1.5 新技术：生态圈变革的动力
以移动互联网技术、人工智能、机器人、云计算以及大数据为代表的一系列新技术正在改变生态圈各方的参与方式。这一系列新技术已经步入商业化阶段，并开始对传统行业各参与方产生不同程度的影响，传统生态圈的变革进程已经开启。这种变革体现在以下三个方面：
一是劳动力结构变革。人工智能、云计算等技术的应用将通过提高信息利用效率的方式简化生产与管理流程，减少冗余人员。另外，机器人的广泛应用将取代从事流程化工作的劳动力，从而造成劳动力占比下降，技术人员与管理人员占比上升，企业劳动力结构发生变革。
二是盈利模式变革。移动互联网技术为共享模式奠定了技术基础，用户对产品或服务的关注焦点从拥有占有权向使用权转变，更加注重使用体验。由此，企业的盈利模式将逐步从出售商品向提供服务演变，能否提供更贴合用户使用习惯及需求的产品成为是否能够盈利的重点。
三是产业链关系变革。新技术带来的变革造成传统产业链上下游关系发生根本性变革。企业采用新技术将使上游的产品提供端参与者类型增加，同时用户也将受到产品功能发生变化的影响而有所变动，可能由以个人消费者为主变化为以企业级消费者为主，或者是二者兼而有之。
技术推动变革
中国网络信息技术已经成功从跟随借鉴朝开创新模式方向转变，引领全球产业变革潮流。新一代网络信息技术成为企业进行转型与升级的驱动力与契机，并逐步重构各行业生态圈。
（1）移动互联网时代已经全面到来。中国网民规模居全球第1，2016年整体网民规模已经达到7.1亿，渗透率达51.7%(4)，其中手机网民占比为95%，达7亿人。移动互联网的重要性已经超越PC网络，基于移动互联网的新产品、新模式不断涌现，各行业纷纷顺应移动互联网潮流的变革，如金融领域的移动支付、交通领域的共享出行、媒体领域的新媒体等。
移动互联网技术应用成果已爆发，通过与各行业融合改变了产品与用户的交互关系，提升工作与生活效率，在此基础上新的商业模式已经出现，传统行业的产业链以及盈利模式已经发生改变。
图1-13 中国手机网民规模及占比（2012—2016）
资料来源：CNNIC，德勤研究。
一方面，移动互联网技术可以将众多产品功能集中于一款移动端应用，用户可以打破时间、空间的限制进行使用，便捷性的大幅提升满足了用户对更高效率的要求，因此原有产业链中固守烦琐流程的一环受到强烈冲击，部分业务被移动互联网技术公司分流，产业链参与方数量增加。移动支付技术是其中的最佳代表，在中国的一二线城市出门带上手机即可实现从搭乘交通工具、购物、娱乐至餐饮等各个生活场景的消费。不同于西方国家仍以银行发放的信用卡进行大规模支付行为，中国第三方支付的快速崛起允许用户可以不再通过银行进行非现金交易，服务提供端参与者类型不再限于金融机构，移动互联网公司也已经成为重要的服务提供者。2016年中国第三方支付规模已经超过30万亿元人民币，成为全球最大的第三方支付市场。
另一方面，移动互联网技术的应用为初创企业创新盈利模式提供了可能。利用移动端连接各种应用的便捷性远超在传统固定时间和地点进行的消费活动，由此随时随地可取用的使用效率超过购买使用模式，用户的关注点也从占有转移至使用体验。共享经济的火爆发展就是受益于移动互联网技术的新型商业模式，其中共享出行是发展最快也较为成熟的一种形式，借助于全球最大的移动支付体系，中国的共享出行使用频率稳居全球首位，其使用次数超过其他所有经济体的总和。用户的消费模式已经从购买自行车或汽车转变为付费使用，在提升社会资源使用效率的同时也意味着企业业绩增长的核心已经由从扩大销量变为提升使用率，这也意味着生态圈参与方合作模式的转变。
图1-14 中国第三方支付规模（2012—2016）
资料来源：易观国际，德勤研究。
图1-15 共享出行次数（2017年第一季度）
资料来源：高领资本，德勤研究。
（2）人工智能在各行业的大范围应用。AlphaGo与职业围棋选手李世石的对决使人工智能这一概念为公众所熟知，实际上人工智能通过以深度学习为代表的技术改变了人机交互模式，其应用已经渗透进日常生活领域，例如，资讯推送应用向用户推送具有针对性的信息，美颜应用对照片进行美化等。借助海量数据进行学习，深度学习技术在短时间内得到大幅提升，如视觉识别技术的正确率（96%）在2015年超过人眼的正确率（约95%），并在2016年进一步得到提升，达到97%，而在2012年仅有75%的正确率。人工智能技术的快速进步使其在广泛领域内的应用成为可能。
图1-16 视觉识别技术正确率（2010—2016）
资料来源：公开资料，德勤研究。
人工智能技术能够通过不断学习从而完成一系列任务，并达到人类的水平。传统各行业的活动由劳动力、技术人员与管理层共同协作，生产与服务均由人主导，而人工智能技术的发展使机器取代人类劳动者成为必然趋势，这也就意味着生态圈将彻底得到变革。人工智能技术在各行业的全面应用也意味着产业链上下游各个环节的参与者将发生变革，人工智能技术提供商将加入并成为至关重要的一环。
例如，以人工智能技术为核心的无人驾驶领域将颠覆整个汽车行业的上下游产业链。上游供应商已经由原本单纯的硬件供应商转变为无人驾驶技术提供商与智能硬件供应商；汽车制造企业参与者也开始多元化，既包括通用、福特等进行转型的传统汽车生产商，也包括特斯拉、谷歌、苹果等高科技公司以及Uber、滴滴等共享交通代表的共享经济企业；下游汽车用户群体也面临着变革，由个人消费者为主逐渐演变为企业级客户。
（3）瞄准机器人技术的发展契机。劳动力成本上升、人口红利逐步消失等问题推动机器人在中国市场的普及，各个行业将开启机器人替代劳动力的进程。
机器人技术对生态圈变革的影响在劳动力结构变革方面最为直接，劳动力数量将受到挤压，劳动力—技术人员—管理层的金字塔结构转变为以技术人员为主的橄榄型结构。工业机器人进驻工厂将取代大量工人，整个生产流程由机械臂完成，技术人员只需处理技术故障即可完成生产；在服务领域，从事流程化的工作将使用机器，管理与技术人员占比上升，约有30%的银行职位将直接被机器人取代，阿里巴巴等企业研发出的聊天机器人可以满足不同客户的需求，从而实现提高咨询效率，降低劳动力需求。
（4）中国云计算发展迅速。中国云计算虽然起步较晚，但发展速度更为迅速，互联网巨头已经纷纷涉足，如阿里巴巴、腾讯、百度、京东等。云计算技术提供商向其他企业提供更为强大的数据处理能力与高质量解决方案将降低服务使用方对劳动力的需求结构。一方面，企业购买云服务可以简化企业内部从事数据处理的部门，减少人员冗余。另一方面，将信息服务外包给更为专业的技术提供商可以更低的成本获取更高质量的服务，提升企业运行效率也就意味着劳动力需求的降低。
例如，在社交服务领域，可以借助云计算实现对大量社交信息请求的响应，社交平台无须再组建数字化部门从而减少冗余员工；在物流领域，通过使用智能云计算技术可以快速识别手写快递单，3小时识别2000万张快递单，相当于8000名劳动力的劳动量(5)，通过提升效率从而降低普通劳动力的需求。
（5）大数据提供精准分析。大数据技术的发展得益于计算能力提升、计算与数据存储成本的下降。大数据技术的应用改变了传统产业链上下游清晰的边界，使供给与需求边界变得模糊。企业借助大数据挖掘用户偏好，对特定类别的用户提供定制产品或服务，用户在某种程度上通过自身消费行为间接参与了产品与服务的设计、营销以及购买方式的变革，由此产品供给端与需求端通过大数据相互影响。
例如，在制造业领域的大数据应用打破以往的由供给端直接提供产品，消费者被动选择购买的模式，向用户提供个性化定制产品，制造业企业开始注重柔性化生产能力，大规模标准化生产逐步向定制化产品让步。在服务领域，通过大数据挖掘用户购买频率及购买习惯分析商品消耗情况，预测消费者消费行为对物流进行提前调整，改变了用户下单后仓库再进行物流调度的应变式操作流程，建立智能仓储与物流体系，缩短销售周期。
(1)本节主要观点和数据来自德勤亚太《亚洲之声》第一辑，《贸易终将战胜保护主义并促进全球经济增长》。
(2)德勤采用世界贸易组织的数据计算．
(3)本节部分观点和数据来自德勤亚太《亚洲之声》第三辑《人口结构推动亚洲经济格局转变》。
(4)CNNIC，第39次中国互联网络发展状况统计报告．http://www.cnnic.net.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/hlwtjbg/201701/t20170122_66437.htm.
(5)http://news.iresearch.cn/content/2017/07/269043.shtml.