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奇點臨近,企業如何應對新技術浪潮?

發布者:決策狗大數據平臺  / 2018-10-19 9:15:04 / 查看:671
摘要:“互聯網+”,“大數據”,“工業4.0”,“人工智能”,“認知計算”,“3D打印”,似乎一夜之間各類新技術名詞熱火朝天,新的時代真的到來了嗎?我們需要反思什么,我們需要做什么?我們還能跟上時代的腳步嗎?下面我們將通過幾個小節,逐步剖析,我們將能獲得一些啟示,關于傳統企業的轉型,新工業4.0革命,新產業經濟生態的構建等。

     “互聯網+”,“大數據”,“工業4.0”,“人工智能”,“認知計算”,“3D打印”,似乎一夜之間各類新技術名詞熱火朝天,新的時代真的到來了嗎?我們需要反思什么,我們需要做什么?我們還能跟上時代的腳步嗎?下面我們將通過幾個小節,逐步剖析,我們將能獲得一些啟示,關于傳統企業的轉型,新工業4.0革命,新產業經濟生態的構建等。

  1“ 為什么似乎一夜之間,各種新技術名詞漫天飛?這個世界怎么了?

  變化的時代,是躍遷式前進的。《奇點臨近》一書有說到一個直覺的性增長觀與歷史的指數增長觀。我們通常認為過去的發展是性的,但如果拓展到整個人類史,則能夠發現,其實不然。如果一個500年前的人穿越到200年前來生活,他會感覺不到有什么差異,一個200年前的人穿越到現在來生活,相信這將給他帶來的是一種全新的不適應。那么,放眼50年后,我們現在生活的這個星球,又會發生什么轉變呢?這種必然性的進化,是存在于你我大部分人心中的。

  2“ 新技術會馬上影響到我們的生活嗎?

  新技術的應用比我們想象的要來的快。但在討論速度之前,更有必要先了解一下,關于技術發展的非孤立性。對互聯網關注比較多的朋友應該能經常在互聯網上看到這樣的爭執,關于誰抄襲了誰,誰在創新,誰在復制,諸如“扁平化風格”,“UI”,在這里我想表達的是,事實上非常難以區分誰走在了第一,或者很難討論誰是誰的鼻祖。我們中的大多數人比較容易孤立的看待技術,其實技術往往是在一定的醞釀和發展后,然后在成熟的時機條件下,才能快速應用到實際的生產生活中去。從“引力波”的發現,到人工智能的生產應用,技術并非孤立的發展。以近幾年耳熟能詳的人工智能為例,早在70年代提出以來,并不缺少理論的研究和拓展,但真正意義上的大規模生產應用卻是在近些年才展開,這是為什么呢?因為受限于計算力的發展。1975年左右的超級計算機Cray-1的計算速度是 80MFlops,而早幾年的第一代iPad就能達到 50MFlops 到 247MFlops,再看看目前各位手上各類8核處理器,協處理器的性能,現在我們每個人都拿著超過當年登月宇宙飛船好幾個級別的計算資源。沒有計算力的提升,人工智能無法大規模生產應用,人工智能不行,傳統手段更無法發現引力波,也無法驅動基礎科學的發展,一環著一環。

  3“ 技術的進步意味著什么呢?

  技術的進步意味著什么呢?可能難以直接回答。但如果我們能回答這個問題,就不難回答我們應該抓住什么。回過頭看一看,我們其實不難發現,從農耕時代,蒸汽時代到電氣時代,再到信息時代,互聯網時代,每個時代的變遷事實上都圍繞著一個核心的點。這個核心就是生產力。從個人,到企業,都避免不了生產力這個問題。生產力提升帶來什么變化,遠遠超過我們的想象。

  “ 所以這將帶來什么影響呢?在這里我還是要提出來一個大家都在課本上都學習過的,生產力決定生產關系。這個直接決定我們需要以什么角色,做什么事情。而且這個決定是根本性的,而非你情我愿的談判溝通過程,沒有商量的余地,甚至可能非常殘酷直接和突然。跟封建地主需要把土地交出來一樣,傳統業務既得利益團體也會被要求把現有業務資源交出來。

  互聯網界廣受歡迎的《三體》有提到這么一個觀點,“我毀滅你,與你無關”,說的就是現在我們所處的這個時代。企業面臨重新洗牌,產業面臨重構,大量現有崗位人員面臨失業。這些正在發生。

  跨界打擊,只是因為你的生產力不行。有人說,移動公司怎么也想不到他們的競爭對手竟然是騰訊。確實,放在幾年前,電信行業都不會意識到,類似微信的產品會顛覆他們核心的通信業務,那么銀行呢,制造呢,能源呢?哪個行業正在變革,哪個行業又即將成為下一個被變化者,在這個層面上去構想是不難的。

  4“ 我們需要如何應對?

  【應對措施1:采取信息治理】

  相比大數據應用,數據治理等名詞,信息治理包含的內容更綜合,也更為妥帖一些。在展開談論企業信息治理之前,我希望先談下信息本身的作用。在自然進化和人類社會進步中,信息一直扮演著核心的角色。以大家都熟悉的螞蟻這種生物為例,單只螞蟻在自然界的存活能力是非常脆弱的,而且智能極低,單只螞蟻不具備思考能力,無法尋找到最佳的食物路徑。但是以大量螞蟻構成的螞蟻群族,卻憑借著超強的生產力,具備了超強的生存能力。這是為什么?因為螞蟻之間特殊的機制形成了信息,而信息進而促成了蟻群的生存機制,從而讓蟻群整體獲得了單只螞蟻所不具備的高級生產力。人工智能算法之中就有一個蟻群算法,當然蟻群算法還是沒法很好的演繹螞蟻群族的生存模式,大家如果有興趣可以看一下斯坦福大學生物學教授 Deborah Gordon 20年的螞蟻研究成果。

  上面我有提到技術進步帶來的整體社會計算力和通信能力的提升,一個企業一旦具備了這種信息能力,生產力也會和蟻群一樣,具備跳躍式的發展。打車軟件以更好的信息能力,在淘汰舊有的出租車模式;電商平臺正在替代大量的零食實體門店作為消費者的服務主角;不管國外的Airbnb、Uber還是國內的阿里騰訊,這類例子在我們身邊隨處可見,而且正如我們所說的那樣,來的那么快。我們的下一代很可能無法理解,為什么需要在營業廳排隊充值話費、繳納水電費等。

  我們的企業不管是希望獲得還是維持持續的競爭能力,勢必需要借助以下實質性的信息治理手段(具體的應用實例我會在以后的更新中依次分享):1、用信息驅動企業流程和產品的優化,讓現有業務更加成熟和高效;2、基于數據信息重新設計構建新的業務模式和產品,靈活應對市場變動;3、讓信息成為企業知識的核心驅動力,并形成長效積累。

  【應對措施2:應用機器智能】

  在過去,我們概念中稱之為數據的,往往是那些可以量化的信息,但隨著機器對自然語言處理等非結構化數據處理能力的增強,這一概念開始逐漸轉變。大量豐富的數據開始從企業內外部涌入企業之中,以往人工的信息處理和決策方式,BI的那一套理論等,開始顯得捉襟見肘。這個時候,機器智能開始介入。

  機器不僅在一些操作上替換了人,而且正在逐漸開始替換以往人們以為不大可能的人類角色。傳統技術專家可能不太認同,畢竟不管Siri 也好還是微軟小娜也罷,似乎顯得并不是那么令人滿意的智能,又如何能夠替換人做高級的決策呢?但是不要忘了,傳統技術專家從過去十年的小數據中學習經驗的時候,機器可以以驚人的速度快速學習當下實時新鮮有效的數據經驗。除了富士康一類的工廠,目前金融行業,廣告行業,正在大量的應用機器人作為決策的核心。隨著德國的工業4.0和美國的智能制造,去年中國也提出工業4.0,不難預測,隨著機器智能的應用,國家和國家之間的經濟競爭,未來會變得更加激烈。

  企業需要更為高效的信息處理能力,機器智能可能是唯一的方案。目前我在給一家工廠設計構造全新的機器智能數據應用信息架構,基本上機器智能在工廠方面能夠在以下方面帶來作用:1、更好的產品品質。機器智能帶來全新的產品品質控制提升的方式;2、更智能高效的機器健康自管理。機器智能檢測預警機器運行參數,找到損壞和維保模式,能夠輔助甚至可以替換傳統技術專家;3、更有決策力的機器。預測和數據模式能夠進一步提供機器備品備件管理,產品定制生產調控等方面的支持。企業機器物聯網的構造,也為機器之間直接分享經驗提供可能。

  5“ 新的時代,我們需要什么啟示?

  技術很重要,但不是最關鍵的,方案需要定制。下面我會結合經驗,逐條解釋以下幾點關鍵的啟示,歡迎廣大踐行者一起探討。

  思維方式轉變是首要的。

企業的思維方式轉變是非常關鍵的,這也是大部分企業成功轉型的核心。所謂互聯網+、大數據等名詞并非是一個空洞的口號,而是隨著技術普及和應用,正逐漸成為一種新的實在。很多企業簡單的上個系統,結果流程還是原先的,處理業務也是傳統的思維方式,新瓶舊裝是意義不大的。企業信息治理并非簡單的應用技術,很多企業用互聯網+的思維重新構造人力的流程,依然能夠形成新的生產力。

  技術不是最大的問題。

隨著新技術應用的規模化,計算力的平民化,企業會較為容易取得技術的折衷方案,所以技術本身反而不是最大的問題。企業并不需要投入大量的資金投入在技術產品的研發上面,使用一些輕量級的云產品可以幫助快速構建業務鏈條

  頂層設計、定制應用成為常態。

  很多企業困惑于技術選型,事實上在技術選型和實施前,有個非常關鍵的環節很容易被忽略,那就是在頂層設計上。隨著云計算和大數據技術的成熟,大部分廠商獲得標準的計算力已經不成問題。企業需要理解到自己的業務,如何用新技術來構建整個模式和生態,很多業務環節需要推翻并創新的構造,而非單純的實現傳統的方式。過去我們通常能看到一些BI/ERP廠商將標準的產品應用于企業中,這些我個人認為會成為過去。至少從去年開始我們應用的一些農業和工業領域的典型項目來看,沒有一個項目的產品和方案是標準的,幾乎都需要貼合企業業務和自身所處的競爭環境和產業業態重新進行階段性評估。看似標準的產品和技術模塊,在實際項目中反而需要重新組合和構建。沒有對企業業務進行重新思考和理解,又怎么可能拿一個軟件系統的模子套著就能構建面向未來的模式呢?這點質疑我們還是需要達成共識的。

  企業不能丟自己的老底。

  很顯然這里我提到的企業不能丟自己的老底,并不是和上面思維轉變有沖突的。出租車公司和司機沒能用新的方式構建自己的業務和數據知識,從而被后來者革新;小廣告服務商沒有通過實際業務積累自己的業務知識和模型,從而被更大的平臺用更高級的廣告模型快速復制和吞并;仔細觀察我們現實世界,這樣的例子并不鮮見。相比自然界的生態殘酷,企業可以采取的行動非常之多。我們項目中大部分的合作企業,都是在傳統的行業有很多年積累的。我們的整合和應用構造創新力,基本都是建立在企業原先對業務的深刻理解之上,然后才有新的可能。我們只不過在用機器智能和信息邏輯來實現企業知識的從人到機器的轉變,從零散到聚合再利用,應用并驅動生產效率等等。因此我相信,在未來的時代里面,在國家社會生產中有所建樹和突破的大部分企業,不是純粹的創新創業者,而是那些有著行業多年積累,又能擁抱未來變化的企業。

  結尾

  在數據智慧應用和新一輪的技術變革浪潮中,相信有大部分人都是堅信未來是會更好的,而正是這種力量促使我們在我們的時代完成一些我們前代人寄托于我們的理想,我們也在做我們當下時代賦予我們的使命。

  作者:Hyman追燦數據首席數據官,資深數據科學及應用解決方案顧問,執導多個跨行業跨領域企業數據治理、數據智能應用及產業模式設計與構建,涉及零食、工業、農業等。在大數據創新應用產品及模式上有豐富經驗。

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