“新商业攻守道”是数字经济时代的“福特（创新企业家）”与“泰勒（前沿思想者）”的对话平台。我们将邀请国内最具创新思想的企业领袖和富有洞见的专家大咖，围绕当下社会最关心的数字商业领域的前瞻性、引领性议题，碰撞思想、洞察未来，进而在数字经济的大潮中，共创数字化转型之道与转型之路。“新商业功守道”的宗旨是：共创商业新知，启迪数字未来。

一、数字基建的“赋能”机制

数字基础设施基于技术“核聚变”，通过“赋能”创造价值

数字基础设施与传统基础设施在创造价值的方式有着重要的区别，传统的铁路、机场、公路、港口、电力等基础设施往往是联动的，核心价值在于连接，实现物流、人流、能量流的流通。新的数字基础设施则需要多种底层技术不断地高效协同，产生技术“核聚变”， “赋能”各类主体去为社会创造价值。

在新一轮数字基础设施中，云、大数据、人工智能、物联网、5G等多种技术必须一起发生直接联系，每一秒都要实时互动，其功能的发挥更大程度上取决于多种技术的集成，技术迭代的频率更快、相互依赖性更强、整体功能演进的速度更快。

新一轮数字基础设施有“内核三兄弟”：云、大数据、人工智能。这“三兄弟”捆绑在一起实时协作，离开云，数据无法处理；离开了云和数据，算法也没有意义。“三兄弟”向外有两个延伸：一是未来可能触达50亿人；二是触达物理世界，形成广义的物联网。在与外界连接时，通讯从4G到5G加速延伸。在新的数字基础设施内核里，依旧是围绕着数据这一生产要素来形成承载，然后延伸到人，延伸到物，再以更快的网络去连接。这是它们的内在联系。而区块链技术则带来更多的信任。所有这些技术必须是组合演进，形成技术“核聚变”的逻辑才有意义，这些技术缺一不可，可以说它们是一起孪生的，在未来10-20年将构建一个新的数字基础设施的大平台，数字基础设施的价值更多的是基于信息流和知识流，“赋能”各类主体去创造社会价值。

数字基础设施“赋能”的本质，在于提供智能工具和科学决策

数据+算力+算法是数字孪生世界的底座，是多种技术的集成。首先是数据，通过IoT、MEMS传感器、以及大数据技术等各种技术手段，及时、全面、高效地把海量数据聚集起来。然后是计算，支撑海量数据的分析有各种各样的计算资源，包括云计算、边缘计算，还有电脑也是计算，手机也是计算，手表也是计算，泛在计算无处不在。计算的背后是CPU、各种操作系统、GPU，以及支撑云计算的新一代的数据中心。有了数据和算力，还要有先进的算法，也就是人工智能、机理模型、数字孪生以及各种流程模型与商业模型，把我们的人的思想不断地沉淀提炼。“+”就是5G、NB-IoT、时间敏感网络、宽带等，能够把数据、算力、算法以及各主体连接起来。

数字基础设施：多种技术的“核聚变”

数字孪生世界的底座搭建好后，有什么作用？数字基础设施“赋能”的本质，在于提供智能工具和科学决策。在数据+算力+算法的功能体系中，有了多种技术的集成，才能对物理世界去描述、诊断、预测、决策。

第一是描述，描述物理世界发生了什么：车是不是堵了，工厂的机器设备是不是正常运转，心脏是不是有问题，然后在虚拟世界里面去呈现。第二是诊断，物理世界存在的各种各样的问题，可以在虚拟赛博空间、数字孪生世界去分析是什么原因造成的。第三是预测，预测未来可能是什么。第四是帮助决策。当然每一个阶段，人都可以去决策，但是在这个过程中，人的决策会越来越少。最后系统机器可以去描述、诊断、预测，进而做出决策，这就是算法，一个人工智能的世界。

热门的遥感AI：从感知到判断再到决策

现在比较热门的就是遥感AI的运用。今天算力成本大幅度降低，太空中的卫星能以0.3米精度的分辨率，应用在道路沉降、河流污染、农作物长势等跨多领域的测量，再通过AI来分析卫星遥感数据。现在研发的下一代遥感技术，海事卫星甚至可以看到海平面以下100米，这一点非常关键，厄尔尼诺现象就产生于海平面下的那一层。现在的卫星遥感技术发展到这种程度，加上算力、人工智能，人们可以随时监测地球的情况，包括农作物的长势。今天这种技术直接屏蔽了中间的所有过程，直接用技术解译，从感知到判断再到决策，能够帮助人们做出决定或者是给出决策清单。

遥感AI是新基建能给我们带来的红利。现在要做的是，怎么把遥感AI的判断、预测和精准决策让每一个农民知道。美国有一些农业种子公司，农民到他们的网站选种子，网站会告诉这个农民，今年在他的土地上应该种什么，这是综合了物理世界的信息、平衡了整个未来的预期走势，包括土地所在的经纬度、当地今年的气候情况，然后给出的建议。其实，对农民来说，买的是这个种子公司的服务，种子公司的网站告诉他关于种子相关的所有的事情，包括如何做决策，便捷高效。这就是数据带来的红利，能够普惠到每一个人。

这条路还需要比较长的时间，总的来看，现在云计算还在青春期，但是云计算本身的算力基础设施和大数据技术至少是过了青春期，但是用算法去破解行业的专业知识还在幼儿期。算法是这三四年开始有一定的突破，但还远远不够。这里面的难点在于孤岛连接、数据融合、知识集成，一个比较大的难题是隐含式知识破解。

智力成果的“集成器”，也是未来新基建的一部分

随着技术的发展，算力现在没有什么问题，主要还是算法的问题。

我们曾经想搞一个“模型工厂”，就是把现在所有经济管理领域的论文中的模型收集起来，包括供应链模型、营销模型等等。这些模型是过去大家已经做好的模型，模型所依赖的大都是小数据，比如说小规模的调研数据或者问卷调查。如果这些模型能和阿里等企业的大数据对接，能够更新迭代，就有很大价值了。这些模型，不是搞IT的人独立能做出来的，比如说供应链模型，它是具体专业知识的沉淀。目前这样的“珍珠”太散，需要有人把它们串起来。这个“模型工厂”，本质上就是算法集成器。

过去数据是一个个孤岛，这些经管学院老师要发表定量的文章，这些文章发表了，学生也学习了，这些模型也没有人继续操作了。其实这些模型是有用的，是可以和生产实际相结合的。过去为什么结合不了呢？是因为没有与实际的生产数据对接，企业不会用它。所以，如果能够把这种智力成果做一个集成器的话，未来也将是新基建的一部分，就是我们知识的分发器。

算法市场正在崛起，以风电功率预测APP为例

随着社会分工不断深化，今天，知识模型就是一种知识的载体，不断把知识集成一套软件，变成一个APP，成为算法模型的市场，可以去交易。交易完之后，可以把数据输进模型，可以对模型的算法进行评估，并不断去迭代。

算法市场的崛起：以风电功率预测APP为例

算法模型市场一个很好的场景注释，就是新能源风电、光伏。风电、光伏这类新能源最大的困扰是，难以对明天后天能发多少度电进行精准预测。精准的预测不够，意味着企业的经济损失就会非常大，因为新能源企业需要告诉电网明天会发多少度电，如果没有达到的话，会被处罚，所以一般能发1亿度电，他可能就说能发8000度电，这样弃电、弃风率就很高。那它的核心问题就演化成发电厂如何能够对明天后天发多少度电进行精准的预测。

那这个问题怎么去解决？就是我们说的两个关键因素，第一个关键因素是数据，新能源企业能够把更多的纤细数据收集上来，包括环境数据、设备数据等。设备数据的微尺度，传统调度系统采集10-20个，现在采集上千个数据；数据采集的实时性，过去频率是1分钟，现在是按秒或者毫秒去采集，所以采集的数据更加及时、全面、准确。第二个关键因素是算法，在采集的数据基础上，通过风电功率预测APP，风电预测准确性大大提高。风电功率预测模型设定复杂，既要了解风电的专业，又要了解外部的环境，最终还是要靠算法、人机结合的方式去判断。

新一代的电力系统面临着新的环境。比如随着未来的电动车和多种能源的接入，它们都是跳变型的接入方式，怎么把实时性的电力系统的两边配合起来，没有大数据，没有人工智能，是不行的。新能源体系的应用，需要实时依赖于数据和AI的技术。

总的来说，过去知识要进入生产流程可能需要很长的时间，现在知识变成模型和算法，与企业数据结合，直接切换到市场中并不断地迭代，这就支撑了算法市场的崛起。数据+算法的结合在金融、能源、医疗、教育，以及其他各种垂直生态领域，包括各种工业互联网，都具有巨大的价值，从社会整体运行角度来说，这又回到新的数字基础设施的建设上来。

二、降低试错成本，是新基建的重大价值

知识资产的比特化、模型化，不断创造更多价值

讨论新基建在创新上的价值体现，“赋能”重要的体现在于支撑创新。这里有一个思考问题的角度，就是如何衡量企业的资产和企业的竞争优势。企业的资产和竞争优势具体表现在专利、知识和人才三个方面。

首先是专利，专利是企业的知识资产的一种积累。企业在介绍自己时，经常展现的就是自己有多少专利。其次是企业的专有知识资产，包括研发中心的仪器设备，以及锁在柜子里边的各种各样的文献、报表等。还有就是企业的人才，包括生产线和研发中心的人员，他们的知识资产也是最重的。

今天，知识资产正在变成一种新的形态，就是比特化、模型化，变成一套模型、一套算法，不断地从物理世界沉淀到数字孪生世界，它是一个转换的过程。所以，我们今后评价一个企业的知识资产、企业的竞争力、企业的创新能力，不仅要看企业积累了多少的专利，还要看企业积累了多少个数字模型，就像风电功率预测的算法模型，类似这样的高度沉淀的专有知识的丰富程度，将是企业资产和竞争力评价的重要指标。

从整个社会来说，高校老师发表了很多论文，沉淀在各种各样的学术刊物里，还有做完实验后锁在柜子的实验报告，这些很多是共性的知识。从推动社会进步的角度来说，人们需要做一件事，就是把所有的学术刊物和柜子里面的文献报告找出来，然后把这些共性的知识不断模型化、软件化、代码化，变成一种可以被衡量、被使用的模型，在数字基础设施里沉淀出一层显性化的隐性知识，这是隐性知识是能够不断创造价值的重要途径。

新基建与知识创新带来的最大益处：降低试错成本

怎么把隐性知识发掘出来，首先是有一个前提的，那就是数字基建未来可能导致企业原有金字塔型、科层制的组织方式发生改变，演变成适用于数字经济时代的组织方式。组织方式是个核心问题，这个问题清楚后，然后才能确定企业战略，确定企业竞争优势，才能讨论企业的核心资产。

创新型企业有两个重要的核心价值，一是有核心的知识类产品，二是有把隐性知识变成显性知识的核心转化能力，而这两个做起来是比较难的，其实这也是新基建和创新的关系，本质上还是基于数据的知识创新。

我们把话题放大一点，企业或者社会做的事情可以分为两类，一类是知易行难，一类是知难行易。什么事情是知易行难呢，改革就是知易行难，我们知道问题出在哪儿，但是处理起来很难，所有改革的问题都可以归于这类，能搞一个两全其美的改革方案不太容易。

那还有一类是知难行易，找到问题所在是很难的，一旦问题找着了，行动起来是很容易的，这就是创新。创新就是找到爆发点，找到创新点，所有的创业和创新都属于知难行易，和新基建是有关系，新基建知识的累积、数据的累积，使创新试错的过程至少排除了好多不可能，我不知哪个是对的，但我一定知道哪个是错的。降低试错成本，就是新基建和知识创新带来的最大益处。

构建通向零成本试错之路，是数字孪生世界带来的最大价值

数字孪生带来最大的价值是什么？就是人们正在构建一条通向零成本的试错之路。

在数字孪生的世界里，人们的试错成本是非常低的，我们过去说零库存也是一个持续改善、不断逼近的过程，通向零成本试错之路也是一样的。什么是创新，创新是一个试错的过程。对于企业来说，技术方案、工艺路线、客户需求的满足、商业模式都是试错的过程。

在过去的50年，1GB的存储成本从1000万美元降到了目前的0.02美元，今天数字基础设施带来的价值不是说存储的成本降低了多少，而是试错的成本降低了多少，创新的效率提高了多少，这是数字基础设施所能创造的价值，也是衡量企业的竞争力、企业创新能力的重要标志。

数字基础设施的创新优先逻辑

IT时代，信息化往往是降本增效，以效率优先，但是新的数字基础设施是以创新优先，哪怕10个创新只有1个成功，也能够使得企业发现一条新的赛道。有了数字基础设施，就要不断创新，积极开拓新赛道，这是数字基础设施创新的逻辑。

试错有一个通过率的问题。过去50年ICT里面的所有最终能够通过试错取得成功的技术不到8%，也就是说我们现在使用的技术都是已经通过了试错的成功者，包括“内核三兄弟”的云、大数据、人工智能，其余92%的技术死在试错的半路，即使是现在的工业AI技术也不例外，而商业模式创新者可能死亡率更高。

这个创新哲学跟10年前不一样，新的数字基建一方面使得创新的成本降低了10倍，但是你还是需要在8%里面找到恰当的节奏，也就是说，即便有了今天的数字基建，创新也不一定比过去10年更容易成功，事实上虽然赛道多了，但是赛道失败率也在增加，数字基建只是降低了你的试错成本。

所以说，新的数字基建对企业的要求也是比较高的，第一，在试错成本降低的情况下，怎么才能用好数字基建；第二，如何把握恰当的节奏，该掉头时掉头，该放弃时放弃，只有这样才能够走到最后。

三、新基建驱动所有企业向“客户运营商”转型

未来所有的企业都应该成为客户运营商

企业在跳过成本竞争、质量竞争、效率竞争后，现在面临的竞争就是客户体验的竞争。今天大家都已经站到了新的数字基础设施上，那怎么能够对客户的需求实时满足，让客户体验更好呢？

过去产品交付是交易的结束，今天交付只是交易的开始，企业需要持续不断地满足客户不断产生的各种需求，所以我提出这样的概念：未来所有的企业都应该成为客户运营商。比如10-20年前，中国电信、中国移动就了解每一位客户的通信需求，电信运营商知道客户什么时间打电话，是打国内长途还是国际电话，客户什么时间发短信等。今天的客户运营商，就是要实时洞察客户的需求，实时满足客户的需求。

无论是制造企业，还是零售企业，所有的企业都需要重新定义自己——“我是谁”，如何去实时洞察客户需求，实时满足客户的需求。

麦当劳、肯德基过去衡量一个店的标准是，每天卖了多少货，但是当成为客户运营商的时候，这个思路就得变了，每天不一定是盯着交易额，而是关注维护了多少忠诚的用户。

三一重工、卡特彼勒这样的公司也是一样的，工业互联网就是把制造业企业或者与设备连接的公司，演变成客户运营商，实时去了解客户的需求，实时去响应和满足客户的需求。在上世纪80年代，卡特彼勒面临非常艰难的选择。日本的工程机械企业快速崛起后，产品价格相对低很多，卡特彼勒面临选择，一种选择是也降低产品价格，另一种选择是给客户提供工程机械产品的全生命周期服务，使得客户获得的全生命周期服务的成本是最低的，也就是说卖给客户产品的时候，价格可能比别人要高，但是产品的整个全生命周期的维护管理和运营成本低。围绕产品设备的全生命周期服务，卡特彼勒这个选择在当时是个别现象。今天有了新的数字基建，这种围绕产品的全生命周期服务会演变成企业的常态，所有的企业都要去思考怎么把自己打造成为客户运营商。

随着这种改变的发生，也出现开创性的新业务，比如近年来独角兽企业Uptake，专注于给卡特彼勒提供设备运维服务的服务商，相当于是工业互联网的GROUPON。Uptake的创始人原来是做消费领域的GROUPON，是一个消费互联网平台，他们转身搞了一个工业互联网平台，长连接、数据精准供给和知识模型，使企业可以提供订阅化服务。Uptake由此成为快速成长的独角兽企业。

新基建意味着基础设施从硬件性为主升级到知识型为主

过去把产品卖给顾客，基本就是一锤子买卖，除非出现售后维修，顾客就不再找企业了。企业新品推出后，又开始打广告，寻求新交易。到了互联网时代或者工业互联网时代，产品卖给顾客，营销才刚刚开始。为什么刚开始？在产品使用过程中，企业要收集各种各样的数据，积累数据以后才能迭代改进，客户和企业有高黏合度，而这种营销思想和经营策略的转变，也就是企业转变为客户运营商。

目前的实践还差得很远，客户运营的前提是企业经营的战略要发生界面上的改变，因为现在交易界面和运维界面完全重合了。苹果公司去年3月第一次做了一个无产品的发布会，只有服务，没有硬件产品，其实都是维护客户群的思维，而不是在那里卖产品。

在这个基础上讲，经济学要升级了，过去是一次性交易，现在是连续性交易。连续性交易价值如何分配、未来的定价问题，将会是各大运营商的核心。而这个连续运营商的定价问题，其实涉及到包括平台企业的广告策略要怎么定价，连续型客户要客户和企业共同成长，而不是到最后又变回过去的零和博弈了。如果追求长期利益的价值分配，应该是个什么模型，对于平台型公司这是一个非常重要的课题。连续型运营商、连续型客户的关系应该是连续博弈，而不是一次性买卖、也不是零和博弈。价值分配会变成一个大学问，价值分配是一次一次的，就像打渔要有休渔期，要关注客户的生长周期，这是问题的本质。

在工业互联网界或者是工业互联网平台，跟消费互联网还不太一样，消费界面比较容易，工业互联网的标准化很难。新基建的两个核心，一个是比特引导的原子，另一个就是从硬层面升级到知识层面，这两个核心其实是贯穿于新基建讨论的始终。新基建的意义在于硬件型为主的基础设施升级到知识型为主的基础设施。

来源：微信号：阿里研究院，https://mp.weixin.qq.com/s/0A6M5h-k1W0ZqdJmPn_3dQ 发表时间：2020年5月12日