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《大數據時代的歷史機遇》1.5 大數據面臨的挑戰和機遇 趙國棟

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大數據概念剛剛提出,有人擊節讚歎,認為「數據人」的春天到了,也有人質疑為炒作,認為不過是業界和資本市場又一次發神經而已;但更多的人是茫然的,並不知道這個概念對自己的業務意味著什麼。本節主要澄清一些概念和誤讀,探討大數據落地存在的障礙。

重新審視「自主版權」

大數據時代,產業重心發生了遷移。信息產業的重心由基礎軟件嚮應用軟件過渡,信息技術本身的重要性向數據資產的重要性過渡。而應用軟件領域,恰恰是中國軟件企業的強項。利用好開源的基礎軟件,實現在應用軟件領域的突破,帶動基礎軟件領域的進步,是中國信息產業的發展方向。

「智慧出,有大偽」。多少人假「自主版權」之名,卻從未超越開源軟件的功能?信息產業的創新,是亦步亦趨麼?微軟有操作系統,我們就必須搞「自主版權」的操作系統?多年的撥款,支持「創新」,為我國信息產業技術提升帶來哪些進步呢?幸而我們有一個華為,看看華為老闆任正非怎麼說。

2012 年7 月份,任正非與華為實驗室的幹部和專家座談。有人問:「當前在終端OS領域,Android、iOS、Windows Phone 8 三足鼎立,形成了各自的生態圈,留給其他終端OS 的機會窗已經很小,請問公司對終端操作系統有何期望和要求?」

「如果說這三個操作系統都給華為一個平等權利,那我們的操作系統是不需要的。為什麼不可以用別人的優勢呢?微軟的總裁、思科的CEO 和我聊天的時候,他們都說害怕華為站起來,舉起世界的旗幟反壟斷。我給他們說我才不反壟斷,我左手打著微軟的傘,右手打著CISCO 的傘,你們賣高價,我只要賣低一點,也能賺大把的錢。我為什麼一定要把傘拿掉,讓太陽曬在我腦袋上,腦袋上流著汗,把地上的小草都滋潤起來,小草用低價格和我競爭,打得我頭破血流。我們現在做終端操作系統是出於戰略的考慮,如果他們突然斷了我們的糧食,Android 系統不給我用了,Windows Phone 8 系統也不給我用了,我們是不是就傻了?同樣的,我們在做高端芯片的時候,我並沒有反對你們買美國的高端芯片。我認為你們要儘可能的用他們的高端芯片,好好的理解它。只有他們不賣給我們的時候,我們的東西稍微差一點,也要湊合能用上去。我們不能有狹隘的自豪感,這種自豪感會害死我們。我們的目的就是要賺錢,是要拿下上甘嶺。拿不下上甘嶺,拿下華爾街也行。我們不要狹隘,我們做操作系統,和做高端芯片是一樣的道理。主要是讓別人允許我們用,而不是斷了我們的糧食。斷了我們糧食的時候,備份系統要能用得上。」

在國家「信息安全」的背景下,我們的確是要搞操作系統,萬一別人不給我們用了呢?不能被人卡脖子。這是國家或者和華為一樣體量的公司,不得不在安全層面思考的一個問題。但是過分強調「自主版權」的操作系統是否是任正非口中「狹隘的自豪感」呢?

國家的數據安全,應該建立在「自主可控」的軟件、硬件之上,並非一定是「自主版權」的軟件、硬件。自主可控與自主版權僅僅兩字之差,但導致的產業方向,截然不同。

華為過去沒有自己操作系統,也沒有自己的芯片,但是硬是在廣闊的「應用市場」,打開一片天地。利用「應用」帶來的市場地位、積累的研發實力,開始向產業鏈上游擴張。這是一條實實在在的路。華為的成功和戰略選擇,帶給信息產業寶貴的經驗,就是紮紮實實做好應用,切切實實積累技術。華為並不是在平地起高樓,充分利用了「開源軟件」,是華為在基礎軟件領域,快速趕上的原因之一。在開源的Hadoop(大數據主流技術)社區重要貢獻公司名單,排名第七。是貢獻最大的中國公司。

過分的強調「自主版權」,使一些「頭腦靈活」的公司嗅到「商機」。去開源軟件社區,下載幾個軟件,改改界面,換一個標識,就成了「自主版權」軟件,拿來騙取國家的科技補貼。這樣的公司就是國家的蛀蟲,產業中的敗類。第一,欺騙國家,第二,違背開源社區的精神。這些公司的出發點從不是著眼於實際的應用中,他們只是騙取國家的創新扶持的撥款。他們的技術從開源社區「偷竊」而來,從無超越開源軟件的可能。

相反,哪些埋頭解決客戶的實際業務問題,利用開源軟件彌補自身基礎軟件的短板,在實際應用中,不斷的修改、完善、昇華開源軟件的公司,才是中國的信息產業的希望,他們才有可能借助應用為王的時代,實現反超。

充分利用開源軟件,尊重開源社區分享、合作的精神,發展「自主可控」的基礎軟件、基礎硬件產品,才是一條正路。事實上,中國絕大多數的軟件公司,都在利用開源軟件。最值得學習和推崇的是華為公司。第一,他們大張旗鼓的在用,尊重開源精神。第二,他們不斷地反哺開源社區,促進開源軟件的發展。反哺開源軟件,是一種態度,更是一種能力。如果公司不能超越開源軟件,是談不上反哺開源的。除華為之外的第二類是偷偷的用,模糊版權問題,談不上反哺開源社區。第三類則最為惡劣,明明是拿的人家開源軟件,非要說自主版權,這種行徑與偷盜無異。幸好中國有一些有志於技術的年輕人,自發地成立開源技術小組。我衷心的祝福他們在開源的道路上,走的更遠。

中國的互聯網公司在使用開源軟件方面做出了表率。淘寶網光棍節一天的銷售額達到191 億,這在世界上都是獨一無二的。這套以開源軟件為基礎構建、開發的後台信息系統可以說承受了最大的壓力。。京東商城也是如此,2012 年初,京東開始「去貴族化」(拋棄昂貴的商業軟件)的努力,以開源軟件為主,重新構建了其信息系統。我們在和其CTO 交流的時候,他感到非常欣慰,因為這次光棍節的購物,京東的信息系統沒有出現任何性能問題。海外的最大的電子商務公司亞馬遜、最大的搜索引擎谷歌、最大的社交網站Facebook,無一例外都選擇了開源軟件為主,構建信息系統。而且大數據技術,本就是開源軟件唱主角。既然如此複雜的業務,如此巨大的交易量,都可以使用開源軟件,我們為什麼要花大把大把的金錢,給那些提供昂貴產品的公司呢?京東商城恰好又是非常典型的例子:京東的CTO,是從大名鼎鼎的甲骨文(Oracle)公司挖來的,但也正是他主導了京東「去甲骨文」的歷程。

開源軟件,是送給中國信息產業界的一份大禮,我們要大大方方的接受他,改造他,支持他。這是一種態度,更是一種能力。校正公司對待開源軟件的態度,引導公司加強開源軟件研發、改進,支持開源事業,則是信息產業政策需要認真對待的一個課題。開源軟件既然是送給我國信息產業的一份大禮,那麼如何收下,如何用好,就是需要政府和產業界共同面對的大命題了。

缺少大數據思維和意識,沒有緊迫感

曾經有人問,發展大數據要採用哪些技術,有什麼產品?事實上:大數據首先是一種思維方式,其次才是判斷產業發展趨勢和選擇公司戰略,最後才談得上技術實現的問題。有四種典型的片面認識阻礙企業家完整的認知大數據:第一,認定是炒作;第二,片面理解;第三,視野狹隘;第四,唯技術論。這些都是缺少大數據意識的表現。儘管還有其他各種客觀原因,但是企業家的思想認識,是阻礙大數據獲得深入應用的最重要因素。
第一,認定無非是另一次炒作。這是最常見的一種誤讀。其流毒在於阻礙了人們去耐心認真的研究大數據的由來和機理。IT 業和資本的確有炒作的傳統。對千年蟲連篇累牘的報導和宣傳,除了讓IBM 等大賺一筆外,結果發現問題並沒有事前描述的那麼聳人聽聞。物聯網也曾經是資本市場的寵兒,但現在卻已風光不在。如果因此就把大數據歸於炒作一途,肯定會與機會失之交臂。大數據與以往的技術概念有顯著的不同,最大的差異是大數據已經遠遠超越技術的概念,是互聯網、智能終端、社交網絡發展到一定階段的必然產物。以往,信息技術總是在圍繞提升企業運營效率打轉,而大數據促使商業智能真正走向企業的決策中樞。

第二,片面的理解。有人一聽說大數據,就說十多年前我們就有多少多少數據。以前都說海量數據如何如何。的確,海量的數據是大數據的特徵之一,但海量數據並不等同於大數據。大數據更強調數據的多樣性、及時性。網絡日誌、文檔、視頻、圖片等都是大數據關心和處理的對象。更重要的是,大數據技術總是要求儘可能快的發現有決策價值的信息。快的度量單位是不能超過1 秒。廠商在介紹大數據概念時,往往介紹三個「V」特徵:Volume 體量大,至少要到PB 級別(1PB 等於1024 個TB,大約相當於地球觀測系統五年的數據);Velocity,實時要求高;第三個Variety,強調數據的多樣性。還有廠商增加一個V,Value,意思是說大數據有價值。這些都是對的,但不免過於片面。

第三,狹隘的視野。僅僅埋頭在自己的一畝三分地,是難以領略大數據全部魅力的。它首先是超越行業的,一定會促使新的行業誕生,也一定會令一些行業消亡。幾乎所有行業的競爭格局都將被大數據所顛覆。其次它是超越技術的,無論是開源的Hadoop,還是各廠商力推的新產品,都不足以反映大數據的全貌。作為投資人,或者公司的決策者,如果不能確立這是行業競爭的戰略要地思維,則不足以妄談大數據。

以企業在線服務市場為例,這個看起來很朝陽的產業,並沒有在中國取得引人矚目的成長。國內最大的幾家公司,營業收入大約在1 億元左右。前段時間和業內人士辯論能否免費為企業提供在線服務。大多數業界人士認為企業市場與個人市場不同,企業客戶擔心免費服務的質量,不收錢人家反而不敢用云云。事實上,我看到已經有公司免費為企業提供在線的企業管理服務,其盈利模式變成為他的在線客戶提供金融貸款業務。在線業務加小額貸款服務已經成為極具顛覆性的商業模式,這種商業模式如果進展順利,傳統的在線服務商,將面臨行業性的滅頂之災。這種新模式,其核心競爭力體現在擁有大量的、真實的客戶運營數據。借助對這些數據的收集分析,預測客戶的運營風險,最大限度的降低借貸違約風險。阿里巴巴公司剛剛提出的平台、數據、金融的戰略,則是大數據前景的最佳詮釋。

廣告產業將重新洗牌。大家都知道廣告預算至少有一半被浪費掉,可悲的是不知道浪費的是哪一半。借助大數據,廣告將變得及時和精準,而且能夠評估量化每個渠道的廣告效果,看起來具有非常誘人的前景:廣告主大大節約資金,消費者得以避免垃圾廣告的騷擾。理論上,如果大數據技術得到充分運用,那麼我們每個人將不會收到垃圾信息。在日常消費中,衝動型的購買決策越來越普遍。商家必須在消費者最感興趣的時候,及時觸發刺激消費者的購買慾望。離開大數據的支持,這種精準的營銷則難以實現。

製造業將重新定義核心競爭能力。在製造業發展的不同階段,其核心競爭力是不同的。在發展初期,產品質量是非常重要的因素,就是能夠做到人有我優。這個階段的關鍵資源是擁有先進的生產設備。產品同質化後,對於渠道的掌握和控制成為生命線,關鍵資源是優質經銷商隊伍。當渠道成熟到一定的階段,誰能掌控終端,誰將佔據競爭優勢,關鍵資源終端營銷團隊。考察製造業關鍵資源的遷移,我們發現它逐漸向最終用戶端遷移。換句話說,誰能掌握最終用戶,誰就能笑傲江湖。這方面例子還有很多,各行各業都不在少數。對此本章不在贅言,後續章節均有詳細描述。

第四,唯技術論。大數據是一種思考方式,和有沒有數據、數據量的大小、使用什麼技術,不存在嚴格的正相關。沒有最新的技術,也可以通過數據資產來獲利;即便擁有最先進的技術,缺少數據思維,沒有數據資產,往往也徒勞無功。不能單純的認為只有哪些圍繞hadoop(泛指大數據技術)開發的新興公司,才是大數據公司。也不能認為沒有技術的就不是大數據公司。相反,在大數據領域,那些擁有稀缺性數據資產的公司,往往可以指點江山,獨領風騷。大數據既不等於數據挖掘也不等於統計分析,更不等於人工智能。但是這些技術和算法都需要大數據的支持。使用同樣的算法,如果利用全部的數據集,而非小樣本量,甚至得出截然不同的結論。這就是大數據的魅力。他可以在宏觀尺度上把握潮流,也可以在微觀顆粒上預測未來。

數據治理缺位

數據割據、數據孤島和數據質量,是典型的三大數據治理問題。

因為制度、地方主義、部門主義等人為因素造成數據分散的現象,我稱之為「數據割據」;因為技術差距、歷史遺留問題等形成的數據分散的現象,稱之為「數據孤島」。數據割據現象更多存在於國家各部門、各地方之間;大型企業內部也會存在數據割據現象。譬如氣象部門詳盡的天氣觀測數據,是研究大氣規律、做天氣預報的第一手資料。但是這些數據因為各種各樣的原因在氣象局那裡睡大覺。理論上講,科學院的大氣物理研究所是可以拿到這些觀測數據的,否則,大氣所的科學家們怎麼支持氣象局的工作啊?根據「有關部門的有關規定」,大氣所的確也能夠接觸到這些數據。但實際操作中,要拿到些有用的數據,不拖個半年是不行的,而且就算到手了,也是雞零狗碎的,沒什麼用途。這就是典型的「數據割據」現象。

有家公司專門為淘寶網上的商家提供在線的服務。這些服務需要淘寶開放數據接口。早期,如果不使用淘寶提供的服務器是沒有任何障礙的,但現在這項服務有50%的時間是無法連通的。我們自然無權指責淘寶的經營策略,但這種因先發優勢進而形成數據割據的局面,的確令人擔憂。

美國政府在消除數據割據方面可謂用心良苦。除了系統性的提出國家層面的數據戰略外,一些做法也值得借鑑。具體方法參見本書第三部分的詳細介紹。

我國政府面臨更加嚴峻的數據割據困境。數據保護主義不過是部門保護主義在信息領域的延伸而已,必須出台國家級別的頂層設計,由上而下地破除阻礙數據分享的藩籬,並建立數據共享,成果分享的利益分配機制,才有望從根本改善數據割據的問題。

數據質量的好壞,直接影響數據資產的價值。數據質量主要包括數據的真實性、完整性、一致性。數據質量的解決非一日之功,需要技術、制度、文化等等方方面面的努力。如果把數據認認真真的當成資產對待,數據質量,就是需要面對的第一個問題。

數據資產的界定與安全

隨著數量越來越多的數據被數字化,在跨越組織邊界而流動著,一系列政策問題將會變得越來越重要,這包括但不限於隱私、安全、知識產權和責任。顯然,隨著海量數據的價值愈加明顯,隱私是個重要等級(尤其是對消費者來說)不斷提高的問題。個人數據(例如健康和財務記錄)經常能夠提供最重要的人類福利,例如,幫助精準確定適當的醫療或者最恰當的金融產品。然而,消費者也將這些類別的數據視為最敏感的個人隱私。顯然,個人和其生活所在的社會將不得不努力在數據隱私和數據的功用之間權衡取捨。

另一個密切相關的擔憂是數據安全,例如,如何保護競爭方面的敏感數據或應保持隱私的其他數據。最近的例子表明,數據被盜不僅暴露消費者個人信息和企業保密信息,甚至還會暴露國家安全秘密。鑑於嚴重的數據被盜事件有增無減,通過技術和政策工具解決數據安全問題將成為關鍵。

海量數據日益提升的經濟意義也昭示了一系列法律問題,尤其是當其與如下事實聯繫起來時:即數據與許多其他資產具有根本性的差異。數據可以與其他數據結合起來完美而輕鬆地複製,同樣一份數據可以由多個人同時使用。這些是數據與實體資產相比的獨有特徵。有關數據所附帶的知識產權的問題不容迴避:何人「擁有」某份數據,某一數據集附帶著何種權利?數據的「公平使用」的定義是什麼?此外,還有與責任相關的問題:當一份不準確的數據導致負面結果時誰應負責?要充分發揮海量數據的潛力,此類法律問題需要澄清,也許會隨著時間的推移逐步澄清。

缺乏大數據人才

就算政府和企業界認識到大數據可以釋放經濟的下一波增長潛力,認識到數據資產是關乎企業未來的命脈。但是如果想要成功運用大數據技術,達成企業戰略目標,最大的制約因素往往是大數據人才的匱乏。這一點已然成為推廣利用大數據技術的阿喀琉斯之踵不過許多高校近期的舉動令人欣慰。北京大學、上海交通大學、中國人民大學、北航等高校都在設立數據科學的專門研究機構和相關專業,未來,也許數據科學家將成為令人尊重的職業。
大數 時代 歷史 機遇 1.5 面臨 的挑 戰和 國棟
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在線教育大盤點:玩家,玩法,挑戰和機會

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一    什麼是在線教育

在線教育即e-Learning,或稱遠程教育、在線學習,現行概念中一般指的是指一種基於網絡的學習行為,與網絡培訓概念相似。

通俗點來擴大外延來看,所有通過互聯網或者移動互聯網學習的行為都可以稱之為在線教育或者在線學習。但是類似於利用傳統的IT工具(比如平板等工具)輔助傳統教育的行為暫時不能歸類為在線教育。遠程教育也可以歸類為在線教育的一種說法,類似網絡培訓,網絡學習的概念都統統算作在線教育。

二  都有哪些玩家及玩法

國外的在線教育玩家及資本圖譜

編程類在線教育機構Codecademy :是一家趣味形式的編程網站,它為用戶提供了一種學習編程的新方式。它是一種基於網絡的互動編程教程,手把手幫助用戶瞭解JavaScript的一些基本原理,更重要的是,使用Codecademy學習編程充滿了趣味性。

開放式付費網絡視頻公司lynda:Lynda 每個月的會員費用最低是 25 美元,可以看到全站的 1625 種實用的視頻課程,從 UI 設計,攝影技巧,到商業技能通通都有。在2013年剛剛完成最新一輪1.03億美金融資。

免費大型公開在線課程項目公司Coursera:由美國斯坦福大學兩名電腦科學教授安德魯·恩格(Andrew Ng)和達芙妮·科勒(Daphne Koller)創辦。旨在同世界頂尖大學合作,在線提供免費的網絡公開課程。剛剛完成新一輪6500萬美金融資。

C2C開放式平台Udemy:是一家成立於2010年的開放式在線教育網站。這家網站允許所有用戶開發並創建自己的課程,而不是像部分網站一樣將課程投放的權限留給自己。目前已經獲得1600萬美金融資。

從事免費大學教育的Udacity:斯坦福教授塞巴斯蒂安•特倫(Sebastian Thrun)在2011年成立了Udacity,而從2012年開始,全球各地超過75萬3千名學生報名接受網上授課。Udacity的盈利模式有兩種,學生接受課程後接受付費認證考試,或者付費由Udacity介紹工作.該公司目前總共獲得2110萬美元的風投資金。

利用網絡影片進行免費授課的可汗學院:由孟加拉裔美國人薩爾曼·可汗創立的一家教育性非營利組織現有關於數學、歷史、金融、物理、化學、生物、天文學等科目的內容,教學影片超過2000段。

一所開放式的網絡大學UniversityNow:主要針對的是想要獲得學士或者碩士學位的成年人,目前實行199美元包月的政策,只需使用 Facebook 或 Twitter 賬號登陸,即可無限制的訪問課程。目前設立於舊金山,獲得1730 萬美元融資。

2tor:是一個希望讓在線教育和學校教育平起平坐的平台,並不是取代大學也不是和大學競爭,相反其是直接和大學合作,通過為大學提供工具、技能、資金等來幫助大學創建並管理同學校教育同等重要的在線教育項目。在4月份剛宣佈獲得2600 萬美元融資,累計融資額達到 9700 萬美元

下面重點要介紹的是國內在線教育玩法與分類

1 按照出身背景分類:

傳統互聯網巨頭:如網易云課堂、網易公開課、淘寶同學、YY教育、 百度文庫+百度教育

傳統教育行業在線教育業務:如新東方在線 、學而思網校、環球雅思網校、 尚德教育旗下的嗨學網 、學大教育的線上課程、華圖網校。其他還有很多,不一一列舉。

老牌的在線教育機構(成立五年以上):滬江網、 正保遠程(上市公司)、提供考試IT技術服務的上市公司ATA、 黃岡中學網校、 宏成教育、VIPABC等

新興創業型在線教育公司:91外教網、多貝網 、傳課網、 粉筆網(猿題庫)

 

2 按照細分的業務領域分類

A:語言教育類:  91外教 、VIPABC、 51talk 、在聊網、EnglishBreak、海綿外語、SpeakingMax、愛卡微口語 、魔方英語、 滬江網校

B:K12階段教育:學而思網校、一起作業

C:考試考證培訓:嗨學網

D:技能提升和成人學習:多貝網、傳課網、粉筆網、網易公開課、邢帥網絡學院、天下網校等。

E :公務員考試與出國資詢:華圖網校等

F:分類信息與門戶服務:中國考研網,教育在線,厚學網,淘課網

G:教育信息技術服務:ATA

H:兒童興趣培養與早教:61時光網、貝瓦網 、寶寶巴士

X:營銷與推薦服務:決勝網 、360教育

Y:在線學習工具:海詞、 拓詞、 有道翻譯

 

3 按照傳統的互聯網商業模式分類:

A B2C模式:91外教 、51talk、 VIPABC

B C2C模式:多貝網、 傳課網

C 平台:淘寶同學、YY教育、百度教育

D 社區:雪地 、滬江英語

E 視頻網站:優米 、網易公開課

F 搜索引擎:決勝網

G 門戶:教育在線、中國考研網

H 網絡媒體:多知網、 各門戶教育頻道

I 移動App:寶寶巴士、 多納學英語

J單純的網絡內容提供商:這中間部分傳統機構扮演了這個角色,另外如YY上排名靠前的韓語等教學公會,邢帥網絡學院等。

 

4 按照接觸介質劃分:

A移動端在線教育應用  B智能電視終端教育(這一塊目前還是藍海)包括各種盒子   C PC端在線教育(目前為止還是主流)

 

5 按照交互方式劃分:

A 互動式(主要是通過遠程會議視頻進行的一對一或者一對多的學習),包括直播。目前正成為主流,以YY,91外教等為代表

B 視頻模式:基本以錄製的視頻為主。以學而思等網校為代表。

C純文本類型 :以豆丁,百度文庫等在線文檔模式為代表。

 

三   國內在線教育資本圖譜

1  獲得投資      從12年以來,國內的在線教育投資就此起彼伏。下面總結近年年在線教育投資地圖不分先後:

愛樂奇/說寶堂 :2013年6月 已經完成C輪融資,獲得1000萬美元C輪投資,高通領投。

VIPABC:2012年4月TutorGroup獲啟明創投注資1500萬美元

滬江網: 2013年6月獲得新一輪2000萬美元注資。

傳課網:2012-07-31獲得貝塔斯曼A輪投資據傳已於2013年4月獲得百度1000萬美金融資,但未經證實。

91外教網: 2013年7月獲得網易資本A輪400萬美金融資

多貝網:2013年3月獲得學而思308萬美金融資

51talk:2013年7月獲得DCM投資

猿題庫(粉筆網):成立之初獲得IDG資本千萬元的A輪投資,B輪再次獲得IDG700萬美金融資。

邢帥網絡學院:2013年7月獲得1500萬人民幣的A輪融資

我贏職場:2013年6月獲得真格基金數百萬天使投資

寶寶巴士Baby Bus:2013年2月獲得順為基金百萬美元級別A輪融資

2 已經上市在線教育機構

正保遠程(DL):正保遠程教育(China Distance Education Holdings Ltd., CDEL)成立於2000年,為美國紐約證券交易所上市公司,中華會計網校、醫學教育網、法律教育網、建設工程教育網、外語教育網、自考365 、成人高考教育網、人事考試教育網、考研教育網、中小學教育網、財考網。截止收盤市值約為3.43億美金

弘成教育(CEDU):成立於1999年,是國內最早從事網絡高等學歷教育服務的機構,2007年在美國納斯達克上市。包含:網絡高等教育服務、中小學教輔(101遠程教育網、弘成答疑網)服務、中小學教育、國際教育服務、職業培訓(教師培訓、司考培訓……)等多個領域。目前,累積服務160餘萬網絡大學生、600餘萬中小學生及80餘萬教師。目前市值截止收盤市值1.11億美金

ATA(ATAI):ATA公司是一家以考試與測評服務為主營業務的上市公司(NASDAQ:ATAI)。總部在北京,運營在上海,全國有十三個分支機構。目前截止收盤,市值1.13億美金

YY教育:YY教育是2011年6月基於全球最大的團隊語音工具YY而推出的最專業的互動網絡教學平台。YY教育平台聚集近800家國內外知名教學機構和2萬著名講師,已舉行超過100000堂網絡公開課,月活躍用戶量超過600萬。跟隨母公司多玩在美上市。下一頁請看目前國內在線教育模式存在的困惑與優勢。

四 目前國內在線教育模式存在的困惑與優勢

1 傳統教育機構做的在線教育

困惑

A不理解互聯網,缺乏互聯網技術與基因人才。尤其缺乏出色的產品經理,這導致傳統教育機構進軍在線教育往往只是簡單的把線下課程搬到網上,並且大多採用的是錄播課程,甚至有機構很久不更新課程。

B不懂得該如何去獲取流量。傳統機構其實已經有意識的去做在線教育了,但是致命之處在於,因為還是採用傳統的賣卡發展這種代理方式,已經遇到越來越大的困難

優勢:

A在線教育本質還在於教育,所以懂教育,知道教育的本質規律。

B 與互聯網在線教育機構相比較,雖然在流量獲取能力可能不如純互聯網公司出身的人,但由於精通線下的銷售能力,所以轉化率相對會高。

C 積累的品牌效應與內容優勢。由於線下傳統機構有現成的教學內容與老師,以及早就積累的品牌優勢會使得做在線教育成本會低。

需要注意的問題:如何解決線上線下互博,以及在線教育的地位與定位。

2 純互聯網在線教育公司

困惑:

A 平台類公司的困惑在於到底是先有雞還是先有蛋的問題。也就是先做平台還是先做內容。同樣也會面臨如何控制教育這種非標準化產品的質量的問題。

B做內容的互聯網公司面臨的問題是在沒有做過教育的情況之下如何做出滿足用戶需求的內容。同時還需要兼顧流量的獲取,這兩者相加實際成本很高,但是優勢在於可以把控教育的質量和服務水準。

C傳統行業人才與互聯網公司的基因融合問題:在線教育是一個跨界型項目,很少擁有既懂在線教育,又懂傳統行業的人才。而一個公司如果有傳統教育出身的人,如何與互聯網出身的人的磨合以及解決觀念差異的問題。

優勢:

A 懂得如何優化流量結構,善於運用社會化媒體營銷和在線營銷,可以做到精準獲取用戶。

B 在交互設計與用戶體驗上會優於傳統教育培訓機構的線上項目,同時懂產品,能夠做出好的產品組合。

C 往往相較於傳統行業出身的人更會有更多的創新點,可以突破傳統教育培訓機構的思維困境。

總結:傳統教育機構做在線教育還是純互聯網公司都會有機會,最後肯定會實現融合,傳統教育機構專注於內容,而線上機構則是專注於做平台形成良性互補。

除了以上問題之外,整個國內在線教育機構還有以下的問題需要解決:

問題一 如何解決k12學習強制性與自覺性的問題

在在線教育之中,k12是很大的一塊蛋糕,目前國內上市的傳統教育機構主要以英語培訓和k12教育為主,所以,k12補習也是在線教育重點,但問題在於,學生之所以選擇線下的培訓的原因在於有強制性,由於中國的教育環境和現狀依然沒有實現從教育到自主學習思維的轉變,學生自主性並不強,所以在網絡狀況下,沒法強制學習,效果得不到保證。

問題二:如何與現行的體制教育形成結合

現行的體制教育依然還是以考試為目的學習,功利性較強。而在線教育要突出自主性,趣味性,是單純的以學習知識為目的。同時比如傳統的商學院培訓帶有圈子文化的特性,一旦線上之後失去這些本來意義,比如某些MBA,不知道未來在線教育是不是增加更多的社交屬性。

問題三:在視頻交互技術具體的應用上還需要一定的優化

做為學習與教育的一種,互動是必不可少的。互動式教學一定會取代單純看視頻的方式成為一種主流。但視頻交互在某些網絡狀況不太好的地方還是存在卡或者優化不理想的問題,導致上課的網絡環境不好,這極大制約在線教育用戶體驗,不過相信隨著技術提高和我國網絡狀況改進,會有優化,但現階段還是有影響。

問題四:盈利模式與教學模式

實際上類似於平台的模式需要長時間的堅守與用戶的積累,才能夠最終將流量轉化為最終的廣告收入模式,畢竟淘寶這樣的電商平台也是多年未盈利後才盈利,平台需要依靠長時間持續的堅守才最終獲得成功,雖然在線教育一定是大趨勢,但是目前暫時還是很難看到盈利希望。另外一點在於教育產品是一個高信任度產品(在家長心中,教育和醫療是並行慎重的事情),所以平台取得家長信任不容易,同時如何把控教學質量和教學水平,也是在線教育目前需要解決的問題。

問題五:如何解決個性化與標準化的矛盾

除非1對1這種模式,否則其他模式都會面臨不同區域,不同環境的學生卻面對同樣的課程同樣的教育的問題,因為中國地域的複雜性,不同地區不同的課本不同考試,而只做1對1難以快速做大擴張容量,有點兩難。

問題六:是否能做好後台IT自動化與運營體系梳理。

由於一切都在線上,銷售不能見面完成,服務也在線上。而一個完整地在線教育涉及到排課,時間安排,老師安排,以及後續服務的跟進,後續的課程鞏固等各種問題,本質上還需要強運營,同時,當一個在線教育機構面對成千上萬個不同需求的學生的時候,運營體系梳理十分關鍵,尤其是能否實現所有都在一套IT系統內運行就很關鍵,也是考驗創業公司的時難點。

五 中國在線教育將會出現的趨勢與機會

趨勢與機會1: 在線教育互動化,移動化,交互化來臨。最初在線教育是以單純的視頻教育為主,但現在行業越來越認可具有交互的互動式教學,淘寶同學,YY等都是直播課模式。

趨勢與機會2 :中小創業者的機會將會越來越出現在內容領域尤其是將會湧現一批專門的互聯網教育內容提供商。而巨頭搭平台,中小內容者來唱戲將會成為新的創業機會。同時類似於電商領域的教育淘品牌將會湧現,平台間對優質內容的爭奪將會日趨激烈。

趨勢與機會3: 與傳統的應試教育不太相關的類似於小語種培訓和類似於非主流的職業培訓,戀愛培訓之類的將會興起。將會湧向出更多類似於自媒體內容的個人品牌,不知道會不會有體制內老師脫離體制轉型互聯網內容提供商。

趨勢與機會4 :多頻互動教學方式將會應用到線下機構和傳統教育機構,傳統機構互聯網和IT化將會加速。尤其在早教,親子等領域,利用有趣的多媒體與移動終端的教學,以及系統的IT考試教學將會慢慢成為一種大趨勢,融合了聲音,表情,動畫的移動終端將會成為連接老師和學生重要的媒介終端。

趨勢與機會5:學習遊戲化和社區化趨勢將會慢慢出現。以後的在線學習一定會像遊戲化方向發展,每一次知識的學習如同打怪加血,然後不斷積累勛章。社區化與粉絲化趨勢慢慢出現。類似於在YY教育這樣的平台之上相同愛好的人群集聚成一個社區進行互動交流,自管理和UGC生成內容,從而在學習之外會有更多電商機會發掘,最大限度發揮長尾效應。

趨勢與機會6:在線教育將會慢慢改變地區教育資源不平衡的現象,促進教育資源優化,教育的同步性趨勢會出現。不同城市的孩子在互聯網之下,享受同樣的課程與知識體系。

趨勢與機會7:大數據會逐漸在在線教育得到廣泛應用。在解決了交互之後,每一次的訪問足跡積累的數據最終可以更好地做精準營銷。而大數據更大的應用是應用於傳統的機構,每一次在線做題,在線訪問知識點,或者利用移動終端收集學生的學習習慣特點,更精準教學,更好地組織教學。而類似於英語口語工具將會極大提高老師教學效率,而類似於猿題庫這樣的在線測評與數據分析系統將會更大規模應用於傳統機構,從而做到真的數據分析和大數據挖掘。並通過對不同的學生建立學習模型做到因材施教。

趨勢與機會8:隨著智能電視與互聯網電視興起,伴隨著電視遊戲同時興起的將會是家庭教育,尤其是交互了遊戲與益智教育,家長和學生同時能夠學習的家庭終端教育將會興起。很早之前就有這個概念,但硬件並不成熟,而隨著智能電視以及4G的興起,將會爆發出新的機會。

總之,在線教育這個從2012年開始變熱的詞彙,需要創業者提前佈局,不斷試錯,快速迭代卡位,還是會有很多創業機會,並等到真正的爆發力,從電商的趨勢來判斷,在線教育也會走過電商經過的階段由興起到最終爆發,形成完善的產業鏈條,只是暫時還需要時間去等待和教育用戶。也需要這個創業者更多堅守與探索。

在線 教育 大盤 玩家 玩法 戰和 機會
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人工智能——人類最後的挑戰和戰爭

來源: http://www.iheima.com/zixun/2016/0624/156889.shtml

人工智能——人類最後的挑戰和戰爭
黑君 黑君

人工智能——人類最後的挑戰和戰爭

人工智能會毀滅人類嗎?至少在現在看來,並不會。

文 | 黑君

人工智能一直是一個熱議的話題。

但最近,因為“阿爾法狗”發明者的一篇論文,再次將人工智能是否會對人類造成威脅的話題成為熱點。

人工智能一直在我們身邊 

不要一提到人工智就想到機器人。這只是人工智能的硬件,而人工智能自身則是機器人體內的“大腦”。

人工智能是“大腦”,機器人是身體,但有時身體並不一定必需。比如Siri只有大腦,並沒有身體,它背後的軟件和數據是人工智能,Siri說話的聲音是這個人工智能的人格化體現。

可能有些人一直以來把人工智能當做科幻小說,但最近卻一直聽到很多人嚴肅的討論這個問題,你可能會感到困惑。人工智能跟我有什麽關系?

常人總是把人工智能和電影聯想到一起。如星球大戰、鋼鐵俠、終結者等,但電影是虛構的,所以人們總是覺得人工智能缺乏真實感。

其實,人工智能說起來是個很寬泛的話題。從手機到無人駕駛汽車,到未來可能改變世界的重大變革,人工智能可以用來描述很多東西。

但你可能未曾發覺,人工智能技術已經來到眾人身邊,甚至每天都在使用,只是我們沒意識到而已。在生活中我們就在使用著這一項技術,例如智能搜索、siri或語音助手軟件。

但這些技術從嚴格意義上來說卻並不屬於人工智能範疇,絕大部分人工智能系統都相對比較狹隘,預先編程完畢的初級機器人只能處理特定領域的任務,對其他領域則並不擅長。

可能,在將來具備超高智能的機器人將會和人類的專家聯手解決所有的難題。

人工智能安全初創企業Spark Cognition公司CEO阿米爾•侯賽因表示,當今,軟件正在吞噬整個世界,未來,人工智能也會對軟件做同樣的事情。

人機圍棋世紀大戰後,人類是否遭受威脅?

今年3月,一場舉世矚目的“人機圍棋大戰”開戰,谷歌旗下的人工智能硬件AlphaGo挑戰世界圍棋冠軍李世石。最終,人類代表李世石總比分0-3輸給了阿爾法狗,“人機世紀大戰”以人類完敗而告終。

媒體給這次人機大戰一個特別燃的口號,“方寸之間,世紀之戰”。其實回顧人機之間的“恩怨”可以推到上個世紀。

19年前,俄羅斯棋王、國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫在與IBM公司的深藍計算機在第6次交手時,誓要捍衛人類尊嚴的卡斯帕羅夫在僅走了19步的情況下就眉頭緊鎖,向深藍“拱手”稱臣。

來自IBM的“深藍”計算機在國際象棋場上首次擊敗人類,這成為AI戰勝人類的第一個標誌性事件,但賽後,IBM宣布“深藍”退役。

“人類還會說,幸好還有圍棋。他們說,圍棋是‘人類智慧最後一塊高地’。”不同於國際象棋,圍棋每回合的可能性更多,共有250種可能,一盤棋可以長達150回合。同時,圍棋局面多變,無法被算法窮舉。

在科大訊飛董事長劉慶峰看來,在這場“人機大戰”,谷歌贏是理所應當。因為未來五到十年,可以說最能深刻影響和改變我們目前生活方式和生產工作方式的就是人工智能。可以說人工智能將像水和空氣一樣,進入我們日常生活每一個角落。

而這場“世紀之戰”之後,不乏聽到越來越多的聲音,人工智能是否會威脅人類甚至取代人類?這一討論再度成為人工智能領域的熱門話題。

最近,百度CEO李彥宏在百度聯盟大會上就人工智能領域展開探討。

李彥宏認為,人工智能是無法毀滅人類的,因為人類有最總的控制權力,去制定相應的功能。

同時,他指出互聯網的下一幕是人工智能,人工智能是移動互聯網後更激動的時代。

而人工智能再往後發展,會取代人類簡單的勞動,未來很多簡單重複的勞動可以通過人工智能的方式實現,人工智能會重構傳統產業。

最近,開發“阿爾法狗”的深度思維公司發表最新論文中,Deep Mind提出了給機器人安裝“切斷開關”的想法,為的是阻止AI學會如何阻止人類對某項活動的幹預,以預防科幻影片中機器人崛起、毀滅人類等類似情況的發生。用專業術語來說,叫做“安全可中斷性”。

研究人員表示,“一鍵終止”按鈕的核心在於如何讓機器人認為這一次人類控制者終止自己的行動只是一次性的,將人類控制者的終止指令看做是無害中性的,人類的“關機”行為不會在人工智能的強化學習過程中產生任何印記。

牛津大學人類未來研究所專家斯圖爾特-阿姆斯特朗曾表示,人類語言如此微妙,很有可能被人工智能誤讀。

一條“阻止人類繼續承受痛苦”的指令,可能會被人工智能解讀為“殺掉所有的人類”,而“保證人類安全”的指令也可能讓機器人把所有人禁閉起來。人類處在一場致力於打造安全人工智能機器的競賽中,必須爭分奪秒,以免為時過晚。

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人類創造的最後一個互聯網作品——人工智能

天生具備拯救人類使命感的 Elon Musk 以及地球最聰明的大腦之一霍金都認為,機器對人類的威脅並非杞人憂天。

微軟聯合創始人比爾·蓋茨在接受媒體訪時曾表示,人工智能變得太過聰明的風險還“遠得很”。他認為,在未來10到20年時間里,人工智能對於管理人們的生活來說將是“非常有用的”。

在這里,人類更應該擔心的是,一旦當機器供養著人類,人類達到了一定的基本需求,那麽,人類真的還會有動力去追求更宏偉的目標嗎?還是醉生夢死、無所事事?

創新工廠創始人李開複覺得,未來十年,大部分的人類工作將被機器人所取代。雖然機器在邏輯分析推算方面,能力會遠超人類,但是依然是屬於人類操控的工具。

而基於深度學習的人工智能將可能為我們帶來更大的好處,它能夠解決問題、拯救生命、甚至產生巨大的商業和用戶價值。

人工智能時代的到來最大的益處在於,各種人工智能將幫助我們定義人性。我們需要人工智能告訴我們——我們是誰?

《連線》雜誌創始主編、《失控》作者凱文·凱利(KevinKelly)不僅絲毫不擔心人工智能會對人類產生威脅,反而沈浸於智能技術所蘊含的無窮想象之中、並為此興奮不已。

他表示,人工智能的應用無處不在,它帶來的影響力是巨大的。

因為這意味著一切物體均可擬人化,意味著我們可以加速新事物發展,雲端人工智能技術意味著,兩雙智能鞋的數據可以彼此分享,這就是綜合人工智能的表現。這的確大大加快了發明新事物的進程。

這些似乎都是極其看好人工智能領域發展與未來前景的人,但有支持就會有反對。

馬克斯則是擔憂者之一,他覺得人工智能的出現,雖實現了科技迷們的兒時夢想,但它們可能對未來產生負面影響,並非所有人工智能功能都是良性的。

如果人類創造出超越人類智慧很多的超級人工智能,確保其處於良性狀態非常重要。

因此,馬斯克特別強調,人工智能可能落入少數人之手,而對於他所說的少數人並沒有明確指明。

iRobot和Rethink Robotic兩家機器人公司的聯合創始人羅德尼•布魯克反駁了馬斯克和霍金曾對人工智能的擔憂。

“有一些不從事人工智能行業的科學家和工程師曲解了AI,而且普遍的說,很多人對人工智能都存在誤解。有些人太激動了,說我們已經需要擔心超級智能機器人,但實際上,我們距離‘弱智能’機器人都還很遙遠。”

王小川也認同看好人工智能未來的學者們,人工智能現在還不能完成自我的進化,現在深度學習的方法只是對已知的數據去重複,泛化它,其實解決的還是已經有的問題。只是可能做得更好,但不能創造新的問題,它還沒有創造力。

人工智能未來還很遙遠

看到了這麽多觀點,肯能有人會說,遇到威脅時,我們把超人工智能的插頭拔了不就行了?其實這就好比蜘蛛說,我們不給人類捉蟲的網把人類餓死不就行了?實質上都是可笑的。

把人工智能藏起來,或鎖起來,甚至斷絕它和外界的一切聯系的做法是沒用的,因為當人工智能的社交操縱能力變得強大之時,你是無法阻擋的。

在人工智能的代碼編程上,寫一個友善的弱人工智能很簡單,但寫一個能在變成超人工智能後依然友善的智能確實非常難的,甚至是不可能的。

其實,人工智能領域的概念很寬泛的,而人工智能領域的種類則分三種:弱人工智能、強人工智能和超人工智能。

我們現在所謂的人工智能研發領域還僅停留在弱人工智能領域之上,這個系統並非那麽嚇人,一般出現故障無非是代碼造成的程序死機等。

目前,人類已基本掌握了弱人工智能領域,弱人工領域作為人工智能革命的最基礎一環是必不可缺的。它的鏈條是從弱人工智能,通過強人工智能,最終到達超人工智能的旅途。

每一個弱人工智能的創新,都在給通往強人工智能和超人工智能的旅途添磚加瓦。

雖然現在的弱人工智能沒有威脅我們生存的能力,但還是要懷著警惕的觀點看待正在變得更加龐大和複雜的弱人工智能的生態。

現在,世界上的各階層都在研究著這一項世紀矚目的浩大工程,總有一天,一個人的創新將導致超人工智能的出現。

當他們思考,甚至去做這些事情的時候,只能夠慢慢來,並且格外格外小心。因為,人工智能創新和人工智能安全的賽跑,可能是人類歷史上最重要的一次競爭。

結果究竟如何,誰也無法預料。其實,即便不去想結果我們也都知道無非是兩種,一個是人類戰勝機器,另外一個是機器戰勝人類。

人工智能,可能是人類的最後一大挑戰和戰爭。

人工智能 戰爭 挑戰
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人工 智能 人類 最後 的挑 戰和 戰爭
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【挑戰和哥】記者單挑《FIFA18》贏定輸 李健和:底線傳底唔係成日出!

1 : GS(14)@2017-12-18 04:45:39

李健和指玩《FIFA18》無真實落場踢波咁難,但可鍛煉到思維。

全新旅遊專頁,即like籽想旅行:https://fb.com/travel.appleseed自8月電競節之後,不少單位都投入電競運動,舉辦電競比賽。MTGamer在今年中舉辦完夏季賽後,亦剛宣佈會在2018年1月舉行「2018榮耀杯春季賽」,比賽項目由今年夏季賽的4項增至即將舉行之春季賽的6項,當中包括《英雄聯盟》、《爐石戰記》、《鬥陣特攻》、《傳說對決》、《皇室戰爭》及《FIFA18》,即日已接受報名,總獎金獎品總值更超過100萬港元。


香港選手在《FIFA》國際電競比賽上有一定成績,但到底玩足球遊戲難,抑或真正落場踢波難?記者跟前香港足球先生李健和(和哥)在電競場上以《FIFA18》比試一下。和哥之前都有玩足球遊戲,但近年太忙已少玩,但拎上手掣時都玩得投投是道。記者比賽途中問起和哥真正踢波抑或玩足球遊戲難,他說真正落場會較難,始終用腳操控難度較高。雖然最終戰果和哥不敵記者,不過今次只是友誼賽性質,勝負其次,不如電競比賽勝負大過天。


「2018榮耀杯春季賽」將會設有6個比賽項目。

MTGamer剛舉行完夏季賽後,密鑼緊鼓將會在18年1月舉辦春季賽。



當然要成為一個《FIFA》電競選手或其他遊戲項目電競選手,都絕對要跟運動員一樣付出時間及精力練習,亦需要有較具挑戰性的比賽吸收經驗。除上述「2018榮耀杯春季賽」外,由國家體育總局及香港電競總會合辦的「海峽兩岸暨港澳台地區-K11電競錦標賽」,亦即將在香港展開。比賽共設有《英雄聯盟》、《FIFA18》、《CS:GO》及《皇室戰爭》4個項目,優勝者更可代表香港出戰之後在深圳舉行的賽事,亦有機會成為2022年杭州亞運電競賽香港代表。香港電競總會主席周啟康指出有更多電競比賽讓香港選手參與,有助提升經驗及水平,而電競行業給予他們的希望愈來愈大。


「海峽兩岸暨港澳台地區-K11電競錦標賽」由國家體育總局牽頭,被喻為「亞運前哨戰」。

香港電競總會主席周啟康指出有更多電競比賽,有助提升香港選手的水平。



「MTGamer主坦電競-2018榮耀杯春季賽」截止報名日期:12月17日(《英雄聯盟》由12月17日開始)「海峽兩岸暨港澳台地區-K11電競錦標賽」截止報名日期:12月14日記者:布偉倫攝影:許先煜



來源: https://hk.lifestyle.appledaily. ... e/20171216/20246010
戰和 記者 單挑 FIFA 18 贏定 李健 底線 傳底 底唔 唔係 係成 日出
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