《氪周刊：关注互联网创业》157期 by zhang xinyu

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⺫⽬目录创业融资—— 3

融资快讯

编辑推荐—— 4

Medium 是啥？干净到让⼈人上瘾

创业—— 7

曾经我⽴立了⼀一个遗嘱，后来没续费，于是就过期了——由⺴⽹网络遗嘱想到的杂七杂⼋八

初创公司财报的⼗十⼤大最重要指标

11 本地初创：成⻓长中的上市公司 13 Dropbox CEO Drew Houston在MIT 2013年毕业典礼上的演讲：关于⼀一个⺴⽹网球、⼀一个圆圈和⼀一个数字

趋势—— 16 IBM：未来5年的5⼤大预测 18 Facebook 时代的终结

故事—— 20 Oculus Rift的性感极客们到底是如何破解晕眩感的 23 互联⺴⽹网世界的“⼈人⼯工智能”——探秘“深度学习”的前世今⽣生

专访—— 26 36氪回访创业公司之七——⾯面包旅⾏行，做正确的事⽽而不是正确地做事 28 由Google⼤大量收购机器⼈人公司说到未来⽣生活图景

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创业融资

融资快讯

1. 云加速及安全初创企业CloudFlare去年曾获5000万美元B轮融资 2. Foursquare 获 3500 万美元 D 轮融资，AOL 前 CEO Barry Schuler 加⼊入董事会 3. Moovit 获2800万美元融资，要做公众交通的众包地图 4. 路⼈人甲版众筹社区Crowdtilt 获A16Z领投的B轮融资2300万美元 5. 云计算平台也在细分，做健康医疗版AWS的ClearDATA融资1400万美元 6. 要做英语培训领域的⼩小⽶米⼿手机？51Talk确认获得顺为基⾦金领投的1200万美元B轮融资 7. 移动端内容消费和分享平台N3twork上线，已获1200万美元融资 8.【独家】锤⼦子科技完成A轮7000万⼈人民币融资，估值4.7亿⼈人民币 9. Clever再获红杉1000万美⾦金融资，旨在为教育领域提供统⼀一的数字接⼝口 10. PayPal收购移动开发后端服务商StackMob

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编辑推荐

Medium 是啥？干净到让⼈人上瘾 dog潘

本⽂文由 Anil Dash 撰写并发布在 Medium 上，Dash 是⼀一位资深博主，同时也是孵化器 Expert Labs 的主管。本⽂文他为我们详细讲述了在他眼中，Medium 到底是⼀一个怎样的 CMS 以及这个神秘的内容平台吸引⼈人的点到底在哪⾥里。我之所以会写这样⼀一篇⽂文章，是因为我就在 Medium 纽约办公室的旁边（在写的时候我甚⾄至过去咨询了他们），并且 Medium 的创始⼈人 Evan Williams 算是我的⼀一个⽼老朋友了，从他创⽴立 Blogger 起我就是他的⼀一个忠实粉丝。Evan 在他起⼿手创⽴立 Medium 之前就曾问过我关于 Medium 的思路和到底应该取什么名字。所以，以这样⼀一个算是有点⾃自夸的⽅方式，我来给⼤大家稍微介绍⼀一下 Medium。我其实⾮非常喜欢写博客，并且⾮非常希望 Medium 能够成功。最近关于 Medium 到底是什么的疑问越来越多，其实让⼈人迷惑的并不是 Medium 的本质，⽽而是它的设计。 Medium 是形式上的博客，但在结构上并不是 Evan ⼀一直都⾮非常赞同博客教⽗父 Dave Winer 关于博客的定义：“⼀一个⼈人未经编辑过的⼼心声”。对于这两位变⾰革了博客定义的⼈人来说，我觉得这个概念已经算是很恰当，看看现在 Twitter 和 Facebook 的新鲜事吧，它们在内容本质上和 Medium 并没有太⼤大区别。但 Medium 却避开了这些主流内容⽣生产平台的形式，⽽而是以“Collection”的⽅方式来管理它的内容， Collection 可以由作者或者是读者创建，有点像⽂文章分类的意思。另⼀一个重要元素则是反时间流。众所周知，博客从⼀一开始就有了时间标签这个元素，并且⼏几乎所有的内容平台的规则都是最新的内容必定显⽰示在内容流的最上⽅方，这就形成了⼀一种潜意识的约定，读者总会认为写博主会在未来写出更多的内容，但这其实并不符合阅读的本质。即使这样约定却也有正⾯面的影响，它为读者和作者及其内容创造了⼀一种持续的关系，不过对于博主来说，这⽆无形中就变成了压⼒力和负担。为了不停地更新内容，写作渐渐地变成了⼀一个负担很⼤大的义务，⽽而内容流顶端总是最新内容的规则让数不清的博主们不爽，这也是为何在 Medium 上看不到⽂文章的发布⽇日期的原因。 36kr出品氪周刊

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虽然有像 Williams、Winer、Denton 等⼈人在与反时间流的内容呈现形式作⽃斗争，但 Medium 到底是什么呢？它以 Collection 来呈现管理内容、弱化博主的⾝身份、让内容之间的联系更加简单的形式到底像什么呢？答案是：YouTube。就像 YouTube 上⽤用户把视频进⾏行分类⼀一样，⼤大多数时候我们会点进去看视频是因为别⼈人发了⼀一个链接过来，并不是因为我们会去在意这个视频是谁发布的。Medium 正在朝着类似⽅方向发展，我们收到⼀一篇别⼈人发过来的⽂文章链接，这个内容可能是他想让我去看去喜欢的，但重点是，在我们看完之后，我们还会在 Medium 上四处看看，说不定点击⼀一些其他⽂文章。 Medium 并不能像 YouTube ⼀一样将内容植⼊入到其他⺴⽹网站，但从内容⽣生成与发现的核⼼心使⽤用体验的⾓角度来说，Medium 的概念与 YouTube 更加接近，更别提 YouTube 正是靠这种形式才让⾃自⼰己在互联⺴⽹网上⼏几乎⽆无处不在。 Medium 是⼀一种更好的杂志当 Facebook 联合创始⼈人 Chris Hughes 买下了 The New Repubilc 时，我觉得时代⼜又很有意思的倒退了，企业⼤大亨⼜又开始将⾃自⼰己的钱往出版业倾注，当然还有拯救了华盛顿邮报的亚⻢马逊 CEO Jeﬀ Bezos。他们之所以这么做，历来的原因其实并没有改变，这些⼟土豪们买下声望不错的出版商就是为了给他们的想法打造⼀一个⼤大的平台。但是就算我喜欢 Hughes 的做法，并且他似乎对于如何改变 The New Republic 也有⾃自⼰己的想法，但我却忘记了⼀一点，虽然 The New Republic 可能还会有⼀一⼩小部分的忠实⽤用户，对于他们来说这家杂志的品牌效应依然存在，但现在，⽂文化信誉已经不再是仅仅依靠⼀一个⾼高贵冷的名字和⼀一些内容就能够重新焕发活⼒力了。相反的是，Medium 作为⼀一个免费的内容平台，就算是有⼀一些垃圾⽂文章发布在上⾯面，⽆无可争议地引来各种批判，但从⽤用户将外⾯面需要付费的内容引⼊入 Medium 时开始，Medium 在内容质量上就已经赶上甚⾄至超过了 The New Republic。不过我更加觉得 Hughes 和 Williams 之所以在打造现代媒体内容平台上对⽐比鲜明，他们的背景因素也夹杂其中。Hughes 属于那种⽼老派的学术⻛风，以优等成绩从哈佛⼤大学毕业，⽽而 Williams 则是中途就辍了学。所以从 Medium 的本质上来看，它主张的是⼀一种开放和平等的⽴立场。以⼀一种粗鲁的⽐比喻来说，就是 Medium 觉得 1 万只猴⼦子都打造出的杂志都⽐比常⻘青藤联盟的编辑都要好，不过以⼀一种我觉得更加儒雅的⽐比喻来说则是，⼤大众⽂文化更适合于那些被传统机构排除的声⾳音，不管中间有没有夹杂着轻率负⾯面的内容。⽆无论 Hughes 和 Williams 两⼈人的路⼦子谁更成功，Medium ⾄至少是对那些⼀一直以来在⼀一个新的科技时代靠收购就取胜的企业⼤大亨励志故事的反⾯面教材，⽐比起它们试图将传统媒体收⼊入囊中作为⾃自⼰己的内部刊物， Medium 不仅打造了⼀一个图书馆，并且把出版权也给了⼤大众。细品 Medium 对于未来，Medium 必须在成⻓长路上想清楚未来的路。由于它的注册必须使⽤用 Twitter 账号，它就省去了去验证⽤用户的⿇麻烦，但对于付费约稿的内容，现在在 Medium 上并不能很好地将它们与普通内容区分开来。这和收钱写作并⽆无太⼤大关系，⽽而是因为这些内容是⽀支付过钱并且 Medium 愿意帮助推⼲⼴广这类内容。每⼀一个社会化媒体都⾮非常注重在早期的名声爆发，Medium 也成功将⾃自⼰己定位为⼀一个“严肃的”或是“⼈人们想要的”线上写作环境平台，但现在 Medium 所⾯面临的⻛风险就是它逐渐在变为⼀一个那些⾼高收⼊入技术⼈人员的玩物。诚然，Williams 在打造 Blogger 和 Twitter 的早期时解决过这样的问题，但现在这些担忧⼜又回来了。 36kr出品氪周刊

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编辑推荐

但我还是很激动地能够看到 Medium 在技术⽅方⾯面的优化，它并没有⼀一个很明显的社交模式，不能互粉，并且对于内容的 Collection 订阅也很难跟踪，整体上来说，内容的发现机制很随机。往更深层次看，Medium 的创作环境是与众不同的。⽽而 Williams 团队在 Github 上不停地分享 Medium 的代码让我觉得或许像 Medium 这样美好的使⽤用体验在未来会⼤大⼤大普及。 Medium 还有很多细致⼊入微的功能，⽐比如为博主提供⽂文章的数据，不⽌止是访问量，还有究竟有多少读者是真正看过你的⽂文章等。这些其实都算是 Williams 计划中的⼀一部分，他对于付费内容有⼀一定的看好和兴趣，说不定他认为这会是 Medium 未来的⼀一个变现点，毕竟它可以完全改变现在内容呈递和⼲⼴广告的关系。事实上，Medium 现在是⼀一个完全基于 web 端的内容体验（响应式的⺴⽹网⻚页设计，但在移动端的写作体验很差，并且没有原⽣生应⽤用），这对于硅⾕谷的正统来说简直就是个异教徒。虽然我们可以想象未来 Williams 会考虑 app 的可能性，但 Medium 注重 web 端的事实对于我们这些喜爱 web 的⼈人来说就是⼀一个胜利。 Medium 未来最重要的部分和技术⽆无关，Medium 之所以有意义是因为它为内容呈递提供了⼀一种更持续的⽅方式，⽽而不是局限在 banner ⼲⼴广告形式的时代。Medium 之所以有意义是因为它推动了博客的发展，从⼗十年不变的⺴⽹网⻚页媒介到⼀一个新的⾰革命。Medium 之所以有意义是因为它看上去很眼熟，但安静中却蕴含着真正的创新。（编者注：试⽤用了 Medium 有段时间，虽然说对于其在美国及海外市场的内容并不太了解，也不知道究竟哪⼀一些内容是国外⽤用户⽐比较中意发布的，但的确如⽂文中所说，科技类的博主占了很⼤大⼀一部分，当然这或许是因为我关注 Collection 的原因。不过 Medium 在新闻领域并不像 Twitter 有⼀一定的主导权，⽽而相反我更觉得 Medium ⽐比较像还未公测的“知乎专栏”。但 Medium 在内容呈递⽅方式及其背后的设计⽂文化上来说的确是有了质的⻜飞跃，写作与阅读的体验都让⼈人⽿耳⺫⽬目⼀一新，干净，⾮非常具有视觉冲击性，这已经算是⼀一个巨⼤大的创新性。为何每个⼈人都想要去定义 blogging 呢？我觉得我不在乎 Medium 到底是什么，在使⽤用后，你觉得它很棒、你会上瘾，那么它就是很棒，就好⽐比 Instagram。）

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创业

曾经我⽴立了⼀一个遗嘱，后来没续费，于是就过期了——由⺴⽹网络遗嘱想到的杂七杂⼋八沈超最近⺴⽹网络遗嘱的话题似乎被炒得挺热，国外我们报道了Perpetu，国内则有已经营了 3 年的“遗嘱⺴⽹网”，后者这段时间也是频频⻅见报。 “遗嘱⺴⽹网”，顾名思义是⽤用来托管和传递你的重要信息，⽐比如⼀一段遗⾔言，⾝身后事的安排，财务信息备份，社交账号和密码，或者某些⽣生前不想公开的隐私等等。遗嘱⺴⽹网提供了⼀一个 100 兆的云保管箱，⽀支持视频、图⽚片、⽂文字等格式。⽤用户需要填写⼀一份个⼈人资料并设置⼀一定的登陆频率。如果在该时间段内未登陆，客服会通过电话、邮件等⽅方式尝试联系⽤用户。当然如果还是联系不到⽤用户本⼈人，⺴⽹网站会向⽤用户指定的若干联系⼈人确认该⽤用户⽣生命状态。通过这么⼀一系列程序认定你确实不在世时，会将保管箱账号密码交给指定对象。 1723 年，登基第⼀一年的雍正在乾清宫⻄西暖阁召⻅见群⾂臣，宣布了秘密⽴立储制。当天，雍正将关于皇统继承的遗诏封⼊入密匣，放在乾清宫“正⼤大光明”匾额后⾯面，诏命在⾃自⼰己驾崩后，由⺩王侯宗室、顾命⼤大⾂臣等⼈人揭匣公证，依命⾏行事。从雍正元年⾄至今 300 年来，⼈人们处理⾝身后事的⽅方法基本没什么改变。但时代显然已经不同，随着虚拟财产在⼈人们⽣生活中扮演越来越重要的⾓角⾊色，以往⽤用来处理实物财产的公证⼈人 + 保险箱制度就显得有些⼒力不从⼼心，⽐比如： “随着各种虚拟预付卡、虚拟货币、积分的产⽣生，如何经济可⾏行地处置碎⽚片化的⺴⽹网络资产？” “社交⺴⽹网络中的个⼈人账号，是去世者不可剥离的⼈人格属性还是可继承财产？” “⽤用户的互联⺴⽹网财务账户如何管理，账号保管⽅方如何判定⽤用户⽣生命状态，如果⽤用户不在世⼜又向谁转交控制权？” ⺴⽹网络时代的问题仍然交给⺴⽹网络解决，基于⼀一个可信任的遗嘱托管平台，⽤用户可以将⾃自⼰己碎⽚片化的⺴⽹网络资产聚合管理，并预先设置⼀一系列关于遗嘱启封、告知、⽣生效的处置规则，通过⼀一个委托协议让相关⼈人甚⾄至机器代为执⾏行。既免除了线下⾼高昂的律师费⽤用，⼜又可以亲⼒力亲为在⽣生前安排好⼀一切，某种程度上，甚⾄至连遗嘱执⾏行的效果都是可测的（不过我想不到什么办法让天堂的⽤用户知道）。另外，遗嘱是个隐私和继承混合的问题，⽤用户个⼈人的隐私、他⼈人的隐私在⺴⽹网络中盘根错节，如何将可继承内容从隐私信息中剥离出来是个棘⼿手问题，提供⼀一个完整权限的账号显然有很多⻛风险。⼀一些⺴⽹网盘⼯工具的做法值得借鉴，为⼀一个本地或云端⽂文件打上“可继承”的标签，该⽂文件或⽂文件夹即可⾃自动同步到遗嘱托管

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创业

平台。继承⼈人只有有限的访问权限，不会继承⽤用户在社交⺴⽹网络中的⼈人格，或获取他⼈人与⽤用户的隐私对话。不过，眼前的现实是，⽆无论 Perpetu 还是遗嘱⺴⽹网，都还不能彻底解决⼀一个遗嘱托管平台的可信性、安全、隐私、合规性等问题。以遗嘱⺴⽹网来说，⺫⽬目前主要的⾝身份验证⽅方式是双重密码（即⺴⽹网站和保管箱各⼀一套账号密码），这并不能说是⼀一个完全可靠的举措。信息存储在公有云，⽤用户难免会对受托⽅方是否⾃自律、安全机制是否健全产⽣生顾虑。遗嘱⺴⽹网虽然实质是做⺴⽹网络遗嘱，但却不属于《继承法》所规定的公证遗嘱、⾃自书遗嘱、代书遗嘱、⼝口头遗嘱、录⾳音遗嘱等五类遗嘱形式的任何⼀一种，因⽽而不具有任何法律效⼒力。法律上对死亡认定有⼀一整套标准，但这套标准在与线上服务对接时则可能有各种问题。⽐比如关于推定死亡，我国《民法通则》规定了三种情形，⽐比如公民失踪满四年才能推定已经⾝身故。但⽭矛盾的是，遗嘱⺴⽹网的盈利模式是年费制，⽤用户需每年缴纳 59 元租⽤用云端保管箱，逾期 3 个⽉月则服务关停。在⽤用户失踪的情况下，会出现既没有⼈人来续费，⼜又⽆无法认定其死亡从⽽而履⾏行遗嘱的情形。同时，单纯依靠线上⼿手段只能对⽤用户⽣生命状态做出形式认定，不排除发⽣生误判的可能，加上⽤用户触发遗嘱的条件多种多样（⽐比如死亡、服刑、失去⾏行为能⼒力等等）。未来的线上遗嘱托管可能需要与线下的公证、法律、民政、医疗等名⺫⽬目繁多的机构进⾏行对接，多少会有点 O2O 的意思。当然，纯技术的解决也⼤大有想象，在我同事 Leon 编译的《⽐比特币的真正价值》这篇⽂文章中，作者就举了⼀一个⽐比特币体系在遗嘱场景下的应⽤用： “⽐比特币⾃自带有脚本语⾔言，不单⽀支持“把钱从 X 汇给 Y”这种交易，还可以要求 N ⽅方中的 M ⽅方同意，才能使交易完成。举个例⼦子，设定⼀一项遗嘱，只有当⼤大部分继承⼈人同意他们的⽗父⺟母已经过世时，该遗嘱才会⽣生效，完全不需要任何律师，或者只有三⽅方受信签名中有两⽅方同意才能批准某项⽀支出。” “死⽣生亦⼤大矣！”，⾯面对⼈人⽣生终始，孔⼦子也有过这样的浩叹。⽆无论从情感、哲学、社会意义上看，我们都⽆无法回避这⼀一严肃⽽而宏⼤大的命题。但放到现实层⾯面，⺴⽹网络遗嘱只是新⼯工具与旧有社会结构、法律体系相冲突的⼀一个⼩小⽚片段。我个⼈人⽐比较相信的⼀一点是：⺴⽹网络就像是⼀一⽚片新⼤大陆，拓殖者们是会为⾃自⼰己⽴立法的。

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初创公司财报的⼗十⼤大最重要指标 Xingyu Chen

本⽂文作者Tomasz Tunguz是Redpoint Ventures的⻛风险投资⼈人。财务报告就像⼀一块罗斯塔⽯石碑，通过它可以读懂⼀一家初创公司，它为我们揭⽰示了公司为推产品上市⽽而采取的战略和技巧。以下是我过筛初创公司执⾏行模式时必看的⼗十个指标。总营收增⻓长反映了现有商业模式在市场内的增⻓长加速度。增⻓长曲线会告诉我们市场是否容得下这种稳定的扩展（软件即服务），是由⼤大客户驱动的周期性波浪状成⻓长（通讯类），抑或是必须主推⼀一款产品还是⼀一套互补产品？净收⼊入或者资⾦金消耗率则体现了⼀一家初创为盈利⽽而必须获得的最低额度资⾦金。通过对⽐比初创公司的现⾦金储备、净收⼊入和营收，我可以估算出他们将需要在什么时候进⾏行融资、正式推出后的财政状况以及对可能出现危机做⼀一个⼤大概了解。⽑毛利率⽤用来估计成本，它是总营收减去主营业务成本（costs of goods sold）的结果，在软件业，这还包括了主机和服务器、软件授权，或⼲⼴广告⺴⽹网络⾥里常⻅见的收⼊入分成等因素。很多软件公司的⽑毛利率可以达到 80%，甚⾄至更⾼高，这使得他们充满了吸引⼒力。作为对⽐比，⾷食杂品商店的⽑毛利率只有 30% 左右。⽑毛利率是⼀一层隐形的天花板，纯利率永远都超不过它。边际收益是不考虑固定成本的情况下⼀一单位产品带来的收益，⼀一单位产品的带来的收益减去变动成本即可得出边际收益。销售和推⼲⼴广成本常常占据了软件公司边际成本的⼀一⼤大部分。边际收益越丰厚，则⼀一家公司从单位产品中获得的利润越⾼高，因此也就有更多的资⾦金⽤用来获取客户和推动增⻓长。边际收益率根据市场不同可在 5% 和 25% 间浮动。当然，边际收益必须放在实际例⼦子中去讲才有意义。⼀一座核电站⽣生产⼀一千⽡瓦电的边际收益可以接近 99%，但其固定成本却也需以数⼗十亿记。与⼀一个边际收益为 15% ⽽而固定成本却只有 2500 万美元的商业模式相⽐比，哪个更有吸引⼒力呢？

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创业

客户获取投资回收期（customer acquisition payback period）或者营销效率测量⼀一家公司推⼲⼴广和销售产品的积极性的刻度。这个回收期越⻓长，客户越趋向于离开，⽽而⽤用来获取客户的资⾦金打⽔水漂的概率也就越⼤大，反之亦然。我所⻅见过的最短回收期仅有 6 个⽉月，12 个⽉月则是更常⻅见的⻓长度。对于 SaaS 初创来说，客户获取投资回收常常意味着⽉月度付费客户向年度合同客户的转变，因为这样⼀一来，每名客户的盈利⻛风险被消除了。流失率可以被⽤用来量化每名客户带来的潜在收⼊入。⼀一家上市 SaaS 公司有着 3% ⽉月客户流失率是正常的，这意味⼤大部分客户使⽤用服务的时⻓长在两年左右。流失率越⾼高，随着时间流逝，营收增⻓长的压⼒力也就越⼤大。这通常意味着公司需要通过收购、降低边际收益和牺牲盈利能⼒力的⽅方式来刺激需求。员⼯工薪资是⼤大部分初创公司所要⾯面对的最⼤大单项⽀支出。通过交叉对⽐比，我可以知道⼀一家公司的薪资⽔水平与市场平均⽔水平间的关系。过低的薪⽔水为以后的⼈人才流失买下伏笔，⽽而过⾼高的薪⽔水则意味着难以持久。我常将初创的薪资⽔水平与已获⻛风投的⼀一系列公司的数据进⾏行对⽐比来获得直观结果。销售配额可以检测产品的受欢迎程度和销售团队的效率。根据产品的不同，内部销售配额从 15 万美元到 60 万美元不等，⽽而企业销售配额则从 100 万美元到 200 万美元不等。在评估⼀一家处于早期阶段的初创时，我⽐比较看重持续性：⼩小量但更稳定的销售周转率（每周处理掉的客户数量）。⾮非⼈人员推⼲⼴广⽀支出是⼀一家公司所能控制的最⼤大⼀一项开⽀支，它通常包括了⼲⼴广告⽀支出与活动⽀支出。与薪资或租⾦金等成本不同，这项开⽀支可以根据实际情况启动或者取消。这对我来说之所以重要，是因为它能体现⼀一家公司对推⼲⼴广过程的理解深度。我⻅见过的初创中，⼤大部分把⾮非⼈人员推⼲⼴广⽀支出控制在总成本的 5% 到 20% 之间。最理想的⽐比例由营销效率决定。员⼯工平均营收。软件企业的魅⼒力之⼀一就是它们不成⽐比例的员⼯工数量与企业规模。Google 市值⽐比沃尔玛多出 40%，但员⼯工数量却只有后者的 2%。员⼯工平均营是衡量⼀一家公司在推⼲⼴广产品时使⽤用科技⼿手段的效率。⼀一些产品和市场对员⼯工⼈人数有着天⽣生需求。

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本地初创：成⻓长中的上市公司 Xingyu Chen 本⽂文作者Jeﬀ Jordan 是 Andreessen Horowitz 的合伙⼈人，也是很多初创公司的董事会成员，例如 Airbnb，Belly，Fab，Lookout 和 Pinterest等。同时，Jeﬀ 还担任过 OpenTable 的 CEO 和董事⻓长，PayPal 的董事⻓长，以及 eBay North America 的 SVP 及总经理。 “SoMoLo” （social，mobile，local ）是近年来创投界⼀一条颠扑不破的规则。社交 Social 的潜⼒力已经被 Facebook，LinkedIn 和 Twitter 的 IPO 证明了。移动 Mobile 来势汹汹，其底⽓气来⾃自于通过智能⼿手机和平板电脑产⽣生的流量超过 PC 的事实。⾄至于本地化 Local，这种模式却在去年多少受到 Groupon 疲软股市表现的拖累⽽而遭受投资⼈人冷落。事情糟到了什么地步？我所知的⼀一家本地初创不仅连吃数家创投的闭⻔门羹，更是被明确告知 “不投 local ”。但我却认为 local 已经在过去的⼀一年⾥里成⻓长为⼀一个独⽴立的投资类别，已经有相当⼀一批本地消费互联⺴⽹网企业上市并且表现不俗。⾃自 OpenTable 在 09 年上市之后，⼀一些⾛走本地化的⾼高质量公司迅速跟上，例如 Yelp、Zillow、Trulia 和 Angie's List。就连被视为本地模式式微典型的 Groupon 也从废墟中重⽣生，如今市值已经超过⼏几年前 Google 的报价 60 亿美元。我所说的本地化企业是指那些⾛走 O2O 模式的科技公司。通常来说，他们需要同时顾及两个市场，⼀一边是线下的本地商户，另⼀一边则是消费者。这些公司往往以城市为中⼼心，以逐个击破的⽅方式抢市场，他们需要⽤用销售团队动员⼩小商户来达到推⼲⼴广平台以⾄至于最终盈利的⺫⽬目标。移动科技为本地化企业带来的巨⼤大帮助已经⽆无须多说，智能⼿手机的地理定位能⼒力使我们变成了⼀一台台⾏行动中的⼈人⾁肉 GPS，其结果就是适地性信息推送服务的兴起 — “因我所在，呈我所需”。由于下⾯面三个因素的制约，打造本地化科技公司其实并不简单： • 对于 city-by-city 推⼲⼴广模式的依赖。让某商业模式在⼀一个市场下铺张开来已属不易，更何况在证明此模式之后还需赶在被众多对⼿手和⼭山寨者拷⻉贝之前迅速抢占下⼀一个城市。互联⺴⽹网的好处之⼀一是促进了信息的流通，但同时也⽅方便了跃跃欲试的初创们躲在屏幕后⾯面满世界地寻找可以克隆的模式。眼下的本地⾷食物配送市场就是⼀一个典型。 • 需要同时照顾好两个市场，即商户与消费者。⽽而针对这两者的营销技巧⼜又是不同的，⼀一边是推销形式，⼀一边则需要市场营销策略。 • 由运作的复杂性提出的对员⼯工数量的⾼高需求，这很⼤大程度上是因为初创需要⾯面对数量繁多的本地商户。Groupon ⼤大约有 11000 名员⼯工，Yelp 约有 2000 名，每名员⼯工每名创造的平均收⼊入分别为 20 万美元和 10 万美元。所以，本地初创向全国乃⾄至全球市场拓展往往要消耗⼤大量时间与资⾦金，如下图。挑战之后是⾼高回报，成功的企业往往能以⼀一家独⼤大的形式坐享丰厚的本地资源，同时也能凭借⺴⽹网络效应将这种优势⻓长期保持下去： • 初创在取得成功的同时往往也会在本地建⽴立起 36kr出品氪周刊 11

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⼀一张强⼤大的资源⺴⽹网络，并从⺴⽹网络效应中获益。我曾有幸与⼏几家这类公司合作，但没有⼀一家公司能⽐比 OpenTable 更善于利⽤用这种优势。OpenTalbe 平台上的本地餐馆数量和就餐者数量形成了⼀一个互相推动的循环，直接促进了平台的价值。在 IPO 路演上，我们甚⾄至公开做出结论认为即使有竞争对⼿手愿意免费提供同等服务，对餐厅来说离开 OpenTable 也是不划算的，因为后者有更⼤大的订餐者群体。⼀一些优秀竞争者（很多⼈人提供免费服务）迅速⼊入市⼜又轻易消失的事实证明了这个想法。 • 处于领先位置的初创拥有后来者⽆无法匹敌的规模优势。对于需要兼顾两头的本地化初创来说，吸收本地商户加⼊入平台是关键⼀一步，市场的领导者总是拥有更多的销售⼈人才，⽽而且这些⼈人通常也是积累了⾜足够经验的精英，对业务和市场的熟悉程度保证了在吸收平台⽤用户⽅方⾯面的相对⾼高效。⽽而后来者却因规模和经验⽅方⾯面的⽋欠缺⽽而受到投资⼈人质疑，这⼜又直接导致了资⾦金⽅方⾯面的不⾜足。下⾯面这张图表是我的同事Sebastian Cua 制作的，透过它我们可以知道市场是如何本地化初创估值的。和⻛风投机构⼀一样，股市也⼗十分看重企业的成⻓长速度。

⺫⽬目前，有⼀一批极有可能成为未来市场上耀眼新星的初创处于创业成熟期，他们之中有 Uber、GrubHub、Seamless、MindBody 和 ZocDoc。还有⼀一批快速发育中的以本地模式为中⼼心的初创企业，⽐比如 Homejoy、DogVacay、Lyft 和 Belly。我们坚信蕴藏在本地模式中的机会将继续催⽣生伟⼤大的科技公司。我相信本地模式中⼀一旦做⼤大就容易坐拥⼤大部分资源的 winner-take-all 特性将会帮助公司建⽴立起投资⼈人最爱的 “竞争壕沟 strong competitive moats”。本地初创公司们在股市上强劲表现已经让市场对这种类型的初创上了瘾，投资⼈人们个个相信增⻓长⼤大过天。

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Dropbox CEO Drew Houston在MIT 2013年毕业典礼上的演讲：关于⼀一个⺴⽹网球、⼀一个圆圈和⼀一个数字 Kryptoners

Dropbox CEO Drew Houston是MIT 2005届校友，这是他在MIT第147届毕业典礼上演讲的主要内容，关于⼀一个⺴⽹网球、⼀一个圆圈、和⼀一个数字...... 重回MIT 再次回到 MIT，我感到⽆无⽐比荣幸。今天是个特殊的⽇日⼦子，我还戴着我的 Brass Rat 戒指（⻅见上图，MIT 的毕业纪念戒指），我为你们感到兴奋。在你们⼈人⽣生过去的⼏几⼗十年⾥里，成功意味着⼀一步步往上爬。但从此刻开始，成功不再意味着考试考⾼高分、上好⼤大学，拿学位证。你们不知道未来将奔向何⽅方，所以对未来⽣生活的计划也⽆无从谈起。但你⼜又迫不及待地想迎接未来：也许是成⽴立公司，治疗癌症，或者是写⼀一部伟⼤大的⼩小说。谁知道未来会怎样呢？⽽而像今天这样，⾝身披⻓长袍对着你们演讲并不在我七年前（毕业时）的计划之内。事实上，我从未有过宏⼤大的计划——如今我领悟到，也许⼈人的⼀一⽣生都不会有什么宏⼤大的计划，更别说毕业之际了。⼀一张⼩小抄纸（cheat sheet）从今天起，你们将迎接新的⽣生活。我思索许久，它会有何不同呢？如果让我重新再来⼀一遍，我将如何抉择？聪明和努⼒力让你们能够站在这⾥里，但没有⼈人告诉你，从今往后的成功秘⽅方变了。所以，我想给你们⼀一张⼩小抄纸。我多希望当初毕业时有⼈人能给我这样⼀一张。如果你仔细看看我给你的⼩小抄，那上⾯面不会有很多东⻄西：⼀一个⺴⽹网球，⼀一个圆圈和⼀一个数字 30000，仅此⽽而已。我知道你们可能觉得有些莫名其妙，但请耐⼼心听。 21 岁，我成⽴立了我的第⼀一家公司。我和联合创始⼈人 Andrew Crick 都完全没有经验。我们决定创造⼀一个全新的 SAT ⺴⽹网络课程，因为那时候我们⼤大多数⽤用的都是笨重、过时的 800 ⻚页课本，⺴⽹网络课程的质量也很 36kr出品氪周刊 13

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差。我们为它起名 Accolade，这是⼀一个 SAT 词汇，“荣誉称号”的意思，⽽而公司全名是 The Accolade Group, LLC，因为我们觉得这样很酷。⾃自⼰己设计名⽚片，在上⾯面写上“创始⼈人”字样的感觉⾮非常棒。但最棒的是，我可以学习各种各样全新的东⻄西。每个夏天，我都在家⾥里屋顶上读⼀一⼤大堆书，包括市场营销、销售、管理和其他我过去⼀一⽆无所知的东⻄西。我并没打算在屋顶上读我的 MBA，但它确实发⽣生了。⼀一个⺴⽹网球⼏几年之后，我遇到了瓶颈，诸事不顺让我效率低下。创⽴立公司⼀一直是我的梦想，但我开始怀疑⾃自⼰己的能⼒力。所以我给⾃自⼰己放了个假。我开始写⼀一个扑克机器⼈人的程序。如果你在⺴⽹网上玩过扑克，你可能有这样的经历。在电脑前坐了⼏几个⼩小时，最后钱全输光了。⽽而扑克机器⼈人可以让电脑帮你把钱输光。这是很有趣的挑战。我完全⼊入迷了，像个机器⼀一样⼀一天到晚在思考。喜欢你所做的事情，但这不是全部。让⾃自⼰己相信你喜欢正在做的事情太简单了——谁愿意承认⾃自⼰己不喜欢呢？我所认识的最成功、最乐在其中的⼈人不仅热爱他们所做的事情，他们还沉迷于解决关键的问题，这就他们来说很重要。这让我想起了⼩小狗追⺴⽹网球的画⾯面：你能在他们的眼睛⾥里看到⼀一点点疯狂，甚⾄至会把拴着他们的⽪皮带都拉断。我还有⼀一些朋友⼯工作努⼒力，报酬丰厚，但还是时常抱怨⼯工作。问题在于，他们没有⻢马上找到⾃自⼰己的⺴⽹网球。让我感到害怕的是，扑克机器⼈人和 Dropbox 最开始都让我感到分⼼心。我的脑袋⾥里似乎有⼀一个声⾳音⼀一直在指挥我去哪⾥里，但我却不断地叫它闭嘴。有时候那些声⾳音是最真实的。我花了很久才领悟到这个道理。最努⼒力的那群⼈人并不是因为他们都严于律⼰己。他们努⼒力⼯工作，是因为他们在解决⼀一个令⼈人兴奋的问题时收获了快乐。所以从今往后，不要勉强地推着⾃自⼰己前进。试着找到⾃自⼰己的⺴⽹网球，它会拉着你前进。你也许会彷徨很久，但在找到之前，倾听你内⼼心的声⾳音。⼀一个圆圈让我们再回到我刚毕业的那个夏天。那是⼀一个完美，或者说接近完美的夏天。我的好兄弟 Adam Smith，他的朋友 Matt Brezina 和我准备成⽴立⼀一家公司，我们当时觉得⼤大家⼀一起在⼀一个屋檐底下办公会很酷。 Adam 和 Matt 没⽇日没夜地写代码，并不断引起潜在投资者的兴趣，邀请他们乘坐直升机出游。⽽而我呢，为⾃自⼰己的公司花了⼏几年的⼼心⾎血，⽽而 Adam 才花了⼏几个⽉月的⼯工夫。我的直升机在哪⾥里？到了 8 ⽉月，Adam ⼜又给了⼀一个坏消息：他们要搬⾛走了，去硅⾕谷。⽽而我却去不了。之后我就会经常和 Adam 通电话，了解那边的情况。他们⼀一直都很不错，⽐比如他会提到下午⻅见到了投资⼈人 Vinod Khosla，Sun Microsystems 的联合创始⼈人，亿万富翁。最后，他丢下⼀一个重磅炸弹：他要给我 500 万美元。我彻底震惊了。他⼀一直是我的好伙伴，⽐比我⼩小 2 岁。（⽤用橄榄球做个⽐比喻），现实就像是，他进军超级碗，⽽而我却连选秀都没被选上。他在不经意之间给了我⼀一个很好的“打击”，是时候改变了。有⼈人说，与你相处最多的5个⼈人的平均⽔水平代表了你的⽔水平。仔细想⼀一分钟：谁会在你 5 个⼈人的圆圈⾥里⾯面。好消息是，MIT 是组建这个圆圈最好的地⽅方之⼀一。如果我没有来到这⾥里，我就不会认识 Adam，也就不会认识 Dropbox 的另⼀一个创始⼈人 Arash，也就不会有 Dropbox。我意识到，⾝身边有⼀一群富有启发性的⼈人，和你⾃自⼰己的天赋、勤奋⼀一样重要。你的圆圈推动你变得更好，就像 Adam 推动我⼀一样。 36kr出品氪周刊 14

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但是别忘了，MIT 只有⼀一个，好莱坞，硅⾕谷都只有⼀一个。这并不是巧合：⽆无论你做什么，最顶尖的⼈人才通常只会聚集到⼀一个地⽅方。那就是你该去的地⽅方。你会在那⾥里遇到你的英雄，他也在你的圆圈⾥里⾯面，向他们学习。你只需成功⼀一次刚毕业的⼈人还容易掉⼊入⼀一个陷阱：没做好准备就不去做。不要理解错了，学习是⾸首要的，但最快的学习⽅方法是动⼿手。如果你有梦想，你当然应该⽤用⼀一⽣生的时间去学习、去计划、去准备。但现在要做的，只是启程⽽而已。我觉得⾃自⼰己从未真正准备好。我还记得，我们的第⼀一个投资⼈人说“好”的时候，他问我钱应该打到哪⾥里？对于⼀一个 24 岁的年轻⼈人来说，这就像过圣诞节⼀一样开⼼心。我⼀一遍遍刷新公司的银⾏行账户，看着它从 60 美元变成了 120 万美元。最初我欣喜若狂，还拍了照⽚片纪念。但⼀一想到有⼀一天，他们要把这些钱都拿回去，我的肚⼦子就⼀一阵难受。这简直是⾛走上了不归路呀。你们⼀一定明⽩白我的感受，在 MIT 这叫做在“在消防栓⾥里喝⽔水”。听起来也许很有趣，但你我都明⽩白这有多难受。但我们也学到了这并不是坏事。今天，⼀一个阀关上了，你们要做的，就是寻找另⼀一个消防栓。你们也许会觉得，创⽴立 Dropbox 是我⼀一⽣生中最刺激、最有趣、最有成就感的事情。⽽而我却没有告诉你们，它也是让我觉得最丢脸、最沮丧、最痛苦的经历。我甚⾄至记不清我犯错的次数。幸运的是，这都⽆无所谓。在现实⽣生活中，没有⼈人的 GPA 是 5.0。事实上，当你告别学校，GPA 的概念也将不复存在。你在学校⾥里犯的每⼀一个错误都可能影响你最终的成绩，⽽而在现实⽣生活中，你最⼤大的危险并不是失败，⽽而且太安逸。⽐比尔盖茨的第⼀一个公司是为交通灯开发软件的，乔布斯的第⼀一个公司是制作塑料⼝口哨的。两⼈人都失败了，这是我对现实最满意的⼀一点：过去的错误不会累积。从今往后，失败都不重要，你只需成功⼀一次。 30000 曾经，我为各种事情忧虑。但我永远记得，我开始内⼼心平静下来的时候。那时我刚搬到旧⾦金⼭山，⼀一天晚上，我实在睡不着。于是我打开我的笔记本电脑，读到了这样⼀一句话：⼈人的⼀一⽣生只有 30000 天。⼀一开始我也没多想，但我拿过计算器⼀一算，365 X 24，发现快 9000 天已经过去了！我究竟都做了什么事情？所以这就是我把 30000 写在⼩小抄上的原因。就在当晚，我意识到，⼈人⽣生没有热⾝身，没有练习，没有复位按钮。每⼀一天，我们都在为⾃自⼰己的故事加⼏几个词语。所以从那以后，我不再追求⽣生活的完美，⽽而是努⼒力让⽣生活更加有趣。我希望我的故事成为⼀一场冒险——这改变了⼀一切。今天我的祖⺟母也在这⾥里，下周将迎来她的 95 岁⽣生⽇日。我去加州之后和她打了很多次电话，有个细节⼀一直印在我的脑海⾥里：她每次挂电话时都会对我说⼀一个词，Excelsior，意思是不断向上，精益求精。今天是你们的典礼，你们来到真实世界的第⼀一天。我对你们的期望是，不要追求⽣生活的完美，⽽而给你⾃自⼰己⾃自由，把⽣生活变成⼀一段美丽的冒险。还有，不断向上。谢谢。

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IBM：未来5年的5⼤大预测 boxi

IBM 刚刚公布了最新的未来 5 年 5 ⼤大预测。这些预测是通过对 22 万技术从业者的调查后，由 IBM 的众多实验室通⼒力分析得出的结论。凡事预则⽴立，最近 8 年，IBM 每年都要进⾏行这样的预测—以便于该公司集中研发⽕火⼒力。概⽽而⾔言之，IBM 的这 5 项预测是： —更智慧的教室 —更智慧的商店 —更智慧的医疗 —更智慧的安全 —更智慧的城市这些预测均基于⼀一个事实：机器正变得越来越智慧，越来越紧凑。机器会努⼒力去了解⼈人，分析理由，并以越来越⾃自然和个性化的⽅方式参与进来。云计算、⼤大数据分析以及适应性学习将为这些创新提供技术⽀支持。当然，IBM 也认为，这些创新均会引发隐私及安全⽅方⾯面的问题，尽管这些技术都会有适当的安全及隐私保障。 1、更智慧的教室⺴⽹网上教室会去了解学⽣生。IBM 认为未来的教室将会赋予教育者了解每⼀一位学⽣生的⼯工具，为每⼀一名学⽣生提供量⾝身定制的课程安排。 IBM 认为未来教师会利⽤用电⼦子学习平台的测试成绩、出勤情况、学⽣生⾏行为等“纵向数据”来了解学⽣生。通过云平台提供过来的复杂分析能帮助教师判断哪⼀一位学⽣生存在⻛风险，学习障碍是什么，还可以提供帮助学⽣生的⼿手段。⺫⽬目前 IBM 正在与拥有 17 万学⽣生的纽约州⾕谷内郡公⽴立学校（Gwinnett County Public Schools）开展⼀一项旨在提⾼高毕业率的研究项⺫⽬目，在对分析投⼊入了 100 亿美元巨资之后，IBM 相信⾃自⼰己能驾驭好这些⼤大数据，帮助学⽣生实现这⼀一⺫⽬目标。 36kr出品氪周刊 16

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这些分析⼯工具当然不能取代教师，但⼀一个班有好⼏几⼗十号⼈人，⽼老师没办法⾯面⾯面俱到。这些⼯工具可以极⼤大提⾼高⽼老师的效率，帮助其识别出有阅读障碍和显⽰示出⾮非凡天分的学⽣生。 2、更智慧的商店 IBM 认为未来本地的零售店将会击败⺴⽹网上商店。去年全球⺴⽹网上交易额突破了 1 万亿美元。尽管实体零售商在电⼦子商务巨头的冲击之下处境艰难，但创新将并帮助实体店扭转局⾯面。零售商将利⽤用商店的即时性及与客户的地理接近便利来打造出⺴⽹网店⽆无法复制的体验。创新将把 web 的威⼒力带到买家能触及的地⽅方。零售商将会利⽤用Watson之类的⼈人⼯工智能来经营，web 能武装售货员的⼤大脑，⽽而增强现实则可以为商品陈列架提供更丰富的信息。有了这些技术，商店将可以预测买家⼤大部分的需求。⽽而且不需要为到货等上 2 天。 IBM 的 Meyerson 假设了这样⼀一个场景，顾客⼀一进店商店会询问是否要看某款照相机，是否需要售货员过来引导。他认为这种前瞻性主动性的服务⽆无需要顾客去寻找帮助, 将会是⾮非常强⼤大的。以后甚⾄至⺴⽹网店也会要考虑设置陈列室来帮助销售。  ⽽而个体经营的实体店有了技术⽀支撑以后也能够与⼤大型电⼦子商务巨头匹敌。 3、更智慧的医疗情况严峻，预计到 2030 年全球的癌症发⽣生率将增⻓长 75%。但是 IBM 预计在 5 年内医⽣生将会通过将病⼈人的 DNA 与治疗结果关联来帮助恢复健康。计算机将帮助医⽣生理解肿瘤对病⼈人的影响⾄至 DNA 的⽔水平，计算机可以找出对付癌症最有效的药物，并提供个性化的治疗⽅方案。其希望是通过基因剖析将确定治疗⽅方案的时间从数周降⾄至数分钟。 4、更智慧的安全我们的密码、⾝身份、设备前所未有的多。但安全却是⾼高度碎⽚片化。IBM 设想未来会有受训的数字卫⼠士专⻔门保护受委托的⼈人和东⻄西。该数字卫⼠士会通过背景、环境及历史数据分析来验证⽤用户在不同设备上的⾝身份。该卫⼠士可以了解⽤用户习惯，并对超出常规的⾏行为做出推断，甚⾄至还有可能检测出某⼈人⾝身份被盗的情况。对某⼈人有了全⽅方位了解之后，其⾝身份将很难被盗。这种情况下，⽤用户不⽤用去寻找攻击的迹象，数字卫⼠士会观察对设备的操作⾏行为，然后识别出其中的异常，并发出告警。 5、更智慧的城市 IBM 认为未来的城市将会帮助居民更好地⽣生活。预计到 2030 年发展中世界的城镇⼈人⼝口将占全球城镇⼈人⼝口的 80%，⽽而到了 2050 年，全球⼈人⼝口的 70% 都将是城市⼈人⼝口。在如此⾼高速的城镇化率下，唯有⾃自动化才能进⾏行城市管理，通过学习城市居民的需求、喜好、所作所为以及迁徙，智慧城市将可以实时理解数⼗十亿事件的发⽣生。 IBM 预测城市会消化吸收市民免费提供的那些信息，然后调配资源到所需的地⽅方。移动设备和社会化互动可帮助市民与城市的领导交谈。IBM 在巴⻄西就推出了⼀一个类似的众包⼯工具，该⼯工具可让⽤用户通过⼿手机报告出⾏行困难的问题，从⽽而让政府改善道路，帮助残疾⼈人更好地出⾏行。超级互联的城市所带来的好处是可以获得实时反馈，从⽽而让政府的响应速度⼤大为提⾼高。

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Facebook 时代的终结 dog潘

本⽂文由产品设计师 Chrys Bader 发布在极简博客平台 SVBTLE 上，从社会运动演变的⾓角度分析了 Facebook 类社交⺴⽹网络的渐⾏行渐远，有⼀一定道理，毕竟，当我们下⼀一代选择社交⺴⽹网络时，他们还会觉得⽼老爸⽼老妈⽤用了⼗十⼏几年的产品还酷劲⼗十⾜足么？ Facebook 正在随着时间的流逝⽽而渐渐失去⾃自⼰己当初的势头，特别是对于下⼀一代⽤用户的吸引⼒力。研究数据都表明使⽤用 Facebook 的年轻⼈人在今年第三季度骤减了 16%，这似乎暗⽰示着年轻⼀一代对社交⺴⽹网络的兴致已经⼤大不如前。现在我们就来谈论⼀一下这种情况发⽣生的原因，以及为何它对社交⺴⽹网络的影响很重要。所有的社会运动都会消耗殆尽看看 Facebook 发展的历史吧，和社会运动（Social Movements）的四个阶段⾮非常相似：诞⽣生 - 早期开始获得⼀一些关注并激起社会上相应的反应，就像 2005 年的 Facebook。合并 - 当⼀一个运动的影响⼒力达到某⼀一个临界点时，则变成了其他运动不得不⾯面对的⼀一个障碍，就像 2009 年 Facebook 超过 MySpace ⼀一样。官僚化 - 指⼀一个运动开始正规化。⽐比如 Facebook 在 IPO 之后变成了⼀一家“真正的公司”，开始搭建公司结构并且⼤大量招聘⼈人才。衰退 - 指⼀一个运动最终消耗殆尽。Facebook 现在已经深深地植⼊入到我们的⽇日常⽂文化中，就像是⼀一个成功的社会运动，“他们的⺫⽬目的或是意识形态已经得到⼤大众的普遍接受和认可，所以作为⼀一个社会运动，它已经不再被需要”。上述其实是我们能够看到关于 Facebook 对于社会意味着什么的⼀一个基本演变。它已经制度化。它已经成为了世界的城市⼲⼴广场（指⼀一个聚集中⼼心），但却不再是孩⼦子们玩耍的地⽅方。为何⼈人们开始离去现在年轻⼀一代眼中的 Facebook 就像 Facebook 那⼀一代⼈人看待 LinkdeIn ⼀一样，都像是⼀一个功利主利的地⽅方，让⼈人们相互联系。

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现在随着社交⺴⽹网络变得如此普遍，我们对于在 Facebook 这类的社交平台上发布什么信息已经变得⾮非常敏感和在意，我们变得更加谨慎，在家庭、朋友和认识的⼈人⾯面前讲任何话似乎变成了⼀一种压⼒力，很难让⼈人做⾃自⼰己。我们在社交平台上开始过滤，因此也渐渐失去了⼈人类真正意义上的相互联系。当你社交平台上的⼈人脉开始变得饱和时，会给⼈人⼀一种⾮非常正式的感觉。我们花了太多精⼒力时间在⾃自⼰己的个⼈人形象上，⽽而不是真正去与别⼈人沟通联系。不过新的初创公司 Snapchat 为这种窘境提供了⼀一个避难所，这也是为何它发展如此之快的原因之⼀一，年轻⼈人更加愿意在上⾯面舒舒服服地展⽰示⾃自⼰己的意⻅见，⽽而不会觉得你的⼀一举⼀一动都被所有⼈人关注着。什么年轻⼈人会想在⼀一个被⽗父⺟母关注着的平台上玩耍呢？ Facebook 的未来 Facebook 已经再也回不到之前那种酷的感觉了。但它如此富有，富有到可以买到酷劲。⽐比如 10 亿美元收购 Instagram，那也是它第⼀一次为了找回年轻⼈人的注意⼒力⽽而迈出的重⼤大⼀一步，这也是为何 Facebook 这次会⼤大⼤大出⼿手30亿美元想要收购 Snapchat 的原因，不过同样也是 Snapchat 拒绝 Facebook 的原因之⼀一。 Facebook 现在是⼀一家上市公司，这也意味着它需要表现得像⼀一个商⼈人。它所做的每⼀一决定都需要符合将股东利益最⼤大化的策略，所以它现在变现的路⼦子已经和原来社交⺴⽹网络的初衷渐⾏行渐远。它的激情已经不在如何将世界连接的使命上，⽽而是如何让⼈人们在上⾯面花更多的钱。如果你在和朋友玩耍的时候不停地受到推⼲⼴广活动的骚扰，你就会想要换⼀一个免费但更加简单时髦的地⽅方。现在 Facebook 最⼤大的压轴戏之⼀一就是它的平台策略，很多的⺴⽹网站都植⼊入了 Facebook 登陆的 API，这也成了 Facebook ⼿手握现在互联⺴⽹网内部结构的⼀一个枷锁，不过⻓长期来看这个策略同样也存在很⼤大⻛风险，如果 Facebook 不能把下⼀一代转化为⽤用户的话。这才刚刚开始。我认为更多的社交产品还会不停地出现，就像⼈人类的进化史⼀一样，它们不会消亡或是停滞不前，⽽而是会被更好适应性更强的竞争者淘汰，就像 Facebook ⼀一样，最终会变成互联⺴⽹网结构中的⼀一个玩家，⽽而看着孩⼦子们在其他地⽅方玩耍。为何这如此重要？我们其实可以从 Facebook 这种权利的交接中学到很多东⻄西，社交产品是随着⽤用户的变⽼老⽽而变⽼老的，它与年轻⼀一代也会形成⼀一种代沟。这就好⽐比，70 年代的东⻄西⼤大多数到了 80 年代都不再显得酷劲⼗十⾜足，这样的情况早在我们将⾃自⼰己的社交⽣生活搬到⺴⽹网上之前就⼀一直在发⽣生着。⽽而现在的社交⺴⽹网络同样⾯面临这样的窘境。其实不久前我们⼀一直认为没有什么能够阻⽌止 Facebook，但现在看来它的时代就快要结束了，但时代⼀一直在接替，⼈人们总会变⽼老，⽽而社交⺴⽹网络依然如此。所以，继续打造吧。

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Oculus Rift的性感极客们到底是如何破解晕眩感的 Chloe

编者按：为了游戏的乐趣，玩家们往往可以忍受许多事情，但唯有“头痛、恶⼼心”除外，Oculus Rift产⽣生的晕眩感主要就来⾃自于整个系统的延迟时⻓长。不过Oculus 背后的性感极客们⽐比⼀一般⼈人更不能忍受这种沮丧，从传感追踪元件、显⽰示屏技术、GPU⼊入⼿手，他们已经将延迟时削减⾄至了20毫秒以下。这些极客们真得好性感。 2012 年 5 ⽉月份，第⼀一⼈人称射击游戏之⽗父 John Carmack 发了⼀一条 Tweet，“这个家伙⽐比它看起来还要酷”。配图是⼀一副由鞋盒做成的蒸汽朋克⻛风的双光眼镜。他说得没错，这个东⻄西正是头戴虚拟设备 Oculus Rift。⾃自任天堂 Wii 把⼈人们从沙发上赶起来以来， Rift 是最让游戏迷们想望的游戏设备了。它的使命是要把很多⼈人认为不可实现的梦想——VR（虚拟现实）向前推⼀一⼤大步。 Rift 的发明者是个 19 岁的 VR 发烧友——Palmer Luckey，⼀一直以来都酷爱收藏旧式 VR 头戴设备，各类系统具备的难搞的图形系数、分辨率差、视场狭窄等缺陷他都了如指掌，改装游戏主机和 iPhone 也是他的拿⼿手好戏。最终，他找出了⼀一种为⼈人们提供 360 度沉浸式体验的⽅方式，视场之宽⼲⼴广完败市场上所有竞品。 Luckey 最初将 Rift 定位为发烧友的 DIY 套装，后来团队新来了两名极客，他们意识到这家伙⾜足以改变消费者游戏周边设备。于是他们开始在 Kickstarter 以区区 300 美元的价格预售，筹到了 250 万美元，随着 Rift 开始送到开发者们⼿手中，虚拟现实听起来似乎不那么虚拟了。升级版的 Oculus 6 ⽉月份在 E3 上亮相时已经是 1080p 了，也是第⼀一次，玩家们⽤用它观看了电影 Man of Steel。⽤用⾜足够客观冷静的词来描述，⼈人们惊呆了。是的，紧接着，Oculus 成了媒体的宠⼉儿，关于 Oculus 的论坛涌现⼀一时。Oculus 为游戏 demo 专⻔门建了⼀一个项⺫⽬目存储库。现在它还是差⼀一个消费级成品，该公司已经拿了 A16Z 领投的 7500 万美元，⾄至 2014 年出货时，Oculus 应该会克服之前各种“槽点”，从显⽰示技术到最终可实现的功能。但最重要的⼀一点必须明确：它必须得解决⾃自 Tron 时代以来就存在的 VR 顽疾：如何不再让游戏玩家感到晕眩、恶⼼心。追踪、分辨率、运动时产⽣生的画⾯面模糊都是影响虚拟体验流畅的因素，但是，这些都可归结为⼀一种令⼈人产⽣生晕眩、恶⼼心感官体验的原因——延迟。 36kr出品氪周刊 20

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延迟产⽣生于指令输⼊入与指令⽣生效的不⼀一致。当宽带连接不稳定时，你能体会到这种迟滞：画⾯面总是会⽐比你的操作慢上半拍，⼀一不留神对⼿手就把你杀死了，这对玩家来说是件⽆无⽐比沮丧的事。⽽而使⽤用 VR 头戴设备时，你付出的代价就并⾮非只有沮丧了，还有晕眩感—Rift 团队所说的”Uncomfortable Valley”。⼈人们可以为游戏忍受很多东⻄西，惟独“恶⼼心”不⾏行。当然，延迟不可能完全消除，或多或少会有⼀一些。问题在于如何能尽可能地将它控制在低⽔水平内。随着处理器能⼒力的升级，不少 VR 头戴设备将延迟降低到了 100 毫秒、40 毫秒不等。这样的表现或许不⾄至导致玩家的沮丧感，但也绝不能让⼈人保证舒服。对 Oculus ⽽而⾔言，这个有魔⼒力的数字是 20 毫秒以下。“如果跨过了 20 毫秒的临界点，事情就化腐朽为神奇了。我们有⾃自信做到 15 毫秒以下”该公司产品副总裁 Nate Mitchell 如是说。这个时⻓长正是⺫⽬目前开发者套装延迟时⻓长的⼆二分之⼀一，让⽤用户实在到体会这种进步还需要许多创新。 Motion to Photons Oculus 团队内部有⼀一个词叫 Motion-to-photons latency，意思是指从玩家运动头部到在屏幕上看到新图像为⽌止的⼀一个周期⾥里所产⽣生的延迟时⻓长总和，这个传递路径可分解为 6 个环节： 1. ⽤用户输⼊入 ; 2. USB 电缆从 Rift 向电脑传送指令； 3. 游戏引掣为 GPU 翻译指令； 4. 处理器发布写出“新图像”的命令； 5. Rift 的显⽰示屏将像素转化为新图像； 6. 新图像完全⽣生成。 Oculus 的任务就是尽可能地削减整个流程产⽣生的延迟时⻓长。第⼀一步就是要将输⼊入延迟最⼩小化—加速将动作（即转动头部）⾄至数字指令的转换。跟 Rift 的最初原型不⼀一样，它内置了⼀一个集陀螺仪、加速计、磁⼒力计为⼀一体的追踪器，揉合这种读数实时测量头部位置，现在第⼀一环节的延迟时⻓长已由最初的 15 毫秒降⾄至 1 毫秒。⽽而将信号从 Rift 传输⾄至 PC（也是实际计算发⽣生的环节）⼜又会产⽣生 1-2 毫秒的延迟，如果不重新发明 USB 电缆的话，这个数字已是⼏几近极限了。也就在这个点上，消减延迟时⻓长的责任就主要了游戏开发者的⾝身上——游戏的帧速率起着尤为重要的作⽤用。⼤大部分现代游戏约为 60fps，以这个⽔水准换算，每张图传输⾄至 GPU 的时间为 16.67 毫秒。如果游戏开发者能把这个速度提⾼高 1 倍的话，这个环节产⽣生的延迟时⻓长就减半。 GPU 需通过 USB 线缆将”写图“指令传递给 Rift 显⽰示屏的每个像素，有些像素转换很快——⿊黑⾊色像素变⽩白只需不到 10 毫秒，不过灰⾊色像素变成浅灰却需要 30 毫秒。为节省时间，每个单个像素只要⼀一接到 GPU 发来的指令就开始转换；Rift 会从底部到顶部开始”书写”，所以，待⾄至指令传达⾄至顶部时，底部的像素已经转换完毕。⽤用 Mitchell 话说，这样的话，整个过程就缩短⾄至 20 毫秒⾄至 30 毫秒了，由于图像处理和“书写”⼏几乎等时发⽣生，对⼀一部 60fps 的游戏⽽而⾔言，整个延迟时⻓长实际就达 40 毫秒。（相⽐比之个，Luckey 的蒸汽朋克原型的成绩是 52 毫秒，⽽而索尼的 HMZ T3W 设备本⾝身延迟就达 51 毫秒，不包括游戏产⽣生的延迟。）40 毫秒的成绩还是太⻓长。

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所幸的是，Oculus 还留了不少⾼高招。各种阻碍是最后的像素转换占据了太多时间么？事实证明时间主要浪费在了 LCD 屏幕上。OLED 技术，就是三星 Galaxy ⼿手机上⽤用的那种屏幕能够在数微秒之内完成转换。因此消费者版的 Oculus 会⽤用 OLED 屏幕么？“我们还没决定，但这个⽅方案确实值得考虑。”Mitchell 微笑道。“使⽤用 OLED 的唯⼀一⿇麻烦之处在于，世界上仅有⼀一个制造商提供的 OLED 技术符合我们需要的图形系数。”他说的是三星——⽽而且他们从未将该技术卖给过第三⽅方。这并不意味着 Oculus 没在考虑其它⽐比 LCD 出⾊色的显⽰示技术——也不意味着它没在⾃自⼰己捣饬。它与 Valve Software 合作的⼀一项结果是，⼀一个使⽤用了 OLED ⾯面板的原型。这⼀一次，Oculus 的延迟时⻓长⾸首次降⾄至 20 毫秒以下，也是 Iribe 第⼀一次觉得不头晕。哪来的 OLED ⾯面板呢？竟是从⼿手机⾥里拆出来的，即便他们不说，很明显是从 Galaxy S4 ⾥里“借”的。总的来说，这是个转折点。Andreessen Horowitz 创始⼈人 Marc Andreessen 问多久能解决这个问题，“我们诚实地说，快了” ，Iribe 表⽰示。现在 Rift 董事会成员 Chris Dixon 也看过最新的 Oculus 原型，他感觉超赞⼏几乎感觉不到晕眩了。“看完实物后，我有信⼼心他们能克服这些问题。我这⼀一辈⼦子看过五、六回我认为世界会因此发⽣生改变的产品 demo：Apple II、Netscape、Google、iPhone…然后就是 Oculus 了。这太了不起了。” 这个进步也并⾮非完全归功于 OLED 屏幕。Rift 的三个头部传感追踪元件对运动数据的取样能⼒力每秒达 1000 次——⽐比 Luckey 的原型快了 4 倍。这样⾼高速的数据采集不仅能⼤大⼤大缩减延迟时⻓长，⽽而且还可实现预测玩家的头部下⼀一个运动位置。Luckey 说，“有研究表⽰示，你不可能很好地预测头部下⼀一个位置，但之前从没有⼈人能做到每秒 1000 次采样的成绩。” 他继续说：“如果头部运动很快的话，它不能够即刻停⽌止，⽽而只能从某个点上开始减速，因此，‘如果他们在转动脑袋的话，在某⼀一时间范围内是不能减速的，我就能提前获头部的下⼀一个位置。’接着，随着头部运动减速，可预测性会降⾄至 0。”这并没有真正地改变延迟处理速度，但却允许玩家更快地看到图像，这就改变了主观上的延迟时⻓长——⼏几乎可以加快 10 毫秒。下来再说 John Carmack，这个 8 ⽉月份新加⼊入的来头不⼩小的 CTO。在加⼊入团队之前，他⽼老早就在博客中写过通过改变 GPU 写⼊入的⽅方式显⽰示减轻延迟现象的⽅方法。在这之后，Oculus 就开始与 NVIDIA、Qualcomm、AMD 等制造商商磋了，⺫⽬目的是保证现在的普通电脑以及下⼀一代 Android 智能⼿手机能够与 Oculus 实现⽆无缝数据传输。还有⼀一个未解的问题是：⼈人们为 Rift 开发的游戏和应⽤用能够⾜足够流畅。10 ⽉月份时，Oculus 就开始出货 Latency Tester 这个让开发者测量完整延迟时⻓长的⼩小⼯工具了。将它放在 Oculus 头戴设备的镜⽚片上，按下测试键，游戏引掣会收到信号并在屏幕上画出⼀一个彩⾊色⽅方块；测试器会给出该⽅方块成形所需的时间。（模拟以上 1-6 环节的数据传输过程）这是⼀一个仍在探索中的问题。但从各个⾓角度击破后，Oculus 团队并不认为延迟还是个可怕的问题了。“我们已经越过了 Uncomfortable Valley，现在忙的是其它事。追踪精准度、图象质量、分辨率都是产品最终到达消费者⼿手中前需要考虑的问题。坐拥 7500 万美元的融资，还有世界上最有经验的 VC 的指导，他们完全有⾃自信实现⺫⽬目标。不过，延迟时⻓长还是有消减的空间。“我们的⺫⽬目标是０延迟，我们已经很接近了。”Mitchell 说。

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互联⺴⽹网世界的“⼈人⼯工智能”——探秘“深度学习”的前世今⽣生 guest 编者按：本⽂文来⾃自“流浪汉”投稿（@ZhangLumin），⼀一个在硅⾕谷⼯工作的码农，有机器学习背景，平常对产品⽅方⾯面很有兴趣。最近⼀一段时间⾥里，Facebook、Google、Yahoo!、百度等各⼤大公司都在尝试将深度学习（deep learning）算法运⽤用到产品开发中，以期使产品更智能化，提升⽤用户体验。在深度学习持续⾛走红的当下，"流浪汉"对这⼀一概念做了梳理，并分享了他对深度学习的实⽤用性及未来发展的看法。本周⼀一，加利福尼亚州的 Lake Tahoe。Facebook CEO Mark Zuckerburg 造访了神经信息处理系统（Neutral Information Processing Systems, 下⽂文简称 NIPS）举办的“深度学习研讨会”（Deep Learning Workshop）。Zuckerburg 在研讨会上宣布，纽约⼤大学数据科学中⼼心的 Yann LeCun 教授将兼任Facebook⼈人⼯工智能实验室（Artificial Intelligence Lab, AI Lab）的主管。 Facebook AI Lab 于今年下半年正式建成，其⺴⽹网络覆盖纽约、伦敦以及 Facebook 加州⻔门罗帕克总部三地。AI Lab 旨在投⼊入研发精⼒力，探索⼈人⼯工智能的分⽀支之⼀一：深度学习（deep learning）。借此，Facebook 希望在未来能给⽤用户提供更智能化的产品使⽤用体验。此消息⼀一出，⽴立刻成为机器学习顶级会议 NIPS 本年度会议上⼀一道引⼈人注⺫⽬目的⻛风景，同时也为近两年⼤大热的深度学习再添⽕火⼀一把。据悉，Google 于近⽇日雇佣了未来学和⼈人⼯工智能专家Ray Kurzweil担任其⼈人⼯工智能计划的⼯工程总监，微软最杰出的⼯工程师之⼀一、Bing Mobile 和 Bing Maps 开发的关键⼈人物 Blaise Agüera y Arcas 也已加盟 Google的机器⼈人学习团队。IBM 也在深耕深度学习，旗下的超级计算机Watson 凭借“⾼高智商”已经在华尔街花旗集团找到了⼀一份⼯工作，负责证券投资组合管理。今年 10 ⽉月，雅虎收购了图⽚片分析初创公司LookFlow，计划提升 Flickr 的搜索及内容发现体验。那么，到底什么是深度学习？靠谱吗？对⼲⼴广⼤大创业者来说，其中究竟存在怎样的机会？在下⽂文，我会尝试梳理⼀一下关于深度学习的概念，并分享⼀一点个⼈人的思考。正如 Zuckerburg 所澄清的那样，Facebook（及本⽂文所讨论）的⼈人⼯工智能是计算机科学中狭义的⼈人⼯工智能，并没有⼈人⼯工建造⼈人脑那样的野⼼心。这种⼈人⼯工智能，是基于数学（统计）进⾏行问题求解的机器学习算法（machine learning algorism），即我们常常提到的⼤大数据时代的算法核⼼心。机器学习⽆无处不在：互联⺴⽹网⼲⼴广告投放、⺴⽹网络传播、趋势预测、机器⼈人研发、计算机视觉、搜索、⾃自然语⾔言理解，以及⽣生物信息识别等都离不开机器学习。这也是诸多⼤大公司在这个领域频频投资的主要原因。深度学习是怎么⽕火的？什么是深度学习（deep learning）？说⽩白了，就是⼈人⼯工神经⺴⽹网络（Artificial Neural Network，以下简称 ANN）这个旧瓶装了新酒。⼈人⼯工神经⺴⽹网络包含输⼊入层、输出层以及中间的若干隐层（hidden layer），每层都有若干结点及连接这些点的边，在训练数据集上会学习出边的权值，从⽽而建⽴立模型。随着边所表征的函数的不同，可以有各种不同的神经⺴⽹网络。这种源于⼈人⼯工智能中联结主义学派（connectionism）的⽅方法在上世纪七⼋八⼗十年代盛极⼀一时。John Hopfield，Geoﬀrey Hinton 和 Yann Lecun 等多位学者都对 ANN 颇有研究。然⽽而不幸的是，和学术论⽂文中⿎鼓吹的不同，在诸多⼯工程领域中，⼈人们发现 ANN 并没有表现出⽐比其他经典算法更好的性能。究其原因，由于巨⼤大的计算量和优化求解难度，ANN 只能包含少许隐层，从⽽而限制了性能。控制领域仍然在使⽤用经典的 PID 调节，⽽而在机器学习领域，随着以⽀支持向量机和⻉贝叶斯⺴⽹网络为代表的统计学习在 90 年代的兴起，ANN 开始倍受冷落。 Geoﬀrey Hinton 曾感慨⾃自⼰己的学术⽣生涯就像 ANN ⼀一样起起伏伏。所幸的是，这位 Gatsby 的创⽴立者⼀一直没有放弃 ANN 的研究。从 06 年开始，他陆续开始发表关于如何改进 ANN 的⽂文章，主要是通过很多数学和⼯工程技巧增加隐层的层数，也就是深度，所以被称为深度学习。虽然 Hinton 的观点没有得到⾜足够重视，成为主流共识，但⼤大家开始更加关注这⼀一领域。 36kr出品氪周刊 23

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08 年 NIPS 基⾦金会没有批准 Deep Learning 的研讨会申请，结果组织者⾃自⾏行开会，包括 Michael Jordan，Andrew Blake 等⼀一众机器学习及相关领域最具影响⼒力的资深学者都出席了会议，会场爆满。除了⼀一直没有放弃的 LeCun 等⼈人，这⼀一领域还吸引来了 Stanford 机器学习的教授、Coursera 创始⼈人 Andrew Ng。Ng 的研究组，率先做出了和现有最⾼高⽔水平相提并论的结果。后来, ⼤大家⼀一步步推进，深度学习在很多实际评测中遥遥领先，⼀一下就⽕火了。深度学习主张，如果 ANN 的隐层⾜足够多，选择适当的连接函数和架构，并增加⼀一个⾮非监督学习的“pre training”⺴⽹网络组成，就会具有更强的表述能⼒力，但常⽤用的模型训练算法反向传播（back propagation）仍然对计算量有很⾼高的要求。近年来，得益于计算机速度的提升、基于 MapReduce 的⼤大规模集群技术的兴起、GPU 的应⽤用以及众多优化算法的出现，耗时数⽉月的训练过程可缩短为数天甚⾄至数⼩小时，深度学习才在实践中有了⽤用武之地。在计算机视觉领域，深度学习⾸首先在⼿手写识别领域表现出众。2012 年，在物体识别（被誉为计算机视觉圣杯）的权威测试 Imagenet Challenge 中，深度学习遥遥领先于其他经典算法（16% VS 26%），吸引了⽆无数眼球。纽约⼤大学计算机科学系副教授 Rob Fergus（和 Yann LeCun ⼀一起加⼊入 Facebook AI Lab）的学⽣生 Matthew Zeiler，创⽴立了⼀一家提供图像搜索服务的公司——Clarifai。他的深度学习算法在本⽉月刚刚结束的 ICCV Imagenet Challnge 2013 中，继续领先于其他算法。深度学习产品化的浪潮中，科技巨头机会更⼤大 Google 研究员 Ilya Sutskever 最近表⽰示，如果数据⾜足够多、计算能⼒力⾜足够强、⼈人⼯工神经⺴⽹网络⾜足够深，即便不加“pre training”预处理，也可以取得⺫⽬目前最好的结果，这充分证明，⺫⽬目前的深度学习对标注数据量和计算能⼒力都提出了很⾼高的要求。⺫⽬目前更像是巨头们的游戏。Google 和百度都已在⾃自⼰己的图像搜索中部署了深度学习技术。Google 在内部多个项⺫⽬目组推⼲⼴广深度学习平台，⽽而百度也将深度学习算法运⽤用到了语⾳音等多个产品中。今年 5 ⽉月，前 Facebook 资深科学家徐伟加盟百度深度学习研究院（Institute of Deep Learning, IDL）。在这次 NIPS“深度学习研讨会”上，IDL 还设⽴立了展台，它在深度学习⽅方⾯面的研究成果在学术界也越来越有影响⼒力。最近，Facebook 在⼈人⼯工智能领域动作频频。Zuckerburg 和俄罗斯富豪尤⾥里⼀一起创⽴立了 300 万美元奖⾦金的 Breakthrough Prize in Mathematics，可谓与 AI Lab 的设⽴立⼀一脉相承。拥有海量数据的互联⺴⽹网巨头中，Google 收购了 Geoﬀrey Hinton 的创业公司 DNNResearch（⼀一家专注于语⾳音和图像识别技术的研究公司）, 百度挖来余凯⽼老师创⽴立了 IDL 研究院，IBM 研究院 Watson 电脑开始研究深度学习相关技术，微软研究院邓⼒力⽼老师率先把深度学习应⽤用在语⾳音识别中，Yahoo 收购了 LookFlow 来创建深度学习⼩小组，Amazon 在柏林创⽴立了机器学习研究中⼼心…… 这⼀一系列⾏行动，⽆无论是出于战略防御，还是单纯被深度学习吸引，⼀一个⽆无法否认的事实是：深度学习产品化的热潮已经扑⾯面⽽而来。深度学习有局限性，初创公司应理性选取机器学习算法有些⼈人觉得深度学习似乎没有理论深度，其实不然。查阅⼀一下 Geoﬀrey Hinton 的论⽂文，其中⽤用到的理论很深刻，数学技巧也很复杂，深度学习的理论⻔门槛较⾼高。但是好消息是，以 Hinton、Yoshua Bengio 为⾸首的研究组开放了越来越多的源代码，包括 GPU 的实现，⽽而且多种不同算法的开源实现也被公开，所以算法实现的⻔门槛已经降低了很多。对于创业者来说，困难在于如何获取⼤大规模已标注数据、集成有 GPU 的计算集群以及针对⾃自⼰己的项⺫⽬目调参数。调参数⼀一直是深度学习被学术界诟病的话题，早期只有⼏几个圈内的⼩小组掌握着调参数的秘⽅方和数据处理的技巧。⺫⽬目前的深度学习参数调节已经⽐比之前透明化了许多，但仍是开发过程中最为耗时的⼀一部分。⺫⽬目前主打深度学习的创业公司并不是很多，除了被Google收购的DNNResearch，Hinton 的另外⼀一个学⽣生最近在 36kr出品氪周刊 24

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伦敦组建了 DeepMind，也在 NIPS 研讨会上进⾏行了展⽰示，他们使⽤用深度学习改进了传统的强化学习，以寻找优秀的策略来打游戏，算法的表现和⼈人的策略很相似。还有位于旧⾦金⼭山的初创公司 Ersatz 主打深度学习的云平台，以进⼀一步降低深度学习的⻔门槛，但是除了数据问题，其技术⽔水平有待观察且商业策略与众多⼤大数据平台⼩小公司⽆无⼆二，能否在激烈的商业拓展中脱颖⽽而出还是问号。还有个别图像和⽂文字理解的初创公司加⼊入了深度学习的模块作为补充⼿手段，在实际问题尤其是不同数据集上的应⽤用尚有待观察。但是，深度学习算法能够成功运⾏行的前提仍然是，项⺫⽬目能够采集到充分⼤大的标注且数据维度⾜足够⾼高或者你的想法⾜足够通⽤用。有了⼤大数据样本才能缓解复杂模型的过度学习（overfitting）。从某种意义上说，这也给了其他机器学习算法很多机会。⽐比如说，因为隐私原因，服务企业的⼤大数据平台就很难应⽤用深度学习，深度学习的另⼀一局限性是可解释性不强，即便是⼀一流的学者也很难对效果超群的深度学习算法在具体问题上给出具体解释。这有可能成为产品迭代过程中的阻碍。深度学习本⾝身是⽀支持在线学习和数据流，但是相关理论尚待完善。如上所述，深度学习⺫⽬目前主要集中于监督学习，在⾮非监督学习领域，除了 Google 前⼀一段时间公布的⽤用于⾃自然语⾔言处理的 word2vec，还没有很出彩的⼯工作。从深度学习的研究者⾝身上，我们可以看到，⼀一个好的研究者要对⾃自⼰己的研究有⾜足够强的信念。正如⻢马云所说，好的创业者要坚持⾃自⼰己的信念，⽽而不是盲⺫⽬目跟⻛风。我前不久遇⻅见了 Aria Haghigh，他是 Prismatic 这个创业公司的创始⼈人，同时也是⼀一位名校毕业、成果卓著的机器学习研究者，放弃了教职出来创业。他也懂深度学习，但是对于他的产品和数据来说，他说深度学习并不是⾸首选，因为数据的特性不同。 Prismatic 其实⽤用的是 Logistical Regression 的算法，这⼀一算法相对成熟，不过依然有很多地⽅方可以优化。他们甚⾄至⾃自⾏行创建了分布式系统，⽽而不是使⽤用 Hadoop。事实上，⺫⽬目前诸多搜索引擎和社交⺴⽹网络的⼲⼴广告系统都是以 Logistical Regression 的算法为基础的，相关产品的体验和速度都⾮非常棒。朴实的算法，花同样的时间去调参数，对产品已经⾜足够了，因为⽤用户是不会察觉准确率上百分之零点⼏几的差别。此外，每个⼈人对⼈人⼯工智能都有⾃自⼰己的⻅见解。⽐比如，Peter Thiel 投资了 Machine Intelligence Research Institute ——这个研究机构对于⺫⽬目前主流的机器学习算法不满，试图从交叉学科的⾓角度，创建更接近⼈人、更友好的智能。历史不会重演，却常常惊⼈人得相似。翻开 Yann LeCun 的简历，这并不是他第⼀一次投⾝身⼯工业界。他曾经是 AT&T 实验室（Bell 实验室拆分后留在 AT&T 的部分）图像处理组的负责⼈人，并试图硬件化⼈人⼯工神经⺴⽹网络，后来由于公司策略调整，整个研究组被裁，他才挪移到纽约⼤大学任教，继续⾃自⼰己独树⼀一帜的研究（曾赢得国防部的合同）。这次，他终于等到了深度学习（deep learning）的复兴，接受了 Facebook 的⼯工作邀约再次回归⼯工业界。之所以会聘请 LeCun 等⾼高校教授回到业界，是因为深度学习在实践中确实取得了效果，⽽而公司之前也雇佣过这些教授麾下的学⽣生，合作下来都很愉快。谁也不知道深度学习是否会像其他算法⼀一样进⼊入瓶颈期。如何把深度学习运⽤用到产品中，将产品智能化，提升⽤用户体验——这越来越受到公司的关注。

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⾯面包旅⾏行，做正确的事⽽而不是正确地做事 raina梦⾬雨

当初为什么叫⾯面包旅⾏行？这或许是 CEO 彭韬回答过最多的问题了。格林童话⾥里有孩⼦子⽤用⾯面包屑做回家的路，现实中的⾯面包旅⾏行则想帮你做不被吃掉的出⾏行记录。我们认识⾯面包是在去年1⽉月份的时候，当时它刚刚登上苹果商店，名字还叫“遨游记”。⽽而经过快两年的时间，⾯面包旅⾏行已被⼤大家熟知，有千万⽤用户了，新的变化也正刚刚开始。作为旅⾏行爱好者，彭韬、焦萌、薛亮三⼈人当初创建了⾯面包旅⾏行，除了想满⾜足⾃自⼰己出⾏行时做旅途体验记录、分享的需求外，彭韬说他最⼤大的想法就是把旅游这块中国和国际信息不对称给解决掉。⽽而在到达这个终极⺫⽬目标之前，他发现创业本⾝身就和旅⾏行很像：⾯面包旅⾏行是怎么做好UGC的？回答：⽤用好的内容去吸引更好的在我看来，⾯面包旅⾏行有个数字值得留意——有 90% 的分享内容都是出境游，⽽而且图⽚片质量和基调都还挺“⾯面包”的。他们到底是怎么做 UGC 的？彭韬告诉我，⾯面包旅⾏行有⼀一年多的时间没有编辑在管理内容，到最近推出新功能时才有。对⾯面包旅⾏行成⻓长有⾮非常⼤大帮助的，就是应⽤用内容的冷启动。彭韬总结说，很少⼈人会在移动互联⺴⽹网上对内容从头看到尾，⼀一般来说前⼏几个内容的点击率就占到了 90% 以上，所以理论上把前⾯面三四个的游记做好，就可以很确保⼤大家对产品的感觉。他们做的就是把⾃自⼰己和朋友的旅⾏行分享出去，内容本⾝身够好看——他⾃自⼰己去过南极、尼泊尔，⽽而朋友分享的是去东⾮非、巴⻄西的经历。 “好的内容能够吸引更好的内容，⼈人都是想在合适的平台宣泄表达⾃自⼰己，尤其是他对⾃自⼰己的品味追求⽐比较⾼高的情况下。他们甚⾄至不要求有没有粉丝关注，只想把好的内容放到上⾯面去。” 做正确的事⽽而不是正确地做事创业和旅⾏行有共通的地⽅方，这在彭韬前段时间爬乞⼒力⻢马扎罗后感受尤为明显，因为它们都需要合理的远视和对当下的专注。 36kr出品氪周刊 26

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爬⼭山给他最先的⼀一个感受，就是做正确的事。如果你做的事是正确的，明⽩白⽅方向和⺫⽬目标在那⾥里，你就会⾛走⼀一步近⼀一步。在拥有更多⽤用户之前，⾯面包旅⾏行⼀一直没有去做太多产品推⼲⼴广，更多的是靠产品报道和苹果编辑推荐去增⻓长⽤用户。彭韬很⾼高兴⾃自⼰己在刷榜⻛风⽓气盛⾏行的时候没有跟⻛风刷榜。因为在他看来，这只是“正确地做事”，对其他创业者不公平，也有悖创业的初⼼心，创业也应该享受过程。⽽而爬⼭山和创业⼀一样，需要专注。爬⼭山需要扔掉所有不必要的东⻄西，因为⺫⽬目标只有⼀一个。他们当时从乞⼒力⻢马扎罗登顶前的⼤大本营爬上⼭山顶⽤用了 8 个⼩小时，从晚上 11 点开始出发，⾛走夜路⼀一直到上午的 7 点。“他们说晚上登顶有⼀一个好处就是不会被眼前的那种你要达到的⺫⽬目标、差距给吓倒。创业者就有很多被⺫⽬目标吓倒的，包括公司要上市、要做⼤大的⺫⽬目标。”很多已经登顶的创业者⼤大概在起点的时候就没想这么多，只是朝⾃自⼰己认为正确的⺫⽬目标⼀一步步往前⾛走。“如果当时想多了，就会觉得我肯定做不了这个。别想这么多，各种冷、⾼高反的环境就都被克服了。” 都说屌丝经济，我们为什么就不能做得不⼀一样呢？在彭韬看来，做创业应该是最优化社会资源的，如果理念没有创新，⼤大家只是重复，去拼价格、运营，在他看来就没有意义。当⼤大家都说屌丝经济，彭韬觉得中国还需要不同的声⾳音。在这家刚刚获得宽带资本 A+ 轮的融资的公司看来，旅⾏行的商业模式不⼀一定是红海⼀一⽚片的特价，⽽而是帮助旅⾏行的⼈人去有不⼀一样的体验，并且将⾯面包打造成品牌。彭韬⾃自⼰己很喜欢⼀一句话，“We do not remember days, we remember moments”。在他看来，⾯面包旅⾏行之前在做的都是精彩瞬间的记录和分享，⽽而他们最近启动的商业化尝试则是 repeat moment。你看到别⼈人在新⻄西兰跳伞的 moment，也挺想要这样的瞬间的，就可以在⾯面包旅⾏行上获得，应⽤用的“⺫⽬目的地”板块上提供体验的贩卖，第⼀一期是适合冬季旅游的国家。这种⾮非标准化（⼏几天⼏几国游、酒店机票全包）和⾮非特价的产品很少会在其他产品或服务上看到。“⾯面包旅⾏行不做特价。现在太多特价了，⽽而且我们⽐比不过携程这样做标准化产品、⾛走渠道⽐比价格的。标准化的产品很难打出差别，到最后⼤大家觉得各家产品都卖⼀一样的东⻄西，只有在⽐比价。⽽而且⽺羊⽑毛出在⽺羊⾝身上，你总要找到⼈人买单。卖尾货可以提⾼高渠道的有效性，但这都是有限度的。” 在这个尝试上，他们希望⼤大家想起⾯面包旅⾏行会认为它是有品质的公司，倡导的旅⾏行不是就是拍了照回来的旅⾏行。除了想教会⼤大家怎么玩会更开⼼心，在彭韬看来，中国⼈人出国旅⾏行有时候在国际形象上并不是特别正⾯面的。他们希望通过⾯面包旅⾏行提供的特别体验帮助⼤大家在消费、旅⾏行的观念更加健康，不只是购物，也对当地⽂文化、旅⾏行是尊重的。 “⾼高端不是在于价格，⽽而是你的旅⾏行经历。和当地⼈人聊天⼀一下午，这是⾼高端旅⾏行。” ⾯面对市场环境，彭韬说⾃自⼰己羡慕硅⾕谷的氛围：⼤大家公平竞争，有好的激励机制，不会抄袭，⽽而是做创新的事。旅游现在正在⾛走向正规化，⾏行业健康发展对消费者来说更好，同时也让创业者有利润点，增加的附加值更加⾼高。他就想做点正⾯面的，⽽而不是把市场做烂，这让他创业创得挺有使命感。“正能量听起来是很虚⽆无缥缈的，但当你做的事情是对的时候给你产⽣生的感觉是⾮非常不⼀一样的。”

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由Google⼤大量收购机器⼈人公司说到未来⽣生活图景苑伶

Google收购了波⼠士顿动⼒力，这是近半年来Google收购的第⼋八家机器⼈人公司，⽽而联想到前⼀一阵顺丰、 Amazon、UPS也在测试⽤用于送货的四轴⻜飞⾏行器，似乎⾃自动化的⽣生活已经离我们不远了。那么Google收购这么多机器⼈人公司真的志在于让⼈人们的⽣生活更加便捷吗？机器⼈人会如何⼊入侵我们的⽣生活？恰好我们此前采访过Ninebot，其董事⻓长对机器⼈人领域颇有研究，不妨⼀一起听听他的看法。 36氪：Android之⽗父Andy Rubin说，Google过去半年已经不动声⾊色地收购8家科技公司，旨在打造全新⼀一代的机器⼈人。从您的⾓角度来看，为什么Google会⼤大规模收购机器⼈人公司？ Google 是⼀一个数据服务公司，我认为它有两个战略——它认为未来的互联⺴⽹网公司最终会和物流、和电商有直接的关系，所以花了很多钱开发了⾃自驾的汽⻋车，收购的波⼠士顿动⼒力的⼤大狗可以把物资送到很偏远的地⽅方；第⼆二个原因则在于⼤大数据，只有把⼿手机、汽⻋车、家电等等智能终端都连接起来，经过数据的整合、分析，Google 才能真正知道客户需要什么样的产品。 36氪：那么为什么是这个时间节点呢？我觉得⾸首先⼤大背景是现在⺴⽹网络都搭建起来了，⼤大家都能上⺴⽹网了。⼤大家都能上⺴⽹网以后，科技公司发现最终决定性的条件是：谁获得云端数据，谁为⺩王。你看，过去⼈人们认为打印机、扫描仪、收⾳音机这些设备是终端，后来到了互联⺴⽹网时代，⼈人们⼜又认为计算机、pos 机这类设备是智能终端，因为数据在计算机⾥里。可现在到了⼤大数据时代，⼈人们不再以计算机为中⼼心，⽽而是认为所有⽤用户持有的终端设备都是智能终端，数据都在⽤用户⼿手⾥里。所以从年轻⼈人的⼿手环、照顾⽼老⼈人的可穿戴式背⼼心，再延伸到⼯工业机器⼈人、到智能汽⻋车、到物流，这些设备都可以定义成智能终端。从数据的迁移和智能终端⾓角度来看待机器⼈人，是⼀一个理解的点。还有⼀一点是，当⼈人的想法、⼈人积累的数据最后要变为⼀一个 action 的时候，机器⼈人可以去负责最后的执⾏行。未来就会变成，我在任何地⽅方思考、想象、做决策，然后机器⼈人可以帮助我们到任何地⽅方执⾏行操作，完成执⾏行的“最后⼀一公⾥里”。 36kr出品氪周刊 28

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36氪：我们知道⺫⽬目前⽇日本的机器⼈人⼯工业更为发达，那么在后进的情况下，美国有没有可能逆袭？瑞⼠士的ABB、德国KUKA、⽇日本FANUC和安川电机有⼯工业机器⼈人的四⼤大家族之称，这些⽇日欧的机器⼈人公司在全世界处于领先的地位，美国只占很⼩小的⼀一部分。但美国⼈人认为今后的机器⼈人标准更为重要，就和.com 有标准，传输协议有标准⼀一样。我觉得 Google 收购 Boston Dynamics 有⼀一点，他们想通过改变机器⼈人的本体结构来形成优势。什么意思呢？我们知道⼈人和物体抓重的⽐比例是 5：1，也就是 50 公⽄斤的⼈人可以抓重 10 公⽄斤的东⻄西，⽽而机器⼈人是 10:1（100 公⽄斤机器⼈人只能抓 10 公⽄斤重物），所以他们想通过新材料来提⾼高负重，这个如果达成的话，就会对⽇日本、德国那些已经成熟的⼯工业机器⼈人形成洗牌，形成破坏性的创新。 36氪：就你所⻅见，⺫⽬目前整体⾏行业的趋势是什么样的？现在来看，未来五⼤大产业会是朝阳产业：新能源、智能终端、医疗健康、机器⼈人 / ⾃自动化、智能交通，这五个⾏行业在未来⼗十年、⼆二⼗十年⾥里是⻓长期需求。⽽而单从⾃自动化机器⼈人来说，现在由于劳动⼒力成本⾼高、竞争⼜又异常激烈，很多枯燥的⼯工作可以由机器⼈人替代，所以机器⼈人是可持续增⻓长的⼀一个需求。机器⼈人可以渗透到医疗、交通等等⾏行业，变成⾃自驾机器⼈人、科考机器⼈人、物流机器⼈人……机器⼈人是未来信息化最后⼀一公⾥里的必经之路。机器⼈人的到来⼀一定是从⼯工业机器⼈人先开始，然后再到物流、电商这些企业级应⽤用，最后是可以照顾⽼老⼈人、可以⽤用于教育的个⼈人机器⼈人。 36氪：我们都喜欢机器⼈人的⾼高效，可是当机器⼈人在⼯工业上甚⾄至在服务业上都取代了⼈人⼯工以后，会不会引发⼤大规模的失业问题呢？我觉得可以从⼈人性的⾓角度来看，不是说机器⼈人抢了⼈人的饭碗，⽽而是⼈人本⾝身不愿意干那些活。我出差的时候住⼀一个星级酒店，我问服务⽣生如果奇瑞⼯工⼚厂给你 3000 块⼯工资，⽐比你现在 2500 ⼯工资⾼高，愿不愿意去？她说不愿意，她宁愿拿得少⼀一点，也不愿意去枯燥⽆无聊的流⽔水线。所以这个替代有时是由⼈人性决定的。并且机器⼈人引进之后，会⼤大量渗透到商务、服务⾏行业，可以把⼈人的就业⽔水平提⾼高。所以这也是为什么我说机器⼈人是刚性的、⻓长期的增⻓长性需求。 36氪：最后问个略跑题的问题，你近期⽐比较关注哪些有趣的东⻄西？⼈人到达不了的地⽅方，⽉月球⻋车、⽕火星⻋车，还有今后的核⼯工业，抗震救灾领域。

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