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奇点临近，企业该如何应对新技术浪潮？
“互联网+”，“大数据”，“工业4.0”，“人工智能”，“认知计算”，“3D打印”，似乎一夜之间各类新技术名词热火朝天，新的时代真的到来了吗？我们需要反思什么，我们需要做什么？我们还能跟上时代的脚步吗？下面我们将通过几个小节，逐步剖析，我们将能获得一些启示，关于传统企业的转型，新工业4.0革命，新产业经济生态的构建等。
“ 为什么似乎一夜之间，各种新技术名词漫天飞？这个世界怎么了？
变化的时代，是跃迁式前进的。《奇点临近》一书有说到一个直觉的线性增长观与历史的指数增长观。我们通常认为过去的发展是线性的，但如果拓展到整个人类史，则能够发现，其实不然。如果一个500年前的人穿越到200年前来生活，他会感觉不到有什么差异，一个200年前的人穿越到现在来生活，相信这将给他带来的是一种全新的不适应。那么，放眼50年后，我们现在生活的这个星球，又会发生什么转变呢？这种必然性的进化，是存在于你我大部分人心中的。
“ 新技术会马上影响到我们的生活吗？
新技术的应用比我们想象的要来的快。但在讨论速度之前，更有必要先了解一下，关于技术发展的非孤立性。对互联网关注比较多的朋友应该能经常在互联网上看到这样的争执，关于谁抄袭了谁，谁在创新，谁在复制，诸如“扁平化风格”，“UI”，在这里我想表达的是，事实上非常难以区分谁走在了第一，或者很难讨论谁是谁的鼻祖。我们中的大多数人比较容易孤立的看待技术，其实技术往往是在一定的酝酿和发展后，然后在成熟的时机条件下，才能快速应用到实际的生产生活中去。从“引力波”的发现，到人工智能的生产应用，技术并非孤立的发展。以近几年耳熟能详的人工智能为例，早在70年代提出以来，并不缺少理论的研究和拓展，但真正意义上的大规模生产应用却是在近些年才展开，这是为什么呢？因为受限于计算力的发展。1975年左右的超级计算机Cray-1的计算速度是 80MFlops，而早几年的第一代iPad就能达到 50MFlops 到 247MFlops，再看看目前各位手上各类8核处理器，协处理器的性能，现在我们每个人都拿着超过当年登月宇宙飞船好几个级别的计算资源。没有计算力的提升,人工智能无法大规模生产应用，人工智能不行，传统手段更无法发现引力波，也无法驱动基础科学的发展，一环扣着一环。
“ 技术的进步意味着什么呢？
技术的进步意味着什么呢？可能难以直接回答。但如果我们能回答这个问题，就不难回答我们应该抓住什么。回过头看一看，我们其实不难发现，从农耕时代，蒸汽时代到电气时代，再到信息时代，互联网时代，每个时代的变迁事实上都围绕着一个核心的点。这个核心就是生产力。从个人，到企业，都避免不了生产力这个问题。
生产力提升带来什么变化，远远超过我们的想象。
“ 所以这将带来什么影响呢?在这里我还是要提出来一个大家都在课本上都学习过的，生产力决定生产关系。这个直接决定我们需要以什么角色，做什么事情。而且这个决定是根本性的，而非你情我愿的谈判沟通过程，没有商量的余地，甚至可能非常残酷直接和突然。跟封建地主需要把土地交出来一样，传统业务既得利益团体也会被要求把现有业务资源交出来。
互联网界广受欢迎的《三体》有提到这么一个观点，“我毁灭你,与你无关”，说的就是现在我们所处的这个时代。企业面临重新洗牌，产业面临重构，大量现有岗位人员面临失业。这些正在发生。
跨界打击，只是因为你的生产力不行。有人说，移动公司怎么也想不到他们的竞争对手竟然是腾讯。确实，放在几年前，电信行业都不会意识到，类似微信的产品会颠覆他们核心的通信业务，那么银行呢，制造呢，能源呢？哪个行业正在变革，哪个行业又即将成为下一个被变化者，在这个层面上去构想是不难的。
“ 我们需要如何应对？
【应对措施1：采取信息治理】
相比大数据应用，数据治理等名词，信息治理包含的内容更综合，也更为妥帖一些。在展开谈论企业信息治理之前，我希望先谈下信息本身的作用。在自然进化和人类社会进步中，信息一直扮演着核心的角色。以大家都熟悉的蚂蚁这种生物为例，单只蚂蚁在自然界的存活能力是非常脆弱的，而且智能极低，单只蚂蚁不具备思考能力，无法寻找到最佳的食物路径。但是以大量蚂蚁构成的蚂蚁群族，却凭借着超强的生产力，具备了超强的生存能力。这是为什么？因为蚂蚁之间特殊的机制形成了信息，而信息进而促成了蚁群的生存机制，从而让蚁群整体获得了单只蚂蚁所不具备的高级生产力。人工智能算法之中就有一个蚁群算法，当然蚁群算法还是没法很好的演绎蚂蚁群族的生存模式，大家如果有兴趣可以看一下斯坦福大学生物学教授 Deborah Gordon 20年的蚂蚁研究成果。
上面我有提到技术进步带来的整体社会计算力和通信能力的提升，一个企业一旦具备了这种信息能力，生产力也会和蚁群一样，具备跳跃式的发展。打车软件以更好的信息能力，在淘汰旧有的出租车模式；电商平台正在替代大量的零食实体门店作为消费者的服务主角；不管国外的Airbnb、Uber还是国内的阿里腾讯，这类例子在我们身边随处可见，而且正如我们所说的那样，来的那么快。我们的下一代很可能无法理解，为什么需要在营业厅排队充值话费、缴纳水电费等。
我们的企业不管是希望获得还是维持持续的竞争能力，势必需要借助以下实质性的信息治理手段（具体的应用实例我会在以后的更新中依次分享）：
1、用信息驱动企业流程和产品的优化，让现有业务更加成熟和高效；
2、基于数据信息重新设计构建新的业务模式和产品，灵活应对市场变动；
3、让信息成为企业知识的核心驱动力，并形成长效积累。
【应对措施2：应用机器智能】
在过去，我们概念中称之为数据的，往往是那些可以量化的信息，但随着机器对自然语言处理等非结构化数据处理能力的增强，这一概念开始逐渐转变。大量丰富的数据开始从企业内外部涌入企业之中，以往人工的信息处理和决策方式，BI的那一套理论等，开始显得捉襟见肘。这个时候，机器智能开始介入。
机器不仅在一些操作上替换了人，而且正在逐渐开始替换以往人们以为不大可能的人类角色。传统技术专家可能不太认同，毕竟不管Siri 也好还是微软小娜也罢，似乎显得并不是那么令人满意的智能，又如何能够替换人做高级的决策呢？但是不要忘了，传统技术专家从过去十年的小数据中学习经验的时候，机器可以以惊人的速度快速学习当下实时新鲜有效的数据经验。除了富士康一类的工厂，目前金融行业，广告行业，正在大量的应用机器人作为决策的核心。随着德国的工业4.0和美国的智能制造，去年中国也提出工业4.0，不难预测，随着机器智能的应用，国家和国家之间的经济竞争，未来会变得更加激烈。
企业需要更为高效的信息处理能力，机器智能可能是唯一的方案。目前我在给一家工厂设计构造全新的机器智能数据应用信息架构，基本上机器智能在工厂方面能够在以下方面带来作用：1、更好的产品品质。机器智能带来全新的产品品质控制提升的方式；2、更智能高效的机器健康自管理。机器智能检测预警机器运行参数，找到损坏和维保模式，能够辅助甚至可以替换传统技术专家；3、更有决策力的机器。预测和数据模式能够进一步提供机器备品备件管理，产品定制生产调控等方面的支持。企业机器物联网的构造，也为机器之间直接分享经验提供可能。
“ 新的时代，我们需要什么启示?
技术很重要，但不是最关键的，方案需要定制。下面我会结合经验，逐条解释以下几点关键的启示，欢迎广大践行者一起探讨。
思维方式转变是首要的
企业的思维方式转变是非常关键的，这也是大部分企业成功转型的核心。所谓互联网+、大数据等名词并非是一个空洞的口号，而是随着技术普及和应用，正逐渐成为一种新的实在。很多企业简单的上个系统，结果流程还是原先的，处理业务也是传统的思维方式，新瓶旧装是意义不大的。企业信息治理并非简单的应用技术，很多企业用互联网+的思维重新构造人力的流程，依然能够形成新的生产力。
技术不是最大的问题
随着新技术应用的规模化，计算力的平民化，企业会较为容易取得技术的折衷方案，所以技术本身反而不是最大的问题。企业并不需要投入大量的资金投入在技术产品的研发上面，使用一些轻量级的云产品可以帮助快速构建业务链条。
顶层设计、定制应用成为常态
很多企业困惑于技术选型，事实上在技术选型和实施前，有个非常关键的环节很容易被忽略，那就是在顶层设计上。随着云计算和大数据技术的成熟，大部分厂商获得标准的计算力已经不成问题。企业需要理解到自己的业务，如何用新技术来构建整个模式和生态，很多业务环节需要推翻并创新的构造，而非单纯的实现传统的方式。过去我们通常能看到一些BI/ERP厂商将标准的产品应用于企业中，这些我个人认为会成为过去。至少从去年开始我们应用的一些农业和工业领域的典型项目来看，没有一个项目的产品和方案是标准的，几乎都需要贴合企业业务和自身所处的竞争环境和产业业态重新进行阶段性评估。看似标准的产品和技术模块，在实际项目中反而需要重新组合和构建。没有对企业业务进行重新思考和理解，又怎么可能拿一个软件系统的模子套着就能构建面向未来的模式呢？这点质疑我们还是需要达成共识的。
企业不能丢自己的老底
很显然这里我提到的企业不能丢自己的老底，并不是和上面思维转变有冲突的。出租车公司和司机没能用新的方式构建自己的业务和数据知识，从而被后来者革新；小广告服务商没有通过实际业务积累自己的业务知识和模型，从而被更大的平台用更高级的广告模型快速复制和吞并；仔细观察我们现实世界，这样的例子并不鲜见。相比自然界的生态残酷，企业可以采取的行动非常之多。我们项目中大部分的合作企业，都是在传统的行业有很多年积累的。我们的整合和应用构造创新力，基本都是建立在企业原先对业务的深刻理解之上，然后才有新的可能。我们只不过在用机器智能和信息逻辑来实现企业知识的从人到机器的转变，从零散到聚合再利用，应用并驱动生产效率等等。因此我相信，在未来的时代里面，在国家社会生产中有所建树和突破的大部分企业，不是纯粹的创新创业者，而是那些有着行业多年积累，又能拥抱未来变化的企业。
结尾
在数据智慧应用和新一轮的技术变革浪潮中，相信有大部分人都是坚信未来是会更好的，而正是这种力量促使我们在我们的时代完成一些我们前代人寄托于我们的理想，我们也在做我们当下时代赋予我们的使命。
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