关于技术，产业，管理的报告

一、四次产业革命及数据技术的地位

第一次工业革命——机械化

18世纪从英国发起的技术革命是技术发展史上的一次巨大革命，它开创了以机器代替手工工具的时代。这不仅是一次技术改革，更是一场深刻的社会变革。这场革命是以工作机的诞生开始的，以蒸汽机作为动力机被广泛使用为标志的。关键技术：蒸汽

第二次工业革命——电气化

19世纪最后30年和20世纪初，科学技术的进步和工业生产的高涨，被称为近代历史上的第二次工业革命。世界由“蒸汽时代”进入“电气时代”。在这一时期里，一些发达资本主义国家的工业总产值超过了农业总产值；工业重心由轻纺工业转为重工业，出现了电气、化学、石油等新兴工业部门。由于19世纪70年代以后发电机、电动机相继发明，远距离输电技术的出现，电气工业迅速发展起来，电力在生产和生活中得到广泛的应用。关键技术：电力

第三次工业革命——自动化

从20世纪四五十年代以来，在原子能、电子计算机、微电子技术、航天技术、分子生物学和遗传工程等领域取得重大突破，标志着新的科学技术革命的到来。这次科技革命被称为第三次科技革命。它产生了一大批新型工业，第三产业迅速发展。其中最具划时代意义的是电子计算机的迅速发展和广泛运用，开辟了信息时代。它也带来了一种新型经济—知识经济，知识经济发达程度的高低已成为各国综合国力竞争中成败的关键所在。关键技术：原子能、电子计算机、空间技术和生物工程的发明和应用

第四次工业革命——智能化

第四次科技革命以系统科学的兴起到系统生物科学的形成为标志，系统科学、计算机科学、纳米科学与生命科学的理论与技术整合，形成系统生物科学与技术体系，包括系统生物学与合成生物学、系统遗传学与系统生物工程、系统医学与系统生物技术等学科体系，将导致的是转化医学、生物工业的产业革命。发展新能源被看成是第四次科技革命的核心任务。关键技术：数字化、网络化和智能化技术。

数据技术在四次产业革命中的地位

数据技术的作用主要反映在第三次和第四次产业革命中。第三次工业革命有五大标志性的新技术群：以物联网、云计算、大数据为核心的新一代信息技术，以绿色能源为核心的新能源技术，以数字化制造、3D打印、工业机器人为核心的智能制造技术，以新型材料为核心的材料技术，以基因工程和细胞工程为核心的生物技术。其中，新一代信息技术是第三次工业革命的中枢神经系统。第一次产业革命是蒸汽机的发明带来的工业革命，第二次产业革命以内燃机和电力的发明为标志，第三次产业革命以核能和互联网为标志，第四次产业革命的或将由四个领域引领：大数据、新材料、新能源、生物科技。这些都足以体现数据技术在第三次和第四次产业革命中的地位。

二、关键技术推动新产业超越旧产业

第一次产业革命关键技术是蒸汽，蒸汽机的出现带动了冶金、煤矿和纺织业的发展。蒸汽机的出现及纺织业的机械化，提高了工业的用铁量。由于英国拥有丰富的铁矿和煤矿，需求量的增加刺激了冶铁技术和煤矿业的改进，同时加快了工业化的步伐。1804年出现的蒸汽机火车和1807年出现的蒸汽机轮船大大改善了运输条件，辅助了工业革命的发展。

第二次产业革命关键技术是电力，电讯事业的发展尤为迅速.继有线电报出现之后，电话、无线电报相继问世。化学工业的建立也是这时期科学技术应用与生产的一项重大突破。1867年，诺贝尔研制成功炸药,80年代有改良了无烟炸药，大大促进了军事工业的发展。第二次工业革命也推动了一些老工业部门如冶金、造船和机器制造业的技术革新和发展。

第三次产业革命关键技术是原子能、电子计算机、空间技术和生物工程的发明和应用，涉及到的新产业有信息技术、新能源技术、新材料技术、生物技术、空间技术和海洋技术等诸多领域，这是一场信息控制技术革命。

第四次产业革命关键技术是以互联网产业化，工业智能化，工业一体化为代表，以人工智能，清洁能源，无人控制技术，量子信息技术，虚拟现实为主的全新技术革命。推动的产业主要是智能系列产业。

三、数据技术对于组织的模式影响

在第一次工业革命中随着工业生产中机器生产逐渐取代手工操作，传统的手工业无法适应机器生产的需要，为了更好地进行生产管理，提高效率，资本家开始建造工房，安置机器雇佣工人集中生产，这样，一种新型的生产组织形式—工厂出现了。工厂成为工业化生产的最主要组织形式，发挥着日益重要的作用，工厂是属于直接式的下达任务的管理模式，属于垂直整合型，组织的信息传达包括任务下发工作配合都是由车间主任（直接上级）以命令方式要求完成，工作强度大，工人处于被压迫的地位。

在第二次工业革命中生产规模日益扩大化，生产和资本越来越集中，促使资本主义生产关系进行局部调整，从而形成了一种新的经济形式——垄断组织。为提高效率，很多企业采用美国人弗里德里克-W-泰勒提出的劳动管理制度，这个制度看起来工人可以计件取酬，但是因为计件有一定的标准，并且是最快的工人才能达到的，却要让每一个工人按照规范执行。因此，遭到很多工人组织的反对，不过，这种管理方法却逐步得到推广。在垄断组织下工人都必须照着最高强度和标准方法来工作，工人的工作压力十分大，垄断组织的资本家们为了使组织的利益压迫工人高强度工作也是一种直上直下中央集权的组织模式，虽然上级收到了来自工人们的信息，但是只是最高效率之一项内容，上下级沟通依旧不顺畅。

在第三次工业革命中组织形式发生较大的变化，这反映的是权力关系本质的变化，而这种有金字塔形向扁平型组织结构的转变将改变中国的整个商业领域。社会中超越大规模定制的个性化制造范式逐步确立：第三次工业革命导致生产方式、制造模式发生重大变革，基于模块化虚拟再整合的“社会制造”模式逐步形成。第三次工业革命引发全球产业组织模式变革，制造业和服务业深度融合而且将推动新型产业体系加快形成，制造业和服务业的融合程度将越来越高。在这次产业革命中组织模式向平和化趋势靠近，在创新领域，员工的作用越来越强大，上下级关系越来越淡薄，趋向于团队合作和小部门合作。等级制度被淡化了一部分，企业可以通过网络跨越边界于环境相联系，结构富有弹性，上下级沟通顺畅，上级在多数情况下只起到简单的统率作用。

在第四次产业革命中利用网络和云科技，将更为庞大的机器群连接起来，让机器之间自相控制，自行优化，智能生产，大大减少从事重复劳动和经验工作的人力数量，使生产质量和效率提升到一个新阶段。设备运行状态数据将以经验的形式存储于中枢系统中，而云端则拥有更多同类设备的历史记录。机器自相控制管理、自动化与自优化大大强化了资源的有效利用，从而打破传统工厂集中控制的生产结构。在自动生产前提下，具有高效和节能优势的微型反应器、微型生产装置将得以充分利用(细化生产规模)。最终，生产规模细化和精确生产，促使大型工厂将转化为更多更加灵活的小型自控工厂。随着物联网络的建成，社会不再需要过多的基础建设者，企业也不再需要独立支付的IT部门，此时就是行业衰退的开始。多数企事业单位的IT人员需要考虑转行，剩余的人将集中于大型的网络科技和信息技术支持公司继续从事升级和维护的工作。面对快速更新的巨大信息量，大多数行业过去以领导者个人经验为依据的决策，在未来将被更多时候以数据分析结果为主要参考标准，而在其实现以后，需要的人力数量便会减少。高速学习、分享教育、跨界整合会成为第四次产业革命完成时期人们必须掌握的能力。组织将会完全变成扁平化组织，合作变成协作，上下级边缘模糊，主打配合和整合。大数据时代，普通员工也具有一定的决策权，决策权要配合时效性。

总的来说，随着产业革命的进行，技术的发展，组织结构越来越扁平柔和，上下级关系边缘化明显，组织沟通越来越顺畅，协作概念愈发重要。

四、信息技术对组织结构和管理模式的影响

企业组织结构是为满足组织外部环境对组织效率的需求而进行的变革、创新和演进，企业领导者也是根据对组织外部环境的反应和认知而做出影响组织结构演化的决策和行为。当前，企业处于信息化时代，面临大数据环境带给企业的机遇与挑战，大数据环境复杂化企业的决策环境，特别是复杂化企业领导对决策环境认识和判断以及加大了对海量数据信息化和知识化的难度。企业组织行为过程中产生的海量数据具有体量大、种类多和快速生成的特点。数据导向决策模式使得领导决策行为受到限制，转而全员参与，通过共同努力，挖掘数据价值，并作出精准决策。领导风格决定领导行为，不同领导风格对大数据的认知度、对参与决策员工间的协调性、合作等方面存在差异。

在大数据环境下，数据能力是企业赢得竞争的关键点。企业因数据收集能力、数据价值挖掘技术以及数据型人才获得与培养等方面的不足，导致企业缺失数据能力或者数据能力不高，使得组织效率下降，表现在组织绩效差距的出现；企业领导者对组织绩效差距的知觉触发其搜寻动态数据环境的行为，不同风格类型的领导者对大数据环境形成自我认知与价值判断，并据此作出有关数据收集、价值挖掘、关联分析等一系列的领导决策行为，在领导行为过程中，形成企业的数据型知识，数据型知识具有系统性和专业性的特征，需要适应性的企业组织结构，领导才能做出有效提高组织效率的决策，在数据型知识的指导下，领导做出变革组织结构的决策，满足大数据环境对组织效率的要求，组织效率对大数据环境进行反馈，进而通过组织绩效差距触发领导行为，变革组织结构，促进组织结构演化，大数据环境、领导风格与组织结构演化三者之间形成影响与反馈系统。

大数据时代对数据的深度挖掘将改变原有的管理理念，为管理模式的精细化奠定充分的思想基础。过去，在数据量小或是各种模拟数据大量存在的时代，人们主要是从“为什么”的角度来认识世界，包括管理领域的各种事物。在自然科学领域里，人们主要在实验室里检验各种理论或定律。在经济学、管理学等领域，也是根据相关的理论来对各种现象进行推测，当理论与数据实验达成一致，就揭示出了隐藏在现象背后的各种“因果”关系，也就是解释出了“为什么”的问题。可是，在大数据时代，这种观念发生了变革，人们更愿意且能够从“是什么”的角度来寻找隐藏在数据背后的关联。例如，管理人员利用大数据，不是发现和认识管理失效的原因，而是通过收集整理大量的数据对未来管理怎样有效做出科学的决策，这种通过对数据彼此关联性的分析能够帮助管理者更清楚地看到隐藏在现象背后的事物与要素之间的规律，找到看似不相关的数据之间彼此的密切联系。这种“相关性”分析的有效性要远远超越传统的“因果”分析，而这种关注“未来”的长远理念恰恰是精细化管理模式所必需具备的思维模式。

大数据时代对数据的深度挖掘将为企业拓展广阔的新型服务与渠道，使管理精细化更加凸显“以人为本”的价值追求。对数据的深度挖掘充分体现了管理“为人服务”、“以人为本”的价值追求，而这种理念应该成为管理走向精细化的首要价值目标。大数据时代对数据的深度挖掘将促进决策更加科学，为精细化管理提供必要的方法保障。因此，我们可以得出这样的结论，大数据时代对数据的深度挖掘促进了管理的变革：由粗放走向精细化。

五（1）四大产业革命的内在逻辑：人类生活方式的首次深度转变大约发生在10000年前。当时，通过驯养动物，我们从采集时代过渡到了农耕时代。这次农业革命使畜力和人力得到了结合，推动了生产、运输和交通的发展。此后，粮食产量逐步增加，有效促进了人口增长和人类聚居地面积的扩大，并由此催生了城市化和城市的崛起。

继农业革命之后，到了18世纪下半叶，一系列工业革命相继而来。这些革命标志着肌肉力量逐渐被机械力量取代，发展到今天的第四次工业革命时代，认知能力的提高正在促进人类生产力的进一步提升。

根据生产力决定生产关系，经济基础决定上层建筑的规律，结合小组成员的数据收集、信息分析、相关实验，我们小组认为四次产业革命的内在逻辑主要是世界市场的形成和生产与消费的矛盾。第一次工业革命的形成就是因为英国资本主义的发展，生产不能满足消费，因此瓦特发明了蒸汽机完成了这一使命。然而经过一段时间的发展后，生产与消费的矛盾再次凸显出来，且随着世界市场的形成，各地区联系与沟通的需求愈加迫切，电气应运而生，不仅提高了生产力，电力公司铺设的电缆，发明的电报极大地促进了世界各地的交流与合作。二战后，百废待兴，人口凋敝，消费与生产的矛盾暂时消失，世界市场的发展成了推动工业革命的主要力量，各国开始重视信息技术的发展，大力发展各种信息产业，推动第三次工业革命。随着经济与科技的发展，生产与消费的矛盾以另一种形式出现，即企业生产的产品与消费者的需求不对口，这衍生出了智能技术和基因技术；随着世界市场的日趋完善，信息的共享、沟通与交流也显得尤为重要，这也是网络技术能够继续快速发展的土壤。

五（2）第五次产业革命的关键技术、新兴产业、组织结构和管理模式：前三次工业革命主要集中在特定的行业，而2第四次产业业革命不再局限于某一特定领域。无论是移动网络和传感器，还是纳米技术、大脑研究、3D打印技术、材料科学、计算机信息处理……甚至它们之间的相互作用和辅助效用均是此次工业革命涉足的领域，而这样的组合势必产生强大的联动力量。此外，此次工业革命不再是某一个产品或服务的革新，它是整个系统的创新。这场革命将对经济、商业、政府、包括个人带来巨大的影响。由此可知第五次产业革命也可能是多方面的、系统性的、颠覆性的。由数据可知，每一次工业革命的时间大概是在50~100年之间，但随着经济的发展，工业革命的间隔时间越来越短，所以我们小组预测第五次产业革命应该再第四次产业革命后40年左右。在第四次产业革命后，网络技术、智能技术和基因技术高度发达，生产与消费的问题得到解决，世界市场得到完善且作用也日渐凸显。随着地球人口的增加，劳动密集型产业的减少甚至消失，人类与地球的矛盾（资源不足，环境破坏），人口老龄化、失业率高居不下和贫富两极分化会成为全球社会的主要矛盾，在这样的压力之下，政府会大力发展空间技术，在太空寻找资源，开发新兴产业，发展有机生物技术，提高人体机能和特质，提高退休年龄，促进就业。而由于资源与环境的压力，循环利用技术也会得到快速发展。在此时社会发展水平已经很高，社会环境非常宽松，人们的个体和协作意识强烈，这时候的组织结构应该是以项目和社区平台为广场连接个人的一种多维发散的组织模式（参考马龙教授绘制的21世纪组织图），管理模式也是非常宽松、人性化的、智能化的大众管理。（注：组织结构借鉴了马龙教授的21世纪组织图，管理模式为小组自创。下图是一个简单的汇总，由于是小组自我观点而非学术论文，为了方便直观，在这里我们大致将工业革命的生产力等同于它的主要技术。）