新一代认知计算和人工智能的快速发展与广泛渗透,正在驱动数字经济生态体系新一轮的演化与创新,应运而生的“认知商业”(Cognitive Business)正成为数字商业变革的新前沿。以商业变革与电子商务演化新阶段性特征的考察为基础,提出“认知商务”(Cognitive Commerce)是新一代电子商务即“电子商务4.0 (eBiz4.0)”的突出特征和核心议题;通过认知商务概念渊源和研究现状的系统梳理,基于服务和系统视角提出了一种认知商务的定义;从需求和供给两个角度分析了认知商务产生的驱动力,阐述了认知商务产生和发展的科学、技术和社会基础;最后从技术、商业和社会等不同层面分析认知商务研究与实践发展面临的问题与挑战。认知商务这一新兴的前沿商务管理研究领域或课题的提出,为拓展与深化对全球商业变革和新一代电子商务的认知与实践,积极应对并及时参与新一轮数字化转型变革,提供了一种战略性、前瞻性、开放性和创新性的思考与概念框架。
A new round of evolution and innovation of the digital economy ecosystem is being driven by the rapid development and wide penetration of the new generation cognitive computing and Artificial Intelligence (AI). “Cognitive Business” is emerging as the times require, and it is becoming a new frontier of digital business revolution. Based on the investigation of the new stage characteristics of business revolution and e-commerce evolution, this paper proposes that “Cognitive Commerce” is the prominent feature and core issue of the new generation of e-commerce, namely “e-business 4.0” (eBiz 4.0). In this paper, a definition of cognitive commerce is proposed from the perspective of service and system, according to a systematic review of the origin and research status of Cognitive Commerce. This paper also analyses the driving forces of cognitive commerce from the perspectives of demand and supply, and expounds the scientific, technological and social foundations of the emergence and development of Cognitive Commerce. Finally, the problems and challenges faced by Cognitive Commerce research and practice development are analyzed from different aspects of technology, business and society. The proposal of Cognitive Commerce, a new frontier business management research field or topic, provides a strategic, forward-looking, open and innovative thinking and conceptual framework for expanding and deepening the understanding and practice of global business change and new generation of e-commerce, and actively responding to and participating in the new round of digital transformation in a timely manner.
数字经济,认知计算,人工智能,电子商务4.0,认知商业,认知商务, Digital Economy Cognitive Computing Artificial Intelligence E-Commerce 4.0 Cognitive Business Cognitive Commerce认知商务:商业变革与电子商务研究的新前沿
全流程服务创新(service innovating for full process):在新技术和机制的驱动下,电子商务商业模式的创新与裂变在加剧,服务创新体现在客户参与(customer engagement)、全渠道营销(omni-channel marketing)、集体智能、平台分层、机器人流程自动化(RPA)等整个价值链或供应链合作的整体性与全流程的数字化服务创新。
新兴战略性产业政策的引导与推动。在物联网领域,美国于2009年2月将物联网上升为国家战略;日本在2009年4月出台创新项目计划研究物联网技术在交通、环境监测等领域的应用;欧盟发表《Internet of things—an action plan for Europe》描述了物联网的发展前景,在世界范围内首次系统提出了物联网发展和管理设想;韩国也于2009年10月通过了《物联网基础设施构建基本规划》,将物联网确认为新的增长动力。2010年3月,中国将“加快物联网的研发应用”明确纳入重点产业振兴计划。随着各国对物联网的重视,物联网的支撑技术包括感知与标识技术、数据处理技术、通信和网络技术、安全和隐私技术等不断发展和逐步完善(李志宇,2010) [53]。在云计算领域,中国在2011年就颁布了《国家十二五规划纲要》和《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》,把云计算列为重点发展的战略性新兴产业,各城市也先后推出“云海计划”“云端计划”“星云计划”等大力发展云计算产业的行动计划(蒋永生,2013) [84]。而在大数据产业领域,2012年美国政府在白宫网站发布《大数据研究和发展倡议》,旨在提升利用大量复杂数据集合获取知识和洞见的能力,六大联邦政府机构达成一致宣布将为此投入2亿美元以上经费支持大力发展对数字化数据的接入、组织和挖掘的工具和技术(Tom, 2012) [85],并进一步扩展形成包括联邦政府12个部门和机构的多项研究计划(EOP, 2012) [86]。这一倡议引起了全球范围内政府推动大数据分析和研究的热潮。
吴应良,王 茜,陈 旭. 认知商务:商业变革与电子商务研究的新前沿 Cognitive Business: A New Frontier of Business Revolution and E-Business Research[J]. 电子商务评论, 2019, 08(02): 86-105. https://doi.org/10.12677/ECL.2019.82011
参考文献ReferencesAtlantic Council (AC). Envisioning 2030: US Strategy for a Post-Western World.
<br>https://www.atlanticcouncil.org/images/files/publication_pdfs/403/Envisioning2030_web.pdf.pdf杨帅. 工业4.0与工业互联网: 比较、启示与应对策略[J]. 当代财经, 2015(8): 99-107.贺俊. 新经济与结构性产业政策的精细化调整[J]. 新华文摘, 2017(1): 45-47.朱启贵. 第三次工业革命浪潮下的转型选择——中国经济升级版的内涵、动力与路径[J]. 人民论坛学术前沿, 2013(13): 32-41.Sutherland, W. and Jarrahi, M.H. (2018) The Sharing Economy and Digital Platforms: A Review and Research Agenda. International Journal of Information Management, 43, 328-341. <br>https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2018.07.004周子衡. 互联网经济背后的五大转变[EB/OL]. 中国经济网.
<br>http://finance.ce.cn/rolling/201605/19/t20160519_1178-9230.shtml, 2016-05-19.张永林. 互联网、信息与复制经济[J]. 系统工程理论与实践, 2016, 36(9): 2216-2225.控制工程网. 新数字经济之“新”及其启示: 联合国报告解读[EB/OL].
<br>http://article.cechina.cn/18/0622/10/20180622101833.htm, 2018-06-22.黄群慧, 贺俊. “第三次工业革命”与中国经济发展战略调整——技术经济范式转变的视角[J]. 中国工业经济, 2013(1): 8-18.张美慧. 国际新经济测度研究进展及对中国的借鉴[J]. 经济学家, 2017(11): 47-55.UNCTAD. Information Economy Report 2017—Overview.
<br>https://unctad.org/en/PublicationsLibrary/ier2017_overview_en.pdf波士顿咨询集团(BCG). 2018年BCG全球挑战者——数字化驱动: 一日千里[EB/OL].
<br>http://image-src.bcg.com/Images/The-2018-BCG-Global-Challengers-Report_CHN_tcm55-198789.pdf, 2018-08-30.王秋野, 崔文晶. 我国驶上数字经济发展快车道[J]. 中国工业评论, 2017(10): 76-82.邬贺铨. 迎接产业互联网时代[J]. 电信技术, 2015(1): 5-11.李政道, 任晓聪. 区块链对互联网金融的影响探析及未来展望[J]. 技术经济与管理研究, 2016(10): 75-78.Hussain, A. and Cambria, E. (2018) Big Data Technolo-gies: An Empirical Investigation on Their Adoption, Benefits and Risks for Companies. International Journal of In-formation Management, 38, 187-195.
<br>https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2017.07.008Meeker, M. (2018) Internet Trends Report 2018. Kleiner Perkins. <br>https://www.kleinerperkins.com/internet-trends何传启. 科技革命与世界现代化——第六次科技革命的方向和挑战[J]. 科技导报, 2012, 30(7): 15-19.沈明高, 陈沁, 沈艳. 新经济及其指数初探[J]. 新华文摘, 2017(20): 54-57.吴应良. 新工业革命本质内涵和特征[R]. 2013年度教育部人文社会科学重点研究项目子课题研究报告, 2016.(德)乌尔里希•森德勒. 工业4.0: 即将来袭的第四次工业革命[M]. 邓敏, 李现民, 译. 北京: 机械工业出版社, 2014.UNCTAD. 全球电子商务发展研究报告(E-Commerce and Development Report 2001)[M]. 朱娟君, 杨冰之, 译. 北京: 人民邮电出版社, 2003.IBM中国. 认知商务[EB/OL]. <br>https://www.ibm.com/watson/customer-engagement/cn-zh/, 2018-09-18.吴应良, 陈洁. 社会化商务研究述评与展望——基于2006-2016年SSCI论文的统计分析[J]. 电子商务科学杂志, 2018, 7(1): 1-14.彼得诺兰, 张瑾, 刘春航. 全球商业革命: 瀑布效应以及中国企业面临的挑战[J]. 北京大学学报(哲学社会科学版), 2006, 43(2): 133-140.刘强东. 第四次零售革命[J]. 新华文摘, 2017(19): 127-131.马云. 刚刚开始的数据时代[J]. 新华文摘, 2017(19): 141-143.Paul, F. 物联网变革零售业的6种方式[N]. Charls编译. 计算机世界周报, 2019-02-18, 08版.Turban, E., Kim, D., Mckay, J., et al. (2015) Electronic Commerce: A Managerial Perspective. 8th Edition, Springer, London, 11-27. <br>https://doi.org/10.1007/978-3-319-10091-3Laudon, K.C. and Traver, C.G. (2017) Electronic Commerce 2016: Business, Technology, Society. 12th Edition, Pearson Education Inc., Boston, 26-36.Meeker, M. (2017) Internet Trends Report 2017. Kleiner Perkins. <br>https://www.kleinerperkins.com/internet-trendsHajli, N., Sims, J., Zadeh, A.H., et al. (2017) Social Com-merce Research: Definition, Research Themes and the Trends. International Journal of Information Management, 37, 190-201. <br>https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2016.06.006冯芷艳, 郭庆华, 曾大军, 等. 大数据背景下商务管理研究若干前沿课题[J]. 管理科学学报, 2013, 16(1): 1-9.郑大庆, 黄丽华, 张成洪, 等. 大数据治理的概念及其参考架构[J]. 研究与发展管理, 2017, 29(4): 65-72.Boulton, C. 2019年五大数字化转型[N]. 陈琳华编译. 计算机世界周报, 2019-01-07, 02版.徐伟文. 决胜数字化转型[J]. 哈佛商业评论(中文版), 2017(10): 96-99.吴应良. 电子商务概论(第3版)[M]. 广州: 华南理工大学出版社, 2015: 2-9, 42-43.李璐. IBM提出“认知商业”在华启动战略转型[J]. 通信世界, 2016(6): 30-31.缪其浩, 党倩娜. “智慧地球”给我们的启示: 从技术到产业的开放式创新值得关注[J]. 新华文摘, 2010(12): 125-128.Smith, S. (2019) What Is Cognitive Computing. <br>http://www.wisegeek.com/what-is-cognitive-computing.htmAl Nashwan, N. (2018) The Age of Cognitive Computing.
<br>https://developer.ibm.com/code/2018/01/21/the-age-of-cognitive-computing/?mhq=cognitive%20computing&mhsrc=ibmsearch_a董超, 毕晓君. 认知计算的发展综述[J]. 电子世界, 2014(15): 200-201.IBM Institute for Business Value (2015) Your Cognitive Future: How Next-Gen Computing Changes the Way We Live and Work. IBM Executive Report.IBM. IBM Research. <br>http://research.ibm.com/?lnk=fdi徐雷. 人工智能第三次浪潮以及若干认知[J]. 科学, 2017, 69(3): 1-5.祝叶华. 人机对战再掀人工智能热议[J]. 科技导报, 2016, 34(6): 10.罗文俊, 张靖. 从围棋人机世纪大战窥探人工智能的发展前景[J]. 无线互联科技, 2017(7): 96-97.宫书畅. 从AlphaGo人机围棋大战解读人工智能技术[J]. 电子制作, 2017(16): 35-36.陈翔. 巴菲特持IBM股票亏损26亿美元仍不放手, 就是因为它?[N]. 中国计算机报, 2016-03-07, 3版.郭继军. 认知商业: 领航大数据时代[J]. IT经理世界, 2016(5): 74-75.高贺. 投资智能化: 认知计算技术在银行业的应用及前景[J]. 吉林省经济管理干部学院学报, 2015, 29(5): 42-44+160.陈翔. 重返个人市场?IBM认知商业如何落地[N]. 中国计算机报, 2016-04-25, 003版.李乔, 郑啸. 云计算研究现状综述[J]. 计算机科学, 2011, 38(4): 32-37.冯宇彦. 触及灵魂的认知计算: IBM的“旧瓶装新酒”?[J]. 软件和集成电路, 2016(5): 62.Kobielus, J. (2018) Reinforcement Learning Comes into AI’s Mainstream.
<br>https://www.infoworld.com/article/3324480/reinforcement-learning-comes-into-ais-mainstream.html陈黎明, 杨筱卿. 认知计算将改变未来商业[J]. 中外管理, 2016(2): 41-42.MBA智库百科. 认知商业[EB/OL].
<br>http://wiki.mbalib.com/w/index.php?title=%E8%AE%A4%E7%9F%A5%E5%95-%86%E4%B8%9A&oldid=1419419, 2017-07-24.云百科. 认知商业[EB/OL]. <br>http://www.zhiding.cn/wiki-cognitive_business, 2019-03-24.《石油工业计算机应用》编辑部. IBM认知计算[J]. 石油工业计算机应用, 2016, 24(4): 60-62.李庆余. “认知计算”助推银行转型发展[N]. 中国城乡金融报, 2016-07-13, A03版.郭涛. 认知计算改变移动生活[N]. 中国计算机报, 2015-04-16, 024版.孔鹿. IBM的认知商业野心[N]. 第一财经日报, 2016-03-03, A08版.IBM. IBM Watson[EB/OL]. <br>https://www.ibm.com/watson/#/discover-watson, 2018-09-18.IBM中国. Watson市场营销[EB/OL].
<br>https://www.ibm.com/cn-zh/customer-engagement/digital-marketing, 2018-09-18.IBM中国. Watson Mar-keting案例: 新的营销时代已经来临[EB/OL].
<br>https://www-01.ibm.com/common/ssi/cgi-bin/ssialias?htmlfid=QKE12345CNZH, 2018-09-18.IBM中国. Watson电子商务[EB/OL]. <br>https://www.ibm.com/cn-zh/customer-engagement/commerce, 2019-03-23.IBM中国. Watson供应链[EB/OL]. <br>https://www.ibm.com/cn-zh/customer-engagement/supply-chain, 2018-09-18.IBM中国. Watson子网站[EB/OL]. <br>http://www-31.ibm.com/ibm/cn/cognitive/outthink/?lnk=cnhpv18, 2019-03-23.申明. 电脑会思考, 认知计算前景广阔[N]. 科技日报, 2013-10-28, 004版.陈卓. 认知计算时代真的来了吗?[J]. 软件和集成电路, 2016(5): 58-59.胡虎. 人工智能向左, 认知计算向右[N]. 人民邮电, 2016-03-07, 005版.《中国信息化》编辑部. 认知计算助力神思电子转型升级[J]. 中国信息化, 2016(12): 96.张贝贝. 认知计算开启未来之窗[J]. 软件和集成电路, 2016(5): 40-45+48-51.International Telecommunication Union (ITU) (2005) ITU Internet Reports 2005: The Internet of Things. World Summit on the Information Society (WSIS), Tunis.吴承洲, 吴应良. 物联网技术发展与应用述评[J]. 金卡工程, 2011(8): 185-192.Leavitt, N. (2009) Is Cloud Computing Really Ready for Prime Time? Computer, 42, 15-20.
<br>https://doi.org/10.1109/MC.2009.20Armbrust, M., Fox, A., Grith, R., et al. (2009) Above the Clouds: A Berkeley View of Cloud Computing. UCB/EECS-2209-28. Electrical Engineering and Computer Science, University of California, Berkeley.Vaquero, L., Rodero-Marino, L., Caceres, J., et al. (2009) A Break in the Clouds: Towards a Cloud Definition. SIGCOMM Computer Communication Review, 39, 50-55. <br>https://doi.org/10.1145/1496091.1496100McKinsey Global Institute (MGI) (2011) Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity. <br>https://www.mckinsey.com/business-functions/digital-mckinsey/our-insights/big-data-the-next-frontier-for-innovation张春磊, 杨小牛. 大数据分析(BDA)及其在情报领域的应用[J]. 中国电子科学研究院学报, 2013, 8(1): 18-22.陈康, 向勇, 喻超. 大数据时代机器学习的新趋势[J]. 电信科学, 2012, 28(12): 88-95.Hinton, G.E., Osindero, S. and The, Y.W. (2006) A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets. Neural Computation, 18, 1527-1554. <br>https://doi.org/10.1162/neco.2006.18.7.1527199IT. 联合国贸易和发展会议: 2017年全球电商规模达25万亿美元[EB/OL].
<br>http://www.199it.com/archives/585649.html, 2017-04-24.蒋永生, 彭俊杰, 张武. 云计算及云计算实施标准: 综述与探索[J]. 上海大学学报(自然科学版), 2013, 19(1): 5-13.Tom, K. (2012) Big Data Is a Big Deal. <br>http://www.whitehouse.gov/blog/2012/03/29/big-data-big-dealExcutive Office of President (EOP) (2012) Big Data across the Federal Government.
<br>https://obamawhitehouse.archives.gov/the-press-office/2015/12/04/fact-sheet-big-data-across-federal-government陈霖. 认知科学的三大基石[J]. 中国科学基金, 2017(3): 209-210.Koychev, I. and Schwab, I. (2000) Adaptation to Drifting User’s Interests. Proceeding of ECML 2000 Workshop: Machine Learning in New Information Age, Barcelona, Spain.王甦, 汪安圣. 认知心理学[M]. 北京: 北京大学出版社, 2006.王佳隽, 吕智慧, 吴杰, 等. 云计算技术发展分析及其应用探讨[J]. 计算机工程与设计, 2010, 31(20): 4404-4409.陈全, 邓倩妮. 云计算及其关键技术[J]. 计算机应用, 2009(9): 2562-2567.Kaisler, S., Armour, F. and Espinosa, J.A. (2013) Big Data: Issues and Challenges Moving Forward. Proceeding of 2013 46th Hawaii International Conference on System Sciences, Wailea, 7-10 January 2013, 995-1004.
<br>https://doi.org/10.1109/HICSS.2013.645程学旗, 靳小龙, 杨婧, 等. 大数据技术进展与发展趋势[J]. 科技导报, 2016, 34(14): 49-59.Mitchell, T. (1997) Machine Learning. McGraw Hill Higher Education, New York.Bengio, Y. (2009) Learning Deep Architectures for AI. Foundations and Trends in Machine Learning, 2, 1-127.
<br>https://doi.org/10.1561/2200000006Nawab, A. (2015) Understanding any Human Motion Anytime, Any-where on IBM Bluemix.
<br>https://www.ibm.com/blogs/think/2015/10/kiwi-motion-and-bluemix/?lnk=cnhpv18ce3l%3Flnk%3DfccIBM (2018) IBM C-Suite Study. <br>https://www.ibm.com/services/insights/c-suite-study余滨, 李绍滋, 徐素霞, 等. 深度学习: 开启大数据时代的钥匙[J]. 工程研究——跨学科视野中的工程, 2014, 6(3): 233-243.Brynjolfsson, E., McAfee, A. 人工智能概览[J]. 刘筱薇, 译. 哈佛商业评论, 2017(10): 53-61.Brynjolfsson, E., McAfee, A. 引发机器学习的导火索[J]. 刘筱薇, 译. 哈佛商业评论, 2017(10): 62-63.Berionato, S. 走进Facebook人工智能实验室[J]. 刘筱薇, 译. 哈佛商业评论, 2017(10): 64-70.United Parcel Service (UPS) (2017) UPS Pulse of the Online Shopper. US, 3.孟小峰. 大数据管理: 概念、技术与挑战[J]. 计算机研究与发展, 2013, 50(1): 146-169.季飞, 杨康. 大数据驱动下的反贫困治理模式创新研究[J]. 社会科学文摘, 2017(8): 25-27.《哈佛商业评论》编辑部. AI如何融入数据科学团队[J]. 刘筱薇, 译. 哈佛商业评论, 2017(10): 74-76.李恒威, 武锐. 认知科学: 再启两种文化的对话[J]. 社会科学战线, 2018(3): 1-10.朝乐门, 卢小宾. 数据科学及其对信息科学的影响[J]. 情报学报, 2017, 36(8): 761-771.