工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展已經(jīng)走向“十字路口”，企業(yè)如何煥發(fā)生機(jī)、破局而出？今天我將分享一些關(guān)于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)模式、人工智能應(yīng)用和平臺(tái)生態(tài)建設(shè)的最新觀點(diǎn)。

一、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展新趨勢(shì)：

數(shù)字技術(shù)主導(dǎo)的模式已經(jīng)過去業(yè)務(wù)與技術(shù)融合的時(shí)代已來

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的一個(gè)重要特點(diǎn)是價(jià)值共創(chuàng)（Value Co-Creation），這與消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)有所不同。在消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)中，消費(fèi)者通常是被動(dòng)接受服務(wù)，供應(yīng)商也沒有參與共創(chuàng)的機(jī)會(huì)。

例如滴滴打車，它只需要將乘客和司機(jī)連接起來，就可以完成服務(wù)，不需要乘客和司機(jī)的共創(chuàng)。然而，在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中，供應(yīng)商、上中下游以及平臺(tái)本身需要深度合作，共同創(chuàng)造出單獨(dú)無法創(chuàng)造的價(jià)值，提升協(xié)同效應(yīng)。

目前工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)面臨的最大問題是數(shù)字技術(shù)主導(dǎo)，缺乏業(yè)務(wù)的支撐。很多數(shù)字人員從技術(shù)的角度出發(fā)，但他們不懂業(yè)務(wù)流程，因此很難做好工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。

阿里巴巴意識(shí)到了這個(gè)問題，提出“一切數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化，一切業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化”的理念，但同時(shí)他們也面臨著懂?dāng)?shù)字技術(shù)的不懂業(yè)務(wù)，懂業(yè)務(wù)的不懂?dāng)?shù)字技術(shù)的問題。

因此，我認(rèn)為，未來的數(shù)字技術(shù)與業(yè)務(wù)流程需要有深度的融合，雙方需要密切合作。對(duì)于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，需要行業(yè)業(yè)務(wù)和數(shù)字技術(shù)的綜合架構(gòu)。既需懂?dāng)?shù)字技術(shù)的人員，也需要懂具體行業(yè)業(yè)務(wù)的人員，雙方共同合作。

讓海爾、三一重工、華為或金蝶等企業(yè)單獨(dú)去做工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)都是不合適的，需要有行業(yè)業(yè)務(wù)和數(shù)字技術(shù)的深度結(jié)合。

目前，我認(rèn)為應(yīng)以垂直行業(yè)/業(yè)務(wù)功能平臺(tái)為先導(dǎo)，未來逐步過渡到通用性平臺(tái)底座。

但是我們可以從業(yè)務(wù)功能的角度出發(fā)，如采購、物流、人才培訓(xùn)等，這些功能在各個(gè)行業(yè)中都有相似性，因此可以服務(wù)于多個(gè)行業(yè)。

隨著業(yè)務(wù)平臺(tái)和垂直行業(yè)平臺(tái)的不斷深化，我們可以逐漸集成出一些小的模塊，這些模塊可以在未來被歸納、提煉、整合，最終慢慢建成通用的平臺(tái)底座。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)該是一個(gè)公共財(cái)產(chǎn)，不能被一家企業(yè)壟斷，應(yīng)該實(shí)現(xiàn)共贏、共建、共享。這與消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)的“贏者通吃”思路是完全不同的，也不適合工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展。

數(shù)字技術(shù)和行業(yè)的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型互為杠桿，屬于生產(chǎn)力范疇，但更為挑戰(zhàn)的卻是生產(chǎn)關(guān)系的變革，需要從單獨(dú)壟斷轉(zhuǎn)向共享共創(chuàng)，從私有財(cái)產(chǎn)轉(zhuǎn)向“共有”財(cái)產(chǎn)。

這里的“共有”財(cái)產(chǎn)并非指大鍋飯，而是指多家企業(yè)共享整個(gè)生態(tài)成員的共同利益，類似于集體企業(yè)或股份公司。

為了防止過度管控導(dǎo)致固化或過度開放導(dǎo)致耗散，我們可以采取一條平衡的道路：B2C交易價(jià)值供應(yīng)商以產(chǎn)品導(dǎo)向?yàn)橹?，而服?wù)導(dǎo)向、需求導(dǎo)向、合作導(dǎo)向主要針對(duì)B2B，共同應(yīng)用主導(dǎo)上半場(chǎng)，共同探索主導(dǎo)下半場(chǎng)，既照顧了價(jià)值邏輯也兼顧了成本邏輯。成本也得考慮，但是更多地朝著價(jià)值靠攏，最終形成陰陽平衡。

圖片由李平教授提供

同時(shí)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展需要有補(bǔ)充者（complementors）的參與，這些補(bǔ)充者在平臺(tái)的基礎(chǔ)上提供補(bǔ)充服務(wù)。這些補(bǔ)充者需要有行業(yè)業(yè)務(wù)和數(shù)字技術(shù)的多元互補(bǔ)能力。

我認(rèn)為，價(jià)值共創(chuàng)分為上半場(chǎng)和下半場(chǎng)。

上半場(chǎng)是短期交易平臺(tái)，主要是交易導(dǎo)向的一錘子買賣，目標(biāo)是節(jié)省成本、提高效率、建立智能工廠等。

下半場(chǎng)則是打造創(chuàng)新導(dǎo)向的長(zhǎng)期賦能平臺(tái)，目標(biāo)不再是節(jié)省成本，而在于創(chuàng)造新的價(jià)值，可以打造1+1＞3的協(xié)同效應(yīng)。這種創(chuàng)新不一定都是突破式的創(chuàng)新，也可以是改良式的創(chuàng)新，關(guān)鍵是在增加價(jià)值的地方著力點(diǎn)，發(fā)揮創(chuàng)造性。

產(chǎn)學(xué)研的深度合作是實(shí)現(xiàn)下半場(chǎng)目標(biāo)的關(guān)鍵，單靠平臺(tái)/補(bǔ)充者/供應(yīng)商/政府/高校任意一方都無法做好。

現(xiàn)在很多企業(yè)還是停留在上半場(chǎng)階段，側(cè)重于降本提效，希望能在短期之內(nèi)見效。但“短平快”可能會(huì)帶來長(zhǎng)期的問題，就像你現(xiàn)在吃的燒烤/奶茶/炸雞可能會(huì)讓你感到舒服，但長(zhǎng)期攝入就會(huì)導(dǎo)致身體出現(xiàn)問題，如糖尿病、高血壓等。

我們可以把這個(gè)觀點(diǎn)看作是過分強(qiáng)調(diào)成本和效率，過分以自我為中心。我們應(yīng)該從客戶價(jià)值的創(chuàng)造、創(chuàng)新的發(fā)明和技術(shù)的革新層面去看待可持續(xù)發(fā)展。

在創(chuàng)新方面，我們不能閉門造車，必須開放合作，學(xué)習(xí)和模仿同行或外界的最佳實(shí)踐。這就需要開放系統(tǒng)，因?yàn)槠髽I(yè)不能單獨(dú)行動(dòng)，必須與他人合作。

這種合作的一個(gè)重要機(jī)制就是利用平臺(tái)，與平臺(tái)互動(dòng)。

我也發(fā)現(xiàn)一個(gè)有趣的現(xiàn)象，就是中國(guó)的龍頭企業(yè)基本上都是兩手兩腳并用，第一提升主業(yè)，第二構(gòu)建平臺(tái)。

我估計(jì)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)和消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)之間存在一定的關(guān)系。由于物聯(lián)網(wǎng)是包含在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的一個(gè)子集，所以它并不是獨(dú)立的。因此我們可以仍然按照研發(fā)、生產(chǎn)、銷售的流程，并增加價(jià)值這個(gè)維度。消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)、產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)之間有一定的交集，但它們的側(cè)重點(diǎn)各不相同。

圖片由李平教授提供

以希音（SHEIN）為例，它是消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)，但現(xiàn)在正朝著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的方向發(fā)展。除了在平臺(tái)上銷售自己的品牌，它現(xiàn)在也開放平臺(tái)，讓其他服裝品牌在其平臺(tái)上銷售，并提供設(shè)計(jì)賦能。就像小米一樣，我?guī)湍阗x能，讓你的品牌在我的平臺(tái)上，你的銷售額立刻就能翻好幾倍。因此，許多小品牌都愿意在其平臺(tái)上銷售，而且與其沒有競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，因?yàn)樗鼈兊钠放贫际仟?dú)特的，比如嬰兒服裝、孕婦服裝等。

所以我剛才說的趨勢(shì)就是，成功的企業(yè)現(xiàn)在都在保留自己的主業(yè)的同時(shí)打造賦能平臺(tái)，就像Apple、海爾、三一重工、希音、杰克（工業(yè)縫紉機(jī)龍頭）。

我覺得這個(gè)模式很常見，因?yàn)橄馎pple那樣的公司，它不可能自己做所有的APP，它需要開放給大家。

二、人工智能AI賦能產(chǎn)業(yè)生態(tài)創(chuàng)新

在人工智能方面，我們將其分為辨別式和生成式兩種。辨別式的AI主要用于替代人的選擇決策，而生成式的AI則主要用于賦能人的創(chuàng)新創(chuàng)意。

價(jià)值共創(chuàng)的上半場(chǎng)主要使用辨別式的AI，側(cè)重于路徑依賴式，主要發(fā)展方向?yàn)楦牧夹愿?jìng)合平臺(tái)。下半場(chǎng)應(yīng)朝著生成式的AI發(fā)展，即具有創(chuàng)造性的AI，屬于路徑突破式，并發(fā)展出從0到1革命性的競(jìng)合平臺(tái)，這種平臺(tái)能創(chuàng)造出新的產(chǎn)業(yè)、新的模式。

圖片來源：紅衫資本報(bào)告

比如我們最近在研究一種被我們稱為"born-leader"的一類獨(dú)特企業(yè)，即在發(fā)展中國(guó)家出現(xiàn)的天生領(lǐng)軍企業(yè)。

與后來追趕的企業(yè)不同，這些企業(yè)在所有理論和政策中都被認(rèn)為是不可能出現(xiàn)的。西方理論認(rèn)為這樣的領(lǐng)軍企業(yè)只能在發(fā)達(dá)國(guó)家，特別是美國(guó)。然而，我們找到了這樣的例子，比如大疆、字節(jié)跳動(dòng)、韶音科技、希音（SHEIN）等就在中國(guó)產(chǎn)生。

我們也找出了一些規(guī)律，比如這些企業(yè)的創(chuàng)始人都有非常強(qiáng)的國(guó)際背景和經(jīng)驗(yàn)。他們首先將市場(chǎng)定位為發(fā)達(dá)國(guó)家市場(chǎng)，例如美國(guó)，而不是國(guó)內(nèi)市場(chǎng)或其他發(fā)展中國(guó)家市場(chǎng)。他們的投資常常來自國(guó)際VC，他們的團(tuán)隊(duì)具有國(guó)際背景。他們一開始就充分調(diào)動(dòng)了國(guó)內(nèi)國(guó)際兩種資源，并以國(guó)際資源為主。

我們還做了一個(gè)調(diào)研，專門研究專精特新企業(yè)，并發(fā)現(xiàn)了一個(gè)規(guī)律：傳統(tǒng)行業(yè)的專精特新企業(yè)，他們都是出口導(dǎo)向的，并主要依賴低成本、低價(jià)格的競(jìng)爭(zhēng)策略。這樣的企業(yè)生命力很弱，很容易被替代。

我們研究的另一種高科技專精特新企業(yè)，由于主要依賴進(jìn)口替代，因此它們也很脆弱。這些企業(yè)將國(guó)外的技術(shù)引入中國(guó)，然后通過政府資金支持，在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)擠走外國(guó)競(jìng)爭(zhēng)者。然而，當(dāng)要求他們將產(chǎn)品輸出到國(guó)外市場(chǎng)時(shí)，他們往往會(huì)遇到困難。在這一點(diǎn)，我們與韓國(guó)有很大的不同，韓國(guó)是鼓勵(lì)企業(yè)到國(guó)外去爭(zhēng)取市場(chǎng)，在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)上盡可能保留中小企業(yè)。

在學(xué)術(shù)界，有兩種觀點(diǎn)，一種認(rèn)為AI是替代人工，另一種認(rèn)為AI是賦能人工。

我認(rèn)為，AI在一定程度上可以替代人工，但在需要?jiǎng)?chuàng)新創(chuàng)意的高端領(lǐng)域，AI更多的是賦能人工。

在基礎(chǔ)能力方面，AI和人類的差別并不明顯。人類在智商方面具有優(yōu)勢(shì)，而AI在工具效率提升方面對(duì)人類提供了有力的支持，其處理速度遠(yuǎn)超人類。在“短平快”的事項(xiàng)任務(wù)上，AI比人類更強(qiáng)。因此，我們應(yīng)該盡量讓AI去做低端的腦力勞動(dòng)，如文獻(xiàn)綜述、報(bào)告等。

在B2B市場(chǎng)，AI可以處理內(nèi)容資產(chǎn)，如短視頻、案例研究等，作為大數(shù)據(jù)的來源。AI也可以介入人與人之間的互動(dòng)，如線上課程等。

同時(shí)，我們需要持續(xù)加強(qiáng)算力、基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，進(jìn)行跨領(lǐng)域知識(shí)、多模式、多模態(tài)的數(shù)據(jù)融合，安全可靠的大模型應(yīng)用正成為深耕方向。

深層次的人工智能可以徹底改變企業(yè)和客戶之間的運(yùn)作和互動(dòng)方式，可能重新定義對(duì)員工和管理者的認(rèn)知。關(guān)于人與機(jī)器、硬件與軟件的定義，包括其動(dòng)機(jī)、團(tuán)隊(duì)精神、價(jià)值、風(fēng)格和信任的產(chǎn)生，都是需要深入探討的問題。

有一篇2019年的文章介紹了美國(guó)和香港的幾家公司在實(shí)驗(yàn)AI在董事會(huì)的作用，包括作為獨(dú)立董事參與投票、作為顧問提出建議，甚至作為模擬CEO做最后決策。盡管有法律限制，但AI至少可以作為顧問提供參考。

麥肯錫的報(bào)告指出，在客戶運(yùn)營(yíng)、營(yíng)銷和銷售、軟件工程和研發(fā)四個(gè)領(lǐng)域，生成式AI帶來的價(jià)值增長(zhǎng)約75%。

圖片由李平教授提供

生成式AI或?qū)⑹巩?dāng)前工作60～70%實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，其中，銀行業(yè)、高科技行業(yè)和生命科學(xué)等行業(yè)所受的影響最大。

未來，生成性AI可能會(huì)改變工作結(jié)構(gòu)，通過將個(gè)人工作流程自動(dòng)化來增強(qiáng)個(gè)體能力，也就是說高薪、高學(xué)歷的腦力勞動(dòng)者受到的沖擊最大。