算法的力量有多大？——探寻数字经济的关键“密码”
黄石新闻网（黄石日报）
读懂一个时代，从读懂语言开始。算法就是数字经济时代的“语言”。当数字渐成生产生活内在要素时，算法优劣直接影响着制造效率、产品质量、生活服务等，也影响着发展的潜力。
算法的力量有多大？技术之外，算与被算之间，是否存在着道德逻辑？记者就此进行调研。
被算法“拥抱”的生产与生活
被网络“包围”的生产生活离不开算法二字。工厂生产多少，流程是什么，需要算；店铺进什么样的货，货架如何摆放，也要算；外卖、网约车是否便捷等，都与算法息息相关。作为数字经济的基础与核心，算法支撑着生产运转与服务效率。
以外卖为例。每增加一个订单，系统要在毫秒内计算出最优路径；每缩短一分钟，无不通过技术与算力实现……看似体力活的外卖，囊括了智能“大脑”和前沿算法。美团配送人工智能方向负责人何仁清告诉记者，用餐高峰，美团每小时需执行约29亿次的路径规划算法。
衣食住行，都离不开算式。甚至工业生产的规模、工艺等，有时也需算法给出答案。
共享汽车平台途歌（togo）创始人王利峰说，尽管不同领域、企业算法不同，但究其根本，都是用智能平衡供需关系，最大化提高效率。
算法向更多领域渗透，不断缔造新动能。教育就是其中之一。建立精准题库，推断知识薄弱点，智能生成个性化学习方案。在线教育企业一起教育科技创始人刘畅说，科技正让精准施教变成可能。教育部预计，在线教育市场将以超过20%的增速发展。
医疗、文化、农业等，也因算法注入不断演化新业态。中国科协党组书记怀进鹏说，算法已成为社会、产业发展的内在要素和核心竞争力，脱离数字化的产业或将被边缘化。
计算力即潜力 领域之间存在算法差异
数字经济时代，计算力决定着发展潜力。某种程度上，判断一个产业转型是否取得成效，企业创新是否蕴含活力，核心在于能否拥有精准的算法。
怀进鹏说，数字化将使成本大幅降低，有效提高生产力，对交易方式、决策方式等带来变革。企业和产业都要投入其中，学会数字化生存。
维度和需求的现实差异决定不同领域之间算法的差异。比如，与快递物流“两点一线”不同，外卖配送中，骑手时刻接到新的订单，取餐和送餐点也是动态调整。记者调研多家外卖平台发现，配送模型通常涉及商圈繁华程度、点单概率等100多个变量，每分钟产生的新订单要在秒级时间内指派骑手和路径规划。
智能推送一道作业题的难度有时更胜外卖。“不同学科、教材知识图谱甚至题型中存在巨大差异，学生水平更动态变化。”刘畅说，每增加一个知识点，答案分析就有上千万个数据增量。既要大数据预测班级水平合理出题，也要在毫秒内判断出学生的“薄弱点”加强练习。
模型越复杂，服务越个性化，需求越升级，对算法的要求越高。业内人士普遍认为，在生活应用中，搜索的算力难度最大，教育、共享出行、外卖等难度大于物流配送。工业生产中，对算法要求也十分严苛。
专家认为，既要在数据质量、流通效率、价值利用等方面加速提升，也要提高新型计算平台、分布式计算架构以及芯片等硬件实力，加快走向数字化、服务化、软件化。
算与被算 绕不开的道德逻辑
当算法改变着生产生活的同时，一些分歧也逐渐显现。
一部分争议源于算法的价值。很多应用软件算法中，“我选择我喜欢”原则占据主流。这就牵扯到留痕数据是否足够了解用户，用户是否只能按原有喜好选择等问题。
一些专家认为，算法决定了内容和用户，某种程度上，不是用户决定想看什么，而是平台决定能看什么。技术可以中性，但应用不能没有价值观。应纠正“流量为王”的观念，用价值观指引算法的设计和应用。
算与被算的争议体现了人们对隐私和公共利益保护的呼声。工信部信息化和软件服务业司司长谢少锋认为，算法的法律边界应进一步厘清。对涉及公众基本权利、公共利益等的技术，应进行更强的监管。行业中，也要有健全的标准和管理。
算法可以帮助决策，却不保证带来幸福。这里面既有技术演进的要求，也有加强服务的迫切。
“个性化的前提是标准化，如果做不到线下服务标准化，个性推送仍属空中楼阁。”王利峰认为，一方面要加强数据价值提取和应用能力，丰富模型架构，使服务更精准。另一方面，也应加强线上线下的融合。
越是“技术为王”时代，越不能忽视经验与人工的作用。一些科技企业正进行完善。为使在线题库推送更加精准，一起教育科技在老师留存率基础上，增加了学习效果、大纲匹配等指标， 并加强教育专家与技术人员沟通反馈；共享出行平台途歌则通过工程师、地勤人员等对模型进行实时纠正。
“算法的精髓在于不断学习，人是不可或缺的部分。”刘畅说，要注重人对技术的改造，让技术不偏移，价值充分体现。
（新华社北京8月23日电）
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读懂一个时代，从读懂语言开始。算法就是数字经济时代的“语言”。当数字渐成生产生活内在要素时，算法优劣直接影响着制造效率、产品质量、生活服务等，也影响着发展的潜力。
算法的力量有多大？技术之外，算与被算之间，是否存在着道德逻辑？记者就此进行调研。
被算法“拥抱”的生产与生活
被网络“包围”的生产生活离不开算法二字。工厂生产多少，流程是什么，需要算；店铺进什么样的货，货架如何摆放，也要算；外卖、网约车是否便捷等，都与算法息息相关。作为数字经济的基础与核心，算法支撑着生产运转与服务效率。
以外卖为例。每增加一个订单，系统要在毫秒内计算出最优路径；每缩短一分钟，无不通过技术与算力实现……看似体力活的外卖，囊括了智能“大脑”和前沿算法。美团配送人工智能方向负责人何仁清告诉记者，用餐高峰，美团每小时需执行约29亿次的路径规划算法。
衣食住行，都离不开算式。甚至工业生产的规模、工艺等，有时也需算法给出答案。
共享汽车平台途歌（togo）创始人王利峰说，尽管不同领域、企业算法不同，但究其根本，都是用智能平衡供需关系，最大化提高效率。
算法向更多领域渗透，不断缔造新动能。教育就是其中之一。建立精准题库，推断知识薄弱点，智能生成个性化学习方案。在线教育企业一起教育科技创始人刘畅说，科技正让精准施教变成可能。教育部预计，在线教育市场将以超过20%的增速发展。
医疗、文化、农业等，也因算法注入不断演化新业态。中国科协党组书记怀进鹏说，算法已成为社会、产业发展的内在要素和核心竞争力，脱离数字化的产业或将被边缘化。
计算力即潜力 领域之间存在算法差异
数字经济时代，计算力决定着发展潜力。某种程度上，判断一个产业转型是否取得成效，企业创新是否蕴含活力，核心在于能否拥有精准的算法。
怀进鹏说，数字化将使成本大幅降低，有效提高生产力，对交易方式、决策方式等带来变革。企业和产业都要投入其中，学会数字化生存。
维度和需求的现实差异决定不同领域之间算法的差异。比如，与快递物流“两点一线”不同，外卖配送中，骑手时刻接到新的订单，取餐和送餐点也是动态调整。记者调研多家外卖平台发现，配送模型通常涉及商圈繁华程度、点单概率等100多个变量，每分钟产生的新订单要在秒级时间内指派骑手和路径规划。
智能推送一道作业题的难度有时更胜外卖。“不同学科、教材知识图谱甚至题型中存在巨大差异，学生水平更动态变化。”刘畅说，每增加一个知识点，答案分析就有上千万个数据增量。既要大数据预测班级水平合理出题，也要在毫秒内判断出学生的“薄弱点”加强练习。
模型越复杂，服务越个性化，需求越升级，对算法的要求越高。业内人士普遍认为，在生活应用中，搜索的算力难度最大，教育、共享出行、外卖等难度大于物流配送。工业生产中，对算法要求也十分严苛。
专家认为，既要在数据质量、流通效率、价值利用等方面加速提升，也要提高新型计算平台、分布式计算架构以及芯片等硬件实力，加快走向数字化、服务化、软件化。
算与被算 绕不开的道德逻辑
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一部分争议源于算法的价值。很多应用软件算法中，“我选择我喜欢”原则占据主流。这就牵扯到留痕数据是否足够了解用户，用户是否只能按原有喜好选择等问题。
一些专家认为，算法决定了内容和用户，某种程度上，不是用户决定想看什么，而是平台决定能看什么。技术可以中性，但应用不能没有价值观。应纠正“流量为王”的观念，用价值观指引算法的设计和应用。
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“算法的精髓在于不断学习，人是不可或缺的部分。”刘畅说，要注重人对技术的改造，让技术不偏移，价值充分体现。
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