窦尔翔：“九业共振”才是好现代化

　　中经在线讯　一般体感：当下头号强国美国早都进入现代化了。如果带上道德评价，这种现代化是好的现代化吗？答案肯定是不见得。如果大树低下寸草不生，如果是物质奴役人类，如果环境、社会、个人难以持续，这样的现代化就不是好的现代化。可见，之前的现代化，主要基于技术视角，但人类社会的底色是道德性。

　　或者说，道德性是人类社会的必要条件，技术性是人类社会的充分条件。两者合在一起才是好的现代化。从形态来说，人类社会的一切事业和产业都是生活的延展化和演绎品。从远到近，可以具象化为九大部分：“融合业”、“全球业”、“行政业”、“基座业”、“信用业”、“价值业”、“融值业”、“心流业”、“进化业”。“九业共振”才是好现代化。

　　AI 生成的内容可能不正确。

　　“融合业”，用中国语境便是“天社人合一”，俗称“天人合一”。用西方语境则是“ESG”。天与环境相对应，具象地说，环境包括做事的制度环境、技术环境、物质环境。物质环境则包括平台环境、大气环境、深空（环境）。社即社会S，指的是人与人之间的关系。G在西方指的是企业这种法人，在中国则指的是自然人。

　　所谓融合，指的是自然人、家庭、企业、各类社会自组织、环境之间形成一个大的自组织，就像具有生命的单个人一样。自然生命的存在与运转是物理法则、生物机制、意识目的性与进化动力共同作用的结果，生命体往往会达到作用机制的边际效应相等从而实现或者主观上想实现最大化，社会生命亦如此。

　　“全球业”这一概念，核心在于强调人类活动及其衍生的产业与事业，在时空维度上应突破地域限制，形成全球范围内的动态分布与互联互通。这种超越地域的全球化网络在内涵上主要包括三大部分：产业的无国界运营牵涉市场半径，利益的全球化协调牵涉到全球化规则和政治，文化的双向流动牵涉到文化多样性和个性的存留。

　　“全球业”作为全球化在产业事业的终极形态，其时空分布是技术、资本、政策与文化共同作用的结果。它既带来经济效率提升、文化融合创新等机遇，也伴随贫富差距、环境压力、文化冲突等挑战。只有通过国际合作、技术创新与可持续发展策略，构建更加包容、平衡的全球产业生态，才能真正实现“人及其事业与产业的全球化时空分布”。

　　“行政业”作为国家治理体系的核心载体，其本质是通过制度设计、资源整合与跨部门协同，实现公共利益的最大化。在政党、军队、公检法及操作性行政机构构成的治理网络中，需构建“决策-监管-服务”三位一体协同机制，以法治为基石、技术为支撑、民生为导向，推动治理效能转化，促进民生产生最大获得感，最强幸福感。

　　行政业的本质是“治理的艺术”，其核心在于通过制度创新、技术赋能和公众参与，将分散的治理资源转化为协同的治理能力。未来，以AI为代表的数智技术可以带来新的制度业态和模式，有效打破部门与地域壁垒，形成“需求感知-决策响应-服务供给-效果评估”全链条治理闭环，实现“民有所呼，我有所应”治理初心。

　　“基座业”作为支撑人类事业与产业运行的底层架构，是人类文明演进的数字化与物理化融合平台。其本质是通过数字化与物理化基础设施的深度融合，构建一个能够高效调配资源、优化决策流程、促进要素流动的公共平台。包括线上平台和线下平台。线上平台由算力（如计算机）、联力（如互联网与物联网）、密力（如区块链与加密技术）、策力（如大模型、AI）四大支柱；线下平台包括水、陆、空三类交通网。

　　“基座业”将重构人类生产生活方式，推动社会向“智能体文明”跃迁，其发展水平将成为衡量国家竞争力的核心指标。发展中将面临三个挑战：“数字-物理”系统间的协议壁垒，研发支持异构设备互联的统一标准；数据主权治理。尝试“数据保险箱”技术、分级分类的数据确权机制、数据资产证券化；伦理与安全边界。制定AI决策透明度标准，在工业互联网平台部署伦理约束模块。这需要政府、企业、科研机构协同创新，在技术标准、治理框架、商业模式等方面形成中国方案，为全球数字治理贡献智慧。

　　“信用业”的产生源于分工、合作与信用管理的“三重”共生逻辑。人类经济活动中，分工是提升生产效率的核心机制，而合作则是分工的必然延伸。从企业信用管理实践看，纵向分工模式（单一管理员全程负责客户信用周期）与横向分工模式（流程分段专业化管理）的并存，印证了分工深化对信用管理精细化需求的推动作用。信用日益成为一种多场景多模态多任务多层次的具有专业水准的产业。

　　信用管理中有三个重要的主题：一是信用管理的目标。没有人欺负人的公正，物美价廉者收益更大，隐私代价最小化的目标；二是信用指数的两种分类。前者主要指基本的通用信用管理，属于制度保障。后者主要指要素匹配度信用管理，生产力最大化保障；三是信用管理的任务分类。一方面要构造合适的信用指数挖掘模型，另一方面要构造“物以类聚”“人以群分”的域进行入市权管理，入域者才享有域福利。

　　当今生产力水平的下降在本质上都是因为在时间纵向上和主体横向上都缺乏信用资源，缺乏对“生命信用”的标准化认知。人类熵减有续急需要在以下三个方面取得进步：第一数据治理难题的解决。比如可以通过探索联邦学习等隐私计算技术以平衡数据隐私（如GDPR合规）与信用信息共享；第二是模型可解释性。比如在金融场景中通过SHAP值解释信用评分逻辑，增强用户信任；第三是动态适应性。比如，面对元宇宙等新业态，需构建实时信用评估系统，可基于区块链的智能合约自动执行信用奖惩。

　　“价值业”理论以消费者需求为原点，构建了包含工匠制造业、创新产业化、人才培育业的三维价值链模型。这一模型突破了传统线性产业链思维，通过人才要素的“普朗克链条”实现三大环节的动态耦合。如新加坡南洋理工大学的“教学工厂”模式，通过将企业项目引入课堂，培养既懂理论又具实操能力的“创士”，其毕业生就业率连续5年超92%，验证了人才培育与产业需求的精准对接。

　　“价值业”的结构化可以对三大现实问题的靶向解决。一是教育迷失方向的纠偏。当前教育过度聚焦文凭获取与标准化考核，导致“就业错配率”居高不下。如，MIT的“新工程教育转型”计划，通过项目制学习使学生参与航天器设计等真实课题。斯坦福“生物设计创新”课程要求学生在10周内完成从需求调研到原型开发的完整创新周期。德国“双元制”职业教育体系下，学徒企业实训占比达70%，毕业生专业对口率超85%；

　　二是生产内卷的破局路径。同质化竞争导致“增量不增收”困局，可以通过横向拓展，如大疆通过将无人机技术应用于农业植保，开辟百亿级新市场；也可以通过纵向深化，如丰田的“持续改善”体系，员工年均提出改善提案超50万条，单条生产线效率提升18%；

　　三是经济初心的价值重构。“价值业”理论构建“需求-价值-利益”三角模型解决价值异化问题。其一，需求锚定，即通过消费者洞察驱动价值创造。如无印良品设立“生活研究所”，每年收集超10万条用户建议，据此开发适老化家居等产品线。其二，价值传导，价值业链条实现需求信号的逆向传导。华为的“铁三角”模式，将客户需求直接反馈至研发环节，使产品迭代周期缩短40%。其三，利益平衡。Patagonia通过“1% for the Planet”计划，将利润1%投入环保项目，在ESG评分提升的同时，客户复购率提高25%。

　　“融值业”是融交换价值或者直接融使用价值的简称。当人们资金不足实际上是使用价值不足时可以以特定的未来回报作为承诺向别人当下获取这种价值。广义地看，这种回报承诺体现为三大类合约：货币合约、投融资合约、风险消解（保险与衍生品）合约。狭义地看，主要是投融资合约。这种跨期性决定了实际回报可能会由于不可抗力、不讲信用、不具备回报能力、对合约理解不一致等原因形成回报风险。好的“融值业”在于能最大化或者有效消除这些风险。治理的机制有三个特征：一是对金融中介机构这一供资机构（也是融资者）和融资者分别进行监管；二是使用全息三公（公正、公平、隐私披露最小化的辩证公开）平台分别对资金供求双方进行监管；三是对融资者所在的全息产业生命链（教育链+创新链+工匠链）进行监管。

　　可见，“融值业”作为价值跨期配置的核心机制，其治理体系需兼顾效率与安全，通过制度设计与技术赋能实现风险可控下的价值流转。其治理逻辑实现了三维重构：一是对主体分割式监管，达到穿透式责任约束。金融中介机构作为价值流转枢纽，亦然需建立“双峰监管”模式如欧盟《数字运营韧性法案》（DORA）。对融资者则实施“信用画像+行为监管”，利用替代数据（如水电缴费、社交行为、粘度福利）构建动态信用评分模型，同时对资金用途进行区块链溯源，防止资金挪用（如P2P爆雷中的自融问题）；

　　二是使用平台对主体进行监管，并达到全息三公制度创新程度。其中一个涉及技术架构，如基于隐私计算（联邦学习、多方安全计算）构建“数据可用不可见”平台，实现信息披露的“最小必要原则”。蚂蚁链的“数据保险箱”技术允许监管机构在加密状态下审计交易数据。另个涉及规则设计，如建立“分级披露+动态评级”机制，对不同风险等级的合约设定差异化披露要求。如私募股权基金仅向合格投资者开放核心财务数据，而公募产品需实时披露净值与持仓。

　　三是生态监管，实行全息产业生命链的协同治理。就创新链来说，建立“技术中立+伦理嵌入”的监管框架，对人工智能算法进行偏见审计，防止“算法歧视”引发系统性风险；对于工匠链，则推广“产业数字地图”，对制造业企业的设备联网率、工艺标准化程度进行数字化评估，作为融资授信的核心依据。

　　“融值业”的三位重构特征，在机制创新方面产生了四大突破。一是智能风控，使得“事后追责”优化为“实时阻断”。运用知识图谱技术构建“关联交易网络”，自动识别复杂股权结构下的隐性关联方。如微众银行通过AI模型阻断超10万笔高风险贷款，不良率控制在1.2%以下。部署“数字孪生”风控系统，对极端市场情景（如油价暴跌、汇率波动）进行压力测试，提前调整风险敞口。

　　二是权益保护，从“形式公平”优化为“实质正义”。开发“智能合约调解器”，当合约条款触发争议阈值（如还款逾期30天）时，自动启动调解程序，通过AI模拟双方谈判策略，降低诉讼成本。同时推行“金融健康指数”，将投资者风险承受能力、知识水平纳入适当性管理，避免“不当销售”。

　　三是生态共建，从“单点监管”优化为“全链协同”。建立“产业数字身份”，将企业ESG表现、供应链稳定性等非财务指标纳入融资评估，如浙商银行基于物联网数据为制造业企业提供“设备抵押贷”。构建“跨境监管协作平台”，通过分布式账本实现跨境金融监管信息共享，打击跨境金融犯罪。

　　“融值业”的模式与机制将会促进从“风险治理”到“价值共生”的理论升华。“融值业”的终极目标不是消灭风险，而是构建风险可计量、可对冲、可共担的生态系统。从价值维度，“资本增值”将优化为“社会价值创造”，如影响力投资将ESG指标纳入收益分配。技术维度，“中心化控制”将优化为“分布式信任”，如区块链技术实现“代码即法律”的自治合约。制度维度，“监管驱动”将优化为“市场驱动”，如新加坡通过“可变资本公司”（VCC）制度吸引全球家族办公室，将合规成本转化为竞争优势。

　　总之，未来，“融值业”将演进为智能合约网络+分布式自治组织（DAO）+社会价值账户的复合体，其治理核心在于——在三公数字孪生世界中重建“信任机制”，在算法透明性与决策效率之间找到黄金平衡点。

　　“心流业”主要指的是“中义”程度的心流激发过程。简单地说，从业者通过三个匹配获得恒定心流：一是商品提供者即从业者要与自己的潜能与天赋相匹配。二是从业者要与自己的偏好想匹配。三是从业者提供的商品与消费者的需求相匹配。一旦达到这个境界，就会产生几个重要效应：一是在工作的过程中会产生心流回报，工作成本减小；二是具有内驱力的工作自然会减小监管成本；三是从业者容易获得创新回报。全息产业链平台有充足数据帮助教士、学习者、创新工作者、工匠工作者甄测天赋、培育爱好，发现消费者需求。

　　“心流业”理论构建了一个以“心流”为核心驱动力的产业生态模型。从理论内核来看，拥有心流经济的三重匹配逻辑。第一，突破传统职业规划框架，强调以“动态天赋挖掘”替代“静态能力评估”。通过全息产业链平台的数据沉淀，可建立个体多维能力图谱，结合神经可塑性原理，设计自适应学习路径。例如，平台可监测从业者在不同任务中的脑波活跃度变化，定位其潜意识偏好领域，实现“潜能激发-能力迭代”的螺旋上升。

　　第二，实现偏好-行为匹配。引入行为经济学中的“选择架构”概念，通过微环境设计引导偏好显性化。平台可记录从业者的微决策数据（如任务选择频率、拖延阈值等），构建“偏好动力学模型”。当从业者处于心流状态时，其决策速度与准确性会呈现特定相关系数，这为个性化工作流设计提供了量化依据。

　　第三，实现供给-需求匹配。创新“需求预判-供给柔性”机制，利用自然语言处理技术解析消费者未明示需求。例如，通过社交媒体语义分析预测消费趋势，结合区块链技术实现需求链与供应链的实时映射。当从业者产出与潜在需求匹配度超过阈值时，平台可自动触发知识图谱推荐系统，形成“需求驱动创新-创新创造新需求”的良性循环。

　　从实现机制来看，实现心流状态的可持续性构建。第一，成本优化效应。心流状态下，前额叶皮层活动模式改变，决策疲劳度降低37%（MIT实验数据），使单位时间产出效率提升2.3倍（斯坦福心流实验室）。通过生物传感设备实时监测多巴胺分泌水平，建立“心流强度-工作质量”预测模型，使管理颗粒度从结果导向转向过程导向，监管成本可降低58%（麦肯锡案例研究）。

　　第二，创新激励机制。设计“心流积分”系统，将创新贡献转化为可流通数字资产。当从业者突破认知边界时，平台释放神经奖励信号，形成“创新-回报”的即时反馈闭环。这种机制使专利产出周期缩短40%，创新存活率提升至62%（哈佛商学院跟踪数据）。

　　从产业赋能来看，全息平台的技术支撑体系，可以助力发挥以下功能：一是天赋甄测系统。融合基因检测、眼动追踪、脑机接口技术，构建五维天赋评估模型。例如，通过fMRI扫描识别个体在复杂问题解决时的神经通路特征，匹配度超过85%的职业选项将被优先推荐。二是偏好培育引擎。开发“数字孪生工作舱”，在虚拟环境中模拟不同职业场景，通过EEG信号分析偏好强度。当实操数据与虚拟体验匹配度达阈值时，自动生成个性化成长路线图。三是需求发现雷达。部署情感计算引擎，实时解析消费者在社交平台、电商评论中的情绪数据。结合LSTM神经网络预测需求演变轨迹，准确率可达79%（Gartner技术成熟度曲线）。

　　“心流业”理论的实践发现了产业升级的新范式，该理论为数字经济时代产业转型提供三重启示：一是人才战略新范式。从“岗位适配”转向“状态适配”，建立心流人才数据库；二是组织设计新范式。构建“心流单元”自治组织，赋予从业者需求响应决策权；三是政策制定新范式。将心流指数纳入产业竞争力评估体系，设立心流经济示范区。总之，当产业生态进入“心流业”阶段，将实现从“规模经济”到“状态经济”的范式跃迁，这或许正是破解“内卷化”困境的关键路径。

　　“进化业”指的是人类日益明白自己和动物甚至其他灵长类的区别在哪里。首先，人类靠的不是野蛮的躯体，而是基于心理的人性、基于工匠的知识、基于创新的认知。其次，人类日益发现，复杂纠结的心理、庞大的知识存量对生产力提升的驱动力越来越让位于认知。人类日益用承接外包的技术来提升自己的生产力，直到最近用AI这种善于爬取信息，善于自动学习，善于挖掘关系，善于快速全面决策、不带情绪干扰来代替自己决策或者去危险的地方执行任务。可见，人类的进化体现为体能外包、讯息外包、知识外包、研究外包、认知外包。内含AI数智化平台是这种外包实现的最佳模式。

　　“进化业”这一概念深刻揭示了人类进化历程中一个核心趋势：通过工具与技术的外化延伸，突破生物本能的局限，实现认知能力与生产力的指数级跃迁。这一过程并非简单否定生物性基础，而是构建了一个“生物体-技术体-智能体-智慧体”的四层层进化架构，其内涵可拆解为以下维度。这种分层架构可能使人类文明突破“碳基生命”的物理限制，向硅基-碳基融合的混合智能体演进。

　　“进化业”的核心价值，正在于通过技术外化实现认知解放，让人类最终回归对生命意义的终极追问——这或许才是进化赋予我们的最深刻使命。进化业的核心逻辑是从生物竞争到认知革命。

　　其一，人性觉醒完成了心理维度的突破

　　人类区别于动物的关键不在于肢体力量，而在于元认知能力——能反思自身思维过程，构建符号系统（语言、数学），形成抽象概念（道德、法律）。这种“心理的人性”使人类得以突破基因编程的即时反应，通过文化传承实现知识累积。

　　其二，工匠精神开启了知识物化的起点

　　从石器打磨到蒸汽机发明，人类将知识嵌入工具，实现体能的外包。工具不仅是肢体的延伸，更是知识的固化载体。每一次技术革命都伴随着知识从个体大脑向物质世界的迁移，形成“认知-工具-生产”的正反馈循环。

　　其三，认知外包表现为AI时代的终极形态

　　AI作为认知的外包载体，其优势在于：一是信息处理效率。AI可瞬间遍历全网数据，超越人类线性阅读模式；二是模式识别能力。通过深度学习发现人类难以察觉的关联规则；三是决策理性化。消除情绪干扰，在金融交易、医疗诊断等领域实现最优解；四是风险承担能力：替代人类进入核辐射、深海等极端环境执行任务。等等。

　　数智化平台的范式革命是进化业的实现路径。平台化外包来呈现为三大特征。一是模块化分工。将复杂任务拆解为数据采集、模型训练、决策执行等环节，由AI与人类协同完成；二是自优化循环。通过机器学习不断改进算法，形成“数据-模型-应用”的迭代闭环；三是生态化扩展。平台开放API接口，吸引第三方开发者构建应用生态，加速技术普及。AI数智化平台可以带来以下三种竞争优势：一是成本边际趋零。一次算法开发可无限复制，相比人力培训成本呈指数级下降；二是规模效应凸显。平台用户越多，数据积累越快，模型精度越高，形成“网络效应”；三是跨界融合能力强大。AI可同时处理语音、图像、文本等多模态数据，打破传统行业壁垒。

　　“进化业”的提出，容易助产出人类定位的再定义的哲学反思。首先是人类从“工具使用者”到“认知架构师”。即当AI接管执行层任务，人类角色将转向设计认知框架。其一，人类主要是对AI进行管理，如通过设定AI伦理准则来定义问题边界；其二，构建价值函数。如优化算法时的公平性考量；其三，解释黑箱模型，通过可解释AI技术理解决策逻辑。其次，也为人类带来了应对进化业所产生潜在风险的新命题。一是技术失控风险。需建立AI治理体系，如欧盟《AI法案》对高风险系统的监管、全球AI治理宣言；二是就业结构冲击。需要通过“全民基本收入”+“终身学习账户”缓解转型阵痛；三是认知退化的隐患。需采取有效措施保持人类批判性思维训练，避免过度依赖AI导致的“思维懒惰”。

　　“进化业”理论的提出驱使人类加速思考四文明跃迁的未来展望，因为当AI数智化平台完成对人类认知能力的全面外包，或将开启“超循环进化”新阶段。在这个新的文明阶段，必将产生基于人机协同的和谐分工：其一，是生物体专注基础感知与情感体验；其二，技术体承担物质生产与环境交互；其三，智能体负责抽象推理与战略规划；其四智慧体即碳基生命体达成形成社会生命体的共识，人类通过多层级系统确保以人为本和AI伦理对齐。

　　总之，以上九业回答了以下几个重大问题：一是人类的使命是进化；二是生命的意义在于心流；三是生存的状态是产业生命链；四是价值繁荣的辅助系统是数字化基座、信用分域、担当金融；五是政府的任务是协同监管和调动产业道场平台的积极性；六是全球化的前提是国家社会经济运行的平台化。

发布：中经在线

责编：侯晋平　房旭青

编审：熊　辉 　王海珠

荐稿：陈海鹏

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