前面讲述了数字化转型如何重要，以及转型中需要做的管理工作和系统建设工作。接下来，我们要讨论一下数字化转型在实践落地方面，可能会遇到的诸多现实问题及应该考虑的注意事项。
转型的理念很诱人，但是现实却又总是“骨感”的，我们会遇到方方面面的阻力。技术的阻力是一方面，而更多的阻力可能来自组织和业务方面。数字化转型靠能力，也靠“缘分”，天时、地利、人和都要具备——用户接受、行业可期、人心一致。很多企业在转型中都失败了，大多是因为缺少这些要素之一。本章我们会梳理这些转型中的“绊脚石”，把实践中可能遇到的“坑”都理一理，看看身为读者的你是否也遇到过这些问题。
接下来，我们会讨论数字化转型的未来发展趋势。虽然在转型的道路上，我们获得了不少成绩，也遇到了很多困难，但是未来的总体趋势还是好的。市场对数字化转型的需求会越来越大，但是有需求、有机会，并不意味着转型的成功率就高，这里面是有一些规律的。
转型不能盲目，转型实践需要把握大方向和大趋势，只有了解规律、顺应规律，才能够交出好的“答卷”。在未来，转型浪潮的业务覆盖范围会更全面、更广泛，也更深入，这将体现在社会发展的方方面面。尽管我们所在的行业有可能暂时看起来和数字化关系不大，或者一时半会没有出现好的“案例”，但不管是“困难”还是“迷茫”，都只是暂时的。我们需要坚定信念，大胆发挥创造力，然后勇敢迎接技术挑战，积极地投入更多的尝试。
转型的绊脚石：失败乃成功之母
数字化这个目标虽然是明确的，但是很多企业家和管理者仍然很迷茫，只知道该进行数字化转型，却不知道具体要怎么做。任何管理问题都不具备可以复制的特点，只会抄作业是没法考好大学的。尽管如此，管理问题的“坑”还是可以总结出来的，一个管理者要是能躲开路上的坑，那么离成功也就不远了！
当我们说一个人成功时，经常会总结出天时、地利、人和的因素，如果数字化不成功，那么我们似乎也可以从天时、地利、人和的角度来总结一下，到底哪些问题是企业数字化转型道路上的绊脚石。
天时：市场或许还没准备好
做任何事情都要和市场大环境相契合，顺势而为是非常重要的。当今时代是数字经济非常好的时代，有很多非常好的拓展数字化业务的机会。然而，关于数字化的所有好听的声音，更多的是生产端一方喊出来的，那么我们有没有认真倾听过用户发出的声音？从消费者的角度看，用户对数字化的产品又都是一致欢迎的吗？
任何改革和变化都会遭遇阻力，这是正常的，数字化转型这件事也一样。当然，遭遇阻力并不意味着方向不对，只是成长必须要经历的痛苦罢了。在进行数字化转型变革的时候，我们需要了解到市场上一些“质疑”的态度，然后合理地规避或柔和处理。如果我们视而不见，掩耳盗铃，一味地硬干蛮干，就很容易“遭冷场”，最后白忙活。
很多企业的数字化转型不太成功，和整个市场环境对某些数字化理念的接受程度不足有关系。在设计一个数字化业务的时候，要看到业务的本质，要明白哪些行业的数字化转型思路是有群众基础的，以及哪些行业的数字化可能会因为给文化、传统、生活方式、道德理念等方面带来太大冲击，而容易产生水土不服，让数字化的计划提前破产。
所以在进行数字化转型之前，就要思考清楚：当各行各业都飞快地接触数字化基因进行业务转型的时候，我们对业务的改造会不会触碰到人们的心理红线。这一点，尤其在涉及C端参与的数字化业务设计时，需要特别注意。
例如，数字化对个人信息安全方面的渗透，会给不少人带来困扰，从而产生抵触情绪，因为这让人们缺乏安全感。很多网络应用提供个性化服务的基础是采集足够精细的个性化数据，互联网巨头甚至有时候比居委会主任还懂你，你住哪儿，在哪儿工作，有几个孩子，每个月开销大概多少，经常聊天的几个好友都有谁，这些信息它全知道，是不是不寒而栗？
年轻人胆子相对大一些，放得开，愿意承担这个风险并享受数字化带来的便利，那么中老年人呢？
其实，现在很多中老年人在对新兴数字化产品的接受上，往往还是把风险放在方便前面考虑的。但矛盾的是，他们的潜在消费能力其实很强。如果数字化不能获得他们的“投票”，就说明更大的市场潜力还没有被释放出来。人到了中老年，尽管财富积累比年轻人高，但是往往比年轻人更加保守，更加“抠门”。毕竟除了少数非常成功的人士，大多数人到了中老年，都需要更加稳定的生活。
一些老年人，在办理银行存款或转账业务时从来不用手机App，十几年如一日地往银行跑，宁愿守在银行，坐在那儿排队等一两个小时，袁文泽博客www.yuanwze.cn也不愿意在手机上进行便捷的操作。如果去问他们为什么这么“执着”，则他们不会告诉你是因为手机这东西不会用，而是会反问你，“这软件会不会把我的钱转丢了”，或者“我的银行卡密码会不会被手机病毒泄露”。这些问题让人忍俊不禁又值得反思。
你看，在数字化这么发达的现代，信息安全这件事带来的恐惧，其实是深深埋在每个老百姓心里的。若没有遇到特别的事情，就可以暂且把隐私的事儿“傻傻”放在一边不管，但一旦遇到某些特别的场景，就会时不时提醒人们这方面存在隐患。换句话说，如果一个数字化产品在使用时需要获取人们在意的、敏感的、核心的隐私信息或安全信息，那么这个产品势必会在一定程度上承受来自这方面因素的推广阻力。
伦理道德问题也是一样的，这几年大数据“杀熟”问题也很严重，很多App通过用户购买产品的频率、数量和金额，来判断某个产品对用户来说是不是刚需的，从而对其进行“价格歧视”，这种事在网上经常被提及。
例如，A经常在某个电商平台买东西，甚至办了会员储值卡。这个电商平台会通过数据分析判断A是个购物达人，于是同样的一块手表，A购买可能要比作为新用户的朋友多花几百元。
再如，B打算假期去旅游，于是他就去旅游网站浏览机票的价格信息，但是由于各种行程安排还不确定，所以多次登录旅游网站的购票平台进行机票信息的查阅和对比。而当旅游网站通过大数据信息监测，发现了B“迫切”的旅游需求时，就可能会对其进行提价，展示更高的价格。
在数字化时代，商家总是希望通过数据分析获得更高的收益，大数据分析提升了商家进行“价格歧视”的技术水平，把消费者这种不开心的体验放大了。
在其他方面，用户对数字化的各种顾虑也非常多：有人担心在全社会推广数字化的进程中，大量的5G基站建设会对健康产生影响；有人担心自己的小孩沉迷于手机游戏和短视频，影响了学习和身心健康；还有不少人会觉得人工智能算法“导致”的交通事故没有人承担责任……
在数字化转型过程中，引入的技术概念很多，导致的技术问题也很多。怎么用好技术，改善人们的生活，同时尽量避免技术问题，缓解人们对技术的焦虑，是每个推动数字化进程的“探索者”都需要考虑清楚的问题。
地利：行业真的有迫切需求吗
除了市场的原因，行业方面的原因往往也是导致数字化转型发展产生问题的重要因素。首先要认识到，当下每个行业对数字化的客观需求是不一样的。在数字经济时代，数字信息技术可以给每个行业都带来不菲的好处，但是数字化为行业带来好处的大小、程度、潜力，是不一样的。有些行业的数字化潜力还没有充分发挥，也就是说，在现有的技术水平下，需求还没有找到，没有被挖掘出来。
还有一些数字化项目推不动，是由于所在行业的垄断造成的，如资源开采类的行业。竞争越大的行业，数字化的需求就越大，因为“内卷”得厉害，所以降本增效的需求就大。
如果一个行业是靠输出知识内容生存的，那么这个行业对数字化的依赖会特别强；如果一个行业是靠输出物理形态产品生存的，那么这个行业对数字化的依赖会相对弱一些。对于后者，这个行业对数字化需求的原动力会比较不足，因为即使企业不去进行数字化，光靠投入生产设备、资金和人力，也可以提高竞争优势。
如果一个企业所在的行业价值体现在人的创造力上，那么这个行业其实不太适合用数字化的方式改善业务现状。
前面也提到了，数字化解决的是效率问题，不解决创新问题，因为创新工作更多需要的是人的灵性。当然，人工智能技术的研究也越来越深入，很多科学家都在思考怎么让机器越来越像人，让机器把人的脑力活动也给做了。这个想法不错，但是距离真正实现仍然很远，现在人工智能基本上没有什么创造力，只会按部就班地工作，没任何多余的想法。
别说创造力了，现在的人工智能就连稍微变通一点的头脑也没有，扫地机器人就只会扫地，不会想着顺便帮你把掉在地上的钥匙收起来，做饭机器人也只能按照提前录入的菜谱烧菜，不会因为天气冷了主动给主人煲鸡汤。
像艺术、音乐和绘画这些行业，都需要很多人的灵性，其成败在于人的创造力，在于作品是否能提供独特的体验，效率其实不是第一位的。有时候一件令人惊艳的雕塑或画作，比一百件普通的作品都要值钱。降本增效的逻辑对这些行业起不到关键的作用。一味地在不合适的行业里去推动数字化，短期内可能不会带来太多好处，推广难度也会很大。
此外，我认为阻碍一个企业进行数字化转型的另一个重要因素，就是企业所在行业的标准化程度。越成熟的行业，越重视生产效率的行业，标准化程度就越高，比如制造行业。
数字化的核心在于把业务数字化，但是如果这个行业的标准都不清晰，就没有办法用数据对业务进行定义，而如果没有办法把业务数据化，那么只能单纯靠人工了，机器帮不上任何忙。
很多行业本身有很丰富的业务知识，把这些业务知识数据化，就是要构建面向整个业务领域的知识体系，而这件事是非常有难度的，需要找很多业务专家来做。但“残酷”的现实是，人的专业能力和知识表达能力通常表现出不一致的水平，网络上的“知识大V”可能并不具备专业背景，而资深教授的课堂却可能是“空荡荡”的。
此外，很多行业的知识体系没有构建起来，更普遍的情况是，大家对所在领域的业务活动甚至都没有形成统一的理解和认识，同时也没有形成靠谱的操作规范。如果说以师傅带徒弟的方式开展业务，什么事都要手把手教，经验靠踩坑积累，那么这类业务就很难让机器参与。
人和：“转型”不是空喊口号
前面讲了市场大环境和企业所在行业对数字化转型的影响，然而企业如果自己不努力，执行效果差，那么时代条件再好也抓不住机遇。于是，人的因素就显得格外重要。
我们都知道，数字化转型对整个企业来说是一个综合性非常强的任务，对业务的影响非常大。如果想要坚定不移地推进数字化转型，背后就需要有非常强大的组织支持，也就是说，需要在企业里面找到“说话好使”的人来支持这件事，并且亲自“盯”这件事的执行。
如果不这样的话，则企业各部门、团队就会把“数字化”当作空喊的口号，没有人认认真真地去落实。这个“说话好使”的人最好是企业的一把手或准一把手，比如CEO或COO，这样就不会牵扯到具体部门的利益，也不会有偏有向，令人信服。
数字化需要公司领导的大力支持，组织资源永远是第一位的。
如果企业一把手是非常懂数字化的人，那么数字化转型这件事就会比较顺利，而如果一把手是个外行，或者对数字化这件事存在误解，那么转型的成功率就很难保障。做任何事情，领头的人都很重要，因为领头人决定方向。领导者对数字化的认知有问题，或者做事格局太小，就有可能影响到数字化转型的最终效果。
例如，领导者可能认为当前不应该进行数字化，对行业的判断出现了偏差，认为依靠企业现有的技术优势或行业垄断优势，可以长期地保持领先的地位，表现出不着急或踌躇不决的态度。
外部市场环境变化很大，短期内行业内可能会面对数字化的迷雾，但是一旦有一家企业突破了这个迷雾，就很可能瞬间取得压倒性优势，颠覆原有行业老大的地位。
此外，领导者本人性格可能趋于保守，比较求“稳”，把责任风险看得比企业未来发展更重要，这样就会先天比较排斥数字化转型的落地，并会主动寻求各种理由和说辞来证明数字化转型“为时过早”，需要“静观其变”，以此安抚企业员工维持现状。
而更多的情况是，领导者可能对数字化的理解不到位，把数字化当作信息化来做。信息化这个概念出现的比数字化早，目的是把业务流程搬到线上环境，给业务流程加速，但是从本质上来说，业务逻辑本身并没有发生太大变化，而且业务产生的数据也没有支撑业务的创新和优化。管理者如果带着这种想法做数字化转型，那么转型的效果往往也是大打折扣的。
当然，仅有领导层的支持还不够，一个企业如果在执行层配合不到位，也很容易在数字化的转型过程中“半途而废”。前面讲到，数字化转型是面向业务的，技术解决方案本质上也是为了突破业务发展的痛点。
因此，在企业中，业务人员需要特别地重视数字化转型工作。
但讽刺的是，在很多企业中，对数字化转型最感兴趣的不是业务人员，而是技术人员。数字化虽然是关于业务的，但往往会被大部分人误会成技术部门负责的工作，所以在现实中，技术人员表现得比业务人员更加上心。
技术人员长期处于“后勤”辅助团队中，一直都是给别人服务的，好不容易等来了数字化这个机会，想借着这件事“露露脸”，整天跟在业务部门后面“讨要”需求。而这个时候，业务部门的小伙伴就会很容易表现得非常不耐烦，不是假借开会不理你，就是随便发一堆莫名其妙的业务材料让你自己“找答案”。业务人员的心态一旦摆歪了，就会成为数字化道路上的最大阻力。
很多业务人员觉得，完成手头上的业务指标才是当下最要紧的事，审批一个合同，谈妥一个单子，推广一个产品，整顿一个门店，这些事情可都比数字化转型重要多了。
业务部门的员工看起来总是很忙，一天到晚都急着往前赶路，心无旁骛、勤劳地工作。但是这份认真，有时候却很“麻烦”，好走的路不一定长远，也需要往两边看看。一个企业要想顺利地推进数字化，就得好好启发一线业务人员的思想认知，争取他们的全力支持。
数字化转型工作很尴尬，它是面向未来的。从短期上来看，数字化是个“成本型”的项目，是要花钱的，在开始数字化转型的一段时间里，可能会有成本大于收益的情况出现。在企业内部的舆论上，数字化的积极推动者会面临着很大的压力。
近期目标通常是清晰、明确的，然而远期目标却不容易预见。因此，很多业务部门也就更愿意去参与“够得到”的项目，不愿意投入过多的精力去做看起来不可估量的数字化项目。正是因为这样的原因，在一个比较大的成熟企业里，更多的是让一些新招来的“小白”或“实习生”去做这种探索性的工作，而那些真正懂业务的骨干，都还“挣扎”在主业务里烦恼呢！
除了上面提到的，还有一个人员方面的因素也会影响数字化转型的整体效果，那就是员工的基本素质。
企业员工关于数据方面的基本素质若还不达标，那么转型工作自然会表现得“心有余而力不足”。数字化转型是一件有挑战性的工作，企业要迎接技术带来的挑战，因此需要具备较强的数据能力体系。数据能力体系是指，企业里至少需要有一部分人，对信息系统、数据，有足够多的理解，能够明白数据是怎么来的，以及数据应该怎么用。
很多企业所在的行业非常传统，员工对业务的理解仅仅局限于流程，只了解一些非常传统的业务概念。然而，这些业务概念在数字经济时代，很多已经有了新的定义，但是企业员工的理解还不到位。
换句话说，员工的数字“底子”太薄了。这种企业的数字化转型，是非常困难的，因为企业员工的思维方式没有突破传统的认知，不具备对数据的想象力，也不能理解“数据”这个概念。最基本的数据观都没有建立起来，更何谈数字化这件事呢？这些企业的数字化转型工作，往往不是内部驱动的，而是外部驱动的。咨询公司先主动找上门来给企业培训，慢慢渗透相应观念，让数字化转型的需求一点点地被挖掘出来，这个过程不是一蹴而就的。我们首先要转变观念，加强学习，再讨论怎么执行落地。
当然，如果想让业务人员足够重视数字化转型工作，那么企业也需要调整对员工的考核制度来提供“制度”上的配合。如果对员工的考核制度跟不上，就会导致大家对数字化工作不能投入，因为担心影响到原有工作的绩效。
数字化是知识驱动型的工作，创新性的特点比较突出，数字化转型的结果也具有很大的不确定性。但是，数字化项目又需要不同职能背景的员工进行深度的合作和参与，于是这些员工就必然要分“精力”给这项新的任务。
但尴尬的是，由于数字化转型工作既综合又复杂，同时也是面向未来的，所以对数字化转型工作做得好坏很难进行评估，甚至员工的努力投入是不被“领导”看得见的。有时候领导会误以为，最终开发系统或采购技术设备的团队才是真正干活的，殊不知这里面的业务人员、市场人员、运营人员、组织管理人员、行政人员都会投入大量的精力，但是他们的工作很容易被忽略。
在企业里，人力考核是一把无形的尺子，规范着每个人的工作表现。如果这把尺子歪了，那么大家工作的劲儿也就使歪了，毕竟具体到大多数的个体，都会先关心自己的“钱途”，然后考虑企业发展的“前途”。
要想有效地推动数字化，配套的考核制度就得跟得上，不能忽略每个转型参与者的利益。数字化转型，本质上更像创新研发类的工作，我们可以参考创新研发类工作的考核方案，引导员工努力投入。例如，引用基于OKR的目标管理工具。最近几年，OKR这个概念炒得很火，可能是因为在数字经济时代，大多数企业的知识工作者变得越来越多了，需要更多有效的业务创新来提升企业的市场竞争力。
那么OKR到底是什么呢？OKR的全称是Objectives and Key Results，中文意思是目标与关键成果。基于OKR的考核，最终目的是实现企业的战略目标，而要想实现企业的战略目标，就要对任务进行层层分解。至于目标实现的方式、目标实现的路径，在执行上都比较灵活。其中，所有的工作任务和工作过程，都是完成具体任务的员工自己决定的。
OKR考核强调员工自己给自己下任务，而不是在传统模式下被动地接受上级强行下达的任务。OKR考核比较适合对任务不清晰的创新型工作进行考核与管理，对于与数字化转型密切相关的工作任务，它恐怕再适合不过了。
关于“人和”的重要性，最后要补充一点，数字化转型的工作可能会影响某些部门或团体的既有利益格局，这其实是导致很多转型落地延缓或失败的一个非常隐性的关键诱因。
例如，在进行数字化转型的过程中，需要成立新的部门和团队，原有的组织架构就要被“打散”，甚至被取消，部分团队的负责领导就会面临被“架空”的风险，这不免会触动一些人的利益。
有些团队，传统业务做得很好，人员技术也很娴熟，但是数字化后，原本很多人做的事情都被机器替代了，很多“吃老本”或循规蹈矩的“老人”可能也就没了市场。在数字化时代，在企业里“一招鲜吃遍天”的玩法，也就越来越不管用了。
另外，数字化转型会让一些创新业务代替老业务成为企业的核心经济增长点，而那些不盈利的，原来舍不得割舍的旧业务线，也许就被趁机“甩包袱”了。这个时候，无论是人员的岗位，还是工作的内容，都可能会面临巨大的调整。原来的业务骨干可能会被边缘化，之前某个数据管理小助理也可能摇身一变，成了各部门都争相抢夺的“香饽饽”。
所以说，有时候不是因为一件事“错了”而没去做，对于企业来说正确的事情，未必每个人都认为是正确的。那些在数字化转型中保守的一方，也有自己的利益诉求，如果在转型的过程中没法稳妥安置、平稳过渡，那么在转型的过程中就会遇到很大的阻力。而这种来自人的阻力，在现实生活中比来自技术的阻力要大得多。
即使是畜牧业这样传统的行业场景，如果有足够的创新勇气，那么也有让“数字化”充分发挥价值的舞台。在该图中，通过编程构造的一个可以自动投喂饲料的智能机器人，可以帮农场主更加准时而贴心地对牲畜进行喂养。
关于数字化未来的一些想象
从最早的数字化业务实践开始，包括金融、医疗、政务、教育，以及制造在内的大多数行业都以不同的形式取得了一些进展，也积累了不少新颖的数字经济发展模式。当然，也有类似于农业、环保、艺术等的少数行业，在数字化方面还只是刚刚起步。总体来看，凡是依托于数字化的行业和市场，都可以说是发展空间巨大。各行各业都希望通过数字化转型提高自己的竞争力，并从中创造出更多的经济价值。
在本书的最后，我们要展望一下数字化转型的未来。不管是从产业落地角度，还是从技术变化角度，我们都希望通过本书的讨论，能够帮助所有关心数字化的朋友们思考未来数字经济的形态可能是什么样的。
只有准确预判未来，我们才能提前做好准备，迎接挑战，顺应趋势方可有所作为。从大的方面来说，未来的数字化发展具有技术普惠、行业覆盖、虚实结合、全面升级4个方面的主要特征。
技术普惠：从大企业到小团队
当前，关于互联网经济格局的竞争，已经到了下半场，也就是从移动互联网时代逐渐过渡到产业互联网时代。随着诸多“大厂”在互联网行业长期的精耕细作，它们已经构建了非常成熟的技术能力。而这些技术能力恰恰可以服务于传统的中小微企业进行数字化改造，并能帮助它们快速形成信息技术能力，快速吃到信息化和智能化的时代红利。
什么是产业互联网呢？产业互联网就是指服务于B端的互联网应用。因为现在C端用户的流量红利已经被挖掘得差不多了，大家不管是午休娱乐还是在地铁上打发时间，都已经在很“努力”地使用各种App了。所以，如果在C端一直竞争下去，接下来就只剩下“内卷”了。
从社会技术资源配置的角度看，如果想用信息技术为社会更高效地创造价值，则不应该只在消费端“动心思”，更多的还是要在企业端赋能。
在未来，对于数字化转型来说，一个非常典型的特征可能是，大企业先去“踩坑”，率先钻研业务领域的数字化体系，完成核心业务的数字化升级和数字化创新，提升用户的服务体验。之后，大企业再将数字化业务能力对外输出，为所在行业的中小企业赋能，对整个供应链进行全局的技术升级。
当前已经有很多大厂开始大力布局，助推小企业数字化转型，这些大厂除了提供文档管理、在线会议、业务审批等一系列数字化的通用管理工具，提高中小企业的日常办公效率，同时也会基于数据中台，围绕行业核心业务数据提供各种定制业务能力支撑，帮助这些企业进行数字化运营，甚至综合业务决策。
对于一个行业来说，进行数字化转型需要投入很多的成本，不管是人力成本、经济成本、管理成本，还是技术成本。相比于中小企业来说，大企业更有实力成为转型的先驱者，他们有能力和魄力来更高效地推动这个事情。
就像前面提到的，仅积累数据、搭建系统这些基础性的工作，投入就不是一般公司能承受的。而且很多数字化业务模式的构建，需要充分整合大量业务经验，而只有大企业才可能拥有这么多专家和业务数据来支撑转型事业。
大企业完成转型之后，借助自己的业务“流量”优势，可以很快地将数字化业务模式和产品形态“实验”出来。这些能力如果给小企业，那么小企业不用投入巨大的成本就可以享受到数字化技术的福利。
比方说，阿里巴巴作为电商巨头，背靠“淘宝”和“天猫”，由于掌握了大量的市场一线交易数据，所以很好地为入驻其平台的海量中小企业商家进行了数字化的赋能升级。除了开放更多流量，还会助力商家提升自身的数字运营能力，包括小程序建设能力、“千人千面”的店铺能力，以及数字会员的运营能力等。
除了拓展商家线上业务，阿里巴巴还开展了“新零售”计划。按照马云自己的说法，新零售是线上、线下与智慧物流相结合的零售。在这种模式下，线上与线下的竞争关系变为互利共生的关系，实体零售店的营销、仓储，乃至店面设计都由大数据分析来指导。新零售的特色在于个性化销售，实体店可以根据消费数据准确预测顾客需求，更加灵活地进行商品备货和营销活动。
除阿里巴巴外，腾讯在“数字能力”输出方面也做得相当不错，只不过腾讯不是依赖交易数据进行决策支持的，而是基于社交运营的路线，聚焦流量的管理和推广。腾讯可以支撑的数字化场景甚至更加广泛，复杂的不说，最接地气的就是微信小程序，不同领域的商家都可以根据自己的业务需求构建数据应用，提升现有业务的数字化水平。
不管是点餐平台、外卖平台、就诊平台，还是快递平台，都可以基于微信小程序构建。手机的屏幕就巴掌点大，用户不可能“细心”到为每个场景专门下载一个App来用，也不是所有的中小企业都有足够的“闲钱”来做这个事。因此，在微信小程序架构上快速搭建一个应用程序是非常明智的选择。
商家可以通过微信小程序快速地与用户构建紧密的联系，基于用户在微信小程序上的使用情况分析数据，进行精细化的用户管理，更贴心地服务用户，更“聪明”地投入营销成本。
《2021中国小企业数字初始化指数2.0》中显示，中国小企业的平均生命周期为2.5年，而数字化水平最高的小企业的平均生命周期则能达到13.3年，超出平均生存水平5倍多。在数字化的浪潮下，小企业逐渐拥抱数字化是大势所趋，虽然它们可能暂时缺乏很强的技术能力，但是大企业会为它们提供这方面的服务，帮助小企业补齐短板。此时，小企业要做的不是为技术焦虑，而是提升数据认知能力，愿意去接受业务形态的变化，以及面对技术冲击带来的新想法和新挑战。
数字化转型在未来不再只是大企业的专利，数字化红利会向大企业的周边溢出，以后会有更多小企业有机会享受到“高性价比”的数字化服务。数字化以中台的形式，加持云服务的高性能、低成本特点，足以让数字化服务像水一样流向行业中的不同企业。数字化服务将是一种新的供应链资源，支撑产业上下游各个企业参与主体的日常经营。
行业覆盖：从新兴领域到传统行业
零售行业和服务行业是最先引入“互联网+”商业模式的，基于“互联网+”的业务先天就携带着数字化基因，因此非常容易引领数字化创新的潮流。相较而言，传统行业在开展数字化方面就困难多了。对于传统行业来说，进行数字化改革是强行引入数字化模式，“过渡”得也就没有线上的ToC业务那么自然。
从当前的发展情况看，传统行业在数字化转型方面确实是“慢半拍”的，甚至“慢一拍”。就像前面提到的，传统行业因为缺少底层的信息化基础，缺少数据积累，所以光是在数据方面欠下来的“债”，就很难补起来。
除此以外，更为重要的是，在应用模式上，传统行业的数字化转型需要更多的业务环节介入，需要企业对原有业务过程进行大改造，甚至需要完全做个新模式。而这些工作，都需要推翻现有的“实体”资产架构，重新构建，这个过程中会花很多钱，但是一旦转型完成，就很可能会让原有的产能结构发生颠覆性改变。
从“数字化”这个概念火起来开始，数字化在第一、二、三产业的渗透率都有所提高，但是数字经济的增长，明显更集中在第三产业。换个思路看待这件事，我们也可以认为，在第一、二产业通过数字化创收存在着非常大的发展空间，而很多企业已经开始把握这个机会。
好比这两年，“智能制造”这个概念很流行，包括工业4.0，都是围绕第二产业推广数字化提出的，这方面的实践成果也确实不少。而制造业毕竟属于高精尖行业，是有高科技门槛的，因此进行数字化推广这件事并不难理解。但事实上，即便是能源这种“资本密集型”的传统工业，也有很多的数字化需求和机会存在。
就以石油、天然气的开采为例，我们都知道开采设备经常需要在极端的自然环境中工作，设备本身在工作中的损耗是非常大的，十分容易出现故障。结合生产数据对设备的故障进行提前预测并对设备进行定期维护，保证设备稳定运行，可以节约大量的维修费用。如果将眼光放长远点，把开采设备停机对炼油和石化工业等下游行业的影响也算进来，那么这种数字运营能力带来的经济效益空间更大。此外，在勘察石油和天然气储量的过程中，也会产生大量非常重要的地质数据和生产数据，把这些数据与硬件数据有效结合，可以极大地提高地层中碳氢化合物的识别效率，更加精准地进行资源定位和开采，提高能源获取的综合效率。
那么，数字化转型在第一产业的场景中有没有具体的玩法呢？答案自然是有的！
在农业领域，通过对农业生产数据的自动采集和智能分析，可以优化种子种植、灌溉及喷洒等操作，让这些生产活动更加精准，显著地减少化肥和灌溉成本，并且有效提高农作物的产量。
在畜牧业领域，可以通过采集动物的语音信息，结合语音识别技术分析声音信号的变化，自动识别牲畜是否患病，以便尽早进行治疗干预，减少养殖者的损失。在国外的一项学术研究中发现，利用神经网络的模式识别算法，可以做到有效地识别出病鸡（识别两种最常见的疾病）。这个算法对已经发病2天的病鸡的识别准确率为66%，对已经发病8天的病鸡的识别准确率则可以达到100%。
另外一个更加直观的应用是，直接“雇佣”一个机器人来工作，把农民伯伯彻底解放出来。例如，现在有些农场已经开始尝试构建对水果和蔬菜进行分拣的智能设备了，还有不少操控无人机进行播种的尝试，这些应用都可以节约很多生产方面的人力成本。农业在本质上是一个劳动密集型的行业，用机器来代替人力活动，甚至可能改变农业活动的底层业务逻辑，迎来真正的智能化农业时代。
虚实结合：从互联网到元宇宙
虚实结合是指随着数字化技术越来越成熟、完善，现实中的业务会呈现出更多的虚拟化特点。虚拟世界会有更高的灵活性、创新性和开放性，这些特点可以更好地满足全球化大背景下经济持续增长的迫切需求。
随着VR、AR、5G、3D建模等技术的快速发展，未来的数字化业务会不断地打破物理世界和虚拟世界的界限，将二者更加紧密地融合，并且充分利用虚拟世界中的建模能力、计算能力，以及分析能力来改善现实世界的业务状况。
当我们聊到虚拟世界时，自然绕不开元宇宙这个“家喻户晓”的技术话题。什么是元宇宙呢？可以想象，只要戴上一个VR眼镜，就马上进入一个全新的虚拟空间，商店、公路、楼房、路人，一切都和现实生活交融。我们可以在里面任意地走动，在这个空间中自由地穿梭、旅游、游戏、社交……就像电影《头号玩家》里面描述的场景一样。
当前的VR技术只能提供一个人造空间，让人们在里面参观，最多进行一些简单的游戏，但是大多做不了实际的事情。而在元宇宙的构想里，现实物理世界中的吃喝玩乐、消费投资，都可以在这个元宇宙“空间”中同步进行。
有人会问，现实物理世界的生活不是挺好吗？为什么要到元宇宙里生活，难道地球上的空间不够了吗？
在回答这个问题之前，不妨先思考另一个问题：我们去实体店买东西就挺好了，为什么要网上购物呢？
其实元宇宙的本质就是互联网。如果说很多传统业务都存在线上化创新的需求，那么这些业务未来被设计在元宇宙中自然也是顺理成章的。只不过因为这个互联网太过“逼真”，跟现实世界越来越像，所以才有了元宇宙这个“优雅”的名字。
当前，数字化转型中的很多应用都需要通过网络实现。类似地，未来数字化创新业务也会朝着元宇宙场景下的形态去发展。元宇宙时代的互联网与现在的互联网之间有很多区别，除全息沉浸式特效以外，还有更加开放、更加丰富的互联网环境。元宇宙概念的提出，给数字化业务的创新发展带来了很多好处。
首先，元宇宙具有强大的内容表达能力。元宇宙允许在更多物理空间环境下才能产生的活动和服务在虚拟世界中也能发生，这突破了传统空间对业务的限制。典型的应用有基于虚拟人的远程会议，或者“把故宫直接做成可供游览的3D场景”的数字文旅项目。由于新冠肺炎疫情的原因，这些应用被“刺激”地快速发展，催生了一个基于线上场景的、能够覆盖更多客群需求的“沉浸式”应用市场。
其次，元宇宙具有“仿真”能力。这一点在前面的数字孪生部分其实已经聊过，通过构建现实物理世界的映射，我们可以更好地分析世界、改造世界。未来，一个企业对业务的抽象化和虚拟化能力，可以直接看作其对所在领域业务知识和业务经验的掌握和运用能力。这样的企业可以更好地对业务计算，并对业务进行全方位的智能化升级。
最后，元宇宙具有开放性特征。元宇宙中的不同网络平台都可以“无缝”连接在一起，一个用户在一个网络平台中的数据和“虚拟资产”，到另一个网络平台中也有效。例如，某用户在游戏平台A上赚取了1000个游戏币，这些游戏币拿到游戏平台B上也可以使用，可以任意购买游戏装备。
未来的游戏不仅用于娱乐，而且会成为经济系统的一部分，把社交、娱乐的元素融入虚拟世界的建设中，可以对元宇宙生态的繁荣起到非常好的“催化”作用。
根据这个思路，我们可以更好地规划虚拟世界的运行机制，比如游戏奖励机制，用来激励用户更多地使用虚拟世界并参与到虚拟世界的建设中去，然后通过这个过程，充分发挥网民的智力活动，不断对虚拟世界进行建设和完善。
元宇宙这个概念虽然比较新，但事实上，不管在产品体验，还是在商业模式上，都已经有了很多不错的场景化应用。例如，世界最大的多人在线创作游戏Roblox，可以开展虚拟土地购买和经营管理的投资型游戏Decentraland，面向NFT藏品交易的大型线上交易平台OpenSea，以及基于数据共享驱动模式的智能汽车……
我们看到，虚拟化是当前数字化转型的一大趋势。虚拟化打通了线上和线下之间的壁垒，构建了事物之间在时空上的联系。通过虚拟化这个工具，我们可以玩出更多的数字化业务，可以创造出更多的虚拟产品和虚拟服务，同时也可以激发对虚拟经济全新商业模式的积极探索。虚拟化与数字化的结合，不仅能够提高经济效率，还能创造出一个更广阔的市场。
全面升级：从专业智能到普适智能
最后我们来讨论一下智能化方面的话题。当数字化应用发展到比较高级的阶段时，基本上都会展现出智能化的特点，代替普通人甚至某些领域有经验的专家来做各种各样的决策，如信息审核、商品导购、内容推荐、业务咨询、医疗诊断、考卷评分等。而机器代替人来做这些事的好处不仅仅在于节约成本，还在于能有效地减少由人的情绪化和疲劳化带来的工作失误。
从技术上讲，为了让机器能够代替人来做这些事，就得教会机器如何做事，这里面又包括两个具体步骤：一是构建一个算法模型；二是用数据来“投喂”算法模型，让模型学习人的办事经验，也就是模型“训练”。
因此，为了能够获得聪明的、能够做好事的算法模型，我们既要在模型设计上下功夫，又要在数据资源建设方面花费精力。
在当前的智能化技术发展水平下，机器只能做垂直领域的事情。什么意思呢？一个算法模型只能完成一类任务：能够做文字识别，就不能做自动翻译；能够做自动翻译，就不能预测用户的消费行为。和人相比，机器才是“专才”。
如果想让机器做好一件事，就要专门为这件事构建一个模型，以及准备用来“调教”模型的专门数据集合。我们人类可以做千千万万种事情，包括日常活动及专业的生产行为。但如果想让机器达到人的水平，且不说高级员工，就是做到满足一个普通人的日常生活交流，都是十分困难的，机器要学的实在太多了！
有太多的业务知识需要机器来学习了，而每件事都需要同时解决模型构建和数据获取的难题。为什么说信息化是数字化的基础呢？至少从构建智能机器的角度来说，要想获得好的模型，就得积累足够多的相关业务数据，而这些数据都是在信息化的过程中不断积累下来的。
在数字化转型的长远愿景中，我们希望机器像人一样越来越全能，让机器从专业智能进化到普适智能。只能做一件事的机器只是工厂里的一件高级设备，而能够做很多事的机器，才敢“厚着脸皮”说自己是个机器人。构建具有普适智能的机器，将是人工智能发展的下一个挑战性目标。
我们应当如何让机器具有普适智能呢？当前数据科学家们通常会从两个角度来解决这个问题。
一是“饭要一口一口吃”，不断构建出更多垂直专业的应用模型，虽然任重道远，但是可以通过一些技术手段来加速模型构建和模型训练的速度，比如现在比较热门的深度学习、预训练模型、小样本学习、元学习等技术。
二是构建真正“类人”的仿生机器，让机器在学习经验的方式上和人脑一样巧妙。当前，人和机器在获取“智力”方面采取的方式是不一样的，人脑的学习方式在底层机理上，其实根本不像机器那么生硬。
即便是三四岁的小孩，在快速学习能力上也比机器强大得多。最先进的算法模型要想从一堆苹果图片中准确识别出鳄梨，可能需要经过几十上百张图片的指导，但是很多小孩子只要见过一次鳄梨图片，下一次就能准确识别鳄梨了。
因此，最近几年脑科学领域的研究十分火热，诸如“人类大脑的构造和思维方式到底是怎样的”等问题对我们具有很大的吸引力，这也是智能技术产生飞跃性突破的关键所在。我们希望能够更好地了解自己，把人类自身的优秀品质灌输到智能机器中，以帮助我们更好地优化业务、改造世界，探索更丰富的生命体验。
AlphaGo和AlphaGo Zero是集成了最前沿人工智能技术的围棋机器人，即使是当今世界顶尖的职业围棋选手，也不是它们的“对手”。尽管如此，人工智能仍然只能在棋类游戏这种少数的领域与人类智能媲美，机器的智能化仍然任重道远。
