数字化转型：美国先行，中国后发，“我们能后发而先至吗？”
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实际上，这一常人看来具有魔幻现实主义色彩的一幕，却是整个中国数字化转型浪潮下的必然现象。
截至2021年3月1日，北京、上海、黑龙江、江苏、福建等13个省市区均发布了2020年重点项目投资计划清单，其中8个省份公布了计划总投资额，共计34万亿元。看起来，又一个风口正在成型。其中，相当一部分资金将投资于5G网络、数据中心、工业互联网等新型基础设施建设。
只是，这些企业却总体对自身的评价较低。2021年，德勤以145家企业为样本，（国企占77%）做了一份在线问卷调查。调查显示，约超六成受访企业已经启动数字化转型。其中，七成受访者认为自身数字化转型处于全球平均水平或低于平均水平。而地方国企和民企的自我评价更低。
一些业内人士反映，相比美国的大型To B上市公司，如2000亿美金市值的CRM解决方案提供商Salesforce、600亿美金市值的SaaS安全公司Crowd strike与云端数据仓库公司Snowflake。中国企业服务市场起步较晚，标准化能力也不足，数字化企业的估值增长和业务增长并不匹配。
在数字化之路上，美国先行，中国后发，但中国可否后发而先至？美国宾夕法尼亚大学沃顿商学院市场营销学教授、蔡萬財教席教授，宾大沃顿中国中心主任、上海高金客座教授张忠在接受数据猿采访时，给出了自己的看法。他认为，中国目前的冲劲十足，但是，“数字化转型，归根结底，还是要看劳动生产率有没有提高。”他认为，企业做数字化转型，技术成本要增加，劳动成本就必须要降低，这样才可以相抵,才能持续。所以，最关键的指标还是要看价值有没有增加。
显然，从中国到美国，数字化转型已经开始发力，但仍然面临多个瓶颈。
图丨张忠教授
张忠的大部分时间都在宾夕法尼亚大学的校园里度过。在美国，由商业公司出面，与当地高校联合进行数据研究是一种常见的现象。部分时间内，张忠会以商业咨询的身份与美国的企业负责人见面，共同讨论运用大数据为商品进行定价的可能性。
这种与营销相关的数据研究，同时也是美国企业发展到一定阶段的迫切需求。在此之前，许多美国企业在采集完数据之后，也经历过一筹莫展的阶段。张忠的工作是把这些数据进行处理、决策。他的研究方向是帮助企业如何确定价格，比如什么样的人应该付高价，什么样的人应该付低价，以此帮助企业把在市场上所创造的一部分价值捕获回来。
在这个过程中，张忠强烈感受到，美国的商业公司与高校的合作意愿一直持续升温。这源自企业家渴望通过技术提高企业收入的动机。这种动机是自下而上的。换句话说，在美国，政府通常不会发布一些政策去大规模推动企业在某个领域开展某些特定的行动。只是在利益的驱动下，一些企业偶然发现某项技术可以为公司谋利，接下来，企业主们自然会有动力把资金、精力放在与研究机构的合作，以及技术突破上。
这种驱动路径与中国不同也就导致技术发展途径的不同。张忠告诉数据猿，在中国，往往新技术运用最好的地方是社会管理。如图像识别，这与美国、欧洲、日本不同。事实上，随着人脸识别技术对人们生活全方位的渗透，人们急需对“技术热”进行“冷思考”。比如，如何解决作为数据贡献者的公众得到的收益远远小于掌控者，却承担了绝大部分的风险。
当然，这种中美两国数据运用方向的差别化，则显示出了大数据技术的工具属性。大数据自身并无所谓利弊，只是一旦技术至上成为社会普遍的行为驱动意识时，就会使社会管理太过畸重于技术工具，淡漠并弱化其它社会组织、制度、法律、道德等其他工具的可能。
归根结底，在人类社会发展的历史上来看，技术、道德观念和制度是三个互不可缺，但并不可以互相替代的部分。张忠认为，“不同国家技术选择方向不同的背后，还是每个国家国情的不同。”
如今，中国投资界对企业的数字化转型有很强的信念，对于很多投资人来说，认为该领域“遍地是黄金”已是共识。
他们认为，这背后的原因，是因为中国有一个足够大的市场，任何一个赛道的企业都可能有机会跑出来。
这个判断也与张忠相同。他表示，因为中国政府的政策支持，该赛道的企业必将获得更多的资源支持，这是中国特有的优势。
他说，“中国的经济总量超过美国，只是时间早晚问题。”只是，中国企业在被政策引导同时做某一件事情的背后，还是会面临着 “效率是不是最后就真的一定高”的自我拷问。
张忠举了个例子：这就好像一个人，根本不可能一天到晚待在房间里看着电脑，“也许一部分人可能喜欢这样去做，但更多的人是社会人，更喜欢上街”。他认为，技术对人类生活带来新的便利，但不可能替代人类社会的过去。
换句话说，人们需要对当下的“数字化转型”大潮保持冷静。即便赛道不是问题，但最关键之处也并不是仅仅把技术做好就可以。张忠说。“每一波技术浪潮出现的时候，都会形成某些特别极端的这种声音，但往往每一次过后又发现，其实并不是这样， 总是雷声远大於雨点。”
从技术角度来看，美国相对于中国的科研实力更强，市场更加规范，但两国对于让AI是否会取代人的结论，都认为还为时尚早。
那么对这轮全民数字化转型潮，张忠的看法是，要取决于一个基本假定-----AI到底应该取代人工还是辅助人工。他认为，如 “在劳动力充分的条件下，中国搞出一个让机器炒菜、送饭的东西，这会不会有点舍本逐末，舍近求远了？”
他说，“美日德人烟稀少，但中国是人口大国，如果你忽略这点，一窝蜂地去做数字化转型，有可能会导致企业最后进入的地方，并没有产生效率的提升，甚至会产生浪费。”张忠说。
这也是由政府主导的数字化浪潮背后所潜藏的隐忧。“做数字化转型，归根结底还是要看如何增加劳动生产率。”张忠反复强调。但如果把顺序搞反，比如在并未想清楚技术是否能够给自己带来收益之前，就急速扩张，抢先上车，都可能面临着“人力资源和资本资源的浪费。”
在美国，数字化技术的推进正在从企业主导推动的模式中获益。在张忠的工作经验中，智能技术在美国高校里的研究是八仙过海，很多与与商业化紧密相关，早也不是新鲜事。甚至许久之前，很多企业的课题，会被学术界以招标的形式彼此竞争，用给企业出策划书和学术研究报告同时推进的方式，互相促进。
美国的这些做法，都是仅靠人才培养和资金投入无法替代的部分。从技术来看，AI技术和算法越来越被全世界普及，不在是秘密。张忠说，两国数据竞争，浮在水面以下的部分，其实是经验积累，扎实的研究功底。
张忠拿自动驾驶为例，谷歌在该领域的研究已经做了十几年，而中国则是两三年。“在竞争的时候，别人走过的路你很难不去再走。”张忠说。“科学素养、时间积累这种东西，可能是非常软的部分，但它确实重要。”
换句话说，“许多竞争不是表面形似就可以了，软实力的竞争可能更加重要。”张忠总结道。
文：王晓坤 / 数据猿
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