第九章 未来展望：掼蛋思维与数字经济的下一个十年

数字经济的下一个十年，将不再是“ 数据量的比拼 ”，而是“协同效率、应变速度、跨域适配 ”的较量—— AI 会从“工具 ”变成“ 协作伙伴 ”，元宇宙会从“ 概念 ”变成“ 商业主场 ”，全球产业链会从“单向输出 ”变成“ 多元协同 ”。而这些变化，恰好与掼蛋思维的核心逻辑高度契合：对家配合、动态应变、适应对手。

本章将先拆解数字经济下一个十年的三大核心趋势，再对应给出掼蛋思维的适配升级方向——让抽象的未来趋势，转化为可落地的“思维行动指南 ”，帮助个人与企业在十年后依然保持竞争力。

9.1 数字经济的新趋势： AI 主导、虚实融合、全球协同

过去十年，数字经济的关键词是“ 在线化、数据化 ”；未来十 年，关键词将是“ 智能化、虚实化、全球化 2.0 ”。AI 会重构决策流程，元宇宙会开辟新商业空间，全球产业链会进入“ 协同深化 ”阶段——这三大趋势不是孤立的，而是相互交织，共同定义数字经济的新形态。

趋势 1：AI 成为“新对家”——人机协作将替代纯人工决策

过去， AI 是“ 辅助工具 ”——人输入指令，AI 执行任务（比如用 AI 做数据统计）；未来十年， AI 会成为“新对家 ”——像掼蛋里的搭档一样，与人类分工协作： AI 负责“数据筛选、趋势预测 ”等重复性、高计算量的工作， 人类负责“ 策略判断、风险决策 ”等需要创造力、同理心的工作。这种“ 人机对家 ”模式， 会彻底重构企业的决策流程，让效率提升不再依赖“人力堆砌 ”，而是“协作精度 ”。

核心表现 1 ：AI 从“数据处理”升级为“需求预判”，主动给人类“喂牌”

过去， AI 处理数据需要人类先定义“ 要什么 ”（比如 “ 帮我统计上周的用户增长数据 ”）；未来，AI 会主动分析“ 用户需要什么 ”，像掼蛋对家一样提前“ 喂资源 ”。比如电商行业， AI 会通过用户的浏览轨迹、历史购买、社交言论， 预判“ 用户接下来可能需要的商品 ”，并把这些 “需求信号 ”同步给人类运营——人类不需要再从海量数据里找需求，只需基于 AI 的“ 喂牌 ”做策略落地。

某跨境电商平台的 AI“需求预判系统 ”已显现这种能力：

● AI 通过分析发现，某类“户外露营装备 ”的用户中，70% 在购买帐篷后，会在 15 天内搜索“露营灯 ”；同时，社交媒体上“冬季露营 ”的话题热度每周增长 30%—— AI 主动将这两个信号同步给运营团队，标注“ 建议提前备货冬季款露营灯，搭配帐篷做组合销售 ”；

● 运营团队基于这个“喂牌 ”，仅用 5 天就上线了“ 帐篷 + 冬季露营灯 ”的组合套餐，上线后首周销量达 1.2 万套，远超预期的5000 套；

● 更关键的是， AI 会持续跟踪效果：发现“北方用户更爱选续航 10 小时的露营灯， 南方用户偏好 5 小时的便携款 ”，又主动给运营“ 喂 ” 了“ 区域差异化备货 ” 的建议，让后续库存周转率提升 40%。

这种“ 主动喂牌 ”的 AI，本质是人类的 “ 预判型对家 ”——它比人类更擅长从数据中找规律，但不会替代人类做最终决策；人类则聚焦“如何把 AI 的预判转化为商业动作 ”，两者协同效率远超纯人工。

核心表现 2 ：人机分工明确，像掼蛋“对家各司其职”

掼蛋中，对家会根据彼此的优势分工：有人擅长“记牌算牌 ”，有人擅长“ 出牌节奏 ”；未来的人机协作，也会有清晰的分工边界——AI 做“擅长的事 ”，人类做“AI 做不了的事”，两者不重叠、不越界。

这种分工在企业决策中已开始落地，典型的 “ 人机分工表 ”如下：

任务类型：AI 职责（对家的“记牌算牌 ”）、人类职责（对家的“ 策略决策 ”）。用户分析：整合用户行为、消费、反馈数据，输出“ 用户分层报告 ”（如 “25-30 岁宝妈更关注性价比”），判断“如何针对该用户层设计沟通话术”“是否需要开发专属产品 ”。

市场预测：分析行业数据、竞品动作、政策变化，预测 “某品类未来 3 个月的销量趋势 ”（如 “ 空调销量将增长 20% ”）。决定“备货量多少”“是否需要提前降价促销”“应对竞品的风险预案 ”。

风险识别：实时监控供应链数据，识别 “ 异常信号 ”（如 “ 某原材料价格突然上涨 15% ”）。判断“是否需要更换供应商”“是否要调整产品定价”“如何和客户沟通成本变化 ”。

某家电企业的“人机决策流程 ”很有代表性：

● AI 的工作：每周分析“原材料价格、区域销量、竞品库存 ”，输出“ 下周空调销量预测(±5% 误差）” 和“ 风险点（如 ‘ 铜价上涨可能导致成本增加 3%’）”;

● 人类的工作：高管团队基于 AI 的预测，讨论“是否要在销量增长区域加开临时仓库”“是否通过‘ 以旧换新 ’活动消化成本压力 ”，最终拍板决策；

● 效率对比：引入 AI 前，团队需要 3 天整理数据、 2 天开会讨论，决策周期 5 天；现在 AI 当天出报告，会议 1 天结束，决策周期缩短 80%，且销量预测准确率从 70% 提升到 95%。

核心表现 3 ：人机信任成为“协作基础”，像掼蛋“对家互信”一样关键

掼蛋中，对家不信任会导致“ 该喂牌不喂，该挡牌不挡 ”；未来的人机协作，“信任 ”同样是核心——人类需要相信 AI 的预判不是“乱出牌 ”，AI 需要通过“ 可解释性 ”让人类理解“ 为什么这么判断 ”，而不是黑箱输出。

过去， AI 的“ 黑箱问题 ”让很多企业不敢用（比如 AI 说“ 这个用户会流失 ”，但说不出原因）；未来十年，“可解释 AI ”会成为主流—— AI 不仅输出结果，还会同步“ 判断依据 ”，就像对家告诉你“ 我觉得对手有炸，因为他刚才没跟这张大牌 ”。

某银行的“AI 信贷审批系统”就是典型：

● 过去， AI 拒绝某小微企业的贷款申请，只给“风险过高 ”的结果，客户经理无法向客户解释，也不敢质疑 AI；● 现在， AI 会详细说明“拒绝原因 ”：“该企业近 3 个月现金流波动超过 50% （行业平均 20%），且主要客户集中在 1 家（占比70%，风险集中）”, 同时给出“改进建议 ”：“若客户能新增 2 家稳定客户，现金流波动降至 30% 以下，可重新申请 ”；

● 结果：客户经理能清晰地和客户沟通，客户按建议调整后重新申请，通过率达 80%；银行的信贷审批效率提升 60%，坏账率下降 15%——人机互信让协作形成闭环。

未来十年，AI 不会替代人类，而是成为“最靠谱的对家 ”——它没有人类的疲劳、偏见，却需要人类的创造力、同理心补位；人类没有 AI 的计算力、预判力，却能给 AI 明确的方向。这种“人机对家 ”模式，会成为数字经济的核心生产力。

趋势 2：元宇宙“新战场”——虚拟场景中的商业规则需要“新策略”

过去， 数字经济的场景是“ 二维线上 ”（APP、网页）； 未来十年，会升级为 “ 三维虚拟 ”（元宇宙）——用户不再是“ 浏览内容 ”，而是“ 进入场景 ”：在虚拟商店试穿衣服、在虚拟会议室开会、在虚拟景区旅游。这种“ 虚实融合 ” 的场景， 会诞生全新的商业模式，但也需要全新的商业规则——比如用户交互方式、消费决策逻辑、价值变现路径，都与现实完全不同，企业需要用“新策略 ”抢占这个“新战场 ”。

核心表现 1 ：虚拟商业场景爆发，从“流量争夺”转向“体验争夺”

过去，线上商业的核心是“抢流量 ”（比如 APP 的下载量、网页的点击量）；未来，元宇宙商业的核心是“ 抢体验 ”——用户愿意为“沉浸式、个性化的虚拟体验 ”付费，比如在虚拟商店里“ 试穿数字服装 ”，并分享到社交平台；在虚拟咖啡馆和朋友 “ 面对面 ”聊天，购买虚拟咖啡送线下兑换券。

这种虚拟商业场景已开始落地，典型场景有三类：

1. 虚拟零售：品牌在元宇宙开设“3D 门店”，用户用虚拟 av- atar （化身）进入，可试穿、试用、定制商品。比如运动品牌耐克在元宇宙平台 Roblox 开设“Nikeland ”，用户可以用虚拟化身试穿最新款运动鞋，参加虚拟篮球比赛，比赛获胜可获得“ 数字运动鞋 ”（可在 Roblox 内使用，也可关联线下购买折扣）；上线半年， Nikeland 的月活跃用户达 2000 万，带动线下新款运动鞋销量增长35%。

2. 虚拟服务： 将现实中的服务场景搬到元宇宙， 提升体验效率。比如某航空公司在元宇宙推出“虚拟值机大厅 ”，用户用 av- atar 办理值机、选座，还能提前“ 预览 ”机舱座位布局、行李存放位置；甚至可以和同航班的乘客在虚拟休息室聊天，提前认识旅伴。这种服务让用户的 “值机时间 ”从 10 分钟缩短到 3 分钟，用户满意度提升 60%。

3. 数字藏品（NFT）：虚拟场景中的“稀缺性商品 ”，成为新的价值载体。比如某艺术平台推出“ 元宇宙画展 ”，用户购买数字画作（NFT）后，可在自己的虚拟空间（如元宇宙住宅）展示，也可转售给其他用户；更关键的是，部分数字画作关联“ 线下权益 ”——比如购买某画家的数字画，可获得线下画展的 VIP 门票。这种“虚实结合 ” 的数字藏品，让该平台的用户复购率达 45%，远超传统艺术平台的 15%。

这些场景的共同点是：虚拟体验不是“ 替代现实 ”，而是“ 增强现实 ”——用户在虚拟场景中的互动，最终会反哺现实消费；企业争夺的不是“虚拟流量 ”，而是“用户的体验粘性 ”。

核心表现 2 ：虚实融合的“价值闭环”形成，虚拟资产与现实资产互通

过去，虚拟商品是“ 孤立的 ”（比如游戏里的皮肤，只能在游戏内用）；未来十年，元宇宙会形成“ 虚实价值闭环 ”——虚拟资产（如数字服装、数字房产） 可以“映射 ”到现实， 现实资产（如线下门店、实物商品）也可以 “ 数字化 ”到虚拟场景，两者互通有无。

这种闭环的核心是“权益互通 ”，典型案例有：

● 虚拟资产 → 现实权益：某奢侈品品牌推出 “ 元宇宙高定礼服 ”（数字藏品），用户购买后，不仅可以在元宇宙的社交场合穿，还能获得“ 线下高定礼服的定制折扣”“品牌线下活动的入场资格 ”；有用户为了获得线下定制资格，花 10 万元购买虚拟礼服，成为品牌的高端客户。

● 现实资产 → 虚拟权益：某连锁酒店推出 “ 线下住店送虚拟房 ”活动——用户在现实中住 1 晚酒店，可获得“元宇宙虚拟酒店的 1 晚体验权 ”，在虚拟酒店里，用户可以邀请朋友举办虚拟派对，还能解锁“ 虚拟管家服务 ”（如帮用户布置虚拟房间）；这种活动让酒店的复购率提升 25%，年轻用户占比从 30% 提升到 55%。

● 虚实资产联动：某汽车品牌在元宇宙推出“虚拟试驾 ”——用户用 avatar 试驾虚拟汽车，可自定义车身颜色、内饰风格，试驾后若在线下下单，虚拟试驾时的“自定义配置 ”可直接同步到实车，无需再到 4S 店反复沟通；这种联动让用户的 “ 购车决策时间 ”从 3 个月缩短到 1 个月，线下 4S 店的到店转化率提升 40%。

这种“ 虚实互通 ”的价值闭环，会彻底改变“ 消费逻辑 ”——用户不再是“买商品 ”，而是“ 买一套虚实结合的体验 ”；企业也不再是“卖实物 ”，而是“运营用户的全场景权益 ”。

核心表现 3：规则重构带来“新挑战”，传统经验不再适用

元宇宙的商业规则与现实差异巨大，传统的运营经验很可能“ 失效 ”——比如现实中“线下门店选址要靠人流量 ”，但元宇宙中“ 虚拟门店的‘ 位置 ’是靠用户的社交传播 ”；现实中 “ 商品定价靠成本加成 ”，但元宇宙中 “数字藏品的定价靠稀缺性和用户共识 ”。这些差异，让企业面临 “ 规则重构 ”的挑战，需要重新学习“如何在虚拟场景中运营 ”。

某快消品牌在元宇宙的“踩坑经历 ”很有代表性：

● 初期策略：照搬线下经验，在元宇宙的“热门区域 ”（类似现实中的市中心）租了虚拟门店，卖和线下一样的零食，定价也相同；

● 问题暴露：虚拟门店开业 1 个月，月活用户仅 5000 人， 销量不足 1000 单——原因是：元宇宙用户更爱“个性化、社交化的体验 ”，而品牌的虚拟门店只是“ 线下货架的 3D 版 ”，没有互动；且数字零食“无法像实物一样吃 ”，用户觉得“买了没用 ”；

● 调整后策略：放弃“热门区域 ”，选择在元宇宙的 “ 社交广场 ”附近开店，推出 “ 虚拟零食 DIY ”——用户可以自定义零食的口味、包装， DIY 完成后可生成“数字零食图片 ”分享到社交平台，分享后可获得“ 线下零食的兑换券 ”；同时，推出 “ 虚拟零食派对 ”，用户购买数字零食后可邀请朋友参加派对，派对中获胜者可获得“ 限量数字藏品 ”；

● 调整后成果：虚拟门店月活用户提升到 5 万人，带动线下零食兑换率达 30%，年轻用户的品牌认知度提升 20%。

这个案例说明：元宇宙不是“ 现实的复制 ”，而是“ 全新的场景 ”——企业不能用传统的“流量思维”“产品思维 ”，必须用 “体验思维”“社交思维 ”重新设计策略。未来十年，谁能先掌握元宇宙的商业规则，谁就能抢占“新战场 ”的先机。

趋势 3：全球产业链“新协作”——跨国企业需要“跨文化协同”

过去十年，全球产业链的关键词是“ 低成本代工 ”（比如中国做制造，欧美做设计）；未来十年，会升级为 “ 高价值协同 ”——产业链不再是“单向的分工 ”，而是“ 多元的协作 ”：不同国家的企业共享技术、数据、用户资源，共同开发产品、服务全球市场。但这种协同面临“ 跨文化 ” 的挑战——不同地区的政策、用户偏好、商业习惯差异巨大， 企业需要“ 跨文化协同 ”能力， 才能让全球产业链“ 高效运转 ”。

核心表现 1 ：产业链从“区域集中”转向“分布式协同”，数据成为“协同纽带”

过去，产业链的核心是“ 区域集中 ”（比如电子产业集中在珠三角，汽车产业集中在长三角），靠“ 物流运输 ”连接；未来十年，会转向 “ 分布式协同 ”——零部件生产在东南亚、研发在欧洲、市场在北美， 靠“实时数据 ”连接： 比如东南亚的工厂实时同步生产进度给欧洲的研发团队，欧洲团队根据数据调整设计；北美市场的用户反馈实时同步给中国的运营团队，中国团队调整营销策略。

某汽车企业的“全球分布式协同 ”模式已很成熟：

● 研发端：欧洲团队负责自动驾驶技术研发，中国团队负责车机系统（适配中文和本土化 APP），美国团队负责用户体验设计（适配北美用户的驾驶习惯）；三方通过“云端协同平台 ”实时共享数据——欧洲团队的自动驾驶算法更新后，中国团队可立即在车机系统中做适配测试，美国团队可同步收集用户对新算法的反馈；

● 生产端：东南亚工厂生产车身零部件，墨西哥工厂生产发动机，中国工厂做总装；各工厂通过“物联网平台 ”实时同步库存和生产进度——比如东南亚工厂的车身延迟 1 天交付，墨西哥工厂可调整发动机的生产节奏，避免库存积压；中国总装厂也可提前调配其他工厂的零部件，确保总装不中断；

● 市场端：北美市场的用户反馈“车机系统的语音助手不支持西班牙语 ”，美国团队将反馈同步给中国团队，中国团队 1 周内完成西班牙语适配，同步到全球所有车型；这种协同让车型的 “ 全球适配周期 ”从 6 个月缩短到2 个月，用户满意度提升 30%。

这种“分布式协同 ”的核心是“数据打通 ”——不再靠“邮件、会议 ”传递信息，而是靠“ 实时数据平台 ”让全球团队“ 同步看见、同步决策 ”；而数据打通的前提，是“ 跨文化的规则共识 ” （比如数据标准、沟通话术）。

核心表现 2：“本土化”与“全球化”平衡，跨文化适配成为“协同关键”

未来的全球协同，不是“ 用一套标准做全球市场 ”，而是“ 全球化的技术 + 本土化的运营 ”——比如某社交 APP 的核心技术（算法、安全）是全球统一的，但在不同地区的功能、内容是本土化的：在中东地区加入“隐私保护模式 ”（符合当地文化对隐私的重视），在拉美地区加入“ 群体聊天 ”功能（符合当地用户的社交习惯）。这种 “ 全球技术 + 本土运营 ”的平衡，需要企业具备“跨文化适配 ”能力。

某社交电商平台的“跨文化适配 ”策略很有代表性：

● 技术层面（全球化）：核心的“推荐算法”“支付系统 ”全球统一——算法能根据不同地区的用户行为，自动调整推荐逻辑；支付系统支持全球 200+ 种货币和支付方式（如东南亚的 GrabPay 、欧美的 PayPal）；

● 运营层面（本土化）：

● 东南亚市场：用户更爱“直播带货 + 社交拼团 ”，平台就招募当地网红做直播，推出 “ 3 人拼团享 8 折”的活动；同时，针对东南亚“ 物流慢 ”的问题， 在当地建立“前置仓 ”，确保商品 3 天内送达；

● 欧洲市场：用户更关注“环保和品牌 ”，平台就推出 “ 环保商品专区 ”，要求商家标注“ 碳足迹 ”（商品从生产到配送的碳排放）；同时，引入欧洲本土的小众品牌，满足用户对“个性化 ”的需求；

● 中东市场：用户更注重“隐私和售后 ”，平台就推出 “ 匿名收货 ”功能（快递单不显示用户姓名和地址），提供“7 天无理由退货 + 免费上门取件”服务；

● 成果：平台在全球 15 个地区的用户增长率均超 50%，其中东南亚市场的 GMV1 年突破 10 亿美元，欧洲市场的用户留存率达60%。

这种“ 跨文化适配 ”不是“ 妥协 ”，而是“ 共赢 ”——全球化的技术确保效率，本土化的运营确保用户接受；企业需要像“了解不同对手的出牌风格 ”一样，了解不同地区的文化差异，才能让全球协同“落地生根 ”。

核心表现 3：“区域化协同”成为补充，应对全球不确定性

未来十年，全球产业链会面临 “地缘政治、自然灾害 ”等不确定性（比如某地区突然加征关税、某港口因地震停运），“区域化协同 ”会成为“ 全球化协同 ” 的补充——比如企业在“ 亚太区、欧洲区、美洲区 ”分别建立“ 小产业链闭环 ”，当某一区域的全球协同中断时，区域内的产业链能快速补位，避免业务停摆。

某电子企业的“ 区域化 + 全球化 ”双协同模式，有效应对了不确定性：

● 全球化协同：核心芯片从美国采购，显示屏从韩国采购，组装在中国完成，销往全球；

● 区域化补位：在欧洲建立“区域供应链 ”——芯片从欧洲本土的供应商采购（性能稍低，但能满足基础需求），显示屏从土耳其采购，组装在波兰完成；当美国芯片出口受限、中国组装厂因疫情停工时，欧洲区域供应链能快速承接欧洲市场的订单，确保欧洲用户的交付不中断；

● 类似地，在东南亚建立“区域供应链 ”，应对亚太区的不确定性；

● 成果： 2023 年某季度，美国芯片出口受限，该企业通过欧洲区域供应链，欧洲市场的交付率仍保持 95%，仅比正常情况下降5%，远好于同行的 70% 交付率。

这种“ 双协同 ”模式，让企业在“全球化效率 ”和“ 区域化安全 ”之间找到平衡——既不放弃全球产业链的成本优势，也不忽视区域化的风险抵御能力。未来十年，“全球协同为主，区域协同补位 ”会成为跨国企业的标配。

作者简介：

陆天然， 法学硕士，江苏南通人，东华大学数字资产研究院院长、中国自贸区数字经济研究院执行院长、促进民营经济高质量发展法治智库专家、世界掼蛋（牌）联合会副主席、东方掼蛋思维研究院院长。

孙 克， 1981 年出生于江苏淮安漕运镇，中国掼蛋发明人孙兆成之侄，工学硕士，高级工程师，自幼浸润掼蛋文化，专注掼蛋技艺传承和推广，东方掼蛋思维研究院副院长，世界掼蛋（牌）联合会执行秘书长等。

王军善， 掼蛋发源地江苏淮安人，毕业于中国人民大学。他深耕发展改革领域二十余载，曾任职国家发展和改革委员会政策研究室，后以中央第十巡回督导组成员身份，赴重庆、四川、西藏三地参与督导工作。现任中国发展改革报社编委、《中国战略新兴产业》杂志副总编辑。