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數字化轉型的經濟學智慧

數字化轉型的經濟學智慧

  • 分類:近日焦點
  • 作者:
  • 來源:
  • 發布時間:2022-03-10 08:18
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【概要描述】

數字化轉型的經濟學智慧

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  • 分類:近日焦點
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數字化轉型的經濟學智慧

 

古代沒有糧食吃的時候,人的腦子中想的可能都是糧食:種糧食、借糧食甚至搶糧食??偠灾?,腦子里想的都是糧食。

工業革命發生以后,人們找到了另外的辦法。比如,你可以去織布,然后用你的布去換糧食。如果你布織得好,可能比地主家的糧食都多。如果你確實喜歡地主的生活,也可以先從織布開始:織布賺了錢,可以去買土地、買農具,成為大地主。反之,如果你的腦子里只想著種地、每天起早貪黑,可能永遠都做不了地主。

經濟學的奇妙之處就在于此:人們可以通過間接的方式獲得你想要的東西 ——關鍵是你的做法更具經濟性。

我講這個例子的用意,是希望幫助人們,從經濟學的角度認識智能化、數字化相關技術。

前幾年,有人說:不能減人的智能化就是耍流氓;還有人把上機器人看做智能化。我不能說他們的觀點是錯的,但卻有嚴重的局限性。這種局限性就像認為沒有糧食吃,只能自己種糧食一樣。

事實上,智能化并不是自動化的自然延伸,自動化是提高藍領工人的效率;智能化是提升白領和灰領的勞動效率、提高管理者和技術人員的勞動效率。通過提升質量、提升研發能力、提高管理水平來獲得經濟性。經濟性的發展會帶動整個社會的進步。社會進步了,勞動力的價格就會上升。這時,企業 “機器換人”、“提高自動化水平”的工作就具備了經濟性了,就成了自然而然的工作。這就像布織得好,就會有糧食吃。

再進一步分析,智能化和自動化的邏輯不一樣。學術研究常見的特點之一,是問題越來越難。很多人認為:智能化也會比自動化更難,一定有更難的理論。但事實卻是:自動化研究是學術界的 “紅海”、智能化是“藍海”。藍??康牟皇菙祵W上的算法有多難,而是把領域找對。有些學院派的大專家,一定要找點“難事”。其實,這是二流學者的通病。沒有思想的人,只能跟在別人后面,做別人剩下的題目,只能越做越難。于是,他們就把人工智能、深度學習這些普通人不懂的東西拿來說事;把大量的新名詞拿來說事。

這些學院派的著名專家,很像《皇帝新裝》中的大臣:自己不懂、以為別人懂;但卻害怕別人說自己不懂,有損于自己的專家形象,一定要把技術搞復雜才行。

數字化、智能化的技術其實沒有那么難:先設法把手頭的事情做好。做不好的時候,借助數字化的手段;借助數字化的手段時,往往是用人明白的道理,讓計算機去做; 繼承現代工業成熟的管理思路,用計算機來做得更好 。采用數字化手段時,要考慮成本、效率、質量等經濟性指標。然后,通過平臺、大數據、工業APP等技術,把這些工作的經濟指性提上來。

企業如果能把這些數字化技術用得好,效率就會提高。就像別人手工織布、你用機器織布。你織布 織得 好,就能用來換糧食吃、甚至可以去做地主。

作者:郭朝暉  來源:蟈蟈創新隨筆

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