11月14日，2020「甲子引力」大會于北京召開。開幕式上，甲子光年創始人兼CEO張一甲（甲小姐）為逾千名各界來賓帶來了《2020中國數字經濟55個判斷：命運與共，大道不孤》主題報告。 張一甲從微觀、中觀、宏觀出發，以一年、十年和百年為尺度，帶我們測量了我們所處的這個時代。 一年可見草木枯榮。疫情當前，全球放眼望去，中國是一個例外。中國成為2020年唯一正增長的主要經濟體，并持續吸引全球資本巨浪涌入。中國企業不僅正加速數字化轉型，也大刀闊斧地擁抱創新發展。 十年可見產業變遷。疫情加快了歷史周期性的變遷。

張一甲結合中國經濟發展、人口結構和社會現象，闡釋了中國目前所處的階段性國情。 百年可見文明盛衰。信息技術的演變和推進，帶來了數字經濟的蓬勃發展，人類文明將在從工業經濟走向數字經濟的康莊大道上奮勇疾馳。 張一甲將中國當下的發展稱為“一場沒有模仿對象的深刻轉型”，這對科技企業來說，既是機遇也是挑戰，科技企業需要突破重圍。 最后，張一甲回顧了2019年的25個產業趨勢預判，并提出了2020年中國數字經濟的55個判斷。從行業發展的整個生態觀察，到對超過2000家企業數字化的實勘調研，再到對于企業轉型與發展過程中的反思，張一甲用55個犀利判斷洞察了數字經濟的機遇和挑戰。

以下為報告演講實錄（精華版）： 一、世界的轉變：確定的和不確定的 各位好久不見，希望別來無恙。2020年，每一場這樣的相聚都來之不易。2020年，對于每一個希望對未來做出判斷的人而言，可能都難上加難。 2020關鍵詞

這是我們共同經歷的2020年：風起云涌，一言難盡。 百年風云濃縮

有段子來形容這魔幻的2020年：“上半年我們先后見證了1918年西班牙流感式的疾病，1929年式的大蕭條，1968年式的黑人大騷亂，2000年式的科技股泡沫，以及2008年式的金融危機。” 人類100年的風云變幻，就這樣濃縮在了2020年上半年。在我們子孫后代的歷史教科書上，2020年一定是一個“知識點”極為密集的一年。

今天，大家用周末的時間一早來到這里，我相信除了對甲子光年的關心之外，心中還會有一個共同的追問：在巨大的不確定性中，什么是我們可以抓住的主線？ 在去年的甲子引力報告中，我說了這樣兩句話：

短期是復雜的，長期是簡單的。 真相是復雜的，真理是簡單的。 時間會抹平很多噪音，呈現出真正的規律。當我們面對短期巨大的不確定性時，拉開歷史的尺度去看，會清晰很多；當我們面對撲朔迷離的現象時，抓住關鍵的本質，會幫助我們理解全局。

一年可見草木枯榮，十年可見產業變遷，百年可見文明盛衰。因此，在我們今天開始闡述具體的55個判斷之前，讓我們先一起花一些時間，用1年、10年、100年的尺度，去測量一下我們所處的這個時代。 1年的尺度：此刻的變局

首先，我們鎖定1年的尺度，看一看此刻的變局——今年有哪些大變量。 2020：世界的深度衰退和「中國例外」

國際貨幣基金組織(IMF)在2020年10月13日發布了《世界經濟展望陳述》，最核心的信息在這樣一張圖中： 一個數字是“-4.4%”：IMF估計，2020年全球經濟將萎縮4.4%。這個增長率是什么概念？是自20世紀30年代大蕭條時期以來，最嚴重的經濟倒退。眾多經濟學家判斷，世界經濟將長期“三低”：低增長、低物價、低利率。印鈔票都印不出通脹來，甚至出現負利率。此時此刻的世界經濟，很難有經濟學流派可以站出來解釋，我們很少見到反通縮的理論。 另一個數字是“+1.9%”：中國經濟將增加1.9%。這意味著，中國，將成 2020年唯一正增長的主要經濟體。2020：Long China成為大資本共識，萬億資金正在涌入中國

大家應該還記得上半年美股的戲劇性熔斷和反彈。新冠疫情爆發之后，人們紛紛把錢從股市拿出來，美國股指大跌，熔斷四次；但很快，股市就恢復了。為什么？人們發現錢沒地方去。又一起買股票，好歹可以把報表上浮虧拉上去。今年美國股市走出的V型曲線，是資本找不到出路導致的。 和美股動蕩相比，另一個現象值得關注：今年，上千億美金境外資本正在流入中國，西方大資本正在增持中國的債券和股票。而這個數字，會在未來五年內達到萬億美金。 資本看多中國，是因為和其他主要經濟體相比，中國經濟在今年顯示了獨特的韌性。

這個韌性從何而來呢？ 當然，一方面離不開政府防疫的行政效率，社會的治理能力和全民的抗疫決心，另一方面，我們能夠快速實現經濟“轉正”，其實是靠中國自身的全球供應鏈地位來頂住的。 各項指標來看，生產端的恢復，比消費端做得好。疫情來了，東南亞、印度等新興工業國的產能垮掉了，疫情將原來的低端制造業從中國向印度、東南亞的轉移進程打斷了。在四五月全球疫情大爆發時，我們成了全球范圍內少有的、能夠提供可靠產能的國家，很多訂單從印度跑回中國，出口超出了原來的想象；同時因為全球抗擊疫情需要，中國對外出口的醫療用品也爆發性增漲。 所以，對于中國的增長，我們不能盲目樂觀：這個訂單回流的趨勢，不是歷史的大勢，是歷史的階段性刺激使然。 中國經濟已經和世界經濟聯系在一起，中國經濟想獨善其身是不可能的。對未來中國經濟的回升，還是要看國際大形勢。 2020：“上翻”的世界，改寫的時空觀

疫情期間，整個世界都在“上翻”，從教育，到辦公，到直播帶貨，到在線醫療，我們的時空觀一下子被改寫了。 時間上，我們從“八小時制”變成了“自由連接體”；空間上，我們的“數字分身”同步或異步地發生交流。 時空觀是人類最大的習慣，而習慣具有不可逆的特性。今年的疫情，讓人們經歷一個全員的、全體系的、全生態的、長周期的遠程工作模式和生活模式強切換。疫情打破了過去的慣性，而一旦一個東西被線上化，就再也很難回歸線下常態。 2020：云與數字化，一鍵加速6年

還有一個段子，說誰推動了數字化轉型? A：CEO，B：CTO，C：Covid-19。答案是C。

一家國外云通訊廠商Twilio最近對2569名企業決策者進行了關于數字化轉型的調查：數據顯示，COVID-19將公司數字通訊戰略的全球平均速度提高了6年。 物理世界的隔離，推動了數字世界的建設。疫情讓很多企業意識到，數字化不僅僅是“降本增效”的問題，而是“生死存亡”的問題。數字化的地位發生了根本性的變化。 2020：大國重器與基建狂魔

2020，還有一個大變量，如火如荼的“新基建”。科技作為大國重器成為全民共識，獲得直接投資上萬億。短期，新基建是為了穩增長；中期，新基建會成為十四五的重要內容；長期，新基建代表了中國未來發展的大方向。 2020：科技為A股注入新鮮血液

2020的另一個變量是，一級市場的頭部科技企業紛紛加速上市。今天很多坐在現場的朋友，不能上臺發言，為什么？緘默期，正準備上市。 這兩年，我國資本市場改革步伐持續加快。從去年的科創板開板，到今年的創業板注冊制“靴子”正式落地，注冊制進一步推動了“資本”+“科技”的融合，縮短了科技企業接觸公開資本市場的進程，特別是研發周期長、需要大量資本支持的高科技行業，是注冊制的最直接受益者。從半年報來看，科創板及創業板注冊制首批公司業績普遍向好。我們有理由相信，A股的科技投資主線將持續強化。 2020：“啞鈴效應”愈發明顯

而對于那些離上市還有點遠的科技企業而言，情況可能就沒那么樂觀了。今年，“啞鈴效應”格外明顯。 企業端，資本涌向頭部，2020年注冊成立的科技公司，已經倒閉了6000多家。 人才端，一頭，是“體制的誘惑”重新上演，國考人數創造新高，大型企業更受求職者歡迎。另一頭，是大規模的自我就業與零工經濟——你要么給我高度保障，要么給我高度自由。這的確讓中小企業的境遇更難受了。 從企業和人才來看，工業時代的商業組織形態正在經歷解構與重塑。 10年的尺度：周期的演變

如果從1年的尺度看，似乎剛才發生的一切，是歷史巨大的黑天鵝和偶然性使然。然而，拉長維度看，剛才我提到的所有變量，其實都是歷史的必然，只是今年加快發生了。 接下來，我們從2020年當下的視角，切換到10年維度的視角：理解周期，理解此時此刻的歷史進程。

這是一張中國人口年齡結構圖。大家可以看到一個明顯的趨勢：老齡化。 改革開放創造的中國經濟奇跡時期與成年型人口年齡結構的“歷史性相遇”

為什么要關注老齡化？ 改革開放以來，中國已崛起為世界第二大經濟體，其中一個重要增長動力是人口紅利。 人口，從供給端意味著勞動力，從需求端意味著市場。 上圖可以看到，改革開放創造的中國經濟奇跡時期，與成年型人口年齡結構在時間上和空間上歷史性相遇。這真的是一個絕佳的“天時地利人和”：人口的機會窗口、改革開放的政策體系、全球化等國際經濟環境，三者疊加在一起，讓我們收獲了人口紅利，獲得了巨大的經濟飛躍。 老齡化與現代化賽跑的關鍵時期

然而，這個人口紅利期已經過去了。 衡量老齡化的國際通用指標是這樣的： 65歲及以上的人口占比達到7%，是老齡化社會； 65歲及以上的人口占比達到14%，是老齡社會； 65歲及以上的人口占比21%，是超老齡社會。 而中國的這個比例，已經在2000年到達了7%，進入了老齡化社會；2022年將超過14%，正式進入深度老齡社會；再過20年將進入超老齡社會。

老齡化意味著什么？年輕勞動力越充足，經濟發展的潛力就越大；人口結構老化，經濟活力就會下降。 傳統意義上講，勞動、土地、資本是增長的三個基本要素，在土地和資本既定的條件下，人口老齡化意味著勞動力減少，經濟產出和財政收入減少，于是國家經濟投入的能力降低；與此同時，老年撫養比提高，需要投入更多的醫療、養老等基礎設施和服務，經濟增速減緩和支出增加形成尖銳的矛盾。 進一步講，老齡化不可怕，可怕的是“未富先老”。 2019年中國65歲及以上人口占比達12.6%，美日韓老年人口比重達12.6%時人均GDP均在2.4萬美元以上，而中國僅1萬美元——發達國家的老齡化是“先富后老”，我們的老齡化是“未富先老”，中國人口的老齡化進程，超前于經濟發展的進程。

所以，我們絕對不能盲目樂觀。中國能否跨越中等收入陷阱？這是一個還沒有定論的事情。 “中等收入陷阱”的原本涵義是指，很少有中等收入的經濟體成功地躋身為高收入國家，它們往往陷入了經濟增長的停滯期——既無法在人力成本方面與低收入國家競爭，又無法在尖端技術方面與富裕國家競爭。 中國能否避免“未富先老”，能否盡快跨越中等收入陷阱？這將取決于中國今后的發展模式。 對于2020年的不確定性而言，老齡化是一個確定的趨勢。這更加告訴我們：“人口要素”優勢下降，“技術創新要素”權重越來越大。年輕一代：從“不生孩子”到“少買房子”

再看一件事：年輕一代和前輩們有什么不同。 中國房地產需求的歷史最高峰是什么時候？是80后結婚的十年——他們要買婚房。然而現在90后、00后不僅人數少，而且不愛生孩子。90后比80后少了23.24%，00后比80后少了35.96%——必然，對新房子需求量的增長趨勢會下降。 現在，造出來大量房子已經不是為了住，而是為了金融炒作，房地產已經過度金融化。 現在就可以理解中央為什么對房地產這么絕情了，前陣子，央行提出了3條紅線，對于3條線都超標的企業給予紅牌警告，嚴格控制資金流入。為什么？因為房地產現在是中國最大的風險。金融機構抵押物75%以上是房地產。如果房價跌，金融機構壞賬率就會明顯上升，這是很可怕的。 中國可能是全世界第一個對資產價格泡沫動手的國家。這一次，中國的宏觀調控，要率先與西方分道揚鑣——先解決資金脫實向虛的問題，再解決資金能否實現科技創新的問題。基本國情

綜上所述，這就是我們從10年尺度上看到的周期：老齡化的確定性；新冠疫情的不確定性；現代化臨門一腳的關鍵時刻——這些是中國當下最最重要的國情。 百年的尺度：文明的進程

讓我們繼續zoom out，從百年的尺度看一看。

我們都很熟悉四次工業革命。 四次工業革命，前兩次（蒸汽革命和電力革命）是圍繞“能源”展開的（蒸汽和電力），后兩次（信息革命和智能革命）是圍繞“信息”展開的。 去年和吳軍老師聊天，他的總結很好：能量和信息是衡量人類科技進步的兩把標尺——兩個文明的競爭，比的就是哪個文明更擅長使用能量和信息。 科技的演進：一是能量利用效率越來越高的過程，二是不斷用信息去代替能量的過程。 摩爾定律的本質，是單位能量的產出不斷提高，獲取信息的成本不斷降低。因此，理解“能量”和“信息”，就可以理解，科技和人類文明演進的方向。從能量到信息，人類改造自然從直接走向間接：信息對人類未來的發展，越來越重要。人類社會信息載體的演變

信息對人類有多重要？ 毫不夸張地講，沒有對信息的駕馭，人類就不會成為人類。智人在與其他人種競爭中勝出的根本原因在于，智人率先在語言和信息交流上實現突破，建立了新的思維和溝通方式，形成了一種超凡的“信息認知”和“信息駕馭”能力。 信息技術→信息經濟→數字經濟

從上世紀40年代開啟，我們先后經歷了信息產業的大變革。信息最開始是技術，然后成為重要的產業，再然后開始外溢到更大的范疇。我們從信息技術，迎來了信息經濟，又走入了數字經濟。 “數字經濟”概念現在已經成為主流的說法，是因為它不僅僅指信息產業本身，也指的是，信息外溢到各行各業，引起的更加綜合的，更加影響深遠的化學反應。 數字經濟整體規模

按照信通院最新的統計口徑，2019年，數字經濟，已經占到我們GDP的36.2%。數字經濟已經成為拉動經濟增長的重要引擎。 *關注「甲子光年」，后臺回復“2020”，獲得高清版完整PDF。 二、議題

當下中國數字經濟發展的核心任務是什么？ 今天在座的80%以上的人都是新一代科技創業者和企業家，大家此時此刻面對的議題是類似的——我們都在面對一場沒有模仿對象的深刻轉型。我把所有的問題，分成三類： 第一，如何認識？我們怎么看待整個市場，如何理解此刻的“時代坐標”？ 第二，如何實踐和決策？有沒有符合新一代科技周期的“方法論”？ 第三，如何評價？怎么樣面對新一代科技產業建立合適的價值、價格“評價體系”？ *關注「甲子光年」，后臺回復“2020”，獲得高清版完整PDF。 三、數字經濟框架

首先我們談“如何認識”。過去三年，甲子光年對數字經濟的理解也經歷了框架的演變。 2018年的甲子引力，我們談的是一維模型“T2B2C”，以線性邏輯理解科技賦能產業的通用規律； 2019年的甲子引力，我們談的是二維模型“科技產業棋盤”，科技端有非常多不同的層次，產業端有不同的場景，他們縱橫交織成產業互聯網的棋盤，讓我們看到市場融合過程中的“復雜性”，也在這張棋盤基礎上總結了去年的25個判斷；

而今年，我們感受到的是，二維棋盤也不能表達此刻數字經濟的核心框架。此時此刻，科技和科技之間，產業和產業之間，產業鏈上下游之間，科技鏈上下游之間，都在同步發生著非常靈動、復雜的化學反應，構成了一個三維模型“生態坐標”： X軸是不同行業：地產、金融、教育、醫療、安防、汽車、制造、農業、零售…… Y軸是不同環節：采購、研發、生產、財務、人力、營銷、客戶關系管理、投放…… Z軸是不同技術層次：云端芯片/模組/服務器、混合云、私有云、公有云、中間件、操作系統、數據庫、加密、安全、邊緣AI芯片/模組/服務器、終端AI芯片/模組、智能終端、區塊鏈、IoT、衛星互聯網、5G……

每一個我們研究的案例，追問的趨勢，都發生在這個坐標里，并且牽一發而動全身地，影響著它的上下左右。用這樣的坐標，可以幫助我們看待每一個玩家的機會，演進的路徑，可能的市場規模，和可能遇上的對手。 *關注「甲子光年」，后臺回復“2020”，獲得高清版完整PDF。 四、趨勢與判斷 去年回顧：2019年的25條判斷

去年的甲子引力，我們做了25條判斷，很多科技公司CEO和我表示很喜歡，所以如果甲子光年發展順利的話，我希望這樣的判斷可以年年進行下去。拋磚引玉，尋找共識和反對的聲音，然后一起修正我們的認知。

接下來，讓我們進入到今天的正題：中國數字經濟的55條判斷。

我將從生態的觀察、實勘的結果、值得的反思，三個維度，去展開這55個判斷。 1.生態的觀察

判斷1：要素比特化：新的經濟范式已開啟

今年4 月 9 日，新華社正式刊發了中共中央、國務院《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》。這是中央發布的第一份關于要素市場化配置的文件，具有重大意義。國家已經明確，要進行市場化配置的要素主要有五種：土地、勞動力、資本、技術、數據。 數據正式成為了生產要素，這是一個很重要的信號。 農業經濟時代的要素是土地、勞動力、技術。 工業經濟時代，在此基礎上增加了資本和新技術。 數字經濟時代，在此基礎上增加了數據和新技術。 這意味著，新的經濟范式已經開啟——“經濟產出”等于“生產函數”作用于“土地、勞動力、技術、資本、數據”。數據作為一種要素，將和土地、資本這樣的要素相提并論，帶來無限的想象空間。 判斷2：數據與傳統生產要素存在本質區別

作為一種全新的生產要素類型，數據與傳統生產要素存在著本質區別，決定了數據要素市場具備相應特性： （1）無限性：可復制、可共享、 無限增長和供給；（2）非競爭性和非排他性：一個使用者對數據的利用，并不減少數據對其他使用者的供應，這和其他要素非常不同； （3）法律屬性和權屬界定不明確：過去的要素之間的交易方式是交易“所有權”，現在這種傳統交易方式變得難以施行。以強調靜態歸屬和排他性效力為核心的傳統產權理論，已無法直接適用于對數據價值歸屬的判斷； （4）虛擬性：看不見、摸不著；

（5）多樣性：不同的數據有不同的價值，不同的形式。一方面，怎么打通一起用？另一方面，導致了數據隱私與安全問題愈發突出； （6）高時效性：每分每秒時刻在變化； （7）價值不存在于數據本身：數據要作用于其他事物上才能發揮價值，掌握大量的原生數據本身并沒有價值，真正有價值的是對數據進行分析挖掘后得出的數據產品和應用模型；

（8）價值實現上有聚合性：數據的價值在實現上有聚合性，1+1大于2，多個數據聚在一起才能發生真正的價值， 規模化才能創造價值； （9）價值難以事前預估：在你看到這個數據之前，你怎么知道這個數據對你價值多少？當你掀開這個數據的幕布之前，你不知道這個數據對你有沒有用。 這9個特征，對我們提出了很多值得思考的方向： 也許應當以服務而非所有權轉移的形式完成交易；也許應當建立專業性的大宗數據資源的聚合平臺；也許應當建立數據分類分級保護制度。判斷3：“數據要素市場”亟待建立

改革開放初期到現在，我們的商品和服務價格，已經從97%以上由政府定價，變成97%以上由市場定價，技術要素市場、勞動要素市場和金融要素市場都發生了巨大的變化。相應地，數據要素市場亟待建立，正在發生。 舉個例子，上半年甲子光年有一篇文章叫《兼職“車模”，橫店群演的AI新工作》，橫店演員公會中，已有約75%的群演參與過AI數據的采集。過去很多影視劇在橫店拍，然而很多群演在疫情期間沒有影視劇去演，他們就開始給自動駕駛廠商模擬開車，提供各種各樣的數據，提供數據生產要素，這就是數據要素市場開始建立的征兆，春江水暖鴨先知。 判斷4：互聯網巨頭的下一個千億戰爭：崛起的超級數據中心

正因為數據要素市場的巨大看點和云計算的快速增長，可以預見，數據中心將成為下一個十年科技巨頭爭奪的新重點。 為什么？ 數據中心的需求與總數據處理需求、數據處理集中度成正比，與單體數據處理能力成反比。 5G將進一步催生海量的數據處理需求；而摩爾定律正遭遇瓶頸，換句話說，數據量增加的同時，單個服務器處理數據的性能增長卻在變慢——只能靠建更多數據中心來解決。 今年，在新基建的政策加持下，科技巨頭已不滿足于“隔岸觀火”，從過去以租賃數據中心為主到開始在這一領域親身試水，不僅自建數據中心，更染指設備的自研，且投入金額巨大： 騰訊5年投5000億、阿里3年投2000億、百度10年內將服務器規模擴展到500萬臺……

輕資產的互聯網科技巨頭扎入數據中心這個重賽道，背后折射的，是科技巨頭全面押注云計算的決心。 這個賽道很有看點，未來的超級數據中心產業，很可能會成為工業時代的汽車產業。 過去100年里，汽車產業對整個社會經濟的推動作用是無出其右的。一輛汽車，涉及成千上萬個配件，對制造工業有著極強的帶動作用，車市也被看做全球經濟的晴雨表。看上去一臺服務器跟一輛汽車相差甚遠，但實際上服務器也同樣有著極其復雜繁多的配件，而且其對創新的要求更高。 判斷5：第五代計算平臺正在崛起：“人”首次不再成為數字化的必經環節

平均每12年左右，都有一代新的計算平臺出現。每一個新的計算平臺，都“數字化”了更豐富維度的信息。 第一代平臺是從IBM開始的PC機，它數字化了文檔的處理。第二代平臺是蘋果和微軟開啟的，它數字化了整個企業內部的【信息流通和信息管理】，提高了辦公室效率。第三代平臺是PC互聯網，第一，它數字化了全球基于文字和圖像的信息傳播；第二，它數字化了人的興趣和人的意圖。這就是為什么廣告和電商本能地適合互聯網，因為有了興趣和意圖，有了商業的信息，我們可以做匹配；第三，它數字化了人的社交關系，社交網站在PC互聯網誕生。

第四代平臺是移動互聯網，在PC互聯網的基礎上，數字化的范圍開始大規模擴張，從數字化文字和圖像記載的信息開始轉向數字化人的日常生活（社交、出行、支付），大大推廣了數字化的范圍。到這一步，“人”還是數字化的“必經環節”，但不一定再需要主動做事。 第五代平臺是AI+邊緣計算+5G，數字化的程度和規模將大規模提升。我們不再用手指、鼠標鍵盤輸入信息，而是用傳感器；我們也不再用圖像顯示器讓人來看信息，而是直接用傳動器。 值得一提的是，前四代計算平臺，“人”在其中都起著核心作用，是人把對世界的觀察用文字和圖像來數字化，或者人的行為數字化。但第五代計算平臺開始——人放棄了主角地位。這會讓數字化的想象空間大大增加。判斷6：“鏡像效應”正在擴大：比特世界和原子世界同源同步，商業正在變聰明

在這樣一個充分數字化的世界，“鏡像效應”開始出現，并逐漸擴大：數字化正在支撐數字系統和現實世界同源、同步。同源數字孿生讓所有的商品變得可感知、可交互、可連接、可追蹤。 在這個商業當中，數字世界和物理世界二者是同源同步的。什么叫“同源同步”？ 舉個例子：今天A商品從倉庫出庫，有一個工作人員把這個行為輸入在計算機里“A商品從倉庫出庫”，這個還是依賴于人記錄的，不叫“同源同步”，如果他撒謊了呢？弄錯了呢？ “同源同步”指的是，A商品從倉庫出庫的瞬間，由于智能OS、GPS定位、傳感器等技術，這個信息被自動記錄在電腦里面，被自動記錄在網絡上，隨著商品的流轉，一切軌跡同源同步出現在數字世界里，這才叫真正的同源同步。 這就構成了一個更聰明的商業，比特世界和原子世界同源同步——決策者可以直接開啟上帝視角。 判斷7：“數字原生”時代到來：數字鏈條逐漸延長，物理鏈條逐漸縮短

進一步，我們就迎來了數字原生時代。 老一輩是“數字移民”（Digital Immigrants），因為出生較早，在面對數字科技、數字文化時，必須經歷并不順暢且較為艱難的學習過程。 新一代是“數字原生”（Digital Natives），他們一出生就面臨著一個無所不在的網絡世界。數字化生存是他們從小就開始的生存方式。

對于數字原生時代的人們而言，我們出門不帶手機就感覺有點寸步難行：手機可以被看作我們進入數字世界的一個窗口。通過手機，我們可以向數字世界發出各種請求調度我們物理世界的資源為我們所用。 數字原生時代，人、數字世界、物理世界構成三角關系，數字鏈條驅動物理鏈條。 今天用戶通過手機平臺進入數字世界，在滴滴應用中發送訂單。滴滴平臺通過選擇最優執行路徑，把訂單發送到滴滴司機那里。然后司機在物理世界中把驅車到用戶起點。隨著有輔助的無人駕駛技術的成熟，這個數字世界的運行鏈條會繼續延長，數字平臺可以直接把無人車派送到用戶的起點。 數字原生時代到來，各行各業都是如此：數字鏈條逐漸延長，物力鏈條逐漸縮短。 判斷8：企業創新試錯成本降低：從實驗驗證到模擬擇優

數字世界和物理世界形成鏡像效應有什么好處呢？試錯成本大幅降低。 正因為剛才說的“鏡像效應”，原來你想去造一個東西，要做很多實驗，很費錢，很容易攤到巨大的產品成本當中，而在數字世界，你可以通過非常多的模擬方式進行試錯，大大降低了創新的成本。 舉個例子，從1970年到2000年，向太空發射一公斤載荷的成本相當穩定，平均每公斤1.85 萬美元。SpaceX 每公斤的成本僅為2720 美元。為什么？火箭發動機研制成本的75%在于“試驗、失敗、修改”，SpaceX在產品開發早期階段，通過數字空間的模擬仿真，大幅降低了研制成本、縮短周期，提高研發效率和產品質量。 這對所有企業來說，是一個切實的好處。 判斷9：價值誕生邏輯改寫：從“供需邏輯”，到“產消合一”

除了試錯成本大幅降低，數字經濟產業鏈價值還有另一項特殊性。價值誕生的邏輯打破了原來的供需關系，是“產消合一”的： 原來一個東西我是供給方，你是需求方；數字經濟，你消費的數據也反哺給了我，產消合一，數據的消費者即生產者——每個人一邊消費一邊生產，消費越多，資源總量越大。 梅特卡夫定律告訴我我們：一個網絡的價值與聯網的用戶數的平方成正比。數字經濟價值呈現指數型增長，這進一步推動了數字經濟快速成長。 判斷10：數字經濟核心商業模式：XaaS，一切皆服務

一方面，如前所述，數據要素的特性，決定了以“所有權轉移”為基礎的傳統交易方式變得難以施行；另一方面，智能化不是空中樓閣，要從信息化、數字化做起，臟活兒、苦活兒、累活兒都需要做，沒有“服務”很難直接賣“產品”。 所以，數字經濟的核心商業模式也就隨之改變——我們買賣的不能是數據本身，我們買賣的是服務。服務正在成為整個數字經濟最核心的商業模式，現在幾乎所有公司都在定位為“服務”公司，XaaS，一切皆服務。 此刻，數字化轉型解決方案供應商快速興起，多類角色爭相成為“賦能者”：傳統產業龍頭、互聯網巨頭、傳統IT領域的軟硬件企業、新型科技公司。 判斷11：硬件產品“軟件容器化”：將重塑價值體系

還有一個趨勢，硬件產品的“軟件容器化”。 隨著裝填在硬件產品里面的數據、算法越來越值錢，硬件慢慢變成了軟件的容器，越來越多的產品價值由軟件功能驅動，這將改變硬件產品的價值構成，重塑價值體系。 很多年前有一個概念“軟件吞噬世界”，什么意思？客觀物質世界運行——運行規律化——規律模型化——模型算法化——算法代碼化——代碼軟件化——軟件不斷優化創新反哺物質世界創新。 硬件產品的軟件容器化，最直觀的例子就是汽車。 僅僅數十年前，大約90%的車輛價值來自硬件和基本電氣部件，主要包括動力傳動系統、懸掛系統、車身結構及內部功能。

與此同時，只有10%的價值存在于軟件和控制模塊中。在不太遠的未來，軟件和數字技術預計將占到汽車價值的一半左右。 炒股的朋友都知道特斯拉的股票表現。特斯拉從銷量來看，遠不及三大汽車廠，但他的市盈率是三大汽車廠平均水平的61倍。比亞迪、蔚來汽車、小鵬汽車、理想汽車，都在很在很短時間內超過了傳統頭部主機廠。為什么？當你看待特斯拉的時候，你把它當作汽車還是當作新的數字空間？它給你的想象力到底是作為汽車屬性的想象力，還是新的數字空間的想象力？ 從信息時代至今，創新發展的大邏輯都是“硬件突破——軟件拾取內容紅利”：在每一輪硬件進展后，內容創新、模式創新將帶來更洶涌的機會。 判斷12：“深井時代”開啟：數字產業化占比逐年下降、產業數字化占比逐年提升

另一個判斷，深井時代開啟，數字化的浪潮已經行至深處。按照最新數據，從數字經濟的內部結構看，數字產業化占比逐年下降、產業數字化占比逐年提升，更強的增長動力來自產業數字化。 很多人以為數字經濟等于“新經濟”，錯了，數字經濟等于“新經濟”+“舊經濟的新空間”，后者是這一輪數字經濟更大的增長動力。 這張圖是今年騰訊發布的用云量的變化。今年上半年用云量增幅相比去年上半年是78%，但是移動數據的流量，移動的應用，移動的交易，增長比例都沒有這么高。這意味著什么？數字化的底層增長速度比靠近C端用戶層的增長速度更快，數字經濟增長動力是“自下而上”的——數字化層次越靠近底層，增速越快。判斷13：數字經濟催生商業生態系統全面重構，“生態位”決定企業能否做大

數字經濟催生了商業生態系統全面的重構。 剛才展示三維數字經濟框架的時候，上面寫了“生態坐標”，為什么用“生態”這樣的概念？ 此時的數字經濟越來越像生物學上自然的生態，越來越符合演化的理論。這不再是簡單的還原論的世界，再也不是簡單的因果邏輯鮮明的世界，而是非常靈動、復雜的生態構建過程。

原來在我和科大訊飛執行總裁胡郁先生的對話中，他提到了一個有趣的觀點——新一代科技企業的野心：要么，你有機會去構建一個新生態，在新生態里成為控制環節的co-founder之一；要么，你提前預判、快速適應新生態，在新生態系統中找到一個穩固有利的位置。而一個公司的大小取決于三個東西： 第一，你所在的生態系統本身夠不夠大？第二，你離這個生態的控制節點有多遠？第三，在你所在的環節，有多少家公司在做這件事，能做這件事？越多公司能做，你能做大的可能性越小。 當一個生態在重構的時候，每一個企業都需要建立“生態思維”，以此衡量自己的選擇。 判斷14：物聯網時代的單品終端境遇不同：大C終端強勢，小C“賣場”強勢

在這樣一個生態中，我們一起看看C端和B端的機會。 先看C端。物聯網時代的單品終端究竟會是什么境遇？你首先要知道這個C到底是什么樣的C。 To C產品分兩種，一種是大C，一種是小C。大C往往是工具性產品，好就是好，不好就是不好，一定會同質到幾家，比如汽車、家電、PC、筆記本、手機；但比如家具、玩具，就是小C——有些行業你永遠沒法壟斷，因為用戶要的就是多樣性體驗，很難用單一標準衡量，這時做C端不一定比做賣場有優勢，比如國美、蘇寧、紅星美凱龍。在小C的生態里，反而是渠道或服務起重要作用。

工業機器人也許是大C，目前四家掌握核心壟斷性地位（ABB、發那科、庫卡、安川）；而消費機器人，更可能是小C。大C和小C就意味著這個生態系統的“控制節點”是不一樣的。大C生態系統的控制節點就是終端，汽車產業鏈最牛的就是做汽車的，手機產業鏈最牛的就是造手機的；而如果是小C產業鏈的玩家，做小C不如做平臺、賣場、渠道。 判斷15：企業面臨二選一：平臺化or被平臺化；集成or被集成

再看B端。在這樣一個新的生態系統中，B端企業面臨二選一，要么自己平臺化，要么就是被平臺化，要么集成，要么被集成。 平臺成為數字經濟時代協調和配置資源的基本經濟組織。目前全球市值最大的20家數字企業中，有40%擁有基于平臺的商業模式。 目前，公有云巨頭都集成了不同的生態：企業用戶生態、分銷伙伴生態、開發者生態、服務與應用生態、安全建設生態。所有巨頭公司都在積極成為“新底座”，而很多中小企業此刻的機會在于接入主要的平臺生態，構建毛細血管——前者解決通用性的基礎設施問題，后者解決終端客戶的需求多樣性的問題。判斷16：生態化發展的必要性：只有足夠“包羅萬象”，才能滿足足夠多的“奇形怪狀”

很多人可能會想，我憑什么要到人家的生態發展？我想自己做。生態系統是必要的嗎？生態化發展是必由之路嗎？ 答案是必要的。正如剛才我們所展示的三維坐標，數字經濟的經濟系統變得越來越復雜：客戶的個性化、產品的復合化、場景的多元化、供應鏈的復雜性。此時此刻正在進行數字化轉型的行業、場景、環節是多種多樣的，終端客戶的需求是變化萬千的，一個公司不可能去滿足所有的客戶需求，甚至無法滿足一個客戶的全部需求，只有大家抱團取暖，變成足夠包羅萬象的供應體系，供應聯盟，足夠的供給端的“包羅萬象”，才能滿足足夠多的需求端的“奇形怪狀”，這就是生態化發展的必要性。 判斷17：產業鏈關系從“零和博弈”到“正和博弈”：data 正在吸引 data，服務正在吸引服務

工業經濟時代，作為價值創造的主體，企業從上游購買原材料，加工后再向下游出售產品，是線性的價值創造模式，企業經營的目標是消滅競爭對手，并從上下游企業中獲取更多利潤；而在數字經濟的價值創造不再強調競爭，而是共建共贏的生態系統。 此時此刻科技公司與科技公司之間的關系正在從“零和博弈”進入“正和博弈”：大家發現，你自己拿訂單或者我自己拿訂單，都不如咱們倆加起來拿訂單拿的更多一點——客戶需要的是更加綜合、全棧的投入，單個公司是很難搞定的。

生態各方之間，不是“加法效應”而是“乘法效應”，融合是大勢所趨，海量數據沉淀為對不同場景的理解，服務的越多，理解的越多，可服務的越多——data靠近data，服務吸引服務，而一個更加“靈動”的生態，會成為客戶更好的選擇。所以，當一個生態開始形成的時候，勢必會越來越大，越來越吸引其他零星的玩家。 判斷18：云計算的角色上移：從治理工具到治理思維，從生產力到生產關系

在過去十年的云計算發展中，企業上云經歷了基礎IT要素上云、業務系統上云、企業間云端互聯三個階段，隨著數字化轉型進程的加速，企業進入上云的第四個階段：全面上云。在這樣的過程當中，云計算不再是工具，而上升到“治理思維”，對客戶的影響也從生產力擴展到生產關系。 判斷19：從業務向云，到云向業務：從業務理解技術，到技術理解業務

幾年前企業上云，可能云是很強勢的：我是這樣的規矩，你來適應我；而今天，我們看到的趨勢從“業務向云”到“云向業務”，云計算的姿態在發生變化：我的技術理解你的業務，因為我靈動，所以我來適應你，而不是你適應我。 2.實勘的結果

剛才講的是生態的觀察。接下來我們講實勘的結果。

今年甲子光年做了一件事： 我們的記者深入訪問了超過700位數字化的供應端的科技行業CEO，我們智庫分析師團隊做了覆蓋超過2000家數字化的客戶端的企業的問卷調研，得到了一攬子的判斷。 數字化的水溫

首先我們感知一下數字化的水溫。 判斷20：格局遠未定，深海有珍珠：云計算與信息化仍處于賽程早期

從2018年至2020年，在我們的調研樣本中，終端企業上云比例從11.7%上升到了16.6%，這是一個不錯的增速；但另外一方面我們也要意識到，“格局遠未定，深海有珍珠”——很多人覺得云計算炒了這么多年，還有什么看點嗎？事實上，中國云計算實際拿下的市場也就是幾百億，云計算仍然在賽程的早期。

判斷21：企業高度依賴供應商，蛋糕正在變大

調研還告訴我們，企業但凡涉及數字化轉型，基本上一定要依賴供應商——96%的企業都會借助外部供應商來幫助自己進行數字化轉型，而且預算逐年增加。 判斷22：選供應商看什么？更看重效果而非價格

選供應商看什么？我們收集并統計了不同維度的要素。TOP3要素的共性是“效果”。過去大家會認為經濟實惠重不重要？在這里，實勘數據告訴大家，對于數字化而言，企業更看重的是效果而不是成本。 判斷23：對供應商的要求：大企業要持續服務，小企業要“保姆”

客戶對供應商有什么要求？500人以上的大企業要的是“持續的服務”；500人以下的中小企業要的是從戰略到執行的全方位的“保姆”。 判斷24：數字化觸點正在下沉：從“領導需要”到“中層需要”，從“判斷與決策”到“執行與建設”

數字化的觸點正在下沉。服務觸達的主要對象，2016年大部分是高層管理者，現在更大部分是中層管理者——數字化正在從“領導需要”下沉到“中層需要”，從“判斷與決策”下沉到“執行與建設”。 判斷25：數字化的內在動機不同：主動的大企業：高瞻遠矚看利潤；被動的小企業：水來土掩謀生存

大小企業數字化的內在動機是不一樣的。大企業的考慮更加高瞻遠矚，利潤驅動；小企業更多是風險驅動，水來土掩謀生存。 判斷26：客戶重點考慮因素：制衡機制、客戶體驗、組織架構

在數字化時重點考慮的要素，我們把所有數字化相關要素全部列在一起，讓大家選擇和排序，得出TOP3要素是：第一，制衡機制和指標怎么制定；第二，客戶體驗如何改善；第三，組織架構是否要優化。 判斷27：數字化的7大準備工作：腦袋容易身體難，戰略容易執行難

企業數字化涉及七大準備工作：資金預算、關鍵人員保障、技術與供應商選擇、設置專門崗位推動轉型、相關業務模式流程的優化、頂層方案的設計、組織達成共識。 為什么說數字化的“腦袋容易身體難”？我們可以看到，大家做的比較好的準備工作是在頂層方案設計和資金預算方面，也就是說，不缺錢、不缺頂層設計；但是在組織共識、關鍵人員保障、專門崗位推動、模式流程優化上的準備是不夠的，“戰略容易執行難”。 判斷28：數字化轉型最核心目標：盈利

數字化轉型最核心的目標是什么？答案很簡單：盈利。數字化的目標是很務實的。 判斷29：誰是關鍵推動角色？大企業更靠業務端；小企業一把手獨享話語權

在企業數字化轉型的過程中，誰是關鍵的推動角色？從實勘結果來看，大企業更多會有獨立的數字化執行官；中小企業往往還是一把手獨享話語權。 判斷30：資金預算給了誰？一半是“買東西”，一半給了人和服務

資金預算給了誰？所有客戶方的錢，一半給了系統建設的支出，也就是說一半用來“買東西”；另外一半是數字人才的支出和服務與咨詢的支出。 判斷31：越是小企業，越依賴外部服務

另一個結論是：小企業相比大企業更依賴服務。很多供應商的打法是，給大企業定制化服務，給小企業標準化產品，這里就存在著供需之間的矛盾——大企業有足夠的專業崗位，而小企業更依賴你。數字化的行動

剛才感知了數字化的水溫，接下來我們繼續看，數字化的行動。

判斷32：企業行動側重點：小企業著力于機制建立，大企業已開始業務轉型

在行動側重點方面，小大企業不同，小企業更著重于機制的建立，而大企業已開始業務的轉型——大企業和小企業相比，在數字化的行動方面，行動更靠前一步。

判斷33：企業最擁抱的數字化應用：離客戶越近，應用越火爆

企業數字化相關的應用種類有很多，到底他們最擁抱的應用是什么？ 在這次實勘中，我們把所有企業擁抱的不同環節的數字化進行了統計和整理。圖中，白色是2019年的數據，紫色是2020年的數據，橫軸表達的是他們對這些應用的關注度，縱軸表達的是實際滲透率。我們特別在意那些關注度足夠高，滲透率在快速上漲的應用——關注度足夠高，表明有未來的發展潛力，滲透率增速足夠高，表明增幅足夠快。 結果表明，最突出的看點是兩個應用：一個是營銷與線索管理，一個是訂單與收費管理。這說明什么？企業最擁抱的數字化應用是離客戶近的應用。大家的關注點更靠近外在“需求側”，而不是內部的“治理側”和上游“供給側”——越離客戶近，他們越需要數字化的應用。

判斷34：實踐結果超預期嗎？外部容易內部難

那么，數字化的實踐效果如何呢？ 圖中可以看到實踐效果和預期的對比。其中，實踐和預期差別最大的有兩個，“優化生產計劃”的實踐效果是顯著低于預期的，“全產品生命周期優化客戶體驗”是顯著高于預期的。這就和判斷33形成了很好的呼應，靠近客戶的應用效果更容易超出預期——客戶覺得，投入在CRM或者是營銷管理上還是不錯的，而如果某個應用是為了解決生產的問題，解決供應鏈的問題，往往效果不如預期——改外部容易，改內部、改上游非常難，越靠近客戶越容易。

判斷35：數字化的下一步：大型企業看數據，中小企業要靈活

數字化的下一步做什么？大企業更看重數據管理能力，小企業更看重企業的敏捷性。

判斷36：如何看待新技術？關注是都關注，真正切入的還很基礎

客戶有多看重新技術？實勘表明，不同新技術大家都關注，但真正切入的是還很基礎：就是“大、智、移、云、物”——大數據、人工智能、移動互聯網、云計算、物聯網。

穿透三大行業看數字化的真相

接下來，我們進入數字化的三個重點行業：建筑業、地產業、TMT行業。

判斷37：大灣區與長三角高度活躍

長三角大灣區高度活躍，也就是兩大工業重地高度活躍。

判斷38：三大行業數字化的內在動機不同：制造業看重“柔性”，地產和TMT更看重利潤

三大行業數字化的內在動機不同，制造看重“柔性”，地產和TMT更看重利潤。

判斷39：三大行業數字化就緒程度迥然不同：地產行業最有錢，但執行能力最欠缺

相比之下，地產行業的資金預算是最足的，但執行能力是最欠缺的——相關業務流程模式的優化、組織的共識等等是很欠缺的。

判斷40：三大行業的數字化預算流向不同：TMT行業更親近云，制造業與地產業更傳統

從預算流向來看，TMT行業更親近云，制造業、地產更親近于傳統IT。

判斷41：三大行業實踐數字化的服務訴求不同：制造業更依賴“個性化”支持；三者都渴望咨詢服務

三大行業對數字化服務的訴求是不同的，制造業更依賴“個性化”支持，而三個類型的企業都非常渴望咨詢服務。

判斷42：三大行業實踐數字化措施各不相同：供應商打法也應“入鄉隨俗”

而詳細去看三大行業實踐數字化的措施，是非常不同的，這里我不展開講了，只想提醒一下，對于一個科技公司來說，服務三個行業，你的打法一定要入鄉隨俗，因為客戶的需求是隔行如隔山的。

給科技廠商的小建議

最后，是給科技廠商的幾個小建議。

判斷43：廣告投在哪？客戶也是人：“兩張網”本質是“一張網”

廣告往哪兒投？企業用戶端最重點關注的渠道是移動化的社交媒體——微信、微博以及自己的圈子。這是什么意思？雖然大家在做產業互聯網，但是“產業互聯網”和“消費互聯網”本質是一張網，客戶是B，也是C，真正要影響他們，靠官網也好，搜索引擎也好，傳統渠道也好，都是非常低效率的，更重要的還是C端圈層的營銷。

判斷44：獲客最短路徑：尊重現有供應商，求合作而不是奪食

另一個十分重要的問題是，客戶最終是通過什么渠道購買數字化產品服務的？這意味著獲客最短路徑。在我們的調研中，大比例勝出的，是“現有供應商提供的升級服務”。 這意味著，當企業選擇數字化轉型時，他們大比例會選擇從現有的信息化升級。 所以，對于新一代科技廠商而言，你不要總想著直接顛覆那些已經在為他們提供信息化服務的供應商，你要想盡辦法和他們進行合作，想盡辦法借助他們這么多年來已經形成的客戶信任和客戶關系，和他們一起幫助他們的客戶從信息化升級到數字化——客戶的建立需要時間的積累和沉淀，與其橫刀多食，不如通力合作。

判斷45：該秀的肌肉：長板必須長，短板不能有

還有一個判斷，考核供應商時，客戶最關注的信息維度是什么？答案告訴我們，長板必須要很長，短板是不能有的——你要有很好的產品和服務的供給能力，同時，要極力避免“數據遷移難”和“計費方式不靈活”的問題。

3.值得的反思

以上是實勘數據的概覽，時間有限，想了解詳情，可以關注我們后續的報告推送。接下來，是一些值得反思的問題。

判斷46：“交付”的考驗：1億收入很容易，10億收入難上加難

一個核心關鍵詞是“交付”。 有時跟一些To B公司的朋友聊天，飯桌上大家依次自我介紹，“我是做銷售的”，“我是做產品的”，輪到說“我是做交付的”，大家就苦笑一下，意味深長。 有位做交付的朋友非常語重心長地跟我說，我們賣服務、賣產品的時候，“銷售”的角色就是把客戶的期望抬高到100%，“交付”的角色就是在漫長的服務當中把客戶的期望降到50%，這就是交付崗位的作用和尷尬。 對于新一代科技企業而言，1個億的收入是容易的，10億的收入是很難的。但凡你的技術不錯、團隊不多，磕幾個客戶，幾年之內就可以做到1億，但從1億到10億是非常難的，交付能力跟不上是核心的問題。從1億到10億，背后需要的功力是指數級的差別。客戶期望的管理，組織能力的建設，是兩大核心議題和共同考驗。

判斷47：中國企業下一個成就國際化品牌的機會：依然相信硬件的力量

剛才我們提到軟件正在吞噬世界。在互聯網浪潮席卷世界的當下，很多人看衰硬件，但是在出海這件事上，可能要另外考慮。 出海不是出國。軟件企業出海很難，因為嚴重依賴本地化服務。有一個段子，一個APP出海到阿拉伯國家，阿拉伯人的書寫方式是從右往左，這就導致了當地用戶認為評分中一星是最高分，于是很多阿拉伯用戶在Google Play中給產品寫下“very good”，然后打一星；相比之下，硬件出海反倒有優勢——譬如，我們的華為和大疆。硬件，一旦產品力做到絕對的說服力，相比軟件和服務，更容易擴張。 因此，我們有理由相信，中國企業下一個做國際化的機會：硬件。

舉個例子，自動駕駛激光雷達領域的企業禾賽科技，目前已經有大于一半的收入來自海外市場。 我問他們的創始人：為什么你們可以做到這一點？ 對方的答案很簡單：“產品力。”從一開始，他們就沒有只定位在國內市場，就是沖著全世界最好的產品去做的。 這是硬件的機會——專注產品，可能你的市場會比做軟件和服務更容易規模化。

判斷48：數字經濟呼喚“信任”：從“熟人社會”到“契約社會”

To B時代什么最貴？信任。 “信任”這兩個字，有它的深意——如果我們兩個人關系很熟悉，我們之間不叫信任，叫關系；信任是即使我們不認識，也有規律和機制，讓彼此有合作的默契。 中國幾千年來的農耕文明形成根深蒂固的圈層社會和熟人文化，西方是大航海時代帶來的陌生人社會和契約文化，后者更習慣于“契約”。而隨著我們的時空觀打開，貿易往來伙伴增加，我們不可能停留在農耕時代的熟人關系。此刻的生態，一榮俱榮，一損俱損。如果我們要真正做到全球化，需要融合歐美開放的信用體系。中國的企業家、創業者們要從全球角度看科技產業，懂得全球化的商業合作規則，建立全球化的信用。因此，此時此刻新一代中國科技企業是否可以真正意義上構建出一個信任主導的生態，一個信任主導的系統，使我們可以真正被更多人所認可、所承認，這是一個很值得思考的問題。

判斷49：生態呼喚“科技向善”：生態化發展如果不恪守邊界，就是對生態最大的破壞

生態呼喚科技向善，這個議題是想說給科技巨頭聽的。生態化發展如果不恪守邊界，就是對生態最大的破壞。 此時此刻，巨頭都在底座化，平臺化，如果底座不恪守好自己的邊界，就會發生一個現象：我把底座打好了，上面有很多人在我的底座上做了一個又一個應用，但我們一看某個應用比較受歡迎，我就把底座抬高一點，把這個應用直接納入我的體系，那原來做這個應用的企業就完蛋了。這個現象時有發生，可是這樣的事情一旦多起來，這個生態就會有巨大的破壞——如果合作伙伴都沒有利潤，你怎么給用戶最好的體驗？如果別人都玩不下去了，這個生態體系就不成系統了。 越是巨型數字經濟體，越是需要恪守生態的邊界，做生態就要有生態的氣度。此時此刻的巨型經濟體正在奔向萬億市值，所以他們的一舉一動，他們的做與不做，也是我們需要追究、探討、討論的。

判斷50：警惕決策過度依賴數據：人的歸人，機器的歸機器

數字經濟是真正意義上的機器文明，但機器可以做的事情是有邊界的。不能因為我們高度數字化，而忘記了我們應該承擔的主觀義務——人的歸人，機器的歸機器。在數據之外，我們還有很多事情需要去思考和作答。 在這樣的數字經濟時代，有的時候我還是會警惕過度的依賴數據。

數據在這個世界上不是解決所有的問題。從哥德爾不完備定理開始，我們就應該知道，數學是不完美的，計算是不完美的。 在所有問題當中，只有一部分是數學問題；數學問題當中，只有一部分是可判定問題；可判定問題當中，只有一部分是有答案的問題；有答案的問題當中，只有一部分是可計算的問題；可計算的問題當中，只有一部分是工程可解的問題；最后，才是人工智能的問題。 前陣子聽一個朋友說，這個時代很多年輕企業家， 你不給他數據，他是很難做決定的，這是值得反思的現象——這一代企業家身上，是否少了一些中國第一代企業家的魄力、勇氣、眼光、決斷力和在行業里摸爬滾打產生的直覺？ 有時候我也會提醒自己，創業：腦力、體力、心力、定力，四個力缺一不可，腦力和體力機器可以幫我，但心力和定力是機器不可解的。

判斷51：試錯是必由之路，擁抱錯誤，并從錯誤中成長起來

還有一個反思，是關于錯誤的態度。事實上，恰恰是對挫折的過度反應成就了創新。 進化是怎么發生的？進化來自于錯誤。是因為變異，有了錯誤，才有自然選擇，才有優勝劣汰。所以科技公司試錯，應該是一個主動的事情。無論是政府也好，資本也好，媒體也好，社會輿論也好，多去鼓勵試錯，少去因為試錯惡語相加——在創新背后，試錯就是原本的驅動力。對于新一代創業者而言，要大量試錯，在試錯中成長起來。 對整體上強于模仿，弱于創新的中國，最大的范式轉換就是要開始深刻體悟創新的高成本和高風險，在實操上做好預案，在心態上給予包容。

判斷52：沒有唯一正確的道路可言，沒有絕對正確的答案

新一代科技企業面對無數選擇問題：聚焦單點or全棧都做？大客戶or小客戶？輕資產vs重資產？ 事實上，沒有唯一正確的道路可言，沒有絕對正確的答案。此時此刻很多科技公司在前行路上面臨的問題，不是一個驚天動地的大問題，而是一萬個復雜的小問題——一個驚天動地的大問題也許可以靠神丹妙藥，一萬個復雜的小問題就沒有正確可言了。 就像一個小寓言“布里丹之驢”——一頭又渴又餓的驢，在同等的距離外，左邊是水，右邊是食物，如果它高度理性，做決策謹小慎微，它就挪不動腳步——選左邊選右邊都不是理性最優解，它猶豫不決，反倒餓死渴死了。這個時候，還不如隨機推它一把。 企業決策也是如此，所以，如果你真的不知道該怎么選，你就扔個篩子，努力做就是了，因為每一條路都有可能跑出來。

判斷53：道路很長，第五代計算平臺絕非終點

剛才說到，每一代計算平臺都數字化了不同維度的信息，此刻我們處于第五代計算平臺，事實上，第五代計算平臺絕非終點： 區塊鏈，數字化了信任，降低了交易成本；量子計算，數字化了更微觀的世界，可能帶來IT基礎設施的新一輪革新；腦機接口，數字化了大腦的活動行為、思維等等……這一切都將開拓嶄新的、高價值的商業應用和社會價值。我們還有很多事情沒有做完。

判斷54：科技倫理：警惕算法的偏見，警惕困住我們的“系統”

今年有兩篇文章讓我印象非常深刻，一篇是《外賣騎手，困在系統里》，一篇是《抖音內幕：時間熔爐的誕生》，這兩篇文章我看了之后想了蠻久。從某種意義來說，技術有可能是中性的，但算法可能是有偏見的。我們要時刻警惕算法背后是否有這樣的偏見——不是我們發明了算法和信息，很有可能我們反被它們困住。智慧帶來的問題，需要更大的智慧才能解決。

判斷55：新一代科技企業應該主動承擔商業之外的使命

新一代科技企業的特點是，它們與國家戰略強相關，也背負了很多商業之外的使命。 當然，在今天所描述的數字經濟之外，還有很多使命，也有人在不斷實踐：生物科技，給我們更長、更好的生命體驗；能源技術，讓我們擺脫化石能源的桎梏；氣候環保，讓我們對抗全球變暖的威脅；星際探索：帶人類尋求更廣闊的生存空間……我們還有太多的故事沒有講完。 一次科技產業的“零碳會議”

因為這一點呼吁，我也告訴大家一個好消息，今天的甲子引力是中國首個科技產業的零碳會議，這個屏幕中間是我們得到的碳中和證書： “2020甲子引力通過良之零碳研究院與清華大學全球化研究中心共同助力，實現了本次峰會碳中和。本次會議所有不可避免的排放將通過購買經上海碳排放交易所認證的碳指標CCER來抵消。感謝致力于中國碳中和研究的中立伙伴——良之零碳研究院與清華大學全球化中心，幫助本次會議實現碳中和。” 這可能是一件非常小的事情，但是我們也愿意用小的事情來表達我們對行業的呼吁，我們在做很多的小事的時候，我們也可以捎帶做一些商業之外的努力。

生命3.0

推薦一本書，泰格馬克寫的《生命3.0》，書中對生命的進程做了三階段歸類： 生命1.0是發源于約40億年前的生物階段，在它的有生之年都無法重新設計自己的硬件和軟件，只有進化才能帶來改變。 生命2.0大約從10萬年前開始，即人類誕生以來的文化階段，在這個階段，人類可以重新設計自己的軟件，比如學習語言、技能等復雜的能力，也可以重塑自己的世界觀和目標。 生命3.0是一個由人工智能重塑的科技階段，在這個階段，生命不僅能極大程度地重新設計自己的軟件，還能重新設計自己的硬件，而不必等待進化的恩賜。 很多研究人工智能的專家認為，它可能會在一個世紀內降臨，甚至可能會出現在我們的有生之年。我們沒有理由不嚴肅地、認真地思考這一切。

科技很快，人性很慢

去年大會的結尾，朋友們應該還記得屏幕上的四個字“不負文明”。 最近我時常在想，什么是文明？究竟是科技的飛速進步對世界的改變，還是在動蕩的萬物流轉中守住我們的不變？ 90年代，曾在中國引起未來學狂熱的阿爾文·托夫勒有一個基本預言：人類在數億年演化中形成的深層心理結構不可能在數十年里快速改變，于是人們能容忍的環境變化程度小于人類創新活動實際帶來的環境變化，從而會引發一次深刻的總體性的危機。科技很快，人性很慢。單一的技術迷信，并不能解決年輕人親密關系的困境。當我們的能力開始去觸碰“進化的權利”，我們需要始終思考——我們手中的權利，將帶領我們走向何方。 從這個意義上講，我們的確是真正的命運共同體——我們正處于人類文明的拐點。所有產業鏈正在重塑，我們在共生演化，人與人一起，產業與產業一起，人與機器一起，老一輩與年青一代一起。

不負文明不負卿

文明是我們永恒的主題。此時此刻，我們處于風云變幻的數字經濟時代，我們可以感覺到時代前行的滾滾齒輪，與此同時，我們也已置身于巨大的風險之中。文明在進步，不能讓科技的變化改變了我們內心最想守護的東西。 命運與共，大道不孤，不負文明，方能不負卿。 感謝大家！

責任編輯：xj

原文標題：2020中國數字經濟55個判斷：命運與共，大道不孤 | 甲子引力·主題報告

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