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第183章 课 科技三重奏 看懂产业变革的底层逻辑课（第1页）

（课堂实录·融合《易经》时变思维、心理学认知法则与创新哲学）

从工业革命到数字时代，科技正将人类竞争从资源零和博弈推向创新正和博弈——谁能精准捕捉未来科技，谁就能抢占增量市场。但激光雷达的技术路线之争、新科技的层出不穷，让行业外的人难以看透本质。这堂由和蔼教授主导，叶寒、秦易等学生参与的思维课，将以“服务规模化、前量、工程调优”三大核心词为线索，拆解科技产业从产品规模化、服务规模化到创意规模化的演进规律。课程融合《易经》“时变”思维、心理学“认知升级”法则与哲学“量变到质变”原理，通过自动驾驶、无人机配送等真实案例，带你跳出技术细节，看懂科技产业的底层逻辑，学会用科技思维赋能自身展。

课堂场景：大学阶梯教室

（投影屏幕上展示着科技产业展阶段图谱，和蔼教授穿着休闲西装，手持平板在讲台中央，台下叶寒、秦易、许黑、蒋尘、周游、吴劫等学生正专注记录，桌上摆放着科技产业报告与案例分析资料）

第一幕：核心认知——科技产业的“三重密码”

和蔼教授（微笑开口）：同学们，现在科技新闻满天飞，激光雷达选固态还是半固态？人工智能该怎么落地？很多人看得眼花缭乱。但其实看懂科技产业，关键就三个词：服务规模化、前量、工程调优。大家先思考一个问题：为什么这三个词能成为核心密码？

许黑（率先举手，语气直接）：是不是因为这三个词能解决科技从研到落地的全流程问题？服务规模化是最终目标，前量是研方向，工程调优是执行方法？

蒋尘（补充道）：我觉得核心是“用户需求”！科技最终要服务于人，服务规模化就是让优质服务惠及更多人；前量是提前预判需求，工程调优是让技术更好地满足需求。脱离需求的科技都是空谈。

和蔼教授（点头赞许）：说得都很有道理！这三个词本质上是科技产业的“底层逻辑框架”——前量决定方向，工程调优决定落地，服务规模化决定价值。叶寒同学，你研究心理学，从认知角度看，为什么大多数人看不懂科技产业？

叶寒（推了推眼镜）：这涉及到心理学中的“认知盲区”和“细节陷阱”。人们容易被激光雷达的波长、人工智能的算法等技术细节困住，看不到背后的产业逻辑；同时，缺乏对科技展阶段的整体认知，无法判断技术的成熟度和应用前景。就像我们看一幅画，只关注局部笔触，却看不到整体构图。

和蔼教授（展示科技产业三阶段对比图）：大家看，科技产业分为三个阶段：产品规模化、服务规模化、创意规模化。产品规模化是“卖产品送服务”，比如买电钻自己打孔；服务规模化是“直接送服务”，比如用共享平台下单，师傅带着工具上门；创意规模化是“按需定制服务”，比如根据用户需求设计专属解决方案。这就像《易经》“三易”思维——“变易、简易、不易”，技术在变（变易），但“服务用户”的核心不变（不易），而三个核心词就是看懂变化的简易法则。

第二幕：第一重奏——服务规模化：科技的终极价值

和蔼教授（切换到服务规模化案例图）：先看“服务规模化”，这是科技的终极目标——让优质服务突破时空限制，惠及更多人。比如无人机配送，解决了偏远地区物流难题；手术机器人，让小县城患者也能享受三甲医院水平的手术。秦易同学，你研究《易经》，从“时变”思维角度，服务规模化的本质是什么？

秦易（沉思片刻）：《易经》有云：“时止则止，时行则行，动静不失其时，其道光明。”服务规模化的本质是顺应“数字时代”的时势，用科技打破服务的“供给瓶颈”。过去优质服务依赖人力，无法大规模复制；现在有了人工智能、云计算，就能将顶尖专家的经验转化为标准化服务，实现“一人之力，万人受益”，这正是“顺势而为”的智慧。

和蔼教授（竖起大拇指）：精准！我们以自动驾驶为例，传统驾驶服务依赖司机，能服务的人数有限；而自动驾驶技术成熟后，一台车可以小时不间断运行，服务更多人，还能降低事故率。这就是服务规模化的价值——不是技术多酷炫，而是能解决多少人的需求。

周游（好奇地问）：教授，为什么有些科技看似先进，却实现不了服务规模化？比如早期的无人机配送，试点了很多年才慢慢推广。

和蔼教授（笑着解释）：这涉及到两个关键因素：技术成熟度和成本。早期无人机配送面临续航短、载重小、监管缺失等问题，技术不成熟；同时，单架无人机成本过高，无法大规模部署。这体现了哲学中的“量变到质变”原理——只有当技术迭代、成本下降等“量变”积累到一定程度，才能实现服务规模化的“质变”。就像竹子，前四年只长厘米，第五年开始每天长o厘米，正是因为前四年积累了足够的根系。

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第三幕：第二重奏——前量：创新的方向密码

和蔼教授（切换到前量案例图）：再看“前量”，指的是技术研要提前预判市场需求，既要领先时代，又不能脱离实际。比如波士顿动力的四足机器人，技术领先但前量过大，没有找到合适的应用场景，导致商业化困境；而droneup无人机配送，精准预判了“最后一公里”的物流需求，前量恰到好处，最终实现规模化。吴劫同学，从哲学角度看，前量的核心是什么？

吴劫（迅回答）：是“度”的把握！这是哲学中的“适度原则”。前量太小，容易被竞争对手越；前量太大，技术与市场需求脱节，无法落地。就像炒菜，火候太小炒不熟，火候太大炒糊了，只有恰到好处才能做出好菜。

和蔼教授（补充道）：非常好！前量的核心是“需求预判的精准度”。要做到这一点，需要两个维度：一是对行业趋势的深刻理解，二是对用户痛点的精准把握。比如deskta的d打印技术，预判了制造业“创意规模化”的趋势，又解决了传统d打印“成本高、效率低”的痛点，前量刚好匹配市场需求，最终实现技术突围。

和蔼教授（分享案例）：我认识一位科技创业者，他研智能家居产品时，没有盲目追求“全场景控制”，而是聚焦“老年人安全监护”这个细分需求——通过传感器监测老人的活动状态，遇到异常自动报警。这个前量既满足了老龄化社会的刚需，又避免了技术过于复杂导致的落地困难，现在产品已经进入上千家养老院。这告诉我们：好的前量，不是技术的无限领先，而是与需求的精准匹配。

第四幕：第三重奏——工程调优：落地的执行密码

和蔼教授（切换到工程调优案例图）：最后看“工程调优”，指的是将技术原型转化为成熟产品的过程，需要不断解决实际场景中的问题。比如ftrobotics的柔性机器手，从实验室研到泰森食品的生产线应用，经历了上千次的调试——优化材料密封性以满足高温消毒需求，升级ai系统以提高食品识别准确率。叶寒同学，从心理学角度看，工程调优体现了什么思维？

叶寒（认真分析）：这体现了心理学中的“成长型思维”和“问题导向思维”。研团队不满足于“技术可行”，而是追求“实际可用”，面对材料、算法、监管等一系列问题，不回避而是主动解决；同时，通过用户反馈不断迭代优化，体现了“以用户为中心”的思维——真正的好产品，不是实验室里的完美原型，而是市场中能解决实际问题的成熟方案。

和蔼教授（展示工程调优流程图）：大家看，工程调优是一个“现问题—解决问题—迭代优化”的循环过程。以激光雷达为例，ar公司选择on半固态路线后，通过工程调优简化结构、降低成本，同时提升探测距离和安全性，最终满足了车企“量产+安全”的双重需求。这体现了《易经》“穷则变，变则通”的智慧——遇到问题不僵化，通过调整和优化找到解决方案，才能让技术真正落地。

蒋尘（感慨道）：原来很多科技产品的成功，不是因为技术有多先进，而是因为工程调优做得好。比如小米的手机，核心技术不是自己研的，但通过对硬件、软件的优化，打造了流畅的用户体验，最终赢得市场。

和蔼教授（赞许地点头）：没错！工程调优的核心是“务实”——不追求技术的“绝对完美”，而是追求“场景适配”。就像《易经》“谦卦”所强调的“谦尊而光，卑而不可逾”，放下对技术的“执念”，专注于解决实际问题，才能让科技真正服务于人。

第五幕：融会贯通——用三大密码看懂科技产业

和蔼教授（切换到综合案例分析图）：现在我们用这三个密码分析一个完整案例——无人机配送。先，前量：预判了“即时配送”的需求，尤其是偏远地区和紧急物资的配送需求；其次，工程调优：解决了空域规划、通讯稳定、载重续航等问题，通过与airap、esight等企业合作，打造了成熟的管理系统；最后，服务规模化：沃尔玛与droneup合作，将服务扩展到六个州，覆盖oo万户家庭，实现了优质配送服务的大规模普及。

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