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互联网 时代制造业转型升级新模式、路径与对策研究
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互联网 时代制造业转型升级新模式、路径与对策研究
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什么是人工智能，怎样才能进入智能时代？看完这些你就懂了
来源：网络整理 作者：日 10:07
[导读] 在智能商业时代来临前夜，企业所面临的是一个分水岭：虽然表面上看起来风平浪静、波澜不惊，但是企业的根基所在正在悄然变化，这意味着企业可能有机会上升到新的高度，也可能标示着没落的开始。
　　在智能商业时代来临前夜，企业所面临的是一个分水岭：虽然表面上看起来风平浪静、波澜不惊，但是企业的根基所在正在悄然变化，这意味着企业可能有机会上升到新的高度，也可能标示着没落的开始。
　　企业命运的十字路口被称为&战略转折点&。在战略转折点上，决定企业未来命运的往往不是成本、价格和管理等竞争要素，而是技术、用户习惯等外部因素共同决定的大势。
　　图1：战略转折点
　　互联网带来的结果是，价值在不同行业间被重新分配。大约在20年前，通用电气、壳牌、可口可乐等工业企业还牢牢占据着最高市值的榜单。但是，今天市值榜单的前几名几乎全部是苹果、谷歌、Facebook、亚马逊这样的IT和DT公司。这就是战略转折点，残酷但又令人兴奋。
　　在互联网带来的大规模冲击还未进入尾声之时，我们又将迎来新一轮浪潮：人工智能推动的新战略转折点。与互联网一样，AI技术将彻底改变企业价值创造和获取的逻辑，它的影响深远、范围广泛，从而开启智能商业新时代。
　　站在智能商业的战略转折点上，企业在今天的选择关乎未来相当长时间的命运。是拥抱变化、积极蜕变，还是否认变化、墨守成规？是主动了解尝试新的商业范式还是畏手畏脚、不愿打破已有的行事风格？是延续企业向上的增长曲线还是从此走入下行拐点，在遗憾和叹息中退出？虽然这些问题的答案看起来再明显不过，但在执行起来，却困难重重。
　　智能商业新生态
　　今天形形色色的智能产品和应用正在连接一切，跨越了行业的边界。因此，当我们讨论智能商业带来的影响时，&行业&就不再是一个有效的思考单位。
　　在以人工智能为核心的新商业生态中，&端&&网&&云&跨越了行业，是智能生态中主要的结构层次。它们分别发挥着不同功能，并且相互连接、相互依托，共同构成了智能商业时代的价值基石。
　　&端&指的是能够与商业场景发生交互的触点和支点。这里的交互有两层含义：第一是接触，也就是源源不断搜集商业场景中产生的数据；第二是反馈，能够传递不断更新的信息、执行不断优化的命令。触点和支点一起，就形成了互动的循环。
　　互联网出现后，虚拟空间的网站平台、软件客户端和App等也能够承担信息搜集角色：用户每一次点击、打开以及在各个页面上的停留时间都被记录下来，成为珍贵的数据资源。最近几年，物联网的萌芽和普及进一步扩大了&端&的范围：不仅是虚拟世界的交互界面，看得见、摸得着的物理产品在嵌入数字模块后也能够感知外部环境，成为信息的新入口。例如，运动鞋可以追踪跑者的运动记录，从而帮助跑者优化锻炼计划；工业制造系统添加数字模块后，不仅可以监测设备的运行状态、及时进行维修更新，还可以记录积累生产数据，为优化生产系统提供有价值的数据。
　　除了感知和数据搜集以外，&端&的第二个重要功能是：成为整个智能生态系统优化的承载点。这意味着智能算法对系统的优化&&无论是提升效率还是优化体验&&最终是体现在&端&上的。比如，随着数据积累和算法迭代，跑者的锻炼计划越来越符合本人个性化需求，这体现在App终端的锻炼建议上。当制造设备采集到越来越多的生产数据，并在算法层面形成提高生产效率、降低能耗的实时建议后，会在设备端自动执行。这样，就在&端&的层面构成了一个自我更新的动态系统。
　　&网&指的是借助技术模块连为一体的包括产品、用户和企业在内的商业网络。从字面上看，&网&很容易让人联想到布满线路的通信网络系统，但是智能商业系统里的&网&不仅体现在技术层面上，它的本质是商业生态&&在不同商业要素之间建立共生、互生和再生的关系，实现网络价值。毕竟，离散的&端&如果不进行有效连接、彼此互不相干，很难产生太大的价值。只有将不同的&端&联系在一起，形成一个相互分享与沟通的体系，才能实现智能商业的协同价值。
　　网络价值首先体现在数据的叠加和共享上。与资金、原材料和设备不同，数据并不是消耗性资源，因此数据的叠加和共享往往能够带来&1+1》2&的协同效应。
　　数据叠加指的是对同类或跨界的数据进行合并，从而刻画出更高层次的数据形态。例如，一个司机的行车路线与速度的价值是有限的，但当成千上万的司机实时分享自己的位置和路线，就能够叠加成为车流路况的&活地图&，给更多出行者提供有益的参考。数据共享则是将某一个&端&采集的数据在其他相关&端&进行实时分享。信息透明度提高了，人们就可以进行更优决策。
　　除了数据的叠加与共享，网络价值还体现在各个&端&之间的衔接互动上。由于智能设备具有相互&对话&的能力，一个&端&的动作会触发其他各个&端&的一系列响应，形成整体的联动。企业可以借此创造一体化的体验，例如智能家居领域就向人们描绘了这样一幅图景：当用户打开智能门锁进入室内后，音响就会播放轻快优雅的旋律，灯光转至冷色或暖色，空调、窗帘也会同步调整。整个过程一气呵成，极致的体验正是得益于&端&之间相互对话、触发彼此行动的能力。
　　在生产供应领域，工业4.0概念下的柔性制造系统是用计算机系统进行联系，实现从订货、设计、加工到装配、检验、发货等一系列环节的自动衔接与调整。由于各个生产环节的启动与调整是自动触发的，就能够提升柔性制造系统的生产效率。
　　因此，&网&的本质是通过连接人、产品（物）和企业，实现数据的协同。
　　&云&是服务于&端&和&网&的进行存储、运算和优化的虚拟解决方案。&网&虽然可以进行数据的叠加、共享和协调，提高网络价值，但是这些活动仍然停留在&数据拿来就用&的层次。换言之，&网&的本质是将碎片化的数据聚合、梳理，但还没有产生&化学反应&。要挖掘数据的深层次价值，就一定要通过&云&&&这一智能商业最核心的组成部分&&来实现。
　　如果我们把&端&比作智能商业的运动神经系统（感知外部环境、进行反馈调节）、把&网&比作循环系统（给身体的各个部分传递氧气和营养），那么&云&就是一个不断思考和发出指令的大脑。它是整个智能商业体系中的灵魂。
　　&云&有两个功能：其一是基础服务，包括数据的存储和计算；其二是核心服务，即数据智能和算法优化。其中，后者决定了一个商业系统的智能化程度。许多商业系统从表面上看差别并不大，比如它们都掌握了丰富的入口（端）、都致力于信息的分享与数据的协同（网），但是在如何深挖数据价值方面却有着天壤之别。这也直接决定了对不同智能商业体的价值评估。
　　著名的流媒体网站Netflix就通过在&云&端算法的投入，挖掘出数据的巨大价值。从事在线视频网站业务的Netflix是一个天然的&端&：用户在网站上的行为轨迹，包括会选择哪些影片、跳过哪些片段、停留在哪些片段甚至反复观看等，都可以被一一记录和存储起来。通过对这些用户群体数据的进一步叠加（&网&），可以分析出最受观众欢迎的电视剧要素，如题材、导演和主演等。2013年，Netflix出品了广受好评的剧集《纸牌屋》，该剧之所以大获成功，与其背后的大数据沉淀与喜好预测算法（&云&）密不可分。目前Netflix的市值已经突破3000亿元人民币。相比之下，其他一些视频网站虽然在流量上可以与之比肩，但由于&云&端智能化的缺失，在估值上只能望尘莫及。
　　这个例子说明，&云&是区别真正的智能商业与伪智能商业的重要评判标准。今天市场上的智能产品无论是种类还是数量都在快速爆发中，但是如果用&端-网-云&的层次结构来看，大多数智能产品还仅仅停留在&端&的层面&&只是预装了交互模块，能够实现基本的互动功能。很少有产品能够走到&网&的结构层面，进行数据的叠加、共享和协调。而有能力在&云&中进行算法迭代和系统优化的，就更是凤毛麟角了。但是要知道，&云&端的能力恰恰是智能商业的核心。
　　智能商业的&端&、&网&、&云&互为依托，构成一个整体，刻画了整个智能生态价值构造的大图景。
　　战略启示录
　　在讨论企业新优势来源的问题之前，有必要先认清&端-网-云&的价值闭环逻辑。
　　&端-网-云&的价值闭环逻辑指的是：在智能商业的系统中，&端&&网&&云&相互依托，缺一不可，共同构成了价值循环的闭环。
　　&端&搜集数据，为整个系统提供&燃料&；&网&协同数据，通过叠加、分享和衔接将数据的价值放大；&云&存储和分析数据，不断地优化算法，最后再通过&网&返回到&端&，使商业场景中的交互更符合用户的需要，或者使整个系统的效率提高。从&端&到&网&到&云&，再返回到&网&和&端&，这样形成了一个价值不断增溢的良性循环。
　　&端&&网&&云&缺一不可，这意味着：企业在三者中任何一个环节上的优势，都可以转化为在智能商业生态中的新优势。
　　首先，传统行业在&端&上的竞争优势，有助于企业占据商业场景的&入口&。无论是制造业争夺的产品销量，还是零售业争夺的顾客流量、店面数量等，都可以通过数字化的手段转化为具有数据交互功能的&端&。如果产品本身受欢迎，或者商店的客流量高，就能够接触到更多的用户、获得更有价值的数据。而这正是在智能商业时代立足的基础。
　　其次，高科技和互联网行业在&云&上的竞争优势，有助于企业把握住智能化的&高地&。这些企业通常在云计算和智能技术领域有所布局，而多年深耕于互联网行业又帮助它们积累了规模庞大的数据。技术和数据的双重优势，将助力这些企业开发和迭代先进的算法，在图像识别、语音识别和CRM等领域建立难以撼动的优势。
　　此外，企业在&网&中通过跨界、合作形成的生态优势，也有助于它们在智能商业时代进一步发挥网络协同的优势。这些企业善于连接和撬动外部资源，通过在不同的网络节点间建立联系来创造价值。这在智能商业时代同样重要。
　　可见，无论企业处于什么行业、具有竞争优势（独占内部资源）或生态优势（撬动外部资源），都可以在新智能商业时代找到自己的立足点。并且，这些不同维度的新优势还会彼此融合、放大。
　　巩固优势&四部曲&
　　&端-网-云&不仅缺一不可，还是环环相扣、相互联通的&&抢占了端，就能够形成有价值的网；丰富了网，就能够迭代出先进的算法，形成智能的云；更新了算法，就能够提高端的效率和体验。
　　这意味着在智能商业时代，企业优势是有流动性的：它可以从一个环节传递到另一个环节，通过不断传递，形成巩固和扩大优势的良性循环。
　　这个过程中涉及四个具体的步骤&&场景数据化、数据网络化、网络智能化和智能平台化。这四个步骤没有固定的始点，因为循环可以开始于任何一个（企业具备优势的）环节。当然，它也没有终点，因为优势巩固是一个持续的过程。
　　场景数据化
　　&场景数据化&，是企业要善于在不同的商业场景中获取和沉淀数据。
　　&场景数据化&首先要求企业定义和创造场景。在用户端，今天很多企业都非常重视&抢占入口&，通过高质量的交互产品占据流量，接触到更多的用户。也有很多企业通过建立和培养社群、完善线上线下渠道和用户体验全周期管理等方式来增加与用户产生交互的&触点&。这些活动都是在定义全新的商业场景。在供应端，对供应链各个节点的数据（如库存数量和位置等）、生产设备各个零件的状态等实时记录和更新，相当于创造了一个新的信息空间，也是在定义新场景。在组织端，有企业系统地对员工的行为、关系和绩效等进行数据化，用于即时预测其离职倾向、晋升前景等表现，这又是在定义一个人才与组织交互的新场景。
　　无论是在哪一端，系统地搜集和沉淀数据，是将&触点&价值发挥出来的第一步。
　　数据网络化
　　&数据网络化&，是企业要善于利用商业生态圈的资源，进行数据的协同。
　　数据协同之所以重要，是因为单一的&端&产生的数据价值是极其有限的。对于大多数企业而言，受制于用户数量、业务数据类型等方面的限制，沉淀下来的数据往往是碎片化的&&既不能全面地刻画用户画像，又无法叠加出有代表性的群体特征。因此，很难被直接应用于智能算法的迭代。
　　而异质性数据组合带来的协同价值是巨大的。试想：单独的儿童教育数据可能没有什么太大的价值，但是如果与儿童的DNA、家庭背景和同龄孩子的其他教育数据结合起来，就会产生许多洞察和商业价值。
　　通过在用户群、企业群与产品群之间建立信息叠加、分享和衔接的机制，可以达到&1+1》2&的协同作用。这要求企业不仅要做有价值的产品（从而产生有价值的数据），还要与利益相关者建立可持续的互惠共存、彼此承诺的关系。这考验的是企业撬动外部资源的生态构建能力。
　　网络智能化
　　&网络智能化&是通过技术和算法推动整个系统高效运转。
　　&网络智能化&实质上是通过对数据的分析形成系统优化的方案，再反过来干预系统的行为。优化的方案可以是针对用户体验的&&提供更符合用户需求的定制化产品；可以是针对供给效率的&&优化库存分布，降低仓储成本；也可以是针对组织管理的&&预测离职员工，提前进行防范。
　　&网络智能化&是一个动态的过程。在过去，关于如何提升用户体验和系统效率的洞见往往存在于团队的内在知识体系中，洞见的形成和习得依赖经验和悟性，大多是静态且碎片化的。&网络智能化&则是将洞见迁移到云端，通过吸纳、融合不同团体的数据，算法有了不断自我更新的基础。这要求企业不断地对算法进行验证和迭代，从而构筑竞争优势的高墙。
　　智能平台化
　　&智能平台化&是将云端的能力（包括数据、计算、算法等）开放给第三方。
　　一方面，将剩余的云端能力与外部分享，能够增加企业的变现能力。所积累的资金可以投资于新的业务和能力，巩固企业的优势。
　　另一方面，通过开放云端的能力，企业也可以将自己的触角伸向更广泛的商业场景中，从而扩大了&端&的范围。例如，菜鸟物流向第三方物流公司开放&物流云&服务，由此可以获得更多企业的物流数据，而这是其原有业务中无法获得的宝贵资源。
　　&智能平台化&完成了从&云&到&端&的价值再传递。这样，就形成了从&场景数据化&&数据网络化&&网络智能化&到&智能平台化&的完整闭环。
　　智能商业时代的序幕正在徐徐开启。对于企业而言，不仅要把握住时间窗口、选择适当的发展方向，还要积极调整、适应新的商业范式，并在此过程中探索出建立和巩固企业新优势的机制。
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本文尝试在智能时代的大场景下，系统思考产品的变与不变，以及作为产品人的我们，该如何重新定位，抢得智能红利？
网易CEO的丁磊最近给大家极力推荐了吴军的《智能时代》，同时提到“人工智能技术在未来十年间将会影响我们生活的方方面面，我们的家具、娱乐、各种服务体验，将会发生颠覆性改变。”
吴军在智能时代提出的一个口号：
要么成为那2%的受益者，要么被淘汰。
那么，《智能时代》里到底描绘了怎样的一种场景？已然来临的智能时代对我们，尤其是产品经理的工作方式、思维方式会带来哪些影响？
在吴军眼里，AlphaGo在围棋的对决中大获全胜，到底意味着什么？Google的无人汽车怎么就要让司机同志们全都失业了？
更进一步，在智能时代背后，未来的产品的商业模式和形态会发生哪些变化？会有哪些产品机会？作为产品人的我们准备好了吗？
带着上述疑问，本文尝试在智能时代的大场景下，系统思考产品的变与不变，以及作为产品人的我们，该如何重新定位，抢得智能红利？
1、吴军在智能时代里到底讲了些什么？
吴军在智能时代里始终围绕着这样一个命题：
“智能时代这次真的来了”。
人工智能这个概念实际在1956年达特茅斯学院的会议上就被提出来，到2016年已经经历了60年一个甲子的时间。期间三起两落，第一次是鸟飞派为代表，以规则学习、专家系统为主，期望理解人脑来推进人工智能进展；不过大家也都知道，人类对大脑的理解微乎其微，人工智能技术陷入低谷。
第二次是以搞通信的贾里尼克为代表的统计学派，基于香农提出的信息论来解决人工智能的问题。此时，各种智能问题实际上被理解成消除不确定性问题，这种思维模式的升级无疑又把人工智能应用向前推进一步。
实际上，确定性思维（又称连续性思维）一直是工业时代的精华，胡适老先生就提出过教诲几代人的“大胆假设，小心求证”，即“先假设一个元模型，然后再通过数据验证迭代构建一个复杂的模型”。无论是牛顿，还是爱因斯坦的成就其实都是基于上述思维构建的成果。
而确定性思维缺越来越受到挑战：一方面随着我们对认知的加深，影响这个世界的变量越来越多，另一方面，量子力学的测不准原理等都决定了世界不确定这一基本特性。在未来简史中，尤瓦尔·赫拉利从人类学、历史学等角度也阐述了类似的观点。他提出了知识的悖论，知识（预测）不改变行为就无用，行为一旦改变，原本的知识（预测）就立刻失去了意义。
人工智能虽然像在语音识别等问题上，准确率得到大幅提升，但是由于数据量、计算能力等的限制，大部分应用仍无法商用。
人工智能（神经网络）研究的第三次浪潮始于 2006 年的突破。借此浪潮，深度学习（Deep Learning）概念（参见Ian Goodfellow等，Deep Learning，P17）普及开来。而标志性的代表则是，Hinton 和合作者的论文”A fast algorithm for deep belief nets” (深信度网络的一种快速算法)。下面则是深度学习模型示意图：
深度学习模型示意图
随着互联网、大数据、并行计算等技术的发展，尤其是大数据的数据量大、多维度、完备性等特点加速人工智能的第三次浪潮。
2016年，AlphaGo打败了李世石，围棋这个人类引以为傲的棋类竞技项目目前已经远远落后于机器智能；悄无声息间，google的无人驾驶汽车已经行驶了超过200万英里。
AlphaGo打败李世石，一战成名
从人类历次技术革命的发展历程来看，无论是第一次的蒸汽机革命、第二次的电力革命还是第三次的信息革命，无不推动着既有产业的全面升级。
可以预见人工智能将会逐步渗透到社会的各个产业，从而实现“从局部到整体，我们实现智能化社会，从整体到局部，我们实现社会的精细化”的奇妙场景。
我尝试用一句话来概括一下智能时代的观点：一种使用信息（大数据中挖掘）问题解决人工智能问题（不确定性问题）的思维方式出现了，同时，新的生产力（人工智能与大数据等）必会带来新的生产关系（产业）的升级换代。
2、智能时代下，下一波产品红利在哪里？其驱动力到底是什么？
从互联网近20年的发展来看，可以归纳为三个发展周期，每个周期接近7-8年左右的时间，期间有波峰的高速发展，也有波谷的泡沫散尽。郝志中在《用户力》里做出归纳总结：
中国互联网发展轨迹图
从上图可以看到，三个周期大致如下：
第一个周期：1995年－2002年，窄带互联网，特征是三大门户的兴盛，02年起，WEB1.0找到了商业模式。
第二个周期：2002年－2009年，宽带互联网，特征是内容媒体异常丰富，图文，视频等媒体形态颇为盛行，BAT完整对流量入口的布局，正式进入WEB2.0。
第三个周期：2009年－2016年，移动互联网，特征是微博、微信大行其道，而2015年的股市崩盘，预示着互联网企业的高估值神话破灭，死掉的O2O企业名单一批接一批，16年开始回归理性，互联网＋开始逐步渗透到各行各业。
而上述的周期的变更，其底层逻辑可以用如下基本原理（公式）所阐述：
公式1：信息传播的速率不可能超过信道的容量（信息论的第二定律）
公式1可以简单理解为，窄带互联网，宽带互联网，移动互联网作为基础信道决定了上层的信息传播的形态（产品的形态）。现在，巨头们都在豪赌AR、VR会继智能手机外，成为另外一个底层基础信道。（后面会提到）
那么新的技术导致生产关系变化的规律又是怎样的呢？产品形态有哪些具体的不同？咱们接着看（大胡子等人总结）：
不同周期的产品形态
从上面这张图可以看到，横轴（1）代表的是由底层技术驱动的三大产品周期，分别是窄带互联网到宽带互联网，再到移动互联网。而纵轴（2）代表的是某个大产品周期下的产品类别，规律突显，总有这样的产品类别：
为用户提供信息服务为主的产品
为用户提供娱乐（游戏）为主的产品
为用户提供交流（社交、社区）为主的产品
为用户提供服务（衣食住行首当其冲，并会往其他行业逐步渗透）为主的产品
看懂过去，就可以预测未来。
那么，驱动下一波的产品周期的底层信道会是谁？
AR？VR？从Facebook重金收购Oculus看，他们押注VR；而从Google不断重启失败多次的Google Glass项目和微软力推HoloLens项目看，他们押注AR。而从AR、VR的实际体验和应用来看，目前还没完成其完整产品的构建（还处在摩尔所描述的鸿沟当中）。
而另一种更为大家所接受的观点则是互联网＋，即使用互联网、大数据、云计算等信息技术去改进传统行业的价值结构，压缩成本，提高效率。
润米咨询创始人刘润曾经提出过产业＋互联网的价值公式：“创造价值 + 传递价值 = 用户价值”。企业根据价值定位不同可以分割为以创造价值为核心（产品型公司）的与以传递价值为核心（渠道型和营销型公司）的两种不同类型的企业：
企业不同的价值定位
比如苹果、特斯拉、微信就属于产品型公司，而耐克，李宁，加多宝，农夫山泉则更多的属于渠道型或营销型公司。
刘润讲了一个很深刻的观点：
“这个世界的发展是由两股力量在推动着，一个是真正的创新，一个是极致的效率，价格上升是创新红利，价格下降是效率红利，真正的创新改变这个世界，并让创新者享受创新所带来的红利，而极致的效率通过降低价格再把这个红利返还给全社会，两股力量如此往复，推动世界向前发展。”
整个互联网的发展，即信息革命的底层逻辑可以理解成下面这个基本原理（公式）：
公式2：新技术＋现有产业＝新产业（所谓的新的技术导致生产关系的变化）
公式2可以简单理解为，随着互联网底层的技术，包括网络带宽，智能手机，芯片计算能力等技术驱动的上次产业或产品形态的变化。
据此，我们可以理解为，互联网的上半场已去，即所谓的互联网把最表层的商品的都做了一遍。而互联网的下半场则更可能是用更强大的底层技术以及生产力，把全中国所有的商品都重做一遍。
不早也不晚，在大数据、摩尔定律以及更先进的算法驱动下的人工智能则会同时加速技术驱动的创新以及效率的提升。
3、智能时代将诞生一种更高维的产品模式
最为关键的产品思维模式层面，也会发生巨大的变化。现在非常流行的精益创业的基本思维方式其实是基于假设不断验证迭代的过程。
具体地，可以看下面这张图，我们通过（1）基于同理心洞察的创新驱动，找到我们认为的一些用户痛点或创新的机会点，再通过（2）基于价值假设的精益创业来不断交付、验证以及调整。
精益创业的产品模式
这是我们现在最流行的一种产品启动以及产品迭代的方式，而整个过程类似下面这张图：
精益创业模式下的产品迭代的路线图
之所以会不断的调整产品迭代路线图，是因为我们的创业和创新处在极端不确定中，大家只能不断的假设，验证，再假设。在这个过程中我们只能比谁验证的成本更低，验证的速度更快，即所谓的“Fail Cheap，Fail Fast”。这几乎是一套事实上的产品思维。
而在人工智能时代下，在产品目标的驱动下，我们在某些场景下，可能不必再去假设了。而是直接通过构建和使用多维度，完备的大数据来去解决其中的不确定性问题（假设），再通过机器识别，直接得到模式（需求洞察以及行业洞察）直接去解决行业问题。
假想，你还在迷雾中航海，你只有通过不断假设以及验证去寻找到达彼岸方向的时候，别人则使用大数据和人工智能精准的制导，直接找到了解决问题的模式。哪个更快？哪个效率高？
就好比下面的经典案例，传统1.0的模式，不考虑用户的需求，直接做出一个蛋糕，结果发现不是用户需要的；而到了2.0的精益创业模式，为了验证用户的需求，我们采用MVP的方式，不断验证和调整我们的MVP，最终做出用户喜爱的蛋糕；而到了3.0大数据的模式识别模式，我们有可能基于大数据的多维度、完备性等特点直接得到一个更高效，用户更喜爱的蛋糕。
几种产品模式的差异
而在智能时代，谁掌握了第三种产品思维模式可能会对第二种和第一种形成降维攻击和碾压。而掌握第三种产品思维模式的关键，可能不是优先关注“我洞察到了什么用户痛点或行业痛点”，而是优先考虑“看看我们掌握了多少数据，还需要什么数据，有了这些数据我们能干哪些事。”
再往下推想去，可能是这样一种常见，在传统行业里，谁率先让本行业数据先流动起来，优先形成闭环并重构行业效率，谁就占领了新的制高点。正如吴军所说：“谁掌握了信息，谁就能获取财富，就如同在工业时代，谁掌握了资本谁就能获取财富一样。”
产品的商业模式将以获取数据为主要目的，为了数据可以大量使用免费策略。而不光要获取数据，还要想着提供更多的数据连接和交换。这样，无疑会出现一个巨大的正反馈，拥有越多数据的公司，可以交换得到更多数据，得到更多数据，也就拥有了更多的信息和财富。至此，会出现大量的行业数据（或某些领域数据）的巨头，甚至是跨行业的数据巨头，他们会颠覆BAT，会成为下一个BAT。
另外，讲真，产品的内涵其实也悄然发生了变化，原先的产品内涵是：“为人提供服务或价值”，而现在人变成了人和机器人，或是像未来简史里面所描绘的：生物只是算法，生命只是算法的处理。那又会是一幅怎样的场景？
4、产品人需要关注哪些新的变化？
在前面所提及的第三种产品思维模式（智能时代下必备的思维模式）下，会出现如下产品数据流程：
智能时代下的产品数据流程
我们可以看到对于不同的服务对象（2C、2B），产品上会呈现不同的新特点：
对于2C类（面向消费者市场）的产品，用户各维度的行为数据都会被平台所搜集，借由机器学习的算法，产品会千人千面：在不同的场合，不同的空间和时间里，你得到的产品服务是不一样的。同一时空下，两个人得到服务也是不一样的。产品会更加个性化和场景化。事实上，无论是亚马逊，Netfix（网飞），还是今日头条都已经在这条路上了，并通过此法构建了其产品核心竞争力。所以今日头条其实不是一家媒体公司，它是一家数据算法公司。
对于2B类（面向企业服务市场）的产品，效率仍然会是一个最为关注的关键词。卫哲在混沌研习社中做过一次“提升效率”为主题的分享，其中包括：个人效率、组织效率、资产效率、战略效率、创新效率五个大板块。
从当下的日益饱和和被透支的消费者市场来看，面向企业服务市场的效率提升会是一个主要机会点。而围绕此展开的，有两个方面：一方面大量的XAAS公司来作为底层支撑去提升公司的各维度效率，另一方面，来自行业内的公司，会有一些人率先站出来，构建行业数据的全流程采集，以及数据分析处理的闭环，并尝试使用通过大数据的方式去洞察一些行业痛点和机会点。
其实，B类产品和C类产品都绕不开效率。举个例子，时下最火的共享经济就其本质就是效率，更准确的讲是追求资产利用率。
比如对于摩拜单车、OFO的模式关键不在于有多少辆车，而是每辆车每天的使用率。如果车的使用率低，那就是一个效率低的公司。
还以共享单车为例，我们已经不再购买商品（自行车），我们购买服务，商品是按照计划生产出来的，有多少用户我们是完全知道的，有多少用户使用了自行车我们也是知道的。如果全球的自行车都是共享单车的话，我们就知道全球多少人使用、还需要多少辆自行车。而这种模式最有话语权的既不是自行车的厂家，也不是消费者，而是中间的平台调度公司，即大数据算法公司。
就像未来简史里面提到的，算法会成为像公司以及国家这样的实体，掌握人类。
在未来IoT+机器智能为共享经济带来了可能。在共享经济里面，连接比拥有（内容）更重要。Google、Facebook没有内容，阿里没有商品，微信没有网络，滴滴，uber、AirBnB没有车和房屋。
现在愈演愈烈的共享经济（AirBnB、滴滴、共享单车、共享充电等）只是人工智能大展拳脚的一个市场切入点。
也许，真的如吴军在智能时代中所说，从局部到整体，我们实现智能化社会，从整体到局部，我们实现的社会的精细化。
5、智能时代会涌现哪些产品机会？
智能时代下的产品服务类型大致会有这样的构成：
智能时代下的产品服务模型
第一种的产品服务类型，提供包括从数据采集、数据分析处理、机器学习等基础技术能力的产品服务。比如，像Google、Facebook、baidu等。
第二种产品服务类型，则是前面提到的，行业内的公司自己构建本行业或跨行业的数据采集、分析、处理的闭环。成为该行业数据服务以及信息服务的关键结点。在这点上，面向消费者，面向企业或是面向政府的应用本质上差异不大。
这意味着，传统行业立足行业之本，依然大有可为。而且也与互联网＋的大潮十分契合。
除了前面两大海量市场外，绝大部分面向终端服务的产品类型会是怎样一种场景呢？
其实，早在20年前，哈佛商业评论（HBR，1998）就提到了体验经济的趋势及其价值模型，并提到：产品的体验越好，越有差异性，就越能获得更高的价值这一发展趋势。
经济发展的价值模型
其实，这个规律一直没有变，且我们还有很多东西可做。
在2016年的哈佛商业评论（HBR.ORG 2016.9）中提到产品的需求金字塔模型（见下），在该模型中，产品的需求自下而上分为，功能，情感，自我实现以及社会影响力等。总体的趋势是，如果能覆盖到越高的层次，用户的忠诚度越高，产品的价值敏感性也越高。
产品需求金字塔模型
唯有创新，才有不同，唯有不同，才有高利。
我曾经在《》中提到网易云音乐能在不到4年的时间发展3亿用户，能在BAT的布局的音乐红海市场中杀出一条血路，能成为中国最有口碑的音乐产品的核心在于其构建了一套具有诗意交互的体验框架。曾经也不止一位小伙伴告诉我，网易云音乐是其唯一愿意付费的音乐产品。事实证明，其也在4月初拿到A轮融资，估值80亿。
网易云音乐的核心体验框架：具有诗意的交互
当然，机器人最终也会拥有情感。
唐纳德·A·诺曼在《情感化设计》中提到，机器也最终会有情感，虽然机器的情感与人的情感不一样，但是我们需要机器有理解主人情感状态的能力。同时机器具备积极的情感会不断的改进，而剧本消极的情感则可以适当的保护自己。甚至是挫败感和自豪感都可以帮助更好地完成任务（情感化设计，P176）。不过距离这一天至少还有很长的一段距离。
6、小结：未来已来，我们准备好了吗？
本文回顾了吴军智能时代下的奇妙场景，并尝试通过两个第一性原理（First Principle），即信息论第二定律以及底层技术（生产力）决定上层生产关系，来眺望互联网浪潮的下一波红利，及其真实的底层驱动力。
更进一步地，本文着重分析了智能时代下将诞生一种更加高纬度的产品思维模式，其创新性和效率远超时下最流行的精益创业的思维模式。
这种高纬度的产品思维模式将推进整个2C以及2B产品形态的升级换代，2C的产品的竞争力在于数据洞察后的千人千面，更加个性化和场景化；而2B的产品竞争力在体现数据闭环所提升的效率。愈演愈烈的共享经济（共享单车等）则是这种思维模式以及产品形态的一个缩影。
吴军说，那么成为那2%，那么则被淘汰。而本文则认为，显然机会和挑战并存，尤其对于传统行业，谁优先构建数据闭环，优先成为该行业数据服务以及信息服务的关键结点，谁就有可能在本行业抢占先机。
当然体验经济依然是值得大家关注和突破的领域，做好极致体验，你会让你的产品由价格敏感提升为价值敏感。
丹尼尔·平克在《全新思维》中，他敏锐地察觉到，人类社会已经步入“右脑时代”，在这个时代，知识不再是力量。他开创性地指出：未来属于那些拥有与众不同思维的人，唯有拥有右脑时代的6大全新思维能力：设计感、娱乐感、意义感、故事力、交响力、共情力，即“三感三力”，才能于决胜于未来。
可以预测到，产品经理会至少分化成两种角色，数据产品经理或算法产品经理可能是一类崛起的岗位，他们更侧重左脑思维，也会和当前的一些开发岗位形成融合。超过6位数的数据科学家可见一斑。
而原先的产品经理，可能更多的偏向社会学，心理学，设计学等多学科综合的岗位，他们更侧重右脑思维。
著名未来学家彼得o伊利亚德说：
“今天我们如果不生活在未来，那么未来我们将生活在过去。”
未来已来，你会怎么选择呢？或许在数据和算法面前，我们已别无选择。
作者：田羽，臭鼬实验室人联合发起人
本文由 @田羽 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。
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