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在商业模式上,平台要保证所有人都可以参与进来,平台上面任何类型的服务都可以实施,不同的市场、不同类型的服务、不同类型的社区,想做什么都可以。所以我猜这样一种平台,应该由具有高度专业知识的重要公司来提供,这样才能保证底层很复杂、很坚固,但顶层有很大的灵活性,而且简单易用。
在商业模式的创新上,现在我们已经可以根据用量来进行收费,但对于平台即服务的模式,平台必须是双向的,在一个连接了大量设备和终端的平台上,一方面你有很多供应商,另一方面你又有很多客户,这天然就是一个双向市场。
如果认同这一点的话,问题的下一步就是,这对于工人来说意味着什么呢?在过去我们优化的是流程,以后我们优化的是工作场所,是工作本身,这会导致工作岗位变少吗?
这在德国的确是一个关注焦点。工会作为员工代表,比较担心工人以后会不会没有工作了,因为所有的事情都可以自动化、用机器人做了。确实会存在这么一种情况,低附加值的工作可能会消失,但是新的工作岗位也会被大量创造。过去十年,德国对机械工程师的需求增加了9.5万个,而自动化产业增加了1.5万个工作岗位。
关键是对新能力的要求,比如说一个机器操作员,工厂变得更加自动化,意味着控制机器的人要更加灵活,要有更强的自我组织的能力和多元化技能。对企业或政府而言,必须要有相应的教育和培训,提升工人的技能水平。但是这种培训可能不是大规模地坐在一起听课,而是通过各种灵活的学习方式,这在现在的技术水平下完全能做到。
四大挑战
我最后要讲的就是挑战是什么?首先我们要建立一个数字平台,这个本身就是挑战,尤其是有着统一标准的开放数字平台,是非常困难的。这也是为什么我反复说我们需要有一些领军型的公司,核心的公司,先动起来,然后进行标准的协同化,开放式协同,然后再让中小型企业参与进来共同发展。
其次就是基础架构(framework)方面的挑战,比如说在法律上,我们对于数据的使用怎么样来进行管控,相应的法律框架怎么搭建,我们还需要有一个统一的欧洲数字市场。从政府的角度,数据政策就变成了一种经济政策,谁拥有数据,谁来保护数据,谁来负责这个分享数,这些都是新课题。
第三个挑战是公司的组织结构和工作方式的变革。变革的同时,我们需要找到合适的方法来满足公司所有者和公司雇员双方的要求,比如说在德国就要考虑到工会的一些要求。
最后,从社会层面来说,焦点之一就是数据保护,隐私的保护,那么多的个人信息都在云平台上,怎样防止数据泄密,泄露客户隐私等等,这是一个很大的关注。再就是我前面提到的人机交互,机器人和人一起工作,要让机器人能够不仅仅了解人的语言或者是肢体动作,甚至能了解人的情绪,在人和机器之间实现类似人和人之间的无缝沟通。我们还在做这方面的研究,还需要相当长的时间才能够做到这一点。
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