数字生态圈
商业生态圈并非新概念。任何需要合作伙伴、供应商，或在产品设计、开发及传播过程中存在共同利益合作网络的行业，都必须建立一套能够实现行业参与者共同协作的规则和机制。但这些生态圈的问题在于，它们是自然形成的且彼此间缺乏关联，没有经过特别的设计。
最典型的一个例子就是汽车。以目前的生产速度和需求量，预计到2050年，全球的汽车数量将突破200亿辆，达到250亿辆。到那时，限制发展步伐的将不再是工厂，因为要实现这个产量规模并不难。真正的阻力是汽车会给城市交通、能耗、安全以及环境等造成的影响。
在探讨数字生态圈模式的益处时，汽车是一个非常有意思的例子。
汽车作为更大的实体和数字生态圈的组成部分，自身并未与局部环境发生任何有意义的交流。如果让你回想一下，到目前为止，哪次科技进步给驾驶体验带来的变革最大，答案无疑是引入实时GPS，让汽车与其所在的生态圈大环境实现智能关联。
但为何要止步于此？我们生活的世界，尤其是城市，很大程度上是围绕交通系统建设的。公路、路口、交通信号灯、环岛（对波士顿的读者来说是环形交叉路）、购物、餐饮，这些都是自然形成的生态圈的组成部分，这个生态圈结构松散且缺乏关联。然而，城市及交通生态系统的每个组成部分都会产生摩擦力，这些摩擦力将影响每个人的体验。那么，如果消除这些摩擦力会怎么样？
一旦消除所有的摩擦力，整个行业甚至整个生态圈将面临惊人的变化。我们来回顾一下优步的例子。优步改变的不仅是人们在城市中的交通出行方式，而是真正地让城市发生改变、实现转型。优步通过其应用程序收集了大量实时行为数据点，因此能够对城市层面的行为有所了解。
掌握了人们的数字行为、出行需求、消费情况、生活方式、购物及就餐的时间和地点，以及人们使用优步的20亿次乘车记录等信息，优步得以了解数字自我的行为如何促进整个生态圈及其参与者效率的提升。
如今它建立了一个名为“运动”（Movement）的数据平台，先对驾驶员的行为习惯进行匿名处理，然后把数据提供给城市规划者。这只是一个很小的进步，未来这些数据还将成为整个城市信息网络的组成部分，为创造个性化的个人交通出行体验，以及最大限度减少对交通拥堵、能耗、车流量及安全等的整体影响提供智能支持。[6]
这就是我们探讨的开放式数字生态圈（见图5.2），在这个系统里各式各样的智能设备、基础设施和数字自我会相互交流，目的是最大限度地提高生态圈的整体效率，优化个人的超个性化体验。
简言之，数字生态圈由一系列组合有序、持续沟通的设备，通过数字化方式将企业和消费者相互关联构成。数字生态圈有四重价值：
1.减少了参与者彼此间的摩擦力。
2. 凭借生态圈内收集的行为数据，为客户带来超个性化体验。
3. 实现行为数据网络的透明化，预测服务市场并随之发展变化。
4. 根据各组成部分之间不断地智能沟通与彼此了解，生态圈能够不断学习和演变。
上述第三和第四重价值，是数字生态圈最重要的价值，也是它与不能观察、学习、决策，自然形成的生态圈的关键区分点。这听起来似乎有点牵强，但本章后续内容将举例说明，这一切究竟是如何实现的。
数字生态圈最终将赋予人们一个新选择，替代扩大商业规模所需的传统工业时代价值链，但前提是连接到数字生态圈的平台上。以苹果应用商店为例，如果能有效利用这个平台，你就能获得巨大的价值，这个价值不仅来自销售应用程序本身，还有无数便于消费者操作的应用内购买服务。尽管这是一个封闭编排的生态圈——苹果控制着进入该生态圈的应用程序，但不可否认这仍是一个非常有效的生态圈。
数字生态圈的业务模式之于行为商业，就如同无线电通信之于全球化。二者的共同点在于都创造了一个通用的基础平台，让人们能去创造价值，进行差异化竞争。
二者的差别在于，数字生态圈的交流并不流于表层，它对透明度和信任度都有较高的要求，直接影响企业如何打造产品、服务和客户体验，甚至围绕客户体验重塑自身。具体就本书的主题而言，也就是如何满足每位客户的个性化需求。因此，数字自我的概念作为连接实体和数字的桥梁，对实现数字生态圈中的众多实体之间的交流至关重要。
数字生态圈是行为商业模式的重要组成部分，其背后的根本原则在于，每个个体都有商品化无法满足的个性化需求。换句话说，如果数字生态圈无法对客户行为给予反馈，那么观察剖析那些行为对企业而言毫无价值，对客户也毫无意义。
此外，就降低风险而言，数字生态圈的益处也显而易见。工业时代的商业模式要耗费大量精力管控风险，在这样的模式下很难确定单个交易的风险程度。因为风险并非个性化的，而是叠加的。应对这样的情况，唯一的选择就是通过所有交易来分散风险。
这里我们以汽车保险和假设的风险情形为例。假设目前你的车险取决于车辆价值、车库、年里程数，以及你的驾龄和驾驶事故记录。你每年向X保险公司支付保费，而X公司会基于其所有客户的合计风险和保费，在保障其盈利的系数的基础上计算你的风险。这意味着即便是单就某类风险而论，部分人的风险仍会高于其他人。
那么，如果能根据每次出行选择路线的风险进行投保会是什么情况呢？如果能够根据道路状况、事故记录及车辆性能向驾驶员（或自动驾驶汽车的所有者）提供选择会如何？路线甲耗时20分钟、花费为5美元，而路线乙耗时25分钟、花费为2.5美元，路线丙耗时45分钟、花费为0.
25美元。同时，存在较短的路线反而花费更多的情况，或者同样的路线，其花费因驾驶员而异的情况。这样就实现了因情况而异的超个性化风险。保险公司仍将通过风险认定来确保利润率目标的达成，但车辆所有者将能根据自己的要求来选择不同级别的服务。这样得到的就是一个共赢的结果，因为即便是一个高风险驾驶员也能选择较低风险的路线。但必须通过本章所述的数字生态圈，才能大规模实现这种景象。
事实上，评估风险最好在个人层面进行，然而工业时代模式注重的是规模化，没有实现个人风险评估的行为数据、能力和资源。
随着各行各业日趋复杂化，我们相信21世纪后期对经济增长的最大贡献之一，是通过超个性化商业模式下的全新零摩擦数字平台，成功实现各行各业的重建。
不过，数字生态圈有一个缺点。如果留意你就会发现，我们用了“重建”而非“逐步完善”或“重新设计”。那是因为各种迹象都表明，无论是从经济还是效率的角度考虑，重建的速度要远远超过重新设计。根本原因并不是缺乏创新的远见和抱负（正如第一章开篇所述），而是必须完成从工业经济时代的规模化业务模式，向能够响应市场个体消费者需求的模式过渡。这就像一座老房子，其根基、管道和电路系统都已经老化，屋顶简陋，木料腐朽，相比重建，翻新需要花费的时间和金钱投入更大。如今，许多勉强支撑这些老旧行业的系统可能都将难逃同样的命运。
一旦成功实现向数字生态圈的转型，各行各业将迎来一系列全新的机会。数字生态圈不仅让行业摩擦力减小、创新增多，而且创造了机会，在产品生命周期内捕捉行为，从而打造出适合每一位客户的新服务。
实现数字生态圈转型后，公司的潜在市场空间将被重新定义并得到极大拓展，同时还会简化和降低公司实现某一目标所需的投入，这个目标可能是以最快或（对你而言）最舒服的方式让你从A点到达B点，或是把一个城市的交通碳足迹降至最低。
生态圈的概念并不仅局限于汽车。例如耐克、乐高、飞利浦等公司，都是以简单的产品（耐克鞋履和服饰、乐高积木、飞利浦灯泡）为根基，创造出极其丰富的数字商业生态圈和层次复杂的数字平台。
这些例子都有一个重要的共同点——这些公司的潜在市场历来划分明确。其生态圈局限于品牌、客户对产品的体验、合伙人及销售渠道。
传统生态圈的运作方式限制了公司和品牌的深度与参与度。就像一辆只能在美国50个州中的某个州行驶的汽车一样，它不能跨州行驶，因为各州的道路系统、基础设施和专用燃油不同，运行的机制仅支持当地车辆。这听起来或许非常荒谬，但这与公司在尝试跨行业发展过程中面临的局限非常类似。而实际情况甚至更糟，因为公司纷纷着眼于各自行业的最佳实践，却忽略了对于类似的问题和挑战，其他行业或许有全新的解决方案。
尝试从其他行业的最佳实践中寻找新用途并非什么新鲜事。其中最典型的例子就是欧文·玛格罗兰（Owen Maclaren）1965年制造的婴儿车（对，就是婴儿车）。玛格罗兰既是一位航天工程师，也是第二次世界大战中标志性喷火式战斗机（Spitfire）的试飞员。他注意到女儿使用的婴儿车非常笨重，于是创造了第一辆可折叠、可堆放的便携式婴儿车，如今已经成为普及甚广的产品。二者有何联系？喷火式战斗机是首批起落架可折叠收缩进机翼的战斗机。
当然，这些全是精彩的趣闻，但都是偶然事件，相互之间的联系也毫无规律和缘由可言，没人会靠误打误撞来经营企业，对吧？
然而在数字生态圈中，你能利用近乎无限的机会，轻松建立并拓展这类联系。你所从事的行业不必非要贴上某一标签，创新的机遇也不再局限于过去。对机构而言更是如此，随着数据驱动不断深化，很快会进入下一章要讨论的数字化的五个阶段。
耐克所在的行业并非鞋业，而是运动、健身和健康行业。耐克利用简单的产品——算不上是高科技的鞋子——使之成为数据驱动、以体验为导向的生态圈的核心，在这个生态圈中，让客户体验更加美好、健康、积极和愉快的生活。同样，乐高不仅是在销售塑料积木，而且是在发展益智娱乐行业。飞利浦提供的也不单是灯泡，而是在创造家庭体验。
接下来我们将以飞利浦为例，具体描述数字生态圈能带来的五个不同层次的价值。我们将这五个层次称为价值创造链。[7]
第一个层次——实物
以飞利浦为例，实物[即LED（发光二极管）灯泡产品]是价值创造链的第一个层次。一个灯泡带给用户实实在在的直接益处是照明。灯泡是实物，因此会受到场所的限制，只有在直接使用环境（如办公室、厨房或卧室）中，才能带来第一个层次的价值。
第二个层次——传感器
在第二个层次中，借助传感技术和执行元件，实物便拥有了计算技能。传感器对场所数据进行测算，而执行元件负责提供服务，从而为用户带来洞见和回馈。
例如，安装在微波炉LED灯中的传感器能持续感应人员在场情况，而且成本不高。当检测到有人在场时，执行元件会自动亮灯，当人离开时又自动熄灭，从而在使用场所实现其价值。智能LED灯泡不再需要单独的移动检测器原件来检测是否有人在场，无须用户多花一丝力气就实现了灯泡价值的显著提升。灯泡现在具备了捕捉行为的能力，但由于用户换灯泡时并没有感觉到任何不同，因此通常无法察觉灯泡的这种能力。不过，这个灯泡仍然不够智能。
第三个层次——连通性
连通性让数字生态圈有趣起来。第二个层次的传感器技术和执行元件连接网络后就可实现全球访问。通过内置的无线模块，灯泡就能以低到可以忽略不计的成本，把自身状态传送给全球各地的授权订阅者。在第三个层次中，连通性让微不足道的局部细节，变为在全球数据驱动下与情景紧密相关的服务，能直接连通其他数字产品和服务。
第四个层次——分析学
捕捉数据和连通性本身并不会创造任何附加价值。在第四个层次中，会将收集的数据存储起来进行可信度检查和归类。还会将来自其他网络服务的发现整合到这些数据中，从而得到结果并传达给执行元件，这些通常在基于云端的后端系统中完成。第四个层次会收集家庭开灯和关灯次数的数据，识别活动模式，并记录个人使用电灯的时长。这样一来，灯泡不仅能收集数据，还能体现用户行为并为其创造附加价值。
第五个层次——数字服务/行为服务
第五个，也是最后一个层次，将前四个层次的应用融合成数字服务，并以适合的形式带来全新的产品体验。如今灯泡已经对你的某些行为有所“了解”，它能把这些信息与其他智能设备连接起来，进行第四个层次或第五个层次的决策制定。例如，如果你卧室的灯在凌晨3 : 00亮起，而厨房的灯在凌晨3 : 03亮起，接下来是冰箱的灯在3 : 04亮起，我们就能判断你大概是在做什么。如果你把这些数据与卧室、厨房、冰箱、微波炉的传感器和执行元件相关联，呈现的信息将更为清晰。
如今，我们正介于第二个至第四个层次之间。企业试图用收集到的数据，通过算法或人工智能判断行为特征或模式，不过大部分工作都需要“数据科学家”帮忙，来对收集的大量数据进行统计分析。大数据的价值毋庸置疑，但不是从个性化的角度对数据进行分析。这仍是在用一种有局限性的老办法来对行为进行分析，为个体创造价值。但这并不是说大数据的做法是徒劳的。从团体深度访谈、客户调研到大数据是一次巨大的突破，只是它不在本书探讨的能够为个体创造价值的方法之列。
在这五个层次的价值模式中，实物、产品和设备都是用于构造大型复杂数据生态圈的基本单位，能通过实时提高、调整产品及服务不断创造价值。
读到这里，前面讨论过的关于隐私的问题又浮现出来，有如此了解自己的产品和服务，人们会感到自在吗？换取的价值是否值得？
在2017年8月《纽约时报》发表的一篇文章中，帕梅拉·保罗（Pamela Paul）总结了面对如此巨大的变化和变革，人们有何感受：
办公室里的变革能带来积极的影响，而家中的变革只会让人感到被侵扰和厌烦。在家时，人们至少还能选择变化的节奏，选择留旧而辞新。这种渐进式的生活方式降级，帮助我们校准了技术变化的速率，避免了“鞭梢效应”（whiplash effect）带来的突变。[8]
保罗的评论合情合理，但我们还是感觉像往湍急的水里扔石子以求断流一般无济于事。变革是具有破坏性且无法逆转的，但要改变现状又必须变革。
约瑟夫·熊彼特是20世纪著名的经济学家，在其1942年出版的《资本主义、社会主义与民主》（Capitalism , Socialism ,and Democracy ）一书中，他提出了“创造性破坏”（Creative Destruction）理论。对于颠覆性竞争，他表示，“重要的竞争是来自新商品、新技术、新供应源及新兴组织的竞争……其出现并不只是影响公司当前的利润率和产出，而是动摇公司的根基和身家性命”。
这才是我们本章要讨论的全面变革，是几乎每个行业都在劫难逃的数字变革（digital disruption）。
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