数据，元宇宙的燃料
前文提到，人类社会发展至今天，虽然未来我们无法预测，但有一个趋势却越来越明朗，那就是数字化。
自从有了计算机技术，传统行业的IT化和信息化加快了信息的交换速度，提升了人们的工作效率。站在今天的这个时间点，我们可以大胆预测，未来的传统企业，谁能够更好地数字化，谁将在未来占有一席之地。
而这个数字化的优劣评价主要看谁更理解数据，即谁的数据更丰富、谁的算力更强、谁的算法更好、谁能够更好地保护数字的安全、保护用户的隐私。
未来，人类全面进入数字化时代的标志是“万物皆数”，即无论是现实世界还是虚拟世界的任何行为、状态都可以用“数字”来表示，最重要的是传统产业数字化之后能够大大受益于数字化。
正如前文所言，数字化与信息化最大的区别就是数字化会颠覆传统行业的运营模式。
商业通过数字化可以变成以用户为中心、制造业通过数字化之后可以进行柔性制造、金融业通过数字化之后钱本身会变成智能的，金融业则会由传统的人找钱变成未来的钱找人。
工业时代，我们通过规模降低成本占领全球的制造业基地，在那个时代，谁有本事一次性接上百万件的制造订单谁就厉害；在数字时代，反过来，谁能够接一件一件的柔性制造订单才是真有本事。
数字时代的大数据、算法、算力和互联网组合成的生产力会变成人类社会的基础设施，就像现代社会的电力、农业社会的水利一样，变得不可或缺且自然而然。最终，这些数据通过智能化处理形成了元宇宙时代的社会基础，也就形成了“数智社会”。
虽然数智社会还未到来，但我们已经感觉到这种势不可挡的进程，阿里的电商、腾讯的沟通、字节的视频在改变着人们的生活，华为的数字服务、浪潮的智能制造、百度的产业赋能在改变着我们的产业，而区块链技术、AR/VR、机器人则创造着人类的未来。
Gartener在2021年11月份发布的《2022年新兴技术和趋势影响力雷达图》认为，最有可能给市场带来颠覆性影响的新兴趋势和技术主要围绕四个关键主题：智能世界、生产力革命、无处不在和公开透明的安全以及关键实现技术。
图3.5 2022新兴技术及趋势影响力雷达图（来源：Gartener）
其中，智能技术是指数字孪生、物联网平台、智能空间、多模式用户界面和高级虚拟助理等关键技术，这些技术将改变人们解读世界和与之互动的方式。
生产力革命主要是指算法的迭代与升级，其中包括生成式人工智能、自监督学习、边缘人工智能和合成数据等，这些技术将大大提升未来世界的生产效率，所以被称为“生产力革命”。
无处不在和公开透明的安全是指各项加密技术，当然也包括区块链所使用的加密技术迭代。
关键实现技术则是指那些可以重塑商业实践、流程、方法、模式和功能的技术，如AR、边缘计算、低代码应用平台等。
不难看出，以上各项技术几乎都围绕算法、算力、交互、物联网等与元宇宙相关的领域展开。这也预示着以元宇宙为代表的数字社会正在马不停蹄地赶来。在这个新的社会形态下，看起来有不同的角色参与其中，但这些角色对于算法来说都是一串代码，不同的代码无非代表不同的意义而已。
所以，我们说，数字化是元宇宙的基础，数智化则是元宇宙的未来。
不过也会有相关伦理或哲学方面的问题引发大家思考，那就是：数智化将如何影响我们的生活？
从宇宙进化过程来看，人作为一种生物体，本质上也是数字的。克劳德·香农在1948年完成杰作《通信的数学原理》时已经证明了这一点。
当然，香农的数字化不是指“人”这一物体，而是指人所代表的信息。如果从哲学的角度来看，人生的意义不在于身体，而更在于身体所代表的信息，一旦信息被数字化，具象的人就成为一个“数字人”。
当人变成数据之后，就需要数据的传输与共享，否则一个个“数据孤岛”就像无序的杂物，没有任何用处。数据传输过程中面临的第一个问题就是隐私，即如何保证信息的安全性。
目前解决隐私保护的技术方案是“隐私计算”，这个概念虽然在2001年就出现了，但近期才火爆起来。Gartner发布的《2021年前沿战略科技趋势》中将隐私计算与行为互联网、分布式云等列为最前沿的九大技术，并预测2025年将有一半的企业引入隐私计算。
图3.6 隐私计算的关键技术[11](https://www.daowen.com)
隐私计算的本质就是通过加密技术让数据“可用不可见”，目前主要的技术路径有以多方安全计算为代表的基于密码学的方案、以联邦学习为代表的人工智能与隐私保护融合衍生方案和以可信执行环境为代表的基于可信硬件的解决方案。
解决隐私问题的社会治理和监管方案中，零知识证明被认为是一种有效的实现路径。政府部门可以利用零知识证明技术实现监管与隐私共存，验证数据使用的合规性、公平性，所谓零知识证明就是：我能够证明你懂，却不知道你懂得的具体内容。
除了隐私之外，人类行为数据化之后还会让人类与数字世界的沟通方式与传统的人类与世界的沟通方式产生根本性变革。
人类并非时刻处于理性的状态，人类有情绪、有喜好、有爱、有信仰，这些能够为生命带来色彩的词语当被数字化之后，你会发现其背后让人无法忍受的直白。正如情绪、喜好，甚至爱都是DNA自带的一种“理性表达”，是进化过程中已经简化了的自然选择结果，无非是在表达的过程中你未能意识到它的计算过程。
当将所有信息数字化之后，再加上强大无比的算力和优秀的算法之后，人类所有感性的东西将变得不再有价值，取而代之的是各种利益的计算。这是不是很令人悲观？
不过先别着急，这些悲观的结果可能会出现，但不是没有控制的办法，那就是将数字化限定在人与虚拟世界的互动过程之中，在人与人的现实社会，尽量不使用数字化工具。如果是这样，数字化的弊端将得到一定程度的控制，而人类却可以享受数字化带来的生活便利。
虽然我们今天的社会还没有完全数字化，但相信大家都感受到了千人千面的服务、感受到了个性化电商推荐的贴心、体验到了智能家居的便利。未来，在元宇宙时代，人类思考的重点应该是如何利用数字世界中的角色完成自己身体、心理在现实世界中无法企及的目标。
比如使用数字技术让去世的亲人“复活”或让自己在虚拟世界中实现现实世界中无法实现的梦想，再或者制造懂你的智能机器人为自己提供贴心的一对一服务，等等。
可见，一切科技的发展都是双刃剑，数字化也不例外，不过我们既不能因噎废食，也不能掉以轻心。
有一点是我们必须牢记的，那就是科学发展是有趋势性和方向性的，且往往不以人的意志为转移，我们能做的绝不是螳臂当车，而是未雨绸缪，顺应趋势并做好防范是最佳的应对策略。
这也许就是“万物皆数”之前我们应该思考的问题。
那么，如何未雨绸缪呢？那就是制定一套“完美”的规则来约束不利因素，发扬有利因素，这就是我们下一章要重点讨论的问题：谁来制定规则？
【注释】
[1]Wireless Sensor Network，无线传感器网络。
[2]PointNet 是斯垣福大学在2016年提出的一种点云分类/分割深度学习框架。
[3]原话是“Andy gives， Bill takes away.”这里安迪指英特尔前CEO安迪·格鲁夫，比尔指微软前CEO比尔·盖茨，意思是：硬件提高的性能，很快被软件消耗掉了。
[4]蓝牙mesh网关与各蓝牙mesh终端之间有连接，各个蓝牙mesh终端之间也有连接，形成网状的蓝牙互联网络。
[5]价值稀疏性是指数据的价值高，但知识密度低，即可识别性强。
[6]结构化数据，是一种能让数据与其他数据较容易产生关联关系的数据格式，如语言就是非结构化数据，但如果将语法融入其中便可以将语言结构化。
[7]自然语言处理。
[8]图灵测试（The Turing test）由艾伦·麦席森·图灵提出，在一个人和一台机器隔开的情况下，人向机器随意提问。进行多次测试后，如果机器让每个参与者平均做出超过30%的误判（认为这是人还是机器），那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。
[9]引自《科技日报》采访记录。
[10]中国移动研究院，《2030+愿景与需求白皮书》。
[11]引自《网络AI+：2030后的未来网络》。
