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2025年全球汽车集团销量榜：丰田1042万辆夺冠，比亚迪猛增18.3%

Sun, 18 Jan 2026 20:25:33 CST

近日有博主统计了2025年全球汽车集团销量前20名，中国车企表现优异，比亚迪、吉利均跻身前十。 丰田集团依旧牢牢掌控冠军宝座，全年销量1042万辆，同比增长6%，其中RAV4、卡罗拉为核心畅销车型。大众集团稳坐亚军，全年销量895万辆，同比减少2.3%，不过纯电转型效果显现。

Stellantis集团夺下季军，全年销量780万辆，但同比猛降8%，要知道该集团拥有多达14个品牌汽车，如此表现确实比较一般。

第四名为现代起亚集团，全年销量765万辆，同比增长2.5%，在北美和欧洲增长稳定。

第五名为比亚迪集团，全年卖出460.2万辆，同比猛增18.3%，并且纯电车型首次超越特斯拉。、

第六名为通用汽车，全年卖出450.7万辆，同比降低1.5%，最畅销的车型为雪佛兰索罗德皮卡。

第七名为吉利控股集团，全年卖出411.6万辆，同比猛涨26%，成为了前十名里增长最快的车企。

第八名是本田集团，全年卖出385万辆，同比减少3.2%，其中CR-V最为畅销，全球卖出98万辆，是单一畅销车第三名。

第九名是福特集团，全年卖出290万辆，同比增长6%，和通用类似，旗下皮卡最为畅销。

第十名为日产集团，全年卖出332.5万辆，同比降低4.1%，最畅销车型为轩逸，但集团在北美和中国市场表现下滑。

至于第十一至二十名，这里不在罗列，感兴趣的可以看图了解。

图自小红书用户：数据小张

自快科技

中国汽车工业协会：2024年中国汽车产销累计完成3128.2万辆和3143.6万辆同比分别增长3.7%和4.5%

Thu, 06 Feb 2025 21:30:12 CST

中国汽车工业协会日前发布数据显示，2024年，我国汽车产销累计完成3128.2万辆和3143.6万辆，同比分别增长3.7%和4.5%。创新高的数据背后，汽车产业变革亦呈现出前所未有的速度、广度和深度，并实现了全方位跃升：国内新能源乘用车新车渗透率已连续五个月超过50%，乘用车L2级以上辅助驾驶渗透率2024年上半年就已超过55%，自主品牌乘用车市场占有率已超过65%。

三个重要市场占有率指标悉数超过50%，实现了里程碑式的升级突破，也意味着我国汽车产业站上以“电”为主、以“智”推进、自主品牌竞争力领跑的新起跑线。

迈向“油电平分”关键节点

中汽协数据显示，在政策利好、供给丰富、价格降低和基础设施持续改善等多重因素共同作用下，2024年全年，我国新能源汽车产销分别完成1288.8万辆和1286.6万辆，同比分别增长34.4%和35.5%，产销连续10年位居全球第一，成为我国最具竞争力的战略性新兴产业之一。

“在强劲需求的推动下，新能源汽车渗透率攀升至新高。几年前，渗透率仅在限牌的大城市较高，如今，不论限牌与否、大城市还是小城市，渗透率都走到了非常高的位置，与2023年同期相比，各线城市新能源汽车渗透率都增长了十几个百分点。”瑞银中国汽车行业研究主管巩旻说。

赛力斯集团副总裁康波说：“纯电先发引领，插混紧跟放大，增程异军突起。三种技术路线相继推动我国新能源汽车挑战新的高度。”

当新能源汽车经过三四年的超高速增长，即将走到“油电平分”的关键节点时，产业逐步迈入成熟期，这一阶段，高速增长还会持续吗？业内人士的答案是，增速可能稍稍放缓，但内涵质量更高。

中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟说：“2025年内需+出口的新能源汽车销量有望达1650万辆左右，增速约30%，其中国内市场1500万辆。2025年新能源汽车渗透率将达到55%左右，进入相对高质量的发展阶段。”

从新能源汽车车型结构来看，商用车的新能源化有望进入快速爬坡期，成为未来的新增长点。从电动化技术创新角度看，以固态电池为代表的新一代电池产品将加速量产。

目前，国内全链条、多主体布局固态电池，其中半固态电池技术先行，2025年出货量有望突破10GWh，全固态电池当前处于核心技术突破和验证阶段，有望在未来两三年完成小批量上车。电动化将迎来技术的迭代升级，释放更大价值。

“AI+”开启第二增长曲线

以电动化渗透率50%为界，汽车革命的上半场是电动化，下半场是智能化。智能化已经成为汽车产业最重要的竞争力，并通过跨界融合创新，孵化出更多未来赛道。

张永伟说，2024年上半年，国内乘用车L2级及以上辅助驾驶渗透率已超过55%，预计2025年将达到65%。2024年国内乘用车智能座舱渗透率更是超过70%，预计2025年将达到76%。基础智能化2025年将进入全面覆盖阶段。

高阶智能化也呈现快速增长，国内NOA(领航辅助驾驶)功能渗透率在2024年上半年达到11%，预计2025年达到20%。

“2025年新能源汽车技术的竞争焦点肯定是智能化，大模型、城市NOA、端到端、自动驾驶辅助等智能技术将快速产业化，未能进入智能化门槛的车企面临被淘汰风险。”岚图汽车CEO卢放说。

智能化渗透率过半，代表了智能化进入了真正的拐点，同时，“软件定义汽车”正逐渐演变为“AI定义汽车”。

基于强大的AI能力，特斯拉此前发布了Robotaxi自动驾驶出租车“Cybercab”，并宣布将在部分已有车型上实现无人监管的FSD(完全自动驾驶)技术。风向标企业的动作进一步加快了汽车的AI进化速度。

“AI在研发端的应用场景将持续扩大，并显著提高研发效率。AI在整车与产业链条上将加速端到端的应用，进一步赋能高级别自动驾驶。”罗兰贝格全球高级合伙人、亚洲区汽车业务负责人郑赟说。

在张永伟看来，汽车产业的技术高地和汽车企业的战略竞争支点正在向AI驱动的智能化快速迁移。过去的竞争力已经很难支撑汽车企业下一步的发展，未来必须建立以AI驱动的智能化发展模式，实现战略迁移。

理想汽车董事长兼CEO李想将人工智能视为“未来的全部”，称理想未来100%会做人形机器人。

吉利汽车刚刚在2025年美国拉斯维加斯消费电子展(CES)上发布“智能汽车全域AI”技术体系，吉利称，智能汽车是当前深度融合AI技术的重要载体之一，未来智能汽车将不仅仅是移动工具，还将具备自我意识，成为有智慧、有温度、有情感的“出行智慧生命体”。

“AI+”也让汽车产业外溢出第二增长曲线。张永伟说，汽车行业在人工智能时代出现了一个非常有意思的趋势，“在路上”是智能汽车；“飞上去”是飞行汽车、低空产业；“立起来”是人形机器人、具身智能。

从特斯拉到小鹏汽车、吉利汽车、比亚迪、广汽集团、奇瑞汽车、长安汽车……主流车企纷纷投身飞行汽车、具身智能，计划投入资金多达千亿元，通过布局这些与汽车产业有极高相关性的未来赛道，赢得未来市场。

“越来越多的汽车企业计划进入飞行汽车和人形机器人赛道，现在也许相当于2007年的移动互联网，或者2012年的新能源。”小鹏汽车董事长、CEO何小鹏说。

　合资品牌开打份额保卫战

电动化和智能化彻底改变了中国汽车品牌的竞争力。2023年，中国品牌乘用车市场占有率已经超过50%；2024年，中国品牌乘用车市场占有率达65.2%，较上年同期提升9.2个百分点。

“2025年，自主品牌市场份额有望突破70%。”在吉利汽车开年的销量目标会议上，吉利高层做出了这样的预测。

业内专家表示，中国汽车市场确实出现了结构性变化，由过去合资品牌主导的格局变成了自主品牌为主、跨国企业为辅的结构。中国市场的变化超出了很多跨国企业的预期。

巩旻表示，全球车企在中国的市场份额从2017年开始逐步下滑，2024年，外资品牌的市场份额加速下滑。中国本土品牌的产能利用率过去几年从65%爬升到了84%。同一时间，外资品牌产能利用率从73%跌到了56%。过去10年，平均每年合资车企在中国赚取了约200亿美元。但在过去两年，2023年降了大约1/3，2024年上半年进一步下跌了近一半，200亿美元利润池正在不断缩减。

跨国车企如何面对新的市场竞争态势，打好份额保卫战？

专家认为，外资品牌必须做出重大改变才能在中国市场继续有所作为，按照中国消费者的需求定义在中国销售的汽车，强化在中国本土的研发，充分利用中国在电动和智能方面的资源。

巩旻说，全球品牌在中国需要重新调整策略，改变组织架构以及重新“定位”中国。“中国已经不只是单纯的全球最大市场，而是汽车最新技术的全球研发中心，跨国车企应更多利用这些资源，转变中国在其全球版图中的角色。”

郑赟对记者表示，众多合资品牌已经开始以“换将”为突破，打响份额保卫战。以大众为代表的转型者正设立更多在华有研发自主权的实体，将车型开发从德国总部转移至中国，确保在中国直接决策并加速本土产品的研发与制造。

张永伟说，过去跨国车企在中国做的是技术、供应链“两头在外”的本土化，新的本土化则是“在中国，为世界”，需实现两个重大转变：一是技术向外，利用中国技术赋能全球；二是市场供应链向外，带着中国供应链实现全球布局。

Businessinsider：研究表明美国大多数电动车充电费用比油车加油还贵

Thu, 03 Aug 2023 19:57:38 CST

据Businessinsider报道，安德森经济集团发布的一份研究显示， 目前北美市场中，许多电动汽车充电成本，仍高于他们给油车加油的成本。研究指出，关于充电和加油的费用，不同的车型有不同的结果。对卡车来说，加油和充电成本接近；而对于入门级的中档轿车和SUV来说，在家充或公共场所充电的费用，都高于加油的费用；豪华车和SUV则介于两者之间，如果在家充电，可能比加油便宜，但如果在公共场所充电，则要比加油贵一些。

据介绍，研究是基于美国最新汽油和居民用电、商业充电、油车和电动车税收情况、燃油经济性等信息，计算了每行驶100英里（约为160公里）时，加油和充电的费用。

以下是不同车型的费用情况：

卡车，加油和充电费用大致相同。无论是福特F系列还是道奇1500等车型，每行驶 100 英里需要花费约17.58美元。如果拥有一辆纯电Rivian R1T皮卡或GMC悍马，在家充电的费用与此相差无几，约为17.7美元。但是， 如果主要在公共场所充电，费用会飙升48%，达到约26.38美元。

入门级轿车和SUV，以日产Versa、现代Elantra为例，行驶100英里油费约9.78美元；如果换成电车日产Leaf或雪佛兰Bolt，在家充电的费用为12.55美元，外面充电桩费用更高，接近16美元，比对应的燃油车型多出64%。

豪华车，雷克萨斯ES、保时捷Macan、奔驰GLE，行驶100英里油费约为17.56美元；而电动车中保时捷Taycan、特斯拉Model X等，在家充电费用13.5美元。如果在外面充电，要花费17.81美元，和使用油车加油相当。

中端轿车和SUV，电动车以福特野马Mach-E、起亚EV6为例，油车以日产Altima或雪佛兰Equinox为例。 在家充电，这些车型每行驶100英里，花费约12.62美元；如果在加油站加油为11.08美元。

总的来看，不同于中国市场，美国电动车主充电的费用，并没有比油车便宜太多，而这的对比差距不明显，这或许也是电动车在美国推行缓慢的原因之一。

自快科技

大数据时代下，如何识别垃圾信息？

Tue, 16 Aug 2022 14:14:24 CST

编辑导语：大数据时代之下，信息繁杂多样，其中也充斥着大量的假话和谬论。怎么在纷繁复杂的信息里面，去伪存真，需要我们有一定的思辨能力，去识别信息中的垃圾信息。而如何识别辨别这些垃圾信息呢？本篇文章分析了如何识别垃圾信息的方法，感兴趣的话一起来看看吧。

短视频、短信息时代蒸蒸日上，改变了公众话语的内容和意义，政治、宗教、教育、体育、商业和任何其他公共领域的内容，都日渐以“短娱乐”的方式出现，并成为一种文化习惯。

但是这些容易传播的短视频、短信息，大量充斥着假话和谬论。

基思·斯坦诺维奇说，伪科学的传播所造成的代价是巨大的。怎么在纷繁复杂的信息里面，去伪存真，帮助自己解读判断，需要我们有一定的思辨能力，去识别信息中的垃圾信息。

一、如何识别垃圾信息？

1. 大话、空话；让人不知所云

在表达中使用一堆假大空的词汇，每个词你都认识，组合在一起也仿佛说得都对，但是就是不知道对方在说什么。比如各种黑话指南：

2016年：资本寒冬、护城河、上半场、下半场、brief、知识付费、赛道、黑科技、网红、闭环。
2017年：赋能、边界、共享经济、消费升级、新物种、互联网金融、ICO、区块链。
2018-2019 年：打法、优化、下沉、社交电商、壁垒、流量池、组合拳、心智。
2020-至今：抓手、Web 3，去中心化、底层逻辑、第一曲线、第二曲线。

并不是说只要有这些词汇，就是垃圾信息。而是表达者通过一顿组合，让你不知道所云，只有空话的，肯定是垃圾信息。比如：

这次 Campaign 我们要以价格为抓手，横向打通品类覆盖，还要提高内容可复制性，注重投放颗粒度，覆盖消费升级到下沉市场的全域流量，发力打出一套组合拳。

看完之后，一脸问号，他在说啥？

向飙说：“社会生活里有很多问题都是老问题，一定要把老问题吃透。不要制造新的词汇，没有太大的意思”。

2. 缺失的信息

之前文章《如何正确读数和更优决策》，讲了一个关于缺失数据做决策的故事。赛车队成员需要决定是否要参与一场重要的比赛。依据之前的经验，24 场比赛中有 7 场汽车引擎出现故障，故障情况和天气温度之间的关系如下图：

图片来源于《成长边界》

团队里面大部分人的判断都是要参赛。但是当我们把缺失的比赛数据补齐时，我们看到：

图片来源于《成长边界》

40华氏度引擎出问题的概率很高，参赛的结果可想而知。赛车队故事背后是 NASA 真实的案例。1986 年，在一次火箭发射事件中，NASA 的高层基于部分数据，对于密封火箭助推器一个连接处的 O 型圈失效可能性做出了判断。最终结果是，剧烈燃烧的气体直接从连接处冲向外部，“挑战者号”在升空 73 秒后就爆炸了，7 位宇航员全部丧生。

当有人和你阐明数据和观点的时候，你可以思考以下几个问题：

谁在告诉我这些
他们是如何知道的
这些信息里面还有什么，还有哪些信息没有表露出

3. 错把关联当因果

还有一类经常被大家搞错的是，误把关联关系当作因果关系。

多年前，台湾地区有一个研究表明，家用电器的数量和避孕工具的使用最相关。但是你应该不会有这样的想法，在高中发放免费的烤箱以解决青年早孕的问题。因为这两个变量存在相关，但是没有因果关系。

比如你发现汽车儿童座椅销量变高，同时婴儿出生数量也在变高，是一个正相关的关系。但是不能说，因为儿童座椅销量变高了，所以导致婴儿出生率变高。这是逻辑是谬论。

导致两个变量之间产生误导性关联的第三变量，有时候很容易看出来。比如，冰淇淋卖得越多，溺水就越多。是因为吃冰淇淋的人很多，游泳的人也很多，所以溺水的人才很多。

我们在研究一个现象的时候，会带着自己的预设偏见理解为，两个相关因素是因果关系。而相关关系之所以产生，可能是因为这两个变量都与某个甚至尚未被测量的第三变量相关。

读数据的时候，当我们看到相关关系，需要继续提问或者反思，背后的原因是什么，是否还有其他可能性。

4. 小心平均值和中位数

平均数代表一个样本的平均水平。但是当你在查看平均值的时候要留意，样本里面是否有极值（极大值，极小值这些 outliers），如果有的话，平均值就会不准。此外，如果你的样本小，也容易产生更多极端的值。这个时候用中位数更合适。如下图：

图片来源于 B 站公开课程

5. 正确理解 p 值

什么是 p 值？

我们来说一个故事。假设你是一个律师，现在法官要审判一起杀人案件，而你的辩护人被指认谋杀。但是案发时，你当事人在蛋糕房里面做蛋糕，并不在案发现场。现在你要为他辩护。

庭上法官拿出 DNA 检测报告表明，案发现场凶器上的 DNA 和你当事人 DNA 完全吻合。所以你的当事人才被指认。

作为律师你说，“等一等，法官你确定 DNA 匹配不是巧合？”

法官说，“当然，DNA 匹配概率是百万分之一。你的当事人是凶手无疑。”

你说，“别急，我们来画一个图。百万分之一的可能性表达的是所有人群里面，错误识别的可能性。但是我们这里应该要看的是，识别出来的结果里面，被误识别的可能性。”

图片来源于 B 站公开课程

“虽然对于整体样本来说，检错概率很低，为百万分之一。但是在判断为凶手的结果里，总共 5 个人，只有 1 个是真正的凶手，其他 4 个都是误判，只有 20% 的正确率。没有办法判断我当事人就是凶手。”

这则小故事告诉你不能绝对相信 p 值。因为 p 值不是用来告诉你假设的正确性的。而是用来告诉你，在整个群体中检测错误的可能性有多大。

所以对于一个很低的 p 值，不要认为这事就肯定成立了。

6. 误导性坐标轴（misleading axes ）

数据可视化可以降低看数据的难度，但是在数据以图表的方式呈现出来之后，我们也需要去关注一些细节。因为图表会给出一些诱导性的表达方式，影响我们判断。比如误导性坐标轴（misleading axes ）。

以下图为例，作者给你看的图是这样的，我们会快速认为，yes 和 no 的比例是 5/5 开。但是细看我们会发现，这两个分类左边的 y 轴并不一样，根本不是 5/5 开的关系。

图片来源于 B 站公开课程

7. 操作箱尺寸

图表也可以操控每个箱子的尺寸大小来表达他想要的意思。比如下文是华尔街一篇臭名昭著的报道。这张图乍一看中间部分的 y 值最大。

图片来源于 B 站公开课程

但是当我们放大横坐标的时候仔细一看，会发现，横坐标根本不是等分的。从最开始的每 5k 一个间隔，到后面 5百万一个单位。

图片来源于 B 站公开课程

8. 过度装饰

过度装饰的图被称作 data visulization ducks。ducks 原意是用在建筑领域指过度装饰的建筑。图表也是如此，好的图表不要过度装饰，过度装饰反而会失去了他本来想要表达的内容。因为 ducks 会阻碍信息的交流。

（假新闻 & 过度装饰）图片来源于 B 站公开课程

（画个人形，读数反而变得很困难）图片来源于 B 站公开课程

（视觉注意力都被大汉堡和苏打水抢走了）图片来源于 B 站公开课程

（用嘴型来表达家庭的财务安全度）图片来源于 B 站公开课程

（非要用栅栏表达房屋价格，让人看不懂）图片来源于 B 站公开课程

（过度装饰 & 误导性坐标轴）图片来源于 B 站公开课程

9. 科学的可复制和可重复性

‍你看到的信息能否被复制和重复，这也是结论是否科学的一个重要判断因素。要将一个研究发现认定为确凿的科学事实，它的可重复性至关重要。因为科学理论的一个重要定义就是可证伪性。

可证伪性标准声明，一个理论要有用，对其所做的预测必须是具体的。它在告诉我们哪些事情会发生的同时，必须指出哪些事情不会发生。如果不会发生的事情确实发生了，我们就得到了一个明确的信号，这个理论有问题。

越具体的预测在被证实后，给我们的触动越大。预测越具体，越精确，有可能证伪它的观察现象就越多。

只有当一个理论并不试图预知一切，而是做出具体的预测，提前告诉我们世界上会发生什么具体的事情时，该理论才会进步。

所以伪科学/信息的另外一个特征就是不可证伪。不管怎么解释它，都对的。

这些不可证伪理论有着巨大心理吸引力，其奥秘在于它们解释一切的能力。预先知道无论发生什么，你都能理解它，不仅给你一种掌握知识的感觉，而且更重要的是，给你应对这个世界所需要的情绪上的安全感。

但是这种安全感是以知识发展的停滞为代价的。比如我们常常沉迷的占星、星座解释、通灵术等。

二、最后

Steven Pink 说过：活着好过死亡，健康好过疾病，富足好过匮乏，自由好过胁迫，幸福好过苦难，知识好过迷信和无知。

在这个不确定性极高的后疫情时代，多多提高自己对信息的辨别能力，更好的生活，从驳斥垃圾信息开始。

参考资料：

《大数据时代，如何识别 bullshit》，https://www.bilibili.com/video/BV13E411s74P?spm_id_from=333.337.search-card.all.click

《The social dilemma》2020 on Youtube, https://www.youtube.com/watch?v=rvg0eY_Ls4Y

《成长边界》

《这就是心理学》

作者：圈圈，微信公众号：lovepm

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题图来自Unsplash，基于CC0协议

从互联网转行到汽车行业，你需要了解哪些知识？

Fri, 03 Dec 2021 11:47:32 CST

编辑导语：在产业与专业越来越细化的今天，汽车产品已经不再是一个单纯的工业制造品，它也参与到了智能化时代中。作为一名互联网人，如何转行到汽车行业，其核心是要找到自己的价值所在点，丰富自己的认知。本文对互联网转行汽车行业，需要了解的一些知识进行了整理与总结，希望对你有帮助。

时至今天，汽车产品已经不再是一个单纯的工业制造品。

我们常常在说智能网联汽车（即智能汽车），翻译成通俗的产品语言，就是智能汽车=工业制造品+互联网产品。

所以，互联网出身的产品经理，参与到汽车智能化过程中，有着原生的优势。且看当前行业中最具有颠覆性和创新价值的车企，无一不是互联网出身创始人所主导。

本文的写作目的，主要是鼓励互联网产品经理，参与到智能汽车行业的发展中来。在本文，我会对互联网人转行到智能汽车领域，做一些引导介绍。

一、了解行业的价值链结构

虽说工作无贵贱，但回报却有高低。在产业细节和专业细分越来越明确的今天，同样的工作时间和强度，不同的工种，价值回报可有天壤之别。

所以，我们在进入一个行业之前，必须认识到自己所选择的工作，处于价值链上的什么点位。我绘制了一张汽车行业的价值链图表，供朋友们参考。

上图标红的区域，是行业价值相对较高的，也是值得从事的领域。它们分别是上游的智能化核心技术（可以理解为做产品）、下游的后市场服务、移动出行服务、车生活服务与运营、数字化消费服务（可以理解为做运营）。

我逐一介绍。

1. 智能化的关键技术

智能化的关键技术主要集中在智能座舱技术相关、智能驾驶技术相关、智能车联技术相关，见下图：

其中 智能座舱的核心技术，主要有以下16类：

*软件（含算法）

智能车联相关的核心技术主要是以下8类：

*软件（含算法）

智能驾驶相关的核心技术集中在以下23类：

*软件（含算法）

2. 后市场服务、移动出行服务、车生活服务与运营

后市场服务主要是针对车的 美、改、养、修等服务。

移动出行服务主要是指共享出行，因为新四化的后期就是“共享”，共享出行的数据及算法能力支撑运营效率。

车生活服务与运营，包括的内容就比较多，如远程车控/车况/诊断、超级账号Super ID、车家互联、手机互联、智慧导航、语音生活助手、违章查询/代办、智慧停车、智慧充电、道路救援、代驾服务、智慧车险、预测性维护、OTA远程升级、功能租赁、车主社区 …

后市场服务、移动出行服务、车生活服务与运营这三类都是围绕着车生命周期与用户生命周期的数据衍生出的服务功能,自然离不开大数据平台的支撑。

以上领域吸收了互联网行业的大批人才。他们分流到比如车企的车联网大数据平台，TSP平台等业务中。包括产品、研发、测试等角色。

3. 数字化消费服务

数字化消费服务就现状而言和可以看到模式，以内容增值服务与流量变现为主。比如音视频内容消费、车载游戏消费、车载社交、电商等。

不少车企认为，智能汽车将会像智能手机一样，成为下一个用户消费的终端平台，故此给予不小的价值期望。

总结一下，之所以上述内容处于较高的价值点位，是因为在软件定义汽车的时代，智能化程度是产品的核心竞争力之一。智能化的核心技术能帮助产品提高销售和利润率。而下游的数字化运营，则可以在用户和产品的生命周期中持续创收。

二、找到转身的切入点

前面介绍了智能汽车行业价值链高位的关键技术（提升产品竞力）和数字化运营服务（持续创收）。从车企的业务板块来看主要还是集中在智能网联领域，也是互联网人切入到智能汽车领域的主要落脚区域。

相关的职能多为软件产品经理（座舱应用、数据平台、云平台相关）、UI/UE设计师、应用开发工程师、服务端开发工程师、大数据开发工程师、运维、测试等。

继续说智能网联业务。

我们知道，但凡智能终端类的产品，都逃不脱“端-网-云（管）”的窠臼和故事。智能汽车也一样。汽车化的智能化过程就是数字能力朝着“端-网-云（管）”各环节渗透的过程。

1. 端侧

智能汽车端侧主要是智能驾驶、智能座舱、整车EEA。

我们仅聊与互联网人转型可对接的部分，即智能座舱。而座舱的智能化，从用户视角来看就是人机交互的智能化体验。所以智能座舱的产品规划的思路就是围绕座舱智能化交互做文章。

座舱智能化交互体验的提升，围绕着人机交互的媒介、环境、控制、空间和数据等维度进行升级。

比如交互媒介，从触屏到语音、到手势、到平静无感知；环境方面则以感知和计算为主，基于车内外温度、天气、路况、位置、驾乘人员体征、情绪等多维度融合；控制方面则在从人与车、车与车、车与家、车与场景等多维度展开。

而这一切的一切，需要数据分析和生态服务去支撑。

智能座舱 智能化交互产品的架构设计人员，需要懂数据、懂场景、懂交互的产品经理去统筹。在我的经验中，只看到了互联网出身的产品人有过完美胜任。如果有朋友有能力完成产品架构设计和体验架构的设计，又能cover研发测试等执行环节的质量，最终还能能输出一份体验完整的落地性产品，我建议你尝试智能座舱最有意思的产品岗位——基于场景的智能化体验设计。

除此之外，座舱端的车机触摸大屏为依托的软件系统、上层应用需要相关的产品经理、UI/UE、安卓开发、测试等人员。下面是我梳理的一份业务项，可供对座舱模块感兴趣的互联网朋友参考。

2. 网-云（管）侧

网-云（管）侧的主要人员皆由互联网行业构成。下图为粗略描述，每个企业业务不一样，但业务模块类似，可供想转身到车联网业务的朋友参考。

三、了解车企产品开发流程

车企的产品开发，极其重视项目管理工作。每家车企都有自己的产品开发流程用于规范汽车整车开发活动。

整车开发管理的标准流程，规定了整车开发的工作内容、工作程序、管理方法和职责分工，规定了整车开发从产品立项、概念设计、工程开发、产品和工艺验证、生产准备、试生产到正式量产全过程的关键里程碑及其控制活动。也规定了各节点需要提交的一级交付物。

下图是行业几家主流车企的开发流程，六大开发流程是一样的，但各节点的开发周期有所差别。

整车开发流程几乎覆盖企业所有部门，可参考下图：

整车的各个项目阀点下，研发和设计部门均有严格的交付物，下图为某车企真实项目要求：

四、补充相关的专业知识

了解了以上的内容，我觉得在思想应该有了一些认知，但还需要补充一些内容。

以智能座舱的产品经理为例，最好能补充以下知识内容。

这些知识，可能对一些互联网的朋友有些陌生，但不用担心。我会在后面的文章中持续分享。

本文由 @赛博七号原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。

题图来自Unsplash，基于 CC0 协议

AEG：研究显示电动汽车用车成本超过燃油车

Tue, 26 Oct 2021 21:44:12 CST

美国经济咨询公司安德森经济集团（Anderson Economic Group）上周发布了一份报告，题为《比较：电动汽车和内燃机车的真实世界成本》，将电动汽车和燃油车的实际用车成本进行了对比， 得出结论是：开电动汽车并不比燃油车更便宜，某些情况下甚至会更贵。

该研究有四个主要发现：

1．除了电力以外，电动汽车还有四项额外成本：家用充电桩成本、商用充电成本、电动汽车税和“空车里程”，即满世界寻找充电桩时白白耗费的里程。

2．就目前而言，电动汽车的充电成本比燃油车的加油成本更高，后者的油耗比较合理。

3．不同地区充电成本的差异比汽油价格的差异更大。

4．寻找可靠的公共充电桩需要花费大量时间，而且从20%充电到80%至少需要30分钟。

安德森经济集团的创始人兼CEO帕特里克-安德森本人也是一位电动汽车车主，去年买了一辆保时捷Taycan电动汽车。他表示：“这项分析的部分优势在于，我们展示了电动汽车司机面临的现实成本。你通常必须使用商用充电桩，而商用充电桩的费率是家用充电桩的两倍、三倍或四倍。”

此外，还有车主为了寻找商用充电桩子而耗费的“空车里程”。即使是在家里使用用1级或2级充电器充电也很耗时且昂贵。

安德森说，考虑到所有这些因素，得出的结论是，电动汽车的“燃料”成本高于汽油车，而汽油车的油耗比较合理。这完全取决于汽车是如何使用的，以及涉及多少商用充电。

研究发现，按油价每加仑2.81美元计算，一辆每加仑行驶33英里的中等价位内燃汽车行驶100英里的总成本为8.58美元。

但一辆中等价位的电动汽车，如雪佛兰Bolt、日产Leaf或特斯拉Model 3，如果算上主要使用商用充电桩充电的成本，行驶100英里的成本为12.95美元。

假设中等价位的汽车每年行驶1.2万英里，那么开一辆燃油车的成本为1030美元，而开一辆电动汽车的成本为1554美元。

对于每加仑行驶26英里的豪华燃油车，使用每加仑3.25美元的高级汽油，行驶100英里的成本是12.60美元。而豪华电动汽车的成本是每100英里15.52美元，假设主要使用商用充电桩。

这项研究不同于此前的一些报告，这些报告显示，电动汽车的用车成本比传统汽车更便宜。

例如，密歇根大学交通研究所 2018年的一项研究发现，在美国，一辆电动汽车的平均用车成本为每年485美元，而汽油动力汽车的用车成本为1117美元。

安德森说，这是因为此前的大多数研究只包括住宅用电成本，而没有考虑这项研究涉及的其他四项成本。

中电联：2021年1-8月份电力工业运行简况

Sun, 26 Sep 2021 21:36:11 CST

1-8月，全社会用电量同比增长，当月用电增速放缓；发电装机容量持续快速增长，水电单月发电量连续3个月负增长；除水电和太阳能发电外，其他类型发电设备利用小时同比增加；全国跨区、跨省送出电量同比增加；各类型发电基建新增装机容量同比增加，其中可再生能源基建新增装机增加较多；电源和电网完成投资同比增长。

一、全社会用电情况

1-8月，全国全社会用电量54704亿千瓦时，同比增长13.8%，其中，8月份全国全社会用电量7607亿千瓦时，同比增长3.6%。

分产业看 ^①，1-8月，第一产业用电量660亿千瓦时，同比增长19.3%，占全社会用电量的比重为1.2%；第二产业用电量36529亿千瓦时，同比增长13.1%，增速比上年同期提高13.6个百分点，占全社会用电量的比重为66.8%；第三产业用电量9533亿千瓦时，同比增长21.9%，增速比上年同期提高22.9个百分点，占全社会用电量的比重为17.4%；城乡居民生活用电量7981亿千瓦时，同比增长7.5%，增速比上年同期提高1.2个百分点，占全社会用电量的比重为14.6%。

图1 2020、2021年分月全社会用电量及其增速

　　1-8月份，全国工业用电量同比增长13.1%，增速同比提高13.5个百分点。全国制造业用电量同比增长14.9%，增速同比提高15.3个百分点。制造业中，四大高载能行业合计用电量同比增长11.0%，其中，建材行业同比增长14.5%，黑色行业同比增长12.6%，化工行业同比增长9.9%，有色行业同比增长8.2%；高技术及装备制造业合计用电量同比增长21.7%，其中，电气机械和器材制造业、汽车制造业、计算机/通信和其他电子设备制造业、通用设备制造业、仪器仪表制造业同比增长超过20%，分别为29.5%、25.0%、24.4%、23.9%和23.0%；消费品制造业合计用电量同比增长18.3%，其中，家具制造业、文教/工美/体育和娱乐用品制造业、纺织服装/服饰业、木材加工和木/竹/藤/棕/草制品业、纺织业、皮革/毛皮/羽毛及其制品和制鞋业同比增长超过20%，分别为27.8%、24.8%、24.1%、23.7%、22.8%和22.7%。

1-8月份，第三产业用电量同比增长21.9%。其中，住宿和餐饮业、租赁和商务服务业、批发和零售业、房地产业、公共服务及管理组织同比增长均超过20%，分别为29.4%、28.2%、28.1%、23.3%和21.7%。

1-8月，17个省份全社会用电量同比增长超过全国平均水平。

8月份，第一产业用电量107亿千瓦时，同比增长13.7%；第二产业用电量4851亿千瓦时，同比增长0.6%；第三产业用电量1400亿千瓦时，同比增长6.2%；城乡居民生活用电量1249亿千瓦时，同比增长12.5%。

8月份，全国工业用电量同比增长0.6%，增速同比回落9.3个百分点。全国制造业用电量同比增长4.0%，增速同比回落5.7个百分点。制造业中，四大高载能行业合计用电量同比增长1.5%，高技术及装备制造业合计用电量同比增长5.9%，消费品制造业合计用电量同比增长7.3%。

8月份，第三产业用电量同比增长6.2%。其中，批发和零售业用电量同比增长12.3%，租赁和商务服务业用电量同比增长7.8%，住宿和餐饮业用电量同比增长6.2%。

8月份，16个省份全社会用电量增速超过全国平均水平。

二、发电生产情况

截至8月底，全国发电装机容量22.8亿千瓦，同比增长9.5%。其中，非化石能源装机容量10.4亿千瓦，同比增长18.1%，占总装机容量的45.6%，同比提高3.3个百分点。水电3.8亿千瓦，同比增长4.9%，其中，常规水电3.5亿千瓦，同比增长4.8%。火电12.8亿千瓦，同比增长3.8%，其中，燃煤发电10.9亿千瓦，同比增长2.2%，燃气发电10656万千瓦，同比增长11.8%，生物质发电3458万千瓦，同比增长32.3%。核电5326万千瓦，同比增长9.2%。风电3.0亿千瓦（其中，陆上风电和海上风电分别为28317和1215万千瓦），同比增长33.8%。太阳能发电2.8亿千瓦（其中，光伏发电和光热发电分别为27461和52万千瓦），同比增长24.6%。

截至8月底，全国6000千瓦及以上电厂装机容量21.4亿千瓦，同比增长9.0%，比上月增加778万千瓦，增速比上年同期提高3.4个百分点。水电3.4亿千瓦，其中，常规水电3.1亿千瓦；火电12.7亿千瓦，其中，燃煤发电10.9亿千瓦，燃气发电10500万千瓦；核电5326万千瓦；并网风电3.0亿千瓦；并网太阳能发电1.9亿千瓦。

1-8月份，全国规模以上电厂发电量53894亿千瓦时，同比增长11.3%，增速比上年同期提高11.0个百分点。

1-8月份，全国规模以上电厂水电发电量7617亿千瓦时，同比下降1.0％，增速比上年同期提高1.3个百分点。全国水电发电量前三位的省份为四川（1984亿千瓦时）、云南（1792亿千瓦时）和湖北（967亿千瓦时），其合计水电发电量占全国水电发电量的62.3%，同比分别增长-4.6%、9.3%和-5.8%。

1-8月份，全国规模以上电厂火电发电量38723亿千瓦时，同比增长12.6％，增速比上年同期提高13.0个百分点。分省份看，除西藏、吉林和河北同比下降13.3%、3.6%和1.5%外，其他省份火电发电量均同比增长，其中，增速超过30%的省份有青海（36.5%）、四川（34.4%）和广东（32.3%）。

1-8月份，全国核电发电量2699亿千瓦时，同比增长13.3%，增速比上年同期提高7.1个百分点。

1-8月份，全国并网风电厂发电量4301亿千瓦时，同比增长42.0%，增速比上年同期提高27.8个百分点。

三、发电设备利用小时情况

1-8月份，全国发电设备累计平均利用小时2560小时，比上年同期增加112小时。

图2 2005年以来历年1-8月份利用小时情况

　　分类型看，1-8月份，全国水电设备平均利用小时为2360小时，比上年同期降低78小时。在水电装机容量排前10的省份中，除贵州和浙江外，其他省份水电设备平均利用小时均同比降低，其中，青海、广东和湖北降低较多，分别降低448、248和202小时；全国火电设备平均利用小时为2988小时，比上年同期增加260小时，其中，燃煤发电设备平均利用小时为3089小时，比上年同期增加293小时，燃气发电设备平均利用小时为1849小时，比上年同期增加137小时。分省份看，全国有14个省份的火电设备利用小时超过全国平均水平，其中江西、内蒙古、甘肃和新疆超过3300小时，分别为3544、3361、3337和3325小时，福建、广西、海南、浙江、安徽、江苏、陕西、广东、宁夏和山东超过3000小时，而西藏仅为202小时。与上年同期相比，除吉林、黑龙江、内蒙古、河北和辽宁外其他省份火电利用小时均同比增加，其中四川、重庆、浙江、广东、青海和湖北增加超过500小时，分别增加740、730、642、611、587和538小时；全国核电设备平均利用小时5219小时，比上年同期增加338小时；全国并网风电设备平均利用小时1500小时，比上年同期增加83小时；全国太阳能发电设备平均利用小时896小时，比上年同期降低1小时。

图3 1-8月份风电装机较多省份风电装机容量和设备利用小时

　　 四、全国跨区、跨省送出电量情况

1-8月份，全国跨区送电完成4492亿千瓦时，同比增长8.3%。其中，华北送华中（特高压）35亿千瓦时，同比增长13.5%；华北送华东457亿千瓦时，同比增长30.2%；东北送华北357亿千瓦时，同比下降13.0%；华中送华东239亿千瓦时，同比下降10.3%；华中送南方166亿千瓦时，同比下降10.2%；西北送华北和华中合计1319亿千瓦时，同比增长17.4%；西南送华东506亿千瓦时，同比下降16.4%。

1-8月份，全国各省送出电量合计10629亿千瓦时，同比增长9.0%。其中，内蒙古送出电量1641亿千瓦时，同比增长21.4%；云南送出电量984亿千瓦时，同比下降3.1%；山西送出电量848亿千瓦时，同比增长21.8%；新疆送出电量785亿千瓦时，同比增长25.2%；四川送出电量755亿千瓦时，同比下降11.6%；宁夏送出电量720亿千瓦时，同比下降1.0%。

8月份，全国跨区送电完成747亿千瓦时，同比下降3.3%。其中，华北送华东70亿千瓦时，同比增长9.6%；东北送华北72亿千瓦时，同比下降1.2%；华中送华东50亿千瓦时，同比下降20.8%；华中送南方28亿千瓦时，同比下降10.8%；西北送华北和华中合计192亿千瓦时，同比增长4.2%；西南送华东127亿千瓦时，同比下降15.5%。

8月份，全国各省送出电量合计1675亿千瓦时，同比下降2.5%。其中，云南送出电量241亿千瓦时，同比下降7.4%；内蒙古送出电量239亿千瓦时，同比增长13.5%；四川送出电量205亿千瓦时，同比下降1.7%；山西送出电量132亿千瓦时，同比增长17.1%；新疆送出电量119亿千瓦时，同比增长7.2%。

五、新增装机情况

1-8月份，全国基建新增发电生产能力8196万千瓦，比上年同期多投产2024万千瓦。其中，水电1273万千瓦、火电 ^②2894万千瓦（其中燃煤1670万千瓦、燃气519万千瓦、生物质467万千瓦）、核电340万千瓦、风电1463万千瓦、太阳能发电2205万千瓦，水电、火电、核电、风电、太阳能发电分别比上年同期多投产473、62、340、459和688万千瓦。

六、电力投资完成情况

1-8月份，全国主要发电企业电源工程完成投资2704亿元，同比增长5.8%。其中，水电623亿元，同比增长12.8%；火电300亿元，同比增长12.4%；核电305亿元，同比增长50.6%；风电1235亿元，同比降低7.1%。水电、核电、风电等清洁能源完成投资占电源完成投资的91.2%，同比降低1.3%。

1-8月份，全国电网工程完成投资2409亿元，同比增长1.3%。

注：

① 从2018年5月份开始，三次产业划分按照《国家统计局关于修订<三次产业划分规定(2012)>的通知》（国统设管函〔2018〕74号）调整，为保证数据可比，同期数据根据新标准重新进行了分类。

② 本年新增火电装机统计口径包含应急调峰储备电源。

AFS：预计2021年全球汽车预计将减产超810万辆

Sun, 05 Sep 2021 15:48:38 CST

近日，外媒援引Auto Forecast Solutions（以下简称为AFS）最新数据称，因全球汽车芯片短缺加剧，截至8月29日，全球汽车累计减产688.7万辆，较上周增加44.5万辆，AFS同时预测今年汽车将减产810.7万辆。而在8月中旬，AFS推测的这一数字仍为710万辆。

其中，北美洲预计减产汽车246.5万辆，欧洲预计减产229.3万辆，中国预计减产166.6万辆，亚洲其他国家合计减产133.6万辆，南美洲预计减产28.5万辆，中东和非洲合计减产6.2万辆。根据AFS预测，未来4个月，全球仍将减产汽车121.9万辆。

截至8月29日AFS统计数据

曾凭借在过去自然灾害中磨练出来的大量芯片库存和供应链管理技能、成功摆脱了最严重短缺的日本丰田汽车，8月19日被曝出其计划将9月全球汽车产量减少40%；8月21日，继丰田宣布减产后，德国汽车制造商大众集团表示，由于半导体供应紧张，该公司可能需要进一步减产，大众将削减沃尔夫斯堡主要工厂的产量。

9月3日，据CNBC报道，由于半导体芯片短缺，通用汽车再次大幅削减其北美工厂的产量，这表明全球零部件缺货仍是汽车行业的严重问题。通用汽车周四表示，将新增或延长其位于美国、加拿大和墨西哥的八家工厂的停工时间。大部分新的停产将持续两周，而其在印第安纳州和墨西哥的Silverado 1500和Sierra 1500全尺寸皮卡的生产预计将在9月13日停产一周后恢复。

英飞凌首席执行官Reinhard Ploss在8月3日表示，汽车行业面临“整个价值链的严重供应限制”，需要很长一段时间才能恢复供需平衡。

自集微网

中国电信宣布未来将把云计算服务作为主业

Mon, 09 Nov 2020 19:37:00 CST

雷锋网消息，近日，在广东举办的第十二届天翼智能生态博览会论坛上，中国电信宣布未来将把云计算服务打造成为中国电信的主业。同时，中国电信将采取混合多云的云网融合策略，不仅是中国电信自身网络与天翼云的深度融合，还是多云和多网的融合。

对于一家电信运营商来说，这无疑是一次具有历史意义的战略转变。

事实上，中国电信在云计算方面早有布局，自2012年正式推出“天翼云”以来，在政企、广电等领域打造了众多业务上云的实例。IDC数据显示，2020上半年，中国电信天翼云已经成功跻身中国公有云市场前五。

在此次论坛上，中国电信提出天翼云将全面升级，发布了天翼云诸葛AI开放平台，混合多云管理服务暨混合多云网络白皮书和天翼云原声5GC方案。

据悉，目前，中国电信已正式启动云改工程与数字化转型工程，并计划AI新建系统100%上云，存量IT三年内上云。同时，中国电信将进一步开放云资源、网络资源和客户资源，支持合作伙伴基于天翼云进行云场景的开发和能力开放，协同创新，为数字化转型赋能。

当今是一个全面数字化、智能化的时代，5G等新一代信息技术将与云计算、大数据、人工智能等交叉融合，成为支撑数字化的新引擎。在疫情催生企业加速数字化转型的背景下，云服务成为炙手可热的领域，阿里云、腾讯云等巨头云服务收入实现了跨越式增长。如今看来，以中国电信为代表的运营商们，也开始慢慢盯上了“云计算”这块诱人的蛋糕。

（雷锋网雷锋网）

转载：5000t/d的水泥厂只有40人！！海螺水泥生产线竟然“零”工人！

Sun, 05 Jan 2020 11:30:36 CST

5000t/d的水泥厂只有40人！！海螺水泥生产线竟然“零”工人！

水泥人网今天

发达国家的水泥生产一直被国内同行所推崇，一些发达国家的先进技术也多为国内装备企业所借鉴。水泥人网也曾多次报道关于国外先进生产线的相关内容。

视频：德国水泥厂

爱尔兰某水泥厂一条5000t/d的水泥生产线，智能化程度极高，全厂只有40人。据了解，企业原料燃料比较稳定，系统可以发挥到最佳效能，中控室人员工作强度低，现场几乎不安排设备管理人员，所以在人员配置上并不像国内使用大量人工。

目前，国内更多企业致力于智能化生产技术，继海螺水泥、中联水泥、西南水泥、南方水泥等龙头企业投资建设智能化生产线之后，近日，红狮集团的4500t/d新型干法水泥熟料智能化生产线正式点火投产。

据了解这条生产线总投资约18亿元，配套纯低温余热发电项目、水泥窑协同处置固废项目，生产线人数编制93人，能耗、环保排放等主要技术指标达到国际同行一流水平。

视频：宜春红狮水泥点火投产

宜春红狮水泥项目从项目建设、设备安装调试到竣工投产全过程仅用了12个月的时间。项目按照“第二代新型干法生产线”和智能制造、绿色环保要求设计，采用国际先进新型干法工艺，数字技术与每个环节、每道工序、每台设备深度融合。

技术、装备和环保设施从国内外一流企业引进，采用美国卡特彼勒矿山开采设备，实现矿山数字化开采，高标准打造绿色矿山；采用自主开发的设备健康管理、专家优化系统等，保证生产线稳定高效运行；选用国际一流的自动装车、发运设备等，提高装车效率，降低劳动强度，改善现场环境。

丹麦史密斯智能化实验室，实现水泥、熟料质量自动检测和控制，提升质量稳定性。

据了解，铜仁西南水泥日产熟料4000吨、年产水泥200万吨的智能化生产线于上月中旬开工建设。

项目计划总投资18亿元，配套建设约7km皮带输送走廊，扩征矿山储量1.2亿吨以上，砂石骨料生产基地年产300万方，商砼生产线年产200万方，水泥窑协同日处理城镇生活垃圾100吨；余热发电9兆瓦等建设内容。

这条生产线是继遵义赛德水泥厂智能化生产线之后贵州西南投资的另一条智能化生产线。

西南水泥旗下遵义赛德水泥采用在线监测和控制技术，在国内率先建成了一条5000t/d智能生态示范线，全厂人员控制在80人以内，熟料标煤耗93.8kg/t，熟料综合电耗46.6kWh/t，水泥综合电耗68 kWh/t，粉尘排放低于10mg/Nm3，堪称智能生态一面旗。这条生产线智能化从三个方面体现：

智能化从三个方面进行设计：生产操作、质量化验和设备运维，实现与实体工厂完全对应的数字化虚拟工厂，即“数字双胞胎”。帮助企业在提产降耗的同时，提高管理效率、优化设备管理、提高劳动生产率、优化岗位定员;

生产操作包含了专家优化系统、生产运维管理、能源管理、无人值守物流、分析评估等。窑、磨专家优化系统正在调试中，煤磨优化系统已投入使用;使用自动抓斗、自动包装机、自动装车机等智能设备;

质量化验方面，使用了原料配料在线分析仪、原煤在线分析仪、粒度分析仪、游离钙在线分析仪和水泥硫含量在线分析仪，大部分分析仪已投入使用，在质量控制中发挥了重要作用;设备运维方面，通过设备管理系统对设备进行全生命周期管理，通过设备在线诊断、视频自动识别、特种视觉检测等手段代替人工巡检，保障设备运转效率。

对比世界低能耗示范线泰安中联日产5000吨新型干法水泥熟料生产线，其智能化程度和能耗指标有“异曲同工”之处。

泰安中联智能制造方案由智能矿山、智能物流、智能质控、智能生产、智能巡检、智能远程六个方面组成，智能化是助推水泥企业实现节能降耗、设备保障、减员增效、管理提升四大目标实现的最佳途径。

泰安中联的智能化生产线已经达到了超低排放标准，企业环境污染物排放低于国家标准限值70%。在能耗方面也步入了行业“领跑者”的行列，早在2018年企业就实现了吨熟料煤耗93.5kg，熟料综合电耗45度。企业生产线定员仅95人，为中联水泥熟料全能生产线岗位编制最少的一家单位，其中一线生产人员仅50人。

全椒海螺水泥智能化工厂主要特征是生产过程的流程性、运行维护的保障性和运营管理的关联性。从石灰石开采、原燃材料进场，到水泥产品发运出厂，全部采取全流程化和自动化闭环作业，基本实现了生产过程的无人化，以及资源利用、质量控制和生产控制的智能化。矿山生产效率提升约12%，柴油消耗降低约7%，轮胎消耗降低约30%。除了有计划、有组织的检修作业，一天24小时，在全椒海螺水泥厂生产现场几乎看不到工人。

从泰安中联的水泥生产梦工厂到全椒海螺的无人化水泥厂再到宜春红狮的国际一流智能化生产线。不仅在设备装备上采用了全球领先技术，在人员控制上也各有优势。

在智能化装备领域我们不仅借鉴发达国家的先进经验，取其精华，去其糟粕。同时国内诸如中材国际，安徽凯盛院等设备生产研发企业在水泥生产线智能化研发生产方面均具有了与世界巨头比肩的优势。

中国建材集团凯盛机器人

视频：济宁中联智能化实验室

水泥行业的智能化生产线正开足马力，即将万箭齐发。由国企、央企领衔的水泥行业必将位于世界水泥领域的重要位置。

以清库为例，目前国内更多的企业以人工清库为主，而部分发达国家是以机械清库为主，以法国某企业的清库设备为例，针对艰巨而又复杂的库仓清理，完全可以无需人工进入仓库内部干预，在国外广泛运用于各种物料的库仓清理，包括水泥、钢铁、能源、矿、石灰、食品等行业。设备采用压缩空气，通过高性能的气动清理马达配合高强的特殊铝杆关节臂进行工作。设备安装在库仓顶部，人员可通过控制特殊铝杆关节臂和气动清理马达进入库仓内部进行清理。

机器清库结合人工

据了解，在操作过程中，部分施工企业仍采用传统的人工清库结合设备清库。在将挂壁料清除完毕，确保安全的情况下，再由人工清理余下部分以达到相关企业快速，高效的要求。

从旷视赴港上市，看懂 CV 四小龙的生意经

Wed, 28 Aug 2019 17:17:50 CST

#思否编辑部出品#

三天前，被誉为中国「CV 四小龙」之一的 AI 独角兽旷视科技（Megvii）在港交所递交 IPO 招股书，正式公开了其在香港联交所主板上市的计划。

这意味着旷视最快将于 2019 会计期年内完成港交所主板上市（早前消息显示其募资最多为10亿美元），同时也预示中国人工智能市场将迈向更为成熟的一级市场 —— 更加开放和透明。

如果说过去五年是中国人工智能的上半场，那么从 2019 年开始，CV（Computer Vision 计算机视觉）行业正式进入了下半场。

随着整体经济下行影响，市场更推崇技术可落地的实用商业化价值。作为一个 2B 或者 2G 的领域，CV 企业的商业落地能力已然成为它们综合实力判定的重要标准，同时也是赢得较高估值和融资的必要条件。

借着旷视上市的这波儿热度，我们来一起分析一下「CV 四小龙」 —— 商汤、旷视、依图、云从的生意经。

融资机器 —— 商汤

商汤有一个别名 —— “融资机器”。

以去年为例：4月获得了阿里领投的 6 亿美元 C 轮融资；5月融到了包括厚朴投资、高通创投等多家投资机构的 C+ 轮 6.2 亿美元；9月又拿到了软银愿景基金 10 亿美元的 D 轮融资，估值直逼 60 亿美元。

有钱就有梦想。商汤科技于大多竞品不同，不满足精耕于一个细分领域，而是想当 AI 行业的平台型公司，做城市级视觉中枢。

这也是这两年商汤的运营策略：“1+1+x”，第一个1指技术，第二个1指产业，最后的x指与各行业伙伴合作，打造共赢的生态。

商汤之所以有这么大的野心，除了有钱之外，有两个核心原因：

第一是企业的基因。商汤的基因就是「平台化」，他成立之初的定位就是做一家 AI 平台公司，公司的创始人也明确提到过，要让 AI 成为一个可以长期饱有价值的技术，而不是转瞬即逝的风口。

第二在于他业内绝对领先的人才优势。真正让各家投资机构愿意拿钱“砸”的原因之一，也是因为商汤的人才。

商汤科技CEO徐立曾在接受媒体采访时直言，“当前可称上「精通深度学习」的，至少要读过PHD（研究型博士学位），但中国在这方面人才最多 200 人，商汤包揽了其中的 120 人。”

对于任何一个发展中的行业或技术来说，人才的重要性是毋庸置疑的。有了人才，钱永远不用发愁。

除了人才质量高、储备多，商汤的团队还有另一个特点 —— 来自同一个师门。

这要从商汤科技的创始人之一徐立去香港中文大学读博说起。

2010年，徐立赴香港中文大学攻读博士学位，与深度学习视觉领域应用的先驱汤晓鸥教授以及其带领的香港中文大学多媒体实验室的师兄弟关系密切。

一年之后，该实验室的几十个博士、教师开始研究深度学习，这也是学术界最早涉猎深度学习的一支华人团队。此后 3 年时间内，该团队的研究论文在 CVPR 和 ICCV 两大全球计算机视觉世界顶级学术会议上发表的 29 篇相关文章中，占比近一半。

2014年11月，商汤科技正式成立。

在商汤的对外发声中，曾坦言“公司在2017年已实现全面盈利，并在智慧城市、智能手机、互联网娱乐、汽车、金融、零售等行业实现快速落地，业务营收连续三年保持400%同比增长。”而商汤CEO也在对外采访中称，“预计2018年营收增长300%。”在汤教授看来，以他的江湖地位将是一场不用打战斗，据传他曾在一个酒局上放出豪言，这个领域我还做不出来还能有谁。

凭借着这股气势，加之 CV 行业越发强盛的发展前景，获得资本的青睐也是意料之中的事。

直到 2019 年，情况似乎发生了一些变化。

今年 2 月份，华尔街日报曝出商汤科技由于估值虚高导致其潜在投资人退出的消息，一时间业界哗然。5月份的一场发布会上，汤晓鸥也自嘲到：““今天我换了一套双排扣西装，希望对融资有帮助。过去商汤没有那么多产品时，上半场是徐立讲笑话，下半场是我讲笑话。现在上半场徐立没时间讲笑话了，我们的产品已经丰富起来。”

不管是出于无奈还是真的有更多的产品落地，“还有谁”的汤博士和商汤，开始有点儿加快脚步了。一场没空讲笑话的发布会，可能就是行业打响的发令枪。

AI 第一股 —— 旷视

旷视，被行业戏称为商汤的「死对头」。

旷视能够成为港交所第一家「准」上市的 AI 公司，已经是市场对其公司估值、盈利能力、发展前景等多方面的综合肯定。

和商汤的平台化路线不同，旷视的 CV 下半场，押注的都是「硬生意」。这个「硬」体现于用算法去匹配各种前端硬件产品和工程项目。可以说，旷视正在试图用软硬一体的方式打造涵盖“算法、技术、硬件产品、解决方案、数据”在内的全价值链。

和商汤一样，旷视的发展路线，也和他的创始团队基因，有着必然的联系。

旷视科技创始人印奇 2006 年毕业于安徽省芜湖市第一中学，高中还没毕业便被清华大学钦定，通过自主招生考入清华。之后直接入选姚期智实验班。

进入“姚班”之后，印奇师从图灵奖得主兼中国计算机科学家和理论家姚期智，和后来旷视的首席技术官唐文斌同为姚班 2006 级学生，高级副总裁杨沐是他们的师弟。

在前不久公布的招股书中，有一个很关键的信息 —— 旷视作为一家AI创业公司，科研经费占据了财务开支的重要部分。

这可能就是技术导向的公司最大的优势，技术精尖程度与崛起速度成正比。

这也是为什么，年轻的旷视当年凭借着成熟的人脸识别技术，以“Face++”在2012年国内智能安防市场刚刚兴起、人脸识别成为市场刚需之时，一举成名。

2012年拿到联想之星的天使轮融资后，旷视的资本之路走得很顺畅，几乎每年拿下一轮新融资。目前已经跻身全球最有发展前景的100家AI公司。

对比商汤的 1+1+X，旷视科技此前所实施的一直是“1（原创技术基础研究）+3（个人 IOT、公共 IOT、商业 IOT）”的产业布局。

今年，旷视的 logo 从「Face++旷视」升级成了「Megvii旷视」，摒弃过去视觉感知软件服务商的定位，从基础科学的人脸识别算法供应商晋升为智能物联方案专家。也从一家主要 To C 的企业，转向了 To B 的业务；从基础的仓储物流，正式切入了 AIoT 领域。

近年来，人工智能算法出身的技术公司越来越意识到一个「真理」：相比大同小异的算法软件，摄像头和服务器才是更为硬核的资产，是创收的主力军。

在城市物联网领域，旷视已经深入摄像头、边缘服务器、云端服务器三大硬件领域，相继推出 30 余款摄像头，用于城市道路、商业网点等不同场景。此外，旷视还提供第三方设计及制造服务器以支撑云端任务。

旷视科技创始人兼CEO印奇在致投资者的信中，也直言不讳的阐述了企业的发展方向：“我们希望成为各行各业的「大脑」创建者，为物联网行业上下游企业提供核心技术。对旷视来说，强化核心技术优势比扩大业务规模更重要。”

但是，要成为行业「大脑」显然不是单纯依靠深度学习技术就能够实现，哪怕在人工智能领域也不应该只有深度学习技术的分支在起作用。

但这样的发展方向不免让人产生疑问：是否之后会让旷视出现发展路线过窄的问题？要想成为行业大脑，显然不知单纯依靠技术就能实现的，至少不应该只局限于深度学习技术之一分支。

无论是科创板，还是港交所，亦或是其他市场，可以肯定的是，随着旷视打响的上市第一枪，人工智能的创业草莽期将暂告一个段落，敲锣打鼓上市的接力赛，即将开始。

医芯「求索」 —— 依图

今年 5 月，依图在上海发布了一款「发布即商用」的云端 AI 芯片「求索」（questcore™），主要针对计算机视觉分析任务。

「求索」的发布，在外界看来是依图面向智能计算时代的重要里程碑事件。这是依图实现人工智能应用大规模普及落地的一个重要基础，也让依图成为 CV 四小龙中第一个尝试自研芯片的公司。

事实上，依图科技自创立以来就保持着高速发展，算法一直是其核心能力之一，但是目前来看依图并不打算被算法所局限。

依图想的思路很清晰，单纯依靠算法很难支撑一家技术公司的长期发展。加之近年来技术的逐渐成熟，依图做芯片已经是顺势而为的选择。这样的选择无论是资本端，还是产品端都是最好的尝试。

而回顾依图的造芯之路，很早之前其实就有了些线索。

2008年，在马云挖来王坚的同时，也同时邀请了一起在微软亚洲研究院从事机器学习、计算机视觉工作的林晨曦，也就是依图的联合创始人之一。

林晨曦

如果说，王坚是阿里云的制片人，那么曾是阿里云第一技术负责人、一手组建了阿里云“创始团队”，搭建了国内最大的分布式云计算操作系统的林晨曦就是总导演。

众所周知，阿里云创立早期走的极为艰难，就连阿里内部都不信任这个突然出现的团队。彼时的林晨曦除了负责技术开发外，还要肩负着谈业务的重担。阿里云和淘宝网的第一次合作就是他靠着几行代码“骗”下来的，而为阿里金融解决BUG也都是他的工作内容。

然而，即便是在阿里云最危急的时刻，林晨曦也没有发起这个项目的打算。据王坚透露，林晨曦在阿里云最艰难的阶段，每天都能收到大量的辞职信，同期阿里云的离职率达到了 80% 以上。

后来在采访中，林晨曦说出了他选择了留下来的原因 —— 他认为只有阿里云稳定下来他才能安心的离开创业。2012年，阿里云取得了突破性的成功，而林晨曦也才选择了辞职创业，和他的好友朱珑创立了现在的依图。

朱珑

正因为林晨曦对阿里云的不离不弃，阿里也对依图毫不吝啬。在依图的B轮和C轮融资中，都得到了云锋基金（阿里旗下）的大力支持。

有了阿里的支持，依图烧钱做芯片的信心又加了一成。

朱珑曾公开透露过其自研芯片的主要原因，并非为了芯片的商业化，而是从场景出发，更好地发挥依图算法和软件的性能，为客户提供针对特定场景优化的性能、功耗和成本最优的一体化解决方案。而这个服务的场景，就是依图目前最大的招牌 —— 医疗领域。

在 CV 四小龙中，依图是第一个跳出人脸识别，把医学影像分析作为等同于人脸识别战略地位的独角兽，鲜有人入局的医疗领域也成为了依图的招牌。

2016年，依图医疗成立。本科医学出身又转型从事计算机工作的倪浩担任总裁，凭借着前4年积累的数据和核心技术，依图很快落地了临床诊疗辅助诊断和智能管理产品。

仅肺癌影像智能辅助诊断系统一项，就已在全国近百家三甲医院进入临床工作实际使用中，诊断报告被医生直接采纳率超92%。

医学影像分析的的技术路径，有别于 CV 行业普遍应用的人脸识别、物体识别乃至语音识别等，不仅需要资深影像科医生进行数据标注，同时数据获取与数据处理也非常困难，专业性要求极高。这也是直到现在为止，很多明星人脸识别公司迟迟不轻易入内的主要原因之一。

其他三小龙虽稍有涉足医学影像 AI，但多在 Kaggle、Luna 等公开域的肺部、眼底数据集上做测试；商汤医学影像因为有 Dimitris 教授和张少霆的加入，稍稍领先，但产品也处于打磨原型的早期阶段，与依图的产品进度不在一个梯队。

但医疗行业绝对是 CV 最有前景的应用场景之一。据相关数据统计显示，在医疗健康领域，国内 AI 医疗市场规模在 2017 年就已超 130 亿元，2019年则有望突破 200 亿元大关，后续还会持续膨胀。

当然，依图现在的绝对领先地位，并不代表产品和技术已经完全成熟。鉴于该领域的复杂性和监管的金标准门槛，整个行业仍有很高的提升空间。

这可能也是依图发力造「芯」的原因之一。

低调的国家队 —— 云从

在商汤、旷视以及依图三家公司的投资人名单中，都有一个共同的名字，阿里巴巴。

云从，作为「四小龙」中唯一一家没有阿里巴巴成分的平台，另有背书，这又是和他的创始人背景有关。

从美国伊利利诺伊大学回国前两年，周曦和他科大的同学姚志强就已经在上海注册了一家名叫“飞寻”的公司，尝试利用人脸识别技术做商业上的探索。

2010年，中国科学院重庆研究院院长袁家虎为了邀请周曦回国一起参与科研工作，三次亲自前往 UIUC 与周曦面谈。一年后，周曦终于以“百人计划”专家身份回到重庆，并与大学好友李继伟和温浩一同组建了当时中科院最大的人脸识别研究团队。

到了 2014 年，周曦团队的研究经费已经超过了2000万，技术得到了一定的认可，但因为在体制内的原因，周曦认为这对于产品的束缚超过了体制带来的资源优势，在 2015 年放弃了中科院的编制，带领团队的部分核心成员，正式成立了云从科技。

这里面还有一个故事，当时的周曦其实可以选择停薪留职，给自己留一条非常稳妥的后路，但他和他的团队成员全部婉言谢绝了。如果不是破釜沉舟，如今的云从可能是另一个故事了。

相较于其他三家， 2015 年才正式成立的云从算得上入局很晚了。尽管作为唯一一家同时受邀制定人脸识别国家标准、公安部标准、行业标准的企业，手持「尚方宝剑」的国家队，云从的发展一开始并不顺利。

云从科技联合创始人孙庆凯曾直言，“做学术和做项目完全是两码事儿，特别是刚涉足金融和安防领域的时候，什么叫低柜、高柜，什么叫手机银行、直销银行，我们都不懂。我们公司离中国银行总行只有短短1公里的路，但我们走了整整两年。”

在公司成立早期，云从科技曾参与某大型国有银行项目招标。由于对行业不了解，经历四五个月的准备后，云从科技拿出准备好的 10 多页的标书，而其他竞标者制作的标书，平均都有 300 多页。

吃亏是福。这次尴尬的碰壁经历使得团队很快意识到，攻克某个行业需要拿出决心和敬畏之心，仅仅只掌握技术是行不通的。

2015年到2018年，是云从蜕变的第一个阶段。在这三年间，云从科技搭建起核心团队，在真正将核心技术在场景中验证后，证明技术是对行业有价值的。

2018年到2020年是云从科技的第二个阶段。度过了初创期的云从科技，逐渐熟悉了游戏规则，并且通过核心技术在行业和场景的考验，树立了在行业中的地位。

现在的云从拿下了“中国银行业第一大AI供应商”的称号，包括农行、建行、中行、招行总行等在内的全国400余家银行均已与其展开合作，日服务量达2.16亿次。

目前，云从科技最大的调整为聚焦与搭建技术中台，建立和完善组织体系，让它成为前台源源不断提供支持的核心。中台不再闷着头搞研发，而是与前台相结合，在研发时就考虑到应用性以及用户和市场需求。

这一举动，使其业务从金融交互层渗透到金融决策层，其技术从感知层跨入认知层。

除金融领域外，云从在安防、民航、智能硬件等领域也有布局。横纵联合的平台可能也是云从的目标所在，这一点和商汤不谋而合。唯一的区别是，云从开始做 AI 芯片了。

总体而言，云从在金融行业的领先地位，一方面是技术的趋向性，另一方面就是对于行业资源的关系绑定，这可能才是云从真正的「护城河」。

但就目前金融领域对于IT、CV 技术的应用，与其他行业相比门槛确实不够高。随着行业的发展，在这场效率与需求的竞赛里，面对大小公司、行业内外的冲击，云从是否还能遥遥领先，依然是一个值得探讨的问题。

CV 市场，蛇头攒动

整个 CV 行业，「四小龙」占据了媒体超过 90% 的话题与版面。但在媒体的镜头背后，盯着 CV 这一市场的，元不止这四家公司。

格灵深瞳是最初的「CV 四小龙」之一，是一家在2013年便成立了的较早布局人工智能的技术公司，主要业务为智慧城市相关的项目。前期市场反馈极好，但后来因为核心团队的变动、战略转型等问题，再到2017年CEO何博飞宣布离职，正式被挤出了「四小龙」的队伍。

直到去年的 6 月，格林深瞳宣布成功获得中国农业银行安防设备 4 标。行业由此猜测，这家浮沉了几年的公司要开始重新发力了。

另一家蠢蠢欲动的，是主攻 CV 搜索引擎市场的衣+，它也曾获阿里投资，和阿里云有着多项深度合作，也是帮助广电总局制定 TVOS 行业标准的唯一 CV 公司。

当然，还有很多 CV 行业的公司，随着这两年市场风向的变动，也都在迅速的发展蓄力。据不完全数据统计显示，目前我国至少有 40 余家专攻 CV 领域的创业公司，加上跨行打击的巨头，「四小龙」的竞争对手都不容小觑。

其中，以海康威视、BAT 等行业巨头，对于 CV 产业的布局最为明显。

海康这两年不仅成立了 AI 研究院，还基于深度学习技术推出了两款后端产品“猎鹰”“刀锋”智能服务器，联手英伟达和Movidius发布“深眸”系列智能摄像机、“超脑”系列智能NVR、“脸谱”系列人脸分析服务器等多款产品；

阿里达摩院 14 大研究实验室中，智能视觉实验室赫然在列；百度收购美国 CV 初创公司 xPerception，全线开放视觉技术；腾讯直接将优图实验室升级为腾讯计算机视觉研发中心，并与《Science》签署了战略合作协议。

行业利好，前景可期

国际调研机构 Gen Market Insights 发布的《 2018年全球人脸识别设备市场研究报告》指出，中国将成为面部识别技术领域最大的消费者和提供商。

到 2023 年，中国将占全球面部识别市场份额的 44.59%，远高于 2017 年的29.39%。

有市场就意味着有需求，有需求就意味着有商机。

对于文中上述公司来说，大家的红海之争才刚刚开始。不管是过去的互联网市场，还是未来的人工智能领域，百家争鸣是亘古不变的驱动力。

但对于整个行业，还有一个问题需要大家一起在行业发展中不断思考：

CV 有没有脱离自身技术框架、脱离辅助工具的定义，成为一个社会需求的潜力么？

END -

参考内容来源：
themtank.com:《A Year in Computer Vision》
WIKIPEDIA:Computer vision
MLMastery:《A Gentle Introduction to Computer Vision》
CPS 中安网、商汤科技:《2018 中国安防行业调查报告》
镁客网:《CV无战事》
创业邦:《AI落地决胜，云从快跑应战》
DeepTech深科技:《商汤的一场发布会,创始人汤晓鸥抱怨“没空讲笑话”》
钛媒体:《旷视科技赴港IPO背后:历经9轮融资,上半年亏损52亿》
雷锋网:《依图造芯，定名“求索”》
*部分素材与图片来源于企业官网与网络，如侵删

简述常用的用户行为分析模型

Sat, 10 Aug 2019 17:21:07 CST

在产品的设计与运营过程中，通过数据对用户行为进行分析，我们可以总结分析出用户行为与产品之间的关联，并针对性地对产品做出改进。

一、常见用户行为分析模型

在数据分析的大框架下，通过对用户行为监测获得的数据进行分析研究的行为归结于用户行为分析。用户行为分析可以让产品更加详细、清楚地了解用户的行为习惯，从而找出网站、app、推广渠道等产品存在的问题，有助于产品发掘高转化率页面，让产品的营销更加精准、有效，提高业务转化率。

用户分析是用户中心的设计流程中的第一步。是一种理解用户，将他们的目标、需求与商业宗旨相匹配的理想方法，可以帮助企业定义产品的目标用户群。在用户行为领域，数据的使用及挖掘是非常重要的，通过数据分析方法的科学应用，经过理论推导，能够相对完整地揭示用户行为的内在规律，基于此帮助产品实现多维交叉分析。

针对用户行为分析，通常分为如下几个方法：

行为事件分析
页面点击分析
用户行为路径分析
漏斗模型分析
用户健康度分析
用户画像分析

二、常见分析模型的作用与应用场景

1. 行为事件分析

1）作用：行为事件分析方法主要用于研究某行为事件的发生对产品的影响以及影响程度。

2）应用场景：针对某一具体行为，进行深度下钻分析，分析维度全面细致，确认导致该行为的原因;或针对某一结果现象，回溯可能造成此现象的行为是什么。例如查看功能模块的渗透率，回溯点击该功能和不点击该功能的用户有什么行为差别。

3）涉及的数据指标：每个产品根据产品特性，会有不同的行为事件和筛选维度，但基本涵盖了该业务所需要的所有数据指标维度，进行前期数据规划中，需要对可分析事件进行全量数据埋点。后期平台运营过程中，将依赖于前期的数据采集规划。

4）图例：

2. 页面点击分析

1）作用：点击分析被应用于显示页面区域中不同元素点击密度的图示，可以：

精准评估用户与产品交互背后的深层关系
实现产品的跳转路径分析，完成产品页面之间的深层次的关系需求挖掘
与其他分析模型配合，全面视角探索数据价值
直观的对比和分析用户在页面的聚焦度、页面浏览次数和人数以及页面内各个可点击元素的百分比。

2）应用场景：通常用于首页、活动页、产品详情页等存在复杂交互逻辑的页面分析。一般分为可视化热力图、固定埋点两种形式。

3）涉及的数据指标：

浏览次数（PV）：该页面被浏览的次数。
浏览人数（UV）：该页面被浏览的人数。
页面内点击次数：该页面内所有可点击元素的总次数。
页面内点击人数：该页面内所有可点击元素的总人数。
点击人数占比：页面内点击人数/浏览人数。

4）图例：

页面点击热力图

鼠标滑动热力图

3. 用户行为路径分析

1）作用：明确用户现存路径有哪些，发现路径问题，或优化用户行为沿着最优访问路径前进，结合业务场景需求进行前端布局调整

2）应用场景：确定产品用户从访问到转化/流失都经过了哪些流程，转化用户与流失用户是否有行为区别，以及用户行为路径是否符合预期

3）涉及的数据指标：全链路页面级PV、UV，以及路径流转关系

4）图例：

4. 漏斗模型分析

1）作用：从一个事件环节的最开始到最终转化成购买的整个流程中的一个个子环节，相邻环节的转化率表现力。就是指用数据指标来量化每一个步骤的表现。（流量漏斗模型在产品中的经典运用是AARRR模型，不过现在已经流行更新的RARRA模型）

2）应用场景：衡量每一个转化步骤的转化率，通过异常数据指标找出有问题的环节并解决，最终提升整体购买转化率

3）涉及的数据指标：转化周期（每层漏斗的时间的集合）、转化率（每层漏斗之间的）

4）图例

5. 用户健康度分析

1）作用：用户健康度是基于用户行为数据综合考虑的核心指标，体现产品的运营情况，为产品的发展进行预警。包括三大类型指标：产品基础指标、流量质量指标、产品营收指标。

2）应用场景：更大范围的业务综合指标考量，体现完整产品运营情况，预测未来发展。

3）涉及的数据指标：

产品基础指标，主要评价产品本身的运行状态：DAU、PV、UV、新用户数
流量质量指标，主要评价用户流量的质量高低：跳出率、人均浏览次数、人均停留时间、用户留存率、用户回访率
产品营收指标，主要评价产品的盈利能力与可持续性：用户支付金额（GMV）、客单价、订单转化率

4）产品营收指标恒等式：

销售额=访客数×成交转化率×客单价

销售额=曝光次数×点击率×成交转化率×客单价

5）图例

6. 用户画像分析

1）作用：根据用户的属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型。通过高度精炼用户特征来描述用户，可以让人更容易理解用户，并且可以方便计算机处理

2）应用场景：通过定义用户画像，可以帮助产品运营理解用户，产品设计从为所有人做产品，变成为带有某些标签的人群做产品，产品能够更精细化运营，且设计复杂度降低

3）涉及的数据指标（不限于）：

人口属性：性别、年龄等人的基本信息
兴趣特征：浏览内容、收藏内容、阅读咨询、购买物品偏好等
位置特征：用户所处城市、所处居住区域、用户移动轨迹等
设备属性：使用的终端特征等
行为数据：访问时间、浏览路径等用户在网站的行为日志数据
社交数据：用户社交相关数据

4）用户标签库图例

后续有机会将更新每种分析方法的具体方法步骤及案例，欢迎交流讨论

作者：赵小洛，wechat：luoluo963，邮箱：youlu2409@163.com

本文由 @赵小洛原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。

题图来自Unsplash，基于CC0协议。

关于智慧教育行业，你了解多少？

Mon, 29 Jul 2019 19:55:59 CST

笔者普及了智慧教育行业的基本情况并盘点了相关的产品和企业，供大家学习参考。

一、“智慧教育”从何而来

2008年IBM 在《智慧地球: 下一代领导议程》( A Smarter Planet: the Next Leadership Agenda) (Palmisano，2008) 中首次提出“智慧地球”概念：“借助新一代信息技术( 如传感技术、物联网技术、移动通讯技术、大数据分析、3D 打印等) 的强力支持，让地球上所有东西实现被感知化、互联化和智能化( Instrumented，interconnected and infused with intelligence)。在新一代技术的支持下，布满技术“神经”的世界将变得更小、更平、更开放、更智能。”

随后，“智慧地球”的思想在各行各业不断碰撞，衍生出了智慧城市、智慧医疗、智慧交通等新概念，而“智慧教育”的概念也在这个过程中应运而生了。

图1. 百度百科中对智慧教育的定义（2019）

在百度百科的定义中，智慧教育 = 教育信息化，而教育信息化是一个很大的概念，我们现在常说的教育+AI，只能算是教育信息化中的一个子集，其它教育信息化产品还包括教务管理平台、线上选课系统、教学用的电教设备等。目前大多数情况下，人们说的“智慧教育”其实是指教育+AI，是一种狭义的智慧教育，本文讨论的也是这部分内容。

二、智慧教育产品

2.1 典型的教育场景

我们首先按照教育主体对象将校内外多种教育场景进行下梳理和划分，其中教师和教育管理者为主体的教育场景主要在B端，学生和家长的教育场景在B、C端都有。

（1）主体：教师

课前：教研、备课、出作业题和考试题；
课中：教学；
课后：批改作业、试卷。

（2）主体：学生

课前：预习；
课中：听讲、记笔记、完成随堂测试；
课后：完成作业、复习。

（3）主体：家长

家长可以通过B端（或者B2B2C的）产品提供的学情数据实时了解孩子学习情况，而C端的产品可以帮助家长对孩子进行学前教育和素质教育，具体场景包括：

儿童学前早教 toC；
青少年素质教育 toC；
学生在校学习状态和成绩查询 to B。

（4）主体：教委和学校的教育管理者

跟进教学情况；
保证校园安全；
其它事务性工作。

2.2 各类场景下的智慧教育产品

2.2.1 搭载自适应学习系统的产品：

自适应学习的概念其实在上世纪90年代就被提出来了，截至目前已有20多年的历史，自适应学习简单来说就是实现“因材施教”。

目前的自适应学习产品按照智能程度可以分为四个等级（来源：AI投研邦《2018 AI自适应教育行业研究报告》）：

基于人工经验的自适应学习；
基于简单规则定制的自适应学习；
基于简单智能算法的自适应学习；
基于高级智能算法的自适应学习。

其中基于高级算法的产品已可以利用数据分析出学生对知识点的掌握程度，帮助学生了解自己的学习进度和知识漏洞，并为每名学生规划出个性化的学习路径，还可以根据系统分析出的数据帮助教师及时调整教学计划和课程设计，提高备课效率。

自适应学习系统已成为目前智慧教育的一大核心内容，许多产品都借助了这样的技术，如面向学生的自适应学习在线辅导课程和拍照搜题类产品，面向教师的多维组卷系统（系统结合数据分析从题库中匹配出最合适的试题）等。

未来，自适应学习系统也许还可以根据学生的个人情况和大数据为学生提供选课、选校、选导师的建议。

代表产品：Knewton（美国）、乂学教育 – 松鼠AI智适应系统、学霸君 – 学霸君APP

图2. 松鼠AI – “测 – 学 – 练 – 测”教学流程（官网，2019）

2.2.2 自动阅卷和批改作业：

对于标准化程度比较高的判断题、选择题和填空题，目前已经实现自动阅卷，还可以结合阅卷结果直接生成各类学情数据，为老师备课和制定教学计划提供支持；而对于问答题，则需要借助NLP（自然语言识别）等技术支持，才能对主观答案进行语义分析和判断，目前尚在摸索阶段，未完全实现应用。

代表产品：极课大数据 – 高速阅卷仪+极课样式答题卡

2.2.3 智能情绪识别：

在课堂教学过程中，计算机可以通过面部识别技术量化分析学生课堂学习表现，了解学生学习难点、兴趣点和注意力集中度，也可以通过追踪老师的表情、姿态等信息，了解和标记老师的授课风格，并推荐给匹配的学生。

代表产品：VIPKID – 远程视频教学、好未来 – 学而思双师课堂

图3. 线上教学中的情绪识别（TEC2018教育创想大会杨正大）

2.2.4 儿童早教和语言阅读：

通过语音识别和自然语言处理等技术进行人机互动，增加学习趣味性和成就感，产品包括AI虚拟助手和儿童机器人。

代表产品：好未来 – 雪地阅读、图灵机器人 – 儿童机器人

2.2.5 校园安防/智能考勤：

通过计算机视觉技术中的人脸识别技术记录校园内学生、老师、来访人员信息，记录来往数据。

代表产品：平安科技 – 人脸识别考勤系统、旷视科技 – 人脸识别解决方案

图4. 平安科技智慧高校解决方案 – 业务架构（官网，2019）

以现有的科技水平以及技术转化落地能力，目前智慧教育产品主要是在现有教学场景中起到一个补强的作用，比如帮助老师提高备课效率，帮助学生提升复习效果等。北京师范大学智慧学习研究院院长黄怀荣教授认为，新技术为教育行业带来的改变可以归纳为三个方面，即：

教学资源：包括电子教材和网络课程等内容；
教学工具：包括辅助教师教学和辅助学生学习两大方面；
教学环境：包括智慧校园、智慧图书馆、智慧博物馆等。

未来，随着人工智能技术的进一步发展，智慧教育可能会扮演更重要的角色，教学资源、教学工具和教学环境这 三类智慧教育产品的结合也许会完全改变现有的教学模式和教育制度，到那时，现有的部分教学场景和产品有可能会成为历史。

三、商业模式与头部企业

3.1 智慧教育行业的四种商业模式

B2G：教委/教育局采购，如智慧校园管理平台类产品；
B2B：学校采购，如教学设备类产品；
B2B2C：产品先触达学校，再通过学校触达学生和家长，如反映学生学情数据的APP产品；
B2C：产品直接由家长买单，比如在线辅导课程。

其中toG和toB的产品都涉及教委/教育局的项目经费审批问题，所以触达教委/教育局的渠道很关键。

3.2 涉及toG和toB的头部企业

toG和toB的产品一般以包含了智慧考试、智慧校园、智慧课堂、智慧教学、智慧管理等模块在内的智慧教育产品体系的形式出现，或称智慧教育整体解决方案。

代表企业：科大讯飞及其全资子公司讯飞乐知行、腾讯、百度、阿里巴巴、点石经纬（新东方全资子公司）、好未来、极课大数据、京东等。

3.2.1 科大讯飞：

智慧教育产品体系包括智慧校园（数据平台）、智慧课堂、智学网、普通话测试以及2017年发布的智慧微课工具、智慧纸笔课堂、智慧作业平台、智慧组卷工具和智学产品2.0等产品。

在全国31个省、自治区、直辖市及新加坡等海外市场广泛应用，与13000余所学校建立合作，服务师生超过8000万。

3.2.2 腾讯：

推出“腾讯云+智慧校园”解决方案，结合腾讯多平台资源，为教育局、学校、学生、教师及家长提供智慧教学、智慧家校、智慧宣传、智慧安防、智慧办公、智慧数据等智慧产品，并利用微信校园卡打通校园服务场景，企业微信打造移动化校园管理平台，而腾讯云则助力校园升级大数据能力。

目前产品已落地全国30个省市自治区，覆盖近万所学校、近千万师生家长用户。

图5. 腾讯智慧教育产品框架（官网，2019）

3.2.3 百度

智慧教育生态布局中面向B端的产品名为百度智慧课堂，面向中小学校和高校，背靠百度教育大脑和教育知识图谱，可以自动识别老师的上课进度、同步推荐内容，提供智能备课、授课和学习解决方案。

除技术以外，百度文库、百度阅读所积累下的内容也被应用在智慧课堂之中，并将覆盖全国133个版本的最新教材。

截至目前，百度智慧课堂落地全国3000多所学校。

图6. 百度智慧课堂教育大平台介绍（官网，2019）

3.2.4 阿里巴巴：

推出的AliOS 智慧教育解决方案，包括系统服务产品和智能终端产品，目的是通过通用管理平台、教育账号管理体系及服务、教育应用中心及分发服务、教育大数据平台及个性化服务等产品，实现多端互联、内容融合和数据智能。

2018年3月报道，产品已在20多所学校试点，最新合作学校数量未知。

图7. AliOS智慧教育解决方案 – 产品结构图（官网，2019）

3.2.5 点石经纬：

推出OKAY智慧教育品牌和OKAY学习机产品，提出了“OKAY观象台“和”OKAY魔镜”的概念，其中OKAY观象台指通过大数据挖掘集体的学习共性，OKAY魔镜则专注精准化学习，清晰呈现教学评估效果并提供针对性训练依据。

目前产品已应用于千余所学校，覆盖30万+师生。

3.2.6 好未来

推出智慧教育平台，包括智慧课堂系统、学业测评系统、教学资源系统、英语分级阅读系统、双师直播系统、新高考3+3走读班应用系统等产品，并与上百所公立校建立了合作。

3.2.7 极课大数据：

2017年发布面向公立学校的品牌“EI”，是针对教育场景和需求的智能化解决方案。未来还将加大在家庭端发力，包括错题精炼和一对一个性化教学等。

目前产品覆盖全国30多个省市，3200多所学校常态化使用，搜集学生作业考试数据3200万份。

3.2.8 京东：

推出京东云智能教育战略，其中京东云与京东教育、京东读书等达成战略合作关系，并将京东教育在线教育平台视为此战略中的重要一环。京东云智能教育不仅面向C端和B端用户，还包括政府用户。依托京东平台的良好基础，京东云智能教育实现了对幼儿园教育、小学教育、初高中教育、高等教育、职业教育、精英教育和党建教育的全覆盖。落地学校数量未知。

除了以上行业精英，还有一些企业并非主打教育+AI产品，但是他们的教育信息化产品均覆盖了上万所学校，为我国教育信息化的普及发挥了巨大的作用，并且很重要的一点是，他们也已开始涉足教育+AI领域。

在商业模式的部分，我们说到，toG和toB的产品，渠道很重要，而渠道恰恰是这些企业最大的优势，只要结合新技术的产品研发能跟上，相信他们在教育+AI领域也会有很好的发展前景。代表企业：天喻教育、全通教育、立思辰。

3.2.9 天喻教育：

推出天喻教育云平台，联合智慧管理、智慧教学、智慧评价、智慧研训和智慧学习等产品模块，产品服务对象包括教育管理者、教研员、教师、学生和家长群体。

教育云平台覆盖全国9个省、46个地市和300多个区县，30000多所学校，服务于100万名教师和2300万名学生。

3.2.10 全通教育：

推出全课云系统，面向城市教育主管部门和学校，涵盖了教育云资源库、教育管理应用和教学应用三大基础模块，以及智慧校园、校园沟通、智慧教务、智慧教学、校园支付、校园办公、资源中心七大服务组件。

目前产品业务已覆盖全国8省，合作学校15000所，积累用户330万。

3.2.11 立思辰：

立思辰教育在校内业务上形成了智慧教育、教学服务、学习服务等多个板块的业务布局，是集智慧校园顶层设计、智慧校园综合解决方案、区域教育云平台建设等多个方向的综合性教育企业。

目前产品已覆盖全国27个省，13000余所学校。

3.3 主打toC市场的头部企业

松鼠AI（原乂学教育）：主打自适应教育，推出松鼠AI智适应系统；
好未来、VIPKID等：主要在教学环节应用AI图像识别技术了解学生和老师的情绪、状态；
VIP陪练、The ONE智能钢琴、音乐笔记等：主打智能陪练产品；
科大讯飞、英语流利说、一起作业、作业盒子：主打英语语音测评、智能批改作业+习题推荐；
作业帮、学霸君、猿题库、作业盒子、小猿辅导、阿凡提等：以拍照搜题和题库类产品为主，产品核心是利用图像识别技术拍照搜题，追求通过最少的题目达到训练效果，从而提高学习效率。

最后来一张在线教育产品产业地图做参考：

图8. 在线教育市场主要品牌分布图（艾瑞咨询，2019）

关于在线教育、教育+AI和广义智慧教育的关系，我按照自己的理解画了一张图。

图9. 在线教育、教育+AI和广义智慧教育关系图

智慧教育 = 教育信息化 = （教育+AI）+ 传统教育信息化产品

（教育+AI）- 校园安防类非教育功能的智慧教育产品 = 在线教育 – 过去的网校这类没有推荐算法的在线视频课程平台= 开花图里指的在线教育 = 我们目前常说的在线教育

四、附记

智慧教育相关政策（国家政策中所指的智慧教育是广义的），因为教育行业B市场和G市场受政策影响很大，所以在此把国家近期相关政策也做了一个总结。

近年来，我国已将智慧教育上升到国家层面：

2017年，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，对开展智能教育作出部署，同年5月，国务院在发布的《国家教育事业发展“十三五”规划》中明确提出“推进数字教育资源普遍开放共享，……加快教育大数据建设与开放共享”。

2019年2月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发《加快推进教育现代化实施方案（2018－2022年）》，将“大力推进教育信息化”列为重点任务，要求“加快推进智慧教育创新发展，设立“智慧教育示范区”，”实施人工智能助推教师队伍建设行动。构建“互联网+教育”支撑服务平台，深入推进“三通两平台”建设。”

注：“三通两平台”指“宽带网络校校通、优质资源班班通、网络学习空间人人通，建设教育资源公共服务平台和教育管理公共服务平台。”

因为对toB的企业关注比较多，所以也写的比较详细，以后对toC的部分可能会再做补充；另外，本文尽可能列举出知名度高，有代表性的企业，但这些也只是智慧教育行业中的一小部分，由于个人认知有限，出现错漏的地方，欢迎大家讨论、指正，谢谢。

文章经黄钊前辈指导，首发于微信饭团“AI 产品经理大本营”。

作者：冬瓜羊肉丸子，目前正在找工作，希望进入教育+AI行业从事产品经理工作，随时可到岗。

本文由 @冬瓜羊肉丸子原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载

题图来自Unsplash，基于CC0协议

转载：Libra：社交帝国Facebook的转型雄心

Mon, 24 Jun 2019 00:48:55 CST

Libra：社交帝国Facebook的转型雄心

原创：徐思彦，陈明艳腾讯研究院 3天前

作者| 徐思彦腾讯研究院高级研究员

陈明艳腾讯研究院助理研究员

北京时间2019年6月18日下午，全球最大社交网络平台Facebook正式发布Libra，一个为全球数十亿人提供简单无国界的数字加密货币和金融基础设施服务的区块链平台。Libra测试网已在Github上开源上线，并发布官网和白皮书，公布项目相关信息。此举在传统互联网和区块链等领域引起巨大轰动，被认为是继2008年比特币诞生以来区块链领域最重磅的事件，纷纷解读Libra的项目细节以及未来对整个区块链和全球金融体系的可能影响。

那么，为什么Facebook要如此大张旗鼓地进军加密货币领域发行Libra？Libra究竟是什么？未来又将何去何从？

一、Facebook为何要发行Libra？

作为“古典”互联网公司中第一个试水加密货币的公司，Facebook此次推出Libra的动机兼具内因和外因的推动。

从白皮书中可知，随着互联网和移动宽带的高速发展，现在几乎只要一部手机就能接触到各式各样低成本的便捷服务。然而，全球仍然有17亿人没有银行账户，无法享受金融服务而且传统的跨境转账繁琐、耗时且成本高。针对传统金融的痛点问题，Libra的诞生是为了让全球所有人，不论贫富，只要有一部智能手机，就能使用方便快捷、成本低廉且安全可靠的金融服务。

这是Facebook描绘的宏伟愿景，是其推出稳定币Libra的出发点之一，但背后仍有更复杂的原因。其中最直接的动机是丰富现有的商业模式，寻求新的增长突破。一直以来，广告收入占Facebook年营收的90%以上，这种单一的盈利模式一旦受到制约，将给Facebook带来根本威胁。尤其是去年爆发的用户隐私泄露丑闻加强了政府对用户数据保护的重视，如果提高了用户对数据的支配权，无疑大大增加了Facebook数据分析的成本，进而动摇其广告收益。

但如果只是为了寻求新的增长突破，坐拥20多亿用户的超级社交帝国可选择开拓的商业模式也很多，比如云计算、游戏、电商等更为传统的互联网商业模式。然而，Facebook选择的是加密数字货币领域里的稳定币为突破口，以Facebook、基金会其他成员以及区块链自身技术的信用作背书，重塑全球支付体系，打造无国界全球货币。

在国内，移动支付可谓家常便饭。移动支付是移动互联网时代深入发展的重要基石之一。而在美国，由于各种历史包袱，移动支付的渗透率却非常低，美国人生活中还是以信用卡和支票为主。这给了腾讯、阿里等中国互联网公司弯道超车的机会，而Libra显然给了Facebook一次弯道反超的机会。

二、Facebook为何选择稳定币？

那为什么Facebook选择的是稳定币而非其他类型的数字货币？首先，就Libra白皮书开篇想解决的跨境支付问题，目前全球的跨境支付总规模在125万亿美元，而数字加密货币有天然的优势，可以以低成本高效率且无时间地点限制的方式便捷实现，倘若Libra打通了整个流通体系，Facebook有望将手续费再将一个数量级。然而，大多数字加密货币价格波动剧烈，难以满足作为货币的稳定性要求。在Facebook之前，数字加密货币市场中也出现了不少有影响力的稳定币，例如USDT、DAI等，主要用于数字加密货币市场的入金和避险。稳定币依靠不同的“稳定机制”能增加不同程度的稳定性，进而增加其货币属性和流通性，并帮助构建商业和金融体系内的价值闭环。

目前，主要有三种“稳定机制”，从稳定币的历史市场行情来看，稳定性效果最好的是法币资产抵押模式（如USDT，GUSD和PAX等），其次是数字资产抵押模式（如DAI和BitUSD等），最差的则是仿央行调控模式（如NuBits）。Facebook此次选择的便是稳定性最好的法币资产抵押模式，但和已运行的稳定币仍有许多区别。其中最大区别是锚定对象，几乎所有采用法币资产抵押模式的稳定币都按1:1比例锚定美元，他们之间的区别主要集中在合规程度和生态应用方面，如资金托管方、银行账户审计、智能合约审计和监管机构等，但Libra显然采用了更艰难也更激进的方式——与多个主流货币（如美元、欧元和日元等）挂钩，锚定一揽子货币，在大大增加Libra稳定性的同时，无疑也增大了项目的推进阻力。

简单来说，Libra是基于区块链发行的一种货币，目前主要面向的是转账、付款和汇款市场，可以在Facebook生态体系以及Uber、Spotify等实际应用场景中流通。区别于Q币等熟悉的由公司发行的代币，Libra与现实资产挂钩的稳定币，而不是一种商品积分体系。区块链的属性把Libra的信用度进一步提高到主权货币水平，让全球结算成为可能。

三、Libra如何运转？

那么，这样一个承载Facebook重塑金融生态愿景的稳定币Libra是如何运转的呢？

“Libra分为三个部分，共同构建一个普惠金融体系：分别是安全、可拓展和可靠的Libra区块链；提供支持其内在价值的储备资产；以及负责治理并促进生态系统发展的Libra协会。”——《Libra白皮书》

Libra区块链目前是一条基于LibraBFT共识机制的联盟链，采用全新设计的编程语言“Move”实现交易逻辑和智能合约，具备吞吐量高、延迟性低、灵活性强和安全性高等特点。鉴于近几年智能合约漏洞等安全事件频发，专为数字资产交易打造的Move无疑是此次发布的一大亮点。法币因为拥有无限法偿能力，在法币上做智能合约是有风险的，而Libra本身没有这个负担。以往智能合约所承诺的类似自从发行奖金，自动还贷等功能用法币或以太坊等数字货币都难以实现。而有了抵押权益代币Libra事情就简单许多，得以实现真正的可编程的货币。除此之外，未来各种金融资产都可以数字化，从而在全球畅通流通，这个想象空间远大于今天的移动支付结算体系。如今移动支付只限于零售端的交易支付和结算，如果加上金融资产的流通和交易，Libra的体量将不可估量。

在储备资产方面，Libra采用近似等额锚定一揽子货币的方式来稳定币价，因此法币兑换通道、储备资产的配置和产生收益的分配也是大众关注的焦点。目前，在法币兑换通道方面，Libra采用授权代理商模式，即用户通过授权的交易所或其他机构买卖Libra，这个过程涉及的KYC验证、交易手续费和监管等问题尚不明确。对于用户充值的法币资产，Libra计划将其投入波动性低的资产中，如银行存款和政府证券等。为了缓解Libra价格波动的可能性和严重性，储备资产的配置倾向于违约率低的政府债券。同时在保证流动性方面，Libra计划将一部分资金用于政府发行的短期证券以满足日常交易量的需求。这种资产配置基本满足Libra求稳的需求，但已动了不少既得利益者的奶酪，是否能挺过各方利益角力而成功开展有待时间检验。当然，关于这个过程产生的收益分配，Libra在白皮书中也有相应计划——优先用于维护项目运行，剩余收益分红给早期贡献的成员和其他投资者。

作为维系整个Libra项目运转核心的Libra协会，是一家总部位于瑞士日内瓦的非营利性会员制国际性机构，其成员是Libra区块链的验证节点，通过理事会投票表决，还可控制新成员的加入、规则的制定、储备资产的管理和监管以及负责其他日常事务。

现阶段Libra协会的成员主要是来自不同领域的28家企业、非营利性组织、多边组织和学术机构，大多集中在互联网、金融和区块链领域，包括风险投资、电子商务、支付、电信和社交等行业巨头，如Mastercard、PayPal、eBay、Uber和Facebook等，成员数量未来有望拓展超100个，争取以强渗透力打通更多商业支付场景。基金会成员天然解决了Libra拉新和场景问题，而随着Libra生态的丰富，其跨国、低成本的便利性也将带来网络效应。毫无疑问，如果围绕Libra的超级商业支付生态圈一旦建立，会给现有的全球支付体系带来剧烈冲击。

随着成员的数量逐渐变多，Libra的治理机制也变得尤为重要。现阶段，每个成员（即验证节点）派一名代表加入Libra协会理事会，有一票投票权，重大决策有2/3以上的赞成票则为通过，这种管理模式在项目初期能高效快速地推动项目发展，但也容易埋下了一系列隐患。尽管Libra称未来将逐步提高去中心化程度，降低准入门槛，5年内开始逐步过渡到非许可治理模式，以提升整个生态系统的弹性，但未来能达到多大程度的去中心化且各方权益和监管如何平衡仍然有待时间验证。

四、Libra的未来会怎样？

至此，Libra的愿景是惊天动地的，但落地之路仍然充满不确定因素。从目前白皮书、官网动态以及外界表现来看，对Libra后续的发展仍然有很大担忧。

从外部因素来看，能否通过国家的监管合规要求，对Libra来说是项艰难考验。首先，数字加密货币的本质已挑战一部分禁止加密货币交易的国家的监管条例，比如中国和伊朗等。其次，Libra的发行和设计机制挑战了国家央行的最重要职能，进而动摇了各国法币的地位，尤其是货币不稳的第三世界国家。再者，目前各国监管机构表达的质疑和担忧还集中在抵押资产的可靠性、数据隐私安全性以及是否满足各国反洗钱、反恐融资等方面的需求。那么，在Libra正式落地之前，与各国监管机构之间的博弈成为Libra团队最为棘手的难题。如何在监管合规的基础上实现商业支付，如何确保用户数据不会被滥用，如何避免Libra成为洗钱等灰色地带的金融工具等问题都是Libra团队需要向监管机构和公众回答的问题。

继4个月前摩根大通宣布将发行“JPM Coin”之后，Facebook带领Libra也强势进入数字加密货币领域，顶级玩家的加入为区块链的发展打开新局面的同时也让赛道间竞争更加激烈。其他行业巨头会如何应对？是顺势加入Libra协会为其献策献力，还是另起炉灶带着新的商业模式和生态弯道超车？这些也给Libra的未来发展带来诸多不确定性。

再从内部因素来看，在治理结构方面，Libra的最终目标是过渡到非许可性治理，逐渐实现去中心化。但前期仍然是联盟链结构，为了平衡各方势力，将企业、非营利性组织、多边组织和学术机构招入其中，同时也将拜占庭容错机制的核心原理融入理事会的决策规则中，但随着Libra的体量不断扩大，涉及的范围不断拓展，面对前所未有的利益诱惑，现有成员是否愿意牺牲自身利益以达到Libra最终目标尚且未知。此外在储备资产的收益分配方面，Libra计划先将收益覆盖系统运行成本，确保低交易费，之后给早期贡献的成员和其他投资者分红，并支持后续的发展。然而，整个分配规则的制定和过程中的监管均由Libra协会负责，而协会成员大多也是早期参与的贡献者，即未来的收益获得者，这种自我监管的方式能否被大众接受也是一个未知数。

小结

种种因素使Libra的落地之路面临重重阻碍，但无论如何，Facebook推出稳定币Libra是一次大胆、开放且有意义的尝试。两年之内，Libra对Facebook自身的意义要远大于对全球货币体系的意义。它为Facebook打开了另一条商业路径，使其能切入在线支付领域，并且使其商业生态能更具网络效应。用户可以在Facebook旗下的Messenger，Instagram，Whatsapp等应用中更快、更方便地进行支付和汇款了，即使这一切对于中国用户来说已经无比熟悉。

对极客来说，Libra也许是向现实世界的妥协。但新技术从发明到大范围爆发型应用往往都是最初的变体。“谁来做”在很多情况下上比“怎么做”更重要。

Libra在白皮书里写道“在全球范围内转移资金应该像发送短信或分享照片一样轻松、划算，甚至安全。”这与比特币最初诞生的初心“一种点对点的电子现金系统”相呼应。只不过，随着时间推移，比特币的通缩属性使其成为一种数字资产，而无法实现其数字现金的目标。现在，Facebook用一种（多）中心化的方式使这个目标继续推进。在Facebook之前，不乏明星团队、学术精英和工程精英尝试过区块链项目，但离真正的爆发都欠缺了必要条件。而晚于业内到达战场的Libra由于Facebook的海量用户、跨国属性和多场景生态的基础在全世界无人出其右，具有强大的后发优势。

从长期来看，巨头入场开启了一个潘多拉的盒子，让虚拟货币成为了数字世界中不可逆的组成元素。一旦全球 Facebook 用户习惯在各种场景中使用Libra，届时人们也不再需要将 Libra 兑换成法币，也不再需要第三方资产支撑。这将为数字加密货币将真正在用户中普及铺平道路，撼动传统的货币体系。数字加密货币将真正在用户中普及，撼动传统的货币体系。这一点上，扎克伯格显示了带领巨头转身的魄力，为Facebook争取到了未来数字货币领域的一张船票，保证Facebook在未来数字经济社会依然是一个重要玩家。

不管成功与否，Libra都已经为未来的更自由、更普惠、全球化的数字货币世界铺下了第一块基石。最终由巨头搭台，多中心化支付清算网络反向推动了诞生于民间、去中心化数字加密货币的普及，并在传统的货币体系中争夺一席定价权。这也是历史一次又一次螺旋上升的有趣之处。

未来几年哪些房企更赚钱

Mon, 07 Jan 2019 08:46:57 CST

很多人只盯着房企的销售额和PS，而实际上企业的投资价值取决于盈利能力。房企销售额的增长固然重要，但最重要的还是未来收入能不能转化为利润，而非增收不增利。

孙宏斌说过，拿地便宜一切好说，拿了贵地神仙难救（原话记不清了，大意如此），房企的盈利能力大部分主要取决于土地成本。很多人最重视融资成本，但实际上融资成本对总成本的影响并没那么大。房企的贷款大部分用于购买土地，对主流房企来说，融资成本就是4-5个点还是6-7个点的差别，也就是2到3个点的差异，而土地成本的差异则远高于此。例如同一块售价100的土地，房企a拿地成本40，融资利率是5的话，融资成本就是2。若房企b拿地成本是20，贷款利率是7个点，则融资成本是1.4，反而比a低，而且土地成本差价差异是20。规模房企的销售、管理、费用、建安等其他成本相对于土地成本来说差异也不会太大，所以房企的赚钱能力基本取决于拿地成本，当然若土地成本相差不大的情况下，则其他成本就成为主导。下面是一些房企过去三年的拿地成本：

2016

2017

2018

1、克而瑞的数据未必完整和准确，同时平均售价会波动，但模糊的正确没有问题。

2、对于大部分中高周转率的房企，这三年基本已反映现有土地的成本，对少部分周转率低的房企还要考虑前几年的土地成本。

3、有些房企没入榜，所以没有数据，懒得去查，知道的朋友帮忙补充一下。

4、2016年售价与现在差异巨大，所以计算剩余土地的成本比时，货值用现在的平均售价倒推比较合理。

5、土地成本占比等于土地价值除以货值。

6、数据统计完毕，有几个企业的拿地成本跟我的印象存在差异。阳光城的土地成本比我想象的低。新城控股和中国金茂2016年的土地成本占比数据比较突兀，原因不明，知道的朋友说一下。中国金茂2017、2018年按货值推算的平均售价跟实际售价差异较大，不知是克而瑞的数据不准还是其他原因。但总体而言中国金茂的拿地成本比我想象的高，时代地产也是同样问题，其他的基本符合。

7、选择标的除了成本，还要考虑土储分布和未来去化率的问题。

8、选择房企战略大方向首先考虑企业规模、土地总储备、土地成本，土储分布区域。其次才看融资，建安，销售，管理成本。

声明：本人管理基金持有地产股

广东移动：终端行业分析报告

Thu, 09 Aug 2018 23:45:17 CST

报告结果总览：

1）相较于第一季度，第二季度市场略有缩小

2）华为表现不俗，市场占比，用户忠诚度均优于其他品牌

3）选择在6-12月内的换机用户比例有较大幅度增长

4）华为、苹果、OPPO、VIVO四大品牌中超50%的用户忠诚于原品牌

5）用户更爱换至安卓机，流向苹果用户数量减少

（一）手机市场总洞察：第二季度销量下滑，华为超过苹果，iPhone以及OPPO机型表现出色

2018年第二季度的三个月，用户新增手机数量相较于第一季度，减幅达到300多万台。

第二季度用户新增手机品牌中，华为销量超越苹果占第一，国产品牌占据了TOP5中的四席。

从用户换机前后的的市场份额占比看，OPPO及华为在第二季度的增长幅度最大，其中华为增长4.16%，OPPO增长4.62%

iPhone和OPPO机型表现出色，瓜分排名的前10。

（二）用户换机行为总洞察：超3成用户不到半年就换机，四大品牌用户忠诚度超50%

相比起第一季度，第二季度依然有34.59%的用户的换机周期是在半年内的，换机周期在6-12个月的用户大幅增长。

华为、苹果、OPPO及 VIVO的用户忠诚度均高于50%，即超过50%的用户还会换至原品牌。其中，华为的用户忠诚度高于其他品牌。

用户在手机品牌选择更换时有以下几个明显的转变：

1、华为用户更倾向于更换至苹果以及OPPO；

2、苹果用户更倾向于换至华为及OPPO；

3、OPPO用户更倾向于换至VIVO、苹果及华为；

4、VIVO用户更倾向于换至OPPO及华为。

* 数据来源：中国移动通信集团广东有限公司内部数据

* 数据对象：中国移动通信集团广东有限公司用户

* 取数时间：2018年4月-6月

* 备注：本报告结论均为取数时间段内广东地区移动客户新增手机市场，未包含其他区域及运营商。本数据通过客户使用服务过程中合法数据分析获得。

来自：广东移动

迅雷内讧、阿里云降价、企业普遍亏损，CDN行业怎么了？--文/土妖

Fri, 01 Dec 2017 12:53:37 CST

迅雷内讧、阿里云降价、企业普遍亏损，CDN行业怎么了？

2017-12-01 创事记

文/土妖

　　这两天，迅雷内部“宫斗”戏持续升级，成为国内互联网圈儿罕见的奇葩事。2017年11月29日，迅雷再度发布公告称，原迅雷高级副总裁于菲涉嫌利益输送，在任职期间与迅雷大数据公司签订的协议未经过公司正常审批流程，损害了公司利益。而就在前一天，迅雷发布公告指出，迅雷金融等迅雷大数据公司并非迅雷旗下业务，将撤销其品牌和商标授权。随后，迅雷大数据公司“反击”指责，迅雷玩客币并未使用区块链技术，属于变相的ICO项目，是顶风违反7部委文件，利用非法交易所，非法群体传销，非法集资的骗局。双方你来我往，互相揭短，火药味十足。

　　区块链、山寨币炒客、ICO、骗局、内斗等一连串的关键词冒了出来。相信对迅雷业务及所投资的迅雷大数据公司不甚清楚的看官们已经懵了，迅雷指责迅雷大数据涉嫌现金贷业务违规，而后者则“举报”迅雷玩客币是违规的ICO（代币融资）项目。随着内斗事件的升级，已经有不少媒体开始梳理双方间的利益关系和冲突。

　　无论结局如何，这家在2015年旗帜鲜明地喊出用价格战颠覆CDN市场，用9.9元/M/月重新定义CDN的云公司，似乎正在走向式微。数据显示，迅雷三个交易日内股价腰斩，从27元跌至12.8元。

　　然而，迅雷CDN的式微，真的只是一个个例吗？

　　 新瓶装旧酒的玩客云，为何1 个月内翻云覆雨？

　　处于风口浪尖上的玩客币是何种业务呢？按照迅雷对外发布的信息称，玩客云是“CDN+区块链/数字货币技术”的混血儿，是由迅雷最早的赚钱宝、下载宝升级而来的，本质上是使用了早已成熟的CDN技术，即内容分发网络利用闲置的用户带宽和存储资源，将来自于各地用户的应用响应需求导向最近的计算和存储阶段，用最短的距离满足和提升网络响应速度。这一技术并非是新鲜概念，与当年BT下载时代的模式并无二致。

　　迅雷CEO陈磊为这种业内早已成熟的技术冠以一个新热词，叫“共享经济”。一时间，P2P技术被认为是CDN行业的革命性技术，并受资本热捧。

　　按照陈磊的这一逻辑，这种共享用户分布式计算、存储资源的P2P“创新”模式，可能是从成本端破解CDN市场价格战的一条出路。在陈磊看来，无论是专业CDN厂商网宿科技，还是不断挑起价格战争端的阿里云，都是自己购买带宽、建立节点和边缘网络，然后满足互联网、传统企业的内容分发需求，带宽的成本是硬性支出，无法回避。而迅雷则是通过共享用户的基础网络资源，借此部署所谓的新一代CDN，等于少了砸钱投资购买服务器、存储硬件的费用，表面看起来，价格上似乎更有竞争力。

　　那么，迅雷是怎么实现的呢？今年8月，迅雷将此前奖励用户现金的赚钱宝升级，转型为玩客云，引入区块链和数字货币概念。玩法并不复杂，用户购买迅雷的“玩客云智能硬件”，并激活奖励计划，使用玩客云硬件共享自己的带宽和存储资源；根据每天的贡献，由迅雷官方奖励给用户玩客币，用途是兑换“网络加速服务、云存储服务和共享内容服务”，换句话说，对应的就是迅雷的CDN和云计算服务。

　　这直接带来了两个结果：一是受区块链、代币刺激，迅雷股价直线飙升，从10月12日收盘价的4.30美元，最高涨至11月24日的27美元，前后仅一个多月时间，翻了6倍左右。二是，玩客币被等同于比特币，后者价格已经一路涨到了每个比特币1万美元。受比特币飙涨的刺激，玩客币也形成了“炒币圈”，用户购买玩客云的盒子，并非是想靠共享资源来获利，反而是将“盒子”看作是“矿机”，寻求在玩客币价格飙升中套利。

　　有观点认为，这是一个典型的击鼓传花游戏，都在赌自己不会接最后一棒。

　　迅雷大数据公司也基本上承认了这一判断，其公开声明指责称，玩客币属于ICO的代币融资项目，涉嫌非法集资，已经遭到监管部门的“约谈”。一旦玩客云的类路由器的硬件盒子被“叫停”的话，迅雷所谓的共享CDN逻辑可能就不成立了。

　　 真颠覆还是讲故事？迅雷价格战背后的商业逻辑硬伤

　　最近一两年来，不为大众所熟知的CDN行业，引来了浩荡的互联网创业大军。总结下来无非两种玩法：一是迅雷这种用共享用户闲置计算、存储资源来构建CDN分发网络的模式。盯住这一模式还有云熵科技，2015年曾拿到了1000万美元的A轮融资，通过“去中心化技术”，收集路由器、机顶盒、手机等智能设备的闲置带宽，转而为企业客户提供CDN服务。随着价格战燃起，云熵科技CEO肖志明认为，大批缺乏资本输血的创业公司难逃关门命运。二是网宿科技、阿里云、腾讯云、金山云等自购硬件、带宽资源，构建庞大的内容分发网络，对外提供CDN服务。

　　前者表面似乎插上了共享经济的翅膀，但实际上在CDN商用上还是存在相当大的疑问。一方面，关乎CDN质量的一个关键因素是稳定性，这种通过吸纳用户闲置资源形成的分发网络，其自身的不稳定性，就是一个天然的硬伤。事实上，在全球CDN市场上，这种P2P技术都早已是业内成熟的技术，在专业厂商和云厂商上都有所运用。另一方面，CDN是一个典型的头部市场，对质量对稳定性的要求，决定了一众厂商必须要用最优的技术、最好的服务、最稳定的网络资源去抢客户，这也就是为什么一众CDN厂商和云厂商的硬性成本支出大头都是带宽。

　　迅雷也不例外。根据迅雷财报，2017年以来，其每个季度的带宽成本都在1700-1880万美元之间，差不多每个季度都要花1个多亿人民币采购带宽，全年带宽支出差不多在5个亿左右，占其总营收成本的比例维持在60%左右。如果真像迅雷宣称的，P2P共享用户闲置带宽，可以做到资源无限，那一年5个亿的带宽成本，为啥不省掉呢？

　　最有可能的是，迅雷为了做营收抢客户，硬着头皮必须要从运营商那购买带宽资源，构建稳定的分发网络，低价去抢大客户。

　　而此前通过现金奖励用户的赚钱宝，本身对其商用CDN网络的构建和扩大意义不大，反而加重了其成本负担。

　　一边是接单并赚不了啥钱，为了抢大客户厮杀惨烈；另一边是赚钱宝等产品，因收集用户闲置带宽，也需要给用户支付源源不断的奖励。迅雷可谓疲于应付。

　　迅雷的概念炒作正一步步得到验证。两天前，网上一篇标题为《迅雷的“骗数”》的文章指出，迅雷赚钱宝利用用户共享带宽打造“星域CDN”产品，一开始小米、爱奇艺、陌陌、哔哩哔哩等尝试使用这一产品，但实际上并未取得预期理想效果，迅雷每年需要为每台设备支付700元的用户奖励，数量一直停留在30万台左右，这一节点数量根本无法形成CDN的成熟业务基础，反而导致迅雷每个季度研发费用增长到了1500万美元到1800万美元。

　　就在业务逻辑俨然站不住脚、局面不利之时，新瓶装旧酒的玩客云“盒子”粉墨登场了。于是乎才有了用户疯狂追逐购买，甚至399元的盒子被炒作到了2000多元的价位。不得不承认，迅雷用“区块链+代币+CDN”的噱头，乘着虚拟币的炒作东风，确实吸引了一众代币圈子的追捧。但再华丽的包装，也掩盖不住产品的硬伤。只不过，这次迅雷以内讧的方式，将这一炸弹提前引爆了。

　　而即便没有这次内讧，迅雷玩客云的危险也已无限接近点燃了。

　　任何一种货币，都必须具备等值交换物，才有价值。玩客币的价值在哪？除了兑换等值的CDN和云计算服务外，还有其他吗？那试问下，采购CDN服务的用户或者说客户是谁？是这些炒作玩客币的玩家吗？这些玩家会把抢购来的玩客云盒子兑换成等值CDN和云计算服务吗？答案不明而喻。

　　内讧只是导火索，无论是赚钱宝还是玩客云，核心问题还是在于，迅雷CDN的商业模式并没有走通，存在硬伤。

　　 高举价格战棋走险着的迅雷式微，只是个例吗？

　　价格战，在进入一个市场初期，确实是一个相对奏效的拓展市场方式；但为了价格战而战，不断挑战商业本质，深陷价格战泥潭，可能就是一个非常危险的信号了。

　　为了给资本市场讲故事，迅雷的“水晶计划”反复包装，从赚钱宝到玩客云，一定程度上都面临监管的风险。而一个月内高达6倍的疯狂暴涨，巨大的财富效应，逼迫得迅雷只能硬着头皮往前走，无法也不能回头。

　　事实上，无论是打着共享幌子的迅雷CDN，还是其他披着各色外衣的创业CDN，其商业逻辑基本上都一致：包装一个能吸引投资人的故事，拿到融资，下一步低价抢客户做大营收，并以此为筹码进一步融资，拿到融资后再疯狂打价格战继续造营收高增速以获取下一轮融资。

　　然而，随着巨头阿里云挑起的价格战越打越凶，这些公司承受的亏损越来越大，一轮融资与下一轮融资之间的间隔越来越短，融资的紧迫性越来越强，因此其在营收高增速与把控损益之间的平衡就越来越难把握了。

　　这是一个多事之冬。临近年底，阿里云的再降价，直接将云厂商苦苦寻求的平衡点生生戳破。

　　看上去似乎是阿里云的粗暴屠杀，一把将云厂商逼上倒闭边缘。其实，与迅雷高位爆发内讧的内在逻辑一样，其本身有瑕疵的商业逻辑才是根本原因。融资烧钱进入一个很难看到后续实现盈利可能的行业，烧掉的不仅是投资人的耐心，还有对整个行业的信任。

　　越来越多的行业参与者，开始反思……

　　又拍云CEO刘亮为在接受媒体采访时表示，在目前形势下，由于集体压价，即使幸运地跨过这条生死线，创业公司也难以实现盈利。因为现在整个行业普遍是亏损状态。很多公司毛利都是倒挂的。

　　一家拿到工信部CDN牌照的创业公司CEO也对媒体坦言道，“CDN行业不那么性感后，投资人的钱不再进场。钱烧光了不就倒闭了？很多CDN公司撑不住价格战，都不想接新单子，接单就亏。他们现在都想把已经购买的流量都甩出去，1T带宽一个月会亏几百万，谁愿意干？”

　　也有投资人透露消息称，腾讯云近期不会再打价格战。

　　迅雷是第一家喊着用价格战颠覆CDN的公司，随着内斗升级，迅雷的式微，可能已近在眼前。接下来，那些靠烧钱买CDN收入以获取融资的云厂商，会不会是下一个呢？

　　退潮之后，才知道谁在裸泳。也只有退潮之时，人们才会反思，曾经的那些棋行险着，曾经的那些非正常竞争，是否值得？

2017雷达报告：影响未来旅游业发展的九大科技趋势（附下载）

Thu, 03 Aug 2017 00:59:43 CST

报告下载：添加199IT官方微信【i199it】，回复关键词【2017雷达报告】即可

Sabre研究报告评估了九大新兴科技对旅游行业的影响。

人工智能（AI）

在2011年，Gartner的研究曾经预测，到2020年，客户无需与人交流就可以完成与企业85％的交互过程。最近，Servion consulting也发布了一项预测：到2025年，AI将支持95％的客户交互。

最高效的服务和支持团队通常有一个能够理解和回应大多数基本问题的AI层，只有当AI对答案不太确定时，人工服务才会介入。对于旅游行业来说，AI可以提醒客人酒店退房时间或推荐当地餐厅，而当客人需要特殊要求或想要分享个人体验则可以提供人工服务。

AI可以大大减少重复性任务的负担，无论是体力还是数字方面的，使人类可以完成更有价值、更有创意的工作。例如，AI在翻译领域的应用正在迅速提升，这有助于简化旅行、改善人与人之间的交流。

增强现实(AR)

去年，AR技术领域发布了三项应用：微软HoloLens，Google Tango和Pokemon Go，这是三个完全不同的项目，分别展示了AR的不同潜力。另外，AR技术还增加了在Snapchat和Facebook上实时视频过滤和互动自拍动画的功能。今年，苹果公司发布了ARKit，这是一个可以供开发人员创建AR App的工具，这是为了今年秋天即将推出的iOS 11系统专门设计的。

AR技术已经在翻译等领域投入了使用，能够实时读取并翻译一些标志或文档。另外，还可以作为现实世界的视觉维基百科使用，即可以把每个建筑、街道和地标都映射出丰富的内容。而在日常生活中，AR技术可以记住所有的名字及交流内容，航空公司或酒店可以直呼其名来问候每位乘客或客人，并且在看到客户的第一眼就知道客户的旅行信息。

自主配送

今年早些时候，Starship Technologies和美国同城快递公司Postmates在华盛顿特区启动了机器人送货服务。这些机器人看起来像是放在六个轮子上的冰箱，并且获准在华盛顿特区和邻近的弗吉尼亚州的人行道上行动。它们使用GPS和九台相机的组合进行导航。这些机器人虽然不能帮你购买所有的日用品，但它们可以从当地便利店取快餐或送行李。

当自主配送技术与其他技术（如生物识别）结合使用时，旅行几乎就成为了一种全程自助的体验。一款自助手提箱和自助搬运工具目前已经投入生产，很快就可以在机场、火车站和城市街道看到小型机器人跟在主人身后服务。未来，行李甚至可以自助检查，并在下飞机后主动找到主人。甚至，到达目的地之后，你还有可能使唤行李帮你跑腿，比如去拿干洗衣服或者买点小吃。如果你出城时把手机或太阳镜落在了酒店，不用担心，这些东西都可以被自主配送。

区块链

目前，旅游业中的区块链原型：

1. Webjet正在利用区块链试验酒店库存管理，通过每一次预订记录收集大量的数据，并确保及时向各方全额付款。

2. 很多创业公司正在密切关注利用区块链进行数字化身份管理。结合生物识别技术与区块链可以提供比传统方法（例如护照）更安全的数字身份证明。

3. 酒店和航空公司的忠诚度计划可能会过渡到区块链，以简化跟踪忠诚度积分，简化与所有合作伙伴之间转换和兑换积分的过程。

4. 空客公司也在探究区块链应用的可能性，他们也是Hyperledger区块链联盟的参与者; 他们的测试项目是利用区块链监测全行业数据。

5. Moog Aircraft正在利用区块链进行零件监测，以及对3D打印的飞机零部件进行数字验证并提供权限管理。

神经界面

6月份，美国能源部投入2.58亿美元以支持一项计划，此计划旨在追赶中国在2020年之前拥有一台超级计算机的目标。

超级计算机可以解密人脑的复杂性，因此可以深入模拟大脑的内部运作，以更好地了解其工作原理。

去年秋天，Saber实验室针对iOS系统设计了一个以EEG为基础的飞行购物App。佩戴EEG头带之后，用户只需要观看海滩和山脉的图像建立基线脑电波，就可以完成培训。之后，在头脑中设想一个目的地（无论是山脉还是海滩），就可以进行所希望的主题飞行的搜索。

量子计算

随着量子计算机的发展，我们更多地发现它们的潜力，其首个“超级App”可以以最有效的方法绘制路径或设计系统。这对于旅游行业而言具有巨大的潜力！

和互联网搜索及社交媒体等其他事情一样，许多旅行依赖于大型数据阵列的优化。航班计划编排、机组配置、飞机路线、旅行行程等都是充满变量的优化问题。传统的计算机只能以有限的工具处理这些问题，而量子计算机可能会找到全新的解决方案。

太空旅游

目前正在开发的一些飞机技术（特别是近太空飞机）可能会在未来十年内实现更广泛的商业应用。现在，超音速飞机的各种专利申请和原型试验正在进行中。超音速飞机的速度可以达到Mach 5或以上，比空中巴士A380或波音787的最高速度至少快7倍。这种速度可以将横穿大西洋的时间缩短到1小时，伦敦到悉尼的时间缩短到2小时，彻底拉近世界之间的距离，重塑全球商业形态。

信任构建

旅游行业是建立信任的行业，随时掌握乘客和行李的位置及身份是最重要的工作内容之一。

EasyPASS（德国）、Smart Entry System（韩国）和Global Entry（美国）等旅行计划旨在通过身份预审来简化旅行。调查问卷、背景调查和访谈都可以为乘客建立信任档案，这种体系一旦建立，乘客在旅行时就会自动展示信任度。

实现旅途畅通无阻地秘诀在于在旅途中的每个节点快速准确地识别身份。如今，与亚马逊Go平台上所提供的工具相似的技术正在开发和部署，以帮助在旅行过程中实现身份认证。最快速的应用将会是在机场。澳大利亚已经宣布了一个雄心勃勃的目标，那就是：使用面部识别、指纹和虹膜扫描等技术组合的方式，到2020年自动识别90％的国际航班到达旅客身份，用户无需出示护照。

虚拟现实（VR）

Sabre团队相信VR不可能取代实际旅行，但会增强旅行体验。

VR是一种激发真实旅行和提升体验的技术。在某种程度上，VR使得新的体验成为可能，尤其是关于教育方面的。

例如，模拟罗马帝国的VR旅游可以提供深刻的历史背景，使得旅客感觉访问现在的罗马更有意义。VR还可以帮助激发当地的旅游机会，例如与鲨鱼一起潜水或在悬崖体验滑翔伞，这种VR体验容易操作，也可以为人们在现实世界中挑战极限做好心理准备。

但是，在现实世界中旅行的最重要的原因就是真实感。对千禧年代和Z一代的消费者来说，真实体验尤其重要。随着VR体验的内容无论在数量和影响力方面越来越强大，真实体验将会受到越来越多的重视。

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无觅

2035年，人工智能将使各行业利润大涨38%，这三大行业增长率最高

Fri, 23 Jun 2017 22:24:09 CST

人工智能在创新方面有多大的潜力，又会带来多少盈利？通过这份报告，就可以看到你所关心的答案。

日前，咨询公司埃森哲研究（ Accenture Research ）和前沿经济（ Frontier Economics）联合发布了《人工智能如何提高行业利润和创新》（ How AI Boosts Industry Profits and Innovation）的报告。

在这份报告中，研究公司对比了16个行业的经济增长率，来预测到2035年人工智能将会对全球经济增长产生多大的影响。使用总增加值（Gross Value Added ，GVA)作为国内生产总值（Gross Domestic Product ，GDP)的近似值，研究发现将越多的人工智能技术整合到经济发展进程中，那么经济增长的潜力也就越大。

报告中最值得关注的研究结果是，人工智能拥有增加经济增长率的巨大潜力，到2035年可以将所有行业的加权平均增长率提高1.7%。其中，到2035年，信息与通信业（4.8%）、制造业（4.4%）和金融服务业（4.3%）是人工智能驱动下年GVA增长率最高的三大行业。

另外，人工智能的发展潜力还表现在提高整个行业的盈利能力。预计到2035年，人工智能将把整个行业的平均盈利能力提高38%，并将促使12大经济体的16大行业的经济总值增长14万亿美元。

以下为报告中的一些重点内容：

信息与通信行业经济增长率最高，为4.8%

到2035年，预计人工智能将使16个行业的经济增长率平均提高1.7%。其中，信息与通信、制造业和金融服务三大行业的增长率最高，分别为4.8%、4.4%和4.3%。

埃森哲研究发现，信息与通信是人工智能技术驱动下增长潜力最大的行业。这是因为将人工智能整合到传统的信息与通信行业，可以极大的降低成本、时间及相关的内耗等。埃森哲预计，到2035年人工智能节省的时间、成本和劳力，可以创造4.7万亿美元的GVA。

具体来说，信息与通信行业中增长最快的领域有云服务、网络和安全系统（包括定义企业服务里的云安全战略）。

教育行业盈利能力最可观，将提高84%

就盈利情况来说，到2035年，人工智能将大大提高教育、住宿和食品服务以及建筑行业的盈利能力。

在教育行业，个性化的学习课程以及自动化的教学流程，可以极大的释放学院、大学以及职业学校老师的时间和能力以教授新的学习框架，这将加速该行业的整体盈利能力。报告显示，到2035年，教育行业的盈利能力将增长84%。

通常来说，住宿&食品服务以及建筑行业是人工密集型的行业，而且很多流程又需要独立操作。但报告预计，到2035年，人工智能也将极大的提高这几大行业的盈利能力。

制造业将获得额外3.77万亿美元GVA

制造业使用工业物联网(IIoT)、智能工厂以及其他类似的举措，是推动人工智能应用的巨大催化剂。

根据工业物联网设备的扩散范围，以及它们所产生的数据网络和兆兆字节数据，埃森哲预测到2035年，人工智能将会为制造业额外贡献3.77万亿美元 GVA。

在供应链管理、提前预测、库存优化和生产调度几大领域，人工智能都可以直接对盈利和长期效益产生贡献。

金融服务业将获得额外1.2万亿美元GVA

金融服务行业也可以从人工智能的应用中受益，这是因为服务可以变的自动化并且可以减少普通、人力密集任务中的错误，包括信用评估和一级客户查询。

埃森哲预测到2035年，金融服务行业可以从人工智能的应用中获得额外的1.2万亿美元经济总增加值。

金融服务行业后续还可以自动化的领域，包括通过人工智能机器人进行自动化的市场研究查询，以及评估和审查抵押贷款。

劳动生产率将提高40%以上

到2035年，人工智能技术将使劳动生产率提高40%或更高，并且将使12个发达国家的经济增长率翻倍。埃森哲发现，人工智能对盈利能力的直接影响是不断提高个人效率和生产率。

另外，预计美国、芬兰和英国将是经济受益最大的三大经济体，每个国家的 GVA 增长率都在2%以上。

腾讯发布战略产品“智能云” 向外界开放人工智能技术平台

Thu, 22 Jun 2017 19:48:26 CST

腾讯发布战略产品“智能云” 向外界开放人工智能技术平台

澎湃新闻2017-06-21

美酒不怕晚。在BAT（百度、阿里巴巴、腾讯）互联网三巨头中，腾讯是最后一家向外界开放人工智能技术平台的公司。三家布局完毕，好戏刚刚开始。

6月21日，腾讯（00700.HK）旗下的云计算公司腾讯云在深圳举行腾讯云未来峰会上，发布战略产品“智能云”，宣布开放腾讯在计算机视觉、智能语音识别、自然语言处理的三大核心能力。这是腾讯云首度公布其AI（人工智能）战略路线，“智能云”将在传统云计算的结构上，建立起新的服务层：AI即服务。

大约一年前，阿里云公布了人工智能ET，第三方中小企业可以使用阿里云ET的语音交互、文字识别、机器学习、人脸识别等能力进行开发。百度也在一年前发布人工智能“百度大脑”，并宣布对开发者开放其核心能力和底层技术，其中很多都免费提供。

从去年末开始，腾讯从百度、微软等公司挖掘了诸多人工智能科学家，包括张潼、俞栋等博士。

6月21日的峰会上，广东省副省长袁宝成、腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾、蔚来汽车创始人李斌、顺丰集团首席技术官田民、伯克利大学教授迈克尔·乔丹（Michael Jordan）、斯坦福大学物理教授张首晟等出席。

袁宝成是第二年参加腾讯云峰会，他脱稿演讲，说起和马化腾的一个小故事。“今年端午节有人给他发了一个微信，说人工智能发展到23年以后将超越人类，人类将来要让位给人工智能。然后我就给马化腾主席发了一个微信，我说端午节快乐，顺便问一下，人工智能有那么可怕吗？马化腾主席给我回话说：宝成副省长，请放心，应该不会的，至少在我们这一代不会。所以我就放心了，那天就可以安心睡午觉了。”

袁宝成说，广东省委省政府一直高度关注人工智能对未来的经济、社会、产业带来的各方面的冲击，或者是发展商机。他自己每年跟这些IT大佬在一起，可以学一些东西，代表政府更准确地把握未来。

腾讯董事会主席马化腾

马化腾致辞时说，“在云还没有发展得非常成熟的时候，人工智能可能还有很长一段路需要走，甚至未来包括量子计算、量子通信等技术发展成熟之后，才会对人工智能的发展有更大的促进。人工智能还是可知可管可控的。”

“云是数字经济的最重要的基础设施。”马化腾分享了未来云时代三个趋势：云是产业革新的源动力、云是新型社会管理的主平台、云是人工智能的强载体。

嵌入腾讯云智能服务系统“小微”的智能音箱首次亮相。澎湃新闻记者杨鑫倢图

值得注意的是，峰会还首次带来了类似亚马逊智能语音助手Alexa的腾讯云“小微”。

澎湃新闻在展区看到目前已经有两款音箱嵌入了“小微”，音响就具备了泛娱乐和交互的功能。记者说一声“小微”，音箱就可以开始播放音乐和视频、听有声故事和新闻、查询天气、学习英语、创建任务提醒、设定闹钟时间等。

此外记者还看到一款华硕的机器人也已经嵌入了“小微”。现场工作人员介绍，在具备上述功能之外，这款机器人还可以通过前置摄像头，跟随你走路。

除了音箱、机器人之外，小微未来还将应用到医疗、汽车行业。

小微同样也是开放平台，开发者可以基于小微开发功能。不过目前小微的技能还都是腾讯自己开发的，包括QQ音乐、企鹅FM、腾讯视频等。

腾讯云总裁邱跃鹏

人工智能已经运用在腾讯多个产品中，比如说在微信的语音识别转文字、听歌识曲、人脸识别等，还比如用户购物、看新闻，背后有人工智能为每一个人的喜好做相关的推荐。

在这些AI产品背后，腾讯形成了AI的布局矩阵，包括腾讯AI Lab（腾讯人工智能实验室）、腾讯优图实验室、微信智能语音团队和腾讯云等团队。其中前三个团队向腾讯云输出算法研究等AI技术，而腾讯云结合市场的需求，联合协作封装AI技术向全社会输出。

腾讯云本次开放的三项核心能力（计算机视觉、智能语音识别、自然语言处理）由上述3个团队提供的技术。AI Lab提供的自然语言处理能力识别准确率超过97.9%；优图实验室提供计算机视觉处理能力，在国际权威人脸识别数据库LFW测试中准确率超过99.8%；而微信智能语音团队提供的智能语音识别能力高于97%。以上均属业界领先水平。

“随着大数据技术和计算能力的发展，AI技术已经发展到了规模化、工业化的阶段，可以帮助我们提高很多重复、复杂的工作效率，以应对未来越来越复杂的社会和商业形态，大大降低创新的门槛。”腾讯公司副总裁、腾讯云总裁邱跃鹏表示。

阿里高管解读财报：数字媒体和娱乐业务亏损率将收窄

Wed, 25 Jan 2017 17:35:17 CST

阿里高管解读财报：数字媒体和娱乐业务亏损率将收窄
2017-01-24 腾讯科技

腾讯科技讯北京时间1月24日晚间，阿里巴巴发布了截至2016年12月31日的2017财年第三季度财报。财报显示，营收为人民币532.48亿元（约合76.69亿美元），同比增长54%。净利润为人民币171.57亿元（约合24.71亿美元），较上年同期的人民币124.56亿元增长38%。

财报发布后，阿里巴巴集团执行副董事长蔡崇信，CEO张勇，CFO武卫等高管出席了随后举行的分析师电话会议，对财报进行了解读，并回答了分析师提问。

以下是本次电话会议分析师问答环节主要内容：

德意志银行分析师：关于数字媒体和娱乐业务，刚才你们提到了到2017财年年底其亏损率将会降低，这是因为数字媒体与娱乐业务的收入增长速度加快了吗？还是内容价格的增长幅度有所放缓？另外2017年日历年来看数字媒体与娱乐业务的亏损幅度会继续得到改善吗？

武卫：我们预计数字媒体与娱乐业务的收入将继续快速增长，接下来其EBITDA（税息折旧及摊销前利润）亏损幅度将会收窄，当然，环比来看的话这中间会有一些季节性的因素，所以我这里指的是同比的比较情况。我们提到这里面的一个因素是对该业务的整合，尤其是对优酷土豆的整合，将会使我们看到一些协同效应，所以这项业务的增长情况也会体现这一点。

除了收入继续快速增长这个因素，同时，我们也将继续在内容、用户获取和技术等领域进行投资，投资的幅度不会受到影响，这个领域我们仍然认为有很大的空间值得我们去投资和增长。

德意志银行分析师：关于公司的在线营销（付费广告）服务，现在的增长点主要来自与付费点击量的增长还是广告主平均每点击成本（CPC）的增长？

武卫：从技术方面来看，公司在线营销服务的增长点主要来自与付费点击数量的增长，以及转化率的提高，但是，其实还有一个角度来看这个问题，那就是从更加战略的角度，我们有更多的用户在阿里的平台上花更多的时间，更多的商户在我们的平台上投放更多的钱，这是我们一直在努力发展的数据技术的力量，数据技术的贡献已经开始体现在公司收入上。如果你看在线营销服务业务的直接增长动力，商户数和平均每商户投放额在增长，或者从消费者的角度来看，是流量和转化率的提升。

美国银行-美林分析师：2017年你们主要的目标是什么？2017年你们打算实现哪些事情？另外可否介绍一下你们平台上的产品组合占比？我知道你们不再公布销售总额的情况，但是希望可以介绍一下目前哪些产品增长更快？目前的趋势是怎样的？

张勇：是的，2017年已经到来，我们今年将继续执行公司的战略。现在公司有三大明确战略，首先是全球化，第二是发展中国农村市场，第三是云计算和大数据业务，这三大战略给我们指明非常明确的未来增长方向，我们已经展现了非常强大的执行能力，并且将保持下去。

其次，新的一年我们将尽最大努力实现公司之前投资或者收购的新业务的协同效应，比如云计算业务方面，我们希望可以从技术和基础设施的角度，以及从电商业务里打造出来的能力方面实现协同的效应。数字媒体和娱乐业务方面，我们希望可以将公司的电商业务用户转化为娱乐平台的用户，而且，从电商商户的角度来看，现在商户都希望可以跨平台进行广告投放，我们的数字娱乐平台将会利用公司掌握的用户大数据，为商户打造品牌建设和推广、与用户互动、最终实现销售的一站式解决方案。

武卫：关于你第二个问题，我先澄清一下，我们并不是不再公布销售总额的数据，而是将按年度（而非季度）来公布这一数据，原因是公司的价值创造早已经超越了单纯的销售总额的增长，公司运营并不以单一季度的销售总额为追求目标。

从公司的业务单元来看，很明显新的业务比如数字媒体与娱乐业务、云计算业务增长更快，尤其是云计算业务的增长速度远远高于公司的核心电商业务，从对公司总收入的贡献角度来看，这些业务的重要性将会不断增加，但是核心电商业务也会保持强劲的增长。

蔡崇信：电商业务里，增长比较快的品类包括服装、电子商品和快速消费品等，这些品类的组合随着时间的变化不大。

花旗集团分析师：我第一个问题是关于口碑业务的，随着行业内的股权融资以及竞争局势逐渐稳定下来，口碑会不会趁竞争对手收缩战线的情况下大力争夺市场份额？请介绍以下公司对于口碑业务的最新战略。

张勇：实际上口碑是我们与蚂蚁金融的合资公司，我们非常高兴地看到口碑在业务发展方面——尤其是支付规模以及为线下商户创造价值方面——取得了非常大的进展，目前口碑可以通过支付服务很容易地接触到线下的商户，我觉得口碑可以利用蚂蚁金融和阿里的数据去为线下商户创造更多的营销服务和增值服务。（木语）

网易游戏越来越火，背后的诀窍在哪里？ || 商业观察 -- 梁云风

Thu, 10 Nov 2016 20:12:01 CST

网易游戏越来越火，背后的诀窍在哪里？ || 商业观察
原创 2016-11-10 梁云风秦朔朋友圈

梁云风／文

2003年，32岁的网易创始人丁磊成为《福布斯》中国首富。一晃十几年过去，不论行业如何变迁，丁磊一直站在行业前列，网易的超级新闻不多，但很少负面和争议。公司的形象和丁磊的风格非常吻合，开开心心地闷声发财。游戏却越做越大，名声也越做越好。2016年10月，胡润百富榜公布，45岁的丁磊以1000亿元财富估值上升10位到第六，财富比去年增长近一倍。稍后发布的《福布斯》富豪榜，丁磊排第五。

丁磊财富的增值大部分得益于网易游戏的健康快速发展。网易今年二季度营收90亿元，同比增幅96%，其中3/4的收入来源于在线游戏。受益于手游业务的强劲表现，网易市值突破2000亿元。胡润表示：“丁磊的持股比例超过40%，只要网易市值达到4000亿，他就再次成为首富了。”

事实上，网易的游戏一直很火。只是，为什么这么火，很少人追问。秦朔老师问丁磊，丁磊说：“在2009、2010年开始布局和培养游戏团队，但这个过程很漫长，需要四五年的时间，现在开始见到成效了。”近日玩网易出品的手游《阴阳师》后，我对网易游戏也产生了浓厚的兴趣。11月8日，笔者采访了网易副总裁王怡，一探网易游戏发展的内生基因。

比用户更挑剔的“内容基因”

在市场观察者看来，过去三年，互联网行业的浮躁功利有两个主要体现，一种是对现象和风口的盲目追捧，一种是成王败寇式的评判方式。但没有平台生态，没有拿到移动互联网船票的网易，今年业绩和股价却持续走强，市值超过330亿美元（2016年11月9日数据）。这其中最大的动力就是游戏。

网易游戏，无论是代理还是原创，都做得非常用心。网易的原创游戏中，今年特别火爆的手游《阴阳师》，推出来后得到玩家的高度认可。王怡介绍，《阴阳师》手游从研发到上线历经两年时间，投入很大，产品在画面、剧情、玩法等各个方面都努力做了细节上的精雕。“比如为了更好地还原游戏背景的世界观设定，研发团队曾经很多次去到日本采风，深入研究和考察；为了展现沉浸式的游戏体验，我们还特意邀请了顶级声优全程配音，这一点也是用户津津乐道的事情。”

《阴阳师》上线后用户的积极反馈，说明一个公司把时间和心放在哪里，用户是可以感知的。“这些年，大家已经被商业化过度的产品‘套路’得太多。我们做产品，不能跟做生意一样只盯着利益的得失，好的产品也不是只拥有商业价值，还应该具备与用户精神层面的深度共鸣。”在王怡看来，《阴阳师》是个有“心气儿”的产品，研发团队对品质的打磨如果没有足够的诚意，是做不到如此精细的，大到整体的游戏数值、结合LBS的创新玩法、美术、音乐，小到画符抽卡的设计、每个式神的动作细节，都是研发团队用工匠之心在雕琢，产品在各方面的投入巨大，关注点其实就只有一个，做到用户喜欢，品质让用户享受。

除了原创游戏，网易游戏的代理也在业界负有盛名，屡屡能够拿到热门游戏的代理权，其中就包括今年火遍全球的沙盒大作《我的世界》。

国外热门游戏代理进中国，重要的是完成本土化。早期的国外游戏舶来后是简单地汉化，但网易代理的游戏却在本土化方面做了很多的探索。王怡介绍，本土化必须让产品更加符合当地市场的需要和当地用户的习惯。网易在引进代理产品时做的大部分工作，都是基于这个核心原则。具体的工作内容会涉及到语言翻译、玩法策略优化、社交建设等等。“我认为本土化的优与劣直接决定了一款产品的根基是否牢固。”

网易从端游起步的时代开始，就一直没间断过海外产品的代理运作。而在王怡看来，网易对合作伙伴的选择，首先考虑的是相同的商业价值观，这个价值观就是——打造出用户真正喜欢的高品质产品。就像网易和微软的联手，是因为双方在《我的世界》的长远发展方面有着很好的共识，同时，网易和Mojang在发展策略方面也是彼此支持的。

“不管是对代理还是原创，我们在产品品质方面的准入标准都很高，苛刻态度永远不会改变。这也是我们之所以能和微软这样的国际顶级伙伴合作的原因。”王怡强调。

网易的原创游戏中，《梦幻西游》、《大话西游》、《倩女幽魂》等产品长期霸榜，这些都是网易原创的产品。王怡总结，网易在原创游戏方面的成功经验简单可以总结如下：

首先是重口碑。网易是做产品研发出身的，一直以来内部都保持着很浓的内容基因。网易内部一直流传着这么一句话，大致意思是：只有做到比用户更挑剔，才能成就一款产品。

其次是不给研发团队设置很强的营收压力，反而鼓励不同形式的创新尝试，让团队心无旁骛地不断对产品进行打磨，同时也有助于更多创新产品的孵化。除了业内看到的《梦幻》《大话》《倩女》《天下》《阴阳师》这些大作，网易也一直在养成带有创新标签的不同类型的原创产品，包括一些由Mini项目孵化而来的《花语月》《惊梦》等等，市场口碑也都不错，比如《花语月》就被评为了港台区“App Store年度精选游戏”。

三是一切以满足玩家为中心。对于出品的每一款产品，网易最担心的是无法满足玩家的期待。为此，可以允许延长研发期，但面市的产品必须拥有足够的竞争力。比如网易手游的平均研发时间要比业内长2倍。《梦幻西游》手游从立项到上市用了2年时间。《阴阳师》从团队组建到游戏上线，也整整花了25个月。

在今天狂飙突进的互联网界，丁磊一直给外界的印象是保守，是慢半拍，但殊不知，网易内部对于原创的理念一直都是，慢一点没关系，品质有竞争力才能保证市场定位。只要坚持做出满足用户需求、让玩家玩得爽的好产品，市场一定会有它的一席之地。

网易游戏是如何选拔和培养人才的？

网易游戏的成功，除了丁磊的力推和资源的倾斜外，最重要的是有一支得力的人才队伍。

网易游戏的招聘标准，据王怡介绍，无论是什么岗位，有一条必须要满足——热爱游戏。网易游戏的品牌定位是“游戏热爱者”，公司内部也都是一群用心热爱游戏的人，“只有成为游戏热爱者的一部分，才能真正懂玩家、懂游戏，才能在产品中注入真实的诚意和热爱。”

人才培养方面，保持创新力和培养人才是每家公司都要面临的课题。王怡介绍，在培养新人上，网易内部一直遵循着几个关键词——导师、分享、创造。网易游戏内部有专门针对新人培训的mini项目，给新人配备最好的资源和导师，像网易的高管、技术专家都要参与到课程讲解、新人指导中，亲自带新人。这种高层与基层零距离接触的方式，公司小的时候可能还能坚持，一旦公司做大后，层级之间的隔阂就会产生，但网易坚持了下来。通过这种“分享文化”，新人之间、或者导师和新人之间可以碰撞出各自的idea，对于企业来说，是一种收获。

在mini项目里，新人可以自己立项，有充分自由的创造空间，可以用网易最新的技术、真实项目的研发流程。这些项目主要用于给新人们提供实战的环境，项目做砸了也没关系，因为这种实践安排主要目的还是让他们获得成长。当然做得好的mini项目网易也会直接立项，面向市场。比如《惊梦》、《花语月》都是mini项目孵化出来的。

精品化发展是游戏的趋势

今天的中国，游戏市场竞争非常激烈。特别是手游市场，死亡率更高，每年几百上千个产品，你能看到成功的也就那几个。前两年手游市场野蛮生长，大家都觉得是风口，现在人口红利正在消失，手游市场偏向饱和，游戏行业已经进入了残酷的存量市场竞争时代。大家获取用户的难度和成本都在变高，同质化的产品也更难有市场了。人人都想争夺爆款，但是其实现象级产品在这个市场上仍然是稀缺的。

那么，网易游戏的发展之路是怎么规划的呢？
王怡 |

首先是精品化发展。在王怡看来，精品化发展是未来游戏的必然趋势。但是怎么去体现“精品化”？网易的打法是产品的创新。越是饱和化的市场，越是需要真正差异化的创新。用户在分化，更多优秀的细分产品会涌现出来。接下来能引爆行业的产品，将会是那些能真正创造出新的玩家需求的，而不只是争夺和满足现有的市场需求。

王怡介绍，网易接下来会在细分领域有更多布局。比如《阴阳师》就是关注二次元市场，在题材、视觉、听觉、玩法等方面都体现了创新的产品精品化思路。不仅仅是研发，在营销方面同样需要不断探索创新的模式，比如网易的《倩女幽魂》和《微微一笑很倾城》的影游互动就取得了不错的效果。电视剧播出以后，《新倩女幽魂》端游登录玩家总数创下了历史新高，《倩女幽魂》手游则在开播当天在iOS免费榜上涨了100多个名次，现在还稳居着App Store畅销榜前列。

其次是抓住科技发展的风口。VR被称为未来游戏的另一个载体，这是被业界公认的。网易在VR方面其实起步很早。在今年的谷歌I/O开发者大会上，网易游戏是谷歌移动端VR平台Daydream上唯一首批入选的大陆游戏厂商。网易还投资了一个美国VR直播平台NextVR，联合清华大学、AMD成立了VR领域实验室“VR Dream Lab”，打造连接平台、孵化VR 内容。在北京、杭州、广州，投资几千万设了四个VR\AR实验室。

近年来，网易游戏在没有盲目追求效益增长的情况下，获得了业绩上的成就，这也是市场对品质和精品的一个良性健康的回馈和肯定，网易的这种“慢思维”和“精品思维”推动着今天中国游戏产业的发展。笔者作为一个非资深游戏迷，在接触到《阴阳师》等精品手游后，越发体会到了网易对产品精益求精的匠人之心。

今天的中国，“快”已经成为一剂兴奋剂，但从网易游戏的口碑来看，“慢工出细活”永远都不会过时。正如王怡所说，越是讲究速度的时代，越要能沉得下心，耐得住性子。

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20
臭猫

去年加入了网易游戏研发团队，发现网易做游戏确实很用心
12小时前
15
Legend

用心做产品的人最值得尊重。这是工匠精神
12小时前
12
八旗子弟

长城不是一天建成的，快慢也是相对的。沉下心来为客户考虑终究会收获多多。
13小时前
10
小牛妈

秦朔老师玩玩我们公司的小小军团-合战三国，口碑很好的。
12小时前
7
作者回复
哈哈，小编想说，好游戏都喜欢！
12小时前
8
Queen

网易网聚人的力量
10小时前
8
微动力工作室

网易看样子比别人慢半拍，其实是比比人更稳！
12小时前
8
楠木可依

精心必出精品，精品必获精收！
12小时前
7
For|Tomorrow

有好的idea是远不能创造出一件好的作品，还需要一个像网易一样的用心做作品的team
11小时前
7
AIA 友邦-谢秦

处在一个大众都爱吃“速食”的年代，什么都讲究快，利益最大化，只强调结果而忽略过程，真是个悲哀的事儿。《揠苗助长》的故事虽每个人都知道，但却总做着《掩耳盗铃》的事。细节决定成败，慢工出细活，愿网易能在坚持的这条路上越走越远，越做越好。
11小时前
6
康公馆

慢工出细活永远都不会过时。越是讲究速度的时代，越要能沉得下心，耐得住性子。
11小时前
6
天问

♠“内容基因”大战“二元次市场”
12小时前
6
糖糖M

慢工出细活，匠人之心～
12小时前
5
Maryanxu

心无旁骛，用心做事~
10小时前
4
爻妹纸

少点套路多点真诚我觉得网易做到了这一点
5小时前
4
振翅长飞

后来发现网易的好的东西都是精品！网易音乐、严选、易信等都很精致！风格也很丁磊，沉稳不张扬！喜欢这种人！
7小时前
3
黑洞.鲤鱼

东西要好，似乎于什么都一样！怎么能好呢？不仅仅是提供能量，更在于压力适当！过就压死了，不及没动力！限制，过细就阻碍了美好进来！与什么相遇，还讲时机！
6小时前
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如何评价Google Earth VR？（上篇）

Fri, 18 Nov 2016 23:40:01 CST

看啊，google 又出手了。

差不多是在 36 小时之前，一款带有 Google 标识的全新虚拟现实应用悄无声息（至少在国内 VR 圈子里如此）地登上了 Steam；随后发生的一切，大家应该不难想象——以 UploadVR 为代表的国外虚拟现实站点在第一时间内放出了新闻报道，众多国内 VR 媒体纷纷跟进转载翻译，不到 24 小时，全世界的 VR 爱好者都知晓了这款应用的名字：

Google Earth VR。

遵循惯例，和所有出自热门大厂之手的热门平台应用一样，从上架的第一个小时开始，来自全球的科技爱好者便开始围绕着这款 VR 软件展开了无休无止的赞美、讨论与争议：

有人坚信这是 Google 的再一次改变世界的壮举，是「从一个胜利走向另一个胜利」的再次重演；

有人认为这款软件看上去很美不假，但真正值得体验的内容寥寥无几，顶多只能算是个「再次证明 VR 徒有其表不堪重用」的绣花枕头而已；

还有人认为这款应用纯粹就是言过其实，预告片当中能看到的内容和实际上手接触的东西全然就是两码事，属于典型的虚假广告商业欺诈，应该彻底批倒批臭。

一时间，从传统老牌大牌综合媒体到自负全责的 VR 自媒体，互联网科技圈子里关于 Google Earth VR 的声音和言论可谓甚嚣尘上，好不热闹。

一款出自科技大厂的新鲜 VR 应用，为何会遭遇如此惹眼的争论？其实归根结底，至少对于国内舆论圈来说，这股声浪得以诞生的核心缘由只有一个，那便是「道听途说只言片语混淆视听」。

——出于某些不宜详述的原因，在国内选择第一时间认真上手体验这款应用的用户并没有我们想象中那么多，既然压根谈不上用户基数，客观正确的舆论潮流又该从何谈起呢？

所以说，尽管只是一枚自带 Vive 的平凡虚拟现实爱好者，但至少在此时此刻，像我这种既非专家又非权威只有「说实话」一项特色的常规 VR 用户所阐述的观点应该多少还是有些价值的——OK，这次的铺垫客套已经太长了，让我们收回话题正式开始吧：

Q：Google Earth VR 到底是个什么东西？什么时候出现的？为什么从籍籍无名到全网皆知只用了不到一天？

A：顾名思义，这款虚拟现实软件就是 Google Earth（这个应该不用解释了吧，啊？）加上 VR 体验功能的结果，实际效果从官方那个一分零四秒的宣传片当中可以看得很清楚——我们只需戴上 Vive 头显然后启动这个程序，呈现在我们面前的便是可以自由定位、旋转与缩放的 VR 景观，「世界任我遨游掌控」俨然已经化作了现实（至于折扣存在与否，下文另议）；虽然这款 VR 应用没有任何打打杀杀的成分，但对于所有从伊卡洛斯时代就在渴望摆脱重力向往天空的人类来说，Google Earth VR 显然让我们向着梦想中的目标迈出了肉眼可辨的一步。

如果我没有记错的话，这款应用正式上线的时间应该是北京时间 2016 年 11 月 17 日凌晨 12 点左右，至少我看到的上架时间差不多就是在这时候——至于为什么会在这么短的时间内风靡全球，除了众多 VR 媒体的火速跟进报道之外，Steam 官方在第一时间给这玩意放出的弹窗推送广告无疑也是重要因素之一——只要想想 Steam 每天的活跃人数以及他们的二次传播影响力，有这种推广结果丝毫也不算意外。

Q：好吧，暂且不管那些歪果仁，我在国内我能体验这玩意儿吗？

A：先说结论——可以。直接在 Steam 上搜索 Google Earth VR 就能找到商店页面，顺带一提这款应用是免费的，容量在 1G 左右，可以直接下载运行——当然，Vive 设备是不可或缺的，暂时还没有对应其它虚拟现实设备的版本；

不过，尽管在国内网络环境当中下载运行没有任何问题，但若想真正体验 Google Earth VR，不用点特别手段绕开某些障碍依旧是不行的——当然，如果你执意要用默认的国内线路运行也不是不可以，只不过如此一来，呈现在你面前的除了犹如上古时期大洪水祸害过人间之后的荒芜之地之外，别无他物——别说人工建筑自然景致，目力所及之处连张清晰点的贴图你也甭想能看到。

Q：我看了下预告片，利用这玩意儿似乎可以在状似微缩景观的 VR 城市里自由浏览，是这样吗？

A：确有其事，但预告片中展示的并非全部真相；下面这张截图就是 Google Earth VR 里的北京，你们感受一下：

事实就是如此，除了目前版本应用当中预置的城市以及自然景观（基本上就是大家在预告片里能看到的内容）之外，全世界绝大多数地点的景致都和上面作为范例的北京一样，真正呈现在我们面前的唯有平面贴图而已。

不过即便如此，即便只是二维化的平面地图，实际的浏览体验还是和 Web 以及移动端的在线地图不太一样的——当我们把目光从扁平的画面上抬起来凝视远方的天际线时，当我们拉高视角之后扭头看到地球蓝色的轮廓线时，我相信，我们所有人都会对「诗和远方」这个概念产生更为真切的理解，真的。

下篇：
http://vr.chuang.pro/10033634

（本文图片来源：作者体验截图）

本文由 TECH2IPO / 创见（tech2ipo.com）编辑 @坏香橙撰写，转载或使用本文素材进行二次创作请参阅版权信息。

如何评价Google Earth VR？（下篇）

Fri, 18 Nov 2016 23:40:01 CST

上篇：
http://vr.chuang.pro/10033635

Q：那么，那些应用预置自带 3D 建模的景观体验究竟如何呢？

A：一言以蔽之，那便是「可远观而不可亵玩」。从个人的实际体验来看，城市景观的视觉效果明显要逊色于自然风光；而在自然风光的分类下，诸如山岳峡谷等「固态」景致在视觉效果方面明显要胜过河流湖泊等「液态」场景，请看图：

曼哈顿；

尼亚加拉大瀑布；

世界第一大 MC，啊不对大石头艾尔斯巨岩。

差距一目了然，不是吗？

之所以会形成这种落差，除了贴图对视觉效果的影响以及静态图像的缘故之外，多边形的数量以及建模的复杂度无疑也是重要原因之一。以现阶段版本的 3D 建模都市东京为例，当我们第一次造访这个地点时，呈现在面前的基本上是这么个模样的景致：

然后经过一段时间相当漫长的下载以及读取之后，精度有所提升的画面基本上是这个模样：

和预告片里呈现的效果肯定有落差，不过也不算意外。

另外，从我个人的实际体验来看，即便是经过较长时间的耐心等待让 3D 场景得以充分细化完善，实际的模型精度依旧很难满足「VR 街头漫步」比例级别的浏览。以曼哈顿为例，注意下图红框中远看形似警车的小白点：

让我们放大：

再放大：

说好听一点就像是一块颜色花纹形似警车的石头，对不对？

看看这凸凹不平的路面，似乎很容易让人理解川普在竞选中许诺的「大搞基建」有何意义……好吧，开个玩笑而已。

不过话又说回来，尽管现阶段的 Google Earth VR 很难让我们体验一把「VR 背包客」的滋味，但如果你恰好是个特摄片或者微缩模型沙盘场景的爱好者，那么 Google Earth VR 依旧可以给你我带来不错的观赏体验——虽然不够细致入微，但作为整体布局的实景资料依旧不乏参考价值。

Q：我们是否可以把 Google Earth VR 视作 VR 导航工具的先驱？我可以在它的地图上找到自己的家吗？

A：关于第一个问题，答案是否定的——考虑到实际应用环境，VR 和基于实景的导航基本可以视作互不相容的矛盾概念，AR 才是这种实用化的导航功能发挥正确功效的平台，这点只要是关注手机 AR 主题 App 的朋友应该都能理解。

至于第二个问题，首先当前阶段版本的 Google Earth VR 并没有检索输入框，换言之除了上文中提过的那些可以直接从列表中选取的 3D 化大城市之外，居住在其他地区的朋友想要在这里找到自己的家只有不断旋转缩放面前的虚拟地球，找准大概位置后逐级放大慢慢检索一种途径；另外，由于 Google 地图的国内地标标注存在漂移现象，想要利用已有的注释准确找到自己的目标位置可不算容易。

以上图为例，大家能找到中关村创业大街吗？

Q：最后，作为结论，我们应该如何 Google Earth VR？能够寄予的期望又有哪些？

A：作为 Google 在 Steam 上推出的第二款 VR 应用，Google Earth VR 依旧保持了「非游戏」的本质，同时依旧在评价方面成绩卓著——在我写下这篇文章的时候，Steam 商业中已有的 400 篇评测 98% 显示为好评：

而根据 SteamSpy 和 SteamDB 的统计，仅仅不到 48 小时，这款 VR 应用就吸引了 10000 以上的用户量，且下载安装后实际体验的用户比例至少在也 80% 以上：

所以说，即便是以免费 VR 应用的标准来看，Google Earth VR 的首发表现依旧是可圈可点的。

而在我个人看来，这款应用真正的魅力，恐怕并不仅仅体现在湛蓝的 VR 天空下：

看啊，夜空下的艾尔斯巨岩。

如此灿烂的漫天星辰，足以让身居雾霾重镇依旧向往星空的体验者为之动容，不是吗？

正因如此，我相信大多数朋友都会理解我对乌尤尼盐沼作为 3D 自然场景加入 Google Earth VR 抱有的期待。

除此之外，在目前这个初期版本当中，在常规的自选地点 VR 观景功能之外，Google Earth VR 还提供了一个名叫「TOURS」的附加功能——我们基本上可以把它想象成可以随意调整观察角度的自然纪录片。虽然目前展现的依旧仅仅是个雏形，但如果 Google 在日后选择不断迭代（回想一下 Tilt Brush 的版本更新吧）完善应用，或许有朝一日，我们可以利用这款虚拟现实软件设计属于自己的 VR 版《地球脉动》。

至少，我们现在已经迈出了第一步，不是吗？

（本文图片来源：作者体验截图）

本文由 TECH2IPO / 创见（tech2ipo.com）编辑 @坏香橙撰写，转载或使用本文素材进行二次创作请参阅版权信息。

解锁Search Ads优化新姿势 |[多盟诚恳分享]

Fri, 18 Nov 2016 14:11:21 CST

苹果搜索竞价广告(search ads)自正式上线以来，它的推广效果及投放策略被开发者、第三方平台、圈里专家和圈外吃瓜群众齐刷刷的盯着。

燃鹅，各路分析解读都略显虚头巴脑的，我们还是坚持用事实说话的传统吧。

事实就是，这原本只是一篇案例稿，但由于小编脑子进雾霾了，泄露了一些内部投放技巧。

一如既往地，下面是来自多盟的诚恳分享。

【正文】

有数据统计显示，在App Store里导航型搜索需求占比在70%以上。由于具有主动搜索行为的用户转化为下载用户的概率极高，因此搜索用户的质量对开发者来说也是占据绝对优势地位。这意味着，用户搜索习惯以及关键词优化是Search Ads投放时需要考虑的关键因素。

Search Ads的广告排名指数是与相关度、CPT出价成正比关系，而相关度又与元数据、用户行为成正比。因此，相关度是决定广告投放效果的重要影响因素。当通过优化元数据提升产品与拟投放关键词之间的相关性时，就可实现更低成本获取稳定的广告排名指数。

例如杭州非奇科技公司推出的《Zombie Frontier 3》游戏，借助多盟的投放策略及关键词优化方案，实现了产品关键词覆盖量提升200个、Top10关键词覆盖量提升15个，从而大幅提升产品ASO覆盖广度和关键词相关度。这其中，有哪些高效策略呢？

投放策略：定向人群，细分关键词

《Zombie Frontier 3》是一款3D写实丧尸题材的FPS游戏，在题材上迎合了欧美玩家最喜欢的元素，在操作方式上以传统FPS操作方式为基础并针对移动端的做了适配和简化。该游戏的场景建模比较细致，层次感和临场感很强，可玩性较高。

根据历史投放数据可分析出，喜好FPS游戏类型的玩家在移动平台上也更倾向于搜索传统FPS游戏的品牌词汇；僵尸题材用户的搜索习惯也更多使用影视剧名称来搜索相关游戏；玩家大部分为低年龄段人群。

针对该游戏属性、外部市场现状以及目标用户特征，多盟通过设置高频关键词并在这些关键词下成功投放该产品广告，对于游戏宣传以及用户获取均起到有效帮助作用。

在投放过程中，利用Ad Group来分配广告预算和明确投放策略也是一个不错的选择。Ad Group是投放关键词和出价的集合，每一个Ad Group都会有一个整体的投放数据，通过数据对比就可以更合理地规划广告预算的侧重点。

优化策略：预埋核心词，提升关联度

事实上，关键词优化的主要目的是增加关键词覆盖量，即提升搜索广告可投放关键词数量，从而提升广告投放效果。针对《Zombie Frontier 3》，多盟采取预埋产品核心关键词的策略，提前建立与词汇的相关度，提升可投放词汇并为降低CPT成本奠定基础。

通过关键词前置优化，使用合并关键词、置入预埋关键词等优化手段，可有效提升产品与关键词之间的相关度并增加关键词覆盖量。此外，善用Search Match和Broad Match也能帮助我们更快速和高效的去挖掘更有价值的关键词。

Search Match是指搜索匹配功能，苹果会根据其他相似产品的用户搜索习惯，为我们自动添加投放关键词。Broad Match则是苹果根据我们广告中设置的关键词，通过同义、近义等规则联想出来的投放关键词。

从上述两个功能衍生出来的投放关键词中，挑选出转化率较好的，预埋进产品的关键词中，便可更高效的利用这些成本低、转化好的关键词，也可最大化优质关键词的价值，进而实现提升产品下载量并降低成本。

坦白讲，能够主动在App Store中搜索产品的用户是非常值得开发者珍惜的。这类人群有非常明确的需求，也有极大可能性转化为下载用户，甚至成为忠实用户。因此，“相关度优化”可以说是苹果搜索竞价广告的取胜利器，可探索之处也会陆续分享给大家。

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无觅

Adrian Stephens：预测2017 年移动通讯行业趋势分析

Mon, 02 Jan 2017 13:12:47 CST

本文作者是 IEEE 802.11 无线局域网工作组主席 Adrian Stephens，在即将迈入全新的 2017 年之际，他对未来移动通讯行业进行了一些预测，包括 Wi-Fi 网络的发展对未来 5G、物联网等领域里所产生的影响和应用前景。

对于业内人士来说，预测行业趋势总是一件值得去做的事情，因为你可以据此判断自己是否足够了解所处的行业。事实上，作为人类，我们并不太擅长预测未来，不过一旦我们预测对了，则会非常享受这种“意外的幸福”。

在过去的 25 年时间里，当涉及到 IEEE 802.11 相关的技术——嗯，没错，其实就是 Wi-Fi，其实已经非常成熟了。不过我们似乎都低估了市场的能力，因为很多创新用例都是过去无法预见的。换句话说，作为IEEE 802.11 无线局域网工作组里的一名技术人员兼主席，也许明年我依然会回到幕后努力工作，但是我希望通过这次预测给未来市场带来一些理性因素。而且，几乎可以肯定的是，在 2017 年到 2020 年之间，“物联网”和新兴的“5G”技术将会迅速增长。

从短期来看

IEEE 802.11ad 标准是基于 60GHz 未授权频谱运行的，并且支持室内覆盖千兆位速度的高网络数据吞吐量。相比于 2012 年，这种能力也许能够满足一些行业的应用需求，但随着商业竞争力的不断增强，以及受到用户必须为链接两端付费的约束，IEEE 802.11ad 很可能无法避免被淘汰的宿命。与之相匹配的是，该标准的用例也会发生改变，过去它可能被用于连接一个扩展网络基座，现在则会用于连接外围设备；过去它适用于便捷的无线家庭办公环境，现在则会应用在数据中心建立无线网络通讯网络，企业也无需花费成本购买铜制或光纤电缆来铺设有线网络了。那么，IEEE 802.11ad 什么时候能够实现大规模商业化应用呢？其实，这个问题我也无法预测答案。

在 2016 年，IEEE 标准协会回到了基本的 IEEE 802.11-2016 标准上，并推出了 IEEE Std 802.11ac 和 IEEE Std 802.11ad。与此同时，这些标准也有机会去支持更精准、吞吐量更高、并且基于室内定位的应用，或许它们在 2017 年能够“引起轰动”，因为目前网络定位的精准度大约在五米左右，而未来则可能精准到三米范围之内。相应地，一些基于地理定位功能的服务供应商应该会对这种技术青睐有加。

在此，我可以介绍两个已知的用例。一个用例可以应用在大型购物中心，你可以识别、追踪购物者的位置，然后通过定位及时推送一些优惠券。如果整合一些数据分析功能，商家还可以了解到某个特定购物者的消费喜好和兴趣，不过，由于这种分析涉及到个人数据隐私等问题，能否被实际应用还需要得到政策制定者的审查批准。另一个用例则是所谓的“地理围栏”，用一个虚拟的栅栏围出一个虚拟地理边界。当你进入到某个保密领域里之后，设备就无法再访问一些机密内容了。显然，对于一些公共或私人部门会议的时候，“地理围栏”可以有效限制移动设备分享数据，提升数据安全性。

IEEE P802.11az 则正在酝酿之中，它可以进一步优化定位精准度，在 60Ghz 未授权频谱下能够准确到几厘米的范围。在电信行业内经常谈到所谓“最后一公里”连接，现在我们又在谈论“最后一米”连接，说不定未来我们谈论的会是“最后一厘米”连接了。虽然现在我还不清楚如此精准的“最后一厘米”连接具体用例会在哪里，但请放心，它肯定会发生的。

物联网时代已经来了

相信很多雷锋网的读者已经体验过物联网应用了，比如你可以通过自己手上的移动设备能够与家中的智能恒温器进行通讯，此外还可以远程控制家中的能耗管理设备，比如电热器和空调等。这其实就是目前物联网技术的表现形式，不过未来在 IEEE 802.11 LAN 的支持下，物联网设备可能会发挥更多能力。未来“物联设备”如何彼此通讯、又如何与互联网交流呢？

随着市场上投放的物联网产品和服务越来越多，网络连接的价值也开始增长。根据梅特卡夫定律，网络的有用性（价值）随着用户数量的平方数增加而增加。换句话说，某种网络，比如电话的价值会随着使用用户数量的增加而增加，而在物联网行业里，当使用物联网技术的人越多，这种技术的自身价值也会得到大幅提升。一些与 IEEE 802.11 相关的、设备对设备或设备对互联网应用将会“浮出水面”，比如用于节能的供电协调设备和系统，以及智能建筑、智能城市和智能电网。

其他影响物联网的 Wi-Fi 技术标准还包括 IEEE 802.11ah-2016，明年可能会出现一些相关产品。它提供了更广的网络覆盖范围，而且能耗也较低，此外利用低于 1 GHz 未授权开放频段，能够很好地适应连接物联网应用里的多个传感器设备。

另一个重要发展，是我们所谓的 IEEE P802.11ba “无线电唤醒”能力，目前该标准也正在酝酿之中，不过再明年推出的可能性不大。很快，物联网内的“物”将可以使用两个无线电同时确保低延迟和高能效。一个无线电将会高效“唤醒”一台设备，或是“物”和其他无线电连接，而且一旦触发了唤醒，就能确保处理低延迟数据通讯。

5G：真正的游戏颠覆者

5G 网络代表了多样化的网络需求，比如机器对机器通讯、高移动设备、高吞吐量、高可靠性和低延迟，等等，这些不同的需求也导致没有一个独立的系统能够完全满足。4G 网络依靠的是单一芯片组，因此 802.11 将在某些特定领域内补充、并支持 5G 网络，比如让未授权频谱得到更高效的使用。举个例子，IEEE P802.11ax 涵盖了一系列能力，包括高效率频谱、大于 10 千兆比特每秒的吞吐量，等等。但是，想要最终实现商业化应用可能还需要等待几年时间。

那么，消费者会如何看待 5G 网络呢？预计在 2020 年的冬季夏季奥运会上，很多厂商会展示 5G 网络的实际应用，所以我们需要抓紧时间来尽快实现这一革命性的飞跃了！

总结

2017 年，我们可能会看到市场出现更多全新的无线 Wi-Fi 功能，而且到 2020 年，更多后续新功能也会逐渐推出。当然，我们也惊讶于 IEEE 802.11 的“变形”能力已经超出了过去的预测。实际上，我们也都知道任何新技术的市场应用都依赖于多种因素，所以如果你相信了我的预测，那么就请“后果自负”哦！

VIA： crwireless

来自：雷锋网

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无觅

罗振宇跨年演讲：“代孕”是创业市场上最有效的生意，时间会成为商业的终极战场

Sun, 01 Jan 2017 06:59:39 CST

每年的跨年夜，是各大卫视争夺用户关注时间的至高点，娱乐明星则是这些音乐晚会中当然不仁的主角。

而深圳卫视的画风却显得有点与众不同，它用了一档现场直播的演讲节目来迎接2017年的到来，主角还是一个略微有点发福的胖子，他几乎凭着一己之力撑起了长达4个小时的演讲。在当晚11点左右，深圳卫视的收视率超过其他几大卫视，居全国同时段第一。

这也是罗振宇和他的团队举行的第二次跨年演讲。他将“时间战场”、“服务升级”、“智能革命”、“认知迭代”、“后真相”比做是2016年最大的5只黑天鹅，其演讲也围绕着这几大部分展开。

按照惯例，罗振宇首先对2016年进行了回顾，他认为2016年是相对混沌的一年，一方面政界商界黑天鹅事件频出，很多飘在天空中的靴子都没有落下来；而另一方面互联网人口红利结束了，一个名叫时间的新战场正在摆开。

而未来有两种生意的价值变得越来越大：一种是帮助用户省时间；二是帮助用户把时间浪费在美好的事情上。同时围绕着以时间为新货币的理念，商业有两个获得用户的办法：一是让他上瘾，拖住他的时间；二是提供服务，优化他的时间。因此围绕服务进行的消费升级，是罗振宇预判的下一个阶段的消费类创业机会。

2016年，智能革命来得又快又急，不管是谷歌、苹果、亚马逊、Facebook、微软、还是中国的BAT，不管原来的主营业务是什么，大家都把重兵压在了人工智能上。罗振宇认为得益于行业人才的流动性，人工智能不会提高玩家参与的门槛，反而是降低了参与门槛，未来社会组织将会由人与人之间的关系朝着人与机器的关系转变。

罗振宇指出，2016年有一种气氛在弥漫，叫事情正在起变化：国家版本的“新常态”、王兴版本的“下半场”、李彦宏版本的“下一幕”，还有马云版本的“五新一平”……面对一个全新的庞然大物，大家都找不到合适的词来描述它，这背后指向的其实是同一件事人们的认知必须迭代。“抢认知变成下一个战场，谁能提出新认知，谁就占领未来，”罗振宇说。

“创业”是罗振宇用来收尾的一个话题，他认为逃亡，真空，挫败，犯错是创业者几个永恒的状态，呼吁2017年开始，创业者不黑创业者。他同时提到这一代创业者一个巨大的福祉在于可以用数字标定一个人人生的高度，作为创业者，每个人其实都拥有一根看得见的进度条，反映内心成长、认知升级。所有人都看得见爬了多高，走了多远。

“我们定义的创业者，不仅仅是指那些拥有一家公司的人，只要他是试图通过提升自己的认知，和更多的人达成协作，做一件前所未有的事，他在我们的眼里，就是一个创业者，”罗振宇说。

以下为36氪整理过的演讲精选：

2016年：黑天鹅频出，靴子在天空飞舞

2016年有所谓的三大黑天鹅事件，首先3月15日，AlphaGO击败了人类最聪明的棋手李世石。6月24日，英国举行全民公投，决定脱出欧盟。11月9号，一个谁都不会相信他当选的特朗普当选美国总统，这号称是2016年的三大黑天鹅事件。特朗普当选真的是意外，据说他获胜是第一个被主流媒体抛弃还能获胜的美国总统，他是第一个被自己党内的所有大佬英抛弃还能够获胜的美国总统。这就是2016年的典型事件，大量的事情，我们现在都不用再细数，它的特征就是一只靴子掉下来了，另外一只靴子呢？有没有？掉不掉？什么时候掉？以什么方式掉？掉下来之后它到底是好是坏？一概不知。

我们就不去说那些大事了，我们就说我们在场的所有创业者关心的那些事情。5月初，有“权威人士”在《人民日报》发表了一篇文章，告诉我们中国经济将且走出一个“L”型。中国经济就不好了吗？有的人好得很。我们就拿今年“双十一”来说，11月11号，马云那一天挣了多少钱？1207亿总成交量。同样一天，另外一个姓马的，马化腾给他所有员工发了价值6万港币的股票。你说是都不好吗？都“L”型吗？怎么他们家就好呢？

从市场细分来看，很多产业2016年都不好。比如说方便面、啤酒。啤酒2016年据说销量下滑，多大？可以填满1000个标准游泳池那么多的啤酒，下滑。那么为什么呢？这是中国经济不行了吗？有人说不对，他们只是不吃方便面、不喝啤酒而已，他们去吃更高级的东西、喝更好的东西了，所以这是中国在消费升级，那你说消费升级了吧，奢侈品一如既往的不好。你说奢侈品不好吧，有一位经济学家曹远征，今年我听了他一个报告，他说好得很啊，农民兄弟有钱了，所以今年家具产业，就是桌子板凳一些东西卖得贼好，农民家里要换高档家具，它又在起来。一方面有人说关店潮，我们都听说，在12月初，上海人满怀那种依依不舍的心情，送别了淮海路上的太平洋百货。与此同时我们听到百丽、美特斯邦威、班尼路这些大牌子纷纷关店，而且一关就是上千家。但是我们又听说很多小的超市纷纷在开店，而且一开他们的计划也是上千家，一方面很多人说手机行业没机会了，但是另外一方面，国产手机有的牌子好得很啊。

一方面，智能硬件今年创业界有一个共识，说全部踏空。但有一个大疆无人机，据说今年就很好，那你说是环境不好，还是方法错了？是行业不好，还是人不对？这事儿真的说不清。我们再来看钱的情况。今年有两个词，在我耳朵边上晃来晃去，晃来晃去，有人喊资本寒冬，有人喊资产荒。别看这两个词，它们的意思完全不一样，所谓资本寒冬是指创业者抱好项目，他就生找不着钱。所谓的资产荒，是指钱抱着，差就生找不到好项目，他们俩的命怎么就这么悲摧呢？到底哪句是真话呢？我都听得到。

今年很多投资人都在发声，滴滴原来的投资人叫王刚在真格基金的一次会议上，掏心掏肺的喊，大伙儿去挣钱，去挣每一块钱，到了挣钱的时候了。特别感谢王刚的提醒，因为一家不挣钱的公司的价值，在2016年它的价值正在迅速衰减。现在有的投资人已经面对创业者怒吼，少废话，别跟我说什么日活月活，我就问你怎么活，没钱你怎么活？但是与此同时也有创业者喊出这样的声音，比如说摩拜单车的创始人王晓峰，他今年可能是说漏嘴了吧，反正说了几句真话，说如果我有30%的利润率，我要是能挣到钱，我凭什么找你们投资人啊，我傻吗？我带钱跟你们一起分？你们投资人的使命就是在我们还不知道怎么能挣钱的时候，把跑道给我们垫上让我们起飞，这是我们协作的前提啊。我觉得王晓峰是这个，因为今年当红炸子鸡的创业者真的不多，只有他有胆气对投资人喊出这样的声音，我代表创业者谢谢他。

再来看资产。2016年房价涨得那真狠啊，今年有一个新闻，说有一家上市公司经营得一塌糊涂，马上就要退市了，结果卖了北京的两套学区房，保住壳了。你这上哪儿说理去？那我们就迷糊了，到底哪个泡沫大啊？是楼市泡沫大吗？还是股市泡沫大吗？如果说楼市泡沫大，它凭什么要把两套房卖掉就能保住壳呢？要知道中国近一半的上市公司，他们一年的利润还不够买北上广深的一套学区房呢。但是把他们的股票只要卖掉百分之一，就可以卖好几套啊，那你说哪个泡沫大？这个时候，投资人阎焱又出来说了一句话，说楼市股市那叫什么泡沫？现在创业公司的估值泡沫才叫大。所以哪个泡沫大？又是说不清楚。

我们再来看人。其实我最关心的是人。进入12月的时候，我的跨年演讲的稿子就得写词了嘛，我经常写词的空闲时间，我就问问旁边的人，我说乐视是倒还是不倒啊？这倒了，它就是大事啊，我跨年演讲就得讲啊，这还不倒？当然我盼着它不倒啊！你看，人的命运也是一片混沌。

很多事情真的是看不清楚。2016年最大的特点就是靴子在天空飞舞，它发生了太多太多的事情。我们今天看见屏幕上给出的这些事件，简直就是恍如隔日，又恍如隔世。很多人因为宏观环境不确定，感到茫然失措，但是有一类人绝对不会，那就是我们的创业者。创业者的世界里，只有两样东西，一个叫待解决的问题，一个叫正在尝试的方法。这两个东西合起来就是一个词，叫“机会”。甭管环境怎么样，创业者总是在找机会。当然在此，我想打个岔，我想咱们得重新定义一下什么叫创业者。我觉得符合三个条件都叫创业者，只要他试图不断地提高自己的认知，达成更新式的协作，开拓人类文明的新边疆，做一件前所未有的事。所有这样的人，不管他是一个打工者，还是一个自由职业者，也不管他是为了公司在打拼，还是为了他个人在奋斗，这样的人我们都称之为叫创业者。我一直试图找一个词来形容创业者的这种处境，后来我想，也许我们小时候听过的那个故事最合适，这个故事我们都快忘了，叫“小马过河”。小马过河的处境就是，你不用听老水牛的，你也不用听小松鼠的，他们的情况跟你不一样，他们在那条河里是浮是沉，是成是败，跟你没有一毛钱关系，你问王健林，王健林先让你挣1个亿，这经验对你有毛用？

我们创业者是定一个目标，然后要么你确切地知道水深水浅，要么你以身犯险，自己去试，宏观环境跟我们没有什么关系。正如巴菲特的合伙人查理·芒格讲的那句话，宏观是我们必须承受的，微观才是我们能有所作为的地方。今年马云讲了一句话，我觉得特别有意思。有人说实体经济不行了，那是你们家的实体经济不行了，跟实体经济有毛关系？实体经济好的企业多得是。

2016年就要过去了，我和各位一样，非常的怀念它，那么多吃瓜群众在想着宏观经济会不会好啊？远期来看，人民币汇率是涨是跌啊？王宝强家会不会真的受到损失啊？谢杏芳到底有没有真诚的原谅林丹啊？资本有没有寒冬啊？乐视会不会倒啊？我们用一颗吃瓜群众的心，其实我们也都难免，在关心着一切消息。但是我们身为一个创业者，我们心里知道，好也罢、坏也罢，它只是我的含量，我的任务很简单，适应环境，找到机会，然后活下来。

正如张瑞敏先生打的那个比方，什么是创业者？创业者就是和一架飞机同时从悬崖上掉下去，然后你有本事一边掉一边修，修好这架飞机，然后向新的方向飞去。

时间会成为商业的终极战场

消费升级、内容创业、普惠金融、虚拟现实是2016年的四大创业投资方向。难点是众自猪冬，就是大众创业、万众创新的口号一提出来之后，每一个创业者都觉得有一次财富自由的机会，大家都可以当风口里的猪，结果迎来了资本寒冬。这就是黑天鹅。很多人提到黑天鹅的时候会觉得迷惑，但是我们创业者是什么属相的？不在十二属相中？我们属癞蛤蟆的，管他什么白天鹅、黑天鹅，吃到肚子里都是机会。

今天晚上，不管是现场的朋友，还是看直播的朋友，本质上我们都是一类人群，看见黑天鹅扑拉拉地飞起，我们心里想的就是一件事，没有黑天鹅，哪有我的机会？当黑天鹅起飞的时候，所有的战场格局、地形、河流、山川全部在发生变化。我们今天给大家提供的第一个答案是，有一个战场，全新的战场正在摆开，叫时间战场。

今日资本的徐新讲了这么一段话，说生意都不好啊，线上的企业没有流量啊，只好到线下去找啊。线下的企业是没有人啊，只好当线上去捞啊。大家都成长乏力。

这个成长乏力到底是怎么回事？我们中国人其实相信一种循环史观，就是所有的困难都是暂时的，人有悲欢离合，月有阴晴圆缺，将来会好的，但是我们这些人心里也是清楚的，有一些趋势它虽然微小，但是坚定，他不断地往前走，他不可逆。就像中国的城市化，中国的老年化，科技的进步，都是这种微小的趋势。短时间看，也许你会失望，但是只要累积出一个时间，你会大惊失色，这就是小趋势的力量。

2016年，我们感受到的最可怕的小趋势的力量是，互联网人口红利结束了。去年，网上还流行一个段子，有人问他爸，“爸，你有微信吗？”他爸回答说，“在家说话都没人听，哪有什么威信？”今年可不一样了，2016年，在座的想一想，哪家的爸还没微信哪？装满了。最新公布的数据是这样，微信的日活用户已经突破了7.8亿，中国才多少人啊？中国互联网的移动化过程也快完成了，现在中国的手机，智能手机，我看到的最新数字是6.56亿部，中国手机市场也几乎饱和了，也就是说该有手机的都有了，该上网的也都全上了。结果呢？结果就是原来你以为移动互联网是一个那么大的天地，你可以像一只蝴蝶一样在里面飞舞。对不起，现在请落到地上，不是池塘里，是泥浆里，厚得一塌糊涂，请在泥浆里学会游泳。

不久前，企鹅智酷和我们合作，发布了一份报告，叫“分水岭”，我特别喜欢这个词，什么意思？就是你分明知道在这道河的那边，在这道山冈的那边，有一个全新的世界，你不知道它什么样子，大事即将发生。那发生了一些什么大事呢？我的观察，2016年，大公司的优势已经牢不可破，越来越巩固。现在阿里、腾讯这样的巨无霸、巨头型企业多挣钱啊。2016年的三季度，阿里每天挣3.7亿，腾讯一天挣4.4亿，也就是说，王健林在午夜12点的时候跟马化腾说，你先去挣一个亿，天还没亮，马化腾挣完了。就这么大的优势。

2015年，整个中国的线上电子交易3.8万亿，阿里一家占了3万亿。前不久我在杭州见到马云，他告诉我，今年还不错，3.7万亿，人家涨得就这么快。有人算了这么一笔账，BAT用整个互联网从业人员大概500万这个人数当中的3%的劳动力，创造了这个行当近乎一半的产值。那就奇怪了，剩下的97%的人在干吗？我拿出纸来打了个草稿发现，97%的互联网人，他们平均一年产生的财富，还不到他们城市的平均水平。互联网人可怜，在拉后腿。

马云经常讲一个句式，说“一个坏消息，一个好消息，坏消息是经济不太好，好消息是大家都不好。”但是马云说的这句话可不老实，他们家就很好。

2016年排名前50的APP，BAT三家占56%，排名前十的APP，手机上的那些应用，有九个是他们BAT的，人家就是这么大的优势。

所以去年我在中关村创业大街还经常能够看到年轻人满怀梦想，说我要颠覆BAT，今年我再也没听到过。对，去年跨年演讲我就提醒过，BAT是人类商业文明的一层，这一层会固化，他们的优势会牢不可破，我们创业者唯一可以做的，是在下一层跟他们去博弈，占他们的便宜。很多人其实不太明白，那些大公司、那些巨无霸、那些巨头们，他是怎么想的。今天我就泄个密，巨头们，他们是怎么想的，我想一个比方，巨头们的世界观是古埃及的世界观。这话怎么讲？各位有到埃及去旅游过的吗？我当年去的时候导游告诉我，说古埃及的人特别怪，你会发现我带你参观的所有的景点都是为他们死后建筑的，古埃及人为自己活着的时候建的建筑没有一个留下来。他们觉得，现世不重要，未来才重要，这就是BAT这些巨头的想法。我们创业者害怕什么？没有现在。巨头们害怕什么？没有未来。这就是我们占他们便宜的机会。

所以很多人已经明白了，预期和BAT这个公司或者他们的产品去博弈，还不如去跟他们的投资部门死磕。所以，2016年中国的创业市场上，我觉得有一种生意叫“代孕生意”，代你怀孕的生意。就是，我就做一个项目，这个项目它看起来很有前途，然后我就瞄着你BAT的需求去做，我就不信有一天我做出一点点苗头你会不收购我，或者不投资我，让我认到这个“干爸爸”。

这不是开玩笑，这是一个真实的情境。过去几年，江湖上所有的创业者已经基本上分成了这样的门派，其中阿里和腾讯这样的门派是最大的，也就是说现在市场上的创业者只有两个选择，要么姓马，要么姓马。

我们做了非常痛苦的工作，把他们的势力给圈出来了。当然这是自我安慰，我们不可能为了阿里和腾讯去创业。好，我们现在假设自己干，怎么办？最现实的处境就是，流量没有了。刚才我们讲到，整个移动互联网的增量结束了，非常痛苦。原因很简单，就这么多人嘛，每个人手里就一个手机嘛，手机的第一屏就能够安装那么多的应用嘛，连接入那么大的市场的机会就这么一点点嘛。2012年，如果你是一个创业者，你想推广一个APP，获客成本大概是一个人一毛钱。2016年，这个价格已经涨到了几十、一百，甚至我还听过更高的。用户规模不增长，但是创业公司的数目在增长，手机APP的创生在像浪潮一样的涌来，这就是我们面对的处境。所以2016年一些有识之士开始提出一些全新的概念，比如说王兴提出一个很著名的概念叫“下半场”。他的意思是，上半场靠用户红利，我们可以粗放经营。结束了，结束了啊，现在下半场来了，下半场的特点是要精耕细作，深挖用户价值。这话听了太官方了。我有一个可以用我的私人经历来解读的通俗版本，这段经历发生在我1岁多一点的时候。

这是我一岁多一点的时候，我刚刚学会吃奶之外的东西。有一天，我穿着一只衣服，胸前有一只口袋，我觉得那个口袋很大，我爸爸在里面装了一些枣，我就坐在我们家门口的门槛上吃这个枣，吃一口就扔了，因为我觉得很多嘛，吃一口就扔了，很快那兜里的枣就没了。然后一看没了不行啊，就趴在地下捡那个枣胡吃，这就叫深挖用户价值，这就叫精耕细作，把原来丢掉的枣胡啃干净，为了件事情，我老爹笑话了我到现在。

这其实是一个特别重要的变化，投资人李丰今年讲了这么一段话，说创业者过去太尽管找进水龙头，现在我们要关注找出水龙头。因为过去水流是不进的，现在我们捏呆呆发楞看着这仅有的一缸水，关死出水龙头，在里面找到我们能挣到的每一毛钱。这意味着很多东西，意味着钱不能乱花了，意味着原来我们用各种各样的办法试图把新用户先弄进来再说那种思维方式过时了，意味着我们老的手艺都没用了，意味着我们新的手艺谁都不会啊，这就是我们现在市场的现状，把每一个枣胡捡起来吃干净，这是2016年之后创业者必须要做的事情。在这方面，我们本次演讲的策划人吴伯凡老师给了我一个特别好的意向，他说，过去的创业者争的是什么？市场份额。我们假设市场有多大，然后穷尽我们的所能，在里面找我们的用户。现在现在不是了，用户没有了，就这么些了，你要争的是下一个份额，叫钱包份额。一个人来了，按住，放血，在他的兜里掏出更多的钱，占住他钱包更大比例的份额，这是是我们下一代商人的思维模式。

2016年对我来说，有一个时刻特别震撼，那一天我看到了一句话，这句话是万维钢老师说的，后来我找他要这句话的精确表述，他给了我这么一个公式，估计都看不懂，我把它翻译成人话，“以有限的时间除以无限的信息，结果是零。”一条信息在未来的互联网的世界里，它能传播出去的命运基本上趋向于传播不出去。这件事情特别残酷，为什么？因为和我们原来对互联网的认知完全不一样。原来我们觉得，互联网来了，最大的便利就是让每个普通人拥有了传播信息的便利啊，一个人发一条微博，结果就天下皆知，一个人做一场演讲，没准手机就卖得特别好，我们老罗家就特别擅长干这件事。但是2016年我们发现，这一招不对，每个人都缺流量，为什么？因为一个人只有24个小时，每天只有那么一点时间，可以通过手机或者互联网工具，去关注其他的世界。时间是一个固定的池子。对，意识到这一点的时候，我发现我抓住了2016年的第一只黑天鹅，时间是一个战场。

受到这个启发，我提出了一个概念，叫国民总时间，GDT。国民总时间这个概念，它不像国民生产总值那样每年能波动，它并不波动，它几乎是一个恒定的总量。当然国家也在想办法增加这个总量，比如说鼓励生个二胎。但是，看着这几年的数据，中国人平均每周上网的时间26.5小时，这个数基本已经稳定下来了，几乎不会再有再大的突破。所以我们就这么算了，假设中国有10亿网民，假设每天每人在互联网上花5个小时，我们一年全中国市场有的国民总时间只有18250个小时，这就是这个池子我们可以指望的总量。

美国人其实也有类似的体会，美国科技界有个著名的评论人莫博士，他说据我的观察，绝大部分用户一个月都不会下载一款应用的。就在我写这篇文章刚刚，我卸载了我手机里一半的应用，因为我发现即使我下载了也不用它，特别残酷，手机只有一个手屏，我们所有的产业都在和手屏里的微信、微博、今日头条等等这些超级应用在竞争。企鹅智酷的一个数据告诉我们，2016年的6月，微信公众号已经达到了2000万个，当然我知道现在的数字远远不止，大概2500万个以上，至少在我身边做微信公众号的已经比看微信公众号的人要多了，就这么残酷的一个战场。

所以任何一个人想通过做内容、想通过秀自己，再来一次天下皆知的奇迹，这件事情不是越来越容易，而是越来越难。互联网、移动互联网来临的时候，许下给我们一个假象，好像世界无穷大，几年运行下来，结果就是，就这么点儿大。这要成为我们观察下一个阶段商业的一个全新的角度，首先时间会变成终极战场。什么意思？就是所有的行业，不管是电影、游戏、休闲、度假，还是什么直播，还是什么新近兴起的短视频，不要以为还有什么行业的壁垒，每一个行业都是在这个时间战场当中要自己的一杯羹。现在所有的新兴产业本质上就是既要你的钱，还要你的命。什么意思？就是还要获取你生命当中的一段时间。一个咖啡馆和一个出版社，一个度假酒店和一个游戏，本质上它们都是竞争对手。

阿里还会有一轮社交进攻

Netflix的CEO讲了这么一段话，说所有争夺时间的企业都是我的竞争对手。游戏业大佬叶书岭也讲过一句话，说我们游戏行业互相之间的竞争那算什么竞争？我们真正要抢的是人家体育业和娱乐业的生意，所有的时间都归我。所以，这场竞争围绕时间，或者具体的讲围绕你手机的第一屏正在展开。

2016年张小龙微信的大产品经理，神一样的人物，说了一段神一般的话。说微信有一个基本价值观，一个好的产品是用完即走，不要拉住用户的时间。好像和我们今天的判断完全相反，对吧？今年我们公司就发生过这一幕，我们公司的产品经理跟我们讨论的时候就说，张小龙不是说的，不要牵住用户的时间，用完就走。我说呸，微信是用不完的，你怎么能相信张小龙的话呢？只要你不是微信，你在这个市场上你有什么资格那么傲娇？还用完就走！

明白了这一点，你就会理解马云的焦虑，今年11月份，支付宝干了一件事情，“白领日记”、“校园日记”，对吧？我个人在思想上对这种行为持批判态度，但是我的眼睛没有忍住，那天在上面花了不少时间。当然后来阿里也确实在反思，也为这件事情道歉。但不管怎么讲，从这件事情其实我们可以看到，即使如巨无霸一样的阿里，它也在为获得用户时间而焦虑，他要的哪是什么社交？他要的就是，为什么我们的产品那么悲摧，跟张小龙主张的一样，用完就可以走了？应该用完不走才对嘛。

还有一个悲摧的产品，这是微信的数字。还有一个悲摧的产品，美图秀秀，它就是典型的张小龙说的那种，用完就走，我用完美图秀秀不走，难道要在里面不断提醒自己我其实没那么好看吗？结果呢？结果这样一个理论上用户也达到十个亿，据说月活也有四个亿的产品，这家公司不得不跑到香港去上市。香港是一个市盈率不太高的市场。他为什么得去？因为不挣钱。所以马云看到这样的例子，他能相信张小龙的话吗？你永远也不能再哄睡一个在觉醒的人。

所以2017年很多事情我不确定，但是有一件事情特别确定，阿里马云一定会在社交上再有动作，马云会回来的，这是时间成为战场的最重要的一个结果。

还有一个结果，我们的用户为每一个商家支付的不再是钱，不仅仅是钱，而是要支付时间。如果你理解了这一点的话，我们就可以破2016年的一大谜案了，就是中国电影界的命运。我们来看几个数，2016年年初中国一共拥有电影屏幕大概是3万块，到今年年底大概是4万块，这个成长非常的快，30%几。但是结果呢？中国电影的总票房2015年440亿，2016年将近450亿，几乎原地踏步。怪了，这么一个新兴行业，那么多大佬玩了命的往进冲，居然2016年止步了，有一些经济学常识的人都知道，经济越不好，娱乐业应该越好啊。为什么2016年的电影业这么惨呢？当然有人说很多原因，说2015票房是假的，2015大量的票补，我们都不说那些，猫眼的老板郑志昊给我提供了一个洞察，说看电影这事，在2016年和2015年已经不是一回事了，为什么？因为它要耗你的一段时间。看电影大概两个小时，前后的路上还要时间，你会花三到四个小时来支付给一部电影，如果它不好看，你面对的风险已经变得非常大，看电影已经不是一次碎片时间的支付，是一次整块的支付，很多人付不起，所以有些电影有人说不好看，片方才那么抓狂啊，你这不是毁我生意吗。原来一个影评人说点坏话，大家说那进电影院试试看喽，现在大家不敢试了，三四个小时，你发现自己支付不起。所以郑志昊跟我讲，未来在这个市场上没有过得硬的那个人不要混了。这是值得所有行业警觉的一件事情。

很多行业还在用会计指标和一套算法还算自己的企业产品收益，但实际上，有这么一个潜在的账本正摊在你的身后，决定你的命运。所有的产业，你的产品、你的服务真值得你的用户花那么长的时间吗？我们来看传媒业，你真的要办那么多频道吗，你的报纸真的要那么多版面吗？我耗不起。再来看出版业，你一本书真的要写那么厚吗？你有那么多话要跟我们说吗？

再来看教育业，你的老师真那么大本事？规定时间、规定地点，让我听你的课？一课还就四、五十分钟？有的演讲还动不动搞四个小时？开什么玩笑？居然还用点名这种方式要把人圈在现场。还有，有人说，像航空业，你们把空姐搞那么漂亮有什么用？大家现在不敢坐飞机是因为你老晚点，时间耗不起。还有酒店业，你们那个入住和退房的手续真需要那么长的时间吗？好多人在那儿等得很着急。

每一个行业都知道，消费者为你支付的不仅仅是钱，还有时间。再来，时间这个战场摆开之后还一个结果，就是商机从空间正在转向时间。这话有点费解啊，我们来举一个例子。有一个朋友，生了一孩子，然后他一位土豪朋友就送给他一大块金砖，金砖啊，九成金，上面刻上了这孩子的名字。我这位朋友看着这块金砖，就捏呆呆发楞，首先刻了孩子的名字，不忍心化了打首饰。第二，刻了孩子的名字，也不好再送人。第三，搁在家里怕保姆偷，所以又单独买了个保险柜。然后他心知肚明，这一辈子也用不上这块金子，但是这块金子会拖累他一辈子。他不知道自己为什么要留着这块金子，这是一个特别大的折磨。对，你会发现，过去我们的产业是为消费者生产一个空间中它占有的对象，真的还有用吗？今年过年，在座的各位肯定会收到刻着你名字的台历、刻着你名字的U盘等等这种小礼物满天飞，我们对待这些占用我们空间的物品，态度是不是越来越不礼貌啊？经常随手就给它扔掉啊。对，房价这么贵，还占我们的空间，讲不讲理？

有一个著名的问答是这么说的，说在这个时代，哪些事情做了马上就可以提高生活品质啊？答案很简单，扔东西。这就是围绕空间展开的商业机会正在饱和、正在耗尽它的势能。那机会下一个会出现在哪儿？就是另外一个维度，时间。因为我们每个人的体验，本质上是一个时间现象，围绕体验的商及正在展开它的翅膀。所有的体验，都是本质上的一段时间。这一轮消费升级，一定不是把更贵的东西卖给更傻的人，而是换一个维度，优化那些有钱人的时间。

消费升级，在我们的身边正在展开，有的时候你看到的东西是一模一样，但是它背后的那个道理正在发生变化。同样是感谢吴伯凡老师，他给我提供了一个意向，我觉得特别能说明一个问题，围绕空间的商机。比如说茶，用户不会再为柴米油盐酱醋茶的“茶”而付钱，用户会为琴棋书画诗酒茶的“茶”而付钱。这两个“茶”的区别是什么？上一个茶是你空间当中的一个物件，而下面琴棋书画诗酒茶，这里面的“茶”和周边的每一个字都代表一段美好的时间。现在的人是肯为一块点心里面装进去的一支花瓣而付钱，他们会为了企业创始人的一念坚持而付钱，他们肯为一张漂亮的招贴画，因为感动了他而付钱。他们会为奖励自己一下，而不是向别人炫耀一下而付钱，他们会为了故事而付钱，他们会为了细节而付钱，他们会为了说辞而付钱，他们会为了想象而付钱，他们会为一切让自己生命的一个瞬间突然能够变得美好一点的东西而付钱。

未来，在时间这个战场上，有两门生意会特别值钱：第一，就是帮别人省时间。第二，就是帮别人把省下来的时间浪费在那些美好的事物上。

有一句话我特别喜欢，说正是这个父亲的选择，他既然把99%的时间花在工作上，他就没有准备选择父亲这个角色，这是他应当承受的。对，特别残酷。当时间没有了的时候，我们其实每时每刻用花时间的方式来雕刻我们的人生，我们使用时间的方式就是我们塑造自己的方式。你说你是一个工作狂，可以，就不要指望再当一个好父亲、好丈夫。你说我就是喜欢吃喝玩乐，可以，活法没有高地贵贱之分，你就这样决定了你的人生。特别残忍，不要谈你的愿望，你每时每刻对时间选取，都在暴露你人生的底色，不要听他说什么，就看他怎么花时间。有一天我老婆就教育我，说你再不锻炼，再不健身，你说你对我好？你肯定是一个没有远见的人，你很快就嗝屁，你对家庭负责，你现在就应该去减肥，不要扯别的。你现在对时间的选择，就暴露了你这个人的本质。这话说得我哑口无言。

对，当时间变得已经成为我们生命的雕刻刀的时候，很多东西在发生变化，这就是我们下面要讲的这个主题——服务升级。怎样去帮助人群去雕刻他的时间。

机会不在于付费还是免费，而在于你是否提供服务

世界上美好的东西实在太多了，他们都在找我们要时间。所以刚才我们讲时间是战场，时间也是货币。而且这样的货币真的是一分一秒也多不出来。商业的本质是什么？商业的本质不是由我们这些创业者或者那些买卖人决定的，商业的本质是我们这些人和我们的用户在反复互动中生成的一个现象。当我们的用户已经变成了被时间雕塑的物种的时候，我们的商业在发生什么样的变化，我这不是在说什么心灵鸡汤，我说的是真实的商业环境。你的用户没时间了，你的用户在选择你的产品的时候面对巨大的痛苦，他认可你，他很有钱，他也愿意被说服，但他就是没有时间给你。这是很多商家面对的最大最大的困惑。你可咋整？

现在商业界摸索出来的办法无非是两类。第一类叫让他上瘾，拖住他的时间。第二类就是提供更优质的服务，优化他的时间。我们现在看让人上瘾的这一派，很有意思，这是拉斯维加斯赌场，赌场的老板算是把这一套给玩得滚瓜烂熟，妙到毫巅，一旦进入赌场是没有窗户的，你看不见外面是天黑还是天明，你就在里面赌嘛，你需要知道什么时间？赌场里绝对不会给你挂钟表，赌场会不断往里面送氧气，让氧含量达到30%甚至更高，让你永远精神抖擞地在里面赌。如果你赌输了，或者你的时间已经过去很长时间了，赌场的服务员会主动给你提供一些饮料和食品，让你抖擞精神，屹立再站。赌场你进门的时候他就会给你把钱换成筹码，因为你输掉的是筹码，心里账户上的损失感会下降很多。刚才我讲的这些都是最最皮毛的这些伎俩，目的只有一个，托住你的时间，让你上瘾。

要知道，运用这派思路的人可不仅仅是赌场，政府也在研究这件事。美国政府有一个词，叫助推，英文词叫Nudge，什么意思？就是从设计一份让你填的表格开始，设计一个小便池开始，设计一个自助餐厅的摆位开始，在不强迫你的情况下，让你去按照我的意志去行动，拖住你的时间，让你上瘾。

当然了，在这方面玩得最最高明的，应该散是游戏业的朋友。这张片子去年跨年演讲也用过，魔兽世界，仅仅这一款游戏，耗掉了全世界人民593万年。如果这是一段积蓄的时间，593万年前，人类都没有诞生。当然这是前几年的数字，现在我估计这数字还要大得多，这就是游戏业的本质。游戏业他们的一个内在的传统就是想办法搞清楚什么样的机制、什么样的手段会让我的用户上瘾。

任天堂常年的掌门人山内溥老先生，他提出的是这四个词：收集、育成、追加和交换。我国的著名创业者史玉柱也提出了四个词：荣耀、目标、互动和惊喜。我请教了我的混沌创业园的同学王信文，王信文给了我一张密密麻麻的清单，说你看，这都是我们玩的。当然我也不是很搞得懂，其中有一个词叫“随机奖励”，这个词是什么意思？就是游戏业的人发现，当给你的好处，比如说掉个分、涨个血，这种奖励是随机的，是没有规律的时候最容易拉住你的时间和注意力的。这个我们大家都有体会吧？你发了一条微信朋友圈，然后你会等着，看谁来点赞，看谁来评论。关了机，一会儿点亮，怎么还才5个人？然后你心里就会想，那谁，就是那谁，你心里知道的那谁，他怎么还不评论？他是不是在洗澡？洗完澡会不会来？为什么只点赞没有发评论，到底什么意思？就这样折磨我们啊，就这种随机到来的奖励，它足以让我们每天像一只做实验的猴子一样，每天几十次、上百次地点亮我们的手机屏幕，回到朋友圈，回到各个群里看他们对我们行为的反映。

万维钢，精英日客这个专栏里我看到有个客户讲了这样一段话，说不确定的失去让人恐惧，不确定的得到让人兴奋。各位，不要觉得你的所有的行为是你自己决定的，自由意志这件事情正在变得极其的的可疑。我们假设，过不了多久，人工智能发达了，人工智能给你提一个建议，你真以为躲得过去吗？即使它害你。因为他掌握你那么多大数据，他知道你什么时候意志最软弱，最听得进去话，什么时候得到一个建议之后，马上就病急乱投医，他了解你！然后他给你一个建议，好像是你选择的，你采纳了，但实际上是预算的结果。成瘾性设计，我不知道在伦理上该怎么评价它，但是在时间战场摆开之后，这是创业者必须要采用的。其实我们身边就有这样的项目，除了游戏之外，我们大家都知道，这种行为设计学正在成为几乎所有创业者要去学习、精研的项目。比如说今日头条，几亿用户，每天几千万人在上面花一个半小时以上的时间，靠的是什么？靠的就是不断地你喜欢什么就给你更多，通过一整套算法来拖住你的主意力。

当然，有人会批评今日头条，说这个简直就是毒品嘛，让人吃了上瘾嘛。但是今日头条的张一鸣，我觉得他回答得很好，说，你们觉得精英，觉得世界真相是怎样的，但是多数精英以为自己坚持的就是对的，你觉得那个东西不好，你们说了算吗？其实绝大多数人，包括精英在内，你们根本不知道世界的真相，我只不过是用我的技术再现了世界的真相而已。如果你觉得丑恶或者低俗，那就是世界本来的真相，我只是提供了技术的工具，技术本身是没有价值观的。所以，我并不是媒体，我只是一个技术性的公司。这是张一鸣对自己的辩护，这套辩护我觉得说得过去。

Facebook的创始人扎克伯格其实讲过类似的话，说我不想阻止用户去分享自己的意见，我也不是真理的仲裁者，我就是一个造飞机的，我是在互联网时代造高速飞机的，我不是航空公司，卖什么票、什么价格，把用户送到哪儿，我管那些？我就是一个技术派。技术没有正邪之分，我只是用技术把世界本来的真相呈现出来，如果你觉得很丑恶，那是你们自己人性当中的那部分被显露出来，它本来就很丑恶而已。

好，听完了这一派辩护，我们要回到这枚硬币的另一边，真的是这样吗？有这么一句话，技术当然没有价值观，但是技术可以实现一个价值观。这个世界其实道理不是一边说了就算的，有无数种对立的价值，在我们的人生中都会起作用，就像我们会同时承受父爱和母爱，就像我们的价值观当中同时会追求自由派和保守派，就像我们的天性当中既要追逐舒适又要去追逐刺激，这是一样一样的东西。所以，在刚才我们说的成瘾性设计在谋夺你的时间的同时，还有另外一种商业价值，我坚信它在这个世界上存在，那就是给你有价值的东西。这好像是一句片汤话，一句政治正确的话。但是我觉得，这句话的价值会放得越来越大。就像很多媒体在追逐用户，要看什么？小鲜肉，要看歌舞，跨年，我给你，有啊。但是，在这儿我特别得表扬我们今年的合作者深圳卫视，他们就做的叫“有志者我，跟我来”，这么一个定位，他们就是为创业者服务的，我干了十年电视行业，我知道提出这样的定位有多大的勇气，因为他选择不再迎合任何人，我选择一个价值，我去提倡，有志者，可以跟我来。

正是因为这样的机缘，罗辑思维我们的跨年演讲时间的朋友，本来我们做出的规划，我说我做到第五年的时候，会有省级卫视会直播我们的演讲，但是第二年我们就做到了，因为总有一些人会看向公众自以为是的需求的反方向，叫“价值”。商业在这个侧面上一定大有可为。我们把这个方向称之为叫“更有价值的服务”。什么叫“更有价值的服务”？本质上就是带你去你不知道的地方。知道和不知道，这件事情其实没有可以看起来那么简单。2016年，我看过这么一句鸡汤，所谓成功的人生只有一种，就是按照自己想要的方法渡过一生。是吧？这句话多么的正确。但是你转念一想，我们真的知道自己想要什么吗？我们难道不是又想功成名就，又想家财万贯，又想获得别人的尊重，而且还有自己的隐私吗？我们其实什么都想要，扪心自问，午夜梦回的时候，你问问自己我想要什么，那个答案是不一定的，你不知道你知道什么，你也知道自己不知道什么，这种状况其实在我们的脑子里一片混沌。

有人就问过我，说罗胖，你如果将来特别有钱，你会干什么？这有钱到怎么花都花不掉。我当时就想象到一个场景，我说每天早上我要睡到自然醒，我绝对不会在6点20发一条语音，呸！再不干那种苦事了。睡到自然醒，然后吃喝玩乐，到中午我再睡一个午觉，然后醒了，然后干什么？我说这样，我不是很有钱吗？我就会住在最好的度假圣地，我会雇一堆人帮我干一件事，比如说混沌研习社的李善友，给你一个亿，帮我组织一门课，这门课帮我搞清楚一个领域的知识，我一个“葛优躺”在那儿，你讲给我听，三个小时，帮我把会计这事搞清楚，我给你一个亿，反正我有的是钱。然后身边我可以搁一些沙发嘛，我的朋友可以请他来听嘛，这就是我曾经做的一个白日梦。对，我突然发现，我即使纵容自己到极点，穷奢极欲到极点，我发现我最感兴趣的还是那些我不知道我不知道的不知道的东西。

我们来看一个人叫乔布斯。他离开我们已经五年了，至今我们怀念他。可是扪心自问，我们怀念他什么呢？其实你不觉得吗？我们有一种受虐的情节，我们怀念他对我们的粗暴。他公然说，消费者不知道我们要什么，我们做出来了，拿给他看，他们就知道他们要什么了。太不尊重我们的需求了！但是，在乔布斯身上，其实我们感知到了一种东西，这个东西我说出来大家可能会不承认，但是我心里有，在乔布斯身上，我感知到了一种叫父爱的东西。他站得高，他像山一样那么高，他看到了远方，他知道什么东西好。然后他一转头对我说，孩子，把你手中的那个破玩意兒给我丢了，爹告诉你什么是好东西。这个世界在呼唤这种粗暴的态度。我们生命当中经常有这样的时刻，比如说我们一帮人呼朋唤友出去吃饭，最讨厌的这个时候是谁？是那种说随便去哪儿吃，你说，我他妈知道你要去哪儿吃？我们这个时候最喜欢的朋友是什么？是说罗胖，我最近知道有一个饭馆特别好，我包你好吃，跟我来，然后跟你讲一大堆它的好处，信和不信，你都会心悦诚服的像一只小狗一样跟着他去了。我们在很多时候不需要你尊重我的需求，你告诉我一个需求就好了嘛。

有一次我请客吃饭，我就是因为实在太忙，我不知道什么好馆子，我给和菜头打了一个电话，和菜头说不许换，问了我就不许换了，去潮汕牛肉火锅，北京我吃了十几家，有一家最好，现在我告诉你地址，进去之后直接报我的名字，老板上什么你就吃什么，他给你的纸条上写的涮肉的时间，写四秒，你绝对不要给我涮五秒，酱料池那儿搁了很多种，你只许用一种，就是酱油加一点辣椒圈，绝对不可以用麻酱。我爱死他了，对我再粗暴一点好不好？

所以，有一次我遇到张一鸣，在一个场合，今日头条，我说，我走在你的反面。我的意思不是我跟他敌对啊，我说，你所践行的叫“母爱逻辑”，就是孩子要什么，妈给你更多，惯得你没样。但是我总觉得，我的商业生涯要走在这个逻辑的反面，走在父爱逻辑里。首先我得站得更高、看得更远，我得知道什么是好东西，然后我也许态度粗暴冷峻地跟我的用户说，来，这个是好东西，我把它称之为叫父爱算法。在这个算法世界当中，一定有它的一席之地，最好的服务是给你还不知道的好东西。这是下一个消费升级的方向。

过去三十多年，中国所有的企业，我们所熟悉的前提是什么？是匮乏。所以我们假定，企业干好三件事就可以了，第一，你的产能不够大，你能生产出更多的东西。第二，你的品质管控不够好，你的产品服务的质量是过硬的。第三，你把价格给我降下来。我们以为这样的企业就是好企业。真的吗？匮乏到丰裕时间，中国人用三十年左右的时间，一眨眼就过去了。我们现在更需要的创业者，或者说未来的伟大企业是，你告诉我我需要什么。中国市场现在处于什么样的关口，假设你很有钱，你买得起一千平米、两千平米的别墅，但是你找不到一家靠谱的市内软装设计公司，可以放心地给你交钥匙的工程，你很有钱对吧？你的父母现在病了，你说我能不能用医疗直升机把他直接送到医院，住进最豪华的病房，有最顶级的医生对他进行医疗，我愿意花钱，对不起，中国市场没有这种服务。你说我现在生了一个孩子，我工作太忙，我愿意花钱，请最棒的育婴嫂，能够让我彻底放心的。对不起，中介机构会告诉你，价格不合适可以再谈，见面面试，你可以面试一百个育婴嫂，随便换，想要满意的，没有。

我们的市场正处于这样的时代，你想要一个足够好的东西，是没有的。所以我在向我的一个同学，我见他一次面我就在劝他，我说创业吧，2017年有一个大机会，去做家政。你应该到211大学里面的毕业生当中去挑选保姆，去向最好的英国管家或者菲佣去学习他们的保姆技术，你给出高工资，给出许诺，干两年之后，要么转岗当培训师，要么我退你一笔青春损失费，你改行。更好的分工，更好的专业分工里面诞生的更优质的服务者，中国经济正在呼唤这群人。这种行业到处都有。不要给我卖什么健身卡了好不好？派个人盯住我，看着我每一顿饭，让我把肥减下来。不要再让我定制什么西装，什么细到钮扣上的线的颜色，我一个直男癌，我懂什么选择？你直接给我一年四季配好了不就完了嘛，我愿意花钱。所有这些服务的升级，用粗暴的态度，无视我需求的态度，直接给我一个结果的服务，这就是我要的。

在一个消费者不知道自己要什么的世界里创业，这是2017年的大机会，2017年你等着瞧，一定会出现这样的企业。它们不会以低价来诱惑市场，因此可以轻松地盈利。他们提供你原来用钱也买不到的东西，所以也不存在什么营销难题。他们不相信什么认知、盈余、共享经济。扯！好东西、好服务，就应该挣钱，凭什么免费分享？专业人员在专业分工中提供专业的服务，其中的佼佼者应该获得有尊严的收入和满意的利润。

接下来，我不得不拿我们做的事举个例子。你知道我要提“得到”了。其实我们下决心在2016年推出“得到”，这种好像逆时代潮流而动的知识付费项目，本质上我就发现，所有传播知识的领域，其实好像都不在提供服务，而是产品，比如说出版业，出版业出的是产品吗？不，它出的是产品而不是服务。书卖给你之后，没事儿了。我作为一个出版业的编辑，我只关心，你拿起这本书一分钟之内是不是决定下单。再看一个产业，传媒业。传媒业是在为你服务吗？当然不是，他是为自己的广告主服务，他要的只是你拿出你的时间。还有教育业，教育业是服务吗？他服务凭什么还点名啊？凭什么扣住我们的毕业证不发啊？凭什么派什么辅导员，管理我们的日常生活？不，教育业本质上是现代社会酝酿出来的一种社会管束体制，它不完全是服务业。这原来是二百多年的工业社会传递知识的三大产业，但是我觉得，现在有一个机会出现，就是我提供知识服务。这个知识服务的场景，其实灵感来自于已经今年臭大街的一个概念，叫O2O。

我们在说，互联网上每一个普通人被赋能，成为一个君王，他应该拥有自己的朝廷。这个朝廷什么样？御马监，现在有滴滴干了，御膳房呢？有美团、饿了么、百度外卖干了，那凭什么不能有一个翰林院呢？你们是君王，你们掏钱，你们雇了一帮有学问的老先生，在翰林院里呆着。我现在想吟诗作赋，读一点胜贤经典，知道一点美国的最新的认知，来叫一个老头来，跪我面前，好好说。这叫服务。凭什么我们站起来叫老师好啊？老师是你雇的。这才是真正的优秀服务业，有人出钱，别跟我谈共享经济。而另外一方面，他之所以能够服务于你，挣你这个钱，是因为他懂的事情你不懂。对，真正皇帝把先生请到你面前，你以为老先生会跪着吗？先假模假式地跪着，然后他跟皇帝讲，他仍然是老师。这是一种过去我们的市场不太熟悉的人和人的关系，一种尊卑的重新拟定的秩序。对，所有的行业，不管你原来在做产品还是做服务，你必须从产品到服务，必须从初级的服务到更好的服务在演进，这是个层层叠叠的机会，市场给你释放了无穷的空间。

比如说vivo手机，我跟他们聊的时候，他们就告诉我，别人都在生产手机，他们就在琢磨着，怎么能把手机转化为一种服务。比如他们就觉得，如果你还认为它是手机的话，你就应该做通话功能，但是如果你认为它是服务的话，那可能我们要把精力放在摄像头上。对，这就是一种从产品到服务的思维的转化。

我再举一个例子，北京有一家餐厅，云南菜，叫云海肴。他原来每年在时令季节都会卖云南那种非常尊贵的蘑菇，松茸之类的东西，卖得不便宜哦，他们的客流非常大，川流不息，但是发现真的不怎么卖。但是今年，他们只换了一句话，真的只换了一句话，他跟他们的用户讲，云南的尊贵的蘑菇松茸要上市了，想不想吃？想吃来报名，你们心里有数的，我们这样的大企业到云南收购松茸，量大一定便宜，我们又会挑货，我们又会冷藏和运输，交给我们，我给你们提供这个服务，免费，而且没准还低价，来吧，报名。你知道，同样的卖蘑菇，今年只是话说得不同，涨了二十倍。这里是什么样的机会？其实它内涵的潜台词发生了重大的变化，原来的潜台词是什么？你要什么？我有。现在的潜台词是什么？你不用懂，交给我，我来。

当然，这拨大机会不是谁都看得见的。为什么？因为市场给你一个假象，就是所有的需求都已经被满足。身在北京的人知道，北京周边多少渡假村？可是，北京人扪心自问，有一家你满意的吗？但是你怎么不满意，你不知道啊。没人给你，你看不出来啊，所以市场的机会好像在饱和，新的机会没有人能够定义出来，我们在等待每一个行业的“乔布斯”。

前面我漏讲了一个例子，黄汪，小米手环的创始人，他就讲，乔布斯死了，整个智能硬件行业都在微光前行，缺了这样的定义者，对，这个行业非常难，在这个时候，我们其实只需要记取推特的创始人威廉姆斯讲的一句话，他说，我们给他们提供了垃圾食品，他们吃了，我们就想，人们需要的果然是垃圾食品。不对，我们只是没有办法，我们只是不知道除了现在喂给我们吃的，我们还有什么更好的选择。所以，更好的服务有无穷无尽的上升空间。

人工智能不是大公司独享的机会

智能革命来得又快又急。在2016年的时候，几乎在硅谷的所有大公司，什么谷歌、苹果、Facebook、亚马逊全部投入重兵，不管这些公司的主营业务有多么不一样，大家都押注在人工智能上。中国的公司也一样。百度是最着急的，因为我们知道百度今年过得不是很好，对吧？既然这一局大家都上听了，自己的牌还一塌糊涂，干脆点炮算了。所以今年李彦宏直接说，移动互联网时代结束了，别玩了，下一步人工智能，我是强项。对，张一鸣说，中国最顶尖的算法工程师主要都在百度，所以今年嘲笑百度的人有可能笑早了。这是一个全球性的现象，大家都在押注人工智能。西方人也在这么说，人工智能技术方向尚不明朗，但是所有的大公司都已经重兵进入。这个人是LinkedIn的创始人里德·霍夫曼。所以第三只黑天鹅，我们就重点来聊聊人工智能。

作为一个文科生，说实话面对这样的课题，我本来是选择躲的。但是2016年既然要做跨年演讲，这个话题无论如何也躲不过，所以我从年中开始就访问遍了我能找到的人工智能专家。人工智能是什么？作为一个文科生，我有一点优势，就是如果我稍微听懂了一点，我会用人话把它说出来，这就是下面我要干的事情。人工智能和我们通常理解的不太一样。我简单说这么几点 ：第一点，人工智能，它不是复制人类，不是，它跟人一点都不一样，它是另外一种完全不同的存在。我们人的思维方式是什么？我们人的思维方式总是想尽可能去简化，为什么？因为我们太脆弱，我们用的是这个肉脑袋。虽然有的人是脑黄金，有的人是肉丸子，但是本质上我们都在运行一个肉身的东西。人工智能是一个机器，机器和我们最大的不同就是它精力无限。所以，有人说人工智能就是中国那个最伟大的虚拟人物。中国最伟大的虚拟人物是谁？每个妈妈都说过那个人，加人家的孩子。它是一个勤奋的难以想象的又听话的完美的笨小孩。你在学习的时候，人家在学习，你在游戏的时候人家在学习，你休息的时候人家还在学习。我们的妈妈们不是经常跟我们讲好象有这么一个人存在嘛。对，我们假想一样，今年3月中旬李世石大战AlphaGO，其实李世石还赢过一局。我们想像一下当天晚上发生了什么，李世石是在接受采访，在吃饭，在睡觉，而AlphaGO当天晚上人家输了，它没有任何情绪，它是一个机器，当天晚上自己和自己下了一百万盘。你拿这样的人能怎么办？第二天李世石见到它的时候，是另外一个存在了，是李世石通过一生的努力也达不到的距离，已经拉开了。这就是中国人感觉到最悲情的那句话，就是比你还聪明的人还比你勤奋。你试试每天早上6点20起来还发语音？当然，如果是人工智能，连这样的抱怨都没有，人家就发了嘛。你要发多少条都可以。

这是机器和人类思维方式的一个重大区别。我们人类所谓有文化的人是什么人？就是所谓这个人很了不起，很有学问，是什么人？我们的受教育堆积起来这样一个过程，就是我们总试图对世界进行简化和抽象的理解，我们从上学第一天起，我们学的字、词、句、篇章，我们学的公式、原理、理论，都是试图通过最简省的方向来抽象这个世界，因为我们大脑的带宽有限，因为我们传递知识的那个带宽有限，我们只能采取这种方法。所以，人类的知识史上最伟大的原则叫奥卡姆剃刀原则，叫如无必要，勿增实体。说句人话就是怎么简单怎么来，不要搞那些复杂的东西。但是人工智能不这样啊，人工智能有无限的精力啊，它为什么要简单呢？它的世界里没有简化这一说啊。这是第四范式的创始人戴文渊跟我讲的一句话，人的思维习惯是怎么简单怎么来，机器的思维习惯是怎么复杂怎么来。比如说我们人类觉得伟大的发明，牛顿三大定律，过了多少年，又有伟大的发明，爱因斯坦的相对论。请注意，这不是世界的真相，所有这些理论的结晶只是对世界抽象简化理解的结果。如果是机器的世界，它会这样觉得，哦，原来牛顿的世界观和爱因斯坦的世界观是因为速度的不同。那好，把整个宇宙的速度分成三千等分，如果他愿意的话，可以分成一亿等分，然后每一个等分里面再搞一亿个原理，就可以了。你看我们现在理解人类，还需要进行抽象，比如说朝阳区群众，深圳南山区群众，对人工智能来说不存在这个词，你就是你，然后在你身上贴各种各样的标签，这个标签也会复杂到难以想象。它会给你简单地贴上男或者女吗？不可能，我们每个人心里都知道，我们都不是纯粹的男和女，人工智能会给你56种以上的性别标签。年龄？年龄叫什么标签？如果人工智能愿意的话，可以把你的年龄精确到每一秒，给每个人无穷的维度。一家店，一家店怎么可能是人工智能运行的结果，人工智能运行的亚马逊的店，它有三亿个客户，那就运行三亿个店给你，每个人看到的亚马逊是不一样的。老天爷，我们在和一个什么样的物种打交道？我们原来文明的所有的基础对它来说都不存在，它用最复杂的方式，它一出手我们就没法儿理解的方式，在构建他自己的逻辑。所以人工智能为什么在2016年爆发？就是因为驾驭这个复杂的因素出现了。业界公认，2016年人工智能的爆发三大原因，算法的进步、硬件的进步和大数据的进步。

算法的进步，你们愿意听我说吗？我是搞不懂的。但是，有人告诉了我很多词，就过吧。我们再来看硬件的进步，你们愿意听我说吗？我也不知道。但是，人工智能核心硬件叫GPU，这个领域的领先的公司，英伟达，2016年股价从30美金一股涨到100美金一股，三倍，但是好消息是它的创始人是华裔叫黄仁勋，硬件有多重要，GPU有多重要，大家回去可以自行百度。重点是最后一个词，大数据。为什么大数据这么重要？因为这是这一轮人工智能算法的核心，这一轮人工智能算法的核心叫深度学习。咱们别扯那么多虚的，简单描述一下，一个原理我们假设需要教机器认出一只猫来，怎么办？就这个家伙。原来的方法是这样的，我们描述和刻划这个猫的特征，眼睛什么样，胡子什么样，花纹什么样，用一堆条件，得出结果，试图教会机器认出这只猫，胡子多长它就是猫，颜色什么样它就是猫等等叠加无数的条件。但是这一轮人工智能深度学习的算法不是这样的，它不用条件，它直接给猫一百万张图片。多吗？二百多张。人工智能教机器认猫，至少是这块屏的一万倍，说给机器，告诉你，这里头有猫，然后自己去定规则，自己去想办法，什么办法我不知道，因为你太复杂。最后你会发现，数据输得越多，从一百万到一千万张，再到一亿张，它认猫的准确性就越来越强，这就是大数据的力量。

在人工智能的世界里，没有什么猫，只有算法，只有逐渐逼近真相。人工智能会下围棋，它根本不知道什么叫布局，什么叫定式，什么叫飞，什么叫断，它只知道一张一张图形，从这一张图形往下一张图形演化，胜率会提升还是下降，在它那里全部变成了数据。最后给你一个结果而已。所以人工智能在这个项目上特别像我们的人，我们人是怎么识别这个世界的？有的时候就是见得多了嘛。比如说有人问，美国联邦最高法院的法官，说怎么识别色情图片啊？他说我不知道色情的定义，你让我看一眼那个图片，我就知道是不是色情。斯图尔特法官一生一定见过大量的色情图片，大数据训练了他，没有道理，没有规则，没有条件，见到我就知道，这就是人工智能运行的方法。这里面最重要的就是数据，医疗人工智能，它就需要大量的医疗数据。自动驾驶的人工智能，就需要大量的路况数据。想读懂人的表情吗？人工智能看来没什么难的，架着摄像机，比如说今天在场的一万人，每个摄像机跟踪你24小时，不断地拍照片，跟踪你的情绪，旁边有人定义，他是高兴还是不高兴，高兴还是不高兴，然后出现一亿个数据，再去读懂人的表情就没有问题啊，至于它是怎么读懂的，没人知道，那是它的世界，那个抛弃了简单简化的原则的世界，里面发生了什么，没人能给你解释，这就是人工智能的运行的方法。

所以，人工智能跟我们不是一样的存在，对于人工智能，最重要的一个东西还有一个，就是我们都觉得，哦哟，这还了得，人工智能，文科生闪开，你们不懂，这是高科技。错了，这一轮人工智能它之所以爆发，是因为它降低了参与者的门槛。原来做自动驾驶的和做图形识别的，和做语音识别的，是不同的算法，但是因为深度学习算法的存在，算法的底层被打通了，本质上是一种算法。所以大量的人都可以做算法工程师，这个行当的门槛降低了。这带来什么问题？带来人工智能这个产业竞争的战场不再是算法，而是数据。你要理解了这一点，很多去年发生的现象都可以解释了。比如说，有一个很著名的女士，李飞飞，她原来是斯坦福大学的人工智能一个实验室的主任，今年去了谷歌，她是为了钱去的吗？可能是吧。但是最重要的理由是，在实验室里，在研究所里，已经没法再推进人工智能了。为什么？就是我刚才讲的，人工智能是靠数据喂养出来的怪兽，不去贴近最有数据的地方，一个学者将一事无成。所以学者进入产业界，是人工智能的一大特点。

第二，2016年大量的人工智能的领先公司正在把自己的基础设施、把自己辛苦研发出来的算法向社会公众免费公开，随便用。为什么？就是我刚才讲的，数据才重要，算法不重要了，所以你们随便用，只要把数据留在我这儿就OK了，这是大公司的算法。当然，还有一点，王煜全跟我讲，王煜全说其实大公司公开自己的算法，免费给大家用，还有一个算计，因为他们心知肚明，人工智能一定会出现下一代巨头，但是这些巨头是谁，他们也不知道，所以只好把全部的家底全部摊开给大家用，我们就放心去用。到数据最丰富的地方去，上山下乡，深入群众，到行业一线去，谁能搞到最丰富的数据，谁能够定义出这些数据的方法，谁就可能是下一代巨头，这是现在巨头最害怕的事情。

2016年我还发现一件事，就是大量的创业公司，你也没觉得它有多少基础和技术储备，它居然也兴冲冲地要搞人工智能。刚开始我觉得，这是不是一个泡沫现象？比如我的一个朋友傅盛，他的猎豹，去年股价也不怎么样，老喊着转型，一转型就人工智能，然后我就问他，傅盛你这公司原来不是做互联网工具的吗？怎么突然转型做人工智能了呢？他给了我四句话，叫有苗不愁长，全靠数据养。现在是门槛低得多，只要你敢想。打油诗一首。意思很简单，我们这样的创业公司，新秀型公司，因为我们手头有数据，因为我有能力定义互联网产品，所以这一轮机会我有。

经过多次和他的长谈，傅盛说服了我，我觉得猎豹的这次转型真的是有希望，至少很多公司有希望。人工智能不是什么高不可攀的门槛，打落的创业公司在往里面涌，就是因为门槛在降低。

当然，在这儿我们要说到中国人的优势。前不久我问一位旅美华人，我说你觉得中国人的有时在哪儿？他想了半天，给了我三个字，规模化。他说规模化的能力是中国这个民族，是现在这个国家全球罕见的一种能力。比如说苹果，现在美国政府正在劝说苹果公司，是不是生产手机挪回到美国本土？如果苹果公司一年就生产一百万部手机的话，迁回美国本土，没准效率更高、成本更低，没问题。但问题是苹果公司每年要出货将近2亿部手机，这个规模化的能力，对不起，只能中国人有。我们见过那种圣诞树吧？一个圣诞树，下面跑小火车，就这么一个简单的玩意儿，要整合产业链至少十几家。美国人一下订单，四百万张，没有中国人出手，全欧美人民过什么圣诞节啊？你没有这种规模化的能力。人工智能要的是规模化的数据，这就是中国人的强项。所以，我们看到过一些数字，全世界人工智能的相关论文，百分之四十几是中国人写的，我们的脑子对他的理解一点儿也不差，我们每年毕业上百万的工程师，超过一些小国的人口。当算法门槛没有那么高的时候，中国的人口优势又出来了，更重要的是，我们中国人多么热爱互联网，我们通过买买买，卖卖卖，订订订，不断地把自己的数据上传，喂养人工智能这个怪兽。所以现在请听题，人工职能这拨及黑，中国人有多少胜算呢？好吧，承你吉言。

人工智能其实还有第三个误解，很多人觉得人工智能还是人的延伸，是一次过去意义上的技术革命，其实真的不是，人工智能是人的替代，这个趋势是前所未有的。所谓人的延伸，是过去一万多年技术史的常态，弓箭是我们手的延伸，车轮是我们腿的延伸，电视、广播是我们耳目的延伸，互联网是我们人脑的延伸，我们人类不断地通过技术扩大我们的世界和能力。但是人工智能这一轮，好象有点不一样。吴伯凡老师告诉我一个洞察，我觉得特别有意思。就是你看谷歌的逻辑，谷歌最开始的逻辑是什么？就是延伸，给你更大的世界。谷歌的名字其实就是这个字，就是1后面100个0，这个数字就是谷歌，但是后面拼错了。谷歌是试图把世界更丰富、更多元、更广阔的塞给我们的用户。你过去查一个资料，得到图书馆抄小卡片吧，现在谷歌上一搜就来了，“时间的朋友”这五个字，我在百度上搜过，三千万个结果，世界太丰富了，我们人类太强大了。但是强大到这个份儿上，我们心理也有一啊点小尴尬，三千万个结果，我真的是看不过来。所以延伸人的肢体、智能这条路，到今天已经快走到了末端。所以，谷歌刚开始是顺着这条路跑的，现在突然来了一个折返跑。谷歌创始之后，它在干什么？它在试图尽量少给你结果，而不是多给。原来我们输入一个地点，啪，几千万个结果出来，现在输入一个地点，啪，一张地图出来了，你不需要了解更多。未来呢？未来我们都知道，谷歌在研发它的智能汽车，也就是你输入一个地点，车来了，把你送到地点，你根本不需要知道哪堵，周边的地形怎么样，什么都不需要知道，给要求，直接给结果，这是谷歌走的一个相反的了逻辑历程。

我们还在说人工智能，这个词好像是这玩意儿我们人造的，我还能控制它，我们距离控制它已经越来越远了，它和人之间的关系已经不是主人和工具之间的关系，而是心理学界经常讲的大象和骑象人之间的关系。什么意思？就是人工智能就像那头大象，它用自己的算法在走它自己的路，我们骑在它身上，偶尔给它下一个命令，它偶尔会听，能够改变路线，但是本质上，我们是跟着它在走。举一个例子，假设十年后，人工智能医生已经极其发达，你私人有一部这样的人工智能医生，现在它给你一个建议，说来，把这个药片吃了。你说我为什么要吃啊？我不痛不痒。人工智能医生说，这是我跟踪你的大数据，有几千万页，了解了现代医疗技术的发展，也读了几千万页，道理你想我讲给你听吗？大概花一万年的时间，你愿意听吗？不愿意花这个时间，来，把药片吃了，对你好。

在过去的人类世界当中，不管什么样的技术，本质上都是连接人和人的，蒸汽机牛吧？火车牛吧？他让我们到远方，在远方能够遇到更多的人。但是人工智能呢？把我们原来的协作关系让它彻底解体掉。我们的司机，我们的秘书，我们的医生，我们的律师，逐渐要退到历史的暗影当中，人际关系要变成人机关系。我们原来所有文明的基础，就是人和人之间的协作，面临解体，人类文明必须重新构建人和人的关系，这个冲击就实在是太大了。每个人都有可能在人工智能这个浪潮中获益，但是每个人脚下的土壤都将因此而动摇。

举一个例子，有一本书叫《机器人时代》，里面讲了一个故事，我不知道是真是假，原文引述，左边这位小福特，汽车公司创始人的二代，右边这位，工会领袖，叫鲁瑟。据说有一天小福特带领工会领袖去看全自动机器人生产汽车的厂房，然后企业主福特得意地跟工会领袖说，看见了吗？我现在全部用是机器人工人，我不用你们工会成员了，你再大本事能找机器人收会费吗？工会领袖鲁瑟说，对啊，你是用机器人了，未来你把车卖给谁呢？这就是我刚才讲的，每个人脚下的土壤都在发生动摇，这是我们现在的基本处境。

过去我们创业者，我们商人，我们思考世界有一个单一的维度，叫效率，叫繁荣，叫经济。我们追逐那些数字，没有问题，机器人或者人工智能会给我们人类文明一个空前的繁荣，繁荣到几乎所有人你不愿意工作就可以不工作的程度。但是与此同时，我们人类文明所困扰的那些问题，那些价值观难题就会出现，要更多的自由还是更多的公平？更多的效率还是更多的安全？更多的隐私还是更多的服务？这些矛盾会在机器人人工智能到来之后变得空前的复杂。

未来社会什么样，谁都不知道，我也不敢信口雌黄地猜测。但是现在我要宣布一件事，尤瓦尔·赫拉利写出了《人类简史》，去年卖了一百万册，席卷了中国的知识界。他新写了一本书，叫《未来简史》，就是回答我刚才提的问题，到目前为止全世界只有英国版，美国版还没有，但是中文版，选择在《时间的朋友》现场首发。让我们的用户比别人的用户率先看到最该看到的东西，这回我们又做到了，很傲娇。可以扫二维码，直接下单，你们将是全球第一拨拿到这本书的中文版用户。

这本书我率先看了，我就举当中的一个小判断，就是未来会不会出现这样一种人，叫毫无用处的人。我们所熟知的人类关系，最恶劣的是什么？就是剥削和被剥削，奴役和被奴役嘛。但是因为人工智能的出现，会出现有一种人，他没有被剥削的价值，没有被奴役的价值，一两百年前，一个罪恶的统治者，穷兵黩武，他好歹还要把老百姓当炮灰一样押上战场吧，去打仗吧。一个再残忍的资本家，他好歹要去剥削工人吧。人工智能时代，可能会让一群人连这个价值都没有，你不需要工作，你只是活得没有意义，你也没有尊严，你所有能干的事情，机器人比你能干一万倍，你呆着就好。政府可能会给你一个虚拟现实的眼镜，你在那儿打游戏吧，就这么度过你一生。会不会出现这样一种人？这种人的比例有多大？尤瓦尔·赫拉利在这本书的判断是很大。

好吧，这本书里的奇思妙想，包括那种让我自己看了都觉得惊骇的判断太多，有勇气的人不妨翻翻这本书，跟着尤瓦尔·赫拉利的思路往下想，怀着一种极恐的心情细思下去，没有勇气也没有关系，等到那个时代到来总会比现在好，至少可以不工作，也挺好。

但是回到现实，毕竟有一件事情迫在眉睫，就是大量的工作会失去，跟蒸汽机时代，汽车终将会替代马车，汽锤发明以后，铁匠终会失业一样，这个世界当中大量的人会失去他们的工作。卡普兰，斯坦福大学的教授，做了一个调查，美国有案可查的720个职业当中将会有47%被人工智能取代，在中国这个数字会更多，大概70%几的职业会被人工智能替代。那么怎么办？我们现在心中升起的疑问是什么样的人会被替代？好，我们不妨给一个粗糙的结论，请注意是粗糙的结论。如果你现在所有的优势都是附着在某种职业技能上，不管你是会开车，还是会打针，会开外科手术，只要你所有的优势只在一种特定的技能上，人工智能的潮水迟早会淹没的，你会被替代。那什么样的人不会被替代？简单的说，这种说法有很多种，我最认可的是这么一种，如果你的优势是领导力和创造力，你就身处在一个暂时不会被淹没的高地上。好，什么是领导力？就是你会组织一群人去做一件极其复杂的事，一件从未有过的事，叫领导力。如果你能做一件从来不存在的事，这叫创造力。那你用这两种方法和人工智能赛跑，那就有一丝胜算。当然有人会反驳说，没有那么惨啦，过去产业革命事实证明不也都是繁荣的结果吗？没有那么多的悲哀。但是这一次真的不一样了，上一次的产业革命就是电气化革命，前后大概花了三十年的时间，老铁匠的职业是被工业的汽锤给替代了，但是那个过程相对来说比较漫长。老铁匠的儿子大学毕业了，在办公室里找到了文员的工作，这个家庭的收入受到的冲击没有那么大，但是人工智能这一轮真的不一样，它会非常快，在未来五到十年之后，你会发现这个世界变得你不认识了。所以，我们这一代人总觉得进步是好的，但是正如这句话写的，进步是好的，但是比进步更好的是缓慢的进步。所以，2016年是人工智能的元年，这一年我们听到了一个好消息和一个坏消息，好消息是我们在进步，坏消息是，这一次我们可能进步得太快。

当然怎么办？2016年我听过的最优质的建议，来自于财新的总编王烁，王烁在他的专栏里给我们讲了一种另类的“二八原则”，就是你只需要抽出20%的领域去了解一个领域80%的知识就足够了。过去我们主张说术业有专攻，我们应该在学问的某一个分杈的金字塔上不断向尖端攀登，王烁说没有必要，因为前面我们判断得好，只要你是某一个专业的技能，很可能就会被替代，我们的人工智能将来玩的是什么？是捉迷藏，我们跟它们拼的是跨界的能力、是整合的能力、是协作的能力、是创造的能力，所以以一种游牧民族的方式，以一种知识的游牧民族的姿态出现在知识技能和人类文明的原野上，这恰恰是我们应该和人工智能博弈所采取的姿势。哪里水草丰美，我们就转场到哪里，不是我们对尖端的知识没有兴趣，而是80%首先就够了。另外，当我们不断地从一处牵往另外一处的时候，一个领域知识的80%已经足够激发我们对全新领域的好奇心，这个时候我们身为游牧民族，搭起我们的帐篷，赶着我们的牛车，去到那全新的草地上，把自己变成一条知识的溪流，让观念、思想在里面不断地发生验证、融合、碰撞、反证，当我们以这么一种姿态生活的时候，人工智能暂时真的就拿我们没办法。

世界是碎的，治愈破碎的力量就会变得越来越值钱

林林总总的网红出现在我们身边，网红已经多到了我们认不全的程度。对，我们过去是靠认知，推己及人等等一系列心法来把握这个世界，但是在网红遍地的世界，有一个使命出现了，叫认知迭代。

为什么要认知迭代？因为我们有限的认知正在让整个世界脱离而去，在失控。我们来看一屏字，这都是大网红，在座的各位，我敢打赌，你绝不可能认识1/3以上。我们随便说几个，这位叫“回忆专用小马甲”，在微博上2800万粉丝，现在发一条微博的价格，官方报价6万。他直播的冠名值两百万。有钱。下一个更有前。这个叫delicious大金，淘宝网红，草根，她的品牌衣服一上市，瞬间一天卖了一千万，现在一年收入一个亿。再看下一个，更奇葩，叫PPD娇妹，就这个样子，传说签约费五年三个亿。再看下一个，同道大叔，网红当中几千万粉丝，刚刚把他的公司卖掉，套现两个亿。对，很多人特别气愤，我已经不能再说了，再说马上救护车就要来了。很多人都受不了，我不喜欢他们，他们凭什么红？这些人你可能都不喜欢，但是人家不仅红了，而且变现了，这是最大的问题。这个世界正在你不知道、不满意、不愿意的地方出现一系列的东西，你都不知道怎么称呼它。

还有，当我们津津乐道BAT的时候，今年端午节突然有一个软件，因为一篇文章火了，叫快手。大家突然知道，原来中国第四大流量的应用是快手，仅次于新浪微博，原来都不知道！我们这些人干什么的？读书明理、知人论事，我们动不动还要搞个演讲，指点江山，这些新现象你都不知道，它已经那么大了！

还有，B站上最火的电视剧你猜是什么？十几年前的《新白娘子传奇》，大家看的根本不是这个电视剧或者赵雅芝，看的就是欢快的弹幕。现在B站上最火的，据说是三国演义的鬼畜，知道这个人是谁吗？叫“初音未来”，全球各地开演唱会，粉丝众多，有几千万首歌。我没有说错，真的是几千万首歌，因为它是个虚拟人物，非常值钱。很多人也不知道它的存在。对，我们这一代人将花整整一代人的时间从实体世界迁移到虚拟世界，这个虚拟世界里面，光怪陆离，有一些人群，他们已经发生了聚集，他们共享着一种文化，这种文化在我们看来稀奇古怪，甚至是不可言说。这些社群，你们知道的，我敢打赌，绝对不超过1/3。其中我随便举一个例子，这个字最大的，ASMR，这是什么呢？是听好听的声音。比如说摩擦一根羽毛，敲打一只盒子，就这样一个社群。这个社群里面有自己的巨星，比如这个女孩，这个女孩的网名叫轩子巨2兔，每天晚上轻声细语地跟你说话，做出各种声音，同时在线五十万人围观，你能相信吗？当然，这个世界上绝大多数人也绝对不会相信有一帮人在跨年之夜，不在家陪老婆孩子，去听一个胖子做什么演讲。对，世界正在发生这种分裂，谁都搞不懂谁，都觉得别人的行为方式很古怪，这个世界正在飞速地脱离我们的掌握，一地鸡毛，千奇百怪。互联网刚刚起来的时候，我们有一个假设的认知，叫世界是平的。什么意思？万千世界，都像一颗鸡蛋一样打在晚里，我们拿互联网这根筷子搅啊搅啊，越搅就越匀，但是2016年的最后一天，我们蓦然回首，陡然发现，世界哪是平的？世界是碎的，碎得你根本不知道另外一个颗粒里的人在搞什么鬼东西。人们互不理解、互不认同、甚至互相不知道，这才是现在的真相。

那么为什么呢？我觉得潘石屹这个人真是有最质朴的智慧，他讲了一个分析，说因为互联网可以拉黑啊。没错，只要是那些我们不喜欢的人、看不惯的人，拉黑、取关、评比、踢出，就可以了，最后剩下来的当然就是我们喜欢的、看得惯的、愿意跟他在一起的人。钱钟书老爷子不是有一句话嘛，解决问题的最好的方法，就是否定问题的存在。原来在实体世界里，我们在大街上、在饭馆里，我们遇到自己不喜欢的人没办法嘛，我们不能把他们拉黑嘛，所以我们想方设法、锻炼情商，提高自己的社交能力等等，不就是为了容忍那些我们不喜欢的人嘛，但是在互联网世界里不需要，拉黑他，于是整个世界一地鸡毛。而且，世界因为人性的很多层次，正在悄悄地分裂。我们人性的一万的深处深不见底，你别觉得自己了解自己，也别觉得自己了解大众。

随便举两个例子，2016年，王宝强家出了点事，然后微博上愤怒的群众，用最恶毒的语言，调集自己的情绪，表达对这件事情的愤怒和某个当事人的声讨。但是大数据运营出来之后，告诉我们，围绕王宝强的事件，大家的底层情绪是高兴。怎么回事？我们不是愤怒了吗？为什么是高兴呢？这就是我们人性底层当中非常幽暗的东西。过去我们了解这个世界，我们通过很多公众的言论来了解，比如2016年的房价涨得不得了，网上骂声一片，中国老百姓恨死房价了。真的是这样吗？社科院告诉我们一个数据，中国91.2%的家庭是有房的，这些人不吱声，他的房价涨了，他偷着乐。91.2%的人，我假设，当中绝大多数人的房子涨了，他高兴，他不骂，但是他不吱声，公众舆论不反映。你真的觉得中国人痛恨房价飙升吗？通过公众舆论得出来的结论未必准确。所以你看，世界在言论的深处、在人性的深处不断的分裂，你再难搞到真相。怎么办？世界在分裂，这是个趋势，没有任何力量可以力挽狂澜，这是我们一代人的宿命，因为我们在从实体世界迁移到虚拟世界，那是一个可以拉黑的世界。所以，对我们创业者和商人来讲，有一个判断至关重要，叫这个世界最值钱的东西是啥，是所有能够达成共识的东西。只要能够达成共识，它就是支离破碎世界的力量，它就在商业上变得价值连城。比如说，2016年，我们都说小鲜肉，他们挣钱了，现在我身后这三位，每个都很挣钱，身价一年至少挣几个亿吧。有人说这不合理，怎么就不合理？太合理了！这三个人，只要他的脸一出现，中国至少几十万、数百万的姑娘的眼珠子会定住几秒，达成伟大的共识，这难道不值钱吗？我们想法不一样、职业不一样，目标不一样，但是我们人人都认得范冰冰，你说范冰冰不值钱？治愈这个世界的破碎，这就是值钱的商业价值。

所以还是猫眼的老板郑志昊，那天他去我办公室聊天，告诉我一句话，我觉得很有道理。他说现在做投资大妈买黄金，土豪买房产，但是一流的投资家买IP。刚才我们讲，中国电影的市场成长是乏力的，但是为什么那么多公司疯了一样扑进去，对，电影公司、游戏公司，做内容的产业，他们拥有的IP，那还是IP吗？那不是知识产权，那就是疗愈这个世界的共识啊，是贴在伤口上的膏药啊，是会越来越值钱的东西啊。所以，所有的产业其实正在默默地呈现一种房地产的逻辑，什么意思？就是共识极其珍贵。共识极其珍贵之后，这就像地皮一样，只有那么多，所以谁圈住了一小块共识，就相当于圈住了一块地皮，然后再说。特朗普，房地产商人，他玩政治的逻辑就是房地产商人的逻辑，先把地圈下来再说。

你可能会说，给小鲜肉那么多钱，给广告商那么多钱，这不是很悲摧吗？对，这一代商人没办法，我们必须交，缴纳共同认知税。这是第四只黑天鹅，什么意思？就是我刚才讲的，你的任何商业、任何创意项目，就像房地产一样，你不仅要支付砖头瓦块的成本，你还要交一笔地价，那才是决定你成本的根本因素。现在所有的创业者也有两个选择，第一个选择，是交这笔认知税，第二个选择，就是打越来越残酷的认知战。这牵扯到我们对商业本质的理解，其实商业就是认知。

马克思·韦伯，这是著名的社会学家，他讲了一句极其牛的话，人的本质是什么？人是悬挂在自己编织的意义之网上的动物。我们所有的产业除了最基本的衣食住行之外，其实都是意义的创造。随便看几个产业，比如说钻石，那不就是碳嘛，钻石产业被称之为二十世纪最伟大的骗局，因为大量的钻石被开采出来，商人于是发明了说，一颗恒久远，永流传，永流传代表爱情，拿回去跟你媳妇说这东西要保存，于是成为一个庞大的产业。

再比如说维生素片，多少科学家写文章在杂志上说人类没有必要补充维生素，什么鱼肝油，都不必要吃了，从正常的食物当中我们补充的维生素足够了，但是没有维生素，没有鱼肝油，我们用什么来表达我们对孩子的爱啊，科学家走开，我们要维生素片。还有科学家自找没趣，什么每天一杯奶，强壮中国人，这是骗局，人没必要喝牛奶吧，牛奶里面的所有的营养要素我们可以从其他的食物当中获得。呸！不喝牛奶，我们中国人怎么感知自己生活素质的进步？科学家走开！事实正在变得不重要，每一个产业，大量的产业，都有认知叠加上去的因素，它才变得特别有价值。

各位可以打印一个账单，你会发现自己每天都在为自己的认知买单，而不是在为自己的真实需求买单。市场正是这样繁荣起来的，没有需求我们就用意义编织一个，没有市场，我们就用认知开拓一个。但是问题来了，问题在于，我们这个肉身的动物，我们这个肉做的大脑，我们的认知是有带宽的。因为互联网、移动互联网的扑面而来，这个带宽极其拥挤，我们变得不可能有耐心去了解很多东西的细部。现在你买任何电器，你还看说明书？三下两下搞不懂怎么用的就丢了！我们不可能记得住两个以上的洗发水牌子，我们的认知带宽正在变得越来越不耐烦，借假修真，对，无中生有，争夺有限的认知，这是下一代商人的使命，也是我们的宿命。

在这个时代，怎么生产的问题已经基本解决，生产什么的问题变得极其的严峻。怎样在别人的认知当中像一根钉子一样扎进去，挤出自己的空间，在用户的脑袋里植入一个你来定义的概念，变成我们商人的基本素质。

再往下，认知变成下一个战场之后，我们来举一个例子，2009年，马云搞出了一个光棍节，当年叫光棍节，11月11号，现在叫“双十一”。这个战场其实打得越来越大，第一年5000万，今年1207亿，马云作为一个伟大的商人，他给全体中国人建造了一个认知——“双十一”。我们先不来看马云，我们来看江南春对他的一个判断，他说消费者的心智一旦被占据，后人想进入将付出巨大代价。换句话说，江南春给马云背书说，你搞出一个“双十一”，这个认知就属于你了。真的是这样吗？我们再来看下一个人，这三句话出与哪家公司我们都知道，“双十一哪家强，咱不用晚会也疯狂，想要提速，别走猫步；勇敢挑战双十一，不做胆怯小猫咪”，京东的广告。OK，“双十一”的认知已经被阿里占据，京东每年一次，在“双十一”这一天猛烈地踢踏阿里，你这个臭猫咪。请问这个做法是聪明还是傻？表面看起来非常傻，因为江南春刚才讲了，认知一旦被占领，再没有机会，或者后来者要付出巨大的代价。所以现在每年“双十一”之后，京东只能公布我今年比去年增长了百分之多少，绝对不敢公布总销量那个数字，不好意思说，这似乎是一次无望的战斗。但是如果要我说，我觉得刘强东非常聪明，因为他通过一次一次地捶打阿里，战斗猫咪，他给自己构建了一个新的认知，叫做我是阿里的唯一对手，这一点在资本市场上有多值钱，你们都知道。所以现世的战斗已经不是我们表面上看上去的战斗，这是一个认知战场里面的战斗。世上本没有认知，仗打得多了，也就有了认知，这就是刘强东的算盘。

2016年，小米公司，很多人在唱衰它，说不行了，手机销量一直在下滑。但是，雷军的未来真的是和手机这个东西绑在一起吗？如果你熟悉小米公司的话，你会发现他曾经试图喊出一个战略，就是我用手机连接一切电器，这样你家里什么东西都归我了。但是我们现在发现，在小米的商店里出现了比如说电池，比如说插线板，比如说行李厢，那个东西是用手机能连得起来的？当然不是。小米的战略早就变了，当它决定做行李箱，做它越来越长的产业链的时候，它打造的新认知已经不是什么收集了，它的认知正在变成一个又便宜又好的品牌。所以为什么小米明年会大规模线下开店？把大量的东西用一个认知堆积在一处让你去买，因为小米通过这些年的努力让你获得一个新的认知的定位，叫比较便宜，还不错。我身边大量的白领精英，很有钱，他有时候买东西，我又不想挑，我的认知负担那么大，买一个小米得了，价格上很公道，东西还不错，长得也很好看，行了，懒得挑别的了，小米。这是他几年创业真正奋斗的成果，天那么大，每一个创业者在我们用户的脑子里，我们都有可能创造出属于自己的认知。

在这儿我稍微傲娇一下，作为一家非常非常小的创业公司，我们为这个市场还算创造了一个小的典范，那就是我们的跨年演讲，它其实就是一个认知，它创造的方式就是我向我所有的恩公、恩婆承诺，未来二十年，每到此刻我会站在这个舞台上，给你们报告我一年的心得，这个认知就占住了。当然我并不是说别人做得没有我好，而是只要我占住了这个认知，别人何必还做呢？只要他做，就会面对我这个天花板嘛，他很难再穿过，你就是比我做得好，你不也是跟我学的嘛，何必呢？所以尊严的创业者会找到自己的认知战场，这片地方我就占住了。一个两年的创业公司拥有了一个二十年价值的品牌，这就是占领认知的力量。所以未来的创业者其实就是要占领一个认知，在这儿我要宣布一个认知，求大家帮一个忙，我和我创业的团队，我们立誓要做中国最好的知识服务商。多年之后，当这个认知真的长成了参天大树，你就拍着胸脯说，当年是我帮罗胖把这杆旗插到这个高地上的，谢谢各位。我承诺，当我拥有了这个认知之后，我们会在时光的隧道里爬行，跟着这个孩子，不负你们的嘱望和期待，用我们尽其所能的方式，把这个认知，把这个孩子养大。谢谢各位。

创业者是永远的犯错者和逃亡者

后真相时代，原来越来越不关心时代，而只关心立场和态度。我们来举一个例子，我们来看看2016年发生的那些激烈的争吵，在这些争吵后面，你会发现有一个道理，大仲马，法国的文学家，早就讲过，所谓的历史，所谓的事实，不过是挂小说的一颗钉子。

我们来看这么几件事，郭德刚和他的徒弟曹云金2016年大撕了一场，撕的结果是什么？一地鸡毛。各位，我们多多少少都参与到这个事件当中。你真的关心真相吗？你会发现不管你看多少文字，看多少八卦，真相仍然在迷雾当中，你实际上是在两种立场当中挑一种去占他。哪两种立场？第一种叫徒弟不能忘恩负义，第二种叫强者不能仗势欺人。你确立一个立场而已，没有真相。冯小刚、王思聪也撕了一场，你会发现你也是挑了一个立场站了而已，你无非就是在店大不能欺客和名人不能碰瓷之间挑了一个立场，哪有真相。

2016年学术界也有一场著名的争论，杨振宁，诺贝尔物理学奖的得主和菲尔兹奖的得主丘成桐，围绕中国应不应该建大型对撞机吵了一架，杨振宁说当然不应该建，那要花二百亿美元，大型对撞机产生的科学结果已经非常稀少了，花那么多钱，中国还是一个发展中国家，不该建，道理对吧。丘成桐说当然该建，可惜那点钱干什么，只要建了大型对撞机，全世界至少几千名顶级的科学家会携家带口来到中国，围绕中国的项目进行工作，这是划时代意义的事。这一点钱能算小帐吗？当然该建。请问你支持谁？我们过去一般都认为所有的辩论总有一个正确的一方，总有把道理和事实全部讲清楚，我们可以选择支持的一方。但是2016年，至少我自己我越来越觉得，我不想支持谁，因为我每站一个立场，实际上我就损失了了解另外一个立场的机会。我自己的认知进步和认知迭代，就产生了一次惨重的损失。所以在越来越激烈的争论当中，我越来越想劝说自己保持一个超然者的身份。过去我们认为，认知源于事实，但是认知现在本身就是一个事实，它不是我们从事实当中抽取的，它就是我们必须和它打交道的那些实体的存在，它就是事实。

当各种各样的想法都有道理，在我们身边杂存的时候，你会发现，第五只黑天鹅正在起飞，叫共同体危机。过去人类用各种各样的方式，强韧的纽带形成的共同体，但是在互联网，移动互联网，紧接着的人工智能时代，我们会发现，这些纽带正在一个一个地弱化，甚至是崩断。建立共同体，本质上就是定义什么是“我们”。但是“我们”这件事情越来越难定义啊。只有定义了什么是“我们”，协作才能展开，财富才能增长，安全感才能建立，个人的尊严才能获得，但是定义“我们”越来越难，有时候我们都不知道谁是“我们”。血缘关系能定义吗？老爷子好不容易把有血缘关系的一家人招起来吃一顿团圆饭，儿孙们马上就要掏出手机跳到另外一个世界，人家在肉体上没办法，但是心眼里就是不愿意跟你是一个共同体嘛。地缘是一个稳固的纽带吗？越来越多的中国人从农村走到城市，从这个城市去到另外一个城市，他都不知道他的老家是哪儿，他对他老家的认同感是越来越差，我住在朝阳区，我就是朝阳区群众？还有，下一个纽带是阶层，阶层也在大量的去共同体化。比如同样是上班族，坐地铁的，我们是那样的相似，我们都坐地铁，我们都是上班族，我们甚至是同时上班，要不怎么会坐同一辆地铁呢？甚至我们的出发地和目的地都完全一样，我们这么多人在地铁车厢里，实际上每个人都点亮自己的手机，穿越进另外一个精神构建的世界。你环顾你的地铁车厢，你觉得你跟他们是一个共同体吗？你还不如跟那个微信群里的人是一个共同体呢，阶层也不能界定。还有单位，过去是共同体，现在也在解体，频繁地入职去职，说白了吧，未来一个公司的寿命还不见得有一个人长呢，对单位献终身变成是极其可笑的事情。还有，过去专业是共同体，但是现在专业还是共同体吗？你身边有没有发现大量的人，尤其是混得还不错的人，越来越少人大学学的是什么专业这辈子干的就是什么专业，越来越多的牛人他的专业和他现在干的事情没有一毛钱的关系。

再来，认知是共同体吗？当然不是。我们同时喜欢玩某一款游戏，或者同时喜欢某一个明星，但是这种连接太脆弱了，粉转黑，粉转路人，分分钟能够发生的事情。我经常问一些过不下去的夫妻，我说你们为什么过不下去？经常得到的回答就是三个字，没得聊嘛。什么叫没得聊？认知不同步嘛。那么强韧的婚姻纽带，都可以因为认知不同步而解体，认知怎么能打造共同体？这是我们这一代人天大的难题啊，共同体迅速地在建立，迅速地解体。但是，共同体是人类文明的一块基石，我们和人类历史上所有代的人都不一样，他们生下来就有共同体，你可以叛逆，你可以逃出，你可以重建，但是你心理是有矛的，你的命是稳定的，我们这一代人会被抛入一种时光和历史的急流，你需要自己建构共同体。别人我不知道，我只知道，今天我们一开场就重新定义了创业者，我在我两年半的创业的时间当中，我深刻地认知到一件事情，就是创业者应该主动担负起建立共同体的责任。为什么？因为我们和大航海时代的哥伦布是一样的，我们手中连一张海图都没有，我们就要奔向自己构想的那个目标，我们都是探险家，我们都在扩张人类文明的全新的版图，我们都是丛林中迷路的那些探险者，遇到另外一个同样的人，不管我们的目标是不是一样，我们的种族是不是一样，我们什么都不一样，仅仅因为我们在共同探险，我们都应该结成共同体。所以，这个社会的共同体的重新打造，我们这一代人重新找到自己的生命之矛，创业者这个身份，正如我刚才强调的，不管你是不是有公司，只要你试图提升自己的认知，试图达成更新的协作，试图干一件全新的事，只要你属于这样的人，不管你是不是在打工，还是当自由职业者，不管你是为公司，还是为你自己，你都是创业者，只要你怀着这样的目标、这样的行为方式，我们应该结成一个共同体。

我们创业者其实有很多被社会误解的地方，今天借2016年的最后一段时间，我稍微梳理一下。首先，创业者是永远的犯错者，我们这一生都不可能对一次。为什么？不管你的生意有多好、多大，你都知道，眼下我处理这个创业项目的方式绝对不是最好的方式。就在今天，就在此刻，就在这个现场，就在深圳的湾区，就在这个体育馆里，你说此刻，有没有可能出现一个想法，一年之内做到十亿美金的生意？这个机会就在我们现场，只不过我们就坐的人傻得没有办法知道它而已。这件事情不是没有在创业史上发生过。不管你多对，永远有更对，这是创业者的使命。我和我的合伙人脱不花、快刀青衣，我们经常在面对一个选择的时候，我们即使做了，我们很满意，但是我们互相提醒，一定有更好的做法。一生永远错呀，这种折磨不是创业者，怎么能够理解？

再来，我们创业者是在真空中，没有人告诉什么是对的，什么是错的，该往哪里去。我们的传统教育给我们灌输了一生应该臣服于什么道理，应该讨好什么人，所有这些过去习得的道理在创业者的生涯中完全没有用，你必须孤独地做一个决定，然后以自己的生命和全副身家对他承担结果。

创业者是永远的逃亡者。两年多前，我们糊里糊涂地融了资，然后变成了必须以上市为目标的一家公司，今天我们现场有好多我们的投资者。融完资之后错知道，原来资本市场是这么一个东西，原来我只觉得，我们做生意嘛，挣点钱嘛，后来发现不对，资本市场找你要的不是钱，也不是生意，甚至不是很大的生意，要的是两个字叫“增长”，你那个钱必须越挣越多才行，挣很多不行，后来我又发现，原来他找你要的不是增长，是持续的增长，增长速度还要越来越快。到后来我又发现，不对，不对不对不对，他要的根本不是增长速度，他要的是你的增长速度要超越预期。老天爷，我现在不管有多好，他们都要求我更好，而且比他们想的还要好，这是一个什么日子？所以我就突然想起来伟大的前辈创业家王永庆先生，九十多岁，死在了去美国考察项目，获取超越预期增长的路上。这份痛苦没人能理解，自己选的路怨谁？自己曰的，做完它。

凡是不赚钱的企业，都说自己在创业；凡是赚钱的企业，都说自己在做生意。你发现，做生意、做买卖这事实，好象不太高大上，为什么？因为我们只有现在，没有未来。而创业者不挣钱，理直气壮，我有未来。这是一种什么样的感受？还有，我们是永远的挫败者，任何其他行业，你人生的高度是用什么标定的？是用你人生当中最得意的那一刻标定的，那个高峰。但是我们创业者，是以你的终局来标定的，换句话说，你在死的时候，或者你退休的时候，你的企业是不是上升期，决定了你在商业史上的地位。我们来看一系列的品牌，诺基亚、摩托罗拉、索尼、惠普、雅虎，人们记住的不是这些伟大公司最辉煌的时刻，而是他们终局时落魄的样子，商学院的教授心狠着呢，不管以前多么夸你，把你列入教案，在你死去那一刻立刻把你改了叉叉，教训，你就这样被标定在商学院的史册上，我们是一个终身的挫败者。

在这儿，我特别想由衷地插一段话，我们创业者这个群体，结成共同体的意思是什么？不是让你帮到彼此，没必要，看见别人死了，吸取他的教训，把他埋了就完了，自找的。但是我们至少应该有一种能力吧？这种能力叫做感受这个群体当中其他创业者的苦乐和悲欢的能力吧，这跟别人无关，这是对我们自己好的事情。但是，在现在的创业者共同体当中，我看不到这一点。真的。今年黄太吉，黄太吉的赫畅我很熟，算是朋友，说他在关店。那几天我在朋友圈里看到的全是嘲笑，全是幸灾乐祸，充满了一种果然不出我所料的口气。然后我看到了赫畅写的一篇文章，他问了三个问题。第一，黄太吉四年的出现，对中国餐饮业有没有贡献？答案当然是有。第二个问题，黄太吉对于餐饮新一代的创业者影响究竟大不大？当然大。第三个问题，你们真的希望一个没有黄太吉的世界吗？反正我不希望。为什么？我不愿丧失这个能力，感受这个共同体其他人的悲欢和苦乐的能力，因为我感受到一份，我自己就多条路。创业者的命运，就像珊瑚虫，我们这辈子一路错下去，一路败下去，最后我们对人类文明的贡献是什么？是用自己败掉的那个尸体，堆呀堆呀堆呀，一千年一万年地堆呀，最后堆出海平面，我们是把生命当中的价值创造的一部分投射在远方的那个大屏幕上，哪怕是一个光斑呢，最后堆出海平面，我们是这样一群人。

再举一个例子，乐视。11月之后，我的朋友圈里，我看到大量的人幸灾乐祸，我指的不是批评，我指的是幸灾乐祸。其实这家公司很简单，就那么点事，融资、搞事，事不够了去融资，你很难说他是编故事还是什么，说不清楚，他就是这么一个新的物种，没有什么太多的秘密，那么多人希望他死。我不希望他死，我不是在这儿秀自己的道德感，不是的，我只是在问一个问题，如果我跟他是一个创业的共同体的话，我会怎么做？我觉得我不能丧失一种能力，就是看不到他人为我探的路，感受不到价值创造的惊喜，我不能做这样的人。所以如果换作是我，我对于乐视的困境，我会做三个反应，第一，我不希望他死，我希望他成，因为他成了之后，等于他用成本和经历为我探了一条路。第二，我希望各种稀奇古怪、光怪陆离的人成，因为他们成了之后，这个世界会变得更加有趣、更加多元，这句话我在我的节目当中多次为罗永浩说过。第三，如果他们死了，那好，我会站在他们的角度上仔细复盘，是什么样的诱惑让他走进了一条死路呢？他们为什么没有能够协调出资源克服这个困难呢？如果此刻失败的是我，我有没有能力挺住呢？这是我要问的问题。

创业者之间自然会有恩仇，但是这个恩仇，如果你承认我们是一个共同体，我们能不能像军人处理这种问题的方式来处理？打仗的时候，好好打，对方输了，至少不侮辱对方的尸体。时间快到了，我特别想放出一张片子，是本场风格最特殊的一张片子，如果我们是一个共同体，我们可以至少做到不黑他们。创业者的命，刚才我说的好像特别悲情，其实也不是了。创业者也有一个天大的好处，就是我们拥有了命运的刻度条。罗曼·罗兰说过，有的人二三十岁就死了，他们变成了自己的影子，不断地重复自己。为什么？因为他不知道他自己的生命长到多大。但是我们创业者有一个天大的好处，就是我们拥有一根刻度条。一个作家，他觉得自己进步了，我写得妙笔生花了，怎么办？没有一个标准能够评价。但是创业者，我们本质上就在修行自己，我们的生命拥有着一个外在的刻度条，别看我们争名逐利，实际上我们的营业额、我们的市值、我们的估值，它就是我们变得多强大的一个外在的可以看到的数字，这是我们这群人最骄傲的地方，只要他不是一个创业者，他没有走进商业事业，或者开拓人类文明新边疆的事业，他不拥有这根创业条，这是我们最傲娇的地方，我们有进度，而且自己看得见。我们可以用自己一个数字来标定自己过去的一年和未来的一年。2016年还剩最后的一分多钟，2016年，我们每个人都拥有自己的进度条。你知道的，2017年，希望这个数字我们每个人都推动它变得更大。只要这个进度条变得更大，就是我们的生命向上成长。正如莎士比亚名句《暴风雨》里写的：“凡是过去，皆为序幕”。

还有30秒，2016年就要过去，2017年就要到来，很多人要许愿了，我推荐大家一个愿望，就是2017年老天爷给我们所有人一次努力的机会，因为对于创业者来说，有这个机会，我们就拥有一切。

阿里为全面践行DevOps，分拆整个应用运维团队

Wed, 01 Mar 2017 09:40:15 CST

在2016年12月的Velocity China2016，阿里巴巴平台架构部研究员林昊（花名毕玄）发表了题为《阿里应用运维体系演变》主题演讲，其中透露了一个大新闻：

阿里为全面践行 DevOps 思想，并进行组织结构调整：将以前的应用运维团队全部打散，并合并到各BU的软件开发团队中去。

新闻截图来自搜狐

这一举措，听起来颇有大将风范。众所周知，阿里业务高速发展，运维工具也在不断演进迭代，由最初的脚步化、白屏化、逐渐向自动化、平台化、智能化演进。随着DevOps转型逐渐落地，运维操作由脚本逐渐演变为运维工具、运维平台，使用者由运维，演变为研发与运维共同使用。

阿里巴巴平台架构部研究员林昊（花名毕玄）

Java豆瓣电影爬虫——抓取电影详情和电影短评数据

Tue, 24 Jan 2017 07:58:42 CST

动机

采集豆瓣电影数据包括电影详情页数据和电影的短评数据。

电影详情页如下图所示

需要保存这些详情字段如导演、编剧、演员等还有图中右下方的标签。

短评页面如下图所示

需要保存的字段有短评所属的电影名称，每条评论的详细信息如评论人名称、评论内容等。

数据库设计

有了如上的需求，需要设计表，其实很简单，只需要一张电影详情表movie和一张电影短评表comments，另外还需要一张存储网页提取的超链接的记录表record。

movie表

movieId：主键，自增长
Name：电影名
Director：导演
Scenarist：编剧
Actors：主演
Type：类型
Country：制片国家/地区
Language：语言
releaseData：上映日期
Runtime：片长
ratingNum：豆瓣评分
Tags：标签

　　comments表

commentId：主键，自增长
commentInfo：评论内容
commentAuthor：评论者
commentAuthorImgUrl：评论者头像链接
commentVote：评论点赞数
commentForMovie：评论的电影名
recordId：链接record表，暂时未用到

　　record表

recordId：主键，自增长
URL：爬取解析的超链接
Crawled：是否被爬过

注意：数据库设计是在不断调整的，比如之前设计了一张tags表，用于存储每部电影的标签，经过调整发现直接放到movie中作为一个字段更加方便，又比如comments表中，commentForMovie是后来加上的，方便查找当前的评论针对哪部电影。

使用的技术

语言：Java（语言是一门工具，网上用python,java,nodejs比较多）

数据库：Mysql（轻便易用）

解析页面：Jsoup（比较熟悉httpparser，虽然功能强大，但是稍显繁琐，这里用Jsoup，因为其为类javascript语法）、正则表达式（对于一些结构比较奇怪的dom结构，采用了正则表达式的方式来提取信息，其实也可以用xpath，但是xpath极易受dom结构变化而失效）

比如对于网页源码如下

<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-cmn-Hans" class="ua-windows ua-webkit">
<head>
    <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8">
    <meta name="renderer" content="webkit">
    <meta name="referrer" content="always">
    <title>
        肖申克的救赎 (豆瓣)
</title>

    .....

    <meta name="keywords" content="肖申克的救赎,The Shawshank Redemption,肖申克的救赎影评,剧情介绍,电影图片,预告片,影讯,在线购票,论坛,肖申克的救赎在线观看,肖申克的救赎高清,肖申克的救赎在线播放">
    <meta name="description" content="肖申克的救赎电影简介和剧情介绍,肖申克的救赎影评、图片、预告片、影讯、论坛、在线购票、肖申克的救赎在线观看、高清、在线播放">

.........                  

<div id="info">
        <span ><span class='pl'>导演</span>: <span class='attrs'><a href="/celebrity/1047973/" rel="v:directedBy">弗兰克·德拉邦特</a></span></span><br/>
        <span ><span class='pl'>编剧</span>: <span class='attrs'><a href="/celebrity/1047973/">弗兰克·德拉邦特</a> / <a href="/celebrity/1049547/">斯蒂芬·金</a></span></span><br/>
        <span class="actor"><span class='pl'>主演</span>: <span class='attrs'><a href="/celebrity/1054521/" rel="v:starring">蒂姆·罗宾斯</a> / <a href="/celebrity/1054534/" rel="v:starring">摩根·弗里曼</a> / <a href="/celebrity/1041179/" rel="v:starring">鲍勃·冈顿</a> / <a href="/celebrity/1000095/" rel="v:starring">威廉姆·赛德勒</a> / <a href="/celebrity/1013817/" rel="v:starring">克兰西·布朗</a> / <a href="/celebrity/1010612/" rel="v:starring">吉尔·贝罗斯</a> / <a href="/celebrity/1054892/" rel="v:starring">马克·罗斯顿</a> / <a href="/celebrity/1027897/" rel="v:starring">詹姆斯·惠特摩</a> / <a href="/celebrity/1087302/" rel="v:starring">杰弗里·德曼</a> / <a href="/celebrity/1074035/" rel="v:starring">拉里·布兰登伯格</a> / <a href="/celebrity/1099030/" rel="v:starring">尼尔·吉恩托利</a> / <a href="/celebrity/1343305/" rel="v:starring">布赖恩·利比</a> / <a href="/celebrity/1048222/" rel="v:starring">大卫·普罗瓦尔</a> / <a href="/celebrity/1343306/" rel="v:starring">约瑟夫·劳格诺</a> / <a href="/celebrity/1315528/" rel="v:starring">祖德·塞克利拉</a></span></span><br/>
        <span class="pl">类型:</span> <span property="v:genre">剧情</span> / <span property="v:genre">犯罪</span><br/>

        <span class="pl">制片国家/地区:</span> 美国<br/>
        <span class="pl">语言:</span> 英语<br/>
        <span class="pl">上映日期:</span> <span property="v:initialReleaseDate" content="1994-09-10(多伦多电影节)">1994-09-10(多伦多电影节)</span> / <span property="v:initialReleaseDate" content="1994-10-14(美国)">1994-10-14(美国)</span><br/>
        <span class="pl">片长:</span> <span property="v:runtime" content="142">142 分钟</span><br/>
        <span class="pl">又名:</span> 月黑高飞(港) / 刺激1995(台) / 地狱诺言 / 铁窗岁月 / 消香克的救赎<br/>
        <span class="pl">IMDb链接:</span> <a href="http://www.imdb.com/title/tt0111161" target="_blank" rel="nofollow">tt0111161</a><br>

</div>

                </div>

<div id="interest_sectl">
    <div class="rating_wrap clearbox" rel="v:rating">
        <div class="rating_logo">豆瓣评分</div>
        <div class="rating_self clearfix" typeof="v:Rating">
            <strong class="ll rating_num" property="v:average">9.6</strong>
            <span property="v:best" content="10.0"></span>
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                <div class="ll bigstar50"></div>
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                    <a href="collections" class="rating_people"><span property="v:votes">740373</span>人评价</a>
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                </span>
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                <br />

                <span class="stars4 starstop" title="推荐">
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                </span>
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                <br />

                <span class="stars3 starstop" title="还行">
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                </span>
                <div class="power" style="width:1px"></div>
                <span class="rating_per">2.1%</span>
                <br />

                <span class="stars2 starstop" title="较差">
                    2星
                </span>
                <div class="power" style="width:0px"></div>
                <span class="rating_per">0.1%</span>
                <br />

                <span class="stars1 starstop" title="很差">
                    1星
                </span>
                <div class="power" style="width:0px"></div>
                <span class="rating_per">0.1%</span>
                <br />

    </div>
        <div class="rating_betterthan">
            好于 <a href="/typerank?type_name=剧情&type=11&interval_id=100:90&action=">99% 剧情片</a><br/>
            好于 <a href="/typerank?type_name=犯罪&type=3&interval_id=100:90&action=">99% 犯罪片</a><br/>
        </div>
</div>

            </div>

.........

    <!-- sindar19a-docker-->

  <script>_SPLITTEST=''</script>
</body>

</html>

可以通过如下代码来解析相应字段（其中有用Jsoup和正则表达式的）

for (Element info : infos) {
    if (info.childNodeSize() > 0) {
        String key = info.getElementsByAttributeValue("class", "pl").text();
        if ("导演".equals(key)) {
            movie.setDirector(info.getElementsByAttributeValue("class", "attrs").text());
        } else if ("编剧".equals(key)) {
            movie.setScenarist(info.getElementsByAttributeValue("class", "attrs").text());
        } else if ("主演".equals(key)) {
            movie.setActors(info.getElementsByAttributeValue("class", "attrs").text());
        } else if ("类型:".equals(key)) {
            movie.setType(doc.getElementsByAttributeValue("property", "v:genre").text());
        } else if ("制片国家/地区:".equals(key)) {
            Pattern patternCountry = Pattern.compile(".制片国家/地区:</span>.+[\\u4e00-\\u9fa5]+.+[\\u4e00-\\u9fa5]+\\s+<br>");
            Matcher matcherCountry = patternCountry.matcher(doc.html());
            if (matcherCountry.find()) {
                movie.setCountry(matcherCountry.group().split("</span>")[1].split("<br>")[0].trim());// for example: >制片国家/地区:</span> 中国大陆 / 香港     <br>
            }
        } else if ("语言:".equals(key)) {
            Pattern patternLanguage = Pattern.compile(".语言:</span>.+[\\u4e00-\\u9fa5]+.+[\\u4e00-\\u9fa5]+\\s+<br>");
            Matcher matcherLanguage = patternLanguage.matcher(doc.html());
            if (matcherLanguage.find()) {
                movie.setLanguage(matcherLanguage.group().split("</span>")[1].split("<br>")[0].trim());
            }
        } else if ("上映日期:".equals(key)) {
            movie.setReleaseDate(doc.getElementsByAttributeValue("property", "v:initialReleaseDate").text());
        } else if ("片长:".equals(key)) {
            movie.setRuntime(doc.getElementsByAttributeValue("property", "v:runtime").text());
        }
    }
}
movie.setTags(doc.getElementsByClass("tags-body").text());
movie.setName(doc.getElementsByAttributeValue("property", "v:itemreviewed").text());
movie.setRatingNum(doc.getElementsByAttributeValue("property", "v:average").text());

对于服务端返回不同状态的http status，本程序对于如304,401,403,404等都采取了丢弃处理，不作解析。

效果展示

　　record表记录

　　movie表记录

　　comments表记录

以上只是一个爬取数据的后台实现雏形，还有很多细节的问题需要解决。后期可能会补上环境搭建以及遇到的问题和解决方法相关的文章。

Java豆瓣电影爬虫——使用Word2Vec分析电影短评数据

Java豆瓣电影爬虫——小爬虫成长记（附源码）

程序爬取控制在豆瓣可接受范围内，不会给豆瓣服务器带来很大的压力，写此程序也是个人把玩，绝无恶意，万望豆瓣君谅解^_^

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国内数据分析“七宗罪” 美国进入“非结构化”数据分析新时代

Sat, 19 Sep 2015 01:27:20 CST

199IT数据中心微信账户：i199IT

目前，对国内大部分企业级客户而言，大数据时代已经真正到来了。

虽然，近年来“大数据”及“数据分析”概念被炒得很火，但国内，国内很多CIO/CTO们仍很“害怕数据”——一方面，企业充斥着无从分析的非结构化数据；另一方面，结构化数据分析方面，与非结构一样面临着方法不科学、周期冗长、性价比低、不能直接产生经济效益等典型的问题。国内大数据分析越来越陷入到一种不得要领、颇为鸡肋的僵局。

而反观大洋彼岸的美国，新技术正推动着美国数据分析产业进入到一个新的阶段——目前美国很多企业客户不仅开始分析非结构化数据，并通过引入“实时分析”、“数据驱动”（Data-driven）、“人机互动”等最新的数据分析理念，实现了企业数据分析与经济效益的有效联动。

每一次产业升级都会孕育出多个独角兽公司，而此次推动数据分析产业变革的正是以Taste Analytics为代表的从美国顶尖级数据可视化中心走出来的数据科学家们。

“这是一场不可思议的革命，你很难想象企业非结构化数据中蕴含的宝藏，我们在启用Taste平台的第一天就发现了一年以来客户邮件一直在抱怨的一个纰漏，从而及时挽回了品牌声誉。”美国某著名家电厂商CIO告诉我。

国内数据分析“七宗罪”

每一个做过调研的人，都会惊讶于中美两国在大数据分析理念和客户心态上的巨大差别。

“企业数据分析，中美在理念方面相差2-3年，而在实际执行层面或许有5年左右的差距。”美国数据分析科学家、Taste Analytics创始人及全美五大可视化研究中心的Derek Wang（汪晓宇）博士表示。

目前，国内的企业级客户在进行大数据分析时，仍以分析结构化数据为主，而对于内涵丰富的非结构化数据，市面上并没有有效的工具进行分析。

同时，在进行结构化数据分析时，仍采用了“招标＋外包”的传统模式，即需要大数据分析服务的企业按照历史经验首先建立自己的数据分析KPI（关键绩效指标），然后将整个数据分析任务外包给第三方大数据公司，经过数月的时间后，大数据公司将数据分析的结果返还给甲方企业。

Derek Wang博士表示，这种数据分析的模式，会产生以下几方面的问题，这些问题也正是目前国内的CIO/CTO们颇为头痛的问题。

首先，错过了内涵丰富的非结构化数据。相比结构化数据，非结构化数据对企业同样重要，而目前，国内企业在进行非结构化数据分析方面仍在初始阶段。

第二，KPI非数据驱动生成，缺乏科学性。国内大数据KPI的制定常常以人为经验为准，而不是由数据驱动并且实时生成的，这就有可能造成KPI常年不变，并且缺乏科学性。

第三，数据分析过程冗长。国内企业在进行大数据分析时采用“招标－乙方返还数据分析结果”的方式，整个周期少则也需要1-2个月的时间，往往返还回结果时，企业内部的相关数据已经完全改变了。

第四，浪费了企业内部的分析师资源。采用外包的方式，其实完全浪费了企业内部的分析师资源，从经济效益上很不划算。

第五，数据安全性无法保障。外包的另一个问题就是数据的安全性问题，企业想确保数据以安全的方式交予第三方大数据公司，往往需要耗费额外的时间和经济成本。

第六，数据分析结果不能与企业经济效益直接挂钩。国内企业在进行数据分析时，不仅往往需要数月的时间，而且常常为了分析而分析，分析完之后并不能很好地将分析结果运用到企业经济效益的改善上。

第七，第三方大数据公司分析能力有限。企业看似将数据分析的重任交予了第三方公司，但第三方公司由于缺乏动态、数据驱动的数据分析工具，它其实也是在按照经验制定KPI和进行数据分析，这样分析出的结果难言科学有效。

对此，业内受访专家表示，目前国内企业陷入的数据分析困局，一部分是理念问题，而更多的是技术的制约以及工具的缺乏。“比如对于非结构化数据，其实每个企业都是非常渴望分析，并且希望实时分析的，但目前仍苦于在公开市场上没有好用的分析平台。”

新技术推动形成数据分析新理念

事实上，中国企业遇到的问题，美国企业客户也曾经经历过。美国某著名家电厂商相关受访人士告诉认为，自己也经历过对非结构化数据头大、不能实时科学地分析企业内部数据等问题。

但今年以来，随着美国在非结构化语义分析以及人机互动的图像可视化等技术领域取得关键性突破，尤其伴随着全美五大图像可视化中心之一的北卡罗来纳大学（UNC）夏洛特图像可视化中心的科学家们从学术界走到工业界，推出了实时动态的、结果易读的综合智能数据分析平台The Taste Signals Platform，对美国的企业级用户而言，不论是非结构化数据，还是实时数据分析——以往常见的数据分析难点都被一一攻克了。

“从学术研究成果到工业界，科技再次显示出了它强大的生产力，”美国某著名家电厂商相关受访人士表示，“我们以前不知道怎么处理像雪片一样涌来的客户邮件，有了Taste的新平台和技术，我们内部的分析师第一天就发现了，一年以来客户一直在邮件中抱怨我们一个产品实际的序列号位数与网站注册位数严重不匹配。这是一个我们常规思维中所预想不到的严重的产品问题，但在没有非结构化数据分析工具之前，我们完全无从发现这样的问题。”

不仅上述家电厂商，全美某著名银行IT部门的受访人士也表示，按照经验，他们的管理层曾经想花重金建立银行的某项支付功能，但通过对十几万条客户网络聊天信息进行非结构化数据的分析，他们发现仅有100多条客户谈及该支付功能，“数据驱动的分析让我们学会相信数据而不是跟随潮流，我们最终愉快地决定暂缓该功能的开发——非结构化数据分析让我们优化了我们的产品结构，更加有效的利用了我们的资金，实现了对于我们主营业务的提升”。

可以看到，目前在美国，很多主流的企业已经进入到了以非结构化数据分析以及数据驱动、实时分析、人机互动、结果易读等为特点的数据分析的新纪元。据了解，在The Taste Signals Platform等强大数据分析平台支持下，相比国内客户，目前美国客户已经形成了在数据分析方面的新理念。

首先，信任数据而不是经验。国内客户在制定数据分析KPI时，更多地依靠既往的经验，而美国客户则更多地相信通过机器学习的数据平台工具得出的数据挖掘的结果，即使这些结果有可能背离传统的经验（上述美国某银行就是一个很好的例子）。

其次，数据分析重要的不是工具本身，而是通过工具提升内部分析师的生产力。在美国客户眼中，数据分析更重要的在于充分调动起企业内部分析师的能动性，对他们而言，数据分析不是一个外包或者被动等结果的过程，而是一个利用更先进的数据分析平台工具提升内部人员生产力以及实时的人机互动的过程。

再次，非机构化数据与结构化数据同样重要。美国客户不仅希望看到“树木”，更希望看到“森林”，这就意味着他们不仅希望实时分析结构化数据，也希望分析非结构化的数据，并且对于每一个科学分析出的关键指标，他们都会分别建立舆情模型，再进行更加细化的数据分析。这是一个循序渐进的过程。

第四，将数据分析与经济效益直接挂钩。美国客户更希望将数据分析的结果用于改善经济效益，比如美国某银行就通过数据分析节省了几千万的某支付功能的开发成本；而上述家电厂商也通过数据分析提升了用户满意度以及品牌形象。

年末重新定义国内“数据分析平台”

正如苹果定义了智能手机，将手机产业带入一个新的时代，每一次技术变革的背后往往都会孕育出优秀的甚至独角兽公司。而在此次美国的数据分析产业升级换代中，由美国夏洛特图像可视化中心的几个年轻的科学家就扮演了这样的角色。

他们开发的系统是一套可用于每一个企业日常经营的实时的智能数据分析平台，其最独特的地方在于强大的非结构化数据的分析能力，目前其不仅可以分析传统的结构化数据，也可以分析包括中文在内的12种文字、语音等非结构化数据。

“我们可以分析各种非结构数据，其中既包括企业内部邮件、客户聊天记录、电话中心数据等一手的非机构化数据，也包括企业在电商上的二手数据，以及社交网络、新闻、博客等第三方数据。”创始人Derek Wang博士表示。

同时，在对数据、文字以及语音进行分析时，其系统也定义了“人机互动”、“实时分析”、“数据驱动”、“结果易读”等新型数据分析平台的典型特征。

传统的数据分析更像是一个被动的等结果的过程，而新一代的数据分析更讲究企业内部分析师与机器的互动，我们将数据分析的过程分为三大步，第一步是数据驱动的语义分析，客户将成百上千万条数据导入系统中，系统会快速分析出机器学习到的各种结果信息和图表；第二步，客户通过我们简洁易读的图像可视化的界面，根据自身需求观察、解读和分析机器学习出来的结果；第三步是根据第二步的结果，客户可以利用系统建立自己的舆情分析模型，而从再次将该模型代入到分析平台中形成新的数据监控流。”Derek Wang博士如是说，“可以看到整个数据分析的过程形成了一个实时的正向的循环。

摘自：CSDN

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大数据时代下，如何识别垃圾信息？

一、如何识别垃圾信息？

1. 大话、空话；让人不知所云

2. 缺失的信息

3. 错把关联当因果

4. 小心平均值和中位数

5. 正确理解 p 值

6. 误导性坐标轴（misleading axes ）

7. 操作箱尺寸

8. 过度装饰

9. 科学的可复制和可重复性

二、最后

从互联网转行到汽车行业，你需要了解哪些知识？

一 、了解行业的价值链结构

1. 智能化的关键技术

2. 后市场服务、移动出行服务、车生活服务与运营

3. 数字化消费服务

二、找到转身的切入点

1. 端侧

2. 网-云（管）侧

三、了解车企产品开发流程

四、补充相关的专业知识

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从旷视赴港上市，看懂 CV 四小龙的生意经

融资机器 —— 商汤

AI 第一股 —— 旷视

医芯「求索」 —— 依图

低调的国家队 —— 云从

CV 市场，蛇头攒动

行业利好，前景可期

简述常用的用户行为分析模型

一、常见用户行为分析模型

二、常见分析模型的作用与应用场景

1. 行为事件分析

2. 页面点击分析

3. 用户行为路径分析

4. 漏斗模型分析

5. 用户健康度分析

6. 用户画像分析

关于智慧教育行业，你了解多少？

一、“智慧教育”从何而来

二、智慧教育产品

2.1 典型的教育场景

2.2 各类场景下的智慧教育产品

三、商业模式与头部企业

3.1 智慧教育行业的四种商业模式

3.2 涉及toG和toB的头部企业

3.3 主打toC市场的头部企业

四、附记

转载：Libra：社交帝国Facebook的转型雄心

未来几年哪些房企更赚钱

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