預體驗“虛擬真”

鮑勇劍 徐晶卉 楊苓 陳齊彥

有著無限的想象空間的數字化增長，為何陷入滯漲而遲遲未能實現？因為企業未能同步解決外部客戶和供應商的一個關鍵問題：全周期感知價值。解決這個問題，可采取“預體驗虛擬真”策略，這一策略不僅有理論支持，而且已經走在實踐的道路上，可以通過上海“五角場雙創學院”的“數字化創新場景實驗室”的案例，認識和學習“預體驗虛擬真”策略的設計與執行。

感知理論（Sense-making theory）創始人維克（K. Weick）喜歡引用英國作家福斯特（E.M. Forster）的名言來解釋“感知”的重要性：“不見不現，不知不覺”（How can I tell what I think until I see what I say？）。它與中國的成語“眼見為實”有神似的意味——無法直接感知體驗的事或物，就難以被認識、認知和認可。

市場中，客戶對商品價值的感知也是如此。只有經過直觀體驗之后，客戶才愿意為感知到的價值付費。

如果受困于現實，當企業只能夠為客戶描述一張未來的“藍圖”，客戶是否愿意買單？風投是否愿意投入？合作伙伴是否愿意“入伙”？太難！現實和未來之間，始終隔著一道“未知之門”，它成了未來數字化世界急速增長、裂變的“天塹”。

逾越這道“天塹”，困難重重。

人們感知能力的偏見和狹隘成為數字化增長的第一個障礙！客戶只愿意為“真實”的價值付費，數字化的本性卻為“虛擬”。只要數字化價值的“虛擬真”不被認識、認知和認可，數字化增長始終是企業的“單相思”。

數字化增長的第二個策略障礙是數字能力在價值鏈中的從屬地位。熟悉波特價值鏈兩個維度的人都了解，技術被歸類在支持性和輔助活動的從屬維度上（Support Activities）。它不屬于直接與客戶發生關系的主導活動維度（Primary Activities）。長期以來，數據資源是被綜合的生產資料，沒有成為創造新價值的主導性數字能力。它一方面囿于管理習慣，管理者習慣將數字化運用到生產后臺的流程改造，習慣將數字化建設當作“成本中心”，以低成本提高既有組織功能的效率，例如更快、更少、更短、更可視。另一方面，數據資源還沒有成長到數字資本階段，還無法展現獨立創造新產品、新服務、新流程的主導性數字能力。在新書《數字化轉型》中，西伯（T. Siebel）以工業革命為基準，鼓吹數字化轉型將帶來10倍速度、300倍規模、3000倍商業和社會沖擊力。可是，除了看到不斷增長的信息技術投資和電腦數量之外，大多數企業并沒有看到數字化轉型帶來的積極利潤影響。相反，數字技術原創難和復制容易的特征卻直接侵蝕傳統商業模式25%～40%的利潤基礎（麥肯錫研究報告）。對許多中國企業而言，網店對實體店利潤沖擊更是觸目驚心。

若要數據被認可為資本，它必須顯而易見地主導新產品、新服務、新流程。只有當數字能力主導的價值被直觀感知體驗之時， 數字化增長活動才會從成本中心轉變為利潤中心，才會真正占據企業價值鏈中的主導地位。但它遇到數字化價值的第三重障礙：數字能力的價值有滯后性。以“信息經濟學”聞名的諾貝爾經濟學獎得主阿羅（K. Arrow）道出數字化轉型中的“信息價值的悖論”：信息的價值，不告訴你，不知道。等你真正明白后，信息卻失去了價值。特別是受限制于人們的直觀感知條件，虛擬階段的價值要等到以具體實物形式呈現后才能被認識、認知和認可。

面對造成數字化增長滯漲的三大障礙，星云大師的一句偈語形象地道破思考方向：“四大皆空示現有，五蘊和合亦非真”。數字化增長策略第一要說明“虛擬真“，第二要能夠“示現有”。在大數據、云計算、物聯網、互聯網和人工智能技術加持下，數據資源成為數字資產已經是現實。以數字能力主導的新產品、新服務、新流程的價值創造也進入組織常規活動狀態。過去，房地產業因為“預體驗虛擬真”策略而大發展——通過樣板房和按揭貸款幫助客戶預先體驗尚未實物化的房屋價值。今天，數字化增長也必須有自己的“預體驗虛擬真”策略。

通過這篇文章，我們將展示，“預體驗虛擬真”策略不僅有理論支持，還已經走在實踐的道路上。理論方面，我們將解釋，“預體驗虛擬真”策略背后是人造科學、擬合思維和運用附會邏輯。實踐方面，我們用上海“五角場雙創學院”的“數字化創新場景實驗室”為例，說明如何設計和執行“預體驗虛擬真”策略。

文章分為三個部分：1）數字化增長滯漲原因分析。2）數字化增長需要人造科學、擬合思維和附會邏輯。3）設計和執行“預體驗虛擬真”策略的實例。

克服數字化增長的滯漲

數字化增長進入滯漲階段，原因有三：

1. 未能區別數據和數字資本，企業潛在的數字資本利用效率低下。

2. 在沒有全周期消費閉環之前，客戶無法完整感受到數字化能力創造的新價值。

3. 數字能力代謝快，數字資本周轉率高，上下游技術供應商不敢輕易承諾。

數據是數字資本的元素，數字資本是經過組織以后的數據。數據本身沒有意義，沒有目的。數字資本有意義，有目的，有導向，有策略反饋回路，可以自我組織和深度學習。未能區別數據和數字資本，它使得企業潛在的數字資本利用效率低下。造成這種情況有歷史原因，也有策略思考落后于技術發展水平的因素。

2007年1月，第一代智能手機出現。移動互聯網啟航。之后的10年，大多數企業“被數據化”，簡單依靠移動設備端口自然獲取數據。那時，處于移動互聯網應用前線的企業自動獲得大量數據。以金融行業為例，移動支付是其最典型的客戶行為數據入口。暫時擱置數據隱私的討論，使用移動支付的客戶基本上無條件地向企業開放所有的相關數據。經歷外部領先者的示范效應和內部自我學習，金融企業認識到，銀行終端設備與銀行核心系統之間交互的已經不是傳統意義上的“8583”支付報文，而是包含大量用戶信息、用戶畫像的潛在數字資產。不久，所有銀行都成立了大數據部，新部門不分晝夜地收集和存放這些數據，為某一天數據資產化做準備。

收集系統一旦投入使用，數據量便以幾何級數增長。但是，許多銀行的大數據部只不過是換了信息媒介（從紙質到數碼）的信息檔案室。它不是一個主導部門，不會主動去分析數據背后的消費行為規律，更不會依據分析來指導新產品和新服務的開發。假如你熱愛某個品牌的咖啡，有忠誠度極高的消費量和時空規律，銀行的大數據部沒有提醒你辦一張咖啡店聯名信用卡的能力。大數據部仍然執行著傳統銀行模式給它的積累數據量的功能。因為沒有匹配的增生能力，數據只是資源，不是資本。

數字資產是指企業擁有或控制的，以電子數據的形式存在的，在生產活動中持有，以備出售或處在生產過程中的非貨幣性資產。綜述“三氪錨數字貨幣媒體”和學者潘云等研究，數字資產根據其功能及其價值不同，可分為四類，分別是：

1）數據資料類資產。法律上，數據資料類資產有明確所有權。來源上，它是主體參與社會活動和經營活動所積累的。形式上，它是以數字化形式表示的、具有領域含義的數據集合。其主要價值體現在基于被存儲的數據所有權的使用權。例如，當你用手機中的軟件，被要求授權時，你的行為數據已經被合法收集存儲。

2）數字貨幣類資產。依據網絡契約，如區塊鏈技術，發行數字貨幣類資產。技術能夠明確權屬關系。它可在一定范圍內流通的，也具有變現能力。數字貨幣主要價值在于流通和交易。經典的例子是比特幣和“臉書”最近嘗試的虛擬數字貨幣（Libra）。

3）數字產權類資產。它是以數字化形式創作、傳播、明確所有權和使用權的智慧勞動成果，其主要價值在于傳播和分享，例如“喜馬拉雅”和“阿基米德”上的知識產權產品。

4）數據模型類資產。它是以針對數據進行計算處理的信息系統模型、算法和架構。通過數據科學家和數據計算平臺來提供數字資料的精細化加工，其主要價值在于提煉和萃取。一些利用人工智能算法模式生成的產品和服務屬于此類。例如，第四范式提供的人工智能通用算法和軟硬體結合的服務。

上述四類數字資產總量在不斷增加，系統利用它們的方法卻嚴重短缺。即使有了云計算技術，企業收集和存放數據可以更快速、更便捷和更低成本，但存放的數據資源不會自動變成數字資產，除非企業建立利用數據的數字能力。因此，我們看到一種普遍怪相：企業在新型大數據和云計算技術基礎結構方面投入很大，企業掌握的數據在多樣性、數量、速度和密度上都與過往有天壤之別。但是，多數企業仍然在使用傳統的理念看待這些數據。例如，我們調查的企業中，有一家大型集團公司投入先進的IT技術建立了開會軟件。軟件把出勤率和會議時間數字化了，然而，企業沒有人討論怎樣把開會過程中的“從眾思維”轉化為“沼澤智慧”，對于會議主題，討論方式帶來的效果，利用電子屏幕匿名發言等可以提高決策質量的潛在用途，企業卻完全忽視了其中可以開發的新組織能力，這個開會軟件被“大材小用”了。套用傳統的管理思維看數字化，那只是把存在的活動數字化。“被數據化“的企業一般都是只看到技術投入，卻忽視管理思維的轉變。前者投入越來越大，后者不變，潛在數字資本利用率肯定低下。只有從“數字資本還可能成為什么”的角度去思考，數字能力才可以建立起來。

以汽車行業為例，從“還可能成為什么”的角度看數字資本，新能源汽車行業利用數字能力，“一花開五瓣”，以求克服數字化增長的滯漲局面。它展現數字化生產力和傳統的實體生產力的區別。一方面，受制于有形實體資源投資邊際效益遞減的經濟規律，傳統汽車行業的增長有生產量和消費量的邊界（圖1的實體生產力曲線）。另一方面，善于利用數字能力的智能汽車則可以多次衍生使用數字能力。利用虛擬數字能力邊際效益遞增的生產力屬性，企業可以有多次增生的價值創新效果（圖1的數字化生產力曲線增生到創新生產力曲線）。

新能源汽車有兩大改變。它去掉排氣管，建立起通達天際的數字連接天線。根據國標 GB/T 32960的規定，每輛汽車每天就會產生約50MB的數據。2018年全球新能源汽車的交付量較上一年同比增長69%。這意味著數以千萬計的汽車及車主數據匯總到了這些車誕生的母體——汽車工廠。因此，新能源汽車工廠正在積極研發怎樣從汽車制造業轉型為“汽車服務業”。依據實體生產力，利用衍生出來的數字能力，新能源汽車在改寫實體生產力與數字化創新能力之間的新型關系。新能源汽車朝著數字能力方向不斷精進，例如，增加車載智能大屏尺寸，實時故障監控以降低自燃事故，采集零部件狀態信息，內置消費者駕駛行為與能耗分析等。這些數字能力設計原本是為提升實體車的質量和駕駛感受服務的。一旦形成后，數字能力成為多種新業務形態的價值源泉。在筆者之一的《新技術勝算》一書中，我們羅列出未來汽車生活和工作生態至少五種模式：1）個人移動通訊的基站;2）具有類似禮賓部簡單功能的代勞機器人;3）關于信任與信用的數字信息交互界面;4）家庭、辦公室、社交場所之外的第四個人場所;5）在AI技術支持下，猶如“變形金剛”，成為一種人機復合體，多方面增強自然人的生活和工作能力。它具體體現數字化生產曲線的復合發展軌跡（圖1的復合數字化創新生產力曲線）。

技術已經有了，缺少的是配套的管理思維。汽車行業新四化已經成為共識：電動、網聯、自動、共享。推導新共識的技術業已存在，即ABC+IOT（人工智能、大數據、云計算+物聯網）。從管理思維上，汽車行業的數字化增長還必須調整到實體業務與數字能力陰陽相激、八卦相蕩的辯證思維上。圖1簡示的實體與數字化生產力之間的演變關系解釋的就是這樣的辯證思維。有形的物理生產過程受制于邊際效益遞減的經濟規律，其增長只能囿于實體生產力邊界曲線之內。在新技術促進下，生產力邊界線可以向外拓展。但如果因循傳統的實體商業模式，它又將受制于新的實體生產力邊界線。而虛擬的數字能力有網絡效應（Network effects）和邊際效益遞增的屬性。它有低成本無限拓展的潛能。當數字能力為主導力量引領新產品、新服務、新流程、新市場時，它成為復合的數字化創新生產力。

對于兩者的辯證關系，數字轉型專家徐石和顏艷春比喻實體生產力是“母業務”，由數字能力衍生出來的新業務為“公業務”。公母業務是對新型數字能力與傳統核心競爭能力之間關系的生動比喻。需要強調的是，1）衍生的公業務可以隨境而生，不止于一種。2）數字能力自帶的深度學習能力產生復合的數字化創新生產力（見圖1）（CDDC， Compound 的digitalized dynamic capability）。它不是簡單能力的疊加，而是利用AI的深度學習能力快速演化。2018年12月，在“阿爾法狗”（AlphaGo）之后，“深思”（Deepmind）推出“阿爾法源”（AlphaZero）。它利用神經網絡學習技術（Neural network），采取自我強化學習（Reinforcement learning）的方法，只需要30小時，就從完全無知到圍棋大師，并戰勝上一代的“阿爾法狗”。達到實驗室里的深度學習水平，企業數字能力還有較大的距離。但是，其中的技術原理與復合的數字化創新生產力策略完全一致。

既然克服數字增長滯漲的內部數字能力的原理已經很清楚，為何增長仍然遲遲未能出現？那是因為企業還需要同步解決外部客戶和供應商的一個關鍵問題：全周期感知價值。對客戶/用戶，全周期消費閉環建設完成之前，客戶無法完整感受到數字化能力創造的新價值。對供應商，數字能力代謝快，數字資本周轉率高，上下游供應商不敢輕易承諾。如圖2所示，在理解數字資本和實體業態之間的陰陽辯證關系同時，企業還需要以數字能力為驅動力，為客戶構建完整的消費閉環。消費價值閉環體驗是當年蘋果成功的商業模式核心。蘋果音樂消費閉環（L：Loop），應用包開發商（AD： Application Developers），它們協同組成：L= AD*（Ipod+Itune）。這個價值體驗的閉環是蘋果生態的基礎元點。

相比而言，大多數企業只能提供支離破碎的、片段的數字化體驗。以銀行為例，每家都強調“數字銀行”策略。實施過程中，數字賦能的科技公司帶來一張數字轉型的整體藍圖規劃，但各個部門只能選擇對自己最容易執行的部分來推動。一個銀行網點，它的建設由行政部負責，管理由運營部，技術由科技部分別負責，每個部門都掌握了創造數字資產價值的一部分生產資料，但管理權限和部門利益為每個決策者建立了一個業務“豎井”，彼此分離。因為部門目標和利益最優化，銀行只能提供斷斷續續的數字化體驗。因此，藍圖上的數字銀行3.0和極致的用戶體驗無法整體實現。沒有一個全周期的消費閉環，消費者無法完整體驗數字能力帶來的新價值，所以不愿意買單。這樣的情形在其它行業也很普遍。例如，谷歌和亞馬遜都開發了智能聲控產品。許多人圖新鮮當圣誕禮物購買，然后就沒有打開過。消費者需要的不是產品，而是產品帶來的價值效果。因為數字經濟的虛擬特征和消費過程的系統整體性（如WinTel，Windows*Intel），消費者對全周期閉環價值體驗的要求遠遠超過實體經濟時代。

建立全周期消費閉環體驗是建設數字化生態的基本要素。但是，閉環需要上下游供應商的承諾和參與。作為整個數字化創新生態鏈路中的一部分，供應商又回到同樣的感知體驗的怪圈：對數字能力激發的虛擬創新，供應商比終極客戶更需要直觀感知體驗。在數字化創新的產業協作過程中，供應商不僅要直觀感知自己能做什么貢獻，還需要感知合作者的能力，并且需要大家共同感知系統生產的流程。

供應商的普遍遲疑和猶豫是理性的，數字化創新的未來因為“霧里看花”而充滿誘惑力，但卻因為觸碰路徑模糊，極容易變成“海市蜃樓”般的幻象，不夠真實。數字化創新的技術路線本身就是一個多種因素矛盾交織和競爭協同的過程：從系統性來看，一方面，數字科技系統性強，基礎架構各個部分的供應商都需要考慮兼容的功能;另一方面，數字科技在各個維度上都在快速迭代，選擇錯了技術路線和構架合作者就是注定的先烈;從組織生態來看，一方面，每種技術的發展都經歷一個開放創新和快速試錯的周期;另一方面，合作者之間希望形成排他性的系統耦合關系，維持已經建立的生態的穩定;從投入產出價值來看，一方面，虛擬數字能力支持的資產有復制成本趨零、網絡效應、邊際遞增效益和生態地租的誘惑;另一方面，它的投資專屬性高，針對性強，一旦路線錯誤，一切都是沉底成本。

終端消費者、企業客戶、虛擬產業鏈供應商，這三個環節的直觀感知要求成為虛擬創新合作過程中的三座大山。

至此，數字化增長滯漲三大原因都交際到同一點上：盡管虛擬數字能力有前所未有的潛能，對于數字化創新價值的虛擬真，只要無法直接感知體驗，就難以被認識、認知和認可。

我們前面提到房地產界的早期創新：用樣板房的形式為尚未落成的商品房提供“預體驗虛擬真”的效果，然后通過按揭和樓花等金融證券手段提前兌現實體房屋的價值。數字化增長的“預體驗虛擬真”策略遠比房地產復雜。但機理相同，都是為應對直觀感知的挑戰設計過渡和嫁接的方法。

通過“預體驗虛擬真”策略，我們可以克服數字化滯漲。下文，我們將先講解相關的理論概念，然后報告一起實踐案例。

“預體驗虛擬真”的理論

數字化創新的價值首先是以虛擬真形式呈現。虛擬真和現實真具有同樣的可靠性和確切性。涉及其中的三方利益相關者必須有合適的形式預先體驗全周期的供應鏈生產過程和虛擬產品服務的消費過程。“預體驗虛擬真”的理論解釋人造科學、擬合思維和溯因邏輯。它們在理論層面說明策略的可行性。

支持現實真和虛擬真的敘事語言文本

在人腦的語言處理能力面前，實有事實和虛擬事實具有同樣的確切性，都是判斷可以依賴的真切。對偏好直觀感知實有事實的思維，我們需要再檢驗。

按照能否直觀感知，我們將認知活動劃分為“現實的“和“虛擬的”。感知器官包括“眼、耳、鼻、舌、身、意”。我們對看得見并且用得多的生理器官的感知有偏好，對“意”（大腦思考活動）的感知能力做另類處理，因為動物習性。現代腦神經科學家和語音學家揭示了偏見背后的規律。本刊5月刊，筆者之一在《啟動二元組織危機敘事法》中詳細報告現代科學家對人類認知規律的一個結論：人是語言的動物。直觀感知信號還是被轉換為語言（例如自言自語），并影響人的行為。生理器官和思考活動的感知效果都會經過大腦中敘事語言整理。因此，在敘事語言的參照系里，經過生理器官感知的“現實真”和經過語言溝通思考的“虛擬真”沒有確切性的差別，都可以成為人們預測、判斷、行動的依據。關于虛擬真的確切性，上一篇文章做過如下分析：

1. 神經科學家羅通（Beau Lotto）研究大腦做判斷的數據來源，發現有兩種：現實的經驗數據（看到了，摸到了，聽到了），虛擬的想象數據（想象的，推演的，幻覺的）。數據本身沒有設定的意義。它只是為人感知活動提供一個認定前提。大腦對數據做相互關系的解釋，并賦予意義。語言學家瑞安（Marie-Laure Ryan）的“敘事學“在現實真和虛擬真的背后找到一個共性：無論是對哪種數據來源做解釋，人的思維背后都是一套語言敘事文本。現實真和虛擬真都可以抽象到語言敘事文本的邏輯一致性和可接近性上。只要能夠用敘事文本想透的，都是真切的。現實真是通過具體實際的身體感知而接近并確認的真（看見、摸到）。虛擬真是通過想象、模擬、推演和游戲而接近并確認的真。通過思維層次的敘事語言，現實真和虛擬真統一到一個世界觀里。在這個統一的世界觀里，按照瑞安的敘事學理論，現實真是已經發生的，虛擬真是未來可能發生的。區別在于，已經發生的只有一個世界，一個已經被人感知到的世界。可能發生的也許有無窮多個世界。

2. 人們對現實真有自然而然的選擇偏好。表面上看，它是因為現實真有較高的可預測性和確定性。其實是因為現實真的數據（看到、聽到、嗅到等）容易接近，因為感知器官的存在特征。從神經科學和語言學去理解，現實真的數據必須要經過思維語言的轉換。在思維語言敘事文本中，感知是一個金字塔型的敘事過程。感知到的是真還是假，它受三者影響：大腦內存的本能定見、感知的情境背景，感知活動賦予數據之間有意義的關系。如果感知到的現象被完整一致解釋，解釋有助于預測，那么就是真，否則為假。現實真還是現實假，它取決于感知過程中的語言敘事文本。瑞安認為，現實真的感知也是要通過語言敘事文本對經驗數據處理的。

3.人們對虛擬真有著自然而然的排斥偏見。表面上看，它是因為虛擬真還不存在。其實是因為虛擬真的數據（假想、模擬、仿真活動等）難以接近，因為我們生物感知器官需要人造技術才能處理這些數據。自從有了人工智能、信息技術、VR技術，接近和編排這些數據完全可能。經過人造技術轉換，虛擬真的數據達到和現實真同樣的大腦思維效果，經歷同樣的敘事文本解釋，受到同樣的真假判斷。按照“敘事學”理論，在語言敘事文本的世界里，虛擬真和現實真同等、同質地真切。

語言學家和神經科學家發現，在語言敘事文本的世界，二者不僅統一，也不相互排斥。虛擬真和現實真之間，唯一的區別在于存在的數量。實體產業（母業務）屬于現實真。它已經發生，已經被感知一次，已經與各種有形的具體事物發生固定的聯系。因此，它的現實真只存在一個世界中，一個已經實現的世界。數字化創新（公業務）屬于虛擬真。它們具有無窮可能性，它們不受時空情境限制，它們能同時存在于多個虛擬可能的世界。虛擬可能、多種世界同時存在、不受具體真實物的限制，這些正是數字化創新的有利條件。

由上海市楊浦區政府組織的“五角場創新創業學院”（簡稱雙創學院）嘗試用“數字化生態共創營”的方法實施“預體驗虛擬真”的策略。他們的案例顯示，用預想的應用場景，幫助真實的客戶設計數字化新業態全周期消費閉環。它不僅能讓終端消費者預先體驗數字創新的價值，還可以團結一系列上下游供應商感知新業態的“虛擬真”，預先準備參與的角色和數字能力。雙創學院契合“預體驗虛擬真”的理論的兩個重要概念：擬合思維和溯因邏輯。

人造科學的擬合思維與溯因邏輯

受馬克思《政治經濟學批判》的啟發，生產力決定生產關系，生產關系反作用于生產力。二者又共同影響形成生產方式。生產方式不僅指技術，還應該包括技術背后的世界觀和思維方法。做為人類前所未有的技術，虛擬數字能力能夠實現的潛能和可以服務的對象都與過去實體能力有著“范式轉型”一般的差異。一種范式代表著一系列對應的世界觀、認識論和方法論。對應虛擬數字技術生產力的是人造科學世界觀、擬合思維認識論和指導設計方法的溯因邏輯。

諾貝爾經濟學家西蒙（H. Simon）最早在管理學領域提出“人造的”（The artificial）社會經濟形態不同于自然世界。“人造的科學”（The Sciences of the Artificial）應該有擬合思維，遵受溯因邏輯和利用設計方法。他50年前的“人造科學”理論對數字化轉型正當時。西蒙認為：物理、化學等是自然科學。自然科學是發現看似復雜現象背后的簡單規律。而工程、經濟、社會發展規劃等是人造的科學（The sciences of the artificial）。人造的科學是去設計實現人和社會追求的目標。人造的科學是前瞻的，放眼未來時態的，設計導向的。設計就是制造一系列過程活動，通過生產“信物”（Artefacts，直譯是人工品），設計幫助“客戶”從現在的狀態過渡到令人追求的狀態。

西蒙認為，人造科學時代，擬合思維（Synthesis）更合適。分析思維適用于自然科學的研究和發現，因為它假設客觀世界存在等待發現的規律。而人的世界，一切都是人思想出來的。經濟學、城市規劃、甚至信息技術，它們都不是自然存在，都是人想出來的。對于想出來的世界，擬合思維更合適。擬合指人為實現想象的目標，創造性地整合現有的元素，制造未曾存在過的成分、技術和形態。人的擬合活動可以有自然的成分，但不完全受自然制約。人可以利用自然條件實現人的愿望和目標。例如，元素周期表是化學分析出來的規律。合成的化學材料是人根據規律，按照人的需求功能目標而擬合產生的新物質。擬合需要遵守自然規律，但擬合后的物質和現象有自己新的規律，人造的規律。

西蒙強調，數字計算機出現后，人造科學特征更加明顯。數字計算更快，更抽象，更符號化，更適合模擬系統的行為。因為抽象化和符號化，擬合思維的運用空間更大。人們可以在數字世界里仿真擬合活動，虛擬設計產品，并在虛擬層次修改、完善，然后再真實生產。與50年前，《人造的科學》出版時相比，后互聯網時代，人工智能（Artificial Intelligence），大數據（Big Data），云計算（Cloud Computing）形成的ABC數字化能力已經發生幾何級數的變化。應用西蒙“人造的科學”思想，ABC能力已經為社會經濟活動全面的顛覆性變化做好了技術準備，即以數字化模擬仿真的形式：1）設計供需關系;2）試驗生產和消費過程;3）構建客戶價值偏好;4）并幫助客戶體驗交付的價值。

與擬合思維配套的是溯因邏輯（Abductive logic）。通俗翻譯，溯因邏輯也可稱為“附會邏輯”。附會就是融會貫通。劉勰《文心雕龍·附會》中有：“何謂附會？謂總文理，統首尾，定與奪，合涯際，彌綸一篇，使雜而不越者也。”

做為一種推理方法，美國哲學家皮爾斯（Charles Peirce）用溯因邏輯區別歸納邏輯和演繹邏輯（Inductive and deductive logic）。他建議在所有的可能性中，找最有解釋力的理論。這個理論解釋不一定是絕對正確的，但一定是在彼時彼地最可能，最接近真實的知識。在知識探索中，溯因邏輯對不知道的現象持“漸確定性“態度。它不在意完美解釋，更傾向當下最高概率可能性的答案。它接受有限條件下，滿意即可的理論標準。皮爾斯并不反對歸納和演繹的邏輯，但認為溯因邏輯更能夠在未知的狀態下打開人們的思路，開發更多假設，為下一步演繹和歸納推理奠定基礎。皮爾斯的溯因邏輯也深深影響“實用主義”哲學（Pragmatism）。講究實踐效果，接受不斷完善的態度，強調“想”為“做”服務，這個實用主義哲學點亮美國近代工業革命過程中的思想火炬。

對于溯因邏輯，許多自然科學家不以為然，認為它不如演繹和歸納邏輯那么嚴謹，更缺乏能重復驗證假設關系的可靠性。但也有社會科學家持完全相反的觀點。他們認為，自然科學的證偽方法是一種“推理選擇最糟糕的解釋”（Inference to the Worst Explanation，IWE），因為正統的數理統計方法的結論風格一定是“假設沒有因果關系，證明結論是‘不能排除有因果關系”。這種證偽方法的態度定勢就是消極的、謹慎的。它對自然科學尋找客觀規律有極大的幫助。但是，在社會科學領域，消極或積極的思維態度直接影響社會實踐效果。相比之下，溯因邏輯是“推理選擇最有說服力的解釋”（Inference to the Best Explanation， IBE）。其方法論與積極行動的態度相契合。

溯因邏輯再次受到推崇，不僅因為它與人造科學和擬合思維等新的社會科學思考相配套，而且人們發現它與自然科學研究中的協同論和貝爾斯概率論有互補相通之處。關于這點，另文討論。

總之，在討論虛擬數字化創新時，我們不僅要接受“人造科學”的世界觀，還需要利用擬合思維和溯因邏輯的認識論。接下來我們要討論的案例從實踐的角度反映上面的理論闡述。

數字化生態共創營

怎樣依據原生實體積累的數據創造數字化新業態？怎樣幫助企業客戶預體驗新業態價值？怎樣讓供應商相互之間感受系統協同帶來的創新可能？這三個問題與造成數字化增長滯漲的三個原因一一對應。

理論上，我們提出了“預體驗虛擬真”的策略。一般而言，新理論的可靠性需要大量歷史實證研究來支持。在新理論沒有大量實證之前，總有一些勇敢的實踐者憑著敏銳的市場嗅覺先行推動創新模式。上海五角場創新創業學院的“數字化生態共創營”（簡稱生態營）就是一個代表性案例。

在我們看來，實驗室就是利用ABC的技術能力嘗試“預體驗虛擬真”。實驗室的基本活動包括：1）邀請大企業提出自己的創新愿望和需求;2）邀請區域內的中小企業模擬實現客戶愿望和需求的新商業業態;3）客戶在數字化打樣的模擬供需流程中體會新業態的可行性，理解新業態對自己的終端客戶的價值;4）參與的企業體會其中的數字化生態關系，認清各自的角色，上下游相互合作的條件。5）以為虛擬技術優勢，參與各方完成一次生產和消費全周期體驗。

圖3展示的是數字化生態營的工作方案。讓我們來看這個工作方案如何應用到汽車行業的。以一家汽車行業的大企業做為企業客戶，一組中小企業以各自不同的數字化轉型技術能力擬合汽車行業新業態。下面以備忘錄形式記載企業客戶和數字化轉型供應商之間的合作。

呈送：大型車企客戶

發自：數字化創新供應商聯盟

主題：開發大型車企的數字資產

行業背景：汽車行業屬于傳統工業范疇，但已經走過至少三次革命階段，從機械化到電子化，從地區制造到全球生產，從品牌主導到服務增值。車企正進入第四個革命階段：從交通工具轉變為車聯網，一個可以依靠數字資本衍生出各種業態的新物種。

車聯網的數字資本：借助新能源形式出現的車企品牌，特斯拉、蔚來、小鵬汽車等，正積累著車企新能源——數據。互聯網+汽車之后，車企的引力場出現兩個吸引子，有形汽車和無形數據。在ABC技術加持下，車聯網價值正隨著無形數據的吸引子扶搖直上。理論上講，每家汽車公司都必須關注數字化轉型，必須以車聯網的概念看待每一輛車，因為它是交通服務運輸過程中的一個服務節點，而且車企擁有的數據最完整，它知道最多的秘密。但實踐并非如此。一方面，車企普遍知道需要為新車裝上大量傳感器，甚至增加車載娛樂設施，讓汽車變成比手機大n倍的數字化體驗媒介。另一方面，車企沒有內生的策略力量將大量數據轉化為數字資產，車企的大數據部門與銀行的大數據部門類似，沒有主導權，對于汽車的兩面性——既有實體形態，又有人與車交互過程中產生的數字資產，車企的掌舵者有朦朧認識，但沒有利用的認知和操作方向。

我們的角色和貢獻：我們是一組有專業技術深度的潛在供應商。我們的角色是為車企數字價值創新服務。依據專業背景，我們與車企客戶共同設想數字資本的多種應用場景。利用數字技術虛擬仿真的特征，我們設計完成“生產-營銷-消費-服務-升級換代”的系統閉環。在這個過程中，系統閉環的每一位參與者可以預先體驗價值，預先感知相互協同的生產與消費活動，預先理解一個完整的業態運營要求和特征。

策略啟動活動：1）共同認識數字資本的潛能。2）把數字資本帶回家。數據必須回到車企才能體現實體業態和數字業態之間“公業務”和“母業務”之間的辯證增生關系，才能體現不同應用場景中的虛擬真（能夠連貫一致表述的價值，生產和消費活動）。3）從熟悉的實體和數字業態鏈接處開始。首先，量化車的生命周期。其次，整理顯著的數據，比如用車人的駕駛習慣、出行習慣。再次，為增值程度最高的金融服務業態提煉客戶數據（幫銀行做消費金融、信用卡業務，幫證券公司做基于數據的風控，幫保險公司做大數據精算）。同時，密切關注“數據主權”技術發展趨勢，讓商業模式難以復制。

有形和無形產出：1）一套系統的、相互演練過的方案。2）一套清晰的供應鏈合作關系。3）一個已經體驗過的數字化業態價值。4）一種確實的共創協同的商業承諾。

數字化生態營的工作方向與“預體驗虛擬真”策略理論相一致。從未來精細化管理的角度看，它還可以借鑒策略理論，在四個方面加強體驗效果（見圖4）： 1）產品信物。把產品當作價值傳遞的媒介，在設計無形和有形產出形式上，生動體現值得追求的生產與消費關系。至此，產品便成為傳達價值信號的信物。2）組織活動。只有在交互活動成為一系列成型的例行活動后，人們才會感受到制度化的產業鏈合作，感受到穩定的承諾。建立成功的例行活動（Routines）是合作各方認識、認知、認可協同關系的基礎。3）復合系統。數字能力依據實體生產而生。生成之后，它又為整個系統生產力賦能和增生。這樣，數字生產力和實體生產力之間形成有機的互補互利關系。關系套嵌越緊密，越有序，系統復合水平越高，系統支持后續的創新業態能力越強。4）語言符合。虛擬系統是人創造，并為人服務的。人是語言符號的“動物”。形成一套專屬的語言符號體系，它為體驗“預體驗虛擬真”的集體活動提供滋養合作行為的文化制度。

實施“預體驗虛擬真”策略的手段方法很多。數字化生態營的參與者利用“雙創學院”的資源條件開發出“場景實驗室”的執行方法。它是一個值得借鑒的選擇。

大企業，如阿里和騰訊，可以做內部試驗平臺，幫助內部部門和核心客戶去預先體驗數字化創新產品，已經有所成效。但大企業的內部試驗平臺，以核心企業的主觀意志為轉移，選擇的生態企業大都是“已投資”或者“已臣服”的狀態，有一定的局限性。從無預設立場的大生態角度來看，場景實驗室的最佳平臺理應是一個社會化聯盟平臺試驗虛擬數字生態產品。“雙創學院”的政府背景和非盈利特征剛好為建立一個社會化的虛擬合作平臺準備了條件，而各路資本、政府扶持資金也需要透過這一全新生態方式尋找培育經濟新動能的“種子”。第一階段，雙創學院組織有技術深度的中小企業，圍繞數字化創新業態，建立思考和討論實戰問題的共同思維框架。第二階段，利用政府機構的信用，邀請曾經體驗過數字生態紅利的大企業，比如浦發銀行、海通證券等，參與到課程中來，向潛在的技術供應商“戰略問題發包”。戰略問題既有現階段的“瓶頸”任務，也有前瞻性的模糊思考。第三階段，共同規劃值得研發的項目。第四階段，形成商業化的方法、模式和落地路線圖（見圖5）。

數字化生態共創營和場景實驗室才剛剛開始。評判它的實證數據還有待收集。但是，我們知道它是暫時先進的實踐：1）它體現“人造科學”、“擬合思維”和“溯因邏輯”的理論概念。2）類似的做法在其它地方已經生效。谷歌公司旗下Google Ventures開發的“設計沖刺”基于同樣的理論概念。Ideo設計公司和斯坦福大學設計學院開發的“設計思維結構”也是同樣的建設流程。3）它比目前其它創新資源組織方式更具有規律性。

結論

因為技術屬性虛擬，數字化增長有無限想象空間。因為人的直觀感知偏好，它往往窒息想象空間維度的價值。“預體驗虛擬真”的策略基于“人造的科學”、“擬合思維”和“溯因邏輯”三個核心概念，說明全周期體驗價值的前提要求可以通過“預體驗”和“虛擬真”的兩個設計方法來中介。我們用五角場雙創學院的實踐鏡像解釋“預體驗虛擬真”的工作方案和流程方法。未來，我們還需要更多的案例數據來驗證初始理論的一系列假設。有鑒于我們所相信的擬合思維和溯因邏輯，我們認為，文章通過理論和實踐對照討論，為下一輪實證研究和歸納、演繹邏輯指導的研究做了有價值的鋪墊。

本文另一個目的是喚起管理學者對共同制造管理現實的熱情。管理學家范德文（Andrew Van de Ven）號召“參與式學問”（Engaged Scholarship）。他認為，社會科學家和實踐者的互動不可以自我設定太遙遠的認知距離。鑒于市場、經濟、管理、政策都是“人造世界”，學者聯合實踐者共同創造數字轉型新業態，責無旁貸。

鮑勇劍：加拿大萊橋大學迪隆商學院終身教授，復旦大學管理學院EMBA特聘教授

徐晶卉：上海《文匯報》記者

楊苓：上海五角場創新創業學院執行院長

陳齊彥：上海道客網絡科技有限公司首席執行官