一段技术史与商业史：数字化、网络化到智能化

本文2014年曾以《数字化浪潮向智能发展，大数据范式朝价值转型》为题发布在 公众号 “软件定义世界SDX” 上。三年后重读别有滋味，也别有受益。

以下为正文和批注（标红部分）

早期，人们用“互联网上没有人知道你是一条狗”来形容数字世界与实体世界的割裂，而今却已经是“互联网上没有人不知道你不是一条狗”的时代，而实体世界中确有大量的“狗”在使用互联网——可以说数字世界与实体世界正在走向融合。

本文将这一历史进程划分为数字化、网络化和智能化三个阶段，并认为当前处于从网络化向智能化过渡的节点。

对于已经发生的数字化和网络化阶段，本文深入分析了基础设施变化导致的商业思维创新，进而描述了“消费者主导产业融合”的商业图景。

对于正在发生的智能化，本文重点分析了它对两个世界融合的意义，并相对具体地阐述了IoE（万物互联）以及大数据两个概念背后的智能化实质。

一、数字化阶段及其商业思维

数字化是信息革命和数字世界的起源，对应于1946年第一台数字计算机的发明。数字化编码（比特）使得信息的搜集、存储、处理、分发具有了前所未有的效率，从而放大了信息的力量和作用范围。

注意在“数字化”一词有狭义和广义之分，在英文上对应于Digitization和Digitalization。前者是指从模拟到数字的技术过程，而后者是一个历史过程，通常被称为数字化浪潮，它以前者为滥觞但不限于前者

下面是Gartner对两者的定义

Digitization is the process of changing from analog to digital form.

Digitalization is the use of digital technologies to change a business model and provide new revenue and value-producing opportunities; it is the process of moving to a digital business.

本部分所述的数字化是指Digitization，是Digitalization的第一阶段

在这一阶段，信息从其附着物上分离出来，得以独立于实物、空间和时间而存在，努力摆脱其作为物质附庸的地位。但是，此时的数字世界是静态的、割裂的、冰冷的，只能视为对实体世界的机械反映，尚未能形成自身的世界观和价值观。

数字化对应的是边际成本为0。工业经济中，尽管固定成本摊销和学习曲线等因素会形成规模效应（平均成本递减），但由于实物形态的产品总会消耗与之规模成正比的原材料和能源，边际成本不可能下降到0且存在规模不经济的可能。

数字化条件下，由于比特复制和分发单位成本极低，以数字化形态提供产品（比如软件和互联网服务）边际生产成本无限趋于0。有经济学家认为边际成本为0并非数字产品所独有，但可以在任意规模上实现这一点确是其专利。

航空公司为没有满座的航班增加一个用户、电信运营商为空闲的网络增加一个用户可以不产生额外的成本，但这仅适用于容量冗余的情况下，一旦超出容量就面临巨大的成本投入。电信运营商在语音时代曾具备这一特征，但到了流量经营时代就不再具备了，因为它们需要为汹汹的流量需求不断扩容网络，本质上还是属于运输经济。

然而，数字化的上述特征却同时意味着没有差异（0复制成本）的产品可以以极低的代价（0分发成本）出现在用户面前，激烈的竞争会让价格迅速下降到边际成本上，也就是接近免费。数字产品必须在高竞争门槛和专利版权的双重保护下才有利可图。

大部分企业既希望充分利用这一新经济规则，又想摆脱这一规则的主宰，于是一种自然的想法是：是否可能以免费的产品获取用户规模，然后进行有利可图的交叉销售。

为最大化交叉销售机遇，通常产品A和产品B是相关的，比如增强、互补或衍生。

增强就是Premium（高级版本）模式

互补就是“刮胡刀+刀片”模式

衍生主要是广告

这些商业思想流行至今。这是免费得以成立的第一类原因，即免费的部分可以被商业模式中的其他部分所弥补。

关于数字化规律的经典论述来自2000年出版的《信息规则》中文版，英文版应更早一些。后来这些观点得到更新潮的论述，如《第二次机器革命》中被称为“非竞争性”，《必然》中被称为“去物质性”，等等

二、网络化阶段及其商业思维

网络化源于话音通信网，但大成于互联网，这是信息革命的第二波浪潮。它在人与人之间、物与物之间、人与物之间建立无处不在的连接，使得信息可以广泛实时共享，从而打破信息孤岛，迅速扩大数字世界的疆域和纵深。

由于网络的自我扩散性质，这一阶段先后迎来用户爆炸、应用爆炸和数据爆炸（这三个爆炸有讲究），一个动态的、全局的、充满活力的数字世界呈现在眼前。仿佛一个个隐藏在丛林里的原始部落被整合为书同文、车同轨、初具气象的文明世界。

网络化对应的是网络效应。网络效应又叫需求侧规模经济，意思是说对于网络化的产品或服务而言，使用者越多，对用户的效用就越大，并且两者之间是指数级正相关关系。

这种规律最开始是在电话网络研究中被认识到的，被3com的创始人梅特卡夫总结为“网络价值与用户平方成正比”，社交网络服务显然也符合这一特征。如果只有你一个人加入电话网络或社交网络，你将不能获取任何价值。

网络效应并非随数字化浪潮而生，但随数字化浪潮而壮大。

一是物理限制的打破为网络效应充分释放创造条件。

比如，传统的百货商场、电影院、超市等都具备间接网络效应，百货商场的顾客越多，越能吸引品牌入驻进而进一步带动顾客的增长，但百货商场面积的有限性和高扩建成本制约了这一增长过程。反观其数字化业态受到的物理制约则少很多，因而可以获得比传统业态快得多的增长速度以及集中得多的市场份额。

二是“连接”的普遍存在扩展了网络效应的作用范围。

比如，IoD、大数据共享网络可形成直接网络效应；再比如，支持微信二维码支付的友宝售货机、支持微信控制的海尔智能家居等都成为微信的互补品，从而广泛地建立了传统场景下并不存在的间接网络效应。

三是信息处理效率的提升强化网络效应的作用力度。

比如，平均每个微信用户激活的链接要高于电话用户，微信网络比电话网络“连通”得更充分些，其直接网络效应就要强于电话。再比如，司机与乘客、医生与患者、老师与学生等群体之间相互的影响，在网络化条件下也更容易些，间接网络效应就更明显。

以上思考在后续网络效应的专题文章中有更系统阐述

于是，产品免费以及对用户规模的强调成为新经济中的普遍现象。免费之所以成为可能是因为数字产品复制成本和分发成本足够低，但真正成为主流却是得益于网络效应——免费本身创造价值。免费创造用户，用户创造价值，即使付出成本也可以有利可图（免费得以成立的第二类原因）。

作为网络的节点，消费者成为产品/服务价值的主要来源，在最一般的意义上推进了向产消合一者的转型（用户啥都不干，仅仅是作为网络的一个静默节点，它也在为网络创造价值，这比托夫勒说的产销合一更极端却甚至更普遍）。

正如在工业经济条件下依靠生产侧规模经济建立成本竞争门槛一样，在消费者主导的数字化浪潮下，依靠需求侧规模经济建立用户价值优势成为最核心的竞争策略。这是大者恒大、赢者通吃的马太效应屡被强调的原因。

3年前写到这里停顿了很久。前面以经济规则的变化（数字化带来的边际成本为0、网络化带来的边际收益递增）为依据，讨论了前两阶段商业规则的变化，理所当然地希望以同样的方式来论述智能化阶段...

然而，当时关于智能化的严肃讨论还很罕见。三年后的今天，对智能的讨论已经蔚然成风，但是不是能够如数字化和网络化一样，提炼出简洁的经济规律，尚未可知，我将继续思考。

三、目前为止的成就：消费者主导的产业融合

消费者获得主导权，这是真正的大势。传统产业分析中，消费者及消费者需求通常被放在价值链末梢环节，而实则它与其他参与者并不在一个平面上：它是空气、水分和阳光，直接与生态中的所有个体建立联系，没有它的地方则寸草不生——它处于生态的中心，定义了生态的边界（这个观点最早出现在2011年我的文章《电信运营商生存环境的生态化解读》中）。

在工业社会即使认识到这一点也是无谓的，只有经过数字化浪潮洗礼，消费者转变为掌握关键生产资料（设备、数据、时间、智力等）的产消合一者，同时个性化生产具备了经济上的可行性，有意义的变化才会发生。

理解消费者主导的大势，就自然理解ICT与各行各业的融合、消费侧与生产侧的融合、服务业与制造业的融合等等。它们的发生，就仿佛水从高处往低处流一般自然而然，背后都是“势能”在起作用。

数字化浪潮将消费者推向了舞台中央。

首先，正如长尾理论所表明的，丰裕的数字产品供给提升了需方力量；其次，利用SNS等“扩音器”，口碑传播形成消费者议价同盟；最后，利用搜索等“搜寻器/聚合器”，消费者可以得到充分的信息，降低转换成本

考虑到本文写作时间，本节旨在总结数字化和网络化两阶段的发展，并未考虑智能化。智能化的最新发展实际上伤害了消费者的中心地位，这在最近 《大数据与人的异化》一文有所反思，而对于这一“反动”趋势，写作本文时也有所预测，见后面内容

消费者是产业势能最高之处，因此消费侧有能力向生产侧渗透。

服务业相对于制造业更接近消费者，互联网企业相对于传统企业更接近消费者，因此制造业的服务化和传统企业的互联网化箭在弦上，都瞄准一个目标——为消费者创造个性化体验，也就是“以服务为舞台，以商品为道具，以消费者为中心，能调动消费者参与、值得消费者回忆的活动”。

这些论调现在看来略显幼稚，智能化最终的受益者可能并非用户。曾鸣最近对C2B的思想进行了反思，尽管他认为C2B并没有错只是需要推迟，需要经过S2B的阶段，需要网络协同和数据智能的双轮驱动。

但我日益倾向于认为，随着资本家不断武装新武器、不断绑上资本的战车，它们真心为用户谋福利的理想主义，只会日趋淡化而非加强。周天子的旗帜仍将飘扬，但终将沦为霸主争霸野心的炮灰。

在数字化和网络化阶段消费者权力的崛起，是因为这符合互联网巨头们打破旧利益格局的（商业）需要，并不是因为这一代商人特别道德。智能化阶段消费者权力的丧失，同样也是这批胜出者的商业需要。不幸的是，大数据的存在，使得这批“新独夫”不大可能会像它们的上一代独夫那样被推翻。

融合归根到底是用户体验的融合，但其背后是新商业思维对企业、产业发展逻辑的影响。

交易成本决定企业纵向边界，即对某个环节企业是选择自行生产还是外部采购。边际成本决定企业横向边界，即最佳生产规模出现在边际收益与边际成本曲线相交之处。数字化浪潮对上述两者都有关键性影响。

一方面，现代通信手段提升了沟通效率，信息资产较低的资产专有性降低了机会主义，这两者促成交易成本的下降，因此企业更倾向于在市场上购买服务（此观点的问题在于，上述因素不仅降低了外部交易成本也降低了内部交易成本，外部交易成本降低推导出企业解耦化、产业模块化，而内部交易成本降低推导出企业全球化、巨型化，哪种力量更显著不能一言而决）；

另一方面，随着企业产品形态的数字化，得益于比特边际成本趋于0以及网络产品边际收益递增的特点，两条曲线将无法相交从而将企业最佳生产规模扩大到无穷。因此，（数字化产品&服务）市场供给相对充分（此观点暗示，产品&服务形态数字化的意图是降低边际成本、扩大边际收益。但这个收益是客户效用，如何转化为企业收益需要再考虑盈利模式的问题。在实践中，数字化服务&产品的推出通常要求企业改变传统的盈利模式）。

通过价值网广泛协作，融合发生在两个方向上 这里的融合实际上是整合，以用户体验为依据的跨界要素整合。下面是对整合模式的观察

一是基础产品与个性化服务的纵向融合。其特征是，参与融合的要素之间是不对等的，个性化服务是基础产品的扩展。平台与应用（如iOS生态）属于这一模式，但整合两类要素并不必然诉诸平台。比如给空气净化器加上一个手机app就实现了某种纵向融合，但这个净化器并不是平台。

二是不同个性化服务之间的横向融合。其特征是，参与融合的要素之间是对等的。和纵向融合类似，要素之间通常以API相连。但不同之处在于，纵向融合里调用的主要是功能型API，横向融合里主要是数据型API。举两个例子说明

OBD鼻祖Automatic，与NEST的恒温器互联，当车主离开车库时自动关闭房间灯饰、回到车库时自动启动指定电器；与Jawbone手环互联，帮助Jawbone结合行车习惯提供更个性化的健康建议；通过iBeacon与停车场收费系统互联，当汽车驶入时自动开始计费并在离开时自动扣缴停车费…

Intergeated Mobility - 你将去维也纳出差。当你走出家门时，你的手机指示你步行500米来到最近的公交车站，并乘车到国王十字圣潘克拉斯国际火车站。手机上的信息通知，你所搭乘的前往布鲁塞尔的火车将晚点10分钟，但现在已经开始检票。一旦上了火车并抵达布鲁塞尔，手机会指引你到达最近的汽车共享服务停车场，在那里你订到一辆电动汽车，然后开往事先约好的商业会谈地点。应用程序甚至帮你预订了位于客户办公室附近的停车位

从用户导向来看，纵向融合强调以技术依赖性为桥梁的功能互联，横向融合强调的以需求依赖性为桥梁的场景互联。这两种模式之间又可以二次融合，形成以某种基础产品为底座的纵向融合。这时，基础产品充当一簇场景共用的用户接入点和基础功能。

这种混合模式在平台模式（一种纵向模式）的基础上增加了应用之间的联系，在横向模式的基础上增加了平台，增强了中心化程度。这种模式最符合企业扩张的野心，又能找到充分的、以用户为导向的逻辑。

基于上述分析，我们可以勾勒传统企业数字化转型的一种可能路径：1）产品向服务转型-产品平台化，为基础产品增加插件；2）产品向平台转型-内部平台外部化，基础产品接口对外开放，引入外部插件；3）平台运营向客户场景运营转型基于平台沉淀洞察用户需求，挖掘互联场景。

基础业务较强的企业都可考虑这种模式。未来一定会有更多传统企业与现在的互联网企业在模式上靠拢，无非基础业务有所不同——互联网企业会羡慕传统企业的线下资产和较高的用户转换门槛，传统企业会羡慕互联网企业广泛的用户覆盖和流量创造能力，混合型企业将成为主流。

这些企业如果成功，就会积累大量数据资产，托管用户大量消费场景，称为数字化浪潮在智能化阶段的典型代表，也或将称为上文提及的“独夫”。

四、数字化浪潮下一波：智能化、万物互联与大数据

以消费者为主导的商业图景形成后，下一步的根本性变化会是什么呢？如果我们相信辩证法，便不妨大胆地回答，那一定是消费者的主导地位被取代（尽管不清楚被谁）。这听起来离经叛道，但好在并没有时间限制。

这一段放在三年前显得故弄玄虚，仅仅是从哲学上做了预判，且回避了timing。现在则会有更多注脚，能得到更多理解。替代消费者主导地位的就是那些拥有大量数据的新独夫，并且时间不会太长。

其实，消费者的主导地位还需要很长的时间来巩固，对它的颠覆肯定超过了数字化浪潮的时间框架之所及（也就是说，这种情况出现时可能我们已经不是在数字化浪潮的语境下讨论这个问题了）。

然而，这种力量的种子却是可以在数字化浪潮中找到的，并且它完全有可能暂时服务于非颠覆性的目标。这种力量就是智能化，目前看来，它将进一步巩固消费者的主导地位，并成为实现数字世界与实体世界融合的最后一步（这是智能化前半生的墓志铭...直至它露出狰狞)。

智能化是信息革命正在推进的趋势，贯穿终端、网络、计算、存储等基础设施和企业侧、消费侧的各种应用。智能是指通过软件和算法，对系统的基础功能加以扩展和升级，基于现场情景或主观意图灵活、自动实现相关资源的组织、配置和动作执行。端到端整合的智能基础设施（亦可称为软件定义基础设施）为数字世界构筑了一个更友好、更可持续的环境（体验空间），丰富的智能应用在此基础上为用户提供了按需调用的、无在亦无不在的、个性化一对一的体验。（这段当时写作花了大力气，现在看也许幼稚）

数字化创建了数字世界，网络化发展了数字世界，智能化则意味着数字世界与实体世界走向融合。

智能是改造物质、转换能量和处理信息的综合能力，是人区别于其他生物的核心特征。智能化是人类智能的软件实现、外化和放大，既是继承又是超越。

继承在于，由于人类思维和决策模式不可避免地延续过去经验，数字世界的广泛智能化必然蕴含了实体世界的运行逻辑；

超越在于，过去科技主要是沿着解放人的躯体、转换外界能量为人所用、创造丰裕物质世界的方向发展，某种程度上是以压抑心理诉求和精神发展为代价的，智能化则明确将重点放在了解放人的大脑、转换机器智能/人工智能/群体智能为个体所用、创造令人愉悦的个性化体验上。

当前，最能体现上述进展的概念是Internet of Everything和大数据，这两者都位于网络化向智能化演进的转折点上。

IoE把Internet of Thing扩展到 People和Data，利用互联网将人、物和数据围绕正确的Process（包括消费侧流程和生产侧流程）整合在一起。

关于IoE，我想强调两点，

一是关于People：Internet of People不等于用户联网。在上一版本的移动互联网中用户主要作为使用主体而存在，只有当形形色色的可穿戴式设备将他们作为客体的一面也引入了数字世界，使people成为internet的一个节点时，才可称实现了Internet of People

二是关于Process：它是IoE的核心和真正价值所在。任一需求的满足并不在于某一点上的操作，而在于每个操作背后引发的一系列流程，也不在于某一个产品，产品不过是联系和汇聚生态中不同成员协作流程的节点。

IoE之所以让人憧憬，是因为它将联网流程扩展到端到端并强调消费者对全流程的驱动——消费者作为主体具有主动触发权和中止权，消费者作为客体同时还是自动触发的依据（这一点非常重要）。

IoE的概念鼓励将更多的元素、场景和需求连接起来，这将成为设计产品（或生态系统）的下一个原则（当时顺手加这个括号的时候可没想到我会把生态作为学术研究的专攻方向...不过我现在仍然赞同此观点。前面横向融合的例子，是从原文这里转移过去的）。

对大数据的理解取决于对时代背景的认识（也就是说，认识到我们当前处于网络化和智能化的交接点上）。众所周知，网络化引致的用户爆炸、应用爆炸和数据爆炸是大数据的来源。如果认识停止在网络化阶段，我们只能把大数据作为这一阶段的高峰去仰视、这一阶段的成果去接受。

如果认识到网络化正在向智能化进阶，我们则会将关注点

从“大数据是什么”转移到“大数据意味着什么”，

从“大数据挑战”转移到“大数据机遇”，

从“大数据技术”转移到“大数据商业”，

从“大数据资源”转移到“大数据资产”，

把大数据作为下一阶段的奠基者去构筑更高的大厦。

这种转移我称之为大数据从技术范式到价值范式的转型。这时，网络将不仅仅是大数据产生的原因，更是大数据发挥价值的手段。我曾在另文断言“大数据之‘大’，就是不断增强数据的透明性、不断扩大数据的共享范围、不断提升数据的流动性，在更大范围内解决信息不对称以创造更大的价值。

否则，无论数据多丰富，技术多先进，都较过去无本质突破，大数据之‘大’盛名难副。”现在看来，这个更大的价值就是智能，更大的范围就是社会，大数据所奠基的大厦就是智能社会——智能无处不在的社会。数据爆炸的下一个现象也许就是智能爆炸。

以上在 <我所理解的大数据> 一文 做了更新和深化

实际上，大数据在产业融合中的基础性作用越来越突出，其结果就是传统行业被广泛“注智”。

docomoHealthcare是日本主导移动运营商docomo与领先家庭体征设备厂商欧姆龙成立的合资公司，负责管理、分析和运营来自docomo可穿戴式设备以及欧姆龙健康设备上传的海量用户体征数据。

利用这些数据，docomo不仅为用户提供专业的医疗信息服务，更整合各种健康服务/产品提供者如保险公司、运动器械品牌商、有机蔬菜提供商、绿色家具厂商、健身会所等，为用户提供个性化的全面健康解决方案。

在这个纵向融合的案例里，各种看似不相关的社会资源都围绕国民健康这个主题被有效组织起来，形成了以docomo健康大数据平台为中心的跨界融合。

Automatic则可作为一个横向融合的案例说明这一点——它所表现的智能正是通过与NEST，Jawbone和停车场收费系统共享数据来实现的——数据共享的范围越广泛，智能的价值就越大。

可见，IoE既是大数据的来处，也是大数据的去处，它们共同服务于智能化，即“基于现场情景或主观意图灵活、自动实现相关资源的组织、配置和动作执行”。（前天朋友在思考是现有数据智能还是先有网络协同，尽管我这里说的网络不是他说的商业网络，但对答案也应有所启发）

两者具有高度统一的价值观，即帮助人们进一步把握世界的本质，或者说使世界以更接近其本质的形式呈现在我们眼前——普遍联系的“网”与永恒运动的“流”。工业文明只能从哲学上构建的概念，现在可以被我们切切实实地触及和享有，也许这就是信息社会的文明之光（这个高调已经在 <我所理解的大数据> 里面进一步阐述过，却也在 大数据与人的异化 里反思过）。