《上财商学评论》第三辑 ｜ 预想图：走向“现实”的虚拟人
编者按:
近一阶段，Chat GPT（GPT全称：Generative Pre-Trained Transformer，生成式预训练变换模型）引发全球关注，这也使它在2022 年11 月推出仅仅两个月，就达到月活过亿。ChatGPT的推出标志着人工智能进入加速发展阶段，那么，未来人工智能将发展到何种地步？将会对人类造成哪些影响？人工智能与元宇宙会产生怎样的耦合？
在去年出版的《上财商学评论》第三辑“预想图”栏目中，大数据系列架构专家、入微智能创始人CEO洪倍，从市场需求和产业化的角度为读者讲述元宇宙虚拟人未来的发展。以下是文章内容。
“虚拟人”说新也不新，从2021年开始，这个词就持续在科技媒体、互联网和游戏行业发酵，甚至有著名券商和投行机构喊话：“这是未来十年的又一个赚千万亿的机会”“是经济发展的重要拐点”……
目前，虽然很多方面尚不成熟，但丝毫不影响元宇宙的热度。对于资本市场而言，创新买的就是预期。虚拟数字人因元宇宙概念的加持，为市场所瞩目。一些虚拟数字人纷纷“逐梦演艺圈”，其中不乏真正坐拥巨大流量，称得上“偶像”的IP，所获得的商业效益亦十分可观。有行业报告显示，2020年中国虚拟数字人行业市场规模约2 000亿元，未来随着市场接受度进一步拓宽，2030年中国虚拟数字人市场规模将达2 700亿元。虚拟数字人很可能是人类迈向虚拟世界元宇宙的一个切入点。
作为一项瞩目的商业创新，元宇宙虚拟人的发展方兴未艾，各种关于虚拟人的科普文章层出不穷，皆在试图帮助大众了解元宇宙及虚拟人概念。本文从市场需求和产业化的角度为读者讲述元宇宙虚拟人。
在江苏卫视2022年跨年演唱会上，邓丽君的虚拟人与歌手周深同台演绎数首经典歌曲让无数观众眼前一亮，这让人不禁思索元宇宙、虚拟人及现有的智能机器人已开始入局人类社会。畅想若干年后的场景：气象台播音员、电话接线员、翻译、聊天伴侣等，都是虚拟人从事的工作；想约朋友聊天，即使躺在床上，也可以用事先虚拟化的自己与对方的虚拟人约在元宇宙的一个咖啡屋，两个虚拟人相对而坐侃侃而谈；日常上网可以由自己的虚拟人协助，既可以到知乎上回答问题，也可以爬虚拟长城拍摄一段虚拟视频发抖音和快手，还可以去拿外卖；在网络中看到喜欢的虚拟人，可以在得到该虚拟人的授权后下载，通过3D打印或智能制造，第二天就能收到。
这些意味着什么？真的会实现这样的世界吗？这样的世界真如我们设想得如此美妙吗？
虚拟人是不是伪需求
通向元宇宙“大世界”的“小切口”是“虚拟人”，虽然研发艰难、投入巨大，但随着元宇宙概念的爆发，虚拟人正被赋予更多的希望。现在的情形，是科技大企业一边争相投资建立虚拟世界，一边往上“抹糖衣”，虚拟世界还没建好，“糖衣”却已吸引了一大波狂蜂浪蝶往上撞。
来自元宇宙的虚拟偶像天团、出道即巅峰的虚拟美妆达人——柳夜熙，在社交媒体账号的成名作是一个时长128秒的视频。视频中，化着古风妆的虚拟人柳夜熙，游刃如丝地挥动着手中的魔力画笔，轻轻地在一个现实世界小男孩的眼眶描了两笔，随即一个由妖魔主宰的虚拟世界在眼前展开，柳夜熙立刻上演一出“捉妖记”，所有恐怖瞬时退散，似乎她握有虚拟世界与现实世界互通的密钥……这个有着精美特效、充满赛博朋克色彩的出道之作，使其“吸粉”近500万。在巨大的市场规模与商业价值背后，虚拟人的成名之路是否有迹可循？虚拟人的未来究竟是“科技泡沫”还是“钱途无限”？
从定义来讲，虚拟人应称为AI虚拟数字人，是人工智能驱动的数字化拟人形象，它不是真人、没有肉身，本质是各种人工智能的一种展示和交互形式。由此可见，虚拟只是表面需求，智能化和数字化的交互才是其真正内涵；人形只是一种交互展示形式，让拟人形象解决使用者的实际需求和问题才是核心。
人们似乎更喜欢虚拟人的称法，这导致了一种与“自然人”相对立的理解，让大多数人会倾向性地认为虚拟人的主要作用是对自然人的替代。于是，虚拟主播、虚拟偶像、虚拟导购、虚拟客服等，凡是一切可以被虚拟化的真人都被尝试，而真正能满足用户需求、产生商业价值的案例少之又少，大多数的案例都沦为一种炫技或是形象工程。
最经典的炫技案例，当属英伟达黄仁勋的虚拟发布会。这除了让黄老板变得更可爱之外，更多的作用也许是帮英伟达多卖了几块高端显卡，至于显卡被用户用来“吃鸡”“挖矿”还是生成虚拟人，黄老板完全不会“care”。同样，清华和微软的虚拟歌手华智冰、阿里平台的虚拟播主Ayayi等，大多是自娱自乐，唱唱歌、亮亮眼，作为道具配合PR和营销，并未看到实际的商业价值。
真正的商业价值——老牌虚拟偶像初音未来、洛天依、林明美们依靠优质的二次元纸片人歌舞动漫输出赚足了粉丝眼球和应援投喂，行业规模达数十亿元，倒也没见到他们需要人工智能和超现实拟合？
残酷的现实让我们冷静地思考一个问题：AI虚拟数字人到底解决了哪些需求和问题，尤其是痛点问题。
众所周知，马斯洛的需求层次理论已经完整发表近七十年，从生理和安全上升到社交关爱、被尊重与自我实现。显然，AI虚拟数字人作为一种交互形式，在生理需求层面，可以满足视觉和听觉的感官需求；从安全层面，没有实体的虚拟人不仅没有给人安全感，甚至会因为一些偶发的故障导致不安。一个相近的例子是Amazon Alexa半夜阴森冷笑给用户带来困扰的超尴尬事件，突然失控的亚马孙人工智能Alexa在没有收到任何指令的情况下突然发出阴冷的机械音笑声，吓坏了很多用户。
在社交层面，智能音箱和未来虚拟人通过人机对话的确可以解决部分排遣孤独的需要，但要真正解决关爱的需求恐怕很难。Sony的Aibo机器狗自1999年问世到2006年停产，仅卖出15万台，虽然2018年发布了升级款，但到目前估计也只卖出几万台。这个数据表明，用有实体的机器狗替代宠物的用户少之又少，更何况一个无实体的虚拟人。至于获得尊重、实现自我更是和机器无关，一个机器的刻意恭维显然不会让人有满足感，自我实现靠的是毅力与意志，而不是工具或装备。
有很多从业者对此有反驳：过往的人工智能技术尚不成熟，导致设备的偶发故障，让虚拟人不能很好地模拟自然人，最终无法满足用户的需求，或产生不可控的侵扰。这种说法虽然是实情，但他们忽略了重要的一点：人工智能程序还无法输出真实的情感，或者即使输出了情感也不会被真人认同，输出的情感只是被视作由机器控制、算法创造的虚情假意，而人类对“虚伪”有着天生的厌恶，因为“虚伪”往往和不安全连接在一起。
对需求层次的逐层比对后，我们发现虚拟人的需求悖论出现了：从业者希望用虚拟人替代实体自然人，而虚拟化技术却违背了自然人对“虚伪”的厌恶，甚至可以说虚拟化做得越好越让人感到不真实。这恐怕已经不仅仅是“恐怖谷”效应的虚实之线，而是实际影响了虚拟人发展的地基。
英剧《黑镜》第二季的《马上回来》《瓦尔多的一刻》真实地反映了这种虚拟人需求悖论。《马上回来》中，无法忘却身亡男友的玛莎，依靠AI虚拟人拟合的男友活在过去，虽然虚拟男友是从语音、图像、动作甚至发展到能满足生理需求的实体设备，但最终玛莎还是无法接受机器拟合的虚情假意，她摆脱虚拟美去拥抱回归有残缺的真实生活。《瓦尔多的一刻》中，电视直播时虚拟蓝熊的幕后配音和操作者吉米用真情实感进行反击把自己推到了前台，吉米不甘心成为别人操控的傀儡，更不愿意操控虚拟偶像骗取民意，虽然最终以悲剧收场，但剧组呼唤真实、鞭笞虚伪政客利用虚拟形象操控公众情绪的意图，已深入观众脑海。
所以，沉迷于虚幻、执着于假象的虚拟人，真的是自然人的真实需求吗？
如何打破虚拟人的局限
《马上回来》的科幻剧情到现在仍没有完全实现，甚至可以说剧情所描述的虚拟人技术和应用模式是现在虚拟人乃至机器人行业从业者的终极理想状态。类似的理想状态在阿西莫夫的科幻巨作《银河帝国》、沃卓斯基的三部曲电影《黑客帝国》、HBO科幻剧《西部世界》等科幻作品中不断展现。熟悉这些科幻作品的人会发现，这些作品无一例外地将虚拟人扩展为实体机器人，并不断地探寻“人类所拥有的真情实感和自由意志是否能被程序模拟和创造”问题的答案。
在这种理想状态的探讨中，我们不难发现，现有的虚拟人技术不论是物理硬件形态还是软件工作方式，都仅是一种过渡产物——既不具有肉身，也少了灵魂，空有人的“皮囊”。
回到AI虚拟数字人的定义，我们发现“虚拟”对应的是“皮囊”，灵魂对应的是“AI”“数字”和“人”。很多公司的“虚拟人”解决方案，都在追逐完美的光影效果、逼真的皮肤衣着，甚至花了很大的力气追求虚拟偶像脸上雀斑的真实性。大量的工作都是研究虚拟形象的逼真写实、渲染制作、动作捕捉，为的是让虚拟形象的外在视觉展示更像人，却很少有人关心虚拟形象的行为模式内核能不能更像一个人。
想要虚拟人更好地实现落地应用，还需要有很长的技术积累时间。例如，AI虚拟数字人所依赖技术包括形象驱动和渲染技术、语音合成技术、语音识别和自然语言处理/理解（NLP/NLU）、计算机视觉和图像识别、动作识别和表情捕捉、深度学习、推荐引擎等，外在呈现相关的技术包括实时渲染技术、表情控制和驱动模型（运动生物力学）、语音合成技术等。这些技术一是主要负责对外输出而不需要处理不可预知的输入，二是有完善的光学、力学、声学和生理学等基础理论模型做算法的支撑，因而近几年随着CPU和GPU算力的快速扩充，这些技术都得到了快速的发展，并实现了低延迟、高质量的输出。
随着显卡算力和图形学算法的突飞猛进，三维形象的渲染效率越来越高，低延迟的实时渲染不再是虚拟人技术的瓶颈，高效的渲染技术已经在一些大型3D游戏、VR设备的应用中积累了丰富的实战经验。
虚拟形象的运动和表情控制，目前还缺少足够的训练数据。过去的3D形象运动或表情动画采用手工逐帧调参或拍摄并采集真人动作数据的模式，因此缺少体系化的运动生物力学模型库，表情数据库也少。随着人类的运动生物力学数据、人体工程学数据、表情数据的逐渐积累，运动生物力学模型不断完善，虚拟形象的运动和表情驱动技术将迎来快速发展。
语音合成技术已在智能语音助手、地图导航播报、自动新闻播报等领域广泛使用，虽然一些细节的处理还有待完善，但不是大的障碍。
当我们观察其他和虚拟数字人的行为模式内核有关的技术时，我们不由自主陷入沮丧：这些内核技术运行于纷繁开放的环境，需要处理大量未知而多变的输入信号，目前的各个技术似乎都进入了发展瓶颈。
以自然语言处理为例。目前，最先进的模型是OpenAI发布的GPT-3，模型训练过程中采用了近5 000亿条语料，模型本身包含超过1 750亿个参数，正是如此，GPT-3仍是一个基于历史语料数据的统计学NLP模型，更多地分析字词之间的关联关系——概率、序列和间距，而对语意内涵仍缺少全面准确的理解，特别是口语对话中常见的语法成分缺失、简略缩写、指代、比喻、反讽等现象出现时，模型的分析结果距离预期仍较远，时常出现答非所问。
更深一层的语义理解涉及自然语言理解NLU，它和基于统计的自然语言处理有很大的不同，目前仍是全球的难题。最优秀的NLU模型包括Google发布的BERT和清华大学基于GPT-3研制的P-Tuning模型，两者的综合理解准确率都只能做到超过70%。
伦斯勒理工学院两位科学家McShane和Nirenburg的《人工智能时代语言学》一书中，对此提出了鲜明的观点：传统的基于巨量训练数据的机器学习、深度学习的NLP模型仍无法应对NLU的挑战。语素缺失、隐喻和指代带来的隐含成分，导致传统NLP无法准确构建语义理解，听不懂问题的智能音箱和智能客服，是NLU瓶颈在另一个角度的发难。NLU的困境带来的直接影响是智能语音助理和聊天机器人的发展遇到瓶颈，尤其是在复杂场景的多轮对话中，智能客服类的聊天机器人一直表现得不好，甚至引发顾客投诉。
自然语言理解和语音识别交叉后，还会牵出语气识别的问题。同样的文本用不同的语速、语调会包含不同的语气，隐含不同的语义和情绪，这也是NLU中比较大的研究盲区。
聊天机器人并不是第一个被堂而皇之谈论又突然暴跌的技术性发展。Slack经历了指数级增长，甚至还推出一个面向聊天机器人投资的基金，期望了，建立了，然后……一切都失败了，预测并没有成为现实。Digit的伊桑 · 布洛赫总结了普遍的共识：“我甚至不确定我们是否可以说‘聊天机器人已经走到尽头’，因为我甚至不知道它们是否曾经活过。”Heap负责产品设计的副总裁戴夫 · 费尔德曼说，聊天机器人不仅是遇到一个问题失败了，它们承担了几个任务都失败了。
如果说，语音识别和自然语言理解实现的是虚拟数字人的耳朵和听觉，那么图像识别技术实现的就是虚拟数字人的眼睛和视觉。
图像识别领域的典型应用是人脸识别。刷脸已是非常成熟的技术，但刷脸显然是一种在已知模式中检索匹配的识别技术，除了按照已知的人脸模式识别用户外，对于图像附带的信息缺少感知能力，如发型发色、气色妆容、衣着配饰等。这些细节信息往往是真人社交中重要的谈资，赞美女性的耳环漂亮似乎比“今天天气真好”更容易搭讪，这会让人感到被关注和尊重。
图像识别的另一个重要分支是动作捕捉和识别，深入细分还可以分为脸部表情识别、躯干和肢体运动识别、手势识别等技术分支。目前，表情识别停留在简单的六分类算法，无法评价情绪的强度；肢体动作识别和手势识别也只能准确跟踪骨架和肢体运动轨迹，无法从中识别情绪。
所以，在虚拟人完整系统方案中，与智能相关的内核技术目前还处在人类婴儿的智力水平——听得清但不完全懂，看得见但不完全明白。因而，虚拟人除了唱歌、逗乐、卖萌外无法解决实际问题就不奇怪了，交互性差限制了虚拟数字人尤其是服务型虚拟数字人的发展。
也许只有听觉和视觉的感知智能完善了，才能为虚拟数字人美丽的皮囊注入智慧而有趣的灵魂。
构筑虚拟人经济模型
根据Research和Markets的研究，预计到2028年全球虚拟活动市场规模将达5 047.6亿美元（约32 707.44亿元人民币）。《虚拟数字人深度产业报告》预计，到2030年我国虚拟数字人整体市场规模将达2 700亿元，会迎来广阔的应用空间。AI虚拟人李未可宣布获得字节跳动的数千万元投资。2021年10月，科大讯飞推出虚拟人交互平台。百度、腾讯、华为、科大讯飞、字节跳动等互联网公司纷纷投资加码，虚拟数字人已成为数字产业的新热点。
在此背景下，发力虚拟数字人行业的科技企业越来越多。除了炫技和战略储备的大企业外，不少是创业团队，得到投资的也不在少数。据天眼查显示，2021年虚拟数字人相关投资13笔，集中在虚拟数字人、虚拟偶像及泛娱乐领域相关技术等公司；2020年相关投资10笔；2019年相关投资6笔。他们大多数来自游戏公司或AR/VR团队，因此过于追求外在展示而不擅长内在智能成为行业现状，也就不足为奇。
国盛证券团队将智能虚拟数字人目前的用途分为四大类：IP内容、服务工具、数字化身和创作载体。
显然，IP内容类的虚拟人，也就是虚拟偶像，并不需要太多的智能。因此，超写实风格的柳夜熙、Ayayi和二次元虚拟偶像洛天依、初音未来、林明美并没有本质区别。他们在录播状态下运用的是计算机软件生成的视频和音频，在直播时也往往依靠中介人的配音变声、表情和动作拟合，驱动虚拟形象在前台展示，并与观众进行交互。这种交互本质上是人与人的交互，和智能没有太大关系。
服务型虚拟人无非是为纯音频的智能语音助理配上超现实或二次元虚拟形象。服务型虚拟人通过语音的指令或对话可以满足简单的需求，如问天气、放音乐、查导航、设提醒等都，但是遇到复杂的连续问题，更多的是答非所问了。
在《虚拟数字人深度产业报告》中，服务型虚拟人的市场规模将超过950亿元，IP内容类虚拟人（身份型虚拟人）的市场规模预计为1 750亿元。因此，IP内容类虚拟人可以在各大视频和社交平台获取流量，通过免费内容的观众打赏、付费内容（如演出和授课）、担任品牌虚拟代言人、进行直播带货等流量变现方式获取收入，这在流量运营模式、内在商业价值方面和发展了十几年的虚拟偶像并没有任何差别。
IP内容类虚拟人中，游戏NPC（non-player character，非玩家角色）是另一种特殊的虚拟人形式，由于隶属于游戏生态，他们大多按照预设的剧本出现而不受玩家控制，因此更像一种不太需要智能元素的场景道具，目前，很难衡量其产生的商业价值，玩家几乎不会因为某个NPC虚拟人而爱上游戏。
智能客服多年不尽如人意的表现，让客服类服务型虚拟人很难获得企业经营者的信任，企业的CEO和CIO（Chief Information Officer，首席信息官）并不愿意为不智能的“智能客服”支出更多的预算来建立虚拟形象，也就很少有制作公司可以通过为其他企业提供服务型虚拟人制作服务获得规模化的收入。要打造制作精良的IP，在研发成本、人员成本、技术成本等的投入，半年就远超数百万元，虚拟人项目“烧钱”在所难免。
谈论虚拟人的商业价值和影响力，不得不提的说法是：AI虚拟数字人是人类进入元宇宙的重要载体和媒介延伸。用户通过打造属于自己的虚拟化身（Avatar）和虚拟偶像参与元宇宙，通过Web3.0去中心化平台实现虚拟世界的个人主权。这种说法，虽然很有价值、值得深入探索，但是前提是虚拟人的内核技术可以同时满足低制作成本和低延迟，这样元宇宙的玩家才能用个人的Web3.0接入终端，轻松定制一个可以实时与其他玩家智能交互的、属于自己的虚拟化身或虚拟偶像。显然，在内核技术的局限下，还有很长的路要走，正如全民短视频时代的到来需要以用户手机的视频剪辑后期处理能力大幅提升、网络速度大幅提升和宽带或流量资费下降为前提。
虽然目前的虚拟人还不够智能，而且这种不智能能被用户完整的感知且获得一定程度的容忍，但是我们必须关注一个问题——既然希望未来虚拟人会作为真人的化身、能部分替代真人的工作，那么虚拟人犯错导致服务对象利益受损应如何界定权责？
对此，服务提供者控制的服务型虚拟人权责要基本清晰，服务提供者要对服务型虚拟人进行调校后才能对外提供服务，并且需要通过服务承诺、真人巡检兜底的方式承担起相应的履约责任。
在元宇宙中，由玩家对其利用平台资源创建的虚拟人是否用有知识产权？虚拟人在元宇宙活动中产生的虚拟财物和收益所有权如何界定？虚拟人对其他玩家造成财物损失甚至实体身心伤害时如何界定责任？元宇宙平台可能是Web3.0去中心化的，玩家可能是匿名注册的，侵权的虚拟人是另一个虚拟人或平台自动创建的……这该怎么办？
这些问题都是DAO（去中心化自治组织）治理所应关注的，目前这些问题并没有理想的答案。
完备内核，走脱虚向实之路
《马上回来》中玛莎不能满足于无形的虚拟数字人，最后买回了实体版的已亡人化身；《黑客帝国》里残存的人类，不仅在锡安与矩阵母体Matrix派出的机械乌贼苦斗，Neo还通过虚拟化身回到母体中与化身特工形象的系统程序大战。21世纪数字经济蓬勃发展，人们常常要在虚实世界切换甚至站队，虚拟人也不例外。
AI虚拟数字人目前虽然缺少灵魂，但美丽的皮囊是否需要实体躯壳支撑，从而升级成机器人？不同的先行者对此存在很大的分歧，Sony的Aibo机器狗是实体躯壳的先驱和拥趸，苹果的Siri则坚持虚拟。
从自然人需求的角度看，拥有实体的服务型机器人，哪怕不是人类的外形，也可以满足更多的服务需求，特别有一定危险性的需求，如攀高、负重或在高温、低氧、高辐射的环境。
对于非服务型的人形机器人，在交互智能没有演进到足够智能之前，实体机器人还不如虚拟人，至少后者的制作成本低很多，又易于复制传播，使用成本也更低廉。例如，一台Sony Aibo机器狗接近2 000美元，英国科技公司Engineered Arts的人形机器人Ameca预售价格高达10万英镑，虚拟偶像只需一点手机流量费和电费，两者的享用成本天差地别。
虽然虚拟人制作成本远低于实体机器人，但不容小觑，一个3D虚拟偶像的资金投入可达数十万元至百万元。例如，虚拟歌手推出单曲，从编曲到形象设计，成本可能高达200万元，且不包括传播费用。目前的虚拟人仍需要专业的制作团队，原画、骨架、场景、脚本、台词、渲染输出等都需要花费专业人员的时间精力和设备的算力。随着“虚拟人”概念火热，由于相关领域经验丰富的软硬件工程师有很大的缺口，因此虚拟人还处于PGC模式，不能支持大量的UGC。
UGC内容是生态快速社交化裂变的基础。虚拟人的生成技术从专业团队走入私人设备，是虚拟人真正快速发展的第一步。PGC的广播模式是分身模式，目前要做到千人千面都很难，而UGC的玩家模式是化身模式，用户需要有更强的代入感和存在感，才能满足其社交需求、满足其获取尊重的需求。电影《阿凡达》和《头号玩家》真实地诠释了化身式虚拟人的代入感是如何逐步占领并影响玩家内心的。
2022年年初，MIT Media Lab开源虚拟人的生成框架，迈出了降低制作门槛的一大步。不过，由于这个框架和Deepfake的换脸技出同源，对“框架是否会被滥用于侵犯他人肖像权，甚至被用于诈骗等犯罪行为”的担心，也随之而来。
虚拟偶像受控于剧本出演自己的剧情，化身式虚拟人受控于真身的操作，服务型虚拟人往往有着部分自主的决策模型。前两者严格意义上说只是提线木偶，不能领受“人”的称谓。随着人工智能的发展，虚拟人的自主控制部分会越来越多，人工智能面临的机器自由意志觉醒危害人类的警告声会在虚拟人领域响起；尤其是当虚拟人获得实体躯壳成为机器人后，人类必须要警惕虚拟人对人类的反向操控。
影视作品很多时候是最好的灾难预警：《西部世界》描绘的是虚拟数字人Rehoboam对普通人的操控和NPC机器人Dolores对部分人类个体的杀戮，而《黑客帝国》则讲述了人工智能和机器觉醒后对全人类的奴役。
虽然这样的担忧目前看来尚属杞人忧天，但是不论是虚拟人还是机器人，都应该至少在核心设计理念层面受控于人类的法律和良知，才能造福全体人类。阿西莫夫科幻作品中提出的“机器人四法则”，同样适用于虚拟人，它为我们提供了非常完备的AI虚拟数字人内核的设计范式。
我们相信，虚拟人只是一个过渡，虚拟人的人机交互所积累的训练数据，必将反哺虚拟人所依赖的人工智能内核，帮助人类训练人工智能的自主决策引擎和行为模型，最终将迎来伙伴型实体机器人造福人类的时代。
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《上财商学评论》是由上海财经大学主管、上海财经大学商学院主办的一本刊物，以研究“海派商学”为办刊特色。在主题上，已出版四辑分别是：百年商学、未来商学、元宇宙与全球化，不仅回顾了海派商学的历史，还展望了商学的未来，更关注当下的商业热点。在视野上，它立足上海的城市和商业动态，讨论其中的海派管理和海派文化。在时机上，国内国外的双循环的新格局也召唤我们去研究新时代机遇下的新海派商学。
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来源 | 上财商学评论