出品|三言財經 作者|嘴遁
“你用過拼多多麼？”
“沒有，你呢？”
“我也沒有，但是我二姨常用，她的朋友也用。”
“我真搞不懂，為什麼拼多多相比淘寶、京東等口碑差這麼多，竟然還有這麼多人用。”
“從我二姨他們這些人分析，似乎在他們看來網購平臺都會有質量問題，所以還是哪個便宜用哪個吧。”
上述對話發生在半年前，是筆者與朋友之間的一次交談。當時筆者不太能理解，為什麼一些人會選擇使用“輿情不斷”的拼多多。
而半年後，當筆者看到了拼多多公佈的其2018年全年財報後，卻著實吃了一驚。
財報顯示，2018年拼多多營收131.20億元，同比增長652%；平臺GMV達4716億元，同比增長234%。平臺年度活躍買家數達4.185億；Q4季度，拼多多APP平均月活用戶數達2.726億，單季新增4200萬，環比增速達18.2%。
一個龐然大物已然長成。其生長速度之快，生長勢頭之強，商業模式之奇，無不曾令筆者疑惑。
在仔細研究之後，筆者似乎得窺一二。
拼多多等新時代互聯網企業成功的關鍵：智能化
對於拼多多，其迅速崛起的過程中獨創的利用微信等社交網絡拼單的創新模式，早已是陳詞濫調，故筆者在此不必多談，筆者看到的是另一個層面——智能化水平。
近20年間，隨著互聯網的快速發展，一個個互聯網企業崛起，迅速搶佔全球市值排名前列，並將曾經不可一世的傳統企業擠下神壇。
然而在這撥巨大的互聯網浪潮中，仍有一些企業因為跟不上期間迅速變化的環境而沒落，同時又有一代代在商業模式與產品上更具創新力的企業迅速崛起。
以近幾年的中國互聯網企業為例，新浪、人人、噹噹、凡客、聚美優品等一批昔日明星企業早已光環不再甚至一蹶不振，而拼多多、今日頭條、滴滴出行與美團點評等一批依靠全新商業模式與產品模式的企業迅速崛起。
其中，拼多多更是在很多人都認為大局已定、幾乎飽和的電商領域逆勢而生，短短3年就實現超千億人民幣的交易規模，2018年更是達到了近5000億，這樣的成績單讓整個行業驚歎不已。
正是憑藉著這樣的生長速度，拼多多已奠定其奠定其電商領域前三的位置。
那麼，到底為什麼新浪、人人等會沒落，同時淘寶、京東卻慢慢發展壯大，而拼多多、今日頭條、滴滴出行、美團點評等企業能夠迅速崛起呢？
筆者給出的回答是：智能化。
首先引用一段原騰訊副總裁吳軍在《吳軍的谷歌方法論》的論述：
互聯網在早期內容不算多，因此通過分類建目錄的方式組織信息是有效的，於是就誕生了以雅虎為代表的、以分類目錄組織信息的門戶網站。
而在人的世界裡，增長是緩慢的，因此一個公司得到這種基因以後，會天然地認為這種做法可以持久。但是，在計算機的世界裡，什麼都是劇增的，網頁數量從90年代初的幾百萬，增加到今天的幾百億，因此雅虎等門戶網站很快就衰落了，代之以 Google 這樣的搜索公司。
類似地，在製作和傳播新聞方面，20多年前大家是手工編輯，每天每一類新聞很少，就那麼幾條，編輯挑選，主編拍板就可以搞定了，那時我們生活在小數字世界，門戶網站像報紙版面那樣的首頁新聞和這個世界是一致的。
在互聯網2.0時代之後，每一個人都能夠產生新聞，我們面對的是一個大數字的世界，因此在這個時代，理解了計算機思維的今日頭條就用了和門戶網站完全不同的思維方式來解決新聞傳播的問題。
這時，新聞多得靠欄目分類已經無法解決了，今日頭條不得不靠個性化篩選新聞。新聞門戶網站的每況愈下和今日頭條的興起，實際上就是兩種思維方式的對決。
在上述論述中，吳軍博士並沒有點出今日頭條所使用的個性化篩選方法具體是什麼，而我們在阿里巴巴集團學術委員會主席、湖畔大學教育長曾鳴《智能商業》一書能夠找到答案——基於用戶數據優化的人工智能（AI）算法。
基於上述論述我們瞭解到，新浪等的沒落和今日頭條等的崛起原因在於，新浪等沒有使用更有效地方法——智能的個性化推薦算法，去解決新聞量（數據量）暴增時代的新聞傳播問題。
當然，如今的個性化推薦算法的智能程度仍然有限，以至於也曾讓機器推薦閱讀App陷入輿論危機：只給用戶看到他們想看到的，似乎剝奪了用戶自由選擇的權利。
同樣的分析我們也可以用於拼多多。
拼多多是否在利用智能算法呢？
答案當然是肯定的。以拼多多目前的體量，其平臺上每日積累的數據量根本不是人能夠應付得來的，必然要用到人工智能。
所以這個問題應該這麼問：拼多多智能化的程度有多深呢？
筆者找到了很多層面的答案。
拼多多的終極形態：分佈式人工智能平臺
首先，是在拼多多創始人黃崢對拼多多未來的展望和定義中。
去年7月，黃崢在拼多多上市發佈會上曾表示，拼多多對技術的利用和技術投入的強度，可能是超過淘寶和京東的。
“雲計算只是很基礎的服務技術，我們在講的分佈式人工智能是更前沿的。”
而拼多多上市前，黃崢給股東的信中也寫道：未來，拼多多將是一個由分佈式智能代理網絡（而非時下流行的集中式超級大腦型AI系統）驅動的“Costco”和“迪士尼”（即集高性價比產品和娛樂為一體）的結合體。
也就是說，在黃崢的腦海裡，拼多多未來的發展方向是朝著成為“分佈式人工智能平臺”去的。
新電商趨勢與智能化不可割裂
其次，拼多多的智能化還體現在其對新電商趨勢的把握中。
近日，隨著拼多多發佈2018財年年報，拼多多創始人、董事長兼CEO黃崢亦發佈了公司上市以來的首封致股東信。
在該封致股東信中，黃崢對於新電商趨勢做出瞭如下解讀：新的時代中，電商最大的特徵和趨勢是“普惠”、“人為先”、以及“更開放”。
筆者認為，這其中的前兩點“普惠”和“人為先”也都與企業的智能化分不開。
首先是“普惠”。
黃崢表示，目前不論鄉村還是城市，教授還是農民，移動互聯網已經平等地進入到了普通人的生活中。拼多多作為這個時候出現的新平臺，它的歷史使命就是服務最廣大的普通人。
服務普通人的平臺，必然得是智能化的平臺。
一方面，普通人的數量最多，因此也就會產生最多的消費需求和相應的龐大數據量，這樣的數據量，就只有高智能化水平的平臺才能處理。
另一方面，普通人亦會產生各種不同的個性化需求，甚至每個人都不同。而這樣海量的個性化需求，也只有智能化的平臺才能應付得來，應付得好。
黃崢對拼多多在“普惠”上的行動舉例道：
從第一天起，我們就沿著這個使命前行，希望通過農產品上行為農戶增加收入，為城市居民提供實惠，這成為了當時平臺成長的最強勁動力。之後，通過工廠C2M直銷提高商品的性價比，給普通人提供買得起的升級生活用品，又讓平臺向這個方向邁進了一步。
事實上，在拼多多通過農產品上行為為農戶增加收入，為城市居民提供實惠的例子中，我們也能看到智能化的身影。
據悉，在過去兩年中，拼多多聯合創始人達達幾乎跑遍了國內的生鮮產地。
“產地頭疼的問題，依舊是需求信息。“
達達舉例說：“北京、上海、廣州消費者最喜歡什麼水果，這個信息產地是不掌握的。大量的生產者還是在隨大流，今年什麼價高，明年就種什麼，結果明年供大於求，就會滯銷跌價。”
而他的目的，就是希望提前介入生產週期，讓農產品在種植之初就跟上後端的消費需求，不要再等到上市之際才發現滯銷或是缺貨。
那麼，後端的消費需求拼多多如何提前知道？
當然是依靠平臺上的大數據積累和智能化決策。這能夠把消費者分散的需求，最終轉變為規模化採購後，從而大幅降低流通成本。而這，也就是“拼”的好處。
最終，通過上述方式，拼多多實現了5天賣出100萬斤大蒜的成績，成功拯救河南省中牟縣農戶於大蒜滯銷的困境。同時還打造出爆款東北松子，在拼多多平臺上售出超242萬件、超7000萬元的銷量，為農戶增加了收入。
此外，黃崢提到的工廠C2M直銷，更是與智能化的有關。
C2M即Customer-to-Manufactor，顧客對工廠。也就是按照客戶（C端）的產品訂單要求，指導工廠（M端）生產出個性化產品的工業化定製模式。而這大量C端的需求，即需要平臺上的智能化處理。
其次是“人為先”。
在致股東信中，黃崢表示，新電商不再把活生生的人當成流量，把商業模式做成流量批發，它試圖理解每個點擊背後人的溫度，試圖通過人和人的連接和信任來匯聚同質需求。
他認為，只有服務好人和對人足夠尊重，人群才能聚集成力量，我們才能將長週期零散需求匯聚為短週期批量需求，出現柔性定製生產的可能性，提升供應鏈效率，讓價值迴歸勞動者和創造者。
“理解每個點擊背後人的溫度，通過人和人的連接和信任來匯聚同質需求”所依靠的，正是智能化的機器。在AI技術高速發展的今天，AI遠比人更瞭解人。
同時，“柔性定製生產”亦需依靠智能化平臺多海量個性化需求進行處理。
技術團隊：公司一半人為工程師
除上述兩方面外，拼多多對智能化的注重還體現在其技術團隊中。
拼多多年報顯示，截至2018年底，拼多多共有3600多名員工，其中超過1800名為工程師。
拼多多還在此前招股書中表示：
公司非常注重培養在大數據分析與機器學習等人工智能領域的技術積累，依託平臺海量的基礎訂單信息以及用戶行為數據，有效地設計、管理和運營平臺上的服務及解決方案。
例如，買家瀏覽和查閱特定產品以及類似品類產品所花的時間，能為拼多多平臺上的買家生成個性化推薦，其自主技術也最大程度地減少了其對第三方商業軟件的依賴，不僅降低了運營成本，還提供了創新和迅速擴大業務規模的靈活性。
假貨問題：依然需要靠智能化解決
事實上，目前被輿論市場提起、拼多多目前所面臨的最大問題之一——假貨問題，也可以並只能夠通過智能化的方法去解決。
以拼多多目前的體量，在其上面入駐的商家已達1700萬，這樣龐大的數量，首先分類、運營等管理就不可能依靠人工去解決，而只能靠智能算法。
同時，數量龐大的商家可謂是質量參差不齊，其中不乏售賣假貨、售賣違規違法物品的商家。而這些商家給拼多多在發展初期帶來了監管難題和用戶口碑問題，同時也帶來了巨大的輿論壓力。
如果拼多多隻是個小平臺，監管、處理幾家售賣假貨的商家非常簡單，禁售、罰款等處理措施可以隨意使用。
但問題在於拼多多擁有超過1700萬的入駐商家，假貨的監管和處理問題就變得極為複雜，並不僅僅是數量增加這麼簡單。比如拼多多就曾遭遇了一系列商家維權問題。
一邊被質疑假冒劣質產品氾濫，一邊又因為“打假”尺度遭遇商家強烈反彈，作為擁有千萬數量級商家的拼多多，在這種問題處理上所面臨的困難可想而知。
在這個問題上，有淘寶、京東等前輩的例子可以學習。這兩者在發展初期也面臨假貨問題。2015年01月，國家工商總局對網購網站抽檢結果，發現全國網購的正品率不足六成，而淘寶網假貨率高達63%。事實上，淘寶、京東等平臺至今也沒能完全杜絕假貨問題。
對於千萬級入駐商家的平臺，在建立了智能化的評價體系和良好的後續處理方式後，哪些商家是具有信用度的高質量商家、哪些是售假商家，都會隨著消費者反饋數據的積累而得到體現。
而這樣的體系只需運行一段時間，平臺即可完成了對商家的信用情況的原始數據積累，從而篩選出信用良好的商家留在平臺上，而假貨問題也就自然得到解決。
因此，在建立了智能化的評價體系之後，拼多多目前最需要的，就是時間對數據的沉澱。
結語
儘管目前還飽受非議，但拼多多取得的成功已經很難被忽視。能在紅海之中找到一片藍海，這本就值得有志於在互聯網領域有所成就的創業者研究與學習。
筆者認為，互聯網接下來的十年，必將屬於真正能夠用好智能化技術的企業，而拼多多，很可能就是其中之一。
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