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Meyerson博士:创新成长与转型的动力

2012年03月16日 10:05 本文来源于 财新网 | 评论(0
  

  主持人:各位尊敬的来宾,女士们、先生们,大家早上好,我是北京电视台的主持人曹迪飞,非常高兴代表IBM邀请各位来自世界各地的来宾参加今天IBM论坛2012,热烈掌声欢迎各位。相信刚才通过大屏幕各位已经了解到,我们今年会议的主题是“科技创新成就智慧增长”,我们盛邀各位知名的企业家和政府的领导齐聚北京,共同来前瞻国内外的经济形势,分析中国主要行业所面临的机遇和变革。通过我们思想上零距离的交流讨论,希望能够在第一时间让各位体验到科技与创新所带来的智慧增长之道。

  今天我们为各位准备的论坛内容将是非常丰富的,有来自IBM全球技术创新副总裁为您带来前瞻性的科技展望和技术趋势的介绍。还有IBM大中华区董事长及首席执行总裁钱大群先生,会重点为大家介绍在大数据时代,科技创新如何帮助中国的企业,帮助中国转变经济发展方式,实现智慧的增长。在这两个主题演讲之后我们还特意为各位准备了两个圆桌讨论,分别就可持续发展的增长智慧以及创新如何重塑企业增长来进行讨论。首先,要为各位请出的是IBM院士、IBM技术创新全球副总裁Bernard S.Meyerson博士为您带来创新成长与转型的动力的主题演讲。

  Bernard S.Meyerson:大家早上好,我今天来到这里感到非常高兴,这已经是我第四次来到中国,其实是在4个月中四次来中国,所以我们真是花了很多时间在中国。在这里我们看到巨大的机会和发展动力。因此,我们公司所进行的投资也是非常值得的。今天早上我想跟大家谈的是,IBM怎么样利用信息技术以及我们的分析方法,使用一些创新的方式来推动增长,这是第一重要的工具,我们也在推动着我们公司自己的成长。为什么要创新呢?为什么要这么关注创新,为什么我们总是听到“创新”这个词呢?在2007年的时候,麦肯锡公司进行了一个全球调查,调查了大概1万名CEO,他们都把创新的能力作为他们推动公司增长的最重要动力。在2010年的时候,在经济危机之后,在金融系统崩溃之后,当我们问同样问题的时候,84%的全球CEO都说,创新是他们必须关注的最重要领域,所以这是一个非常独特的领域。究竟是什么使得我们能够创新呢?我们推动创新的方法是什么?我们推荐给客户的方法是什么?这实际是一个非常简单的描述,但是做起来不是很容易,说起来容易、做起来难。

  首先,我们在创新中的第一点就是人员,如果你希望创新者能够出现在中国,你看看你旁边的人,你们都是这些创新的人,你们是成长型的公司,你们的收入不断增长,你们的利润也在不断增长,但是那些创新者,我们认为他们有两种特点:一是希望我们的创新者有非常精通的知识,在某一个方面、某一个科学领域或者业务领域有非常精深的知识。同时,我们也要求这个人要有非常广泛的知识。比如我是一个物理学家,但是我可以很好地理解财务报表,因为像IBM这样一个几十亿同事的公司,我都能理解,但是我在中国的这些同事有不同的背景和领域,他们还有非常宽泛的知识,所以这些是一个T型的人才,这些人是我们公司所寻找的创新人士。再有,在北京我们有中国的研究院和开发中心。IBM决定使得全世界都变成我们的实验室,我们在这方面做得非常好、非常独特。我们在科技方面有遍布全世界的实验室,在北京我们有中国的实验室,我们还建立了一些小型的实验室,这些实验室可能只有50-100人,但是我们是相互协作,我们会和客户进行协作,甚至有的时候是跟政府协作,这些实验室现在大概有40个左右。这是另外一个战略,我们必须要有能力能够在全球范围内进行协作。

  另外,你必须要不断创新,动态创新。虽然IBM的研究有非常伟大的历史,总是在创新,但是我们的世界在不断变化。我是1970年末的时候加入的IBM,所以我现在的头发都花白了。从1970年以来IBM进行了很多改革、变革,我们有集中式的实验室,同时也有全球的协作实验室。非常重要的一点,我们是怎么做到的呢?我们是作为一个团队来工作的,协作特别重要。还有一点对一个创新者来说非常重要,就是选择一个主题,如果这个主题做对了,你会改变历史,去做一些伟大的事情。当你再进行创新的时候,我们说创新这个词的时候是说,我们做的创新会对世界产生重大的影响。有很多创新列在了这张图表上,我这里只想选一个。最下面这位先生手里拿着一个晶体管的存储单元,他的名字叫罗伯特布来特(音),罗伯特发明的最著名的东西就是内存,这里的每一个人可能都知道这个词,内存,一个人就是罗伯特布来特,有一天他拿起一支铅笔,把内存的设计图就画出来了,他一个人创造了几十亿一笔的业务,他是在描述这个内存,在IBM他是可以获得IBM诺贝尔奖的。这其实是世界上当时最早发明这个内存的,这是改变世界的一种创新。我们现在面对着一个什么技术趋势呢?我们必须要关注的,这是一个非常有意思的图片,也就是一个芯片所消耗的电能,在50-70年代,当时电能没有发生什么变化,但是从80-90年,电能消耗急剧增加,这不是一件好的事情。实际上公司必须要进行创新,来创造出一种新的技术,因为如果你不能够创新的话,你就需要有一个灭火器放在你的服务器旁边,因为这些芯片温度太高了,以至于不能维持你的业务了。第一次变化是双极型的技术,大多数行业都开始转向使用CMOS新的硅芯片技术。但是不幸的是,一半的公司没有进行创新,所以它们就消失了,CDC、Digital Equipment这些公司都消失了,因为它没有创新。再往下是CMOS,这个曲线是今天所建立的,但问题在于,我们也达到了最高点,大概是2000年的数值,这也是不可接受的,因为这些芯片温度太高了,非常幸运的是,这不是IBM所生产的芯片,因为我们不想两次犯同样的错误。

  50年以来,这里可以看到我们的硅芯片在信息技术方面的创新。我们现在做的是使得半导体更小,就是所谓的摩尔定律。但现在我们发现摩尔定律已经不实用了,如果你将芯片变得越来越小,它的速度会变得越慢,而且会消耗更多能源,可能价格更为昂贵。所以在50年后,现在发生了变革。现在必须做的是要创新,找到一些其它信息技术的方式,使得速度更快。比如我们使用一些新型芯片或者新型半导体。(图)这里是我们发现的一些问题,这是我们的元素周期表,所有元素都在这里面。硅技术,在90年以前只用橙色的这些元素。90到2005年之间,我们加了一些新的金属元素,使得硅芯片速度更快。而在这个芯片变得太小之后,我给大家看看今天我们用的是什么。用到元素周期表的一半,一个芯片的成本,在你使用更多元素之后,它的价格会上升,所以创新的成本是非常高的。这里的问题在于,你创新的越多,能够生存的公司就越少,所有这些创新,(图)在蓝框里的创新都是非常贵的,而那些行业里的公司很多都没有办法生存下去。我以前是一个科学家的时候有300个公司在信息技术中做最前沿的研究,现在世界上只有两家了,从300家减少到2家,这不是什么令人振奋的消息,所以世界在变化。

  以前获得的价值是在下层,比如对你的芯片做20-30%的增进,现在的改善是来自系统和软件而不是硬件,信息技术将会继续不断改进,但是它不会通过同样的方式加以改进了,这是创新者必须了解的。如果你要创新,是需要把很多不同的东西组合起来才能创新。

  另外,对我们发展挑战的一些东西,比如我们现在是数据的新时代,我们现在可以收集和分析大量数据,我们把它称为“大数据”时代。这些数据从哪里来的呢?大多数人认为数据来自人,有20亿人在上网,有些人说它是来自于你的手机和智能终端设备,但实际上不是,它是来自事物,一些物联网,他们在交通方面或者儿童健康方面,这些数据量是非常大的,会有更多东西连到物联网上。上网人数和手机人数在过去最多是2-5倍的增长,而物联网上连接设备的数量在过去5年增加了2000倍,这是大数据的来源。

  为了理解这个数据有多大,在一年当中产生的数据量是美国所有图书馆合计的信息的100万倍,这是在一年里产生的数据。你可以收集这些数据,我们可以通过分析工具进行分析,这样在业务方面我们就有了强大的能力。当你有了足够的数据,不是对危机进行反应,事实上你可以变得更加主动,你可以改变你的未来,而且你能够知道未来是什么样。下面给大家举个例子,在城市里我们使用分析工具,来进行智慧的交通。目前在纽约,也就是我居住的地方,交通没有多少数据,只有收费站,有车辆通过进行收费。但是在我工作的地方,在新加坡,整个城市里有很多传感器,告诉你在某个地方有多少辆汽车,它的车速是多少,如果你有了这些数据就可以建立起一些模型,比如今天我看到这样一个组合,这群汽车我可以预测到10分钟之后会发生什么事情,如果你能做到的话,你就可以看到特定的一群汽车,可以知道到这里之后它将会产生交通拥堵,这样你可以进行参数的改变,就可以避免交通拥堵,这是证明我们的做法是可行的,这不是一个试验。(图)左边的9个图画显示了9个不同地点在新加坡车程的数量,右边是同样9个地点,即车速是多少。每一个图画里有两个区县,我们有一个黑色的曲线,同时有个蓝色的曲线,蓝色是指我们10分钟之前的预测,而黑色是事实的情况,通过分析工具,我们可以看到蓝色是我们的预测,黑色是事实发生的事情,很多时候蓝色和黑色曲线能够很好吻合在一起,也就证明我们能提前10分钟预测下面会发生什么事情,事实也证明我们的预测是对的。这意味着我们可以改变未来,这就是我们分析工具的强大威力。

  同时,我们为孩子们做了一些预测。这是在加拿大多伦多的一家医院,每秒钟有超过3000次的数据读取,因为这些婴儿是早产儿,当他生病的时候可能突然就死亡了,一个月我们每秒钟要收集上千个数据,当这个早产儿出现死亡的话,我们会回头看这些数据的情况,然后进行分析。我们后来发现,当他们出现问题的时候,他们的脉搏不会发生急剧变化,如果脉搏始终保持不变的话是一个警告的信号。这样我们就可以告诉医院里护士说,这个婴儿有问题了,然后就采取措施。我们通过这个分析工具可以挽救婴儿的生命。

  我们还可以进行行业转型,再举个例子,挪威国家石油公司深海石油钻探平台,我们可以预测在什么时间可以做维修,而且这种石油钻探设备是非常复杂的。我们通过这种分析工具,在5年里能够节省500亿美元,这只是通过我们的分析工具来帮助他们进行维修的。

  这是一家中国的电力公司,中国城市增长非常迅速,我们很多时候需要把电掐掉,然后进行维修,为电力系统安装新的部件。通过我们中国的研究院,我们对这些电网的信息进行优化,我们可以确定好最佳的部件安装时机,这样我们平均电力故障的时间减少了5.24小时,每年增加了6100万美元的收入,这是通过分析工具得到的结果。

  我们在中国的研究院也帮助银行做了一些分析,我们通过分析工具能够帮助银行设立最佳银行网点,确定最好的银行网点所在的地点的选择,而且帮助这个银行能够更好地运作业务。最后的结果是,在一个城市,我们通过对他的网点进行优化,我们可以帮助他们在一个城市里就增加了10.4亿美元的储蓄存款。大家可以看到,这是一种创新,是一种基本的数学的创新,能够推动业务的成长。

  航运企业,中国是一个很大的出口国家,我们必须得知道在什么时候需要船只,而且这些船只目前在哪里,这是通过我们在以色列海法的研究院得出的结果,我们可以帮助航运公司,我们可以帮助他们进行预测,预测达到了85%甚至更高的准确率,我们可以帮助他们提前获得30周船只的预测,也就是说30周之后,我们现在可以告诉你需要多少船,而且需要去哪里,在哪个地方。另外,在IBM我们必须得知道我们的世界是怎么改变的,如果我们不知道这个世界将会怎么改变,你就会错过很多重要的创新。

  其中一个创新,就是到处都有电力,即便是走路也能够有电,比如可以为你的智能手机进行充电。大家在未来可以看到。第二,我们的密码已经不存在了,我们必须让密码消失。当我去任何一家公司的办公室里面的时候,我曾经发现有人把他们的密码贴在自己的电脑屏幕上,怕自己忘记了,这不是一个好主意。如果你有生物识别设备的话,有专门的设备识别你的语音、脸、眼睛,这些生物特征自动的数据能够识别出你的语音、脸来,这样就不需要密码了。还有读心术,比如有的人瘫痪了、手脚不便了,可以通过大脑去控制这些机器,这也是非常重要的。更重要的一点,我们的世界已经变成数字化了,这个数字的鸿沟已经消失了,人们能够通过数字进行互联互通。为什么这样说呢?比如说非洲,非洲是一个不断成长的市场,所以人们都有能力进行互联互通,未来五年,80%的人口都能够互联互通。最后,你的设备将会变得非常智能化,这些设备可以自动过滤掉那些垃圾邮件。比如它识别出它的主人喜欢听Lady gaga的歌,比如主人去苏州出差,比如Ladygaga在上海举办演唱会,他就会给你提出一个建议,你是不是去上海听一场Ladygaga的演唱会。它就变成你的非常有智力的助手了,所以我们要进行创新的话,不能只是知道现在的情况,我们要知道明天或者未来五年会发生什么情况。

  下面要说的是一个前沿发展的事情。我们现在有一个全新的计算模式的改变,我们有Watson,Watson可以和人进行问答,而之前我们的计算机只是一个简单的计算工具,我们之前的计算机,如果你问同一个问题的话,他回答的是相同的答案,比如说Siri只是一个搜索工具,如果总是问相同的问题,总是给你相同的答案。这种系统是没有学习能力的。未来的系统,Watson系统是可以自主学习的,你可以给它提供数据,如果Watson答案是错的话,他就会改变他的思维方式,下一次他就能得到正确的答案,这只是一个开始,这只是我们这个社会学习型方式的开始,我们把它称为自动的助手,它可以来帮助你。这是一些非常有趣的问题,你必须得问自己,我们帮助Watson,帮助医生,他可以给你一个建议的诊断方案,明天你会做什么,你的企业会使用一个机器,而这个机器是一个天才型的机器,它从来不困倦,从来不生病,如果你有了这样的能力,你是不是能改变世界呢?我最后要给大家传达的信息是,技术已经改变了整个社会的各个角落、各个方面。我们面向未来会有很多变化,只是去关注芯片的话,芯片将会死亡,所以公司会做出一些整合的解决方案,从芯片一直到软件,从整个系统提出解决方案。这些都是需要去进行创新的。

  最后,像IBM这样的公司,IBM已经宣布我们有责任,使用我们自己的创新来改善我们的社会,为这个社会留福利。我们有Watson,Watson发展以后,我们在很多方面有业务机会,但是我们有意识的选择了医疗行业,这是出于道义的考虑,因为Watson很多时候,我们可以在3秒钟提供90%正确率的答案,大家可以想像,如果我们的Watson可以帮助医生诊断病人的话将是多么好,所以我们把我们的创新用在有社会担当的领域里,在这些领域里进行我们的创新。感谢各位的倾听,同时我们要感谢所有今天来参与的嘉宾。谢谢各位。

  主持人:再一次热烈掌声感谢Bernard S.Meyerson博士为我们带来的精彩演讲。谢谢。  

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