华映资本章高男：看多to B，当技术创新遇上产业升级
4月12日，由国内一线基金、产业专家、企业共同发起的『B计划』To B创投派，在京举行启动仪式。
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会上，华映资本合伙人章高男围绕科技创新和产业创新的概念做了阐述，他认为，技术创新的核心，主要有数据、算法、算力。而技术革命，可以给许多行业带来改变。
金句Mark
1、科学是发现客观规律，技术利用科学解决这个问题，最终我们要怎么商业化？靠创新来体现，生产力的提升离不开技术创新；
2、数据算法、算力是人工智能的核心。传感器、物联网、5G，低速物联网、人工智能、云、边缘计算等技术构成支撑体系，辅助描述、诊断，预测和决策过程；
3.数据能极大帮助信息、生物医疗、供应链、新材料、金融等产业发展。对于企业家来讲，未来要尽可能数字化业务流程，同时形成数据思维，经验决策将会被淘汰。
以下为演讲实录，全文有删改：
从概念到供需：
当技术创新遇上产业升级
我是做技术出身的，每次遇到一个新的议题，第一件事情是做名词解释。所以我们先看：什么是科学技术和创新？根据标准词库的定义，科学就是正确的反映客观事物本质和规律的知识的体系。科学分为两类，一类是基础研究，一类是应用研究。
基础研究没带任何目的性、目标性。比如前两天大家都在关注的黑洞，无数个科学家花费几年拍出一张照片。你会发现往往一个发达国家或者真正推动人类历史进步的国家在基础性研究上是最擅长的，因为基础性研究带来的冲击力是颠覆性的，也是最基础的源头。
应用研究有一些目标性，它带有一定的目的性，是应用知识体系来解决问题。比如登陆火星，这个技术非常复杂，涉及到各种各样的知识体系，但目标是为了登陆。技术是为了解决问题而诞生的，创新则带有一定的商业色彩，通过创意进化成知识，最终带来商业化成果，是科技成果的市场化。
总结下来，科学是发现客观规律，技术利用科学解决这个问题，最终我们要怎么商业化？靠创新来体现。
第二个名词概念是产业升级，包括产业转型和产业升级。产业转型是比较剧烈的改变，相当于革命，产业升级就像一个渐进式的变革，它是产业增长方式的转变。
今天大家都在说的产业转型和升级，为什么说它是种必然？我今天从商业的本质——供需关系来看。商业本质就是供求关系，一个国家也是这样的，整个国家的需求一类是内需，投资和消费；一类是外需，出口。供给也是两大类，一类是生产资料和生产力的结合，一类是资本。需求更多的经济表现就是CPI，供给就是GDP。
一个国家的挑战在于如何既能让消费也增长、供给也增长，两者相对平衡，不能一头增长或者两头都退后。怎么能优化供给能力？最终要靠生产力的提高，而生产力最原始的就是科学与技术。为什么今天转型靠科技技术和科技创新？下一步经济增长通过供给端效率的提高，才能保持长期的增长，而且又不引起通货膨胀。
从数据到算法算力：
技术创新的核心在哪？
数据算法、算力是人工智能的核心，过去20年的信息革命给我们带来了很多深刻的变化，尤其是未来，我们还有几大核心技术：传感器、物联网、5G，低速物联网、人工智能、云、边缘计算……这是整个数据技术的底层，也是未来发展的支撑体系。有了这个算法和算力，这些技术能解决哪些问题？
第一,有了足够多的数据能够对一个现象进行解释，你企业里当用到足够多的数据，可以知道这个企业发生了什么情况，比如销售情况、运维情况、生产情况等等都是通过数据来体现的。
还有诊断，预测和决策。如果发生了一个问题，能找到到底什么原因导致了这一现象，更好的做预测，以及决策。比如在现实情况下，滴滴打车有几百万的并发事件，怎么做一个整体的路径规划？就需要深入数据，通过算法和算力做一个动态规划的决策。
这些技术解决问题的能力，应用到C端或者B端，对产业转型和升级带来很大的机会，尤其是B端。通过数据、算法、算力优化产业资源优化配置的效率，提高生产能力。
从金融到工业制造：
技术革命改变哪些行业？
更具体一点来讲，数据能够极大帮助的产业包括信息、生物医疗、供应链、新材料、金融等。我重点挑几个跟大家深入探讨。
信息产业的身份比较特殊，是其他行业的技术赋能的技术提供者，同时本身又是一个技术行业。技术革新带来的信息产业变革，值得关注的有以下几个方向：
第一个是数据的感知，传感器的技术，尤其低功耗传感器的技术，未来多种多样，传感器的种类越来越丰富，它解决数据获取的问题；
第二个是收集进来的数据放在哪里，即数据存储。数据存储也包括文件系统、数据库、底层的硬件设备，这些东西都是基于云的，分布式的；
第三个是数据存储还要流通，如果数据只放在这里，就是死的；数据必须流通起来，流通起来就要靠物联网、5G，这个就是数据连通未来。数据连通完就是加工，人工智能蕴藏着巨大的加工能力，最终让数据流通起来解决问题。
我们现在都讲先进制造，具体是怎么通过技术革命一步步实现的？
第一步，数据化打通全流程，以前流程相对比较割裂的，产品计划就是计划，采购就是采购，各自有一套流程，没有打通。现在不论哪个行业，需要尽可能把设计、计划、采购、生产、配送、营销、售后服务都打通，更强调灵活性和个性化。比如以定制化生产，比如柔性制造。
当数据全部连通以后，决策模型会发生很大的改变。未来这个变化是很深刻的，往往颠覆你的就是外行，越有行业经验，越吃亏——如果你跳不出来。
不像工业制造，工业制造还有很多重资产，比如厂房、设备，金融的核心资产就是数据，几乎所有的数据技术创新第一波应用都是金融，一个天生的应用场景。
今天我们到任何一家银行会发现，银行最重要的是各种各样的风控模型。原来的风控模型靠业务逻辑来去做，而今天30%、40%、50%都是靠机器学习、人工智能的算法。包括现在大量的银行APP都有人脸识别，这都是技术创新带来的变革。
对金融行业来讲怎么应对转型升级？我认为最重要的是人才，未来好的金融机构，不管做什么业务的，一半以上都会是技术人员，学数学、懂算法，或者懂如何应用算法。金融机构的人从业人员，如果在做简单重复的劳动，一定要想想未来这个职位还存不存在——这是很大的挑战。
过去非常传统的行业，怎么用技术升级呢？应该从链条实时可视化、作业自动化、分析智能化三个方面，考察智慧化供应链全流程。
首先，供应链通过物联网、近场通讯以及区块链等技术，现在能够做到大量实时监控整个物流过程。无论放在盒子里、车里，运输物品的真伪性、唯一性都可以被监控，一个东西传输世界任何一个角落都可以实时捕捉到。
第二个，在仓储配送中整个业务流程的自动化，控制部分发生了大量的转型和升级。现在很多智能仓储，仓库里人越来越少，园区内也可以无人驾驶，都能极大的提高管理和运营的效率。
最后，分析和决策能够智能化，这也非常重要。比方说，要预采购多少，在哪里建仓库，仓库要建多少，销售怎么预测，明年的市场怎么分析……当你有足够多的数据，决策模型就会发生巨大的改变。
从决策到业务：
拥抱数字未来，企业的正确姿势
最后，在座有很多企业家，我发自内心想提一些个人建议。第一个，不管我们从事任何行业，不管我们多么传统或者对技术一窍不通，都没关系，只要做到：在性价比、时间成本等各个方面可控范围内，尽可能地把业务数据化，每一个关键流程都要获取数据，这是未来竞争环境中立足的基础。
任何一种数据化都会有代价和成本，需要自己衡量，但首先要有极强的意识，这样才有可能立于不败之地。
第二个，更重要的是我们要改变决策思维方式，从经验决策向智能化决策过渡，这是一个巨大的挑战。
大家很容易会觉得：我在这个行业玩了十年、二十年，你一个毛头小子，没有任何行业经验，凭什么颠覆我？逻辑不是这样的。举一个不形象的例子，古代马车是交通工具，你对路线非常熟悉。当你第一次看到汽车，即便它很麻烦，需要修公路，受地形约束（比如马车可以随便钻林子，汽车钻不了），但作为这个行业资深运营者，你需要意识到并且做到这几件事情：
第一，你应该知道这是未来，马车行业会被颠覆；第二，尽管它不完美，但你仍然应该把时间和精力花在未来真正能够引领趋势的东西上，去修路去造汽车，而不是继续在马车上拼命优化。
养成数据思维需要系统性的学习，并不是特别难；但如果不接触它，未来发展还依托于完全经验决策，一碰上别人的智能化决策，行业经验很可能变得一文不值了。
这是我今天的分享。谢谢大家！