多年来，我一直坚持一个观点：创新必须学会抓机会。机会的本质，是技术条件或需求的改变；也可理解为技术可行性或经济可行性的改变。有了机会之后，过去想得到、做不到的事情，今天就可以做到了；过去不值得做的事情，现在就值得做了。从这个逻辑延伸下去，数字化带来的机会大体上可以分成三类。

第一类与数字化、网络化的基础条件改变有关，也就是与计算机处理速度、存储能力、通信速度等等有关。过去算不出、存不下、传不出去的工作，现在有条件做了。大数据技术等也应该属于这类技术。我曾经提到过多次，数学模型、根因分析、数字孪生、CPS等机会，也与此有关。

第二类与经济性相关。随着技术的发展，软硬件、服务、人才都变便宜了；而工业场景的要求也变高了。这使得过去不值得做、不舍得花钱的事情，现在舍得了。我见过许多中小企业现在做的事情，在大企业过去都做过。其实就是这个道理。需要特别指出的是：平台和工具，本质上是降低了开发者的人工成本，也应该属于这个范畴。

第三类机会是提高了人的能力。典型的就是大模型技术。大模型使得人们不容易做的事情变得容易做。按照安司长的说法，是突破了能力的天花板。对于特定的个人和团队、特定的问题，既提高了技术可行性又提高了经济可行性。越是普通的人或团队，这方面的意义就越大。如果AI技术发展下去，可能会有越来越多的案例，突破人类智商的天花板（就像阿尔法狗），相关的影响就大了。如果将这种能力用在AI4S，意义会大得难以估量。

需要特别指出的是：三类机会是互相促进的。一个典型的例子是：许多技术问题的价值决定于做事的速度。如果做事速度足够快就会有价值，反之就没有价值。例如，实时控制时，要求计算和传递速度足够快；企业日常管理时，要求发现问题、分析问题和处理问题的速度足够快；系统开发时，希望系统迭代和维护速度足够快；用户询单时，希望工厂交货速度足够快；市场风向改变时，希望研发速度足够快。都是这个道理。要做到又快又好，既需要基础技术性能给力，又需要技术成本可接受。

我为什么总是强调抓机会？大体有三个原因。第一个原因是符合现实实践。从我做评委的经验看：现在绝大多数项目都属于“抓机会”的范畴，很难找到换一个不是靠抓机会成功的。第二个原因是避免技术的神秘化：技术原理其实都不难，只是借助于机会把事情做成了。最后一个是有利于科技工作者把注意力集中于需求端、避免为创新而创新。

来源：微信号 蝈蝈创新随笔

作者：郭朝晖

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