【财富空间】曾鸣：智能商业碾压传统商业，未来十年看三条主线两大趋势

2017 年 12 月 19 日 产业智能官 全天候科技

摘要: 阿里巴巴集团前执行副总裁曾鸣今日称，未来十年商业发展围绕三条主线：在线化IOT、AI技术、协同网络急剧扩张。会产生两大趋势：智能生态继续大爆炸，多元物种蓬勃发展；教育健康交通等几十万亿级的传统产业升级为智能商业。

文 | 全天候科技张少华

在12月18日举行的曾鸣书院公开课上，阿里巴巴集团前执行副总裁、参谋长学术委员会主席，现任湖畔大学教育长曾鸣发表演讲，主题是对未来十年商业变革的判断。

敢于取势、勇于造势

回顾过去20年全球商业发展，曾鸣首先强调了“势”的重要性，他指出：

对“势”这个字的理解，首先是一种敬畏，因为最终是时势造英雄，就包括最近比如说乐视发生的事情，这一系列的变化我们都能感觉到，就是说其实个人英雄不管你再怎么厉害，其实对于基本商业规律的尊重以及对大势的把握，很容易在3、5年之内就决定一个企业的命运。

此外，他认为，真正想有大的成就的话，一定要敢于取势，甚至是勇于造势。如果不能够利用好势能的话，是不可能成为一个时代的真正的引领者的，所以对势的敬畏和善用，实际上是阴阳一体的。

Vision决定眼光

除了取势、造势，企业制定战略规划同样十分重要。曾鸣表示：

当一个时代在进行剧烈的变革和转型的时候，我们很难看清楚未来，但是越是这样，越要有一个相对长期的视角。Vision决定了你的眼光，你的格局，你的胸怀以及你最终的潜力。

他以阿里巴巴为例，阐述了企业战略的重要性。

“2007年9月，阿里的市值大概也就一百亿美金左右。当时淘宝在急剧扩张之后，下一步往哪走？内部有非常激烈的争论，淘宝跟支付宝打的不可开交，核心原因是支付宝到底应该是淘宝的一个职能，还是应该独立向外发展。我到阿里工作后头半年大部分时间都在协调淘宝跟支付宝打架”，曾鸣表示，“更不用说雅虎中国，经过两年左右的努力没有看到任何的起色，阿里软件也没有看到方向，所以当时整个集团的状况其实是相当迷茫的。”

曾鸣介绍，当年的阿里巴巴战略会议将召开地点从西湖改为海边，马云希望大家能够有一个更开阔的视野……会议讨论到最后突然出现了一句话：我们阿里巴巴未来十年的战略，建设一个开放、协同、繁荣的电子商务生态系统。后来，“我们的确认识到生态系统才是阿里巴巴未来真正的关键，所以这句话到今天都还在用。”

智能商业的“黑洞效应”碾压传统商业

曾鸣指出，过去多年来，一批有代表性的互联网的企业成为智能商业，它们有几个非常典型的特征，是传统企业是做不到的：

第一点是利用互联网和算法的优势，可以低成本实时的服务海量用户；

第二点，满足每一个用户的个性化需求；

第三点，服务自我更新。

他进一步指出，如今企业要想变成智能企业、智能商业，必须遵循3个标准：网络协同、数据智能、“黑洞效应”。

具体来看，网络协同就是大规模、多角色的实时互动来解决一个特定的问题。在互联网上实时地完成一件重要事情的所有协同工作，中间有没有什么环节没有在线。曾鸣以淘宝为例，淘宝的成功的重要原因之一是它最终成为了一个社会协同的大平台。

对于数据智能，曾鸣认为，数据智能的本质是机器取代人，直接做决策。

所谓智能商业的“黑洞效应”，是指已有数据和更多的不同类型的数据产生交换，每一个方向都是巨大的能量增加的过程，都能创造巨额的价值。曾鸣表示：

数据本身就像个黑洞，他总是想越变越大，他能触达的人越来越多，这样的话，它就有一种天然的网络张力，所以可以看到智能商业这些互联网领先的企业，它是优势叠加，每一重优势，原则上都是指数级的一些优势，这样的乘数的叠加产生的效能的提升是非常巨大的，这也是为什么当一个智能商业开始起来的时候，他对于传统商业机会都是碾压式的。

曾鸣称，实际上黑洞效应是在我们这个时代才开始产生的。智能商业经过过去20年的发展，已经孕育出了第一批可能是万亿美金的公司，未来的十年，也许在大爆炸的过程中智能商业格局会初步确定。虽然今天一些公司十分强大，其实他们也仅仅是在在线广告，在线零售，在线社交三个方面取得了足够大的进步而已，绝大部分的行业都还是完全开放的竞技场。

未来十年的三条主线、两大趋势

对于未来十年的商业发展，曾鸣判断依然是三条主线：

第一、在线化，就是IOT。我们经历了PC互联网，移动互联网，下一步肯定是物联网，也就是说我们最终会实现万物互联。

第二、AI技术，将极大地增强黑洞的能量。

第三、协同网络的急剧扩张。当一个网络起来之后，它会天然地在往外扩张，所以整个经济的网络化的进程其实会加速。一方面有人会觉得阿里腾讯的生态圈过于强大，可能抑制了某种创新的发展，但实际上这些生态圈本身也孵化出了非常多的有价值的企业。

他还指出了两个重要的趋势：

一个是现有的智能生态会继续大爆炸，多元物种会蓬勃发展。

一个是传统产业升级为智能商业，比如教育健康交通，都是能看得到的大产业，本身都是几十万亿的大产业，那么在这些大产业转向智能商业的过程中，肯定会出现平台级生态级的领先企业，这十年应该会是一个主流。

附曾鸣演讲实录：

非常感谢大家从世界各地来到这里，这堂课也让我很紧张，在团队帮助下备了两个月的课，第五次比较重要的课。为什么这么说呢？阿里巴巴长江商学院、湖畔大学、阿里巴巴商学院都有伟大的梦想和崇高的目标，但我自己说，既然已经有这么多伟大的理想，我想有一个小小的属于自己的园地，可以更加轻松开心的跟朋友们交流。所以这是一年多以前发起曾鸣书院的一个初衷，就想跟一些志同道合的有趣的人探讨商业的未来，所以在这一年多的发展过程中得到了很多朋友的支持，我们也做了很多尝试和努力。我们想用什么方法回馈给大家呢？想了想，做教授最本分的就是上堂好课，所以我们想今年年底也许用一次公开课的形式，可以对这一年多支持我们的朋友有一个回报，也可以跟大家在未来有更多的一个互动。

我自己从98年加入Insead，我记得非常清楚，第一堂课就是营销的MBA上课。当时基本上所有的MBA平均年龄都比我大，那堂课运气也不好，因为1998年的亚洲金融危机，到1999年我上课的时候，所有关于亚洲成功的理论都被推翻了，我们历史上熟悉的四小龙的奇迹，这些理论上全部都被推翻了，那上课怎么上？只能临时一方面把过去的东西都看一遍，再去想符合未来的理论，有没有可能能够自圆其说。所以我从第一堂课开始就被逼着去面对现实，因为你没有办法睁着眼再说亚洲过去怎么成功，而每一天股市都在崩盘的情况下，怎么去面对学生，所以第一堂课对我来说是非常困难的一堂课，但是最后还是勉强走下来了。

第二堂课，可能长江的很多朋友们都非常熟悉，就是2002年11月份，长江第一堂课，当时首期班的同学都是教授们自己忽悠过来的，又没有拿到教委的办学文凭，所以同学们都没有交学费，当时院长跟我说，你们这堂课压力很大，万一上砸了可能2/3的同学就不交学费了，所以那堂课我准备了很久，也是开创了一个先例。我和阎爱民教授两个人讲一个案例，讲了两个整天，当然，虽然后来西南航空公司案例，老被马云当做笑话，说商学院只讲西南航空公司的案例，但是我觉得至少我们在当时讲的还是非常的精彩。

第三次课，我印象比较深刻的是这个大家可能后来都听说过的就是长江第一次CEO班，那个课可能也是在中国当时的情况下，非常难得的机缘巧合，可以把那么多当时顶级的CEO都邀请在一个课堂，同样的就是在开课的前一天，因为每个人都说如果他来我就来，如果广昌来那牛根生就来，如果冯仑来那王石来，就基本上就是互相说，你来我就来，你不来我也不来，所以我们开课的前天晚上都不知道第二天课堂上到底会有几个人来，但是非常幸运的是在最后一个时刻，所有的这些大佬都走进了教室。那堂课我压力很大，因为虽然对中国的经济做了一些研究，但是面对这样一个班级的成员，压力还是非常大的，但是很幸运的是半天的课我硬撑下来了。所以还有几位朋友今天也在场，包括前天我带着湖畔二期的学员去美的交流，方洪波也讲到当时那堂课对他的影响，所以我也非常的感激，也感恩这样一个机会。不过中间有个小小的纠正，是外面江湖的误传，大家传马云上了课以后把我挖到拉里巴巴的，其实不是，我是00年，因为为了给一切的MBA写一个中国互联网的案例，00年的时候认识马云，然后后面一直有交往。所以倒不是因为在长江CEO班上认识马云的，那么从那一堂课以后，我大概06年加入阿里以后，基本上就没有在外面上过课了。

等到15年湖畔大学开学首期班开课的时候，我第一次年龄比同学的年龄高了，但是没想到就说面临一群80后、85后、90后的这些创业者，就是完全跟我想象的不一样，原来所有在学校积累的经验发现都不能用了，包括很多的经验，包括在阿里总结的经验，这些理论也需要跟广大同学在互动的过程中进行修正，所以从这个三年前跟湖畔的第一堂课开始，慢慢的重新回到了研究跟课堂的感觉。

经过这几年的准备，今天的确是我第五次比较重要的课，因为第一次决定用这样的方式跟大家互动，包括最后是选这个场还是选一千多人的大场，请谁来我们团队都是花了很多的心思，包括大家会看到今天的PPT第一次对我来说不是纯文字版的，大家可能都熟悉PPT，基本上全是文字版，这一次终于也请了一个高手，也是我们的好朋友王海磊先生，在生病的情况下临时赞助，友情帮忙就要用几天的时间赶出来的，包括今天下午大家会感受到可能无论是在课堂上，还是在所谓的年会当中，没有经历过的一个创新的尝试，我们有幸请到三位案例嘉宾跟大家分享，所以这一次就我们在形式跟内容上都做了一些创新，希望对大家能有些帮助。

那么闲话少说，言归正传。这20年来我觉得即使是从我个人非常有限的经验，已经看到了太多的风云变幻，潮起潮涌，所以这20年下来我自己最深的一个感受，其实就是对势这个字的理解，首先是一种敬畏，因为最终是时势造英雄，就包括最近比如说乐视发生的事情，这一系列的变化我们都能感觉到，就是说其实个人英雄不管你再怎么厉害，其实对于基本商业规律的尊重以及对大势的把握，很容易在3、5年之内就决定一个企业的命运。

第二个，同时非常重要的是，如果你真正想有大的成就的话，一定要敢于取势，甚至是勇于造势。如果不能够利用好势能的话，你是不可能成为一个时代的真正的引领者的，所以对势的敬畏和善用，实际上是阴阳一体的，这中间就是我想跟大家讲的，今天上午的核心内容。怎么用好势。

我们来看一个简单的图表，这个图表，大家一看就很熟悉，就是说在过去的短短20年之间，在全世界市值最高的十家公司，只有两家公司是从97年到2017年都留在榜首上的，一家是石油公司，还有一个是微软，我们后面还会讲到这个原因，所以你可以看到这是一个非常大的时代的变革，但是更大的变化是从2007年到2017年，在短短的十年时间内，除了微软和石油公司之外，其他的八家公司都是第一次上榜，特别是六家互联网公司从十年前几乎是默默无闻，到今天成为全球最领先的公司，虽然最近股市有一点点微调，但是这几家互联网公司基本上是市值都已经在5000亿美金以上，苹果跟谷歌跑得更快一点。

所以大家可以看到这十年发生了这么巨大的变化，背后到底是什么原因？我们再看一个更直观的、更具体的例子，同一个行业，这真的是一时瑜亮。如果到90年代初的话，虽然乔布斯开创了个人电脑这样一个行业，但是戴尔很快后来居上，所以到1999年，98年左右，当时戴尔曾经说过一句话，说我看不到在这个行业，苹果还有存在的必要性，那时候乔布斯犯了很多的错误，已经被赶出了苹果。苹果的市场份额最低在市场大概只有2%左右，只是在教育和文创的行业还有一些小小的份额。但是大家可以看到从乔布斯回归苹果之后，他其实没有照传统的商学院讲的，PC行业怎么努力变革，他首先是推出了大家都不理解的iPod，到最后推出iPhone，带来了苹果整个非常了不起的一个变化。所以非常有意思的是2006年，戴尔在往下跌的过程中和苹果往上走的过程中，有一天股价正好交错，在800亿美金的时候，那天乔布斯最后还是忍不住给全体员工发了一个邮件，说很短的两句话，今天我们超过了戴尔，让我们继续努力。在那天分岔之后，苹果在短短的十二年，从800亿美金到了8000亿美金，戴尔最后走向私有化，目前估计也就是百来亿美金的这样一个市值。

我大概是在09年的时候戴尔全球董事会在中国开会，当时他们请我和马云去给他们董事会做了一个简短的交流，然后晚上是这个戴尔全球的一个新品发布会，第一次在中国首发，首先我在董事会讲的东西，我和马云在董事会讲的东西，现场听他们的反映，感觉上是完全没听明白我们在讲什么，然后到了新品发布会，他在台上整个看发布会的流程，是那种传统的IT公司用，最传统的方法还在做一个典型的分析，所以我当时在台边坐着，最大的感觉就是末路英雄。因为我自己开始做教授的时候，其实戴尔的案例是用的最多的，他整个的创新怎么颠覆PC行业，所以看着一个时代的英雄逐步的在舞台中淡去，冲击还是非常大的，而这中间最核心的除了个体创新的原因之外，是你有没有抓住未来最重要的核心的变化？有没有利用好这样一个势能？

所以这就回到了我们今天公开课的主题叫：当一个时代在进行剧烈的变革和转型的时候，我们很难看清楚未来，但是越是这样，越要有一个相对长期的视角。所以为了更直观地表达这个意思，也让大家有一个明显的一个认知。我特意把年会聚焦成一个词，就是“看十年”。你要有看十年的决心，也要逐渐培养看十年的能力。这就是我们今天公开课的主题。

这个所谓的看十年，就是大家平时听得很多的Vision，你能看多远，你能看多清楚，Vision决定了你的眼光，你的格局，你的胸怀以及你最终的潜力。所以，这是非常重要的一个时代变革时候企业家的核心能力。那么这么讲，大家可能觉得这个也听过很多了，我想接下来用一个很直接的案例跟大家分享，在阿里的历史发展过程中，最重要的一次战略会。

2007年9月28号到30号，在宁波开的阿里巴巴战略会。我从03年担任阿里巴巴战略顾问以后，每年会有2到3次的战略会，但是这次战略会是可能阿里巴巴历史上最重要的一次战略会。第一个，首先集团当时的状况并不好，大家看今天的阿里巴巴，这个发展是势如破竹，但是回到2007年9月份，那个时候公司市值最多大概也就一百亿美金左右。当时淘宝在急剧扩张之后，下一步往哪走？内部有非常激烈的争论，当时的淘宝总裁一口气引进了六个副总，然后每个人对公司未来下一步该怎么发展都有非常激烈的争论。然后淘宝跟支付宝打的不可开交，核心的原因就是支付宝到底应该是淘宝的一个职能，还是应该独立向外发展，所以我记得很清楚。我到阿里工作以后就头半年大部分的时间都在协调淘宝跟支付宝打架，到底是淘宝该支持支付宝向外扩张，还是支付宝应该好好服务好淘宝的各种需求。那更不用说雅虎中国，经过两年左右的努力，没有看到任何的起色，而我们当时最重要的一个创新，阿里软件也没有看到方向，所以当时的整个集团的状况其实是相当迷茫的。

但是那次会议，我们给自己定的目标，希望能够探讨一下未来十年阿里巴巴到底该往哪个方向去？应该有什么样的一个战略？本来阿里巴巴平时开战略会都是在西湖，在这些地方的那次为了表达我们对未来的向往，马云说我到海边去开会，我们要看看大海，大家能够有一个更开阔的视野，结果那个时候，秘书可能对于宁波也不太熟悉，定了一个五星级酒店，就把我们关在总统套房里面开会。我们后来发现连海在哪都看不见，所以那是我们这个会议环境来说是最糟糕的一次，因为连地都够不着，就到地面来，都得有20分钟左右的时间折腾，所以大家关在一个密闭的房间里吵得不可开交，是非常艰难的一次会。但是我到今天都没有太理解，就是在会上发生了一些神奇的事情，我们的确得出了一个未来十年的战略。我没有找到原来的录像带，将来找到了，我一定把它剪辑出来给大家看，很有意思。当时不知道怎么搞的，就是我们讨论到最后突然出现了一句话，就是我们阿里巴巴未来十年的战略，建设一个开放、协同、繁荣的电子商务生态系统。

这是07年9月份，很多的词在今天，像生态系统大家都已经变成了通用词汇了，开放协同大家也都讲得非常的多，但是在07年9月份，当时那个场景下还是很了不起的一个洞见。我记得开场我也不知道，可能跟做教授的确有很大的关系，我记得战略会开场，我就给大家讲后工业时代的来临，我们会跟工业时代基本的经济规律有什么不同，大规模定制、社会化物流、个性化营销是从一些很抽象的，针对未来的角度去切入的。而且对我来说也非常幸运，因为那一年管中国雅虎，就必须被逼到互联网最前沿的战场，就是搜索。所以对后来的云计算，包括搜索竞价，还有社区这些最核心的技术理念，跟这个产品概念有了一些直观的了解。所以在那个会上，第一次就是说我一个完全不懂技术的人，还要跟这些业务的总裁来讲API是什么，也是一个很难得的经验。但在这个过程中间，我们的确认识到生态系统，才是阿里巴巴未来真正的关键，所以这句话到今天都还在用。

直到今年马云带着合伙人又开了三次的会议，我们最终提出未来新的目标，是阿里巴巴要积极推动打造一个互联网经济体，当然，互联网经济体也是电子商务生态系统的一个升级，所以这个思想是一脉相承的。最有意思的，我是想跟大家分享一张图表，这张图表是第二天的晚上，我们折腾到可能半夜十一二点最后画出来的，画完这张图表以后，是在阿里巴巴历史以来，我们第一次觉得，如果我们做到了这个目标，我们有可能成为一家千亿美金的公司，那是千亿美金这个词第一次被我们所感知到。这个图最核心的就是前面那张图的一个延伸，我们要建一个生态系统，生态系统核心是什么？核心是客户，是数据，是最底层的信息流、资金流、物流，所以我们把数据贯穿所有子公司的业务打通，叫做整个集团未来的“奔月计划”，我们认为这是这个公司发展未来最重要的核心，也是生态系统最重要的基本。正是因为有了奔月计划的提出，我们在会上明确阿里巴巴一定要在一年的时间内找到一个CTO，能够带领公司完成奔月计划，在数据这个领域里面能够走向未来，所以才在后来有了王坚博士加入阿里巴巴，开创了云计算的一段传奇，其实源头就是这次战略会议上对于这个数据的战略意义的理解。

第二个核心，就是开放API。虽然我们在这个会议上有过很多争论，最后没有达成共识的，就是到底在集团层面对外开放数据，那就意味着外面的人可以用我们的基础设施建一个淘宝来跟淘宝竞争，或者我们是在淘宝这个层面对外开放API，换句话说，就是别人可以利用淘宝的基础设施可以去建超市，建百货公司，建任何一个商店，所以我们当时意识到，如果我们真正能够把数据打通，又能把对外开放API的链接做好的话，阿里应该会创造出一个前所未有的经济奇迹，那就是生态系统。而这样一个生态系统应该会有千亿美金的可能性。

顺带多说一句，我第一次意识到，未来的竞争是关于万亿美金的竞争，是2013年阿里巴巴刚刚决定启动IPO的时候。那个时候我就说，因为看了很多对标企业，看了GE，看了沃尔玛，我们当时第一个目标是先超过沃尔玛，零售先干掉沃尔玛。第二个，我们既然是代表互联网时代，肯定要超越工业时代的代表--GE，然后最后定的最难的目标是直接赢亚马逊。所以我们第一次当然抛开蚂蚁金服不算，我们第一次超过亚马逊大概一个月多月以前，我们有一个礼拜左右的估值超过了亚马逊。

所以在13年的时候，当我看这张图的时候，我有一天给马总发了一个短信说，我觉得就我们IPO以后也仅仅是一个新的开始，我们真正的竞争是看这几家公司谁先能够冲过一万亿的重要的目标，我想举阿里巴巴这个例子是想跟大家说明，其实当你觉得越看不清楚未来，公司业务陷入某种迷茫的时候，真正花时间去琢磨未来，形成一个对未来的判断，反而能把你的公司带向一个全新的格局。如果没有那个会，阿里肯定走不到今天。

大家可以看看这七家公司里头，雅虎很快就碰到了非常大的问题，后来改成口碑，关掉口碑再重新启动。阿里妈妈在08年的淘宝战略会议上被强迫并入淘宝，阿里软件09年随着总裁的离职被关掉，最后跟集团的搜索部门合并，成立了新的阿里巴巴云计算公司，所以你可以看到，物流这一块，我们是在07年的战略会上第一次提到物流，但是菜鸟的成立要等到2012年，菜鸟才正式成立，所以你可以看到在大的战略方向上，实际上具体的行动是在不断调整的，但是越调整，因为你有个方向，是越靠近你想向往的那个方向的，所以主题变得越来越清晰。

总结一下，我们第一阶段的讨论。今天的战略跟传统的战略完全不一样，今天的战略核心是建立在的未来基础之上的，就是看十年，但是更具体的讲为是对于未来的假设和信念的不断思考，这两个词我特意把它明确的写出来。

第一，既然是针对未来，你就只能是个假设叫Vision，显示你对未来最有可能发生的产业终局的一种判断，这个判断是个假设，这个假设要不断的背实践所挑战，然后不断的去纠正，但同样重要的是，既然是对于未来就有不确定性，你无论怎么去思考，怎么去推断，怎么去想象，当你最后做决定的时候，总有一步叫基于信念的那一次跳跃，因为你最终的决定必然是基于信念。所以这是今年，就是说马云在一次演讲后，变得很流行的一句话，叫做因为相信，所以看见。很大一个程度，是因为你相信了，你往这个方向努力，它才一步步地变成现实。所以也是我在公号上曾经专门写过一篇文章，就是Vision最终是拿来证明的，不是拿来挑战的，是因为我相信，最终才能做出来。所以Vision其实也是理性跟感性的一个结合，理性的一面，你要不断的挑战自己，去纠正自己的判断。感性的一面，是你最终依靠的还是自己对自己信念的相信，所以这个是非常重要的一个辩证。

而怎么样来调整你的Vision？战略不再是我们原来说是所习惯的三年五年十年的话，我讲到Vision是看十年，但是为什么要强调做一年，是因为你整个行动的核心是落在一年甚至是半年的时间框架下。基于未来的Vision，今天是投是在哪一个点上，找准点才是你聚焦努力的方向，所以夸张一点讲，在今天这样一个大变革的时代，战略被短路了。原来我们所熟悉的正规战略流程，被快速迭代所取代了，所以这其实是对大家提出了一个更高的要求，你要有长期思考的能力，但是你也同时要有快速反应的能力，这两者有机结合，决定了大家能走多远。

这是我想跟大家今天上午想交流的第一个核心观念：看十年，做一年。这两者的有机互动是Vision跟战略，在这个时代特殊的表现形式，那么接下来我想跟大家讲一下，分享一下我看到的未来是什么。但是在跟具体的分享我看到的下一个十年是什么？我想强调的是我们今天看到的大的趋势，不是一个十年的趋势，很可能是未来20年、30年，甚至是50年的一个大趋势。我们今天所看到的一切都是一个新时代的开始，是人类社会从农业文明到工业文明到智能时代一个全新的开端，这是一次文明的大变革，所以在这个意义上，我们今天所理解的智能商业仅仅是开始了核聚变的过程，我们还有太多的机会，太多的挑战。

所以我们回到这张图来看，07年跟17年这两个表的对比，这七家企业，右边的榜上的七家企业也就是大家传统意义上讲的互联网的巨头，他们到底做对了什么，其实最核心的我总结了一下，就是在三个重要的方向上，他们做对了至少两个事情，是在三个方向上都有重大的突破。第一个非常简单的，就说我们这个时代是一个互联网的时代，最重要的第一点是你有没有连网，你有没有在线，你连上了互联网所有的优势才能为你所用，如果你完全跟这个互联网没有关系，这个世界只会离你越来越远，所以最重要的第一步。其实是把物理世界转换映射到一个互联网上的虚拟世界，所以微软为什么在20年的榜单上都有。

首先，是因为在1996年的时候，比尔盖茨当时下了决心，全力推IE浏览器，赢得了那场战争，所以换句话说微软占据了PC互联网时代最重要的基础设施浏览器，然后在这基础之上衍生出后面的微软的搜索服务等等。我接受中国雅虎之后，就是说当时最大的遗憾，当然也谈不上遗憾，因为我没有这个机会参与过程是阿里巴巴集团没有收购hao123，如果阿里巴巴收购了hao123，我们就有一个稳定的流量来源，我们搜索就一直有个根据地，可以持续的发展，但是因为没有那样一个流量的来源，后面搜索这场仗是打不下去的，微软后来还能在搜索这个领域里面占据一席之地，最核心的原因就是它占据了PC时代，最重要的基础设施——浏览器。而苹果之所以能够成为全球价值最大的企业，就是因为他开创了移动互联网的时代，iPhone它所奠定的硬件标准，App Store确定移动互联网时代应用和服务的获取的形式，包括它本身就是一个生态的概念，然后在这基础之上，苹果整合的一系列的智能服务，所以苹果是移动互联网时代集硬件、软件、服务、生态，全部合为一体的集大成的企业，这也是他这十年成功最重要的根基，核心是帮助整个社会完成了移动互联网化。

另外一个角度，我们看到谷歌的成功在哪？谷歌的成功最重要的是推动了整个商业的智能化的过程，搜索是第一款大规模商业应用的智能服务，我等会展开讲。就是说这是一个我们今天回头想起来都是一个奇迹的，任何一个人在搜索框上输入一个关键字，你就能够让全世界的知识为你服务，能够迅速的在秒级的时间内获得你想要得到的信息，这是个了不起的突破，而只有智能商业才能完成这样的突破。

第二个核心的产品是推荐。那么亚马逊是在推荐方面走得最早的一家公司，也是他们零售的效率在营销端能够获得巨大突破的一个重要的基础。当然，另外一个重要的突破是把物流全流程在线化，也带来了物流的效率的巨大提升，那么腾讯和Facebook都是在社交网络化方面走得最远的企业，而阿里巴巴特别是淘宝是在网络协同和智能化两个方面都整体做成了一个非常紧密结合互相促进的生态。

实际上谷歌的广告系统，它真正盈利的源泉也是一个千万的小广告组跟千万级的网站组织间的一个高效的生态。Facebook这几年的成功也是因为它的广告技术的突破，所以你可以看到最成功的互联网企业都是在线化的基础之上，在网络化和智能化方面取得了重大的突破的，这是一个非常简单但是很有效的分析和思考的工具。大家可以看看最近中国互联网的第二批冲出来的企业，今日头条，今日头条就是纵轴上智能化这条路上传统的内容从搜索走向推荐，他是做到了推荐，中国最好的服务，所以在这个点上打穿，成就了今日头条在过去几年的爆炸性的成长。而滴滴是完成了打车服务的在线化，当然前提是因为有了智能手机的广泛普及。由于有了地图服务，让在线的这个位置定位变得非常的清晰，在这个基础之上，那么基于把打车服务变成一个在线服务，然后再通过算法进行优化，成就了滴滴。美团，一方面是把传统的生活服务在线化，另外一方面也是在构建一个生活服务的网络，所以可以看到第二浪的最成功的几个企业，也都是在三个轴上有重大的突破，才有可能在一个领域里面奠定自己的领先地位。

总结一下，智能商业的特征，我为什么把这一批代表性的互联网的企业叫做智能商业，因为它有几个非常典型的特征，传统企业是做不到的，当然传统企业要转型升级的方向就是智能商业的方向，所以我们可以看到，首先他们做到的，第一点就是利用互联网和算法的优势，可以低成本实时的服务海量用户。这些互联网的企业，它的用户都是以10亿级别来计算的，所以它们服务的是海量的用户，淘宝每天上来的用户也都有上亿，它能够低成本实时服务海量用户，这是第一个非常重要的标准，要不然你就没有今天这个规模，也没有这样的盈利能力。

第二个，非常重要的特征是满足每一个用户的个性化需求，搜索是精准到你的每一个关键词，他给你的内容都不一样，而且搜索在过去十年也在努力的做个性化，也就是说根据你这个人过去的搜索历史以及你个人的一些性格特征背景资料，让你的搜索结果也会更加个性化，那么淘宝也是特别是利用了过去几年人工智能技术的突飞猛进，现在像淘宝是千人千面，每个人看到的页面都是不一样的，那么在双11这样的一个重要的促销场和淘宝的技术现在已经能做到，基本上是实时更新，就是你这个小时浏览了哪些商品，就你下次来登录的时候，我给你看到的商品已经根据全网的数据，已经根据你的需求做了一次调优。所以这种个性化的精准程度，在两个维度上都在急剧的提升，一个是越来越精确，就是颗粒度越来越细，第二个是越来越准，准到更小的时间段，更精准的服务，这是智能商业最重要的特征。

第三个非常重要的特征是服务自我更新，自我提升的速度也非常的快，是在这个意义上，它是一种智能，它像人一样可以快速学习，甚至比人在很多的领域效率提升的速度还要快。所以我们看到这些企业一旦上路之后，它整个的服务的效率服务的水平服务的满意度其实都是在快速提升的。

所以本质上这些公司，虽然大家比如说以前经常讲阿里巴巴是一家商业公司，是家运营主导的公司，但是离开了技术也不可能有今天的阿里巴巴，所以本质上的这些公司都是技术驱动的公司，都是利用最前沿的技术去全面改变商业效率的公司，而他们做到的最核心的点是利用互联网和算法重构了整个商业的逻辑和商业的运营规律。

我接下来再给大家进一步的展开。所以想跟大家讲的最重要的趋势就是未来的商业就是智能商业，由于精准，由于它的效率的，其实是真正的升维的攻击，传统商业在智能商业面前的确是不堪一击。

接下来是要跟大家介绍今天最重要的一个概念，就智能商业是如何构成的？智能商业有两个最重要的子组成部分，一个是网络协同，一个是数据智能，但是这两者又是阴阳和合的，网络协同会推动数据智能的发展，数据智能会驱动网络协同的扩张。我会展开讲，大家不用急，所以有一个基本的判断，大家可以将来用来校验自己公司的业务，有没有往智能商业的方向发展，所有的网络都越来越智能，所有的智能是网络的智能，不是个体的智能，就人类社会发展到今天，我们创造的这些社会价值，我们很大程度上不是源于我们个体大脑的发达程度。

这么多年来，个体大脑的进化程度是非常有限的，但是我们社会协同的能力一直是以极快的速度，迅速的往前放大的，所以我们今天有所谓的人类文明，核心不在于我们个体怎么比以前聪明了多少，而是整体我们社会协同化的能力越来越强，这是我们这个时代最大的优势。那么我具体跟大家展开介绍，这两个核心概念，一个叫网络协同。

我刚才讲到，如果你的企业要想变成智能企业、智能商业，第一个重要的标准，努力的方向就是有没有做到网络协同？有没有在互联网上实时地完成一件重要事情的所有协同工作，中间有没有什么环节没有在线，什么叫网络协同？就是大规模、多角色的实时互动来解决一个特定的问题。原来我们解决一个特定的问题，更多是通过命令，科层制或者是通过一个简单的市场，通过价格的信号的调整，但是我们今天更多的是通过大规模的、并发的、多角色的实时互动来实现的。

我举两个具体的案例，帮助大家理解网络协同具体的运营的规律。

第一个是维基百科，大家可能已经非常熟悉维基百科了，我们今天要找什么新的信息，可能最早接触的信息源都是这个维基百科，我们对他如此熟悉，可能已经忽略了这是多么了不起的一个成就。维基百科是一个非常开放的知识共创的平台，原则上全世界任何人都可以去上面贡献你的思想、你的内容，但是换个角度讲，就是你可以有权利修改任何一个词条，你也可以恶意的去攻击它。但是基于一套简单的在线工具编辑工具，包括其中一个很重要的功能，就是一键恢复被修改的内容，如果别人改了，你认为你的更正确，你可以再把它修改回来。这样简单的协同工具以及一套非常简单但是有效的协同的规则，居然我们在没有中央权威的情况下，没有这样一个传统的命令机制情况下，因为我们传统的百科全书都是有所谓专家决定内容的，全世界的人共同合作编辑出了一个实时的在线知识库，这是我们人类大脑共创出来的，也是我们可以共享的一个免费的知识库。维基百科今天也是一个非营利组织，连它的费用都是通过社区捐赠完成的，所以人类历史上第一次出现了一个没有中央政府协调的、大规模的、自发的协同，完成了一项了不起的任务，就是一个在线知识库的编辑。

再举一个大家可能现在也很熟悉的例子淘宝，淘宝不是零售，我们不拥有任何一件商品，淘宝是一个零售的生态圈，是覆能卖家的一个平台。淘宝之所以能够创造这么多奇迹，很重要的一个原因是淘宝最终也化成了一个社会协同的大平台。这个有偶然的因素，也有这样一个危险，刚才讲到的危险的指导，最早淘宝在05年06年的时候，我们意识到店铺装修就是卖家在淘宝上开个店，本来都是免费得很简单的列一些文字的这个链接，但是我们后来意识到店铺装修、图片质量对销售额的影响很大，所以我们就开始淘宝提供了一个旺铺，但是后来发现卖家的需求千变万化，淘宝根本满足不了这么多的个性化的需求，所以我们做了一个很重要的历史性的决定，就是淘宝只提供最基础的旺铺功能，免费给所有卖家使用，然后把个性化的旺铺的模板设计开放给了社会，所以淘宝上第一次出现了一批独立的软件工程师，他们的工作就是帮卖家设计店铺，后来他们变成了非常盈利的一批软件企业，然后后来又衍生出出了各种各样的服务商软件服务商。

比如说存货管理客服管理在线的客户管理，所以在这个基础之上，大家可以看到今天的淘宝卖家已经可以在线，同时和几百个服务商合作，你只需要有一个API的链接，就能调动相关的数据，调动相关的服务，服务可以从跟微博这样的社交渠道的打通到整个的蚂蚁金服，提供的金融服务的后台，到旺旺的工作流到各种营销产品，满100返20，这都是专门的营销工具，是独立的第三方设计的。所以淘宝本身就是一个非常复杂的协同网络，而这个协同网络才带来了一个巨大的社会化的价值创造。

举这两个例子想跟大家说明怎么样让一个产业原来被锁死在一个供应链里头的线性沟通的角色，可以在一个互联网的平台上重构，形成一个网状的实时互动的一个格局，这个是任何一个企业迈向智能商业最重要的第一步，如果你是你的信息流还是单向的线性的，那你肯定还是在传统经济的范畴里，但是如果信息流变成并发的，同时的，多元的，变成一个实时互动的这样一个角色，那么你就在在线协同的方向迈出了非常重要的一步。

那么接下来跟大家介绍第二个核心概念：数据智能。数据智能的本质是机器取代人，直接做决策，这个是非常重要的，这个跟传统的BI（商业智能）完全是两回事，大家一般的企业都有BI部门，BI部门是分析数据，提供决策支持的，核心的服务人群是高管，而数据智能强调的是运营决策直接由机器决定，不是人决定，这个是非常重要的一个差别。比如说大家今天上淘宝，给你看什么商品，我们有近百亿件商品，上千万个商家，不可能由人来做这个决定，只能是机器来做这个决定，这是人做不了的事情。所以有很多复杂的业务，在传统形式下人是不可能完成的，只能是在新的运营模式中由机器来实现这样一个决策，所以最核心的是机器取代人做这个决定，那么我跟很多创业者沟通的时候发现，这是一个非常有效的评判标准，你公司下一步的努力，某些人做的环节能不能够让机器直接做掉，只要能做到，就是效率的一次飞跃。

当然，这个机器能够取代人决策，是有几个非常重要的前提决定的，今天大家可能都非常熟悉了。云计算，大数据，算法，那么没有云计算，我们没有办法用这么低的成本存储和计算这么海量的数据，所以云计算跟大数据是相辅相成的，因为有了云计算，所以我们可以处理大数据，因为有处理大数据的需求，我们对云计算的要求越来越高，所以这两者就推动了整个数据行业不断的高速发展，但是整个的云计算跟大数据真正发展起来是因为背后有一个大脑，机器的大脑是什么？就是算法，算法是机器，实际上不是机器，是人，是算法工程师，它们想象的当人做一个具体决策的时候，他是怎么思考的，他要把人的决策，抽象成一个模型，然后要用数学的方法给这个模型找到一个近似的解，然后再用代码把这个解变成机器可以执行的命令，这样就完成了一个机器大脑的构建，所以所谓的算法就是人对于一个特定事情的理解，被转换成机器可以理解，跟执行的模型和代码，但是这样一个代码，这样一个模型，它跟人脑不一样的地方，至少就今天人工智能的发展的水平来说，它最核心的是靠海量数据的不断的学习来优化自己的决策，所以在今天，大数据和算法又是合而为一的阴阳和合，没有大数据的这个场景，算法是无米之炊，无水之源，他根本就没有办法转起来，但是反过来，如果你有数据，但是没有通过一个算法引擎进行实时的计算，产生一个决策的结果的话，实际上所有的数据都是被浪费掉了的。

所以大数据跟算法是机器学习的本质，是这两者的结合产生了所谓的快速迭代快速优化，这两年大家看去年AlphaGo打败这个世界顶尖的围棋冠军，它还有一个传统的学习方法，只是因为它的计算能力特别强，学习效率非常的高，他可以把人类历史上所有的棋谱都快速学习了，然后在这基础之上再做优化，很快的就打败了这个人类的棋手，但是前几个月推出的AlphaGo zero在这基础之上又有了一个更大的突破，在某些方向上也代表了未来，他甚至都可以不用人的历史数据，不看历史棋谱，他就可以理解靠左右手互搏，靠规则的制定跟演化能够达到一个更强的算法，所以AlphaGo zero很快的就打败了这个AlphaGo，所以我们看到未来算法的突破还是有很大的空间，但是就今天我们的商业来说，理解云计算跟大数据是互相依赖的一个组合。理解算法和大数据，就像原来的生产线和钢铁的关系一样，没有算法就没有办法处理数据，就没有办法优化结果，所以这是数据智能的一个概念的介绍，那我接下来还是用一个具体的例子来帮助大家理解。

回到我们讲的谷歌的搜索的案例。这个图非常的简单，但是实际上是很通用的一张图，一个数据智能的业务，它有三个核心的组成部分，一个是我刚才讲到的算法，它其实是大脑，是机器学习的引擎；一个是数据，这个数据非常重要的一点是它要循环，形成一个反馈，所以数据我经常是把他叫成活数据，因为活数据才是决定一个商业智能能不能不断优化的，大数据只是形容它的量，本质是活数据。那么最重要的对于大部分人来说很难理解的，其实是左边的和用户的产品界面。大家想想看，搜索是怎么跟海量的用户实时互动的？两个极简的产品界面，一个就是搜索框，你只要在里面输入一个关键词，第二个就是一个结果页，你能看到一个列表，里面把结果照相关性做了一个排序，然后你只要点击就行了，所以就三个步骤：输入关键词，出结果页，点击，这就完成了一次搜索。这个过程中最重要的就是这两个产品的界面，这两个产品界面完成了实时的客户反馈。比如说你有没有点击第一条栏目，因为一个好的搜索引擎，它是suppose第一排就应该给你最想要的结果，它的整个搜索结果也是照相关性排序的，你越往下点就说明他原来的结果的相关性算法不够好，如果你往后点，就说明结果更差，所以你每一次点击，都在帮谷歌培训他的机器算法机器智能，但是如果谷歌用传统的方法，每次要问用户你满意不满意，你什么地方满意，这个业务压根就转不起来了，所以机器学习的反馈闭环必须是业务天然的一个有机部分，你的行为本身留下来的数据在帮助机器学习，这才是一个自然的智能商业的循环。

所以一个非常重要的推论，是未来任何一个企业，都是服务企业，因为客户真正要的是服务，不是产品。换句话说，任何一个未来的企业，你都会具备一个互联网的产品界面来跟你的用户发生实时的互动，你才把你的用户搬到了网上，你才完成了我刚才讲的在线化第一个步骤，你才有机会跟他去在线实时互动。所以第一个重要的方向，就是任何企业将来都必然有一个跟你的目标客户在网上互动的界面。那么第二个推论就是任何一个硬件制造商未来可能都会是这一个服务组合中的一部分。制造不再会成为一个独立的企业而存在，你要不就是别人的服务闭环里面的一个承载者，你要不就自己要建立to C的这样一个沟通的渠道，这个非常重要，当然，由于不同的场景，不同的硬件特征，就这个变化的速度会不一样，但是这个基本趋势是非常清楚的，你一定要找到某种方法，可以跟用户产生直接的互动，你才能够实时记录下它的反馈，你才能优化你的算法，才能够优化你的服务。谁先完成这个闭环，谁就有最大的优势，那么我们今天下午的两三个案例，都会给大家一个直观的感受，就是一个传统行业，一个非常传统的问题，怎么可以通过一个漂亮的产品的设计完成了在线化，然后开始了智能化这样一个发展的道路，所以对于绝大部分企业来说，下面十年创业，最难的其实是创造性的发现一种产品和服务的方式，可以把原来离线的用户，把它到线上来，产生一个持续的互动，所以再强调一遍，一个智能商业的组成，数据智能的组成，产品数据算法缺一不可，但是最难的是跟用户的在线界面完成了这样一个反馈闭环，整个的机器学习才能发挥它的价值。

那么我们来看另外这样一个典型的应用，客户服务，阿里过去非常头痛的一件事情，就是客户服务的人在公司员工的占比非常高，每年业务增长都是要多招一两千的客户服务人员，那么从2015年双11开始，我们在自己内部尝试能不能够用互联网的方法，用人工智能的方法对吧，让机器人来承担客服的量。在双11我们做了一个简单的内部测试，发现这个基本思路是可以work的，那么在2016年我们就请了九家主要的商户跟他们一起共创客服机器人，那么16年的双11，开始批量的上线，到今年双11，全面的部署下去，有3万家商户用了阿里巴巴的这个阿里小蜜，这个就是一个机器人，就是你现在打电话到淘宝上去，很大一部分的这个话务服务是直接由机器人完成的，现在的成功率已经达到了60%，就一次机器就能解决你的问题，而且服务的时间大大缩短，这是典型的一个人工智能的应用，这也是一个完整的场景，就是客户服务，客户满意不满意，你当场就能有一个回馈，然后通过语音，因为你这个时候不能让客户再回到互联网上跟你互动，但是由于互联网的技术的进步，语音识别这个已经是一个通用技术，完全被解决了，剩下的反而是语义的理解，跟你对意图的辨别。当然客服，特别是在淘宝上的客服，是一个相对比较窄的知识领域，所以我们利用历史上的积累可以训练出一个足够智能的机器客服人，开始这样一个互动迭代的过程，但是取得的效果是非常惊人的，我们客服的人员已经开始大幅的减少。

但是这个例子也很有意思，就是当我们在担心人工智能这个技术在快速的取代很多的业务的同时，我们发现它也创造了一个新的工种，一个新的职业，我们把它叫做人工智能训练师。阿里的智能小蜜完全用数据机器训练出来的智商，大概相当于一个五六岁的小孩能够对打的智商，然后我们训练了一套工具，专门把比较优秀的客服人员培养出来，他们可以跟机器互动，帮助机器提高效率，所以它们是训练人工智能的这批人，那么它们现在成了整个的客服领域里面薪资水平最高，这个需求最旺的一个新的物种，所以这也是非常有意思的，但是由于他们的参与，实际上机器人客服的效率提升的速度又大大加快了，所以这是另外一个未来非常重要的趋势，就是人的创造力和机器智能的有机结合，所以举这个例子也是给大家看我们身边一个非常典型的场景，其实是可以形成一个机器智能的一个闭环，快速地变成一个智能商业，取得巨大的突破的。

那么讲清楚了网络协同跟数据智能双螺旋的运作，我想回过头来解释一下为什么我们看到的这些互联网的企业显示出如此强大的生命力，这么大的能量，黑洞效应是我第一次在这个课上提出来的，也是这一个月反复琢磨的结果，为什么这些企业，特别是很多做投资的朋友也问我就这么大体量的公司能够继续保持这么多年的高速增长，以前是很难看到的，背后到底是什么原因，那么我梳理出来了一个非常有意思的观察角度，我把它叫做智能商业的黑洞效应。

为什么会有黑洞效应，因为黑洞意味着它有巨大的能量场，这个能量场是怎么构成的？第一个，网络协同本身天然就具备网络效应。既然是互联网，它带有网络效应，就有指数级扩张等等我们所熟悉的互联网的天然优势，所以我们第一个优势就是网络效应，但是数据智能然也有一个乘法的优势，就是学习效应，我刚才讲到机器，它的算法在不断的通过对数据的处理，提高自己的智能水平，这是24小时七天不停歇地在运转的，所以这种学习效应是乘法叠加的，他越学越越聪明，学得越好，所以这是第二个学习效应。但还有两个非常重要的效应，第一个就是网络天然会产生数据压强，推动数据智能的发展，为什么这么讲，因为我刚才讲了，当一个网络不断地扩张的过程中，数据天然会被记录下来，所以数据就越来越多。同时当网络越来越复杂以后，人根本就没有办法管理一个复杂网络，像淘宝这样的复杂网络根本不是人能管得了的，所以当一个网络越来越复杂的时候，他会天然推动数据智能的发展，这个非常典型的转折点，在淘宝就是2008年，就是我们已经感觉到传统的类目，这种分类的方法，就说根本就没有办法处理我们这个平台上这么多的商家和这个商品，而且消费者的效率直线下降，所以淘宝从07年开始，在08年全面的投入，用搜索引擎取代了传统的浏览，因为搜索引擎我刚才讲到，是一个数据智能的新的产品，所以搜索引擎才能够handle淘宝这么复杂的网络的爆炸性成长，因为对于搜索引擎来说，处理一亿件商品跟处理一百亿件商品，它的可扩容不性是完全可以承载的，所以复杂网络会推动数据智能，但是还有一层非常有意思的结果，就是数据智能天然具有网络张力。这个概念有一点点复杂，我尽可能地把它讲得清楚一点，就数据作为这个时代最重要的生产要素。如果说石油自然资源跟钢铁是上一个世纪最重要的生产资料的话，数据是这个时代最重要的生产资料，但是数据跟物质有一个非常根本的差别，就任何物质就像这杯水一样的，就是我喝了一口你就不能喝了。但是信息它是可以被共享的，信息的复制和使用的边际成本近乎为零，所以信息可以非常快地在网络上快速的传播，因为它的复制跟传播成本几乎为零，但是物理的东西你再怎么传播，速度成本都受到一个很大的制约，但是信息他的全网传播是近乎零成本，所以这是数据跟物质的一个很大的差别，它天然会希望去全网传播，因为成本特别的低。

同时数据还有一个很大的特征，这跟物质也完全不一样，数据和信息的使用过程，就是一个价值创造的过程。物质的使用过程都是一个损耗过程，越用越少，数据的使用过程是一个增值过程，谁看了，有多少人看，本身就有巨大的信息含量，如果这个人再点个赞，再写个评语，再转发一下，这整个的信息的价值就更加以几何级数上升，所以为什么任何互动产品的设计都非常有价值，是因为你让信息的消费，变成了信息的再生产，变成了信息价值的再创造，所以在网络上有更多的互动，就能够产生更大的信息价值。

那么第三个关键点，是信息的经济学原理是很不一样的。传统的物资定价，你可以按成本定价，但是我刚才讲到信息，由于它的编辑复制成本为零，那你用什么方法定价，而且同样的信息对不同的人，它的价值是完全不一样的。所以对于一个特定的信息来说，它总是希望在网络上走的远一点，可以碰到不同的人，也许他就能碰到某一个愿意为这个信息付出额外高价格的人。所以从市场有效性的角度来说，信息是有极大的意愿去触达不同的人群的，是为了获取额外的信息溢价，所以由于这三点就是说数据本身就像个黑洞，他总是想越变越大，他能触达的人越来越多，这样的话，它就有一种天然的网络张力，所以可以看到智能商业这些互联网领先的企业，它是优势叠加，每一重优势，原则上都是指数级的一些优势，这样的乘数的叠加产生的效能的提升是非常巨大的，这也是为什么当一个智能商业开始起来的时候，他对于传统商业机会都是碾压式的，传统商业连还手之力都没有，是因为它传创造的价值，量级是完全不一样。所以从大家的角度来说，这也是一个非常实用的，就说你们企业升级的一个指南。第一步，我能不能尽可能的网络化，第二步，我能不能尽可能地引入机器学习的效应。第三步，我能不能够在我网络扩张的过程中间，尽可能的用机器决策取代人工决策。最后，我能不能够让我的数据跟更多的不同类型的数据产生交换，每一个方向都是巨大的能量增加的过程，都能创造巨额的价值，所以这是我想跟大家讲了一个今天非常核心的概念，叫智能商业的黑洞效应。

实际上这个黑洞效应是在我们这个时代才开始产生的，因为我们这个世界最核心的三个东西：物资、能量、信息，在信息纬度就两个核心的轴，一个是通讯跟通信，一个是处理和计算，那么农业文明那个时候一方面是烽火台，通过火来传递讯号，通过驿站来触达更多的人，另外一方面是阿拉伯数字的发明，是几何定律，代数的出现，实际上是这一些决定了农业文明。到了工业文明，我们有了电报，电话，同时开始有了一个世纪以前的IBM，IBM最早是做计算器的，当时100年前，美国最牛的一家公司叫ncR，就是做最早的付款机的，所以任何一个简单的机器能够包含一定的计算能力，就是当时最前沿的科技了，所以这是工业革命的一个大发展。而我们智能时代的发展，智能商业的核聚变，源头如果追溯的话，可以到1989年，就是第一台个人计算机上了公共的互联网网络，通讯和计算合二为一。我们的个人计算机就是计算机，又是通讯节点，所以网络协同跟数据智能开始成为一个双螺旋，开始了一个强劲的耦合的发展，所以在这个意义上奠定了我们智能时代的基础。

给大家看一张图，这是为航空航天飞机从外太空拍的地球的夜间的图。你可以看到我们这个世界的构成就是大城市，灯光，高速公路，这是我们文明的基础，也就是说经过几亿年的演变，我们完成了整个世界的物理连接，这个都是过去的碳基能源，然后加上钢铁，照明构成了我们这个世界。

而未来这个智能世界，是在物理连接的基础之上，完成创造力和知识和智慧的连接，所以我们接下来的智能时代首先是人脑的连接像淘宝，第二个是全世界机器智能的连接，第三步是人脑和机器脑和机器的网络的直接连接，在很大程度上科幻电影里面讲的那个场景似乎离我们社会越来越近。所以我想我讲这几点的意思是说如果大家觉得我今天上午讲的智能商业，听起来好像有点遥远的话，其实智能时代大家已经感同身受了，智能时代，听起来更加遥远，更加天方夜谭。但是他今天就已经在发生，所以我们自己感受到的世界，特别是00后互联网的这一代，90后00后的这一批你可以看到，未来这个时代人的状态也不一样了，我们所有的商业的演变，跟这些用户的演变，跟社会的演变其实是完全同步的，所以我们可以看到我们的生活开始越来越场景化，流动化，碎片化。我们生活在云端，活在朋友圈，似乎一切都过剩，但是每个人都很焦虑。一方面每个人都想彰显自己的个性，但是另外一方面对于我们在网络上所认同的极小的社群，我们又无比的忠诚，所以这是一个全新时代的开始。智能商业的目的不是为了满足工业时代一个个面无特色的人，智能商业的精准目标，就是满足这样一个完全不同的人，在一个完全不同社会的发展。所以这是我通过这20年看中国制造业的发展，看互联网的发展，看未来科技的发展，能感受到的一个全新的未来，我觉得这是一个非常让人兴奋，虽然有的时候也让人觉得恐惧的未来，但我们今天时间的关系，我这第二部分就简单的在这结束，那么我们进入第三部分，希望大家不是太冷，还能再坚持半个小时，所以第三部分，就是直接跟大家讲一下，未来十年机会在什么地方？我能看到哪些大的方向？

其实智能商业经过过去20年的发展，已经孕育出了第一批可能是万亿美金的公司，未来的十年，也许在大爆炸的过程中，智能商业的格局，可能会初步的确定。到2027年谁会在这个表上，我首先说一句，我觉得这个表到了2037年很可能就完全没有意义了，因为那个时候什么叫资本，什么叫财富，什么叫市值，甚至资本市场都不再存在，但是2027年离我们还足够近，可能是最后一次这个表单还有点意义。但是大家站在今天想这张表单，你是不是有一点点野心和有一点点幻想，也许你也可以出现在那。因为我们回头看2007年的这几家公司的话，我说过了，就阿里巴巴当时也就100亿美金。当然年底的时候BtoB上市以后，整个集团蹿到了200亿美金。阿里巴巴BtoB上市的时候，当时给了所有员工一个选择，你可以把30%的股票你所有的集团的股票都转成BtoB的上市公司的股票，也可以留下来作为集团的股票等在未来的增值，也就是说以淘宝和支付宝为主的未来增值，基本上所有阿里巴巴的员工都选了相信上市公司的快速增长，而不是相信淘宝的未来。这是2007年，当然我们回头看很感激公司只允许我们转30%。然后到2012年同样的故事，就是2012年阿里巴巴上市前最后一次融资，是400亿不到的估值，然后也允许我们卖30%，我们基本上也都卖掉了，所以你可以看到十年的时间可以发生非常多的事情，那个时候这个Facebook就是刚刚创立没有四年左右的时间，估值大概也就一百五十亿美金，腾讯120亿美金，十年大概50倍的增长。也许未来的十年可以有一百倍的增长，你是愿意在这个场里头玩，还是愿意在你现在熟悉的场里头玩，你愿不愿意加入新的大爆炸的时代，去真正在智能商业这个领域上展开你的梦想，展开你的创造力。

而且即使是在今天，大家觉得这些公司如此强大的时候，其实他们也仅仅是在在线广告，在线零售，在线社交，三个方面取得了足够大的进步而已，绝大部分的行业都还是一个完全开放的一个竞技场。我们有太多的领域，可以用智能商业的思想去改变。那么回到这张图，未来十年依然是这三条主线，第一个是在线化，就是IOT。我们经历了PC互联网，移动互联网，下一步肯定是物联网，也就是说我们最终会实现万物互联，实时互动的在线的一个事件，物理世界都会有一个虚拟世界的一个映射，由于芯片和传感器的快速发展和成本的急剧下降，IOT对于社会的发展将是极具渗透性的，他将极大地扩大智能商业的边界，当然IOT的里程碑式的产品还没有出现，所以这个时代其实还没有真正到来，我等会讲具体的一个趋势的判断。第二个就是AI技术，将极大地增强黑洞的能量。AI过去十年的一个创新的技术已经产生了这么大的价值。未来虽然每个人的专家的判断都不一样，但是大家都相信AI技术的进步还是会持续不断的高速发展的，那么第三个重要的领域就是协同网络的急剧扩张，就当一个网络起来之后，它会天然地在往外扩张，所以整个经济的网络化的进程其实会加速，所以大家看未来的十年的机会依然是在这三个方向，你必须至少在其中一个方向有足够大的一个发展和突破，才能在未来有自己的优势。

所以我们能看到的两个比较重要的趋势，一个是现有的智能生态会继续大爆炸，多元物种会蓬勃发展。就一方面有人会觉得就是说阿里腾讯的生态圈过于强大，可能抑制了某种创新的发展，但是实际上这些生态圈本身也孵化出了非常多的有价值的企业，就像十年前的淘品牌，那一波的企业都开始上市的浪潮，御泥坊今年前两个月刚上市，然后韩都衣舍等一批企业，就还有腾讯的平台上的很多开放的企业，都会在这一两年成为上市公司，大家可以看得到。当一个生态爆炸的时候，其实里面的各种各样的物种都能得到一个巨大的提升。这是我经常讲的，接下来百亿美金百亿人民币的机会会非常的多，虽然千亿美已经很难，但是我们也同时看到了新的黑洞就类似阿里这样的生态体可能出现的两个路径。这都不是假设的路径，这个都是已经真实看到了的路径，一个是传统产业升级为智能商业，那么像特别大的行业，教育健康交通，都是能看得到的大产业，本身都是几十万亿的大产业，那么在这些大产业转向智能商业的过程中，肯定会出现平台级生态级的领先企业，这十年应该会是一个主流。

第二个是颠覆式的技术，形成新的黑洞。如果两年前我讲区块链讲比特币的话，可能大部分人都不知道我在说什么，但是今天可能已不用再跟大家讲这是什么。我们已经能看得到这个比特币区块链，由于对生产关系的一种重构，会带来整个的社会的一次大变革。所以区块链是这个十年已经是看得见的一个颠覆式的技术。AI在这十年能不能形成一个颠覆性的第二次的创新，争议很大，但是他的持续这个进步也有可能在任何一个时点完成下一次的突破，那么AR这个是接下来也会有一个很大的可能性，所以技术进步的速度并没有放慢下来，这是我们对未来智能商业的演变，如此强调的一个原因是它的源头技术的进步还在不断的发展。

那么我展开讲一下，在这三个轴上的一些相对具体的判断。IOT为什么重要？就IOT的本质是人机交互界面的转换，是创新，就PC互联网，你是被键盘锁定的。移动互联网，你是被手机锁定的。到了IOT时代，人的五官会得到一个极大的膨胀，就是五官都可以被计算延伸语音识别，这个已经是基本上接近成熟的一个技术，那么以这个M zone为代表的智能语音的整个的发展，包括今年整个中国音箱大战，基本上都是看中了语音作为一个交互是非常重要的一个基础，那么包括汽车里面将来很多的互动，就你手被占用的情况下，语音由于达到了一定的稳定性和准确度，它会成为一个非常重要的互动，那么视觉也是一个很大的突破。今天大家所熟悉的人脸识别就是因为视觉感知能力的一个延伸。我刚才讲到应用级AR的设备在这接下来的时间里面肯定会出现，就我去国外比较领先的AR公司参观的时候，虽然对这家公司也有各种各样的争议，我看他们产品demo的时候，他们新产品的试用的时候，我当时看完的第一个感觉，就不是这个图像真实不真实的问题，我当时第一个反应就是将来真的分不清什么是虚拟现实什么是真的现实了，因为它完全是让你的眼睛没办法判断它这个源头是从哪来的，是一个虚拟的源头，还是一个真实的源头。所以它实际上是在跟你的脑神经交互，但是这样一个设备，它其实最大的价值就是你通过视力，甚至都不用通过类似google glass这样的东西，你很有可能通过这个眼睛的聚焦等等这种变化，就能够调动计算能力，所以它其实是人机交互的一种新的方式，所以大家想想看，如果当我们的五官，最终大脑都能被某种方式直接跟整个计算网络连接在一起的时候，就是那种效率的提升是无法想象的，这是lOT的本质，当然同样的物理产品之间的互动也都越来越智能化，因为它有信号，它有通讯模块，有计算模块，有处理模块，有感知模块，所以物跟物之间也能够对话，也能够进行判断，所以这是一个非常重要的方向，那么我们能够今天看得到的趋势就是语音视觉和无人驾驶。我们早期看物联网的时候，一直在看音箱智能家居这些，后来两年前我突然意识到一点，其实IOT的里程碑式的产品，集大成的产品，很可能就是无人驾驶汽车，在技术上，未来两三年，无人驾驶汽车的技术应该就相当成熟了，而由于这是一个如此巨大的产业，当这个产业被突破之后，芯片传感器人工智能算法各种成本都会几何级数的下降很多。以前我们认为被lOT化的这个行业原来都是因为投资回报率算不过来，你对一个小的应用场景，你投入再多的钱，客户价值可能是不够的，但是在自动驾驶这个领域里面，就由于客户的价值足够大，是可以承受非常大的固定资本的投入的，前期研发的投入的，但是当这个研发突破之后，整个的世界将会被改观，因为芯片的成本传感器的成本就会几乎变得忽略不计了，那么很多原来用不好，用不了IOT的这个场景，就能够都被智能化了，所以这是第一个方向在线化。你所在的行业，你看到的客户痛点，有没有可能利用IOT的技术，从传统的物理的隔离的破碎的这样一个情况，变成一个在线的连续的互动的场景？

第二个重要的轴呢，是网络协同。我刚才讲到就是说谷歌只是把广告在线化了，淘宝把零售在线化了，但是当我们把零售的环节在线化之后，我们发现我们自然而然地想把存货弄清楚，想把物流的整个环节数据化网络化，所以你会看到包括这两年网红的发展，其实也是在显示了创业和营销也开始互联网化，当前台的应用都互联网化之后，自然的会到从制造到采购的全链路的重构，所以我们现在看到比如说在服装这个领域里面，还要想进一步的做到个性化服务的话，其实制约不是在前面，而是在整个供应链的体系。包括比如说布料的采购，环节还是非常长，甚至很多的环节也完全是离线的，比如说布匹质量的验证，质量测试，现在还全部是靠人眼，在靠中国大概10万个人，在全中国看某一块布披，是不是符合当时供应商要求的标准，所以这中间有很多的环节还是完全离线的，他们都会逐步的在线化，被并入到这样一个协同网络当中，更好地完成客户的需求，所以几乎在每一个行业都会经历一个从传统的封闭的线性供应链，走向开放的价值协同网的这样一个完整的过程。这中间有巨大的商机。第三个是智能化，除了首先我跟大家讲一点，对于大部分的企业来说说不用去担心算法有多难，我招不到算法工程师，对于大部分的企业来说，算法会像云计算一样，成为一个基础设施，无论是谷歌Facebook还是阿里都已经开放了基础算法库，将来每个企业做应用的时候，你自己不用去研发算法，就像我刚才讲到的阿里小蜜的这个案例，你不需要一个算法工程师，你只需要一个人工智能训练师。他要在你特定的场景下调参数，让结果变得更优化就好了。所以算法本身对大部分的应用企业来说不会是一个壁垒，反而是你们可以应用好的一个工具，这是我想讲的第一点。第二点我们能看到这个趋势就是深度学习，包括现在的增强学习的融合会在每一个行业越来越多的被运用，会超过原来很多行业，基于自动化的理念把规则写在机器里面的，包括所谓工业4.0的很多想法，其实都是基于规则做的自动化，而不是基于机器学习，让机器随时随地地做决策，那才是一个真正的智能化的发展。

那么第二点比较专业一点。我简单的跟大家做个介绍，现在基本上所有公司用的算法，都是由计算机科学家设计，那么基本上是一个黑盒子，就是机器是这么学的，我们知道这个结果越来越好，但是为什么我们是不知道的。但是当我们进入越来越复杂的领域里面，比如说像淘宝这样的场景牵扯到人，就一定会有博弈，博弈就不是个简单的黑盒子的模拟的，那在博弈的情况下怎么引进好的经济学的研究社会学的研究，把机制设计的一些理念可以引到平台管理，甚至最后把它变成算法的一部分，有机的融合在一起，变成一个非常重要的创新的领域。而对于社会科学来说，这也是一次巨大的创新的机会，因为社会科学终于可以做实验了，就像物理之所以被认为是个科学，是因为它可以做实验，而现在我们有很多的在线的环境，是可以进行大规模的经济学跟社会学的实验的，这样也可以推动这些学科变得更加科学，从而带来整个社会价值的一个提升。

但是要想在这样一个新的智能商业的时代取得成功，战略最基本的一些思路都要被改写。我其实在阿里内部从来都是严格禁止任何人汇报的时候给我讲行业分析这些东西，因为我觉得它不能反映现在这个时代战略制定的关键，所以除了所谓传统的定位之外，我自己觉得新战略中间一个最重要的概念，我把这叫做点线面体，就在未来的竞争当中，一个企业战略决策的第一个核心，你是要在一个怎样的网络去竞争，你是作为一个面，作为一个网络平台，去引领一个生态的发展，还是在一个特定的网络里面，去做一个点或者去做一个线，比如说一个卖家，它可以选择我在淘宝这个面上去做服务，也可以选择京东，也可以选择微信，你这个选择本身就在很大程度上决定了你日后的演化的轨迹，所以对于很多企业来说，选择你自己是做面，还是你要做整个的某个面中间的一个点，其实是非常有意思的选择。那么今天因为时间关系，我这点不展开讲。这个可能会是明年公开课的一个非常重要的主题，就新战略的完整的打法。在这里面我再强调一点，由于互联网上资源流动的速度跟范围，比以前大了很多，所以赢得未来的竞争不在于你拥有什么资源，就你拥有的资源再多也非常有限，真正重要的是你能调动什么资源，你能access什么资源，所以就是说我们一直原来讲这个竞争壁垒都是讲我拥有什么，但是未来真正的壁垒是我能调动什么，我是在网络的什么节点，起了什么价值，所以这个企业的价值更多的是体现在你在网络中的相对位置，而不是你在企业内的资源的拥有量，所以外部的连接重要性远远大于内部的管理，这是新战略的一个重要的思考方式。

那么再聚焦到最后一个话题，就是未来三年，我觉得如果我们从十年再往回拉进一下，未来三年最看得见摸得着的这个方向，还是产业互联网的一个突破。我下午讲三浪叠加的时候，会回过头来结合下午的案例，再做一些深入的展开，为什么这么看好产业互联网，是因为到目前为止绝大部分的平台都只是完成了一个非常浅的连接，而很多的产业，其实是非常复杂的一个互动，一个非常复杂的利益的一个分配，所以在这样一个环境下，在一个复杂的产业，怎么把线下搬到线上，怎么完成网络协同，怎么植入数据智能都变成是一个非常大的挑战。那么产业互联网的发展为什么不像大家过去几年想象的发展的那么快？我前段时间突然意识到这个问题，就是我们原来老想的是互联网+是觉得把互联网跟传统产业加在一起就能够发生这么样一个神奇的转变，但实际上真的不是这样，因为这两个背后的逻辑有很大的差别，我们真正要的是互联网X，是互联网技术互联网工具，互联网思维，和某一个行业的基本规律的碰撞，再构和创新。这个非常重要，今年年初大家可能也听到报道，就是蚂蚁金服有过一次非常重要的战略上的讨论，其实就是对一个字的较真，是蚂蚁金服是tech fin还是fin tech，就是因为海外讲互联网金融公司，它其实没有我们这个概念。海外的互联网金融公司都叫fin tech，但是蚂蚁的初衷是tech fin，是基于创新的互联网技术的创新的金融服务，tech是基础，fin是创新，所以最后马云又跑到蚂蚁金服跟大家开会说就蚂蚁金服必须回到初心来，因为只有回到这一点，公司内部的争论就我们到底是在技术公司还是一家金融公司，才能在根本上有一个标杆，就我们是用技术创新金融服务的公司，而不是用技术去提升金融效率的公司，这两个是很不一样的，这就要求大家对互联网的理解，在一个特定场景上的深刻的思考和最终的突破。

所以总结一下，今天上午的讨论其实就是三个主题，一个是智能商业的潮涌，我们过去的20年看到了智能商业的雏形，未来的30年，能够看到智能商业的一个大爆炸，而接下来的十年，会看到智能商业的格局初步能够确定下来，所以这十年对于在座的诸位来说是非常关键的，这是关系到大家能成为这个时代的弄潮儿，还是会被越来越大的浪潮所抛弃的一个关键节点，同时在这个过程中，我们所理解的战略都在被重新定义，vision和action的快速迭代变成这个时代新的战略的思考，点线面体变成新的定位的最重要的思想。我其实平时很少有一口气讲两个小时的，我其实比较擅长的是回答问题跟互动，但是因为人比较多，而且这个其实只是未来共同学习的一个开始，所以我今天上午还是一口气把整个的智能商业的思考框架跟大家做了一个完整的表述，那么中间有些概念可能不太清楚的，大家有什么感想，有些问题可以在群里面中午休息的时候大家可以讨论，可以提出来，那么下午我们最后有一个回答问题的环节，我也会尽可能的做一些针对性的回答，但是更重要的是下午的三个案例，会从不同的方面让大家对上午讲的这些概念和框架有一个真切的感知和具体如何落地的一些指引，所以非常感谢大家，我们今天上午的讲演就到这结束，谢谢！

物流巨头顺丰如何布局AI？这是其AI首席科学家的详细解读

全天候科技

摘要: 未来，顺丰将会利用人工智能，把人从很多简单重复的工作解放出来，让他们去完成更多更有价值的、更有挑战、更有难度的一些工作，为客户带来更好的体验。

文 | 全天候科技徐志成、张超

随着人工智能的发展，一些物流公司也纷纷尝试利用人工智能技术优化物流环节，提高物流效率。就人工智能将如何改变物流业？物流领域人工的岗位和人工智能之间的关系是什么？

在2018网易经济学家年会“人工智能与人类未来”分论坛上，顺丰人工智能首席科学家刘志欣表示，人工智能技术的发展，实际上是让原有的算法更加高效，而这个算法本身和人工的岗位是共生互补的，它是一个工具，不会取代人的工作。

顺丰AI首席科学家刘志欣

他认为，物流领域是一个高需求、大流量的方向，这里面本身就会有大量的工作岗位出现。回归人工智能的本质，它就是通过数据完成感知、认知、建模以及规划这四件事，辅助人类更加高效的去完成他的工作。

刘志欣还具体聊了人工智能帮助顺丰提高物流工作效率的三大应用情景：

打造数字化小哥。顺丰目前已经研发出研发第六代智能终端、智能手环以及机械臂来帮助快递小哥在完成工作的同时，提高工作效率。
“智”造有温度的客服。顺丰通过采用NLP技术等一些自然语言处理的技术，去分析客户对话的意图，把关键信息抽取出来，帮助系统自动辅助客服人员，或自动完成一些操作，从而提供更加个性化的服务。
助力公司向自动化、信息化、智能化高效精准管理发展。刘志欣通过三个例子来展示，顺丰利用人工智能技术将多维度的内部、外部数据结合在一起，建立机器学习模型，帮助做智慧决策。

刘志欣表示，作为国内物流行业领军企业，顺丰对引领中国物流未来的发展模式是有责无旁贷的义务。未来，顺丰将会利用人工智能，把人从很多简单重复的工作解放出来，让他们去完成更多更有价值的、更有挑战、更有难度的一些工作，为客户带来更好的体验。

以下为刘志欣讲话实录（全天候科技整理）：

今天的主题是“人工智能与人类未来”，我想大家都比较关心将来人工智能取代我们人类工作的可能性。我将结合我们在人工智能领域方面做的一些工作和大家进行一下交流，交流一下我们对这个问题的理解，看看人工智能是怎么样帮助而不是取代人类的工作的。

首先我们看一下，物流领域，人工岗位和人工智能之间的关系是什么。物流快递行业是一个非常复杂的长链条业务环节，包括小哥上门收件、到了分拣再到目的地、再进行一次分拣，进一步的细化之后，做一些支线运输，还有最后的小哥派件等等。这个业务链条非常长，和它相伴的就是一个非常复杂的网络拓扑结构。怎么让海量的包裹在这个复杂的拓扑网络结构中间高效、快捷，并且低成本的完成它的旅程，流向最终的目的地，这就是我们很多统计、运筹等算法，以及数学模型需要去解决的一个问题。

今天人工智能的飞速发展，也能够帮助我们提升原有模型的能力和效率。举个例子，我们在做线路规划的时候，传统会采用很多预测优化的方法。但是当量非常大，并且情况很复杂，需要做复杂决策的时候，我们就会采用强化学习的方法来使决策更加高效、更加智能。

我们可以看到，人工智能技术的发展，实际上是帮助了我们原有的算法更加高效，而这个算法本身和人工的岗位是共生互补的，它是一个工具，不会取代人的工作。

从另外一个层面来看，物流领域是一个高需求、大流量的方向，这里面天然就需要有大量的工作岗位出现。回到人工智能的本质，人工智能就是通过数据去做四件事情：一是感知；二是认知；三是建模；四是规划。

我们研究AI、研究大数据，根本的目的是为了让员工的工作更加高效，把他们从很多简单重复的工作当中解放出来，去完成更多更有价值的、有挑战、有难度的工作，为我们的客户带来更好的体验。

基于刚才讲的两点，我们可以看到，现在中国物流行业已经走到了一个非常有挑战，但同时也非常振奋的一个时期。作为物流快递行业的领军企业，我们顺丰对如何引领中国物流未来的发展模式是有责无旁贷的义务的。

下面可以根据几个具体的例子跟大家分享一下，人工智能算法是怎么样帮助我们工作人员更加高效地完成他们的工作，让我们的客户有更好的体验，而不是威胁现有的人工工作的岗位。

第一点，AI助力打造数字化小哥。

每天我们有上千万包裹，大概4千多万公斤的重量。经过几十位一线的小哥、两亿次分拣、6亿次搬运，这些包裹能够送到全国各个地方。怎么看待这个问题？

可能很多人会认为这是一个非常重资产的行业。我们的看法是，不仅仅局限于此，（物流快递）不止是一个重资产（的行业），更多的是一个非常宝贵的获取数据资源（的行业）。因为我们几十万小哥散布在全国每个小区、每个写字楼，就像毛细血管一样，收集大量的贴近物理世界的数据。所以说，我们要充分的挖掘这些小哥给我们带来的数据价值，因为数据本身是人工智能一个重要的引擎。

在去年的时候，本来有一个第五代的手持终端给小哥工作，它最大的功能就是扫描和操作。但是我们发现，它并不能够帮助我们去采集小哥日常行为数据。于是我们很快投入资源，研发了第六代手持终端，更多是完成采集数据等方面的工作。

我们还面临着一个问题，就是小哥平常工作的时候需要双手劳动，如果拿着一个手持终端进行一些工作会非常不方便，所以我们研发了智能手环，能够帮助他更高效、更方便的进行工作。除了末端的生态之外，我们还有很多装修、分拣、装车、卸车的工作。（因为）一个是工作强度非常大，再一个如果是很重的物品，其实是有着很高的风险的。所以我们也投入资源开发了机械臂，来帮助小哥更轻松的完成这些工作。

回到线路规划，线路规划是物流领域非常核心的问题。我们结合了传统方法做这方面的一些工作，根据实时的件量来优化路线，以及很多复杂条件下的决策，让我们的物流更加高效，成本更加可控。这个主要是AI助力快递小哥方面的例子。

第二点，“智”造温度的客服。

怎么看待智能客服这个问题？我们希望给客户提供一种更加针对个人的、更加定制化、更加有温度的一些服务。但实际上我们发现，客服人员每天绝大部分工作都是在重复一些简单、单调的工作。

基于这个问题，我们采用了一些NLP技术，一些自然语言处理的技术去分析客户对话当中的意图，把他的关键信息抽取出来之后，帮助系统自动辅助客服人员，或者自动完成一些操作，让客服人员真正把他们的时间、能力和资源投入到对客户更加定制化、更加有温度的场景中来，真正完成一个人和人之间的交流。

第三个点，智能决策辅助人工决策，助力公司向自动化、信息化、智能化高效精准管理发展。

传统管理都是基于人的知觉、经验或者是一些预判的规则，这个会受限于个人的能力，也会受限于我们做的是一些局部判断，并不是一个全局判断。所以，我们将非常多维度的内部、外部数据结合在一起，建立机器学习模型，帮助做智慧决策。

这里有几个具体例子：

一是终端场的管理和规划。

终端场是非常重要的环节，大量的货物在这里进出做分拣。这时候，我们采用计算机视觉技术，辅助搭建模型，仿真整个操作环节，帮助整个终端场里面各个环节的操作更加高效，让我们的资源更加弹性、可控、更加灵活。

二是关于小哥的管理方面。

分配任务方面，我们通过实际数据发现，不同的收派任务其实有很大区别，比如说区域，甚至包括用户什么时候在家等等。这时候，我们就会根据数据寻找出各个任务不同的规律，同时也挖掘小哥自己擅长做什么方面的工作，将这个任务和小哥的能力进行匹配，可以达到互补，让资源更加弹性的目的。

三是关于客户方面的管理。

传统上我们会有专门的团队对所有的中小客户、大客户进行管理。比如，这个时候他们会定期的去分析这些客户是否有异动，是否会有流失风险。但是这个有很严重的滞后，不可能做到每天对大量的客户进行分析。所以，我们从大量的数据当中去挖掘客户异动规律，做机器学习。

传统上是人为定义很多规则，而且这个规则覆盖不全。现在的话，我们可以做到实时，甚至根据客户的件量和订单等数据，可以预判他是否有流失的风险，能够让销售人员第一时间介入，和客户进行沟通，帮助他们减少损失。

从这几个方面的例子我们可以看到，人工智能本身可以帮助一线的工作人员，可以帮助二线的客服人员，还可以帮助三线的一些管理人员。总的来说，更多完成的是通过数据和算法来帮助我们更加高效，更加有效，更加轻松的完成工作，而不是取代人的工作。

人工智能赛博物理操作系统

AI-CPS OS

“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今天，企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。

AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化，这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的意愿，这些将不可能实现。

领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量，领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：

重新行业布局：你的世界观要怎样改变才算足够？你必须对行业典范进行怎样的反思？
重新构建企业：你的企业需要做出什么样的变化？你准备如何重新定义你的公司？
重新打造自己：你需要成为怎样的人？要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必须如何去做？

AI-CPS OS是数字化智能化创新平台，设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端，可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉，形成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：

精细：这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。
智能：模型随着时间（数据）的变化而变化，整个系统就具备了智能（自学习）的能力。
高效：企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。
不确定性：数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验，其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域：技术、文化、制度。
边界模糊：数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长：

创造虚拟劳动力，承担需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”，以区别于传统的自动化解决方案；
对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升，提高资本效率；
人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，开辟崭新的经济增长空间。

给决策制定者和商业领袖的建议：

超越自动化，开启新创新模式：利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能，为企业创造新商机；
迎接新一代信息技术，迎接人工智能：无缝整合人类智慧与机器智能，重新
评估未来的知识和技能类型；
制定道德规范：切实为人工智能生态系统制定道德准则，并在智能机器的开
发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践；
重视再分配效应：对人工智能可能带来的冲击做好准备，制定战略帮助面临
较高失业风险的人群；
开发数字化+智能化企业所需新能力：员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说，创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。

子曰：“君子和而不同，小人同而不和。” 《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和人工智能，像君子一般融合，一起体现科技就是生产力。

如果说上一次哥伦布地理大发现，拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现，拓展的就是人们的数字空间。在数学空间，建立新的商业文明，从而发现新的创富模式，为人类社会带来新的财富空间。云计算，大数据、物联网和区块链，是进入这个数字空间的船，而人工智能就是那船上的帆，哥伦布之帆！

新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。