曾鸣教授是我做战略的诸多老师之一，他关于战略的论述，一度是我反复揣摩学习的教材。
阿里巴巴是一家以战略见长的公司，能够在这样一家公司任参谋长，肯定得有几把刷子。
马云是个"大忽悠",能让马云欣赏并邀请加入阿里，斯人功力可见一斑。
刚巧，我主要的工作，也是战略设计。于是乎，我就关注了"曾鸣书院"公众号，下载了"湖畔"APP,也收听了曾教授在得到的"智能商业二十讲".
自曾老师宣布要写这本书开始，我就一直关注着这本书的进程。先是得知这本书的英文版本已经出了，无奈我英语差，不能先睹为快。后又获悉这本书由中信出版集团出版，于是就在中信的购书小程序上预定了这本书。本以为这本书要等很久才能收到，没想到才过几天，就到手了。（截至目前，京东还没上架这本书的中文版。）
书是昨天下午到的，刚到手，就一口气看了一半。
这本书对我的帮助非常大。我就在做关于公司的战略计划，也在做公司的智能系统建设。这本书和我的很多想法不谋而合，让我引以为豪；另外，这本书还讲了很多我没注意到的问题，给了我不少启示。我是一边看，一边和公司的实践比较验证，偶有所感，就随笔记录。有些地方看得茅塞顿开，有些地方看得拍案叫绝，有些地方看得一阵后怕——怕什么？怕要是没看到这本书，自己岂不是犯了大错？
——真是开卷有益——尤其是开高人的卷！
《智能商业》这本书主要讲的就是智能商业。曾教授说，这是未来的商业范式。
智能商业的落脚点在"智能"二字。这两个字将智能商业与非智能商业区别开。意思是：符合智能商业逻辑的商业模式是智能商业，不符合这个逻辑的，是传统商业；智能商业代表了未来，如果你的商业模式与智能商业无关，那么很可能你就与未来无关。
这倒不是危言耸听。
那么，智能商业的`智能主要体现在哪里呢？曾教授总结是：网络协同+数据智能。
什么是网络协同？我的理解是，你要用互联网技术构建一张网，将你的产品和服务搬到线上来（或者至少要有和线上交互的界面），然后把整个服务流程（产业链）的参与者也搬上来，让参与者们在线上自主办公、协同作业。当参与的角色足够多，每个角色的用户数足够大，在线协同作业的频率足够高，这个协同网络的包容性、自生性就足够强。
像蜘蛛一样先织一张网，然后把所有参与者一网打尽，这些参与者通过网络协同作业，会不断编织这张网，将网的深度和广度都极大地延展。这是一张可以自生长的网，有多少用户涌入，就有多少个节点，有多少个节点，这张网就有多大。这张网几乎可以无限延伸。它不是物理世界，它是互联网世界、信息化世界，是新的社群组织形态。
以上是我对协同网络的粗浅理解。那么，什么又是数据智能呢？
我理解的数据智能是供给链智能化。
怎么讲？
所有商业的原点，都是用户需求，不同的生产力阶段有不同的供给系统。这里面，用户的需求是相对恒定的，是所有商业行为的目标，但是供应能力不同，所能提供的解决方案就不同、方案的成本不同、满足用户需求的程度也不同——很多需求不是说你有了解决方案用户才有，而是因为你没有解决方案所以这个问题一直得不到解决用户也就不奢望解决了——另外，很多需求不是原生性需求，而是基于解决方案衍生出来的需求——比如手机贴膜不是原生性需求，手机才是原生性需求；或者说手机不是原生性需求，准确讲，手机应该是一种解决手段，用户需要入网联系进行信息互通才是需求——我们经常犯的错，就是错把手段当需求，不能从原点出发去创新。
绕远了。扯回来。
工业时代生产力的特征是批量生产、标准化。这时候能供给的是大批量的标准化产品。满足的是用户对产品的普遍需求，不是个性需求——记住个性需求是一直存在的，只是当时的供给能力只能满足小部分人的个性定制需求。随着工业化的不断发展，标准产品进入了产能过剩的阶段，用户也进入了标准产品信息泛滥的时代，这时候的市场矛盾，变成了用户个性化需求的增长和市场个性化定制能力薄弱之间的矛盾。本质上讲，是机械化工业生产形式无法满足用户个性化的需求。
这个矛盾成了我们这个时代亟需解决的问题。
怎么办呢？答案就是数据智能。
数据智能是用互联网技术重构供给链系统，让高效的柔性生产成为可能，从而满足用户个性化的定制需要。
如何满足？
首先是万物互联，一切在线。也就是所谓的物联网（IoT）。物联网的意义在于所有产品都成了数据终端：既是数据输入终端也是数据输出终端，更是人机交互终端。在物联网的前期，你至少要开发出一个界面，让你的产品或服务能够与用户互动。这个环节，曾教授讲叫产品化。
有了交互终端，第二步是一切行为数据化。所有的动作，行为，都可以成为数据的字节，被储存下来。这个数据有类型的数据，更有个别的数据（数据库建模时建的表单不同，数据类型就不同）。这些数据你不用它，它就毫无价值。但你只要用它，它就变成了财富。最重要的是这个财富不是消耗品，可以无限复制，越用越有用。
将用户的一切行为数据化，这个在技术上并不难——只要联网在线，用户只要触网，就会形成数据。只是一般人没有注意到这个动作的意义，所以在系统开发的时候，没有开发并迭代优化这部分功能。
数据化以后，是建立算法。算法就是建立数据规则，程序指令。什么样的数据触发条件（输入加上数据分析）会形成怎样的输出，这是算法逻辑。数据量不大，分析维度不多，这个事情就简单。但当数据维度足够丰富，数据量足够大，算法足够多，运算量足够大，这时候，就不是人力能搞定的了，只能求助于机器运算。而且一般的机器作业还不行，得借助云计算的力量。
这样耗心费力的运算，目的何在？目的在于给协同网络的每个参与者更好的体验，满足其个性化需求，让其可以高效决策高效作业。
协同网络是一张横向铺开的网，网络里的每个参与者都是这张网的服务对象，没有数据智能的协作，这些参与者的作业是笨拙的，协同是低效的，有了数据智能，网络的参与者才能真正受益，体现出智能商业的用户价值
所以曾教授讲，协同网络和数据智能是构成智能商业DNA的双螺旋，缺一不可。有了这两个螺旋，你的商业模式就是智能商业，没有，就是传统商业。最后赢的，不是新的，是先进的。智能商业代表的是先进的理念和先进的生产力。革故鼎新，变革的阀门早已开启，唯有洞悉未来的发展趋势，才能提前布局，捕捉未来。
未来还没来，但是通往未来的因已经种下。我们有幸生在这个时代，可以参与或见证这个时代的变革。想想二十多年前中国的互联网什么样，再想想现在中国的互联网什么样，你还会觉得未来很遥远吗？
面向未来，掌握事物发展的原理，因缘聚合的原理，这样我们才有机会成为未来的开创者。
感谢曾教授！