数字化——人类有史以来最伟大的科技革命之一

第一章 数字化时代的机遇和社会经济变革

数字化是人类有史以来最伟大的科技革命之一。从农业社会到工业时代、电气化时代，再到信息时代和数字化时代，这几次伟大的科技革命中，人类社会的经济形态、社会形态、思想意识都发生了巨大的变化。

蒸汽机让人类从农业社会逐步走入工业社会，使得人类从物质的紧缺逐步走向物质的过剩，在农业时代，由于手工和畜力耕作，社会生产率极其低下，即使是农民拼尽全力耕作，整个社会得到的物质财富依然是有限的。工业革命，让蒸汽机代替了水车和耕牛，让机器代替了铁匠，社会物质生产开始高速发展，人类社会得以有机会告别物质短缺时代。工业革命是农耕社会走向近代社会的基础，也是民主社会的启蒙阶段。电气化时代，由于电的发明和使用，人类社会的有效时间得以从白天延展到黑夜，人类的交流空间得以通过无线电延展到远方，输电线路使得机器可以在任何地方开工，物质丰富的基础上，人类的生活品质得到了进一步提升。电气化革命，带来了社会结构的进一步变革。本次数字化革命是与互联网的发展分不开的，互联网的去中心化思维与社会进步追求的人类个体解放的终极目标是具有同样精神内核的。可以预见的是，数字化变革必将深远地影响整个人类社会，其对于社会结构的影响，甚至大于前两次科技革命。

第一节 数字化的含义

数字化是指将自然界和人类社会中能够感知和度量的事物转化为数据进行归类、分析、利用，并作出反馈的过程。数字化是人类研究自身感知过程和认知过程的产物，是以数学方法模拟记忆和思维过程的产物。数字化改变了人类的认知方式，更是人类社会进入文明时代以来的一次重大变革和挑战。数字化除了带来生产方式的变革外，也将影响人对于自身的认识。

一、数字化是硅时代的思维路径

人类对于宇宙和自然的探究，是推进人类社会发展的根本动力。在几千年的文明历史中，人类的自然科学研究主要关注于物质范畴领域的研究，如天文学、地理学、物理学、植物学、动物学、生理学、化学等。对于人类自身的研究，也主要集中于对身体疾病的研究，医学领域在身体疾病的治疗、生化检验、人体器官移植等方面都取得了巨大的成就，人类的平均寿命大大延长，不断有疾病被攻克和征服。曾经的严重疾病，如天花、霍乱、流感等，已经不再是严重威胁人类生命的疾病，天花甚至已经被彻底消灭。但是，与人类对于身体的物质方面研究的成熟相比，人类对于自身精神领域的研究却远远不够。

在现代精神医学兴起之前，人们在很长的时间内并未将精神方面的问题作为疾病对待，而是以巫术、中邪、邪灵等迷信的方法来进行解释，以至于精神疾病者不但未能像身体疾病者那样受到社会的救助和关爱，反而受到社会的歧视和排斥。

直到精神分析和精神疾病的理论出现后，人们才开始正视自身精神世界的规律和科学研究。弗洛伊德等研究者给人类打开了认识自身思维和心理活动的大门，人类开始进一步深入思考意识的来源，智慧、智能、思维的来源和规律。

通过解剖学和生理学的努力，科学家已经能够很精确地认知人脑的结构，但是人脑如何运行，人脑的思维机制究竟是什么样的？人脑如何思维，意识如何产生，直至当前仍没有完全解开谜底。

相反，在20世纪出现电子计算机后，科学家们对于计算机如何运算，如何分析和处理数据，甚至如何分析问题和解决问题，都有了精确和深刻的认知。计算机科学的专家们开始试图以计算机的原理来解释人脑的运作机制。比如，计算机的处理器核心是芯片，即在一个硅芯片中集成了无数个硅晶体单元，并通过预设的程序控制不同硅晶体之间的电流传导和电路开合，完成运算和数据的分析加工、存储。在对人脑进行解剖研究后，科学家们将人脑的神经元与硅晶体单元进行类比，将人脑的生物电流活动与计算机芯片内部的电流传导相类比，将控制计算机电流传导和电路开合的程序与人脑的思维相类比。于是有了“算法”泛化的趋势，学者们将人脑的思维比喻为算法，将一切都算法化。本书认为，这一逻辑是存在问题的，因为计算机的发明早于人脑功能和结构的剖析，计算机本身并不是模拟人脑的仿生学产物，而是与人脑功能研究相互独立的两个学科。只是在近些年来，人工智能研究走入困境后，科学家们才开始借助于脑科学研究来检讨和反思电脑的算法，进一步通过对人脑神经元结构的研究创设了机器深度学习的算法，并以此作为近期人工智能的重要路径。因而，人脑运作和计算机“算法”本身是不同科学范畴的问题，两者不能简单类比。

人脑的思维原理究竟是什么，需要科学家进一步探究，由于人脑的主要构成是碳元素，有学者认为人脑思维是一种碳时代的思维方式。由于计算机的芯片材料主要是硅晶体材料，有学者将计算机的算法和人工智能比作“硅时代”的思维路径。

人脑的成长机制，依赖于外部的知识教育和自身的反馈。人脑天然的结构只是智慧智商的基础，后天的学习是智慧的关键因素，这一点通过“狼孩”等案例已经证明。在一些地方出现的“狼孩”，在偶然因素的作用下，得以在野生动物群体中被野生动物喂养长大。由于与人群隔绝，这些孩子在回到人类社会后，出现了认知障碍、智力发育不良等情况。

对于人工智能程序而言，深度学习也是同样的运作机制，不同的是，计算机学习的“粮食”是各种数据，即数字化的信息。没有数据就没有人工智能的发展，数字化是机器学习的基础，也是机器分析和解决问题的基础。因此，可以说，数字化是“硅时代”的思维路径。

二、模糊感知向数字化感知过渡

模糊的感知能力是生物进化的结果，对于纷繁复杂的外部世界，生物体需要及时做出反馈，哪些构成外部威胁，哪些不构成外部威胁，哪些是对自身有利的因素，哪些是不利的因素，都需要做出及时和快速的反应和反馈。生物体在进化中得到的一种能力就是快速的模糊处理能力。比如，面对飞速投向自己的石头，人类会有本能的躲闪，躲闪成功有一定概率，也有失败的风险。经过特殊训练的人士，成功率会相应提高。为什么人脑中没有发育出更加强大的运动控制区域呢？原因在于人脑的体积是有限的，而要面对的外部威胁是多种多样的，让一些功能适当“模糊”，才能使得有限的大脑空间有可能应付更为复杂的外部世界。当然，模糊化的代价就是，在躲避飞石的过程中，会有失败的概率，但这是生物进化的一种平衡机制。对于机器而言，情况可能完全不同，机器要躲过飞来的石头，首先需要计算石头飞行的轨迹，其次要考虑风速、距离等各个因素，最后将这些因素和信息数据化。对于机器而言，一个数据的误差，就可能导致躲闪的失败。因此，以数字化运行的机器需要依赖精确的运算。随着数字化在人类社会中的发展，数字化的精确感知也许会代替人来获取更多的外部信息，并协助我们处理外部信息。

第二节 数字化时代拉开帷幕

多种信息表明，我们正在步入一个数字化的时代，我们很少通过邮局给远方的亲人写信，而是通过电子邮件传递信息。即使是通过手机进行问候，我们的声音也会被音频转化软件转化为数字信号，通过电信网络传输给另一台手机的信号接收器，然后再用音频转化软件还原为声音。我们通过视频在远方看到的图像，已经不是原始的图像，而是被图像处理软件转为数字信号传输过来的数据，这些数据再被我们的终端设备（手机、电视等）转化为图像。这样的例子在我们身边比比皆是，书面文档、统计数据等都可以转为电子数据，被机器进行分析和处理。未来，更加复杂的社会活动，乃至我们的思维，是否都可以转为数字信号，在理论上是有可能性的。数字化时代是人类社会的一次重大变革，必将触动社会生活的方方面面。

一、从运算到智能

计算机发明的最初目的是帮助人们进行一些复杂和重复的运算，比如弹道导弹的飞行弹道计算是导弹能否达到打击效果的关键因素，如果通过人工做这样复杂的运算，不仅效率低下，而且准确率也很难保证。在军事领域的运用还包括炮兵计算榴弹炮和加农炮的弹道轨迹，从而确定弹着点。对于炮兵这样的高频率使用场景，手工计算显然是难以满足应用的。拿破仑时代的炮兵和两次世界大战期间的炮兵指挥官，首先要学会高等数学，原因即在此。第二次世界大战期间，复杂的密码破解工作，除了带来密码学的进步外，也促进了人们对于自动运算机器的研究。到阿波罗计划时期，计算机已经成为宇宙探测的基本辅助工具，用于测算飞行器的飞行姿态和进行飞行控制。在复杂的行星引力与飞行器速度动态相互作用与反馈的过程中，人力运算已经完全无法保障飞行器的正常控制。

随着自动控制技术的发展，精确的传感器、更加精准的伺服电机和轴承、液压零部件的出现，以及自动化控制程序的发展，工业机器人逐渐成为工业生产领域等简单场景的基本配置，机器人开始在工业领域替代人工。工业机器人的大脑是计算机，其思维“控制程序”。从数控机床到各种各样的焊接机器人，计算机程序以一种更为有形化的外部载体展现在人们面前，工人从流水线上被淘汰下来，人们不禁思考人与机器的关系。

人们对于机器能力的认知，从辅助人类做运算，逐渐转入思考机器智能与人类智能的关系。程序究竟是一种简单的工具，如同水车、蒸汽机一样，还是一种新的智能形态？人们逐渐意识到，与人工控制的机床增强人类的身体能力相比，计算机程序事实上是对人类大脑部分功能的提升或替代，人工智能的概念逐渐成为计算机科学领域的热点而不断被社会关注。从运算到智能，这是计算机科学在出现后的几十年中带给人类社会最大的冲击。

二、数据革命

在机器智能化的进程中，数据是转化的关键。如果将人类社会当作一个巨大的知识处理系统，那么每个人都是这个巨大系统的组成部分。每个人用自己的感知能力、语言能力、书写能力和交流能力给系统输入信息和知识，并从系统的其他单元获取信息和知识的反馈，脱离这个系统的单元将不具有任何价值。对于人类社会的这样一个学习过程，或者说是文明的进化过程，马克思主义的经典理论是劳动创造论，劳动的过程促进了人类的大脑进化，劳动的过程产生了语言和社会协作，劳动的需要产生了对于气象、水文、地理等知识的探索和研究，产生了一切科学的需求。这一解释是一种重要的学说，但并没有揭示这一进化过程的核心原理。

如果用计算机和数据科学的视角解释这一进程，也许会更准确。社会的每一个成员都是一个终端或处理器，个体将看到的信息转化为自己的语言或文字，并通过人际交流或书信、报告、文章、书籍等方式对信息进行精炼处理，以归纳或演绎的方式将信息或信息转化而来的知识传递给社会这个大系统。僧侣、学者、教师、媒体再以不同的方式将信息传输给社会的其他个体，从而完成了信息或知识的“传输-反馈-聚合”的过程，社会无数的主体每时每刻都在重复同样的循环，为这个大系统注入信息，也从这个大系统获取知识。知识的汇集、归纳、演绎等规则，可以理解为一种编程规则；一定人群的语言体系，则可以理解为通信协议，这些协议为不同主体的信息交流提供了基础；而每个主体获取的信息，就是数据。不同的是，人类社会主体相互之间传输的信息以语言、文字、表情、气味、肢体动作等方式传递，并以听觉、视觉、触觉、嗅觉、味觉等感知器官接收信息。对于社会这个大系统来说，每个个体之间信息的传递、接收，恰恰是这个系统进行数据处理的基础。只是我们理所当然地认为，这是本能和进化的产物，却没有思考信息本身的加工和处理对于社会的价值。

与人类个体之间的信息传输不同，对于计算机而言，所有的信息都以数字信号的方式进行传输。只是计算机硬件技术、通信技术、软件能力、传感器技术、存储技术、运算芯片的能力制约了计算机的数据获取能力和处理能力。早期的计算机中央处理器和存储能力有限，只能对少量的信息进行处理和运算。随着计算机和通信技术的发展，瞬间获取海量数据对于计算机已经是司空见惯的事。

仅以身边随处可见的视频监控设备为例，一台普通视频设备一个小时录制的数据量轻而易举就可以达到1GB，假定一个中等城市的公共场所有5000台治安监控视频探头，每个小时的治安视频数据量就可以达到5000GB，每天的数据量可以达到120000 GB，假定这些视频需要保存60日，则一个中等城市公共治安系统的视频数据存储量就可以达到7200TB。如果将全世界的治安视频数据加起来，这个数据量是非常惊人的。除了监控视频外，其他的数据源每天也在源源不断地产生各种各样的数据。各种各样的天气监测系统，无数的个人电脑（PC），手机摄像头，工业控制系统，购物网站，都是数据来源。在不久的将来，自动驾驶汽车、可穿戴设备、智慧城市的各类传感器也将成为数据的重要来源。我们现在拥有的数据量与21世纪初相比，已经急速膨胀，甚至无法准确界定，而只能以“海量”来形容。由于难以计量数据本身的数量变化，我们可以通过比较存储器（硬盘）的容量来直观地显示数据的变化。世界上第一块硬盘出生在1956年，由IBM公司制造，大小相当于两个冰箱的体积，存容量只有5MB。1991年IBM推出首款3.5英寸的1GB硬盘，存储设备开始走向小型化和大容量。到了当前，个人小型电脑的硬盘存储量轻易可以达到TB级。在数十年里，存储设备的数据存储密度增加了无数倍，数据存储量的增加更是无法形容。在最近的几十年里，除了数据外，没有哪一样工业品的产量增长可以达到这样的速度。

数据的获取量和存储量只是数据革命的一个方面，数据的加工和运算速度则是另一个关键的因素。如果仅从运算速度来看，阿波罗飞船上的计算机中央处理器运算速度还比不上我们的一部普通智能手机，而现在的一台个人电脑，运算能力就可以和当时的大型计算机媲美。4G/5G通信技术的应用，则使得数据的无线传输速率大大提升，视频、图片、大容量的数据包都可以通过无线通信轻松传输，这也为数据的获取提供了便利条件。

数据的获取方式、数据的传输方式、数据来源的多样性、数据的海量化，以及数据的高速加工能力、数据的深度挖掘和运用，都将成为这个时代以及新时代的典型特征。数据不再是孤立和静态的，数据也不再是匮乏和稀缺的，每个个体终将走出“数据孤岛”，置身于数据极大丰富的空间。数据革命是我们人类必将面临的一种新的社会革命。

第三节 数字化带来的社会经济变革

数字化是人类社会发展的重大事件，对人类社会乃至人本身的影响是巨大的。如同任何一次社会变革一样，首先受到数字化浪潮影响的是经济领域，经济变革再一次引领整个社会的数字化进程。

一、经济网络化

经济网络化是新时代的一件大事，无论是古典自由主义的亚当·斯密时代，还是马歇尔和凯恩斯，抑或是哈耶克，从来都没有面对过这样的一个时代，人们通过互联网和陌生人做生意，跨国界的分工从贸易延伸到服务领域、科研领域。就在伟大的科斯以交易成本理论揭示了公司的起源后不久，互联网的发展又将交易成本放在一个更为广泛的维度进行研究，当网络能够以更低的交易成本帮助企业完成一些辅助性工作的时候，企业外部协作成本更低的情况下，传统的大公司是否也将走向拆分和小型化？约瑟夫·斯蒂格利茨、乔治·阿克尔洛夫和迈克尔·斯彭斯在20世纪70年代提出了信息不对称理论，并因此获得了2001年度的诺贝尔经济学奖。然而，面对一个信息传输高度发达、数据极度丰富的时代，信息不对称理论及由此衍生的各种管理理念、管理措施、经营思路也将被互联网的思维颠覆。

自从互联网出现后，经济生活中的诸多领域已经基本完成了网络化转型。电子商务领域的几大巨头，已经将传统商业的业务空间挤压，2016年淘宝的销售额突破了3万亿元，超过世界第一大零售商沃尔玛，这一事件可以看作是电商与传统商业实力此消彼长的分水岭。家电零售领域的京东商城更是超越了国美和苏宁，甚至苏宁也早已经将自身的发展定位于“云商”。国美电器曾经是国内第一的家电商场，由于错失了互联网转型的关键时期，在这场家电巨头的市场争夺战中开始滞后。在电商模式起源地的美国，虽然电商发展速度没有中国这么迅速，但亚马逊网上商城在诸多领域依然占据了相当大的市场份额。随着电子商务的发展，生产批发、零售的链条被大大缩短，行业扁平化趋势明显，中间环节的利润变成了消费者的福利，大量零售业利润无法支撑昂贵的店面租金而退出百货大楼。百货大楼的空间被需要亲身体验的餐饮和美容等行业占据，百货大楼变成了综合消费体验空间。

然而，即使是餐饮本身，自身的销售渠道也早已经被网络化。各大电商企业通过多年的努力，早已经渗透到了餐饮的订餐、团购、支付、外卖送餐环节，餐厅从餐饮的销售与体验部门更多地转为现场体验店。

此外，我们的交通出行从售票窗口买票变成了网络购票，通过互联网的即时调剂和车辆调拨系统，网约车、共享汽车、共享单车使得交通工具从私人用品变成了公共用品，大大节约了社会资源，缓解了交通拥堵。

未来还会有更多的生活场景和工作场景被互联网优化，通过虚拟现实技术，远程办公和远程会议也将逐渐成为现实。

经济的互联网化是我们看到的表象，表象后面的实质是数据化，每个场景、每个应用都成为新的数据运用空间和数据来源，而数据的整合、数据的提取和挖掘、数据的研究，都将为改善服务和提升产品助力。

二、万物互联

经济的网络化只是数字化时代的前奏和序曲，数字化时代的最鲜明特征是万物互联。电子商务将生产企业、商家、消费者、物流公司纳入网络体系，从而给互联网注入交易信息、消费信息、支付信息、理财信息、网络搜索信息、地理位置信息、物流信息等各种信息和数据。相对于我们社会生活的丰富性，商业及金融交易中的信息只是众多信息源中的一小部分。

随着传感器技术的发展，我们已经可以做出足够微型化的各种传感器，从智能手环到人体微循环探测设备，从胰岛素监测到心脏监测，可以预期的是，不久的将来，人体或许也将成为计算机网络上的一个终端，人体的各种生物特征都会以数据的方式连接到网络上。智能汽车、智能家电、智能道路设施、智能航空器，所有的一切都将被接上互联网，为互联网创造数据，同时也用这些数据服务于经济和社会。

三、有规划的新经济时代

从亚当·斯密的时代开始，自由主义者认为，“看不见的手”是经济发展的关键，“市场之手”会自主调节，直至经济达到均衡状态，从而实现充分就业和经济发展。市场经济下的凯恩斯主义，“市场之手”是会失灵的，需要“政府之手”的介入。苏联、转轨前的东欧等计划经济国家，则更是信奉管制经济。1929年大危机后的经济发展进程中，两种不同的经济思想各自有过优势。然而在近30年的发展中，自由主义似乎更占优势，“看不见的手”在促进全球经济发展方面发挥了巨大的作用。

任何政府的信息都是滞后的，社会主体复杂多样的需求和意志并不能被政府掌握，全部社会主体的自主博弈最终可以让经济达到均衡，这是自由主义的基本逻辑前提。这一论证，在信息不对称的传统经济体中，被证明是有效的。但在互联网和数字化的社会中，却未必是最有效率的。在互联网的经济模式下，某种产品的需求和供给的平衡可能不需要经过“过剩—紧缩—适度”的过程，而可以通过信息技术加以解决。

我们以大规模定制为例，大规模定制（Mass Customization，MC）的概念出现于1970年，这是美国未来学家阿尔文·托夫勒（Alvin Toffler）在《Future Shock》（《未来的冲击》）一书中提出的一种全新的生产方式的设想：以类似于标准化和大规模生产的成本和时间，提供客户特定需求的产品和服务。1987年，斯坦·戴维斯（Start Davis）在《Future Perfect》（《完美的未来》）一书中首次将这种生产方式称为“Mass Customization”，即大规模定制（MC）。大规模定制的本意是平衡用户的个性化需求和大规模工业化生产过程中的成本和个性。在传统的生产组织方式下，大规模定制只是一种生产和营销的组织方式。但是在互联网的环境下，大规模定制成了需求引导生产的典型范例。在一个经济体内部，乃至全世界的消费者，通过互联网设计产品、提出需求，由于用户基数的庞大，以至于任何细微的个性化需求都可能聚合成规模化的生产任务。符合条件的厂商，在产品构思和设计阶段，就开始与消费者和用户进行互动，这保证了产品的适销对路。而“以销定产”和“适销对路”恰恰是管制经济的拥护者提出经济管制的重要理由，因为“看不见的手”虽然有效，但却常常会让社会付出巨大的代价。“以销定产”和“适销对路”在传统社会中，由于信息传递和统计手段的有限，已经被证明无法实现，但在互联网和数字化的背景下，却并非天方夜谭。

大规模定制如果与智能制造进行结合，将使得局部有规划的经济成为可能。无论是德国人提出的“工业4.0”，还是中国政府提出的智能制造计划，无疑都会受益于数字化社会。以智能制造为主导的第四次工业革命，旨在通过充分利用信息通信技术和网络空间虚拟系统，将制造业向智能化转型。通过 “智能生产”和“智能物流”整合社会资源，加上营销端的大规模定制，工业生产将更加有序和高效。