商业世界，成功并不罕见，罕见的是持续的成功。

随着经济结构不断变革，一切产品与商业模式都可被轻易复制，面对没有包袱的后来者，少有企业能在激烈的市场竞争中始终保持竞争优势，沿用了上百年的商业模式开始失灵。

(资料图片仅供参考)

面对后来者的竞争时，为什么一些公司能够毫发无损，而另一些公司却被横扫出局？

瑞士洛桑国际管理发展学院（IMD）教授俞昊在其新书《向上而生》中指出，想要寻求一种独特方法来实现可持续优势是不可能的，要想在长时间内实现繁荣发展，唯一的方法就是“跳跃”。

《向上而生》

作 者：俞昊

出版社：中信出版集团

出版年：2023年6月

以下内容摘自《向上而生》，中信出版集团授权长江商学院转载，仅代表作者独立观点，不代表学院观点。

1 不进则退：没有永远持续的优势

很多老牌大企业在一开始具有无可匹敌的优势，比如老牌钢琴制造商施坦威。

施坦威的生产方法原始而且传统，熟练的匠人依靠深厚的专业知识和灵巧的双手，生产出无与伦比的高端乐器。

正如其官网所写：“无论是经验丰富的制琴大师，还是刚刚入门的年轻学徒，一代又一代的施坦威匠人数十年如一日地打造品质卓越的钢琴。每一架施坦威三角钢琴都由12,000多个零部件组成，成就卓越不凡、独具一格的杰作。”

这是崇高的手工艺最突出的特征。但这种骄傲在上世纪60年代被雅马哈的快速崛起所动摇。商业机密和专利也无法保护施坦威。

雅马哈做了什么？

一个字，拆。雅马哈的工程师会定期购买和拆解施坦威的钢琴，以此学习其技术。

施坦威的一位高管曾说：“如果拿施坦威钢琴的知识考雅马哈工程师和施坦威工程师，我不知道谁会得更高分。”

很快，在雅马哈，技术没有那么熟练的工人取代了具有开创性的专家。任何工人都可以遵循标准流程、手册和指导，最后实现机械自动化生产。

雅马哈将许多生产过程自动化之后，就能够实现标准化以及精密制造，借助传送带系统以及巨大的快速烘干窑，雅马哈将制造一架钢琴的时间从两年缩短到三个月。

诚然，标准化产品与传统的手工产品相比没有那么精细，但低端市场能够让一个企业立足，为工程师提供时间、资金以及机会，去提升以及做更多工作。这就是雅马哈迅速崛起的原因。这也是施坦威开始衰败的原因。

寻求一种独特方法来实现可持续优势是不可能的。 知识产权、市场定位、品牌认知、制造规模，甚至是营销网络都无法长时间抵挡竞争。不管多么独特的价值定位都不会永远不遭受挑战。虽然有专利法以及商业机密，但良好的设计以及好点子都会被模仿。

在这种情况下，要想在长时间内实现繁荣发展，唯一的方法就是跳跃： 创新者必须跨越学科界限，利用或者创造新的知识，开发出新产品或者新服务。

如果创新者不这么做的话，后来者总会赶上来。

2 跳跃：保住竞争优势的最优选择

竞争优势是短暂的，当行业知识成熟时，后来者就会赶上来。由于后来者通常会继承低成本结构，没有历史包袱，它们可以对行业领先者形成竞争压力。

在这种情况下，要想在长时间内实现繁荣发展，唯一的方法就是跳跃： 创新者必须跨越学科界限，利用或者创造新的知识，开发出新产品或者新服务。

1.获取和培养新的知识学科

创新并非易事，但获取和培养新的知识学科一定是获得创新的有效思路。

比如，宝洁就通过向从机械工程领域跳跃到消费者心理领域，而一直保持着在家用消费品领域的领先地位。

宝洁创始于1837年的辛辛那提，这个地方拥有庞大的肉类加工产业，宝洁公司可以廉价获得多余的动物脂肪——肥皂制作的重要原料。

此外，宝洁在机械工程领域也更加先进。两位创始人一门心思开发节省劳动力的设备，当地的肉品包装商让这两人产生了自动化的想法，并利用工业化生产消费品的创新方法成功扩大了工厂的产量。

压低成本、开发自动化技术，所有企业都能想到这两点，但这还不足以实现“向上跳跃”。

而且如果宝洁一直只在机械工程领域下功夫，那么不管其规模扩大到什么程度，都不会维持太久，它最后势必陷入价格竞争的旋涡。

历史的教训犹在眼前：当年美国南方的工厂取代了北方的工厂，随后也被日本及远东其他国家的工厂取代。也就是说，宝洁光是拥有大规模制造技术是无法抵御新竞争者的。

但宝洁想到了营销这一新兴领域。宝洁家族第二代成员哈利·托马斯·普罗克特非常具有营销天赋，他相信优秀的广告对市场地位具有很大影响。

他接手企业后，宝洁开始在广告界大放异彩。起初借助平版印刷的快速流行，后又搭载报纸、杂志行业上商业广告逐渐增多的趋势，再后来新媒体大行其道，宝洁又转战广播、彩色电视、社交媒体营销……

当然，宝洁的成功不只是因为那些深入人心的广告，但它能想到并且成功跳跃到消费者心理领域，这种前瞻性值得所有企业思考。

竞争优势主要取决于吸收新知识，以及及时开辟新市场和新业务。 只有不断努力向前，而非重新定义已有市场，才能让创新者不被后来者打败。

2.把握最佳的跳跃时机

跳跃如此重要，为什么创新的公司不经常跳跃呢？

导致问题更复杂的原因在于，高管通常面临着业务持续增长的巨大经营压力。长期来看有利的方案，在短期内却会产生不良影响。

不愿意冲击现有销售体系，以及想要利用现有生产设备，正是这两点导致许多公司没有扩大投资以让它们能够在未来获得优势。

但这种担忧并非没有道理，大规模的突然转变，很可能会带来巨大风险，因为这没有给我们留下多少犯错的余地。

因此，最好还是在时机仍然有利的时候跳跃，事实上，你并不需要成为超级预测家， 必然的趋势通常非常明显，公司只需要在时机仍然有利的时候进行跳跃。

史蒂夫·乔布斯曾说：“事情发生得非常缓慢，在这些科技浪潮发生之前，你就能够看到它们，你只需要明智地决定要选择哪股浪潮。”

乔布斯自己就等了两年，在2000年之前，由于网速非常慢，即使是最好的硬件下载速度也会极其缓慢，有许多厂家都比苹果公司更早推出MP3播放器，但遭遇惨败。乔布斯一直在等待宽带提速后，他才带着iPod抓住这个机会窗口进入市场。

抓住机会窗口并不一定意味着成为第一个人，而是第一个做出正确选择的人。

3. 通过试验获得证据，并深入执行

一个大胆的决策在最终结果 (被证明是错误的) 出来之前，看起来总是好的。

借用唐纳德·拉姆斯菲尔德的话来说就是“不知道自己不知道”，高管在做决策的时候可能不知道他们缺少关键信息。

经理人要想增强基于证据的决策，就必须频繁展开试验，以此消除自己认知上的盲区，而且在达成结论时对事情也相对熟悉。

企业若要在不确定性的环境中做战略，必须要创造足够多的机会让相关证据显现，一旦这种证据变得明确，组织就必须全力以赴。

威胁一个庞大而复杂的组织生存的最大风险是政治上的内斗和集体不作为。在董事会中的争论可能类似于空洞的修辞，只不过是一种个人信仰。

这也就是为什么坚定的顶层管理者在必要的时候，必须准备好介入并执行新的指令。高管在关键时刻亲自介入，发挥能量，克服具体的困难，我将这称为CEO“深潜”。

深潜不同于微观管理，因为其依靠知识而非地位的力量。饱经风霜的创新者有一个基本的优势，就是他们拥有领先的知识；当他们把这种知识与新的知识领域相结合时，就可以改变原有的产品开发轨迹。

3 AI时代来临，如何把握跳跃机会？

在万物互联、计算机算法不断更新迭代的当下，人工智能的飞速发展令许多人担忧甚至恼怒。

特斯拉创始人埃隆·马斯克曾说人工智能的“潜在威胁比核武器还大”，并将发展人工智能比作“召唤魔鬼”。他还力劝其他科技富豪在进行无数的机器学习试验时要小心谨慎。

但没人能够否认，在我们向机器自动化前进的道路上，自主学习的算法在组织我们的经济活动中将扮演更加重要的角色。

1.利用无处不在的连接性

人与人之间联系方式的快速改进，已经深刻改变了我们在更加复杂的项目里的合作方式，这也影响了几乎所有的商业前景。

曾经只能由个人完成的任务，现在可以被广泛分配和传送给其他人，让整个社区参与进来。

这种融合改变了我们的工作方式。人和组织可以按照完全不同的方式创新。公司不再需要靠自己发明所有东西。只要能够进行合适的连接，外部的新手也能跟内部的专家一样有竞争力，甚至更加厉害。

比如微信，曾经持怀疑态度的人认为微信只不过是中国版的WhatsApp或者iMessage。中国以外的许多人可能根本没听说过微信这款App。

但是，微信以令人震惊的速度崛起：微信有9.38亿的月活跃用户，这个数字比整个欧洲的人口还多，更别提美国了。

超过1/3的用户每天花在微信上的时间超过4个小时，远远超过用户使用脸书、Instagram、推特的平均时间。

微信之所以能吸引这么多人，并且让人长时间使用这款App，正是因为它是通过让终端用户具备创造力来实现的，而且完全是以中国式的方法做到这一点的。工程师不仅关注用户体验，也开发出让第三方能够独立开发新功能的新工具。

2.利用机器智能

1997年，IBM开发的“深蓝”打败了国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫；2016年，谷歌开发的电脑程序阿尔法围棋 （AlphaGo） ，在围棋比赛中以4∶1的比分击败了世界冠军李世石。

机器算法的不断迭代让人们意识到，计算机智能不再只是一个更强大的搜索引擎。在早期的机器学习之后，人们开始进行大数据统计分析，这帮助人们发现了之前没有注意到的模型以及相应的补救方案。

这种数据分析方法在预测消费者行为方面拥有惊人的效果，比如我们会怎样点击链接、购买东西或者撒谎。

这些年来，通用电气通过分析其在现场收集到的连续数据流，提升喷气发动机、风力发电机以及牵引机车生产效率。

思科野心勃勃地想要将所有类型的数据都转移到云端，公司将其称为“万物互联”。

包括微软、谷歌、IBM以及亚马逊在内的科技巨头正在内部研发机器学习技术。

由于无人监管的算法能够瞬间做出调整、自主实现最优化以及持续改进更加复杂的系统，因此组织之间的交易成本也会大幅下降，甚至完全消失。

在一个经济体系中，当交易成本接近零时，诸如“一站式购物”或“供应链最优化”等传统主张将不再有区别。这些主张将会变得普通，即使各行各业中最小的企业主或者新进入者也能够实现这一点。

3.利用创新管理：从大数据到人情味

我们需要大量运用机器智能，却不能完全依赖它。

诚然，计算机在准确性、严谨性和持续性方面非常突出，但它们不是为了理解而设计，无法提出合理的假设来解释人类的行为。它们只提供结果，却不回答“为什么”。

具体而言就是：机器智能无法取代那些需要判断、创造力、同理心的领域，每一个企业都有这样的领域，比如需要融合跨领域的社交互动、需要贯通线上和线下数据的领域等等。在这些领域，人类的大脑能够战胜计算机。

这需要你的团队掌握一定社会学知识，对用户做深访、代入用户的生活或许比一群人在公司会议室开会讨论，或是发起大规模样本调查收益更高。

ChatGPT的爆火引发了人们对大规模失业的恐慌，然而，这种末日般的未来展望，却忽略了继续在算法时代存在的一种必不可少的资源，那就是人类大脑的创造力。这种资源的重要性在社会救助领域、医疗领域以及快消行业都得到了证实。

这个时代并不缺少天才。无论是个人还是企业，无论多么精妙的创新所带来的优势，似乎都是稍纵即逝的。但只要你懂得跳跃，优势就可以被持续地锁定。

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