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本书针对生产型与消费型两类平台，深入探讨规制如何影响提供者搭建平台，如何影响参与者加入平台，平台如何形成可持续的生态系统，进一步从平台提供者与平台参与者的双重视角，探讨平台规制对不同行业数字化转型的影响，以及如何优化规制促进数字化转型。同时，分析了平台数据集成的重要价值，倡导构建“行业大脑”以优化政策制定与引领产业升级。希望在应对数字时代的变革与挑战时，本书能为政策制定者、企业领导者及学者提供理论参考与实践指南。
书名：平台规制：助推数字化转型
ISBN：978-7-115-65529-5
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著 王 忠 陈冰莹
责任编辑 林舒媛
人民邮电出版社出版发行 北京市丰台区成寿寺路11号
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本书针对生产型与消费型两类平台，深入探讨规制如何影响提供者搭建平台，如何影响参与者加入平台，平台如何形成可持续的生态系统，进一步从平台提供者与平台参与者的双重视角，探讨平台规制对不同行业数字化转型的影响，以及如何优化规制促进数字化转型。同时，分析了平台数据集成的重要价值，倡导构建“行业大脑”以优化政策制定与引领产业升级。希望在应对数字时代的变革与挑战时，本书能为政策制定者、企业领导者及学者提供理论参考与实践指南。
第四次工业革命也被称为数字化革命，是数字技术所驱动的社会生活生产方式的变革[1]。新兴数字技术如大数据、云计算、移动互联网、数字孪生等的成熟和发展，已深刻影响社会的方方面面。各行各业都面临着数字化转型带来的机遇和挑战。在数字化转型过程中，面对错综复杂、可宏观可微观的变革命题，本书主要从平台的角度来研究数字化转型。平台是数字技术发展的产物，在数字时代扮演着连接各个参与主体、整合资源、服务各方的角色，为数字化转型提供新的发展方向和可能性。越来越多的企业意识到平台可以加快其数字化转型进程，向平台借力已经逐渐成为我国企业数字化转型的重要路径[2]。企业在平台生态中扮演两个核心角色，即平台提供者和平台参与者。平台提供者是平台的搭建者和运营者，平台参与者则代表了平台上产品或服务的供需双方。面对数字技术带来的机遇和挑战，规制如何影响平台提供者搭建平台，如何影响平台参与者加入平台，平台如何形成可持续的生态系统，在此过程中如何优化规制流程，这些是本书试图回答的主要问题。
① 生产型平台和消费型平台
从平台价值创造模式的角度看，平台可以分为生产型平台和消费型平台。当前学界对消费型平台的研究相对更加深入，而对生产型平台的关注相对较少。这或因生产型平台出现得较晚，相关科研成果的积累相对较少。学者们广泛探讨了消费型平台如何吸引消费者、提供个性化的消费体验、建立持久的用户关系等[3–5]。学界还关注了消费型平台如何通过数据分析和个性化推荐来提高销售额，以及如何应对激烈的市场竞争[6–8]。而随着近年来工业互联网、物联网和大数据等技术在制造业和供应链领域的广泛应用，生产型平台的发展日益受到重视[9]，相关理论研究在未来会获得更多的关注，能够帮助企业在竞争激烈的市场中保持优势。在此背景下，本书聚焦于平台的发展与规制，研究对象将兼顾二者，后续涉及案例分析的章节所选择的研究对象如下。
第4章着眼于生产型平台，分析平台提供者如何赋能平台参与者的数字化转型进程，为平台参与者实现效率提升提供支持。第5章与第6章关注消费型平台的发展，深入研究平台规制作用下典型消费型平台的运作模式，以推动其为用户提供可靠的服务，优化资源配置。第7章从数据价值挖掘的角度出发，主要分析当前典型的生产型平台提供者如何与政府共同挖掘数据价值，以促进政府治理能力的提升。
② 规制
为了更好地帮助读者理解本书内容，我们在此对“规制”一词的概念进行简要解释。“Regulation”在经济学中有管制、约束的意思。美国经济学家丹尼尔·F.史普博（Daniel F. Spulber）在《规制与市场》（Regulation and Markets）中将“规制”定义为“行政机构制定并执行的直接干预市场机制或间接改变企业和消费者供需决策的一般规则或特殊行为”，这一定义受到学界的认可。目前“规制”常被用于环境规制、政府规制中。本书基于此定义进一步探讨“规制”在平台经济中的重要性。
本书从平台的角度出发研究数字化转型，首先介绍研究背景，并分析数字化转型与平台的前沿理论，以帮助读者建立对本书内容的基础认识。接着，本书重点探讨平台规制对数字化转型的影响，明确平台规制的对象、主体和措施。在此基础上，本书深入分析平台提供者赋能平台参与者数字化转型的三种模式，为企业开展数字化转型提供实践参考，同时加深读者对企业在平台中的角色定位的理解。另外，本书以互联网医疗平台和停车平台为例，探讨了平台规制措施对平台生态的影响路径，为政府制定平台规制措施以及企业通过平台实现数字化转型提供理论参考和实践建议。最后，本书着眼于打造“行业大脑”，旨在帮助政府和企业进一步挖掘数据价值，以支持产业政策的制定。
第1章，分析本书的研究背景，介绍工业化以及数字化等相关概念，为后续讲解相关内容搭建基础。
第2章，综述关于数字化转型与平台的理论进展，帮助读者了解数字化转型与平台的内涵和重要性，同时探讨数字化转型的安全与伦理风险以及平台的垄断倾向，为后续章节的实践探讨提供理论支撑。
第3章，聚焦于平台规制这一重要主题。首先，分析平台生态中的企业角色定位，明确平台规制的对象；其次，从多中心治理理论的角度介绍目前平台规制的主体与措施，从外部监管和内部自治两个角度探讨当前不同规制主体扮演的角色和发挥的作用；同时，总结目前平台规制的难点，并从竞争监管、公共义务以及税收制度的角度提出平台规制的原则。
第4章，关注平台提供者对平台参与者的赋能模式。基于实地调研开展案例分析，将目前平台提供者赋能平台参与者数字化转型的模式分为技术赋能、数据标准赋能以及质量管理赋能三种，使用多案例分析法分析平台参与者如何通过平台实现数字化转型，为平台提供者和平台参与者的数字化发展提供实践参考。
第5章，关注平台准入政策对平台生态的影响。本章深入分析在准入政策的规制下互联网医疗平台的三种运作模式，并从直接、间接两个角度分析准入政策对平台模式的影响机制，通过案例研究为平台参与者搭建或融入平台生态、实现数字化转型提供理论参考，以及为准入政策的优化提供理论支撑。
第6章，研究价格管制对平台生态的影响。本章通过案例分析对比A城与B城停车价格管制措施的差异，对城市停车平台的发展提出实践建议。本章通过重点分析价格管制措施对两城停车平台数字化转型的影响，在理论层面丰富停车平台数字化转型和城市停车管理等方面的研究文献，在实践层面为城市停车数字化转型提供建议。
第7章，从平台数据集成与数字化转型的视角，研究平台数据集成对政府以及企业的作用。本章将探讨数据集成在数字化转型过程中的重要意义，并从政企协同的角度探讨推动平台生态可持续发展的举措，为政府和企业在数据集成与协同合作方面提供参考，促进二者可持续发展。
本书的研究框架图
本书将平台相关方分为平台提供者和平台参与者，从理论到实践，系统地探讨了数字化转型与平台之间的关系，包括平台赋能、平台规制以及平台数据集成等方面的内容，旨在为平台规制以及企业数字化转型提供理论参考和实践建议。希望本书能够为政策制定者、企业领导者、学者以及其他所有对数字时代的商业和社会变革感兴趣的人提供参考，帮助读者更好地应对日新月异的数字浪潮。
王 忠 陈冰莹
2024年10月
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随着第四次工业革命的到来，新一代的数字技术正引领新一轮的产业变革，经济形态正从工业经济向数字经济转变[10]。为了更好地把握数字社会的基本特征，抓住数字经济的发展机遇，制定未来发展战略，我们需要对从工业社会到数字社会的发展进程有基本认识和了解，从而更好地应用数字技术，融入数字社会。
工业是与农业、服务业对应的概念，从广义上来讲，工业是经济活动的一个分支。根据《国民经济行业分类》（GB/T 4754—2017），国民经济行业共有20个门类、97个大类、473个中类、1382个小类。根据统计分类标准，工业是采矿业，制造业，电力、热力、燃气及水生产和供应业的合称，即表1.1中的B、C、D，包括41个大类、207个中类和666个小类。
表1.1 国民经济行业分类-门类
| 门类 |
类别名称 |
门类 |
类别名称 |
|---|---|---|---|
| A |
农、林、牧、渔业 |
D |
电力、热力、燃气及水生产和供应业 |
| B |
采矿业 |
E |
建筑业 |
| C |
制造业 |
F |
批发和零售业 |
| G |
交通运输、仓储和邮政业 |
N |
水利、环境和公共设施管理业 |
| H |
住宿和餐饮业 |
O |
居民服务、修理和其他服务业 |
| I |
信息传输、软件和信息技术服务业 |
P |
教育 |
| J |
金融业 |
Q |
卫生和社会工作 |
| K |
房地产业 |
R |
文化、体育和娱乐业 |
| L |
租赁和商务服务业 |
S |
公共管理、社会保障和社会组织 |
| M |
科学研究和技术服务业 |
T |
国际组织 |
工业化是工业产值在国内生产总值中的比重不断上升的过程，最直接的表现是工业在国民经济中所占比重及其影响程度显著上升，它是从以农业或自然资源为基础的经济向以大规模生产为基础的经济的转变过程[10]。工业发展是工业化的显著特征之一，但是工业化不仅表现为工业的发展，还与城市化、服务业的发展相关。在工业化的进程中，劳动力要素由农业部门向非农业部门转移将带来资源配置效率的提升[11]。工业化对于一个国家或地区的发展具有重要的意义，能够促进经济增长、技术进步、社会变革等。
从18世纪60年代至今，全世界发生了多次工业革命，带动了社会生产方式的变革[12]。前两次工业革命主要是资本品对人类体力劳动的替代，而第三次工业革命主要是资本品对人类脑力劳动的替代[13]。工业化引发了社会结构的变革和社会组织的重构。在推进工业化的过程中，传统的农业社会逐渐转变为城市工业社会，农民大量转移至城市从事工业生产，城市化进程加快。工业革命的进行伴随着社会结构和社会关系的重塑。随着机器取代人力，大规模工程化生产取代个体手工生产，社会财富空前增长。
不同国家在工业化进程中采取了各自的工业化战略。例如，德国提出的“工业4.0战略”注重数字化和自动化技术的应用，强调将传统制造业与信息技术相结合，实现智能化生产和高度灵活的供应链管理。美国则提出了工业互联网的概念，强调将物理系统与数字系统相连接，实现更高效的生产和创新。中国则提出“新型工业化”的战略，坚持以信息化带动工业化，以工业化促进信息化。这些工业化战略的实施在各国取得了不同程度的成功，其最终目标都是推动经济结构的升级和创新能力的提升，以增强国家的竞争力和可持续发展能力。然而，不同国家的工业化进程受到各种因素的影响，这些因素包括国家的资源和技术基础、政府的政策支持、产业结构和人力资源等。不同国家在工业化的道路上采取了不同的战略，以适应各自的国情和发展需求。
自18世纪以来，人类不断探索工业社会的发展[14]，工业化一直是世界经济发展的主题。伴随着工业革命的进行，经济的工业化转型引起了整个社会的全面变革，以工业生产为经济主导的工业社会逐渐形成。
根据现有的研究，相较于之前的农业社会，工业社会主要具有如下特征：①科学技术发达，以大机器的使用为核心的大生产取代了以劳动力和自然资源为主的手工小生产；②社会分工精细，工业社会高度精细化的分工提高了生产效率；③城市化，工业革命带来的城市化体现为人口聚集，形成了城市中心和郊区；④奠定数字化基础，随着信息技术的迅猛发展，人类社会正从工业社会迈进以数字化为特征的数字社会[15]。
从工业社会向数字社会迈进的过程中，信息化、数字化、数据化、智能化、数智化等数实融合浪潮不断兴起，改变着社会的生活生产方式。本节将介绍这些概念以及它们之间的联系与区别，以便读者更好地区分。
从信息化的发展历程来看，日本对信息产业和信息化的探索相对较早。1948年，Shannon发表的《通信的数学理论》奠定了现代信息论的基础[16]。1963年初，Tadao Umesao提出信息化的概念，将信息化定义为通信现代化、计算机化和行为合理化的总称[17]，形成了对信息化的基本认识。时至2023年，西方国家发展信息化已经有60多年的时间，相较之下，我国发展信息化仅有30多年的时间。但是，中国高度重视信息化的发展。《2006—2020年国家信息化发展战略》提出了“信息化”的定义，强调信息化是指充分利用信息技术，开发利用信息资源，促进信息交流和知识共享，提高经济增长质量，推动经济社会发展转型的历史进程。信息化也渐渐成为衡量国家现代化程度和经济社会发展质量的一个标准。
不仅是国家，企业也高度重视信息化的发展。在企业实现信息化的过程中，信息化系统的支持不可或缺。目前主流的企业信息化系统主要有OA系统、ERP系统、CRM系统、SCM系统、EAM系统，以及PLM系统。这些系统在提高企业效率、优化资源配置、科学化管理、供应链协同等方面发挥重要作用，助力企业实现数字化、智能化运用与管理，具体如表1.2所示。
表1.2 目前主流的企业信息化系统
| 系统 |
简介 |
|---|---|
| OA（Office Automation，办公自动化）系统 |
将传统办公和计算机网络功能结合起来的一种新型办公系统 |
| ERP（Enterprise Resource Planning，企业资源计划）系统 |
将物流、商流、信息流集成化管理的大型的企业信息管理系统 |
| CRM（Customer Relationship Management，客户关系管理）系统 |
以客户为中心，管理和维护企业与客户之间的关系和信息 |
| SCM（Supply Chain Management，供应链管理）系统 |
实现供应链全过程管理，包括从原料采购、生产到售运的产品生产售卖全过程 |
| EAM（Enterprise Asset Management，企业资产管理）系统 |
用于维护和控制企业资产及设备的运用，提升资产在其整个生命周期的利用质量和利用率 |
| PLM（ Product Lifecycle Management，产品生命周期管理）系统 |
从产品创意、规划设计、生产制造一直到售后服务支持的产品生命周期全过程管理 |
[1] 在信息技术领域，数字化对应“Digitization”和“Digitalization”两个英文单词，在研究与实践中，“Digitization”和“Digitalization”大相径庭。在学界，“Digitization”的含义与计算机及网络的发明紧密相关，针对将模拟信号转变为数字信号的过程；“Digitalization”强调“Digitization”对社会的影响。
数字技术的发展和融合带来了前所未有的数字化浪潮[18]。数字化第一次与计算机结合出现在大家的视野是在1971年学术界讨论“计算机辅助人文学科研究的反对意见和潜力”的背景下，Robert Wachal探讨了“社会数字化”的社会影响[19]。数字技术的发展引发了人们对技术自动化的担忧，直到如今人们仍在讨论数字化转型可能造成的负面社会影响，例如失业问题、伦理问题，但是技术进步的步伐不会停止，世界正迈向崭新的数字化阶段[20]。1996年，美国学者Nicholas Negroponte在其出版的书中提出数字化生存的概念，在世界范围内引发了一场对数字化的热烈讨论[21]。尽管现有关于数字化的研究并没有对数字化的定义达成共识，但是不同学者提出的定义之间有一定的共同点。代表性数字化概念如表1.3所示。
表1.3 代表性数字化概念
| 学者/机构 |
数字化概念 |
|---|---|
| Scott Brennen, Daniel Kreiss (2014)[19] |
数字化指的是围绕数字通信和媒体基础设施进行社会生活重组的方式，涉及社会的许多领域 |
| Dobrica Savić (2020)[20] |
数字化以业务流程自动化为特征，通常是指改进或转变业务运营模式、功能以及流程。数字技术和数字化数据的使用，使业务变成了可操作的知识 |
| James R. Beniger (1989)[22] |
数字化被视为一种广义媒介，具有模仿或整合所有其他媒介的能力，能够将“多种形式的信息”整合在一起 |
| Bailom F, Matzler K, Eichen S (2016)[23] |
结合不同的技术（如云计算、大数据、3D打印）进行数字化将带来前所未有的可能性，包括创造全新产品、服务和商业模式 |
| I-Scoop (2017)[24] |
数字化意味着将交互、通信过程，以及业务功能和业务模型，转换为更多的数字形式，通常可以归结为数字世界和物理世界的混合 |
这些数字化概念有两个共同点：第一，强调数字技术的应用；第二，强调不是信息的改变，而是组织中的业务流程、商业模式和价值创造路径等的系统性变革。
数字化是在信息化高速发展的基础上诞生和发展的，但与传统信息化方式不同，数字化更多是对业务流程、商业模式以及价值创造路径的系统性变革或重塑。信息化与数字化均以数据为核心生产要素，将组织中所有关于业务、生产、营销、客户等有价值的人、事、物全部转变为可存储、可计算、可分析的数据。而数字化强调利用数字技术对这些数据进行实时分析、计算以及应用，进而指导组织开展生产、运营等各项业务。
在物联网、大数据等新兴技术快速发展的背景下，数据成为重要的生产要素。党的十九届四中全会首次将数据增列为第七种生产要素。通过与劳动、资本、土地、技术、知识和管理这六大生产要素的结合，数据具备了现实的生产力，并日益成为经济发展的重要源泉[25]。一般意义上，数据被理解为数字化的信息和知识，其价值本质是消除不对称性与不确定性，从而使得资源配置和利用更加有效[26]。
关于数据化的含义，学界有多种解释。Paul等[27]认为数据化是指获取活动、行为或过程并将其转换为有意义的数据的实践。姜浩[28]提出数据化是将连续的数字比特结构化和颗粒化，形成标准的、开放的、非线性的、通用的数据对象的过程。值得关注的是，数据并不一定是指数值、量值。实际上，数据是人工形成的，其基本功能包括记录、测量、存储、表达等。运动手环等个人健身跟踪设备的广泛使用是数据化的最好例证，这些设备将个人活动和状态数据化，为人们提供可视化的、有价值的结果。可见数据化已经成为人们社会实践中不可或缺的工具。
事实上，大数据发展的核心动力来源于人类测量、记录和分析世界的渴望，也就是对数据化的需求[29]。数据化将计算机编码化的信息条理化，并通过查询、分析，实现对业务的指导。从本质上说，数据化是对大数据进行利用的过程。
目前部分产品在稳定性、智能性等性能指标方面尚难以满足消费者的需求，企业需要引入新兴的技术以提升其性能[16]。信息化、数字化以及数据化的发展，推动企业在生产经营中引进数字技术，这在一定程度上促进了技术的突破。计算机技术的引进为企业在生产经营过程中处理大量的数据提供了强有力的支撑。企业的目标也从获取有用数据转变为有效率地处理数据。这是由于信息获取的低边际成本使得企业所拥有的用户信息规模急速膨胀，远远超出了人类处理信息的能力。
智能化是指运用人类智慧促进资源和技术的使用效率提升的过程，其促进了人类智能与机器智能、个人智能与社会智能的协同发展[16]。在数字化以及数据化的基础上，智能化使得系统、设备或应用程序具备感知并获取信息进行分析和决策的能力，同时还具备自我调节以及自我决策行为的能力，以此实现发展。
数智化是数字化发展到人工智能更高阶段的产物，是数字化和智能化的融合应用[30]。在数据化和数字化的基础上，数智化以机器学习、人工智能等为核心要素，更加关注数据层面的治理和算法层面的智能[31]。数智化主要有两个特征：一是在大数据等数字技术的基础上，应用机器学习、深度学习等智能技术，实现技术的融合发展；二是更加注重将数据应用于治理，赋能业务的发展[16]。
目前，企业在数字化转型的基础上也进一步关注数智化转型。数智化转型涵盖了使用数字化、网络化、智能化等现代信息技术对业务流程、文化、架构、战略等进行优化和重塑的过程。企业通过深化智能技术在产品全过程的应用，实现其数字化、智能化的发展[32]，其数智化能力受到学界的关注。
通过梳理信息化、数字化、数据化、智能化以及数智化的内涵及应用，我们可以看出各概念并不是独立存在的，例如数字化脱离不了信息化，数字化是数据化的必经之路，数据化和智能化之间的区别主要是人工决策和智能决策的问题等。各概念之间的联系图谱如图1.1所示。
图1.1 数字化相关概念联系图谱
这些概念在内涵上有一些重叠，但也有明显的区别，主要体现在不同的概念强调的内容和应用领域上。数字化相关概念的区别如表1.4所示。
表1.4 数字化相关概念的区别
| 概念 |
强调的内容与应用领域 |
|---|---|
| 信息化 |
信息化强调信息的流动和共享，以提高效率、加强沟通和提供决策支持，通常关注组织和社会如何更好地利用信息技术来处理和传递信息，以实现更高效的生产和协作 |
| 数字化 |
数字化是一种战略，有助于企业更好地适应数字时代的需求，提高竞争力并创造更多的价值。数字化不限于数据的数字化转换，还包括利用数字技术来实现更高级别的数据分析、实时监控和智能决策支持 |
| 数据化 |
数据化强调数据的收集、分析和应用，涉及将数字化的信息（数据）用于洞察趋势、做出决策以及支持创新。数据化关注的是信息（数据）所包含的洞察能力和价值，以及如何有效地利用这些信息（数据） |
| 智能化 |
智能化指在系统、设备或应用程序中引入人工智能和机器学习技术，使其能够自动学习和做出智能决策。智能化强调的是系统的智能和自主性，系统能够自动化地处理复杂任务和适应不断变化的环境 |
| 数智化 |
数智化是数字化、数据化和智能化的综合，强调在数字化和数据化的基础上，通过智能化技术实现更高级别的数据分析、洞察和应用 |
数字技术的使用是数字化转型的重要组成部分。数字技术发展迅速，其概念也处在不断发展之中。对数字技术概念的界定目前并没有确切的说法。我们梳理文献发现，一些学者从不同角度对数字技术下了定义，如表1.5所示。
总之，根据各位学者对数字技术的理解，我们认为数字技术是由数字组件和数字平台以及数字基础设施等组成的具有传输信息、计算、沟通和连接等功能的产品或服务。数字技术的概念图谱如图1.2所示。
表1.5 数字技术的定义
| 角度 |
学者 |
定义 |
|---|---|---|
| 技术 |
Ina M. Sebastian等（2017）[33] |
数字技术可以总结为SMACIT，即社交相关的技术（Social），移动技术（Mobile），分析技术（Analytics），云技术（Cloud），物联网（Internet of Things），例如大数据、云计算、移动互联网、人工智能、数字孪生、虚拟现实技术等 |
| Anandhi Bharadwaj等（2013）[34] |
数字技术是信息、计算、沟通和连接技术的组合 |
|
| 组成 |
蔡莉等（2019）[35] |
数字技术是指嵌在信息通信技术内或是由信息通信技术所支撑的产品或服务，包含数字组件、平台和数字基础设施 |
| Satish Nambisan等（2017）[36] |
数字技术由数字组件、数字基础设施和数字平台三个不同但相关的元素组成 |
|
| YoungJin Yoo（2010）[37] |
数字技术包括设备层、网络层、服务层、内容层四层 |
|
| 郭海和杨主恩（2021）[38] |
数字技术是指改进了的信息通信技术或系统，既包括数字硬件等物理部分，也包括网络连接、访问和操作等逻辑部分以及数据、产品、平台和基础设施等结果部分 |
|
| Kalle Lyytinen等（2016）[39] |
数字技术是指由信息和通信技术体现或使之成为可能的产品或服务 |
图1.2 数字技术的概念图谱
关于数字技术特征的分类，其中有代表性的是学者Yoo[37]所提出的观点。Yoo以数字组件为例，概括了数字技术的七个特征。此外，郭海和杨主恩[38]通过梳理文献，按照计算、通信、连接和应用四大功能类别总结归纳数字技术的特征。在以往学者的研究基础上，我们将数字技术的基本特征总结为计算、标记、连接、扩展应用四类，具体如表1.6所示。
表1.6 数字技术的特征
| 功能类别 |
特征 |
释义 |
|---|---|---|
| 计算类 |
可重新编程性 |
可以对非数字组件进行访问和修改 |
| 数据同质化 |
可以将信息比特化为0和1这样的计算机语言 |
|
| 可扩展性 |
以高性价比的方式实现功能、性能的扩展 |
|
| 标记类 |
可寻址性 |
对多种类似组件的信息进行标记和响应 |
| 可追溯性 |
对被感知和记忆的数据进行复原和追溯 |
|
| 可记忆性 |
记忆数字产品被使用的时间、地点、使用者的身份、交互的结果 |
|
| 连接类 |
可沟通性 |
不同的产品之间或产品与使用者之间的可交流性、可感知性 |
| 可联想性 |
定义用户、产品、时间和地点等相关信息的关联性 |
|
| 可感知性 |
具备感知情境的能力，根据不同场景变化实现特定功能 |
|
| 扩展应用类 |
可生成性 |
通过连接与重组产生新产品、新服务的特征 |
| 可供性 |
产生新能力、新机会和新模式的潜力和可能 |
（1）大数据（Big Data）
大数据的出现使得数据来源、数据处理方式和数据思维等发生了变革[40]。大数据发展至今已经拥有了一套成熟的体系，涵盖了从机器学习到数据的可视化等不同的技术层面，有着不同的技术架构。
大数据包括数据本身以及一系列用来收集、管理、挖掘、分析海量信息并解决问题的技术[41]，是一个体量特别大和数据类别极其丰富的数据集，传统数据库工具无法对其内容进行抓取、管理和处理[42]。关于其分析工具，Raghupathi W和Raghupathi V提出，大数据分析软件按分析流程可划分为不同的类型，例如查询与报告软件、联机分析处理软件、数据挖掘软件、可视化软件等[43]。
大数据的应用领域十分广泛，Hampton等[44]提出将大数据应用到生态科学领域等。秦萧等[45]提出将大数据应用于城市领域，构建城市智慧运行的数据中心体系，为城市的智慧发展提供依据，助力智慧城市规划与建设。近年来，大数据技术还常被应用到建筑学领域[46]、新媒体领域[47]、电商领域[48]、能源互联网领域[49]等。
（2）云计算（Cloud Computing）
随着企业迈向数字时代，传统技术已经不能满足人们对海量数据的处理需求。因此，云计算作为新一轮的信息技术革命的产物，越来越受到人们的关注。
中国信息协会云计算技术专业委员会副会长刘鹏教授对云计算的定义可以帮助我们更清晰地理解云计算的概念。根据刘鹏教授所下的定义，云计算是一种能够根据特定需求，以低成本实现资源配置的能力。云计算技术可以在很短的时间内完成对数以万计的数据的处理，以获得强大的网络服务[50]。此外，云计算技术的架构包括云管理软件、硬件支撑、网络连接、软件/平台服务等[51]。目前，云计算已成为现代信息技术基础设施的重要组成部分，促进数字时代的创新和发展。
（3）物联网（Internet of Things）
2022年11月，中国经济信息社发布的《2021—2022中国物联网发展年度报告》指出，2021年全国物联网市场规模约为2.63万亿元。物联网作为一种新兴的产业，其应用取得了显著成果。在高新技术产业快速发展的时代，无数的设备接入互联网，实现物物相连。数据的收集和共享成为物联网的核心。物联网作为实现物体间智能连接的关键工具，推动社会从“信息化”向“智能化”转变，对社会发展更加智能高效起到了重要的促进作用[52]。目前物联网已经深入人们生活的方方面面，例如，自动驾驶技术、智能制造、智能农业、物流运输和航空等领域。在军事领域，物联网技术的嵌入有效推动了军事智能化、信息化、精准化[53]。
（4）移动互联网（Mobile Internet）
移动互联网已经成为人们生活不可分割的一部分，也是我国经济增长的重要支柱。用户可以在移动状态下通过网络以及无线终端使用网络服务、获取信息。目前，移动互联网正逐渐渗透人们生活、工作的各个领域，改变信息时代的社会生活。移动互联网的覆盖范围广，这使得用户即使身处大洋和沙漠等偏远地带，仍可随时随地保持与世界的联系[54]。
（5）人工智能（Artificial Intelligence）
人工智能是指通过计算机程序实现智能行为的过程，包括数据推理、判断和决策。早在1950年，人们就开始思考机器的思维问题，Alan Turing[55]于1950年在发表的文章中提出了“机器能思考吗？”的问题，人们开始了对人工智能的思考。1996年，McCarthy[56]定义人工智能是制造智能机器，是智能计算机程序的科学和工程。
目前，人工智能技术存在大量的现实应用，如表1.7所示。
表1.7 人工智能技术的现实应用
| 现实应用 |
具体内容 |
|---|---|
| 推荐引擎 |
人工智能算法使用过去的消费行为数据，帮助发现可用于制定更有效的交叉销售策略的数据趋势 |
| 语音识别 |
使用自然语言处理技术将人类语音处理为书面格式，例如Siri以及小爱同学等语音助手的投入使用 |
| 客户服务 |
在线聊天机器人可以回答各种主题的常见问题，或为客户提供个性化建议，交叉销售产品，提供客户尺寸建议，正逐步取代客户互动中的人工客服 |
| 计算机视觉 |
人工智能技术使计算机系统能够从数字图像、视频和其他可视输入中获取有意义的信息，或者基于这些输入采取行动，被应用在社交媒体的照片标记以及汽车工业中的自动驾驶汽车等领域 |
| 语言生成模型 |
一款通过对话的方式进行交互的语言模型，能够根据指令快速响应 |
（6）数字孪生（Digital Twin）
2020年，国家发展和改革委员会与中央网络安全和信息化委员会办公室联合印发《关于推进“上云用数赋智”行动培育新经济发展实施方案》，文件中多次提及数字孪生，这表明数字孪生在国家发展战略中的地位逐渐提高。与云计算、人工智能、5G、物联网等前沿技术一样，数字孪生被视为关键的技术和战略领域。
数字孪生技术的概念从其诞生开始，就围绕着数字化、实时性、虚实融合、真实映射等关键词[57]。Michael Grieves教授在2002年提出“与物理产品等价的虚拟数字化表达”的概念[58]。2011年，他提出描述该概念模型的名词为数字孪生体[59]，其主要包含三个部分，即实体产品、虚拟产品以及物理空间与虚拟空间的数据和信息的交互口。
随着数字时代的发展，数字孪生技术作为重要的数字化手段，已经被深度运用到工业制造和智慧城市建设中。美国国防部最早提出将数字孪生技术运用于航空航天飞行器的健康维护与保障[60]。目前我国数字孪生技术主要运用在智能制造、智慧城市、智慧医疗等数字化领域。
（7）虚拟现实（Virtual Reality）
虚拟现实指的是依托各种先进的电子信息技术，以计算机设备为运行平台，创建先进的立体虚拟空间的过程[61]。虚拟现实与人工智能以及物联网等技术的综合应用，在现实中能够为用户提供更加广阔的使用空间，使用户获得更加直观的体验感，实现模拟体验的最佳化。目前，虚拟现实技术被应用于多个领域，例如军事、航空航天、教育、娱乐、医疗以及旅游等。
此外，虚拟现实技术包含很多分支，例如AR、VR、MR以及XR等，具体内容如表1.8所示。
表1.8 虚拟现实技术的分支
| 分支类型 |
说明 |
|---|---|
| AR（增强现实） |
通过设备识别和判断二维、三维、GPS、体感、面部等识别物，将虚拟信息叠加在以识别物为基准的某个位置，并将其显示在设备屏幕上，从而实现实时交互虚拟信息 |
| VR（虚拟现实） |
为用户提供完全沉浸式的体验，使用户享受置身于真实世界的感觉，是一种高级的、理想化的虚拟现实系统 |
| MR（混合现实） |
合并现实世界和虚拟世界产生新的可视化环境。在新的可视化环境里，物理和数字对象共存，并实时互动 |
| XR（扩展现实） |
AR、VR、MR等各种形式的虚拟现实技术的总称，涉及通过传感器输入的虚拟世界到完全的虚拟世界等不同层次 |
随着虚拟现实领域的研究不断深入，我们可以预见未来的虚拟现实产品不再区分为AR、MR、VR，而是一种融合性产品。
现阶段，虚拟现实技术的应用可以为用户提供各种“真实的”功能，达到交互效果，是减少用户工作量并提高整体系统效率的一种先进的接口应用。虚拟现实技术具有几个重要特性，如表1.9所示[61]。
表1.9 虚拟现实技术的特性
| 特性 |
具体释义 |
|---|---|
| 沉浸性 |
与用户的感知系统交互，让用户感受到自己真实地存在于虚拟空间中 |
| 交互性 |
用户对虚拟空间中的物体的可操作程度以及从虚拟空间中得到反馈的自然程度 |
| 多感知性 |
利用传感技术使得虚拟空间具备现实中的感知功能，比如听觉、触觉、嗅觉等 |
| 想象性 |
在虚拟空间中与周围的物体进行互动，创造现实中不存在的场景 |
| 真实性 |
虚拟空间中物体受力之后的变动轨迹与现实保持一致 |
第四次工业革命推动大数据、人工智能、区块链等新一代信息技术蓬勃发展和深度应用。新兴数字和智能技术的快速迭代，加快了社会数字化进程[62]。
互联网技术的飞速发展，带来了新业态、新技术的涌现，数字经济已经成为公众关注的焦点[63]，现代社会进入了数字化经济时代[64]。当今世界正在经历百年未有之大变局，数字经济以信息技术和数据为重要组成部分，成为全球新一轮科技革命和产业变革的重要引擎，是世界经济社会发展变革的强大动力、国家经济发展的核心引擎[65]，正逐步成为顺应历史变革的大势所趋。数字经济有以下四个特征。
（1）数据成为关键生产要素
数字经济时代，数据是最重要的生产要素和战略资源[65]。数据在一定程度上取代了传统的生产要素，成为数字经济的主导资源。随着技术的不断进步，数据从信息记录和存储的核心演变为信息生产和应用的核心。海量数据的采集、处理和分析已经成为许多行业和领域发展的驱动力，例如商业、医疗、学术等。数字时代的人们倾向于基于数据来改善社会生产、销售、流通、消费、融资、投资等活动，可见数据已成为经济活动的关键生产要素。
（2）生产关系发生变革
技术是经济发展的主要驱动力[66]。数字经济作为网络经济，离不开数字技术的支持。而互联网是数字技术的重要载体，为数字经济提供了基础设施和发展平台，推动着现代经济活动向网络化、智能化的方向发展。数字技术的应用使得生产过程更加高效、智能，同时赋予生产更强的灵活性和个性化能力，进一步推动了生产关系的优化和多元化发展，推动着经济和产业的升级转型。
（3）生产力得到极大提升
数字技术的应用改变了社会互动方式，有效增强了企业的发展活力[67]。例如作为数字技术之一，人工智能让数据处理能力得到指数级增强。不同领域出现了数字仿真的应用。数字技术推动了知识模型、物理模型和数据模型的融合，跨界创新和智能服务的发展极大提升了社会生产力。
（4）平台的大量涌现
平台经济成为数字经济的一种重要的经济组织形式[68]，在数字技术的推动下迅速崛起。科技巨头如Google、Amazon、阿里巴巴和腾讯等借助数字技术成功搭建了平台。与传统的交易平台相比，数字时代的平台具有独特的优势，它不需要交易双方进行直接的接触，交易双方跨越地理距离就可以促进交易的完成，这降低了交易和搜索成本。同时，平台以极低的成本整合碎片化的资源，促进资源的流动共享，推动资源的价值共创。这种模式的出现改变了传统的商业生态，推动了共享经济的普及[69]。
与传统经济相比，数字经济是以现代信息网络，尤其是互联网等为重要载体的经济活动[70]。数字技术所引发的颠覆性创新使得生产要素、生产关系和生产力都发生了全面的变革，催生了新产业、新业态、新商业模式，有效提升了生产效率，并推动了信息技术革命的产业化和市场化转变[71]。
数字化、网络化、大数据、人工智能等现代信息科技的快速发展和广泛应用，数字化设施的建设和智能化应用设备的普及，掀起了一阵又一阵的数字化浪潮，孕育了“数字社会”这一特定的技术与社会建构的社会文化形态[72]。根据Gartner的定义，数字社会是持续参与数字互动的人、组织和事物的集合。数字社会不是虚构出来的，是不同主体进行数字互动的产物。
（1）数字社会的典型特征
继农业社会、工业社会之后，数字社会在政治、经济、文化等方面呈现出数字化、网络化、智能化等社会形态特征。在以5G、互联网、大数据、云计算、人工智能等为代表的新一代信息技术的赋能作用下，社会的生产方式、生活方式、组织形式、治理方式，企业的商业模式和信息的传播方式发生深刻变革[73]，形成了物理现实社会与数字虚拟社会高度融合的社会形态，即数字社会。数字社会具有以下典型特征[72]。
① 信息数据共享。数字社会的核心要素是数据。数据在形式上是虚拟的，在功能上却是真实的。数据在使用过程中不断生成、流转、共享，使用数据的人越多，数据的价值就越高。信息的流通和共享，是数字社会的典型优势。
② 实现跨域连接。数字化和网络化的便利使人、计算机、智能设备以及信息资源数据库之间的跨域连接问题得到解决。现在人们可以随时随地登录网络设备来实现跨域互动，融入网络生活。
③ 构建虚拟空间。与传统的社会形态不同，数字社会没有现实社会的高楼大厦或者指引标志。虚拟空间充满流动的信息，各主体都在争夺自己的“地盘”。人们在虚拟空间中可以延展个人的活动空间，进行自由的表达和交流。在虚拟空间中，人们的行为很大程度上取决于其自主性。
（2）数字社会存在的问题
建设一个简约、安全、美好的数字社会，能为企业、政府和人民带来的好处显而易见。但是，数字社会的建设并不是一帆风顺的。只有清楚且正确地认识到数字社会中存在的问题，才能防止逆数字化现象，巩固数字化的量的同时提升数字化的质。数字社会存在的问题如下。
① 数据孤岛的形成。当前有两种数据孤岛形态，即物理性数据孤岛和逻辑性数据孤岛[74]：物理性数据孤岛表现为不同主体、空间、部门之间的壁垒，各主体单独存储、使用和维护所持有的数据；逻辑性数据孤岛指各主体、空间、部门、学科等以自身视角界定数据的概念，形成不同主体之间的数据“壁垒”。在数字社会，每个组织、公民都是参与者与建设者，对于数据拥有一定的持有权和掌控权。但是数据孤岛的出现导致数据收集、共享、流通和价值释放的难度提升。
② 监管难题的出现。数字经济与实体经济深度融合，不断创新数字产品和服务，在生产生活领域产生了积极深刻的影响。但是由于新业态、新模式具有虚拟性、跨区域性和即时性等特点，以及平台巨头具有垄断性[75]，行为主体在数字社会这个虚拟空间的活动主要是依靠其自主性，这对原有的监管制度和体系提出更高的要求。数字社会的监管体系、监管手段、监管理念等面临着严峻挑战。
③ 数字鸿沟的产生。移动互联网、人工智能和云计算等数字技术的普及，智慧应用的持续深化，可能导致部分人无法公平地分享先进技术的成果，由数字鸿沟引发的价值鸿沟日渐突出[76]。由于新一代信息技术和数据资源的获取门槛较高，其集中在资金和技术基础深厚的少数群体或机构。传统经济组织受技术、人才、资金等多种因素制约，难以获取相应资源，从而遇到发展障碍。数字鸿沟的典型例子就是城乡数字鸿沟，信息技术的快速迭代导致城乡之间技术更新不同步，数字鸿沟再一次被加宽[77]。2021年11月，《提升全民数字素养与技能行动纲要》颁布，提出提升高品质数字生活水平、提升高效率数字工作能力、构建终身数字学习体系等提升全民数字素养的具体路径，强调从关键点切入，使数字鸿沟加速弥合。
