## 631｜从地下勘探不用挖坑说起，在AI时代如何进行颠覆式创新？

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我相信咱们每个同学都经历过一些无语时刻。比如正打游戏呢，突然就断网了，自己重启了好几次路由器都没用，最后才在小区业主群里看到物业的群发消息：“小区附近施工挖断光纤，需要断网三小时。”

说实话，每次遇到这种事我都忍不住想：难道施工方开挖之前，就拿不到详细的管线地图吗？不知道哪些地方能挖、哪些地方不能挖吗？

不过，最近我看到，国外有一家AI创业公司，还真在着手解决这个问题。

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这家公司叫Exodigo。他们做的事，听起来就像从科幻片里走出来的：不用开挖地面，就能“看透”地下10米深的所有管线、电缆，甚至建筑地基。用他们自己的话说，这就是给地下世界拍了一次“CT扫描”。

他们的技术方案听起来也足够硬核：同时启用多频地面穿透雷达、电磁感应、磁力梯度仪等多种传感器，就像给地面装了一套“超级眼睛”。这些传感器收集到的数据会实时上传至云端，再由AI算法完成物理模拟、信号融合，甚至进行“场景假设检验”。简单来说，就是AI拿到数据后，会自主推理“地下最可能是什么样子的”。

它的效果有多震撼？传统探测方法需要每隔几十米挖一个验证坑，不仅成本高、效率低，还经常出错。而Exodigo的AI多传感器融合技术，直接将这种“开盲盒式”的验证需求减少了50%-70%。不久前，英国伯明翰的地铁扩建项目里，他们甚至发现了官方地图里根本没有记录的地下设施，成功避免了施工阶段的重大冲突。

最近，他们还拿下了洛杉矶地铁300万美元的合同，专门用于地铁隧道附近的基础探测。你不妨想想，连洛杉矶这种基础设施相对完善的城市，都需要这种“地下透视”技术，可见传统方法的局限性有多大。

当然，对我们不从事建筑或勘探领域的公司来说，这个案例看起来完全没有任何关联，但这正是我今天想聊的关键：当大多数企业还在琢磨如何让现有流程跑得更快一点的时候，真正聪明的初创公司已经开始在用AI重新定义问题本身了。

就像Exodigo的例子，他们没有纠结于“怎么把坑挖得更高效”，而是直接思考“为什么一定要挖坑”？

咱们不妨仔细看看，这两种思路的差异到底有多大。传统地下勘探的流程是什么样的？简单说，就是“猜测-挖坑-验证-再猜测”的反复循环。工程师们会先根据历史资料和经验判断，大致估计地下可能存在的管线或设施，然后每隔30到50米挖一个验证坑，来确认自己的判断是否正确。要知道，每个验证坑的成本从几百美元到几千美元不等，单是一个项目的前期勘探，往往就要耗费几个月时间。Exodigo的思路完全不一样，他们问的不是“怎么挖坑挖得更准确”，而是“能不能不挖坑就知道地下有什么？”

说到这儿，你可能会想，这种“重新定义问题”的思路，在其他行业是不是也有类似的案例？其实案例还挺多的。

先说说Netic这家公司。当硅谷的创业公司都在争夺白领市场时，他们却把目光投向了一个被严重忽视的万亿美元赛道——水管工、电工、暖通工所在的基础服务行业。

传统维修服务是什么模式？客户家里水管坏了，先打电话报修，接着等待派工，师傅上门后，排查问题，完成维修，最后结算费用。整个流程完全是“被动响应式”的。今年315曝光的案例就很典型：即便是业内规模较大的家政维修公司，依然存在各种各样的欺诈问题；更不用说很多个体维修师傅，还会欺负客户不懂专业知识，搞以次充好、增加附加收费项目等操作。这里的核心问题在于，这类用户往往是家里已经遇到下水道堵塞、水管漏水等紧急情况，急于解决问题，这就给了不靠谱的维修师傅可乘之机。

Netic这家创业公司的思路完全是另一个切入点：能不能在客户的设备出问题前，就主动联系对方？

通过AI分析历史维修数据、设备使用模式、季节性因素等信息，Netic能精准预测哪些客户的哪些设备可能在什么时候出现问题。然后，他们会主动联系客户：“您好，根据我们的分析，您家的热水器可能需要保养了。”这时候如果客户愿意，他们再推荐一些家政公司的维修服务。

这样的模式效果如何？短短几个月内，Netic就帮助客户自主预订了超5万个家政任务；仅用了8个月时间，Netic就实现了数百万美元的年度经常性收入。

我们再来看看Intercom这家SaaS公司，它最近通过AI彻底颠覆了自己的商业模式。

传统企业服务软件大多按功能收费，客户一旦购买软件，不管用得好不好，钱都得照付。而Intercom推出的AI代理产品Fin，直接改写了游戏规则：它采用“按结果收费”模式，每次成功帮客户解决问题，才收取0.99美元；如果解决不了，就分文不收。这种模式的效果十分显著，直接推动公司年度经常性收入增长超过300%。

看到这些案例，我突然想到《创新者的窘境》这本书里的一个经典观点。作者克里斯坦森提到，真正的颠覆性创新，往往不是把现有产品做得更好，而是用完全不同的方式去满足用户需求。

在科技史上，这样的成功案例其实有很多。就像当年个人电脑颠覆大型机的故事：大型机厂商一门心思让大型机更快、更强、更稳定，但他们万万没想到，真正颠覆他们的不是“更好的大型机”，而是看起来性能“很弱”的个人电脑。核心原因在于，个人电脑解决的是一个完全不同的问题——让普通人也能轻松用上计算机。

最经典的案例，还要数乔布斯在2007年1月9日Macworld大会上的产品发布。那天，乔布斯穿着标志性的黑色高领毛衣开场，说道：“今天，我们要发布三件革命性产品：第一个是宽屏触控iPod，第二个是革命性的手机，第三个是突破性的互联网通信设备。”说完，他又重复了一遍，随后提高声调强调：“这不是三个独立的设备，而是——一台设备！我们称之为iPhone!”接下来全场响起掌声。后面的事大家都清楚了，如今的智能手机早已经不只是“一台设备”，更像是人类身上离不开的“器官”，根本没法轻易割舍。

所以这些成功案例有什么共同点？它们都不是在现有的解决方案基础上做优化，而是重新定义了问题本身。Exodigo不是让挖坑勘探更精确，而是让挖坑变成预览。Netic不是让维修更快，而是让维修变成预防。

最近这段时间，我也在我们得到公司内部，推进很多工作和流程的AI化。最开始，和我讨论的同事，往往会问我：“刀哥，这个流程差不多有八个环节，你能针对这些环节推荐些工具，帮我们提升效率吗？”但在参加过几次类似会议后，我经常反问一个问题：“都到AI时代了，为啥还需要这么多环节？”

之后，我会带着同事先定义明确这件事的核心目的，然后再做一个思想实验——假设现在要完成这件事，没有现成的团队，也没有过去的流程束缚，只有他一个人加上AI，那该怎么从零到一落地？没想到，这样几轮讨论下来，往往能催生出完全不一样的流程优化方案。

其实，AI时代常被提起的一句话，就是“用AI把所有事情重干一遍”。

什么叫“重干”？本质上，就是从质疑行业最基本的假设、挑战最常见的现状开始。找到你所在行业或领域里的那些“理所当然”，然后多问一句“为什么一定要这样”。接着锁定一个具体的、可衡量的痛点，把它解决到极致。

就像我们今天聊的案例，其实不用记复杂的技术细节，只要记住“勘探地下，并不一定要挖坑”这句话，就抓住了“重干”的精髓。

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今天晚上8点，我邀请了得到《化学通识30讲》课程的主理人孙亚飞博士，来直播解读10月6号至8号颁布的诺贝尔生理学或医学奖、物理学奖、化学奖三大奖项。孙亚飞博士是清华大学化学系博士，目前在中国科学院自然科学史研究所工作，他擅长用通俗的语言拆解专业科学知识，让复杂原理一听就懂。

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好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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