基于网状DIKWP的全球经济活动建模与未来5年预测

段玉聪

人工智能DIKWP测评国际标准委员会-主任

世界人工意识大会-主席

世界人工意识协会-理事长

(联系邮箱：duanyucong@hotmail.com)

引言：DIKWP模型与经济交互概念DIKWP模型是一个包含数据（Data）、信息（Information）、知识（Knowledge）、智慧（Wisdom）和目的/意图（Purpose/Intent）五个层次的框架 (DIKWP 人工意识模型研究报告 - 知乎专栏)。它拓展了传统的DIKW（金字塔）模型，将“目的（意图）”作为最高层次，引入决策目标和意图的因素。与线性分层不同，DIKWP被视为一个网状交互模型：任意两个层次之间都可以直接发生双向转换，这意味着存在5×5=25种基本的能力交互模块 (基于DIKWP*DIKWP 重叠的人工意识数学模型及DeepSeek 定制优化 ...)。这种网状结构体现了数据、信息、知识、智慧、意图之间复杂的动态关系。基于DIKWP模型，我们可以将社会经济活动理解为这五种要素及其能力的交互与交换，从微观的个人到宏观的国家，经济运行就是在不断进行DIKWP要素的转换和组合。本文将构建一个DIKWP模型驱动的经济活动交互模型，并据此分析各产业和整体经济的发展脉络，进而预测未来5年的全球经济趋势。

1. DIKWP能力交互建模

**多层级的能力交互：**在DIKWP框架下，个人、组织和国家等不同层级的行为主体都拥有并运用数据、信息、知识、智慧和意图这五种能力要素。各主体通过这些要素的交换与协作参与经济活动。例如，个人可以提供数据（如消费者行为数据），组织将这些数据加工为有意义的信息，再进一步上升为可行动的知识用于决策，最终在高层由组织领导依据智慧和战略意图制定行动方案。国家层面则通过政策意图引导全社会的数据和知识资源配置。DIKWP模型强调这些层级之间并非简单的上下级关系，而是通过网络化互动共同构成经济系统。各层次要素的相互作用形成了经济活动的基本单元。

25个基本能力模块：由于DIKWP模型中各层之间存在双向、多向的转化路径，总共构成了25种基本能力交互模块 (基于DIKWP*DIKWP 重叠的人工意识数学模型及DeepSeek 定制优化 ...)。这些模块可以理解为不同类型的“转换过程”或“功能单元”。例如：数据→信息模块指的是将原始数据加工处理，提取出有意义的信息（对应于统计分析、数据清洗、报表等能力）；信息→知识模块指的是将信息加以整理归纳，上升为系统化的知识（对应于学习、研究、经验积累等过程）；知识→智慧模块则意味着将知识与实践经验相结合，形成洞见和高水平决策能力（对应于战略规划、专家决策）；智慧→意图模块表示将智慧成果用于明确目的和意图（例如根据洞见制定使命愿景或政策目标）；同时意图→数据模块则体现了目标导向的数据收集与反馈（例如为了实现某目标而设计调查收集新数据）。此外，还包括横向同层次之间的转换（如数据→数据，指数据在不同源之间的整合；知识→知识，指不同领域知识的融合创新等）。这25个基本模块及其组合勾勒出经济活动中信息资源和能力流动的完整空间 (LLM黑盒测评机制映射到DIKWP*DIKWP 模块的研究-段玉聪的博文) (科学网-基于DIKWP*DIKWP 转换模块的DeepSeek 定制优化策略)。经济行为主体可以根据需要动态调用不同模块的组合来完成任务，例如一家制造企业的新产品开发过程可能涉及“数据→信息→知识→智慧”的线性链条，也可能结合“意图→数据”的反馈循环来不断校准研发方向 (LLM黑盒测评机制映射到DIKWP*DIKWP 模块的研究-段玉聪的博文)。DIKWP交互建模因此提供了一种刻画经济活动的细粒度方法，将复杂的经济交互分解为25种基础能力模块的动态组合。

网状模型的动态组合特性：DIKWP网状模型的一个重要特征是动态组合。现实经济活动往往需要多个能力模块协同运作，而非固定不变的顺序。例如，在医疗诊断场景中，医生（个人层面）和医院（组织层面）会反复运用“数据→信息”（采集患者体征数据并解读）、“信息→知识”（将检测结果与医学知识库比对形成诊断假设）、“知识→智慧”（综合多学科知识和经验确定最佳治疗方案），并以患者健康为目的不断调整意图，实现“智慧→意图→数据”的循环（根据治疗效果数据调整后续方案）。这种循环迭代和并行交互体现了DIKWP模块的动态组合特性。通过网状模型，我们能更加准确地描述经济活动中的知识流动和决策反馈。例如，数字平台企业在开发新产品时，会以市场需求为导向（意图），快速收集用户数据，实时转化为信息和用户洞察，再借助知识（技术方案）生成智慧决策（产品功能设计），最终迭代产出新数据（用户反馈）以继续优化。这种灵活的组合与反馈机制正是现代经济活动高效运转的关键 (科学网-传统经济vs.数字经济：DIKWP模型视角下的分析-段玉聪的博文) (DIKWP产权经济与DeepSeek驱动下的数字新纪元预测分析 - 知乎专栏)。综上，DIKWP能力交互模型为理解经济运行提供了一个结构化 yet 灵活的框架，将看似复杂的社会经济互动映射为可分析的25种基本能力转换及其网络组合。

2. 行业与社会经济活动分析

不同产业部门在本质上都是DIKWP能力模块交互的具体体现，各行业通过充分利用数据、信息、知识、智慧和意图之间的转化来提升生产力和创新力。下面分析若干主要行业在DIKWP能力交互方面的特点：

• **医疗健康行业：**医疗领域高度依赖数据和知识的结合。医院和医生收集海量患者数据（症状、检验结果等），经过信息处理形成病情报告，再运用医学知识库和临床经验（智慧）进行诊断决策，制定治疗方案以达成患者康复的目标（意图）。例如，现代医疗借助大数据和AI将碎片化的患者数据转化为有用信息，提高诊断准确率；再通过医学知识的积累（如诊疗指南）和医生的智慧判断制定个性化治疗计划。医疗行业的生产力提升很大程度上源自更快更多地获取数据并转化为有效知识与智慧的能力，这正是DIKWP模块在医疗场景的应用。 (EBRD Knowledge Economy Index)指出创新和对信息的获取在医疗等知识密集型产业中驱动了生产率提高，即是此理。

• 制造业：制造业正在从传统的资源驱动转向数据驱动。工厂通过物联网传感器收集机器和流程数据，实时监控生产线（数据→信息）。这些信息与工程知识相结合用于优化工艺和排除故障（信息→知识），管理者则运用智慧决策来改进生产布局和供应链（知识→智慧），以提高生产效率和降低成本为目标（意图）。例如，一条智能生产线可以自动汇总不同设备的数据，生成可视化报表供工程师分析，从中提炼知识来调整机器参数，实现良品率提升。这体现了制造业利用DIKWP模块（特别是数据到信息、信息到知识的转化）来推动精益生产和自动化。 (How to Improve Manufacturing Efficiency with Big Data - MarksNelson)的研究也表明，大数据分析可帮助制造企业管理者做出更聪明的决策并发现创新机会，从而提高生产效率和创新能力。

• **科技与互联网行业：**科技产业本身就是DIKWP能力的集大成者。此行业的公司（例如软件公司、平台企业）往往将数据作为关键资产：“数据→信息”模块通过用户数据分析得到市场洞察，“信息→知识”模块通过研发将新发现融入技术知识库，“知识→智慧”模块由专家团队制定产品战略和算法模型，最终以满足用户需求和商业目标为意图驱动开发。科技公司每天处理海量的数据并将其迅速转化为新知识（如训练AI模型，提炼算法），构筑自身核心竞争力。数字经济正是依托于此：通过数据到信息、信息到知识、知识到智慧的转化，实现经济活动的优化和创新 (科学网-传统经济vs.数字经济：DIKWP模型视角下的分析-段玉聪的博文)。例如，大型语言模型的训练将互联网数据转变为知识嵌入，再由工程师的智慧调整模型以实现特定应用目的，这一过程充分体现了DIKWP各模块的配合。科技行业因此成为推动数字经济高速增长的引擎，其典型特征是对DIKWP能力的高效运用——快速度地把数据转化为知识和价值。

• 金融行业：金融领域的本质在于对信息和知识的敏锐把握。金融机构收集市场和经济数据，经过分析形成有用的信息（如趋势、风险指标），再依靠专业知识（金融模型、投资理论）进行研判，结合智慧和经验做出投资决策或风险控制（知识→智慧），以实现财富增值或稳定金融体系的目的（意图）。比如，银行利用大数据和AI风控模型将分散的借贷数据转化为信用评分信息，从而知识化地了解客户违约风险，并智慧地决定放贷策略。同时，高频交易公司通过微秒级的数据处理（数据→信息）和模型决策（信息→知识→智慧）来捕捉市场机会，实现利润目标。金融业通过信息高效流动和知识创新（如新金融产品设计）来提升竞争力。因此，各国金融中心都在加强数据基础和人才知识储备，以利用DIKWP能力的交互来促进金融创新与效率提升。

• **教育与人才培养：**教育行业直接涉及知识和智慧的生产与传播。教育机构将各学科原始资料和数据汇编为教材和课程信息（数据→信息），再通过教学将这些信息内化为学生的知识体系（信息→知识）。优秀教师则运用教学智慧将知识转化为学生可理解、可运用的能力（知识→智慧），引导学生树立人生目标和社会责任感（智慧→意图）。随着在线教育和个性化学习兴起，教育行业更加数据化：学习平台收集海量学习行为数据并反馈给教师和AI系统作为教学改进的依据（意图→数据→信息）。教育的生产力体现在培养高素质劳动力，即将信息转化为人的知识和智慧，再由这些人才在社会各领域实现价值。这一过程中，教育行业通过DIKWP模块的良性互动（数据驱动教学、知识促进智慧、目的引领教育方向）来提高教学效果和人力资本质量。正如知识经济理论所指出的，人力资本和信息获取是生产率增长的核心 (EBRD Knowledge Economy Index)——教育部门正是通过提升全社会的知识与智慧水平，间接推动经济长期增长。

综合来看，不同行业各有侧重的DIKWP能力模块组合：医疗侧重数据与知识的转化，制造业强调数据到信息再到知识以优化流程，科技行业全面运用各模块高速迭代创新，金融注重信息到智慧的高效决策，教育则以知识传承和智慧启迪为核心。这些产业通过DIKWP能力交互促进生产力增长的路径各异却本质一致：即更充分地挖掘数据/信息资源，培育知识资本并应用智慧决策来提升效率和创造价值。近年来数字技术渗透各行各业，更是加速了各产业DIKWP要素的融合——例如工业互联网将制造业的数据与AI知识库相连，使传统工厂具备了类似科技公司的数据分析能力；再如金融科技将金融知识与智能系统结合，实现自动化决策。总之，产业间的界限正因DIKWP能力交互而变得模糊，整个社会经济活动愈发依赖于这些基础能力模块的网络化协同。

3. 结合数据和实证分析

要验证上述DIKWP模型对经济活动的解释力，我们可以从历史数据和现实趋势中寻找支撑证据。事实表明，数据、信息、知识等无形要素在经济增长中的作用越来越关键。例如，有研究指出：“数据作为当今社会的新型资产，其地位已经与石油等传统要素比肩”。这说明各国正在将数据视为战略资源。大量统计也显示出知识经济的崛起：世界银行的研究强调知识对于长期经济增长的重要性 ([PDF] Knowledge Economy, The KAM Methodology And World Bank ...)；欧洲复兴开发银行定义知识经济为“一个以创新和获取信息驱动生产率增长的经济形态” (EBRD Knowledge Economy Index)。这些观点都印证了在现代经济中，DIKWP中的“数据-信息-知识-智慧”转化对提升效率至关重要。

(Digital Growth Spurt | Alger On The Money) 图2：数字经济占美国GDP比重逐年上升（2005年约11%，2022年已升至接近19%） (Digital Growth Spurt | Alger On The Money)。数字经济产出增速（约4.9%）远高于同期美国GDP增速（约1.65%） (Digital Growth Spurt | Alger On The Money)，体现出数据和数字技术驱动的行业在经济中的快速扩张。

从实证来看，近年来各国经济增长越来越依赖数字化和知识密集型产业的带动。例如美国的数字经济产值占GDP的比重已从2005年的11%提高到2022年的接近19%，这一期间数字经济的年均增速比整体GDP高出约3个百分点 (Digital Growth Spurt | Alger On The Money)。OECD国家的数据显示，2013-2023年间信息通信技术（ICT）产业年均增长率约6.3%，是同期整体经济增速的三倍 (Growth of digital economy outperforms overall growth across OECD)。无形资产投资（如品牌、研发、数据、软件）也在快速增长，其增速是有形资产投资的三倍 (New WIPO Data Show Intangible Asset Investment Growing Fast ...)，全球公司资产结构中无形资本所占比重已达42%，并将在未来几年超过有形资本 (Investing in the Intangible Economy - Sparkline Capital)。这些统计说明：数据、知识等无形要素正成为经济活动中的主导力量，经济增长更多地来自于DIKWP要素的积累和转换效率的提高，而非传统要素投入。 (科学网-传统经济vs.数字经济：DIKWP模型视角下的分析-段玉聪的博文)指出数字经济正是通过数据→信息→知识→智慧的转化来实现对经济活动的优化和创新，可见将DIKWP视作增长引擎是有据可循的。

各主要经济体的增长模式也体现了DIKWP能力的作用。以美国为例，其长期保持高生产率增速很大程度上归功于对信息技术和人力资本的投入，使信息处理和知识创新能力居于领先 (Digital Growth Spurt | Alger On The Money)。再看中国，近年大力推进“数字经济”与“科教兴国”战略，通过全国性的光纤和5G网络建设夯实数据基础设施，通过教育和研发投入提升全民知识水平和创新力。这些努力帮助中国在互联网经济、新兴科技产业上取得快速进展，可以说是DIKWP要素驱动增长的鲜活案例。欧洲、日本等发达经济体在人口老龄化和资本回报递减的背景下，也寄望于数字化转型和知识创新来寻找新的增长点，例如德国的工业4.0战略、本质上就是提升制造业的数据和知识能力的结合；日本提出“超智慧社会5.0”，也是强调融合数据-信息-知识-智慧来驱动社会经济升级。

同时，实证数据也揭示出未来需要关注的问题：当前全球经济增速趋缓，如果不能充分发挥DIKWP要素的潜力，增长将面临瓶颈。国际货币基金组织（IMF）预测五年后的全球经济增速仅为约3.1%，将是几十年来的最低水平 (World Economic Outlook - All Issues)；世界银行 similarly 预计2025-2026年全球增长率徘徊在2.7%左右，显示出全球经济可能陷入低速增长的常态化 (Global Economic Prospects - World Bank)。要扭转这一局面，各国必须在生产方式上寻求突破——而DIKWP提供了线索：通过数字化和知识化来提高全要素生产率。实际上，一些高速增长的领域已经展现出DIKWP驱动的潜力：例如人工智能（AI）技术的发展让机器能够部分实现数据→知识的自动转化，大幅提升效率。统计显示2023年至2024年间，企业采用生成式AI的比例从33%跃升至71%，AI应用正在迅速普及 (The State of AI: Global survey | McKinsey)。PwC的研究估计，到2030年AI将为全球GDP带来高达约15.7万亿美元的贡献，其中中国GDP可能因此提高26%，北美提高14.5% (PwC's Global Artificial Intelligence Study: Sizing the prize)。可以预见，那些善于运用数据和知识并进行快速创新的产业，将成为未来增长的主力。不少企业已将AI视为核心战略，投入资源将其融入业务流程，这正是希望通过加强“数据→信息→知识”的转化来获取竞争优势。甚至出现了“数据即服务（DaaS）”等新商业模式，企业通过交易数据资产或将AI模型（知识产出）授权许可，直接将数据和知识转化为收益 (DIKWP产权经济与DeepSeek驱动下的数字新纪元预测分析 - 知乎专栏)。这些新趋势都印证了DIKWP网络模型在经济实践中的价值：能够有效解释和指导数字时代层出不穷的创新活动。

4. 未来5年全球经济预测

基于以上DIKWP能力交互的分析，我们对未来五年（约2025-2030年）的全球经济发展趋势做出如下预测：

• 产业结构进一步向数字和知识密集型转型：可以预期，全球产业结构将继续朝服务业、数字经济方向倾斜，传统工业和资源业在GDP中的占比相对下降。高增值的第三产业（金融、科技、教育、医疗等）将在各国经济中占据更大份额，因为这些行业最能利用DIKWP模型中的高层次要素（知识、智慧、意图）来创造价值。例如，预计到2030年数字经济相关行业的占比会显著提高，尤其在发达经济体和部分新兴经济体。制造业本身也将更加数字化、智能化，工业部门内部的知识含量提升，将出现“工业+AI”、“工业+大数据”等融合模式。从就业结构看，更多劳动力将流向高技术含量和高信息含量的部门，而纯体力劳动和简单重复性劳动的岗位可能减少。这意味着各国可能经历产业升级和就业再平衡：低技能劳动力需要通过培训转型为知识型人才，以适应新产业结构。

• 劳动力市场与技能需求演变：随着DIKWP要素的重要性上升，未来就业市场对数据分析、信息管理、知识创造和创新决策等能力的需求大增。人工智能和自动化将替代一部分人类在“数据→信息”层面的处理工作（例如基础的数据整理、简单信息查询分析），但同时也催生出更多在“知识→智慧→意图”层次上的职位需求，如数据科学家、AI训练师（教机器知识）、战略分析师、创新经理、首席数据官等新兴角色。正如有报道指出，以使命意图为导向的劳动者正在崭露头角，企业愈发重视员工的创造力和使命感 ([PDF] 情感计算白皮书 - Deloitte)。未来五年，我们将看到人才素质升级：更多国家把数字技能和高等教育作为政策重点，以培养具备DIKWP综合能力的人才。例如，代码编程、数据素养将像英语一样成为基础技能；终身学习和在职培训体系将加强，对知识更新和智慧决策的学习需求上升。总的来说，劳动力市场会向“两极”发展——一极是高技能、高意图导向的人才，另一极是从事照护、创意等机器难以替代工作的人员，中等技能的传统岗位将逐步减少。这种转变要求社会在教育和社保方面做好准备，缓冲技术变革带来的短期冲击，确保劳动力顺利流动到新岗位中。

• 技术创新与生产率驱动：未来经济增长更多依赖创新驱动而非要素投入驱动。各国将竞相投入研发，以期在新技术浪潮中占据优势。根据DIKWP模型，创新正是知识和智慧的产物，而数据和信息是创新的原料。未来五年我们预计人工智能、大数据、清洁能源技术、生物技术等领域会有重大突破，并迅速商业化推动经济增长。人工智能方面，大模型技术将进一步成熟并广泛应用于各行业，提高决策效率和自动化水平；物联网与5G结合产生的数据洪流将被实时分析利用，形成新的商业模式；清洁能源和气候科技领域，知识和科研的投入有望带来储能、新材料等革命性进展。生产率有望因这些技术而提高：例如AI辅助设计让研发周期缩短，工业AI让工厂良率和设备利用率提升，医疗AI让诊疗效率提高，等等。正如PwC预测的那样，人工智能有潜力在未来几年为主要经济体带来两位数的GDP提升 (PwC's Global Artificial Intelligence Study: Sizing the prize)。因此，尽管总体宏观增长预测值不高，但如果这些创新顺利落地，实际产出可能超出传统预测模型的预期——这属于DIKWP模型中智慧驱动增长的情形。同时要注意，不同国家创新能力差异可能加大“数字鸿沟”：创新领先的国家将获取更高增长，而落后者可能原地踏步，这对全球治理和合作提出了挑战。

• 高增长行业和新兴机遇：结合DIKWP能力分析，未来五年几个高增长行业值得关注。首先是信息技术和数字服务业，涵盖软件、云计算、大数据服务、人工智能解决方案等，将继续高速扩张——数据资源交易、AI即服务等新模式兴起（如前述DaaS）都是这一领域的体现。其次，新能源和环保科技领域有望成为新增长点，各国为实现碳中和投入巨资，这带动能源生产和利用方式的知识创新（如智能电网、氢能技术）。第三，医疗健康产业在后疫情时代保持强劲增长，不仅包括医药研发和医疗服务，也延伸出数字医疗、远程医疗、生物技术等子领域，高端医疗设备和个性化医疗背后都需要强大的数据和知识支撑。第四，教育培训与文化创意产业，因为社会需要不断提升人力资本以适应技术变迁，教育培训市场将扩大；而人们在满足基本生活后对文化娱乐的需求增长，这些产业的创新也越来越数据驱动（例如流媒体通过大数据了解观众偏好进行内容创作）。最后，金融科技和产业数字化解决方案也将高速发展——传统行业（农业、物流、建筑等）的数字化改造催生巨大的市场机会，从业企业如果掌握行业知识并提供数字化方案，将获得高速成长。总的看，高增长机会往往出现在那些能够将DIKWP各要素融合创新的领域：即有数据资源、能提炼信息、掌握专业知识、运用智慧做出创新决策并以明确目的引领方向的产业。

• **宏观经济格局与区域发展：**未来几年全球经济格局可能呈现新的态势。发达经济体若成功抓住新一轮技术革命，将保持温和增长并在高附加值领域领先；美国凭借强大的创新生态和数据优势，依然在数字经济和AI领域领跑 (Digital Growth Spurt | Alger On The Money)；欧盟若加速数字单一市场和科研投入，有望弥补在平台经济上的不足。中国等大型新兴经济体通过数字基础设施和巨大市场，将继续在电商、金融科技、智能制造等方面实现突破，有潜力引领部分领域创新。其他新兴国家若能加强教育和数字连通性，可能出现“后发跃迁”的案例——利用全球知识溢出实现跨越式发展。但也有国家面临由于缺乏技术和知识积累而被边缘化的风险。地缘经济方面，围绕科技和数据的竞争可能加剧，各国都希望掌握关键DIKWP资源（如芯片之于数据处理，科研之于知识创造）。这将推动更多本地化的供应链布局和国际合作研发计划。总之，意图驱动的发展战略将在国家层面体现：那些制定清晰数字化和教育发展意图并落实到政策的国家，将更好地整合数据、知识资源，因而增长前景相对看好；反之，缺乏战略意图或社会共识的，将在新经济转型中举步维艰。

5. 政策与企业战略建议

基于DIKWP能力优化的视角，我们可以提出若干政策和企业战略建议，以帮助各国政府和企业顺应未来经济趋势，实现长期可持续发展：

（a）宏观政策建议：

• **建设数据基础设施与开放数据：**政府应将“数据”视为关键生产要素，投入建设国家数据基础设施，包括高速通信网络、数据中心和云服务平台等 (专家解读之一| 建设国家数据基础设施，筑牢数字经济发展基石)。同时，通过立法和政策鼓励数据开放共享，在确保隐私安全前提下推动公共数据资源向社会释放，促进数据价值充分挖掘。完善数据产权和交易制度，让企业和个人愿意提供和交易数据资产，从而激活“数据→信息”模块在全社会的运转。

• 提升全民数字素养与教育：在人力资本方面，政策应着眼于知识与智慧层次的提升。加大教育投入，更新教育课程以涵盖编程、数据分析、数字素养等技能，使劳动力具备基本的数据处理和信息应用能力。此外，支持继续教育和职业培训项目，帮助现有劳动力适应产业数字化转型的要求。只有全民知识水平提高，整个经济体系的DIKWP转化效率才能提升，这是一项长期但必要的布局。

• 支持科研创新与知识扩散：政府应积极资助基础研究和应用研发，特别是在人工智能、新材料、生物医药、清洁能源等战略领域投入研发资金。建立产学研合作平台，促进知识在学界与产业界之间流动（加强“信息→知识”的双向互动）。还可设立国家级知识库或智库，沉淀各领域专业知识并向社会开放接口，帮助中小企业和公众便捷获取专业信息。通过税收优惠、知识产权保护等措施激励企业创新，并确保知识产权收益促进进一步研发投入，形成知识创新的良性循环。

• **营造智慧决策的治理环境：**政策制定本身也应善用DIKWP模型，提高政府治理智慧。决策过程要以数据和事实为依据（数据驱动决策），利用信息系统增强政府部门协同。引入专家咨询和AI决策支持工具，提升公共政策制定的科学性和前瞻性（让“智慧”融入政策意图）。同时，政府需要明确长远发展意图，例如数字经济战略、碳中和目标等，作为国家智慧施策的指南。明确的国家意图有助于凝聚各界资源沿着共同方向努力，从而放大DIKWP要素在整体经济中的正向作用。

• 健全数字经济法规与包容性政策：随着数据和知识成为经济核心，相关法规体系需及时更新。例如，出台数据隐私保护、网络安全、AI伦理等法规以降低新技术的负面风险，增强社会对数字化的信任。通过竞争政策防止数字平台垄断，保障信息和知识的开放流通。完善社保和劳动法规以适应灵活就业、新职业形态，确保数字转型过程中的社会公平正义。政府还应关注数字鸿沟问题，对欠发达地区和弱势群体提供支持，防止因知识获取不均而加剧不平等，实现包容性的数字经济增长。

（b）企业战略优化建议：

• 构建DIKWP能力型组织：企业应对内部管理架构进行调整，围绕数据、信息、知识、智慧、意图五个方面建立相应职能或文化。例如设立首席数据官(CDO)、首席信息官(CIO)、首席知识官(CKO)、**首席智慧官(CWO)和首席意图官(CPO)**等角色 (科学网—从首席数据官、首席信息官到首席知识官、首席智慧官与 ...)，明确各层次能力的责任人，形成从数据管理到战略意图贯穿的治理体系。这些首席官协同合作，可以确保企业在每个DIKWP层面都有专门策略：数据层面注重数据资产积累和质量管理，信息层面注重信息系统和情报分析，知识层面注重知识管理和创新研发，智慧层面注重高层决策支持和企业文化，意图层面则把握公司使命愿景与长远战略。通过这种组织设计，企业内部的DIKWP能力将更加健全，适应快速变化的环境。

• **实施数据驱动和AI赋能：**在战术层面，企业应尽快实现业务流程的数据化，将运营过程中产生的各种数据汇集起来加以利用。“数据→信息”模块是很多企业数字化转型的起点：部署商业智能(BI)系统、物联网传感、用户行为分析等工具，将分散的数据转化为可视化的信息洞察。进一步地，引入人工智能和机器学习，帮助企业将信息上升为知识（例如根据销售数据总结市场规律，根据生产数据提炼工艺优化知识）。AI还可辅助决策，提高“知识→智慧”层的效率，比如决策支持系统给管理层提供多方案比较，以更智慧地选择行动方案。总之，拥抱数据和AI技术有助于企业全面提升DIKWP转换能力，实现更科学高效的运营。

• 加强知识管理与创新机制：知识和智慧层面的能力对企业长远发展至关重要。企业应建立内部知识库和专家网络，避免知识孤岛；鼓励员工将经验教训沉淀为文档和模型，促进“信息→知识”的持续积累。营造创新文化，允许试错和创意涌现，将员工的智慧用于产品和流程改进。可以采用开放式创新，通过产学研合作、行业联盟来获取外部最新知识，融合成企业自身的新能力。在战略制定中，引入情景规划等方法，提高决策智慧的前瞻性和弹性。同时，要确保企业的意图（Purpose）明确且具有感召力——一家有清晰使命愿景的企业，更能激发员工在DIKWP各层面的主动性，将个人智慧对准共同目标。这符合趋势所示：以使命驱动的员工更能推动企业变革创新 ([PDF] 情感计算白皮书 - Deloitte)。

• **前瞻布局高增长领域：**企业在制定业务布局时，应紧扣前述未来高增长产业方向，结合自身优势切入新的价值链。例如制造企业可以向智能制造转型，提供工业数据分析服务；传统能源公司可投资可再生能源及其数据优化系统；金融机构应积极开发金融科技产品满足数字时代客户；教育机构拥抱在线和自适应学习技术。这些举措要求企业具备学习新知识的能力以及整合多学科智慧的能力。企业战略应当具有一定的弹性和多元化，以便在不确定性较高的环境下通过调整意图来转移资源。正如投资格言所言，“不要把鸡蛋放在一个篮子里”，在DIKWP框架下也类似：企业应培养多方面的核心能力模块组合，使自己无论在数据潮流、技术变革还是市场偏好发生变化时，都能迅速 reconfigure 内部资源，在新的价值链中找到定位。

• **注重客户价值与目的导向：**在追求技术和数据的同时，企业不能忽视DIKWP模型中“目的/意图”的价值。未来的消费者和合作伙伴更加注重企业的社会责任、环保意识和总体使命。企业若能将自身商业模式与更大的社会目的相结合（例如可持续发展目标），不仅有助于品牌形象，更能吸引“意图导向”的人才和投资。实践证明，以使命感为导向的企业更有韧性和凝聚力 ([PDF] 情感计算白皮书 - Deloitte)。因此，企业战略需将盈利目标与社会价值目标协调，把长远意图融入日常决策。这一方面体现为ESG（环境、社会、治理）理念的落实，另一方面体现为以用户价值为中心，真正用智慧满足客户深层次需求、解决社会痛点。这样的企业将在未来获得更持久的竞争优势。

**结论：**通过DIKWP模型的视角，我们将个人、组织、国家的社会经济活动统一在一个由数据、信息、知识、智慧、意图交织的网络中加以考察。分析表明，经济发展的内在驱动力正逐步从传统要素转向对DIKWP要素的高效利用：数据成为新生产资料，信息流通和知识创新决定生产率高低，智慧决策和目的导向确保发展方向和质量。在未来五年，全球经济能否摆脱低增速取决于我们对这些要素交互的把握程度——拥抱数字化和知识经济就意味着抓住了新一轮增长契机。通过恰当的政策引导和企业战略调整，充分释放DIKWP模型所描述的各项能力，我们有望促进产业升级和创新扩散，培育出新的增长点和就业机会。同时也需关注公平与可持续，在享受技术与知识红利的同时，以明确的意图引领，使全球经济朝着包容普惠和共同繁荣的方向前进。DIKWP模型为我们提供了理解复杂经济系统的洞见，运用这一模型指导决策，将有助于迎接未来经济发展的机遇与挑战。

参考文献：

1. 段玉聪. DIKWP模型视角下的数字经济分析. 科学网博客 (2023) (科学网-传统经济vs.数字经济：DIKWP模型视角下的分析-段玉聪的博文) (DIKWP产权经济与DeepSeek驱动下的数字新纪元预测分析 - 知乎专栏).

2. Duan, Y. DIKWP模型与人工智能. ResearchGate论文 (2022) (基于DIKWP*DIKWP 重叠的人工意识数学模型及DeepSeek 定制优化 ...) (科学网-基于DIKWP*DIKWP 转换模块的DeepSeek 定制优化策略).

3. 欧洲复兴开发银行 (EBRD). 知识经济指数定义 (2020) (EBRD Knowledge Economy Index).

4. WIPO报告. 无形资产投资增长 (2021) (New WIPO Data Show Intangible Asset Investment Growing Fast ...) (Investing in the Intangible Economy - Sparkline Capital).

5. Alger基金. 数字经济与美国经济增长 (2023) (Digital Growth Spurt | Alger On The Money) (Digital Growth Spurt | Alger On The Money).

6. OECD. 数字经济展望 (2024) (Growth of digital economy outperforms overall growth across OECD).

7. IMF. 世界经济展望 (2025) (World Economic Outlook - All Issues); 世界银行. 全球经济展望 (2024) (Global Economic Prospects - World Bank).

8. McKinsey报告. 生成式AI的采用 (2024) (The State of AI: Global survey | McKinsey).

9. PwC分析. AI对2030年GDP的影响 (2018) (PwC's Global Artificial Intelligence Study: Sizing the prize).

10. Vogels, W. (Amazon CTO). 2025及未来科技趋势 ([PDF] 情感计算白皮书 - Deloitte).