大爆炸 智能科技

阿里研究院 解構與重組：開啟智能經濟新時代

一、下一個10年：智能經濟的浮現

人工智能的概念已經提出來60多年了，但它真正能夠在商業上有所作為，能夠高效化、規模化、普遍化地展現它的社會經濟潛力，則受益于過去10多年來計算力（云計算）、數據量（大數據）和算法（深度學習等）的巨大進步。

在微觀層面上，曾鳴教授曾以螞蟻小貸為案例，全面系統地介紹了它的運行機制，并由此提出了對智能商業的理解。螞蟻小貸的貸款額度之小、貸款客戶數量之多、反應速度之快、資金使用效率之高、員工人數之少等很多方面，都達到了傳統機構無法企及的高度，從而實現了爆炸性成長。它通過基于“大數據”和“算法”的“機器學習”，讓商業變得“智能”，提供了傳統機構無法想象的小微貸款服務。曾鳴教授由此提出了對智能商業的理解：數據化、算法和產品在反饋閉環中完成了“三位一體”的運行，如圖1所示。

智能商業在微觀層面上強有力的運行機制和內在邏輯，正在經由“萬物互聯的在線化、智能化應用的深化，以及社會化的大協同”三大動力，開始擴散到中觀產業層面和宏觀經濟的運行之中，并有望成為智能經濟體系下最為堅實的微觀內核。

從領域來看，智能商業正在從消費端擴展到產業端。過去20多年是消費互聯網壯麗成長的時段，智能商業在這一領域中得到了孕育和成長。近年來，以阿里云等為代表所推動的工業互聯網已經加速開啟了智能化之路。產業端（企業）的數字化曾一度遠遠落后于消費端（個人）的數字化，而今這一不平衡的局面已經開始有所改觀。馬云先生曾在寫給股東的信中對這一宏大進程做出過來自阿里的“注腳”：“9年前（注：2009年）阿里巴巴已經轉型為一家技術公司，阿里巴巴在大數據、云計算、人工智能、物聯網上的全面布局和準備……過去兩年，阿里巴巴已經用技術為零售業（注：個人端、消費端的新零售）創造了巨大價值，未來這一價值將在制造業（注：產業端的新制造）、金融業進一步顯現。”

我們可以把智能經濟理解為使用“數據+算法+算力”的決策機制去應對不確定性的一種經濟形態。這與依賴價格信號的市場機制，以及依賴人為協調的企業機制有著顯著差異。

浮現中的智能經濟將具有以下三方面的特征。

第一，以數據為關鍵生產要素。智能經濟作為數字經濟發展的高級階段，“數據+算法+算力”的智能化決策、智能化運行，將更加依賴于數據的獲取和處理。

第二，以人機協同為主要生產和服務方式。雖然人工智能不可能代替人類，但人類在一定程度上的“機器化”、機器在一定程度上的“人類化”，仍將同時進行，并使人機協同的生產方式越來越主流化。這與工業時代“工人附屬于機器”的情況截然不同。

第三，以滿足海量消費者的個性化需求為經濟價值的追求方向。今天在部分行業和企業中出現的智能商業，已經展示出了低成本實時服務海量用戶個性化需求的能力，未來這種能力將成為每個經濟組織的基本能力。

事實上，圍繞智能化技術能否帶來經濟增長，甚至能否帶動經濟增長越過“經濟奇點”，以及是否會加劇貧富分化等，一直以來都存在多種爭議。但無論如何，智能化技術是目前為止人類試圖突破知識增長瓶頸的最主要的方向。而螞蟻小貸、谷歌廣告等微觀智能商業案例在過去一段時間里所展現出來的高效率、低成本、普惠化，也讓未來的智能經濟更加值得期待。

二、從萬物互聯到萬物智能

以5G為代表的新一代網絡技術、以無人車為代表的智能終端和以虛擬現實為代表的創新應用浪潮紛至沓來。在未來3～5年，新一輪三浪疊加必將到來，從而掀起新一輪新經濟的熱潮。

目前的網絡技術基本滿足了人與人的互聯互通，但其傳輸速率還無法滿足機器與機器的互聯互通。2015年，ITU（國際電信聯盟）定義了5G的能力指標，相比于現在的4G網絡，5G可以讓用戶的體驗速率增長100倍，最高達到10Gbit/s。除此之外，5G還將實現千億級別的連接及低至1ms的時延，使超大規模數據采集與處理、精確遠程同步成為可能。

5G的出現將為整個科技產業帶來本質性的改變，隨著數據傳輸速率的突破、連接承載量的上升，以及網絡可靠性的提升，很多原來不可能實現的應用將得以落地。《5G經濟社會影響白皮書》的數據表明，2020年5G正式商用，當年將帶動直接產出約4840億元；到2030年，5G將帶動我國直接經濟產出達6.3萬億元，年均復合增長率為29%。

智能世界源于萬物感知被喚醒和千億連接的升級。伴隨著感知、連接能力全面提升，人與物將在數據構筑的智能環境中進行交互，這是一切進入智能世界的前提。

1．十年內智能家居占領客廳

智能家庭將類似于人類中樞神經系統，中心平臺或“大腦”將是核心，如圖2所示。具有不同計算能力的個人（homebot）將從這個平臺輻射出去并執行各種任務，包括監督其他bot。homebot根據它們的角色不同而多種多樣：大的、小的、不可見的（如運行系統或產品的軟件）、共享的、個人的。有些homebot成為同伴或助手，有些作為財富規劃師和會計師，還有些能作為交通工具、洗窗戶及家務管理，它們會遍及我們的家。這種水平的家庭改善為已經成為我們家庭生活一部分的家電和設備提供了重大的機會，也提供了威脅和變化。新家居將建立在平臺和生態系統的基礎上，其生產者將需要與客戶建立新的信任級別。根據華為的預測，2025年個人智能終端數量將達400億個，個人智能助理普及率將達90%，智能服務機器人將步入12%的家庭，個人潛能將在終端感知、雙向交流和主動服務的支持下大幅度釋放。

2．十年內無人車將占領高速公路

麥肯錫預測，2025—2027年將是自動駕駛的拐點，基于對自動駕駛底層技術成本曲線的估算，此時將是自動駕駛與人力駕駛的經濟平價點。換句話說，自動駕駛每千米的總成本將與司機駕駛傳統汽車每千米的成本大致持平。在此拐點之后，市場對自動駕駛的需求將穩步上升。自動駕駛若能在中國落地生根，自動駕駛占乘客總里程的比例到2030年將達到約13%，到2040年將達到約66%；自動駕駛乘用車到2030年將達到約800萬輛，到2040年將達到約1350萬輛；自動駕駛汽車總銷售額到2030年將達到約2300億美元，到2040年將達到約3600億美元；基于自動駕駛的出行服務訂單金額到2030年將達到約2600億美元，到2040年將達到約9400億美元。無人車可能首先接管高速公路，之后逐步向城市道路滲透。

3．十年內智能設備將占領工廠

在商業和社會層面，2025年，全球1000億連接將廣泛存在于公用事業、交通、制造、醫療、農業和金融等各個領域，推動數字化轉型。屆時企業應用云化率將達85%，AI利用率將達86%，數據利用率將劇增至80%，每年1.8×1012 TB的新增數據將源源不斷地創造智能和價值。

三、從標簽人生到微粒人生

人類伊始，部落形成，在150人的規模時達到穩定。直到今天，人所能記住的熟人名字也大致在150個，這個數稱為鄧巴數。每個具體的人，是社會的基本組成部分，此時的社會可以稱為微粒社會。隨著農業和工業技術的發展，人類聚居的規模越來越大，標簽成為每個個體的首要特征。隨著智能經濟的出現，每個個體被進一步結構，從標簽人生重新回歸微粒人生。

農業革命以后，得益于生產力的發展，部落規模擴大，多個部落聚集在一起生活，這個大團體的數量超過了鄧巴數。為了保證社會正常運轉，不同的文明發明了不同的解決辦法。東方發明了儒家思想，把血緣倫理關系擴展到家族以外。西方發明了宗教，雖然大家來自不同的家族，但大家都信同一尊神，遵守同一套道德和價值規范。

工業革命以后，專業化分工和層級式管理使得標簽化進一步普及。一方面，由于社會分工進一步細化，復雜的產業體系超越了每個人腦容量的認知極限；另一方面，泰勒制規模化思維成為主流，如普魯士的統一義務教育制度、美國福特公司的工廠流水線制度。為了降低識別一個人的成本，人們開始使用更為簡化的模型——組織聚類，如學生、老師、博士、醫生、律師、程序員、公司高管等。

隨著技術的不斷進步，智能經濟將推動社會向微粒化的初始狀態回歸，如圖3所示。在技術能力不足的條件下，為了降低交易成本，可使用標簽簡化現實。在智能經濟的技術條件下，萬物互聯，萬物智能，交易成本大幅度下降，逆標簽化的進程將會出現，每個人的標簽將從幾個變為幾百個甚至上千個，每個人將是一個獨特的個體，每個人將成為組成這個世界的具體微粒，而不是作為一個標簽代表的群體。

1．模糊化的職業

十年前，單位是一個人最重要的標簽。現在，全國過千萬網約車司機，可能并沒有單位，他們白天開網約車，晚上開淘寶店，閑時拍拍抖音，給淘寶店引流。U盤式就業已經成為一種重要的就業形式。全國有近千萬個淘系商家、1.5億個抖音用戶，他們可能沒有固定單位，實行多平臺就業，但其收入并不比“固定職業”人群低。平臺的存在在某種意義上顛覆了專業分工門檻，凸顯了個人市場價值。平臺一方面解決了專業市場、銷售、管理、物流這些專業服務問題，另一方面解決了找消費者的問題，個體只需要專心生產高質量的內容，就能夠實現過去大公司、大明星才能實現的經濟價值。

2．碎片化的時間

在人的一生中，大腦能夠處理大約173GB的信息，而人們每天在網絡上處理的信息量至少有5GB。照此推算，現代人每月從網絡接受的信息量接近過去人一生可以處理的信息量的總和。信息來源的多樣化與豐富化，使人的注意力分散到各個來源，而且使人關注的時間日益縮短。在平面媒體時代，消費者的關注時間為24s；在電視媒體時代，消費者的關注時間為15s；而在互聯網時代，消費者的關注時間不超過8s。社科院的數據顯示，73%的青年15min要看一次微信。動輒幾小時的電視節目人氣每況愈下，而10s的網絡短視頻的觀看時長增長超過了300%；大型計算機網絡游戲（如魔獸世界）衰落，而一局只有10min的手游（如王者榮耀）迅速興起。

3．微粒化的需求

借助信息技術，每個人的獨特需求可以被感知、量化、匹配。以圍巾為例，淘寶有數千款圍巾，買家可以按價格、款式、顏色、銷量、材質、產地、發貨地等條件進行篩選，對比成本極低，匹配精確度很高。淘工廠開啟了為品牌商匹配工廠產能的先河。過去的衣柜都是固定的幾個款式，現在模塊化制造則可以解決很多個性化需求的匹配問題。在餐飲業，只要有手機和外賣軟件，消費者就可以隨時下單。搜索引擎模式也開始向算法推送模式過渡。在智能經濟時代，個體實時的、個性化的、碎片化的需求能夠被傳遞到生產端，計算能力的充裕可以讓這些具體的顆粒狀需求得到充分滿足，然后使產業鏈根據需求進行生產，實現精準的供需匹配。

四、從剛性組織到液態組織

“公司”這種組織方式依賴于看得見的金字塔組織——科層制。在科層制組織中，作業是根據工作類型和目的進行劃分的，具有很清楚的職責范圍。各個成員將接受組織分配的活動任務，并按分工原則組成類似金字塔結構的專精于自己崗位職責的工作體系。科層制能為組織帶來高效率，它在嚴密性、合理性、穩定性和適用性等方面都優于其他任何形式。但是，“公司”組織的效率提升是以增加組織協調成本為代價的。每個人要實現跨部門協同都需要付出很大的努力，組織本身的復雜性最終將一點點地壓垮個體的協作意愿。因此，大型組織帶給個體的往往是一種無力感，以及一種被螺絲釘化之后的乏味感。

互聯網讓跨越企業邊界的大規模協作成為可能。當越來越多的業務流程在網上運行起來時，互聯網讓企業組織內部的管理成本和外部市場的交易、協同成本都有所下降，但后者的下降速度卻遠快于前者。這種速度上的不一致所帶來的結果就是，“公司”這種組織方式的效率已經大打折扣了，“公司”的邊界也因此而松動了。公司中很多商業流程正在大量地向市場外移。從價值鏈的視角看，研發、設計、制造等很多個商業環節都出現了一種突破企業封閉的邊界的趨勢。

平臺的出現，進一步破除了企業內部和外部的邊界，使組織液態化，“自由組合、自由流動”。在液態組織里，由企業家指揮的生產變少了，市場交易活動變多了，但協調、控制等組織功能依然存在。液態組織仍然存在部門，但部門的邊界已不清晰，組織成員長期處于“共同創業”狀態，隨時隨著組織目標的變化而變化。

從外部看，平臺的所有權與使用權實現了分離，企業之間那種界限分明、基于資產專用性的組織邊界正在出現很大的松動。大量的商業流程被流動的數據所驅動，并在企業之間進行靈活組合，新的組織邊界呈現為一種網狀交融的格局，企業組織由此將進一步走向開放化、社區化。

從內部看，平臺呈現倒金字塔形，形成“大平臺+海量小前端”的結構。以海爾為例，其8萬多名員工轉變為自動自發的2000多個自主經營體，并使每個經營體就像一家自主經營的公司，使每個人都成為自己的CEO。前端平臺首先連成一條條線，最終變成一個可以靈敏感知和響應用戶需求的網狀平臺。這里的“連線”包括了承諾和契約，承諾又包括了資源互換、包銷定制、目標承接等。原來的中間層級在新的結構中變成了資源支持的平臺。在實際運作中，一線的經營體會倒逼后端的支持平臺提供資源。如張瑞敏所述：“企業的最高領導從原來的發號施令，變成在最下端為一線經理提供資源。所有的部門，在這當中都為一線經理和客戶提供資源，從發號施令者變成資源提供者。”

“公司”之所以被發明出來，是因為市場交易成本太高，所以有必要把某一部分市場功能內化為企業內部的流程以降低成本。企業之所以能夠存在，就是因為其內化以后的某些功能的成本會低于市場。“類蜂群”液態組織的邊際成本為零，因此就不需要“公司”了。未來，液態組織、企業、市場仍將并存。但是在數字世界里，可能有一套新規則來治理越來越數字化的經濟，也就是自組織的液態組織。

五、從產業鏈到協同生態

大自然鬼斧神工，生物群落與環境構成自然界眾多壯麗奇妙的生態系統，池塘生態系統就是一個典型的建立在碳元素上的生態系統，我們稱之為“碳基生態系統”。我們把鏡頭從自然界拉回到現代商業社會的美國硅谷，一個世紀之前，這里只是一片果園，《硅谷生態圈》一書中提出了硅谷獨特的“雨林現象”，闡述了硅谷協作模式類似于自然界熱帶雨林生態系統的見解。硅谷最早是研究和生產以硅為基礎的半導體芯片的搖籃，是當今電子工業和計算機業的王國。伴隨互聯網技術發展到第2個三十年，其進入發展期，影響與效能開始向各個行業滲透，其在中國目前正與復雜度最高的實體商業展開深度融合，越來越多建立在硅基基礎上的多企業協作網絡組織、類產業集群，甚至可以說是生態系統，逐步走進公眾視野，如圖4所示。

從資源配置的效率出發，在節省個體信息成本支出的條件下，借助外部更為經濟的資源優勢，企業如何實現內外資源的最優配置呢？我們驚訝地發現，在數字經濟下，市場定價的成本與企業的組織成本之間的平衡關系再次被打破，有些交易通過市場完成更加合理有效，而另一些交易在企業內完成更有助于提升企業整體的運營效率。與此同時，越來越多的互聯網平臺型企業，如谷歌、臉書、亞馬遜等發揮了自己在互聯網領域的先發優勢和規模效應。具體到商業領域，以阿里巴巴和亞馬遜為代表的企業，以互聯網技術為基礎，提煉出商業與技術融合的知識精華，進一步將商業服務模塊化、集約化、智能化，提供新一代產品供個體企業使用。如阿里巴巴集團首席執行官張勇近期提出，“阿里巴巴商業操作系統，不僅能夠直接面對消費者，觸達消費者，服務消費者，同時能夠全方位服務一個企業，從產品設計、生產、制造到供應鏈、銷售、營銷、用戶運營，從各個環節為企業提供服務”。

淘寶網發展了10余年，初步支撐起了一個在線大市場，上千萬店鋪同時在線服務數億消費者。從參與協同網的角色類型看，不同角色的持續涌現體現了生態系統的健康度，不斷涌現和聚合出的大量全新的商業角色，幫助產銷雙方圍繞個性化需求進行實時的溝通與匹配，使得網狀協作更具靈活性。最新出現的是幫助賣家管理供應鏈的小微服務商。一些企業設計能力很強，但不擅長市場營銷和生產管理，因此在營銷、發貨、拍攝環節最新出現了準專業化服務商，這些服務商“小而美”，不斷錘煉自己的技能優勢，向專業方向發展。如辛巴達供應鏈，其致力于為年銷售額超過1000萬元的中小型淘寶服裝賣家提供服裝供應鏈管理與服務，如大廠質量保證、小批量柔性化生產、3天快速補貨追單、50萬～500萬元的資金支持等。又如淘寶購物KOL，其通過對群體消費語言的感知和理解，代表相對小眾的群體表達消費主張，自身成長為商家和客戶之間的中介，成為生態系統中最為細小的顆粒。這些大大小小的服務商不斷出現，使得淘寶賣家更加專注于自己擅長的領域，將不擅長的領域通過“外掛”模式由專業服務商完成，從而取得較高的投入產出比。

研究發現，服務商生態系統特征主要表現在兩個方面：一是服務商的自然分工和協作模式，要求種類繁多、功能齊全、配合默契；二是服務生態自適應性和自我進化的功能，在許多產業變革中，服務生態完成了自我的平衡和進化，后者正是生態系統健康的度量，也是創新活力的源頭。

六、從物理世界到孿生世界

數字孿生的起源，可以追溯到人們在工業領域用軟件來模仿和增強人的行為方式，例如，繪圖軟件最早模仿的就是人在紙面上作畫的行為。發展到人機交互技術比較成熟的階段后，人們開始用CAD、CAE、CAM、CAPP、CAT等軟件模仿產品的設計、使用測量/測試過程等。2010年，美國國防高級研究計劃局（DARPA）發起了自適應運載器制造（AVM）計劃，提出“重新發明（Reinvent）制造”，目標是通過徹底變革和重塑裝備制造業，將武器裝備研制周期縮短為現在的1/5。AVM計劃的核心思想就是顛覆“設計—制造—測試—再設計”的流程，通過將產品的設計、仿真、試驗、工藝、制造等活動全部在數字空間完成，重建制造新體系。

數字孿生技術對物理世界的重建已經應用于許多領域，如圖5所示。數字孿生技術在制造、醫療、建筑、城市等領域的賽博世界探索建立起一套與物理空間實時聯動的運行體系，實現對制造流程、建筑結構、醫學實驗、城市管理等方面的資源優化配置。基于“物理實體+數字孿生”的資源優化配置體系將成為數字化發展的終極模式。觀察數字孿生的應用情況，其發展將經歷如下幾個階段。

1．設計孿生階段

伴隨工廠生產設備數字孿生體、生產工藝數字孿生體的推廣普及，在產品數字孿生體的基礎上，企業的工藝路線、生產布局、生產設備、制造流程和運營服務等都可以一一映射到虛擬生產環境中，基于三維設計和仿真工具，在賽博空間構建起虛擬產線、虛擬車間和虛擬工廠。制造商正在將數字孿生廣泛用于從發動機設計、飛機設計到強化型客艙設計的各領域。航空航天行業傳統上極其重視由數據驅動的設計，加上近期物聯網傳感器在改善運營效率和預測性維護方面的價值驟增，使數字孿生在這個領域的用途更廣、更有成效。

2．服務孿生階段

隨著物聯網技術的成熟和傳感器成本的下降，從大型裝備到消費級產品的很多工業產品都使用了大量的傳感器來采集產品運行階段的環境和工作狀態，并通過數據分析和優化來避免產品的故障，改善用戶對產品的使用體驗。例如，數字孿生幫助礦業公司在投入資金和勞動力之前，對礦場開采方法的風險與回報進行評估。數字孿生已在可再生能源方面得到廣泛應用。在這個領域，峰值風機效率是關鍵，功率輸出隨風速等不可控變量上下波動。在發電廠層面，關鍵設備發生一次故障就會造成設施停運數月之久，而數字孿生能夠用于強化預測性維護排程。

3．城市孿生階段

數字孿生將會在更多領域發揮更為重要的作用，特別是隨著傳統的建模仿真技術與物聯網、大數據、人工智能技術的進一步融合，數字孿生的價值和作用將會得到更大的體現。

以阿里云的彈性計算與大數據處理平臺為基礎，結合機器視覺、大規模拓撲網絡計算、交通流分析等跨學科領域的頂尖能力，可在互聯網級開放平臺上實現城市海量多源數據收集、實時處理與智能計算系統。城市中很多路面下埋藏的地磁線圈年久失修，部分區域故障率高達50%，對待這些“傳感盲區”，路面攝像頭獲得的視頻數據就成為重要的感知手段。有別于業界產品只能識別行人（或車牌），“城市大腦”不需要新增路面設備，通過接入所有主流廠商的攝像頭、傳感設備，就能在不同視頻質量、光照、天氣、夜晚等實戰場景中，根據細節差異快速有效識別出人、車、事（故）、物，此項技術名列KITTI全球視覺計算排行榜第一名。一個城市數萬路攝像頭傳輸的視頻流，可在阿里云彈性計算與大數據處理平臺上全量分析而無遺漏，從而突破了人力巡查無法覆蓋的全城“盲點”“沉睡數據”。以算法自動監控全量數據，是對警力資源最大的釋放，是雪亮工程的神助攻。

七、展望2030

從今天到2030年，世界將經歷新一輪的解構與重組。新一代信息技術將再造物理世界的鏡像，從分時到實時，從宏觀到微觀。產品、個體、組織、產業、世界都將經歷從1到0——微粒化的解構，智能化的重組。人類對世界的認識尺度將達到前所未有的顆粒度，“數據+算法+算力”的決策機制將成為人類應對不確定性的一種全新形式。

1．零離線萬物智能

離線將成為課本上的一個概念。智能世界源于萬物互聯帶來的萬物感知和萬物智能。伴隨著感知、連接能力的全面提升，人與物將在數據構筑的智能環境中進行交互。智能設備將占領生活、生產的各個領域。人機關系將由單向變為雙向，智能設備將大大拓展人類能力的邊界，提升機器運行的效率。

2．零標簽微粒人生

萬物智能一方面將個體的時間、需求進一步切分，另一方面將識別個體的成本大幅度降低。每個人將成為組成這個世界的具體微粒。建立在個體基礎上的以平均值為判斷依據的科學規律，將會在浩瀚的數據面前失去價值，而針對每個“單體”的個性化的分析和判斷，將成為社會發展的新趨勢。

3．零邊界液態組織

企業內部和外部的邊界逐漸模糊，組織液態化，“自由組合、自由流動”。企業家指揮的生產變少了，而交易活動變多了。液態組織仍然存在部門，但部門的邊界已不清晰，組織成員長期處于“共同創業”狀態，隨時隨著組織目標的變化而變化。大量的商業流程被流動的數據所驅動，并在企業之間展開靈活組合，新的組織邊界也呈現一種網狀交融的格局，企業組織由此將進一步走向開放化、社區化。

4．零錯配協同網絡

類似碳基生態系統的硅基生態系統出現。圍繞著創業創新，不斷衍生出種種無法人為設計且彼此協作的機構，種類繁多、功能齊全、配合默契。從功用并立到聯合協同，從線式供給鏈到非線式網狀協同生態，從非觸摸式到觸摸式，從粗放效勞到精準效勞，從單一渠道支持到系統支持，從縱向一體到全位一體，從單一空間到多維空間，這些改變最大限度地凝集和釋放了企業創新活力。協同生態系統的資源配置模塊最終可以整體實現“零錯配”的完美狀態。

5．零縫隙孿生世界

孿生世界在物理世界和數字世界之間建立準實時聯系，實現物理世界與數字世界的互聯、互通、互操作。過去幾十年數據量的爆炸式增長意味著物理世界的數字孿生。未來，物理世界的數字鏡像將從分時到實時、從宏觀到微觀不斷完善，形成一個完整的數字孿生。其作用從輔助人類進行物理世界的改造，進化到決定物理世界的改造，甚至創造超越人類想象的新世界。

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