数字经济：内涵与路径

三是从单一产品消费到联网型消费。工业时代具有一定功能的工业品的销售往往只是单一产品的消费。数字化转型使工业品具备了联网的能力，从而促使企业要对产品网络、客户网络进行管理和服务，并针对这些网络空间的特点，为市场不断提供创新型数字消费模式。

四是从个体消费到社群消费。工业时代的消费模式以单一个体为单位，其生产、销售等往往都围绕着如何激活个体消费市场展开。在数据要素化时代，人与人之间具备了更加广泛的数据连接，这种紧密的连接关系使得商家面对的不再是单一个体，而是一个个的网络社群。

数字消费的特点是网络化，具有一定的自发性和民主性，因此要采用不同的政策体系来监管和释放数字消费。一方面要激发产品社群的活力、鼓励在各种社群中的自治行为，把社群变成为社会治理服务的重要工具；另一方面要加强对社群的监控管理，加强社群信用体系建设，避免违法犯罪行为的发生。

总体而言，数字消费是构建数字经济发展模式的基础，是全球经济转型的根本动力，是传统产业数字化发展的必由之路，是人类创造新财富的根本源泉。抓住数字消费这一机遇，是实现新旧动能转换、促进产业转型升级的关键。

（二）二维市场+连接资源：数字经济的价值基础

数字经济面对的是实体和数字两个空间，人群也不再只存在于实体空间之中，进入数字空间里的人群比重还在持续增大。人类社会的这种人群构成特征，形成了数字经济的二维市场结构。也就是说，数字经济时代的企业需要兼顾实体和数字两个市场，在实体市场上延续并创造新的实体消费，同时辅以在数字层面释放大量的数字消费，这种类型的企业我们称为社区型企业（如图2-2所示）。社区型企业能够把分布于不同城市中的员工、合作伙伴、消费者等用数字社区的方式整合起来，并用社区的组织方式把所有的利益相关者、产品、服务连接在一起。

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在这样一个二维市场中，挤出效应使市场传播模式从传统的广告模式，开始向基于六度效应的传播方式转变。企业一旦有了自己的数字市场，就拥有了在数字经济时代自己的“媒体”，这也就是常说的“自媒体”时代的到来。每一个企业借助二维市场都可以变成媒体，并形成一种基于人的力量的传播模式。

在二维市场中，一方面，虚拟空间里每个参与者的平等性能最大限度地调动每一个参与者的潜力，让每一个参与者都能为社区贡献价值，并且在贡献价值的过程中实现每一个参与者自身的更大价值；另一方面，在社区中建立了大量连接，进一步形成了基于这些海量连接的新的价值创造模式。这种价值创造方式的改变，既为企业转型升级提供了成长的空间，也是经济发展新动能的重要源泉。

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工业经济时代及以前的时代主要服务于实体市场，通过对自然资源的开发利用，人类解决了衣食住行各方面的问题，并借此为人类创造了巨大的价值。这一时期的发展消耗了大量的自然资源，以至于发展到当下，全球气候变暖、环境污染等问题日益突出。所以，人类美好生活的创造不能再以消耗自然资源为基础了。数字经济时代，人类必然会创造更为巨大的财富。但财富来源的基础是什么呢？或者说，在数字经济时代，人类拥有的取代自然资源的、赖以创造财富的资源是什么？通过审视这样的二维人群，我们不难发现，人群除了在实体中活动，还会在虚拟社区中活动。所以，在数字空间的社区，以及社区与实体的互动中，会产生大量的数字消费，这就是数字经济时代能够创造出不同于工业经济时代的社会财富的重要基础。

数字消费基于数据要素的市场化，产生于二维市场中广泛存在的各种连接之上，因此由二维市场带来的海量连接就是数字经济时代开发数据要素的重要手段，也是企业建立二维商业模式的最为重要的新财富源泉。企业需要利用各种新技术开发可能存在于自己周围的大量连接，并基于这些连接建立一种新的盈利模式。所以，在可信的数据要素基础上开发利用“连接”资源，是数字经济时代企业转型升级的重要基础，也是走向产业数字化的必由之路。

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如图2-3所示，传统企业大多是在把产品和服务提供给自己的客户，如果只有五个客户，那这家企业经营的主要就是图中标出的五条连接。但如果这家企业为客户建立了一个可以互相连接的数字空间，就形成了15条连接，比原来多出了10条连接。并且随着客户量的增加，连接的数量会变成阶乘增加，从而急剧放大企业所拥有的连接资源。所以，数字经济时代的企业模型就是要思考如何利用新增加的大量连接资源，企业所提供的产品和服务也都要为建立和维持连接资源而服务。如果企业能在这些新增的连接资源上获取价值，那么在工业时代经营传统产品和服务的边甚至可以放弃，这意味着该行业的商业模式将会发生彻底革命。

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所以，二维市场+连接资源，构成了数字经济存在的价值基础，这是我们重塑数字经济时代各行业尤其是传统产业商业模式的基本路径。传统产业可以通过增加其产品的数字内涵，建立产品与产品之间的连接，并通过客户使用产品建立客户与客户之间的连接。在建立这些连接的过程中，客户的数字需求被满足，同时客户对数字内涵的消费，为企业成长开辟了新的空间，从而形成了新的数字经济生态。

数字经济的内在逻辑是一种广泛连接的社会经济系统，是中国传统哲学中系统思维的集中体现。人类社会发展到数字时代，中国无论是从璀璨传统文化中流传下来的哲学思想，还是近现代所形成的中国特色社会主义的理论创新，都与数字经济的发展逻辑具有一致性。在这些哲学思想指导下，中国市场能够孕育出最符合数字经济发展需要的数字化生产关系，并进而能够更好地释放数字生产力的创造性，引领人类社会整体进入数字经济新阶段。

数字经济的社会基础是人群在实体和数字两个空间中的聚集，实体空间以树状结构为主，数字空间以网状结构为主。而人群的新行为特征创造了大量新的消费模式，其中数字消费成为推动数字经济发展的重要力量。数字消费大大改变了传统市场，并进而成为诞生大量新经济企业的土壤。释放数字消费也就必然成为传统企业转型升级的重要目标。企业在面对网状人群、数字消费时的市场变化时，其商业模式也会做数字化延展，并逐渐转变为面向实体和数字两个市场的社区型企业。二维市场对社会经济发展的价值存在于对每个参与者的能力释放，也存在于参与者与参与者之间建立的广泛连接之中。因此，形成广泛连接的平台是开发数据要素的重要途径，而“连接”也是数字经济时代的重要资源，企业需要像是在工业时代利用自然资源一样，大量开发连接资源，建设数字平台型企业。

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第三章

数字生产力

任何一个时代，推动社会经济系统发展的从来都是不断进步的生产力。生产力是人类利用自然、改造自然的能力，因而随着“自然”概念内涵的变化，生产力的范畴也在不断变化。尤其是进入数字时代以后，人类“自然”的概念已经从物理空间延展到数字空间，因而生产力的内涵也从经典政治经济学中改造物理世界的工具，变成了改造物理和数字两个世界的工具。

生产力是社会发展的内在动力基础，也是人类运用各种科学技术创造物质和精神产品、满足自身生存和生活需要的能力。一般意义上，构成生产力的基本要素包括劳动资料（生产工具）、劳动对象、劳动者，而科学技术是生产力中最为活跃和最具创造性的一部分。1988年邓小平同志提出了“科学技术是第一生产力”。科学技术渗透在生产力的各个基本要素之中，并能够直接转化为实际生产能力。科学技术领域的发明创造，会引起劳动资料、劳动对象和劳动者素质的深刻变革和巨大进步；科学应用于各类生产的组织管理，能够大幅度提高管理效率；科学技术也在不断改变劳动者，提高他们的劳动生产率和价值创造的方式。

数字生产力是指在数字经济时代，人类在创造财富过程中所用到的数字化工具（硬件、软件、算法等）、数字对象（数据、连接、信用等）和数字生产者（分析师、程序员、设计师等）。如果说在农业经济时代生产力的主要构成要素是牲畜、土地、农民，在工业经济时代的生产力的构成要素是机器、工厂、工人，那么相对应的，在数字经济时代的数字生产力的构成要素可以概括为算法、连接、分析师。

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一是以算法为代表的数字技术（劳动资料）。数字技术是一种全面影响人类社会进程的科学技术，是先进生产力中最为突出的代表。数字技术包括通信网络基础设施、数字产品、算法等内容，其中算法在数据要素的开发过程中至关重要，因此它也是数字经济时代最主要的生产工具。

二是以连接为代表的数据要素（劳动对象）。数字经济的劳动对象不再只是实体空间中的农田、机器，而是数字空间中基于可信数据要素建立起来的各种连接。万物互联、人物互联，使得世界在数字空间中成为一个整体，并为劳动者提供了完全不同的劳动对象。

三是以分析师为代表的数字劳动者（劳动者）。数字空间的劳动者可以是数据分析师、程序员、算法工程师、虚拟产品设计师等。他们运用新生产工具，不断激活数据要素的潜在价值，满足人类日益增长的数字消费，创造实体和数字两个空间的人类财富。

本章将重点讨论数字生产力的技术基础、数字生产力发展的根本动力，以及孕育数字生产力的基础设施——新基建，并探讨量子计算、神经计算、算力网等未来数字生产力。

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一、数字生产力的技术基础与应用范围

数字经济的一个突出特点就是要充分利用“云大智区”和5G等数字技术，建立社会经济运行的新规则。“云大智区”和5G既是数字生产工具的典型代表，也是数字生产力的技术基础。以下这五个方面的技术有机结合，成为一个类似人体的智慧生命体，从而支撑整个数字经济的发展。

（一）云计算

云计算可以被理解成一个系统硬件，一个具有巨大的计算能力、网络通信能力和存储能力的数据处理中心（IDC）。数据处理中心本质上是大量服务器的集合，数据处理中心的功能、规模是以服务器的数量来衡量的。

比如，2015年北京市拥有2 000多万部手机、2 000多万部座机、七八百万台各种各样上网的笔记本电脑和台式电脑，以及七八百万台家庭的电视机机顶盒。北京市上述信息的后台服务系统和数据处理中心拥有的服务器共计约25万台。上海也是20万台。谷歌处理全世界的互联网大数据且需要进行智能化处理，它需要多少服务器呢？据悉，谷歌有150万台服务器分布在全世界七八个地方，现在正在建设的服务器还有100多万台。

云计算有三个特点。第一，在数据信息的存储能力方面，服务器中能存储大量数据。第二，在计算能力方面，每个服务器实质上是一台计算机。与20世纪六七十年代世界最大的计算机相比，当代计算机具有运算能力更强、占用空间更小的优势。第三，在通信能力方面，服务器连接着千家万户的手机、笔记本电脑等移动终端，是互联网、物联网的通信枢纽，是网络通信能力的具体体现。

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由此可见，数据处理中心、云计算的硬件功能具有超大规模化的通信能力、计算能力、存储能力，并赋予其虚拟化、灵活性、伸缩性的特点。服务商以IDC为硬件，以私有云、公共云作为客户服务的接口，向客户提供数据服务。

（二）大数据

大数据之大有三个要点：静态之大、动态之大和运算之后叠加之大。一是数据量大，例如，大英博物馆的藏书能全部以数字化的形式存储。二是实时动态变量大。每一秒钟、每一分钟、每一小时、每一天，数据都在产生变化。全球70亿人有六七十亿部手机，这些手机每天都在打电话，每天都在计算，每天都在付款，每天都在搜索。所有的动态数据每天不断叠加、不断丰富、不断增长。“量变会引起质变”，就像累积60张静态照片可以形成一秒钟的实时电影，大量静态数据的存放也会不断更新、累积，形成新的信息。三是数据叠加处理后的变量之大。人们根据自身的主观需求，对动态和静态的数据进行处理分析、综合挖掘，在挖掘计算的过程中，又会产生复核计算以后的新数据。这种计算数据也是数据库不断累积的数据。

总之，所谓大数据之大，一是静态数据，二是动态数据，三是经过人类大脑和计算机处理、计算后产生的数据，这三者共同构成了大数据的数据来源。

大数据若要转化为有用的信息、知识，则需要消除各种随机性和不确定性。数据在计算机中只是一串英语字母、字符或者阿拉伯数字，可能是混乱的、无序的。数据应用一般有三个步骤：数据—信息，信息—知识，知识—智慧。

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第一步，数据变信息。任何结构化、半结构化或非结构化的数据本身是无用的、杂乱无章的，但数据经过分析去除随机性干扰以后，就变成了有指向的信息。数据变信息的处理过程用的工具有滤波器、关键词，滤波以后可提炼出相关的信息。第二步，信息中包含的规律，需要归纳总结成知识。知识改变命运，但知识并不是简单地等于信息。如果不能从信息中提取相关知识，每天在手机、电脑上看再多的信息也没用。第三步，有知识后要运用，善于应用知识解决问题才是智慧。综合信息得出规律是将信息转化为知识的过程。有的人掌握了知识，对已发生的事讲得头头是道，可是一到实干就傻眼，这是缺乏智慧的表现。所谓智能，实际上就是在信息中抓取决策的意图、决策的背景等相关信息，最后在“临门一脚”时能够做出决策。

信息和知识是辅助决策系统，它们帮助人做出决策，人根据机器做出的决策实施，这就是智能化的过程。

所谓大数据蕴含着人工智能，就在于把杂乱无章的数据提取为信息，把信息归纳出知识，通过知识的综合做出判断，这就是大数据智能化所包含的三个环节。

（三）人工智能

第一，人工智能如何让数据产生智慧？大数据之所以能够智能化，能够决策，能够辅助决策，是因为在人工智能或计算机操作过程中有四个步骤：一是采集、抓取、推送，二是传输，三是存储，四是分析、处理、检索和挖掘。第一步，在大数据中不断地过滤出有一定目的和意义的信息，也就是采集、抓取、推送。第二步、第三步是传输和存储，内涵不言自明。大数据之大，不是在抽屉里静态的闲置大数据，而是在云里存储、动态传输的大数据。第四步是分析、处理、检索和挖掘，关键技术在于算法。算法是辅助人类在繁杂、巨大的海量数据空间中，快速找到目标、路径和方法的工具。

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