陆奇：数字化转型的一系列介绍
陆奇关于数字化转型的一系列思考
人类发展的历史主要是由通用技术发展而驱动的，技术的结构核心是信息和能源之间的关系；我们讲技术，最关键要看的是用什么样的信息结构做什么样的能源转化，别的都不重要，决定一切的是能源转化过程和信息的结构。其次是经济发展体系，人类历史上有三个财富发展体系，它都是由能源和信息的结构所确定。
不同时代的经济发展体系
经济发展，核心要看我们的发展体系的它内在结构是怎样的，是1+1=2的体系，或者1+1>2的体系，还是今天我们处于的1+1>4的体系。数字经济为什么这么重要？因为它是1+1>4的体系。这是逻辑可以推演和分析出来的。（注：这里的 1+1>2 和 1+1>4 的比喻是借鉴李录先生的有关演讲和文献）。
农业时代（1+1=2）
农业时代，能源主要是太阳能，能源转化是光合作用，需要一定的土地、化学成分如氮和磷等。能源是免费的，转化过程也简单，因此信息结构也简单，从而导致人要做的事情也很简单，就是劳力。农业时代有几千年，它是一个很扁平的增长曲线（如上图中的橙色曲线）。
需要注意的是，工业时代并没有取代农业，工业时代带来更多的工具，比如施肥和除草，把农业做得更好，信息时代也可以把农业做得更好。
但农业本身核心产能是土地，就算把世界上所有的聪明人都给你，但如果你只有两亩地，那也只能产两亩地的量。所以农业时代都是控制土地、瓜分土地的历史。产出过剩比较少，因此交易简单，没有一个复杂的开放市场。因此农业时代是 1+1=2 的市场，产出与核心产能（土地）的关系基本是线性的。
工业时代（1+1>2）
工业时代的起步是能源变革，人类开始使用化石能源，它的载体是电。工业有三个不同的阶段，主要是能源转换效率不一样。
工业1.0是机械设备转换能源，2.0是电气设备转换能源，3.0是电子设备转换能源，转化效率层层递进。工业4.0会很不一样，主要是信息化和数字化驱动。
工业时代，由于需要设备来转化能源，人做的工作变复杂，信息过程也更复杂，需要流程。那个时候诞生了大学，工程师、科学家成为职业，因为人类社会需要大量的技能如工程师、裁缝、厨师、律师等分工合作。
工业从18世纪中开始到今天，三百来年的时间，这一条曲线（上图绿色曲线）发展非常快，它的核心产能是人的技能+厂房设备。工业时代经济发展更加迅速，它是1+1>2的体系。为什么呢？举一个简单的例子，如果是做鞋的生意，一个工厂可以产出一定量的鞋子，再给一个工厂，产出的鞋子不是单纯2个工厂加起来的量，而是更多。亚当斯密分析了，原因是分工和交易。分工以后，有人专门做鞋带，有人专门做鞋底，每个人更聚焦，效率也更高，产出也更多。交易会给上游和下游带来更多机会。
信息时代（1+1>4）
我们今天正处在信息时代，对应上图中蓝色部分。起点是上世纪中叶，人类发明了通用计算机，它可以高效地处理信息，用计算来模拟和预测，设计如何更快更好满足人的需求；它能用很少的能源、很短的时间更高效地产生商业价值和社会价值。这条蓝色曲线涨得越来越快，因为它是一个 1+1>4 的发展体系。
首先，信息时代的核心产能不再是人的技能和设备，而是人才（研发和市场）+ 技术（资源快速组合），为什么是1+1大于4？用以上同样的例子来回答，当一个工厂规模扩张为两个时，更多的知识在沉淀，尤其是通过数据和软件；数据让我们更多更好地了解需求，软件驱动让我们更快更有效地满足需求，因此产出相对于核心产能是一个多重超线性增长的关系。
二十年前，市值高的公司是工业时代的巨头如汽车、石油企业等，现在大多是数字化时代的领头公司，接下来数字化的公司会更多。创业不管做什么生意，都一定要尽量站在蓝色曲线上做。我们要做得越来越多的是用数据和软件来做。数字化本质上是辅助、扩充、替代甚至超越人的能力，有很多产品，比如说内容推荐、电商平台等，数字化能做的事远远超过人的能力，它们的产能会越来越大。
科学发展进入第四范式
回顾历史，我们也要关注科学发展体系的演化，科学的发展有四个范式：
第一范式：科学的第一范式是经验主义和人的深度思考，比如柏拉图、亚里士多德等，他们在农业时代也有很多发现。
第二范式：工业时代，科学的发展进入第二范式，以系统化的实验和分析为主，从伽利略开始，科学家和工程师开始成为一个职业，有组织地来做科研，大学也在这个时期形成。
第三范式：科学的第三范式是系统性的理论辅助于计算模拟。
第四范式：科学的第四范式是数据驱动，通过数据和算力来探索前沿。
科学发展今天逐步进入了第四范式。进入第四范式后，科学和商业化其实分不开，比如说，数据从哪里获取？在大学里面怎样获得数据？国内研究数据从哪里来？大量的数据只能通过大量商业化的行为获得，所以产学研之间的关系又不一样，拉得越来越近，迭代的闭环越来越紧凑。
对创业者尤其是技术驱动并有远大抱负的创业者，我们需要关注科学发展体系演变所带来的机会。今天的全球主流科学发展体系是由Vannevar Bush 1944年《科学无尽的前沿》所提议的，核心有几点：
- 大规模建立研究型大学，让研究生和教授一起推动科研
- 研究型大学大量驱动工程性研究，不纯是基础研究
- 建立大量的国立实验室
- 政府出资，科研方向以科学家自导为主
在新的科学范式下，这个模式已经越来越不够了。
今天的科学前沿逐步由一些大厂和新一代研究型创业公司在驱动。举个简单的例子，今天引领信息科学的是谁？不是斯坦福、MIT等高校，而是谷歌、微软、亚马逊、阿里、腾讯和字节等一系列的大厂。今天站在人工智能最前沿的不是大厂，而是 OpenAI 和 DeepMind（DeepMind 虽然在谷歌里面，但它本质上还是个独立的创业公司）。同理，今天引领商业航天的，不是波音，NASA，而是以 SpaceX 为代表的商业航天创业公司。