数据、算法与个人生活、社会治理、经济结构交相辉映的新文明呼之欲出。文明的进化不是靠纸上谈兵得来的，而是依靠千千万万创业者和劳动者的努力，以及有为者的均衡治理，自然演化出来的。这个过程充满了艰辛与不确定性。
中国的企业家们已经听见了来自物联网与人工智能的风声，但方向捉摸不定。企业有没有足够的数据资源储备？从哪个方向入手？更重要的，是否有可靠的人工智能人才？
对于技术性企业，这个问题不算难解，前沿产业与高端企业的人工智能升级早已上路，很多大企业已经开始布局智能化工作，比如智能家电。但人工智能作为一项扎根人类普遍生活的技术，必须被广大企业接纳才会愈加焕发光彩，而广大企业也都应该享有从人工智能获利的机会。
传统国企正在经历艰苦改革。太原铁路局是中国铁路货运量最大、重载技术最先进的铁路局。铁轨、电气这种工业1.0和2.0时代的设施提升后，马上就会面对工业3.0甚至4.0时代的挑战。面对繁忙的运输，必须优化业务流程，提升运转效率。
人工智能科学家分析，一列火车从一个城市跑到另一个城市需要的时间是比较固定的，影响运输效率的是中转时间，即当一列火车到站，把货物从火车转到仓库，再从仓库转到火车需要的时间。降低中转时间对物流效率有很大影响。百度协同太原铁路局采集了很多物流数据，把这些数据放到百度云上，训练出了几个模型来精准预测火车的到达时间、未来的仓储需求、未来的运力需求，把中转时间降低了50%。
老国企的智能化革新虽然不容易，但毕竟具有积累多年的技术团队和资源。相比之下，我们更关心广大中小企业如何在智能浪潮中把握航向。我们可以肯定地说，人工智能对中小企业是普惠的，无论商业端还是消费端都有大量对人工智能的需求存在，普通企业尤其是中小企业在智能时代有很多的机会，时不我待。
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谁来突破产品升级的瓶颈</h2>
智能革命一定是发端于领先学科和领先企业的，短期内会拉大企业之间的差距。但人工智能方法是公开的，便于学习，如果企业努力，就可以习得。在这个过程中，我们认为传统企业尤其需要人工智能领域的专业人士来引导。
2015年发布的《中国制造2025》行动纲要指出，“制造业是支撑我国经济社会发展的重要基石和促进世界经济发展的重要力量”“各国都在加大科技创新力度，推动三维（3D）打印、移动互联网、云计算、大数据、生物工程、新能源、新材料等领域取得新突破。基于信息物理系统的智能装备、智能工厂等智能制造正在引领制造方式变革；网络众包、协同设计、大规模个性化定制、精准供应链管理、全生命周期管理、电子商务等正在重塑产业价值链体系；可穿戴智能产品、智能家电、智能汽车等智能终端产品不断拓展制造业新领域。我国制造业转型升级、创新发展迎来重大机遇。”
并非只有《中国制造2025》中涉及的行业才适合智能升级，几乎所有企业都可以。剧场、电影院可以通过对观众购票规律的智能学习来优化票务工作；小超市、小店铺可以通过门店电子传感器和第三方数据（比如百度地图的客流数据）来分析访客规律；传统新闻单位可以考虑接入智能流来创新资讯生产和推送流程。
人们对升级的认识，往往局限在用料、工艺等方面，而人工智能带来了一个新的升级维度。以家居用品为例，人工智能在此领域已经赋予了许多新的场景：即便只是一副窗帘，也已经有人开发出智能化方案，让窗帘系统主动记录和学习户主的使用习惯，在适合的时间自动开合以调节光线，配合户主的作息习惯；智能马桶圈可以不必整日加热，而是根据户主上下班时间和传感器来决定加热时间；养老家居系统可以观测、学习老人的起居规律，调整各项家电状态，甚至在老人作息异常时向亲人发出预警信号。我们需要的只是更多的创意。
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历史经验：首席电力官的辉煌时代</h2>
众所周知，在人类工业时代的黎明时分，纺织机和蒸汽机的推广曾遭遇激烈反对。
在英国，由于纺织机械带来低成本产品，传统的手工纺织业被挤垮，遭到工业主和工人的反对，掀起所谓的“卢德运动”。珍妮机发明者哈格里夫斯多次遭到同行和邻居的驱逐。但珍妮机最终还是推广开来，助力英国统治全球纺纱业。而蒸汽火车一开始甚至速度还不如马车，从而被马车夫嘲笑。
到了电气革命时代，历史再次重复，比如马可尼在1895年研制出最早的无线电装置，并且利用这一装置成功进行了远距离摩斯电码通信实验。他成立无线电报与信号公司，推动无线电商用。但由于与海底电缆公司的利益相冲突，他想在纽芬兰设立无线电报局的事遭到反对。不过当时美国的现代市场体系和技术偏好已经初步建立，所以无线电还是很快发展起来。
电气革命与今天的智能革命有一些“基础质料”意义上的类似。与蒸汽动力无法远距离传输和统一布局不同，电力是一种无限流动的普适能源，正如今天的互联网是一种流动的，让用户可以随时接入的基础资源。“电+产业”正如今天的“互联网+产业”，颠覆了无数的传统产业。
当然，电流和智能流只是在比喻意义上可以类比，前者是电子的流动，后者是比特编码的流动，不是同类事物，但这种类比有助于我们感受问题的关键所在。我们不妨对比一下两个时代的企业升级。
当电气流向千万企业，很多企业主动寻求升级，虽不是像蒸汽时代那样抗拒，但同样困难重重。一百多年前的电力系统十分复杂。需要在直流电、交流电，不同的电压、不同水平的可靠性、不同的电力接口以及价格之间做出合理的选择。直到今天，各国的电压和接口规格（插座口）也都没有统一。和不同电力公司打交道也是个技术活，否则很可能吃亏，正如今天企业找互联网技术外包公司时，如果不专业，就会落入陷阱，从编程语言到系统架构，都有各种令人眼花缭乱的选择。
就公司本身业务来说，如何使用电力获得最佳效益也很难搞清楚：是应该先给企业全装上电灯，还是优先用电动机取代燃气轮机？于是，当时许多公司聘请了电力副总裁（VP of Electricity）帮助组织改革工作，以保证公司内的每个职能部门在自己的工作目标或产品上考虑电的存在。包括布置电线、购买电力设备、改造原有设备，甚至改造公司业务流程（电灯使得夜班成为标准）。
电气革命时代，人们可能想不到当时有多少关于电的开脑洞产品，就像蒸汽机时代也发明了很多后来消失了的蒸汽装置，这些装置如今只残留在蒸汽朋克动画片里。
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图8-1 1845年由意大利人发明的“蒸汽汽车”
首席电力官要发掘各种电气产品究竟能给公司哪些方面带来价值，他的视线不能局限于作为能源的电力，还要渐渐升级到对电子产品的跟踪。比如人类为了基于输入电压控制输出电流，需要一种可变电流开关。在20世纪50年代晶体管工业起步前是通过广泛使用真空三极管（也叫电子三极管）达到这个功能的。晶体管一开始生产工艺不过关，产品合格率低，以至于每一枚晶体管的价格高达20美元，而一枚真空三极管只要1美元。这时候企业该如何选择呢？这需要看准什么能代表未来。最终晶体管由于能耗低、寿命长、体积小而取代了真空三极管。
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图8-2 真空三极管之父李·德福雷斯特（Lee De Forest）
注：使用手机百度或智能革命App扫描图片可见AR效果。
随着电力系统的成熟，首席电力官这一角色才消失。反过来说，每个使用首席电力官的企业，也促进了电力对总体生产方式的渗透，促进了国家电力系统的标准化。
二十多年前互联网的出现也是如此。互联网走出军队实验室，渗透进企业、高校乃至家庭，这是一个复杂的过程，同时也给企业带来了网络技术总监这个职务。
在今天这个全民使用互联网的时代，很多公司依然选择网络外包服务。从节约资源的角度来说，这是合理的，不是所有企业都要供养昂贵的技术团队，像购买电力一样购买互联网服务是很方便的事情。
但购买互联网服务分为两个层次：一个层次是基础设施（IaaS）——接入主干网，交服务费，这是一个服务非常标准化的层次，不用费太多脑筋；另一个层次则非常个性化，是在基础平台上定制互联网产品服务（PaaS和SaaS），比如云服务器、数据库系统、办公协同工具、财务管理工具、App制作等，需要定制开发。这个层次操作起来对传统企业仍然比较复杂。如果企业做到一定规模，技术条线依然单纯依赖外包，就会迷茫。于是不仅科技企业，传统企业也需要CTO（首席技术官）。很多小公司的CTO并不管理一个大团队，他的职责就是代表公司利益和外包方打交道，决定选择什么服务，并监督实施过程。
所以优秀的CTO绝不只是网管运维，还要发掘公司所有部门、产品与网络的价值链，跟踪最新的技术发展方向。他要了解产品和业务，预判长期技术战略方向，不断跟进业务和技术发展做革新，否则就会像历史上的电力官一样，等到电力普及了，就被工程师或者产品经理代替，不过至今在大部分工业企业中依然有电力官残余的影子，那就是电工。
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迎接智能原力</h2>
人工智能应该像互联网一样成为一种开放的事物。开放的人工智能服务也将变成一种“流”，就像电流一样方便用户接入。
人工智能专家和企业家李志飞在2016年乌镇互联网大会期间发言说：“必须非常清晰地认识到，人工智能在短期根本不能跟人相比。而我们今天应该踏踏实实把一些应用，比如云交互、自然语言理解、计算机视觉等各种应用场景做出来。例如车载设备、可穿戴设备等。让用户觉得真正有用，而不只是在媒体上或者在电影里面讨论一下。”
这与百度的态度不谋而合。谷歌、特斯拉等国外企业做了不少有趣的智能公关项目，无论是下围棋还是QuickDraw（你画我猜）游戏，都极大地提升了大众对人工智能的讨论兴趣。可能身处美国西海岸的工程师才有这样放松无虑的心态去做一些看似轻松的项目。背负更多责任的中国人工智能企业恐怕很难这么轻松，很多同行确实把精力都放在开发企业级应用产品上而不是做宣传。据报道，谷歌已经把一度吸睛无数的机器人和无人车业务都拆分了出去，不再给予无条件支持。中国企业呢？能否扎实推进人工智能的工业级发展？
百度追求把人工智能技术运用到企业升级中去，为全产业带来提升，而不是只创造一些故事。我们认为，人工智能就是要向企业输送源源不断的“原力”，比如百度地图的数据流平台、可供接入的语音识别服务等才是最重要的。
比如，百度地图衍生产品“百度慧眼”，通过对常住人口、客流量、生活区物价水平、写字楼密度，甚至具体到某个路口人流是往左走还是往右走来进行人群画像。在与很多连锁店企业的合作中，百度慧眼不用GPS，单靠用户手机对WiFi的搜索情况，就能实现30米以内的定位精度。只要用户手机收到连锁店自身的WiFi信号，就判断为用户进店。以此为店面评估市场容量、预估营业额。这一功能还可以为地产、电影院线等选址给出科学建议。
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图8-3 百度商业选址过程
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图8-4 百度利用时空数据分析进行商业选址的示意图
百度大数据实验室科学家吴海山对时空数据的挖掘，不仅将人工智能应用于商业选址，其在企业销售环节的应用也立竿见影。比如某个餐饮企业要向1000个用户发出1000张优惠券，但怎样保证这1000人没有光顾过店家并有意前来消费？我们可以根据“老顾客”的特征使用机器学习训练出一个模型。根据这个模型从数据库中找出消费习惯匹配的用户，休息日是宅在家里还是泡吧？经常去的餐饮场所的人均消费如何？喜欢去国外旅游还是在国内旅游？上下班是坐地铁还是开车还是其他的方式？通过对新老用户的相似程度进行排列，选取最接近的1000人推送优惠券——这样的成功率显然比大街上随机发传单高得多。
如果想要寻找合适的智能流服务接入自身业务，每一个企业都需要有人工智能的领导者。传统企业为了利用人工智能的优势，需要理解人工智能能够做什么以及它如何影响公司的战略。为了准备迎接这一颠覆性时刻，公司应该如何组织领导团队呢？
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从CTO到CAO：引领企业升级之人</h2>
企业永远需要引领技术的角色。如今一般企业都会有CTO或者CIO（首席信息官），为了应对智能革命，吴恩达在2016年11月撰文提出，每一个企业都需要一位CAO（Chief AI Officer，首席人工智能官）。
那么CAO从何而来？CTO、CIO与CAO的关系又是什么？
随着互联网全面渗透，CTO这个角色诞生了。他不同于以往的总工程师等，是特别应对互联网信息化浪潮的角色。在很多企业、单位，初级技术官的职能往往在于搭建一个内网平台，管理软硬件等。然而新的时代，每个CTO是否具有智能化业务的视野则不一定。举个例子，在一些高校商学院，CTO的职责仅限于根据需求来打造网络、办公系统等，不会洞察和利用商学院本身的业务带来的数据增益。比如很多商学院有课程案例销售工作，本可以智能化，对客户订阅进行跟踪分析。金融原本与数据紧密相关，但很多金融学院自身恰恰未能数据化。
很多企业的Web1.0信息化和数据化工作都还没有做好，所以有人提出企业需要CDO（首席数据官）或者CIO。CIO是CTO的升级，来帮助公司组织信息。他们思考如何提升公司信息的传递效率，如何能共享信息而不是各部门重复生成同类信息等。有调查显示，CIO里非技术专业出身的比例也不小，因为CIO不仅要懂技术还要懂业务。
CDO需要有洞察数据含义的能力，比如通过数据可视化技术直观地把握数据反馈；通过“数据挖掘”发现隐蔽的价值所在；通过优化企业数据架构，把无意识状态的数据变成主动的数据燃料。
过去一般IT部门的工作重点是选择、实施和集成ERP系统，管理公司的服务器和网络，使用计算机设备培训所有新员工内部软件和流程以及内部业务运营。具体项目大致包括：员工信息管理，尤其是对人员招聘和流动状况的分析；工资和成本管理；保险和福利；会计电算化；开发项目管理；服务器管理；存储；企业通信；营销自动化；客户关系管理；客户需求分析；企业知识积累等。
然而如今，大型ERP系统正在被云托管的专门的SaaS产品所取代。这些应用程序具有对消费者友好的用户界面，购买、使用和部署都很简单。企业不再需要几周的搜索来确定最佳的工资软件并花上几个月来实施。比如开发项目管理除了jira（项目与事物跟踪工具）外，甚至第三方办公协同软件也可以完成此类工作。服务器管理有亚马逊网络服务、百度云、阿里云等；企业存储有百度云盘；企业通信有企业版QQ，钉钉等。
信息技术服务已经被“流化”了。实施大型SaaS工具仍然需要一些集成工作，但过去几年的趋势已经表明集成难度在降低，企业应用程序在简化。
过去CIO还有一个主要职责是建立技术团队。然而，随着技术劳动力可以按照需求应变，公司可以到自由职业者平台上雇用码农去应对一些小任务，也可以通过平台寻找成熟的“即时”专家团队。各种在线项目管理工具和资源使得管理外包服务也会变得更容易。在这种状况下，CIO原先业务的重要性在下降。
电力官早已消失，CIO也会消失吗？以百度为例，在前几年移动互联网热时，百度曾专门设置了“移动官”，负责思考和规划如何让百度的服务移动化，但随着移动互联网思维的普及，这个职位已经取消。
有识的CIO会适时转移自己的业务焦点。虽然第三方IT服务越来越标准化，很容易接入企业，但客户需求是不断变化的，不像企业自身的IT基本需求那样标准化，更不像电力能源的标准化。CIO要应对来自客户的信息变化，并对企业信息业务做出调整。
未来取决于CIO的视野。一个新任务就是负责组织完整的企业数据和智能战略。无论称这是CDO还是CAO。
CTO和CIO的开发任务减少了，因此获得了更多的时间和精力，应该尽早投入到钻研智能技术上。第三方IT服务依然是通用型的，而企业要做的是追求个性化定制，正如相同的外包公司与能力不同的企业产品经理结合，会开发出质量高低不一的产品。CIO或者CAO要审视企业自身的数据，寻找那些没有被充分利用的数据资源。