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吴军混沌研习社课程万字深度笔记【笔记】

吴军混沌研习社课程万字深度笔记【笔记】

作者: Sting | 来源:发表于2017-04-03 11:04 被阅读681次

    演讲者|吴军(丰元资本创始合伙人、计算机科学家、《浪潮之巅》作者) 混沌研习社

    * 本文根据吴军2017年3月18日在混沌研习社的课程内容整理而成,内容为全部内容的1/12。欢迎转发分享,转载请在文首注明来源。

    在Alphago战胜李世石之后,你是否和我一样坚信:虽然人工智能在智力上已经战胜了人类,但是人类的自由意志才是主导这个社会进步的唯一力量。事实果真如此吗?

    3月18日,丰元资本创始合伙人,《浪潮之巅》作者吴军博士来到研习社,和我们分享了他对于这一问题的看法。

    目前来看,人工智能确实无法具有人类情感,但是它将会用它特有的方法来影响人类的决策和行为:当万物互联之后,你的所有行为都会被机器智能预测和引导。因此,从某种角度上来说,人类的意志和行为必然会被超级智能所决定。

    两年之前,我在混沌研习社做了一次关于“大数据将会如何带来人工智能”的分享。两年过去了,今天这个趋势已经不需要再做任何的说明。

    今天我们担心的另一个问题是什么呢?人工智能会不会发展很快,以至于控制了我们人类的自由意志?

    这种情况下,我们人类应该怎么办?

    在这里,我先提出我的判断和观点:人类即将进入一个超级智能时代(而不是传统意义上的智能时代),而人类的意志和行为必然会被这个超级智能所决定。

    什么叫超级智能?

    什么叫做超级智能?

    AlphaGo下棋赢了人类棋手,这是很了不起的事情。很多人认为AlphaGo具有了超级智能。

    我说的超级智能比这个概念大得多。未来,当万物互联以后,整个城市可能是一个大的智能机器,这种智力,是我们人类个人再怎么去比也比不过的。

    超级智能由两部分组成,机器智能和IOT。机器智能就是人的大脑,相当于人的大脑,IOT相当于人的手眼睛感官,我们有五官,超级智能不知道有多少官,包括手机不断的输入信息,遍布角落的传感器。

    这两个连在一起,当我们IOT触角触及到每一个城市,我们智能水平足够高,就形成了超级智能。

    你这么想,我们一个城市,他是一个大的智能机器,我们人才五官这么点感官,他有那么多感官在整个城市,而且监控到人的每一个基因连到网的时候,这就是成体可以连在一起,这才是真正到了万物互联的程度。

    机器智能和人类智能的产生有根本不同

    我们不能以人类智能的思维方式去推出机器智能,因为机器智能的获得和我们人是不一样的。

    我们人类是怎么获得的呢?通过进化获得的。

    在人类进化的过程中,我们的基因出了很多次错。对错误的容忍是人类获得智能的一个主要原因。

    十年前,牛津大学的一批科学家,他们非常幸运地找到了一个家族,大概有30多个人,他们其中正好有一半有语言障碍,另一半没有。

    这个语言障碍的基因在进化的某个阶段,这一类人变得能说话,沟通能力特别强。和我们竞争的尼安特人虽然强壮,但是语言能力很差,最后被我们消灭掉了。

    这是个很有意思的过程,我们人类的智能是这样产生的。

    机器的智能不是这么产生的。

    我们知道计算机产生最大的两个贡献者,分别是冯·诺依曼和阿兰·图灵。

    阿兰·图灵在想计算机这个问题的时候,他收到两位精神导师的启发,一位是冯诺依曼,另一位是奥尔波特。

    他把世界上的问题分为两类,一类是可计算的问题,另一类叫做不可计算的问题。

    所以他设计的图灵机,只解决可计算的问题,只是这个可计算的大小,范围要比图灵最早想象的要大得多。

    那么另一类不可计算的问题,你给计算机再100亿年的时间,这台计算机的能力再强大也解决不了。这一类问题从计算机出现的时候,就被定义为不可解决的问题。

    什么是不可计算的问题?比如男生女生的情感问题。这个男生特别坏,但是我还是特别喜欢他。这就是不可计算的问题。

    最后图灵给出了一个判断机器是否具有智能的标准,就是我们所熟知的“图灵测试”。

    我们让计算机和人都回答同一个问题,看谁回答得好,也许计算机比人给出的答案还要好,这个时候我们认为计算机和人具有同等智能,甚至是超过人类智能。

    AlphaGo下棋赢了人类就是这样意义上的机器智能,它并不知道自己在下棋,它以为自己在做数学题呢,最后的结果是它赢了我们人类。

    这是机器智能和人类智能的差别。

    人工智能会控制人类的自由意志吗?

    人们常常把人的边界和机器的边界混在一起,实际上到今天为止,它依然有很明确的边界。

    所以你不用担心说,机器会产生人的情感,或者在某种程度上控制我们。你不用去担心这件事情,这和我们今天要探讨的人工智能完全不一样。

    但是我讲到后面,我们要担心的一件事情是什么呢?

    由于超级智能是一个太过强大的智能机器,以至于在将来,谁控制了机器,谁就控制了你。

    今天有多少人,认为人类是有自由意志的?过了十年之后,可能少了一半的人,敢说自己是有自由意志的。

    当城市变成了一个巨大的超级智能机器之后,谁控制了它,谁就控制了你。

    你买红色衣服还是买蓝色衣服,不是你自己决定的,淘宝和京东推荐给你,讲了一堆道理,你觉得很好,所以你接受了。

    今天计算机的智能水平,我分了三等。

    第一是弱人工智能。

    有多少人在购买淘宝京东推荐的产品?你把自由意志交给了淘宝和京东,而不是计算机,这背后是马云和刘强东在控制你。

    美图秀秀,计算机P成这样,并告诉你这样是最漂亮的,而你接受了。看上去就像是我被机器智能控制了,里面没有我们的思考,我们的推理。

    第二类,强人工智能。

    有一个非常非常体现机器智能水平的事情就是是否能理解人类的自然语言。我第一次在研习社演讲的时候,是有几个速记员在记录笔记,然后整理出来。我一看,错了很多,可能有10%都错了。

    今天我们有没有用科大讯飞来做记录?科大讯飞的记录一定比速记员要准,因为我做过对比。

    另外,回答问题也是很重要的,不仅仅是回答简单的问题,说习近平的生日是哪一天?不是这种问题,而是一个复杂的问题。

    比如天为什么是蓝色的?这种问题,计算机可以回答得更好。

    写作也是,华尔街日报和纽约日报今天的很多财经文章,都是计算机写的,人只要最后编辑一下,给下个结论就可以了,这是今天强人工智能发展的水平。

    现在在中国,看病难是一个问题。我们都喜欢去三甲医院看病,如果在未来,计算机看病的水平已经超过了专家,有人愿意去尝试吗?

    这件事情其实已经发生了。IBM开发的Watson医生机器人,据去年他们的统计,对疑难杂症看病的水平已经超过了专家。

    这里面他们发现了一个有意思的现象,就是对于常见病的判断只能达到一般医生的水平,但是对于疑难杂症反而看得更好。这里面的原因大家去想想。

    未来会不会有一个超级人工智能来控制我们的自由意志,我说大家担心的不应该是机器,而是制造机器的人,是把整个城市变成智能机器的人。

    13年后,人工智能将会达到人类的智力水平

    这是我在美国一个网站上查到的预测数据,未必准确。

    我们知道整个计算机能力的发展依循的是摩尔定律,每18个月翻一番。但是再往后,我们会看到摩尔定律的速度会放缓,可能变成24个月翻一番这样,甚至有人预测说,将来四年是48个月翻一番。

    但是还是在进步,等到2030年时,机器智能的水平可能会达到黑猩猩的水平。比人类的智能要差。

    黑猩猩的智能是什么水平,从生物学上来看,黑猩猩是属于人科,而不是猩猩科。

    也就是说机器到2030年,距离现在还剩13年的时间,就能够达到人类的智能水平。到了那个时候,很难找到我们人类能够完成,而机器完成不了的工作了。

    如果再加上深度学习,机器几乎可以在全方位上超过人。

    13年的时候,我们是否需要一个紧迫感。

    我今天说,13年后,机器会超越人,大家可能会觉得不太可能。人类常常会高估自己一两年的能力,而低估未来十年科技进步的水平。

    人工智能在很长一段时间内走的是错误的弯路

    鸟飞派 VS 空气动力学派

    机器获得智能的方式和人类获得智能的方式是不一样的。就如同飞机飞起来的方式和鸟飞起来的方式是不一样的。

    我们知道1956年达特茅斯会议是人工智能起来的节点。在接下来的20年里,人类走的都是一条错误的弯路。

    什么弯路呢?如同我们在造飞机的时候,想着去模拟鸟飞行的原理。

    我们把这类科学家叫做鸟飞派,鸟怎么飞,我们怎么做。

    我们今天很多人对人工智能的理解,还是停留在鸟飞派的程度上。

    今天我们飞机起飞,我们不需要震动翅膀,我们只要掌握了空气动力学原理,我们就能飞得很高很快。

    所以很多人说,我们要造机器人,机器人要有两条腿,两个眼睛,很多人认为机器人一定要这样,那你还停留在鸟飞派的观点上面。

    为什么机器人不可以有四个轮子,十八个眼睛?今天我们如果把无人车看做是一个机器人,它身上有十几个雷达的眼睛,它看到的世界和我们看到的世界完全不一样,在某些地方远远超过了我们。

    所以我们做人工智能,不需要把人类的逻辑思维搞清楚,因为计算机根本不需要走这条路,它有捷径,可以走的比我们更快。

    无论你是要搞IOT还是超级智能,你要忘掉你的智能是怎么产生的。

    机器智能的产生有三个基础,摩尔定律、数据、数学模型。

    前面两个大家都很熟悉了,第三个,数据模型的实现,我就叫做深度学习。有了这三样,计算机就相当于有了翅膀的飞机,可以飞得比鸟还要快。

    所以机器智能其实是沿着数据和深度学习的路径在发展,而不是模拟脑细胞的电流怎么产生。

    大家如果有人在这个领域要创业的话,可能你想要像谷歌一样去研究深度学习是没有希望了,但是你去把一个行业真正地给研究清楚,掌握这个行业的数据和数学模型,这个希望还是有的。

    机器智能的三个阶段

    模拟人 - 赶上人 - 超越人

    第一阶段,模拟人。

    我造一个机器人,我需要在它身上装两个手,两个腿,两个眼睛。其实家庭服务的机器人未必需要一定是这个样子,可能设计成一个托盘,对你来说更方便。

    第二阶段,赶上人。人能够做的事情,我来做。

    这里面一个典型亚马逊的Echo。它看上去是音响,也能够放音乐,你可以和它说话。

    我们知道很多公司都做了聊天机器人,这些基本上都没有用,图个乐就扔了。但Echo是真正有用的,它里面链接了全世界3000家厂商。

    你可以这样使用它(*Alexa是Echo内置的语音助手):

    我:Alexa,我的高尔夫球没有了。

    Alexa:你要不要买新的?

    我:要。

    Alexa:是不是还是买上次那个牌子?

    我:是的。

    过两天,新的高尔夫球就会被送到你家。

    在整个过程中,做语音识别和对话引擎的是亚马逊,但是完成购物和配送的是后端3000家被连接的商家。这是第二阶段。人能做的,机器正在赶上我们。

    第三阶段,超越人。人看不好的病,机器能不能看好。

    我们人类现在正在研究治愈癌症的办法,绞尽脑汁弄了10年解决不了,计算机能不能帮我们做到?

    这是第三个阶段。

    所以你看从这三个阶段来看,人工智能一直在帮助我们人类,而不是要和我们人类作对,说要取代你、控制你。

    总的来讲,机器智能的发展有利于人类的进步。

    那么超越人这件事情能不能做到的呢?这是一家美国的基因公司,它通过验血测基因,能看到你体内有没有长癌。

    这个事情很复杂,通过人脑判断肯定是不行了,需要机器来判定。

    这家公司是谷歌的最高层的几个VP出来创办的,谁投资的呢,比尔盖茨、贝索斯以及乔布斯的遗孀。目前已经做的很好了,这个公司几乎拥有世界上最大的人类基因库,这就是要超越人,解决人类不能解决的问题。

    人工智能时代能够创造出7万亿的市场

    相当于几乎20个互联网市场的规模

    万物互联我讲了,是第三代互联网。

    第一代是计算机和计算机联网,第二代是人和人,或者手机和手机联网,第三代是传感器和传感器联网,没有边界,你能想象到的一个东西都可以联网。

    你坐的板凳可以联网,过去我们去图书馆上自习,需要抢位,抢的着抢不着是个问题。

    今天不会有这个问题,座位有人坐没人坐,座位会告诉你。你能想象的东西都会连到网络上去。

    那么它的体量会有多大,最保守的估计在500亿。第二代互联网的体量有多大?一年超过10亿,智能手机一年超过十个亿。

    这里的桌子、椅子、茶杯这些东西都能联网。这是一个多大的市场,多的话,可能会上万亿。

    今天的互联网公司,就是谷歌、阿里巴巴、腾讯这些公司全世界的营业额加起来也不过3800亿美元。

    谷歌一家就1000亿美元,相当于中国的BAT加上美国的亚马逊、Facebook和Ebay,它一家的利润顶六家,基本上是这样。

    总共3800亿,谷歌是1000亿,剩下来几家,每家几百亿,再剩下来的几百亿,全世界的互联网公司分个零头。

    别看互联网行业这么热闹,大部分的公司都不挣钱。真正挣钱的就那么十几家。

    但是今天的电信市场有多大?3.5万亿。包括手机制造,设备生产,IT支持,光纤铺设,信息中心建设,市场3.5万亿,是互联网市场的10倍。

    所以我发现我每一次讲课,互联网公司的从业人员特别活跃,特别热情,但是都没有钱。

    给一些相对传统的电信行业公司讲课,他们的思维都特别落伍,但是甭管它是企业级服务也好,自己是运营商也好,都特别有钱,就是这个样子。

    那么到2030年,人工智能时代真正来临的时候,从机器智能到制造业,能够创造出7万亿的市场,相当于今天两个电信市场和几乎20个互联网市场的规模。

    所以这里面的商机是巨大的。

    当然这里面也有重复的,比如阿里巴巴自己做智能汽车,它就进入到物联网行业的,也不完全算成互联网公司了。

    万物互联的三个基础

    机器智能-移动互联-传感器

    我想说什么呢?这个商机是巨大的,体量是巨大的。但是带来了一个什么问题呢?基础架构要改。

    万物互联为什么会形成?它有三个基础。

    第一,机器智能。

    将来的万物互联不是那么多东西,互相连接一下,搜集点数据就可以。不是那么简单的事情,那么多数据你要处理,没有一个强大的机器智能你完成不了。

    第二,移动互联网。

    过去的互联网是什么?即使我们得到了数据,但是我们互相之间的数据是不打通的。

    未来所有的东西,都要通过新的方式连接起来。所以在接下来的时代,我们在做什么产品的时候,你甚至可以忘掉家里的PC机,直接考虑在流量上考虑,这件事情能不能做。

    第三,传感器。

    过去的工业传感器都是很小的东西。但是我今天讲的传感器这个概念会很大,我们人体也是一个传感器,我们家里的冰箱等等,这些都是传感器。

    这三个基础,导致我们说,万物互联,这个时代即将到来。

    机器感知世界的方式和人类不同

    它通过各种各样的IOT设备来感知世界

    上面我们说了,机器实现智能的方式和我们人类是不同的。

    它感知世界的方式和你我也是不一样的。

    我们在座有多少人养狗的?狗是怎么判断上午和下午的你们知道吗?通过嗅觉,用鼻子闻出来的。

    我们人是通过眼睛看到的。它是闻,能够闻到十公里以外的风暴,那一点点气压的变化。

    我们出去遛狗,发现狗特别希望往人身上蹭,有的小孩特别害怕,其实它是在用鼻子感知你,它的眼睛很弱,但是鼻子很强,上面有很多感知细胞。

    机器的感知方式也是如此。它通过传感器来感知世界。

    传感器是人工智能的五官。有测压力和测温度的传感器,有摄像头,手机也是一个IOT设备,我们今天很多的数据都是通过手机产生上传到互联网上来的。

    手机里面有两个传感器,一个是屏幕,记录录音和文字。第二个是陀螺仪,可以记录你的运动状态。

    无人机也是一个IOT设备,IOT这个概念要比我们以前想象的大得多。它是万物互联,它不是简单的物和物的链接,它是所有东西都在里面,包括人。

    人也是IOT的一部分。

    IOT时代联网的两个问题

    基础架构不完善

    说完了传感器。我们接下来说说联网。联网这个事有两个问题。

    第一个什么问题呢?今天我们大部分人通过手机来联网。通过手机来联网不方便。我们说IOT是第三代互联网,但是如果你是用第二代互联网产品去上网就会很奇怪。如果我倒过来想,你的手机是通过PC去连的网,就会有诸多不便。

    今天我们所谓的智能设备通过手机来联网就是这样一个奇怪的事情。

    我们今天就是这么做的,我们想知道前面那辆车要去哪里,我们怎么知道?把我们两辆车的信息都通过4G上传到云端,再下载下来。

    我们需要这么费劲吗?为什么不可以直接对话?

    我讲一些技术,帮助大家想象未来会是什么样子。

    这是新一代的蓝牙技术。我们知道一般蓝牙的覆盖范围是3-5米,但是这个蓝牙可以覆盖300米的范围。蓝牙比Wifi,有很多好处,省电什么的。

    这个蓝牙技术第一个应用就是汽车。汽车和汽车之间的距离不可能在三五米之内,但是300米蓝牙就有用了。

    汽车之间相互的信息沟通,不需要通过移动互联网上传到云端,可以直接通过蓝牙沟通。

    我们知道堵车一个很重要的原因就在于,就是你不知道对方的意图是什么。

    因此我们都在做随机的布朗运动,我为了不和别人撞到,我只能不停地启动、刹车、启动、刹车,这个过程中浪费了大量的能源。

    如果有个蓝牙可以把三公里内所有汽车的信息收集起来,所有人都不需要靠眼观来判断对方的意图,我知道他会怎么开,对方也知道我会怎么开,交通拥堵问题基本上可以得到解决。

    除了不方便,还有安全性的问题。

    今天我们的公司怎么用IOT设备?把一些设备连到互联网上。

    本来挺好的防火墙,被你弄个洞,不安全了。

    现在有一些新兴的网络安全公司,它会告诉你,IOT设备间接地和哪些地方相连,什么数据到哪儿了,你会非常吃惊,这些设备正在泄露很多信息。

    你买了一个摄像头连上去,初始密码是四个0或者1234,你输入之后也不改,回头黑客也可以很轻易地破解,就进去了。这下好了,你为了安全监视你们家是否进贼了,结果贼通过摄像头看你们家有没有人。

    还有一个笑话。美国的FBI局长有一次说,你们的计算机都是特别不安全的。我们平时用的苹果电脑上面不是有一个摄像头吗?我们要把摄像头用纸挡住。

    有人说这个人瞎喷。但是后来我们看到视频,扎克伯格的计算机摄像头真的是被挡住的。

    在美国,很多政府部分和IT公司要求你这么做,为什么?因为摄像头是可以被黑客绑架的,他能够透过你的摄像头看见你在键盘上敲什么东西,密码什么的都有可能泄露,这是非常不安全的。

    这就是今天IOT面临的现状:我们的基础架构不完善。但是有问题就有机会。

    刚才上面说的300米蓝牙技术就很好,它不通过4G上传到云端,而是直接实现两辆车之间的通信,这就是基础架构上的改变。

    再有一个要改进的,叫做前置计算。

    在PC时代,我们要把家里的计算机性能提高,到了IOT时代,这个概念是反着的,我们把原来可以集中计算的东西分布到各个前端的传感器上去,然后集中上传到网络上去。

    人类在这个过程中已经经历了好几次了,最开始是IBM搞集中式大型机,后来被PC机打败了,现在PC机被一套叫做云计算的东西取代了,接下来到IOT时代又有一个新的问题。

    万物互联,全世界至少有500亿的设备,什么数据都往云端送,我们的空中频带全被浪费光了。

    所以这就要求我们做一个前置计算的步骤,把不重要的数据过滤处理掉,只传送重要有意义的数据,这样可以省下非常多的带宽。

    这样我们的基础架构就变成三层了,云计算一层,中间的前置计算一层,我们的智能设备IOT一层。

    这时候你会发现,你们家的机顶盒就不是一个简单的电视机盒子了,可能有关计算的东西它都可以解决了。这是未来架构的一个改变。

    真正在这个时代最牛的公司是哪两个?

    芯片公司和系统公司

    万物互联我讲了,是第三代互联网。第三代互联网的特点是什么?我们先从第一代互联网和第二代互联网找规律。

    第一代互联网产生的时候,最早的节点只有四个,UC大学,UCLA大学,斯坦福和尤他大学,这四个地方的机器连在一起,就产生了互联网。

    当时他们做了一个远程的实验,第一个敲入的信息是Login,然后第三个字母出错了,然后修了两个多小时,把这五个字字母传出去了。

    所以第一代互联网就发生在这里。

    然后就很快经历了90年代初到2000年的第二代互联网时代。这个阶段如果要总结一下特征的话,就是产生了很多大公司,也有很多人挣了一些小钱,这里我解释一下什么叫大钱。

    第二代互联网最根本的特征,我们如果有一个词来概括的话是什么呢?叫Wintel。

    甭管在这个时代你做的事情多么有意思,都是给微软和因特尔打酱油的。

    接下来在第三代互联网里面会出现很多公司,大部分的公司都是打酱油的公司。

    从这个角度来看,真正在这个时代最牛的公司是哪两个?

    谷歌,为什么呢?因为它有操作系统,安卓系统是它的。

    第二个呢?ARM。因为手机里的芯片都是它的。所以孙正义很厉害,他一下子看到要点,把ARM拿下了。

    有人说,还有一个苹果。我们知道苹果的芯片是ARM。苹果在第一代互联网时代也有。苹果老说自己在生态上是一条带鱼,从头到尾都有。

    但是带鱼很窄。它是一个窄众市场。

    我两年前在研习社讲课的时候问过大家多少人用苹果手机,那个时候有很多。我估计今天的比例要下降,为什么?因为华为这些品牌的手机可以做的同样好,不是不可能。

    今天我们有用windows系统的手机吗?没有,因为没办法共享。

    接下来我们说,下一个谷歌、微软、英特尔在哪里?

    刚刚我说了互联网最重要的,一个是芯片,一个是操作系统。

    我们先讲芯片。我们今天的手机不能用PC芯片来工作,你用10分钟就没电了。

    我们的手机完全采用ARM芯片。到IOT时代,这个情况又不一样的。

    因为我们今天的手机,基本上用了一天就要充电,但是智能设备遍布各个角度,可能有500亿个设备,哪都是,我们不可能天天去给这些设备换电池,这显然不显示。

    那我们怎么办?最好是说这个设备用10年不要换电池。IOT设备芯片的功耗要非常低。

    华为早些年买过一家英国芯片公司,这家公司的芯片用在智能水表上,可以做到一节锂电池十年不用换电池。

    第二,集成计算和存储。

    我刚刚讲了一个前置计算的概念。那么以后的芯片也是同样兼具存储数据和运算数据的能力。

    还有一个大头是操作系统。今天PC有操作系统,手机有操作系统,那IOT的操作系统是什么呢?没有。每家都在开发自己的系统。

    但是最后一定会出现一家操作系统,成为这个行业的标准。

    我比较看好的行业标准是什么呢?2G。现在已经没有人用2G手机了,但是2G网络还在运营,这个事情多浪费。所以华为去找中移动说,你2G别运营了,把带宽空出来,我在这个基础上做物联网的标准。

    中移动不理。华为很聪明,它也不啰嗦,它去英国找沃达丰。沃达丰说我2G没有用,你能解决问题我当然高兴,沃达丰先答应了。然后华为去找德国电信,德国电信也说好。这两家答应了以后,华为再去找联通,联通说我小我答应,所以现在有四家就起来了。

    所以我比较看好华为的这个2G标准。

    未来经济的四个特点

    共享 跟踪 众筹 合作

    对于创业者来说,基础架构这事你拼不过BAT和科大讯飞,但是创业者可以去深入每个行业。说白了,就是去做点脏活累活,深入到每一个行业,去了解每一个行业的重点和痛点。

    那么我们创业者的机会在哪里呢?超级智能背景下的新经济,应该有这么四个特点:

    1、共享经济是个老题目,但是我们还是说一下。

    共享经济的本质是什么?节省资源吗?不是,是让用户更多地利用资源。所以从这点上来看,商业的本质不是为用户省钱,而是让用户多花钱。

    滴滴让用户省钱了吗?不是,让他们多花钱。滴滴为什么成功?我们从改革开放到现在有了出租车,全国发了200万张出租车的牌照。

    今天路上跑的类出租车有800万辆,其中有600多万辆都是网约车调动的。滴滴调动了更多的资源。

    所以共享经济的特征是要多用资源,不是少用资源。少用资源,我们的经济就萎缩了。一个成功的共享经济背后,是把盘子做大,让很多人加入进来。

    Airbnb也是同样的道理。有人调查说,没有Airbnb的时候,游客在美国国内平均玩两三天,因为住旅馆贵。有了Airbnb之后,玩五天。

    所以共享经济并没有给用户省钱,而是提供方便,让用户更多地花钱。

    讲讲网约医生这事为什么不可行。中国看病难的问题在于好的医疗资源本身是短缺是瓶颈,预约挂号从来不是问题。

    因为真正好的医生就那几个。所以无论怎么做,规模上不来。所以很多创业有神似和形似一说。网约医生和网约车,就是形似而神不似。

    定位技术让共享经济真正成为可能。

    租车我现在很方便,基本上到了任何机场,拿了车就走。为什么,因为有了全球定位,他知道车跑不了,而我的信息他也都知道。这是IOT,将来能够跟踪每一个设备的位置,它能够带来真正意义上的共享经济。

    美国有几个成功的案子,出租包包和出租照相器材,他买了一批LV包,用十分之一的价钱出租出去。一年你能换50个包,现在这个生意做的很好。

    为什么使用比拥有更重要?北京稍微像样点的地方都十万一平了,你家买了十几个LV的包都没有地方放。十几万的地方你放这些不常用的东西,不值得。

    将来房价无限高了以后,我们租东西会比买东西更贵。为什么?因为保存也需要付费。

    你在美国一匹马买起来负责多少钱,平时没有地方放,你找一个地方每年两万美元,一辆汽车的钱。所以,使用比拥有更重要,这是未来经济的一个特点。

    2、跟踪经济

    跟踪经济能带来什么好处呢?我们可以把很多的制造业变成服务业。

    原来生意是一锤子买卖,现在卖完之后卖服务。这是去年我在研习社讲过的案例,金风科技是一家风力发电站。以前把风车卖给谁不知道,风车的损耗,是否需要更新风叶,都不知道。

    后来在风叶上加上传感器,把每天的数据收集回来,现在全世界的风力分布在哪里,这些风力发电机什么时候该维护了,哪里损耗比较大,是否需要更新,全都知道了。

    去年我又见到他,他说他已经不做生产了,我说那谁来生产。他说中国产能过剩,外包给别人生产了,我现在就只做服务,盈利特别好。

    3、众筹经济

    我们对众筹有一个错误的理解,就是在东西生产出来以前,对顾客进行预售,获得资金。

    其实更加正确的理解应该是,让各方充分参与整个生产销售链条,用新的基础架构,让生产更有效。

    比如特斯拉,它从开始向顾客收集1000-5000美元预付款,用户参与设计,机器人制造,没有代理商的销售,最后拿到货款,还贷。

    4、合作经济。

    将来的经济模式,会有一些大公司是核心的技术提供者,比如谷歌,但是他们同样需要各行各业中的资源来补给结合。谷歌和苹果开发汽车,最后是用福特来生产,颠覆是异数,合作是常态。

    不要老想着新技术怎么用,永远都是现有产业+新技术,而不是新技术+产业。就好像“互联网+”给我们带来的教训一样,超过一万家获得融资,只有三家上市,正确的概念应该是“+互联网”。

    未来也是如此,原有产业+IoT=新产业,永远都是原有产业为重,新技术叠加其上,这是我们创业者必须牢记的。

    谢谢大家。

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