當TO C的世界也已經逐漸成熟圖片識別技術，其識別率竟然能達到97%。想達到這樣的標準，你知道就一個商品要準備多少個圖片嗎？至少要10張以上，一個商家有多少個商品，這又是多少張圖片？人工智能就需要靠大數據餵養，一個商品的多張圖片，誰會去上傳，採用眾包的方式， 讓互聯網的每個個體上傳？不現實，所以互聯網公司只能自己聘用團隊，就單一商品拍照，一個商品拍個十來張，然後扔到數據庫裡，餵養大數據。
人工智能是未來，毋庸置疑，擁有大數據的企業，就擁有了“石油”。商品圖片最多的地方是淘寶，淘寶會把這些圖片共向給任何一個第三方平臺嗎？八成不會。所以人工智能根本不是草根創業者的機會，而是BAT的機會。
01
TO B軟件還處於90 年代
你能想象TO B企業的庫房管理還在什麼水平嗎？有多少企業甚至沒有庫存系統，庫存物料都沒有條碼，還靠人來數，還靠人來識別貨架標籤，還靠讀描述才能瞭解物料到底是什麼？安全庫存的計算還在憑藉經驗預測。
京東的倉儲和物流堪稱國內數一數二，它們放的是什麼東西，基本上是一些日常消費品，再大件的東西，由廠家庫房發貨。而為們麼TO B的庫房就發展如此滯後呢？原因只有一個，京東的庫房是利潤中心，而企業的庫房更多是成本中心。利潤中心是一個公司資金的來源，則無數人會盯著庫存週轉率，庫房的報損率，但如果是成本中心，先滿足生產需要，其它的再考慮。
02
系統複雜到沒人會用
很多企業上了高達上的SAP這樣的庫存管理系統，系統可以實現自動補貨、庫存預警等等功能。再看系統界面，真是複雜，操作起來很不友好，填寫一個信息就需要操作很多按鈕。系統內的安全庫存如何計算，更是個謎，每人能說得清楚，結果就造成了系統功能雖然很強大，但是因為太複雜，結果就是不會用。公司花了銀子買的系統，就因為這些問題給擱置了。
給軟件產品經理的建議：
你無法避免產品變得越來越複雜，代碼越來越多，適應的情景越來越多。這些都是為了滿足客戶的需求，適應不同行業對於庫房管理的要求，但最終我們還是要回到原點，去分析真正使用這個系統的人是否能夠掌握這麼複雜的界面，這麼多不同的邏輯，如何滿足不同角色對系統的不同需求，操作需求、管理需求、功能需求、報表需求。
產品經理面對永遠在增加中的需求池，就好像工程師面對沒完沒了的需求變更。有時候，慢一點，少一點，甚至停下來，也許這個需求本身就是個偽需求。
大家都知道Photoshop吧？以功能強大而著稱，而最近有個很輕的小軟件卻風靡漫畫界，叫Sai， 為什麼？因為它很簡潔，它只有Photoshop中30%-40%最常用的功能，其它的功能全部捨棄。
加法遵從的是人性的貪婪，減法卻是反人性。
在學術行業也一樣，看看我們如何計算安全庫存，
用最古老的公式：
安全庫存=（預計最大消耗量-平均消耗量）*採購提前期
如果用統計學的觀點可以變更為：
安全庫存=日平均消耗量*一定服務水平下的前置期標準差
統計學的公式看起來很高級，可是沒人會算，數據也很難採集，當我們有了完美邏輯，卻無法實現時，我們就只能任由完美邏輯躺在那裡睡覺了。
學術遇到現實，就好像夢想遇到現實，支離破碎，不堪一擊。
03
放下妄念
好吧，放下心中的妄念，迴歸到現實中。
佛家說：“放下屠刀，立地成佛。”這樣的方便法門讓更多的人，可以走進佛門，讓佛法普渡眾生。如果你有幸是個產品經理，有幸可以設計一個產品，那麼請降低它的使用門檻，因為你的目標不是讓更多的人望而生畏，而更多的用戶使用，才能證明產品的適用性更廣泛、產品更有價值。
面對不知道如何填寫的界面，用戶心中是毫無頭緒的，而產品經理心中也充滿了不可名狀的無力感，無處訴說。
相比TO C， TO B的企業軟件發展還停留在二十年代初，為什麼企業軟件並沒有趕上移動互聯網的潮流？ 因為企業服務太複雜，手機上擺不開。也因為市場現存產品太複雜，誰願意在前人的架構上、代碼上改來改去呢？那是因為現有產品太龐大，歷史數據不好碰，它本身就不是一個推翻了就能輕易重建的產品。
作為庫管員，很難理解統計學原理下的安全庫計算方法，還不如在原有的基礎上，短平快，先用傳統的方式把安全庫存計算好，先保證不斷貨。幹起來，再迭代。
企業軟件面臨的痛點依舊停留在：信息化進程中、信息孤島之間的數據打通、數據質量問題、易用性和移動端。
任重而道遠，別一上來就很學院派、AI是方向，但對於企業自己內部的數據還沒有利用好呢，就別想跟外部數據的結合了。
最後送給大家今天聽到的一個故事：科技發展，人類可以製造一臺戰鬥機，但卻至今還無法準確預測暴風雨。原因是因為戰鬥機的製造更封閉，而天氣卻是一個複雜系統，受影響的因素太多。速度、開放、安全，鐵三角，你只能則其二而棄其一；速度、功能、資金，開發商的鐵三角，你也要學會放棄。
化繁為簡，是智慧。
放下妄念，是取捨。
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作者介紹：打過工，創過業，愛碼字，愛畫畫。人生就是不斷突破舒適區，打造屬於自己的升級系統，唯一不變的就是成長。
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