5G時代對中國是危還是機？

    上兩周出版社編輯告訴我，我去年寫的新書《5G時代》下個月要上架面市了，為了拉動下市場銷售，問我是否可以安排在8月份做一次直播，在公在私我都不能說不行。

后來我想來想去覺得不能只說好話，還是要講些實話，對5G的溢美之詞是全球共識，而中國在今天卻為此面對著前所未有的巨大沖擊和嚴峻挑戰，當國人為華為撐腰打氣的時候，我們不能不清醒地認識到，我國的高科技發展還一直被人家卡著脖子，而且最近對方下手越來越重了。

     不管我們對5G時代有多么豐富的想象，多么真情實意的向往，多么善良美好的憧憬，可是到今天我們不能再無知地只懂得為其鼓掌叫好，而看不到這也可能是對我們過去取得的財富、資源、成就、地位最為嚴重的一次洗劫。

我最近在上多年好友田俊國老師的心力訓練課程，卻在他贈送的《領導力》課程里面聽到一個金句：“思維跟不上時代的時候，就是領導力大權旁落的時候”，毫無疑問，萬物互聯、萬事成數的5G時代是一個工作生活都徹底數字化的時代，而對于中國絕大部分組織領導人比喪失權力更加考驗的，已經不僅僅是思想落后于這個時代的問題，而是造成這種思維落后背后的缺乏堅實的數據支撐和數學基礎的問題。

      有效的組織行為以正確的認知作為基石，而組織認知和個人認知天然存在巨大的差異，無論是現代的認知心理學還是傳統的程朱理學、陽明心學，我們一直研究的都是關于個人的認知，我們說個人的認知是有很多與生俱來的先天優勢的，我們后天努力和習得也離不開以發揮這些先天稟賦為基石。

      最近我在陪女兒讀一本少兒科普雜志，才知道病毒是介乎于生命與非生命之間的一種跨陰陽兩界的物質存在，就此可以鐵證我們對自然生命能量的理解還是何等的膚淺，任何一個個體生命，與生俱來就擁有了生命所賦予的巨大認知潛能，這毫無疑問不是任何一個人類組織生命可以比擬的生命潛力。

       如果說我們很難看清不確定的未來，當下我們能做好的下一步就是守護好自己的底線。今天，我們的底線在哪里？哪些是我們的短板和弱項？歸根到底還是我們如何認知自己和自己的對手的問題。所謂知己知彼，我這里說的對手并不是特指某個陣營或者某個敵人，而是泛指當前威脅或者限制我們生存發展的外在問題或者風險挑戰勢力，我們了解它們嗎？我們有能力打敗它們嗎？這就關乎我們認知的問題。

       不管各類中國組織的當家人是無知還是無能，很多組織層面認知的問題都在今天轉化成為了越來越災難深重的數據問題，如果現在他們還熟視無睹地自我感覺良好，我只能說這是傲慢與無恥。

       所以我今天想談的是一個這么沉重的大命題，討論它本是需要做大文章的，最近幾個月我也一直在思考，只是越想發現頭緒越多，牽扯的內容越龐雜，關系更混亂。

       而眾所周知越來越嚴峻的國際形勢，中國正在面對重大挑戰，也有重大發展機遇，歷史到了非常關鍵的十字路口，現在已經容不得我們有大把時間來細想了，必須采取行動做對下一步，所以我今天還是做一個引子，把大體思路粗理一次，這次是希望對自己也能拋磚引玉。

       還沒切入正題，已經啰嗦了近千字。

拿來主義無法解決中國科技發展的問題

      估計很多朋友現在都非常自豪中國的科技發展成就，我作為長期在一線工作的科技工作者，我可以結合自己的學習和工作經驗指出，大家不能被眼前的上進勢頭沖昏了頭腦，到目前我國大量的科技成就還是拿來主義的勝利。

      早年我是學習過船舶工程和建筑工程的，船舶是我本科專業，我在讀書的時候，我們大量使用的都是上世紀六十年代之前的蘇聯技術，我們所學習的理論基礎，我們在設計中使用的參數基本都是來自蘇聯。在學校，我曾經花幾乎3個月畫了一條噸位不算太大的船體設計圖，老師手把手教我們大量參考的是蘇式60船型參數，沒有這些參數我們甚至連船的龍骨都畫不出來，后來我們學習的建筑技術也基本是這樣的情況。

       后來我轉去搞計算機技術，所接觸的就徹頭徹尾是美國來的技術了，在上世紀九十年代，國內計算機民族產業僅有個人電腦(PC)漢化技術一項了，當時中國計算機軟件業的支柱幾乎都是做漢化技術起家的，說起來有些滅自家威風，但事實的確如此。

       當年我們還沾沾自喜于個人電腦應用的推廣和普及成就之時，當我參加銀行工作并接觸IBM的大型機之后，發現個人電腦是九頭牛面前的一毫毛，過去在個人電腦所掌握的技術幾乎細小得不值一提，我當年想學習IBM技術根本不可能在書店中找到觸及其皮毛片言只語的資料，更別說完整的漢字出版教材，IBM提供的打印版英文技術資料(電子版是不會給的)一套卻足足有一立方米，而當年在業內熟悉這些IBM資料目錄編碼規則的人都成為了足以讓我們膜拜的專家。

       即使進入了互聯網大數據時代，大家可能欣喜于國內終于產生了BATJM(百度、阿里、騰訊、京東、美團)這樣令我們揚眉吐氣的科技獨角怪獸了，可我們這些搞技術的人都知道連TCP/IP這樣互聯網最常用的協議都是美國人搞的，而TCP僅僅是上萬個互聯網協議中常用的一個而已，我本人曾經研究過十多份互聯網標準協議的英文原文(RFC文檔），費不少心血在里面打個小補丁，卻已經讓我在國內核心學術期刊發表了幾篇論文。

        其實自從洋務運動以來，中國就已經以非常開放的心態學習西方的科學技術，我們也必須承認，我們運用拿來主義在很短時間內跑過了別國很多年的工業化現代化發展路程，這方面拿來主義發揮過不可磨滅的歷史功績，如果我們當初不借智它山之石，中華民族偉大復興恐怕還要蹉跎很多年。

       拿來主義雖然能讓我們在短短時間內建設了不少高聳入云的摩天大廈，可是這些大廈的地基是打在別人建構的沙石基礎之上的，其實人家根本不用卡我們脖子，只要把我們腳下的石頭搬開，就足以把我們摔得體無完膚。前段時間我和那些在名校做教授的同學聚餐，同學告訴我放心，我國各關鍵部門所用信息系統均為自主開發之底層技術，諸如北斗等等，這些早年非常困難的情況下也要自己爬著搞的基礎技術，在今天看來真乃先見之明也。

      拿來主義對我國可持續發展的效用空間隨著日趨嚴峻的國際形勢已經越來越小，一則我國也從跟隨者貼近領導者的后背，不少領域甚至我國已經洞穿了領導者的天花板，如果我們不超越他們自身都很難發展；二則無需諱言，現在的美國很后悔懊惱高科技上讓我們占了多大便宜似的，打壓我們已經成為其舉國上下共識，其科學家們的國界思想也讓我們不得不防。但這對于我國未必不是好事，脖子被人家卡一下反而可以讓我們腦子放棄幻想更清醒，一時的憋氣掙扎一下換回長久的自主呼吸，斗爭中求生存才能長存。

       我在國際IT巨頭工作多年，非常感激從這家IT巨頭身上積累而得的知識經驗和方法，在巨頭的肩膀上看國內同行的能力和表現，的確能看出很多數據短板和弱項，這倒并沒有讓我產生多少優越感，反而常常引發我的憂慮和無奈。

以前我們非常善良地相信科學技術無國界，只要我們虛心總不至于讓老師反感。可是核心科技和話語權始終還是別人的，我們想拿也拿不來，在別人話語權下發展技術無論如何都是仰人鼻息的，數字化時代的話語權爭奪日趨激烈，這個對方輸不起，而從對方蠻橫粗暴的態度來看，我們輸了也沒好日子過，這是我的憂慮。

      而當我希望盡快把我從IT巨頭上學到的東西轉化為國內組織發展新動能的時候，有時也會遇到不少一廂情愿的無奈。可能大家都習慣了拿來主義的便利了，很多國外來的樂高積木我們用得很順手，也能解決我們現在的技術和管理問題啊，用順手了就不再想重新發明積木了，可這種戰略上的懶惰恰恰是未來我們最大的生存危機，今天國際上最新的積木模塊已經早不再是我們手上這些了，當我們還在用這些老的器具繞彎彎，而人家也對我們的能力又知根知底，正等著把我們引進他們布置好的陷阱和套路呢。

我們看到很多卡脖子表現在數據，而背后恰恰是數學

     而在我接觸的國內很多數據應用規模已經很大的單位來說，他們都普遍還沒有意識到有多少卡脖子的問題，真的沒有問題嗎？在我看來，非也，他們沒有感覺自己脖子被卡著，因為他們不但習慣了不惜代價購買國際上先進的技術做積木，更沒有意識到維護自身數據權益的重要性，沒有主動向技術產品廠家聲索數據的控制權，花了很多錢買回來的都是數據黑箱。

      我此前好多篇文章已經反復地說過，即使現在“技術是別人的，數據始終是自己的”，而對于很多組織的領導人來說，根本就沒想過數據是自己的資產或者財富，而很多系統的操作用戶都是基層員工，就更不可能關心界面背后的數據流去了哪里，而當自己的生產或者業務發展到一定程度，發現很多進一步的技術研發或者創新需要使用過去自己的歷史數據的時候，居然拿不出來，這時候去找廠家要才發現人家早就設置好了各種技術壁壘，每每到了這個時候才嘗到自己脖子被卡著難以呼吸的滋味。

      我過去反復推崇PLA（產品生命周期）和DigitalTwin(數字孿生)之父Michael Grieves的相關觀點，對于現代科學技術和物質生產而言，無論是精益還是創新，我們都需要有更多的數據。

      在精益的領域，信息是那些被浪費的物質的替代品，沒有數據我們就還一直不知深淺地浪費大量寶貴的不可再生的物質資源而不自知，這個當然很要命，我們不能再以消耗環境為代價發展自己的經濟了，沒有綠水青山，即使有了金山銀山子孫后代的福祉也蕩然無存。

      而更要命的是創新，創新不但要基于過往積累的大量經驗，也要獲取更多新的信息，這些信息包括來自自然世界和人類社會，而代表的是人類最前沿的理解能力和認知水平，大數據不代表信息和知識本身，但是今天所有顯性化的信息和知識的載體，無數據就無創新是至理名言。

      工業4.0的世界各國已經到了一個創新競爭白熱化的階段，創新是一種誰都不能回避的斗爭手段，不創新就落后，落后就挨打，對手最近的霸凌態度把我們一下子拉回一百多年前對八國聯軍面目猙獰的記憶，如果我們手上沒有讓對方忌憚的殺器，恐怕今天的遭遇比一百年前還慘。大家注意了，美國最近放松了對智能武裝無人機的出口管制了，如果大家看過好萊塢大片《鷹眼》，里面那些殺人無人機神通廣大、機智過人的場景，人命在其面前，連草芥都不如的弱小和可憐，這里沒有任何人性可講。

      我國作為一個人口大國，也必然是一個數據生產大國，5G實現萬事萬物的高度數據化，今天從技術上生產大量數據已經門檻極低，大量的傳感器結合5G和各種物聯網技術，大量數據采集完全不是問題了，而人類社會所有生產活動和生產關系都搬上云以后，解決數據問題已經關乎我們的生死存亡，這個好比我們的人口基因信息已經涉及國家安全，雖然我國已經做了各種出口限制和保密措施，我想堵終歸是堵不住的，風險只能控制和延緩，而我們自己擁有更為詳盡的遺傳信息數據，在認知上處于領先位置，才是保護我們人口基因安全的必要條件。

      當擁有數據不再是一個問題的時候，真正的問題才浮出水面，這個問題也顯得很矛盾：“這些數據有什么用啊？”大家別笑，我最近一個咨詢項目的業主董事長還真很嚴肅問過我這個問題，我當時卻發現百口莫辯，一時語塞。

      我相信很多數據工作者都有這種感覺，當我們認為自己是苦口婆心提醒領導要重視數據的時候，只要領導反問數據怎么用就足以把我們擊倒。是啊，這些數據有什么用啊，能夠回答的只有靠面向解決問題的數學模型了。注意了數學模型不是數據模型，數據模型只是裝水的容器，數學模型才是能讓數據點石成金的核反應器，如果我們無法讓數據轉化成黃金（價值），再多的數據在我們面前也只能是壓得我們喘不過氣的大山石頭。

      數學模型是什么？數學模型就是我們用數據來解決現實世界問題的認知工具和方法手段，即使123這樣最簡單的計數，當初一萬多年前發明出來也是為了解決社會物質生產過程中的經濟管理問題，誠如劉薰宇老先生說的：“我們沒有充分抽象的力量，不能將一些事實聚在一起，發現它們真正的因果關系。因而我們也找不出一條真正趨吉避兇的路！”

      我認為今天在精益和創新兩個層面卡我們脖子的科學技術和組織管理問題，說白了還是我們不知道要用什么數據來做什么才能解決這些問題的問題，因為我們沒有支撐自己從規律分析的層面解決這些問題的數學模型，于是我們還不能走出一條獨立自主、不被人家卡脖子而真正趨吉避兇的路。

重新認識數據工作

      到這里，我相信大家都明白了要解決我們發展中的卡脖子問題，必須依賴自己，依賴自己的什么？依賴自己那些能夠轉化成數據的隱性知識、經驗和能力，在結合數據管理工作的基礎上建立自己和人工智能向數據學習的數學模型，簡單概括成要做好的數據學習和管理工作，再簡而言之，管理和學習是數據工作的一體兩面，管理數據是為了學習數據，數據學習才能更好的管理數據，雞生蛋蛋生雞，可以籠統稱為數據工作。

      數據工作對于我是老生常談，各種培訓咨詢我都是三句不離本行，可是講了成千上萬次我卻發現自己還是沒能講好。努力講好總是希望找到新的更好的解釋，給出更好的定義，可是我認為今天最好還是不要再下新定義，因為5G時代我們人類一切思維活動都要融入數據工作，這是人類社會智能文明不可逆轉的認知發展趨勢。

      我們會發現不但接觸物質世界要依賴各種數字化裝備的數據，而且我們自己越來越多的言行舉止、音容笑貌乃至起居飲食、舉手投足、立行坐臥、呼吸吐納都在慢慢關聯到各種各樣的數據，這當然有些扯遠了，可是當人類所有的思維都和數據有關的時候，還要組織來干嗎？

     組織存在要干嗎，組織存在的原因還是因為創造產品，畢竟今天的產品都不可能由一個人乃至一個企業可以完成全部的生產工藝環節，擁有相關數據才有生產能力，也才能參與到相應的社會生產關系，也才有組織繼續存在的理由。今天，建構新的生產關系需要靠數據，而要形成新的生產力，沒有應用數學的能力，前面的都是扯淡。

       所以，今天數據工作是什么，我認為本質上還是更好解決組織認知問題的工作，而對于組織而言，數據學習已經成為組織認知與組織溝通的主要形式，我們談數字化轉型，方向是數據價值，方式是數據學習，方法是數據管理，而這一切的數據工作，都寄托在數學模型的建構和應用上才能轉化成現實中的生產力。

      因此數據工作是5G時代里提升我們認知水平和能力的數學建模和應用工作中不可或缺的基礎部分，唯有如此，我們才不至于因為思維落后于5G時代而被淘汰。

（初稿完成于2020年7月31日）