新一代通用目的技术

如果我们正在经历第四次工业革命，那么它一定满足两个条件：一是某个技术革命周期正在发生，二是一定有某种通用目的技术正在孕育中。正如本书前面介绍的，通用目的技术将经历被发现、确定模板和广泛应用三个阶段，按照工业4.0研究院对通用目的技术的分析发现，除了行业专家公认的24种通用目的技术外，目前主要有四种新一代通用目的技术，分别为人工智能、数字孪生体、5G/6G和物联网，其特征见表2-1。

大家通常认为最早系统阐释通用目的技术的论文当属蒂莫西·布雷斯纳汉（Timothy Bresnahan）和曼努埃尔·特赖滕贝格（Manuel Trajtenberg）在1992年撰写的《通用目的技术：经济增长的引擎？》（General Purpose Technologies:“Engines of Growth”?），那个时候大家对通用目的技术的规律还知之甚少，更不知道如何利用这个理论来设计政策或战略，后来不少学者所做的实证研究丰富了通用目的技术的内涵。

通用目的技术分为以下三种类型。

（1）组织技术。包括工厂系统、大规模生产和精益生产等。

（2）流程技术。包括植物家养、动物家养、矿石冶炼、书写、印刷和生物技术等。

（3）产品技术。包括轮子、铜器、铁器、水轮机、三桅帆船、蒸汽机、火车、蒸汽轮船、内燃机、电、汽车、飞机、计算机、互联网、纳米技术、人工智能、数字孪生体、5G/6G和物联网等。

从以上28种新旧通用目的技术来看，组织技术和流程技术在最近20年没有什么变化，它们大都产生于较早时期，传统工业组织和流程已经达到了一个较新的阶段，但还没有产生范式类的改变，因此难以称为组织性或流程性的通用目的技术。目前能够进入列表的通用目的技术，应从产品领域寻找机会，诸如人工智能、数字孪生体和物联网等，这还需要专家学者做进一步的分析和研究。

通用目的技术最大的特征是具有溢出效应，这意味着它具有较多的应用场景，这是我们判定通用目的技术的简单标准。一些只在特定领域应用的技术，不能称之为通用目的技术，例如德国工业3.0所称的PLC一般被认为是一项突破性的技术，虽然后来其应用较为广泛，但总体局限于有限的领域。除了溢出效应，通用目的技术还具有技术革命现象，即对社会（主要是人或人群）有较大的影响。

人类社会物质财富高度丰富，满足基本的生存需求已经不成问题，但从人们不断增长的个性化需求来看，第四次工业革命仍然值得期待。毫无疑问，第四次工业革命必须解决个性化生产的挑战，这种挑战需要在第三次工业革命已经完成的自动控制层面更进一步，实现决策上的智能化，这就需要建立物理世界和数字空间交互的某种连接，数字孪生体生逢其时。

第四次工业革命时期，新一代通用目的技术在工业领域的应用将具有典型意义，通过在这些领域的逐渐打磨，并实现大规模应用，从而大幅降低技术应用成本，利用在工业领域积累起来的新型基础设施和技术应用方法，将其延伸到其他非工业领域，将给整个社会带来翻天覆地的改变。这正是第四次工业革命之所以称为“革命”，而非“变革”的原因。

第四次工业革命的核心特征是智能化，新一代人工智能将发挥至关重要的作用。新一代人工智能是基于大量数据发展起来的，它本质上依赖数据而非人去进行标注，这使得它具有一定的学习能力，从而被称为机器学习和深度学习。 埃里克·布林约尔松（Erik Brynjolfsson）和安德鲁·麦卡菲（Andrew McAfee）发表在2017年《哈佛商业评论》的《人工智能商业》一文中提出了“人工智能是通用目的技术”的结论；曼努埃尔·特赖滕贝格在2018年撰写了《人工智能是下一个通用目的技术：政治经济学视角》（AI as the next GPT: a Political-Economy Perspective）一文，论证了人工智能的溢出效应。

正是因为新一代人工智能的出现，才促使第四次工业革命快速出现，它不仅在传统互联网领域广为应用，基于物联网和5G/6G的发展，将在数字孪生体的驱动下发挥意想不到的作用，特别是与制造业相结合，形成数字孪生制造，改变传统的制造模式，满足人们日益增长的个性化产品和服务需求，这正是第四次工业革命之涵义所在。

由于数字孪生体的技术特征比较新，经济领域的学者关注不多，特别是披露的案例比较少，传统经济学家难以理解数字孪生体这项技术，更谈不上构建一套经济学范式。不过可以预计，未来十年，当精通技术的经济学家把数字孪生体技术“翻译”为经济学家或政策专家可以理解的术语和规律后，将会有大量学者专家撰写数字孪生体经济学方面的论文。

2018年，笔者率先提出“数字孪生体是通用目的技术，是驱动第四次工业革命的动力”。结合产业政策设计的需求，笔者设计了“GPT驱动方法”（GPT-Driven Method），为国家发改委等单位设计了相关政策^[1]，获得了较好的效果；同时，笔者还利用该方法为企业设计竞争战略，为企业的数字化转型提供了全新的思路，构建了差异化优势。

数字孪生体是物理世界和数字空间交互的概念体系，通过它可以构建描述物理世界和数字空间的技术体系，在此基础上，人工智能的数据驱动能力将发挥难以置信的效果，远远超出其在数字空间产生的效果，结合机器人、自动驾驶及无人机等应用场景，产生的效果将难以想象。波士顿动力公司利用被赋予人工智能的人形机器人所表现出的灵活性和速度，已经对人类社会造成了巨大冲击。无人驾驶通过数字孪生体学习各种场景，而不是依赖实地道路进行训练，也展现出了数字孪生体应用的潜力。

由于数字孪生体的应用空间比较大，数据的交换和分享需要可靠的实时网络连接，5G/6G和物联网将发挥相关作用，前者对于传统互联网和物联网都有促进作用，同时对车联网、分布式制造和城市治理也有非常广泛的应用，后者在智能设备、汽车、生产制造和城市治理等场景的应用也有高度的关联，因此它们都具有很强的溢出效应。

笔者称5G/6G和物联网为通用目的技术，还缺乏充分的经济学证据和分析。不同于传统的通信网络或互联网主要应用在消费领域，它们具有不同的技术特征，看似简单的技术指标，但结合数字时代的各种改变，将发挥难以想象的改变。例如，5G/6G技术与数字孪生体技术相结合，应用到电动汽车上，不仅仅体现为下载数据更为快速，而是可以与汽车和人体等数字孪生体应用相结合，形成一个更智能的系统，从而改变我们对世界的认知。

以上提及的四种新一代通用目的技术都有非常广泛的应用场景，溢出效应非常突出，具有明显的技术革命现象。人工智能和数字孪生体都是围绕数据自动化体现的，它们的目标就是替代人的作用，尽量减少或去除人在系统中的存在，避免不确定情况的发生。5G/6G和物联网的技术革命现象是高度网络化，是以真正的无所不在的高速可靠网络出现的，这使得系统的范围得以大大扩展，突破了过去连接不足或成本过高的弊端，高度网络化也将为数据自动化提供一个基础，从而丰富数据自动化的内涵。

在新一代通用目的技术的推进下，第四次工业革命将逐步呈现其颠覆性创新的特征，从根本上改变传统工业的运行模式，进一步改变企业经营和管理的方法，只有这样，才可以满足人们日益增长的个性化产品和服务需求。借助在工业领域的应用经验和基础，这些通用目的技术会渗透到其他领域，体现其溢出效应，最终推动经济长期持续发展。