讀懂一個時代，從讀懂語言開始。算法就是數字經濟時代的“語言”。當數字漸成生產生活內在要素時，算法優劣直接影響著制造效率、產品質量、生活服務等，也影響著發展的潛力。

算法的力量有多大？技術之外，算與被算之間，是否存在著道德邏輯？記者就此進行調研。

被算法“擁抱”的生產與生活

被網絡“包圍”的生產生活離不開算法二字。工廠生產多少，流程是什麼，需要算﹔店鋪進什麼樣的貨，貨架如何擺放，也要算﹔外賣、網約車是否便捷等，都與算法息息相關。作為數字經濟的基礎與核心，算法支撐著生產運轉與服務效率。

以外賣為例。每增加一個訂單，系統要在毫秒內計算出最優路徑﹔每縮短一分鐘，無不通過技術與算力實現……看似體力活的外賣，囊括了智能“大腦”和前沿算法。美團配送人工智能方向負責人何仁清告訴記者，用餐高峰，美團每小時需執行約29億次的路徑規劃算法。

衣食住行，都離不開算式。甚至工業生產的規模、工藝等，有時也需算法給出答案。

共享汽車平台途歌（TOGO）創始人王利峰說，盡管不同領域、企業算法不同，但究其根本，都是用智能平衡供需關系，最大化提高效率。

算法向更多領域滲透，不斷締造新動能。教育就是其中之一。建立精准題庫，推斷知識薄弱點，智能生成個性化學習方案。在線教育企業一起教育科技創始人劉暢說，科技正讓精准施教變成可能。教育部預計，在線教育市場將以超過20%的增速發展。

醫療、文化、農業等，也因算法注入不斷演化新業態。中國科協黨組書記懷進鵬說，算法已成為社會、產業發展的內在要素和核心競爭力，脫離數字化的產業或將被邊緣化。

計算力即潛力 領域之間存在算法差異

數字經濟時代，計算力決定著發展潛力。某種程度上，判斷一個產業轉型是否取得成效，企業創新是否蘊含活力，核心在於能否擁有精准的算法。

懷進鵬說，數字化將使成本大幅降低，有效提高生產力，對交易方式、決策方式等帶來變革。企業和產業都要投入其中，學會數字化生存。

維度和需求的現實差異決定不同領域之間算法的差異。比如，與快遞物流“兩點一線”不同，外賣配送中，騎手時刻接到新的訂單，取餐和送餐點也是動態調整。記者調研多家外賣平台發現，配送模型通常涉及商圈繁華程度、點單概率等100多個變量，每分鐘產生的新訂單要在秒級時間內指派騎手和路徑規劃。

智能推送一道作業題的難度有時更勝外賣。“不同學科、教材知識圖譜甚至題型中存在巨大差異，學生水平更動態變化。”劉暢說，每增加一個知識點，答案分析就有上千萬個數據增量。既要大數據預測班級水平合理出題，也要在毫秒內判斷出學生的“薄弱點”加強練習。

模型越復雜，服務越個性化，需求越升級，對算法的要求越高。業內人士普遍認為，在生活應用中，搜索的算力難度最大，教育、共享出行、外賣等難度大於物流配送。工業生產中，對算法要求也十分嚴苛。

專家認為，既要在數據質量、流通效率、價值利用等方面加速提升，也要提高新型計算平台、分布式計算架構以及芯片等硬件實力，加快走向數字化、服務化、軟件化。

算與被算 繞不開的道德邏輯

當算法改變著生產生活的同時，一些分歧也逐漸顯現。

一部分爭議源於算法的價值。很多應用軟件算法中，“我選擇我喜歡”原則佔據主流。這就牽扯到留痕數據是否足夠了解用戶，用戶是否隻能按原有喜好選擇等問題。

一些專家認為，算法決定了內容和用戶，某種程度上，不是用戶決定想看什麼，而是平台決定能看什麼。技術可以中性，但應用不能沒有價值觀。應糾正“流量為王”的觀念，用價值觀指引算法的設計和應用。

算於被算的爭議體現了人們對隱私和公共利益保護的呼聲。工信部信息化和軟件服務業司司長謝少鋒認為，算法的法律邊界應進一步厘清。對涉及公眾基本權利、公共利益等的技術，應進行更強的監管。行業中，也要有健全的標准和管理。

算法可以幫助決策，卻不保証帶來幸福。這裡面既有技術演進的要求，也有加強服務的迫切。

“個性化的前提是標准化，如果做不到線下服務標准化，個性推送仍屬空中樓閣。”王利峰認為，一方面要加強數據價值提取和應用能力，豐富模型架構，使服務更精准。另一方面，也應加強線上線下的融合。

越是“技術為王”時代，越不能忽視經驗與人工的作用。一些科技企業正進行完善。為使在線題庫推送更加精准，一起教育科技在老師留存率基礎上，增加了學習效果、大綱匹配等指標, 並加強教育專家與技術人員溝通反饋﹔共享出行平台途歌則通過工程師、地勤人員等對模型進行實時糾正。

“算法的精髓在於不斷學習，人是不可或缺的部分。”劉暢說，要注重人對技術的改造，讓技術不偏移，價值充分體現。

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