在抗击疫情的巨大考验下，以人工智能为代表的高科技从幕后走上台前，发挥了重要作用。
当疫情消退后，经济增长的长期命题再次成为外界关注的首要焦点。
在此背景下，智能经济的加速崛起也带来了重要的增长点。
2020年9月，李彦宏新书《智能经济》出版。
这也是李彦宏自2016年世界互联网大会上首次提出“智能经济”概念以来，首次全面阐释“智能经济”概念。
李彦宏认为，人工智能驱动的智能经济将带来三个层面的重大变革和影响。
首先是人机交互方式的改变；其次，智能经济也将给IT基础设施层面带来巨大变革；最后，智慧经济将催生许多新业态。
交通、医疗、城市安防、教育等，各个行业正在快速走向智能化。
新的消费需求、新的商业模式将层出不穷。
在本书新书研讨会上，中国科学院大学经济管理学院的教授和吕本富发表了主题演讲，通过生动的理论和案例阐述了他对智慧经济的理解。
以下为演讲实录。
大家下午好，今天我主要跟大家分享四个问题，分别是从电力到算力、算法的价值、数据的价值、企业运营模式的变化。
当我第一次听到“智能经济”这个词时，我有些排斥。
因为我们刚才讲了信息化和信息化的融合，现在我们讲的是数字经济。
数字经济在发展特别完善之前，似乎正在向智能经济过渡。
是不是有点快了？后来我发现其实没那么快，因为我找到了几个确实可以归入智能经济范畴的公司例子，所以我觉得智能经济这个词还是蛮实用的。
算力取代电力，成为新基建的核心。
2017年9月4日，爱迪生亲自合上开关，纽约第一个商业电网开始运行。
那时，纽约的夜空变得更加明亮。
四年后，西屋电气创始人西屋电气在美国建造了第一个商用交流电力系统。
如果你回顾历史，你会发现直流电和交流电有过一场非常精彩的较量。
电力发展以来，历届电力基础设施建设现在都是围绕电力展开的，因为电力是工业经济的源泉，是工业时代的象征。
一轮又一轮重大电力基础设施建设，美国人率先开启了电力时代，为美国经济注入了强劲动力。
最终，美国取代欧洲成为新的世界中心。
过去，我国工业化落后，后来赶上了。
十年前，英国用工业用电量来评价中国的GDP，俗称克强指数。
数字经济时代之后，恐怕我们已经不能再用电来评价了。
现在我们用一个新的术语叫算力来评价，所以我们从“克强指数”过渡到“算力指数”。
算力为何能成为新的主角？现有手机用户12.9亿，个体户1亿。
在淘宝上卖东西的人被称为数字个体户。
数千家企业在线进行各种交易，而这些交易都是由算力支撑的。
你可以想象，没有计算能力，如何完成电子商务交易？算力不仅可以支撑电商交易，AR、VR、自动驾驶、工业互联网等所有操作都需要算力来支撑。
不仅这些新经济企业提供算力支持，传统工业制造仍然需要依赖计算实例。
根据麦肯锡的研究，传统制造业每投资1美元的计算能力可以产生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，为中国数字经济打造新的基础。
换句话说，传统企业的数字化转型也成为一大领域。
算力正在取代电力，成为新基建的核心，或者说新生产力的核心。
我们评价北上广的时候，不一定是看经济发达地区用电量多少，而是看算力有多少。
5G、互联网、人工智能、数字孪生、云计算、边缘计算、算力正在推动万物互联向万物智能的转变。
我相信万物智能都有五层架构。
第一层架构是底层技术支撑，包括各种服务器技术支撑和各种硬件设施。
第二层是数据+算力+算法的运行范式，第二层也是最重要的。
第三层次是描述-诊断-预测-决策的服务机制。
万物智能一定是人与机器协同工作的人机决策。
第三个层次也称为四个范式。
第四层是消费方和供给方的协同匹配。
一切智能化都必须是定制化、精准匹配的。
第五层是协同、自动化、全球化的治理体系。
万物智能都要和系统相连，数据如何流通，隐私如何保护。
比如，人工智能是否正在有序替代劳动力？比如，如果百度造的无人驾驶汽车里没有人，发生交通事故谁来负责？这就是所谓的治理体系。
因此，万物智能的五层架构是智能经济的核心。
智慧经济的融合类似于核聚变，将技术创新、商业模式创新、投资机制等塑造到新的基础设施中，从而定义新的商业模式和新的经济格局。
智慧经济将呈现新的运行规律。
从过去的信息化与信息化融合，到数字经济，再到现在的智慧经济，我认为这个范式是成立的。
新的运行规则利用数据流的自动化来化解复杂系统的不确定性，实现资源的优化配置，从而支撑高质量发展。
算法算力的价值必须有应用场景，场景意味着各种算法。
人类的很多事情都可以通过计算机算法来预测，比如购物、约会、投票等。
模式主要有情绪检测、精准服务、政策方向选择三种。
这些算法决定了机器的智能程度。
目前最著名的智能算法就是人机竞赛。
AlphaGo战胜韩国棋手李世石，似乎在宣告人类永远无法战胜机器。
人类在围棋领域已经退出历史舞台，即使是最厉害的九段棋手也无法战胜算法。
背后是什么？幕后是分段函数。
现在AlphaGo已经升级，被称为AlphaZero，它不再与人类下棋。
它用机器的左右手下棋，就像周伯通用左右手打败了世界上最好的棋手一样。
AlphaZero下的棋远远超过了人类的智力，这意味着人类在围棋领域已经彻底臣服了。
当然，从经济角度来看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、今日头条都拥有匹配人和信息的智能算法。
例如，百度是人和信息的结合体。
通过智能算法将信息与您匹配。
我们这里讲智能算法，就以美团为例。
美团的订单派送方式已经经历了三代的演变。
第一代是人工调度。
你的订单谁发货，谁就有好的后台服务人员。
这显然是不公平的。
第二代，骑手看到订单就抢单。
如果我不能把它们送给我该怎么办？因此，我们过渡到第三个订单系统来调度订单，它考虑了4个用户因素、5个骑手因素、4个订单因素，总共13个因素。
假设每个骑手发送10个目标，再考虑我们刚才提到的十几个因素，计算量就是×10阶的50次方。
也就是说，需要如此大的计算量才能计算出送货员的最佳路线。
人工智能需要大量的计算能力，需要在0.1秒内给出最优路线。
事实上，在 99.5% 的情况下，送货员可以在几毫秒内规划出最佳路线。
本质上，这说明因算力而选择个性化路线，已经是人工智能的标志，也是智能经济的标志。
除了算法之外，没有数据就无法实现数据的价值。
2000年，英国科学家理查森加入了英国天气战争。
作为一名物理学家，他很快就总结出了空气动力学方程，这意味着他可以利用自己的数学知识和物理知识来控制第二天的局势。
不过，理查森的方程直到第一次世界大战结束后才被应用，因为预测第二天的空气需要六周的准备，包括上山、下到大海的测量等，所以理查森的方程毫无用处。
到了 20 世纪，我们预测未来 3 天天气的准确率达到 95%。
既然天气预报真的要下雨了，为什么还能这么准呢？方程仍然是理查森方程，但现在数据不同了。
现在有卫星云图。
除了算法之外，数据也很重要。
为什么数据很重要，让我们来看看数据的爆炸性。
几年前，全人类每天仅产生 GB 的数据；如今，世界上 70 亿人每人每天产生高达 1.5GB 的数据。
仅一辆自动驾驶汽车一天就可以产生 64TB 的数据，足以填满 32 个硬盘。
数据的爆炸式增长孕育了人工智能（AI），让深度学习等过去难以实践的算法得以大规模喂养、训练和应用。
大数据从哪里来？一是人对人（P2P）交易和通信产生的数据，二是机器对机器（M2M）和智能设备网络产生的数据，三是互联网与互联网之间的交互物联网 (I2M) 也会生成大量数据。
讲完了数据，我们就需要找到一家在中国应用智慧经济的典型企业。
那就是著名的大渡河公司。
为什么我把它当作一个典型的公司来使用？一个平常的早晨，在无人注意的情况下，大岗山水电站郑家坪滑坡移动了42毫米。
毫米是最小的尺度。
用大的参照物几乎无法察觉，但这么小的变化却能带来大规模的山体滑坡。
平均每天42毫米，肉眼看不见，但国家能源集团大渡河公司大坝安全中心的监测人员已启动应急预案。
为什么？风险预警系统预见到肉眼难以观察到的变化，立即对郑家坪滑坡实施交通管制。
随后，郑家坪滑坡发生了总计立方米的滑坡。
由于预警及时，自然灾害危及生命的后果得到有效控制。
和财产损失。
这就是所谓的智能经济。
人眼看不到它，但有机器可以监控它。
如果没有机器监控这次山体滑坡，那就完了。
一天内 42 毫米的山体滑坡，人眼无法看到或感知，但机器可以。
大渡河公司还可以基于大数据进行智能调度，通过人工智能实现三个水电站的联合调度。
例如，当四川某地出现大雨时，系统就腾出了水电站。
他们利用联合大数据采集了美国、欧洲和我国的气象数据，对大渡河流域的天气预报准确率接近99.8%，从而实现了非常智能的联合水调度系统。
全国政协常委、中国工程院副院长潘云和院士专门点评了大渡河智慧企业。
他表示，大渡河公司提出智慧企业理念并付诸实践。
按照数据驱动管理建设的企业，不是简单的企业数字化、信息化、智能化，也不是简单的企业数据库系统、自动化系统的建设，而是全面运用大数据技术，以大数据为支撑。
数据、各种人工智能方法取得了实实在在的成果。
智慧经济推动企业运营模式变革。
迈克尔·波特表示：“智能经济的本质在于产品的新能力以及其产生的数据所产生的新的竞争关系。
因此，企业不应该再局限于技术本身。
相反，我们应该关注竞争本质的变化”大多数企业也注重“人脉”，但在波特看来，重点实际上应该放在“事物”上。
我分享波特对企业的10个战略选择，供大家参考。
首先，对于智能互联网产品，企业应该开发哪些类型的功能和特性？换句话说，如果一款产品增加了智能功能，就必须进行相应的定位。
其次，我们要弄清楚产品应该承载多少功能，哪些是在云端，哪些是边缘计算。
第三，公司是开放系统还是封闭系统。
第四，企业应该自行开发智能互联产品的功能和基础设施，还是外包给供应商和合作伙伴？第五，公司应该捕获、保护和分析哪些数据才能最大化客户价值？第六，公司应如何管理产品数据的所有权和访问权限？第七，企业应该对分销渠道或服务网络采取部分还是全面的“脱媒”策略？第八，公司是否应该改变商业模式？第九，公司是否应该开展新业务并将数据出售给第三方？第十，公司是否应该扩大业务范围？美国信息经济领域知名人士教授托马斯·达文波特认为，随着全球竞争不断深入，地缘优势也将被淡化，各种国家和地区保护措施将逐步取消；创新很快就会被模仿，复制和推广不可能长久。
“低成本、高效率”的运行机制是一个国家和企业的长期竞争力。
大数据开发了精简的业务流程，每个流程必须无缝、无摩擦地连接，以确保每一个业务决策都是明智和正确的，在竞争过程中不会出现错误。
书名：智慧经济：高质量发展新形态 作者：李彦宏；张晓峰、杜军主编 出版日期：09 出版社：中信出版集团 定价：88.00 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和生活方式，也正在改写生产关系和发展模式。
随着以算力、算法、大数据为代表的人工智能成为新基建的“基础”，数字经济正在演进以人工智能为核心驱动力的智能经济新阶段。
未来十年，智慧经济将成为中国经济的新标签。
2009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”概念。
《智能经济》这本书是他第一次系统地解释这个概念。
本书聚焦智慧经济，厘清其理论概念和技术基础，分析人工智能、新基建与智慧经济的关系，探索新时代经济发展的新动能、新空间、新范式；并描述了不同垂直场景下的工业智能。
构建中国数字化、智能化转型路线图的问题、前景、逻辑和路径；期待智能经济下思维转变、经济变革、产业变革、服务治理和社会生活的新图景。
同时，李彦宏在本书中首次全景展示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10年的深耕，包括技术选型、产品方向、商业模式、组织架构、开放生态等重要问题的思考和决策过程。