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麥肯錫：區塊鏈正在顛覆銀行業的“遊戲規則”

區塊鏈正在完成從理論到實際應用的轉變，對於銀行業而言，一場技術標準的競爭和顛覆式創新浪潮正悄然襲來。

區塊鏈技術被認為是繼蒸汽機、電力、信息和互聯網科技之後，目前最有潛力觸發第五輪顛覆性革命浪潮的核心技術。該技術在金融領域的應用將完全改變交易流程和記錄保存的方式，從而大幅降低交易成本，顯著提升效率。

在過去的一年中，區塊鏈技術已成為全球創新領域最受關註的話題，受到風險投資基金的熱烈追捧。僅2015年,全球範圍內投資在比特幣和區塊鏈相關的初 創公司的風投資金規模就達到了約4.8億美元,2016年第一季度已達到1.6億美元。

5月26日，麥肯錫在其發布的一份研究報告中稱，區塊鏈的特性將改變金融體系間的核心準則：因其安全、透明及不可篡改的特性，金融體系間的信任模式不再依賴中介者，許多銀行業務都將“去中心化”，實現實時數字化的交易。

麥肯錫認為，區塊鏈的應用在虛擬貨幣、跨境支付與結算、票據與供應鏈金融、證券發行與交易及客戶征信與反詐欺等五大金融場景將能產生最直接與有效的應用。

顛覆底層技術

如果將銀行商業模式層層分解，不同的新技術發展一直在推動各個層面的進步。

麥肯錫全球副董事合夥人韓峰表示，互聯網技術帶動了應用層面的創新，例如，P2P借貸、在線理財、眾籌等;而雲計算技術則改變了業務處理和基礎設施部署的模式,大大降低了銀行的業務運營成本和IT投入。

“而區塊鏈技術的出現則顛覆了商業銀行最底層的技術和基礎設施,並由此帶來商業模式的轉變。”她表示，隨著區塊鏈的應用，“清算”這個概念在區塊鏈網絡中將不複存在，所有的交易都是“發生即清算”。

“與此同時，由於所有系統使用同樣的技術協議，系統間的信息交互不再因為兼容性和互斥性而導致高成本或連接困難;並且交易規則一旦寫入區塊鏈成為標準後則不可篡改。”韓峰表示。

麥肯錫在其報告中提到，面對區塊鏈技術迎面而來的機遇與挑戰，全球領先的銀行們已經開始積極布局。各大銀行目前采取的策略不一，大致可分為三類：

(一) 組建區塊鏈大聯盟，制訂行業標準;如R3 CEV集結超過40家國際領先銀行建立行業監管及相應的技術標準。(二) 攜手金融科技公司，發展核心業務區塊鏈應用；如Capital One及Visa通過戰略投資金融科技公司，緊抓區塊鏈技術的突破口。

(三) 銀行內部推進局部領域的應用，快速實施試點；如UBS、花旗、德意誌及巴克萊都已經成立區塊鏈實驗室，自行研發或通過與金融科技公司的合作，針對不同的應用場景進行測試。

四大商業契機

區塊鏈不再只是理論上的探討，越來越多的商業銀行開始嘗試其在實際業務中的應用。

“在最近一次麥肯錫對全球金融機構的高管的調研訪談中，50%的高管都認為最快是8個月，最遲3年內區塊鏈技術最後會有實質性的突破。對於商業銀行而言，如何在短時間內掌握這些新的技術並加以應用尤為關鍵。”韓峰表示。

對於未來區塊鏈應用帶來的機遇，麥肯錫在其報告中總結了金融機構不可錯失的四大商業契機：數字貨幣改革、跨境支付與結算、供應鏈金融，以及證券發行與交易。

麥肯錫認為，區塊鏈“去中心化”的本質能讓當今金融交易所面臨的一些關鍵性問題得到顛覆性的改變。具體來看,區塊鏈技術影響最可能發生在支付及交易銀行、資本市場及投資銀行業務的主要應用場景。

以跨境支付結算來說，未來，銀行與銀行之間可以不再通過第三方，而是通過區塊鏈技術打造點對點的支付方式。省去第三方金融機構的中間環節，大大降低成本、提高效率。

根據麥肯錫的測算，從全球範圍看，區塊鏈技術在B2B跨境支付與結算業務中的應用將可使每筆交易成本從約26美元下降到15美元，其中約75%為中轉銀行的支付網絡維護費用，25%為合規、差錯調查，以及外匯匯兌成本。

此外，票據以及供應鏈金融業務因認為介入過多，也是近年來風險事件爆發的高危領域。而區塊鏈的應用則可以減少人工成本、提高安全度及實現端到端透明化。

根據麥肯錫測算，在全球範圍內區塊鏈技術在供應鏈金融業務中的應用，能幫助銀行和貿易融資企業大幅降低成本，其中，銀行的運營成本一年能縮減約135億~150億美元，風險成本縮減11億元~16億美元。

事實上，這種應用已經實現。例如，Wave就與巴克萊銀行達成合作協議，將通過區塊鏈技術推動貿易金融與供應鏈業務的數字化應用，將信用證與提貨單及國際貿易流程的文件放到公鏈上，通過公鏈進行認證與不可篡改的驗證。

另一個區塊鏈應用的熱門場景則是證券發行。

區塊鏈技術使得金融交易市場的參與者享用平等的數據來源，讓交易流程更加公開、透明、有效率。通過共享的網絡系統參與證券交易，使得原本高度依賴中介的傳統交易模式變為分散的平面網絡交易模式。

2015年10月，Nasdaq在拉斯維加斯的Money20/20大會上，正式公布了與Chain搭建區塊鏈平臺Linq——首個通過區塊鏈平臺進行數字化證券產品管理的系統平臺。

除此之外，澳大利亞、德國、倫敦、日本等多國的證交所都已經開始發展區塊鏈技術的應用。中國近來也由上海證券交易所牽頭組織ChinaLedger聯盟，組織國內商品交易所，實驗由區塊鏈發展場外交易平臺。

麥肯錫認為，面對區塊鏈技術的機遇與挑戰，銀行可以根據自身情況采取不同的應對策略。例如，參與區塊鏈聯盟共同開發解決方案致力建立行業標準；攜手金融科技公司發展拳頭業務的應用；或在銀行內部推進局部領域的應用，快速試點。

麥肯錫報告：機器的崛起，中國高管眼中的人工智能

雲啟資本YUNQI 2016-12-29 10:02

本文由雲啟資本YUNQI（微信ID：yunqipartners）授權i黑馬發布

在中國，人工智能也插上了騰飛的翅膀。「百度大腦」就是其中一個推動因素。這是一家百度建立的研發平臺供第三方來開發人工智能應用，投資於無人駕駛汽車的研究，以及提供給蓬勃興起關註於機器學習應用及相關商業模式創業公司的利用。

然而，我們最新的一項研究表明，人工智能的迅速發展可能更有利於科技板塊，因為這一行業具有相關的人才、技術和資金，更易於推動人工智能的發展和普及。相比之下，中國的傳統行業還沒準備好利用人工智能技術，大多還沒把其視作戰略重點。

關鍵術語

人工智能是有關計算機系統的理論和發展，這類計算機系統能夠代替人類智能執行一般由後者執行的任務，比如視覺感知、語音識別、決策和語言轉換。

機器學習也是一種人工智能，可以不通過明確的編程就能讓計算機獲得學習的能力。機器學習專註於開發能自學的計算機程序，遇到新數據時，這些程序能夠自我成長並做出改變。

深度學習是人工智能的一項功能，主要通過模仿人腦的工作模式進行數據處理並生成供決策用的模式。深度學習是人工智能中機器學習的一個子集。深度學習具備的網絡能夠向無結構或無標簽的數據學習，而無需任何監督。

為了更好地了解人工智能對中國傳統行業的潛在影響，我們最近對 80 家公司展開了一項調查。其中，60 家處於傳統行業，如零售、重工業和建築業。另外，調查對象還包括 20 位人工智能專家，他們來自中國領先的互聯網公司，其中包括幾家初創公司。調查對象覆蓋各行各業，具有一定代表性，包括金融、醫療保健、零售、消費品、科技、媒體和電信。

有一點大部分受訪者都認同，那就是人工智能會成為其所在行業的一股顛覆性力量。盡管變化的步伐可能因行業不同而有所差別，但 90％的受訪者都認為，人工智能會從根本上改變自己的行業。在問到人工智能會怎樣產生影響時，受訪者提出了 100 多種潛在方式，從提高運營效率的應用程序開發，到全新的產品和服務開發，不一而足。

盡管人工智能帶來了一線曙光，但我們的研究表明，傳統行業公司仍在掙紮，猶豫該如何對這一技術進行投資。超過 40％的調查受訪者表示，所在公司的 CEO 並沒有將人工智能作為戰略重點，60％以上的人認為，所在公司在過去一年中，人工智能戰略並沒有取得令人滿意的進展。

在調查中，大多數高管指出，人才匱乏是制定具體人工智能戰略的主要障礙。事實上，中國只有不到 25％的人工智能從業者擁有超過 10 年的行業經驗，而在美國這一比例也只有 50％。一名首席技術官表示，開設機器學習相關專業的中國高等院校屈指可數。即便是有此專業，大多數學生也開發不出現實生活中能真正運用的應用程序。

鑒於以上種種挑戰，傳統行業的受訪者認為，要在這一領域取得成功，前景不容樂觀：84％的受訪者表示，人工智能最大的贏家可能是互聯網公司和創業公司，而不是現在的行業領軍者。

人工智能到了爆發的臨界點

在技術突破和應用機會不斷擴展的雙重推動下，人工智能走到了大規模應用的臨界點。四大趨勢表明，人工智能將給各行各業帶來顛覆性的變革：

1. 領先的半導體廠商及 CPU 和 GPU 企業均將人工智能視作核心目標，斥巨資投入大量處理技術，為人工智能及機器學習打下基礎。

2. 開源人工智能平臺的數量及規模持續激增，開發人員可以自由利用編程界面，使用各類工具、算法以及訓練數據，建立人工智能功能。

3. 數據資源的規模及種類也大幅增加，意味著可以對機器進行訓練，從而使其做出更快更好地決策。

4. 高科技巨頭以及風投機構對致力於「人工智能跨行業創新應用」的初創公司趨之若鶩。從 2010 年到 2014 年，人工智能初創公司的風險投資額增加了 20 倍以上。

我們對這種歷史性轉折並不陌生。當技術創新與市場力量匯聚在一起時，便會創造出足以扭轉整個行業局勢的產品。2007 年蘋果手機 iPhone 的發布就是這樣一個歷史時刻。當觸摸屏的成熟技術與移動電話的日益普及交織在一起時，便產生了足以改變整個行業領域的新產品。

雖然確切的時間仍無法預測，但人工智能似乎已走到了類似的爆發性歷史轉折點。人工智能的重大技術進步創造了大量機會，將催生出改變遊戲規則的產品和服務。其中一項關鍵的應用便是語音識別。自然語言處理的成功率已接近 99％（技術臨界點），全球和中國的大型科技企業正在努力推出相應的家用網絡設備，如具備語音輸入技術的路由器。

在無人駕駛領域，關鍵技術也已接近臨界點：比如目標跟蹤算法，即用於識別車輛附近目標的算法，已達到 90％的準確率。再比如，固態激光雷達也已面市（類似於雷達，但以激光為工作光束），可用於收集車輛周圍環境的高頻數據。由於這些技術迅速進入成熟可行階段，各類大型科技公司，如谷歌、英偉達、英特爾和寶馬都在快馬加鞭，努力開發自動駕駛汽車。

中國將引領行業趨勢

盡管人工智能的發展主要受全球高科技企業的推動，中國企業也致力於在這一新興領域成為領導者。

例如，中國對本土半導體行業的打造主要強調發展機器學習所依賴的 CPU 和 GPU技術。百度以 96% 的準確率成為語音識別市場的領先企業，追上甚至趕超了谷歌、微軟及亞馬遜等競爭對手。預計中國的人工智能應用市場將以 50% 的增速逐年增長，遠遠超過全球市場 20% 的複合年增長率。

中國政府已經認定，人工智能是經濟發展新的引擎，因而投入資金開展學術研究，並為人工智能企業提供經濟獎勵。中國的互聯網巨頭將人工智能視為重點，而初創公司不斷開發各種人類智能應用，包括機器人、醫療衛生、以及無人機領域。部分中國公司（比如 NIST 的科大訊飛和 Imagenet 的海康威視）在人工智能技術領域甚至超過了全球知名的競爭對手。

對傳統企業的挑戰: 成為行業的領導者還是落後於人

中國積極推進引領人工智能革命，為國內非高科技類企業帶來一定難題，因為後者將不得不開始采用人工智能技術。很多這類傳統企業開始與互聯網公司在人工智能應用領域開展合作，以增加自身的成功幾率。在這合作過程中，他們為今後可能顛覆自己的對手提供珍貴的專有數據以及行業經驗。與可能摧毀自己的公司合作，就像他們沖擊銀行、商業及其他行業一樣，真的能夠幫助傳統企業取得成功嗎？高科技企業是否成為中國人工智能繁盛時期的唯一贏家？

對於傳統企業而言，如果不開展合作，其他可采用的策略為：投入資金，加入人工智能技術和能力的競賽。然而，鑒於我們預測人工智能業未來的發展帶有很多不確定性，因此，僅靠預測采取上述舉措可能是很不明智的。中國在人工智能領域發展的這一優勢能否被國內傳統企業所充分利用？

CEO 們需回答九個關於人工智能戰略的問題

對於人工智能，中國傳統企業大多不會戰略性地采取「放任不管」的態度。中國企業的 CEO 們必須積極思考這一問題，做出審慎的戰略決策：是「發展壯大」、「建立合作」、還是僅僅采取「觀望」的態度。

以下是企業領導人在制定人工智能戰略時需回答的九大問題。

我們現在處於怎樣的階段？

1) 我們所處的行業在采用人工智能技術方面處於怎樣的階段？我們現在正在使用以人工智能為主的應用嗎？還是正處於將人工智能運用到業務當中的最初階段？

2) 我們所處的行業之中，誰正在引領使用人工智能技術？我們的公司是引領者、還是追隨者？有哪些最佳做法是我們的公司可以學習和借鑒的？

3) 我們的組織是否已經做好準備，制定並采納人工智能戰略？在公司內全面采用人工智能技術需要具備哪些基礎？

未來我們的目標競爭領域是什麽？

4) 在我公司所處的行業里，有哪些可行的人工智能應用案例？有哪些關鍵技術？哪些企業可以進入我們所處的行業？

5) 從近期和長期看，人工智能可取得哪些業務成效？在人工智能領域的投資預計多久可以回報？在決定投資時機時預計會有哪些取舍？

6) 我們應如何利用人工智能進入或打造新的領域？人工智能應用所提供的能力遠遠超越了當前的規範，可能促使企業將當前重點擴大到其他領域。人工智能將如何改變競爭規則，以及我公司所處的競爭格局？

我們需要哪些人工智能能力？如何獲得這些能力？

7) 我們應利用哪些人工智能的能力？根據我們對潛在案例的分析，以及人工智能的競爭影響，我們具體需要哪些技術和商業人才來實施我們的目的？

8) 我們怎樣才能獲得上述能力？是外購、合作、還是自建？每項選擇都有潛在的優勢和劣勢。

9) 我們應如何利用上述能力打造持續的創新流程？企業必須能預測上述能力將如何推動企業在未來持續增長，才能夠最大程度地利用人工智能的投資

對於傳統行業的企業，問題不在於他們是否應該考慮在自身的業務及戰略流程中采用人工智能應用—而是他們應該制定怎樣的人工智能戰略，以及如何去實施這一戰略。中國的非高科技企業或者可以向國內高技術企業學習，或者眼睜睜看著對方在技術行業獨占鰲頭。為避免落後或更糟的局面，CEO 們必須積極考慮人工智能在其所在行業的現狀以及潛在的未來，明確未來目標的重點，建立發現並捕捉人工智能在本行業推廣效益的引擎。

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麥肯錫：預計2055年自動化將取代全球近50%的有薪工作

麥肯錫全球研究院發布的最新報告顯示，預計在2055年，全球經濟體下的有薪工作中，49%將借由改善現有科技而實現自動化，相當於12兆美元的薪酬，而受自動化影響最大的國家為中國與印度。該報告還預計，自動化可將全球生產力的按年增幅提升0.8-1.4個百分點。

據新華社報道，麥肯錫12日在港發布題為“未來產業：自動化、就業與生產力”的報告。報告指出，目前全球生產力增長放緩，而包括機械人技術、人工智能及機器學習等在內的自動化科技為不少國家的經濟發展註入強心針，並有效減低因適齡勞動人口數量下降而帶來的影響。

麥肯錫香港分公司總經理倪以理在記者會上表示，自動化的發展為世界各地的政策決策者、企業領導與員工帶來諸多機遇與挑戰。他指出，自動化仍需數十年的時間才能充分發展，業內需要思考的是職業重新分配的問題，而非大規模失業。

報告顯示，全球範圍來看，可自動化的工作內容涉及相當於11億名員工及11.9兆美元的薪酬。在中國、印度、日本及美國四大經濟體當中，受影響的雇員人數占全球勞動人口的一半。其中，受自動化影響最大的國家為中國與印度，將涉及6億名員工。

報告還表明，最易受到自動化影響的工作類別包括重複性的體力勞動、資料處理及資料收集等，常見於制造業、餐飲業及零售貿易業;而最不易受到影響的類別為人員管理與培養，以及需要運用專業知識的崗位。

倪以理說，機械人與電腦目前不僅能更有效率地從事各種體力勞動的工作，還能完成更多過去難以被自動化、需要認知能力的工作，例如認知判斷、情緒反應及自動駕駛等。

他表示，如果自動化導致就業機會大幅減少或薪資壓力，政府可考慮補貼所得稅、統一基本薪酬、有條件轉業及調整社會安全網等措施，企業則應註重對員工的再培訓，未來的求職者應關註那些在自動化時代仍有市場需求的技術與能力。

麥肯錫告訴你：要聰明地工作，遠離更辛苦地工作

經緯創投 2017-03-29 16:31

任何時候，“做正確的事”都遠比“正確地做事”重要。

做正確的事，核心是思考。而在你有效閱讀時間越來越少的時候，不如換種方式提高認知效率。

《麥肯錫方法》這本書的作者不是大牛，發表時間也已久遠，邏輯還有些繞。但這本書關於“定義問題、解決問題、思維盲區”的內容值得推敲；適當的外腦文化利於換血；同時它提供了“如何思考”的有效路徑。以下，Enjoy：

如何思考問題

❶ 人的經驗和認知是有限的，解決問題的重點是收集和分析事實。

保持懷疑一切的態度，能夠彌補直覺缺陷，減少不過腦的決策；同時幫你掌握話語權，提高可信度。

❷ MECE 原則：取自“Mutually Exclusive Collectively Exhaustive”，意為“相互獨立，完全窮盡”。

類似剝洋蔥，從一個最高層的問題開始，逐層向下進行分解，形成系統化的思維模式。（把複雜問題，拆分成小的容易解決的子問題） 

❸ 大膽假設，小心求證。

在項目正式啟動前就設想可能出現的問題並制定解決方案。接下來你要做的就是：1.尋找該領域的行家，這是追上行業最新動向最快捷、有效的方法。2.在實踐中，不斷複盤、檢驗、調整。

如何分析問題

❶ 不要被表象所迷惑

商業問題是有機且複雜的，在定義問題前不要急於行動。沿著正確的方向前行通常不會花很多時間，方向不清地走冤枉路就是白費功夫。

❷ 利用經驗，避免重複工作

大多數商業問題都有共通性，這意味著運用少數幾個解決方法，就可以回答廣泛的問題。這些方法也許在公司里、書本上、同事腦子里，實在沒有就自己摸索。

閉門造車的結果也許是收效甚微，利用好前輩的經驗，將有限的精力投入到更有成長價值的工作中去。

❸ 避免千篇一律

問題有相似點，但並不意味著對它們采取同樣的解決方案。不要盲目相信自己的直覺，分析與積累會幫助你提高對事物的判斷。

❹ 不要為你的提案去“找事實“

為你的提案刻意去找事實支撐時，容易陷入思維誤區，走進死胡同。正確的做法是：保持開放與靈活，不要讓假設成為思想僵化的借口。

❺ 確保解決方案適合你的客戶

當你分析清楚客戶需求，組織優勢、劣勢以及能力局限，這時候產生的解決方案才有可能是最佳方案。

❻ 解決不了的問題，Let it go

當你所觸及的問題已經超過認知範疇，令你束手無策時，不如：重新定義問題、調整實施方案、攻克其他難關。

八大原則

❶ 二八法則

避免將時間花在瑣碎的多數問題上，應該集中精力解決 20% 的少數問題，因為你只需花 20% 的時間，即可取得 80% 的成效。

❷ 不要妄想燒幹大海

過度地追求完美，只會浪費時間和精力。高效的做法是：有所選擇，理清頭緒，設立優先級，該停就停。要聰明地工作，而不是更辛苦地工作。

❸ 找到關鍵驅動因素

思考問題時，關註最重要的關鍵驅動因素能夠幫你節省時間、精力，避免大海撈針。

❹ 電梯法則

不要妄想所有人都有時間和耐心，在 30 秒內清晰而準確地解釋清楚你的解決方案，是加分項。要訣：一要出語驚人，二要短小精悍，三要提煉要點。

❺ 先摘好摘的果實

重視部分問題的解決和階段性的成果，這會使你的客戶更加積極，團隊工作更加高效。

❻ 將收獲落實在紙上

在解決問題的過程中，每天都有新的收獲，將它們記錄下來，這有助於推進你的思考。

❼ 一次只做一件事

正確地做事，要像打棒球一樣，一壘一壘地打。你不可能事必躬親，優先履行份內職責，不要讓周圍的人對你產生不切實際的期望，因為當你的能力無法滿足期望時，就很難重獲信任。

❽ 如實相告，坦誠以對

職業操守的一個重要方面就是誠實——對客戶、團隊以及自己坦誠。不要信口開河，勇於承認的代價遠遠小於虛張聲勢的代價。

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麥肯錫長文解析，你必須知曉的全球性增長驅動力九大變革

紅杉匯 2017-04-12 11:13

本文由紅杉匯（微信ID：Sequoiacap）授權i黑馬發布，作者洪杉。

“趨勢是你的朋友。”

投資界這句古老諺語同樣適用於企業考慮自己的未來。在與全球商界領導者的對話中，總是能聽到各種挑戰：傳統競爭優勢在技術變革的沖擊下還能堅持多久？不斷變化的客戶和社會期望會如何影響商業模式？當跨境投資受到更嚴格審核，對一家全球性企業來說意味著什麽？

我們期望在這篇文章中，通過闡明九種主要的全球性增長驅動力變化及其交互作用，能夠幫助領導者們發現機遇。我們將這些力量定義為“熔爐”，也是企業應該觀察的、創新活躍的區域。它們是——

超越全球化

按照傳統標準，全球化的腳步正在放緩。但同時，跨境數據流正在大規模增長，增速接近十年前的50倍。擁有至少一個國外連接的社交網絡用戶數量幾乎達到10億，每天往來的電子郵件數量達到2000億，超過3.5億人是跨境電子商務購物者——這增大了中小企業成為“微型跨國企業”的機會。

與之一並起作用的是，在為本地消費者開發所需產品方面需要做出更多努力，這使得在全球範圍內的競爭變得成本越發高昂和錯綜複雜。通用電氣CEO傑夫•伊梅爾特說，跨國公司需要擁有“在全球範圍內進行本地化的能力”。

紐約大學的潘卡耶•吉馬瓦特早已說過，全球化從來都不是一股勢不可擋、單一整體化的力量。隨著全球化的複雜性變得越來越明顯，精準滿足當地需求從而與對手展開競爭的重要性將繼續提高。

ICASA：十億人口市場的力量

把目光投向金磚四國之外，其他新興市場特別是在非洲和東南亞地區，日益表現出市場重要性。在印度、中國和非洲，城市化正賦予超過10億的人口成為新的市場力量，而第四個是有超過5億人口的東南亞。這些龐大的“ICASA”（印度、中國、非洲和東南亞）市場具有顯著的持續擴張潛力。

比如中國的“一帶一路”倡議，旨在通過海上和陸上交通，將一半以上的世界人口以及大約1/4的國際貿易和服務聯結起來。

這個機會是龐大的，麥肯錫預計未來十年里，超過約一半的全球增長將源於這些地區。一家公司，無論是來自這些地區並已實現不錯的增長，還是正試圖進入這些市場，其重新分配資源、重新調整其業務結構以及是否具備快速反應能力，都將決定它是否能夠在重整平衡的全球經濟中取得競爭優勝。

資源有限還是無限？

現代的“馬爾薩斯”可能會感喟我們的世界供養數十億人口的能力。技術上的進步以各種方式改變了資源的均衡：

自動化、物聯網和材料科學等領域的創新，展現出在減少資源消耗方面的巨大前景。

技術正在轉變資源的生產方式。

技術在以新的方式結合，具備顯著降低資源密集程度的潛力。比如在采用輕型機動車技術和減緩塑料消耗的合理情況下，有可能全球對石油的需求在大約不晚於2025年時維持平穩狀態。

我們期待會出現一種加快的資源創新周期：增長使能源供應變得緊張，技術提供解決方案，外部因素浮現，而進一步的應對方案也將會出現。

數據流揭示了一些效率機會。與資源相關的商業機遇將會在意想不到的地方出現，大量新產品和新服務也存在發展空間。其中一個例子就是更輕、更便宜並且能以有限熱量損耗進行導電的新型碳基材料。它們可以使整個行業發生轉變。隨著企業領導者對資源限制不斷變化的性質重新認識，他們將擁有更多抓住主動權的機會。

組合技術爆炸

最急劇的技術進步並不是來源於單一領域內技術的線性改進，而是來源於看似迥然不同的發明和學科的組合。

不妨回想一下區塊鏈是如何出現的——正是應用了互聯網、密碼學和高級分析等技術與學科的結合。這可能會改變遊戲規則，因為交易成本在今天的商業世界中占據很大一部分。由於區塊鏈可以處理沒有中介的交易，它對成本和競爭有著深刻的潛在影響。

或者不妨考慮一下機器學習，我們還沒有充分挖掘它的潛力，它已經開始以各種意想不到的方式與其他技術相結合。

組合效應正在給生物技術的許多方面帶來革命性劇變。依靠龐大的計算能力而實現的低成本基因排序正在為開發“精準醫學”奠定基礎。

技術結合所產生的效果可以超越一家公司提供的產品或服務，從而改變公司使命的真正定義。例如，汽車行業不僅僅是關於制造汽車。隨著人工智能、計算能力與先進的汽車和消費品相結合，相關企業正在思考如何提供“移動解決方案”，這顯然就是顛覆。

而且，一切都在加速。

C2B：坐在駕駛座的消費者

數字化給消費者呈上的是一份不斷在拉長的菜單，上面列有各種貨品與服務，有些還是免費的。

消費者獲取的不僅是“供過於求”的好處。據估計，單是在美國，每年網絡就能為消費者提供1000億美元的福利收益，消費者無需為此買單。預計從2008年到2020年，移動數據的增量將超過900倍，而其所產生的營收只較現在增加3.25倍。

同時，消費者正如同坐在駕駛座上的司機，“駕馭”著企業生產出所需的產品。他們現在可以直接與企業交流、要求個性化定制。消費者想要的是更多新品、更與眾不同以及更豐富的自我表達。

消費者額外付費的意願會怎麽發展還有待觀望，正如雷•庫茲韋爾所說：“免費開源市場與專有收費市場共存。”在這樣一個環境里，不僅是消費者會有更多選擇，企業在制定商業模式與創造價值方式上也有了更多選擇。

生態系統革命

業務模式可以粗略地分成以下三大類，在這樣的分類里，生態系統既是創造價值的強大來源，也是一個競爭白熱化的舞臺——

線性價值鏈。在20世紀基本處於支配地位，由一系列增值的步驟組成，目標在於生產和銷售產品。汽車組裝就是一個例子。

橫向平臺型。在這種模式之下運作的企業往往是圍繞著增值軟件與技術棧而生，有著硬資產與精密的公司結構。

“任意到任意(Any-to-any)”生態系統。如Uber和Airbnb，它們也是基於平臺運作，但不同的是，它們擁有的是輕資產。

目前，經受著這種顛覆的傳統行業大部分仍存在，但其結構已不再像前平臺時代那樣清晰，行業顛覆者將絕大部分價值都收之麾下。

而“任意到任意”模式已經走在了市場最前沿。這些企業將自身置於生態系統的核心位置，並且資產很“輕”。

不過，這幾種分類之間的分界線開始模糊了。價值鏈、平臺和生態系統各自開放、發展並相互結合。

黑暗面

開放是成就的養分，而開放的定義幾乎就是暴露。就像網絡雖然創造了經濟和社會奇跡，也帶來了致命的危險。

適應數字化發展需要合作。在一個相互連接的世界里，對於那些跨企業、跨行業的網絡安全威脅，企業需要探索共享平臺和數據共享。在這個過程中，商業領袖們將有助於重新定義共同安全地生活在這個相互依存的世界里意味著什麽。

中產階級的發展

全球化和自動化使勞工市場出現兩極分化，無論是發達國家或是發展中國家，中等收入的工種將被取代，許多工人被迫“自降身價”，只能減少自己的收入，並將壓力轉移到收入更低的工人身上。

當新興經濟體的新一代消費階層登上舞臺時，他們會奮力爭取機會擺脫入門級的角色，同時也會出現收入分化。像中國這種由投資驅動向創新驅動轉變的發展模式，將會決定中產階級在這樣的新興經濟體中能否取得成功。

經濟增長試驗

今天，我們就站在新一波試驗浪潮的浪尖上，因為我們根本沒有現成的方法來解決這些挑戰。

有一件比較明顯的事情是，許多促進增長的政策工具都已經不再適用了。

跟增長、人口老齡化、基礎設施、收入不均等問題相關的試驗，它們的結果會為世界、整個商業環境以及企業發展帶來深刻影響。

轉變增長模式，加速顛覆以及建立一個新的社會契約，都是強大的發展力量，需要企業三思而後行，同時也要識別其中包含的巨大機遇。要在熔爐里存活下來，最根本還是要直面尖銳，問自己手上有什麽可以讓你脫穎而出的資源，目前所處的位置有什麽優勢，即使可能會顛覆或砍掉當下的業務，你也要把所有的選擇都列出來。

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麥肯錫城市可持續發展報告：深圳第一北京廈門跌出前十

麥肯錫公司“城市中國計劃(UCI)”14日發布了2016中國城市可持續發展指數報告(USI 2016)。

USI 2016顯示，大多數中國城市的可持續發展水平都在穩步提高，帶來整體發展水平變化的主要原因是社會和經濟方面的改善。2016中國城市可持續發展綜合排名前10位依次為：深圳、杭州、舟山、珠海、寧波、廣州、威海、湖州、中山和紹興。

與2011年相比，廈門、大連、福州、北京、長沙和煙臺六個城市跌出前十名。大中經濟體量城市和小經濟體量城市之間的差距在過去的3年里呈現出了擴大的趨勢。

USI 2016匯集了對中國185個地級市長達9年(2006年-2014年)的大數據，通過對經濟、社會、資源、環境等方面共23個指標的計算分析，對整體可持續發展水平進行研究和排名;並在2013年版分析成果的基礎上，進一步檢驗並豐富了中國城市可持續發展水平基本規律的主要結論。

城市中國計劃研究總監張耕田介紹，與2011年相比，2014年社會分項指標下的醫療保障覆蓋率以及經濟分項下的政府研發投入都有顯著提升。而受到住宅用電消耗退步明顯，以及空氣汙染和空氣質量合格天數退步的影響，資源利用和環境清潔兩類分項指標進步幅度較低。建成環境分項指標的改善主要來源於互聯網使用率的變化。

從全國排名來看，深圳可持續指數排名從2011年的第6位進一步上升到2014年的全國第1位。而在社會、經濟、建成環境三方面都排名靠前的帝都北京，因其在環境清潔和資源利用上的 表現拖後腿，此次排名退出了前10。

“整體得分第一的深圳，在經濟、社會和環境方面均有良好表現;在創新能力方面同樣領先，並且有較高的創新產出效率。可持續發展水平增速最快的泰州則有別於其他多數城市依靠經濟增長帶動一切的發展模式，主要依靠社會領域的進步。”張耕田說。

從區域格局來看，中東西部城市差距已經逐漸收斂，呈現出日益均衡的發展態勢。從總體上看，城市群之間水平差異較大，珠江三角、長江三角城市群在2014年可持續發展水平排名上繼續處於遙遙領先地位，山東半島，遼中南以及海峽西岸地區也在前五名之列。從2011-2014年可持續發展的增速來看，我國各大城市群均進步明顯。北部灣、長三角、滇中領先其他城市群，平均增長速度處於全國前三。

USI 2016同時指出，創新能力的培育與提高將是未來城市突破可持續發展瓶頸的關鍵。基於創新空間、創新投入和創新產出三項決定性因素，USI 2016對164個案例城市16項創新能力指標進行量化研究，排名前十位的城市分別是北京、深圳、上海、廣州、珠海、武漢、南京、杭州、西安和中山。

張耕田介紹稱，將創新投入、創新空間與創新產出進行對比可以發現，一些城市以相對較低的創新投入和創新空間帶來了相對較高的創新產出，而另一些城市則相反。以深圳為例，它的創新產出排名第一，但其創新投入和創新空間並非最多，東莞、中山等城市也是同樣情況。而南京等城市以相對較多的創新投入和創新空間，卻沒有得到相應的創新產出。這一情況表明，雖然不少城市都高度重視提高創新能力，但只有深圳等部分城市具有更高的創新“效率”。

從區域格局來看，城市的創新能力總體呈現出東部地區創新能力高於中西部地區的梯度分異規律。從城市群的表現來看，京津冀城市群、長三角城市群和珠三角城市群是發展較為成熟的三大國家級城市群，其區域內城市創新能力呈現不同特征—京津冀城市群中，北京市創新能力最強;長三角城市群內，各城市創新能力差距相對較小;珠三角城市群內，深圳市創新能力最強，其次為廣州、珠海和中山。

特別值得一提的是，城市創新能力與綜合可持續發展水平高度相關。伴隨著城市創新能力的提高，城市整體的可持續發展水平顯著提高。同時，城市創新指數與該城市的可持續發展方面的社會維度表現(就業率)、非農產業產值和能源利用效率等指標高度正相關。

城市中國計劃聯席主席、麥肯錫全球資深董事合夥人、麥肯錫全球研究院院長華強森(Jonathan Woetzel)表示：“UCI於2010年成立以來，致力於中國城鎮化重要問題的研究和有關活動的開展，USI就是其中一項持續開展的研究課題。USI指標體系不僅是為打分排名，更是構建評價城市可持續發展水平及潛力的方法和工具。研究註重每個城市自身發展情況的增量分析。對應不同發展階段和類型的城市，采用不同的分析框架展開深入分析，幫助城市找出自身的短板或優勢，找到適合自身發展的榜樣城市以學習其先進經驗，明確發展措施。”

麥肯錫：中國制造業對工業4.0更樂觀 遠超美德日

繼新加坡、德國亞琛、芝加哥以及威尼斯之後，麥肯錫北京數字化能力發展中心(DCC)21日在北京落成，這也是麥肯錫全球五大數字化能力發展中心之一。該中心由麥肯錫與清華大學合作建立，旨在幫助中國企業在工業4.0時代通過數字化轉型成功實現制造業的升級。

“對中國企業來說，顛覆已成為新常態，但科技快速發展的時代也給企業領導者帶來了難得機遇，”麥肯錫大中華區總裁倪以理表示，“為了抓住顛覆性變革的紅利，即使是最成功的組織也必須不斷改造自己，而麥肯錫在清華大學設立的數字化能力中心正是對這一挑戰的回應。”

工業4.0包含了四個廣義上的顛覆——數據可用性和內在聯系的增加;分析和商業智能能力，包括人工智能;先進的人機互動，如合作機器人(在工作場所與人協作的合作型機器人);以及先進的生產方式，如3D打印和4D打印。從客戶訂單到售後服務，這些技術將改變商業產品的整個生命周期。

為 全 面 了 解 中 國 企 業 數 字 化 運 營 現 狀 ，麥 肯 錫 調 查 了 1 3 0 位 來 自 各 行 業 的 企 業 代 表 ， 收 集 他 們 對 工 業 4 . 0 的 看 法 ，了 解 其 所 在 企 業 數 字 化 轉 型 的 進 展 和 計 劃。

麥肯錫全球董事合夥人兼中國先進行業咨詢業務負責人王平介紹稱，有趣的是，調查顯示中國制造商，尤其是私營企業，對工業4.0表現出了極大的熱情和期望。76%的中國企業相信技術革命將增強自身競爭力，比例遠高於美、德、日三國(美 5 7 % ，德 5 0 % ，日 5 4 % )。

中 國 的 私 營 企 業 最 為 樂 觀 ，8 6 % 的 私 企 認 為 技 術 革 命 有 利 於 提升競爭力，而國企和跨國企業相對保守，分別為68%和73%。中國企業相信此次革命 將新增至少15%的收入或削減15%的成本，所預期的經濟回報遠高於其他國家。

然而，中國制造企業也認為自己還沒有為工業4.0做好充分準備。只有57%的中國企業相信自己已經準備就緒，低於美國企業(71%)和德國企業(68%)。

“值得註意的是，只有44%的中國國有企業聲稱已為工業4.0做好了準備。相比於發達市場的企業，中國企業的數字化轉型方案缺乏明確的責任分配和清晰的路線圖。”王平稱。

麥肯錫調查顯示，僅有9%的中國受訪者認為所在企業對工業4.0有明確的責任分配;更是僅6%已有清晰的路線圖。盡管中國有一些領先企業達到了發達市場水平，但是很多企業仍然只是“追隨者”和“滯後者”，需要的不是“萬金油”式的工業4.0方案，而是量身定制的路線圖，抓住工業4.0的機遇。

王平表示，據估計，這些機遇可能在未來15年將中國的制造業勞動生產力增速提高到6.5%。隨著發展的加速，中國將可在未來20年內能抹去與發達市場將近50年的差距。

北京數字化能力發展中心由模範工廠和數字化技術展廳組成，是麥肯錫和清華大學合作成立的。該中心展示端到端全價值鏈轉型的前沿數字化工具，旨在為企業試水數字化技術提供現學現用的場所，中心也提供能力構建的體驗式培訓。

該中心位於清華大學校園。一樓為100平方米展廳，展示顛覆性技術和價值鏈上的各數字化模塊，如產品開發、供應鏈管理和采購，企業和學生可以親身體驗一家變速箱制造商的數字化轉型歷程。

另一層設有650平方米的模範工廠，配備了數字化精益生產線，模擬實際的生產環境提供了獨特的學習與試驗方式。

北京的數字化能力發展中心以提供開發突破性解決方案的集中地點、支持客戶轉型歷程的各個階段以及定制培訓模塊，幫助中國企業實現制造升級的願景。

北京的數字化能力發展中心是麥肯錫全球五大數字化能力發展中心之一，其余四家分別位於在新加坡、德國亞琛、芝加哥以及威尼斯。在充分了解各地區行業的需求和準備度的前提之下，中心可以幫助企業達到工業4.0的要求。五家中心皆與領先行業協會、政府機構或研究機構合作建立。

清華大學基礎工業訓練中心李雙壽教授指出，智能制造的核心是人才。在新技術新產業的大背景下，企業必須主動布局和深化改革，探索工程人才培養新模式。DCC北京正是清華大學產學深度融合，讓學生真正走進產業的新著力點。

王平稱，為中國企業量身定制的北京數字化能力發展中心獨具特色，集技術展示、培訓和創新解決方案制定於一身。企業能夠快速學會如何應用數字化運營以及智能制造，並且親眼見證創新與效率的顯著提高。

麥肯錫全球資深董事合夥人兼亞洲運營咨詢業務負責人艾家瑞(Karel Eloot)表示，企業可以直接運用麥肯錫資深技術與運營專家團隊的豐富經驗。在完成數字化能力發展中心的培訓後，就可以將其所學應用到企業的運營網絡。

麥肯錫和清華大學合辦了這個機構，全球僅五家

繼新加坡、德國亞琛、芝加哥以及威尼斯之後，麥肯錫北京數字化能力發展中心(DCC)21日在北京落成，這也是麥肯錫全球五大數字化能力發展中心之一。該中心由麥肯錫與清華大學合作建立，旨在幫助中國企業在工業4.0時代通過數字化轉型成功實現制造業的升級。

“對中國企業來說，顛覆已成為新常態，但科技快速發展的時代也給企業領導者帶來了難得機遇，”麥肯錫大中華區總裁倪以理表示，“為了抓住顛覆性變革的紅利，即使是最成功的組織也必須不斷改造自己，而麥肯錫在清華大學設立的數字化能力中心正是對這一挑戰的回應。”

工業4.0包含了四個廣義上的顛覆——數據可用性和內在聯系的增加;分析和商業智能能力，包括人工智能;先進的人機互動，如合作機器人(在工作場所與人協作的合作型機器人);以及先進的生產方式，如3D打印和4D打印。從客戶訂單到售後服務，這些技術將改變商業產品的整個生命周期。

為 全 面 了 解 中 國 企 業 數 字 化 運 營 現 狀 ，麥 肯 錫 調 查 了 1 3 0 位 來 自 各 行 業 的 企 業 代 表 ， 收 集 他 們 對 工 業 4 . 0 的 看 法 ，了 解 其 所 在 企 業 數 字 化 轉 型 的 進 展 和 計 劃。

麥肯錫全球董事合夥人兼中國先進行業咨詢業務負責人王平介紹稱，有趣的是，調查顯示中國制造商，尤其是私營企業，對工業4.0表現出了極大的熱情和期望。76%的中國企業相信技術革命將增強自身競爭力，比例遠高於美、德、日三國(美 5 7 % ，德 5 0 % ，日 5 4 % )。

中 國 的 私 營 企 業 最 為 樂 觀 ，8 6 % 的 私 企 認 為 技 術 革 命 有 利 於 提升競爭力，而國企和跨國企業相對保守，分別為68%和73%。中國企業相信此次革命 將新增至少15%的收入或削減15%的成本，所預期的經濟回報遠高於其他國家。

然而，中國制造企業也認為自己還沒有為工業4.0做好充分準備。只有57%的中國企業相信自己已經準備就緒，低於美國企業(71%)和德國企業(68%)。

“值得註意的是，只有44%的中國國有企業聲稱已為工業4.0做好了準備。相比於發達市場的企業，中國企業的數字化轉型方案缺乏明確的責任分配和清晰的路線圖。”王平稱。

麥肯錫調查顯示，僅有9%的中國受訪者認為所在企業對工業4.0有明確的責任分配;更是僅6%已有清晰的路線圖。盡管中國有一些領先企業達到了發達市場水平，但是很多企業仍然只是“追隨者”和“滯後者”，需要的不是“萬金油”式的工業4.0方案，而是量身定制的路線圖，抓住工業4.0的機遇。

王平表示，據估計，這些機遇可能在未來15年將中國的制造業勞動生產力增速提高到6.5%。隨著發展的加速，中國將可在未來20年內能抹去與發達市場將近50年的差距。

北京數字化能力發展中心由模範工廠和數字化技術展廳組成，是麥肯錫和清華大學合作成立的。該中心展示端到端全價值鏈轉型的前沿數字化工具，旨在為企業試水數字化技術提供現學現用的場所，中心也提供能力構建的體驗式培訓。

該中心位於清華大學校園。一樓為100平方米展廳，展示顛覆性技術和價值鏈上的各數字化模塊，如產品開發、供應鏈管理和采購，企業和學生可以親身體驗一家變速箱制造商的數字化轉型歷程。

另一層設有650平方米的模範工廠，配備了數字化精益生產線，模擬實際的生產環境提供了獨特的學習與試驗方式。

北京的數字化能力發展中心以提供開發突破性解決方案的集中地點、支持客戶轉型歷程的各個階段以及定制培訓模塊，幫助中國企業實現制造升級的願景。

北京的數字化能力發展中心是麥肯錫全球五大數字化能力發展中心之一，其余四家分別位於在新加坡、德國亞琛、芝加哥以及威尼斯。在充分了解各地區行業的需求和準備度的前提之下，中心可以幫助企業達到工業4.0的要求。五家中心皆與領先行業協會、政府機構或研究機構合作建立。

清華大學基礎工業訓練中心李雙壽教授指出，智能制造的核心是人才。在新技術新產業的大背景下，企業必須主動布局和深化改革，探索工程人才培養新模式。DCC北京正是清華大學產學深度融合，讓學生真正走進產業的新著力點。

王平稱，為中國企業量身定制的北京數字化能力發展中心獨具特色，集技術展示、培訓和創新解決方案制定於一身。企業能夠快速學會如何應用數字化運營以及智能制造，並且親眼見證創新與效率的顯著提高。

麥肯錫全球資深董事合夥人兼亞洲運營咨詢業務負責人艾家瑞(Karel Eloot)表示，企業可以直接運用麥肯錫資深技術與運營專家團隊的豐富經驗。在完成數字化能力發展中心的培訓後，就可以將其所學應用到企業的運營網絡。

麥肯錫：新一輪國企改革如成功，每年可增利6000億

管理咨詢公司麥肯錫23日發布報告稱，2016年下半年至今的新一輪國企改革推進步伐大大加快，如果能帶來10%～20%凈資產收益率(ROE)水平的提升，則意味著國企利潤總額每年將增長約4000～6000億元。

這份名為《篳路藍縷、攻堅克難–聚焦國有資本投資公司試點改革》的報告，聚焦中國國有資本投資公司試點改革。在試點工作已經取得了初步成效的情況下，就具體操作層面，麥肯錫梳理出改革過程中的六大核心關系，針對企業實際情況設計相應方案，此舉將更加有助於改革的順利推進。

麥肯錫全球董事合夥人黃河介紹稱，2016年底，中國國有及國有控股企業資產總額已達到131.7萬億元，企業營業收入達到45.9萬億元，利潤總額達到2.3萬億元。然而國有企業仍普遍面臨著“大而不強”的問題，以凈資產收益率(ROE)為例，全國國有企業ROE水平已從2013年的7.57%逐年下滑至2016年的5.18%，低於同期中國上市民營企業(2015年ROE：8.75%)和世界500強企業(2015年ROE：8.19%)。

他認為，國有企業改革分兩輪，第一輪是上世紀90年代末到2003年左右，那時是解決脫困的問題，進行了一系列全方位的改革，包括兼並重組、下崗分流等。2016年下半年至今，新一輪的國企改革大大提速，這一輪國企改革核心特點從“管資產”轉眼為“管資本”，一字之差，有非常大的區別。

“其中，國有資本投資、運營公司和投資運營公司的改建和組建，以及混合所有制改革等舉措是本輪國企改革的重點，其改革的成功實施和推廣如果能帶來10%～20%凈資產收益率(ROE)水平的提升，則意味著國企利潤總額每年將增長約4000～6000億元，此外在體制和機制方面同樣意義重大。”黃河說。

雖然中央政策已明確了改革方向和要求，但試點和擬試點企業對於關鍵性操作細則仍處於探索階段。

黃河表示，此次改革中，我們發現國有資本投資公司試點企業普遍面臨國資監管機構的授權尚不充分、公司法人治理結構尚不健全、黨組織融入公司法人治理結構尚待厘清、集團管控模式及總部職能設置不符合國有資本投資公司總部“管資本”的定位、國有企業人才體系建設等方面的挑戰。

麥肯錫認為，理順以下六大關系將有助於改革的推進，即：國資監管機構與國有資本投資公司的關系、國有資本投資公司董事會與經理層的關系、加強黨的領導與現代法人治理結構的關系、總部“管資本”與二級平臺“管資產”的關系、國有資本投資公司總部深化放權與強化管理/監督的關系、職業經理人體系與國企人才體系之間的關系。

黃河表示，改革正以“管資本”的思路進行國有資本產業布局和結構優化。從目前國有資本投資公司普遍存在的問題來看，集團總部往往仍在運營層面大量參與對二、三級企業的管理。一般在二級平臺具備相應承接能力的前提下，總部需下放人事、投資、資產管理等核心權限，並對各二級平臺實行分類授權。在實際操作中，考慮到國有資本投資公司大多為多元化的投資集團，我們建議在逐步放權的過程中采用分類管控模式，核心就在於根據企業的不同發展階段，設計不斷演化的分類授權機制。

行業中對於如何將黨委會嵌入現代法人治理結構、平衡“三會一層”決策的科學性與高效性的問題上，仍處於探索階段。麥肯錫認為加強黨組織與現代法人治理結構關系的關鍵在於明確黨組織前置研究討論的程序和範圍、完善黨委(組)會人員設置、強化“雙向進入、交叉任職”的原則。

此外，人才亦是改革過程中的重點。職業經理人體系的核心在於做到“崗位能上能下，薪酬能高能低，員工能進能出，身份能內能外”。在建設職業經理人體系的過程中，應主要依靠科學化規劃、專業化選聘、市場化薪酬、業績化考核來解決國企普遍存在的人才管理問題，同時通過複合化通道實現職業經理人與體制內人員的順暢轉換。

麥肯錫全球資深董事合夥人華強森(Jonathan Woetzel)表示: “國有資本投資公司改革的關鍵就在於不斷探索和嘗試，盡快找到既符合改革方向要求，又契合企業自身發展需要的改革路徑和具體方案。”

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2030年800萬輛？麥肯錫稱中國將成全球最大自動駕駛市場

全球管理咨詢公司麥肯錫16日發布最新研究報告顯示，中國未來很可能成為全球最大的自動駕駛市場，至2030年自動駕駛相關的新車銷售及出行服務創收將超過5000億美元。

麥肯錫全球董事合夥人吳聽表示，自動駕駛若能在中國落地生根，前景將十分廣闊。到2030年，自動駕駛將占到乘客總里程（PKMT）的約13%，到2040年將達到約66%。

“我們經過計算後發現，到2030年，中國預計是有13%左右的乘客總里程由自動駕駛實現，這聽起來不是很大的數字，是因為一直到2030年，自動駕駛仍然是一個相對早期發展的行業。但到2040年，我們認為這個產業會進入一個成熟期，這時乘客總里程會占到66%，也就是近7成左右。”吳聽稱。

他預計，從車輛的角度來看，2030年中國大概有800萬輛車是自動駕駛，到2040年這個數量會達到1300多萬輛。自動駕駛汽車的銷售也有一個大幅度增加，從2030年2300億美元到2040年大概3600億美元。

此外，到2030年，基於自動駕駛的出行服務訂單金額將達到約2600億美元，到2040年將達到約9400億美元。

麥肯錫預測，2025-2027年將是自動駕駛的拐點。基於對自動駕駛底層技術成本曲線的估算，此時將是自動駕駛與人力駕駛的經濟平價點。換句話說，自動駕駛每公里的總成本將與司機駕駛傳統汽車的成本大致持平。在此拐點之後，市場對自動駕駛的需求將穩步上升。

麥肯錫的一項近期調研顯示，49%的中國消費者認為全自動駕駛“非常重要”，另有49%的中國消費者認為它“可有可無”。這一結果與德國及美國消費者形成鮮明對比：僅16%的德國和美國消費者認為全自動駕駛“非常重要”，另有53%的德國和美國消費者認為它“可有可無”。

中國消費者願意為購買自動駕駛車輛支付高達4600美元的溢價，而美國和德國則分別為3900美元和2900美元。

吳聽稱：“目前各項指標顯示自動駕駛在中國有得天獨厚的優勢。與其他國家的消費者相比，中國消費者正考慮購買自動駕駛車輛，尤其是在高端市場。事實上，與其他國家的消費者相比，中國的汽車買家尤其註重自動駕駛車輛的性能。”

雖然前景廣闊，但實現自動駕駛任重道遠。

自動駕駛系統成本過高、經濟方面不具備吸引力是影響其發展的最大瓶頸。麥肯錫針對這一主題對出行領域的專家進行了調研，僅27%的調查對象認為至2025年可解決成本問題；另有37%認為2025-2030年之間可解決；20%認為將在2030-2034年之間解決；17%認為2035年之後才能解決。

可靠性和安全性是推廣自動駕駛技術的另一項重大瓶頸。僅30%的調查對象認為至2025年可解決這一問題；33%認為可在2025-2029年之間解決；36%認為至2030年之後才能解決。

不過，在中國，圍繞著自動駕駛正在湧現出大量的資本和初創公司。

麥肯錫全球董事合夥人唐睿思（Christopher Thomas）表示，目前大量的中國企業正著手開發自動駕駛技術架構的核心構成要素，包括激光雷達、攝像頭、處理器、軟件和地圖/基於位置的服務等。在2012至2017年間，約有70億美元的風險投資投入到中國的自動駕駛技術企業，這一數額與在同期投資於美國初創企業的金額相當。中國的平均交易規模是7200萬美元，是美國平均交易規模的兩倍。

“中國市場的汽車制造商、高科技公司及出行服務提供商似乎以為自動駕駛現象是一二十年之後的事，推遲定位戰略可能損失影響力和自由度。公司現在就應該在以下方面采取行動：決定參與領域；開發接觸技術架構的路線圖；決定合適的聯盟和生態系統戰略；發展戰略敏捷性，在市場上出現新數據時更新其方法。”唐睿思說。