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从连接到赋能“智能+”助力高质量发展

2019-03-15  来源:人民邮电报  作者:宋斐 晓坪
2016年两会政府工作报告提出落实“互联网+”行动计划,2019年两会政府工作报告首次提出“智能+”,如何理解智能经济的经济学含义?如何感知“智能+”向社会经济各个领域、各大产业的扩散进程?3月12日,阿里巴巴研究团队发布了《从连接到赋能:“智能+”助力中国经济高质量发展》报告(以下简称报告),试图给予解答。 消费端倒逼拉动供给端 报告分析认为,智能技术群的“核聚变”是推动智能经济发展的第一驱动力。5G、物联网、人工智能、数字孪生、云计算、边缘计算等智能技术群的“核聚变”,推动着万物互联迈向万物智能时代,进而带动了“智能+”时代的到来。 报告提出,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-预测-决策”的服务机理,消费端和供应端高效协同、精准匹配的经济形态,“协同化、自动化、全球化”的治理体系。 关于中国智能经济的发展路径,报告认为,中国消费端的数字化、智能化程度,已在很多领域领先世界。中国网购人群数量超过6亿,居全球第一;移动支付规模、比重,以及快递物流数量(2018年总计507亿件)也都是全球第一。但供给端的数字化水平仍然较低,表现在知名品牌缺乏、50%的广告浪费、精准营销能力不足;研发方面新产品开发周期长,消费者反馈滞后,缺乏数据驱动的产品研发;数字化工厂的比例远低于欧美(欧洲为46%,美国为54%,中国为25%)。 由消费互联网拉动和倒逼工业互联网,将是中国智能经济发展的独特路径。而为了推动这一进程,就需要为消费端和供给端,架起一座数字化能力的迁移之桥,探索一条数字化全面转型之路。从中国产业现状来看,以阿里巴巴商业操作系统为代表,这一路径正在变得越来越清晰。阿里巴巴商业操作系统将输出一套系统能力,通过“数据+算力+算法”的机制,使品牌、商品、销售、营销、渠道管理、服务、资金、物流供应链、制造、组织、信息管理系统11个商业要素实现在线化与数字化。 “智能+”驱动产业创新发展 报告对制造业、流通和零售业、农业、金融业四大领域的智能化之路,进行了深入分析。 在制造业,智能制造已开始在多个领域以不同方式浮现出来。报告回顾了工业革命以来制造业的变迁。工业革命以来制造业不变的追求就是,追求制造的高效率、高质量、低成本、高满意度。但随着个性化消费需求的崛起,20世纪70年代后,发达国家各个消费品行业都进入了供过于求的时代,今天的中国也是如此。蓬勃兴起的个性化需求,带来了制造系统复杂性的指数化增长。 报告提出,智能制造的意义,就在于如何以数据的自动流动化解不确定性,让正确的数据、在正确的时间、以正确的方式,自动传递给正确的人和机器,以实现资源配置效率的优化。基于对大量实践案例的总结,报告作者观察到,“数据+算力+算法”正在带来两场革命:工具革命+决策革命。工具革命以自动化提高工作效率,决策革命以智能化提高决策科学性、精准化。报告据此提出了智能制造的内涵是数据驱动、软件定义、平台支撑、服务增值和智能主导。 具体到中国制造业的现状,报告提到,中国制造领域的数字化水平仍然有待提高。比如,中国数字化工厂所占比例,仅为欧美的一半左右;中国企业在智能数据分析与决策方面仍落后于领先国家。但智能时代的到来,为中国制造业提供了全新的巨大机遇,即数字化能力从消费端向供给端迁移。在这一视角下,中国制造业已经在智能制造的方向上取得了若干可喜的进展,如天猫新品创新中心基于阿里巴巴商业操作系统,打通了数字化能力向企业的传递;再如,近年来互联网汽车、网络化协同制造、个性化定制、智能制造、服务型制造等新模式新业态不断涌现出来。 在零售、流通和消费领域,2018年中国社会消费品零售总额已达38.1万亿元(约合5.68万亿美元),逼近美国社会消费品零售总额(约合5.97万亿美元)。同时,2018年消费支出对GDP增长的贡献率达76.2%,远高于投资和出口,成为社会经济发展的重要引擎。消费的快速发展离不开数字化和智能化的推动。过去十年,消费者端和消费场景端持续地向着数字化、智能化方向演进。截至2018年年底,网络购物用户已达6.1亿。2018年网络零售额约为9万亿元,占整体社会消费品零售额的23.6%。报告认为,智能商业的未来趋势是商流、物流、现金流、信息流以及组织的所有关键要素全面在线化和数字化,商家将在研发、营销、分销、门店、会员、供应链等各个环节实现智能化的决策。 报告还对智慧农业和金融科技进行了分析。在智慧农业领域,目前可见的典型应用有农业数据自动化采集、农业数据智能化分析、农机自动化运行、农业精准化作业及农产品数字化追溯。智慧农业已经开始显现出突出的价值。比如,在推动农业生产和流通创新方面,基于物联网技术,盒马鲜生实现了对蔬菜的种植、加工、运输、卖场四个环节的供应链全面升级及全链路数据监测,确保蔬菜的品质最优、运输最快、消耗最小。 在金融业,以AI等为代表的金融科技,正在用规模化、商业可持续化的供给,满足海量化、碎片化、多元化的金融服务需求。金融科技,也正在成为促进普惠金融最有效的路径。同时,中国金融科技的领先者蚂蚁金服,也已经在金融科技方面取得了显著的进展。蚂蚁金服打造了自主可控的技术底盘——BASIC(Blockchain,区块链;AI,人工智能;Security,安全;IoT,物联网;Computing,计算),引领了我国金融科技的发展,并开始向全球进行技术赋能和经验赋能。 “智能+”助力经济全球化 智能经济的发展,对经济全球化和经济治理,也开始带来日益显著的影响。 依托于互联网、物联网、大数据、云计算、区块链、人工智能等新技术,以跨境电商为重要内容的数字贸易,使国际贸易的主体、商品、流程和规则发生重大改变,帮助中小微企业参与全球贸易,让贸易效率更优化、流程更便捷、发展更普惠。更重要的是,数字贸易可以让全球范围内的生产、消费和服务实现无缝对接,从而推动智能制造、智能服务和全产业C2M转型升级。当前,中国是数字贸易的创新者和领先者。基于中国的巨大市场和数字化快速转型,数字贸易正在帮助海外品牌在中国打造全链路的跨境数字商业。同时,中国引领的数字贸易也在帮助“一带一路”国家,扩大对华和全球贸易,这有利于促进全球普惠和可持续发展。 报告认为,智能时代的经济治理,将出现三大转变:方式,从人工治理到智能化治理;机制,从单向管理到协同治理;空间,从国内治理到全球协同。同时,关于未来经济治理,也需要秉承三大理念:未来观,为未来科技创新留出足够空间;发展观,以发挥智能技术潜力为目标;全球观,全球视野,全球协同。 报告也对数据、税收、反垄断三个热点主题进行了研究。 在数据治理领域,报告提出,面对快速演化的新技术、新应用、新产业,数据治理应依靠市场、相信科技,坚持自主探索、包容审慎地推进中国数据治理之路。报告认为,智能技术、智能经济刚刚起步,需为技术创新、企业探索、行业自律留出足够的空间。在方式上,数据治理应更多相信科技创新的力量,依靠市场的自洁机制。随着各界对数据治理讨论的逐渐深入,共识正在一点点汇聚。如价值导向,应追求数据保护与开发的平衡;目标设置,应充分鼓励数据有序流动,以培育新兴产业、推动经济发展;路径选择,应借鉴中国数字经济发展成功经验,自主创新、自主探索;治理理念,应鼓励创新、包容审慎、多元协同。 在税收领域,在智能经济时代,依托于数据、算力、算法,纳税服务能力将得到极大提升。纳税服务的特性由广泛、模糊和机械,将升级为实时精准的智能定制、普惠人人,纳税服务的“私人定制”时代即将到来。智能技术将交叉学科高度融合,深度分析经济税收,全面提升税收决策能力,助力国家决策科学化;智能技术进一步推进社会协同,共建共治共享税收治理,促使社会协作更加充分,涉税信息使用更加合理、安全和透明;智慧税收将全面激发经济社会创新动力,提升中国税收竞争力和对全球税收规则制定的影响力。 在反垄断领域,报告认为,数字经济和智能经济时代的高频度创新使互联网行业动态竞争效果明显。以数据为依托的跨界竞争越来越普遍;企业的市场地位迭代频繁,估值、市值变化大,没有一家企业可以高枕无忧;新业态不断涌现;国际竞争日趋激烈。报告提出,数字经济、智能经济的快速发展给监管带来巨大挑战,对新经济时代的问题需要辩证对待、审慎监管,尤其需要高度重视创新和动态竞争的重要作用。
关键词:智能制造 赋能 精准营销 智能技术 发展路径