同芯创造，智造未来丨从概念走向落地，工业物联网助力“智造”升级

6月29日，由南京市人民政府与未来论坛共同主办，中国国际贸易促进委员会南京市分会、南京经济技术开发区管理委员会、南京市国际商会承办的 “2019未来论坛·南京峰会”正式 开幕，本次峰会的主题为 “同行･共创” 。

在开幕式上，南京市人民政府副市长胡洪，红杉资本中国基金合伙人、未来论坛理事周逵作为主办方代表分别对所有参会嘉宾表达了欢迎与感谢。南京经济技术开发区管委会副主任沈吟龙对人工智能产业新地标“中国(南京)智谷”的打造作出重点介绍。

在随后的大会主旨演讲环节上，浙江大学求是特聘教授、浙江大学医学院附属第一医院双聘教授、浙江大学应用数学研究所所长、浙江大学理学部图像处理研发中心主任、大数据算法与分析技术国家工程实验室杭州创新中心主任 孔德兴 ，元禾华创投委会主席、未来论坛理事 陈大同 ，英国帝国理工学院教授、中国人工智能产业创新联盟专业委员会主任委员及鲲云 科技 联合创始人及首席科学家、英国计算机学会（BCS）会士、英国皇家工程院院士、美国电子电气工程师协会（IEEE）会士 陆永青 ，地平线创始人兼CEO、未来论坛青年理事 余凯 ，为与会者带来了海内外最前沿的科研信息及成果转化经验。

在上午的论坛上，行业优秀的企业家、科学家与投资人围绕 工业物联网 、 中国芯片 两大热点 科技 领域主题进行了演讲和创新对话。

智能制造是振兴实体经济、加快工业转型升级的重要突破口。我国近年来相继推出一系列智能制造的战略规划，通过工业物联网实现数字化、网络化，能够提升企业的生产效率和产品附加值，缓解生产成本。

上海全应 科技 有限公司董事长兼CEO夏建涛 在“工业互联网技术及其在热电生产智能化中的应用”的主题演讲里带来了在工业互联网时代，关于热电产业化的观点。他认为我国工业主要有两大问题：

上海全应 科技 有限公司董事长兼CEO夏建涛

工业互联网平台出现能够解决上述问题，它对离散制造业来讲重点在于智能化的管理，对流程制造业重点在于工艺的控制。其在工业企业运用中主要有三个场景， 第一是在生产中运用，第二是对企业的数据进行管理和决策优化，第三是实现全产业链的资源优化配置与协同 。夏建涛以热能生产行业为例，分享了工业互联网在产业里如何使用及使用的效果。同时他还提到“海量数据+智能算法+超级算力”会产生超越人智力的智能化系统，将深刻改变人类 社会 。

会后，亿欧新制造频道与夏建涛进行了交流，他表示目前的工业互联网最终是要落实到具体的应用场景，企业采购任何一个设备或是系统，他需要计算投入产出比，需要能够切实地解决现有的问题，“一个工业互联网平台，或者一种技术能否说服客户，取决于你是否能为客户提供切实可计算的价值。”

玄羽 科技 董事长李鸿峰 在主题演讲“AI赋能3C制造”分享了在3C行业的智能制造。玄羽 科技 选择3C制造作为智能制造的一个切入点，是因为看到了3C制造在今天已经面临着 三大困境 ：

玄羽 科技 董事长李鸿峰

当一个产业面临这些困境的时候，就必须考虑通过技术创新和成本优化进行转型升级，这就催生了他们对智能化制造的需求。3C制造行业的特点一是 高度 离散 ，二是 迭代非常快 ，这样的行业优势在于：通过 科技 手段能带来效率提升的价值空间很大。劣势在于：由于其太离散，改造的过程十分困难。在这一背景下，玄羽 科技 最开始选择的路径是以头部企业为主，它的特点是产线基础比较好，理念比较强，可以带动整个行业。

他表示 智能制造 并非是自动化，而是智能化 。在今天的技术上，智能制造一定是算法和算力的结合，通过数据和算法的方式，切入到智能制造，并且带来巨大的价值。

慧联无限首席科学家胡昱 在主题演讲“让产业动能更强劲——数字化产业园区20”中主要分享了工业物联网的工作场景之一“数字化产业园区”的具体应用。

慧联无限首席科学家胡昱

“数字化产业园区”的价值在于利用LPWAN技术帮助园区内管理者提高管理水平和对园区入驻企业提升服务质量，他详细介绍了智慧园区解决方案的架构、平台的概述以及在实际案例中利用数字化运营的方法，并分别概述了解决了来自园区不同角色的痛点问题，希望最终打造一个构建结合园区的开发商、运营商，地方政府还有行业协会综合的融合平台。

工业物联网的核心是信息智能与工业智能的融合。通过采用信息技术，例如物联网、大数据、人工智能、区块链、5G等实现以数据驱动的工业应用的信息化与智能化，进而提高产业效率，创造价值。协合新能源集团执行董事兼CTO、未来论坛青创联盟成员尚笠尚笠作为对话环节的主持人与各位企业领袖、科学家针对发展工业物联网，难度究竟在哪里？即将到来的5G网络时代将怎样推进工业和制造业的数字化变革？从工业自动化向工业智能化升级，产业和企业如何把握新机遇等问题展开了讨论。

科技 创新对话——工业物联网:“智造”升级

慧联无限首席科学家胡昱 认为工业物联网在中国会不断往前走，但是在这个过程中，有一些定数会被打破，包括我们的工业。他认为工业物联网的IT和OT的融合还需从组织架构和战略两方面来进行。另外，从工业物联网技术创新角度看，他认为传感器创新非常重要。

清华大学计算机系长聘副教授、博士生导师李丹 认为，现在工业物联网从概念到落地，已经在是在缓慢增长的阶段，后面会越来越好。这是因为技术上是成熟的，产业的需求也在。另外，他认为IT和OT的结合，本身就会催生出新的技术创新的机会。

玄羽 科技 董事长李鸿峰 认为工业物联网要有一个循序渐进的客观规律。工业物联网IT和OT的融合，就是两化的融合。这种融合依托的是“彼此理解”的融合，信息化的人一定要了解工业上的东西，工业人一定了解信息化的东西，在实际的项目上进行打磨、成长，这样才能在将来真正意义上增加两化人才。他认为工业物联网创新，数据是基础，没有数据就没有依托了，数据从量变到质变，就会衍生出应用的创新。

毕马威中国管理咨询服务主管合伙人刘建刚 认为工业物联网的应用现在不仅仅是一个概念的问题。怎么把概念落为实处？一是要从需求导向；二是战略驱动；三是企业本身的能力建设；四是必须要场景切入；五是生态系统协同的能力。从工业互联网行业发展来讲，要有标准：一是工业互联网接口开放的标准；二是融合后的IT架构的标准。

上海全应 科技 有限公司董事长兼CEO夏建涛 认为工业物联网只有正向、增强性的循环，这个产业才能真正落地。工业物联网要IT、OT深度在一起，认为云+端的创新，对工业物联网技术创新非常重要。

启明创投合伙人叶冠泰 认为，促进工业互联网的发展，非常必要的一点是IT和OT的紧密结合，但更为重要的关键点是缩短打通整个行业的利益链条。

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“中国式”物联网
定义
最简洁明了的定义：物联网(Internet of Things)是一个基于互联网、传统电信网等信息承载体，让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络。它具有普通对象设备化、自治终端互联化和普适服务智能化3个重要特征 。
其它的定义：物联网指的是将无处不在（Ubiquitous）的末端设备（Devices）和设施（Facilities），包括具备“内在智能”的传感器、移动终端、工业系统、楼控系统、家庭智能设施、视频监控系统等、和“外在使能”(Enabled)的，如贴上RFID的各种资产（Assets）、携带无线终端的个人与车辆等等“智能化物件或动物”或“智能尘埃”（Mote），通过各种无线和/或有线的长距离和/或短距离通讯网络实现互联互通（M2M)、应用大集成（Grand Integration)、以及基于云计算的SaaS营运等模式，在内网（Intranet）、专网（Extranet）、和/或互联网（Internet）环境下，采用适当的信息安全保障机制，提供安全可控乃至个性化的实时在线监测、定位追溯、报警联动、调度指挥、预案管理、远程控制、安全防范、远程维保、在线升级、统计报表、决策支持、领导桌面（集中展示的Cockpit Dashboard)等管理和服务功能，实现对“万物”的“高效、节能、安全、环保”的“管、控、营”一体化。
“一句式”理解物联网
把所有物品通过信息传感设备与互联网连接起来，进行信息交换，即物物相息，以实现智能化识别和管理。
泛在聚合
全球范围内物联网的产业实践主要集中在三大方向。
何为数据“泛在聚合”意义上的物联网？
第一个实践方向被称作“智慧尘埃”，主张实现各类传感器设备的互联互通，形成智能化功能的网络。
第二个实践方向即是广为人知的基于RFID技术的物流网，该方向主张通过物品物件的标识，强化物流及物流信息的管理，同时通过信息整合，形成智能信息挖掘。
第三个实践方向被称作数据“泛在聚合”意义上的物联网，认为互联网造就了庞大的数据海洋，应通过对其中每个数据进行属性的精确标识，全面实现数据的资源化，这既是互联网深入发展的必然要求，也是物联网的使命所在。
比较而言，“智慧尘埃”意义上的物联网属于工业总线的泛化。这样的产业实践自从机电一体化和工业信息化以来，实际上在工业生产中从未停止过，只是那时不叫物联网而是叫工业总线。这种意义上的物联网将因传感技术、各类局域网通信技术的发展，依据其内在的科学技术规律，坚实而稳步地向前行进，并不会因为人为的一场运动而加快发展速度。
RFID意义上的物联网，所依据的EPCglobal标准在推出时，即被定义为未来物联网的核心标准，但是该标准及其惟一的方法手段RFID电子标签所固有的局限性，使它难以真正指向物联网所提倡的智慧星球。原因在于，物和物之间的联系所能告知人们的信息是非常有限的，而物的状态与状态之间的联系，才能使人们真正挖掘事物之间普遍存在的各种联系，从而获取新的认知，获取新的智慧。
“泛在聚合”即是要实现互联网所造就的无所不在的浩瀚数据海洋，实现彼此相识意义上的聚合。这些数据既代表物，也代表物的状态，甚至代表人工定义的各类概念。数据的“泛在聚合”，将能使人们极为方便的任意检索所需的各类数据，在各种数学分析模型的帮助下，不断挖掘这些数据所代表的事务之间普遍存在的复杂联系，从而实现人类对周边世界认知能力的革命性飞跃。

现代物流发展趋势
随着进入新世纪，全球经济一体化进程的加快，企业面临着尤为激烈的竞争环境，资源在全球范围内的流动和配置大大加强，世界各国更加重视物流发展对于本国经济发展、民生素质和军事实力增强的影响，更加重视物流的现代化，从而使现代物流呈现出一系列新的发展趋势。根据国内外物流发展的新情况，未来物流的发展趋势可以归纳为信息化、网络化、自动化、电子化、共享化、协同化、集成化、智能化、移动化、标准化、柔性化、社会化和全球化。
信息化
现代社会已步入了信息时代，物流信息化是社会信息化的必然要求和重要组成部分。物流信息化表现在：物流信息的商品化，物流信息收集的代码化和商业智能化，物流信息处理的电子化和计算机化，物流信息传递的标准化和实时化，物流信息存贮的数字化和物流业务数据的共享化等。它是现代物流发展的基础，没有信息化，任何先进的技术装备都无法顺畅地使用，信息技术的应用将会彻底改变世界物流的面貌，更多新的信息技术在未来物流作业中将得到普遍采用。
信息化促进了物流功能的改变，使得那些在工业社会里的产品生产中心、商业贸易中心发挥的主导功能发生了转变，传统的物流业以物为对象，聚散的是物；而信息社会是以信息为对象。物流不再仅仅传输产品，同时也在传输信息，例如物流中心的聚散功能除针对实物之外，还要完成对各种信息的采集和传输，各种信息被聚集在那里，经过加工、处理、使用，再传播出去供社会使用。总之，信息社会使物流的功能更强大，并形成一个社会经济的综合服务中心。
网络化
网络化是指物流系统的组织网络和信息网络体系。从组织上来讲，它是供应链成员间的物理联系和业务体系，国际电信联盟(ITU)将射频识别技术(RFID)、传感器技术、纳米技术、智能嵌入技术等列为物联网的关键技术，这种过程需要有高效的物流网络支持。而信息网络是供应链上企业之间的业务运作通过互联网实现信息的传递和共享，并运用电子方式完成 *** 作。例如配送中心向供应商发放订单就可以利用网上的电子订货系统通过互联网来实现，对下游分销商的送货通知也可通过网上的分销系统、甚至是移动手持设备来实现，等等。
自动化
物流自动化的基础是信息化，核心是机电一体化，其外在表现是无人化，效果是省力化。此外，它还能扩大物流能力、提高劳动生产率、减少物流作业的差错等。物流自动化的技术很多，如射频自动识别、自动化立体仓库、自动存取、自动分拣、自动导向和自动定位、货物自动跟踪等技术。这些技术在经济发达国家已普遍用于物流作业中，在我国，虽然某些技术已被采用，但达到普遍应用还需要相当长的时间。
电子化
电子化是指物流作业中的电子商务。它也是以信息化和网络化为基础。它具体表现为：业务流程的步骤实现电子化和无纸化；商务的货币实现数字化和电子化；交易商品实现符号化和数字化；业务处理实现全程自动化和透明化；交易场所和市场空间实现虚拟化；消费行为实现个性化；企业或供应链之间实现无边界化；市场结构实现网络化和全球化，等等。作为电子商务发展关键性因素之一的物流，是商流、信息流和资金流的基础与载体。电子化使得跨国物流更加频繁，对物流的需求更加强烈。
共享化
供应链管理强调链上成员的协作和社会整体资源的高效利用，以最优化的资源最大化地满足整体市场的需求。企业只有在建立共赢伙伴关系的基础上，才能实现业务过程间的高度协作和资源的高效利用，通过资源、信息、技术、知识、业务流程等的共享，才能实现社会资源优化配置和物流业务的优势互补、快速对市场需求作出响。近年来，一些新型的供应链管理策略，如VMI、JIT II、CPFR、第四方物流、RSP与DI等都实现了信息、技术、知识、客户和市场等资源的共享化。
协同化
市场需求的瞬息万变、竞争环境的日益激烈都要求企业具有与上下游进行实时业务沟通的协同能力。企业不仅要及时掌握客户的需求，更快地响应、跟踪和满足需求，还要使供应商对自己的需求具有可预见能力，并能把握好供应商的供应能力，使其能为自己提供更好的供给。为了实现物流协同化，合作伙伴需要共享业务信息、集成业务流程，共同进行预测、计划、执行和绩效评估等业务。而只有企业间真实现了全方位的协同，才能使物流作业的响应速度更快、预见性更好、抵御风险能力更强、降低成本和增加效益。
集成化
物流业务是由多个成员与环节组成的，全球化和协同化的物流运作要求物流业中成员之间的业务衔接更加紧密，因此要对业务信息进行高度集成，实现供应链的整体化和集成化运作，缩短供应链的相对长度，使物流作业更流畅、更高效，更快速，更加接近客户和需求。集成化的基础是业务流程的优化和信息系统的集成，二者都需要有完善的信息系统支持，实现系统、信息、业务、流程和资源等的集成。同时，集成化也是共享化和协同化的基础，没有集成化，就无法实现共享化和协同化。
智能化
智能化是自动化、信息化的一种高层次应用。物流涉及大量的运筹和决策，例如物流网络的设计优化、运输(搬运)路径和每次运输装载量的选择，多货物的拼装优化、运输工具的排程和调度、库存水平的确定与补货策略的选择、有限资源的调配、配送策略的选择等优化处理，都需要借助智能的优化工具来解决。近年来，专家系统、人工智能、仿真学、运筹学、商务智能、数据挖掘和机器人等相关技术已经有比较成熟的研究成果，并在实际物流业中得到了较好的应用，使智能化已经成为物流发展的一个新趋势，智能化还是实现物联网优化运作的一个不可缺少的前提条件。
移动化
移动化是指物流业务的信息与业务的处理移动化。它是现代移动信息技术发展的必然选择。由于物流作业更多地体现在载体与载物的移动，除了暂时静态的存储环节外全都处于移动状态，因此移动化对物流业具有更加重要和深远的意义。应用现代移动信息技术(通信、计算机、互联网、GPS、GIS、RFID、传感、智能等技术)能够在物流作业中实现移动数据采集、移动信息传输、移动办公、移动跟踪、移动查询、移动业务处理、移动沟通、移动导航控制、移动检测、移动支付、移动服务等，并将这些业务与物体形成闭环的网络系统，在真正意义上实现物联网。它不仅使物流作业降低成本、加速响应、提高效率、增加盈利，而且还使其更加环保、节能和安全。
标准化
标准化是现代物流技术的一个显著特征和发展趋势，也是实现现代物流的根本保证。货物的运输配送、存储保管、装卸搬运、分类包装、流通加工等作业与信息技术的应用，都要求有科学的标准。例如，物流设施、设备及商品包装、信息传输等的标准化等。只有实现了物流系统各个环节的标准化，才能真正实现物流技术的信息化、自动化、网络化、智能化等。特别是在经济贸易全球化的新世纪中，如果没有标准化，就无法实现高效的全球化物流运作，这将阻碍经济全球化的发展进程。
柔性化
柔性化是20世纪90年代由生产领域提出来的，为了更好地满足消费者的个性化需求，实现多品种、小批量以及灵活易变的生产方式，国际制造业推出柔性制造系统FMS(Flexible Manufacturing System)，实行柔性化生产。随后，柔性化又扩展到了流通领域，根据供应链末端市场的需求组织生产和安排物流活动。物流作业的柔性化是生产领域柔性化的进一步延长，它可以帮助物流企业更好地适应消费需求的"多品种、小批量、多批次、短周期"趋势，灵活地组织和实完成流作业，为客户提供定制化的物流服务来满足他们的个性化需求。
社会化
物流社会化也是今后物流发展的方向，其最明显的的趋势就是物流业现第三方和第四方物流服务方式。它一方面是为了满足企业物流活动社会化要求所形成的，另一方面又为企业的物流活动提供了社会保障。而第三方、第四方乃至未来发展可能出现的更多服务方式是物流业发展的必然产物，是物流过程产业化和专业化的一种形式。人们预测下阶段的物流将向虚拟物流和第N方物流发展，物流管理和其他服务也将逐渐被外包出去。这将使物流业告别"小而全、大而全"的纵向一体化运作模式，转变为新型的横向一体化的物流运作模式。
全球化
为了实现资源和商品在国际间的高效流动与交换，促进区域经济的发展和全球资源优化配置的要求，物流运作必须要向全球化的方向发展。在全球化趋势下，物流目标是为国际贸易和跨国经营提供服务，选择最佳的方式与路径，以最低的费用和最小的风险，保质、保量、准时地将货物从某国的供方运到另一国的需方，使各国物流系统相互"接轨"，它代表物流发展的更高阶段。
我国企业正面临的国内、国际市场更加激烈的竞争，面对资源在全球范围内的流动和配置大大加强，越来越多的外国公司加速加入中国市场，同时一大批中国企业也将真正融入全球产业链中，这将加剧中国企业在本土和国际范围内与外商的竞争，这都将对我国的物流业提出更高的要求。在新的环境下，我国的企业必须把握好现代物流的发展趋势，运用先进的管理技术和信息技术，提高物流作业的管理能力和创新能力，提升自己的竞争力。

本文摘自：《数据要素：全球经济 社会 发展的新动力》

作者：赵刚博士

（1）数据化：所有能数据化的都将被数据化

从狭义上讲，数据化就是将事物及其运动转化为机器可以识别的信息的过程。从广义上讲，数据化是指人类利用数据全面认知并优化改造客观世界的过程。未来，机器会获取越来越多的数据，人类认识和改造世界的能力也会大大增强。

促使这种变化的要素有四个。

一是技术。不仅是大数据技术，与数据相关的新一代信息技术，如互联网、移动互联网、物联网、云计算、3D打印、AR/VR/MR、数字孪生、区块链等，都还在不断发酵、进化、孕育、突破，并一起促进大数据的加速发展。人们常说的数据爆炸才刚刚开始。

二是需求。大数据用得越多，需求也会越来越多。

三是变化。现在已经有大量的大数据改变生产、生活、治理的案例，技术、模式、制度、理念已经出现一些变化，尽管还很初步，但代表了未来的发展方向。

四是政策。数据已经被普遍看成新的生产要素，各地都在采取措施依靠大数据为经济发展打造新动能。这四大要素结合起来，将共同推进大数据向前发展，决定了未来大数据发展的趋势。

数据化可以看作未来大数据发展的第一个大趋势——所有能数据化的都将被数据化。无论是生产还是生活，无论是制造业还是服务业，无论是消费端还是产业端，越来越多的东西将会呈现数据化的态势，新一轮的数据大爆炸不可避免。

（2）数据价值：更多的数据价值将被挖掘出来

数据之所以受到重视，是因为数据本身有价值。在美国物理学家约翰·惠勒看来，“万物源于比特”，世界是由比特构成的，也就是由数据构成的。在大数据者的眼里，所有事物都是数据。所以，同样一种物体，他能看到更多的东西：数据从哪里来？到哪里去？它的生态是什么？它会造成哪些影响？你看到的数据越多，说明你的数据能力越强。机器智能发展到今天，我们可以逐步将隐藏在事物内部、背后的数据挖掘出来，捕捉到它们，并把它们储藏起来，开发出针对它们的应用，这就是大数据的价值。

数据价值的核心是发现新规律。当大数据应用到一定程度时，所有规律都可能被发现，无限接近事实本身。例如，一部手机能告诉我们很多秘密：你每天走了多少路，每天睡了几个小时，去过什么地方，你的兴趣爱好，你的消费水平、消费结构、消费习惯，你的财产状况、交友状况，等等。机器会为我们捕捉到更多数据，并从中发现更多规律和事实，这就是大数据的威力所在。

（3）数据驱动：数据驱动一切成为现实

如今，连老司机如果不用导航都不会开车了。我们到一个地方参加会议，基本就是数据驱动：会议通知是数据化的，日程安排是数据化的，出门叫车是数据化的，走什么路线也是数据决定的。使用网约车时，一次叫车的供需匹配技术上只需要012秒，但背后要运算数据576亿次。网约车打败出租车、外卖打败方便面、电子商务打败百货商场等表面上看是跨界经营，背后的区别就在于大数据。

现在每个人的手机上都预装、下载有很多App，它们都在你睡觉时悄悄地更新，这样的迭代创新越来越容易，甚至你根本感受不到。移动支付的发展让我们用的钱也都变成了数字，并让我国率先进入了无现金 社会 。制造业更是如此，原来流水线是把人变成了机器，而将来的智能制造是把机器变得更像人，甚至比人更聪明、更能干、更可靠。数据驱动一切已经越来越成为现实，大大改变了整个世界。

数字已经开始重新定义一切，在你认知的所有事物之前加上“数字”二字，如数字经济、数字政府、数字 汽车 、数字建筑、数字出行等，你就会发现这些东西已经与以前大不一样了。我们可以发现，用数据说话、靠数据决策、依数据行动已变成非常自然的事情。数据驱动一切还带来了另一个重大变化或新的机遇：所有生意都值得重做一遍。用数字化的思维看一看你现在所从事的工作、业务，你会发现完全可以重新来过，而且很可能成为绝活。因此，每一家企业都可以问一下自己：10年后，你的竞争对手是谁？

（4）数据融合：催生新业态

这里要强调一个观点：单一数据的价值有限，而多种数据融合的创新潜力无限。过去，一些政府部门对掌握的数据看得很紧，总能提出很多理由，认为这些数据是不能随便对外开放的。但现在大家已经认识到，如果数据不开放，不让大家使用，它就变得越来越没有价值。现在找到数据的手段、工具、途径比过去丰富多了，远非传统的统计数据可以比拟。不能很好地做到数据开放，就会有新的数据出来，形成覆盖或取代。数据关联起来融合应用会产生更大的价值。网约车的应用就整合了地理大数据、交通大数据、服务大数据、用户大数据、交易大数据、信用大数据等。近年来出现的诸多新业态、新模式，以及由此而成长起来的独角兽企业，几乎都是多种大数据集成应用的结果。未来几年，数据融合还会催生一大批数字新物种，成长出一批新的巨无霸平台型、生态型企业。

（5）数据经济：无数据不经济

大家对于数字经济已经耳熟能详，其背后实际上是数据经济，是数据在发挥重要作用。狭义的数据经济是指以数据的生产、加工、交易为主要对象的经济活动总和，广义的数据经济是指以数据为基础的经济活动的总和。也许将来所有经济活动都是以数据为基础的，都可以被称为数据经济。所以，我们可以说，“无数据不经济”。

（6）数据能力：未来核心竞争力

未来，谁能够找到大数据，而且用好大数据，这样的企业拥有的竞争力将跟传统企业的竞争力大不一样，其可以轻易完成降维打击。数据能力体现在哪些方面？这里给出一个简单的公式：

数据能力=数据+算法+算力

数据能力将会成为未来的核心竞争力，形成竞争新优势。对于国家、企业是如此，对于每个人也一样。我国提升数据能力有自己的独特优势，在未来几年的数据竞争中可以取得一些优势。我们拥有最多的人口和最多的网民，每个人都是最重要的信息源，每个人用的信息越来越多，创造的数据也越来越多，利用数据创造的价值也会越来越大。过去，由于我们的小数据做得不太好，所以对大数据的依赖就会很强，也使大数据得以快速发展。从创新实践看，目前我国在大数据应用领域不比任何一个国家差，我们培养起来的互联网公司有很多都是国际上的佼佼者。

（7）数据开放：政府和企业会主动推进数据开放

这是一个判断，也是一个期待。

从20世纪80年代起，我们逐步建立了各种各样的信息系统，其中最令人头疼的一个问题就是形成了许多“数据孤岛”。这种状况在未来几年将会有大的改观。大家已经认识到数据价值在什么地方——用的人越用，数据的价值及机构存在的价值越大，创新发展的机遇也越多，反之亦然。数据开放也是发展大数据产业、催生新业态、培育新动能的迫切需要。对于这个问题，舍恩伯格曾经说得很直白：政府不需要补贴和建立所谓新兴产业，只需要开放自己的数据，就能培育一个新的增长点。也就是说，政府把数据开放出来，它产生的价值是巨大的——数据开放可以让数据流动起来，继而释放价值、整合资源。对于掌握大量有用数据的企业而言，开放数据也已经成为企业生态化发展的内在需要。开放的数据越多，得到的数据会更多，生态体系会更完善、更强大。

（8）数据未来：“今天才是第一天”

我比较喜欢凯文·凯利的一句话：“今天才是第一天”。他在《必然》一书中提到了影响未来发展的12个驱动力，包括形成、知化、流动、屏读、使用、共享、过滤、重混、互动、追踪、提问、开始，强调一切才刚刚开始，真正伟大的变革还没有出现。这12个驱动力或12个发展趋势，每一个都会对大数据的应用和发展起到促进作用。

在研究数字经济和数字化转型时，我曾提到过8个演进方向和趋势，包括数字化、网络化、数据化、智能化、平台化、生态化、个性化和共享化，这“八化”中的每一个都与大数据应用息息相关。当然，大数据在发展的同时也会带来一些新的问题。例如，将来数据治理难点和热点都会越来越多，包括数据主权的确认、数据如何进行交易、数据安全和隐私保护、数据跨境流动等，这些都是目前没有研究透，也没有研究好的问题。

大数据不是万能的，数据可以让我们发现越来越多的规律，但数据绝不等于事实本身，需要谨防一些数据陷阱。我们在争取用更多的数据、更好的算法发挥作用的同时，要保持清醒的头脑，不能迷信大数据，更不能用大数据干坏事。基于数据的 社会 变革才刚刚开始，对于每个数据工作者而言都是任重道远。也许，我们能做的唯一正确的事情就是学习。

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