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”。當數字漸成生産生活内在要素時，算法優劣直接影響着制造效率、産品質量、生活服務等，也影響着發展的潛力。
算法的力量有多大？技術之外，算與被算之間，是否存在着道德邏輯？
算法給出答案
被網絡“包圍”的生産生活離不開算法二字。工廠生産多少，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，算法支撐着生産運轉與服務效率。
以外賣為例。每增加一個訂單，系統要在毫秒内計算出最優路徑；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本刊記者，用餐高峰時，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。甚至工業生産的規模、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。建立精準題庫，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，科技正讓精準施教變成可能。教育部預計，在線教育市場将以超過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态。中國科協黨組書記懷進鵬說，算法已成為社會、産業發展的内在要素和核心競争力，脫離數字化的産業或将被邊緣化。
計算力即潛力
數字經濟時代，計算力決定着發展潛力。某種程度上，判斷一個産業轉型是否取得成效，企業創新是否蘊含活力，核心在于能否擁有精準的算法。
懷進鵬說，數字化将使成本大幅降低，有效提高生産力，對交易方式、決策方式等帶來變革。企業和産業都要投入其中，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态調整。本刊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，每分鐘産生的新訂單要在秒級時間内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，學生水平更動态變化。”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，也要在毫秒内判斷出學生的“薄弱點”加強練習。
模型越複雜，服務越個性化，需求越升級，對算法的要求越高。業内人士普遍認為，在生活應用中，搜索的算力難度最大，教育、共享出行、外賣等難度大于物流配送。工業生産中，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。
繞不開的道德邏輯
當算法改變生産生活的同時，一些分歧也逐漸顯現。
一部分争議源于算法的價值。很多應用軟件算法中，“我選擇我喜歡”原則占據主流。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，算法決定了内容和用戶，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。
算與被算的争議體現了人們對隐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。對涉及公衆基本權利、公共利益等的技術，應進行更強的監管。行業中，也要有健全的标準和管理。
算法可以幫助決策，卻不保證帶來幸福。這裡面既有技術演進的要求，也有加強服務的迫切。
“個性化的前提是标準化，如果做不到線下服務标準化，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，使服務更精準。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準，一起教育科技在老師留存率基礎上，增加了學習效果、大綱匹配等指标,并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。
“算法的精髓在于不斷學習，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。