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作為各自領域的佼佼者，畢馬威與阿里巴巴集團于2018年簽訂了戰略合作協議，集合雙方優勢，共同探索經濟發展的新實踐、新模式、新理論。2019年4月17日，畢馬威、阿里研究院、釘釘攜手舉辦智能經濟發布會，從技術、產業、組織、分工四個角度剖析了未來發展的新密碼。

1 智能技術“核聚變”

《從互聯網+到智能+智能技術群落的聚變與賦能》指出，多種技術的集成是本次智能技術浪潮的核心特征。以云計算、大數據、物聯網、人工智能、5G為代表的新一代信息技術，在不斷的融合、疊加、迭代中，為智能經濟提供了高經濟性、高可用性、高可靠性的智能技術底座，推動人類社會進入一個全面感知、可靠傳輸、智能處理、精準決策的萬物智能時代。智能技術群的融合與疊加類似“核聚變”，是技術創新、商業模式創新、投資的沃土。智能技術將全面更新現有技術基礎設施，重新定義商業模式，重塑未來的經濟圖景。

智能經濟將呈現全新的運行規律以數據流動的自動化，化解復雜系統的不確定性，實現資源優化配置，支撐高質量發展的經濟新形態。智能經濟的五層架構包括：底層的技術支撐，“數據+算力+算法”的運作范式，“描述-診斷-預測-決策”的服務機理，消費端和供應端高效協同、精準匹配的經濟形態，“協同化、自動化、全球化”的治理體系。

智能經濟架構

資料來源：阿里研究院

人工智能價值體現形式

數字孿生：基于模擬擇優的制造新體系

資料來源：林詩萬《重構：數字化轉型的邏輯》、德勤

對微服務架構的深刻理解，有利于我們對工業互聯網技術體系、應用場景和商業模式變革的認知。相比于傳統軟件開發架構面臨的軟件代碼體積大、更新慢、維護難等問題，微服務具有輕量化、松耦合、快部署、高靈活度等特性，適用于互聯網需求變化快、用戶群體面廣等特點。在消費互聯網領域平臺建設過程中均采用微服務架構，實現新技術與新功能的快速測試、發布、部署，滿足多變的用戶需求。在工業領域，現有工業軟件架構體系越來越難以滿足制造業生產體系的復雜性和不確定性需求，微服務架構為各類工業知識、經驗、方法、技術等在工業互聯網平臺上沉淀創造了條件，實現了工業知識的復用、重構、創造和傳播，極大提高工業APP的開發、測試、部署效率。

微服務（Microservice）是一種將復雜應用拆分成多個單一功能組件，通過模塊化組合方式實現“松耦合”應用開發的軟件架構，也稱微服務架構（Microservice Architecture）。每個功能組件都是一個獨立的、可部署的業務單元，稱之為微服務組件。每個微服務組件可以根據業務邏輯，選擇最適合該微服務組件的語言、框架、工具和存儲技術進行開發部署。因此，微服務架構是一種獨立開發、獨立測試、獨立部署、獨立運行、高度自治的架構模式，同時也是一種更靈活、更開放、更松散的演進架構。其本質是一種將整體功能分解到各個離散服務中，實現對原有解決方案解耦，提供更加靈活服務的設計思想。

微服務的特征

資料來源：阿里研究院

從根本上說，“數據+算力+算法”提供了一種服務，歷經描述、診斷、預測、決策四個階段，最終實現優化資源配置的目的。

描述：發生了什么？

對于數據的第一層解讀是描述。財務數據、設備運行數據等都能對具體業務和職能部門的業績與表現給出定量的判斷。在描述維度中，數據通常是孤立的，不同類型數據很難整合。在很長一段時間，描述數據并不是一件很困難的事情。但是在大數據的背景下，如何減少噪音的干擾，如何深度描述數據，實現“窺一斑而見全豹”，成為了第一個重要的問題。

診斷：為什么會發生？

在診斷階段，核心工作是建立數據之間的聯系，從而理解數據之間的因果關系，最終為特定的業務或事件找到驅動因素或者誘因。在診斷維度中，識別的因果關系通常是非通用的，必須的前提條件或者使用范圍并不清晰。診斷的結果能夠幫助我們梳理經驗，但還需要管理者加工才能用于未來決策。

預測：將會發生什么？

當數據、算法、算力足夠豐富的條件下，診斷結果能夠逐步地拓展，適用于未來，完成預測的功能。直至預測維度，所有的工作都還停留在智能輔助階段，最終的判斷依然需要人的判斷。

決策：應該怎么辦？

當系統能夠利用數據、算法、算力，無需借助人的判斷，才實現最終的智能決策。

描述、診斷、預測、決策，體現了人與機器智能的四種協同狀態。當人工判斷在決策的比重越來越少，系統的自動化、智能化程度越高。

智能經濟賦能機理

達索公司的“跳動心臟”的項目成功地捕捉到如何通過每股肌肉纖維來產生電力，以復制出人類心臟的真實動作。“數字心臟”實現了四大功能：一是描述，這一個物理世界發生了什么在虛擬世界去描述，心臟的血管哪一個地方堵了，堵了多少，可以360度去觀察。二是診斷，為什么會堵，是什么樣的原因造成了心臟血管堵塞；三是預測，如果沒有人為去干預，半年之后、一年之后、兩年之后，這一個血管從堵到30%發展到70%，另外一個旁支血管也會堵，它會告訴你將會發生什么；四是決策，最后怎么辦，是采取保守治療，還是去做搭橋手術，給醫生提供一個解決方案供參考。

萬物智能七大應用場景

萬物智能將催生智能經濟，C端、B端均將被卷入，人類生產、生活的圖景將徹底被改變。這場技術變革將進一步降低中小企業面臨的科技門檻，未來的BAT一定來自這場多技術疊加核聚變。萬物智能七大應用場景包括：5G智能終端、智能網聯汽車、大型復雜設備、智能工廠、智慧城市、智慧物流、智慧金融。

智能網聯汽車發展技術路線圖

資料來源：《智能網聯汽車發展技術路線圖》

2  從工具革命到決策革命

《從工具革命到決策革命通向智能制造的轉型之路》報告以“數據+算力+算法”這一大技術體系為核心，從產業鏈的視角詳細闡述了科技對制造業五大生產環節的全面提升和重構，并在此基礎上，提出了智能制造的四條賦能路徑，全面解讀智能制造帶來的“工具+決策”兩個維度的革命性機遇。

制造系統的復雜性驅動技術架構的遷移

近年來，云計算、物聯網、移動互聯網、人工智能、大數據等新技術、新基礎設施，已經開始廣泛地“安裝”到了個人、企業等的運行之中，這一技術群落所擁有的“社會-經濟”潛力，在制造業里也開始逐步顯現出來。基于深度調研和系統研究，我們認為，智能制造的初步體系，在2020年前后將逐漸顯現出它的“大模樣”，主要特征可以概括為：數據驅動、軟件定義、平臺支撐、服務增值、智能主導。

新一代智能制造大規模的人機腦力協同

智能制造體系的浮現

報告分別從需求洞察、研發、采購、生產、營銷和售后等五大產業鏈環節詳細闡述了“數據+算力+算法”這一技術集群對制造業生產環節的賦能重構。報告認為，與傳統制造體系相比，智能制造生產體系的優勢主要表現為：消費者洞察從間接到直接，研發環節由串行到并行，采購環節實現自動化、低庫存化和社會化，生產環節全面智能化，以及無所不在的智能銷售和售后服務。

傳統制造 VS 智能制造

敏捷響應：精準捕捉用戶需求，快速推出新品

敏捷制造是指制造企業采用現代通信手段,通過快速配置各種資源(包括技術、 管理和人), 以有效和協調的方式響應用戶需求,實現制造的敏捷性。在消費互聯網帶動產業互聯網發展的大背景下，制造企業敏捷性的一個重要體現就是新品投放速度，是企業打開新市場、建立競爭優勢的重要手段。

天貓新品以數字化打造新品開發模型

智能決策：工業大腦結合行業洞見，重構人機邊界

在制造領域，人機邊界的重構體現在建立由人類賦予機器智能，由機器隨時、隨地完成復雜決策與邏輯操控任務的機器智能工廠。這一未來工廠的模式由智能化、數字化與自動化三位一體打造，實現了工廠從無腦到擁有一顆工業大腦的轉化，是繼三次工業革命后的又一次跨越。工業大腦的思考過程，簡單地講是從數字到知識再回歸到數字的過程。生產過程中產生的海量數據與專家經驗結合，借助云計算能力對數據進行建模，形成知識的轉化，并利用知識去解決問題或是避免問題的發生。同時，經驗知識又將以數字化的呈現方式，完成規模化的復制與應用。一個完整的工業大腦由四塊關鍵拼圖組成 分別是云計算、大數據、機器智能與專家經驗。

恒逸石化基于“數據+模型”實現鍋爐燃燒能耗優化

資料來源：《重構：數字化轉型的邏輯》、畢馬威

從工具革命到決策革命

智能制造顛覆了傳統產業幾百年來賴以生存的“傳統工具+經驗決策”的發展模式，掀起了在工具和決策兩個維度上的深層次革命。工具革命大幅提高了生產效率，而決策革命則通過人工智能等手段優化決策的準確性、及時性、科學性，實現真正意義上的智能化生產。“隨著全球化競爭的加劇，創新的作用愈發凸顯，制造業企業必須加緊實現智能化轉型，發展先進制造業。”畢馬威中國首席經濟學家康勇表示，“為此，企業必須建立具有前瞻性的、以價值為導向的、跨部門的智能制造發展戰略，才能在激烈的競爭中奪得先機！”

智能制造帶來的工具革命和決策革命

3 “客戶體驗、在線交互、群體創造、接口透明、智能驅動、網絡協同”定義智能化組織

后德魯克時代面紗

100年前，“福特制+泰勒制”奠定了美國經濟模式的微觀基礎，是工業時代美國經濟模式中最為堅實的微觀內核，奠定了科學管理學說。德魯克在1946年出版的《公司的概念》一書中首次提出了“組織”的概念。隨著組織實踐的不斷發展，人們對組織的認知不斷更新。

100年后，互聯網的異軍突起給組織形態變化帶來巨大影響，信息的無縫銜接、溝通的高頻率化、組織的無邊界化、層級的越發扁平化，都催發人的能力、潛力、創造力更大程度地發揮。

后德魯克時代，在人的影響力越發重要的互聯網模式影響下，新的組織模式會強調哪些新特點？

《百年躍變：浮現中的智能化組織》報告指出，數字化時代對組織的最大影響是對商業模式的顛覆。在數字化技術和共創文化的驅動下，傳統價值鏈導向的商業模式逐漸向平臺化的模式遷移，數字化時代的競爭方式與過去相比，發生了根本性的變化，主要體現在“個性體驗、多向互動、參與平臺（或交易平臺）、生態系統”四個方面。而商業模式的迭代升級是通過清晰透明接口的交互連接、多方關聯群體的共同創造、數據算法的智能驅動和多邊網絡效應的協同發展來實現的。

未來的組織將以客戶為中心，在客戶體驗、在線交互、群體創造、接口透明、智能驅動、網絡協同六個維度上，實現智能化。其中，客戶體驗重點關注的是為客戶提供增值、創新、深層次的個性化體驗，在線交互重點關注的是業務的在線化和多向增值交互；群體創造重點關注的是通過整合和吸引相關資源，實現對內跨部門、對外跨邊界的共創共贏；接口透明重點關注的是接口的清晰易懂、開放性和擴展性；智能驅動重點關注的是數據、算法和專家智慧針對業務的迭代驅動；網絡協同重點關注的是協同的工作效率和決策精準性，以及單邊或多邊網絡效應的有效激發和科學治理。在此基礎上，根據智能組織不同發展階段的特點，并結合對于中國企業組織模式的洞察，我們將智能組織劃分為1.04.0的四個階段。

智能組織四個階段

智能組織1.0——未來組織的根基：

從客戶體驗出發

1.0階段的智能組織通常最先在 “客戶體驗”與“在線交互”上覺醒。可以說目前的大部分市場化競爭中的企業，無論是否是互聯網相關產業，都在試圖擺脫多年前的傳統組織運轉模式，積極探索自身“客戶體驗”與“在線交互”維度的成長。他們看到更為開放的互聯網企業為了適應快速變化的市場環境而不斷調整自身組織模式，于是想到了借鑒互聯網思維，將原本誕生于互聯網的新生組織模式嫁接到自身的傳統企業中，其中最為人所熟知的是阿里“中臺戰略”的廣泛應用。盡管會有很多傳統行業管理者認為這樣的組織模式只適用于互聯網行業，但一些走在前面的傳統行業企業通過自身的嘗試告訴我們，傳統行業一樣可以站在互聯網先行者的肩膀上找到自身的位置。我們看到的是，互聯網思維的跨界應用給傳統組織帶來了新興的活力與能量。

智能組織1.0

資料來源：畢馬威、阿里研究院

智能組織2.0——為了更高的目標：

業務驅動的組織深度融合

有一部分企業，尤其是中小型企業，借助外部技術賦能手段，如釘釘這樣的智能移動辦公平臺，結合自身產業優勢，使得他們比那些大型企業更容易實現高階的智能度要素，因此產生了“智能驅動”維度先于“群體創造”、“接口透明”發展成熟的現象。盡管我們仍然認為這樣的企業還處于智能組織2.0，但業務與管理自身的智能化布局必定會帶動整體組織的智能化發展，因此隨著時間的推移，基于基礎數據完善的優勢，整體組織能力跟上智能化的腳步也是必然，或許他們反而會比順序發展的企業更容易到達3.0的階段。

智能組織3.0——從感性到理性：

智能驅動時代的到來

隨著智能時代的到來，科技的持續研發與應用不僅大幅提高了生產力，更有力地優化了協調與分工中的問題，節約了決策的前置調研流程。為了更為快速精準地做出業務與管理決策，在利用業務與管理數據在線化的基礎上，實現“智能驅動”成為趨勢。智能驅動不僅僅是一種工具，更是一種更為科學理性的管理思維方式，讓我們更多地相信基于數據的事實陳述，而不是憑借感性的經驗說出“我認為”，以此可以降低組織試錯的成本，提高決策的命中率。從此“更快更好”便不再是一種愿景，而成為了唾手可得的目標。我們認為智能組織3.0的特質是，在客戶體驗、在線交互、群體創造與接口透明全線成熟的基礎之上的智能驅動成熟，即能夠實現完全自動的數據驅動，無需人工輔助。

公園模式

資料來源：畢馬威

4  邁向知識分工2.0

《智能經濟：邁向知識分工2.0》報告指出，工業經濟以行業分工為主要特征，農業、制造業、服務業三大門類之間涇渭分明，行業邊界清晰。但消費互聯網時代發展起來的平臺經濟和共享經濟，則讓人們感知到了另外一種認知框架：農業與服務、制造與服務的界限越來越模糊，行業之間的跨界現象非常顯著，用工業時代原有的概念和框架，已經越來越難以準確認知新經濟的發展平臺共享，而不是行業分工，才是更符合現實的一種分析框架。比如，在電子商務平臺上，農產品、有形商品、無形服務均實現了交易。電商信息系統開發、營銷服務、代運營、客戶服務、數據分析、教育培訓原來很多認為不可遠程交易的服務業，在消費互聯網時代則成為了大規模的經濟現實。

長時間視野下的“技術-經濟”范式轉移

從行業分工到平臺共享

資料來源：阿里研究院

從知識分工的角度看，早期的集成電路產業可以認為是知識分工1.0階段。

集成電路產業鏈分工細化與產業模式變革

集成電路各環節IP應用

智能經濟的發展，以消費互聯網向工業互聯網邁進為階段性特征。這一階段，將促進技術、知識、經驗等知識，在更大范圍、更寬領域、更深層次上呈現、交易、傳播和復用。

知識分工2.0時代，正在加速到來。而過去20年中國消費互聯網所發展起來的分工體系、屬性、特質，也將通過類似阿里巴巴商業操作系統等能力遷移之橋，實現向工業互聯網階段分工體系的傳導。報告也提出了未來需要研究的五大議題：實踐研究，工業互聯網發展的前沿實踐；路徑研究，消費互聯網如何帶動工業互聯網；理論研究，智能經濟的理論體系；治理研究，知識分工2.0時代的治理體系；未來研究，人工智能對經濟分工的影響。

基于知識的分工體系持續發育、成長、擴散

資料來源：阿里研究院

工業互聯網平臺：重構工業知識新體系

工業互聯網下的交易對象與載體

工業互聯網下知識制造、傳播、復用的新體系

畢馬威亞太區及中國主席陶匡淳表示：“在新的時代坐標下，企業的生產力及其生產關系也發生了較大的改變與進步，向市場提供產品與服務的能力獲得了極大提升和釋放，與此相對應的企業內部資源協調決策機制與管理模式也正經歷著很大的變革。在智能時代下，如何構建有效的組織模式與運行機制也一直是企業管理領域重點關注的對象與研究課題。在企業組織轉型之路上，相信將會有越來越多的中國企業，無論是傳統工業企業，還是互聯網基因下的創新公司，去嘗試、探索、迎接組織的蛻變與進化，為企業在智能時代全球化競爭下贏得先機。”

知識分工2.0的五大議題

關于智能經濟時代的知識分工，是一個尚待進一步“破題”的關鍵議題。本報告作為對這一議題的初步探索，在此提出五大議題，期待在未來能夠與研究者和業界同仁共同研討。

實踐研究：工業互聯網發展的前沿實踐

路徑研究：消費互聯網如何帶動工業互聯網？

理論研究：智能經濟的理論體系

治理研究：知識分工2.0時代的治理體系

未來研究：人工智能對經濟分工的影響

阿里巴巴商業操作系統將全面向社會開放

阿里巴巴集團副總裁、阿里研究院院長高紅冰表示：“阿里巴巴將過去20年內沉淀的購物、娛樂、本地生活等多元商業場景及相應的數字化能力與云計算等服務充分融合，形成阿里巴巴商業操作系統。阿里巴巴商業操作系統正在賦能各類企業，使企業的品牌、商品、銷售、營銷、渠道管理、服務、資金、物流供應鏈、制造、組織、信息管理系統等11個商業要素實現在線化與數字化。秉承‘開放、分享、透明、責任’的發展理念，阿里巴巴商業操作系統，將向社會全方位地開放。阿里巴巴商業操作系統，將積極響應和貫徹落實國家‘智能+’的發展戰略，為消費端和供給端架起一座數字化能力遷移之橋，探索一條數字化全面轉型之路，進而助力經濟社會的智能化轉型與高質量發展。”