百年商業，曆經蝶變與新生。2022年是《哈佛商業評論》(HBR) 創刊百年。HBR精選出12篇經典文章，覆蓋戰略、管理、創新、人工制造、職場多元化等，以雙語模式原汁原味呈現哈評百年的商業經典。同時，我們也邀請了知名學者，立足當下的社會、商業現狀，結合哈評百年這12大經典商業議題進行“跨時空對話”，解析百年經典的價值與現實意義。

“我們這個時代最重要的通用技術是人工智能，特别是機器學習技術（ML）。人工智能（AI）将在商業領域中産生巨大影響。”

這是麻省理工學院斯隆商學院“許塞爾家族”管理學教席教授兼數字商務中心院長埃裡克·布林約爾松（Erik Brynjolfsson）對人工智能的觀點。他和麻省理工學院首席研究科學家安德魯·麥卡菲（Andrew McAfee）共同撰寫的“人工智能概覽”一文，闡述了AI的潛力、風險和局限等核心問題，這篇也被納入HBR百年12篇經典文章中。

如今，在當下的新商業時代，人工智能在商業上的價值潛力還有哪些尚待挖掘？中、美在人工智能技術的創新應用上有哪些差異和各自的優勢？未來如何将人工智能的科研更好地轉化？

近期，中國工程院院士、清華大學講席教授、智能産業研究院（AIR）院長張亞勤接受《哈佛商業評論》中文版新媒體主編、新增長學院發起人麻震敏采訪。10年前，他在達沃斯經濟論壇曾經指出：人工智能将是這個時代最重要的技術變革力量。在他看來，第四次工業革命的序章已經開啟。在不久的将來，人工智能技術将成為核心驅動力，從整個世界到每個人的生存狀态，都會變得更加智能。智能科學和技術對産業、社會，乃至人類發展将帶來無限可能，企業也将在數字化方向不斷細化與革新。

以下為本次對談的精編：

科學家要和企業一起

解決面向未來的問題

HBRC: 你曾在微軟和百度都有過管理經曆，你本人既是科學家又是企業家，在未來的商業中，你覺得中國更缺科學家，還是更缺企業家?

張亞勤：未來的中國，既需要科學家，也需要企業家。因為科學和企業本身是分不開的。我們需要的是一些具有原創思維的科學家，能産生新思想的科學家，也需要這些企業創新者把把科學的思想用到實際應用中。

有個詞叫“Technologists”，指的即不是單純的科學家（Scientist），也不僅僅是引領者和企業家，他們是具有新思維的技術專家，是具有創新突破性思維的工程師。我在美國工作時，像微軟和谷歌、蘋果就有一批這樣有系統化思維的人。

未來的百年，整個社會、經濟都會變得越來越複雜。我們需要具有有科學思維的企業家。他們擁有科學的思維方式來，能夠做出科學決策。包括政策制定者，都需要知道如何利用數據，利用新的技術去做決策，而非隻靠經驗和直覺。

同時，未來企業裡，有價值的人才，大都有多重背景。他們既有學術研究背景，也有企業管理和産品思維，更有國際視野。我們需要這樣的一些人，我們也要培養這樣的人，否則很難真正推動産業發展。

HBRC: 做科學研究風險更大，還是做企業管理面臨的風險和挑戰更大？

張亞勤：科學研究本來就是一個不斷試錯的階段，一定要超越極限，要去探索擴展邊界。做研究、做科學和基礎研究科學，就是要試錯，試100次隻要一次成功即可。這個階段風險大，容錯率也高。

做産品，其實更多的是從發散走向收斂。在資源時間的限制下， 達到最優化，是個管理風險的過程。容錯率比較低。做為一個企業管理者，必須了解在創新不同階段的風險承擔和資源分配，做出均衡的決策。

比如我們做自動無人駕駛研究和模拟的時候，要探索各種邊界。但在産品化和商業落地， 一定要走向收斂。同時我們最終目标是無人駕駛， 但大部分的算法和技術都可以用到智能輔助駕駛和智慧交通，瞄向最難的東西，然後再去降維實現商業落地路徑。

HBRC：科研成果如何能更好地在産業進行轉化和落地？科研如何幫助企業解決一些實際的問題？

張亞勤：企業和科研要做聯合研究和合作，比如聯合實驗室。科學家一定要和大的企業，真正的企業去合作，一起解決科研和成果轉化的問題，一起解決面向未來的問題，解決那些最前沿的、最想不到的問題，幫助産業思考遠期的科研路徑和戰略。

我們清華大學智能産業研究院（AIR）現在選了三個方向：

第一個方向是自動駕駛，包括智能機器人。人工智能是新汽車産業和機器人的核心技術。第二個方向是物聯網（IoT）特别是綠色計算。第三個是生命科學，我們也叫智慧醫療，更多是AI和生物學領域的交叉研究，包括智能新藥研發、主動健康管理及數字療法等。

我特别想強調一點，現在的人工智能算法，它本身一定要有真實的數據，沒有真實數據的研究，發表多少論文都沒有用。做技術研究需要真實的場景，基于真實場景的科研，也是在解決科研轉化的問題。所以要做有組織的科研，面向一個大的實際問題，科研機構和企業深度合作，從最底層去解決問題。比如可能先在一個地方嘗試，幾年之後再進行大規模應用。

人工智能領域

預計在未來5-10實現趕超

HBRC：數字化轉型也是我們重點關注的話題，在企業的數字化管理中，人工智能等新技術，如何影響管理的決策邏輯？

張亞勤：現在我稱之為數字化3.0時代，整個物理世界和生命世界都在數字化。這其中，人工智能不僅僅是一個技術，一個工具，它其實也是一種決策方式。未來的決策者，包括企業的CEO不一定非要懂這些人工智能、大數據、AI具體技術，但一定要懂算法和技術對未來的影響，進而利用這些算法去影響和支持決策，并把它貫穿在整個企業的各種管理運維流程之中。

但技術本身也好，大數據也好，以及AI的算法等，即使融入到每個角落，融入發到我們生活的每個方面、企業管理的方方面面，它們也隻是解決問題、創造價值，最終并不改變商業的本質，反而在更加數字化的未來，人會越來越回歸本質了。人工智能是工具，是一個科學思維的方式，它是為人服務的，人才是最終的那個決策者。

HBRC：中、美在人工智能技術的創新應用上有哪些差異和各自優勢？科研成果的領先，是否意味着未來在實踐和應用領域也會領先？

張亞勤：人工智能作為重要的賦能型技術，可以升級IT産業、改變現有工業，并創造新興産業。在人工智能技術的賦能下，智慧交通、工業互聯網和醫療行業，将被帶來全新的産業機遇。

在垂直行業裡面，中國有一些行業可能是領先，但整體來講是落後于美國。人工智能的一些基礎的算法，包括新的算法，這些主要的技術底座還是在美國和歐洲。

而在人工智能的應用方面，中國在某些方面是比較領先的。比如說在移動互聯網方面，微信這個産品做的比Facebook的産品好，用戶體驗感也很好。中國的移動支付的技術構架和用戶體驗也比美國方面做得好，這其中也有規模效應。

但在工業互聯網升級方面，我們還有一些欠缺。相比較而言，大部分美國企業相對走的更往前一點。他們的很多傳統行業都進行了信息化、數字化、雲計算應用，以及利用人工智能提供解決方案。

不過，我們看到中國近幾年在人工智能領域，在基礎科研方面，包括科研論文的數目，專利的數目，包括人才的數量等方面的發展和進步很快，我們有信心再過5年、10年，可以趕上美國。未來所有的行業差距會越來越小。

HBRC：結合當下的數字語境，你覺得企業最需要關注的未來增長關鍵點是什麼？

張亞勤：我覺得企業不管是高科技企業，還是傳統企業，首先要做的就是融入數字化，然後運用先進的人工智能技術，科學化地做決策，這種技術融合是最重要的。企業，尤其是中小企業，一定要加入到數字化賽道，一定要應用雲計算技術。

數字化這趟快車，不買票永遠走不了，你最終就會被淘汰。

麻震敏 | 采訪 朱冬 | 文

麻震敏是《哈佛商業評論》中文版新媒體主編、新增長學院發起人

朱冬是《哈佛商業評論》中文版新媒體中心高級策劃經理

投稿、廣告、内容和商務合作

,

更多精彩资讯请关注tft每日頭條，我们将持续为您更新最新资讯!

查看全部