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馬雲今天遭“圍攻”，留下這1萬字的現場記錄

導讀 : “還有什麽東西比砍部門更容易的事情，如果做企業家，做企業永遠挑最容易的事情，這個企業怎麽做得好。”馬雲在演講中進行了回應。

i黑馬訊 2月20日消息 今日上午，阿里巴巴集團董事局主席馬雲應邀出席亞布力論壇，並做了專場演講。

論壇現場，馬雲被問到如何看待京東CEO劉強東關於傳統企業砍掉電商部門的呼籲。馬雲回應，“還有什麽東西比砍部門更容易的事情，如果做企業家，做企業永遠挑最容易的事情，這個企業怎麽做得好。” 他認為，“電商不是一個零售的渠道，不是一個銷售的方式，而是一個思想觀念的進步，這種進步就像用電和燒柴的區別。所以我覺得，不是電商部門要關掉，而是思考如何把電商部門做得更強大，真正以客戶需求為導向。”

隨後的論壇環節，馬雲還遭到了現場嘉賓的“圍攻”，就與騰訊競爭、蘋果支付進入中國，甚至春晚敬業福等進行了發問。

以下為馬雲演講實錄：

早上好！很多人都去滑雪，我沒有去，我第一次學滑雪是在亞布力，亞布力學完滑雪以後我去了瑞士。因為在亞布力學會了滑雪，我認為我在瑞士就可以滑雪，結果我坐了15分鐘纜車爬到山頂，一看把自己給嚇壞了，我不知道15分鐘可以爬得那麽高，一看山的坡度，以及所有的滑雪道根本就找不到道，我根本不敢滑，我就花了將近2個半小時走了下來。

其實有的時候，我們以為自己知道很多東西、以為自己懂，如果不對未來有敬畏之心，不對未來、對昨天有感恩之情，對今天有爭氣之力，對明天有敬畏之心，我們可能永遠跌跌撞撞、磕磕絆絆。

看清災難，才能樂觀

今天整個企業可能碰到了困難，今天大部分人有的困難我都有，而且越來越大，越來越有煩惱。我相信我碰到的很多困難，在座的很多企業可能還沒碰到。但是怎麽辦？選擇了做企業，選擇了做阿里巴巴，選擇了做互聯網，選擇了一幫年輕人一起做這件事情，你只能堅持下去，你自己相信能夠忽悠。我們昨天說了“忽悠是讓自己不相信，而是讓別人相信”，其實我們不在乎別人信不信，反正我是信了。

阿里走到今天為止要面臨的問題挺多，所以那時候王石出去爬山，反正我是不去爬。我問他為什麽去爬山，他說爬到山頂上可以想得很清楚，我自己坐在馬桶上都能想得很清楚，我每天都在爬山翻雪山，我們所有企業家天天都在想辦法怎麽過雪山、怎麽過這個坎兒那個坎兒。所以其實來講，我們對未來必須看清楚災難，只有看清楚了災難、看清楚困難，知道有災難、知道有困難的人，才有資格樂觀，否則是盲目樂觀。你都不知道未來的災難在哪里，你的樂觀是盲目的。

所以，我是看了今天的中國經濟形勢對誰都不好，所以這就是好事情，如果就對你不好，那你的災難大了。更何況經濟好壞，跟你其實也沒多大關系，今天中國經濟有沒有問題，哪個國家的經濟沒有問題？都有問題。但是我自己來看，今天我們對經濟恐慌本身，要比經濟問題來的更大。整個轉型升級這麽多年，說中國經濟不可持續這麽多年了，說金融危機我們沒有充分認識到，2008年金融危機對中國有這麽大的影響，金融危機爆發其實就像海嘯一樣，今天在美國然後到了中國，這是一個過程。

因為我們沒有做好充分思想準備，再一個我們對整個中國經濟轉型升級付出的代價沒有做好充分準備，人人都在喊轉型升級，但轉型升級付出的代價是有多大，該怎麽去做我們也沒做好準備。但是今天來看，以能源、石油、資源為支撐的整個經濟下滑，轉型升級已經是勢在必行，必須這樣的。

另外一個，判斷經濟好壞，跟GDP其實關系不是太大。判斷一個國家經濟是否健康，是否有希望就看就業是否穩定，年輕人是否有就業機會。如果年輕人缺乏就業機會，這個經濟哪怕GDP很高也是不行的，今天中國的年輕人就業還沒有出現問題，如果這個出現問題，真是大家的災難。

中國須成為全世界最大的買家

其實中國現在出現了三個新的增長點，這三個新的增長點，第一，服務行業。第二，消費。第三，高科技。這是中國的新“三駕馬車”，如果把前面的傳統與基礎設施投資，出口導向，加上內需稱為馬車的話，那麽消費、服務、高科技是三輛奔馳轎車。因為只有這麽去思考，這也是美國經歷過，歐洲經歷過，日本經歷過我們必須要思考的，中國未來真想要三個檔次不是馬車的車，那就是把消費做起來，把服務做起來，把高科技做起來，這才是我們要解決的問題。

從三駕老馬車我們要思考一個問題，我們國家的基礎設施投資，30年來投了這麽多錢，我們是否應該從基礎設施投資變成基礎設施應用，我們投了那麽多的設備，投了那麽多的錢，但是應用能力之差，是超乎大家想象的。如果你有一個飯店，是交給香格里拉運營，還是你們自己家運營？如果我們國家把幾十年的投資開放給民營企業，運營必須是專業的，必須要交給市場去運營。所以我自己覺得，這是一個巨大的機會所在，我們要把自己的資產盤活，把這個國家從前投資的東西做好。第二，以出口為導向的經濟不可能持續，必須進出口平衡發展。中國已經成為全世界巨大的市場，必須成為全世界最大的買家市場。我非常同意要學會買，學會買其他的東西進中國，沖擊中國，加速中國的轉型升級。中國不是產能過剩，是落後產能過剩，高價值產能不夠，馬桶不是中國不會生產，是好馬桶，有創意性的馬桶我們不會生產，生產不夠多，所以必須考慮到進出口平衡發展。

在一個內需市場，什麽是內需？內需就是消費，“內需”這兩個字提法不對，內需是經濟學家提的，為什麽消費做不起來，內需做不好？因為投資和出口是政府導向，消費是市場導向，是企業導向，政府有可能有這個能力把銀行的錢給掏出來搞基礎設施投資，政府能夠用各種各樣的方法把出口刺激起來，但是政府很難把老百姓口袋來的錢掏出來做點什麽事。所以把老百姓口袋的錢掏出來的事情，這是企業家的創新，是市場的行為。我們國家在市場經濟的道路上，應該加大力度不斷地走下去。

所以我自己覺得，消費和內需這兩個字要重新定義，實實在在的講我們就是拉消費。就像現在很多拍電影電視的，你問他幹嗎的，說是搞文藝，搞文化的。你傻在那兒，文化到國外去翻譯，有個演員說是搞文化的，你搞博物館還是搞圖書館，文化是這個概念，直截了當講我是搞娛樂的，這樣多好，大家也聽明白了。所以今天什麽是消費？消費的消是可以消耗的東西，所謂的費是可以浪費的東西。

這個也不是很難理解的，這也不是很難刺激消費的。消耗可以消耗，消耗品，優質消耗品是中國13億人巨大的機會，可以浪費，什麽叫浪費？我們以前以為汽車和房子是兩個內需，汽車，房子一年一輩子也就買一次到兩次，汽車和房子里面的東西才是天天可以消費的，墻上掛一幅畢加索的畫根本就是浪費。但是，這些東西消費起來中國的經濟才會起來，所以刺激創新是搞創新，搞市場行為。中國可以做的事情非常多，我們企業在迷盲的過程中只有一個問題，你的想象力不夠。

我們去想象，美國在20多年以前是怎麽把自己也是以基礎設施投資，也同樣是以出口為主的市場迅速發動一次市場的消費。他們做了一個很重要的功課。美國2億多的人口，中產階級也就是幾千萬，五六千萬人，但是他們以這個需求為主，拉動了世界經濟。今天中國的中產階級的人，中等收入人群有3億，我們的收入是中等收入，但是我們的消費能力還是農民水平。我們不鼓勵老百姓去消費，我們不鼓勵年輕人花錢，那就是我們對未來沒有信心。

其實對未來的信心也不是所謂的建立整套醫療保障，這又是學者思想，真正的我們對未來有信心是對年輕人有信心，所以今天看到中國大量年輕人加入了高科技行業，加入了消費行業，加入了服務性行業，這是我們的機會所在。

我自己對中國經濟的長遠一直充滿信心，短期來看是有問題的，忘掉短期。如果你做企業是為了明年，為了下個季度，你只是個職業經理人，職業經理人考慮的是下個季度，作為企業要考慮的是五年、十年、二十年，如果從二十年角度來講，經濟有幾個輪回，只要經歷了幾個輪回的好企業，請問哪一家大公司沒有經歷過倒黴時期，沒有經歷過倒黴時期的企業絕對不能成為一個企業。沒有受過傷的女人哪叫女人，沒有受過傷的男人哪叫男人，那是男孩，女孩，企業也一樣。所以在座的每個人想想看，未來中國也只有這條路，基礎設施的投資和出口，我們今天繼續堅持是肯定不行的，那麽以消費拉動就是創意拉動，創造拉動，創新拉動，鼓勵創造，創新，鼓勵走向市場經濟，這是我們巨大的機會。現在是勇者勝，智者勝，能者勝。

所以我來看這是一個機會，大家不知道怎麽看，反正我對未來是充滿信心的，但我對今天，明天，膽小的謹慎，如履薄冰。一句話，以前這樣說，今天依舊堅持這樣，今天很殘酷，明天更殘酷，後天很美好，但是絕大部分人死在明天晚上，見不到後天的太陽。相信這個你就會走出去。

在演講結束後，馬雲與港交所行政總裁李小加，亞洲協會主席、美國前副國務卿施靜書，賽富亞洲投資基金首席合夥人閻炎等多位亞布力論壇嘉賓進行對話。

馬雲遭遇了論壇嘉賓的“圍攻”，紛紛拋出尖銳話題，譬如與騰訊的競爭，未來財富的安排，蘋果支付進入中國等等。

以下為論壇環節實錄：

不知道二次元不丟人

主持人蔣昌建（複旦大學副教授）：剛才講了很多，只要擁有年輕人就擁有未來。所以接下來的這個問題跟年輕人有關，我考你兩個年輕人比較時尚的話題，什麽叫二次元？

馬雲：不知道。

蔣昌建：你不知道（阿里巴巴為二次元）要負很大責任嗎，因為阿里巴巴投了很多的娛樂項目。再問你年輕人喜歡一個劇，好多人不大願意看，但是在網上播放率已經超過30多億，它就是一個二次元的故事，你知道這個劇叫什麽嗎？

馬雲：不知道。不知道不丟人，不知道說自己知道很丟人。我們了解年輕人，最重要是尊重年輕人做他們自己的決定，但是不等於說我一定要知道年輕人知道什麽，因為我有我的麻煩，他們有他們的麻煩，我認為他們只要是健康的快樂的那就去做，我們自己都知道的事情讓別人去做，未必是好的。他們覺得很高興，我看電影比較多，看電視也比較多，但是怎麽看也看不過年輕人，所以要明白自己什麽是不如他們，他們跟我講講什麽是二次元，有多少人知道二次元的。

蔣昌建：昨天到今天很多人都談供給側的改革，從政府的角度來講有他們的理解，我更關心的是作為一個作為企業家的角度來講，供給側改革你認為是什麽樣的？

馬雲：其實供給側改革的核心思想，就是以客戶為中心，以市場為中心，改變自己適應別人。供給側的改變，不僅僅是對企業，還是對政府，政府如果改變自己的流程，改變自己的工作去真正適應社會發展，企業也一定是這樣。我們今天原來的模式是B2C，企業自己的想象，我認為客戶需要什麽，我想象市場要什麽，生產出東西去找市場，而未來的變革是消費需要什麽，按需定制，但規模柔性化定制，必須要改革自己去適應未來，而不是改變別人適應自己。其實是思想觀念的問題。

我個人理解阿里巴巴講了很多，在20世紀的時候，整個生產制造業的模式只有B2C，而21世紀最大的變革是C2B，一切按需定制，這個就是供給側如何改變在供應方面，如何改變自己的流程，改變自己的文化，改變自己的組織，甚至改變自己的人才架構，來適應外面的需求，這是對的。

砍部門是最容易的事情

蔣昌建：如果結合昨天一位電商巨頭的觀點，比如說我們有很多企業，我們就是要適應客戶的需要，客戶不願意到傳統店鋪里面去接受我的產品，我自己建立一個電商的平臺，這就是C2B對我的要求，可是昨天一個觀點認為，把這些部分都砍掉吧，這樣並不能帶來很大的收益。

馬雲：還有什麽東西比砍部門更容易的事情，如果做企業家，做企業永遠挑最容易的事情，這個企業怎麽做得好。今天客戶不是不願意去超市，不願意去百貨，是百貨和超市沒有把客戶的體驗做到淋漓盡致。中國的電子商務發展不是因為中國電子商務企業做得多好，而是原來的商業基礎設施實在太差，原來的百貨行業沒有去思考，因為那時候純粹是粗放式發展，需求旺盛，所以很容易張三可以，李四可以，只要稍微聰明一點都可以幹，但是今天在考量客戶體驗感受的時候就會出現問題。今天所有的企業請記住，電商不是一個零售的渠道，不是一個銷售的方式，是一個思想觀念的進步，就像電發明的時候，你原來是用火柴燒的，你是燒煤的，突然用電的時候你把原來的供應火柴、供應煤的供應商要改掉，企業內部的人才要改掉，很複雜。但是請問你願意堅持原來用煤燒，還是會用電的，你願意用電，一開始成本要高一點，你要有這樣的設備，但是改革的控制在於你是不是相信這是未來。如果相信這是未來，那必須得改。所以我自己覺得，不是把電商部門關掉，而是思考如何把電商部門做得更加強大，真正以客戶需求為主要導向。

我們知道企業大了，很多人考慮到外包，我的公司里面有幾個部門是不外包的，服務不外包，銷售不外包，投訴絕對不能外包。如果你都不知道客戶投訴什麽，喜歡什麽，就等於一個人穿了十件衣服都不知道是冬天還是夏天。現在再仔細看一下，當年把服務外包的公司有幾家活得好，因為他們遠離了客戶的哭喊，遠離了客戶喜歡什麽，恨什麽。第二，銷售不能外包，銷售是一線跟客戶接觸的地方，知道客戶需要什麽，需要市場上競爭什麽，如果這兩件事情都外包你還做什麽企業，粗放式地搞一點產品坐在房間里面自己設計？以後如果是供給側改革，以後的C2B沒有消費者的需求，沒有消費者的痛苦，沒有消費者的眼淚和歡樂，你怎麽去改革自己？憑什麽改革自己？為了老板的喜好還是為了成本？所以我自己覺得要想明白，什麽是一定要的，什麽是可以不要的。

蔣昌建：細化一點。

馬雲：對我們所有人來講，銷售是真正的服務，因為銷售部門是直接面對客戶的。銷售不是要賣一個機器，銷售是賣公司的理念和相信，賣公司的價值體系，賣你們公司的使命感。這個過程中，最重要的拿回來不是錢，而是客戶的感受、客戶的需求、客戶的改變，這才是銷售最大的收入。大家都知道，阿里巴巴有一支鐵軍叫中國供應商，我們所有人傳遞的不是中國供應商的產品，傳遞的是我們對互聯網的理解，我們對互聯網使命價值的體系，我們收回來的收入不是每個產品3萬塊，而是每一個產品出去以後，客戶怎麽看我們的產品，怎麽看我們的服務，這些才是最大的收入。阿里巴巴前三年是沒有收入的，我們沒有利潤，因為根本沒有收入，前三年我們最大的收入是什麽？就是成千上萬的感謝信和投訴信，有了這些才可能完善自己的服務。所以為什麽給客戶免費？免費的時候是因為我們對自己的產品沒有信心，我們只能免費，我們免費讓客戶參與，客戶用你這樣產品，他也要冒風險的，我們共擔風險，共同創造未來。

你可以盡量外包技術，甚至可以外包品牌，外包很多東西，但是銷售部門和服務部門，這兩樣東西是不能外包的，因為外包就等於把自己的核心客戶交給別人了。

 客戶第一、員工第二、股東第三

蔣昌建：接下來我們把問題留給在座的各位。

亨利·吉斯卡·德斯坦（Club Med 全球首席執行官）：互聯網可能滿足不了一些需求，最後可以使得很多人回到傳統的行業。客戶的需求跟股東的需求是不一致的，比如說每個人都希望我用很便宜的價錢買一瓶水一小時內送到我的家，客戶認為是滿意的，從公司角度成本上不一定劃得來。另外一個就是稅的問題，在互聯網就不用交稅了嗎，如果把這兩個因素都考慮進去，這時候會讓一些客戶回到門店。

馬雲：第一個問題，關於客戶的利益和股東利益的問題。阿里巴巴從第一天成立上市到今天為止，16年來堅持客戶第一、員工第二、股東第三。只有滿足了客戶需求，員工快樂，才有可能創新。客戶滿意了，員工滿意了，股東一定會滿意。不要相信股東對你講，我是看長期效益，因為他今天可以賣掉你買個新的，這就是你家的兒子你只能陪它到老。所以首先我要告訴大家，阿里巴巴堅定認為客戶付我們錢，只有服務好客戶，我才有衣食父母；只有員工是創造價值的人，只有員工開心才有可能股東開心，所以這是我們的定義。華爾街相信股東第一，股東第一問題就大，今天要這個，明天要這個，這樣的話基本上就完蛋了。因為絕大部分股東不會明白你的戰略，絕大部分股東不明白你的痛苦，絕大部分股東只是從數據上分析你，而你是最了解自己的。所以我先告訴大家，不要認為股東總是對的，但是尊重聽他們的，最後決定還是你做的。

八九年以前，北京曾經搞過一個實驗，有一個公司做電子商務，他可以在一個小時之內送任何東西到北京城里，結果人家說我就買一瓶可樂，結果這個公司很快破產了，因為他在一個錯誤的時機做了一個正確的事情。但是今天你可能在網上銷售所有的水，像龍蝦，我們去年有一天光是幫加拿大賣龍蝦賣了98000只，賣一只龍蝦肯定是虧的，至於互聯網上是不是交稅，那純粹是誤解，我們知道阿里巴巴2015年交稅多少，我們光在浙江一年交了178億，我們公司一年不包括我們投資控股的公司，光我們公司工作日每天要交8千萬稅。今天在全中國，你去調查一下，在各個縣市各個省里面，前20家盈利的大戶里面有多少是淘寶天貓店。中國正在誕生一個新的實體，所以人們講虛擬經濟，實體經濟都是對立起來，不是虛會贏，還是實會贏，而是虛和實加在一起才會贏。有人說零售行業被互聯網沖垮了，而是你被互聯網沖垮了。沃爾瑪上半年關了250家店，所有關店的老板都在關註一個問題，為什麽幾年以前就沒關註互聯網，都是互聯網把我搞壞了。人家都說是我自己沒抓住這個機會，所以最後我可以大膽地講，未來10年以後，整個中國納稅最多的企業就是今天使用好互聯網、使用好大數據高科技，完全挖掘消費和真正的服務行業的這些企業。

阿里誰會想過，2015年我們可以（在浙江）納稅178多個億，我們還要做得更好。（阿里平臺上）有90%多的企業我們是不收費用的，我們是靠規模，真正靠薄利，靠技術，靠產品去完善，而不是靠人。所以不管是增值稅不增值稅，納稅一定要做，但是有一點要記住，我們今天中國經濟的主力部隊是什麽？以前中國經濟的驅動是政府驅動，三駕馬車主要的部隊，是第一民企，第二國企，第三外企。改革開放前10年，民營企業發展，後10年外資企業進來，再前面10年是國資企業。現在來看，是以消費，服務，技術為支撐的未來的年輕人。雙11賣了900多億，百分之六七十的銷售額來自於那些企業，這些企業里你可能從來就沒聽說名字，5年以前根本不存在這些公司的。

所以這才是我們這個國家和這個時代未來的希望，這幫80後、70後創造的企業，他們用高科技的手段創造創新發現需求。為什麽今天的零售疼痛，百貨公司當年把小商小販全部打垮，他們當年發現了需求，創造了需求，而今天他們停留在房地產，今天是互聯網公司發現了需求，創造了需求，引領了需求，這就是時代的進步。

李小加（香港交易及結算所有限公司集團行政總裁）：你剛才講要客戶第一，員工第二，股東第三，你覺得這是一個普世的價值，還是僅僅像阿里巴巴、騰訊這樣的公司可以適用？因為畢竟你們公司發展到這麽大，從市值銷售，實際上沒有花太多資本，沒有太多的錢向資本市場或者其他股東去融資。對於一個傳統企業來說，資本相對密集的企業來說，隨時需要資本，因此資本市場的價格直接決定了是不是能夠進一步取得資本發展，他們如果也說股東利益第三，應該要適應怎麽樣的道理？

馬雲：我認為客戶第一，員工第二，股東第三是21世紀企業的普世價值。如果你要考慮創意，創新和創造，是以人為中心。上個世紀是以機器，生產資料，能源為中心，所以毫無疑問有錢就可以把機器買來，把資源買來，能源買來，生產就行了。而這個世紀是人的要素，創新、創意、創造。我想告訴大家一點，上個世紀以IT為主的時代是什麽概念？是把人當機器用，這個世紀以人為中心，是把機器當作人用，這是巨大的差異變化。所以人的要素將成為21世紀的核心要素，如果你把人的要素作為第一要素，你想把創新，創意，創造當做第一要素，那就把人作為第一要素，如果把人作為第一要素，就是客戶第一，員工第二，股東第三。我不會投資一家公司只靠一些資本，買一些機器，買一些原料，買一些能源就可以生產。永遠有人錢比你多，生產的機器更快，所以這是我不會幹的。確實，20世紀從房地產制造業來講，一定是股東第一，但是21世紀進入到以人創新為主的時候，必須也肯定是以客戶第一，員工第二，股東第三，不管他們是否願意，反正我是這樣堅持的。

 BAT不是壟斷

閻焱（賽富亞洲投資基金首席合夥人）：過去的情況在“雙創”環境下，我們發現在整個大的互聯網領域，基本上形成BAT，三大家壟斷，很多年輕人也說如果在創業環境下這些年輕人還有沒有機會。從長期來講，這個對於互聯網的創新會不會起到扼殺的作用？

馬雲：第一，我想告訴大家BAT不是壟斷，是暫時領先。到底BAT三家里面哪一家會下去，今天你聽到的（這個）問題，20年以前我都碰到了。20年以前我聽到比爾▪蓋茨，聽見IBM就猜測，估計天下沒有人推翻得了他們，那時候是我的心態，我老是希望成為比爾▪蓋茨，老是希望我們也成為IBM，最後我發現隔壁老王都比我好。慢慢發現世界的變化，只要抓住機會，只要堅持，只要不斷學習，還是有機會的。另外一點，今天的年輕人動不動就想成為下一個BAT，我們抓住歷史的機遇，有很好的時代，很好的行業，加上很好的員工堅持著使命走到今天，但是請問互聯網公司有幾家能夠堅持5年或者10年，誰都沒辦法忍到那時候。另外一點，村里面有地主，不是把地主滅了你就能富起來的。

吳鷹（中澤嘉盟投資基金董事長）：回到客戶第一的話題，互聯網公司現在這三大家也好，五大家也好，大家都碰到了成長的瓶頸。第一個問題，你認為三大互聯網公司有沒有必要相互聯合為客戶提供更方便的需求。如果你認為是必要的，從阿里的角度願不願意去把大家綁在一起，把這個市場做這大，更好地服務於市場？

馬雲：如果三家真的合起來做一件事情，真的變成一個壟斷了。我們三家一定要競爭，競爭的目的是讓市場更健康，讓自己更健康，對用戶更加公平。第二，我們必須聯合起來做這件事情，完善這樣的服務，我完全同意，並且其實阿里來講，我相信每家公司都在做這樣的努力，為此我跟馬化騰先從公益上聯手做起來，一步步達成共識。但是要想清楚一點，我們不能幼稚，三家別看這麽大，泰森有泰森的痛苦，在上面的時候其實難度更大，每個人也是如履薄冰，別看那現金收入很好，別看那利潤很好，當年的微軟是多麽強大，當年的摩托羅拉厲害得幾乎讓人望而卻步，形勢呢？十年來變化得多快，所以三大家十年以後是不是還是BAT，阿里巴巴是不是還依然存在，是不是還能夠引領未來，創造未來，這些問題我們更應該去思考。

講一個觀點，今天人家說BAT太大了，阿里巴巴太大了，大到不可倒。（我想說）沒有一家企業是不可倒的。美國作為第一大經濟體，有多少像BAT這樣規模的企業，第二大經濟體歐美有多少像BAT這樣的企業，第三大經濟體日本有多少像我們這樣規模的企業，中國就這麽幾個而已，中國已經習慣了讓國有企業做大，民營企業真正做強做大就被嚇壞了，好像只有國有企業才能做這麽大，民營企業不應該做這麽大。我們這麽大的經濟體，中國不是需要一個BAT，中國需要幾十個BAT，幾百個BAT，這才會使得我們國家經濟繁榮起來。

陳琦偉（亞商集團董事長）：馬雲現在是大家公認的最有思想力的企業家，剛才馬雲講到他坐在馬桶上想事情，王石是爬在山頭上想事情。我個人覺得坐在馬桶上想事情更加符合層次。中國的很多問題太缺乏層次了，所以錯誤也會層出不窮。請教一下馬雲，你思想力這麽旺盛的源泉是什麽，你的常識是從哪里來的？是一個簡單的事情還是一個複雜的事情？

馬雲：我都不知道二次元，但是我尊重年輕人，我敬重年輕人。如果說年輕人知道的我都得知道，我要比年輕人提前知道，那我就從上往下了。其實，我只知道支持他們去做，但是我想怎麽去思考。很多年以前，我剛開始做企業的時候，我也去學日本，後來學美國，後來學韓國，因為我們永遠在邊上學人家，我們永遠在歷史上學，我們從來沒有去學未來。中國文化很好，尊老愛幼，但是如果我們改為尊幼愛老（又會怎麽樣？）。

我特欣賞金庸，唯一看不懂的是為什麽年紀越大武功越高。所以我想明白一個道理，後來我發現歐美思想整個體系是基督教體系，而基督教《聖經》體系學習下來發現西方在禮上面極其高，中國在道上面極其好，西方的道也好，禮更強。所以道和禮合在一起，達成了無數成規模的數據。而中國是道很強，禮就差，術是偶爾有，偶爾沒有。其實我從來沒有在美國讀過書，我沒有在海外留學過，但是我從小對英文感興趣，我對西方文化感興趣，但是我是個中國人，我知道儒釋道思想里面寫到很多的創新。其實儒家思想，佛家思想，道家思想，加上基督教的結合，然後運用太極的競爭理論，我覺得其樂無窮。如果我今天去學習基督教，西方的管理體系，阿里巴巴再走也走不出西方的模式。所以我的想法在於我堅定相信，企業最終的創新，創意，來自於他的信仰體系，來自於對文化的理解，所以這是我的理解。

首富更大的是責任

李亦非（英仕曼集團中國區主席）：你是個很智慧的人，我們都會考慮死亡，你考慮你離開這個世界以後，你希望阿里巴巴一直生存下去嗎？你會怎麽樣處置你的財富？

馬雲：我肯定是不聰明的，我覺得人類在21世紀要跟機器人比誰聰明，這是不可能的，我們可以跟機器人比的是智慧。但是我自己不覺得我是智慧的，智慧實際上是一個道德的擔當，智慧是對別人有用，聰明是對自己有用，記住這一點，智慧是幫助別人，我自己並不覺得我到了智慧這樣的地步。但是有一樣，我想明白一個道理，我們不能控制自己出生在哪戶人家，出生在哪里，但是我們能夠控制自己怎麽死，我們知道自己怎麽可以不進監獄，如果不想被老虎咬死就別上山，如果不想被淹死就別到河上去。阿里巴巴最少要活102年，我從前面10年，20年，我從基因，使命，整個體系來保障，它未來會怎麽樣我沒辦法控制。

至於我有沒有考慮過我自己的死亡，我考慮得非常清楚，我知道我們都會有離開的一天，尤其到我這個年齡我經歷了見過的事情，想明白死亡並不可怕，但是死亡以後你說這個公司怎麽樣，這是我現在花最多精力的事情。如何讓這個公司我不在，我們不在的時候，依然能夠有一批比我們更厲害的人起來，發現人才，建立文化，建立機制，變得更為重要。所以我今天來講，如果你希望80歲，90歲，100歲怎麽死的時候，你今天就準備了，如果你要找接班人，趁你年勝力強的時候再找，不要到七八十歲再找，七八十歲再生兒子就太晚了。

汪潮湧（信中利資本集團創始人）：阿里巴巴是一個電商，已經做到最高市值2800億美金，未來中國電商的發展支持5千億美金以上市值的阿里巴巴，今天螞蟻金服還沒上市，馬雲以後成為世界首富毫無疑問，財富過千億美金。後面還有阿里健康，阿里體育，阿里遊戲等等，如果阿里系成立100年，每年以10%的速度增長，那時候阿里的市值可能比世界五百強加起來還大。我要問一個問題，企業邊界在哪里？做到什麽時候是一個頭，就像你最喜歡的阿甘一樣，大家都在跑，我累了我不跑，這是不是一個邊界。

馬雲：邊界是什麽？首富，我認為第一首富有錢，第二是最大的負債者，第三是最大的負責任者。反正我肯定不是中國首富，首富大家知道是誰，我也沒想過，我剛創業的時候就跟老婆說，你想不想我成為杭州的首富，下城區的首富，她說算了算了吧別瞎扯了，你怎麽可能當首富呢。我說那你希望我將來很有錢還是受人尊重，當然受人尊重。

我認為“首富”的“富”是“負責任”，最重要的邊界我認為是“守福”，有福氣，有家庭的幸福，有朋友，這是最大的福氣。我們沒辦法做到首富，但是一定能作為守福氣的人，所以最大的邊界是我自己覺得快樂，今天我是不快樂的，今天因為我沒想到我可以做那麽多的事情。如果你不去做，這是不理想的，你去做了吧，可能更不理想了。但是我覺得今天社會給了我這麽多的資源，這麽大的市值，這麽多的利潤，這麽多的年輕人，這麽多的數據，這麽多的技術，假設不能今天努力，為這個社會做點貢獻我認為是不對的。所以，我不是因為貪婪，不是因為追求市值，說實在一點，兩千多億美金已經造成了這麽大的混亂，如果上萬億美金，我馬雲這點小身板是扛不下去的。什麽是邊界？無邊界。只要對社會有利，對自己有利的，對員工股東未來有利的事情，你又有足夠的能力，就可以去做，今後是跨界才能贏。

“我是嘴巴上硬，下手不夠狠”

張樹新（聯和運通控股有限公司董事長）：我問一個很具體的問題，問一下阿里跟騰訊的競爭，你們有兩個方面直面競爭，第一是社交媒體，第二是支付。關於社交媒體，阿里現在已經擁有新浪微博，你做過來往，是不是還要堅持自己做社交媒體？第二個問題，央視春晚支付寶搶紅包這件事情，大家都在吐糟支付寶紅包的複雜性，這是替客戶考慮嗎？

馬雲：第一個關於跟微信的競爭，我剛才講了，如果問馬化騰，你會不會跟馬雲競爭，他說不會那是假話，如果說阿里巴巴會不會，我告訴你我以前沒想過，現在我開始想了。以前我是嘴巴上硬，下手不夠狠。商場如戰場，在商場上絕對不是消滅對手你就能活了，我已經放棄“你死我活”了，但是我們必須防患於未然，我們必須把競爭放在一個地步上，因為我們今天必須參與全世界的競爭，而不僅是國內競爭。社交網站和社區有巨大的差異，騰訊做的是社交，我們未來發展是社區，社交和社區是有巨大的差異，社交做的是分享，社區做的是共享，如何打造一個更加廣泛的社區活動，這是我們希望的。因為互聯網很快會成為一個社會，在這個社會里面，如何共建共創，如何持久地創新是我們感興趣的，無論是來往也好，釘釘也好，不會放棄。我們不認為阿里巴巴是電商的大頭，超越阿里巴巴只是時間問題，只是理念，組織，人才上面不一樣，我不認為微信今天已經是大佬，超越微信不是模仿微信，而是在微信的概念理念上繼續對未來探索，這是阿里這家公司必須對未來進行探索的。今天的天貓、淘寶不是我們複制出來的，是對超越未來的探索，才有今天的。

大家講到支付寶紅包，講到敬業福的事情，我告訴大家，公說公有理，婆說婆有理，阿里的出發點，純粹就是希望大家過一個好年。我們沒人說的那麽壞，我們肯定也沒有人說的那麽好，我們就是這樣。

蔣昌建：蘋果支付怎麽看？

馬雲：有一個這樣的公司進中國是好事，市場是大的，一家公司做市場做不大，幾家公司基礎上競爭才是正確的。蘋果、支付寶跟微信支付一樣是傳統金融的改良，21世紀進入大數據時代，如何保持80%的企業能夠發展，如何用低成本技術讓數據雲計算出來。所以我們的支付體系是想做出一個能夠支撐21世紀經濟發展的金融體系，而不是純粹做一個賺錢的金融工具，我對賺錢真沒興趣。

蔣昌建：這句話是真的嗎？

馬雲：是。你看我能花多少錢，這都是淘寶上買的。

蔣昌建：這叫腔調。

如果可以，希望和鄧小平喝茶

胡祖六（春華資本集團創始合夥人）：21世紀中國真正要引領未來，需要更多的行業，更多的BAT，你對清華北大最大的建議是什麽？如果碰到習大大，跟他說一句話，你會說什麽？

馬雲：如果北大、清華、複旦說，用欣賞的眼光看看杭州師範大學的學生，跟杭州師範大學的學生說，用欣賞的眼光看看自己。支撐中國經濟不是靠說，而是靠實幹，靠真正去一點一滴做出來的。阿里巴巴不是說出來的，我是比較會說，但是公司不是我說出來的，是無數的年輕人一點一滴做出來的。如果碰到習大大，就說一句話，我會說，別太辛苦了。他太辛苦了。

施靜書（亞洲協會主席、美國前副國務卿）：第一個問題是您之前提到作為一個合格的企業家，應該看長期的企業發展，你提出了20年的時間軸，那麽在短期來說，你覺得季度性的報表制度是不是應該有所改進？第二個問題，是哲學的，一直想知道如果你有一個機會和世界上任何一個人，不管是在世還是不在世的，你希望和誰喝茶？

馬雲：董事長沒有10年，20年的思考，董事會沒有30年，50年的計劃這是錯的，一個董事會必須有30年、50年的思考，一個CEO必須有5-10年的思考，一個副總裁必須3年思考，總裁以下，經理必須是下個禮拜思考，一個員工是明天的思考，這是一個體系。

第二，不能因為員工討厭KPI，取消KPI，每個人的KPI指數不一樣。這不是數字的分解，是數字背後的東西，設計KPI是門藝術，管理公司是一個科學，這中間有巨大的差異。

再一個，我想喝茶的人，今天如果在中國的話，我挺希望和鄧小平喝茶。

蔣昌建：為什麽？

馬雲： 他勇於改革，他很有勇氣，他的決策，一往直前的動作，都很值得我學習。

蔣昌建：我提最後一個問題。如果再有一個像這些頂級的世界財經媒體把你做封面的話，你希望封面的導語是什麽？

馬雲：第一我不能成為封面，如果真成為時代雜誌封面，就跟進入大眾電影封面一樣，是娛樂。第二個我自己知道我的出身，杭州平凡人家，今天人家把我弄成這個樣子，我只是個杭州人，只是時代給我一次機會，讓我折騰一下，直到我折騰不動坐下來。我感謝一個時代，感謝大家的信任。當然很多人對我不高興，我沒辦法讓所有人都高興，我認為如果你想有真正的朋友，必須不要被別人左右。

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標簽 馬雲 亞布力 劉強東 電商

關於VR內容創業，一萬字實戰經驗都在這了

導讀 : VR熱浪之下，泡沫也在洶湧。2016年之際，VR內容創業到底會呈現什麽樣的態勢？什麽事情能做，什麽事情碰不得。

2月26日下午5點，由i黑馬網、VR圈及黑馬會主辦的“2016VR開年沙龍——機遇、挑戰和商業化之道”在中關村創業大街黑馬會全球路演中心落下帷幕。自此，一場長達3小時不間斷燒腦運動暫告一段落。

這次的活動總結起來，VR君有三個想不到。

想不到人們對於VR的熱情如此之高。VR圈、創業家微信、創業家微博、i黑馬微博推出去後閱讀量、轉發量、轉換量竟如此之高。

想不到現場觀眾如此爆滿。現場坐滿人，後排站滿人，進門口還有一堆人，踮著腳望向場內的嘉賓分享。

想不到三個小時幾乎沒有人離開，全神貫註直到沙龍的最後一刻。

此外，還要送出三個感謝。

感謝觀眾的信任和期待，肯把一下午時間留給沙龍。竟有不少朋友專程從外地趕過來參加沙龍，現場觀眾參與度相當高。

感謝嘉賓的幹貨分享，嘉賓們作為行業的佼佼者、領跑者，對於此次活動竟如此重視，PPT改了一稿又一稿，直到發給場控的最後時刻還在做修改。創業黑馬首席戰略官羅小渠及牛投網CEO郭海峰也來到沙龍支持。

感謝這個時代。正是時代發展到這個節點才催生了VR，催生了這場新的技術革命。是這場革命將努力奔向新時代的人們積聚在一起，一起催化，產生新的裂變。

如果說要用幾個關鍵詞來定義此次沙龍，VR君選內容爆發，2B元年以及顛覆。

2016年無論是創業還是投資，重頭戲會集中在內容生產，遊戲、視頻將領跑，傳統行業如房產、旅遊、線下體驗等與VR的結合將領跑，新聞、教育、醫療會隨後而至，最後是社交、購物等。

由於VR仍在非常早期，一般的產品體驗不夠好，而體驗好的產品價格又偏高，因此，2016年VR在2B市場會有更大發展。與B端市場結合的VR產品有可能實現盈利。

以往互聯網＋，2016年後恐怕是VR＋了。VR所到之處，即是對傳統業態的降緯打擊，無論是從成本、內容豐富度、靈活度、空間大小，還是體驗感、便捷程度等，都具備顛覆的特性。

 嘉賓演講整理

● 方相原：時光機聯合創始人

● 演講題目：VR遊戲仍面臨的挑戰

● 觀點提煉：方相原認為，雖然VR遊戲目前很火熱，但是真正想進入這個行業的人需要考慮六大問題。

1、VR內容如何解決眩暈感的問題；2、目前遊戲時長方面只能達到20分鐘；3、早期的商業化如何做；4、什麽樣的遊戲類型將在VR遊戲里崛起；5、真正的VR用戶需要什麽；6、硬件平臺的標準不統一，輸入方式未定。

● 演講整理：

VR這個行業現在在二級市場有非常大的觸動，一級市場也有很多人進來，這是好事。

這個行業現在在初創期，有很多問題，就連我們自己做這個行業的人，都有沒有看清楚的地方。也跟大家講一下，如果你們真的從事VR遊戲開發的話，可能會遇到的一些問題。

時光機虛擬現實我們是2014年就已經在做了，2015年初正式成立，創始團隊基本上來自北京大學，我們當時在數字娛樂實驗室出來，一直做虛擬現實和增強現實的研究，我們特別喜歡用虛擬現實這種媒體呈現內容。然後，做了虛擬現實遊戲，當時在早期商業化和盈利能力是比較強的，所以資金容易找一些。但VR其它方面，創業也是很有機會的。

2016年初，我們獲得了A輪融資。我們的老東家是IDG，先進來的一家是奧飛動漫，另外是經緯中國。我們看中奧飛，因為他是動漫的集團，想打造迪斯尼一樣的巨頭，對我們非常有幫助。經緯中國是一家非常出名的VC，他在公司的管理上有太多經驗值得我們學習，所以我們選擇了他們。

下面是我們的一些合作夥伴，三大平臺我們都在合作，我們也希望我們自己制作的國產VR遊戲，能夠通過這三個平臺走向全世界。

VR遊戲的六大難點

其實我今天真的是給大家降溫的，因為這里面有很多問題我們自己都沒想清楚。

1、如何解決眩暈感

首先是眩暈感，這從三維遊戲誕生以來一直有，包括很多人都是邊吐邊玩，視覺完全沈浸里，怎麽回避它？會有人很嚴重的出現這樣的問題。

所以，做遊戲的時候盡量不要做主動視角的旋轉，但依舊有很多人在眩暈方面會非常的敏感，因為它其實是個生理問題，尤其是當虛擬的角色移動起來的時候，你的身體完全沒有動，腦部就會產生矛盾，因為你看到的畫面是動的，但你身體又沒有動，就會產生一種惡心感。

有一款3D遊戲，從95年到現在20年的時候，很多人在3D眩暈方面已經好很多了，已經適應下來了，VR可能也需要一段時間，除了硬件參數，渲染的效率越來越高，延遲越來越低，遊戲的制作類型也越來越能夠讓這樣的形式去出彩的情況下，一段時間之後，眩暈感才會慢慢解決。只要做VR內容，都會遇到眩暈感這樣的問題。

2、遊戲時長只到20分鐘

第二個問題，遊戲時長只到20分鐘。因為，它是個頭戴式顯示設備，很多玩家在進行激烈的運動，包括里面的對抗的時候，你會非常熱，容易流汗，一流汗你會發現整個鏡片都會起電，而沈浸感特別強的遊戲會讓你非常專註這件事情上。我之前玩兒的遊戲是赤色要塞2，眩暈感控制做的很好，但當我摘下來頭盔的時候，我感覺好累。

所以，目前對人體很合適的時間是20分鐘。但這也有一個反向的好處，每天出20分鐘讓他可玩的東西，所以反過來看它也是個好的事情。當你從商業上講，玩家在里面停留的時間越長，付費意願才會越強。

這20分鐘，可能會因為硬件設備的舒適度越來越高，軟件的抗眩暈能力或者輸出度越來越高，然後讓這個時間更長，或者人們適應這種新的娛樂方式的時候，我覺得會變長的，但也是需要時間的。

3、VR遊戲如何商業化？

第三個問題是遊戲商業化，這也是平常投資人一直問的“你們怎麽賺錢？”VR遊戲，無非是賣拷貝的方式，還有遊戲付費。

但目前我們看到國內比較流行的，像之前很火的手遊，更多的還是中國人開創了一些新的模式，比如數字上的挖坑啊，基本上是研究人一些比較不好的虛榮心，從這方面讓它去商業化的，而且這方面中國人做的特別好。

而在VR目前的這種情況下，我們也看到它目前只有20分鐘時間，而且更多的商業模式是付費模式，所以之前做遊戲的很多經驗，在這塊是沒有用的。所以，VR我們更多認為，它的商業化需要早期我們先把這個媒體用好，我們考慮的是怎麽把這個產品做到讓別人覺得驚艷，覺得這種新的媒體足夠WOW的感覺，商業化是未來的事情，這條路會很長，里面的內容需要足夠吸引到你，才會帶來長期的用戶，然後再想商業化會比較適合。

所以，早期商業化也是我們要考慮的問題。

4、找到適合VR的遊戲類型

VR遊戲會不會誕生新的遊戲類型？有什麽遊戲類型會再次崛起？因為，VR是最終媒體的概念。那麽，什麽樣的遊戲模式是適合的？什麽樣的遊戲模式，曾經屏幕的效果不夠好，通過VR會更好？現在已經有些類型已經嶄露頭角了，比如賽車類的，太空模擬類的，原本很多人玩兒飛行遊戲的時候，巴不得放一排顯示器圍著自己腦袋，現在有了VR之後就不用那麽複雜。

所以，VR遊戲比較好的遊戲都是模擬類的遊戲，因為它正好通過VR這個沈浸感，能夠增強他的遊戲體驗，而且遊戲做VR化的時候成本也會比較小，所以這類遊戲會崛起起來。

曾經我們看到移動端的憤怒小鳥和水果忍者的時候，我們也沒有想到這樣的輕松休閑遊戲會讓手機遊戲起來。反觀，VR遊戲會不會有些新的遊戲類型起來，這也是我們嘗試思考的地方。

5、真正的VR用戶需要什麽？

VR用戶需要什麽，就我們目前看到的問題，也是開發者大量提到的問題。因為設備還沒有出來，或者還沒有開始正式賣的時候，什麽樣的玩家是你真正要針對的人群。從創業者角度來講，我們目前去分析這件事的時候，因為沒有太多經驗，所以這個事情交給了平臺。比如，我們如果去選擇PSVR的主機平臺，其實它背後對應的是以往比較好的主機遊戲，如果我們去考慮HTC WEB這樣的平臺，你可能會考慮線下的一些場所里面遊戲的方式，這些人群會比較喜歡。

所以，真正的VR用戶需要什麽？也是我們需要考慮的。

6、硬件平臺標準不統一

第六點，也是比較頭疼的，就是硬件平臺的標準不統一，輸入方式沒有定。

大家都知道，憤怒的小鳥，或者之前成功的遊戲，和它的人機交互方式有很大關系。這次VR遊戲，在視覺方面和輸出方面都有非常大的變化，所以沒有定下來的交互方式，對遊戲設計者來說是非常非常困難的。

但是，有一些廠商是怎麽解決這個問題的呢？我目前唯一得知的是，只要做VR的都有個頭部的顯示器，去追蹤你頭部的位置，這就可以做到一些很好的遊戲，只要通過頭的交互就可以完成，基本上所有的平臺都能解決。

但是，目前我們所看到的一些大量的遊戲廠商，比如說CV1現在搭載的是手柄，後面又出了Oculus TOUCH，這種遊戲基本上確定你只能選擇PC平臺了，移動端就要稍微晚一點。

在這種情況下，在設計遊戲方面，就要對應交互設備所對應的人群，而且是平臺所決定的。所以，有創業者要做VR遊戲的時候，我覺得第一點要考慮的是平臺，然後對應的交互方式。

根據其它行業的經驗，這樣的行業標準，會由行業的領先者，得到了市場的反饋，慢慢的叠代，最後會定下來一些確定的東西，到那個時候，我覺得遊戲廠商才不用考慮硬件方面的區別，更多考慮的是硬件平臺上面用戶的區別。

 

● 李熠：無憂我房創始人

● 演講題目：2016將是VR toB 的市場元年

● 觀點提煉：在李熠看來，2015年還沒有在VR圈布局一定是OUT了，VR大風口的局面已經形成，2016年可能是VRto B市場元年。

在虛擬現實領域C端的問題並不是B端的問題。過去，在房地產這樣的重資產行業，需要大量的資金投入且產品推出後沒有叠代的機會，但是通過VR的布局，只要一個眼鏡一部手機就可以讓購房者看到全國各地各式各樣的的房子，最終通過體驗做出抉擇。而在這個過程中，如果發現產品有問題，也給房產開發商提供了更多調整的空間。

● 演講整理：

從2015年開始，我們看到大量的資金、人才以及科技公司開始全面湧入VR。如果說哪個科技公司，在2015年還沒有在VR圈布局的話，他一定是OUT了。

所以，這也非常肯定了這個大風口整個大的局面已經形成了，但是它需要更多優秀的人和更多資金以及註意力放到上面，才能把以前八年時間的事情，縮短到五年、四年去實現。

在開篇我說了一個觀點，認為VR非常的火，但是2016年可能是VR to B市場。我作為VR to B的從業者深刻的感受到作為內容提供方，現在行業的三大巨頭，有HTC Vive，還有PS，再就是Oculus。

我這里說一個數據，這個數據謹代表我們已經有幾萬個用戶體驗過了VR所總結出來的，僅有10%的用戶體驗過真正VR的魅力。為什麽？因為它的門檻非常高，我把它總結為這幾個部分：

1、你是不是用了最好的圖顯？這個門檻一定是建立在PC端的體驗。這樣一套設備需要多少錢？我們需要配備一套好的體驗的VR內容，在3萬5人民幣。

2、我自己就是一個重度玩家，我玩兒《星級爭霸》12年。但VR如果大面積的推廣到C端，除了成本很大裝配、維護難度也非常大。

3、設備複雜笨重不便攜。

4、內容資源匱乏。

C端的問題不是B端的問題

我經常用一個表告訴他，我幫你解決什麽問題？我在房地產行業從業八年。現在中國99%的開發商都是在用同一個模式買地、做設計、蓋出樣板間、邀約客戶體驗、再開盤。這個周期多久？從拿地到開盤往往需要9個月，長一點時間12個月，才能開盤。才能把產品給到客戶，讓他去感受。你喜歡這樣的樣板間嗎？如果不喜歡怎麽樣？不喜歡只有降價了，沒有機會去叠代。而有了虛擬現實，一切都可以變得不一樣。

舉個例子，我們現在做一個樣板間，從拿地到這個樣板間推出來VR最快30天，最慢也就是90天，就是拿地後的1-3個月。

幾天可以做出來？我們現在7天以內就可以做出樣板間，以前還需要12天左右做一套，而且我們是做最好的內容，現在可以快速的叠代。我們可能到今年年底的時候，只需要3天，就可以完成一套。時間成本上，大大的縮短。

再往下，需要多少成本呢？樣板間的成本是多少？6千塊一平米，基準價，多的可能1萬2，甚至有的在做豪宅的更高，我們只要它的1/10到1/20，而且還會有交互性，還可以讓他任意的選擇風格。對於開發商，1/10的成本和10倍的效率。

房地產開發商為什麽願意用VR？

無憂我房已經做了3億多的交易。在一年、兩年，可能再長一點的時間，我們每個客戶，會享受到比現在買房好不止10倍的體驗。因為在你還沒有交一分錢的時候，我選擇了這棟小區5號樓18層的A戶型，讓你戴VR去感受它的景觀，感受春天下午2點鐘的光照，你甚至可以在里面待2個小時、12個小時。然後再做你這一生最重要的決定，就是買房，因為買房是很大額的投資。

另外，旅遊地產和海外置業，去一趟的成本太高了，我為什麽不能在VR里把它看完，然後選擇他最感興趣的一個城市、兩個城市的項目，然後再做抉擇，這些對客戶都是免費的，他沒有拒絕的理由。包括個性化的設計和後臺的人工進入，都是可以的。

VR通常會提到眩暈感，核心就是幀數，我們所有產品只要推出來的，全部在90幀以上，這也是我們為什麽用最好的硬件、配置和引擎、團隊做這個東西的原因，因為買房和玩兒遊戲有點不一樣，我們針對的是大宗客戶，我們針對的是200萬甚至1000萬的決策，所以投入很高的成本，提高它的效果，對我們來說和對開發商來說都是願意的。我們可以讓客戶隨時的定制，感受變化，任意樓層、任意高度。

除此以外很多有趣的事情正在發生，比如我們把AI加到了VR里面。客戶在虛擬場景里面其實沒有銷售，正常的環境下，你在正常的售樓處會有個顧問陪你，你可以隨時問他問題，我們的AI已經完成30%了，基本上用戶的問題我們都可以一問一答解決。

另外，氣味、溫度、觸覺，我們和全球的很多合作夥伴都在做。一般是一家三口甚至一家五口一起看房，那怎麽辦？我們就做到10米×10米，用更多光學的捕捉器，都戴上VR，甚至銷售都戴上VR，或者用我們的人工智能銷售。

我們一直在跟開發商強調，讓房地產更輕、更快，我在房地產從業八年，我很深刻的了解到房地產是超級重的資產，因為它需要投入大量的資金，其次推出產品的時候，它沒有叠代的機會，如果我們用互聯網的角度去看就是這樣，如果他發現自己產品定位不準，他唯一的機會是把銷售費用提高，或者降價來把房子賣出去。而我們現在只要一臺眼鏡和一部手機，形成像HTC把手機的功能植入到HTC Vive一樣，N個地點，也可以在全國各地，可以看各種房子。C2B的房子，不需要把投入5千萬到1億的資金，把所有產品拿出來再投入。

如果發現產品有問題，那我們其實在調整的時候是有非常大的空間。還有6個月可以做，這6個月本來就在出方案複盤、擴出設計、施工圖設計，這樣做完之後調整的余地就很小了。

 

● 馬驥：全景客創始人

● 演講題目：VR旅遊實戰經驗分享

● 觀點提煉：馬驥建議VR行業的新晉創業者們不要急躁，要穩紮穩打，做好持久戰的準備。“現在的VR時代就相當於移動互聯網剛起步的08、09年，而隨著時代的變化，我們的內容現在在手機上看非常流淌了。所以不用急，你要準備長期做這件事。”

同時馬驥認為，VR行業仍處於早期發展階段，所以要盡早儲備專業人才，選好一個垂直領域去創業。“VR行業明顯體現出了分工越來越明確、越來越細致的趨勢，所以在很多方面需要專業人才的專業知識，無論是軟件、硬件還是內容開發。這對創業者的啟示是，慢慢建立團隊，培養、尋找專業人才，並選擇一個垂直領域去做”

● 演講整理：

2014年5月份的時候，我在國內就很早接觸到了制作VR眼鏡的人，那時候Oculus和三星公司共同在研發，也就是現在大家在市面上看到的Game VR。那時候是個工程機，三星公司在中國找到了我們，因為他們在網上看到了全景客有大量旅遊的VR圖片、數據資源，找到我們合作，我就過去了。在那之前，我從來沒有體驗過VR眼鏡，但在戴上他們的工程機之後，我就感覺到這個世界要變了。

選擇做旅遊行業VR內容的背後原因

我給大家講講VR在旅遊行業的應用。

我決定做虛擬現實實際上是09年，從09年一直到14年，經歷了五年時間，我們一直在等待這樣一個機會，等待人們真正能夠足不出行遊遍天下，實現這個夢想。

在座的應該對旅遊很感興趣，但VR在旅遊方面的應用，我希望能實現這麽一個願望。

09年我特別愛打高爾夫，但我有個癖好：我打高爾夫和別人不一樣，我打高爾夫追求的不是我打了多少桿，我追求的是每個球場不同的風格，我要去體驗，其實它也如同一個旅遊場景。我在想，全世界有那麽多球場（09年的時候中國有241個球場），那麽多球場我不可能每個都去，但我能不能通過網上身臨其境的了解這個球場怎麽樣，18洞每一處的風格是怎樣的，由誰設計的，當時我對此產生了非常大的興趣。

另外一個啟發是谷歌。07年Google街景上線的時候我很驚奇，原先我們看的照片都是一個角度，這個照片可以360度、720度的哪都能看，當時我就想怎麽樣去結合這樣的技術，所以我把它引用到了我們現在的創業方面。

全景式的看房我從09年開始就有做，就像李總（無憂我房創始人李熠）做過的，我覺得他們做的很超前，之前鏈家、安居客也找我們合作過。但後來我放棄了房地產行業，在2011年做了全景旅遊——“全景客”。（2011年上線時，我們的員工很幸福，他們扛著相機找出去旅遊，但同時也是工作。）

因為我們是做旅遊VR的，我們現在以積攢內容為主。原先由我們自己來做，現在我們把平臺開放，所有的人都可以去拍，但這件事很苦。

在座的諸位我不知道有多少人拍過全景？我統計下來在座的一百多人里面有四位拍過全景，用過單反相機的有一半，但真正熟悉的、會使用的人可能還要少一半，所以全景拍攝也是有難度的。

我們團隊里從最多的時候80多個人，全國到處去拍，拍的差不多了，錢也花的差不多了。我們只能減員，減到50人，減到30人，後來發現30人也發不出下月工資，還得減，所以每個人創業過程中都會遇到很多很多困難。

但即使難到從80人減到15人的時候，我們還是要繼續活下來，自己賺錢，我也親自出去跑市場。到現在為止，國家旅遊局、地方旅遊局，各個景區、各個酒店，都會有人打電話找我們，希望進入到我們的合作平臺上。

 

VR行業尚屬早期，定方向最重要

VR是個新的技術，好多人都說VR可能會成為下一代的信息技術。我們都知道，每次技術革命都會帶來很多變化，第一是產業的變化，第二是組織結構的變化。這一點不多做敘述。

另外在VR的生態鏈里面，其實有幾個創業方向可以選擇：

1、像HTC、Oculus這樣的大公司，他是做硬件的，有很深的技術根底，這種肯定我們創業型公司很難介入。

2、內容型的公司，包括現在小的遊戲開發團隊，都在做內容，我覺得現在VR內容很容易做，因為VR的內容特別特別缺，將來在VR領域里面，一定是內容為王。

3、平臺型公司，比如國內的87870，包括暴風這樣的，他們都是平臺型，他們會積攢很多VR的內容，在這個平臺上進行生態的建設。

4、剩下的就是行業的垂直，你要決定做哪個行業，擅長遊戲，還是擅長房地產，還是擅長旅遊。

5、包括這次在巴塞羅那結束的會上，紮克伯格決定跟三星做VR，他說他最希望通過VR，能夠把他的小孩子走出人生第一步的畫面展現給世界所有人。

在這兒我想給各位創業者提個醒：創業要專註自己的方向，不要被別人，或者其他投資人幹擾了你的方向。因為你在決定創業方向的時候，它就定下來了，中途如果要改方向的話，會非常非常難，幾乎難以實現。

從0到1，第一步就是一定要把方向定好，並且知道自己團隊的優勢在哪。而且做VR絕對不能急，因為這個產業才剛剛開始形成。現在的VR時代就相當於移動互聯網剛起步的08、09年，而隨著時代的變化，我們的內容現在在手機上看非常流淌了。所以不用急，你要準備長期做這件事。像我們堅持到現在，找我們合作的就有暴風影音（第一家找我們談合作，簽了第一個戰略合作協議，馮總說把你的內容全放到我們平臺上，我說OK），包括愛奇藝。

另外，像大的硬件廠商、平臺都會找人合作，找內容提供商，開發這個生態，畢竟 VR行業明顯體現出了分工越來越明確、越來越細致的趨勢，所以在很多方面需要專業人才的專業知識，無論是軟件、硬件還是內容開發。這對創業者的啟示是，慢慢建立團隊，培養、尋找專業人才，並選擇一個垂直領域去做（VR可以應用到房地產、旅遊、遊戲，還有其它很多行業）。

再一個，不要一開始就要做一個特別牛的公司，那是不可能的，每個創業公司都是一點點做起來的，由兩個人變成十個人，再變成一兩百個人。創業公司不是靠錢養大的，是靠你自己的市場能力養大的。有了基礎後，會有各類的用戶找你。

● 袁東：HTC大陸開發者生態圈負責人

● 演講題目：HTC如何篩選大陸開發者

● 觀點提煉：HTC將要在未來通過軟件、硬件甚至資本的支持建立一個良好的開發者生態圈。

●演講整理：

但2016年我們認為VR時代真的到來了，不是因為它有多麽成熟，是因為它真的可以讓你去體驗夢想、改變你的生活。如果你戴上VR無法體驗那種沈浸感的話，也就沒法親身沈浸到那種夢想中，比如你去月球、海底，去看腦外科醫生看病人的腦顱。這也使我們自認為HTC Vive最棒的一點，讓你可以完全分辨不出現實和虛擬。

未來還有很多技術，可以讓你在VR中更加難以分辨現實與虛擬的差距。比如渲染的技術、未來會很火的光場技術、還有追蹤技術、虛擬的音頻技術。現在都在提虛擬現實，但虛擬音頻大家都忽略了，比如在演唱會上站在前面和後面聽到的聲音是不一樣的，當前也有人在做這個東西。

我們認為，VR和AR最終會有交叉的一點，我們對VR和AR一個理想的概念就是可以隨時切換。有一天你只要戴著眼鏡，白天出去的時候就是AR，或者你在坐車休息的時候切換成VR，這樣我們認為未來都很有可能出現這樣的情景。

產品

HTC Vive是全球唯一一套有完整VR體驗的設備，因為我們有HMD，我們的HMD上有一個攝像機，其中一個新的功能叫“守護”，當你做VR體驗的時候，和外界的聯系會暫時切開，“守護”會保證體驗VR的時候不用擔心安全。比如你在家里養一只寵物，為了防止踩到它，“守護”會給你描述出半虛半實的景色，不至於脫離現實和虛擬現實。

另外，我們在VR的使用體驗上做了很多優化，添加了一些功能。我們在最早的版本——在MWC2015上發布DK1版時，我們就對顯示技術做了更新，顯示更加明亮，處理了色散的一些矯正，看起來更加的清晰。

前兩天MWC上我們又發出了一個功能叫做Phone Services，在體驗VR的時候保證通訊，比如打遊戲的過程中有人給你打電話，你說等我一會兒，等我幹掉遊戲中的這個人再回你電話。

我們在手柄上也做了優化，我們的手柄的扳機鍵，和第一代比有了兩個鍵程，這樣開發者就會設計更好的動作。在續航上，我們有內置的鋰電池，每個手柄可以續航大約4.5小時左右。另外多說一句，虛擬現實設備在硬件上還沒有完全統一，這件事情上一段時間內還會繼續存在。

還有一個是我們的Vive定位系統，我們叫Base Station。它是個紅外激光定位技術，能夠達到正負0.1度的誤差，在一個5×5米的房間內。之前，它是由兩個電機橫掃和縱掃來定位你，之前它的工作聲音挺大的，新的版本基本上工作沒有聲音，而且更加的美觀、小巧，穩定度也提高了。

HTC Vive經歷過從2015年DK1正式發布到今年MWC推出消費者版，這一年多以來我們積累了全世界你可以想象到的最著名的公司，所有著名的公司只要他們想做虛擬現實，想找一個硬件、軟件平臺的合作夥伴。而且在CES上，媒體對HTC都是一面倒，所以我們拿了14個全部大獎。

生態

HTC做VR的話，推向市場的時間比其他兩家晚一點，開發者可以產生優質的內容，我們對開發者是非常溺愛的態度。別家我都了解過，但HTC對開發者是從軟件、硬件甚至到資金我們都可以給你。

對待開發者或者合作方，我們可以先讓你體驗Vive，如果你真的感覺Vive很酷，我們就會引導你、鼓勵你把內容放到Vive上，我們會有工程師跟你聊什麽樣的內容適合Vive，你的遊戲通過什麽方式可以降低眩暈的感覺，讓消費者或者玩家喜歡上這東西。

我們的技術支持，包括從音質、優化，都可以給這樣的支持。硬件上，我們在發布第二套設備的時候，全球免費給開發者發了7000套，你跟HTC雙方都會互贏。例如這次參加沙龍的李熠和方相原都拿到了第二套設備，例如Wevr這家公司，就是我們投資的一家內容廠商，他們想用CG的手段做出電影級別的效果。

HTC Vive也會幫助開發者解決一些渠道的問題，我們有個Vive Port，這是我們精心的為大陸消費者打造的類似app store的平臺，在這個平臺上你可以分發你的內容。

我們今年對開發者有很多線下的活動，今年我們計劃在國內各大院校，聯合NV這樣的公司做開發者的巡展，把我們的Vive介紹給所有的開發者。另外，我們會不定期的做一些官方的開發者活動，開發者峰會，3月9-11號在深圳會有一個非常大規模的開發者峰會，到會的都是我們認為業界資深VR專家人物。這次開發者大會，我們想通過線上的方式征集一些內容，如果我們覺得這個內容很有意思，我們想邀請你帶你的作品一起到開發者大會上，給所有人展示。

HTC的VR如何落地？

講到Vive落地，大約還是2B和2C兩個方面。

2B今年我們會鋪開，前一兩個月我看到國內有很多重量級的IP都想跟Vive合作，想建主題公園並擁有VR體驗。

2C方面，我們認為HTC Vive是世界上唯一一套有完整VR體驗的設備。Vive實際上有兩種大的體驗：一種叫Room Scale，一種叫Seated Experience。實際上Vive是可以坐著玩兒的，並不需要大的房子。

最新Vive的發售，中國是在24個國家的首發名單中的，最終消費者版會在4月份發貨。

 圓桌幹貨整理

時光機聯合創始人：方相原

無憂我房創始人：李熠

全景客創始人：馬驥

HTC大陸開發者生態圈負責人：袁東

樂客聯合創始人：楊翔明

和君資本合夥人：安樂

安樂（主持）：剛才聽了很多創業者比較有理想的發言，確實這個市場非常大，下面到了資本家環節可能就會比較務實一些。

無論是一級市場還是二級市場投資人都非常看好VR、AR項目，去年，還在行業早期，大家可能覺得這個方向和模式可以，就會出手投資，但2016年越來越多投資人會關心到底怎麽賺錢，就這個問題，請在場四位嘉賓先發表一下自己的看法。

李熠：我們思考了很多商業化的地方。

開發商做樣板間需要1000萬，或者更多，我們給他節約了1/10甚至1/20的成本，所以我們每套解決方案10-20萬對他們來說都不算什麽。如果今年規模不錯，內容生產就可以產生很好的現金流，因為我們對標的是大型標的，他們都很有錢，對硬件、軟件比較舍得的。

安樂（主持）：VR看房的項目我們了解得比較多，這種項目門檻在哪？會不會由於競爭者增多，導致毛利水平下降？

李熠：門檻在實力。有沒有實力在兩、三個月優化一半的成本和時間，這是很重要的一個門檻。

第二個門檻是團隊。必須足夠懂開發商。我們招的團隊都是在這個城市前三名的公司的總經理。

最後的門檻在於速度。是不是能把中國30-50%的VR內容做到自己的平臺上，形成看房、流水、分發，這才是真正有競爭力的門檻。

安樂（主持）：回答非常精彩。

袁東：HTC Vive是個硬件產品，價格已經公布出來了，799美金，我覺得這是非常有良心的價格。

VR的設備每個零件都是單獨定制的，需要單獨開生產線。HTC Vive做的是VR生態圈，最終我們還是認為VR會進入千千萬萬的老百姓家中，對於2C我們會進行長期投資。

安樂（主持）：大家可能經常看一些VR、AR的行業報告，大家會跟PC做個對比，早期基本上硬件都會賺錢，手機剛出現的時候，無論是蘋果還是早年的安卓手機都有利潤，之後硬件利潤會下降，然後靠軟件和內容掙錢。

現在如果HTC、Oculus硬件剛出來就不賺錢，未來怎麽賺錢？

袁東：這個問題比較敏感。

我能回答的是，VR這個東西一開始要教育消費者，一定要讓消費者體驗最好的東西，不要把他們嚇跑，如果讓他們一邊玩兒一邊吐，可能對所有的人都不是一個好事情。

大家都在關註像HTC、Oculus、PS，他們到底會對硬件上有什麽態度，我覺得三家最終還是想做長期的投資。

安樂（主持）：好，因為這可能是幾個廠商長期戰略的問題。

楊翔明：我先介紹一下我們樂客VR主要做的是什麽事情，我們做的是VR娛樂商業化的事情，策略采用的是B2B2C的方式，我們的用戶主要是線下體驗店、品牌商。

我們主要的目的是，希望通過提供系統端或者解決方案，來服務線下得實體娛樂機構。

提到虛擬現實的商業化，早在2015年，我們就已經有商業模式了。

另一個方向，可能更傾向於無憂我房這一類產品，服務於B端市場。

這跟產品的叠代速度，包括整個行業的認知度有很大關系。C端市場爆發前，首先要培養人們對這個行業的認知，還有消費習慣和使用習慣，這不是簡單的通過我告訴你或者通過廣告、技術文檔傳達給你，你就能知道VR是什麽東西，能給我帶來生活上什麽樣的變化。

所以這種落地的方式，就給用戶帶來一定門檻程度的VR體驗。大家或多或少體驗過類似暴風魔鏡或者其它盒子形式的VR，深度玩家會體驗PC級別VR，還有些人會體驗一些中間態的產品，比如買三星Gear VR。

無論是哪種形式的產品，VR在技術領域和內容體驗領域是有門檻的，無論是硬件配置還是內容質量，當達到一定門檻後，一般消費者才會覺得什麽樣的VR體驗是我越來越想要的，而不是隨隨便便的VR。人們早期對於VR的不良體驗可能會對之後的VR產品產生畏懼感和恐懼感。

那麽，最開始怎麽保證普通消費者有非常棒的體驗呢？肯定是要依靠技術層面優化，還要跟大型內容制作廠商和國際上比較有名的3A級別的遊戲制作廠商和影視制作廠商合作，推出一些體驗感非常棒的產品。  

方相原：VR遊戲商業化方面，雖然也會想，但不會把它作為第一位。因為硬件搭臺，軟件唱戲，以服務為主會簡單一些。

VR遊戲如果算是遊戲的話，商業模式也比較簡單，重要的還是怎麽把設備用好，所以我們的商業化會晚一些，但大家也能看到遊戲的潛力，我們個人覺得，你先把遊戲做好，找到合適的平臺，最後遊戲本身的價值我們可能會晚一點再去實現它。

安樂（主持）：去年大家還可以投一些硬件或者2B服務，今年可以算是VR元年，包括HTC的消費者版本已經出來了，所以大家都在判斷到底什麽時候VR會爆發，很多投資方就準備在2C這一波爆發前後開始做大規模布局。這也是想借此論壇的機會聽一下各位創業者怎麽看這件事情。

李熠：移動端最少還需要兩年才會爆發，因為手機的GPU很難達到980這樣的級別。我們現在做一次內容在三個平臺上用，了解了很多底層廠家，包括跟HTC。我們認為2017年會是個起步，今年基本沒有可能性在移動端做好體驗感。

袁東：我覺得移動VR有長期存在的必要，它的便捷性是PC VR無法替代的。PC 端VR有一天會不會跟移動VR有沖突？

這要看技術，首先連接技術現在被很多人垢病。再者，資本方面我並不是很了解，我聽到的消息2015年對VR的投資還是比較瘋狂的，2016年會有很多人越來越看懂這個東西。

2016年真的要沈得住氣、耐得住性子，不管什麽時候，好的東西都是值得投資的。PC內容已經這麽多年了，GT5還能創造那麽大的價值，可是內容一定是值得長期投資的東西，所以2016年真的要沈得住氣。   

楊翔明：我主要想從兩個方面來講：一個是資本的角度，我感覺由於我們國內市場的環境和國內資本圈的環境，可能會導致後面出現的創業項目更偏向於應用化和實際化。加上移動互聯網的資本寒冬，導致VR這個新的領域，雖然說貌似站在了風口上，但其實投資人還都是比較實在的，特別需要你給他一個定心丸，到底你這個項目具有回報價值，還是說只是一個概念。

由於這種市場環境和資本環境跟國外不同，可能後續比較有戰略價值的VR產品和VR內容，還是以國外為主導的，國內更偏向於應用領域和輕量化。

第二，移動版本的VR和PC版本的VR，都會有自己的空間和可以去應用的領域。區別就像我們最開始智能手機出來時，遊戲和智能手機的應用，跟實際家庭當中PC的區別。比如，從手機來看，我們播放視頻是播1080P及以下的視頻，更偏向於輕量化或移動互聯網，遊戲也是以輕松的遊戲為主。但看4K或玩重度的遊戲還是要在PC和電視上。所以，我覺得都會有空間，也不能說誰就比誰強，只不過存在的方式不一樣了，這是我自己的一個看法。

方相原：今年三大頭顯都會發貨，還要看用戶反饋，才能看出這個行業是否起來。因為行業內討論到底移動端能起來還是PC端能起來，爭論不休，因為每方都代表自己的業務。我們最看重的還是用戶反饋，這才是第一位。

安樂（主持）：最近身邊很多投資人都在瘋狂的看VR內容公司，而且都說估值比其它方向高很多。

什麽類型的VR遊戲會是第一個引爆點？正如當年憤怒的小鳥、植物大戰僵屍把大家引到了手機遊戲。

李熠：雖然我不做遊戲，但是我真的是個重度遊戲玩家。我如果是個消費者，我只要聽到這種能跟現實結合的娛樂場景，我都會去嘗試。

袁東：《變形金剛》一旦來中國，別的電影就全都給他讓檔期，所以VR跟電影、IP、遊戲如果能合作的話，一定會增強體驗感。

楊翔明：我覺得，VR內容最開始會產生爆發點的可能是更普世化的內容，並不一定是特別硬核的內容。如果有現象級的內容或者推廣出現，肯定要適配的年齡段是非常重要的，人們可接受度也是非常重要的。

首先，時長短。20分鐘，甚至更短。

第二，學習成本低。

這兩點全都做到，且交互操作不特別複雜，遊戲內容和畫面有足夠的吸引力，大家還是會戴上這個眼鏡，無論現在人體工程學做的好不好。此外，這些內容是要具有現在互聯網基因，有分享機制、交互機制在里面，這種方式就非常可能成為爆點。   

方相原：首先，要考慮它是在交互方式確定的情況下做的遊戲，要加上這樣的前提，這樣的情況下老楊說的幾點挺對的。

除了他剛才說的人群範圍要更廣，我們目前看到，一年以來積累的數據來看，有三個遊戲都很不錯，這樣的遊戲有這樣的特征：

1、快速的讓你嗨起來，這也符合大眾的快餐文化，因為大家沒有太多耐心。

2、還有它的操作要比較簡單。

3、再結合袁老師說的IP。

集齊這些特點，未來會有某種遊戲會成為現象級，但類型我不敢判斷。連神經貓都火了。

本文由王亞奇、汪晨、楊博丞、周路平、蒲鴿共同整理。

VR圈：聊聊VR行業那點事兒

 

版權聲明： 本文作者VR圈，i黑馬原創。如需轉載請聯系微信公眾號（ID:iheima）授權，未經授權，轉載必究。

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標簽 VR 房產 旅遊 HTC

VR次元 | 這是全球首份AR報告 2萬字告訴你它為什麽比VR還酷

導讀 : 相比於VR，AR似乎是一座更大的金礦。

繼智能手機、平板電腦之後，虛擬現實（VR）與增強現實（AR）有潛力成為下一個重大通用計算平臺。

從當前來看，更多的公司選擇從VR領域進行切入，各大研究公司、投行針對VR領域的研究報告也層出不窮，相比之下，AR領域卻稍顯平淡。

騰訊科技旗下VR次元綜合多家研究機構更為細化的報告，發布全球首份綜合性AR報告，在這份報告中，我們將對AR的發展趨勢、未來的挑戰、應用領域、可能創造和顛覆的市場進行分析和預測。

 

第一章 AR與VR

本章導讀：在本章中，我們將重點解讀AR與VR在技術方面的區別，AR硬件類型、發展簡史等。

VR和AR有著不同的應用領域、技術和市場機會，因此區分兩者之間的不同至關重要。

AR是將計算機生成的虛擬世界套在現實世界上，即把數字想象世界加在真實世界之上。最典型的AR設備就是谷歌眼鏡。這種智能眼鏡將觸控板、攝像頭以及LED顯示器結合起來，通過顯示器，用戶可以聯網，並在視野內使用地圖、電子郵件等服務。其他知名的AR產品還有微軟的HoloLens，創業公司則以Magic Leap為典型代表。

AR具備三個主要特征：

1、融合虛擬和現實：與VR技術不同的是，AR技術不會把使用者與真實世界隔開，而是將計算機生成的虛擬物體和信息疊加到真實世界的場景中來，以實現對現實場景更直觀深入的了解和解讀，在有限的時間和有限的場景中實現與現實相關知識領域的理解。增強的信息可以是與真實物體相關的非幾何信息，如視頻、文字，也可以是幾何信息，如虛擬的三維物體和場景。

2、實時交互：通過增強現實系統中的交互接口設備，人們以自然方式與增強現實環境進行交互操作，這種交互要滿足實時性。

3、三維註冊：“註冊”（這里也可以解釋為跟蹤和定位）指的是將計算機產生的虛擬物體與真實環境進行一一對應，且用戶在真實環境中運動時，也將繼續維持正確的對準關系。

VR是讓用戶置身於一個想象出來或者重新複制的世界，或是模擬真實的世界。VR領域主要的產品包括Oculus、索尼PlayStation VR、HTC Vive和三星Gear VR。（有關VR更詳細的內容，可以參考VR次元發布的德銀VR報告和高盛VR報告）

區分VR和AR的一個簡單的方法是：VR需要用一個不透明的頭戴設備完成虛擬世界里的沈浸體驗，而AR需要清晰的頭戴設備看清真實世界和重疊在上面的信息和圖像。

AR發展簡史

AR技術的起源可追溯到“VR之父”Morton Heilig在上個世紀五、六十年代所發明的 Sensorama Stimulator。

Heilig是一名哲學家、電影制作人和發明家。他利用他在電影拍攝上經驗設計出了Sensorama Stimulator，並在1962年獲得了專利。

Sensorama Stimulator使用圖像、聲音、風扇、香味和震動，讓用戶感受在紐約布魯克林街道上騎著摩托車風馳電掣的場景。盡管這臺機器大且笨重，但在當時卻非常超前。令人遺憾的是，Heilig沒有能夠獲得所需的資金支持讓這個發明商業化。

AR歷史上的下一個重大里程碑是第一臺頭戴式AR設備的發明。1968年，哈佛副教授Ivan Sutherland跟他的學生Bob Sproull合作發明了Sutherland稱之為“終極顯示器”的AR設備。使用這個設備的用戶可以通過一個雙目鏡看到一個簡單三維房間模型，用戶還可以使用視覺和頭部運動跟蹤改變視角。盡管用戶交互界面是頭戴的，然而系統主體部分卻又大又重，不能戴在用戶頭上，只能懸掛在用戶頭頂的天花板上。這套系統也因此被命名為“達摩克利斯之劍”。

盡管這些早期的發明屬於AR的範疇，但實際上，直到1990年，波音公司研究員Tom Caudell才創造了“AR”這個術語。Caudell和他的同事設計了一個輔助飛機布線系統，用於代替笨重的示例圖版。這個頭戴設備將布線圖或者裝配指南投射到特殊的可再用方板上。這些AR投影可以通過計算機快速輕松地更改，機械師再也不需要手工重新改造或者制作示例圖版。

大約在1998年，AR第一次出現在大眾平臺上。當時有電視臺在橄欖球賽電視轉播上使用AR技術將得分線疊加到屏幕中的球場上。此後，AR技術開始被用於天氣預報——天氣預報制作者將計算機圖像疊加到現實圖像和地圖上面。從那時起，AR真正地開始了其爆炸式的發展。

2000年，Bruce H. Thomas在澳大利亞南澳大學可穿戴計算機實驗室開發了第一款手機室外AR遊戲——ARQuake。2008年左右，AR開始被用於地圖等手機應用上。2013年，谷歌發布了谷歌眼鏡，2015年，微軟發布HoloLens，這是一款能將計算機生成圖像（全息圖）疊加到用戶周圍世界中的頭戴式AR設備，也正是隨著這兩款產品的出現，更多的人開始了解AR。

AR硬件概覽

AR硬件發展的驅動力源於計算機處理器、顯示技術、傳感器、移動網絡速率、電池續航等多個領域的技術進步。

目前能夠確定的AR硬件類型有以下幾種：

• 手持設備

• 固定式AR系統

• 空間增強現實（SAR）系統

• 頭戴式顯示器（HMD）

• 智能眼鏡

• 智能透鏡

手持設備

智能手機正是手持設備的代表，這些設備正在變得越來越好——顯示器分辨率越來越高，處理器越來越強，相機成像質量越來越好，傳感器越來越多，提供著加速計、GPS、羅盤等等功能……這些成為了天然的AR平臺。盡管手持設備是消費者接觸AR應用最為方便的形式，但由於大部分手持設備不具備可穿戴功能，因此用戶無法獲得雙手解放的AR體驗。

固定式AR系統

俄羅斯一家Topshop內的固定式AR衣櫥

固定式AR系統適用於固定場所中需要更大顯示屏或更高分辨率的場景。與移動AR設備不同的是，這些極少移動的系統可以搭載更加先進的相機系統，因此能夠更加精確地識別人物和場景。此外，顯示單元往往能呈現出更加真實的畫面，而且受陽光或照明等環境因素影響較小。

空間增強現實（SAR）系統

大眾公司的SAR系統

與其它所有系統不同的是，空間增強現實（SAR）系統的虛擬內容直接投影在現實世界中。SAR系統往往固定在自然中。任何物理表面，如墻、桌、泡沫、木塊甚至是人體都可以成為可交互的顯示屏。隨著投影設備尺寸、成本、功耗的降低以及3D投影的不斷進步，各種全新的交互及顯示形式正在不斷湧現。SAR系統最大的優點在於，現實世界的反射在這里更加精確，即虛擬信息能夠以實際的比例和大小呈現在眼前。此外在觀看人數較多時，內容也能看清，這個案例可以用來實現同步辦公。

頭戴式顯示器（HMD）

佳能的混合現實頭戴設備

HMD代表著另一種快速發展的AR硬件類型。HMD由一個頭戴裝置（如頭盔），以及與之搭配的一塊或多塊（微型）顯示屏組成。HMD將現實世界和虛擬物體的畫面重疊顯示在用戶視野中。換而言之，用戶不會直接看到現實，看到的是現實的增強視頻畫面。如果顯示屏只覆蓋用戶的一只眼睛，這樣的HMD稱為單眼HMD，另一種是兩只眼睛都看顯示屏的雙眼HMD。先進的HMD通常能夠搭載具有很高自由度的傳感器，用戶可以在前後、上下、左右、俯仰、偏轉和滾動六個方向自由移動頭部。該系統因此能夠實現虛擬信息與現實世界的貼合，並根據用戶頭部移動作做相應的畫面調整。

智能眼鏡

Vuzix M100智能眼鏡

消費電子行業的許多公司認為，智能眼鏡將會成為智能手機後下一大全球熱賣消費產品。這些AR設備實際上是帶有屏幕、相機和話筒的眼鏡。根據這一概念，用戶的現實世界視角被AR設備截取，增強後的畫面重新顯示在用戶視野中。AR畫面透過眼鏡鏡片，或者通過眼鏡鏡片反射，從而進入眼球。智能眼鏡技術最為突出的例子是谷歌眼鏡和Vuzix M100。不過，目前開發中的最令人激動的智能眼鏡要數Atheer One——該智能眼鏡配有3D景深傳感器，用戶可以實際控制眼前顯示的虛擬內容。

智能透鏡

華盛頓大學開發的透鏡中含有金屬電路結構

智能眼鏡絕不是故事的結局。越來越多的研究投入到能顯示AR畫面的智能透鏡上；微軟、谷歌等公司也正忙於宣布自己的智能透鏡項目。

智能透鏡的理念是在傳統透鏡中集成控制電路、通信電路、微型天線、LED及其它光電組件，從而形成一套功能系統。未來或許可以用成千上萬顆LED直接在眼前形成畫面，從而讓透鏡變成顯示屏。然而，還必須克服一系列難題，比如說如何給透鏡供電，如何保證人眼不受傷害等等。

在這一章的最後，我們簡單看下AR技術會應用到哪些領域：

考古：在古代遺跡上顯示遺跡原本的樣子。

藝術：跟蹤眼球移動並將這些移動顯示在屏幕上，幫助殘疾人進行藝術創作。

商業：顯示產品的多種定制選項或者補充信息。

教育：將文本、圖像、視頻和音頻疊加到學生周圍的實時環境中。

時尚：顯示不同的妝容和發型用在一個人身上的效果。

遊戲：運用真實世界環境讓用戶在遊戲中進行互動，獲得不同的體驗。

醫藥：通過虛擬X光將病人的內臟器官投射到他們的皮膚上。

軍事：使用AR眼鏡向士兵展示戰場中出現的人和物體，並附上相關信息，以幫助士兵避開潛在的危險。

導航：將道路和街道的名字跟其他相關信息一起標記到現實地圖中，或者在擋風玻璃上顯示目的地方向、天氣、地形、路況、交通信息，提示潛在危險。

體育：顯示橄欖球場的得分線、高爾夫球的飛行路線和冰球移動的軌跡。

電視：在天氣預報中顯示天氣視覺效果和圖像。

 

第二章 AR的工作原理

本章導讀：在本章中，我們將解讀AR的工作原理、關鍵技術，並以SixthSense（第六感）AR系統為例，更直觀地還原AR工作方式。

AR介於VR和真實世界之間，VR創造逼真的虛擬世界，AR則將圖形、聲音、觸感和氣味添加到真實的世界中。

在介紹AR的工作原理之前，我們先通過一個例子，讓大家有一個簡單的認識。

在2009年2月的TED大會上，帕蒂•梅斯和普拉納夫•米斯特萊展示了他們研發的AR系統。該系統屬於麻省理工學院媒體實驗室流體界面小組的研究成果之，他們稱之為SixthSense（第六感）。它依靠眾多AR系統中常見的一些基本元件來工作：攝像頭、小型投影儀、智能手機和鏡子。

這些元件通過一根類似繩索的儀器串連起來，然後戴在佩戴者的脖子上。用戶還會在手指上戴上四個不同顏色的特殊指套，這些指套可以用來操縱投影儀投射的圖像。

SixthSense設備利用簡單的、現成的元件來組成AR系統，它的投影儀可以將任何平面變成一個互動的顯示屏。SixthSense設備利用攝像頭和鏡子來捕捉周圍的環境，然後將這種圖片傳給手機，然後將這些信息從投影儀投射到用戶面前的任何平面上，不管這種平面是一個手腕，一面墻，還是一個人。由於用戶將攝像頭佩戴在胸前，因此SixthSense設備能夠增強他所看到的一切。例如，如果他在一個雜貨店里挑選了一罐湯，SixthSense設備將能夠搜索這罐湯的相關信息，例如成分、價格和營養價值甚或用戶評論，然後將它們投射到平面上。

利用手指上的指套，用戶可以在投射的信息上執行各種操作，這些操作將會被攝像頭捕捉到，然後通過手機來處理。如果他希望了解這罐湯的更多信息，例如與之競爭的同類產品，那麽他可以用手指與投射畫面進行互動，從而獲取更多的信息。SixthSense設備還能夠識別一些複雜的手勢，例如你在手腕上畫一個圓圈，SixthSense設備就能夠投射一款手表來顯示當前的時間。

AR的系統結構

一個典型的AR系統結構

一個典型的AR系統結構由虛擬場景生成單元、透射式頭盔顯示器、頭部跟蹤設備和交互設備構成。其中虛擬場景生成單元負責虛擬場景的建模、管理、繪制和其它外設的管理；透射式頭盔顯示器負責顯示虛擬和現實融合後的信號；頭部跟蹤設備跟蹤用戶視線變化；交互設備用於實現感官信號及環境控制操作信號的輸入輸出。

首先透射式頭盔顯示器采集真實場景的視頻或者圖像，傳入後臺的處理單元對其進行分析和重構，並結合頭部跟蹤設備的數據來分析虛擬場景和真實場景的相對位置，實現坐標系的對齊並進行虛擬場景的融合計算；交互設備采集外部控制信號，實現對虛實結合場景的交互操作。系統融合後的信息會實時地顯示在頭盔顯示器中，展現在人的視野中。

AR的關鍵技術

目前AR技術的技術難點在於：精確場景的理解、重構和高清晰度、大視場的顯示技術。

1、對現實場景的理解和重構

在增強現實系統中，首先要解決“是什麽”的問題，也就是要理解、知道場景中存在什麽樣的對象和目標。第二要解決“在哪里”的問題，也就是要對場景結構進行分析，實現跟蹤定位和場景重構。

物體的檢測和識別技術

物體檢測和識別

物體檢測和識別的目的是發現並找到場景中的目標，這是場景理解中的關鍵一環。廣義的物體檢測和識別技術是基於圖像的基本信息（各類型特征）和先驗知識模型（物體信息表示），通過相關的算法實現對場景內容分析的過程。在增強現實領域，常見的檢測和識別任務有，人臉檢測、行人檢測、車輛檢測、手勢識別、生物識別、情感識別、自然場景識別等。

目前，通用的物體檢測和識別技術，根據不同的思路可以分為兩種：一種是從分類和檢測的角度出發，通過機器學習算法訓練得到某一類對象的一般性特征，從而生成數據模型。這種方法檢測或者識別出的目標不是某一個具體的個體，而是一類對象，如汽車、人臉、植物等。這種識別由於是語義上的檢測和識別，所以並不存在精確的幾何關系，也更適用於強調增強輔助信息，不強調位置的應用場景中。如檢測人臉後顯示年齡、性別等。另外一種識別是從圖像匹配的角度出發，數據庫中保存了圖像的特征以及對應的標註信息，在實際使用過程中，通過圖像匹配的方法找到最相關的圖像，從而定位環境中的目標，進一步得到識別圖像和目標圖像的精確位置，這種識別適用於需要對環境進行精確跟蹤的應用場景。

就現階段而言，識別檢測技術的難點之一是技術的碎片化。這一方面是由於每一類對象都會有其獨有的特征，而不同特征的提取和處理都需要實現一一對應，這對識別檢測是一個巨大的挑戰。另一方面，圖像本身還受到噪聲、尺度、旋轉、光照、姿態等因素的影響。近幾年來，隨著深度學習技術的不斷成熟，檢測和識別方法也越來越統一，而性能也在不斷提高中。

跟蹤定位技術

跟蹤技術的方法可以分為基於硬件和基於視覺兩大類。基於硬件設備的三維跟蹤定位方法在實現跟蹤定位的過程中使用了一些特殊的測量儀器或設備。常用的設備包括機械式跟蹤器、電磁式跟蹤器、超聲波跟蹤器、慣性跟蹤器以及光學跟蹤等。光學跟蹤和慣性跟蹤是比較常用的兩種硬件跟蹤方式，HTC Vive就是采用了光學跟蹤和慣性跟蹤兩種硬件來定位頭部的位置。使用硬件設備構成的跟蹤系統大多是開環系統，跟蹤精確取決於硬件設備自身的性能，其算法的擴展性要差一些，且成本相對較高。

 

HTC Vive 采用光學和慣性跟蹤設備

視覺跟蹤方法具備更強的擴展性，其系統多為閉環系統，更依賴於優化算法來解決跟蹤精度問題。相比於上述基於硬件設備的跟蹤方法，計算機視覺跟蹤方法提供了一種非接觸式的、精確的、低成本的解決方法，但是基於視覺的方法受限於圖像本身，噪聲、尺度、旋轉、光照、姿態變化等因素都會對跟蹤精度造成較大的影響，因此更好地處理這些影響因素，研發魯棒性強的算法就成為下一步AR技術的研究重點。

根據數據的生成方式，視覺跟蹤技術的算法可以分為兩種，一種是基於模板匹配的方式，預先對需要跟蹤的target進行訓練，在跟蹤階段通過不斷的跟預存訓練數據進行比對解算當前的位姿。這類方法的好處是速度較快、數據量小、系統簡單，適用於一些特定的場景，但不適用於大範圍的場景。

另外一種是SLAM方法，也就是即時定位和地圖構建技術。這類技術不需要預存場景信息，而是在運行階段完成對於場景的構建以及跟蹤。其優點是不需要預存場景，可以跟蹤較大範圍，適用面廣，在跟蹤的同時也可以完成對於場景結構的重建。但目前這類技術計算速度慢、數據量大、算法複雜度高，對於系統的要求也較高。Hololens和Magic Leap的宣傳視頻中都展現了這方面技術，而亮風臺對相應的技術也在研發當中。

SLAM跟蹤技術

為了彌補不同跟蹤技術的缺點，許多研究者采用硬件和視覺混合跟蹤的方法來取長補短，以滿足增強現實系統高精度跟蹤定位的要求。

2、增強現實的顯示技術

透射式頭盔顯示器

 

透射式頭盔顯示器 Hololens

目前大多數的AR系統采用透視式頭盔顯示器實現虛擬環境與真實環境的融合。根據真實環境的表現形式劃分，主要有視頻透視式頭盔顯示器和光學透視式頭盔顯示器兩種形式。

視頻透視式頭盔顯示器通過安裝在頭盔上的微型攝像頭獲取外部真實環境的圖像，也就是通過攝像頭來采集真實場景的圖像進行傳遞。計算機通過場景理解和分析將所要添加的信息和圖像信號疊加在攝像機的視頻信號上，將計算機生成的虛擬場景與真實場景進行融合，最後通過類似於浸沒式頭盔顯示器的顯示系統呈現給用戶。

雖然視頻透射式頭盔在顯示上不受強光的幹擾，具有比較大的視場，但由於真實環境的數據來自於攝像頭，因此會造成顯示分辨率較低的不利因素。另一方面，一旦攝像機與用戶視點不能保持完全重合，用戶看到的視頻景象與真實景象將會存在偏差，因此會造成在某些領域（特別是工業、軍事等領域）出現一些安全隱患。

光學原理的透視式頭盔顯示器的基本原理則是通過安裝在眼前的一對半反半透鏡融合呈現出真實場景和虛擬場景。與視頻透射式不同的是，光學透視式的“實”來自於真實的光源，經過透視光學系統直接進入眼睛，計算機生成的“虛”則經過光學系統放大後反射進入眼睛，最後兩部分信息匯聚到視網膜上從而形成虛實融合的成像效果。

光學透視式頭盔相對來說結構簡單，分辨率更高，因其能夠直接看到外部，真實感和安全性也更強。其缺點是，在室外強光條件下顯示效果會受影響。目前Hololens以及亮風臺的HiAR Glasses都采用了光學透射式的成像方案。

不難看出，兩種方案各有優缺點，如何選擇最優方案，目前來看，還應基於實際應用場景來進行判斷。

由於光學透射式頭盔跟實際場景結合更緊密，真實感更強，大多數廠家會選擇這種方案。對於透射式頭盔顯示器來說，單純的強調厚薄或者視場大小並沒有任何實際意義。這是由於厚度和視場是矛盾的，要做得較薄，方便用戶使用佩戴，視場就必然變小；想要擁有大視場，則其厚度就必然增大，設備就目前來說也會顯得比較笨重，不易佩戴。因此在目前技術依舊存在障礙的情況下，大家都會采取一些折中的方案。

數字光場顯示

Magic leap 光場顯示

隨著Magic Leap的宣傳視頻，數字光場這個概念也變得廣為人知。這種不采用屏幕來做載體的顯示方式，通過記錄並複現光場來完成虛擬物體的顯示。通過呈現不同深度的圖像，使用戶在觀察近景或遠景時，可以實現主動的對焦，這也是光場顯示的一大優點。 

同樣，光場顯示也有不同的顯示方案，一種方案是采用多層的顯示器，如光場立體鏡。如Magic Leap采用的是光導纖維投影儀。這套方案的優勢是可以做到很大的視場角，顯示更加符合人的真實感受。但這一方案同時也具有比較大的挑戰性，光場的顯示需要比較大的計算量，並且需要有相應的手段記錄或者生成想要疊加的虛擬對象相應位置的光源信息，同時還要精細地控制投影的內容和位置，目前這些技術還都處於研究階段。

盡管存在比較多的挑戰，光場顯示技術仍舊是非常值得期待的一種成像方式。

 

第三章 布局

本章導讀：在本章中，我們將以蘋果、微軟、谷歌三大巨頭為例，看看他們是如何在AR產業進行布局，同時介紹了AR領域知名度較高的創業公司Magic Leap。

從目前來看，絕大多數巨頭和創業公司更願意選擇在VR領域開疆拓土，但這並不意味著AR無人問津。

蘋果

種種跡象顯示，蘋果可能和微軟一樣瞄準了AR領域，並非時下最熱的VR。

蘋果已經在AR領域進行過一些並購交易。2015年5月，蘋果收購了一家名為Metaio的德國AR公司。該公司主要開發基於智能手機的AR應用軟件，比如其曾經開發一款讓家具視覺化呈現的工具。該公司被收購之後，實體被註銷，人員融入了蘋果的開發團隊。

2014年年底，蘋果收購了一家從事臉部視覺識別的公司——FaceShift，該公司的技術能夠利用攝像頭對用戶臉部圖像進行實時捕捉，甚至可以生成虛擬的頭像。

據悉，電影《星球大戰：原力覺醒》的特效團隊曾經使用了上述公司的技術，讓外星人的臉部形象更加栩栩如生。

此外，蘋果還曾經收購了以色列的硬件公司PrimeSense，該公司主要為微軟的Xbox遊戲機制造Kinect動感捕捉攝像頭。

該公司具備了先進的手勢動作識別技術。在AR領域，用戶一般不會使用手持控制器，因此識別手部動作十分重要，這一技術也能夠用於AR頭盔中。

除了各種並購之外，蘋果也儲備了一些和AR有關的技術專利。這些專利並不意味著蘋果一定會開發某種技術或者硬件，但是可能披露了蘋果未來產品開發的某些思路。

2015年2月，蘋果獲得一個技術專利，主要用於讓智能手機連接AR和VR頭盔。專利描述文字和谷歌、微軟、三星電子和Facebook近些年推出過的產品十分相似。

微軟

微軟應該算是布局AR比較超前的巨頭公司，其在2015年就推出了AR頭盔HoloLens，開發者版已經開啟預訂，售價為3000美元。

我們之所以能夠看到物體，是因為光線被這些物體反彈，最後射入我們的眼中。而我們的大腦需要對這些光進行複雜運算，最後重現你眼睛所看到物體的圖像。HoloLens實際上就是欺騙大腦，將光線以全息圖的方式發射到你眼睛中，就好像物體真的存在於現實世界中一樣。

就像下面這幅圖，HoloLens可以將屏幕投射到墻上。當用戶四處走動時，屏幕依然會留在原地，就好像那是一面真實存在的鏡子。HoloLens可在正確角度向你的眼中發射光線，讓你覺得屏幕真的出現在墻上。

HoloLens本身就是一臺獨立電腦，擁有自己的CPU和GPU，以及微軟所謂的全息處理單元，負責支持創造全息圖必須的全部必要計算。

在消費者方面，HoloLens擁有巨大潛力，你可能再無需購買60英寸電視，HoloLens允許用戶將電視屏幕發射到墻上，屏幕大小可隨意調節。如果未來版的HoloLens足夠緊湊，你可以想象到有人邊開車邊接受導航，但司機的實現不再局限於屏幕上，而是可看到前方道路的全息圖。當然，遊戲可能是HoloLens的重要賣點。

在企業方面，HoloLens最明顯的應用就是實現3D模型或設計的可視化。HoloLens也可被用於視頻會議等場合。此外，它的另一個用途可能是支持在線零售店，允許HoloLens用戶看到其產品全息圖。在你購買家具前，你就可以看到家具被擺放在室內的虛擬圖。 

由於HoloLens運行Windows 10操作系統，通用應用將可在其上順利運行。這些應用將被投射到用戶面前，可被便捷操作。對於微軟來說，吸引開發者非常重要，因為這款設備最吸引人的應用可能還未出現。盡管HoloLens的硬件設施令人印象深刻，但其依然需要好的應用為消費者和企業提供最好的服務。

谷歌

谷歌當前在VR領域比較活躍，如推出硬件產品 Cardboard頭盔，YouTube上線360度全景視頻功能，還提供Tilt Brush、Jump和Assembler等VR小應用，方便幫助開發者創新新的VR體驗，但這並不意味著谷歌放棄了AR市場。

谷歌和聯想合作，推出Project Tango項目。該項目旨在賦予智能手機3D繪圖和創造AR體驗的能力。Tango智能手機將於今年年終發貨，相當於是一個完整功能的AR設備。

除了自身開發AR項目，谷歌還投資了AR創業公司Magic Leap。Magic Leap專註於AR技術的研發，其最終產品很可能是一款頭盔，可將電腦生成的圖像投射到人眼上，最終在現實圖像上疊加一個虛擬圖像。有關Magic Leap的情況，將在下文進行詳細說明。

Magic Leap

Magic Leap是一家知名度很高的AR創業公司。今年2月，Magic Leap在新一輪融資中獲得7.935億美元的投資，阿里、谷歌都參與了本輪融資。據估測， Magic Leap的估值至少達到45億美元，這比兩年前Facebook收購Oculus的價格高出了兩倍。

Magic Leap研發的技術依然處於半透明狀態，沒有任何產品出現，我們目前只知道它主要研發方向就是將三維圖像投射到人的視野中。

Magic Leap CEO魯尼• 阿伯維茲曾公開表達過自己公司的定位：“你可以將我們看作是科技生物學（Techno-biology），我們認為它是計算機的未來。”

Magic Leap制作圖像的方法與人眼的工作方式相同。Magic Leap利用彎曲的光場制作圖像，而不像其他平臺那樣利用立體圖像欺騙眼球。利用其他3D圖像投影方式，如果用戶閉上一只眼睛，3D圖像就會消失。在現實生活中，用戶即使閉上一只眼睛，依然能夠看到3D圖像。Magic Leap便采用這種更為實用的圖像制作方式。

 

第四章：AR市場潛力

本章導讀：在這一章中，我們將通過市場調研公司提供的數據，解讀AR未來的市場潛力，並詳細闡述為何AR未來的市場規模會比VR更大。

盡管過去一年里媒體開始大肆報道AR技術，我們目前了解到的大部分AR解決方案仍處於開發之中。只有少數硬件解決方案得到了大規模生產並能夠買到。

2011年，全球AR營收僅為1.81億美元，而且當時AR往往被人們視作一種營銷噱頭：一種還在摸索實用應用的技術。很少有人認識到AR的潛力，開發相關應用大多也是用來快速打響名聲，或者這些應用的價值僅限於添加視頻效果這樣的博眼球之舉而已。

然而最新預測指出，到2017年，AR市場將增長至52億美元，年增長率竟逼近100%。隨著大量資金註入AR項目及AR創業公司，尤其是隨著谷歌、佳能、高通、微軟等大公司的入場，我們已經看到第一批消費級AR產品的湧現。隨著實際商業利益的出現， AR將成為消費、醫療、移動、汽車以及制造市場中的“下一件大事”。

AR比VR更具增長潛力

市場調研公司Digi-Capital給出的一組數據很值得研究：到2020年，AR的市場規模將達到1200億美元，遠高於VR的300億美元。

VR對於遊戲與3D電影來說是一項非常棒的技術，甚至可以說這項技術可謂是專門為此而設計的。但這項技術的體驗主要是在客廳、辦公室或者座位上展開的，因為如果你戴著一個完全封閉的頭戴式顯示器走在路上，隨時都可能撞到路邊的東西。

雖然AR技術應用在遊戲也非常有趣，但在需要真正沈浸式體驗的時候，其所帶來的樂趣或許不如VR技術那麽多，這就像是移動遊戲與主機遊戲之間的差距。但是，AR技術在遊戲玩家眼中的這個缺點，恰恰是讓它可以同智能手機一樣，在數以億計用戶的現實生活中發揮重要作用的優勢。人們可以戴著它四處活動，做任何事情。

AR的軟件與服務擁有可與如今的移動市場相媲美的經濟效應，它們都可以利用現有的其他產品的市場，並不斷擴張它們。AR龐大的用戶基礎將會成為電視電影、廣告等行業的主要收入來源。

換句話說，AR技術有可能觸及到更多的人，因為它是對人們日常生活的無縫補充，而不是像VR那樣在現實世界之外營造出一個完全虛擬的世界。

《增強現實：指向增強現實的一種新技術》一書的作者格里格·基佩爾在書中寫到：“增強現實將具備更多的實際應用價值，因為在現實中，與真實世界中的事物互動的人更多一些。”

在AR技術的幫助下，人們通過專用頭盔看見的三維全息圖像可以為真實世界提供一種有益的補充。當你走過一個雜貨店的走道，你也許會在眼前的虛擬屏幕上看到制作意大利飯所需的食材和配料清單。又或者，當你在閱讀一本有關天文學的書籍時，你周圍可能會出現一幅太陽系的圖像。

但是戴上虛擬現實頭盔之後，你與周遭世界的聯系就被人為隔斷了。你被投影到一個不同的世界中，就像恐龍沖過一片叢林，或者像站在一幢100層的摩天大樓的樓頂上俯瞰著腳下的大街一樣。這跟主題樂園的遊歷過程有些相似，就連虛擬現實頭盔戴久了會讓你感到惡心或者頭暈也跟你在主題樂園中呆久了的感覺很相似。

Meta是矽谷的一家AR創業公司，員工人數大約為100人。Meta CEO梅隆•格里貝茨預計，有朝一日，人們再也不用一邊在笨拙的鍵盤上敲敲打打，一邊緊盯著顯示屏的屏幕，人們可以在漂浮在眼前的全息圖像之間隨意切換和瀏覽，只需用手碰一碰就可以完成各種操作。當然還有虛擬鍵盤，人們可以利用它輸入數據。

人們可以進入他們的全息影像屏幕，提取出人的解剖圖，然後剔除骨骼進行研究。人們也可以通過透視去檢查自己打算購買的鞋子的內部做工。到那個時候，打電話將會變成一種很奇怪的行為，因為所有人都可以在全息影像中進行對話。

格里貝茨說：“VR很酷，但它只是通向增強現實的一塊墊腳石。我們將開發出比Mac電腦好用一百倍且強大一百倍的產品。”

 

第五章：AR面臨的挑戰

本章導讀：在本章中，我們將從技術方面解讀，當前AR面臨的挑戰，包括圖像識別、定位等。

對於AR而言，解決註冊任務是最核心的問題。註冊對精度的要求極為嚴格：由於AR應以實時、六個自由度的形式將虛擬信息和現實信息相融合，即便是輕微的註冊失準都會造成組合視圖難以容忍的失真。因此，移動AR存在兩大難點：註冊必須極為精準，註冊對計算能力和內存的利用必須極為高效。

這個問題是AR面向大眾部署所面臨的終極挑戰。我們斷言，目前大部分已知的註冊任務解決方案其實並不適用於智能手機——盡管看上去能用。因此，所有的AR研究人員都應該為智能手機AR的大空間應用問題開發專門的解決方案。

智能手機是AR大眾市場最具前景的平臺。智能手機生態系統為面向大眾部署AR的純軟件解決方案提供了一切要素。然而不應忽視的是，盡管技術和邏輯取得了種種進步，但是AR應用在智能手機上的大規模部署仍然存在著下列重大障礙：

1、相機質量與成像處理。智能手機通常配備的相機傳感器在弱光條件下表現糟糕：圖像模糊，開始出現明顯色差。相機傳感器硬件通常禁止低層級訪問。API只提供了相機傳感器的高層級訪問，無法控制曝光、光圈及焦距。小型CCD傳感器導致相機采樣噪點增加，進而嚴重影響後續CV算法的發揮。圖像獲取過程中的質量損失很難通過後期處理步驟補償。

2、電量消耗。電池電量近年來並沒有顯著提升。相機傳感器在以高幀率持續運行時耗電量很大，其主要原因是目前手機的設計用途仍然是拍照，而不是攝影。另外，傳感器和網絡接口也是耗電大戶。運行功能強大的AR應用會讓電池迅速耗幹。因此，AR應用必須只能設計成供短時間使用，而不是一種“常開”功能。

3、網絡依賴性。遠程訪問大量數據受到幾個因素的影響。首先，網絡延遲會導致令人不爽的延遲，拖累AR應用的瞬時表現。其次，訪問遠程數據僅在開了流量套餐時才有可能做到，而流量套餐可能過於昂貴或者無法開通。最後，某些地區的網絡覆蓋可能不滿足條件。於是完全獨立的AR應用成為了唯一的可行選擇，這就意味著需要在設備上占用大量的存儲空間。

4、可視化與交互的可能性。智能手機的外形因素在購買決策中發揮著重要作用。實際上，可接受最大設備的尺寸嚴格制約了顯示屏的大小。交互技術同樣存在著類似的限制。多點觸控界面或許是最為先進的交互機制，但它在某些特定任務——如像素級的選取上表現糟糕。

理論上講，針對AR改進未來智能手機需從哪些方面入手已是眾所周知。在實踐中，AR應用的開發者卻要看硬件廠商和服務供應商的臉色，後者做出硬件發展決策的依據是市場預測，而其中可能不含對AR的需求。不過，硬件總體是朝著正確的方向發展的，尤其在移動遊戲或移動導航系統的驅動下——而這兩者與AR在技術需求方面存在許多共通之處。此外，研究人員意識到目前相機控制方面存在限制，更好的相機API也會因此誕生，比如Frankencamera項目。

盡管平板電腦作為一種流行移動平臺也在不斷壯大，但它屬於放大版的智能手機平臺。由於尺寸放大，可視化與交互的限制有了些許放松，但這些設備的尺寸和重量同時也制約著它們在AR領域的應用，原因是拿起來更加累人（比如說，把設備舉起來較長時間可能需要兩只手，反過來制約了交互的可能性）。除此之外，目前的平板電腦存在著與智能手機相同的問題。對於不同的AR應用而言，智能手機和平板電腦可能前者更適合，也可能後者更適合。

計算機視覺面臨的挑戰

智能手機的一大優勢在於，定位不必單單依賴於相機傳感器，也可以利用其它任意可用的傳感器，如GPS，指南針，加速度計和陀螺儀。盡管其它傳感器的使用在核心CV社區中往往被視為“作弊”，但這些傳感器能夠對開發實驗室外快速、健壯的定位功能做出重大貢獻。即便在結合了多種傳感器的幫助下，基於CV的定位仍然非常困難，一系列原因列舉如下：

紋理結構。大多數方法依賴於興趣點外形上的自然特征，要求環境中各區域紋理足夠清晰。興趣點的主要問題在於，紋理的呈現形式至關重要。尤其在室內場景中，常常會有白墻出現，使得基於自然特征的定位方法很難發揮作用。

光照和天氣條件。盡管自然特征描述器通常被設計為不受光照影響，但這一假設只有在描述實際物理特征的觀測研究中成立。不幸的是，室外環境中大量以自然畫面呈現的特征與實際物理特征並不相關。場景中物體投射的陰影會造成斑點、邊角、線條的出現，還會隨著光照或天氣條件變化而動態移動。因此，存在著大量的會對定位質量產生嚴重影響的異常因素和不匹配因素，這與匹配算法的選擇並無關系。

數據庫規模大、易變化。對於室外環境而言，在定位之前必須采集大量數據並處理生成初始模型。利用昂貴設備的實時方法能夠處理這一問題：然而，無法訪問的區域仍然會造成最終模型中的孔洞（即未能構建地圖的區域）。此外，得到的模型僅代表某個時間點的靜態快照。環境中的任何變動，如商店櫥窗的翻新，咖啡店遮陽傘的開閉，停車場汽車的去留，都會讓數據采集生成的模型瞬間過時。另一個重要方面是通信通道（可能是移動網絡）中最終模型的分發方式。由於這些模型通常體積頗大，整體還是拆分傳輸都會帶來技術難題。

失準及丟失的傳感信息。在室外定位中，GPS和指南針提供了關於設備大致位置和方向的極具價值的絕對信息。不幸的是，傳感器並不健壯：在不同的地點，傳感信息的準確度可能會有天壤之別。尤其是在狹窄的城市峽谷里，GPS信息可能會偏差100米，甚至會不可用。類似的是，磁幹擾會嚴重影響電子指南針的讀數，而磁幹擾在人造環境中是不可避免的。

精準定位是AR亟待解決的最為重要的任務。但正如上面所述，仍然存在著一些重大挑戰，仍需針對這些挑戰尋找真正切實有效的解決方案。近來平板電腦AR的SLAM實施證明，如果上述條件（即紋理結構清晰）達到，就能充分實現小規模環境的定位註3。然而，大規模環境的定位僅存在於概念證明研究中。相關問題似乎難以攻克，因此只能等待技術的緩慢進步了。

其他挑戰

除了實現算法研究成果的精度和可擴展性這樣的學術目標外，還存在著一系列嚴重影響AR體驗實用性的實際問題。這些因素僅與AR的實際應用相關，因此在科學文獻中討論較少。這或許會造成“這些問題不難解決或者與AR的成功不相關”的錯誤認識。下面列舉了一些與智能手機有關、同時也與AR一般用途有關的問題：

實際的硬件發展與“AR心願清單”的矛盾：目前智能手機中相機及其它傳感器的質量不足以滿足AR的高要求。硬件進步——如立體相機，CPU/GPU的統一隨機尋址，WiFi三角定位——能夠讓AR應用的開發者極大受益。不幸的是，在AR尚未氣候成熟時，期待手機會針對AR優化純屬幻想。硬件配置的任何變動會增加數百萬美元的開發成本，倘若之後無法滿足市場預期，搭上的錢還會更多。目前，消費者購買手機主要是為了語音通訊，遊戲和網頁瀏覽。這些市場將會驅動近期到中期的手機功能革新。我們必須說服設備廠家AR是手機應用的新興市場，這樣才能為AR爭取到更先進的硬件。幸運的是，如今AR的關註度已成規模，因此不久的將來，手機針對AR的優化或將成為現實。

動態場景與AR真實感的矛盾。目前的AR應用假設場景中的一切事物都是靜態的。然而，現實恰好與之相反。尤其在室外場景中，幾乎所有物體都在變化：行人，光照和天氣條件，甚至是建築物每隔幾年也會刷上新的顏色。定位會因此受到嚴重影響。

在動態場景中，大多數算法的基本假設從一開始就是錯誤的。比如說你正在對一個建築立面進行增強，行人路過擋住了部分視野。由於算法缺少阻擋推理，就算增強內容的視覺效果再好，未來硬件平臺的性能再強大，也會出現礙眼的錯誤。動態物體與虛擬內容之間交互的缺失絕對會損害AR應用的真實感。因此，目前CV研究成果中物體動態檢測與跟蹤技術的加入是未來實現高質量AR的關鍵。

內容創作與註冊的矛盾：AR之所以讓人興奮，很大程度上源於終端用戶參與內容創作的發展前景。個人內容創作是促使用戶積極參與而非被動觀察的關鍵所在。然而，目前仍然沒有實現這一概念的基本機制。

盡管手機的交互方法得到了極大改進，但在沒有精準全局環境模型的條件下，如何使用2D界面方便、精準地註冊6自由度內容，這個問題仍未得到解答。就拿增強建築物里面的一扇窗戶舉例，目前的方法甚至都無法搞定簡單的標記任務。尚沒有在開放空間內輸入任意3D位置的機制，更別說明確指出方向了。

目前決定標簽的做法通常利用的是用戶（不精準的）GPS位置，而不是興趣物體本身。對於終端用戶創作真實、理想的內容而言，在用戶附近對任意位置進行精準註冊一定要簡單而健壯——然而，這又是一個超出CV基本範疇的研究難題。

 

第六章：AR應用案例

本章導讀：在這一章中，我們將探索AR這一新興技術目前在不同領域的運用情況，並預測有可能成為未來主流的最佳實踐。

我們選取了一定數量的AR創新案例，歸納成四種功能類別；每一種都會在個人或公司使用AR應用時為其帶來顯著益處。

情境敏感式信息——在恰當的事件地點出現的信息

第一類是情境敏感式信息，涵蓋能夠根據特定情境輕松獲取互聯網已有靜態數據的各種應用。

Wikitude和Metaio公司的Junaio（魔眼）是AR瀏覽器兩個最有名的例子，它們提供的情境敏感式信息軟件能夠識別場所或物體，並將數字信息與現實世界的場景連接起來。智能手機都可以運行這一軟件，用戶可以通過手機攝像頭的視角看到周圍的數字信息。

這些數字信息可以是附近感興趣的地方，比如博物館、商店、餐館或者前往下一個公交站的步行路線。該軟件通過GPS、WiFi和3D建模實現圖像識別和用戶定位功能。

語言翻譯是AR應用中最具發展前景的領域之一。現有的一款應用Word Lens兼容於幾乎所有智能手機，能夠將文本同步翻譯成另一種語言。打開應用後，用戶只要將設備對準外國文字即可。設備就會將此信息翻譯成用戶母語並顯示出來。而且翻譯後的文本是同樣的字體，印在同一面墻上——就跟原始文本一樣。

面部檢測和AR的結合則是在現實生活特定情境中輕松獲取互聯網信息的另一個例子。Infinity是一款AR應用，它可以分析一張面孔，將其與社交網絡上的頭像進行比對匹配，匹配目標在社交網絡中發布的信息就會顯示在用戶視野中。

這項功能在消費應用領域非常實用的技術也會受到執法部門的歡迎（如掃描人群，尋找通緝犯）。但不難理解，這款應用已經引發了許多人對隱私的擔憂。

大眾公司開發的MARTA系統是汽車領域中在恰當地點提供恰當信息的極具可行性的最佳實踐解決方案。

該系統在汽車運轉失常時派上用場，幫助用戶進行汽車維修及維護。它能通過物體識別技術識別出汽車零部件，實時詳細地將所有必需的維修、維護步驟描述並圖示出來，並配有需要用到哪些設備的信息。這款應用可以在多種移動設備上運行。目前，該系統為大眾服務獨家使用，不過可以想象，未來消費者都會用上類似的系統，不太了解汽車機械的人都能修好自己的汽車。

增強感知——成為人類2.0

即便是今天，AR應用所能提供的也遠不止是隨時檢索互聯網信息這麽簡單。下面講述的幾個AR用例通過主要由設備傳感器收集的數據生成新的信息，實現增強現實。這一系列設備能夠增強我們的感知，延伸人類能力，超越目前我們所能取得的成就。

已經問世的Recon Jet是一套用於休閑活動的AR系統。該設備便於運動的平視顯示器（HUD）可以與藍牙、WiFi等第三方傳感器連接，提供導航和天氣信息，訪問社交網絡，顯示實時的狀態信息。例如，跑步者可以看到自己的速度，到終點線的距離，目前的海拔提升高度以及心率。目前已有上述功能的Recon Jet計劃未來針對在危險環境中工作或從事體力勞動人群開發可穿戴AR設備，監測他們的生命體征和周圍環境。

再舉一個平視顯示器的例子，某些型號的寶馬汽車能夠在擋風玻璃上投影行駛速度等傳感信息。這種增強感知功能自從2004年以來被汽車公司所采用，寶馬正在不斷增加新功能，持續改進其HUD系統。

寶馬目前的ConnectedDrive HUD系統的增強方式是在外部環境真實物體上疊加虛擬標記。這樣導航信息或者駕駛助手系統的信息可以顯示在司機前方道路視野的精確位置上。導航指示可以層疊在道路上，其它汽車或安全相關的物體可以根據情況高亮顯示或標記出來。寶馬夜視系統提供的可視化信息正是HUD應用的絕佳例證。

屢獲殊榮的iOnRoad應用是一個類似於寶馬HUD的增強駕駛助手系統，只不過面向平民大眾市場，也沒那麽先進。該應用僅使用智能手機相機和一些視覺算法，提供了諸如碰撞預警、出口監測、道路出界預警以及事故後能派上用場的黑匣子錄像功能。

Liver Explorer是AR應用在另一個截然不同的領域中的例證。外科醫生可以通過Fraunhofer MEVIS公司開發的Liver Explorer應用增強感知。該應用能夠為執業醫生提供實時的AR向導和輔助。設備通過攝像頭捕捉肝臟影像，利用AR技術將手術計劃的數據疊加到器官上。

另外，該軟件還能實時響應（如根據系統持續追蹤的血管運動狀態及時更新手術計劃）。這些功能超越了MARTA系統對於情境敏感式信息的定義。如果該應用能得到積極評價的話，未來很可能會改造推廣到更多的手術領域中。

在危險情況下，隨時掌握關鍵信息尤為重要。正因為如此，軍方成為了AR應用最大的投資者之一。Q-Warrior Helmet是一款軍事應用。該AR項目希望能為士兵們提供“保持警惕，視野開闊，手搭扳機”的場景意識，以及敵我識別、夜視影像和遠程協調小分隊的增強功能。該頭盔會將每個佩戴者的具體位置信息提供給其他人，軍事組織可以通過它在戰鬥或偵查行動中集結、行軍、分享信息與位置。不難想象，未來類似的系統會出現在其他工作環境危險的職業中（如消防員、執法人員）。

混合現實模擬——在現實中探索虛擬

上述案例以提供靜態數字信息的方式為我們展示了增強現實的應用，然而接下來這一類的AR實踐相比之下更進了一步。通過這些所謂的混合現實模擬，用戶可以在現實環境中動態地更換或調整虛擬物體。

最新的宜家應用Ikea Catalog就是其中最為突出的一個例子。借助於這個由Metaio公司開發的AR應用，消費者可以使用移動設備把所選的數字版宜家家具“放置”在自己家客廳里，從而更方便地測試家具的尺寸、風格、顏色擺在某個位置是否合適。該應用還允許用戶調整每一個部件的尺寸和顏色。

優衣庫的試衣魔鏡（Magic Mirror）提供了一種更加個人化的AR試衣體驗。2012年舊金山的一家優衣庫門店安裝了這臺大型增強試衣鏡，它能夠識別顧客的身材和所選衣物，因此免去了再試其它顏色的必要。顧客只需換上某件衣物站到鏡子前；根據觸摸屏的提示選擇其它顏色，鏡子中就會投射出顧客身著另一種顏色的影像。

佳能推出的MRERL系統能夠實現3D電腦渲染模型在現實環境中與現實世界物體無縫融合的設計過程。舉例來說，汽車領域可以借助於這套系統設計出新汽車的模型。MREAL系統支持多用戶協同工作，同步進行完整規模的產品設計。

這套系統可以用來分析新規劃設計中現實部件如何組合的問題。其實現方式是，渲染出包括現有部件和新設計概念的3D模型，再將兩者組合起來。

例如，可以將現有的汽車座椅整合到新車虛擬設計的投影中。MREAL系統提供的是混合現實，因此用戶可以真的坐到（真實的）座椅上，看到汽車外面的真實環境以及汽車內部的數字虛擬模型——包括全新設計的儀表盤和方向盤。

另一個已投入使用的工業級AR應用來自空中客車公司（Airbus）。為了能夠完全依靠數字工具完成新飛機的生產流程，空中客車公司於2009年聯合打造了MiRA（混合現實應用）。該應用利用AR掃描部件、檢測錯誤，從而提高了生產線的效率。

以A380客機為例，由平板PC、特制傳感套件和軟件組成的MiRA應用現在已將組裝機身中成千上萬個支架的時間由300小時降低至驚人的60小時。更為震撼的是，之後發現，損壞、安裝錯位或者遺失支架的數量卻降低了40%。

日本的一位黑客利用現有的3D模型和廉價的動作傳感器實現了與日本超人氣虛擬歌手初音未來的AR“約會”。在演示視頻中，初音陪著他漫步公園，初音能夠識別現實世界的物體並做出反應（比如坐在真實的長椅上）。該軟件甚至還能與這位虛擬歌手互動（比如摸摸她的頭或領帶）。盡管這個應用有著明顯的煽動性，但它絕非只是噱頭。由此我們可以想到，不久之後人們或許會有虛擬伴侶的陪伴，在需要時提供幫助（比如，輔助搞定醫療或工程問題，或者以人形界面的形式處理個人日歷、備忘錄、通訊錄等日常數字事務）。

虛擬界面——在虛擬中控制現實

接入互聯網“智能”玩意兒越來越多，獲取數字信息的方式越來越多，於是打算利用AR設備及數據來工作的人也越來越多。因此，我們討論的第四類——虛擬界面，關註的是提供以數字形式控制現實世界物體的新方式的AR技術。本質上說，這類技術讓調整、控制真實物體的混合現實成為可能。

手勢是一種隨時與數字世界進行交互的高級方式。上文所說的麻省理工學院開發的SixthSense正是這麽一種手勢界面系統。盡管該系統目前采用的是空間AR技術，它也可以應用於其它各種技術中。借助於該系統，用戶可以使用自然手勢與信息進行交互。為了捕捉用戶的輸出意圖，該系統的相機采用計算機視覺技術對用戶手勢進行識別和追蹤。

基於AR的界面不局限於計算機設備。還能用來控制汽車，娛樂設備，以及加熱系統這樣的家居配套設施。仍在開發之中的家庭自動化系統Revolv正是這樣的例子。結合Google Glass後，用戶可以通過該系統控制家中的所有數字設備（如照明系統和門鎖系統）。於是就形成了可以用語音或指尖控制的增強“智能”家居環境。

中國電商1號店的例子告訴我們，虛擬界面也不局限於家中。該公司曾宣布，將成立全球第一個AR連鎖超市。

每一家超市將會有一塊約1.2平方米的貨架，設置在“空白”的公共區域（比如火車車站或地鐵車站，公園或大學校園）。裸眼看去只是空蕩蕩的貨架和墻壁，通過AR設備看到的則是完整的一個超市，貨架上堆滿了數字形式的真實商品。用戶只需通過移動設備掃描商品，添加到網絡購物車中，即可完成購買。AR購物完成後，用戶會在家中收到配送的商品。這個概念類似於韓國地鐵站里基於二維碼的樂天超市，但得到了AR技術的增強。

 

結語：AR是一座比VR還要大的金礦

很多案例已經證明，AR技術在職業場合更有用。第一代谷歌眼鏡在消費類市場遭遇了失敗，但在一些小眾市場，例如醫療健康領域，谷歌眼鏡仍被證明非常有用。微軟HoloLens的橫空出世，讓我們感覺到AR還能發揮更大的作用。

AR技術短並不在於遊戲或耍酷，而是在於滿足實際需求的職業應用，這些應用看起來並不是很酷，但卻更貼近現實。相比於VR，AR似乎是一座更大的金礦。

附：報告引用文章

What Is Augmented Reality and How Can Engineers and Designers Use It？作者：Jeffrey Heimgartner

ugmented reality startups and technology trendsetters want to show that virtual reality is merely a 'stepping stone' to breakthroughs that touch more people，作者：Micheal Liedtke  

How Augmented Reality Works？，作者：Kevin Bonsor

Augmented Reality in Logistics，作者：DHL Trend Research

 

版權聲明： 本文作者 VR次元孫實，文中所述為作者獨立觀點，不代表i黑馬立場。推薦關註i黑馬訂閱號（ID:iheima）。題圖來自123RF圖庫。

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3場2萬字《人類簡史》作者中國行演講全記錄

尤瓦爾·赫拉利 2016-04-29 14:25

篇幅1·傅盛讀《人類簡史》的心得：“認知是人類前進的唯一武器”

從傅盛的演講中，他提出：科學就是承認“知”比“行”更重要。（想看傅盛完整演講筆記，關註筆記俠公眾號後即可看到）

以前我們一直強調“知易行難”，但事實上是“知難行易”，當然“知行合一”是更難的。但是，如果你解決好了“知”，就能極大程度地解決好“行”的問題。

過去，我們強調實幹和勤奮，但今天你會發現——本質上，認知才是最大的壁壘，不單是自己的壁壘，也是別人的壁壘，還是我們最大的武器。

鴉片戰爭以後，中國人花了100年，可能才真正理解西方社會，或者還沒有真正理解西方社會怎麽運行、整個科技體系怎麽運行。如果你都沒有真正理解，何談借鑒和超越呢？只有真正理解，才有機會迎頭趕上。

從這個意義上講，“知”比“行”要重要得多。

如果我們不去相信這一點，不去理解這一點，就會把這兩者弄顛倒。赫拉利的《人類簡史》這本書也是激發了我們對“知行”的一次思考。我們應該花更多時間去思考，真正讓自己認知到事物的本質。

再比如說，馬克思從沒接觸過一個士兵，就靠寫了一本《資本論》和《共產主義》，極大改變了全球的面貌。這就是認知的力量。

比如Uber，因為他們相信“共享”這件事，才能在沒有一輛汽車的情況下，改變了全球出租車產業。互聯網也是在沒有任何壁壘的情況下，因為認知的不同，改變了全行業。

比如獵豹國際化。不就是因為有了移動讓世界變平的認知，相信了全球化是一個巨大的浪潮，才有了今天的一點成績嗎？

傅盛

傅盛曾經說，在我不是很懂英語、整個團隊沒有任何海外經歷的情況下，我們敢於開展國際化，不就是因為我在美國看到了日本汽車、韓國電視、Google Play，以及由此看到的中國公司在移動工具上的趕超機會嗎？

本質上，真的是因為你的執行力很強，你的公司沒有任何問題嗎？不是的。而是你比別人更早地想清楚了全球化這麽一件事，然後在這個方向上全力以赴。

這不是拍腦袋，而是知先於行。

篇幅2·《人類簡史》帶來的引子

赫拉利告訴我們：

我們生活在一種虛構（幻象）之中，這種虛構在智人階段就有其端倪。人類學家對於宗教的研究可謂癡迷，從最初的搖椅上的人類學家，到最近的田野踐行者，都研究宗教。宗教可能就是人類最初的虛構。鼻祖級別的人類學家愛德華·泰勒在《原始文化》一書中，提出了“萬物有靈論”（animism）的主張，並將其確定為最早的宗教形態，在赫拉利的書中，提到了同樣的概念，中譯本將其翻譯為“泛神論”（其英文對應詞應是pantheism），是不恰當的。作為一種構擬，它成了智人的虛構能力的一種展示，此乃是一個象征，成為我們窺伺自我的本性的一個孔道。

智人所以能夠幸存，打敗了諸如尼安德特人這樣的同樣的人屬物種，從而成為唯一的Homo（人），就在於智人具有一種團結的願望，而發揮這種團結作用的就是一種虛構的能力。赫拉利在書中會提到講故事，而更為重要的一個步驟是：所講的故事能夠得到大多數人的確信。

人類的虛構（即觀念、即幻象）決定了我們最終的去向。

所以，一個很重要的問題就是改變我們現在的觀念。在本書的最後，赫拉利寫道：

“創造科學怪人的弗蘭肯斯坦博士，現在就坐在吉爾伽美什的肩膀上。阻擋不了吉爾伽美什，我們也就阻擋不了弗蘭肯斯坦博士。”

傅盛和赫拉利的對話

赫拉利：因為現在世界正在發生信息洪流，不斷湧來，如何從信息中找到有用的？哪些是重要的？哪些是不重要的？所以需要你集中註意力，尋求平衡，我會做冥想，對現實進行觀察，在觀察中，把故事、想象、商業放在一邊，只是看現在在發生什麽。

傅盛：我理解冥想，也在想能否冥想半小時左右。因為你不用智能手機，但你又說是數據主義者，你會擔心對於外在的世界知道的太少嗎？是否會擔心洞察的敏銳力？

赫拉利：我不是說讓信息自己來找我，而且有些找我的信息對我不是特別重要。我的方法是提我感興趣的問題，看問題會把我帶到哪個方向去，根據這個方向去尋找信息，雖然無法百分百保證能拿到信息，但能保證拿到信息的機率。我的家人都有智能手機，他們和我聊天的時候，每過一會就要看看手機，他們不是和我在聊天，而是要隨時看看世界是什麽，反而錯過了當下的交流。

數據是世界上的某種概念，這樣的概念我都會提問。作為歷史學家，我們從工業時代繼承下來的信息和遺產都慢慢不重要了。在19世紀，隨著工業革命的到來，傳統宗教越來越分化了，新的經濟系統、思維系統都逐漸出來，那麽現在我們是在新的工業革命驅使當中，要知道如何從傳統制造中轉化到改變自己的身體和思維，這是完全不同的經濟。

所有的社會系統、意識系統，在工業時代和現在的狀態是不一樣的。這些信息都是我很長時間在思考的，大概在我寫完《人類簡史》這本書之後就在不斷思考，我也在觀察和研究到底發生了什麽，在相信上帝、相信人本主義之後，我們現在來到了數據時代，這絕對是21世紀最重要的概念，思考了這點之後，你就會再思考其它的。

傅盛：人工智能和AI是否會取代人類？AI和人類之間的關系會是怎樣？會不會有情感？我發現這次和你的交流，與上次在以色列和你的交流，你的一些思考有所不同，為什麽會發生這樣的改變？

赫拉利：為什麽頭腦中這麽多的神經元，分管各種感情？目前還沒有任何被列出來的算法，所以還是需要我們有主觀的情感和經歷。但從計算機時代開始，計算機的智能是不斷發展的，而且是指數級增長，不過目前沒有意識和情感，但它們有足夠的能力理解我們的意識和情感。

人文主義認為：你首先要成為有情感的人，通過同理心理解別人的情感，但是數據主義認為可以通過計算認識情感，比如亞馬遜，它不用讀這個書，它可以通過行為去分析這個人。不是說人工智能在形成自己的感情，而是能夠預測和分析人的情況。我覺得未來幾年，人工智能在很多任務上比人類做得更好，也會拿走人類更多的工作，給政治經濟帶來新的問題，是失業的人做什麽？我們現在還沒有答案。人工智能將在很多層面超越人類，但不代表可以開發出自己的情感和意識。

傅盛：我分享幾個關於數據的看法，我今天引發了很多思考，分享幾個小例子說明世界正在數據化：

這是我在矽谷看到的例子，第一個是醫療數據的實驗項目，今天矽谷有一家生物雲端平臺的公司很火，你只要輸入一段代碼的指令，實驗室就幫你把實驗做了，而且每次數據都保留下來；矽谷還有一家創業公司在做物理實驗的數據化，馬斯克的Space X就是它的客戶，通過計算機模擬，它可以把上百次實驗變成十幾次，包括現在無人汽車的虛擬化演示，因為雲端化帶來的好處，就極大減少物理測試的流程。

《三體》這套書很好，獲得雨果獎，我見過它的作者，他有一個觀點：從宇宙文明角度來來，人類文明被取代，不是什麽特別了不起的事情。那麽，未來人類的存在是否更多數據化，而不再需要肉體？

赫拉利：我們今天的考慮方式是生物現實、物理現實和數據現實之間有一個障礙，但是這個障礙正在消除和模糊，不管是實體、虛擬，都是基於同樣的算法來建立的，這是有巨大影響力的。很多科學家和學者認為我們會超越有機體，然後升級到計算機，生命的基礎從碳水化合物到矽物質，這個時候人類就可以更容易地離開地球。

人們也在想意識是否可以上傳到計算中當中？人們不一定真正理解智慧和意識之間的區別，人們認為智慧等於意識，因為大家覺得生物的演化中，這兩者是並進的，看似是硬幣的兩面同時存在。但是我們現在看到意識和智慧在脫勾，比如阿爾狗有意識，但是沒有智慧，也沒有感覺，輸贏不會開心或者傷心。在地球上，細菌、植物的智慧程度非常高，但是沒有意識。

有一句話說：條條大道通羅馬，這個羅馬就是智慧。對於哺乳動物來說，意識和智慧是相輔相成的，但是也許未來，智慧和意識可以分離開的，可能有某個事物具備超強的智慧，但是沒有意識，那麽智慧和意識哪個更重要呢？哲學家討論來討論去，沒有變成一個切實的問題，但是今天已經成為我們可能面臨的最重要的問題。

傅盛：的確，在整個生物演化過程中，光用數據可能不足以表達。我認為未來人類和AI（人工智能）會處於共存關系，你對這樣的關系是樂觀還是悲觀？

赫拉利：我覺得這個發展不一定放在對立的環境中看待，就像婚姻一樣，大家是共存和融合的，我們今天和手機也在融合，我們的很多情緒活動都是通過手機完成，雖然手機還是身體外的東西，但是慢慢會走向的結果，可能是手機成為身體內的一個環節，比如身體植入電子，直接通過意識上網，這個融合的趨勢正在形成，這不是誰強迫我們做融合，是人們自己在每一天當中所做的決定，我們自己選擇給手機更多權威，通過手機來生活和融合。

我不會覺得人和機器要你死我活，我覺得未來不是這樣，未來的人類和機器肯定是聯姻和融合，但是正如婚姻一樣，也會有矛盾、推拉和小小的戰爭，只是我們要做一些妥協，但要知道紅線在哪，否則如果沒有這樣的設定，婚姻也不會幸福。

傅盛：我去了以色列兩次，都會特別感動和驚訝，700萬人口的以色列是全世界上市公司第二多的國家，以色列也為人類做出了巨大的貢獻，有一次我在哭墻那邊，拉比（智者）告訴我以色列有幾個特點：對孩子的第一個問題特別重視（保持好奇心）、獨立思考等等。

赫拉利：我覺得拉比們說以色列是智慧之人，我不同意這個觀點，其實，在19世紀前，我並沒有看到以色列人對整個人類有做什麽貢獻，埃及、中國人給人類做出的貢獻遠遠超過猶太人。

《聖經》里面有很多亂七八糟的故事，《聖經》更多也是基督徒而不是以色列人傳播到世界的，猶太人只關心猶太人，也不怎麽關心其它民族。只是20世紀出現了愛因斯坦、弗洛伊德和很多創業者，因為他們更加去猶太化，更加對周圍的世界感興趣，然後開始做出了重大的貢獻。

我要強調一點，愛因斯坦的物理學啟發不是來自於《聖經》，他是一種客觀開放的態度來做研究的，這種態度不是猶太人的態度。我認為其它人可以從這些當中學到什麽呢？就是開放心態帶來的創造性。

傅盛：自我批判是一種很大的動力。猶太人19世紀之後脫離內在，更多去向外融合，最後獲得了爆發，我認為不管是人、公司，都要跟世界建立廣泛的連接，和這個世界、信息統一連接起來，就能獲得巨大的爆發點，獵豹以前就是在小池塘里面，後來往外一看，看到了一個廣闊的視野，我想這也是獵豹發展的一個重大方法，謝謝。

來看看所有演講的匯總版

認知革命1：人類的崛起與未來

我們這個物種成功的秘訣是什麽？智人成功的秘密是什麽？絕大多數人會從個人層面上來研究我們成功的秘密。我們每一個人都希望相信我一定是有特別的地方使得我是這樣的一個高級物種，比其它任何動物都高級。但真相是什麽？在個人層面上，我們跟大猩猩、猿猴或者其它動物都差不多。

如果我是一個猿猴，把我放在一個孤島上，讓我自己去生存，看看我跟大猩猩誰能夠更好的生存下來？我覺得大猩猩一定比我表現的更好。因為我們成功（高級）的秘密不是看某個人單打獨鬥，而是從集體的層面上，我們比它們更高級。我們人類控制了這個星球，是因為我們是這個世界上唯一的一個能夠靈活合作，而且大量個體來進行合作的物種。

有其他一些動物，也能夠以大量的個體來合作，最明顯的例子就是一些昆蟲，比如說螞蟻，蜜蜂等等，但是這種所謂的社會昆蟲的合作是不靈活的，是非常僵化的，它們基本上只有一種合作的方式。

比如說蜂巢，只有一種方式才能運作，蜜蜂只有一種方式才能組織它們自己。如果出現了一種境遇或者威脅的話，這些蜜蜂就不能一夜之間發明一個社會機制來更好地應對危險。有時候，這些蜜蜂不能把蜂王處決了，成立一個共和國之類的，它做不到。它們的基因密碼大大地限制了它們能進行什麽樣的合作。

還有其他的一些動物，比如所謂的社會哺乳動物，它們能夠更加靈活地進行合作，比蜜蜂和螞蟻更靈活，但是只是以小數量、小個體來合作，它們不能以大量個體來進行合作。

我們看大猩猩，大猩猩超過一百只就沒有辦法再合作了。為什麽不能呢？因為大猩猩之間的合作取決於互相之間要非常了解。如果我是大猩猩，你是大猩猩，我要跟你合作，我必須認識你這個人，我也知道你是個什麽樣的人，如果不了解你的話，無法和你合作。如果超過100只的話，就不能跟他建立親密的關系，因此成百的大猩猩就不能進行合作。

但是人類，智人為什麽這麽特別呢？是因為我們把這兩種能力合並了。就像其他的一些社會哺乳動物一樣，我們可以非常靈活地合作，同時就像社會昆蟲一樣，我們也可以以大量的數量來進行合作。我們可以跟幾千甚至幾百萬的陌生人合作，如果我們想一下，不管是建金字塔還是中國的長城，所有這些巨大的成就並不是由於某一個人特別的天才，而是合作的結果，是一起來完成的。

所以一對一的話，甚至十對十的話，智人跟其他的動物相比，沒有什麽高人一等的地方。但是你讓一千個人類和一千只大猩猩相比較的話，你就會發現有差距了，你就會發現人類可以輕易地打敗大猩猩，因為一千個大猩猩是沒辦法有效的合作的，肯定會搞得一團亂。

人類為什麽是地球上可以大規模的、有效的、合作的唯一物種呢？我覺得我可以給大家一個答案就是：想象。人類的想象就是人類合作的關鍵。

人類可以大規模的進行合作，就是因為人類可以發明出一些想象出來的故事，然後進行傳播。只要所有人都是相信同樣的一個故事，所有的人都會遵守同樣的法律法規規則。因為這個原因，陌生人才能進行有效的合作。這是人類所獨有的，其他所有的動物都不能發明出這樣一種想象出來的故事，然後去相信它。

我想強調的一點就是：這樣的一種發明和傳播是大規模合作的基礎，這個機制有一個特點，不僅僅體現在宗教的領域，還體現在其它一些人類活動的領域。

可能你在宗教的領域接受這個概念非常容易，為什麽大家會大規模的合作呢？就是因為所有的人都相信上帝、天堂、地獄。其實同樣的概念也是同樣適用於其他各類的人類合作。

比如政治領域，最重要的體制、最重要的現代政治概念可能就是國家這個概念。因為國家不是一個客觀的現實，不是一個有形的現實，它只是一個想象出來的故事，只是在我們共同分享中想象中才存在的。

一座山或者是一條河是一個客觀的存在，是看得到摸得著的，甚至聞得到它的氣味，但是以色列、意大利、美國這些國家的概念並不是一個客觀存在的概念，不是有形世界當中的一部分，它只是一個故事，是我們頭腦當中想象出來的。

而且這個故事被重複了這麽多遍，大家都相信了，特別堅信這一點，甚至他們已經不再覺得這是一個想象出來的故事了，但他們並沒有意識到這其實是想象出來的，而不是有形存在的。在大猩猩的世界里就沒有這樣的事情，就只在人類的頭腦當中會存在。

現在在全球經濟最重要的參與者就是公司。公司是什麽？也不是一個客觀的現實，公司不是它的工廠。如果說一場大地震，毀了公司所有工廠，這並不意味著公司就沒有了，公司還是繼續存在的。即使所有的工廠都被毀掉了，還是有錢，如果沒有錢可以去銀行貸款建新的工廠。同樣的，公司也不是職員或員工，可能所有員工都罷工被解聘了，但並不意味著公司就不存在了。

那麽公司到底是什麽呢？是創造出來的一個故事，然後讓所有人都相信這個故事。這個就是公司，有這麽多的規則要遵守。如果上百萬的人都相信的話，那就是有效的，它就成為我們經濟的一個基礎。這些公司整天都在做什麽呢？它們就在賺錢。

金錢是什麽？金錢其實又是另外一個想象出來的故事，這也是人類發明出來的、人類所獨有的，其它所有動物都沒有金錢。紙幣沒有客觀意義上的價值，但是世界最擅長說故事的大銀行家、各個國家財長，他們告訴我們一個特別有說服力的故事，這些紙幣價值十個香蕉，如果所有人都相信，這個系統就行之有效了。我們可以把本來一文不值的這些紙交換香蕉，這個特別了不起，只有人類可以做到。

也許有關錢最有趣的一點就是：錢是有史以來人類發明的最成功的故事，這是唯一的一個人人都相信的故事。

不是每個人都相信上帝，不是每個人都相信國家，不是每個人都相信人權，但每個人都相信錢，每個人相信的都是同樣類型的錢。可能我們有不同的貨幣體制，但是有關錢，非常不可思議的是即使互相痛恨的人，即使大家在什麽東西上都不能達成共識的人，仍然相信這些共同的錢。

比如拉登、基地組織、IS，他們痛恨美國的政治、文化、宗教，但是他們一點都不痛恨美元。所以“錢”是有史以來講過的最成功的故事。它建立了人類之間的信任，錢的本質就是信任。它是最好的、最高效的、人類之間互信的一個機制，而且它是建立在我們頭腦當中一個虛構的概念為基礎的。

你可能留下了這樣的一個印象，覺得講故事很容易，並且傳播故事也很容易，但實際上特別難。難的並不在於講故事，難的是說服所有人相信這個故事。

全世界不同的故事太多了，有非常多的關於不同的神、不同的宗教、不同的制度的故事，怎麽樣說服別人來相信我的故事，而不是別人的故事？歷史的絕大多數時候都是圍繞這個問題來展開的。怎樣說服所有人相信同樣的故事，而且這種嘗試不是總是能成功？絕大多數人類歷史上的戰爭和革命，都是由於這種沒有能力讓所有人認同同一個故事導致的。

我們為什麽要打仗？為什麽有這麽多的革命和戰爭？

大家會想可能和其它動物打架的原因是一樣的，為了爭地盤、爭食物而打架，但不是這樣的。除了少數幾個例外，絕大多數人類的戰爭和革命都不是為了爭地盤、爭食物，都是為了一些虛擬的故事展開的。

比如我自己的國家以色列，經常和巴勒斯坦沖突，這到底是為什麽，大家可能覺得是為了爭地盤，實際不是。那個地方的土地足夠多，客觀上講，土地並不短缺。同樣，客觀上也不缺食物，食物是足夠的。

那麽以色列為什麽和巴勒斯坦要打仗呢？

因為他們有非常不同的故事或者虛擬的故事存在他們的頭腦當中，他們沒法認同共同的故事。

舉一個反例：你想一想歐洲的歷史，一個世紀之前歐洲人互相屠殺，而現在歐洲可能是世界最和平的一塊土地。到底是什麽造成了這樣的一個區別？不是因為發現了更多的土地，是因為他們構建發明了一個新故事，替代了很多原來各個歐洲國家單獨的故事，現在絕大多數歐洲人很接受認可這個新故事，因此他們就不再打架了。

總結一下，智人為什麽會成功？秘密是什麽？當我們問我們自己：為什麽我們控制了這個世界？我能給你的最好的答案就是：我們人類控制這個世界，是因為我們生活在雙重現實中。

所有的地球上其他的動物生活在一個客觀的現實中。我們也生活在客觀中，但除了這個客觀的現實之外，我們人類在幾千年以來構建了另一層的現實，就是一個虛擬的、虛構的現實。

這個現實是由一些虛構的實體組成的，比如上帝、貨幣、金錢、國家、公司等等。很不可思議的是，在這麽多世紀以來，這些虛擬虛構的現實變得越來越威力強大，所以今天世界最強大的力量就是這些虛構的實體。今天大象、獅子、樹、河流、山的生存取決於人類的決策。

人被自己的欲望所驅動、控制並不斷創造出新的東西，卻發現越來越被自己所創造出的東西所制約，人類不斷在這張網里掙紮，其實人類只要控制自己的欲望就好。

認知革命2：歷史的方向

歷史是不是要朝著某一個特定方向前進？還是歷史只是一些事件的隨機積累？歷史，是不是沒有一個明確的方向？

我想要探索3個不同的方向，這也是歷史有可能朝向前進的方向。

第一個選擇，歷史將會朝著權力的方向前進；就像歷史過去的進展一樣，隨著歷史的發展，人類權力會越來越大；

第二個選擇，歷史會朝著團結的方向前進，隨著歷史不斷的進展，人類將會越來越團結；

第三個選擇，就是幸福，隨著歷史不斷進步，人類會變得越來越幸福。

經過幾千年的時間，不同的地方相互的聯系是越來越強了，不管是在文化、政治、經濟，就是因為這種聯系，在21世紀的今天，歷史基本上可能到達了一個命運的關鍵點。整個星球、整個人類都連接在了一起，成為一個共同體、一個大的村莊、大的家庭。當然在每個家庭中都會有沖突，但這只是大家族內部的沖突。現在已經不是一個相互分離、沒有聯系的人類社會了，而是一個團結的人類社會。你可以看到今天世界的團結，特別體現在三個方面：

第一個是經濟的領域

這個世界不僅僅是處於一個貿易的連接體當中，比如說，中國的經濟可能會影響美國經濟發展，中東戰爭可能引發石油危機，這也是對全世界都會產生影響。在更深的一個層次上，今天整個世界對於經濟的看法也是一致的。在歷史上之前的這一時期，不同的文化、不同的文明，對於經濟的概念和認識完全不一樣。到底什麽叫經濟？經濟體制和運作中，什麽樣的經濟政策是有效的？

大家的意見都是互相不統一的。在中世紀的歐洲、印度、中國、美國，他們對於整個經濟的概念想法是很不一樣的。但今天，不僅僅說整個世界同時處於貿易的連接體，另外整個世界對於經濟的認識基本上是一致的，當然稍微有一些差別，不同國家會有不同經濟政策。各國財長一起開會討論經濟事務的話，他們完全能夠理解對方在說什麽，理解其他國家的經濟問題或政策。即使是他們對於什麽是最好的政策有分歧，但他們會非常理解彼此的意思，他們用的是同一套語言、概念。這個是前所未有的。

第二個是政治的領域

對於經濟領域，我們已經看到了人類的團結，在政治上也是一樣，我們看到了人類團結的進程。一千年之前，全世界各地的人類有著完全不一樣的政治體系，但是在今天的世界上。雖然具體不同，但所有國家都是按照國家進行管理，進行政治統治。而且大多數國家對於政治的概念也是非常類似的。不一定所有國家都是民主政治或社會主義。很多國家都是共和的體制，都同意主權存在於人類的手中。最基本的政治概念，全世界範圍的理解相當一致。正因如此，我們在世界上第一次有了一個聯合國，有了一個國際關系。這是覆蓋全球的。

第三個是自然的領域

之後在最深一個層次上，你可以看到人類的團結還體現在我們對自然的認識上。如果一千年前到世界各個地方旅行，你會發現他們對自然的認識是完全不一樣的。今天雖然有些細微的差異，但是對最精髓的東西的理解是一致的。各國的生物學家對於生物的理解完全是一致的。

對人體、疾病成因的理解也是一致，物理上也是一致的。歷史的方向最無可避免的，就是朝著團結在走。經過幾千年的歷史進程，我們基本上已經到達了這個目的地了，我們已經和全世界組成了一個大家庭，當然這個大家庭中還是會有爭吵，但是我們已經不再是相互獨立的了。

在過去的十萬年，很明顯的一點就是人類的力量、權力越來越大了。人類也變得越來越團結了，但是有一點並不明確，就是在過去的十萬年當中，人類有沒有變得越來越幸福。

但你有沒有更加幸福？這是最難最重要的一個問題。我們現在消耗了更多的能量，美國人日均消耗的能量相比於以前增加了60倍。但是幸福感會不會也增加60倍呢？答案可能並不是如此。有哪些證據呢？

人類的力量和幸福感之間沒有直接的聯系。不是說每個人的權力明顯上升之後，人類的幸福感也會明顯上升。有些人會覺得人類權力越來越大的時候，當然就比較幸福，你可以使用那些權力去解決問題，比如說激光、疾病、戰爭。

但事實上並不是如此。幾千年的歷史，你可能看不到權力和幸福之間有著很緊密的聯系，因為人類的權力通常都是用來增強集體的權力，也就是整個帝國或者國王的幸福感，而不是個人的幸福感。比較一下，農民的生活遠遠要比采集者的生活糟糕得多。

為什麽呢？

首先就是因為農民做更加賣命地工作，我們的身體和頭腦經過了幾百萬年的進化，才適應了這種采集者的生活。因為進化，我們就可以進樹林采蘑菇打獵。這是進化之後我們的身體和頭腦才會去做的。

但是18世紀的農民並不是這麽去做的，他們做的是更加複雜、更加難做的農業上的工作。比如用河水澆灌玉米、收割糧食等等。對於人體來說，是更加複雜、更加無聊的工作。即使今天幾百萬的人，全世界各地的人，工作更加努力，做的還是更無聊的工作。

但是19世紀的農民大受影響。所有的這些挑戰和困難之外，他們還會受到社會不平等和上層階級的剝削。之前采集者生活在一個非常平等的社會當中，有很多的部落，但貧富之間的差距並不是那麽明顯。

隨著歷史不斷向前推移，人類的權力越來越大，權力的分配並不是在所有人之間都是平等的，而是集中在非常少數的精英分子手中。在19世紀地農民可能會受到更多的社會不平等和剝削的影響。如果一直看幾千年的歷史一直到19世紀，我們可能得不出平常人越來越幸福的結論。

今天更多的人是因為年老死去，而不是因為傳染病，這就導致了暴力的大大減少，今天自殺的人遠遠超過人類之間暴力導致死亡的人。暴力在快速的下降，一人死於恐怖組織的同時，有一千人死於吃得過多，所以麥當勞比恐怖組織對歐洲人的安全威脅更大。

從這個意義上來說，我們看到了人類的權力和人類的福祉是有一定的相關性的。但是同時又不意味著人類就比以前更幸福了，因為我們還有看到一些相反的、不斷在減少人類的幸福和福祉的過程。

首先，智人是一種社會動物，我們的福祉、幸福很大程度上取決於我們的社會關系和家庭關系的廣度和深度。現在社會把饑荒瘟疫和戰爭減少了，但同時我們也看到了一些親密的社會和家庭的解體。

今天的人類不會再受到饑荒戰爭的影響，但是比以前孤獨許多，比以前更感到被隔絕、被異化。我們還在失去的一個東西就是註意力的缺失，感官的能力在缺失。

絕大多數今天的專家有一個觀點：人類的幸福真的沒有改變太多。人類的幸福和權力之間既沒有正相關的關系，也沒有負相關的關系，權力不斷地增加，但人類的幸福基本上跟以前保持一個相同的水平。

我們就像實驗室里的小白鼠，在機器上跑來跑去，沒有任何的進步。到底是什麽原因導致的呢？

有一個非常深入的原因，是人類的幸福真得不取決於我們所生活的客觀條件，很大程度上取決於我們的期望。你期望什麽，得到了就滿足，如果沒得到就不滿足。所以真正想要什麽並不重要，重要的是你有沒有真正得到。

但是人類有一個問題，隨著人類獲得的權力越來越多、生活條件不斷改進，人類的期望值就會不斷地提高，如果期望值跟我們的祖先一樣，那今天我們每個人都會非常幸福。我們今天還是不幸福，因為我們的期望變了。期望值會隨著條件的變化而變化，這也是我們沒有那麽滿意的一個原因。

另外，我們也看到了人類對自己的身體和對美貌的關系之間也能看出來。今天的人比歷史上任何時間的人要更美麗，因為疾病沒有那麽多了，我們也更知道怎麽來治療。但是有研究發現，尤其是在最發達的國家，人們對於外貌比以往任何時刻都不滿意，如果你把發達的社會跟欠發達的社會做比較，你會發現發達社會對外貌更不滿意，為什麽呢？因為他們的期望值改變了。

以前只與周邊的有限人進行比較，而現在有電視廣告了，他們專挑世界最漂亮的人展示給我們看，所以把自己跟明星比較就越來越不滿意。這種機制實際上減少了人類的滿意或者幸福度。在更深入的一個層面上，我們可以責怪生物學、人類的氧化。

為什麽導致了人類的滿意與不滿意？

根據生物學專家研究，不是外部發生的事件，不是經濟條件，不是財富值，而是我們內部自身化學體系決定的。外部沒有任何東西讓我們開心或痛苦。唯一影響我們的開心或滿意的就是內部的生物化學體系。開心是因為內部生物化學系統在生存一種愉悅的感覺。但是有一個生物學上的問題，我們的生物系統設計使得那些愉悅的感覺不會持續太久。

人類歷史上所發生的一切都沒有改變我們的生物化學體系，如果我們的幸福取決於生物化學體系，那我們的生物化學體系不改變的話，歷史就是沒有意義的，什麽都沒有改變。

因為這些生物學的專家，歷史上第一次明白了控制我們的滿意機制，關鍵的不是經濟社會政治，而是生物化學。如果你想要帶來一個人類幸福感上的巨大改變，唯一的方式就是要改變我們內部的生物化學體系。在經過了幾千年之後，我們一直嘗試改變整個世界，但並沒有更滿意更幸福。現在這些專家發現我們一直采取的是錯誤的體系，問題不是發生在外部，而是內部，所以我們就來改變一下生物化學體系吧。

那麽我們可以改變大腦的結構、DNA，這樣我們就可以把我們的權力轉化成幸福了。這不是我個人的觀點，而是各個專家的觀點。其實大腦對於愉悅成就的反應並不是不滿，而是想要更多，所以即使會有生物化學的藥物出來，我們可以為人類創造越來越多的滿足感，可能並不會讓人類更幸福，而是會讓人類想要的越來越多。

我們可以來看一下那些偉大的哲學和宗教的思想。我們發現了剛才的介紹並不是什麽新東西，過去的幾千年，從佛陀到蘇格拉底，到很多偉大的思想家，他們都在告訴我們，如果你想要真正的幸福，最關鍵的一點，是不去改變外部的世界，也不是改變內心的世界，而是真正地了解你自己，了解你是誰。這才是幸福的真正關鍵。

但是這樣的道理，幾千年都不能為大多數人所接受。大多數人不是追求了解自己或更加幸福，而他們想要做的是去改變世界，讓世界滿足我們的期望。但即使我們做到這一點，我們的期望還是不斷地提高，然後又不幸福了，所以人類特別擅長取得權力，但最不擅長的就是把權力變成幸福。 

數據崇拜：數據宗教的崛起

今天，在世界上普遍流行的、對這個世界的看法是什麽樣的？

我們看下人類、蜜蜂，可以看到什麽？是兩種不同的狀態。那麽人類是什麽狀態呢？

為了更加了解這個想法，我們首先看下宗教，它並非來自於天堂，而來自於地上的人類，是為了要在地球上建立統一的權威。宗教，也可以用“意識形態”來理解，過去的人們認為權威在人類之外，在上帝那里，但是在當今社會，宗教有很多改革，轉移到了人身上，“人本主義”成為新的權威，大家認為人身上都有神奇的因素，我們是全世界權威的來源，不管個人還是集體，是我們用自己的已知幫助我們，用自己內在的聲音引導我們，這聽來很抽象，所以在我和大家解釋“數據崇拜”之前，我們來講講當下主導我們的宗教：

“人本主義”。

今天主導的意識形態是人本主義，指“人類是世界的中心”。人類是所有權威和意義之來源，而之前在一些文化當中，人類相信上帝和超自然的存在，認為上帝和超自然是意義和權威之來源。現在的我們已經接受：自己的感受是意義和權威的來源。

之前，一些人遇到什麽困難時，他們可能選擇尋求上帝、天使以及其它超自然的力量，來尋求答案。而現在，我們聽到的聲音都是：“你要聽從自己的感受，聽從你自己的想法，唯一能給你答案的只有你自己。”人類的意願、渴望、感受是這些答案的來源。

舉例子來看“人本主義“是什麽。在過去的年代，政治家們會去一些牧師、教士等等，因為這些人是上帝和人類之間的一個橋梁，他們會去問那些人，誰應該成為國王，他們是從上帝和神那里得來權威。而現在社會的權威，是來自於人本身，來自於人的感受和想法。

所以提出各種政治主張。

比如在民主選舉當中，“人本主義”的政治學就是：選民知道好壞，如果你想知道應該由誰來掌握這個權威，那麽就去問選民，問問應該由誰決定統治這個國家。這就是人本主義一個核心的觀點。

同樣在經濟學當中，人本主義的核心是顧客決定的，顧客是正確的。怎麽判斷產品好不好？我們就問顧客。那麽，由什麽來決定一個公司是不是成功呢？這也是一個客戶的選舉，不是一個民主的投票。

也就是說，民主的客戶來通過信用卡和錢來選舉，選出成功的產品和成功的公司。如果說一個公司取得成功，必須要滿足客戶的一些需求和感受，如果一家公司不顧客戶的選擇願望或需求，就不會成功，更不會生存下去，這就是人本主義經濟學。

經濟的最高權威是消費者，沒有人會告訴消費者：你做了一個錯誤的決定，即便是諾貝爾學家、工程師、歌星、藝術家做出的汽車，消費者也不一定會買單，當消費者認為這不是好車，這就不是好車。

同樣在藝術界和審美上，也是一樣。過去幾千年，人類覺得藝術來自於一些超級力量的靈感，或有一些客觀的標準，來決定藝術是好、是壞，是美、是醜。

但是人本主義審美學和藝術就很不一樣。人本主義的藝術是：審美學，美是存在欣賞者的眼睛里。

什麽是藝術？

所有懂人格藝術的東西就是藝術。

什麽是美？

只要人類覺得美的東西，願意花錢去買的東西就是美的。

1917年，法國藝術家馬塞爾·杜尚，他就拿一個小便器，說：“這就是一個藝術品。”他把自己的名字簽在小便器上，然後放在一個博物館里。這個叫做“一個藝術品”。

從此以後，很多人不斷地在討論，這到底是不是藝術品？如果你是人本主義者的話，有人就覺得這是藝術品，那就是藝術品，如果有人覺得這是美的，那就是美的。世界上沒有哪個權威人士告訴你說這不是藝術，所以美不是由誰來做判斷的，而是由欣賞者做出的判斷。

同樣，還有人本主義的倫理學，什麽是好的？什麽是不好的？我們應該采取什麽樣的行為？過去的幾千年，很多人都覺得我們要聽上帝的、聽神的、聽天堂的聲音。

我們怎麽知道上帝或者神對我們有怎樣的要求呢？

當時，就在《聖經》里寫著，所以我們就要去讀《聖經》或是《可蘭經》，然後就按照里面說的去做。人本主義的倫理學，這是現在的世界流行的一種觀點，想法就很不一樣了。

什麽是好事？

就是你覺得好的，就是好事，如果你感覺很好，那你就去做。如果有一件事讓你感覺很好，也沒有讓別人感覺不好，那你就去做。這可能就是同性戀背後的一個邏輯和道理。

現在歐洲國家越來越接受同性戀了。之前，在歐洲，覺得這是一件特別糟糕的事情，因為那是《聖經》里說的，說同性戀不好，我們就不應該這樣做。但是現在的歐洲人想法就不一樣了，他們只是說，你聽從你自己內心的聲音，如果你自己覺得好，覺得開心，覺得兩個男人同性戀結婚，又不會傷害到別人，還會很開心，感覺好就去做。

當然了，有的時候會產生一種沖突，如果我做的一件事情讓我自己感覺好，讓別人感覺不好，怎麽辦？

比如我偷了你的車，我自己感覺很好，但是你覺得不好，那這就會產生了沖突和爭論了。

但是，在人本主義倫理學當中，所有的爭論都是基於人的感受，也許有人會逼你做一些自己不喜歡做的事情，是基於別人的感覺不好，而不是上帝覺得這個事情感覺不好。

最後，是人本主義教育學，之前的幾千年，人類行為的來源是上帝、《聖經》或是過去那些神聖的智者，所以教育在世界大多數的文明當中，教給學生的、教給小孩的是過去那些智者的智慧，到學校學的是《聖經》《蘇格拉底》《孔子》等，而人本主義的教育學，在現代世界當中就會有很不一樣的觀念，他會說世界上那些權威意義的來源，不是我們之外的，不是在天堂中的，不是在聖經當中的，而是在我們自己的內心，是我們自己的感受和選擇。這才是意義的來源。

所以，人本主義教育學一個主要目標是：教會學生怎樣獨立思考，這就是人本主義的教育學，為自己去思考！

這種世界觀，也就是把人的感受和選擇放在了核心。現在受到了新技術（生物技術、計算機技術、人工智能）的挑戰，因為這些技術的出現，人本主義可能會被終結，也就是原來的人本主義，人的感受和選擇放在世界中心、政治中心的觀念會被終結。非人文主義正在到來，科學說“人文主義”就是虛擬的、杜撰的，人文主義通過人的感覺來解決問題。

科學告訴我們，其實所謂的自由意識並不存在，我們從來沒有做過自由的選擇，你做的所有的選擇都是基於在身體當中的一些生物化學的過程。

根據生物學家的理念，從來沒有靈魂的概念，身體當中發生的一切，無論是政治的選擇和倫理的偏好，你想要買什麽東西，都不是由自由意誌決定的。所有的這些選擇都是由你身體里的生物和化學公式決定的。在科學界，存在兩種過程：決定性和隨機性。

沒有哪一種選擇是自由的。

有一種過程是決定性的，比如有一些事情發生了，導致了後面一些事情發生了。

還有一種過程，是隨機的，就是概率性的事件，比如量子學的事件，不是說一定會發生的，而是隨機性發生的，比如活性的原子組合在一起，它就會爆炸，這是隨機的。

這個世界上只有這兩種過程，但是沒有自由一說，現在生物學家也說了，沒有自由的概念。我們的選擇反應的也不是自由意誌，而是人體當中的那些生物化學公式。

我們的感受，在人本主義政治倫理中那麽重要。但是根據他們的觀點，感受只是一個生物學的過程，都是由大腦的神經元、血液當中的化合物，讓你有了這樣的感受。現代科學家告訴我們，如果你涉及到足夠多的數據，然後做出正確的計算，一個外部的環境就能夠完全理解你的感受，而且還可以預測你需要做什麽樣的決策，甚至幫助你能夠做出更好的決策。

也就是說，外部了解你的程度，可能會超過你了解自己的程度，這個聽起來可能非常抽象或複雜。然而我們的感覺就是一種生物算法。

簡單舉個例子：

在非洲大草原上有只大狒狒，有一顆樹上有香蕉，它想要吃香蕉，但同是樹的不遠處有只獅子，大狒狒就要思考，要不要冒著生命危險去摘取香蕉呢？這個問題其實是計算概率的問題，也就是大狒狒不去摘香蕉的概率有多大，而另一方面，大狒狒去吃了香蕉而被獅子吃掉的概率有多大。

要計算兩邊的概率，你就會需要很多數據，比如香蕉的數據，距離大狒狒有多遠，有幾根香蕉，這個香蕉有沒有熟，同時你還要計算獅子的數據，獅子距離大狒狒有多遠，獅子大還是小，是睡覺還是怎麽樣，看起來餓還是不餓。

另外，還要看自己的數據：我能跑多快，我有多餓。要把所有的數據融合在一起，計算出概率，然後決定做什麽。

那麽這只大狒狒是如何計算這個概率呢？

它不會拿出計算器，開始計算這個概率，它整個身體大腦和神經系統，就是它的計算器。我們所說的感受和情感，其實就是計算這種概率的公式。

大狒狒經過這個運算過程之後，不會是一個數字，而是一種感受。要麽就感到勇敢，要麽就感到恐懼。所以，感受和情感不是什麽精神的現象，不是用來寫詩的，而是一種生物化學計算的過程，讓我們計算出概率，然後做一些現實的決策。

因為沒有人了解生物學，沒有人有這樣計算的能力，然而今天我們在逐漸具備這樣的能力。

因為我們之前不知道哪些生物算法成就了人類，所以我們說：要傾聽自己的感覺，通過自己的機制了解自己。雖然目前沒有這樣的技術可以了解身體內部的數據，但是，這個事情也在改變之中。

我們正處在兩大科學的交匯之中：人文和計算，馬上要出現一個海嘯了。一邊是生物學家掀起的巨浪，開始真正了解身體，一邊是計算科學掀起的巨浪，也就是達爾文遇見圖靈。

當生物學的洞察力加上電腦的洞察力，谷歌們也正在變成生物科技公司。

他們雇用了很多生物科學家，通過生物化學算法，最終來設置和融合生物電子算法。那麽會看到什麽結果呢？

就是會誕生大數據系統，權威就開始轉移到算法中，我能打保票，你未來對身體做的最重大決策，不是基於你的感覺，而是大數據。

兩三年前，安吉麗娜去做了計算機的DNA測試，發現了很少見的基因突變，有87％得乳腺癌的可能。但是她感覺非常好，一切都是沒問題，然而計算機告訴她身體有一個定時炸彈，安吉麗娜很智慧地傾聽了計算機的聲音，而不是自己的聲音。這會是未來大家傾聽數據的方式。

幾千年前，當我們對自己的身體疑惑的時候，會去問上帝，後來傾聽自己的感覺，但是現在這些都過時了，你要聽谷歌的、微軟的、蘋果的，他們了解你的程度超過你自己。

以前的世界觀是有神論的世界觀，上帝是一切權威的來源。如果你有事情，要問《聖經》。現在的時代會告訴你，不要聽自己的感受，要聽數據的，要聽谷歌的要聽微軟的。

如果你是一個人本主義者，你以前買書是去書店一欄一欄地看，看看書面和內頁，最後選擇書籍；現在，數據主義者去亞馬遜看推薦書單，你剛進入到亞馬遜首頁，他會推薦給你，你喜歡什麽樣子的書，雖然這個算法還不是特別好。

假如你在kindle讀書，其實也是kindle讀你，keidle知道你讀的書、你哪頁讀得快、哪頁讀得慢、讀到哪里你就不讀了，把傳感器連接起來，Kindle知道你都到什麽地方笑了，讀到什麽地方哭了，讀到什麽地方不開心了，心臟有變化。

比如說：醫藥行業，很有可能最重要的有關你身體的決策、健康的角色，不是基於你的感受自由選擇做出的，而是基於電腦算法算出的。

所以，我們看到了這個數據的轉移，轉移到了計算機的算法，比我們自己更了解自己。我們當下的人類生活方式已經被數據占有、被監控。比如，將來你與誰結婚，將來都有可能會通過數據分析，會給到你應該要跟誰結婚的數據。

商業的基因

技術對於人類社會的影響，特別是對不同人類族群、不同國家和不同種等級的人產生的影響。

歷史的平等是不可避免的，新的概念“平等”和“不平等。”

歷史的大多數時候，其實不平等一直是人類歷史的常態。對大多數社會、文化、帝國、國家，其實它的基礎就是在於不平等，有了等級的不同。比如國王和庶民、貴族和平民百姓、富人和窮人就是一種等級的區。甚至再家庭中，父母子女也會發生不平等，所以在過去的幾千年，不平等是自然的，不可避免的。

特別是20世紀，在人類歷史中“平等”成為了最重要的價值。不僅僅是對於某一個國家，而是全世界範圍當中成為最重要的價值。

在20世紀從很大程度上來講“克服不平等”，才是20世紀歷史的主旋律，打破了各個不同的種族、人種、國家、性別之間的不平等。

也不是完全變更了，而是相對於早期相比，20世紀末期和21世紀早期，整個人類社會，可能是有史以來最平等的社會。

往未來看，看到21世紀，看到的歷史可能在進行一種倒敘，特別是“平等”和“不平等”的問題上，之前已經縮短了兩者之間的差距，但是21世紀的現在，又開始把差距拉大，越來越明顯，可能相比之前的任何時期相差的都要大。

之前的差距，是表現在是不同國家之間的差距，主要的原因是核心技術和經濟的創新上的差距，我們把這種技術的創新稱之為工業革命。比如19世紀人類掌握了蒸汽和石油、紡織、食品、汽車等等這些技術。人類也知道了開始運用這些技術，開始生產出更多的東西，這就是工業革命。

但是，工業革命這些新的力量，並沒有在所有人里平均的分配，很少數的國家，比如英國、法國、美國等他們優先實現了工業化，其它國家就是落後的，比如中國、印度、南美的一些國家。但是這些工業技術，用了150年時間才消除了差距。但是，還會有些國家，依然被遠遠的落在後面，沒有消除差距。

現在看今天的世界，我們處在了新一輪的技術革命，人類現在又掌握了新的特別了不起的力量，不再是工業革命技術的力量，而是生物技術和計算機的算法。這兩個強大的力量，是我們現正在學習的。

現在21世紀的革命，不僅僅是工業技術革命，而是人類身體、大腦和思維。21世紀經濟的產出物是身體、大腦和思維的產出。我們不僅僅是改變周圍的世界和環境，而是開始有力量改變人類中級內部的世界，我們生物化學的這套體系，也許會改變我們的大腦，我們的DNA,甚至開始創造一些人工的無機的生命，比如人工智能。

這些新的力量，也沒有得到平均的分配，只有少數的國家是遙遙領先的，他們取得的是壟斷的地位掌握了這些新興的生物技術和計算機的技術，大多數國家和人都是落在其後的。

這就會產生一種威脅，也就是之前20世紀之前縮小了的差距，如今又開始加大差距。

國家社會之間的差距，為什麽會擴大？一些國家知道怎麽生產大腦和思維，一些國家不知道怎麽生產大腦和思維。如果沒有跟上這一次技術革命浪潮，很有可能你就無法跟不上，無所縮減這個差距。不僅僅是相比20世紀的差距更大，而且是達到這個歷史上更大的水平。

但是這些在21世紀就要發生改變了，因為那些精英那些富人通過技術改變自己的身體和大腦，改變孩子的身體和大腦，這樣的話，是人類歷史上是第一次出現這樣的情況。

我們就可以看到不同的生物等級，不僅僅會有法律、社會的階級，精英階級和平民階級，不同生物的階級，比如不同的人，會有不同的大腦和思維的能力。

死亡也是這樣，之前的歷史當中死亡對於所有人來說是最平等，但是在將來可能並不是如此。

過去死亡讓大家都平等了，為什麽呢？因為所有的人終有一死，如果你是18世紀的中國平民，你生活在中國的清朝，你看看自己，再看看中國的皇帝他特別的富有，有很大權利，特別的強大，但是你知道，他終有一天也是要死的。

從這個意義上來講呢，都是會面臨死亡。不同宗教信仰的人也都會一樣，如果說你有一些宗教信仰的話，你會覺得這輩子做一些善事，下輩子會過的更好。

不是因為上帝怎麽說，不是因為這是自然規律，而是命運到技術的問題。

現在已經有科學家這樣說了，現在科學的主要目標就是來克服死亡的挑戰。也有很多著名的商業人士也是非常嚴肅認真的來對待這個問題，成立了相關的項目。比如谷歌，兩年之前有一家子公司，這個公司的目的，就是來研究克服死亡的問題。

當然能夠延長人類壽命的技術，能夠讓人類長生不老的技術，從一開始會是非常昂貴的，一般人可能享受不到。可能會看到這樣的情況，就是只有那些富人可以長生不老，可能會活到120歲、150歲或200歲。那些老百姓，可能還是會死亡。對於死亡，本身是平等的了，這樣會造成窮人很憤怒，之前的窮人可能會覺得生活各種的不平等，但是對於唯一平等的“死亡”，如今富人可以用科技技術來延長壽命了，造成窮人之間更不平等了。

當醫生和專家和科學家，面臨人類變成了一些不同生物學上的群體，新的生物科學給我們不同的社會階級之間分成了不同的階層。

我現在所說的一切，未來，不是我的預測，只是一個可能性。但是在我們思考未來，未來可能性。未來你要看到最危險的可能性。不是說什麽事情在20世紀發生了，不一定在21世紀就會重複。

首先醫學正在經歷一場巨大革命，到目前醫學主要的目的，就是要治療病患，現在越來越多的醫藥和醫藥公司，他們不再對治療病患感興趣，而是對健康要錦上添花。有這樣一個假設，比如有個人生命醫學的目的，是要保證他能回到正常的一個狀態。健康雖然是有一個普世的規範，但是整個目標就是要超越這些規範，不是每個人都可以獲得規範。

無人機

再比如，21世紀最強大的軍隊，現在再也不招那麽多的人來當兵了，更依賴技術。網絡技術、無人機，都是自動駕駛的技術，當然還需要一些人類來參軍，還需要一些士兵和專家，但是你需要士兵的數量要比以前少很多，而且這些士兵必須是專家，還要知道怎麽去制造並且駕馭高科技。還有在非軍事領域在發生，比如人工智能、電腦、機器人這些會比人類越來越好，絕大多數的人類都會失業。

這個世界死於車禍的人，遠比死於戰爭、犯罪、恐怖主義加起來的人數還要多。如果不許人類開車，所有的駕車都是由人工智能來完成，無人駕駛的車來完成，

可以把所有的汽車、所有的大巴、所有的卡車聯網，形成一個單一的網絡，和交通紅綠燈聯網，再也沒有車禍，你需要的車的數量也要少很多，消耗的汽油也少很多，所以即拯救了人類的生命，而且節約錢還還沒有那麽大的汙染，但是導致的結果很多人會失去工作，還有駕校的老師和交通警察都不需要了。

同樣的道理，比如醫生。如果某人要讓醫學院，他希望自己20年後要做一個家庭醫生，現在看來是一個很不現實的希望。因為20年以後人工智能很有可能會代替家庭醫生。比如，家庭醫生要做的，診斷疾病，建議你怎麽樣治療？

我們看今天人工智能的發展，IBM 現在正在做一個醫生人工智能，他要做的是代替醫生來診斷疾病來推薦你療法。這個醫生機器人可能會對全世界的病都熟悉，每一周或每一天都會進行信息更新，比任何醫生都更加熟悉，記住所有人的醫療歷史，每個一個人類的醫生能夠做到這一點。它不需要情緒，到哪里都可以跟著我，會告訴你療法，如何治療。

當然一時間不會代替現在的醫生。但是這些技術上的難度，可能會很難。但是只需要解決一次技術上的問題，一旦解決了這些問題，我們就會得到無數的醫生可用，而且隨時可用。

人工智能，雖然研發技術需要1億美元，但這是很小的一筆錢。對比你得到的好處和價值而言，這錢真的值得付出。

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人工智能長篇報告：1.5萬字告訴你AI的應用究竟對人類社會經濟有哪些影響

豬場智能菌 2016-10-08 10:15

來源 / AI Now《The AI Now Report》

譯者 / 網易智能(孫文文 費寧 誌文 阿樹 止水 倪盛)

前  言  

人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）是一系列技術的集合，其下包括機器學習、推理、感知和自然語言處理等。人工智能的概念和應用65年前就已開始，不過最近AI的進步和應用讓這種技術再次成為熱議。隨著AI被更廣闊地應用到人類社會和經濟生活各個方面，新的機遇和挑戰隨之而生。其巨大的潛在影響讓人類不得不謹慎思考AI技術的發展與應用。

於今年7月舉行的“AI Now”研討會是由白宮科技政策辦公室和美國國家經濟委員會聯合推動的一系列研究的最後一個環節。此前的一系列研究分別從不同的角度對AI進行了分析研究，從政策法規到AI的安全控制，再到AI公益以及如何挖掘AI的更多潛能。這次“AI Now”則主要就未來十年AI在社會和經濟領域的影響進行討論。來自全球多個領域的專家學者集聚一堂，發表自己的觀點。討論的問題包括：現階段AI的迅速發展造成了哪些問題？如何更好地理解與使用AI來創造更公平公正的未來？

社會和經濟的問題多不勝數，本次“AI Now”主要圍繞“醫療”、“勞工就業”、“AI公平”以及“AI道德”準則展開討論。

之所以選擇“醫療”和“勞工就業”作為主要話題，是因為目前這兩個領域中AI滲入廣泛，AI所能帶來的問題在這兩個領域中較為突出和明顯。而“AI公平”和“AI道德”則是未來大家都關註的問題：AI會有助於世界大同還是會加劇社會不公？以及如何確保AI的利益被全體人類享用？

該研討會的舉行旨在讓AI能夠更好地造福人類社會。通過眾多專家學者聚集一堂進行討論的方式，本次“AI Now”研討會對人工智能學界內外都具有顯著意義。

  問題和建議  

研討會對未來AI所可能造成的情況做出了預見，並分別給出相應的建議。需要聲明的是，下列建議融合了全體與會人員的智慧，並不代表個人或某組織的立場。

隨著AI愈加緊密地被應用到社會經濟生活的方方面面，以下列出的問題和對應的建議可以作為投資者和相關領域從業者在對來的參考指南。

1、問題：AI的發展和應用有賴於特定的基礎設施和人、物資源。這些基礎資源的短缺無疑會限制AI的發展，對這些基礎設施和資源的掌握在AI發展前期變的至關重要。

建議：從多個渠道改善發展AI的資源基礎。註重數據集、計算機、相關人才教育培訓等配套領域的建設。

2、問題：雖然目前AI水平還在初級，不過在多個領域AI已經作為人工輔助的角色存在，並且對勞動關系產生了影響。奧巴馬經濟顧問委員會的主席傑森·弗曼（Jason Furman）就表示，低技術的體力勞動是最有可能被AI和自動化機械取而代之的職位。如果機器人開始和人類競爭工作，人力資源的分配也將迎來變革。

建議：更新自己的思維和技能，來應對AI參與所帶來的就業結構的改變。未來AI機器將承擔絕大多數低技術水平的工作職位，人們需要調整自己的技能儲備和收支方向以應對新形勢。

3、問題：AI和自動化的過程通常都是在人們目所不及的幕後進行。缺少了人類的參與，機器可能做出有失公允或不慎恰當的決定。隨著AI應用的進一步增長，對AI判斷和勘誤將變得更加重要，也更加困難。

建議：支持AI校準和勘誤的研究，AI錯誤危害評估程序也應提上日程。這些研究應和AI的突飛猛進配套發展，就像人類系統中司法之於行政。如此能夠及時發現AI犯下的錯誤，並避免嚴重後果。

4、問題：針對AI模式下公私機構公平和問責制的研究似乎與當前美國一些法律相忤，比如計算機欺詐與濫用法案（CFAA）和數字千年版權法案（DMCA）。

建議：需要澄清的是，無論是計算機欺詐與濫用法案還是數字千年版權法案，都沒有限制相關研究。

5、問題：盡管AI正以飛快的速度被運用在醫療、勞工等諸多領域，但目前人類沒有一個公認的辦法來在評估AI所帶來的影響。

建議：支持AI影響評估系統的研究。而且該領域的研究應該和政府機構通力合作，使成果能為政府行政所用。

6、問題：那些因部署AI而權益受到損害的人，其聲音往往被忽視。

建議：在打造AI系統的時候，受影響者的意見應該被聽取。AI應由各方共同設計以免有失公允和太過激進。

7、問題：AI的研究主要集中在電子技術上，對於人性方面問題的關註常常不足。在未來，計算機科學領域的成員將益加呈現同質化和單一化對特點，這不利於AI開發者的眼界和經驗，進而影響到AI產品的打造。

建議：AI研究員和開發者應該盡量多元化，開發人員的多樣與多元也會帶來更豐富紛呈的AI產品。未來AI領域應該多多支持跨學科研究，從而使得AI系統能夠融合電子計算、社會科學以及人文氣息。

8、問題：現有的道德準則已經不能應對AI在現實中所面臨問題的複雜性。（比如在醫療、執法、犯罪判決以及勞務等等）同時，在大學里的計算機課堂上，盡管這些理工課程也逐漸開始重視道德教育，然而並未徹底貫徹到實踐中。

建議：同美國人工智能協會（AAAI）、美國計算機協會（ACM）以及電器和電子工程師協會（IEEE）這些專業機構進行合作，推動產生可以面對新形勢的道德準則。同時在學校課堂上貫徹落實這些新道德準則的教育。每個有誌於計算機科學的學生在專業課之外也應接受公民權利、自由等道德教育。相應的，那些有AI滲入的領域（比如醫療場所）的從業人員也應該對這些新道德標準有所知悉。

目前關於人工智能的四個關鍵性問題    

我們現在將對目前關於人工智能的四個關鍵問題進行深入探討，為讀者提供一個了解業內專家見解以及建議的機會。相關探討包括每個關鍵問題所面臨的挑戰、機遇以及可采用的幹預措施。

  1. 社會不公  

人工智能系統如何造成偏見以及歧視等社會不公現象？

人工智能系統在高風險決策領域的作用越來越重要——從信貸、保險再到第三方決策以及假釋問題。人工智能技術將代替人工決定誰會獲得重要機遇，而誰又將被拋棄，由此將會引發一系列關於權利、自由以及社會公正問題。

有些人認為人工智能系統的應用有助於克服人類主觀偏見帶來的一系列問題，而有些人則擔心人工智能系統將會放大這些偏見，反而會進一步擴大機會的不均等。

在這場討論中，數據將會起到至關重要的作用，引發人們的強烈關註。人工智能系統的運行往往取決於其所獲得的數據，也是這些數據的直觀反映。其中也包括這些數據的來源以及收集過程中的偏差。從這方面來講，關於人工智能的影響是與相應的大數據技術密切相關的。

從廣義上講，數據偏差有兩種形式。第一種是采集的數據客觀上不能夠準確反映現實情況（主要歸因於測量方法的不準確；數據采集不完整或過於片面；非標準化的自我評價以及數據采集過程中的其他缺陷）。第二種在數據采集的過程中主觀上存在結構性偏差（諸如在關於職業數據的采集中有目的性地通過主觀性的重男輕女來預測職場成功率）。前一種的數據偏差可以通過“凈化數據”或者改進數據采集過程來加以解決。但後一種則需要複雜的人工幹預措施。值得註意的是，雖然有很多機構都為解決這種問題做了大量的工作，但對於如何“檢測”數據偏差尚無定論。

當采集的數據存在上述偏差時，用這種數據所訓練的人工智能系統也會存在相應偏差，其產生的模型或者結果不肯避免的會複制並放大這種偏差。在這種情況下，人工智能系統所作出的決策將會產生差別效應，從而引發社會不公。而這種不公平要比人為偏見和不公隱晦的多。

在以風險控制為主導的行業中，隨著人工智能系統的廣泛應用，導致人與人之間的細微差別異化對待等現象顯著增加，在保險以及其他社會擔保行業尤為如此。人工智能系統的應用能夠使公司更加有效地通過“逆向選擇”來識別特定群體以及個人，從而有效避免風險。

諸如在醫療保險領域，人工智能系統會對投保人的特征以及表現行為進行分析，並對那些被識別為特殊疾病或者是未來發病率高的投保人收取更多保費。在這種情況下，對於那些健康狀況不佳且經濟能力差的人群尤為不利。這就是為何批評者經常會指責稱，即便人工智能系統的預測準確，保險人行為理性，但效果卻常常是帶來負面影響。

保險業的競爭或許會加劇這種發展趨勢，最終人工智能系統的應用或許會加劇這種不平等性。當然，相關反歧視法律法規中的規範性原則能夠為解決這些問題帶來幫助，雖然這種方法可能不是最有效、最公平的。此外，對人工智能系統進行設計和部署也很重要，但現有的法律框架或許會使相應研究受到阻礙。諸如如計算機欺詐和濫用法（CFAA）和數字千年版權法案（DMCA）都對這方面研究進行了限制，因此當下也需要對現行法規進行改革，確保必要的研究能夠順利進行。

人工智能將受益少數人？

人工智能系統為經濟價值的產生帶來了新的方式，也對經濟價值的分配產生了新的影響。在某種程度上，人工智能系統的價值分配會使一部分群體受益，從而延續或加劇現有的薪資、收入以及財富分配差距。

那些有能力研發人工智能技術的組織將會加劇這種不平等性。據預測，人工智能是一個每年市值達到數十億美元的龐大產業。開發人工智能技術需要大量的前期投資，其中包括海量的計算資源以及大數據，兩者的成本都非常之大。這導致人工智能的開發和應用被限制在一個特定的範圍之內。在這種情況下，那些擁有強大數據以及計算能力的企業才能夠通過人工智能系統深入了解市場動態，從而獲取更多優勢，為自己帶來“富者更富”的馬太效應，帶來更多成功。

從另一方面來說，人工智能以及自動化系統能夠降低商品和服務成本，如果這些降低的成本能夠使消費者受益，那麽人工智能就可以縮小貧富差距。在這種情況下，人工智能系統能夠提高整個社會的生活水平，甚至於引發一個漸進式的再分配效應。

此外，人工智能也會帶來全新的生活方式。在人工智能環境下，那些工作落伍的人有機會需求獲取資源的新方式，而工作受到影響的人也能夠通過人工智能創造新的就業機會。換而言之，人工智能能夠緩解勞動力危機，讓人們自由追求生活以及工作新方式，從而提高社會的整體福利。

盡管如此，一些評論家指出，人工智能系統會使得某些工人的技能多余化，那些被自動化所取代的工人不得不尋求新的就業機會。即便這部分工人能夠找到新的工作，這種工作也常常是低附加值的，且工作穩定性更低。從這個角度將，人工智能以及自動化系統反而消除了就業機會。

更進一步，如果學習新的工作技能非常昂貴，工人們或許會認為這種職業技能培訓與新工作並不成正比。在這種情況下，人工智能系統不僅會增加社會不公，更會帶來永久性的失業以及貧窮。這就是為何理解人工智能系統對勞動力的潛在影響是理解其對經濟平等性影響的重要方面。

和以往許多技術一樣，人工智能技術也往往反映了其創建者的價值觀。因此，也可以通過在人工智能開發、部署、維護階段的多元化來推動人工智能技術的平等性。

當前，在人工智能甚至於整個計算機科學家技術行業，女性以及少數民族從業人員所占比例還很少。這種現狀也在一定程度上導致整個技術缺乏包容性，導致一定的偏見，延續或限制相關從業者對其他群體的考慮。

人們也越來越清楚的認識到，人工智能領域從業者的多樣性有助於人工智能系統滿足不同人群的利益。為了解決偏見、歧視和不平等問題，人工智能團隊需要一個更廣泛的視角。

 2.  勞工關系   

目前有關就業和AI系統的討論往往都集中在對人們未來將會失業的擔憂上。最新的研究表明，還存在更加複雜、影響更加直接的問題，這些問題不僅僅影響勞工市場，還影響雇主與雇員之間的關系、權力動力學、職業責任和工作在人類生活中的角色。

許多傳統經濟研究人員正在密切追蹤美國國內勞工市場和企業機構，以此來考量AI系統的影響。這類研究可帶來非常重要的定性數據，能夠促進對宏觀經濟趨勢和勞工供需狀況的理解，比如未來將會有多少工作崗位。

與此同時，社會科學研究則評估工作屬性和工作動力的改變正在如何改變人們的日常生活體驗。這兩個研究視角對於衡量AI系統短期對勞動力的社會影響和經濟影響都必不可少。

AI會影響工作崗位需求嗎？

自動化技術在經濟中的角色遠非新議題，事實上對於AI系統影響的考慮是出現於長期以來的討論。

雖然表面來看勞工需求會隨著自動化技術的日益普及而下降，畢竟需要做的工作將會很有限，但也有經濟學家並不這麽認為，他們稱該觀點是“勞動合成”謬論。他們指出，隨著一個行業的生產力的提升（由於自動化技術或者其它因素），新行業也會誕生，因而會產生新的勞工需求。例如，1900年農業在美國勞動力中的占比為41%，到2000年該占比只有2%。兩位勞工經濟學家大衛·奧特爾（David Autor）和大衛·多恩（David Dorn）稱，即便出現這種劇變，失業率長期來看並沒有出現上升，就業人口比率實際上反而出現提升。另外兩位經濟學家詹姆斯·亨廷頓（James Huntington）和卡爾·弗雷（Carl Frey）則給出了可怕的預言：AI系統將會大大減少工作崗位。

還有人在爭論勞動市場的變化和波動是否與技術進步有關，是否只是因經濟政策而出現。這類看法聚焦於現有的法律體系和監管機制對於AI和自動化系統的發展應該擔當什麽樣的角色。例如，羅伯特·戈登（Robert Gordon）認為當前的創新浪潮其實並沒有它們表面上看起來那麽具有變革性。不少持相反意見的人則稱，勞動市場正因為技術變化而發生重要轉變。這些人包括約瑟夫·斯蒂格利茨（Joseph Stiglitz）和拉里·米歇爾（Larry Mishel），他們認為，要保護勞動力，就必須要對AI和自動化系統相關的監管和其它政策變化上保持高度的重視。

奧特爾、多恩等經濟學家發現“就業兩極分化”現象正變得非常明顯，即中等技能崗位在減少，而高等技能和低等技能的崗位則在增加。雖然未來可能會出現新的崗位，但它們往往都收入比較低，不受歡迎。

例如，許多支持AI系統的工作事實上需要由人類去完成，他們需要維護那些基礎設施，照顧系統的“健康狀況”。這種勞動力往往不大顯眼，至少從媒體的報道和人們對AI的印象來看是這樣。因此它往往受到低估。這類工作包括負責清潔辦公室和維護工作的清潔工，負責維修服務器故障的維修工，以及有位記者所說的“數據衛生工”（能夠“清理”數據，為數據分析做好準備）。

AI系統對勞動力的影響相關的問題應當不僅僅包括未來是否會創造出新崗位，還應當包括那些崗位會否是能維持生計的體面工作。

此外，有關AI系統和勞工市場未來的討論通常都專註於傳統上被認為是低收入的工人階級崗位，如制造業、卡車運輸、零售或者服務工作，但研究表明，未來各行各業都將受到影響，其中包括需要專業訓練或者高學歷的專業工作，如放射學或者法律。關於這一點，未來將需要解決職業責任和義務方面的新問題。

AI將會如何影響主雇關系？

近年來，研究人員開始研究依靠大數據的AI和自動化系統（從Uber到應用於大型零售商的自動化調度軟件，再到工作間監視）正在如何改變雇主與雇員之間的關系。

研究發現，雖然這類系統可以用來賦能員工，但該類技術也可能會引發大問題，如剝奪員工權利，加劇就業歧視問題，以及催生不當勞動行為。

例如，AI驅動的勞動力管理和調度系統正越來越多地被用來管理勞動力，助力按需經濟的增長和“朝不保夕族”（precariat）的崛起。雖然部分研究人員稱恰當的調度能夠帶來很有價值的彈性，但到目前為止，更多的研究發現受該類系統管制的員工存在情緒緊張和缺乏安全感問題。

由這類系統管理的員工的不利體驗包括長期不充分就業，財務狀況不穩定，缺少傳統全職員工能夠獲得的福利保障，無力為家庭或者自我照顧（又或者因為忍受不了該類工作往往要求的隨時待命性質而尋找別的工作）做規劃。此外，受這些問題影響的員工更多是女性和少數族裔。

另外，基於AI系統的新遠程管理模式會加大將“系統”所做的嚴重影響員工的決策歸責於雇主的難度。因此，員工更容易受到剝削。

例如，像Uber這樣的由大數據和AI驅動的平臺會遠程控制行駛路線、定價、報酬甚至人際交流方面的標準——這些決定傳統上說通常都有人工親自管理。

除了模糊化特定決策的性質和邏輯之外，這類遠程管理通常並不被認為是“雇員管理”。

由於這些新管理模式不大符合現有的監管模式，像Uber這樣的公司會將自己標榜為技術公司，而非雇員的管理者。按照這一理念，這類公司將自己視作促進連接的平臺，因此不會像傳統雇主那樣對雇員負責。依照這種模式，雇員最終要承擔權益保障（如減輕稅項負擔、醫療保健和其它的勞工保障）和潛在救濟模式的就業帶來的風險。

  3.  醫療健康  

像我們現在所看到的大多數已被應用到醫療健康領域的AI系統，它們幾乎都依賴於大型數據庫，這些AI系統會通過各種複雜的統計模型和機器學習技術，從其所收集到的海量數據中，自動提煉出各種重要信息。

那些已投入使用的醫療數據信息源（仍處在不斷增長當中）——包括電子病歷（EHRs）、臨床和醫保數據庫、從各類消費電子產品和App上傳來的健康數據——目前已經被大量地應用到AI系統的實踐，這些AI系統具有極大的能改善社會醫保水平的潛力。

無論是臨床診斷、病人護理，還是施藥；無論是藥品生產、組織管理，還是醫保信息交互，這些AI系統都為醫療從業者的工作起到了極大的助力。

AI是如何被融入到醫學研究和醫療健康的？

將AI系統融入到醫學研究，具有令人極為欣喜的應用前景，它能幫助我們更好地理解那些疾病的病理，幫助我們開發出更多的新式治療手段，實現更為精準的醫學診斷，甚至還能私人訂制地為個人生產出特制的藥品。

然而，鑒於目前仍存在的將AI應用到醫療領域的局限和偏見，它們或將阻礙這些應用前景的實現，而這就需要研究人員更為細心謹慎地去探索這一前沿的技術。

目前，這些將AI技術應用到醫療領域的局限，包括有不完整或不準確的研究數據，即未含蓋到特定的少數群體，除此之外，尤以美國醫保系統為代表的複雜醫療補貼激勵制度，也將在一定程度上阻礙到了AI醫療技術的應用。舉個簡單的例子，目前的一些醫療補貼制度會更支持個別種類的藥物研發，或是更傾向於補貼個別治療方案。

醫療研究數據時常會表現出客觀、通用的屬性，但在實際應用的過程中，這些研究結論往往會表現出片面、暫時和只針對某些團體或病癥的特性，而AI系統根據這些“片面”數據所分析和建立出的模型，可能會引出、建立或是衍生出一些錯誤的猜測。

所幸的是，這樣的錯誤情況是可以避免的。如果一個AI系統所收集的數據不存在上面我們所提到的那些瑕疵（假設這點是可以被保證的），或是該AI系統所使用的數據框架像隨機對照試驗方法(randomized control trials, RCTs)或是其它公共醫療數據庫那樣，具有自行矯正這些問題的能力，能減小其內在錯誤偏差的話，它就能有效地避免重大誤差的出現。

假設這些誤差微小到可被忽略，將AI系統融入到醫療健康研究和臨床實踐中心的一個最有可能實現的應用前景，是讓AI去協助醫生進行病癥診斷，從海量數據中發現規律性的模式，從而幫助醫生更早地揪出那些藏匿在身體深處的“狡猾”病竈。

事實上，AI系統目前已經可以完成對部分病癥的診斷了，這其中就包括了白血病。在檢查和臨床護理環節，AI系統在一些情況下，也有幾率能減少，甚至預防誤診情況的出現。須知，誤診是可以致命的，AI輔助診斷技術的價值之高，可想而知。

在這方面，AI系統在診斷和確立病癥的環節上，正扮演越來越重要的角色。然而，也正是因為如此，研究人員必須警惕，要避免出現因AI錯誤猜測，而推斷出“正常”或是“平均”等健康狀況描述的情況的發生。

類似的，我們只需要回顧一下美國在1973年前的那段歷史，就想象出當AI出現誤診時，會發生什麽樣慘劇。彼時，美國精神病學協會（American Psychiatric Association）將同性戀作為一種精神疾病列入到了它權威的精神病診斷和統計手冊當中，這樣一來，悲劇的出現就不可避免了。

同樣的，當AI系統被直接地應用到病人護理時，它們將涉足到診斷和臨床管理的方方面面，而這也時常將隔開看護者同病人之間的距離，所以，適當地明確出AI“專業程度”的局限，是非常重要的。

一名人類外科醫生在上崗之前，會先上醫科大學，在經歷過層層嚴苛的考核後，他們的醫術才能獲得世人的承認，然而，我們要如何造出一個出色的AI大夫來協助，或者甚至是取代一個有“文憑”的人類名醫呢？

這樣一個AI醫療系統意味著它需要具有絕對準確的專家級權威水平，不會出現誤診或是診斷偏頗的情況。這種級別的信任代表著這些AI系統無論是在出廠的能力評估上，還是在檢測其極限能力上，都可以接受更少的審查，而這也將制造出那些，目前還未被醫學倫理框架所囊括的新型倫理問題。

除此之外，我們還需要關註類似於這樣的AI醫療系統在醫保領域內被布置於何處，使誰受益等等這樣的問題。盡管讓醫療健康惠及所有人，讓大家都能負擔得起確實是一種需求，但已有大量的證據表明，取得醫保和健康數據的權限並未被公平地分配，在多數情況下，窮人、非白人和女性群體常常處於劣勢地位。

讓AI系統融入到醫保體系，非但不會根除這些系統性的不平等問題，反而還有可能會放大這種問題的嚴重性。雖然AI系統可以實現合適的定制化醫療護理，讓各式各樣的人都獲益，但它也可以被故意培養成過濾掉那些之前就常常被忽視、被服務不周的外圍群體。

如果這些群體沒有被給予適當的考慮的話，這反過來也將影響到AI系統所構建出的預測模型。AI預測模型會被那些能用上這種AI系統的特權群體所上傳的健康數據所不斷的固化，從而只能有效反饋出富人的“健康狀況”，並最終構建出一個會完全排斥“邊緣人群”的健康與疾病的整體認知模型。

鑒於目前美國存在的醫保財政的亂象，這樣的憂患確實是值得人們投入更多關註，就像這樣的亂象在過去影響到醫療技術的整合一樣，它也必然會在未來影響到AI醫療系統的布置和效用，

基於這樣的考慮，人們在推動AI醫療系統不斷發展的同時，也在不斷努力地去降低AI醫療系統造價，而這也將促使那些利益相關者（比如政客、保險公司、健康機構、制藥企業、雇主和其他人）把他們的註碼，寄托於大規模的健康數據收集和AI系統的研制上，以此來幫助他們更好地維護他們在模型研發和醫保護理上的經濟利益。

然而，將這些信息技術和AI系統整合到醫院和其它醫療健康體系所需要的關鍵培訓、資源和那些正在進行當中的必要維護，並不總是能夠得到支持，或者說並不總是能處於“不差錢”的狀況。而這種情況其實已經導致了技術資源和技術能力的分配不均。

訓練AI所需的數據收集和病患觀察將如何影響到個人隱私？

AI系統對數據量的極度依賴和對病例觀察的需求也自然而然地催生出了對病人隱私、秘密和安全保護等等急迫的問題。

目前，對AI醫療系統高性能期許的實現依賴於通過各式各樣的設備、平臺和互聯網來源源不斷地獲取到海量的病患數據，而這一過程也不可避免地會涉及到某些人或機構會在利益的驅使下，做出出格的監視行為。、

與此同時，像同態加密（Homomorphic encryption）、差分隱私（differential privacy）和隨機隱私（stochastic privacy）這樣的技術帶給了我們應對這些亂象現象的新的希望，它們可以讓AI系統實現在不“查閱”數據的情況下，直接地去“調用”它們。雖然就目前來說，這些新技術仍處於研發的初步階段，連一個通用應用程序都還沒有被開發出來，但它展現出能令人鼓舞的應用前景。

除此之外，隨著近期美國政府對循證醫學（Evidence ¬based medicine）的推廣和《平價醫保法案》（Affordable Care Act）已由原先的按服務收費轉變至按治療行為收費的這一變化，監管行為背後所涉及到的經濟利益問題和對敏感健康數據消費的問題，都在不斷地加劇惡化當中。

至於那些保險公司，在AI系統入局的情況下，其所需面對的對驗證交叉補貼方案合理性的呼聲的壓力也在與日俱增。

舉個例子，盡管美國政府在2008年就頒布了《基因資訊平等法》（Genetic Information Nondiscrimination Act），但出於對保險分層管理的需求，保險公司對能獲取到遺傳危險率信息的興趣也在日益增長。事實上，差別定價目前已經成為了數據分析供應商的一項業內通用做法，而這反過來也進一步地鞏固和加劇了目前的不平等現象。

此外，“智能設備”和其它能讓AI系統獲取到所需數據的聯網傳感器也已讓追蹤和監視變得無處不在，而這也將目前的那些隱私保護政策的覆蓋範圍不斷地拓寬，像《醫療健康可攜性和責任法案》（Health Insurance Portability and Accountability Act）就是在這一考慮下的產物。

隨著AI系統被越來越多地融入到健康和電子消費產品上，病人因細分數據而被重新定義，或是由代理數據來預測出他們的身份、所患疾病和其它健康信息的風險，正不斷地升高。

除此之外，那些驅動這些數據收集設備的軟件也常常是為私人所持有，而不是開源的（不受外部審查審計的約束）。雖然，美國政府最近簽署的法令對《數字千禧年著作權法案》（Digital Millennium Copyright Act）中的相關條例進行了免除，讓審查外部醫療設施的代碼成為可能，但更為重要的或許是審查那些內部醫療設施，然而這種行為並未被這一豁免權所囊括到。

總的來說，相關業內專家們都已經對在物聯網設備上，布置聯網技術所潛在的重大安全隱患做過警告了，在這些警告中，有很多就是專門針對醫療設備安全問題的。

AI將如何影響患者和醫療保險供應商？

那些已被實現或是有望被實現的AI技術，對健康護理系統的構建有著深遠的意義，對需要照顧的病患，或是那些虛弱體質的人也意義非凡。

人們對於AI系統，進行了許多美好的構想，寄予它們護理工作調解員的角色，並相信它們在未來有可能完全取締了護工的工作。這一轉變前景樂觀、經濟，且高效，很可能會改善患者與醫生或其他護工之間的關系和他們的工作方式。

能展示AI系統具有代替或者協助人工護理工作的潛力的例子非常之多，包括有機器人外科醫生、虛擬管家和陪護機器人等等。這些例子逐漸引發了一些爭論，比如代理照顧和陪同護理的社會意義是否可以讓非人類的機器來代替？當機器替代人工時，它是否能不僅僅只是增強人工的專業性，而能做到真正的獨當一面呢？當我們認為一臺機器有能力“護理”病人時，它具備了哪些“護理”能力呢？我們又是如何定義“護理”這個詞呢？這些我們以為的“以為”是否是站在病人權益的角度上，去考慮的呢？

就目前來說，雖然陪護機器人在取代人工護理工作上，還未取得什麽明顯的效果， 但由AI驅動的APP和聯網設備能讓病人取回對自己健康管理的控制權的前景正在與日俱增，而這也預示著AI醫療系統同病人的直接交互，正處於早期發展階段。。

這種人與AI的直接交互其實也是一把雙刃劍。一方面，它能讓病人康複地更快、對自身病情有更多的了解。另一方面，這種變革也需要他們擔負更多的風險。這些風險包括它可能會誤導病患，影響他們可能會接收到的信息的質量和準確性，而這也是美國聯邦貿易委員會（FTC）在近些年來，所要傳達給我們的擔慮。

除此之外，這些搭載了AI的APP也可以將原先醫療從業者所需要承擔的責任轉移病人本身，但這對病人來說不見得是什麽好消息，因為並不是所有人都有時間、財力和AI技術獲取渠道，來實現對他們自身健康的護理。

那麽，什麽樣的患者能優先享受到這些仍在不斷改進當中的AI醫療技術的紅利呢？對於那些“裝備”不良卻想管理和維護自己個人數據的病患來說，他們所接受到的健康看護是否是不合格的呢？

再者，那些搭載了AI技術的應用的設計者和研發者在這一社會演變過程中，又需要扮演什麽新的角色？需要承擔哪些新的責任？

那些始終處於風口浪尖的醫學道德倫理，又將如何融入到這些與眾不同的，新式工程技術的載體上呢？

  4. 道德責任  

AI系統的部署不僅將引發新的責任，也將對職業道德、研究道德、甚至公共安全評估等現有領域造成挑戰。

近來，人們對道德和AI系統的討論傾向於優先考慮很久以後可能會出現的AI系統，例如，“奇點”的來臨，或超級智能的發展。

也就是說，這種討論往往並未關註AI系統在短期或中期內會產生的道德影響，例如，當前已投入使用的大量任務型AI系統引發了新挑戰、可能加劇不平等、或從根本上改變權利機制。

當代AI系統上能夠執行各種各樣的活動，這類技術會引發各種隱性和顯性後果，因此可能對傳統倫理框架提出新挑戰。AI系統被部署在人類社會中時或許會引發不可預測的相互作用和後果。

在資源配置以及讓權力和信息集中或重組的潛力方面，我們迫切需要處理一些關鍵問題來確保AI技術不會造成傷害，特別對於已被邊緣化的群體。

我們如何向AI授予權力或委派AI展開決策？

AI系統在社會和經濟領域內的融合需要我們把社會問題轉變為能夠被AI解決的技術問題。這種轉變無法保證AI系統產生的錯誤會少於它將取代的現有系統。瑞安•卡洛（Ryan Calo）指出，人們通常以為，AI系統（如，自主駕駛汽車）犯的錯誤將少於人類。實則不然。複雜程度不高的AI系統無法避免地會犯一些人類不會犯的新錯誤。

在許多領域中，倫理框架往往需要產生記錄，例如，病歷、律師的案卷、或研究人員向機構審查委員會提交的文件。此外，人們還面向患者、客戶或感覺自己遭遇了不公正待遇的對象設立了補救機制。

當代的AI系統往往無法提供此類記錄或補救機制，要麽因為技術上無法實現，要麽因為設計者並未考慮此類記錄或機制。

這意味著，受到影響的特定群體或個人往往無法對AI或其他預測系統的決策進行檢驗或質疑。這會惡化各種形式的權力不對等現象。而權力不對等是一個很重要的倫理議題。

當受到影響的個人無法對這類自動化決策展開檢驗、質疑或上訴時，他們就處在了權力相對缺失的位置上。

這帶來的風險是，AI系統不僅將削弱弱勢群體的質疑權力，而且將賦予設計方更多定義道德行為的權力。這種權力能夠以十分微妙的形式呈現出來。例如，各種自動化系統往往被用來從某種方向來影響或“微調”某些個體，而很大程度上扮演決定或支配角色的是設計部署此類系統並從中獲利的一方。

若要從零開始構建AI系統，以實現糾正上述不平衡現象等目標，這本身就要受到實力差距的限制。打造和維護AI系統需要大量的計算資源和大量數據。而擁有海量數據和計算資源的企業相對缺乏這類資源的企業擁有更多的戰略優勢。

我們如何在現有的各種行業中應對與AI相關的倫理問題？

隨著AI系統在不同行業環境（如，醫學、法律、金融）中的融入愈加深入，我們還將面臨跨越不同行業的新的道德困境。

例如，AI系統在保健環境中的應用將對醫療專業人員道德準則中秉持的核心價值（如，涉及保密、護理的連續性、避免利益沖突以及知情權）造成挑戰。

隨著醫療業的不同利益相關方推出了各種各樣的AI產品和服務。對這些核心價值的挑戰可能會以全新的和意想不到的方式呈現。

當一名醫生使用的AI診斷設備在受訓時使用了一家醫藥公司的藥品試驗數據，而這家公司是某種藥物處方的既得利益者，那麽這位醫生應如何遵守避免利益沖突的誓言？

雖然這是個假想的情況，但這點明了在修訂以及更新職業道德準則的過程中必須解決的棘手問題。

同樣地，負責管理AI研發及維護的專業協會也有必要考慮采取相應的措施。例如，美國人工智能協會（AAAI）應制定相關的道德準則，而美國計算機協會（ACM）以及電氣和電子工程師協會（IEEE）需認真修訂相關的道德準則。ACM和IEEE現有的道德準則已擁有20年以上的歷史，不用說，這些準則不僅無法解決與人類機構、隱私和安全相關的核心問題，而且也無法預防AI和其他自動化決策系統可能產生的危害。隨著AI技術進一步被整合到重要的社會領域中，這一點正變得越來越重要。

盡管更多的高等教育機構在技術和科學專業的教學中已開始強調職業道德的重要性，但這番努力仍處在初期，還有進一步的拓展空間。而民權、公民自由和道德實踐等領域的知識還未成為學生們畢業時必須掌握的要求範圍。此外，有一點是值得註意的，若有人違背醫藥界道德準則，他需承擔的懲罰包括失去行醫權力，這一點並不適用計算機科學或許多其他相關領域。

目前還不清楚大多數計算機科學家是否熟知ACM或IEEE準則中的核心內容。我們也不清楚，企業雇主是否會因為其他鼓勵或壓力因素而選擇不遵守這種不具約束力的法規。因此，從實用角度看，除了僅僅對倫理框架進行改寫和更新外，有必要關註範圍更廣的鼓勵機制，並確保對倫理準則的遵從並不是事後才想起的事項，而是相關專業領域需要關註的核心問題，以及AI領域學習和實踐中不可或缺的組成部分。

  闡述建議  

下面我們將進一步闡述上面簡要提到的建議背後的基本原理。

1、多元化和拓寬AI開發和部署所必需的資源——如數據集、計算資源、教育和培訓的使用，包括擴大參與這種開發的機會。特別是關註當前缺乏這種訪問的人口。

正如在AI Now Experts研討會期間很多人提到的，這些開發和培訓AI系統的方法費用高昂並只限於少數大公司。或者簡單地說，在沒有大量資源的情況下DIY AI是不可能的。培訓用AI模式要求有大量數據——越多越好。同時還要求有巨大的計算能力，而這費用不菲。這使得即使要進行基礎研究都只能限於能支付這種使用費用的公司，因此限制了民主化開發AI系統服務於不同人群目標的可能性。投資基本的基礎設施和使用合適的培訓數據，有助於公平競爭。同樣，開放現有行業和機構里開發和設計過程，以多元化內部紀律和外部評論，可幫助開發更好服務和反映多元化環境需求的AI系統。

2、升級使公平勞動行為具體化的定義和框架，以適應AI管理部署到工作地時出現的結構性變化。同時研究可替代的收入和資源分布、教育和再培訓模式，以適應未來重複性工作日益自動化和勞動及就業態勢不斷變化。

在AI Now Experts研討會上，奧巴馬總統首席經濟學家賈森·福爾曼（Jason Furman）指出，在美國每小時工資只有不到20美元的工作，83%都將面臨自動化的嚴重壓力。對於每小時工資在20-40美元的中等收入工作，這個比例也高達31%。這是勞動力市場一次巨大轉變，可能導致出現一個永久失業階層。為確保AI系統的效率在勞動力市場不會導致民眾不安，或社會重要機構如教育（有一種可能是教育不再視為就業的更好途徑）的解散，在這種巨大轉變出現，應該徹底研究替代性資源分布方法和其他應對引入自動化的模式，制定的政策應該為組織良好的各種落實測試開路，控制可能導致的災難性後果。

除了“替代工人”外，AI系統也對勞動力市場也有其他多重影響。例如，它們改變了權力關系、就業預期和工作本身的角色。這些變化已經對工人產生深遠影響，因此在引入AI系統時，在考慮如何表述公平和不公平做法上，理解這些影響很重要。例如，如果開發實際作為管理層行事的AI系統的公司，可被視為科技服務公司，與雇主不同的是，職員可能不受現有法律保護。

3、在設計和部署階段，支持研究開發衡量和評估AI系統準確性和公平度的方法。同樣地，也支持研究開發衡量及解決一旦使用出現的AI錯誤和損害的方法，包括涉及通知、矯正和減輕這些因AI系統自動決策導致的錯誤和損害的問責制。這些方法應優先通知受自動決策影響的人們，並開發對錯誤或有害判斷提出異議的方法。

AI和預測性系統日益決定了人們是否能獲得或失去機會。在很多情況下，人們沒有意識到是機器而非人類在做出改變人生的決定。即使他們意識到，也沒有對錯誤界定提出異議或拒絕有害決策的標準流程。我們需要在研究和技術原型化上投資，確保在AI系統日益用於做出重要決策的環境中，確保基本權利和責任受到尊重。

4、澄清無論是反電腦欺詐和濫用法案還是數字千年版權法案不是用於限制對AI責任的研究

為了進行對檢驗、衡量和評估AI系統對公共和私人機構決策的影響所需的研究，特別是有關如公平和歧視的關鍵社會關切，研究人員必須被清楚地允許跨大量域名並通過大量不同方法測試系統。然而，某些美國法律，如反電腦欺詐和濫用法案（CFAA）和數字千年版權法案（DMCA），規定與電腦系統甚至互聯網上公開可訪問的電腦系統“未授權”互動為非法，可能限制或禁止這種研究。這些法律應該澄清或修改，明確允許促進這種重要研究的互動。

5、支持在現實環境中AI系統對社會經濟生活影響的強大評估和評價方法的基礎性研究。與政府機構合作將這些新技術集成到他們的調查、監管和執法能力中。

我們當前缺乏對AI系統社會經濟影響評估和理解的嚴格做法。這意味著AI系統在融合到現有社會經濟領域，部署在新產品和環境中，卻不能衡量或精確計算它們的影響。這種情況類似於進行試驗卻不願記錄結果。為確保AI系統帶來的益處，必須進行協調一致的研究開發嚴格的方法，理解AI系統的影響，當使用這種方法時可幫助形成跨部門和政府內部的標準做法。這種研究及其結果可比作早期預警系統。

6、在與這些人聯合開發和部署這種系統時，與受自動決策應用和AI系統影響的社區代表及成員合作，聯合設計可問責的AI。

在很多情況下，這些受AI系統影響的人將是對AI系統環境和結果最權威性的專家。特別是鑒於當前AI領域缺乏多元化，那些受AI系統部署影響的人實際上從事提供反饋和設計方向，來自反饋機制的這些建議可直接影響AI系統的開發和更廣泛的政策框架。

7、加強行動提高AI開發者和研究者的多元化，拓寬和融合所有觀點、環境和學科背景到AI系統開發中。AI領域應該也結合計算、社會科學和人文學，支持和促進針對AI系統對多個觀點影響的跨學科AI研究。

計算機科學作為一個學科領域缺乏多樣性。特別是嚴重缺乏女性從業者，在AI里這種情況更為糟糕。例如，雖然有些AI學術實驗室由女性掌管，但在最近的神經信息處理系統大會上，與會者只有13.7%是女性，這次大會是該領域最主要的年度大會之一。缺乏多元化的圈子不大可能會考慮這些不在其中人的需求和關註。當這些需求和關註成為部署AI的社會經濟機構的中心時，理解這些需求和關註很重要，AI開發反映了這些重要的觀點。關註開發AI人群多元化是關鍵，除了性別和代表受保護人群外，包括除計算機科學外各種學科的多元化、建立依賴來自相關社會經濟領域學習的專業知識的開發實踐。

在計算機科學之外和計算機科學之內AI子領域的社會經濟領域，進行AI影響的徹底評估將需要多數這種專業知識。由於很多環境下AI被集成和使用——如醫學、勞動力市場或在線廣告——本身是學習的豐富領域。為真正制定AI影響評估的嚴格流程，我們將需要跨學科的協作，建立新的研究方向和領域。

8、與專業組織如美國人工智能進步協會（AAAI）、美國計算機協會（ACM）和電氣及電子工程師協會（IEEE）合作，更新（或制作）專業道德準則，更好地反映在社會經濟領域部署AI和自動化系統的複雜性。為任何想掌握計算機科學的人開設公民權、公民自由權和道德培訓課程，反映了教育中的這些變化。同樣，更新專業道德準則約束引入AI系統的專業人士，如適用於醫生和醫院工作者的道德準則。

在醫學和法律等職業中，專業人士的行為受控制可接受和不可接受行為的道德準則約束。專業組織如ACM和IEEE確實制定了道德準則，然而這些準則過時了，不足以解決複雜社會經濟環境中使用AI系統帶來的具體並常常是微妙的挑戰。雖然醫生確實遵守了約束他們對待病人行為的職業道德，但AI系統的發展，如幫助醫生診療和治療病人，出現了現有職業道德準則不總是能解決的道德挑戰。職業準則和計算機科學培訓必須更新，以反映AI系統建造者對因使用這些系統遭受不同程度不利影響的人所負有的責任。在AI用於增強人類決策時，職業道德準則應該包括在AI系統受到利益沖突左右的時候鑒定責任的保護措施。

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人工智能長篇報告：1.5萬字告訴你AI的應用究竟對人類社會經濟有哪些影響

豬場智能菌 2016-10-08 10:15

來源 / AI Now《The AI Now Report》

譯者 / 網易智能(孫文文 費寧 誌文 阿樹 止水 倪盛)

前  言  

人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）是一系列技術的集合，其下包括機器學習、推理、感知和自然語言處理等。人工智能的概念和應用65年前就已開始，不過最近AI的進步和應用讓這種技術再次成為熱議。隨著AI被更廣闊地應用到人類社會和經濟生活各個方面，新的機遇和挑戰隨之而生。其巨大的潛在影響讓人類不得不謹慎思考AI技術的發展與應用。

於今年7月舉行的“AI Now”研討會是由白宮科技政策辦公室和美國國家經濟委員會聯合推動的一系列研究的最後一個環節。此前的一系列研究分別從不同的角度對AI進行了分析研究，從政策法規到AI的安全控制，再到AI公益以及如何挖掘AI的更多潛能。這次“AI Now”則主要就未來十年AI在社會和經濟領域的影響進行討論。來自全球多個領域的專家學者集聚一堂，發表自己的觀點。討論的問題包括：現階段AI的迅速發展造成了哪些問題？如何更好地理解與使用AI來創造更公平公正的未來？

社會和經濟的問題多不勝數，本次“AI Now”主要圍繞“醫療”、“勞工就業”、“AI公平”以及“AI道德”準則展開討論。

之所以選擇“醫療”和“勞工就業”作為主要話題，是因為目前這兩個領域中AI滲入廣泛，AI所能帶來的問題在這兩個領域中較為突出和明顯。而“AI公平”和“AI道德”則是未來大家都關註的問題：AI會有助於世界大同還是會加劇社會不公？以及如何確保AI的利益被全體人類享用？

該研討會的舉行旨在讓AI能夠更好地造福人類社會。通過眾多專家學者聚集一堂進行討論的方式，本次“AI Now”研討會對人工智能學界內外都具有顯著意義。

  問題和建議  

研討會對未來AI所可能造成的情況做出了預見，並分別給出相應的建議。需要聲明的是，下列建議融合了全體與會人員的智慧，並不代表個人或某組織的立場。

隨著AI愈加緊密地被應用到社會經濟生活的方方面面，以下列出的問題和對應的建議可以作為投資者和相關領域從業者在對來的參考指南。

1、問題：AI的發展和應用有賴於特定的基礎設施和人、物資源。這些基礎資源的短缺無疑會限制AI的發展，對這些基礎設施和資源的掌握在AI發展前期變的至關重要。

建議：從多個渠道改善發展AI的資源基礎。註重數據集、計算機、相關人才教育培訓等配套領域的建設。

2、問題：雖然目前AI水平還在初級，不過在多個領域AI已經作為人工輔助的角色存在，並且對勞動關系產生了影響。奧巴馬經濟顧問委員會的主席傑森·弗曼（Jason Furman）就表示，低技術的體力勞動是最有可能被AI和自動化機械取而代之的職位。如果機器人開始和人類競爭工作，人力資源的分配也將迎來變革。

建議：更新自己的思維和技能，來應對AI參與所帶來的就業結構的改變。未來AI機器將承擔絕大多數低技術水平的工作職位，人們需要調整自己的技能儲備和收支方向以應對新形勢。

3、問題：AI和自動化的過程通常都是在人們目所不及的幕後進行。缺少了人類的參與，機器可能做出有失公允或不慎恰當的決定。隨著AI應用的進一步增長，對AI判斷和勘誤將變得更加重要，也更加困難。

建議：支持AI校準和勘誤的研究，AI錯誤危害評估程序也應提上日程。這些研究應和AI的突飛猛進配套發展，就像人類系統中司法之於行政。如此能夠及時發現AI犯下的錯誤，並避免嚴重後果。

4、問題：針對AI模式下公私機構公平和問責制的研究似乎與當前美國一些法律相忤，比如計算機欺詐與濫用法案（CFAA）和數字千年版權法案（DMCA）。

建議：需要澄清的是，無論是計算機欺詐與濫用法案還是數字千年版權法案，都沒有限制相關研究。

5、問題：盡管AI正以飛快的速度被運用在醫療、勞工等諸多領域，但目前人類沒有一個公認的辦法來在評估AI所帶來的影響。

建議：支持AI影響評估系統的研究。而且該領域的研究應該和政府機構通力合作，使成果能為政府行政所用。

6、問題：那些因部署AI而權益受到損害的人，其聲音往往被忽視。

建議：在打造AI系統的時候，受影響者的意見應該被聽取。AI應由各方共同設計以免有失公允和太過激進。

7、問題：AI的研究主要集中在電子技術上，對於人性方面問題的關註常常不足。在未來，計算機科學領域的成員將益加呈現同質化和單一化對特點，這不利於AI開發者的眼界和經驗，進而影響到AI產品的打造。

建議：AI研究員和開發者應該盡量多元化，開發人員的多樣與多元也會帶來更豐富紛呈的AI產品。未來AI領域應該多多支持跨學科研究，從而使得AI系統能夠融合電子計算、社會科學以及人文氣息。

8、問題：現有的道德準則已經不能應對AI在現實中所面臨問題的複雜性。（比如在醫療、執法、犯罪判決以及勞務等等）同時，在大學里的計算機課堂上，盡管這些理工課程也逐漸開始重視道德教育，然而並未徹底貫徹到實踐中。

建議：同美國人工智能協會（AAAI）、美國計算機協會（ACM）以及電器和電子工程師協會（IEEE）這些專業機構進行合作，推動產生可以面對新形勢的道德準則。同時在學校課堂上貫徹落實這些新道德準則的教育。每個有誌於計算機科學的學生在專業課之外也應接受公民權利、自由等道德教育。相應的，那些有AI滲入的領域（比如醫療場所）的從業人員也應該對這些新道德標準有所知悉。

目前關於人工智能的四個關鍵性問題    

我們現在將對目前關於人工智能的四個關鍵問題進行深入探討，為讀者提供一個了解業內專家見解以及建議的機會。相關探討包括每個關鍵問題所面臨的挑戰、機遇以及可采用的幹預措施。

  1. 社會不公  

人工智能系統如何造成偏見以及歧視等社會不公現象？

人工智能系統在高風險決策領域的作用越來越重要——從信貸、保險再到第三方決策以及假釋問題。人工智能技術將代替人工決定誰會獲得重要機遇，而誰又將被拋棄，由此將會引發一系列關於權利、自由以及社會公正問題。

有些人認為人工智能系統的應用有助於克服人類主觀偏見帶來的一系列問題，而有些人則擔心人工智能系統將會放大這些偏見，反而會進一步擴大機會的不均等。

在這場討論中，數據將會起到至關重要的作用，引發人們的強烈關註。人工智能系統的運行往往取決於其所獲得的數據，也是這些數據的直觀反映。其中也包括這些數據的來源以及收集過程中的偏差。從這方面來講，關於人工智能的影響是與相應的大數據技術密切相關的。

從廣義上講，數據偏差有兩種形式。第一種是采集的數據客觀上不能夠準確反映現實情況（主要歸因於測量方法的不準確；數據采集不完整或過於片面；非標準化的自我評價以及數據采集過程中的其他缺陷）。第二種在數據采集的過程中主觀上存在結構性偏差（諸如在關於職業數據的采集中有目的性地通過主觀性的重男輕女來預測職場成功率）。前一種的數據偏差可以通過“凈化數據”或者改進數據采集過程來加以解決。但後一種則需要複雜的人工幹預措施。值得註意的是，雖然有很多機構都為解決這種問題做了大量的工作，但對於如何“檢測”數據偏差尚無定論。

當采集的數據存在上述偏差時，用這種數據所訓練的人工智能系統也會存在相應偏差，其產生的模型或者結果不肯避免的會複制並放大這種偏差。在這種情況下，人工智能系統所作出的決策將會產生差別效應，從而引發社會不公。而這種不公平要比人為偏見和不公隱晦的多。

在以風險控制為主導的行業中，隨著人工智能系統的廣泛應用，導致人與人之間的細微差別異化對待等現象顯著增加，在保險以及其他社會擔保行業尤為如此。人工智能系統的應用能夠使公司更加有效地通過“逆向選擇”來識別特定群體以及個人，從而有效避免風險。

諸如在醫療保險領域，人工智能系統會對投保人的特征以及表現行為進行分析，並對那些被識別為特殊疾病或者是未來發病率高的投保人收取更多保費。在這種情況下，對於那些健康狀況不佳且經濟能力差的人群尤為不利。這就是為何批評者經常會指責稱，即便人工智能系統的預測準確，保險人行為理性，但效果卻常常是帶來負面影響。

保險業的競爭或許會加劇這種發展趨勢，最終人工智能系統的應用或許會加劇這種不平等性。當然，相關反歧視法律法規中的規範性原則能夠為解決這些問題帶來幫助，雖然這種方法可能不是最有效、最公平的。此外，對人工智能系統進行設計和部署也很重要，但現有的法律框架或許會使相應研究受到阻礙。諸如如計算機欺詐和濫用法（CFAA）和數字千年版權法案（DMCA）都對這方面研究進行了限制，因此當下也需要對現行法規進行改革，確保必要的研究能夠順利進行。

人工智能將受益少數人？

人工智能系統為經濟價值的產生帶來了新的方式，也對經濟價值的分配產生了新的影響。在某種程度上，人工智能系統的價值分配會使一部分群體受益，從而延續或加劇現有的薪資、收入以及財富分配差距。

那些有能力研發人工智能技術的組織將會加劇這種不平等性。據預測，人工智能是一個每年市值達到數十億美元的龐大產業。開發人工智能技術需要大量的前期投資，其中包括海量的計算資源以及大數據，兩者的成本都非常之大。這導致人工智能的開發和應用被限制在一個特定的範圍之內。在這種情況下，那些擁有強大數據以及計算能力的企業才能夠通過人工智能系統深入了解市場動態，從而獲取更多優勢，為自己帶來“富者更富”的馬太效應，帶來更多成功。

從另一方面來說，人工智能以及自動化系統能夠降低商品和服務成本，如果這些降低的成本能夠使消費者受益，那麽人工智能就可以縮小貧富差距。在這種情況下，人工智能系統能夠提高整個社會的生活水平，甚至於引發一個漸進式的再分配效應。

此外，人工智能也會帶來全新的生活方式。在人工智能環境下，那些工作落伍的人有機會需求獲取資源的新方式，而工作受到影響的人也能夠通過人工智能創造新的就業機會。換而言之，人工智能能夠緩解勞動力危機，讓人們自由追求生活以及工作新方式，從而提高社會的整體福利。

盡管如此，一些評論家指出，人工智能系統會使得某些工人的技能多余化，那些被自動化所取代的工人不得不尋求新的就業機會。即便這部分工人能夠找到新的工作，這種工作也常常是低附加值的，且工作穩定性更低。從這個角度將，人工智能以及自動化系統反而消除了就業機會。

更進一步，如果學習新的工作技能非常昂貴，工人們或許會認為這種職業技能培訓與新工作並不成正比。在這種情況下，人工智能系統不僅會增加社會不公，更會帶來永久性的失業以及貧窮。這就是為何理解人工智能系統對勞動力的潛在影響是理解其對經濟平等性影響的重要方面。

和以往許多技術一樣，人工智能技術也往往反映了其創建者的價值觀。因此，也可以通過在人工智能開發、部署、維護階段的多元化來推動人工智能技術的平等性。

當前，在人工智能甚至於整個計算機科學家技術行業，女性以及少數民族從業人員所占比例還很少。這種現狀也在一定程度上導致整個技術缺乏包容性，導致一定的偏見，延續或限制相關從業者對其他群體的考慮。

人們也越來越清楚的認識到，人工智能領域從業者的多樣性有助於人工智能系統滿足不同人群的利益。為了解決偏見、歧視和不平等問題，人工智能團隊需要一個更廣泛的視角。

 2.  勞工關系   

目前有關就業和AI系統的討論往往都集中在對人們未來將會失業的擔憂上。最新的研究表明，還存在更加複雜、影響更加直接的問題，這些問題不僅僅影響勞工市場，還影響雇主與雇員之間的關系、權力動力學、職業責任和工作在人類生活中的角色。

許多傳統經濟研究人員正在密切追蹤美國國內勞工市場和企業機構，以此來考量AI系統的影響。這類研究可帶來非常重要的定性數據，能夠促進對宏觀經濟趨勢和勞工供需狀況的理解，比如未來將會有多少工作崗位。

與此同時，社會科學研究則評估工作屬性和工作動力的改變正在如何改變人們的日常生活體驗。這兩個研究視角對於衡量AI系統短期對勞動力的社會影響和經濟影響都必不可少。

AI會影響工作崗位需求嗎？

自動化技術在經濟中的角色遠非新議題，事實上對於AI系統影響的考慮是出現於長期以來的討論。

雖然表面來看勞工需求會隨著自動化技術的日益普及而下降，畢竟需要做的工作將會很有限，但也有經濟學家並不這麽認為，他們稱該觀點是“勞動合成”謬論。他們指出，隨著一個行業的生產力的提升（由於自動化技術或者其它因素），新行業也會誕生，因而會產生新的勞工需求。例如，1900年農業在美國勞動力中的占比為41%，到2000年該占比只有2%。兩位勞工經濟學家大衛·奧特爾（David Autor）和大衛·多恩（David Dorn）稱，即便出現這種劇變，失業率長期來看並沒有出現上升，就業人口比率實際上反而出現提升。另外兩位經濟學家詹姆斯·亨廷頓（James Huntington）和卡爾·弗雷（Carl Frey）則給出了可怕的預言：AI系統將會大大減少工作崗位。

還有人在爭論勞動市場的變化和波動是否與技術進步有關，是否只是因經濟政策而出現。這類看法聚焦於現有的法律體系和監管機制對於AI和自動化系統的發展應該擔當什麽樣的角色。例如，羅伯特·戈登（Robert Gordon）認為當前的創新浪潮其實並沒有它們表面上看起來那麽具有變革性。不少持相反意見的人則稱，勞動市場正因為技術變化而發生重要轉變。這些人包括約瑟夫·斯蒂格利茨（Joseph Stiglitz）和拉里·米歇爾（Larry Mishel），他們認為，要保護勞動力，就必須要對AI和自動化系統相關的監管和其它政策變化上保持高度的重視。

奧特爾、多恩等經濟學家發現“就業兩極分化”現象正變得非常明顯，即中等技能崗位在減少，而高等技能和低等技能的崗位則在增加。雖然未來可能會出現新的崗位，但它們往往都收入比較低，不受歡迎。

例如，許多支持AI系統的工作事實上需要由人類去完成，他們需要維護那些基礎設施，照顧系統的“健康狀況”。這種勞動力往往不大顯眼，至少從媒體的報道和人們對AI的印象來看是這樣。因此它往往受到低估。這類工作包括負責清潔辦公室和維護工作的清潔工，負責維修服務器故障的維修工，以及有位記者所說的“數據衛生工”（能夠“清理”數據，為數據分析做好準備）。

AI系統對勞動力的影響相關的問題應當不僅僅包括未來是否會創造出新崗位，還應當包括那些崗位會否是能維持生計的體面工作。

此外，有關AI系統和勞工市場未來的討論通常都專註於傳統上被認為是低收入的工人階級崗位，如制造業、卡車運輸、零售或者服務工作，但研究表明，未來各行各業都將受到影響，其中包括需要專業訓練或者高學歷的專業工作，如放射學或者法律。關於這一點，未來將需要解決職業責任和義務方面的新問題。

AI將會如何影響主雇關系？

近年來，研究人員開始研究依靠大數據的AI和自動化系統（從Uber到應用於大型零售商的自動化調度軟件，再到工作間監視）正在如何改變雇主與雇員之間的關系。

研究發現，雖然這類系統可以用來賦能員工，但該類技術也可能會引發大問題，如剝奪員工權利，加劇就業歧視問題，以及催生不當勞動行為。

例如，AI驅動的勞動力管理和調度系統正越來越多地被用來管理勞動力，助力按需經濟的增長和“朝不保夕族”（precariat）的崛起。雖然部分研究人員稱恰當的調度能夠帶來很有價值的彈性，但到目前為止，更多的研究發現受該類系統管制的員工存在情緒緊張和缺乏安全感問題。

由這類系統管理的員工的不利體驗包括長期不充分就業，財務狀況不穩定，缺少傳統全職員工能夠獲得的福利保障，無力為家庭或者自我照顧（又或者因為忍受不了該類工作往往要求的隨時待命性質而尋找別的工作）做規劃。此外，受這些問題影響的員工更多是女性和少數族裔。

另外，基於AI系統的新遠程管理模式會加大將“系統”所做的嚴重影響員工的決策歸責於雇主的難度。因此，員工更容易受到剝削。

例如，像Uber這樣的由大數據和AI驅動的平臺會遠程控制行駛路線、定價、報酬甚至人際交流方面的標準——這些決定傳統上說通常都有人工親自管理。

除了模糊化特定決策的性質和邏輯之外，這類遠程管理通常並不被認為是“雇員管理”。

由於這些新管理模式不大符合現有的監管模式，像Uber這樣的公司會將自己標榜為技術公司，而非雇員的管理者。按照這一理念，這類公司將自己視作促進連接的平臺，因此不會像傳統雇主那樣對雇員負責。依照這種模式，雇員最終要承擔權益保障（如減輕稅項負擔、醫療保健和其它的勞工保障）和潛在救濟模式的就業帶來的風險。

  3.  醫療健康  

像我們現在所看到的大多數已被應用到醫療健康領域的AI系統，它們幾乎都依賴於大型數據庫，這些AI系統會通過各種複雜的統計模型和機器學習技術，從其所收集到的海量數據中，自動提煉出各種重要信息。

那些已投入使用的醫療數據信息源（仍處在不斷增長當中）——包括電子病歷（EHRs）、臨床和醫保數據庫、從各類消費電子產品和App上傳來的健康數據——目前已經被大量地應用到AI系統的實踐，這些AI系統具有極大的能改善社會醫保水平的潛力。

無論是臨床診斷、病人護理，還是施藥；無論是藥品生產、組織管理，還是醫保信息交互，這些AI系統都為醫療從業者的工作起到了極大的助力。

AI是如何被融入到醫學研究和醫療健康的？

將AI系統融入到醫學研究，具有令人極為欣喜的應用前景，它能幫助我們更好地理解那些疾病的病理，幫助我們開發出更多的新式治療手段，實現更為精準的醫學診斷，甚至還能私人訂制地為個人生產出特制的藥品。

然而，鑒於目前仍存在的將AI應用到醫療領域的局限和偏見，它們或將阻礙這些應用前景的實現，而這就需要研究人員更為細心謹慎地去探索這一前沿的技術。

目前，這些將AI技術應用到醫療領域的局限，包括有不完整或不準確的研究數據，即未含蓋到特定的少數群體，除此之外，尤以美國醫保系統為代表的複雜醫療補貼激勵制度，也將在一定程度上阻礙到了AI醫療技術的應用。舉個簡單的例子，目前的一些醫療補貼制度會更支持個別種類的藥物研發，或是更傾向於補貼個別治療方案。

醫療研究數據時常會表現出客觀、通用的屬性，但在實際應用的過程中，這些研究結論往往會表現出片面、暫時和只針對某些團體或病癥的特性，而AI系統根據這些“片面”數據所分析和建立出的模型，可能會引出、建立或是衍生出一些錯誤的猜測。

所幸的是，這樣的錯誤情況是可以避免的。如果一個AI系統所收集的數據不存在上面我們所提到的那些瑕疵（假設這點是可以被保證的），或是該AI系統所使用的數據框架像隨機對照試驗方法(randomized control trials, RCTs)或是其它公共醫療數據庫那樣，具有自行矯正這些問題的能力，能減小其內在錯誤偏差的話，它就能有效地避免重大誤差的出現。

假設這些誤差微小到可被忽略，將AI系統融入到醫療健康研究和臨床實踐中心的一個最有可能實現的應用前景，是讓AI去協助醫生進行病癥診斷，從海量數據中發現規律性的模式，從而幫助醫生更早地揪出那些藏匿在身體深處的“狡猾”病竈。

事實上，AI系統目前已經可以完成對部分病癥的診斷了，這其中就包括了白血病。在檢查和臨床護理環節，AI系統在一些情況下，也有幾率能減少，甚至預防誤診情況的出現。須知，誤診是可以致命的，AI輔助診斷技術的價值之高，可想而知。

在這方面，AI系統在診斷和確立病癥的環節上，正扮演越來越重要的角色。然而，也正是因為如此，研究人員必須警惕，要避免出現因AI錯誤猜測，而推斷出“正常”或是“平均”等健康狀況描述的情況的發生。

類似的，我們只需要回顧一下美國在1973年前的那段歷史，就想象出當AI出現誤診時，會發生什麽樣慘劇。彼時，美國精神病學協會（American Psychiatric Association）將同性戀作為一種精神疾病列入到了它權威的精神病診斷和統計手冊當中，這樣一來，悲劇的出現就不可避免了。

同樣的，當AI系統被直接地應用到病人護理時，它們將涉足到診斷和臨床管理的方方面面，而這也時常將隔開看護者同病人之間的距離，所以，適當地明確出AI“專業程度”的局限，是非常重要的。

一名人類外科醫生在上崗之前，會先上醫科大學，在經歷過層層嚴苛的考核後，他們的醫術才能獲得世人的承認，然而，我們要如何造出一個出色的AI大夫來協助，或者甚至是取代一個有“文憑”的人類名醫呢？

這樣一個AI醫療系統意味著它需要具有絕對準確的專家級權威水平，不會出現誤診或是診斷偏頗的情況。這種級別的信任代表著這些AI系統無論是在出廠的能力評估上，還是在檢測其極限能力上，都可以接受更少的審查，而這也將制造出那些，目前還未被醫學倫理框架所囊括的新型倫理問題。

除此之外，我們還需要關註類似於這樣的AI醫療系統在醫保領域內被布置於何處，使誰受益等等這樣的問題。盡管讓醫療健康惠及所有人，讓大家都能負擔得起確實是一種需求，但已有大量的證據表明，取得醫保和健康數據的權限並未被公平地分配，在多數情況下，窮人、非白人和女性群體常常處於劣勢地位。

讓AI系統融入到醫保體系，非但不會根除這些系統性的不平等問題，反而還有可能會放大這種問題的嚴重性。雖然AI系統可以實現合適的定制化醫療護理，讓各式各樣的人都獲益，但它也可以被故意培養成過濾掉那些之前就常常被忽視、被服務不周的外圍群體。

如果這些群體沒有被給予適當的考慮的話，這反過來也將影響到AI系統所構建出的預測模型。AI預測模型會被那些能用上這種AI系統的特權群體所上傳的健康數據所不斷的固化，從而只能有效反饋出富人的“健康狀況”，並最終構建出一個會完全排斥“邊緣人群”的健康與疾病的整體認知模型。

鑒於目前美國存在的醫保財政的亂象，這樣的憂患確實是值得人們投入更多關註，就像這樣的亂象在過去影響到醫療技術的整合一樣，它也必然會在未來影響到AI醫療系統的布置和效用，

基於這樣的考慮，人們在推動AI醫療系統不斷發展的同時，也在不斷努力地去降低AI醫療系統造價，而這也將促使那些利益相關者（比如政客、保險公司、健康機構、制藥企業、雇主和其他人）把他們的註碼，寄托於大規模的健康數據收集和AI系統的研制上，以此來幫助他們更好地維護他們在模型研發和醫保護理上的經濟利益。

然而，將這些信息技術和AI系統整合到醫院和其它醫療健康體系所需要的關鍵培訓、資源和那些正在進行當中的必要維護，並不總是能夠得到支持，或者說並不總是能處於“不差錢”的狀況。而這種情況其實已經導致了技術資源和技術能力的分配不均。

訓練AI所需的數據收集和病患觀察將如何影響到個人隱私？

AI系統對數據量的極度依賴和對病例觀察的需求也自然而然地催生出了對病人隱私、秘密和安全保護等等急迫的問題。

目前，對AI醫療系統高性能期許的實現依賴於通過各式各樣的設備、平臺和互聯網來源源不斷地獲取到海量的病患數據，而這一過程也不可避免地會涉及到某些人或機構會在利益的驅使下，做出出格的監視行為。、

與此同時，像同態加密（Homomorphic encryption）、差分隱私（differential privacy）和隨機隱私（stochastic privacy）這樣的技術帶給了我們應對這些亂象現象的新的希望，它們可以讓AI系統實現在不“查閱”數據的情況下，直接地去“調用”它們。雖然就目前來說，這些新技術仍處於研發的初步階段，連一個通用應用程序都還沒有被開發出來，但它展現出能令人鼓舞的應用前景。

除此之外，隨著近期美國政府對循證醫學（Evidence ¬based medicine）的推廣和《平價醫保法案》（Affordable Care Act）已由原先的按服務收費轉變至按治療行為收費的這一變化，監管行為背後所涉及到的經濟利益問題和對敏感健康數據消費的問題，都在不斷地加劇惡化當中。

至於那些保險公司，在AI系統入局的情況下，其所需面對的對驗證交叉補貼方案合理性的呼聲的壓力也在與日俱增。

舉個例子，盡管美國政府在2008年就頒布了《基因資訊平等法》（Genetic Information Nondiscrimination Act），但出於對保險分層管理的需求，保險公司對能獲取到遺傳危險率信息的興趣也在日益增長。事實上，差別定價目前已經成為了數據分析供應商的一項業內通用做法，而這反過來也進一步地鞏固和加劇了目前的不平等現象。

此外，“智能設備”和其它能讓AI系統獲取到所需數據的聯網傳感器也已讓追蹤和監視變得無處不在，而這也將目前的那些隱私保護政策的覆蓋範圍不斷地拓寬，像《醫療健康可攜性和責任法案》（Health Insurance Portability and Accountability Act）就是在這一考慮下的產物。

隨著AI系統被越來越多地融入到健康和電子消費產品上，病人因細分數據而被重新定義，或是由代理數據來預測出他們的身份、所患疾病和其它健康信息的風險，正不斷地升高。

除此之外，那些驅動這些數據收集設備的軟件也常常是為私人所持有，而不是開源的（不受外部審查審計的約束）。雖然，美國政府最近簽署的法令對《數字千禧年著作權法案》（Digital Millennium Copyright Act）中的相關條例進行了免除，讓審查外部醫療設施的代碼成為可能，但更為重要的或許是審查那些內部醫療設施，然而這種行為並未被這一豁免權所囊括到。

總的來說，相關業內專家們都已經對在物聯網設備上，布置聯網技術所潛在的重大安全隱患做過警告了，在這些警告中，有很多就是專門針對醫療設備安全問題的。

AI將如何影響患者和醫療保險供應商？

那些已被實現或是有望被實現的AI技術，對健康護理系統的構建有著深遠的意義，對需要照顧的病患，或是那些虛弱體質的人也意義非凡。

人們對於AI系統，進行了許多美好的構想，寄予它們護理工作調解員的角色，並相信它們在未來有可能完全取締了護工的工作。這一轉變前景樂觀、經濟，且高效，很可能會改善患者與醫生或其他護工之間的關系和他們的工作方式。

能展示AI系統具有代替或者協助人工護理工作的潛力的例子非常之多，包括有機器人外科醫生、虛擬管家和陪護機器人等等。這些例子逐漸引發了一些爭論，比如代理照顧和陪同護理的社會意義是否可以讓非人類的機器來代替？當機器替代人工時，它是否能不僅僅只是增強人工的專業性，而能做到真正的獨當一面呢？當我們認為一臺機器有能力“護理”病人時，它具備了哪些“護理”能力呢？我們又是如何定義“護理”這個詞呢？這些我們以為的“以為”是否是站在病人權益的角度上，去考慮的呢？

就目前來說，雖然陪護機器人在取代人工護理工作上，還未取得什麽明顯的效果， 但由AI驅動的APP和聯網設備能讓病人取回對自己健康管理的控制權的前景正在與日俱增，而這也預示著AI醫療系統同病人的直接交互，正處於早期發展階段。。

這種人與AI的直接交互其實也是一把雙刃劍。一方面，它能讓病人康複地更快、對自身病情有更多的了解。另一方面，這種變革也需要他們擔負更多的風險。這些風險包括它可能會誤導病患，影響他們可能會接收到的信息的質量和準確性，而這也是美國聯邦貿易委員會（FTC）在近些年來，所要傳達給我們的擔慮。

除此之外，這些搭載了AI的APP也可以將原先醫療從業者所需要承擔的責任轉移病人本身，但這對病人來說不見得是什麽好消息，因為並不是所有人都有時間、財力和AI技術獲取渠道，來實現對他們自身健康的護理。

那麽，什麽樣的患者能優先享受到這些仍在不斷改進當中的AI醫療技術的紅利呢？對於那些“裝備”不良卻想管理和維護自己個人數據的病患來說，他們所接受到的健康看護是否是不合格的呢？

再者，那些搭載了AI技術的應用的設計者和研發者在這一社會演變過程中，又需要扮演什麽新的角色？需要承擔哪些新的責任？

那些始終處於風口浪尖的醫學道德倫理，又將如何融入到這些與眾不同的，新式工程技術的載體上呢？

  4. 道德責任  

AI系統的部署不僅將引發新的責任，也將對職業道德、研究道德、甚至公共安全評估等現有領域造成挑戰。

近來，人們對道德和AI系統的討論傾向於優先考慮很久以後可能會出現的AI系統，例如，“奇點”的來臨，或超級智能的發展。

也就是說，這種討論往往並未關註AI系統在短期或中期內會產生的道德影響，例如，當前已投入使用的大量任務型AI系統引發了新挑戰、可能加劇不平等、或從根本上改變權利機制。

當代AI系統上能夠執行各種各樣的活動，這類技術會引發各種隱性和顯性後果，因此可能對傳統倫理框架提出新挑戰。AI系統被部署在人類社會中時或許會引發不可預測的相互作用和後果。

在資源配置以及讓權力和信息集中或重組的潛力方面，我們迫切需要處理一些關鍵問題來確保AI技術不會造成傷害，特別對於已被邊緣化的群體。

我們如何向AI授予權力或委派AI展開決策？

AI系統在社會和經濟領域內的融合需要我們把社會問題轉變為能夠被AI解決的技術問題。這種轉變無法保證AI系統產生的錯誤會少於它將取代的現有系統。瑞安•卡洛（Ryan Calo）指出，人們通常以為，AI系統（如，自主駕駛汽車）犯的錯誤將少於人類。實則不然。複雜程度不高的AI系統無法避免地會犯一些人類不會犯的新錯誤。

在許多領域中，倫理框架往往需要產生記錄，例如，病歷、律師的案卷、或研究人員向機構審查委員會提交的文件。此外，人們還面向患者、客戶或感覺自己遭遇了不公正待遇的對象設立了補救機制。

當代的AI系統往往無法提供此類記錄或補救機制，要麽因為技術上無法實現，要麽因為設計者並未考慮此類記錄或機制。

這意味著，受到影響的特定群體或個人往往無法對AI或其他預測系統的決策進行檢驗或質疑。這會惡化各種形式的權力不對等現象。而權力不對等是一個很重要的倫理議題。

當受到影響的個人無法對這類自動化決策展開檢驗、質疑或上訴時，他們就處在了權力相對缺失的位置上。

這帶來的風險是，AI系統不僅將削弱弱勢群體的質疑權力，而且將賦予設計方更多定義道德行為的權力。這種權力能夠以十分微妙的形式呈現出來。例如，各種自動化系統往往被用來從某種方向來影響或“微調”某些個體，而很大程度上扮演決定或支配角色的是設計部署此類系統並從中獲利的一方。

若要從零開始構建AI系統，以實現糾正上述不平衡現象等目標，這本身就要受到實力差距的限制。打造和維護AI系統需要大量的計算資源和大量數據。而擁有海量數據和計算資源的企業相對缺乏這類資源的企業擁有更多的戰略優勢。

我們如何在現有的各種行業中應對與AI相關的倫理問題？

隨著AI系統在不同行業環境（如，醫學、法律、金融）中的融入愈加深入，我們還將面臨跨越不同行業的新的道德困境。

例如，AI系統在保健環境中的應用將對醫療專業人員道德準則中秉持的核心價值（如，涉及保密、護理的連續性、避免利益沖突以及知情權）造成挑戰。

隨著醫療業的不同利益相關方推出了各種各樣的AI產品和服務。對這些核心價值的挑戰可能會以全新的和意想不到的方式呈現。

當一名醫生使用的AI診斷設備在受訓時使用了一家醫藥公司的藥品試驗數據，而這家公司是某種藥物處方的既得利益者，那麽這位醫生應如何遵守避免利益沖突的誓言？

雖然這是個假想的情況，但這點明了在修訂以及更新職業道德準則的過程中必須解決的棘手問題。

同樣地，負責管理AI研發及維護的專業協會也有必要考慮采取相應的措施。例如，美國人工智能協會（AAAI）應制定相關的道德準則，而美國計算機協會（ACM）以及電氣和電子工程師協會（IEEE）需認真修訂相關的道德準則。ACM和IEEE現有的道德準則已擁有20年以上的歷史，不用說，這些準則不僅無法解決與人類機構、隱私和安全相關的核心問題，而且也無法預防AI和其他自動化決策系統可能產生的危害。隨著AI技術進一步被整合到重要的社會領域中，這一點正變得越來越重要。

盡管更多的高等教育機構在技術和科學專業的教學中已開始強調職業道德的重要性，但這番努力仍處在初期，還有進一步的拓展空間。而民權、公民自由和道德實踐等領域的知識還未成為學生們畢業時必須掌握的要求範圍。此外，有一點是值得註意的，若有人違背醫藥界道德準則，他需承擔的懲罰包括失去行醫權力，這一點並不適用計算機科學或許多其他相關領域。

目前還不清楚大多數計算機科學家是否熟知ACM或IEEE準則中的核心內容。我們也不清楚，企業雇主是否會因為其他鼓勵或壓力因素而選擇不遵守這種不具約束力的法規。因此，從實用角度看，除了僅僅對倫理框架進行改寫和更新外，有必要關註範圍更廣的鼓勵機制，並確保對倫理準則的遵從並不是事後才想起的事項，而是相關專業領域需要關註的核心問題，以及AI領域學習和實踐中不可或缺的組成部分。

  闡述建議  

下面我們將進一步闡述上面簡要提到的建議背後的基本原理。

1、多元化和拓寬AI開發和部署所必需的資源——如數據集、計算資源、教育和培訓的使用，包括擴大參與這種開發的機會。特別是關註當前缺乏這種訪問的人口。

正如在AI Now Experts研討會期間很多人提到的，這些開發和培訓AI系統的方法費用高昂並只限於少數大公司。或者簡單地說，在沒有大量資源的情況下DIY AI是不可能的。培訓用AI模式要求有大量數據——越多越好。同時還要求有巨大的計算能力，而這費用不菲。這使得即使要進行基礎研究都只能限於能支付這種使用費用的公司，因此限制了民主化開發AI系統服務於不同人群目標的可能性。投資基本的基礎設施和使用合適的培訓數據，有助於公平競爭。同樣，開放現有行業和機構里開發和設計過程，以多元化內部紀律和外部評論，可幫助開發更好服務和反映多元化環境需求的AI系統。

2、升級使公平勞動行為具體化的定義和框架，以適應AI管理部署到工作地時出現的結構性變化。同時研究可替代的收入和資源分布、教育和再培訓模式，以適應未來重複性工作日益自動化和勞動及就業態勢不斷變化。

在AI Now Experts研討會上，奧巴馬總統首席經濟學家賈森·福爾曼（Jason Furman）指出，在美國每小時工資只有不到20美元的工作，83%都將面臨自動化的嚴重壓力。對於每小時工資在20-40美元的中等收入工作，這個比例也高達31%。這是勞動力市場一次巨大轉變，可能導致出現一個永久失業階層。為確保AI系統的效率在勞動力市場不會導致民眾不安，或社會重要機構如教育（有一種可能是教育不再視為就業的更好途徑）的解散，在這種巨大轉變出現，應該徹底研究替代性資源分布方法和其他應對引入自動化的模式，制定的政策應該為組織良好的各種落實測試開路，控制可能導致的災難性後果。

除了“替代工人”外，AI系統也對勞動力市場也有其他多重影響。例如，它們改變了權力關系、就業預期和工作本身的角色。這些變化已經對工人產生深遠影響，因此在引入AI系統時，在考慮如何表述公平和不公平做法上，理解這些影響很重要。例如，如果開發實際作為管理層行事的AI系統的公司，可被視為科技服務公司，與雇主不同的是，職員可能不受現有法律保護。

3、在設計和部署階段，支持研究開發衡量和評估AI系統準確性和公平度的方法。同樣地，也支持研究開發衡量及解決一旦使用出現的AI錯誤和損害的方法，包括涉及通知、矯正和減輕這些因AI系統自動決策導致的錯誤和損害的問責制。這些方法應優先通知受自動決策影響的人們，並開發對錯誤或有害判斷提出異議的方法。

AI和預測性系統日益決定了人們是否能獲得或失去機會。在很多情況下，人們沒有意識到是機器而非人類在做出改變人生的決定。即使他們意識到，也沒有對錯誤界定提出異議或拒絕有害決策的標準流程。我們需要在研究和技術原型化上投資，確保在AI系統日益用於做出重要決策的環境中，確保基本權利和責任受到尊重。

4、澄清無論是反電腦欺詐和濫用法案還是數字千年版權法案不是用於限制對AI責任的研究

為了進行對檢驗、衡量和評估AI系統對公共和私人機構決策的影響所需的研究，特別是有關如公平和歧視的關鍵社會關切，研究人員必須被清楚地允許跨大量域名並通過大量不同方法測試系統。然而，某些美國法律，如反電腦欺詐和濫用法案（CFAA）和數字千年版權法案（DMCA），規定與電腦系統甚至互聯網上公開可訪問的電腦系統“未授權”互動為非法，可能限制或禁止這種研究。這些法律應該澄清或修改，明確允許促進這種重要研究的互動。

5、支持在現實環境中AI系統對社會經濟生活影響的強大評估和評價方法的基礎性研究。與政府機構合作將這些新技術集成到他們的調查、監管和執法能力中。

我們當前缺乏對AI系統社會經濟影響評估和理解的嚴格做法。這意味著AI系統在融合到現有社會經濟領域，部署在新產品和環境中，卻不能衡量或精確計算它們的影響。這種情況類似於進行試驗卻不願記錄結果。為確保AI系統帶來的益處，必須進行協調一致的研究開發嚴格的方法，理解AI系統的影響，當使用這種方法時可幫助形成跨部門和政府內部的標準做法。這種研究及其結果可比作早期預警系統。

6、在與這些人聯合開發和部署這種系統時，與受自動決策應用和AI系統影響的社區代表及成員合作，聯合設計可問責的AI。

在很多情況下，這些受AI系統影響的人將是對AI系統環境和結果最權威性的專家。特別是鑒於當前AI領域缺乏多元化，那些受AI系統部署影響的人實際上從事提供反饋和設計方向，來自反饋機制的這些建議可直接影響AI系統的開發和更廣泛的政策框架。

7、加強行動提高AI開發者和研究者的多元化，拓寬和融合所有觀點、環境和學科背景到AI系統開發中。AI領域應該也結合計算、社會科學和人文學，支持和促進針對AI系統對多個觀點影響的跨學科AI研究。

計算機科學作為一個學科領域缺乏多樣性。特別是嚴重缺乏女性從業者，在AI里這種情況更為糟糕。例如，雖然有些AI學術實驗室由女性掌管，但在最近的神經信息處理系統大會上，與會者只有13.7%是女性，這次大會是該領域最主要的年度大會之一。缺乏多元化的圈子不大可能會考慮這些不在其中人的需求和關註。當這些需求和關註成為部署AI的社會經濟機構的中心時，理解這些需求和關註很重要，AI開發反映了這些重要的觀點。關註開發AI人群多元化是關鍵，除了性別和代表受保護人群外，包括除計算機科學外各種學科的多元化、建立依賴來自相關社會經濟領域學習的專業知識的開發實踐。

在計算機科學之外和計算機科學之內AI子領域的社會經濟領域，進行AI影響的徹底評估將需要多數這種專業知識。由於很多環境下AI被集成和使用——如醫學、勞動力市場或在線廣告——本身是學習的豐富領域。為真正制定AI影響評估的嚴格流程，我們將需要跨學科的協作，建立新的研究方向和領域。

8、與專業組織如美國人工智能進步協會（AAAI）、美國計算機協會（ACM）和電氣及電子工程師協會（IEEE）合作，更新（或制作）專業道德準則，更好地反映在社會經濟領域部署AI和自動化系統的複雜性。為任何想掌握計算機科學的人開設公民權、公民自由權和道德培訓課程，反映了教育中的這些變化。同樣，更新專業道德準則約束引入AI系統的專業人士，如適用於醫生和醫院工作者的道德準則。

在醫學和法律等職業中，專業人士的行為受控制可接受和不可接受行為的道德準則約束。專業組織如ACM和IEEE確實制定了道德準則，然而這些準則過時了，不足以解決複雜社會經濟環境中使用AI系統帶來的具體並常常是微妙的挑戰。雖然醫生確實遵守了約束他們對待病人行為的職業道德，但AI系統的發展，如幫助醫生診療和治療病人，出現了現有職業道德準則不總是能解決的道德挑戰。職業準則和計算機科學培訓必須更新，以反映AI系統建造者對因使用這些系統遭受不同程度不利影響的人所負有的責任。在AI用於增強人類決策時，職業道德準則應該包括在AI系統受到利益沖突左右的時候鑒定責任的保護措施。

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阿里前CEO衛哲萬字長文：B2B的春天已到，關註這10大核心問題

衛哲 2016-10-17 16:36

B2B電商的春天已到，但在嘉禦基金創始人、前阿里巴巴CEO衛哲眼里，這樣的情況卻不一定是好事，這是為什麽？要抓住B2B的機會，重中之重的問題是什麽？在近期盛景B2B獨角獸成長營課堂上，衛哲用近3個小時的時間分享了他的實戰經驗。

以下為衛哲的分享實錄，盛景網聯（ID：sjwl360）授權i黑馬發布：

▌1.從馬雲半夜給我打電話看B2B的真正本質

B2B的意思到底是什麽？我們今天在這里首先要說一下這個問題。 在進入阿里之前，我其實做的2C更多，對2B業務理解並沒有後來深刻。進入阿里之後，馬雲有一次就問我：“B2B英語怎麽說？”，我說這個不就是BUSINESS TO BUSINESS嗎？但是馬雲卻說不對，B2B其實是BUSINESS PEOPLE TO BUSINESS PEOPLE。B2B不是企業對企業，而是商人對商人。我為什麽在開頭要說這個，因為這個問題會貫穿我今天講的所有內容。我非常贊成馬雲的這個觀點，因為我們做B2B，無論是產品還是服務，首先要想到去滿足企業的需求，而企業的需求，無論產品或者服務，落到根上，肯定還是商人的需求。

在阿里的幾年，阿里股價從之前四十多港幣跌到幾塊港幣，馬雲都沒有給我打電話，但有一次，為了一件事，馬雲卻半夜給我打了電話。

當時，阿里的網站上有個叫做商人社區的欄目，這個欄目主要定位是用於商人的觀點和資訊的交流和碰撞，我一開始也沒覺得有什麽價值。但因為這個欄目放在阿里網站的首頁，而且位置非常醒目，我們的一些年輕同事就說，哎呀這個位置幹嘛放這個呢，要是賣廣告豈不是更好，一天200-300萬人民幣，幾乎無成本，每年可以無成本賺得上億利潤啊，於是我就聽了這些同事的意見，把這個地方給了廣告，把商人社區轉而放到首頁一個不顯著的位置。

沒想到馬雲因為這件事在夜里給我打電話，在電話里他很大聲的說：“衛哲你把這個位置變成賣廣告的區域了，你不想活了！公司不想活了！上市壓力把你逼瘋了！”我一開始對此還不太理解，商人社區有這麽重要嗎，沒有必要放這麽顯著的位置吧。但馬雲卻說，B2B本身交易行為是低頻率的，商人不可能天天都能做成生意，但是天天來這里逛逛，互相交流一下是可能的，所以商人社區放在這麽醒目的位置是很有必要的。

這個事情告訴我們，我們做B2B，包括當時的我在內，都會犯一個錯誤，就是容易一開始先去想企業有什麽需求，但這是個誤區，因為企業是死的，只有企業里面的商人是活的。無論是交易型、還是服務型B2B，真正來操作這個平臺、使用服務的，一定是人。這是我今天想強調的第一個觀點。

嘉禦基金創始人、前阿里巴巴CEO衛哲

▌2.為什麽說B2B的春天已經到來

我們說B2B的春天已經到來，有如下幾個主要原因。

首先最重要的因素是商人的年齡發生了變化。

我在阿里的五年，一直堅持見客戶（做2B業務一定要堅持見客戶）。在05、06年時，我們面對的商人大多是以70後為主，他們當時大概在35-36歲，或者是大公司的部門總監，或者是小公司副總，還有一些更小公司的老板。除此之外，我們的客戶中還有一部分60後以及少量50後。這批人的特點是對互聯網、電子商務、軟件的使用沒有概念，教育成本、轉換成本非常高。

今天的商人群體已經變成以80-85後為主，尤其是85後，他們是中國互聯網最重要的一代推手。這一代人在中學時代就開始接觸互聯網，成為了真正的中國互聯網一代。

2005年和馬雲聊天，我說，咱阿里2萬人，一年利潤卻不如騰訊一個季度，這讓人有點郁悶。我們也不笨，也很努力工作，可為什麽他們像賣白粉的，我們就像賣面粉的呢？馬雲說，你不要著急，85後這時候還在玩遊戲，再過幾年他們就有消費能力，就需要我們的服務了。馬雲的這個論斷後來也被證實了，到2012年四季度，阿里利潤始終高於騰訊。

2012年85後27-28歲，如今他們都三十而立了，並且逐漸成為企業中的權力掌握者，逐漸可以決定企業的決策了。而這就是B2B進入春天的一個天然的推動因素，因為這批人更容易接受2B企業服務。

馬雲也說，雖然阿里以2B起家，但2B真正的爆發，肯定要靠85後，只有企業85後掌權，B2B才會迎來成熟時機。

說B2B的春天已經到來的第二個原因是經濟形勢的變化。當中國經濟的冬天到來時，恰恰是B2B春天到來的時刻。

B2B往往不是做大蛋糕的過程，而是切蛋糕的過程。和2C不一樣，2C很多情況是做大蛋糕。例如，“11.11”剁手黨的出現，實際上就是因為刺激了消費而可能潛在做大市場規模。但企業活動同個人活動不同，它比個人行為更加更有計劃性。一個企業不會因為上了任何一個公司的采購平臺就會多買東西，相反，甚至由於效率的提升，它一次購買的東西可能是減少的。

所以，B2B是切蛋糕的過程，誰先用B2B這把刀，誰就可能在一個具體市場中獲得更大市場份額，或者使得自己的內部效率提升。

客觀經濟形勢的變化使得切蛋糕在今天變得更加重要。在經濟形勢好時，當人人都可以通過做大蛋糕賺錢時，沒人會去理會切蛋糕。但中國經濟出現增速下行的時候，反而B2B迎來了機會。

綜上兩個因素，我們認為B2B的春天已經來了，當然這個春天已經來了有兩三年了，所以現在雖然尚未到一個收獲期，但B2B的爆發期已經開始。

▌3.B2B的十大核心問題

問題一：多人決策性質&多賬戶設置

第一個問題是B2B的最重要問題。

2B與2C最大的不同點在於，前者是多人決策，多人使用。即便是最小單位的B，夫妻老婆店，也是兩人決策，兩個人也有不同分工。C不一樣，使用、決策、買單是同一人。

正是因為企業的多人決策特點，所以做B2B產品，就要首先考慮有沒有設立“多賬戶體系”。

交易型賬戶設置相對簡單，經常我們都會對其進行子母賬戶設置，也就是說，要有操作人員使用的“夥計賬戶”；也要有老板賬戶。為什麽要設置這樣的賬戶，因為這兩者的需求是不一樣的，而這一點也是阿里從實踐中總結出來的。

我們知道，阿里的基本收費模式之一就是年費制，而凡是年費模式，我們就會關心續費問題，但我們發現當時續費率在不斷下降。為什麽呢？原來，當業務員使用阿里巴巴賬戶時，他可能因為不熟練使用方法而不經常操作使用阿里賬戶，沒有發揮阿里賬戶的價值，但業務員不會把這種問題歸咎於自己，反而他會和老板說“阿里這個效果不好、咱不用了”。這就等於業務員炒掉了阿里巴巴。

為了應對這個問題，我們就開發子母賬戶，具體用子母賬戶做什麽？很簡單，我們就用它給業務員的老板發報告，告訴他業務員每天登錄使用阿里巴巴的時間情況，對信息的反饋情況等等。這樣，老板就可以及時發現業務員是否及時使用了阿里的賬戶，而業務員也因此變得更加積極使用阿里的賬戶。

子母賬戶一開始或許只是阿里為了提高續費率的一個方法，但老板後來的確發現它很好用，因此不斷提出新的需求，比如希望這個賬戶能夠防止業務員帶走客戶或者公司信息。於是阿里就增加了賬戶功能，使得母賬號可以把所有子賬號信息歸集，業務員走了客戶不走；再後來，母賬號有了產品報價審批功能。

子母賬戶以外，我們又發現企業還需要平行賬號。比如采購部門的動作要連接財務部門，因此他們都需要有賬號。

設置什麽賬戶，沒有標準答案，要根據你的服務具體確定。如今阿里釘釘也是多賬戶體系。交易型B2B如此，服務型也是如此。

問題二：B2B地推的三把槍、四個率

B2B要地推，交易、服務型都是如此，這是由B2B的多人決策特點所決定的。

2C經常通過用戶畫像來掌握用戶特征，2B則很難。用戶畫像怎麽能知道一個企業的關鍵決策人是老板的小三這種問題呢？所以地推是必須的。

地推有兩個重要任務。

第一是找關鍵人。只有地推才能找到企業的關鍵人，因為企業的關鍵人不是網絡上能找到的，各個企業的部門設置都不一樣。

第二是找第二關鍵人。因為很多企業都是需要多人共同決定要不要使用服務。這種情況下，除了靠人肉地推，別無他法。

地推不可缺少，也不是只是中國特色，salesforce也要做地推。

因為地推重要，所以打造一支地推團隊，對於B2B企業非常重要。做B2B你可以大量使用皇軍、也可以使用偽軍，也可以皇偽結合——簡單點說就是用直銷還是用代理和加盟。但無論是代理加盟還是直銷，都需要地推，都需要建設地推隊伍，管理地推質量。地推是B2B企業成功的關鍵。

但是也不能盲目迷信地推，不能只靠地推。

這里要說一個“三把槍理論”。我們把地推叫手動步槍，打一槍拉一次栓，它的優點是準確、但缺點是慢、不能規模化。所以地推一定要進一步向前走，從手動走向半自動，再到全自動。半自動就是在有限人力輔助的情況下，逐漸向全自動過渡。全自動就是自主操作、自動續費，不再需要我們人肉介入。我建議每個公司要設置這樣一個手動、半自動、全自動的客戶比例指標，並且觀察它的變化。

那怎麽解決從手動到半自動和全自動的問題？最重要的是要設置好對地推人員的激勵制度。要讓手動地推的業務員能夠分享他拉來客戶終生所產生的利潤，只有這樣，地推人員才有動力去推動客戶轉向半自動、全自動交易。否則，如果只要一切半自動、全自動了，整個客戶就和拉他來的第一個銷售地推沒有任何關系了，那就沒有人再願意去做半自動全自動的推進了。

地推怎麽考核？很簡單，在不同的階段抓四個率：覆蓋率、轉換率、複購率、滲透率。

到一個新市場，先做覆蓋率。最初的時候，你可以以一周、一個月、甚至一季度，只做覆蓋率這一件事，覆蓋全部客戶，讓他們開戶。

第二個階段抓轉換率。有賬戶了，使用了沒有？付費了沒有？只有使用才是轉換。

第三，抓複購率，看是否重複使用。

第四，抓滲透率。一個公司月采購100萬，在你這里花了10萬，為什麽那90萬不在你這里？一個產品，該有20人用，還有10個人沒用，還有50%沒滲透。

產品或服務是否具有強粘性，難以替代，關鍵取決於滲透率高低，一旦形成高滲透率，這個客戶就很難切換了。

以上四個率做到了，營業收入和交易額是自然的結果。如何做到四個率的提升？那就要找到反對這四個率的理由，覆蓋率有了，為什麽不轉換，轉換率有了為什麽沒有複購？複購率有了為什麽滲透率不高？反對理由都消滅光，剩下的就是使用你的理由了。

問題三：B2B交易條件獨特，價格難透明

B2B交易的獨特性決定了交易價格透明是難以實現的，B2B價格本身就不該透明。

首先是采購交易量不同價格就不會一樣，買100雙鞋子和買10000雙的價格不可能一樣；其次是付款方式不一樣價格也會不一樣，現款現貨和預付款和賬期付款都有區別；提貨地點不一樣，價格也不一樣；提貨方式不一樣，價格也不會一樣。

另外，價格、采購成本都是企業的核心機密，不能輕易讓同行等知曉。這些都是2B的獨特性，既然獨特，就無法改變，互聯網也不能改變它。很多B2B企業會對客戶說，通過“去中間化讓價格透明”這一點是做不到的，不存在這樣的邏輯。

雖然如此，也不能沒有網上價格，否則無法實現自動交易，B2B就回到了簡單的信息服務，交易雙方得在網上聊天、見面，效率很低。要解決這個問題，就要考慮兩個報價方法：第一，把交易條件的種種獨特性包含到你的報價體系里面去。第二種方法，“白手套體系”，就是分層報價，和沃爾瑪談與和個體戶談，價格不能一樣。要從骨子里放棄對於2B交易價格透明的追求。

問題四：B2B撮合交易的有意義和沒意義

本來線下有交易，搬到上線去，有意義嗎？撮合交易的關鍵是搓完了第一把之後做什麽。為了撮合而撮合不但沒有意義，通常還會付出額外代價。撮合還分真撮合假撮合，嚴格的真撮合，是款、票從平臺上走一遍。但現在很多商業計劃書給我們看的都是假撮合，統計口徑而已。

真撮合，走錢走票，能夠帶來真實客戶（銀行賬戶和發票擡頭），獲取真實交易數量和交易價格。這樣的撮合才有意義。

問題五：B2B重要的交易形態：拍賣、團購、中遠期，核心是“聚”

獲得真實撮合交易的數據的目的在於將其應用於交易。舉個例子，我們發現某食品廠每個月買100噸糖，價格5000/噸，連續三個月購買。賣糖的一個月賣了10000噸，5000成交了5000噸，5100成交了3000噸，5200賣了2000噸。得到了這些數據我們能做什麽呢？我們可以搞團購，讓多家采購規模相似同一地區的食品企業以更低價格買入糖。也可以搞拍賣，讓糖廠把原來5000噸成交的糖以5100賣出去，甚至更高價格。還可以搞中遠期買賣，例如讓不同提貨時間的企業合在一起和糖廠談判，以獲得更為優惠的價格。

拍賣，團購，中遠期，三件事的核心是聚，聚是B2B最大價值所在。這三種形態並不是互聯網的發明，但因為互聯網而變得更具有價值，因為互聯網能夠打破空間和時間限制，從而擴大了這些形態的應用可能性。

問題六：B2B體驗在於：多、快、好、省

2B、2C用戶的用戶體驗本質是一致的，都是要圍著多快好省這四個字展開。

但要把四個字同時做到，無論對於2C還是2B都不可能，都要取舍。

我們先舉個2C的例子。美國零售界的COSCO最近很火，它主打的首先就是省、其次是好，但缺點是位置太遠，去那里不夠快，另外沃爾瑪單品2萬-3萬SKU（庫存量單位），COSCO只有7000，例如它的牙膏品種不超過3種，選擇不夠多。所以說，COSCO是為了省和好，犧牲了快和多。

互聯網電商，淘寶的特點是多、省，京東則追求快和好。由此可見，即便互聯網時代，傳統零售的多快好省追求也沒改變，且需要取舍。

2B也是如此。但不同行業、不同規模的企業，在創業的不同階段，對這四個字的需求是不一樣的，這里沒有標準答案。但同2C一樣，你也需要在這四個字中做出取舍。

例如對於糖的采購，多根本不重要，因為我們只有國家一級、國家二級白砂糖兩種。快也不重要，因為采購非常有計劃性。所以，只要關註好和省就可以。

某些企業對化學試劑的需求，不太關註省和快，但必須要求種類多，也要求質量好，否則質量不好，發生爆炸怎麽辦？

同一個行業的兩類企業需求往往也不一樣，因為他們背後的商人需求不同。SaaS服務對象有大企業和小企業兩類，它們的需求不盡相同。不要和中小企業談快的問題，因為他們有的是時間，但他們往往資金少，而且最缺是商機。SaaS鼻祖，美國的salesforce賣的就是商機，幫助中小企業提高商機的轉換能力。CRM、ERP這些軟件對於中小企業而言，就是商機轉換工具。

中小企業不會在乎“協同”，夫妻老婆店也不需要用釘釘。省錢也不是和中小企業核心的賣點。小企業的利潤不是省出來的，是幹出來的。只有大企業才會關註省錢，才能省出利潤。

歸根結底，中小企業最喜歡按效果付錢，關註用了或沒用、有我或沒我的結果是否不同，商機多了沒有。

問題七：B2B的平臺和自營

阿里巴巴一成功，都覺得做平臺才能做大。做了平臺，又覺得要維持三公原則，做了平臺再做自營就是既做運動員又做裁判員，怕引起誤會。

但與決定做平臺還是自營更重要的是，是要把客戶利益放在第一。你要自問，是平臺服務還是自營服務能對客戶的多快好省利益最大化？如果你的客戶痛點是快，為了客戶利益，你就可能要做自營，當然同樣的客戶痛點，也可以用不同的方式解決，例如淘寶是通過商家PK來獲得低價，但2B可以靠自營，通過對賣家統一交易條件來實現低價。

服務型2B同樣如此。SaaS是我自己的最適合？還是平臺加盟商更適合？這些都要看怎麽樣讓客戶利益最大化。

所以不要糾結自營還是平臺，客戶利益第一。

問題八：B2B信息流、物流、資金流單點突破，不求三點都賺錢

傳統的B2B業務，往往是黑箱操作，將信息成本，物流成本，資金成本等混合在一起，然後以最終的價格來體現。例如從煙臺運到北京的蘋果，價差就包含以上多種成本在里面。

互聯網時代的B2B交易，要想辦法把這個三個流的成本重新算清楚。信息流就是通過信息不對稱可以賺到多少錢，資金流就是通過墊資等方式獲得的資金成本收益，還有物流。這三個流都要算清楚，算清之後，就要單點突破，不要求三點都賺錢，而是要先在一個或兩個點上獲得利潤。

以煙臺蘋果作為案例。傳統上，貨沒賣出去之前，要囤貨，但囤貨就需要倉儲，而且倉儲時間越長，成本越高，要是冷庫倉儲，價格就更貴。所以，傳統上的交易，我要為沒賣掉的商品付錢，而且賣的越慢成本越高。

互聯網可以對此進行這樣的顛覆：在煙臺包下一個冷庫，然後對商品企業說，你商品入倉，放在這里多少天我也不收費，但出倉交易成功再收交易費。交易費怎麽收？蘋果從入倉到出倉的行業平均天數是在冷庫放60天，那我們規定，交易成功，我只收你相當於30天倉儲費的錢。不但如此，只要你貨在倉庫，我還可以給你墊資，先借給你相當於商品價值50%的資金。此外，因為你的貨出倉在我這里，我對你的貨的質量數量等非常了解，所以我還可以優先在互聯網上推銷你的產品。老板們對此當然很高興。這麽一弄，整個煙臺的蘋果，都願意放在我的冷庫里面來。來的數量多了，我就可以從貨品中優中選優，倉儲貨品的整體質量就有了提升，而整體質量提升了，貨也變得好賣了，整個倉儲的周轉速度就提高了。這樣，原來需要60天才能賣掉的貨物，如今兩周就可以賣掉了。

在這個例子中，我們賺到了什麽錢？我放棄了物流（倉儲費用不要了），賺取的是交易費和可能存在的供應鏈金融的錢。

再舉個例子，廣西案樹板運到山東去，原來是用汽車運，速度快，但是成本高，後來我們改用船運，運輸時間從幾天變成了2-3周。運輸速度變慢了，但是我們在中間解決了其他問題：原來這個行業的上遊特別缺錢，而且銀行一般不敢貸款。我們進來之後告訴他們，我們改變你的運輸方式的同時以更低的利率給你提供貸款。為什麽我敢貸款，因為你的板子在我的船上，風險鎖定了。一旦貨的風險鎖定，我就可以在另一端做中遠期交易。在這個例子中，我們沒有賺的是資金流的錢，因為我們給這些上遊企業的貸款利率都很低，但我們通過運輸成本的較低賺到了物流的錢。這樣我們就打破了當地貿易公司的壟斷，因為傳統的貿易公司基本上都是在靠資金流，提供高利貸等方式賺錢。

服務類B2B也是如此，傳統軟件企業在銷售軟件的時候，其實把包括售後服務等在內的所有成本都打包給了買家，整個過程不透明。但我們通過對業務流程的梳理，就可以知道哪些地方的成本和價格對應關系，如此就可以在別人收費的地方提供免費，突破壁壘，同時獲得新的盈利方式。

問題九：B2B供應鏈金融核心是基於“鏈”和“貸”，“判得準”“看得住”“賣得掉”

要做B2B交易，就必須考慮金融。傳統線下存在了1000年、2000年的B2B交易中本身就自帶金融屬性。現實中，除非是100%現款現貨，否則剩下的交易都有金融問題。只有有信用期交易，都是含金融的。

一定要做金融，怎麽做？只有兩種做法。

一種是“供應鏈金融”。什麽是鏈，兩個環扣在一起才叫鏈。供應鏈金融要至少涉及兩個交易環節，要有兩個交易場景。現在很多對供應鏈金融的理解是不對的，以為你買你賣有賬期就是供應鏈金融，但實際上這只是供應的一個環，而不是一條鏈。

舉糖廠的例子。每年糖廠收甘蔗的季節都特別缺錢，但你不能把錢借給他，因為直接給他，他不去買甘蔗，而是去買房子股票怎麽辦。所以你要做的是在保證擁有甘蔗貨權的前提下，參考甘蔗在榨糖中的成本占比給他貸款，如此一來，你既給他貸了款，但實際上也是替他收了甘蔗，這樣就是參與了糖廠和它上遊這兩個環。這就是供應鏈金融的一個例子。 供應鏈金融非常難做。

第二種是做“貨金融”。剛才我們講的蘋果、案板的例子，並不是供應鏈金融，但是我把貨控住了，我做的是貨金融。做貨金融關鍵在於三個詞，“判得準”“看得住”“賣得掉”，這三個詞缺一不可，順序不能錯。“判得準”是什麽？知道蘋果、糖多少錢一噸，依靠SaaS、了解抵押物的價值；“看得住”，就是保證貨權得在你的手里面。要麽守衛大棒子守著，要麽海上漂著；“賣得掉”就是要確保最後貨不會砸在手里，我們能夠迅速賣得掉。

歸根結底，做B2B一定要考慮金融問題。要麽做鏈條，要麽做貨物。

問題十：B2B必須分類分級管理——“分類分級、特權特價、出力出錢、可進可退”

第十個問題也是最重要的。如果覺得今天的內容有點多，那麽就主要記住第一條和這一條。

2C是有分級的，淘寶的買家賣家都有分級，皇冠買家、三鉆買家、五顆心賣家……等等。2B也如此，因為B2B歸根到底是商人對商人。但與2C相比，B的分類分級大不一樣。因為企業比個人要複雜很多。

分級不是內部的事兒，是要像淘寶一樣，要做顯性分級，讓客戶知道，打明顯標簽。

分類分級出於特權特價。特權可以讓一些客戶具有相對的優先權，比如高爾夫的會員，某些百貨商店的會員，擁有會員意味著可以享受到普通客戶無法享受到的服務。特價比較好理解，就是價格更優惠。不過傳統企業對特權理解不夠，過於喜歡談錢。

會員等級里，談特權不費錢，對於絕大多數企業而言，特權就是商機分配。阿里巴巴的排名，就是商機分配、就是特權。高級會員，對應更多的特權，對應更好的價格。

企業如何獲得更高的等級？要出力出錢。之前傳統企業比較能接受的是買的多級別高，“出錢對應特價”。阿里巴巴的創新在於，先不談錢，我給你的是特權，要你的是為平臺出力。企業為平臺出力，也能獲得特權特價。怎麽讓企業給你出力？把自己想幹的事兒，讓客戶幫你幹。阿里巴巴B2B最先分類分級，同時做到特權特價，但當時沒有考慮出力問題。 淘寶三年免費，走的是客戶出力的路子：讓客戶幫淘寶拉更多的買家，並推出對淘寶客戶的綜合評級打分指標，這個指標關註產品發布、小二被投訴率、店的評分。誰的綜合評級分數越高，越能夠獲得推薦。在淘寶的最初，出力比出錢更重要。

出錢和出力都很重要，這就像打遊戲，你沒錢買道具，所以每天打十小時，但也允許別人花1000塊買把刀，一下子增強實力，這都挺公平。但平臺要鼓勵出力的人，不能說平臺都是土豪。

最後是可進可退。淘寶當年沒有做可進可退，它是把等級設成了只進不退的紅心-鉆石-皇冠-金冠模式。但支付寶從第一天開始就是可進可退的，因為它的會員等級就是信用等級。信用等級一定是動態的，芝麻信用是可升可降的。

阿聯酋航空進中國，直接給我送了張黑卡。我就放那兒了，9個月沒用，後來他們給我打電話，說你一次也沒飛過，要是未來三個月不飛，你就降為金卡了。這就是可進可退，再強有力的背景，不做貢獻就不捧著你。

總結一下：2C都要分類分級，2B更是如此。交易類服務類都要這樣。這不是內部管理問題，是必須要讓客戶知道的，而且教育客戶知道。如何讓客戶去升級打怪，那就要告訴客戶出力比出錢重要。 實在出不了力，出錢也行。機制上要可進可退。

▌十個問題講完，最後再總結一下：

這是個問題，對於交易型B2B是完全適用的，1、2、6、7、10適用於服務型B2B。

和2C不同，2B的特點是多賬戶，多決策；2B業務一定要做好分類分級。

B2B的春天來了，且快進入夏天，但這不是好事情。行業變熱，意味著會有更多人和錢進入。大家如果有先發優勢，要快點把壁壘建構起來。哪些可以構建先發優勢？多賬戶體系，客戶分類分級，有了這些，你的客戶才會對你產生粘性，很難被其他平臺挖走。尊重客戶屬性，增強客戶粘性，這十個方面，1,10最重要。

▌答疑環節

Q：針對特別大的政府客戶，怎麽做分類分級會員體系？

衛哲：政府和大企業，就是阿聯酋航空對衛哲，我可能很大，如果在平臺上不做貢獻，那對我就沒意義，該降級就要降級。北京比保定大，我可以先封給你個高級的，但如果還是對我沒貢獻，對不起也要降級。大小客戶，崗位叫法可能不一樣，但是功能是一樣的。既可能是子母、可能也是平行。

SaaS類做大企業，要做傘狀結構。我把你的上下遊、供應商都納入進來，做成傘狀結構。做大企業的目的是要把服務滲透到它上下遊數量眾多的中小企業。我們可以從大企業突破，但如果只做大企業，就很難有可持續的長期成長。

Q：阿里巴巴零售和批發5:1，未來您覺得B2B的價值和2C能否一樣相當？未來是綜合型還是垂直型？

另外是關於開放和自營的問題，如果是做開放平臺，盈利模式哪種更好？

衛哲：阿里巴巴市值3000億美金，B2B業務的市值在150億美金左右，占比20:1差不多，重要性沒有達到5：1。

不過，2C最多做消費品，但2B可以做消費品、工業品、原材料，可做的總量比2C大，但是與2C相比，交易價格低。

但是要認識到，2B不可能去中間化，因為2C的交易可能只有一次，但是2B轉手交易不可能只賣一次。所以我堅定相信2B業務是可以翻身的。

2B要更加垂直化。這是由現實情況決定的，2C可以什麽都買賣，但2B可能最多跨兩三個行業，但不可能什麽都買。對於2C而言，綜合平臺的價值在於你什麽都能買，一魚可以N吃，多是很重要的，但是對2B來說，多不見得重要。

關於平臺和自營要註意的是，我們說的是互聯網條件下的新自營，什麽是新自營，就是可以上規模，不用囤貨，不用囤貨就意味著不很完整的受資金的限制。新自營不囤貨，它囤的是信息、用戶，它可以是1秒鐘自營，周轉速度和傳統完全不一樣。

2B交易要忘掉傭金這回事。因為這是不可能的。要考慮在特定的場景中獲得收入，在信息流物流資本流這三個流中抓住一兩條就可以做一個很大的了。2C用的是廣告+傭金模式，這也是天貓淘寶的主要收入模式。但2B受眾很窄，廣告價值極低。2B的廣告費是容易拿、但不多，如果你的2B業務未來是靠廣告費賺錢的，那投資人是不會看好的。

靠撮合類產生交易傭金，我不看好、也不相信，這不符合商業本質。馬雲說，不過是商人在我的茶館喝了杯茶、談成了筆生意，我們收了個茶錢，這能收多少？收多了就是黑社會，而且別人也就換個地方喝茶去了。

會員費和世紀佳緣是一樣的，非常累，男的多了加女的，女的多了加男的。但會員費這總比交易傭金、廣告費靠譜。

最後我做個廣告。我們和其他投資機構不一樣，我們願意給優秀企業提供免費咨詢，希望大家在不差錢的時候找我們，但免費的溢價就是要先給我們投資機會。謝謝大家。

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王健林2016萬字工作報告精編：不當地產商，公司更值錢

i黑馬 2017-01-16 16:40

整理：董婧

1月14日，萬達集團公眾號上發布了王健林2016年工作總結。在文中，他回顧總結了2016年萬達集團的成績，並提出了2017的幾個小目標。他稱2016年全年任務已完成，集團資產達到7961億元，營業收入2549.8億元。同時他也直言“萬達依然存在著不少問題。管理漏洞依然不少，腐敗現象、浪費現象還是存在。一句話，萬達還在爬坡階段。”

以下是王健林萬字長文內容精編，經i黑馬刪減：

各位同仁， 2016年是萬達轉型的關鍵年份，集團在新產業、高科技、國際化等多方面都取得重大進步。下面我分兩個方面進行總結：

2016年營收2549億元，服務收入首超地產收入

2016年集團資產達到7961億元，同比增長21.4%（按成本法統計）。營業收入2549.8億元，同比增長3.4%。從今年開始，萬達只統計營業收入，因為轉型不光是業務在轉、思想在轉，統計口徑也要變化。

萬達商業也創造了連續11年租金收繳率99.5%以上的行業世界記錄。萬達其它公司也應該向萬達商業學習，執行沒有借口。企業管理能力的核心就是執行力，再好的戰略不能執行，都是白費。

文化集團收入641.1億元，完成計劃的103.3%，同比增長25%。其中：電影產業收入391.9億元，完成計劃的105.8%，同比增長31.4%；文化集團其它收入5.7億元。萬達百貨收入178.2億元，完成計劃的101.6%。

服務業收入、凈利潤大於地產。2016年集團服務業收入占比55%，歷史上首次超過地產；服務業凈利潤（未經審計）占比超過60%。特別是轉型的核心企業萬達商業，雖然地產收入仍大於租金等業務，但預計租賃業務凈利潤占比約55%。

成功轉型輕資產。2016年開業的50個萬達廣場，已有21個屬於輕資產。2017年至2019年，每年開業交付30個萬達廣場給投資方，凈租金雙方分成。繳完稅金，剩下的就是凈租金。我們把這種輕資產模式叫投資類萬達廣場。2016年萬達商業輕資產還探索出一種新模式，叫合作類萬達廣場，就是對方出地又出錢，萬達負責設計、建設指導、招商運營，凈租金雙方7比3分成。

但不是對方所有項目我們都同意做，要先對項目進行篩選，對設計、建造進行指導，再招商、運營，費用都是對方出。過去萬達重資產持有模式下，我們不敢碰這種項目，因為是集體用地，辦不了產權，進不了資產表。

我多年前曾講過一句話，企業經營的最高境界就是“空手道”，但這個空手道可不是騙子，是有了品牌，有了能力，別人找上門來，你一分錢不出憑品牌就能掙錢。

新興產業高速增長。去年地產收入下降25%，但是萬達集團總的收入還實現增長，就是因為文化、網絡這些新興產業增速大大高於地產。比如萬達網絡科技，就是中國唯一的實體商業+互聯網模式企業。萬達體育也已打造好幾個自有IP賽事。

租金大幅增長。萬達商業收入下降，但凈利潤為增長，一個重要原因是租金增長3成，雖然不是唯一因素，就是因為租金凈利潤率高。

去年新增6778塊屏幕，文化收入占收超四分之一

電影產業。去年萬達全球新增影城677家，新增屏幕6788塊。萬達影城全球累計1352家，約占全球12%的票房市場份額。萬達去年35億美元並購了美國的傳奇影業，美國卡麥克院線和歐洲歐典院線，以及國內一批院線和時光網。

體育產業。2016年，萬達體育跟國際足聯簽訂了全球頂級贊助協議，成為中國唯一的國際足聯頂級贊助商，也是全球僅有的6家國際足聯頂級贊助商之一。並且在中國落地環廣西公路自行車世界巡回賽、小輪車世錦賽和“中國杯”國際足球錦標賽。這些賽事的成功舉辦為今後萬達舉辦體育賽事，特別是舉辦自有IP賽事打下了基礎。

旅遊產業。2016年開業了南昌、合肥兩個“萬達城”，去年新開工重慶、桂林“萬達城”，簽約長沙、西安、海口三個“萬達城”。萬達酒店管理公司新簽訂10個非萬達物業的五星級酒店管理合同。

互聯網+和萬達跨國

確立發展目標，明確打造中國唯一的實業+互聯網大型開放平臺的戰略定位。集團批準了飛凡網絡2017年至2019年的發展計劃，同時批準飛凡五年資金計劃。飛凡去年活躍用戶達到1.5億，飛凡通會員8284萬。新增合作大型購物中心1799家、中小商家10萬家等。2016年飛凡開展了11次大型活動，實現銷售額560億元，90%以上的商家業績增長。 

2016年是萬達海外並購最多的年份，一共並購了十幾家海內海外企業。

AMC在CEO埃德蒙以及管理層的領導下，去年利潤大幅增長，AMC股價接近倍增。新並購的澳洲赫伊斯院線收入也較大幅度增加。盈方和世界鐵人三項等公司的業績均實現較大增長。

簽約印度、巴黎項目。印度項目不僅投資規模大，更重要的是創造了15萬個就業崗位。巴黎項目是歐洲最大的旅遊項目，開業將創造超過1.3萬個就業崗位。

高端酒店品牌輸出海外。去年我們在海外簽約了6家萬達文華酒店，都是在諸如倫敦、紐約、洛杉磯、悉尼這樣的地標城市，其中還有一家是非萬達物業。

（在海外項目方面，王健林認為有如下三個變化）

一是重大文化品牌輸出海外。去年“萬達城”簽約海外兩個項目，正在洽談其它項目，這是中國重大文化產品首次輸出海外。能向全球輸出重大文化項目的，全世界只有美國的迪士尼、環球影城和海洋公園三家公司，萬達是第四家。

二是《萬達哲學》去年在海外發行四種語言版本。這是首本全球發行的中國企業家管理著作。《萬達哲學》國內發行106萬冊；海外半年時間發行21萬冊，在國內外兩個市場都創造了中國企業管理書籍發行紀錄，而且被哈佛、牛津、耶魯等世界著名大學列為案例教材或學校藏書。

三是去年海外媒體對萬達的報道同比增加三倍。我們在牛津大學、好萊塢等幾次活動和演講，視頻點擊量都超過1億人次。東方影都赴好萊塢招商活動在美國乃至全球都引發巨大反響，在美國的總報道量超過1100篇。

去年納稅317.5億

2016年萬達新增穩定服務業就業崗位20.3萬個，占去年全國新增就業的1.5%，其中大學生8.5萬人。2016年支持22組大學生團隊創業，這已經是萬達支持大學生創業第三年了。

2016年現金捐助4.5億元。萬達還總投資14億元，在貴州丹寨建設了職業技術學院、旅遊小鎮、扶貧基金三個項目。主要解決從山上搬遷進城農民的就業問題，孤寡老人、殘疾人等特殊困難群體。

2016年納稅317.5億元。

2016年萬達雖然取得巨大成績，但是萬達依然存在著不少問題，還有個別公司沒有完成年度任務，沒有實現全紅。管理漏洞依然不少，腐敗現象、浪費現象還是存在。總而言之，成績很大，問題不少，一句話，萬達還在爬坡階段。

2017小目標：2658億

集團2017年資產9000億元，營業收入2658億元。萬達商業2017年收入1486億元等。要持續做大文化產業。

電影產業方面，一是繼續擴大市場份額，實現2020年全球20%的市場份額這一偉大目標。二是發揮完整產業鏈的優勢，提升整體效益。三是電影制作、發行、放映都要成為全球領軍企業。四是東方影都力爭今年底提前竣工，部分投入試運行。五是探索全球電影發行的可能。

IP產品公司，這是萬達文化產業的短板，也是必須要補的短板。萬達進入文化產業首先是把規模和收入做上去，做的過程中慢慢研究積累IP。自己研發和並購都要搞。並購也不是說一下子並購多大的IP公司，可以並購一個一個的IP，組合起來。萬達整個集團只能搞一家IP公司要集中資源。

打造自有IP賽事。代理別人的賽事和打造自有賽事有著本質區別，區別就在於風險。當然在自有IP賽事不足之前，代理賽事和創造自己的IP賽事兩方面都要搞。

要加大旅遊投資。今年計劃新開工3個“萬達城”；開業哈爾濱“萬達城”；新簽約三個“萬達城”。

逐步減少地產投資。萬達商業要用實際行動來證明，不當地產商，這個公司更值錢。

輕資產運營。萬達從地產開發退出不是對中國房地產看空，主要在於兩點：首先是中國房地產開發的周期性太強，其次更重要的是萬達已經可以靠品牌掙錢了。從2017年開始，在輕資產模式中，主推合作模式，每年確保簽約20個以上，上不封頂。如果合作類萬達廣場上多了，就減投資類萬達廣場的數量，因為每年開業50個萬達廣場可能是極限了。

提升租金利潤占比。萬達商業從現在開始，既不追求收入規模的擴大，轉型期也不追求凈利潤的高速增長。我追求凈利潤結構改變，就是租金在凈利潤中的占比提高，租賃業務在凈利潤中占比從2017年開始每年提升5個百分點。一個廣場其實就是半徑五公里內人們的活動中心。

飛凡網絡要有突破。2017年（實現）新簽合作大型購物中心2000個，累計占全國開業大型購物中心的三分之二以上。還要新簽約中小商家15萬個，新簽約中小城市70個。A輪私募計劃募資100億元。要找好的投行和投資人，不是完全找“朋友圈”，不能完全找財務投資人。

效益的增長不能只靠規模擴大，特別不能使重資產無限擴張，要通過管理提升效率。

抓好輕資產成本管控。輕資產就是看投資回報率，算得再好，成本超支，回報率就不靠譜了。萬達商業去年輕資產成本管控很成功，20個萬達廣場無一超支，有的還略有結余。

向管理要效益。去年丁本錫總裁對商管的停車場、廣告牌管理進行改革，僅此一項，萬達商業就多了4億的收入。去年集團人力資源調控到位，經過統計，去年一年光是人員績效考核所節省的成本就接近10個億。這兩個例子說明萬達企業大、人多，在管理上只要稍微下點工夫，就相當於中小企業幹好幾年。

源頭抓好成本管理，一說管理成本，各公司總是從中後期看到的抓起，其實不對，要學會從前期、從源頭上管成本。一是設計管理。主題樂園、演藝等創意設計成本沒把控住，中後期怎麽管成本都控制不住。二是人力成本要控制。特別是萬達轉型服務業以後，服務業是勞動密集型，人可能要增加。要靠科技手段，盡量減少人員成本。三是堵漏洞。企業再創新，效益再好，漏洞大也得完蛋。所以制度也要不斷完善，靠制度管人。四是強化審計和反腐。

對抗美國企業，做到後來居上

萬達電影品牌。我們要從合作拍片、全球發行、電影內容等幾個方面入手，把萬達電影品牌在世界上打響。

文化旅遊品牌。文化旅遊全球品牌只有美國三家，萬達要努力要成為第四家，也是中國第一家全球性的文化旅遊品牌。怎麽做？先得把規模做上去。有些人不相信中國文化企業能夠對抗美國企業，那萬達就用實踐、用時間來證明我們是可以的，而且做到後來居上。

高端酒店品牌。全球眾多高端酒店品牌，沒有一家來自於中國，即使有的中國公司收購外國的高端酒店，那也不是民族品牌。現在，在中國前50名城市中，有一半左右的城市，萬達酒店的收入處於領先地位。全球酒店業聯盟連續三年把全球最佳酒店獎給了萬達。而且去年評了一個全球唯一最佳設計機構。

企業管理品牌。目前，企業管理思想以美國為主，日本也有一定的影響力。我相信隨著中國企業逐漸發展、強大，中國企業管理思想在世界也應該有一席之地。所以萬達決定推出企業管理三本書：第一部《萬達哲學》，講管理之道，已經在海外發行了四種語言版本。第二部書名為《萬達管理》，講萬達管理之術。第三本書的內容還在研討。這三本書在邏輯上肯定是有關聯的，都是講萬達的企業管理。

2016年已經過去，2017年是全球經濟形勢最為複雜的一年，中國經濟也面臨內外更大壓力。作為一個有全球業務的企業集團，萬達要完成今年的任務要付出更大的努力。我也希望全體員工在新的一年里更加努力工作，爭取明年再開年會表獎的時候，各公司都能夠全面超額完成任務，不希望有一個公司掉隊。

最後，我要在這里向給予萬達支持的中國各級政府、國內外的合作企業、消費者和萬達全體員工說一聲感謝！沒有你們的支持，萬達不可能取得今天的成就。

在中國春節即將來臨之際，我代表萬達集團董事會、代表管理層，向在座的各位，也向萬達全體員工提前拜年，祝大家新年快樂，恭喜發財！

謝謝大家。

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一萬字解讀90後，人格分裂，殺死自己，異次元的王者

趙圓圓 2017-05-22 15:45

來源 | 趙圓圓談廣告（ID：addogking）

文 | 趙圓圓

90後和70、80後最不一樣的，就是他們的人生分裂成了多個世界，而每一個世界都與現實的鏈接或近或遠。

70後的人生是幾個點和一條線，他們愛說重點、觀點、事業線，財運線。

80後的人生是幾個圈和幾個面，他們愛說創業圈、生活圈、知識面。

90後的人生是幾個次元，他們愛說王者、皇族、大神，本尊。

1

就想活在網上

知乎上有一個神問題，如果天貓是一座實體店，他會有多大，一個高票答案是：如果體量是萬達廣場那麽大，按照天貓有500萬家店，估算下來有25萬層，1000公里高。

這是一個腦洞很大的問題，如果腦洞再開大一點，算上京東、亞馬遜、網易考拉、小紅書等，那麽虛擬世界里的購物中心平鋪開來，大概有50個巴黎、6個紐約，1個上海，0.6個北京那麽大。想象一下全上海都是商店的感覺high不high？

70後逛幾千平集貿市場小商品批發市場，80後逛幾萬平的太平洋百貨，90後逛的是幾十億平米的網上商城，簡直爽翻。

2

起跑線相對公平

現實世界其實沒有什麽起跑線，即使都在一個重點幼兒園也有老師的差別，同學的差別，更不用說地域差別，教育差別這些大類別。

對於70後80後來說，只有現實奮鬥一條路徑，這是非常不公平的，一個人從雲南小縣城奮鬥到北上廣已經窮盡半生的努力了，但如果一出生就在川普家或者王健林家，奮鬥就成為了自我實現的調劑品了。

但90後不同，他們奮鬥的起跑線來自相對公平的網絡，消除了地域差別，性別歧視、身高長相等區別。王思聰打網遊也是從新手村做1級任務開始，羅永浩上知乎回答問題也是從1個贊開始，馬雲開淘寶店也得從1顆心起步。（當然現實條件還是會影響網絡起跑線，畢竟是連通的）。

但是，這已經給大量低層社會的90後照下了一束光，讓他們除了高考之外，還有機會殺出生天。

簡自豪，一個出生在湖北宜昌的普通家庭的孩子，如果他沿著父輩的路，中考、高考，找工作，可能就是個普通的上班族。但通過英雄聯盟這個遊戲，這個97年的小胖子已經是全球一億玩家心目中的殺神：UZI

3

重生成本低

很多穩健的70後奮鬥半生，結婚生子之後，才發現外面的世界真精彩，不甘屈服命運的鐘擺想從頭再來，可是又放不下父母妻女，以及穩定的高薪，只能找點小機會讓生活上個臺階就好。

不少褚莽的80後，奮鬥三年一個周期，失敗了可以換一家公司，換一個行當，甚至換一個城市再來，永遠年輕永遠熱淚盈眶，超越夢想一起飛你我需要真心面對。

90後不同，他們經常可以殺死自己，重新來過，除了現實世界這個位面之外，在其他次元的重生成本很低。比如打遊戲玩砸了，刪號換新服重來；知乎微博上說錯話被人罵了，註銷了重開。只要在某一個世界里保持王者地位，那麽人生就值得歌頌。

4

人格分裂快

並不是只有雙子座才有雙重人格，也不是穿七匹狼的男人才不止一面，70後之前寫文章喜歡用個筆名，80後上網學會了起個網名，雙重人格分裂已經讓他們樂此不疲，但90後則更早的擁有了身份證之外的多個身份。

現實生活中，一個還在大學蹲自習室的少年，可能同時還是知乎萬粉的大神、魔獸世界里的公會會長，微博上的人氣段子手，網易跟帖老司機，貼吧段位封神。

我問過70後，很多人的網絡ID還與真名是相同的。

80後，很多人的網絡ID是同一個名字。

90後，自己都記不清有多少個網絡ID了。

多重人格分裂下的90後可以在不同的次元扮演不同的角色，現實是男的，遊戲里可以裝女生；現實是大叔，微博里可以是蘿莉；現實跑不動800米，遊戲里上天入地；要麽說90後特喜歡“神”這個字，神作、神跡、大神、萌神，這些神是真實存在的，只不過在其他次元里。

比如知乎的海賊王路飛，一人分飾了244個角色，他認為每個自己都是真的。

5

 知識跨平臺

一個辦公室的未婚小白領可能是知乎上的情感專家；一個出門都要看高德app的人，可能在遊戲里經常帶人開荒跑地圖；現實世界話少面癱死宅，但在網上萬人迷千人跪百人斬；改革開放前的歷史一臉懵逼，但其他位面的知識極其豐富，比如對日系聲優如數家珍，對塞爾達傳說編年史倒背如流。這也就是90後常說的：號稱“現充”的人，現實生活都不太充實。

70後是講究有特長，某一方面有本事，或者有關系，總之只要有一個部分突出，就值得炫耀和自戀，其他短板明顯也不在乎，這叫有個性。

80後流行木桶理論，意思是什麽都要懂些，琴棋書畫斧鉞鉤叉都碰過，小時候上過的特長班加起來能繞地球兩圈。

90後流行開技能樹，加天賦點，即使單開一個技能也會有延伸新技能，類似學了甜點還要學西餐，學了中餐還要會卷壽司，開完飯店就開美食賬號，直播做飯還要配送外賣餓了麽。

6

焦慮的一代

75年出生的人，大學畢業還包分配，較早的預知未來，心態上就不那麽慌張，沒有劇烈變動的生活，也讓70後更有耐心的談戀愛，更能坐得住看得進去長篇小說深度文獻。

80後焦慮主要來自於自我實現，滿腦子的宏圖偉業恨不得天亮就幹成，所以這種焦慮更多是緊迫感，時間不夠用，人手不夠多，進度不夠快，大幹快上是他們的風格，80後群體有白羊座種族的特征。

90後的焦慮主要來自上層通道的關閉，以及多重選擇帶來的迷茫。上學的時候就能體會到貧富差距的巨大，別人的保時捷爸爸和寶馬爸爸一堆一堆，而自己的寶來爸爸還遲到了。

工作之後的焦慮來自選擇焦慮，從來沒有一個時代的年輕人有如此多的機會出人頭地，但同時每一個選擇都隔著一層迷霧，帶著極大不確定性，玩直播的90後都覺得主播不是個長期穩定的職業；每個微信大號的小編都覺得寫文章不行得賣產品；而每個賣產品的淘寶網紅都想被收購。

7

常識不常在

70後了解常識，遵循常識，維護常識，坐有坐姿，站有站相，食不言寢不語。

80後掌握常識，打破常識 ，藐視常識，彪悍的人生不需要解釋。

90後反對大眾常識，自建個體常識，反正船到橋頭自然直。

看一個神神叨叨的mv，讓你更了解90後。

視頻配畫面服用，療效更好。

70後小學教師顧少強，2015年寫了轟動全網的辭職信：世界那麽大，我想去看看。之後她做的事情，是抱著孩子出去旅了個遊。

80後的貓力，第一代旅遊網紅，曾經說的驚心動魄：“我最害怕的事情，就是在死之前沒有把世界看完”。之後她做的事情，就是全世界到處拍個人寫真。

90後呢？也許正像這句話：“去看世界前，先看世界觀”，足不出戶的時候，已經對目的地的一切熟悉的像個當地人，90後不止滿足於肉身看到的摸到的走過的，他們踩在一塊石板上都想知道這石頭400年前誰踩過。

我曾經跟著一群藝術生遊日本，他們幾乎是翻著各種遊記在旅遊，完全不聽導遊的話，反而看的懂每一件藝術館的展品，知道每一道地方美食的由來，時不時炫耀帶著沾沾自喜。

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