内容提要：毫无疑问，我们已经开始进入一个新的文明，真正的人本社会，以我为中心的时代，商业也因此重构。本文意在对此趋势做一个综合的分析，并从此中解析出对应的主要机会，试图去回答如何把握这种机会。本文属于一篇综述类的文章，可能阅读起来会感觉较为虚无缥缈，后续会以一些具体的案例来做些说明。

一、智能商业趋势

“智能商业”一词取自阿里参谋长曾鸣的《智能商业》一书，在他的智能商业20讲中也是使用这一词汇。他提出智能商业的双螺旋概念：数据智能+网络协同。将所有的物理及虚拟实体都联接到起来，实现在线，在线后就会产生数据，既而通过算法使之成为产品，这种流动的数据就创造出了价值，实现数据智能，其效率是非常高的，人的参与极少，集中到了其中需要创造力的活动之中。可以理解这是供给一侧的趋势。网络协同更偏向消费一侧，不同于现有的企业为中心的组织方式，消费变成以个人为核心的驱动方式，整合整个网络的资源，反向传导到数据智能。两者交织在一起，形成了一个新的智能商业文明。我在回答Ponyma的提问时也提到了，不过不如曾鸣教授那么贴于商业本身，并且缺乏实例，比如曾鸣教授以网红协作经济、淘宝的运作方式为例。我试着在这个框架中引入这些信息进行补充，以便既形象又具备商业感觉的呈现。

左边的P2M，和已经流行的C2B、C2M的含义是一致的。以个人的需求为入口，直接到达机器，中间的一切环节都尽可能的智能化，最小程度的人工参与。右边的SaC是一种新的消费模式，有别于现在品牌驱动的消费，这种消费模式下消费的行为就在社交之中，最明显的网红经济，网络活动的地方可能是微博，也可能是抖音，最终只是交易的发生地可能是淘宝或者京东，最终都不一定需要淘宝这类集中化的交易场所，直接就进入P2M的需求入口端。承载这两者的就是大服务，就像现在的公共基础设施，大服务就是智能商业的基础设施，泛在分布，个人对此无感知，按需获取即可。

整个智能商业就是交织在一起的“网状体”，其中每个个体的分工不能以现有的方式去理解，而只能基于个体的某个活动属于那个层次来判断其所扮演的角色。其中的每一个“面”的层次就是一个大服务的提供者，可能对应现在的政府、公司，每一根“线”的层次就是一个通道，类似于神经，组织面的能力，提供出去，每一个“点”都是一个小群落，这些群落兼具现在生产和消费的特征。整个智能商业以一种非常高效的模式运转，个人不再将自己的活动或者空间划分为工作和生活，两者没有了界限。这种情况下个人实际上是得到了极大的自由，存在的唯一价值就是创造力，探索未知的创新。

理解这样一种终局，是进一步拆解的关键，如果读到这完全一头雾水，或者觉得是瞎扯，那么建议先听一下曾鸣教授的智能商业20讲、我的文章及《第三次工业革命》一书。

二、机会解析

智能商业里的“点线面”都是存在新的机会的，对于类似华为、BAT这种体量的公司，机会集中在“面”上，也就是大服务的提供者。这个大服务是一个泛在的平台，给P2M和SaC提供资源。

举个例子，给设计的个体或者群落提供“人人设计”的服务，解决设计环境的问题，创意到产品的第一步即刻可达，更进一步是机器辅助人设计，比如说阿里推出的鲁班，海报的设计变得真的太简单，以前是没法想象的。

从终局来说，不存在公司的说法，每个个人或者群体就是一个服务调用者。在当前，就是服务于一个一个的公司。只是说，我们在服务这些公司的时候，要输出这个智能商业的最后愿景，每个公司首先应该成为这样的大服务提供者，或者调用公共大服务。因为前端的SaC已经越来越成为一种趋势，如果适应不了，就必然被淘汰。只不过C端的产品先面临这个压力，B端的会经此传导而慢一些。拿海尔的例子来说，为什么打破原本的科层制，变成一个订单为核心的组织？你会发现原来的组织管理原则已经不适用海尔了，实际上海尔已经成了一个“面”，一个大服务提供者，只不过更多的服务于内部的各个群落。

而现阶段必须要有一个大服务提供者，帮助更多的潜在大服务提供者成长为“面”，这就是这个阶段最大的机会。曾鸣教授提出的是S2B模式，Supply to Business，Supply代表的是供应平台，Business是大的商业实体或者小的网红个体，他举了一个例子是杭州的四季青服装市场，实际上已经成为一个供应平台，不再是一个简单的批发市场，可以做到2周就上一批新，以前这个频次一般一年才5到6次。我认为Supply是末端，往后延展实际上一直就穿透到了Machine，能否像服装一样都实现2周的穿透效率，甚至更短，就是另一个S2B，Service to Business要做的，我称之为AI2B，因为这种Service必须做到在线与智能。传导的效率必须非常之高，以需求到供应的周期作为评价指标。

其实这不是什么非常新鲜的概念，只不过放在了一个新框架下来看，实现一种升级。既然是大服务，首先就是服务的概念，对服务业是如何定义的？

服务业：服务业，指利用设备、工具、场所、信息或技能为社会提供服务的业务，包括代理业、旅店业、饮食业、旅游业、仓储业、租赁业、广告业和其他服务业。服务产品与其他产业产品相比，具有非实物性、不可储存性和生产与消费同时性等特征。

后来又提出现代服务业：现代服务业是指以现代科学技术特别是信息网络技术为主要支撑，建立在新的商业模式、服务方式和管理方法基础上的服务产业。现代服务业既包括随着技术发展而产生的新兴服务业态，也包括运用现代技术对传统服务业的改造和提升。现代服务业有别于住宿、餐饮、仓储、交通运输等传统服务业，以金融保险业、信息传输和计算机软件业、租赁和商务服务业、科研技术服务和地质勘查业、文化体育和娱乐业、房地产业及居民社区服务业等为代表。

现在我认为就是到了提出服务3.0的时候，AI2B，要对现代服务业进行新的升级，匹配智能商业的要求。我所聚焦的是服务业中的生产性服务，其从属关系是（官方定义）：

《国务院关于加快发展服务业的若干意见》中的定义：生产性服务业是市场化的中间投入服务，是从企业内部的生产服务部门分离出而独立发展起来的新兴产业，它可以提高其他产业的竞争力，推动高新技术和新产品研发，引导技术变革和产品创新，提高企业经营的专业化程度，实现整个产业链中上下游各种服务相互关联和相互依存。

《上海国资》在“抢跑生产性服务”一文里对生产性服务的分类如下：

生产性服务业分成几类，第一类叫做企业生产前生产后的服务业，这类服务有很多，比如融资、人才培养、审计等，这是和企业生产过程不直接发生关系的，它不进入到生产过程中。

第二类是嵌入生产过程的生产性服务，也可以看做是在生产经营过程当中密不可分的一些活动。为了保持生产经营活动的连续性和协调性，生产性服务必须关系性地嵌入到制造企业的价值链中，如物流服务、制造维修服务、客户关系管理、销售代理服务等。关系性嵌入可以使得合作企业间不断低成本地、高效地交换那些至关重要的， 无法通过市场机制获得的信息和知识。当组织之间存在嵌入关系时，由于信息交流更顺畅，企业内外部价值链能够更好地融合。这个我们定义为嵌入式生产性服务业，它是和生产过程紧密相关，如果缺少了这些服务，整个生产过程无法完成。由于两者天然的密不可分，专业性极强，所以企业一开始会选择自己去提供这部分服务。但随着制造业部门内部服务职能的重要性、复杂性、多样性的发展变化，企业发现自己提供这些服务的成本在不断提高，这部分服务逐渐从“内部化”走向“外部化”。最后为生产性服务分工深化阶段。这一阶段，生产性服务业内部分工深化，为生产性服务提供服务的业务获得发展。通过提高生产性服务的专业化水平，进一步提高生产性服务的效率，间接提高制造业的效率。

前者属于产业链的间接视角，可以归纳到企业服务范畴，更加通用，发展比较快，进入门槛相对更低。金蝶云的OA、ERP，Saleforce CRM，阿里的钉钉，腾讯的企业微信都属于这一类。后者是我所讨论的生产性服务，相对垂直进入产业链，打通P2M，当前还没有能实现穿透的AI2B提供商，这是最大的机会。

三、挑战

服务的本质是社会专业化分工带来的，服务业的核心就是增值服务，即在原有的需求上，建立出新的需求，或者说满足出潜在需求。袁岳谈到的“服务业的本质是连接，比如我需要一杯水，你给我递上一杯，这个行为和渠道的模式是服务，今天的服务变成了一种反应，这个反应不只是来自于人，甚至来自于物。服务于是从过去的连接变成了反应。传统的服务有一个物理连接，而今天很多东西不需要看得见的连接，需要看不见的、在线的和更加方便的连接本身，这就要求我们的环境有更好的响应性，当我要的时候它就到了。以后，响应的效率和性价比将成为评价服务的标准”。因此，服务本质上就要求带来“超额”的体验，否则就自己干了。

《增长跨越：经济结构服务化、知识过程和效率模式重塑》这篇论文里，作者提出了三个论点：第一，经济结构服务化是必然趋势；第二，服务化的过程容易出现阻滞，主要原因是出现人口漂移和鲍莫尔成本病，服务效率无法得到结构化的提升；第三，解决的最重要办法是要跨越基石——人力资本为核心的知识过程，通过消费补偿，形成“消费结构升级-人力资本提升和知识创新-效率提升-消费结构升级”的循环。

也就是说，服务的效率最为关键。对于公司来说，经过蒸汽、电力和互联网的三次工业革命后，生产的效率已经被机器拉到了很高的程度，而与之匹配的运营已经面临效率的瓶颈，造成生产的效率无法进一步的突破。本质上说就是效率没有实现Person到Machine的贯通，如何穿透整个P2M，其效率达到周甚至是小时级，就是最大的挑战。

四、AI解决之路

普华永道在《科技赋能B端新趋势白皮书》提出了iABCD五种技术组合对B端的赋能，呈现平民化、深度、生态三个趋势，这主要是针对第一类生产性服务（企业服务）的分析。对于第二类生产性服务，是否一样适用？我认为是可以适用的。但是不能像企业服务一样断点式的方案，必须对准最高效穿透P2M的目标，最大化减少人的干预，最大可能人工智能（AI）化，用机器取代人。这是在所有服务方案设计时要遵循的基本原则。

基本原则之后要遵从的是严格的三个步骤：1.设计好联接的方案，必须实现穿透P2M的全在线，不能有断点；2.统一数据的规则，评价的标准是数据必须可以流动，活起来；3.产品导向的算法设计，提供可调用的产品。

五、案例分析

第一案例是前面博客里提到的阿里的商业操作系统，在这篇文章里，当作案例再解析一下。

在这篇文章的背景下来看这张图，是不是会显得更加清晰？这是一个生产性服务典型的集大成者。只不过阿里的弱势在于本身对于P2M，也就是制造侧缺乏足够的经验，当前阶段能够发力的主要是SaC这端，也就是新零售到Supply这一端。但是这一极的倒逼会让P2M受到巨大的压力，同时又给了很大的诱惑力，阿里的生态有了肥沃的土壤，最终打通只是时间的问题。

腾讯想要在这方面发力，不过时间会需要更多。京东金融的情况，引用一段新闻“京东金融有关负责同志介绍了产品众筹的业务模式，以及为产品众筹企业提供融资、培训、柔性化制造、技术支持、物流等产业服务情况；通过大数据、技术驱动，为中小企业提供基于互联网的信用融资情况。秦志辉同志指出，京东金融以数据为基础，以技术为手段，集聚了全产业链的生产性服务业资源，为创业者和中小企业打造了一个众筹众创生态圈，希望京东金融进一步发挥资源和技术优势，在更大广度和深度上服务更多中小企业”，有这心，但是说实话优势还是在物流方面，其他没有积累下什么优势。

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