谈路径

by 西瓜，2017-03-12

开始旅程的关键是目标。结束旅程的关键是路径。

路径才是关键

真正做事的人，和只是关心这事的人（包括媒体、领导、甚至一些投资人），角度不同。做事的人想的是过程，关心的人想的是结果。结果往往谁都懂，谁都知道好。老鼠都觉得猫脖子上有铃铛好，问题是怎么挂上去？谁把他挂上去？事情能不能成，往往不在于想要什么结果，而在于具体的路径和与这个路径匹配的人。

路径设计才是做事的关键，直奔猫脖子去肯定会被猫吃掉。很多看似很美的结果，那是实际操作起来就知道行不通的。每一种路径，又一定是和具体的人相匹配的，绝不可能设想一个所谓的路径就能保障在现实中就能被执行。必须把每一个人的能力分析清楚，也绝不能假设有任何一个天使来就能解决问题。没有这样好的事情。

小到个人，大到国家，在操作层面，路径都是最重要的，没有两个个人、两个组织是一样的。读博士，不是关于最终的知识的，而是关于形成洞察力的可重复路径的。建设国家，发展是有限资源下的一步步前进的权衡。成长没有鸡汤，历史没有终结。没有捷径，没有仙丹。

路径是核心竞争力

别人终点不是你应该效仿的终点，别人的路径更不应该是你要去效仿的路径。核心竞争力是路径，是深刻理解最终结果形成中哪些被否定的点。最终的结果是切片。别人抄得了切片抄不了路径，抄得了路径抄不了理解。因为理解是世界观的改造，这种改造总是痛苦的，而痛苦是不可复制的。

在看到他人经验时，你看到的又仅仅是切片，不是路径和过程。别人的过程，背后的逻辑一定是不适合你的。

以企业内知识管理为例。知识管理是过程管理，不是知识的管理本身。企业管理者都希望内部信息有序，读希望员工之间的知识可以重用。但是倘若直接设计一个知识管理系统，要求所有人遵循某种标准，十有八九要失败。知识的产生是一个过程，必须从很小的顺应现有过程的事情出发，让参与者在不改变现有工作流程的前提下，提高一点点效率。然后在小工具的基础上，循序渐进集合工具为系统。这种路径设计，对每一个组织都会不同，因为所有人的具体的世界观和性格、能力都不同。

以创业为例。创业和带孩子是类似的。孩子最终是要有能力挣钱养活自己的。问题是这个培养的*路径*。各种权衡和折衷，各种资源的交换。其中最重要的是什么呢？对于孩子，就是父母，一个在孩子成长中牢固的合作核心。尽管在漫长的培养过程中会遇到种种问题，父母合作得好，自己在成长，孩子也成长，大多数问题都是可解决的。对于创业企业，父母就是创始团队。最重要的就是创世团队的结构和自身的学习能力。其他的种种，都是在此基础上派生出来的。

最难的不是看到终点是什么，而是怎么设计发展路径。

AI落地在于路径不在于愿景

具体到人工智能的落地，不在于谈愿景，而在于如何在实施中降低成本，如何通过路径的设计快速迭代，减少失败的风险。这本来是任何领域落地的应有之术，但是因为现在AI已进入发烧期，人们往往会被各种骗术冲昏头脑，或骗了别人，或骗了自己。

人工智能能发挥作用，都是要大投入的。作为长期的从业者，我不相信AI有什么秘诀。没有什么灵丹妙药，一个什么神奇的算法就能解决问题。路径设计才是生死的关键，如何一步步结合场景让“智障”算法也发挥价值。上来就拼算法，想通过各种准图灵测试的，是不可取的。

AI技术就如同数据库技术，是不可能独立作为一个决定性的技术支撑起一个初创公司的。它一定是一个技术、服务的金字塔顶端的一点点，需要下面大量的基础起作用。但即使是这一个顶端，通常在任何一个细分领域，也需要投入1000万以上才能开始起作用。所以，最关键的不是最终的愿景如何（在某个金字塔尖），而是如何打造塔尖的路径。

最终的目标都很容易定。做智能金融，想变一棵摇钱树，告诉我投资机会在哪里。做智能招聘，想有一个机器伯乐，告诉我什么人最符合我的招聘要求。做智能医疗，想有一个人工扁鹊，看了症状描述就告诉我可能是什么病。这样的目标，我们会称它为金融平台、招聘平台、医疗平台。要定义这样的平台，上下嘴皮一碰，一秒钟就定义出来了。没有任何意义。

最关键的，是怎么达到这个平台的中间过程，是在这个过程中需要什么样的人，这样优秀的人凭啥要来做这个事情，怎么一步步在参与者耐心耗尽之前达到中间节点。建设AI的平台，直奔这个平台去的，都必死。所以，做金融的不能直接去做智能投资系统，做招聘的不能去做简历匹配系统，做医疗的不能去做诊断系统。搜狗先做的是输入法；雅虎先做的是人工的分类目录；Pinterest先做的是菜谱配图。用非常具体的小事，来启动后来的大事。

通常，很难预先设计一个平台，尤其是一个通用的平台。这种平台，通常是在一个一个小工具、小发明的开发中，逐渐总结出来的。而这些小工具也不是凭空臆想出来的，而是在一些具体的场景上总结出来的。人工智能公司和其他一切公司一样，最重要的是深刻理解用户的业务场景，设计一个能逐步盈利的路径。核心是场景，不是人工，也不是智能。这些场景可能小到看起来没有商业价值。但是只要先有了使用价值，这种场景上一定可以创造一个基于这些小工具的小的应用，其具有低的商业价值。在工具的积累中，逐渐融合，逐渐抛弃中间阶段的低商业价值应用。人工智能公司的存活关键，是先在人工智障阶段也能挣钱，然后再考虑用人工智能挣钱。

AI应用的特点是，技术专家解决不了问题，行业专家更解决不了问题。迷信任何一方的能力，都会把公司带到坑里去。行业专家可能把产品设计成服务狭窄需求的自用品；技术专家可能把产品设计成很炫酷但是并没有人需要的玩具。融合两者，又依赖于路径的设计。因为只有在阶段性成果之后，才会有行业专家、技术专家渐次加入，才能有足够的利益让双方共处。过早、过晚进入人才，都可能对团队的协作产生不良影响。

AI离真正落地，差的不是一两个技术大牛，也不是一针见血打到用户需求的产品经理。作为一个漫长的摸索过程。AI创业公司需要的是一个有摸索基因、架构合理允许摸索，扛得住摸索过程的种种困难的坚硬内核。这个内核的关键不是一两个大牛，而是百折不饶的协作。

以上种种：技术、场景、产品、人才，都很难在一开始被设计清楚。好的东西都是总结出来的，好的路径也都是总结出来的。