2018年11月28日，清華大學(xué)大數(shù)據(jù)研究中心舉辦“2018清華工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)論壇”，安筱鵬博士在論壇上就數(shù)字+算法定義的世界進(jìn)行了發(fā)言。下面是安筱鵬博士演講的重點(diǎn)摘錄：

幾千年來，人類如何進(jìn)行決策？

幾千年來，人類社會一直面臨的重大挑戰(zhàn)是，如何在不確定性的環(huán)境中進(jìn)行決策？兩千年前，夏商周的首領(lǐng)要開打一場戰(zhàn)爭(猶如當(dāng)年的貿(mào)易戰(zhàn))，是通過占卜來進(jìn)行決策。面對一觸即發(fā)的部落戰(zhàn)爭，出征前面對戰(zhàn)爭結(jié)果的無常，部落首領(lǐng)、諸侯國王們，求助龜殼裂紋、星象占卜，以預(yù)測等各種重大事件的走向，指導(dǎo)重大決策。

五百多年前，西歐封建制度開始解體，宗教改革步伐不斷加快。馬克斯·韋伯在《新教倫理與資本主義精神》指出，企業(yè)家認(rèn)為世俗經(jīng)濟(jì)行為的成功不是為了創(chuàng)造可供于享受和揮霍的財(cái)富，而是為了證明自己是上帝的一個選民。

在這一種情況下，當(dāng)企業(yè)家們面對各種不確定性進(jìn)行決策的時(shí)候，他們的依據(jù)是什么，是新教思想影響著他們的決策，宗教是人類面在不確定性的環(huán)境中進(jìn)行選擇的依靠。

一百年前，愛迪生經(jīng)過幾千次試驗(yàn)發(fā)明了電燈，1969年美國人把人類送到了月球，同年也研發(fā)出波音747并實(shí)現(xiàn)首飛。人類送上月球的每一個決策、飛機(jī)研發(fā)的每一次重大決策的背后是基于什么？是科學(xué)。

今天，我們有了認(rèn)識世界和進(jìn)行決策的新的方法論。

我們清華大學(xué)工業(yè)大數(shù)據(jù)中心在青海有一個風(fēng)電功率預(yù)測項(xiàng)目，能夠?qū)ξ磥恚魈臁⒑筇欤╋L(fēng)機(jī)的風(fēng)力發(fā)電量進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測；美國Uptake公司，需要對卡特彼勒工程機(jī)械運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行預(yù)估，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品全生命周期的服務(wù)；新零售企業(yè)盒馬鮮生，它只賣當(dāng)天新鮮的產(chǎn)品；我們的手機(jī)用戶，每天瀏覽的今日頭條、淘寶看到的首頁都是千人千面。這是一種新的決策方式，這種決策方式叫做“數(shù)據(jù)+算法”。

“數(shù)據(jù)+算法”的決策機(jī)制，不是對已有決策機(jī)制的一種替代，是增加了一種新的決策方式。

并非因?yàn)橛辛俗诮蹋覀兙筒蝗フ疾罚ㄔS多現(xiàn)代人仍在用占卜的方式進(jìn)行決策），占卜的方法在今天仍然很適用。我們用科學(xué)方法、科技的規(guī)律指導(dǎo)人們決策，但是宗教在很多時(shí)候仍然在發(fā)揮很重要的作用。現(xiàn)在我們又有了一種新的應(yīng)對不確定性的方式，就是“數(shù)據(jù)+算法”。

應(yīng)對不確定性是人類永恒的挑戰(zhàn)，關(guān)于如何理解和認(rèn)識不確定性，我們有三個基本結(jié)論：一是只有深刻認(rèn)識不確定性，才能理解數(shù)字經(jīng)濟(jì)的本質(zhì)；二是對不確定性的恐懼是人類社會認(rèn)知的動力；三是不確定性源于信息約束條件下人們有限的認(rèn)知能力。

化解不確定性需要經(jīng)過“三部曲”

我們都面臨著在不確定性的環(huán)境中如何進(jìn)行決策的問題。這些決策正確與否會導(dǎo)致事情的成敗、得失、利弊、對錯、好壞、優(yōu)劣等結(jié)果。而這些結(jié)果又會影響我們個人的幸福（我跟他結(jié)婚我是不是很幸福我不知道），部落的興衰，企業(yè)的成長，國家的繁榮，歷史的走向。

那么，如何來化解這些不確定性，需要經(jīng)過“三部曲”。第一，我們首先要理解這個世界，理解和認(rèn)知這個規(guī)律，這是我們化解不確定性的邏輯起點(diǎn)；第二，理解之后我們要預(yù)測將會發(fā)生什么，這是做出決策的基礎(chǔ)和依據(jù)；第三，我們要去控制，是將決策付諸行動的具體路徑。所以我們剛才講的所有，無論是占卜也好，科學(xué)、宗教、哲學(xué)、科學(xué)也好，從本質(zhì)上來說，都是來告訴我們?nèi)绾位庠跊Q策的時(shí)候面對的種種不確定性。

對不確定性認(rèn)知的分野：從哲學(xué)到科學(xué)

我們?nèi)绾蝸碚J(rèn)知不確定性，從哲學(xué)來看，在古希臘一開始就分成了兩種不同的學(xué)派，到了近代形成了以笛卡爾為代表的確定性世界，認(rèn)為這個世界是有序的、統(tǒng)一的、必然的、精確的及可預(yù)見的；而尼采、康德認(rèn)為這個世界是無序的、差異的、隨機(jī)的、模糊的不確定性世界。

從科學(xué)來看，由哥白尼“日心說”到伽利略再到牛頓三大定律，近現(xiàn)代科學(xué)成就不斷強(qiáng)化人們基于確定性邏輯規(guī)律的認(rèn)知，使得我們認(rèn)為所有的世界，都可以用確定性據(jù)描述。然而，海森堡的“測不準(zhǔn)”原理、哥德爾的不完全定理，阿羅社會選擇理論不可能性定理，并稱為二十世紀(jì)不確定性的三大發(fā)現(xiàn)。我們發(fā)現(xiàn)很多時(shí)候，這個世界并不是像牛頓定律所描述的那樣是確定可預(yù)測的。

從經(jīng)濟(jì)學(xué)來看，對于不確定性的認(rèn)知，始于芝加哥學(xué)派創(chuàng)始人奈特，將不確定性引入到經(jīng)濟(jì)學(xué)，打破了經(jīng)濟(jì)學(xué)研究中此前一般均衡分析為核心的對確定性環(huán)境的假設(shè)。對不確定性我們認(rèn)為是信息經(jīng)濟(jì)學(xué)、行為經(jīng)濟(jì)學(xué)、制度經(jīng)濟(jì)學(xué)、演化經(jīng)濟(jì)學(xué)的一個基礎(chǔ)理論。

最后我們大家熟悉的，從信息論來看，信息是干什么的，克勞德·香農(nóng)定義“信息是用來減少隨機(jī)不確定性的東西，信息的價(jià)值是確定性的增加”，信息最重要就是要減少不確定性而增加確定性。

什么是企業(yè)？企業(yè)的本質(zhì)是什么？

我們今天討論的是工業(yè)大數(shù)據(jù)，那么我們回到企業(yè)，什么是企業(yè)？企業(yè)的本質(zhì)是什么？我認(rèn)為在不確定性的世界中進(jìn)行決策是企業(yè)最本質(zhì)的屬性。

面臨這些問題，企業(yè)有各種各樣的決策，在信息不完備、不確定性的環(huán)境中決策，包括：新品開發(fā)是決策，客戶定位是決策，營銷策略是決策，研發(fā)組織是決策，供應(yīng)鏈選擇是決策，交付周期是決策，庫存管理是決策，排產(chǎn)計(jì)劃是決策，商業(yè)模式是決策，所有的都是決策。

那么企業(yè)如何進(jìn)行決策，對于應(yīng)用工業(yè)大數(shù)據(jù)來說，怎么支撐企業(yè)決策？就是要將正確的數(shù)據(jù)，在正確的時(shí)間，以正確的方式傳遞給正確的人和機(jī)器。這就是基于工業(yè)大數(shù)據(jù)，在不確定性的環(huán)境中如何形成決策。

談一個紅領(lǐng)的例子，青島紅領(lǐng)是一家個性化定制服裝企業(yè)，是國家智能制造的試點(diǎn)示范企業(yè)，有些企業(yè)高管參觀后感到非常失望，因?yàn)闆]有想象中一排排機(jī)器人、一條條先進(jìn)生產(chǎn)線、忙亂而有序的AGV小車，而是一排排的工人在用手工的方式加工衣服，是一個典型的勞動密集型企業(yè)生產(chǎn)場景。

企業(yè)家們感到困惑的是，這樣一個典型的勞動密集型企業(yè)為什么是智能制造的試點(diǎn)示范企業(yè)？有人說他跟富士康沒有區(qū)別，不是沒有區(qū)別，而是根本就比不上富士康，富士康的自動化生產(chǎn)線、切片機(jī)、機(jī)器人是非常先進(jìn)，紅領(lǐng)跟富士康有什么不同呢？

我認(rèn)為自動化分為兩種。一種自動化是生產(chǎn)裝備自動化，叫做看得見自動化，機(jī)器換人，立體倉庫，忙碌而有序的AGV小車。還有一種叫做看不見的自動化，就是數(shù)據(jù)融合在物理世界里面自動地去流動，把正確的數(shù)據(jù)在正確的時(shí)間傳遞給正確的人和機(jī)器。當(dāng)你采集一個人上身的18個部位，22個指標(biāo)之后，這一個指標(biāo)首先自動生成一個適合這個人體型的一個版形，自動生成一個數(shù)控機(jī)床的加工指令，自動生成200個工序的加工工藝，定制化生產(chǎn)跟規(guī)模化生產(chǎn)相比，其復(fù)雜度、面臨的不確定性遠(yuǎn)遠(yuǎn)地超出幾個量級。

算法：將不確定性轉(zhuǎn)化為確定性的最優(yōu)路徑

軟件如何解決這一個問題，我想最基本的一個語言就是“if…then…”,將不確定性轉(zhuǎn)化為確定性。“if:A”“if:B”是不確定性的，而“Then A1”“Then B1”就變成了一個確定性，這一轉(zhuǎn)變過程就需要算法。那么把不確定性轉(zhuǎn)變?yōu)榇_定性是否準(zhǔn)確呢？這取決于你的數(shù)據(jù)及時(shí)性、準(zhǔn)確性、完整性。

在過去的一兩百年已經(jīng)完美地解決了產(chǎn)品的成本質(zhì)量效率問題，而個性化定制出現(xiàn)的時(shí)候，過去已經(jīng)解決了成本質(zhì)量效率問題又重新冒出來的。不確定性又重新增加了，怎么解決？需要“數(shù)據(jù)+算法”。美國國家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院，對智能制造有一個定義，這個定義的核心詞，我認(rèn)為就是要對不確定性系統(tǒng)增加它的確定性。

做一個總結(jié)，如何能夠把正確的數(shù)據(jù)在正確的時(shí)間，以正確的方式傳遞給正確的人和機(jī)器，需要具備兩個條件：一是隱性數(shù)據(jù)的顯性化，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的完整性、及時(shí)性、準(zhǔn)確性，把大量蘊(yùn)含在生產(chǎn)制造過程、經(jīng)營管理、客戶行為、全生命周期服務(wù)的隱性數(shù)據(jù)不斷被采集、匯聚、加工。二是隱性知識的顯性化，就是對工業(yè)研發(fā)技術(shù)、生產(chǎn)工藝、業(yè)務(wù)流程、員工技能、管理理念等知識的邏輯化、數(shù)字化和模型化，使得大量隱性工業(yè)知識被固化在各類軟件和信息系統(tǒng)中。

一方面，我們有及時(shí)、完整、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，另一方面，我們有大量的隱性知識顯性化的軟件，不斷將這些數(shù)據(jù)輸送到這些軟件中間，進(jìn)而將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息、信息轉(zhuǎn)化為知識、知識轉(zhuǎn)化為決策，再用決策去優(yōu)化我們所看到的物理世界。

在這一過程中軟件是核心。那么，軟件是什么？軟件的本質(zhì)是事物運(yùn)行規(guī)律的代碼化，構(gòu)造了數(shù)據(jù)自動流動的一套規(guī)則體系，無論是愛因斯坦的質(zhì)能方程，還是牛頓的三大規(guī)律，都是我們認(rèn)識這個物理世界的方式。我們把規(guī)律模型化、模型算法化、算法代碼化、代碼軟件化，再用軟件化去優(yōu)化，我們構(gòu)建了三個世界，物理世界、意識世界、數(shù)字世界。

過去，人類直接面對這一個物理世界，而今天，我們找了一個代理人，這一個代理人是誰呢？就是賽博空間。就像無人駕駛，過去我們要自己開車，現(xiàn)在你不需要自己開，你找一個代理人，這一個人叫無人駕駛，幫助你去感知、決策、執(zhí)行。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的本質(zhì)：數(shù)據(jù)+模型=服務(wù)

兩年多前，我曾去過達(dá)索公司，達(dá)索公司有一個科學(xué)家給我們講心臟的構(gòu)造，講心臟中離子濃度梯度穿過心肌細(xì)胞的脈沖變化，講心臟的某一塊肌肉的拉力極限是多少。

這樣一個我們認(rèn)為的軟件公司，跟很多醫(yī)院一起研究心臟的構(gòu)造、機(jī)理，他們要研究心臟的運(yùn)動規(guī)律，物理的、化學(xué)的、生物的運(yùn)動規(guī)律，他們把這一個運(yùn)動規(guī)律模型化、模型算法化、算法代碼化，最終是要構(gòu)建一個數(shù)字心臟。

研發(fā)這一個數(shù)字心臟的科學(xué)家就是達(dá)索公司的部門高級總監(jiān)（Steve Levine）史蒂夫·勒溫博士，原因是他的女兒杰西（Jesse），一出生就被發(fā)現(xiàn)主動脈和心室存在異位的情況。在她兩歲時(shí)，由于心臟生理系統(tǒng)發(fā)生故障，杰西便安裝了心臟起搏器，并且每年需要做心臟手術(shù)。每次手術(shù)之前，醫(yī)生都需要讓史蒂夫簽字，并告訴他你的女兒推進(jìn)手術(shù)室之后有可能會失去生命，史蒂夫每一次都深受煎熬，他夢想有一天能研發(fā)這樣一個數(shù)字心臟。

這一個數(shù)字心臟有什么價(jià)值呢？用我的話說，就是“數(shù)據(jù)+算法=服務(wù)”，構(gòu)建了一個數(shù)字心臟，首先對心臟做了一個造影，造影是干什么？采集數(shù)據(jù)，建立了一個數(shù)字模型，實(shí)現(xiàn)四類功能：一是描述，這一個物理世界發(fā)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(yù)測，如果沒有人為去干預(yù)，半年之后、一年之后、兩年之后，這一個血管從堵到30%發(fā)展到70%，另外一個旁支血管也會堵，它會告訴你將會發(fā)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(shù)，給醫(yī)生提供一個解決方案供參考。

在這一過程中，數(shù)字心臟可以幫助我們改進(jìn)醫(yī)療設(shè)備的研發(fā)效率、預(yù)測器械植入心臟的功能、進(jìn)行心臟復(fù)雜醫(yī)學(xué)教學(xué)、加快科研創(chuàng)新轉(zhuǎn)化為臨床醫(yī)學(xué)實(shí)踐。

所以“數(shù)據(jù)+模型”，或者“數(shù)據(jù)+算法”構(gòu)造了我們認(rèn)識這一個世界新的方法。

如果說我們把過去人類社會認(rèn)識客觀世界的方法論做一個總結(jié)的話，可以有四個階段。一是理論推理，天才科學(xué)家通過“觀察+抽象”去認(rèn)識這個世界，比如牛頓的定律，愛因斯坦的相對論；二是實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，愛迪生發(fā)明電燈泡，我們現(xiàn)在發(fā)明汽車做二三十次碰撞實(shí)驗(yàn)，飛機(jī)做風(fēng)洞實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證；三是模擬擇優(yōu)，在虛擬世界里面去實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)物理世界的規(guī)律，再反饋到現(xiàn)實(shí)世界指導(dǎo)人們的實(shí)踐，高鐵、飛機(jī)不用做幾千幾萬小時(shí)的風(fēng)洞試驗(yàn)，汽車不用做幾十次碰撞實(shí)驗(yàn)，這些都可以在虛擬世界去完成，通過數(shù)字世界的模擬選擇最優(yōu)化的結(jié)果；四是大數(shù)據(jù)分析，就是通過大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)物理世界新的規(guī)律。無論是模擬還是大數(shù)據(jù)分析，它背后的邏輯都在用“數(shù)據(jù)+算法”的模式。

過去你整天在實(shí)驗(yàn)室做實(shí)驗(yàn)，現(xiàn)在有一部分實(shí)驗(yàn)可以在計(jì)算機(jī)里面去做。對于制造業(yè)也是一樣，過去架飛機(jī)從立項(xiàng)到交付需要二十多年的設(shè)計(jì)制造過程，現(xiàn)在只需要五六年的時(shí)間，因?yàn)槿藗儤?gòu)建了一個新的認(rèn)識和改造世界方法論。高鐵可以通過虛擬的高鐵在虛擬的京滬線上跑起來，運(yùn)行到兩百公里、三百公里、五百公里時(shí)速，來測它的穩(wěn)定性，通過快速迭代，構(gòu)造了一個改造和認(rèn)識世界的方法論即“數(shù)據(jù)+模型”這一新方法論。

數(shù)字化的邏輯殊途同歸：數(shù)字孿生

可以設(shè)想一下，未來十年、二十年、三十年之后，或者我們思考一個問題：數(shù)字化的終極版圖是什么？從未來看現(xiàn)在，我們今天所看到的物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、工業(yè)軟件等技術(shù)，都是未來數(shù)字化終極版圖的一個碎片，ICT技術(shù)發(fā)展及應(yīng)用的過程，就是我們不斷把這個碎片化的模塊拼一個幅完整版圖過程，我們都是拼圖人。

那么形成的最終圖景是什么呢？答案就是數(shù)字孿生，就是我們不斷地把碎片化物理世界數(shù)字化后，在CYBER空間構(gòu)造成一個碎片化的數(shù)字孿生體，然后把這個碎片化的孿生體拼成一個完整的數(shù)字孿生體，直至構(gòu)造一個數(shù)字孿生的世界，從我剛才講的數(shù)字孿生的心臟，數(shù)字孿生的飛機(jī)，數(shù)字孿生的建筑，到數(shù)字孿生的城市，我們都走在構(gòu)造數(shù)字孿生世界的大道上。

我們在虛擬世界構(gòu)造一個數(shù)字孿生，并且不斷的與物理世界進(jìn)行交互、優(yōu)化，這樣的一個過程將會經(jīng)歷三個階段，即局部的數(shù)字的孿生階段，靜態(tài)的數(shù)字孿生階段和動態(tài)的數(shù)字孿生階段。

那么動態(tài)的數(shù)字卵生階段需要什么時(shí)候?qū)崿F(xiàn)，可能需要二十年或者更長的時(shí)間，現(xiàn)在我們僅僅處于一個局部的數(shù)字孿生階段，而靜態(tài)的數(shù)字孿生，就是在虛擬世界里構(gòu)造一個物理世界，但數(shù)據(jù)不是實(shí)時(shí)的，需要一個周期。

最后做一個總結(jié)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的本質(zhì)，就是“數(shù)據(jù)+算法=服務(wù)”。這數(shù)據(jù)來自于機(jī)器數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、產(chǎn)品模型數(shù)據(jù)，需要物聯(lián)網(wǎng)、傳感器等不斷獲取。算法部署在云端，包括兩種形式。一種是機(jī)理模型、一種是人工智能模型或者叫做大數(shù)據(jù)模型。“數(shù)據(jù)+”，“+”是什么？“+”就是網(wǎng)絡(luò)，5G、NB-IoT、TSN、以太網(wǎng)等等，數(shù)據(jù)+算法帶來了服務(wù)，這個服務(wù)包括四個層次：一是描述這個世界（發(fā)生了什么？），二是診斷這個世界（為什么發(fā)生），三是預(yù)測這個世界（將會發(fā)生什么？），四是進(jìn)行決策（應(yīng)該怎么辦？），最后實(shí)現(xiàn)優(yōu)化資源配置效率。這是一種全新的認(rèn)識和改造這個世界的方法論。