阿里-智能经济:迈向知识分工2.0-2019.4-24页.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角, 也即分工与协作
2、。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,到今天以工业互联网平台为表征之一的智能经济时代,将促进技术
3、、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. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .01核心判断 : 智能经济加速到来. .
5、. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 01更长时段下的时空认知 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 03二、 分工视角下的消费互联网. . . . . . . .
6、 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 05分工更加精细化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 05协作走向大
7、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 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
11、0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:智能经济的理论体系. . . . . . . . . .
15、. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 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
17、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,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
18、、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
19、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
20、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,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
21、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、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
22、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,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 -
23、 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
24、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、股票期货、股票指数期货等金融衍生品,实际上正是从 70 年代开始大发展的。还是在 70 年代,信息文明的基本投入要素硅、晶体管、芯片,正是在那一时期,发生了革命性进步,1971 年,英特尔的第一款微
25、处理器问世,至今仍是计算的核心组件。工业文明向信息文明的加速转变,由此拉开了大的序幕。当时,所谓“后工业、后现代、后福特”等语义繁复、不那么自信的判断,正是人们试探性地去定义那个一切都还不甚明朗的转折年代的开始。其情形,正如今天的人们所普遍使用的“新经济、新范式、新技术、新模式”等。对于后面发生的故事,今天的人们已经相对比较熟悉。从 20 世纪 90 年代中期互联网的商业化开始,互联网、云计算等作为基础设施,开始逐步“安装”到社会经济的运行之中。从历史经验来看,任何一轮大的技术革命,大致都可以分为两个阶段。第一阶段是新基础设施的“安装期”,第二阶段则是新技术潜力得以充分发挥的“发展期”或“黄金
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