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Erik Brynjolfsson……是麻省理工学院斯隆管理学院管理学Schussel Family的教席教授，同时也是信息技术教授，并兼任麻省理工学院数字商业中心主任，该中心致力于分析互联网及其他数字技术的商业应用。Brynjolfsson拥有哈佛学院应用数学学士学位，哈佛大学决策科学硕士学位， 以及麻省理工学院管理经济学博士学位。他与人合著了三本书：《 Wired for Innovation》、《Race Against the Machine》和不久前出版的《The Second Machine Age》。Brynjolfsson教授还是《麻省理工学院斯隆管理评论》董事会**。
从杂志到病历，一切都在走向数字化。所有这一切，将对经济和社会产生哪些影响？
Brynjolfsson：比之过去的技术，譬如那些曾推动工业革命的技术，数字技术有着截然不同的经济特性。譬如，数字商品可以被拷贝，并且其拷贝副本能够以光速被传输至世界的任何角落，而基本上不花一文。此外，拷贝副本是原件的**复制品。数字技术能够创造巨大的价值。但它们也会减少对某些种类工作岗位的需求，从而在整个就业领域引起动荡。
个过程正变得越来越快吗？
Brynjolfsson：是的，呈指数级增长。Ray Kurzweil是一位发明家兼企业家，他认为这种增长与下面这个过程相当：在棋盘的**格中放入一粒米，在*二格中放入两粒米，以此类推，放入下一格中的米粒数量翻倍。当放到*64格时，所需的米粒堆起来将比珠穆朗玛峰还要高。然而，如果只看前面32格，米粒数量尚可接受，只需要几卡车。现在，我们的社会增长已经开始进入“棋盘下半盘”阶段。由于创新具备的组合性质，数字技术的范围正在扩大。在组合型经济中，每一个创意都可能成为其他创意的组成部分，而不会被“耗尽”。这种创意的新组合，甚至比原来的创意更有价值。
所有这一切对经济有何影响？西门子PLC代理商
Brynjolfsson：我认为，我们很快将进入一个经济加速增长的时期。然而，我们需要新的工具来衡量所实现的增长。譬如，美国国内生产总值并未反映出软件的真实价值，并且免费提供的服务根本未被纳入考量。以脸书、YouTube和维基百科等免费服务为例，当人们使用维基百科，而不是购买百科全书时，他们不用花钱便获得了知识。但在官方给出的国内生产总值数据中，其价值为零。从官方的统计数据看，多年来，信息经济占国内生产总值的比例一直不变。许多信息经济都是无形的，因为用于衡量国内生产总值的工具是在很久以前制定的，而那时的信息经济无足轻重。
数字化浪潮对就业市场产生了什么影响？
德国经济部长Brigitte Zypries敦促西门子公平对待员工。 “工人们对他们未来的不确定非常关心。我希望西门子与工会密切合作，为受影响的地方找到公平的解决方案。”她说特别是结构薄弱的地区应该保存下来。“火烧眉毛”与竞争对手通用电气(GE.N)相比，西门子凭借其在埃及发电80亿欧元(90亿美元)订单，能够避免大型涡轮机需求大幅下滑，这也是它历史上大的订单， 这两年来一直让德国工厂啃老本。由于现在订单已经实现，两个集团都发现自己未来正在面临巨大的产能过剩，供应以三比一的比例**过需求，价格自2014年以来下降了30%。西门子表示，对于动力装置规模的燃气轮机的需求已经下滑，预计每年将有110台发电机，低于约400台涡轮机的**制造能力。
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为可再生能源发电提供更准确的预测
随着并入电网的风力发电和太阳能发电的容量比例越来越高，不仅用电需求会发生波动，电能供应也会出现波动。西门子研制的一款基于神经网络的预测软件可以预测波动，从而帮助提高电力市场的效率。
过去，一切都很简单。广布于全国各地的电厂，其发电量是根据用电需求来调节的。电厂通常采用日历、天气预报以及诸多其他手段，来预测各个区域和大型生产工厂的用电需求。
如今的情况却复杂许多。取决于天气因素，风电场和太阳能电站的发电量不尽相同，传统电厂必须承担起调峰任务。存在波动性的可再生能源发电的比例越大，电能供应管理难度就越大——电能供应商和电网运营商都会受到这个问题的影响。
为保证电网稳定，向电网输送的电能在数量上必须与从电网消耗的电能保持一致。如果一座电站或一个大型用户发生故障，那么，应当相应地增加或减少电能供应，以避免断电。每座电厂都必须具备一定的调峰能力。然而未来，保持电网平衡的难度将与日俱增，特别是在正处于能源转型之中，计划大幅提高可再生能源发电比例的德国。
在这种新的形势下，应当如何应对？发电企业如何帮助保持电网稳定，提供可靠的电能供应，同时保持盈利？西门子研究院的研究人员Ralph Grothmann博士表示，答案就是通过更准确的预测，来改进规划。他说：“如果提前知道未来几天太阳能发电和风力发电的发电量，并且掌握了区域需求的预测数据，那么，就能以富于远见的方式管理传统电站，规划充足的电能供应，以抵消输电损耗，并且可以在电力市场交易上以优惠的价格购买电能。”
为了实现这个愿景，Grothmann和他的同事Hans Georg Zimmermann博士共同开发了名为“面向神经网络的模拟环境（Simulation Environment for Neural Networks，简称SENN）”的预测软件。SENN采用了类似于人类大脑的人工神经网络（计算机模型）。通过训练，这些网络能够识别出事物之间的相互关系，从而作出预测。Grothmann解释道：“神经网络的神奇之处在于，不必彻底分析和理解问题，就能作出预测。”
譬如，要利用分析模型来描述太阳能电站，需要根据投射的太阳能辐射功率和其他环境因素如气温、风速和湿度等，计算出太阳能电池板的发电量。如果部分太阳能电池板碰巧造成了遮挡，使阳光照不到其他太阳能电池板上，则需将这一点也纳入考虑。只有这样，分析模型才能利用天气预报的数据，来预测位于特定地理位置的太阳能电站的发电量。
利用数据进行训练。神经网络的工作方式与之大相径庭。是利用以往的数据，即天气预报数据和相应的太阳能电站的实际发电量，对它们进行训练。天气预报数据不必来自太阳能电站所在位置的气象站；这些数据也可以由附近的气象站提供。这个应用程序的任务是：根据天气预报的数据，来预测太阳能发电量。开始时，软件并不知道各种不同参数将起到什么样的作用，因此，其预测结果与太阳能电站的实际发电量有着天壤之别。在训练中，这个应用程序将反复执行这个过程达数千次，大限度地缩小预测结果与实际数值之间的差异。逐渐地，SENN会改变各个参数的权值，以提高预测准确度。
SENN早开发于20多年前，目前已被用于预测20天内的原材料价格和电价走势等应用。在三分之二的时间里，它能准确预测佳购买日。自2005年起，西门子一直在利用SENN，在价格低的时候购买电能。
利用经验数据，系统学会了预测可再生能源的发电量，预测偏差不**过7%。
随着可再生能源发电的日益兴起，西门子认识到，SENN预测在发电行业将大有可为。譬如，根据对可再生能源并网发电量的预测，电网运营商可以计划辅助电站的使用或者补偿电能需求。风电场和太阳能电站的运营商可以根据预测，将维护工作安排在发电量较低的时段，以更有利的条件出售预期的发电量，以及规划未来的收入。
目前，正利用丹麦一座大型海上风电场提供的数据，对一个SENN模型进行测试。这个模型使用了关于风速、气温和湿度的预报数据，来预测这座风电场在未来三天的发电量，预测偏差不**过7.2%。譬如，如果系统预测发电量为100，那么，实际发电量将在92.8到107.2之间。Grothmann表示：“预测准确度主要取决于数据质量，总体而言，我们能够相当准确地预测未来三天的天气。”
西门子能源面向可再生能源发电设施的监控解决方案，具备SENN发电预测功能。譬如在南非，有两座发电容量均为5万千瓦的太阳能电站，就使用了SENN预测软件。利用这款软件，发电企业可以根据电网运营商的需求预测，来决定向电网输送多少电能。SENN可以预测太阳能电站在未来5天内的每小时日照发电量，偏差不**过7%。
目前正在规划适用于太阳能电站的*二个模型。这个模型将就如何处理沾满污垢的太阳能电池板向运营商提出建议。灰尘可令太阳能电池板的发电量降低多15%，但其清洁成本亦不菲。Grothmann解释道：“如果运营商事先知道将有充沛的雨量可以把灰尘洗刷干净，则不必派遣清洁人员前去打扫。”新的软件将通过利用干燥度、风速、风向和降雨等环境因素，来预测太阳能电池板上将覆盖多少灰尘，从而解决这个问题。
预测需求。需求预测是SENN在电力市场上的*二大应用。借助这款软件，用电大户能够以优惠的价格购买电能，或者在作业时间上避开用电高峰时段，以免缴纳高昂的罚款。供电企业可以利用区域预测，来规划电能采购和电厂运行事宜。譬如，因为要从德国或法国向意大利输送大量电能，瑞士的电网运营商Swissgrid在利用SENN来规划电能采购事宜时，则可将输电损耗纳入考虑。由于Swissgrid不得不弥补这样的损耗，所以，它可以提前多36小时在现货市场采购电能，以尽量规避损失。Swissgrid每年的采购额，高达4800万欧元左
过去，Swissgrid总是根据日历和天气数据，以及邻国的电网运营商提供的信息来预测需求。但SENN已助力Swissgrid将预测失误率从11%降至10%，这每年能为Swissgrid节省数十万法郎。
SENN生成的需求预测数据非常准确，失误率仅为3%。在此基础上，它能直接预测输电损耗。为了做到这一点，它要监测输电目的地的每小时需求变化趋势。它还要分析当前电力潮流、可再生能源发电量、天气预报和抽水蓄能电站的水库水位等信息。
全盘化思维。单独的预测是朝着未来电力市场迈出的第一步——未来，生产、需求、价格和传输等几乎所有因素都将处于不断变化之中。在电力系统中，所有这些数量之间，都存在着相互依存的关系；因此，应当从全局的高度审视这些因素。譬如，如果风电设施提高了发电量，那么，传统电站则应相应地降低发电量，这有可能降低电价。取决于需求状况，风电既可能向北方传输，也可能向南方传输。这继而会改变对用于抵消输电损耗的补偿电能的需求。Grothmann说：“对这些参数之间的交互作用的预测越准确，整个系统的效率就越高。”
这正是SENN神经网络的用武之地。由于它并不使用分析关系，而是通过学习从所有参数的行为中识别出相互关系，因此，它的预测已经包含了彼此的依存关系。Grothmann说：“SENN的用途之一是，根据各式各样相互作用的参数，如电价和其他原材料价格走势、需求变化趋势、二氧化碳排放权交易价格等，来确定电价。这是我们软件的*到之处。”
如今，拥有多家电厂的供电企业，已经可以使用SENN来以低廉的价格采购天然气，以及根据关于二氧化碳排放权的交易价格和电价的预测来优化调节发电量。未来，电网运营商可以向供电企业提供关于需求的预测数据，以及预期的补偿电能需求量。反过来，这些预测信息又依存于其他合作伙伴提供的生产和需求预测数据。所有这一切将有助于轻松管理瞬息万变的电力市场，因为所有参与者都能根据会影响到其他市场参与者的发展趋势，提前调整各自的活动。
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数据服务迈向新天地
“云”不仅仅是可供我们存储数据的虚拟场所，它也是一股将变革工业生产过程及服务的力量。西门子正昂首迈向云时代。
市场情报提供商国际数据公司（IDC）的分析师预计，到2020年，将产生、拷贝或消耗大约40泽字节（即数字后面再跟21个零）的数据。如果将这些数据刻录到DVD光盘中，那么，所使用的全部光盘摞在一起，可以从地球到月亮往返15次左右。促使数据量如此迅猛增长的原因之一，是人类和机器的数字化联网——前者通过专业和个人社交网络实现，后者则通过自动化系统实现。此外，人和机器相互之间的联网也与日俱增——譬如，当维修技术人员接通医疗成像设备或燃气轮机的工况监测系统时。
由此产生的数据洪流对企业构成了重大挑战，迫使它们不断扩建其信息技术（IT）基础设施，以便存储和处理这些数据。一个替代此举的解决方案是云计算系统，它能帮助企业降低数据处理成本并提高质量。西门子研究院（CT）云计算项目组负责人Birgit Schiemann博士解释道：“从根本上讲，云计算就是IT系统的虚拟化和自动化。它也能在短期内提供很高的存储容量和处理能力。”由于她的项目组对西门子而言具有重大战略意义，因此，这个项目被视为核心技术创新。
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Schiemann博士以办公台式机为例，阐明了IT技术的发展方向。虽然目前每一位员工都有个人硬盘，并在其中存储了操作系统、程序和数据，但在未来，所有员工都只需要一个键盘和一台显示装置。其余一切则存储在大型服务提供商的服务器农场的数字化云计算系统中。
许多工人都只能通过移动计算终端来调用其数据，这意味着他们所需要的只是一台平板电脑。云计算系统以这种方式，外包了存储容量和计算能力。到目前为止，亚马逊是这种外包服务的大提供商。早在多年以前，亚马逊就已经实现了庞大的服务器容量，以应对圣诞节前夕的网络购物热潮。但是，在每年其余的日子里，大部分容量都派不上用场，因此，亚马逊开始将这些容量租赁给其他企业，于是，**一个云计算基础设施由此诞生。
安全是关键。云计算触发了一个过程，终，这个过程引发了未来企业是否需要维持其自有IT基础设施的问题。企业必须采用新的方法来应对不断增长的存储数据量，以及满足对计算能力与日俱增的需求。尽管云计算系统的优势是用户不必自行投资购置系统，但长期以来，特别是大型技术企业，出于安全方面的担忧，一直对这项服务心存疑虑。
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Schiemann解释道：“安全一直是我们项目中艰巨的挑战之一。”她和她的团队必须确定，哪种类型的云计算系统适用于西门子4个业务领域的各个应用和解决方案。譬如，西门子有一个公共云计算系统，在这个系统里，租赁服务器与用户之间传输的数据均进行了加密，但这个云计算系统的服务器要处理来自许多不同客户的数据。由于在很大程度上受到法律的限制，这往往并非合适的解决方案。当数据包含个人资料、企业秘密信息、或从一个国家传送至另一个国家的信息时，更是如此。许多时候，可以借助虚拟云计算系统来解决这些挑战——在这种系统中，服务提供商可保证一台服务器仅供一位客户使用。
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