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：2019年11月3日，在微軟中國、長江商學院創創社群和軟銀中國聯合主辦的面向AI領域創新企業家的圖靈計劃首期班課程中，微軟中國首席技術官韋青進行了題為“萬物重構 - 智慧社會來臨前夜的思索”的精彩分享。筆記俠作為內容整理方，經主辦方及講者審閱，授權釋出。

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責編

| 智勇

第 4300 篇深度好文：6365 字 | 12 分鐘閱讀

活動筆記數字科技

本文優質度：★★★★★+

口感：甜而不膩的鮮花餅

筆記邀您閱讀前，先思考：

為什麼不要輕易相信專家？

變革之前，為什麼要思想先行？

一、認知時代

關於這個時代，我先跟大家分享3點：

第一，這是一個正規化變革的時代

，已經不能拿過去的思維看今天的事情了。

第二，這是一個暫時沒有“正確”答案的時代。

前一代的人，他們可以因為有很多小道訊息、內部訊息，他們家書比你們家多一點，或者認識的專家比你多一點，就有可能比你先進一點。

那個時代已經過去了，現在所有的資訊都是透明的，找到能夠幫助你的資訊和夥伴的能力，變成了這個時代非常重要的能力。

現在人們很習慣從從朋友圈裡看資訊，但如果不仔細甄別，要小心資訊的權威性和真實性，全球很多媒體背後都資本的影子，如果不能夠以批判性思維的角度審視，難免有被割韭菜的後果，大家務必用心。

其實搜尋也是一樣，不是會在搜尋欄中打幾個字，或者對著語音助手問幾個問題就叫會搜尋，在這個時代，有能力在網路上找到需要的，而且是真實的資訊也是一種核心競爭力。

明白這個道理之後，大家就不要再去迷信有標準答案、有專家，也不要輕易相信有人告訴你跟他走有飯吃。回顧這10多年，各種術語層出不窮，總之是要造成一種氛圍，你是失敗者，你跟我走才有飯吃。

我們在幾年前提出一個觀點：再過幾年所有行業都會成為被網際網路、人工智慧等先進科技賦能的企業，純粹搞網際網路的人很可能不好找工作了，反而是具備技術能力的行業人才會大行其道，為什麼？

技術只有在被利用來為社會與大眾謀取福利的時候，才具備生存的價值。

舉個例子，100多年前，電是很時髦的東西。

全世界各個國家剛開始都有很多小電廠，經過多年專業化分工和行業整合之後，尤其當電成為社會關鍵基礎架構之後，以中國為例，就剩下幾家國有電網為主的市場結構了。

這個社會的關注點，已經從關注電本身，變為關注能夠用電做什麼事情。電會被所有行業使用，但電本身成為無形，這才是偉大技術的終極體現。

“日用而不知”，“善利萬物而不爭”，大家關注的只是國家、企業或者個人願不願意被電賦能，以及賦能完之後能否有所創新。

這將是現在熱門的網際網路、物聯網、區塊鏈、人工智慧的目標和使命，否則這些技術再強大，也只能停留在空談、演示和樣板的階段而對社會的發展貢獻甚微。

第三，這是一個需要實證的年代。

跟誰走都沒有飯吃，只有你把自己的實際情況和先進的技術，以及真正傳統的理念相結合才有飯吃。

我們現在做的預判是不準的，從過去的技術演變來看，剛學點什麼東西，再過一年可能就過時了。現在已經從書上看不到正確答案了，只有實證。

秉著這三點，我們再談一下技術，尤其是實用的技術。

二、思維轉變，要在技術之前

前幾年和一些企業老總聊天的時候發現，如果你沒有一個新詞，他就認為你不行，沒有內涵。

你必須說一個他不懂的詞，他才覺得你厲害，他並不在乎是不是實用、能不能落地。現在情況好些了，大家都開始重視“落地”。

這是一個開卷考試的時代，答案給你，你都做不到，是這個時代的特徵。我們與其企盼尋找高人一等的秘訣，還不如說堅持因人、因時、因地、因事、因勢制宜的原則，在大方向明確的情況下，找到最適合你自己轉型和發展的次第、節奏和力度。

1.認知自己

有很多公司和專家會對你說，你們需要轉型。他們說的都沒錯，但一定要根據你們自身的條件決定如何轉型，包括所處行業、公司定位、技術水準、創始人背景、管理層水平員工的年齡層和教育程度等特點，以及你用這個技術到底要解決什麼問題。

我們以AI技術為例，在發展的早期階段，一般可能出現三類角色，沒有好壞對錯，都是應時代而發生，根據自身條件，選擇不同定位，都可以有很大的發展潛質：

第一類主要是以研究AI演算法為生的

，這需要依賴全球頂級的AI科學家或者資料科學家。

第二類是利用AI技術賦能他人的

，透過AI演算法能力賦能給客戶的產品、流程、服務中，讓產品流程和服務更加先進、高效，提高使用者滿意度，提升核心競爭力。

第三類是從事已經被AI賦能的產品和服務的進一步開發與推廣

，讓這種被最新技術賦能的產品進入千家萬戶，為百姓的福祉、為社會的發展做出真正的貢獻。

如果還是拿電的發展做類比，或許可以勉強說成是“發電的”、“配電的”和“用電的”。

如果歷史可以重演，那麼當這一輪工業革命的果實接近成熟時，第一、二類會成為少數巨型企業經營關乎國計民生命脈的社會關鍵基礎架構，而絕大多數企業只需要考慮如何利用這種無處不在的“智慧力”，來不斷地提效、降本，同時提升使用者滿意度、加強核心競爭力。

當然在目前這種發展的初級階段，每個人和各自的企業都存在同樣的挑戰，及精準的根據自身條件確定自己的定位，你要成為一個AI專家，還是一個特別會利用AI提高他人能力的專家，還是一個特別會把AI能力與使用者需求相結合並不斷改造和最佳化自身產品與服務的專家。

這3類的層級是不一樣的，把這個想明白之後，我們才可以談技術。

2.改變思維

雖然我們在講技術，但在講技術之前需要有一個思維方式的進步。

過去曾經有一段時間很多人相信只吃綠豆就可以包治百病，這在邏輯上完全不通，但這種社會現象確實存在。這間接的說明我們還是很容易被一些此時而非的理念所迷惑。

那麼，我們就要警醒，雖然現在沒有到相信吃綠豆治百病的地步，但我們會不會傾向於唯技術論呢？

相信只要用了AI，只要收購了一家初創企業，或者只要有了區塊鏈，就一定能成功。從邏輯上來看，這種思路跟吃綠豆可以治百病的性質是一樣的。

《動盪時代的管理》這本書的作者是彼得-德魯克，出版於上一世紀八十年代。雖然裡面有一些觀點在現在並不完全適用了，但他那種一定要因人、因時、因事制宜的方法論毫不過時。

任何的變革都需要思想先行

，雖然是很淺顯的道理，但很多人都明白不了。

舉個例子，我們都知道現在用技術可以讓效率變得很高，但效率多高算高？10倍算嗎？當初從手工作坊到蒸汽的時候，提高的是10倍嗎？從蒸汽到電，從普通的機械計算機到數字計算機，提高的真是10倍嗎？還是百倍、千倍甚至萬倍？

改變一下思維方式，在一個新的平臺上你會發現，其實這種真正的進步，是對過去的一種降維式打擊，應該沒有任何可比性才對。

三、數字化轉型需要什麼？

1.數字化思維

Nathan Myhrvold是微軟的第一代CTO，他在上一世紀末退休後，寫了一本2400頁的《現代大廚子》。

他的選單全是用數字化思維和方法論寫的，每一道菜的製作過程都用精準的科學儀器衡量，不管是時間、溫度、重量、體積、容量，甚至包括PH酸鹼度值。

他的理念就是按照這種數字化的精準手段，哪怕你不會做菜，只要按照我的選單，就可以做到一定專業水準，這就是一個數字化轉型的典型案例。

這其實是微軟公司血液中的內涵，一種數字化理想的本原。

為什麼剛才說思想的轉變？咱們現在多少人還是習慣說炒菜撒鹽若干、少許、一把。

如果你還習慣於這種思維方式，趁早別玩數字化了，更何談智慧化。

再舉個例子，有一間瑞士的精密鑽具公司，還是需要經驗極其豐富的老師傅用手去摸車床，感受那個振動對不對，然後決定做出來的精密器具是否能夠滿足標準。

後來找微軟幫他們轉型，怎麼轉呢？

我們加了一堆感測器，但還是需要老師傅們負責對資料進行標註，也就是俗稱的打標。這種打標依靠的是老師傅多年工作積累下來的寶貴經驗，就是他的感覺，機器振動的頻率與產品加工良品率的關係。

當AI學習了足夠多的經過老師傅打標後的資料，就能夠透過對感測器資料的推理就能得出與老師傅的判斷具備一定機率相似程度的品質監管結論。

從撒鹽若干到科學衡器測量，從手摸感受振動頻率到AI演算法推理，透過這種方法論的理解，數字化轉型其實就一層薄紙。

在我看來，絕大多數公司目前還是沒有資格做AI的。因為實現AI的第一步是數字化，現在很多理論都鼓勵你馬上做AI，AI是一定要的，但在此之前是數字化。

人的工作有沒有被數字化？流程有沒有被數字化？整個辦公環境、製造環境、生產環境、運輸環境、質檢環境有沒有被數字化？都被數字化之後，才有資格談人工智慧。

2.狗糧文化

微軟公司特別強調吃狗糧文化，意思就是推出任何一個產品前必須要自己先用，這種吃狗糧的文化特點是凡事需要親身體驗，不向客戶推薦自己都不喜歡的產品，也不要去說自己都沒有實證過的事情。

這也是產品開發的一個關鍵步驟。說起這個話題，也順便再把另一個現象“破除迷信”，就是“瀑布式開發”與“敏捷式開發”的優劣異同。這跟前面介紹的對技術的態度一樣，對任何事物判斷都需要前提約束。

儘管對“瀑布式開發”與“敏捷式開發”的討論汗牛充棟，其實當初力推“敏捷式開發”的Dave Thomas曾經發表一篇檄文-《敏捷開發已死，敏捷思想永存》。敏捷開發理念被倡導的背景是人們逐漸意識到我們進入了一個劇變的時代，沒有人知道下一步會怎麼樣，使用者對產品的要求也在瞬息萬變。

如果產品開發週期過長，沒有人有把握在開發週期的早期預判使用者的需求。因此人們提出了“敏捷開發”的理念，來對應長期佔據主流的“瀑布式開發”框架。

但是，一旦這個新名詞成為時髦，很多人就忘記了當初是在什麼前提下提出的改變，反把新詞當聖旨，讓這個良好的意願成為束縛開發人員的掣肘。

拋開兩種開發理念區別的諸多細節，其實瀑布式開發和敏捷式開發都是在對具體情況的一種反應，當情況沒變化後，反應當然有所不同。

但是很難用好壞對錯來簡單評價。當產品開發可以承擔得起長週期的風險時，敏捷式就變成瀑布式了；當產品開發需要應對瞬息萬變的市場與使用者需求時，產品開發就無法維持長週期，此時的調整，就將瀑布式變成敏捷式了。

這是一個週期的變化，也代表產品的測試等各方面流程都幾乎是實時進行，不斷試錯，不斷最佳化。

這種變化，這是微軟自己的經驗，也暗合前面講的不要企圖去找那個“完美”的標準答案，你小步快跑，走一步試一下，以漸進、迭代的方式逐漸向你的目標靠攏。

3.技術轉型

轉型其實非常難，很重要的一點，也是薩提亞（微軟CEO）的經驗分享-“多聽、少說，但是當斷不斷，反被其亂”。

公司轉型，大家都以為要聽技術的一些特徵、特點，但實際上就像中國改革或者做生意，凡是能用錢買到的都不是問題。技術恰恰是可以用錢買到的。但什麼用錢買不到？

第一，技術做出來的原始思路和坎坷過程，這種經驗是花錢也買不到的。

但如果沒有這種經驗，你可以在一個時間點花錢砸出一個局面，甚至可以獲得暫時的領先。但做過專案的人都瞭解，成功完成專案雖然很難，不斷更新專案始終保持其領先地位是難上加難。

這需要你得多跟做技術的人多交流，多學習，多實踐。而要想始終保持領先地位，在這個技術飛速發展的時代，需要有極其專業的隊伍和持續地投入。

這也是為什麼很多非原生IT公司的企業數字化技術轉型失敗的一個很大原因，並不是說開始不能做到實現初步的成功，而是不能維持持續的領先，維持領先的成本和難度遠大過一開始的暫時成功。這也是大家需要認證考慮的話題。

第二，技術怎麼能夠用的更好。

以我們的觀察，能夠下決心做數字化轉型的公司已經很少，能夠下決心使用先進數字化生產力工具加大轉型力度的公司更少，而還能夠把投入巨大的數字化生產力工具用好的公司，那真是鳳毛麟角。

這需要企業不僅理解和接受數字化工具的價值，還要能夠理解對新產品、新方式的接納和使用是需要靠長期的培養和鍛鍊來實現的。絕不僅僅是投入了當時最先進的技術就足夠的。

四、什麼是AI？

人工智慧VS人造香精，這兩個詞大家感覺怎麼樣？肯定是人工智慧很好，人造香精很爛。

但智慧和香精都是用artificial（人工，人造）來約束的，為什麼artificial放在flavor（香料）上就覺得很爛，但放在intelligent（智力）上就覺得非常酷炫。

其實嚴格來講，我們現在做的很多事情都與AI這個詞彙沒有什麼關係。

很多真正從事AI工作的專家學者早期在論文裡都是在說“我是在試圖瞭解machine intelligence（機器智慧）”，“我在用machinelearning（機器學習）的方法”，或者“我用machine learning裡的子集deep learning（深度學習）來做”，只不過近年來約定俗成，大家也就都跟隨了大流。

但大家不要忘記，我們還是在跟機器打交道，需要利用機器的能力強化人類自身的能力。

1.AI與人

AI到底可以做什麼，為什麼邊緣計算火了？

實際上，我們現在講的萬物互聯、人工智慧無非就是由感知變成認知，由感測器傳導至中央做一個計算，之後有一個決策之後去行動。

這跟我們人很像，我們的眼睛把能看到的光子（也就是你眼前的畫面）變成電子，透過視神經傳到大腦皮層計算出來，大腦透過皮層的計算知道看到了人，之後大腦透過演算法分析這是男人還是女人，是朋友還是家人。

人的五感分別是“眼耳鼻舌身”，相應的能力有“色聲香味觸”，沒有一個是你大腦能夠直接感受到的，都是變成電子後，大腦去計算的。

這和人工智慧一模一樣，我們的肌肉就是用電驅動的，所以用電極往青蛙腿上一插，青蛙腿就收縮，這就叫做行動。

2.如何用AI提升能力？

“眼耳鼻舌身”代表我們的感測器，你的大腦就是晶片，神經傳輸就是通訊，肌肉和骨骼行動就是機械。

矽基是靠電驅動的，我們人類是碳基，吸的氧氣和吃的碳水化合物一起產生氧化反應，是另一種形式的燃燒，燃燒之後產生熱能和能量。

這樣才能明白AI到底代替了你什麼，公司、個人怎麼樣在機器時代，充分利用它的特徵。

那怎樣利用技術使能力得到提升？有兩個詞，replacement（代替）和augment（強化）。

你帶了一個計算機跟我比，你就是被機器強化了，但不是代替，因為機器本身還是由人去驅動的，人並沒有被代替掉。明白replacement和augment這兩個詞之後，你公司很多產品的研發就會有方向和重心，而且恰到好處。

藉助機器的基礎讓人類更輕鬆一點，是這一輪人工智慧最大的特點。用這個邏輯，必然會進入到BPR（業務流程重組），用AI的工具把流程重造。

人工智慧能不能用好，能不能產生降維式打擊，要看你是不是能夠被它賦能。被賦能的話，人工智慧實際上是一個放大器，好、壞都會被它放大，所以一定要加強內功，做好資料庫、數字化工作能力。

3.AI最大的優勢

AI最大的優勢是它冷酷與堅決的執行力，最早被用在軍事、審計和監控。如果將其賦能於公司財務、審計、人事、質檢、監控、安全、保安等，將起到很好的成果。

4.AI也是一把雙刃劍

AI也是一把雙刃劍，剛才講了安全、倫理、道德。由於它的作用太強大，用的好是助力，用不好會被它的負面作用反噬。

五、智慧化轉型

我把智慧轉型的方法論定義如下：

一箇中心：

數字化。

兩個基本點：

“全員賦能”與“全流程再造”。

三種優勢：

專業化人才，系統化思維，流程化管理。

四步發展次第：

雲——物——大——智。你有沒有上雲，有沒有萬物互聯，有沒有又好又大的資料之前，不要談人工智慧。

五種能力建設：

人才、資料、行業、生態、演算法。

你拼不過專門做演算法、算力的公司，那你的競爭優勢就是培養人才，掌握行業相關的資料，理解行業痛點，建立起行業資料特徵的數字化生態，然後擁有你自己的特殊演算法。

中心目標並不是要不要AI、要不要機器人，而是要有自己的演算法，這是一種核心競爭力。

但演算法大機率是自己做不出來的，市場上所有的東西都是開源，識別一個人臉很容易，但問題是你所對標的友商呢？

你產品的智慧化賦能，需要在你清晰明確自身的痛點時，由專業的資料科學家、演算法科學家完成。

最後，我用這句話來結束我的演講：

人們大都傾向於高估他們在一年內所能完成的事情，但又容易低估他們堅持十年後能夠取得的成就。

謝謝大家！

*文章為作者獨立觀點，不代表筆記俠立場。

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