创新转型不等于转行，跨界很危险，传统行业依然有巨大潜力可挖。德鲁克的《创新与企业家精神》，这本书里的两个观点，我非常的赞同。

 

第一个观点，创新无需高科技。不要以为我们是在传统行业，就没办法做创新。传统行业创新的机会远远多于科技行业。德鲁克用他那个时代的数据表明：1980年代，美国的创新企业3/4来自于传统行业，1/4来自于科技行业。

 

他在这本书里提到了两项传统行业的创新，一个是麦当劳，实现了汉堡包的操作标准化、工业化生产；一个是集装箱，一个卡车司机发明的集装箱，完全改变了港口以及世界航运的格局。

 

它们都没有用什么科技，但是对行业的格局产生了深远的影响。所以德鲁克讲创新何需高科技，传统行业照样可以做。

 

第二个观点，创新需要专注，需要在一个行业、一个领域中长期的积累之后，才能形成突破。创新不是找风口，不是找到下一个要成为朝阳产业的领域。

 

我经常讲的一句话是，传统行业里，你可以看到朝阳企业；在科技行业里，你照样可以看到衰败的公司。

 

创新不分行业，不分地区，哪里都有这个可能性，关键是看你自己怎么做。在夕阳行业、传统行业中，我们看到很多的朝阳企业，我给大家分享几个案例，它们大多数是在传统行业。

 

案例1：餐饮业

 

餐饮业多传统啊，有什么好做的？能做的事情太多了。最近我走访了海底捞，在我们所认为的夕阳行业中，这是一家非常优秀的公司。它的创新可以作为彼得·德鲁克这本书中的一个现实案例。

 

经过长期的摸索，它的创新是激励机制、是人力资源管理的创新。张勇开玩笑说，在餐饮业干了20多年了，才摸索出了今天这一套行之有效的激励机制，把过去我要干的事儿都干完了。

 

其实这也是事实。他干的这些事现在由他的几百家店长在做，他的激励机制把这些店长的积极性充分调动了起来。

 

过去开餐馆他自己选址，现在不用去操心了，店长在积极地帮他寻找，帮他思考在哪里开店？这个店该怎么布局？招多少人？一套很好的利益分享机制，把大家全都调动起来，他自己却没有什么事情可干了。

 

这就是公司经营的最高境界——无为而治。这种方法保证了海底捞的快速扩张，同时也保证了产品和服务的一致性。现在海底捞正在跟松下在谈合作，要做后台的无人厨房。我们要再花一点时间，很好的去提炼总结海底捞在激励机制和人力资源管理上的创新。

 

创新何需高科技，实质是说运用高科技。高科技不能够改变经济规律，不能够改变商业的本质。高科技只能帮助我们更有效的解决商业的本质问题。关于技术和创新之间的关系，我们需要进行思考。

 

案例2：服装业

 

第二个案例，是做定制西服的红领。只是运用大数据技术、互联网技术，都不算是高科技，而是中科技，甚至是低科技。在市场上，你外包找一家软件商，他就能给你做。关键是你自己要把商业模式想清楚，要把技术的大方案拿出来让外面的公司给你做。

 

这家服装制造商就用大数据的技术解决定制化服装、个性化服装制作中的重点问题，实现了手工裁缝操作的方式改变成了流水线的生产，大大地提高了效率。但是这个流水线生产之所以成为可能，是有大数据的支持。

 

我们的创新往往是创新在名词上，创新在口号上，而不是创新在市场中，不是创新在对客户的服务上。今天会有AI的专家来讲人工智能。AI满大街都在谈，但它怎么赚钱？你不能站在街上吆喝：我是一个新公司，产品是AI。这看不见，摸不着。

 

AI如何把人工智能变成产品，再把产品销售出去?我是平台，上有大数据，大数据将来可以卖，这全都是美好的故事。谁来买你的大数据？你的大数据从哪里来？人家为什么要买你的大数据？扎克伯格卖大数据卖出问题来了，现在被美国国会追着打。

 

用互联网和数据技术来改造传统行业，提高传统行业的效率，我认为这是一个出路。

 

在市场上，在企业的经营中，我们需要深入的思考，如何运用技术解决本行业面临的重点问题，而不要去追逐那些新鲜的名词，不要去追逐那些潮流，不要去寻找风口，不要去幻想着卡位卡在什么地方，布局布在什么地方。

 

这都是工业化时代在技术已知的情况下才可以这样做。在后工业化时代，这种思路已经行不通了。

 

案例3：传统销售渠道

 

传统方法比互联网更有效，比如销售渠道。小米在网上销售，销售得挺好。但是到目前为止，华为、OPPO、vivo全都用的是线下销售渠道，销售量不比小米差。那么要思考的问题是，线上销售、线下销售哪一个效率更高？为什么效率更高？不要去追求潮流性的东西，认为不上线就不行。

 

案例4：金融业

 

这个案例的小微贷款金融机构，是我的学生做的一家企业。在P2P现金贷遭到监管全面收缩与限制的今天，这家金融机构的业务照常进行，不出意外可以顺利的拿到备案。它的做法正好反过来，不是用互联网思维去做金融，而是用金融的思维去思考互联网如何能够帮助它提高效率。

 

我一直主张“传统行业+互联网”，而不是“互联网+传统行业”。金融业要解决的本质问题是由信息不对称而引起的信贷风险，所以在金融行业，第一要义不是资产规模，不是增长速度，而是风险控制。

 

如果你不懂风险控制，就不要做金融。目前我们国家的信用环境中，完全依靠线上进行风险控制是不可能的，是不现实的，必须要走线下，但是走线下的问题是成本太高。

 

于是他们就想尽各种各样的办法，用移动技术，用图像识别技术，用互联网技术，千方百计去降低信息收集处理和分析的成本，从而能够降低利率，能够服务更多的小微企业。

 

我觉得用技术来解决金融的问题，而不是运用互联网的思维方式来做金融，这也是在做创新。你如果用互联网的思维方式来做金融，首先连监管这道关你都过不去。

 

案例5：大数据解决个性化定制的实例

 

如何用大数据来进行个性化服装的流水线生产？我稍微展开说两个案例，也是我花比较多的时间去研究的案例。

 

一般来讲，流水线生产都需要标准化产品，这家时装企业却实现了个性化产品的流水线生产。它是怎么解决问题的？客户来了以后，先给你量体，把尺寸量好，过去是裁缝师傅拿皮尺给你量，现在三维技术扫描解决问题。360度三维扫描机一扫，一秒钟就给你量完了。

 

量体很方便，更重要的是如何把身体的三维数据变成两维平面上的尺寸？布片是两维的，三维数据变成两维平面上的尺寸，把它裁下来，再缝起来，这是服装制作的过程。

 

过去，从三维尺寸画出这个裤子布片的形状，这是一个技术活，必须要有经验的老师傅才能做。定制服装为什么都是小裁缝铺，不能做大规模，原因就在这里。因为一个老师傅，他生产能力有限，他每天就能画这么几十件衣服，每天就能画这么几十条裤子，再多了他就干不了。

 

现在呢，由机器来干，这边数据采集完进入到系统，系统自动生成。每条裤子做成什么样的图片，自动画出来，这个背后需要数据库来支持。生成了这些图片以后，马上把数据送到了数控裁床，这个机器根据比例，把每一片布都裁好，裁好了。

 

工作人员在边上站着，给每一片布上钉上一个传感器——IC卡，把它挂在流水线上，就在车间里走。布片走到这个工位的时候，由机器发出指令自动停下来，工人就把这片布拿下来，缝纫机上都有一个屏幕，一扫卡就知道这片布在这个工位上，应该干什么活。

 

该开扣眼的开扣眼，该锁边的锁边，该缝制的缝制，该绣名字的绣名字，加工完了以后再扫一下，挂回到流水线上，继续往下走。这一条流水线走到尽头，就是打包发给客户的地方。大家注意一下，流水线上的西服，颜色、款式、大小，没有两件是相同的。

 

这就是个性化的大批量生产。这家企业做的经济效益非常好，现在订单雪片一样飞来，生产能力不够，急着在扩张产能。在时装产业产能过剩的情况下，这家企业产能不够用，为什么？

 

是由于运用了大数据驱动的流水线生产，大幅度的降低了成本，一套西服的售价是市面上裁缝铺售价的一半。这个价格优势，订单当然纷纷涌来，这是毫不意外的。

 

这家老板跟我说，这是全中国第一个物联网，我跟他说这还不是物联网，不是工业4.0，只算是工业3.2，因为工业4.0物联网是智能的，是AI的。你做衣服用不着AI，不要为AI而AI，而是要问一下用人工智能来解决什么问题？

 

目前这个企业根本没有用人工智能，因为人类的智能潜力还没有充分发挥出来，你用什么机器智能啊。我说你先把这个HI（Humen Intelligence）用好就可以了。

 

另一个案例是广东的尚品宅配，也是用大数据的方法来解决家庭装修的个性化定制，和刚才那家时装企业一样，在个性化设置上有大数据的支持，在制造环节上有大数据支持，就使得它可以运用工业化流水线的生产方式，来生产个性化的定制产品。

 

从餐饮业到制造业，从服务业到金融业，这些非常现实的案例说明到处都是机会。

 

中国处于从资本积累时代到创新时代的转型过程中，谁能够认识到这个转型的趋势，先行一步，在自己熟悉的领域中推进创新，尽量的采用先进的技术来改造行业和企业，就有可能在下一轮的经济发展中取得领先的地位。

 

作 者：许小年 

来 源：华夏基石e洞察（ID：chnstonewx）