關於 自動化思考定義 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

買了的書一定要讀完，是所有買書想法中最大的迷思。

當年我第一次踏入研究所指導教授的研究室時，我就問了跟所有人都問過的一個蠢問題：老師這些書你都讀完了嗎？

然後我就被指正了。

撇開還有典藏功能，書存在的目的不只是閱讀，還有查找資料，資料考證等各種功能。如果你覺得書只能用來閱讀，那是你對書的定義太狹窄了！

要不然，你會把字辭典圖鑑地圖或百科全書全都讀完嗎？會把期刊論文全都讀完嗎？會把不同版本（次）或語言別的同一本書都讀完嗎？

問題的答案，往往取決於你對問題所累積的知識量有多少。

把買書與讀完書畫上等號，本身就是一個虛假相關的錯誤前設，你該面對的是為什麼你覺得書沒讀完會讓你感到焦慮或愧疚的那些真正原因（好比說沒有足夠地方藏書，家人的眼光等等）。

想要知道書講甚麼重點，只要進到書的某些地方閱讀就能取得，花不了多少時間，如果你懂書的呈現知識的結構的話？

讀書要獲得的從來不是作者的論點，而是作者的思考邏輯。

艾可京極夏彥等知名作家藏書量都很可觀，我相信他們也不會全都讀完！

我也很喜歡把書讀完，可是很多書並不需要讀完但卻需要存在於自己的知識地圖系統中所以購買並典藏。

某種程度上來說，真的把每一本買回家的書都讀完才是最不智且浪費寶貴時間的事情。

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創新工場和BCG諮詢合作的「+AI改造者」系列：看看馬上贏如何在巨頭競爭下，用大數據驅動業務，實現傳統零售商和品牌商的雙贏。

改造者系列：科技巨頭下的AI企業制勝之道？-- 本文来自BCG微信公眾號，經授權轉載。

近期，創新工場聯合BCG波士頓咨詢旗下亨德森智庫，推出「AI融合產業：『改造者』如何促進AI普惠」系列研究。人工智慧在中國大陸有著明確的落地應用場景，大量的AI企業活躍於這些垂直場景中，我們定義這些企業為「改造者」。「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解，極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸。

作為擅於趨勢前瞻的TechVC，創新工場長期看好AI領域，深入佈局，至今已經投出了7只AI獨角獸。在系列研究中，我們采訪了數家創新系AI企業，通過這些「改造者」的視角，探究傳統企業擁抱AI的範式與路徑。

馬上贏是創新工場投資的大陸領先的快消行業大數據公司，其定位是中國快消品行業的風向標，零售監測的新標準，成為中國的「尼爾森」。通過信息化賦能小規模零售商，馬上贏打通一個個數據孤島，以大數據的方式挖掘零售數據的商業價值，為品牌商提供產品動銷數據與競品監控服務。

為了讓數據更好地服務於新品研發和上市，馬上贏引入了PDCA（Plan, Do, Check, Act）循環，通過數據說話指導快消品快速迭代，提升零售商銷售收入。

具體來說，品牌商可以在零售商的渠道內測試包括售價、外觀、營銷、陳列等要素，通過數據回饋指導新版本，實現往復循環。

在采訪中，馬上贏創始人猴哥（王傑祺）表示，垂直領域內的AI創新需要符合企業自身的需求，要在巨頭的基礎設施之上，基於更好的訓練集和更專業的垂直行業知識，不斷突破行業壁壘，優化垂直領域的AI創新。

■系列導讀

本系列由BCG亨德森智庫與創新工場董事長兼首席執行官李開復博士帶領的創新工場團隊共同推出，圍繞「AI融合產業：『改造者』1如何促進AI普惠」的課題，我們致力於探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴，以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑。

在零售領域，馬上贏致力於定義中國快消品零售監測行業的新標準，成為「中國的尼爾森」，通過免費為連鎖零售商提供市場情報和「零售數字化鐵三角」2，與零售商進行數據合作，將海量的線下快消品零售數據轉換成精准的市場洞察情報。

1 「改造者」 通過傳授其AI技術和垂直行業理解，極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸，充當產業中傳統企業應用AI的橋樑。「改造者」包括AI企業與成功轉型AI的傳統企業。
2 「零售數位化鐵三角」指通過PDCA循環迭代的方法提升零售商銷售收入。P=Plan：52周企劃；D=Do：會員營銷；C=Check：BI看板；A=Act：改進。

■本期受訪嘉賓：猴哥（王傑祺）

馬上贏正在建設覆蓋線下門店最多的零售監測網絡，為連鎖企業免費提供BI看板、52周企劃3、會員營銷和市場情報，推進連鎖企業數字化轉型。

猴哥（王傑祺）是馬上贏的創始人兼首席執行官，清華大學學士，美國華盛頓大學碩士。他是原阿里巴巴集團資深產品專家，曾于美國UPS供應鏈部門擔任高級工業工程師。在創立馬上贏之前，他曾創業推出購物助手（如意淘），後被阿里收購。

3「52周企劃」指依托馬上贏的大數據AI技術説明零售商實現精細化管理。零售商可以瞭解一年中每周適合銷售什麼類目的產品，與陰曆節日、陽曆節日、節氣、特殊事件（如比賽活動）關聯，提升門店的銷售計劃能力。

■對談實錄

Q1 馬上贏為什麼選擇切入零售賽道？如何定義「中國的尼爾森」？

猴哥：馬上贏致力於定義快消品零售監測的新標準，做「中國的尼爾森」，為零售商和品牌商提供服務。面向零售商，馬上贏免費提供ABC服務，即AI、big data（大數據）、Cloud（雲服務），以換取訂單數據；面向品牌商，馬上贏基於零售商的脫敏數據提供大陸市場情報，賺取收入。

馬上贏發現，大陸的市場過於分散，零售的毛利又低，大量規模小的零售商缺乏足夠的IT費用以支援其獨立完成信息化應用，但他們對信息化的需求又是真實存在的。另一方面，品牌商有意願和能力為市場情報、動銷數據支付費用。馬上贏看到了零售商和品牌商的痛點以及購買力的巨大差異，嘗試通過為零售商和品牌商提供所需服務來提升整個行業的效率。

馬上贏一方面向零售商免費提供差異化的信息技術服務，按零售商的需求提供BI看板和市場情報支援，另一方面向品牌商提供產品動銷數據與競品監控服務。此外，馬上贏還在著重提升AI演算法和大數據中台數據處理能力，以便支援更多零售商和品牌商的數據服務需求。同時，這些技術優勢和服務支撐能力説明馬上贏建成大陸覆蓋範圍最大的即時零售數據監測網絡。對於馬上贏和客戶而言，這是雙贏。

在數據治理中，馬上贏需要做的是建立相對統一的內容體系，實現統一的度量衡。比如同一個條碼的商品在不同門店的名稱寫法不同，傳統方法是通過人工進行校驗和修正之後才能統一名稱入庫。馬上贏通過自己搭建的超1,600萬條碼的商品庫，使用AI演算法對零售數據做分類、清洗，並基於完善的商品知識圖譜體系標記商品屬性，再由BI看板提供數據洞察服務。馬上贏的這套全流程自動化體系，極大地提升了數據處理和情報產出的速度和效率。

Q2 相比數據咨詢商、科技巨頭等其他類別的競爭對手，馬上贏的差異化優勢是什麼？如果品牌方想自己做零售大數據，馬上贏怎麼應對？

猴哥：以往零售商想實現信息化必須高價購買專門技術公司的服務，只有少數資金充足的大零售商可以負擔得起，零售行業中數量眾多的中小型零售商往往望洋興嘆。而品牌方一般很難獲取到這些生意占比很大的中小型零售商數據，因而會尋求數據咨詢商的數據服務。但出於成本和利潤的考慮，數據咨詢商往往只服務最頭部的品牌商，在大陸可能只有幾百個品牌商能消費得起數據咨詢商的服務。相比之下，馬上贏合作的品牌商更加廣泛，從新銳品牌、區域性品牌到成熟品牌、頭部品牌，馬上贏都可以提供符合客戶需要的數據服務。

數據咨詢商從少數零售商那裏提取商品月度銷售匯總數據，再將數據整合為大盤情報，賣給少數頭部品牌商。但馬上贏從「激活生態」的角度出發，説明零售商提升數據運營能力，獲得大量一手銷售訂單數據，可以為品牌商提供更詳細的數據洞察服務。此外，馬上贏由AI賦能數據清洗和BI交付，從而可以提供即時的、更細顆粒度的看板，可以提供細到省級、地級市級、業態級、SKU級顆粒度的數據。

相比電商巨頭，馬上贏選擇線下快消品零售行業，覆蓋更多的線下零售商，涉及更豐富的業態，有大賣場、大超市、小超市、便利店、食雜店等等。在商品品類的選擇上，馬上贏暫不拓展美妝、服裝等電商渠道占比超過50%的品類，而選擇線上化率相對更低的品類，如食品、飲料、日用品。這些品類消費時效性高、頻次高、單價低，線上購物場景並不適合線下。

至於品牌方自己做零售大數據，馬上贏早前就思考過這個問題。我們和大品牌都聊過，如果建立品牌方自己的銷售追蹤網絡是否可行，得出的結論是不可行。一是單一品牌方來做大數據，做完了只能自己受用，成本攤下來很不合算，還不如投資AI企業，實現專業化分工；其次，品牌方還有一些技術壁壘解決不了，攻克下來只會對成本端造成更大的壓力，得不償失。

Q3 馬上贏在賦能零售商和品牌商的過程中遇到的最大挑戰是什麼？

猴哥：最大的挑戰來自於行業裏不透明的競爭——現在做AI的企業太多了，很多企業會虛報準確率，噪音特別大。

AI在每個垂直行業的落地需要很多行業知識，其次才是疊加AI演算法。但很多傳統企業對AI的期待特別高，導致市場上各種聲音魚龍混雜，每個企業都在講述「AI萬能」的故事。馬上贏不會激進地過度承諾，但這種冷靜和狂熱之間的衝突會帶來很多麻煩——當別的AI企業過度承諾其自動補貨的準確率高達95%的時候，馬上贏如果表示我們的準確率位於70%—85%的區間，傳統企業就會輕視我們的實力。現在，垂直行業裏缺乏行業組織或者專業機構來做客觀、公允的第三方普查。比如在圖像識別、自然語義處理領域，都有比較公認的訓練賽，大家用演算法的跑分說話，相對而言就比較客觀。落到垂直領域裡，每個企業自己報數據，很多時候就會有水分。

馬上贏曾經考慮把收集的數據脫敏之後貢獻出來，讓大家有一個公平的舞臺競技，但是很難運行起來。僅僅共享數據不足以激勵演算法團隊，需要行業組織定期舉辦競賽、活動等，或者像Netflix舉辦推薦演算法比賽，通過資本來激勵大家參與，僅僅靠社區運轉不起來。

Q4 你認為未來AI企業的發展趨勢是什麼？

猴哥：有能力的巨頭要持續加強行業的基礎設施，讓開發AI的人能有更好的工具，讓雇不起博士生的企業也能應用AI，實現技術普惠。同時，垂直領域內的AI創新需要符合企業自身的需求，AI企業要在巨頭的基礎設施之上，基於更好的訓練集和更專業的垂直行業知識，不斷突破行業壁壘，優化垂直領域的AI創新。我相信這是我們的生存之道——「科技巨頭靠算力，我們靠設計」。

同時，大陸的零售行業在洗牌，有很多更具備數據化思維的新品牌在躍躍欲試。以前是渠道經濟，在社區裏搶到點位就能有流量，未來是有技術、數據和管理能力的品牌才能從老品牌手中搶到點位。此外，隨著許多快消品牌逐步上市，出現資本外溢，更多的人會開始創業，疊加當前快消巨頭的二代交棒窗口，零售領域將有新一波浪潮湧動。我相信，未來的零售行業會更加擁抱數據，擁抱AI。

■要點回顧

1. 不只是技術層AI要有標準，應用層AI也需要標準。垂直領域應用AI需要由行業組織或龍頭企業牽頭制定公認的行業標準，從而促進AI企業公平有序發展，這也將反哺傳統企業，促使傳統企業的AI應用提質增效。

2. 「科技巨頭靠算力，AI企業靠設計」，結合巨頭提供的行業通用基礎設施和「改造者」特有的垂直領域數據集和算法，各取其長，方能最大化傳統企業應用AI的效率。

創新工場和BCG諮詢合作的“+AI改造者”系列：看看F5未來商店，如何用AI技術擴大品類優勢，重塑無人零售及餐飲行業。

改造者系列：全自動烹飪+清潔，現在的便利店有多未來？-- 本文来自BCG微信公眾號，經授權轉載。

近期，創新工場聯合BCG波士頓咨詢旗下亨德森智庫，推出「AI融合產業：『改造者』如何促進AI普惠」系列研究。人工智慧在中國大陸有著明確的落地應用場景，大量的AI企業活躍於這些垂直場景中，我們定義這些企業為「改造者」。「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解，極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸。

作為擅於趨勢前瞻的TechVC，創新工場長期看好AI領域，深入佈局，至今已經投出了7只AI獨角獸。在系列研究中，我們采訪了數家創新系AI企業，通過這些「改造者」的視角，探究傳統企業擁抱AI的範式與路徑。

在廣東，F5未來商店已經在AI的幫助下重構便利店的商業模式。區別其他無人便利店，F5未來商店抓住了便利店引流獲客的核心品類：鮮食，由後廚機器現場烹飪；不僅如此，顧客用餐後，攝像頭會自動檢查面是否有未處理垃圾，觸發自動回收垃圾和清潔桌面指令。

在采訪中，F5未來商店聯合創始人林小龍認為，許多零售行業的傳統問題是當前AI應用無法跨越的，例如門店擴張導致的供應鏈壓力，想要實現自動化賦能，還需潛心研究和打磨技術。以下：

■系列導讀

本系列由BCG亨德森智庫與創新工場董事長兼首席執行官李開復博士帶領的創新工場團隊共同推出，圍繞「AI融合產業：『改造者』如何促進AI普惠」的課題，我們致力於探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴，以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑。

在零售行業，F5未來商店以重構便利店的模式向傳統零售企業展示了AI和機器自動化的巨大潛力，重新定義了「無人零售」。正如「F5」其名，F5未來商店嘗試以AI和機器自動化「刷新」零售服務與體驗。

■本期受訪嘉賓：林小龍

F5未來商店是利用機器自動化結合演算法替代人工的24小時機器人便利店。無需服務員，所有烹飪、冲調飲品、取貨、結算、庫存盤點、清潔工作均由機器自動完成。F5未來商店探索未來零售與餐飲的商業空間，重構人與商品的連接場景。

林小龍是F5未來商店的聯合創始人，福布斯中國「30 under 30」。在此之前，他曾任職於騰訊。

■對談實錄

Q1：F5未來商店為什麼選擇切入零售？又為什麼選擇獨立運營，而非和傳統零售商店合作？

林小龍：2014年，F5的創始人徐海成機緣巧合在工廠裡開了一家便利店，營收雖然高，但因為重人力，利潤其實很一般。60平方米大的小店卻雇了13個人來運作，攤去了很多成本。當時我們就在思考，可不可以讓運營工作自動化？可不可以讓機器替代人工？同時，我們也看到市場的整個大趨勢是勞動力供給走下坡，工廠招工越來越難，自動化確實有著巨大的價值。於是當年開始立項做自動化的無人零售。

選擇自己做無人零售的探索主要是因為無人零售仍需要時間證明自己，對已經成型的零售商而言，試驗的風險和成本太高。而且零售的鏈條很長，完全讓零售商各環節改造機器和AI應用影響太大。

我早年在騰訊工作，有一個說法是「小步快跑、快速反覆運算」，無人零售也是一樣。無人零售在早期會遇到各種各樣的問題，需要不斷打磨單店模型，單店模型成熟之後才適合做擴張。這對於已經成型的零售商而言，會面臨業績不升反降的壓力，在試錯的過程中往往信心和意願容易動搖。

另外，F5未來商店的無人化涉及到零售的方方面面，從中央廚房、門店運營到物流供應鏈，對於傳統零售的顛覆是巨大的。F5未來商店將圖像識別、機器自動化、千人千面推薦演算法、機器預測等技術都靈活地運用到了便利店業務當中：包括顧客進店時有攝像頭做人流分析，顧客在電子螢幕上購買時，演算法會根據顧客的歷史購買資料、類似偏好顧客的購買行為來做推薦，出貨之後由攝像頭檢查商品是否被顧客正常取走、攝像頭檢查桌面是否有未處理垃圾而觸發自動回收垃圾並清潔桌面指令等等。在後臺備貨和生產過程中也有AI賦能。比如，我們銷售的品類中有很多是鮮食，都是由後廚的機器蒸煮生產的，我們可以通過資料分析預測需求量，輔助門店精準備貨。這些顛覆對傳統零售商店而言都需要時間來適應。

Q2：我們理解F5未來商店對於傳統便利店的顛覆確實是巨大的，但對於F5未來商店的上下游包括供應鏈、門店運營的員工而言，亦是如此，發展過程中有什麼挑戰嗎？

林小龍：F5未來商店相當於用AI重構了便利店的商業模式，這對於很多有著豐富零售經驗的人來說會有衝擊，甚至存在人與系統的對抗。比如在發貨上，當演算法的推薦和人的經驗認知有所違背時，你是選擇相信演算法還是相信經驗？人對AI的理解不夠（演算法的推薦很難對單點的結果做出解釋）、對AI的信任不夠時，應用AI就會出現挑戰，經營者需要做抉擇。

比如，一個令人驚訝的演算法發現是，在深圳的門店，人們對辣食的偏好要比廣州強得多，水煮牛肉熱銷得多。這是基於我們對商品口味類型的歸納，再將其作為發貨的參考指標，區域經理就能夠根據資料分析的結果來做發貨的決策。而在以前，人的經驗很難有這樣的發現。我們現在的AI店長大概能達到一個有八年經驗的店長水準，能夠理解每個單店的個性化需求。並且，AI對每個門店的需求理解是在隨著時間不斷調整和反覆運算的。

AI能夠加快學習和複製的速度，自動化之後門店所有的東西都可以模式化，10天就能拼裝出一家新店。但是這又涉及到了另一個挑戰——供應鏈問題，我們發現，許多零售行業的傳統問題是AI應用無法跨越的。儘管可複製性提高了，但門店的擴張也會導致供應鏈的壓力急劇增大，一旦上了規模，供應鏈的複雜程度和壓力都會上升。我們最近兩年都在研究供應鏈，在研究供應鏈的自動化輔助，研究技術如何能夠賦能供應鏈。

Q3：F5未來商店相比其它無人零售商店的差異化優勢是什麼？

林小龍：目前市場上大多數無人便利店主要是通過機器視覺、感應器或者RFID來實現無人零售，對於消費者而言，整個對話模式和傳統零售並不會有太大的差異。F5未來商店的變革要大得多，以千人千面的貨架為例，F5未來商店用一塊塊電子螢幕取代了實體貨架，千人千面的產品推薦才變得可能。要知道實體零售中傳統貨架很難移動，也不會因為顧客而有差異。

F5未來商店的另一大優勢在於品類差異，F5銷售很多鮮食，而非包裝商品，相當於是「零售的餐飲化」。因此消費頻次更高、消費品質更高、利潤也更高，其即時性、強線下、集約化的特點也使我們受電商的衝擊不會像百貨商店那麼大。未來，我們在考慮將餐飲模塊獨立出來，用AI和機器自動化賦能餐飲企業。

■要點回顧

1、信任AI並非易事，既往的優勢也可能成為應用AI和創新的阻礙，決策者需要增加對新興技術的理解，在創新浪潮中把握主動權。

2、「改造者」在試圖規模化AI時，往往也會面臨來自傳統企業業務上的挑戰（比如供應鏈的專業程度），因此AI要規模化，還是需要磨煉好垂直領域的內功。

3、在尊重行業規律的前提下，「改造者」要敢於運用AI重構傳統行業，突破傳統方式的束縛，這將有助於「改造者」打造差異化的優勢。

東吳EXCEL VBA與資料庫雲端設計114第7次

上課內容：
01_重點回顧日期VBA與黑名單篩選與複製
02_用名稱定義與COUNTIF計算機率
03_定義名稱並用VBA輸出
04_補充大樂透資料下載VBA程式
05_大樂透重點與格式化與清除
06_列出前七名號碼與清除並思考按排名列出
07_按照排名順序列出的兩種方法
08_人事考評函數公式說明
09_人事考評VBA與跨工作表輸出公式

完整教學
http://goo.gl/aQTMFS

吳老師教學論壇
http://www.tqc.idv.tw/

教學論壇(之後課程會放論壇上課學員請自行加入)：
https://groups.google.com/forum/?hl=zh-TW#!forum/excel-vba-114

懶人包：
EXCEL函數與VBA http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384521
EXCEL VBA自動化教學 http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384524

課程簡介
五大類函數與自訂函數
一、文字和資料函數
二、邏輯函數
三、日期和時間函數
四、數學和三角函數
五、檢視和參照函數
其他綜合範例

上課用書：
Excel VBA一點都不難：一鍵搞定所有報表
作者： Excel Home
出版社：博碩
出版日期：2013/06/26
定價：380元

超圖解 Excel VBA 基礎講座
作者： 亮亨/譯 出版社：旗標
出版日期：2006/05/15 定價：420元
日本Amazon網站同類書籍銷售No.1

吳老師 110/4/19

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