前几天，听李超培训《行业研究报告撰写指引》。效果喜忧参半，喜的是他用简单一句话抛出了一个长期困扰我的问题：你不做研究了能干什么（也可理解为：你做的东西能给企业带来什么）。忧的是他并没有给我指明方向，或者说按他说的我觉得仍然不能产生非常大的价值。

一、他们究竟需要什么

个人和企业，需求五花八门。但挖掘本质，则简单清晰。对于个人，就是马斯洛五层次的需求。对于企业，就是成本、利润、效率、影响力。接下来，我们所有的产品，所有的个人能力都应当围绕这些展开。作为咨询行业的分析师和咨询经理，能为企业做的无非两种形式：第一种是找出企业需要的信息和资源，并以最高效的形式提交给对方，让对方省力省心，这种遭遇了各领导的批评，被称为百度百科式的报告。第二种则是指有洞察，有观点，甚至直接告诉对方路子该怎么走。

企业能让别人给直接指路，自然很好，古人也说“用师者王，用友者霸，用徒者亡”。但前提是让谁来指路，指路指到什么程度，毕竟企业的路还是要自己来走。

咨询经理经常被客户问到“你就直接告诉我的企业到底该怎么办”，分析师经常被领导问道“你说一下这个行业未来三年的趋势吧”，说实话，我觉得很难。

二、我们究竟能不能成功预测未来

能不能预测，先看N多限定条件：第一，多长时间尺度上预测，分析马上要发生的事比分析十年后的事要简单多（要知道十年前还没有移动互联网，更没有微信等）。第二，预测什么，预测明天太阳仍旧东升西落很简单，但这并没有什么指导意义。第三，谁来预测，是饱览诗书、资源广泛并且有一定分析能力的财经记者和分析师，是有着丰富实战经验的企业家，还是近年来兴起的数据科学家。第四，怎么预测，是利用传统分析方法，还是利用大数据、人工智能等手段。

我认为：第一，长时间的预测是不可能的，世界并不按“上帝不会掷色子”的方式发展，而总是充满了偶然因素，而时间越长，这些偶然因素就越多，加上有些偶然因素会导致蝴蝶效应，所以，这种预测根本无法做到。因此，随环境应变的能力比长时间预测的能力更重要。如果一个互联网公司还在制定五年规划、十年规划，那它很难看到未来。与之类似，领导们也别太为难分析师，时常问起三年趋势、五年趋势。第二，成本、利润、效率、影响力等因素是永恒正确的，但是太多企业并不喜欢这些老生常谈，总喜欢有些新理论来指导自己，于是便有了各种理论、各种模型、各种概念，便有了O2O、to VC各种稀奇古怪的东西，但最终浮华终将落尽，所有的花架子尚不如钝器更有效（当然，会有不少人通过这些花架子大赚一笔）。第三，且不说小分析师，小财经记者，华尔街不也经常失误、经常调级吗？大牌财经记者克里斯安德森创业不也失败了吗？比尔盖茨当年的预言不也都落空了吗？模型也好、洞察也罢，究竟有多少是实用的钝器而非漂亮的花架子？第四，预测的时候到底采集了多少维度的数据，同一维度采用了多少条数据，在为每个维度赋权重时采用机器学习还是人工赋值。对于这些复杂问题，人类并不具有多少优势，分析的维度、分析的数据量都十分有限，即使这次模型与实际吻合上了，也很可能存在过拟合，出去这个样本将可能一塌糊涂。只有在接近于整体样本（或足够大）且在足够多的维度下用机器学习去自学，才是预测的王道，但即便如此，也仍然限于短时间的预测，像巴拉巴西《爆发》一书中的预测上下几十年甚至千年，呵呵。

三、传媒向左，技术产品向右

在大数据和人工智能等大规模的、暴力的技术面前，传统的咨询、分析越来越多了一份传媒的色彩：我说的大部分是对的，但是比起赤裸裸的数据来，没那么准，但这又有什么关系啊，我会包装呀，你愿意听、愿意信啊。传媒的日子现在和将来可能都不会难过：不仅国外诞生了凯文凯利、克里斯安德森、舍恩伯克、克莱舍基等游走于洞察者和财经作者之间且被捧为大师的人物，中国的吴晓波和罗振宇也拥有了大量的忠实粉丝，似乎没看过吴晓波没听过罗振宇不足以说自己懂中国互联网，毕竟人家能写出“当这个时代到来的时候，锐不可当。万物肆意生长，尘埃与曙光升腾，江河汇聚成川，无名山丘崛起为峰，天地一时，无比开阔”这种激动人心的句子。

技术与产品则在另一条路上苦苦耕耘着：他们很少说自己懂这懂那，甚至不能给自己从事的行业一个清晰的定义，要拿麦肯锡、Gartner和我们艾瑞的报告来阐述自己所做的事情，他们也不得不感谢各种大师，因为他们产品和技术中的思想和智慧要么没来得及总结过，要么不会总结，要么总结了也没人看得懂没人愿意听，是大师们架起了他们与普通民众之间的桥梁，让他们不那么曲高和寡，尽管大师们时常曲解他们的本意。

这种重文轻工的现象全世界都存在，在中国尤其严重：孔子的知名度远远大于古代的能工巧匠；而季羡林的名气更是大于马占凯，尽管我们对于前者研究的梵语完全不懂，而每天使用后者的搜狗拼音输入法（或之后出现的相似产品）并为自己节省了大量的时间。正是这种付出与收获、贡献与名气的不对等性，让很多程序员感慨，敲代码敲得好不如PPT做得好。再加上咨询行业一直以来偏文科（社会学、心理学等）的特点，让分析师们不愿意走出自己的圈子，沉浸于所谓的观点、洞察，沉浸于自己的头头是道和指点江山。但是，这种好日子会一直持续吗？

四、碳基走向硅基

尽管技术和工科生的价值一直以来被低估，但是这一切正在发生变化。不仅在解决细节问题上理工思维表现出更多的优势，在洞察、企业战略等层面，理工思维也逐渐胜出。心理学研究越来越依赖于神经生物学，管理学越来越依赖于数据，用数据说话的理念被越来越多企业接受，并且随着大数据和人工智能技术的进步，越来越多人发现：大量的感性的、偏文科思维的洞察都是错的。除了让决策者一时血脉喷张、心潮澎湃外，并不会给企业管理、运营带来价值，甚至给出的战略指导让企业误入歧途。

人们会在越来越多领域发现自己深度洞察、综合掌控的能力竟然都不如机器，一如AlphaGo的问世让大家津津乐道的“棋风”“棋感”全都失效一样。尽管逻辑门的是非逻辑看上去比起人类是那么的弱智，但是以此为基础建立起来的计算科学凭着越来越多甚至接近无限的计算节点和不知疲倦的学习（数据灌输）让人们到最后不得不感慨，原来那些看上去极其复杂且柔性的思考，都可以归为加减，甚至还不如加减。这种现象，可以归结为硅基生命对碳基生命的胜利。

五、是创新而非洞察

如果说洞察这一能力，人类也会在越来越多的领域逊于计算机，那么我们还有什么价值？至少在目前来看，创新还是人类的长项。

洞察和创新主要有两点区别：第一，前者往往是有标准的而后者往往是没有标准的。第二，前者往往是有限集之中做出选择而后者更接近在一个无限空间中行动。如果不是很好理解，那么可以把洞察比作投资一家企业，而把创新比作创办一家企业。投资的标准很明确，就是投资风险、投资回报率、回报周期等，而选择的标的也无非是现在已经有的待投企业。而创业就没法说了，你可以为了赚大钱进入高成长赛道死磕，也可以开一家小书店不赔不赚寻求你的诗与远方，在出发点上就没有死标准；在企业经营的每一步上，更是完全不同，很多时候压根儿没有历史数据，而是企业本身来创造奇迹，正因如此，每家企业都有其创始人明显的痕迹。所以，我认为，洞察尤其是与投资有关的洞察，应当放手交给机器。而分析师、咨询经理应当驻厂，深入了解企业问题，并创造性地运用自己的知识和智慧解决企业的问题。我不反对大师，而是我心目中的大师是彼得德鲁克这种经历了风吹雨打并解决了实际问题的，而不是雷·库兹韦尔这种科幻大师。

六、实用主义、技术信仰与专注于更少的事

我喜欢的公司，都是具有三个明显的特点，就是：实用主义、技术信仰与专注于更少的事。他们往往先找到一个用户/客户的痛点，然后为这种痛点牙根儿发痒，然后他们坚定地相信技术能解决掉这个痛点，并且是用前人没用过的方式、大规模超大规模地、暴力地解决掉。海量、碾压、毕其功于一役是他们喜欢的感觉。在此基础上，他们谨慎地选择自己的发展方向，尽量地克制自己，即使真的精力和能力过剩，推出新产品，也是为了好奇心，甚至仅仅是为了满足员工的创造欲防止他们离职（比如谷歌）。谷歌、今日头条、快手、七牛云大概都属于这类公司。

与之相反，我不喜欢的往往以上几点都不具备，比如乐视：高层根本不痴迷于产品和技术，总是卖弄自己的战略，提出生态化反（请问红酒和电视如何化反）、北洛硅等稀奇古怪的名词，搞的战略模型我想他们自己的人都看不懂或者觉得搞笑。注：我并不是看到乐视资金链短缺才这么事后诸葛亮，我身边的人大概都懂这一点，哈哈。

我也希望，我们公司能有更强的技术情结和极客精神，敢于在技术上投资、赌注，让产品更加实用、更加便捷、更加高效，让客户赞不绝口。而不是在软性的洞察、观点等上面赌注，农耕式的研究分析能让公司走到多远。

七、四体勤，五谷分

说到我自己，我感到有些迷茫，甚至有些恐慌。不谦虚地讲，我的技术情结、技术思维、技术敏感性都非常强，也是一个坚定的实用主义者，并且掌握有大量的技巧，可以让工作效率大幅提升。但是，一千种技巧也算不上一门技术，每每脑海中设想一种里程碑式的新产品，总会受制于技术的不足而不能实现。而我的行研报告，虽说对企业会有一些用，但远达不到我想要的结果。我不知道我的价值在哪里，我回答不了李超的“如果你不做研究了你能干嘛”，我觉得我自己很多时候也在农耕。我想造一台拖拉机。

合作或许是一种方式，但是在过往经历中，不管是外部的还是内部的合作，往往把一个100分的想法做成一个10分的东西，我对合作不是很有信心。

我不想做一个四体不勤、五谷不分、周游列国的大家，哪怕名气能赶上凯文凯利，不想再去输出观点和洞察。我只想解决问题、打造产品，让你便捷，让你爽，让你离不开。

时间总是太快，杂事总是太多，但还是要静下来，去打磨自己。让自己不仅是硅基思维的生物，更是真正的硅基生物。让自己四体勤、五谷分。