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1、1讨论数据要素的“锚点”是什么？当下人们围绕“数据要素”有许多讨论的议题，如权属、流通、交易、市场、跨境、隐私、安全、治理等，各界有许多共识、也有些分歧。我们需要探讨的是，人们讨论数据这一议题的“锚点”是什么？“前提”是什么？没有“锚点”和“前提”，就没有对数据议题对错、利弊、好坏、优劣、得失的评价标准。“如何促进数据要素创造价值”是讨论数据要素议题的“锚点”，而系统科学理解“数据要素如何创造价值”是“前提”。这个“前提”是，人们要清晰地理解，在微观具象世界中数据要素创造价值的技术、原理、路径、模式，在宏观抽象世界的数据要素创造价值的机理、逻辑和意义。事实上关于数据这个议题，我们无论对具象世界
2、的深度观察，还是对抽象世界的规律认知都是不充分的。历史上，人们对生产要素的讨论首先关注的是，它是如何创造价值、促进人类生产力进步。400年前威廉配第（1623T687）提出，“土地是财富之母”、“劳动是财富之父”，后来“资本”“技术”先后成为当年新的生产要素的原因，首先是在实践中资本、技术在为人类物质财富创造、生活水平提高及生产力进步做出巨大贡献，这些生产要素成为人类创造价值不可或缺的必要充分条件。相对于土地、劳动、资本、技术创造价值的机理和逻辑，数据如何创造价值是复杂的。这种复杂性来自于，数据要素既会作用于生产力，也会作用于生产关系；既会作用于看的见的物理世界，也会作用于看不见的赛博空间；既
3、会作用于传统单一要素的价值倍增，也会作用于整个生产要素的资源优化；既会突显单一场景的价值，更会呈现全局系统的意义；既会呈现有形可见的现实价值，也会沉淀无形的潜在优势。从这个意义上讲，学习“数据要素义”三年行动计划征求意见稿，重要的体会是，它重新定义了数据要素议题的“锚点”，夯实了数据要素议题讨论的“前提”，校准了数据要素工作部署的“方向”，将数据要素工作的重心放在“数据如何创造价值”上，回答了数据要素的作用机理、核心瓶颈、优先领域、价值导向、实现路径等重大议题。将数据要素的主流话语体系聚焦在如何加快应用上，锁定在如何服务中国现代化全局上。2实践中数据到底是如何创造价值的？实践是检验真理的唯一标
4、准，应用是检验数据价值的唯一标准（姜奇平），如何理解数据，还是回到技术和商业的一线，回到数据创造价值的现场。我们从快递物流、生产制造、宾馆服务、国防军事等好像没什么关系的几个领域，看看数据是如何创造价值的。数据如何创造价值?物流IWft公HJ日订单的天花板电子面单l房间规模全国第三恢复,快理效率罐高33倍1家=第2到第9之和订单：1500万一5000万庆SpaceX: 18500-272(et/公斤PAT数字挛生仿,替代传统实物试睑华住WORLOwhy the us can beat China? the fcts about SPACEX COSTS 1/7.以前华住屋最慢技术的港启管理公司
5、二 未来华住Jr最慎酒店的技 木88务公司.国防”于费喝的决策：新定义美国防部国防8S是一个模使用数据来*找优矽 WI*9M.联合全城作故在&场上利 用数据优势故场决策 使用数据推动所 有层级的科学决策1、快递物流。10多年前，国内一家物流公司每天的快递订单量达到1500万单，之后尽管采取了各种方法，但订单量很难有大的突破。过了几年快递行业出现一项新技术一一电子面单，快递公司在车辆、人员、仓库等实物资源没有大的变化背景下，每天订单量达到5000万单、提高了3.3倍。电子面单最大的价值是实现了快递订单端到端的数字化，以数据流优化了物流资源配置效率。2、制造行业。10年前的时候，网站上发表了一片文
6、章，文章的标题是“whytheUScanbeatChina:thefactsaboutSpaceXCoSt”，在所有人都认为中国是全球成本最低的国家时，有人说“我要把美国航空发射器的成本降到中国的1/7”。这个10年前的预言今天实现了。SPaCeX每公斤发射成本从18500美元降到2720美元。这背后的一个重要因素在于：SPaCCX在产品开发早期阶段，通过数据+算法的模拟择优，替代传统实物试验，大幅降低了研制成本、缩短周期，提高研发效率和产品质量。3、宾馆服务。旅游宾馆行业是一个非常传统的行业，但国内有一家公司，它拥有的房间数量不是全国第一，但是市值最高的时候是这个行业第2到第9名市值之和。这
7、背后是什么原因呢？背后是数据驱动的决策，重新构建了一套系统性运营体系。它针对客户提供差异化的极致服务，私域拥有会员就数达1.7亿，86%的订单来自于私域流量渠道。就像他们董事长所说的，以前这个宾馆连锁企业是最懂技术的酒店管理公司，未来是最懂酒店的技术服务公司。4、国防军事。2020年10月，美国国防部发布了首份数据战略报告，最重要的一句话是：基于数据决策重新定义美国国防部。美国防部的愿景是“成为一个以数据为中心的机构，通过快速规模使用数据来获得作战优势和提高效率。”在美国国防部看来：数据日益成为国防部各个流程、算法和武器系统的“燃料”：数据的价值在于，在联合全域作战上，在战场上形成数据优势；在
8、高级领导决策支持上，利用数据改进国防部管理工作；在具体业务分析，使用数据推动所有层级的明智决策。说来说去，核心就是用数据推动所有美国国防部各层级的科学决策。概括起来，无论是制造行业、快递物流、宾馆服务，还是国防军事，数据作为一种要素的底层逻辑是一致的，就是基于数据+算法的科学决策，优化资源配置的效率，提升核心竞争力。3数据创造价值的本质是两场革命工具革命和决策革命当我们去追问数据到底是怎样创造价值的，或许我们可以先追问数字化的本质到底是什么？在我看来是两场革命：一个是工具革命，一个是决策革命。数字化的本质是两场革命：工具革命和决策革命工翡命利倒产生的是封建主的社会蒸汽磨产生的是工业资本家的社会
9、决策革命西蒙管理就是决策19 SMX197 *及尔的卖备、件件 设车板软软（体力： 3D丽叫 候、AGVJ 3动吊谢.自L自拣吹电子黑（脑力劳动者）：CAD. CAE. CAM、开发工具 、Photoshop三两以化决:过去当未 xa. cwwa 相结构冏捉度不定或叔复“于历史较（的决*9人决策可以RHnl 法来建 vs*e)“于未来利的决 企业*决无法用BtflPll法JMl 述的不的各种经济时代的区别不在于生产什么而在于怎样生产用什么叫工具革命呢？马克思曾说“手推磨产生的是封建主的社会,蒸汽磨产生的是工业资本家的社会”，“各种经济时代的区别,不在于生产什么,而在于怎样生产,用什么劳动资料生
10、产。”回到今天的数字时代和智能时代，我们看到：传统的机器人、机床、专业设备等传统工具正升级为3D打印、数控机床、自动吊装设备、自动分检系统等智能工具，传统能量转换工具正在向智能工具演变，大幅提高了体力劳动者效率；同时CAD、CAE、CAM等软件工具提高了脑力劳动者的效率。无论是体力劳动者，还是脑力劳动者，通过新的工具，提高了生产、研发效率。“工具革命”的核心价值在于帮助人们“正确地做事”。什么叫决策革命呢？但光“正确地做事”还远远不够，更重要的是“做正确的事”。今天我们讨论数据,数据带来的是一场决策的革命一一“决策革命”，帮助人们做正确的事儿。就像图灵奖和诺贝尔经济学奖获得者西蒙所说，管理的核
11、心就是决策。决策可以分成两类：程序化决策和非程序化决策。程序化决策，是常规的、有规律可循的决策，可以制定出一套规则流程，可以用数据+算法进行描述的决策，是有确定性答案的决策。今天数字化一个重要方向就是在企业研发、设计、生产、运营、管理过程中的每一个决策行为，无论是人的决策还是机器的决策，都在尝试通过数据+算法的方式进行替代。这就是基于历史经验的、有规律可循的程序化决策，这种决策可以称为经理人决策。非程序化决策，过去尚未发生过，或其确切的性质和结构尚捉摸不定或很复杂。比如企业家的决策，企业家(CntrePrenCUr)是敢于承担一切风险和责任去开创并领导一项事业的人。企业家的决策是基于未来洞察的
12、决策，无法用数据+算法来描述，事前没有标准答案。过去可能没有发生或者它的性质和规律还没有被发现的决策领域，主要靠企业家们去做决策。所谓的数字化，就是不断地把经理人对管理的、物流的、采购的、研发的规律，不断的模型化、算法化、代码化，用数据驱动构建一套新的决策体系。基于数据决策的三个核心要素：在线实时+端到端+科学精准对于这套用数据驱动构建的新的决策体系，我们可以从制造业的场景中感受一下：在一个制造业的物理场景中，无论是生产一辆汽车、一架飞机、一件衣服还是一部手机。当你获得一个个订单后，这个订单信息就会在企业的经营管理、产品设计、工艺设计、生产制造、过程控制、产品测试、产品维护等等各个环节去流动。
13、而流动的背后是决策。什么叫决策？就是你能够把正确的数据、在正确的时间、以正确的方式、传递给正确的人和机器，以这种方式优化资源配置的这样的一个效率。过去我们经常讲什么叫智能制造。智能制造的核心和本质不在于你有更多的机器人、数控机床、AGV小车以及先进的各种设备，而在于数据在企业各个环节的流动过程中，是不是可以越来越少的不需要人去参与，这才是智能制造的最本质的核心。所以，当我们讲数据驱动决策的时候，面对一个复杂的业务场景，我们要提出三个基本的核心要素第一，你的数据是不是实时在线的。第二，你的数据是不是端到端的。第三，你的数据是不是科学精准。基于这三个要素，才能真正地实现数据在正确的时间、以正确的方
14、式、传递给正确的人和机器。数字化转型的本质：基于数据+算法的决策重构运营机制今天对于数字化转型来说，数据要素在实体经济中发挥作用的核心在于：基于数据+算法的决策重构企业的运营机制。今天无论是C端还是B端，无论是对消费者的洞察，还是对企业客户的洞察，不仅仅是需要升级你的客户关系管理系统、制造执行系统、PLC等等各类软件系统，更重要的是，数据驱动的核心在于：今天所有的企业决策应当是基于需求的动态决策。无论是产品研发创新、智能制造、渠道管理、销售和分销、品牌建设、数字化营销还是用户运营，所有的决策都是基于对客户需求的精准决策。不仅可以在前端（C端）实时感知客户的需求，同时可以在B端迭代自己的解决方案
15、，更重要的是它可以基于对客户的感知，满足客户的实时需求。而这个才是数据发挥作用的核心，也是数据要素创造的价值所在。4数据要素创造价值的三种模式：价值倍增、投入替代、资源优化数据要素创造价值不是数据本身，数据只有跟基于商业实践的算法、模型聚合在一起的时候才能创造价值。数据和算法、模型结合起来创造价值，主要有三种模式：数据要素创造价值的三种模式流通VS交易可及VS权属优化+替代+倍增 比特引导原子（价值倍增）：提升传统单一要素生产效率 比特替代原子（投入替代）：替代传统要素的投入和功能 比特优化原子（资源优化）：优化传统要素资源配置效率第一种模式：比特引导原子（价值倍增）O数据要素能够提高劳动、资
16、本、技术等单一要素的生产效率，数据要素融入到劳动、资本、技术等每个单一要素，使得单一要素的价值产生倍增效应。第二种模式：比特替代原子（投入替代）O数据可以激活其他要素，提高产品、商业模式的创新能力，以及个体及组织的创新活力。数据要素可以用更少的物质资源创造更多的物质财富和服务，会对传统的生产要素产生替代效应。移动支付会替代传统ATM机和金融机制的营业场所，波士顿咨询（BCG）估计过去10年由于互联网和移动支付的普及，中国至少减少了1万亿传统线下支付基础设施建设。电子商务减少了传统商业基础设施大规模投入，政务“最多跑一次”减少了人力和资源消耗，数据要素用更少的投入创造了更高的价值。第三种模式：比
17、特优化原子（资源优化）。数据要素不仅带来了劳动、资本、技术等单一要素的倍增效应，更重要的是提高了劳动、资本、技术、土地这些传统要素之间的资源配置效率。数据生产不了馒头，生产不了汽车，生产不了房子，但是数据可以低成本、高效率、高质量地生产馒头、汽车、房子，高效率地提供公共服务。数据要素推动传统生产要素革命性聚变与裂变，成为驱动经济持续增长的关键因素。这才是数据要素真正的价值所在。5AI大模型是数据创造价值的最短路径数据只有被计算才能产生价值。从数据流动的视角看，数字化解决了“有数据”的问题，网络化解决了“能流动”的问题，智能化解决了“自动流动”的问题。数据流动的自动化，本质是用数据驱动的决策替代
18、经验决策。基于数据+算力+算法可以对物理世界进行状态描述、原因洞察、结果预测和科学决策。“数据+算法”将正确的数据（所承载知识）、在正确的时间、传递给正确的人和机器，以信息流带动技术流、资金流、人才流、物资流，优化资源的配置效率。当Al大模型到来的时候，这套逻辑体系发生了什么变化呢？第一个变化是：Al大模型产生高质量、在线、精准的数据。例如在自动驾驶领域，CornerCaSeS（长尾场景）是指自动驾驶场景中那些不常见或一些极端的场景数据，数据比例可能只有1%,难以获取，影响自动驾驶的有效检测能力，可能引发很多安全问题。而Al大模型可以生成数百万个CornerCases,助力完成算法训练、测试验
19、证和迭代优化。第二个变化是：Al大模型自动生成高效率、场景化、高质量算法。2023年11月,特斯拉宣布己开始向员工推出完全自动驾驶（FSD）V12版本，FSDV12的C+代码只有2000行，减少了车机系统对代码的依赖，相比之下，FSDVIl有30多万行代码。背后是FSDV12完全采用神经网络进行车辆控制，从机器视觉到驱动决策都将由神经网络进行控制。FSDV12有望打造自动驾驶领域的基础底座，引领视觉算法的GPT时刻。6智能时代数据+算法的“两个不等式”自从2022年11月ChatGPT推出后,经常有人会问“为什么中国没有ChatGPT?”如果你想真正找到答案，正确的提问姿势是“中国为什么没有O
20、PenAI?中国为什么没有SnOWflake?中国为什么没有PaIantir?”今天，我们把所有的聚光灯都聚焦在ChatGPT上。在我看来，ChatGPT只是美国数字技术创新森林里的一棵树上的两片叶子，今天我们把所有的聚光灯都聚焦在这片叶子上，把这片叶子都快烤黄了。我们需要思考的是：这棵树是什么样子？树根长成了什么样子？它有什么样的土壤？创新的森林生态是什么样子？只有我们把这片森林、这片土壤、这片树的规律都搞清楚了，我们才能找到这一轮数字技术创新的底层逻辑和规律。为什么美国会有这么多数字创新企业？原因有很多，但在我看来，最重要的原因是：“云计算+AI+数据”已成为数字时代创新的基础设施，是孕育
21、孵化新企业、新产品的摇篮。智能时代数据+算法的两个不等式数据不等式Al生成数据人类生成数据AI过去一年生成照像超过过去150年人类拍摄的所有照片散,互联网上的朗890%由Al产生By2030.SyntheticDateWfllCompl人类编写代码在编程领域，ChatGPT通过谷歌编码L3级（入门级,18万美元年薪）工程师濡试，CSDN:GPT4开发能力3万/月巴基斯坦Hamid|BEBAIeX编程经脸4年19年1周后完成95%fl9MVP被7%MVP完成时间2周IOfll(5倍)成本合计282556020(20)GPT-4:211美元Copilot20美元Bubble:134美元周薪酬246
22、0美元开发：45000美元测试IlOOO美元在首：20美元在这个新的创新基础设施之上，如果我们把时间尺度放到5年、10年或者15年，智能时代数据要素创造价值的方式，将与两个重要的“不等式”密切相关。第一个是“数据不等式：未来Al生成的数据量,将远远大于人类生产的数据量。AT过去一年生成的图像，超过过去150年人类拍摄的所有照片数量。欧盟执法机构“欧洲刑警组织（EUroPo1）”的一份报告预测，到2026年互联网上多达90%的内容是由AT创建或编辑的。第二是“算法不等式”：AI生成的代码量，将远远大于人类编写的代码量。ChatGPT已经通过了谷歌L3级代码工程师（入门级，18万美元年薪）测试。国
23、内研究机构CSDN测试结果是,GPT-4的软件编程能力相当于中国月薪3万元人民币的程序员水平。GitHUb的一项测试表明，完成同样的一个软件最小可行产品（MVP）开发任务，Al工具帮助一位只有4年编程经验的巴基斯坦程序员，只用两周就完成了开发任务。而另一位拥有19年编程经验的资深程序员，因为没有使用Al工具，完成同样任务花费了5倍的时间，20倍的成本。数据要素的问题要看当前，更要看长远。未来，更多的数据叠加更多的算法，意味着AT将彻底改变数据要素创造价值的方式，并带来指数级的价值增量。7美国以公共数据开放强化Al大模型垂直行业应用的领先地位今天的Al竞争不是单一技术的竞争，而是一场体系化竞争。
24、美国不仅有芯片、模型、云计算，我们还观察到，在数据开放领域，美国公共数据的开放力度更大。目前美国已经将发明专利、金融数据、科研论文书籍、历史文化、交通运输、医疗健康、气象海洋、航天航空等高质量数据开放出来。发明专利：美USPTO商标与专利局开放大量科学、技术和商业记录，包括数百万项专利、已发布的专利申请和注册商标，提升模型对问题产生解决方案的能力。金融数据：美SEC证券交易委员会开放上市公司财务报表及注释数据，用于提升模型金融领域的知识水平。科研论文书籍:美NLM国家医学图书馆（由国家卫生局维护）开放最著名的是PUbMCd论文索引数据库，记录3600万+生物医学文献的引用和摘要及原文链接。交通
25、运输：USDOT国家交通运输部开放事故发生数据、公路清查数据、交流流量数据等高质量的标准化数据，分析评估影响公路安全的因素。医疗健康：美NIH国立卫生研究院开放包含138个数据库，涵盖了生物医药领域的科研和基因组数据，如蛋白质结构、癌症纳米技术等。气象海洋数据：美NOAA国家气象和海洋局开放从卫星、雷达、船舶等来源每天新产生数十TB数据，数据存储在云端方便数据处理和公众使用，按季度更新150个数据美加快公共8三开放,巩固和强化Al大模型竞争优势已开放，可以械用于Al大侬训鳍的公共敷据已应用，开放给Al大横型训练的数据米技术等.NASA断空夭舄：大就交就无WWF.实tt&tt和卫MtflLNOA
26、A*，”海岸H：从里,送.给IB来普却产生R+YBBK.IuRa在云“方便IUB处UfO公众使用.由MMWlSO个室”NlH立卫生兴:归含138个IMK分3分Jr港了生物医药假线的科研foasffiB.0白JK结构.底纳USOOTa*S三三MB:生0.公弟海IMK.交靠我tHKW惠质的标准化Iwr开放匕研究人员进行分析制B公安全的因索.并为制定HHHS安金的时徽供依对大横盥价值开大，在天P;nWILBm用于1升立领域的喻水窣8范式迁移数据驱动重构人类认识世界的方法论进入新的智能时代，如何来理解数据驱动？它带来的不仅仅是成本的降低和效率的提升，它还是人们认识和改造世界方法论的一个新的阶段：从牛顿、爱因斯坦的“理论推理阶段”，人们通过观察、抽象和数学认识这个世界；到爱迪生在一百多年前发明电灯泡，这是一个“实验验证阶段”，通过假设、实验、归纳总结来认识这个世界；然后再到了80年代进入到“模拟择优阶段”，大飞机的研发，高铁的研发，基于样本数据和机理模型，通过数字仿真的方式去认识和改造这个世界。到今天，以Al为代表的“大数据分析”形成一种新的范式。如果说模拟择优是基于对机理模型的认知，那么今天对于大数据分析来说，很多的模型，我们其实搞不清楚它为什么会有涌现，为什么会有泛化。虽然我们还不能完全搞清楚，但可以肯定的是，新的认识和改造世界的方法论已经出现，而且必将深度影响人类经济社会的发展。
