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人工智能正在成為新的投資熱點。據(jù)美國第一大商業(yè)銀行美國銀行（Bank of America）預測，到2020年，人工智能可能形成700億美元規(guī)模的市場。公眾已經(jīng)意識到，就像PC、手機和互聯(lián)網(wǎng)一樣，人工智能會成為下一個大事件。人工智能產(chǎn)生的影響并不限于局部，而是會深刻地影響和改變幾乎所有產(chǎn)業(yè)，帶領我們走進一個“智能商業(yè)”的新時代，帶來商業(yè)范式的變革。

商業(yè)范式指的是企業(yè)所共同接受的商業(yè)假設、理念、價值邏輯和實踐模式的總和。它與商業(yè)模式不同，后者更強調單個企業(yè)的業(yè)務模式。在智能商業(yè)的時代，企業(yè)所選擇商業(yè)模式雖然可以大相徑庭，但是它們遵守的是同一套、不同于過去的價值邏輯體系。

時代正在發(fā)生改變。要搭上智能商業(yè)的“順風車”，光知道“車要來了”是遠遠不夠的，還必須掌握車輛到達的時間、地點，并且要用正確的方式買對車票上車。

在這篇文章中，我們將探討智能商業(yè)的一系列問題：智能商業(yè)時代會在什么時候到來（天時）？哪些行業(yè)會從中受益（地利）？企業(yè)又應該如何調整商業(yè)模式去適應和擁抱新的機會（人和）？

一、天時：智能商業(yè)時代何時開啟？

什么是智能商業(yè)時代的開啟？其實今天從智能手機、智能家電到智能電動汽車，我們的身邊充斥了大大小小、五花八門的智能產(chǎn)品。但是智能產(chǎn)品出現(xiàn)本身并不代表著我們的商業(yè)范式發(fā)生了變化。企業(yè)仍然按照以往的邏輯進行產(chǎn)品的研發(fā)、生產(chǎn)與銷售，只是產(chǎn)品目錄中多了一些具有智能交互功能的“智能產(chǎn)品”罷了。

智能商業(yè)時代的業(yè)務范式是完全不同于今日的：屆時智能終端所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)會被廣泛地應用于算法的迭代優(yōu)化、并反過來指導和改變企業(yè)的各項業(yè)務活動。如果說今天的商業(yè)活動是由資本驅動的，那么智能商業(yè)的一個重要標志是：數(shù)據(jù)將會替代資本，成為整個商業(yè)系統(tǒng)運行的根本驅動力。因此這樣看來，今天智能終端的出現(xiàn)只是一個“序章”，距離智能商業(yè)時代的真正開啟尚有時日。

所以時代交替會在什么時候發(fā)生呢？答案是：或許并不會有明確的分界。在《只有偏執(zhí)狂才能生存》一書中，作者安迪·格魯夫（Andrew S. Grove）用“變臉”來比喻戰(zhàn)略轉折點的來臨：不知不覺中一張臉消失了，與此同時，一副新面也顯現(xiàn)了，你無法準確地說第一張臉消逝、第二張臉新生的那轉瞬一刻。你所知道的只是在那過程的開始你見到的是一副模樣，而到結束時又是另一副模樣。

可以肯定的是：智能商業(yè)時代的開啟不會是“忽如一夜春風來，千樹萬樹梨花開”的驟變，而是悄然、漸次地改變各個產(chǎn)業(yè)的游戲規(guī)則。有一些行業(yè)轉變得早一些，另一些則轉變得晚一些。而如果深入到某個行業(yè)，我們也很難判斷是哪一天、哪一刻，它正式進入了智能商業(yè)時代。

因此，預測智能商業(yè)時代的起始時間不僅不具有可行性，意義也不大。重要的是：通過一些趨勢指征，我們可以判斷出：智能商業(yè)時代正在加速臨近。而這就足以讓我們在今天就提高警覺，做好迎接的準備了。

這些趨勢指征主要體現(xiàn)在三個方面：算法、數(shù)據(jù)和計算能力。

算法

智能算法一直在不斷更新，在最近幾年取得了突破性的發(fā)展。

人工智能學科早在1956年就正式設立，但是發(fā)展并不順利。早期的研究方向注重邏輯推理、自動證明和向計算機發(fā)出指令、使計算機執(zhí)行命令。但是真實世界是多樣、不確定的，人類對其的感知也很難用因果、指令來模擬，因此基于邏輯的人工智能范式很快就遇到了瓶頸。之后人工智能領域發(fā)展出了“機器學習”這一分支。它不依賴于事先定義好的程序和規(guī)則，而是從現(xiàn)實的經(jīng)驗和例子中進行學習。雖然這種智能范式更接近于人的思考方式，但是早期的算法一直未能取得突破性進展。

2006年深度學習算法被首次提出，將人工智能算法的發(fā)展推上了快車道。深度學習算法使得機器能夠通過學習后自主提取特征，克服了之前難以進行機器訓練的瓶頸。2012年左右，深度學習算法在圖像識別、視頻分類、語言翻譯等各個領域的應用開始顯現(xiàn)出威力。2013年隨著谷歌、百度等企業(yè)設立人工智能／深度學習研究機構，深度學習算法在不同商業(yè)場景的應用研究可謂全面開花。我們由此進入了算法研究不斷突破的高峰。直到2016年，AlphaGo的表現(xiàn)引起了人們的普遍關注，成為人工智能的重要里程碑。但圍棋游戲只是眾多深度學習算法應用中很小的一部分。它在其他領域的應用還會有更大的想象空間。

智能商業(yè)時代的臨近，不僅僅是因為算法的突破。算法其實一直都在突破：AlphaGo固然是一個重要的里程碑，但是這樣的里程碑AlphaGo并不是第一個，也絕不會是最后一個。比算法更重要的是：智能商業(yè)的基礎設施正在趨于成熟。

基礎設施是推動技術商業(yè)化的重要條件。例如：汽車普及除了需要具備造車技術外，還必須有配套的公路和加油站系統(tǒng)，而后者才是阻礙汽車普及的瓶頸因素。同樣，智能手機也不是在觸屏技術一成熟就迅速成為主流的。一直等到3G通信網(wǎng)絡全面覆蓋、上網(wǎng)價格逐步降低（也就是網(wǎng)絡基礎設施成熟）后，才有了全民手機的智能化。

智能算法的發(fā)展還遠遠不夠，只有基礎設施的建設也跟上來，才能將智能商業(yè)帶入高速軌道。而智能商業(yè)的基礎設施主要包括兩個方面：數(shù)據(jù)和計算能力。

數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)是智能商業(yè)非常重要的“燃料”，我們知道AlphaGo的圍棋能力是建立在百萬級別棋局的學習基礎上形成的。沒有百萬個高手對弈的棋局數(shù)據(jù)，算法無法迭代，就不可能成就AlphaGo的能力。此外，算法的應用也需要數(shù)據(jù)輸入，例如：智能汽車、智能工廠、智能醫(yī)療的發(fā)展需要海量的路況交通、制造生產(chǎn)和醫(yī)療病史的數(shù)據(jù)。

近年來大數(shù)據(jù)積累的指數(shù)級增長為智能商業(yè)爆發(fā)奠定了良好的基礎。數(shù)據(jù)資源的豐富化得益于計算領域的多場技術革命。從大型主機、小型計算機、微型計算機到智能手機、平板電腦、智能汽車，再到未來由智能設備連接而成的物聯(lián)網(wǎng)，設備呈現(xiàn)出小型化、多樣化、增量化的特征（圖1）。根據(jù)IBM的預測，2020年互相連接的設備將達到300億。這些智能設備不僅能捕捉社交和交易數(shù)據(jù)，還可以植入工業(yè)和交通設備中、走進消費者的冰箱、門鎖、服裝里，像觸角一樣滲透到商業(yè)場景的方方面面。

互聯(lián)網(wǎng)設備數(shù)量激增的結果是：我們的數(shù)據(jù)會變得更加"3D"，即更直接（Direct）、更多元（Diverse）、更民主（Democratic）。海量的設備能夠極大地豐富數(shù)據(jù)的來源，直接、全方位地搜集商業(yè)場景中的信息。它們也能夠擴展可搜集數(shù)據(jù)的類型，從文字、視頻、到位置、溫度等，多維度地刻畫場景。最后，數(shù)據(jù)的分布不再是中心化的，而是能夠涵蓋幾乎所有的人和物。

數(shù)據(jù)的積累在近兩年來指數(shù)級增長，為智能商業(yè)的開啟打下了堅實的基礎。實際上，我們所說的大數(shù)據(jù)，90％的數(shù)據(jù)是在近兩年才生成的。這也是為什么智能商業(yè)不能在更早的時候到來的一個重要原因。而未來隨著數(shù)據(jù)的近一步積累，必然會助推智能商業(yè)時代的開啟。

計算能力

計算能力是智能商業(yè)的另一項重要基礎設施。

從計算能力上看，智能商業(yè)對于計算能力提出了很高的要求。一方面，隨著算法的進步，尤其是在模擬大腦神經(jīng)網(wǎng)絡的復雜情境下，模型所使用的參數(shù)數(shù)量難以計數(shù)；另一方面，隨著數(shù)據(jù)的積累，算法所使用的數(shù)據(jù)規(guī)模也會呈指數(shù)級增長。這兩個因素加起來，必定需要消耗大量的計算資源。如果硬件的計算能力沒有等數(shù)量級的增長，算法的訓練時間會大大延長、迭代速度難以突破，會成為智能商業(yè)發(fā)展的瓶頸。

事實上，有限的計算能力一直是人工智能領域揮之不去的陰影。數(shù)年前，先進的系統(tǒng)設計只能在理論上成立而無法實現(xiàn)，就是因為所需要的計算資源過于昂貴或超出了計算機的勝任范疇。

但是今天，計算機的運算能力在不斷提升。在摩爾定律的作用下，同樣體積、價格的計算機運算能力已經(jīng)大幅提升?，F(xiàn)在，雖然摩爾定律已經(jīng)接近“終點”——讓晶體管更小無法保證成本更低或速度更快——但是計算能力的發(fā)展仍然會以不同的邏輯延續(xù)下去。近年來，在計算架構領域有了新的突破，以并行計算見長的GPU性能快速提升。其他專注于深度學習加速的芯片也紛紛涌現(xiàn)，高性能計算領域內的“量子計算”概念被提出并投入研究。這些方向上的突破將保證計算能力的提升跟上人工智能發(fā)展的步伐。

另外，計算成本也在不斷下降。有研究表明，三項核心數(shù)字技術的能力——計算能力、數(shù)據(jù)存儲和帶寬——的成本都在加速下降，并且下降的速度比之前技術基礎設施（電力、電話）的速度更快。其中，每百萬個晶體管的成本從1992年的222美元降低為2012年的0.06美元，在短短的20年間降低了3700倍之多。未來，隨著云主機、云計算技術的成熟，企業(yè)可以按需租用計算能力，可以進一步精減計算能力的投資成本，降低了實現(xiàn)智能商業(yè)的資金門檻。

算法、數(shù)據(jù)和計算能力是促成智能商業(yè)發(fā)展的三大不可或缺的要素。近年來在這三個領域的突破性進展疊加在一起，將產(chǎn)生奇妙的化學反應，引爆智能商業(yè)的新浪潮（圖2）。

二、地利：重回原子時代

如果我們回顧商業(yè)活動的歷史，可以發(fā)現(xiàn)：每一次商業(yè)范式的重大變遷都會帶來產(chǎn)業(yè)格局的重塑，使商業(yè)價值在不同產(chǎn)業(yè)內重新分配。

例如：從農(nóng)業(yè)時代到工業(yè)時代，在人類經(jīng)濟生產(chǎn)方式被深刻改變的同時，一系列圍繞工業(yè)化的新興產(chǎn)業(yè)（如電力、運輸）開始出現(xiàn)，以農(nóng)耕、手工業(yè)為中心的舊產(chǎn)業(yè)則逐漸被改造和替代。

從工業(yè)時代到信息時代，又誕生了一大批互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，價值從傳統(tǒng)的工業(yè)制造業(yè)轉移到互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)。在互聯(lián)網(wǎng)領域，誕生了越來越多像谷歌、Facebook、阿里巴巴這樣的明星企業(yè)，光環(huán)蓋過了能源、金融、醫(yī)藥等領域的傳統(tǒng)巨頭。

面對商業(yè)時代的更迭，代表舊經(jīng)濟體勢力的企業(yè)如果沒有被替代的話，也會逐漸邊緣化。這是前兩次工業(yè)革命和信息革命中，傳統(tǒng)企業(yè)不可掙脫的宿命。

智能革命是否會帶來同樣的影響？如何選擇符合技術趨勢的產(chǎn)業(yè)？這是在智能商業(yè)時代我們要考慮的“地利”問題。

好消息是：無論企業(yè)處于什么行業(yè)——實體產(chǎn)業(yè)或是虛擬經(jīng)濟——都能夠在智能商業(yè)的生態(tài)中找到自己最合適的位置。這是因為智能商業(yè)將虛擬世界與真實的商業(yè)場景融合在了一起。

對于高科技和互聯(lián)網(wǎng)公司（例如Google、Facebook等）而言，它們獨特的先天優(yōu)勢能夠助力它們成為人工智能的基礎服務提供商。一方面，這些企業(yè)在云計算和智能技術領域的布局領先；另一方面，多年深耕于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)又幫助它們積累了規(guī)模龐大的數(shù)據(jù)。同時具備技術與數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，有助于這些企業(yè)開發(fā)和迭代先進的算法，成為提供包括圖像識別、語音識別、客戶關系管理等一系列人工智能基礎服務的服務商。

對于傳統(tǒng)的各行各業(yè)而言，它們并不會輕易被新技術沖擊顛覆，而是可以與人工智能技術碰撞后，重塑自身、放大價值。例如：醫(yī)療行業(yè)與圖像識別技術的碰撞會提升醫(yī)學影像的診斷效率。交通運輸行業(yè)與預測技術的結合有助于預判擁堵情況和進行最優(yōu)路線推薦，提高交通系統(tǒng)的效率。零售行業(yè)與客戶關系管理服務融合后，能夠進行更全面的用戶畫像，進行產(chǎn)品與客戶的個性化匹配，提高促銷的轉化率。

與以往“新興行業(yè)代替?zhèn)鹘y(tǒng)行業(yè)”不同，智能商業(yè)時代，新興行業(yè)與傳統(tǒng)行業(yè)是相互融合的關系。傳統(tǒng)行業(yè)以具體的商業(yè)場景為切入點，提供更加優(yōu)質的產(chǎn)品與服務。技術服務商則以云端的能力為立足點，通過提供數(shù)據(jù)和算法服務創(chuàng)造價值。兩者相互交錯，形成了一張數(shù)據(jù)聚集和協(xié)同的動態(tài)的網(wǎng)絡矩陣。

當然，這樣的“角色分工”并非絕對：傳統(tǒng)企業(yè)也可以自己積累數(shù)據(jù)，在算法的更新迭代領域進行投入；技術型企業(yè)也可以滲透到行業(yè)端的商業(yè)場景中，完成智能商業(yè)的閉環(huán)。但是這只是一種選擇，而非必須。重要的是：無論身處哪個行業(yè)，企業(yè)都可以找到在智能商業(yè)新生態(tài)中的位置，在此基礎上進行商業(yè)價值的提升。

在這其中，有兩個趨勢特別值得一提。

第一個趨勢是：智能商業(yè)是對接和重新塑造實體產(chǎn)業(yè)的。從1980年代個人電腦問世到2015年左右，我們見證了商業(yè)價值的重心逐漸從物理世界轉向虛擬空間。有人說：我們從原子時代走向了比特時代。但是智能商業(yè)又會將我們拉回原子時代。因為智能算法一定是服務于實實在在的商業(yè)活動的。人工智能與實體的制造、零售、醫(yī)療、金融等結合起來，才能夠創(chuàng)造價值。智能商業(yè)必定是對接產(chǎn)業(yè)、并重新塑造產(chǎn)業(yè)的。我們即將重回原子時代，這些傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)將煥發(fā)新的生命力。

第二個趨勢是：智能商業(yè)將會深入到產(chǎn)業(yè)鏈的前端，實現(xiàn)全價值鏈的智能化。在過去，計算機和互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展初步構建了信息時代的基礎設施，但是其影響范圍有限，主要作用于消費互聯(lián)網(wǎng)——改變的是產(chǎn)業(yè)鏈后端的營銷、零售服務環(huán)節(jié)。而智能商業(yè)主要影響的會是產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)——改變的是產(chǎn)業(yè)鏈前端的研發(fā)設計、制造、倉儲物流等環(huán)節(jié)。這樣，就實現(xiàn)了對全價值鏈的改造和賦能。

所以說，把握智能商業(yè)的“地利”，需要我們重新審視和釋放實體產(chǎn)業(yè)的價值。其中，價值鏈前端的產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)又是特別值得開墾的處女地。

三、人和：商業(yè)范式的革命

在智能商業(yè)時代的轉折點上，不僅僅要求我們把握住時間窗口（天時）、布局合適的生態(tài)位置（地利），還必須要采用正確的姿勢進行智能范式的轉型（人和）。而這一點往往很容易被忽略。

很多人認為：智能化無非就是產(chǎn)品與服務的智能化——添加一些智能模塊、采購一些云端的智能服務，其實不然。由于產(chǎn)品形態(tài)和服務邏輯發(fā)生了變化，相應的商業(yè)范式也需要作出調整。只有在商業(yè)范式上徹底轉型，才能將智能商業(yè)的價值發(fā)揮到最大。

產(chǎn)品：從交易價值到使用價值

大多數(shù)傳統(tǒng)的產(chǎn)品和服務追求的是“交易價值”的最大化。也就是說：企業(yè)最重要的任務是把產(chǎn)品賣出去，之后的維護修理都被視為不得不履行的義務。因此，一個企業(yè)的售后服務中心通常被視為“成本中心”也就不難理解了。

但是智能產(chǎn)品改變了這一狀況，它可以將產(chǎn)品轉變?yōu)榉?。不同于傳統(tǒng)的物理產(chǎn)品，智能產(chǎn)品的使用恰恰是價值創(chuàng)造和獲取的開始：客戶的持續(xù)使用意味著其數(shù)據(jù)的持續(xù)輸出——客戶的使用習慣軌跡反映了其個性化的偏好，因此可以針對每個客戶的獨特需求進行算法的迭代。這樣的參與使得價值創(chuàng)造轉變?yōu)槠髽I(yè)與客戶共同創(chuàng)造的過程。

充分關注產(chǎn)品的“使用價值”，而非死守“交易價值”不放，企業(yè)可以創(chuàng)造新的商業(yè)模式。例如：GE（通用電氣）是傳統(tǒng)的工業(yè)巨頭，業(yè)務領域廣泛。它制造渦輪機、飛機引擘、火車頭、以及醫(yī)療影像設備等產(chǎn)品的技術在業(yè)內領先。但是現(xiàn)在它已經(jīng)轉型成為一個智能服務的平臺。GE的CEO Jeff Immelt曾經(jīng)這樣說過：“一輛火車頭就是一個奔跑的數(shù)據(jù)中心，飛機引擎是飛行的數(shù)據(jù)中心，它們每天產(chǎn)生巨量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以反饋給客戶，用于提升燃油效率，改善它們的環(huán)保表現(xiàn)。”

GE借助其在工業(yè)領域的產(chǎn)品影響力，正在將其轉化為數(shù)據(jù)和算法的影響力。以飛機發(fā)動機為例：發(fā)動機上的各種傳感器會收集其在空中飛行時的各種數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)傳輸?shù)降孛婧?，?jīng)過智能軟件系統(tǒng)的分析，可以精確地檢測發(fā)動機運行狀況、預測故障，提示進行預先維修等，以提升飛行安全性以及發(fā)動機的使用壽命。而GE就成為了在這背后提供智能分析與服務的平臺。它不僅僅賣設備，還在設備的使用過程中創(chuàng)造價值，將一次性的交易價值轉變?yōu)槌掷m(xù)性的使用價值。在這個邏輯下，實際上是每個航空服務公司和GE一起實現(xiàn)飛機發(fā)動機價值的最大化。

市場：從大眾市場到人人市場

傳統(tǒng)制造企業(yè)的市場邏輯一般是：通過市場的細分和選擇進行定位，再針對所定位人群的同質化需求，提供標準化的產(chǎn)品和服務。由于企業(yè)大規(guī)模生產(chǎn)和效率的要求，最終所滿足的需求往往是“千人一面”的。

而今天智能商業(yè)將能夠改變這樣的邏輯。這是因為首先，通過智能化的數(shù)據(jù)搜集，可以捕捉到每個用戶的個性化偏好，發(fā)現(xiàn)“千人千面”的需求；其次，智能化的算法也能夠有效地實現(xiàn)產(chǎn)品標準化和體驗個性化的組合，從而實現(xiàn)“千人千面”的需求。由此，原來的大眾市場（Mass Market）得以優(yōu)化成為人人市場（Market of One）。

在內容平臺領域的“今日頭條”就是利用智能算法在這方面進行了嘗試。“今日頭條”于2012年3月創(chuàng)立，在短短的幾年里迅速超過很多互聯(lián)網(wǎng)門戶的影響力，其中重要原因是其智能引擎下的個性化推送，形成一個“最懂你的信息分發(fā)內容平臺”。它根據(jù)用戶的特征、內容瀏覽軌跡和環(huán)境特征匹配用戶最可能感興趣的內容特征。也就是說：打開“今日頭條”APP后，每個用戶看到的信息都是根據(jù)各自不同的偏好集成的。這背后依靠的是大數(shù)據(jù)和智能化的推薦引擘，實現(xiàn)了“千人千面”的效果。當然，“今日頭條”的推送精準度還有待提高,離“最懂你”尚有距離。

數(shù)據(jù)：從個體價值到群體價值

通過疊加客戶數(shù)據(jù)，可以在云技術里實現(xiàn)基于數(shù)據(jù)集合的新價值創(chuàng)造。雖然市場從“千人一面”走向“千人千面”，但是這并不意味著客戶的價值是離散的、各自為陣的。恰恰相反，智能商業(yè)提供了很多將客戶的個體價值轉變?yōu)槿后w價值的可能性。

例如：2014年被Google以32億美元收購的Nest是一個智能恒溫器的品牌。Nest恒溫器通過記錄用戶的室內溫度數(shù)據(jù)，同時連接家庭的空調、洗衣機、冰箱等家用電器，在充分了解用戶使用習慣后，通過智能算法為每個家庭創(chuàng)建一個定制化、自動調整的能源管理方案。由于Nest同時連接著電價動態(tài)變化的數(shù)據(jù)，能夠保證整個能源管理方案的節(jié)能先進性和低成本效率。這是針對個體家庭層面的價值。

除此之外，Nest數(shù)據(jù)的群體價值卻有更大的想象空間。如果在同一區(qū)域內有上百萬家庭都使用Nest，Nest在云端就能夠動態(tài)地了解整個區(qū)域家庭能源使用的數(shù)據(jù)，從而和供電企業(yè)一起更加高效地實現(xiàn)對區(qū)域能源的合同管理。這就是將個體價值轉變?yōu)榱巳后w價值。

智能商業(yè)提供了大量類似的將個體價值聚合后成為群體價值的機會。而這在傳統(tǒng)的商業(yè)范式中是很難達成的。當然，在許多情況下，單憑一家企業(yè)很難積累和疊加足夠的數(shù)據(jù)，因此就需要在不同的企業(yè)間建立合作的網(wǎng)絡，進行數(shù)據(jù)的分享和價值的再創(chuàng)造。

行業(yè)：從邊界約束到連接跨界

今天行業(yè)同質化競爭現(xiàn)象的一個很重要的原因是：企業(yè)對行業(yè)邊界的理解是固化的。它們關注相同的競爭要素，最終走向了競爭的趨同。而智能商業(yè)打開了一個真正“以用戶為中心”的模式。

通過對用戶動態(tài)數(shù)據(jù)的積累和計算，企業(yè)能夠了解用戶全方位的偏好和需求，因此整合其他相關產(chǎn)品與服務就變得相當自然了。當企業(yè)致力于更加精準地滿足每一個客戶對多樣化、便利性、及時性需求的追求時，行業(yè)的游戲規(guī)則就被完全改變了。

以智能冰箱為例：過去作為白色家電的冰箱主要是在價格、性能以及售后服務等方面進行競爭。未來，智能冰箱將能夠自動調整冰箱模式，讓用戶隨時了解存儲食物的保質保鮮狀態(tài)和使用數(shù)量，始終讓食物保持最佳狀態(tài)。不僅如此，通過聚合這些數(shù)據(jù)以及用戶的健康狀況數(shù)據(jù)，智能冰箱還可以有效地連接超市、藥店、營養(yǎng)師等外部服務，為用戶提供精準高效的健康生活建議和服務，其價值也遠遠超出了制冷保鮮的邊界。

由此可見，在智能商業(yè)時代，企業(yè)越來越不像是固守在某一行業(yè)中、偏安一隅的玩家，而更像是一個連接器——連接許多不同行業(yè)的資源與數(shù)據(jù)。這種連接不僅僅是簡單的流量轉換，而是基于數(shù)據(jù)智能基礎上的產(chǎn)品與服務的組合，其最終的價值在于更加精準地滿足用戶的需求。

無論是產(chǎn)品層面的“從交易價值到使用價值”、市場層面的“從大眾市場到人人市場”、數(shù)據(jù)層面的“從個體價值到群體價值”還是行業(yè)層面的“從邊界約束到連接跨界”，都要求企業(yè)走出已有的商業(yè)范式，重新思考自己在新生態(tài)系統(tǒng)中的定位，并做出改變。

古語云：天時不如地利、地利不如人和。其實，最重要的是企業(yè)積極地擁抱新的商業(yè)范式，在主動學習試錯的過程中探索出一條智能商業(yè)時代的轉型之道。

結語

智能商業(yè)時代的序幕正在徐徐開啟。對于企業(yè)而言，不僅僅要把握住時間窗口、選擇適當?shù)陌l(fā)展方向，還要積極調整、適應新的商業(yè)范式，并在此過程中探索出建立和鞏固企業(yè)新優(yōu)勢的機制。

未來已來，智能商業(yè)時代將帶來新的機會與挑戰(zhàn)。唯有做好準備的企業(yè)才能脫穎而出，引領時代。

*來源財經(jīng)雜志，作者廖建文、崔之瑜，原標題《智能商業(yè)時代揭幕，新老行業(yè)機會均等》。