近日，36氪在北京舉辦WISE2020新經濟之王大會，通過十年演講、十年對談、十年圓桌、十年榜單以及新經濟十年白皮書等內容，對新經濟的過去十年進行盤點和對未來十年進行展望。本次大會邀請了超170位新經濟代表進行分享，明略科技副總裁黃代恆圍繞《數位化未來趨勢與路徑》主題發表了演講。
數位化轉型是大勢所趨
「數位化轉型現在已成為各界的共識。」黃代恆在演講中指出，在未來數位化時代，數位化轉型對政府和企業而言都是大勢所趨。
過去，我們經常用能源的開發和利用衡量一個國家或行業的經濟發展水平。最近幾年，雖然全球人均能源消耗依然在穩定增長，但速度已經降至1%左右。尤其是隨著大數據的爆發，人均信息消耗量的增速已遠遠大於人均能耗的增速。這給我們傳出了清晰的信號。
誠如伯納德·馬爾在《數據戰略》一書中所提到：「所有的業務都和數據相關，數據必將成為取得競爭優勢的關鍵。」黃代恆認為，數據就是對現有生產價格的重組，是對生產關係非常重要的調整。
Gartner每年都會發布技術成熟度曲線(Hype Cycles)，用來幫助客戶跟蹤技術的成熟度和未來潛力。在這個曲線中，Gartner認為，新技術比如AI到達一個期待的高點之後，由於實際應用還需要經過一定的跟隨、成熟期，這個曲線會跌下來再往前發展。
對此，黃代恆認為，目前，計算機視覺技術、自然語言處理、知識圖譜等智能的技術，已經越來越趨於成熟，但要達到真正的人機互動，還有很長的路要走。不過整個技術演進的趨勢則是非常明顯且不可逆。
「我們為什麼花這麼大的力氣做5G、雲端，都是為了能夠四兩撥千斤，用更高效的數據流來優化調整我們的信息流和物質流，這是未來十年產業數位化大趨勢中非常關鍵的一點。」黃代恆強調。
「四步走」推進產業數位化
「我們之前走得比較快的是數字產業化，把數字行業快速地發展了起來。現在正在著力嘗試多種路徑推進產業數位化。」黃代恆給出了產業數位化的經典路徑：第一步是數據在線，使更多的行為能夠被量化；第二步是探索式分析；第三步是知識積累；第四步是智能決策。
傳統產業數位化，首先要完成數據在線。黃代恆列舉了幾個傳統行業數位化轉型的典型案例。比如交通行業，一列現代化的列車大約有2000-4000個數據監測點，隨著自動駕駛技術的進步數量還會繼續增長。北京、上海運行的地鐵列車，車輛的數據採樣頻率已達到50毫秒/次，每秒鐘具備200萬-300萬的數據測點能力，一旦具備這種能力，就能夠對整個車輛進行智能維保。隨著5G的普及，解決好數據採集和移動通訊端的瓶頸後，交通行業會逐漸普及智能維保。
在非常傳統的餐飲行業，對人的依賴非常高。店面的整潔與否、員工的服務是否專業，都與人息息相關。餐飲業最難的是缺有經驗的店長去管理店面。而現在數位化可以幫助我們去解決這個問題。據黃代恆透露，明略科技已經成功地通過視頻對一些客戶的前後廚的情況進行自動的分析和研判，並給出預警。
取得數據之後，進入第二步：探索式分析。黃代恆表示，有多種分析方法可供選擇。常規一般採用圖表的方式去深入分析洞察一個產業的發展和趨勢變化。比如疫情期間，產業的恢復狀況，都可以通過數據進行分析得到。另外非常重要的一個方法，是對數據進行構建。明略科技利用知識圖譜技術，把人與人之間的關係、帳號與帳號之間的關係連接起來，這在不同的領域有著非常重要的應用。比如反洗錢和反電信詐騙領域，都有成功的案例。
產業數位化轉型的第三步是知識積累。「做完數據在線和探索分析之後，會遇到一個檻，就是如何對自己行業的知識進行規劃。」黃代恆指出，很多組織的知識非常靈活，明面上的規則可以用數據判斷，潛規則只能基於軟性的經驗判斷，但很多傳統企業也在慢慢突破。
黃代恆表示，在不斷的探索和分析的過程中，通過不斷的知識積累，系統的智能化程度提高，幫助形成不同維度智能化決策。比如，區縣一般商業樓宇的坪效是多少？哪些樓偏離了這個坪效？都可以通過數據由機器協助人進行智能判斷和決策。現在電商領域的商品推薦，短視頻和新聞內容的推薦，都帶有明顯的智能決策特徵。
據黃代恆介紹，除了網際網路企業，傳統的政府服務也在通過數位化進行改進。比如在精準扶貧領域，通過對幫扶家庭人員構成等數據進行分析，然後可以給出更為精準合適的解決方案。
數位化轉型之路任重道遠
「傳統行業的數位化轉型之路，看上去雖然不遠，但走起來並沒有那麼近。」黃代恆指出，數據文化的創立、數位化的改造並不容易。很多時候數據連不通只是一個表象，深層次還是組織的問題。「很多流程可以進一步優化，兩個部門能解決問題就不要設立三個部門。數據如果打通的話，中間的環節就可以跳過去。」
黃代恆強調，數位化轉型不僅是技術問題，也需要思維模型、人才、文化、組織的調整。另外，技術迭代在較長時間依然是人機同行，兩者將長期並存、互相促進和優化，不會是替代關係。