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互联网,科学技术和创新,这些公司应该如何定义?

时间:2018-06-19 15:26:22  来源:  作者:

 经济观察网 记者 李晓丹 独角兽基金真的来了,6月6日国内首批战略配售公募基金产品正式获批,火爆的发售印证了资本对科技类股票的追捧。

 
资本的扎堆,也促成了近两年的一个有趣现象:中国排名前十的互联网企业、排名前十的科技企业、排名前十的创新公司的榜单有着惊人的相似。到底应该怎么定义这些公司?科技、资本、商业已经形成了怎样的循环路径?
 
5月初,雷军在向港交所提交的招股书草拟本中一封名为《小米是谁,小米为什么而奋斗》的公开信,引爆朋友圈。在这封公开信里,雷军开头便明确表示:小米不是单纯的硬件公司,而是创新驱动的互联网公司。
 
“未来没有一个公司是互联网公司,互联网已经融入到每一个企业里。”nEqual首席执行官邬剑对经济观察网表示。
 
互联网、科技、创新?
 
“如果把创新企业圈在一个圈内,然后再把科技企业圈在一个圈内,确实会发现这两个圈有着很大的交集。”邬剑表示,中国的创新和科技企业榜单重合度高是很正常的,因为绝大部分的科技企业都创新,而从事创新的企业,绝大部分是科技企业,但是有一点很重要,要创新就必须依靠科技。
 
科技榜单中为什么主要是互联网企业?
 
“因为资本助力和创新主要还是集中在互联网领域。”邬剑说。
 
对于中国近两年的创新,一直存在争议。一种声音认为,中国的创新多数只是商业模式的创新,尤以互联网创新为典型。另外一种声音则认为,互联网应用技术的创新并不是真正意义上的科技创新,真正的科技创新应该来自于更深层次的技术突破,这才能真正检验创新含金量的标准。
 
邬剑认为,科技领域的创新有很多种,像基因技术、物理科学这些基础学科的创新是十分必要的,但这些创新很难用商业榜单去衡量,有些技术的转化需要漫长的实验。而互联网领域的应用技术创新不能简单用级别来衡量,互联网应用技术提升的基础是数字化,这需要对数据的挖掘、管理和应用都具备一定的优势。如果从应用的角度来说,互联网的创新更容易融入大众的生活,虽然创新可适度通常都很高,但不能否认这是创新。
 
创新的界定是多维度的,对当前创新大潮之下的互联网企业、科技企业,定义也是多维度的。
 
“未来没有一个公司是互联网公司,互联网已经融入到每一个企业里。”邬剑说。
 
邬剑将这种变化称为互联网基因的植入——网络科技已经渗入各个领域和行业,无论是家政公司、物流企业、餐饮公司,都需要互联网技术的支持,互联网技术的介入也会让很多原本To C的互联网企业直接面向B端用户。例如,在互联网大数据的积累和硬件的发展下,BAT最终将真正下沉到To B+C的模式,百度的人脸识别、阿里在新零售领域内的尝试都仅仅只是开始。
 
泳池里的三种企业
 
雷军的信就像一封具有传染性的高考命题作文,而考生就是每一位CEO。邬剑也给他的客户和团队写了一封信:数字化转型还在加速。
 
“无论什么样的企业,最后都要数字化。”邬剑说。
 
互联网、数字化这些生硬的技术语言,在现实中已经变成了小企业、大企业在挖掘的客户数据资源时经常使用的。过去,一家婚纱店要想获得客户,需要派人在街头发放小礼品以获得目标客户的信息,然后再发送短信来推销产品。现在,通过互联网就可以利用微博和微信等社交渠道在线获客,这些互动信息又可以生成新的潜客数据,接下来的广告投放也是数字化的。
 
这些有用的信息集成后,就绘成一张企业的大数据图谱:客户什么时候拍了婚纱照、给孩子拍了周岁照、拍了全家福,甚至可以预测什么时候应该拍新的职业照。在零售应用领域的数据化更加细致,以家电企业为例,大数据可以让企业知道在一个小区里,每年销售了多少台、哪些型号的空调、冰箱、洗衣机,可以预测哪些客户在什么时候需要上门进行保养和维修服务。
 
“这些数据最终会帮助企业来进行智能化决策。”邬剑将nEqual形容为一个数据枢纽平台,帮助企业完成对数据的管理和激活、进而实现和用户的精准连接的应用。
 
但是,数字化也需要成本。
 
邬剑将数据化比喻成一个泳池,里面有三类企业:一种是像婚纱店这样的小企业,只需要付出很低的成本,就可以获得数据化带来的好处;还有一种是互联网企业,这些企业天生会游泳,所以争先恐后地往泳池里面跳;第三种就是大型企业,过去有些国企上一套IT咨询项目就要花几亿元,金融机构也是同样面临高成本的问题。但是这些企业因为自身不会游泳,或者自身也没有学习游泳的机制和潜质,就必须要配上专业的游泳装备,确保自己不被“水”呛到。
 
邬剑还表示,一些跨国公司,每年在数字化营销的费用也是很惊人的,针对不同人群推出定制化广告,这比传统的公众广告更加有效,同时也帮助企业沉淀了更多有价值的数据资产。这些既是企业数字化的成本,也是企业数字化的资产。
 
数字化的过程中,数据存储和处理涉及的最重要的因素就是数据安全。邬剑把在数据安全问题归结为nEqual数据智能需求层次理论nEqual Data Intelligence Needs(简称nDIN理论)的第二个需求层级。美国心理学家亚伯拉罕•马斯洛在《人类激励理论》中认为,人类的需求从低到高分为五个层级:生理需求、安全需求、社交需求、尊重需求和自我实现需求。安全需求则是人在解决温饱问题后,整个有机体处在一个追求安全的机制,人的感受器官、效应器官、智能和其他能量主要是寻求安全的工具,甚至可以把科学和人生观都看成是满足安全需要的一部分。数据安全在数字化智能实现的过程中也扮演着如此重要的保障作用。
 
对于企业来说,有了基础的数据架构之后,第二个要考虑的就是数据的安全。以nEqual的实际操作举例,安全举措主要有三个方面:一是数据的存储和隐私安全,在介入客户信息时会首选私有化方案(资源和服务器都是单独使用);二是系统对接后定期打补丁;三是聘请外部安全公司进行漏洞测试,用模拟的数据攻击来测试安全性。
 
“数据安全的技术研发费用会占我们整体研发预算的10%,分为三部分:第一部分通过研发过程中的这些资源去实现安全;第二部分就是聘用专门的安全团队去从事安全相关工作的研发;第三部分就是请外部的安全公司,以及购买能够保障安全的设备。”邬剑说。
 
区块链
 
数据技术公司怎么看待区块链?
 
邬剑表示,区块链技术是包括nEqual在内的创新科技企业必须投入的,我们使用区块链解决两个基本业务需求:一个就是数据上链,另一个是数据流转。
 
数据上链,简单说就是,所有个体(自然人、法人、物)都会在数字时代产生数据,把数据放到区块链上是一个巨大的工程。
 
这些信息根据拥有者的意愿上链,之后就像挂牌一样体现出价值,接下来就是数据的流转。
 
这些数据上传得越多、使用得越频繁,就会形成一条完整的信息价值链条。问题是,这样的信息链条应该由谁来搭建?资本还在不断涌入去支撑包括我们在内的赛道上优秀的领跑者。
 
“区块链是技术,不是传销。现在一些区块链项目专注的是ICO之后代币的发行、会不会升值,忽略了链上的解析的商业问题,特别是技术的安全性和有效性。”邬剑表示,数据的流转方面,区块链技术本身也要突破一些挑战,比如高并发。数据上链时的有效性验证安全也非常重要,不然就会导致滥发泡沫资产。”
 
对于区块链的推进,邬剑认为,虽然目前看到的推进速度不是很快,但是技术先行,这需要时间来积累,而从政策层面来说,区块链的政策制定肯定也是十分谨慎,但的确这是方向。
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