世界經濟論壇（World Economic Forum）創始人兼執行主席克勞斯·施瓦布（Klaus Schwab）于2016年出版了一本名為《第四次工業革命》的書，并在當年的達沃斯會議上創造了這一術語。他解釋了前三次工業革命如何從根本上改變了我們的現代社會。第一次蒸汽機的發明、第二次大規模生產以及第三次數字技術的到來。每次工業革命都導致了社會的大規模變革。當前已進入以智能自動化為驅動的第四次工業革命。這次工業革命不同于以往，對人類社會而言將存在巨大的機遇與風險。
智能自動化（IA）是本次生產力革命的核心組件，將深刻影響人類社會，人將被數字化“武裝到牙齒”，隨之而來的是工作協同模式的變革，用設計型思維的語言來描述就是用戶畫像改變引發場景變革。人和IA結合的用戶畫像將構成未來業務場景的靈魂。
基于IA目前在不同行業的實踐來分析用戶畫像的演進，我們就能洞察這個靈魂，智能自動化業務場景未來演變的方向就會變得清晰。
01工作的困境和出路
2019世界人工智能大會上，“雙馬”對話激辯AI未來。當時馬云提到：“機器可以更聰明，但人可以更智慧。我從來不擔心機器搶人類飯碗。”馬斯克則反駁道：“我完全不同意。最聰明的不一定是人。聰明的人最容易犯的錯就是不相信有人比自己更聰明。”
今年10月1日特斯拉AI日大會上，馬斯克隆重推出了“擎天柱”人形機器人，這被視為一個人工智能取代人類部分工作的標記。可以預見，人工智能在各行各業的迅猛發展，將首先讓跟不上數字化時代的千千萬萬的打工人處于職業風險中，進而影響到未來人類社會的演變，因此我們需要深刻分析和理解IA對人類未來工作的影響。
理解IA如何影響未來人的工作，人在未來的工作中如何與智能及數字化相結合是破題的抓手。直觀來看IA的大規模使用應該是所有知識勞動者的危機，在智能數字化時代，知識勞動者對技術的掌控能力越強，就越能從日益增長的財富中占有更大的比例已成為業界共識。
與此同時知識勞動者所掌握的各類專業技能，隨著時間的推移，將逐步被IA所替代，在IA浪潮初始階段受益的知識工作者將淪為社會底層依賴國家財富轉移生存的赤貧一族。2022的職業列表中，已經有600個職業消失了，而且職業被智能替代的速度仍在加速，未來還將有更多的職業被人工智能、數控機械、無人機器、3D打印、媒體廚房、大數據分析、AI人物、智能編譯等新技術新智能所替代。當前知識勞動者如不能與時俱進進行前瞻性的思考并采取行動，與智能和數字化進行有機融合的話，這看似荒唐的場景將在不遠的未來走進現實。
雖然馬云在與馬斯克的對話中說機器人不可能完全取代所有職業，但在2020年10月的中國企業家俱樂部年會上，馬云發表了他淡出視野前的最后一次演講，大膽預言：未來十年是傳統行業推進數字化的最后十年，如果你不進行變革，你一定是數字化脫貧的對象。
另外，蓋洛普（Gallup）近期研究表明，全世界85%的員工在企業中工作沒有參與感，用通俗的話來說就是工作沒有價值感，員工滿意度不高。這一比例在美國是70%，而在日本這一比例竟高達94%，調研顯示在中國員工不滿意度也高得驚人。另一項蓋洛普調查發現，三分之二的員工在工作中感到倦怠。導致工作倦怠的主要因素包括工作中的不公平待遇、緊迫的工作壓力、工作量過大、缺乏領導層的支持等。
以人類社會目前的科技成熟度，理應讓人們在工作中變得越來越具有幸福感。但在過去很長一段時間里，卻因為一些標準化、重復性的工作，使人逐漸淪為“機器”，這種趨勢將加速人類工作幸福感的降低。
第四次工業革命讓人感受到了工作的雙重壓力，一方面是可能面臨的工作機會的消失，一方面是工作幸福感的降低，未來出路究竟在哪里，當下的工作困境應如何擺脫？
事實上，IA是把雙刃劍，它將為知識勞動者創造前所未有的機遇。隨著IA賦能下的業務場景創新和顛覆的步伐急劇加快,我們相信IA也將創造大量新的就業機會。對個體而言關鍵在于知識勞動者能否在未來的生態競爭中準確定位自身價值并且能夠結構化地自我理解。對社會而言需要去分析判斷智能自動化未來可能呈現的場景，需要意識到傳統的技能培訓和教育將無法滿足智能數字化時代下對知識勞動者的要求，不做出改變將令大量勞動人口面臨就業不足或失業的命運。這種情況的導致后果可能以社會動蕩、革命、戰爭或任何人都不希望發生的形式出現。
在未來人與IA相結合的用戶畫像中，IA擅長重復性任務，而人類擅長批判性思維、創造性任務和解決新問題。這些特點使IA和人類相輔相成。對于人來說，需要回歸到人與智能融合的這個主題上，需要在數字化時代具備關于人機協同的嶄新的元學習能力、對三個世界（含元宇宙）的讀寫分析能力、批判性認知能力、篤定的精神力等四方面能力，人類可以利用IA賦予的減少工作量的機會，將工作重點放在人類特有的批判性思維形成對三個世界的認知，借助人類元學習能力來形成職業的多樣性，并利用篤定的精神力來增強人性，提升人在工作中的幸福感，在更深層次上推動人類社會的發展。（備注：篇幅有限，這里只探討其中的元學習能力，這種認知我們稱之為顛覆傳統的超極限學習。）
02顛覆傳統的超極限學習
學校一詞，在希臘語中是“休閑”或“休息”的意思。這個詞的起源和內涵是經過先賢們深思熟慮地思考和沉淀的。學習和教育最初的目的就是引導我們找到自己的人生目標最終實現人生幸福。中國大部分的學校是為應試教育而設置，同時中國也在大力發展以職業為導向的教育體系，絕大部分企業和機構的內部培訓和教育也是以職業為導向，通過特定領域的教育學習某項職業技能。
從發展趨勢來看，這種貿易型導向的教育和學習模式將持續下去。無論是應試教育還是現有的職業教育，都有違教育的初衷—尋找人生的目標和幸福。在IA加持下的數字化轉型浪潮中，這兩類教育的價值將急劇下降，因為在未來絕大部分的工作技能都將被自動化代替。那么未來的教育或者學習之路在哪里？其關鍵在于技術發展相比傳統的教育或培訓誰的速度更具優勢。
天下武功，無堅不摧，為快不破。隨著科技的高速發展，高效快速的獲取并形成“學習如何學習”的能力將成為未來教育和學習模式的最終歸宿，我把它稱為超極限學習。超極限學習是超越普通學習一個數量級的高效快速的學習能力。從個人視角來看，是一個人能完成十個人的工作任務，且能從事多專業作業；從企業視角來看，相比同行能夠更高效地進行研發、生產、銷售、市場和運營。然而這種卓越的學習能力普通人是否能夠掌握？是否某些具有天資的人和具有特定特質的企業才能具備？同時，一些杰出企業的實踐表明，超極限學習需要三個核心要素，即學習能力、學習資源的支持、學習的激勵。
研究發現，絕大部分的個人和企業具備實施超極限學習的潛在要素：我們發現絕大部分組織和人的工作潛力尚未充分發揮，通過有體系的對組織和個人進行支撐提升其學習能力，能夠大幅提高業務作業效率；同時我們也發現企業內部存在大量資源（數據、信息、知識和人），而這些資源由于種種原因沒有被利用起來形成業務價值，以致資源被極大地浪費。
開展超極限學習的關鍵有兩點，第一是形成元學習能力（Metalearning），第二是新的協同作業模式（New Model）。形成針對業務作業場景的協同作戰環境，基于新的協同環境實現工作方式的變革，兩者結合后可以用很多時髦的詞來描述，例如精兵大平臺作戰、數字化轉型、商業模式轉變等等。業界非常著名的案例就是美軍的特種作戰。近年來，美國特種作戰部隊極為活躍，美軍對特種作戰部隊(SOF)的需求量很大，全球人員數量也在不斷增加。2019年，特種作戰部隊在141個國家開展了行動，而十多年前這個數字還只有60個左右。大規模的特種作戰是美軍面對復雜、多變、實時環境下的大平臺精兵作戰模式，精兵并非傳統意義上的“精銳”部隊，但實際上特種作戰部隊的特殊性在于一體化的大平臺支撐，普通部隊和“精銳”部隊都可以利用大平臺。這種大平臺精兵作戰模式的形成和演變，突顯了美軍的超極限學習能力。
元學習能力（MetaLearning）：Meta一詞來源于古希臘語，說的是更高層次的抽象描述自身。元學習描述的是學習的學習。雖然這個詞來源于西方，但在中國傳統文化里這種學習能力早已根深蒂固，例如漢字學習中通過偏旁部首表意和表音來快速學習漢字，通過漢字偏旁部首的知識結構和屬性來理解認識新的漢字。在這個場景里，為了學習漢字，我們先學習了如何學習漢字的方法，這能夠大大加快我們學習的速度。這些更高層次的抽象的方法，我們把它稱為知識，元學習能力就是持續形成這種知識。這個過程我們稱之為超極限學習的知識形成與知識管理階段。這是形成超極限學習的關鍵。知識的質量決定了學習的效率，超極限學習與其他學習的最大區別在于知識的質量及將知識精準實時地推送到所需的業務場景，這是絕大部分企業所不具備的。
新的協同作業模式（New Model）：這個部分我們稱之為知識應用階段，形成這種新作業模式需要兩個步驟，第一是精準學習知識，需要理解學習的動機，清晰地了解需掌握哪些知識和能力，需要形成一個針對工作的知識地圖，并把工作和項目中的內容分解為相關的概念、事實、操作過程等結構化的框架。第二是在業務作業的工作場景中，利用數字化技術等手段形成和選擇所需的環境、資源和知識進行實踐。同時這兩個方面是相輔相成的，高質量的知識能極大地促進知識的應用，知識的持續應用反過來將可持續地支撐知識的更新和迭代。
03智能自動化（IA）業務場景實踐
我們談到了人工作的困境，人與智能融合的關鍵能力，并就其元學習能力進行了探討，以下我們將分析智能自動化在不同行業和企業職能領域的廣泛應用.
隨著人與智能融合的演進，其智能業務的場景也將隨之演變。目前的業務場景從一個側面也反映出目前人與智能融合的程度。首先我們定義一下在本文中所謂“場景”的含義，在不同行業和業務領域對這個名詞的解釋不盡相同。本文中所提場景是指利用智能自動化技術賦能某項業務活動并實現該方面的業務價值綜合描述。業務場景通常是構建企業智能自動化的愿景，評估企業智能自動化未來潛在機會的強有力工具，本文中所提供的基于行業和企業職能的場景框架是一個通用的適合各行業的場景分析框架。
前面談到數字化時代的職業人員需要具備嶄新的元學習能力、對三個世界（含元宇宙）的讀寫分析能力、批判性認知能力、篤定的精神力等四方面的能力。在人的四種能力得到有效保障的前提下，未來數字化的業務場景將在人的知行合一、三大世界的天人合一的環境下，進行多層次的持續迭代創新。
對于企業和機構來說，無論是目前的數字化轉型，還是跟上第四次工業革命的浪潮，面臨的首要問題是從何開始。我們研究全球智能自動化的眾多案例，以人與智能融合為抓手，并結合多年智能自動化的實踐，從中觀察到智能自動化最初始于實施對業務有價值的智能自動化場景。
為了方便對業務場景的研究，我們構建了一個二維框架，用以從行業和企業職能兩個維度對職能自動化的場景進行深入研究，并分析和總結了在這兩個維度下，各個細分業務領域中的場景智能自動化是如何助力業務實現其業務價值，解決業務痛點（限于文章篇幅，此處不作贅述）。
另外，我們在研究中結合各個行業數字化的成熟度，分析和梳理了各個不同細分領域中當前及未來一段時間內這些業務場景與智能自動化的相關性，為企業和機構開始智能自動化之旅的試點場景提供選擇和判斷的相關參考。
結束語
智能自動化（IA）是世界第四次工業革命中數字化技術的重要核心組件，其大規模的應用將深刻影響人類社會，不同于以往三次工業革命的過程，這次是危機顯著大于機遇。人作為本次變革轉型的主體，需要增強以上四方面能力才能跟上數字化時代的步伐，在未來數字化場景中達到人與智能協同作戰的狀態。
