文/周掌柜　生态战略咨询专家、市值管理专家



别陷入AI时代的“战略无人区”

文/周掌柜生态战略咨询专家、市值管理专家

每个创新型企业，无论大小，都有必要在这个转折点深刻理解“智能”。

人们惊呼人工智能时代的到来，然而从生产要素发展的角度看，人机智能的说法更加准确。在信息时代最极致的商业模式是可穿戴设备，以及以滴滴、优步为代表的呼叫式商业模式。商业模式越来越趋向于以人为核心，增强人的能力。而人机智能时代，机器成为平行于人类的新主体，这将极大地影响商业模式的迭代和发展。

核心技术的“WAR战国”

每一个时代都有趋势性主导的核心技术，人机智能时代的核心技术叫做“WAR战国”技术：W是VV的组合，即智能交通（Vehicle）、虚拟现实与增强现实（VR/AR/Video），A是人工智能（AI），R代表机器人（Robot）。

智能交通的主体是智能汽车，也是WAR的首位，原因有两个：一是智能汽车具备终端价值，是信息终端和产业链终端，有更强的战略纵深。二是它的优步式互联网连接软件、自动驾驶软件和硬件创新，是人机智能时代最先产业化的突破口，一定会成为下一代的“智能手机”，而且时间不会超过5年。

虚拟现实技术就是人机智能时代的“互联网”。如今移动互联网的商业模式多是针对手机应用的开发。VR技术则将带来新的数据传输和呈现方式，沉浸式的体验更进一步消除距离对体验的影响。随着技术进步，VR设备也将更加便携和多样，类似“互联网+”的思维运用到VR与商业的结合，将是新的机遇。

AR技术在今年与VR技术呈现并行发展的态势，AR可以视为新的“操作系统”。动作手势、语音、图形识别以及其他专用的设备等，都可以成为AR中的交互方式。谁能够很好地解决交互问题，谁就将在新一轮操作系统的竞争中占得先机。从这个角度看，就不难理解目前微软、Facebook、苹果等巨头不断加大语音交互技术的研发行为。当然语音交互只是人机智能时代一个组成部分，还有更广阔的空间有待发掘。

在VR和AI之外，Video也会是下一个时代技术趋势的核心内核，这是突破手机、电视平台的，也可以广义地延伸为机器人或者AI的现实界面，Video首先要具备交互性，其次具备呈现内容的属性。

人工智能是“人机智能时代”的核心，计算机不再是单纯计算速度的提高，而是能更为准确地理解问题。如人工智能能够通过阅读病人的病历，进而为医生的诊断提出建议，而不只是像过去那样快速检索病历。人工智能具备云计算的商业属性，规模化运算能力和行业解决方案能力是平行发展的，未来竞争的胜利者可能和云计算市场3～5家核心公司的特点高度一致，人工智能具备极强的平台价值和垄断基因。

机器人概念在2015年已经有过非常好的表现。现在看机器人产业应该有更宏观的视角，它已经不仅仅代表一种科技产品，更多地代表了新时代的主体性。比如：家庭陪伴机器人可能迅速地成为和电脑、空调、冰箱、电视一样的必备产品，这种产品的爆发力将在未来10年获得全面普及。另外就是被广泛关注的工业机器人。新的机器人生态将会有更多的相关产品形态出现，比如机器人的连接软件、机器人形态的人工智能等。

智能交通、虚拟现实与增强现实、人工智能、机器人四项技术将构成人机智能商业的主要组成部分，围绕这几项技术，未来企业战略可以划分为四种类型。

人机智能的四个战略重点

AI芯片是人机智能的基础架构，位于行业价值链的源头，由于芯片研发具有极强的规模经济效应，因此未来该领域的格局，很可能出现多个针对特定行业的AI芯片企业，在每个行业领域有1～2家企业居于主导地位。AI芯片短期内还无法取代以x86为代表的通用芯片，英特尔这类企业不会被替代，但重要性会下降，如何能够将现有的专业能力应用到行业AI芯片的开发中，将是公司面临的挑战。

学习中心承载智能算法学习中心是人机智能商业版图的核心。互联网时代云计算逐渐取代需要单独安装的应用软件，定制化和按需购买成为企业获得信息技术服务的方式。服务的提供商呈现加速集中的趋势，行业巨头亚马逊、谷歌、微软是云计算最大的服务商。人机智能时代，云计算服务商极有可能发展成为学习中心，提供人工智能平台型的解决方案，实现底层的基础应用或者是其他人工智能技术的基础平台。

与云计算不同的是，学习中心更强调智能而非计算，在产业形态上有两种存在的形式。一是提供基础的平台服务。如谷歌最近开源的TensorFlow平台，提供基础的深度学习功能，用户可以在该平台上进行二次开发，部署自身所需要的人工智能功能。微软Azure平台、亚马逊的AWS平台也提供类似的功能。二是针对每个行业提供专用的人工智能平台。这类服务以IBM为代表，IBM的Waston平台，提供了针对不同行业定制的人工智能服务接口，相应的企业只需要接入Waston平台，就可以使用IBM提供的服务。如在医疗行业，医院将病人医疗检查的数据输入系统，就可以通过Waston的诊断功能，辅助医生进行诊断。这类人工智能对行业经验的要求更高，例如Waston可以根据病人皮肤斑点照片的色度、大小、形状等特征，去判断病人患有各种疾病的可能性，并为医生做出辅助诊断的依据。

学习中心具有非常显著的规模经济特征。通用型的深度学习中心，最终会形成垄断竞争的局面，由少数几家企业垄断行业市场，与现在搜索引擎的市场格局类似。行业型的深度学习中心由于需要行业经验的积累，一家独大的企业不太可能出现，会呈现多中心化的局面，多个细分市场出现专业服务商，但不同细分领域同样是由少数企业垄断。

分布式智能应用和智能资产交易分布式智能应用的商业形态是传统行业接入学习中心之后，结合自身行业经验，在行业内促成变革。例如医院通过学习中心，通过智能化的处理，大大提高疑难疾病诊断的准确性和效率。但最终的确认仍然需要专业医生的判断，这个行业经验是在医院形成，而非学习中心可以提供。这类企业需要考虑的是如何发挥行业的智力资源，进一步巩固在行业中的地位，连接好上下游产业资源，将智力资源纳为己用，企业之间的界限会进一步模糊，生态型企业将成为主流。

随着分布式智能应用商业的深化，智能将成为企业的一种核心资产。由于智能可以通过信息化的方式存储，以云计算的方式提供，企业的智能资产交易就成为可能。如某医院在癌症诊断方面具有独特的行业优势，就可以将这种行业经验与学习中心的智能应用结合，向其他医院提供癌症诊断的智能服务。这与苹果应用商店的模式有些相像，只是未来购买的是智能服务，而不是一个APP。IBM、亚马逊这类提供云计算的企业，很可能会成为智能资产的交易平台，深度学习中心同时成为交易平台，是人机智能未来的商业形态之一。当然，由于智能资产交易不可避免地会涉及到知识产权、数据安全、企业机密等问题，政府可能会介入管制，由政府监管或搭建的智能资产交易平台也会是一支重要的力量。

生态战略：掠夺、竞争和共生

从以上四种类型的企业战略重点可以看出，除AI芯片相对独立外，学习中心、分布式智能应用以及智能资产交易，需要产业链中各个企业的深度协作，数据实现无缝集成，人工智能系统在全产业链实现部署，企业之间更像一个生态系统，互相依赖，各司其职，共生繁荣。

想在智能时代立足和获得战略制高点，建立生态的战略尤其重要，“掠夺性生态系统”“竞争性生态系统”和“共生性生态系统”三个阶段战略框架可为企业提供借鉴（图1）。

图1　生态型企业演化路径

用户、社群和连接，是对简单生态构建的重要思维抽象，生态往往是以用户为中心的，社群是用户价值的载体，连接是生态的核心要素。

掠夺性生态战略生态型企业在构建初期以掠夺性竞争为主，在人工智能的早期阶段也是如此。这个时期行业领导者还未形成，大而全的人工智能解决方案还没有出现。在该阶段，企业应该着眼于核心竞争力的构建，寻求外部资本的帮助非常重要，在初始阶段树立先发优势非常必要。

竞争性生态战略谷歌、百度这种大而通吃的通用型学习中心并不常见，针对行业的学习中心将是常态。在该阶段，企业需要明确自身的差异化竞争优势，并进一步巩固扩大。开发出极致的产品后，寻找行业客户并进行结合，积累行业经验是该阶段企业的核心工作。如果不具备自主开发人工智能的能力，就不要再浪费精力进行研发，而应加强行业经验的积累，尝试与人工智能企业合作，探索如何将行业经验，部署到人工智能平台并探索相应的商业模式。

共生性生态战略人工智能生态企业步入成熟期后，分布式智能中心和学习中心将形成良好的共生关系，企业边界被打破，学习中心与企业能力结合，建成基于“云”的智能资源，依靠云计算，形成“能力池”，实现智能资源的按需调用。生态型企业使企业之间的边界被打破，产业链的海量用户支持生态企业形成“共赢池”，为企业提供长期兑现的利益。

生态战略的三个要点：用户、社群和连接

用户在战略中意味着入口。在掠夺性生态系统阶段，企业的战略重点是入口的争夺。人机智能入口不局限于APP，而是与WAR模型中，智能汽车、VR/AR设备、机器人等形成新的人机交互方式，取代以超级APP为代表的入口应用。2010年，苹果收购Siri公司，将语音助手带入iOS平台，这是对学习中心的布局；2008年收购CPU设计企业P.A.Semi和芯片设计厂商Intrisinty，实现了芯片的自主研发，可为未来AI芯片提供技术基础。今年初的股票大跌，反映出苹果在人工智能入口方面的短板。苹果虽然掌握智能手机的底层操作系统和应用分发商店，但无法沉淀用户资源。滴滴出行属于WAR技术中核心的智能交通，以需求为核心焦点的人机对话新机制，令滴滴每天沉淀的用户呼叫需求、时间、位置得到了记录，与多个分布式的终端建立了一种高效的计算式匹配，这也是智能资产的沉淀。苹果投资滴滴，可以令苹果获得滴滴的智能资产，以匹配苹果的内建智能应用，形成强大的入口效应。

在没有滴滴商业模式之前，人们都用搜索功能来对计算机提出需求，百度因此拥有其他公司完全不具备的“初级智能资产沉淀”。百度的算法就是人工智能的初始模型，只不过百度过于强调互联网属性而缺少智能属性。百度对优步和外卖的投资则是出于和苹果投资滴滴同样的考量，优步和外卖的智能资产沉淀和人机交互的入口，对百度打造深度学习中心的能力补充十分有益。

生态企业离不开社群的支持，人机智能的商业模式下。社群的概念将更加广泛。围绕学习中心，分布式的智能应用构成一个社群；围绕分布式智能应用的终端客户，又构成一个新的社群。社群是连接企业和用户的纽带，也是实现智能资产沉淀的有效方式。由于智力资源可以通过深度学习中心获取，在行业经验差别不大的情况下，社群的成功与否，是其商业活动能否成功的重要条件之一。

社群的构建需要依次实现三个节点。一是“马斯洛点”，需要以极致的产品满足客户的需求。第二个点是“马克思点”，要为社群赋予情感和审美的认同，超越产品功能的层次。如智能手表根据你的身体状况数据，每天为你推送健康食谱、运动建议，你也许会反感受到机器的控制。但如果能够将相似的用户通过社群连接起来，交流饮食、锻炼的体会，接受程度就会提高很多。社群的第三个点叫“爱因斯坦点”，E=MC2是质能转换的方程式，同样在社群中，社群的能量E，来自于结点M，乘以传播方式C的平方。

在人机智能的语境下，社群价值更多地取决于传播方式而非节点的数量。VR/AR技术的应用，可以带来沉浸式的交互体验，谁能够利用VR/AR技术改善社群的体验，谁将在社群的竞争中占领制高点。

最后一个战略要素是连接。过去企业的成功取决于连接了多少资源，以及连接的效率和成本。PC互联网成就了门户网站和搜索引擎，这是因为它们高效、低成本地连接了信息供需双方。移动互联网成就了共享经济和O2O的繁荣，因为它们高效、低成本地连接了实体产品和标准化服务的供需双方。人机智能战略设计的关键，是如何高效、低成本地连接智力资源。目前表现为两种类型：一是跨界的智力资源连接。如智能交通是连接初级的驾驶技术与人工智能。二是连接初级智力资源与高级智力资源，如IBM开发的律师行业应用，可以取代初级律师的案例分析工作，连接了初级律师与高级律师。如何创造高级智力资源之间的连接，以及WAR技术框架中机器人、AR/VR、智能交通与人工智能的连接，将是人机智能商业最大的想象空间。

用户、社群和连接，是对简单生态构建的重要思维抽象，生态往往是以用户为中心的，社群是用户价值的载体，连接是生态的核心要素。

概括起来，人机智能时代，华为这样的企业都会受到系统性的挑战，任正非也曾提出面对“智能”时代进入了“战略无人区”，每个创新型企业，无论大小，都有必要在这个转折点深刻理解“智能”。