數字技術的特性

各類在線媒體經常用一些眼花繚亂的詞語來描述數字技術，如大數據、人工智能、云計算、區塊鏈、物聯網、虛擬現實技術、量子計算技術等。數字技術看似紛繁復雜，但本質上就是一系列的信息、計算、溝通和連接技術的組合（見圖1-2）[1]。

物聯網技術就是由智能硬件（包括射頻識別、紅外感應器、全球定位系統、激光掃描器等信息傳感設備，其中軟件部分涉及信息技術）、網絡通信協議（涉及連接技術）、服務端開發框架（涉及溝通、連接、計算技術等）等組成，共同形成了物物連接，進行信息交換和通信的網絡，最終實現對物品的智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理。美國計算機行業協會（Computing Technology Industry Association，CompTIA）預測2020年全球物聯網設備的數量將達501億臺[2]，物聯網世界已經到來，并且正在改變許多產業形態。正如Google前CEO、Alphabet公司（Google的母公司）前執行董事長埃里克·施密特所言：“互聯網即將消失，一個高度個性化、互動化的有趣世界——物聯網即將誕生”[3]。

圖1-2　數字技術的本質

人工智能技術是指機器系統正確解釋外部數據，從這些數據中學習，利用這些知識通過靈活適應實現特定目標并完成特定任務的能力，[4]其發展依賴于日益海量化的數據（與信息技術相關）、持續改進的計算能力（與信息與計算技術相關）、不斷迭代和優化的算法模型（如深度學習算法等，與計算技術相關）以及不斷拓展的應用場景（與溝通和連接技術等相關）。人工智能技術發展與應用就是逐步“用機器換人”的過程，現階段已在醫療、教育、金融等諸多領域中得到廣泛應用。

這些技術看似復雜，但讓我們換個角度，從“0”和“1”兩個數字開始理解數字技術。數字技術的最底層原理就是把現實世界的所有信息，包括文字、圖像、音頻、物體等，都轉化為二進制的“0”和“1”。對這些信息進行處理的程序底層也是二進制的“0”和“1”。這些二進制數字組成了數字世界的基本構成，同樣的數據因不同的人用于不同的目的而呈現出不同的結果和價值（見圖1-3）?；谶@一邏輯，數字技術就具有了數據同質化（data homogeneity）、可重新編程性（reprogrammability）和可供性（affordance）這三個層層遞進的特性。

圖1-3　典型數字技術的應用

數據同質化

數據同質化是指數字技術把所有的信息，包括視頻和音頻等，都轉化為二進制數字“0”和“1”進行處理，在這個操作的過程中，具有二進制特征的數據被同質化處理。

例如，美的集團通過數字化營銷，將用戶的購買記錄、購買渠道、地域、使用偏好等信息全部標簽化。在標簽化過程中，數字技術將多樣化的文字或視頻信息均同質化為二進制數字。標簽化后的每條用戶記錄可以打上近600個標簽和多級標簽屬性，進而形成對每一個用戶唯一且完整的360度用戶畫像（見圖1-4）。美的集團基于此用戶大數據庫，進行大規模定制，更為精準高效地滿足市場需求。

圖1-4　美的用戶畫像流程

進一步，對數據進行處理的程序也是二進制數據，這就使得對數據的采集、挖掘和分析在不同應用場景里可以持續使用和迭代創新。例如，字節跳動把人工智能應用到移動互聯網場景之中，開發的今日頭條、抖音、TikTok（抖音國際版）、西瓜視頻、悟空問答等App不僅占據了中國巨大的市場，同時也開始走向國際市場，其中TikTok全球下載量已達19億次。

可重新編程性

如前所述，由于數字技術將所有的數據和信息都轉換成二進制數字“0”和“1”，同樣地，對這些信息處理的程序也是數據，因此其數據格式同樣為二進制數字“0”和“1”。因而，數據的重新編程變得十分容易，這就是數字技術的可重新編程性。當企業想要利用數字技術時，先要編輯數據使其符合企業的“氣質”，存入企業的數據庫，而后對數據的處理程序就可以不斷地隨著數據的累積和本身技術的發展而自我發展。

例如，寶鋼集團在將物聯網、云計算、大數據等新技術與全供應鏈融合應用的過程中，先將決策程序編輯成數據，存儲在寶鋼的信息庫中，構建起符合寶鋼整個制造流程的智能制造體系，而后隨著數據的增長和新技術的發展，這個智能制造體系不斷重新編程以更新迭代。

可供性

當數據被數字技術同質化處理后，這些數據就很容易被重新編程。同樣的數字技術被不同企業和不同主體應用可以達到不同的目的，產生不同的效果，釋放出不同的潛能，創造不同的價值，這個特性被稱為數字技術的可供性。例如，企業對用戶在手機上使用社交媒體產生的大數據進行分析，可以實現實時定價、個性化定制等不同目的（見圖1-5）。

圖1-5　大數據的不同應用

目前諸多企業應用5G技術提升企業的能力，不同的企業會根據不同的目的應用5G技術。例如，華為運用5G芯片打造全生態應用場景。具體來說，華為通過打造車聯網平臺實時將車輛信息傳遞到華為5G基站，這些基站采集實時的路況信息和行人信息并匯總傳遞到計算中心進行數據計算，之后再將自動駕駛方案發給華為AI自動駕駛系統。

與構建全生態應用場景的目的不同，百度主要利用5G加強企業的數字基礎設施建設。具體而言，百度正在探索“5G+AI+邊緣計算”的垂直合作模式。為此，百度與英特爾共建“5G+AI邊緣計算聯合實驗室”加速移動邊緣計算的研發；與中國聯通共建“5G+AI聯合實驗室”；與中興通訊和中國電信在雄安新區開展基于5G的感知共享技術研發等（見表1-1）。

表1-1　華為與百度的5G應用對比

[1] 劉洋， 董久鈺， 魏江. 數字創新管理： 理論框架與未來研究[J]. 管理世界，2020(7): 198-217.

[2] 美國計算機技術行業協會. Internet of things insights and opportunities [EB/OL].（2016-07-01）[2020-03-03].https://www.comptia.org/content/research/internet-ofthings-insights-and-opportunities.

[3] 中新網. 物聯網時代，康佳引領營銷新風向[EB/OL].（2019-07-19）[2020-03-03].http://www.xinhuanet.com/tech/2019-07/19/c_1124775412.htm.

[4] Kaplan A, Haenlein M. Siri, Siri in my hand, who’s the fairest in the land? On the interpretations, illustrations and implications of artificial intelligence [J]. Business Horizons, 2019, 62(1): 15-25.