1979年，密歇根大學歷史學博士黃仁宇先生在他的《萬曆十五年》中從大歷史觀的角度提出了一個概念，叫做“數目字管理”。
所謂的“數目字管理”指的是，以事實為基礎，以數據為核心的精確管理。
2012年，著名信息管理專家、《大數據》一書的作者塗子沛在他那篇《挑戰中國：摘下“差不多先生”的文化標籤》一文中引用黃仁宇的觀點，認為中國過去多年缺乏現代治國手段的觀點，“數據不是任人打扮的小姑娘，漠視精確就是不尊重事實。”
塗子沛一直為大數據生活方式與社會治理奔走呼告。所幸的是，他所期望的時代正在來臨。雲計算+大數據+人工智能正在滲入中國經濟的點點滴滴，這些點滴改變又匯成江河，甚至影響歷史。
Data.gov與超級大腦
2009年1月17日，時任美國總統奧巴馬簽署了首份總統備忘案《透明和開放的政府》。
120天后，一個叫做Data.gov的網站正式上線發佈，作為美國政府開放數據的門戶，提供數據、工具、進行研究的材料用於開發網絡及移動應用、設計數據模型等。
Data.gov分為教育、能源、金融、健康等各個板塊，用戶只需要進入各個板塊，就可以搜索到聯邦政府所有公開數據。Data.gov還提供了自動統計和分析功能，不僅可以對聯邦政府部門活動數據進行統計分析，還是會針對用戶數據需求進行處理。
創建Data.gov的價值並不僅僅在於滿足民眾的知情權，更多考慮還是在於利用數據提高社會運轉的效率，甚至是對企業的經營提供幫助。
類似嘗試在中國也在展開，5月23日，2018騰訊“雲+未來峰會”上，騰訊超級大腦正式對外發布。
用騰訊董事會主席兼首席執行官馬化騰的話來說：超級大腦是一個讓人工智能無處不在的智能操作系統，AI能力將依託超級大腦隨時隨地被靈活調用。而騰訊推出超級大腦的初衷正是希望助力企業和政府建立自己的超級大腦。
某種意義上看，超級大腦所做的事情正是把騰訊的AI、大數據等各項技術，輸出給各行業應用。以人工智能+雲計算+大數據推動傳統產業轉型升級，甚至是構建更高效的社會運轉。
1、城市：通過智慧交通、智慧教育、智慧旅遊、智慧安防、智慧政務、智慧園區等功能收集信息，深度挖掘其價值進行互聯，以提升政府智能管理水平及響應速度，解決城市管理難題。像深圳公安利用一站式數字民生警務平臺節省了1億元成本，辦事效率也得到了提高。
2、工業： 具備智能輔助設計、智能排產、工藝優化、智能質檢、生產追溯、預測性維保等能力的智能方案，可以解決工業企業在從供應鏈、研發、生產到營銷、服務的全流程問題。三一重工等企業正是工業超級大腦的使用者。
3、零售：幫助商家完成選址和商圈分析，基於LBS引流，幫助線下零售觸達；門店數字化方面，利用人臉識別能力實現到店用戶客流分析，動線分析以及熱區分析，提高門店管理效率，支付環節通過人臉支付提升收銀效率；商品數字化層面則是利用數據和建模能力幫助商家選品、定價，提升商品的售賣率和利潤率。蒙牛、綾致、必勝客、步步高超市等零售企業都在成為騰訊零售超級大腦的受益者。
4、金融：銀行層面，基於騰訊黑產知識圖譜構建風險視圖，提升欺詐數據的查準率和查全率，及時核實、警告或阻斷疑似風險交易，提高風控效率；在保險業則是提供了SAAS及雲應用市場、保險創新應用、保險科技、保險業務系統雲化轉型等一整套解決方案。中國銀行、泰康人壽等都成為了金融超級大腦的使用者。
5、醫療：具備醫藥研發輔助、基因組數據分析、智能導診、疾病篩查、輔助診療、智慧管理等能力， AI技術讓醫療服務更加高效。比如，晶泰科技利用醫療超級大腦打造高成功率的藥物研發新引擎，實現藥物晶型預測效率提高10倍以上，準確率高達98%。
用雲量與產業轉型提速
從城市、工業、零售、金融、醫療這五個維度去看會發現，超級大腦最大的作用就在於把過去模糊的、朦朧的產業細節全都數字化、精確化。
精確的數據以及精準的計算放在產業、城市之中的時候，帶來的往往是整體效率全面提升。
超級大腦恰恰正在建立一種更高效、開放、共享的技術輸出體系，幫助產業共享技術實現數據隨處可存、計算隨處可用、智能隨處可見。憑藉這一數字世界的“操作系統”，保證在雲、邊、端隨時存儲獲取數據、隨時啟動計算。
騰訊雲和騰訊研究院聯合發佈的《用雲量與數字經濟發展報告（2018）》顯示 ，包括製造業等第實體經濟主要構成部分在內的傳統產業“用雲量”年化增速達到278.6%，排在政務服務之後，是2017年行業“用雲量”增速第二名。
這一結果，從側面印證了雲計算、大數據、移動互聯正在與傳統經濟加速融合。“用雲量”變化某種意義上會帶來區域經濟崛起以及落後產業升級。更值得期待的是，“用雲量”的變化可能會帶來更多影響中國經濟格局的情況。
1、某些區域利用雲計算實現區域經濟崛起，比如福建省、海南省。
海南和福建雖然在用雲量的絕對總量上和北上廣深等一線地區還是存在差距，但是在二三線區域是領頭羊。像海南省在2014年開始就在投入政務雲計算中心的建設，並且把雲計算和旅遊業、服務業對接，推動海南省第三產業轉型升級。在未來，雲計算可能會成為一些二三線經濟區域彎道超車的機會。
2、某些產業可以利用超級大腦迅速提升效率，甚至是準確把握供需關係。
前文中提到的幾個產業都是典型案例。特別是工業製造業，雲計算在提升效率的同時，還會讓市場信息越來越透明，企業可以根據用戶需求進行生產。
4月份數字中國建設峰會上，工信部門負責人就提到，工業製造業帶來三點改變：
一是企業的數字化；二是互聯網發展助力下的互聯網製造，通過一個平臺整合所有資源，實施所有調配，有效安排生產、銷售等；三是數字化、網絡化下的工業信息安全。
雲計算與“新計劃經濟”
在人工智能+雲計算+大數據的支撐下，數字經濟正在快速發展。如果具備嚴謹的經濟邏輯，以及客觀的數據模型，很容易對經濟運轉、社會運轉做出相對準確的預測。
以計量經濟學為例，需要運用數學、統計學與電腦技術，建立經濟計量模型，定量分析研究經濟變量關係，通過這種方式來預測經濟走勢。但其中存在幾點問題。
1、經濟數據獲取存在滯後現象，數據的使用價值和判斷準確性下降。
2、採集數據需要付出高昂的成本。
3、數據建模受到個人閱歷、價值觀、知識結構、政治立場或者專業背景的影響。
人工智能+雲計算+大數據可以在一些層面彌補這幾個問題：
1、騰訊雲與合作伙伴的合作，能極大縮短數據獲取的週期，甚至有些數據是實時數據，提高預測的準確度。
2、以合作共建打破數據孤島，大幅降低數據獲取的成本。
3、通過多種數據建模來擬合不同建模下的變化，提供多種預測備案，而不會因為偏見等原因對同一種數據做出不同的推斷。
正因為類似的原因，美國學者安迪·波拉克在2016年甚至提出了“新計劃經濟”的觀點，他指出，遍佈全球的社會基層組織，如果像商業界、政府部門以及研究機構那樣，通過互聯網相互聯絡，分享它們的龐大數據庫和經濟模型工具，那就可以立即向民主的、高效的計劃經濟過渡。
這個觀點也曾在國內被馬雲、劉強東這兩個零售業死對頭所採用。前者說“未來30年計劃經濟會越來越大”，後者甚至說“共產主義在我們這一代就可以實現”。
雖然“新計劃經濟”這個觀點有很多欠妥之處，也遭受到了很多經濟學家的抨擊，但是人工智能+雲計算+大數據在各個細分行業能起到作用，確實能夠為經濟走勢預測提供一定的參考。
對於國家而言，過去龐大的經濟結構無法預料，但在超級大腦的幫助下，一個個微觀企業組織能夠自發根據市場規律展開生產時，頂層建築的市場風險也隨之大幅度縮減。
隨著騰訊超級大腦這種“人工智能+雲計算+大數據”的集大成者進行準確預測、計算，未來企業運轉也許就會像是一款模擬經營遊戲一樣簡單。
歷史學家黃仁宇的“數目字管理”設想，在技術進步的支撐下，正在成為現實。
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