曾鸣：智能商业的起点

曾鸣教授认为所有的商业都在快速地智能化，那么走向智能商业的第一步究竟是什么？而实现这一步的具体方式又是什么？今天这篇文章，让我们回到智能商业的起点：软件化、在线化，只有产品和服务实现在线，才有可能开始智能商业的演化。百晓生原声呈现曾教授观点。

在线化, 软件化: 智能商业的起点

在线化是走向智能商业最重要的第一步。但这第一步不但需要创新的思考，也需要技术的进步，甚至是巨大的投入。在线化（online）是指接入互联网，接入互联网以后它就是一种在线的状态。在线带来的直接的价值就是它实现了连接，它连上了互联网，就可以连接上互联网上所有的资源。这是在线带来的价值。

幸运的是，对于大部分企业来说，随着技术的进步，和先行者的努力，越来越多的场景和信息开始逐步在线。例如，线下零售最苦恼就是怎样获取客户的信息。虽然店里天天人来人往，但你并不知道到底谁进来你的店；买了你的东西，你也没办法再联系到他们。可是，随着技术的进步，比如，通过wifi的数据收集，或者通过对安保摄像头数据的分析，都可以相当准确地辨认出走进一个店铺的人到底是谁。利用这些创新公司的技术解决方案，任何一个线下店就可以低成本地让传统的线下客户“在线”了，也就是他们可以实时获取这些客户的信息，并能和他们实时互动。

而 IOT 技术的核心就是怎样通过传感器和芯片技术的创新应用，让更多的场景直接在线。手环这样的可穿戴设备让我们的各种体征，例如心跳，血压等随时在线。自动驾驶的前提是通过各种摄像头，先让车“看到”，然后再用AI的技术让车“理解”看到了什么。互联网的未来就是用一种极低成本的方式让任何人、任何物、任何时间，任何地点都在线。这是新商业的起点。

但一个企业如果希望能提供智能商业服务，这些都只是外部环境的支持。真正重要的是企业自身的核心业务流程要在线。开个微博账号，微信服务号，甚至天猫旗舰店，这些都是企业部分职能的在线化。最重要的业务流程并没有通过网上实现。

举一个大家都很熟悉的服务，滴滴打车。用户体验比传统出租好了很多。原因是滴滴把一个非常传统的打车服务在线化, 软件化，和算法化，才能真正实现智能服务。大家下载的打车应用/app就是一套软件，只需要输入起点，终点，就可以非常快捷，方便地在手机上完成打车这个任务。这是把服务软件化，而这个软件又直接跑在互联网上，实时运行。更重要的是，这个服务其实是靠数据智能驱动的。首先，如果没有精准的在线地图服务，就无法知道乘客和司机的准确位置，匹配就很难完成。大家可能还记得滴滴早期，地图不太准确的时候，司机看着隔几米，就是互相找不着的情况吧。所以，在线的“活数据”很重要。同样重要的是匹配算法。一个乘客周边可能有好几辆车，派哪辆车最好？一辆车可能离着200米，但交通很差，10分钟都不一定到得了，另一辆车在一公里外，到交通很好，3分钟就能到。从司机的角度考虑就有更多的因素了。一天能跑多少趟，空载率，收入等等。滴滴的算法要充分考虑这些因素。需要考虑的因素越来越多，用户和司机数都增加的时候，对算法的准确度和快速反应的要求就很高了。一个大城市的高峰期，要匹配几十万人的用车，这个计算的困难有多大！一个司机是否接单，一个乘客是否放弃等待，这些都提供了实时反馈，帮助滴滴的算法不断学习优化。这就是商业智能化的一个典型案例。

未来任何产品和服务，都必须有在线的部分，即使是最传统的业务，即使是一个硬件产品。因为没有在线的部分就没有办法跟客户互动，就没有办法按照客户的反馈来优化自己的产品、优化自己的体验，所以，真实商业的在线是未来一个大的趋势，这个根本性的趋势也是商业的基本要求。或者，可以说，互联的历史在今天的延续，就是产品和服务的在线，只有在这个基础之上，才有机会实现智能商业，才能开始智能商业的演化。

但要让工作流程在线，重要的前提是软件化，也就是把完成一个服务的全工作流程，在最小颗粒度上，结构化的用软件完成。这其实是一个很难的事情。因为当人完成一项服务的时候，她很多时候是靠习惯，直觉，本能等。她常常无法准确地把实际需要的工作步骤讲清楚。而机器其实是不会思考的，它只会执行指令。所以，一项任务，必须把完整的工作流，在最小颗粒度上用软件完成，才能交给机器。这个过程往往琐碎，繁杂，困难，如何创造性地完成这一过程就是一个很大的挑战。不能软件化就不能把工作交给机器，就没法利用人工智能的技术。

最近的一个例子，是“Alt School”。

Alt School由一群谷歌出身的工程师创立，是一个线上教育平台，目标是让每个孩子都可以在平台上进行个性化学习。不久前我见到了这家公司的创始人，一位谷歌的资深工程师。交谈的时候，他反复强调他们使用hard technology（硬技术）解决一个很基础的问题。刚开始我很困惑，就问他们，你们到底用了什么先进的技术是谷歌现在还没有的？后来才听明白，他们其实并没用什么特别先进的技术，重要的是真正用技术的思路去思考大家如此熟悉的一个场景：小学学习。

为了把这个场景互联网在线化，他们甚至开了7所线下小学，像实验室一样研究、实验、记录小学生的实际情况。老师有三分之一的工作时间，是帮助工程师理解小学生到底是怎么学习的。工程师大部分的时间都在教室里，他们甚至随时发明一些Alt的产品，各种各样的视频，或者其他类型的产品来捕捉小学生学习的各种行为，把它们努力地在线化、数据化。

创始人告诉我，在过去四年的时间里，Alt School融了1亿多美金，目前还仅仅是在非常早期的发展阶段，但是他们已经看到了清晰的路径：通过把小学生学习的实际过程软件化、在线化，他们可以通过人工智能等核心技术的应用极大地提高小学教育的效率，他们也希望把这套学习的模型推广到尽可能多的小学里，实际上是希望成为小学学习的操作系统。

软件化后，才能在线化。因为指令可以在线直接完成了。同时，一个直接的好处是软件和软件之间的协同是非常容易的。这是个标准化的过程。而人跟人的协同是很难的事情，效率要低很多。

在线化后，数据是活的，决策是实时的，反馈是实时的。机器才能通过算法，直接处理活数据，完成决策。再根据反馈，不断迭代优化算法，改进决策。这就是数据智能的发展。

曾鸣：智能商业的起点

百晓生

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