能力数字化、 绩效颗粒化、 结构柔性化、 文化利他化 现思维与心灵的自我突破 , 帮助企业文化、 经营模式、 组织结构、 数据智能等多方面的全面升级 , 而升级过 程 可能是遵循一般规律的渐进式 , 也可能是站在风口期的跨越式。 内容简介 平台化管理核心理论是管理升维和组织微粒化 : + + 核心模型 03 关系多样 化 02 平台化管理之 魂 01 数字时代的管理挑 帮助企业文化、 经营模式、 组织 结构、 数据智能等多方面的全面 升级。 过去企业的变革通常都是内部的修补与微调。 真正的升维是不断地突破自我认知及能力边界 , 而过程可能是遵循一般规律的渐 进 来的数字化社会 , 在现有的物理世界之上叠加一个虚拟世界。 什么是升维 . 在高维度预测整个商业社会发展的大方向 . 寻找在低维度空间里绝对隐身的战略选择 决策参考。 传统企业的能力之困 科学管理是过去曾存在的多种要素的结合 , 把多年 积累 的经验知识和传统的技巧归纳整理并结合起来 , 然 后进行分析比较 , 从中找出具有共性和规律性的元素 , 然后利用上述原理将其标准化 , 形成科学方法。 科学管理之父 弗雷德里克 · 温 斯洛 泰勒 导致传统企业面临困境的原因是缺乏科学管理。所谓科学管理

公 式 未来的企业需要增长地图 + = 2 4 云 好的增长模式还包括围绕具体业务如何变化，形成不同的增长态势。什么叫作态势？ 态势，是指状态和 形势，是对事物运动的剧烈程度和规律的表述，如动、静、紊乱等 。 好的增长地图，可以告诉企业的 决策层和高管，怎么进，怎么退，进多少，退多少。作为公司的操盘者， 你要知道自己的增 长其 实由如下五根线构成。 态要素（客户资产、品牌价值、渠道、源技术创新 、人力资源、生产制造） 进行共 享与 重构而成。 生 态型 战略完全可以是一个描述性或者前瞻性的战略，但要实现这个战略，必须有 切 实的解决方案。 六大生态要素及其布局规律 回答了“什么是生态型战略” 和“什么是好 的 生 态型战略” 的 问题 六大生态要素好比化学基 本元素，不同的组合可能 得到完全不一样的生态图 谱，这种不同的组合方式， 讯是强连接的客户资产， 阿里巴 巴的 核心在商业渠道。当然，这也 是百度 与前两者价值差距的原因。 从需求侧的三要素布局讲 天际线设计策略： 如何设计天际线 生态要素布局 生 态要素布局有两条规律： 03. 生 态 9 1 n 共享系统是生态型 企业的根系所在， 企业需要一套清晰 的规则来对六大核

模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考，也可能超过人的智 能。 人工智能（ Artificial Intelligence ， AI ）是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以 往需要人类的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。 数字技术和基础设施（人工智能） 直接接入电网就行。经过一百多年的发展，现在的发电站和电网作为基础设施已经越来越集中化，后来者进入这个行业的门槛越来越高，甚至进入这个行业变 得不再那么必要，因为这个行业的格局已经基本确定了。在数字化时代，这样的规律也在重演。未来的数字技术也会像现在的电力一样，变成一种人人可用的 基础设施。 技术对商业的影响可以从两个维度来看：行业和企业。从行业维度来看，数字化催生了一些新行业，消灭了一些旧行业，创新了一

的开发门槛。从 GPT 系列到 BERT 家族，从纯文本到多模态，基础大模型正在成为 AI · 72 时代的基础设施。 4.1.1 大规模语言模型 大规模语言模型（LLM）通过自监督学习从文本中学习语言规律和世界知识，展现出 了理解、生成、推理等多方面的能力。这些模型不仅改变了自然语言处理的范式，更 在向通用人工智能迈进。 Transformer 架构是现代 LLM 的基础。自注意力机制捕捉长距离依赖关系，突破了 需要 进行少量的现场调试就可以投入生产。预测性维护通过数字孪生模型实现了从"事后维 修"到"事前预防"的转变。传感器实时采集设备的振动、温度、电流等数据，数字孪生 模型根据设备的物理特性和退化规律，预测关键部件的剩余寿命。维护计划可以安排 在计划停机时间，避免意外停机造成的生产损失。历史故障数据和维护记录不断优化 预测模型，提高预测准确性。产能优化通过数字孪生实现全局最优，虚拟工厂可以模 服务。但语音控制在嘈杂环境、方言口音、隐私顾虑等方面仍有改进空间。主动服务 是智慧家庭的发展方向，从被动响应到主动关怀。环境感知系统监测温度、湿度、光 照、空气质量，自动调节设备保持舒适环境。行为学习算法分析用户的作息规律、使 用习惯，提前准备。例如，学习到用户每天 7 点起床，系统会在 6:50 开始预热热水器、 煮咖啡、播放新闻。异常检测及时发现忘记关闭的电器、异常的能耗、可能的安全隐 患，主动提醒或处理。

网状、互联互通的特征。通过链接分析、语义网络等技术，我们可以揭示知识之间 复杂的关联和互动关系，从而形成更加全面和深入的理解。 ❍ 知识创新的加速：AI技术为知识创新提供了新的动力。机器学习算法可以在大 量数据中发现新的规律和模式，为科学研究提供新的思路和方法。同时，自动化和 智能化的生产工具也大大降低了创新的门槛和成本，使得更多人能够参与到知识创 新的过程中来。 17 在AI技术的影响下，人们对知识的观念也在发生变化。知识不再被视为静态的、孤