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​深度 | 数据经济将打造新的良性循环?

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耶鲁大学的大卫·盖伦特在很久以前就预言过“镜像世界”:一个基于数据的人类生活新维度。数据的洪流正在催生一种新经济,它造就镜像世界不止是现实世界的数学呈现:数字副本正在日益壮大自己的生命,并反作用于现实。当越来越多的部分在虚拟界中被展现和模拟,镜像世界的发展将需要新的市场、机构、基础设施、企业乃至地缘格局。相比数据经济的快速增长,更引人注目的是它制造的矛盾和权衡取舍——这正是商论2020年三月“数据经济”专题关注的重点。


《经济学人·商论》2020-03-01

数字经济系列之一《镜像世界》


数据经济

镜像世界           

数据的洪流正在催生一种新经济。记者路德维格·西格勒探究它将如何运作【专题报道《数据经济》系列之一】



一个魂灵大军正在入侵世界。率先抵达的是飞机引擎、风力涡轮机和其他重型设备的数字副本。现在,比它们更小或更大的物品的电子幽灵也加入了“虚拟界”,从牙刷、交通信号灯,到整间商店和工厂。连人类也已开始发展“另一个自我”。在美国,国家橄榄球联盟(NFL)正计划为每个球员设计电子化身。
这些极客口中的“数字孪生体”远不只是其原型的复制品。它们更像影子,依赖众多传感器和无线连接,紧紧跟随实体自我,每天生成海量数据。如果现实世界中发生了某些事,也会迅速地反映在这个影子王国中。一些数字孪生体的内部已经设定了自然法则。它们同时也是记载原型身上所发生一切的数据库。由此就可以窥探它们的未来。例如,体育教练将能够运行模拟实验,预测队员何时可能受伤,并调整训练安排以避免出现问题。
数字孪生体只是世界经济发生巨变的一部分。它们填充了耶鲁大学的大卫·盖伦特(David Gelernter)在很久以前就预言的“镜像世界”:一个基于数据、受数据驱动的人类生活的新维度。时间一年年过去,实体世界中越来越多的部分正在虚拟界中被展现和模拟,这颠倒了柏拉图的理念——柏拉图认为现实世界不过是真实的精神领域的不完美投影。镜像世界的崛起将带来一种独特的经济。其发展将需要新的市场、机构、基础设施、企业,乃至地缘政治布局。这种新“数据经济”的希望和陷阱将是本专题关注的重点。
《经济学人·商论》2020-03
《数字复数》(Digital plurality)

【专题报道《数据经济》系列之二】

一开始,数据被比作石油,言下之意它们是未来的燃料。后来,它们被比作阳光,因为很快它们就会像阳光一样无处不在,成为一切的基础。也有人说数据是基础设施,需要公共投资,也需要新机构来管理。比喻的增多反过来意味着数据经济不止一种,而是或多或少可以区分开来的三种,每种都有自己的意识形态。而核心问题,是否会有其中一种占据主导,还是说镜像世界会像真实世界那样是它们的混合体。

石油仍是最常用的比喻,因为这是一种最容易的联想。和石油一样,数据必须经过提炼才有用处。在大多数情况下,它们需要被“清洗”和“标注”。这催生了一个全球性行业,雇用了数十万人,其中大多数人在低薪国家。某些类型的数据已经在广泛交易。在线广告可能是最大的个人数据市场:咨询公司思略特(Strategy&)的数据显示,2018年该市场的全球价值为1780亿美元。

不过,数据没能像“世界经济论坛”在2011年预测的那样,成为一种“新资产类别”。大多数数据从未易手,努力让它们变得更易于交易的尝试也没能大行其道。石油的比喻也日渐被视为有问题。与阳光或类似的资源的类比越来越受欢迎。许多喜欢这种比喻的人问,如果数据并不那么适合变成一种可交易商品,那为何还要费劲去尝试呢?确保它尽可能多地被利用,才会使社会财富最大化。这套论述已经催生了“开放数据”运动。然而,就像石油的比喻一样,阳光的类比也出了问题:开放数据的范围同样有限。在欧洲,许多监管机构开始把数据视为基础设施——第三类比喻由此出现。


《经济学人·商论》2020-03-01 《新AI组装线》
商业
新AI组装线
整合数据越来越困难,但也越来越重要【专题报道《数据经济》系列之四】
《经济学人·商论》2020-03-01

数据处理软件和云计算正在日益实现“AI组装线”(AI-ssembly line)。IT行业投资者和资深观察家乔治·吉尔伯特(George Gilbert)创造的这个词暗指了100年前发生的事,当时电力取代了蒸汽,成为工厂的主要动力来源。过去,机器必须紧密围绕动力源也就是蒸汽机来布局。然后,电力可以把能源输送到任何需要的地方,让装配线变得可行。但是,现在发生的事情实际上是相反的:数字时代的机器(公司的业务应用程序和构建这些应用的软件)正在围绕着一种新的动力源(被称为“数据仓库”或“数据湖”的中央数字存储库)进行虚拟重组。假以时日,这可能会让公司得以建立完整的数字孪生体。

数字真相很难找到,因为数据有许多来源,并且格式五花八门,使得它们难以集成。哪怕是客户姓名这么简单的东西也可以用许多不同的方式定义和存储。公司可能拥有数千个软件应用,每个都有自己的数据库。成批的首席信息官因没能成功地把这些数字存储库整合或连接起来而丢了工作。

当IT的存在主要是为了跟踪公司的“交易”(例如处理订单或管理供应链)时,集成数据已经是一个大问题。打那时起,它就只会变得越来越困难。在1990年代,公司开始使用自己的数据自我评估业绩,也就是所谓的“分析”。十年前,它们转向挖掘数据来对业务进行预测,这种方法最初被称为“大数据”,现在被称为AI。如今,公司的数据通常不仅散布在许多本地数据库中,而且还存在于不同的云服务中,并从第三方和联网设备不断流入。

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