郭继军 | 文
当很多企业不断 遭遇“资源天花板” 时， 新商业却看到 可以开采的， 近乎 无限外延的外部资 源。图/视觉中国
全世界市值排名前10位的公司，在过去的十年间除了微软和一家石油公司埃克森美孚，其他8家都是第一次上榜。其中6家互联网公司，在2007年之前几乎默默无闻，而曾经的能源巨头、制造业巨头、电信巨头、金融巨头纷纷跌出前十。很多人把这一现象归结为传统经济vs互联网经济的对立。
同时，近五年间初创的数字企业增速快得令人咋舌，独角兽公司平均仅需四年时间就可达到估值10亿美元。在中国速度则更快，根据2017年BCG的统计，中国两年内成为估值10亿美元的独角兽公司占比46%，而美国相应的比例仅为9%。很多人把这一现象归结为资本和贸易市场的对立。
回看传统行业仅有7%的领军者，果断利用新技术，在三年中新的数字业务的收入在总营收占比超过50%。这些行业领军者数字化运营能力是同行的1.7倍，数字化技术创新能力是同行的2.2倍（埃森哲，《创新驱动 高质发展》）。很多人把这一现象归结为应用新技术能力的强弱对比。
从企业的微观角度来看，企业商业模式的转型，已经从电气时代的30年一个生命周期，到信息化时代的10年，到互联网时代的5年，直至今天DT时代的2年－3年的生命周期。独角兽的死亡时间也从平均10年缩短到3年——生死都是一瞬间。很多人把这一现象归因为转型能力的优劣。
我们不断地寻找和思考，在今天的商业世界，企业保持卓越绩效和实现基业长青的理念、路径和方法。
是时候跳出企业、行业、甚至国家的视角，从更高维度来重新审视一下，我们这个时代究竟在经历怎样的变局。
1.在线的宇宙级数据，成为新生产资料
互联网和社交媒体造就了连接亿万人群的“海量数据”，我们就已经察觉，数据替代原油，成为新能源、新生产资料。
然而今天数据早已超越了“互联网”的维度，IoT大规模部署、机器学习、廉价存储和计算普及之后，物联网带来了比“海量”更大的“宇宙级数据”。
在生产线、机械设备、锅炉、汽车上部署的传感器，就可以通过搜集和分析温度、湿度、工人操作视频等客观的数据，提高良品率、找到燃料消耗的规律、预测机械故障、根据用户使用习惯修改产品设计。
德勤和麻省理工斯隆管理学院发布过一个案例，从MIT Media Lab独立出去的大数据分析公司Humanyze，通过员工的可穿戴设备、工作空间安装的传感器和视频监控，帮助一家线上旅游公司迅速提升运营效率。最终的解决方案很简单：把茶水间的桌子改为4人座和12人座。因为通过员工的行为数据分析发现，午餐和茶歇时间是提升团队合作能力、激发好点子的最佳场合，而且发现，有效讨论的人数是4人－12人。这个案例用以说明，数据从来都是客观存在的，办公行为和办工场所都可以数字化，而且把以往不予考虑的要素数字化，可以获得意想不到的提升商业运行效率的结果。
当我们把宇宙级数据当作新生产资料时，除了量级，除了来源不止于互联网，除了不以数字的形态出现（会以视频、音频、文字等各种形态出现），最容易忽略的一点，数据“在线”的特质。
几年前，作为即时沟通工具的Skype和QQ都有一个“离线”的状态，因为我们默认只有在“上网”时我们才在虚拟世界存在，只是日常生活的一小部分。几乎与智能手机无法分离的今天，只要是醒着我们就是“在线”的状态，钉钉、微信不再有离线的状态显示。这只是人类行为的一小部分“在线”。
同理，今天机械系统和生产线的“数字孪生体”，7/24数据实时在线，数字与物理可以实现数字的双向流动，实时决策。我们让地理位置数据、红绿灯、车流速等数据实时在线、实时计算，就可以通过高德地图实时建议和控制人车的路线。让宇宙星辰的数据实时在线，发现另外7个适宜人类居住的星球，让人体体征数字实时在线预警健康状态。利用物联网，我们也在尝试让肯尼亚的濒危大象、长江的白鳍豚的数据实时在线，才能动态保护濒危物种。
数据，历史上第一次来自于人类自己的生产资料，正在不断累积、形成一个巨大的“数据黑洞”：每秒每个人都在生产极为庞大的数据量，占据存储、计算、网络的资源，体量、质量和密度极大。讽刺的是，这种数据原生的压力面前，人力束手无策，如果不借助智能做任何处理，购买存储设备的成本都会把一家家企业压垮。自古华山一条路，数据也只有智能一条路可以走。而数据智能，最终将带来生产力的爆发。
2.数字网络协同，成为新生产关系
2015年，出现了几种新的商业现象：按需经济、共享经济、社群经济、众筹经济。它们打破了以往所熟悉的生产关系，比如公司四面围墙之内的关系，供应链内部的关系。
1991年台湾大导演杨德昌的作品《牯岭街少年杀人事件》在2018年重新升级为数码蓝光版的时候，因为从多个胶片版本进行画面修复，字幕自然也从方言、普通话、日语、英文版本而来，并没有统一的字幕。在BiliBili，精通各种方言的志愿者竟然通过你录入一句、我修正一句、他翻译一句的方式，在一夜就做出了完整的字幕。
他们就是在中国非常有特色的一个团体“字幕组”。他们是定居在全世界各地的华人，由于全球优秀的影视剧作品往往没有官方翻译，所以自由组队、利用业余时间，为数以万计的电影、电视剧制作中文字幕。而这些人的组合方式十分随意，招之即来、事了拂衣去、深藏功与名，他们不会得到任何金钱的回报，只是为了满足中文观众的观赏需要。
字幕组成员的合作关系，震撼了《连线》杂志的创始人、未来学家凯文·凯利，他认为这种网络协同挑战了生产关系的极限、挑战了“公司”商业形态本身，甚至问道，什么样的生产和商业活动无法通过网络协同的方式实现？答案是，没有。
基于互联网和数字化在线的协同，取代了封闭、线性、管控的工业时代生产关系，突破了认知的极限。然而上面的例子还只是生产关系在供给方之间二维延展，如果把这些网络互相搭在一起，会出现怎样的奇迹？
答案就是阿里巴巴本身。
淘宝最初就是连接买家和卖家的网站，然而随着买家和卖家的增加，店主开始希望自己的店铺页面美观、独特，有自己的风格，才能吸引买家。之后，就在淘宝上出现了店铺装修市场。专业的平面设计师、网页制作者组成团队，在淘宝上为卖家提供设计服务。
又因为买卖双方线上交易缺乏基础的信任，买家先收货、卖家后收钱的线上支付Alipay出现。
随着阿里旺旺的即时软件出现，买家养成了买前沟通的习惯，以减少纠纷和退货，兼职的客服人员出现了，24小时回答买家的问题。
2010年宽带开始发展，淘宝卖家开始大量使用图片销售和宣传，摄影师进入淘宝的协同体系，海量的模特“淘女郎”也应运而生，她们不是专业模特，但是恰好满足了广大买家“看看衣服穿在普通人身上效果如何”的需求。2011年、2012年，淘宝排名前二十的模特都有几百万元的年收入。
就在图片眼花缭乱的时候，导购达人、淘宝直播也加入进协同的网络中，在线实时地帮助买家挑选适合个性化的物品。淘宝的口红导购，可以在一个小时里卖出上万只口红。
全国智能物流骨干网“菜鸟”进来，连接所有的物流公司、快递人员和仓库，让物流信息实时在线，不需要中间人来计划、协调和安排。
带动制造业、采购源头的全链路协同。2018年，1688淘工厂，2.7万家中国制造工厂自带生产设备加入淘宝，将产能放到平台上出售。实现了采购、制造、检测、批发出货的实时在线和协同管理，小单、多批个性化的柔性生产，已经在越来越多的淘工厂制造厂中出现。
淘宝的买/卖双边供需关系演化为立体的网络协同，从导购、企业资源计划、视频音乐、店铺装修、营销折扣、广告、物流、即时交互、效果监测/生意参谋、拍摄/修图、支付/金融/借贷等等环节一步一步展开，更多元的协同随之而来。
当很多企业不断遭遇“资源天花板”时，新商业却看到可以开采的，近乎无限外延的外部资源。今天在淘宝上购买商品、在饿了么上订餐，所有参与服务的人、货、场都是数字化驱动，在时空间的数据协同，不再是流程驱动。
像双十一全社会大规模的网络协同，完全不可能通过人来调配实现，注定是要走向全面数字化的道路。
业务中台的缺失， 过往的业务无法以 IT服务资产的形式 沉淀下来， 更无法 形成敏捷的网络协 作。面向商业场景的 智能化的缺失， 新 商业无从谈起。图/视觉中国
生产资料和生产关系的大变革，注定会定义一个全新的时代。
数字经济时代生产资料和生产关系的大变革，数字技术，类比电力、PC，成为全新的生产力，相应的组织形态和运营方式都将发生革命。可以预见的未来，商业运营的各种要素将实现全面的数字化：客户数字化、生产制造数字化、供应链数字化、营销数字化、运营数字化、财务（支付）数字化、企业组织数字化、物流数字化，乃至办公场所的数字化……
我们已经看到，淘宝让从客户到商家的所有环节数字化，打通社交的微博、支付的蚂蚁金服、物流的菜鸟、制造的淘工厂、营销的阿里妈妈、企业组织的钉钉等实时的数据流，一个淘宝的卖家可以调用几百个服务商的数据和相关的服务，将原本锁死在供应链的线性关系，变成了一套非常复杂且有效的全面数字化、智能化的新商业系统。
从淘宝的商业奇迹最终指向，全面数字化，随之这样的新商业推演至更多行业——这就是阿里巴巴2016年提出的“五新战略”。
新零售：例如未来的十年，并不会再有线上线下的二元对立，无论是线上、线下还是物流，数据、流程和业务将会以数字化的方式结合在一起，真正的新零售是整个行业的数字化。
2018年，新零售样板盒马鲜生，利用阿里巴巴的数据和数字化能力，在中国二十几个城市开到了100家店，为1000万的消费者提供新鲜、可追溯的海鲜等食品，彻底数字化重构人、货、场的关系。
新金融：例如过去200年的金融，支持了工业经济、IT时代的发展，方式就是支持20%的大企业以拉动世界80%的生产力发展。
但未来新金融必须用数字化的技术去实现倒二八理论，用更加公平、更加透明的数字化业务，用非常低的成本支持80%的中小企业、个性化企业、年轻人、消费者。基于数字化的信用体系才能够让全世界产生真正的普惠金融，让每一个需要钱的创造者，都能获得足够的钱，既不是很多的钱，也不是永远得不到的钱。
新制造：例如最能代表未来新商业的、最具想象力的，就是制造业的全面数字化。不是电商的销售渠道和传统行业结合就是新制造，不是生产线自动化就是新制造，也不是产品加上芯片就是新制造。新制造业将会实现柔性制造、柔性供应链，满足个性化的定制需求，实现c2S2B甚至c2b。
整个商业运行的各个要素实现了数字化，柔性生产才可以适配所有人的需求，才能满足每个人的个性化需求。个人不再从销售端购买商品，而是被配给个性化定制的单品，通过实时的物流递送和人力调配，而通过人力提供的体验和商品的效果带来最终的价值。
换言之，全面数字化会让零售、物流、公共服务、餐饮、娱乐乃至制造都不再成为一个垂直的独立行业，而是纵向交错的服务链条，而各个行业里的生产活动、产品、服务、人力、组织协同的数字化，决定了商品只是服务链条里的一个环节的承载者。
这样不只是新零售、新金融、新制造，甚至包括新物流、新媒体、新城市、新政务等等行业的横向打破和纵向重组，将成为全面数字化的新商业。
全面数字化的新商业的高度不确定性，决定了企业所面临的最大的挑战不是以往的降本增效，而是要确保不会在两三年里被快速颠覆。
从上世纪90年代CRM、ERP、OA、MES等企业级应用的大规模兴起，主要是分析企业内部的运营数据，比如财务数据、销售数据或者来自供应链上下游的数据，最终可衡量的效果，是各个部门的流程管理、降本增效。后来的移动社交、大数据、云计算等技术进入，也都是为了降本增效，支持某一部门的业务流程需求，比如供应链管理系统、销售系统、供应链系统、财务系统。
传统企业的数字化, 是基于已知的业务和可以框定范围的数据做出预测、作SWOT分析。而全面数字化的新商业，要基于宇宙级数据作出瞬时决策，以最小成本快速组织、进行网络协同，业务试错、快速迭代、敏捷创新，那么以往的数字化转型注定是失效的。
那么，什么是符合新商业时代的IT架构和数字化？
答案是智能云。云的底座为数据挖掘提供了平台，解决了敏捷的问题；机器学习是云上的核心算法，解决了创新能力的问题。
传统理念认为云计算只是IT硬件设施的升级，从物理机到上云，IT资源的随用随取——这个阶段称为云1.0阶段。而云2.0阶段真正的价值在于，能够支持商业运行各种要素的随需随取，前提是各个商业要素的全面数字化。
智能云就是云的2.0阶段，要改变的是云1.0时代的状况：在基础设施迁移上云之后，数据对接、流程等复杂的工作却需要在很长的一个时期靠大量的人力和工时来完成，人工把大数据分析、人工智能等技术部署到自己的业务中去。人工智能被调侃道：有多少智能，就有多少人工。
这得到了一个普遍的共识：虽然人工智能已经在某些具体的行业场景里有应用，然而离将传统行业彻底数字化还和智能化有很长的路要走。其根本原因在IT partner和企业的甲乙双方各占一半：企业客户、生产制造、供应链、营销、运营、财务、企业组织、物流、办公场所的全面数字化，还离得很远；今天IT合作伙伴能够提供的人工智能并非“即插即用”的产品——企业还不能简单通过购买“智能”的方式将其用于运营的数字化转型中。
这也符合以往对于几种技术生命周期的理解，真正成熟的、有累积的技术，比如ERP、CRM、电子商务、移动支付，在进入到具体的应用场景时，多是以平台或简单应用的形式出现，底层和中间层已经事先搭建完毕，为企业提供成熟的、面向场景的解决方案。企业还可按实际需求选择不同的产品组合，没有想象中那样复杂，是否有专业的研发团队不会对后期的使用造成影响。
智能云一定不是简单地把云、人工智能、大数据叠加，既不是单点技术的调用，也不是连续耗时耗力的技术整合，而是一整套IT架构：从底层芯片到技术、产品、对外开放的标准API接口、解决方案能力、行业生态系统都是为了面向商业场景、面向行业场景设计的智能，应用中并不用过度关心底层的系统如何搭建，中层的技术如何整合，乃至上层的应用是否能够确保实现……
阿里云利用阿里巴巴集团的软件、硬件、技术、操作系统、IoT的整体能力，打造而出的IT整体架构，还囊括了阿里生态里高德地图和蚂蚁移动支付、钉钉办公系统的能力、生态伙伴在行业的能力，通过阿里云标准的API、统一的平台并结合最前沿的数字化理念，将智能的能力输出给客户。我们坚信如果智能云是支持全局实时决策和快速创新的整套，那么竞争力一定不是课本上的，一定是在具体的商业场景中锤炼形成。
阿里云的智能和数字化技术，经历了从电商、互联网金融、互联网营销到物流、互联网信贷保险、视频和娱乐等商业场景的锤炼，打造了整体技术能力的架构，才能实现用即插即用、敏捷创新、按量付费的AI技术来支持海量商业场景的可能。其他很多云计算服务商的追随者策略，基于“人有我有”思路做替代性的研发，这样云产品和AI产品的复制，虽然能够造出一些“替代品”，但缺乏用户需求的市场和场景生命力，只会成为“样板工程”。
智能云的整体技术和能力，在输出给客户时，我们把它抽象为，“双中台+大脑”的数字化转型战略。
1.业务中台+数据中台
以一个真实的案例说明企业级IT系统是如何在数字化转型的路上越走越远，最后不得不诉诸双中台战略。
特步作为中国竞争最激烈的服饰制造和零售业的一员，从2002年开始建立自己的IT系统：
2002年－2007年，开始建立四个系统：物料系统（鞋品和服装物料）、财务系统、分销系统、零售系统，以支撑四个业务模块的需求。
2007年－2012年，特步不断建设IT系统填补业务流程的需求，其中包括OA系统、Infor PDM系统、订货系统、BI系统、财务系统、电子商务系统、知识管理系统、ERP系统、数字车间系统、门店综合管理系统、供应商品淘汰、防窜货系统、鞋WM系统、服饰配件WM系统……到2012年， IT系统基本覆盖和支撑所有业务领域，然而数据的存储和分析越来越分散。
2012年－2015年，特步完成了系统整合、深度优化、准备上云。云战略规划、SOA规划、分公司WMS推广、VOS云门户、O2O规划和应用、智慧零售、iPad订货、掌中宝、小微、品质进度跟踪管理。但由于数据的复杂性，系统整合异常艰难，云战略基本无法执行。
到2015年，特步共有63套IT应用系统。然而，数据分散在各个系统中、数据标准混乱，只能通过大量复制的方式同步；系统与系统之间的网络极为复杂，操作繁琐，无法满足全渠道营销、线上线下一体化销售；经历多年的运维修补，只能做局部修改，无法全局优化，否则很容易造成系统性宕机，带来极大的损失。
更大的问题在于，系统无法应对促销时突然高迸发的流量，高峰时消费体验非常差。数据冗余过多，无法统一，无法支持管理者的实时决策。最终只能在2016年启动中台架构，将IT系统推倒重建。
特步是阿里巴巴将业务中台理念输出后的第一批受益者，9个多月时间，完成了全国40多家分公司、6000多家门店的全渠道分销零售系统的中台整合。零售渠道库存压缩至4个月，比行业平均水平降低30%。从63套烟囱式IT系统整合为一个大中台，特步获得了敏捷创新的平台。2018年，特步“6S旗舰体验中心”让消费者在地形仿真环境中测试运动鞋，用足型扫描仪收集数据提升产品设计，以实现真正的定制化。
2015年阿里巴巴实施中台战略之后，在四年间理念和能力输出给100多家客户，覆盖服饰、家电、地产、珠宝、烟酒零售、商超、餐饮、农业、快销品等行业。
阿里巴巴作为第一个提出业务中台理念、实际建立起中台架构并将此能力成功输出的公司，究竟解决了什么问题？
首先，过去数字化转型带来的烟囱式IT系统，而且多系统间有大量的重复。其次，用SOA（服务总线）连接烟囱式系统时带来的单一交互，中心点无法扩展。再次，数据口径不统一、标签系统混乱、算法不一致、数据无法实时调用、无法自动化建模、无法实时可视化。更重要的是，庞大的IT系统无法支撑敏捷创新，而决定企业生死的不只是成本和效率，而是转瞬即逝的创新时间窗口。
业务中台将系统中各个业务的前端应用与后端IT服务解耦，让IT对业务的支撑变成原子级的微服务，比如无论是线上零售、手机端还是线下销售，无论是B2B、B2C、C2C、O2O的电商，都可以拆解为搜索、购买、评价、支付等服务。然后在面对不同的商业场景，比如盒马的生鲜快递、聚划算的团购场景、双12的促销场景、闲鱼的二手交易场景，IT微服务像搭乐高积木一样迅速重组支撑新业务，可能为新业务定制的IT微服务化只占10%-20%。这样将以非常小的IT成本迅速响应市场，构建一个新业务，敏捷迭代、快速试错。
2018年毕马威在报告《云技术助力大型企业数字化转型》中给出定论，企业要实现真正意义上的业务数字化转型，其在IT架构层面的重要体现是实现企业IT的全面服务化，形成真正的大中台。
2.面向行业的ET大脑
站在一个完全服务化的IT架构、完全统一的数据中台架构之上，企业完成支撑新商业智能的基础部分：数据分析的平台、机器学习的平台。
全局实时决策和快速创新需要通过智能来实现，宇宙级数据需要人工智能来解读，大规模网络协同也需要通过人工智能的调度，比如像ET城市大脑指挥早晚高峰的车流方向、特种车辆和巡警的调配，Uber和滴滴调配人和车的时空位置，饿了么协调物流骑手和餐厅、消费者之间的时空位置。阿里云最终给出面向场景、全局感知的解决方案——ET大脑。
2018年，我们明确地看到AI在几个行业的若干在线数据资源丰富、对协同要求极高的商业场景有长足的发展和应用，比如智慧医疗的AI读片、辅助诊断，智慧金融的定制化理财、智能风控，电力行业的无人机巡检，平安城市的轨迹追踪、人脸识别，无人驾驶，人工智能客服等。
2017年，麦肯锡发布一份长达80页的报告，名为《人工智能：下一个数字前沿》，其核心观点就是，还在观望阶段的企业会被人工智能的早期使用者越甩越远。“前两年还都在谈人工智能概念、技术，今年行业里已经有很多企业的相关业务落地。”人工智能就是上世纪90年代的互联网，抢占先机、吃得第一波红利，已成共识。
阿里云智能支撑了全世界最大的零售业平台——阿里巴巴，探索了完全不同的数字化转型理念和路径，解决商业运行要素的全面数字化、智能化的核心问题：数据中台的缺失，宇宙级的在线数据无法在一个统一的平台上分析并利用。业务中台的缺失，过往的业务无法以IT服务资产的形式沉淀下来，更无法形成敏捷的网络协作。面向商业场景的智能化的缺失，新商业无从谈起。
什么是商业运行的标准组织？什么是商业运行的操作系统？这几个问题既复杂又微妙。
最早的时候，DOS（磁盘操作系统）和Windows 3.0是不联网的。后来诞生了一家名为Novell的公司,专门开发操作系统中的联网部分,在Windows NT/2000网络成了操作系统的一部分，这也变成了常态。1984年的苹果麦金塔电脑告诉大家，图形用户界面是操作系统的一部分。1995年，微软的IE 1.0作为Windows95附加包中的一部分发行，从1996年到2006年，不在任何操作系统里的网景浏览器，市场份额从90%下降至不到1%，因为人们没有办法接受一套操作系统里没有浏览器。
19世纪末，电力取代了蒸汽，成为新的动力能源，人类从此进入了电气时代。电气时代，现代流水线工厂是标准的商业运营方式。美国古典管理学家泰勒提出的“科学管理”的理念，用设置职能岗位和分配任务的方法，大幅提升了人的生产和工作效率。20世纪四五十年代，电子计算机的迅速普及，人类进入信息时代。信息化使商业组织的标准形态变成了“公司”。这个时代的管理理念称之为“目标管理”——管理学家彼得·德鲁克最重要的概念，其核心是制定固化的流程和确保信息流通。这时出现了熟知的企业级软件系统，ERP风行全球。像安迪·格鲁夫、比尔·盖茨和杰克·韦尔奇、张瑞敏都积极实践“目标管理”理论。
无论是软件操作系统，还是商业运营的理念，都是动态历史性的概念。任何的商业变革和创新，都伴随着商业运营系统的创新、组织文化的变革，乃至我们对商业理念的理解、对世界的认知，都有可能发生地震。如果我们把商业运行和管理的方式看作是商业的操作系统，新商业时代会呼唤全新的商业组织形态，那么数字化的、立体的网络协同的组织有可能替代四墙之内的“公司”。新组织形态将会召唤全新的商业操作系统。
新商业的出现必将出现新的商业操作系统。一路走来，阿里巴巴很幸运地抓住了互联网带来的机遇。也在模糊的感觉和坚定的自觉中，形成了自己在从IT时代到DT时代的转变中对公司管理体系的理解。
比如因为新商业的数据在线化、网络协同能力，未来的新商业操作系统将不再关注于规模化、标准化，会更加关注于灵活性、敏捷性、个性化。我们孕育了企业级通信工具钉钉，适应于灵活、敏捷的组织架构变化。
我们坚信，新商业操作系统绝非是简单的技术整合。无论做网站、开电商渠道、做一款APP、上云、大数据分析、AI人脸识别，都无法称之为“商业操作系统”，达到数字化转型的目的，无法适应新商业时代。也并不是开设一个无人店，就算是新商业。
新商业操作系统必然经历从物理世界到数字世界、回到物理世界、再增强数字世界的轮回。首先，物理世界的数字化，我们在阿里巴巴把现实世界中的个人活动、企业生产经营、经济运转变成数据；同时，数据形成了巨大的压力，逼迫着商业走向智能化。然后，在商业数字化和智能化的过程中，阿里巴巴逐渐形成新的数字化产品、新的数字化商业模式和运营方式，创造出更智能的经济协作模式和生态系统。最后，智能算法在现实物理世界的每一次突破，比如自然语音处理、图像识别、语义分析等效果的提升，都会拉动和增强云计算基础设施的智能化发展，甚至重塑云计算的架构。
我们认为，最终新商业操作系统将会给这个世界80%的中小企业带来更加自由、平等、绿色、诚信的新商业，为青年人提供展现创造力的机会，为更多的人创造机会。
