005:共享出行、无人驾驶以及交通的未来

过去一段时间以来,随着中国各地相继出台网约车的地方法规,围绕滴滴、Uber 模式下的共享经济将死的讨论非常多。其中一个争议的话题是:滴滴到底是一家什么样的公司?共享出行公司还是另一家「出租车公司」?讨论者有意无意将这种争议局限在中国的语境里,似乎政策就是万能的,但如果将眼光放长远些,尤其是把视野放在全球范围来看,共享出行所面临的挑战远远不止政策。

必须明确一点,当 Uber 将中国区的业务卖给滴滴之后,其背后的潜台词则是:Uber 放弃中国市场,滴滴放弃国际化。

之所以这么说,是因为不管是Uber 还是滴滴,其商业模式有着先天性的问题:赢者通吃。这是一种线下的网络效应:在一个供需平台上,随着流动性的增加,整个平台的活力也不断增加,这个过程中,供需两端的用户逐步形成的用户粘性是很难被改变的。从这个角度出发,也就不难理解Uber能在美国市场一骑绝尘,而在中国市场始终迈不过那个坎。

但自动驾驶的到来,让这种线下的网络效应变得无足轻重。

首先,司机不再是稀缺资源,这也使得类似 Uber、滴滴这样的共享经济平台不再是供需平台,而转变成一种单方向的汽车服务提供商。

其次,如果说低价是共享经济的杀手级布局,那么自动驾驶让这种低价策略变成了赤裸裸的资本大战。

Uber 围绕自动驾驶做了诸多布局,比如早前《纽约时报》就报道,Ube r几乎将卡内基梅隆大学一个研究所的人才全部挖走,这个研究所在人工智能、自动驾驶方面有诸多研究成果,也正是在这些人才的帮助下,Uber 今年 8月份宣布将在匹茨堡启动无人驾驶测试,这也意味着当你用 Uber 在匹茨堡叫车时,很有可能叫到一辆自动驾驶的车辆。

一向不示弱的 Kalanick 在谈到 Uber 的自动驾驶时展现出少见的「谦虚」:

我认为我们还在追赶的路上。看看这个领域的「对手」们以及他们多年的坚持。有很多令人尊敬的先行者做了大量艰苦卓绝的工作,我们必须全力以赴以追赶上行业的步伐。

9 月初的一期《经济学人》封面故事就对 Uber 模式进行了深入分析。

这篇评论指出,现在各大公司对于自动驾驶磨穿擦掌的样子颇有20 世纪初的样子,彼时,汽车行业正在步入大工业发展的轨道,由此带来的是对人类交通的改变,与交通一起被改变的,还有人类生活的城市。

Uber 是一种特殊的公司,它不是 Apple 、Google 这样的科技公司,也没有传统车企的遗产,这让Uber有了更多占领未来的能力。很少有一些公司名或产品能变成动词,Google、百度之后,Uber 则是当下最热的动词之一[1]

更进一步来看:

  • 短期来看,Uber 在全球共享出行市场优势巨大;
  • 摩根斯坦利指出,2030年全球将有四分之一的汽车处在共享出行的体系里;
  • 创业公司nuTonomy 在新加坡推出自动驾驶出租车;
  • 自动驾驶对Uber的挑战在于对其商业模式的变革,从轻资产到重资产,从互联网公司的少监管到类似传统公司的重度监管;

当汽车在上世纪初成为大工业生产的代表时,或许没有多少人能意识到这个机器居然塑造了 21 世纪人类社会的方方面面。毫不夸张地说,正是在汽车的带动下,城市化才得以真正意义地展开。从每个城市到城市里的每个街区,再到每个办公楼,汽车成为整个城市运转的重要力量,由此而来的是城市道路、立交桥、环路、高速公路等等基础设施的完善。

很长一段时间内,人与汽车之间的关系只有两种:

  • 所有权:买一辆汽车,自己开;
  • 使用权:租一辆汽车并租一个司机;

在上述两种关系里,无外乎包括下面几个参与要素:

  •  司机
  •  汽车
  • 地图
  • 路线规划
  • 乘客

上述几个要素在汽车所有权的体系里不会发生质的变化,而有趣的变化就发生在汽车使用权方面。

1.0 就是拼车服务,这个阶段,司机、汽车、地图相比于之前的Uber,都没有变化,而路线规划和乘客则不同程度地发生了变化,这其中最关键的要素时路线规划的算法。Uber 投资人 Bill Gurley 认为,路线规划算法对于 Uber 未来的发展至关重要,建议 Uber 要不惜金钱投资这个方面。

2.0 人类辅助自动驾驶 。Google Waze 更新后,Google 在共享出行方面有诸多野心,在 Waze 的旧金山试点中,乘客支付的费用仅为每英里 54 美分(约每公里 2.3 元人民币),这也意味着 Google 几乎不可能通过 Waze 赚到钱。

这个阶段,能快速找到一个与自己同路的司机非常重要,这也是国内顺风车的逻辑所在。对乘客而言,这几乎就是某种形式上的自动驾驶,只不过此时的驾驶者是具体的人而已。

3.0 自动驾驶。这个阶段的多个要素都发生了变化:

  • 司机:人类司机不再存在
  • 汽车:自动驾驶的汽车在早起会很贵,需要大量投入
  • 地图:更丰富的细节
  • 路线规划:复杂度与拼车无太大差别
  • 乘客:人类

仔细看,两个重要的因素:汽车和地图都发生了重要变化,在这个层面,滴滴、Uber 面临着 Google、百度的巨大威胁。这也成为 Uber 加快发展无人驾驶的重要动力,当 Uber 宣布以 6.8 亿美元收购前 Google 无人驾驶工程师 Anthony Levandowski 创立的 Otto 之后,Google企业发展高级副总裁大卫·德拉蒙宣布辞去Uber董事会成员的职务。

目前,除了 Google、百度这样的互联网公司以及 Uber、滴滴的共享出行公司,整个汽车市场还有两大参与者:

  • 传统汽车厂商:如福特、通用;
  • 新锐汽车公司:比如特斯拉;

如果以上述分析框架进行延伸:

 福特、通用懂得造车,但自动驾驶是软件问题,现在没有明显证据显示福特具备超越Google、Uber的能力,但福特如果涉足共享出行领域,其商业模式必将从产品驱动转向服务驱动,这个转型对于这家百年老店来说并不容易。
 特斯拉的相比于福特,在自动驾驶软件、算法上有着不小的优势,同时其每天还有海量的数据源源不断地来到特斯拉的数据中心,用于下一代自动驾驶软件的改进。但特斯拉的困境在于没有路线规划能力,他们也只是卖商品,而非服务。

综上来看,自动驾驶或者交通的未来就是 Google 与 Uber 的争夺战,在此之前,我们有必要真正了解下自动驾驶到底发展到什么阶段了。

目前业界没有一套围绕无人驾驶发展水准的评价标准,不过,The Ringer 网站倒是提供了一个分析思路

这个思路包含四个参考指标:安全、消费可用性、公共道路测试里程、技术研发进展。每个指标会根据不同状况设置相应的分数,最后综合各个分数。

安全

  • –1:轻微车祸(无人员受伤)
  • –2:车祸(人员受伤)
  • –3:车祸(死亡)

消费可用性:

  • +1:未来五年可大规模使用
  • +2:未来两年可大规模使用
  • +3:今年就可以使用

公共道路测试情况

  • +1:0到10万英里
  • +2:10万英里到 100 万英里
  • +3:100 万英里以上

技术研发进展

  • +1:公共道路的半自动驾驶(如特斯拉的Autopilot)
  • +2:以油门刹车为主的自动驾驶
  • +3:不需要油门刹车的自动驾驶

接下来以这四个标准来看看 Uber、通用、Google、福特、特斯拉的自动驾驶进展状况。

Uber :6 分

  • 实用性:Uber 在匹茨堡对普通消费者提供无人驾驶服务 +3
  • 公共道路测试:Uber开始在城市道路进行测试+1
  • 技术:依赖人为干预 +2

通用汽车 :5 分

  • 实用性:通用汽车将和 Lyft 合作,明年在美国推出无人驾驶出租车服务,+2
  • 公共道路测试:通用并未公布具体里程,+1
  • 技术:依赖人为干预,司机和工程师都在汽车上,+2

Google :4 分

  • 公共道路测试:自 2009 年开始,Google 已完成 180 万英里的无人驾驶测试 +3
  • 安全性:至少一起造成受伤的安全事故,—2;
  • 技术:提供完全没有人为干预的驾驶体验,+3

福特 :4 分

  • 福特在 8 月份公开宣布将在 2021 年提供全自动的汽车,+1
  • 技术层面,像Google 一样,福特提供全自动的驾驶技术,+2
  • 公共道路测试方面,福特在多个地方开展了相关测试,但未公布相关细节,+1

特斯拉

  • 特斯拉已经有了针对消费者的半自动驾驶产品:Autopilot,+1
  • 特斯拉的用户通过 Autopilot 的测试里程超过 1300 万英里,+3
  • 安全性层面,5月,一位特斯拉车主在使用 Autopilot 过程中发生车祸身亡,–3;
  • 特斯拉宣布会在 2017 年年底推出全自动驾驶的车型,+2

  1. 相比来说,「滴滴」就不具备这样的条件,这和品牌名字有关,与所谓市场占有率无关。  ↩

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004:新思维模式:从网络(Network)到蜂群(Hive)

编者按:本文原刊于 Medium,作者 Arjun Sethi。阐述了网络思维模式的局限性,随着互联网的发展,新一代的思维模式将是蜂群思维。

Facebook、Twitter 和 Instagram 这些具有革命性的社交网络曾经引领人们的生活,将现实世界中的人际关系发展至在线的虚拟网络。如今,这些应用程序日趋成熟起来,推动传统社交网络平台不断革新。

随着 Facebook、Twitter 和 Instagram这类社交网络软件不断发展,它们的发展模式发生了不同程度的偏离,有的超级节点的重点倾向于名人,有的倾向模因(模因也称为米姆、弥、弥因、弥母、迷因、以及谜米等等,是文化资讯传承时的单位。这个词是在1976年,由理查·道金斯在《自私的基因》一书中所创造,将文化传承的过程,以生物学中的演化规则来作类比。——译者注),还有的倾向于营销账户。据估计,全球有8%的账户是由邮件机器人注册的垃圾账号。

一般而言,Instagram用户每天发布照片的次数是2.69次,而那些拥有超过100万粉丝的用户每天的发布照片次数为8.58次。这样,每天就有8000万张照片被发布在Instagram的社交平台上,但是,平均每张照片发布的参与率仅仅1.1%。在Instagram上,有一半的照片都是由不到 3%的账户发布的。Facebook则相对稳定一些,因为每个账户能够拥有的好友数量有上限。比如在Facebook上,用户发照片或是更新状态这类原创分享的数量正在以每年21 %的速度减少。

如今看来,「连接世界」还远远不够。

如果你想要生存,不能仅仅是建立一个网络。你得建立一个蜂群,形成蜂群思维。

网络的生存危机

即使有些社交网络平台囊括了上亿的用户,但人们的互动量并没有相应地提升。即使你可以添加好友或是关注别人,真正和你聊天的也就那么几个人而已。拥有超过500个好友的 Facebook 用户也就和其中的10到20个经常聊天。同样地,拥有超过1000个粉丝的 Twitter 用户也只是和其中的50个粉丝有着较为频繁的互动。

Myspace 的用户数量增长很快,但后来减少的速度也很快。这给了我们一个警示:用户的增加并不等同于商业价值的上升。网络不能只是中立的,它必须作为一种工具使用。

网络将不同的人联系起来,提供给他们交流以及交易的机会。网络是复合部件(组成一个系统)如何连接起来的一个中立的表达。随着网络技术日趋成熟,我们开始看到一些全新的东西出现。

比如自驾游:

Google地图为我们算出A地到B地间的距离,但是Uber却能使我们更快地从A地到达B地。

说起社交:

Facebook为我们提供了一种联系的方式,但是Messenger让我们更深入地沟通。

说起购物:

eBay能够让我们在网上购买任何东西,但是Amazon Prime却可以在我们需要某样东西时马上提供给我们。

被连接的价值不在于网络化,而是对一个成果有想法并付诸行动。

蜂群

一只蜜蜂重量约十分之一克。若是将一个蜂窝中所有的蜜蜂加起来,你可以得到大约5到8磅重的蜂蜜 —但不包括蜂群本身的重量。包含所有蜜蜂的蜂群重量达到80磅,不只是如此。

蜂群是一个更智能、进化了的网络系统,它比其个体组合起来更庞大。蜂群能够:

  • 增加节点之间交互的频率,在巢内创造更多的接触点。蜂群就是这样学习并作出相应的决定来适应外部环境变化的。
  • 减少节点之间的摩擦,在蜂群的内部成员之间建立更高层次的同步性。这使得个体成员之间有了更深的联系,让蜂群能够成为一个整体开始运作。

正是由于交互频率的增加,蜂群变得更加智能化。也正是因为节点之间摩擦的减少,蜂群可以做到的不仅仅是传输数据。基于这些数据,它能够做出响应,并向更高层次进化。蜂群不仅仅是更加深层次的网络化,它更是像由无数有机、活跃的网络数据紧密结合起来的整体。

表面上虽不明显,蜂群网络已潜移默化成为我们思考、举止、交流方式的最重要的部分。要想了解人类社会中应运而生的蜂群,最佳方式就是观察自然界中的蜂群是如何运作的。

增加互动频率:蚁群同步行动 兼具流动性和一致性

一个蚁群可以达到极高的同步性,以至于它们大多数团结起来就像是一个固体,或是如液体般向前流动。若仅仅是相互依附或脱离彼此,蚁群的那种联系在一起的毅力就变了。它们能如此团结,正是因为蚂蚁之间有很高的互动频率。

对于蚂蚁而言,沟通就是生存之道。如果你对一个蚁群施加物理上的压力,处于接近蚁群顶部的蚂蚁会开始装死,提高其他蚂蚁的流动量,使其更易爬走。施加的压力越大,它们的承压能力越强,它们变得更加灵活。如果蚁群越大,它们合力承压的能力也会越强。

蚂蚁能有如此强的适应能力并不在于它们之间传递信息的内容,而在于蚂蚁间相互施压的方式在蚁群内引发了一系列连锁反应。这就是为什么蚁群可以在水面上形成船一起行动而不会被淹,也是为什么蚁群自身可以合力组成桥梁通过缺口。

蚂蚁的灵活性让它们几乎能够在任何环境生存。它们可以在除了南极洲的任何一个大洲成群存活下来,并且数量占据了地球上陆生动物的15%–25%。

企业消费化:工作中的通力合作

Slack、Github以及 Google Apps 的流行让我们行动起来如同蚁群。这些应用增加了组织内的互动频率。人们可以更加高效地交流意见、切换任务,根据已有数据作出更加明智的决定,运用更高级的工具交流。

我们不再独自坐在自己的小隔间里办公,我们像蚁群一样工作,分享办公工具,使得每个人都可以用上。

上方左边那幅图展示了惠普研究实验室内电子邮件通信模式在组织层次结构中的运作程序,右边那幅图显示了通过交流开发商的合作模式。有了像电子邮件这样的网络模型,你可以通过一个人给另一个人发送邮件以获取你需要的信息。有了蜂群网络,人们可以进行无缝实时交流。

互动频率高,使得每个人可以在同一页面上同步工作:

  • 人与人之间的互动:在蜂群网络中,更高频率互动意味着可以使用一个实时聊天工具(如Slack),在特定基础上分配工作,人们可以根据蜂群网络需要更快地切换工作。一项研究表明,排名前20%的开发者,聊天的频率也是最高的。
  • 人与数据之间的互动:以前,一些专业知识必须通过技术界面才能知晓,现在,那些知识已经成为可以通过会话界面显现的常识。想象一下用 Lookerbot分析公司内部数据。
  • 数据与数据之间的互动:像蜂群一样的职场网络让我们接触到以前接触不到到的东西。在公司,每个人可以使用工具创建大量数据,帮助人们更有效地使用工具。在过去,这个工作流数据,作为一个记录系统是有价值的,而今,它能让商业实现真正的智能化。

蜂群网络是一个通过分享同一目标任务而整合起来的精密组织。通过工作者和工具之间更多的互动,企业可以根据蜂群网络的需要从死板变得灵活。

减少交流摩擦:像神经网络一样运行的蜂群

蜂群的行动类似于人类大脑中的神经元的运动。这就是为什么它们能够在离开旧巢后几个小时内就能找到新的筑巢位置。

蜂王下达命令后其他蜂群执行命令的这种集中化智能是做不到这样的。相反,通过侦察蜂的低级别沟通,减少整个蜂群的摩擦,从而快速达成集体决策。

一个蜂群在灭亡之前有三天左右的时间去寻找新的筑巢点。要找到正确的筑巢点,必须要在以蜂后为中心,半径一英里的所有可能区域探寻。但是,蜂后不能自己出去找,它也没有能力评估侦察蜂找到的每一个可能的位置并迅速做出正确的决定。

相反,在蜂群中占有3%的侦察蜂负责选取新的蜂群位置。当蜂群要搬离旧蜂群的时候,大约50只侦察蜂被派出去寻找理想的新巢。当一只侦察蜂找到它喜欢的新巢位置时,它会跳一段「摇摆舞」,向其他侦察蜂发出定位信号。侦察蜂们评估每个新巢位置后,就会在它们认为最有益于蜂群生存的那个位置跳舞。

只要约30只侦察蜂聚集在这个新巢位置,旧蜂群的其他蜂群已经飞离旧巢。

蜜蜂的决策过程减少了摩擦,让大量个体群体快速智能地评估输入的信息。最终,30只蜜蜂决定了10000只蜜蜂的命运。

移动消息应用:微信蜂群网络的形成

虽然人们对像Instagram和Twitter这样的社交网络使用热度逐渐降低,但像微信这种消息应用却在疯狂崛起,形成了自己的领地。像侦察蜂一样,消息应用程序减少了中心节点的摩擦,使用的是单个节点之间一对一交流,并允许突发行为存在。

五年前,微信开始提供消息服务。今天,你可以使用它来预订街头摊贩的饺子、叫出租车、读新闻、甚至买房子。

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通过微信的发展,我们可以发现,产品的商业化必须经过三个阶段的发展才能实现网络的蜂群化:缺乏阶段,需求阶段和实用阶段。在每个阶段,微信致力于通过为用户提供基础设施来减少摩擦。在微信上,只要一个关键的群体有了新的想法,很快就会变成一个实用程序,有利于整个蜂群网络。

缺乏阶段-2011年:当微信刚刚推出时,人们只能用它发信息,传语音和传照片。第二年,中国从2G网络转向3G网络,微信具有语音和视频通话的功能。 此外,微信还可以自动压缩上传的视频以节省移动数据。人们希望使用微信,因为它可以让我们轻松便宜地与他人交流。

需求阶段— 2012年:中国的微信用户往往不愿意下载独立的应用程序,因为数据成本太高。在这些限制条件下,「官方帐号」或聊天机发布了。人们可以通过正式帐户的短信阅读新闻或检查银行对账单。他们的需求在微信的平台上完全可以满足。

实用阶段—2013年:移动支付和微信钱包功能的增加为用户提供了一个新的层次的实用程序,使微信平台更趋广泛的商业化。一群中国学生认为校园里的其他水果摊卖的水果很贵,而且质量差,又不方便,于是在微信上建了一个水果送货业务。在接受采访时,一位学生指出「微信比淘宝更加灵活。每个人在微信上都可以创建自己的品牌。」

随着微信的发展,新的实用工具不断出现在平台上。每个新添的应用都能增加用户在微信平台上花费的时间,从而减少用户之间的摩擦。最新的进展是Applets的推出,这将允许开发者在微信上构建完整的HTML5应用程序。

推动微信发展的并不是任何一个新功能的推出,而是那些通过微信让生活更方便的个别水果铺,出租车和小零售店。从长远来看,这可能才是成功的策略。

2015年,每天有1.2万家新公司出现在微信平台上。蜂群网络不是通过访问新功能而形成的,但那些新功能可以创造新的经济机会。

网络到蜂群网络的转型

蜂群互动频率的增加和交流摩擦的减少和历史上故事在人们之间传播的形式十分相似。以前,一个故事代代相传,一千年后就变成神话。写作的发明和第一次读写能力的普及可以让历史在书本中继续传播。

随着技术的进步,信息传递之间的延迟已大大减少。一条一条的道路,让信使传递信息更快捷,而沿着这些道路铺设的电缆,使电报和无线电广播成为可能。现在,你能够收到电子邮件,即时通讯,短信,使用拍照手机,还能观看流畅的直播视频。

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随着信息网络从巨型信息中心向各蜂窝基站和云端分布,个人可用的宽带变大了。我们不再局限于原来的无线电广播模型,这种模型是通过多个节点之间的连接来传送同一信号。在今天,通过文本,图片和视频的方式,我们可以更频繁地接收,发送大量数据。我们可以和他人时刻连接。

正是如此,网络转变成像蜂群一样的群组,把个人与群体相连。

社交网络的工具化

社交网络的功能是在人们之间建立联系并扩大这一联系。最初社交网络是为增加连接量,而现在则专注于给人们提供更舒适,更快捷的网络体验。

Facebook在2012年提出的口号是:

让世界更加开放,联系更加紧密,是我们的使命所在。

Facebook在2016年的口号

我们的首要任务是提供有用且可参与的平台,让人们能够通过移动设备和个人电脑来做到互相连接和信息共享。

在2012年,Snapchat 在自己的网站上这样描述自己:

Snapchat 的传输速度比彩信快十倍,是用iPhone实现瞬时共享的最快方式。
现在,更名后的Snap Inc.在网站上写道:

我们相信改善人类生活方式和沟通方式的绝好机会是重新发明相机。

Facebook 和Snap Inc.都通过建立一系列子品牌来帮助人们进行沟通,分享经验。

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一开始的时候,Snapchat将自己建立在相机和用户体验之上。随着公司从一比一的沟通转向更为广泛的信息共享平台,这一模式仍未改变。

Facebook努力模仿Snapchat阅后即焚的通讯技术,诸如Instagram Stories之类的产品,以及通过收购Oculus Rift来进军虚拟现实领域的策略,所有这些努力都表明了一种趋势,即:逐渐摆脱网络,发展像蜂群一样以实时驱动为目标的群组。

在Facebook 上的最初体验是感觉与外界联系更紧密,实际上这却是一种孤独的体验。你在网上是一种样子,在现实生活中却表现出另一种样子。最初Facebook展现给人们一个自己想要看到的自己。

现今,Facebook and Snap公司的愿景是创造真实的共享体验,把人们真真正正的联系在一起,而不是让人们更加疏远。

Google, Uber ,特斯拉和无人驾驶汽车

地图可能是最接近网络字面意义的表现。地图把现实中的地点连在一起,为你提供导航,指导你应该如何从一处前往另一处。无人驾驶汽车建立在地图之上,但它只是个把你从一处带往另一处的工具。

  • 无人驾驶汽车在未来是可能实现的,因为它是建立在Google 地图和街景的信息网络之上,这些都是 Google 负责组织的全球信息。
  • 特斯拉以汽车销售,服务中心和超级充电站为基础发展无人驾驶的电动汽车。通过每辆车上所安装的传感器,特斯拉已经收集了一亿英里的无人驾驶数据和7.8英里的人工驾驶数据。
  • 同时, Uber 也通过已建立的拼车市场来发展无人驾驶汽车项目。通过 Uber 的应用,该公司每天可收集一亿英里的驾驶数据。相比之下,平均每个美国人一生的驾驶里程也只有15000英里。

为什么这些差别巨大的公司都关注无人驾驶汽车项目?那是因为这些公司关注的是平台和像蜂群一样的群组,而不仅仅是没有司机的公路。

2016年谷歌的 10-K文件:

从一开始,本公司一直致力于更充分地利用已有的资源,努力去做更多,更重要,更有意义的事。

2016年 Uber 的一篇博客写道:

以前的 Uber 是黑白两色的,冰冷而又有距离感。这违背了 Uber 的初衷:发展成为一个融入城市及城市通行的交通网络工具。我们一定要增加颜色和图案来展现我们人性化的核心价值理念。

对于搜索引擎的巨头 Google 来说,最重要的是让信息帮助人们工作,然后反馈给系统。同时, Uber 也已从一个打车服务软件发展成一个像蜂群一样的交通系统。Uber 的界面简洁高效,通过算法为人们提供更高效的出行指导。 Uber 的下一步计划是无人驾驶汽车,这是合情合理的。

通过为汽车从A点开到B点提供准确导航,无人驾驶汽车将会减少在路面上行驶的汽车数量,降低因车祸造成的死亡人数和保险的理赔金额。模拟蜂群可以给我们提供一个机会共同去解决这些看似不可能解决的问题

未来将是蜂群思维的天下

传统意义上,网络的价值常与「更多」这一概念相联系,这也是我们常说的网络效应。参与网络的人和事越多,他们越有可能相互联系起来,网络扩张的价值就越大。

然而,现在我们的世界面临越来越多「更少」。全球变暖和干旱意味着可利用的资源越来越少。同时,美国和欧洲的人口增长开始停滞,「免费午餐」经济的增长也带来了人口的增加。

蜂群的整体效率大于其部分功能之和。在蜂群中,可以以司机和乘客所在的网络为基础建立其他服务,对于那些像蜂群一样运作的公司来说,纯粹的数量的重要性并不如对传统公司那样重要。通过增加节点间的相互作用,减少节点间的相互摩擦,公司几乎可以无限制地获取实时数据,连接个体,从而达到快速发展的目的。

蜂群的扩张时自发性的,这也解释了为什么我们能看到很多公司向同一趋势发展。发展方向趋同是有据可依的,下一代大公司的发展不仅要选择正确的发展道路,还要抓住时机和其他部分同步发展。公司不仅仅是蜂群,还要具有蜂群思维。

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003:云栖手记:七年后,阿里云能为成为中国技术公司撬动世界的变量?

一年一度的阿里云栖大会不仅正改变着阿里巴巴这家外人看来电商公司的基因,也开始改变杭州——这个曾经辉煌又被人短暂遗忘的古城面貌。云栖小镇,这个本来在行政区划里不存在的名字,俨然成了杭州乃至中国云计算的代名词。

阿里云栖大会始于 2009 年的中国地方网站发展论坛,2010 年,更名为站长大会,2011 年开始,阿里云开发者大会成为大会名称,直到 2015 年,开发者大会正式更名为云栖大会。

从这些名字的变化也展现出中国云计算的发展轨迹:从服务网站站长,一步步转向对独立开发者、中小企业创业公司。换句话说,差不多 7 年前,整个中国的互联网草根创业还停在网站——桌面互联网层面,而现在,基于手机、VR、AR、无人机、可穿戴设备、物联网、人工智能等技术或平台的创业创业已成创业主流。

马云在 2015 年云栖大会开幕的一段演讲很好说明了这种变化:

从最初400人参加的站长大会到云栖大会,我每年来云栖小镇,又激动、又恐慌、又感动。激动的是在这里开启了梦想之旅,正如15年前我们所希望的创业热朝。恐慌的是很多创意我几乎看不懂,越看越慌,记得有一次回家路上在想,幸好我是二十年以前创业,如果现在创业,估计自己都不知道自己在哪里,根本没法跟这些年轻人竞争。

这一切变化的背后,都是计算的发展。过去六十多年来,摩尔定律长期作为计算发展的「代言人」:

正是计算的发展催生了云计算,随后又成为推动技术发展的新动力。注意两个时间点:

  • 2006 年,亚马逊先后发布存储产品 S3、弹性计算引擎 EC2,云计算时代至此开始;
  • 2007 年 1 月,乔布斯展示苹果对于智能手机的重新想象力,推出 iPhone。

这两个看似不相关的事件在随后的某个时空中发生了交叉。当 2008 年苹果发布 App Store 时,或许连苹果也不清楚这个产品最终会走向何方,而且公开资料显示,乔布斯甚至对于让第三方开发者开发 App 感到「厌恶」;同样,当 Mike Kriege 开始使用亚马逊的云计算运维 Instagram 时,他同样不知道「未来」这个盒子装的到底是什么。事实上,他只是敏锐看到了当年 iPhone 4 跨时代的意义:Retina屏幕、800万像素的摄像头。

而对 Mike Kriege 来说,利用云计算带来的便利,他的团队可以轻松调取大量资源,快速开发、部署。instagram的创业历程中,团队只花了一周的时间做产品原型,随后的两个月就是Beta版测试、修复bug,到第十周的周一,产品正式上线,这款应用当时还存在很多BUG,成员手忙脚乱地调试了半天的时间,但最终的火爆程度远远超出他们的想像。

最后的结果我们都看到了,创业不到 3 年,Instagram 最终以 10 亿美金「下嫁」 Facebook,此时,这家公司只有 13 个员工。而当年乔布斯不愿面对的 App Store,仅 2015 年就获得 45 亿美元的收入,而在 App Store 里的开发者们,则获得 150 亿美元。

这几乎就是一个奇迹。每年一部/两部手机、一次操作系统的更新,撬动了全球几百亿美元的流动,创造了一种除硬件之外面向消费者的商业模式。

Instagram 的故事后来成为多个场合里的重要案例。比如上文叙事背景里的云计算创业典型,还有将其与柯达破产放在一起,展示新技术对于工作机会的巨大冲击——毕竟,13 人的公司价值 10 亿美金,而数万人的柯达最终破产的事实落差实在太大。但毫无疑问,选择依赖过去还是拥抱未来,成为两家公司命运截然不同的根本原因。

一如马云在今年云栖大会上演讲时所言:

真正冲击各行各业、冲击就业、冲击传统思想、传统行业的是人们昨天的思想,是对未来的无知、是对未来的不拥抱。

那未来又是什么?

如果你仔细听了马云这次的演讲,或是看了他演讲的全文,通篇充满了「未来」的字眼,抛去马云一贯的画大饼式的公关行为,我还是感觉到了马云、阿里巴巴真正畅想的未来:基于云端的数据智能。

这个略显啰嗦的表达方式事实上也是当下三大技术趋势——云计算、大数据、人工智能结合后的必然结果。阿里云与 亚马逊、Google、Facebook、微软甚至百度做的事情本质上并没有多大区别。而以目前的布局和体量来说,百度虽然技术上没有掉队,但管理层尤其是李彦宏会成为其最不稳定的因素;Facebook 这几年的产品模式没有太多创新,依旧围绕社交这个大主题不断优化旧产品或收购新产品,只是背后的数据驱动更加明显;而亚马逊、Google、微软、阿里云将在未来很长一段时间影响互联网乃至整个经济的发展。

来看看这四家公司:

  • 亚马逊:电商起家、欧美电商的霸主,同时也是公有云领域绝对垄断巨头;
  • Google:搜索起家,移动互联网的巨头,云计算的追随者;
  • 微软:操作系统起家,公有云领域目前唯一可对亚马逊产生挑战的公司;
  • 阿里云:脱胎于阿里巴巴电商体系,依托中国市场红利,成长迅速;

一个显而易见的事实是:亚马逊与阿里云同为电商基因,也同时跻身云计算一流厂商,而本应该离云最近的搜索引擎公司——Google 、百度却在云计算发展中三心二意,比如 Google 长期将基于 PaaS 的 GAE 奉为至尊,再比如李彦宏曾一度将搜索等同于云计算,反而是两家电商公司成为当下中美两国炙手可热的云计算厂商。

为何?

人们常常将亚马逊做云计算的动机解释由于电商季节性购物现象明显,贝佐斯希望通过出租这些计算资源以节约成本。这个解释当然没错,不过,考虑到贝佐斯对于盈利天然的「厌恶」,过去十年来,他坚定做云计算的决心又从哪里来?

2012 年的一次访问中,贝佐斯说出了自己的答案:

我常被问一个问题:‘在接下来的10年里,会有什么样的变化?’但我很少被问到‘在接下来的10年里,什么是不变的?’我认为第二个问题比第一个问题更加重要,因为你需要将你的战略建立在不变的事物上。”

贝佐斯以电商为例作了进一步解释,比如,10 年后的电子商务不管在形式上发生怎样的变化,最根本的两点不会变:价格和送达时间。这是消费者购物天性以及人类本性所决定的,不以任何技术发展为转移。尽管贝佐斯没有谈到云,尽管云计算 10 年间风起云涌地改变了世界,但也有几点是不变的:

  • 低价:便宜到每个人都可以获取;
  • 弹性:用户只买自己需要的计算能力,随时可扩展伸缩;
  • 简单:让每个普通人都能成为开发者;

上述几个不变的要素也是人类计算发展的固有特性,想象一下,1997 年打败卡斯帕罗夫的深蓝计算机,其计算能力只相当于当然你我口袋里的手机;20 年前只有大公司才有财力支撑的计算能力,如今只需要几千块就能实现。

亚马逊在过去十年来就围绕低价、弹性与简单做足了文章,仅以低价为例,据不完全统计,亚马逊的 AWS 十年间至少降价 50 次,甚至将降价作为 AWS 的发展战略。 在急速变化的十年里,PC 行业的惠普、戴尔早已风光不再,传统 IT 服务的霸主 IBM、甲骨文举步维艰,曾经移动手机巨头诺基亚、黑莓已经或正在消失,而十年间,亚马逊的 AWS,悄然成为这家公司乃至这个世界的新变量。

云,同样也是阿里巴巴的变量,但这个变量的形成显然走过一段不寻常的路。

前不久阿里巴巴的官方纪录片有个细节让我印象深刻:马云回顾阿里云成立初期的情况,电商部门的人看不懂王坚到底在做什么,直接告诉马云:王坚是个骗子。马云说:「当时一开会他们就吵,吵什么我也听不懂。」

不管马云过往有多少忽悠人的话,至少这句话是真实的内心表达。阿里云起步的 2009 年,云计算对于中国来说是个非常陌生的词汇。在马云写给王坚的新书《在线》序言里,有这么几段话:

第一次听博士提出要进行 YHunOS 研发时,我几乎是愤怒地惊讶于他的胆识。

第一次发生 Hadoop 和云梯技术之争的时候,我惊喜地看见了一个了不起的、绝对负责的技术领导人应有的科学精神和坚持。
大家对于博士的管理方式、沟通方式和执行首发提出过批评,也进行过考量,但无论如何,我们看到的始终是个谦虚、纯洁,而又积极向上的大男孩。

由此可见,当年阿里云的起步是多么艰难,王坚个人又遇到多大的挑战。但和亚马逊的 AWS 一样,阿里云终于苦尽甘来,8 月底的财报中,阿里巴巴市值突破 2400 亿美金,其中,虽然云计算业务业务营收只有不到 13 亿人民币,但同比增长速度却高达 156%,增速惊人。另一方面,随着阿里巴巴整个架构的调整,云计算业务现在和电商、数字媒体及娱乐、创新业务并列为四大业务单元,重要性可见一斑。

而要撬动云这个变量,阿里巴巴或者阿里云还要做些什么?

首先是继续利用中国互联网创业的红利期,为中小开发者提供便宜、高效的计算资源。过去几年,阿里云也出现了小咖秀这样的现象级创业项目,但由于不具备 Instagram 那样明星效应,其宣传效果也一般。更进一步来看,云计算平台也具备某种意义的网络效应:随着越来越多开发者的涌入,平台运营者可以不断下调价格,由此带来更多开发者,特别是有天赋的独立开发者,从而提升整个平台的活力。

其次是如何拥抱新技术。云栖采访间,阿里云总裁胡晓明被问及这一年最大的变化时脱口而出的回答:「人工智能」。如果说云是阿里巴巴的变量,那么以机器学习、深度学习为代表的人工智能则将成为阿里云的重要变量。如上文所言,当业界进入「基于云端的数据智能」战场后,智能成为云计算、大数据可否落地的重要参考。

第三,国际化水准。云计算是规模化产业,同时也是全球化产业,全球数据中心数量和分布也是衡量云服务厂商的重要标准。到今年年底,阿里云将形成北美、欧洲、中东、东南亚、东亚的数据中心集群,这对未来阿里云的国际化发展意义重大。

第四,重大项目落地的数量和质量。如果说拥抱开发者是保持云计算平台活力的必备步骤,那么重大项目落地则考验云计算平台的内在功底。面对拿下 FBI 10 亿美元的亚马逊、签下 Spotify 的 Google 云,阿里云现在有了新的王牌:杭州的城市大脑。

这个项目会以改善杭州交通为切入点,官方的宣传语这样写道:

按照规划,“城市大脑”将首先把城市的交通、能源、供水等基础设施全部数据化,连接城市各个单元的数据资源,打通“神经网络”,并连通“城市大脑”的超大规模计算平台、数据采集系统、数据交换中心、开放算法平台、数据应用平台等五大系统进行运转,对整个城市进行全局实时分析,自动调配公共资源。

目前,在杭州城区的部分路段初步试验中,“城市大脑”通过智能调节红绿灯,车辆通行速度最高提升了11%。

在和阿里云的人交谈中可以感受到,阿里云并不希望将这个项目等同于智慧城市。其给出的理由是:智慧城市更强调硬件,比如大量购买部署视频图像采集设备,而城市大脑则希望打通数据孤岛,再通过数据建模形成全新的决策机制,比如通过将红绿灯控制系统与道路监控摄像头数据的整合建模,实时调整红绿灯的切换时间。

阿里云总裁胡晓明很自豪地说:这是人类历史上第一次使用数据来改造城市。但依然有一些隐忧,表现在两个方面:首先是改造的深度,就以交通为例,单条道路或部分道路的调控意义并不大,因为整个交通系统是一个网络,局部节点的调整对于整体优化并不明显,而下一步如何再向深处推进,不仅考验技术能力,也考验政府部门博弈整合的决心和毅力;

第二,改造的广度。城市网络不仅是地面交通网络里动态的人和物,还涉及到静态的人和物,这种动静结合的网络才是一个真实的城市网络,目前来看,这方面的探索还未展开。

云栖大会到今年已是第 7 个年头,人数一年比一年多,会场一次比一次爆满,这是属于中国创业者的黄金时代,也是阿里云准备撬动世界的时代。

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002:Ada Lovelace Day

自 2009 年开始,每年 10 月份的第二个星期二都是Ada Lovelace Day,以表达对女性在科学、技术、数学方面贡献的敬意。这个日子来自于 Ada Lovelace[1]——英国大诗人拜伦的女儿——同时也是世界上第一位女性程序员。

不幸的是,Ada Lovelace 只活到 37 岁,在其短暂的生命中,她对计算、机器的很多思考让后人惊叹不已,比如她将「分析机」与「差分机」做的区分,这几乎也是将近一个世纪后通用计算机的设计理念。同时他还认为数字和其他符号都需要「编码」,然后交给机器来统一处理。

这几年来,关于 Ada Lovelace 的生平信息逐步被人知晓。《纽约客》杂志在 2013 年有一篇回顾其一生的文章,标题就叫 ADA LOVELACE, THE FIRST TECH VISIONARY,文章的开头这样写道 :

When Ada Lovelace was twelve years old, she wanted to fly. She approached the problem methodically, examining birds and investigating various materials that could serve as wings—feathers, paper, silk. In the course of her research, which began in February, 1828, according to her biographer Betty Alexandra Toole, Ada wrote and illustrated a guide called “Flyology,” to record her findings. She toiled away on this project until her mother reprimanded her for neglecting her studies, which were meant to set her on a rational course, not a fanciful one.

而在詹姆斯•格雷克的《信息简史》里,格雷克几乎用了将近一章的篇幅介绍 Ada Lovelace 和巴贝奇之间的合作,本书的第四章《将思想的力量注入齿轮机械》先写了巴贝奇对于机器实用性的探索,然后转向了 Ada Lovelace :

…..然而,巴贝奇的梦想却并未终止,并且早已转变方向,上升到了一个全新的高度。另外,他也已经结识了爱达 · 拜伦。

在伦敦劳瑟拱廊市集北端的河岸街上,坐落着由美国发明家雅各布·珀金斯(JacobPerkins)创办的国家应用科学展馆。这是一个“寓教于乐”的地方,结合了玩具店和技术展览,前来参观的人络绎不绝。只需花一先令的门票钱,参观者就可以摸到活的电鳗,听到有关最新科学的讲座,还可以看到一艘蒸汽船模型在二十多米长的水槽里来回巡游,以及珀金斯蒸汽机关枪突突地射出子弹。如果还肯破费一个几尼(二十一先令)的话,参观者或可以坐下来拍摄一张达盖尔银版法相片,在“不到一秒钟”的时间内,自己的肖像就被忠实地记录了下来;56或可以观看织布工演示自动化的雅卡尔提花机,布匹的图案事先编码成纸板上的孔洞,机器再据此持续不断地织出图案。对于后者,年轻的奥古斯塔·爱达·拜伦曾亲眼目睹。

…….

数学家兼逻辑学家奥古斯塔斯·德摩根,是巴贝奇和拜伦夫人的友人,他成了爱达的函授教师。他给她寄去习题,而她则提出了疑问、思考和困惑(“我希望加快进度”;“我很遗憾,我弄不明白收敛开始时的那一项”;“附上我对此的证明”;“函数方程彻底让我迷失了方向”;“我努力使自己惯于思考玄学问题的头脑保持井然有序”)。

尽管她天真幼稚,或恰因为这一点,德摩根从她身上察觉到了一种“异乎一般初学者(无论男女)的思考能力”。她迅速掌握了三角学以及微积分。德摩根私下里告诉她母亲说,假如他在某个剑桥学生身上发现了“这般能力”,他会期待这个学生成为“一名原创性的数学研究者,或许还可能是一流的”。

她有着打破沙锅问到底的劲头,而当她感到遇到困难时,那会是真正的困难所在。某年冬天,她迷上了一种当时流行的智力游戏,叫作单人跳棋(Solitaire)。在一块有三十三个洞的棋盘上摆放三十二枚棋子,其规则很简单:任何一枚棋子都可以跳过与之紧邻的棋子,被跳过的那枚棋子会从棋盘上移除,直到无子可跳为止。游戏的目标是到最后只留下一枚棋子。“人们可能会试几千次,但一次都成功不了。”她在给巴贝奇的信中兴奋地写道。但通过尝试和观察,我已经能解决它了,并且在任何时候都能做到。但我想知道这个问题能否纳入一个数学公式当中,并用这种方式来解决……一定存在一种确定的原理,我设想它具有某些数字和几何属性,它是解法的基础,并可以用符号语言描述。

为游戏寻求一种形式化的解法,这种想法本身就是原创性的。而通过创建一种符号语言,来对解法加以编码,这正是巴贝奇的思路,她对此并不陌生。她也曾反思过自己不断增强的思考能力。

她认为,它们并非严格都是数学能力。事实上,她只是把数学看作一个更广阔的想象世界的一部分。数学变换让她联想到“人们读到过的某种精灵和仙女,它们刚才以一种形状近在咫尺,下一刻就变成了非常陌生的另一种形式;数学的精灵和仙女有时会出奇地富有欺骗性、令人烦恼却又撩人心弦;它们就如同我在小说世界里发现的那类精灵和仙女”。想象力——这是尤为宝贵的特质……

站在 2016 年这个时间点去回顾 Ada Lovelace 的预言颇有意义。今年是 Ada Lovelace 去世 201 周年,如今,人工智能、机器学习的讨论再次成为热门话题,过去的两百年里,机器一次次地延伸了人类的能力,却又在不经意间为人类做了一次次的「无痛截肢」。正如美剧《西部世界》里的一句台词:人类需要在与机器的互动中认识自己。


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  1. Ada Lovelace 目前在中文翻译为爱达 · 拜伦。  ↩

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073:AlphaGo 再战围棋,一场无关人类命运的屠杀... 本周,AlphaGo 将和中国围棋高手再次过招,但正如我在较早前的会员通讯里所言:这是一场毫无意义的人机对战。理解这个判断的前提则是,为何人工智能要在棋类项目中表现自己?人工智能与棋类项目「结缘」完全是因为人工智能需要一把「尺子」来衡量其发展水平。在那个遥远的 1936 年,当天才般的阿兰·图灵...
072:连接与过滤 最近陆续听到几个朋友抱怨,自己长期关注的某个大 V 或者某些公众号内容质量下滑。类似这样的反馈会经常在各个渠道看到或听到,这也让我想起不久前胡泳先生的一个演讲,他提出了一个很有趣的观察:如今我们的知识越来越丰富,知识的门槛也越来越高。理解这个观点的出发点是这样的:人类的知识一直在增长,我们...
071:亚马逊 Echo Show 的阳谋 亚马逊 Echo 系列的新品 Echo Show 是一个很有意思的产品。从产品形态上看,它不过是一个「Echo 系列音箱+屏幕」的升级版,事实也的确如此,根据媒体的报道,Echo Show 的相关硬件参数如下:搭载着 7 寸触控屏幕; Intel Atom x5-Z8350 处理器; 前方配有...

001:人工智能现状、MailChimp这家公司以及亚马逊「一键下单」的幕后细节

人工智能发展如何,就藏在技术炒作曲线里

今年的 Gartner 技术炒作曲线并未得到太多媒体关注,所谓技术炒作曲线是 Gartner 对于技术发展周期的研究方法 ,这套方法论认为,每一项技术的生命周期都有五大阶段:

  • Technology Trigger
  • Peak of Inflated Expectations
  • Trough of Disillusionment
  • Slope of Enlightenme
  • Plateau of Productivity

Gartner 通过五大阶段绘制的炒作曲线,主要针对投资人、创业者以及大公司的管理高层,是面向未来的技术发展蓝图,与普通用户的关系并不大。

下图是 2016 年的炒作曲线:

中文互联网世界直到 9 月底才有人跟进这个消息,这篇中文解读围绕各个技术要点进行了非常深入的分析,非常值得认真阅读,尤其是在当下人工智能概念甚嚣尘上的时候,你应该了解通用机器智能(General-Purpose Machine Intelligence)的发展情况:

机器具有类似人类在学习、推理、适应和理解等方面的能力就被称为“智能”。通用机器智能(GPMI协议;又名“强人工智能”)适用于广泛的使用案例,专用机器智能(“弱人工智能”)仅限于特定(窄)的使用案例。GPMI协议对智能机器不是必要的,具有能够控制自身维护和再生产方式的具有GPMI的机器只存在于科幻小说。今天人工智能系统,都不能通过等同于人类的智力的通用测试(也没有完全可接受对人类的智慧的测量方式去测试机器)。这并不是说,永远不可能创造一种接近于人类认知能力的机器,但我们可能距离完成必要研究和工程实验还有好几十年。


MailChimp 是一家怎样的奇葩公司

在很多人的印象中,一个硅谷科技创业公司的流程是这样的:

出身名校的创始人用一个 idea 得到投资人的青睐,然后通过一个视频在众筹网站上获取第一批用户支持,接着通过某个创业加速器,比如 Y Combinator,获取更多外部支持,从而快速展开业务。

但 MailChimp 却是一家与硅谷气质完全不同的科技公司,它没有拿过风险投资的钱,《纽约时报》专栏作者 Farhad Manjoo 写道:

Under the radar, slowly and steadily, and without ever taking a dime in outside funding or spending more than it earned, MailChimp has been building a behemoth. According to Ben Chestnut, MailChimp’s co-founder and chief executive, the company recorded $280 million in revenue in 2015 and is on track to top $400 million in 2016. MailChimp has always been profitable, Mr. Chestnut said, though he declined to divulge exact margins. The company — which has repeatedly turned down overtures from venture capitalists and is wholly owned by Mr. Chestnut and his co-founder, Dan Kurzius — now employs about 550 people, and by next year it will be close to 700.

在其创始人看来,创业公司融资后的一个问题就是容易养成乱花钱的坏习惯。事实上,这个世界上并非所有的生意都需要投资,由于资本的逐利性和短视,创业公司、创业者很容易被资本绑架,尤其是在中国当下急躁的创业环境中,令我印象深刻的一个案例,去年一位 2B 的软件公司创始人对竞争对手上市新三板非常不屑,他当时告诉我:「我从来不觉得新三板是上市。」但不到一年,这家公司也成为新三板的上市公司……


书摘:亚马逊 「One Click」专利背后

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坦率来说,Richard Brandt 写的《一键下单:杰夫·贝佐斯与亚马逊的崛起》并不好,这本书的英文版出版于 2011 年,彼时,亚马逊帝国还未形成,其商业技术影响力远不如当时如日中天的苹果,也很少有人真正重视亚马逊持续不断烧钱搞得云计算。但 Richard Brandt 书中对于 「One Click」,也就是亚马逊的「一键下单」的叙述很精彩,下面是这本书英文版的摘录:

“The 1-Click software was written mostly by a programmer named Peri Hartman, who joined Amazon in 1997. Hartman was given the task of working on the software that would be the interface to the customers, including the ordering system they would use to buy books.

Hartman recalls that, one day over lunch with Bezos and Shel Kaphan, the head of software development, Bezos told them, “We need something to make the ordering system frictionless. We need to make it so the customer can order products with the least amount of effort. They should be able to click on one thing, and it’s done.”

A simple idea on simplicity, and Hartman took it literally. He set to work creating a program that would require just one click to order a product. (His name appeared first on the patent application, which became patent number US5960411.) The patent filing was titled, innocuously enough, “Method and system for placing a purchase order via a communications network.” More telling was the label in an illustrated flow chart in the patent: “Enable Single-Action Ordering.”

“In fact, it is a simple idea. The nineteen-page patent filing is made up mostly of flow chart diagrams that show the sequence of events that enable buyers to place an order with a single click: Retrieve the buyers’ identification and payment methods when they first place an order, enter it into the system, and the next time they look up a book, they’ll see a 1-Click ordering button on the buyers’ pages.

Sound like a no-brainer? That’s what Amazon’s competitors thought. Many people in technology hate this type of broad patent, known as a “process patent” since it mainly describes the process of doing something that is, well, patently obvious—in this case, reducing to one the number of clicks needed to make a purchase.

“That is, however, the kind of attention to detail that has helped make Amazon.com a success. Jeff Bezos will do anything he can think of to make the process of using Amazon.com easier. The genius is that Bezos thought of it first. He knew that doing anything online had to be simple in an age when people were becoming overwhelmed by complicated computers, software, and Internet technology. This, in fact, was a principle that Larry Page and Sergey Brin adopted a couple years later when creating Google. But few competitors have had the sense to follow this rule. Even today, most Web sites seem to be confusing morasses of text, graphics, videos, flashing ads, and a tangled string of links. Amazon.com doesn’t match the simplicity of Google’s famously spare site, but it is well designed and easy to navigate.”

 

 

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