数字化的长潮与巨浪

陆奇

今天，数字化正在发生，数字化会产生一些前所未有的社会现象，其后果如何、会带来怎样的影响，我们都还没有充分理解。

洞察未来是有方法的，我将其拆解为几个部分。首先，探究其背后的驱动力在哪里;其次，研究其结构是什么;最后，构建其形成的具体图谱。弄清楚未来趋势的这三个组成部分，我们对其的理解就是结构化的、深层的，也才能更仔细、有效地观察未来。

美国物理学家理查德？费曼说：“如果我没能把某件事建立起来，我就没法理解。”这句话十分重要，它揭示了一种认识世界、观察研究对象的方法：针对任何一个复杂的问题，可以把它进一步拆解为子问题，针对每一个子问题，又继续拆解为子问题的子问题，如此穷尽问题到不能再拆解为止。然后，针对每一个子问题的答案都想好方法测试验证，直至把所有子问题的答案都验证清楚正确了，才能说真正弄明白、搞清楚了最初的问题。这是一种线性思考的方法，可以帮助你把所有问题都探究到本质。这种思考方法已成为我的一种习惯。研究数字化，我也采用这种方法。

数字化的核心驱动力

数字化是一条长河，从历史中走来，向未来奔去，不可阻挡，呼啸而过，越来越多的人和领域被卷入其中，对人类社会的影响也越发深广，原因何在？它的核心驱动力是什么？我从在不断快速变化中找寻恒量入手，越能抓住亘古不变的东西，越能帮助我们理解未来、预测将来。

大卫？克里斯蒂安教授提出了一个简单却视角独特的概念——“大历史”，他认为如果不从物理世界的宇宙起源开始是无法研究人类历史的。他认为，历史的起点在物理世界、化学世界、生物世界。在物理世界里，只有两样东西恒久不变：能量和信息。能量比较容易理解，而信息可以转化为知识。一种有效的可以解决多种任务的表达方法，就是知识，而知识是一种潜在的能量。

假定有两个人，他们的任务是搬动一块很大的石头，一个人懂杠杆原理，另一个人不懂。懂得杠杆原理的人用一根木棒很快就可以搬动石头，不懂杠杆原理的这个人就永远搬不动，所以说知识是潜在的能量，这是很重要的一个概念。

宇宙起源理论认为，复杂系统是智能的，它能针对环境的变化而做调整。其智能之处就在于，用能量加信息来减熵。人类是一个复杂系统，人类所做的一切都是减熵行为。

人类社会是由通用技术的发展推进经济的发展，基本上可以划分为三个阶段：农业时代、工业时代，以及我们现在进入的信息和知识经济时代。农业时代基本上由太阳能驱动。工业时代持续发展了300多年，最大的核心驱动其实是化石能源。接着人类进入了增长最快、最陡峭的曲线，它是由大规模的信息、数字化来驱动的，今天市值最大的上市公司都在这条曲线上，如果创业，也一定要在这条最陡峭的曲线上;尽管仍然是以化石能源为主，但化石能源是有时限的，我认为假以时日新的能源结构必然会出现。

数字化与此有什么关系呢？数字化可以帮助我们更好地追求我们想要追求的，因为人类永远在追求获得更多的能源，用更多的信息来减熵，这是最终核心的核心。当前的数字化大浪潮之所以来势凶猛，会对人类社会产生重大影响，原因正在于此。从宇宙起源开始的大历史发展演化说明，当前的数字化浪潮是历史的必然，势不可当，不可逆转。

解构驱动数字化的计算平台

过去60多年的历史上，数字化进程一直是由计算平台来驱动的。由于高科技一次又一次突破，平均12年左右会产生出新一代的计算平台。

第一代是IBM单板的个人电脑;第二代是微软、苹果的个人电脑，这时的个人电脑有了显示器，同时有局域网;第三代是PC互联网;第四代是移动和云;而我们刚刚进入第五代AI/5G+边缘计算的早期。

每一代数字化计算平台的驱动力主要是数字化的广度和深度。数字化广度，可以用用户的数量、地域的覆盖度（覆盖多少个国家，多少平方公里的土地）等来衡量。数字化的深度，可以用交互的频率、交互的信息量、使用的频密度和使用的时长来衡量。

任何一代计算平台，都有前端和后端。前端永远由交互的模式来驱动，任何一代技术一旦有交互上的突破，必将引爆大规模的商业价值。道理很简单，新的交互出现，意味着数字化的程度就提高了，无论是数字化的广度还是深度，都提高了。通过把握数字化演进中的“不变要素”而洞悉未来，“交互”理所当然是永远首要关注的，因为交互定义了数字化的行为。

首先，前端包含鼠标、键盘到手指等交互入口。

其次，包含数字化的终端设备，其形态也从个人电脑演变为智能手机等移动终端。相比而言，PC的数字化能力有限，因为它必须放在桌上，或者放在膝盖上，不能随时随地使用。但手机则不同，可以到处使用，这意味着数字化的广度得到了扩展。

再次，包含应用模式，比如电脑的应用模式就是一个桌面，上面有文档、软件等。

又次，包含技术堆栈，往往是从硅晶片开始，到底层软硬件、中层软硬件、操作系统，再到开发工具。

最后，但特别重要的是一定要有一个健康的商业生态，否则无法商业化，就无从推动数字化的发展。如果有人问我中国数字化应如何发展，我会强调一点：一定要注重建立一个健康共赢的商业生态，不能搞恶性竞争。一定要围绕盈利点，有好的、可持续的商业模式让生态中的每一员都可以赚钱。历史上一再被印证的规律就是，健康的商业生态让数字化大规模发展起来了。

再来看后端，驱动后端演进的是计算资源规模的扩大提高，具体而言是运算信息、存储信息和传输信息（网络）的能力水平的提高。计算资源规模的提高也意味着数字化广度和深度的扩展。

后端有计算的范式和编排，也有技术堆栈，早期其实与前端是同一个技術堆栈，现在则独立开来，包括底层式硅晶片、底层软硬件、中层软硬件、操作系统和开发工具。另外，后端也有一个健康的商业生态是关键，是关键的关键。

从PC（GUI）/Client-Server、PC/互联网、Mobile/Cloud到崭露头角的AI/5G，各代计算平台具体结构不同。

AI和5G的技术非常振奋人心，从输入、输出角度讲，基于传感器，所有的交互通道都打通了，信息的表现方式可以是语音、基于视觉的手势、自然语言对话等。当然技术目前还不过关，可能还需要3-5年才能发展成熟，但基本上与人交互的通道之门全部被打开了。

这方面的创新前沿在传感器以及传感器上的硅晶片体系。我认为硅晶片必须从底层到上层彻底改写。硅晶片原来的逻辑是需要足够的控制流，才有足够的经济价值回报可以支撑整个商业生态。今天，在新的计算平台时代，硅晶片必须可以大规模并行处理高维度的数据，跟之前的逻辑截然不同，需要从根本上彻底重做，当然这一过程需要开发应用、建立生态，这不是一个纯技术问题。

在“AI/5G”计算平台时代，定义性的能力是深度学习带来的，它其实是一种新的计算基础，用重叠向量来代表信息，信息则可以被高速表达成一种简单的形式，可以解决多种任务，特别是基于视觉维度的一些早期的应用。

交互体验方面也有待进一步开发，可以做个人助手，可以做各种不同的终端，这些都处在早期开发的阶段，生态目前还没有形成。

在“AI/5G”计算平台时代，后端很重要的一点是5G的技术突破，5G在技术上、能力上跟4G有很大的不同，机会有很多，诸如边缘计算、硅晶片会朝着不同的方向走。一言以蔽之，前端要低能耗，后端要大规模。底层的管理软件也需要重做。展开来说，硅晶片的生态结构变了，今天某个互联网公司只要有足够的用户，基本上不会用通用的硅晶片，因为自主定制设计一个硅晶片只需要10多个人的团队。如果找到台积电或三星，一次性的流片只有1000万-1500万美元。高通、英特尔原来的商业模式在“AI/5G”计算平台时代根本不成立，因此后端有不同的游戏规则，会涌现出不同的垂直生态领军企业。

纵观历史，每30-40年，就会有新的社会基础技术出现。AI和5G把整个物理世界、人类活动全都数字化了，通过传感器获得数据就能做到。比如，一个房间以后装两三百个传感器，完全可以数字化，这只是时间问题。物理世界和数字世界会逐步融合在一起，这是本质上与众不同的一次机会。同时，数字化技术也会改变物理世界，比如基于无人驾驶，新的路网会逐渐产生，一旦有新的路网，城市半径会变大，都市结构会变化，这也是历史上的规律。

这波数字化还将促使现有的每一个行业，如农业、制造业、娱乐业、金融业等大规模转型和提升，同时数字化技术有可能提高每一种职业（不管是律师还是厨师）的效率。今天的创业公司都有机会成为将来的领头企业，历史上往往一个大的技术浪潮奔涌而来的时候，原来领先的企业未必能把握住这样的机会，反而创业公司有很大可能会胜出。

当然，这其中也有一些需要人类把控的地方，这是整个社会需要做的。

渐进式层次提高的数字化图谱

虽然数字化进程在不断向前推进，但数字世界和物理世界现在基本上还是脱节的，对现有的社会机制造成了很多冲击，比如西方世界的竞选就深受影响。

这需要整个计算工业在一起提出新的计算系统架构和信息架构，更好地把数字化后的社会行为的信息结构、核心步骤规划设计出来，把数字世界与物理世界的交互界面界定出来，明晰什么样的人做什么样的行动，并把需要为此负何种责任都仔细地划分出来。这样的话，才可以用现有的或者不断演变的社会规则，更好地把控这些数字化的社会行为。这既是数字化驱动社会进展的一个巨大的机会，也是一个巨大的挑战。

要把割裂的数字世界与物理世界打通，核心在于把当前数字化的计算体系架构梳理拆解清楚，把相应的信息结构抽取出来，我一直致力于为此设计一个信息聚合体系。一是有庞大的用户群，或者有行动者，比如自动驾驶汽车。二是终端，包括设备（如手机或PC）、App（应用程序）或服务。三是所涉及的行为，例如点击或输入关键词。四是这个社会现象所处的“世界”，在该环境中互动。五是基础设施，它管理着各项计算资源。因此，核心的信息结构必须包含这五个组成部分，它清楚勾勒了一个社会化现象是如何被数字化的，在其中信息是如何获取、传输、处理和为人所用的。

在这个信息聚合体系底层的是“数字化基底”（Digital Substrate），这是一个集成的数据系统，无论是某个搜索引擎，还是某个社交平台，其信息架构都是这样的。重点在于这是一个公开的信息架构，它清楚地勾勒出某个社会现象的数字化流程和闭环结构。只有形成闭环的社会现象，才能具备自动自我迭代、进化演变的智能能力。其内在一定有以下几个子系统。

第一个子系统是观察系统，观察世界或人的行为，获得信息。第二个子系统是智能系统，把获取的数据进行表达、存储、做模型计算（处理），最后进行传输。第三个子系统是动作系统，负责与用户或环境（物理世界）进行互动。第四个子系统是运营系统，由人，也就是这个系统的作者通过运营系统来维护、更新这样一个数字化的生态体系。

这是一个通用的结构，任何一个社会现象的大规模数字化都永远适用于这个信息聚合体系，它是物理世界和數字化世界融为一体的核心界面和核心信息架构。有了这样的架构之后，人类可以更好地理解并管理数字化的进程，让数字化真正服务于人类。

这一信息架构是如何运转的？ 不妨看一下互联网与搜索引擎的案例。

搜索引擎的世界就是万维网，通过爬虫抓取很多关键信息，用户输入关键词、点击搜索页面结果，这些行为被数字化。在智能系统部分，核心是要做搜索结果的排序、一系列的建模等，形成一个反馈的闭环。

重点讲解搜索引擎的几个核心计算。第一，要核心计算信息主题性。它要计算出每个网页是关于什么内容的。第二，要计算信息的质量。第三，要计算信息的可信度。信息有文字、图片甚至视频等多种类别，需要不同的计算模型。

除了对信息（搜索对象）进行计算，还要对用户意图进行计算。用户输入某个关键词究竟代表的需求是什么，想要做什么？那搜索引擎知道什么呢？它知道的东西太多了，知道世界上人的需求、兴趣，知道信息的供给、信息的获取。我曾经是一名搜索引擎工程师，当时就觉得世界上无数的人，每天在向你倾诉他想要什么、需要什么。其实，每个人在生活里都有一些所谓不可说的秘密，不会跟任何人说，即使对最亲密的妻子、爱人、亲人也都不会说，但是你会跟搜索引擎讲，因为你想找信息。搜索引擎开启了一个非常神奇的数字化世界，它无所不知，它所累积的大数据，可以说描绘了社会的全貌。

数字化未来

谈到数字化未来，我有以下几点看法。

第一，人工智能早期和近期主要落地的应用是在工业垂直领域。其数字化的趋势是往下沉的，通过传感器可以把纺织业、农业、鱼塘、医院、工厂都数字化，高概率都是往垂直的方向发展的。而人工智能贯通多个行业领域的横向应用则还需要时间。无人驾驶有望建立一个新的社会基础，是人工智能横向发展的典型应用。另一个横向发展的机会，则是把每个空间、每个场所都智能化（数字化）。

第二，前端数字化也还有一些机会，诸如AR（增强现实）和VR（虚拟现实）。从长期看，脑机接口是一个比较重要的机会。如果可以通过植入的方法在人脑的皮层后植入观察体系，那数据的获取和交互会完全不一样。

第三，计算的基石是算法。人类历史上所有的科学，包括传统的物理学或狭义相对论，基本上都有商业的应用。只有量子是尚未被商用的科学，在算法领域，量子计算有很大的突破机会。而Crypto（加密模块）是一种不同的计算方法，把信任用数字化的形式表达出来。同时还有生物形态的算法，用DNA的方法或者用合成生物学的方法来测算。

第四，我个人非常关注的是能源。如果能源结构发生改变，其引发的变革效果也必将是划时代的。在能源领域，也有不少机会。

第五，空间的探索与扩展，仅仅在地球上远远不够，要走得远一些。YC（美国著名创业孵化器）就投资了不少致力于拓展地球之外空间的企业。

谈到这里，尤其要指出把握创新的时机非常重要。以市场为主要环境的创新，永远要准确把握时机，做太早没有用，需要确保能够活到足够长;做太晚当然更没有用。这与创新被社会接受的规律有关，可以说是一条永远有效的游戏规则。

历史上所有的新技术永远适用于左上图中的第一条曲线，大家比较熟悉了。第二条曲线是品类成熟度曲线。在新产品的早期，无论你的产品如何，总是有一些人愿意尝试使用，他们对新技术永远有热情，只要是新的他就会用。

随之而来的第二拨人也会用，这些人一般比较年轻，居于某个重要的领导岗位，对未来有自己的见解，永远在寻找新的技术能力来实现其未来的想法。因此，这个时期还是会有一些客户。但是大部分公司会在图中的鸿沟处折戟。是否能够跨越这个鸿沟，关键在于被称为“尝鲜者”的这些人是否使用并认可新产品。这些人都很务实，驱使他们是否采纳新产品的关键在于“我周围的人，比如同事、朋友或者竞争对手是否会用”。所以，这样的客户一旦拥有就是一批一批地来，会实现非常陡峭的数量增长，因此，这是最难获取的客户，成败在此一举。

所以，创业和创新都需要仔细观察判断适当的时机，踩准节奏点十分重要。如果有足够的耐心，有机会活得足够长，那抓住适当的时机应该是可以做到的。

数字化的机会与挑战

当前的数字化浪潮，带来了空前的机会与挑战。从宏观来讲，这次数字化技术所带来的机会非常全面且深入。

第一，通信和IT行业本身就是一个年轻的行业，技术的发展推动其全行业进行革新，从硅晶片、软件、硬件、开发工具到5G。

第二，未来几十年将重新构建几大社会支撑型工业。一个是无人驾驶为主的横向应用。另一个是智能空间，智能将成为像电一样易得易用的公共服务，当然这可能要30-40年的时间方可实现。

第三，从信息化的角度来看，一位人人可得的数字化个人助理会逐步被创建，世界将因此变得更公平。

第四，数字化如何推动科研的发展，数字化赋予科研更好更准确的建模能力，因此每个科学领域现在基本上都在高速向前发展。

而这次数字化浪潮面临的最大挑战就是如何避免数字世界与物理世界的脱节。

首先，如何建立一套全新的赋能机制来助力开发更多的新技术，进而推动数字化的进程是一大挑战。比如，在资本层面就急需改良，今天的风险投资其实并不完全适合做硬科技，它太急了，周期短，要求的回报率也太高。然而硬科技却是完全值得投资的，所以应当依据硬科技创业的时间、规模、风险结构和新全球化趋势等特性创建新的资本类型为技术行业赋能。

其次，数据是一种提高生产率的核心资源，这意味着数据会被资产化，这是非常重要的一步，它可以让更多的产能体现出来，写代码不再是唯一的产能，通过写代码还可以获得数据，用数据训练模型。

再次，人力资本会短缺，需要更多更好的创业者，需要更多的科研人员，需要更多可商业化的科学技术来提高人的生产力。

最后，国家在其中扮演的角色越来越多元，但对这些角色的准确定义有待摸索且颇为紧迫。当前，隐私保护、数据安全成为普遍关注的问题，需要在政策上、基础设施建设上有创新举措，如果不解决这些问题，必将阻碍数据发挥出应有的效能。

我还想與诸位分享，在未来究竟哪种职业创造财富的机会最大？答案是科研。

一方面，创业的原材料是优秀的创业者加上可商业化的技术，现在有越来越多好的创业者，那技术从哪儿来呢？技术需要跟得上。

主编：朱昆出版社：中信出版集团

另一方面，在今天的市场上，要解决某些人类社会的需求，创业生态并不是最好的途径。创业生态基本上是创业者通过产品来试市场，但人类的有些需求无法通过产品研发解决，其根本上要依赖新的科学发明出现。比如治疗老年痴呆症，产品其实就是吃药打针或手术等，但这并不重要，重要的是要理解老年痴呆症的核心机制。再比如二氧化碳固化，固化就能控制全球空气中二氧化碳的量。这一问题的解决之道，其实在于科研。

今天历史上鲜有的各种机会和挑战都聚在一起了，如何拥抱这些机会，当然是个人的选择。我认为特别重要，也特别有意义的态度，就是“Be on the right side of history”（站在历史正确的一边）来选择机会，来面对挑战。今天的企业，特别是高科技的企业对社会有着很大的影响，在很多未知的领域，不能等政府来规范，而应该凭着自己的良知和本心来判断、取舍与付诸行动。