人工智能對(duì)制造業(yè)商業(yè)模式的影響

【摘 要】 人工智能時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，制造業(yè)如何追隨人工智能技術(shù)的腳步，將人工智能技術(shù)商業(yè)化，并依此引領(lǐng)新的制造業(yè)技術(shù)變革。通過(guò)分析制造業(yè)的商業(yè)模式，可以找到答案。

【關(guān)鍵詞】 人工智能 制造業(yè) 商業(yè)模式

一、前言

人工智能就是根據(jù)對(duì)環(huán)境的感知做出合理的行為，并獲得最大收益的計(jì)算機(jī)程序（李開(kāi)復(fù)，2017）。曾經(jīng)人們認(rèn)為制造業(yè)是指機(jī)械工業(yè)時(shí)代利用某種資源，按照市場(chǎng)要求，通過(guò)制造過(guò)程，轉(zhuǎn)化為可供人們使用和利用的大型工具，工業(yè)品與生活消費(fèi)產(chǎn)品的行業(yè)。

馬云在2018年世界人工智能大會(huì)上發(fā)言“未來(lái)制造業(yè)不僅僅是制造業(yè)，而是制造業(yè)與服務(wù)業(yè)的完美結(jié)合，未來(lái)制造業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力不在于制造本身，而是制造背后的服務(wù)和體驗(yàn)，未來(lái)的制造業(yè)都是服務(wù)業(yè)，因?yàn)榱魉€上的大部分工人將被機(jī)器取代，而人類(lèi)的部分、體驗(yàn)的部分，不可能被取代。”可以說(shuō)人工智能賦能制造業(yè)新的定義，這個(gè)新的定義是需要隨著人工智能普及制造業(yè)人們不斷完善的。那到底未來(lái)制造業(yè)方向如何，其實(shí)是無(wú)法精準(zhǔn)預(yù)測(cè)的，但是可以肯定的是，人類(lèi)認(rèn)識(shí)的維度在不斷變化，未來(lái)會(huì)出現(xiàn)更多的新型產(chǎn)業(yè)，帶動(dòng)原始的一二三產(chǎn)業(yè)走向平衡。

二、制造業(yè)的商業(yè)模式畫(huà)布

Osterwalder在《商業(yè)模式新生代》一書(shū)中，將商業(yè)模式描述為企業(yè)如何創(chuàng)造價(jià)值、傳遞價(jià)值和獲取價(jià)值的基本原理。其提出了分析商業(yè)模式的工具——商業(yè)模式設(shè)計(jì)畫(huà)布，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，邏輯清晰，覆蓋面廣。

首先，人工智能時(shí)代的到來(lái)，意味著傳統(tǒng)制造企業(yè)的價(jià)值主張由以制造為中心的生產(chǎn)產(chǎn)品、更新工藝，逐漸轉(zhuǎn)向以客戶(hù)為中心的按需求帶動(dòng)生產(chǎn)、個(gè)性定制。由傳統(tǒng)的B2C模式逐漸轉(zhuǎn)向C2B模式。

其次，客戶(hù)細(xì)分，人工智能時(shí)代越來(lái)越重視小眾的痛點(diǎn)，任何生活中或者企業(yè)制造中的一個(gè)小痛點(diǎn)都能催生出令人滿(mǎn)意的創(chuàng)意。傳統(tǒng)制造業(yè)大多是定位的普通大眾的需求，以期達(dá)到規(guī)模化的目標(biāo)。現(xiàn)在，人工智能的發(fā)展卻帶動(dòng)了一大批小眾化的需求，長(zhǎng)尾理論的提出給企業(yè)家們提了個(gè)醒，不能只是關(guān)注創(chuàng)造財(cái)富大的一端，還有許多看似價(jià)值量小的創(chuàng)新，但是累積起來(lái)可能產(chǎn)生巨大的效益。換句話(huà)說(shuō)，在小眾與大眾之間并沒(méi)有完全的界限，當(dāng)小眾化需求聚集起來(lái)自然就成了大眾化需求，而大眾化需求當(dāng)他達(dá)到飽和無(wú)法增長(zhǎng)之后，可能相比小眾顯得相形見(jiàn)絀。

第三，重要的合作伙伴，人工智能的普及，與其說(shuō)是打擊制造業(yè)就業(yè)，不如說(shuō)是從另一個(gè)角度拉動(dòng)高質(zhì)量就業(yè)，從另一個(gè)角度促進(jìn)制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，以滿(mǎn)足新時(shí)代背景下，人們?nèi)找嫘略龅膫€(gè)性化生活需求。制造業(yè)首先需要合作的重要伙伴就是能夠引導(dǎo)企業(yè)向人工智能方向發(fā)展的相關(guān)企業(yè)，主要包括：人工智能相關(guān)技術(shù)服務(wù)商，當(dāng)然還有原材料供應(yīng)商。另外，有一個(gè)一直被許多企業(yè)忽略的重要伙伴：用戶(hù)自己。用戶(hù)的反饋能夠指導(dǎo)研發(fā)，用戶(hù)的需求數(shù)據(jù)可以指導(dǎo)生產(chǎn)，用戶(hù)的口碑效應(yīng)能夠加強(qiáng)產(chǎn)品的流通，用戶(hù)的偏好能夠減少營(yíng)銷(xiāo)成本，用戶(hù)的滿(mǎn)意就是制造業(yè)服務(wù)的初衷。

第四，是關(guān)于企業(yè)的核心資源和關(guān)鍵業(yè)務(wù)。以往的制造業(yè)的核心資源是制造產(chǎn)品過(guò)程的核心技術(shù)，或者是產(chǎn)品的特殊功能，這種資源在壟斷市場(chǎng)尤為突出。而如今，人工智能的引進(jìn)，使得企業(yè)不僅僅具有核心技術(shù)、產(chǎn)品特殊功能，還具有人工智能引導(dǎo)的制造業(yè)從研發(fā)到營(yíng)銷(xiāo)、服務(wù)一整套的生產(chǎn)服務(wù)體系，可以根據(jù)具體情況做到精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，更進(jìn)一步的減少浪費(fèi)。此外，技術(shù)只有當(dāng)他用到實(shí)處才發(fā)揮了技術(shù)真正的價(jià)值，人工智能時(shí)代，與其企業(yè)間各自為政，不如聯(lián)起手來(lái)共同為這龐大的用戶(hù)群體服務(wù)，合作企業(yè)間技術(shù)交流可以減少研發(fā)浪費(fèi)。另外，在這個(gè)企業(yè)邊界越來(lái)越模糊的時(shí)代，打敗你的不一定是同行競(jìng)爭(zhēng)者，也有可能是跨行競(jìng)爭(zhēng)者，總的來(lái)說(shuō)，就是打敗你的不是別人，而是你自己，你的思維局限在以往的維度，當(dāng)產(chǎn)生高維企業(yè)的時(shí)候，自然會(huì)對(duì)低維企業(yè)造成毀滅性打擊。如何讓企業(yè)在數(shù)次打擊之后仍能夠再次復(fù)蘇？可以說(shuō)持續(xù)創(chuàng)新是企業(yè)能夠發(fā)展下去的重要核心資源。當(dāng)然關(guān)鍵業(yè)務(wù)也由傳統(tǒng)的研發(fā)、制造、銷(xiāo)售產(chǎn)品轉(zhuǎn)向?yàn)榭吞峁┊a(chǎn)品和售后服務(wù)，通過(guò)客戶(hù)反饋再指導(dǎo)研發(fā)、生產(chǎn)甚至按需生產(chǎn)的制造業(yè)產(chǎn)品服務(wù)提供商，真正做到為客戶(hù)解決痛點(diǎn)。

第五，客戶(hù)關(guān)系，是貫穿制造業(yè)從傳統(tǒng)走向人工智能的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)的制造業(yè)更多的是需要維護(hù)與銷(xiāo)售商或者原料商之間的關(guān)系。而人工智能時(shí)代，本著對(duì)最終客戶(hù)的負(fù)責(zé)，制造業(yè)企業(yè)直接與產(chǎn)品的使用者直接交流更為重要，這樣不僅有利于發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的優(yōu)缺點(diǎn)，更可以通過(guò)客戶(hù)的反饋進(jìn)一步指導(dǎo)生產(chǎn)。人工智能時(shí)代，數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長(zhǎng)，對(duì)于大量數(shù)據(jù)的挖掘，能夠幫助企業(yè)解決許多難題，甚至做到精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，這樣就順其自然的降低了傳統(tǒng)制造業(yè)的營(yíng)銷(xiāo)成本。

第六，渠道通路，傳統(tǒng)制造業(yè)商業(yè)模式的主要渠道通路是通過(guò)自營(yíng)門(mén)店或分銷(xiāo)商銷(xiāo)售產(chǎn)品。而人工智能時(shí)代的到來(lái)，客戶(hù)與制造商之間的關(guān)系日益密切，所以通過(guò)高效的搜索引擎幫助有需要的用戶(hù)找到產(chǎn)品能夠更深的加強(qiáng)這種密切關(guān)系。另外，以往的產(chǎn)品大多是通過(guò)廣告（明星代言）的方式打通渠道。但實(shí)際上最有效的代言人就是用戶(hù)自己，只有用戶(hù)自己認(rèn)可產(chǎn)品，才是最重要的。另外，值得注意的是，物流行業(yè)幫助制造業(yè)打破了傳統(tǒng)的空間界限。而人工智能技術(shù)的發(fā)展，一些例如全息投影、3D打印等可以幫助制造業(yè)打破時(shí)間與空間的界限，真正實(shí)現(xiàn)制造業(yè)的精準(zhǔn)制造、智能制造。

第七，成本結(jié)構(gòu)，以往的制造業(yè)的成本主要來(lái)自于：研發(fā)、生產(chǎn)等，但當(dāng)企業(yè)走向按需生產(chǎn)，實(shí)時(shí)反饋這條路之后研發(fā)成本會(huì)逐漸降低，生產(chǎn)成本由于規(guī)模效應(yīng)會(huì)有所增加。但是企業(yè)的其他如：存儲(chǔ)成本、廣告成本等都會(huì)大大降低。人工智能技術(shù)的發(fā)展，是讓人類(lèi)的創(chuàng)新上升到新的高度：智能創(chuàng)新。通過(guò)智能創(chuàng)新，使得制造業(yè)迸發(fā)出

最后，收入來(lái)源，傳統(tǒng)的制造業(yè)，主要依靠產(chǎn)品銷(xiāo)售作為主要的收入來(lái)源。在人工智能時(shí)代，服務(wù)的意識(shí)得到強(qiáng)化，制造業(yè)企業(yè)在為客戶(hù)提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)的同時(shí)，也在為整個(gè)制造業(yè)體系做貢獻(xiàn)，所以企業(yè)的收入來(lái)源不僅是來(lái)自對(duì)最終客戶(hù)的服務(wù)，還有對(duì)整個(gè)制造業(yè)體系的服務(wù)。

我們常說(shuō)，工業(yè)機(jī)械時(shí)代，讓我們解放了雙手，不再為重復(fù)的勞動(dòng)而煩惱。那人工智能時(shí)代，有人說(shuō)是在逐漸解放人的大腦。但不全面，在解放人的大腦的同時(shí)，也是在開(kāi)發(fā)人的大腦，讓人不再局限于傳統(tǒng)維度的思考。

三、文獻(xiàn)綜述

目前，國(guó)內(nèi)很少有人探討關(guān)于人工智能對(duì)制造業(yè)商業(yè)模式的影響，國(guó)內(nèi)已有的研究有從制造業(yè)結(jié)構(gòu)探討的（劉軍，2019），認(rèn)為AI對(duì)制造業(yè)的結(jié)構(gòu)起到優(yōu)化作用。肖靜華（2016）對(duì)智能制造與制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)進(jìn)行研究，認(rèn)為：以互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的智能制造新體系在制造業(yè)企業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用，可以提高制造業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的能力，促進(jìn)中國(guó)制造業(yè)的發(fā)展。周濟(jì)（2018）提出AI對(duì)制造業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用與融合，能提高企業(yè)的生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。也有研究從另外一個(gè)角度探討人工智能對(duì)制造業(yè)的影響，蔡嘯，黃旭美（2019）提出AI技術(shù)對(duì)制造業(yè)就業(yè)的擠出效應(yīng)會(huì)隨AI技術(shù)取得重大突破而發(fā)生反轉(zhuǎn)，促進(jìn)制造業(yè)勞動(dòng)力回流。國(guó)外研究也從相關(guān)角度入手，MIT電氣工程領(lǐng)域?qū)I進(jìn)行了全面的定義：AI是一個(gè)有機(jī)整體，是通過(guò)模型建立的關(guān)于思維、感知和行為的表達(dá)系統(tǒng)，以生成測(cè)試法為基礎(chǔ)運(yùn)行方式，這一系統(tǒng)存在一定的約束條件，并通過(guò)算法實(shí)現(xiàn)約束條件的作用（Finlayson et al.， 2010）。Deming （2017）認(rèn)為社交能力在防止計(jì)算機(jī)和自動(dòng)化任務(wù)取代時(shí)起重要作用。大部分學(xué)者觀點(diǎn)認(rèn)為：AI將導(dǎo)致未來(lái)制造業(yè)就業(yè)市場(chǎng)的劇烈變革，制造業(yè)產(chǎn)業(yè)中大量中低端工作將被AI取代。AI 背景下我國(guó)制造業(yè)普遍應(yīng)用彈性工作制，這對(duì)于企業(yè)的新型管理方式、新型價(jià)值主張、新型決策手段都是一個(gè)重大的挑戰(zhàn)。制造業(yè)的各種工作任務(wù)可以被分解為不同的任務(wù)，那么AI對(duì)制造業(yè)崗位的影響取決于其能替代的工作任務(wù)（Acemoglu & Restrepo， 2017）。簡(jiǎn)單的來(lái)說(shuō)，對(duì)于過(guò)去許多單一的可重復(fù)的任務(wù)，人工智能可以起到很好替代作用，但是對(duì)于新型的創(chuàng)新性的人性化的任務(wù)，人類(lèi)仍然起著至關(guān)重要的作用。人工智能之間的分工也成為了企業(yè)亟待解決的問(wèn)題。

總體而言，AI對(duì)于制造業(yè)不同的行業(yè)不同的商業(yè)模式有著不同的影響。對(duì)于家電、電子等勞動(dòng)力密集型企業(yè)，AI可以減少用工數(shù)量、提高產(chǎn)品質(zhì)量，在設(shè)計(jì)這類(lèi)商業(yè)模式時(shí)，應(yīng)當(dāng)注意轉(zhuǎn)變發(fā)展理念，重視企業(yè)核心價(jià)值優(yōu)勢(shì)，重新考慮成本結(jié)構(gòu)。對(duì)于生物醫(yī)藥、航空航天等技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的制造企業(yè)，AI在數(shù)據(jù)挖掘、分析等方面的高效率將改變傳統(tǒng)的技術(shù)研發(fā)模式，在設(shè)計(jì)這類(lèi)企業(yè)的商業(yè)模式時(shí)，就需要考慮新的核心資源，以及新的重要合作伙伴，當(dāng)然，成本結(jié)構(gòu)也會(huì)隨著AI技術(shù)的引入而發(fā)生改變。對(duì)于冶金、化工等流程型行業(yè)，AI則可幫助其實(shí)現(xiàn)低成本的定制化生產(chǎn)，一方面可以緩解資源受限的現(xiàn)實(shí)，另一方面也可以滿(mǎn)足多樣化的需求。在設(shè)計(jì)這類(lèi)企業(yè)的商業(yè)模式時(shí)，首先需要改變的就是價(jià)值主張，傳統(tǒng)的這類(lèi)制造業(yè)已經(jīng)開(kāi)始注重經(jīng)濟(jì)效益與社會(huì)效益的協(xié)同，已經(jīng)開(kāi)始往環(huán)境友好型的方向發(fā)展，AI技術(shù)能夠幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)更進(jìn)一步的協(xié)同。另外由于新的價(jià)值主張會(huì)引起渠道通路、客戶(hù)關(guān)系、核心資源、關(guān)鍵業(yè)務(wù)、合作伙伴等要素的變化。正所謂“牽一發(fā)而動(dòng)全身”，尤其是當(dāng)引導(dǎo)企業(yè)設(shè)計(jì)商業(yè)模式的價(jià)值主張的根本變化更是如此。最后，對(duì)于服裝、食品等行業(yè)，AI可以幫助企業(yè)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)，形成快速響應(yīng)的產(chǎn)業(yè)閉環(huán)。這樣的影響，可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)新的產(chǎn)品更新策略，節(jié)省企業(yè)資源，從而獲得更高的經(jīng)濟(jì)效益。可以說(shuō)，AI對(duì)于制造業(yè)商業(yè)模式的影響是多角度的，但可以肯定的是AI技術(shù)的引入對(duì)每個(gè)行業(yè)每種商業(yè)模式或多或少都會(huì)影響到其成本結(jié)構(gòu)，同時(shí)也要求企業(yè)重新思考其商業(yè)模式相關(guān)要素，不斷創(chuàng)新出適合企業(yè)當(dāng)前發(fā)展的商業(yè)模式。

四、結(jié)論

從手工業(yè)到機(jī)器制造業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)制造業(yè)再到智能制造業(yè)，極為生動(dòng)的刻畫(huà)了人類(lèi)探索世界的歷程，也反映了人類(lèi)對(duì)未知領(lǐng)域的好奇。從這些變化中，我們可以感受到智能制造業(yè)無(wú)限的未來(lái)。

總的來(lái)說(shuō)，人工智能時(shí)代的到來(lái)對(duì)制造業(yè)商業(yè)模式的設(shè)計(jì)是挑戰(zhàn)與機(jī)遇并重。一方面，對(duì)于相對(duì)傳統(tǒng)的制造業(yè)企業(yè)來(lái)說(shuō)，需要逐步融入到新的時(shí)代話(huà)題中來(lái)，借助企業(yè)積累起來(lái)的制造經(jīng)驗(yàn)，充分利用人工智能有益的一面實(shí)現(xiàn)東山再起。另一方面，對(duì)于站在新的時(shí)代巔峰的制造業(yè)企業(yè)，仍需要保持敏捷的嗅覺(jué)，牢固企業(yè)基礎(chǔ)，在動(dòng)態(tài)的市場(chǎng)環(huán)境中不斷推陳出新，讓企業(yè)的香火延續(xù)。

【參考文獻(xiàn)】

[1] 李開(kāi)復(fù).十年后50%工作將被人工智能取代[J].智能城市，2017，3（05）：4-7.

[2] 劉軍，常慧紅，張三峰.智能化對(duì)中國(guó)制造業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的影響[J].河海大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2019，21（04）：35-41+106.

[3] 肖靜華，毛蘊(yùn)詩(shī)，謝康.基于互聯(lián)網(wǎng)及大數(shù)據(jù)的智能制造體系與中國(guó)制造企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)[J].產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)評(píng)論，2016（02）：5-16.

[4] 周濟(jì).走向新一代智能制造[J].中國(guó)科技產(chǎn)業(yè)，2018（06）：20-23.

[5] 蔡嘯，黃旭美.人工智能技術(shù)會(huì)抑制制造業(yè)就業(yè)嗎？——理論推演與實(shí)證檢驗(yàn)[J].商業(yè)研究，2019（06）：53-62.

[6] Finlayson M A， Richards W， Winston P H. Computational models of narrative： Review of a workshop [J]. AI Magazine， 2010， 31（2）： 97.

[7] Deming D J. The growing importance of social skills in the labor market [J]. The Quarterly Journal of Economics， 2017， 132（4）： 1593-1640.

[8] Acemoglu D， Restrepo P. Robots and Jobs： Evidence from US Labor Markets [J]. Social Science Electronic Pubulishing， 2017.

作者簡(jiǎn)介：馮澤宇（1998-），男，漢族，湖南省湘陰人，碩士研究生，單位：湘潭大學(xué)，研究方向：管理科學(xué)