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01 智能商业大变革（第2页）

所谓网络协同，指的是通过大规模、多角色的实时互动来解决特定问题。以前我们解决一个问题，通常需要通过命令、科层制或者在简单市场中通过价格信号进行调整，但今天更多的是通过大规模、并发、多角色的实时互动加以实现。

举个例子，相信大家都很熟悉维基百科，或许正是因为太熟悉，以至我们都忽略了它是一个如此了不起的成就。维基百科是一个非常开放的知识共创平台，原则上全世界任何人都可以在上面贡献自己的思想。但是换个角度来说，你有权利修改任何一个词条，甚至可以恶意攻击它。当然，维基百科还有一键恢复的功能，如果你认为你的诠释更加准确，你可以再把它修改回来。

这样简单的协同工具以及一套协同规则，居然可以让我们在没有中央权威、没有传统命令机制的情况下，建立如此全面且庞大的实时在线知识库。要知道，中国有史以来最大的百科全书《永乐大典》，可是由明朝翰林院所有学士耗费了6年时间才编辑完成的。

再举一个大家很熟悉的例子——淘宝。淘宝不是零售商，我们不拥有任何一件商品，它是一个零售的生态圈，是一个赋能卖家的平台。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演化成了一个社会化协同的大平台。在今天，即使是非常小的一个淘宝新卖家，也可以在线同时和几百个服务商合作，只需要有一个API（应用程序编程接口）的链接，就能调动相关的数据和相关的服务。相关的服务可以包括打通微博这样的社交渠道、蚂蚁金服提供的金融服务后台、旺旺的工作流以及各种营销产品。所以淘宝本身就是一个非常复杂的协同网络，而这个协同网络带来了巨大的社会化的价值创造（见图1-3）。

图1-3淘宝卖家协同网

举这两个例子，就是想和大家说明怎样才能让一个原本被锁死在供应链里，只能进行线性沟通的角色，在互联网的平台上实现重构，进而形成一个实时互动的网状格局，这是每一个企业迈向智能商业的第一步。

数据智能

在了解网络协同之后，接下来要向大家介绍智能商业的第二个核心概念——数据智能。数据智能的本质就是机器取代人直接做决策，和传统的BI（商业智能）完全不同，这一点至关重要。如今，大多数企业都会有BI部门，用来分析数据，提供决策支持；核心的服务人群是高层管理人员。而数据智能强调的是运营决策直接由机器决定。比如每天上亿人到淘宝购物，每个人看到的商品都不一样，这么复杂的决策只能由机器来完成。在你的公司里，由人操作的环节能不能让机器直接代替，这是一个非常有效的评判标准，只要能替代，就是向智能商业的一次质的飞跃。

当然，想要让机器取代人进行决策，有几个非常重要的前提条件——云计算、大数据和算法。云计算和大数据相辅相成，如果没有云计算，我们就没有办法用极低的成本存储和计算海量的数据；而正因为有了处理大数据的需求，我们才会对云计算的要求越来越高。二者推动了整个数据行业不断高速发展。但想要让云计算和大数据真正创造价值，背后还需要“大脑”的支撑，也就是算法。

其实算法严格来说并不是机器，而是人，是算法工程师。它会将人的思考和人的角色进行模拟，抽象成一个模型，然后用数学方法给这个模型找到一个近似的解，之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，算法其实就是将人对特定事情的理解转换成机器可以理解和执行的模型与代码。就今天人工智能的发展水平来说，它和人脑还是有很多不一样的地方。它的核心是靠海量数据的不断学习来优化决策，所以如果没有大数据的支撑，算法也就变成了无本之木，再也无法显露神通。

所以大数据和算法是机器学习的本质，这两者的结合才产生了快速迭代和快速优化。最好的例子就是2016年万众瞩目的AlphaGo大战世界顶级围棋棋手李世石。AlphaGo的计算能力特别强，学习效率也非常高，它可以把人类历史上所有的棋谱都快速学会，在此基础之上进行优化。这种突出的学习和计算能力，使它很快就打败了人类棋手。此后不久推出的AlphaGoZero在原有版本的基础之上，又取得了更大的突破，在某些方向上也代表了未来。AlphaGoZero甚至可以不用人的历史数据，不看历史棋谱，只靠左右手互搏，就能够达到一个更强的算法水平。因此，AlphaGoZero很快就打败了AlphaGo，这一结果也从侧面证明了未来算法的突破还有很大的空间。

机器学习都基于反馈闭环，谷歌是最典型的例子。用户在搜索结果页上的每一次点击（或者一次点击都没有）的行为数据被实时记录，并反馈到算法引擎，不仅优化了用户的搜索结果，而且优化了任何搜索这个关键词的人得到的搜索结果。机器学习的反馈闭环必须是业务天然的一个有机部分，用户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循环。所以，在未来，任何一个企业都是服务企业。因为用户真正要的是服务，而不是产品。也就是说，在未来，每一个企业都必须有一个和目标客户在线互动的界面。除此之外，我们还能得出另一个推论：任何一个硬件制造商未来可能都会是这个服务组合中的一部分。制造不再会成为一个独立企业，而是成为他人服务闭环里的一个承载者，或者自己建立一个2C（对消费者）的沟通渠道。

对于绝大多数企业来说，今后10年，最难的其实是创造一种产品和服务方式，把原来离线的用户在线化，产生一个持续的互动，这样才能实时记录用户的反馈，也才能优化算法、优化服务。谁先完成这个闭环，谁就占据了最大的优势。

“客户服务”就是这样一个典型应用。阿里巴巴过去非常头痛的一件事就是需要大量的客户服务人员，并且随着每年业务的增长还要增加一两千的客户服务岗位。所以我们从2015年的“双十一”开始，就在内部尝试能不能用人工智能的方法，让机器人承担客服工作。随着测试的成功，我们在2016年就请了9家主要商户一起来创造客服机器人，并且在2016年的“双十一”批量上线。到2017年，已经有3万个商户使用了我们的人工智能，也就是“阿里小蜜”。

我们还有一个更有意思的发现，就是当我们在担心人工智能越来越多地取代人的工作时，它却创造了一个新的工种，我们将它命名为“人工智能训练师”。阿里小蜜只有数据训练出来的“智商”，大概相当于一个五六岁的小孩。然后我们将比较优秀的客服人员培养出来，跟机器进行互动，帮助机器学习。作为训练人工智能的人，他们得到了整个客服领域最高的薪资。

所以，我们不需要担心人工智能超越人的能力。人的创造力和机器智能进行有机结合，这可能是未来另外一个非常重要的趋势。

未来已来，智能商业将走向何方

在过去20年的发展里，智能商业已经完成模式的创新和能量的积累，并成功孕育出价值万亿美元的公司；在未来的10年，它很可能会迎来一波爆发式成长。浮云一别后，流水十年间。仅仅10年的时间，如今的市场可能就会沧海桑田，可以肯定的是，那时候能够称王称霸者，必定是了解智能商业、掌握双螺旋的公司。

2007年，阿里巴巴估值不到100亿美元，但是在2007年年底B2B（企业对企业）部门在香港上市后，整个集团的市值直接蹿升到200亿美元的级别。当时阿里巴巴给了所有员工一个选择：可以把手中所有集团股票的30%转成B2B上市公司的股票，也可以留下来作为集团的股票等待未来增值，也就是未来以淘宝和支付宝为主的增值。绝大部分员工都选择相信上市公司的快速增长，而没有选择淘宝的未来。2012年发生了同样的故事，那一年是阿里巴巴上市前最后一次融资，不到400亿美元的估值，也允许员工卖掉30%，基本上都卖掉了。

我们可以看到，对于一家公司来说，10年的时间可以发生很多事，甚至发生翻天覆地的变化。那么在未来的10年里，你会选择在熟悉的圈子里故步自封，还是选择跳入新的浪潮，在这个大爆炸的时代一展抱负、大展拳脚呢？

其实，今天，大家心目中实力强劲、强大无比的公司，也仅仅是在在线广告、在线零售和在线社交三个方面取得了足够大的进步。绝大部分的经济领域都还是一个个基本空白的竞技场。

在未来10年里，智能商业的发展依然要靠三条主线的突破。

在线化

IoT（物联网）毫无疑问是下一轮在线化的巨大机会。我们经历了PC互联网和移动互联网，下一步肯定是物联网，也就是万物互联、实时互动的一个新阶段。由于芯片和传感器的快速发展和成本的急剧下降，物理世界中所有的一切都会在虚拟世界中得到映射，IoT对于社会的发展将是极具渗透性的，它将极大地扩大智能商业的边界。

IoT的本质是一种新的人机交互方式。在PC互联网时代，人是被键盘锁定的；移动互联网时代，人是被手机锁定的；到IoT时代，人的五官得到极大延伸。语音识别技术已接近成熟，在人的手被占用的情况下，语音达到了一定的稳定性和准确度，自然就成了手的延伸。另外，人脸识别可以说是视觉感知能力的延伸。应用级AR（增强现实）设备在接下来的时间里肯定会出现，我在试用国外比较领先的AR公司产品时，第一反应是将来我们真的分不清什么是虚拟现实、什么是真的现实了，因为它让我们的眼睛完全没办法判断这个源头是一个虚拟的源头还是一个真实的源头。

当我们的五官乃至大脑都能通过某种方式直接跟整个计算网络连接在一起的时候，那种效率的提升是无法想象的。同样，物理产品之间的互动也会越来越智能化，因为它有信号，有通信模块，有计算模块，有感知模块，有处理模块，所以物和物之间能够对话，也能够进行判断、互动和协同。这是一个非常重要的方向。

IoT里程碑式的产品，很可能是无人驾驶汽车。未来5年，无人驾驶汽车的技术应该会相当成熟。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、各种成本都会几何级数地下降，很多原来用不好、用不了IoT的场景，就都能够被在线化了。

智能化

人工智能（AI）在过去的10年中，就已经产生如此大的价值；对于未来，虽然每个专家的判断都不一样，但大家公认的是，人工智能技术的进步必然会持续不断地保持高速发展。未来，对大部分的企业来说，不用担心算法有多难，也不用担心招不到算法工程师，因为算法会像云计算一样成为一项基础设施；算法对大部分应用企业不会是一个壁垒，反而是一个有力的工具。谷歌、阿里云这样的公司会提供开源的算法服务，而大部分应用只需要自己设定参数，然后调用相应的算法服务就好了。算法服务的普及将极大地推动智能化的发展。

协同网络的扩张

第三个重要的领域，则是协同网络的急剧扩张。也就是说，当一个网络发展成长后，会自然地向外扩张，导致整个经济网络化的进程同步加速。我前面提到，谷歌把广告在线化了，淘宝把零售在线化了，包括这两年网红的发展，其实也正是营销的互联网化。当前台的应用都互联网化之后，自然会带来从制造到采购的全链路的重构。比如在服装领域，要想进一步做到个性化服务，其实制约不是在前端，而是在整个供应链体系，包括布料的采购、布匹质量的检验等很多环节还是完全离线的，这些环节都会逐步在线化，被并入这样一个协同网络，更好地满足客户需求。

几乎每个行业都会经历一个从传统的、封闭的、线性的供应链，走向开放的、价值协同网的完整过程，这中间有巨大的商机。

所以，我们能看到未来有两个比较重要的趋势。第一个趋势是现有的智能生态会持续“爆炸”，多元物种会蓬勃发展。如今很多人说阿里、腾讯的生态圈过于强大，抑制了某些创新的发展，殊不知在这些生态圈的内部，也孵化出了很多有价值的企业。像10年前的淘品牌“御泥坊”“韩都衣舍”等一批企业，已经进入上市浪潮。还有腾讯平台上诸多开放的企业，也会在近年成为上市公司。由此可以看出，当一个生态“爆炸”的时候，各种各样的物种都会水涨船高，得到巨大的提升，接下来百亿级的公司也会越来越多。

第二个趋势是颠覆式的技术形成新的黑洞。如果两年前我讲区块链、比特币，可能大部分人都不了解，但如今已经不需要我再解释了。我们能看出，由于区块链对生产关系可能进行的重构，将给整个社会带来一场大变革。所以，区块链是目前已经看得到的一个颠覆式技术。人工智能在接下来的10年中能否形成一个颠覆式的第二次创新，外界争议还很大。但是由于持续性的进步，人工智能有可能在未来某个时间点完成下一次大的突破。接下来，AR也会有很大的可能性，技术进步的速度丝毫没有放慢。这就是我们如此强调未来智能商业演变的原因，因为它源头的技术进步还在不断发展。在新一轮传统产业升级为智能商业的过程中，特别是本身就有几十万亿级的大产业，一定会出现平台级、生态级的领先企业，这应该会是接下来10年的主流趋势。

在接下来的10年中，智能商业的格局会渐渐确定下来。如果想要在未来的世界中迎风而起、独领风骚，那么你必须在其中一个领域有足够大的发展和突破。这是至关重要的10年，也会是创造历史的10年。不过在展望之前可以先停下来看一看互联网20多年的发展历史，然后试图理解其背后的本质因素，这对我们思考未来会有很大帮助。

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