智能商業未來趨勢

滕斌圣

我共參與了十幾屆模式峰會，每一次參會都有很大的收獲。比如聆聽了商界傳媒集團CEO周云成的演講，我很有感觸的一點是，財經媒體說別人的創新模式容易，但是革自己的命最難。

以前我有一個EMBA二期的學生，他當時是一家傳統頭部媒體的主編，叫牛文文。EMBA畢業兩三年后他突然辭職了，當時我并不驚訝，因為從傳統媒體轉向新媒體是那個時期的創業風潮，我理所當然地以為他去做了新媒體。過了兩年當他辦起了雜志后，我就非常不理解，為什么他要從一個火坑跳到另外一個火坑？

后來我才發現，他做的并不是傳統媒體，而是傳統媒體基礎之上的模式創新，項目名字叫黑馬訓練營。所有創業者繳納5萬元學費后就能來聽課，訓練營為他們提供相應的輔導。這個項目的關鍵之一在于，他們該找誰來授課？黑馬訓練營選擇那些愿意來免費授課的投資人，這些投資人，平時的工作就是到處尋找投資企業，而黑馬訓練營聚攏了一批創業者，給投資人們提供了一個龐大的投資標的庫。

創業者有尋求資本和學習的需求，投資人有尋找投資標的的需求，黑馬訓練營作為平臺整合雙方的資源，這樣一來，黑馬訓練營就完成了傳統媒體的升級轉型。

這個案例告訴我們一個道理，企業的模式創新晚一點總比不做好，革自己的命是早晚的事情。

鄭翔洲老師慷慨激昂的演講向我們展示了未來的環境是紛繁復雜的，尤其是去年和今年。現在的人工智能相當于1996年的互聯網和1976年的PC，這個是毋庸置疑的。那么我們該如何把握住智能商業這樣一個大的機會？

未來商業核心其一：數據分析

第一，我認為科學的數據分析是未來商業決策的關鍵。

我們可以通過2個簡單的例子來說明：

首先，森林火災的次數和冰淇淋的銷量往往呈正比，我們發現這個數據規律后，就能得出森林火災引起冰淇淋銷量上漲的結論嗎？事實上并不是這樣，這是因為氣溫的增加會引起冰淇淋銷量的增長，同時高溫天氣也容易引發森林火災，其中的關鍵因素是氣溫。

其次，有數據顯示，兒童蛀牙的數量和語言能力呈正比，那么我們能得出“讓小孩多吃糖、少刷牙，就能提高語言能力”這一結論嗎？其實也不是，這是因為隨著孩子年齡增大，語言能力會提高，而年齡增加，出現的蛀牙就會越多。

如果數據分析者只做半吊子的數據分析，找不到數據背后的原因，往往會得出完全錯誤的結論。

任正非有一句名言，“讓聽得到炮火的人指揮戰斗。”這是從阿富汗戰爭當中學到的經驗，讓奮戰在前線的人做戰爭決策。商業競爭中也是如此，未來可能企業決策者們肉眼看到的情況不一定是真實的情況。AR、VR等實物讓人體驗到虛幻的感受，而數據能夠幫助我們聽到真正的前線炮火，從而進行正確的決策。

目前中國的環境特別有利于數據和智能的挖掘，但由此會產生許多有待商榷的爭議和灰色地帶。很多在別的國家不一定能夠做的事情，在國內還是可以大行其道。

比如數據隱私的問題。我一個學生做大數據分析，把自己的企業和某家網站相聯，假裝自己是用戶，一個月付1萬元就可以獲得網站上面所有的信息。然后將信息數據化，其中畢業的學校、專業、生日、日常信息作為一個變量進行數據分析。

如果是消費品企業獲取到這些數據，就可以從數據當中提煉5萬人進行分析，這5萬人絕對是目標客戶，并且微信、手機號等聯系信息都有，如果直接用做營銷，大家可想而知會產生多大的影響。

曾經我在國外看到警察騎著自行車在車流中穿行，我很好奇他們在做什么，我的學生解釋說，這是在抓違章。我對此表示很費解，為什么抓違章不用攝像頭，而是警察一輛接一輛車地親自去查？學生說當地規定，沒有經過當事人同意時不可以用攝像頭。

在德國幾乎沒有攝像頭，但是中國的北上廣深等城市卻有很多。種種因素綜合之下，使得我們在人工智能領域能獲得空前的，別人無法企及的數據量。人工智能最重要的就是數據量，沒有數據量的話，很多領域沒有辦法智能化。這是我們和其他國家重要的差異。

未來商業核心其二：應用場景

第二，如今場景語音識別、文字識別技術變革日新月異，這也導致了智能技術可適配的商業場景越來越具象。

5年前，科大訊飛曾向我展示他們研發的閱卷系統，不是簡單的選擇題閱卷，而是作文閱卷。科大訊飛的閱卷系統大概90秒能完成一篇作文的閱卷打分，而同樣一篇作文再由3位特級教師打分，前后兩次分數十分接近。

這個展示證明了，如今的智能技術已經可以滿足實際的應用場景。但科大訊飛的董事長隨后對我說到，雖然技術能達到應用要求，但實際推廣卻很困難。原因在于，當有些家長和學生知道是機器閱卷而非教師閱卷時，會產生排斥心理。

上訴的例子說明了“智能落地難”在很多時候并非是技術硬傷，而是企業對消費人群的市場教育還不夠成熟。

智能化場景和應用已經相當成熟，相關的底層支持也是一樣。從芯片到大數據分析，到云計算、到傳感器，這些領域的發展近年來也是突飛猛進。

幾年前傳感器還相當貴，現在有些低端的傳感器只需10元、20元。傳感器成本大幅降低，會導致4G邁向5G提速至少10倍、20倍、上百倍，當然其中還有許多其他影響因素。

之前我去Google參觀無人駕駛。在無人汽車行駛時，無人駕駛激光雷達會把周邊200米范圍內所有東西都抓取分析，但龐大的數據量會導致本地數據處理設備的計算能力往往不夠，因此就需要把一部分數據傳到云端，讓云計算幫助無人駕駛的汽車做計算。

如此一來就會產生大量數據和云端的交互傳輸，成本也隨之提高。云計算的成本一個月達上千美元甚至更高，用戶為了用上無人駕駛，每個月就要承擔上千美元的激光雷達，還有上千美元的云計算費用，高昂的應用成本會極大限制無人駕駛的推廣。

但這是4G時代的困境，隨著5G的到來，流量傳輸成本大幅降低，應用場景絕對又會不一樣。5G可以完成許多4G時代所無法完成的想象，將智能技術許多未能完成的場景切實落地，這也是為什么華為、中興等中國5G先驅企業會被美國政府這樣強勢對待。

大變革時代中的不變

去年我卸任了中興集團的獨立董事，因為美方要求所有董事必須卸任。當時就有人批評中興咎由自取，為什么中興不像華為一樣發展芯片業務，如果在芯片領域早一點投入就不會被美國抓住小辮子。這種觀點讓我想到晉惠帝的一個典故。古時候，天下大饑荒餓死了很多人，當大臣向晉惠帝匯報后，晉惠帝向大臣說到，百姓沒糧食吃為什么不吃肉糜呢？吃了肉糜不就可以活下去不用挨餓了嗎？

說出這個典故，我想表達的是，中興是一家主要做終端，做通訊設備的公司，你能指望它，能夠要求它必須把芯片業務也牢牢抓在手里嗎？全世界的手機品牌里，只有三星能做自己的芯片，近些年才增加了華為。即便是蘋果這樣的公司，也要和高通達成協議，依靠高通的芯片。

與其說中興因為芯片原因導致美國制裁，是中國的恥辱，我認為倒不如說這是中國芯片公司的恥辱，怎么能反過來怪中興沒有把整條產業鏈全都占住呢？

回歸正題，中興案例的背景向我們展示了5G時代商業競爭的風起云涌。

目前，華為5G相關的專利有1 500件左右，中興為1 200件左右，兩家公司加在一起掌握全球5G所有專利近40%的總量，當美國面臨中國企業的挑戰時，只能無所不用其極。

大家都知道中國的“千人計劃”。千人計劃的成員在美國會一一受到審查，此前就有一位美國教授因此失去了工作。我在美國做了十幾年的教授，從沒有聽說過會有這樣的事，一位終身教授被莫名革職，這是前所未聞的。因為按照美國的教育制度，只要終身教授不違法，就沒有人可以炒他魷魚。因此在中美競爭的大環境下我們可以看到，幾十年不遇的許多事，都在陸續發生。

關于人才，很慶幸的是我看到BAT等企業如今吸引人才的能力也是空前的。我們可以比硅谷高兩倍、三倍的價格，把頂端人才挖過來。我們在阿里這家公司可以看到，有些時候是從美國最一流的科技公司將整個團隊直接挖過來，而不是一個一個人才單獨挖。現在的中國科技企業已經可以成建制地挖外國人才，這點同樣是幾十年前無法想象的。

在“中美貿易戰”這樣的時代背景下，產生了許多打破傳統認知的變化，因此我們很難預測最終的結果如何。但無論環境如何變化，企業家們必須要守住不變的是對技術的敬畏心和對商業趨勢的敏感度。如果企業不去擁抱變化，未來一定會被淘汰。石墨烯、量子通訊、量子計算，這些東西看似距離商業非常遙遠，但確實都是未來商業的趨勢所在。

總結來說，在未來高度智能時代，無論是什么行業的企業家，如果不能用任正非說的，讓聽得到炮火的人來指揮戰斗，加上科學的數據智能分析做決策的話，未來戰略不可能是正確的。