10月20日，《人民日报》刊发李彦宏在其新书《智能经济》中的自序，指出未来的新基建更多基于软件、数字孪生和虚拟空间，重点是5G、人工智能、工业互联网、物联网、数据中心等。这样的智能化基础设施，空间巨大而且持续时间更长，将带来经济、社会的全面智能化。
在我国经济和社会的智能化转型过程中，科技企业主导着产业端的技术研发创新和行业应用落地。其对于智能化转型的思考和研究，也是整体经济和社会向智能时代迈进的重要理论依据和实践基础。为了帮助更多读者对当前智能化趋势和发展有更深理解，《人民日报》还将《智能经济》作为推荐读物。
抗击疫情的大考之下，以人工智能为代表的高科技从幕后走到台前，发挥了重要作用。而当疫情褪去，经济增长的长期命题再次成为外界关注的首要重点，在此背景下，智能经济的加速崛起也带来重要增长点。
2020年9月，李彦宏新书《智能经济》出版，这也是在2019年世界互联网大会上李彦宏首次提出“智能经济”这一概念之后的首次全面阐释。李彦宏认为，人工智能驱动下的智能经济将在三个层面带来重大的变革和影响。首先是人机交互方式的变革；其次，智能经济也会给IT的基础设施层面带来巨大的改变；最后，智能经济会催生很多新的业态。交通、医疗、城市安全、教育等等，各个行业正在快速地实现智能化。新的消费需求，新的商业模式将层出不穷。
在近日召开的新书研讨会上，中国科学院大学经管学院教授吕本富做了主题演讲，通过生动的理论和案例阐述了他对智能经济的理解。以下为演讲稿实录。
各位下午好，今天我跟各位主要分享四个方面的问题，分别是从电力到算力、算法的价值、数据的价值、企业运营模式的改变。
中国科学院大学经管学院教授吕本富
刚听到“智能经济”这个词的时候我有点排斥。因为刚说到两化融合，现在又到数字经济，数字经济好像发育还没有特别完善的情况下就过渡到智能经济了，是不是有点快？后来我发现其实也不快，因为我已经找到几个企业确实可以划分为智能经济这个范畴的范例了，所以我觉得智能经济这个叫法还是比较踏实的。
算力取代电力，成为新基建的核心
1882年9月4日，爱迪生亲自合上了电闸，纽约第一个商业电力网开始了。当时的纽约夜晚的天空变得比较明亮。到了4年以后，西屋公司的创始人威斯汀豪斯又建造了美国第一个商用交流电电力系统。如果你们看历史会发现，直流电和交流电打过架，非常精彩。
从电力发展后一轮又一轮电力的基建，现在都是围绕电力开始的，因为电力是工业经济的源泉，是工业时代的象征。一轮接一轮电力大基建，使得美国人率先开启了电气时代，并为美国经济注入强劲动力。最终，美国取代欧洲成为新的世界中心。过去我国工业化比较落后，后来我们赶上了。十年前，英国《经济学人》曾以工业用电量评价中国GDP的因素，俗称克强指数。到了数字经济时代以后，恐怕不能以电力评价了，现在用一个新的名词，叫算力来评价，所以从“克强指数”过渡到“算力指数”了。
为什么算力可以成为新主角？现在有12.9亿手机用户，1亿个体户，在淘宝上卖东西的称为数字化个体户，2000万家企业在线上经过各种各样的交易，交易都是用算力支撑的。各位可以想象一下，如果没有算力支撑还怎么完成电子商务的交易呢？
算力不仅能支撑电商交易，AR、VR、自动驾驶、工业互联网等等所有的运行背后都是算力的支撑。不仅这些新经济的企业做算力的支撑，传统的工业制造业依然需要依靠算例。根据麦肯锡的调研发现，传统制造业在算力上每投入1美元，可带来10美元的产出。未来随着新基建的大规模落地，算力的提升将为各行各业带来质的飞跃，并筑起中国数字经济的新底座。换句话说，传统企业的数字化转型也成为一个主要的领域。
算力正在取代电力，成为新基建的核心，或者说成为新的生产力的核心。我们现在评价北上广，评价经济发达地区不一定看用多少电，而是看这个地方有多少算力。5G、互联网、人工智能、数字孪生、云计算、边缘计算，算力推动着万物互联到万物智能转变。
我认为万物智能有五层架构。第一层架构是底层的技术支撑，包括各种各样的服务器技术支撑，各种各样的硬件设施。第二层是数据+算力+算法的运作范式，第二层也是最主要的。第三层是描述-诊断-预测-决策的服务机理，万物智能一定是人和机器在一起的人机决策，第三层又叫四个范式。第四层是消费端和供应端的协同匹配，万物智能一定是定制化的精准匹配。第五层是协同化、自动化、全球化的治理体系，万物智能一定和制度连接在一起，数据怎么流通，怎么保护隐私。比如人工智能对劳动力的取代是不是有序的进行，比如百度做的无人驾驶车，车上没有人了，出了交通事故谁来负责，这就叫治理体系。所以万物智能的五层架构是智能经济的核心。
智能经济的融合类似于核聚变，把技术创新、商业模式创新、投资机制等等塑造成新的基础设施，从而定义了新的商业模式，定义了新的经济的图景。智能经济将呈现一个全新的运行规律，我们从过去的两化融合到数字经济，到现在的智能经济，我认为这个范式是成立的。新的运行规律，以数据流动的自动化，化解复杂系统的不确定性，实现资源优化配置，从而支撑高质量发展。
算法的价值
算力必须有应用场景，场景意味着各种算法。
通过计算机算法可以预测人类许多事情，购物、约会、投票等等。这里面有三类主要模式：情绪探测、精准服务、施政方向的选择，这些算法决定了机器的智慧程度。当前最著名的智慧算法就是人机大赛。AlphaGo战胜韩国棋手李世石，似乎是在宣布人类永远战不胜机器了，围棋这个领域人类已经退出历史舞台了，就是最厉害的九段棋手也干不过算法。它的背后是什么？背后是分段函数。
现在AlphaGo升级以后叫AlphaZero，不跟人类下棋了，跟机器的左右手下棋，就跟周伯通一样左右手互搏，搏得了世界第一高手。AlphaZero下的棋谱远远超过人类的智慧，也就是说围棋领域人类已经彻底投降了。
当然最有价值的，从经济角度最有价值的算法是流水线算法，流水线是工业时代的特征，谷歌、百度、今日头条这些特点是都有智能算法，人和信息的匹配，比如百度是人和信息给你匹配一个智能算法。
我们在这里面讲智能算法以美团为例。美团的派单方式经历了三代的演进，第一代是人工派单，谁给你派单，后台的服务人员好就给你派好单，这样显然不公平。第二代是骑手抢单，一看到单就抢，抢了送不了怎么办？所以过渡到第三单系统派单，这个考虑了用户的4个因素，骑手的5个因素，订单的4个因素，加在一起13个要素。假设每200个骑手送10个目标，再考虑刚才我们说的十几个因素，计算量就是200×10单的50次方。也就是说要计算一个外卖小哥的最佳路线，需要这么大的计算量。人工智能要求的算力很大，而且要求0.1秒内给出一个最优路线。其实在99.5%的情况下，100毫秒内就可以给一个外卖小哥规划最优路线。本质上这就说明了正是由于算力计算情况下个性化路线的选择，这已经是人工智能的标志了，智能经济的标志。
数据的价值
除了有算法以外，没有数据也不行。
1913年，英国一个科学家理查森加入英国气象战，作为一名物理学家，他很快总结了空气动力学的方程，这就意味着利用掌握的数学知识和物理知识可以掌握第二天的情况。但是理查森的方程直到一战结束也没有得到应用，因为要预测第二天的空气需要六个星期的准备过程，上山、下海测量等等，所以理查森的方程没用了。
到了二十世纪，我们对未来3天的天气预报准确率达到95%，现在天气预报下雨真下，为什么可以预测这么准确？方程还是理查森的方程，但是现在的数据不一样了，现在有卫星云图，除了有算法以外，数据也是非常重要的。
数据为什么很重要，我们看一下数据的爆发性。1992年，全人类每天只产生100GB数据，而今天，全球70亿人，每人每天产生的数据高达1.5GB。仅一辆自动驾驶汽车，一天就能产生64TB数据，足以填满32块硬盘。爆炸式增长的数据，哺育了人工智能（AI），使得深度学习等过去难以实践的各种算法，得以喂养、训练，并大规模应用。
大数据从哪来？一个是人与人（P2P）交易和沟通产生的数据，一个是机器和机器（M2M）和智能设备网络产生的数据，第三是互联网和物联网（I2M）之间互动也产生巨量数据。
既然说了数据，还要找一家在国内智能经济应用的典型企业，那就是著名的大渡河公司，我为什么把它作为典型？
一个普通的早晨，在没有任何人察觉的时候，大岗山水电站的郑家坪滑坡体位移动42毫米，毫米是最小的刻度，大的参照物的情况下几乎不可以察觉，但是这么微小的变化可以带来大面积的塌方。每天平均42毫米，人眼是观察不出来的，但是国家能源集团大渡河公司库坝安全中心的监测人员启动了应急预案，为什么呢？风险预警体系就预见到了难以肉眼观察的变化，立即对郑家坪的滑坡实施了交通管制，之后郑家坪的滑坡发生了总量2000立方米的塌方，由于及时预警得当，有效的控制了自然灾害带来的生命和财产的损失。这就叫智能经济，人肉眼看不见但是有机器做监测，如果没有机器监测这个滑坡就完蛋了，一天才滑坡42毫米人眼是看不到也没有感知的，但是机器可以。
大渡河公司还能进行大数据联合的智能调度，可以通过人工智能实现三家水电站做联合调度。比如四川哪个地方刚发了大雨，系统就把这个水电站腾空了。他们用联合大数据收集了美国和欧洲以及我国的气象数据，对大渡河流域的气象预测准确率接近99.8%，从而实现了非常智能化联合水量调度体系。
全国政协常委、中国工程院副院长潘云鹤院士专门点评了大渡河智慧企业。他说，大渡河公司提出智慧企业理念并投入实践运用，按照以数据驱动管理打造的企业，不是企业简单的数字化、信息化、智能化，也不是单纯建设企业数据库系统、自动化系统，而是充分运用大数据技术，在大数据支撑下，采用各类人工智能手段开展，取得了实实在在的效果。
智能经济促进企业运营模式的改变
迈克尔·波特说过：“智能经济的的真谛在于产品的新能力和其产生的数据所产生的新的竞争关系。因此，企业不应再局限于技术本身，而应聚焦于竞争本质的变化。”大多数企业还都将注意力集中在“联”上，而在波特看来，注意力其实应该在“物”上。
波特提出的企业的10大战略选择我分享给大家以供参考。
第一，对于智能互联网产品，公司应该开发哪一类功能和特色？也就是说，产品如果加上智能化功能就要进行定位。
第二，产品应该搭载多少功能，哪些在云端，哪些是边缘计算都要搞清楚。
第三，公司是开放还是封闭的系统。
第四，对于智能互联产品的功能和基础设施，公司应该进行内部开发还是外包给供应商和合作伙伴？
第五，公司应该对哪些数据进行捕捉、保护和分析，从而实现客户价值的最大化？
第六，公司应如何管理产品数据的所有权和接入权？
第七，对于分销渠道或服务网络，公司是否应该采取部分或全面的“去中介化”战略？
第八，公司是否应该改变自身的商业模式？
第九，公司是否应该开展新的业务，将数据出售给第三方？
第十，公司是否应该扩大业务范围？
美国信息经济领域著名教授托马斯·达文波特认为:随着全球竞争的不断深化，地理优势也将淡化，各种国家和地区性的保护措施也将逐步取消;创新也很快会被模仿、复制、推广，不能长久，“低成本、高效率”运营机制是一个国家、企业长期的竞争力。
大数据制定流线型的商业过程，各个过程之间必须无缝隙、无摩擦地对接，并保证每一个商业决策明智、正确，在竞争的过程中不犯错误。
书名：智能经济：高质量发展新形态
作者：李彦宏著；张晓峰，杜军主编
出版时间：2020-09
出版社：中信出版集团
页码：422
定价：88.00
包装：精装
内容简介：
新一代人工智能技术正在深刻改变我们的经济、社会与生活方式，也在改写生产关系与发展模式。随着以算力、算法、大数据为代表的人工智能成为新基建的“底座”，数字经济正进化到以人工智能为核心驱动力的智能经济新阶段。未来十年，智能经济将成为中国经济的新标签。
2019年，百度创始人李彦宏在世界互联网大会上首次提出“智能经济”这一概念，《智能经济》一书是他对这一概念的首次系统阐释。
这本书聚焦智能经济，厘清其理论概念与技术基础，剖析人工智能、新基建与智能经济的关系，探索新时代经济发展的新动能、新空间、新范式；描摹不同垂直场景下产业智能化的问题、前景、逻辑与路径，构建中国数字化、智能化转型路线图；展望智能经济下的思维转换、经济变革、产业转型、服务治理与社会生活的新图景。同时，李彦宏在这本书中首次全景式展现了百度的人工智能战略和布局，真实回顾了百度在人工智能领域深耕的10年间，在技术选择、产品方向、商业模式、组织架构、开放生态等重要问题上的思考与决策过程。