人工智能时代的游戏规则正在发生改变，这会对我们所有人都产生重大影响。
以人工智能为代表的技术，将如何催生“数智经济”，重塑产业竞争格局？
在划时代的著作《数智公司》一书中，哈佛商学院的两位教授马尔科－扬西蒂和卡里姆·拉哈尼指出：
人工智能消除了数百年来限制业务增长的传统约束，数据分析、算法和网络正在重塑“企业”
以人工智能为中心的组织展示出一种全新的运营架构，重新定义了价值创造、获取、分享和交付的全过程
与传统流程相比，人工智能驱动的流程具有更强的可扩展性，将赋能公司跨越行业边界，同时创造良好的学习机会，推动更准确、更复杂的商业预测
当传统增长约束被消除，战略就变成了全新的博弈。风险和机遇并存，新的游戏规则将如何改写？挑战与责任同在，领导者如何前瞻性部署战略决策？从爱彼迎到蚂蚁集团，从微软到亚马逊，《数智公司》聚焦全球人工智能巨头企业的经营与竞争实例，不堆砌流行语，拒绝夸夸其谈，结合数百家公司的案例研究，向你提供数智时代商业竞争与生存的实用建议和可行路线。

马尔科·扬西蒂(Marco lansm)，哈佛商学院大卫萨诺夫工商管理教席教授、技术与运营管理系主任，哈佛商学院数字倡议项目联合创始人。
自1989年以来，马尔科一直任教于哈佛商学院。他以创新管理、商业生态系统和数字化研究而闻名，在数字化转型方面的研究受到学术界和实践者的广泛关注，过去几年中，有多篇研究论述入选《哈佛商业评论》年度十大文章。
2003年，马尔科与他人共同创立了Keystone战略咨询，并担任董事会主席。他为众多《财富》500强公司提供数字化战略咨询，并对包括微软、Facebook、IBM、亚马逊、阿里巴巴和谷歌在内的多家公司进行了研究。

前言 碰撞的世界
第1章 人工智能时代
在人工智能时代竞争
对新时代的理解和接受
本书的目的
研究历程
人工智能之旅
第2章 对公司的再思考
公司的价值和本质
与传统金融服务业的碰撞
打破人为瓶颈
魅力无穷的数字单车
困难的人工智能业务
转变价值的创造、获取和交付途径
确立人工智能的核心地位
第3章 人工智能工厂
建立和运行人工智能工厂
数据管道
算法开发
实验平台
软件、连接性和基础架构
建立人工智能工厂
第4章 公司的重构
贝佐斯与镜像假说
历史回顾
传统的运营限制
艰难而又至关重要的转型
人工智能公司的架构方式
打破传统约束
第5章 如何成为人工智能公司
改造微软
转型的五项原则
企业中的数据、分析和人工智能
富达的转型之旅
第6章 新时代战略
新战略问题的实质
绘制商业网络图
价值创造过程
价值获取过程
战略性网络分析
战略问题
第7章 战略碰撞
碰撞中的竞争态势
经典案例
模式重复
我们的发展方向
第8章 数智化规模、范围和学习的道德规范
数字放大
算法偏差
网络安全
平台管控
公平和平等
新的职责
第9章 新纪元
似曾相识
新时代
新旧缺陷
第10章 领导力再造
转型
企业家精神
规范
社群
集体智慧的领导
注释
致谢

碰撞的世界
本书拟通过分析一种
新型公司来定义人工智能
时代，此类公司的结构是
为了适应由数字网络、分
析和人工智能所塑造的商
业环境而构建的。其根本
特征就是具有一种独特的
运营体系——一种横向结
构，利用集成数据来推动
人工智能应用程序的快速
配置，从而实现规模、范
围和学习的指数级增长。
该结构有别于传统公司内
部孤立的结构形式，后者
会限制公司的增长和响应
能力，阻止敏捷沟通和协
调，从而导致决策的片面
性并限制技术和数据的共
享共用。新的结构可以快
速、广泛地配置计算机科
学家所说的“弱人工智能”
：根据特定用途对现有的
算法进行微调就可投入使
用，以完成公司大部分的
重要运营任务。
本书探讨了相同领域
内数智公司与传统公司频
繁出现的各种碰撞。蚂蚁
集团与银行业、YouTube
及网飞(Netflix)与娱乐业
、爱彼迎(Airbnb)与传统
酒店的冲突就是三个典型
的例子。这些碰撞告诉我
们，当指数系统运行到饱
和状态(达到极限)时会出
现什么情况。想一想高中
时学到的内容，指数曲线
在原点处是平缓的，然后
以递增的速度迅速上升。
如蚂蚁集团、YouTube和
爱彼迎的案例所示，数智
公司最初只能提供有限的
价值，因此老牌公司可能
注意不到数智公司的竞争
。即使注意到了，它们往
往也会把这种威胁最小化
、合理化甚至完全忽略。
随着数智公司的竞争力越
来越强，老牌公司可能试
图通过向消费者宣扬数智
公司的种种问题或游说监
管机构来阻挠其发展。随
着数智公司的进一步发展
，一些老牌公司不得不开
始调整自身的运营模式，
对大部分系统进行数智化
改造，但大多数时候，当
它们这么做时为时已晚。
一旦业务量达到一定级别
，数智公司就会呈现爆发
式增长，而传统系统将不
堪重负。安卓和诺基亚、
亚马逊和巴诺书店
(Barnes&Noble)、
YouTube和维亚康姆
(Viacom)、蚂蚁集团和香
港上海汇丰银行都是鲜活
的例子。
在创作本书时，我们
虽然相信这种新型公司的
出现是不可避免的，但同
时觉得经济的转型尚需时
日，因此大多数传统公司
有足够的时间来调整和适
应。我们在2020年1月发
行本书英文版时，并没有
预见到Covjd-19(新型冠
状病毒肺炎)的暴发会如
此迅速地改变世界经济和
社会格局，疫情迫使所有
的公司即刻就要完成数智
化改造。全球疫情的暴发
使我们面临这样一种情形
：公司必须立即进行转型
，这样才能应对另一种巨
大的威胁——新型冠状病
毒。
面对病毒的指数级增
长
从新型冠状病毒肺炎
危机中我们可以清楚地看
到，呈指数级增长的系统
与传统系统发生冲突时会
有何种后果。在疫情早期
，人们对疫情都不够重视
，2020年1月至2月期间
，我们还奔走在美国和欧
洲为新书做宣传，当时完
全没有意识到我们就端坐
在即将爆发的火山顶端。
我们先去了波士顿、芝加
哥、洛杉矶和旧金山，然
后是伦敦、慕尼黑、巴黎
和米兰，到处发表演讲。
……
从数据到智慧
此刻，我们坐在这里
敲出前言的最后几句话时
，全球的健康、经济和政
治领域的一切几乎都充满
了不确定性。有些人似乎
看到了新型冠状病毒肺炎
疫情的缓解，许多国家的
经济开始重启，然而，新
型冠状病毒肺炎危机仍未
解除。随着城市的重新开
放，病毒在许多国家和美
国各州又以更凶悍的气势
卷土重来。就在昨天，美
国乃至全球都出现了每日
新增病例的新高。虽然波
士顿住院治疗人数呈下降
趋势，但MGH仍在为疫
情的再一轮暴发做准备，
以有备无患。
疫情的持续让我们意
识到另一个不幸的事实：
如果没有开明的领导者，
再好的数据和分析也无用
武之地。可悲的是，在疫
情第一阶段获得的宝贵经
验仅被全社会的一小部分
人接受。例如，现在我们
可以确定戴口罩有助于避
免感染和出现超级传播事
件，然而，即使是这种基
本常识，我们的许多领导
者也不予认可或采纳，结
果导致了不必要的死亡。
我们不禁惶恐万分，因为
我们看到大量的数据、分
析和人工智能并没有产生
集体智慧，而那是一种真
正能让我们摆脱疫情的智
慧。
无论未来如何，经济
数智化转型所迈出的步伐
都不会后退。人们已普遍
意识到数智化的影响，大
家互相分享成果，各项工
作的展开已势不可挡。无
论如何我们都可以确定，
转型速度已大大加快，因
此时代迫切召唤那些新的
业务和技术领导者来推动
下一轮经济发展。
我们的领导者需要深
谙严谨分析的价值，要对
数据平台、网络和人工智
能的技术与经济特征有基
本的了解并渴望革新，这
样才能助力变革。最重要
的是，他们需要对数智化
规模、范围和学习所涉及
的伦理道德有深切的体会
，并且能深刻意识到错误
转型对经济和社会带来的
不利影响。我们真诚地希
望本书可以为他们提供战
略支持。
马尔科·扬西蒂
卡里姆·拉哈尼
2020年7月

本书基于对许多行业数百家公司的研究展示了如何围绕数据、挖掘和人工智能重塑公司。
本书提出了重新思考业务和运营模式的框架，解释了数字公司和传统公司之间的“冲突”如何重塑竞争，并迫使传统公司重新调整其运营模式，描述了数字公司、传统公司和监管机构等领导者面临的新挑战与责任。

扬西蒂和拉啥尼的这
本重要作品重新审视了究
竟何为公司，以及成为一
家AI为先的公司所需的条
件。任何对人工智能感兴
趣的人都应该读一读。
——萨提亚·纳德拉
(Satya Nadella)微软CEO
随着数字经济和人工
智能的崛起，行业格局正
在发生颠覆式的变化。对
于希望在新的商业世界中
生存下来的企业领导者来
说，《数智公司》是一本
令人信服的必读书。
——克莱顿·克里斯坦
森(Clayton Christensen)“
颠覆式创新”之父、《创
新者的窘境》作者
《数智公司》是一本
关于如何构建人工智能公
司的综合指南，非技术人
士也能轻松理解。随着人
工智能和大数据越来越成
为商业成功的核心，本书
将成为一本不可或缺的经
典读物。
——《福布斯》杂志
《数智公司》揭示了
商业大势的本质：如果你
尚未运用人工智能和机器
学习来指导实时决策，你
就将处于被竞争对手颠覆
的悬崖边。
——戴夫·慕尼基洛
(Dave Munichiell0)谷歌风
投(Google Ventures)合伙
人
随着越来越多的人工
智能走出实验室被应用于
实际情景中，人工智能的
伦理道德问题和商业影响
正逐渐显现。《数智公司
》为每位希望在不断变化
的环境中取得成功的商业
人士提供了有益参考。
——蒂姆·布雷迪(Tim
Brady)Y Combinator创业
孵化公司合伙人
对于希望保持和提升
技术领先地位的企业家、
投资者和公司的领导人来
说，《数智公司》是本必
读之书。
——吉姆·布雷耶(Jim
Breyer)布雷耶资本创始
人兼CEO

人工智能时代
“是伦勃朗的！”
一位衣着整洁、满头白发的老先生连忙举手大声喊道，观众里有几位也随声附和。旁边一位男士似乎疑惑不解，他在澳大利亚经营一家博物馆，专门收藏顶级艺术品，虽一眼便认出这幅画确实是17世纪那位荷兰绘画大师的风格，但他不记得伦勃朗有这样一幅作品（见图1．1）。
接下来播放视频，当讲解员开始介绍这幅作品的来历时，房间里顿时安静下来。原来，这幅画作的确不是伦勃朗所创。而是荷兰国际集团为了推广业务，委托智威汤逊广告公司和微软公司在2016年联手创作的。创作团队先对伦勃朗的300幅画作进行了168263次扫描，然后在此基础上绘制出这幅肖像，其分辨率超过1。48亿像素。该团队由数据科学家、工程师和研究伦勃朗的专家共同组成。他们首先运用学习算法来分析伦勃朗的作品，锁定一些能够体现画家风格的作品特征。例如，新作品的主角是一位高加索男子，年龄为30～40岁，面有胡须，头戴礼帽，脖子围着白色衣领，面部微微右倾。他们又运用更多的算法把各种元素整合为一幅完整的作品。接着，一台3D打印机依照伦勃朗的绘画风格，把13层以涂料为基底的光固化油墨逐层喷在画布上。这样，在伦勃朗去世近350年后，人们借助人工智能绘制出了这幅被命名为“下一个伦勃朗”的画作。
人工智能正成为艺术领域的一支生力军，它使不同学科和媒体的跨界合作成为可能，进而不断开拓新的艺术形式。例如，谷歌的艺术与机器智能项目组织了一批艺术家和工程师开展研发，探索如何改变创意实践。他们正在研究如何把风格转换技术应用到从电影到音乐的各种题材和媒体，就是《下一个伦勃朗》（TheNextRembrandt）创作过程中所使用的技术。
艺术和机械智能及其他类似项目甚至把人工智能引入创作领域，除了直接复制原有风格，还可以进行全新的艺术创作。这一探索不仅是技法变革，更是从构想到创作整个组织过程的变革。艾哈迈德·艾尔伽马是罗格斯大学艺术与人工智能实验室主任，他正在进行一项艺术创作的算法研究。这一名为“艾肯”（AICAN）的算法能够在没有人类协助的情况下，独自创作新颖独特的作品。它先对14世纪以来的所有绘画作品进行扫描存储，然后对数量庞大的数据进行“训练”，进而生成完全不同的作品——从现有的艺术风格中汲取灵感，却有着完全不同的表达方式。因此，人工智能算法不仅丰富了艺术家创作和发表作品的方式，还可以对艺术的发展历史进行数字模拟，使人们洞悉艺术发展从具象到抽象的漫长历程。这有助于我们了解某些过程，而这些过程在长达半个多世纪的时间里一直作用于人类集体无意识之中。
其实一切才刚刚拉开帷幕。如果一台计算机在科学家和基础人工智能的合力操控下，可以模拟、整合甚至扩展创作天才的作品。那么我们几乎可以认定，人工智能将会进军人类所有的发展领域。随着网络和人工智能在各学科、各行业的广泛应用，所有企业、所有人都将跨入一个新时代。
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