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        張一甲:2021中國數字經濟50條判斷|甲子引力大會

        2021-12-06 16:55:57   來源:投資家網  作者: 

        摘要:2021年12月4日,2021「甲子引力」大會于北京召開。開幕式上,甲子光年創始人兼CEO張一甲(甲小姐)帶來了時長90分鐘的《行至水深處:2021中國數字經濟50條判斷》主題報告。

        甲子光年創始人兼CEO 張一甲



        2021年12月4日,2021「甲子引力」大會于北京召開。開幕式上,甲子光年創始人兼CEO張一甲(甲小姐)帶來了時長90分鐘的行至水深處:2021中國數字經濟50條判斷》主題報告。



        張一甲回顧了消費互聯網作為一個時代的落幕和數字經濟作為一個時代的開啟,結合甲子光年智庫團隊對超過2000家企業的數據實勘調研、對行業發展生態的多維度觀察,以及對企業數字化轉型與發展過程中的具體反思,用50條犀利判斷洞察了數字經濟的機遇和挑戰。



        甲子光年年度報告,干貨滿滿,歡迎大家取閱!



        關注「甲子光年」,后臺回復“2021”,獲得高清版完整PDF。



        以下為報告演講文字實錄:



        1.開場



        2021關鍵詞



        大家好!歡迎來到2021甲子引力大會。這是甲子引力第一次線上舉辦,很遺憾不能見面,但對未來的共同關注,讓我們仍然同處一個時空。



        2021年已經進入倒計時。屏幕上是這一年出現在我們視野中的高頻詞。這是整體情緒悲觀大于樂觀的一年。如果說2020年的“難”是一座突如其來的斷崖,2021年的“難”就是一場漫長的谷底爬坡。當疫情常態化后,“難”也將成為一種常態。這更需要我們對未來做出清晰的考量。



        不要低估中國的堅決



        今年最大的新聞是什么?就是政策新聞。這里,我們羅列了今年一系列核心政策——密度很大、力度很強。無論是對壟斷者、數據安全問題者、教培等行業的處罰,還是對相關技術的大力支持,國家出手一劍快過一劍,而政策的指向是非常鮮明的。一打一推間,讓我們意識到:中國已經走在明確的大時代轉折的道路上,不要低估中國的堅決。



        捷徑消亡,破舊立新



        捷徑消亡,破舊立新,是今年千行百業的共同底色。



        有一件新事物,已經深入我們的血液里——字面意思的“深入血液里”,這就是新冠疫苗。今年1月1日,中國首批新冠疫苗開始接種,目前已經接種超過24億劑。疫苗讓免疫系統提前預見病毒的樣子,做好準備,從而遇到真病毒時能更快反應;同理,如果我們能從變局中洞悉規律和趨勢,提前預見問題,我們就能更從容地應對,就好像為自己建立了疫苗免疫系統一樣。



        我們要迎對下一個時代的變化,就要從上一個時代的復盤和反思說起。



        一個時代的落幕:消費互聯網,雨打風吹去



        2021年,互聯網股價大幅回撤



        2021年,中國互聯網巨頭經歷了一次集體暴跌洗禮,股價紛紛大幅回撤。



        2021年,互聯網用戶時長封頂



        為什么呢?除了反壟斷等政策影響,一個客觀事實是:互聯網正在進入增長停滯階段。



        數據顯示,三大運營商用戶總數已經超過了人口總數,人口紅利正在消失。中國移動互聯網人數增長人均上網時長增長都在逐漸停滯,大家使用手機的時間封頂在了每日6小時。這意味著什么?意味著線上所有產品都在爭奪這6小時,所有APP都是競爭對手,都是存量競爭,企業普遍陷入流量饑渴,這是互聯網神話開始消亡的最根本內因。



        2021年,互聯網大佬集體缺位



        另一個視角,是互聯網時代的掌舵者們。2021年7月,福布斯中國發布了2021中國最佳CEO榜,榜單排名有些出人意料——互聯網大佬集體缺席。



        小米集團雷軍、??低暫鷵P忠和比亞迪王傳福名列前三甲,而阿里、騰訊、美團等多家去年入選的互聯網巨頭卻跌出了前50。相比去年,榜單上的互聯網企業少了,更多是制造業企業的身影。



        福布斯中國對此評價:“中國互聯網行業生態劇變、品牌裹挾資本的野蠻生長的時代或將終結?!?/strong>



        我的好朋友梁寧在博客里寫:“英雄總被雨打風吹去……一個沉甸甸的、永久改變了我們的生活形態的時代可能到了一個段落,到了一個分水嶺。這個過程中的很多東西其實我們都還來不及真正認識它和理解它,就又可能被裹脅著到另外一個時代去了。



        互聯網需要反思的是什么?



        1994年中國接入全球互聯網,2016年成為全球網民最多的國家,截至2021年6月,我國網民規模達10.11億,互聯網普及率達71.6%。



        需要肯定的是,互聯網對中國經濟做出了不可磨滅的貢獻:十億用戶接入互聯網,我們形成了全球最為龐大、生機勃勃的數字社會。



        那么,互聯網的問題究竟是怎么出現的?



        過去十年,互聯網存在一個百試不爽的“發展規律”:“燒錢→整合→收稅”。



        第一階段:任何細分市場初始階段,總有一大群人沖進去試水,拼命燒錢,盡快把市場燒熱;第二階段:燒得差不多了、市場天花板出現了,頭部公司會主導一輪合并,落后者也會把自己賣掉;第三階段:當細分市場內只剩下寥寥幾個巨頭,自由競爭的時代就結束了,就可以開始“收稅”了。幸存者不僅可以把燒的錢全賺回來,還會謀求更高的超額收益。



        久而久之,互聯網留下了幾個突出存在的問題:



        (1)過快轉移:互聯網讓制造業尚未充分發展就開始“橫向轉移”



        2008年,是中國互聯網經濟和實體經濟的分水嶺。在2008年之前,中國互聯網仍以線上業務為主,主要是游戲和廣告。2008年之后,阿里和京東迅速擴張,電商平臺崛起,打通了線下和線上。



        另一方面,在金融危機打擊后,持續走高的地價和房價,擠壓了制造業的利潤空間,中低端制造業逐漸喪失了向中高端轉型的機遇,最終轉向電商,以規模求生存。而伴隨流量越來越貴,互聯網又逐漸成為強勢渠道時,商家的利潤率更越來越低。



        所以,中國的互聯網在大量贊譽聲中“彎道超車”時,制造業尚未達到頂峰就開啟服務業轉向。這種轉移,是一種“橫向轉移”——從過去二十年的“低端制造業”到后來的“低端服務業”,帶來了一種產業結構“升級”的幻覺。但這不是真正的升級,看似花樣翻新,實際上是換湯不換藥。



        (2)吸附效應:互聯網像洪水猛獸一樣吞噬著原本應該屬于實體行業的人才和資金



        更為嚴重的,是互聯網對實體行業的人才和資金的吸附效應。



        如今,因為快速造富效應,互聯網從制造業搶人,人才寧送外賣不進工廠,工廠普遍抱怨“用工荒”。互聯網企業摧毀了大量傳統產業中有價值的崗位,提供的卻是低質量的替代。原來實體生意中的小老板們去送快遞或者開滴滴了,中小型制造企業則更難實現轉型升級。



        另一方面,互聯網比制造業更能吸引資本。眾所周知,制造業投資長,回收慢,互聯網業態新,回報快,擠壓了制造業的融資空間。



        (3)屠龍少年變成巨龍:基礎設施私有化,“收租邏輯”,以壟斷造成公平問題等



        久而久之,強大起來的互聯網也形成了其他問題:



        壟斷:一旦壟斷,就提高廣告費和上架費,以至于一些小公司把貨物上網上架的成本比在線下商店還高。



        隱私問題:采集客戶和老百姓的信息,侵犯隱私。



        社會隱形成本:互聯網企業使用了大量社會資源,比如大量沒有足夠社會保障的“臨時工”,這些隱形成本需要全社會承擔。



        引導過度消費:算法無孔不入的推薦,利用人性弱點設計產品,打擦邊球,擴大流量,各種購物節誘導用戶過度消費。



        互聯網殺熟:在消費者不知情的情況下,把人分成三六九等,價格不同。



        內卷:進入存量競爭時代后,大廠開始出現996、007式的內卷,影響了一代人的工作狀態和心態。



        所以,之所以政策要對互聯網進行限制,不是要否定其成果,而是為了保持經濟的活力,和后來者發展創新的權利。



        今天,消費互聯網已經完成了階段性歷史使命,是時候進入新的頁面了。這需要我們向巨大的歷史慣性告別——我們習慣了互聯網這趟快車,以至于忘了周邊廣袤的田野,不是沒有機會了,只是機會在深處。



        那么,新的機會是什么?疫情和國際局勢讓我們明白:完備的實體經濟才是一個國家的基石。中國接下來要走的路,就是實體經濟,但又不是過去那種依賴人口紅利的實體經濟模式。因此,未來的路也就出現在腳下了。



        一個時代的開啟:走入數字經濟與實體經濟深度融合的大時代



        我們正在開啟數字經濟和實體經濟大融合的時代,這是由多維度的宏觀背景決定的。



        人口:老齡化讓數字經濟成為大勢所趨



        今年5月第七次人口普查數據公布,我們可以看到老齡化日趨嚴重:勞動年齡人口,即15-59歲的比例比2010年降低了6.79%;而65歲以上人口占比卻持續上升。前兩天看到一個熱搜,說北京2035年將進入“重度老齡化”——也就是,老齡化人口將超過30%。



        人口老齡化,從供給端意味著勞動力減少,從需求端意味著越來越多老年人需要照顧。這對數字經濟提出了需求:一方面,技術可以逐步替代一些勞動力,另一方面,相關技術比如遠程醫療、交通進步等可以幫助養老。所以老齡化讓數字經濟成為大勢所趨。



        政策:明確的政策導向指明方向



        從政策看,信號非常明確?!皵底纸洕彼亩葘懭胝ぷ鲌蟾?,“數字化”在十四五規劃里提及了六次。相關政策已經進入各級政府的政策體系中,也成為了各行業數字化轉型的有力推手。



        北交所:繼續資本市場的科創革命



        今年一大焦點是北交所。北交所定位于服務“專精特新”型中小企業,上市企業會更小、更早、更新。這為中小型科技企業拓寬了融資渠道,降低了上市門檻。這也意味著中國資本市場形成了“三足鼎立”格局——上交所輻射長三角地區,深交所輻射粵港澳大灣區,作為中國北方第一家交易所,北交所將給京津冀甚至北方經濟帶來更大發展機遇。



        資本:用腳投票硬科技



        從2021年的融資數據看,硬科技已經成為資本明顯的朝向。從融資事件和金額看,排在最前面的是企業服務、生產制造、醫療健康、人工智能、先進制造、汽車交通等領域。資本在用腳投票。



        而從最頭部機構紅杉和高瓴的動作看,布局也很集中,醫療健康、企業服務、生產制造、人工智能等領域,成為他們出手最多的方向。



        成長速度:新一代科技企業快速崛起,已成獨角獸主力軍



        根據CB Insights最新數據,中國一共有獨角獸企業168家,排名全球第二。而科技企業數量已經占我們獨角獸整體數量的84%。新一代科技企業家作為中國經濟的“新貴”階層,正在快速崛起。



        技術環境:研發投入得到空前重視,從需求驅動向技術驅動轉變



        從技術發展成熟度來看,我們調研發現,在網絡設施、數據庫、云服務平臺等方面,我們的技術成熟度已經和國外先進水平持平;但在芯片、操作系統、中間件、工業軟件等領域,我們和國外先進水平還有較大差距??梢?,中國數字經濟相關技術發展水平并不均衡,要更有針對性地投入。



        過去,中外科技市場邏輯存在顯著差異,中國是需求驅動型,歐美是技術驅動型。需求驅動型是先有應用需求,進而推動廠商開發產品,若現有技術無法滿足,再進行技術攻關;技術驅動型則正好相反,企業會先研發先進技術,然后開發產品,再培育市場,最終得到應用。



        在國際競爭和“卡脖子”問題下,未來中國將會加大主動研發,從“需求驅動型”向著“技術驅動型”市場轉變。從真金白銀上,能看出中國對研發越來越重視。根據美國期刊報告:新冠肺炎疫情直接影響創新投入,而中國是2020年唯一研發投入正增長的經濟體,同比增長10.3%。



        后疫時代:數字化已成深刻共識,數字化地位發生根本性改變



        在所有的背景條件中,最難建立的是共識,而疫情讓數字化的共識在巨大的推力中形成。去年大會我們談到,疫情,讓企業云與數字化的進程平均加速了6年。疫情劃開了一道分水嶺,數字化程度不同的企業冰火兩重天:根據埃森哲報告,從財務上看,數字化轉型領軍企業的優勢十分明顯——疫情前后,與其他企業營收增速的差距從1.4倍擴大至3.7倍。疫情前已經數字化的企業 ,疫情來臨時能持續擴大優勢,而其他企業則遭遇“亡羊補牢”的痛苦。



        疫情讓我們意識到,數字化不僅僅是“降本增效”的問題,而是“生死存亡”的問題,數字化的地位發生了根本性變化。根據紅杉資本報告,95%的受訪企業已經開始數字化實踐。



        要素稟賦理論:發展數字經濟并非主觀臆想,是客觀要素決定的,是實然之路,也是應然之路



        剛才說的是宏觀背景的實然方面,現在我們說一說應然方面。要素稟賦理論可以幫助我們很好地理解當下的路徑選擇。



        要素稟賦,是一個經濟體所擁有的資源總供給,包括勞動力、資本、土地、技術等。要素稟賦理論指:勞動相對充裕的國家,應該生產勞動密集型產品并出口,資本相對充裕的國家,應該生產資本密集型商品并出口,這會形成“比較優勢”,更有競爭力。所以,一個國家的產業結構不是隨意選擇的,而是要素稟賦決定的——當要素稟賦升級,產業也隨之升級。



        中國的要素稟賦在改革開放后逐漸迭代,從勞動力稟賦,到資本稟賦,再到今天的數字稟賦。此時此刻,我國在數字方面的積累全球領先,數字經濟契合了中國數據要素稟賦比較優勢。換句話說,發展數字經濟,是理性客觀的選擇,是未來中國的實然之路,也是應然之路。



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        2.點題



        現在,讓我們進入大會的主題。2021年的大會主題,我們討論了很久,最終定為「行至水深處」。為什么呢?



        從全局看,數字化正在整體進入產業深水區:



        數字經濟等于“新經濟”+“舊經濟的新空間”,后者是數字經濟更大的增長動力。



        從需求側看,數字化的落腳點正在下沉,數字化轉型進入下一站:



        數字化的“吃水”正在變深。我們演講的后半部分,會有數據實勘,來體現為什么數字化轉型正在下沉。



        從供給側看,此時此刻,科技創新更需要“躬身入局、深水篤行”的定力和恒心:



        互聯網流牛奶和蜜的時代結束了。數字化的落點步入產業更深處,創新者接受考驗的鏈條更長、維度更多,既面臨產業內生的復雜性,又面臨技術突破的艱難性。



        讓人欣喜的是,過去一年,甲子光年在調研中看到了一幕幕這樣的剪影:博士等高階科研人員開始離開大廠,走入工廠、礦場、農場,挽起袖子、弄臟雙手,深入產業深處。他們說的一些話,比如“去現場摸摸灰塵”,“吃過的土,就是我們的競爭壁壘”,是這個時代最動人的注腳。



        從“短平快”走向“慢深重”,從“傻大笨粗”走向“專精特新”——“水大魚大”的時代結束了,“深海取珍珠”的時代到來了。行至水深處,只有躬身入局、篤行不怠者方能有所突破。



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        3.數字經濟定義及概述



        下面,我們談一談數字經濟的基本概念。數字經濟可以簡單劃分為數字產業化和產業數字化。數字產業化,指數字技術所形成的新產業,例如互聯網、信息通訊業、軟件服務業等,是“新的經濟”;產業數字化,指產業原本就存在,利用數字技術降本增效、轉型再造,是“舊經濟的新空間”。



        數字經濟發展歷程



        伴隨網絡水平、數據量級、代表性技術的迭代,數字經濟不斷升級,從電子時代,走向信息時代、網絡時代,直到今天的數字時代,并正在走向數智時代。接下來,伴隨量子計算等技術的成熟,數字經濟將開啟更大的想象力。



        數字經濟價值鏈



        從產業價值鏈角度看,數字經濟有8大環節,關鍵環節包括上游的底層硬件、基礎設施,中游的基礎軟件、平臺軟件,下游的企業應用、解決方案,支持環節包括安全和科技服務。八大環節環環相扣,涉及眾多細分技術。



        數字經濟市場規模和結構



        從市場結構看,數字產業化部分,包括數字產品制造業、數字技術應用業、數字要素驅動業、數字產品服務業,按照甲子光年測算,數字產業化目前市場規模已經接近9萬億,其中占比超過一半的是數字產品制造業,而數字技術應用業的比例將持續提升;如果算上產業數字化部分,數字經濟將會有更大的市場空間。



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        4.50條判斷



        4.1 數字產業化:技術飛入深處



        接下來我們正式進入判斷部分,我將從四個方面展開。首先,是數字產業化部分。



        判斷01:從封閉到開放:巨頭互聯互通,互聯網告別“圈地征稅”和“唯流量論”



        第一個判斷是互聯網,今年最大的變量,是“互聯互通”。



        過去的中國互聯網發展史,可以說是一段“不互聯簡史”。從2008年淘寶屏蔽百度爬蟲,到字節和騰訊連綿不斷的訴訟戰,互聯網“筑墻”十三年,紛爭從未停歇。這一切,源于從PC互聯網向移動互聯網的遷徙。APP時代,互聯網被分成了一個個“流量抽屜”,企業紛紛打造“圍墻花園”,屏蔽外鏈,圈地征稅,信息孤島效應也越來越嚴重。



        這個“不互聯簡史”要在今年結束了。9月9日下午,工信部召開了“屏蔽網址鏈接問題行政指導會”,要求各互聯網平臺必須按標準解除屏蔽,否則將依法處置——這項政策,哪怕放眼全球,都是走在最前面的。



        “拆墻”意味著什么?



        對巨頭:互聯互通是為了反流量壟斷,巨頭“坐收流量紅利”的經濟模式即將終結。



        對中小企業:之前中小企業很慘——你在騰訊的粉絲,不能轉化為淘寶的買家,你在抖音的流量,不能轉化為騰訊的用戶?;ヂ摶ネㄗ屩行∑髽I減少站隊難題,節省成本。



        對用戶:平臺間的隔離影響用戶體驗,影響消費者的選擇權,互聯互通可以提升用戶的信息使用效率。



        對整個生態:避免重復建設,避免行業“內卷”,開發者一次開發、多平臺運行,整體降低中國流量成本和交易成本。



        整改的目標是什么?



        在未來,沒有一個平臺,可以因為封閉而享受超高的廣告收入;沒有一個賣家,需要因為封閉而支付超額的廣告費用;互聯網平臺將從流量壟斷競爭轉向以技術創新、優質服務來競爭。



        判斷02:數智融合時代到來:大數據與人工智能從互不統屬走向深度融合



        下一個判斷是數智融合。大數據和人工智能技術出現已經很久,早期AI和數據庫處于“各自為政”狀態,二者并沒有太多交集。隨著數據不斷增多,大家意識到,為了真正發揮數據的價值,必須和人工智能融合。企業逐漸將所有數據整合到一起,以深度學習等技術提高挖掘和分析能力。從圖中可以看到,兩個技術發展的過程,就是它們相向而行的過程。



        判斷03:硬件廠商軟件化,軟件廠商云端化



        下一個判斷,是硬件廠商軟件化,軟件廠商云端化。



        甲子光年調研發現,為了更好地服務客戶數字化轉型的需求,越來越多硬件廠商開始提供與硬件匹配的軟件產品,提供“軟硬一體化”產品的廠商已經占硬件廠商比例的8%。



        而軟件廠商中,已有高達87%的軟件廠商可以支持云端部署,在企業應用軟件、平臺、基礎軟件等部分領域,產品云化程度已經超過九成,而涉云率只會越來越高。



        判斷04:開源:軟件吞噬一切,開源吞噬軟件



        下一個判斷關于開源。今年,開源格外醒目。今年3月,“十四五”規劃首次把開源納入頂層設計,這兩年,開源也格外受資本偏愛。



        不開源的軟件,最終是沒法和開源軟件競爭的。



        開源的優勢是什么?1.人才吸附能力:得開發者得天下。作為新型軟件生產協作模式,開源更能調動社會化資源。



        2.產品迭代能力:開源平臺上往往有成千上萬不計報酬的開發者,迭代效率和產品能力一定會超過閉源產品。



        3.商業模式想象力:開源的商業模式和互聯網有相似之處,都是對個人的傳播形成流量,再轉化為企業側商業行為。因此,開源項目比一般to B項目更具商業想象力。



        4.網絡效應和壁壘:當一個軟件適用的潛在場景越多,通用性越好,使用者越多,貢獻者越多,軟件質量越好。一旦形成這樣的網絡效應與正反饋閉環,開源軟件就進入了快速發展期。



        據GitHub統計,2020年新增了1600萬開發者用戶,預計2025年開發者用戶數將達到1億,而中國開發者數量及貢獻度增長已成為全球最快,預測到2030年,中國開發者將成為全球最大的開源群體。



        所以,軟件將迎來“以開源為重要的生產發布模式”的時代,可以說——軟件定義未來世界,開源引領軟件未來。



        判斷05:隱私計算開啟數據協同新范式:守護數據價值,實現“可用不可見”



        剛才我們談開放、開源,意味著數據間的協作將越來越多,但與之而來,隱私安全問題就必須要解決。



        既要讓大數據創造價值,又要把個人隱私“鎖”得嚴嚴實實,這是個需要技術來回答的問題。其中一個答案,就是“隱私計算”。



        今年,隱私計算非?;?,涌現了非常多融資案例。為什么呢?



        相比傳統的數據協作方式,隱私計算開辟了一種全新模式:在保證數據提供方不泄露原始數據的前提下,對數據進行分析計算,實現數據的“可用不可見”——就像小蜜蜂采蜜一樣,原數據都在本地,算法像小蜜蜂一樣去處理數據。



        隱私計算也意味著我們數據協同范式的升級——從1.0的數據包時代,到2.0的明文API接口時代,進入今天3.0的隱私計算時代。



        舉個例子。我們都知道個體基因數據是非常隱私的,如何安全地使用它來進行醫學分析呢?有一家企業叫锘崴科技,他們的锘崴信NovaVita平臺,在全國首次實現了真正基于隱私保護計算的全基因組關聯分析、腸道微生態分析、基因溯源等一系列醫學大數據研究。在整個數據共享過程中,從始至終地對患者信息進行保護。



        判斷06:算力時代開啟:算力成為數字經濟發展核心指標與重中之重



        接下來我們談談算力。算力又稱計算力,代表著對數字信息處理能力的強弱。



        為什么算力值得關注?因為我們正面臨一個嚴重的供需差。



        我們正處于一個數據大爆炸的時代。據IDC預測,到2025年,全球數據總量將達到180ZB。這個數字有多可怕?如果把它們全部存在DVD中,這些光盤疊起來可以繞地球222圈。而挑戰是,近10年來,全球算力的增長,明顯滯后于數據的增長。



        另一方面,人工智能訓練所用的模型復雜度和所需計算量也正在呈指數增長,也遠遠超過算力的增速。



        在大數據和人工智能的世界,沒有算力,就像沒有電。因此,新計算產業,成為中國數字經濟發展的必由之路、重中之重。計算力已經成為衡量經濟發展水平的重要指標。



        判斷07:芯片:缺芯潮+主場景切換,為彎道超車提供機會



        剛才說了算力,接下來說說芯片。2021年,全球面臨嚴重的“缺芯”困境,芯片價格不斷上漲,還是買不到。為什么呢?



        從需求端看:(1)疫情帶來線上化需求,各種電子產品需求猛增;(2)隨著大量科技龍頭加入造車行列,全球車用芯片需求已快于整車銷量增速;(3)數據傳輸量大幅度增加,對數據中心有了更多需求……等等這些,都對芯片提出了更多需求。



        從供給端看:疫情讓不少芯片供應商受到沖擊,加上對需求爆發預期不足,芯片供應跟不上市場需求。



        在芯片行業,目前缺的不是訂單,而是交付能力。我聽一位創業的朋友開玩笑,說今年如果不搞主業,而是去倒賣芯片,可能會賺更多錢,做主業反而因為芯片缺貨、漲價而壓力很大。



        原本芯片就很重要,在當下缺芯潮中,芯片就更是國家的當務之急。2020年,中國芯片自給率僅僅為15.9%,而國家提出2025年芯片自給率要達到70%。



        從15%到70%,要彌補一個巨大的鴻溝,可以實現嗎?我們還是有信心的。



        芯片產業,中國過去二十年里花費了多少億想彎道超車,沒成功,為什么?因為過去二十年芯片產業是個“直道”,就是以英特爾和AMD為代表的X86架構的CPU,整個生態健全了,插不進去。



        而今天,計算發生的場景正在轉移。原來的場景是PC,Windows,今天的場景是互聯網、云計算、人工智能、物聯網。在原來的場景中,我們沒有發育的機會,而在新生態中,有很多新場景可以發育,尤其專用芯片在家居、車載等智能終端的需求正逐年擴大,這種場景化、碎片化需求為AI芯片公司提供了機會。



        大格局的轉變,才有機會超車。從產業圖譜里可以看到,中國芯片的成長速度是很快的,有非常多優秀的企業正在參與這場未來舞臺的角逐。



        判斷08:低代碼:彌合IT供需鴻溝,推進技術平民化



        今年,還有一個賽道熱了起來,就是低代碼。低代碼開發平臺,指那些無需編碼少量代碼就可以快速生成應用程序的工具,將開發時間成倍縮短,從而降本增效、靈活迭代。



        為什么低代碼火了?一方面,疫情導致企業數字化轉型進程提前,另一方面,數字化的供給跟不上需求。



        Gartner曾預言,到了2021年,市場對于應用開發的需求將五倍于IT公司的產能。但研究表明,專業IT人員只能夠滿足企業6%的IT需求——這是明顯的供需矛盾。低代碼的發展,正在逐漸解決這個問題。Gartner預測,2024年超過65%的應用程序開發將通過低代碼方式完成;75%的大型企業將用至少四種低代碼開發工具。



        判斷09:人工智能:上市只是“開始的結束”,頭部企業發力“大模型”



        接下來我們說說人工智能。今年,人工智能行業最大的新聞,就是頭部企業的上市。但這些上市過程一波三折,透露著很多艱難。光環褪去,行業已經形成共識:AI做不了顛覆式創新,還是要走產業+AI的路。上市是面子,業績才是里子。



        以“CV四小龍”為例,從財報看,雖發展多年,但收入結構方面,to G業務仍是營收主力。而在其他場景中,AI商業化的確并不樂觀。



        比如醫療AI的潰?。喝藗冊泴I醫療抱有極大希望,巨頭紛紛重金入局,但2021年,醫療AI遇到很多挫折:依圖把醫療板塊賣給深睿醫療,IBM被曝將出售IBM Watson Health,谷歌將關閉其醫療健康項目Google Health。



        在其他場景中,也有同樣的難題。AI商業化為什么難?上有芯片等高利潤、標準化產品提供商,下有掌握場景、議價權強勢的客戶和合作伙伴,AI公司在中間,人力成本昂貴、項目交付辛苦、議價權卻不高,很容易做成“大外包”——商業模式始終是AI的困局。



        那么,AI公司究竟應該走什么樣的商業模式?頭部AI公司最喜歡的是這樣的機會:有難度、難度大、但是能做到,而且標準化程度較高。而現實是:往往要么過難無法做到,要么難度沒有高到只有頭部AI公司才能做到,要么需要定制開發。AI要跑通商業模式,必須找到一個巧妙的平衡地帶——“大模型”就是在這樣的背景下火起來的。



        我們今年看到,頭部AI公司陸續推出大模型、大裝置。大模型動輒千億萬億的參數量,讓大部分公司望而卻步,成為了頭部AI企業的專屬。



        大模型,是集成更多能力、更強算力的通用性模型,是為了讓開發者減少重復投入,降低開發成本,提升長尾場景開發效率而誕生的。期待大模型能帶領AI在商業模式方面真正打開局面。



        判斷10:人工智能:造血能力成為比拼關鍵



        當然,在營收方面,已經有部分人工智能公司取得了長足的進展。



        2021年3月至10月,甲子光年調研了148家人工智能企業,41%的人工智能企業過去一年的收入規模已經超過5000萬元,而營收過10億元的企業占比12%??梢?,已有部分人工智能企業在造血能力方面找到了門路。



        舉個例子,影譜科技是一家在數字商業領域深耕的企業,他們一方面以工程化的服務(標準化和可復用的產品與服務)實現大規模復制;另一方面,其延伸出的由用戶/客戶主導的“反向定制”(根據客戶需求去創造相應的解決方案),為企業提供了“業務轉身”新思路。因此產品很快在新零售、電商、品牌制造等數字商業領域鋪開。



        判斷11:5G+XR時代開啟“連接的升維”,人類交互從“認知”提升到“感知”



        下一個判斷是關于5G和XR。人類文明的進展,就是信息交互方式的進展。如果說4G是“人和人”的交流,那5G就變成了“人、機、物”都要通信。5G+XR,將為人類思維表達帶來高維度的釋放,將人類的“連接方式”升維,從“連接信息”變成可以“連接行為”,從“交互認知”變成可以“交互感知”。



        例如互聯網教育?,F在遠端上課和現場教學還不能比,理想的教學需要多點互動,除了傳送數字、文字外,可以實現音樂、體育的教學;現在互聯網醫療基本是遠程會診,看一看、給一給建議,未來,真正的遠端醫療,醫生可以遠程給病人做手術……這將給整個社會帶來基于三維空間的新語言系統,大幅提升社會的運轉效率。



        判斷12:云原生升級軟件開發方式,無服務器或成下一代應用架構



        接下來我們看看云原生。商業講究“唯快不破”,用戶對于功能的迭代更新、運行效率、穩定性的要求越來越高,傳統軟件開發方式面臨挑戰,于是,云原生走到了臺前。



        與其說云原生是一門技術,不如說云原生一套技術方法體系——開發、部署、維護、架構,都徹底基于云技術而迭代,可以讓企業快速部署新業務,具備更好的彈性。



        目前,云原生的投入越來越多,已經有9%的用戶的云原生相關投入占IT投入的一半以上。



        目前云原生多采用微服務架構,隨著技術愈加成熟,無服務器將成為微服務之后的新技術,它是比微服務更小的結構,能夠有效降低運維成本。



        判斷13:RPA:開啟高重復性工作的“外掛”,卻要提防陷入低價內卷



        剛才說到“唯快不破”,另一項技術值得關注,就是RPA(機器人流程自動化)。



        今年國內RPA融資事件比去年翻了一倍還多。各大研究機構都給出了RPA高速增長的判斷:Forrester預測,2021年,每4個信息工作者中就有一個會從RPA中獲得幫助;Gartner預測,到2024年,近50%的RPA應用將來自IT部門之外。



        RPA是自動化機器人,只要預先設計好規則,RPA就可以模擬人工,進行復制、粘貼、點擊、輸入等行為,完成大量“規則較為固定、重復性較高、附加值較低”的事情。



        比如玩游戲的小伙伴,為了不被電腦踢掉,要隔幾秒動一下。有人不想守在電腦前,就使用了點鼠標的“外掛”,這種“外掛”就是RPA的一種。



        “外掛”有多大作用呢?一項全球調查顯示:員工平均每月要花60小時來完成那些本可以被自動化的任務,歸檔文件、錄入數據、制作報表,不斷Ctrl+C、Ctrl+V,而RPA完全可以解決這些工作。在多個行業中,大約有70%的高重復性工作都可由RPA來自動完成。



        以上是RPA樂觀的一面,但值得警惕的是,這個行業已經開始陷入低價內卷。



        在甲子光年今年的報道《RPA爆火這兩年:AI乎?非AI乎?| 甲子光年》中,我們描述了這樣的局面:



        某銀行一個20萬左右的RPA訂單競標中,有將近20家廠商參與。在為期兩周的選型測試階段,這些廠商的工程師們入駐銀行,每天緊密聯系銀行人員、加班加點梳理業務流程。兩周后,一家報價1萬元的頭部廠商中標。另有一家銀行向市場招投標,預算130萬,要求RPA廠商配備5名工程師、在現場入駐6個月實施。有廠商拿出一副不要錢的架勢,競標時報價11萬。一位被訪者告訴甲子光年:“在北上廣深這些主戰場,隨便一個十幾萬的訂單,都有15家以上廠商在競價?!?/p>



        RPA的低進入門檻,是價格戰刺刀見血的根源。如同“囚徒困境”,廠商被搞得苦不堪言。所以,落地兩年,RPA行業還在“摸著石頭過河”,最終的較量一定不應該是價格,而是能否真正解決客戶痛點, 從價格優勢走向價值優勢。



        判斷14:機器人:“打群架”是必經之路



        接下來說說機器人。近年來,隨著老齡化和疫情影響,機器人成為熱門領域,工業機器人和服務機器人都一直保持高速增長。



        一個值得注意的現象是,以前機器人生態圈里大家更多是競爭關系,但近兩年,大家的聯合越來越多,不管是機械臂與AGV廠商,還是機器人和MES系統,或者是標準化產品與集成商之間的聯合,“打群架”成為了產業發展的必由之路。



        產業是復雜的,很多應用問題不是單點技能可以解決的,產業鏈上不同環節企業有各自擅長的部分,整合服務才能實現1+1>2的效果。所以,單打獨斗的時代結束了,結盟制勝的時代到來了。



        判斷15:數據安全:一場不能輸的戰爭,攻克流動數據安全是關鍵



        今年,數據安全無疑是一大熱門話題。6月《數據安全法》的出臺,填補了我國數據安全立法保護的空白;7月鬧得沸沸揚揚的滴滴事件,也暴露了數據安全風險的威脅。



        各國法律對數據安全有不同傾向性:美國的法律傾向是國家安全與企業利益高于個人利益;而歐盟的天平明顯偏向于個人隱私保護,GDPR的嚴厲程度幾乎超過世界上任何一部法律;在中國,數據安全也已經上升到國家主權的高度,這是一場不能輸的戰爭。



        數據安全治理,不能靠單一產品,而需要一個覆蓋數據全部生命周期和使用場景的數據安全體系。現有數據安全技術多是聚焦于靜止狀態和使用狀態,未來數據會大量處于流動狀態,流動狀態下的數據安全技術迫切需要突破與發展。



        4.2 產業數字化:千行百業向上突圍



        接下來,我們看看產業數字化,看看千行百業是如何向上突圍的。



        判斷16:組織形態:向打破邊界、在線協同作戰的平臺型組織變革



        首先,一個值得思考的問題是:什么是數字經濟時代的最好的組織形態?



        工業經濟時代,企業基本是金字塔式的科層組織結構——組織邊界清晰,領導權力集中,命令縱向層層傳遞,強調部門崗位專業分工。這導致部門墻和數據孤島,決策執行效率低,市場反應速度慢。



        數字經濟時代,瞬息萬變的外部環境帶來多品種、小批量、個性化、多樣化的需求,這對組織形態提出了新要求。組織機制逐漸從過去的集權管控走向授權賦能,從單一決策中心走向多元化決策中心,由管理層的經驗決策走向基于大數據的決策,企業逐漸改變金字塔式科層制組織結構,走向扁平化、網絡化、智能化、協同化的平臺型組織。



        這也涌現了一些賦能“協作”的企業。比如致遠互聯董事長徐石向甲子光年表示,致遠互聯希望成為一個“使能者”,不是授人以魚,而是授人以漁 ,讓企業可以生長自己的能力,通過COP(協同運營平臺)找到其轉型升級的最佳路徑和方法。



        這幾年,他們利用致遠協同運營平臺(COP)為魚躍醫療打造了協同在線、業務在線和生態在線的新型組織結構,在大健康產業環境下,創生了超越傳統集團化組織形態的更高級形態,促使企業端整個交付體系與用戶的需求場景實現更高密度的耦合,從而營造出更強更持續的競爭力。



        判斷17:商業觸點改變:從“物以類聚”到“人以群分”



        剛才說了組織的改變,同樣改變的,是商業的觸點和入口。今年的雙十一,相比往年安靜許多。這并不意外,因為電商的主導者正從原來的「物以類聚」的平臺,轉變為「人以群分」的社區,社群成為商業的重要觸點和入口,社群經濟正在崛起。



        在人類文明的發展史上,社群屬性在不斷迭代:



        農業時代,社群是先天屬性,半徑很小。人們的社群關系比較簡單,同胞、同族、同鄉、同學、同事、同伴等,社群關系迭代得很慢。



        工業時代,社群是物理屬性,半徑放大。伴隨交通的發達,人們的連接范圍得到了放大,社群數量的增長速度是“算術級數”的。



        數字時代,社群是精神屬性,沒有邊界。互聯網讓信息傳遞和連接關系變得極容易,我們有了更多基于“認知認同”而非“共同經歷”的社群。興趣小組、紅包群、寶媽群……社群數量增速變成了“幾何級數”的——這使得“人以群分”變成了一個動態的、快速迭代的分類體系,給了商家更多機會和挑戰。



        判斷18:新零售范式已來:個體為王,消費唯心



        接下來說說新零售。消費者永遠越來越挑剔。BCG研究表明,消費者平均每個購買行為有3個激發點及4次搜索比較行為。



        所以,今天,我們已經進入以個體體驗為中心的零售形態,從“唯物”走向“唯心”;商業也在快速迭代,從“產品為王”,走向“流量為王”,再走向今天的“用戶為王”;商家競爭也相應升級,從“貨”的競爭,進入“場”的拓展,直到今天,競爭主戰場變成了“人”的需求,商品和服務正在無限逼近消費者內心需求。



        事實上,新零售范式的背后是一筆經濟賬。傳統零售當然也想以消費者體驗為中心,但問題在于,了解用戶的手段過于昂貴,除非是私人飛機、定制跑車等奢侈品;在新零售時代,大數據和人工智能讓了解消費者的成本急速下降,用戶為王才真正成為可能。



        阿爾文·托夫勒在其著作《未來的沖擊》中卓有遠見地指出:“未來經濟將是一種體驗經濟,未來的生產者將是制造體驗的人?!?/strong>



        判斷19:供應鏈數字化:從“牛鞭效應”到“短路經濟”



        我們再看看供應鏈。供應鏈一直面臨一個挑戰,就是“牛鞭效應”——在供應鏈上,需求的微小變化,會從零售商到制造商、供應商逐級放大,這種現象就叫牛鞭效應。



        舉個例子。假定全球消費者對計算機的需求預測輕微增長2%,傳遞到聯想(制造商)時就可能成了5%,傳遞到英特爾(一級供應商)時則可能是10%,而到了英特爾的設備商(次級供應商)時則可能變為20%。越處于供應鏈后端,需求變化幅度越大;每增加一個層級,前端粗放樂觀的銷售預估導致的產能過剩和產品滯銷現象則越嚴重。反之亦然。



        這就像西部牛仔揮舞的牛鞭,手腕輕輕一抖,鞭梢便會大幅抖動。今年芯片供給跟不上,和牛鞭效應也有關系。



        好在,隨著數據智能技術的應用,從銷售預測到數據分析,供應鏈的每個環節正變得更加精準,遲滯效應已極大地縮小,逐漸從“牛鞭效應”走向“短路經濟”——一方面,建立跨鏈條節點的直連,短路掉中間節點,優化交易結構,提升商業效率;另一方面,反轉供應鏈方向,追求C2M,用消費逆向牽引生產變革。C2M如今已經應用到了諸多行業。



        判斷20:供應鏈結構升級:從供應鏈1.0走向供應鏈4.0



        走向短路經濟,意味著供應鏈結構需要升級?;仡櫄v史,供應鏈的發展經歷了從1.0走向4.0的過程。



        供應鏈1.0時代是計劃供應鏈。在產品稀缺的計劃經濟時代,需求遠大于產能,供應鏈“以產定銷”,由國家統一調控,形成生產商主導的直線型供應鏈。當時風靡一時的“北京牌”黑白電視機,就是典型的計劃供應鏈的產物。



        供應鏈2.0時代是產品供應鏈。隨著市場不斷活躍,商品交易更加頻繁,承上啟下的中間商開始主導交易,不斷匹配上下游供需。供應鏈運作基于“產品”,形成中間商主導的網鏈型供應鏈。典型企業有中國煙草等。



        供應鏈3.0時代是信息供應鏈。社會進入了豐饒經濟時代,供給開始大于需求,賣方市場變為買方市場,專賣店、會員店、購物中心等零售業態大量出現。供應鏈運作基于“信息”,“以銷定產”,同時,由于互聯網及物流發展,大量中間商開始被取代。供應鏈結構呈現由需求驅動的放射狀,形成了零售商主導的放射型供應鏈。典型企業有沃爾瑪、永輝超市等。



        供應鏈4.0時代是價值供應鏈。消費升級讓需求變得無限多元、快速迭代,這要求生產、零售、物流等環節必須更高效,甚至實時協同起來。于是,云平臺開始出現,供應鏈開始極度整合,數據實現“熱備份”,實時上傳至云端,在各環節主體間準確發送“指令”,“以需定產”,供應鏈結構呈現由大數據驅動的、消費者為主導的平臺型供應鏈。典型代表就是亞馬遜和阿里巴巴。此刻,供應鏈4.0正在各行各業落地。



        判斷21:數據治理進化方向:全局數據拉通,從“事后總結”到“事前管控”



        去年我們談到,數據已經成為官方認可的生產要素。企業要真正發揮這種生產要素的價值,就要學會“全局數據拉通”,讓數據參與生產全流程。原來是“事后總結”,現在要“事前管控”——原來是通過專家經驗在最后用數據總結,而現在,要在所有關鍵觸點掌握行為數據,實時參與研發、運營、生產過程中。



        既然要事前管控,就需要一些必修課:比如建立企業級的數據命名詞典、數據標準、校驗標準等等,讓全局數據不再是固化的“資產”,而是活動性的“生產力”,讓“即時的數據=即時的認知=即時的決策”。



        判斷22:高階人才正從C端走向B端,走出大廠,走向工廠



        今年有一個核心話題,叫“逃離大廠”。這不是個別現象,據調查,2020年,有50萬年輕人逃離大廠。



        2020年初,脈脈調研顯示,全國19家互聯網頭部公司,員工平均年齡是29.6歲,字節跳動和拼多多的員工平均年齡為27歲;不僅大廠平均年齡走低,員工的工作滿意度也在降低。2020年底脈脈調研結果顯示,互聯網職場人的工作幸福感滿意度排在倒數第三。



        那么人才去哪里了呢?



        甲子光年前陣子寫了一篇10w+的文章《年輕人逃離的工廠,正在被博士們看中 |甲子光年,里面提到:今年春招,傳統產業界的應屆博士生招聘需求同比增幅達到75.7%。



        一種工人的兩極化流動正在悄然發生:一方面,疫情加劇了工廠的生產壓力,年輕人正加速逃離傳統工廠;而另一方面,一些名校碩博畢業、擁有多年互聯網行業技術沉淀的科技人才則把目光投向工廠、礦山,試圖用科技改變老舊的行業。



        當然,巨頭也意識到,人才的流向,就是未來的走向。今年4月,華為悄然成立了一個一級部門——“煤礦軍團”,跟運營商BG、企業BG、消費BG等在同一個級別。從2020年12月到2021年4月,華為在短短4個月內,完成了數百人的人員組建,他們將嘗試給全國上千座煤礦做數字轉型方案。任正非想“讓煤炭工人穿著西裝上班”。



        無論是人才的流向,還是華為逼上“煤山”,都佐證了同一個趨勢:互聯網的好日子結束了,但更大的機會在產業深水區。



        判斷23:消費新勢力兩極化:Z世代與銀發經濟,開啟“to Z”與“to 老”商業時代



        近幾年,“人口紅利”不再,但兩個群體卻呈現了相對增長。2020年,少兒(0~14歲)和老年(60歲以上)人口占比分別從2019年的16.8%和18.1%提升至17.9%和18.7%。



        這讓很多生意模式開始to Z和to 老。Z世代是數字原住民,他們身上聚集了兩代人的財富,是很特別的消費一代。數據預測:2035年Z世代整體消費規模將達16萬億元。



        另一個值得關注的群體是老年群體。數據顯示,中國廣場舞大媽群體總數在1億左右——她們往往擁有大量的空閑時間,并掌握著家庭財政大權,堪稱“有錢有閑”。和Z世代不同的是,“銀發經濟”幾乎還是一個沒有開發過的藍海。比如,能不能讓老年人坐在椅子上換鞋子?馬桶旁邊有沒有手欄桿?銀發經濟還有巨大的想象空間。



        判斷24:直播+電商時代,10億用戶的信任機制正在被重塑,新品打爆速度加快



        我們正在進入一個DTC的時代,一個“所見即所得”的時代。消費者的信任機制正在從“傳統信任”向“數字化信任”轉型。對應供應鏈升級的4個階段,消費者的信任機制也經歷了四段歷程:



        1.0 小商品時代,信任來源:家門口的熟人(菜市場)



        2.0 產品時代,信任來源:品牌(可口可樂)



        3.0 商超時代,信任來源:渠道(沃爾瑪)



        4.0 平臺時代,信任來源:點評(淘寶)



        江淮汽車直播短視頻負責人黃開新曾說:“購車用戶中,大概有三成是通過直播來了解車子的,直播的整個獲客成本相比原來4S店的模式降低了?!?/span>



        這意味著什么?信任的形成速度更快了。人們有了新的信任機制,就不需要依賴來自熟人、品牌或者渠道的保障。



        于是,新品的“打爆速度”也進一步提升,孵化周期再次縮短。



        此刻,新品成為驅動線上大盤增長的核心動力。今年天貓618,有140萬款新品首次面世,459個新品牌拿下細分行業TOP1。



        數據表明:2020年,各行業新品成交達到億級/千萬級/百萬級(頭部新品體量)所需天數相比2019年縮短了20-45天不等;而各行業新品成交達到十萬級/萬級(高潛新品體量)所需天數相比2019年縮短了10-20天不等。



        判斷25:制造業:向“服務化”轉型,售后服務市場成為新增長點



        接下來我們說一說制造業。這幾年,我國制造業的發展很快:



        與2020年相比,A股市場2021年前三季度IPO行業占比有了明顯變化,制造業新股數量比例明顯上升,TMT行業占比明顯下降;而今年中國500強企業中,制造業企業有249家,比去年增加了11家,占了總數量的一半。



        一個值得關注的趨勢是,制造業整體在向“服務化”轉型。



        為什么制造業需要服務化?



        產業升級的過程,是能力建設的過程,客戶的需求不再是單一的產品,而是產品、服務相融合的解決方案——向服務化轉型,有利于促進廠商由單純“賣貨”,向提供全生命周期管理及系統解決方案轉變??此茻o形的服務,讓客戶獲得了真正的價值,也提升了廠商的產品價格品牌黏度。



        從收入數據看,2017年,中國制造型企業服務性收入不足5%;2019年工信部最新調研顯示,47.6%的企業服務性收入超過20%。一些著名制造企業的服務收入占比已經超過了50%。



        這其中,售后服務是制造企業服務化轉型的有力支點——26%的銷售額產生了46%的利潤額。



        總之,制造業服務化的方向是:



        以產品為中心→以客戶為中心;



        單純提供產品和設備→提供全生命周期管理及系統解決方案;



        低附加值→高附加值;



        低黏性→高粘性;



        把一款產品盡可能賣給所有人→圍繞一小搓人盡可能提供多維度和長周期的服務體驗。



        最根本的轉變,就是由“以產品為中心”向“以客戶為中心”的思想轉變。



        判斷26:越來越多企業轉向以租代售的“即服務”模式



        與此同時,我們可以看到產品即服務、以租代售成為商業模式的趨勢。越來越多企業,從傳統賣產品的商業模式,轉向以訂閱為導向,產品+服務+平臺的組合商業模式,以更好地滿足客戶體驗。



        比如汽車產業鏈,主機廠紛紛宣布自己不再是汽車制造商,而是出行服務商。



        另一個典型是蘋果。蘋果完美展現了如何用“即服務”模式增加盈利能力,和打造革命性的客戶體驗。我們可以看到,在過去20年,蘋果市值的一路增長,和蘋果的服務占銷售額的比例,是明顯的正相關的。這是幾組關鍵數字:



        5X:采用訂閱模式的公司,每賺取一美元收入,就能為企業創造5倍的價值;



        +24%:全球“即服務”市場正在飛速發展,到了2024年,復合年增長率預計達到24%;



        $50B:蘋果的服務業務預計到2025年可創造500億美金的利潤。



        所以,“即服務”,應該成為未來所有企業商業模式的努力方向。



        判斷27:產業龍頭以數字化帶來“身份的躍遷”:從改變自己,到反哺行業



        在“即服務”模式下,一個趨勢是,行業龍頭紛紛以服務能力,從“科技輸入者”升級為“科技輸出者”:他們將自身數字化轉型沉淀的能力進行標準化、云化,對行業中的其他企業進行賦能,分走原生ICT科技廠商的市場。比如海爾的卡奧斯平臺、三一重工樹根互聯、美的美云數智、富士康的工業富聯等,龍頭正以數字化服務實現身份的躍遷。



        判斷28:工業互聯網:從單點智能走向全局智能



        接下來看工業智能。過去,因為實施成本和復雜度較高、數據難以打通、生態不夠完善等因素限制,工業智能以解決碎片化需求為主。而伴隨數字技術的進步和生態的逐漸成熟,工業智能正從單點智能快速躍遷到全局智能。



        在工業4.0相關投資事件中,對工業客戶提供全局智能應用工具或解決方案的投資事件比例自2018年以來持續增長,尤其是2021上半年,全局智能企業首次與單點智能企業投資事件數持平,達到了50%。只有全局智能,才能打通產業閉環,真正帶我們走向工業互聯網。



        判斷29:汽車:新技術驅動產業鏈話語權重構



        再看看汽車產業鏈。今年,當甲子光年參加2021世界人工智能大會時,發現整車廠是缺乏存在感的。核心席位和出鏡主角,是自動駕駛和芯片廠商,整車廠正在逐漸式微。



        在汽車智能化的時代,自動駕駛和芯片的生產研發優勢不掌握在主機廠手里,導致它們的話語權越來越小,甚至很多整車廠逐漸淪為科技公司的“代工廠”。尤其在“缺芯潮”下,芯片廠商腰板足夠硬——決定為誰供貨、決定供貨價格。所以有人說,以前汽車的“生死門”是發動機,而未來汽車的“生死門”是芯片。在新的智能車時代,汽車產業鏈的關系正在重構:原來是主機廠→tier1→tier2的線性結構,在新的產業鏈關系下,主機廠可能直接和擁有強勢技術的tier2合作,tier1的重要性可能會消解。



        判斷30:服裝業:快反工廠讓服裝可以像網頁一樣迭代



        最后看看服裝行業。一個出乎我意料的變化是,服裝產業要變天了。以前傳統服裝要提前9個月開訂貨會、提前半年排產,夏裝5月上新,8月就開始上秋裝了,一個季節的服裝一年才能迭代一次。但現在武漢有了“快反工廠”——我們可以像迭代網頁一樣迭代衣服的設計。



        目前,武漢工廠的快反能力全國第一:



        一件衣服從設計到交貨,7天完成;



        一家工廠15天可以生產10萬件直充羽絨服;



        一件簡單的棉服130秒即可完成。



        比如一個直播留言反饋說領口太大,立刻就可以反應、改小、出貨。所以現在服裝業可以做到7月上新,8月2次上新,9月3次上新,10月4次上新,一直到1月還在上新——過去一年迭代一次,現在一年迭代五次,這就完全是兩個物種了,迭代速度就是競爭力。所以,2020年相比2019年,天貓服飾時尚潮流類貨品GMV增長了91%。



        4.3 數據實勘



        接下來,進入數據實勘環節。



        樣本說明



        在過去幾個月,甲子光年發送了大量行業問卷,回收超過2000份有效樣本,調研對象是企業用戶(客戶)側,包括技術用戶與業務用戶,身份以決策者為主。他們帶來了數字化一線的真實境況。2020年我們做了同樣規模的數據實勘,去年大會我們也發布了報告——對比這兩年的數據,可以看到明顯的趨勢變化。



        判斷31:過去一年,數字化進程顯著加快,且企業有強烈意愿擴展數字化部署范圍



        過去一年,數字化進程顯著加快。對比2020年,已經制定了企業級、部門級數字化規劃的企業占比,上升了超過30%;同時,有95%的企業表示,他們有強烈意愿擴展數字化的部署范圍。



        判斷32:過去一年,數字化動作最活躍的是零售業



        對比今年和去年我們隨機的問卷覆蓋,在“已經啟動數字化進程”的企業中,今年,零售業的有效樣本數明顯增加,換句話說,零售業的數字化動作是最活躍的。



        判斷33:民營企業依舊是數字化主力,國有企業占比增長



        對比今年和去年,在“已經啟動數字化進程”的企業中,民營企業依舊是主力,但值得關注的是國有企業占比增長——這與國家政策的堅決與自上而下的推進力度是密不可分的。



        判斷34:企業推進數字化的迫切程度大幅增加,對數字化帶來的競爭力有更清醒認知



        經過過去一年的發酵,企業推進數字化的“迫切程度”大幅增加,但對數字化帶來的“競爭力”有更為清醒的認知——既迫切地要推進數字化,又不會盲目放大數字化對競爭優勢的影響。



        判斷35:企業數字化支出:維度更細、考慮更周密



        在數字化支出方面,企業支出的維度考慮得更細了,最多的投入是在“新技術的應用引入”“關鍵人員的保障”兩方面。



        判斷36:數字化價值進階:從“硬”到“軟”,從生產能力到組織能力



        數字化的價值體現在哪里?左邊是2020年的答案,右邊是2021年的答案,對比下來,去年的答案集中在優化資源管理、優化流程、優化產品質量、優化服務內容,都是圍繞“優化生產能力”;



        而今年的答案集中在形成新企業文化、增強企業資金應用能力、組織敏捷和扁平化、新用工方式的革新,主要是圍繞“提升組織能力”。



        可以看出,數字化的價值,正在從基礎層面進階,從“硬”到“軟”,從生產能力到組織能力。



        判斷37:數字化的先行者已進入“深水區”



        我們對比兩類企業,一類是數字化的“潛在用戶”——還沒有啟動數字化,在未來計劃實施數字化的企業;另一類是“實踐者”——已經啟動數字化的企業。我們可看出,兩類企業對數字化的工作和認知有明顯差別,實踐者已經進入深水區。



        數字化是三權分立的:高層、IT部門、業務端。接下來我們一一看這三種角色在潛在用戶和實踐者之間的差別。



        先看高層。左圖告訴我們,潛在用戶的高層的核心工作集中在規劃設計,而實踐者的高層的核心工作已經開始“下探”,包括匯總各部門信息給IT部門并跟蹤進度、產品導入、實施執行等等;右圖告訴我們,實踐者的高層比潛在用戶,在數據安全、評估數字化風險、正視數字化阻力方面,有了更深刻的認知。



        再看IT部門。左圖告訴我們,潛在用戶的IT部門是“一把抓”,而實踐者的IT部門更有側重點,承擔產品服務導入和實施的主力;右圖告訴我們,實踐者的IT部門,比潛在用戶明顯增加了對安全意識和新技術的關注度。



        再看業務端。左圖告訴我們,實踐者的業務部門更側重參與整體規劃設計,他們的參與角色比想象中前置了。右圖告訴我們,實踐者的認知也更為立體多維。



        判斷38:數字化正在“由內向外”:更注重迭代靈活性,更關注外部環境



        2021年相比2020年,從數字化的驅動因素看,更側重企業價值鏈的靈活性和加快新品上市速度;從未來的業務戰略重點看,更關注外部市場環境而不僅僅是自身——包括對外部公共和監管服務的數字化進行響應,對競爭對手的數字化加強應對。概括地講,數字化正在“由內向外” :更注重迭代的靈活性,更關注外部環境。



        判斷39:數字化轉型目標進階:從“優化邏輯”到“再造邏輯”



        從目標看,今天,數字化轉型的追求不一樣了。過去的轉型目標往往是“頭痛醫頭腳痛醫腳”,比如數據治理能力、業務敏捷性、盈利能力;而今天的目標,除了降本提效和創造收入機會之外,有一個很大的重點是“探索新的商業模式”——這是很重要的變化,意味著數字化轉型的目標正在進階,正在從“優化邏輯”走向“再造邏輯”。



        判斷40:IT能力目標進階:靠近戰略、靠近客戶、靠近新技術



        從IT能力來看,相比去年,IT能力的目標更加注重適配公司的戰略模式、增強客戶體驗,以及提升技術能力。換句話說,IT能力正在靠近戰略、靠近客戶、靠近新技術。



        判斷41:執行要素進階:關注“KPI”、關注客戶、關注組織



        從執行統籌要素來看,相比去年,企業的執行統籌要素更關注數字指標和制衡機制,也就是更關注科學的“數字化KPI”;更關注面向客戶的數字化服務體驗;更關注為了應對數字化而進行的組織架構調整。



        判斷42:籌備情況進階:“共識”已不再是問題



        從數字化的籌備情況來看,2020年,企業的籌備工作更像是“撒胡椒面”,各個維度一把抓;2021年,企業的數字化籌備工作主次分明,可以看出,“組織共識”和“專崗設置”已經不再是問題。



        我們逐一來看今年企業數字化的籌備情況。從資金預算看,企業數字化實踐的預算整體增長,更多企業將年收入的千分之三至千分之四投入進數字化實踐中。



        對比崗位設置,可以看出關鍵角色有變化。2020年,常規做法是設立獨立的數字化執行官,而2021年,兩個角色的重要性回歸:一方面CIO、CTO重掌大權,意味著實踐中大家還是越來越認識到技術專業化的重要性;另一方面,業務側高管的作用也明顯上升,意味著數字化本身需要業務端的深度參與。



        供應商選擇方面,有一個突出的增長點,是“幫助彌補組織缺口”成為企業對數字化供應商的重要考量。



        組織共識看,企業各端已經對齊了對數字化緊迫性的認知,尤其是離客戶最近的業務側,急需數字化能力的支持。



        判斷43:實踐領域:用工數字化成為重點領域



        在數字化實踐覆蓋的具體領域看,值得關注的是,圍繞人才的選育用留和靈活用工方式超過了生產運營等業務層面的占比,可以看出,用工數字化成為數字化實踐的關鍵領域。



        判斷44:市場機會:企業數字化亟需外部服務支持



        另一個數據是,超過95%的企業表示,他們在數字化過程中需要外部服務的支持。他們需要導入的包括數字化服務本身,也包括其他的生產經營服務、資金財務支持服務等等——這為數字化的服務商提供了市場機會。



        判斷45:困難升級:從基礎問題進階為組織運營問題



        當然,伴隨數字化轉型行至漸深,企業所遇到的困難也開始升級。從去年的數據反饋看,其挑戰主要來自數據遷移問題、缺乏緊迫感、缺乏愿景、對員工培訓不足等問題;從今年的數據反饋看,其挑戰主要來自新組織架構間的協作問題,從IT治理到IT運營的挑戰、數字新文化的沖擊、清晰的規劃與持續的支持、數據安全與倫理問題。



        可以看到,數字化的困難正在升級,遷移方向是從基礎問題進階,更多困難來自組織問題、運營問題等長期問題,核心的挑戰一共有7個方面,接下來我們逐一看一看。



        人才方面,最突出的問題是缺乏數字化創新人才,以及難以制定對應的數字指標和衡量機制。



        戰略規劃的清晰度和持續穩定的支持方面,核心挑戰是認知不足,和對數字化的投入產出比不確定,導致可能缺乏戰略定力。



        組織與文化方面,數字化轉型會面臨新舊之間的沖擊,十分需要來自業務領導的支持。



        協作關系的挑戰方面,數字化帶來更多的不確定性,跨部門、跨組織、跨行業的協作都面臨挑戰。



        IT治理方面的挑戰,主要來自缺乏統一的技術開發平臺,傳統IT遺留的轉型負擔,以及缺乏運營體系的支撐。



        值得一提的是,數據安全相關內容在今年的數據反饋中,成為一個明顯的增長點。核心挑戰來自缺乏完整的安全體系、數據風險應對機制落后、缺乏健全的數據安全服務。



        算法及道德倫理問題,也成為今年反饋的一個重點挑戰。這方面,核心難題來自缺少參考案例、面臨審核難題和缺乏專業人才。



        值得開心的是,企業面對上述挑戰,已經有了非常多維度的措施。包括愿景、產品、引入服務等等各個維度。



        4.4 價值判斷:數字經濟的為與不為



        現在讓我們把鏡頭拉遠,看看數字經濟的歷史地位。



        判斷46:科技是大國崛起的支點,數字經濟驅動中國重回世界中心



        我之前采訪吳軍老師,他有句話說得很好:“歷史總在重演,科技永遠向前”??萍际菤v史的杠桿,是大國崛起的支點,是世界霸權更迭的根源。從日不落帝國到美元霸權,英、法、德、日、美,無一不是依靠抓住某次關鍵的產業技術革命機遇而成功崛起,最終成為世界科技與經濟中心。



        16-18世紀,英國首先憑借牛頓經典力學理論與瓦特的蒸汽機發明成為世界科技中心;



        而后隨著西門子發明發電機、愛因斯坦提出相對論、普朗克奠定量子力學,德國一舉成為19世紀末20世紀初的頭號科技強國;



        二戰前后,愛因斯坦移民美國、1945年世界上首顆原子彈在美國爆炸、1947年貝爾實驗室的肖克利研究小組成功研制出晶體管,美國取代德國成為世界科技中心并保持至今。



        此時此刻,機會擺在中國面前。坐擁數字稟賦的我們,能否抓住數字經濟這場機遇,無論是從空間維度上的重塑中國之于全球產業鏈的分工地位而言,還是從時間維度上的對于后世生存環境的奠基而言,其影響都將是遼闊而深遠的。



        判斷47:數字經濟是一場“軟硬結合”的國際影響力輸出



        疫情讓整個地球停轉了,唯一有正常生產秩序的就是中國。我們有如此完整的工業品類和交付能力,從國運角度,上天給了中國這樣一個機會,我們有了新產業鏈的全球輸出的國家機會。



        從世界格局來看,中國的經濟實力和軍事實力均處于較高水平,但對外科技輸出尚存不足,國家層面在有意識地推動中國數字科技產品打入世界市場,尤其是一帶一路相關國家。



        這不僅僅是硬實力的輸出。這將為當地百姓帶來生活方式的改變,將從根本上改變世界人民對中國的傳統觀念,為全球的發展提供“中國模式”。正如去年甲子引力巔峰論壇我們所提到的:中國有可能借助數字化,完成一次文化生成和文化輸出。



        判斷48:要警惕工業投資的互聯網化



        2016年前后,工業受到的資本關注開始增加。過去五年,該領域每年的投融資項目已達上千個。這是很好的朝向,但同時,我們也看到了泡沫。



        今年,甲子光年發表了一篇文章《為什么要警惕工業和技術投資的互聯網化?》,觀點來自北極光創投合伙人黃河。他的一些觀點很值得分享:



        (1)從技術到商業的鏈條很長,越是先進技術越如此,其中每一步都存在高度風險,既有技術本身的轉換風險,也有市場風險和時間風險;



        (2)光靠砸錢,在工業領域砸不出頭部企業。互聯網的頭部馬太效應明顯,資金有效性非常高,容易利用資金優勢快速擴張。但工業的先天特性就快不起來,一切都需要時間,產業內生規律不是靠砸錢就能改變的。



        (3)互聯網投資追求的A Team,并不適合工業。在工業領域,創業者需要時間累積的大量行業經驗,且最好是從底層做起,這群人往往沒有鮮亮的履歷,有的是對行業的深刻理解。



        因此,投資者一定要理解和尊重工業的發展規律,抱有長期陪伴的決心,不唯技術論。行至水深處,科技公司也需要經歷角色演變:從曾經的“顛覆者”,到后來的“賦能者”,再到如今的“同行者”,發展速度和估值邏輯,都應該回歸產業自身的規律。



        判斷49:碳中和推動投資范式變化,ESG成為投資判斷標準



        所謂ESG,即環境(Environment)、社會(Social)、公司治理(Corporate Governance)。



        在今年8月的一次發言中,紅杉全球執行合伙人沈南鵬表達了“責任投資者”的態度。



        “企業的碳管理能力,會成為衡量ESG績效的關鍵指標。無論一級市場還是二級市場,無論債權投資還是股權投資,投資人在做決策和市場分析時,會越來越多地把碳管理能力,如同以往的財務審計一樣,作為ESG的重要考量維度?!?/p>



        ——紅杉全球執行合伙人沈南鵬 2021年8月26日



        這是非常有參考性的觀點。據估算,我國實現“雙碳戰略”所需投資大約在150萬億~300萬億元人民幣。平均算來,未來我國每年將在“雙碳”領域投資3.75萬億~7.5萬億元,大約相當于全年投資的10%左右?!半p碳”的落地,無疑將改變中國投資市場的評價體系和決策體系,開啟新的中國投資范式。



        判斷50:時代呼喚企業“大局觀”



        正如今天開場所說,今年,很多政策靴子接連落地,教育、地產、平臺經濟、數據安全……很多人很慌,很多人感覺“找不著北”,好像不知道指路牌在哪里。前陣子我問梁寧,你怎么理解最近的變化?梁寧給出了一個我認為很好的回答。



        什么是一個社會的“正義”?我感覺我們的正義是大局觀。



        ——梁寧



        碳中和、抗疫、河南水災……這兩年,在一系列社會公眾事件中,相信大家都深刻地感受到:得道多助失道寡助。



        今后,社會和市場的邊界會逐漸模糊,創業者和投資人要有『政治家』的眼光和『戰略家』的高度,更多去關心整個中國的長期發展。



        關注「甲子光年」,后臺回復“2021”,獲得高清版完整PDF。



        5.結尾



        最后,讓我們回顧一組對話。



        在2020年的冬季達沃斯論壇上,華為創始人任正非與歷史學家尤瓦爾·赫拉利進行了一場對話,主題是人類未來與科技發展的關系。



        二人持有不同看法:尤瓦爾·赫拉利對未來人類的身體、大腦和人生被“入侵”憂心忡忡,而任正非則相信技術的發展將會提升人類的能動性——這代表了人類在面對未來時的兩種態度。赫拉利的視角,是從歷史宏觀角度看社會規律的演化過程,態度是悲天憫人。在他眼中,人類的發展軌跡是這樣的:原始人/大自然 > 奴隸/奴隸主 > 臣民/君王 > 居民/政客 > 用戶/企業主 > 人類/人工智能 > 滅亡任正非代表的是科技企業家,他們的使命是解決問題,在他們眼中,人類的發展軌跡是這樣的:原始文明/簡單工具 > 農耕文明/冷兵器 > 工業文明/機器 > 信息文明/互聯網 > 智能文明/萬物互聯 > 融合 人類的未來究竟會如何?其實永遠會有很多論斷,永遠會有悲觀者和樂觀者,但更重要的是,誰在去做。



        事實上,越是身處一線、行至水深處的技術工作者,越有體會,其實技術沒有那么神奇和可怕,技術真正在產業中發揮作用,不是去解決一個驚天動地的大問題,而是去打磨10000個瑣碎的小問題,沒有什么一招制敵的神奇,只有日拱一卒的打磨,當然,也有足夠的時間和空間讓人類不斷迭代自身與技術、與世界的關系。



        青山繚繞疑無路,忽見千帆隱映來。當一項技術逐漸“看不見”的時候,就是這項技術真正走向成熟的時候。



        法國經濟學家理查德·坎博龍在1755年將企業家精神定義為“承擔不確定性”,這是一個非常經典的說法。每個人都有關于未來的不同答案,但比起如何判斷,如何爭辯,更重要的,是如何去做,如何持續地做。比“不確定性”四個字更重要的,是“承擔”。



        風物長宜放眼量。行至水深處,最后我想說的是,流水不爭先,爭的是滔滔不絕。



        今天的分享就到這里,感謝甲子光年智庫團隊為這次報告所做的工作,謝謝大家!


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