[李開復] 蘋果、微軟、Google的優點和弱點是什麼？|數位時代 BusinessNext

有人問我曾經在蘋果、微軟、Google工作，這三家各有什麼優勢和值得欽佩和學習的地方？

蘋果、微軟、Google的優點和弱點是什麼？

我的回答：

1）蘋果重視用戶體驗和美的設計，真正在乎細節，專注完美，近乎苛求。因此，蘋果成為了少數用戶真的用心愛的高科技公司。蘋果有改變世界的精神，並且不屑於微創新，勵志膽敢做出用戶自己還不知道自己需要的產品。是這樣才引領了不同產業（電腦、手機、音樂、軟體商店等）的多次範式轉移。

2）微軟擅長於戰略分析、商業模式，能夠分析透每個細分產業的發展和商機。另外微軟有很強大的分工和當責精神，能夠把一個很大的項目拆分成小塊，由少數的明星人物領頭，帶著大團隊分批執行。

3）Google是技術驅動的科技平台，所以需要大批一流人才，「自己想怎麼被管理就怎麼管理這些天才」的精神招攬最棒的人。Google的決策是科學化，互聯網化，參考真實數據後才做判斷的。如果微軟是航空母艦，則Google是快艇，能利用小團隊＋實時回饋＋主人翁感打造和創業公司一樣快的產品更新和創新。

#談完了優點，蘋果、微軟、Google各自有什麼弱點和挑戰？

1）**蘋果作為一個骨子裡硬體的公司，一直沒有抓到軟體的核心。**它認為軟體的存在就是為了支持它的硬體，而這種思維導致它一直沒有做出能夠和硬體獨立的軟體（我認為iTunes不能算）。這問題從我在的1990年就有，25年沒能改，以後估計也不會改。

**另外，蘋果對社交媒體是不參與的，在FB, Twitter上都幾乎不介入。**可能是它的秘密基因太強烈，所以骨子裡否定這樣的參與。但是在這個時代，不參與社交媒體是迂腐的，是會付出很大的代價的。還有，蘋果文化一定的程度認為：「你能做我的員工，是你的榮幸」，因此員工福利方面，或者對職銜方面的「小氣」，不如一些其它的頂尖公司。

最後，賈伯斯過世已經三年半，蘋果只出了一個嶄新產品（iWatch），而且評語好壞皆有。所以蘋果最大的挑戰就是：沒有了賈伯斯，它還能創新嗎？（注意這裡不是說創新都來自賈伯斯，而是他能夠在上千的員工創新中，砍掉大部份，有眼光挑出支持那些能改變用戶體驗的）如果它不能在創新繼續明顯領跑全世界（又不能做high margin的軟體），那麼Android或小米帶來的95％體驗，50％價錢，就要給它帶來災難了。這我在90年代的Mac vs. PC大戰中深有體會，可能也會發生再手機上。

2）其實很多人已經不把微軟看做一線公司了，這是因為它一直沒有抓住最近發生的四大趨勢（Internet，mobile, social, hardware/IoT）。在Internet方面，它投入了鉅額，搜尋引擎卻依然遙遙落後，每年賠錢。在mobile方面，它明明曾經是唯一的smart phone OS，卻把市場份額拱手讓人。Social方面除了投資Facebook，沒有任何成績。Hardware其實微軟也是很早開始的部門（X Box），但是卻沒有抓到最近的機會。微軟根深蒂固的問題在於：

公司思維比較封閉（因為不在矽谷），對業界動盪體會不夠深刻（因為錯過了這四個趨勢），固有的商業模式很難改變（例如Windows收費，當然這點最近有改），而改變這些公司文化是很難的。
微軟的兩大business：Windows & Office，不但帶來了創新者的窘境（舊business太大，成為包袱，不願意去做新business），而且卻都面臨這巨大的災難，每年我們都看到災難「快了」，但是都沒有到來。它還能躲過多久呢？興起的小的新的business做的不錯，但是能足夠快地成為新的支柱嗎？
微軟的產品模式是比較過時的（團隊太巨大，工程師和架構師權力太大，產品經理相對弱勢，對用戶不夠敏感，開發週期太長），在迅速互聯網時代，能有競爭力嗎？
因為不被很多年輕人認為是一線公司，比較難得到頂尖人才。

3）Google最大的挑戰是**它有「最容易作惡」的最大、最有價值的數據，卻有「絕不作惡」的承諾。**它能夠束縛自己的手腳，不被大數據誘惑嗎？如果別的公司都會動用，它能忍住不用嗎？如果一旦用了，它的「不作惡」理想把自己放上了神壇，它會被攻擊的更嚴重的（一個小小的「動用」，別的公司沒事，Google會被認為是違背了承諾和價值觀）。我認為把自己放上神壇的公司使命是非常危險的。

Google是個理想主義的公司，當它看到一件事是符合它的理想時，它不在乎外部因素。而且Google在創辦人說了算的環境裡，是比較固執任性的工程師文化：**當我沒有錯時，我就要證明我對你錯，絕不妥協。**它和歐盟的僵局就是這麼一個例子。

沒有柔性的政府關係是危險的。Google碰上的壟斷問題，是有可能牽累整個公司的（微軟就是為了處理壟斷調查，最後公司疲累不堪，為了不觸犯法律，謹慎到流程變緩）。**另外，Google自認為是個科技為核心的公司，所以希望不斷地在各個領域帶來顛覆。但是，在矽谷其實顛覆者都是小公司。**所以Google會不會還沒有顛覆別的領域，就被小公司顛覆了呢？從矽谷的發展，這是難避免的。最後，在非核心領域的產品，似乎總是碰到問題（當然，另外兩家公司也是）。

其實，這些挑戰大部份都是這些偉大公司成功的雙刃劍的另一刃，或許是無法逆轉的。另外，每個公司有它的15 minutes of glory。現在，微軟的15分鐘已過，蘋果、Google的15分鐘也所剩不多了。但是，偉大的公司，即便15分鐘過了，它們對世界的貢獻和在歷史上的地位是會永存的，就像柯達、福特、HP、IBM一樣。

本文出自李開復Facebook粉絲專頁1、2
圖片出自李開復Facebook粉絲專頁

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。