讲座笔记——陆奇：数字化进程加速带来的创新机会

时间：2024-03-27 13:57:28

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一、数字化是驱动创新的历史潮流

  1. 科技推动世界进步，数字化驱动创新发展
    1. 在物理世界里只有信息和能源，任何一个复杂体系，如人类社会，我们的通用能力就是用信息和能源来创造财富，开发经济。按进程分为如下三个体系：
      1. 农业：太阳能通过光合作用+人的劳力，能源普遍，结构简单
      2. 工业：化石能通过电力+设备+人的技能，工业时代诞生了一系列的社会机制，包括大学，大规模培养人的技能。
      3. 知识：数字化通过信息+新能源+创新组合
  2. 数字化的本质及其创新驱动力
    1. 数字化的六大核心要素：
      1. 获取(Capture)：针对某一个或某类自然现象或社会现象来获取有关于它的信息
      2. 表达(Represent)：用一种特定表达方式来表达所获得的信息
      3. 存储(Store)：把表达好的信息存储在一种特定的物理媒体上
      4. 传输(Transmit)：用一种有效的传送机制(transport)来传输信息
      5. 处理(Process)：最核心的部分，将信息通过计算(computing)针对某个或某种任务来进行相应的处理
      6. 交付(Deliver)：将处理好的信息交付给终端(end point)来完成任务和达到目的
    2. 数字化驱动创新的效应和长期重要意义
      1. 创新的本质是应用科学技术和通用能力，通过改变自然现象来满足人类需求
      2. 任何创新都是物理过程、化学过程、生物过程与信息过程的综合
      3. 数字化针对人类的需求和任务，获取相应的信息，通过软件和计算，能大规模提高解决任务和满足需求的效益
      4. 软件吞噬世界(Software Eats the World)，包括兴起的远程会议软件。
      5. 注：在线化往往是指能低延迟地获取和交付信息的数字化过程
  3. 信息技术与数字化发展规律和趋向
    1. DOS/ PC➡️PC (GUI) /客户端-服务器➡️Web/互联网➡️移动/云➡️AI /边缘及5G➡️区块链/量子计算/AR/VR/脑机接口
    2. 计算平台是推动数字化的核心体系结构(平台是“可延伸的体验”和“可延伸的能力”)
      1. 前端：人机交互的效率和覆盖度(鼠标、键盘、触摸、语音、摄像头、自然交互等等)
      2. 后端：计算资源(计算、存储、通信)与信息处理的规模，空间覆盖范围(分布式数据库、全球互联网、移动互联网等等)
    3. 数字化的进程在不断加速(覆盖的深度与广度)、
      1. 单板个人电脑：数字化了个人桌面的文档处理
      2. 图像显示电脑加局部网：数字化了企业内部的信息流通和管理，办公室效率提升
      3. PC互联网：数字化了全球基于文字和图的信息传播、人的兴趣意图、商品信息和交易、人的关系、企业数字化渗透
      4. 移动互联网加云计算：数字化日常生活： 社交(短信、相片、视频)、出行、支付；云服务化加速企业数字化深度和广度
      5. AI加边缘及5G：数字和物理世界融合(传感器&传动器&深度学习)，越来越多的人类活动将被逐步数字化和自动化，企业全面数字化自动化(工业4.0)
    4. 信息工业发展和数字化未来趋势
      1. AI驱动IT工业全栈重构，新的数字化前沿：信任降低交易成本(区块链)，化学和材料(量子计算)，人的大脑活动(脑机接口)等等
      2. 把握好数字化进程：加深已有领域的数字化渗透率(这里往往需要补课)，覆盖新的领域(这里往往有后来居上弯道超车的机会)，

二、新格局加速科技发展与数字化进程

  1. 新冠疫情对世界空前的影响
  2. 黑天鹅事件对历史进程的改变，黑天鹅事件驱动两件事：一是让人短时间改掉旧的习惯，养成形成新的习惯。二是让社会短时间内接收新的概念。
  3. 挑战与机会：
    1. 对未来瘟疫(Pandemic)爆发的防备能力(检测、疫苗和药物开发)
    2. 对数字化核心技术和能力的加速发展和应用
    3. 对核心线上服务(如云计算、视频通讯、远程办公)加速发展和应用
    4. 对自动化和自主系统(如机器人，自动驾驶等)加速开发和应用
    5. 对远程医疗的加速发展和应用
    6. 对减缓地球暖化的科研发展和商业化推进(二氧化碳固化)
  4. 创业创新在中国的机会
    1. 中国创新环境
      1. 坚实的基础：技术、人才、资本、市场
      2. 加速的机会：前沿科技、数字化、自动化、在线化等等
      3. 多维度驱动杠杆： 城市化、消费、人口等等
      4. 多元化的经济：科技与数字化加速第一、第二、第三产业
      5. 国际化的机会：能力溢出和触达范围的增加
    2. 全球动态：美国，欧洲，其他地域
    3. 成长机会和空间：学习交流，社会责任和影响

三、把握好属于创业者的机会

  1. 判断与决策：做什么

    1. 判断方向：产品(需求)+市场+技术=有价值的创新机会

    2. 判断时机，尤其是把握好突变带来的加速机会。创新成功要素中时机最为重要(Bill Gross)，下图是所有技术驱动产品的市场生命周期，关注量变到质变的时机(inflection point)

    讲座笔记——陆奇：数字化进程加速带来的创新机会

    1. 做进和出的决策(in & out decision)

      1. Category：赛道潜力(风口大小-增长速度与发展规模)
      2. Company：公司实力(创始人与使命相符-people mission fit)
      3. Market：市场实力(做池塘里最大的鱼-fish to pond ratio)
      4. Offer：产品实力
      5. Execution：执行能力

    2. 判断与决策是持续动态过程，核心是在能见度低的情况下

      1. 快速迭代
      2. 寻找信号
      3. 果断调整或改变方向(pivot)
      4. 不断提高判断未来趋势的能力

    3. 创业创新机会： C端

      1. 长期结构和原则
        1. 马斯洛的需求层次
        2. 用户是永远不满足的(贝佐斯)
      2. 基本分类和趋势(人群X时长)
        1. 通讯：视频、实时异步(短信)、群聊，更为丰富的通讯载体
        2. 娱乐：内容(尤其是短视频)、游戏，杀时间是越来越重要的刚需
        3. 社交：年代、人群、工具、载体
        4. 消费：零售、服务、品牌
        5. 出行：交通、旅游
        6. 体育健身：家庭、场所、设备、服务
        7. 教育：需远大于供，知识、技能(如编程)、在线化
        8. 医疗：需远大于供，精准化、个性化、在线化

    4. 创业创新机会： B端

      1. 长期结构和原则
        1. 降低成本，提高产出
        2. 生产、销售、客户、员工、供应链、资金
      2. 企业信息化：大B
        1. 企业信息流通和管理：办公室工作效率(OA)
        2. 企业资源管理(ERP)： 如HRM人力资源系统
        3. 企业流程管理：如PLM产品生命周期系统
        4. 企业客户管理和全程客户旅程
          1. CRM and Customer Journey
          2. 销售、营销、客户管理、客服
        5. 企业垂类管理系统：如MES
      3. 企业信息化：小B
        1. 获客，营销，财务管理，业务流程
      4. 企业自动化：人工智能将推进越来越多的工种和流程自动化
      5. 企业数字孪生与工业4.0：全方位数字化和自动化
      6. 企业间流通：
        1. B2B交易平台(各个工业垂类)
        2. 供应链管理
        3. 物流仓储管理
        4. 资金与风险管理
      7. 农业数字化与自动化：AI、SaaS、规模化提升效益
      8. 企业数字化基础建设
        1. 大数据系统
        2. 信息与知识管理系统
        3. 主干云服务和开源系统：如Web RTC
        4. 企业开发工具和流程：如无代码开发
      9. 中国信息工业发展的挑战和机会
        1. 全球动态导致IT全栈中核心能力的自建
        2. 有足够的内需，但建立生态和核心技术需要时间
        3. 把握好能逾越弯道超车的机会点：如AI研发与应用
        4. 努力做好该补课的工作：如企业数字化使用和渗透
        5. 抓住能加速的机会：如远程工作，在线协同(安全隐私的重要性)

  2. 执行与建设：怎么做

    1. 技术驱动的创新业务发展阶段与周期

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    2. 早期：尽快加速产品市场匹配（PMF）

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    3. 找到真正的产品市场匹配

      1. C端：
        1. 产品市场相配，模式渠道相配
        2. 协调4个核心要素才能持续增长
        3. 迭代和跑通增长模式是核心
          1. 裂变：增长模式的核心：现有用户能帮助获得新用户
          2. 获客
          3. 变现
          4. 用户：活跃度为基础，留存是关键
      2. B端
        1. 产品
          1. 用户和使用活跃度是基础
          2. 客户满意度是关键(复购率，NPS)
          3. 形式与交付：解决方案、产品化、平台化
        2. 销售
          1. 可行的收费模式
          2. 可行的销售方法
          3. 能触达的渠道结构
        3. 跑通盈利模式是核心
          1. 全方位产品和业务开发
          2. 快速迭代能力的重要性
          3. 如Zoom、Atlassian等等

    4. 早期：尽可能久地活下去。打造强劲的生存能力：

      1. 想清楚
      2. 沟通好
      3. 融资
      4. 造血
      5. 获取其它资源
      6. 严格财务管控
      7. 保持高度警觉，尤其是疫情带来的挑战。

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    1. 企业建设：打造能胜任的团队组织

      1. 创始人团队
        1. 坚持做适合自己做的事：PMF (People Mission Eit)
        2. 不断提高认知：
          1. 对创业创新目标领域的未来判断能力
          2. 能看的远，并有独到的观点
        3. 保持强劲的驱动力
          1. 外在因素(如财务回报)是短期驱动力
          2. 内在因素(如使命、热情)是长期驱动力
        4. 磨练沟通能力获得核心资源：雇人、融资、战略合作关系等等
      2. 核心人才与能力
        1. 研发人才(如CTO、产品领军人物等)
        2. 行业人才(如销售等)
      3. 不同阶段的组织管理(文化建设)
        1. 家庭阶段
        2. 部落阶段
        3. 村庄阶段
        4. 城市阶段
        5. 国家阶段

四、共建繁荣创业生态

  1. 一起建立更加坚实的创业生态
    • 资本环境
    • 市场环境
    • 退出环境
    • 人才培养
    • 资源赋能
    • 技术赋能
    • 全方位降低创业门槛
  2. 奇绩创坛简介
    1. 起步于YC中国：全球最成功的创业加速器模式本地化
    2. 通过创业营形式与创业公司手把手一起解决核心问题，加速成长
    3. 以“创业者为先”为价值观，作为创业者的“联合创始人”来创造实际价值
    4. 2020秋季创业营招生开始
  3. 响应时代的召唤：加速创新、创造价值、担当责任。

五、问答

  1. 经济环境不好的时候，企业进行数字化建设的动力是什么？
    1. 经济发展有周期性
    2. 环境影响所有企业，这是要去寻找更多的机会，思考危机过去如何把握更多机会
    3. 经济不好时如何使用数字化建设降低成本
    4. 经济复苏时如何使用数字化建设提升产能
  2. AI如何为数字化营销领域带来革命性的创新？
    1. 营销越来越有挑战，特别是拉新、留存、提高转化率、提高客单价、会员体系等，找到好的方法，提高营销效率可以为一大波中小企业带来价值。
    2. AI是能力，并不代表产品形态，营销的核心是需要人流，没有人流即使有好的技术也无济于事。从这个角度开发，有如下机会点：
      1. 借助AI打通线上线下，中小企业做私域服务都有线下流量，私域流量，可以通过传感器，数据分析把线下的人流数据化，以此打通线上的流量。
      2. AI可以提高线下人流数字化的程度，把线下商场，商业区数字化，做线上线下营销会有更多的资源。营销中拉新是最重要的一点，需要产品把更多的人流聚集在一起，把人流和AI综合在一起。
  3. 怎么解决数字化快，但是认知慢的问题？
    1. 数字化的进展在加速，但是数字化被企业采纳还是有很多挑战的。
    2. 教育市场是非常困难的，创业企业要避免教育市场，因为需要大量资源， 但教育市场里又分两类。第一类是改变旧的习惯，这很难改变，除非你的益处比原来好十倍；第二类是养成新的习惯，这需要找到窄的切入点，痛点非常痛，这种情况下，用户是愿意养成新的习惯的，
    3. 找到加速的机会点，比如机器人行业，使用服务机器人降低人的风险，
  4. 在数字化进程中，NLP(自然语言处理)的机会是什么？NLP最好的变现路径是什么？
    1. NLP是一个广义的词，有很多细分引用，如理解、生成、语义分析等等
    2. NLP的技术对AI技术来讲是难啃的骨头，取得进展需要有耐心
    3. 不要过分高估技术，NLP技术针对用户场景，最关键的是体验能否及格，如果合格可以用在医疗看病、教育、内容处理、金融、企业管理、制造业等等

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