智能经济:迈向知识分工2.0.pdf
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1、 2019 年,互联网诞生已有半个世纪,近 40 亿的全球一半人口,也已 经成为了登陆数字新大陆的“新移民”。在这一具有标志性的时间节点, 在一路狂飙、众声喧哗的数字经济、智能经济发展大潮中,我们认为, 研究者有必要在此时此地稍作驻足,重新思考一下:那个被言说了大半 个世纪的“知识经济、信息经济、网络经济、数字经济、新经济”等,究 竟发展到了什么阶段?进一步地,如何从经济学角度去把握近年来“消费 互联网 - 工业互联网”等认知框架?下一阶段数字经济、智能经济的核心 议题又将会是什么? 对于以上三个问题的探索,已经有很多个角度各异却又似曾相识的 答案。 在本报告中, 我们试图回到一些最为基本的视
2、角, 也即分工与协作。 个人与社会,微观与宏观,分化与整合,从来都是所有社会科学都 要关注和处理的核心议题。在经济学视角下,这一主题就是分工与协作。 换句话说:一个越来越复杂的经济秩序究竟是如何可能的?“分工 / 协作” 的演化作为一个慢变量,为我们观察和理解经济体系的升级,提供了一 个中长期的切入点。在本报告中,作者将试图从知识分工的角度,对数 字经济的最新发展阶段智能经济,做出一个初步的研究。 报告主要观点如下: 在新技术群落的催化下,随着消费互联网阶段向工业互联网阶段的 迈进,智能经济的形貌正在逐渐显现,智能经济时代加速到来。 基于知识的产业分工,从早期的集成电路产业,到今天以工业互联
3、网平台为表征之一的智能经济时代,将促进技术、知识、经验在更大范 围、更宽领域、更深层次上呈现、交易、传播和复用。知识分工 2.0 时代, 正在加速到来。 过去 20 年中国消费互联网所发展起来的分工体系、属性、特质,将 通过类似阿里巴巴商业操作系统等能力迁移之桥,实现向工业互联网阶 段分工体系的传导。 最后,报告提出了未来需要研究的五大议题:实践研究,工业互联 网发展的前沿实践;路径研究,消费互联网如何带动工业互联网;理论 研究,智能经济的理论体系;治理研究,知识分工 2.0 时代的治理体系; 未来研究,人工智能对经济分工的影响。前言目 录一、 智能经济加速到来. . . . . . . .
4、. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 01如何认知当前发展阶段. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5、. . . . .01核心判断 : 智能经济加速到来. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 01更长时段下的时空认知 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 0
6、3二、 分工视角下的消费互联网. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 05分工更加精细化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7、 . . . . . . . . . . . 05协作走向大规模、社会化. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 05经济角色发生转变 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8、 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 05从行业分工到平台共享 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 06新分工体系持续扩散 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
9、. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 06三、智能经济时代的知识分工 2.0. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 08回顾:产业分工的持续深化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
10、. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 08集成电路:基于知识的产业分工 1.0. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 08消费互联网阶段的知识分工 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11、 . . . . . . . . . . . . . . 10知识分工 2.0:以工业互联网为例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11小结:知识分工的历史演进 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14四、信息化推动经济增长的机理. . . .
12、. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15提高生产效率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15提高交易效率.
13、 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16五、知识分工 2.0 的五大议题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
14、. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17实践研究:工业互联网发展的前沿实践. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17路径研究:消费互联网如何带动工业互联网. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17理论研究
15、:智能经济的理论体系. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18治理研究:知识分工2.0时代的治理体系. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18未来研究:人工智能对经济分工的影响 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
16、 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1801第一章:智能经济加速到来 如何认知当前发展阶段?核心判断:智能经济加速到来关于当前数字经济的发展阶段,从不同视角可以得到不同的发现。 从最显见的用户角度来看,在全球,网民数已经超过了总人口的一半。在中国, 截至 2018 年 12 月,中国网民规模已达 8.29 亿,互联网普及率接近了 60%。所谓中 国互联网“上半场”的说法,一般所指的也正是前 20 年的网民人口红利和流量红利 时代。但人口红利消退就意味着数字经济发展的顶峰即将过去吗? 答案显然并非如此。从技术视角来看,技术从来
17、都是经济发展的重要驱动力。近年来,随着 5G、 物联网、人工智能、云计算、边缘计算等智能技术群的“核聚变”,万物互联(Internet of Everything)时代正在加速迈向万物智能(Intelligence of Everything)时代,进 而带动了“智能 +”时代的到来。以 5G 为代表的新一代网络技术、以无人车为代表 的智能终端和以虚拟现实等为代表的创新应用浪潮正在纷至沓来。在未来 3-5 年内, 新一轮三浪叠加必将到来,掀起新一轮新的“技术 - 经济”范式转移的新热潮。从商业环节的数字化、在线化进程来看,过去 20 年来,后向供应链环节中的 消费者、营销、零售以及部分批发环节
18、,已经在相当可观的程度上实现了数字化和 在线化,并开始反向倒逼和拉动设计、研发、采购等前向供应链环节的在线化、数 字化。从领域来看, 在消费端, 互联网化的程度已经相当高, 但供给端 (企业) 的数字化, 仍远远落后于消费端(个人)的数字化,但近年来供给端已经开始走上了快车道。 阿里巴巴自身的发展脉络,在马云先生 2018 年写给股东的信中,对这一进程做出 了极好的“备注”:“9 年前(2009 年)阿里巴巴已经转型为一家技术公司,阿里在大 数据、云计算、人工智能、物联网上的全面布局和准备过去两年,阿里巴巴已 经用技术为零售业创造巨大价值,未来这一价值将在制造业、金融业进一步显现。”从以上用户
19、数量变化、技术演进、商业环节的数字化加速、供给端数字化加速 等因素整体来看,我们认为,数字经济的发展,正在进入下一个阶段,也即智能经 济时代。人工智能概念的提出,已有 60 多年的历史。但它真正能够在商业上有所作为, 能够高效化、规模化、普遍化地展现出它的社会经济潜力,则受益于过去 10 多年 来计算力(云计算)、算法(深度学习等)和数据量(大数据)的巨大进步。02从层次来看,在微观层面上,类似蚂蚁小贷等智能商业正在快速演化和成长, 并正在经由“万物互联的在线化、智能化应用的深化以及社会化的大协同”三大动力, 开始扩散到中观产业层面和宏观经济的运行之中。从领域来看,智能商业正在从消 费端扩展到
20、供给端。过去 20 多年是消费互联网壮丽成长的时段,智能商业在这一 领域中,得到了孕育和成长。近年来,以阿里云等为代表所推动的工业互联网,也 正在加速开启智能化之路。从微观层面到宏观层面,从消费端到供给端,智能商业 的特质、机制、逻辑的持续扩散,将直接推动智能经济的成长。我们观察到,浮现中的智能经济,已经展现出了以下三方面的特征:第一,以数据为关键生产要素。智能经济作为数字经济发展的新阶段,其核心 的 “数据+算力+算法” 的智能化决策、 智能化运行, 将更加依赖于数据的获取和处理。第二,以人机协同为主要生产和服务方式。人类在一定程度上的“机器化”,机 器在一定程度上的“生命化”,将同时进行,
21、人机协同的生产方式将越来越普遍化。第三,以满足海量消费者的个性化需求为商业价值的追求方向。低成本、实时 服务海量用户个性化需求的能力,在未来将成为每一企业的基本能力。从认识世界方法论的角度,我们可以更好地理解智能经济的到来。古代的人们 认识世界,所使用的方法是“占卜和宗教”。工业时代的人们,利用理论推理、实 验验证、模拟择优的方法论去减少不确定性。未来的人们认识世界,正在迎来一 场新的方法论的革命。智能经济是在“数据+算+算法”定义的世界中,以数据流动的自动化,化解复杂系统的不确定性, 实现资源优化配置,支撑经济质量发展的经济新形态。241数据IoT、MEMS传感器、 机器数据,数据技术云计算
22、、边缘计算、泛 在计算等,核芯片算算法机理模型、流程模型、 智能、数字孪等描述诊断预测决策消费端 (2C)个性化消费 智能化活 数字化娱乐 供给端 (2B) 新品牌 新产品 新零售 新制造 新融 新物流 新组织 3效协同精准匹配产消合优化资源配置效率, 智能+推动质量发展治理:协同化自动化全球化商业模式络协同 数据智能 C2B模式组织模式自驱动 自适应 液态化5G、NB-IoT、 TSN、以太等作模式自由连接 快速聚散 灵活就业图 1:智能经济:数据 + 算力 + 算法定义的经济来源:阿里研究院,201903我们认为,智能经济是在“数据 + 算力 + 算法”定义的世界中,以数据流动的 自动化,
23、化解复杂系统的不确定性,实现资源优化配置,支撑经济高质量发展的 经济新形态。智能经济的五层架构包括:底层的技术支撑,“数据 + 算力 + 算法”的 运作范式,“描述 - 诊断 - 预测 - 决策”的服务机理,消费端和供给端高效协同、精 准匹配的经济形态,“协同化、自动化、全球化”的治理体系。更长时段下的时空认知从更长的时段来看,我们对于今天的发展,会有一个更清晰的认知和把握。100 多年前波澜壮阔的第二次工业革命,从技术革命的爆发,再到产业面貌的 革新,最终直接奠定了工业经济的基本形貌和内在机制。到上世纪 70 年代时,一 个以钢筋水泥为外显景观,以线性机械控制为内在逻辑的工业文明,在一个又一
24、个 的发达工业国家,相继攀上了属于它的历史最高峰。比如,石油(能源)和钢铁(物质)是工业社会最具代表性的核心投入资源 大量使用、持续降价。但就在 1973 年,随着第一次石油危机的爆发,发达工业国 家彻底告别了廉价石油的时代石油作为核心能源,已经越来越不可持续。也是 在 1973 年,当时最大的工业经济体美国的钢铁产量达到了 13680 万吨,是为美国钢 铁产量的历史最高值,其后逐渐下滑。再如,到 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,一个个行业的卖方市场,都逐渐转为了买方市场。当 实体经济领域的交易难以扩张,发达国家的金融交易开始了大规模扩张。今天人们 所熟知的外汇期货
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