《星海情报局》作者：老局长
1974年一个名为" 生物控制学" （Biocybernetics ）的项目，在美国国防部先进研究项目局（DARPA）启动。
项目的目标，是希望通过对脑电图的信号分析，解读出人脑思维活动的特征性信号，并将其转换为可以控制电子设备的数字化指令向外输出，直接控制相关军用设备，实现“人机合一”，这就是最早在DARPA启动的“脑机接口”项目。
这是一个看上去似乎极度科幻，但其实比想象中离许多人都要近的前沿科技领域。我在和很多人聊到这个领域的时候，他们都觉得这东西还离人类太远，根本虚无缥缈，甚至下意识觉得有可能是PPT式骗钱项目，但你只要告诉他们另一个事实，他们的看法就会发生巨大的转变：
在2018年11月19日，美国商务部工业和安全局（BIS ）“ 针对关键技术和相关产品的出口管制方案”中，脑机接口技术和半导体芯片、人工智能一起被列入了明确的技术禁运清单，名列第11位。
国内领先的侵入式脑机接口公司脑虎科技宣传图
有时，竞争所带来的危机感，会让人更清晰地认识前进的方向。这个科幻想象式的疯狂技术，其实早就已经成了中国在世界竞争中又一个掉不起队的尖端领域。
在这个领域，硅谷已经产生了一批有了相当进展的著名公司。比如已经获得FDA批准，对永久植入性设备进行临床试验的Synchron；再比如侵入式脑机接口芯片的开拓者Neuralink，这家公司的创始人是马斯克和其他八名知名大学的学者或工程师，分别来自不同的领域。
无论是AI人工智能、脑机接口，还是元宇宙。人类科技的发展，都正在进入一个全新的技术融合时代，学科间的界限被逐渐模糊，产生了大量的交叉应用。脑机接口是其中最具代表性的一项前沿科技，它最典型的特点，就是横跨了极多的学科，需要建立一个几乎没有先例可循的复杂研发网络。
这意味着传统的组织架构、协作模式，都已经不再适用了。中国想要冲击前沿领域，就必须更新自己的组织协同工具，来跟上时代的发展。在美国，这个工具未来可能叫做Microsoft 365 Copilot，而在中国，最有希望实现这种平台级协同的，可能将是钉钉这类智能化工具。
跨学科的复杂系统
将成为前沿科技的趋势
2015年6月5日，中科院成立了脑科学和智能技术卓越创新中心，包含了20个院所80个精英实验室。它的架构让我想起了很多美国研究型大学旗下的著名前沿科技领域实验室。
一直以来，都有很多专家和学者认为，中国在前沿科技领域和美国的差距，有相当程度上来源于本土高校僵化的组织形式，在限制学科的交叉应用，应该学习美国研究型大学的实验室制度，来构建更适合未来科技发展的科研组织架构。
以麻省理工学院举例，其最著名的计算机和人工智能实验室（CSAIL)涉及了十几个系，里面有上百名教授和科学家（非终身教职职位的研究人员），几乎同样数量的博士后，500名左右的研究生（主要是博士生），加上几百名本科生，再加上一些管理人员，总数超过1000人。这比和它相关联的大部分系的规模都大。
格兰德（Polina Golland )教授用了下面这张图来描述系和实验室的关系：
图5.3系和实验室关系的矩阵图，红色交叉表示某个实验室与某个系有关联
再比如美国大学历史上第一个大规模、跨学科、多功能的技术研究开发实验室，林肯实验室（Lincoln Laboratory），其前身是研制出雷达的辐射实验室，后来发展成了联邦政府投资的研究中心，与美国国防部深度合作，一度成为美国军事电子系统的大本营。
几乎所有针对前沿科技领域的实验室，都有极为复杂的跨学科科研体系在进行支撑。而脑机接口无疑是前沿科技中最具有代表性的一个领域。
拿国内领先的侵入式脑机接口公司脑虎科技来说，公司仅100人左右，但却横跨了众多学科领域，例如半导体、医疗器械、软件、芯片、算法云平台等。
脑虎科技创始人、CEO彭雷表示，脑机接口所涉及到的交叉学科，比他前四次的创业交叉程度加起来还多。
值得注意的是，相比纯粹的研究型大学实验室，对于企业来说，他们要做的不仅是基础的研发，还要将科研成果进行产业化落地。这就让整个公司的运转出现了比实验室更为复杂的需求。
以脑虎举例，其研发总部在中国医疗器械的产业核心上海，芯片公司在供应链及产业资源丰富的横琴，生产基地在南昌，此外，北京、成都等地也都有业务布局。
脑机接口涉及到的每一个环节，都不能只停留在自己的领域，必须对其他环节也有系统性的认知，才能推进工作。这意味着，传统的沟通协作模式和强度，已经远远无法满足前沿科技公司的需求了。
就像我们之前讲过的EDA一样，产业的硬件进步，往往是在软件的系统性支撑下实现的。中国想要在尖端科技制造领域不掉队，显然也需要更高效，架构更灵活的智能化工具，给行业进行底层的支撑。基于这些诉求脑虎最终选择了钉钉。
从知识沉淀到生产制造
如果人类科技的发展方向是跨学科的复杂系统，那么未来人才需求最重要的关键词，或许就是：复合型人才。
彭雷一年得看20-30本横跨各个学科的专业书，医学类的得看，芯片半导体的得看，材料科学的也得看，看完了不行，还得分享，还得外化，把自己能想到的东西分享出来，然后沉淀成为整个公司共同的认知。
脑虎的上海总部一共有80人左右，却做了一个60人的阶梯教室。这个阶梯教室的作用是每个月2-4次不等的科学家分享、院士课堂。分享者主要来自中科院不同的所、不同大学的老师、国内国外的教授等，而每一次分享，都会被收录在钉钉云盘中，最终构成了脑虎独一无二的知识分享库。
公司不断去鼓励大家听跨学科的课，跟跨学科的科学家、老师开会，去交叉的领域找到思想的火花。不断分享、交流、会议、碰撞、脑暴，然后最终沉淀到智能化工具上，成为这家公司区别于所有其他公司的核心竞争力。
钉钉通过软硬件的结合，将这些课程录制下来，并输出会议的脚本。一旦有新员工入职，首先要做的就是在一个月之内，看完云盘中沉淀下来的将近100节课程，来实现认知层次和知识储备上与整个公司“对齐”的效果，将脑虎文化中的“快学快用”贯彻下来。
这让我想起，我曾经在一位超长文博主Tim Urban的网站waibutwhy.com中看到过一篇数万字的长文，《Neuralink and the Brain's Magical Future》。其中一个论述非常有意思，说的是马斯克之所以创建脑机接口公司，很大程度上是因为他认为总有一天AI会超过人类，并且会让人类沦为奴隶。鉴于人类生物脑的演化速率远不如AI恐怖的迭代速率，或许人类未来的走向，将是通过脑机接口外挂一颗存储在云端的智能脑，来帮助我们实现信息的调用，甚至是信息的处理和思考。
在我看来，这些沉淀在钉钉中的知识与课程，就像是脑虎这家公司的外接大脑一样，正在演化出这个公司独一无二的文化与思维链路。
同样在快速迭代的还有脑虎的组织架构。
成立初期，脑虎的成员只有不到10个人，而现在已经扩展到了100个人左右。几乎每半年，公司都要根据飞速发展的业务，对组织架构进行一些调整。企业发展数字化的链路是跟随业务发展的阶段逐步推进的，成立初期，只把通讯用起来就完了，能够用钉钉开视频会议、能够聊天就可以了。
后来有了办公室，就上了软硬一体的会议系统，把会议室跟钉钉联通；有了考勤就得把门禁联通；预演差不多开始立项，就上了项目的管理工具Teambition。销售慢慢开始有了团队，就要上ERP、CRM。
传统的数字化管理软件，通常是跟大公司一起，在成熟领域磨合出来的。在顾及了全面性后往往很难顾及灵活的调整。而钉钉则通过非常好的底层PASS化程度，配合低代码等方式，将需求响应的速度和灵活性都变得很高。
钉钉的组织结构、包括汇报线、部门的设置等都非常方便，而且具有很好的可定制化水平，所有新员工进入后都可以很快明确自身在组织内部的位置，而组织架构随公司发展进行调整也很方便。
有一次，彭雷在日本出差，想要远程创建一个一周后在国内时间的线上会议，却发现只能默认使用日本时区创建，他和钉钉的不穷发消息，说这是个bug，很快就得到了产品经理的响应，从发现问题到产品经理给他拉会议，可能只有一个小时。而在需求描述清楚后，产品经理5分钟就判断出来确实是设计上的瑕疵，并加入了产品更新的排期。
脑虎科技联合创始人、CEO彭雷在钉钉的发布会
这在传统的工业软件或数字化工具中，几乎是不可想象的需求响应速度。需要的远不仅仅是人力的投入，更重要的是底层架构的工程能力。
另一方面，钉钉的整个底层从一开始做的就是PASS化的，外部系统的接口很完整成熟，做一个客户就能迅速把经验沉淀下来，和外部的对接重复工作被大大简化。原先独立的ERP系统等，都摆脱了数据孤岛的宿命，被集成在一个统一的底座上，来支持全流程的数据互通。
脑虎就不仅用了钉钉的原生产品，还用了一些生态产品，比如用友的ERP。钉钉在这里起到的是数据平台中枢的作用，这种曾经单一的工业管理软件，逐渐被建立在钉钉的底层支持之上，被纳入了一个更为宏大的数据生态，给传统的数字化链路带来了巨大的效率提升。
智能时代的竞争优势
2001年，互联网泡沫破灭，纳斯达克指数被腰斩之时，乔布斯提出了一个至今都在被世人不断验证和践行的天才构想：人类的未来，将建立在端到端，节点到节点的数据传递之间。一旦你建立了一个庞大的数据生态，并掌握了其中关键的几个节点，那么这就将是你在这个时代最重要的竞争力所在。
后来，验证了乔布斯这个构想的，先是现象级的iPod，接着就是横空出世的iPhone。随着摩尔定律在商业上逐渐走到了尽头，这种发展的趋势开始转向软件和系统层面；而当一个软件平台开始成为数据中枢，构建庞大数据生态的时候，下一步它将顺理成章地走向人工智能。
随着ChatGPT的爆红，最实际也最首要的担心，就是数据安全问题。用户在使用ChatGPT等AI工具时，可能会不经意间将私密数据输入到云端模型，这些数据可能成为训练数据，也可能成为提供给他人答案的一部分，从而导致数据泄露和合规风险。
根据外媒报道，亚马逊的公司律师称，他们在ChatGPT生成的内容中发现了与公司机密“非常相似”的文本，可能是由于一些亚马逊员工在使用ChatGPT生成代码和文本时，输入了公司内部的数据信息。而这些信息又被当成答案提供给了新的提问人。
基于这种安全性的考虑，一个非常显而易见的商业判断就成型了：就像今天所有大公司都在建立自己的数据库或云一样，未来AI大模型领域，爆发的也将是巨头的战争。有能力的公司和国家，为了不让自己的数据泄露，必将走向研发自己的大模型。
而在这一点上，钉钉似乎有天然的优势。
钉钉这类工具的底层逻辑就是建立在公司和组织层面上的。它不像微信这些聊天工具强调个体属性，在产品架构上就偏向私人化。
这意味着，钉钉更适合构建企业内部的数据生态，同时也能很好地将企业内部的生态和外部进行安全隔离。
举个例子，脑虎内部的数据安全内控，就是不允许通过微信发任何办公文件的，需要进行保密信息传递的供应商，都会被要求安装钉钉来确保数据的安全。如果用这个思路去思考上面亚马逊的那个案例，企业员工在组织内部使用的数据信息，将只会作为你自己企业的AI训练素材，如果有外部的提问人对你提出了相似的问题，由于数据的隔离，对方也是不可能获知与你相似的答案的。许多安全性的考虑也就迎刃而解。
换言之，钉钉这样的产品形态，几乎是这个市场上最适合做企业内部的语料库的了。在集成大模型之后，将会极大地提高企业决策的效率。
彭雷和脑虎科技最期待的也是这一点。他举了个例子，今天脑虎很多部门的内容，都是分散在云盘、知识库、项目、聊天记录里面的。如果有了企业内部的AGI，作为CEO的彭雷以后可以不用去查看文档，自己汇总处理数据，而是直接问：我们过去三个星期有哪些会？做了什么新的知识分享？AI会自动检索，并将信息汇总成列表直接交给他。
又或者，他需要一个工作周报或月报，来回顾公司的发展和项目的推动过程，也可以直接让AGI自动生成，不必再自己去打开数个文档或项目管理计划，将已经做过的事情再重复总结一遍。
顺着这个思路往下想，AI可以总结过去，当然也可以帮你展望未来，实现对未来计划框架的搭建。人类则可以直接在框架上进行调整，细化，去进行可行性的验证等工作。
To C的一端，聊天也好、做图生文也好、视频生成也好，这一系列的应用，都只能取代一部分的工作；在To B的层面，这种提升则是系统性的。
这也是为什么我们在之前的文章里就说过，工业软件的未来，将会进入云和AI的时代。拿EDA这类系统性极强的软件来说，如果有钉钉这样的平台作为系统接口，对于一直被当作产业协同难点的数据互通问题，甚至都将不再成为问题。
通过自身的大模型赋能企业，钉钉这类智能化工具将要造福的，是整个中国的科技产业和高端制造业。
结语
2021年，大陆全社会研发投入27900亿元，其中76%来自企业投入；2021年国家重点研发计划中的79%是由企业牵头或企业参与的，全国企业研究与试验发展(R&D)经费支出21500亿元，比上年增长了15.2%。
在不知不觉间，全球经济竞争格局已经发生了转变，国家间的综合国力竞争，演变成了以科技创新为核心的发展竞争。而毫无疑问，科技创新型企业，也成为了中国科技竞争中的中坚力量。前沿科技企业的研发，成了中国与世界竞争的先锋。
我们一直说，无论在制造业还是在科技产业，速度都是中国未来竞争中最核心的竞争力所在，而速度的背后，是对庞大资源的调度和协调能力。
这意味着，无论是研发领域，还是制造领域，钉钉这样不断加快企业反应速度、信息处理速度、服务科技企业的智能化工具，都将成为中国未来科技竞争中的底层支撑。