云巅创新:阿里巴巴全球创业者洞察(txt+pdf+epub+mobi电子书下载)

作者:胡勇

出版社:人民邮电出版社

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云巅创新:阿里巴巴全球创业者洞察

云巅创新:阿里巴巴全球创业者洞察试读:

版权信息书名:云巅创新:阿里巴巴全球创业者洞察作者:胡勇排版:HMM出版社:人民邮电出版社出版时间:2019-02-01ISBN:9787115505101本书由人民邮电出版社有限公司授权北京当当科文电子商务有限公司制作与发行。— · 版权所有 侵权必究 · —推荐序一云端之上,梦想之殿陈威如阿里巴巴产业互联网中心执行主任湖畔大学教授

在这个快速变化的年代,我常告诉许许多多想要创业、即将创业、正走在创业道路上的人们,创意如思想花火,但也许又是障碍,创造可能改变世界也可能是白忙一场,创业像人生的重生或是心累而死亡。是的,创业就是如此不易,每个走过的人都经历过天堂与地狱的洗礼。创业的人如果没有英国前首相丘吉尔所展示的勇气——将很难在这条路上顺利走到胜利的那一刻,成功就是面对接连的失败而不失去热情。

大数据、云计算与人工智能,近两年来已经成为人们朗朗上口的显学,也是新创企业投入的主旋律之一。过去只能在电影、电视创想的科幻场景,似乎渐渐地来到人们的日常生活。然而,当人们沉溺在对未来人工智能时代的无限想象,忧心人类是否会被机器智能所取代时,若能收回眼光省思自己生存的现实世界,会发现想象与现实存在着偌大的落差——此时的人类并没有自己以为的那么进步与文明。人类对自身的大脑和所处的宇宙仍然一样未知,众多疾病仍未克服,我们一样要在机场等待很久才能坐上去往另一个空间的班机,学校仍以两百年前发展的基本模式在教育着迈向新时代的下一代。我们生活的方方面面,都还需要巨大的创造力与实践力去突破、去改变、去应用,而这些,没有带点疯狂、充满想象、前仆后继的创业者群体共同努力,是不可能达成的。

运用数据、算力、智能学习来完善现有人类生活的不足之处,在许多场景都可以创想与实行。而这些技术的终极应用,应该是要让人类“最终活得像个人,并且为自己而活”,在工业时代的成年人已经好久没有像个人一样地活着了!马斯洛的需求层级,是依生理、安全、社交、自尊、自我实现逐次而上。而在智能时代生存范式革命的第一个场景,是将这些需求用创新来真正地满足,让人们在打车时不必担心人身安全问题,在社交场合可以做自己,在公司工作能够保有尊严与实现个人的理想。

今日,机器对人类的意义,从生产工具转向私人助理,将来,它将转为友伴的角色。想象将来有一天,每个人从出生就被给予一个智能友伴,它可以随时觉察每个人个性化的需求,并给予满足。友伴可以随时监控婴儿的哭声来辨别他们的需要,内建的程序可以冲泡牛奶给予及时喂养,可以实时测知婴儿的智力程度、天赋或不足,并且给予相应所需的陪伴、教育或训练,可以监护婴儿的人身安全并给予保护。母亲的物理职责可以极大地降低,并专注在情感与爱的给予,以及智能友伴随着年龄增长的更新与汰换。

另外一个例子是在商业消费的场景,消费者、生产者、渠道的界限将被打破,从我思故我在,变成我思物就在。人们身边的智能友伴,可以让每个人的思考即刻化为现实,并透过信息及实体资源的急速连接互动,达成交互与交换的目的。对个人而言,这是达成个性化生活的极致,是自己的需求自己满足的一个境界,而企业的机会在于填补达成此种个性化满足的空缺。具体举例来说,假设今日我发现自己需要一件礼服,我可以让智能友伴扫描我的身材体形,并告知我想要的礼服样式,要求智能友伴及时设计。如果我的身边有材料可以生产,则我自己就可以及时制作出来;如果没有,我可以交由最近的具有材料与制衣功能的智能友伴实时生产出一件完全个性化的产品。那个帮我生产的邻近友伴的主人,可能对于制衣特别有经验、有想法。在这种场景下,商业机会来自于用大数据进行材料的研发与拥有,以及提供物流的便利性。在基础设施成本较小的商品开发上,人们将可以借助智能友伴的辅助,达成及时设计、生产及交换。

人工智能时代的需求与机会无处不在,关键是人们如何察觉、掌握与实现。阿里云的使命是“让天下没有难创的业”,正是感知了创业维艰,阿里云希望以自身资源辅助那些有花火、想改变世界、不想让人生白活一回的初创企业。阿里云本身就是在引领世界、迎接未来,让计算算法和人工智能的技术不再变得遥不可及,让想依托云科技为人类创新生活的有志之士能有开始立足之处。本书正是通过介绍阿里云创业孵化或与阿里云共同合作的人工智能相关创业公司的案例,让读者学习到人工智能的应用正逐渐发展在世界的各个层面。文中各个案例,皆生动介绍每个智能技术公司的创业设想与机会、切入的层面与角度、对适用人群或客户的增益之处,以及面对未来的可能挑战与发展。除此之外,书中也对商业社会的演化进程以及创新的理论模型加以讨论,值得有志朝此方向前进的读者加以参考。

如萧伯纳所言,理智的人改变自己适应世界,不理智的人企图改变世界适应自己,而恰恰是那群不理智的人创造了历史。人工智能时代是充满梦想的时代,帮助人类世界化梦想为现实,有志者需要加入“诸神之战”,登入云端之上,方能进入梦想之殿。推荐序二诸神之战——汇聚全球创客群体沙惟阿里云创业孵化事业部副总经理阿里巴巴全球诸神之战创客大赛总导演“诸神之战”这个词取自2010年上映的一部好莱坞奇幻剧,讲的是一群神族出身的年轻人必须依靠团队去拯救整个人类世界的故事。

很美式,也很简单。

就像阿里巴巴的使命“让天下没有难做的生意” 一样,直白,好理解。再对比到创业者身上,也一样:虽然出身不一样,行业不一样,但留在骨子里的血液是一样的。

我自己是个失败的创业者,2005年,我与人合伙成立了一个广告公司,就在北京东三环,租了一套商住两用房,白天用作办公室,晚上当卧室,白天出门谈业务,晚上画图做设计。就这样忙忙碌碌过了8个月,终于扛不住了,关掉了。

这样的经历对于一个创业者而言或已司空见惯,但是这种打击却给当年年轻气盛的我带来了一定的心理阴影,直至今日,我仍记得当时每晚睡在白天与客户讲方案的沙发上,每天早上醒来都想着今天要赚点钱,吃一顿14元钱的宫保鸡丁。也许正是这样的经历让我对创业者充满了敬佩,也就是这样的敬佩之情让我更希望自己能为创业者做点什么。

2015年3月,阿里云正好分拆出创业孵化事业部,我得知上一年的绩效是3.25(绩效不达标),心理极度的不平衡激发了我当年创业的那股不服输的劲儿,于是,我自愿申请到了该部门,承担起“双创”活动的落地。

那一年,双创的热潮成了整个社会的焦点,创业大街、孵化器、共享办公等一系列热词充斥在朋友圈中,各大部委也开始发起各种各样的双创大赛。作为阿里的双创,不管能做什么,该做什么,想做什么,都已势在必行,但我们还是冷静地思考,也通过与合作伙伴大量的对接来反观当时的双创。在阿里看来,双创是个长线战役,需要用3~5年来观察,当下基本上所有的创业氛围都只是当年塑造的。这样的场景对于一个创业者而言,既是好事又是坏事,说好事是因为基本上每天都能遇到投资人,每周都有项目融到资。而这种貌似热闹的气氛对于创业者而言并不是一个好现象。从平台的思维来看,单独的投融资只是创业服务的一环,而搭建并且完善整个创业链条才能建立出一个孵化平台。现有的各类创业机构或者活动都属于独立不连接的板块,并且能够给予的扶持有限,甚至还有大量收取创业者服务费用的商业模式诞生。在我们看来,这不仅不能给予创业者真正的服务,反而还会使整个创业的环境变得不健康。

流量、资金、人才是创业者最需要的三个要素,纵观整个创业服务市场,几乎所有的机构都说能够全部提供,但几乎所有的机构都没办法兑现。而在我们内部,打通内部的资源是最难的,但最有价值的地方往往就在这里,流量我们去找淘宝、天猫,资金我们去找战略投资方和联名基金,人才我们去找人力资源和阿里组织部。当“创客+平台”慢慢成形时,我们发现是时候需要通过一些形式号召一些优秀的创业者来参与并且同我们共同成长了。于是乎,诸神之战大赛的念头出现了。

2015年,8个城市,120天,1 387个项目;2016年,17个城市, 130天,1 574个项目;2017年,27个城市,145天,2 368个项目;2018年,30个城市……(截至出稿时,还在进行中)

这三年多来,几乎没人相信这个大赛的背后是我一人在推动,几乎所有的人都问我,你是怎么撬动这么大的一个事件的?

实际上,我花了一半精力在这个大赛上,另一半精力在做商务拓展。运营只是我这么多年最想做却又发现瓶颈越来越大的事情。当发现运营越往上越难时,我适当地去承担一些新的业务,给运营打开了一个全新的角度,我发现,这样能运用运营的思路去给新的业务带来新的启发,又能从新业务中找到运营的新玩法,我觉得这可能就是所谓的“跳出业务看业务”吧。

再来看看三年中,通过诸神之战本身所看到的双创的变化。2015年是双创的元年,也可以算是云计算、大数据慢慢让大众认知的关键一年,加上滴滴、快的的合并,在那一年的项目中,我们发现有很多典型的从前几年商业模式中衍生出来的模式创新项目和一些浮现出来的技术创新项目。比如,类似于生活管理软件、租车软件、垂直O2O的衍生等针对C端用户的模式创新,还有一些类似智能硬件、大数据的探索的出现也让我们感受到了第一年双创热潮带来的与以往不同的感觉。最终大赛的冠军是湖南某高校的一位副教授,他做的是针对用户生活管理的小工具插件,而第3~5名都是关于大数据垂直领域方面的一些探索,当然,在2015年,敢投资这些领域的人还不多,基本上都还扑在O2O上。

2016年有了不一样的变化。随着赛区边界的拓宽,大数据应用场景的增多,云计算在国内的逐步爆发,越来越多的技术领域的应用出现在我们面前,加上共享经济的大规模爆发,模式创新开始出现了危机,团队的精英化也可以凸显巨大的被投潜力。在最终17个入选总决赛的项目中,近70%都属于技术创新,不乏智能硬件、医疗健康、AR/VR等,并且在具体行业领域已经出现了深度结合的场景。另外一些平台类项目,如杭州、深圳的项目都是在互联网巨头还未转身顾及大数据平台建设时便悄然开始布局自身的业务。令人吃惊的是,其业务增长曲线漂亮得惊人。最终大赛的冠军是来自斯坦福大学的博士后团队所针对药物结构重塑的应用。在对17个团队中的10个团队进行跟进时发现,有8个团队在一年内获得了超过1 000万元人民币的下一轮投资。这样的筛选成功率让我们感到非常欣慰。

2017年,在上海张江管委会的支持下,阿里云迎来了新的全球创业大比拼。这次战火燃烧的范围更广,项目带来的惊喜度同样不亚于2016年。我们越来越感觉到,全球的优质人才或者优质项目都开始真正重视中国市场,这是与前两年最大的区别。比如来自特拉维夫的物流项目,特意强调了全球化物流中中国物流的重要性及提升解决方案;来自硅谷的中小企业效率提升平台从2018年开始全面进入中国。最终的冠军是来自纽约的癌症切片数据研究项目团队,大赛后全面开始中国化,已经确定了中国巨头的千万美元投资。与前一年相比,2017年最终的27个项目中,只有1个是模式创新,其余26个都是纯技术创新或者垂直领域技术创新呈现。这样的变化在我们意料之中,也在意料之外。意料之中是因为大数据随着云计算的爆发带来的行业的数据垂直化已成大势所趋;意料之外是没想到这才一年的时间就带来了如此大的变化。

未来又会是什么样呢?我们拭目以待!第1章云上实现梦想“创新是生产要素的重新组合,是建立一种新的生产函数。”——熊彼特

这是一个最坏的时代,市场环境瞬息万变,竞争对手快速崛起,盛极一时的大企业雪崩式消亡。这又是一个最好的时代,多变的市场隐藏商业空间,任何有梦想的人都能用科技改变商业规则,在实现自己梦想的同时,造福大众。

淘宝让天下没有难做的生意,阿里云让天下没有难创的业,这是一个使命,更是一种责任。按照熊彼特创新理论,科技是商业世界中最多变、普惠的生产要素。如二维码取代POS机;FinTech将收款成本降低为原来的千分之几,击穿传统行业的成本“底线”;又如,盒马30分钟瓜果生鲜送货上门,品种比便利店更丰富,品质比自家冰箱里的更新鲜; RetailTech提供上千倍的网红商品选择;再如, VIPKID让数万北美外教面授30万名中国学生;EduTech让下一代中国青少年与全球视野“零时差”……衣食住行游购娱的便捷服务,在20年前是匪夷所思的科幻故事,在10年前是成本高昂的商业理想,而在今天是百姓习以为常的生活必需品,这就是云上普惠科技带给我们每个人的好处。云计算,让人人变成梦想家。

什么是创新?“创新就是不考虑现有资源的限制,追寻机遇。”哈佛商学院霍华德·斯蒂芬孙教授如是说。创业资源如何突破限制?从公有云上动手。云作为一种普惠基础设施,最近10年已经从研发实验室走入寻常百姓家,如河水孕育城市文明一样,公共计算孕育出新商业的明日之星,让大学生、程序员、产业专家、高校老师、街边店老板、设计师这些身边的普通人,都能在云上凭借一技之长实现自己的梦想。有些创客异军突起、光彩夺目,有些造梦者则在边缘积蓄力量。阿里云如同普罗米修斯,将“创新之火”盗入人间,从此“一带一路”、金砖五国、欧美华人的梦想遍地开花、结果。

2018年,根据联合国“世界知识产权组织”发布的“全球创新指数”排名,中国首次进入了世界前20的行列,从2017年的第22名升至第17名。“大众创业、万众创新”背景下,国家对创新能力的战略导向获得了联合国的肯定,即发展世界级的创新能力,以知识密集型产业为基础调整经济结构,并依靠创新来保持国家竞争力。创新已经成为我国发展的重要动能,国家对于创新的重视为企业提供了前所未有的发展机遇,一场创新革命悄然展开。“2015年是阿里全球化的元年。”阿里巴巴集团 CEO 张勇在委任高盛前副主席迈克·埃文斯(Michael Evans) 担任集团总裁兼执行董事时曾经这样说道。2015年,阿里云创新中心(Alibaba Cloud Innovation Center)举办了第一届“诸神之战全球创客大赛”(The Create@Alibaba Cloud Startup Contest,CACSC),加速云计算对全球中小创业企业的科技孵化。

当时正值好莱坞电影《诸神之战》(Clash of the Titans)上映,阿里云创新中心运营总监沙惟觉得应该为这个汇聚全球梦想家的项目起一个大气且被东西方文化都能理解的名字,于是,阿里云全球创业者大赛的品牌“诸神之战”诞生了。

2015年,第一届比赛报名项目达到了1 374个,到了2016年,参赛项目并没有显著增长,但是最大的变化在于,对比上一年设置的包括香港地区在内的8个赛区,2016的诸神之战新比赛赛区增加到了19个,新设了包括波士顿、巴黎、首尔、迪拜等在内的海外赛区。

获得各个赛区冠军的企业最终的融资规模也从8亿元人民币增加到了20亿元人民币。其中,2016年美国赛区的冠军队伍 Vibronix 主攻医疗成像和传感器,其估值高达1亿美元,而这一年的决赛冠军团队晶泰科技因为在药物智能研发上的建树在2018年年初完成了1 500万美元的 B 轮融资。

这是中国互联网企业第一次举办如此大规模的创业创新比赛,同样也是中国互联网企业第一次有意识去吸引海外的优秀创业团队,让中国和其他国家及地区的创业者平等竞争。

何处没有云计算,为什么要选择中国?何处没有生意,为何要敞开大门走向世界?实际上,中国走上改革开放之路40年,中国和世界实现互联网共通到今天也只有20多年的时间。这就意味着,年轻一代中国科技创业者在学习西方商业模式的同时,需要“以小博大”、“变轨创新”、发现增量,青出于蓝而胜于蓝,帮助中国创客扬帆出海,让外国市场对接中国,走出舒适区,在国际竞争中取长补短,进化出更强大的中国商业模式与创业团队。

这便是诸神之战的意义和价值。

这正是科技产业化与市场全球化的普世价值。

这恰是历史与文明遇到贸易摩擦时执着前行的初心。第2章技术的力量

混沌之上又是混沌,旋转着涌向浅色的轴心,那是涡流,那是气旋。凝定,静止,铺展在半个苍穹。——《深渊上的火》(A Fire upon the Deep)

新技术的出现及应用一次又一次地改变了历史的进程,而在历史的大潮之中,整个商业的变迁同样引人注目。

从18世纪至今的两百多年历史中,人类社会取得了比过去两千年更为丰富发达的物质进步和成果。

第一次工业革命最大的成果之一就是工厂这种新的生产组织形态的出现,而随着生产效率的提高以及由此产生的一系列效应,最终,一个由熟练工人组成的中产阶级群体逐渐崛起,城市化速度也随之猛烈提升。在随后的科学时代里,科学技术不仅被应用到产品,而且也被成功推广至市场中。流水线生产应运而生,福特更是将这种新的生产形态发展到登峰造极的境地,同时,这位伟大的企业家还以高瞻远瞩的视野将增加工人福利纳入了自己的企业目标之中。

生产力的进一步跃升和工人收入水平的不断增加极大地促进了城市人口的聚集。1800年,美国的城市人口占总人口的比重只有6%,到了1900年,这一数字已经增加到了40%。因此,经济上的聚集效应开始以前所未有的程度体现出来,庞大的城市消费群体为新的技术革命和新兴市场的出现提供了天然的优势。

自20世纪80年代开始,数字革命在美国蔚然兴起,并迅疾在全球范围掀起了一场互联网革命,人类社会进入了网络时代。

而第四次工业革命的浪潮不仅仅意味着新的软件、原材料、技术和网络服务的大规模应用,它更意味着一种新的工厂生产形态的成熟。福特曾说,汽车消费者可以买到任何他们想要的颜色的车,只要是黑色的就行。(A customer can have a car painted any colour he wants as long as it’s black.)但是,现在这种统一化的大规模生产开始逐渐让位于定制化生产,用户/客户个性化的需求开始在生产和市场中扮演起越来越重要的角色。人工智能、机器人、物联网以及自动驾驶等技术的出现和成熟正以空前的姿态改变着我们的世界。

现在,我们正处在“工业4.0”的时代。

世界经济论坛创始人克劳斯·施瓦布(Klaus Schwab)曾经指出,第四次工业革命的到来给商业带来了史无前例的冲击和颠覆。

在供给侧,各个行业和公司开始越来越热衷于寻找那些新的技术,这些新技术不仅能服务于既有的需求,同时还将打破传统的价值链,研发、市场、销售分发等诸多环境的新变量使得新的竞争者有了更多的机会去击败传统的优势企业。在需求侧,同样也发生着类似的变化,不断增加的透明度、新的用户触达方式、日新月异的用户行为模式等因素使得各个公司迭代优化其产品服务策略。

那些结合供需端的技术驱动平台的发展更是这个时代商业经济发展的一大趋势。共享经济、按需(on demand)经济等模式如雨后春笋般出现,现有的产业结构因此被击碎,借助智能手机的力量,这些新的模式将人和数据汇聚在一起,由此创造了全新的消费和商业模式。

我们可以看到,技术的积累发展和商业的互动呈现出重叠加速的趋势,在既有技术的基础上,越来越多的创新和创新公司不断涌现出来,进而吸引了更多的资本投入,新的技术从理论到应用再到大规模商业化的过程不断缩短,而这又进一步推动了创新创业本身的活跃程度。

早在20世纪50年代,莫顿·海利希(Morton Heilig)就提出了“体验剧场”(Experience Theater)的概念,即通过在屏幕上呈现包含各种体验的内容来吸引观众。1960年,海利希获得了 Telesphere Mask专利,这项专利是一台为用户提供涵盖视觉、听觉及嗅觉在内的电视设备。

1962年,他推出了 Sensorama 的原型并拍摄了5部短片,在1968年,伊凡·苏泽兰(Ivan Sutherland)和学生共同开发出了现在公认的世界上第一款应用于沉浸式模拟体验的头戴设备。VR 终于真正进入到实际应用阶段,在此后的将近20年间,VR 在医学、飞行模拟及汽车设计等行业中得到了广泛应用。

1979年,埃里克·豪里特(Eric Howlett)开发出了“大跨度,超视角”(large expanse, extra perspective,LEEP)视觉系统,并在1985年被 NASA 重新设计后用于开发其 VR 应用。事实上,现在绝大多数的 VR 头盔的理论和技术源头都可以追溯到将近40年前的那套系统。

20世纪80年代,VR 开始变得越来越火热,甚至连游戏公司雅达利都在1982年设置了一间实验室用来研发相关技术,尽管很快该实验室就随着“雅达利冲击”而偃旗息鼓。但是,VR 天然具备的体验优势使得游戏公司当仁不让地成为该技术最激进和狂热的先行者。1991年,世嘉推出了 Sega VR;3年之后,世嘉推出的VR 设备不仅可以追踪反馈用户头部运动,还可以提供3D画像;而到了1995年,任天堂推出了 Virtual Boy;同一年,PC 上的 VR 头盔 VFX1面世,支持的游戏包括《网络奇兵》(System Shock)和《雷神之锤》(Quake)。

到了2010年,当时仅仅只有18岁的帕尔默·拉奇(Palmer Luckey)开发出了 Oculus Rift 的第一台原型机。4年后,VR市场迎来了井喷式的发展。

首先,Valve 公布了他们的 SteamSight 原型机,并宣布在2016年发售。接着,Facebook 以惊人的20亿美元的价格收购了 Oculus VR,同时,索尼也宣布推出其 VR 项目,Google 则近乎玩笑似地推出了用于手机上观看 VR 内容的 Cardboard。到了2015年,不断没落的手机厂商 HTC 推出了 HTC Vive。截至2016年,市面上共有超过230家公司投入到 VR 相关产品的研发中。

我们可以看到,从 VR 概念问世到大规模商业化过去了大约60年的时间,而从真正的产品问世算起的话,这套技术至今实际上只走过了不过30多年。在 VR 技术及产品的背后,包含着 VRML (virtual reality modelling language ,虚拟现实建模语言)的基础、智能手机设备上的陀螺仪及动作传感器的不断优化、显示技术日新月异的进步及图形处理器的改良。正是这些既有技术和产品的革新,才真正推动了 VR 能在近20年时间取得突飞猛进的实质性发展。

技术的改革持续不断地推动商业、经济和社会的发展,同时还蕴含着更为重要的价值和结果。

1986年,日产汽车在英国的工厂落成于桑德兰。在1999年,这家工厂的4 594名员工共生产了271 157辆汽车。到2011年,工厂员工数量只增加到5 462人,而产量却提升到了48万辆以上。

事实证明,技术的改善极大地解放了劳动力,进而迫使产业结构优化升级,吸引更多的人才进入到新的技术研究领域,提高劳动力待遇(图2-1为20世纪到21世纪美国家庭收入变化趋势),大大降低了创新创业的门槛。图2-1 20世纪到21世纪美国家庭收入变化趋势来源:美国劳工部劳动统计局

美国劳工部的数据显示,在1949年,美国非农私营企业员工的平均周薪为50.24美元,1959年为70.78美元,1969年为114.61美元, 1979年为219.91美元,1989年为334.24美元,到了2000年,平均周薪为528美元,到了2008年,则增长到了873美元。

从工资增长幅度来看,工人在1979年的平均周薪较之10年前的水平增加了91.9%,这恰恰是数字革命的各种应用开始大规模投入市场商业应用的时期,其后美国工人的周薪增幅逐渐下滑,但是随着第四次工业革命的兴起,2008年的平均周薪较2000年的周薪,增幅达到了65.3%。

从另一个角度可以观察技术对工人收入水平的影响。1950年,美国联邦最低时薪为0.75美元,到1960年时增加到了1美元,到1970年增长到1.6美元,至1980年快速增长到3.1美元,1990年达到3.8美元,2000年增加到5.15美元,到2010年时,联邦规定的最低时薪为7.25美元。同样看出,1980年的最低时薪较之10年前的增幅同样是历史最大的,而增幅在大幅回落后,到了2010年,其和10年前相比,增幅再度回升到40.8%。

也就是说,技术本身就是劳动力结构和产业升级的重要杠杆之一,同时也在无形之中发挥着分配社会财富的作用。

在过去30年里,技术一次又一次地冲击着人们对世界的既有认知,鞭策着人们朝着未知的方向探索。

1983年,科幻小说大师弗诺·文奇(Vernor Vinge)第一次在文章中从超越人类的智能这一角度提到了“奇点”(singularity)这一说法。10年后,弗诺·文奇发表了《即将到来的技术奇点》(The Coming Technological Singularity),进一步扩大了奇点理论的影响力,他在文章里预测,在30年内就会出现超越人类的智能,而在这之后,人类的时代就将灰飞烟灭。

而就在2018年,Google 研发的自动人工智能语音助手 Duplex 已经部分通过了图灵测试。

这是一个变化如此猛烈的世界,面对未知的未来,能给予我们些许宽慰和信心的唯有我们手中掌握的知识、技术和敬畏。

技术发展不断革新我们的生活边界,让我们看清世界,帮助我们改造世界,诸如云计算等新技术的产生势必会对世界产生新的影响,这表现在云计算不仅为创业者提供技术支撑,更是给创业者提供新的创新思维。做数据生意的“爱智慧”:华尔街“叛徒”的中国门徒“让华尔街人神公愤的‘叛徒’。”2014年,《福布斯》杂志给一家美国创业公司冠以了这样一个吸引人眼球的名号。当时,这家名为肯硕(Kensho)的公司成立尚不满一年。

肯硕位于马萨诸塞州剑桥市,由哈佛大学经济学博士纳德勒与程序员彼得·克鲁斯卡尔(Peter Kruskall)联合创立。它宣称将撼动金融分析行业,就像当初谷歌给搜索领域所带来的冲击一样。

比如,你可以像在谷歌进行搜索一样,询问肯硕的软件“沃伦”一些复杂的问题——当三级飓风袭击佛罗里达州时,哪只水泥股的涨幅会最大?当苹果公司发布新iPad时,哪家苹果公司供应商的股价上涨幅度会最大?……肯硕的软件都能在短时间给你一个明确的答复。

其背后的黑盒子其实是机器学习以及知识图谱。机器学习系统通过抓取数据和市场信息,搜寻并建立起国际事件与资产价格之间的相关性,而知识图谱则提供实时的国际事件的画像。肯硕为平台信息配备了直观的搜索工具和数据可视化功能。

2017年,来自福布斯最新报道显示,肯硕已在B轮拿到了5 000万美元的融资,由标普国际领投,华尔街最大的6家投行(高盛、摩根大通、美银美林、摩根士丹利、花旗集团和富国银行)都参与了肯硕的B轮融资。这家成立三年多的初创公司,总市值已经达到了5亿美元。

伴随着大数据、算法驱动的人工智能已经进入金融领域,肯硕这位华尔街“叛徒”的成功经历正在吸引中国门徒的加入,智能投研成为一条火热的创业赛道,爱智慧科技正是其中的竞逐者之一。

这家志在对标肯硕的创业公司由华为公司离职创业、百米生活前CEO梁新刚创办。团队包含了人工智能、 数理统计和金融经济人才,以知识图谱和机器阅读为核心能力,帮助证券投资、医疗、 物流行业企业做经营仿真、预测,利用人工智能(artificial intelliqence, AI)专家系统帮助企业提升运营效率,辅助决策。“整个IT就是Excel”

作为一名围棋爱好者,梁新刚决定放弃上市公司CEO的身份的契机是2016年的那场AlphaGo与李世石的大战。在研究阐释AlphaGo算法的论文之后,梁新刚发现,人工智能确实已经达到了能与人类博弈的水平。人工智能对人的替代来势汹汹,锐不可当。

但为何选择以证券投资作为主赛道?原因在于梁新刚发现了二级市场投资机构的“落后”面貌。在他看来,二级市场投资虽然看似光鲜,但仍是一个“相当传统的作坊式的产业”,尤其是小型证券机构的IT基础设施非常薄弱。肯硕公司创始人纳德勒同样也有类似的经历,他当年在美联储工作期间惊奇地发现,这家全球最具权势的金融监管机构仍然依靠Excel来对经济进行分析。

众所周知的是,传统投资方式主要是投研人员根据自己去上市公司调研,了解财务数据、行业信息等来做投资决策。他们主要依靠的投研工具仍是万得等金融数据服务商,而目前的金融数据提供商只能提供数据资讯,其商业模式也是以卖终端或者卖数据库为主。

这正是智能投研的机会所在。

智能投研,指利用大数据和机器学习等技术,将数据、信息、决策进行智能整合,并实现数据之间的智能化关联,从而提高投资者工作效率和投资能力。简而言之,智能投研以AI辅助投资机构进行投资决策。

观察爱智慧旗下的金融投资分析问答系统“查尔德”的表现,或许可以一窥目前国内智能投研的产品现状。

在查尔德系统输入热门话题、重要事件,系统可自动联想历史相关新闻事件,以及相应时间段的股票走势,提示当下有哪些股票值得关注。

在该系统输入热门投资领域的关键词,如“化工”“能源”,还会显示该行业上下游产业链、行业动态、原材料价格走势以及投资建议。

梁新刚介绍,查尔德采用了事件驱动型投资策略,分析A股基本面资讯对上市公司股价的影响并加以量化,将数据信息转换为投资信号。所谓事件驱动型投资策略,就是通过分析重大事件发生前后对投资标的影响不同而进行的套利。

在梁新刚看来,与传统数据资讯提供商相比,智能投研的最大优势在于可以带着投资逻辑服务于专业客户群体。如果广泛加以使用,沃伦软件可以撼动长期以来被彭博社和汤姆森路透社(Thomson Reuters)所垄断的260亿美元的金融数据市场。短期颠覆传统金融数据提供商可能性不大,未来金融数据服务市场创新空间巨大。

梁新刚认为,通过海量数据、知识图谱和深度学习能力,机器可以发现事件与事件之间的关联关系,并通过知识图谱实现信息向决策的一步转化,并且这种转化过程是可以通过机器学习逐步自我优化的,甚至可以说会比人类做得更好。图2-2为爱智慧的客户价值体现。图2-2 爱智慧的客户价值体现

孵化试验田

虽然理论上前景光明,但在AI+投资的实际落地中梁新刚遇到了不少难题。

首先,如何实现行业壁垒的建立?

关于智能投研行业,梁新刚描绘了AI从底层向上侵袭的发展路径:机器学习、自然语言处理、知识图谱、增强学习等技术分别对应数据、信息、知识、决策等渐进的投资层次,层层推进,越往金字塔顶端,实现的难度越大。行业优势的建立只能通过一层一层的推进。

梁新刚对这一推进脉络进行了具体解读。

在数据层,数据源基本一致,行情数据皆来自交易所;而机器学习、深度学习技术的算法公开,技术本身的差异不大。

在信息层,通用型自然语言处理并不能适用证券行业的深入需求。要想实现对于海量财经新闻资讯的去重合一,只能依靠团队自身实现。2017年5月,爱智慧以中文自然语言处理为核心支撑的A股事件驱动正式上线,其团队负责人来自微软小娜团队。

在知识层,最关键的是知识图谱的构建。所谓知识图谱,即将人类的知识体系外在化,旨在描述客观世界的概念、实体、事件及其之间的关系——简而言之,就是谁是谁的“爸爸”、谁是谁的“儿子”这些概念之间的关系。运用在证券领域,即依靠知识图谱可以实现推测宏观环境和产业板块演进的能力。但知识图谱的构建无法通过自动化实现,耗时长且需要大量人工参与,因此谁先构建完成谁就具备先发优势。梁新刚称,爱智慧已优先构建了证券投资领域规模最大的知识图谱。

梁新刚面临的另一个问题是,对于一家证券行业面对B端的创业公司来说,如何自己蹚业务是一个难题。

一方面,AI系统对于基金业绩的影响很难得到如实的反馈。梁新刚称,基金经理倾向于将业绩的良好表现归因于自身决策,而表现不佳则归因于AI系统的“不靠谱”,很难真正界定AI的价值并且找出问题。

另一方面,证券行业很难贴近客户。“在华为工作期间,我甚至可以睡在客户的机房内,新系统出现bug(漏洞),可以连夜修改,但是证券投资机构不允许近距离观察。而直接问AI方面的需求,很难问出来。”梁新刚说道。

这让梁新刚意识到,不自己操盘一只基金是难以获知甲方的真正痛点所在的。因此,梁新刚决定发起一只规模为5 000万元的阳光私募基金,这只基金将应用查尔德系统,被梁新刚视为自己的“试验田”。目前,该基金已经在备案中。

梁新刚坦言,自2016年7月创业,公司前一年半的主要营收来自向医疗、物流行业企业销售软件授权,针对证券行业的查尔德系统仍处于免费试用的阶段,而最新的收费版本正在筹划上线。“毕竟,客户愿不愿意付费才是判断你的服务质量的最重要标准。”梁新刚说道。

在对梁新刚的采访中,我们感受到:创始人是技术出身,对于AI与行业结合的技术解读很详细和专业,对于创业过程中遇到的难题也比较坦诚。公司目前也已经有具体产品落地,但是未来在商业模式上能否成功,还有很长的路要走。冰立方:让人人都能轻松生产 VR 内容

早些年,VR 行业受到资本热捧,许多初创公司进入这一行业都是从硬件开始。随着这一波热钱退去,行业回归理性,内容领域成为VR创业的新选择,尤其是全景视频方面。如何生产出优质全景视频?这不仅需要优秀的硬件采集设备,同时还需要专门的剪辑软件——不同于传统意义上的视频剪辑软件,全景视频往往需要对大量的 2D 全景视频/图像或者 3D 全景视频/图像进行剪辑与拼接。在阿里巴巴诸神之战全球创客大赛中,冰立方从众多创业项目中脱颖而出,成为全景视频剪辑/拼接这一细分领域里的佼佼者。

资本寒冬的行业里,冰立方如何脱颖而出

初创公司能从众多项目中脱颖而出,很大程度上取决于人才(团队)、技术以及资金这三方面。

冰立方的创始人兼 CEO 石瑞,从 Google VR 部门出来,回国加入了小米探索实验室,着手于 VR 项目的研发。“我在小米的使命已经完成了,想要做一些对行业更有影响力的事情。” 2016 年 7 月,他和前百度自动驾驶部门的高级研发工程师谢国富一起创立北京冰立方科技。目前冰立方团队已经扩张到了 20 余人的规模,半数以上都是研发人员,其中不乏从 Google、DreamWorks Animation、微软亚洲研究院、百度、阿里巴巴、腾讯、网易等知名企业出来的工程师。

就是这样的一支团队,针对业内在全景视频拼接方面存在的需求,开发了冰立方 VR 工厂。对于内容制作团队而言,冰立方的这款工具能极大地节省他们的成本。石瑞举例说:“首先是时间成本,一个韩国影视特效团队花费 4 个月,耗资 10 万元级别的拼接工作,利用冰立方的软件大约2天的时间即可完成;其次是人力成本,业界很多拼接的外包团队其实是以人工或半人工的方式进行 VR 视频处理。而我们软件拼接出来的质量更高,定价只有几千元。”冰立方的VR 工厂采用了专业的光流算法,不仅拼接效率高,同时其接缝细节处理效果也比手工缝合好很多。

目前各大 VR 内容平台上,其实有相当一部分内容是以360°全景偷换 VR 概念。VR较360°全景,最主要的差别就是除了360°的呈现,画面还需要是 3D 的。简化一点来类比,其实只需要双目摄像头进行 360°拍摄,就有机会做出双眼的画面呈现。而这种方案与高质量的 3D 视频相比,效果大打折扣,因为不同视角带来的视差会加重体验者的眩晕不适感。想要解决视差问题,就需要对足够多的采样角度进行正视视角的画面采集,而这种方法就会带来巨大的运算量。冰立方 VR 工厂采用了视觉等效的近似算法,将运算量降低到原来的几千分之一,从而实现高质量的 3D VR 拼接效果。图2-3所示为冰立方的市场定位。图2-3 冰立方的市场定位

凭借着 VR 工厂这个产品,冰立方拿到了瑞峰资本 500 万元的天使轮融资。

客观存在的需求

冰立方的产品满足了对视频质量有更高要求的内容生产者的需求,他们希望单纯作为软件服务商,发挥自身的优势,做出产品体验最好的视频处理软件,同时尽量多地兼容市面上的拍摄设备,以及视频文件格式。

石瑞介绍,他们接触到的大量 VR 视频工作室,高端一点的拍摄设备都会采用索尼 A7 或者 BMD 摄像机方案,其次也会采用GoPro 相机方案,而这一类的工作室恰好就缺少拼接方面的软件服务。海外 VR 内容制作公司 Jaunt VR 也开发了自己的拍摄设备与处理软件,但其设备在量产方面有所欠缺,且出售软硬件也不是 Jaunt VR 的商业思路,它主要还是进行内容制作与发行。

以目前的情况来看,VR 工厂的主要用户大都是一些大公司,比如 Google、微软、京东甚至蒙牛和奥克斯这样的企业,这也是冰立方目前主要的盈利来源。石瑞坦言在公司创业之初,由于不熟悉国内市场,在拓展合作伙伴方面遇到了不少问题。另外,全景视频的拼接需要庞大的计算力作为支持,这也是冰立方在创立之初需要解决的问题。最后,全景视频的剪辑也意味着作品的二次创作,在解决技术问题的同时,还需要考虑到艺术创作上可能出现的需求。

将产品与艺术相结合需要一定时间的探索,而解决缝合所需要的庞大计算力,以及拓展国内客户却是迫在眉睫的事情。在这一方面,冰立方选择了与阿里云合作,这样既能满足缝合所需要的计算能力,又能在开展国内业务上获得一定的帮助。“我们的团队中,大部分都是技术出身的人员,基于他们自己对技术的理解和判断,他们选择了阿里云作为支撑我们工具的计算平台。”冰立方联合创始人楚翘告诉笔者,“对于初创公司而言,购置昂贵的高性能计算机,成本上是不合算的。将计算单元放在云端,不仅能为创业节省成本,也符合当下云上创业的大趋势。”

硬件和内容是现阶段制约 VR 发展的两大因素。“硬件普及这部分,我觉得可以让大公司来做。内容上,目前 VR 视频整个生产流程都非常‘人工’和原始,而且速度很慢,导致优质内容的产出量很低,因此,作为创业团队,我们想要在这个领域做点有影响力的事情,提高整个行业 VR 视频的制作效率。我们希望通过技术为更多的VR视频制作团队和硬件厂商提供 VR 视频制作服务,自动化生成高质量的真 3D VR视频。让人人都能生产高质量的 VR 内容。”石瑞表示。年逾半百也要创业:工业升级 4.0 里潜藏的机遇

从极清慧视的名字,或许你能理解它的定位——极清慧视只做一件事:极清图像获取、处理和应用,属于机器视觉。机器视觉,或称基于成像的自动检测和分析,当涉及准确和可靠的产品检测时,拥有超越人类视觉的全面优势,并且通常还结合了不同的技术。与计算机视觉不一样,机器视觉对于识别的精度比较高,并且需要快速反馈,相应地,其识别的场景比较固定。

基于以上特征,极清慧视的技术主要被应用在工业高精密制造视觉检测、高铁列车及轨道视觉检测等方面,这些行业对于图像的清晰度和拍摄的速度有很高的要求。

极清慧视创始人赵伟时解释道:“极”代表道家文化——太极;“清”代表儒家文化——清心寡欲;“慧”代表佛家根本——慧根;“视”即看清楚。当一个人把道儒佛看清楚的时候,差不多就到“知天命”的阶段了。在选择这个名字的时候,他便清楚地知道“我是谁”“我到哪里去”“我可以做什么”。

与其他创业者不同,赵伟时已经年过半百,选择在这个年纪创业,一方面是看到了国内国际机器视觉技术的光明前途,另一方面是那个年代出生的人特有“责任感”。赵伟时表示:“人生的最后一段,希望能把我们的经验化作国家的资源,为国家做点事。”

也许是赵伟时对于创业意义理解的不一样,这使得这家公司更加专注于产品的打磨,并在阿里巴巴诸神之战创业大赛中赢得了一个席位。那么,极清慧视的产品到底抓住了什么机遇呢?

行业痛点即机遇

眼下行业的痛点在于:国内机器视觉系统对于高端检测清晰度达不到要求,甚至找不出瑕疵,检测速度也跟不上生产线的速度。“高像素、高速 CMOS 面阵工业相机大部分由国外厂商垄断,且国外机器视觉系统成本高。国内大多为二次开发商和系统集成商,自主研发能力弱。”赵伟时表示。

机器视觉的技术当前被美国、德国等国领先,全球市场也被美、德、日占据。根据 Automated Imaging Association(国际自动成像协会)发布的统计数据,2015 年全球机器视觉市场规模约 42 亿美元,增长 10.5%。美国约占 50%,日本紧随其后。

区别于国外机器视觉技术,极清慧视研发的核心算法——极清工业摄影机的核心算法,基于物理层面,使用硬件描述语言进行汇编。而国外的技术则从计算机图像处理出发,核心算法采用计算机语言,工程师习惯使用,但要达到工业机器适合运行的效率及精度还需要一个较长的过程。如此一来,极清慧视的产品拍摄的图像在清晰度和处理速度方面都比较高。

目前,极清慧视研发出了 UHDVISION 智能极清数字摄影机,能拍摄 4K分辨率、75 帧/秒的 24/36 位原始图像。同时满足保证视频高速远距离传输的需求,采用的是光纤直接传输。

这台摄影机采用硬件逻辑阵列构成,辅以并发功能的 ISP、VP和无损图像传输算法,能取代传统工控机与图像采集卡构成的工业图像检测系统。同时这套系统还具有 4K 分辨率、高速、低功耗、实时在线处理等特点。图2-4所示为极清慧视市场分析及产品定位。图2-4 极清慧视市场分析及产品定位“我们都是20世纪五六十年代的人,学习的工业自动化测控,都是最底层工业机器语言,所以我们了解工业机器语言,在核心算法的研发视角上便朝着工业机器视觉出发,”赵伟时告诉记者,“这是我们能研发出核心算法的原因。”

应用前景广阔,仍在更新产品线

极清慧视的设备针对高精密制造中部件和产品的表面极微瑕疵、微结构缺陷、大范围一致性、高速高效等问题能够形成一整套有效的解决方案。极清慧视的核心技术还获得了国家发明专利授权,科技查新和水平检索报告结论表明产品达到国际先进水平。在医疗行业病理切片检测的目标应用上,极清 4K 显微系统的检测效果甚至优于日本的滨松扫描仪。

极清慧视现在的商业模式是采取定制化产品、渠道销售的策略。据悉,该公司与富士康的合作领域就包括手机表面瑕疵检测、高精密边缘工件检测等。

极清慧视所专注的视频处理领域是当下“云创业”的最佳落地行业。这一类行业往往涉及巨大的数据处理量,尤其是视频方面。大公司的云服务为初创公司提供了可观的存储空间和计算力,同时初创公司也无须保有服务器等重资产。

然而,赵伟时却认为“云”只是一项基本服务,现阶段大家对于云的作用有一些夸大,目前他们的主要精力还是放在硬件开发和算法研发上——从“看清楚”提升到“看精准”,极清慧视的发展规划十分透彻。现阶段极清慧视正在规划研发 5 000 万像素极清工业摄影机、高速 400帧/秒极清工业摄影机、多目阵列 3D 极清工业摄影机等系列产品。

与所有的初创公司面临的问题一样,极清慧视没有足够的名气吸引来足够的资金和人才。在这一方面,赵伟时表示,他们不盲目地求大,而是在大公司覆盖不到的领域谋求发展,并且力争在技术领域寻求突破。“在我们所在的领域里,获取极清视频的需求是客观存在的,”赵伟时回答道,“只不过很多客户都还没意识到现在的技术能更好地满足他们的需求。”拓视觉是如何将现实世界“搬”上云的

拓视觉公司建立的初衷即为了实现机器对三维世界的智能感知、重建和理解。拓视觉公司产品可以将三维客观世界完整复制到虚拟空间中,从而建立起三维数据服务生态系统,为不同行业应用提供三维数据支持。

在虚拟现实领域,拓视觉产品解决了传统的全景照片只能观看不能测量的问题;在增强现实领域,拓视觉产品搭建了虚拟与现实之间的桥梁,为增强现实提供三维数据支撑。目前,其产品主要面向虚拟家装、地产测量、执法取证和智能机器人等行业的应用。

拓视觉的技术在同类创业公司中脱颖而出,拿到了阿里巴巴诸神之战创客大赛湖南区的亚军,这意味着其技术不仅有落地场景,还一定有已经成型、可以商业化的产品,那么拓视觉这家创业公司的特别之处到底在哪里呢?

用“立体”的眼光去看物体

现实物体三维化之后,最显而易见的好处就是直观,方便人机交互,更为重要的一点是数据化的模型给予了机器理解和分析现实世界的能力。比如,以深度学习算法为基础,可以实现家装的智能推荐,同时也能实现智能化人脸的分析,便于推荐护肤用品,甚至是展示整容手术后的模拟图像。

拓视觉的核心技术团队在这方面研究了10余年,在三维成像、点云全自动拼接、三维模型重建、点云识别与语义分析等方面有深厚的技术积累。视觉的研发团队中,有 10 名博士,其中不乏主持过国家“973”计划、国家“863”计划的成员,具有良好的系统开发和算法迭代能力。同时他们之中,也有在国际顶级期刊和会议上发表过系列论文的人,公司拥有发明专利 50 余项。公司目前的两款产品 tModel 三维相机和 tScan 三维人脸扫描仪,均是多年核心技术的高度集成。

tModel 三维建模精度为厘米级,主要应用方向为房地产与家装领域,解决实地量房难、时间成本高且现有虚拟现实家装产品效果真实性差的痛点。此外,tModel 还可用在反恐演练及犯罪现场重建等公共安全领域。

tScan 高精度三维物体扫描系统,成像精度优于0.1毫米,并可模块化定制。应用场景包括用于医疗美容的三维人脸扫描,用于工业装配的零部件建模以及用于服装鞋帽定制的三维人体扫描等。

三维建模技术落地形成了能够商业化的产品,这是拓视觉发展和拓展的基础,也是他们所设想的前期商业模式——通过售卖“产品和服务”获取利润。当业务达到了一定规模,拓视觉将成为一个平台。它既能生产三维数据,也能存储和交易,最后还能通过挖掘这些数据背后的价值,为企业提供智能分析等服务。

面对海量数据,他们选择了“上云”

对于 tModel 三维相机而言,它能不断地采集影像数据。在企业不断成长的过程中,这部分数据量会不断增大。这带来的不仅仅有存储的问题,还有如何对这些采集的影像资料进行拼接和处理的问题。“主要的计算量来自海量点云数据的处理,”拓视觉 CEO 鲁敏告诉笔者,“因此,如何在后端快速、准确地将杂乱分布的几亿个采样点坐标进行拼接、重建和纹理映射,从而得到对用户来说赏心悦目的三维模型,是一个非常耗费计算量的工作。”

这也是拓视觉选择“上云”的主要原因:云上创业让拓视觉不必购入高成本的计算资源,即可完成数据的分析处理;客户端也相应地会变轻,所有的计算处理过程都不用在本地完成,客户端只是呈现结果的一种媒介。图2-5所示为“上云”的优势。图2-5 “上云”的优势“对于技术派创业者来说,其实很大程度上需要做出改变的是思维方式。在实验室中做科研,有天然的技术至上主义思维,认为技术是所有工作中核心的核心,”鲁敏表示,“但对于创业而言,其实技术只是构成产品的一小部分而已。因此,需要花更多的心思去考虑应用场景、客户需求以及产品形态等。在这个过程中,做技术的和做产品的都需要相互妥协,而其最根本的出发点是如何能更好地满足客户需求。”

三维视觉是一个新兴的行业,相关成熟的产品并不多。拓视觉作为初创型企业,也曾面临着这方面的困扰。不过,目前他们决定将整个公司的发展中心放在“三维室内建模服务”上面。

拓视觉的典型竞品是美国的 Matterport 。Matterport 公司成立于2011年,目前已完成 D 轮融资,总融资额达 6 600 万美元。产品主要包括 Matterport 三维相机,种类相对单一。在拓视觉成立之初,就拿到了千万级的融资,目前这家公司也在积极寻求 Pre-A 轮的融资。第3章新世界里的创新“在资本主义现实里,价格竞争无济于事,真正会产生影响的是新商品、新技术、新的供应源、新的组织类型。”

伟大的经济学家约瑟夫·熊彼特(Joseph Schumpeter)在《资本主义、社会主义与民主》(Capitalism, Socialism, and Democracy)中做出上述论断。

熊彼特对创新过程的认知和他对资本主义的认知几乎如出一辙。在理论模型条件下,两者在他看来都是平稳运作的,但是熊彼特引入了失衡的概念理论作为关键的影响因素,随后这套理论被逐渐扩展到间断平衡的连续统概念之中,而这又将S曲线的概念和不连续或破坏式创新联系在了一起。对“创新”的研究

早自19世纪80年代起,“创新”一词就被用来表示非同寻常的意思,熊彼特正是最早、最有影响力的研究和鼓吹创新的人之一。他认为消费者偏好是既定的,因此并不足以成为经济变化的原因,甚至在经济发展过程中还扮演着一个消极的角色。

熊彼特将“发展”视作受创新持续推动的结构性变化的历史进程,他将创新划分为五种类型:新产品的面世或既有产品的新品种;新生产理论的应用或还没有在行业内证明的产品的销售;还没有被某产业占据的新市场的开拓;获取原材料或半成品的新供应源;获取或破坏垄断的新产业结构。

熊彼特把整个创新进程分成了四个维度:发明、创新、扩散和模仿。前两个阶段对经济形态的影响效应在他看来不及后两者,基础创新的宏观经济效应在最初的短期内是很难被注意到的,但是一旦模仿者们意识到创新背后的效益潜力并开始大力投入,也就是到了扩散阶段,创新才会促进经济增长、推动投资、拉升就业。

借用维尔纳·桑巴特(Werner Sombart)的表述,熊彼特把创新比作推动资本主义经济发展的“创造性破坏的暴风”,他把创新当作“产业突变”,认为它“不断从内部革新经济结构,不断破坏旧的,不断创造新的”,创新式破坏的过程在熊彼特看来就是“资本主义的基本事实”。

威廉·阿伯纳西(William J.Abernathy)和金·克拉克(Kim B.Clark)研究了不连续条件下的创新进程,并将其分成了三个阶段。

首先是流态阶段(fluid phase),这时候,创新事业面临着最主要的两个问题:第一,目标,即新的技术标准是什么,又是怎样的用户需要它;第二,技术,即如何利用新技术知识来制造和传播。正因为存在着这些疑惑,这一阶段的创新往往会经历大量的失败,同时又伴随着包括初创企业在内的所有市场参与者的快速学习过程。

其次,到了过渡阶段(transitional phase),主导设计(dominant design)逐渐浮出水面,最终大家找到一个最流行的方案,产品产出产能扩大。

最后,到了尘埃落定阶段(specific phase),新的潮流开始显现,而创新渐渐不再成为最迫切的选项,企业的兴趣和资源都逐渐倾斜给了主导设计,产品及进程开始变得越来越稳定,降低成本成了这一阶段最重要的任务。《创新者的窘境》的作者克莱顿·克里斯坦森(Clayton M.Christensen)研究后指出,市场也可能充当引发破坏式创新的角色。

他观察到,每一代都有之前优秀的企业在新市场转型失败最终陷入衰退甚至破产结局的故事,而且这些企业并非惰于创新,它们不约而同地都投入大量的研发开支、倾听用户需求、持续输出产品等来不断寻求创新。克里斯坦森认为,问题的根源实际上在于这些企业面临的是一个有着截然不同需求和期望的新兴市场。它们在主流市场做得

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