哈佛商业评论

过去数年，我们频繁从CEO的口中听到：他们所经营的公司正在经历着数字化变革：运营、决策、营销、战略等方面都因为新兴技术而发生着颠覆性变化。在我们看来，这种因技术带来的巨变还将持续并且深化，这主要基于以下三个判断：

超载的数据。很多企业家都逐渐坚信：数据将成为未来企业最重要的资源。这是因为，数据能让我们更加准确地了解客户需要什么、流量来自哪里、疾病如何传播以及哪个位置风险最大，从而帮助企业形成洞察，为决策带来依据。然而，大数据正在成为沉重的负担，过去两年产生的数据占人类有史以来数据总量的90%，未来将更加惊人。到2017年底，医疗卫生数据将增长99%，政府和教育数据将增长94%，公共事业数据将增长93%，媒体数据将增长97%。然而这些数据中80%都是无法被计算机识别的非结构化数据，不能为我们所直接利用，从而形成价值。

想从这80%的数据里获得洞察和价值，相当于想把桌子椅子塞进榨汁机，榨出美味的果汁。要想利用这些非结构化的数据，就必须采用新的技术手段，而认知技术正是具备了这样的魔法。庞杂的数据还正在形成巨大的“负债成本”。根据《CIO Insight》2012年的调研，美国在数据管理方面的成本为1.1万亿美元，其中1/3用于存储，1/3花在保障数据安全上。一家中型公司花在数据存储和安全上的费用平均为3800万美元。根据佛瑞斯特研究公司（Forrester's Research）的数据，全球公司只利用了32%的结构化数据和12%的非结构化数据。

“代码”时代。如果说我们创造的产品、设备、产业在一刻不停地生产数据，那么我们自己，就是在不停地创造改写这个世界的“代码”。波音787有1400万行代码，一部汽车是基于1亿行代码，一件智能家居产品平均有500万行代码，手机120万行代码，心脏起搏器8万行代码。毫不夸张地说，很多高新技术企业基于代码生存而发展的；可以说这个时代所有有志于推动商业发展、时代进步的人都在做一件事：用代码改写世界。在代码和最终产品、服务之间的是，大量可以被直接调用的API（应用程序编程接口）。这被称之为“API经济”。

认知计算时代初启。今天，各行各业的业务主管都已清醒地意识到，他们必须正视一个现象：认知系统将改变商业世界。2015年，各大IT公司的大手笔收购，人工智能领域创业公司的大批涌现，让很多名词都不再变得陌生。无论是在功能层面的自然语言处理、图像识别/计算机视觉、语音识别、数据分析、模式识别、VR/AR、机械手臂的自动控制，还是技术层面的机器学习的十大算法（C4.5、K-Mean算法、支持向量机、Apriori算法、最大期望算法、PageRank、AdaBoost、K最邻近分类算法、朴素贝叶斯模型、分类与回归树）、深度学习（深度神经网络、卷积神经网络、递归神经网络、深度信念网络），都预示着人工智能正在从智能计算、感知计算走向认知计算阶段。认知计算的显著特征就是理解、推理和机器学习。人类在经历了制表计算、编程计算后，迎来了认知计算的时代。

根据IDC的分析，到2018年，将有一半的消费者会基于认知技术定期开展服务互动。采用高级预测性分析技术（包括机器学习）的应用在2016年将出现加速增长。采用这些应用的企业收入增速将比不采用的企业高出65%。

上述提到的认知技术并不仅仅是像IBM2011年推出的参加智力挑战赛或者谷歌AlphaGo这样的比赛系统，而是那些真正能改变商业世界的认知技术。比如IBM认知的杰出代表作Watson系统已经成为一个能够真正创造商业价值的平台。正如英特尔的创始人罗伯特·诺伊斯（Robert Noyce）所言，“与英特尔致力于技术的规模化和产业化不同，IBM擅长作拓荒者，争取第一个把尖端科技商业化。”与Watson共同成长的是IBM与世界上100余家企业一起将认知型产品和服务推向市场的能力。

本文在总结5年来与百余家企业的合作基础上，提出了进军认知商业的三大前提条件：制定认知战略，完善云平台等相应的基础设施，以及进行管理变革。

产品与服务

1. 认知型互动体验的服务：近年来，问答互动的机器人大量进入公众视野：同用户进行开放主题对话，作为精神陪伴、情感慰藉而存在；也有些可以进行事务查询，如天气、定位、通话、日程提醒和搜索；还有一些是满足用户有关产品或服务的咨询服务，以降低客服成本。

事实上，大数据系统已经能够帮助客服人员搜集客户的基本信息，并快速找到客户所需的资料。与大数据分析系统最大的不同，认知型互动，是能够直接处理自然语言形式提出的问题，并提供基于逻辑推理的预测。认知型互动更加注重个人体验，能够设计正确的谈话内容，找到正确的时机，正确理解上下文语境，调整正确的语气（参见Watson 互动顾问界面）。

体验，是非常重要的生产力，比如医生、销售、教师、空乘人员、收银员、服务生的“情绪劳动”，在某种程度上，决定了其业绩的好坏。

今天，在拉斯维加斯旅游，就会看到自助式的“认知服务生”Ivy，它为客户提供行程安排、订餐以及订票等服务。因为如果想在拉斯维加斯以最优价格获得最佳体验，需要做大量的攻略，甚至酒店服务人员提供的票价、演出时间都有可能不是最新的，Watson的价值就是解决消费者的麻烦、帮助酒店提高客户满意度。2016年，将有2000万人次使用基于Watson的互动平台。

North Face利用Watson 解决了一个长期困扰电商的难题：如何把线上的成本优势与线下销售代表的经验结合在一起。比如，网购时不能直接问：“我要去西藏露营探险14天需要什么样的装备？”但是在专业的体育用品店里可以和店员就这一话题讨论一下午。根据调研，放进购物车却没有被购买的货品中，40%是因为没有专业人员的辅导也没有足够的时间自己做调研。Watson可以搜集网上所有的产品说明、买家评价、攻略，甚至社交媒体上的图片，最终给出购买建议。同时，体验也是非常复杂的。Watson帮助美国著名的定制化网络音乐电台Pandora，找到了450多个影响听众和广播内容关系的因素。

2.认知型产品：认知技术植入智能产品中可以让产品本身获得理解、推理、学习用户及周围世界的能力。它们能不断改进，使产品提升到以往想象不到的水平。很多的汽车、医疗设备及家用电器等均已开始部署认知技术。

IBM与合作伙伴Elemental Path共同开发了有认知能力的玩具恐龙，这只恐龙能根据不同年龄段的孩子使用恰当的、孩子们听得懂的语言回答他们的问题，并向他们提问，讲故事。而在认知商业时代，针对不同理解程度的儿童提供的这款玩具，基于它与孩子互动的情况，作出个性化、定制化的教育来培养孩子的兴趣和知识。在同孩子的互动中，玩具甚至形成了独特“个性”。

IBM与日本软银合作，共同开发了“情感机器人”Pepper，它能够判断人类的面部表情和语调，“读”出人类情感。雀巢公司购买了第一批Pepper机器人，作为免费雇员在日本的电器店里售卖咖啡机，Pepper还在日本74家手机专卖店做客服，收集客户反馈。Watson作为很多机器人产品里的“大脑”，在中国网球公开赛上也展示了它对网球技术、球员、球迷的深入分析能力。

美国运动品牌Under Armour推出的“认知教练APP”，结合可穿戴式健身衣服、健身跟踪硬件、人口特性分析、健身社区等社交数据，推出“世界上第一个完整的健康和健身见解的应用”，从此可能会改变人们管理健康、营养和锻炼方式。未来Under Armour 还会利用认知计算能力开发智能的手表、运动服装、运动鞋和其他运动装备。