基于公司面临的重大挑战，陈渊提出一个开放策略，引起赵子明的兴趣，在会议结束后，进行单独谈话。
“赵总”，陈渊端坐笔直，气场强大，在老板面前，也丝毫不掩饰自己的锋芒。
他已经于近日从美国分公司经理，调任集团总部，担任总裁助理。
这是数字集团第一位实权总裁助理，比之赵静、方若平之流，不可同日而语。
总裁助理的权力来源于职位本身，而不是赵子明个人，差不多已经到了管理岗位的顶端。
本来这个位子，赵子明是给李玉留着的，然而，前段时间金龙贷的离职潮，暴露了李玉能力上的一些不足。
虽然事出有因，但总归有商榷的地方，李玉能力上还需要更进一步的打磨，越往上走，管理人的能力越重要，业务能力反而不是第一位了。
经过综合考虑，赵子明就挑选了各分公司表现最出色的陈渊做总裁助理。
换句话说，李玉在这一轮的竞争中已经落后，稍不注意，就会被彻底压制。
赵子明自然知道，有很多惊才绝艳的人物，最后都泯然众人矣，不是每一个少年英杰最后都能成为不败战神。
西方古语，屠龙勇士最后成为恶龙。
不仅仅是讽刺意味，也有劝诫、自省的味道。
想要成为最顶尖的那一批，天赋、心性、机遇、磨炼都不可或缺。
李玉能否在这次失利中有所觉悟、进步，考验的是他自己。
甚至没有人点醒的话，李玉还不一定能意识到总裁助理的宝座和自己失之交臂。
相反，陈渊在主政美国分公司期间，表现出色，令人佩服。
盲人复明产品拿下美国国防部巨额订单、和美国lds慈善协会达成合作推广协议、多措并举，推动魔镜2.0销量暴涨，销售额破千亿，
促使《江湖》游戏落地生根，连续五个月霸占北美最畅销游戏排行榜榜首位置，掀起一股化旋风。
可以说，陈渊的成就，即使放在任何一家巨头公司，都能拿的出手，绝对是精英中的精英，此次能后来者居上，并不令人意外。
“你是怎么考虑的”，赵子明笑了笑，给他倒了一杯水，开口问道，
“开放平台，连接一切”，
陈渊面色平静，生态淡然，没有任何局促，仿佛眼前人不是他的上司，而是一个普通同事。
“从2010年起，大量的产品和平台开始逐渐进入人们的视野。尤其是最近几年，随着大数据的积累、计算能力的提升以及人工智能技术，尤其是深度学习技术的发展，聊天机器人的技术愈发成熟。即使没有我们的算法公开，聊天机器人也必将迎来了一个从实验室研究到产品落地的井喷期。”
陈渊将当前形势娓娓道来，小智虽然掀起人工智能的风暴，但第一波浪潮并不是它开启的。
“伴随着智能家居、智能客服的应用逐渐普及，挑战必将会到来，小智语音助手，不应该限制在智能音箱上，它的正确姿势应该是作为智能家居的总核心，既能控制电视，也能控制灯泡，控制窗帘，控制热水器，控制冰箱等，把它定位为开放平台的角色，更为合适。”
赵子明没有说话，示意他继续。
智能家居总核心，本来就是小智2.0的目标。
现在的控制技术可以达到，但是硬件并不支持，只有等家具升级换代后，才能实现完全的智能化。
“首先，我们应该把小智开放给第三方开发者，发布软、硬件开发工具包。软件开发包，应该集合一整套开发调动接口和开发工具，能够最大程度满足开发者的需求，让其能够很容易地开发小智的相关技能。硬件开发包为硬件制造商服务，让厂商能够把小智整合进他们的硬件产品里。”
赵子明点点头，陈渊思路很清晰，看得出来不是心血来潮，而是有自己的一番思考在内。
“这些开发包，都可以整合进智慧国，并进而推出我们自己的人工智能产品线，比如说，定位于语音转化的语音服务，定位于图像识别的搜索服务和视觉内容理解服务，定位于自然人机交互的语音与文本转化服务等等。”
陈渊异常自信，尽力描述着自己脑海中的设想。
根据国外的专业调研机构stotemple的数据，它对小智做了很多的专业研究，问了50000个常见的问题，小智回答对了99.99%，称得上震撼人心。
其表现出来的智能，远超市面上的同类，包括实验室产品。
所以说，陈渊才有信心，在此基础上，推出相关产品。
凭借小智的余威，可以轻松占有绝大部分应用市场。
“单个的产品之争，最后都会发展成为全局的生态之争。这个我们从苹果ipho的发展，也能看出类似的轨迹来。”
赵子明点了点头，接过话，陈渊讲的并不难以理解。
这就是所谓的t型战略。
现在市面上最火的公司战略。
两个老板在一起聊天，如果不说点这个，仿佛有点落伍，跟不上时代的步伐。
但是t型战略也不是灵丹妙药，它有一个重要基础，就是初期的业务定位要精准。
只有把业务做得越深越透，后期才能越广。
所以，一家公司如果要采用这种战略。首先把一竖扎得非常深，然后在这一竖扎得很深的基础上再横向扩张。
陈渊提出新战略，也是基于这一点，前期小智的定位清晰，技术壁垒足够深，有条件为后期的开放打下基础。
“我也是这样考虑的，为了促进整个生态繁荣，除此之外，我们还可以成立专门的风投基金，用来扶植语音交互领域的初创企业，组织大学生挑战赛，推动人机交互机器人的发展，多措并举，把人工智能和机器学习作为公司新一阶段发力的重点。”
陈渊笑着说道，
“嗯”，赵子明点了点头，人工智能和机器学习几乎是所有公司的选择，关键得看执行力。8)
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