創新轉型不等于轉行，跨界很危險，傳統行業依然有巨大潛力可挖。德魯克的《創新與企業家精神》，這本書里的兩個觀點，我非常的贊同。

 

第一個觀點，創新無需高科技。不要以為我們是在傳統行業，就沒辦法做創新。傳統行業創新的機會遠遠多于科技行業。德魯克用他那個時代的數據表明：1980年代，美國的創新企業3/4來自于傳統行業，1/4來自于科技行業。

 

他在這本書里提到了兩項傳統行業的創新，一個是麥當勞，實現了漢堡包的操作標準化、工業化生產；一個是集裝箱，一個卡車司機發明的集裝箱，完全改變了港口以及世界航運的格局。

 

它們都沒有用什么科技，但是對行業的格局產生了深遠的影響。所以德魯克講創新何需高科技，傳統行業照樣可以做。

 

第二個觀點，創新需要專注，需要在一個行業、一個領域中長期的積累之后，才能形成突破。創新不是找風口，不是找到下一個要成為朝陽產業的領域。

 

我經常講的一句話是，傳統行業里，你可以看到朝陽企業；在科技行業里，你照樣可以看到衰敗的公司。

 

創新不分行業，不分地區，哪里都有這個可能性，關鍵是看你自己怎么做。在夕陽行業、傳統行業中，我們看到很多的朝陽企業，我給大家分享幾個案例，它們大多數是在傳統行業。

 

案例1：餐飲業

 

餐飲業多傳統啊，有什么好做的？能做的事情太多了。最近我走訪了海底撈，在我們所認為的夕陽行業中，這是一家非常優秀的公司。它的創新可以作為彼得·德魯克這本書中的一個現實案例。

 

經過長期的摸索，它的創新是激勵機制、是人力資源管理的創新。張勇開玩笑說，在餐飲業干了20多年了，才摸索出了今天這一套行之有效的激勵機制，把過去我要干的事兒都干完了。

 

其實這也是事實。他干的這些事現在由他的幾百家店長在做，他的激勵機制把這些店長的積極性充分調動了起來。

 

過去開餐館他自己選址，現在不用去操心了，店長在積極地幫他尋找，幫他思考在哪里開店？這個店該怎么布局？招多少人？一套很好的利益分享機制，把大家全都調動起來，他自己卻沒有什么事情可干了。

 

這就是公司經營的最高境界——無為而治。這種方法保證了海底撈的快速擴張，同時也保證了產品和服務的一致性。現在海底撈正在跟松下在談合作，要做后臺的無人廚房。我們要再花一點時間，很好的去提煉總結海底撈在激勵機制和人力資源管理上的創新。

 

創新何需高科技，實質是說運用高科技。高科技不能夠改變經濟規律，不能夠改變商業的本質。高科技只能幫助我們更有效的解決商業的本質問題。關于技術和創新之間的關系，我們需要進行思考。

 

案例2：服裝業

 

第二個案例，是做定制西服的紅領。只是運用大數據技術、互聯網技術，都不算是高科技，而是中科技，甚至是低科技。在市場上，你外包找一家軟件商，他就能給你做。關鍵是你自己要把商業模式想清楚，要把技術的大方案拿出來讓外面的公司給你做。

 

這家服裝制造商就用大數據的技術解決定制化服裝、個性化服裝制作中的重點問題，實現了手工裁縫操作的方式改變成了流水線的生產，大大地提高了效率。但是這個流水線生產之所以成為可能，是有大數據的支持。

 

我們的創新往往是創新在名詞上，創新在口號上，而不是創新在市場中，不是創新在對客戶的服務上。今天會有AI的專家來講人工智能。AI滿大街都在談，但它怎么賺錢？你不能站在街上吆喝：我是一個新公司，產品是AI。這看不見，摸不著。

 

AI如何把人工智能變成產品，再把產品銷售出去?我是平臺，上有大數據，大數據將來可以賣，這全都是美好的故事。誰來買你的大數據？你的大數據從哪里來？人家為什么要買你的大數據？扎克伯格賣大數據賣出問題來了，現在被美國國會追著打。

 

用互聯網和數據技術來改造傳統行業，提高傳統行業的效率，我認為這是一個出路。

 

在市場上，在企業的經營中，我們需要深入的思考，如何運用技術解決本行業面臨的重點問題，而不要去追逐那些新鮮的名詞，不要去追逐那些潮流，不要去尋找風口，不要去幻想著卡位卡在什么地方，布局布在什么地方。

 

這都是工業化時代在技術已知的情況下才可以這樣做。在后工業化時代，這種思路已經行不通了。

 

案例3：傳統銷售渠道

 

傳統方法比互聯網更有效，比如銷售渠道。小米在網上銷售，銷售得挺好。但是到目前為止，華為、OPPO、vivo全都用的是線下銷售渠道，銷售量不比小米差。那么要思考的問題是，線上銷售、線下銷售哪一個效率更高？為什么效率更高？不要去追求潮流性的東西，認為不上線就不行。

 

案例4：金融業

 

這個案例的小微貸款金融機構，是我的學生做的一家企業。在P2P現金貸遭到監管全面收縮與限制的今天，這家金融機構的業務照常進行，不出意外可以順利的拿到備案。它的做法正好反過來，不是用互聯網思維去做金融，而是用金融的思維去思考互聯網如何能夠幫助它提高效率。

 

我一直主張“傳統行業+互聯網”，而不是“互聯網+傳統行業”。金融業要解決的本質問題是由信息不對稱而引起的信貸風險，所以在金融行業，第一要義不是資產規模，不是增長速度，而是風險控制。

 

如果你不懂風險控制，就不要做金融。目前我們國家的信用環境中，完全依靠線上進行風險控制是不可能的，是不現實的，必須要走線下，但是走線下的問題是成本太高。

 

于是他們就想盡各種各樣的辦法，用移動技術，用圖像識別技術，用互聯網技術，千方百計去降低信息收集處理和分析的成本，從而能夠降低利率，能夠服務更多的小微企業。

 

我覺得用技術來解決金融的問題，而不是運用互聯網的思維方式來做金融，這也是在做創新。你如果用互聯網的思維方式來做金融，首先連監管這道關你都過不去。

 

案例5：大數據解決個性化定制的實例

 

如何用大數據來進行個性化服裝的流水線生產？我稍微展開說兩個案例，也是我花比較多的時間去研究的案例。

 

一般來講，流水線生產都需要標準化產品，這家時裝企業卻實現了個性化產品的流水線生產。它是怎么解決問題的？客戶來了以后，先給你量體，把尺寸量好，過去是裁縫師傅拿皮尺給你量，現在三維技術掃描解決問題。360度三維掃描機一掃，一秒鐘就給你量完了。

 

量體很方便，更重要的是如何把身體的三維數據變成兩維平面上的尺寸？布片是兩維的，三維數據變成兩維平面上的尺寸，把它裁下來，再縫起來，這是服裝制作的過程。

 

過去，從三維尺寸畫出這個褲子布片的形狀，這是一個技術活，必須要有經驗的老師傅才能做。定制服裝為什么都是小裁縫鋪，不能做大規模，原因就在這里。因為一個老師傅，他生產能力有限，他每天就能畫這么幾十件衣服，每天就能畫這么幾十條褲子，再多了他就干不了。

 

現在呢，由機器來干，這邊數據采集完進入到系統，系統自動生成。每條褲子做成什么樣的圖片，自動畫出來，這個背后需要數據庫來支持。生成了這些圖片以后，馬上把數據送到了數控裁床，這個機器根據比例，把每一片布都裁好，裁好了。

 

工作人員在邊上站著，給每一片布上釘上一個傳感器——IC卡，把它掛在流水線上，就在車間里走。布片走到這個工位的時候，由機器發出指令自動停下來，工人就把這片布拿下來，縫紉機上都有一個屏幕，一掃卡就知道這片布在這個工位上，應該干什么活。

 

該開扣眼的開扣眼，該鎖邊的鎖邊，該縫制的縫制，該繡名字的繡名字，加工完了以后再掃一下，掛回到流水線上，繼續往下走。這一條流水線走到盡頭，就是打包發給客戶的地方。大家注意一下，流水線上的西服，顏色、款式、大小，沒有兩件是相同的。

 

這就是個性化的大批量生產。這家企業做的經濟效益非常好，現在訂單雪片一樣飛來，生產能力不夠，急著在擴張產能。在時裝產業產能過剩的情況下，這家企業產能不夠用，為什么？

 

是由于運用了大數據驅動的流水線生產，大幅度的降低了成本，一套西服的售價是市面上裁縫鋪售價的一半。這個價格優勢，訂單當然紛紛涌來，這是毫不意外的。

 

這家老板跟我說，這是全中國第一個物聯網，我跟他說這還不是物聯網，不是工業4.0，只算是工業3.2，因為工業4.0物聯網是智能的，是AI的。你做衣服用不著AI，不要為AI而AI，而是要問一下用人工智能來解決什么問題？

 

目前這個企業根本沒有用人工智能，因為人類的智能潛力還沒有充分發揮出來，你用什么機器智能啊。我說你先把這個HI（Humen Intelligence）用好就可以了。

 

另一個案例是廣東的尚品宅配，也是用大數據的方法來解決家庭裝修的個性化定制，和剛才那家時裝企業一樣，在個性化設置上有大數據的支持，在制造環節上有大數據支持，就使得它可以運用工業化流水線的生產方式，來生產個性化的定制產品。

 

從餐飲業到制造業，從服務業到金融業，這些非常現實的案例說明到處都是機會。

 

中國處于從資本積累時代到創新時代的轉型過程中，誰能夠認識到這個轉型的趨勢，先行一步，在自己熟悉的領域中推進創新，盡量的采用先進的技術來改造行業和企業，就有可能在下一輪的經濟發展中取得領先的地位。

 

作 者：許小年 

來 源：華夏基石e洞察（ID：chnstonewx）