關于技術，產業，管理的報告
一、四次產業革命及數據技術的地位
第一次工業革命——機械化
18世紀從英國發起的技術革命是技術發展史上的一次巨大革命，它開創了以機器代替手工工具的時代。這不僅是一次技術改革，更是一場深刻的社會變革。這場革命是以工作機的誕生開始的，以蒸汽機作為動力機被廣泛使用為標志的。關鍵技術：蒸汽
第二次工業革命——電氣化
19世紀最后30年和20世紀初，科學技術的進步和工業生產的高漲，被稱為近代歷史上的第二次工業革命。世界由“蒸汽時代”進入“電氣時代”。在這一時期里，一些發達資本主義國家的工業總產值超過了農業總產值；工業重心由輕紡工業轉為重工業，出現了電氣、化學、石油等新興工業部門。由于19世紀70年代以后發電機、電動機相繼發明，遠距離輸電技術的出現，電氣工業迅速發展起來，電力在生產和生活中得到廣泛的應用。關鍵技術：電力
第三次工業革命——自動化
從20世紀四五十年代以來，在原子能、電子計算機、微電子技術、航天技術、分子生物學和遺傳工程等領域取得重大突破，標志著新的科學技術革命的到來。這次科技革命被稱為第三次科技革命。它產生了一大批新型工業，第三產業迅速發展。其中最具劃時代意義的是電子計算機的迅速發展和廣泛運用，開辟了信息時代。它也帶來了一種新型經濟—知識經濟，知識經濟發達程度的高低已成為各國綜合國力競爭中成敗的關鍵所在。關鍵技術：原子能、電子計算機、空間技術和生物工程的發明和應用
第四次工業革命——智能化
第四次科技革命以系統科學的興起到系統生物科學的形成為標志，系統科學、計算機科學、納米科學與生命科學的理論與技術整合，形成系統生物科學與技術體系，包括系統生物學與合成生物學、系統遺傳學與系統生物工程、系統醫學與系統生物技術等學科體系，將導致的是轉化醫學、生物工業的產業革命。發展新能源被看成是第四次科技革命的核心任務。關鍵技術：數字化、網絡化和智能化技術。
數據技術在四次產業革命中的地位
數據技術的作用主要反映在第三次和第四次產業革命中。第三次工業革命有五大標志性的新技術群：以物聯網、云計算、大數據為核心的新一代信息技術，以綠色能源為核心的新能源技術，以數字化制造、3D打印、工業機器人為核心的智能制造技術，以新型材料為核心的材料技術，以基因工程和細胞工程為核心的生物技術。其中，新一代信息技術是第三次工業革命的中樞神經系統。第一次產業革命是蒸汽機的發明帶來的工業革命，第二次產業革命以內燃機和電力的發明為標志，第三次產業革命以核能和互聯網為標志，第四次產業革命的或將由四個領域引領：大數據、新材料、新能源、生物科技。這些都足以體現數據技術在第三次和第四次產業革命中的地位。
二、關鍵技術推動新產業超越舊產業
第一次產業革命關鍵技術是蒸汽，蒸汽機的出現帶動了冶金、煤礦和紡織業的發展。蒸汽機的出現及紡織業的機械化，提高了工業的用鐵量。由于英國擁有豐富的鐵礦和煤礦，需求量的增加刺激了冶鐵技術和煤礦業的改進，同時加快了工業化的步伐。1804年出現的蒸汽機火車和1807年出現的蒸汽機輪船大大改善了運輸條件，輔助了工業革命的發展。
第二次產業革命關鍵技術是電力，電訊事業的發展尤為迅速.繼有線電報出現之后，電話、無線電報相繼問世。化學工業的建立也是這時期科學技術應用與生產的一項重大突破。1867年，諾貝爾研制成功炸藥,80年代有改良了無煙炸藥，大大促進了軍事工業的發展。第二次工業革命也推動了一些老工業部門如冶金、造船和機器制造業的技術革新和發展。
第三次產業革命關鍵技術是原子能、電子計算機、空間技術和生物工程的發明和應用，涉及到的新產業有信息技術、新能源技術、新材料技術、生物技術、空間技術和海洋技術等諸多領域，這是一場信息控制技術革命。
第四次產業革命關鍵技術是以互聯網產業化，工業智能化，工業一體化為代表，以人工智能，清潔能源，無人控制技術，量子信息技術，虛擬現實為主的全新技術革命。推動的產業主要是智能系列產業。
三、數據技術對于組織的模式影響
在第一次工業革命中隨著工業生產中機器生產逐漸取代手工操作，傳統的手工業無法適應機器生產的需要，為了更好地進行生產管理，提高效率，資本家開始建造工房，安置機器雇傭工人集中生產，這樣，一種新型的生產組織形式—工廠出現了。工廠成為工業化生產的最主要組織形式，發揮著日益重要的作用，工廠是屬于直接式的下達任務的管理模式，屬于垂直整合型，組織的信息傳達包括任務下發工作配合都是由車間主任（直接上級）以命令方式要求完成，工作強度大，工人處于被壓迫的地位。
在第二次工業革命中生產規模日益擴大化，生產和資本越來越集中，促使資本主義生產關系進行局部調整，從而形成了一種新的經濟形式——壟斷組織。為提高效率，很多企業采用美國人弗里德里克-W-泰勒提出的勞動管理制度，這個制度看起來工人可以計件取酬，但是因為計件有一定的標準，并且是最快的工人才能達到的，卻要讓每一個工人按照規范執行。因此，遭到很多工人組織的反對，不過，這種管理方法卻逐步得到推廣。在壟斷組織下工人都必須照著最高強度和標準方法來工作，工人的工作壓力十分大，壟斷組織的資本家們為了使組織的利益壓迫工人高強度工作也是一種直上直下中央集權的組織模式，雖然上級收到了來自工人們的信息，但是只是最高效率之一項內容，上下級溝通依舊不順暢。
在第三次工業革命中組織形式發生較大的變化，這反映的是權力關系本質的變化，而這種有金字塔形向扁平型組織結構的轉變將改變中國的整個商業領域。社會中超越大規模定制的個性化制造范式逐步確立：第三次工業革命導致生產方式、制造模式發生重大變革，基于模塊化虛擬再整合的“社會制造”模式逐步形成。第三次工業革命引發全球產業組織模式變革，制造業和服務業深度融合而且將推動新型產業體系加快形成，制造業和服務業的融合程度將越來越高。在這次產業革命中組織模式向平和化趨勢靠近，在創新領域，員工的作用越來越強大，上下級關系越來越淡薄，趨向于團隊合作和小部門合作。等級制度被淡化了一部分，企業可以通過網絡跨越邊界于環境相聯系，結構富有彈性，上下級溝通順暢，上級在多數情況下只起到簡單的統率作用。
在第四次產業革命中利用網絡和云科技，將更為龐大的機器群連接起來，讓機器之間自相控制，自行優化，智能生產，大大減少從事重復勞動和經驗工作的人力數量，使生產質量和效率提升到一個新階段。設備運行狀態數據將以經驗的形式存儲于中樞系統中，而云端則擁有更多同類設備的歷史記錄。機器自相控制管理、自動化與自優化大大強化了資源的有效利用，從而打破傳統工廠集中控制的生產結構。在自動生產前提下，具有高效和節能優勢的微型反應器、微型生產裝置將得以充分利用(細化生產規模)。最終，生產規模細化和精確生產，促使大型工廠將轉化為更多更加靈活的小型自控工廠。隨著物聯網絡的建成，社會不再需要過多的基礎建設者，企業也不再需要獨立支付的IT部門，此時就是行業衰退的開始。多數企事業單位的IT人員需要考慮轉行，剩余的人將集中于大型的網絡科技和信息技術支持公司繼續從事升級和維護的工作。面對快速更新的巨大信息量，大多數行業過去以領導者個人經驗為依據的決策，在未來將被更多時候以數據分析結果為主要參考標準，而在其實現以后，需要的人力數量便會減少。高速學習、分享教育、跨界整合會成為第四次產業革命完成時期人們必須掌握的能力。組織將會完全變成扁平化組織，合作變成協作，上下級邊緣模糊，主打配合和整合。大數據時代，普通員工也具有一定的決策權，決策權要配合時效性。
總的來說，隨著產業革命的進行，技術的發展，組織結構越來越扁平柔和，上下級關系邊緣化明顯，組織溝通越來越順暢，協作概念愈發重要。
四、信息技術對組織結構和管理模式的影響
企業組織結構是為滿足組織外部環境對組織效率的需求而進行的變革、創新和演進，企業領導者也是根據對組織外部環境的反應和認知而做出影響組織結構演化的決策和行為。當前，企業處于信息化時代，面臨大數據環境帶給企業的機遇與挑戰，大數據環境復雜化企業的決策環境，特別是復雜化企業領導對決策環境認識和判斷以及加大了對海量數據信息化和知識化的難度。企業組織行為過程中產生的海量數據具有體量大、種類多和快速生成的特點。數據導向決策模式使得領導決策行為受到限制，轉而全員參與，通過共同努力，挖掘數據價值，并作出精準決策。領導風格決定領導行為，不同領導風格對大數據的認知度、對參與決策員工間的協調性、合作等方面存在差異。
在大數據環境下，數據能力是企業贏得競爭的關鍵點。企業因數據收集能力、數據價值挖掘技術以及數據型人才獲得與培養等方面的不足，導致企業缺失數據能力或者數據能力不高，使得組織效率下降，表現在組織績效差距的出現；企業領導者對組織績效差距的知覺觸發其搜尋動態數據環境的行為，不同風格類型的領導者對大數據環境形成自我認知與價值判斷，并據此作出有關數據收集、價值挖掘、關聯分析等一系列的領導決策行為，在領導行為過程中，形成企業的數據型知識，數據型知識具有系統性和專業性的特征，需要適應性的企業組織結構，領導才能做出有效提高組織效率的決策，在數據型知識的指導下，領導做出變革組織結構的決策，滿足大數據環境對組織效率的要求，組織效率對大數據環境進行反饋，進而通過組織績效差距觸發領導行為，變革組織結構，促進組織結構演化，大數據環境、領導風格與組織結構演化三者之間形成影響與反饋系統。
大數據時代對數據的深度挖掘將改變原有的管理理念，為管理模式的精細化奠定充分的思想基礎。過去，在數據量小或是各種模擬數據大量存在的時代，人們主要是從“為什么”的角度來認識世界，包括管理領域的各種事物。在自然科學領域里，人們主要在實驗室里檢驗各種理論或定律。在經濟學、管理學等領域，也是根據相關的理論來對各種現象進行推測，當理論與數據實驗達成一致，就揭示出了隱藏在現象背后的各種“因果”關系，也就是解釋出了“為什么”的問題。可是，在大數據時代，這種觀念發生了變革，人們更愿意且能夠從“是什么”的角度來尋找隱藏在數據背后的關聯。例如，管理人員利用大數據，不是發現和認識管理失效的原因，而是通過收集整理大量的數據對未來管理怎樣有效做出科學的決策，這種通過對數據彼此關聯性的分析能夠幫助管理者更清楚地看到隱藏在現象背后的事物與要素之間的規律，找到看似不相關的數據之間彼此的密切聯系。這種“相關性”分析的有效性要遠遠超越傳統的“因果”分析，而這種關注“未來”的長遠理念恰恰是精細化管理模式所必需具備的思維模式。
大數據時代對數據的深度挖掘將為企業拓展廣闊的新型服務與渠道，使管理精細化更加凸顯“以人為本”的價值追求。對數據的深度挖掘充分體現了管理“為人服務”、“以人為本”的價值追求，而這種理念應該成為管理走向精細化的首要價值目標。大數據時代對數據的深度挖掘將促進決策更加科學，為精細化管理提供必要的方法保障。因此，我們可以得出這樣的結論，大數據時代對數據的深度挖掘促進了管理的變革：由粗放走向精細化。
五（1）四大產業革命的內在邏輯：人類生活方式的首次深度轉變大約發生在10000年前。當時，通過馴養動物，我們從采集時代過渡到了農耕時代。這次農業革命使畜力和人力得到了結合，推動了生產、運輸和交通的發展。此后，糧食產量逐步增加，有效促進了人口增長和人類聚居地面積的擴大，并由此催生了城市化和城市的崛起。
繼農業革命之后，到了18世紀下半葉，一系列工業革命相繼而來。這些革命標志著肌肉力量逐漸被機械力量取代，發展到今天的第四次工業革命時代，認知能力的提高正在促進人類生產力的進一步提升。
根據生產力決定生產關系，經濟基礎決定上層建筑的規律，結合小組成員的數據收集、信息分析、相關實驗，我們小組認為四次產業革命的內在邏輯主要是世界市場的形成和生產與消費的矛盾。第一次工業革命的形成就是因為英國資本主義的發展，生產不能滿足消費，因此瓦特發明了蒸汽機完成了這一使命。然而經過一段時間的發展后，生產與消費的矛盾再次凸顯出來，且隨著世界市場的形成，各地區聯系與溝通的需求愈加迫切，電氣應運而生，不僅提高了生產力，電力公司鋪設的電纜，發明的電報極大地促進了世界各地的交流與合作。二戰后，百廢待興，人口凋敝，消費與生產的矛盾暫時消失，世界市場的發展成了推動工業革命的主要力量，各國開始重視信息技術的發展，大力發展各種信息產業，推動第三次工業革命。隨著經濟與科技的發展，生產與消費的矛盾以另一種形式出現，即企業生產的產品與消費者的需求不對口，這衍生出了智能技術和基因技術；隨著世界市場的日趨完善，信息的共享、溝通與交流也顯得尤為重要，這也是網絡技術能夠繼續快速發展的土壤。
五（2）第五次產業革命的關鍵技術、新興產業、組織結構和管理模式：前三次工業革命主要集中在特定的行業，而2第四次產業業革命不再局限于某一特定領域。無論是移動網絡和傳感器，還是納米技術、大腦研究、3D打印技術、材料科學、計算機信息處理……甚至它們之間的相互作用和輔助效用均是此次工業革命涉足的領域，而這樣的組合勢必產生強大的聯動力量。此外，此次工業革命不再是某一個產品或服務的革新，它是整個系統的創新。這場革命將對經濟、商業、政府、包括個人帶來巨大的影響。由此可知第五次產業革命也可能是多方面的、系統性的、顛覆性的。由數據可知，每一次工業革命的時間大概是在50~100年之間，但隨著經濟的發展，工業革命的間隔時間越來越短，所以我們小組預測第五次產業革命應該再第四次產業革命后40年左右。在第四次產業革命后，網絡技術、智能技術和基因技術高度發達，生產與消費的問題得到解決，世界市場得到完善且作用也日漸凸顯。隨著地球人口的增加，勞動密集型產業的減少甚至消失，人類與地球的矛盾（資源不足，環境破壞），人口老齡化、失業率高居不下和貧富兩極分化會成為全球社會的主要矛盾，在這樣的壓力之下，政府會大力發展空間技術，在太空尋找資源，開發新興產業，發展有機生物技術，提高人體機能和特質，提高退休年齡，促進就業。而由于資源與環境的壓力，循環利用技術也會得到快速發展。在此時社會發展水平已經很高，社會環境非常寬松，人們的個體和協作意識強烈，這時候的組織結構應該是以項目和社區平臺為廣場連接個人的一種多維發散的組織模式（參考馬龍教授繪制的21世紀組織圖），管理模式也是非常寬松、人性化的、智能化的大眾管理。（注：組織結構借鑒了馬龍教授的21世紀組織圖，管理模式為小組自創。下圖是一個簡單的匯總，由于是小組自我觀點而非學術論文，為了方便直觀，在這里我們大致將工業革命的生產力等同于它的主要技術。）
