數(shù)字化轉(zhuǎn)型：美國先行，中國后發(fā)，“我們能后發(fā)而先至嗎？”

數(shù)字化轉(zhuǎn)型美國數(shù)字化中國數(shù)字化數(shù)據(jù)猿

原創(chuàng) 王曉坤 | 2021-06-02 17:54

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】 2021年，德勤以145家企業(yè)為樣本，（國企占77%）做了一份在線問卷調(diào)查。調(diào)查顯示，約超六成受訪企業(yè)已經(jīng)啟動數(shù)字化轉(zhuǎn)型

數(shù)字化轉(zhuǎn)型：美國先行，中國后發(fā)，“我們能后發(fā)而先至嗎？”

東北的一家屠宰場里，一位穿著格子衫的程序員和套著皮革防護(hù)服的屠宰師傅一起忍受著屠宰場里的生豬肉味兒。這是吉林省畜產(chǎn)品質(zhì)量安全追溯監(jiān)管平臺建設(shè)中發(fā)生的一幕，為了采集數(shù)據(jù)，年輕的數(shù)據(jù)分析師們不得不把原來準(zhǔn)備的手機(jī)終端全換成平板終端，把字號調(diào)整最大字體，手把手地教這些五十歲左右的屠宰師傅們，如何往白條豬上戳印記、貼條碼、掃描。

實際上，這一常人看來具有魔幻現(xiàn)實主義色彩的一幕，卻是整個中國數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮下的必然現(xiàn)象。

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截至2021年3月1日，北京、上海、黑龍江、江蘇、福建等13個省市區(qū)均發(fā)布了2020年重點(diǎn)項目投資計劃清單，其中8個省份公布了計劃總投資額，共計34萬億元?？雌饋恚忠粋€風(fēng)口正在成型。其中，相當(dāng)一部分資金將投資于5G網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)中心、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

只是，這些企業(yè)卻總體對自身的評價較低。2021年，德勤以145家企業(yè)為樣本，（國企占77%）做了一份在線問卷調(diào)查。調(diào)查顯示，約超六成受訪企業(yè)已經(jīng)啟動數(shù)字化轉(zhuǎn)型。其中，七成受訪者認(rèn)為自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型處于全球平均水平或低于平均水平。而地方國企和民企的自我評價更低。

一些業(yè)內(nèi)人士反映，相比美國的大型To B上市公司，如2000億美金市值的CRM解決方案提供商Salesforce、600億美金市值的SaaS安全公司Crowd strike與云端數(shù)據(jù)倉庫公司Snowflake。中國企業(yè)服務(wù)市場起步較晚，標(biāo)準(zhǔn)化能力也不足，數(shù)字化企業(yè)的估值增長和業(yè)務(wù)增長并不匹配。

在數(shù)字化之路上，美國先行，中國后發(fā)，但中國可否后發(fā)而先至？美國賓夕法尼亞大學(xué)沃頓商學(xué)院市場營銷學(xué)教授、蔡萬財教席教授，賓大沃頓中國中心主任、上海高金客座教授張忠在接受數(shù)據(jù)猿采訪時，給出了自己的看法。他認(rèn)為，中國目前的沖勁十足，但是，“數(shù)字化轉(zhuǎn)型，歸根結(jié)底，還是要看勞動生產(chǎn)率有沒有提高。”他認(rèn)為，企業(yè)做數(shù)字化轉(zhuǎn)型，技術(shù)成本要增加，勞動成本就必須要降低，這樣才可以相抵,才能持續(xù)。所以，最關(guān)鍵的指標(biāo)還是要看價值有沒有增加。

顯然，從中國到美國，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)開始發(fā)力，但仍然面臨多個瓶頸。

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圖丨張忠教授

中美數(shù)據(jù)玩法不同

張忠的大部分時間都在賓夕法尼亞大學(xué)的校園里度過。在美國，由商業(yè)公司出面，與當(dāng)?shù)馗咝Ｂ?lián)合進(jìn)行數(shù)據(jù)研究是一種常見的現(xiàn)象。部分時間內(nèi)，張忠會以商業(yè)咨詢的身份與美國的企業(yè)負(fù)責(zé)人見面，共同討論運(yùn)用大數(shù)據(jù)為商品進(jìn)行定價的可能性。

這種與營銷相關(guān)的數(shù)據(jù)研究，同時也是美國企業(yè)發(fā)展到一定階段的迫切需求。在此之前，許多美國企業(yè)在采集完數(shù)據(jù)之后，也經(jīng)歷過一籌莫展的階段。張忠的工作是把這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、決策。他的研究方向是幫助企業(yè)如何確定價格，比如什么樣的人應(yīng)該付高價，什么樣的人應(yīng)該付低價，以此幫助企業(yè)把在市場上所創(chuàng)造的一部分價值捕獲回來。

在這個過程中，張忠強(qiáng)烈感受到，美國的商業(yè)公司與高校的合作意愿一直持續(xù)升溫。這源自企業(yè)家渴望通過技術(shù)提高企業(yè)收入的動機(jī)。這種動機(jī)是自下而上的。換句話說，在美國，政府通常不會發(fā)布一些政策去大規(guī)模推動企業(yè)在某個領(lǐng)域開展某些特定的行動。只是在利益的驅(qū)動下，一些企業(yè)偶然發(fā)現(xiàn)某項技術(shù)可以為公司謀利，接下來，企業(yè)主們自然會有動力把資金、精力放在與研究機(jī)構(gòu)的合作，以及技術(shù)突破上。

這種驅(qū)動路徑與中國不同也就導(dǎo)致技術(shù)發(fā)展途徑的不同。張忠告訴數(shù)據(jù)猿，在中國，往往新技術(shù)運(yùn)用最好的地方是社會管理。如圖像識別，這與美國、歐洲、日本不同。事實上，隨著人臉識別技術(shù)對人們生活全方位的滲透，人們急需對“技術(shù)熱”進(jìn)行“冷思考”。比如，如何解決作為數(shù)據(jù)貢獻(xiàn)者的公眾得到的收益遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于掌控者，卻承擔(dān)了絕大部分的風(fēng)險。

當(dāng)然，這種中美兩國數(shù)據(jù)運(yùn)用方向的差別化，則顯示出了大數(shù)據(jù)技術(shù)的工具屬性。大數(shù)據(jù)自身并無所謂利弊，只是一旦技術(shù)至上成為社會普遍的行為驅(qū)動意識時，就會使社會管理太過畸重于技術(shù)工具，淡漠并弱化其它社會組織、制度、法律、道德等其他工具的可能。

歸根結(jié)底，在人類社會發(fā)展的歷史上來看，技術(shù)、道德觀念和制度是三個互不可缺，但并不可以互相替代的部分。張忠認(rèn)為，“不同國家技術(shù)選擇方向不同的背后，還是每個國家國情的不同。”

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如何讓數(shù)字化轉(zhuǎn)型不只是風(fēng)口

如今，中國投資界對企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型有很強(qiáng)的信念，對于很多投資人來說，認(rèn)為該領(lǐng)域“遍地是黃金”已是共識。

他們認(rèn)為，這背后的原因，是因為中國有一個足夠大的市場，任何一個賽道的企業(yè)都可能有機(jī)會跑出來。

這個判斷也與張忠相同。他表示，因為中國政府的政策支持，該賽道的企業(yè)必將獲得更多的資源支持，這是中國特有的優(yōu)勢。

他說，“中國的經(jīng)濟(jì)總量超過美國，只是時間早晚問題。”只是，中國企業(yè)在被政策引導(dǎo)同時做某一件事情的背后，還是會面臨著 “效率是不是最后就真的一定高”的自我拷問。

張忠舉了個例子：這就好像一個人，根本不可能一天到晚待在房間里看著電腦，“也許一部分人可能喜歡這樣去做，但更多的人是社會人，更喜歡上街”。他認(rèn)為，技術(shù)對人類生活帶來新的便利，但不可能替代人類社會的過去。

換句話說，人們需要對當(dāng)下的“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”大潮保持冷靜。即便賽道不是問題，但最關(guān)鍵之處也并不是僅僅把技術(shù)做好就可以。張忠說。“每一波技術(shù)浪潮出現(xiàn)的時候，都會形成某些特別極端的這種聲音，但往往每一次過后又發(fā)現(xiàn)，其實并不是這樣，總是雷聲遠(yuǎn)大於雨點(diǎn)。”

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擺脫技術(shù)迷戀

從技術(shù)角度來看，美國相對于中國的科研實力更強(qiáng)，市場更加規(guī)范，但兩國對于讓AI是否會取代人的結(jié)論，都認(rèn)為還為時尚早。

那么對這輪全民數(shù)字化轉(zhuǎn)型潮，張忠的看法是，要取決于一個基本假定-----AI到底應(yīng)該取代人工還是輔助人工。他認(rèn)為，如 “在勞動力充分的條件下，中國搞出一個讓機(jī)器炒菜、送飯的東西，這會不會有點(diǎn)舍本逐末，舍近求遠(yuǎn)了？”

他說，“美日德人煙稀少，但中國是人口大國，如果你忽略這點(diǎn)，一窩蜂地去做數(shù)字化轉(zhuǎn)型，有可能會導(dǎo)致企業(yè)最后進(jìn)入的地方，并沒有產(chǎn)生效率的提升，甚至?xí)a(chǎn)生浪費(fèi)。”張忠說。

這也是由政府主導(dǎo)的數(shù)字化浪潮背后所潛藏的隱憂。“做數(shù)字化轉(zhuǎn)型，歸根結(jié)底還是要看如何增加勞動生產(chǎn)率。”張忠反復(fù)強(qiáng)調(diào)。但如果把順序搞反，比如在并未想清楚技術(shù)是否能夠給自己帶來收益之前，就急速擴(kuò)張，搶先上車，都可能面臨著“人力資源和資本資源的浪費(fèi)。”

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在美國，數(shù)字化技術(shù)的推進(jìn)正在從企業(yè)主導(dǎo)推動的模式中獲益。在張忠的工作經(jīng)驗中，智能技術(shù)在美國高校里的研究是八仙過海，很多與與商業(yè)化緊密相關(guān)，早也不是新鮮事。甚至許久之前，很多企業(yè)的課題，會被學(xué)術(shù)界以招標(biāo)的形式彼此競爭，用給企業(yè)出策劃書和學(xué)術(shù)研究報告同時推進(jìn)的方式，互相促進(jìn)。

美國的這些做法，都是僅靠人才培養(yǎng)和資金投入無法替代的部分。從技術(shù)來看，AI技術(shù)和算法越來越被全世界普及，不在是秘密。張忠說，兩國數(shù)據(jù)競爭，浮在水面以下的部分，其實是經(jīng)驗積累，扎實的研究功底。

張忠拿自動駕駛為例，谷歌在該領(lǐng)域的研究已經(jīng)做了十幾年，而中國則是兩三年。“在競爭的時候，別人走過的路你很難不去再走。”張忠說。“科學(xué)素養(yǎng)、時間積累這種東西，可能是非常軟的部分，但它確實重要。”

換句話說，“許多競爭不是表面形似就可以了，軟實力的競爭可能更加重要。”張忠總結(jié)道。

來源：數(shù)據(jù)猿

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