第406章 算法之争（1/2）
一、初夏的躁动
2010年5月，北京的天气开始转热。
金融街的玻璃幕墙反射着刺眼的阳光，行人们已经换上了夏装。陈念站在办公室窗前，手中握着一份最新的行业报告，眉头却紧锁着。
报告显示，第一季度中国GDP增速达到11.9%，创下三年来新高。制造业PMI连续八个月保持在扩张区间，出口增速反弹至30%以上。从数据上看，中国经济已经从金融危机中强劲复苏。
但陈念看到的，是另一幅图景。
“陈总，这是平台四月份的数据分析。”王晓东推门进来，手里拿着平板电脑，“交易量同比增长了45%，新增企业87家，一切看起来都很好。但是……”
“但是什么？”陈念转身。
“但是我们的技术监测发现，有十七家平台企业在使用第三方供应链管理系统，其中九家使用的是同一家美国公司‘Sup’的产品。”王晓东调出数据图表，“更关键的是，这些系统正在收集企业的生产数据、库存数据、客户数据，并通过云服务传输到境外服务器。”
陈念接过平板，仔细查看。图表显示，这些数据流的终点在美国硅谷和新加坡的数据中心。
“Sup是什么背景？”
“一家成立于2008年的硅谷创业公司，主打‘智能供应链管理SaaS平台’。”王晓东说，“去年获得高盛、红杉等机构五千万美元投资，今年初进入中国市场。他们的策略很聪明——先免费试用，再低价推广，主打‘帮助中国企业提升供应链效率’。”
“免费试用？”陈念警觉起来，“收集数据就是他们的商业模式？”
“看起来是这样。”王晓东点头，“根据我们的技术分析，Sup的系统有深度数据采集功能，可以获取企业从采购、生产、库存到销售的全流程数据。这些数据在本地处理后，会同步到他们的云端进行‘智能分析’。”
陈念走到白板前，开始梳理：“国际资本发现硬攻不行，就改用软渗透。通过技术合作，获取中国企业数据；通过数据分析，掌握产业链弱点；然后……”他顿了顿，“在关键时刻，这些数据可能成为他们控制中国制造业的工具。”
“就是这样。”王晓东神情严肃，“而且Sup的算法很先进，确实能帮企业提升效率。很多企业为了短期利益，根本意识不到数据安全的风险。”
正说着，李维匆匆进来：“陈总，刚刚得到的消息，Sup下个月要在北京举办‘全球供应链智能峰会’，邀请了工信部、商务部的官员，还有我们平台的好几家企业。”
“他们动作很快啊。”陈念冷笑，“这是要在中国建立行业标准，确立技术主导权。”
“我们要不要也办个峰会，和他们打擂台？”李维问。
“打擂台没有意义。”陈念摇头，“我们要做的，不是对抗，而是提供更好的选择。王晓东，我们的‘智造云平台’开发得怎么样了？”
“基本功能已经完成，正在进行测试。”王晓东说，“但是陈总，实话实说，我们的技术和Sup还有差距。他们的算法团队有谷歌、亚马逊的背景，投入也比我们大得多。”
“技术差距可以追赶，但方向不能错。”陈念说，“我们的优势不是算法有多先进，而是更懂中国企业，更尊重数据主权。这一点，要让企业明白。”
二、技术峰会的交锋
六月初，“全球供应链智能峰会”在北京国家会议中心举行。
陈念没有收到邀请，但他以参会企业负责人的身份来到了现场。会场里座无虚席，来自全国各地的制造业企业代表、政府官员、专家学者齐聚一堂。
Sup的创始人兼CEO，一个三十出头的华裔美国人杰克·李，正在台上进行主题演讲。
“各位，我们正处在一个伟大的时代。”杰克·李用流利的中文说，“人工智能、大数据、云计算，这些技术正在重塑制造业的未来。供应链不再只是物流和资金流，更是数据流和智能流。”
大屏幕上展示着Sup系统的演示：实时生产监控、智能库存预测、动态需求匹配……每一项功能都让台下的企业家们眼前一亮。
“我们的系统可以帮助企业降低20%的库存成本，提升15%的生产效率，缩短30%的交货周期。”杰克·李自信地说，“而且，通过我们的全球供应链网络，中国企业可以无缝对接国际市场。”
掌声热烈。陈念看到，台下好几家平台企业的老板都在认真记录，眼中闪烁着兴奋的光芒。
提问环节，一个企业家举手：“李总，你们的系统确实很先进，但数据安全问题怎么保障？我们的生产数据上传到云端，会不会泄露商业机密？”
“非常好的问题。”杰克·李微笑着回答，“首先，我们采用的是银行级别的数据加密技术；其次，我们有严格的数据访问权限管理；第三，我们遵守所有国家的数据保护法规。更重要的是，数据只有在流动中才能创造价值，锁在本地服务器里的数据是没有意义的。”
这个回答很巧妙，既回避了数据主权的问题，又强调了数据的价值。
陈念举手：“李总，我是‘未来资本’的陈念。我想问的是，Sup作为一家美国公司，如果未来中美关系发生变化，或者美国政府要求你们提供数据，你们会怎么做？”
会场安静下来。所有人都看向陈念，又看向台上的杰克·李。
杰克·李的表情有一瞬间的僵硬，但很快恢复自然：“陈先生的问题很尖锐。首先，我们是商业公司，不是政治机构；其次，我们的服务器分布在全球多个国家，包括中国；第三，我们与客户签订的数据保护协议是具有法律效力的。”
“但这些协议能对抗美国的《爱国者法案》吗？”陈念追问，“根据该法案，美国政府有权要求任何美国公司提供其掌握的数据，无论这些数据存储在哪个国家。”
会场响起窃窃私语。很多企业家显然不知道这个法律条款。
杰克·李的脸色变了：“陈先生，我们是在讨论技术，不是政治。如果你对我们的服务有疑虑，可以选择不使用。”
“我正是希望中国企业有选择的权利。”陈念站起身，“所以我今天想告诉大家，‘未来资本’也在开发自己的供应链智能平台——‘智造云’。这个平台的所有数据都将存储在中国的服务器上，所有算法都将由中国的团队开发，所有权利都将属于中国企业自己。”
说完，陈念转身离开会场。他不需要再多说什么，种子已经种下。
三、暗流涌动
峰会结束后，陈念的提问在行业内引起了广泛讨论。
一些企业开始重新思考数据安全问题，一些原本准备签约的企业推迟了决定。但更多的企业，在效率和安全的权衡中，仍然倾向于选择Sup——毕竟，20%的成本降低和15%的效率提升是实实在在的。
更麻烦的是，陈念发现Sup的渗透比预想的更深。
一周后，王晓东带来了一份更详细的分析报告：“陈总，我们监测到，Sup不仅直接接触平台企业，还在接触我们的合作伙伴——那些为平台企业提供软件服务的本土IT公司。”
“他们想干什么？”
“收购或者合作。”王晓东说，“已经有三家本土供应链软件公司收到了Sup的收购邀约。如果让他们控制了这些公司，就等于控制了中国供应链软件行业的半壁江山。”
陈念感到了真正的危机。这一次，对手不再争夺客户，而是争夺技术和标准；不再抢夺订单，而是抢夺数据和算法。
“王晓东，我们的‘智造云’必须加快进度。另外，我们要主动出击，整合本土的供应链软件公司，建立我们自己的生态系统。”
“可是资金……”王晓东犹豫道，“技术研发需要大量投入，收购公司更需要钱。我们的现金流虽然改善了很多，但还支撑不了这么大的布局。”
这正是问题的关键。Sup背后有高盛、红杉等国际资本的支持，可以烧钱抢市场。而“未来资本”虽然有了稳定的业务收入，但在资本实力上仍然处于劣势。
陈念想起了那份一百亿的投资方案。如果他接受，资金问题立即解决。但代价是失去控制权，失去数据主权，失去一直坚持的方向。
“资金问题我来解决。”陈念说，“王晓东，你先把技术团队带好，把‘智造云’做好。其他的，交给我。”
当天下午，陈念联系了林静。
“林主任，情况比我们预想的更严重。”陈念在电话里说，“国际资本正在通过技术手段，系统性地获取中国制造业的数据。如果他们成功了，中国制造业的‘数字孪生’就会掌握在别人手里。”
“数字孪生？”林静问。
“就是实体企业在数字世界的完整映射。”陈念解释，“包括生产工艺、供应链关系、客户网络、成本结构……所有这些数据如果被境外掌握，他们就可以精准地分析中国制造业的弱点，在关键时刻进行打击。”
电话那头沉默了片刻：“陈总，你的判断很重要。我们最近也在关注这个问题，但缺乏具体的证据和案例。你能不能提供更详细的材料？”
“可以。但我需要更高层面的支持。”陈念说，“这不是一家公司能应对的挑战，需要国家战略层面的重视。”
“我明白。”林静说，“你把材料准备好，我安排你向相关部委的领导做一次专题汇报。但是陈总，你要有心理准备——这个过程可能很慢，官僚体系有它自己的节奏。”
“再慢也要做。”陈念说，“有些事，现在不做，以后就来不及了。”
四、深夜的突破
接下来的两周，陈念带领团队准备汇报材料。他们收集了Sup在中国市场的布局数据，分析了其技术架构的数据流向，评估了数据外流可能带来的风险。
同时，“智造云”平台的开发也在加速进行。王晓东带领技术团队连续加班，攻克了一个又一个技术难题。
但最关键的算法问题，始终没有突破。
“陈总，我们的预测算法准确率只有72%，而Sup可以达到85%以上。”王晓东在深夜的技术会议上汇报，“这13个百分点的差距，在商业应用中是非常致命的。”
“差距在哪里？”陈念问。
“主要是数据量和算法模型。”王晓东说，“Sup有全球数万家企业的数据，可以训练出更精准的模型。我们只有平台五百多家企业的数据，而且很多数据还不完整。”
会议室里气氛沉重。技术差距是客观存在的，不是靠努力就能立即赶上的。
“如果我们能获得更多数据呢？”陈念突然问。
“那当然可以提高，但问题是，其他企业为什么要把数据给我们？”王晓东说，“Sup可以用免费系统来换数据，我们用什么？”
陈念沉思良久，提出了一个大胆的想法：“如果我们不直接要数据，而是提供一个平台，让企业在平台上进行数据协作呢？”
“数据协作？”
“对。”陈念在白板上画图，“比如，A企业有生产数据，B企业有市场数据，C企业有物流数据。单独看，这些数据价值有限。但如果能在保护隐私的前提下，让这些数据在平台上‘对话’，就能产生新的价值。”
王晓东眼睛亮了：“联邦学习！我们可以用联邦学习的技术，让数据在本地进行计算，只交换加密的模型参数，不交换原始数据。这样既能保护数据隐私，又能获得大数据训练的效果。”
“就是这个思路。”陈念说，“而且，我们可以建立一个数据贡献激励机制——企业贡献的数据越多，能获得的服务就越好。但前提是，数据主权永远属于企业自己。”
这个思路让技术团队重新燃起了希望。联邦学习是当时最前沿的技术，在国际上也刚刚起步。如果能够成功应用，不仅能够解决数据不足的问题，还能建立一个全新的数据协作模式。
“但是技术难度很大。”王晓东说，“联邦学习的算法很复杂，需要顶尖的专家。”
“专家我来找。”陈念说，“你们先做基础工作，我负责引进人才。”
会议结束时，已经是凌晨三点。但每个人都精神振奋，因为他们看到了突破的方向。
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