01 | 任正非：未来的胜利是极简的胜利，外部极简单，内部极复杂
未来的胜利是极简的胜利。如果我们能做到极简，这世界还有谁能打赢我们？极简是对准客户的，留给自己是极其复杂的，而现在电子技术、芯片技术、计算技术等各种新技术已经能够把复杂问题简单化、智能化。
我们强调用极低的成本迎接未来信息社会，一定要构建非常低的成本，遵循降低每bit的成本的摩尔定律，推动我们把质量提到极高，成本降到一定程度，就没有人能够跟我们竞争了。
需要强调，不要为了降成本，牺牲网络安全和用户隐私保护。要把网络安全和用户隐私保护提到最高纲领上来，要把网络安全和隐私保护当成核心竞争力来做，不要当成负担。因为未来信息社会越来越发达，网络安全和用户隐私保护越来越重要。
未来我们要做到极简的网络、极简的商业模式、极简的组织结构、极简的流程，什么都极简，就是收入极多。（来源：任正非在上研所听取无线业务汇报的讲话）
02 | 马云：我不支持比特币，但相信区块链
新制造是新经济转型的新动力，智能技术是新制造不可逾越的关键技术。全世界都在挣脱未来的人才和技术，美国在过去二十年基本完成了经济转型，中国正在进行供给侧的改革，推进一带一路，转型的关键在于技术、在于思想、在于境界和格局。
未来十到二十年以内，有三项核心技术是围绕着新制造，第一是智能制造，第二是IoT，第三是区块链，数据是新制造的关键要素，而获得数据、计算数据、用好数据是智能技术的能力，智能化是走向新制造不可逾越的一个关口，智能技术会在新制造中扮演越来越重要的角色。
IoT和区块链技术正在推进互联网发生巨大变化，今天的IoT不是真正意义上的IoT，我认为是很多卖硬件或者卖软件的人，为了卖得更好找了一个理由而已。今天的区块链也没有真正认识到价值，我本人并不支持比特币，但是我相信区块链技术是解决数据安全、数据隐私的最好技术。区块链不是比特币，就像P2P不是互联网金融一样，我们一定要深刻认识到这些问题。P2P出问题是迟早的，但不等于互联网金融没有前途。（来源：马云在首届中国国际智能产业博览会上发表的演讲）
03 | 李彦宏：AI长得不应该像人，更不要模仿人脑原理
人工智能毕竟是一个新的事物，有很多具体的方向，大家的认知还非常不一样，或者有不少误区在里面，或者是误解。今天当我们闭上眼睛想象人工智能这个概念的时候，你头脑当中是一个什么样的图画？很多人可能会想到一个长得像人的机器，我觉得这就是一个误区，人工智能长得不应该像人，我们的经历不应该花在怎么去造出一个机器来长得像人，不应该花在解决让这个机器怎么学会走路、怎么学会跑步、怎么学会上下楼梯，这是一个机械时代的思维。如果要让这个机器去替代人的体力，我们在工业化时代已经解决了这个问题，我们要解决的是让机器能够像人一样思考。
那么第二个误解就是机器怎么像人一样思考，现在有很多的研究是研究人脑怎么工作，我认为这条路也走不通。人工智能不是仿生学，现在的人工智能的技术，各种各样的算法，近些年的创新跟人脑的工作原理其实没有太大关系。事实上，我们人类根本还没有搞清楚人脑是怎么工作的，又何谈用机器来模仿人脑的工作原理。所以人工智能不是模仿人脑的工作原理，而是要用机器的方式实现人脑能够实现的价值或者作用。
第三个误解，随之而来的就是人工智能的“威胁论”。很多人担心有一天人类会被机器所控制，有一天我们自己造出来的技术会毁灭掉我们，这个我觉得也是完全没有必要的担心。因为我们在做每天的技术方面的研究时，会发现比我们想象的要难很多，让机器像人一样思考，就是所谓的AGI实现，其实还离我们非常远。（来源：李彦宏在首届中国国际智能产业博览会上发表的演讲）
04 | 马化腾：中国要沉下心来打“逆风球”
过去这四个月，中美贸易摩擦等因素给我们的行业也带来了一些影响。在新的形势下，我们如何发展数字技术和智能产业？我想借此机会，从行业一线从业者的角度，跟大家分享几点个人看法。
首先，我们需要沉下心来，学会打“逆风球”。过去二十年，是全球互联网与科技行业发展的“黄金期”。中国互联网行业获得了高速发展。尤其移动互联网兴起之后，中国的移动网民数量和比例，甚至超过了发达国家。我们基于移动互联网的应用创新层出不穷，吸引了不少国际同行的关注。
当然，我们在很多领域与欧美同行相比，仍然有不小的差距。中美贸易摩擦，不但让我们更清醒地看到了这一点，而且还对全球科技行业的协同创新带来影响，甚至开始动摇过去二十年全球科技行业繁荣发展的基础。我们不得不在这股全球化的逆风中前行。
打“逆风球”，既需要我们稳住阵脚、顶住压力，把手头的每一个球打好；更需要我们坚定信心，紧紧抓住转型升级的发展轨道，不松手。（来源：马化腾在首届中国国际智能产业博览会上发表的演讲）
05 | 俞敏洪：把眼前做好，一切就都好了
所谓近悦远来，就是如果你把跟你的人服务好了，其他人自然就来了。比如你服务于一百个学生和一百个家长，到最后他们完全认可你，觉得你特别厉害时，一个家长至少影响10个家长，如此一千个家长就来了。
“酒香不怕巷子深”今天依然管用，一定要把产品和服务做到极致。当然，营销手段也是需要的，就看你有没有好产品作为基础。
与其10000个人跟着你最后跑掉，不如让一百个人跟着你，成为你产品的忠粉、铁粉、疯狂粉。把平台上的上千个人服务好，上千个带来几万个，几万个带来几百万个；把眼前的做好，一切就都好了。（来源：俞敏洪在春光里·豹变2018产投家峰会上发表的演讲）
06 | 冯仑：转型等于又办一次企业，但成功率只有50%
第一是做微转型，就是在细分市场上去深耕。度假公寓、老年公寓、学生公寓、白领公寓、蓝领公寓，再分成不同的年龄阶段。比如大学毕业一年到结婚前，大学刚毕业刚上班，但是还没有成家，这个时间大概是3-5年，他们还是习惯于群体生活。
另外一个转型的方法，是走全产品线，工业化生产，规模化。开发住宅的核心竞争力就是规模、成本和速度，用工业化的方式去做，提升速度，降低成本。比如万科的工业化住宅，比传统的做法节省3-4个月的时间，这期间不仅使资金周转变快，同时也提高了住宅质量。万科光研究住宅就有1200多个工程师、建筑师。住宅标准化，全中国住宅研究没有超过万科的。路灯和围墙都有人研究，研究完之后，一个标准下去，全部都做一样的，整个提升速度，降低成本。
第三种方法，就是不做开发，把住宅当商业用途来做。比如美国有一个地产商，从他爷爷开始，三代人做纽约的一条街，并且只做这一个产品。现在，他们在纽约已经有12万套的出租公寓。
转型过程中还存在一个问题，就是很多人一转型就想马上成功。其实转型是个很慢的事，而且转型成功的概率只有50%。转型等于又办一次企业，怎么会等于成功呢？就像一个登山世界冠军，开始学游泳。这也是一个转型。登山冠军转型之后不一定能当游泳冠军，所以转型是很难的。（来源：冯仑在冯仑私房课上发表的演讲）
07 | 李开复：人们对人工智能有很多误解
人工智能有狭义和广义之分。咱们谈谈狭义的人工智能，因为广义的还不存在——广义的人工智能就像创造一个人类，我们还不知道怎么做。狭义的人工智能存在于一个狭义的范畴，就是搜集大量数据，具有决策、分类、预测的能力，其精确度令人赞叹，超过人的能力所及。我们看到，Alpha Go、（人工智能）确定贷款违约率、投资回报、客户服务和工厂检查都体现了这一点。人工智能具备巨大的能力，但是它基于一个而非多个领域，依赖大量数据。如果无法获得数据，如果需要跨领域（工作），如果要涉及常识分析，那么人工智能就不灵了。不过，人类的多数工作是单领域工作。与机器相比，人类从事此类工作并不十分在行。这就导致了就业问题。
一个是以为人工智能就像再造一个人类。其实，人工智能与再造一个人类没有关系，纯粹是统计算法从大量例子中学习——当然，例子数量远远超过人力能处理的水平。人工智能在做出精确的决定方面很聪明，但是人工智能因为没有所谓的常识，所以在这方面很笨拙。人工智能只做决定。人所说的“贷款违约率最小化、客户满意度最大化、面部或语音识别率最大化”，所指的仅仅是在一个领域中，人类定义数字目标函数，人工智能来优化。这就是人工智能的长处。人工智能不擅长进行广义的人类思维，不擅长同情、常识和自我意识。那些事情人工智能都做不到。这方面有很大误解。（来源：福布斯对李开复的专访）
08 | 郭广昌：要善于学习、善于提高自己
创业型企业有这么一些特点，不仅仅依托以前的经验，而是要善于学习、善于提高自己。
头脑风暴就是一个很好的学习方式。创业不仅仅是靠一个人，而是需要一个团队来做的。很多老牌企业不如创业型企业就是因为他们觉得自己的经验很丰富，有两种依赖：路径依赖和人员依赖。依靠原来的那批人，依靠原来的几把刷子。但是当市场发生了很大的变化的时候，都要毁灭了，他们还根本没有意识、没有感觉。
所以我们要用有经验但是要善于学习的人。学习就是要不断地进行头脑风暴，不能到了礼拜六礼拜天就像欧洲人那样去休假。我看那么多创业公司，到了礼拜六礼拜天都是灯火通明。一个公司好不好、股票值不值得买，很重要的就是看他们周六周天和每天晚上在干什么。如果都已经老气横秋，日子都很好过了的话，这样的公司还有未来吗？创业和当名普通员工是不一样的，如果你想享受生活，那是另外一种工作方式。做企业只能把努力工作作为自己的享受，觉得在工作中有非常大的热情，才能把企业做好。
所以最后，我还是希望各位同学能够把创业型公司的方式和方法移植到复星，我们本身就要像创业公司一样去做。要有一种创业的心态，要有创业公司的工作方式。（来源：郭广昌在复星30分晨会上发表的演讲）
09 | 孙陶然：公司应该把更多资源给予20%卓越的人
在管理上的某些方面，我非常赞同杰克·韦尔奇的观点，他讲很多管理者在时间和精力分配上做错了，他们把大量的时间和精力用于解决不合格的10%的人的问题，这是错误的，因为这部分人不是创造价值最大的那部分人甚至是不创造价值的人。这部分人的管理方法应该非常简单：花较少的精力迅速决定调岗或者是淘汰，不要幻想帮助他们改进为合格的70%甚至是卓越的20%。
很多管理者有一个非常错误的观点，认为卓越的20%就好比是班级里的好学生，不合格的10%就好比是班级里的坏学生，老师的任务是把时间花在坏学生身上让全班一起考上大学。教育上也许确实是如此，但是公司经营管理上绝对不可以如此，为我们创造80%效益的是卓越的20%的人，我们应该把更多的关注、更多的关心、更多的资源都给予这20%的人，这才是管理之道。
这个世界的规律就是“能者恒能，不能者恒不能”，如果你有一个新挑战，你是交给那些繁忙但能干的人还是交给那些不繁忙但也不能干的人?答案显而易见，能干的人再忙也能应对更大的挑战，而不能干的人再闲也胜任不了任何压力。而这一切分类排序，都要以考评结果为依据，不抓考评，就无从进行管理。（来源：《孙陶然：公司应该把更多资源给予20%卓越的人》）
10 | 陈春花：大部分企业失败，都会有一个根本问题
大企业的寿命很少超过人类寿命的一半。20世纪70年代名列《财富》杂志“500强企业”排行榜的公司，如今有1/3已经销声匿迹。大部分失败的企业，出现的问题会有所不同，但其根本的问题都是一个：学习能力很差。
大部分的组织学习能力不佳有其来由。组织设计和管理的方式、人们定义工作的方式、员工被教育与互动的方式，这些要是没有做对，就会成为基本的学习障碍。对组织来说学习障碍是致命的。
封面图来源：摄图网
编辑：早餐君
01 | 任正非：未来的胜利是极简的胜利，外部极简单，内部极复杂
未来的胜利是极简的胜利。如果我们能做到极简，这世界还有谁能打赢我们？极简是对准客户的，留给自己是极其复杂的，而现在电子技术、芯片技术、计算技术等各种新技术已经能够把复杂问题简单化、智能化。
我们强调用极低的成本迎接未来信息社会，一定要构建非常低的成本，遵循降低每bit的成本的摩尔定律，推动我们把质量提到极高，成本降到一定程度，就没有人能够跟我们竞争了。
需要强调，不要为了降成本，牺牲网络安全和用户隐私保护。要把网络安全和用户隐私保护提到最高纲领上来，要把网络安全和隐私保护当成核心竞争力来做，不要当成负担。因为未来信息社会越来越发达，网络安全和用户隐私保护越来越重要。
未来我们要做到极简的网络、极简的商业模式、极简的组织结构、极简的流程，什么都极简，就是收入极多。（来源：任正非在上研所听取无线业务汇报的讲话）
02 | 马云：我不支持比特币，但相信区块链
新制造是新经济转型的新动力，智能技术是新制造不可逾越的关键技术。全世界都在挣脱未来的人才和技术，美国在过去二十年基本完成了经济转型，中国正在进行供给侧的改革，推进一带一路，转型的关键在于技术、在于思想、在于境界和格局。
未来十到二十年以内，有三项核心技术是围绕着新制造，第一是智能制造，第二是IoT，第三是区块链，数据是新制造的关键要素，而获得数据、计算数据、用好数据是智能技术的能力，智能化是走向新制造不可逾越的一个关口，智能技术会在新制造中扮演越来越重要的角色。
IoT和区块链技术正在推进互联网发生巨大变化，今天的IoT不是真正意义上的IoT，我认为是很多卖硬件或者卖软件的人，为了卖得更好找了一个理由而已。今天的区块链也没有真正认识到价值，我本人并不支持比特币，但是我相信区块链技术是解决数据安全、数据隐私的最好技术。区块链不是比特币，就像P2P不是互联网金融一样，我们一定要深刻认识到这些问题。P2P出问题是迟早的，但不等于互联网金融没有前途。（来源：马云在首届中国国际智能产业博览会上发表的演讲）
03 | 李彦宏：AI长得不应该像人，更不要模仿人脑原理
人工智能毕竟是一个新的事物，有很多具体的方向，大家的认知还非常不一样，或者有不少误区在里面，或者是误解。今天当我们闭上眼睛想象人工智能这个概念的时候，你头脑当中是一个什么样的图画？很多人可能会想到一个长得像人的机器，我觉得这就是一个误区，人工智能长得不应该像人，我们的经历不应该花在怎么去造出一个机器来长得像人，不应该花在解决让这个机器怎么学会走路、怎么学会跑步、怎么学会上下楼梯，这是一个机械时代的思维。如果要让这个机器去替代人的体力，我们在工业化时代已经解决了这个问题，我们要解决的是让机器能够像人一样思考。
那么第二个误解就是机器怎么像人一样思考，现在有很多的研究是研究人脑怎么工作，我认为这条路也走不通。人工智能不是仿生学，现在的人工智能的技术，各种各样的算法，近些年的创新跟人脑的工作原理其实没有太大关系。事实上，我们人类根本还没有搞清楚人脑是怎么工作的，又何谈用机器来模仿人脑的工作原理。所以人工智能不是模仿人脑的工作原理，而是要用机器的方式实现人脑能够实现的价值或者作用。
第三个误解，随之而来的就是人工智能的“威胁论”。很多人担心有一天人类会被机器所控制，有一天我们自己造出来的技术会毁灭掉我们，这个我觉得也是完全没有必要的担心。因为我们在做每天的技术方面的研究时，会发现比我们想象的要难很多，让机器像人一样思考，就是所谓的AGI实现，其实还离我们非常远。（来源：李彦宏在首届中国国际智能产业博览会上发表的演讲）
04 | 马化腾：中国要沉下心来打“逆风球”
过去这四个月，中美贸易摩擦等因素给我们的行业也带来了一些影响。在新的形势下，我们如何发展数字技术和智能产业？我想借此机会，从行业一线从业者的角度，跟大家分享几点个人看法。
首先，我们需要沉下心来，学会打“逆风球”。过去二十年，是全球互联网与科技行业发展的“黄金期”。中国互联网行业获得了高速发展。尤其移动互联网兴起之后，中国的移动网民数量和比例，甚至超过了发达国家。我们基于移动互联网的应用创新层出不穷，吸引了不少国际同行的关注。
当然，我们在很多领域与欧美同行相比，仍然有不小的差距。中美贸易摩擦，不但让我们更清醒地看到了这一点，而且还对全球科技行业的协同创新带来影响，甚至开始动摇过去二十年全球科技行业繁荣发展的基础。我们不得不在这股全球化的逆风中前行。
打“逆风球”，既需要我们稳住阵脚、顶住压力，把手头的每一个球打好；更需要我们坚定信心，紧紧抓住转型升级的发展轨道，不松手。（来源：马化腾在首届中国国际智能产业博览会上发表的演讲）
05 | 俞敏洪：把眼前做好，一切就都好了
所谓近悦远来，就是如果你把跟你的人服务好了，其他人自然就来了。比如你服务于一百个学生和一百个家长，到最后他们完全认可你，觉得你特别厉害时，一个家长至少影响10个家长，如此一千个家长就来了。
“酒香不怕巷子深”今天依然管用，一定要把产品和服务做到极致。当然，营销手段也是需要的，就看你有没有好产品作为基础。
与其10000个人跟着你最后跑掉，不如让一百个人跟着你，成为你产品的忠粉、铁粉、疯狂粉。把平台上的上千个人服务好，上千个带来几万个，几万个带来几百万个；把眼前的做好，一切就都好了。（来源：俞敏洪在春光里·豹变2018产投家峰会上发表的演讲）
06 | 冯仑：转型等于又办一次企业，但成功率只有50%
第一是做微转型，就是在细分市场上去深耕。度假公寓、老年公寓、学生公寓、白领公寓、蓝领公寓，再分成不同的年龄阶段。比如大学毕业一年到结婚前，大学刚毕业刚上班，但是还没有成家，这个时间大概是3-5年，他们还是习惯于群体生活。
另外一个转型的方法，是走全产品线，工业化生产，规模化。开发住宅的核心竞争力就是规模、成本和速度，用工业化的方式去做，提升速度，降低成本。比如万科的工业化住宅，比传统的做法节省3-4个月的时间，这期间不仅使资金周转变快，同时也提高了住宅质量。万科光研究住宅就有1200多个工程师、建筑师。住宅标准化，全中国住宅研究没有超过万科的。路灯和围墙都有人研究，研究完之后，一个标准下去，全部都做一样的，整个提升速度，降低成本。
第三种方法，就是不做开发，把住宅当商业用途来做。比如美国有一个地产商，从他爷爷开始，三代人做纽约的一条街，并且只做这一个产品。现在，他们在纽约已经有12万套的出租公寓。
转型过程中还存在一个问题，就是很多人一转型就想马上成功。其实转型是个很慢的事，而且转型成功的概率只有50%。转型等于又办一次企业，怎么会等于成功呢？就像一个登山世界冠军，开始学游泳。这也是一个转型。登山冠军转型之后不一定能当游泳冠军，所以转型是很难的。（来源：冯仑在冯仑私房课上发表的演讲）
07 | 李开复：人们对人工智能有很多误解
人工智能有狭义和广义之分。咱们谈谈狭义的人工智能，因为广义的还不存在——广义的人工智能就像创造一个人类，我们还不知道怎么做。狭义的人工智能存在于一个狭义的范畴，就是搜集大量数据，具有决策、分类、预测的能力，其精确度令人赞叹，超过人的能力所及。我们看到，Alpha Go、（人工智能）确定贷款违约率、投资回报、客户服务和工厂检查都体现了这一点。人工智能具备巨大的能力，但是它基于一个而非多个领域，依赖大量数据。如果无法获得数据，如果需要跨领域（工作），如果要涉及常识分析，那么人工智能就不灵了。不过，人类的多数工作是单领域工作。与机器相比，人类从事此类工作并不十分在行。这就导致了就业问题。
一个是以为人工智能就像再造一个人类。其实，人工智能与再造一个人类没有关系，纯粹是统计算法从大量例子中学习——当然，例子数量远远超过人力能处理的水平。人工智能在做出精确的决定方面很聪明，但是人工智能因为没有所谓的常识，所以在这方面很笨拙。人工智能只做决定。人所说的“贷款违约率最小化、客户满意度最大化、面部或语音识别率最大化”，所指的仅仅是在一个领域中，人类定义数字目标函数，人工智能来优化。这就是人工智能的长处。人工智能不擅长进行广义的人类思维，不擅长同情、常识和自我意识。那些事情人工智能都做不到。这方面有很大误解。（来源：福布斯对李开复的专访）
08 | 郭广昌：要善于学习、善于提高自己
创业型企业有这么一些特点，不仅仅依托以前的经验，而是要善于学习、善于提高自己。
头脑风暴就是一个很好的学习方式。创业不仅仅是靠一个人，而是需要一个团队来做的。很多老牌企业不如创业型企业就是因为他们觉得自己的经验很丰富，有两种依赖：路径依赖和人员依赖。依靠原来的那批人，依靠原来的几把刷子。但是当市场发生了很大的变化的时候，都要毁灭了，他们还根本没有意识、没有感觉。
所以我们要用有经验但是要善于学习的人。学习就是要不断地进行头脑风暴，不能到了礼拜六礼拜天就像欧洲人那样去休假。我看那么多创业公司，到了礼拜六礼拜天都是灯火通明。一个公司好不好、股票值不值得买，很重要的就是看他们周六周天和每天晚上在干什么。如果都已经老气横秋，日子都很好过了的话，这样的公司还有未来吗？创业和当名普通员工是不一样的，如果你想享受生活，那是另外一种工作方式。做企业只能把努力工作作为自己的享受，觉得在工作中有非常大的热情，才能把企业做好。
所以最后，我还是希望各位同学能够把创业型公司的方式和方法移植到复星，我们本身就要像创业公司一样去做。要有一种创业的心态，要有创业公司的工作方式。（来源：郭广昌在复星30分晨会上发表的演讲）
09 | 孙陶然：公司应该把更多资源给予20%卓越的人
在管理上的某些方面，我非常赞同杰克·韦尔奇的观点，他讲很多管理者在时间和精力分配上做错了，他们把大量的时间和精力用于解决不合格的10%的人的问题，这是错误的，因为这部分人不是创造价值最大的那部分人甚至是不创造价值的人。这部分人的管理方法应该非常简单：花较少的精力迅速决定调岗或者是淘汰，不要幻想帮助他们改进为合格的70%甚至是卓越的20%。
很多管理者有一个非常错误的观点，认为卓越的20%就好比是班级里的好学生，不合格的10%就好比是班级里的坏学生，老师的任务是把时间花在坏学生身上让全班一起考上大学。教育上也许确实是如此，但是公司经营管理上绝对不可以如此，为我们创造80%效益的是卓越的20%的人，我们应该把更多的关注、更多的关心、更多的资源都给予这20%的人，这才是管理之道。
这个世界的规律就是“能者恒能，不能者恒不能”，如果你有一个新挑战，你是交给那些繁忙但能干的人还是交给那些不繁忙但也不能干的人?答案显而易见，能干的人再忙也能应对更大的挑战，而不能干的人再闲也胜任不了任何压力。而这一切分类排序，都要以考评结果为依据，不抓考评，就无从进行管理。（来源：《孙陶然：公司应该把更多资源给予20%卓越的人》）
10 | 陈春花：大部分企业失败，都会有一个根本问题
大企业的寿命很少超过人类寿命的一半。20世纪70年代名列《财富》杂志“500强企业”排行榜的公司，如今有1/3已经销声匿迹。大部分失败的企业，出现的问题会有所不同，但其根本的问题都是一个：学习能力很差。
大部分的组织学习能力不佳有其来由。组织设计和管理的方式、人们定义工作的方式、员工被教育与互动的方式，这些要是没有做对，就会成为基本的学习障碍。对组织来说学习障碍是致命的。
封面图来源：摄图网
编辑：早餐君
