公用事業(yè)領(lǐng)域的資源利用情況也與此類似。在特定時段，美國輸配電產(chǎn)能的利用率僅為20%—40%，發(fā)電廠的產(chǎn)能利用率僅為40%左右。煤電廠的熱量效率在過去的50多年都沒有顯著提高，這種情況在過去一百年內(nèi)眾多行業(yè)中實屬罕見。比如，汽車燃油效率的提升一直低于經(jīng)濟生產(chǎn)率的增長。
資源利用率的長期低效不可能通過金融工程或離岸生產(chǎn)來解決，需要根本性的解決方法。我們認為，這些挑戰(zhàn)代表了前所未有的機遇，通過改革商業(yè)和管理流程，可以更有想象力、更高效地生產(chǎn)和使用資源。事實上，與其說會出現(xiàn)資源短缺，還不如說大量商業(yè)機會將創(chuàng)造出數(shù)萬億美元的利潤，重新激活全球經(jīng)濟。
要了解這一新的時代背景，不妨重讀亞當•斯密的《國富論》（1776年），亞當•斯密將生產(chǎn)要素分為三大類：勞動力、資本和土地（廣義指任何能夠利用土地生產(chǎn)或開采得到的資源，或者可以再利用的垃圾）。前兩次工業(yè)革|命偏重于勞動力和資本的革|命。第一次工業(yè)革|命給人類帶來工廠和有限責任公司，從而迅速提高了生產(chǎn)力。第二次工業(yè)革|命發(fā)生于19世紀末和20世紀初，為人類帶來了石油、電網(wǎng)、生產(chǎn)線、汽車、配有電梯和空調(diào)的摩天大樓，并創(chuàng)造出科學(xué)管理理論，從而實現(xiàn)了公司的全球化經(jīng)營。但是兩次工業(yè)革|命都沒有重點關(guān)注亞當•斯密的第三項生產(chǎn)要素，即土地和自然資源。
我們的觀點比較簡單：
•信息技術(shù)、納米材料科學(xué)、生物學(xué)和工業(yè)技術(shù)的結(jié)合能夠帶來生產(chǎn)力的實質(zhì)性提升。
•發(fā)展中國家實現(xiàn)高生產(chǎn)力的經(jīng)濟增長，從而帶來25億新生中產(chǎn)階級，這將是一個世紀以來最大的財富創(chuàng)造機會。
要抓住這些機會，需要新的管理方法。領(lǐng)導(dǎo)人不能滿足于歷史上每年一到兩個百分點的生產(chǎn)力增長，必須要實現(xiàn)每幾年50%的增長。
下一輪工業(yè)革|命正越來越清晰：資源生產(chǎn)力是需要重視的領(lǐng)域，它將為企業(yè)帶來巨大的機會。在本文中，我們將探索最能發(fā)揮潛力的商業(yè)途徑，并為企業(yè)高管找出整合未來新技術(shù)和客戶的方法，以及和現(xiàn)有商業(yè)環(huán)境相適應(yīng)的工作方式。
贏取革|命
我們認為，那些單獨或整合采用五種方法的企業(yè)將在資源革|命中取得最大成功。我們在新書《資源革|命》介紹了這五種方法，本文將重點介紹其中三種：替代（用較為豐富、便宜和高性能的材料替代昂貴、繁瑣和稀缺的資源）；優(yōu)化（在資源密集型行業(yè)中嵌入軟件，大幅優(yōu)化稀缺資源的生產(chǎn)和使用），以及虛擬化（將流程置于現(xiàn)實之外）。其余兩種方法是再循環(huán)（在產(chǎn)品初次使用后發(fā)現(xiàn)價值）（注釋1）和消除浪費（通過重新設(shè)計產(chǎn)品和服務(wù)等手段實現(xiàn)更高的效率）。
成功掌握以上五種方法的企業(yè)包括：交通運輸業(yè)的特斯拉、Uber和Zipcar（現(xiàn)屬于安飛士）；電力行業(yè)的C3Energy、Opower和SolarCity；農(nóng)業(yè)的Hampton Creek Foods和Kaiima；建筑業(yè)的Cree、DIRTT和Nest Labs。我們的新書表明，這些公司有潛力超越傳統(tǒng)競爭對手，并創(chuàng)建前所未有的商業(yè)模式。
替代
材料替代的指導(dǎo)原則是考慮到一家公司核心產(chǎn)品中使用的每種資源，以及客戶使用或消費的每種資源，然后尋找性能更高、成本較低、風(fēng)險較低、不那么稀缺而且具備操作性的替代品。但是不要簡單將新資源等同于目前材料清單的替代品。我們要尋找的是能實現(xiàn)全面卓越性能的替代材料，就像電動馬達比傳統(tǒng)的內(nèi)燃機馬達效率更高、安全性更好且加速更快。例如，碳纖維不僅重量更輕，而且能夠制造更安靜、性能更好、效率更高、更加舒適，也更加養(yǎng)眼的汽車（特斯拉）或飛機（波音的夢想飛機系列）。
這些機會十分可觀，因為很多新材料已經(jīng)開始重新塑造工業(yè)品和消費品。在納米層面更加深入地了解材料科學(xué)，加上先進的電腦處理能力，已經(jīng)促進材料表面屬性、吸收性能和光電屬性的廣泛革|命。
例如，通常由帶有訂制尺寸孔隙的納米顆粒組成的活性碳能夠顯著提高水過濾器、電池電極以及發(fā)電廠廢氣洗滌器的工作效率。自從幾個世紀前開發(fā)出含鉛水晶以來，玻璃第一次被重新開發(fā)，從高帶寬光學(xué)網(wǎng)絡(luò)纖維到康寧的強化玻璃，現(xiàn)在可從觸摸屏獲取可攜帶設(shè)備上的圖像，而且很快就能在大型互動式屏幕上實現(xiàn)。一家名叫View的公司甚至發(fā)明了“動態(tài)玻璃”，改變了玻璃的可視性和紅外線傳輸屬性，這種玻璃熱天可擋陽光，嚴冬則吸收陽光。這會有效降低晝熱夜涼的地中海地區(qū)供暖和空調(diào)的需求。
材料替代甚至還延伸到了食品生產(chǎn)領(lǐng)域。例如，Hampton Creek Foods公司開發(fā)了一款基于植物的代蛋產(chǎn)品，可以替代烘培和加工食品中使用的雞蛋。該產(chǎn)品被稱為超級蛋，采用豌豆、高粱、豆莢以及其他植物材料生產(chǎn)，不僅口感像雞蛋，而且營養(yǎng)成分相同。公司稱這比生產(chǎn)雞蛋便宜了近20%，且隨著規(guī)模的擴大，成本將進一步下降。他們還表示超級蛋受旱災(zāi)影響較小。目前雞蛋成本的70%是玉米，但是玉米容易受到旱災(zāi)的影響，而且越來越和石油價格相掛鉤。由于Hampton Creek使用生命力較強的作物，因此和生物燃料不存在競爭（也沒有感染沙門氏菌的風(fēng)險）。Hampton Creek的超級蛋有望降低食品生產(chǎn)商的成本和風(fēng)險。
找出替代機會需要艱辛的付出。蘋果公司和通用電氣仔細研究了元素周期表中的每個元素，評估哪些元素會對供應(yīng)、成本和監(jiān)管造成最大風(fēng)險。與此類似的是，我們最近幫助一家大型石油公司完成了評估，觀察供應(yīng)鏈的資源風(fēng)險情況，發(fā)現(xiàn)缺少可用水的狀況很有可能在未來的幾十年內(nèi)大幅降低增長預(yù)期。研究十年后的問題，可以讓該公司對潛在的制約因素比競爭對手更早做足準備。
優(yōu)化
公司提高現(xiàn)有資源生產(chǎn)力的另一種方法是優(yōu)化資源的使用。例如，將軟件整合到傳統(tǒng)工業(yè)設(shè)備中，或者將重型設(shè)備作為一種服務(wù)予以提供，大多數(shù)企業(yè)可以在各工作層面進行此類優(yōu)化。
例如，通用電氣為噴氣引擎裝上先進的軟件和傳感設(shè)備，由此獲得實時飛行中重要的維修數(shù)據(jù)。于是，飛機在降落之前就可以發(fā)送零部件和維修需求。通用電氣的維修費用經(jīng)常按每飛行小時計算，因此預(yù)測和優(yōu)化維修工作對商業(yè)利潤至關(guān)重要。
工業(yè)設(shè)備制造商小松公司走得更遠，通過提供客戶間租賃的市場優(yōu)化了設(shè)備的使用率。只需要使用價值30萬美元的推土機幾天，小松公司就能幫你找到一臺閑置設(shè)備。你有閑置的設(shè)備嗎？小松公司會幫你找到一家要租賃的公司。
還有的優(yōu)化方法非常簡單、直接。聯(lián)邦快遞公司只是讓貨車不再左拐彎，就降低了燃油量，且提高了安全和速度。我們幫助一家大型電力公司按照新路況和客戶使用模式重新設(shè)計了服務(wù)線路，就減少了30%的行駛公里數(shù)。美國空軍降低燃油量的方法是讓一些飛機以護航模式飛行，即模仿大雁V型“漩渦滑行”，可最多降低20%的燃油量——這對身為全球耗油大戶來說，節(jié)省的燃油量相當可觀。這一新方法實施起來并不昂貴。保持飛機之間的精確距離只需改變自動飛行的幾行代碼。飛行員也需要接受防止手動改寫的培訓(xùn)。
當企業(yè)思考哪些機會最有潛力時，應(yīng)該遵循以下指導(dǎo)原則：哪些昂貴的設(shè)備應(yīng)該使用軟件和傳感設(shè)備哪些設(shè)備的使用時間很少哪些高耗能設(shè)備處在開機狀態(tài)卻沒有真正運行它們可能包括建筑設(shè)備、空載返程的集裝箱，或者因為停機位不夠被迫在半空中盤旋的飛機。類似的問題都需要IT解決方案來優(yōu)化線路、時間、負載或共享方面的設(shè)計。
虛擬化
我們來做一個測試，列一張你已不再需要或使用的實物或產(chǎn)品清單，盡管5年或10年前它們還是您日常生活的必備。對很多人來說，這張清單可能包括傳統(tǒng)的計算器、紙質(zhì)掛歷、照相機、鬧鐘或者相冊。所有這些產(chǎn)品隨著智能手機技術(shù)發(fā)展變成虛擬化了。
虛擬化指的是脫離了物理世界，或者這些生產(chǎn)活動不再需要，因為已經(jīng)實現(xiàn)自動化了。這給商業(yè)模式帶來了挑戰(zhàn)。企業(yè)努力去擁抱虛擬化，不希望失去顧客。盡管這些行為虛擬化后，收入的下滑似乎總是超過成本。例如，報紙從數(shù)字化廣告中獲取的收入僅為紙質(zhì)廣告的16%。
汽車業(yè)同樣不希望人們少開車，當然這是發(fā)達國家的現(xiàn)狀。美國人均駕駛英里數(shù)在2004年達到最高，以后一直持續(xù)下降。其中的原因尚不完全明了：這一狀況發(fā)生在全球金融危機之前，但一直延續(xù)到經(jīng)濟復(fù)蘇后。攀升的油價肯定是一個因素，但更重要的原因可能是一些人開始將以前要通過駕車才能做的事虛擬化了。例如，從近期的節(jié)假日購物季可以看出美國人現(xiàn)在有多依賴網(wǎng)購。根據(jù)美國人獲得駕|照的年齡統(tǒng)計，美國年輕人對開車的興趣也在下降（社交媒體的流行可能是一個原因）。Skype和其他視頻聊天應(yīng)用進一步降低了開車去見面的需要。工作的虛擬化程度大大提高了，員工越來越多地使用網(wǎng)絡(luò)媒體和虛擬私人網(wǎng)絡(luò)，無需辦公室即可進行有效溝通。無論這是不是企業(yè)期望看到的，虛擬化都必將發(fā)生。
Nest Labs是一家初創(chuàng)公司，已被谷歌收購，它展示出了未來虛擬化可到達的程度。這家公司把溫控器這一傳統(tǒng)的、乏味的模擬設(shè)備變身為可提供動態(tài)能源和安全服務(wù)的數(shù)字化平臺（未來還可以為家庭提供娛樂、醫(yī)療保健、保安和通訊服務(wù)）。幾年前，我們甚至很難想象把普通的鬧鐘虛擬化。
下一步是什么？像眼鏡、鑰匙、貨幣和錢包等這類日常用品是否也會很快同樣地消失汽車和卡車是否還需要駕駛員無人駕駛飛機能否送包裹IBM的沃森系統(tǒng)和其他專家系統(tǒng)能否為工業(yè)環(huán)境提供更好更安全的維修建議？
整合挑戰(zhàn)
實現(xiàn)上述任一模式都需要企業(yè)在運營、組織和行為方面做出重大改變。包括大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)在內(nèi)的重大技術(shù)（注釋2）決定了對大多數(shù)企業(yè)而言，最初和最大的挑戰(zhàn)都將是系統(tǒng)整合：將軟件應(yīng)用到傳統(tǒng)工業(yè)設(shè)備中。建立并運行這些系統(tǒng)將是21世紀最大的管理挑戰(zhàn)之一。
遠遠超越目前電話網(wǎng)絡(luò)和道路網(wǎng)絡(luò)的最復(fù)雜最強大的網(wǎng)絡(luò)正在建設(shè)之中。在未來的網(wǎng)絡(luò)中，內(nèi)嵌到電線、家電、工業(yè)設(shè)備和汽車中的設(shè)備能夠更多地相互溝通，而無需任何人力參與。例如，到2020年之前，汽車與汽車之間能夠直接分享速度、方向和路況方面的信息。
這些整合能力的范圍將遠遠超越基礎(chǔ)設(shè)施和制造業(yè)。例如，目前臨床醫(yī)生需要冗長的評估來診斷抑郁癥。但其實只要通過分析病人手機的呼叫模式設(shè)定和GPS信號就能確定某人是否已經(jīng)成為一個隱居者，而這是更準確的診斷方法，或者說是一種更好的早期預(yù)警信號（注釋3）。要想充分利用這些市場機遇，醫(yī)療保健公司需要整合醫(yī)療系統(tǒng)之外的各種信息資源。
系統(tǒng)整合早已是一門科學(xué)，但是坦白地說，大多數(shù)企業(yè)對此不甚精通。特別是在技術(shù)幾十年或更長時間不變的資源密集型領(lǐng)域（例如，你住所外安裝的變壓器早在1880年代就已發(fā)明）。一個原因是問題本身非常難解，經(jīng)常需要數(shù)十億以上數(shù)據(jù)的排列組合。系統(tǒng)整合更像是試圖管理一個不斷變化的生態(tài)系統(tǒng)，它正在解決那些在商學(xué)院中研討的財務(wù)問題。
盡管面臨這些挑戰(zhàn)，但公司只要做好三件事就能顯著提高勝算：建立簡單的軟件模塊、增加一線的分析人才；在可能的情況下應(yīng)用計算建模技術(shù)；然后反復(fù)測試進行優(yōu)化。
劃定范圍
哪怕只是認識到系統(tǒng)的精細程度以及有很多變量同時交互作用，就能讓任何一家公司占得先機。開始時建少量簡單的軟件模塊將為成功打下基礎(chǔ)。美國配電公司的案例很有啟發(fā)性。
美國電網(wǎng)的鋪設(shè)被稱為20世紀最偉大的工程杰作，但是電網(wǎng)的基礎(chǔ)技術(shù)在愛迪生和西屋電氣時代之后改變甚少，電路平均有40年的歷史，有些甚至存在了一個世紀以上。電網(wǎng)也已經(jīng)老化。
對電力公司及其客戶而言，這種狀況造成了可靠性的下降、成本的增加和風(fēng)險的加劇。普通的電力公司通常在接到客戶投訴時才會發(fā)現(xiàn)電力網(wǎng)絡(luò)的問題，而不是主動發(fā)現(xiàn)問題。變電站發(fā)生問題時，經(jīng)常需要派維修工人去現(xiàn)場擰一下開關(guān)，而不是由中央控制室做遠程修復(fù)，或者最好是讓電網(wǎng)能自動感知到問題，自動修復(fù)或繞過問題線路。
公用事業(yè)企業(yè)必須克服自身的低效與時俱進。例如，隨著在房頂鋪設(shè)太陽能面板的業(yè)主不斷增多，電力公司失去了越來越多的大客戶。電力企業(yè)現(xiàn)在必須思考如何將富余的電力整合到電網(wǎng)中供客戶使用。
一旦電動車大規(guī)模普及，電力公司必須適應(yīng)寫字樓內(nèi)安裝的充電樁被拔下、移動并插到其他地方。電力公司必須培養(yǎng)實時的整合能力，不僅包括自身的業(yè)務(wù)所做的工作，還包括整個電網(wǎng)上所有相關(guān)方所做的工作。
大數(shù)據(jù)時代的降臨也帶來重大影響。目前，一家電力企業(yè)每年平均收集約6000萬個數(shù)據(jù)點，涵蓋500萬客戶和全年12個月的月度賬單。一旦智能讀表、分散式發(fā)電和電動車輛大規(guī)模普及，電力公司必須每天處理50億個數(shù)據(jù)點。幾乎需要重新設(shè)計整個電網(wǎng)，才能實現(xiàn)新型固體變壓器的全部收益，并保證能自動發(fā)現(xiàn)和解決問題，另一方面隨著太陽能價格的持續(xù)下降，數(shù)百萬屋頂?shù)奶柲茈姲逑喈斢谛⌒桶l(fā)電廠，電力公司還需要將這些分布廣泛的小型太陽能發(fā)電廠的電力匯總到整體的大電網(wǎng)。
提升一線分析能力
掌握資源革|命的組成要素還需要妥善設(shè)計的組織架構(gòu)，以及卓越的人才管理。有時候，專業(yè)知識和能力可能還不具備，因為企業(yè)正在處理新問題，但是每位經(jīng)理都需要找到所有可用的知識。軟件能力、專業(yè)工程、納米技術(shù)和超低成本制造僅僅是人才可能稀缺的眾多領(lǐng)域中的四個要素而已。有時候需要和其他行業(yè)的公司建立合作伙伴關(guān)系，才能獲得專業(yè)技術(shù)。
另一些情況下，企業(yè)必須從零開始培養(yǎng)新的管理能力，包括對公司高層和管理層的培訓(xùn)需求。二戰(zhàn)后老派的企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)熟悉的是漸進改善式的企業(yè)管理技巧，但要想實現(xiàn)十年內(nèi)每年生產(chǎn)力10%—15%的持續(xù)提升，其所需的領(lǐng)導(dǎo)力將遠遠不同于以往。商業(yè)模式的創(chuàng)新不僅限于初創(chuàng)公司或高科技公司。
一線工人也必須學(xué)會如何使用大量分析數(shù)據(jù)來執(zhí)行繁重的工業(yè)任務(wù)。他們總歸要在接受培訓(xùn)（無論由學(xué)校、政府還是雇主提供）之后才能完成此類工作。例如，資源生產(chǎn)力需要一線煤氣泄漏檢測團隊基于大數(shù)據(jù)和高級分析技術(shù)做出復(fù)雜的決策，利用技術(shù)找到并修復(fù)泄漏，而不是使用技術(shù)占卜棒在現(xiàn)場找出問題。很多傳統(tǒng)的一線工人需要具備知識工人的能力，例如分析數(shù)據(jù)，評估統(tǒng)計，找出問題的根本原因，設(shè)置機器參數(shù)，更新算法并開展全球合作。
好消息是，雖然尋找新型組織架構(gòu)模式、在新地方找出新人才將非常艱辛，但所有的競爭對手都將面對同樣的問題。管理層越早開始直面公司存在的差距，就有可能越早彌補差距，比無所作為的企業(yè)更有競爭優(yōu)勢。
因為系統(tǒng)的復(fù)雜性，確保流程有效的唯一方法是進行測試�，F(xiàn)在，企業(yè)能夠通過計算機建模進行很多這樣的測試。例如，美國盡管幾十年內(nèi)沒有做過實彈測試，但是通過國家實驗室（特別是勞倫斯利福摩爾、洛斯阿拉莫斯和森迪亞）先進的計算機方法，保持了美國的核能力�，F(xiàn)在的企業(yè)可以使用同樣的方法加速產(chǎn)品開發(fā)。一家國防供應(yīng)商使用計算機模型在原子層面測試了幾千種可能的新材料，最終找到了少數(shù)幾種超輕、高性能而且非�？煽康南乱淮鷩姎獍l(fā)動機的合|成材料。最好的電池生產(chǎn)廠商可以在芝加哥郊外的美國阿貢國家實驗室電池測試工廠測試電池的性能，測試時間可以長達幾千小時，包括在各種極端的操作條件下，由此大大加速產(chǎn)品創(chuàng)新。
再如，一家名為ATMI的材料技術(shù)公司試圖尋找從電子廢品中萃取黃金的更好方法，而不是使用傳統(tǒng)的提|煉方法或者從有毒的酸性溶液中提取時，公司求助于合|成化學(xué)的計算機建模。最終建立的eVOLV工藝試驗是一個基于水的方案，可以安全飲用，且比傳統(tǒng)方法便宜得多。此外，這一工藝讓收集的計算機芯片能夠重復(fù)使用，因為它們從來沒有暴露在高溫或酸液中（有毒焊料作為副產(chǎn)品收集）。該設(shè)備甚至可以放在卡車上，在收集點處理化學(xué)廢品。這就是我們所說的，資源革|命帶來的解決方法不僅更經(jīng)濟、更高效，而且效果更好。
Matt Rogers是麥肯錫全球資深董事，常駐舊金山分公司；Stefan Heck現(xiàn)任斯坦福大學(xué)Precourt能源學(xué)院的顧問教授，他曾在麥肯錫斯坦福分公司工作過。本文內(nèi)容來自兩位作者合著的新書《Resource Revolution：how to capture the biggest business opportunity in a century》（New Harvest，2014年4月）。
