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劉志毅，知名數字經濟學家，主要研究領域包括智能經濟、人工智能與企業數字化轉型等。中國科學院浙江數字內容研究院研究員，同濟大學人工智能與區塊鏈智能實驗室（AIBI）研究員。亞洲區塊鏈學會專家委員，亞洲區塊鏈產業研究院國際專家諮詢委員會委員，中國區塊鏈技術改革聯盟首席數字經濟學家。
今天咱們的主要話題是“經濟浪潮下企業數字化轉型”。又因為小雨智媒社區是一個討論人工智能和區塊鏈的社群，所以我更具體的分享內容叫“智能經濟生態與區塊鏈智能”。
我們會從中國和世界的經濟關係，包括人工智能、區塊鏈智能等技術話題，一起來討論一下技術經濟以及整個區塊鏈技術，未來在支撐經濟浪潮下的發展趨勢。
Part.1 中國與世界的經濟關係
首先看這張圖，這是麥肯錫之前發佈的一個報告。
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劉志毅，知名數字經濟學家，主要研究領域包括智能經濟、人工智能與企業數字化轉型等。中國科學院浙江數字內容研究院研究員，同濟大學人工智能與區塊鏈智能實驗室（AIBI）研究員。亞洲區塊鏈學會專家委員，亞洲區塊鏈產業研究院國際專家諮詢委員會委員，中國區塊鏈技術改革聯盟首席數字經濟學家。
今天咱們的主要話題是“經濟浪潮下企業數字化轉型”。又因為小雨智媒社區是一個討論人工智能和區塊鏈的社群，所以我更具體的分享內容叫“智能經濟生態與區塊鏈智能”。
我們會從中國和世界的經濟關係，包括人工智能、區塊鏈智能等技術話題，一起來討論一下技術經濟以及整個區塊鏈技術，未來在支撐經濟浪潮下的發展趨勢。
Part.1 中國與世界的經濟關係
首先看這張圖，這是麥肯錫之前發佈的一個報告。
這一系列數據實際上說明的是，中國作為全球大國，在擁有龐大經濟體量的同時，中國經濟尚未全方位實現與世界的融合。那麼按購買力評價計算來說，中國在2014年就已經成為了全球第一大經濟體，按GDP總量來說，中國在2018年達到了美國的66%，成為了全球第二大經濟體。
所以從整個總量來講，我們整個發展情況是不錯的，但是很顯然，這一系列數據說明了中國經濟存在進一步與世界融合的空間。我們從以下幾個角度來跟大家分享一下，融合空間主要在哪些層面？
第一個層面是貿易角度。中國作為全球貿易的主導國之一，換言之。最重要的全球貿易國家。從數據上來看，09年的時候，中國已經成為了全球最大的商品出口國，13年又成為全球最大的商品貿易國，在全球商品貿易中佔比從00年的時候大概2%左右增長到17年的11%。那麼我們可以看到整個中國在全球貿易當中佔據了一個非常核心的這麼一個地位，但是從細分的領域來看，中國的整個貿易總量雖然佔比較大，但是中國在服務貿易領域是不發展不完善的。
也就是說，中國的貿易規模，作為服務貿易來講是有缺陷的；作為影響力來講，雖然它是一個很重要的商品貿易國家，但是整個服務貿易的覆蓋及合作，實際上是主要針對周邊地區的。這是我們現在需要去關注到的地方。
而隨著中美貿易之間的競爭加大，這個情況對我們來說是需要得到改變的。尤其是服務貿易。中國在全球服務貿易當中的佔比需要增長，這是一個非常重要的數據。
第二個關鍵數據是企業。從總量來講，18年公佈的財富世界500強上榜企業當中，有110家來自中國大陸和中國香港，接近美國的126家。
最近公佈的數據當中，中國已經超過美國，成為了全球財富500強企業當中最大佔比的國家。但是具體來看，雖然這些企業已經成為了全球500強，但他們主要的營收都來自於中國。在中國境外的營收是有所增長，但是比例非常低，基本上不會超過20%。對比而言，標普500企業的海外營收比例接近一半。這是我們在國際化浪潮當中存在的一些缺陷。
更重要的是，我們中國的企業在全球的品牌價值影響是非常低的。18年的時候，海外公佈的福布斯2018年全球最佳品牌榜，一百強企業當中只有一家是中國企業，這就是我們所面臨的現狀。
最後，從技術層面來講，其實中國整個的研發開支在大幅度增長，從2000年的90億美金左右，增長到18年的接近3000億美金，僅次於美國。但是在一些核心技術上，中國依然要依賴進口，比如說大家都知道的芯片、半導體、光學設備等等。尤其是隨著全球越來越重視知識產權以後，中國的知識產權進口額就越來越高，大概在300多億美金這樣子。但是出口額不到一百億美金，大概是五六十億美金。
這種情況就會讓我們在知識產權的競爭當中，尤其是科技的競爭當中，處於一個比較落後的地位。簡單地說，這一系列數據，無論是企業貿易還是技術，包括我沒有討論到的資本人員數據等等，都說明了，中國目前處於一個非常重要的轉折點。
以往我們有一個說法叫新舊動能轉換，具體說來，就是中國對世界經濟的依存度在相對下降，世界對中國的依存度在相對上升的一個階段。那麼這個階段來講，中國需要更多地融入世界的經濟浪潮當中，主導整個全球化的這麼一個進程。
與此同時，在國內要實現這個經濟轉型/新舊動能轉換，那麼智能經濟就是在這樣的背景下被提出來的。
Part.2 智能經濟的生態系統
我們可以看這個圖，這個圖就是整個智能經濟的一個生態圖，它說明了智能經濟生態系統是怎樣去定義的。
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劉志毅，知名數字經濟學家，主要研究領域包括智能經濟、人工智能與企業數字化轉型等。中國科學院浙江數字內容研究院研究員，同濟大學人工智能與區塊鏈智能實驗室（AIBI）研究員。亞洲區塊鏈學會專家委員，亞洲區塊鏈產業研究院國際專家諮詢委員會委員，中國區塊鏈技術改革聯盟首席數字經濟學家。
今天咱們的主要話題是“經濟浪潮下企業數字化轉型”。又因為小雨智媒社區是一個討論人工智能和區塊鏈的社群，所以我更具體的分享內容叫“智能經濟生態與區塊鏈智能”。
我們會從中國和世界的經濟關係，包括人工智能、區塊鏈智能等技術話題，一起來討論一下技術經濟以及整個區塊鏈技術，未來在支撐經濟浪潮下的發展趨勢。
Part.1 中國與世界的經濟關係
首先看這張圖，這是麥肯錫之前發佈的一個報告。
這一系列數據實際上說明的是，中國作為全球大國，在擁有龐大經濟體量的同時，中國經濟尚未全方位實現與世界的融合。那麼按購買力評價計算來說，中國在2014年就已經成為了全球第一大經濟體，按GDP總量來說，中國在2018年達到了美國的66%，成為了全球第二大經濟體。
所以從整個總量來講，我們整個發展情況是不錯的，但是很顯然，這一系列數據說明了中國經濟存在進一步與世界融合的空間。我們從以下幾個角度來跟大家分享一下，融合空間主要在哪些層面？
第一個層面是貿易角度。中國作為全球貿易的主導國之一，換言之。最重要的全球貿易國家。從數據上來看，09年的時候，中國已經成為了全球最大的商品出口國，13年又成為全球最大的商品貿易國，在全球商品貿易中佔比從00年的時候大概2%左右增長到17年的11%。那麼我們可以看到整個中國在全球貿易當中佔據了一個非常核心的這麼一個地位，但是從細分的領域來看，中國的整個貿易總量雖然佔比較大，但是中國在服務貿易領域是不發展不完善的。
也就是說，中國的貿易規模，作為服務貿易來講是有缺陷的；作為影響力來講，雖然它是一個很重要的商品貿易國家，但是整個服務貿易的覆蓋及合作，實際上是主要針對周邊地區的。這是我們現在需要去關注到的地方。
而隨著中美貿易之間的競爭加大，這個情況對我們來說是需要得到改變的。尤其是服務貿易。中國在全球服務貿易當中的佔比需要增長，這是一個非常重要的數據。
第二個關鍵數據是企業。從總量來講，18年公佈的財富世界500強上榜企業當中，有110家來自中國大陸和中國香港，接近美國的126家。
最近公佈的數據當中，中國已經超過美國，成為了全球財富500強企業當中最大佔比的國家。但是具體來看，雖然這些企業已經成為了全球500強，但他們主要的營收都來自於中國。在中國境外的營收是有所增長，但是比例非常低，基本上不會超過20%。對比而言，標普500企業的海外營收比例接近一半。這是我們在國際化浪潮當中存在的一些缺陷。
更重要的是，我們中國的企業在全球的品牌價值影響是非常低的。18年的時候，海外公佈的福布斯2018年全球最佳品牌榜，一百強企業當中只有一家是中國企業，這就是我們所面臨的現狀。
最後，從技術層面來講，其實中國整個的研發開支在大幅度增長，從2000年的90億美金左右，增長到18年的接近3000億美金，僅次於美國。但是在一些核心技術上，中國依然要依賴進口，比如說大家都知道的芯片、半導體、光學設備等等。尤其是隨著全球越來越重視知識產權以後，中國的知識產權進口額就越來越高，大概在300多億美金這樣子。但是出口額不到一百億美金，大概是五六十億美金。
這種情況就會讓我們在知識產權的競爭當中，尤其是科技的競爭當中，處於一個比較落後的地位。簡單地說，這一系列數據，無論是企業貿易還是技術，包括我沒有討論到的資本人員數據等等，都說明了，中國目前處於一個非常重要的轉折點。
以往我們有一個說法叫新舊動能轉換，具體說來，就是中國對世界經濟的依存度在相對下降，世界對中國的依存度在相對上升的一個階段。那麼這個階段來講，中國需要更多地融入世界的經濟浪潮當中，主導整個全球化的這麼一個進程。
與此同時，在國內要實現這個經濟轉型/新舊動能轉換，那麼智能經濟就是在這樣的背景下被提出來的。
Part.2 智能經濟的生態系統
我們可以看這個圖，這個圖就是整個智能經濟的一個生態圖，它說明了智能經濟生態系統是怎樣去定義的。
有兩個關鍵點：一個關鍵點是，智能經濟是由數據加算法定義的技術範式發展出來的經濟形態。那麼從經濟學角度來講，我們注意到，智能經濟實際上是在技術之上探索一種新的經濟模式，這種模式是通過算法的方式，通過數據流動的自動化來化解複雜系統的不確定性。
我們知道，我們正處於複雜的、越來越具不確定性的經濟系統當中，那麼智能經濟就提供了一種解決不確定性的方式。比如說，我們可以看到在消費端和供給側都發生了一些變革，在消費端我們更注重所謂智能化生活、個性化消費。
因此我們看到，在商業模式上，我們更強調所謂網絡協同，數據智能C to B模式等等。那麼在供給側，我們強調的是整個供給側的變革，圍繞一系列作為新經濟的生態來塑造的，包括新品牌新產品，新零售新制造，新金融等等。
簡單來講，以往我們關注數字經濟，更多的是關注消費的經濟生態當中的一系列商業模式的重塑。那麼我們現在關注智能經濟，其實很重要一點，就是從消費探索到供給協調。
這個過程我們強調的就是高效協同、精準匹配和產銷合一的經濟生態。在生態下既有一系列數據相關技術的應用，比如說，我們說從互聯網到物聯網的拓展，也有算力的增長，包括從雲計算到邊緣計算，泛在計算等等。
最後一個層面是，人工智能技術也好，區塊鏈技術也好，都是從算法角度去探索技術，在解決複雜系統的難題時候的一個解決方案。
所以我們在製造業方面，提出了所謂數字孿生模型、流程模型、機理模型的概念，這是我們理解智能經濟的三個維度。簡單的說，就是這三種技術分別提供了一種新的連接和交互的網絡範式，從而使得網絡的規模價值效用能夠更充分發揮。
從物聯網角度來看，它使得網絡邊界規模增大，從AR/VR的角度來看，它使得人們進入網絡的方式變得多元。從區塊鏈的角度來看，可以建立一種局部的、基於產業和供給側需求的網絡，這是比較關鍵的。所以左邊三種技術分別提供三種不同的技術方式選型，來拓展智能經濟的網絡空間和交互的信息空間。
那麼右邊這三種技術實際上是提供了整個智能經濟發展的能源和動量。雲計算和存儲技術，使得企業在數據存儲管理和計算方面的能力實現了質的飛躍。也就是說，它使得我們以往依賴工業經濟的幾次技術變革，從純粹的實體能源，比如說蒸汽、石油等等，轉換到了信息社會的能源，也就是數據。
那麼數據需要存儲，需要通過計算的方式來運行，這是數據這種能源在信息空間當中得以運轉的方式。那麼人工智能技術實際上是通過算法的方式，讓這些數據的生產流通使用等環節能夠按照一定的算法，在特定的場景得到運用。 換言之，就是在智能經濟時代如何利用能源方式的表現。
那麼大數據當然就是在數據規模增長之後，數據處理能力的一個技術化的表現。
簡單的說，右邊這三種方式就是統合了一系列智能經濟時代數據能源的使用方式，從而呈現出一種數據智能的特徵，從而讓這種智能能夠從消費網絡當中延伸到供給網絡當中，這也是我們理解智能經濟時代核心技術的一個非常重要的視角。
理解了視角，也就理解了我們說整個智能經濟時代的核心技術，它有兩個基本特徵。
第一個特徵是網絡化，通過網絡化的技術拓展人們的空間，用代碼和數學的方式，將實體的經濟映射到網絡空間當中，創造一個新的經濟領域。
第二個特徵是通過計算和數據的方式產生智能，通過智能的方式，讓數字經濟的一些規律，從數字經濟的一個純粹的信息空間，拓展到現實經濟當中，這是我們理解整個數字經濟智能經濟基礎技術範式的基本邏輯。
那麼在我們理解了智能經濟的技術範式以後，我們再來看這張圖，就能夠理解智能經濟的基本邏輯，也就通過我們講的一系列技術在B端進行賦能，從而使得傳統行業能夠升級。
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劉志毅，知名數字經濟學家，主要研究領域包括智能經濟、人工智能與企業數字化轉型等。中國科學院浙江數字內容研究院研究員，同濟大學人工智能與區塊鏈智能實驗室（AIBI）研究員。亞洲區塊鏈學會專家委員，亞洲區塊鏈產業研究院國際專家諮詢委員會委員，中國區塊鏈技術改革聯盟首席數字經濟學家。
今天咱們的主要話題是“經濟浪潮下企業數字化轉型”。又因為小雨智媒社區是一個討論人工智能和區塊鏈的社群，所以我更具體的分享內容叫“智能經濟生態與區塊鏈智能”。
我們會從中國和世界的經濟關係，包括人工智能、區塊鏈智能等技術話題，一起來討論一下技術經濟以及整個區塊鏈技術，未來在支撐經濟浪潮下的發展趨勢。
Part.1 中國與世界的經濟關係
首先看這張圖，這是麥肯錫之前發佈的一個報告。
這一系列數據實際上說明的是，中國作為全球大國，在擁有龐大經濟體量的同時，中國經濟尚未全方位實現與世界的融合。那麼按購買力評價計算來說，中國在2014年就已經成為了全球第一大經濟體，按GDP總量來說，中國在2018年達到了美國的66%，成為了全球第二大經濟體。
所以從整個總量來講，我們整個發展情況是不錯的，但是很顯然，這一系列數據說明了中國經濟存在進一步與世界融合的空間。我們從以下幾個角度來跟大家分享一下，融合空間主要在哪些層面？
第一個層面是貿易角度。中國作為全球貿易的主導國之一，換言之。最重要的全球貿易國家。從數據上來看，09年的時候，中國已經成為了全球最大的商品出口國，13年又成為全球最大的商品貿易國，在全球商品貿易中佔比從00年的時候大概2%左右增長到17年的11%。那麼我們可以看到整個中國在全球貿易當中佔據了一個非常核心的這麼一個地位，但是從細分的領域來看，中國的整個貿易總量雖然佔比較大，但是中國在服務貿易領域是不發展不完善的。
也就是說，中國的貿易規模，作為服務貿易來講是有缺陷的；作為影響力來講，雖然它是一個很重要的商品貿易國家，但是整個服務貿易的覆蓋及合作，實際上是主要針對周邊地區的。這是我們現在需要去關注到的地方。
而隨著中美貿易之間的競爭加大，這個情況對我們來說是需要得到改變的。尤其是服務貿易。中國在全球服務貿易當中的佔比需要增長，這是一個非常重要的數據。
第二個關鍵數據是企業。從總量來講，18年公佈的財富世界500強上榜企業當中，有110家來自中國大陸和中國香港，接近美國的126家。
最近公佈的數據當中，中國已經超過美國，成為了全球財富500強企業當中最大佔比的國家。但是具體來看，雖然這些企業已經成為了全球500強，但他們主要的營收都來自於中國。在中國境外的營收是有所增長，但是比例非常低，基本上不會超過20%。對比而言，標普500企業的海外營收比例接近一半。這是我們在國際化浪潮當中存在的一些缺陷。
更重要的是，我們中國的企業在全球的品牌價值影響是非常低的。18年的時候，海外公佈的福布斯2018年全球最佳品牌榜，一百強企業當中只有一家是中國企業，這就是我們所面臨的現狀。
最後，從技術層面來講，其實中國整個的研發開支在大幅度增長，從2000年的90億美金左右，增長到18年的接近3000億美金，僅次於美國。但是在一些核心技術上，中國依然要依賴進口，比如說大家都知道的芯片、半導體、光學設備等等。尤其是隨著全球越來越重視知識產權以後，中國的知識產權進口額就越來越高，大概在300多億美金這樣子。但是出口額不到一百億美金，大概是五六十億美金。
這種情況就會讓我們在知識產權的競爭當中，尤其是科技的競爭當中，處於一個比較落後的地位。簡單地說，這一系列數據，無論是企業貿易還是技術，包括我沒有討論到的資本人員數據等等，都說明了，中國目前處於一個非常重要的轉折點。
以往我們有一個說法叫新舊動能轉換，具體說來，就是中國對世界經濟的依存度在相對下降，世界對中國的依存度在相對上升的一個階段。那麼這個階段來講，中國需要更多地融入世界的經濟浪潮當中，主導整個全球化的這麼一個進程。
與此同時，在國內要實現這個經濟轉型/新舊動能轉換，那麼智能經濟就是在這樣的背景下被提出來的。
Part.2 智能經濟的生態系統
我們可以看這個圖，這個圖就是整個智能經濟的一個生態圖，它說明了智能經濟生態系統是怎樣去定義的。
有兩個關鍵點：一個關鍵點是，智能經濟是由數據加算法定義的技術範式發展出來的經濟形態。那麼從經濟學角度來講，我們注意到，智能經濟實際上是在技術之上探索一種新的經濟模式，這種模式是通過算法的方式，通過數據流動的自動化來化解複雜系統的不確定性。
我們知道，我們正處於複雜的、越來越具不確定性的經濟系統當中，那麼智能經濟就提供了一種解決不確定性的方式。比如說，我們可以看到在消費端和供給側都發生了一些變革，在消費端我們更注重所謂智能化生活、個性化消費。
因此我們看到，在商業模式上，我們更強調所謂網絡協同，數據智能C to B模式等等。那麼在供給側，我們強調的是整個供給側的變革，圍繞一系列作為新經濟的生態來塑造的，包括新品牌新產品，新零售新制造，新金融等等。
簡單來講，以往我們關注數字經濟，更多的是關注消費的經濟生態當中的一系列商業模式的重塑。那麼我們現在關注智能經濟，其實很重要一點，就是從消費探索到供給協調。
這個過程我們強調的就是高效協同、精準匹配和產銷合一的經濟生態。在生態下既有一系列數據相關技術的應用，比如說，我們說從互聯網到物聯網的拓展，也有算力的增長，包括從雲計算到邊緣計算，泛在計算等等。
最後一個層面是，人工智能技術也好，區塊鏈技術也好，都是從算法角度去探索技術，在解決複雜系統的難題時候的一個解決方案。
所以我們在製造業方面，提出了所謂數字孿生模型、流程模型、機理模型的概念，這是我們理解智能經濟的三個維度。簡單的說，就是這三種技術分別提供了一種新的連接和交互的網絡範式，從而使得網絡的規模價值效用能夠更充分發揮。
從物聯網角度來看，它使得網絡邊界規模增大，從AR/VR的角度來看，它使得人們進入網絡的方式變得多元。從區塊鏈的角度來看，可以建立一種局部的、基於產業和供給側需求的網絡，這是比較關鍵的。所以左邊三種技術分別提供三種不同的技術方式選型，來拓展智能經濟的網絡空間和交互的信息空間。
那麼右邊這三種技術實際上是提供了整個智能經濟發展的能源和動量。雲計算和存儲技術，使得企業在數據存儲管理和計算方面的能力實現了質的飛躍。也就是說，它使得我們以往依賴工業經濟的幾次技術變革，從純粹的實體能源，比如說蒸汽、石油等等，轉換到了信息社會的能源，也就是數據。
那麼數據需要存儲，需要通過計算的方式來運行，這是數據這種能源在信息空間當中得以運轉的方式。那麼人工智能技術實際上是通過算法的方式，讓這些數據的生產流通使用等環節能夠按照一定的算法，在特定的場景得到運用。 換言之，就是在智能經濟時代如何利用能源方式的表現。
那麼大數據當然就是在數據規模增長之後，數據處理能力的一個技術化的表現。
簡單的說，右邊這三種方式就是統合了一系列智能經濟時代數據能源的使用方式，從而呈現出一種數據智能的特徵，從而讓這種智能能夠從消費網絡當中延伸到供給網絡當中，這也是我們理解智能經濟時代核心技術的一個非常重要的視角。
理解了視角，也就理解了我們說整個智能經濟時代的核心技術，它有兩個基本特徵。
第一個特徵是網絡化，通過網絡化的技術拓展人們的空間，用代碼和數學的方式，將實體的經濟映射到網絡空間當中，創造一個新的經濟領域。
第二個特徵是通過計算和數據的方式產生智能，通過智能的方式，讓數字經濟的一些規律，從數字經濟的一個純粹的信息空間，拓展到現實經濟當中，這是我們理解整個數字經濟智能經濟基礎技術範式的基本邏輯。
那麼在我們理解了智能經濟的技術範式以後，我們再來看這張圖，就能夠理解智能經濟的基本邏輯，也就通過我們講的一系列技術在B端進行賦能，從而使得傳統行業能夠升級。
比如說物聯網的目標就是整合資源，實現有效配置，提升行業效率，減少資源浪費。這是物聯網在拓展網絡空間的同時，它產生的經濟效益。
那麼人工智能技術就是企業智能化、自動化的基礎，也是實現企業升級和數字化轉型的核心。它能夠非常有效地提高行業的能效，注意是行業的，而不只是單個企業的，這是我們今天講A.I.賦能的一個基本邏輯。所謂A.I.賦能其實是我們說計算機發明以後，到現在漫長的自動化技術發展歷史的一個重要節點。
企業賦能其實不是現在才出現的，尤其是技術賦能企業。而人工智能技術正是這個階段，我們說計算機自動化來提高企業運營效率，降低成本的一個主要技術類型，並不是在人工智能技術出現以後，我們才開始探討所謂叫企業科技賦能企業的發展。
那麼接下來看，雲計算技術為行業智能化數字化提供了一個技術實體的載體，輔助行業轉型。可以說，正是雲計算的出現，才推動了整個數字化轉型浪潮，從本地化服務到雲服務的轉型。
美國的B端的企業賦能的市場，原來主要是由IBM、甲骨文等企業提供服務。我們當時叫IT諮詢。隨著亞馬遜的人工雲計算技術的發展，包括他後來用人工智能技術去推動雲計算的落實，很大的這一類的企業端賦能的市場份額就被亞馬遜所替代了。我們知道，中國的阿里巴巴實際上是原來用所謂IoE最多的國內的企業之一，即IBM的小型機、Oracle數據庫、EMC存儲設備，IoE壟斷了整個企業賦能的原有IT設備的市場。
阿里巴巴正是看到了這類國外企業在做相應服務的時候的一系列的問題，和相對的弱點。在這個過程當中，阿里巴巴自主開發了整個阿里雲的服務，不僅能服務於阿里自身的生態，也能對外去進行賦能。我們可以看到，雲計算在發展過程當中一個重要的轉變和邏輯。
最後我們討論大數據技術，大數據技術其實是隨著互聯網和移動互聯網的發展而衍生出來的一種需求端的技術。大數據可以幫助實現行業產業鏈的各環節精準升級，由C端向B端傳導用戶需求，供應鏈數據流將有效減少產能過剩。
我們在討論所謂數據智能、數據商業的時候，實際上就是將數據作為核心的能源和分析對象，通過科技平臺的數據整合能力，將B端的一系列數據類的需求整合出來，比如說分析運營風險管控等等，通過大數據的方式自動化完成這些功能。簡而言之就是，我們討論的這一系列技術都在做一個B端賦能行業升級的作用。可以通過對企業賦能，從而讓企業在競爭當中更具備優勢。
那麼在這個過程當中，所有的技術都並不能割裂開來看，而是看他們在什麼場景下產生什麼樣的具體作用。
Part.3 區塊鏈技術與人工智能
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今天咱們的主要話題是“經濟浪潮下企業數字化轉型”。又因為小雨智媒社區是一個討論人工智能和區塊鏈的社群，所以我更具體的分享內容叫“智能經濟生態與區塊鏈智能”。
我們會從中國和世界的經濟關係，包括人工智能、區塊鏈智能等技術話題，一起來討論一下技術經濟以及整個區塊鏈技術，未來在支撐經濟浪潮下的發展趨勢。
Part.1 中國與世界的經濟關係
首先看這張圖，這是麥肯錫之前發佈的一個報告。
這一系列數據實際上說明的是，中國作為全球大國，在擁有龐大經濟體量的同時，中國經濟尚未全方位實現與世界的融合。那麼按購買力評價計算來說，中國在2014年就已經成為了全球第一大經濟體，按GDP總量來說，中國在2018年達到了美國的66%，成為了全球第二大經濟體。
所以從整個總量來講，我們整個發展情況是不錯的，但是很顯然，這一系列數據說明了中國經濟存在進一步與世界融合的空間。我們從以下幾個角度來跟大家分享一下，融合空間主要在哪些層面？
第一個層面是貿易角度。中國作為全球貿易的主導國之一，換言之。最重要的全球貿易國家。從數據上來看，09年的時候，中國已經成為了全球最大的商品出口國，13年又成為全球最大的商品貿易國，在全球商品貿易中佔比從00年的時候大概2%左右增長到17年的11%。那麼我們可以看到整個中國在全球貿易當中佔據了一個非常核心的這麼一個地位，但是從細分的領域來看，中國的整個貿易總量雖然佔比較大，但是中國在服務貿易領域是不發展不完善的。
也就是說，中國的貿易規模，作為服務貿易來講是有缺陷的；作為影響力來講，雖然它是一個很重要的商品貿易國家，但是整個服務貿易的覆蓋及合作，實際上是主要針對周邊地區的。這是我們現在需要去關注到的地方。
而隨著中美貿易之間的競爭加大，這個情況對我們來說是需要得到改變的。尤其是服務貿易。中國在全球服務貿易當中的佔比需要增長，這是一個非常重要的數據。
第二個關鍵數據是企業。從總量來講，18年公佈的財富世界500強上榜企業當中，有110家來自中國大陸和中國香港，接近美國的126家。
最近公佈的數據當中，中國已經超過美國，成為了全球財富500強企業當中最大佔比的國家。但是具體來看，雖然這些企業已經成為了全球500強，但他們主要的營收都來自於中國。在中國境外的營收是有所增長，但是比例非常低，基本上不會超過20%。對比而言，標普500企業的海外營收比例接近一半。這是我們在國際化浪潮當中存在的一些缺陷。
更重要的是，我們中國的企業在全球的品牌價值影響是非常低的。18年的時候，海外公佈的福布斯2018年全球最佳品牌榜，一百強企業當中只有一家是中國企業，這就是我們所面臨的現狀。
最後，從技術層面來講，其實中國整個的研發開支在大幅度增長，從2000年的90億美金左右，增長到18年的接近3000億美金，僅次於美國。但是在一些核心技術上，中國依然要依賴進口，比如說大家都知道的芯片、半導體、光學設備等等。尤其是隨著全球越來越重視知識產權以後，中國的知識產權進口額就越來越高，大概在300多億美金這樣子。但是出口額不到一百億美金，大概是五六十億美金。
這種情況就會讓我們在知識產權的競爭當中，尤其是科技的競爭當中，處於一個比較落後的地位。簡單地說，這一系列數據，無論是企業貿易還是技術，包括我沒有討論到的資本人員數據等等，都說明了，中國目前處於一個非常重要的轉折點。
以往我們有一個說法叫新舊動能轉換，具體說來，就是中國對世界經濟的依存度在相對下降，世界對中國的依存度在相對上升的一個階段。那麼這個階段來講，中國需要更多地融入世界的經濟浪潮當中，主導整個全球化的這麼一個進程。
與此同時，在國內要實現這個經濟轉型/新舊動能轉換，那麼智能經濟就是在這樣的背景下被提出來的。
Part.2 智能經濟的生態系統
我們可以看這個圖，這個圖就是整個智能經濟的一個生態圖，它說明了智能經濟生態系統是怎樣去定義的。
有兩個關鍵點：一個關鍵點是，智能經濟是由數據加算法定義的技術範式發展出來的經濟形態。那麼從經濟學角度來講，我們注意到，智能經濟實際上是在技術之上探索一種新的經濟模式，這種模式是通過算法的方式，通過數據流動的自動化來化解複雜系統的不確定性。
我們知道，我們正處於複雜的、越來越具不確定性的經濟系統當中，那麼智能經濟就提供了一種解決不確定性的方式。比如說，我們可以看到在消費端和供給側都發生了一些變革，在消費端我們更注重所謂智能化生活、個性化消費。
因此我們看到，在商業模式上，我們更強調所謂網絡協同，數據智能C to B模式等等。那麼在供給側，我們強調的是整個供給側的變革，圍繞一系列作為新經濟的生態來塑造的，包括新品牌新產品，新零售新制造，新金融等等。
簡單來講，以往我們關注數字經濟，更多的是關注消費的經濟生態當中的一系列商業模式的重塑。那麼我們現在關注智能經濟，其實很重要一點，就是從消費探索到供給協調。
這個過程我們強調的就是高效協同、精準匹配和產銷合一的經濟生態。在生態下既有一系列數據相關技術的應用，比如說，我們說從互聯網到物聯網的拓展，也有算力的增長，包括從雲計算到邊緣計算，泛在計算等等。
最後一個層面是，人工智能技術也好，區塊鏈技術也好，都是從算法角度去探索技術，在解決複雜系統的難題時候的一個解決方案。
所以我們在製造業方面，提出了所謂數字孿生模型、流程模型、機理模型的概念，這是我們理解智能經濟的三個維度。簡單的說，就是這三種技術分別提供了一種新的連接和交互的網絡範式，從而使得網絡的規模價值效用能夠更充分發揮。
從物聯網角度來看，它使得網絡邊界規模增大，從AR/VR的角度來看，它使得人們進入網絡的方式變得多元。從區塊鏈的角度來看，可以建立一種局部的、基於產業和供給側需求的網絡，這是比較關鍵的。所以左邊三種技術分別提供三種不同的技術方式選型，來拓展智能經濟的網絡空間和交互的信息空間。
那麼右邊這三種技術實際上是提供了整個智能經濟發展的能源和動量。雲計算和存儲技術，使得企業在數據存儲管理和計算方面的能力實現了質的飛躍。也就是說，它使得我們以往依賴工業經濟的幾次技術變革，從純粹的實體能源，比如說蒸汽、石油等等，轉換到了信息社會的能源，也就是數據。
那麼數據需要存儲，需要通過計算的方式來運行，這是數據這種能源在信息空間當中得以運轉的方式。那麼人工智能技術實際上是通過算法的方式，讓這些數據的生產流通使用等環節能夠按照一定的算法，在特定的場景得到運用。 換言之，就是在智能經濟時代如何利用能源方式的表現。
那麼大數據當然就是在數據規模增長之後，數據處理能力的一個技術化的表現。
簡單的說，右邊這三種方式就是統合了一系列智能經濟時代數據能源的使用方式，從而呈現出一種數據智能的特徵，從而讓這種智能能夠從消費網絡當中延伸到供給網絡當中，這也是我們理解智能經濟時代核心技術的一個非常重要的視角。
理解了視角，也就理解了我們說整個智能經濟時代的核心技術，它有兩個基本特徵。
第一個特徵是網絡化，通過網絡化的技術拓展人們的空間，用代碼和數學的方式，將實體的經濟映射到網絡空間當中，創造一個新的經濟領域。
第二個特徵是通過計算和數據的方式產生智能，通過智能的方式，讓數字經濟的一些規律，從數字經濟的一個純粹的信息空間，拓展到現實經濟當中，這是我們理解整個數字經濟智能經濟基礎技術範式的基本邏輯。
那麼在我們理解了智能經濟的技術範式以後，我們再來看這張圖，就能夠理解智能經濟的基本邏輯，也就通過我們講的一系列技術在B端進行賦能，從而使得傳統行業能夠升級。
比如說物聯網的目標就是整合資源，實現有效配置，提升行業效率，減少資源浪費。這是物聯網在拓展網絡空間的同時，它產生的經濟效益。
那麼人工智能技術就是企業智能化、自動化的基礎，也是實現企業升級和數字化轉型的核心。它能夠非常有效地提高行業的能效，注意是行業的，而不只是單個企業的，這是我們今天講A.I.賦能的一個基本邏輯。所謂A.I.賦能其實是我們說計算機發明以後，到現在漫長的自動化技術發展歷史的一個重要節點。
企業賦能其實不是現在才出現的，尤其是技術賦能企業。而人工智能技術正是這個階段，我們說計算機自動化來提高企業運營效率，降低成本的一個主要技術類型，並不是在人工智能技術出現以後，我們才開始探討所謂叫企業科技賦能企業的發展。
那麼接下來看，雲計算技術為行業智能化數字化提供了一個技術實體的載體，輔助行業轉型。可以說，正是雲計算的出現，才推動了整個數字化轉型浪潮，從本地化服務到雲服務的轉型。
美國的B端的企業賦能的市場，原來主要是由IBM、甲骨文等企業提供服務。我們當時叫IT諮詢。隨著亞馬遜的人工雲計算技術的發展，包括他後來用人工智能技術去推動雲計算的落實，很大的這一類的企業端賦能的市場份額就被亞馬遜所替代了。我們知道，中國的阿里巴巴實際上是原來用所謂IoE最多的國內的企業之一，即IBM的小型機、Oracle數據庫、EMC存儲設備，IoE壟斷了整個企業賦能的原有IT設備的市場。
阿里巴巴正是看到了這類國外企業在做相應服務的時候的一系列的問題，和相對的弱點。在這個過程當中，阿里巴巴自主開發了整個阿里雲的服務，不僅能服務於阿里自身的生態，也能對外去進行賦能。我們可以看到，雲計算在發展過程當中一個重要的轉變和邏輯。
最後我們討論大數據技術，大數據技術其實是隨著互聯網和移動互聯網的發展而衍生出來的一種需求端的技術。大數據可以幫助實現行業產業鏈的各環節精準升級，由C端向B端傳導用戶需求，供應鏈數據流將有效減少產能過剩。
我們在討論所謂數據智能、數據商業的時候，實際上就是將數據作為核心的能源和分析對象，通過科技平臺的數據整合能力，將B端的一系列數據類的需求整合出來，比如說分析運營風險管控等等，通過大數據的方式自動化完成這些功能。簡而言之就是，我們討論的這一系列技術都在做一個B端賦能行業升級的作用。可以通過對企業賦能，從而讓企業在競爭當中更具備優勢。
那麼在這個過程當中，所有的技術都並不能割裂開來看，而是看他們在什麼場景下產生什麼樣的具體作用。
Part.3 區塊鏈技術與人工智能
區塊鏈技術與人工智能結合具有很強的必要性。我們可以看到這張圖中人工智能實際上在應用層、技術層、基礎層都已經到了一個非常成熟的程度。
從應用層來說，我們說第三次人工智能技術的浪潮是以深度學習為代表的整個人工智能技術的變革，那麼它拓展了一系列我們說人工智能智能化的應用場景的落地，包括我們在這裡列舉的金融客服機器人等等。那麼顯而易見，這些場景是完全可以通過跟其他技術的結合，來進行一個更深層次的價值落地和B端賦能的工作。
從技術層面來說，我們也看到了，人工智能技術無論從通用技術算法模型還是技術框架來說，是一個從數學層面和計算機理論層面更加完備的理論系統。正因為如此，我們可以看到，區塊鏈技術在技術層上的一些完備性，實際上還是有差距的。
如何基於現有的智能化技術，將區塊鏈技術拓展為區塊鏈智能，這是我們現在極其關注的一個領域，這也是我在同濟大學的實驗室研究的一個方向。因為我們實驗室叫人工智能和區塊鏈智能技術，因為分佈式存儲分佈式計算，包括分佈式商業，是人工智能和區塊鏈結合的一個特點。
最後從基礎層面來看，基礎層實際上講的是數據資源系統平臺和硬件設施。除此之外，其實我要提的是數學的這麼一個概念，所有信息化技術的基礎都是數學，只有一個基本的數學邏輯，才有相應的算法，才有相應的代碼實現。
這樣的數學邏輯的缺失，使區塊鏈技術目前來說解決問題的場景相對單薄，無法完成大規模商業化的關鍵節點。而基礎層的人工智能算法實際上是已經相對比較完善的，包括在數據資源平臺層面和硬件層面。也就是說，我認為智能化的技術落地是可以通過人工智能技術的賦能，加上區塊鏈技術的網絡來實現的。
簡而言之，我們認為區塊鏈技術需要與人工智能結合，在基礎層拓展它在數據系統方面的兼容性和內嵌性。在技術層面，尤其是在算法層面，拓展現有的一系列共識算法模型的豐富度和應用場景的拓展性，尤其是在基礎框架和通用技術層面，是可以得到很大的提升的。那麼在應用層面，區塊鏈的技術性更多的是作為一種數字化金融和一些特定場景的溯源，徵信領域的應用，能否將它拓展到更多更豐富的B端場景，就看它與人工智能技術的結合的緊密度到底有多少了。
理解區塊鏈技術必須放在智能化技術這麼一個概念下去理解，如何去拓展區跨境技術和人工技術的人工智能技術的結合，這是我們現階段研究的一個重要的層面。也是我們說區塊鏈技術從一個相對較窄的領域，拓展到一個非常廣闊的領域的一個基本邏輯。
Part.4 5G技術推動智能經濟落地
然後我們討論一下5G技術推動智能經濟落地的一個邏輯。實際上，5G技術正是整個智能化技術的真正開端，叫智能經濟發展技術的真正開端。為什麼？是因為我們看這上面的四次技術革命的特徵，從機械化到電氣化到信息化到智能化，我們在這個過程當中所完成的，實際上是從能源革命到信息革命的變革。
在2010年左右，我們完成了信息化的第一階段，到現在我們正是信息化和智能化同步進步的這麼階段。只有信息化足夠充分才有可能完成智能化，那麼是否充分呢？實際上就是5G技術落地的一個關鍵時間點和判斷。
具體說來，我們看到這下面一系列5G時代的義務場景，包括視頻、娛樂、智慧交通、智慧城市、智慧能源、智能工業等等，都是我們討論智能經濟的一個重要的場景落地的特點。而5G技術跟其他技術的結合，包括跟人工智能物聯網雲計算等等，正是我們討論技術融合如何在一個技術架構下實現的關鍵方式。
也就是說在5G時代之前，實際上是存在兩個網絡，一個網絡是，比如說移動互聯網或者4G網絡等等。另外一個網絡是通信網絡，比如說wifi等等。那麼只有到了5G時代，兩種網絡才會變成一個網絡。如果說過去的20年實際上是運營商和設備商建立了整個網絡生態，包括整個底層的網絡信息的基礎設施，那麼消費互聯網的企業就是在這樣生態和事實下，創建了整個互聯網時代的，尤其是消費互聯網時代的商業模式和商業場景。這是我們看到的一個特點。
那麼接下來一個5G時代，關注的就是這一些設備商運營商如何通過5G網絡創造一些新的基礎設施，從而推動新的智能經濟浪潮，包括互聯網下半場的技術革命的實現。所以我們在這裡才提出5G技術，推動智能經濟落地。
正因為5G技術的出現，才使得整個產業鏈能夠期待下一次技術革命，才使得所有的剛才提到的技術能夠擁有一些新的技術場景和拓展空間，所有我們在消費互聯網端沉澱的技術，才能真正進行賦能行業這些事情。這是一個基本的智能技術革命的商業邏輯。
Part.5 區塊鏈技術的演化邏輯
我們來看下面這張圖，實際上就是區塊鏈技術在這個階段的演化基本邏輯。
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劉志毅，知名數字經濟學家，主要研究領域包括智能經濟、人工智能與企業數字化轉型等。中國科學院浙江數字內容研究院研究員，同濟大學人工智能與區塊鏈智能實驗室（AIBI）研究員。亞洲區塊鏈學會專家委員，亞洲區塊鏈產業研究院國際專家諮詢委員會委員，中國區塊鏈技術改革聯盟首席數字經濟學家。
今天咱們的主要話題是“經濟浪潮下企業數字化轉型”。又因為小雨智媒社區是一個討論人工智能和區塊鏈的社群，所以我更具體的分享內容叫“智能經濟生態與區塊鏈智能”。
我們會從中國和世界的經濟關係，包括人工智能、區塊鏈智能等技術話題，一起來討論一下技術經濟以及整個區塊鏈技術，未來在支撐經濟浪潮下的發展趨勢。
Part.1 中國與世界的經濟關係
首先看這張圖，這是麥肯錫之前發佈的一個報告。
這一系列數據實際上說明的是，中國作為全球大國，在擁有龐大經濟體量的同時，中國經濟尚未全方位實現與世界的融合。那麼按購買力評價計算來說，中國在2014年就已經成為了全球第一大經濟體，按GDP總量來說，中國在2018年達到了美國的66%，成為了全球第二大經濟體。
所以從整個總量來講，我們整個發展情況是不錯的，但是很顯然，這一系列數據說明了中國經濟存在進一步與世界融合的空間。我們從以下幾個角度來跟大家分享一下，融合空間主要在哪些層面？
第一個層面是貿易角度。中國作為全球貿易的主導國之一，換言之。最重要的全球貿易國家。從數據上來看，09年的時候，中國已經成為了全球最大的商品出口國，13年又成為全球最大的商品貿易國，在全球商品貿易中佔比從00年的時候大概2%左右增長到17年的11%。那麼我們可以看到整個中國在全球貿易當中佔據了一個非常核心的這麼一個地位，但是從細分的領域來看，中國的整個貿易總量雖然佔比較大，但是中國在服務貿易領域是不發展不完善的。
也就是說，中國的貿易規模，作為服務貿易來講是有缺陷的；作為影響力來講，雖然它是一個很重要的商品貿易國家，但是整個服務貿易的覆蓋及合作，實際上是主要針對周邊地區的。這是我們現在需要去關注到的地方。
而隨著中美貿易之間的競爭加大，這個情況對我們來說是需要得到改變的。尤其是服務貿易。中國在全球服務貿易當中的佔比需要增長，這是一個非常重要的數據。
第二個關鍵數據是企業。從總量來講，18年公佈的財富世界500強上榜企業當中，有110家來自中國大陸和中國香港，接近美國的126家。
最近公佈的數據當中，中國已經超過美國，成為了全球財富500強企業當中最大佔比的國家。但是具體來看，雖然這些企業已經成為了全球500強，但他們主要的營收都來自於中國。在中國境外的營收是有所增長，但是比例非常低，基本上不會超過20%。對比而言，標普500企業的海外營收比例接近一半。這是我們在國際化浪潮當中存在的一些缺陷。
更重要的是，我們中國的企業在全球的品牌價值影響是非常低的。18年的時候，海外公佈的福布斯2018年全球最佳品牌榜，一百強企業當中只有一家是中國企業，這就是我們所面臨的現狀。
最後，從技術層面來講，其實中國整個的研發開支在大幅度增長，從2000年的90億美金左右，增長到18年的接近3000億美金，僅次於美國。但是在一些核心技術上，中國依然要依賴進口，比如說大家都知道的芯片、半導體、光學設備等等。尤其是隨著全球越來越重視知識產權以後，中國的知識產權進口額就越來越高，大概在300多億美金這樣子。但是出口額不到一百億美金，大概是五六十億美金。
這種情況就會讓我們在知識產權的競爭當中，尤其是科技的競爭當中，處於一個比較落後的地位。簡單地說，這一系列數據，無論是企業貿易還是技術，包括我沒有討論到的資本人員數據等等，都說明了，中國目前處於一個非常重要的轉折點。
以往我們有一個說法叫新舊動能轉換，具體說來，就是中國對世界經濟的依存度在相對下降，世界對中國的依存度在相對上升的一個階段。那麼這個階段來講，中國需要更多地融入世界的經濟浪潮當中，主導整個全球化的這麼一個進程。
與此同時，在國內要實現這個經濟轉型/新舊動能轉換，那麼智能經濟就是在這樣的背景下被提出來的。
Part.2 智能經濟的生態系統
我們可以看這個圖，這個圖就是整個智能經濟的一個生態圖，它說明了智能經濟生態系統是怎樣去定義的。
有兩個關鍵點：一個關鍵點是，智能經濟是由數據加算法定義的技術範式發展出來的經濟形態。那麼從經濟學角度來講，我們注意到，智能經濟實際上是在技術之上探索一種新的經濟模式，這種模式是通過算法的方式，通過數據流動的自動化來化解複雜系統的不確定性。
我們知道，我們正處於複雜的、越來越具不確定性的經濟系統當中，那麼智能經濟就提供了一種解決不確定性的方式。比如說，我們可以看到在消費端和供給側都發生了一些變革，在消費端我們更注重所謂智能化生活、個性化消費。
因此我們看到，在商業模式上，我們更強調所謂網絡協同，數據智能C to B模式等等。那麼在供給側，我們強調的是整個供給側的變革，圍繞一系列作為新經濟的生態來塑造的，包括新品牌新產品，新零售新制造，新金融等等。
簡單來講，以往我們關注數字經濟，更多的是關注消費的經濟生態當中的一系列商業模式的重塑。那麼我們現在關注智能經濟，其實很重要一點，就是從消費探索到供給協調。
這個過程我們強調的就是高效協同、精準匹配和產銷合一的經濟生態。在生態下既有一系列數據相關技術的應用，比如說，我們說從互聯網到物聯網的拓展，也有算力的增長，包括從雲計算到邊緣計算，泛在計算等等。
最後一個層面是，人工智能技術也好，區塊鏈技術也好，都是從算法角度去探索技術，在解決複雜系統的難題時候的一個解決方案。
所以我們在製造業方面，提出了所謂數字孿生模型、流程模型、機理模型的概念，這是我們理解智能經濟的三個維度。簡單的說，就是這三種技術分別提供了一種新的連接和交互的網絡範式，從而使得網絡的規模價值效用能夠更充分發揮。
從物聯網角度來看，它使得網絡邊界規模增大，從AR/VR的角度來看，它使得人們進入網絡的方式變得多元。從區塊鏈的角度來看，可以建立一種局部的、基於產業和供給側需求的網絡，這是比較關鍵的。所以左邊三種技術分別提供三種不同的技術方式選型，來拓展智能經濟的網絡空間和交互的信息空間。
那麼右邊這三種技術實際上是提供了整個智能經濟發展的能源和動量。雲計算和存儲技術，使得企業在數據存儲管理和計算方面的能力實現了質的飛躍。也就是說，它使得我們以往依賴工業經濟的幾次技術變革，從純粹的實體能源，比如說蒸汽、石油等等，轉換到了信息社會的能源，也就是數據。
那麼數據需要存儲，需要通過計算的方式來運行，這是數據這種能源在信息空間當中得以運轉的方式。那麼人工智能技術實際上是通過算法的方式，讓這些數據的生產流通使用等環節能夠按照一定的算法，在特定的場景得到運用。 換言之，就是在智能經濟時代如何利用能源方式的表現。
那麼大數據當然就是在數據規模增長之後，數據處理能力的一個技術化的表現。
簡單的說，右邊這三種方式就是統合了一系列智能經濟時代數據能源的使用方式，從而呈現出一種數據智能的特徵，從而讓這種智能能夠從消費網絡當中延伸到供給網絡當中，這也是我們理解智能經濟時代核心技術的一個非常重要的視角。
理解了視角，也就理解了我們說整個智能經濟時代的核心技術，它有兩個基本特徵。
第一個特徵是網絡化，通過網絡化的技術拓展人們的空間，用代碼和數學的方式，將實體的經濟映射到網絡空間當中，創造一個新的經濟領域。
第二個特徵是通過計算和數據的方式產生智能，通過智能的方式，讓數字經濟的一些規律，從數字經濟的一個純粹的信息空間，拓展到現實經濟當中，這是我們理解整個數字經濟智能經濟基礎技術範式的基本邏輯。
那麼在我們理解了智能經濟的技術範式以後，我們再來看這張圖，就能夠理解智能經濟的基本邏輯，也就通過我們講的一系列技術在B端進行賦能，從而使得傳統行業能夠升級。
比如說物聯網的目標就是整合資源，實現有效配置，提升行業效率，減少資源浪費。這是物聯網在拓展網絡空間的同時，它產生的經濟效益。
那麼人工智能技術就是企業智能化、自動化的基礎，也是實現企業升級和數字化轉型的核心。它能夠非常有效地提高行業的能效，注意是行業的，而不只是單個企業的，這是我們今天講A.I.賦能的一個基本邏輯。所謂A.I.賦能其實是我們說計算機發明以後，到現在漫長的自動化技術發展歷史的一個重要節點。
企業賦能其實不是現在才出現的，尤其是技術賦能企業。而人工智能技術正是這個階段，我們說計算機自動化來提高企業運營效率，降低成本的一個主要技術類型，並不是在人工智能技術出現以後，我們才開始探討所謂叫企業科技賦能企業的發展。
那麼接下來看，雲計算技術為行業智能化數字化提供了一個技術實體的載體，輔助行業轉型。可以說，正是雲計算的出現，才推動了整個數字化轉型浪潮，從本地化服務到雲服務的轉型。
美國的B端的企業賦能的市場，原來主要是由IBM、甲骨文等企業提供服務。我們當時叫IT諮詢。隨著亞馬遜的人工雲計算技術的發展，包括他後來用人工智能技術去推動雲計算的落實，很大的這一類的企業端賦能的市場份額就被亞馬遜所替代了。我們知道，中國的阿里巴巴實際上是原來用所謂IoE最多的國內的企業之一，即IBM的小型機、Oracle數據庫、EMC存儲設備，IoE壟斷了整個企業賦能的原有IT設備的市場。
阿里巴巴正是看到了這類國外企業在做相應服務的時候的一系列的問題，和相對的弱點。在這個過程當中，阿里巴巴自主開發了整個阿里雲的服務，不僅能服務於阿里自身的生態，也能對外去進行賦能。我們可以看到，雲計算在發展過程當中一個重要的轉變和邏輯。
最後我們討論大數據技術，大數據技術其實是隨著互聯網和移動互聯網的發展而衍生出來的一種需求端的技術。大數據可以幫助實現行業產業鏈的各環節精準升級，由C端向B端傳導用戶需求，供應鏈數據流將有效減少產能過剩。
我們在討論所謂數據智能、數據商業的時候，實際上就是將數據作為核心的能源和分析對象，通過科技平臺的數據整合能力，將B端的一系列數據類的需求整合出來，比如說分析運營風險管控等等，通過大數據的方式自動化完成這些功能。簡而言之就是，我們討論的這一系列技術都在做一個B端賦能行業升級的作用。可以通過對企業賦能，從而讓企業在競爭當中更具備優勢。
那麼在這個過程當中，所有的技術都並不能割裂開來看，而是看他們在什麼場景下產生什麼樣的具體作用。
Part.3 區塊鏈技術與人工智能
區塊鏈技術與人工智能結合具有很強的必要性。我們可以看到這張圖中人工智能實際上在應用層、技術層、基礎層都已經到了一個非常成熟的程度。
從應用層來說，我們說第三次人工智能技術的浪潮是以深度學習為代表的整個人工智能技術的變革，那麼它拓展了一系列我們說人工智能智能化的應用場景的落地，包括我們在這裡列舉的金融客服機器人等等。那麼顯而易見，這些場景是完全可以通過跟其他技術的結合，來進行一個更深層次的價值落地和B端賦能的工作。
從技術層面來說，我們也看到了，人工智能技術無論從通用技術算法模型還是技術框架來說，是一個從數學層面和計算機理論層面更加完備的理論系統。正因為如此，我們可以看到，區塊鏈技術在技術層上的一些完備性，實際上還是有差距的。
如何基於現有的智能化技術，將區塊鏈技術拓展為區塊鏈智能，這是我們現在極其關注的一個領域，這也是我在同濟大學的實驗室研究的一個方向。因為我們實驗室叫人工智能和區塊鏈智能技術，因為分佈式存儲分佈式計算，包括分佈式商業，是人工智能和區塊鏈結合的一個特點。
最後從基礎層面來看，基礎層實際上講的是數據資源系統平臺和硬件設施。除此之外，其實我要提的是數學的這麼一個概念，所有信息化技術的基礎都是數學，只有一個基本的數學邏輯，才有相應的算法，才有相應的代碼實現。
這樣的數學邏輯的缺失，使區塊鏈技術目前來說解決問題的場景相對單薄，無法完成大規模商業化的關鍵節點。而基礎層的人工智能算法實際上是已經相對比較完善的，包括在數據資源平臺層面和硬件層面。也就是說，我認為智能化的技術落地是可以通過人工智能技術的賦能，加上區塊鏈技術的網絡來實現的。
簡而言之，我們認為區塊鏈技術需要與人工智能結合，在基礎層拓展它在數據系統方面的兼容性和內嵌性。在技術層面，尤其是在算法層面，拓展現有的一系列共識算法模型的豐富度和應用場景的拓展性，尤其是在基礎框架和通用技術層面，是可以得到很大的提升的。那麼在應用層面，區塊鏈的技術性更多的是作為一種數字化金融和一些特定場景的溯源，徵信領域的應用，能否將它拓展到更多更豐富的B端場景，就看它與人工智能技術的結合的緊密度到底有多少了。
理解區塊鏈技術必須放在智能化技術這麼一個概念下去理解，如何去拓展區跨境技術和人工技術的人工智能技術的結合，這是我們現階段研究的一個重要的層面。也是我們說區塊鏈技術從一個相對較窄的領域，拓展到一個非常廣闊的領域的一個基本邏輯。
Part.4 5G技術推動智能經濟落地
然後我們討論一下5G技術推動智能經濟落地的一個邏輯。實際上，5G技術正是整個智能化技術的真正開端，叫智能經濟發展技術的真正開端。為什麼？是因為我們看這上面的四次技術革命的特徵，從機械化到電氣化到信息化到智能化，我們在這個過程當中所完成的，實際上是從能源革命到信息革命的變革。
在2010年左右，我們完成了信息化的第一階段，到現在我們正是信息化和智能化同步進步的這麼階段。只有信息化足夠充分才有可能完成智能化，那麼是否充分呢？實際上就是5G技術落地的一個關鍵時間點和判斷。
具體說來，我們看到這下面一系列5G時代的義務場景，包括視頻、娛樂、智慧交通、智慧城市、智慧能源、智能工業等等，都是我們討論智能經濟的一個重要的場景落地的特點。而5G技術跟其他技術的結合，包括跟人工智能物聯網雲計算等等，正是我們討論技術融合如何在一個技術架構下實現的關鍵方式。
也就是說在5G時代之前，實際上是存在兩個網絡，一個網絡是，比如說移動互聯網或者4G網絡等等。另外一個網絡是通信網絡，比如說wifi等等。那麼只有到了5G時代，兩種網絡才會變成一個網絡。如果說過去的20年實際上是運營商和設備商建立了整個網絡生態，包括整個底層的網絡信息的基礎設施，那麼消費互聯網的企業就是在這樣生態和事實下，創建了整個互聯網時代的，尤其是消費互聯網時代的商業模式和商業場景。這是我們看到的一個特點。
那麼接下來一個5G時代，關注的就是這一些設備商運營商如何通過5G網絡創造一些新的基礎設施，從而推動新的智能經濟浪潮，包括互聯網下半場的技術革命的實現。所以我們在這裡才提出5G技術，推動智能經濟落地。
正因為5G技術的出現，才使得整個產業鏈能夠期待下一次技術革命，才使得所有的剛才提到的技術能夠擁有一些新的技術場景和拓展空間，所有我們在消費互聯網端沉澱的技術，才能真正進行賦能行業這些事情。這是一個基本的智能技術革命的商業邏輯。
Part.5 區塊鏈技術的演化邏輯
我們來看下面這張圖，實際上就是區塊鏈技術在這個階段的演化基本邏輯。
我們說未來的智能經濟的基礎設施是5G網絡加人工智能算法，叫區塊鏈的網絡智能。
那麼我們正處於第一階段，也就是建立區塊鏈的基礎設施的階段。在這個階段，我們認為區塊鏈最有可能成為下一代網絡的基礎技術之一，但不一定是唯一的技術。而能否形成，就要取決於它與實體產業這些相應的技術概念的融合程度到底能夠是怎麼樣的，是否真的能實現為產業賦能的重要的角色定位。
第二個階段，我們認為區塊鏈技術是建立於基於5G技術的價值網絡。隨著5G技術發展起來以後，在工業互聯網端，在其他的非消費場景的網絡端，能夠拓展相應的網絡邊界，這時候區塊鏈技術就能夠在產業端得到一定的應用，從而才形成我們認為的那種為實體經濟賦能的價值網絡。正因此，包括通證經濟也好，包括工業網絡的區塊鏈化也好，包括能源網絡的交易市場等也好，都需要一個5G技術的落地，在這以後，才能進行這樣的大規模的商業價值落地。
第三個階段，就是數字孿生的智能技術。數字孿生實際上原來是一個在工業設計製造領域的概念，就是通過模型的方式，將工業製造的一些流程映射到數字化模型當中。但是拓展開來，我們認為數字孿生是一種將物理世界和信息世界連接起來的一個概念。原來我們理解的信息世界是和物理世界分開的，那麼我們現在知道了，信息世界是由實體經濟世界映射出來的數字孿生的世界，這樣它就既具備信息世界的一些特徵，也具備與現實的物理經濟事件的聯繫。
正因為具備了這一系列聯繫，我們才能做一個判斷：為什麼這些技術，尤其是這些新的技術，尤其是區塊鏈技術落實得如此的慢，或者是不及預期。就是因為我們在構建所有的所謂新的數字經濟的，尤其是區塊鏈相關、經濟和商業相關的模型的時候，並沒有考慮到實體經濟和和信息經濟的連接。如果沒有考慮到，那麼你的所有改造也好，賦能也好，都脫離了原來的實體經濟世界的基本邏輯，就無法真正地產生所謂賦能的作用。數字孿生的世界如果不考慮原生的實體經濟體的發展，就無法真正地產生商業價值。
簡單的說，就是如果我們要探索一種新的經濟模型，一定是在原有的經濟生態當中做增量，而不是從0到1創造一個經濟生態。因為我們面臨的是一個已經成型的複雜的經濟系統，如果從0到1去創造，實際上是創造一種新的價值模型和價值生產方式，而在現有的經濟生態當中，這件事情幾乎是不可能的。
所以我們看到Facebook內部所面臨的強大的壓力，不僅僅是所謂監管政策和一些政府的考量，更重要的原因是它所創造那種經濟生態，並不是一種全新的經濟生態能夠去依賴的經濟市場，而是創造了一種基於原有經濟生態或金融生態的這麼一種價值衡量方式。
通常情況下，價值衡量方式需要是標準統一的，是中心化的，這跟它創造價值的方式相對來說是矛盾的。這也是我們看到一系列的，基於穩定幣也好，基於原有的數字金融生態也好，它拓展的這種經濟空間的侷限性所在：因為數字孿生的經濟世界跟實體的經濟世界是無法打通的。
簡而言之，區塊鏈技術要發展，實際上就要經過這麼三個階段，從基礎設施到價值網絡到區塊鏈智能，它是在一個智能經濟發展的大浪潮當中的技術演變的過程，我們需要在建立好區塊鏈技術設施的同時，等待基於5G技術的價值網絡的建立時機，然後才能產生一個數字孿生世界的區塊鏈智能技術的落地。
我們說技術一定是有初期的週期，實際上是跟經濟強烈互動的。在這個情況下，我們需要一邊做產業實踐的探索，一邊去整合相應的技術融合在產業端的實踐。這是我們理解區塊鏈技術發展的基本的商業和技術結合的邏輯。
Part.6 理解智能經濟概念
最後我們來看這一張圖。這張圖就是我們對智能經濟這個概念的認知。
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劉志毅，知名數字經濟學家，主要研究領域包括智能經濟、人工智能與企業數字化轉型等。中國科學院浙江數字內容研究院研究員，同濟大學人工智能與區塊鏈智能實驗室（AIBI）研究員。亞洲區塊鏈學會專家委員，亞洲區塊鏈產業研究院國際專家諮詢委員會委員，中國區塊鏈技術改革聯盟首席數字經濟學家。
今天咱們的主要話題是“經濟浪潮下企業數字化轉型”。又因為小雨智媒社區是一個討論人工智能和區塊鏈的社群，所以我更具體的分享內容叫“智能經濟生態與區塊鏈智能”。
我們會從中國和世界的經濟關係，包括人工智能、區塊鏈智能等技術話題，一起來討論一下技術經濟以及整個區塊鏈技術，未來在支撐經濟浪潮下的發展趨勢。
Part.1 中國與世界的經濟關係
首先看這張圖，這是麥肯錫之前發佈的一個報告。
這一系列數據實際上說明的是，中國作為全球大國，在擁有龐大經濟體量的同時，中國經濟尚未全方位實現與世界的融合。那麼按購買力評價計算來說，中國在2014年就已經成為了全球第一大經濟體，按GDP總量來說，中國在2018年達到了美國的66%，成為了全球第二大經濟體。
所以從整個總量來講，我們整個發展情況是不錯的，但是很顯然，這一系列數據說明了中國經濟存在進一步與世界融合的空間。我們從以下幾個角度來跟大家分享一下，融合空間主要在哪些層面？
第一個層面是貿易角度。中國作為全球貿易的主導國之一，換言之。最重要的全球貿易國家。從數據上來看，09年的時候，中國已經成為了全球最大的商品出口國，13年又成為全球最大的商品貿易國，在全球商品貿易中佔比從00年的時候大概2%左右增長到17年的11%。那麼我們可以看到整個中國在全球貿易當中佔據了一個非常核心的這麼一個地位，但是從細分的領域來看，中國的整個貿易總量雖然佔比較大，但是中國在服務貿易領域是不發展不完善的。
也就是說，中國的貿易規模，作為服務貿易來講是有缺陷的；作為影響力來講，雖然它是一個很重要的商品貿易國家，但是整個服務貿易的覆蓋及合作，實際上是主要針對周邊地區的。這是我們現在需要去關注到的地方。
而隨著中美貿易之間的競爭加大，這個情況對我們來說是需要得到改變的。尤其是服務貿易。中國在全球服務貿易當中的佔比需要增長，這是一個非常重要的數據。
第二個關鍵數據是企業。從總量來講，18年公佈的財富世界500強上榜企業當中，有110家來自中國大陸和中國香港，接近美國的126家。
最近公佈的數據當中，中國已經超過美國，成為了全球財富500強企業當中最大佔比的國家。但是具體來看，雖然這些企業已經成為了全球500強，但他們主要的營收都來自於中國。在中國境外的營收是有所增長，但是比例非常低，基本上不會超過20%。對比而言，標普500企業的海外營收比例接近一半。這是我們在國際化浪潮當中存在的一些缺陷。
更重要的是，我們中國的企業在全球的品牌價值影響是非常低的。18年的時候，海外公佈的福布斯2018年全球最佳品牌榜，一百強企業當中只有一家是中國企業，這就是我們所面臨的現狀。
最後，從技術層面來講，其實中國整個的研發開支在大幅度增長，從2000年的90億美金左右，增長到18年的接近3000億美金，僅次於美國。但是在一些核心技術上，中國依然要依賴進口，比如說大家都知道的芯片、半導體、光學設備等等。尤其是隨著全球越來越重視知識產權以後，中國的知識產權進口額就越來越高，大概在300多億美金這樣子。但是出口額不到一百億美金，大概是五六十億美金。
這種情況就會讓我們在知識產權的競爭當中，尤其是科技的競爭當中，處於一個比較落後的地位。簡單地說，這一系列數據，無論是企業貿易還是技術，包括我沒有討論到的資本人員數據等等，都說明了，中國目前處於一個非常重要的轉折點。
以往我們有一個說法叫新舊動能轉換，具體說來，就是中國對世界經濟的依存度在相對下降，世界對中國的依存度在相對上升的一個階段。那麼這個階段來講，中國需要更多地融入世界的經濟浪潮當中，主導整個全球化的這麼一個進程。
與此同時，在國內要實現這個經濟轉型/新舊動能轉換，那麼智能經濟就是在這樣的背景下被提出來的。
Part.2 智能經濟的生態系統
我們可以看這個圖，這個圖就是整個智能經濟的一個生態圖，它說明了智能經濟生態系統是怎樣去定義的。
有兩個關鍵點：一個關鍵點是，智能經濟是由數據加算法定義的技術範式發展出來的經濟形態。那麼從經濟學角度來講，我們注意到，智能經濟實際上是在技術之上探索一種新的經濟模式，這種模式是通過算法的方式，通過數據流動的自動化來化解複雜系統的不確定性。
我們知道，我們正處於複雜的、越來越具不確定性的經濟系統當中，那麼智能經濟就提供了一種解決不確定性的方式。比如說，我們可以看到在消費端和供給側都發生了一些變革，在消費端我們更注重所謂智能化生活、個性化消費。
因此我們看到，在商業模式上，我們更強調所謂網絡協同，數據智能C to B模式等等。那麼在供給側，我們強調的是整個供給側的變革，圍繞一系列作為新經濟的生態來塑造的，包括新品牌新產品，新零售新制造，新金融等等。
簡單來講，以往我們關注數字經濟，更多的是關注消費的經濟生態當中的一系列商業模式的重塑。那麼我們現在關注智能經濟，其實很重要一點，就是從消費探索到供給協調。
這個過程我們強調的就是高效協同、精準匹配和產銷合一的經濟生態。在生態下既有一系列數據相關技術的應用，比如說，我們說從互聯網到物聯網的拓展，也有算力的增長，包括從雲計算到邊緣計算，泛在計算等等。
最後一個層面是，人工智能技術也好，區塊鏈技術也好，都是從算法角度去探索技術，在解決複雜系統的難題時候的一個解決方案。
所以我們在製造業方面，提出了所謂數字孿生模型、流程模型、機理模型的概念，這是我們理解智能經濟的三個維度。簡單的說，就是這三種技術分別提供了一種新的連接和交互的網絡範式，從而使得網絡的規模價值效用能夠更充分發揮。
從物聯網角度來看，它使得網絡邊界規模增大，從AR/VR的角度來看，它使得人們進入網絡的方式變得多元。從區塊鏈的角度來看，可以建立一種局部的、基於產業和供給側需求的網絡，這是比較關鍵的。所以左邊三種技術分別提供三種不同的技術方式選型，來拓展智能經濟的網絡空間和交互的信息空間。
那麼右邊這三種技術實際上是提供了整個智能經濟發展的能源和動量。雲計算和存儲技術，使得企業在數據存儲管理和計算方面的能力實現了質的飛躍。也就是說，它使得我們以往依賴工業經濟的幾次技術變革，從純粹的實體能源，比如說蒸汽、石油等等，轉換到了信息社會的能源，也就是數據。
那麼數據需要存儲，需要通過計算的方式來運行，這是數據這種能源在信息空間當中得以運轉的方式。那麼人工智能技術實際上是通過算法的方式，讓這些數據的生產流通使用等環節能夠按照一定的算法，在特定的場景得到運用。 換言之，就是在智能經濟時代如何利用能源方式的表現。
那麼大數據當然就是在數據規模增長之後，數據處理能力的一個技術化的表現。
簡單的說，右邊這三種方式就是統合了一系列智能經濟時代數據能源的使用方式，從而呈現出一種數據智能的特徵，從而讓這種智能能夠從消費網絡當中延伸到供給網絡當中，這也是我們理解智能經濟時代核心技術的一個非常重要的視角。
理解了視角，也就理解了我們說整個智能經濟時代的核心技術，它有兩個基本特徵。
第一個特徵是網絡化，通過網絡化的技術拓展人們的空間，用代碼和數學的方式，將實體的經濟映射到網絡空間當中，創造一個新的經濟領域。
第二個特徵是通過計算和數據的方式產生智能，通過智能的方式，讓數字經濟的一些規律，從數字經濟的一個純粹的信息空間，拓展到現實經濟當中，這是我們理解整個數字經濟智能經濟基礎技術範式的基本邏輯。
那麼在我們理解了智能經濟的技術範式以後，我們再來看這張圖，就能夠理解智能經濟的基本邏輯，也就通過我們講的一系列技術在B端進行賦能，從而使得傳統行業能夠升級。
比如說物聯網的目標就是整合資源，實現有效配置，提升行業效率，減少資源浪費。這是物聯網在拓展網絡空間的同時，它產生的經濟效益。
那麼人工智能技術就是企業智能化、自動化的基礎，也是實現企業升級和數字化轉型的核心。它能夠非常有效地提高行業的能效，注意是行業的，而不只是單個企業的，這是我們今天講A.I.賦能的一個基本邏輯。所謂A.I.賦能其實是我們說計算機發明以後，到現在漫長的自動化技術發展歷史的一個重要節點。
企業賦能其實不是現在才出現的，尤其是技術賦能企業。而人工智能技術正是這個階段，我們說計算機自動化來提高企業運營效率，降低成本的一個主要技術類型，並不是在人工智能技術出現以後，我們才開始探討所謂叫企業科技賦能企業的發展。
那麼接下來看，雲計算技術為行業智能化數字化提供了一個技術實體的載體，輔助行業轉型。可以說，正是雲計算的出現，才推動了整個數字化轉型浪潮，從本地化服務到雲服務的轉型。
美國的B端的企業賦能的市場，原來主要是由IBM、甲骨文等企業提供服務。我們當時叫IT諮詢。隨著亞馬遜的人工雲計算技術的發展，包括他後來用人工智能技術去推動雲計算的落實，很大的這一類的企業端賦能的市場份額就被亞馬遜所替代了。我們知道，中國的阿里巴巴實際上是原來用所謂IoE最多的國內的企業之一，即IBM的小型機、Oracle數據庫、EMC存儲設備，IoE壟斷了整個企業賦能的原有IT設備的市場。
阿里巴巴正是看到了這類國外企業在做相應服務的時候的一系列的問題，和相對的弱點。在這個過程當中，阿里巴巴自主開發了整個阿里雲的服務，不僅能服務於阿里自身的生態，也能對外去進行賦能。我們可以看到，雲計算在發展過程當中一個重要的轉變和邏輯。
最後我們討論大數據技術，大數據技術其實是隨著互聯網和移動互聯網的發展而衍生出來的一種需求端的技術。大數據可以幫助實現行業產業鏈的各環節精準升級，由C端向B端傳導用戶需求，供應鏈數據流將有效減少產能過剩。
我們在討論所謂數據智能、數據商業的時候，實際上就是將數據作為核心的能源和分析對象，通過科技平臺的數據整合能力，將B端的一系列數據類的需求整合出來，比如說分析運營風險管控等等，通過大數據的方式自動化完成這些功能。簡而言之就是，我們討論的這一系列技術都在做一個B端賦能行業升級的作用。可以通過對企業賦能，從而讓企業在競爭當中更具備優勢。
那麼在這個過程當中，所有的技術都並不能割裂開來看，而是看他們在什麼場景下產生什麼樣的具體作用。
Part.3 區塊鏈技術與人工智能
區塊鏈技術與人工智能結合具有很強的必要性。我們可以看到這張圖中人工智能實際上在應用層、技術層、基礎層都已經到了一個非常成熟的程度。
從應用層來說，我們說第三次人工智能技術的浪潮是以深度學習為代表的整個人工智能技術的變革，那麼它拓展了一系列我們說人工智能智能化的應用場景的落地，包括我們在這裡列舉的金融客服機器人等等。那麼顯而易見，這些場景是完全可以通過跟其他技術的結合，來進行一個更深層次的價值落地和B端賦能的工作。
從技術層面來說，我們也看到了，人工智能技術無論從通用技術算法模型還是技術框架來說，是一個從數學層面和計算機理論層面更加完備的理論系統。正因為如此，我們可以看到，區塊鏈技術在技術層上的一些完備性，實際上還是有差距的。
如何基於現有的智能化技術，將區塊鏈技術拓展為區塊鏈智能，這是我們現在極其關注的一個領域，這也是我在同濟大學的實驗室研究的一個方向。因為我們實驗室叫人工智能和區塊鏈智能技術，因為分佈式存儲分佈式計算，包括分佈式商業，是人工智能和區塊鏈結合的一個特點。
最後從基礎層面來看，基礎層實際上講的是數據資源系統平臺和硬件設施。除此之外，其實我要提的是數學的這麼一個概念，所有信息化技術的基礎都是數學，只有一個基本的數學邏輯，才有相應的算法，才有相應的代碼實現。
這樣的數學邏輯的缺失，使區塊鏈技術目前來說解決問題的場景相對單薄，無法完成大規模商業化的關鍵節點。而基礎層的人工智能算法實際上是已經相對比較完善的，包括在數據資源平臺層面和硬件層面。也就是說，我認為智能化的技術落地是可以通過人工智能技術的賦能，加上區塊鏈技術的網絡來實現的。
簡而言之，我們認為區塊鏈技術需要與人工智能結合，在基礎層拓展它在數據系統方面的兼容性和內嵌性。在技術層面，尤其是在算法層面，拓展現有的一系列共識算法模型的豐富度和應用場景的拓展性，尤其是在基礎框架和通用技術層面，是可以得到很大的提升的。那麼在應用層面，區塊鏈的技術性更多的是作為一種數字化金融和一些特定場景的溯源，徵信領域的應用，能否將它拓展到更多更豐富的B端場景，就看它與人工智能技術的結合的緊密度到底有多少了。
理解區塊鏈技術必須放在智能化技術這麼一個概念下去理解，如何去拓展區跨境技術和人工技術的人工智能技術的結合，這是我們現階段研究的一個重要的層面。也是我們說區塊鏈技術從一個相對較窄的領域，拓展到一個非常廣闊的領域的一個基本邏輯。
Part.4 5G技術推動智能經濟落地
然後我們討論一下5G技術推動智能經濟落地的一個邏輯。實際上，5G技術正是整個智能化技術的真正開端，叫智能經濟發展技術的真正開端。為什麼？是因為我們看這上面的四次技術革命的特徵，從機械化到電氣化到信息化到智能化，我們在這個過程當中所完成的，實際上是從能源革命到信息革命的變革。
在2010年左右，我們完成了信息化的第一階段，到現在我們正是信息化和智能化同步進步的這麼階段。只有信息化足夠充分才有可能完成智能化，那麼是否充分呢？實際上就是5G技術落地的一個關鍵時間點和判斷。
具體說來，我們看到這下面一系列5G時代的義務場景，包括視頻、娛樂、智慧交通、智慧城市、智慧能源、智能工業等等，都是我們討論智能經濟的一個重要的場景落地的特點。而5G技術跟其他技術的結合，包括跟人工智能物聯網雲計算等等，正是我們討論技術融合如何在一個技術架構下實現的關鍵方式。
也就是說在5G時代之前，實際上是存在兩個網絡，一個網絡是，比如說移動互聯網或者4G網絡等等。另外一個網絡是通信網絡，比如說wifi等等。那麼只有到了5G時代，兩種網絡才會變成一個網絡。如果說過去的20年實際上是運營商和設備商建立了整個網絡生態，包括整個底層的網絡信息的基礎設施，那麼消費互聯網的企業就是在這樣生態和事實下，創建了整個互聯網時代的，尤其是消費互聯網時代的商業模式和商業場景。這是我們看到的一個特點。
那麼接下來一個5G時代，關注的就是這一些設備商運營商如何通過5G網絡創造一些新的基礎設施，從而推動新的智能經濟浪潮，包括互聯網下半場的技術革命的實現。所以我們在這裡才提出5G技術，推動智能經濟落地。
正因為5G技術的出現，才使得整個產業鏈能夠期待下一次技術革命，才使得所有的剛才提到的技術能夠擁有一些新的技術場景和拓展空間，所有我們在消費互聯網端沉澱的技術，才能真正進行賦能行業這些事情。這是一個基本的智能技術革命的商業邏輯。
Part.5 區塊鏈技術的演化邏輯
我們來看下面這張圖，實際上就是區塊鏈技術在這個階段的演化基本邏輯。
我們說未來的智能經濟的基礎設施是5G網絡加人工智能算法，叫區塊鏈的網絡智能。
那麼我們正處於第一階段，也就是建立區塊鏈的基礎設施的階段。在這個階段，我們認為區塊鏈最有可能成為下一代網絡的基礎技術之一，但不一定是唯一的技術。而能否形成，就要取決於它與實體產業這些相應的技術概念的融合程度到底能夠是怎麼樣的，是否真的能實現為產業賦能的重要的角色定位。
第二個階段，我們認為區塊鏈技術是建立於基於5G技術的價值網絡。隨著5G技術發展起來以後，在工業互聯網端，在其他的非消費場景的網絡端，能夠拓展相應的網絡邊界，這時候區塊鏈技術就能夠在產業端得到一定的應用，從而才形成我們認為的那種為實體經濟賦能的價值網絡。正因此，包括通證經濟也好，包括工業網絡的區塊鏈化也好，包括能源網絡的交易市場等也好，都需要一個5G技術的落地，在這以後，才能進行這樣的大規模的商業價值落地。
第三個階段，就是數字孿生的智能技術。數字孿生實際上原來是一個在工業設計製造領域的概念，就是通過模型的方式，將工業製造的一些流程映射到數字化模型當中。但是拓展開來，我們認為數字孿生是一種將物理世界和信息世界連接起來的一個概念。原來我們理解的信息世界是和物理世界分開的，那麼我們現在知道了，信息世界是由實體經濟世界映射出來的數字孿生的世界，這樣它就既具備信息世界的一些特徵，也具備與現實的物理經濟事件的聯繫。
正因為具備了這一系列聯繫，我們才能做一個判斷：為什麼這些技術，尤其是這些新的技術，尤其是區塊鏈技術落實得如此的慢，或者是不及預期。就是因為我們在構建所有的所謂新的數字經濟的，尤其是區塊鏈相關、經濟和商業相關的模型的時候，並沒有考慮到實體經濟和和信息經濟的連接。如果沒有考慮到，那麼你的所有改造也好，賦能也好，都脫離了原來的實體經濟世界的基本邏輯，就無法真正地產生所謂賦能的作用。數字孿生的世界如果不考慮原生的實體經濟體的發展，就無法真正地產生商業價值。
簡單的說，就是如果我們要探索一種新的經濟模型，一定是在原有的經濟生態當中做增量，而不是從0到1創造一個經濟生態。因為我們面臨的是一個已經成型的複雜的經濟系統，如果從0到1去創造，實際上是創造一種新的價值模型和價值生產方式，而在現有的經濟生態當中，這件事情幾乎是不可能的。
所以我們看到Facebook內部所面臨的強大的壓力，不僅僅是所謂監管政策和一些政府的考量，更重要的原因是它所創造那種經濟生態，並不是一種全新的經濟生態能夠去依賴的經濟市場，而是創造了一種基於原有經濟生態或金融生態的這麼一種價值衡量方式。
通常情況下，價值衡量方式需要是標準統一的，是中心化的，這跟它創造價值的方式相對來說是矛盾的。這也是我們看到一系列的，基於穩定幣也好，基於原有的數字金融生態也好，它拓展的這種經濟空間的侷限性所在：因為數字孿生的經濟世界跟實體的經濟世界是無法打通的。
簡而言之，區塊鏈技術要發展，實際上就要經過這麼三個階段，從基礎設施到價值網絡到區塊鏈智能，它是在一個智能經濟發展的大浪潮當中的技術演變的過程，我們需要在建立好區塊鏈技術設施的同時，等待基於5G技術的價值網絡的建立時機，然後才能產生一個數字孿生世界的區塊鏈智能技術的落地。
我們說技術一定是有初期的週期，實際上是跟經濟強烈互動的。在這個情況下，我們需要一邊做產業實踐的探索，一邊去整合相應的技術融合在產業端的實踐。這是我們理解區塊鏈技術發展的基本的商業和技術結合的邏輯。
Part.6 理解智能經濟概念
最後我們來看這一張圖。這張圖就是我們對智能經濟這個概念的認知。
實際上關於這個概念，阿里巴巴在今年3月份的時候就出了一系列報告，來探討這些智能經濟發展的趨勢。在這裡，我在它的基礎上再做一步探索。
第一個趨勢是，從萬物互聯到萬物智聯，只有擁有了萬物智聯的技術基礎，才有可能探討智能經濟的落地方式。這也就是為什麼我們看到，很多的前沿企業，無論是華為也好，愛立信也好，思科也好，他們都在提出邊緣計算的相應解決方案。所謂邊緣計算就是在終端賦予節點智能，萬物智聯是未來的第一個重要趨勢。
第二個趨勢就是從傳統社會到智能社會，它是一個非常重要的轉變。傳統社會所有的人的功能性是趨同的，他們更多的是作為一種功能性內機械化的方式進行組織。
但是在智能社會，每個人是差異化的。 那麼在智能社會當中，趨同的工作有人工智能相應的技術去完成，而差異化的創造，具有創意性的工作，由人類個體去完成、去決策，這是我們接下來發揮整個社會經濟新動能的基礎邏輯。只有智能社會當中的智能被人類所掌控，才有可能留下更多的時間和精力，包括社會的創造力，為創意社會做一個基礎。
第三，就是網絡組織的變遷，或者組織形態的變遷，就是從傳統組織到網絡組織的一個演化的過程。這實際上就是涉及到人與人協作的方式的演變，在傳統社會是工業化管理的那一套邏輯。 在智能社會，是基於創意人才的管理方式，或者叫組織邏輯，包括我們之前討論的、去中心化的協作組織的一個方式，都是組織變遷的體現。那麼在新的技術範式下，有新的組織形態，這是我們接下來討論的一個最重要的方面，因為只有好的組織形態才能推動技術賦能真正落實。
第四，就是從價值鏈到價值生態。所謂價值鏈就是我們說傳統管理理論當中所研究企業的一個基本邏輯，而價值生態是我們說從互聯網企業到信息科技企業所探索的一種基本的商業邏輯。
正因為有了平臺的出現，生態的出現，才有了我們理解新的商業的基本方式。不同的生態塑造不同的經濟實體，不同的生態，又需要不同的資源稟賦的企業進行不同組織形式的結合，這是我們現在去看待未來協作方式和商業價值流通的一個新的範式。
所以我最近在做一個研究，就是在做國內外平臺類企業和生態類企業的基本經濟學的創新創業案例的這麼一個經濟學視角的研究，就是在生態這個角度去看到每個企業的內部發展的方式。
最後一個概念就是從物理世界到數字世界，也就是數字孿生。剛才我們也解釋了，現實世界的經濟是在歐姆尼世界發生的新經濟，原來是在純粹的數字空間發生的。
那麼隨著產業消費互聯網演變到產業互聯網，就是說，我們理解新經濟的邏輯，要從純粹的數字空間延伸到軟身數字孿生空間，就是既要具備數字空間的經濟學或者是商業特徵的這麼一個視角，也要具備與現實經濟世界連接的這麼一個視角，數字孿生不再只是一個模型模擬的概念，而是一個理解傳統經濟和新經濟內在聯繫和相應結構內嵌方式的視角，這是我們一個非常重要的觀點。簡而言之，隨著智能經濟的發展，我們看到以往的那些技術概念正在隨就是朝著網絡化智能化信息化這三條主線融合。
而這些技術本身互相之間是有內在的影響的，不能單看某個技術概念的結合。而智能經濟正是在這樣的背景下，從消費端影響到供給側，從而構建了一種我們最開始討論的叫協同化、自動化、全球化的這麼一種高效協同，精準匹配，產銷合一的經濟形態。
理解這種經濟形態，既要從技術概念去理解，也要從商業邏輯上去理解。智能經濟它所構建的數據算理算法，定義的不僅僅是技術的邊界，而且拓展了原來我們所探討的數字經濟的邊界。這是為什麼我們看到很多企業從消費互聯網端轉向產業互聯網的時候，他們轉型的視角和認知水平實際上是沒有很好地跟上的。
最後為大家總結的就是：
理解任何一種技術概念，一定放在具體的經濟範式當中去理解，而不是單獨理解它的概念。正因為智能經濟的浪潮轉型正在到來，我們真的看到多種多樣的不確定性，外部的商業環境在變化，無論你在投資研究還是做企業，都需要建立一種更深刻的理解這種商業結構變遷的理念和認知水平，這也是我的一個研究方向，也歡迎大家在這個角度上跟我做更多的探討和研究。
我接下來也在撰寫一本全球智能經濟創新案例，歡迎大家一起來討論和研究，謝謝大家。