虽然被称作“预言帝”，但凯文·凯利从来不想和“预言”扯上关系。几年前《失控》引进中国的时候，他就表示“我看错未来的事情比看对的还要多”。几年后，他还是在《必然》的序言里用大段文字阐述了预测和趋势分析之间的区别。用他自己的话来说，“它们(趋势)提供的并不是我们将去往何方的预测”，而是告诉我们会向哪个方向前进。

即便如此，智能制造大会还是在宣传海报上给凯文·凯利打出了“预言帝”的字样。在大会接受专访的时候，他特意跑了下题，再次确认了自己不做产品或者公司的预测。

在这种情况下，采访凯文·凯利就不会是一件很轻松的事。因为你总是要思考自己的问题是否显得太过急功近利，要不要用另外一种方式“忽悠”他表达出来。比方说得把“制造业应该怎么应该整合先进科技”转换成“制造业融合先进科技背后的逻辑是什么”，或者把“更看好哪个领域的人工智能公司”改成“数字技术于实体制造结合的真正价值在哪里”。

也许正是因为这些根本层面的探讨，你会发现，他在面对这类问题时，远比在台上进行主旨演讲要兴奋得多，而且语言也远比台上的演讲好理解。比如说他在畅想制造业应该怎样利用人工智能在实体经济中开创出来新领域的时候，会用手敲着桌子举例。而具体到传统企业在科技化转型的过程中应该怎么理解大数据的时候，又会给出*中肯的建议。

所以这也不是能够轻易总结出一两个观点的采访。我们对凯文·凯利的这次采访以制造业转型为主，但也涉及了人工智能、虚拟现实等科技领域的价值回归，还有一个“生态企业”到底应该具有什么样的形态。虽然我们用分割的小标题和加粗文字帮你总结了一些采访中的要点，但带着自己所在行业的体会去看这次采访，相信你会更有收获。

以下是专访实录：

　　制造业应该加入科技的长期趋势，但请准备好面临挑战

　　问：近有没有计划写本新书？

凯文·凯利：没有，我还没有写书的计划。《必然》应该是我写的后一本“书”了。未来我对用视频来实现创作更感兴趣，因为我的孩子，还有他们的朋友们都不读书，他们都习惯于在Youtube上面观看视频片段。我想我会专注于用视频传达想法，传播信息和教育观众，因为视频已经成为当今文化的。就像我在演讲里解释的的那样，我们已经从书籍时代的居民变成了屏幕时代的居民。动态影像既然已经成为了当今文化的，未来我就会在这些动态的屏幕上做一些事情。

问：能不能向我们介绍一下，你未来的视频节目会专注哪些方面呢？

凯文·凯利：目前比较重要的趋势是人工智能，我对跟进和理解人工智能是什么，可以有哪些帮助，以及相关的伦理道德方面的问题比较感兴趣。这方面有大量的事情(要去研究)，比如人工智能作出决定的时候，我们怎么判断它们作出的决定使我们所希望的。我觉得对于我们来说，这其实是*困难的一件事情。所以我对这方面很感兴趣。

问：可能在去年的这个时候，我们确实看到了一些人工智能和虚拟现实改变我们未来生活的趋势，我们也认为其中有很多机会。不知道美国是不是这种情况，但在中国，很多开展人工智能业务的公司在商业模式方面遇到了瓶颈，虚拟现实方面未来也有很多障碍要去克服。你怎么看现在发生的事情，怎么看现在的这些困难？

凯文·凯利：我对这个行业的长期趋势更为关心，比如25年之后这个行业是什么样的状况。以人工智能为例，25年之后可能是重要的技术之一，而5到10年之后人工智能的概念就会无所不在。虚拟现实技术也会很重要，但是可能少需要5年时间VR产品的消费市场才会出现。

所以我们经常高估某些技术在短期内的作用，而低估他们在长期内的价值，而我感兴趣的是长期价值。我不会对具体的情况作分析，比如哪家公司或者产品会胜出，亦或三到五年之后会发生什么，这些东西都是很难预测的，但是我们能看到这些技术在5年，10年或者15年内的发展方向。

问：顺着这些方向，我们是能看到人工智能、VR\AR、甚共享经济中的一些模式，会整合进入制造行业的。而这些行业通常也很传统，我们也能从中看出一些长期的趋势。你觉得这些先进技术和制造业结合，背后的逻辑是怎样的？

凯文·凯利：制造业不会消失，这间屋子(采访间)里面大部分科技其实存在时间都很长了，比如混凝土，木材，金属和灯，这些东西都是几个世纪之前发明的东西。

我们倾向于认为数字是不可见的，我们认为虚拟现实是通过比特组成的另一个。我们有线上的生活，也有现实的生活。对于制造业来说，大趋势是把数字结合进入实体，我觉得这是正在发生的事情，是我们前往的方向。

我们会让这样的产品(指着采访桌上摆放的新浪吉祥物)具备智能，像是具有生。我们会在实体事物中把它们加进去。比如鞋，我们也会在衣服和椅子里面加入信息和智能。但实体的产品和产业依然存在，但是隐形的数字和现实的界限将变得不那么清晰，比如我们可以到实体店里进行网络购物，这也是亚马逊正在推广的商业模式，在实体店里增加网购元素。

所以在我看来，长期趋势是融合，而制造业应该加入这一趋势。而把数字融入制造过程的途径，是流程本身。这个流程也是实体产线、机器人技术、智能技术的结合。这种结合也是柔性的、具有适应性的。

制造业未来发展的机会很大，但制造业一定要智能，需要与智能技术相结合。从硅谷的实践来看，移动应用，网站这些互联网产品没有办法被“制造”出来，除非组织本身也在互联网上。组织自身也一定要扁平化，扁平化的企业才有可能去制造这些(产品)。

所以制造业会遇到一些挑战，技术在进化，组织结构也需要进化。企业的现代化需要做到这两步的流程，很有可能改变组织自身的结构。和使用新设备和实现设备智能化相比，这方面是同等重要的。

　新技术的价值是创造新领域，变革其它领域

　　问：这种结合背后的基本价值是什么？

凯文·凯利：价值很高。我们都希望产品更加聪明，所以我们才会把智能注入到各种各样的东西里面。这更像是让它们获得生一样。我们想让它们变得更像生，更人性化。比方说人性化的服务，对我们来说会更合适一些。我们也想和它们互动，也想让它们和我们互动，所以就想去嵌入一些智能化的数字技术。

由此，我们就从中获得了新的能力，这些能力甚是我们之前从没有想要渴求过的。现在手机上的那些功能大家可能都觉得很基础。没有人在50年，或者20年前说我想要那些功能，没人会觉得离不开这些功能。因为那时候我们根本不知道我们想要这些功能，直到有了这些功能，我们才知道这些功能确实是我们所需要的。所以人工智能和数字技术的嵌入可以让产品更智能，但也会提供给我们一种全新的服务，这种服务是我们以前并不觉得需要的。

问：所以说价值是创造从来没有出现过的新领域？

凯文·凯利：是的！

问：我在大会上也采访到了人工智能领域的创业者。他的观点是人工智能的主战场并不是互联网，而是那些尚未存在过的领域。

凯文·凯利：确实如此！人工智能行业的变革不是让电脑更聪明，而是让那些从来和智能科技沾不上边的产业和产品具备智能功能，比如让这个椅子智能起来，让灯泡聪明起来，让鞋聪明起来，这才是人工智能强的能力。

这种能力我们之前从来没有过，虽然这种能力也会让谷歌变得更智能，而且肯定是会发生的，但是还是变革其他行业。

举个我比较喜欢用的例子，人工智能技术已经好到可以帮助医疗诊断，甚比普通的人类医生做得更好。可能还没有的医生那么好，但已经超过人类医生的平均水平了。对大部分人而言，可能还是希望请的医生，但是对那些缺医少药地区的人们，人工智能诊疗肯定要比没有医生好上不知道多少倍。这样医疗服务就能够覆盖到以前覆盖不到的地区。比如说非洲，有的地方根本没有医疗，但有人工智能诊疗，就算我们知道它比不上人类医生的水平，但通过它开辟了我们之前从来没有过的领域，还是很好的事情。

问：就算有一个效果一般的人工智能，也总比没有要强。

凯文·凯利：是的。人工智能的东西总比自然上“蠢笨”的东西要好。所以关键并不是让已经智能的东西变得更智能，虽然这确实会发生，关键是让那些完全“蠢笨”的东西，比方说锤子、地板，变得智能。这是人工智能领域真正的前线。

问：不知道这些事情在美国有没有发生？很多美国公司近把工厂搬回了美国，与人工智能技术的应用有关系吗？

凯文·凯利：我不太确定。不过我觉得这是件好事。我们终会思考我们究竟想要什么？什么才是对这个有利的？经济一体化是终也是的选择，不管是美国企业还是中国企业，或者其他的企业，都是一样的。这意味着信息、资本和观念的交流是整合在一起，没有区隔的，但是确实可能会有企业因为在某些经营遇到困难就转到另外一个。

我觉得未来人工智能一定会成为业务。目前来看拥有大数据的企业在运营人工智能业务方面有优势，因为大数据是人工智能研究不可或缺的内容。像谷歌，亚马逊和百度这类企业就*有优势。

现阶段，中国在人工智能研究领域是有优势的，因为一些企业积累了巨量的大数据，但是可能这个优势不会一直存在。但就目前而言，做人工智能相关的事情还是需要大数据的。一个婴儿要聪明起来不需要大数据，但是我们需要。所以中国会在人工智能领域的开端，扮演很重要的角色。

　健康的企业“生态“答案不只一种新经济需要多样化

　　问：中国的制造业企业是不是也需要这种对大数据的理解？

凯文·凯利：那是一定的。虽然他们从事的是制造业，但是说到底是还是数据业务，其实所有人都在做数据业务。这些企业需要认识到，他们的未来和财富与其产品提供的数据有关，与产品的使用数据有关，与产品的用户数据有关，与产品未来可能的使用数据有关。如果想产品更智能，制造业企业也要成为一家数据公司。

我很在意一件事，就是不了解用户情况或者不和用户接触的制造业企业数量现在还是*多，没有数据就不可能有智能产品。这些企业未来需要用一部分精力和一定的方法去和他们产品的用户产生联系，这样才能让他们的产品更智能。

所以这种变化是一场相当大的转变。不能只是生产一些东西，等它们发货出去之后，你还不知道这些产品身上发生了什么。

问：对于很多中国的制造业企业而言，这还是有些难度的，比如像富士康这样以前雇佣了大量工人的企业，不太容易在生产中使用数据。

凯文·凯利：很多事情做起来都不容易。如果简单，所有人就都能做了。如果什么事情不容易做，那就说明有很大的机会可以找到解决方案。举个例子，在手机上看电影，设备需要处理的数据量以30年前的技术来看是巨大，完成起来会*困难，而能够找到解决方案的公司就有竞争优势。

问：对那些想利用新技术改造产品的中国制造业企业，你在经营方面有什么建议？

凯文·凯利：不管是中国还是美国，业界有一个不好的倾向就是希望在投资之后一年，甚一个季度之内就希望得到回报。尤其是技术产业大发展的时候，企业也希望立刻得到好处。但是像VR和人工智能这类的技术，可能需要几十年才能真正发挥效用并广泛使用。

我的建议是这些公司可以投资于他们的生产流程，研究如何将这类技术与其流程相结合，真的可能要5年才能出成果。

问：还是需要耐心一些。

凯文·凯利：是的，因为这些都是不容易的事情。我们还不知道它们终的答案。我觉得我们可能有点被“AI来了，我们一两年内就能赚到钱”的观点惯坏了。我觉得这是不可能的，我觉得可能需要5年的时间。

问：所以现在赚钱的是NVIDIA，做芯片业务的，也是很基础领域。我们仍然需要在这些方面积累。

凯文·凯利：没错，之前加州淘金热的时候，旧金山就有一个评论，说淘金热里赚钱的不是那些去淘金的人，而是那些卖铲子和牛仔裤的人。

问：中国很多公司其实现在也在对组织结构进行调整，迎接新的时代了。

凯文·凯利：确实应该这样。

问：中国现在也有越来越多类似生态系统一样的公司了。对于那些正在寻求转型的中国制造业企业而言，什么样的生态系统是一个健康的形态？

凯文·凯利：我其实很不愿意去描述新经济中，理想的形态具体是什么样的。但是新的经济形态就是业务模式的多元化。像夫妻店这样的经营模式可能未来一百年都会继续存在，一两个人做咨询业务也会继续存在；也会有公司经营完全虚拟的业务，不与用户面对面接触，什么事情都是远程*作的；还会有公司就像住在一个楼里的一家人一样。

所以我们会看到多种不同的企业形态。这其实是件好事，因为针对特殊的垂直领域，特殊的行业，特殊的项目的来说，有多种特殊的企业形式和形态对应是*必要的事情。所以我觉得我们会离“理想的企业形态”的观念越来越远。反而会迎接一个用多种不同种类来满足需求的时代。