人类从事的劳动分两类：体力劳动和脑力劳动。体力劳动共性强一些，脑力劳动特性强一些。

正因为体力劳动共性强，而共性强意味着规模化容易，特性强意味着规模化相对难。脑力劳动者的输出与参与者的思维方式、经验和当前的偶然因素有非常强的关系，脑力劳动非常难规模化。

而随着工业化的逐步深入，生产力越来越发达，体力劳动逐步被机器替代，让越拉越多的劳动者从体力劳动转变为脑力劳动，脑力劳动的规模化将会是一个趋势。

什么是脑力劳动规模化？

服装行业是劳动密集型行业，生产工人的劳动效率是关键，如果能够将工人的劳动效率发挥到极致，其竞争力将会大大增强。工人效率事否高取决于生产排程，所以生产排程在服装行业非常重要，能将排程做好的服装行业的车间主任非常稀缺，很多企业，不同车间效率不同的主要差异在事否有好的车间主任，而排程就是脑力劳动。

如果有工具可以帮助所有车间主任的排程水平都达到最优的排程水平，就是脑力规模化的一个例子。

另外比如服装设计、产品设计，设计师的能力决定了设计水平。所以同样是设计师，设计的价格差异非常大，如果有工具，能够保证设计水平的一致，那么将会扩大设计供给。

脑力劳动特性的根源在于思维方式的差异和经验的差异

脑力劳动主要是利用创造性，而创造性一方面取决于思维方式，另外一方面在于经验的积累。

对于同样一件事，从不同维度看，结果是不同的。思维方式决定了看问题的维度，而如果一件事情越复杂，看的维度就越多，也就越难实现规模化。

另外一件复杂事情的经验是非常重要的，同一件事情经历过，做起来就可以利用以往的经验直接实现；而未经历过，就要全部重新尝试。

思维方式与经验也相互影响。

传统的经验传递是通过书本传递，随着书籍量的增加，人们阅读书也会有差异，而同一本书，不同人的理解力不同，理解也有差异。

软件是经验传承的方式

计算机的发明，让经验传承有了载体。

知识库系统，是承载专家经验的工具，可以把专家的经验，以知识库的形式让更多的人使用。

很多企业应用软件承载了行业的最佳实践：财务软件将很多财务规则嵌入到系统中，让财会人员的工作可以规模化；APS软件将排程经验嵌入到系统，让排程可以规模化。

但医生的经验如何承载？

人工智能是一种解决方案，比如IBM的Waston学习了一个知名医院的病人案例，就具备了医生的诊断经验。很多诊断都需要根据症状来确定，比如很多化验、检查之后，Waston就可以做出诊断。

类似于医生诊断病人，很多脑力劳动的决策需要根据当时的实时状况来判断，但很多实时状况人的判断是无法精确描述，比如人的体温测量，现在用体温计；但如果没有体温计，通过另外一个人的手对提问的感觉的话，是很难给决策者很好的判断依据的。这就要求很多判断的数据通过设备来检测。

所以未来对于依据于场景的一些脑力劳动的规模化，就需要加很多传感器，将机器客观的数据传到一个平台上，在平台上通过智能（可以是人工智能，也可以是软件）判断（解放人的脑力），实现脑力劳动的规模化。

未来脑力劳动的模式

1、设备联网；

2、数据通过联网汇聚在一个云平台上；

3、利用云平台上的数据形成智能、创造价值；

4、平台上利益相关者形成生态，平台有统一规则、生态成员在规则下可以获得好的生存空间；

5、向服务转型。

6、平台为用户赋能。

7、人类的脑力劳动，通过平台实现规模化。

我认为这个平台就是物联网的PaaS平台，物联网PaaS平台是未来脑力劳动规模化的工具，而在脑力劳动规模化之后，必然意味着脑力劳动可以实现社会分工，提高效率。

工业革命开启的是体力劳动的社会分工，而物联网技术将开启的是脑力劳动的社会分工，这个技术变革将开启人类下一次革命，这次革命的地位将等同于工业革命，而不应该是工业革命内的变革。我把这次技术革命称为服务业革命。

而物联网PaaS平台是服务业的承载者，而服务业将是未来所有业务增长最快的，反过来服务业也会促进工业的发展，所以物联网PaaS平台承载未来业务。

基于这个判断，11月10日在物联网大会上，我将承办一个分论坛物联网PaaS平台承载未来业务，欢迎大家参与。

　　来源：微信号xuyongshuo-work

　　作者：许永硕

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