这次，我们想聊聊「智慧」这件事情。和你一样，过去的这一个月里面，我们的心一直被疫情所牵动着，也努力的在想如何尽自己的微薄之力。
好消息是，国内的疫情形势慢慢缓和，但仍需要警惕的是「黎明前的黑暗」。这几天全球各国股市多次熔断，原油价格一度跌至30美元，新冠也已经攻陷五大洲，全球市场从对未知的恐惧，变成开始担心病毒对经济的影响......在全球化的时代里，新冠已有燎原之势，但这也倒逼全球合作，这场世界卫生危机已经成为了全人类的集体记忆。
而从另一方面看，新冠病毒使得全球流动减少，进出口放缓，未来全球供应链会出现本地化趋势，全球化加速脱钩，世界经济面临衰退。
但是，总会有人来迎接春天。
创业者们不仅要解决现在的问题，还要能够面对未来的挑战。
回到国内，总体的基调还是新冠疫情仍不容小觑，防控措施仍不可松懈。而按下暂停键一个多月的中国经济，也面临大考。首当其冲的是，元气大伤的各类产业如何加速复工复产的进程?
流程监控、宿舍改造、员工回流、防疫措施、上游供应、下游生产，盘根错节，很多环节并非一家企业之力能够解决的。除此之外，企业主还需要面对复工之后更多的风险，如：因复工产生的聚集性疫情，上下游工厂停工导致的连锁反应，疫情后的招工难，防疫政策的处罚压力。
而这些问题，都有它的共同点——「低智生产」。
智能是数字化时代的产业刚需
我曾和我们北高峰资本与坤湛科技的同学分享过，每一个十年交替的时点恰逢产业新陈代谢的交接。这是历史的偶然，也是人类社会不断在过去与未来之间按照价值标尺对焦的必然，而对焦的标准就是“产业进步造就普惠价值”。
举个例子，1990年，Compaq、HP、Dell、Gateway等PC机厂商全面蚕食IBM的版图，IBM被逼入绝境最终在90年代从PC电脑公司转型为商业服务Service。IBM当时的战略错误在于拒绝使用Intel的386 CPU芯片。而其竞争对手借此全面追赶，因为他们抓住了IT时代人们的刚需：拥有更便宜更快速的电脑。
2000年，.com泡沫宣告了门户互联网web1.0高潮落幕。随后NASDAQ跌入谷底，而Google与amazon熬过了产业的低谷，原因是他们抓住了互联网时代消费者的精神与物质需求：「通过网络高效获取知识与购物」。
2010年，Nokia，Blackberry和Garmin坠入衰退的通道，而iPhone则树立了智能手机的垄断地位。因为Apple抓住了移动时代的消费者刚需：指掌之间与文明对话。
2020年，我们正在经历着消费互联网和产业互联网的涌动，在这个日新月异的时代里，抓住真正的刚需是很难的事情，伪刚需们往往会模糊创业者的眼睛。
而站在技术+产业的角度，我在IBM T.J. Watson Research，IBM Singapore, Google，以及阿里巴巴近6年的时间，从研究所的数学公式起步，到城市交通指挥中心，到生产车间再到田间地头里。比起单纯的技术或资本，我们更容易看到一些「定性」的趋势和变化，即明天会是什么样子。
当然，必须要承认的是，我们低估了「变化」带给时代的冲击：疫情使得产业端的智力革命大大提前。产业对于智能化、数字化的要求史无前例。
而这种变化又会对未来有什么影响?这种变化是有价值的吗?对这个的思考，也是以史为镜、以史为鉴，更让我们坚定了自己的方向，这也是更好地站在今天看明天。
今天和昨天，第三次工业革命的IT技术和物联网技术实现了万物的数字化，其在各个行业中的扩散，创造了不枯竭的新能源——数据，完成了打基础蓄势能的阶段。而第四次工业革命，由大数据、云计算、AI等底层通用技术，打造出崭新的生产力——计算力。最后第三、四次工业革命的结晶结合，“计算力+数据”则会在明天成为空前的产业动力。
这将会是一场全面的智力革命，“计算力+数据”打破了劳动者与劳动工具的智力局限。人脑能够存储和处理的信息是有限的，这也决定了人脑的知识水平和可开发智力的局限性。计算力与大数据技术发展推进了从海量数据中获取知识的深度、广度、速度。今天的AI算法一分钟就能处理完一个人整个生命周期所接触的数据。
从更深处看，生产工具的数字化也可以带来产线的智能化，通过设备端的实时数据与计算力结合实现智能化返控，赋予机器产线IQ，让产线像人一样「思考」。
2016年8月份，我第一次将这种概念运用在广州市海珠区及天河区的关键路口的交通信号灯上，“互联网+信号灯”的提升高峰期的局部拥堵指数，随后应用在杭州的城市大脑第一期。在杭州生活过的人，应该都知道曾经的“杭州堵王”——莫干山路、中河-上塘高架。当时，我们将这个地区的128个交通信号灯全部打通并且接入“大脑”，以人工智能的方式对其进行自动接管和调配。这期间，很多人问我交通信号灯和“人工智能”有什么关系?弄穿了是否还只是在GPS上说这个点位出现了堵情?
其实，我们做的事情是完全不一样的。一个是「事后诸葛亮」的信息展示，一个是给予交通思考能力和预判力的「城市大脑」，我们要做的是让交通调度如人的大脑一般聪颖。
除了显而易见的高峰时间、路况、车速、车辆类型、行人等信息，其他任何所能带来的变化，也得考虑在内。经过一年的调试改造，我们做到了将中河-上塘高架平均延误降低15.3%，莫干山路等地面主干道平均延误降低8.5%。
其实早在2008年我就在新加坡陆路交通管理局的项目中第一次上线了实时预测未来60分钟内每个路段的交通流，预测准确率高达90%，随即被CNN等主流媒体作为智慧城市的标杆案例。而在杭州城市大脑的信号灯调控只是那时候的模型自然延展。在这个方向坚持8年，因为一直相信数据的力量，也坚信「要敢于在最传统的地方用最先进的技术」，哪怕是别人以为已经很智能的场景仍有很大的进步空间?这成为了我们的投资理念之一，因此我们目前的投资布局主要集中在第一、第二产业，包括投资天创时尚，通过数字化实现产业链全流程改造、驱动新零售创新，实现产业升级。
值得注意的是，技术上的先进不是万能的。相信很多技术to b型的企业都会面临一个最根本的问题：客户为什么要用一个从前没有的设备或者服务并为之付钱，他的动力是什么?你能够创造什么价值?
如何说服客户，如何找到合适的切入场景，让客户觉得你的技术能够创造出真实的价值?很多人看到了智能化是大势所趋，但是这只是第一步，当具体到行业、到公司，我们要回答，为什么企业需要智能化?为什么是从这里突破?为什么是我们来做智能化?这些问题都很难。
万事开头最难，早期我们没有经验，也不知道什么行业能做，什么行业不能做，只是抱着做数字化探索的心态。一开始找了很多公司接触，而大多数公司连尝试的机会都不愿意给，他们觉得我们压根不懂产业。不过幸好当时是在阿里，坚持就总能出现机会。
2016年8月，协鑫光伏告诉我愿意试一试，我带着团队下到苏州太仓的车间里，去观察整个生产的流程，从原材料到切割，到洗片，再到打胶......我们总共去了三次，每次都会连续一两周呆在车间工厂里，去跟工人、工程师们聊天、吃饭、工作，不断磨合，去了解和观察他们要改变的痛点是什么?在哪里?有几个?
其中也遇到很多问题，技术人员觉得做技术的为什么要到工厂里干活，工程师和工人又觉得一群弄技术的人懂什么产业，根本不是一个话语体系。这还不是最难的，我们在改造过程遇到的最普遍性、最艰难的问题是—「如何理解数据变量中背后的含义」。
一开始我们拿到工厂数据的时候，连数据的变量是表达什么含义都不懂。因为在工厂的工业系统中，工程师的信息化建设、it建设是建立在他们对于工业、产业的专业知识之上的。
而不懂数据含义就如同盲人摸象，找不到短期能够见效的痛点，找不到痛点就无法说服企业来相信这种技术能够改变他们。所以这也是我一直强调的，数据科学家做产业改造一定要下到车间里、田地里的理由。
所以，正因为我们的「躬身入局」，团队开始明白流程是怎么样的，数据是怎么来的，流程和数据之间的因果关系是什么样的，这样也就能够找到最关键的痛点。
最后，我们将协鑫光伏的电池切片良品率提高了1%，这是巨大的成本节约。第一次成功了，之后找我们的人越来越多，我们接触的产业、企业也越多，这一套技术和方法论也就越好用，越好用，来用的人越多。这是一种「正向的积累」，越多越好，越好越多。即便是有人技术再好、团队再强，也很难复制，超越。
其次，企业的CEO需要对行业当前的痛点和未来发展趋势是有判断的，他认为某一个服务或者设备能够解答这个问题并且会采取行动。一个企业的数字化改造，一定是CEO工程，只有CEO重视他才可能真正落地。我们和天创时尚的合作也离不开CEO倪总的推进，倪总是设计师出身，他对于产品本身是非常执着的，他对产业有清晰的判断，领导人对产品越专注，就越明白这个时间企业最需要的是什么。
现在的制造业，不再需要更多的传感器，更多的硬件设备，而是需要完成「支持数据连接和流通的大脑」，这是进入最后智能化的必经之路。
这也是我想提到的，今天的“大脑”与以往智慧化改造，最根本的区别是商业模式的区别。一条产线，一个公司，到一座城市，它们要变得“聪明”并不需要更多的硬件，更不需要浪费投资，重复建设。而是利用已经存在的基础设施去搜集数据，通过人工智能手段将其变成一种资源，利用数据的方式去提升管理和生产水平。
科技是应对风险最好的工具
数字化转型是技术与思想全面协同的系统性变革，在生产制造、社会治理各方面都会带来深刻的变化。在这里，我们不会忽略智能化可能的最大受益者——「政府」。这次疫情就像是一面“照妖镜”，以往难以被发现的盲点、困点全部暴露无遗。
无论我们生活在哪座城市，我们无一不例外都会遇到一件事情，在社区或者工作地点前，手工录入个人数据。“你是谁?你从哪里来?你要到哪里去?”这三个处于哲学顶层的问题，真实的变成了日复一日的拷问。
智慧的社区各有不同，不智慧的社区一模一样。纸质通行证、人工量体温、出入对暗号、防控靠喇叭。然而社区自身已经拥有大量的数据，缺乏的只是打破孤岛的方式。
我们肯定知道小区中安装了许多安全摄像头，但是问题在于，单一摄像头收集的数据无法测量出业主的体温，还需要其他的传感器数据。那么是不是意味着我们要把智慧小区的物理空间进行智慧化，要加很多硬件和花费更多的成本?
所以有没有一个设备，不需要额外的支出就能够获得额外的数据，这一点对于社区的智慧化十分重要。我的答案是：有的
业主们携带的智能手机和智能手表等设备，都能够实现包括定位、测温、心跳等功能。现在缺少的不是数据的接触点，缺乏的是数据的连接点。
最后，我想说的是在智慧城市建设的早期，各地重复建设了大量硬件和技术，数据的反应都是「各自为政」，包括这次疫情中，很多地区紧急开发的系统、连接了很多数据，但是依旧是独立于原有系统之外的，孤岛中再建孤岛。这也就能够理解，为什么疫情来临时，智慧城市们都没有展现足够的应对能力。
连接起这些数据，将其「智慧化」，城市大脑必不可少。在这一点上，浙江省这次疫情上做得很成功，借助城市大脑打通各部门间的数据，还实现政务数据和阿里等公司提供的商业大数据形成联动。
在打破孤岛之后，更重要的是「与时俱进」。我们一致将数据喻为新时代的“石油”资源，而如今及时的数据才具有价值。试想，在数据滞后3-4小时后，病人已经可以从武汉返回深圳了，一个移动的传染源，中间他要接触多少人，延后的防控需要付出多大的成本?所以及时的数据和及时的动作反馈很重要。
谈了这么多，我们作为投资人的角度，最终要回到商业模式上来。我们认为这里隐藏着大生意。首先，智慧社区的商业模式需要特别小心，智慧城市很有可能是政府买单。那么智慧社区的买单者是谁要讲清楚。
第一，还是政府买单，理由不在做过多的赘述。
第二，物业买单，但是物业买单最终钱还是从业主身上来的，那么必须考虑，智慧社区给业主创造的价值是什么?如果只是物业本来有的功能的强化，监管功能或者巡查功能等等，为什么要让业主多付钱?如何说服业主多付钱?这和大家做生意一样的，你要让别人相信，购买这个东西或服务可以解决什么问题，得到什么好处。当然已经有这样的情况，比如说万科和绿城的物业能够提供更多的增值服务，他们可能也需要这些数据。
第三，本地生活公司和互联网公司买单，也是我着重想探讨的，我认为这里隐藏着一个崭新的商业模式。
当他们对小区开始深度融合的时候(快递智能柜就是一种简单的融合)，本地生活的企业对于小区是有需求的。因为他想成为深入到小区内跟每一个家庭最后「握手」的那个人。互联网的流量有两种，一种是上行的流量，一种是下行的流量。
上行的流量打个比方就是我在app上下单，我主动去接近你买东西。而下行的流量就是当我买的东西送到家里的一个交付过程。上行是用户主动发起，是服务或者商品吸引他主动进入的流量。下行往往在服务商手中，包括物流公司、外卖小哥等等。
他们掌握了一个下行的流量。但是绝大多数情况下他们没有把下行的流量给踩住，很多包裹直接丢在地上，餐饮丢在社区的外卖桌上，最后给消费者的是0触达，而这浪费了流量非常重要的一个环节。我相信一定会有互联网公司和本地生活公司，他希望踩住流量的入口和出口，上行和下行。
可以看到，如果说我们现在已经有一套真正智能的社区，那么无论是从疫情，还是从生产、生活上，企业和劳动者都可以变得主动起来，因为科技是应对风险最好的工具。
同样，「科技是应对风险最好的工具」这种思路可以复制到很多领域，尤其是抗风险能力弱的农业，比如说去年的非洲猪瘟，又比如说今年的春耕。农业一直被视为中国国民经济的基础，而受疫情影响最大的春耕则是一年农事中最重要的环节。
这次农业受到了非常大的冲击，一是封城、封路、封村的措施，导致人流、物流都处于停滞状态，出门务农受到限制，农药，种子、化肥等物资也无法送达。
农业是一个靠天吃饭的行业，一旦错过最佳的耕种期，必然面临粮食产量的锐减。农业兴，则国兴，我们国家的农业近四十年中没有出现过大的改变，而四十年的世界已经发生了翻天覆地的变化。农业的变革已经十分急迫，而在这其中，科技决定了农业未来的出路。
下次我会为大家分享北高峰资本在农业领域的一次投资，我们已经在尝试着将第一、第二产业从「低智生产」提升到「万物智能」。
我们这一代人不曾听过瓦特蒸汽机的第一声轰鸣，也错过了爱迪生白炽灯的第一缕光明，更没有见证“Hello, World!”的第一行显影。但是时代给了我们一个罕见的“第一次”机会，与全球同步站在第四次工业革命的起跑线上。
我们没有任何理由放弃这次超车的机会，我们一定会创造一个产业的春天。#FormatImgID_9#
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