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报告解读 | 从连接到赋能:“智能+”助力中国经济高质量发展

来源: 阿里研究院   分类: 宏观经济   时间: 2019-03-13 16:12   阅读:8059次


  编前语  

继2016年政府工作报告提出落实“互联网+”行动计划,2017年政府工作报告提出“促进数字经济加快成长?#20445;?018年12月中央经济工作会议提出“加快5G商用步伐,加强人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设”之后,2019年两会政府工作报告,正式提出了“智能+”的重要战略:“深化大数据、人工智能等研发应用。打造工业互联网平台,拓展‘智能+’,为制造业转型升级赋能。”


如何把握从“互联网+”向“智能+”的演进?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?如何想象智能时代的就业与生活?智能化又将给经济治理带来哪些机遇和挑战?


2019年3月12日,阿里巴巴研究团队,发布了关于“智能+”的重磅报告:《从连接到赋能:“智能+”助力中国经济高质量发展》。报告从四个方面展开:从“互联网+”到“智能+?#20445;弧?#26234;能+”推动产业创新发展;“智能+”让生活更美好;“智能+”助力全球化与经济治理。以下就报告内容进行解析,以飨读者。


作者:宋斐(阿里研究院资深专家)  晓坪(阿里研究院研究员)


中国智能经济独特路径:消?#35759;?#20498;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?#23548;?#31639;等智能技术群的“核聚变?#20445;?#25512;动着万物互联(Internet of Everything)迈向万物智能(Intelligence of Everything)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?#20174;?#21270;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?#35759;?#21644;供应端高效协同、精?#35745;?#37197;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?#35759;?#30340;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,全球第一;移动支付规模、比重,以及快递物流数量(2018年507亿件)也都是全球第一。但供给端的数字化水平仍然?#31995;停?#34920;现在:知名品牌缺乏,50%的广告浪费、精?#21152;?#38144;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(?#20998;?6%,美国54%,中国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?#35759;?#21644;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。阿里巴巴将过去20年内沉淀的购物、娱乐、本地生活等多元商业场景及相应的数字化能力与云计算等服务充分融合,形成阿里巴巴商业操作系统。它助力企业各?#26041;?#30340;数字化转型,进而实现端到端的全链路数字化。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?#30784;?#21046;造、组织、信息管理系统等11个商业要素实现在线化与数字化。阿里巴巴商业操作系统,将引领数字经济的创新者走向“智能+”时代。

“智能+”驱动产业创新发展


报告就制造业、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?#30740;?#27714;的崛起,70年代后发达国家各个消费品行业都进入了供过于求的局面,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?#26377;?#30340;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?#28304;?#37327;?#23548;?#26696;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:数据驱动、软件定义、平台支撑、服务增值、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也仍落后于领先国家。但智能时代的到来,为中国制造业提供了全新的巨大机遇:数字化能力从消?#35759;?#21521;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?#20808;?#24471;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也不断涌现出来。


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(5.68万亿美元),?#24179;?#32654;国社零总额(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?#20013;?#22320;向着数字化、智能化方向演进。截至2018年底,网络购物用户已达6.1亿。2018年网络零售额约9万亿元,占整体社零23.6%。同时新型智能购物场景不断涌现,如新零售的代表?#26032;?#40092;生、AR/VR购物、新型快闪店、语音购物等。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?#26041;?#23454;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?#21495;?#19994;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、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,?#26032;?#23454;现了对蔬菜的种植、加工、运输、卖场四个?#26041;?#30340;供应链进行全面升级,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?#20013;?#21270;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?#26085;?#34434;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?#30528;獺狟ASIC(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+”助力经济全球化与智能治理


智能经济的发展,对经济全球化和经济治理,?#37096;?#22987;带来?#25214;?#26174;著的影响。


依托于互联网、物联网、大数据、云计算、区块?#30784;?#20154;工智能等?#24405;?#26415;,以跨?#36710;?#21830;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到全球贸易中,让贸易效率更优化、流程更便捷、发展更普惠。更重要地是,数字贸易可以让全球范围内的生产、消费和服务实?#27835;?#32541;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?#26085;摺?#22522;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?#20013;?#21457;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?#25442;?#21046;,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?#20309;?#26469;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?#21491;埃?#20840;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?#24405;?#26415;、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。报告作者也观察到,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?#31449;?#31574;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?#31449;?#20105;力和对全球税?#23637;?#21017;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?#39144;裕?#20197;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?#20445;乐怠?#24066;?#24403;?#21270;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?#28304;?#23457;慎监管,尤其需要高度重视创新和动态竞争的重要作用。


未来展望


《 从连接到赋能:“智能+”助力中国经济高质量发展》研究报告,是阿里巴巴研究团队对于“智能+”和“智能经济”的初步研究。在这份报告中,我们试图努力做到对以下议题的清晰解答:


穿越概念雾霾:从云计算、大数据、物联网到人工智能,从智能制造、工业互联网、工业4.0到两化深度融合,我们需要穿越概念雾霾的?#25442;?#22120;;


洞察技术变局:以OT与IT融合、云架构升级、微服务落地,如何粉碎僵化开发模式和陈规桎梏,重建技术支撑体系;


厘清转型本质:以数据的自动流动化解复杂系统的不确定性,优化资源配置效率;


升级思维体系:?#28304;笫右啊?#22823;科学、大融合维度视角,审?#26377;?#19968;轮科技革命和产?#24403;?#38761;机理,打通数字化转型的技术、产业、经济、商业、政策的语境与逻辑。


本报告只是一次初步的努力。面向未来,面对智能化、数字化之大趋势,如何厘清数字化转型的技术、经济和商业逻辑,重构企业的战略思维、技术体系、商?#30340;?#24335;、产业版图、核心能力和组织架构,将?#21069;?#22312;所有社会主体和社会成员面前的挑战:


思维重构:在数据+算法定义的世界中,如何探索升维思考之后的降维落地之路?


战略重构:数字化转型带来了工具革命和决策革命,如何重新思考战略的形成、演化与落地?


技术重构:大科学、大技术交叉融合的时代,技术体系的解耦、分化、再封装如何构建?#24405;?#26415;体系?


能力重构:技术赋能时代,传统能力升级与新型能力培育交织在一起,如何重塑竞争力体系?


组织重构:企业组织正在迎来一场转基因工程,无边界的液态组织如何激活企业的内生动力?


?#24405;?#26415;、新商业、新组织、新产业、新生活方式、新全球化、新治理……一切并非倏然而至,以上进程的发生也绝非泾渭分明,而是错综复杂地交织在了一起,但今天的人们,已能够把一个一个的进程区分开来、并在一个大时代转变的视角下,一点点地把它们组合为一个整体的认知框架,尽管,在很长时间里,它仍将是一个?#20013;?#36845;代的认知框架。


是的,就在21世纪即将进入第一个20年之际,智能经济下一整套的商业体系、形貌、机制,也一步步地开始显现出来!那些最先理解智能+的内在涵义,并能够成功驾驭新商业逻辑的个人、企业、国家,将有望在机会空间的历史大转换中,激发出它所拥有的全部潜力。


视觉?#22909;?#39134;

责编:张晶晶

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