文/李根ligen@qbitai.com量子位出品|公众号QbitAI
你可曾想过这样一个问题：
如果以技术创新、科技发展而论，我们当前正处在一个怎样的周期？
有按照热门技术领域的定义，比如这是一个AI、5G和区块链等交叉交融的时代。
也有按照应用产业的不同，划分为消费互联网和产业互联网等大板块。
还有根据物理介质的差异，把线上的一切视为电子驱动的虚拟世界，把原子为单位的空间成为现实世界，然后二者交错，虚实相生，给出数字孪生的叫法，也有Metaverse元宇宙的判断。
然而林林总总的归结，大体都只是对现象的描述，也缺乏一以贯之的本质抽象。
解释过往之事时各执三观，预测未来之事时缺乏主线。
有没有一条隐隐的规律？
可以大道至简地解释过去、现在和未来。
有——如果从数据的维度，一切技术创新、科技发展就能得到解释和预测。
过去和现在我们经历的技术创新，一面驱动力来自数据的体量，另一面则源自数据的高效运用。甚至面向未来，这两大作用力也在对“下一代创新”给出答案。
一切技术创新史都是数据史。
一切科技发展史，皆可作数据观。
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技术创新简史
在以史为鉴的总结判断中，一张技术周期和应用机遇的趋势图被反复讲起。
制图样式各种各样，但呈现的结果大同小异。
以线性时间为轴，以当时主要技术或公司为成果：
门户时代→搜索时代→社交时代→电商时代→本地生活服务……
另一种类似的归纳是：
互联网→移动互联网→AI……
但很多案例在这种线性归纳中难以得到解释。
比如门户代表新浪搜狐、社交代表腾讯、电商代表阿里巴巴，搜索代表百度……基本不存在明显的创办周期。
而且也很难解释，门户时代消亡已成共识后，今日头条为代表的内容聚合应用又算什么？人人网开心网作为社交时代明星陨落后，微博微信陌陌算不算社交赛道？阿里京东提供的电商服务已如此丰富，电商领域依然有拼多多这样的大树长成。
另外，百度究竟是一家互联网公司？还是AI公司？
字节跳动又该划在移动互联网？还是AI？
还有以硬件交互终端作出的时代划分：
电脑PC→手机→AIoT\可穿戴\AR\VR\MR……
特别是在下一代终端的预测中，这样的逻辑被演绎得最充分。
但如果严格对照来看，承接在PC之后的实际是“智能手机”，手机和电脑其实都是一个时代大背景的同一批终端。
以及PC、智能手机之后，究竟能给下一代交互终端给出怎样的趋势预测呢？
越来越小型、越来越便携？
那现在XR领域上的各类产品，看起来都不尽符合。
时下风口之上的智能车，又该如何判断归属？
所以结论种种，最终指向——线性时间上的归纳可能并不本质。
而概括过去本身就已经如此困难重重、逻辑挑战一个接一个，遑论能给未来或趋势提供有说服力的参考。
比如下一个时代，究竟是5G\6G的时代？AI机器人的时代？区块链的时代？新材料的时代？还是生物计算的时代？
又或者这些被视为下一代技术创新的方向，是否有一条共同的主线。
一条打通过去、现在和未来的技术创新中轴线。
一切技术创新史都是数据史
数据就是这条中轴线。
无论门户、搜索、社交、电商……还是互联网、移动互联网，抑或PC、手机等等各式各样的划分，都只是这条中轴线上的开花结果。
并且决定了这种开花结果的先后次序。
同一个时期内，技术创新的落地，总是围绕着数据规模、质量，处理效率来分先后的。
这也就能解释，为什么门户、社交、电商和搜索等不同应用，几乎差不多同时开创，但会是门户率先登上互联网铁王座。
在互联网应用的初期，在同样的在线化进程里，门户面前的数据规模、质量都要高得多得多。
而多年后，之所以门户赛道上又长出今日头条为代表的应用，是因为数据处理的功劳。
门户改变了数据存储方式，却在分析处理上败给了今日头条。
但是，没有智能手机——新一代数据传感器，也就难有今日头条。
电脑PC到智能手机的时代跃迁，终端大小、便携性只是表象，更具本质决定因素，依然是数据。
智能手机是比电脑更强大的数据收集器，并且在后来在分析处理数据的计算能力上也实现了超越。
同是“数据传感器”，手机拥有更加随时随地的数据输入能力，而且提供的标签、结构化维度更加细致——PC显然不具这种能力。
也正是智能手机作为数据传感器的普及，才让深度学习为核心的AI浪潮在2010年之后复兴。
因为正是越来越多图像数据，才让深度学习巨头们的算法有了演武场，在冷板凳几十年后在大数据集ImageNet上让所有人看见潜力和光芒。
而沿着这条主线，下一个交互终端，实际也就能更本质锁定：
是否有更强的数据传感能力？是否有更多维、精准的结构化数据能力？AIoT\可穿戴\AR\VR\MR……这些备选项里也就有了解题方法。
甚至进一步延伸向一些垂直领域，比如汽车，百年未有之大变革，还只是动力方式的变革吗？
前进方向：数据大的快于数据少的，结构化的优于非结构化的，高频产生的要强于低频的。
痛点方向：一方面指向数据的计算力，另一方面则指向数据的可信可用——特别是进入到隐私和敏感数据领域。
前者当前技术创新代表是AI和5G，可以在整个数据的传感、存储、分析的流程中发挥作用，更直白讲是把数据用起来。
后者则以区块链为代表，能解决数据可信、隐私保护等方面的挑战。
这也就解释了，为什么两大新技术创新潮流，会在此时交融交汇。
并且隐隐有基础设施之势。AI被视为生产力，区块链则被视为生产关系。
数据史观下的AI和区块链
AI与数据的关系，过去几年里已经被多音复义，人人皆知其原理。
但区块链，可能由于加密货币的争议，被忽视了基础技术价值和基建意义。
本质上，区块链是一种分布式网络技术方法。
在算法更好、算力更强，数据大爆炸的情况下，提供的一种对数据真伪、价值判断的能力，甚至还是基于隐私前提下的数据使用。
这也是区块链应用，正在从单点走向多点，从一个领域走向更多领域的内在原因。
然而从2020年蚂蚁链升级、进入更多产业开始，这项技术算是真正迎来正名阶段。
区块链能做什么？
对义乌外贸商家而言，是账期的大大缩短。
之前水晶商品要运到墨西哥后才能收到货款，现在从发货数据被认定的那一刻，对方货款就会入账。
是账期从2个月到次日到账的变化。
区块链能做什么？
对安徽砀山卖梨农户来说，是网购产品从线下到线上的盖章认定。源头可溯的好产品，过程中也不能被篡改。
是好产品有好价格、形成好品牌，并且一切可持续的变化。
区块链还能做什么？
对文创IP版权产业而言，是化整为零时代的开启。过去版权都是成套成规模授权售卖。对于大版权公司而言，IP零授成本太高；对于中小商家而言，成套成规模版权买不起。
但如果能化整为零，一个IP版权哪怕只商用一次也可快速交易，就会皆大欢喜。
于是趋势已然很清晰，只有数据所有权问题、隐私问题得到保障，数据才能加速成为生产资料。
而区块链，不就为此而生的吗？
所以大道至简，万佛归宗。技术创新发展史，本质就是数据不断输入到输出的历史。输出到输出的数据流动过程，形成了所谓的网络。
现如今，芯片为底层的计算单元带来更强的算力；AI提供更好的算法；而网络可信、数据可用的方案，则供应于区块链。
从数据史观的维度看，它们构成了技术创新的三大基础设施，以三大作用力交融交汇，驱动各行各业数字化、智能化进程的加速。
现状上，这三大作用力处于不同产业阶段：芯片算力已是成熟期，AI进入落地期，区块链则刚刚迈入产业探索期。
意义和价值上，他们缺一不可。眼前挑战而言，刚进入产业探索期的区块链，成为矛盾的主要方面。
区块链的加速度，决定了芯片和AI作用力的整体速度。
值得注意的是，春江水暖鸭先知，这种加速度，在开发者层面开始得到共振，并且由于蚂蚁链在区块链技术上的原创和先发性，这层关系技术创新的基础设施和生态的自主权，现在正在中国加速。
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