整理 | 王与桐
11月9日至11月10日，科技智库「甲子光年」在北京举行2019「甲子引力」大会。在 10日上午“产业数字化”的圆桌环节，怡和中国有限公司主席许立庆，海信连锁零售研究院副院长袁栋梁，好未来AI工程院负责人杨松帆，Fusion Fund 创始人张璐，梅卡曼德创始人、CEO 邵天兰，未来春藤创始人、CEO 喻颖正以“产业数字化转型，技术的能与不能”为主题展开讨论。小库科技创始人、CEO何宛余作为主持人。
主持人
何宛余 小库科技创始人、CEO
圆桌嘉宾
许立庆 怡和中国有限公司主席
袁栋梁 海信连锁零售研究院副院长
杨松帆 好未来AI工程院负责人
张 璐 Fusion Fund 创始人
邵天兰 梅卡曼德创始人、CEO
喻颖正 未来春藤创始人、CEO
何宛余：前面的演讲都非常的精彩，现在到了圆桌论坛，大家可以更开放地聊一些产业数字化的问题。我想接下来从许主席开始，依次的介绍一下自己。
许立庆：我是怡和集团董事会负责人，在中国大陆、台湾、澳门做投资。
袁栋梁：我是袁栋梁，我们海信连锁零售研究院隶属于海信集团，专注于零售领域的信息化，专门为零售企业提供智能化相关设备。
杨松帆：我是好未来AI工程院负责人。好未来有一个更熟知的名字，学而思。我们专注做K12的学科教育。
张璐：我是硅谷FusionFund创始人、管理合伙人，我们主要投资科技和医疗领域的中小企业公司，尤其专注于新兴科技和传统产业的结合。
邵天兰：我是梅卡曼德机器人邵天兰，主要做工业机器人智能化。主要通过像3D视觉、路径规划、AI技术，让机器人能够在制造和物流领域做更多事情。
喻颖正：未来春藤是一家致力于改变中国家庭教育的公司，我们的目标是成为中国家长教育方面的智能化助理，谢谢。
我觉得数据的密度在一个产业里面能够提到一个非常高的高度，这样数据被利用这件事情就比较有可能性。
——好未来AI工程院负责人杨松帆
何宛余：谢谢各位嘉宾。我们第一个问题聊一点大的：国家近几年来一直在推进数字经济和实体经济深度融合，在产业端求转型、科技公司寻找落地的当下，各位认为中国是否到了产业科技化、科技产业化大爆发节点了？从喻总这边开始回答这个问题。
喻颖正：其实关于科技这块，我想说两点。一个我认为从宏观角度来说，中国科技对于产业的最大机会，并不是简单的增量，而是来自于所谓的“一鱼两吃”，比如说，我大部分时间生活在加拿大温哥华，回到中国之后发现支付特别方便，支付这件事作为中国特色科技上的突破，其实已经把海外普及的信用卡干掉了，这是他比较厉害的地方，这就是我说的所谓“一鱼两吃”。
科技上我想说，从中国角度出发，稍微微观一点的角度来说，我认为中国特别需要一个角色，我把它称作叫科技“包工头”。我说两个典型的例子大家就知道了，如果是国际上比较有名的科技“包工头”就是特斯拉的埃隆·马斯克。
邵天兰：先说一下我的观点，中国现在是所谓产业信息化或者是科技化一个大爆发点。举个例子，中国有一千万人在制衣制鞋这个行业，统计局都有数据。我这两天已经看到了非常多的科技公司围绕一个制衣场做事情，比如赵总之前介绍摄像头可以预报火灾，昨天看到酷特云蓝公司一代二代领导人在完善信息化改造，几百道工序完全是信息驱动的。
像我们做机械臂，是希望用机器人代替一部分人工。我有些朋友做的是，比如菜单管理，工人一小时该做什么，从上面定单下来一层一层派下来，是做这个信息化。围绕一个鞋厂看到的转型，不管是本身主动意愿也好，还是外部科技公司也好，都是一个非常热火朝天一个场面。所以这也算是一个切口，可以看到当前是传统产业科技化、信息化非常大爆发一个时间点。
张璐：不仅是一个时间点或者是爆发点。我一直在硅谷看美国的科技创新，硅谷公司在探讨创新时从来不定义自己是美国公司，全都是探讨这是全球创新产业机会。这一波技术应用的大主题：科技产业化和产业信息化。可能在上一个时代大家会觉得说，很多创新是由软件驱动，软件可能要吃掉整个世界。
这一波创新有比较重要的几个点：一个是，重点结合是在软硬件整合，不再是单纯用软件技术进行产品优化、个性化的时代，现在更多是考虑怎样可以更好地去把握住数据入口，进行更优质数据整合、数据收集，进行服务化推送。在这个层面可以看到，如果大规模应用基础，需要产业内有大量的传感器；如果这个产业本身是归属于传统产业，很多新兴科技公司进行创新探索的时候就会发现，很多数据端口掌握在传统产业手中，如果希望更好地应用这些数据，就必须进行传统产业的整合。
为什么大家探讨说现在是一个爆发时间点？一是因为很多新兴创业者思维在改变，以前在硅谷大家的思维都是说要做一个非常炫酷的技术，技术本身要变革整个产业；但是现在更多创业者意识到，要助力、去赋能、去增强，这是一个新的主题。
另外就是传统产业也需要思维整合、思维转型。像刚才提到本身有基础建设，之前在达沃斯也曾探讨第四次工业革命的核心就是产业要意识到需要数据化，怎样通过更好的核心技术整合，来更好地使用数据入口，把数据转化成数据资产，然后数据资产进行更好的效能提高和商业变现。
至少美国的500强企业有这样一个趋势，他们在改变以往的思维，上两周和美国五百强企业之一的知名零售公司聊，其CDO首席数据官告诉我，一个新的数据是，在过去这一年新成立的数据部门招聘了800名数据工程师，以前的传统企业有多少？10个。他开始从数据工程师入手，数据工程师把产业数据进行优化整合，再和新兴技术进行服务整合——这是非常好的时间切入点，也是非常大的机会。
杨松帆：科技赋能产业是产业进步的源泉，之所以会在近两年有一个好的状态，有两个原因：首先，我觉得数据的密度在产业里面能够提到非常高的高度，数据被有效利用这件事情就比较有可能性。
第二个原因是，在消费互联网过去这段时间里，大家不用太考虑day one盈利如何、变现如何，而当科技进到产业，可能在day one 就要考虑到底如何盈利。这件事情不只是依靠数字驱动，更多是对整个产业的理解在驱动，所以科技和产业结合到了一个非常好的状态。
袁栋梁：海信专注商业领域三十年，一直关注新科技在零售行业的应用。大家可以回想一下，去超市卖场买东西的体验，尤其在马云提出来新零售之后，整个零售行业的交易过程发生了非常多变化，比如说互联网支付、自助购买、自助结算。前年无人店火爆，再看看现在很多大卖场出现的基于人脸识别、人脸支付自助收款机等等，我们认为现在科技的变化一定会给零售、给消费者带来更多体验变化，从而带来整个产业的变化。所以我认为现在就是一个产业爆发的时间节点。
许立庆：怡和是很传统的、为服务而生的企业。“互联网+”主要是to C，“+互联网”就是to B，如果我们看经济数字，所谓的“互联网+”就是所谓的新经济，到现在为止占整个GDP的总值的10%~15%，所以有80%传统行业在“互联网+”这一轮里面没有跟上，怡和也没有跟上。为什么？因为“互联网+”具有垄断性，进去以后别人就很难有第二家。所以时代变成“互联网+”，事实上创造了很多巨富，但很多人没有享受到。
“+互联网”就可以创造整个to B企业，也没有互斥性，而且从国家经济发展角度来看的话，现在“互联网+”已经发展到一个极致，该成功的成功。所以他要再成长不是说不可能，也有20%~30%的成长，但是相对于剩下的80%，像我们这种行业，要用互联网技术的话，增长10%是相当容易的事情。可是因为占比大，10%对整个经济影响就足够大了。因为刚好现在是经济的成长是转折点，如果能够把“+互联网”做成功的话，中国的GDP应该是增长的。
我们要改变观念，把资料和数字作区别，过去讲一天三百多万个数字，我怎样把这个数字变成资料，我可以知道它是谁。
——怡和中国有限公司主席许立庆
何宛余：下半场往产业方向应该是一个大趋势，大家都认同这种趋势。产业受到互联网和智能化的冲击还是很明显的，下面问题也是关于这方面，我们看到嘉宾分为了两波，一波是从产业往科技切，一波是科技往产业切。
那么产业端如何突破这些瓶颈去求变？以及在这个里面遇到了什么坑？所以说想从这个许主席这边开始，怡和作为一个跨金融、保险、零售、建筑等多元业务的跨国集团，在近十年应该目睹了互联网和智能化浪潮兴起，您认为你们集团里哪个垂直行业受到科技的冲击力最大，你们怎么去突破？
许立庆：对我们来讲，怡和来讲最迷惘的时候是十年前，“互联网+”开始出来，一直到三年前，怡和就在想，我们还有存在的价值吗？因为有些人就说，要颠覆一些、要取代一些。很多人开始思考说我怎么做？其实在传统的行业里面，唯一可以不被颠覆的是怎么改善你的应用模式，还有场景，场景也有很多的资产在的，光是在香港，我们的资产就大概有350亿，是非常大的。我们要改变观念，把资料和数字作区别，过去讲一天三百多万个数字，我怎样把这个数字变成资料，我可以知道它是谁，这是一个很大的挑战。
最大的挑战是，因为很难委托给别人做，后台牵扯到很多内部运作、信息、关系。所以我们就从后台开始突破，只要后台能突破，中台、前台相对就容易。因为可以找很多技术可以来做。所以我们终于开始思考把我们的后台建立起来，然后改善运营模式，再从运营模式去创新，这个能够突破的话后来相对简单了。
另外我们做的过程中有一点很有趣，想跟大家分享。如果各位将来有机会去跟传统产业谈了，看下负责的人是谁，如果是85后，谈起来就会相对容易。因为我们发现85后是很有意思的一群人，跟60后、70后有变化，跟90后也不一样。85后他们成长时，刚好是互联网已经起来了，所以他们的语言、他们的行为是什么？跟80前很不一样。如果对方是一个80前，那你讲的技术、理念他听不懂，这个事情很重要。
对怡和来说，改变最厉害的行业事实上是零售，零售被冲击得最厉害。反过来来讲我们也看到，零售这个变革应该路径线比较清楚了。
何宛余：刚才许主席点到很重要的一点，传统产业做新技术升级的时候非常关注后台，希望自己做。然后中台和前台可以跟其他机构去合作，我其实也想问一下，海信连锁的研究院袁院长，我们海信作为跟科技结合比较紧密的产业，是否也是在这样的逻辑下做新技术创新的？
袁栋梁：现在技术的领先或者说科技领先决定着未来的指标点。我们现在确实也遇到了很多的问题和困扰。几年之前互联网开始搞电商，对线下企业冲击还是蛮大的。后来很多人提出来，线下企业和线上是谁存、谁不存的问题？但是经过一段时间的发展，大家逐渐认识到购物体验或者说线下购物永远离不开实体店。各个零售企业在整个管理、交易过程发生很多变化。尤其对现在而言，看一看现在的情况，各种各样的新的一些技术，像人脸识别的技术、交易类技术、视觉识别AR智能技术、触感技术等等，逐渐在线下用起来。
而且我觉得现在来看，我们公司至少在国内市场占有率是第一位的，之所以占到第一位上，是因为我们采取了很多策略和办法：首先我们有众多好客户，能够把需求和想法源源不断提交给我们；同时我们也有国家级研发中心，专门有一个团队来做预研究，预研有成功和不成功的可能，针对客户需求定制和开发；然后才是针对重点客户试点，最后再来决定规模化、批量化推广。经过一系列的变化，我们相信始终能站在零售行业的前沿位置上。
何宛余：这个问题也想问一下我们好未来AI工程院的杨总，您负责的是非常典型的案例，就是传统企业如何进一步去把新技术带到传统领域里面来，那么您在这方面有什么样看法？您现在做的内容只会被内部应用，还是未来有可能向更广泛的范围去延伸？
杨松帆：两年前在AI还是在非常火爆的状态时，我们去讨论AI公司的核心竞争力在什么地方，科技公司核心竞争在什么地方？对于AI公司来讲，第一个方式是站到一个巨头身边，能够获得战略性的投资或者是帮助；第二个方式是做一个科技公司并购产业里的深耕者。这两类都是可能为产业带来变化的方式。
因为需要深度融合，我们在教育里面探索了很长时间，可能大家也能看到，科技的影响对教育来说是最慢的，这个行业有它的特殊性，具体来讲有两点：一个是教育行业可能看似是交付的是知识或者是产品，其实更多交付的是服务、是温度，孩子在什么老师那里学习，让孩子感受到动力，这样的东西很难被衡量。所以，教育这件事的目标如何去量化，这是第一个点。
第二个比较难的事情，如何能够迅速获得反馈。我们在网上购物的时候能非常清晰地看到点击对你推荐引擎的效率或者是推荐效率准确性的评估。但是对于教育来讲，你的一节课，你老师一句话有可能对这孩子三年、五年影响非常重要，这样的东西如何被数据和科技量化？我们的方法可能会区别于刚才那两种：如果科技能够出现在某一个产业，要看科技是否能够优先改变服务时的获得式体验，所以优先考虑的是体验的问题。从好未来角度，在教室里尝试改变了授课体验。比如说我们在解决教育资源不均衡的这个问题时，通过直播让教育内容投射到大屏幕里面，在三线城市看到一线城市来自清华、北大老师用一个非常亲和的方式授课，从这个端口能够感受到科技产业带来的力量。
何宛余：好未来是教育领域的老大哥，其实同样的刚刚这两个不同的角度来看，喻总从您这边来看科技怎么切到产业里面，推动过程中有没有遇到比较困难的地方？有些什么样的痛点，什么样的坑您认为亟待去解决的？或者有一些新的想法去解决的。
喻颖正：我想问题转化一下。在我的脑海中不管是从科技角度还是从产业角度，最本质都是希望能够去解决某个问题。我想把您这个问题转化为，假如比尔盖茨给我一百个亿，让我做一件对中国教育最有价值的事，应该是什么事？我曾经做过这个思想实验，同样用比尔盖茨的思维工具去回答这个问题。
比尔盖茨在做慈善，他现在时间都花在慈善事业上。他自己有一个思考工具，当他面对一个问题的时候的他会去想，我对于这件事情，我能够产生最大收益的、最佳作用点在哪儿？这是第一；第二个是，我在用最好的、最成熟的技术去改变这件事。
同样对于中国教育，当然首先好未来在大公司做的事我们得绕开，我会发现其实有一个非常有趣的点：家庭教育。
我之前是从事房地产业，可能是国内第一个和以色列上市公司合作的房地产公司。我有很多以色列朋友，我发现中国人和犹太人有很多相似的地方，比如都非常聪明，非常勤劳，非常有忍耐力，中国人和犹太人特别容易处到一块。所以我经常在思考一件事，为什么两个国家或者两个民族在某些成就上还是有差距。我后来发现了，其实这就是我刚才所说的，可能最佳作用点在家庭教育。
回到刚才的问题，假如这一百个亿给到我，如果分到中国两三亿家庭，每家分的钱也就三五十块钱，还不够上一个课外班，可能只能买一本书。这时候技术发挥作用了，我们做的未来春藤APP，是希望借助于云，借助于我们智能手机，借助于已经看起来非常有效成熟的技术手段，能够为中国家庭能够构筑出“家庭教育云”。叫什么并不重要，重要的是我认为这种能够产生最大价值的，而且也非常具有这可操作性。
现在我们看到科技可以做很多事情，不是一个事情可以做，是海量事情可以做。
——梅卡曼德创始人、CEO邵天兰
现在的主题是创新科技企业对传统产业的赋能，但并不代表未来不会发生替代。
——Fusion Fund创始人张璐
何宛余：科技往产业去切的时候，是有一定区别的。喻总讲的是我们无论从什么角度，问题解决才是最重要的，但是在现实落地中其实是有差异的。我们科技切的时候，可能对业务场景的理解有时候不那么深刻。不知道邵总在机器人、在智能制造、物流等等方面怎么看待？
邵天兰：过去几年AI技术有一个很大的发展。如果给我一个亿美元，给我给一年时间，中国绝大部分物流、制造业问题我可以的收拾服服帖帖的。现在我们看到科技可以做很多事情，不是一个事情可以做，是海量事情可以做，那怎样用有效方式批量解决问题就是现在科技创业要考虑的。
说一下科技公司和传统产业考虑不一致的地方，科技公司以及其背后的投资人，脑子想的是怎样有一个相对轻、产品化东西，能够解决很多人问题，能够有很好的收益。但是传统企业的问题是，我有很多问题，能不能帮我都解决好。这个效率的问题我们说的矛盾且非常严重的。所以最后解决方案也不是什么特别的新鲜的东西，就是提炼共性，然后把共性东西抽出来，用一个非常好方式解决掉；非共性部分需要中小企业，集成商啊，方案提供商啊，他们能够解决好具体的问题。
怎么平衡让所有人都能赚钱，我觉得这个是最困难的问题，具体到制造业和物流业，制造业我公司今年刚刚到规模化应用的阶段，到现在我都没有看到两个完全一样的需求，并且我估计可能未来几年之内我也不会看到这个事情发生。我们公司不可能做一千万人的公司，去服务一个亿人的行业，不可能的。但是制造、物流现在都是千万人的大行业，它的智能化在未来有一个质的飞跃。大家会讲到无人制造、无人物流正在发生，就在这几年。
何宛余：这个问题我也想请问一下作为投资人的张总，张总投了不少领域，您怎么看这个问题？
张璐：正好可以借着天兰讲的这个问题，讨论一下怎样去找到这个平衡。大家希望是创业者能带来构想和价值，不是只作为一个技术服务的提供商，而是将来有机会成就千亿级别的企业。怎样在这过程中和传统企业形成一个很好的合作关系，甚至说成为问题的解决方和提供方？
回到这个阶段创新趋势到底是什么的问题。每次技术创新总会最终达到商业模式的创新，而且我们现在讲说，现在的主题是创新科技企业对传统产业的赋能，但并不代表未来不会发生替代。在一步一步走的过程中，可能刚开始是新技术和传统产业结合，大家各取所需；到后面分杈，一种情况结合比较好，形成了一个新兴传统产业，可能由重资产转变成数据化资产。这个过程中也会有更多的应用端并且终端的技术解决方案是由新兴企业提供的情况，未来也会产生进行新并购的场合，形成大的千亿级别领军企业形态。
还有另外一种整合得不好，数据化做得不好，科技化也做得不好，这时候传统企业可能就失去自己去赋能增长的机会了，新兴科技公司在这个学习过程中就可以进行替代。所以我们投资了很多新兴技术赋能传统行业的公司，在匹兹堡有一家我之前投资的机器人公司，今年被收购了，就是第一种情况，做物流自动化、物流仓储自动化一家机器人公司，现在这个公司也进行了并购整合，进行了产业升级。很多新兴技术在保险领域不是用Fintech，而是用新兴的无论是IoT解决方案、边缘计算、云计算所有这些数据整合帮助保险行业更高提升效能。有些企业将来可以继续保持领先有些企业就会有被替代风险。如果这个思维双方都可以看到，就形成很有意思的合作及制衡、加竞争一个生态，让双方更有动力加深彼此的整合。
多加一句，也是说在这个过程中，大家需要培养的一种思维意识：无论新兴科技企业还是传统行业，怎么看待自己数据资产？这算是比较新的概念，但是未来甚至几十年过程，可能是产业大主题。在过去互联网时代可能完成了70%~80%个人数字化，现在这个主题是产业和企业数字化，已有数字化资产，这个资产是产业在长时间之内增长最快的资产。我们对这个资产怎样去使用？就像我们怎样使用房产、现金、手机这样的资产一样重要，怎样保护它进行变现、怎么限定它的使用权，这个东西传统产业必须要想很清楚，才能有非常清晰的思维再和新兴科技公司合作的时候，能明白使用权、存储权哪部分应该交出去，哪部分不应该交出去，哪部分还是保持我对数据资产最大变化一个能力，哪方面交出去之后从而失掉这个主动权从而会被替代。这个过程是很有意思的过程，并没有一个定数说这个产业一定被替代，那个产业做整合，到最后是看两边合作形式和横态驱动。最后也会看到，可能几十年中出现一些替代的情况。
总而言之，提供各种各样好的技术手段，让商家把它的数据变得更加有积极性。
——海信连锁零售研究院副院长袁栋梁
不管是不是科技，最终都是为了解决问题。
——未来春藤创始人、CEO喻颖正
何宛余：刚才张总提到数据资产，特别想问一下产业端几位负责人，问下许主席，从您的角度来看，对于怡和来说什么是最重要的数字资产？以及哪些东西是你们现在在集团内部还有数据孤岛，自己其实没有把数据整理特别清楚？哪些是觉得必须作为核心保留，不能对外开放？哪些可以和科技公司合作的？
许立庆：不能开放的有两端。一端是刚刚讲的后台，后台很多咨询，尤其跟客户资料有关、跟财务有关、跟人力资源有关，我们不是说不对外开放，我们是跟别人合作来发展；另外一端就是前端，有关客户的讯息，那块也是很敏感的，因为那块和to C相关，你交出去万一流出去，等于把你商业机密都泄露。除此之外，to B我们很开放，主要在改善或者是在创造新的运营流程，这块合作比较放心，大家一起运作或者能够介入。
何宛余：to B跟to C不一样，to B核心掌握企业手里，不太担心客户拿走，我问一下海信，海信是零售领域巨头，你怎么看这个问题？
袁栋梁：海信是给客户提供设备和技术服务的，原则上来讲，所有数字资产都是归客户所有，在没有争得客户许可的情况下，不会动这些东西。我们现在做的事更多是给客户提供便利、好的条件，让客户对资产产生更多增值。比如说我们和百度合作的是世界一流的、基于视觉的、可以对标亚马逊的无人店，现在在北京百度科技园里边，大家可以随时参观；再比如我们和京东合作，实现了基于人脸识别的自助支付，能够让商家免费拿到京东这些互联网巨头赠送的这些大型设备，让商家很方便把原来只能在人工交易情况下所完成的收银工作让消费者自助来完成，这些都是免费的。
再比如，原来客户只能够看到卖的什么东西，但是丢了什么东西很难找到。我们和一些创业型公司做了一些合作，通过视觉和收银端技术整合，而且发现原来很多损耗来源于收银员，收银员家里边的肉都是免费从商场里面拿的。总而言之，提供各种各样好的技术手段，让商家把它的数据变得更加有积极性。
何宛余：同样的问题，我也问一下杨总。我们数据资产这个信息孤岛问题是否存在？哪些数据愿意合作，哪些需要自己去保密的保护起来的？
杨松帆：对于教育行业来讲，我们一直在追求因材施教。我们相信每个人的一生里，不是只有在学龄前或者小学、中学、大学里才有学习的需求。所以在这个过程中，我们如何能够做到对一个学生的了解，然后针对性的给到他学习的内容、学习的规划，这样的事情是至关重要的。对一个人的了解可能就是靠他在“学业矩阵”里、学习生涯里的学习行为数据，都是非常有价值的。我们会保护其中的隐私数据和敏感信息。在此前提下，我们会和产业伙伴或者科技行业的很多公司携手合作，共同用科技推动教育发展，促进实现大规模地因材施教。
我们去年正式发布了AI开放平台。今年8月，科技部批准依托好未来建设智慧教育开放创新平台，赋能教育生态。所以有很多数据和场景，在脱敏的情况下是可以用于和科研院所、行业伙伴合作的。
何宛余：一个问题看两端，没有拿到这么一些核心数据的情况下，能否打到产业痛点？因为我们做科技新如果没有真正打到痛点，其实整个解决方案会变成一种辅助性的东西，而不是关键性的。如果不是关键性的，我们能否在这个行业里面持续的深耕下去？也想先请问一下老喻，这方面一个想法什么样子的。
喻颖正：不管是不是科技，最终都是为了解决问题，就像我们在电影《火星救援》里看到，男主角两次救命用的不是高科技，而是胶带纸，能够抗非常大的风。其实我想说的是，对于教育来说，第一责任人到底是谁？通常我们会觉得是在老师的，我认为尤其在中国这样教育资源分布非常不均匀的国家，教育第一责任人应该是父母。父母在养育一个孩子过程中，在某种意义商来说就像做一个初创公司一样。我们在座可能有好多是创业者，作为初创公司的创始人，我们都知道做一个初创公司非常不容易，有很多需要去学的，好在大家可以去试错，对家庭教育来说完全没法试错，如果我们说，还是借用刚才所说的词数据孤岛，最大的孤岛在于每个父母在教自己孩子的时候，就像是一个孤岛，前面父母犯过的错，后面的家长继续踩里边。其实这个真的是没有必要的。
再一个，在应试教育体系下，家长和家长之间是敌对关系。用数据化的方式把它做成一个大家可以共享的体系，其实还是蛮有挑战性，这也是我们正在努力做的事。
邵天兰：我从另一个角度来看，很多创业公司面临一个问题，比如说跟产业巨头，特别是互联网相关的公司合作的时候，数据非常麻烦，大家都互相防备。所以真的没有必要去让公司为阿里这类公司提供各方面技术的服务。真正去看很传统的公司，哪怕比如说每年几十亿、几百亿的产值，真正围着他的公司，特别是细分到每一个环节，少得多。我举个例子，如果给亚马逊做一个物流仓储方案，他内部有一个类似的方案，可以跟我做一些内部的竞争，大家觉得好像是自然的。但是我去给一个鞋厂做一个机械臂，让他组装鞋，这个鞋厂组了一个团队，请了好多博士，来跟我们竞争，大家都会觉得很荒谬。
很多时候看一看统计局数字，传统产业这种没有很强技术能力、跟互联网不沾边的企业，他们规模要比整个互联网要大得多，许总提到这个数据，85：15，大概这么一个关系。他们技术能力没有那么强，且他们需求非常旺盛，而且几乎永远不会从内部搞出利益冲突。对这个问题我建议的解决方案，就是抛开这些巨头，去陪另外一群人玩。隔壁会场（企业传承论坛）也许他们才是更好的一批客户。
何宛余：刚才大家对话也能看出，两边是一种竞合的关系。张总作为两边一个桥梁，您怎么看这个东西。
张璐：我刚才提到两边有非常有意思的平衡，确实也能看到无论是新企业还是传统企业，在合作过程中把数据放在谁的平台上去跑、谁的云端、谁的应用，这类初始使用权的问题上确实比较敏感的部分。现在好的机会是，确实一些新技术的发展在部分层面上能解决这个问题。为什么大家会觉得信息孤岛，觉得部门之间没有数据沟通，因为大家需要把数据放在一起去进行效能提升。现在我们如果是可以有工具把非结构的数据进行当地处理，那么我们要汇总的不再是数据，而是从数据中获得的洞见，再进行洞见汇总的话不需要担心我把所有部门使用的硬件、软件变成标配统一、统一标准，让数据进行更好的整合和结合。
另外一个是数据拥有权，还有安全性的问题，因为大家都会觉得说，我把所有数据给新的技术提供方，把数据给他，他在云端处理后再返回给我，觉得很不安全。现在有新的技术快速应用和发展，可以部分解决安全这个问题，就是边缘计算。相信很多人说区块链，其实不是区块链，国内5G讨论非常多，在美国也是一样的，实际上大家在关注5G的时候，5G只是增加我们带宽，还是要真正让当地的设备、当地的传感器去应用，当地信息处理能力核心技术是边缘计算，无论是硬件边缘计算芯片还是软件解决方案，都可以在当地信息数据处理，处理之后在把洞见发回到云端或者中心这个地区。这个硬件安装在比如海信商场内，海信不用担心说我需要把所有数据汇总给某一个公司让他去处理，可以当地设备进行信息处理，拥有权也是分散，也是掌握在体系内部。所以这个技术发展会是非常好一个驱动力，去加速传统企业和新兴科技公司一个整合。
最终来讲还是思维改变。因为大家都有各自的需求利益，大企业一定希望你完全服务于我，要跟我战略发展一致，小企业希望新求变求大。两边有一定的矛盾，我其实在美国五百强企业建议说，不一定以投资方式或收并购方式和早期公司合作。宝洁有一个很好的例子，我的建议是你不要去做投资了，你把供应链、分配链、发送链、原材料提供方贡献出来，赋能这个与宝洁有战略协同的创新科技企业，做到年收入年收入三四千万美金的时候，这时候再收购成功率高很多。这种合作形势解决了大企业本在早期运营投资开始整合会发现有很多内部问题，包括内部矛盾，内部想自己做，要不要和外部合作等等，这种新的模式多需要持续探索，每个行业有特殊性，所以去建立你刚才提到很好一个词，桥梁很重要。作为投资方来讲，当然我们主要还是要去追求这个财务回报和投资资本。
我在做投资之前，曾做过一家创新科技的医疗器械公司，后来卖给了美国的一家上市公司，在很早就经历了这个新技术和传统产业结合的过程。现在我们投资的创新科技企业很多也在进行和传统产业的整合，所以我能看到两边很多时候迫切对于沟通交流和桥梁的需求。所以从去年开始，我们自己做了一件事情，就是我们成立一个CXO网络，大概里面有不到五十家五百强企业的首席创新官、首席数据官，每个季度进行内部交流、分享，并且是双向的，我们已经投的企业或者我们其他看到一些有意思企业可以快速获得他们订单，他们火速去学习，他们也需要获得新的知识，回到公司内部，说服董事会去接受一些新的产业一个整合。
这种组织一定是越多越好。作为一个投资人我们能做的事情有限，越来越多机构愿意把这个桥梁搭起来，双边这个意识开展定期对话，因为技术现在发展确实是日新月异，我觉得在未来整合效率会更好。
要我们做的事情能够满足到他们特定需求，而且这个需求如果是他自己来做很难实现的话，这就是一个合作契机。
——小库科技CEO何宛余
何宛余：从我自身的实践其实也能看到，我们合作的是TOP100地产商，对自己的数据有非常严格保密需求。从我们角度来看其实是可以跟他们有很好的合作。只要我们做的事情能够满足到客户的特定需求，而且这个需求如果是他自己来做很难实现的话，这就是一个合作契机，大家要找到这样合作的点。大家对于我们产业数字化转型升级怎么看的？
许立庆：未来将是科创业最大一个蓝海，希望在座至少有十位将来成为100亿人民币甚至美金的企业。
袁栋梁：海信从事这个领域很多年，现在能够为我们所有的零售、连锁企业提供非常好的信息化、电气化的设备，我们和科技端保持非常好的联系，在这里边如果有很多可以用到连锁企业技术的话，咱们可以多交流。
杨松帆：希望越来越多的头部企业能够整合并开放更多的资源，提供更多的平台，连接起各界伙伴，赋能产业的数字化升级。
张璐：数据垄断对整个创业行业无论大小企业都是非常巨大的伤害，所以我们需要数据监管，或者说科技监管主题要针对的是数据而不是技术。
邵天兰：走出北上广深然后到三四五六线城市看一看，把目光从BAT引开，到后面这些体量同样巨大，不是科技基因公司的企业去看一看，这些行业有更为广阔的天地。
喻颖正：不管做公司还是对于家庭教育，本质上都是求解过程，就是一个寻找答案的过程。这个过程中，未来的二十年我相信数字化和人工智能一定是最重要的驱动力量。
何宛余：感谢各位嘉宾，我们这一场数字和转型论坛就先到这里，谢谢大家。
END.
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