“后知識經濟”的一個顯著特征是，專業人才和專業管理中那些無法描述或者無法用語言轉達的“暗默知識”可以以數據的方式呈現出來，并作為新的知識得以傳承。更重要的是，一旦某一個產業被數字化呈現出來的時候，就意味著從前被專業人才的直覺經驗分割的傳統流程，被數據“穿透”，重構價值鏈便成了可能。
撰 文 I 郝亞洲
策 劃 I 郝亞洲
出 品 I 零度工作室
德魯克在《管理新現實》中這樣寫道，“在20世紀80年代，美國企業進行了大量重組，很多一直在一家企業工作的管理者和專業人士突然發現自己失業了。一開始，他們感到非常震驚。但不久，這些失去工作的管理者和專業人士，即便已經50歲了，在很多情況下還能找到工作，甚至比原來的工作好。是他們的知識使其具有了流動性。”
這段話被認為是描述知識經濟的典型特征，因為知識在彼時正在像資本一樣具有流動性。知識流動的根本在于企業中出現了專業人才和專業管理，相較于被固化在流水線上的工業人，這些專業人才是可以自由行走的知識人。
資本流動性的特征是，資本最終會流向高回報地帶，而知識的流動則不同。尤其是在網路經濟出現后，知識的流動呈現出多向多維的特征。如果說德魯克描述的知識經濟還局限在專業人才的自由流動的話，很顯然，隨著大數據和物聯網時代的到來，我們現在已經進入了一個萬物可以平等交互，信息無處不在的新時代，我認為可以稱之為“后知識經濟”。
“后知識經濟”的一個顯著特征是，專業人才和專業管理中那些無法描述或者無法用語言轉達的“暗默知識”可以以數據的方式呈現出來，并作為新的知識得以傳承。更重要的是，一旦某一個產業被數字化呈現出來的時候，就意味著從前被專業人才的直覺經驗分割的傳統流程，被數據“穿透”，重構價值鏈便成了可能。
這一點在京東數科的智能養殖系統中可見一斑。我國一直以來都是養殖大國，每年大約有7億頭生豬出欄，光養殖環節，每年就有1.1萬億的規模。但是整個行業目前依然面對著價格周期難以打破、食品安全無法追溯、行業分散、養殖效率低、成本高等各種問題，面臨著增長的瓶頸。
面對這個問題，京東數科自主研發了一套智能養殖系統，在部署完成1年內，可以將養殖人工成本減少30%-50%左右，降低飼料使用量8%-10%，并且平均縮短出欄時間5-8天。
按照這個算法，假如推廣到全行業，可以幫助產業降低超過500億元成本。京東數科的智能養殖系統包括神農大腦、人工智能巡檢機器人、IoT（物聯網）的飼喂機器人以及一套SaaS模塊。神農大腦是將養豬過程中會碰到的問題以及如何可以更好地養好豬的方法數字化。
巡檢機器人、飼喂機器人等設備，可實時監測豬場內的溫度、濕度，精準識別每一頭豬并進行精細化飼喂，實時監測它的生長情況。包括每天的進食量、體重增長、體溫、是否生病等等，這些數據反饋給神農大腦，神農大腦可以智能地做出反應。比如氣溫太低，可以自動供暖，發現有些豬的體態和行為異常，可以通過SaaS系統及時通知飼養員進行檢查并提供可選的解決方案。
實際上，京東數科的這個系統應用到了人工智能、IoT、芯片、邊緣計算、機器人技術等諸多的技術。在這個系統里，從數據生成、流動、檢測到再應用，京東數科幾乎把傳統養殖業進行了重塑。
京東數科CEO陳生強認為，養殖企業實現了數字化、智能化經營，養殖的風險也大大降低，并減小了與金融機構之間的信息不對稱。由此，他們便有了更多的機會獲得金融機構的普惠服務，比如設備融資租賃、飼料貸款等等。同時，由養殖可以延伸到屠宰、貿易、零售等全鏈條的金融服務。
今年5月份國家網信部發布了一份報告。報告指出，去年我國數字經濟規模已經達到了31.3萬億，占GDP比重高達34.8%，數字經濟逐步成為了中國高質量發展的重要支撐。
北京大學國家發展研究院BiMBA商學院的陳春花教授認為， “數字化”最大的特征是在產業和發展過程中， “時間要素”被調整了。也就是說，當我們討論數字化的時候，時間認知已經不是從過去到未來，而是從地理到加速度、再加速度。這就意味著各個產業、各個行業的時間競爭力變短了。
這是一個可見事實。從中國電子商務誕生那一天起，巨頭的危機感與日俱增，這是因為面對消費端的反應時間會越來越少，進而帶動整個零售產業的價值鏈翻新速度會越來越快。這幾年，一個隱藏在商界領袖心中的一個重大課題就是，工業時代的“核心競爭力”概念是否還能適用于當下，因為“競爭力”要面臨時時迭代的現實境況。
“所有產業的結構以及產業本身的發展被重新定義和重新調整了，這是數字化本身最重要的本質”，陳春花如是說。
從數字化到深度數字化，是數字經濟發展的必然趨勢，這是一個從消費端行進到產業鏈后端的結果。全球著名咨詢公司麥肯錫認為，深度數字化的企業平均利潤是沒有數字化的2-3倍，中小企業也容易產生馬太效應。
陳生強說，這可能反而是一個更大的機會。整個數字經濟僅占整個經濟的34.8%，說明存量經濟是更巨大的體量，在這里存在的機會也會更多。
數字經濟影響產業鏈的方式在于，通過要素重構改變成本結構。到底如何重構，顯然效率最高的用金融科技作為手段。這是因為，金融具備了資本的流動性，當疊加到產業知識的流動性上之后，其運用效率會大大提升。
因此，陳生強格外強調“數據”這個最大公約數，即所有的產業不管是在運營、經營的一系列過程中，整個數字化打通以及共享，最后會產生社會價值。如果數據是孤立的，它的價值就很小。比如現在經常提及的C2M，實際上它的核心就是零售行業的數據和制造業行業數據打通。
打通之后便是共享。數據的共享可以通過一些機制和技術實現。京東數科在做智能城市的時候，各個部委的數據都在委辦局里，要真正把數據打通，會牽涉到隱私的問題以及各種各樣的數據安全問題。所以，京東數科采用了數據網關的技術，實現數據的互通，并且保證數據的安全。
京東數科的數據網關技術好比是磨麥機，每個委辦局的數據可以理解為小麥，數據的目標是從小麥變成面粉。當小麥變成面粉之后，已經看不出原先小麥的樣子了。最后產生的產品的經濟效益，實際上是用小麥做成的包子。如此就既保證了經濟效益又產生了數據安全的保護技術。
“技術穿透”不能僅僅局限在個別企業中。德魯克認為創新的最高價值在于社會創新，這就需要打穿行業壁壘，專業壁壘，用“共建”思維取代工業時代的“競爭”思維。陳生強有一個著名的“非單邊論“，具體來說就是“單邊”的互聯網公司推動的產業互聯網和傳統的產業技術升級，都無法實現真正意義上的突破。產業數字化需要數字科技和產業的行業Know-how（專業技術）無界深度融合，走一條“共建”的道路，才能真正實現“產業x科技”的乘數效應。
在后知識經濟時代，“技術穿透”的更深層次含義在于，“數字化”取代“市場”成為了那雙看不見的手。通俗來說，“市場”是供求關系，“數字化”是產業鏈效率。工業時代，供求關系決定了資源分配和企業的競爭力強弱，但在后知識經濟中，產業鏈效率具有重構產業價值的功能，其中包括了打破產業壁壘進而創造全新的市場，反而有可能帶來更大普惠價值的社會創新。
如今，我們已經從個體的數字化生存轉向了組織的社會化生存。
