3月24日,中国信息化百人会在北京发布了《2017中国数字经济发展报告》。课题组成员、清华大学经管学院的副院长、互联网发展与治理研究中心主任陈煜波教授在会上做了演讲,介绍了中国数字人才区域分布以及城际流动的现状。以下为陈煜波演讲实录。

清华大学经管学院副院长、互联网发展与治理研究中心主任陈煜波教授在会上演讲。

当前数字经济的发展正进入一个拐点,对数字人才大量需求,这既促使数字经济进入新的发展阶段,同时也是中国经济数字化转型的核心驱动力。在中国最初数字经济发展的过程中,产生的红利主要来自于用户,尤其是海量的互联网用户,而现在随着融合型数字经济的发展,人才驱动就显得更加重要了。

首先定义一下什么是数字人才,提到数字经济,大家立刻联想到的就是IT人才,俗话称码农。我们需要特别强调,如果数字经济主要是以基础型为主,那么IT人才是非常重要的。但是中国已经开始真正进入融合型为主的数字型经济,意味着不能将IT人才与数字人才划等号。数字人才应该既拥有ICT专业技能,同时也能与ICT专业技能互补协调的跨界人才。具体来讲,在一个经济或者一个价值链上下游进行数字化转型的过程中,我们在不同的阶段分别来定义数字人才。这一共分为六大类,从价值链的最上游开始,数字人才指的是数字经济的战略管理者,比如各级政府领导、企业的领导或者风投,他们更多是数字化转型的领导者、解决方案的规划者以及数字的战略顾问。往下是深度分析的专家,比如大数据分析、人工智能和商务智能方面的人才。紧接着往下是数字产品的研发,这需要传统软硬件方面的工程师。再往下就是从先进制造的角度来说,比如智能制造、工业互联网方面,之后往下是数字化运营,而最前端是数字营销。数字人才就是,数字化转型的六个阶段分别对应的六类人才。这是从中国整体以及各个区域和行业来看待数字人才的分布,同时也从另外一个角度刻画了现今数字经济发展的状况。

数字人才数量排名前15名的城市,显示中国的数字经济总体呈现南强北弱的情况,东部沿海地区更加发达。我们发现一个非常可喜的现象,就是中西部数字人才的竞争力已经逐渐凸显,在前十名中,成都、武汉、西安和重庆这四个中西部的城市尤其突出,数字人才的数量遥遥领先。这是我们发现的第一个趋势。

实际上,从数字人才的角度也印证了一个特别重要的主题,就是拐点。根据中国区域的分布,数字人才正从沿海发达地区开始向中西部地区进行强劲的渗透。从中国数字人才在不同的行业中的分布情况来看,我们也发现了另外一个非常可喜的现象,虽然数字人才向传统行业大规模的渗透过程中,仍然有将近一半的数字人才分布在ICT基础产业,但同时传统行业已经开始出现大量的数字人才,排第二名的行业就是制造业,占到了20%多,然后分别是金融、消费品和医药。这也从人才的角度印证了中国数字经济的发展趋势。

我们把数字人才在数字经济基础产业和融合型数字经济产业中的数量进行比较,列出了前十名城市的人才情况。这些城市是以融合型的数字经济为主还是以基础型的数字经济为主呢?

杭州和北京的数字人才在ICT融合产业中的比例最高,深圳数字人才的比例相对比较均衡,基本上是对半分。尽管现在正进入拐点,但从数字人才的角度来讲,我们仍然发现了一些结构性问题,即不平衡。

在数字人才的六大类中,最主要的数字人才将近90%都是在传统的研发领域里,其次在数字化运营领域里,最缺乏深度分析、数字战略、先进制造和数字营销这方面的人才。

这是在下一阶段的中国数字经济发展中必须要克服的问题。那么在不同的地区,不同种类的数字人才是怎样分布的?

在北京、杭州和上海的深度分析领域,人才优势比较显著,苏州和成都在先进制造领域里的优势比较突出,而广州和深圳在数字营销领域里的优势相对比较明显。

最后通过对数字人才的技能、背景以及流动趋势分析,我们发现了一些有趣的现象,比如说数字人才需求从原先更多强调单一的偏IT的技能,到现在越来越看重技术和管理领导力等综合技能的融合。当前,数字经济已经进入了融合型,更多需要考虑的是,怎么将技术和管理相结合,而且这是一个发展趋势。

另外在前十名城市里面,从用人单位到数字人才现状之间的差异,看到了数字人才在不同时间点上,在不同城市中的流动情况。我们发现上海、深圳、杭州、北京和苏州,是数字人才净流入的城市,而成都、西安、武汉、广州和南京在过去三年,呈现数字人才净流出的情况。总体趋势依旧是数字人才向一线城市聚集。

人工智能赛博物理操作系统

AI-CPS OS

“人工智能赛博物理操作系统”(新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)分支用来的今天,企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中,利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量,实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。

AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能,而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化,这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合,没有颠覆现状的意愿,这些将不可能实现。

领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量,领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位:

  1. 重新行业布局:你的世界观要怎样改变才算足够?你必须对行业典范进行怎样的反思?

  2. 重新构建企业:你的企业需要做出什么样的变化?你准备如何重新定义你的公司?

  3. 重新打造自己:你需要成为怎样的人?要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位,你必须如何去做?

AI-CPS OS是数字化智能化创新平台,设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端,可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系,实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉,形成了领导力模式,使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置:

  1. 精细:这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切,进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。

  2. 智能:模型随着时间(数据)的变化而变化,整个系统就具备了智能(自学习)的能力。

  3. 高效:企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力,这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。

  4. 不确定性:数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验,其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域:技术、文化、制度。

  5. 边界模糊:数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化,还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长:

  1. 创造虚拟劳动力,承担需要适应性和敏捷性的复杂任务,即“智能自动化”,以区别于传统的自动化解决方案;

  2. 对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升,提高资本效率;

  3. 人工智能的普及,将推动多行业的相关创新,开辟崭新的经济增长空间。

给决策制定者和商业领袖的建议:

  1. 超越自动化,开启新创新模式:利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能,为企业创造新商机;

  2. 迎接新一代信息技术,迎接人工智能:无缝整合人类智慧与机器智能,重新

    评估未来的知识和技能类型;

  3. 制定道德规范:切实为人工智能生态系统制定道德准则,并在智能机器的开

    发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践;

  4. 重视再分配效应:对人工智能可能带来的冲击做好准备,制定战略帮助面临

    较高失业风险的人群;

  5. 开发数字化+智能化企业所需新能力:员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说,创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。

子曰:“君子和而不同,小人同而不和。”  《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能,像君子一般融合,一起体现科技就是生产力。

如果说上一次哥伦布地理大发现,拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现,拓展的就是人们的数字空间。在数学空间,建立新的商业文明,从而发现新的创富模式,为人类社会带来新的财富空间。云计算,大数据、物联网和区块链,是进入这个数字空间的船,而人工智能就是那船上的帆,哥伦布之帆!

新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力,将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量,并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节,形成从宏观到微观各领域的智能化新需求,催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革,深刻改变人类生产生活方式和思维模式,实现社会生产力的整体跃升。


产业智能官  AI-CPS


用“人工智能赛博物理操作系统”(新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能),在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能;实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链

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新技术:“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能”;新产业:“智能制造”、“智能金融”、“智能零售”、“智能驾驶”、“智能城市”;新模式:“财富空间”、“工业互联网”、“数据科学家”、“赛博物理系统CPS”、“供应链金融”


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