整理 | 李夜
“不確定性是技術產業化最大的挑戰”，北高峯資本&坤湛科技創始人閔萬里(山景)告訴懷柔黑馬科技加速實驗室的學員。他認為技術是可解的，而“技術落地產業，沒有定則可循。”
作為行業先行者，閔萬里，一直在尋找不確定中的“確定性”，並總結其中規律。比如“以價值為線貫穿痛點、錨點、拐點三點”，“與其搞智能產業化，不如搞產業智能化。瞄準常青行業的痛點，去解決痛點，讓它變得智能化。”再比如“圖”“表”合一，按圖索驥、痛點溯源，因果路徑、強度量化，先縱後橫、敏捷實施的跨行業通用轉型方法論。
以下為閔萬里分享的部分內容，經i黑馬&黑智編輯：
01 不確定性是技術產業化最大的挑戰
技術的商業化，就是要走到產業中去。最大的挑戰是什麼？最大的挑戰不是技術，而是不確定性的非技術要素。技術都是可解的。“非技術要素”指的是什麼？我給大家解釋一下。左圖講的是機器與人在國際象棋和圍棋上的較量。最後，均以機器獲勝。這並沒有什麼了不起的。機器在算力、計算速度上打敗人，不是一件新鮮事。這是一個確定性的遊戲。圍棋、國際象棋的規則都是確定的。剩下來的就是比拼算力了。
右圖講的是技術落地產業，沒有定則可循，充滿了不確定性。不確定性不停地發生在技術走出實驗室，走到產業中的過程中。還有更重要的一點，裁判不是自己，是第三方。你做好了研發和產品，是不是成功了？不一定。客户説了算，市場去檢驗。所以，今天，技術商業化最大的挑戰，不是技術上的不確定性，而是無定則的不確定性和裁判的不確定性。你可能覺得自己的產品非常完美，為什麼別人就是不喜歡？原因是多種多樣的，甚至有時是主觀原因。對於不確定，我們要有充分的認知。
02 “三點一線”和產業AI實踐
今天，我把自己放在一個創業者的位置跟大家分享。2015年我進入阿里雲，一直在做的一件事情是，把大數據、雲計算，從電商應用到傳統行業。我思考了兩點：第一點，選什麼樣的傳統行業？這相當於創業選什麼賽道。第二點，怎麼樣打標杆客户？基於我有什麼、我曾經做過什麼以及市場可能缺少什麼，當時，我選擇了交通。
為什麼選擇交通？加入阿里巴巴之前，我在IBM做了很多智慧交通的事情。那個時候，高速公路上充滿了攝像頭和數據，但這些數據都被束之高閣，沒有用起來。後來，我們就找到了一個我客户的客户的痛點。浙江省交通廳信息中心是我的客户，它是一個發佈高速路況的政府機構，發佈之後，客户的客户——司機朋友已經上了高速，他們明知前面堵，又繞不開，還得往堵的地方去。
總的來説，在明確了痛點、市場空白以及我能夠做什麼之後，我們為浙江省交通廳信息中心打造了城市大腦的產品，用大數據預測1小時內路況，交通部門可以更好地進行交通引導，市民也可以做出更優的路線選擇。但接下來，怎麼放量？做完杭州城市大腦之後，2016年8月我們在廣州也做了類似的項目。做完了這兩座城市之後，品牌效應初步顯現。2017年10月，杭州城市大腦2.0也做出來了。後來，我們又將城市大腦放量到澳門、馬來西亞、吉隆坡等等。
我們能從城市大腦這個例子上得出什麼樣的啓示？首先，你需要找到一個垂直類的、各個城市都有的痛點。其次，切入點要足夠地深、足夠地具體，具體到什麼？一做出來就能衡量出它的價值。這裏面有一條隱藏邏輯線：在一個垂直場景做深、做量，起量了之後，水平擴展。背後的驅動力量是什麼？在海量數據的基礎上，利用雲計算和算法，找到交通規律中的最優控制節點，實時地調控節點，打通堵點，鏈接價值點。大家都能看得懂這些顯而易見的價值點，城市之間的複製就變得簡單了。
過去三年，我帶領一支團隊做過石化、橡膠、光伏、鋼鐵、水泥、電力、裝備製造、乳製品等行業，做過這些行業中所有的標杆案例。這些案例的效果數據，比如良品率提升、能耗降低或者效率提升，在媒體報道的新聞中可以找到，這些指標和數據都是在產線上跑出來的。
我認為自己是一個創業者。在阿里巴巴的時候，我相當於是在內部創業。從2015年6月1日，我一個人開始做，到我離開阿里巴巴的時候，有幾百人在做阿里雲的數據智能的開發。
在這個創業過程中，為什麼我迅速地開闢第二戰場？大家知道，創業要聚焦、打穿、打透，沿着主賽道做深、做寬自己的護城河。做完城市交通，我應該做水上交通、空中交通，再做地鐵、城市軌交。但是城市之外，有更大的產業的空間。
剛才我提到的8個詞組都代表了一個個萬億的產值。大家可以深入這些行業看一下：第一，生產效率驚人得低。儘管體量很大，但勞動生產率比較低，只有西方先進製造業的三分之一左右；第二，它們具備了必要的數據先決條件。所有的生產產線都已經數字化了。產線上的人完全按照安全生產操作手冊來執行。但是每個崗位的控制參數都有一個範圍，在這個範圍內，怎麼樣聯調，讓整個流程更加順暢，最終良品率變高？這是一個待解決的問題。所以我們嘗試着解決這些行業中的具體問題。
我想用“三點一線”（以價值為線貫穿痛點、錨點、拐點三點）來總結剛才我講的內容。對於創業者來説，我們要選擇什麼？要選擇企業的痛點，幫助企業解決二、三、四個痛點之後，實現業務轉型。如果企業能夠轉型成功，我們也能夠成功。因為作為服務者，我們幫助企業從單一的業務痛點到技術錨點，最後實現轉型拐點的連續化。
03 “與其搞智能產業化，不如搞產業智能化”
智能產業化值得是什麼？我有一個技術，圍繞着它，做了一堆可以商業化的產品。前幾年，做人臉識別的創業公司如何將人臉識別的技術產業化呢？圍繞各種各樣的場景，開發各種各樣的攝像頭。在商業語境下，這是化整為零。
與其搞智能產業化，不如搞產業智能化。瞄準常青行業的痛點，去解決痛點，讓它變得智能化。我們直面現在已經在運轉的產業，找到它們的痛點，解決它們的難題。這些行業註定不會消失，未來上百年都不會消失。我們不需要創造需求，需求已經在那裏了。為什麼要強調智能化？今天，很多產業痛點都是低效運轉，靠“張工”、“李工”們的經驗，他們一跳槽，業務勢必受到影響。這是現在的產業現狀，智能化水平比較低，沒有傳承，靠單個人而不是羣體的智慧。
哪些產業註定會被顛覆掉？很簡單，當一個行業最先進的龍頭的迭代，尤其是產品的迭代路徑都能被清晰預知的時候，這個行業一定會出現被顛覆的情況。這説明什麼？説明這個行業最領先的龍頭在慣性駕駛，而不是靠智慧在思考。行業龍頭的思想已經固化在幾十年前。以我有什麼、我想做什麼，而不是看市場客户想要什麼，這種企業是不能存下去的。所以，我們看到Intel被NVIDIA、ARM顛覆便是這樣的例子。類似的例子還有馬車和汽車，功能手機和智能手機。
黑莓，曾經是智能手機的典範。當iPhone出來之後，黑莓還是在強調安全、安全、安全。黑莓想把它的亮點做得越來越亮。但是當消費者已經對安全無所謂或者覺得安全不是一個永遠解不了的問題的時候，它一下子被打回了原形。大家要理解一點，如果一家企業比如黑莓所樹立的標杆、價值點是安全，安全可以被技術逐步迭代打消掉，黑莓做的事情是在跟技術的發展做對沖。企業的價值點，一定要樹立在隨着技術的演進不斷提升的角度，而不是技術越來越牛，企業的價值點越來越小，最後消費者就不買單了。這是一個非常遺憾的定位。
04 場景選擇要足夠鋭利
所有平台都是靠價值點支撐的。當你能做出幾個亮的價值點，你或有可能以價值吸引力把行業中的潛在客户吸引過來。這樣的話，你就自然成為平台中心。很遺憾的是，絕大部分人因為價值點不明確、吸引力不夠，流量沒有黏性，來了就走，走了就再也不回來。
對於消費者來説，當你的價值主張，尤其是你的價值點是無可抗拒、不需要解釋的，不需要花錢引流，你可以任性地定義任何地方作為你的平台。作為一個商品，消費者無法抗拒蘋果手機的價值點，電商平台需要求它。今天，你把一個價值點做得足夠亮，你有可能從一個很小的baby，長成一個平台。所以要先打價值點，把支柱搞深，平台才能立起來。“先縱後橫”，把價值點做得足夠亮、足夠深、足夠明確，再橫向打穿。
05 方法論+工具，缺一不可
方法論和工具缺一不可，這句話什麼意思？我們很多時候都在講，我的新產品，用了最新的AutoML或者權威期刊上發表的一篇文章中的算法。講了很多。尤其最近幾年搞人工智能的公司，都將最新論文當中的算法作為倚天劍或者尚方寶劍。這是典型的工具迷信。使用“倚天劍”去解一個虛無縹渺的問題，是沒用的。
找準三個點是一套方法論。方法論找到以後，怎麼解是一個技術選型的問題。技術選型的問題，團隊中一定是有人能解的。今天技術團隊中，大多都是985、211大學畢業的。你讓他原創一個技術可能有些難度，但讓他在眾多技術中選擇一個相對合適、可行的技術，解決一個非常具體的問題，還是可以解決的。
06 確定的方法論應對價值探索的不確定
方法論是什麼？幾千年前，老中醫把方法論都教給我們了。望聞問切。
“圖”“表”合一（望）是最難的。在這裏，我詳細講一下。與業務流程圖對應的是一個數據的流程表，數據流程表詳細地記錄了每一個環節的數據，並串起來所有孤立的數據表，還原整個業務流程。
為什麼這個過程是最難的？沒有行業經驗的人搞不出來業務流程，很多企業的業務流程都沒有數據。這時候，需要行業專家指點迷津。行業專家幫技術團隊將業務流程圖和數據表合一。行業專家的作用有二：一，引路，告訴你那些痛點是什麼；二，執行層面上，將“圖”“表”合一，幫助你理解所有的數據表背後的業務流是什麼樣的，它們是一種什麼樣的先後關係。數據表的業務含義搞清楚之後，後面的三件事相對簡單了。
問答環節
提問：有一個大公司想讓我們為其做項目，並就一些關鍵的東西做本地化部署。我向很多2B的人討教，大部分人勸我千萬不要把公司做成一個做項目或者本地化部署的公司。假如您遇到這種情況，如何處理？
閔萬里：我覺得這是一個非常典型的問題。現在，我經營的一家技術公司也會碰到類似選擇。人效從哪裏來？
秘訣在於高效複製。這個“高效複製”不是光盤式的複製。我們複製的是方法論。就像老中醫看病，望聞問切，就知道你得了什麼病。而新手還需要研究一下，再翻看一下《本草綱目》。項目制不是原罪，妖魔化項目制。問題的本質在於你在做項目制的過程當中，有沒有可複製的東西。有70%的部分我用了可複製的方法論、可複製的核心算法。在這個模式當中，對於客户來説，一定是項目制的。客户投入費用，一定是希望為他的產線、工廠量身訂做產品。這一點是商業規律，不要試圖挑戰它。反過來，對於我們來説，我們的姿勢可以變得“有輕有重”。“輕”指的是可複製，“重”指的是重視。
我認為項目公司應該怕的是用堆人的方式去做項目。你沒有可複製的武器，每次出場，都是從零開始。
提問：現在，我們公司是做智慧環保的，由於業務發展，需要兩方面的專家，一個是數據方面的專家，另一個是行業方面的專家。我們公司是一個IT公司，如何管理行業專家？平時與他們溝通很困難。
閔萬里：2016年，我跟江蘇一家企業合作。它是做固廢的。我稍微瞭解一點環保行業，在這個行業中，30到35歲、接受過本科教育、在行業工作工作10年左右的行業專家是寶貝。他們會成為你們公司非常好的產品經理。他們清楚行業有哪些痛點，你需要為此匹配什麼樣的功能點。這種人才就是翻譯官。
怎麼樣讓IT專家和行業專家達成共識？行業專家會將企業的三個痛點，依價值量的大小排序A、B、C。IT專家會按照IT開發工作量對這三個痛點，進行A’、B’、C’的排序。
博弈出現了。做業務的人要進行判斷，要從opportunity的角度，從行業的視角，一旦解決A、B、C中的某個痛點，行業價值量能夠提升多少？能夠提升多少行業的市場佔有率？這個時候，你會發現又會出現一個基於行業價值空間的排序。最後。大家來算什麼呢？投入產出比。我投入A’、B’、C’的工作量分別能夠得到多少產出。基於投入產出比，業務一號位也就是CEO再做一個業務判斷。業務一號位到底是以活下來為主，趕快做一個最快的價值變量，還是説為了佈局未來，現在苦一些，做一個長期投入。
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