商业思维逻辑学笔记

一、商业思维逻辑学笔记

商务世界中的思维逻辑学

商业世界是一个充满竞争的环境，要在这个激烈的竞争中取得成功，一个关键的要素就是具备良好的思维逻辑。商业思维逻辑学是研究商务决策过程中的思维方式和逻辑原则，它能够帮助我们更好地理解商业环境，并做出明智的决策。

认识商业思维逻辑学

商业思维逻辑学是一门研究商业思维方式和逻辑原则的学科。在商业领域，我们经常需要进行各种各样的决策，如市场定位、营销策略、产品创新等。而这些决策的质量取决于我们的思维方式和逻辑能力。商业思维逻辑学通过研究和探索商业决策中的常见思维误区和逻辑漏洞，帮助我们纠正错误的思维方式，培养正确的商业思维逻辑。

商业思维逻辑学的核心是逻辑思维的训练。逻辑思维是指基于逻辑原则进行分析和推理的能力。它能够帮助我们分清事物的因果关系，理清复杂问题的思路，以及找出最佳的解决方案。商业思维逻辑学通过训练和培养逻辑思维的能力，提高我们在商业决策中的准确性和有效性。

商业思维逻辑学的重要性

在商业领域，一个好的商业思维逻辑能够帮助我们在激烈的竞争中脱颖而出。它可以帮助我们做出明智的决策，抓住商机，规避风险。同时，商业思维逻辑学也能够提高我们的领导力和创新能力，使我们成为优秀的商业领导者。

商业思维逻辑学的另一个重要性在于帮助我们理解商业环境。商业环境是一个复杂多变的系统，了解其运作规律对于我们制定和执行商业策略非常重要。商业思维逻辑学通过对商业环境的研究和分析，帮助我们从宏观和微观两个层面理解商业环境，并为我们做出正确的决策提供依据。

商业思维逻辑学的应用

商业思维逻辑学可以应用于商业决策的各个阶段。在问题识别阶段，商业思维逻辑学可以帮助我们准确地识别出商业问题，并找出解决问题的关键因素。在问题分析阶段，商业思维逻辑学可以帮助我们对问题进行深入分析，找出问题的本质和根源。在解决方案选择阶段，商业思维逻辑学可以帮助我们评估各种解决方案的优劣，并选择最佳的解决方案。在方案执行阶段，商业思维逻辑学可以帮助我们在执行过程中避免常见的思维误区和逻辑漏洞。

商业思维逻辑学的案例分析

为了更好地理解商业思维逻辑学的应用，我们来看一个实际案例。假设你是一家电子产品公司的市场部经理，你需要决定推出一款新产品的市场定位和营销策略。在这个决策过程中，你可以运用商业思维逻辑学的原则。

首先，你需要识别问题。你需要明确新产品面临的竞争环境、目标市场的需求和竞争对手的策略。在问题分析阶段，你需要分析市场的需求趋势、消费者的购买决策过程等。在解决方案选择阶段，你可以考虑不同的市场定位和营销策略，并评估各种方案的优劣。最后，在方案执行阶段，你需要关注实施过程中的反馈和调整，以确保最终的成功。

结语

商业思维逻辑学是一门重要的学科，它能够帮助我们在商业决策中做出明智的选择。通过学习和运用商业思维逻辑学的原则，我们能够提高我们的商业能力，获得竞争优势。

如果你希望在商业世界中脱颖而出，成为一名成功的商业领导者，那么不妨学习和运用商业思维逻辑学的知识。它将成为你在商业决策中的得力助手，帮助你在激烈的商业竞争中胜出。

二、商业思维逻辑学书籍

商业思维逻辑学书籍：掌握商业世界的智慧

在今天迅速发展的商业世界，掌握商业思维逻辑学是非常重要的。无论是创业者、企业家，还是管理者，都必须具备一定的商业思维能力，以便在竞争激烈的商业环境中取得成功。

商业思维逻辑学是一门研究商业决策、企业战略和商业模式等的学科。通过学习这门学科，我们可以了解商业世界的规律和运作机制，从而提高自己的商业判断力和决策能力。

下面是一些值得推荐的商业思维逻辑学书籍，希望能够帮助到广大读者：

1. 《商业思维的逻辑》

《商业思维的逻辑》这本书由著名商业思维专家撰写而成，讲述了商业世界中常见的逻辑思维方式。书中通过实例分析和案例讲解，深入浅出地介绍了商业思维的基本原理和应用方法，对于新手来说非常友好。这本书不仅可以帮助读者掌握商业思维逻辑，还可以培养读者的创新能力和解决问题的能力。

2. 《商业决策的逻辑》

《商业决策的逻辑》这本书主要关注商业决策的逻辑思维方式。书中通过详细的分析和解释，教会读者如何进行商业决策，并介绍了决策过程中需要考虑的因素，如风险、收益、竞争等。这本书非常实用，可以帮助读者在商业决策中做出明智的选择。

3. 《商业战略的逻辑》

《商业战略的逻辑》这本书主要介绍了商业战略的思维方式和战略制定的原则。书中通过分析成功企业的案例，总结出了一些通用的商业战略模型和策略选择方法。这本书不仅为读者提供了实用的战略思维工具，还能够帮助读者理解商业竞争的本质和规律。

4. 《商业模式的逻辑》

《商业模式的逻辑》这本书主要研究商业模式的构建和创新。书中通过分析各种不同行业的商业模式案例，揭示了商业模式的演化规律和创新方法。这本书对于创业者和企业家来说非常有价值，可以帮助他们理解和设计出有效的商业模式。

总的来说，商业思维逻辑学书籍是帮助我们掌握商业世界智慧的重要工具。通过学习这些书籍，我们可以了解商业决策、企业战略和商业模式等的基本原理和方法，提高自己在商业领域的竞争力。

希望以上推荐的商业思维逻辑学书籍能够对您有所帮助。无论是从事商业领域的职业人士，还是对商业感兴趣的人群，都可以通过读这些书籍，不断提升自己的商业思维能力和洞察力。

三、商业思维逻辑学书籍排行

商业思维逻辑学书籍排行

在当今竞争激烈的商业环境中，拥有良好的商业思维逻辑是成功的关键。商业思维逻辑指的是运用有效的思考方式和方法来分析和解决商业问题的能力。无论是创业者、经理人还是企业家，都需要不断提升自己的商业思维逻辑能力，以应对不断变化的商业挑战。

为了帮助读者系统地了解商业思维逻辑的知识和应用，我们整理了一份商业思维逻辑学书籍排行榜。这些书籍覆盖了商业思维逻辑的基础理论、实践案例以及实用工具，是商业人士不可或缺的宝贵资源。

1. 《商业思维逻辑入门》

这本书是商业思维逻辑学的入门教材，由商业智囊团撰写，囊括了商业思维的基本概念、框架和方法。通过阅读本书，读者可以了解商业思维的起源与演进，学习如何运用科学的逻辑思维解决问题，以及如何运用数据和分析来支持决策，从而帮助企业取得商业成功。

2. 《商业思维逻辑的实践》

本书提供了大量实际案例和实践经验，帮助读者将商业思维逻辑付诸实际。作者通过深入剖析成功企业的商业模式、战略决策和市场营销等方面，指导读者如何运用商业思维逻辑来解决实际问题。这对于想要在竞争激烈的市场中获得优势的企业领导者来说是一本非常实用的指南。

3. 《商业思维逻辑与创新》

创新是商业成功的重要驱动力之一。本书将商业思维逻辑与创新紧密结合，探讨了创新思维的原理和应用。通过学习本书，读者可以了解创新思维的核心要素，学会如何培养创新思维能力，并运用商业思维逻辑来引领和推动创新，为企业带来持续的竞争优势。

4. 《商业思维逻辑与领导力发展》

领导力是现代商业环境中不可或缺的一项核心能力。本书将商业思维逻辑与领导力发展相结合，帮助读者掌握有效的领导力思维方法和工具。作者通过揭示成功领导者的商业思维模式和决策逻辑，指导读者如何发展卓越的领导力能力，以及如何运用商业思维逻辑来实现组织的目标。

5. 《商业思维逻辑与战略管理》

战略管理是商业成功的重要组成部分。本书系统介绍了商业思维逻辑在战略管理中的应用。通过学习本书，读者可以了解战略决策的基本原理、方法和工具，学会如何利用商业思维逻辑来制定和实施有效的商业战略，以实现企业的长期发展目标。

结语

商业思维逻辑是现代商业世界中跨越行业和职业的核心能力。通过阅读上述提到的商业思维逻辑学书籍，读者可以系统地学习和应用商业思维的理论和方法，提升自己的商业决策能力和竞争力。

无论你是创业者，还是企业高层管理者，亦或是初入商业领域的职业新人，都应该意识到商业思维逻辑的重要性，并不断学习和实践。只有不断提升自身的商业思维逻辑能力，才能在竞争激烈的商业世界中取得成功。

四、商业思维逻辑学笔记图片

商业思维逻辑学笔记：用图片加强你的思维逻辑

商业思维逻辑学是一门强调运用逻辑思维解决商业问题的学科。在商业领域中，逻辑思维的重要性不言而喻。然而，有时候我们会面临复杂的问题，纠缠于各种细节中无法得出明确的结论。这时，商业思维逻辑学就可以帮助我们从不同的角度分析问题，找到最优解。

如何更好地学习商业思维逻辑学呢？简单答案是：用图片加强你的思维逻辑。我们人类对于图像的理解和记忆能力远远超过文字。因此，将商业思维逻辑学的知识与图片结合，可以帮助我们更好地理解和记忆这门学科的核心内容。

图片在商业思维逻辑学中的应用

商业思维逻辑学的核心是分析和解决问题。通过使用图片帮助我们理解思维逻辑的关键概念，我们可以更好地发现问题的本质，分析问题的逻辑关系，以及找到解决问题的有效方法。

首先，我们可以使用图片来说明问题的相关因素和变量。将问题中的各个因素用图片的形式呈现出来，可以让我们更直观地理解这些因素之间的联系和作用机制。例如，如果我们要分析一家电子产品公司的市场竞争力，我们可以使用一张图将市场份额、产品质量、品牌知名度等因素进行可视化展示。

其次，图片可以帮助我们构建逻辑思维的框架。通过使用图表、流程图、树状图等形式，我们可以清晰地展示问题中的各个环节和关系。这有助于我们在分析问题时，将复杂的信息进行分解和组织，从而得到清晰的思维路径。比如，在分析一家公司的业务流程时，我们可以使用流程图来展示各个环节之间的关系，帮助我们找到问题所在。

此外，图片还可以帮助我们进行比较和对比。通过对问题的不同方面进行对比，我们可以更好地把握问题的特点和优劣势。而图片的视觉性和直观性可以帮助我们更准确地进行对比分析。例如，我们可以使用一张柱状图来比较不同公司的销售额，直观地看出谁的销售额更高。

如何运用图片进行商业思维逻辑学的学习和分析

那么，如何运用图片进行商业思维逻辑学的学习和分析呢？以下是几个方法：

1. 使用可视化工具：现在有很多强大的可视化工具可供选择，如百度脑图、思维导图等。你可以使用这些工具来创建图片，展示问题的关键因素和逻辑关系。
2. 寻找相关图片：在学习商业思维逻辑学的过程中，你可以寻找相关的图片资料。这些图片可以是行业报告、案例分析、数据统计等。通过观察和分析这些图片，你可以更好地理解商业问题的本质和解决方法。
3. 自己动手绘制：如果你擅长绘画或设计，你可以尝试自己动手绘制一些图片来解释商业问题。这样不仅可以锻炼你的绘画技巧，还可以更好地加深对问题的理解。

当然，在运用图片进行商业思维逻辑学的学习和分析时，也需要注意一些要点：

• 准确性：图片的内容和形式都应准确地反映问题的本质和逻辑关系。
• 简洁明了：图片应具备简洁明了的特点，避免过于复杂和混乱。
• 重点突出：图片应着重突出问题的关键因素和逻辑关系。

总之，商业思维逻辑学是一门需要运用逻辑思维解决商业问题的学科。而图片作为一种强大的信息表达方式，可以有效地增强我们的思维逻辑能力。通过将商业思维逻辑学的知识与图片相结合，我们可以更好地理解、分析和解决商业问题。

当然，运用图片进行商业思维逻辑学的学习和分析并不是唯一的方法，每个人都可以根据自己的学习偏好和情况选择适合自己的学习方式。但无论你选择什么方式，关键是保持学习的热情和持续的实践。

五、人工智能之商业思维发展

人工智能之商业思维发展

在当今数字化时代，人工智能技术的快速发展对商业世界带来了巨大影响。人工智能不仅仅是一种技术，更是一种思维方式。商业领域的发展已经逐渐与人工智能技术相结合，促使商业思维在新的形势下得以发展和革新。

人工智能技术的崛起为商业带来了巨大的机遇和挑战。在这样的背景下，商业思维也需要不断地与时俱进，以适应和引领人工智能时代的发展。那么，人工智能之商业思维发展又体现在哪些方面呢？

数据驱动决策

随着大数据和人工智能技术的蓬勃发展，数据已经成为企业发展和决策的核心。在商业领域，数据驱动决策已经成为一种趋势。人工智能技术可以帮助企业更好地挖掘和分析海量数据，从而为企业决策提供科学依据。

数据驱动决策需要商业领导者具备全新的思维方式，需要根据数据结果进行灵活的调整和决策。通过人工智能技术，企业可以更精准地了解市场需求、产品趋势，从而指导企业的战略制定和发展方向。

智能营销和个性化服务

人工智能技术的应用为营销领域带来了全新的思考方式。智能营销可以根据用户的行为和偏好进行个性化推荐，提高营销效果。同时，人工智能技术还可以帮助企业建立更加精准的用户画像，提高用户满意度和忠诚度。

个性化服务已经成为商业发展的重要趋势。通过人工智能技术，企业可以更好地理解用户需求，为用户提供定制化的服务和产品。商业领导者需要站在用户的角度思考问题，注重用户体验，推动智能营销和个性化服务的发展。

自动化生产和智能供应链管理

人工智能技术的应用不仅可以提升企业营销效果，还可以优化生产和供应链管理。自动化生产可以提高生产效率和产品质量，降低生产成本。智能供应链管理可以实现供需自动匹配，提升物流效率。

在人工智能时代，企业需要重视自动化生产和智能供应链管理的建设。建立高效的生产体系和供应链体系，实现生产和供应的智能化管理，可以为企业提供持续的竞争优势。

创新思维和开放合作

在人工智能之商业思维发展中，创新思维和开放合作是至关重要的。人工智能时代需要商业领导者具备开放的思维和合作的意识，与外部合作伙伴共同推动创新。

创新思维可以帮助企业不断提升产品和服务的竞争力，拓展市场空间。开放合作可以加速人工智能技术在商业领域的应用，实现资源共享和优势互补。因此，商业领导者需要鼓励团队持续创新，开展多方合作，促进商业模式的变革和革新。

总的来说，人工智能之商业思维发展是一个持续演进和不断拓展的过程。在人工智能时代，商业领导者需要具备敏锐的洞察力和前瞻性思维，不断学习和适应新技术和新形势，引领企业持续发展和创新。只有紧跟人工智能技术的发展步伐，才能在激烈的市场竞争中取得成功。

六、为什么中国学校不教逻辑学？是有意为之吗？

首先，我国学校不是不教逻辑学，而是教得不系统。

数学中有教。在七年级（初二）数学中，教了真假命题，然后是公理的定义和定理的证明。

语文中也有教。高中阶段作文以议论文为主，就要求掌握立论、论据、结论三段论的形式。

公务员考试和部分研究生考试，就考逻辑题。

记得当时我考研的时候，逻辑题对我来说相当轻松，读完题答案就理所当然的出来了。但对于有些同学而言，听许多课程，还是做不好题。

学校虽然教了，但是教得不系统。

首先，数学中的逻辑几乎只在证明题中使用，证明题也只是几何题型的一部分。这会让学生觉得，逻辑只在做几何题时有用，和生活的关系不大。

其次，许多教议论文的语文老师，并不关注逻辑。从逻辑上来说，引用古人或者名人的话，举例子作为论据都不可靠，这是典型的用个例推及普遍的谬误，而行文的逻辑关系才是结论达成的重点。可是语文老师大多更关注是否举了好的例子，以及恰当的引用，不关注行文逻辑。可以说大多数语文教学不仅不教逻辑，甚至是混淆了逻辑。

在我念高中的时候，曾在考试中自己编造名人和名言引用，来表达对这种形式的不满。

不教逻辑是有意为之吗？

以下是我个人的理解：

目前没有证据证明是有意为之的，除非看到了确凿的证据，否在不用阴谋论来解释现状。

我认为我国自古以来都不系统地教逻辑，只把逻辑当作立场和观点的工具。

考虑其原因，可能与传统的儒家文化关联较大。儒家文化是修身、齐家、治国、平天下的文化，是将自我认知和家庭关系推及到宗族、国家间人与人关系的一种文化。在面对自我和家庭关系中，情感、关系、立场都是大于逻辑的。在几千年的社会发展中，这样的文化也行之有效。

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题主的问题说完了，接下来说说：学校不系统的教，孩子应不应该学？以及家长怎样弥补的方法。这是我比较想讨论的话题。

逻辑的现实用处

有的人谈到逻辑觉得是高深的学问才用得着，亦或者是吵架用的学问。正因误解了逻辑的实用性，才造成了社会不需要逻辑的共识。这种共识类似于以前常有人说数学不重要，就买菜用得到一样，现在倒是少有听说了。我相信现代人以及下一代，会越来越重视逻辑。因为人与人的交流在从家庭、熟人这种情感立场绑定的交流为主，变成陌生人协作交流为主。讲逻辑，更利于陌生人大规模协作。

其实，哪怕是在家庭生活中讲逻辑，都能突破传统方法，有效的解决问题。

说说我自己的例子，由于我和妻子都是理工科毕业，我们的家庭氛围是典型的讲逻辑的氛围，与身边许多家庭不一样。

家庭内常常产生冲突矛盾，我们也会有，往往刚发生矛盾的时候都会讲狠话、说气话、上情绪、责怪对方的，但是我们能在发泄完情绪之后很快冷静下来，并且绝不关闭逻辑对话的窗口。

啥叫不关闭逻辑对话的窗口？

就是对方的问题一定会回答，不会赌气、沉默、拒绝沟通。只要做到这一点，加上两个人逻辑都很强，回答的时候就得特别小心，口是心非、说假话，回答几个问题就容易掉进逻辑陷阱，无法自洽。

怎样逻辑地解决矛盾？

当我们发泄完情绪之后，通常会先解释自己所说内容的定义，并且表达尽量准确的说明刚才为什么会这么说。

比如：刚才说你从来不关心我，是因为你刚才无理由的拒绝我之后，激发了我的情绪，过去你每次拒绝我的画面会历历在目，我才这么说。

比如：我刚才拒绝你是习惯性拒绝，每次你以这种要求的口吻和我说话，我就会习惯性拒绝，其实我还没想好到底应不应该拒绝，或者说这件事做还是不做不重要，就是因为你以这种要求的口吻说话，我就会拒绝。

以上这种形式的对话，很像一个逻辑自我飞出了情绪和肉身自我之外，只在旁观地分析事情。

我们总是能通过这样的对话达成共识，最后回归情绪理解对方，给对方道歉，甚至把我们自己感动到，然后相互夸彼此的修复能力太强了。

这种将逻辑作为情感修复剂的家庭矛盾处理形式，身边的朋友都做不到，甚至我们也无法用这种方式对待自己的父母，只在我们彼此间有用。

除了夫妻矛盾，在教育孩子的过程中，由于她从小浸泡在我们的逻辑环境里，导致她也长成了一个很讲逻辑的人，有个讲逻辑的孩子，真的很好沟通。举个例子：

前几天，我和10岁的女儿玩了个游戏，在纸上画了三个圈，说这是你、我和妈妈，然后连了三根线，说这是我们彼此之间的关系。现在你把关系排个序，不能并列，必须有先后。然后，她就写上了数字：

接下来，我在这张图旁边又画了个一模一样的，又问她说，你再写一次，这次不能带自己的情感、立场，调用你的理性，你觉得最应该的家庭关系是怎样的？然后她又标了一次：

这次和上次不一样，我问她为什么。她说不知道，就觉她情感上希望是前一种，但总觉得道理上应该是后一种。

我说：我帮你把这张图补全你就能理解了：

我们家里除了我们三个人，还有外婆，妈妈是外婆的女儿，如果按第一种理解，她们之间也是1。如果是这样，你看，在家里，以妈妈为中心，你和外婆一起，就是关系最好的人，每次发生矛盾爸爸就会被孤立，久而久之爸爸还想在这个家里吗？很多家庭正是因为这样的模式，最后导致家庭破裂。你看，这种家庭模式，不利于家庭成员和睦相处。

另外，还会有个隐患。你看，你和妈妈是1，那为什么等你长大之后要离开这个家，去找一个3关系的伴侣呢？这种模式的第二个问题是，它根本无法传承。

再看后面的模式，你看，爸爸妈妈的关系是家庭中的唯一轴心，我们的关系好于和子女的关系，也好于和父母的关系。这样，才能保证家庭的稳定和睦。

女儿虽然被我这么说，理性上能理解，可是感情上还是不想接受她是排第二的，于是希望转换一下这种比较，她说：妈妈对你的爱和对我的爱是不一样的，它们都是1，或者不能比较。

我说：这是你的自我安慰。这里的1、2、3代表着信任的优先级，你看，妈妈每天都会把和你发生的事告诉我，但不一定会把和我发生的事情告诉你，你想想看是不是？

你自己也有优先级的，你会把很多内心的想法都告诉妈妈，但是只会选择性的告诉我。但是我并不会因此你的不平等而责怪你，因为在我心里，家里就应该是后面这种模型。

在讲逻辑的环境里，不用惧怕把真相告诉对方伤害情感，因为每个人都能用自洽的逻辑主宰泛滥的情感。

让孩子系统地学逻辑

由于学校缺乏系统的逻辑教育，如果觉得逻辑很重要，就很有必要给孩子的教育中补充这一点。我曾在孩子3年级的时候，认真考虑系统的教孩子逻辑，在众多书籍中找到了两本很合适的“教材”

第一本是：《逻辑学入门很简单》

这本书分章节把讲得很细，难度不高，每章后还有练习题。我女儿做后面的题几乎都能全对，极大的建立了对逻辑的信心，她自己觉得自己是个很讲逻辑的人。

第二本是：《逻辑学入门 清晰思考理性生活的88个逻辑学常识》

以教材的方式学完第一本书之后，第二本书都是案例，阅读起来就很轻松了。这本书女儿读了好几遍，还把书带去学校分享给了同学。

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以上内容只是个人经验，不学逻辑也未必过不好这一生。

七、人工智能超市的商业模式？

一、科技与购物完美融合

传统的购物方式和电子商务早已不能满足人们新的消费需求，科技的兴起，让这场零售业发生了翻天覆地的变化。

一方面，越来越多人工智能产品开始涌现出来，从人们的穿戴到各种家居产品，对于众多新功能产品的出现，大多数的消费者却并不知道如何使用，也不知道他们有何功能，只有到线下去切身体验感受，他们才能更好的了解和使用这些人工智能产品。

另一方面，在人工智能等新技术的引领下，人们的购物方式也发生了极大的变化，比如通过手机，可以提前预定购物停车场、可以提前预约购物中心的餐厅等。而在线下的实体购物中心，VR、AR等人工智能技术的运用无处不在，它正在给人们带来一种全新的科技购物消费体验。

此外，对于购物实体的商家们来说，通过借助人工智能、大数据等新技术的运用，他们也能更好地把握自己的消费者，更精准地了解他们的消费习惯和需求，从而为消费者推出更合适的产品和服务。

二、娱乐化、智慧型的超级购物中心将大批涌现

过去的购物，人们仅仅只是停留在买卖，今天的购物，而是成为了一种线下的生活方式，这对于线下的零售业生态也带来了巨大的变化。一边是单个门店的线下实体变得越来越少，未来还将会继续有更多的门店关闭;另一边却是越来越多集合超市、逛街、电影、亲子、餐饮等众多消费于一体的超级购物中心开始不断涌现出来。

人们在伴随着购物的同时，同时还会有娱乐、餐饮等消费需求，综合一体化的大型购物中心也就应运而生。尤其到了周末，越来越多的恋人或者带着小孩的一家人会去这种超级购物中心共度周末，体验智慧新生活。

三、定制、个性化的消费正在成为新趋势

随着消费的不断升级，品质消费、个性化消费也开始日渐崛起，越来越多的线下零售店也开始推出个性化、私人定制的商品：如有的服装店可以根据你的尺寸定制服装，有的食品店可根据你的口味定制食品、有的蛋糕店可根据你提供的照片定制独一无二的蛋糕……

人工智能、大数据等新技术的运用，对于满足用户个性化的需求起到了一种至关重要的作用。借助大数据能够实现对用户个性化需求的精准把握，而借助人工智能则能够实现对用户定制、个性化消费的精准推荐，也能打造出更多的个性化服务和产品。

四、零售供应链也正在重构

在新零售时代的影响下，越来越多的品牌生产商正在把线下门店作为自己的线下体验店，用户通过线下体验之后可以直接通过其线上平台下单消费。这种线下的体验一方面能够树立生产商的品牌形象，也让用户更了解自己的产品，给新产品起到一个很好的宣传推广作用;另一方面，线下的体验也能够带动和刺激用户的消费。

那么，无形之中这就会对整个零售业的供应链环节产生了巨大的影响，生产厂商将会去掉批发商、零售商环节，而是直接把线下门店作为自己的直营体验店，把线上平台作为厂商直接连接消费者的预订平台。也就是说，批发商、零售商将会变得越来越少，而直营体验店将会越来越多，整个零售供应链正在重构……

由此看来，在人工智能等物联网新科技的推动下，整个零售业和电子商务也正在发生翻天覆地的变化，与科技息息相关的体验式消费正在变得越来越受欢迎，它也正在全面推动和主导这场新零售革命。

八、人工智能商业

人工智能商业 - 未来商业智能化发展趋势

人工智能（AI）已成为当今商业世界中最具影响力和创新性的技术之一。随着技术的快速发展，人工智能在商业领域的应用愈发广泛，为企业带来了巨大的变革和增长机会。

人工智能商业应用领域

通过人工智能技术，企业可以实现许多前所未有的商业应用，例如：

• 智能客户服务：利用机器学习算法实现智能客服系统，提高客户体验。
• 数据分析与预测：通过大数据分析和机器学习，帮助企业更好地理解客户和市场，并进行商业决策。
• 自动化流程：人工智能可以自动化许多繁琐的工作流程，提高效率和生产力。

人工智能商业价值

人工智能为商业带来了巨大的价值和竞争优势，其中包括：

• 增强决策能力：通过智能分析和预测，企业可以做出更明智的决策。
• 提高效率：自动化流程和机器学习技术可以帮助企业节省时间和成本。
• 创新商业模式：人工智能激发了许多新的商业模式和商业机会。

人工智能商业发展趋势

未来，人工智能在商业领域的应用将继续扩大和深化，主要体现在以下几个方面：

1. 智能化客户体验：通过智能客服、推荐系统等技术，提升客户体验。
2. 智能供应链管理：利用人工智能优化供应链，提高效率和减少成本。
3. 智能营销和销售：通过数据分析和个性化推荐，提升营销和销售效果。

结语

人工智能商业化是未来商业发展的重要趋势，企业应积极拥抱这一变革，不断探索创新，提升竞争力。只有紧跟时代潮流，结合实际业务需求，才能在人工智能时代取得成功。

九、人工智能为什么要商业化？

第一，经历了半个多世纪的发展，人工智能已经从最初的概念走向了实践。如今在人脸识别、智能语音、自然语言处理、智能家居、无人驾驶等都有了相应的成果，并且已经落地于相应的应用场景之中。

5G时代下丰富的数据和云计算所拥有的超强算力使得人工智能的基础技术已经逐渐趋于成熟，才带来了其商业化的可能性。

第二，对于公司来说能长久发展下去、带动其自身业务良性循环，商业化是必然。而且人工智能行业在几经高潮和低估以后，当下的资本市场对于该行业的投资变得更加慎重，除了故事，当下各大公司需要更多的可能性带来商业前景去塑求自身的未来。

第三，商业化进程的加速必定要带来更多的技术创新，用技术解决当下用户更多的痛点问题例如医疗、教育、金融等等，并且有一定可能性带来新的商业模式的创新。

第四，走出实验室，落地到更多的应用场景中去，才能带来更多的数据情况，并促使当下人工智能产品查漏补缺、自我进阶与完善。

十、未来的人工智能有哪些商业模式？

最近一直在思考一个问题，即人工智能时代，商业应该如何创新，才能既得以获得人工智能增强人类的红利，又能让这种红利普惠人类商业和经济，而不是加大两级贫富分化。

在人工智能平台化的趋势下，未来人工智能将呈现若干主导平台加广泛场景应用的竞争格局，生态构建者将成为其中最重要的一类模式，未来的商业模式有哪些呢？人工智能行业未来的投资机会如何把握呢？

在人工智能时代，从 AI 技术到商业转化，创造下一个万亿级产业，已经形成了一张包含八大要素的全新价值地图。企业家、创业者、投资人的成功与否，从某种程度上来说，与是否能深刻理解其中的8个关键价值创造节点有关。毕竟，这是 AI 驱动的新商业时代，有 AI 特定的创新、创业、创投的逻辑和机会。

从技术源头创新，到整合技术平台，再到商业解决方案，以及用户和客户的场景应用，这张价值地图上的任何一个节点，都是个人和企业创业、创新、投资、转型、升级的巨大机会。

1、开源技术平台

今天，大多数的技术进步都不是封闭的创新发明，技术的跨界、聚合，以及技术的指数级增长，都受益与底层核心的共创共享。因此，很多 AI 技术其实就是开源技术催生出来的新干线。

例如，Linux 是开源软件的鼻祖，之后很多世界著名的软件，如安卓以及今天的很多 AI 软件，都有它的基因。再比如 Hodoop，也是一个开源的软件平台，它是全球最大客户管理公司 Salesforce 用来开发 AI 客户的做大数据管理的基石。这个价值模块的价值创造者，大多是科技极客和 NGO（非政府组织）机构，比如 Hadoop 就是由 Apache 公益基金来支持的。

2、核心技术创造

人工智能的核心技术有四大类，包括：

（1）、软件，如语音、图像等感官识别技术、自然语言处理，以及它们的合成、高级算法、数据训练等；

（2）、硬件，包括深度学习的专用芯片、传感器、ICT、IOT等；大数据，如数据汇集、存储、计算、可视化等；

（3）、云计算，云本身是网络、互联网的一种比喻，云计算是指一种新的机遇互联网及相关服务和交付方式，可以实现每秒 10 万亿次的运算。每一项技术都有其非常深的技术根系和深浅等级，比如，算法。世界上最简单最初级的算法可能就是1+1=2，几岁的小孩都知道。而世界上最复杂的算法也分为不同级别和流派。

在业界，算法从简单到复杂还有不同的方法论。例如，符号主义与数据建模、专家系统有关，经验主义与统计建模有关；连接主义与神经网络有关。未来，也许创新者还会在某一种方法论上继续突破。

这个价值模块的价值创造者，包含了长期扎根技术研发的商业巨头、大学和研究机构。例如，谷歌的 AI 深度学习产品、英伟达、高通、英特尔等公司的 AI 芯片，微软、苹果、科大讯飞等公司的语音 AI ，华为 5G（第五代移动通信技术）下一代 ICT，斯坦福、伯克利、多伦多等大学的基础研究等。

3、开放技术平台

开放技术平台就是核心技术创新者，向第三方公开自己软件或硬件的 API 或者函数，第三方开发者可以在上面直接开发各种商业应用，而无须从 0 研发，有效地实现了技术的快速商业化。特别是在互联网时代，开放技术平台促进了互联网技术和电商的爆发式增长。

今天，AI开放平台也将成为技术商业化的重要创新环节。 例如，IBM 的开放沃森分析平台，可以为第三方提供大数据分析功能；脸谱网的wit.ai 开放平台，可以为第三方提供大数据分析功能；科大讯飞的 AIUI 开放平台，为创业者提供了基于 AI 语音功能，可服务于机器人、儿童玩具、电视质控，以及智慧教育的商业应用。这个价值 模块的价值创造者，大多是由实力的 AI 核心技术公司，也有由它们组成的公益组织，如由硅谷几个企业领袖启动的 Open AI 。

4、技术操作系统

自从人类发明了计算机，开始用技术解决问题，改变世界，技术操作系统就变得至关重要。它通常涉及信息的微处理、存储、文档与进程管理等方面。PC时代的技术操作系统Windows、Linux，移动互联网时代有安卓、ios。

今天，谷歌的 TensorFlow （腾三幅）开放平台，被称为 AI 的安卓系统，谷歌自己和第三方都可以在上面开发各种基于 AI 的 APP。人工智能时代，AI 技术操作系统包括连接、交互、存储、云端一体化等要素。换言之，是指以物联网为基础的万物互联，代替了原有的互联网和移动互联网连接；以语音、图像为主的自然交互，代替了鼠标、键盘、触摸等本地存储；强大的并行计算，代替了执行顺序的技术。

因此，除了手机、PC 等多屏端口的操作系统外，还新诞生了基于云计算的操作系统，涉及存储、计算、调度（弹性技术、DOCKER）、安全（区块链，确保安全真实）等。 这个价值模块的价值创造者，大多是那些在互联网时代积累了客户界面端和大数据资产的企业，例如，谷歌、亚马逊、阿里巴巴、脸谱网、苹果、华为，以及生产核心硬件如GPU（图形处理器）的英伟达等，谁会真正主宰未来？

AI 世界的技术操作系统竞争的大幕才刚刚拉开。

5、应用解决方案

这是技术能否实现商业化的关键环节。通常，任何一个有价值的新技术，都有多个应用。早期电的发明，从点灯照明的应用，到今天成为人类生活和工作无处不在的能源。互联网技术也是从简单的信息链接开始，渗透所有行业，如吃、住、行、医、教、娱等领域，为无处不在的问题提供新思想、新方法、新能量。

今天，AI 要想解决人类尚未解决的难题，就必须先准备好无数种从技术到商业的解决方案。例如，在 B2B 领域，如何用 AI 对癌症做出精准预判和治疗；在 B2C 领域，如何用 AI 助力个人发展。同时，应用解决方案要既有功能性的，也有入口平台型的，如苹果的 Siri 、今日头条等。

这个价值模块的价值创造者，大多是商业解决方案的引领企业，它们往往率先采用新技术，解决商业问题。例如，GE 用 AI 解决能源效率问题，阿里巴巴用 AI 解决城市交通拥堵问题，亚马逊用 AI 解决高效零售配对问题，IBM 用 AI 解决医疗问题，科大讯飞用 AI 解决教育问题，谷歌和百度用 AI 解决无人驾驶问题等。

6、商业运营系统

商业运营系统是建立在技术操作系统之上的商业生态模式。用技术解决问题，只是商业的第一步，而企业如何用技术解决问题，持续解决问题，并创造竞争优势，就形成了一个闭环的商业运营系统。这是技术商业化最本质和最关键的创新环节，大多数技术商业化的不成功和掉进两个“死亡谷”的悲惨命运，就是因为没有科学地设计“商业运营系统”。

过去，这个系统就是商学院教的“标准商业模式”，但是，自从有了互联网和人工智能，组成商业模式的要素发生了根本的变化，因为新技术颠覆了原来的商业逻辑和市场逻辑。例如，过去，对客户进行细分是商业模式中的要素，但是，有了 AI，它就可以在大数据中自动识别和管理客户。因此，商业运营系统的智能化，就成了 AI 商业非常核心的驱动力和关键要素，也就是新 BOT 驱动的解决客户痛点、运营痛点和生态痛点的商业运营系统。

这个价值模块的创造者是所有参与技术商业化过程的创新者。因为，通常创业者或企业家都需要对“如何解决问题、如何实现收益”设计一个商业运营方案，已获得持续发展和增强竞争优势的闭环模式。

7、用户场景应用

这是人工智能时代市场的新形态。过去，一部手机只要能卖出去，不需要讲究诸如“在什么地方使用”、“如何使用”都能够问题，因为，手机的功能就是通话。但是，今天，手机需要用来在国外看新闻、在演讲中做翻译，因此就必须能够在一定的环境和场景下，解决更细微的问题。

例如，当使用者身在国外时，就会获得 AI 关于宽带使用或吃、住、行等方面的帮助，在翻译时，手机就不只是一个简单的通话硬件，而是一个交流的伴侣。同样，亚马逊的 Alexa 音箱、科大讯飞的听见或灵犀，不但是一个家庭的智能管家（帮助节能环保），还可以充当购物向导（让你更高效地消费）的角色，或生活助理（更方便潇洒地实现吃、住、性）的角色。因此，用户场景是设计“商业运营系统”功能和界面的必备要素。

这个价值模块的价值创造者非常特殊，他们不但是企业的创新者，而且还是消费者、供应者等生态成员的参与。因为 AI 的爆发，共享经济将更深刻地渗透和影响每一个人的生活和事业。可以说，没有用户场景的解决方案，很难完全解决用户和客户的痛点问题。

8、用户动态数据循环

这是 AI 动态价值地图最显著的特点：从用户场景获得的用户动态数据，将成为“喂养“机器学习、”生长“ AI 智慧不可或缺的营养成分。这就好像 AI 的存活需要呼吸氧气一样，一旦没有了动态数据，AI 将无法学习，并将失去生命：相反，如果有了动态数据的无限循环，就能形成 AI ”越用越富“的养分原料，并成为以上七大要素源源不断提高可持续创新能力的重要原料。这个闭环的无线循环，能赋予 AI技术和 AI 商业强大的生命力。

上面总结了八个关键的技术点，简单来说，现在的的AI行业有三种模型：

1. 人工智能创业公司(AI Specialized Startups)

这一类创业公司主打的是专精(Specialization)，即在某个小领域有了突破或者有核心技术。人工智能和其他创业方向不同，创业技术门槛是非常高的，这也保证了创业公司有机会在特定领域分一杯羹。

举几个这两年做的很好的公司，比如做法律智能的Ross Intelligence和用深度学习解读基因相关数据的Deep Genomics。这一类AI创业公司基本都是由教授+学生，或者是从学术界出来的人在某个领域用人工智能手段进行改革。所以这一类公司走的是“传统的创业公司的商业模型”，在能获得市场关注和盈利前，基本都还是靠投资人的钱。而拉投资一般也靠创始人的声誉背书，短时间内收入模型和盈利模式一般比较模糊。

怎样才能获得足够的市场份额？这不仅要重造轮子，还要开发出直击某个痛点的模型来改变现在的市场。如果在特定领域能够做大做强，可以通过市场分割向特定群体收费，比如Ross Intelligence现在和某律师事务所有合作并拿着他们的投资，未来就可能向需要法律咨询的个人用户收费。

但退一步说，这一类的创业公司在获得一定的市场份额后就会被大公司收购，因此不一定会走到需要成熟的商业模型那个阶段。

题外话，从学术界孵化的创业公司一般都是一个教授+两至三个PhD学生作为创始团队比较多。比较典型的例子有Hinton的DNNResearch啊，Andrew Ng的Deeplearning.ai(某种意义上的startup)等。从市场角度来看，因为较高的技术门槛，这个领域有机会出现百花齐放的现象，很难存在垄断但也不会出现充分竞争。

2. 人工智能平台(AI Platforms)

科技巨头一般布局都在基础平台服务上，比如说以前的云计算平台，专精(specialization)不再是核心诉求。现在越来越多的巨头也把资源投入到了AI领域，比如微软就有成熟的AI平台，主要由几个组件构成，相信很多读者一眼就可以认出下面这个图。

图片来源: Data Science Association, Currently hosting Dallas Data Science Conference 2017

1、微软:

Microsoft Azure Cognitive Services: 微软认知服务集合了多种智能服务API，比如机器视觉API，比如情感分析API等。使用微软认知服务，你可以调用API来完成很多人工智能任务而不需要自己去编写代码。

Microsoft Machine Learning Studio: “微软机器学习工作室”是一个集成了多种机器学习算法的在线平台，你可以很轻松使用它做很多机器学习相关的任务，完全不需要任何代码。不仅如此，你还可以将模型嵌入到其他Azure上面的程序中，也可以开放模型API供其他用户直接使用。

2、谷歌:

Google Cloud Platform(谷歌云平台GCP)是一个和微软产品比较相似的产品，也提供类似的服务和产品。用法也非常相似，用户只需要调用API即可完成语言情感分析(Sentiment Analysis)等人工智能任务。

3、亚马逊:

作为云平台巨头的亚马逊也有对标的产品，叫做 Amazon Machine Learning(AWS-ML)。无须赘述，和微软谷歌相似，AWS的产品功能也非常相似。但因为亚马逊云的成熟，似的使用亚马逊的机器学习API相对方便一些。

所以不难看出，科技巨头的主要精力都花在了布局基础设施上。从成熟度上来说 微软>=亚马逊>=谷歌，但其实使用起来的感受基本相似。从商业模型的角度来说，这几家巨头的人工智能平台主要都是靠API来赚钱，你调用的API次数越多，收费当然越高。

而且在调用这些API的同时，我们往往还需要其他服务，比如服务器、虚拟机、数据库等，这一条龙的服务和收入就是这些科技巨头在AI方面的收入模型。 在现阶段还有很多公司进入了厮杀的战场，小一些的还有DataRobot，也是提供一条龙的机器学习服务。

当然，人工智能领域内容很多，比如在线机器人(Bot)，微软有提供平台叫做Microsoft Bot Framework，亚马逊依托Echo Bot也有Alexa Service对标，这些同样也是依靠平台优势来赚钱。

其实不难看出，大公司投入基础建设的原因是这个方向准入门槛高，前期的固定投资要求大，可以排除很多中小竞争者。在一段时间的竞争后，应该会形成(多)寡头垄断市场格局，或许现在其实已经是这个局面了。

3. 人工智能咨询与定制服务(AI Consulting and Customized Service)

根据我自己的观察和分析，AI咨询和定制服务是未来很有潜力的模型。简单来说，就是根据企业/客户的需求进行定制化的人工智能解决方案。在现阶段，人工智能方案对于大部分企业来说还是“奢侈品”，甚至有些超前。但在不久的未来随着技术进一步成熟以及概念得到普及，价格和门槛也会下降，越来越多的中小型企业也可以负担并愿意进行人工智能升级。

和创业公司不同，这个商业模型不要求高精尖技术或是在某个领域的突破，但通用的AI平台也无法完成客户定制的需求。这就是为什么这样的商业服务可能有前景 - 它和前两种商业模型有交集但并不重叠。

这样的商业模型主要给客户提供两种服务：

1、成熟的专利AI应用。举例，我们为A银行安装了一个我们开发并拥有专利的人工智能风控模型，在进行数据替换后还可以卖给B、C、D银行或者相似行业。银行可以使用我们的微调后的模型，但我们可以将原始模型进行无限次转卖。

2、客户定制化服务。举例，A客户要求我们为它们独家定制服务，服务的归属权归客户所有，我们无权转卖，仅为客户进行维护升级。当然，这种服务的价格肯定较高。

同时提供两种收费模式：

1、 一次性收费/升级费用(one-time purchase)。和其他软件产品一样，客户可以一次性买断服务的使用权。但并不建议这个模式，因为AI产品有较大的不稳定性，随着数据的变化模型可能失效。

2、 订阅服务(subion based)。正因为AI产品需要常常升级，机器学习模型也需要重新训练，订阅服务更适合AI类产品。客户可以按月付费，得到相应的维护和升级服务。

这样的商业模型还可以搭配主动式的营销手段。因为AI产品的本质是通过数据解决问题，据我所知很多企业现在已经和客户签署了“数据保留协议”，即AI产品供应商可以在特定范围内使用客户的数据进行其他活动。这样的协议有两个好处:

1、 精准营销(Customized Recommendation)。因为我们有权使用客户A的数据，根据分析其数据，我们可以个性化推荐适合客户A的其他产品。甚至我们可以使用客户A的数据为其免费定制一个概念产品。免费其实是一种营销手段，德勤的数据分析部门给客户50小时的免费时长来感受它们的产品。

2、数据整合(Data Integration & Enrichment)。假设客户A、B、C和D都允许我们保留并使用其数据，那么我们可以进行整合并获得行业级别的数据，从而开发出更加智能的产品。

在这个数据为王的时代，拥有客户的数据并提供定制化服务有非常强的客户黏性。总结一下，销售成熟的AI产品+适量的定制，留住客户的数据，并提供后续的维护和支持就是我觉得很有潜力的新型AI领域商业模型。

从市场竞争角度来说，这个商业模型既不需要高精技术，也不大需要基础平台或者高额的固定投资，甚至还可以使用文中介绍的创业公司和科技巨头的服务。但根据经济学原理，低门槛，充分竞争的市场代表从长期来看不会有暴利存在。

但如果能在早期拥有足够多的行业数据，数据优势将会使你的企业走在其他人之前。或许，是时候入场了...