我们正在进入智能时代，当人工智能大潮来临，每一个企业都在思考究竟如何用人工智能的技术和思路来注入和改造自己，每个企业的基因不同，产品和服务不同，究竟哪条路径才最适合自己？究竟怎样才是可持续的人工智能商业路径？神思电子的认知转型对其他的企业转型有启示意义。

从智能识别到智能认知

阿里巴巴董事局主席马云说，过去的一百年的创新我们的方向是把人变成机器，未来100年，我们需要把机器变成人。

神思电子技术股份有限公司原来是一家智能识别解决方案的提供商,专业从事智能认证终端和行业应用软件的研发、生产、销售与服务。

当人工智能时代来临，神思电子也在思考如何把他们的“机器变成人”。现在打开神思电子的官方网站，有这样一组图片占据了网站最醒目的位置，上面有一行字：“从行业深耕到行业贯通，从智能识别到认知行业解决方案”，这是神思电子正在推动的公司转型方向。

2015年6月神思电子在深交所上市，神思电子开始推动公司转型，从智能识别向智能认知商业转型。神思电子董事长王继春表示：“神思电子在智能识别和行业应用技术领域潜心耕耘多年，已成为智能识别行业的领先企业。但随着物联网、大数据时代的到来，神思电子面临新的机遇和挑战。因此，我们制定了‘从行业深耕到行业贯通、从智能识别到认知行业解决方案’的企业发展战略。行业贯通的要义之一就是要整合孤岛式、非结构化的行业数据，发现与利用其背后的意义与价值。”

战略转型，神思电子需要注入“大数据能力”、“认知能力”。

2016年5月，神思电子与依图科技合作成立合资公司，依图科技的优势在计算机视觉、图像视频智能理解和分布式系统及大数据应用，最具特色的是其人脸识别，合资公司的成立能够发挥人工智能、智能识别与云计算的深度融合，提升神思电子智能终端设备的视觉认知能力。

2016年11月神思电子与IBM签订技术合作协议，成为业务合作伙伴。

2017年4月12日，神思电子公告收购因诺微资产，购买因诺微66.2%股权。因诺微的优势在于通信及信息安全。

神思电子走上了从智能识别到智能认知商业转型的快车道。

联手IBM 带来更大的变量

这里要重点谈及神思电子与IBM的合作。按照双方规划，第一步和短期主要是在医疗、金融等行业的应用，而未来五年内要实现跳跃式、跨行业的发展。据神思电子技术股份有限公司副总经理孙涛透露，更深度的合作是希望与IBM联手走上国际舞台，搭船出海。而更多的更大的跳跃式、跨行业发展则留下了更多的想象空间，在深入到金融、医疗等领域的商业流程中，认知技术带来的改变有很多变量是突破想象的。IBM正在转型，神思也在转型，双方当然还有可能碰撞出更多新的火花。

2017年4月11日，神思电子作为IBM重要的合作伙伴，受邀在 IBM的人机同行论坛上做主题发言，副总经理井焜分享了神思电子与IBM合作与推进认知商业创新的经验和体会，其后井焜与孙涛接受了记者的采访。

孙涛在接受采访时说的一段话令人印象深刻，他透露，当人工智能时代来临，他们一直在观察和选择，也接触了很多厂商。并通过参观IBM在柏林、CES的展会，参与IBM中国2016年的论坛，在深入接触IBM短短一个月左右之后，神思电子就与IBM签署了技术合作协议。选择IBM有几个关键点，一是IBM一直关注2B业务，神思也一直是给金融、通信、医疗等行业客户提供智能识别的服务，也只做2B的生意，基因和业务方向高度契合，二是IBM的认知平台和方案是目前业界最成熟的，最适合商业应用的，Watson Explorer可以部署在云上也可以部署在企业自己的本地数据中心上，这种灵活的部署方式对于行业客服非常重要。

这透露了很重要的几个启示。

其一是在认知商业时代，如何转型，如何寻找合作伙伴，商业理念的彼此认同很关键。已经在某些领域获得成功的企业转型其实是很慎重的，因为既要考虑原有的资产、原有客户资源，又要考虑新技术和新资源的加入可能带来的风险。在做转型的时候，通常须循序渐进不断探索和不断试水来找到最适合自己的路径。今天的认知商业时代的创新，它是“认知技术+行业应用”融合过程，很重要的一个特点是跨界和融合，跨界和融合其实是两者或者三者或者更多维度结合，这意味着不是所有的问题一开始就有答案的，合作往往是一起碰撞、一起寻找答案的过程，因为是碰撞，所以找到“性格相投、理念接近”的伙伴很重要，就像神思电子与IBM的合作。

其二是认知商业时代的创新要从行业纵深向行业贯通延伸。过去我们的企业创新更多关注的是“垂直整合”，未来更多的商业机会是在“贯通整合”和“横向整合”上，要把“眼睛向上下看”改变为“眼睛像前后左右都看”才会有更多和更大的机会。神思电子最早是做集成电路设计起家的，随后他们开始做智能识别，再后来他们意识到要参与到帮助客户优化业务和商业流程中，才能创造更大的商业机会。于是他们将提供银行和医院的自助设备向网点自助服务器人、导医机器人方向推进，这些机器人是具有自然语言界面能听懂你的话，可以用自然语言和你交流，同时又有认知能力的。一个病人来到医院，并不知道自己应该去挂哪个科室的号？应该找什么样的医生更能解决自己的问题，导医机器人通过和你的交流，结合知识库就能够为你提供相关的建议，给你指引。这样的服务机器人，越来越“认知化”了。