1979年，密歇根大学历史学博士黄仁宇先生在他的《万历十五年》中从大历史观的角度提出了一个概念，叫做“数目字管理”。

所谓的“数目字管理”指的是，以事实为基础，以数据为核心的精确管理。

2012年，著名信息管理专家、《大数据》一书的作者涂子沛在他那篇《挑战中国：摘下“差不多先生”的文化标签》一文中引用黄仁宇的观点，认为中国过去多年缺乏现代治国手段的观点，“数据不是任人打扮的小姑娘，漠视精确就是不尊重事实。”

涂子沛一直为大数据生活方式与社会治理奔走呼告。所幸的是，他所期望的时代正在来临。云计算+大数据+人工智能正在渗入中国经济的点点滴滴，这些点滴改变又汇成江河，甚至影响历史。

Data.gov与超级大脑

2009年1月17日，时任美国总统奥巴马签署了首份总统备忘案《透明和开放的政府》。

120天后，一个叫做Data.gov的网站正式上线发布，作为美国政府开放数据的门户，提供数据、工具、进行研究的材料用于开发网络及移动应用、设计数据模型等。

Data.gov分为教育、能源、金融、健康等各个板块，用户只需要进入各个板块，就可以搜索到联邦政府所有公开数据。Data.gov还提供了自动统计和分析功能，不仅可以对联邦政府部门活动数据进行统计分析，还是会针对用户数据需求进行处理。

创建Data.gov的价值并不仅仅在于满足民众的知情权，更多考虑还是在于利用数据提高社会运转的效率，甚至是对企业的经营提供帮助。

类似尝试在中国也在展开，5月23日，2018腾讯“云+未来峰会”上，腾讯超级大脑正式对外发布。

用腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾的话来说：超级大脑是一个让人工智能无处不在的智能操作系统，AI能力将依托超级大脑随时随地被灵活调用。而腾讯推出超级大脑的初衷正是希望助力企业和政府建立自己的超级大脑。

某种意义上看，超级大脑所做的事情正是把腾讯的AI、大数据等各项技术，输出给各行业应用。以人工智能+云计算+大数据推动传统产业转型升级，甚至是构建更高效的社会运转。

1、城市：通过智慧交通、智慧教育、智慧旅游、智慧安防、智慧政务、智慧园区等功能收集信息，深度挖掘其价值进行互联，以提升政府智能管理水平及响应速度，解决城市管理难题。像深圳公安利用一站式数字民生警务平台节省了1亿元成本，办事效率也得到了提高。

2、工业： 具备智能辅助设计、智能排产、工艺优化、智能质检、生产追溯、预测性维保等能力的智能方案，可以解决工业企业在从供应链、研发、生产到营销、服务的全流程问题。三一重工等企业正是工业超级大脑的使用者。

3、零售：帮助商家完成选址和商圈分析，基于LBS引流，帮助线下零售触达；门店数字化方面，利用人脸识别能力实现到店用户客流分析，动线分析以及热区分析，提高门店管理效率，支付环节通过人脸支付提升收银效率；商品数字化层面则是利用数据和建模能力帮助商家选品、定价，提升商品的售卖率和利润率。蒙牛、绫致、必胜客、步步高超市等零售企业都在成为腾讯零售超级大脑的受益者。

4、金融：银行层面，基于腾讯黑产知识图谱构建风险视图，提升欺诈数据的查准率和查全率，及时核实、警告或阻断疑似风险交易，提高风控效率；在保险业则是提供了SAAS及云应用市场、保险创新应用、保险科技、保险业务系统云化转型等一整套解决方案。中国银行、泰康人寿等都成为了金融超级大脑的使用者。

5、医疗：具备医药研发辅助、基因组数据分析、智能导诊、疾病筛查、辅助诊疗、智慧管理等能力，AI技术让医疗服务更加高效。比如，晶泰科技利用医疗超级大脑打造高成功率的药物研发新引擎，实现药物晶型预测效率提高10倍以上，准确率高达98%。

用云量与产业转型提速

从城市、工业、零售、金融、医疗这五个维度去看会发现，超级大脑最大的作用就在于把过去模糊的、朦胧的产业细节全都数字化、精确化。

精确的数据以及精准的计算放在产业、城市之中的时候，带来的往往是整体效率全面提升。

超级大脑恰恰正在建立一种更高效、开放、共享的技术输出体系，帮助产业共享技术实现数据随处可存、计算随处可用、智能随处可见。凭借这一数字世界的“操作系统”，保证在云、边、端随时存储获取数据、随时启动计算。

腾讯云和腾讯研究院联合发布的《用云量与数字经济发展报告（2018）》显示 ，包括制造业等第实体经济主要构成部分在内的传统产业“用云量”年化增速达到278.6%，排在政务服务之后，是2017年行业“用云量”增速第二名。

这一结果，从侧面印证了云计算、大数据、移动互联正在与传统经济加速融合。“用云量”变化某种意义上会带来区域经济崛起以及落后产业升级。更值得期待的是，“用云量”的变化可能会带来更多影响中国经济格局的情况。

1、某些区域利用云计算实现区域经济崛起，比如福建省、海南省。

海南和福建虽然在用云量的绝对总量上和北上广深等一线地区还是存在差距，但是在二三线区域是领头羊。像海南省在2014年开始就在投入政务云计算中心的建设，并且把云计算和旅游业、服务业对接，推动海南省第三产业转型升级。在未来，云计算可能会成为一些二三线经济区域弯道超车的机会。

2、某些产业可以利用超级大脑迅速提升效率，甚至是准确把握供需关系。

前文中提到的几个产业都是典型案例。特别是工业制造业，云计算在提升效率的同时，还会让市场信息越来越透明，企业可以根据用户需求进行生产。

4月份数字中国建设峰会上，工信部门负责人就提到，工业制造业带来三点改变：

一是企业的数字化；二是互联网发展助力下的互联网制造，通过一个平台整合所有资源，实施所有调配，有效安排生产、销售等；三是数字化、网络化下的工业信息安全。

云计算与“新计划经济”

在人工智能+云计算+大数据的支撑下，数字经济正在快速发展。如果具备严谨的经济逻辑，以及客观的数据模型，很容易对经济运转、社会运转做出相对准确的预测。

以计量经济学为例，需要运用数学、统计学与电脑技术，建立经济计量模型，定量分析研究经济变量关系，通过这种方式来预测经济走势。但其中存在几点问题。

1、经济数据获取存在滞后现象，数据的使用价值和判断准确性下降。

2、采集数据需要付出高昂的成本。

3、数据建模受到个人阅历、价值观、知识结构、政治立场或者专业背景的影响。

人工智能+云计算+大数据可以在一些层面弥补这几个问题：

1、腾讯云与合作伙伴的合作，能极大缩短数据获取的周期，甚至有些数据是实时数据，提高预测的准确度。

2、以合作共建打破数据孤岛，大幅降低数据获取的成本。

3、通过多种数据建模来拟合不同建模下的变化，提供多种预测备案，而不会因为偏见等原因对同一种数据做出不同的推断。

正因为类似的原因，美国学者安迪·波拉克在2016年甚至提出了“新计划经济”的观点，他指出，遍布全球的社会基层组织，如果像商业界、政府部门以及研究机构那样，通过互联网相互联络，分享它们的庞大数据库和经济模型工具，那就可以立即向民主的、高效的计划经济过渡。

这个观点也曾在国内被马云、刘强东这两个零售业死对头所采用。前者说“未来30年计划经济会越来越大”，后者甚至说“共产主义在我们这一代就可以实现”。

虽然“新计划经济”这个观点有很多欠妥之处，也遭受到了很多经济学家的抨击，但是人工智能+云计算+大数据在各个细分行业能起到作用，确实能够为经济走势预测提供一定的参考。

对于国家而言，过去庞大的经济结构无法预料，但在超级大脑的帮助下，一个个微观企业组织能够自发根据市场规律展开生产时，顶层建筑的市场风险也随之大幅度缩减。

随着腾讯超级大脑这种“人工智能+云计算+大数据”的集大成者进行准确预测、计算，未来企业运转也许就会像是一款模拟经营游戏一样简单。

历史学家黄仁宇的“数目字管理”设想，在技术进步的支撑下，正在成为现实。

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