曾鸣智能商业二十讲(文稿)1-5讲

我从1999年开始研究互联网，2006年正式加入阿里巴巴，一口气干了12年的互联网。

最神奇的是，过去20年，互联网带来了这么大的社会变化，创造了这么大的商业价值。我能真切地感受到， 未来的20年可能变化会更加巨大，带来的商业价值也会有一个质的飞跃。

我在过去的五年一直在努力写一本书， 希望能把这20年的互联网经验提炼、总结出来，和更多的人分享。在写作的过程中我意识到，需要跟大家沟通的内容非常多，光是一本纸质的出版物可能不能把有些概念框架背后的思考更准确地表达出来。

通过和得到App的沟通，我发现音频在某些方面有它特别独到的优势，所以我们讨论之后几乎是把这本书重新写了一遍，梳理出了20个核心的概念。

这些概念是我基于过去的经验对于未来的一个猜测，但这个猜测可能给大家在探索未来中提供了一些看得见、摸得着的路标，可以帮助大家更好地去思考未来的各种可能性。

每一讲都会聚焦在一个概念，而且每一个概念都有相当的实操性。下面我们就正式进入第一讲。

互联网的本质是什么？

互联网毫无疑问是我们这个时代最重要的一场技术革命，它在根本上改变了我们这个时代的一切。大家在生活中已经离不开互联网的各项产品跟技术，但实际上，互联网对于商业的改造还远远没有结束。你今天听到的很多新的名词，未来很多新的现象，都是互联网一浪接一浪的持续发展。

所以在这个时点上停下来看一看互联网20多年的历史，试图去理解背后的本质因素，对于你思考未来会有很大的帮助。理解互联网的本质切入点，就是互联网这个词。如果我们稍微玩一个文字游戏，把这个词拆成三个字的话，就是联、互、网。

第一个关键词：联。联就是联结，就是把人通过互联网联结起来。 它背后其实有个非常重要的意义，完成了所有物理世界在线化的一个表达，这是非常重要的概念。

第二个关键词：互。互是互动。 在所有到目前为止的技术变革当中，绝大部分的技术是单向的。比如，报纸你只能看，电视你只能看，收音机你只能听。只有极少数的技术，比如电话是双向的。但是电话能够承载的多人沟通能力非常有限，而互联网目前最大的价值，甚至未来还会得到的更大发展，是海量的人同时互动的能力。

怎样的商业模式才能够更好地利用这个技术优势，非常值得探讨。

第三个关键词：网。商业最重要的是结网。 因为当海量的人开始可以互动的时候，你怎样让他们通过协作的方式去完成一件事情，就变成了一种新的商业组织方式。这跟历史上通过流水线的管理方式来实现，是一个很大的不同。

联——联结

那让我们回过头来详细地解释一下第一个词，“联”——联结。

互联网这个词的英文实际上对应了两个不同的词，一个是internet，一个是web。internet指的是把所有的机器连在一起的那些基础设施，比如路由器、光纤、电脑。如果没有internet这些基础设施，我们是没有办法连在一起的。

这些基础设施在过去的20多年里也经历了三次大的浪潮，这是最重要的底层技术革命。第一个是大家非常熟悉的PC互联网，也就是连接的1.0时代。 那时通过电话拨号上网是一件非常痛苦的事，速度非常慢，连接非常不稳定。

第二次浪潮，是从2007年iPhone上市以后带来的移动互联网革命。 通过4G或者WiFi上网，手机变成了非常重要的终端，成为连接的起点。移动互联网通过类似App Store的方式带来了App的大爆炸，越来越多的知识、服务、产品可以用App的方法提供出来，带来了整个生态的繁荣。这就是连接的2.0时代。

更让人充满期望和想象力的是连接3.0的时代，也就是物联网的时代。 物联网英文叫做IOT，也就是Internet of Things。你可能不太理解为什么大家对这件事会如此充满向往，我举个简单的例子——二维码。你现在可能已经有了一个习惯，到了任何地方都会去看有没有二维码可以扫一下。无论是支付还是看菜单，二维码把原来相互割裂的物理世界连接到了互联网上。任何一个物体不再是孤立的，它成了在线的一部分，成了我们这个网络的一部分。

再举一个例子，你可能会觉得这两年中国的物流整体效率提高了很多，这其中有一个非常小的改进，但是产生了很大效果。原来你收到的快递包裹，上面打的都是传统的标签，上面写着你的地址。现在你收到的快递单、快递包裹，有的上面只有一行小小的二维码代码，把包裹的信息用数据化的方式表达出来了。所以在物流的任何一个环节，只要扫描就能知道这个订单和包裹的完成状况，整个物流的产业链都得到了一个质的飞跃。

但其实我们今天还没有出现一个类似iPhone这样的里程碑产品，让我们觉得整个世界进入了一个物联网的时代。大家对于自动驾驶汽车那么期待，很重要的一个原因是，如果这么重要的一个工业时代的产品，大家都离不开的大产业完成了在线和联网的话，那么很可能整个社会的方方面面都会被物联网的技术整体改造掉。

所以，我们期待着任何一个物体由于芯片和传感器的使用，让物体也变得智能化，可以跟人一样联结在同一个网络。整个的互动、沟通、协作的效率就会达到一个前所未有的高度。

互——互动

接下来我们讲“互”，也就是互动。由于这样一个物理性质的internet把人和物都连在了一起，大家可以用以前不可能的方式进行多对多的实时互动，这就产生了非常丰富的内容跟体验，也就是所谓的web，最早大家翻译成万维网的服务。 随着技术的发展以及产品不断的创新，web其实也经历了三个阶段，我们可以把它叫做互动的三个阶段。

就像早期的任何创新一样，新的技术都被用来模仿老的方法。 最早的互联网web1.0的形式，完成了一件事，把内容搬到了网上在线化了。但是他们没有改变互动的方式，，基本上没有用户和这个主体之间的互动。所以web1.0的时代产生了大家今天非常熟悉的新浪、搜狐、网易这样我们当时认为的门户网站。

但是随着技术的发展，特别是移动互联网的发展，我们很快进入了互动2.0的阶段。很多以互动为核心的企业，类似微博、Twitter、Instagram这些以分享、社区为核心的产品开始发挥很大的影响力。

在互动2.0时代出现了一些很有趣的产品创新，大家所熟悉的其实就是“关注”。“关注”让人与人之间有了跟以往不一样的互动方式，你可以去关注你感兴趣的人，当他发一个信息的时候你就能接收到。所以类似微博、Twitter、Instagram这样的产品就开始产生了很大的社会影响力，有了海量的用户，这是互动2.0的阶段。

进一步发展就出现了互动3.0。也就是两个所谓SNS（Social Networking Services）的大产品，翻译成中文就是社交网络服务。在中国是微信，在美国是Facebook，大家可能已经完全黏在上面了。它们已经和人们的生活状态基本上融在了一起，人们每天都离不开这样的网络化服务。

其实大家回头看的话，群组和朋友圈是一个非常了不起的产品创新。大家想想看如果没有互联网，你不可能知道你几千个甚至上万个朋友在任何时点都在做什么，即使他们愿意告诉你。但是在今天，你只要在朋友圈上发一个状态，你所有的朋友就都能知道。这是沟通互动效率一个质的飞跃，也是互联网时代才会有的产品形态。

这样一种产品形态怎样应用到更广泛的商业领域去呢？这是整个“智能商业20讲”探讨的核心问题。

借助web1.0门户、web2.0搜索和互动，再到web3.0社交网络服务这样三个阶段的发展，我们可以很清楚地看到互联网怎样从连接到互动，再到今天这样的一个很清晰的演化路径。

网——结网

第三个字“网”，结网——用网络的方式完成协同、分工和合作。因为只有随着连结的不断发展，信息和人都在线了，人和人、人和信息之间的互动才会越来越丰富，最后交织成越来越繁密的网络，可以用更高效的方法去完成原来很难实现的事情。

举一个大家都很熟悉的例子淘宝。大家只是能够感觉到在淘宝上什么东西都能买得到，性价比非常好，但海量的商品通过千万级的卖家抵达几亿的消费者，实际上是很多角色共同配合、实时互动才能实现的一种新零售协作方式。

这其中包括大家熟悉的角色，比如卖家、物流公司；也包括大家完全感受不到的各种各样的新型角色，比如给卖家做店铺装修的、存货管理系统的、在线客服管理系统的；包括网红，给网红拍照的摄影师等等。这些角色现在都在这个平台上用网络化的方式结合在一起，才形成了淘宝这样非常高效的大零售平台。

我们能看到的今天最成功的互联网公司，大家经常把他们叫做平台或者生态，但其实最后的本质都是一张非常复杂的协同网络，它的核心机制就是在线和互动的不断演化和深化。

联、互、网，这三个字听起来很简单，但实际用起来是非常考验一个人的功力，而且奥妙无穷。所谓连结到互联网上，最核心的是要实现一个在线的状态。

我遇到过很多企业，大家会觉得有了一个微博账号，微信公众账号，甚至在天猫上开了一家店，就已经是触网在线了。但实际上，最重要的是一个企业的核心产品和业务有没有实现在线，你能不能够直接在互联网上提供产品和服务。如果从这个角度来看的话。绝大部分的企业，特别是一些传统企业，离在线都还有很远很远的距离。

所以你现在可以做的第一件事情，是看看你所在企业的产品和服务核心流程有没有在线。请记住这只是第一步，在线之后真正的考量是你有没有完成跟客户的互动。你知道谁是你的客户吗？你知道他用了你的产品以后的想法是什么吗？这种想法不是通过到街上去做访谈得来的，而是他在使用你产品的过程中自然而然就会通过互联网留下他的态度，这才是真正意义上的互动。而对于绝大部分企业来说，联网可能还是有点超前的概念，只有完成前面两步，联网才有实现的可能。

今日小结

今天我们讨论了互联网的本质，你只需要记住联、互、网这三个关键字。

明天我们将展开《智能商业20讲》的第二讲，第二讲将讨论这个时代另外一个重大的趋势，我把它总结为“数据智能”。

先透露一个阿里的小秘密，大家都可能经历过每年双十一的狂欢，过去七年双十一的成交额都在创纪录，去年超过了1200亿人民币。

但是你可能不知道的是过去七年，每年的双十一，阿里巴巴的大部分人要做的事情却越来越少，甚至有越来越多的阿里同学会发现那天根本无事可做。我们客服曾经是压力最大的部门，去年破天荒第一次不用加班。

原因是什么呢？因为在这一整天里客户该看到什么产品，他们挑选了什么产品，他们的收藏夹里选了什么产品，下次他们再登录淘宝该给他们推荐什么商品，这些过程完全都是由机器自动完成。去年80%的客户服务是通过机器人完成的，不再是人工服务。

其实不光是双十一，每一天大家表面上看到的淘宝是一个网站，但是它最核心的其实是一个巨大的搜索和推荐引擎，让每一个人上来都能得到个性化的服务。

每天上亿人在淘宝挑商品、做买卖，这些个性化的服务如果都由人来完成，那么淘宝雇再多的人无济于事。 这就是我们这个时代第二个最重要的特征，由机器取代人进行决策、提供服务。越来越多的场景只有靠机器、靠人工智能才能完成以前靠人没有办法完成的海量服务和个性化的服务。

淘宝的核心推荐引擎就是人工智能的运用，它由很多种复杂的算法糅合在一起，每天进行海量数据的自动处理。它是一个庞大的机器集群，不仅仅是一批人，更重要的是有一个巨大的人工智能的支持，才能完成大家今天体验到的这些服务。

这两年大家才开始听到大数据、人工智能这些热门得不能再热门的词，但实际上认真想一下，互联网最成功的这几家企业，本质上都是基于人工智能和大数据。你在谷歌上输入任何一个关键字，不到一秒的时间，它就能把全网相关的信息推送给你，这完全是超出人的想象的一种服务，只有靠机器才能做到。

未来商业会全面智能化

什么叫智能化呢？就是未来商业的决策会越来越多地依赖于机器学习，依赖于人工智能。 机器将取代人，在越来越多的商业决策上扮演非常重要的角色，它能取得的效果远远超过今天人工运作带来的效果。

当然大家可能对于人工智能的发展未来有很多种不同的理解，这是一个相对来说比较新的领域。

随着AlphaGo在最古老的围棋上面打败了人类，人工智能的概念今天已经非常普及了，人工智能毫无疑问是未来最重要的一个趋势。当然对于人工智能未来的技术变化有很多种不同的观点和争论，比如说人工智能到底能不能够在根本上取代人，挑战人的存在，或者退一步，人工智能在多大程度上可以像人一样思考。

今天人工智能的技术核心，其实是机器用笨办法去算，它的所谓学习是通过概率论的方法，不断地去通过正反馈来优化结果，而不是像人一样去思考和学习。这种机器学习的方法必须基于海量数据的校验，必须基于算法的一个不断反馈过程。 所以我把这个阶段人工智能带来的商业价值，它所实现的路径叫做数据智能。

因为到今天为止小孩是怎么学语文的，小孩是怎么学会算法的，这些东西我们都没有任何理解，更谈不到把这种理解变成机器可以去实现的智能。所以我们今天在看得见的未来，这也许是5年、也许是10年，甚至更长一点的时间内，我们讲到的人工智能都是机器智能，是机器基于海量数据能够快速迭代优化，做到比人更好的效果。

最近最典型的案例就是谷歌翻译。传统上我们想用人的学习方法去做翻译，机器怎么都做不过人，但是过去十几年用所谓的深度学习方法，其实就是机器智能的方法。通过所有的人提供海量的数据，机器现在能够快速提高它的准确率，从几年前百分之四五十，快速提升到今天百分之九十几以上，完全能够达到商用的水平。

所以谷歌翻译成了今年非常热门的一项服务，越来越多的基于机器智能的服务，会成为我们生活中离不开的服务，它的本质是用机器做到了人做不到的事情。

接下来你大概就想知道这个看起来很高大上的叫做数据智能的东西，要怎样才能融入到具体的商业里面去呢？

数据化、算法化和产品化

简单来说，就是要做数据化、算法化和产品化这三件事情。先讲数据化的概念。 由于互联网的存在，由于广泛的连接，淘宝其实是能够准确地记录下来所有用户全部的在线行为的，而这些数据本身可以用于优化他下一次来淘宝的体验，所以没有这个数据化的积累就没有后面的一切。

第二个算法化。 算法这个词可能一般的人听了会懵，其实讲算法之前先要讲一个概念叫建模型。一个人在某个场景下会怎么决策，先要把他抽象成一个模型，然后要找到一套数学的方法，让它能够收敛，用模型去优化他的决策。然后第三步才是把这个算法用计算机能够理解的程序写下来。

大家一般讲的算法是指第三步，用代码写下来的一套回归的程序。但它前面有两个关键的概念， 一个是建立模型，第二个是这个模型要用某种数学方法解决，能够得到一个可以收敛的结果。然后第三步才是计算机的程序。 算法可能是这个时代创造巨大价值的一个新概念，值得展开讲。

我们还是回到历史上最出名的一个算法叫做PageRank，这个算法支撑了谷歌这个5000亿美金公司的起步。想想看我们一开始讲到的那个案例，你上网在一个搜索框输入一个关键字，全网的信息就能按照关联度推荐给你。

怎么组织全网这个信息？怎么去理解相关性？怎么把最相关的信息给你推送出来？谷歌最早的创始人在斯坦福读博士的时候就想到了一种模型，这个模型根据网站跟网站之间的链接和指向，来代表这个网站的相对重要性。然后他把所有网站的链接都记录下来，这就完成了数据化。但更大的挑战是你怎么来算它的相关性？他就设计了一套算法，一套数学的公式，这个相关性就是根据这个公式来推导的。

然后才是第三步，由于计算能力的大发展，能够把全网的数据都通过这个数学公式马上计算出一个结果。你输入关键字，通过了这个巨大的搜索引擎，实际上它的核心就是这个算法，就能给你一个特定的结果，这就是算法起的作用。

算法要真正发生作用，离不开第三个关键的词，就是产品化，你一定要建立产品跟客户的直接连接。 这个产品在我们刚才讲到的搜索案例，就是搜索结果页，更完整地讲是一个搜索框加上你看到的那个搜索结果。

搜索结果页这个产品建立了智能引擎和用户之间互动的桥梁，你的每一次点击，你看了这个搜索结果之后你是点了第一条还是第三条，还是甚至翻到了第五页。用户的行为通过数据化的方式告诉了这个机器智能的引擎说，你给我的结果相关性够不够高，智能化程度够不够高，机器再根据这个结果去优化它的算法，给出一个更好的结果。

但是机器跟人不一样，它可以永远不知疲倦的24小时以秒级的速度在更新它的结果，所以它的进化速度非常非常快，从一个开始并不很精确的结果，很快就能达到一个非常精确的结果。产品化是非常重要的一个环节，因为它提供了一个反馈闭环，而反馈闭环是任何学习的一个前提条件。

反馈闭环这个词用得稍微有点专业，但实际上大家都有非常深刻的切身体会。你无论学什么，比如说学打羽毛球，你动作对不对，一定要教练给你一个反馈，你改了以后是往正确的方向更对了，还是纠偏纠得更错了，教练要再给你一次反馈。这实际上就是学习、修正、调整、反馈。过程中你就能够学习、进步、提升，人是这么学习的，机器也是这么学习的。

机器能够有智能的唯一原因，就是笨机器用笨方法学，但是因为它计算能力强，数据量足够大，最后可以比人更快速地达到一个效果的优化。 通过数据算法和反馈闭环，机器就能学习，机器就能进步，机器就能拥有智能，而商业就能够实现智能化升维。

看到这里你可能会有点担心，说我是一个很传统的企业，那些算法我也不懂，海量的数据计算我也不懂，那么多数学天才我到哪儿去找？

实际上对于大部分的传统企业来说，你不用担心这些。就像云计算，谷歌、阿里巴巴、亚马逊这些企业都在把它当成一个公共服务在提供，所以将来你不用去担心算法、计算这些，这些都会成为智能时代的基础设施。

你要做的是什么呢？你怎么赶上这个智能化的浪潮？其实核心在于你能不能够创新地实现产品化，把你的核心业务流程在线化，这样的话数据才能被记录下来。然后你可以在这些大互联网企业提供的算法工具包里，去挑一个合适你的算法。 三位一体，产品提供反馈闭环，数据作为原料，交给算法去处理，你的业务就变成了一个智能业务。 你就能比你的竞争对手每天都越跑越快。这是未来竞争能够脱颖而出最重要的一个秘诀。

今日小结

这一讲的核心是机器智能将推动绝大部分的商业快速智能化，这将决定大部分企业的未来生死。而实现机器智能的核心是创造性得把你的核心业务在线化，从而实现数据化、算法化和产品化的三位一体，让你的商业拥有数据智能这一核心引擎。

这一讲的内容就到此结束。第三讲我们将通过几个关键案例的讨论，让大家更深刻地理解前面两讲的核心概念。

随着腾讯和阿里巴巴先后突破3000亿美金的市值，全世界前十大企业里面已经有五家是纯互联网企业，除了腾讯和阿里巴巴之外，还有就是美国的谷歌、亚马逊和Facebook。在短短的十几年时间内，世界前十大企业已经有五家互联网企业，而且市值都超过了3000亿美金。

是什么因素推动了这五家公司在不到20年的时间内能够成为世界上最有价值的企业？如果仔细去分析背后原因的话， 正是网络协同和数据智能的力量，推动了这几家企业的高速发展。

双轮驱动的大公司

腾讯微信的推出是社交网络的巨大成功，它把全中国的人都联在了一个网络上，已经达到了8亿多的用户。而Facebook连接全世界的使命，让它在全世界的扩张也以无与伦比的速度在往前滚动。他们的核心是在网络协同这个方向上卷入更多的人，产生更丰富的互动，带来更大的社交体验和价值。

而淘宝和谷歌其实除了在网络协同的方面有一个比较大的发展之外，同时在数据智能方面也有很大的领先。 大部分人都认为谷歌是一家搜索公司的时候，从商业的角度我们真正应该理解的是谷歌是一家广告公司。谷歌5000亿美金的市值（注：2017年7月，谷歌市值已经突破6000亿美元），目前99%的收入都来自于广告，这是它整个市值的基础。

谷歌是怎么做到的？

谷歌在商业模式上的重大创新体现在两个方面，就是它所推出的精准营销的广告方式。 这个精准营销的广告方式是数据智能的突破， 它实现了广告价格的实时在线，通过拍卖市场来决定价格。这是市场直接实施决定价格，不是事先由刊登广告的媒体来决定它的价格。

第二个非常大的突破，谷歌的广告另外一部分叫AdWords，是把几百万的小网站主跟几百万的小广告主通过一个在线平台联结在了一起。这几百万的小广告主不仅仅是可以在谷歌的搜索上做广告，还可以通过谷歌的广告引擎投放到谷歌广告联盟的无数小网站里面去。很多的小网站以前根本不可能卖广告，因为它的流量非常有限，但是通过谷歌这个巨大的引擎，他们也能够获得广告收入，而以前无数的小广告主根本就没有地方可以投广告。谷歌实际上也是一个网络协同的平台，它把海量的广告主和海量的小网站有机地融合在了一起。所以谷歌是一个双轮驱动的创新型企业。

淘宝其实也是非常类似的。

一方面我们在前面讲到了淘宝怎样通过联结买家、卖家，以及各种各样的服务商构成了一个新的零售合作网络。淘宝本质上就是一个搜索跟推荐引擎，可以让你在上来的第一秒钟就能得到你想看的东西，淘宝这个智能的生态核心驱动力也是网络协同和数据智能。我们会在后面专门有一讲，通过淘宝过去十几年的演变来讲讲这个双轮驱动是怎么有机地融合在一起，让淘宝从一个不知名的网站变成了今天一个非常生机勃勃的、智能的生态。

这些领先的企业，或者是在数据智能，或者是在网络协同方面有很大的突破，才能有今天的发展，当然最领先的企业会把这两者有机结合在一起。

单轮突破的公司

如果我们把视野再放开一点，看看过去几年冒出来的新企业，比如说大家熟悉的滴滴打车，它已经是大家离不开的一个日常了。滴滴的本质是基于数据智能，因为它能够把用户，也就是一个乘客和一个司机快速地匹配在一起。

美国优步在内部有过一个测试，任何人只要等待时间超过4分钟，他就会对这个服务很不满意。算法可以让匹配效率越来越高，乘客等的时间越来越少，但同样重要的是司机空跑的里程要越来越少，这样的话客户的成本也会越来越低。类似滴滴这样的模式能够存在，是因为有移动互联网的基础，每个人都有了智能手机，地图可以把你的位置信息清晰地通过数据化的方式在线表达出来，这才有了基于算法的数据智能发挥的空间。

另外一家现在用得比较多的服务就是“今日头条”。当大部分人认为从新浪的门户到微博、到微信的公众账号，内容这个领域里面已经没有多少创新空间的时候，今日头条通过智能的推荐引擎，变成了一个大家都离不开的内容推送平台，取得了非常大的突破。我们可以看到， 在越来越多的领域里面，无论是基于数据智能，还是基于网络协同，都能够产生领先的创新企业。

刚才讲到有五家互联网公司已经在短短的时间内突破了3000亿美金的市值，成为了全球领先的企业。但很有趣的是，大家再往下看下一波的企业，就几乎没有在两个方面都做得很好的企业了。你会看到有一些领先的企业，比如说优步和滴滴，也包括今日头条，是在数据智能方面取得了重大的突破。但是如果你看滴滴，它只有乘客和司机，它并不是一个有很丰富角色的多元网络，它也只完成了一个简单的事情就是乘车。

反过来看，我们看到另外一个现象，也有一些企业取得了很大的突破，最典型的是Airbnb和美团，他们完成了在线化和一些简单的互动，比如说美团把中国所有你能想象的线下服务都搬上了网。Airbnb把大家认为不可能的事情——闲置的房产放到了网上，成为一个出租的业务。他们走的都是协同网络扩张的路。当然发展到一定的程度，他们也会开始用一些算法的东西，但是整体上他们还是核心的价值体现在协同网络的扩张，让更多的人参与。

你会发现一个很有趣的现象， 单轮突破的企业，大概都是百亿美金到小几百亿美金的企业，他们都很难突破千亿美金这个很高的瓶颈。 过去几年我们讲“互联网+”，其实就是希望利用互联网技术和人工智能的技术去改造传统行业。但今天我们还没有看到多少成功的案例，这是因为在网络协同和数据智能方面，要完成在线化和数据化是一个很大的挑战，这也正是一个最大的机会。大部分的传统行业，其实互联网的发展都还没有开始，即使是在线化都有巨大的空间。我的直觉是，只要能完成在线化，你就有可能走向互动化，最后走向一个小的网络结构。

所谓独角兽企业，至少都要在一个足够大的细分市场完成网络结构，才有成为独角兽的可能性。而在网络协同的基础之上，如果再加入数据智能的元素，让你的商业往智能化的方向去扩张，才具备百亿美金市值的DNA。所以我讲双轮驱动，讲网络协同和数据智能是新商业文明DNA，是想强调： 如果不在这两个方面有质的突破，在新商业的竞争中，你是没有生存空间的。

今日小结

这一讲的核心是想强调网络协同和数据智能是未来商业竞争所必须拥有的双螺旋，是新商业的基本DNA。

下一讲我们会讲新商业和旧商业到底有什么不同。

新商业和旧商业到底有什么差别？我考虑了很久，终于找到了一个词：“精准”。新商业强在精准。精准是一个分水岭，它决定了新旧两个物种本质的差别。

什么样的商业是精准的？

谷歌精准广告的核心，是根据场景推送相关广告。 比如你到搜索引擎上搜索搬家，你要是没有搬家的意向，根本不可能搜这个词。搜索引擎会根据你的意向，直接推送一个很相关的服务。同时这个服务的价格，就是这个广告位的价格，是通过市场竞价实时产生的。

更重要的是，只有当用户点击了这个广告之后，广告主才需要付费。它是个事后付费的模式，所以广告就变得非常精准了。

淘宝则更往前走了一步。客户在淘宝上投一个广告，系统可以持续地跟踪反馈。过去一个月，由于这个广告产生了多少直接销售，多少间接销售；广告的投入跟产出，变成了一个可以计算的可变成本，商家可以清楚地知道投入多少钱会产生多少收入。这在以前是完全不可想象的。

人们以前开传统广告的玩笑，都是说我知道它有效，但是我不知道哪一部分有效，到底多少有效。不管设计所谓监测报告也好、评估体系也好，其实都无法真正知道一个广告的实际价值。

但是在互联网跟大数据的时代，广告的确是做到了精准。所以传统线下广告在快速往互联网上转，互联网的广告又向类似谷歌和淘宝这样的精准广告平台上转。

我们也同样可以把Uber和滴滴这样的模式叫做精准出租。还有一个词大家可能也都听得非常多了——精准医疗，都是想强调个性化的、精确的服务。精准这个词代表了未来商业非常重要的一个方向。

何为“精”、“准”

1. “精”是精确

在工业时代，“个性化”是被当作一个至高目标来追求的。工业时代的基本逻辑是标准化大规模生产，人的个性是被抹杀的，照同一个标准的模型来生产产品跟服务。所以才要追求个性化，希望获得个性化带来的溢价。

但是在新商业时代，个性化仅仅是一个起点。“精确”的颗粒度是可以无限度地被推广的。它意味着，不但是根据你这个人来提供服务，还要知道你是在哪儿，几点钟、什么场景需要服务。早上9点跟晚上9点，心情肯定不一样；在家跟在公司，需求不一样；喝了酒、没喝酒情况也不一样。精确要追求的方向是极度颗粒化的场景下，能找到具体时间点的需求，这才是按需服务。

精确怎么实现？核心是通过协同网络的不断扩张，知道一个人在不同场景、不同状态下更多的数据。最简单的，如果现在能够把一个人在微博、微信、陌陌、淘宝、支付宝上的这些数据都打通的话，对某个人的理解就会全面立体得多，就更能在一个瞬间捕捉到他当时需要的服务。

精确是通过协同网络的扩张，对一个人在不同场景下的理解逐步深化的过程。

2、“准”是准确

在展开讲“准”这个概念之前，我们先要回到一个宏观的大背景——就是我们这个时代已经从一个短缺经济变成了过剩经济。

其实，在20世纪90年代，美国社会就已经是物质极大丰富，绝大部分商品都是过剩的。中国赶超了40年，这几年进入极度的产能过剩，大部分标准化的产品竞争无比激烈，大家都已经不需要了。 未来竞争的核心从满足一个显性的标准化需求，变成了去挖掘一个潜在的需求。

这是一个根本的差别。互联网时代我们能够做的，是更好地挖掘潜在需求，而不是用一个标准化的服务去满足某种被广告激发的需求。

传统工业时代的逻辑下，广告跟标准化的生产是相匹配的，先有标准化的产品，然后通过广告去激发需求，再通过渠道把这个激发的需求跟产品匹配起来。现在，用工业时代的逻辑，三年前计划一个产品，然后指望在未来某个时点能打中人的需求，概率几乎为零，没有任何准确性可言。

未来服务的准确度，是去挖掘潜在的需求，我们要用一套全新的方法论去指导这种思考。而这个方法论要变成一套完整的运营体系、业务流程，甚至是互联网化的支撑系统，才能够提供准确的服务。

那接下来的关键问题就是，怎么样去挖掘需求效率是最高的？

你要用人的方法，跟这个人不断地互动，看他到底想要什么，这是很高成本的方法。就像做所谓的定制化服装一样，要人跟人之间有很多的反复互动。这种场景想要普遍化的话，最终要靠我们讲到的数据智能。要建立一个有效的产品管道，把商家跟潜在的客户联结起来，再通过各种各样试探的方法去看客户的反馈。最终双方动态的匹配，形成一种某一个时间点的最优服务，而这个服务又会随着用户的需求不断演化。

唯一的方法只能通过持续的互动，通过迭代、通过优化，而这是人没有办法做的事情。一定要有数据智能引擎在背后支撑。 用机器的决策取代人的决策，才能够在足够短的时间内快速学习、提升和逼近可能的潜在需求，这样的话才是准确的。

用工业时代的思想是达不到准确的，只有用数据时代的思想，人们才能够用渐进的方法来快速迭代、试探。其实试探是双方的，最后找到一个当时足够满意的服务。这个是未来竞争中非常重要，而且是全新的课题。

未来的新商业最大的质的飞跃是用户体验的飞跃。而用户体验的飞跃又落在两个关键点上：精和准。 “精”通过网络协同来实现，“准”是通过数据智能来实现。如果你的企业踩上了网络协同和数据智能这两个风火轮，开始能够提供精准智能服务的话，才有机会进入一个全新的时代。

今日小结

今天我们讲的是，新商业最重要的价值在于提供“精准服务”。而精准服务的基础，是网络协同和数据智能双螺旋的有机结合。

下一讲，我们将通过一个具体案例，帮助你理解，这些概念在现实生活中是怎样落地的。

Uber是有史以来成长最快的公司，创立不到六年，估值已经攀升到600多亿美金。更重要的是，这家公司产生了巨大的社会示范效应。Uber开始代指共享经济，成了最热门的词，一段时间很多人都在说要做某某领域的Uber。

但是在高速发展之后，这一年多Uber碰到了很大的挑战，增长乏力。 Uber到底做对了什么？又在哪些方面有什么样的欠缺？深入地解剖Uber可以更好地帮助我们理解和把握新商业模式的核心要素。

Uber做对的事：数据智能

毫无疑问Uber是共享经济的先行者。特别是在美国，传统出租车在大部分城市受到牌照的限制，供给严重不足，价格高昂，而且很多地方根本就没有出租车的服务。

Uber鼓励很多业余司机加入进来提供出行服务，释放了大量的社会闲置资源，极大提高了客户体验，带动了共享经济的发展。这肯定是Uber成功的关键要素之一。

但大部分人可能没有意识到， Uber的成功很大程度上也是建立在数据智能的基础之上的。 Uber把一个传统行业改造为了一个基于数据和算法的智能商业。由于移动互联网的普及，智能手机变得极为廉价，GPS的实时地图服务也足够的准确，乘客和司机的位置可以实时在线。而云计算、人工智能、机器学习的高速发展，使得实时匹配海量乘客和车辆成为可能。乘客和司机能够得到的高效和便捷，远远地超出了传统出租行业。

同时，由于数据智能引擎的存在还有很多创新被引进。最核心的就是市场定价。通过高峰期加价，引导乘客用不同的出价方式表达自己的需求，打破了传统定价的刚性，这是非常典型的用市场化的方法解决社会问题。没有数据智能的基础是做不到的。

但是近两年Uber的发展似乎进入了瓶颈期，一方面追赶者的脚步日益迫近，同时它进入新的领域也屡遭挫折，这些都表明它正在面临一些根本性的挑战。理解这些挑战一方面可以帮助我们理解互联网时代商业模式的关键，同时更重要的是，帮助那些想模仿Uber模式的创业者，对于自己未来的取舍有一个更清晰的认知。

Uber忽略的事：网络效应

Uber问题的核心在于没有真正意义上的网络效应。 互联网时代价值创造最重要的源泉是网络效应。Facebook、微信都是非常典型的需求端的网络效应，用户会主动传播，帮助企业接近零成本地获取新用户；用户越多就会吸引更多的人加入这个网络，这个网络的价值自然就越来越大。

如果我们认真思考Uber的核心优势，从经济学的角度来说，Uber其实并没有享受到多大的网络效应。它更大的价值还是来源于传统的规模经济。快速扩张供给端，吸引众多的司机到这个平台上，带来规模优势。原来被挡在专业门槛之外没有牌照的服务者，加入了市场提供服务，大大地提高了服务质量，也降低了价格。

一个重要的推论是没有网络效应，单靠规模经济是没有办法形成垄断的。 那些依靠网络效应的企业，类似微信，才能够赢者通吃。如果在需求端没有网络效应，供给端的规模效应再强大，用户的转移成本依然很低。

就像很多人手机上曾经装过好几个租车的App，无论是滴滴、优步、神州还是易到，使用时可以随时切换。这么重要的高频应用为了使用时的方便，获得确定性的服务，对于用户来说，多下载一个App并不算太高的成本。同时由于在波峰时期，几乎没有任何一个网络能够提供足够好的体验，所以给跟随者也留下了生存的空间。更不用说司机们，同时安装几个App、同时接单几乎是常态。

这其实是说， 规模经济的壁垒比网络效应的壁垒要低得多，可以使用海量资本进行密集轰炸而克服。 就像今天我们看到的，在中国即使滴滴和Uber合并了，神州依然在扩张，同时首汽约车、曹操专车等新的玩家还在不断进入。滴滴即使取得了这么大的规模优势，它依然没有办法形成垄断，防止不了新的玩家进入这个市场。

另外值得强调的一点，Uber能够如此快速扩张的根本原因之一，是打车作为一个用户场景相对简单，从一个简单的点切入，可以带来快速的发展。但是这样一个简单的场景，同时也制约了Uber发展，限制了它成为更加复杂的多边市场和更有生命力的生态潜力。

这一点很重要，因为这关系到网络协同是怎么在实际中发挥价值的。

网络协同的力量

我们拿Uber和淘宝作一个对比，就能够比较清楚地看到这一点。

相对于打车，淘宝要处理的是复杂得多的商品交易。当年为了完成这个几乎不可能完成的任务，淘宝逐步地摸索出了在线支付、担保交易、信用评价、消费保证等一系列看起来不那么重要，但是实际上至关重要的知识体系。

为了逐步摸索出这些服务，淘宝早期的发展速度并不算快。一直到2007年，大部分人并没有把淘宝当作一个快速发展的互联网企业。但是当这些体系一旦建立了，加上淘宝从服装等主打类目快速扩张到更多的类目，最后形成万能的淘宝概念的时候，这个平台的横向扩张能力就非常大了。所以它会快速地从2008年的1000亿扩大到2012年一万亿的年销售额。

同时由于这个横向积累是很厚实的，在纵向方面平台也有了强大的拓展能力，淘宝逐步从零售走到广告、营销、物流、金融等新的创新领域。 淘宝能有这样的广度和深度，很大程度上是由于网络自己有很大的扩张动力。不同类型的卖家聚集在一起，不但可以分摊各种基础服务的成本，也能分摊获取客户的成本。淘宝的核心是商品的丰富性，不是简单的规模。

而Uber上的司机也好、乘客也好，都是相当简单和同质化的角色，这样的网络是缺乏自主生长动力的。Uber在打车之外一度被寄予厚望的快递服务、送餐服务的业务扩张并不顺利，根本原因在于这不是原有网络的自然延伸，而需要靠管理者去复制在原有领域的成功。

但是在这个时代，靠管理去复制原有模式，是很难比得过在另一个领域里面有更深积累的创业者的爆发力的。所以我们可以看到，其他所谓Uber化的场景，反而是创新的团队赢了，而Uber并没有扩张出去。

当我们把Uber跟淘宝做了一个直接的对比之后，大家就能看到商业模式DNA的重要性。淘宝作为一个协同网，是在广度跟深度上不断快速自我扩张。在这个基础之上，又加入了数据智能带来的价值，所以淘宝带动整个阿里巴巴集团快速推进到了3000亿美金这样的市值。

但回过头来看Uber，如果我们扮演一个事后诸葛亮的角色的话，可以说Uber在短短的时间内突破到600亿美金的估值，核心是数据智能这个引擎在出租车这个足够大的市场瞬间得到了爆发，创造了巨大的价值。但是Uber这两年发展的停滞，包括我们没有听到它要上市的计划，原因在于大家不清楚Uber下一个价值创造的源泉是什么。

也许可以做个判断，Uber在网络协同的方向上已经不太有什么可能性了，这是因为它的DNA天然就比较局限。它起步于一个很薄、很简单的用户场景——打车，这个场景本身不太具备相关扩张的可能性。所以我们也可以看到Uber把自己下一步的发展方向定为了自动驾驶。但是自动驾驶本身又是一个巨大的挑战，除非Uber在这个领域有足够大的进展，它的整个发展，包括市场对它的估值暂时都不会有一个大的突破。

今日小结

今天我们结合之前的理论，具体分析了Uber这一案例。

在Uber的发展过程中，它做对的是用数据智能来提升了打车这一双边市场的匹配效率。而它忽略的，是没有在网络效应上有真正的突破，网络协同的广度和深度都不够。

希望通过这一讲对Uber案例的深入分析，你可以对比、认真思考，自己所在企业在商业模式方面的积累。在哪一个方面积累的商业DNA比较强，往哪个方向发展的可能空间更大。欢迎你与朋友分享，一起参与讨论。