安筱鹏
2020年12月11日，中共中央政治局召开会议分析研究2021年经济工作。会议提出，要扭住供给侧结构性改革，同时注重需求侧改革， 打通堵点，补齐短板，贯通生产、分配、流通、消费各环节，形成需求牵引供给、供给创造需求的更高水平动态平衡，提升国民经济体系整体效能。如何“贯通”各环节， 进而“形成”更高水平动态平衡？ 需要继续深化改革，更需要加快推进产业数字化转型。
数字化，巨变时代的分水岭
最近，我经常问企业家群体一个问题：十年后，当我们回首往事， 如果给2020、2021这两年一个关键词的话，会是哪一个词？我的关键词是“分水岭”——中美关系的分水岭，前疫情时代和后疫情时代的分水岭，还有数字时代的分水岭。
观察发现，新冠肺炎疫情之后，出现了三个分化。国家间在分化。美国仅科技股的市值就超过欧洲所有上市公司的市值，两者2007年的比例还是1∶4。产业间在分化。比较典型的例子首先是汽车产业，特斯拉的销量只占全球汽车总销量的0.4%，但其市值却超过包括丰田、奥迪、宝马、奔驰、通用等主要品牌在内的全球上市汽车公司市值的40%，国内汽车产业的情况也基本类似；其次是能源产业，2020年10月3日，美国风电公司NextEra的市值超过埃克森美孚石油公司，前者的销售额只有190亿美元，但其市值却超过销售额2650亿美元的后者，埃克森美孚还曾是全球市值最大的公司。无论是新能源汽车还是风电，这些产业并非刚有起色，甚至在5年以前，这些产业就已经引起投资者的注意，但是到了今天这个时间节点上，人们对未来的预期发生了质的变化。
再看技术内部也在分化。过去十年，IBM的市值（1292亿美元） 基本没变，股价近乎一条横线，但微软的市值（1.87万亿美元）却涨了10倍。透过数字表面可以看到， 在过去的5至10年间，信息通信技术领域发生了一场革命性的变化。这场内生的、革命性的变化，是以云计算为底座的一场数字基础设施的重构。数字背后的核心原因，是微软抓住了云计算的历史性机遇。微软市值上涨10倍，不是因为它有Windows等操作系统，而是因为它有微软云，也就是企业用10年进行了一次成功的转型。
有关产业数字化转型的问题， 过去一段时间我们一直在谈论信息化、智能制造、两化融合等概念。事实上，这些概念并非全新概念， 将其视作技术的进步或延续或许更符合逻辑。从市场的角度看，过去的四五十年，信息通信技术领域一直在不断创新，无论是集成电路、软件、操作系统、数据库，还是人工智能，每个时代都有新技术涌现。当新技术产生后，都会与实体经济实现融合。那么今天，大数据、区块链、云计算等新技术同样如此。
从政府的角度看，政府在过去20年甚至更长的时间，一直在推动 技术与实体经济融合。以信息化为例，过去20年，信息化领域有一个著名的ERP（企业资源管理系统） 软件。2001年11月26日，一位国务院领导在两部委联合举行的“推进企业管理信息化工作现场会”上指出，企业信息化建设已成为带动中国企业创新和升级的突破口。在那场有115家央企、国企等大型企业参加的现场会上，联想集团因ERP做得好而被作为一个信息化的样板来推广。2008年1月，物美集团联手国际ERP厂商推出的国内首家ERP系统成功上线，这一系统成为该国际厂商在中国零售领域的第一个灯塔项目。2020年8月，物美集团零售业务系统由ERP切换为自主研发的多点DMALL OS（全渠道零售数字化操作系统）。而今天金蝶的EBC和用友的BIP两个系统， 也是从ERP架构起步，经过不断技术升级的结果。ERP软件20年的演变史，就是技术与实体经济融合的推进史。
在立足新发展阶段、贯彻新发展理念、构建新发展格局的前提下，去年中央经济工作会议精神涉及的几个环节应如何“贯通”，两个高水平动态平衡又如何“形成”？
我们认为，解决上述问题需要采取两个举措，就是改革和数字化。所谓改革，就是不断地推动制度创新；而数字化，则是围绕“贯通”和“形成”两个关键词，重点关注以下四个议题。
数字化如何面对需求巨变
数字化首先需要面对的就是需求巨变，换言之，产业数字化转型的逻辑起点是需求发生了变化。从数字化视角去衡量中国经济，可以发现并总结出4个“大国优势”。 中国是全球最大的消费互联网大国（网络支付人口高达8.5亿人，移动支付规模是美国的80倍）、全球最大的社会消费品零售总额大国（近40万亿元人民币）、全球最大的数字消费大国（电商占社会消费品零售总额的24%，是发达国家的2.4 倍）、全球最大的制造业大国（相当于美、德、日三国之和）。4个“大国优势”叠加，构成国内国际双循环发展新格局的关键，也奠定了中国产业数字化转型局部领先的坚实基础。
我们搞双循环，核心就是充分发挥国内超大规模市场的优势，而评估双循环是否高效的重要标志之一，就是在多大程度上充分发挥了超大规模市场的优势。今天数字化的任务就是如何采取数字化转型方式， 把4个大国优势串连起来。在过去的三年，中国在数字化的部分领域已经处于全球领先地位，这是不争之实。而4个大国优势的叠加，构成了中国产业数字化竞争优势的基础。
2018年，美国国家标准与技术研究院（NIST）发布报告，指出智能制造要解决的三个基本问题：差异性更大的定制化服务，更小的生产批量，不可预知的供应链变更和中断。如果把美国人对智能制造提出的三个问题归纳为一个问题，那就是“一个制造型企业如何对外部需求的变化做出响应的能力”。
德国企业埃尔斯特（Elster）这样看待工业4.0：“我们反复思考的问题是，如何能够帮助埃尔斯特建立极少量定制化产品的生产体系。”
再看西门子（SIEMENS）。西门子是德国工业4.0的发起者、组织者、推动者、实践者和引领者。西门子成都工厂给出的定义是：“工业4.0 就是建立定制化的产品体系。”
归纳美国和德国业界对智能制造的看法，再加以提炼，可以得出这样一个概念：今天，当需求发生巨变，我们的供应链体系是否还能予以满足？适应竞争环境的快速变化，就是智能制造、工业4.0、工业互联网的逻辑起点。
数字化带来消费者决策体系的重构，消费行为不再是选择购买产品这么简单，而是伴随着消费者表达权、话语权、选择权、参与权的崛起。依托数字化的消费行为，体现出个性化、实时化、场景化、内容化、互动化的复合性特征。这些变化，突出表现为“四新”。
新消费人群（WHO），即数字原住民的崛起，其特点包括无网络不生活，数字空间即生活空间，喜欢国潮，具有个性化、互动化、二次元特征等；新决策链路（WHERE），线上发现—线下体验—社区讨论—下单购买—心得分享；新决策模式（HOW）， 包括从产品到服务，从性价比到体验，从参与权的尊重与满足到分享的价值感、社交体验的满足感等； 新消费主张（WHAT），所购产品的特点包括但不限于好玩（趣）、智能（智）、想像力（妙）、价值（ 义） 、优质（ 精） 、颜值（美）、细节（微），等等。
用场景描述，就是“新消费者”在吃一次晚餐的时候，他的体验和价值不仅仅来自于口味，也来自于他分享之后朋友们的点赞和社交期间的满足。因为新消费群体的决策链路、决策模式、决策主张均发生了变化，所以新的价值主张形成了。各种各样新的消费价值主张，与传统消费观念有很大的不同。
在消费互联网、工业互联网、产业互联网的协同推进下，中国在行业集中度不高且个性化需求迫切的行业，比如服装、餐饮、日化、食品、美妆等领域，产业的数字化转型已经走在全球前列。这让一些全球化品牌——星巴克、宝洁、欧莱雅的中国公司在数字化创新方面，引领着这些品牌的全球数字化创新。
当需求发生巨大变化的时候， 原有的供给体系，无论是制造、零售、医疗还是教育、出版、娱乐等产业，也发生了变化。变化，是这个时代给政府、企业、组织以及其他社会化服务机构带来的共同挑战。
数字化如何驱动供给变革
去年新冠肺炎疫情暴发，很多企业的日常经营变得非常困难。但是，在受疫情冲击最严重行业之一的零售业，网上零售业绩却实现逆势大增。以天猫零售平台数据为例，去年1—10月，有些企业的产品零售增速相当于行业平均值的2—18 倍；在去年天猫“双11”期间，有些品牌的产品零售增速相当于行业前一年“双11”期间平均销售额的2—9倍；还有一些新锐品牌，即数字原生企业，成立只有三五年，但其产品的市场增速却相当于整个行业平均值的3—100倍。这让我们发现，数字化是“抗疫”期间的免疫力，也是后疫情时代的生产力，数字商业正在定义新增长。
研究发现，高质量新企业的成长，是衡量一个国家或地区经济繁荣的核心要素之一。从新企业成长的视角去认识日本“失去的20 年”，或许可以得出另一种结论：日本今天面临的经济挑战，不仅由于过去二三十年没有培育出一批互联网平台企业，更重要的是在传统产业领域，也没有成长起来一批具有全球竞争力的国际企业。
欧洲的情况类似。在2019年2月发布的《德国工业战略2030》序言中，德国联邦经济和能源部部长阿特迈尔写道：“令人担忧的是，过去的20年德国几乎没有出现新的大型企业。而在美国和中国，过去20 年里却出现了大量世界领先的新的大企业，创造了新价值。”
一个国家或地区是否有活力、有前途，一个核心的指标就是去看这个国家能否源源不断地培育出一批具有创新活力的企业。谈到具有创新活力的企业，就让人想到独角兽。一讲到独角兽企业，我们下意识的反应就是只有在云计算、人工智能、大数据、区块链、集成电路、生物医药等高新技术行业才会诞生一批独角兽。然而事实上，在过去的5—8年，在传统的竞争惨烈的红海行业，比如服饰、化妆品、饮料、食品等行业，却产生了一批独角兽或超级独角兽企业。
SHEIN，2012年创立的时尚服饰类购物平台：在54个国家的iOS购物应用中排名第一；2020年达到600 亿元收入，估值超过3000亿元；每天新品上线3000—5000件，是ZARA平台的33.33倍。类似的还有三顿半咖啡（2015）、完美日记（2016）、元气森林（2016）、认养一头牛（2016） 等快速成长的独角兽企业。
为什么在传统行业的红海中， 用5年时间就能够培养出一个超级独角兽企业？我们认为，这是因为中国市场的4个大国优势叠加带来的结果。我们将这些企业称为数字原生企业。
今天的数字化，对应着两个关键词：一个是转型，一个是原生。转型是一个传统企业学习数字化的过程，其战略、业务、组织、商业模式等都面临着数字化转型。而在数字化土壤里长出来的数字原生企业，它一出生就长在云上、长在互联网上，就会用互联网、数字化的理念和方法构建自己的组织模式、 业务模式、商业模式、技术路线， 从而推动企业从需求端“单轮驱动”模式向需求端、供给端“双轮驱动”螺旋式增长模式跃升。
为了跟上时代的步伐，传统企业在过去的20年进行了各种“安装”，数控机床、ERP、机器人、OA……无疑，这些都很重要。但是，它需要升级，需要不断地基础云化、中台化、移动化、IOT化。无论企业属于什么行业，企业所追求的都必须是实时了解它的消费者，要可洞察、可触达、可分析、可服务。更重要的是，今天企业所有的决策，都是基于消费者需求实时动态变化的决策。基于这个决策，才能做数字化营销、用户运营、产品创新、智能制造、渠道管理、销售和分销以及品牌建设。只有做对做到做好这些，才能造就数字原生企业快速成长。
数字化转型的另一个重要内容，就是数字孪生。经济学家约瑟夫 • 熊彼特认为创新包括五种情况，即产品创新、技术创新、市场创新、制度创新、组织创新。无论是哪一种创新，都是试错——技术方案试错，工艺路线试错，客户需求试错，商业模式试错，等等。数字化给我们带来的试错理念是，我们在多大程度上能把试错的效率提高，又在多大程度上能把试错的成本降低。而数字孪生铺就了一条零成本的试错之路。
在过去的50年间，数字技术的突飞猛进，让1GB存储空间的制造成本从1000万美元下降到0.02美元。迅猛发展的数字技术，还让创新的研发环节从传统试错法升级到模拟择优法。以高铁研发从实物测试到虚拟测试为例，测试人员可以让数字高铁模型在数字京沪线上模拟运行，实时仿真列车在实际运行过程中的速度、电流、电压、能耗等多种性能指标，可根据仿真结果循环修正、优化并最终确定电气特征参数。事实上，复杂产品——比如飞机、船舶的研制阶段，已经采用基于MBD的设计制造一体化技术，从而打通了“工程设计—虚拟装配三维工艺—零件制造—总成装配”等环节，构建起整车100%的三维数字样机。这就是基于仿真的数字孪生给研发创新带来的零成本试错之路。而基于云边端架构的工厂通用设备优化，同样实现了“冗余歼灭之战”。
数字孪生的意义在于实现了现实物理系统向赛博空间数字化模型的反馈。不仅仅是飞机、汽车、建筑和整个城市，甚至人体器官也可以在数字世界里重现，比如心脏。数字心脏作为一个应用场景，其孪生对象包括心脏结构、血液管流、心电动力等项目。法国达索系统公司以Living Heart为实现载体构建数字心脏，以达到减少手术风险度、提高药剂作用精度、快速制定个性化治疗方案等应用目标，其价值体现在器官状态监测、心脏手术预演、药物扩散模拟等功能上，未来的发展路径由单个脏器监测向模拟多器官间协同治疗的方向纵深。
如何借力数字化迈向供需精准匹配的新消费时代
许多人认为，互联网企业的股票是过去10年涨势最为凌厉的一类资产。然而也有例外，过去10年间，港股中确实存在投资回报率超过互联网的制造型企业——申洲国际。2009—2021年，有些互联网企业股票的投资回报率是49倍，而申洲国际的投资回报率却高达80倍。申洲国际是一家位于宁波的服装代工企业，其年销售额200亿元人民币，但利润却高达50亿元人民币； 利润率达18%—20%，这比其所代工的品牌企业的利润率都要高。
高市值背后是高利润，高利润背后是高增长+高利润率，高增长+ 高利润率背后是高端客户+高附加值产品以及高质量+小批量+准时交货的数字化代工模式。申洲国际的成功，一言以蔽之就是对市场需求的实时响应能力。它给我们的启示是，即使在中国这样的制造业大国，对于服装类生产企业而言，规模化柔性生产能力依然是一种稀缺资源。
另一个发挥规模化柔性生产能力的榜样是红领集团。红领集团的个性化服装定制，突出的特点是以数据自动流动化解复杂系统的不确定性，来优化资源配置效率。在红领工厂，你看到的仍然是一排排的工人在用手工的方式加工衣服。那么，它的自动化体现在哪里？
我们可以把自动化简单地分为两种：看得见的自动化——生产装备的自动化（Physical）和看不见的自动化——数据流动的自动化（Cyber）。在红领一排排传统缝纫工人的背后，是“数据流动的自动化”的强大支撑。一个客户上半身18个部位22个尺寸指标被系统采集后，生成一组数据，这组数据与数据库中的10亿个数据版型进行比对和匹配，会自动生成适合于这位顾客体型的数字化版型。这样的自动化意味着，过去一个熟练的老师傅一天只能做1套，现在他一天可以做2000套。第一步，自动生成版型； 第二步，自动锁定仓库里的面料； 第三步，自动生成裁剪机床的加工指令……后面还有500多道工序，其核心在于数据都是自动生成的。在红领，数据就是机床的加工指令， 就是工人的操作工艺。过去，一年生产的西服，样式、版型、材料几乎都是一样的；现在，每一分钟这些数据都是变化的，一套西服可以是2个纽扣，也可以是8个或10个。这套自动化系统的设计初衷，就是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。
采集客户信息后，这个信息就可以指导产品设计、工艺设计、生产制造、产品测试、产品维护等每一个过程。数据流动的过程，就是数据被加工、处理和执行的过程。在红领，智能化既体现在机床设备的自动运行上，更体现在数据的自动流动上，制造的各个环节不再是人在跑动、沟通、协调，而是数据多跑路、人少跑路。从工具革命到决策革命，红领这种看不见的自动化，给了我们另一种启示——所有的企业都可以进行数据自动流动的数字化升级。
数字化解决的是物理世界的数据在赛博空间有和无的问题，网络化解决的是数据在多个业务环节能否流动起来的问题，智能化解决的是数据能否自动流动的问题。智能化是机器自动化、机器人，但更重要的是数据自动化替代机器和人。
用智能制造提升了生产效率， 再来看数字化如何提升销售利润。正品销售就是不打折销售出去的商品。国际市场上服装的正品销售率是90%，国内只有30%。我国服装业的库存每年约为9000亿元，库存、销售比30%—50%。高库存挑战的本质，是服装行业的供应链跟不上需求变化的节奏。有鉴于此，四年前阿里巴巴内部秘密研发的“犀牛工厂”项目，要达成的目标就是重构供需精准匹配体系。
犀牛工厂给出的解决方案是： 如何把3个月3000件的订单，转换成每周100件。该项目是把服装制造的全要素云端化，以云的方式进行全要素优化，从而实现从设计—研发— 生产全要素全生产周期的智能化。
作为阿里“新制造”的“一号工程”，犀牛工厂是一座数字化工厂，每块面料都有自己的身份ID， 进厂、裁剪、缝制、出厂可全链路跟踪；产前排位、生产排期、吊挂路线，都由来自云端的AI机器来做决策。以往须清点物料和检查排期才能确定的工期，在犀牛工厂一键即可得到秒级回复。结合云计算、物联网、人工智能，犀牛工厂的运转效率达到行业平均水平的4倍，可实现100件起订7天交货。
在服装制造领域，传统的大单生产效率高但起订量也高，小单生产起订量低、效率也低。而在犀牛工厂，云化的制造操作系统和生产资源运筹，让规模化柔性制造、低起订量、快速交付这些叠加目标得以实现。
从犀牛工厂项目，我们可梳理出理解云端制造的五个视角。技术体系视角：单机设备、智能产线、工艺优化、车间管理、经营管理、产品开发、需求分析、供应链系统的全面云化，是全球制造企业核心要素全面上云的公司，是一个基于云端大脑进行运营的工厂，真正实现了IT、OT、AT的融合，是一个全面运行在新型数字基础设施的工厂。技术价值视角：云端工厂实现了需求、设计、研发、生产、供应链等资源的全局优化，生产全要素、全产业链、产品全生命周期的实时、精准、高效优化，这是工业互联网、工业4.0所追求的目标。商业生态视角：基于平台，以高质量、透明化的长尾供给来满足海量、多元化、个性需求的新模式。产业转型视角：云端工厂重构了服装产业分工格局和价值链体系（中央仓等），建立了一套用最先进的技术（智能设备、IoT、云、SaaS软件体系、人工智能……）改造传统服装行业的技术体系，使相对落后的生产供给能力能够参与到全球生产协作体系中。中国经济视角：基于全球最大的消费互联网和制造业大国，智能制造探索出一条实现2 个大国优势叠加、倍增效应的新路径，是新供给与新需求联动的一次全面展示，是构筑中国制造业竞争新优势的必由之路。
数字化时代科技如何实现自立自强
实现科技自立自强，是中国提出的重大发展战略。这一战略的前提，是中国与美欧日等发达经济体在核心科技上的博弈将成为长期战、胶着战、精准战，涉及的领域主要包括EDA设计工具使用、核心芯片制造、关键设备获得等。
面对新的全球竞争格局和形势，“十四五”国家科技战略简而言之就是“1个关键词+4个基本问题”。1个关键词是科技自立自强， 而要实现科技自立自强，将围绕4 个基本问题展开。首先是从思想上认清，为什么我们要进行国际科技竞争；其次，强化国家战略科技力量，确定谁是竞争主体；第三， 厘清竞争方向是什么，补齐产业链、供应链短板；第四，如何组织实施，建议发挥新型举国体制的优势。
研究新型举国体制，可以回顾过去20年中国哪些领域的技术实现了从跟跑到并跑的发展历史。当下，我们有4类产业创新体系发展得好：第一类是网络型产业（高铁、电信、电网），第二类是资本技术密集型产业（平板显示、光伏）， 第三类是平台型产业（云计算、数据库），第四类是传统的“两弹一星”市场化产业。
先以资本技术密集型产业（平板显示、光伏）创新体系发展为例。参与的主体是企业，如京东方、华星光电；另一方是协助主体，有多地政府为产业创新提供了政策和金融支持，比较突出的是合肥。
关于合肥，网上有个流行的说法是“一个伪装成城市的投行”。合肥不但有十年前投资京东方促其落地的老故事，更有近期投资蔚来汽车的新桥段。
面板制造企业中，京东方表现最为亮眼。因为京东方的成功，让中国从进口80%的面板，逆袭成为全球面板制造第一大国；面板的自给率从0到50%，制造实力也超过日本、中国台湾和韩国。京东方超越三星的结果，证明了“创新型企业+地方金融支持+中央政策引导+国家金融机构+国内市场牵引”这条资本密集型高科技产业突破路径的成功。而华星光电的成长，同样印证了新型举国体制支持科技创新类企业做大做强的成效。相信这条路径经过改善和增补后，将对集成电路产业的狭路突围同样奏效。
再看平台型（云计算、数据库）产业创新体系的成长。在科技自立自强过程中，基础研究、应用研究、开发、产业化、大规模生产是一个链条。过去有一个说法，叫创新都有一个“死亡之谷”。而平台型创新体系则可以有效弥合科技创新与产业化之间的“断裂带”， 继而在两者之间架起一座跨越科技创新“死亡之谷”的桥梁。
工业革命以来，英德美日等国的崛起，在于各自成功地发育出独特的科技创新体系。明史鉴今，未来几年，哪个国家能够发育出数字科技创新体系，那么这个国家就能够在时代巨变中强力崛起。新一轮大国竞争，很大程度上体现为各类平台及其生态系统所承载的创新体系之间的竞争。
互联网平台为科技创新与需求巨变提供了精准对接和高效迭代验证的新机制，今天，中国的12306 网站“ 春运抢票” 、天猫“ 双11”、零售行业淡旺季转换等极限场景，带来的数亿交易主体、超大规模数据处理、剧烈负载波动、高并发实时计算等技术需求，已成为新科技研发、扩散、产业化的孵化器、加速器，为创新跨越“死亡之谷”开辟了一条新路。而飞天操作系统、数据库、人工智能、半导体芯片的成功研发，则证明了“数字化大市场+互联网平台+创新生态系统+友好的创新环境+资本市场”的高效组合已经成为中国科技实现高水平自立自强的特有模式。
这一特有模式背后的技术变化证明，传统的基于IT架构的制造系统，已经向基于“云+中台+SaaS”新基础设施上的复杂性驱动技术架构迁移。2015—2020年，全球IT总体市场复合增长率仅为3%，而全球公共云市场复合增长率却高达19%。
事实上，基于复杂性驱动技术架构的国家间竞逐，已经在中美之间悄然拉开大幕。在云计算和SaaS新基建投入规模上，美国云计算的市场规模相当于中国的5 倍；而大数据中心占全球市场的份额，美国为44%，中国仅为8%。
在具体行动中，中美两国的差别也相当明显。中美云计算市场的差别体现在“核心部门+核心系统” 能不能上云的制度层面。2010年， 美国联邦政府第一个制定了名为“云优先（Cloud First）”的云战略；2014年，美国58%的政府部门表示云提升了数据安全性，超过一半的政府部门已经将敏感数据移到了云端；2018年，新一届美国政府重新制定了云敏捷（Cloud Smart） 战略；2019年，微软获得美国国防部价值100亿美元的大型云计算合同“联合企业国防基建”订单。
在转型或原生的数字化投资方向上，中国与美国的投入差别更大（见表1）。在SaaS软件开发领域，中美之间的差距亟待中国企业奋力追赶。美国此类公司的市值总和有1.3万亿美元，而中国还不到1000亿元美元。成立于2012年的Snowflake公司，2020年9月17日一上市，市值就高达700亿美元，创软件公司史上最大规模IPO纪录、全美最大IPO记录。这家创建不足9年、销售额2亿美元、市值最高时达1000亿美元的SaaS软件公司，也是股神巴菲特50年来首次参加IPO 的高科技公司。
中国在基础云计算、SaaS软件、数据库、云原生等数字技术核心领域，与美国的差距依然较大。如何发挥4个大国优势，构建面向数字经济的新的创新体系，需要新型举国体制的持续发力和大力支持。
作者系阿里研究院副院长