编者按:
《上财商学评论》是由上海财经大学主管、上海财经大学商学院主办的一本刊物。刊物传承1932年11月上国商创办《商兑》，以刊为媒赋能商学教育，致力于打造“海派商学”第一刊。其中，第一辑聚焦“百年商学”，第二辑聚焦“未来商学”，京东、天猫、当当、线下书店等均有销售。第三辑聚焦“元宇宙”，即将出版。
本文为《上财商学评论》编辑部专访商汤科技企业数字化转型部总经理陈志辉的相关内容。
五年前，人工智能还只是技术圈的话题，五年后的今天，每个行业的人都在谈论它。这种变化容易让人想到互联网诞生之后带给社会的改变，二者有相似之处，不过人工智能能够带来的成果将远远超过互联网。
从个人生活角度，这种技术将改变我们生活的每个角落，识别人脸、翻译语言、猜测你喜欢什么样的衣服、附身汽车内部帮你驾车，甚至进入机器人的大脑成为你的家庭成员。它同时也是扎克伯格热衷讨论的所谓“元宇宙”的根基之一，另两大根基分别是VR/AR和区块链——也就是说，你今天能够感受到的人工智能魔法，只是它潜在能力的皮毛。
一切刚刚开始。如同互联网诞生之后颠覆了全行业一样，人工智能将以另一种方式再次实施一轮颠覆。回过头来，人工智能究竟为何具备这种魔力?它与一个更早的术语“数字化”是什么关系?它在技术上还有哪些挑战?外界对它的最大误解是什么?甚至这项技术是否有助于扭转中国制造业向东南亚转移的局面。
商汤科技被称为“AI四小龙”之一，该公司的企业数字化转型部总经理陈志辉回答了这些问题。
人工智能技术仍在快速革新
《上财商学评论》:如果面向非业内人士介绍，关于商汤是怎样的一家公司，人工智能是怎样的技术，您会怎么介绍?
陈志辉:大家对于商汤的了解起源于人脸识别，市场对商汤人脸识别的认可度很高。这比较容易理解，抓坏人、闸机进站、门禁......使用的都是人脸识别，场景比较单一，可以形成闭环。所以如果大家一开始了解商汤，就会说你们是一个做人脸识别的公司，这是第一层面的理解。人脸识别在五年之前是非常难的事，因为需要收集各种人脸的参数，精度要到99.999%或者是99.9999%之后才可以商用。比如地铁进站，如果人脸识别精度不够，要么会扣错别人的钱，要么就进不去，造成排队拥堵，所以人脸识别对精度要求是挺高的。但是最近几年，做AI的公司基本上在人脸识别上的水平都已经补齐了，这块技术已经不是什么瓶颈。
过去五年，我们已经从人脸识别到了做更高级的事。比如我们通过摄像头、IoT设备、感温器等各种机器，收集各种感知层数据，在城市级别、大楼楼宇级别、小区、家，所有信息都是人的眼、耳、鼻等五官能够收集到的数据，我们现在就是收集这些数据。收集这些数据之后，要去做各种处理，把非结构化的数据转化成结构化，这样才能让机器读懂它。这一步很难，就像科大讯飞，在收集听到的声音、声波、方言之后，怎么把它转化成大家能够看得懂的文本?传感器收到的信息，有一些看起来好像参数很简单，其实还有无数看不懂的参数在里面，把它转成看得懂的东西，这是第一步，已经很难了;第二步，有了数据之后，还要再做人工智能的决策、判断。
我们最近几年在感知层做了很多，所以大家现在问商汤在做什么，感觉到的会是很多与智慧城市相关的东西。但这一层远远不止智慧城市，再往下走，还可以在企业决策等复杂场景里做决策，这个可能是大家并不特别了解商汤的地方，也是我们正在努力颠覆行业的突破口。比如说做物流派送时，到底怎样派送物流单据，能让物流公司过来之后检阅的速度更快?应该如何摆放货物，能让物流公司过来以后拣配速度更快、效率更高、应用的人手更少、风险更低?有些货物没有资金抵押，不能发货;有些货物很急，但保险还没有到位......这些信息都应该能分辨出来，做到这些靠什么呢?靠感知层是不够的，还需要机器理解复杂的商业环境，能够把里面各种复杂场景结合起来，这也是我们在很多行业里面正在做的事。
简要说就是我们从人脸识别开始做，到感知层的智慧城市，再到现在更加复杂的商业环境里面的一些分析和决策，这是我们一步步正在演进的业务。
《上财商学评论》:简单理解的话，人工智能是一种什么技术?
陈志辉:人工智能技术其实有非常多的派系，包括视觉、听觉、知识图谱、各种推算、推理，人工智能的技术非常多，但核心是机器学习，这是AI的最底层。现在最有发展潜力的派系，是通过机器学习、自主学习、深度学习的方式，让机器能够学会人的思维方式做判断，这是我们现在做人工智能的主流。
《上财商学评论》:人工智能的历史其实比互联网还要长，为什么在互联网发展那么多年之后，人工智能陡然兴起?
陈志辉:人工智能的发展已经有很多波了，从早些年的图灵测试，到达特茅斯会议，已经有50年甚至更久的历史。其实每一波人工智能都有一些热点或者有一些技术在推动，比如说早些年，深蓝机器人跟国际象棋大师下棋的时候，IBM造的深蓝机器人战胜了国际象棋大师，这是一个热点，也是一个技术突破，这是当时机器学习的方式。
其实从国际象棋到围棋，又是一个巨大突破，因为国际象棋的组合跟围棋比起来少很多，围棋每一格的判断有上万亿种组合在里面，人下围棋时其实是靠感觉，感觉有时候这个局势应该在哪儿布局好一点。机器是通过0和1，计算胜算是多少，有一些预判的机制给它。从1991年的国际象棋到2014年的围棋，AlphaGo打败围棋大师李世石，间隔了20多年，其实真正发展这块的技术只用了5年时间，靠的就是深度学习的方式。
人工智能浪潮有好多波，互联网诞生其实是在最近15年左右，但是互联网的技术不是特别多，更多的是靠模式创新，不管是BAT还是一些新的公司，一开始都是靠平台模式创新改变了整个产业模式。之后，在这些平台上，慢慢建立推算，比如滴滴推算，撮合车和人，过去体验很差，叫个车要十几分钟才到，现在速度越来越快，为什么?就是撮合的技术在发展。抖音为什么能够更加懂你?因为用户多了之后，它根据每个人做画像，知道你喜欢什么，就给你推送喜欢的东西;后来的互联网购物也一样，亚马逊、阿里淘宝都在给你推送你想要的东西，而且越来越懂你，精度在不断地提高。
互联网一开始是先搭平台，先搞模式创新，再靠人工智能技术去提升人的体验，因为有人、有流量在里面了，再通过技术提升体验，所以它的盈利速度就很快。但是人工智能产业盈利的速度没有那么快，因为它要改变一个行业，靠的不是改变模式，而是整个地颠覆这个行业。滴滴要颠覆出行行业，如果你只给它一个算法，没有滴滴这个平台，算法是没有用的。我们现在要寻找一些平台，或者一些商业模式，算法要附着在这些平台或商业模式上面才能去颠覆，所以人工智能的发展其实不像互联网公司势头那么猛，C端的用户一旦聚集了以后，马上事情就成了。人工智能是服务于B端，这么多个公司，我到底把算法给哪家公司他才能成功，他成功了我才能成功。
《上财商学评论》:现在已经被人工智能深刻重塑的产业有哪些?还有哪些产业是很难被改变的?
陈志辉:人工智能颠覆产业的剧烈程度不亚于互联网，但是人工智能技术的成熟周期要比互联网来得长一点。现在人工智能已经颠覆的行业主要包括过去需要大量人手的行业，比如说门岗、门禁。公司和园区门口、游乐场，这些需要很多安防的地方，过去都靠保安，现在基本靠刷脸，不需要保安了。很多需要排长队的地方，比如地铁，现在也有12个城市的地铁可以刷脸进站。相较于过去买卡、刷手机上的二维码，现在通过人脸识别精度更高、速度更快，这些是马上就可以颠覆的。
安防其实是第一个被颠覆的场景，过去公司里面需要很多个保安，现在公司里面几乎没有保安，因为不需要，你所有东西都可以放在这儿，没有人会拿，因为摄像头会看着，如果有人从这儿拿走了，马上就可以追踪到这个人是谁。如果立案，还可以跟公安系统联动。所以人工智能颠覆的第一行业就是保安、安防行业。
接下来的应用场景可能是人多的地方，比如住宅、商业广场，过去都是由服务人员告诉你应该怎么样，将来则可能是人工智能导航，甚至还有虚拟数字人，所有这样的虚拟服务就可以把原来那些服务人员提供的服务全部取代。
《上财商学评论》:那哪些产业是很难被人工智能改变的?
陈志辉:其实每一个产业都可以被取代，但是取代程度如何是另一个问题。在自动化程度很高的产业，比如汽车制造，一个造车工厂本来就没有多少人，那人工智能就取代不了什么。但哪怕是这样，也能让剩下的人从重复的劳动岗位中释放出来。制造汽车时，在最后的总装车间，要查看车身漆面有没有损伤、擦伤、瑕疵，过去全靠人看，现在就是由摄像头、机器来看。机器看完以后，判别这个车能不能通过检验。车下线之后要跑几公里测试一下，过去都是由老师傅测试，看新发动机有没有问题。为什么新车下线后里程数都不是零?就是因为要跑几公里，发动机有什么异常全部要听出来，靠什么?靠老师傅的耳朵。现在人工智能能识别声波，识别以后再去判断有没有问题，这些本来是靠高精眼睛、耳朵的岗位也都被人工智能取代了。
《上财商学评论》:只是时间问题，包括文创、艺术领域?
陈志辉:对，但是不会那么快，大家对于取代创作人员的意愿不是那么强烈。其实人工智能能取代一些重复性岗位，也是因为这些岗位没有人愿意去做了，现在招工特别难，比如说煤矿挖煤的人，根本招不到90后，没有人愿意下井挖煤，矿区找的都是70后，85后都找不到。而且用工成本越来越高。这些安全性很差也招不到工的场景，就要靠人工智能去实施无人化操作了。
《上财商学评论》:对人工智能来说，算法和数据哪个更重要?
陈志辉:其实没有谁更重要，人工智能包含4个要素:算法、算力、数据、场景。这4个要素其实都很重要，缺一不可。有算法没算力不行，算不出来，因为深度学习需要靠机器消耗算力之后才能算出来;如果有算力、有算法，但是数据不够，那么做出来的精细度就很差，模型没有打磨好，参数没有积累好，就没有用，这些算法可能放在那儿就作废了，算法里面有很多参数，参数怎样调优，要靠数据不断去调。但是有了这三个，如果没有场景，那也没有用。
《上财商学评论》:从技术角度和商业角度，人工智能产业现在分别处在一个怎样的发展阶段?初期还是成熟期?
陈志辉:从整个人工智能产业来看，技术的革新速度非常快，包括刚才说的人脸识别技术，出来两年后，马上就全市场普及。每一个技术的迭代基本上就是一到两年时间，如果要形成商业壁垒，需要深度融合商业环境里面的一些场景才行。因为如果只是靠技术，卖人脸算法的公司其实是卖不出价钱的，但是如果把算法放在车里面，做成无人驾驶的车，这个技术的价值就不一样了。
我的意思就是技术加上车，当这两件事情放在一起的时候，门槛就很高了。因此，为什么我们要跟车厂合作，因为我们的技术工程师在家里想出来的想法不一定可行，但是跟车厂合作以后，他们很多场景里这里需要一个判断、那里需要一个什么智能，这个时候才会形成一个高门槛的东西。每一个行业都如此，每一个行业也需要通过人工智能建立更高的行业壁垒。通过合作，我们就能把行业壁垒建起来，因为过去靠人建立的壁垒已经被互联网颠覆了，下一步互联网建立的壁垒被谁颠覆，可能就是被人工智能技术颠覆。
《上财商学评论》:人工智能基本上都是B2B模式，互联网诞生初期也类似，但后来开始面向C端，人工智能产业是否也会经历这种转型?转型的前提是什么?
陈志辉:其实商汤本来就有C端业务，我们招股说明书上也有ToG政府端的、ToB企业端的、ToC消费者端的，包括无人驾驶专门的板块。C端我们一直在做，早些年在做互联网手机端、移动端的一些应用，包括有一些互联网公司，他们直接是ToC的，我们跟他一起合作。当然不排除我们自己未来要做一些ToC的渠道，比如做自己的一些App出来，更好地去服务C端用户。
没错，G端和B端是我们最重要的两大客户，因为他们有丰富的场景。C端的需求太零散，要求变化太快，只有像互联网公司那样的平台企业，能够把人全部放上面才有机会。所以我们现在还是在G端和B端，通过人工智能把所有可能的场景先想透，算法先做出来，以后如果这些东西都成熟了，在C端再开一个平台出来，各种算法在上面，大家都觉得很好用那就OK。
B端可以今天做一个版本，下个月发一个版本，再下个月再发一个版本，大家都能够接受，但是C端一旦版本出来了，大家一看这个App打开不了、注册很麻烦、体验很差，就没有人会用它了，第一个版本不成功，就没有人会再用它了，C端不是那么容易成功，它需要非常成熟的产品。所以我们现在还是在B端和G端发力，真正通过算法和产品深度打磨一些好的东西出来，再考虑C端。
《上财商学评论》:人工智能在一些领域，比如视觉、语音识别上表现强大，同时在其他一些领域表现“愚蠢”，不具备某些常识推理能力，为什么会出现这种现象?
陈志辉:每件新生事物出来，如果不是最终消费者的产品，其实在B端应用的时候都会让人觉得“愚蠢”。首先，B端的容忍度很高，觉得这个是在工业场景里面、商业场景里面先试验的，“愚蠢”是必然的。但是消费者就会觉得这个很愚蠢，跟平时用的东西比起来太差。我们很多场景、很多算法都要在B端先尝试着用，在用好的情况下再去拓展C端的场景、产品。
人工智能的挑战和中国公司的机遇
《上财商学评论》:这个行业继续发展将遇到的最大挑战是什么?
陈志辉:主要还是大家对于人工智能的期望。过去，互联网平台快速颠覆了很多行业，现在，大家也期望人工智能可以快速做到这一点。但人工智能的发展路径会跟互联网不同，它会无声地在产业里面慢慢融合再去颠覆，这个和互联网路径完全不一样。早些年，大家期望人工智能就像互联网一样，上一波是数字化、互联网，下一波就是人工智能。抖音、哔哩哔哩真正出名也就在这几年，一下子就颠覆了所有人的认知。但是人工智能技术要颠覆什么事不会那么快，它是润物细无声的，在每一个行业里面今天改变一点点东西，明天改变一点点东西，你甚至感觉不到它的改变，但是十年之后，再与十年之前比较，你就感觉确实改变了。这个改变不是一下子从无到有的，而是一直在发生，只是说它伴随着你慢慢地变得更加聪明，变得更加智能。
五年之前，自动驾驶的车已经出来了，像特斯拉，可以自动避让、换道、泊车，那个时候大家觉得很新奇。但是这些技术再往上一步就很难了。从0到1，大家刚开始看到自动泊车，都会觉得很新奇，但是当马路上有百分之八九十的车都能自动泊车的时候，就会有人希望这个车下一步可以从车库门口自动跑到车位上去，而不只是你把它停在空车位旁边，它才自动泊车进去。这一步看上去差别不是那么大，但是可能就要很多年慢慢地融合。
《上财商学评论》:算法还需要哪些创新，才能实现通用人工智能?
陈志辉:整个算法现在还处于一个弱人工智能阶段。所谓强人工智能、超人工智能，就是机器能够通过一段代码产生另外一段代码，以后所有的代码不都需要人去做，而是我做了一个模型之后，这个模型就可以产生新的模型。现在所有的算法都是靠人建一个模型，你给我数据，我把这个模型打磨出来，参数弄好，这样摄像头可以识别我在机器边喝水的动作，如果我们把它标记成危险动作，机器学习的模型就做好了。但是将来如果是强人工智能的话，你就不需要有算法，你只要告诉机器说“危险动作是在机器周边两米之内的所有动作，包括喝水什么的”，你可以让机器自己去鉴别哪些是危险动作，它可能今天识别了一个人在这儿喝水，明天识别了一个人在这儿抽烟，后天识别了一个人在这儿打架。如果机器能够自动判断这是一个危险动作，就到了可以自己思考的强人工智能时代――自己可以产生一个代码，自己判断什么是危险的。
在马路上跑的无人驾驶车也一样，今天你告诉它说在马路上看到石头、看到路障就要停下来，或者绕过去，如果是小石头就可以开过去。但是在马路上能看到的东西太多了，都是实时的，而且千奇百怪，如果在马路上看到一堆小钉子，你到底是开过去还是绕过去?高速的时候车就会选择绕，绕的话会很危险，但如果开过去又可能把车胎扎坏，这个时候，如果是人在里面驾驶，他就会判断很多，但是无人驾驶在这些方面的能力很差。等到了强人工智能的时候，它真的会通过即时产生的算法判断什么是对行驶最优化的办法，这个是即时产生的算法。
人的大脑其实每时每刻都在产生新的算法，不断在做判断。不是说这个算法本来就有，算法是包含常识在里面的。比如说小孩看到奶瓶，就知道里面装的是奶，可以喝，长大以后看到有些铁瓶子，也知道里面装的可能是危险品，不能喝，这些都是常识。但是常识里的所有东西其实都是即时产生的算法，所以从小到大要培养学习能力，学习能力就是可以更好、更精地把这些算法在特定环境里面做到更优，这是我们人能够做到的，但是机器现在完全做不到。
《上财商学评论》:机器人在成为新的热点，人工智能和机器人产业是什么关系?
陈志辉:机器人是人工智能的一个末梢，机器的所有大脑都是靠人工智能驱动的。它本身不是一个产业，但两者的融合会越来越紧密，因为在人工智能的场景里面，有些末端需要机器人去处置。机器人有的外观像人，有的是机器狗，有的是机器巡检车，有的是无人驾驶车，这些都是机器人，只是形态不一样，但是都由核心算法驱动。
《上财商学评论》:中国公司在发展人工智能技术和产品方面的全球竞争力怎么样?
陈志辉:国产人工智能是整个中国的战略，因为这是下一代科技发展的原动力。海外人工智能产业发展肯定比我们要早若干年，这是毋庸置疑的。但是中国的赶超速度很快，包括芯片研发、人工智能，现在全国成立各种实验室，人工智能也是一个实验室，这是国家战略性的实验室，包括人工智能、生物都在这里面。
《上财商学评论》:商汤在其中的最大竞争优势是什么?
陈志辉:我们聚集了全国最优秀的人工智能人才，因为人工智能还是要靠人。目前我们每年花费70%的资金在研发上，因为现在还需要做一些技术突破，全国有70%~80%的顶尖人才都在我们这儿。
《上财商学评论》:商汤从人工智能技术起步，长期愿景是什么?现在处于怎样的发展阶段?
陈志辉:创始人希望我们能用人工智能赋能百业，就是在100个行业里面通过人工智能赋能、加持、加速转型、降本增效，能够给人更好的体验，这是我们创始人的愿景。每一个行业都需要大量融合的时间，这个路径其实很长。有一些行业很快，如安保行业就很快，卖摄像头的公司因为人工智能都火了，但是我们会跟着每一个行业慢慢地润物细无声地去改变它。
我们现在是处在从人脸识别到感知后的第三步了，就是到决策智能了。所有人工智能公司如果做到前两步，并且做到位的话，其实对于企业的降本增效已经是一个很大的提升了。现在假设效率是100，达到感知这一步并能做好的话，效率可能会达到150或者180，再到强人工智能的时候效率可能就是200~1000。
我们的机遇在于赋能一些特别有增长潜力的公司，这些公司在我们的赋能之下，收入将从一年几个亿一下子变成一年几百亿。我们可以伴随它们一起成长。这种机遇是非常多的，每一个行业里面的客户其实都有这种机会。我们赋能百业的目的是，在100个行业中，每个行业里面找10个客户，就是1000个客户，如果他们的市值在五年之内翻100倍，我们作为赋能方，能得到的双赢效应就会非常大。
智能化与新全球化
《上财商学评论》:传统产业为何都在提数字化转型?它们遇到了哪些困境?
陈志辉:其实很多企业在经营还不错的时候，不会想到转型;都是在遇到危机的时候，或者要不断提升收入和效益的时候，才会有转型的想法。数字化是其中见效最快的一个工具或者是一个手段。早些年，大家知道信息化，信息化其实也是一个方式，就是能够把技术的单据连接起来，把纸面上的办公变成无纸化办公，大家的工作效率快速提升，数据的共享能力变强。
在信息化的基础上，数字化加剧了企业转型。效率提升到一定程度的时候，你还是有一些单据，还是有系统在那边，包括人的感受，如果没有数字化，其实效率是很难继续改变的。所有企业最后的买单方都是C端的消费者，无论是工业产品，还是大楼的建筑材料，最后服务的还是人，所以C端的要求通过数字化转型，能够快速反馈到B端去，反馈到制造端，反馈到研发端，这个是数字化能够做到的最大颠覆。
其实，是整个互联网环境，包括网络速度、基础建设，导致数字化非常流行。如果没有互联网，如果没有网速提升，就不存在数字化这一说。现在是买方在追着卖方，消费者可以看到所有可能买到的东西。例如，有100万人去买了某样东西，线下卖方发现后就会想为什么。因为这些买方可以触达到这几家卖方，而且他们的选择决定了就买这一家，其他的不买，这是因为有互联网在，互联网连接了买方和卖方。互联网和网络环境导致买方决定了市场在哪里，供应商对于质量、研发的迭代会非常快，这样数字化就颠覆了整个产业。
《上财商学评论》:新冠肺炎疫情和中美贸易摩擦，这两件事对中国企业数字化转型又有哪些影响呢?
陈志辉:新冠肺炎疫情肯定会促使国人更加自主一点，因为自己的东西出不去了，外面的东西也不方便进来，一些货品，还有一些技术，因为中美贸易摩擦、技术垄断也进不来。因此，对于中国企业来说，在靠不了外部环境的情况下，我们自己怎么去摸索出一条道路?研发端也是一样，做人工智能也是一样，我们过去做人工智能可以比较方便地从海外调些资源过来，现在中美贸易摩擦升级之后，人工智能高精尖的人才在美国过不来，美国也不会放出高精尖的技术，我们就得靠自己。每个企业都是一样的，过去有一些东西做不出来就买，买过来大家拼一拼就可以用了。但是现在买的成本非常高，包括整个进口的链路上面，因为贸易和技术垄断，很多东西不是说做一个拼装、做一个集成商就好了，现在做不了。因此，这些企业开始与科技型企业做一些更好的深度融合、绑定，自建或者是找科技公司合作，去形成自己的生态。过去是靠国际大生态，现在是靠国内生态，制造业也好，零售、销售品企业也好，他们要变革，渠道只是数字化的一个方面。要真正改变自己的研发能力、制造能力，改变自己产品的质量，靠的还是自我驱动。
《上财商学评论》:您看到的整体上企业做数字化转型的实际现状怎么样?有多少企业真正在行动?
陈志辉:其实都在做，只是快慢问题以及渗透率问题。快慢也跟行业有关，有些行业确实速度慢一点，因为没有数字化也活得挺好，利润也很高，为什么要数字化呢?对它来说没有刚性需求。有些行业比如说零售，不做数字化转型已经活不下去了，如果没有所谓O2O的能力，没有快速的产品设计和迭代能力，哪怕已经开了一万家店，可能过了半年这些店也都开不下去了。因为如果产品迭代太慢，人群的喜好无从知晓，线上也没有引流，线下门店也形成不了规模效应，很快一万家店就会变成一个包袱，他们必须得做转型，所以零售企业转型速度更快一点，跟C端距离更近。
《上财商学评论》:商汤有智慧商业、智慧城市、智慧生活以及智慧汽车四个业务板块，为什么选择了这四个方向?
陈志辉:我们首先是看一个行业不能太领先，如果它已经完全转型结束了，或者转型到了一个很高的高度了，再说我来帮它做转型，其实它已经不需要了。比如说一些互联网企业，或者一些被互联网颠覆或跟互联网深度融合的企业，其实已经转型到那个程度了，它需要我们的帮助就很少。它就会自己想数据要怎么应用，这个是他们想要做的事。但是其他行业和企业，我们判断它们的数字化还需要转型、需要赋能，制造业肯定是，然后流通领域的行业里面，零售当然已经被颠覆一轮了，但是里面还是有一批一批需要数字化转型的新兴企业出来。金融业也是如此，保险、银行、证券，都在经历着自身以及需要外部一起协助转型的过程。
《上财商学评论》:您之前在IBM全球企业咨询服务部大中华区汽车行业任总经理、合伙人，为什么选择加入到商汤科技来?
陈志辉:加入商汤其实跟我之前做汽车行业没有什么关系，因为我在IBM换了大概六七个不同的room，每一年都会换room，本来就强调行业咨询能力。我为什么不断地换，就是希望把自己各方面需要补齐的短板都能够补上。汽车行业是所有制造行业里面最复杂的，生态环境最复杂，链路也最长。做完汽车，其他制造业如装配制造业、离散制造业里所有的东西就会觉得很简单。汽车里面有研发，它的研发比所有电子电器的研发要复杂。汽车里面还有零售板块，就是卖到4S店，但是4S店也是零售板块。因此，汽车行业有最复杂的研发、最复杂的制造、最高精尖的制造、最有代表性的零售，制造业所有的东西，汽车行业都有。
我看了汽车行业，也看了其他行业，之所以会从咨询公司跳到创业公司，有几个根本的原因。
第一，整个环境是不一样的。IBM咨询公司是一个很大很成熟的体系，创业公司的环境完全不一样，我想感受一下创业公司里面到底是怎么不一样。商汤从成立至今虽然是第七年了，但是很多体系还是在不断地完善，创业公司的文化影响很大，这里面很多人都是抱着创业心态过来的，所以可以打破很多东西，可以重塑很多东西，可以自己构建很多东西。版图、能力、方案、客户，你想做的东西都可以在这里面做。
第二，咨询更多还是在前面的设计环节，但是在这边，从设计到原型到真正落地，到最后的商业运营，然后由运营效果反推我们再去做设计。设计一个算法，要把算法真正放到场景里面看效果，然后反过来再调优你的设计，这个其实是真正的循环。在咨询公司里面，是不可能有这个循环的。你需要帮客户形成商业报告、收购某家公司、提升某一块、搭建财务体系、搭建共享中心......辅佐他把这些东西做完，做完就结束了。但是我们现在看的是搭建需要的科技能力、算法能力，平台需要哪些东西，搭建完以后，一年之后、两年之后效果是什么样子的，怎么样调优，这都是我们需要做的。也就是说，咨询公司做了前面的1/3，我们现在做的是前1/3到1/3运营，到最后回过头来的1/3再去优化，我很想做这样一个闭环。
商汤其实是一个大的赋能百业的科技平台公司，它也不局限于只能在某个行业里面，所以你想去哪个行业，都可以做刚才说的1/3+1/3+1/3这件事情，这个又跟咨询公司很像，因为咨询公司不会局限于只能做这个客户、只能做这个行业。
《上财商学评论》:企业数字化转型是否能够解决我们所担心的中国制造业外流到东南亚的问题?
陈志辉:这是一个大趋势吧，中国的人力成本越来越高，而且城镇人口比例也越来越大，我们现在感受很深的就是很多企业用工难度特别大，所以要通过一些机械化、智能化去取代人工，解决这些难题。当然你说在一些行业，机械化程度还没有到位，那么在用数字化手段取代人工之前，就把工厂设在东南亚一些人力成本不是那么高的地方，我觉得这也是一条路径。但是我觉得这是两条路径同时在发展。
一条是说可以在某一些地方找到一些非常廉价的劳动力，能够补足人力缺口;另外一条是说这边人虽然有缺口，但是通过机械化、科技化能够把这个缺口补上。这两条路同时在走，只是哪一条路径能更快地完成这个行业、客户所需要的产能，就会选择哪一条路径，这是很现实的市场行为。如果人工智能或者智能化程度发展非常快，企业在中国靠这些机器人就把事情做了，那还要去东南亚干什么呢。
《上财商学评论》:完成了这波数字化转型以后，我们整体社会是什么样子的?
陈志辉:数字化其实跟人工智能的转型还不完全一样。数字化之后的社会不会有什么变化，只是说本来1小时生产100辆车，以后变成1000辆车，效率提升了，成本降低了。以前手机两三年出一个新版本，以后就是两个月出一个新版本，而且可以更快地拿到。总之，就是各种效率提升，这是数字化转型可以改变的。
但是人工智能会带来颠覆。你现在看到的是大家都要买车，然后自己开车过来，但是有了人工智能驱动的无人驾驶后，你就不用买车了，为什么要买车呢?车都是自己在跑，你今天想用什么车，根据车型选一下，再确定几点用车，在哪里接你，车就自动来了，自动泊车，家里的停车位都不需要你考虑了。平时一个人出行或者家庭出游，车里面需要什么布局，需要放什么音乐，都会根据你的个人喜好配置到你需要的车里面，这些事情都在云端处理好了。这个是人工智能可以做到的，可能会完全颠覆人们的出行体验和对于物品的拥有权。以后制造、零售可能也是这样，每个小区、每个楼道下面都有一个服务站，都是一个无人的零售店，这里面所有的东西都是根据这幢楼里住户的喜好配备的，比如我在网上看了什么东西，晚上这个东西可能就在零售站里面了，因为所有任务，包括物流配送、货物分发都是自动完成的，只要我们能够充分利用能源，包括太阳能、清洁能源、核能，以能源驱动人工智能，这些事情都不算事情。
来源｜ 上财商学评论
（当当、京东、天猫以及线下书店均有售）
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