“数字化”背景下经济社会发展的新特点和新趋势

所谓“数字化”，是指大数据、人工智能、移动互联网、云计算、区块链等一系列数字技术结合知识和实践经验所构成的“数字综合体”，我将谈谈“数字化”背景下人类经济社会发展的新特点和新趋势。

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云计算、大数据、人工智能、区块链

云计算

云计算可以理解为一个系统硬件，一个具有巨大算力、网络通信能力和存储能力的互联网数据中心（IDC）。数据处理中心本质上是大量服务器的集合。数据处理中心的功能和规模是以服务器的数量来衡量的。

例如，2015年，全国共有2000多万部手机、2000多万部固定电话、7800万台可上网的笔记本电脑和台式电脑，700万台家庭电视机顶盒。中国移动、中国电信等电信公司在北京的后台服务系统和数据处理中心拥有25万台服务器，处理上述所有信息。上海也有20多万套。谷歌处理全球互联网大数据，需要智能处理。它需要多少台服务器？据悉，谷歌有150万台服务器分布在全球七八个地方，目前仍有100万台服务器在建。

云计算有三个特点。首先，从数据信息的存储容量来看，服务器可以存储大量的数据。其次，就算力而言，每台服务器本质上都是一台计算机。与上世纪六七十年代世界上**的计算机相比，当代计算机的功能更强大，占用的空间更少。三是在通信能力方面，服务器连接千家万户的手机、笔记本电脑等移动终端，是互联网和物联网的通信枢纽，是网络通信能力的具体体现。

可以看出，数据处理中心和云计算的硬件功能具有超大规模的通信、计算和存储能力，使其具有虚拟化、灵活性和可扩展性。服务提供商以IDC为硬件，私有云和公有云作为客户服务的接口，为客户提供数据服务。这与通过从IDC购买和储存水资源向客户购买和使用水资源相同。当资源闲置时，它们也可以被其他客户使用。这样，可以有效、全面、灵活地利用云计算架构中的资源，不仅可以同时服务千家万户，而且可以使大量服务器不至于闲置。

大数据

大数据包括静态数据、动态数据和操作后的叠加。数据量主要有三点。首先，有大量的数据。例如，大英博物馆的所有书籍都可以以数字形式存储。二是实时动态变量大。每一秒、每分钟、每小时、每一天，数据都在变化。世界上有大约670亿手机，可供70亿人使用。这些手机每天打电话，每天计数，每天付费，每天搜索。所有的动态数据每天都在不断叠加、丰富和增长。”量变会导致质变”，就像积累60张静态照片可以形成1秒的实时电影一样，存储的大量静态数据也会不断更新和积累，形成新的信息。三是数据叠加处理后的变量大小。人们根据自己的主观需要，对动态和静态数据进行处理、分析和挖矿。在挖矿计算过程中，复核计算后会生成新的数据。这种数据也是不断积累的。

简而言之，所谓大数据就是静态数据、动态数据，以及人脑和计算机经过处理和计算后生成的数据。这三者共同构成大数据的数据源。

要将大数据转化为有用的信息和知识，就必须消除各种随机性和不确定性。计算机中的数据只是一串英文字母、字符或***数字，它们可能是混乱无序的。数据应用一般有三个步骤：数据信息、信息知识和知识智慧。

第一步是将数据转换为信息。任何结构化、半结构化或非结构化的数据本身都是无用的、无序的，但经过分析消除随机干扰后，数据就变成了方向性信息。在数据变量信息处理过程中使用的工具有过滤器和关键字。过滤后，提取相关信息。

其次，信息中包含的规则需要归纳为知识。知识改变命运，但知识并不简单地等同于信息。如果你不能每天从手机上看到更多无用的信息。

第三步是在你拥有知识之后运用知识。善于运用知识解决问题是智慧。综合信息规律是将信息转化为知识的过程。有些人已经掌握了知识，对所发生的事情有一个清晰的认识，但是当他们来工作时，他们会很愚蠢。这不是智慧的象征。所谓情报，其实就是掌握信息中的决策意图、决策背景等相关信息，最终在“临门”时做出决策。

信息和知识是辅助决策系统。它们帮助人们做出决策，并根据机器做出的决策来实施。这是一个智能的过程。

所谓大数据包含人工智能，就是把无序的数据提取成信息，将信息汇总成知识，通过综合知识进行判断。这是大数据智能化的三个环节。

人工智能

首先，人工智能如何让数据产生智慧？大数据之所以能智能化、决策辅助和辅助决策，是因为人工智能或计算机操作的过程中有四个步骤：一是采集、抓取、推送；二是传输；三是存储；四是分析、处理、检索和挖矿。第一步是在大数据中不断过滤出有目的的信息，即收集、抓取、推送。第二步和第三步是传输和存储，其内涵不言而喻。大数据不是抽屉里静态闲置的大数据，而是在云端存储和动态传输的大数据。第四步是分析、处理、检索和挖矿，关键技术是算法。算法是帮助人类在非常复杂和巨大的数据空间中快速找到目标、路径和方法的工具。

第二，人工智能依靠大数据产生分析、处理、检索和挖矿的智能。智能化的关键在于大数据、算法和高速计算处理能力。没有数据和大数据的长期积累和反复验证，智能管理毫无用处；有了算法和大数据，没有高速算力就没有用。算法是人工智能的灵魂。它需要用大数据来补充、重复和训练。从这个意义上说，如果没有大数据的算法，就没有灵魂，也就没有大数据处理的真正意义。

但如果算法没有大数据可供输入，即使数学家想出了好的算法，智能也未必有效。以柯洁与阿尔法围棋的人机大战为例，阿尔法围棋的算法来源于人类各种棋谱和熟练棋手的步法。人工智能工程师将所有这些数据放入谷歌的算法中，运行数万次，几十万次。因为互联网上有深入的学习模块，每次你运行它，你都会聪明一点。这个过程是一个不断重复和不断学习的过程。

总之，人工智能和大数据都与这些元素有关。说到真正的人工智能，它依赖于大数据、算法和高速。人类工具使用的发展本质上是算力不断提高的过程。

在农业社会，中国人用自己的智慧发明了算盘。算盘每秒移动两三颗珠子，每秒计算两三次。在早期工业社会，电被广泛使用。20世纪20年代，以继电器为基本元件的计算机问世了。中继计算机的振动频率很高，每秒震动几十次，比算盘快10～20倍。到了20世纪40年代，第二次世界大战期间，电子管应运而生。电子管计算机每秒可计算数万次，是中继计算机的1000倍。20世纪60年代，半导体应运而生。以晶体管和二极管为元件的计算机每秒可以计算几十万到几百万次。上世纪80年代，随着半导体芯片的出现，集成电路计算机的运算速度达到了每秒几千万甚至数亿次。中国的超级计算在10年前达到1亿次，2015年前后达到10亿次。**的超级计算系统已经发射了100多亿次。然而，超级计算机并不是一个芯片或一台计算机的计算速度，而是由成千上万台计算机和数千台服务器组成的矩阵和算法。超级计算机可以达到每秒10亿次和100亿次，但单芯片要实现每秒10亿次运算是很困难的。

为什么我们非常重视一个芯片每秒可以计算10亿次的事实？2012年，《接近奇点》（near singularity）一书提到，在大约二三十年内，人工机器的计算速度将超过人脑。作者认为人脑的运算速度是每秒十亿次。当计算机每秒计算超过10亿次时，其计算速度将超过人脑，拐点就会到来。人工智能能否超越人类智能，人是否会被人工智能囚禁，众说纷纭。从科学的角度来看，人工智能算力的不断增强，是人类在工具使用中智慧不断发展的结果。强大的算力、大数据和算法联系在一起，超过了数千小时、几万小时和几十万小时。人们等不及时间，大智慧逐渐发展。

三是将云计算、大数据、人工智能等软件嵌入云计算厂商提供的数据处理中心硬件中，为客户形成三种在线服务。云计算是一种硬件，是一种具有通信、计算、存储能力的基础设施。除了存储大数据外，云还提供各种算法作为服务软件处理。大数据公司在收集、组织和管理大量数据的基础上，往往在使用人工智能算法后，为客户提供有效的数据服务，形成大数据服务平台。所谓人工智能公司往往依靠大数据平台的支持来提供算法服务，而算法软件也是一种服务。它们共同构成了“数字化”的三大功能：一是IAAs，是基础设施使用的服务；二是PAAS，是大数据平台使用的服务；三是SaaS，也是一种服务。这三个短语代表了“数字”三兄弟，三种不同功能的软件。

当然，“数字化”也离不开互联网、移动互联网和物联网。总之，互联网时代是PC（个人电脑）时代，移动互联网时代是手机和笔记本电脑时代，物联网时代是万物互联的时代。

块链

从本质上讲，区块链是一个去中心化的分布式存储数据库，它打破了中心化机构的信誉。它通过数据协议、加密算法和共识机制，点对点地传输到块中的所有其他节点，从而建立了一个去中心化的、不可能篡改的安全可验证的数据库，建立了一个新的信任体系，具有五个特点。一是开放性。BLAST链的技术基础是开源的。除了交易各方的私有信息被加密，区块链数据对所有人开放。任何人都可以通过开放的界面查询区块链上的数据并开发相关应用程序。整个系统的信息是高度透明的。第二，防篡改。任何人想要改变区块链中的信息，必须攻击或篡改链上51%节点的数据库才能改变数据，这是非常困难的。第三，匿名。由于区块链中节点之间的数据交换必须遵循一种固定的、可预测的算法，因此区块链上的节点不需要相互识别，也不需要实名认证，只需要根据地址和算法的正确性来相互识别和交换数据。四是去中心化。因为区块链中的所有节点都在记账，不需要有中心来记账，所以也就不需要中心。第五，可追溯性。区块链是一个去中心化的数据库，每个节点的数据（或行为）都被其他人记录下来，因此区块链上每个人的数据（或行为）都可以被跟踪和恢复。

|根据目前的应用场景，区块链可以分为三类。

一是公链条。主要是指全球任何人都可以读取和发送信息（或交易）并能有效确认信息（或交易）的“共识过程区块链”

第二，私有链，也叫专有链。这是一个非公共公链。通常不允许未经授权加入（成为节点）。此外，严格控制私有链中每个节点的写权限，并根据需要有选择地向公众开放读权限。

第三，联盟链。联盟链是由多个组织管理的区块链。每个组织或组织管理一个或多个节点，其数据只能由系统中不同的组织读写和发送。

|目前，区块链涉及四大技术领域。

一是分布式账本技术。人类社会发明了四种会计技术。早在原始社会，人类就发明了“结记账法”，农业社会发明了“日记账”，工业社会发明了“复式记账法”复式记账的资产负债表使账目一目了然，适应了工业社会的企业管理。然而，从原始数据的来源上却无法避免管理人员和会计人员的造假。分布式账本是网络成员之间共享、**和同步的数据库。分布式账本共同记录参与者之间的数据行为（如交易、资产交换行为等）。该技术的防篡改和可追溯性特点从源头上消除了欺诈的可能性，共享机制减少了“调解不同账本”的时间和成本。

第二，非对称加密技术。区块链上存储的交易信息是公开的，但每个账户的身份信息都是高度加密的。只有在所有者授权的情况下才能访问单个帐户，以确保数据安全和个人隐私。

第三，共识机制技术。开发人员首先要考虑什么样的技术可以让更多的人对一个规则达成共识，同时还要考虑需要确认多少个特殊节点，才能在短时间内实现对数据行为的验证，从而完成一笔交易。一般来说，区块链技术需要许多不相关的节点来确认交易。如果得到确认，就认为已经达成共识，整个网络也可以就此达成共识，从而完成一笔交易。

第四，智能合约技术。基于大量可信和不可更改的数据，可以自动执行一些预定义的规则和条款，如定期、固定利率和彼此之间的定额借贷。

区块链技术属于信息技术和会计技术。从应用的角度看，区块链可以解决信息不对称问题，实现多个主体之间的合作信任和协同行动。无论是公链、私有链还是联盟链，其首要目标都是保证信息数据的安全性、有效性和不可伪造性。

|目前，区块链技术在社会上的应用场景主要包括以下几个方面。

一是金融。金融已经数字化，因此这是区块链应用最方便的领域。目前，区块链技术已经在国际交易、信用证、股权登记、证券交易等领域进行了尝试。区块链在金融领域具有巨大的潜在应用价值。人们的探索是区块链技术在金融领域的应用能否“消除中间环节”，实现点对点对接，降低交易成本，更快完成交易。例如，使用区块链分布式架构和信任机制可以简化金融机构的电汇流程，特别是涉及多个金融机构的复杂交易。

第二，供应链和物流。区块链在物联网和物流文档管理领域也具有独特的优势。企业可以通过区块链降低物流单据管理的成本，对货物的生产、储存、运输、**等全过程进行监控和跟踪，提高物流链管理的效率。此外，区块链在供应链管理领域也被认为具有丰富的应用场景。例如，上下游之间的直接交易可以增加透明度，提高信任和效率。如果将供应链金融纳入区块链，将大大提高金融效率，降低金融机构和企业的信贷成本。

三是公共服务。区块链在公共服务、能源、交通等与人们生活密切相关的信息领域也有着丰富的应用场景。例如，由于缺乏信任，中央管理者有时无法确定人民群众反映的问题是个别问题还是共同问题。然而，在使用区块链技术之后，这个问题的正确答案可能会在瞬间找到。

四是认证和公证。区块链具有不可伪造性的特点，可以为经济社会发展中的“存证”问题提供解决方案，为社会信用报告的实现提供了新思路，因此存在着很大的市场空间。比如腾讯最近推出的“区块链电子发票”，已经成为区块链技术应用中的“热钱”

五是公益慈善。存储在区块链上的数据不能被篡改，这自然适合社会福利场景。公益过程中的相关信息，如捐赠项目、募捐明细、资金流向、受赠人反馈等信息，可以存储在特定的区块链中，透明、公开，通过公示达到社会监督的目的。

六是数字版权的发展。通过区块链技术，可以对作品进行认证，证明文本、视频、音频等作品的存在，保证所有权的真实性和唯一性。作品在区块链上确认后，对后续交易进行实时记录，实现数字版权的全生命周期管理，为侵权司法取证提供技术支持。

七是保险。保险方面，保险机构负责资金的募集、投资、理赔等过程，往往管理成本和运营成本都很高。但是，区块链技术可以提高效率，降低成本；特别是在理赔方面，如果通过区块链实现“智能合约”，则申请人无需向保险公司申请或批准。只要被保险人的行为触发并满足规定的理赔条件，即可实现即时自动赔偿。

第八，信息和数据共享。目前，我国各级政府公共信息资源平台正在大力整合，目的是在各信息系统之间有效共享信息，节约存储空间，提高效率。在实现技术上，如果能够利用区块链的分布式特点，不仅可以突破监管部门之间的“数据壁垒”，打破“数据孤岛”，实现信息和数据的共享，同时也提高了公众获取政府公共资源的效率，减少了资金的浪费。

一般来说，区块链通过创造信任创造价值，使得去中心化度高、管理链长、环节多的多方实体能够有效合作，从而提高协同效率，降低沟通成本。