干货 | 顶尖专家畅谈科技创新改变中国——高管教育校友论坛实录(下)

新科技 · 新经济 · 赋能未来

圆桌论坛

【论坛主持】

何平  清华经管学院金融系教授、清华大学经济管理学院中国金融研究中心主任

【嘉宾】

张首晟  清华高等研究院千人计划访问教授、斯坦福大学物理系讲座教授、美国国家科学院院士、美国艺术与科学学院院士、中国科学院外籍院士 

陈煜波  清华大学经济管理学院教授、副院长、互联网发展与治理研究中心主任

车品觉 国信优易数据研究院院长、红杉资本中国基金专家合伙人、原阿里巴巴集团副总裁

李晓东  中国互联网络信息中心主任、互联网域名管理技术国家实验室主任、中科院计算机所互联网基础实验室主任、清华大学互联网治理研究中心主任

目前最有价值的技术创新是什么？

何平：各位同学，各位校友，大家下午好，非常高兴有机会主持这个讨论。进入信息社会还不到100年，生活方式企业生产方式都发生了天翻地覆的变化，而互联网把这个世界变成了一个很小的地方，所以各国都面临着挑战，所以我今天有几个小问题和大家探讨一下。

我第一个问题最新的技术创新。我们看到了一些3D打印、物联网、人工职能，它和以往的过去100多年快速技术创新有什么不同？这些技术创新是提高了现有生产力还是促生了新的产业？您认为最有价值的技术创新是什么？

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车品觉：我自己是做大数据的，当然觉得大数据对我来讲体会比较深，是最有价值的创新之一。从2010年开始做的时候，我基本上是追逐在整个技术跟大数据的积累。我会去观察在大数据的积累情况下，对于企业的压力。同时我跟张教授一样从大数据角度来做投资。另外现在所谓用人工智能来解决问题的案子非常多，可以说是百花齐放，这是很令人兴奋的，带来很多新的解决方案。

李晓东：刚才提到的这些方面，人工智能也好，大数据也好，3D打印也好，实际上是互联网几个环节中的某一个环节，比如说做大数据是数据采集存储计算的方式，3D打印实际上是智能制造的一个方式。它们本身自身是产业，但同时也在改造传统的行业。整体上我是觉得技术进步的速度会越来越快。其实摩尔定律还有一个说法，互联网的一个时代不是5年，是1.5年，实际上也是18个月。

但是在传统经济里面都是按5年，像中国的五年计划，为什么往往赶不上互联网的发展，就是因为速度赶不上。所以我觉得中国在刚才你提到的若干领域都是在做一些创新的工作，但是我觉得还是速度跟不上。对于很多里面能不能形成一个巨大的产业，还是持一个不是特别乐观的态度，因为我们经常是起个大早，赶个晚集。硅谷的效率和决策是很快的。

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现在的技术创新，只是提高了效率，还是具有颠覆性的可能？

何平：你觉得的最新的创新只是提高效率，还是说会存在一些颠覆性的可能？

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李晓东：一定是颠覆性的。

陈煜波：回答这个问题之前，我谈一谈听了张老师的汇报，真的是感触非常深。其实我们今天上午开那个校友理事会，实际上我们很多校友提到了，就是中国其实某种程度上，甚至全球都处于一个反智的时代，其实张教授真的跟我们树立了一个最好的典型和旗帜。中国的互联网，基本上令人感觉似乎是懂的理论越多，科学越多，越是不能够成功。中国是从来没有完成一个科学思想的启蒙。所以我觉得张教授从科学创新到投资本身这个事业，更大的一个意义就是帮助中国，尤其在很多所谓的感觉他们靠反智成功的那些人。所以我想借这个机会，还是表示一下由衷的尊敬，这可能是一个更大的价值。

回到刚才何老师提到的问题。我不是科学家，但是我是研究互联网大数据的。为什么美国硅谷互联网到中国来大都是失败的？中国过去互联网的成功更多的是在于效率，因为客观上就是因为中国传统行业的低效。不可否认现在中国很多行业还是低效，在中国肯定还有有很多的效率红利，但是这种红利的空间越来越小。中国下一步非常重要的一个可能，就是走跟发达国家不一样的工业革命。其实中国在城镇化和工业化都还没有完成的时候进入信息化，比如制造业，中国制造业将来一定不会走德国和美国的老路，他们是通过工业化资本兼并收购形成寡头垄断。而我们在制造行业会出现一系列的项目，类似操作系统平台，有无数的中小企业，非常灵活，即是平台，又非常的细分，因为你在新的时代可能不一定需要资本兼并收购。从这个角度来讲，是效率还是颠覆？两者都有，可能会量变带来质变。中国的巨大市场需求很可能产生很多技术性的突破。

张首晟：传统行业和现代行业，我用非常简单一句话，传统行业在重新排列原子，比如汽车行业、矿业；现代行业在重新排列信息，就像谷歌，甚至连自己的信息都没产生，只是把大家已有的信息排序而已。信息排列的成本非常低，有一好的算法，带来的好处是无穷的。

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何平：可不可以这么说，信息也是生产的要素，只不过过去信息技术的发展没有到这么高的水平，现在变了。

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张首晟：刚才你们讲了一个非常重要的话，就是量变到质变。比如说人工智能这件事情在60年代有人做，其实60年代是一个很神奇的年代。那时候集成电路已经发明，摩尔定律起步，人工智能这个概念已经提出来了，但是机器学习没有足够的大数据，大数据能够产生也是因为互联网。摩尔定律走到今天，三极管里面的数字跟我们大脑里的神经元已经差不多了，接下来再有一些非常优秀的算法，就更好了。

举一个例子，我们最研究人模仿鸟飞，一开始我们只是简单地在人身体上装两个翅膀，但是飞不起来。我们最终理解了飞行的数据原理就是空气动力学。一旦理解了之后，我们可以造出来飞机，跟鸟完全不像，但是可以比鸟飞地好。现在人工智能还在萌芽时期，我们基本上还是在模仿大脑思考的办法。但我们真正理解了之后，说不定我们做出来突变性的，完全就像鸟飞一样，这个二三十年内肯定会发生。所以这是非常激动人心的时代。我在这里也是跟大家呼吁一下，一直以来，在中国科研和企业基本上是完全脱节。但是在人工智能领域，大学的科研和产业届走的非常近。斯坦福大学就是很多老师被请到工业界去，清华大学也有这样的几个案例。通过这个机会，我讲一个更加宏观的构想，一方面是推动我们的摩尔定律和材料科学，另外推动算法的跨界，算法也是数学的，本来我们物理、数学中国人都是挺强，但是就是两个跨界没跨起来，但是利用工业4.0和互联网+，能够真正结合起来。

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互联网的发展是否已经量变到质变从而创造了新的经济范式？

何平：刚才各位嘉宾也谈到了这种量变到质变，你们认为新技术到新经济，这个目前是否已经到了一个技术和经济范式的更迭期？比如说第一次工业革命，小作坊式的发展到了机械化的规模性的更迭。那么现在有没有到这个更迭期？互联网是否已经创造了新的经济范式？有没有促成我们达到了量变到质变？

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 李晓东：答案肯定是YES。因为我一向是积极和乐观的态度。我们经常觉得中国很大，这个人口很多，经济很落后，所以会需要很多的时间去经历发达国家很久的发展，才有可能去赶上经济模式的变化。但是事实上你要看，在亚洲，特别是东亚，比如说日本、韩国，其实他们在发展过程中还是存在快速发展的过程。而对于中国，我觉得从陆续出台的国家政策，是寄希望新的经济形势能够跃过中等收入陷阱，进入中等发达国家。但这种目标的实现，肯定需要一些模式上的创新。但是我觉得中国是具有这个特点。中国很多老百姓在从来没有经历过固定电话的情况下就已经使用了移动电话，就在很短的时间内。连我这个搞互联网的人，跟我们单位90后小年轻出去吃饭的时候，发现街边所有的小店都有微信支付了，店主甚至可能不知道微信干什么或者移动支付是干什么的，甚至没装过刷卡机。

车品觉：C端，比如老百姓要用一种新的科技是比较容易的，如果你看中国B端的投资和科技使用情况，相比来讲会慢的很多。

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何平：原因是什么？

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车品觉：你看大数据用在一个企业里面，里面的阻力有多大，多少有多难，其实这个地方是有点悲观。从管理角度看，当科技落在一般的公司里面，那个时候他到底要花多长的时间可以把管理层做一些改变，对管理架构做改变，从topdown到bottomup，这个改变需要时间。新兴公司如果没有这个负担会好一些。新的东西出来，管理的方法是大大不一样。但问题是仍有大部分的经济是掌控在传统经济的领域里。

李晓东：我觉得你这个可以存在一个“倒逼”的可能，包括一些新的模式出现的时候可以倒逼政府决策加速。

车品觉：我觉得肯定是有倒逼的情况。做企业服务的公司会发现，在中国的adaptation会比美国的企业慢一点。

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新的信息革命根本性地改变了信息不对称倒逼新机制设计成为可能

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 陈煜波：刚刚的讨论，恰恰就是凸现了张教授做的报告中一个最重要的信息，我们中国经济的下一步的转型，其实确实是需要一个理论的创新。中国再创新没有前人的路可走，从这个角度来讲，我们是在城镇化和工业化没有完全跨越，这需要一个理论创新，你做自然科学也一样，不能盲目地去试错，要有一个创新。

车总提到的很重要，很多东西是要通过技术的倒逼。其实到目前为止，大数据问题，再往上推，不是技术创新问题，而是管理问题，是制度创新的问题，是机制设计的问题。比如张教授您和我各有不同价值链的时候，我们之间怎么来共享，这就需要有一个新的机制设计来保证我们这些数据能够共享，然后共用。ToB端的创新应用特别难，就是这个问题所在。

在各个政府里面是指令性的，那就很难去共享，每个部门都不同，这些问题原来的经济研究是没有涉及过的。到现在为止，我们到了一个tippingpoint，需要好好地进行理论创新。互联网也好，大数据也好，AI也好，本质是制定信息对称。我们现在很多新的商业模式的成功，就是很好的利用了新的技术解决了信息不对称。更广义的来看新的信息革命，根本性地改变了市场各种各样的信息不对称，这个时候一些新的机制，从公司的商业模式，到宏观经济的整个政府监管，所以从这个角度来讲，我感觉其实现在我们可能更大的，如果说是技术在影响社会，可能更多的是需要一个新的制度。

张首晟：我觉得陈老师提的是一个非常激动人心的概念。中国确实在过去三十年改革开放，基本上的模式是有一个目标，我们只要追赶这个目标就可以。但是互联网到了这个地步，整个人工智能不是我们的困惑，也是西方的困惑。我们又碰到我们整个民族的复兴的时代。过去30年，基本上财富的积累也是达到了一个点，现在困惑的是不知道精神上怎么一个理论的支持，所以我在这个时候提出“第一性原理”的概念。我可以保证这个真理或理论一定要简单，又要普世。比如说区块链就符合这个标准，互联网去中心化，点和点之间可以交流，这个时候我觉得我们有一个新的机会。我这次来的时候已经看到政府的有些工作流程已经全部放在区块链。

我们今天在清华经管学院的论坛，就是理论的探讨。我们有国外的经验借鉴，又对中国的事情比较了解，而且我们中国的数据多，虽然现在数据隐私方面保护的不太好，发展中有利有弊。我们在这个领域可以做出一些事情。我们要了解科学的前沿，但是又要根据以往的经济规律来要想今后的经济规律是什么。

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何平：刚才张院士提到一个很有意思的观点，现在技术创新很多都是基于这种去中心化的管理，而现有的一些体制，尤其是中国，更多是层级设计制，那么事实上有可能会成为限制这种新技术转换为新经济的一种阻力吗？你们觉得如何打破这种阻力？

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张首晟：我觉得可以先从顶层上面做，在区块链上面，我们不要把先政府的流水放在区块链上面。

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何平：包括企业。

建立信任，最终依靠的不是人－In Math We Trust

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张首晟：一般来说，企业在内部加强执行度的话，总能把信息化做好，但是两个企业之间总是不太信任。这个可以由区块链来解决。所以我也在这个领域里面做了一个非常深刻的思考，信任最终是建筑在什么上面，就目前的社会结构来看，信任是建构在中心entity上面，但未来的信任到底应该靠什么？一句话就是Inmath we trust。最终的信任应该在数学上面，因为数学的真理是无可辩驳的。如果你相信中央银行的，中央银行也是几个人坐在那里，他自己有的信息不一定充足，做出的决定也不一定理性，所以我觉得这是最终的一个境界。

陈煜波：我觉得中国的制度有两面性，一方面是中央层级和集权，好处不言而喻，就是执行力很强。不好的地方可能是去中心化会有阻力。

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何平：企业是否该去中心化？

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陈煜波：但是中国的制度实际上有一个优越性，其实中国改革发展中人们都很清楚，何老师也是经济学家出身，恰恰是地方政府的这种相互竞争的激励机制。

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何平：这个竞争规则是中央制定的。

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陈煜波：上有政策，下有对策。实际上我觉得其实中国大部分创新是来自于地方的。在中国很大时候，这种竞争产生了巨大的激励机制。回到您刚才说的那个问题，我觉得其实是从组织的角度，其实跟我刚才回答你第一个问题是一样的。我们过去工业化的时候，希望用资本的兼并和收购，所以造成了三大汽车公司。现在去中心化，因为高层管理和顶层设计的成本更高。

车品觉：阿里其实一个比较去中心化的地方。几个团队在做同一件事。我们老板会说，你们三个打到最后谁赢了我就支持谁。另外一个比较奇怪的就是阿里的员工，如果他要到别的团队，你是不可以拒绝的，而且他如果想去竞争对手的团队，我们更不会反对。

我觉得刚才张院士讲的非常重要，simplicity的地方是在哪里？是在空白领域，将来非常有机会的地方。你跳到这个地方来，把你的团队放在里面，是最顺的，别人不会跟你竞争。当足够长大的时候，你找有资源的人支持你，如果有资源的人支持你，你慢慢会长大。当你真的要去打一场很大的仗，我要打的时候我可能就会让所有的资源过来，比如今天有一个很大的产品在那边，我们要尽自己的能力打，那个时候就不能说你慢慢想创新，现在需要集中精力打一战。所以没冲突了，但是讲到创新，那就没办法讲了，讲创新肯定是末端找出一个新的东西长大，所以我最感动的是我在马总在的时候，有一次有人说说我有个想法，马总说我一看就不靠谱，但是我给你资源，如果一年你能做什么东西出来，我就给你资源。这就是文化，尽管最大的老板说我不相信你的案子是可以的，但是我支持你尝试，这就是bottomup的成长。

李晓东：我边听边想，我想说一说对这个事情偏理论的一个看法，因为这个涉及到治理模式的问题，你知道实际上在最近几年的时候，有一个巨大的争论就是关于多边和多方的模式之争。中国有这个机会在这方面进行创新，是因为中国原来是属于一个政府驱动非常强的国家，但是现在需要我们拥抱新经济，就必须去拥抱bottomup的决策模式，也就是多元主体协同治理的模式。中国有可能利用两种模式的优势而不是劣势。

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何平：最后每位嘉宾给嘉宾和校友一句寄语。

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车品觉：改变思维从每一人开始。

张首晟：数风流人数还看今朝。

李晓东：拥抱互联网，你无法避免。

陈煜波：思想引领。

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何平：非常感谢。我们用热烈的掌声感谢四位嘉宾。

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