1 引言
上週參加的 極客公園 2019 充滿了科技前沿的思考，而且給 “網際網路寒冬” 帶來了未來的期望中，可以看到前端將發揮越來越重要的作用。
這篇文章將以前端的視角解讀這次極客公園。
本次極客公園的主題是 WHY NOT：
一些人看到世界現在的樣子，
會選擇「就這樣吧」
而另一些人看到世界可能的樣子，
會思考「為什麼不能更好一些？」
多問問 WHY NOT，少說多做，不妥協，去改變，將會幫你、創業者、甚至中國渡過這次網際網路寒冬。
2 精讀
極客公園持續三天，每天有十幾場來自網際網路一線企業的嘉賓演講。本文按照順序介紹筆者在現場得到的感悟。
DAY1 看看世界的改變
第一天圍繞著 2018 年網際網路與社會的改變，介紹了許多優秀的專案。通過幾個公司的案例，讓我們瞭解現在網際網路的發展階段。
最大的感觸是：最近幾年熱炒的概念與口號，真的有不少踏踏實實的人做到了。
WHY NOT？
Louis Rossetto – WIRED《連線》雜誌創始人
Louis Rossetto 介紹了它創辦《連線》雜誌的回憶。
《連線》雜誌的創辦過程就是一個 WHY NOT 的過程：在最早創業時，沒有場地，沒有員工，也沒有錢，僅憑藉一腔熱情從零打造了團隊，並且利用熱情與理想拉到了風投。
也許這個故事在當下已經不再適用，但 Louis Rossetto 的創業歷程確實體現了 WHY NOT 精神，想讓世界變得更好，你會感染周圍的人，最後成就事業。
未來城市：資料的信仰與 AI 的社會責任
鄭 宇 京東副總裁 – 京東數字科技首席資料科學家
鄭宇 介紹了京東數字科技在智慧城市做的努力。
京東抓住了資料、演算法的機遇，將原有的京東金融、京東城市等組合成為 京東數字科技 的子品牌，這次重點介紹了京東城市作業系統。
隨著雲技術的普及，雲端計算已經成為基礎設施，京東智慧城市做的是基於任意雲的“城市作業系統”，並可承載許多業務“軟體”：
任意雲服務 > 城市作業系統 > 城市服務
城市作業系統提供了一系列資料處理演算法與人工智慧技術，創業者或者合作企業可以利用這些技術實現城市業務，比如預測城市交通、空氣指數、人流量等。人工智慧技術的結合，讓這些業務更為智慧，不僅僅是資料檢測與統計，更能預測未來變化，以及更精準的劃區預測。
同時 鄭宇 還對人才提出了新的期待，他們需要同時懂演算法、人工智慧與城市規劃的人才，而現有的教育幾乎不會產生這種跨學科，跨專業的人才。最大的感觸就是，隨著網際網路科技與現實的緊密結合，對複合型人才的要求會越來越高，這對人才教育，與我們自身學習都帶來了巨大挑戰。
從沃爾瑪看零售的創新與進化
Ben Hassing 沃爾瑪中國 – 電子商務及科技高階副總裁
沃爾瑪包括其子品牌 山姆會員店 都在尋求與中外企業的合作，以建立互惠互利的生態，目的就是幫助自己實現網際網路轉型，或者說電商轉型。
基本上可以看作 一個傳統行業大佬如何機智面對網際網路轉型挑戰，但就從支付合作風波事件來看，國外巨頭可能也在奉行借力打力的原則，這有點像中國巨頭在印度、東南亞市場搞的那一套，扶持一個，打一群。
後流量時代：分散式 AI 與零售新增長
陳 磊 – 拼多多 CTO
核心概念是分散式雲端計算。現在雲端計算基本是集中化雲端計算，你的資料存在雲端，但不屬於你，你不僅無權檢視雲服務商採集了哪些資料，也無權檢視他們儲存了哪些資料，更無權檢視他們如何將這些資料結合到演算法，並怎樣服務於你。
這確實戳到了當代人的一個痛點。無論你是用百度、頭條、還是其他軟體刷資訊流的時候，如果出來一條你很感興趣，但只想看一次的資訊，你也許不敢點開，因為你猜點開後下次會給你推薦更多。這就體現了使用者對於無權修改雲服務商演算法時的自卑。
陳磊 希望未來雲端計算可以是分散式的，演算法開源出來，並且各大服務商允許使用者自行上傳自己的演算法。這可以理解為使用者有權自定義對作用於自己的資料的處理方式，並且根據自己的意願隨時調整演算法，比如什麼時候點選意圖算是 “我感興趣”，什麼時候 “只看一下而已，不需要給我打標籤”。
數字經濟下半場，我們需要什麼樣的「組織」？
王慧文 – 美團聯合創始人 & 高階副總裁
王慧文是個段子手，但同時思想像刀一樣銳利，考慮問題像程式設計師一樣有邏輯。
這次印象最深的是 “愚昧之巔” 與 “絕望之谷” 的概念。
人的成長可能有一段轉折，也就是在達到愚昧巔峰時，需要跌入絕望之谷，才能爬向真正的智慧之巔。
但人的成長往往卡在 “愚昧之巔”，自以為達到了智慧之巔，而如果沒有人推他一把，可能十幾年都走不到 “絕望之谷”。
王慧文 提到了公司領導的擔當之一，就是將處在愚昧之巔的下屬推下去。但由於大家都不希望被潑冷水，領導可能擔心傷了和氣而選擇不作為，長期來看對下屬的成長是沒有用的，但領導也沒有義務推你，所以這需要有擔當的領導去做。
同時在推別人時，還要當心因你處在愚昧之巔，別人處在智慧之巔，而鬧出笑話來。
必然
張 鵬 極客公園 – 創始人 & 總裁
創新來自於靈感，而這個時代機會又只留給創新者，那麼人為成功僅靠運氣肯定是消極的。
為了讓我們看到在隨機的創新中，潛藏的必然，極客公園在第一天下午的論壇展示了那些 “不靠運氣” 的創業者的經歷，希望我們可以學到他們洞察必然的經驗。
第一章：為何你覺得機會在減少，他們卻抓得住時代？
劉夢媛 – 衣二三創始人 & CEO
衣二三的商業模式非常有趣，每月繳納固定金額，就可以免費試穿任何衣服，甚至可以一天換一件。如今服裝行業快消大行其道，就是因為快消收益高。她抓住機會，將快消轉成慢消，提高消費者體驗的同時，提升商家利潤。
衣二三是會員制，對會員：
- 每月繳納幾百元就可以享受無數衣服的使用權，如果發現喜歡的衣服，也可以以低價折扣買回來。
- 每件衣服都是千元以上的高階服飾，但作為普通白領，也可以一天換一件穿。
- 不合適可以自然退回，生活就是試衣間。
對品牌商：
- 高階衣服收取不小的租金。
- 大概 4 個月左右衣服就可賣出。
- 通過試穿頻率預測爆款。
- 總收入大幅提升。
而衣二三也可以通過自動化流水線自動清洗衣物，等於做了一個共享衣櫥。
她成功的 必然 在於抓住了使用者和品牌商的痛點。使用者的痛點是：“窮”，但永遠想低價穿高價衣服，還想天天換。品牌商的痛點是：不賣出去無法預測爆款，使用者購買價格高導致顧慮心強，且難以體驗真正穿在日常生活中的感受，只能降價降品做快消。
她通過將衣服的 “所有權” 轉換為 “使用權” 巧妙的解決了這個問題。
黃 崢 – 拼多多創始人 & CEO
筆者不止一次在思考，拼多多到底是如何快速從青銅變成王者的，這次大會給了我一點啟發。
首先黃崢的團隊已經建立十年了，期間不斷試水許多創業專案，拼多多隻是我們看到的最後一個，所以並不能說他的成功來的突然。
其次黃崢的普通家庭背景，讓他對基層人民擁有更強的同理心，他知道消費降級與消費升級並不是一個矛盾的事情，事實上這個矛盾經常同時發生在一個人身上：比如你在花幾百萬買個學區房的同時，在吃完火鍋會選擇團購省幾十塊錢的零頭。
所以他抓住了人們在日常消費品上追求 “省” 的剛需，將團購提升到戰略層次。
另外團購也不是簡單的砸錢補貼，而是通過量與供應商直接談價，將品牌商抬高的價格擠壓掉。
作為一個前端，移動網際網路對我來說，不過就是 PC 網頁變成了移動頁面，如果不看 APP，移動的 HTML5 本質上還是 PC 那一套技術。移動網際網路對我來說和 PC 在技術上沒有區別。
但 黃崢 看到的移動網際網路則不同，他看到的是三四線城市，原本沒有網線的地方，可以通過 4G 網路聯網，移動網際網路拉平了城市通訊，電商又拉平了城市物流，這是一個新的時代，舊的事情也許可以重新做一遍。
在舊時代，品牌商與工廠建立關係，通過廣告將工廠製作的產品投放給消費者。而移動網際網路時代消費者已經有機會通過行動網路直接觸達工廠，通過 “團購” 建立起的熟人信任鏈的堅固程度可能會超過對 “品牌” 的信任程度，那麼就可以在部分領域將品牌商擠出市場，讓消費者與工廠直連，將品牌商榨取的利潤重新返還給消費者，從而讓我們看到不可思議的團購價。
雖然補貼、假貨可能是確實存在的情況，但 黃崢 能從移動網際網路看到的這些 必然 讓我非常敬佩。
第二章：當我們在談產業網際網路時，我們在談什麼？
翟學魂 – G7 創始人 & CEO
G7 是貨車智慧相容系統，目前它的體量可能足以整合中國的貨車智慧體系。
貨車司機是比較危險的職業，首先貨車在高速上一旦發生事故基本上都是很嚴重的，其次貨車運途長，人難免會困或者分神，加上高速公路環境，更容易產生事故。另外高速公路上長時間開車非常單調，有些貨車司機會忍不住一邊看電影一邊開車，這後果不用說了，但讓一個人長期精神緊繃的盯著高速路也確實挺痛苦的。
G7 最新的進展，是通過在貨車上安裝智慧硬體，解決一系列自動化問題。最重要的是通過人臉識別自動監控司機是否有危險行為，這樣就可以實時監控到可能發生的異常，轉而讓人工監督員打電話去提醒。在最近的幾年內，接入這個平臺的貨車沒有發生一次車毀人亡的事件。
G7 抓住的 必然 就是將網際網路結合到貨車這個垂直的產業，不僅提升了效率，還挽救了許多貨車司機的生命。
第三章：大家都在說的資料，到底有什麼價值？
張 鵬 – 極客公園創始人 & 總裁
簡單來說，資料就是能源，阿里也在說資料是 “新能源”。
張鵬打了一個很形象的比方。
在石油開採的初期，人類不知道如何有效利用石油，只能作為燃料銷售。但現在我們的基本化工原料就是石油，石油轉化為肥料，肥料產生玉米，玉米轉化為我們生活中 90% 以上的糖製品等等，這種產業鏈將石油的價值指數放大。
資料也是一樣，資料在初期就是流量，甚至可以打包出售（比如賣身份證資訊等黑產）。但隨著我們對資料探勘能力的提高，是不是也可以像石油一樣，將資料結合演算法與 AI，轉化為決策依據，轉化為自動價值，轉化為健康預測等等呢？資料的挖掘方式還有許多等待我們去發現。
“大資料時代” 反而是資料探勘的初級階段，因為我們的資料處理方式有限，就像擠海綿一樣，一大塊海綿只能擠出幾滴水。在未來的高階資料探勘時代，可能是 “小資料時代”，通過少量資料就能提取許多有效資訊。
第四章：科技從業者們將面臨怎樣的空前挑戰？
周 航 – 順為資本投資合夥人
周航 基本上是站在投資者的角度看待 2019 的網際網路寒冬。筆者最近也很困惑，為什麼網際網路會突然進入寒冬，周航 的話回答了我的困惑。
ofo 可以說是網際網路寒冬的導火索。三級火箭是網際網路企業利用資本運作的基本模式，小米就是很經典的例子。網際網路公司通過免費產品吸引使用者，這是第一級火箭，之後通過互動產品留住使用者，這是第二級火箭，最後通過將使用者分發到遊戲、商品等內容，榨取利潤。
所以之前很多網際網路公司都在不計後果的燒錢，給投資人講的就是自己的三級火箭。因為只要吸引了流量，未來就可以通過第三級火拿到回報，那麼投資人投入越多，未來的收益也就越大，所以投資人會瘋狂投資，公司也會瘋狂融資，搶佔市場，而且希望能壟斷使用者。
但微信的活躍使用者已達到 10 億意味著中國有能力使用網際網路的人群都接入了網際網路，也就意味著網際網路流量紅利消失了，直接導致了第三級火箭賺取的收益已經抵不上拉新流量的成本了，那這種利用資本滾雪球的商業模式也就玩不轉了，因此這個商業模式就宣告破產，同時投資人手裡的錢也損失了不少，創業者暫時找不到其他短期高回報的專案，兩者夾擊導致了網際網路寒冬的到來。
知道了寒冬的原因，解決方案就不難想了。
最近比較熱的產業網際網路就是一條路，摒棄資本的炒作，迴歸到價值上，將網際網路技術應用到各個垂直產業，帶來實實在在的效率提升，是走出網際網路寒冬的基本方法。
最後一個觀點就是順勢而為。所有成功的創業公司都是在國家發展路線中踩對了點，通過觀察環境，讓自身跟著大趨勢走，才能得到成功。這個點在後面的 小魚在家、大疆無人機裡都有提到。
DAY2 聊聊創新的本質
這個時代比的是創新速度，只有快速創新才可能取得成功，那麼第二天就圍繞著如何創新，介紹了大量理論知識與實踐經驗。
創新相對論
王小川 – 搜狗 CEO
主要從 “感性” 與 “理性” 理解創新。主要講的是，現在網際網路不要過於注重理性的功能堆積，而要用感性去優化使用者體驗。
感性的是主觀的，而理性是客觀的，但人們需要的感動與創新，恰恰只有主觀能做到。
因為看到所以相信，說明你是客觀的人；因為相信所以看到，說明你是主觀的人，主觀的人更可能改變世界。
另外搜狗去年釋出的 AI 合成主播是比較驚豔的，只需要錄入話語，就可以自動生成主播視訊，這可以進一步解放人類，讓人類時間投入更有價值的創造性活動中去，這個在後面的嘉賓中也有提到。
AI 科技創新的本質是什麼？
李志飛 – 出門問問創始人 & CEO
李志飛 從三個層次說明了創新與產品的關係：
- 產品需求 -> 創新
- 技術創新 -> 新產品
- 多產品抽象需求 -> 平臺級創新
第一點是最自然的，也是中小企業最適合做的，因為業務驅動創新是最務實的做法。
第二點最難做，因為技術驅動的創新需要前期投入很多，比如最早做無人車的公司，投入了幾十億美金，走了許多彎路，最後還不一定能拿到結果，轉化為商品。
第三點適合大公司，由多條業務線產品需求做整合與抽象，整理出了平臺級的創新。比如上面說的 “京東城市作業系統”，就是在多條城市業務線需求上層做的抽象創新，可以賦能更多業務。
另外勸解了創業公司不要拿來主義，因為拿來主義可以低成本彎道超車，久而久之，就沒有人願意做創新的領頭羊。
機器人成為人類夥伴之前的「必修課」
熊友軍 – 優必選 CTO
最大感觸就是說到了 人形機器人 是未來最有價值的機器人形態。
人形機器人首先對人類友好，其次可以複用現有社會為人類建造的各種設施，比如樓梯，門 等基礎設施。現代社會的環境介面都是以人為互動物件設計的，所以人形機器人可以天然利用這些環境介面。
現在優必選的人形機器人已經可以畫畫、端茶送水了，其核心控制系統不僅要保證功能的實現，還要保證動作的 “柔韌性”，防止誤傷了人類。
一個明顯的突破是，當機器人手臂在做動作時，如果人的手碰上去，機器人的手會以你按壓的角度進行動作傾斜。如果繼續保持原有動作，可能與人的觸碰產生直接碰撞，導致傷到人，但優必選的柔韌性設計讓機器人運動路徑考慮到了外界觸碰，並作出反饋，這個在我看來是很大的進步。
如何讓無人駕駛變成「老司機」？
王京傲 百度執行總監 – Apollo 平臺研發總經理
百度的 Apollo 已經踏踏實實做了兩年，從最初我們的懷疑，到現在穩定版本迭代，量產，百度如果繼續保持這個節奏，確實可能在無人駕駛領域合作生態中獨樹一幟。
Apollo 1.0 實現封閉場地循跡自動駕駛，這個版本比較 low，一是封閉場地，一是根據路線來跑。
Apollo 1.5 安裝了雷達，可以自動躲避障礙物。
Apollo 2.0 可以在簡單路況下自動駕駛，可以識別訊號燈。
Apollo 2.5 實現限定區域高速自動駕駛。
Apollo 3.0 主要是量產了，以班車作為業務場景去突破，班車是很好的固定路線試驗田。
Apollo 3.5 支援城市路況自動駕駛，支援了複雜路況，而且是擁有量產能力的。
可以看到，百度的無人車確實在摸著石頭過河，一步一個腳印，從跑 Demo 到灰度，再批量釋出。相信未來 Apollo 還會發布 4.0 5.0 等重量級版本，百度無人車開源是一個殺手鐗，只要功能做的好，幫助到未來智慧造車的中小企業，將是一個巨大的市場。
我們平時都聚焦在大車廠的智慧車計劃，但就像阿里巴巴的理念，幫助中小企業一樣，中小企業才是市場的中堅力量，未來無人駕駛行業一定會湧入大量中小企業玩家，誰服務好他們，誰就是下一個平臺。
AutoML：讓機器學習可以為人人所用
盧一峰 – Google 資深工程師
AutoML 可以自動完成 AI 演算法和模型訓練。
AutoML 分為演算法機器人與執行機器人，演算法機器人負責寫出演算法，然後交給執行機器人執行，執行結果反饋到演算法機器人那用來改進演算法，由此完成一個訓練閉環，通過不斷訓練，得到一個相對較好的演算法。
盧一峰 提到的關鍵點是，未來資料不會缺，算力不會算，缺的是演算法專家，所以現在嘗試通過 AutoML 解決演算法專家的瓶頸，並且獲得了比人類編寫的演算法更高效的演算法。
未來讓每個人都理解演算法原理是不可能的，至少幾十年內不太可能，但十幾年內，演算法就可能成為整個社會的基礎設施，其實我們只要學會利用演算法解決問題就行了。
AutoML 已經幫助各個行業自動識別影像、文字和意圖，做到了將 AI 賦能給普通大眾，降低了 AI 的使用門檻。
另外也引發了我的思考，為什麼門檻最高的演算法專家是第一個被證明可以取代的呢？或者說頂尖演算法專家不會被取代，但至少入門或中級的演算法工程師將極有可能不再需要。
也許是因為深度學習比較模式化，或者說過於理性化，不需要感性的人或者業務參與，這樣就導致了無論演算法還是訓練都可以被完整抽象出來。而普通的技術工種其實是在和業務，在和人打交道，人是最大的變數，能被完全抽象的領域其實很少。
中國式經濟魔方中潛藏的創新機會
汪 華 創新工場 – 聯合創始人 & 管理合夥人
中國經濟之所以比喻為魔方，是為了說明中國市場有多個維度，中國是多元經濟，有個多個層次的機會。
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主要分為四個維度說，分別是 人口地域、前端後端、發展階段、行業分化，這四個維度在中國是不均勻的。
在西方國家，發展程式是線性的，比如從個人紡織發展到品牌經濟，再發展到去品牌化。而中國等發展中國家由於領土過大，且受到外來經濟、文化影響，各個層次發展都不均勻，這也帶來了中國式的潛力，比如為什麼有了淘寶和京東，還可以創造出 “拼多多”。
人口地域的差距：核心網際網路網民、小城青年、小城主流這三種人分佈在一線到四五線的城市中，大家對消費的認知處在不同層次。
前端後端的差距：移動網際網路是中國網際網路的前端，移動支付普及率中國已經遠超其他已開發國家，但在物流、自動化的後端領域，中國還是遠遠落後於已開發國家。所以上面說的 G7 等產業網際網路就有機會加入改造中國的大後端。
行業分化的差距：交通、教育、文化娛樂、醫療這些行業在加速發展，而食品，服裝等行業整體來看處於下降階段，因此如果你進入了一個上升的行業，將有更廣闊的發展空間。
發展階段的差距：國內外、發展中國家和已開發國家的發展階段差距很大，同為發展中國家的中國、東南亞也有很大區別，所以將眼光投入海外市場也是新的機會。
所以整體看來下，中國可能是目前地球上最有創新、創業機會的國家，我們都是幸運的。
人類量化自我後，可穿戴的下一步在哪裡?
黃 汪 華米科技 – 創始人、董事長 & CEO
華米是一家硬體製造公司，給眾多智慧硬體製造企業做裝置，其中小米品牌生產線的小米手環出貨總量達到 5000 萬臺。
但這家公司沒有止步於此，他看到了智慧硬體收集資料背後的巨大值，通過資料採集整理出了 《運動白皮書》、《睡眠白皮書》等大資料包告，得出的資料可以用於醫療健康等有價值的領域。
一個核心觀點是：從資料量化世界，但量化自我。華米等企業都逐漸將資料使用的重點，從城市數字化轉化到我們 “人” 的身上，無論是現在取得的各種資料分析報告，還是未來的潛力都很巨大，果然 “人” 才是最重要的服務物件。
後面講到的 Magic Leap 公司所做的事情，也同樣體現了將科技力量運用於人的例子。
傳統企業在消亡，傳統行業在崛起
徐 琨 – Testin 雲測總裁
Testin 是一家雲測試公司，擁有很多機房和幾乎所有移動裝置機型，通過自動跑任務的方式完成測試，有許多政府企業客戶。
不過徐琨分享的主題，則與他公司天然線上線下結合的屬性有關。
他提出的重要觀點是：網際網路+ 幾乎等於燒錢，現在已經不適用了，而真正有機會的是傳統企業通過 傳統行業 x 網際網路 取得更大的價值。
網際網路企業在資本與流量紅利的推動下快速發展，但現在已到了尾聲，傳統企業的路還要重新走一遍，比如經驗、管理理念。但在網際網路企業走進線下時，我們發現傳統企業走進網際網路的速度更快。
他舉了一個 傳統行業 x 網際網路 的例子：現在各電商巨頭都在佈局新零售，線上下開店，似乎規模很大。但其實傳統線下零售巨頭也在更快速的接入網際網路，現在一個簡單的線下超市基本已經用上和新零售體驗店一樣的技術，更不要說上文提到的沃爾瑪等巨頭，他們都在積極與網際網路公司合作，快速實現自我轉型。
作為一個最大電商公司的員工，我有感受到來自傳統企業快速轉型帶來的壓力。傳統企業並不是雙手舉過頭頂，繳械投降地等待接受網際網路公司的改造，而是已經從內部驅動開始網際網路化，這就形成了 線下 -> 線上 vs 線上 -> 線下 的兩股強大力量，現在正處在轉型過渡階段，偶爾有摩擦，但合作與相互賦能是主旋律，但當轉型進入尾聲，傳統企業是否願意與網際網路公司一起瓜分線下市場的蛋糕？除非這種合作帶來了共贏，否則如果是一個零和博弈，最後一定會打起來。
不過筆者還是相信，線上線下整合後，可以進一步促進消費，擴大市場，產生的額外利潤應該足以穩固傳統企業與網際網路企業的合作。
Keep Evolving
王 寧 Keep – 創始人 & CEO
Keep 的創始人王寧口才非常好，現在 Keep 已經從我腦海中一個健身視訊公司，變身為一家推動全新生活方式的富有活力的公司。
Keep 應該是從做健身視訊開始的，健身視訊包含了一些互動特性，提高了很多人健身頻率，但 Keep 遠不止於此。
王寧 一直在強調健身資料、社互動動帶來的改變。大家通過健身的方式可以相互認識，相互督促，相互 PK，而 Keep 也在致力讓其 App 走出手機，收集使用者更多的資料，因此推出了三個生活場景：
面向家庭的 Keepkit，面向城市的 Keepland，面向生活的 Keepup。
- 面向家庭的 Keepkit：Keep 終於製造了諸如跑步機、手環、體脂智慧稱秤等硬體裝置，擴充業務邊界的同時，帶來了更好健身體驗，也利於收集更多使用者資料。
- 面向城市的 Keepland：有點像公共 KTV 空間之類的理念，通過包下一大塊佈置了大量 Keepkit 裝置的場地，使用者就像去健身房一樣按時計費，而不需要買下裝置或尋找空間，同時這種線下多人強互動的場景讓 Keep 走出了 App，走向了生活。
- 面向生活的 Keepup：沒有詳細展開，大致是一種科技運動裝置。
就這麼自然的，Keep 與智慧硬體結合了起來，也完成了與線下的打通，這是 Keep 最正確的發展路線。
白手起家創業指南：忘掉大趨勢，沉迷小創造
貓 助 多抓魚 – 創始人
多抓魚是一個微信起家的二手書交易工具。和拼多多一樣，貓助 抓住了現在 4G 與物流 基礎設施的能力，把以前做不了的事情重新做了一遍，並取得了成功。
很神奇的是，多抓魚二手書是全上門收取的，而且賣書的人不需要付快遞費，畢竟書本身就不貴。但讓我吃驚的是，現在上門收書的成本竟然只有 2 塊多。
十年前的許多不靠譜想法，現在是可以重新審視一遍了，同時未來 5G 時代的來臨也必將帶來新的機會。
工具的價值演進
張海龍 CODING – 創始人 & CEO
Coding 最早的印象是做程式碼託管服務的，由此產生了一些周邊的嘗試，比如專案買賣平臺等。但今年可以看到，Coding 已經有了自己的核心價值定位：雲開發。
從專案管理、持續整合、測試管理、部署管理都全部在雲端，Coding 還提供了雲程式碼編輯器，可以直接在雲環境下寫程式碼，共享雲端的環境，從一定程度上是提高了開發效率。
其中觸動比較大的一點是：有些大公司的產品經理還在用 Excel 管理專案計劃，這一點還是蠻戳中痛點的。開發的環節很多，從需求到專案管理，再到研發，每一步的自動化程度都完全不同，有的團隊也許在用最先進的協同編輯與雲構建，但 PM 還在用電子表格緩慢的統計專案進展。
將專案生命週期整體來看，自動化每個環節，並且搬到雲上，是未來一個大趨勢。
順帶一提，運維工程師在很多大型公司已經高度自動化了，部署流程正在下沉到開發工程師人群。
洞察：產業深處需要什麼樣的計算機視覺？
柯 嚴 擴博智慧 – CTO
擴博智慧在機器視覺領域有所建樹，利用這些技術解決新零售行業與風電行業的問題。
主要說到利用無人機 + 視覺識別，完成風機葉片的自動巡檢，提高了大約 20 倍的巡檢效率。
可以看到，機器學習、智慧硬體、圖形處理這幾個隨機組合，可以造就許多創業機會。現在流行說產業網際網路，網際網路技術為產業賦能，通過智慧硬體 + 圖形處理的 擴博智慧 就是一個典型例子。
新造車到底有沒有在認真造車？
戴 雷 拜騰 – 聯合創始人 & 總裁
智慧造車也是這幾年很熱的話題，也許在未來 5 ～ 10 年，智慧造車可以有突破性進展。
智慧造車的最大侷限，在於生產流水線的改進速度遠低於軟體的改進速度，也許 5 年內都難以修改造車流程的某個磨具，所以智慧造車是一個需要時間的行業，也是一個傳統工程與網際網路軟體結合與碰撞的行業。
戴雷 將智慧造車分為三大流派：網際網路造車派，傳統造車轉型派，傳統造車“叛逃”派。他就是一個從德國造車巨頭企業出來的創業者，因為傳統車廠體系太龐大，想要轉型非常困難。所以他選擇了到中國創業，同時擁有傳統車廠的造車經驗與網際網路團隊的他，在 19 年將會造出一些可以投放到市場的智慧汽車。
現在到了網際網路與傳統行業深度融合的時代，可喜的是，看到了雙方都在積極的擁抱對方，從整體上看，線上線下結合的速度正在越來越快。
聊聊 XR 的新世界
John Gaeta Magic Leap – 創意策略 SVP
這又是一個燒腦的話題。Magic Leap 是一家做擴增實境的前沿科技公司，之前網上熱傳的一個虛擬現實技術 – 一個籃球場的鯨魚 動畫，就出自這家公司。
Magic Leap 公司技術很前沿，所以說起來有一種很魔幻的感覺。這次演講的主題 XR 就表示了，這家公司會利用 VR、AR、MR、CR 等技術（篇幅限制，不介紹這些概念，此處可以自行查閱資料），將數字與現實更好的結合，並服務於個人。
這場主要有四個重要概念：空間計算、感知場、生活流、個人 AI。
空間計算指的是下一代計算機計算物件是空間，也就是為我們人類感知的空間做計算。比如你戴上了一個可穿戴裝置，那計算機演算法就會對針對你在這個空間中的方位，你的目光，你的動作，與周圍進行的互動進行計算，利用 MR 技術增強顯示世界的顯示內容，輔助你更便捷的生活在現實世界。
感知場指我們解讀現實世界的能力，通過計算機可以增強虛擬與現實的互動，比如你通過 MR 眼鏡在桌子上放了一個球，當你用手把它彈開時，球會飛走，而你的手也有觸感。
生活流指的是你生活產生的全部資訊，就像流計算一樣實時上傳與計算，最後更好的服務於你。
個人 AI 便是字面意思，為個人服務的 AI，或者說僅為你服務的 AI。這個 AI 將會像機器貓一樣全方位照顧你，幫助你更好的生活。但這方面還在探索中，所能想想到的一切未來機器助力人類的場景都包含在 個人 AI 含義中。
最直觀的震撼是，現在 Magic Leap 的 MR 眼鏡，已經可以比較真實的模擬 “籃球場的鯨魚” 畫面了，而幾年前的宣傳視訊還是後期合成的。他們很早就想象到了未來，並以後期處理的效果展示出來。現在，他們完成了部分承諾，我們可以用 MR 眼鏡看電影，而電影的主人公與場景會直接出現在你的客廳或臥室，看起來幾乎沒有違和感。
至少在看電影場景下，就非常令人激動。從 2D 電子版上看到的電影就足以令人激動了，現在我們可以身處電影的環境中，而且改造的場景就在你的客廳！
DAY3 談談人和企業持續成長的方法論
網際網路企業已經發展到一個瓶頸，ofo 事件後，大家都知道燒錢沒有用了，因為流量紅利消失後，流量成本已經超過收益，同時網際網路企業與傳統企業的摩擦加劇，資本和風口難以再使網際網路企業披荊斬棘。
想要繼續增長，可能視角要回到人與管理上面。
打造機器人時代的 OS
傅 盛 – 獵豹移動董事長 & CEO
傅盛 的核心觀點是，利用 AI 幫助更多人脫離生產力工作，轉向創造性工作。
獵豹做了 AI 主播，提高了主播服務效率，但可能卻替代許多主播的職業，因此他才會談到這個觀點。這個觀點筆者也在《重新整理》一書中看到類似的描述。
每次工業革命，或者機器人革命，都有大量人類工作崗位被替代，但放在長期來看，最終其實會導致人類崗位的增加。因為機器肯定都在解放重複性的崗位，或者聰明一點的機器人也是從比較沒有創造性的崗位開始替代人類，隨著生產力的提高，人們擁有更多的時間做更有意義的事情，就會自然催生難度更高的崗位，需要的人才也會更多。
比如在農業時代，人們需要大量勞作才能吃飽，那人才只要滿足農田這個市場即可。但工業革命後，農業不需要那麼多人了，人類才有機會創造出計算機市場，把人才投向計算機市場。而計算機市場的工作難讀大於農業市場，所以需要更多的人才，更高的要求，最終創造的就業比農業時代多得多。
印度市場的成長觀察
許達來 – 順為資本創始合夥人 & CEO
印度內部出於相對割裂狀態，有 20 多種語言，這是它與中國最大的區別。因此印度的本土化很重要，同一個區域可能就有數個講著不同語言的印度人，他們彼此之間可能還無法交流。
不同的語言也導致了不同的文化差異，所以去印度創辦企業，必須找印度本地人合夥，才有可能作出符合印度文化的產品。而去印度投資，也最好投資本土企業，因為印度的環境複雜，本土企業成功的概率相對較大。
比較有感觸的是，提到了最近兩年印度的飛速發展，印度從網線安裝率很低的時代，一下跨越到移動網際網路 4G 時代，開車的司機都可以看在車上看視訊了。這說明相對落後的國家與地區，已經實現跨越式發展，可能直接跳過 PC 時代直接進入移動網際網路時代。
如果對印度市場佈局，一定要意識到印度是個割裂的市場，與本地企業合作，同時做好擁抱變化的準備，印度的發展肯定比十年前的中國快。
科技 × 創意 新娛樂時代的成長法則
劉文峰 愛奇藝 – CTO
愛奇藝運用 AI 的方式非常有趣，在人工智慧領域，他們主打兩個戰略：zoomAI 與 homeAI。
zoomAI 主要是利用機器學習進行畫質修復，將比較老的 480p 電影轉成 720p，畫質上得到了大幅提升（讓我想到了 魔獸爭霸 3 重製版，現在如果是視訊領域，為了高清解析度已經不需要重新開發了）。
homeAI 核心是讀懂視訊。它可以讀懂視訊中的人物、場景、情節，並結合語音互動，快速跳轉到某個情節，或者查詢演員資訊，或只看某個人，這個確實大幅提升了看電視劇的體驗。
就在幾年前，視訊技術的核心還在前端的視訊解碼與後端的負載均衡，如今已經將戰場蔓延到 畫質修復與讀懂情節，視訊領域的門檻實現了跨越式提高，我希望這些 AI 技術可以開放出來，賦能每一家視訊提供商，因為這些新技術背後的研發成本太過巨大，以後若成為每一家視訊網站公司的功能標配，則這項技術必須實現平臺化賦能，或者服務化。
Think 的長期主義
趙 泓 ThinkPad – 聯想集團副總裁，中國區中小企業事業部總經理
核心話題就是 “以不變應萬變”，主要在說 ThinkPad 系列在不斷變化的市場中，一直堅持以自己的節奏打磨產品，最後使用者很買單。
值得提煉的是，ThinkPad 根據使用者需求去做產品，根據不同的使用者場景，製造了不同系列的電腦，比如適合商務旅行的 X 系列，或者工程師專用的 T 系列。其中提到了為什麼不把 ThinkPad 邊框做小，原因是要考慮防摔。
其實可以看出來，我們每個人都要具有接受兩種相反價值觀的能力。像 ThinkPad 推崇的長期主義，我們可以看到好的地方，因為這個給 ThinkPad 帶來了 26 年不衰的競爭力。但同時也要知道企業的 S 型生命成長曲線，許多公司沒有跨國這個曲線就徹底沒落了。也許在未來人機互動遷移到 MR 時，堅守智慧電腦的堅持就要被打破，但如果長期來看你的賽道是安全的，那就堅持下去。
激進還是保守？看透創業的「快與慢」
方三文 雪球 – 創始人 & 董事長
雪球是一個投資交流社群。因為這個節目是座談，所以聊的內容比較瑣碎。
一個有意思的點是，方三文提到了雪球社群會經常冒出一些出自 “不知名” 使用者的專業評論文章，進而提到了一個概念：社群資源重組。也就是在大家能平等交流的網際網路環境下，非頭部流量因為有發聲的機會，因此會獲得自己的機會。
在時代切換中，重新理解技術的力量
沈向洋 微軟 – 全球執行副總裁
沈向洋作為微軟全球執行副總裁，是非常重量級嘉賓，他講到了微軟的轉型，收購 Github，以及微軟的文化，以及幾年前對人工智慧的準確預測，內容非常有價值。
結合他推薦的《重新整理》一書，我得以更好得理解他所說的微軟。
微軟是一家老牌巨頭，幾乎在九十年代的網際網路企業中，微軟是活到最後的。由於沒有趕上移動網際網路浪潮，中間一度掉隊，但現在又迎頭趕上了，這中間做了不少努力。
微軟以前是一個領地意識很強的公司，產權的官司沒有少打，但在更換新的 CEO 後，為了彌補錯過的移動網際網路帶來的損失，微軟變得更加開放了。
微軟通過與競爭夥伴建立長期合作關係，在賦能生產效率領域又重新回到了巔峰。收購領英有助於微軟開拓職場關係的邊疆，這與服務開發者是密不可分的，同時微軟也在想辦法提高對女性僱員的平等待遇，領英的資料也有助於這項分析。收購 Github 就更體現了微軟賦能開發者的意圖，雖然網上有許多逃離 Github 的負面言論，但實際上在微軟收購 Github 後，Github 使用者增加了 800 萬，這比過去 6 年的總和還要多。
現在微軟期待的未來藍圖是，讓世界變成計算機，讓計算無處不在。其實這些與其他科技巨頭的願景差不多，最打動我的是微軟關注的人文情懷。
微軟現在確實越來越關注科技造福人類的方向，不僅是幫助普通人提高辦公效率，還要幫助患有先天疾病，或殘障人士無障礙的使用技術。微軟最近技術公平性，平等為人類賦能的領域做了很多，這可能與微軟 CEO 薩提亞的出身有關，他知道自己是趕上了美國對印度人才敞開大門的黃金時期才獲得了就業機會，它對家鄉，對世界都擁有平等獲取知識與成就的同理心，大公司的 CEO 都擁有這種擔當。
技術型公司的成長啟示錄
高欣欣 將門 – 創始合夥人 & CEO
趙 勇 格靈深瞳 – 創始人 & CEO
宋晨楓 小魚在家 – 創始人 & CEO
高欣欣 作為主持人採訪了 趙勇 與 宋晨楓。
格靈深瞳是一家技術驅動的公司，擁有一批機器學習的專家，但在創業初期並沒有找好業務方向，以至於後來團隊重組，重新聚焦到攝像頭與人的識別、資料分析上，才漸漸實現了盈利。
從格靈深瞳身上吸取的教訓是，在創業初期，得到融資後容易迷失方向，業務遍地開花，但最後難以商業落地。專注做一件事是關鍵詞。
小魚在家與百度合作的小度在家發展的很好，宋晨楓 講到創業公司尋找方向階段，與成熟後，與大公司的競合關係。
創業公司初期其實是在下賭注，如果你賭的風口對了，就能順利進入下個階段 – 大佬的臺桌。上了大佬的臺桌，你會看到三座大山，以及脫穎而出的競爭對手，你要選擇與誰合作，與誰競爭。聽下來這個問題是沒有標準答案的，不同公司有不同的選擇，而 小魚在家 選擇了與百度合作。
後面的訪談提到了團隊管理經驗，基本上是找到底層作業系統（學習能力、素質）與業務能力與當前階段所匹配的人。同時也再次強調了創業團隊要招比自己更優秀的人，這與 BAT 的招人標準不謀而合。
如何用 30 年的時間實現一個最初的想法？
葛 珂 金山辦公 – CEO
核心詞是 時間的沉澱。
辦公軟體領域需要耐得住寂寞，而且非常需要技術驅動，金山辦公的 WPS 系列從支援中文，到現在通過模版滿足使用者需求以打通市場，一共走了 30 年。
這個例子與 ThinkPad 那場分享比較像，雖然我很尊敬微軟，但辦公軟體方面，中國必須有自己的核心技術，否則在國家安全方面是得不到保障的。
創新的偶然與必然
謝闐地 大疆創新 – 品牌負責人
大疆無人機已經是智慧硬體的代表了，現在最新一代的大疆無人機 2.0 搭載了強大的人工智慧系統，甚至可以識別不同的植物噴灑不同的農藥。
大疆的分享有亮點啟發：
第一是智慧硬體創業市場非常廣闊，因為之前 擴博智慧 分享的無人機案例其實與大疆無人機使用的技術很想，只是服務的業務場景不同。同樣的底層技術運用到不同的行業，可以成就不同的偉大公司。硬體領域相對來說寡頭比較少，小玩家都比較有機會佔領屬於自己的細分領域市場。
第二是關於大疆為什麼會成功，這個成功很偶然，來源於大疆團隊早期對無人機技術的研究，等無人機應用市場成熟了，就自然而然的推進了市場。正因為有前幾年的技術沉澱，所以大疆無人機技術上領先競爭對手好幾年。
這個第二點和 小魚在家 的 “創業公司在賭未來方向” 挺像，小魚在家 與 大疆都在早期賭對了方向，所以在市場成熟起來後可以快速實現規模化。
這個順勢而為的理念與前面的 順為資本 談到的類似，國家和時代需要什麼樣的技術，做這個技術的人就能取得成功。
50 後 VS 90 後：創業改變了我們什麼？
曾德鈞 貓王收音機 – 創始人
齊俊元 Teambition – 創始人 & CEO
貓王收音機是一款音響產品，在智慧音響時代，幸好沒有參與到其中，恰恰堅守住了自己的特色，反而對古典美的追求成為了稀缺的東西。我在想，智慧音響在網際網路大佬眼裡其實都是入口，大家都在補貼，砸開使用者家中智慧硬體的切入點，如果貓王收音機也去競爭，這將是兩個維度的碰撞，拿你的核心與別人的誘餌碰，一定會失敗的。
貓王收音機表達的也是長期主義，和 Thinkpad 演講的很像，其精髓是，在這個新事物快速取代舊事物的時代，我們還可以發現一些可以被留下來的東西。
Teambition 是提高團隊工作效率的工具，比如任務管理、協同等功能，和 Coding 的雲開發平臺類似，不過這個更注重於點子的記錄與管理，專案進展管理。
比較有感觸的點是：創始人對團隊產品決策時要拿捏好力度，這對大公司的領導層同樣適用。管理層要參與到產品設計中，產品才會更有活力，員工對產品的重視程度會更高，但管理層如果急於證明自己的正確性，往往會扼殺其他人的思考，所以一名睿智的管理者既要參與到產品設計中，又要客觀評價事情，最大程度激發每一個員工的創造力。
一個 30 多年始終保持創造力的組織，經歷了什麼？
Ed Catmull 皮克斯動畫 – 聯合創始人 & 總裁, 迪士尼動畫工作室 – 總裁
迪士尼動畫的創意給我們的印象深刻，這次迪士尼的總裁 Ed Catmull 帶給我們最有啟發的一點，就是迪士尼的創新來自於快速失措。
迪士尼很多創意在初期都是非常糟糕的，但敢於承認自己會犯錯，且積極改正，造就了迪士尼的成功。
筆者想到一個不太恰當的比方，就好比寫前端頁面樣式時，完美的動畫都是一步步試出來的。一個好的動畫，都是通過最原始，最簡單的程式碼一步步嘗試和改進，每一個時間引數都要微調，最後使用者看到的只是經過無數次除錯後的效果，當然會驚訝為什麼我們能做的這麼棒，其實創造的過程需要嘗試。
3 總結
微軟的轉型、投資人的建議、產業網際網路，都需要 WHY NOT 的精神。
我們需要冷靜下來，理解為什麼中國有拼多多式的機會，為什麼網際網路會進入寒冬，新的時代為什麼由資料驅動，網際網路為什麼要與產業結合。以上的解讀可以回答這些問題，我們每個網際網路從業者都需要認真思考世界正在發生變化的原因。
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