1.1 技术应用与技术商业

1.1.1 技术应用与技术商业的一体两面关系

技术蕴含着巨大的价值，这是现代社会各国之间形成的普遍共识。为了推进技术的应用，各国探索出两条基本路径：一是以政府为主力，用行政的力量来推进；二是以企业为主力，用商业的力量来推进。两者各有利弊，但经过多种技术、多个周期的检验，还是商业的力量更强大、更持久。在当代社会，技术的应用依赖于商业的力量。

商业有狭义与广义之分。狭义的商业对应的英文是commerce，是指商贸、贸易；本书所说的商业是广义的，对应的英文是business，是指基于自愿交易的人类活动、人类制度。从事商业活动的主体是企业，其中重要的组织形式是公司。

在当代社会，商业所起的作用越来越大，技术应用的成功依赖于商业的成功。集成电路、计算机、互联网等技术之所以被广泛应用，正是因为技术商业的成功。所以，我们探讨AI技术的落地应用，从另一个侧面看就是探讨如何让技术商业获得健康发展。技术应用成功和技术商业成功是一体两面的关系。

AI公司是推进AI技术落地应用的主体力量。如果AI公司能在商业上取得成功，那么AI技术的落地应用就会比较顺利，甚至比我们期待得更顺利。互联网技术的应用已经证明了这一点。正是因为蚂蚁金服（蚂蚁金融服务集团）、腾讯公司通过支付宝、微信支付取得了商业上的巨大成功，我国人民才能享有全球领先的支付服务——安全、便利、低成本。

解决复杂问题的有效方法之一就是转化问题。例如，深度学习就是将无法计算的复杂感知问题，通过深度神经网络巧妙地转化为数值计算问题。同理，我认为AI技术落地应用的问题，也可以转化为AI技术公司如何取得商业成功的问题。脱离商业来推进AI应用，商业、应用两者都难得；以商业方式来推进AI应用，往往商业、应用两者兼得。

1.1.2 技术商业发展的共性与个性

技术商业领域有一条非常知名的曲线——Gartner光环曲线（Hype Cycle），它来自技术研究机构Gartner（高德纳咨询公司）。Gartner光环曲线因成功预言2000年的“互联网泡沫”而一战成名。它以简洁直观的图形方式，总结出新兴技术的发展规律，多年来一直是技术商业领域常被引用的模型。Gartner光环曲线示意图如下所示。

上图的横轴表示时间，纵轴表示期望值。一项新技术在诞生之后，按时间顺序会经历5个阶段。

技术萌动（Innovation Trigger）：一项新技术引起了大家的注意，媒体开始宣传。

期望巅峰（Peak of Inflated Expectations）：宣传推高了公众的期望，最终公众的期望达到了不切实际的巅峰。

跌至谷底（Trough of Disillusionment）：不切实际的期望很快会破灭，技术也因此跌至谷底。

逐渐恢复（Slope of Enlightenment）：技术的价值终究会体现出来，公众对它的期望也会逐渐恢复。

稳定产出（Plateau of Productivity）：技术最终得到了广泛应用，技术本身也走向了成熟，不再是一项新技术。

具体到不同的技术，实际的情况要比上图中的曲线更加复杂。根据我多年在技术商业领域从业、创业、咨询的经验，我发现众多技术在曲线的前3个阶段的走势是高度一致的，但跌至谷底之后的走势会出现明显分化，总结为一句话：快起大落，谷底分叉。

“快起大落”对应着Gartner光环曲线的前3个阶段，而“谷底分叉”则体现了不同技术之间存在的差异性。“快起大落，谷底分叉”示意图如下所示。

在跌至谷底之后，不同的技术有3种不同的基本走向。

（1）趋于稳定的“常规线”。技术经过调整逐渐反弹并获得较好的应用，但与期望巅峰相比始终有较大差距。这条曲线是大多数技术的走向。

（2）比较糟糕的“沉沦线”。人们发现某项技术远没有达到期望的效果，该技术的适用场景比预期少很多。

（3）激动人心的“超常线”。技术在跌至谷底之后强力反弹并获得很好的应用，达成的效果甚至超越了期望巅峰。这方面较有说服力的例子就是互联网。互联网技术在1999年到2000年达到了期望巅峰，在2000年年底跌至谷底，随后几年逐渐恢复，当前已进入稳定产出时期，取得的应用成功比期望巅峰更高。我经历了互联网光环曲线的5个完整阶段，对此深有感触。

AI技术将走出激动人心的超常线——正是基于这个判断，近几年我将主要精力转向了AI领域，从事AI产品、AI商业模式的研究、咨询工作，并希望通过这本书将部分收获分享给大家。

1.1.3 X技术和X技术商业的概念

以技术为基础的商业就是技术商业。我将能走出“超常线”的极少数技术称为X技术，以此为基础的商业就是X技术商业。

X在这里有3层含义。

（1）X代表未知数，意味着这种技术有很大的想象空间。

（2）X代表乘法运算符号，意味着这种技术具有很强的影响力，会对与它相关的其他商业要素产生重大影响。

（3）X代表一个图形，这个图形从中心往四个方向扩展，意味着X技术具有广泛的应用场景。

技术分为很多种，大多数影响面窄，少数影响面广。例如，化工领域中一种制造某种化合物的技术，它只影响化工这一个行业，甚至只影响化工这一个行业中的某些产品。这样的技术就不是X技术。实际上，大多数技术都不是X技术。

集成电路、计算机、移动通信、互联网是第二次世界大战以后出现的少数几项X技术。它们的影响力大且较深刻，几乎影响了所有行业，也颠覆了一些行业，甚至创造出了全新的行业。这些X技术还彼此关联，互相促进。AI技术就是一项较新的X技术，而且它也是影响较大的一项X技术。相应地，以AI技术为基础的AI商业也将是一个全新的行业。

本章主要讲解X技术商业的特点，这也是全书内容的基础。

1.1.4 X技术的高度不确定性

X技术商业包含了诸多因素，其中X技术是影响最大的、最不确定的因素。这种不确定表现在3个方面。

（1）技术本身的不确定。从科学到技术，从实验室到实际应用，其中充满了不确定。

（2）不同技术之间竞争的不确定。技术在源源不断地产生，不同技术之间可能存在竞争关系，甚至是取代关系。例如，显示技术曾经的王者CRT技术就已经被LCD、OLED等技术取代，模拟移动通信技术也已经被数字移动通信技术取代，数字移动通信技术也经过了从2G、3G到4G、5G的快速迭代。虽然还没有明确的技术能取代AI，但在AI内部不同的技术路线与方向之间可能存在竞争甚至互相取代的关系。目前，深度学习如日中天，以此技术为基础的很多公司有很高的市值或估值。但谁又能预料，今后又会涌现出哪些新的AI技术呢？

（3）技术要素对其他要素的影响方式、影响程度的不确定。“截至目前，总体而言”，我国的创造性更多地体现在产品、商业模式上，而不是体现在技术上。

X技术的高度不确定性使X技术商业同样充满了不确定性，而这恰恰也是X技术商业的魅力所在。正如今天在互联网商业中取得优势地位的公司，他们的成功几乎都是“意外”。

正是X技术商业充满了高度不确定性，才没有让那些有资源优势的公司持续占据优势地位，同时也给新公司带来了机会，从而使整个商业活动乃至整个社会更有活力。中国的AI商业，不仅有百度、阿里巴巴、腾讯等互联网时代诞生的巨头，有科大讯飞等老字号，还有旷视科技、商汤、依图、云从、云知声等大量新面孔，并且会产生更多新机会。这将让创业家、企业家都有机会，让互联网公司、传统公司都有机会。

1.1.5 X技术商业的特征

X技术的高度不确定性导致了X技术商业的诸多特征。我们简要介绍一下这些特征。

1. 高难度“拼图”

在玩拼图游戏时，我们既知道最终的效果，又拥有全部的图块，因此只需要将众多的图块以正确的方式拼合在一起。如果将商业活动视为拼图游戏，那么X技术商业就是高难度“拼图”。开始时，我们既看不到最终的效果，又不知道有多少个图块。但我们不能等待，必须在这样的情况下开始拼图。因为只有开始，才有可能完成拼图；如果一味等待，那么只会被淘汰。因此，从事X技术商业，就是在玩高难度“拼图”。

以移动互联网的“拼图”为例。自从诺基亚在中国市场推出了支持WAP上网的手机，就开启了一个希望——实现移动互联网的希望。最初的移动上网是在功能机上通过手机浏览器以WAP方式上网，但其费用高、应用少、体验差。后来又增加了几个“图块”——K-JAVA应用和Symbian、Windows Mobile应用程序。虽然增加的“图块”起到了一定作用，但显然“图块”还不齐全，移动互联网的“拼图”还无法完成。这时业界将期盼的眼神投向了一个新“图块”——3G，他们认为只要3G来了，移动互联网的春天就来了。曾经有一个知名的移动互联网产品，名字就叫“3G门户”。

然而，3G的到来并没有完成移动互联网的“拼图”。之后，iPhone 4正式进入我国，与此同时以小米为代表的几家企业也推出了性价比较高的安卓手机，这促使我国市场迅速完成了从功能机向智能机的迁移。至此所有“图块”集齐，移动互联网的“拼图”就以极快的速度拼成了。

从2004年我第一次创业定位于3G内容平台，到进入平安集团，再到2010年第二次创业，时间跨度长达6年，移动互联网“拼图”的“图块”才齐全。因此，我认为移动互联网真是高难度“拼图”。

当前AI遇到的问题与移动互联网曾经遇到的问题非常类似。在2016年至2018年的AI发展热潮中，很多“图块”是缺失的，所以AI的应用状况并不理想。虽然技术、资本都是AI应用、AI商业的“拼图”中重要的“图块”，但要将“拼图”完成，还需要AI产品、商业模式等“图块”的加入。AI产品、AI商业模式是本书讨论的重点。

2. 起初“物种爆发”，然后“赢家通吃”

“物种爆发”是形象说法，是指技术商业领域的企业、产品、商业模式在很短的时间内大量涌现。

商业界也无法容纳过多的“商业物种”，像自然界无法同时容纳太多物种一样。与此类似的AI商业领域也已经开始了“物种淘汰”。例如，曾经创立的互联网公司，大多数很快就消失了。当物种过多时，自然界就会进行物种淘汰。

自然界在经过物种大爆发、物种大淘汰之后就是“赢家通吃”，即会有一些物种胜出，成为自然界的优势物种。商业界也是如此。例如，在中国互联网行业，最后只有少数的公司占据了整个行业的大部分价值。

3. 叠浪连击

叠浪连击是X技术商业领域的又一个重要特征，技术掀起的第一浪还没有消失，新的浪潮又叠加上来。

以零售领域为例，在线零售、移动零售、社交零售、无人零售等，多个浪潮叠加形成连环冲击。大多数零售企业还没有应对好前一个浪潮的冲击，新的浪潮就又扑了过来。零售企业能经受住一个浪潮的冲击已经不容易，能经受住叠浪连击就更难了。

AI技术就是正在形成的一个巨浪，它会和哪些浪叠加？叠加之后又会形成怎样的冲击？这些很难预料。

4. 变化无处不在，“意外”频繁发生

通常在“赢家通吃”之后，行业格局会变得相对稳固，如化学制药行业、燃油汽车行业多年来的情况一样，几十年很少有新的企业诞生。但X技术商业有其独特之处，变化无处不在，“意外”频繁发生，受此影响赢家的名单也会发生变化。

以互联网商业的一个细分领域——电商为例。当“淘宝+天猫”占据了电商的大半江山之后，我们认为电商格局已定，但京东依靠颠覆行业认知的自建物流崛起了；当我们认为“阿里巴巴+京东”的格局已定，拼多多又依靠移动互联网带来的新机会，采用新的模式以我们难以想象的速度崛起了。电商的变化还没有结束，它又进化成了“新零售”，开始了新的变化，也会出现新的“意外”。

与传统商业相比，这正是X技术商业的独特之处，看似大局已定，其实大局之下始终暗流涌动。由于AI大规模商业化的时间尚短，因此更需要学习借鉴其他X技术的商业化。AI产品经理在进行AI产品规划、商业模式设计时，应该充分考虑X技术商业的特点，在迷茫时不妨从X技术商业的特点中去寻找灵感，寻找突破口。