從麥克盧漢的理論出發(fā)，筆者探討了營(yíng)銷智能時(shí)代數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)方的運(yùn)用和扮演角色相比信息時(shí)代的不同。

在互聯(lián)網(wǎng)誕生的四分之一個(gè)世紀(jì)以前，麥克盧漢就在《理解媒介》中寫道：

“下一個(gè)媒體，不管它是什么——它可以是意識(shí)的延伸?！砸慌_(tái)計(jì)算機(jī)作為研究和溝通工具，檢索能力大為增強(qiáng)，它將使大眾圖書館變得過(guò)時(shí)，挖掘出個(gè)人的百科全書式的能力，進(jìn)入自己的專線，快速將數(shù)據(jù)裁剪為適于銷售的形式?！磥?lái)某一天，我們可能都有便攜式計(jì)算機(jī)，像聽診器那么大，它讓我們的個(gè)人體驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)化，大腦與外部世界直接互聯(lián)?！?/p>

起初，大多數(shù)人對(duì)這些天書似的言論不知所云。直到20世紀(jì)90年代，全球化、信息化、網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化的加速使人赫然醒悟：原來(lái)麥克盧漢是對(duì)的！他那60年代讀不懂的天書，看上去胡說(shuō)八道的東西，到了90年代末，都明白如話了。

如今，21世紀(jì)已然快過(guò)去廿載，對(duì)于營(yíng)銷人而言，我們是麥克盧漢預(yù)測(cè)的信息時(shí)代的親歷者?；ヂ?lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的大潮給營(yíng)銷帶來(lái)了兩個(gè)深遠(yuǎn)的影響：

1. 越來(lái)越多的“聯(lián)網(wǎng)屏幕”（電腦/手機(jī)/平板/手表……）出現(xiàn)在人們的生活中；
2. 這些“聯(lián)網(wǎng)屏幕”后面的媒體（自媒體/社交軟件/短視頻/門戶……）越來(lái)越碎片化。

也就是說(shuō)，目標(biāo)受眾（TA）將越來(lái)越多的時(shí)間消耗在了越來(lái)越分散的媒體上。但是，為了達(dá)到營(yíng)銷目標(biāo)，需要在單位時(shí)間對(duì)目標(biāo)受眾進(jìn)行足夠次數(shù)的觸達(dá)。所以，廣告主必須投放更多的媒體才能滿足對(duì)TA單位時(shí)間內(nèi)觸達(dá)次數(shù)的要求。而且，為了達(dá)到理想的廣告效果，不同類型的媒體需要更加定制化的內(nèi)容。

所有這些都需要廣告主投入更多的預(yù)算在數(shù)字營(yíng)銷上。

隨著媒介越來(lái)越深入生活、媒體碎片化不斷加速，數(shù)字營(yíng)銷的費(fèi)用會(huì)越來(lái)越高。所以，廣告主有強(qiáng)烈的動(dòng)機(jī)降低數(shù)字營(yíng)銷成本。他們寄希望于營(yíng)銷技術(shù)（Martech）取得突破性的進(jìn)步，而當(dāng)下推動(dòng)Martech發(fā)展的最大引擎是人工智能（AI）。

麥克盧漢的媒介理論駐足于信息時(shí)代，已經(jīng)不能讓我們更好地理解AI賦能下正在發(fā)生的數(shù)字營(yíng)銷變革。沿著麥?zhǔn)系乃悸?，我們亟需重?gòu)營(yíng)銷智能時(shí)代的基礎(chǔ)設(shè)施，避免媒介的營(yíng)銷失控。

下文正是對(duì)這一問(wèn)題的探討。

一、從“媒介即信息”到“監(jiān)測(cè)即數(shù)據(jù)”

“媒介即信息”是麥克盧漢提出的最令人振聾發(fā)聵的一句名言。在他看來(lái)，真正有意義的信息并不是媒介所傳達(dá)給人們的內(nèi)容，而是不斷發(fā)展和變革的媒介本身。

也就是說(shuō)，人在理解信息時(shí)會(huì)受到傳播媒介的影響，媒介會(huì)嵌入到信息之中，產(chǎn)生共生關(guān)系。媒介通過(guò)改變我們傳播和接收信息的方式，從而改變我們的生活方式。

營(yíng)銷人必須通過(guò)媒介才能觸達(dá)TA。但信息時(shí)代的媒介越來(lái)越碎片化，TA消耗在媒介上的時(shí)間越來(lái)越長(zhǎng)，這導(dǎo)致每一塊“碎片”對(duì)TA的觸達(dá)，不管是在次數(shù)上還是時(shí)間上都被極大地稀釋了。

為了達(dá)到有效的“濃度”，營(yíng)銷人必須投放更多的“碎片”，或者在重要的“碎片”上進(jìn)行更多的投放，才能令TA被觸達(dá)的頻次與其在全部媒介上被各種“噪音”觸達(dá)的頻次之比值，落在有效的閾值內(nèi)。這不僅意味著媒介投放費(fèi)用的上升，也意味著更多的花費(fèi)以用來(lái)創(chuàng)作匹配各類媒介的創(chuàng)意內(nèi)容。

我們無(wú)法阻止媒介在時(shí)空和數(shù)量上的“泛濫”，卻可以通過(guò)人工智能技術(shù)提高對(duì)TA的預(yù)判。如果發(fā)現(xiàn)媒介背后的人不是我們的TA，就不會(huì)進(jìn)行廣告投放，以此為廣告主節(jié)省大量的預(yù)算。

營(yíng)銷智能時(shí)代，這一任務(wù)主要通過(guò)AI賦能下的營(yíng)銷云（Marketing Cloud）來(lái)完成。

下圖是當(dāng)今主流營(yíng)銷云的系統(tǒng)架構(gòu)，主要分為3個(gè)核心階段：

1. 數(shù)據(jù)管理與分析

對(duì)企業(yè)的營(yíng)銷和運(yùn)營(yíng)活動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)化管理：

一方面沉淀數(shù)據(jù)資產(chǎn)，包括營(yíng)銷和運(yùn)營(yíng)活動(dòng)中TA與品牌的各類具體交互數(shù)據(jù)，如經(jīng)過(guò)脫敏處理的用戶行為、用戶關(guān)系鏈和潛在KOC關(guān)鍵傳播用戶等；

另一方面打破企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)孤島，通過(guò)對(duì)接全渠道全觸點(diǎn)的數(shù)據(jù)，經(jīng)數(shù)據(jù)治理為企業(yè)提供統(tǒng)一視角的TA數(shù)據(jù)管理。

2. 廣告營(yíng)銷

基于全局的數(shù)據(jù)管理與分析，讓觸達(dá)階段的投放和營(yíng)銷策略有“數(shù)”可依，同時(shí)通過(guò)與各渠道各觸點(diǎn)的對(duì)接管理，實(shí)時(shí)收集和打通營(yíng)銷活動(dòng)數(shù)據(jù)，反哺系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)分析優(yōu)化，提升流量的利用效率和營(yíng)銷效果。

3. 用戶運(yùn)營(yíng)

基于統(tǒng)一視角的消費(fèi)者數(shù)據(jù)管理，對(duì)處于交互、轉(zhuǎn)化和留存階段的用戶提供個(gè)性化的、并在多個(gè)觸點(diǎn)保持統(tǒng)一的體驗(yàn)，對(duì)已經(jīng)獲得的流量進(jìn)行不斷深化的用戶運(yùn)營(yíng)以促進(jìn)更多轉(zhuǎn)化。

在廣告營(yíng)銷和用戶運(yùn)營(yíng)的整個(gè)過(guò)程中，所有觸點(diǎn)和活動(dòng)的數(shù)據(jù)都會(huì)再次回流到企業(yè)私域數(shù)據(jù)池中，數(shù)據(jù)反哺系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)收集、打通、應(yīng)?的以終為始的閉環(huán)，并通過(guò)反饋實(shí)現(xiàn)閉環(huán)的螺旋上升持續(xù)迭代。

在營(yíng)銷云架構(gòu)里，“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”是“血液”。其重要性首先來(lái)自于海量的數(shù)據(jù)來(lái)源。人工智能技術(shù)不是一蹴而就的，首先要有數(shù)據(jù)。如果沒(méi)有海量的用戶在媒介上留下的海量數(shù)據(jù)作為輸入，人工智能技術(shù)就是無(wú)源之水，毫無(wú)用處。

與海量的數(shù)據(jù)來(lái)源同樣重要的是數(shù)據(jù)的“流動(dòng)性”。用戶在媒介上的所有痕跡以數(shù)據(jù)的形式需要被實(shí)時(shí)地收集、打通、應(yīng)用，然后反哺整個(gè)系統(tǒng)，通過(guò)人工智能技術(shù)的不斷分析優(yōu)化，最終提升流量的利用效率和營(yíng)銷效果。

這整個(gè)過(guò)程是數(shù)據(jù)不斷流動(dòng)的過(guò)程，只有讓數(shù)據(jù)流動(dòng)起來(lái)，讓人工智能不斷地接收到反饋，才能推動(dòng)其不斷進(jìn)化，變得越來(lái)越“聰明”，輸出讓人更滿意的結(jié)果。

如上所述，AI需要海量的數(shù)據(jù)來(lái)源與數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)流動(dòng)，而這兩者都離不開廣告數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)的參與。廣告數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)的本質(zhì)就是幫助大型組織和企業(yè)采集數(shù)據(jù)，通過(guò)監(jiān)管的方式采集數(shù)據(jù)。

因?yàn)椴](méi)有一個(gè)非常簡(jiǎn)單的方法拿到數(shù)據(jù)，通常監(jiān)管是最容易拿回來(lái)數(shù)據(jù)的一種模式。比如，國(guó)內(nèi)的秒針和AdMaster就是通過(guò)幫助廣告主監(jiān)測(cè)媒體網(wǎng)絡(luò)投放，監(jiān)測(cè)電子商務(wù)、微博、微信、官方網(wǎng)站等等，在這些監(jiān)測(cè)過(guò)程中進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。

而數(shù)據(jù)的流動(dòng)就更加依賴監(jiān)測(cè)了。所謂數(shù)據(jù)流動(dòng)，其本質(zhì)是一種行動(dòng)——反饋機(jī)制，而這種反饋必須通過(guò)監(jiān)測(cè)才能被人工智能感知。

雖然監(jiān)測(cè)的是數(shù)據(jù)，但對(duì)人工智能而言，更重要的是監(jiān)測(cè)本身，或者我們可以說(shuō)——“監(jiān)測(cè)即數(shù)據(jù)”。其實(shí)，“媒介即信息”與“監(jiān)測(cè)即數(shù)據(jù)”在營(yíng)銷語(yǔ)境里是對(duì)同一事件不同角度的描述。

站在受眾的角度，“媒介即信息”，因?yàn)槭鼙姛o(wú)法不通過(guò)媒介而直接被信息觸達(dá)，所以觸達(dá)受眾的不是信息本身而是媒介和信息的“交織體”；站在被AI賦能的企業(yè)的角度，“監(jiān)測(cè)即數(shù)據(jù)”，企業(yè)無(wú)法不通過(guò)監(jiān)測(cè)而直接獲得TA的數(shù)據(jù)與行動(dòng)的反饋數(shù)據(jù)，監(jiān)測(cè)端的能力、經(jīng)驗(yàn)與技術(shù)積累變得尤為重要。

所以與其說(shuō)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，不如將監(jiān)測(cè)行為本身理解為一種被AI賦能的“智慧數(shù)據(jù)”。

如果“媒介即信息”是信息時(shí)代的一語(yǔ)成讖，“監(jiān)測(cè)即數(shù)據(jù)”就是營(yíng)銷智能時(shí)代的化解之道，讓有限的預(yù)算下提高觸達(dá)TA的效率成為可能。

二、從“媒介是人的延伸”到“監(jiān)測(cè)是企業(yè)的延伸”

以上關(guān)于媒介和監(jiān)測(cè)的論述或許還是過(guò)于抽象、晦澀。當(dāng)站在兩個(gè)時(shí)代的交接點(diǎn)，只能通過(guò)言說(shuō)過(guò)去的話語(yǔ)來(lái)表達(dá)未來(lái)的意義時(shí)，往往會(huì)讓人覺(jué)得是癡人囈語(yǔ)。當(dāng)下一個(gè)時(shí)代真正來(lái)臨之后，人們才會(huì)恍然大悟，明白那些話語(yǔ)想要傳達(dá)的含義。麥克盧漢另一個(gè)大名鼎鼎的論述——“媒介是人的延伸”，就是這樣一種囈語(yǔ)。

這個(gè)觀點(diǎn)認(rèn)為，電子媒介是人中樞神經(jīng)的延伸，其他媒介則是人體器官的延伸。

比如，電視是眼睛和耳朵的延伸，廣播是耳朵的延伸，輪子是腳的延伸，房子和衣服是皮膚的延伸，計(jì)算機(jī)則是人中樞神經(jīng)的延伸——互聯(lián)網(wǎng)使人有了千里眼和順風(fēng)耳，頃刻之間，我們可以到達(dá)千里之外的地方，而世界各地發(fā)生的事情，瞬息就可以被遠(yuǎn)在地球另一端的人知曉。所以，媒介不再是冰冷的外化于人的存在，而是身體、精神的延伸。

媒介改變了人的存在方式，重建了人的感覺(jué)方式和對(duì)待世界的態(tài)度。

那么，就像媒介之于個(gè)人，企業(yè)也不能沒(méi)有依憑地生存，也需要一種“基礎(chǔ)設(shè)施”以延伸其“身體”和“精神”。

下圖是營(yíng)銷智能時(shí)代主流的企業(yè)AI落地路徑：

在這個(gè)路徑中，要實(shí)現(xiàn)一個(gè)問(wèn)題求解，首先要感知問(wèn)題的當(dāng)前環(huán)境，接著基于感知的結(jié)果做認(rèn)知。感知和行動(dòng)的中間，需有一個(gè)有效的功能強(qiáng)大的認(rèn)知系統(tǒng)，這個(gè)認(rèn)知系統(tǒng)里會(huì)涉及到知識(shí)圖譜技術(shù)、推理技術(shù)，也會(huì)涉及到人類的經(jīng)驗(yàn)，更需結(jié)合行業(yè)里具體應(yīng)用環(huán)境和具體知識(shí)，從感知到認(rèn)知到最終的行動(dòng)的執(zhí)行，從而形成一個(gè)感知—認(rèn)知—行動(dòng)的智能閉環(huán)。

在這個(gè)系統(tǒng)中，有以下三個(gè)不可或缺的基礎(chǔ)設(shè)施：

1.?通過(guò)感知系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘治理，數(shù)據(jù)中臺(tái)必不可少

數(shù)據(jù)中臺(tái)能提供一個(gè)強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支持。

在感知系統(tǒng)中，需從海量的多源異構(gòu)信息源里收集信息進(jìn)行數(shù)據(jù)治理，為認(rèn)知系統(tǒng)和行動(dòng)系統(tǒng)提供信息的梳理和共享。而涉及海量數(shù)據(jù)的匯聚、存儲(chǔ)、治理、分析和共享的數(shù)據(jù)中臺(tái)可以圓滿完成這些工作，所以數(shù)據(jù)中臺(tái)是這個(gè)智能閉環(huán)必不可少的步驟。

而且，任何人工智能系統(tǒng)，都要從數(shù)據(jù)開始，才能形成知識(shí)，再應(yīng)用知識(shí)解決當(dāng)前的問(wèn)題形成智能閉環(huán)。也就是說(shuō)，要想實(shí)現(xiàn)有效的問(wèn)題求解，都要從數(shù)據(jù)開始。

而數(shù)據(jù)中臺(tái)提供了有質(zhì)量保證的經(jīng)過(guò)精心融合的數(shù)據(jù)環(huán)境，為問(wèn)題求解提供了很多數(shù)據(jù)支持，同時(shí)也給問(wèn)題求解質(zhì)量的提高做了技術(shù)保證。

2.?通過(guò)認(rèn)知系統(tǒng)進(jìn)行知識(shí)推理分析，人機(jī)協(xié)同能力必不可少

有一個(gè)埃森哲的報(bào)告曾經(jīng)分析，人機(jī)協(xié)作的這種新興共生關(guān)系，正在掀動(dòng)我們所謂的企業(yè)轉(zhuǎn)型的第三次浪潮：

從最早的福特的時(shí)代，他曾經(jīng)把整個(gè)汽車的生產(chǎn)變成流水線作業(yè)，使得汽車生產(chǎn)的成本大大降低；再后來(lái)出現(xiàn)了流程自動(dòng)化；到今天我們通過(guò)融合計(jì)算機(jī)語(yǔ)音及圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、深度學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜及智能搜索、決策建模等核心技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了人類智能、人工智能與組織智能的“三位一體”，從而構(gòu)建了人機(jī)協(xié)同的智能系統(tǒng)。

人機(jī)協(xié)同中很重要的一點(diǎn)是AI大腦，即AI的知識(shí)服務(wù)和智能推理的能力。它可以幫助一次廣告投放對(duì)所有的廣告進(jìn)行排序，也可以幫助一個(gè)商品推薦進(jìn)行排序，也可以幫助一個(gè)餐廳對(duì)前線的每一個(gè)工作人員進(jìn)行指令的排序和推送。

為了給營(yíng)銷智能提供場(chǎng)景受眾定位、推薦與行為決策的技術(shù)與理論支持，人機(jī)協(xié)同能力的背后需要海量多維數(shù)據(jù)的支持、人機(jī)交互優(yōu)化、消費(fèi)者認(rèn)知與決策過(guò)程研究、意圖預(yù)判與趨勢(shì)預(yù)測(cè)；還需要研究基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的營(yíng)銷策略優(yōu)化、基于數(shù)據(jù)挖掘的營(yíng)銷圖片視頻識(shí)別、基于生理與腦科學(xué)數(shù)據(jù)的情感識(shí)別、以及智能自動(dòng)化創(chuàng)意生成等問(wèn)題。

3.?通過(guò)打造企業(yè)的行動(dòng)系統(tǒng)，形成人工智能反饋閉環(huán)必不可少

廣告投放的過(guò)程，監(jiān)測(cè)是在感知，后臺(tái)做分析規(guī)劃其實(shí)是認(rèn)知，最后投出去就是行動(dòng)。而行動(dòng)本身又要被監(jiān)測(cè)感知，行動(dòng)也要做決策，不管投放的曝光還是點(diǎn)擊，投放出去的這個(gè)行為還要被收回來(lái)，形成一個(gè)閉環(huán)，可以自我迭代、自我優(yōu)化。

在這個(gè)閉環(huán)中，企業(yè)變成了一個(gè)被內(nèi)外部員工（人類智能）與人工智能共同賦能的組織，擁有了屬于自己的組織智能。不妨讓我們動(dòng)用些許想象力，將這個(gè)擁有組織智能的企業(yè)想象成像人類一樣的智慧生命體。

這個(gè)智慧生命體通過(guò)監(jiān)測(cè)端與外界交互：

• 感知系統(tǒng)中，企業(yè)通過(guò)監(jiān)測(cè)來(lái)的數(shù)據(jù)感知用戶；
• 認(rèn)知系統(tǒng)中，人類智能與AI大腦進(jìn)行推理與分析的素材來(lái)自監(jiān)測(cè)得來(lái)的數(shù)據(jù)；
• 行動(dòng)系統(tǒng)中，企業(yè)決策后作出的行動(dòng)需要通過(guò)監(jiān)測(cè)來(lái)獲得反饋。

監(jiān)測(cè)不再僅僅是一個(gè)簡(jiǎn)單的功能，更成為了一種集成了企業(yè)人工智能技術(shù)能力的智慧基礎(chǔ)設(shè)施。企業(yè)與TA的交互，變成了作為人的延伸的海量媒介與作為企業(yè)之延伸的“智能監(jiān)測(cè)體”之間的交互。

三、從“熱監(jiān)測(cè)”到“冷監(jiān)測(cè)”

本文最后我們探討一個(gè)有趣的話題。

麥克盧漢有一個(gè)關(guān)于媒介之“冷熱”的有趣觀點(diǎn)。在他看來(lái)，媒介有冷熱之分：

“……有一條基本的原理，熱媒介只延伸一種感覺(jué)，具有‘高清晰度’。高清晰度是充滿數(shù)據(jù)的狀態(tài)。從視覺(jué)上看，照片具有高清晰度，卡通畫卻只有‘低清晰度’，因?yàn)樗峁┑男畔⒎浅Ｖ?。冷媒介提供的信息少，大量信息需要由聽話人自己填補(bǔ)。熱媒介則并不留下空白讓接受者去填補(bǔ)和完成，因此，熱媒介要求的參與度低,冷媒介要求的參與度高?！?/p>

也就是說(shuō)，熱媒介具有高清晰度，由于數(shù)據(jù)清晰度高，對(duì)數(shù)據(jù)的理解就很難產(chǎn)生偏差，人的參與度就變得低了。比如看一張高清的照片，很難讓人調(diào)動(dòng)更多的感官和主觀思維參與到對(duì)這張照片的理解中去。

而冷媒介則是低清晰度、高參與度。比如讓人看一張抽象畫，由于畫作的詮釋空間非常大——數(shù)據(jù)清晰度是非常低的，人必須要調(diào)動(dòng)其他感官或主觀思維參與到對(duì)畫的理解之中。

借用這個(gè)比喻，我們不難發(fā)現(xiàn)，從信息時(shí)代到營(yíng)銷智能時(shí)代，監(jiān)測(cè)正在從一種“熱監(jiān)測(cè)”進(jìn)化為一種“冷監(jiān)測(cè)”。

早期，監(jiān)測(cè)作為測(cè)量廣告主所投放廣告的觸達(dá)數(shù)量的第三方服務(wù)出現(xiàn)，其核心功能是計(jì)數(shù)，核心目的是防止廣告代理商和媒介作弊。這時(shí)的監(jiān)測(cè)方就像一個(gè)裁判員，主要任務(wù)是判斷是否有真實(shí)用戶被觸達(dá)了。

由于監(jiān)測(cè)對(duì)象所傳遞的信息非常簡(jiǎn)單，也就是說(shuō)監(jiān)測(cè)結(jié)果的清晰度很高、詮釋空間很小，不需要廣告主其他形式的任何參與就可以被理解，所以我們可以稱之為“熱監(jiān)測(cè)”。

而本文所描述的作為營(yíng)銷智能時(shí)代基礎(chǔ)設(shè)施的監(jiān)測(cè)，則更像是一種“冷監(jiān)測(cè)”。

冷監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)清晰度是極低的，因?yàn)楸O(jiān)測(cè)對(duì)象變成了始于異構(gòu)（Heterogeneous）、自治（Autonomous）的多源海量數(shù)據(jù)，人們無(wú)法直接理解這些大數(shù)據(jù)背后有待挖掘的隱藏含義。

因此，冷監(jiān)測(cè)的目的就變成了尋求探索復(fù)雜的（Complex）和演化的（Evolving）數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的方法和途徑（HACE定理），而這就需要通過(guò)各類服務(wù)于監(jiān)測(cè)端的人工智能技術(shù)的高度參與——比如上文提及的數(shù)據(jù)中臺(tái)、知識(shí)圖譜、智能推理等。

所以，營(yíng)銷智能時(shí)代的監(jiān)測(cè)方更像一個(gè)教練員，作為企業(yè)的延伸而參與感知、認(rèn)知與行動(dòng)，并不斷從中獲取反饋與反哺，進(jìn)而指導(dǎo)整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行自我調(diào)整與優(yōu)化。這位教練員的“帶隊(duì)能力”就決定了企業(yè)面對(duì)多源海量數(shù)據(jù)時(shí)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

監(jiān)測(cè)由“熱”到“冷”、從“裁判員”到“教練員”的轉(zhuǎn)變，或許是營(yíng)銷智能時(shí)代最容易被忽視、卻影響極為深遠(yuǎn)的一個(gè)變化。希望這個(gè)行業(yè)內(nèi)的頭部玩家都能抓住這一時(shí)代機(jī)遇，加速企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、賦能構(gòu)建認(rèn)知型企業(yè)。

正如當(dāng)年的麥克盧漢站在工業(yè)時(shí)代與信息時(shí)代的交接處，當(dāng)下的我們也站在時(shí)代的交接處。如何在營(yíng)銷智能時(shí)代獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，很大程度上取決于我們是否能夠比別人更快、更敏銳、更準(zhǔn)確地理解人工智能技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的哲學(xué)層面抽象而深刻的變化。

很多技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的巨大變化往往起于微瀾之間，起初甚至連我們的語(yǔ)言都沒(méi)有做好描述的準(zhǔn)備——比如前幾年的霧計(jì)算與更早前的云計(jì)算。監(jiān)測(cè)是一個(gè)過(guò)去的詞，而如今我們暫時(shí)仍不得不用它來(lái)描述正在來(lái)臨的新的時(shí)代，哪怕這樣會(huì)產(chǎn)生不少誤會(huì)與理解上的困難。

當(dāng)下，我們沿用過(guò)去的詞詮釋未來(lái)，同時(shí)盡著最大的努力、用最新的技術(shù)重構(gòu)著新時(shí)代的基礎(chǔ)設(shè)施。未來(lái)，時(shí)代會(huì)成為我們當(dāng)初“囈語(yǔ)”的最偉大的注腳。

作者：Chaos，公眾號(hào)：超愛(ài)說(shuō)AI（ID：SuperAITalks），說(shuō)說(shuō)人工智能的那些真真假假

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