来源：樱桃小房子（cherryhouse2017） 作者：陈小瑛
前言
一业繁荣，万业凋敝。
这两年来，大家都有感受，当前的中国经济，除了房地产一路高歌猛进，即将迈入珠穆朗玛峰的世界之巅，其余尽是一片萧瑟景象。
从统计数据看，是不理想。看毕竟偏于宏观，微观的实体经济到底怎么样了？经过一个多月的多方调查了解发现，有的实体产业抵挡不住挣快钱的诱惑，也在务虚，能够洁身自好，坚持做实业的企业，却要在夹缝中求生存。
尤其是企业裁员降薪现象很普遍，不仅是去产能的国企如此，大量民营企业员工，也都处于收入下滑的境地。
皮之不存毛将焉附，没有收入的增长，连工作都朝不保夕时，虚高的房价还能支撑多久？
1国企，关停并转，减薪裁员
李建2012年硕士毕业后进了天津某中字头石油研究院，在他印象中，2014年是光景最好的一年，工资每月到手6000多，公积金每月一共3000，年终奖还拿了6万，而到2015年，过节费购物卡这些小福利全没了不说，年终奖也只有一万多，2016年全年收入仅6万元，还经常加班没有加班费，年终奖一分钱没有，现在工资每月到手5000多，公积金减到2500。
李建说，员工薪酬缩减，主要源于公司业绩大幅下滑。
受原油、天然气、成品油价格比去年同期下降等因素影响，2016年中石油营业额为1.62万亿元，同比下降6.3%，净利润为78.57 亿元，比上年同期下降77.9%。
现在让李建非常难以决断的是，何去何从。
在国企毕竟算是一份稳定的工作，全国经济形势都不好，如果离职能去哪呢，同行业的待遇都在下滑，但继续留下来，这点收入，养家已经捉襟见肘了，还要攒钱买房，家里帮不上忙，只能靠自己。李建所在的滨海新区，这两年房价从八千涨到了两万多，有了孩子没有房子，让他们天天处于焦虑中。
但环顾身边的亲朋好友，还能让李建聊以自慰。
他的一位亲戚2011年开始经营药材生意，连续做了3年仍然亏损，2014年转做餐饮也一直亏，贷了款还不上，最后只能转借高利贷，在走投无路之后，今年开始出来打工，进了一家汽车轮胎厂，但也没什么业务，厂里接不到活，现在连工也打不下去了。
而他的同学夫妻俩都在湖南一个市里医保局，去年一分钱年终奖都没有拿到。
一个朋友在外企上班，由于业务有限，最近总是一周上两天班，休息五天。
“班不好上，工不好打，生意不好做，房价还死贵，能不能给我们条活路！”夏天已经来临，而李建不断感受到的却是经济低迷的阵阵寒风。
实际上，从2015年开始，中央就下发了文件，要求整治央企亏损，力争用3年左右时间使亏损企业亏损额减少50%。
拍脑袋也能想的到，怎么减少亏损？关停并转，企业整合，比如宝钢武钢合并，裁员减薪，也就成了必不可少的组合拳之一，比如中石油就要求老员工提前退休。
根据财政部的数据，2016年建材、交通和施工房地产等行业实现利润同比增幅较大。石油、纺织、烟草和石化等行业实现利润同比降幅较大。钢铁、化工、有色等行业亏损。
从这个统计也能看出来，依靠政策支持的行业，比如基建、房地产行业利润增幅是最大的。
央企半数资产集中在能源、基础原材料领域，国企的问题，向来是资源占尽，冗员严重，效率低下，养了一堆闲人，吃铁饭碗习惯了，拿着高福利不干活。
刘玲在中冶集团天津分公司，从事建筑安装，她告诉我，公司效益不好，也在裁员，工资都快发不出来了，现在都在关停并转，很多分公司在转型合并，欠薪严重，有个分公司被解散，欠薪2000多万，员工都不知道找谁要钱去。去年底开始，公司主要清理不在岗职工。
钢铁、水泥、电力等都是严重过剩产能行业，亏损更严重。
比如煤炭，2014年、2015年连续去产能后，市场的预期炒作，导致煤炭价格去年一年暴涨200%，实际上，煤炭的产能依然是过剩的，2016-2020总共计划8亿吨的去产能，去年只去了2.9亿吨，反正中国人就是这样，什么都喜欢哄抢。
受益于煤炭去产能，也带动了上下游行业，山东潍焦集团员工，他们属于煤炭的下游产业，行业淘汰出清差不多了，高污染，高耗能企业不给审批，剩下合规的大企业利润也就开始增长，公司4月份利润有4000万，员工2000人，满负荷生产，今年的盈利目标是做到1.5亿元。
就像这轮房地产一样，很多四五线城市，去库存周期还在二十多个月，房子供应仍然过剩，但预期要涨，价格就先被炒上去了。
再比如电力，今年4月，国资委召集五大电力央企开会称，因长期受制于煤炭价格波动与电力过剩，导致亏损面不断加大，加上目前市场化改革停滞不前，部分电厂不顾实际情况，只要能拿到批复和贷款，就不断建设，而银行也更愿意贷款给央企，反正有国家背书。
预计电力改革的阵痛期至少3-5年，在这期间，员工的待遇也只会缩减不会增加。
早几年英国《经济学人》推出的“克强指数”，包含“工业用电量、铁路货运量和中长期贷款”三大分项，权重分别为40%、25%和35%。尤其是工业用电量，从工业生产和能源消耗角度可以反映经济的活跃度。
所以电力企业对经济好坏是有直观感受的。在浙江嘉兴的中核集团员工告诉我，火电现在受煤价影响大亏得挺多，他们核电以前也是能发多少发多少，满功率发电，但是现在到处不缺电，窝电严重，公司原来都不参与调峰（根据电网要求调整自己的发电量），可是现在节假日都要参与调峰了，因为经济确实不景气，没那么多用电量。
在待遇方面，中核集团员工说，单位十年前工资就这么多，现在还这样，由于政策原因，收入降的不多，但福利降了很多，其实全国的国企都一样，福利明显下降。
如今不下岗已是万幸，谁也不敢奢望加工资，其实在国企、央企的人都可以感受到寒冬了，人民日报前年的文章，预计裁员300万人，这在全国来说，是个不小的数字。
这还不包括一些事业单位，以及公司化了的金融行业，比如银行，降福利也是普遍现象，平安集团就在去年以来发生了大地震，多个部门合并撤销，减员降薪成为家常菜，甚至是拖欠奖金不发，引发了内部员工的不满，招商银行虽然没有裁员，但员工反映，现在是一个人干两个人的活，但不加工资。
部分国企仍过的舒坦
不过也并非所有国企都面临着关停并转，裁员减新的阵痛期。国家重点扶持的产业，国企就过的舒坦。
杨先生在南京某微电子行业，之前是一家研究所，现在改制为国企，属于中国电子科技集团，生产设计芯片，主要是军用。杨先生说，由于产品国家不允许进口，技术在国内算领先，售价是成本的N倍，属于暴利，因此活的不错，说白了，就是体制内自己买单，主要也是国家各种支持的投资基金较多，但是作为企业要自负盈亏，国家投资会按年返回，必须有产值才能还的起，2013年整个所的产值在30亿左右，去年已经达到50亿。
另一家地方国企也不错，广州无线电下属某子公司员工告诉我，公司大部分是军品，订单大都来自于体制内的的单子，比如公安、海事局、航空公司，所以相对较为稳定，利润不详，但是应该不差，员工薪酬中等，人员流动性一般（有进有出），国企老员工居多。
2民企，对中国经济缺乏信心
准确说应该是中小民营企业，生存艰难，已是全民皆知无可争辩的事实，即使这几年信贷宽松，也轮不到民企分一杯羹，资金始终先流入央企国企等政府背书的企业，以及赚钱的金融、基建、房地产行业。
资金不进实体
其实从我们的银行信贷投放数据就能看出来，虽然天量放水，但资金的主流并没有进入实体产业领域。
央行统计显示，4月全国人民币贷款增加1.1万亿元，同比多增5422亿元。住户部门贷款增加5710亿元（基本上是房贷）。与此同时，以实体经济贷款为主的非金融企业及机关团体贷款增加5087亿元，低于住户贷款。
刘涛是北方四五线城市商业银行公司部员工，明显感觉现在好多企业经营举步维艰。尤其小微企业，可以借新还旧已经算有奔头了。单位今年以来因为坏账不断涌现，效益大不如前，绩效降，收入也降了。
但从刘涛所在的银行账面上看，坏账率并没有多大变化，因为很多贷款都是依赖转贷，续贷，公司才苟延残喘，但实际上，企业的经营状况早已大不如前了，不续贷马上就会死，续贷只是延续死亡。
而中部某省商业银行做对公贷款的经理说，他手上的企业，几乎都是制造业，近年信贷投放减少，企业净利润与前期相差不大，销售缓慢上升。这两年，小企业投放减少，投放集中在项目及政府采购，这需地方政府背书。
林在温州某银行管信贷的部门，他说现在中型企业对资金需求最强，企业越小越没需求，因为小企业大多投资单一，只做主业，主业不好就没有了融资需求，大企业投资多元化，很多项目被拖在里面出不来，对资金需求较大，但是据一些企业主反应，最近几个月订单有触底回升的感觉。
温州从2011年开始，经过金融危机后，大家反而沉淀下来做实业，这一轮炒房热潮，温州人是缺席的。温州在今年一季度的经济增速为8.4%，位列全国各城市的第五。
中小企业在一条产业链之中，处于金字塔底端，层层上缴利润，高税负和高成本双重积压，本来资金链就很紧张，还要被上下游挤占挪用资金。银行出于风险考虑，很难给他们贷款。
因此，看不到希望的民间投资，这几年来增速遭遇“断崖式”下降，从2015年的18%，下降到去年7月的最低2.1%。
去年下半年民间固定资产投资开始企稳上升，但今年4月份又开始下降。
今年3月29日，由中国社会科学院财经战略研究院召开的宏观经济形势季度分析会上，财新智库首席经济学家钟正生说，在他们调查的50个企业中，34%的企业预期今年订单改善，40%的企业会扩大生产。然而，企业对盈利和固定资产投资预期相对谨慎，仅有8%的企业预期盈利改善，14%的企业会扩大投资规模。
他们调查发现，原因有四个，一是投资回报率下降，二是金融市场的分流，比如这两年股市、房市轮番火爆，民间资金显著分流“向虚”，三是政府投资挤出效应，四是民营企业家对中国经济发展信心不足。
世界加工厂优势不再
当网络上“炒房兴邦，实业误国”这句戏谑的段子，正被越来越多的实体经济从业者所认同时，我想不只是感到悲哀，政府更应该有一种紧迫感和恐惧感。
制造业哀鸿遍野，中国这个曾经的世界加工厂早已经名不副实，2011年，中国劳动力人口到达顶峰，2015年劳动力规模由2012年的9.37亿降至9.11亿人，这是中国劳动力人口连续4年绝对值下降，人口红利逐渐丧失。
中国的人工成本早已经高出越南缅甸泰国等东南亚国家，所以这几年中国的很多工厂都已经转移到东南亚。
去年底福瑞玻璃的曹德旺跑去美国办厂，刺痛了国人的神经，纳尼？美国人工工资那么高，难道在美国办厂比中国还赚钱？简直不可思议。
但曹德旺从运输、土地、电力、税费等方面算了细账后，除了人工比中国贵，其它东西都比中国便宜，所以总账算下来，还真是去美国办厂更赚钱。
这里不得不说的是，中国的营改增，据说实施一年来全国减税了6800亿，但很多中小企业都反馈，税费不减反增，负担更重了。
因为改成增值税后，税率更高，如果不能抵扣，交的税收就多，对人工成本较高的企业都是灾难。由于有些上游企业不规范，或者无法开具发票，那就无法抵扣，比如收购的农产品，你让农民怎么给你开发票？比如建安企业，巨额的人工费支出，还有应酬的灰色费用，是找不到进项票来抵扣的。
老朱是做会议奖励旅游的公司，营改增后他说利润直线下降，成本增加，现在利润率一年不如一年。
那到底谁在受益呢？
据我了解，对贸易企业减税福利最大。比如TCL这种大企业，李东生公开附和中国税费不高的人，就是既得利益者。
而高房价成为压倒实体企业的最后一根稻草，尤其是小商品经济反馈，因租金成本居高不下，产品售价上不去，人工成本又上涨，因此利润都被压缩的无利可图，等于给房东打工，商铺商业价格虚高，泡沫一定会调整。
3实体产业衰多兴少
以下是通过不同对象，采访到的实体经济真实反馈，简单起见，人名就用代号吧。
A1：公司的情况是裁员了一半，老板是90后，做原创服装，亏了不少。我老公开小公司，从事空间设计和小工程，去年亏损一百万，很多项目都不好做，收不到钱，主要是上游欠款不给，老板跑路、进牢房的都有，挣钱越来越艰难。他的朋友做实体的都欠一屁股债，除了一位盖厂房买了地皮的除外。
B1：在合肥一个企业园区里上班，现在一个园区都没几个工人，大部分都是空厂房，去年以前，还有不少工人的，主要是没有效益，只能停产，好多企业资金链断裂，老板跑路，工人集体要工资维权的事层出不穷。
这种情况，之前发生还是在2008-2009年，那时在一家包装企业干活一年多，就开始经常放假模式，只给基本的生活费, 我老公这两年换了几家企业，都是惨淡经营的状态，大多是加工制造业，小企业。
而最看不明白的是，现在很多人借遍亲朋好友，拿出父母的养老钱，勒紧裤腰带，举全家之力供房子，实体还这么差，失业随时可能发生，大家照样毫无顾虑拼命贷款买房。
C1：公司是做节能的，深圳分公司和成都分公司已倒闭，我在上海分公司，入职五年，现在职工人数只有那时候的10%，公司股票刚上市时还在涨，现在只有最高价格的20%了，
2015年公司增发股票，增加员工持股，结果都跌穿了他们的成本价，太坑爹，公司已经拖欠各种补贴，我也准备辞职了，其他同事还准备死扛到公司倒闭，拿补偿金呢，我要是坚持，也能拿五六万，不过耗不起了，很多以前分公司的领导、股东，都卖了公司股票。
D1：在一家制药厂，如果不是上市公司，早关门倒闭了，天津的公司员工只出不进，轮换放假3个月，还在赔钱经营，因为改革，取消药品回扣，医生待遇提高，药品价格下降。
F1：在山东菏泽的一家光伏制造企业，三百多名员工，基本三个月发一次工资，光伏有淡旺季，其实订单真不少，可是我们是给江苏一家大光伏企业做代工，没有市场定价权没有开发海外业务。车间生产人员流动性较大，企管人员有半年基本各部门都不招人了。
G1：我们广州公司开始裁员，薪金基本上不变，只是个人业务量比以前大，一个人干2个人的活。
H1：我们属于制造业，订单比初年少了，主要是原材料涨价，工人工资上涨，运营成本增加。
I1：所在是医药企业，人员只出不进，不增加新员工。
J1：在深圳经营着一家小的打印机厂，公司业务从三年前开始滑落，现在算稳定回到三年前的水平，工人工资每年涨10%，因为工资太低就很难顾到人，但管理岗收入反而降了10%，在深圳生活压力很大，但收入只能随行就市，如今小厂都在煎熬，而好的大厂，就很容易被上市公司并购，以此增加业绩。
K1：身边的医药代表们，今年我们在一起聊时，大家几乎没有几个能完成任务，去年还好，今年很差，我去年一季度能卖300万，今年到现在才出了180万。下边的客户都不进货，只说生意不好，还没有去年好。
L1：我们是深圳做led的，客户生意很淡，做手机出口的很淡，比去年少了一半。
M1：在山东东营，公司依靠胜利油田产业链发展，主要负责油厂施工，后期的改造和变更，这两年油田效益不好，关了不少工厂，大部分都是偏向于重工业，其余的主要是代加工，没有自己品牌，他原来所在的工厂，因为老板赌博，拖欠工资，最后也转卖了。
N1：做电力设备企业的，社会招标只有原20%，全是政府采购及垄断归口的集中采购，政府价格没有最低只有更低，挤破头也只能扒员工工资，归口类，邀标，平均价(打分)中标，都靠关系。
O1：在深圳建筑装饰行业，今年上半年项目同比去年数量有所下降，利润水平下浮1-2% 现阶段员工薪酬及人员暂未变化，计划下半年人员优化精简，受政策调控及地产市场下行影响，开发商进一步压缩利润空间及开发周期，部分延缓开工期待市场复苏，本人所在行业受地产板块影响较明显。另外建材这块，上半年运输成本上行30%，对我们自身成本控制非常不利。
建材方面，发票是个问题，营改增原则上环环抵扣，减轻赋税，但结合实际情况推动难度比较大，最终导致利润率不是很理想。
P1：:本人是做房地产信托贷款的，前几年感觉要失业了，这两年又有不少业务了。房地产产业链条上的人工资都不错，我了解很多装修工人一年存下十万是很轻松的，好一点的十几二十万。就这火爆的两三年行情，赚到三五十万的不少，在武汉首付是够了。
一个亲戚在武汉一家外资汽车配件公司上班，主要客户是神龙汽车。今年订单量下降50%，工厂经常没有活做，就放假。不过其他汽车公司订单量下降不大。
Q1：在北京某设计院，今年开始，大领导玩命强调降本增效，5月开始按部门成立虚拟法人，当月入不敷出的扣部门工资。
R1： 公司在宁波开发区，是做电池出口的，但资金链断裂，资不抵债就停产了，这两年计划转型做电动汽车，实体企业生存很难。
S1：起亚汽车总部设置在我们盐城，他们经常放假。
T1：邻居做电子零件的进口贸易，去年利润3千万，今年目前为止利润100万，比去年差很多。
U1：朋友在香港上班，从今年1月开始，就没什么加班了，现在有大把时间做兼职！
附近的批发市场做夏季凉席产品，但今年的人气不到去年的一半，做天猫店的也没几个感受到订单的冲击！美乐乐在我们这个城市的店子已经关了，就是上个月的事。我们小区的新房子，装修好了，120平米，1000块，八个月了都租不出去，但房价四五千了。
V1：我是在上海做玉石生意的，现在价格只有2013年高点的20%，还是很难出货。目前的玉石、古玩生意应该是所有行业里最最惨淡的，欲哭无泪，因为八项规定后公款消费没有了。另外现在资金面偏紧，老百姓钱袋子都被房地产掏空。而玉石、古玩是非生活必需品。
W1：我做淘宝，卖鞋的，订单锐减，今年下滑60%，不管销量是否下滑，身边做淘宝的都说赚不到钱，广告开支大涨，流量贵了，以前都有很多免费的流量，现在基本变成寡头经济了，而且很多被天猫打压，拿的那质量很差的，卖很便宜。
X1：:在温州从事电子电力行业，主做外贸，供应商跟他反映，今年业务普遍忙起来了， 2011年在房地产上跌了大跟头后，很多人又回到做实业上来，目前温州的经济在慢慢恢复。
Y1：在湖南益阳，按我两年前在华润万家工作的时候，这个同店基本是增长10%以上。今年感觉消费力是下降了，同比增速没有以前搞，我挑的这个品类是生鲜产品，网店影响相对小，主要消费人群是中高收入群体，产品品质是网店比不上的，有一点独特性。
Z1：在昆明的都知道有一个新螺蛳湾批发市场，是云南最大的批发市场服装鞋床上用品珠宝小物品中药材应有尽有。三期共有40多个区，每个区有五层，每层12条街，每条街有30多个商户，还有10个写字楼每个写字楼20多层。刚来昆明的时候螺蛳湾人是多么多，生意是多么好，带动几十万人就业，商户物流物业小吃街生意火爆，可是现在呢，整个二期17个区，一条街就头上一家开门的，一个区加起来没有二十家开门，以前物流多么忙，现在呢，一天都有的装不满很多都不干了，虽然网购有影响，但也不至于这么大。小吃街都有关门的了，消费萎缩，经济真的不好，挣钱真的不易。
A2：基建绿化的业务很好，好多工程可以做，修高速、搞市政美容，我们业务还很忙。
B2：我做建筑预算的，最近业务还可以，现在甲方成本控制的很严，我这边的价格也是压得很低。
C2：我有个做英伦留学的朋友，从去年开始到现在，火到不行，留学和移民，现在都很火
D2：我们游戏公司，去年刚拿了1000万投资，现在资金还比较充裕。
E2：在安徽的中国移动，感觉公司运作没有什么变化，工资也比前今年提升很多，没有裁员，每年都招人，前两三年倒是有不少自己辞职的。
08年我刚进公司，工资是每月900多，当时凉皮是两块五一碗，房价在1800元左右，现在每月工资7000左右，凉皮是6元一碗，房价是4500左右。
F2：在深圳龙岗做机械设备，今年生意特别好，比去年订单增加了很多，现在工人忙不过来，算不上高科技，主要是自己组装的自动设备，生产电池上的产品。
G2：受益于房地产的火爆，做五金的普遍都不错，工业园区里面的听说有些不错。
上市公司：靠卖房增长业绩
李华（化名）所在的赫美集团，他跟我讲了一下公司的演变。前身是浩宁达，主业做智能电表，一般是给国网、南网供应仪表，原来也属于制造业，2012年时，公司被收购改名赫美集团，仪表制造每年虽然有业务和利润，但发展有瓶颈，空间已到天花板，没法扩大规模，所以公司就准备转型，改作珠宝业，因此公司性质也从制造业转为零售业。
但珠宝行业也不好做啊，结果又转型收购互联网金融，也就是P2P。
翻看赫美集团2016年的年报，业绩增长，主要也是依赖于之前收购的P2P合并了报表。
据不完全统计，2016年共有百余家上市公司，依靠卖房来提升业绩。
比如天喻信息，去年10月出售武汉9套房产，套现1251.6亿元。
靠卖学区房实现保壳的公司，如*ST宁通B，连续三年亏损，去年9月，靠卖北京2套房子，增值2142.88万元，实现扭亏为盈。
东睦股份，一次性出售45套房，售价约2054万元。
还有最狠的一家上市公司，云赛智联，靠卖房赚了1.86亿元。
这些公司的主营业务均非房地产，但依靠套现公司的房产，实现了业绩增长。
这也算是我国实体企业发展的一大奇观。
还有一些公司因为自己的主业不赚钱，靠卖资产、卖股权、或者投资并购等方式来维持增长的。
据统计，上市公司中，有620家去年业绩增幅在一倍以上，但其中有43家公司，在扣除非经常性损益后的净利润，同比是下降的，非经常性损益，意思是非公司主营正常业务，比如卖固定资产，卖股权，获得政府补贴这一类都算。
很多表面业绩虽然高增长，但主营业务却是巨亏。比如电子行业公司，包括天津磁卡、华东科技、远望谷、星星科技、华映科技等，计算机行业公司，有同方股份、启明信息、海联讯。
钱荒背景下乐视的危机仍在持续。乐视算是创业板的龙头企业了，但因为这几年扩张过渡，现在带头大哥也处于生死边缘。
5月11日，有媒体报道称，乐视体育将启动新一轮裁员，预计规模将超过50%。去年12月底20%的裁员计划完成后，乐视体育过去几个月离职的员工已远超100人。本轮裁员过后，乐视体育将缩至300人规模甚至更低，乐视体育在巅峰时员工人数曾超过千人。
4
居民收入增长缓慢
我记得2012年，十八大提出了要增加城乡居民财产性收入，并设了一个目标，到2020年，实现国内生产总值和城乡居民人均收入比2010年翻一番。
这几年大家的收入大部分人应该是增长的，2016年全国居民人均可支配收入23821元，比上年增长8.4%，扣除价格因素，实际增长6.3%。
但跟我们房价涨幅一比，那点收入增幅，完全可以忽略不计。2016年房价涨幅，一二线城市，最起码是50%以上吧。
相比2010年，城镇居民人均收入从21033元增加到33616，增长60%，而房价，以深圳为例，翻了5倍。收入增长永远，也远远赶不上房价涨幅。
如果按财产性收入计算，比如房子价值，那确实是增了，但要是手里就一套房子，增个三五倍又如何呢，要自住无法套现，跟提高消费有毛关系？
当然，如果胆子大的人，可以一套换两套三套，升值了卖掉，确实是增加收入了，这一轮高位套现的人，财富不就是这么增值的吗？贫富差距越来越大，财富积聚在少数看透中国经济的人手里。
老百姓总是后知后觉，被人玩弄于鼓掌之间。说好的不搞大水漫灌，结果却是洪水滔天，人人担心手头的那点存款变成废纸，然后一窝蜂冲进楼市。
千千万万不明真相的普通工薪阶层在高位接盘，跟风入场，这些人最后就是垫背的。国家是真心感谢你们，为去库存做出的贡献和牺牲，苦的是人民。
2015年，股票一飞冲天，最后股灾割了韭菜的现金。而这一轮房价上天，割的却是老百姓未来二三十年的收入。
笼子空了，鸟还没来
腾笼换鸟。很多地方，笼子是腾空了，但鸟还没有来。
东莞，号称世界工厂，高峰时期1200万人，繁荣程度直追北上广，现在只剩下800万人，昔日繁华已成过眼云烟。
产业只能在发展中升级，而不会在衰退中升级。外资这几年也在撤退，今年一季度末，外资工业企业家数为50181家，而2012年尾57724家，四年下来，外资企业少了7543家。
内资，大部分恐怕只有在新闻联播里升级。
深圳产业转型升级上，应该算是最成功的，经济增速也保持较快增长，高科技业走在全国前列，我就以深圳为例。
华为算是高科技领域的典型代表吧，也算是我大中华对外宣传的一张名片了，华为高薪早已成为民间神话，但从今年开始，华为也在缩编减员。
因为去年公司利润增速不如意，尽管终端营业额大幅增长，比如华为手机，但都是赚吆喝的买卖，并没有转化为高利润，新业务盈利增长慢，而传统的通信业务又面临着增长的天花板，这也迫使华为不得不通过压缩成本，展开一场内部变革。
让部分华为员工直观的感受是，今年5月份发到手的年终奖，远远不如预期了，即使外派在非洲的员工，补贴和年终奖也在降低。
很多华为员工抱怨：
“我无存款，但是借了几十万首付买了房，从此改变了人生，然后就离不开华为了，一有裁员消息，双腿就发抖。”
“在公司即将呆满两年，如果不买房的话，应该有30万存款，可是现在买了房，整天省吃俭用还没钱。”
“贷款五百万，压力有点大，等发了年终奖，贴上几十万，还部分贷款，但业务前景不明朗，不知何时能还完。”
很多人坦言，在背负高房贷后，最害怕的就是失业，还不起房贷，如今有一份稳妥的工作，成了最大的理想。
另一家深圳高科技的企业职工告诉我，2015年前公司真的不太关注成本，16年后，听到原材料涨价，领导都不敢签字。他们上个月普调了薪水，5-20%之间，但招聘减少了。公司现在想各种办法降成本。
2016年，该公司所在写字楼租给互联网公司居多。但发展都不稳定，基本上半年至一年就搬走了，深圳科技园的写字楼现在也不好租，因为创业风投不好拿了，创业型的公司很多都倒了。
当然，矮子里面拔将军，相对低端产业而言，高科技行业整体仍是发展比较好的，去年深圳GDP总值是1.95万亿，高新技术产业增加值6560.02亿元，增长12.2%，是深圳四大支柱产业中增加值最大的。
不过，全国又有几个深圳呢？
5创业潮宣告失败
大众创业、万众创新，这就是个坑爹的主题词。
创业的道路非常血腥，十个创业的九个死，但这个口号一喊，很多原本上着朝九晚五班的人也热血来潮，纷纷离职加入创业大军。
刚好这几年宽松面资金，财大气粗的创投风投基金大行其道，项目前景一勾画，哇塞，前途无量啊，创业的钱也就排队来了。
最火爆的就是互联网加概念，一个个都大喊着颠覆传统线下模式，故事讲的一个比一个吸引人，只要是互联网加概念，就能拿到投资基金，估值动辄都是一个亿，几个亿的。
但基本上大部分项目都是靠烧钱模式，你要想将来盈利，前期只能通过烧钱尽快抢占用户，市场，但行业能存活的屈指可数，剩下的没钱烧了，只能黯然离场。
锣鼓震天的A轮融资后，又是激情四射的B轮，最后无路可走的C轮却迟迟没有等到。尤其是2015年股灾后，资本市场开始退潮，无数创业公司从初期的狂奔变得步履艰难，直至跌倒在康庄大道的中途。
中国倡导的这一轮创业潮，实际上已经宣告失败了。
现代金融时报的水木然对各个互联网加概念的死亡名单做了一个统计分析，下面我引用几个。
一、互联网+餐饮死亡名单。可谓生的风光，死的惨烈。一番混战后，仅仅留下像美团、大众点评、饿了么这样的行业独角兽。
死因：
1、烧钱大战难以为继
烧钱拿用户已经成了互联网+餐饮行业的基本游戏规则。那些有钱任性的土豪公司挥金如土，餐饮行业的创业公司要么拿到等量的资金加入混战，要么资金链断裂黯然离场。更何况，在初期高补贴下收获的用户，在补贴消失的时候，用户也随之消失。
2、巨头卡位竞争残酷
作为入口，餐饮向来受到巨头们的青睐。为了培育自己的市场，这些财大气粗的公司用简单粗暴的砸钱方式占领市场。混战之下，岂有完卵？初创公司如果想在这场竞争中赢得自己的一席之地，除了提升自己的服务品质之外，还要面对巨头们的全方位卡位，难度非常大。
二、互联网+旅游
死因：
1、巨头围追堵截
从酒店预订、门票购买到综合服务提供商，互联网+旅游的行业既有传统巨头卡位，又有新巨头追赶。从线上到线下，这个行业越来越像是巨头游戏。
2、互联网渗透率提升缓慢
相比网购渗透率，中国的在线旅游渗透率明显不足，诸如门票产品更是渗透率低，增长缓慢。这背后的原因复杂，而且一时难以扭转，但也拖累了很多互联网+旅游公司。
其余行业，互联网+汽车、教育、金融、医疗、房产，社区、美业、婚庆等行业，都有一批死亡名单，尤其是互联网金融，也就是P2P，跑路骗钱的是众所周知了，弄得大家现在谈P2P色变，不管正不正规都怕。
其实每个行业，最后能够占领市场的就那么两三家，其余很难存活，一旦资本看不到你项目的希望了，也就不会再继续投资，公司失去现金流，自然只有倒闭一条路。
前几年樱桃小房子一个朋友原来离职去创业，头两年拿到创投基金，也干的风生水起，但去年来受股市影响，机构募资难，资金不好找，股权投资基金投资就非常谨慎了。现在他们虽然没有倒，但公司也因业务不好做而萎缩了。
他们公司的办公室想转租，今年3月份之前还很好租，但4月份开始明显难转租了，她猜测可能是创业公司少了。
现在最火的就是共享经济了，共享单车是已经流行起来，还有什么共享雨伞，共享充电宝之类的就很难做了。
6后记
任何一个行业大干快上，就容易产生泡沫，互联网加的泡沫，去年以来也随着资金的退潮而开始破灭。
而房地产，每个人都不否认是个巨大的泡沫，也明白实体经济处于萧条中。
毕竟没有了实体经济基础，房价就像空中楼阁，随时倒塌。
但过去这些年来，每次房价上涨，都有人大喊高房价崩盘，结果就是唱空房地产的人以大溃败告终，像牛刀一样的人如今销声匿迹，而多头总司令任志强成为神一样的人物，被人顶礼膜拜。
人们已经习惯了用历史的经验，对照未来，都知道是泡沫，可没多少人相信泡沫会破。
原因就是对中国特色的社会主义经济管理的政府充满了信心，认为这只看得见的手，可以按住泡沫，想让它涨就涨，不想让它跌就不会跌。
如果真有这样通天的本领，我们经济为何会萧条，政府如今何以会头痛。
正如每一次上涨，都让人猝不及防一样，每一次下跌，可能也会让人防不慎防。
所谓不破不立，便是对中国经济最好的注脚。
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华为内部狂转好文，有关大数据，看这一篇就够了（深度）
?编 者 按科技的进步在很多的时候总会超出我们的想象，试想如果未来我们一个人拥有的电脑设备超过现在全球计算能力的总和，一个人产生的数据量超过现在全球数据量的总和，甚至你的宠物小狗产生的信息量都超过现在全球数据量的总和，世界会发生什么呢？那就取决于你的想象力了。
大数据的初步理解
似乎一夜之间，大数据（Big Data）变成一个IT行业中最时髦的词汇。
首先，大数据不是什么完完全全的新生事物，Google的搜索服务就是一个典型的大数据运用，根据客户的需求，Google实时从全球海量的数字资产（或数字垃圾）中快速找出最可能的答案，呈现给你，就是一个最典型的大数据服务。只不过过去这样规模的数据量处理和有商业价值的应用太少，在IT行业没有形成成型的概念。现在随着全球数字化、网络宽带化、互联网应用于各行各业，累积的数据量越来越大，越来越多企业、行业和国家发现，可以利用类似的技术更好地服务客户、发现新商业机会、扩大新市场以及提升效率，才逐步形成大数据这个概念。
有一个有趣的故事是关于奢侈品营销的。PRADA在纽约的旗舰店中每件衣服上都有RFID码。每当一个顾客拿起一件PRADA进试衣间，RFID会被自动识别。同时，数据会传至PRADA总部。每一件衣服在哪个城市哪个旗舰店什么时间被拿进试衣间停留多长时间，数据都被存储起来加以分析。如果有一件衣服销量很低，以往的作法是直接干掉。但如果RFID传回的数据显示这件衣服虽然销量低，但进试衣间的次数多。那就能另外说明一些问题。也许这件衣服的下场就会截然不同，也许在某个细节的微小改变就会重新创造出一件非常流行的产品。
还有一个是关于中国粮食统计的故事。中国的粮食统计是一个老大难的问题。中国的统计，虽然有组织、有流程、有法律，但中央的统计人员依靠省统计人员，省靠市，市靠县，县靠镇，镇靠村，最后真正干活或上报的是基层兼职的调查人员，由于众所周知的KPI考核导向的原因，层层加码，几乎没有人相信这个调查数据，而其中国家统计局的人是最不信的。
在前两年北京的一个会议上，原国家统计局总经济师姚景源向我们讲述了他们是如何做的。他们采用遥感卫星，通过图像识别，把中国所有的耕地标识、计算出来，然后把中国的耕地网格化，对每个网格的耕地抽样进行跟踪、调查和统计，然后按照统计学的原理，计算（或者说估算）出中国整体的整体粮食数据。这种做法是典型采用大数据建模的方法，打破传统流程和组织，直接获得最终的结果。
最后是一个炒股的故事。这个故事来自于2011年好莱坞的一部高智商电影《永无止境》，讲述一位落魄的作家库珀，服用了一种可以迅速提升智力的神奇蓝色药物，然后他将这种高智商用于炒股。
库珀是怎么炒股的呢？就是他能在短时间掌握无数公司资料和背景，也就是将世界上已经存在的海量数据（包括公司财报、电视、几十年前的报纸、互联网、小道消息等）挖掘出来，串联起来，甚至将Facebook、Twitter的海量社交数据挖掘得到普通大众对某种股票的感情倾向，通过海量信息的挖掘、分析，使一切内幕都不是内幕，使一切趋势都在眼前，结果在10天内他就赢得了200万美元，神奇的表现让身边的职业投资者目瞪口呆。这部电影简直是展现大数据魔力的教材性电影，推荐没有看过的IT人士看一看。
从这些案例来看，大数据并不是很神奇的事情。就如同电影《永无止境》提出的问题：人类通常只使用了20％的大脑，如果剩余80％大脑潜能被激发出来，世界会变得怎样？
在企业、行业和国家的管理中，通常只有效使用了不到20%的数据（甚至更少），如果剩余80%数据的价值激发起来，世界会变得怎么样呢？特别是随着海量数据的新摩尔定律，数据爆发式增长，然后数据又得到更有效应用，世界会怎么样呢？
单个的数据并没有价值，但越来越多的数据累加，量变就会引起质变，就好像一个人的意见并不重要，但1千人、1万人的意见就比较重要，上百万人就足以掀起巨大的波澜，上亿人足以改变一切。
数据再多，但如果被屏蔽或者没有被使用，也是没有价值的。中国的航班晚点非常多，相比之下美国航班准点情况好很多。这其中，美国航空管制机构一个的好做法发挥了积极的作用，说起来也非常简单，就是美国会公布每个航空公司、每一班航空过去一年的晚点率和平均晚点时间，这样客户在购买机票的时候就很自然会选择准点率高的航班，从而通过市场手段牵引各航空公司努力提升准点率。这个简单的方法比任何管理手段都直接和有效。
没有整合和挖掘的数据，价值也呈现不出来。《永无止境》中的库珀如果不能把海量信息围绕某个公司的股价整合起来、串联起来，这些信息就没有价值。
因此，海量数据的产生、获取、挖掘及整合，使之展现出巨大的商业价值，这就是我理解的大数据。在互联网对一切重构的今天，这些问题都不是问题。因为，我认为大数据是互联网深入发展的下一波应用，是互联网发展的自然延伸。目前，可以说大数据的发展到了一个临界点，因此才成为IT行业中最热门的词汇之一。
大数据将重构很多行业的商业思维和商业模式
我想以对未来汽车行业的狂野想象来展开这个题目。
在人的一生中，汽车是一项巨大的投资。以一部30万车、七年换车周期来算，每年折旧费4万多（这里还不算资金成本），加上停车、保险、油、维修、保养等各项费用，每年耗费应在6万左右。汽车产业也是一个很长产业链的龙头产业，这个方面只有房地产可以媲美。
但同时，汽车产业链是一个低效率、变化慢的产业。汽车一直以来就是四个轮子、一个方向盘、两排沙发（李书福语）。这么一个昂贵的东西，围绕车产生的数据却少的可怜，行业产业链之间几无任何数据传递。
我们在这里狂野地想象一番，如果将汽车全面数字化，都大数据了，会产生什么结果？
有些人说，汽车数字化，不就是加个MBB模块吗？不，这太小儿科了。在我理想中，数字化意味着汽车可以随时联上互联网，意味着汽车是一个大型计算系统加上传统的轮子、方向盘和沙发，意味着可以数字化导航、自动驾驶，意味着你和汽车相关的每一个行动都数字化，包括每一次维修、每一次驾驶路线、每一次事故的录像、每一天汽车关键部件的状态，甚至你的每一个驾驶习惯（如每一次的刹车和加速）都记录在案。这样，你的车每月甚至每周都可能产生T比特的数据。
好了，我们假设这些数据都可以存储并分享给相关的政府、行业和企业。这里不讨论隐私问题带来的影响，假设在隐私保护的前提下，数据可以自由分享。
那么，保险公司会怎么做呢？保险公司把你的所有数据拿过去建模分析，发现几个重要的事实：
一是你开车主要只是上下班，南山到坂田这条线路是非繁华路线，红绿灯很少，这条路线过去一年统计的事故率很低；你的车况（车的使用年限、车型）好，此车型在全深圳也是车祸率较低；甚至统计你的驾驶习惯，加油平均，临时刹车少，超车少，和周围车保持了应有的车距，驾驶习惯好。最后结论是你车型好，车况好，驾驶习惯好，常走的线路事故率低，过去一年也没有出过车祸，因此可以给予更大幅度的优惠折扣。这样保险公司就完全重构了它的商业模式了。
在没有大数据支撑之前，保险公司只把车险客户做了简单的分类，一共分为四种客户，第一种是连续两年没有出车祸的，第二种过去一年没有出车祸，第三种过去一年出了一次车祸，第四种是过去一年出了两次及以上车祸的，就四种类型。这种简单粗暴的分类，就好像女人找老公，仅把男人分为没有结过婚的、结过一次婚的、结过二次婚的、结过三次及以上婚的四种男人，就敢嫁人一样。
在大数据的支持下，保险公司可以真正以客户为中心，把客户分为成千上万种，每个客户都有个性化的解决方案。
这样保险公司经营就完全不同，对于风险低的客户敢于大胆折扣，对于风险高的客户报高价甚至拒绝，一般的保险公司就完全难以和这样的保险公司竞争了。拥有大数据并使用大数据的保险公司比传统公司将拥有压倒性的竞争优势，大数据将成为保险公司最核心的竞争力，因为保险就是一个基于概率评估的生意，大数据对于准确评估概率毫无疑问是最有利的武器，而且简直是量身定做的武器。
在大数据的支持下，4S店的服务也完全不同了。
车况信息会定期传递到4S店，4S店会根据情况及时提醒车主及时保养和维修，特别是对于可能危及安全的问题，在客户同意下甚至会采取远程干预措施，同时还可以提前备货，车主一到4S店就可以维修而不用等待。
对于驾驶者来说，不想开车的时候，在大数据和人工智能的支持下，车辆可以自动驾驶，并且对于你经常开的线路可以自学习自优化。
谷歌的自动驾驶汽车，为了对周围环境作出预测，每秒钟要收集差不多1GB的数据，没有大数据的支持，自动驾驶是不可想象的；在和周围车辆过近的时候，会及时提醒车主避让；上下班的时候，会根据实时大数据情况，对于你经常开车的线路予以提醒，绕开拥堵点，帮你选择最合适的线路；在出现紧急状况的时候，比如爆胎，自动驾驶系统将自动接管，提高安全性（人一辈子可能难以碰到一次爆胎，但人在紧急时的反应往往是灾难性的，只会更糟）；到城市中心，寻找车位是一件很麻烦的事情，但未来你可以到了商场门口后，让汽车自己去找停车位，等想要回程的时候，提前通知让汽车自己开过来接。
车辆是城市最大最活跃的移动物体，是拥堵的来源，也是最大的污染来源之一。数字化的车辆、大数据应用将带来很多的改变。
红绿灯可以自动优化，根据不同道路的拥堵情况自动进行调整，甚至在很多地方可以取消红绿灯；城市停车场也可以大幅度优化，根据大数据的情况优化城市停车位的设计，如果配合车辆的自动驾驶功能，停车场可以革命性演变，可以设计专门为自动驾驶车辆的停车楼，地下、地上楼层可以高达几十层，停车楼层可以更矮，只要能高于车高度即可（或者把车竖起来停），这样将对城市规划产生巨大的影响；在出现紧急情况，如前方塌方的时候，可以第一时间通知周围车辆（尤其是开往塌方道路的车辆）；现在的燃油税也可以发生革命性变化，可以真正根据车辆的行驶路程，甚至根据汽车的排污量来收费，排污量少的车甚至可以搞碳交易，卖排放量卖给高油耗的车；政府还可以每年公布各类车型的实际排污量、税款、安全性等指标，鼓励民众买更节能、更安全的车。
电子商务和快递业也可能发生巨大的变化。
运快递的车都可以自动驾驶，不用赶白天的拥堵的道路，晚上半夜开，在你家门口设计自动接收箱，通过密码开启自动投递进去，就好像过去报童投报一样。
这么想象下来，我认为，汽车数字化、互联网化、大数据应用、人工智能，将对汽车业及相关的长长的产业链产生难以想象的巨大变化和产业革命，具有无限的想象空间，可能完全被重构。当然，要实现我所描述的场景，估计至少50年、100年之后的事情了，估计我这辈子是看不到的。
下面一个想象是围绕着人本身来展开的。人的数字化生存也就是这几十年的事情。我爷爷奶奶那辈子，是在人生末年的时候有照片，算是初步在个人形象方面有了一点数字化，让我们及后代还可以知道爷爷奶奶的光辉形象。而我们从小就有照片，这些年我们的数字化就越来越多了，身份是数字的（就是身份证），银行存款是数字的，照片是全数字，体检单也数字化，购物数字化（淘宝上有我的几十个地址、几百条购物信息、上万次搜索信息），沟通数字化（****上有新的朋友圈生态），初步构建了一个数字化生存的状态。而我们的下一辈或下下一辈将进入完全的数字化生存，人从一出生就有基因图谱，到后续的每一次体检、每一次化验，到每一年、每一个月、每一个日子的活动，到相关亲戚的轨迹，从每一个人，到每一代人，到整个族谱，到整个国家，到整个全球，这些海量数据的产生将从量变到质变，这些数据的挖掘与使用将对人类本身产生革命性的影响。
这里，我们也想象一下：
比如，在你找对象的时候，碰上一位心爱的姑娘，大数据系统就像算命系统一样，根据双方海量数据的挖掘，告诉你和姑娘匹配指数是多少，告诉你全球类似情况的夫妻日后离婚概率是多少，低于某个匹配指数，大数据系统会慎重建议你认真考虑不要这个姑娘继续交往下去。听起来是不是特别像门当户对的数字化呢？当然，你可能会说，这样的人生多没有意思啊，错误本来就是人生最美丽的一部分。呵呵，我只讨论科学问题，对你这种以“浪漫主义”为名，事实上是不以结婚为目的的耍流氓式的恋爱，不予以理睬。其实，我内心也承认，偶尔耍耍流氓是很好的。呵呵，开个玩笑。
又比如，在你找工作的时候，可能会有这么一天，当你面试时，HR会淡定的告诉你，对不起，经过我们的大数据分析，你历来的网贴、微博、****总体负面情绪过多，不符合我们企业阳光乐观积极向上的主题，出门左拐就有地铁站，慢走。
再比如，在你过生日的那天，朋友们生日快乐祝福之后，大数据分析系统会告诉你，你的生命将进入倒计时，根据过去几年的身体数字化大数据，根据基因图谱，根据你亲戚的相关情况统计，你有80%的概率在20年内死去，有30%概率在60岁左右因基因缺陷发生脑溢血，因此你要改善生活习惯，并重点加强监控脑溢血发生的可能性。这些事情如果都发生，会出现什么情况？
第一，估计人类的生命普遍将延长10年以上，因为很多潜在的突发性恶性疾病爆发的概率大幅度降低了。
第二，和上面的汽车故事一样，保险公司也可以基于大数据重构商业模型，可以对每个人的大数据进行分析，对每个人进行针对性的保险业务设计。
第三，药厂的商业模式可能也改变了，药厂拥有你相关的大数据，可以为你量身定做药品，西服都能量身定做，药品为什么不能呢？
定制的西服更合身，定制的药品肯定针对性更强、副作用更少。西服能量身定做，是因为有你三围的数据，药品能量身定做也是因为有你身体的数据，道理是一样的。
第四，国家的医保政策也可能重构，国家能根据大数据系统，分析整体国民素质，分析老龄化情况，分析养老金系统的承受能力，针对性地增强某些区域的医疗资源，或者动态调整养老保险费率，或者动态调整退休年限等等。
对汽车产业和数字化人生的想象告一段落。
这里，我想系统回顾一下工业文明的发展历程，首先是物理世界的工业文明，典型是蒸汽机的发明，使汽车、轮船进入生活；然后是数字世界的工业文明，就是IT技术的使用，使PC及各种电子产品进入生活，以及企业数字化系统的建立，使沃尔玛这样的巨型企业产生成为可能；下一步就是物理世界和数字世界的融合，这也就是业界热炒的“工业互联网”、“IT 3.0”，而这里面除了数字技术在传统行业的使用（这个事实上已经在广泛使用）、电子商务在渠道的广泛推行，更重要的就是大数据的产生及挖掘、使用，使企业在管理方式、市场机会挖掘、产品设计、营销、服务、商业模式等发生巨大的变化，这种巨大的变化带来了很多行业的革命性变局，也就是颠覆与改造。这种变化在所谓的低效率的大行业将最为明显与直接。这些所谓的的低效率大行业，就是垄断特征明显、产业规模大、产业链长、历史悠久但长时间变化少、IT应用水平低的行业，如汽车、金融、保险、医疗等。
在这个章节的最后，我想总结一下自己对大数据的看法。
第一，大数据使企业真正有能力从以自我为中心改变为以客户为中心。企业是为客户而生，目的是为股东获得利润。只有服务好客户，才能获得利润。但过去，很多企业是没有能力做到以客户为中心的，原因就是相应客户的信息量不大，挖掘不够，系统也不支持，目前的保险业就是一个典型。大数据的使用能够使对企业的经营对象从客户的粗略归纳（就是所谓提炼归纳的“客户群”）还原成一个个活生生的客户，这样经营就有针对性，对客户的服务就更好，投资效率就更高。
第二，大数据一定程度上将颠覆了企业的传统管理方式。现代企业的管理方式是来源于对军队的模仿，依赖于层层级级的组织和严格的流程，依赖信息的层层汇集、收敛来制定正确的决策，再通过决策在组织的传递与分解，以及流程的规范，确保决策得到贯彻，确保每一次经营活动都有质量保证，也确保一定程度上对风险的规避。过去这是一种有用而笨拙的方式。在大数据时代，我们可能重构企业的管理方式，通过大数据的分析与挖掘，大量的业务本身就可以自决策，不必要依靠膨大的组织和复杂的流程。大家都是基于大数据来决策，都是依赖于既定的规则来决策，是高高在上的CEO决策，还是一线人员决策，本身并无大的区别，那么企业是否还需要如此多层级的组织和复杂的流程呢？
第三，大数据另外一个重大的作用是改变了商业逻辑，提供了从其他视角直达答案的可能性。现在人的思考或者是企业的决策，事实上都是一种逻辑的力量在主导起作用。我们去调研，去收集数据，去进行归纳总结，最后形成自己的推断和决策意见，这是一个观察、思考、推理、决策的商业逻辑过程。人和组织的逻辑形成是需要大量的学习、培训与实践，代价是非常巨大的。但是否这是唯一的道路呢？
大数据给了我们其他的选择，就是利用数据的力量，直接获得答案。就好像我们学习数学，小时候学九九乘法表，中学学几何，大学还学微积分，碰到一道难题，我们是利用了多年学习沉淀的经验来努力求解，但我们还有一种方法，在网上直接搜索是不是有这样的题目，如果有，直接抄答案就好了。很多人就会批评说，这是抄袭，是作弊。但我们为什么要学习啊？不就是为了解决问题嘛。如果我任何时候都可以搜索到答案，都可以用最省力的方法找到最佳答案，这样的搜索难道不可以是一条光明大道吗？换句话说，为了得到“是什么”，我们不一定要理解“为什么”。我们不是否定逻辑的力量，但是至少我们有一种新的巨大力量可以依赖，这就是未来大数据的力量。
第四，通过大数据，我们可能有全新的视角来发现新的商业机会和重构新的商业模式。我们现在看这个世界，比如分析家中食品腐败，主要就是依赖于我们的眼睛再加上我们的经验，但如果我们有一台显微镜，我们一下就看到坏细菌，那么分析起来完全就不一样了。大数据就是我们的显微镜，它可以让我们从全新视角来发现新的商业机会，并可能重构商业模型。
我们的产品设计可能不一样了，很多事情不用猜了，客户的习惯和偏好一目了然，我们的设计就能轻易命中客户的心窝；我们的营销也完全不同了，我们知道客户喜欢什么、讨厌什么，更有针对性。特别是显微镜再加上广角镜，我们就有更多全新的视野了。这个广角镜就是跨行业的数据流动，使我们过去看不到的东西都能看到了，比如前面所述的汽车案例，开车是开车，保险是保险，本来不相关，但当我们把开车的大数据传递到保险公司，那整个保险公司的商业模式就全变了，完全重构了。
最后一点，我想谈的是大数据发展对IT本身技术架构的革命性影响。大数据的根基是IT系统。我们现代企业的IT系统基本上是建立在IOE（IBM小型机、Oracle数据库、EMC存储）+Cisco模型基础上的，这样的模型是Scale-UP型的架构，在解决既定模型下一定数据量的业务流程是适配的，但如果是大数据时代，很快会面临成本、技术和商业模式的问题，大数据对IT的需求很快就会超越了现有厂商架构的技术顶点，超大数据增长将带来IT支出增长之间的线性关系，使企业难以承受。因此，目前在行业中提出的去IOE趋势，利用Scale-out架构+开源软件对Scale-up架构+私有软件的取代，本质是大数据业务模型所带来的，也就是说大数据将驱动IT产业新一轮的架构性变革。去IOE潮流中的所谓国家安全因素，完全是次要的。
所以，美国人说，大数据是资源，和大油田、大煤矿一样，可以源源不断挖出大财富。而且和一般资源不一样，它是可再生的，是越挖越多、越挖越值钱的，这是反自然规律的。对企业如此，对行业、对国家也是这样，对人同样如此。这样的东西谁不喜欢呢？因此，大数据这么热门，是完全有道理的。
新智慧生物的诞生？
下面的想象就更狂野了，真正要实现，估计至少是我们十辈子或者一百辈子以后的事情。那时候，我们已经是祖宗了哈。大家就当科幻小说来看好了。
从最近一位微软副总裁的演讲说起。瑞克·拉希德（Rick Rashid）是微软研究院的高级副总裁，有一天，他在中国的天津迈上讲台，面对2000名研究者和学生，要发表演讲，他非常非常紧张。这么紧张是有原因的。问题在于，他不会讲中文，而他的翻译水平以前非常糟糕，似乎注定了这次的尴尬。
“我们希望，几年之内，我们能够打破人们之间的语言障碍，”这位微软研究院的高级副总裁对听众们说。令人紧张的两秒钟停顿之后，翻译的声音从扩音器里传了出来。拉希德继续说：“我个人相信，这会让世界变得更加美好。”停顿，然后又是中文翻译。
他笑了。听众对他的每一句话都报以掌声。有些人甚至流下了眼泪。这种看上去似乎过于热情的反应是可以理解的：拉希德的翻译太不容易了。每句话都被理解，并被翻译得天衣无缝。令人印象最深的一点在于，这位翻译并非人类。
这就是自然语言的机器翻译，也是长期以来人工智能研究的一个重要体现。人工智能从过去到未来都有清晰而巨大的商业前景，是以前IT业的热点，其热度一点不亚于现在的“互联网”和“大数据”。但是，人类过去在推进人工智能的研究遇到了巨大的障碍，最后几乎绝望。
当时人工智能就是模拟人的智能思考方式来构筑机器智能。以机器翻译来说，语言学家和语言专家必须不辞劳苦地编撰大型词典和与语法、句法、语义学有关的规则，数十万词汇构成词库，语法规则高达数万条，考虑各种情景、各种语境，模拟人类翻译，计算机专家再构建复杂的程序。最后发现人类语言实在是太复杂了，穷举式的做法根本达不到最基本的翻译质量。这条道路最后的结果是，1960年代后人工智能的技术研发停滞不前数年后，科学家痛苦地发现以“模拟人脑”、“重建人脑”的方式来定义人工智能走入一条死胡同，这导致后来几乎所有的人工智能项目都进入了冷宫。
这里讲个小插曲。我读大学的时候，有个老师是国内人工智能的顶级教授，还是国内某个人工智能研究会的副会长。他评述当时的人工智能，不是人工智能，而是人工愚蠢，把人类简单的行为分解、分解再分解，再去笨拙地模拟，不是人怎么聪明怎么学，而是模拟学习最蠢的人的最简单的动作。他说，对于当时人工智能的进步，有些人沾沾自喜，说好像登月计划中人类离月亮更进一步了，其实，就是站上了一块石头对着月亮抒情，啊，我离你更近了。他对自己事业的自我嘲讽，让我至今记忆非常深刻。
后来有人就想，机器为什么要向人学习逻辑呢，又难学又学不好，机器本身最强大的是计算能力和数据处理能力，为什么不扬长避短、另走一条道路呢？这条道路就是IBM“深蓝”走过的道路。1997年5月11日，国际象棋大师卡斯帕罗夫在和IBM公司开发的计算机“深蓝”进行对弈时宣布失败，计算机“深蓝”因此赢得了这场意义深远的“人机对抗”。 “深蓝”不是靠逻辑、不靠所谓的人工智能取胜的，就是靠超强的计算能力取胜：思考不过你，但是算死你。
类似的逻辑在后续也用到了机器翻译上。谷歌、微软和IBM都走上了这条道路。就是主要采用匹配法，同时结合机器学习，依赖于海量的数据及其相关相关统计信息，不管语法和规则，将原文与互联网上的翻译数据对比，找到最相近、引用最频繁的翻译结果做为输出。也就是利用大数据以及机器学习技术来实现机器翻译。现有的数据量越是庞大，那么这个系统就能越好地运行，这也正是为何新的机器翻译只有在互联网出现以后才有可能重新取得突破性进展的原因所在。
因此，目前这些公司机器翻译团队中，有不少计算机科学家，但却连一个纯粹的语言学家也没有，只要擅长数学和统计学，然后又会编程，那就可以了。
总而言之，利用这种技术，计算机教会自己从大数据中建立模式。有了足够大的信息量，你就能让机器学会做看上去有智能的事情，别管是导航、理解话语、翻译语言，还是识别人脸，或者模拟人类对话。英国剑桥微软研究院的克里斯·毕肖普（Chris Bishop）打了个比方：“你堆积足够多的砖块，然后退上几步，就能看到一座房子。”
这里我们假设这种技术能够持续进步，未来基于大数据和机器学习基础上的人工智能达到比较流畅地模拟人类对话，就是人类可以和机器进行比较自如的对话。事实上，IBM的“沃森”计划就是这样科技工程，比如试图让计算机当医生，能够对大部分病进行诊断，并和病人进行沟通。
另外，也假设目前刚刚兴起的穿戴式计算设备取得巨大的进展。这种进展到什么程度呢？就是你家的宠物小狗身上也装上了各种传感器和穿戴式设备，比如有图像采集，有声音采集，有嗅觉采集，有对小狗的健康进行监控的小型医疗设备，甚至还有电子药丸在小狗的胃中进行消化情况监控。小狗当然也联上网，也一样产生了巨大的数据量。这时，我们假设基于这些大数据建模，能够模拟小狗的喜怒哀乐，然后还能够通过拟人化的处理进行语音表达，换句话说，就是模拟小狗说人话，比如主人回家时，小狗摇尾巴，旺旺叫，那么这个附着于小狗身上的人工智能系统就会说，“主人，真高兴看到你回家”。不仅如此，你还可以和小狗的人工智能系统进行对话，因为这个人工智能系统能基本理解你的意思，又能够代替小狗拟人化表达。以下我们模拟一下可能的对话：
你：“小狗，今天过得好？”
小狗：“不错啊，主人你今天换的新狗粮味道很好，总觉得没有吃够。”
你：“那很好。我们以后继续买这种狗粮。对了，今天有什么人来吗？”
小狗：“只有邮递员来投递报纸。另外，邻居家的小狗玛丽也来串门，我们一起玩了一下午。”
你：“那你们玩的怎么样？”
小狗：“很开心啊。我好像又进入了初恋呢。”
……
我们可以把上面的模拟对话当成一个笑话。但其实，我们这个时候就会发现一个惊人的事实，就是你其实是面对了两只小狗，一只是物理意义上的小狗，一只是基于大数据和机器学习的人工智能虚拟小狗，而且虚拟小狗比物理小狗还要聪明，真正善解人意。那么，这个虚拟小狗是不是新的智慧生物呢？
我们继续把这个故事来做延伸，把小狗换成未来的人，人在一生中产生大量的数据，根据这些数据建模可以直接推演出很多的结论，比如喜欢看什么样的电影啊，喜欢什么口味的菜啊，在遇到什么问题时会怎么采取什么行动啊。
这样的数据一直累积下来，直到这个人去世。我们有个大胆的想象，这些巨大的数据能否让这个人以某种方式继续存在下去呢？后代有什么问题需要寻求答案的时候，比如在人生的关键抉择时，比如大学要上什么专业、该不该和某个姑娘结婚，可不可以问问这个虚拟的人（祖先）有什么建议呢？答案是当然可以。
在这种情况下，数字化生存不仅在人生前存在，也可以在人死后继续存在。人死了，可以在虚拟空间中继续存在。一辈子、一辈子的人故去，这些虚拟的智慧都可以继续存在，假设很多年过去了，这些虚拟智慧的祖宗们太多太多了，活着的子孙们甚至可以组建一个“祖宗联席参谋委员会”，优选那些考得好的（比如中过状元），当过国家高级公务员（比如太守）、当过企业高管（比如CEO）、当过教授、当过作家的等等当过成功人士的祖宗，专门用于后代的咨询、解惑。让这些祖宗死后还有竞争，别死了就没有事情干了。这个场景是不是很熟悉啊？就是迪斯尼动画片《花木兰》中出现过的场景啊，花木兰在面临是否代父参军的重大人生时刻，就向“祖宗联席参谋委员会”倾诉过困惑，得到了指点。
再更大胆地想象一下，假设材料科学也取得巨大的进展，那我们能不能把这些虚拟的生命重新植入到模拟人类的生态体上呢？当然也可以。这个新智慧体可非常像真正的人啊。那这算不算人死后复生呢？那这个新智慧体能不能继续拥有以前的身份证呢？能不能继续拥有以前的财产呢？能不能继续享受养老金呢？是不是也要有强制规定一定的寿命限制呢？这种智慧体会不会自学习、自进化？他们会不会爆发和人类的战争？往深处多想想，感觉全乱套了，现在的伦理、法律等都面临巨大的挑战。
这些说明什么呢？就是随着大数据和机器学习的进一步进展，这个世界出现了新的智慧生物！大数据和机器学习在改变、重构和颠覆很多企业、行业和国家以后，终于到了改变人类自身的时候了！人类的演进出现了新的分支！
有科学家画了下面一张图，来描述这两者智慧生物。一种是基于生物性的，经过几百万年的进化而来；一种是基于IT技术，基于大数据和机器学习，通过自模拟、自学习而来。前者更有逻辑性，更有丰富的情感，有创造力，但生命有限；后者没有很强的逻辑性，没有生物上的情感，但有很强的计算、建模和搜索能力，理论上生命是无限的。
当然，这些事情要发生都会非常非常遥远。反正我们活着的时候是见不到了，死了也见不到，因为我们死的时候，我相信这种建立在大数据和机器学习之上的虚拟生命还不会存在。
结束语
我最后想说的是，我们对未来的认知，主要是基于常识和对未来的想象。根据统计，现在《纽约时报》一周的信息量比18世纪一个人一生所收到的资讯量更大，现在18个月产生的信息比过去5000年的总和更多，现在我家一台5000元电脑的计算能力比我刚入大学时全校的计算能力更强大。
科技的进步在很多的时候总会超出我们的想象，试想如果未来我们一个人拥有的电脑设备超过现在全球现在计算能力的总和，一个人产生的数据量超过现在全球数据量的总和，甚至你的宠物小狗产生的信息量都超过现在全球数据量的总和，世界会发生什么呢？那就取决于你的想象力了。
对于未来，你想象到什么了呢？
|天|涯|文|摘|
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