斷有可能跟別人不一樣，這樣才有一定價值。
從通用到本地。以下列舉都是結合后的形式，比如說具身智能、AIPC、智能家居，從中可以看出，通用人工智能和本地化的結合是下一代的趨勢。
舉個例子，通過本地化實現(xiàn)智慧化。北京理工大學研發(fā)了一個模擬錢學森的模型。模型把錢學森所有文章都給搜集起來，集合成個人知識庫。這時候再問一個問題，讓它模擬錢學森進行回答，答案既包含了通用的知識，同時又包含只有錢學森自有邏輯的獨特的知識。你老師問你問題，你答的是標準答案是一回事，但是你要說答得出彩是另一回事，就要有與眾不同之處，在自己擅長的地方發(fā)揮出來，這是更好的。
這個與眾不同的東西在本地，既將來AIPC是什么概念呢?英特爾提出在本地要有數據庫，里面存有不外傳的東西。每個機器的私有云是不需要共享的，要把通用的計算結果和本地的個人知識庫結合起來，才能把大規(guī)模和定制結合起來。
這方面是美國現(xiàn)有方法的缺陷而不是優(yōu)點，現(xiàn)在過于強調通用了，但是個性化的問題始終是短板。將來如果AI要實現(xiàn)個性化，就應該具備兩個因素:個人大模型、本地的異構算力。例如，臉書的時間線的記錄與眾不同，是要為某個人服務，而不是把某個人當作全人類給出通用答案。我認為AI的高質量發(fā)展取決于個性化，沒有個性化就沒有高質量，這就超越了通用的模式。
(三)從技術到生產力
新質生產力不是科技，而是“科技+產業(yè)”，即科技創(chuàng)新引領產業(yè)發(fā)展，是從技術到經濟。
如果只談AI，其只是技術，中國在發(fā)展AI的過程中一定要轉化為生產力。AI是技術，但是數據要素是經濟。技術要和經濟結合起來，要變成錢。我認為這是第三個未來趨勢，也就是說，新質生產力要以科技始，以產業(yè)終。
這就把“AI浪潮下的數據要素與企業(yè)數字化”這個題目中的三個主題詞結合起來了。AI是指科技，數據要素則不是科技，而是生產要素。企業(yè)數字化是要把技術和生產力結合起來，要通過AI依托算力和智慧支撐產業(yè)，包括新興產業(yè)和未來產業(yè)。
“數據要素×”三年行動計劃為什么要設置12個產業(yè)和領域呢?不是解決科技本身的問題，而是要把科技轉化為生產力，通過數據要素使其變成經濟增長中的主要增量，這個增量足以替代改革創(chuàng)造的增量、出口創(chuàng)造的增量、“鐵公機”創(chuàng)造的增量，否則GDP下降以后，2035年的任務和2050年的任務怎么完成?所以，這才是關鍵。
當前AI應用化、產業(yè)化的發(fā)展很快。比如，我們以為農村很弱，可一位院士告訴我，70%的農民都用上無人機了。下一步還要發(fā)展低空經濟，讓汽車飛起來?，F(xiàn)已在五個省試點，首次驗收都通過了。這些東西經過發(fā)展，以后會實實在在變成新的產業(yè)。AI最終還是要變成產業(yè)。將來，任何不起眼的小拖拉機背后都有智能感知與判斷。以后當農民續(xù)要有更高的知識和技能水平，因為將來的趨勢是既要操控衛(wèi)星又要操控人工智能，這是和行業(yè)結合的實際情況。
對于企業(yè)信息化來說，AI與數據要素結合的影響在于什么?最終落地要向產業(yè)鏈的高端升級。我們現(xiàn)在的問題是產量規(guī)模大，但產能過剩，最后利潤很低。將來，無論沿著微笑曲線還是武藏曲線，產業(yè)攀升都是要向高附加值方向進行，區(qū)別只在于把利潤留在制造業(yè)還是服務業(yè)，但是顯然不能留在簡單的制造加工這個環(huán)節(jié)，所以最終要變成產生高附加值，這是最終新質生產力落地的根本邏輯。
企業(yè)信息化也是如此，無論什么技術，如果最后不能賺錢，或者不能在同等收入規(guī)模的情況下獲得和世界平均水平一致的利潤率，就是失敗。這是AI現(xiàn)在的發(fā)展趨勢。
二、數據要素和企業(yè)數字化結合的三個機會
工業(yè)和信息化部將會建立和發(fā)布制造業(yè)數字化轉型的監(jiān)測體系和評價指標，這里面加入了大量數據元素，對于下一代企業(yè)轉型提出了更高的標準和要求。這里面有三大機會。
(一)從資源到要素
一場革命都是由資源開始的，但是深入的都是資本的革命、要素的革命。忙于資源的是員工，忙于資本的才是企業(yè)管理者。所以，企業(yè)信息化第一個趨勢和潮流，要觸及企業(yè)管理者的靈魂深處。
企業(yè)管理者負責的是資產的保值增值，我們對未來的資產，明確強調的是數據的資產作為新型生產要素。能不能處理好這個問題，是企業(yè)數字化成敗的新關鍵。
圖2 轉型企業(yè)為鏈主
主要機會在什么地方?我把它稱為“貍貓換太子”。我們過去的資本都是有形資本，可將其比喻成太子;數據資產是無形資本，可比喻成貍貓。用貍貓換太子，就是把主要生產要素從實體資本轉成數據資產。這是企業(yè)管理者的靈魂中應該有的東西。
無形資本的特點主要就是復用。復用和實體資本完全不一樣。貨幣資本不能復印。但是數據資產則不然，每個企業(yè)都可以用復用的方法來“印制”數據資產。美國增加資本的方法是量化寬松(印鈔)，中國將來可以直接復用原來用M2買的東西，即資本的使用價值(生產資料)。這決定了中美兩個大經濟體誰笑到最后。復用的關鍵意義就在這里，美國印資本的價值，我們印資本的使用價值，通過這個解決資本稀缺性的問題。
這個趨勢從2014年就開始了。我和高邦仁曾經合寫了一本書《3%》，書中預測中國未來的GDP會降到3%。這個預測的根據是什么?是看到了中國固定資產投資大幅度下降，在2012年到2014年前后，從兩位數變成一位數，說明“太子”不行了。但是GDP沒有同比下降，為什么?肯定是資產出現(xiàn)了替代，也就是出現(xiàn)了“貍貓”。什么樣的貍貓在替代太子呢?就是用拷貝的方法來復制生產資料，這解決了資本從哪里來的問題，解決的是90%的企業(yè)管理者的核心問題。也就是說，復印了1000萬套虛擬店鋪的代碼以后，90%的企業(yè)可以不用貸款了。
這就是“數據二十條”提出的“使用價值復用”，《關于推進“上云用數賦智”行動培育新經濟發(fā)展實施方案》提出通過平臺一次性固定資產投資，以復用的方法拷貝給中小微企業(yè)。數據要素最核心的是協(xié)同、復用、融合。這是“數據要素×”的核心，實際上是教大家怎么發(fā)財，不是小打小鬧搞技術改造，而是把資產用合法的方式復用。對于企業(yè)數字化來說，要破解資本的問題，解決資產充足性的問題，讓老板永遠保持充裕的資產。
怎么復用呢?“數據要素×”指的是三個乘:一是乘勞動和資本，放大現(xiàn)有要素的效應，一倍價值乘出多倍的要素使用價值;二是多場景應用，多主體復用，一倍中間產品價值乘出多倍的最終產品使用價值;三是在新業(yè)態(tài)和新模式上，用一個平臺乘上無數的APP，一倍的基礎業(yè)態(tài)動能乘出多倍的增值業(yè)態(tài)動能。
復用有什么規(guī)律呢?
數據要素(如虛擬店鋪)只要與對應的實體要素(如實體店鋪)的功能一樣，功能就可以替代，我們把它叫作數字孿生。通過這種方式解決的是資金難的問題，解決破產以后不需要欠銀行的問題。
這和過去不一樣，不是在同一個老板的圍墻內，而是一個老板和不同的產權主體之間共同使用生產資料，形成一個生態(tài)，實現(xiàn)共贏。
(二)從企業(yè)到生態(tài)
第二個機會是從企業(yè)轉型，轉向轉型企業(yè)。
企業(yè)轉型是從一種企業(yè)轉型到另外一種企業(yè)，而轉型企業(yè)是把企業(yè)轉型為不是企業(yè)的組織，也就是生態(tài)，如圖2所示。
過去企業(yè)轉型只是從一種金字塔結構轉為另外一種金字塔結構，轉型企業(yè)是要把金字塔結構轉為非金字塔結構。真正的改變是把不同的產權主體合在一起合作發(fā)展?，F(xiàn)在的供應鏈、產業(yè)集群的發(fā)展，都屬于這個趨勢的早期苗頭。
這個趨勢的要點就是從企業(yè)向生態(tài)轉變。從賺錢的角度來講，這個過程實際上是把外部性這種資源從不可以賺錢轉為可以賺錢。
這種利用外部性的市場機制，被稱為雙邊市場，其邊界是生態(tài)，不是企業(yè)。
首先，應用中買賣雙方相互提供外部性，相互內部化;其次，平臺與應用相互提供外部性，平臺方不完全內部化(會員費、使用費)。有償搭便車(有償共享)，使合作從不經濟變?yōu)榻洕?，實現(xiàn)1+1>2。
諾貝爾獎獲得者讓·梯若爾認為企業(yè)失去的增量機會，在于把外部性當作是不可賺錢的東西，排除到市場之外，由公共組織來做。他依據互聯(lián)網平臺的經驗發(fā)現(xiàn)，可以利用外部性實現(xiàn)流量變現(xiàn)。具體地說，就是把外部性按照會員費和使用費的方式，反復進行回收。通過這種方式解決了資本可以復印以后怎么把錢收回來的問題，即平臺免費，增值應用收費，統(tǒng)分結合。
也就是說，通過API的模式，將數據要素與企業(yè)最終應用結合起來。數據要素和應用結合的主流形式是數據交互，也就是“數據二十條”中所說的“交換”。把數據要素與企業(yè)結合起來的主流形式，恰恰不要把所有都押在交易(交易所交易)上，還有場外大量的錢可以賺，就是通過流量變現(xiàn)。這解決了不確權的狀態(tài)下如何把錢賺了，利用市場內部機制把外部性的一加一大于二的增量利用起來，又避免了搭便車。
(三)從IT到戰(zhàn)略
我們過去經常把企業(yè)數字化作為IT戰(zhàn)略，但是國務院國資委率先提出企業(yè)數字化不僅是IT戰(zhàn)略，而且是企業(yè)戰(zhàn)略，不僅是CIO的事而且是CEO的事;提出企業(yè)主導邏輯的變化，原來是做大做強，現(xiàn)在提出做優(yōu)，這是企業(yè)戰(zhàn)略轉變不是技術戰(zhàn)略轉變。做優(yōu)是什么?在財務上，過去做大做強的財務報表特征是，收入規(guī)模特別大，但是利潤極低?，F(xiàn)在要解決的是收入規(guī)模不一定很大，但是利潤很高，或者說同等的規(guī)模之上產生超額利潤。要實現(xiàn)企業(yè)利潤方式的轉變，機會在于IT要促進企業(yè)戰(zhàn)略的轉變。
AI的本質是智慧，要把復雜的事情搞得簡易。為人民服務不容易，但是變易更難，是要為人人服務，面對的是千變萬化的市場。所謂簡易，指越千變萬化，平均成本越低。這和工業(yè)化的邏輯完全相反。要實現(xiàn)這一點，核心是要利用數據要素可以復用的特征。這就與數據要素產生了關聯(lián)。
首先，把企業(yè)IT戰(zhàn)略和企業(yè)戰(zhàn)略有機結合起來，要促進整個企業(yè)做優(yōu)或者向差異化的方向發(fā)展。這個時候企業(yè)戰(zhàn)略而不只是IT戰(zhàn)略，要明確發(fā)展的主導邏輯。“進入互聯(lián)網時代，范圍經濟取代規(guī)模經濟成為產業(yè)組織的主導邏輯”，發(fā)揮主導邏輯在技術向新質生產力轉化中的引領作用。
AI的核心價值在于，越復雜成本越低，越千變萬化成本越低。一旦沿著這樣的主導邏輯發(fā)展，豈不意味著，企業(yè)產出越個性化、越不確定，越具有高風險特征，反而收益越大嗎?面對高風險，企業(yè)可以完全化解高風險的成本，最后只得到對應的高收益。如果不清醒這個主導邏輯，最后企業(yè)數字化就不知道能起什么作用了。
總之，AI、數據要素與企業(yè)數字化將來要以范圍經濟這個主導邏輯貫穿起來，非?？杀氖敲绹烁悴磺宄腔凼窃趺椿厥?，而中國人對智慧有本能的文化親近，所以我相信未來的贏家肯定是中國。
分享到微信 ×
打開微信，點擊底部的“發(fā)現(xiàn)”，
使用“掃一掃”即可將網頁分享至朋友圈。
企業(yè)數字化轉型：聊聊數據思維
