數字經濟公司快速崛起，世界已經進入數字經濟時代。從2013年至2018年，全球十大市值最高公司的排名發生了天翻地覆的變化。蘋果、Alphabet （谷歌母公司）、Facebook、亞馬遜、 阿里巴巴、騰訊6家公司迅速躋身全球最值錢的公司之列，再加上業務轉型后的微軟，全球前十大市值公司中新的數字經濟模式的公司達到了7家。

數字經濟的概念內涵與發展特征

數據智能技術是這些數字經濟公司崛起的第一推動力，網絡協同效應是這些平臺型公司擴張的關鍵范式。這些公司利用數據和算法，只用了短短十幾年的時間就形成的史上最龐大的用戶群體，為投資者帶了未來發展的巨大想象力。比用戶規模更為重要的是，這些數字經濟公司依托智能手機和各種APP在全球范圍內形成的平臺，為普羅大眾提供了高頻使用的數據服務，這更是傳統公司所望塵莫及的。未來這些新興公司手中掌握的數據智能技術不僅將改變個別產業模式，更具備全面服務工業、農業和服務業進行升級轉型的巨大機會。

利用網絡協同效應和數據智能技術，數字經濟公司為個人消費者和企業用戶帶來了更精準的商業體驗。網絡協同效應構筑的平臺模式，通過為個人消費者免費提供服務，沉淀了維度豐富的實時數據。數據智能技術，利用算法和模型來預測企業和民眾的需求，提供主動化的服務。基于更多維度的數據，通過算法的持續改進，迭代和優化，用機器決策取代人的決策，才能在足夠短的時間內快速學習、提升和逼近可能的潛在需求，提供高質量的體驗。

數字經濟是以數據為生產資料，以云計算、大數據、人工智能等技術作為生產力，利用算力和算法，將數據轉變為價值的一種新經濟形態。數字經濟是人類社會繼農業經濟、工業經濟之后，一種全新的經濟范式，生產要素和生產關系都發生了全新的變化。數字經濟不僅不會替代工業經濟和農業經濟，而且會利用數據智能技術反哺工業經濟和農業經濟，提升產出效率。

數字經濟由數字產業化和產業數字化兩部分組成，產業數字化是數字經濟的藍海。數字產業化是指互聯網、軟件和電子通信等信息化行業，產業數字化是傳統的第一、二、三產業利用數據智能技術帶來的產出增值。

數據與人工智能的關系與趨勢洞察

1. 支持機械、簡單、重復性工作

在一些機械、簡單、重復和毫無創意需求的勞動場景中，人工智能技術可以提供支持。在現代化工廠中，工業機器人和機械臂結合擁有更高“智力水平”的人工智能算法，能夠為企業帶來更高的生產效率和生產質量。

2. 創造數字經濟時代新物種

從目前的技術及技術倫理來看，“類腦智能”等還為時尚早，但人工智能結合云計算、物聯網、VR/AR等技術，確實能夠解放和重構生產要素，催生各種商業社會創造“（產品、服務或企業類型方面的）新物種”的能力。翻譯機誕生的背后，就是機器翻譯水平的大幅提高。

3. 突破人類能力極限

隨著計算機的普及，計算、存儲和算法正在逐漸超越人類在全局認知、高并發性、深度邏輯和復雜準確記憶的能力極限，提供全新的生產力。此外，在一些高度危險、高度復雜的生產環境中，人工智能也能肩負起突破人類能力極限的重任。舉例來說，人工智能在衛星遙感影像翻譯中的應用可將傳統解決方案需要的幾個月縮短至幾個小時。

4. 激活數據，創新業務和商業流程

過去20年，中國企業普遍經歷了信息化和電子化，沉淀出大量高價值數據，這些數據均可以通過人工智能“激活”，從數據中找到新的業務價值點、業務流程或客戶需求，幫助企業比現在的人工做出更好的業務服務和業務流程。舉例來說，機器人流程自動化（RPA）工具可以幫助企業，將共享服務中的運營成本降低30%-50%。

5. 突破思維定式，發現潛在邏輯與聯系

人工智能具有的強大數學能力和足夠的計算速度，已經遠遠超過人類的計算承載力，可同時處理上百萬種情況，這種能力能夠突破“老專家”式的傳統思維定式，將隱性和碎片化的問題變得顯性化，并由此生成新的知識。因此，人工智能能夠幫助企業精準匹配用戶需求或業務需求，并且找到原本因為人力、人腦等因素限制而無法發現的潛在邏輯與內在聯系。

6. 提供全新的人機或服務交互模式

目前人工智能在機器視覺（圖像和視頻識別）、自然語言理解和語音識別等領域已經具有非常強的能力，這意味著機器可以擁有近似于人類的“視覺、聽覺和語言/語義理解能力”。新的、規模巨大且有利可圖的人機交互相鄰市場正在開放，特別是在汽車和醫療領域，有了新的增長和擴展機會，人工智能將是革新人機交互的新起點。

7. 輔助人類智能決策

人工智能能夠為企業提供與傳統的決策支持系統、知識輔助決策系統或專家系統不同且更具價值的智能決策，幫助企業構建決策支持系統（即Decision Support Systems，DSS，是人工智能的重要研究領域），為決策者提供分析問題、建立模型、模擬決策過程和方案的環境，調用各種信息資源和分析工具，幫助決策者提高決策水平和質量。

來源：聚合菌