緣起

結緣：我個人很喜歡研究馬云的研究，一是認為他把事情做到了不可思議的高度，二是他很愛對未來思考而且愿意把成果分享。能夠接觸他的思想，是一件非常幸運的事情。我踏入數據行業也是基于一句話“比聰明你已經沒有機會了，比勤奮估計更沒機會，你只能比未來，我認為十年以后中國社會會出現這樣的事情，我必須去做。”10年之后數據必將成為主要能源，誰能玩轉數據就有可能創造更多價值。

為什么要解讀馬云的演講：

尋找未來方向：我一直在思考未來之路要怎么走，從營銷轉行數據開始到現在從未停止。對未來的恐懼和缺少老師，曾經讓我一度找不到方向，而從馬云的歷次演講中來尋找靈感，站在巨人的肩膀上來篩選方向，至少他在對未來判斷的這件事情上，犯錯的概率要比我低得多。于是我會按照演講內容重現推導過程，形成自己的理解，來指導日常工作。

學習思維方法：我一直相信”思維致勝“，如果你已經想明白事情，做成只是早晚的事情。馬云一直在思考未來，如果能學習他對問題的理解角度和思維方法，對自己現在的提升非常好。

為什么寫出我的理解過程：

我認為普通人與精英的看得見的差距越來越小，借由互聯網的分享意識和信息傳播速度，在信息層面越來越平等，而且這個時代造成人與人之間的差距并不在于缺少資源、錢等硬件條件，而在于意識和你的思維方法。

想象一下在每次演講中下面就坐的高管和你同樣聽了馬云的演講，大家的理解是否是一樣？精英們聽完可能會花一周甚至一個月的時間去消化理解，可能會形成一個思路、作出一個產業business；如果一般人想當然理解，僅停留在“恩，馬云講的聽起來好像很有道理，牛人講出來的東西就是不一樣”這樣作為旁觀者去judge馬云講的好不好，那會跟坐精英的圈子始終處于兩條平行線。因為你社交圈子、獲取信息的速度都不占優勢，而理解力不跟上，那很難有突破的機會。

時代賦予機會相對平等獲取信息，如果不能用自己的話和案例來把道理講清楚，指導自己的行為，那會浪費宇宙給你的機會。

我把過程寫出來不是要證明比誰強，而是展示這樣去理解馬云的演講，來訓練思考能力，來指導我的工作方向。若干年后，如果我的經歷能夠證明有效，可以到時翻開這些文章照做。但如果現在能看懂我在做的事情，同時你也一起做，恭喜你，你的人生已經開始改變。

「數據分析師將消失」具體指什么？

馬云在歷次演講中提到的“十年后沒有數據分析師這個職業，都是機器在做；十年之后Times周刊上年度最佳CEO是一個機器人”，基于此，我在想“假如他說的是對的，那我要做哪些事情來避免成為一個注定被機器取代的角色？”“我做哪些事情是機器無法取代的？”

馬云有沒有可能在說謊？

他有沒有可能故意說違心的話？至少在2017年，據不完全統計，在包括0402深圳IT峰會、0422中國綠鄭州年會、0527貴州數博會等多次會議上均提出該結論。作為如此地位的人，多次公開演講連續故意說假話的概率比較低，反而是愿意分享思考成果一致性表達的幾率更高。我承認沒有馬云的格局和思考能力，那先相信他的判斷。（至少對未來的把握，犯錯的概率比我要低很多）。

他關于數據分析師的論斷，并不是孤立存在，而是他對于未來的整體分析的一部分。拿出最近一期在數博會上的演講來作說明。

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開篇：為什么貴州能在大數據領域超車？

馬云最有價值的是思考問題方法，他也會拋出很多有價值的問題。開篇就很好地體現出來 。

”貴州與大數據“的問題提出體現馬云的兩個能力：

從不想當然：對一切事物好奇并探究原因？為什么最火的大數據會議出現在貴州？作為一個“先天不足”的省份，它是怎么通過把握未來而在4-5年異軍突起？（想象一下，如果是傳統后工業時代的玩法，50年內能超過北上廣估計都很難）這個經驗在公司和個人的發展身上有什么啟發？

演講水平：開場既表達了對主辦方的認可，同時也提出了一個非常值得思考的問題。合情合理，非常自然，從演講的技巧來看，恰到好處。

貴州問題引發的思考：貴州以如此低的先天條件而完成跨越（茅臺酒是因為條件差而運不出糧食所以才釀酒以保存），肯定在對未來的趨勢判斷上有值得學習的地方。如果你希望超車，肯定不能按照現有的理解和游戲規則來玩。怎么看待未來就非常重要。觀點決定了做事的方法，所以觀點需要更新，未來才可能會有所不同，否則只能是重復過去，跟在別人后面亦步亦趨。那有哪些觀點需要重新定義？

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怎么理解DT時代？

在多數人還不理解IT的時候，我們已經進入DT時代（data technology） 。”萬物互聯“，我們還不知道數據能帶來什么？但是我們知道現在的改變？手機裝載操作系統，通話功能只占20%，晚上醒來第一件事情不是摸老婆，而是摸手機。汽車如果加上數據，“代步”功能如果只有20%的話，那未來會變成什么樣子？燈泡、家用電器智能以后呢？（由此聯想孫正義斥資330億美金收購移動設備芯片市占率超過90%的 ARM，公司僅有2000人，平均每人值1650W美金，這是對未來的折現溢價）

我的理解：我們現在用數據做的事情包括報表支持運營、個性化推薦、圖像識別等等；在醫學領域分析X光片超過專業醫師的水準，在圍棋領域戰勝人類的第一名。憑我們現在的認識水平，可能無法想象未來“萬物互聯”后的數據可以發揮多大的作用，從《紅旗法案》看出人們當時對于汽車的認識，遠遠沒有看到未來會有時速300公里的跑車以及能上天的飛機。我們現在對于新技術的態度，應包容各種可能性，提醒自己“萬一未來實現了，我能做些什么來順應或者推動這個趨勢？ “。

我的準備：如果“萬物互聯”出現的大量數據，會對社會造成什么影響？可能是翻天覆地的影響。這個影響已經超過現在我能認知的范圍，需要借助大佬的前瞻性思考，來窺測未來可能會發生什么。

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五個新行業重新被定義？

新零售，以前的零售是賣貨，未來的零售是做服務。未來零售計算要做的事情是，所有的物流、產品流、經營流、服務流必須合在一起。20世紀如果是工業制造的能力，21世紀是服務的能力。

新零售：阿里巴巴的電子商務，改變的是銷售的渠道，用淘寶天貓模式來替換線下的實體店、批發代理制度，直面消費者，是把線下搬到了線上，是一種銷售渠道的轉變。而現在提倡的服務，是物流、產品流、經營流、服務流通過計算來解決，服務很值得深思。會不會是代表我知道你想要什么，并能馬上送到你家？甚至在你自己想到之前我就懂你？其中涉及到服務流的用戶畫像和個性化推薦、產品流的自動識別篩選庫存管理以及物流的快速配送。

新制造，未來十年，制造業會遭遇前所未有的沖擊。原來的所謂流水線、標準化、規模化、集裝箱、低成本將會徹底改變。智慧化、定制化將會越來越多，特別是IOT（Internet of things）。大數據對傳統制造業的沖擊將遠遠超過電子商務對零售行業的沖擊。以前20年，我們把人變成了機器，未來20年我們會把機器變成人。機器會越來越聰明，機器會越來越自我學習，這對傳統制造業的打擊是非常大的。

新制造：精益生產設計的初衷就是柔性生產，定制化，減少浪費，縮短工期，在同一條生產線上根據訂單定制產品。馬云所理解的新制造，C2MCustomer-to- Manufactory 從消費者下單、工廠再生產的方式，可能是精益生產的一種更極致的做法，因為以前是經銷商下單，雖說批量小，但是還是有最低訂貨要求；現在是直接響應消費者，數量更少，定制化要求更高。

”以前20年都是把人變成機器，未來20年是把機器變成人。“這句話充滿想象力。因為人相比機器，按照現在的理解，區別在于人會思考，而機器只是執行指令。如果未來20年，機器變成人，是不是可以暢想“我想要一包又好吃又好玩的餅干”，工廠可以根據我喜歡disney的數據給我做一個micky拼圖的餅干，而這一切都是機器的思考？！

新金融，所有的金融機構最擔心的是錢不能到需要的人手上。過去的是二八理論，只要服務20%大客戶就能獲得80%的利潤。未來是八二理論，未來必須去服務80%的小企業和個人，來獲得20%利潤。中國現在很多金融機構跟一兩百年前的當鋪是沒有差異的，未來新金融必須建立以數據為基礎的信用體系。

新金融：金融服務需要在80%的個體來爭奪20%的收益，而信用體系在200年內并沒有顯著變動，那數據在信用體系的突破，能夠讓80%人群的金融服務更加便捷，更加順暢。

新技術，我們昨天認為的強大技術，很有可能今天并不重要。很多人還沒有搞清楚IT是什么，就進入了DT時代。原來在PC為主，今天是移動端為主。現在手機已經成為人身體的一部分，開玩笑說晚上醒過來摸得不是老婆，摸得是手機。手機其實是AI最早的應用。裝上操作系統之后，通話功能從100%降為20%。設想如果汽車裝上操作系統加入了數據，世界將會變成什么樣子？ 假如電燈、電冰箱、電視機都介入操作系統之后，世界將會變成什么樣子？ 以前是插上電會聽你話，今后是通上數據。

新技術：技術隨著業務的發展而應用，沒有最牛的技術，只有與業務趨勢最適合的形態，技術的不斷更新換代對人的要求越來越高。

新能源，第一次工業革命能源是煤，誕生的商業模式是工廠；第二次工業革命的能源是石油，誕生的企業行為是公司。這一次數據將成為主要能源，如果離開數據任何組織的創新都是瞎話 。

新能源：數據將成為能源，任何組織的創新都離不開數據的支持，尤其是在未來“萬物互聯”的社會。如果數據作為能源，如果有一天會不會成為”煤老板“？

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做事基于理想而不是爭口氣

對未來要有理想，堅持才有可能。而這份理想并不是為了爭口氣去超越別人，而是為社會創造獨特的價值 。

中國以前是有市場，沒有資金和技術，所以一直在模仿國外，填補空白（國外有的而國內沒有，叫做“空白”）。現在有市場、資金、技術的時候，應該思考的是超越未來，追趕未來。為別人，為世界，為未來創造獨特的價值。

從獲得“諾貝爾獎”的價值觀來看，你是想“為國爭光”，還是把它作為一種人類一種未來的責任的擔當？這是由很大區別。（同一件事情，你腦袋怎么思考是非常重要的。）我們必須有自己獨特的思考，像貴州才有可能在四五年之內大數據領域異軍突起。

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人類應該跟機器比什么？

機器讓人”善假于物也“：每次新技術革命所帶來的進步，都彌補了人類原來的不足。第一次工業革命的蒸汽機，帶來的勞動生產率的提升（尤其是紡織）讓織布這件事情變得非常容易；第二次工業革命的石油和電力，帶來的內燃機、飛機，讓人與人之間的距離可以很近。如果你非要比較人和機器織布的質量和效率，人和飛機的速度和高度，那會很滑稽。而現在的人工智能，未來機器一定會做到人類未曾達到的境界，如在傳統計算、儲存、理性以及持久度上，都是他的天下。

人”智慧“長于機器：人類能夠競爭機器的地方在哪里？馬云提到是“智慧”的競爭，“體驗”的競爭。"智慧"不是知識，莊子曾說“吾生也有涯，而知也無涯。以有涯隨無涯，殆己”，莊子追尋的是智慧，放棄的是知識。智慧可以是無數知識總結而成的規則，這些規則放之四海而皆準（比如老子、莊子、孔子、王陽明、釋迦牟尼等的智慧）。在幾千年人類歷史中，知識技術在不斷進步，而智慧停留在在傳承，并沒有長足的進步。

未來人與機器智能之間，可能是智慧的競爭。機器可能很難理解“道可道非常道，名可名非常名”如何應用在現實生活中。TA可以會從無限的知識中尋找規律，但TA無法在實際運用中真正理解。而這也是人的一份生命功課。就像《與神對話》說“每個人都是神的一個個體，通過你們來經驗神的存在”。

智慧與體驗的關系：智慧是需要經過體驗得來，就像你可以說一本字典很有知識，但是不能說這本字典很有智慧；你可以說一個白手起家的老板很有智慧，但他不一定有知識。未來的機器人也是這樣，你可以說這個機器人很有知識，但是很難說TA很有智慧。因為智慧需要通過體驗來獲得，而不是死記硬背。你可能從小踢足球而磨練的團隊合作能力，在未來工作中就很會領導部門。這種經過體驗的智慧很難想象機器會獲得。

所以未來是體驗的時代，是服務的時代。誰能把體驗和服務做好，誰就能在DT時代不被機器人所代替。

后記

這篇文章是基于我現在的理解、人生經歷而形成，是根據我當下的思考水平而來。（一定不是最準確的解讀，其實我認為沒有最準確，只有最符合。）未來我可能發現有些解讀是滑稽的，這很正常，因為我自己也在不斷進步。我在一步一步積累對未來的認識，每次可能步子很小，但堅持一年兩年之后可能會有非常大的不同。

共勉。