试想在不久的将来，人类将会生活在一个自主学习软件占据主导地位的时代。

　　比如说，你的智能手表能够在某个会议开始前的五分钟，自动向你发送关键的注意点提醒。不仅如此，你在会议过程中所记录下来的笔记，均会实时地同步到系统中。它能够将这些信息与以前的会议、文件和对话资料进行整合，以便你下次开会使用。

　　再比如说，遍布整个城市的智能传感器，能够向深度学习系统发送数据的反馈信息，以帮助相关机构预测各地的交通拥堵情况，为货运车推荐合适的路线——既能保证他们准时将货物送达，又能减少公司的库存积压。

　　其实，现在市场上已经有很多消费者应用程序开始采用自主学习软件了。在接下来的几年中，这类软件将会帮助各家企业更加快速、高效、智能地运转，其成效可以说是前所未有的。事实上，其巨大的发展潜能还能够提升各家公司软件的产出能力，促进其飞速发展和增长。

　　可以说随着自主学习软件的不断发展，它能够开启越来越多的、令人兴奋的、巨大的市场机遇。对于这一点，我总结了如下几个方面的看法：

　　自主学习软件的发展前景

　　企业软件行业所经历的第一个发展时期，主要就是指on-premises软件流行的那段时期。另外，它还有一个名字叫做“收缩包装”软件。

　　在这种情况下，软件要么是安装在某人住所中的某台机器上，要么就是由某个组织营业场所内的专用数据库负责运行。总之，它不是那种进行远程操控的软件。

　　在那个时代，整个行业都几乎被SAP、Oracle、PeopleSoft和IBM这类的大公司所统治了。

　　而相比之下，off-premises软件，也就是我们所熟知的SaaS或者云计算，就是进行远程操控的软件。

　　接着随着网络的兴起和发展，各家公司意识到，他们之间需要相互共享服务器和数据信息，由此软件从固定地点运行的类型演变成了远程操控的类型，进入了发展的第二个时期，也就是我们现在所处的SaaS时期。

　　在这个时期内，灵敏的云计算已经完全取代了传统意义上的应用程序，知名的大型公司已经演变成了Workday、Salesforce和NetSuite。

　　我认为，在SaaS时代之后，企业软件行业将会进入到下一个伟大的发展时期，即自主学习软件（简称SLS）时期。作为大数据时代和全新网络智能层的创新成果，自主学习软件将会对企业中所有部门的生产能力产生重大的影响。这种效应就像地震一样，影响范围非常广泛。

　　由此，我大胆预测，到2030年，SLS将会双倍扩大整个企业软件行业的发展规模。在进一步的分析之前，我们需要对SLS进行一个详细的背景知识介绍。

　　SLS到底是什么？

　　我将其定义为融入了机器学习的企业软件，是隶属于计算机科学的一个分支。

　　它主要研究的内容是计算机在没有确切的程序指导的前提下，如何基于数据进行学习和决策。这种软件的基本结构或者必备要素就是各种出色的办事能力，比如说系统基于经验学习的能力、对完全不相干的信号进行对比和推理的能力，以及对未知事件采取反应措施的能力。

　　如今的大多数企业软件，都只能帮助我们根据数据点进行重复的、相同的推断，比如说反复确认某项安全协议的合规性。所以，在复杂的商业环境之下，员工在需要做出及时和正确反应的时候，往往都处于一个过于谨慎甚至是麻木的状态。

　　那些能够自主运作的软件，更能够将公司从死板的市场参与和业务增长规则中释放出来。这也就意味着，如果员工在总结出一次结论之后，就可以训练SLS机器得出同样的结论。虽然具体情境可能不同，但它都能通过自己学习来获得相似的结果。这样一来，人们采取措施的速度就能够更快，信心也能更足，不再拘束于重复的事情中，放开去追求更高层次的目标。

　　我身边就有一个玩转SLS的例子。我同事的母亲今年65岁，在使用SLS之前，她需要依靠中英文字典来拼出正确的单词，并且还是逐个字母慢慢凑出来的。但是现在，有了预测性的文字，发短信已经成为了她的乐趣，成功将她从之前那种沉闷和厌烦的情绪中解放出来。

　　我之所以举这个例子，那是因为我们了解自主学习软件一个很好的途径，就是通过预测性的任务。这些软件能够对你需要做的事情进行预测，然后自动帮你完成。或者帮你完成其中的几个关键步骤，既能减少你的工作量，又能保证让你亲自完成扫尾工作。

　　当下最好用的预测性计算平台估计要数Google Now了。它是Google在2014年推出的一项语音服务，能够在地理位置、日历安排和邮件往来的基础之上，预测出用户接下来所需要的信息，并且自动呈现出来。这种顺畅的使用体验将会节约人们查找的时间，从而将时间花在更多更有意义的事情和步骤上。

　　自主学习软件提高生产能力的另一种方式，就是通过消费者数据信息的收集。事实上，依靠员工来将数据输进客户关系管理体系中，是相当低效的。一般情况下，员工只有在空闲的时候才能够完成数据的录入工作，但是在如今这个忙碌的时代，很显然是不可能的。

　　但是自主学习软件就能够成功解决这个问题，首先它会从移动设备上挖掘数据和内容，接着物联网会自动地生成一份详细的、准确的、有关客户使用习惯的报告。

　　如果某个系统收集到的数据越多，那么无疑它的后端处理中心就会变得越强大。我们都知道，云是能够众包数据的，除此之外，还能外推出每一位网络用户的个人习惯。

　　所以当各家公司相互学习、相互合作之后，整个SLS平台的智能程度就可以相应地获得提升了。

　　未来的行业巨头

　　作为一名投资者，有时候，你就是对某个项目抱有坚定的信心，直觉上就认为它会掀起一阵流行之风，统治整个行业。

　　当企业软件在20世纪90年代刚刚走进人们的视野时，很显然它们拥有巨大的市场发展机遇。随即6300亿美元的市场表现就证明了这一点。而现在，购入企业软件的公司数量是10年前的12倍左右，而每一家公司的软件产出速度都要比2005年的同行们快4倍左右。但事实是，新一代的人们还会继续创造出更多的发展机遇。而这些机遇，哪怕是最乐观的投资人，估计也很难完全预料到。

　　出生在数字科技兴起时期的千禧一代，现在都已经陆陆续续进入求职市场了。他们开始对SaaS的应用程序和服务感兴趣，希望这些软件能够像Spotify预测喜爱听的歌曲一样，帮助他们按照自己的习惯整理和标记邮件。他们已经习惯了通过一键点击让Amazon Prime在当天送货到家。像过去那种花上好几天、经过若干步骤来安排一次会议或预定一间会议室的做法，已经不再受他们欢迎了。

　　所以说，只有自主学习软件，即在科技辅助下，能够收集个体消费者数据和市场的开源机器学习算法，才能够满足千禧一代的需求。

　　那么到底谁能够在接下来的企业软件发展浪潮中脱颖而出呢？像Facebook和Apple这类的行业巨头无论如何都是会加入进来的，他们要么是自己发展这块的业务，要么是收购这类的企业。比如说，亚马逊的AWS就是一个很好的例子，行业预测在接下来的几年中，它将会获得幅度较大的增长。再比如说，微软自收购了领英之后，已经获得了后者带来的较多的社会数据信息、企业软件专业知识和大量的资源，这些都会在微软以后的发展中起到关键性的作用。

　　但是我认为，在现在这个尚未完全成熟的巨大市场上，创新的可能性是非常小的。而我一如既往地将钱投在了创新者和创业家身上。

　　新一轮企业软件公司的创始人几乎都不是来自传统的企业软件领域，其中有很多都来自新兴消费者网络领域。在这种情况下，初创企业就具有了内在的优势，因为他们本身就是机器学习的忠实爱好者，专门利用相关软件来提升终端用户的体验。此外，传统企业软件开发商需要针对不同的情境和发展需要对软件进行更新和升级。而相比之下，初创企业则能够开发出更加智能、适用性更强的新系统，不会受到旧有技术的禁锢。

　　在不久的将来，自主学习软件绝对会成为诸多企业软件中的佼佼者。我预测，在接下来的十年中，每一款以自主学习为核心的企业软件都能够大幅度地提升公司的生产能力，其效用要比移动商务、大数据甚至是二者结合起来所产生的效用都要显著.