作者| 黃松延

　　編輯| 白則人

　　本文主要從研發(fā)到營(yíng)銷講數(shù)據(jù)智能重構(gòu)供給側(cè)的問(wèn)題，并不考慮經(jīng)濟(jì)學(xué)中土地、資本等供給側(cè)其他重要、但與數(shù)據(jù)智能化關(guān)系不大的要素。數(shù)年前國(guó)家已提出供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，去除無(wú)效供給。本文從技術(shù)結(jié)合市場(chǎng)的角度切入，用數(shù)據(jù)智能化的思路，在各個(gè)細(xì)分行業(yè)，考慮如何做到供給與需求的精準(zhǔn)匹配及需求到供給的快速實(shí)現(xiàn)問(wèn)題，提出了需要用數(shù)據(jù)智能化的方法重構(gòu)供給側(cè)的觀點(diǎn)，進(jìn)而給出“ 數(shù)字化供給”的思想。

　　關(guān)于作者

　　黃松延博士

　　線性資本執(zhí)行董事

　　黃松延博士重點(diǎn)關(guān)注數(shù)據(jù)智能重構(gòu)供給側(cè)、機(jī)器人、芯片等領(lǐng)域投資。擔(dān)任IEEE學(xué)會(huì)多個(gè)頂刊的審稿人。曾就職于華為，任數(shù)據(jù)科學(xué)家職位，先后負(fù)責(zé)過(guò)多個(gè)人工智能前沿研究及應(yīng)用開發(fā)項(xiàng)目。黃松延博士畢業(yè)于浙江大學(xué)信電學(xué)院，機(jī)器學(xué)習(xí)方向。

　　01.

　　為什么要用數(shù)據(jù)智能重構(gòu)供給側(cè)

　　我國(guó)經(jīng)過(guò)40年的快速發(fā)展，開廠、擴(kuò)生產(chǎn)就能賺錢的時(shí)代已經(jīng)成為歷史。供需關(guān)系正面臨著不可忽視的結(jié)構(gòu)性失衡，中低端產(chǎn)品過(guò)剩高端產(chǎn)品供給不足的現(xiàn)在極為嚴(yán)重，這也是國(guó)家層面提出供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的原因所在。不僅在經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)方向，對(duì)于單個(gè)產(chǎn)品，由于需求的差異性越來(lái)越大，導(dǎo)致產(chǎn)品的個(gè)性化/非標(biāo)性越來(lái)越嚴(yán)重。過(guò)去，靠標(biāo)品打天下的時(shí)代幾乎一去不復(fù)返。當(dāng)然有人會(huì)提出茅臺(tái)就靠標(biāo)品做到萬(wàn)億市值這樣反例，但畢竟人家有中國(guó)最大CRM軟件、奢侈品這樣的屬性，這是不好比的。

　　由于需求的差異性越來(lái)越大，變化越來(lái)越快，如何解決供給與需求的精準(zhǔn)匹配、需求到供給的快速實(shí)現(xiàn)問(wèn)題逐漸成為很多行業(yè)面臨的核心問(wèn)題。想要解決該問(wèn)題，就要做到能夠快速精準(zhǔn)的洞察需求并響應(yīng)需求，最終做到快速地識(shí)別需求標(biāo)簽，并能夠把需求標(biāo)簽轉(zhuǎn)化為設(shè)計(jì)標(biāo)簽、采購(gòu)標(biāo)簽、生產(chǎn)標(biāo)簽。對(duì)于多數(shù)行業(yè)來(lái)說(shuō)，目前還無(wú)法做到快速的需求洞察與需求響應(yīng)，原因在于過(guò)去供給側(cè)主要為做標(biāo)準(zhǔn)品而建立的，工作在線下、非數(shù)字化環(huán)境中，在一定成本與時(shí)間要求的約束下，無(wú)法滿足多樣性、快速精準(zhǔn)的要求。想要實(shí)現(xiàn)上述的能力，首先要把供給側(cè)要素映射到數(shù)字世界，給出準(zhǔn)確的“數(shù)字化供給”，并基于數(shù)字化供給，得到具有真實(shí)統(tǒng)計(jì)意義的需求，進(jìn)而再用數(shù)據(jù)化供給指導(dǎo)生產(chǎn)，快速實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)真實(shí)的需求。需要注意，數(shù)字化供給必須完全準(zhǔn)確，是實(shí)物在數(shù)字世界的一對(duì)一映射。據(jù)我們了解，“數(shù)字化供給”概念由本文首次提出。

　　02.

　　數(shù)據(jù)智能重構(gòu)供給側(cè)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

　　數(shù)據(jù)智能重構(gòu)供給側(cè)，首先要考慮數(shù)據(jù)智能與產(chǎn)業(yè)結(jié)合問(wèn)題。針對(duì)該問(wèn)題，線性創(chuàng)始人Harry發(fā)表了數(shù)據(jù)智能與產(chǎn)業(yè)結(jié)合的分析框架，具體內(nèi)容和分析可參考Harry的個(gè)人演講《 AI投資的未來(lái)黃金十年 》 。我們接下來(lái)思考數(shù)據(jù)智能重構(gòu)供給側(cè)的分析維度。從供給與需求的精準(zhǔn)匹配及需求到供給的快速實(shí)現(xiàn)問(wèn)題出發(fā)，就需求側(cè)與供給側(cè)的特性，我們給出如下5種分析維度：

　　需求側(cè)SKU種類大小

　　比如在鞋子、工業(yè)自動(dòng)化等領(lǐng)域，存在海量的SKU。我們認(rèn)為SKU種類越多越好，SKU種類越多，行業(yè)越難形成寡頭壟斷，數(shù)據(jù)智能重構(gòu)供給側(cè)的阻力會(huì)越小。另外，SKU種類越多，數(shù)字智能化重構(gòu)供給側(cè)的效率提升空間也越大。

　　需求量變化快慢

　　需求量變化越快越好，從需求側(cè)的量這一維度思考，極端情況，如果需求量是恒定不變的，則供給側(cè)保持恒定供給即可，自動(dòng)化的手段就能完美解決問(wèn)題。但在多數(shù)實(shí)際情況中，需求量都持續(xù)變化，因而需要及時(shí)調(diào)整供給以匹配需求的變化。比如在熱能行業(yè)，由于工業(yè)園區(qū)有多家工廠，且每家工廠自身產(chǎn)量變化很快，導(dǎo)致對(duì)工業(yè)熱力站的熱能需求量也變化很快。

　　供給側(cè)現(xiàn)有運(yùn)作效率

　　現(xiàn)有供給側(cè)運(yùn)轉(zhuǎn)效率越低，數(shù)據(jù)智能改造供給側(cè)帶來(lái)的效率提升越明顯，重構(gòu)速度也會(huì)越快。我們已經(jīng)看到在不少行業(yè)中，數(shù)據(jù)智能重構(gòu)供給側(cè)能夠帶來(lái)數(shù)量級(jí)的效率提升。在中國(guó)，由于大多數(shù)行業(yè)信息化程度不高，存在大量原始作業(yè)方式，效率很低，數(shù)據(jù)智能改造這些行業(yè)相當(dāng)于在一片未開墾的土地上耕作，效果凸顯速度更快、凸顯程度更高。因而，在中國(guó)，我們預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)智能重構(gòu)供給側(cè)會(huì)在未來(lái)十年中大規(guī)模的發(fā)生并發(fā)展壯大。

　　供給角色的非同質(zhì)化性

　　如果供給側(cè)的角色單一、或者同一角色的屬性單一，基于規(guī)則就能完成有效運(yùn)轉(zhuǎn)，數(shù)據(jù)智能可發(fā)揮空間有限，反之，數(shù)據(jù)智能則能夠發(fā)揮比較大的價(jià)值。

　　業(yè)務(wù)場(chǎng)景的多元性與復(fù)雜性

　　例如家裝與教育的業(yè)務(wù)場(chǎng)景就比較復(fù)雜。我們認(rèn)為業(yè)務(wù)場(chǎng)景越復(fù)雜與多元化，則越好。復(fù)雜與多元化的業(yè)務(wù)場(chǎng)景會(huì)導(dǎo)致需求的碎片化，進(jìn)而導(dǎo)致供給方的多元化。該情況下，基于數(shù)據(jù)智能，創(chuàng)業(yè)者“更容易”連接起多方，重構(gòu)供給側(cè)的同時(shí)，賦能行業(yè)。另外，在多元化的業(yè)務(wù)場(chǎng)景下，更容易做產(chǎn)品與服務(wù)的延伸，因而未來(lái)更容易找到企業(yè)的其他增長(zhǎng)曲線。

　　03.

　　數(shù)據(jù)智能如何重構(gòu)供給側(cè)

　　中國(guó)幾乎有世界所有的行業(yè)，但不同垂直行業(yè)屬性差異很大，且各自信息化、自動(dòng)化程度大相徑庭，因而數(shù)據(jù)智能化在不同行業(yè)的演進(jìn)方式不可能相同，比如離散型制造與流程型制造的數(shù)據(jù)智能化方式就有比較大的差異。在實(shí)際商業(yè)中，不管是創(chuàng)業(yè)公司還是大公司內(nèi)部，幾乎無(wú)法做到純粹為了數(shù)字化而數(shù)字化，對(duì)于不同的行業(yè)，關(guān)鍵是找到行業(yè)痛點(diǎn)，并以此為切入點(diǎn)，解決問(wèn)題的同時(shí)完成數(shù)據(jù)智能化重構(gòu)。下文我們會(huì)根據(jù)行業(yè)形態(tài)、行業(yè)現(xiàn)狀、行業(yè)問(wèn)題的差異，總結(jié)幾種供給側(cè)的數(shù)據(jù)智能化演進(jìn)方式。

　　去除無(wú)法用數(shù)學(xué)建模表達(dá)的因素

　　比如人工操作，不僅不可建模且會(huì)引入人為誤差。通過(guò)自動(dòng)、智能化設(shè)備引入、人工經(jīng)驗(yàn)的模型化等方式，不僅能消除人為誤差，也能通過(guò)對(duì)人工經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)化、并結(jié)合大樣本的學(xué)習(xí)優(yōu)化，降低對(duì)老師傅的依賴，提升系統(tǒng)效率。特別地，對(duì)于復(fù)雜系統(tǒng)，人工幾乎沒(méi)法完成平穩(wěn)、高效的控制，因而整個(gè)系統(tǒng)端到端的數(shù)字化、自動(dòng)優(yōu)化與控制意義更大。在熱能行業(yè)，需求端對(duì)熱能的需求量實(shí)時(shí)變化，供給端的工業(yè)熱力站是工作在高壓、危險(xiǎn)環(huán)境下并具有非線性、強(qiáng)耦合、大延遲特性的熱能系統(tǒng)。目前我國(guó)多數(shù)工業(yè)熱力站的操作人員只保證鍋爐安全，幾乎不考慮效率高低問(wèn)題。全應(yīng)科技通過(guò)自研端到端的熱能行業(yè)數(shù)據(jù)智能化解決方案，能夠準(zhǔn)確洞察需求、優(yōu)化系統(tǒng)、大幅提升系統(tǒng)的效率，在實(shí)際落地中，僅一個(gè)小型熱力站，全應(yīng)就能幫助它年年節(jié)省200萬(wàn)。

　　打通從研發(fā)到生產(chǎn)的整個(gè)數(shù)字化鏈條

　　接通供給側(cè)斷裂的數(shù)據(jù)鏈路，釋放被“壓制”的個(gè)性化/非標(biāo)化需求。在一些行業(yè)，我們看到個(gè)性化/非標(biāo)化需求真實(shí)存在，但是現(xiàn)有后端在成本、時(shí)間等約束條件下做不出來(lái)，就是因?yàn)閺难邪l(fā)到生產(chǎn)的流程中存在嚴(yán)重的數(shù)據(jù)割裂現(xiàn)象。比如，在建筑行業(yè)，我國(guó)建筑設(shè)計(jì)師常面臨一個(gè)問(wèn)題：自己有很多個(gè)性化設(shè)計(jì)創(chuàng)意，如果交由工人手工完成拆解與加工實(shí)現(xiàn)，在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)做不出來(lái)產(chǎn)品，最后建筑設(shè)計(jì)師只能妥協(xié)，選擇市場(chǎng)已確定能夠生產(chǎn)的模塊，作為一種折中方案，當(dāng)然也對(duì)創(chuàng)意大打折扣。在該方向，我們已經(jīng)看到有公司通過(guò)自研CAM，做到快速地把設(shè)計(jì)標(biāo)簽轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)標(biāo)簽，釋放建筑設(shè)計(jì)師被“壓制”的個(gè)性化需求。

　　打破原有行業(yè)壁壘，釋放更多的“數(shù)字化供給”

　　傳統(tǒng)消費(fèi)行業(yè)遵循收集需求、分析需求、B端研發(fā)設(shè)計(jì)、采購(gòu)、生產(chǎn)這樣的流程，隨著供給主導(dǎo)的標(biāo)品時(shí)代結(jié)束，個(gè)性化需求越來(lái)越凸顯，如何能夠快速的洞察需求成為決定一家企業(yè)生存的核心問(wèn)題。在零售領(lǐng)域，通過(guò)網(wǎng)紅、社區(qū)領(lǐng)袖、以及能夠與客戶實(shí)時(shí)互動(dòng)的小B等抓手，企業(yè)實(shí)現(xiàn)了一定超前的洞察性。但是如果能夠在供給側(cè)直接提供“數(shù)字化供給”，則可能通過(guò)這種極低成本的“虛擬化”供給預(yù)測(cè)出市場(chǎng)需求，然后根據(jù)市場(chǎng)真實(shí)需求，并結(jié)合準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)化供給，指導(dǎo)數(shù)字化生產(chǎn)，精準(zhǔn)供給，實(shí)現(xiàn)供給端的規(guī)模效應(yīng)。在鞋子行業(yè)，時(shí)諦智能通過(guò)提供鞋子準(zhǔn)確的虛擬化3D設(shè)計(jì)方案，把一款鞋子的平均設(shè)計(jì)時(shí)長(zhǎng)從90天變?yōu)闇?zhǔn)實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)，平均成本從超過(guò)一萬(wàn)元降為相應(yīng)的算力成本，在同等成本投入下，通過(guò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了供給的極大釋放。上海信傳科技通過(guò)數(shù)字化陶瓷行業(yè)原材料，在保證陶瓷品質(zhì)的前提下，給出了不同的配方，釋放“供給”的同時(shí)，大幅降低成本，真正做到了幫助不同的泥巴實(shí)現(xiàn)：都是泥巴，憑啥你行我不行。

　　改變生產(chǎn)方式，提供柔性化產(chǎn)線

　　到目前為止，非標(biāo)與規(guī)模化生產(chǎn)之間矛盾沖突仍然非常嚴(yán)重，工廠做個(gè)性化定制，一定會(huì)帶來(lái)生產(chǎn)成本提升、良品率降低等問(wèn)題。想要徹底消除該現(xiàn)象，需要生產(chǎn)方式的革新，做柔性化產(chǎn)線。在很長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)，汽車被認(rèn)為是典型的標(biāo)品，但近幾年該行業(yè)正在發(fā)生很大的變化。世界頂級(jí)機(jī)器人公司KUKA聯(lián)合某歐洲車企巨頭做的Matrix Production（矩陣化生產(chǎn)）產(chǎn)線已經(jīng)在該車企實(shí)現(xiàn)落地，且MatrixProduction已經(jīng)被KUKA注冊(cè)。矩陣化產(chǎn)線由多個(gè)獨(dú)立執(zhí)行單元組成，每個(gè)執(zhí)行單元能夠完成某幾種工藝流程，矩陣中不同的幾個(gè)單元組成一個(gè)完整的生產(chǎn)流程。矩陣中的每個(gè)單元物理上相互獨(dú)立，并在能夠完成的工藝種類上有冗余設(shè)計(jì)，該種設(shè)計(jì)思路保證產(chǎn)線高效并行運(yùn)轉(zhuǎn)的同時(shí)又有極大的柔性與容錯(cuò)性。該方向，杭州芯控智能結(jié)合我國(guó)工廠現(xiàn)狀，提供了柔性化產(chǎn)線整體解決方案，已在不少行業(yè)中落地。

　　上述幾種方式并非相互獨(dú)立存在，在不少行業(yè)中，他們是相輔相成的關(guān)系，在未來(lái)數(shù)據(jù)智能重構(gòu)供給側(cè)的演化進(jìn)程中，會(huì)相互促進(jìn)，推動(dòng)整個(gè)供給側(cè)完成數(shù)據(jù)智能化重構(gòu)。

　　04.

　　數(shù)據(jù)智能重構(gòu)供給側(cè)帶來(lái)的機(jī)會(huì)

　　基于上文的分析，我們可以看到想實(shí)現(xiàn)效率的大幅提升、資源的精準(zhǔn)配置，必須先用數(shù)據(jù)智能重構(gòu)供給側(cè)。過(guò)去二十年，由于溫飽與娛樂(lè)需求還未被完全解決，我們看到數(shù)據(jù)化成功改造了零售、社交、內(nèi)容服務(wù)等行業(yè)，也產(chǎn)生了幾家行業(yè)巨頭。今天，我國(guó)的基本生活需求已被滿足，但其他行業(yè)還比較原始，存在巨大的市場(chǎng)機(jī)會(huì)，未來(lái)十年一定會(huì)是數(shù)據(jù)智能重構(gòu)供給側(cè)的黃金十年，更是技術(shù)人員創(chuàng)業(yè)的黃金十年，但要求技術(shù)人員能夠深入到行業(yè)中去，深刻理解行業(yè)屬性，并找到行業(yè)痛點(diǎn)問(wèn)題。在投資過(guò)程中，我們觀察到幾個(gè)潛在的方向：

　　行業(yè)中的精準(zhǔn)數(shù)字化供給。 行業(yè)精準(zhǔn)的數(shù)字化供給是數(shù)據(jù)智能重構(gòu)各個(gè)產(chǎn)業(yè)供給側(cè)的根基。

　　數(shù)據(jù)智能重構(gòu)供給側(cè)衍生出的新角色 ，在現(xiàn)有行業(yè)中不存在的產(chǎn)品或者服務(wù)，但對(duì)數(shù)據(jù)智能化重構(gòu)供給側(cè)進(jìn)程至關(guān)重要。

　　現(xiàn)有供給側(cè)數(shù)據(jù)鏈條的斷層點(diǎn) ，過(guò)去的信息化給某些行業(yè)提供一定的數(shù)據(jù)化基礎(chǔ)，但是，多數(shù)的軟件更多從某單一功能點(diǎn)切入，使得大多數(shù)行業(yè)供給側(cè)存在數(shù)據(jù)鏈條斷層現(xiàn)象，如果能夠從這些點(diǎn)入手，利用好現(xiàn)有的數(shù)據(jù)化基礎(chǔ)，會(huì)加快供給側(cè)數(shù)據(jù)智能化進(jìn)程。

　　05.

　　后記

　　本文從如何完成供給與需求的精準(zhǔn)匹配及需求到供給的快速實(shí)現(xiàn)問(wèn)題出發(fā)，提出了數(shù)據(jù)智能重構(gòu)供給側(cè)的觀點(diǎn)，并給出了數(shù)據(jù)智能重構(gòu)供給側(cè)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)、實(shí)現(xiàn)方式等分析框架。數(shù)據(jù)智能重構(gòu)供給側(cè)會(huì)打破原有行業(yè)壁壘，重構(gòu)產(chǎn)業(yè)鏈，把現(xiàn)有的線性供應(yīng)鏈轉(zhuǎn)變?yōu)榉植际焦?yīng)鏈，這會(huì)是行業(yè)的一次巨大升級(jí)。在后續(xù)文章中，我們會(huì)給出不同模塊的進(jìn)一步詳細(xì)分析報(bào)告。數(shù)據(jù)智能重構(gòu)供給側(cè)是一個(gè)相對(duì)漫長(zhǎng)但不可逆轉(zhuǎn)的歷史性進(jìn)程，我們?cè)跀?shù)據(jù)智能重構(gòu)供給側(cè)方向看了不少企業(yè)，也投了一些企業(yè)。ToB市場(chǎng)，不同細(xì)分領(lǐng)域千差萬(wàn)別，不存在贏者通吃的情況，更多細(xì)分方向還有待更多的創(chuàng)業(yè)者去布道、去開辟。