大多数私家车95%的时间躺在了车库或停车场。而在使用时，每辆车的平均载客量还不到两个人，即使大多数汽车有五个座位。道路使用同样非常低效。高速公路只有在容纳10%以下的车辆时，才能达到最大通行量（每小时每车道2000辆车左右）。随着车辆的增加，交通拥堵就会降低车速和通行量。大多数道路一般每天只有一次，且只在单向行驶达到最大通行量（见图1：“资源革|命的时代到了”）。

公用事业领域的资源利用情况也与此类似。在特定时段，美国输配电产能的利用率仅为20%—40%，发电厂的产能利用率仅为40%左右。煤电厂的热量效率在过去的50多年都没有显著提高，这种情况在过去一百年内众多行业中实属罕见。比如，汽车燃油效率的提升一直低于经济生产率的增长。

资源利用率的长期低效不可能通过金融工程或离岸生产来解决，需要根本性的解决方法。我们认为，这些挑战代表了前所未有的机遇，通过改革商业和管理流程，可以更有想象力、更高效地生产和使用资源。事实上，与其说会出现资源短缺，还不如说大量商业机会将创造出数万亿美元的利润，重新激活全球经济。

要了解这一新的时代背景，不妨重读亚当•斯密的《国富论》（1776年），亚当•斯密将生产要素分为三大类：劳动力、资本和土地（广义指任何能够利用土地生产或开采得到的资源，或者可以再利用的垃圾）。前两次工业革|命偏重于劳动力和资本的革|命。第一次工业革|命给人类带来工厂和有限责任公司，从而迅速提高了生产力。第二次工业革|命发生于19世纪末和20世纪初，为人类带来了石油、电网、生产线、汽车、配有电梯和空调的摩天大楼，并创造出科学管理理论，从而实现了公司的全球化经营。但是两次工业革|命都没有重点关注亚当•斯密的第三项生产要素，即土地和自然资源。

我们的观点比较简单：

•信息技术、纳米材料科学、生物学和工业技术的结合能够带来生产力的实质性提升。

•发展中国家实现高生产力的经济增长，从而带来25亿新生中产阶级，这将是一个世纪以来最大的财富创造机会。

要抓住这些机会，需要新的管理方法。领导人不能满足于历史上每年一到两个百分点的生产力增长，必须要实现每几年50%的增长。

下一轮工业革|命正越来越清晰：资源生产力是需要重视的领域，它将为企业带来巨大的机会。在本文中，我们将探索最能发挥潜力的商业途径，并为企业高管找出整合未来新技术和客户的方法，以及和现有商业环境相适应的工作方式。

赢取革命

我们认为，那些单独或整合采用五种方法的企业将在资源革|命中取得最大成功。我们在新书《资源革|命》介绍了这五种方法，本文将重点介绍其中三种：替代（用较为丰富、便宜和高性能的材料替代昂贵、繁琐和稀缺的资源）；优化（在资源密集型行业中嵌入软件，大幅优化稀缺资源的生产和使用），以及虚拟化（将流程置于现实之外）。其余两种方法是再循环（在产品初次使用后发现价值）（注释1）和消除浪费（通过重新设计产品和服务等手段实现更高的效率）。

成功掌握以上五种方法的企业包括：交通运输业的特斯拉、Uber和Zipcar（现属于安飞士）；电力行业的C3Energy、Opower和SolarCity；农业的HamptonCreekFoods和Kaiima；建筑业的Cree、DIRTT和NestLabs。我们的新书表明，这些公司有潜力超越传统竞争对手，并创建前所未有的商业模式。

替代

材料替代的指导原则是考虑到一家公司核心产品中使用的每种资源，以及客户使用或消费的每种资源，然后寻找性能更高、成本较低、风险较低、不那么稀缺而且具备操作性的替代品。但是不要简单将新资源等同于目前材料清单的替代品。我们要寻找的是能实现全面卓越性能的替代材料，就像电动马达比传统的内燃机马达效率更高、安全性更好且加速更快。例如，碳纤维不仅重量更轻，而且能够制造更安静、性能更好、效率更高、更加舒适，也更加养眼的汽车（特斯拉）或飞机（波音的梦想飞机系列）。

这些机会十分可观，因为很多新材料已经开始重新塑造工业品和消费品。在纳米层面更加深入地了解材料科学，加上先进的电脑处理能力，已经促进材料表面属性、吸收性能和光电属性的广泛革|命。

例如，通常由带有订制尺寸孔隙的纳米颗粒组成的活性碳能够显著提高水过滤器、电池电极以及发电厂废气洗涤器的工作效率。自从几个世纪前开发出含铅水晶以来，玻璃第一次被重新开发，从高带宽光学网络纤维到康宁的强化玻璃，现在可从触摸屏获取可携带设备上的图像，而且很快就能在大型互动式屏幕上实现。一家名叫View的公司甚至发明了“动态玻璃”，改变了玻璃的可视性和红外线传输属性，这种玻璃热天可挡阳光，严冬则吸收阳光。这会有效降低昼热夜凉的地中海地区供暖和空调的需求。

材料替代甚至还延伸到了食品生产领域。例如，HamptonCreekFoods公司开发了一款基于植物的代蛋产品，可以替代烘培和加工食品中使用的鸡蛋。该产品被称为超级蛋，采用豌豆、高粱、豆荚以及其他植物材料生产，不仅口感像鸡蛋，而且营养成分相同。公司称这比生产鸡蛋便宜了近20%，且随着规模的扩大，成本将进一步下降。他们还表示超级蛋受旱灾影响较小。目前鸡蛋成本的70%是玉米，但是玉米容易受到旱灾的影响，而且越来越和石油价格相挂钩。由于HamptonCreek使用生命力较强的作物，因此和生物燃料不存在竞争（也没有感染沙门氏菌的风险）。HamptonCreek的超级蛋有望降低食品生产商的成本和风险。

找出替代机会需要艰辛的付出。苹果公司和通用电气仔细研究了元素周期表中的每个元素，评估哪些元素会对供应、成本和监管造成最大风险。与此类似的是，我们最近帮助一家大型石油公司完成了评估，观察供应链的资源风险情况，发现缺少可用水的状况很有可能在未来的几十年内大幅降低增长预期。研究十年后的问题，可以让该公司对潜在的制约因素比竞争对手更早做足准备。

优化

公司提高现有资源生产力的另一种方法是优化资源的使用。例如，将软件整合到传统工业设备中，或者将重型设备作为一种服务予以提供，大多数企业可以在各工作层面进行此类优化。

例如，通用电气为喷气引擎装上先进的软件和传感设备，由此获得实时飞行中重要的维修数据。于是，飞机在降落之前就可以发送零部件和维修需求。通用电气的维修费用经常按每飞行小时计算，因此预测和优化维修工作对商业利润至关重要。

工业设备制造商小松公司走得更远，通过提供客户间租赁的市场优化了设备的使用率。只需要使用价值30万美元的推土机几天，小松公司就能帮你找到一台闲置设备。你有闲置的设备吗？小松公司会帮你找到一家要租赁的公司。

还有的优化方法非常简单、直接。联邦快递公司只是让货车不再左拐弯，就降低了燃油量，且提高了安全和速度。我们帮助一家大型电力公司按照新路况和客户使用模式重新设计了服务线路，就减少了30%的行驶公里数。美国空军降低燃油量的方法是让一些飞机以护航模式飞行，即模仿大雁V型“漩涡滑行”，可最多降低20%的燃油量——这对身为全球耗油大户来说，节省的燃油量相当可观。这一新方法实施起来并不昂贵。保持飞机之间的精确距离只需改变自动飞行的几行代码。飞行员也需要接受防止手动改写的培训。

当企业思考哪些机会最有潜力时，应该遵循以下指导原则：哪些昂贵的设备应该使用软件和传感设备-哪些设备的使用时间很少-哪些高耗能设备处在开机状态却没有真正运行-它们可能包括建筑设备、空载返程的集装箱，或者因为停机位不够被迫在半空中盘旋的飞机。类似的问题都需要IT解决方案来优化线路、时间、负载或共享方面的设计。

虚拟化

我们来做一个测试，列一张你已不再需要或使用的实物或产品清单，尽管5年或10年前它们还是您日常生活的必备。对很多人来说，这张清单可能包括传统的计算器、纸质挂历、照相机、闹钟或者相册。所有这些产品随着智能手机技术发展变成虚拟化了。

虚拟化指的是脱离了物理世界，或者这些生产活动不再需要，因为已经实现自动化了。这给商业模式带来了挑战。企业努力去拥抱虚拟化，不希望失去顾客。尽管这些行为虚拟化后，收入的下滑似乎总是超过成本。例如，报纸从数字化广告中获取的收入仅为纸质广告的16%。

汽车业同样不希望人们少开车，当然这是发达国家的现状。美国人均驾驶英里数在2004年达到最高，以后一直持续下降。其中的原因尚不完全明了：这一状况发生在全球金融危机之前，但一直延续到经济复苏后。攀升的油价肯定是一个因素，但更重要的原因可能是一些人开始将以前要通过驾车才能做的事虚拟化了。例如，从近期的节假日购物季可以看出美国人现在有多依赖网购。根据美国人获得驾|照的年龄统计，美国年轻人对开车的兴趣也在下降（社交媒体的流行可能是一个原因）。Skype和其他视频聊天应用进一步降低了开车去见面的需要。工作的虚拟化程度大大提高了，员工越来越多地使用网络媒体和虚拟私人网络，无需办公室即可进行有效沟通。无论这是不是企业期望看到的，虚拟化都必将发生。

NestLabs是一家初创公司，已被谷歌收购，它展示出了未来虚拟化可到达的程度。这家公司把温控器这一传统的、乏味的模拟设备变身为可提供动态能源和安全服务的数字化平台（未来还可以为家庭提供娱乐、医疗保健、保安和通讯服务）。几年前，我们甚至很难想象把普通的闹钟虚拟化。

下一步是什么？像眼镜、钥匙、货币和钱包等这类日常用品是否也会很快同样地消失-汽车和卡车是否还需要驾驶员-无人驾驶飞机能否送包裹-IBM的沃森系统和其他专家系统能否为工业环境提供更好更安全的维修建议？

整合挑战

实现上述任一模式都需要企业在运营、组织和行为方面做出重大改变。包括大数据和物联网在内的重大技术（注释2）决定了对大多数企业而言，最初和最大的挑战都将是系统整合：将软件应用到传统工业设备中。建立并运行这些系统将是21世纪最大的管理挑战之一。

远远超越目前电话网络和道路网络的最复杂最强大的网络正在建设之中。在未来的网络中，内嵌到电线、家电、工业设备和汽车中的设备能够更多地相互沟通，而无需任何人力参与。例如，到2020年之前，汽车与汽车之间能够直接分享速度、方向和路况方面的信息。

这些整合能力的范围将远远超越基础设施和制造业。例如，目前临床医生需要冗长的评估来诊断抑郁症。但其实只要通过分析病人手机的呼叫模式设定和GPS信号就能确定某人是否已经成为一个隐居者，而这是更准确的诊断方法，或者说是一种更好的早期预警信号（注释3）。要想充分利用这些市场机遇，医疗保健公司需要整合医疗系统之外的各种信息资源。

系统整合早已是一门科学，但是坦白地说，大多数企业对此不甚精通。特别是在技术几十年或更长时间不变的资源密集型领域（例如，你住所外安装的变压器早在1880年代就已发明）。一个原因是问题本身非常难解，经常需要数十亿以上数据的排列组合。系统整合更像是试图管理一个不断变化的生态系统，它正在解决那些在商学院中研讨的财务问题。

尽管面临这些挑战，但公司只要做好三件事就能显著提高胜算：建立简单的软件模块、增加一线的分析人才；在可能的情况下应用计算建模技术；然后反复测试进行优化。

划定范围

哪怕只是认识到系统的精细程度以及有很多变量同时交互作用，就能让任何一家公司占得先机。开始时建少量简单的软件模块将为成功打下基础。美国配电公司的案例很有启发性。

美国电网的铺设被称为20世纪最伟大的工程杰作，但是电网的基础技术在爱迪生和西屋电气时代之后改变甚少，电路平均有40年的历史，有些甚至存在了一个世纪以上。电网也已经老化。

对电力公司及其客户而言，这种状况造成了可靠性的下降、成本的增加和风险的加剧。普通的电力公司通常在接到客户投诉时才会发现电力网络的问题，而不是主动发现问题。变电站发生问题时，经常需要派维修工人去现场拧一下开关，而不是由中央控制室做远程修复，或者最好是让电网能自动感知到问题，自动修复或绕过问题线路。

公用事业企业必须克服自身的低效与时俱进。例如，随着在房顶铺设太阳能面板的业主不断增多，电力公司失去了越来越多的大客户。电力企业现在必须思考如何将富余的电力整合到电网中供客户使用。

一旦电动车大规模普及，电力公司必须适应写字楼内安装的充电桩被拔下、移动并插到其他地方。电力公司必须培养实时的整合能力，不仅包括自身的业务所做的工作，还包括整个电网上所有相关方所做的工作。

大数据时代的降临也带来重大影响。目前，一家电力企业每年平均收集约6000万个数据点，涵盖500万客户和全年12个月的月度账单。一旦智能读表、分散式发电和电动车辆大规模普及，电力公司必须每天处理50亿个数据点。几乎需要重新设计整个电网，才能实现新型固体变压器的全部收益，并保证能自动发现和解决问题，另一方面随着太阳能价格的持续下降，数百万屋顶的太阳能电板相当于小型发电厂，电力公司还需要将这些分布广泛的小型太阳能发电厂的电力汇总到整体的大电网。

提升一线分析能力

掌握资源革|命的组成要素还需要妥善设计的组织架构，以及卓越的人才管理。有时候，专业知识和能力可能还不具备，因为企业正在处理新问题，但是每位经理都需要找到所有可用的知识。软件能力、专业工程、纳米技术和超低成本制造仅仅是人才可能稀缺的众多领域中的四个要素而已。有时候需要和其他行业的公司建立合作伙伴关系，才能获得专业技术。

另一些情况下，企业必须从零开始培养新的管理能力，包括对公司高层和管理层的培训需求。二战后老派的企业领导熟悉的是渐进改善式的企业管理技巧，但要想实现十年内每年生产力10%—15%的持续提升，其所需的领导力将远远不同于以往。商业模式的创新不仅限于初创公司或高科技公司。

一线工人也必须学会如何使用大量分析数据来执行繁重的工业任务。他们总归要在接受培训（无论由学校、政府还是雇主提供）之后才能完成此类工作。例如，资源生产力需要一线煤气泄漏检测团队基于大数据和高级分析技术做出复杂的决策，利用技术找到并修复泄漏，而不是使用技术占卜棒在现场找出问题。很多传统的一线工人需要具备知识工人的能力，例如分析数据，评估统计，找出问题的根本原因，设置机器参数，更新算法并开展全球合作。

好消息是，虽然寻找新型组织架构模式、在新地方找出新人才将非常艰辛，但所有的竞争对手都将面对同样的问题。管理层越早开始直面公司存在的差距，就有可能越早弥补差距，比无所作为的企业更有竞争优势。

因为系统的复杂性，确保流程有效的唯一方法是进行测试。现在，企业能够通过计算机建模进行很多这样的测试。例如，美国尽管几十年内没有做过实弹测试，但是通过国家实验室（特别是劳伦斯利福摩尔、洛斯阿拉莫斯和森迪亚）先进的计算机方法，保持了美国的核能力。现在的企业可以使用同样的方法加速产品开发。一家国防供应商使用计算机模型在原子层面测试了几千种可能的新材料，最终找到了少数几种超轻、高性能而且非常可靠的下一代喷气发动机的合|成材料。最好的电池生产厂商可以在芝加哥郊外的美国阿贡国家实验室电池测试工厂测试电池的性能，测试时间可以长达几千小时，包括在各种极端的操作条件下，由此大大加速产品创新。

再如，一家名为ATMI的材料技术公司试图寻找从电子废品中萃取黄金的更好方法，而不是使用传统的提|炼方法或者从有毒的酸性溶液中提取时，公司求助于合|成化学的计算机建模。最终建立的eVOLV工艺试验是一个基于水的方案，可以安全饮用，且比传统方法便宜得多。此外，这一工艺让收集的计算机芯片能够重复使用，因为它们从来没有暴露在高温或酸液中（有毒焊料作为副产品收集）。该设备甚至可以放在卡车上，在收集点处理化学废品。这就是我们所说的，资源革|命带来的解决方法不仅更经济、更高效，而且效果更好。