文章引述了他一句非常有意思的話：“我閉上眼就能判斷出車的位置。”他熟悉每一段區間的特點，能感受出列車撞擊鋼軌時，發出的不同聲響。那些有細微差別的顛簸，他感覺也“相當明顯”。

這些接近“特異功能”的直覺是7年地鐵司機生涯中積累、萃取出來的，所謂“熟能生巧”，大致如此。客觀上，到直覺的程度也有一個“將厚書讀薄，再讀厚”的過程在支撐。

在西方的商業故事里，著名的“1美元的粉筆與9999美元知道在哪里劃線”的梗，也讓我們看到地鐵司機王凱華的影子。宋朝歐陽修的《賣油翁》里，老翁的一句話“我亦無他，惟手熟爾。”立馬將善射的康肅公陳堯咨懟了回去。

“惟手熟爾”，通常需要類似1萬小時這樣的投入與功力才能得到。個人如此，企業更是如此。然而，現在的市場競爭，已經不允許企業這樣從容不迫地來做積累、萃取、建模，升級認知，持續鍛造核心競爭力。我們看到不少之前鮮亮的工業企業，慢慢老化并被淘汰，從這個維度來看，就是自身的持續創生能力一路落后于市場的結果。

更多的工業企業在尋求“智造”之路，消費互聯網中消費者數據、賣場數據、運營數據的采集、建模、分析給零售企業的客戶旅程、復購以及拉新等方面帶來的變化，激發了工業企業希望在工業互聯網中探究工業數據威力的欲望;長期堅持在裝備自動化方面進行持續創新的工業企業也嘗到了不少甜頭，隨著網絡通信能力、物聯網設備的成本紅利放大，工業企業在管理信息化進入一個新的平臺期之后，有條件在裝備信息化和產品信息化方面進行更大更有效的投入。在自動化充分地被重視并得到較大規模的發展之后，傳統的企業信息化其實已經進入準數字化和數字化階段，并直接涌現出支持智能化的良好土壤。

這一切的產生實際上都來自于對企業經營行為過程尤其是生產加工過程關鍵數據甚至是全量數據的積極獲取。使得“企業大腦”在更多的數據觸覺支撐下刺激更多的“神經元”相互聯通，以至于涌現出諸多新的可能，以前許多“不可能”成為常態，企業經營進入新的境界。

比如某光伏企業的產品出廠合格率現在是100%，遠遠超過六西格瑪的極限。根本原因就是對于在制品良品率異動因素的及時干預，這個干預完全來自于實時的數據采集、基于模型的場景預判以及積極的干預。