预体验“虚拟真”

鲍勇剑 徐晶卉 杨苓 陈齐彦

有着无限的想象空间的数字化增长，为何陷入滞涨而迟迟未能实现？因为企业未能同步解决外部客户和供应商的一个关键问题：全周期感知价值。解决这个问题，可采取“预体验虚拟真”策略，这一策略不仅有理论支持，而且已经走在实践的道路上，可以通过上海“五角场双创学院”的“数字化创新场景实验室”的案例，认识和学习“预体验虚拟真”策略的设计与执行。

感知理论（Sense-making theory）创始人维克（K. Weick）喜欢引用英国作家福斯特（E.M. Forster）的名言来解释“感知”的重要性：“不见不现，不知不觉”（How can I tell what I think until I see what I say？）。它与中国的成语“眼见为实”有神似的意味——无法直接感知体验的事或物，就难以被认识、认知和认可。

市场中，客户对商品价值的感知也是如此。只有经过直观体验之后，客户才愿意为感知到的价值付费。

如果受困于现实，当企业只能够为客户描述一张未来的“蓝图”，客户是否愿意买单？风投是否愿意投入？合作伙伴是否愿意“入伙”？太难！现实和未来之间，始终隔着一道“未知之门”，它成了未来数字化世界急速增长、裂变的“天堑”。

逾越这道“天堑”，困难重重。

人们感知能力的偏见和狭隘成为数字化增长的第一个障碍！客户只愿意为“真实”的价值付费，数字化的本性却为“虚拟”。只要数字化价值的“虚拟真”不被认识、认知和认可，数字化增长始终是企业的“单相思”。

数字化增长的第二个策略障碍是数字能力在价值链中的从属地位。熟悉波特价值链两个维度的人都了解，技术被归类在支持性和辅助活动的从属维度上（Support Activities）。它不属于直接与客户发生关系的主导活动维度（Primary Activities）。长期以来，数据资源是被综合的生产资料，没有成为创造新价值的主导性数字能力。它一方面囿于管理习惯，管理者习惯将数字化运用到生产后台的流程改造，习惯将数字化建设当作“成本中心”，以低成本提高既有组织功能的效率，例如更快、更少、更短、更可视。另一方面，数据资源还没有成长到数字资本阶段，还无法展现独立创造新产品、新服务、新流程的主导性数字能力。在新书《数字化转型》中，西伯（T. Siebel）以工业革命为基准，鼓吹数字化转型将带来10倍速度、300倍规模、3000倍商业和社会冲击力。可是，除了看到不断增长的信息技术投资和电脑数量之外，大多数企业并没有看到数字化转型带来的积极利润影响。相反，数字技术原创难和复制容易的特征却直接侵蚀传统商业模式25%～40%的利润基础（麦肯锡研究报告）。对许多中国企业而言，网店对实体店利润冲击更是触目惊心。

若要数据被认可为资本，它必须显而易见地主导新产品、新服务、新流程。只有当数字能力主导的价值被直观感知体验之时， 数字化增长活动才会从成本中心转变为利润中心，才会真正占据企业价值链中的主导地位。但它遇到数字化价值的第三重障碍：数字能力的价值有滞后性。以“信息经济学”闻名的诺贝尔经济学奖得主阿罗（K. Arrow）道出数字化转型中的“信息价值的悖论”：信息的价值，不告诉你，不知道。等你真正明白后，信息却失去了价值。特别是受限制于人们的直观感知条件，虚拟阶段的价值要等到以具体实物形式呈现后才能被认识、认知和认可。

面对造成数字化增长滞涨的三大障碍，星云大师的一句偈语形象地道破思考方向：“四大皆空示现有，五蕴和合亦非真”。数字化增长策略第一要说明“虚拟真“，第二要能够“示现有”。在大数据、云计算、物联网、互联网和人工智能技术加持下，数据资源成为数字资产已经是现实。以数字能力主导的新产品、新服务、新流程的价值创造也进入组织常规活动状态。过去，房地产业因为“预体验虚拟真”策略而大发展——通过样板房和按揭贷款帮助客户预先体验尚未实物化的房屋价值。今天，数字化增长也必须有自己的“预体验虚拟真”策略。

通过这篇文章，我们将展示，“预体验虚拟真”策略不仅有理论支持，还已经走在实践的道路上。理论方面，我们将解释，“预体验虚拟真”策略背后是人造科学、拟合思维和运用附会逻辑。实践方面，我们用上海“五角场双创学院”的“数字化创新场景实验室”为例，说明如何设计和执行“预体验虚拟真”策略。

文章分为三个部分：1）数字化增长滞涨原因分析。2）数字化增长需要人造科学、拟合思维和附会逻辑。3）设计和执行“预体验虚拟真”策略的实例。

克服數字化增长的滞涨

数字化增长进入滞涨阶段，原因有三：

1. 未能区别数据和数字资本，企业潜在的数字资本利用效率低下。

2. 在没有全周期消费闭环之前，客户无法完整感受到数字化能力创造的新价值。

3. 数字能力代谢快，数字资本周转率高，上下游技术供应商不敢轻易承诺。

数据是数字资本的元素，数字资本是经过组织以后的数据。数据本身没有意义，没有目的。数字资本有意义，有目的，有导向，有策略反馈回路，可以自我组织和深度学习。未能区别数据和数字资本，它使得企业潜在的数字资本利用效率低下。造成这种情况有历史原因，也有策略思考落后于技术发展水平的因素。

2007年1月，第一代智能手机出现。移动互联网启航。之后的10年，大多数企业“被数据化”，简单依靠移动设备端口自然获取数据。那时，处于移动互联网应用前线的企业自动获得大量数据。以金融行业为例，移动支付是其最典型的客户行为数据入口。暂时搁置数据隐私的讨论，使用移动支付的客户基本上无条件地向企业开放所有的相关数据。经历外部领先者的示范效应和内部自我学习，金融企业认识到，银行终端设备与银行核心系统之间交互的已经不是传统意义上的“8583”支付报文，而是包含大量用户信息、用户画像的潜在数字资产。不久，所有银行都成立了大数据部，新部门不分昼夜地收集和存放这些数据，为某一天数据资产化做准备。

收集系统一旦投入使用，数据量便以几何级数增长。但是，许多银行的大数据部只不过是换了信息媒介（从纸质到数码）的信息档案室。它不是一个主导部门，不会主动去分析数据背后的消费行为规律，更不会依据分析来指导新产品和新服务的开发。假如你热爱某个品牌的咖啡，有忠诚度极高的消费量和时空规律，银行的大数据部没有提醒你办一张咖啡店联名信用卡的能力。大数据部仍然执行着传统银行模式给它的积累数据量的功能。因为没有匹配的增生能力，数据只是资源，不是资本。

数字资产是指企业拥有或控制的，以电子数据的形式存在的，在生产活动中持有，以备出售或处在生产过程中的非貨币性资产。综述“三氪锚数字货币媒体”和学者潘云等研究，数字资产根据其功能及其价值不同，可分为四类，分别是：

1）数据资料类资产。法律上，数据资料类资产有明确所有权。来源上，它是主体参与社会活动和经营活动所积累的。形式上，它是以数字化形式表示的、具有领域含义的数据集合。其主要价值体现在基于被存储的数据所有权的使用权。例如，当你用手机中的软件，被要求授权时，你的行为数据已经被合法收集存储。

2）数字货币类资产。依据网络契约，如区块链技术，发行数字货币类资产。技术能够明确权属关系。它可在一定范围内流通的，也具有变现能力。数字货币主要价值在于流通和交易。经典的例子是比特币和“脸书”最近尝试的虚拟数字货币（Libra）。

3）数字产权类资产。它是以数字化形式创作、传播、明确所有权和使用权的智慧劳动成果，其主要价值在于传播和分享，例如“喜马拉雅”和“阿基米德”上的知识产权产品。

4）数据模型类资产。它是以针对数据进行计算处理的信息系统模型、算法和架构。通过数据科学家和数据计算平台来提供数字资料的精细化加工，其主要价值在于提炼和萃取。一些利用人工智能算法模式生成的产品和服务属于此类。例如，第四范式提供的人工智能通用算法和软硬体结合的服务。

上述四类数字资产总量在不断增加，系统利用它们的方法却严重短缺。即使有了云计算技术，企业收集和存放数据可以更快速、更便捷和更低成本，但存放的数据资源不会自动变成数字资产，除非企业建立利用数据的数字能力。因此，我们看到一种普遍怪相：企业在新型大数据和云计算技术基础结构方面投入很大，企业掌握的数据在多样性、数量、速度和密度上都与过往有天壤之别。但是，多数企业仍然在使用传统的理念看待这些数据。例如，我们调查的企业中，有一家大型集团公司投入先进的IT技术建立了开会软件。软件把出勤率和会议时间数字化了，然而，企业没有人讨论怎样把开会过程中的“从众思维”转化为“沼泽智慧”，对于会议主题，讨论方式带来的效果，利用电子屏幕匿名发言等可以提高决策质量的潜在用途，企业却完全忽视了其中可以开发的新组织能力，这个开会软件被“大材小用”了。套用传统的管理思维看数字化，那只是把存在的活动数字化。“被数据化“的企业一般都是只看到技术投入，却忽视管理思维的转变。前者投入越来越大，后者不变，潜在数字资本利用率肯定低下。只有从“数字资本还可能成为什么”的角度去思考，数字能力才可以建立起来。

以汽车行业为例，从“还可能成为什么”的角度看数字资本，新能源汽车行业利用数字能力，“一花开五瓣”，以求克服数字化增长的滞涨局面。它展现数字化生产力和传统的实体生产力的区别。一方面，受制于有形实体资源投资边际效益递减的经济规律，传统汽车行业的增长有生产量和消费量的边界（图1的实体生产力曲线）。另一方面，善于利用数字能力的智能汽车则可以多次衍生使用数字能力。利用虚拟数字能力边际效益递增的生产力属性，企业可以有多次增生的价值创新效果（图1的数字化生产力曲线增生到创新生产力曲线）。

新能源汽车有两大改变。它去掉排气管，建立起通达天际的数字连接天线。根据国标 GB/T 32960的规定，每辆汽车每天就会产生约50MB的数据。2018年全球新能源汽车的交付量较上一年同比增长69%。这意味着数以千万计的汽车及车主数据汇总到了这些车诞生的母体——汽车工厂。因此，新能源汽车工厂正在积极研发怎样从汽车制造业转型为“汽车服务业”。依据实体生产力，利用衍生出来的数字能力，新能源汽车在改写实体生产力与数字化创新能力之间的新型关系。新能源汽车朝着数字能力方向不断精进，例如，增加车载智能大屏尺寸，实时故障监控以降低自燃事故，采集零部件状态信息，内置消费者驾驶行为与能耗分析等。这些数字能力设计原本是为提升实体车的质量和驾驶感受服务的。一旦形成后，数字能力成为多种新业务形态的价值源泉。在笔者之一的《新技术胜算》一书中，我们罗列出未来汽车生活和工作生态至少五种模式：1）个人移动通讯的基站;2）具有类似礼宾部简单功能的代劳机器人;3）关于信任与信用的数字信息交互界面;4）家庭、办公室、社交场所之外的第四个人场所;5）在AI技术支持下，犹如“变形金刚”，成为一种人机复合体，多方面增强自然人的生活和工作能力。它具体体现数字化生产曲线的复合发展轨迹（图1的复合数字化创新生产力曲线）。

技术已经有了，缺少的是配套的管理思维。汽车行业新四化已经成为共识：电动、网联、自动、共享。推导新共识的技术业已存在，即ABC+IOT（人工智能、大数据、云计算+物联网）。从管理思维上，汽车行业的数字化增长还必须调整到实体业务与数字能力阴阳相激、八卦相荡的辩证思维上。图1简示的实体与数字化生产力之间的演变关系解释的就是这样的辩证思维。有形的物理生产过程受制于边际效益递减的经济规律，其增长只能囿于实体生产力边界曲线之内。在新技术促进下，生产力边界线可以向外拓展。但如果因循传统的实体商业模式，它又将受制于新的实体生产力边界线。而虚拟的数字能力有网络效应（Network effects）和边际效益递增的属性。它有低成本无限拓展的潜能。当数字能力为主导力量引领新产品、新服务、新流程、新市场时，它成为复合的数字化创新生产力。

对于两者的辩证关系，数字转型专家徐石和颜艳春比喻实体生产力是“母业务”，由数字能力衍生出来的新业务为“公业务”。公母业务是对新型数字能力与传统核心竞争能力之间关系的生动比喻。需要强调的是，1）衍生的公业务可以随境而生，不止于一种。2）数字能力自带的深度学习能力产生复合的数字化创新生产力（见图1）（CDDC， Compound 的digitalized dynamic capability）。它不是简单能力的叠加，而是利用AI的深度学习能力快速演化。2018年12月，在“阿尔法狗”（AlphaGo）之后，“深思”（Deepmind）推出“阿尔法源”（AlphaZero）。它利用神经网络学习技术（Neural network），采取自我强化学习（Reinforcement learning）的方法，只需要30小时，就从完全无知到围棋大师，并战胜上一代的“阿尔法狗”。达到实验室里的深度学习水平，企业数字能力还有较大的距离。但是，其中的技术原理与复合的数字化创新生产力策略完全一致。

既然克服数字增长滞涨的内部数字能力的原理已经很清楚，为何增长仍然迟迟未能出现？那是因为企业还需要同步解决外部客户和供应商的一个关键问题：全周期感知价值。对客户/用户，全周期消费闭环建设完成之前，客户无法完整感受到数字化能力创造的新价值。对供应商，数字能力代谢快，数字资本周转率高，上下游供应商不敢轻易承诺。如图2所示，在理解数字资本和实体业态之间的阴阳辩证关系同时，企业还需要以数字能力为驱动力，为客户构建完整的消费闭环。消费价值闭环体验是当年苹果成功的商业模式核心。苹果音乐消费闭环（L：Loop），应用包开发商（AD： Application Developers），它们协同组成：L= AD*（Ipod+Itune）。这个价值体验的闭环是苹果生态的基础元点。

相比而言，大多数企业只能提供支离破碎的、片段的数字化体验。以银行为例，每家都强调“数字银行”策略。实施过程中，数字赋能的科技公司带来一张数字转型的整体蓝图规划，但各个部门只能选择对自己最容易执行的部分来推动。一个银行网点，它的建设由行政部负责，管理由运营部，技术由科技部分别负责，每个部门都掌握了创造数字资产价值的一部分生产资料，但管理权限和部门利益为每个决策者建立了一个业务“竖井”，彼此分离。因为部门目标和利益最优化，银行只能提供断断续续的数字化体验。因此，蓝图上的数字银行3.0和极致的用户体验无法整体实现。没有一个全周期的消费闭环，消费者无法完整体验数字能力带来的新价值，所以不愿意买单。这样的情形在其它行业也很普遍。例如，谷歌和亚马逊都开发了智能声控产品。许多人图新鲜当圣诞礼物购买，然后就没有打开过。消费者需要的不是产品，而是产品带来的价值效果。因为数字经济的虚拟特征和消费过程的系统整体性（如WinTel，Windows*Intel），消费者对全周期闭环价值体验的要求远远超过实体经济时代。

建立全周期消费闭环体验是建设数字化生态的基本要素。但是，闭环需要上下游供应商的承诺和参与。作为整个数字化创新生态链路中的一部分，供应商又回到同样的感知体验的怪圈：对数字能力激发的虚拟创新，供应商比终极客户更需要直观感知体验。在数字化创新的产业协作过程中，供应商不仅要直观感知自己能做什么贡献，还需要感知合作者的能力，并且需要大家共同感知系统生产的流程。

供应商的普遍迟疑和犹豫是理性的，数字化创新的未来因为“雾里看花”而充满诱惑力，但却因为触碰路径模糊，极容易变成“海市蜃楼”般的幻象，不够真实。数字化创新的技术路线本身就是一个多种因素矛盾交织和竞争协同的过程：从系统性来看，一方面，数字科技系统性强，基础架构各个部分的供应商都需要考虑兼容的功能;另一方面，数字科技在各个维度上都在快速迭代，选择错了技术路线和构架合作者就是注定的先烈;从组织生态来看，一方面，每种技术的发展都经历一个开放创新和快速试错的周期;另一方面，合作者之间希望形成排他性的系统耦合关系，维持已经建立的生态的稳定;从投入产出价值来看，一方面，虚拟数字能力支持的资产有复制成本趋零、网络效应、边际递增效益和生态地租的诱惑;另一方面，它的投资专属性高，针对性强，一旦路线错误，一切都是沉底成本。

终端消费者、企业客户、虚拟产业链供应商，这三个环节的直观感知要求成为虚拟创新合作过程中的三座大山。

至此，数字化增长滞涨三大原因都交际到同一点上：尽管虚拟数字能力有前所未有的潜能，对于数字化创新价值的虚拟真，只要无法直接感知体验，就难以被认识、认知和认可。

我们前面提到房地产界的早期创新：用样板房的形式为尚未落成的商品房提供“预体验虚拟真”的效果，然后通过按揭和楼花等金融证券手段提前兑现实体房屋的价值。数字化增长的“预体验虚拟真”策略远比房地产复杂。但机理相同，都是为应对直观感知的挑战设计过渡和嫁接的方法。

通过“预体验虚拟真”策略，我们可以克服数字化滞涨。下文，我们将先讲解相关的理论概念，然后报告一起实践案例。

“预体验虚拟真”的理论

数字化创新的价值首先是以虚拟真形式呈现。虚拟真和现实真具有同样的可靠性和确切性。涉及其中的三方利益相关者必须有合适的形式预先体验全周期的供应链生产过程和虚拟产品服务的消费过程。“预体验虚拟真”的理论解释人造科学、拟合思维和溯因逻辑。它们在理论层面说明策略的可行性。

支持现实真和虚拟真的叙事语言文本

在人脑的语言处理能力面前，实有事实和虚拟事实具有同样的确切性，都是判断可以依赖的真切。对偏好直观感知实有事实的思维，我们需要再检验。

按照能否直观感知，我们将认知活动划分为“现实的“和“虚拟的”。感知器官包括“眼、耳、鼻、舌、身、意”。我们对看得见并且用得多的生理器官的感知有偏好，对“意”（大脑思考活动）的感知能力做另类处理，因为动物习性。现代脑神经科学家和语音学家揭示了偏见背后的规律。本刊5月刊，笔者之一在《启动二元组织危机叙事法》中详细报告现代科学家对人类认知规律的一个结论：人是语言的动物。直观感知信号还是被转换为語言（例如自言自语），并影响人的行为。生理器官和思考活动的感知效果都会经过大脑中叙事语言整理。因此，在叙事语言的参照系里，经过生理器官感知的“现实真”和经过语言沟通思考的“虚拟真”没有确切性的差别，都可以成为人们预测、判断、行动的依据。关于虚拟真的确切性，上一篇文章做过如下分析：

1. 神经科学家罗通（Beau Lotto）研究大脑做判断的数据来源，发现有两种：现实的经验数据（看到了，摸到了，听到了），虚拟的想象数据（想象的，推演的，幻觉的）。数据本身没有设定的意义。它只是为人感知活动提供一个认定前提。大脑对数据做相互关系的解释，并赋予意义。语言学家瑞安（Marie-Laure Ryan）的“叙事学“在现实真和虚拟真的背后找到一个共性：无论是对哪种数据来源做解释，人的思维背后都是一套语言叙事文本。现实真和虚拟真都可以抽象到语言叙事文本的逻辑一致性和可接近性上。只要能够用叙事文本想透的，都是真切的。现实真是通过具体实际的身体感知而接近并确认的真（看见、摸到）。虚拟真是通过想象、模拟、推演和游戏而接近并确认的真。通过思维层次的叙事语言，现实真和虚拟真统一到一个世界观里。在这个统一的世界观里，按照瑞安的叙事学理论，现实真是已经发生的，虚拟真是未来可能发生的。区别在于，已经发生的只有一个世界，一个已经被人感知到的世界。可能发生的也许有无穷多个世界。

2. 人们对现实真有自然而然的选择偏好。表面上看，它是因为现实真有较高的可预测性和确定性。其实是因为现实真的数据（看到、听到、嗅到等）容易接近，因为感知器官的存在特征。从神经科学和语言学去理解，现实真的数据必须要经过思维语言的转换。在思维语言叙事文本中，感知是一个金字塔型的叙事过程。感知到的是真还是假，它受三者影响：大脑内存的本能定见、感知的情境背景，感知活动赋予数据之间有意义的关系。如果感知到的现象被完整一致解释，解释有助于预测，那么就是真，否则为假。现实真还是现实假，它取决于感知过程中的语言叙事文本。瑞安认为，现实真的感知也是要通过语言叙事文本对经验数据处理的。

3.人们对虚拟真有着自然而然的排斥偏见。表面上看，它是因为虚拟真还不存在。其实是因为虚拟真的数据（假想、模拟、仿真活动等）难以接近，因为我们生物感知器官需要人造技术才能处理这些数据。自从有了人工智能、信息技术、VR技术，接近和编排这些数据完全可能。经过人造技术转换，虚拟真的数据达到和现实真同样的大脑思维效果，经历同样的叙事文本解释，受到同样的真假判断。按照“叙事学”理论，在语言叙事文本的世界里，虚拟真和现实真同等、同质地真切。

语言学家和神经科学家发现，在语言叙事文本的世界，二者不仅统一，也不相互排斥。虚拟真和现实真之间，唯一的区别在于存在的数量。实体产业（母业务）属于现实真。它已经发生，已经被感知一次，已经与各种有形的具体事物发生固定的联系。因此，它的现实真只存在一个世界中，一个已经实现的世界。数字化创新（公业务）属于虚拟真。它们具有无穷可能性，它们不受时空情境限制，它们能同时存在于多个虚拟可能的世界。虚拟可能、多种世界同时存在、不受具体真实物的限制，这些正是数字化创新的有利条件。

由上海市杨浦区政府组织的“五角场创新创业学院”（简称双创学院）尝试用“数字化生态共创营”的方法实施“预体验虚拟真”的策略。他们的案例显示，用预想的应用场景，帮助真实的客户设计数字化新业态全周期消费闭环。它不仅能让终端消费者预先体验数字创新的价值，还可以团结一系列上下游供应商感知新业态的“虚拟真”，预先准备参与的角色和数字能力。双创学院契合“预体验虚拟真”的理论的两个重要概念：拟合思维和溯因逻辑。

人造科学的拟合思维与溯因逻辑

受马克思《政治经济学批判》的启发，生产力决定生产关系，生产关系反作用于生产力。二者又共同影响形成生产方式。生产方式不仅指技术，还应该包括技术背后的世界观和思维方法。做为人类前所未有的技术，虚拟数字能力能够实现的潜能和可以服务的对象都与过去实体能力有着“范式转型”一般的差异。一种范式代表着一系列对应的世界观、认识论和方法论。对应虚拟数字技术生产力的是人造科学世界观、拟合思维认识论和指导设计方法的溯因逻辑。

诺贝尔经济学家西蒙（H. Simon）最早在管理学领域提出“人造的”（The artificial）社会经济形态不同于自然世界。“人造的科学”（The Sciences of the Artificial）应该有拟合思维，遵受溯因逻辑和利用设计方法。他50年前的“人造科学”理论对数字化转型正当时。西蒙认为：物理、化学等是自然科学。自然科学是发现看似复杂现象背后的简单规律。而工程、经济、社会发展规划等是人造的科学（The sciences of the artificial）。人造的科学是去设计实现人和社会追求的目标。人造的科学是前瞻的，放眼未来时态的，设计导向的。设计就是制造一系列过程活动，通过生产“信物”（Artefacts，直译是人工品），设计帮助“客户”从现在的状态过渡到令人追求的状态。

西蒙认为，人造科学时代，拟合思维（Synthesis）更合适。分析思维适用于自然科学的研究和发现，因为它假设客观世界存在等待发现的规律。而人的世界，一切都是人思想出来的。经济学、城市规划、甚至信息技术，它们都不是自然存在，都是人想出来的。对于想出来的世界，拟合思维更合适。拟合指人为实现想象的目标，创造性地整合现有的元素，制造未曾存在过的成分、技术和形态。人的拟合活动可以有自然的成分，但不完全受自然制约。人可以利用自然条件实现人的愿望和目标。例如，元素周期表是化学分析出来的规律。合成的化学材料是人根据规律，按照人的需求功能目标而拟合产生的新物质。拟合需要遵守自然规律，但拟合后的物质和现象有自己新的规律，人造的规律。

西蒙强调，数字计算机出现后，人造科学特征更加明显。数字计算更快，更抽象，更符号化，更适合模拟系统的行为。因为抽象化和符号化，拟合思维的运用空间更大。人们可以在数字世界里仿真拟合活动，虚拟设计产品，并在虚拟层次修改、完善，然后再真实生产。与50年前，《人造的科学》出版时相比，后互联网时代，人工智能（Artificial Intelligence），大数据（Big Data），云计算（Cloud Computing）形成的ABC數字化能力已经发生几何级数的变化。应用西蒙“人造的科学”思想，ABC能力已经为社会经济活动全面的颠覆性变化做好了技术准备，即以数字化模拟仿真的形式：1）设计供需关系;2）试验生产和消费过程;3）构建客户价值偏好;4）并帮助客户体验交付的价值。

与拟合思维配套的是溯因逻辑（Abductive logic）。通俗翻译，溯因逻辑也可称为“附会逻辑”。附会就是融会贯通。刘勰《文心雕龙·附会》中有：“何谓附会？谓总文理，统首尾，定与夺，合涯际，弥纶一篇，使杂而不越者也。”

做为一种推理方法，美国哲学家皮尔斯（Charles Peirce）用溯因逻辑区别归纳逻辑和演绎逻辑（Inductive and deductive logic）。他建议在所有的可能性中，找最有解释力的理论。这个理论解释不一定是绝对正确的，但一定是在彼时彼地最可能，最接近真实的知识。在知识探索中，溯因逻辑对不知道的现象持“渐确定性“态度。它不在意完美解释，更倾向当下最高概率可能性的答案。它接受有限条件下，满意即可的理论标准。皮尔斯并不反对归纳和演绎的逻辑，但认为溯因逻辑更能够在未知的状态下打开人们的思路，开发更多假设，为下一步演绎和归纳推理奠定基础。皮尔斯的溯因逻辑也深深影响“实用主义”哲学（Pragmatism）。讲究实践效果，接受不断完善的态度，强调“想”为“做”服务，这个实用主义哲学点亮美国近代工业革命过程中的思想火炬。

对于溯因逻辑，许多自然科学家不以为然，认为它不如演绎和归纳逻辑那么严谨，更缺乏能重复验证假设关系的可靠性。但也有社会科学家持完全相反的观点。他们认为，自然科学的证伪方法是一种“推理选择最糟糕的解释”（Inference to the Worst Explanation，IWE），因为正统的数理统计方法的结论风格一定是“假设没有因果关系，证明结论是‘不能排除有因果关系”。这种证伪方法的态度定势就是消极的、谨慎的。它对自然科学寻找客观规律有极大的帮助。但是，在社会科学领域，消极或积极的思维态度直接影响社会实践效果。相比之下，溯因逻辑是“推理选择最有说服力的解释”（Inference to the Best Explanation， IBE）。其方法論与积极行动的态度相契合。

溯因逻辑再次受到推崇，不仅因为它与人造科学和拟合思维等新的社会科学思考相配套，而且人们发现它与自然科学研究中的协同论和贝尔斯概率论有互补相通之处。关于这点，另文讨论。

总之，在讨论虚拟数字化创新时，我们不仅要接受“人造科学”的世界观，还需要利用拟合思维和溯因逻辑的认识论。接下来我们要讨论的案例从实践的角度反映上面的理论阐述。

数字化生态共创营

怎样依据原生实体积累的数据创造数字化新业态？怎样帮助企业客户预体验新业态价值？怎样让供应商相互之间感受系统协同带来的创新可能？这三个问题与造成数字化增长滞涨的三个原因一一对应。

理论上，我们提出了“预体验虚拟真”的策略。一般而言，新理论的可靠性需要大量历史实证研究来支持。在新理论没有大量实证之前，总有一些勇敢的实践者凭着敏锐的市场嗅觉先行推动创新模式。上海五角场创新创业学院的“数字化生态共创营”（简称生态营）就是一个代表性案例。

在我们看来，实验室就是利用ABC的技术能力尝试“预体验虚拟真”。实验室的基本活动包括：1）邀请大企业提出自己的创新愿望和需求;2）邀请区域内的中小企业模拟实现客户愿望和需求的新商业业态;3）客户在数字化打样的模拟供需流程中体会新业态的可行性，理解新业态对自己的终端客户的价值;4）参与的企业体会其中的数字化生态关系，认清各自的角色，上下游相互合作的条件。5）以为虚拟技术优势，参与各方完成一次生产和消费全周期体验。

图3展示的是数字化生态营的工作方案。让我们来看这个工作方案如何应用到汽车行业的。以一家汽车行业的大企业做为企业客户，一组中小企业以各自不同的数字化转型技术能力拟合汽车行业新业态。下面以备忘录形式记载企业客户和数字化转型供应商之间的合作。

呈送：大型车企客户

发自：数字化创新供应商联盟

主题：开发大型车企的数字资产

行业背景：汽车行业属于传统工业范畴，但已经走过至少三次革命阶段，从机械化到电子化，从地区制造到全球生产，从品牌主导到服务增值。车企正进入第四个革命阶段：从交通工具转变为车联网，一个可以依靠数字资本衍生出各种业态的新物种。

车联网的数字资本：借助新能源形式出现的车企品牌，特斯拉、蔚来、小鹏汽车等，正积累着车企新能源——数据。互联网+汽车之后，车企的引力场出现两个吸引子，有形汽车和无形数据。在ABC技术加持下，车联网价值正随着无形数据的吸引子扶摇直上。理论上讲，每家汽车公司都必须关注数字化转型，必须以车联网的概念看待每一辆车，因为它是交通服务运输过程中的一个服务节点，而且车企拥有的数据最完整，它知道最多的秘密。但实践并非如此。一方面，车企普遍知道需要为新车装上大量传感器，甚至增加车载娱乐设施，让汽车变成比手机大n倍的数字化体验媒介。另一方面，车企没有内生的策略力量将大量数据转化为数字资产，车企的大数据部门与银行的大数据部门类似，没有主导权，对于汽车的两面性——既有实体形态，又有人与车交互过程中产生的数字资产，车企的掌舵者有朦胧认识，但没有利用的认知和操作方向。

我们的角色和贡献：我们是一组有专业技术深度的潜在供应商。我们的角色是为车企数字价值创新服务。依据专业背景，我们与车企客户共同设想数字资本的多种应用场景。利用数字技术虚拟仿真的特征，我们设计完成“生产-营销-消费-服务-升级换代”的系统闭环。在这个过程中，系统闭环的每一位参与者可以预先体验价值，预先感知相互协同的生产与消费活动，预先理解一个完整的业态运营要求和特征。

策略启动活动：1）共同认识数字资本的潜能。2）把数字资本带回家。数据必须回到车企才能体现实体业态和数字业态之间“公业务”和“母业务”之间的辩证增生关系，才能体现不同应用场景中的虚拟真（能够连贯一致表述的价值，生产和消费活动）。3）从熟悉的实体和数字业态链接处开始。首先，量化车的生命周期。其次，整理显著的数据，比如用车人的驾驶习惯、出行习惯。再次，为增值程度最高的金融服务业态提炼客户数据（帮银行做消费金融、信用卡业务，帮证券公司做基于数据的风控，帮保险公司做大数据精算）。同时，密切关注“数据主权”技术发展趋势，让商业模式难以复制。

有形和无形产出：1）一套系统的、相互演练过的方案。2）一套清晰的供应链合作关系。3）一个已经体验过的数字化业态价值。4）一种确实的共创协同的商业承诺。

数字化生态营的工作方向与“预体验虚拟真”策略理论相一致。从未来精细化管理的角度看，它还可以借鉴策略理论，在四个方面加强体验效果（见图4）： 1）产品信物。把产品当作价值传递的媒介，在设计无形和有形产出形式上，生动体现值得追求的生产与消费关系。至此，产品便成为传达价值信号的信物。2）组织活动。只有在交互活动成为一系列成型的例行活动后，人们才会感受到制度化的产业链合作，感受到稳定的承诺。建立成功的例行活动（Routines）是合作各方认识、认知、认可协同关系的基础。3）复合系统。数字能力依据实体生产而生。生成之后，它又为整个系统生产力赋能和增生。这样，数字生产力和实体生产力之间形成有机的互补互利关系。关系套嵌越紧密，越有序，系统复合水平越高，系统支持后续的创新业态能力越强。4）语言符合。虚拟系统是人创造，并为人服务的。人是语言符号的“动物”。形成一套专属的语言符号体系，它为体验“预体验虚拟真”的集体活动提供滋养合作行为的文化制度。

实施“预体验虚拟真”策略的手段方法很多。数字化生态营的参与者利用“双创学院”的资源条件开发出“场景实验室”的执行方法。它是一个值得借鉴的选择。

大企业，如阿里和腾讯，可以做内部试验平台，帮助内部部门和核心客户去预先体验数字化创新产品，已经有所成效。但大企业的内部试验平台，以核心企业的主观意志为转移，选择的生态企业大都是“已投资”或者“已臣服”的状态，有一定的局限性。从无预设立场的大生态角度来看，场景实验室的最佳平台理应是一个社会化联盟平台试验虚拟数字生态产品。“双创学院”的政府背景和非盈利特征刚好为建立一个社会化的虚拟合作平台准备了条件，而各路资本、政府扶持资金也需要透过这一全新生态方式寻找培育经济新动能的“种子”。第一阶段，双创学院组织有技术深度的中小企业，围绕数字化创新业态，建立思考和讨论实战问题的共同思维框架。第二阶段，利用政府机构的信用，邀请曾经体验过数字生态红利的大企业，比如浦发银行、海通证券等，参与到课程中来，向潜在的技术供应商“战略问题发包”。战略问题既有现阶段的“瓶颈”任务，也有前瞻性的模糊思考。第三阶段，共同规划值得研发的项目。第四阶段，形成商业化的方法、模式和落地路线图（见图5）。

数字化生态共创营和场景实验室才刚刚开始。评判它的实证数据还有待收集。但是，我们知道它是暂时先进的实践：1）它体现“人造科学”、“拟合思维”和“溯因逻辑”的理论概念。2）类似的做法在其它地方已经生效。谷歌公司旗下Google Ventures开发的“设计冲刺”基于同样的理论概念。Ideo设计公司和斯坦福大学设计学院开发的“设计思维结构”也是同样的建設流程。3）它比目前其它创新资源组织方式更具有规律性。

结论

因为技术属性虚拟，数字化增长有无限想象空间。因为人的直观感知偏好，它往往窒息想象空间维度的价值。“预体验虚拟真”的策略基于“人造的科学”、“拟合思维”和“溯因逻辑”三个核心概念，说明全周期体验价值的前提要求可以通过“预体验”和“虚拟真”的两个设计方法来中介。我们用五角场双创学院的实践镜像解释“预体验虚拟真”的工作方案和流程方法。未来，我们还需要更多的案例数据来验证初始理论的一系列假设。有鉴于我们所相信的拟合思维和溯因逻辑，我们认为，文章通过理论和实践对照讨论，为下一轮实证研究和归纳、演绎逻辑指导的研究做了有价值的铺垫。

本文另一个目的是唤起管理学者对共同制造管理现实的热情。管理学家范德文（Andrew Van de Ven）号召“参与式学问”（Engaged Scholarship）。他认为，社会科学家和实践者的互动不可以自我设定太遥远的认知距离。鉴于市场、经济、管理、政策都是“人造世界”，学者联合实践者共同创造数字转型新业态，责无旁贷。

鲍勇剑：加拿大莱桥大学迪隆商学院终身教授，复旦大学管理学院EMBA特聘教授

徐晶卉：上海《文汇报》记者

杨苓：上海五角场创新创业学院执行院长

陈齐彦：上海道客网络科技有限公司首席执行官