成于远见，败于断点

最近，有朋友给我几个关于数字化转型的PPT。多数老师是我不熟悉的。我突然萌发了好奇心：他们到底在讲什么呢？我把其中的两个PPT学习了一下，写了一点心得。

数字化转型涉及许多不同的领域。我的侧重点在工业，而另外一些老师的侧重点则在商业模式再造、在对用户和市场的分析。读这些材料，有助于我增加知识和见识。

在制造过程，数字化技术能够帮助人们更好地理解和管控物质对象；而在商业过程，数字化技术往往更多地用于对人（的想法）的理解和管控。在物质产品的制造和使用过程中，任何事件的发生都可以用物理规律来解释，都能找到因果关系；但人的选择和决策，很大程度上决定于非理性因素，没有因果关系、但有相关的关联。所以，人工智能（ AI）在商务活动中的应用场景会远远地多于工业场景；反之，制造和研发过程使用人工智能时，总是会让人觉得牵强。

不论在工业领域还是在商业领域，数字化技术都是促进管控能力的提升。这个共性并不奇怪，都可用控制论的思想统一起来。事实上， “管控”这个词用在机器上经常被叫做“控制”，用在人上就成了“管理”；用在机器和人组成的大系统上的时候就叫“管控”了。这些道理，在各个行业都是合适的。

报告内容当然要有案例支撑。其中有个PPT用了阿里的例子。看了这个例子，觉得有些不妥，可能会误导读者。以成功者为案例，必然存在“幸存者偏差”。故而，案例中的“别人”总是成功，而现实中的“自己”却总是失败。

我给学生讲创新时，心里明白一个道理：创新的具体做法是无法复制的。齐白石老先生说：“学我者生，似我者死”。创新的成功，可以学习成功者的思维方式和态度，而不是模仿具体的做法。照抄照搬阿里的思想而无阿里的实力和地位，必然是死路一条。

避免“幸存者偏差”的办法是讲逻辑。逻辑的前提，要回到产生问题的前提下。比如，研究阿里，就要回到90年代末期。那个时候的前提之一，阿里没有竞争对手。当然，那时的困难，是网络的速度很慢、普及率很低、移动通信不发达、智能手机尚未产生。在这样困难的背景下，阿里却选择了正确的方向。这叫做“成于远见”

回顾90年代，互联网已经是热门话题了。8、90年代，我在浙大读书时，有位老师讲互联网。他的讲课水平非常差，但仍然有一大群人去听。应该就像现在的学生学习AI一样。30年过去了，为什么成功的企业不多了？我归结到另外一个原因“败于断点”。

千里之行始于足下。但一条10米宽的壕沟，就可能把千里之行废掉。创新道路上的沟坎太多，每条沟里面都躺着若干失败者。我从90年起就开始搞类似“工业大数据建模”的工作，而我自认为的成功却发生在20多年以后。如果缺少失败的教训，总是把问题想得太简单。把问题想得太简单以后，就会在算法的复杂性上添油加醋。这样，就会把技术带入误区。

“断点”常常来自于条件的不理想。做实际技术的时候，难点往往不在于理想条件下的表现如何，而在于能否在不理想的时候渡过难关。这个道理，似乎是具有一般性的：技术如此，创业也是如此。

作者：郭朝晖  来源：蝈蝈创新随笔