• “JOK＋移動化、平臺化、社會化還有智慧化”的核心發(fā)展模式。

• 對于人工智能要有客觀的認識，核心就是不能為了智能而智能，要以企業(yè)問題為導向。

• 未來，企業(yè)更多的是要了解自己的業(yè)務問題，擁有自身的企業(yè)數(shù)據(jù)，然后利用人工智能的基礎服務，創(chuàng)造更多價值。

• 藍凌叮當狐：聚焦場景，解決職場“問知識”

What？“JQK＋四化”！

藍凌成立于2001年，至今已有16年了，期間一直聚焦知識管理和協(xié)同辦公領域，主要服務國內的大中型企業(yè)，國內500強企業(yè)、細分行業(yè)前三是藍凌的重點目標客戶群體，涉及行業(yè)包括制造、地產、金融、科研院所等。發(fā)展至今，基于移動化、大數(shù)據(jù)、云計算等概念的發(fā)展，藍凌提出了“JQK＋四化”的核心理念。

“J”是移動化，代指藍凌的KK，提供移動化的入口，類似微信的企業(yè)級通訊工具，就像一個鉤子把用戶鉤進來。

“Q”是平臺化和社會化，將用戶鉤進來之后，就要把用戶圈住，即如何讓用戶在平臺上完成日常工作。所以第二個關鍵詞叫平臺化，把內部的員工圈住叫內圈平臺化，藍凌提供的不是最基本的辦公軟件，而是平臺化的軟件產品EKP，可以實現(xiàn)與ERP系統(tǒng)的整合，形成一體化的工作平臺，為企業(yè)建立統(tǒng)一的工作門戶。在圈住內部用戶之后，如何向企業(yè)外部進行延展，叫社會化也就是外圈，比如通過EKP可以連接互聯(lián)網(wǎng)上的視頻會議、商旅出行等云端應用，比如通過EKP外向發(fā)展形成連接上下游的供應商、經銷商門戶，都屬于社會化的范疇。

“K”是智能化，即把員工圈住后，如何幫助員工更有動力更有激情的把工作做好，藍凌通過多年發(fā)展的、國內領先的知識管理平臺KMS，助力企業(yè)賦能員工、支撐業(yè)務。

藍凌基于“JQK＋移動化、平臺化、社會化、智慧化”的發(fā)展思路，推出了三大核心產品EKP、KMS和KK，更加聚焦行業(yè)和業(yè)務場景，做更深化的應用。在行業(yè)方面，除了地產、金融和科研院所等這種天生需要做知識和協(xié)同管理的信息、知識密集型單位之外，藍凌還發(fā)力軍民融合——軍工企業(yè)。在國家推進軍民融合的大勢下，藍凌基于以往在軍工單位的實踐經驗積累，會進行更深層次的推進和拓展。

企業(yè)要發(fā)展，首先要找準自身的核心能力，明確核心的業(yè)務模式。例如面向中小企業(yè)做標準產品的規(guī)�；癄I銷，這是一種模式。藍凌具有多年的大客戶合作經驗，這方面的基因很強，會針對重點行業(yè)結合業(yè)務場景進行深化，在這個過程中也會面臨一些挑戰(zhàn)。行業(yè)深化，并不意味著簡單的單點突破，是從市場營銷、產品方案、到項目交付的一個完整的端到端過程，當然這樣行業(yè)縱深能力的構建，本身就會形成一種競爭壁壘。

我眼中的AI和智能辦公

AI現(xiàn)在確實比較熱。據(jù)夏博士透露，他最早接觸知識管理，也是從人工智能這個角度了解的。十幾年前，正在讀博士的他，也做了智能相關的一些研究。但那時候的人工智能，更多處于學術層面，應用層面還不是很成熟。

大家都在談人工智能，那人工智能到底是什么？他個人比較認同的一個說法是目前人工智能的發(fā)展分為四級：

第一級是最初級的人工智能，相當于控制程序。例如用一段代碼，做一些特定程序要求的事情，類似日常生活中的智能掃地、智能空調、智能冰箱等；

第二級人工智能，具備推理、搜索和知識支持的功能，類似線上專家問診，系統(tǒng)可以根據(jù)知識庫的積累，進行一些推理診斷、自動問題回復等；

第三級人工智能的核心就是機器學習，會涉及到對大數(shù)據(jù)的應用分析，通過機器學習的方式，提供更高級的人工智能服務，類似今日頭條的定向推薦等；

第四級也就是更高級別的人工智能，以當下較熱的AlphaGo為代表，引入了深度學習技術，在語音、圖像等識別問題上效果很多。這類人工智能的核心就是特征表示學習，在以往的學習中可能需要專家提前把特征表述好，而深度學習可以實現(xiàn)特征自發(fā)現(xiàn)、自學習。但深度學習對于人類的常識性知識問題并沒有很好解決，未來人工智能的發(fā)展趨勢可能是邏輯性知識表示能力（如知識圖譜）和深度學習技術的集成化應用。

參考這個標準，夏博士認為當下的智能辦公市場正處于二級到三級的階段，還沒有達到四級。而目前市場上最常見的智能辦公產品都是以智能自助式服務——智能問答為主，也就是二級人工智能，通過在后臺設置知識庫、問題庫，員工就可以進行自助搜索，不需要人工進行解答。

下一階段的就是加入機器學習，運用大數(shù)據(jù)技術。因為在智能辦公里面會積累許多的員工數(shù)據(jù)，例如請假、培訓、出差等各種數(shù)據(jù)，如何利用這些數(shù)據(jù)，運用機器學習的方式，建立用戶畫像，從而實現(xiàn)對員工更深入的分析，進行智能化的推薦，清楚公正的了解每一位員工的價值與付出的努力，也就是智能辦公的三級階段。

所以，夏博士認為智能辦公正處于二三級階段，未來會逐步達到四級，實現(xiàn)更高級的功能——深度學習、知識圖譜、知識挖掘等，而這也是他理解的辦公智能。