卖米读后感

《智能商业》读后感作文

阿里巴巴首席军师曾鸣的力作，结合其在阿里巴巴和湖畔大学的思考，对未来的

智能商业做了深入浅出的阐述。

其中驱动未来智能商业的DNA双螺旋：网络协同和数据智能，非常贴切和本质

的描述了未来商业的发展驱动力，值得深思。作者还描述了未来的C2B商业模式，

和适应新的商业模式的组织架构，即赋能型的组织管理架构，都是一种革新式的思维。

书中很多内容的启发很大，值得创业路上的同仁们认真阅读消化一番。

经典语句摘录：

1、3.0模式的创业者，如果你相信这是未来，那么需要做的只有勇往直前。当

然从0到0.1，到1，再到10，每一个坎儿都是巨大的挑战。有一批人虽然相信3.0

模式的未来，但或者觉得这个未来很遥远，或者觉得2.0模式目前利益巨大，希望能

先抓住眼前的部分利益，再考虑3.0模式的事情。这是一种很理想的想法，但是在实

际中，当一个企业的大部分资源都投入到2.0模式时，其实很难再去吃3.0模式创业

的苦。所以当3.0模式的“浪”真正打起来的时候，往往只有那批专心致志，苦苦探

索3.0模式的人，才能够快速奔跑起来。

2、简单说来，智能商业最重要的两个组成部分分别是网络协同与数据智能。二

者机制不同却相辅相成，网络协同推动数据智能发展的同时，数据智能也成为网络系

统扩张不可或缺的助力，共同构成了智能商业的双螺旋。就像我们的人类社会，这么

多年以来，个体大脑的进化程度十分有限，但社会协同能力却迅猛发展，一日千里。

所以，所谓的人类文明，最关键的并不是每一个个体，而是整个社会日益增强的协同

能力，这才是我们这个时代最大的优势。

所谓网络协同，指的是通过大规模、多角色的实时互动来解决特定问题。

所谓数据智能，本质就是机器取代人直接做决策，和传统的BI完全不同，这一

点至关重要。如今，大多数企业都会有BI部门，用来分析数据，提供决策支持；核

心的服务人群是高层管理人员。而数据智能强调的是运营决策直接由机器决定。

3、网络协同：新经济范式革命

在互联网诞生40余年后，我们终于走到了万物互联时代的门口。互联网最终的

使命就是让任何人、任何物、甚至是任何时间，地点，都能够互联、互通、互动。毫

无疑问，这必将带来经济范式的又一次革命。

如果说农业时代自给自足、村社范围简单交换的经济范式可以用“点”来描述，

那么“线”或许就是工业时代经济范式的典型意向——流水线、供应链、科层制。

到了万物互联的时代，新经济范式最根本的特质就是“网”——开放的网络结构、

自由的多元协同、分布式的自组织体系。

我将这种新的经济范式称为“网络协同”。在商业世界里，网络协同正在取代工

业时代相对封闭的体系（例如传统的供应链体系），成为互联网时代的基本合作范式。

淘宝的发展，就是一个协同网络不断生长的过程。

淘宝带给社会的第一个价值是让开店的成本大幅度降低，互联网低成本加上免费

开店的政策，使在传统行业下不可能开店的人成为淘宝店主。卖米读后感供给端的封

闭结构被淘宝打开，从而大大提高了供给端的整体供给能力。如此一来，B端（企业

端）提供的商品不仅丰富度大大提高，价格也比传统线下零售更有优势，差异化的服

务也逐渐浮现，自然也带来消费端（C端）的福利提升。

于是，C端客户，尤其是大量未被传统零售覆盖到的C端客户蜂拥而至，不到

几年的时间就形成了浪潮席卷之势，这种趋势又反向刺激了B端的几何级数扩张。

如此正向循环，淘宝自然出现了生态爆炸一般的繁荣。

需要说明的是，淘宝打败美国易贝的一个重要原因是，淘宝鼓励商家和消费者直

接、充分地连接、互动，而易贝则在这方面无动于衷。例如，旺旺使卖家和买家连接

互动，评价让买家之间连接互动，帮派论坛则让卖家之间连接互动。直连互动使卖家

和买家的积极性与创造力被极大激发，网络扩张带来的效益被成倍放大。

支付宝的出现，本质上也是在促使直连互动更好地发生。在中国的商业环境下，

买卖双方互动必然面临信任缺失的问题，而支付宝解决了这个市场的信任问题，使这

个双边市场变得更加繁荣。

“边界开放+直连互动”带来的创造力激发，首先体现在淘宝的网络扩张上。各

种新商品被卖家上线销售、各种新店也纷纷开张。为了对更多的细分市场形成覆盖，

淘宝不断拆分类目，甚至由各种奇特到无法归类的商品所形成的“其他”类目到今天

都还是商品数最多的类目之一。

这种创造力激发，更体现在众多新角色的孕育上。例如，当越来越多的店主开始

希望自己的店铺页面更美观、更独特、更能吸引买家时，店铺装修市场随之出现。专

业的设计师、网页制作者在这个新生的双边市场上可以满足卖家的相应需求。这样的

新角色在淘宝上越来越多，淘宝客、ISV（独立软件开发商）、导购达人等都是很好

的例子，快递、客服这些角色更是无须赘述。例如，2010年随着宽带的发展，淘宝

开始以图片销售为最主要的模式，自然就产生了海量的模特需求，淘女郎应需而生。

她们不是专业模特，但恰好满足了广大买家“看看衣服穿在普通人身上效果如何”的

需求。淘宝建立的在线模特市场，是几百万卖家和淘女郎的双边市场。

同时，海量的直连互动时常让更多的断点、坑洞、磕绊得以显现。不过，它们既

是直连互动的阻力，更是全新直连互动的机会。这样的新角色，由直连互动激发生长，

又促发新的直连互动，带来新的效率提升，从而营建出新的网络结构。它们不是由淘

宝规划出来的，但是一旦它们生长出来，淘宝往往迅速给予充分的鼓励，或建设新市

场，或开发新工具，让这些新角色成长得更加茁壮。

所以如果说“双边市场的扩张”是淘宝早期的核心特征，那么，当这些新角色不

断产生后，淘宝在第二个阶段的核心特征，就是从一个简单的双边市场演化成了一个

复杂的多边市场，多元角色在其中相互协同表现得越来越充分，淘宝也越来越立体。

这个立体的淘宝还在继续演化，协同从商品买卖这个环节向广告、物流、供应链等众

多环节进一步延展，更多的场景被网罗进来，更多元的协同在这一网络中发生。

比如，网络协同进一步扩展了物流，菜鸟网络就是阿里巴巴在这个领域最主要的

存在，其全名是全国智能物流骨干网。它连接所有物流公司、快递人员以及仓库，同

样，它也是一个利用互联网分布式信息可以同步共享的结构，让所有人的商业信息在

参与方之间可以适时、多方、多角度的互动沟通，而不需要中间人来计划和安排。这

一生态的力量进一步延伸到采购、批发，最终延展到整个供应链。在淘宝做预售，并

根据具体销售情况灵活地安排整个生产计划，实现小单多批、快速翻单的柔性生产，

这样的情形已经在越来越多的生产制造厂家中发生。

在淘宝这张“网”上，已经密布了海量的“点”，它们就是在直连互动中的各个

角色。这些“点”由于巨大的规模经济，往往能提供性价比很高或者很独特的服务，

这些服务又纵横交织成“线”，从而提供传统方式无法实现的更优质的服务。每条

“线”都是一个细分场景，都是一个独特的服务，这就是淘宝的海量卖家。这些“点”

和“线”，远看似乌合之众，排列分布几乎无规律可循，但实际上能聚散自如，召之

即来，来即能战。“点”的数量，从晨星寥落走向燎原之火，就是因为无数“点”与

“线”构成的这张网，可以提供更好的客户价值，吸引更多的消费者，从而催生新的

“点”或者新的“线”参与其中，形成良性循环。也就是说，从稀疏的“点”开始连

接，“点”与“点”互动，帮助“线”更好地服务用户，构成了今日星河灿烂、生机

盎然的淘宝。

我们将在第10章讨论完整的“点——线——面——体”的战略框架。在这里

只需要指出，多点协作的开放平台，总体势能已经逐渐超过传统的交易线。单独一个

卖家的货物，可能还无法与传统大品牌商家媲美，但蚂蚁雄兵集合起来的势能——

每天涌入数以亿计的客户，交易额以每分钟亿元为单位计算——这是任何一家线下

零售商都无法想象的。

4、数据智能

无数据，不智能；无智能，不商业。人工智能是一场技术革命，它必然会将越来

越多的商业智能化。未来数据智能将成为商业的基础，而智能商业也将成为数据时代

的全新的商业范式。在我看来，要想把数据智能融入具体商业，要做好三件事：数据

化、算法化和产品化

所谓数据化，不仅包括客户的经营数据，还有更多维度的数据被记录、分析和融

入，构成了对于客户全方位的描摹。

数据化本质上市将一种现象转变为可量化形式的过程。它来源于人类测量、记录

和分析世界的渴望，是文明进步的基础。维克托迈尔·舍恩伯格和肯尼思·库克耶在《大

数据时代》一书中队人类的数据化历史做了充满洞察的描述，“计量和记录一起促成

了数据的诞生，它们是数据化最早的根基”。

算法化：智能商业的引擎，而非工具

在商业语境下，算法就是一组反映了产品逻辑和市场机制的计算指令的集合。完

成了商业场景的数据化之后，算法就是提炼数据价值的思路，而DT时代的数据价值

就是商业价值。

基于数据和算法，完成机器学习，实现人工智能。第三次工业革命发展到今天，

计算方法已经产生了从量变到质变的飞跃，可以说是数据时代最根本的特征。

产品化：数据智能和商业场景的最终载体

智能商业的核心特征就是能主动地了解用户，通过学习不断提升用户体验。而真

正把用户、数据和算法创造性地连接起来的是“产品”，这也是互联网时代特别强调

产品重要性的根本原因。

产品和数据、算法的互补作用可以形象地比喻成“端+云”。“端”就是产品，

是与用户完成个性化、实时、海量、低成本互动的端口，它不仅直接完成用户体验，

同时使数据记录和用户反馈闭环得以发生，和“云”互动；而“云”则是数据聚合、

算法计算的平台，它通过算法优化，更好地揣摩用户需求、提升用户体验。作为“端”

的产品：

产品设计直接影响用户体验

上传：将“端”的行为数据向“云”反馈

下达：将“云”的数据智能传递到“端”

一言以蔽之，数据化、算法化和产品化就是在反馈闭环中完成了智能商业的“三

位一体”的

“活”数据的两层含义：

1）、数据是“活”的

活数据一定是始终在线且不断更新的，可以随时被使用

2）、数据需要被灵活使用

活数据在不断地被消化、处理，产生增值服务，同时又能产生更多的数据，形成

数据回流

活数据的三大重要特征：

1）、全本记录，而非样本抽查

2）、先有数据，后有洞察

3）、数据就是决策

以上三大特征结合在一起，也就形成了反馈闭环的概念。只有活数据，才能让整

个反馈闭环顺畅运作。你跑业务的时候自然会产生数据，这些数据会被自动、全部地

记录下来，然后经过算法处理直接形成决策，用以指导你的业务，并通过客户反馈不

断地优化你的决策。如此一来，整个企业的业务发展就走上了反馈闭环的正向循环，

也就是走上了智能商业的发展道路。

如果从“活数据”的角度来考虑商业运营的话，感受便会很不一样。现在有很多

人一听到“大数据”这个词，就会觉得和自己没有太大的关系——“我就是个小公

司，数据量也不大，你们讲的那一套理念跟我没有任何直接关系”。但是，如果从

“活”数据的角度去思考，你会明白数据量的大小只是个相对的概念。如果让数据成

为你业务中的自然组成部分，让机器成为你决策中的一个环节，你的商业行为就会走

入智能化的快车道。

企业智能化=在线化+自动化

产品提供反馈闭环，数据作为原料，交给算法去处理，三位一体，你的业务就变

成了一个智能业务，你的商业有了数据智能这一核心引擎，你就能跑在竞争对手之前。

能否做到这些，决定着未来大部分企业的生死，如今国内有很多优秀的企业已经先行

一步。

1）、核心业务在线化

2）、业务环节自动化

5、智能商业的特征：向精准升维

新旧商业的区别，在于精准。精准，就是精确和准确，分别对应着网络协同和数

据智能。服务想要做到精确和准确，就需要不断地互动，不断地迭代优化，通过数据

智能不断加深对用户的理解。未来的社会必然会向服务型转变，而那些无法为用户提

供精准服务的企业，则很快会被淘汰。

“精”+“准”是未来商业的核心要求

精确：通过网络协同，实现降维打击

从工业时代到数据时代，无论是基本逻辑还是指导思想都在发生着变化。工业时

代要解决供给不足的问题，让大家都能用得起，所以它的核心就是标准化，只有标准

化才能进行流水线生产，实现大规模和低成本。由于中国中产阶层的不断扩大，消费

需求的日益增加，产能需求进一步扩大，对标准化又提出了更高的要求。这个正向循

环的整体逻辑是线性的，以控制为核心。精确的系统一定要能有效控制：一旦失控，

整个系统就面临崩溃的局面。

然而进入互联网时代之后，一切都发生了变化。新时代对企业的要求是一切以客

户为中心，以C端为中心，C2B模式成为主流。这种模式强调个性化和差异化，追

求的是价值而非成本。由于供给过剩，商家必须强调将给客户带来何种额外价值，客

户才会愿意为此买单。因此互联网时代强调的是网络和社会化协同，看重的是自组织

增长，这是一种生态思路、网络思路和演化思路。

准确：数据智能的背后，是商业逻辑的根本改变

中国在赶超了40年之后，近几年也出现了产能严重过剩的情况，大部分标准化

产品的竞争都无比激烈，因为标准化产品的市场已经饱和了。未来竞争的核心，将从

满足显性的标准化需求变成挖掘潜在的个性化需求。

如何挖掘潜在需求，才能实现最高效率？

如果让人和一个个用户不断地进行互动，看他们到底想要什么，这是一种成本很

高的方法。就像做所谓的定制化服装一样，要人跟人之间发生很多次的反复互动才能

达到目的，性价比非常低。如果这种场景想要普遍化，最终还是要靠我们讲到的数据

智能。你先要建立起一个有效的产品通道，将商家跟潜在的客户联结起来，再通过各

种各样的方法去试探客户的反馈。最终双方动态的匹配形成某个时间节点的最优服

务，而这个服务又会随着用户的需求不断演化。

想要完成这个目标，唯一的方法是通过持续的互动进行产品的迭代和优化，光靠

人力注定无法完成，背后需要数据智能引擎的支撑。只有机器决策取代人力决策，才

能在足够短的时间内快速学习，提升和逼近可能的潜在需求，这样得出的判断才是准

确的。用工业时代的思想无法企及准确这一高度，只有用数据时代的思想，人们才能

用渐进的方法来快速迭代、试探。其实这种试探是双方的，只有经过多次的摸索、互

动，最后才能找到一个当时足够满意的服务。所谓机器智能，就是用最笨的方法做出

最聪明的结果，这是第一步。智能化的第二步一定是自动化，就是直接让机器做决策。