陳利人專訪

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陳利人：畢業(yè)于卡內(nèi)基梅隆大學，清華大學，計算機專業(yè)。前屏芯科技CTO，前360移動搜索技術負責人，前盤古搜索CTO。曾任Google技術負責人及軟件工程師、Hubat聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO，現(xiàn)任數(shù)知科技、烏鎮(zhèn)智庫首席科學家。

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近幾年來，在中國成熟的電商市場巨頭夾縫中，突然跑出了拼多多這樣一匹從細分賽道中成長起來的黑馬；有行業(yè)巨擘星巴克在前，瑞幸咖啡以不到兩年時間迅速成長為中國市場第二并成功在美上市；還有在中國白酒市場群雄爭霸的格局下，曾經(jīng)偏安重慶的江小白又是如何突出重圍走出自己的路來？

這些迅速成長的企業(yè)，他們的成功，其實是倚靠數(shù)據(jù)驅(qū)動完成的自我蛻變，最終升級成新一代的數(shù)字企業(yè)。

今天，數(shù)字化的企業(yè)驅(qū)動發(fā)展模式，開始成為越來越多行業(yè)的共識，無論是風口不斷變化的移動互聯(lián)網(wǎng)，還是處在升級轉型期的傳統(tǒng)制造和服務業(yè)。數(shù)據(jù)將成為新能源，未來的企業(yè)都將是數(shù)字企業(yè)，依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動實現(xiàn)用戶運營和精益成長。

▌相對競爭優(yōu)勢，做好自己擅長的事

對于數(shù)據(jù)驅(qū)動為企業(yè)賦能這件事，在大數(shù)據(jù)和人工智能行業(yè)深耕多年的陳利人老師談到，今天國內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)巨頭們，開始紛紛布局產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，其實也是共同看到了大數(shù)據(jù)技術提升企業(yè)轉型升級的巨大增量市場。

但是我們也看到，以往通用性的互聯(lián)網(wǎng)技術，難以適應現(xiàn)在越來越細分和多樣化、精細化的行業(yè)需求。這就需要有專門的To B企業(yè)針對行業(yè)性需求做定制化的開發(fā)。在這個過程中，就誕生了很多行業(yè)、數(shù)據(jù)和技術方向的中臺企業(yè)。

這些中臺企業(yè)整合行業(yè)上下游的技術和知識，包括打通數(shù)據(jù)資源和技術系統(tǒng)等，為不同類型的企業(yè)提供成熟的可即刻部署運用的行業(yè)性解決方案及系統(tǒng)。

就像這段時間，針對美國的技術打壓，華為創(chuàng)始人任正非在接受媒體采訪時也談到，盡管華為開發(fā)自己芯片的成本低得多的多，但還愿意花高價購買美國的芯片。這是為什么？因為華為不能孤立于世界，應該融入世界。

其實除了上面任總提到的積極融入全球產(chǎn)業(yè)生態(tài)，還有一個重要的原因就是出于對機會成本的考慮。華為雖然也有自己的麒麟芯片，操作系統(tǒng)鴻蒙也一直在加速研發(fā)中，別人能做的華為也能做，但是這里就有個相對競爭優(yōu)勢的概念，美國科技在深度和廣度上還是值得我們學習，很多小公司產(chǎn)品超級尖端。所以，對于全球生態(tài)中的其他公司而言，本可以將你的資源用在創(chuàng)造更高收益更具創(chuàng)新優(yōu)勢的事情上。

相對競爭優(yōu)勢：即相對優(yōu)勢，也稱比較優(yōu)勢、相對利益。由英國古典經(jīng)濟學家李嘉圖提出，是指一個生產(chǎn)者（個人、公司或國家）能以低于另一個生產(chǎn)者的機會成本生產(chǎn)商品或提供服務。該原理解釋了雙方進行貿(mào)易的好處，即使其中一方可以以比對方更少的資源進行生產(chǎn)，他也可以從貿(mào)易中獲益，因為他可以專門從事自己具有比較優(yōu)勢的活動。

▌行業(yè)性的技術中臺，助力企業(yè)數(shù)字化

我們現(xiàn)在常常會聽到建設“數(shù)字中國”“智慧城市”這些政府發(fā)展的城市規(guī)劃。那該如何一步步實踐上面的藍圖呢？陳利人老師以自己的行業(yè)實踐舉了下面的例子。

比如一些大城市街道兩邊的燈桿，其實應該叫它“智慧燈桿”。除了常規(guī)的行道照明之外，它的每一個燈桿都裝有攝像頭，里面密布著多種傳感器，能夠采集區(qū)域內(nèi)的各種動態(tài)數(shù)據(jù)，包括這個區(qū)隔內(nèi)的安全情況等。這些數(shù)據(jù)經(jīng)過清洗、建模、分析并可視化呈現(xiàn)出來，為區(qū)域內(nèi)包括交通、治安、商業(yè)等在內(nèi)提供城市治理和發(fā)展的數(shù)據(jù)支撐。此外，這些數(shù)據(jù)經(jīng)過脫敏處理后，還可以共享給其他相關政務機構，依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動整個城市智能化、自動化的監(jiān)管和治理。

上面的例子我們可以看到，政務部門僅僅需要根據(jù)可視化的數(shù)據(jù)反饋，來進行業(yè)務相關的創(chuàng)新調(diào)整，而底層的大數(shù)據(jù)和人工智能數(shù)據(jù)，完全可以讓有實力的技術供應商來解決。非政務類的企業(yè)同樣如此，企業(yè)做好業(yè)務方面的創(chuàng)新，技術系統(tǒng)可以交給相關的SAAS企業(yè)來做，各自做好自己擅長的事情。當然，政務方面的數(shù)據(jù)同樣也要保證數(shù)據(jù)安全和使用的合規(guī)性。

和陳老師在人工智能領域針對客戶進行行業(yè)性解決方案的輸出一樣，作為數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品和平臺提供商的易觀，也在積極研究并推出了很多行業(yè)性的數(shù)字化解決方案。今天，易觀也一直致力于將易觀方舟（易觀旗下的用戶行為分析和精益運營產(chǎn)品），打造成包括金融、銀行、零售和教育等行業(yè)數(shù)據(jù)驅(qū)動的技術中臺。

對于易觀正在做的事情，陳利人老師也一語道破了實質(zhì)?，F(xiàn)在的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，其實說到底就是以前信息流的驅(qū)動方式現(xiàn)在通過數(shù)據(jù)來驅(qū)動。

對于很多中小型的創(chuàng)業(yè)公司來說，并沒有足夠的能力開發(fā)一套自己的數(shù)據(jù)驅(qū)動平臺，往往掣肘于資金人力、開發(fā)技術、行業(yè)經(jīng)驗等。就像我們在上面提到的“相對競爭優(yōu)勢”，易觀在行業(yè)性的數(shù)字化探索方面有很多年的積淀。行業(yè)分析經(jīng)驗加上大數(shù)據(jù)產(chǎn)品開發(fā)技術，能將積累的行業(yè)知識數(shù)據(jù)建模，打造成適合企業(yè)實際運營的用戶行為分析平臺，提高企業(yè)運營效率，降低企業(yè)的支出成本，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動賦能企業(yè)精益成長，這也是易觀擅長的事情。

▌數(shù)據(jù)能力平民化，Argo讓更多人先用起來

在推動行業(yè)數(shù)字化這件事上，為了讓更多有需求的人盡快用上數(shù)據(jù)分析工具。易觀在今年初針對創(chuàng)新團隊和個人，推出了易觀方舟Argo版本。Argo支持私有化部署，并且還是開放和免費的。同時，為了集中行業(yè)實踐者的智慧，易觀還建立了Argo開源社區(qū)，越來越多的一線產(chǎn)品、技術和運營開始在社區(qū)活躍并貢獻優(yōu)質(zhì)內(nèi)容。

Argo產(chǎn)品和開源社區(qū)的推出，陳老師認為這是件非常有意義的事情。對于企業(yè)服務工具的采購，一般企業(yè)否會經(jīng)歷很長的選型和決策周期。易觀方舟Argo能免費讓他們用起來，而且核心功能都具備，讓用戶在使用過程中體驗到產(chǎn)品的核心功能點，找到工具運用的迫切需求，就像易觀創(chuàng)始人于揚說的，讓有數(shù)據(jù)分析需求的人先用起來。

另一方面，開源社區(qū)的建立，讓用戶積極參與社區(qū)內(nèi)容共建，共享行業(yè)性的專業(yè)知識，提升整體行業(yè)性的技術知識更新，不斷優(yōu)化和豐富產(chǎn)品功能和體驗，用戶也能從中分享平臺利益，這是雙贏的目標效果。

陳老師也肯定了易觀在踐行“讓數(shù)據(jù)能力平民化”路上所做的努力。一方面，免費的易觀方舟Argo，降低了企業(yè)使用和實驗的門檻，易觀將這種數(shù)據(jù)分析能力惠及更多有數(shù)據(jù)分析需求的企業(yè)和創(chuàng)新團隊。免費能夠吸引更多的潛在用戶，讓他們先用起來，從有需求變?yōu)楦咝枨?。另一方面，開源共享性的行業(yè)知識，也是易觀對行業(yè)數(shù)字化所做的貢獻，促進行業(yè)性整體數(shù)字化發(fā)展進程。

當然，商業(yè)的本職絕不是免費。陳利人老師也希望有更高數(shù)據(jù)分析需求的企業(yè)能夠成為易觀的付費用戶，只有穩(wěn)定的收益才能保證產(chǎn)品平臺的持續(xù)開發(fā)和優(yōu)化，易觀才能做出更好的工具平臺服務好更多的用戶。

▌國際化的技術壟斷，領域壓力較小

在文章前面提到了華為事件，針對當前一系列的中美貿(mào)易摩擦下的并發(fā)癥，我們看到基礎技術短板受制于國外，對中國企業(yè)的嚴重影響。那在大數(shù)據(jù)和人工智能領域，我們在這方面是否有應該同樣的擔憂？

雖然大數(shù)據(jù)和人工智能等前沿科學肇始于美國，但這個領域更多的技術知識是開源共享的，比如人工智能領域中的某個算法，經(jīng)過各個國家企業(yè)形成不同版本的迭代和應用，才形成今天廣泛普適而又多樣化的生態(tài)。陳老師認為，總體而言，技術知識的共享開放屬性，在技術壟斷和知識產(chǎn)權壓制方面，大數(shù)據(jù)和人工智能領域的壓力相對較小。但是在具體的數(shù)據(jù)源上，比如醫(yī)療等領域，各個國家有不同的管理政策和規(guī)定。

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