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昨天，吴晓波频道第七场“转型之战”在上海开课啦。我们从渐退的互联网浪潮中走来，朝着势不可挡的人工智能时代走去。 小巴带着对这个新时代的无限期待来到了千人大课的现场，并在多位人工智能领域的专家和实战者的分享中，收获了满满的干货。还是按照老习惯，热爱分享的小巴现在就把这些关于智能未来和商业模式的前沿观点，分享给大家哦。 胡延平 《黑科技》出品与作者之一 DCCI未来智库、Future Lab未来实验室创始人 “我们不能鼓噪黑科技， 但我们要蹲下来，甚至趴在地上看它” 我要解码的“黑科技”，不是被鼓吹出来的具有泡沫色彩的东西，而是基于探索的正在浮现的智慧未来。
在这个智慧未来的地图里，这些事情将会发生：AI成为基础设施，基于AI的万能翻译、全息影像将飞速发展；人机的自然交互成为主要的新业态，具备交互能力的智能设备将给我们带来全新的体验；量子计算更广度地投入应用，并实现芯片化的变革，裂变出更多计算能力……真正的黑科技并不玄虚，它们在扎扎实实的从实验室到工厂，在一步一步的往前走，而我们正在建立这种认知。
在我们的已知里，黑科技首先在AI领域得以呈现，当我们都能看见和听说AI的时候，它已经完成了一次跃迁，从感知领域迈向了未来的智能才能。在未来地图中，AI的关键不仅仅在于基础设备和技术解决方案，应用反而显得更重要了。
我们不能鼓噪黑科技，但是我们要蹲下来，甚至是趴在地上看它。如果说此前的农业、工业、信息革命只是生产力的跃升，那么这一次将是人，甚至是一切生产力的改变。 吴霁虹 创新管理学家 创新人工智能商业应用专家 “人工智能冲击下重建组织管理系统， 就像在高速公路上扩建跑道” 随着人工智能的爆发，无论是新零售还是电商，都已经成为了传统企业。而面对人工智能带来的冲击，企业不动就是倒退，但是乱动比不动死得更快，所以怎么动才是个人和企业实现利用AI赚钱的关键。 在我看来，传统企业要在这个风口上实现转型，要闯过三关： 第一关是将CT（语音、图像、触摸界面系统）、DT（数据抓取、分析、判断、决策系统）、IT（深度连接、业务逻辑、运营逻辑系统）嵌入AI业务功能。如果你做到了这一点，就掌握了客户、应用云和生态链三个AI领域的关键要素。 第二关是重塑商业模式。在AI时代，不懂移动场景应用的B2B、不懂数据及运算的B2C，都很难赚到钱，因为市场逻辑和商业逻辑彻底被颠覆了。在这个时代里，一个成功转型的商业模式，一定是建立在某个移动场景中，或基于客户的个性化需求而产生的。 第三关是变革组织与流程。如果把公司的组织结构比作高速公路系统，那么在人工智能的冲击下重建的组织管理系统，就像是在高速公路系统上扩建、修建的飞机跑道，架构、位置、承重都不匹配，飞机根本没有办法在这个跑道上起飞。 侯纪磊 Qualcomn（高通）中国研发中心负责人 “AI将把人类从冗杂的事情中解放出来” 在未来，人工智能最终实现的应该是终端和云端的相互协调、补充发展。终端侧的人工智能可以对云端智能进行补充，它的优点集中体现为： ① 低延迟性。如果每一个信息都要到云端再回来，传输上的延时会带来很不好的体验。而有了终端人工智能的补充，在关键业务型服务上可以实现降低延时。 ② 提高数据的安全性和隐私性。终端侧人工智能可以对数据进行保护，目前它在终端层面已经具备的能力和技术，往往是比网络更有优势。 ③ 加强数据管理和分析。终端侧引入人工智能，就能形成智能通信连接，从而优化云端在感知、认知，甚至是信息输入和信息承载上的能力。 我们在终端侧进行人工智能试验，期望让每一个处理器发挥最大功效，期望设备能加速深度学习的能力，创造在连接和计算方面的特殊优势，从而把人与人，将物与物，深度连接起来。未来的人工智能，将把人类从冗杂的事情中解放出来。 张蕴蓝 红领集团总裁 “10年，做对了4件事” 作为一个传统制造业，在转型路上一走10多年，从一天只能完成一套定制服装到每天都能完成3000套，并成功摸索出了一个C2M商业生态，我把这些归功于我们在互联网时代里及时做好的四件事情。
第一件事情，我们完成了工厂的转型。 我们建立了四大数据库系统，分别是服装版型数据库、服装款式数据库、服装工艺数据库、服装BOW数据库，在此基础上，我们以工业化手段进行生产、提高效率、降低成本，制造个性化的产品。
第二件事情，我们完成了SDE（空间数据库引擎，可使空间数据在工业标准的数据库管理系统中存储、管理和快速查询检索）传统产业升级，即采用了互联网+工业的模式。对工厂端进行个性化改造，融入云端、计算等智能技术；通过数据分析，结合工业化手段制造个性化产品；再建立特定的销售平台，完成订单的生成和数据转化，这就是我们的SDE。
第三件事情，我们部署了多个平台战略。我们拥有创业平台，通过平台培养更多的创业者；我们创建了工商一体化的个性定制工厂直销平台，线上和线下互动，形成去中间化的自主平台。
第四件事，我们形成了源点论组织体系。以一个极致扁平化、去领导化、去部门、去科层、去审批的体系形成企业架构，只通过强组织与自组织来运行。 在全新的智能时代，传统制造业需要的是对智能制造的思考与践行。而我们所做的这四件事情，正是传统制造业在新时代中所做的转型尝试。 虞黎达 量品创始人 “不做10亿件衬衫，只做好一件” 网络上有个说法，说中国出口1.2亿件衬衫，就能换一架飞机。我从事制造业20年，加工制造10亿件衬衫，就能给咱们赚了8架飞机。可是从去年开始，我不做10亿件了，我只做一件衬衫。然而这一件衬衫，却被我们做出了一年时间翻15倍的成绩。这个成绩的背后，是量品不断进行柔性化改造的成果。
中国的传统企业应该如何实现工业4.0柔性化改造？我认为要把握好四点：
① 抓住产品定义权。这个产品定义权，一定是有品牌有渠道才可能把控，你把控不了，就干不了这件事情。
② 善用“人海战术”。中国的人口规模优势仍然存在，我们有海一样的消费群体，海一般的市场规模，善用“人海战术”，就是做好一件产品，形成良好口碑，运用强大的消费者影响力进行产品营销。
③ 不停迭代。以我们的衬衫为例，我们的版型系统每个星期都在迭代，根据客户的反馈不断优化，这其实也是一个数据积累的过程。在未来，迭代将成为品牌的重要竞争力。
④ 设备自动化。今年汉诺威工业展，我去参加了，我看到了德国在工业自动化上的优势，很多东西可以引进来，用起来。 柏烨 少海汇创始合伙人，有屋科技总裁 “我们对人工智能的研究侧重出现了偏差” 说到人工智能，我倒是希望它的功能更强一些，比如当我下达“把房间搞凉快一点”这个指令的时候，它能理解，什么是“搞”，什么样的程度是“一点”。我甚至希望它可以智能到我还没有说，就知道怎么做。 就目前来说，被应用在家庭中的机器人，其智力水平也只是相当于一个3岁的孩童。它能懂“把温度调低1度”，但未必能理解“搞凉快一点”。而当一个家庭机器人背后拥有了云端数据，再结合优先级的计算，病采集到家庭人员生活习惯和身体素质的各类信息，就可以实现这个对模糊指令的接受。
当前，人工智能技术已经比较发达了，可很多人还是觉得这个东西好像离我们很远。这或许是我们对人工智能的研究侧重出现了偏差，我们应该更多地偏向对人工智能应用的研究，智能家居就是人工智能应用的表现之一。
我们还不能关起门来自己研究，我们要形成像少海汇这样互补互助的生态群，有入口连接用户端，有产品连接应用端，一个生态型的组织，通过产业生态来创造人工智能应用领域的新未来。 |
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