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為了活下去，全球最大的零售商沃爾瑪變身數據公司

文：王茜穎 / 若水 Flow AI Blog 編輯團隊

【本文重點】：

1. 今天，人工智慧不再是一種選擇，而是生存下去的基本必須品。
2. 為了預測消費趨勢、提高供應鏈和營運效率，沃爾瑪張開數據網，即時監控2000億筆的內部交易數據，200 個外部數據。
3. 從行銷、採購、品管、上架、庫存管理到配送，AI 正在改寫超市地景和運作方式。

零售業是一個國家最古老的行業。但你發現了嗎？全球最大的零售業龍頭沃爾瑪 Walmart，正在把自己變成一家數據公司。

它不得不。它最大的競爭對手，吃下線上零售市場一半江山的電商龍頭亞馬遜，不斷探索線下經營。繼實體書店、無人便利店 Amazon Go、收購全食超市（Whole Foods Market）之後，2019年再度推出 Amazon 4-star，銷售在亞馬遜網站上獲得4顆星以上評價的商品，準備對線下零售市場攻城掠地。

「今天，人工智慧不再是一種選擇，而是生存下去的基本必須品。」知名暢銷作家Bernard Marr 說。《華爾街日報》形容這是一場「不斷升級的科技地面戰」。

如何確保對的產品在對的時機，放在對的位置，做出對的定價，以方便對的人購買，是競爭白熱化的零售業的致勝關鍵。

即時監控2000億筆的內部交易數據，200個外部數據
為了抓出客戶需求、提高供應鏈和營運效率，沃爾瑪阿肯色州本頓維的總部設立了@WalmartLabs 和 Data Café（Collaborative Analytics Facilities for Enterprise，企業協作分析工具），監控過去幾週高達2000億筆的內部交易數據，以及氣象、經濟、電信、社交媒體、油價、鄰近沃爾瑪的重大事件（如：體育賽事）、美國最大評論網站Yelp、信用徵信網站Experian等200個外部數據。

沃爾瑪每週預測全美4700家店，共500億件商品需求，「我們每個週末都提出一套新的預測，」「我們有12小時完成所有的預測，約3天完成所有的訓練。」@WalmartLabs 傑出數據科學家和數據科學主任John Bowman說。

但沃爾瑪的規模實在太大了，Bowman說原有的開源軟體，「隨著我們擴大演算法規模，加入愈來愈多的數據，涵蓋愈來愈多的類別，開始遇到嚴重問題」，目前其預測模型是由內部改寫和開發的機器學習演算法組成，每項商品的預測，都建立在350個數據特徵上。

除了預測消費風向，最基本的，「用來確保門市和配送中心的庫存水位，足以滿足預測的需求。它不只幫沃爾瑪控制庫存成本，也確保架上的庫存足以應付來客或網路訂單。」前@WalmartLabs印度班加羅爾主任Nitin Sareen指出。

沃爾瑪 Walmart 同時收集所有顧客的消費紀錄、住在哪裡、並從店內的免費無線網路追蹤其產品喜好。2017年的報導指出，沃爾瑪掌握了6成美國成人，近1.45億人口的詳細資料。「我們想知道世界上所有的產品，我們想瞭解世界上每一個人，然後我們想要擁有連結兩者，促成交易的能力。」前沃爾瑪全球電子商務與科技執行長Neil Ashe曾說。

它的「社會基因體計畫」（Social Genome Project）監控社交媒體上的公開對話，參透消費者的社交DNA，藉以預測消費趨勢。沃爾瑪開發的Shopycat禮品推薦APP，「透過社會基因體計畫，分析朋友的臉書上的讚、分享、發文等動態，解除送禮壓力，提高送禮樂趣。」

當人們在線上展現我們的喜怒哀樂時，沃爾瑪就從分析臉書和推特的對話，在趨勢轉成需求前，成功預測棒棒糖蛋糕機、電動榨汁機的需求，立刻進貨、鋪貨。

數據讓沃爾瑪（Walmart）能預測未來趨勢，抓出過去錯誤

除了預測未來，即時數據和分析，讓沃爾瑪從異常銷售數字中，立即抓出定價失誤，或發覺特定門市根本未將商品上架的問題。機器學習把解決問題的時間從2～3週，大幅縮短為20分鐘。「若你得花上一週或一個月分析你的銷售數字，才能獲得洞見，你那段時間的營收已經蒙受損失。」沃爾瑪資深統計分析師Naveen Peddamail說。

為了收集消費者資訊，沃爾瑪甚至在2012年推出了自己的搜尋引擎Polaris。今年2月，沃爾瑪再度收購以色列科技新創Aspectiva，利用其自然語言處理功能 (Natural Language Processing)，讓電腦擁有理解人類語言的能力，分析客戶的產品評論等用戶生成內容，並結合其瀏覽行為，以提供個人化的產品推薦。

沃爾瑪每小時產生約美國國會圖書館館藏167倍的數據，這些通通餵給雲端。沃爾瑪和微軟聯手建立全球最大的私人雲，每小時從百萬名消費者身上收集2.5 petabytes非結構化的數據，做出行銷、採購、鋪貨、庫存管理等各種決策。有一說，此舉是要和亞馬遜的Amazon Web Services (AWS)一別高下。

衝刺電子商務戰場，營造個人化體驗、用AI 工智慧鞏固生鮮市場

電子商務上，沃爾瑪仍看不到 Amazon 亞馬遜的車尾燈。

為此，沃爾瑪接連併購 Jet.com、Bonobos、中國電商 JD.com、及砸160億美元買有「印度亞馬遜」之稱的 Flipkart，去年沃爾瑪亦翻新官網，挾其龐大的數據能力，用消費者的所在地、瀏覽和購買歷史，加強區域與個人的個人化體驗。

例如，顯示當地熱門商品、通常一起合購商品、「我的門市」生鮮配送服務；提供「輕鬆續訂」功能，類似亞馬遜網站上的快速按鈕（Dash button）。去年第四季，沃爾瑪的電子商務營收成長43％，eMarketer並預測今年底沃爾瑪將分食4.6％的市場，較去年成長4％，居全美電商第三名。

沃爾瑪抓緊數據，苦苦追趕，有其苦衷。根據Accenture 2016年的調查，58％的消費者傾向在有個人化推薦的網站購物，一旦沒有，最快60秒就會失去興趣；SmarterHQ的報告則指出，在這樣的情況下，47％的消費者會直接轉往亞馬遜，便宜了沃爾瑪的頭號競爭對手。

為了拉抬線上銷售，沃爾瑪祭出廉價生鮮優勢。去年底全美有1600家門市提供生鮮配送，3100家門市設提貨中心。亞馬遜迅速回防，今年4月，旗下的全食超市推出第三波降價，以及2小時生鮮配送，1小時店內提貨，要挖沃爾瑪牆角。

這是一塊沃爾瑪輸不起的戰場。不同於亞馬遜，生鮮佔沃爾瑪全美近6成營收。金雞母保衛戰，沃爾瑪用AI和相機打造「新鮮度演算法」，名之「伊甸園」（Eden），用AI檢查蔬果缺陷和新鮮度，預測腐壞日期，確保蔬果從農場到貨架全程新鮮，終結食物（成本）浪費。在全美43個配送中心試用6個月，已替沃爾瑪省下8600萬美元，預計5年內將省20億美元。

在此之前，沃爾瑪必須派員在配送中心先目視檢查送進來的生鮮，接著再手動檢查是否符合美國農業部和沃爾瑪內部的食品標準。

「伊甸園源自我們生鮮營銷團隊工程師間的一場駭客松。」沃爾瑪部落格說。在6個月內，他們量化了美國農業部和沃爾瑪內部的食品標準，並發給稽查員一支iPhone，用Eden的APP記錄各種蔬果在不同生命週期時的樣貌，是否符合各項食品標準。這百萬張照片的資料庫，成了人工神經網絡進行深度學習最佳教材。

當稽查員在現場拍下照片時，機器將比對資料庫中的圖像，經過一層層，千百萬個神經元的數值運算後，評估蔬果新鮮度，預測保存期限，最後決定接受或退貨。沃爾瑪還把iPhone送到農夫手上，讓他們在農產品運送前先拍照，通過伊甸園把關再上路，從頭減少因品質而被退貨所衍生的成本。

「這代表（我們）能更有效率地催熟香蕉，當番茄還長在藤上時，就預測出它的保存期限，或依此調整蔬果上架的優先順序。」沃爾瑪供應鏈技術副總工程師Parvez Musani分析。販賣生鮮是一場和時間賽跑的賭局。時間，就是金錢。

除了產地和配送中心的品管，他們發現運輸過程中的溫度，也會影響蔬果新鮮度。為此，伊甸園即時監控蔬果在貨車裡的溫度，若發現溫度飆升導致蔬果「短命」2天，則立刻重新安排貨車路線，送到較近的配送中心，減少損失。

Musani舉例，沃爾瑪的明星商品香蕉，來自7個拉丁美洲國家，鋪貨到全美4千多家門市。不久的未來，在跨洲、跨國、跨州的長途運送過程中，伊甸園會重新估算「新鮮度」，決定香蕉運到哪裡。「最後香蕉會運到較近的門市，確保最新鮮，消費者樂於買一串美味香蕉，人人皆大歡喜。」

跟 Amazon 亞馬遜搶食 AI 語音購物市場

眼紅於亞馬遜語音助理Alexa登堂入室，開口即可在亞馬遜下單，沃爾瑪也想搶食語音購物市場。

近來的專利申請，透露沃爾瑪打算在產品中內建物聯網電子標籤，以監控家用品的使用情況，例如追蹤保存期限，或你提起洗潔精的次數，藉此推測何時需要補充，自動加入你的購物清單，並為沃爾瑪提供顧客行為的龐大數據，包括產品使用的時間和頻率。

今年4月起，直接呼喚Google Assistant也能在沃爾瑪下單，可在全美超過2100家門市提現貨，800家門市領取網購商品。由於語音下單容易指示不清（例如：買2罐洗衣精），為求準確，沃爾瑪顧客的消費記錄將和Google Assistant帳號綁定，以判斷脈絡。

儘管目前語音購物對營收的貢獻很小，分析師紛紛預測這是未來趨勢。為了「不落人後」，沃爾瑪甚至投資一家針對上流社會的個人購物服務新創Jetblack，會員可用簡訊「遠端遙控」購物員幫他們購物，年費要價600美元。

簡訊的文字，是絕佳的機器訓練素材。「沃爾瑪正在利用Jetblack的大批人力來訓練其AI，盼其有朝一日能提供自動化的個人購物服務，為搜尋欄消失，聲控購物成為主流的那一天，提早做好準備，」Jetblack執行長Jenny Fleiss告訴《華爾街日報》。該報分析，沃爾瑪將該投資視為AI和語音購物的研究中心，打算用它來打造和亞馬遜Alexa抗衡的秘密武器。

而JetBlack正是從沃爾瑪位於矽谷的科技孵蛋器Store No.8孵出來的新創公司。為了尋找下一代的零售科技，沃爾瑪透過Store No.8來孵化、投資新創，與創投和學術界合作，開發機器人、虛擬實境、機器學習和AI技術。

AmazonGo會是沃爾瑪的未來嗎？

自去年10月底，沃爾瑪旗下的倉儲式商店Sam’s Club宣布將在德州開第一家無結帳員的超市後，大家都在揣測沃爾瑪超市何時會跟上AmazonGo的無人店。

4月底，沃爾瑪公布了它的「未來超市」。它改造了紐約州Levittown的門市，化身「零售智能實驗室」（Intelligent Retail Lab），在真實運作的超市裡，裝滿感應器、攝影機、並建有龐大的數據中心。「這些硬體佈線之長足以爬聖母峰5次，處理能力之強大每秒能下載3年份的音樂（27000小時）。」沃爾瑪的部落格寫著。

5萬平方呎，3萬件商品，超過百名員工，可以確定的是，沃爾瑪的未來藍圖，不是AmazonGo。

具有人工智慧的攝影機，並非用來分辨消費者拿了什麼，好自動結帳，而是用來監控貨架上的存貨。機器「看見」架上商品，準確辨識品項和數量，並對照預測銷售需求的量，即時通知員工哪些商品空了，立刻補貨，或哪些放太久，立即下架。如此一來，確保架上永遠有貨，而且絕對新鮮。

這不是沃爾瑪第一次用AI來即時盤點庫存。

走進今天的沃爾瑪，你可能會碰到Auto-S貨架掃描機器人，穿梭在繁忙的貨架間。

自駕車的感應器和人工智慧，讓它能即時辨識路徑中的障礙物，優遊於樑柱、顧客、店員之間，避免碰撞。身高2英尺（約60公分），機器手臂最高可達8英尺高，裝有高解析度相機可快速掃描架上存貨、標價標籤和商品位置，而且免傳雲端，運用卡尼基美隆大學研發的Hawxeye人工智慧，機器人可現場用機器學習進行圖像辨識，加快分析速度，減少無用數據。

不到1小時，機器人就掃完數十個貨架，找出缺貨、庫存過低、沒有標籤、標價錯誤和錯置的商品，通知店員處理。在過去，這得花上一群人數天時間才能完成。

目前全美有50家沃爾瑪使用Auto-S貨架掃描機盤點架上商品。目前總里程650英里（近1千公里），尚未發生任何事故。來源：KPIX CBS SF Bay Area / 沃爾瑪
這提升了顧客的便利性，確保他們總能在對的貨架上找到想買的東西。對沃爾瑪而言，這能降低人事成本，減少貨架空間的浪費，但它還有更重大的意義：「驅動這類新科技的動力，是走向全通路零售的必要性。為了提供當天、低價或最後一哩運送，你必須以這些門市做為配送中心。但要實現這個目標，他們真的需要即時掌握架上有什麼，」Auto-S的製造商Bossa Nova執行長Bruce McWilliams接受Venturebeat採訪時說。

入口處的自助提貨塔就是明證，只要掃描你的網路訂單條碼，45秒內你的貨就會出現在輸送帶上，取貨變得跟「高科技自動投幣機」一樣方便。自駕車配送也進入測試階段。

去年11月，沃爾瑪宣布與福特合作，用自駕車宅配；7月，和Waymo（Alphabet旗下子公司，專門研發自駕車）聯手，在亞利桑那州小規模試點，「http://xn--walmart-6p3l44vn4ljhs1l8c981cucbz07isk0a.com/grocery下單，選擇到店取貨，我們的個人購物助理便會依據取貨時間，細心準備訂單上的商品。剩下的就交給Waymo。Waymo會接送顧客往返門市取貨，你可以利用這段時間完簡訊、小睡、工作，隨心所欲。」沃爾瑪部落格如此描述。

這一切聽起來，像是科幻小說？

沃爾瑪可不這麼認為，「今天，變化的速度很快。10年前，多數客戶還在讀第一代iPhone的消息，懷疑是否實用。現在，他們用手機上買東西，就期望宅配到府或店裡取貨 – 而且通常是當天，幾小時內，甚至幾分鐘內，」沃爾瑪執行長董明倫（Doug McMillon）說，「零售商得適應這些變化 – 在某些領域甚至引領潮流 – 不然就會落後並消失。」

附圖：圖說：去年改版後的沃爾瑪網站，新功能包括當地熱門商品、快速追蹤訂單、快速續訂、我的當地門市服務等，強化區域及個人化體驗。來源：沃爾瑪
圖說：伊甸園的APP介面，機器藉由照片的圖像辨識和比對，預估蔬果新鮮度。來源：沃爾瑪

圖說：只要45秒，16英尺高的自助提貨塔，就會準備好你訂的商品。來源：沃爾瑪

資料來源：https://ai-blog.flow.tw/walmart-ai-data-retail

近年接受的最長也是最細緻的採訪，人物雜誌記者像私家偵探一樣，從我和朋友的交談，從各種出乎我意料的文字視頻資料裡面，打開了我內心深處最真實的一面。有不少獨家的秘聞，歡迎點擊。

李開復：最大化戰爭的倖存者

本文來自《人物》雜誌
文｜李斐然
編輯｜朱柳笛
攝影｜尹夕遠

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坐在李開復對面是一種持續的挫敗和絕望。技術要比人性更根深蒂固地活在他身上，那種感覺很像是跟Siri聊天，全程剔除人類情緒。這讓人產生一種不太對勁的迷惑：如果他參加圖靈測試，能通過嗎？

這種最大化的氣質只在一種狀態是合理的，那就是科學家的實驗室。這原本可以成為一個最典型的科學家故事，一個天才，迷戀技術，與機器共存，活在實驗室裡。但顯然，李開復早在30多年前就放棄了這條路，這也是他的故事中最有意思的一部分——天才決定離開實驗室，投身複雜、渾沌、充滿局限又充滿活力的商業社會，活在人群中。

┃最大化戰爭

李開復的西裝褲口袋是一個精確測試後確定的尺寸，它和最新款iPhone的尺寸貼合，既不會淺到放不進去，又不會深到不容易取出來。在重要場合，他會戴寬度7釐米的細領帶，比市面上大部分領帶細1釐米，因為他經過實驗發現，這樣的搭配顯瘦。就連他的笑容，都像是一個受過專業訓練的職業偶像營業時的idol smile，這是他大部分照片裡的固定微笑的弧度。

坐在這樣的李開復對面是一場持續的心理危機。他的人生經歷被量化，像一個可查詢的資料庫，他的回答基本上全部出自他出版過的8本書，以及迄今為止發表過的公開演講、訪談和文字記錄。如果你讀過這些內容，就可以準確預測他每一次的答案。因為不管問題是什麼，他都會繞回到這些公開信息的範疇之內，邏輯落點始終是——“世界因你而不同”，每個人都要“做最好的自己”，而現在，我們應當關注“AI未來”。這些是他的自傳標題，也是他研究後發現最適宜大眾傳播的話題。

他的生活是一場最大化的戰爭，在有限條件裡，最大化時間，最大化效率，最大化確定性，不允許冗餘。偶爾助理給他在兩個時間段中安排了休息，會遭到他委婉的批評：時間沒有得到充分利用。

這場最大化戰爭貫穿了李開復30多年的職業生涯，他擁有一個商業偶像的完美履歷：畢業於學術頂尖的哥倫比亞大學和卡內基·梅隆大學，工作過技術最頂尖的科技公司，蘋果、SGI、微軟、Google，而後在2009年創辦創新工場，投身中國的創業熱潮。

在每一個階段，他都創造過最大化的奇跡：在蘋果，他曾將尚處於實驗室階段的前沿語音辨識系統，壓縮了1000倍後應用在當時的蘋果電腦裡；在微軟，他創建了微軟中國研究院，這成為後來世界知名的微軟亞洲研究院，走出來許多AI領軍人物，被《麻省理工學院技術評論》稱為“世界上最火的電腦實驗室”；Google中國也在他的推動下，從一個人到700人的團隊，實現了最具歷史意義的當地語系化。

過去10年中，他的最大化戰場是中國的互聯網創業。創新工場所投資的項目超過350個，已經誕生了17家估值超過10億美元的獨角獸，基金規模超過20億美元。“創業本身就是一場最大化。人們在創業環境中得到的成長，是在其他環境裡不會得到的。創業就是做出了有限性和無限性之間的連接，達到了人的最大化。”

技術造就的商業奇跡，是過去10年間中國互聯網的獨特景象。技術高度集中化了效率，放大了個人的力量，讓所有人親歷了一場肉眼可見的奇跡——一個創業者能改變所有人購物的方式，一個聊天工具能顛覆此前所有的通訊龍頭企業，一個網紅主播能直接決定一款口紅的生產……中國市場成為全世界資本最為矚目的新大陸，它吸引著一個又一個人投身這片土地的最大化戰爭，在這裡，任何一個人都有可能親手創造一場影響14億人的奇跡。

“看到時代的變遷，看到迎頭而來的機會，總在想怎麼去調整自己，才能捕捉到這些機會。如果你讓我每天做一樣的事情，我會枯燥到死。”李開復說，“每一年我說不出來我做了兩三件很驚人的事情，好像就白活了。”

不過，這場最大化戰爭也多少吞噬了人性。在家裡，他陪家人的時間是經過精密規劃的最大化策略，“既不會少到讓她們抱怨我不是好丈夫、好父親，又不會多到影響工作效率”。妻子謝先鈴有次跟他吵架，氣到離家出走，不接電話，不回短信。結果，李開復選擇用技術回應。他在Google搜了大概1000條道歉短信，從裡面挑了50條比較接近他的口吻的，自己又寫了50條，湊成了一個100條道歉信的資料庫，然後寫了一個程式，每隔45分鐘隨機發送短信，不間斷地一直發，連續發送到第三天的時候，妻子敗給了程式，認輸回家。

創業夥伴陶甯從微軟時代就認識了李開復，那時候，連跟他吃飯都是一場智力競賽，要一邊吃一邊玩難度極高的推理遊戲。她注意到，同樣使用語音輸入，李開復的語音轉化準確率要比周圍所有人都高。因為他常年訓練自己，用機器習慣的穩定狀態說話，“不要只train機器，還要train自己。”

與他結識近14年的黃蕙雯是創新工場現任CMO，起初她並不想接受這份工作，就跟李開復說，北京霧霾好重，我不要搬過去。結果過了一會兒，她在微信上收到了他的答覆，他依次發來中國氣象局的監測結果、社科院的研究報告，以及協力廠商機構的觀察統計。李開復糾正她，準確的事實是，北京的空氣品質已經有了大幅改善。這構成了李開復強悍的說服力，但也讓黃蕙雯不得不沖他吐槽：“你一定要每天都過得這麼用力嗎？”

所以，坐在他對面是一種持續的挫敗和絕望。技術要比人性更根深蒂固地活在他身上，那種感覺很像是跟Siri聊天，全程剔除人類情緒。這讓人產生一種不太對勁的迷惑：如果他參加圖靈測試，能通過嗎？

這種最大化的氣質只在一種狀態是合理的，那就是科學家的實驗室。這原本可以成為一個最典型的科學家故事，一個天才，迷戀技術，與機器共存，活在實驗室裡。但顯然，李開復早在30多年前就放棄了這條路，這也是他的故事中最有意思的一部分——天才決定離開實驗室，投身複雜、渾沌、充滿局限又充滿活力的商業社會，活在人群中。

┃與複雜共存

商業世界有一些暗號。特別是創業者見投資人時，他們一般不會直接說出自己的想法，你只能去捕捉一些訊號——聊天中他有沒有看手錶，中途接電話有沒有回來，如果聊了半小時他還在提問，要麼這次有戲，要麼他不懂這個賽道，想讓創業者幫他普及一下背景。最直接的失敗徵兆是，“我後面還有個會。”

但是，李開復會給出不太一樣的訊號。他愛談論技術，見他需要準備好充分的資料材料，以備他即時提問。他尤其鍾情于技術天才，有時甚至會打破自己縝密的時間規劃，跟他們多聊。可是，如果技術天才只講技術，他會直截了當地告訴對方，“你的想法太天真了。”

他的本質是一個電腦科學家。在成為投資人、創業者、職業經理人之前，他是足以躋身世界一流的人工智慧專家。電腦博士李開復設計過一款人工智慧博弈程式Bill，擊敗當時奧賽羅棋世界冠軍；他還使用一種叫做“隱瑪律可夫模型”（HMM）的方法，建造出世界上第一套非指定語者連續性大詞彙語音辨識系統Sphinx。學術界一種開玩笑的說法是，衡量一個人的研究高低，就去看他的論文能在多少年後還持續折磨著後輩入行必讀。而李開復的論文，直到今天還有程式師將其翻譯成中文，細細研讀，距離他發佈這些論文已經33年了。

走出實驗室後，他親歷過這個時代幾乎每一次最重要的技術變革，參與它們的落地。陶寧記得，即便在微軟、Google這樣的頂尖公司，想要讓技術進入產業也是一場惡戰，李開復要反反復複做演示，跟不同人群磨合，他們之中大部分人不懂技術，“99%不是你的技術同類”，但他們又有自己的立場和顧慮，李開復的工作就是需要彌合這種人群之中的認知差異。

商業是人構成的戰場，在這裡，贏的關鍵是學會與複雜共存。尤其在中國創業，是一場全世界最殘酷的戰爭。所有參與者將最大化推向極致，只有親自下場，你才能明白這種現實的顛覆性力量。天才的最大失利往往不是技術缺憾，而是誤讀了人，誤讀了人性，誤讀了人群之中的風向。

在微軟的時候，到美國總部開會，坐滿一屋子的天才工程師總提中國盜版，討論的主題都是怎麼抓、怎麼告、怎麼正版化、能賣多少錢。“我說你們根本不懂中國人的思維，我就帶他們來中關村，教微軟的人怎麼理解中國市場。”

李開復設計了一套小實驗，他讓來北京的美國高管們先去一趟當時的電腦大賣場海龍大廈，每人發同樣的錢，買一個電腦回來，去親眼看看在中國做生意是什麼樣子。結果在中關村購物一圈，連最理性的CTO都陷入了中國充滿感染力的消費亢奮之中，回來熱情地跟李開復說，什麼都有，什麼都有，什麼都有！那是一種誰也阻止不了的商業生命力。只有親歷才能明白，你沒法跟一顆破土而出的種子講道理，靠理智否定它的生長。它會不惜一切代價活下來，最優解是與它共生。

過往的經歷把他訓練成一個務實主義者。2006年，他參加香港科技大學前沿研究討論會，臺上坐著諾貝爾物理獎得主楊振寧，時任科大校長、物理學家朱經武，還有著名數學家、菲爾茲獎和阿貝爾獎得主邁克爾·阿蒂亞爵士。他們熱烈地討論“詩人科學家”這個議題，數學好美啊，數學充滿想像力，只有他不太同意。

李開復很客氣，這是他身上的另一個重要特質。他婉轉地提醒：“這個世界需要有像他們那樣偉大的科學家，留在高校研究院，來探索數學之美，但是也需要像我們這樣的工程師，來把它做成有價值的東西，解決人類的問題。這兩者缺一不可。”

他必須要學會在人群中生存。王詠剛是創新工場CTO，也曾在Google工作了10多年。他知道，跟形形色色的人談技術，是個苦差事，講深了大家聽不懂，講淺了大家覺得沒有用。碰上完全不懂技術的人，尤其是傳統產業的老闆，也得講得下去才行。他有一次聽到李開復不得不跟一個地方老闆解釋，“AI是一種新時代的Excel”，因為Excel對他們來說已經代表了複雜，他耐心地解釋，“像Excel那樣，你把資料填進去，結果就能算出來。”

“我就沒有開復那樣的好脾氣，講不明白我就不想說了。但是他還是很有熱情，能在不同場合，耐著性子，讓所有人聽懂。”王詠剛說。

“市場接受了，技術就得到了承認；市場不接受，再奇妙的技術也不名一文。”李開復曾這樣寫道，市場是一切技術的試金石，只有不適應市場的技術，沒有不適應技術的市場。就算是地球上最偉大的科技公司，技術不能落地，也在市場一文不值。

整個過程都要對抗人群中的懷疑、不解和誤會。智明星通的CEO唐彬森說，10年前覺得李開復不像個投資人，每天叮囑他關注技術趨勢，“老發一些沒什麼用的話”，“我們還在創業苦哈哈的，滿腦子想的還是人怎麼招啊，工資怎麼發啊，他老說要all in移動互聯網，老說比爾·蓋茨的名言，‘人們永遠會高估一兩年的發展，而低估了未來10年的發展。’我當時心想，手機螢幕就這麼點大，性能又特別差，能怎麼樣？”

如今，技術奇跡驗證了李開復的判斷。前不久，創新工場10周年紀念，他給李開復發了一條資訊，“偉大的時代需要有偉大的想像力。”

然而，人群之中，質疑總免不了。出現負面評論的時候，陶甯和李開復經常爭論。李開復希望能把事實解釋清楚，但陶寧告訴他，如果他相信，自己事業的目標是把技術落實進產業裡，就必須專注於技術的落地，“活在一種不理解中，學著與噪音、反對、誤解共存”，對這個世界說，那好吧。

“你說他沒有生氣過10分鐘、1小時，他肯定是不高興的，但是他得用理性的方式去處理。”陶寧說。“況且，創業中太多你想要做的事情，已經填滿你的時間了。像開復這樣從學界跳到工業界，面對客戶、投資人、產品、團隊，他已經生活在人群之中了，必須學會接受過程中的噪音。”

這大概就是時代留在他身上的一種複雜性。他的技術信仰分成兩半：前一半是個科學家，能寫最複雜的論文，調教機器理解人類；後一半是個商人，能洞悉客戶的需求，教會人類理解機器。自始至終，他都是流動在兩者之間的人。

┃吞噬與救贖

技術將李開復的最大化戰爭推向了頂峰，他不僅要最大化技術在商業上的效益，還要最大化自己的影響力。

微博最熱的時候，他給自己的微博寫了一個AI程式，讓機器自動抓取即時熱門的話題，以及與他有交集的主題，以影響力排序轉發，連發送時間都是精准實驗的結果，間隔10分鐘發會掉粉，間隔40分鐘發又不能實現每天發送量最大化，衡量過後得到最優解，間隔30分鐘發一條，每天發送25條，以實現每天穩定漲粉的目標。機器全程類比人類發送的隨機性，避開整點發佈，以免留下機器痕跡，機器甚至能代替他自動回復留言，為他增加粉絲互動頻率，維持熱度。

那段日子，向來平靜的李開復持續生活在一種強烈的情緒衝擊裡，憤怒、喜悅、興奮、焦躁，所有血流都沖向大腦。他每天都會檢查自己的粉絲數，如果沒有達到增長預期就會不高興。他變得對最大化數值有所偏執，“一場演講沒有1000個人我就不去，每天微博不新增1000個粉絲我就不開心，一個記者來採訪我，讀者不夠多我就拒絕。”

一切都是最大化的工具。曾經的創新工場合夥人王肇輝結婚，邀請李開復致辭，儀式結束後，他發現李開復寫了中文發言稿、英文發言稿，在微博、推特、臉書全平臺上都發佈了一遍。作為新聞發言人的他感到高興和感動。但是，李開復大女兒上大學收到的父親的信，也被父親同步發在了網上。雖然贏得了點擊率，女兒卻非常不高興。

今天回憶起這一切，最大化影響力的念頭“就像腫瘤一樣長在我身上，頑強、固執，並且快速擴張”，直到疾病的突然到來。

在經歷了常年的熬夜、高壓、疲勞作戰的生活後，李開復的體檢報告裡檢測出腹部存在26個腫瘤，醫生確診為淋巴癌四期。當整個中國互聯網在井噴似的蓬勃發展時，李開復花了17個月養病。最大化戰爭暫時休戰。

休假對於他來說，是一個非常陌生的概念。一開始，他還不能正確融入這種生活裡面。在動完手術的幾個小時後，他還試圖再度投入工作。他在家的臥室裡搭建了一個工作臺，用金屬臂把顯示器懸掛在枕頭上方，躺著回復郵件。

因為生病的緣故，他提前立下遺囑。寫遺囑的時候，他第一次認真注視自己手裡的筆，“那支筆曾在上萬冊書上簽名，暢銷的自傳，鼓勵中國年輕人努力工作、開拓事業的書，這些書每一本反響都很好，如今，同一支筆卻見證了我的失敗。”

寫完遺囑，他坐在母親旁邊，母親已患阿爾茲海默症多年，只能勉強認出他。直到那一刻他才意識到，自己最大化的影子還有另一面。自傳是一個朝氣蓬勃的故事，但對當時在美國陪讀的母親而言，那是寂寞的回憶。沒有親人，沒有朋友，兒子上課的時候，她只能在家對著電視，一台一台換。因為語言不通，她只看得懂一個猜價格的節目，節目很熱鬧，但她也只能猜測這種熱鬧。從天亮到天黑，只有捱到兒子回家，才有人跟她說話。

成功人生的所有細節都顯現了另一個模樣。在臺灣養病期間，他試著參與家裡的裝修，兩個女兒告訴他，過去他花了大工夫，把房間佈置成公主房，買小星星的貼紙，自己一顆一顆貼在天花板上，但其實，她們並沒有想要成為公主。

小女兒說，她更想要收到爸爸的信，因為爸爸過去經常寫信，寫給爺爺奶奶，寫給媽媽，寫給姐姐，但是他已經很久沒寫了，自己高中畢業的時候，還會收到爸爸的信嗎？

生病期間，李開復重讀了許多年前自己父親寫來的家書。原來早在他事業的最開端，父親就曾在信裡，反復叮嚀 ——

先鈴、開復：

先後接到你們來信，一則以喜，一則以慮（我未用“憂”字）。喜看開復的研究受到別人的注意、重視，但我要說一句話是，做學問的要有自尊心，但更要有謙遜心。學習是無止境的。

經過了這麼多年後，他終於開始理解，和自己渴望的最大化不同，父親治學的根基恰恰是渺小。父親70歲的時候選擇當教師，教了幾十個學生。學生寫給他的訃文裡反復提到這位老師謙遜的治學觀點，他相信研究任何歷史最忌諱的是“成見”，“歷史是沒有官方說法的”，自己的觀點也不是最終的答案，應該歡迎反駁，包容不同的意見。

“我才發現，他寫給我的每一封信裡都隱含著一些人生建議。他教我怎樣去做一個更好的人，不要為了一些沒有價值的事情讓自己太忙碌，做人要謙虛，千萬不能驕傲。父親通過這些信，以非常溫和的方法來傳遞他的愛，而我感知得太晚了。”

在臺灣養病期間，住在他家附近的鄰居楊柏林是一位畫家。他看了李開復的故事，送來一幅畫。這幅畫是很多種顏色一起在流動，黑色包裹著紅色，藍色流向了金色，畫面正中央是蔓延開來的白色，如同水一樣，不斷流動，這是他所理解的李開復。

楊柏林說，他在李開復身上看到了自己。這位畫家一直以來的創作理念就是“影子和自我”，而在李開復身上，他看到這個主題的又一次呈現——“真實的我是影子的救贖，而影子的另一面，是我更遼闊的世界。”

┃回到人群中

病癒回到工作中，李開復回到了他的平和狀態。他是一個始終很客氣的人，很少生氣，總是保持弧度穩定的微笑。最大化模式並沒有完全消退，連軸轉地飛行、演講、開會。妻子常常問李開復，“你到底要幾歲退休啦？”

他還不想退休，多久都不想。他還在享受流動在人群中。今年秋天，李開復去烏鎮的世界互聯網大會演講，飛回北京沒幾天，又到釣魚臺國賓館參加中國發展高層論壇。在會議間隙的大廳，遇到的幾乎每個參會者都會跟他打招呼，停下來聊一聊。他像水一樣流動在不同群體之間，對決策者解釋技術的苦處，得給民營企業一些幫助，然後鼓勵研究員多參與實踐。

只是，贏已經不重要了。“經歷的災難多了，人就學得會客觀了。人從挫折中學到的東西，遠比成功裡學到的多。碰到好多問題，上報紙了怎麼辦，大會不能開了怎麼辦，他們說，開復你怎麼還這麼鎮定？我說我都被微軟告過了，這算什麼？我都得過癌症了，還怕什麼？”李開復說，“這一生活得已經很值了，得到了超過我能想像的很多東西，我已經很感恩了。如果我失去一切，那也值了。”

在互聯網世界，這也許是一種不合時宜的平靜。他的辦公室位於中關村，就在樓下吸煙區，休息時間會有許多掛著工牌的人聚在一起抽煙，他們鎖著眉頭，抱怨美國貿易管制黑名單、競爭對手使過的黑招、擴大市場的壓力……互聯網，一種焦慮、廝殺、競爭的象徵，是全世界最殘酷的競爭市場。焦慮是他們被這個技術時代所塑造的一種底色。

經歷過技術時代屢次變革，現在的李開復覺得，在10年中國互聯網中誕生的最有價值的不是產品本身，而是產品背後精於執行的人。“我覺得中國創業者是很強大的一批人，整體來說他們不會是很恐懼的人，一方面有自信，相信自己一定能完成，萬一真的做不成，那就公司關了再創一家，做一家倒一家，倒一家就再開一家，真正厲害的創業者都是這樣起來的。”

一個重要的領悟是，人的最大化，不能做簡單的量化。一個不能透露姓名的創業者說，當時他有一個合夥人，很多投資人不看好，都不願意投。但李開復對他說，“我知道這個事你肯定會踩坑，但我也知道如果出了問題，你也可以收拾得了，所以我們冒一點風險，還是會投。大不了到時候麻煩一點，幫你解決問題。早期多犯點錯誤，總比後邊犯錯成本小得多。”事實證明，他的合夥人果然出了問題，但這名創業者也的確熬過了這個錯誤，帶著公司成長為市場的關鍵玩家。

最近，李開復開闢了一個新的最大化戰場——讓AI落地。

他在創新工場設立了一個人工智慧工程院，給學生做技術夏令營，找傳統產業談合作，還聯繫了大學，幫忙設計人工智慧的教材。作為人工智慧工程院的執行院長，王詠剛常常和他一起出差，去工場考察。他在一家工場車間呆了一天，生產線上1000多個人，王詠剛挨個去看每個人的工作，看看能不能用自動化取代。車間工人用很細的鑷子，貼一張小小的貼片。一個工人一整天困在自己的工位上，反復這個枯燥的動作，拿起來、貼上，再拿起來、再貼上。這是一個亟需得到解放的重複性勞動，但是，今天的AI只能在虛擬世界起效，做語音和人臉識別還可以，一旦進入真實世界，又粗糙又笨拙，遠遠不能取代細活兒。

“那天出來我就在想，未來AI是一個無論怎麼想像都不過分的發展。讓它發展取代工人，這不是一個效率問題，而是一個人道問題。人類是不應該被困在這種枯燥的重複性勞動裡的，應該做一些更自由的事情。今天的AI還在非常非常早期的起步階段，如果AI真正能落地達到90分的話，世界會變得非常不一樣。這是我或者開復，以及一些做AI科研的人所相信的AI。”王詠剛說。

這又將是一個漫長而複雜的過程，就像是他所親歷的每一次技術落地，又要跟決策者建言，又要面對陌生人的迷茫和質疑，想辦法讓人聽得懂，又要耐心勸服創業者相信，這背後是下一場技術奇跡。但李開復似乎很享受這件事，每天連軸轉地面談，演講，參加討論。

1983年，李開復在卡內基·梅隆大學電腦科學系攻讀博士學位，那裡是世界人工智慧尖端研究的前沿陣地。他的博士生研究計畫中這樣寫道：

“人工智慧是人類學習過程的闡明，人類思考過程的量化，人類行為的解釋，以及對智慧原理的瞭解。它是人類瞭解自身的最後一步，我希望投身這門新的、有前景的科學。”

今天重讀這番宣言，李開復似乎的確在用自己的時間，踐行著這場實驗，他把自己訓練成機器的思維模式，量化自己的行為，去教機器理解人類，更重要的是，通過對機器的理解，把它推向人類，實現“人類瞭解自身的最後一步”。

“我確實是用了20年的時間，才慢慢地瞭解他，他不是一個完美的人，也不是個最理性的人，他是一個像我們一樣的人，是一個領導，一個下屬，一個朋友，一個長輩，一個丈夫，一個父親，一個兒子，他是一個生活在人群之中的人。”陶寧說，“他的主線是忠於技術，圍繞著技術他做了所有事情，做了研究，做了產品，做了投資，收集了人才，也獲得了很多朋友。技術改變了他的人生，他也因為身處這樣的技術時代，改變了別人的一生。”

┃只屬於自己的房間

現在的李開復試著活在一場最大化的寬鬆裡面。他已經不怎麼再發微博了，自動定時發佈的程式已經終止了，他只會偶爾上去看看評論。過去看電影，他會按照IMDB排序，從9.2到6.5依次看，他在家裡裝了160T的伺服器，確保他準確擁有全部6.5分以上的電影。現在也沒關係了。他最近在重看《教父》，看了好多遍，他現在喜歡教父那樣的英雄，說不上是英雄，卻也並不是壞人，一生與人性的種種複雜面共存，是一個活在人群中的人。

李開復有一個秘密，那就是吃。他熱愛美食，也熱衷於研究美食。每年大董上新菜，他都會受大廚邀請試菜，跟大廚討論菜品。曾有一家出版社知道了他的美食喜好，想給他出一本美食書。但是，在李開復決定之前，王肇輝就直接拒絕了：“我說不行，只要我還在PR這個崗位上管事，就不可能有機會。我不希望開復的公眾形象變得不專注。我希望科技、投資是占他人生符號99%的東西。不能讓人感覺不務正業，跑去做美食了，這不合適。我不同意這樣的事情出現。”不過現在，這個秘密也不需要隱藏了。講述美食時候的李開復，有一種毫無掩飾的由衷快樂，他花了整整10分鐘時間，認真描述如何煮一顆最完美的雞蛋。這是他經過反復試驗、調試，推算出的完美雞蛋烹飪資料。

他選擇Google工作的其中一個條件是，參與Google中國餐廳的籌建。幾乎每個和他在Google共事過的人都記得，每天中午的試菜環節，會看到一個神采奕奕的李開復點評菜，面試大廚，提很多專業問題。

現在不需要爭奪最大化流量了，他開始允許自己說點真正想說的話，吃到好吃的東西，他會給它們拍特寫，傳上網。其實，如果沒有其他人反對，李開復還挺想寫美食的。但是，他是一個溫和的人，不喜歡跟人起衝突。他也尊重別人的專業，只要是他認定的資深人士的建議，他大多會接受。所以，這個出版計畫最終流產，李開復只說了一句話，“那好吧。”

病癒之後，為了讓更多人對AI感興趣，李開復願意去展露更多真實。他參加了奇葩大會。在去錄製的車上，他準備了一份詳盡的發言稿。助理提醒他，那兒鼓勵現場即興，你自由發揮就好啦。但這是李開復所不習慣的場景，他反問，“自由……怎麼自由？”

結果，奇葩大會收穫了嘉賓語音聲波最平穩的一期節目。錄製結束後，蔡康永跑來找他的助理：“開復在幹什麼啦，讓他來玩的，一上來就講課，也不跟我們打招呼，難道他是緊張嗎？”

習慣是不容易更改的，他還是喜歡活在精確的最大化裡。臨近採訪結束的時候，李開復展示了自己手機相冊，裡面有兩部評分7.9分的電影。“這是我最近發現的兩部電影，我還沒有看過。”他說回家後會把這兩部電影下載來看，所以此時此刻，寫稿還不能寫“李開復看過IMDB上所有6.5分以上的電影”，準確的說法是“所有6.5分以上的電影，減去兩部”。

生活也依然追求一種最大化，但如果沒做到，那也沒關係。李開復在家裡追求極簡，一切都要藏起來，相冊藏在抽屜裡面，電視藏在油畫後面，電腦藏在飄窗裡面，音響藏在房間隱蔽的壁龕後面。他試圖也把妻子的化妝品藏起來，為此設計了一個能夠裝400個瓶子的鏡櫃，完美容納妻子現有化妝品。然而，住了一段時間後，滿載的鏡櫃外面不知道為什麼又冒出來100瓶。於是，他從自己的護膚品裡拿了20瓶出來，也放在外面。李開復說，這是適應環境的新策略，既然要存在冗餘，就讓冗餘也搭配著來，在一種新的平衡裡，與冗餘共存。

他再一次開始寫信。小女兒畢業上大學那一年，他給她寫了一封不再公開發表的信。信的最後一段是：

我問媽媽想說點什麼，媽媽讓我告訴你，我們非常愛你。我問她，這句話是不是應該說，我們愛你，比昨天多一點，比明天少一點。她點點頭，眼睛裡閃爍著一點光，那就像是在你小時候第一次聽到這句話時，同樣的光芒。

後來不久，小女兒把回信文在自己的身上。一個是Stay Gold，它出自美國詩人弗羅斯特的詩，原意是，美好總是容易消逝（Nothing Gold Can Stay），但她改了一下，對她來說，美好也可以永不消失。另一個是一組數學符號，那是長大之後終於領悟的父親的關心，一個大於號，一個小於號。

今天的創業依然是一場最大化戰爭，但作為親歷者，他也得到了珍貴的經驗：“最大化會發揮人的潛力，但也會犯錯誤。我學到的就是不要去算計到這麼細，分清楚哪些是自私的最大化，哪些是真正對世界有意義的最大化。”

李開復的家裡現在有兩間書房。一間是給外人看的，是他完美一面的呈現，乾淨到空無一物的書桌，所有物件都可以完美收納，曾經的獎狀、獎盃和畢業證書，整齊地排列在櫃子裡，是展示給世界看的戰利品。

另一間書房非常狹小，裡面完全沒有裝飾，沒有吊頂，沒鋪地板，抬頭就是黑壓壓的暖氣管道，屋裡只有一把歪到有點散架的椅子，勉強可以坐下。這裡放著他在家裡佈置的伺服器，以及所有不想被外人看到的東西。

這裡藏著所有他生活的秘密回憶。曾經手寫給妻子的情書，父親寫的信，自己的病歷，過去工作用的舊名片，只對自己有意義的工作紀念物，亂糟糟地堆在一起。他跟自己約定，老了退休了，他就把這些回憶按順序整理好。但現在還不用，這樣就好。

只有在那個房間裡，他不用活在最大化裡。這是他精緻的家裡唯一一個亂糟糟的地方，沒有條理，沒有分類，不用小心翼翼。他時不時要去那兒維護伺服器，跑資料的十幾分鐘時間裡，讀一會兒信，發一會兒呆，想念父親和母親。所有情緒都允許得到短暫的表達，懷念，生氣，懊悔，沮喪，難過，也有希望。這是最大化戰爭的一條縫隙，只在這裡，活著一個真實的李開復。

EXCEL函數與VBA設計第5次上課

今天把所有尋找函數講完了，這方面含數很實用，也很常用到，
如果懂得把這些函數活用，工作要率一定倍增許多，
藉由許多的範例，就是要讓大家動動腦，這樣才能學的深入，
未來要用在工作的也會比較得心應手。
除了講義試題，也提供給大家一些證照考試的題目，
總共有50題，但不是本次上課的重點，因此就給同學補充一下，
開個頭，想多學的同學可以將這些題目當成練功題，
有50題之多，若是都練習並可以評到滿分，那就真的厲害，
建議可以先練習雙數題，因為分即為實用級、進階級與專業級，
實用級考二、四、五類的雙數題，進階級考一到五類的雙數題，
專業級50題全考，還加考選擇題，難道最高，建議可以把進階級當成目標，
若有心想換跑到的，不妨可以多考些證照，累績籌碼，尤其是EXCEL這樣的證照。
下星期就會開始講上課指定用書，有空自己先自習一下吧！

吳老師 100/3/31

教學影音(完整版在論壇)：
http://groups.google.com/group/labor_excel_vba?hl=zh-TW

01_LOOKUP函數
02_將LOOKUP函數改為VLOOKUP
03_定義名稱與HLOOKUP函數
04_HLOOKUP函數查最接近的值
05_綜合練習1解答
06_綜合練習2解答01
07_綜合練習2解答02
08_下載EXCEL2003證照考試檔案與縮短網址
09_練習程式安裝與使用
10_證照206題解答01
11_證照206題解答02

1.有系統的學習函數的使用。2.Excel內建的VBA正是為了解決這種繁複、瑣碎的操作而生。3.以循序漸進的方式,透過詳細的說明和實用的範例。4.進而解說EXCEL與資料庫的結合。5.將結合GOOGLE雲端試算表。

備註：上課即時錄製教學，並於課後提供學員線上數位學習。
上課時數：每堂3小時共計10堂
授課：吳老師(元智大學助理教授)

課程大綱
堂數 類別 內容
第一堂 文字和資料函數  REPT&INT&ROUNDDOWN
 LEFT&IF、RIGHT
第二堂 邏輯函數  IF、AND、OR、NOT
第三堂 尋找與參照函數  LOOKUP、HLOOKUP、VLOOKUP
第四堂 VBA編輯器  控制項名稱、變數名稱的命名規則
 變數的宣告、變數資料類型
第五堂 操作資料庫1  將VBA活用在資料庫中
 記錄、資料的搜尋、篩選
第六堂 操作資料庫2  將VBA活用在資料庫中
 記錄、資料的搜尋
第七堂 以VBA來與外部資料庫合作  文字檔案的讀寫、利用QueryTable
 使用ADO控制外部資料、操作XML資料
第八堂 實例：模擬考系統  函數佈局、出題
 評分、程式改良、系統包裝
第九堂 實例：郵遞區號  除錯環境一、除錯環境二
 陣列變數
第十堂 實例：個股進出表  讀取資料、計算頁數
 找出起始列、程式組合

吳老師教學網：
http://3cc.cc/10g/
湜憶電腦
http://www.10g.com.tw/
部落格：
http://my10g.blogspot.com/
溫馨考場論壇：
http://123.205.192.177/uc/bbs/index.php/

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