科技猎红领酷特智能副总裁王丹琦：客户需求数据驱动大规模定制
5月23日，2017UBDC全域大数据峰会在北京举行。大会以“DI的力量”为主题，从趋势 实践两个层面解析“DI数据智能”的深远价值。红领酷特智能副总裁、中国产业互联网研究院主任王丹琦在主论坛分享了“客户需求数据驱动的大规模定制？”的演讲。
（图为：红领酷特智能副总裁、中国产业互联网研究院主任 王丹琦）
以下为现场实录：
最近人工智能的概念炒得特别热，我认为有两方面的原因，其一是因为媒体在不断宣传；另一方面，它又非常接地气，已经影响到每个人的生活。今天所有智能技术的推动都源于数据智能，源于大数据、云计算。而在人工智能领域，目前取得突破性进展的就是语音领域。
我之前在360做过数据分析，这两年也在做语音的交互。为什么说智能会从语音开始呢？实际上这是一个入口，今天我们不管是做搜索还是做推荐，目的都是在试图理解人们想干什么，而语言的交互就是个最直接的办法。语言是一个人的交互方式，当你看到一个推荐不够契合的时候，如果用语言去纠正它，或许就会给予你更多的选择，而你的意图也会被更好地捕捉到。
我认为，语音实际上就是架起一个人和互联网服务的桥梁。举一个简单的例子，现如今我们的手机里都会下载几十甚至几百个APP,但是除了常用的几个功能之外，很多信息都会被我们遗忘。因此，从巨型的APP到互联网服务，都存在着选择和寻找的困难。这时候通过语音交互可以明确你的意图，精准地找到你要找的东西。
简单讲一下核心技术这块，在云识别技术上，主要分为几个方面：一个是深度学习，它跟模型本身建模的精准度有关，使识别率有了明显的提升。很重要的一点就是数据的规模和覆盖面。一些小公司迭代一个模型需要两三个月，但我们只需要两三天的时间，数据的规模和迭代的速度的不同体现出了能力的差距。还有就是对技术场景的设计，目前我们很难做到将同一个模型应用到各个方面。
智能语音的核心技术就是问答理解。我们光有语音技术是远远不够的，不但要把它变成文字，还要理解它背后的意义。根据不同的场景，以及数据的组织形式，比如说有的是问答，有的是知识图谱，有的是数据表，对于不同的数据，背后需要用到的技术也是不一样的。对我们来说最大的挑战就是要把不同的技术集合在一起。
今天我们如果想要做一个能交互，能解决所有问题的问答机器人，难度很高。在这过程中，我们需要把不同的场景串连起来，这也是一个迭代的过程。
下面简单介绍一下我们的技术在应用过程中所面临的困难。技术在应用的过程中不是一蹴而成的，需要经过很多复杂的过程。比如语音的接入以及场景，不同的场景需要不同的数据，可能算法是一样的，但是你需要不同的数据和不同的配置作支撑。当我们面临很多的用户和不同的场景的时候，最大的挑战就是定制，让用户把他的场景数据传上来，用来优化模型，从而达到其想要的效果。
我们说智能技术已经到了该落地的时候了，但其中很多事情不是一家公司就能做成的，他需要每一个企业站在不同的位置去选择，需要跟各个专业的合作伙伴去深耕不同的场景，把它真的做透，而不是靠一家、一个独立的团队就玩得很转的。
在我们看来，大数据的本质就是大计算，数据库本质是知识库，而数据智能是资源效率的提升，也是效率、信息和沟通效率的提升。今天我想谈一谈大数据在智能制造方面的应用，以及客户需求数据驱动的大规模定制服务。
下面跟大家分享一下大数据驱动大规模定制，我们在13年的时间里，一直在追求一个源点，就是客户需求，客户需求的满足代表着我们矢志不渝的追求。所以源点论的思想，就是全员对应目标，目标对应全员，通过资源的高效协同满足客户的需求。
针对大数据的理解我们需要打破几个边界：垂直边界、水平边界、外部边界、时空边界。我们打破边界实现数字驱动，实现一个数字化的闭环，是采用了一种C2M的商业模式，大家知道从内部打破的才会有新生魅力。源点论的组织体系有四点核心价值：一是数据驱动大流水作业制造个性化产品；二是在大数据传统之下的定制不再成为奢侈品，过去10倍、20倍、50倍的加价率在今天变成了1~2倍的加价率。我昨天刚刚去了一家商场发现，你花一万块钱买到的衣服，对于工厂来讲，其实成本才一千块，即便是你多花了九千，工厂也不赚钱，因为服装的产销率只有50%，处理那50%库存会损耗掉我们所有的利润。这就是过去的商业模式给我们带来的弊端，那么，我们应该如何去突破？去解决呢？那就是基于大数据的应用来驱动智能制造。
过去所有的商业模式大概是F2B2B2C这样的模式，这就造成了所有的企业源点取决于产品思维。研发一款产品，借助各种渠道寻找消费者，而现在我们转变了思维。我们用C2M的形式与消费者进行交易、交互、交换，取消了中间环节。过去企业为什么不赚钱呢？因为把更多的资源投入到了前端的研发和后续营销渠道的建设上，忽略了中间的渠道。现在围绕着消费者的需求，我们跟消费者一起进行价值需求的发掘，进行价值的创造，进行价值的分享。过去我们在外面买一万块钱的衣服，今天通过C2M工业直销的方式到我们的平台上定只需要两千，省了八千，而且我们多了五百块钱的利润。只有这样的方式我们才能够更好地共同生存发展。所以这种C2M大规模定制的方式有几个特点：去中间商、代理商、渠道商，去中心化、领导化等等。去掉中介带来的信息不对称的弊端，给我们带来实质性的价值。
如何去实现呢？说起来很简单，消费者的需求直接驱动制造业的整个价值链，从各个角度直接去跟消费者交易交互满足需求。事实上我们要解决的是一个非常复杂的问题，就是一个数据驱动的问题。首先要把客户模糊的需求变成业务化的标准模型，通过云计算匹配出计算模型，再执行决策。所以要用消费者的需求直觉去驱动供应商、驱动生产商是不容易的，比如消费者选择了我这款服装的面料，过去会有很多企业运营的组织进行指定信息的传递，现在不需要了。当消费者在我们的平台上选择了这款面料的时候，技术后台会转变成代码，这些代码直接经过云计算，经过智能云平台发送指令给生产线上的员工。员工通过RFID从云端获取数据，这些数据又转化成可以识别的技术语言和工艺要求，所以员工非常简单地执行这些指令就可以保证产品的品质和客户要求准时满足。这套体系包括客户交互、智能设计等闭环，给我们带来了哪些革命性的变化呢？首先支持全球DIY设计，实现了个性化热性的智造，打通了实时选型的体系。我们是面对全球接单的，所以需要突破组织与时空的限制。众所周知，过去服装是有季节性的，比如夏季西装就很少穿，而南半球需要穿西装，这就突破了季节化的限制。再看突破客户群精准定位的局限，过去一款服装要专门为一个年龄段的人去设计，比如给18—30岁青年男性来设计这款服装。现在不需要了，个性定制可以满足8—80岁所有人的个性化需求。过去我们是有工作时间的，而现在人休息的时候，8小时之外系统会继续替人力完成标准化的工作，也突破了很多资源的限制。
智能研发体系最大的价值在于用数据替代了模具。最终实现人机一体化的人机交互。
从客户经营系统到用户收到产品，中间没有人干预，没有数字的转换。智能研发体系用大数据替代了模具，通过服装的版型等数据库来满足用户多样性、复杂性的需求，用大数据解决了个性化需求与标准化之间的矛盾。其实个性化就是标准化的模块化组合，具体到服装就是，把一个产品分成领型、袖型、扣型等等，一千多个大类，通过个性化的组合会形成服装数据库，满足全球70亿人的个性化需求。
个性化柔性制造是指我们订单的不确定性来自不同的国家、不同的地区，需要不同的面料、不同的款式、不同的工艺，需要不同的交货地点，发送正确的指令，实现人机一体化的有机交互。实时响应的供应链体系是指我们搭建的一个平台，将员工、供应商、服务商集中在一个平台上，内部外部资源快速协同响应，高效地满足客户的需求。用习大大的话讲就是技术流带着资源流、信息流等提升要素价值的提升，整个工厂是运用3D打印的逻辑来进行设计的。
在这样的应用之下，我们的整体效率提升了200%，沟通成本和生产管理的实践减少了90%，库存为0，原材料库存也是0。所以整体运行状况是非常良好的。目前我们也在推出整体的解决方案，这个解决方案会帮助到更多的企业。现在已经跨了20多个行业，有60多个项目同时在运行，我们希望未来能够跟友盟 有深度的合作，帮我们在C2M这个模式上更好地在C端获取更多精准的流量。
源点思想SED解决方案的方法论、C端盈利模式比较适合中国传统企业转型升级，投入少、见效快、风险低。我们现在正在搭建自己的C2M的平台，这个C2M的平台是以个性化定制为核心，以需求数据驱动的满足消费者个性需求的工业直销平台。去中介，干掉的是不合逻辑的供应逻辑，你可以靠你创作的价值赚合理的利润，我们希望更多的企业能够一起来参与。
源点论组织体系是我们利用大数据提升组织效率的组织形式，不是金字塔式的，而是互联网极具扁平化的，具有生命体特征的活力细胞的组织体系。是点对点、端对端的高效协同，横向靠点到点的横向协同保证品质，纵向全员定义目标，目标定义全员满足客户的需求。在这个体系当中，实现了去领导化，部门去审批，决策依据强组织，执行靠自组织。这个组织帮助我们极大地提高了组织运行的效率。
最后，希望我们源点论组织体系能够帮助传统企业实现产业升级，实现诚信的、没有欺骗的公平的性价比最优、服务最佳、品质最佳的全新工业文明。
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