有個段子說“今年已經(jīng)學習了ChatGPT、AIGC、數(shù)字虛擬人、CPO光模塊、4D毫米波雷達，昨天又局部焦點學習常溫超導等等。”當面對很多新詞匯、新概念出現(xiàn)時，更應(yīng)該回到基本概念，談數(shù)字化轉(zhuǎn)型回到這三個基本概念——信息化、數(shù)字化、智能化。為什么？像給領(lǐng)導班子講數(shù)字化轉(zhuǎn)型時，很多領(lǐng)導沒有搞清楚這三個東西，這是CIO很重要的責任。

當站在企業(yè)發(fā)展驅(qū)動力角度來看，脈絡(luò)很清楚，從最早的老板個體化，慢慢變成有職能、部門，但這兩者都沒有脫離對人的依賴，接下來如何讓老板晚上能否睡得著覺，就到了建系統(tǒng)。

我們把流程驅(qū)動、數(shù)據(jù)驅(qū)動、智能驅(qū)動統(tǒng)一都叫“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”，如果你認為智能驅(qū)動才叫數(shù)字化轉(zhuǎn)型，中國95%的企業(yè)都被你排除在外，因為中國95%的企業(yè)遠沒到智能化。今年ChatGPT是智能化里最重要的代表，因為它生成的東西并不需要后面的專家，就直接系統(tǒng)生成了。這是先幫助管理者厘清概念。

今天我主要從兩點跟大家分享，一個是商業(yè)場景，一個是數(shù)據(jù)顆粒度。商業(yè)場景可以理解為數(shù)字化影響、生意影響在哪里，第二個是CIO怎么跟老板講取出技術(shù)原理。

商業(yè)場景

做生意還得回歸商業(yè)場景，舉個例子特斯拉賣保險。特斯拉所在的行業(yè)是汽車行業(yè)，是個不斷集成最新科技和時尚元素的產(chǎn)物，是唯一要用它還得考個駕照的，這個產(chǎn)業(yè)發(fā)展時間很長，到現(xiàn)在137年歷史了，它也經(jīng)歷了很多代。最早時為什么叫機動車？最早它是機械產(chǎn)品，第二步是電器驅(qū)動的產(chǎn)品，過去10年是智能網(wǎng)聯(lián)產(chǎn)品，不斷迭代。所以我們做的產(chǎn)品本身，把它歸類成什么就決定了你怎么用它。

比如我們以前把汽車看成3萬個零件，里面最核心的工藝是4段，也就是可以理解為，在一個主機廠最貴的是這4個工段，模具能力是最重要的能力，如果按這個模型去做，這個產(chǎn)業(yè)基本沒有特斯拉的機會。

后來2019年發(fā)生變化，這一年特斯拉成為這個行業(yè)市值最高的公司，因為2008-2018年一直是豐田占第一位，也是這一年華為決定下廠造車，1995-2005年是深圳房市最輝煌的10年，華為都沒有做房地產(chǎn)，而為什么在汽車進來了？感謝特斯拉不再把汽車定義成零件，而定義成一層層軟件。華為是做交換機起家的，一臺交換機供幾十萬人打電話不出錯，要求軟件處理能力非常強，多年來華為一直是中國軟件百強第一名，只要按軟件來做，那這是華為的強項，所以2019年華為決定下廠造車。

特斯拉強在哪里？每一家公司做生意一定要基于自己的強項，特斯拉最強的是數(shù)據(jù)能力，它8個高清攝像頭+1個毫米波雷達，收集的數(shù)據(jù)比國內(nèi)很多車廠齊全得多，收全了之后是不是執(zhí)照車？不是的。比如保險業(yè)務(wù)，買輛途銳80萬，每年得交上萬塊錢的保費，各位CIO有可能途銳在車庫沒開幾次，但是每年照樣交上萬塊錢的保費，所以過去幾年保險業(yè)、車險業(yè)一直提UBI的概念，就是基于使用量買保險。當我們一直討論“BUI”這個詞時，特斯拉2019年已經(jīng)在美國加州落地了，當我寫這本書時，美國加州全面鋪開保險了。

如果它的模式和傳統(tǒng)保險公司一樣，它沒有勝算，但它發(fā)揮了自己的強項。第一點，原來保險對象是汽車，只要是途銳，按照每年折算率保費多少，特斯拉說為什么把汽車作為對象？應(yīng)該把誰開這輛車的司機作為對象才對，就像美國不禁槍，槍是工具，誰用這把槍才是重要的，要把用槍的人管好。所以特斯拉的保險核心對象是考量開這個車的司機，就發(fā)生了有趣的變化，主客對象發(fā)生變化時，哲學命題也發(fā)生變化，當保險對象從這輛車變成開車的司機，就發(fā)現(xiàn)得重構(gòu)原來邏輯。特斯拉發(fā)揮了這方面的優(yōu)勢，因為它的少于收集能力很強，就會基于參數(shù)來算這個司機出險的概率。

第一條，它每1000英里前項碰撞告警次數(shù)，一旦1000公里告警超過102次，它就認為這個哥們在玩火，出險的概率就很大，就得收他保費貴一點，就是基于未來可能發(fā)生的來收這個錢。第二條，急剎車的頻率，有的人一腳剎車、一腳油門，如果你很喜歡急剎車，你出事的概率也很大。第三條，急轉(zhuǎn)彎，為什么十字路口經(jīng)常出事？左轉(zhuǎn)彎那個點上大家對路況、距離的判斷不準，出事故的概率遠比直行車出概率大，如果你很喜歡急轉(zhuǎn)彎，檢測到這個哥們出事的概率很大。第四條，跟車過近頻率，老是跟車很近，非常容易懟上去。第五條，特斯拉駕駛軟件Autopilot，“完全自動駕駛”這個名字很誤導人，實際上它并不完全，“完全自動駕駛”也就L3級別，每次把雙手離開，它就警告你，警告你3次，Autopilot就強退，強退的次數(shù)越多，特斯拉就認為這哥們潛在的風險很高。CIO算這個司機出事的概率多大，算出他每個月的安全系數(shù)，就像起始分是90分，出事概率大就降到80分、70分，比如他是95分、96分，你收他保費就低，而且每月算一次，以前保費是一年算一次，而它現(xiàn)在是每月算一次，這就是心理學的邏輯，提醒你怎樣不斷和它共進退。

今年1月份，特斯拉的老板馬斯克在2022年第四季度材報電話會議，特地和股東說特斯拉有兩個作用，第一個，特斯拉以競爭力的價格為汽車提供保險，以讓其他汽車保險公司為特斯拉汽車提供更好的費率。第二個，保險服務(wù)也給特斯拉的設(shè)計提供一個反饋回路，這是很厲害的一個邏輯，這個邏輯叫“回路”。學自動化的人都知道怎么判斷這個系統(tǒng)可靠，就是它有個反饋回路，如果沒有反饋回路，我們認為自動化系統(tǒng)不可靠、不可信。

暑假期間我?guī)∨笥讶チ舜罄恚诙Ｓ^察，大理每天下雨，洱海的水被太陽抽上去變成雨，雨下過來到了蒼山十九峰，十九峰的水下來回到洱海，就形成了“蒼山-洱海-云雨”，這背后是誰在穿透？數(shù)據(jù)在穿透！

這是我這本書里21個案例的第一個案例，給各位提一個疑問：特斯拉本來是個造硬件的，現(xiàn)在進入保險業(yè)，你認為未來第二、第三產(chǎn)業(yè)的邊界還能那么清晰嗎？能夠穿透這個邊界的核心點是掌握數(shù)據(jù)，如果掌握核心數(shù)據(jù)，就能夠從上往下穿透，就有無限可能。同時，華為這些年的探索也同樣指向了，2021年4月份華為成立第一個華為軍團-煤礦軍團，到現(xiàn)在成立了20個軍團，軍團的本質(zhì)是什么？是細分行業(yè)場景的數(shù)字化傳統(tǒng)。2020年，也就是軍團成立之前的一年，任總在內(nèi)部講了一些話，他說3G、4G時代，我們的發(fā)動機是運營商，5G時代能夠使通信管道起來的并不是運營商，而是商業(yè)場景，比如煤礦、鋼鐵廠、智慧公路、海關(guān)、港口等，這些場景在拉動管道往前走，所以這時必須重視場景，所以決定在戰(zhàn)略部下成立戰(zhàn)略場景總參謀部，一個軍團專門服務(wù)，給客戶做了聯(lián)創(chuàng)工作，期待各位回到場景找生意。

數(shù)據(jù)顆粒

你給業(yè)務(wù)老板講的時候，他們聽不懂，為什么？95%都不是讀這個專業(yè)的，他很怕談數(shù)據(jù)，很怕你談復雜的技術(shù)，所以你要給他講技術(shù)的東西，要回歸到把最精要的東西告訴他，今天我就講個維度，這個維度叫“顆粒度”。

我是這樣講的，供你們參考。我說，各位去面館吃面時，希望面多久端上來？希望5-10分鐘端上來，超過10分鐘就不希望吃這碗面了，你點單時它已經(jīng)把面和好了，牛肉干、西紅柿準備好了，它可以很快把面配好，這碗面就是我們呈現(xiàn)給客戶界面的產(chǎn)品，牛肉干、西紅柿叫組件。

中國各個地方的面都有，是真正的千人千“面”，你就面臨一個矛盾，消費者越來越希望你個性化，但是被動在哪里？你越是做個性化，你的供應(yīng)側(cè)就根本做不到，所以必須做規(guī)模化，供應(yīng)側(cè)規(guī)模化和消費側(cè)個性化成為了矛盾，這個矛盾就必須用科技來解決。

我這本書里最后一個案例是講技術(shù)的，青島的一個企業(yè)，西服的定制是非常個性化的，當這家公司用數(shù)字化邏輯把西服拆成200多個顆粒，西服是為你定制的，但是從供應(yīng)側(cè)來說是規(guī)模化的，它的老板說了一句話讓我非常深刻，“高度的定制化本質(zhì)就是高度模塊化”，就是在顆粒度上做文章。發(fā)現(xiàn)原來同樣的容器，如果顆粒度很大，放不了多少東西，但是如果變成小顆粒做細，發(fā)現(xiàn)里面能夠放更多東西，是誰在變化？是顆粒度在變化，所以顆粒度本身造就了容器效率的改變。

現(xiàn)在企業(yè)的轉(zhuǎn)型有很多種路徑，不一定要做數(shù)字化轉(zhuǎn)型，就像現(xiàn)在只研究政策行不行？各位CIO要跟老板講清楚為什么選擇數(shù)字化轉(zhuǎn)型這條路。大學學信號時，只要是模擬信號，畫100次，100條信號都不一樣，這時為了讓它每次都一樣，這時候是不是用“0”和“1”來模擬它、仿真它、逼近它？當隨著“0”和“1”堆積的越多，發(fā)現(xiàn)你和模擬信號的仿真程度越高，費勁干這個事情做什么？各位，當你用數(shù)字化邏輯來做時，會形成結(jié)構(gòu)性的優(yōu)勢。我們常常說鯉魚跳龍門，魚是沒上去，只是小作坊，躍龍門以后突破了，從魚到龍的過程中是龍魚，龍魚是誰在支撐？是數(shù)字化在支撐，幫助我們把原來對人的依賴變成了構(gòu)建系統(tǒng)，這就給我們帶來獨特的價值。

任總說人是不可靠的，我們不能把公司的成功建立在任何人身上，最可靠的是系統(tǒng)，也就是說“管理最高境界是建系統(tǒng)”，這也是為什么各位的CIO春天來了，帆軟在商業(yè)場景和數(shù)據(jù)顆粒度上做了很好的融合。

最后，送大家一句話，這個時代，我們要注意“場景為綱，技術(shù)為目”，IT人很喜歡談技術(shù)，但是技術(shù)是賦予綱的，我們希望數(shù)據(jù)在其中真正成為生產(chǎn)力，希望各位在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的路上找到真正的自己。