写在前面
前段时间在公司安排下，有幸参与了北邮杨学成教授的《数字商业进化之道》课程，关于杨老师的介绍大家自行百度，总结下来就是咖位很高，长期致力于互联网、大数据、人工智能、区块链等区域的创新企业实践研究，关注指导传统业态的数字化转型。连续两天课程涉及内容包含“BASIC数字技术”等诸多内容，引用了英特尔、微软、阿里、腾讯、滴滴等大量商业案例来生动讲述数字故事，作为计算机及互联网从业者，跟随杨老师围绕中美两国企业案例回顾了互联网近30年的飞速发展，也了解到许多不为人知的传统企业转型进化故事，还有涉及关于商业组织、产品如何在即将到来的互联网4.0时代生存进化模式。内容信息量大、通俗易懂、刷新认知、引发思考，这是听完课后最直观的感受，当然许多内容需要伴随时间慢慢消化，认真实践反思，最终对自己所在公司的组织、产品进化提供助力，这也是学习最大的乐趣。正如杨老师所说，看到大家课堂上的眼神与表现，不枉两天滔滔口舌。基于此我将初学的一点内容感受跟大家进行分享，因为杨老师多年研究数字经济、各互联网大小厂商业模式、用户场景，所以分享内容大多为课程内容归纳总结，加上学习后关于目前公司业务的一些思考，供大家共同体会，一起进步提高。
杨老师认为，影响未来的数字技术归纳为一个单词：BASIC，可以形象地称之为数字“原力（basic forces）”。这个单词包含了五个字母，每个字母都代表重要的数字技术。其中，B这个字母代表两项重要的数字技术——大数据（Big Data）和区块链（Block Chain）；A这个字母代表人工智能（Artificial Itelligence， AI）；S代表的是网络安全（Network Security）；I是指物联网（Internet of Things，IoT）；最后一个字母C指的是云计算（Cloud Computing）。这五个字母代表的六项数字技术相互交叉影响，共同推动了人类社会向数字世界的迈进。
我的分享分为三篇文章，三个部分：
数字经济浪潮、数字商业进化的四种途径、基于公司现有业务的进化思考
数字化经济浪潮（数联网、物联网、信联网）
“数联网”
计算机的发明和普及让数据这一全新的生产要素得以诞生，互联网继而让数据以光速传播和使用，再之后就是大数据和人工智能的崛起，当然还有近两年比较火的区块链技术。数据正在淹没我们的世界，据调查人类近两年产生的数据量占到了整个人类社会数据总量的50%，最近多年产生的数据量达到了90%。今天的计算机价格大约是20世纪70年代的亿分之一，而数据存储的代价也由每兆85000美元下降到了0.00002美元。数据的渗透重塑了商业环境，引发了变革和进化，拿中国来说数字经济占到了GDP的三分之一，要不了多久就会超过一半。从1989年万维网（WWW）出现至今，这个时间跨越31年，这个时间分为四个阶段，每个阶段不同的产业都完成了或正在进行数字化蝶变。
1.0阶段：只读互联网
这个阶段大致发生在1989~2001年，主导这个阶段的互联网只能够“读”、不能够“写”，所以称为“只读互联网”。
这个阶段中美两个国家出现了最早期的互联网公司：美国在线（AOL）和瀛海威时空。他们的商业模式都是把线下风景区的商业模式原封不动地搬到了线上，通过收取门票进入，进入之后通过其他商品和服务再次收费。注册网站之前需要交纳入网费，注册之后需要单独再花钱购买诸如电子邮件之类的服务。然而这个模式最大的问题在于，要想收门票、服务费就得建围墙，事实上它们也是这么做的，这与互联网的基本精神是背道而驰的，互联网是开放和共享的，在互联网时代，越开放越安全，越共享越值钱。所以这两家公司注定被淘汰，从“先驱”变成了“先烈”。
这种商业模式持续了不久，直到1994年雅虎的出现，第一次将互联网技术成功内化为商业模式，并且沿用至今，所以用伟大来形容雅虎并不过分。雅虎确立的商业基本结构——向前免费，向后收钱，将传统广告行业搬到了互联网，用户免费注册，搜索所需服务进行点击查询，提供服务的商户支付广告费用。直到现在，互联网上离钱最近的还是广告业务。然而，依靠人工进行收集广告所需信息显然不够高效，很快更加伟大的公司谷歌诞生了。
与雅虎人工搜集数据不同，谷歌起家于拉里佩奇（Larry Page）还在读研究生时期开发两套机器自动算法（网页排名、谷歌竞价排名），当初佩奇找到雅虎想低价出售算法遭拒，后来索性与谢尔盖布林（Sergey Brin）创办了谷歌公司。他们把雅虎留下的搜索金矿变成了真金白银，变成了一台自动印钞机，而且比印钞厂成本还要低。
雅虎让广告进化成了基于分类目录的信息服务，而谷歌让广告实现了自动化，这就是只读互联网时代向我们揭示出的伟大商业模式创新。
2.0阶段：可读写的互联网
2001年，维基百科诞生了，在这之前世界上最具权威的百科全书是《大英百科全书》，它的作者有数千名各个领域的知识权威，包括很多诺贝尔得奖者，爱因斯坦、居里夫人等。全书发布一个新的版本往往需要两年甚至更久，反观维基百科，没有任何权威经验，运营团队个位数。然而，就是这个平台，在很短时间内，不仅词条数量超过了《大英百科全书》，词条质量也不分伯仲。2012年《大英百科全书》宣布停止印刷，改为只提供在线版本。
维基百科的成功揭示了互联网带给人类的另外一种技术红利，互联网不仅可以“读”，还可以“写”。一夜之间，全体网民都有了在网上进行自由表达的空间，这对人们分享天性的激励是空前的。博客、微博相应出现，火爆持续至今。所有的内容产业都被数字化：想创作可以写博客、分享图片出现了图片网站、分享音频出现了播客、分享视频出现了长短视频网站。
要提到的是内容数字化并非终点，当下虚拟现实、增强现实（VR/AR）正在走来，还有数字孪生体。总之，这个阶段，互联网重塑了商业的表达方式，数字化表达已经模糊了虚拟和现实之间的界限。
数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生是一种超越现实的概念，可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字映射系统。
3.0阶段：移动互联网
之所以称之为“移动”，相比较的是“桌面”，上网终端发生了变化，前者利用台式机和笔记本，后者利用手机和Pad等移动终端，本质上有两种区别：一是在线方式，二是激发数据。
永远在线：桌面互联网时代我们下线之前会跟朋友、同事、家人道别，“再见、拜拜、下次见、886......”，而在移动互联网时代我们的通信工具变成了微信，想象一下，如果你现在跟人在微信突然说一句再见，那会令人多么的不安。为什么会有如此的不同呢，是因为桌面互联网阶段把我们分成了两种状态，一种是在线，一种是离线。而移动互联网阶段我们只有一种状态，永远在线。我们不得不接受一个现实，移动互联网时代，我们的工作和生活已经分不开了，我们不得不在工作中加入生活，在生活中照顾工作，已经傻傻分不清楚了。所有人，都必须接受而且适应这种状态。
三维数据：移动互联网把时间、空间、身份三个维度同时加入到了互联网。没有融入这三个数据维度的商业，很难成功。回想一下我们的微信朋友圈，以这三个纬度的数据将我们展现在互联网端，前天在云南旅游、昨天在北京上班、明天打算去河北出差，旅游、聚会、培训，无不是以这三个维度出现。回想一下滴滴、美团、携程：你我他、在某个时间段，需要出行、点餐、旅游。有了这三个纬度，我们原封不动的把自己搬到了线上。时间、空间、身份这三个维度加持了移动互联网的崛起，有了这三个维度的数据，理论上讲，可以通过任何一个人的手机，能够一次性地搞清楚这个人的五件事——谁、在什么时间、在什么地点、和谁、搞了什么事情。时至今日，手机已成为我们一刻也不敢离身的数字孪生体，试想一下，手机放在离你100米的地方不能接触，你会多么地惶恐不安，丢失掉手机更不必说了。
数据驱动行为：移动互联网时代的商业创新。回想一下：有多少次你的家人、朋友、同事因为看到你的朋友圈而联系你，而共同去参加同一项活动。疫情期间，我们可以宅在家一个月不出门，因为你所需要的饮食、保洁等生活服务都可以上门完成。疫情解除，我们可以每天出差到任何一个城市、客户，因为你所需要的出行、住宿等生活服务都可以在移动互联网上完成。无论何时，身处何地，你都可以依靠手机迅速解锁“本地”生活服务业。
4.0阶段：万物互联
前三个阶段的联网都是以人为中心的发展。第一阶段为了让人更好的获取信息，第二个阶段为了让人更好的消费内容，第三个阶段为了让人更好的享受服务。那么既然“人”都可以联网，那么“物”可不可以呢，答案是可以。我们即将进入一个万物互联的时代。
如何理解万物互联这个时代，我们首先需要懂得数据的重要性。如果传统广告没完成数字改造、内容行业没有完成数字转化、本地服务业没有引进数据驱动，它们就与互联网无缘，所以重要的不是互联网化，而是数据化，数据才是驱动商业进化的背后动力。
首先，“小数据有大魔力”，比如大家都很熟悉的“步数”，它能驱动大家关注运动健康，更有甚者每天PK互相占领对方封面，还有超不过对方就甩几下，由此引发了群体互动。步数的背后还藏着一个前所未有的产业形态，就是捐赠步数。你每天走了20000步，到了晚上可以捐赠出去，慈善机构会因为你的捐赠而得到一笔善款，这个善款从哪里来呢？是从想要做广告的品牌方，因为你捐赠完之后会看到一则广告。而且这个广告是经过大数据分析而推送给你正好需要的业务、商品种类，一个小小的步数蕴含了三方共赢的产业形态，且不说它带动了多少运动服、运动鞋、智能手环，这就是数据的威力！
根据杨老师判断，万物互联阶段，数据会驱动商业沿着两个方向发展：一是让没有生命的变得有生命，二是让有生命的变得有灵性。物体有命，生命有灵。
物体有命：比如一个茶杯，经过智能芯片内置，可以辅助数据进行分析，如何喝水、喝多少温度的、今天能不能喝茶咖啡，久而久之，身体会跟茶杯产生正反馈效应，茶杯收集的信息越多，对你健康越有利。我们把数据形态的茶杯称作这只茶杯的“数据孪生体”。我们大胆设想，经过长期的物联数据收集，仅需把数据汇聚云端，去医院看病的时候，召唤线上“数据孪生体”，医生只要借助数据进行分析即可快速完成诊疗。不可否认，有了数据的设备越来越聪明，需要人参与的过程越来越少，物体因为有了数据而具有了生命。
生命有灵：既然人可以通过网络设备联网，那么动物可不可以呢。比如借助设备可让狗联网，收集狗的数据，学习狗的行为，最终创造一个狗联网。到达成熟的时候，人可以懂狗，狗也可知人。其他物体也可以借鉴这种方式进行联网，所有的生命都会越来越有灵性。
数据串联起了整个互联网的发展历程，让众多产业变成了数字产业。在数据和产业的融合过程中，一种以数据为基础的全新资源出现了——智能资源，开启了又一轮的数字进化浪潮。
“智联网”
数据作为一种全新的数据要素，不存在稀缺性，一旦产生便会迅速增加直至无穷。而至于人类，如何分析利用数据需要占用人类注意力，而人类注意力是有限的，利用有限的注意力应对无限的数据，这是不可能的。因此我们需要寻找节约人类注意力的技术，帮助人类分析利用数据的时候作出决策，由此人工智能技术闪亮登场。
如果把数据比作石油，那么人工智能就是数据炼油术。只有通过人工智能技术的提炼，数据原油才能转化为数据汽油、柴油，否则数据的价值只能沉睡地底。如何理解人工智能带来的商业进化呢？按照人工智能的进化发展的先后顺序，分别是以运算能力为中心的运算智能、以感知能力为中心的感知智能、以认知能力为中心的认知智能。
运算智能
运算智能是通过大规模的计算而产生的一种“能”。运算智能的重点不在于算法，而在于算力。几十年来，人类在追求算力的过程中从未止步，从IBM的“深蓝计算机”到“量子计算机”，从打败国际象棋加里卡斯帕罗夫，到Alphago战胜围棋高手李世石，运算智能更多的来源不是“智力”，而是穷尽所有可能的“算力”，或者称为“暴力计算”。计算机的算力增长速度从未停歇，而强大的运算能力必将为人类提供更强的运算智能。
未来在量子计算机的运算之下，雷、雨、云、雾都可以进行模拟，天气无需预报。其他诸如化学、生物领域会因为量子计算而改变现有规则。一款药品的生产长达十多年，其瓶颈在于上千种化学成分实验、分析，有了量子计算，就可以缩短至几个月内完成，极大可能地节省资源。
感知智能
感知智能是目前渗入商业最普遍的一种智能形态，总结起来就是让机器学会人的本领，会听、会说和会看。这是一种转化智能，致力于语音转文本、文本转语音、图像转数据、数据转图像等一类操作。语音识别、图像识别、人脸识别都是这种转化智能。
SIRI、微软小冰、小爱同学、讯飞听见都是语音范畴的识别。从语音识别到自然语言处理，到双全工会话再到辩论，机器在会听和会说方面展示了巨大的商业潜力，智能经济的一个重要表现形态“听说经济”蔚然成风，渗透到了语音客服、新闻编辑、智能手机、智能家居等诸多领域和终端。
随着深度学习算法的日趋成熟，计算机在人类专家的有监督的训练下，把符合定义的一系列特征进行记忆进而进行识别。模拟人类大脑进行分析学习的神经网络已经在图像识别、文字识别技术上越来越具备竞争力。
伴随着天网工程和雪亮工程的建设，以商汤、旷世、依图、云从为代表的中国人脸识别国家队已跻身世界前列，在全球公布的算法排名中，“四小龙”人脸识别准确率稳居前十，前十排名中，中国6家，俄罗斯3家，美国仅1家。机器在会看方面屡屡突破，智能经济的另一个重要表现形态“视觉经济”得以成型。
认知智能
认知智能的标志是实时决策，机器的认知能力比拼的就是大脑的能力。1997年，美国IBM公司研发的超级计算机“深蓝”战胜了国际象棋世界冠军。但现在回过头来看，当时的技术非常低端，无非就是暴力计算。2016年，谷歌旗下DeepMind公司研发的人工智能程序阿尔法狗（AlphaGo）打败了职业九段围棋棋手李世石，震惊了全世界。我们知道，要成为世界顶尖围棋棋手至少需要18年的时间，同时还要有强大的运算能力、学习能力和悟性。而阿尔法狗仅用不到3年时间，就把世界顶尖棋手斩于马下，之后又打败诸多围棋高手，这意味着人类智慧的最后一块高地也已被人工智能拿下。就在阿尔法狗所带来的震惊还未消退，2017年DeepMind公司又研发出阿尔法狗的升级版阿尔法元（AlphaGo Zero）。阿尔法元的诞生再次震惊世界：一是它只自学了3天便以100:0的成绩完胜阿尔法狗；二是它不使用人类以往的经验和数据，仅通过基本理论和规则，完全从自我学习、自我挑战中不断提升实力。有人不禁惊叹，对于AlphaGo的自我进步来讲……人类太多余了。其实，大家也不必太过担心，因为，一方面要相信人类一定能找到驾驭人工智能的真正规则，二是阿尔法元进化的前提是要有规则，如果没有一个明确的规则，那它就无法发挥威力。
接着来看，自动驾驶。这是一种非常复杂的人工智能，结合了感知能力与认知能力，一方面要实时感知周边环境和路况，另一方面要根据周边环境不断做出决策。目前，在这一领域，已经取得了非常大的突破。
自动驾驶，实际上就是一套前馈式移动服务系统。什么是前馈式？普通汽车上通常用的都是反馈式，比如摁下开关灯就亮了，再摁一下灯又灭了，而前馈式则不需要控制开关，系统自己就知道何时该亮、何时该灭。那么，什么是移动服务系统呢？打个比方，你需要出差，在一个小时内到达首都机场。那么在这一个小时之内，你既要赶路，还要吃午餐。怎么办？在你需要的时候，一个移动终端来到你面前，并且里面准备好了午饭。在你坐进去享用午餐的同时，移动终端也把你带到了首都机场。这就是前馈式移动服务系统，也是自动驾驶给我们带来的一个改变。
未来，前馈式移动服务系统会让社会系统全部流动起来。那么，这种流动会产生什么现象？可能，卧室、书房、健身房等都会在大街上不断移动。这就产生了一个新理念，过去是要先取得所有权才能享有使用权，而在人工智能时代，也许不必拥有所有权就可以享受使用的乐趣。也就是说，不必买房仍有房可住，当我们想睡觉的时候就会出现最适合的卧室，不必买车仍有车可开，当我们需要出行的时候就会出现最适合的交通工具。到那时，整个社会都在自动驾驶。这就是互联网、大数据、人工智能与实体经济深度融合所带来的可以想象的空间。
由于课程信息内容过多，需要根据内容渐进明细总结的原因，打算分三篇文章进行分享总结。
即便如此，基于区块链技术的“信联网”本篇未来得及做详述。相信区块链技术大家都听过很多，也看到过很多，未来我们也会用到更多，基于区块链所衍生的技术、产品、业务也会越来越多，杨老师的课很通俗易懂，如果说大数据、人工智能之前还是略有所得及业务涉及，听区块链之前我是混沌的，听完之后豁然开朗，后面将借老师的生动讲述及举例进行分享。
本篇分享内容到此结束，下次分享再见。
“学而时习之，不亦说乎”