一切技术创新史都是数据史
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。
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（1998）、社交代表腾讯（1998）、电商代表阿里巴巴（1999），搜索代表百 度（2000）…… 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（标签和结构化），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？
所以以史为鉴，结论一言以蔽之：
技术创新总是沿着数据之河而发生
。
新的技术创新，总是发生在数据发展的前进方向上，发生在切中数据问题的痛点上。
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。
当前技术创新的“拦路虎”
在数据为本质的技术创新发展史中，过去要么是集中式的数据 —— 比如互联网数据，要么是对于隐私数据换取便利性的无可奈何。
但现在，随着 AI 和 5G 等解决了数据计算的核心挑战，更多产业数据、隐私数据、分布式数据的权属问题
，也就成了当下技术创新的拦路虎。
无独有偶，AI 在最初几年高歌猛进之后，今年在医疗健康等之前备受看好的领域出现溃败，一定程度上就是数据要素问题没有得到解决。
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。
