岁序更替，华章日新，又站在辞旧迎新的关键节点。
回顾海岸线的8年和我的8年，非常坦言，这是我的人生中最意外且痛苦的一年，我的母亲突然辞世，从事故到离世，仅仅两周时间，没有任何嘱咐，我们一家人措手不及，痛不欲生。在外人面前，我鲜少痛哭，然而那些漫长的日夜，泪水却常常不受控的流出，至今，我仍认为母亲只是出了一趟远门，她依然在我们身边...面对这样的意外遭遇，我再次思考生命的意义，关于生活，关于事业，Happy Journey and Happy Ending。
一直以来，我都追求极简关系和极简需求，如今，再次做了关系的断舍离，要把能量消费在志同道合、彼此成就的关系中。爱自己多一点，爱身边真正关心自己的人多一点。定期检查身体，保持运动习惯，保持阅读习惯，更勇敢的表达自己，更坚韧的活出自我。
在失去母亲之后，我重新审视自己作为母亲的角色，是否合格是否可以更卓越，答案是肯定的。
成为母亲是我的选择，向来我对自己的选择都是担责到底的，抱愿，不抱怨。从孩子呱呱坠地到如今能言善辩，陪伴他成长的日子无时无刻不是充满着惊喜。情绪稳定这个词，如今逐渐在我身上能被看到，我对他的身心健康有规划，对他的成长教育有规划，陪伴成长的过程就是一个重新认知自我，完善自我的过程。
我是不认可创业就是对家庭的牺牲，创业者反而可以有能力更好的扮演不同的生活角色。创业者更能认识到卷孩子不如卷自己，自己足够努力，把孩子放到一个好的环境，让他自由生长，这样的孩子不会差到哪里去，很多时候的内卷，是缺乏竞争力的底气和勇气，想要从孩子身上满足自己未被满足的虚荣心。
海岸线商业模式1.0定位在帮助高净值客户（高知与高潜，有付费能力与付费意愿）做数字化转型，这个基调下的产品1.0就是解决如何将我们的软件产品和解决方案做到极致，而产品2.0则是如何依托1.0的产品做出更能商业化的AI AGENT。中国所有的工业软件都值得用AI AGENT重做一遍，软件的交互形式将会完全不同，用户体感也会完全不同。
TO B软件的价值依赖使用它的人是否具有相应的专业知识储备，是且的关系，本身落地就是有门槛。再落到数字化转型项目，软件仅仅是抓手之一，还依赖组织、人才、流程、绩效和表单的整体咨询诊断和优化，这个体系化的管理工程，不是一般的企业会有魄力和决心去践行的。因此，这条商业化道路，更加道阻且艰，没有相当的长期主义耐力，这个创业方向就不要去碰，赚不了快钱。
海岸线商业模式2.0就是基于1.0积累的专业知识数据，思考如何数据可信且被资产化。
我坚信这条商业化的路径是可以走通的，并且可以在新技术的加持下持续有商业化价值空间。我们的定位是做技术应用的企业，并不是基础科学的研究，应用关注的是用户价值，识别价值，挖掘价值，可视化价值，且能用产品化软件去承接价值，这背后的路径是需要非常多元化的人才才能推动落地。
因此我们可以关注到，刘庆峰在科大讯飞2024-2025年公司年会上表示：“面对重大战略机遇，科大讯飞将系统性推动战略到执行管理体系、人才盘点和人才发展、持续释放组织活力，充分发挥人的主观能动性”，并设置百万伯乐奖金用于人才推荐。雷军更是以千万年薪挖角95后AI“天才少女”罗福莉。Deepseek专注于招募年轻人人，强调“聪明且热爱”，摆脱经验束缚，强调创新自信。特斯拉，英伟达，微软等都是强调开放的组织文化下，追求极致的创新环境和顶尖人才的选拔。
相较于这些闻名遐迩的大公司，我们这样的小公司要想闯出一条路，在市场上活着，除了产品力和服务力的差异化，人才审美是基础保障。我们必须花200%时间到市场上筛选人才，再给予100%开放的环境，结合50%的按需培养，这样才有可能突围。
“长期主义，开放沟通，彼此成就”将是我和我们一直追求并践行的企业文化。
海岸线定位的是服务高净值客户，这类客户往往已经在数字化转型的道路上做了很多摸索与投入，他们拿到过政策红利，拿到过“灯塔工厂”，“数字化标杆工厂”等名誉，但从ROI的角度来看，还是处于持续投入的阶段，那为什么收效甚微还是持续投入呢？这类企业的掌舵手们，往往有着敏锐的洞察力与探索欲，他们总能在不同的时代布局和选择最合适的组织管理方式，实现企业的可持续发展，发展就意味着试错，而他们能将试错成本降到最低。
数字化转型的本质是组织管理转型，任何企业都会强调组织协作而非单兵作战，即便新技术会诞生越来越多的超级个体，但是组织的能量依然是最大的。我们在陪跑企业数字化转型的项目中，遇到的最大的阻碍依然是部门墙与个体认知，鲜少有人能从“组织，文化，绩效，流程，表单”结构化去全局看待企业现状与数字化转型节奏的关系，他们往往过度期待一个数字化工具的引入或一个数字化项目的引入就能立竿见影，鲜少能观自在。改变都是基于内驱力才能真正产生效果，依赖外部推力而组织内部一副看戏心态，等着别人出洋相的心态是极其糟糕的，却也是当下看到比较多的。
数字化转型过程中的如下挑战，个人认为是必须突破的：
1、新老系统融合问题：必须断舍离，改造的成本往往大于重新选择的成本，前提是需要选择真正有担当的服务商，太多服务商因为竞争，丢了耻感，胡乱承诺，半途而废，导致如今市场的供给良莠不齐，这是现实的存在，还是回归本质，看人看企业文化。
2、数字化项目与组织管理结合：数字化项目一定要和“组织、人才、流程、绩效、表单”结合起来去看，这套方法论是需要闭环的，统筹去规划，分步去实施，转型方的核心团队就当陪老板二次创业的心态去躬身入局，选择的服务商也需要是高知型实战组织人才，要去充分尊重专业，内化成自己的财富。
3、资源与预算的持续投入：切忌短平快，就把数字化当成信仰，就去相信它一定可以产生作用去相信着，并去探索，力所能及的招聘或寻找优秀的合作伙伴，共同去实践它，转型成功后的复利回报是相当可观的，比如你拥有数字工程师，可以替代基础甚至中高级的研发设计工作，工程分析工作，那么企业的人均产值是难以有上限的，因为你正在培养一批又一批具有产业专业知识的机器人，它可以007给你创造价值。
4、数据治理的深度挖掘：数据治理一定不是买个数据中台就解决的，我遇到的最荒诞的情况是，某企业软件系统都是高配，但是被使用的价值三分之一不到。数据只是被存储在本地，还多个数据中台做中转，所谓的大数据技术人员直接摆烂，我们都不会，我们分配个空间给你们，你们自己去“折腾”，可以想象这对企业是多大的浪费，这样的状况不计其数，这些都是数据金矿，等着被挖掘。
5、供需错位的精准识别：需方追求个性化，供方追求标准化，本质上这是不冲突的，供方对于垂直场景的实践越多，抽象为标准服务的能力就越强，交付的时候就是以来服务模块的组合，而非定制，定制是基于标准服务做接口开源就可以解决。但是能识别的需方寥寥无几，这也是一个大缺口，需要有人帮着需方识别市场。
6、生态体系的完善与标准构建：数字化转型的生态体系建设仍不完善，缺乏统一的技术标准和足够的数字化人才，我已经看到新能源汽车的几家头部在商议形成统一平台，搭建标准的数据结构，让供应链的数据采集和流通成本降低，这是好的信号，产业、行业、企业等都需要政策持续构建标准。
总之，企业在数字化转型过程中面临的最大挑战是多方面的，涉及技术、数据、组织文化、资源等多个领域。解决这些问题需要企业在战略规划、技术选型、人才培养、组织变革等方面进行全面布局，同时借助政策支持和外部资源，逐步克服转型中的挑战。
有了数字化转型成功的基础保障，那么数据资产化才有想象的空间，数据资产化在制造业中的应用场景不断拓宽，包括优化生产流程、提升产品质量、降低能耗等。例如，通过对工业机器运行数据的分析，企业可以实现节能减排和降本增效。数据资产化还可以促进制造业与生产服务业的融合转型，推动传统制造业向智能化、服务化方向发展。
数据资产化将朝着智能化、敏捷化的方向发展。未来，我们企业将更加注重数据资产的全生命周期管理，通过AI技术提升数据治理的质量和效率。数据资产入表将成为企业数据资产化的重要环节。通过将数据资产反映在资产负债表中，企业可以更好地量化数据资产的价值，为数据资产的金融创新提供依据。
2025年，海岸线的发展战略是持续推动AI AGENT商业化，海岸线通过工业软件有了大量工业场景的实践，也对当前工业企业的数字化转型现状比较清晰，我们会持续摸索大模型应用，通过数字工程师产品的商业化占比推动制造业企业组织形态的转型，让传统企业的旧有组织和传统企业的新型竞争的撕裂感减少，而这些有意义的事情都是由人才来完成的，我们会持续通过对人的招募来完成这些有意义的大事件。
2025年，海岸线将重新定义我们的企业愿景为“成为全球数字化领域，数据可信领域的卓越者”，在“长期主义，开放沟通，彼此成就”的企业文化中持续推动“打造学习型组织，让价值创造成为习惯”的经营理念。
经“九”不熄，矢志不渝，新的一年，我将带着团队，不忘初心，思辨2024，以坦诚与反思卸载重负，拥抱2025，以热爱与相信驱动创新，持续探索个人与企业成长恒定的第一性原理，居安思危，持续增值。
