一件事，这个路径看清楚了，就可以开干了。这是最难的部分。有人曾说，一没关系，二没资源，三不是斯坦福博士，光帅有什么用。这算是一个回答吧。

你公司是干嘛的，命脉（壁垒）在哪？不见得每个人都能说清楚，有时连领导都是模糊的。想要有简单的描述，就涉及到分类。

一位历史上的数学大神说，数学是给各种对象做分类。药师当时不明白。分类，像是清洁阿姨打扫卫生，这个放瓶子里，那个放罐子里，一点都不酷。若干年后，药师忽然回过神，哎呀妈呀，惊出一身尿来。这哪是瓶瓶罐罐，这是号令一出，众神归位。是在纷繁复杂中理出一二三。

互联网公司几乎干啥的都有，今天先分析像阿里腾讯百度这样的系统，它们不提供最终产品，只在中间起串联作用，俗话也叫中介。后文中提到的系统，都指这种不提供最终产品的系统。

一、系统的来源

先看看系统是如何产生的，为什么需要系统的存在。

以百度为例，没有百度，用户需在大量的网站里，逐个寻找信息；没有百度，单个网站也需单独去像大量的用户推广，而用户也不可能记住大量的网站。因此，需要百度这样的系统，在用户和网站之间负责串联。微信和滴滴产生也是一样的道理，大量的需方和大量的供方之间，需要有个中间。

微信、天猫、百度代表了三类不同的系统。

二、三类系统

 1 连接型系统

顾名思义，连接型系统提供连接。以微信为例，它在用户之间建了一张网，用户通过它完成沟通。连接方式可以是多样的，点对点的微信好友是一种，群是一种，朋友圈也是一种。就像交通网络一样，可以有公路、水路、高铁、飞机等。

常见的连接型系统有：微信、QQ、中国移动等。

 2 集中型系统

集中型系统为供需双方提供集中交易的场所。以商品交易为例。最早的时候，乡镇上有农贸市场，城市里有各种百货，互联网来了之后，有淘宝、天猫等，大家需要一个集中买卖的地方。

常见的集中型系统有：天猫、淘宝、美团、大众点评、滴滴等。

 3 智能型系统

智能型系统通过学习提供更好的推荐。以百度搜索系统为例。只有几个用户搜索“苹果”时，系统不知道哪个网页的内容是用户想要的。当有成千上万个用户搜索“苹果”后，系统通过统计之前用户的点击数据，就知道哪个网页的内容更受欢迎。如此，用系统的人越多，系统就越准确。智能型系统，能从用户的每次使用中不断学习。它可以说是集中型系统的一种，但它与普通集中型系统的差别在于，它的数据可以不断积累，有这些数据它可以不断学习。比如百度，用户与网页之间联系的数据，不断的在百度系统中累积。

常见的智能型系统有：百度、今日头条、豆瓣音乐、网易云音乐等。

三、系统区别的来源

为何会产生三类不同的系统。

“当然是结构不同”，科子一巴掌甩过来。科子是药师偶像，结构神教教主。科子说的结构，指的是角色和角色间的联系。药师悟性不够，还需细细琢磨才行。

 系统的两大主要功能，一是串联，一是满足个性化需求。三类系统都有串联的作用，区别在串联的程度，以及对个性化的分工。

连接型系统，用户双方互为供需，系统基本只需负责串联就可以，个性化的部分由用户自己完成。以微信为例，用户a今天可能开心，也可能不开心，今天不想说话，只想发个萌萌的表情，这些微信无法知道，也没必要知道，用户间自己去沟通就好。就像一个搞路网的，没必要问路上的车主，心情是否美丽，这是打扰。

集中型系统，有专业的供方，用户个性化的需求由供方来满足。以天猫为例。商家入驻之后，天猫主要任务是服务好商家，帮助商家更好的服务用户。在电商的早期，腾讯曾想携QQ拥有海量用户的优势，帮助拍拍网与淘宝竞争，而集中型系统的服务对象主要是供方，显然海量用户对拍拍网难以起到关键作用，往这方向用力也用偏了。

智能型系统，除了串联，更重要的是起到了满足用户个性化需求作用。这也是它跟其它两类系统的最大不同。比如百度，用户使用一次，就给百度一条数据，这些数据在百度系统上不断积累，因此也只有百度能满足个性化的需求。

三种系统不同的分工，也决定了它们不同的壁垒。

四、系统壁垒

不同的联系需要不同的系统。系统谁都可以做，在竞争中谁能笑到最后，这就是壁垒的问题。壁垒在哪呢？“依然是结构决定的”，科子又甩过来一巴掌。

 连接型系统，壁垒在连接的完成比例。 连接型系统中，用户间的连接是稳定的。就像修路的，把路修的四通八达，大家就离不开了。其它公司要替代它，就要重建这样的一张网，所有人都要搬迁。

 集中型系统，壁垒在规模 。以淘宝为例，取决于集结的商家数量。规模小了，像腾讯这样的大鳄能通过烧钱快速的集结和你一样规模的商家。而如果规模够大，比如像早期的淘宝，腾讯要跟上就很难。毕竟没有人比资本市场更有钱，只要规模够，资本市场可以付钱帮你烧，相同的一元钱，投在你身上比投在一个新的系统上更有效率。集中型系统长期要做好对商家的服务，服务好商家也能增加商家的粘性，但首先还是规模。

 智能型系统，壁垒在数据 。有效数据的多少，决定了壁垒的深浅。可口可乐总裁曾说：”假使有一天,我一无所有,但我只要有可口可乐这个牌子，我就能重新发展与之相同的另外一个可口可乐公司.”。这话水分不少。但李彦宏可以理直气壮的说：“只要我硬盘里的数据在，今天百度公司什么都没了，明天就能重建一个百度”。一点都不夸张，这份数据就只有他有。新系统搭起来，这份数据灌下去，系统马上又变聪明了。腾讯阿里等其它公司，想养也没法养，没人用就没数据。

三种系统核心功能不同，在一定程度上会有交叉。比如微信也可以学习用户数据，提供常用联系人列表；天猫也是一样，通过学习交易数据为用户提供更好的商品推荐。

五 案例分析

说说两个较近的例子。

 1 滴滴

前面把滴滴放在集中型系统里，这里稍作解释。

滴滴最开始的系统，是给外包公司帮做的，肯定没有什么智能可说。但这不妨碍它发展，因为滴滴最重要的事，是不再让乘客自己去找车，让司机不再自己去找乘客，而这只要把乘客和司机集中起来调度即可，至于派的司机近一点还是远一点，不影响大局，智能只是锦上添花。最近滴滴挖了好多技术和学术大牛搞人工智能，在自动驾驶、城市拥堵等更大的布局上，值得投入，对打车本身不会带来大的变化。

 2 今日头条

前面把今日头条放在了智能型系统里。今日头条主要做了两件事。

一件是用系统代替了传统媒体的编辑，内容由系统推荐给用户；一件是对用户做个性化的内容推送。第一件其它公司很快也能做，第二件拼的是数据，壁垒靠数据。有效数据的多少，取决于资讯的个性化程度，是否可以形成足够深的壁垒，需要对资讯的个性化做更深入的分析。个性化是个大话题，这里不再展开，后面另起一篇。

六 小结

大量的需方和供方之间需要系统在其中串联，由于供需双方联系结构的不同，需要不同的系统，同时决定了系统的壁垒是什么。

一件事，这个路径看清楚了，就可以开干了。这是最难的部分。有人曾说，一没关系，二没资源，三不是斯坦福博士，光帅有什么用。这算是一个回答吧。