上周，《马云说的“在未来计划经济会越来越大”其实是这个意思》一文在秦朔朋友圈推送出后，有媒体人在评论中称：在未来社会，决策主体不是某个机构，而是一个强大的机制，这个机制只依赖于数据和信息。当汇聚到足够多的消费信息之后，决策信号就自然形成了。

　　确实，决策权从政府和企业家转向大数据，这便是“新计划经济”的显著特征。数据成为决策的主体，将进一步优化资源配置，从而减少成本和浪费，提高经济和社会的整体运行效率，进而提高全社会的福利。

　　先看看下面几个例子：

　　“最佳路线”的基础是信息共享

　　也许你每天开车的时候都会打开高德地图的导航功能，但你八成并不知道高德导航还有一个“躲避拥堵”的选项（设置/导航设置/躲避拥堵）。所以你从没听说过这项早在2014年就上线的功能，也很正常，因为，据不少开启过“躲避拥堵”的用户反映，体验并不怎么好。所以，“躲避拥堵”功能并没能通过口碑效应传播开来。

　　不过，谷歌旗下的地图Waze则完美地解决了这一问题。Waze上会自动开启一个叫做“Difficult Intersections”的功能，它通过GPS获取路况（拥堵与否及拥堵程度等）信息，在避开红灯和高效、较短的路线之间达成平衡，从而为驾驶员提供最佳路线，既节省时间又节省燃料。这里所说的“最佳路线”，并不是“最短路线”，而是不怎么堵车、最省时间的线路。

　　Waze是通过如下几种方式筛选出最佳路线的：

　　1.用户的行驶速度被通过GPS发送到服务器，当很多用户的信息聚合在一起后，大家就知道哪里堵车、哪里不堵车了；

　　2.如果你堵在哪里不能动，还可以提供一些详细的实时信息（如警车、交通事故、施工），报告给服务器。其他的用户根据服务器统计的数据和用户报告的信息，就能很好地选择其他的路走了。

　　Waze还拥有一个由7万多名会员组成的社区，这些会员帮助Waze编辑地图和添加一些细节信息，如特定加油站的汽油价格，或是驾驶员在何处应留心超速监视区和避免发生交通事故等。

　　用户可以参与内容的生产和编辑，这种“维基百科式”的生产方式称为“众包”。

　　通过众包模式完成大量数据的精确收集，再将孤立的数据进行相互链接和共享，而这种共享，将减少成本和避免浪费、提高经济和社会的整体运行效率。

　　减少病患的等待时间，也可通过数据来实现

　　比司机经常需要在堵车中浪费时间，更苦逼的是，几乎每一个患者在去医院检查时，都得在漫长的排队中煎熬，更郁闷的是，好不容易到你了却被告知设备坏了！这时，你一定会怒不可遏，却也无能为力吧？

　　针对这种问题，如果医院能出现一位“大管家”，感知、了解、统筹所有设备的整个生命周期，那情况就会大不一样。还好，工业互联网的出现将解决这个问题。

　　2013年，仁济医院和GE展开合作，采用了APS资产绩效解决方案对医院的资产进行综合管理。比如，医院的很多地方都摆放着CT，但其实每台机器的使用效率还是不一样的，而通过GE提供的数据分析整合，医院可以有效地调配整个院区大型设备的使用效率。设备的使用率提高了，病人的预约时间也就缩短了，大大地优化了患者的就医感受。

　　借助APS资产绩效解决方案，仁济医院还优化了手术室资产管理。手术室是大型设备、器械和一些消耗品最为集中的地方，又有医生、护士、麻醉师等各种人物角色，如今，通过 APS资产绩效解决方案，这些人和物都被有机整合起来了——医院实现了“在手术室安装了一双看不见的手和一双看不见的眼睛”，这双“看不见的眼睛”可以知道设备是不是被放在了最有效的位置，然后，那一双“看不见的手”则把医务人员、设备、器械都摆放到有效的位置。

　　通过这样一套手术室综合解决方案，医院不仅实现了合理的资源调配、人力物力的有效整合，而且，设备的添置也能得到非常有效的决策支持；另一方面，病种和设备也被有机整合起来，哪些病种需要哪些设备，都存入一个标准化的SOP路径里。这对每一个中国病患来说将意味着更少的等待时间，更及时的检查诊断，以及更好的就医体验。

　　其实，通过数据分析来提高设备和人员的利用率，不仅适用于医院，而且还适合所有稀缺资源（人员）未得到有效配置的领域，如治安人员、交通管理人员和环卫工人的调配等。

　　每年避免1000次起飞延误和航班取消

　　与医院的设备相比，飞机的发动机算是“大家伙”了，更需要注意做好维修护理工作。

　　据GE公司的预测，航班延误每年给航空公司带来的损失超过400亿美元，其中10%的延误正是由于对飞机的维护欠缺所造成的。同时，全球航空业每年燃油费用高达1700亿美元（营业收入约为5600亿美元），而根据国际航空运输协会（IATA）的调查，这些油耗中有18~22%属于浪费。

　　针对这些问题，GE研发了一套航空智能运营服务系统。这套系统采用专业计算算法，时时监控从飞机设备收集的各项数据，在飞机出现故障隐患前做出诊断预测，提供预测性建议，优化飞机维护和航班运营计划。

　　如果一家大中型航空公司（每年1400万人次乘客，85000个航班）实施这项智能运营服务系统，每年可以避免1000次起飞延误和航班取消，帮助逾9万人次乘客准时抵达目的地。

　　同时，选择适当的时机，进行维修保养，也可以降低设备投资成本。通过航运数据，挖掘减少燃油能耗的实现路径，从而对飞行调度的优化，可减少2%的能耗使用，每年节约2000万美元成本，减少大量二氧化碳排放。

　　智能决策，经济运行中的“第三只手”

　　减少浪费、提高效率和基于大数据的智能决策，是以上几个例子的共同之处。

　　智能设备、智能系统和智能决策代表了工业互联网的主要方法，它们能让物理世界中的机器、设施、机组和网络更深入地与数字世界中的连接、大数据和分析法相融合。

　　中国信息通信研究院总工程师余晓辉认为，工业互联网分为几个部分：首先，以网络互联为基础；第二，以数据为核心，并形成两大闭环，一是控制，基于数据反馈生产制造，二是运营决策，与上层的工厂级或者企业级的决策，这两大闭环是基于互联和数据流动所形成的体系，这将形成智能制造的和谐，也是智能工厂的核心。

　　在以往，有两股力量可以影响经济决策：价值规律、供求关系；宏观调控。但在今后，将出现第三股力量：以大数据为基础的智能决策。前两股力量分别被称为“看不见的手”和“看得见的手”，那大数据就应该被称为“闲不住的第三只手”。在各个经济组织的资源配置中，这第三只手将扮演一个“二政府”的角色。

　　以往，提到大数据的价值，我们都会首先想到从庞杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和喜好，找出更符合用户“口味”的产品和服务。不过，这只是大数据与需求侧的关系，而如果放在整个产业链条上的话，大数据的终极价值应该是：资源配置——无论是大数据在地图导航中的应用也好，在医院的应用也好，抑或是在航空领域的应用也好，最终都是通过大数据技术来获知事情发展的“真相”，然后再利用这个“真相”来更加合理地配置资源。

　　最后，借用GE全球高级副总裁、GE数字集团首席执行官鲁威廉的话来说，大数据参与资源配置，将带来三大商业进步：

　　一是有效提高能源使用效率并减少能源浪费；

　　二是大幅提高工业系统设备维护修复效率，延长设备寿命与工作效率；

　　三是优化工业领域整体生产运营效率，更多企业人力资源将投入其他开创性创新工作，进一步增加企业商业价值。