2021年政府工作报告指出要加快发展打造数字经济新优势(2020数字化转型的突破方向)

2020年初，疫情让很多企业重新认识到数字化和信息化的重要性。某种程度上，2020年可以称为“数字化转型元年”。当企业迈出转型的第一步，接下来应该怎么做？回头看看那些逆势增长的公司，他们有什么技术辅助？2021年宏观形势如何？管理者应该如何利用技术来把握数字化增长的机遇？1月30日，微软AI商学院、清华大学五道口金融学院“数字中国”企业家课程项目、中信读书会联合举办了题为《2021的宏观形势和数字化机遇》的线上分享会。微软(亚洲)互联网工程院副院长张琦、微软(中国)CTO卫青、清华五道口产业基金研究专家赵晓光从宏观和行业角度分享了他们对科技产业趋势和企业数字化机遇的新思考。1.2020-2021年数字化转型新形势
1.移动互联网浪潮的三大红利2020-2021是移动互联网浪潮中承前启后的一个环节。过去十年，苹果智能手机带动了中国模组产业，中国模组产业带动了中国手机品牌。智能手机为其他智能化构建了良好的系统架构和硬件基础，移动互联网应用为各行各业的深度信息化构建了数据基础和方法论。未来移动互联网带来的三大红利，在一个比较长的时期内都有非常好的机会。第一个红利是制造业上游新生力量的崛起。苹果手机上的每一个模块环节都是中国企业的第一第二垄断地位。这个产业的发展为上游材料、设备、芯片产业的发展提供了非常好的基础。在材料、设备等领域，无论是来自原有产业的孵化，还是科研成果的转化。中国开始崛起，涌现出一批优秀的企业。除了技术，本地化服务能力也很重要。从横向来看，我们可以看到智能手机的制造能力开始在汽车行业复制。这是一条完全可以复制当年智能手机的发展道路，即苹果带动中国产业链，中国产业链赋能中国手机厂商。特斯拉驱动着中国的汽车供应链，以新能源电池和汽车精密制造为代表，这些能力赋能了中国造车的新生力量。第二个红利是电子硬件终端的多样化。在智能手机之前，我们有各种各样的电子终端，比如MP3、u盘、PSP、相机等。智能手机集所有功能于一身。但天下大事，合久必分，智能产品会在一个单独的阶段。第一，随着5G的发展，智能手机本身将进入“云端”，存储和计算都在云端，手机将成为一个输入输出平台。然后需要做更好的投入技术创新和产出技术创新。其次，手机之外还会有四个趋势：耳机的智能化、手表的服务化、电视的社交化、AR的加速化。这“五个现代化”将导致整个电子硬件终端的全面创新和多样化。第三个红利是从去渠道化进入去品牌化时代。
2.精准数据时代的到来数据是科技行业的统一框架。在数据思维方面，信息产业本质上做三件事：获取数据、处理数据、输出数据。从这个角度来说，我们可以把数据分为三个时代：泛数据时代、大数据时代、精准数据时代。泛数据时代以有限经验为中心，典型代表有工程师、医生、教师、营销人员、HR等。大数据时代不是基于一个人的经验，而是基于更多的数据样本。随着未来5G的发展，无论是C端还是B端，都将进入精准数据时代。准确的数据将重塑产品从定义、研发到生产的全过程。d、生产和销售服务。以搜索行业为例。最早的搜索引擎是靠工程师的经验建立起来的。工程师在建立搜索时应该得到什么样的结果？这是典型的泛数据。大数据的思维是用算法得到相应的数据，谷歌已经进入搜索大数据时代。如果100万人搜索微软，20万人打开同一个网页，应该排第一。未来的搜索应该是精准的数据思维。例如，一名大学生在微软搜索工作机会，一家企业在微软搜索购买IT服务的机会。每个人都可以根据精准的需求得到精准的结果。精准数据的逻辑就像一栋四层楼。第一层是5G。准确的数据要求数据在空间上全面，在时间上及时。5G正好满足了这个基本要求，就像高速公路一样。今年，全国将建设60万个小型基站，代表5G浪潮的开始。有了5G，我们将进入第一个流程：获取数据。第二层是物联网。为什么物联网这个概念讲了十几年，现在才开始？正是因为5G提供了及时的数据，才有了物联网。C端是通过各种终端获取数据，B端是各行各业的物联网。工业领域叫工业物联网，交通行业叫物流行业物联网，在农业领域，就是农业物联网。没有物联网，没有各行各业的精准数据，就没有三楼的——人工智能。以云计算为代表技术的人工智能将成为未来5G时代的主流。第四层是数据和各行各业的紧密结合。未来技术的核心是能不能更快的渗透到行业中去。技术本身可能不是最重要的。谁能最快的了解行业，深入行业，让数据成为核心的技术生产力，谁就赢了。
3.有数字化机遇的轨道企业数字化转型有几个前提条件。第一，数字化转型首先发生在能够直接促进经济效益的企业。比如从事工业互联网10多年的西门子团队，专注于焊接的技术领域，通过视觉识别算法和焊接机器人，提高良品率，降低成本。工业和金融领域可以取得立竿见影的效果。有些行业的信息化效果一开始并不明显，需要创业者下定决心不断投入，需要很长的周期才能推出。第二，行业已经有了一定的信息化基础和一批懂信息化的人。如果没有，即使有最好的团队帮助，内部也无法消化匹配。第三是财力。很多行业都在盈亏边缘挣扎，没有实力去做转型。有几个领域将加速数字化转型的进程。工业领域很多制造业的竞争力更强，对新技术带来的效应会更敏感。有些电子制造行业有IT基础，有团队人才，有相应的管理制度。第二个是商业部门/零售部门。农业领域整体生产力分散落后，技术基础薄弱，但现在也是一个积极的现象。比如，经过几年的洗牌，养猪业确实是高度集中的。云南的一些花卉种植企业也在使用物联网技术。目前，金融、零售、制造、物流、医疗健康、在线教育等行业都将面临巨大的数字化机遇。中国有一个行业叫货车行业。货车车主首先，他最关心的不是货车，而是货物。车主有很多痛点，比如司机有没有酒驾、驾驶不当、疲劳驾驶等。以及货物是否已经丢失、被调换或被盗。现在，有一家创业公司与领先的上市公司合作，在驾驶室和车厢安装一个摄像头和一个传感器。通过人工智能的视频分析，提取其他数据，可以及时监控司机。如果司机一直眨眼，说明他困了，会被强制休息。一般来说，对于一个货车车主来说，一年2万元的服务费相对于大量的贵重物品来说是可以接受的。中国大约有3000万辆卡车，卡车行业信息化是一个6000亿的市场。还有建筑行业。在过去，人员和施工质量的管理依赖于现场监督。现在整个建筑行业都开始投资信息化，一个龙头建筑公司一年的投资可能是200到300亿元。通过视频监控工人的行为，通过光谱识别器等硬件手段检测建筑质量。以前信息技术只是说建成一个信息网络，但是很多处理环节还是要靠人，现在有了信息处理手段。传统的货运业和建筑业已经开始拥抱信息化的浪潮。这两个例子说明：第一，很多行业的信息化空间比大家想象的要大很多。第二，每个创业者都要有这种危机感和紧迫感，加强对这种信息化的投入和相应人员的建设。从投资人的角度来看，现在比较流行的数字化转型公司有两种，一种是核心技术高度集中的，一种是核心技术和行业应用相结合的。一些核心的硬件技术和软件技术是越来越大的规模壁垒，随着规模的增大，数据和用户越多，技术的优势就会越明显。基本上以龙头企业为主就够了。芯片、服务器和云技术相对垄断，不太可能给小企业留下机会。很多技术是不可预测的。比如人工智能，经历了GPU、FPGA、云、实验室。对于投资者来说，更值得把握的是技术与产业应用相结合的领域。主要包括两类：第一类是利用核心技术做本行业二次应用，提供信息化解决方案的公司。第二类是各行各业的公司，他们积极拥抱这些f
1.纠正认知偏差数字化转型最大的问题可能不是资金、技术、人才、文化，而是认知偏差。这个时代已经进入开卷考试时代。答案就在眼前，你有很多答案。更麻烦的是，这些答案都是所谓的正确答案。但是他们不会告诉你它适合什么样的人。这样，每个企业的决策者、技术人员甚至普通个人都不知道该做什么，而是知道自己或者公司在这个时候、这个前提下应该做什么。如果人的思维逻辑是一致的，那么在开卷考试的时代很容易找到合适的方法论。比如过去几年，出现了人工智能、机器学习、中间平台、5G、物联网、区块链等新技术。但是我们会发现，这并不是每个人都能用的。微软在与客户沟通时会意识到你的蜂蜜就是你的砒霜。是微软的经验适用于受众，还是我们的教训比经验更有帮助？所以这个时代是一个实证主义的时代，更需要这种深度认知的思维能力和判断是非的能力。中国有BAT，美国有方，微软本身就是一个转型中的企业。严格来说，也可以说是传统企业。但这样的公司为什么又回到了全球企业的巅峰？首先，微软并不主动通过转基因进行跨行业经营。本质上是一家拥有40年成功经验的软件企业。如果说以前的平台是Windows，生产力是Office，那么现在只是把Windows延伸到微软亚洲。亚洲是一个计算平台，一台世界的计算机，提供从云到边缘到外围的责任。很多成功完成转型或者成功进行转型的公司都有一个共同的特点，就是痛苦驱动而不是技术驱动。做生意一定要有利可图，盈利的基本点不能忘。小企业自身无法具备数字化能力，需要强大、优秀、高效的学习能力。企业最大的阻力来自固化的思维。转型是一个利益和权力重新分配的过程，这种制度行为在公司转型过程中很容易被忽略。2.提高成熟度成熟度包括文化成熟度、数据成熟度等。新的人机关系是利用机器的计算学习能力，帮助人类进行决策和判断。那么，它的基础数据是否足够成熟，公司文化是否足够成熟？整个公司有没有意识到思维的转变是行为转变之前的第一步，然后才能得到一些具体的输出结果？关于技术的成熟度，虽然我们已经信息化几十年了，但是大部分公司还是有很多“技术债”。因为很多公司把数字化误解为办公数字化甚至文档数字化，没有想到整个数据结构、数据模型、行业洞察、行业机制也需要数字化。这是技术债。有文化，有技术，有人才，有产业，有资金。无论是大公司还是小公司，在数字化转型的时候，制定一个明确的目标相对容易，但更重要的是要清楚自己站在什么样的路上，或者踩在什么样的石头上，然后根据自己的条件一步一步去实现共同的目标。
3.定制解决方案企业深度拥抱数字化。首先，他们必须有更好的数字化转型解决方案提供商，根据行业特点提供定制化服务。在这个过程中，一方面数字服务的提供者要有这个能力，而不是一个通用统一的技术，一个芯片加一个服务器，你就可以用。比如同样的制造业，制鞋行业，化工行业，电子行业，差别很大。在这个过程中，服务商要有针对不同行业的深度定制能力。同时，服务的接受者也应该开放他的企业接受它。
4.长期运营数字化转型实际上将之前可能是物理的东西变成了虚拟的。一切都要量化，流程要优化。我们传统做的时候，会有一个“最后一公里”的问题。其实会有两个问题，一个是上一公里，一个是下一公里。这意味着当这个技术要用在这个行业的时候，你实际上有一个比1 km更长的过程。如何让自己的技术更好的在行业数据中实现？模型需要不断优化，反复训练，可能还要结合行业本身的业务场景，前后对比真实的结果。这是一个相当长的过程。在做数字化转型，包括智能优化的时候，要有一个预期，做好这样的准备。实施后，你还有一万公里的行程。一个模型上线，就要根据实际应用场景不断迭代。比如微软的广告部，全球大概有成千上万的工程师在不断优化搜索引擎等一些广告引擎。正因为如此，也有很多机会。那些能够投资结合行业，做好充分布局，优化长期运营，选择合适的技术、技术栈和合作伙伴的人，在对整个过程有良好预期的情况下，更容易在转型中脱颖而出。提升效率，赋能员工，加速产品迭代，更好的服务客户，带来良好的经营业绩。
5.重新定义技术人才。互联网企业不仅仅是以信息化的方式和思维进行管理，其核心是运营能力，是将员工与信息紧密结合的能力。一方面，技术型人才的培养，既懂技术又会写代码，还有一大痛点：既要懂技术，又要懂业务。如果纯粹从技术本身的角度，可以以内训为主线，培养纯粹的专业技术人员Pro developer和Citizen developer。现在流行的产品都是微软和很多公司推荐的，比如power平台中的低代码和无代码开发。其实人们把低代码和无代码误解为成为程序员，其实不是。这个能力和PPT一样是一个新的基础办公能力。还有pro developer。我们看到一个差距，一个痛点，就是职业程序员总是约束自己是技术人员，而不是懂业务的技术人员。这种海量的、纯粹的、原创的程序开发其实是可以外包的，但是我们公司必须要有懂业务的技术人员。说白了，其实就变成建筑师了。那么，所有所谓的白领或者上班族，都必须经过培训，成为一个叫做公民开发者的级别，也就是公民程序员的级别。以后公民开发者的水平应该是白领或者上班族的基本要求。近年来，一个常见的问题是如何转型传统的软件开发人员，尤其是30岁以后的人。其实，想懂业务的技术人员就成了架构师，白领就成了公民程序员。这种双方的互动，其实可以解决未来转型的问题。微软总有很多老极客。35岁以上的人遇到瓶颈就自称码农，这是对软件工程的误解。其实是一个非常专业化的行业。对编程语言的理解，对业务内部的洞察，应该会随着时间和年龄的增长而变得越来越成熟和老练。如果你把自己降低成一个只会写代码的码农，别说30岁了，20岁就可能被淘汰，因为这种能力会逐渐被机器取代。所以要有三种能力：长期学习，不断学习的能力；抽象和提高认知的能力；理解业务的能力。03.趋势、机遇和挑战未来的时代一定是新型的人机交互时代。微软亚洲虽然是云计算，但它的整个思路其实是微软亚洲最差的电脑。上世纪90年代，Luatu实验室的CTO写了一篇关于21世纪计算机的论文，提到了“普适计算”这个词。萨提亚总结了三点：一个叫泛在计算，一个叫泛在智能，第三个是以人为中心的技术。凭借其无处不在的计算能力，机器将帮助人们做出决策并优化决策。比如微软，无处不在的计算能力是一种智能和判断能力，加了一个反馈链。现在的范式其实是控制论的范式，它特别注重反馈，因为一旦有了反馈，你就可以准确地做任何事情。物联网是除了动作之外的一种感觉，所以我们这个世界的语言模型其实就是sense think act，其中有些也叫sense info act，意思是感知，然后是认知思维，最后是动作。微软的最终目标是通过一个通用化的世界操作系统来实现。像微软这样的技术平台公司可以向大、中、小型企业提供几种类型的服务来帮助他们转型。第一类是Azure云平台。转型的关键词之一就是加速。当很多东西都很偏僻的时候，就要灵活扩展。公司上云，企业上云是大趋势。云平台可以更好地满足企业私有领域的需求。第二类是企业级的sar，即软件即服务。像CRM ERP这样的系统在中国其实是非常本土化的。
中国很多声音，不仅是商界，也包括投资界，都在问一个问题：中国有没有可能出现Salesforce这样的公司？其实我们先看看Salesforce的市值，同时再看看Adobe的市值，这些都是企业SARS中非常成功的公司。第三类是类似Businesslogic的流，它为企业提供了一种更加模板化和通用化的资源管理方式。人才面临三大挑战。数字化转型后，对技术型IT人才的需求非常大。当一个行业被数字化时，一切都必须用软件和代码来编写。比如微软内部有一个论断：未来每个公司都是科技公司，必须有相应的科研人才和软件开发人才来编写属于自己企业的软件。首先，训练很重要。必须有一个好的人才培养体系。第二，需要有一个产品或者平台。以微软为例，power platform，这是一个低代码、无代码开发的平台。这是行业的大趋势。第三是借力。企业可以多想想，在这样的环境下，是不是每个人都应该是全职员工，有没有更灵活的用工方式。现在市面上有好几个SARS应用，企业都想选择适合自己的。做出好的选择，很大程度上是因为观念。另一方面是行业流程的标准化。对于微软来说，一个重要且公认的方法是数据的隐私性、安全性和合规性。要求很高，值得信赖。做好各种伦理、合规、隐私保护，是一个技术、平台、产品提供商非常重要的前提。这种能力让大家更加信任。