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德國專家看一帶一路:創造了一種新的價值觀導向

在“一帶一路”的建設中,科技創新可以發揮怎麽樣的作用?在9月25日的2016浦江論壇之“一帶一路”科技創新合作專題研討會上,來自不同國家的專家學者對這個問題提出了各自的觀點和建議。

科技創新要突出合作

中國南亞技術轉移中心的副主任馬敏象在論壇上表示,創新的靈魂是文化,創新的根本是制度,在“一帶一路”的建設中,科技可以發揮更好的作用。因為創新的技術和產品將會推進國家與國家之間的文化交流,技術的雙向開放式的轉移也將提升國家間文化交流的水平。

在中科院地理資源所“一帶一路”戰略研究中心主任劉衛東看來,“一帶一路”是“中國期望走的一條全球化道路”,是包容性全球化的倡議。他對第一財經記者表示,在“一帶一路”的建設中,中國首先必須了解沿線的國家。

“傳統的世界被視為‘核心—邊緣’的二元結構,所以過去我們主要從發達國家那里學習經驗和技術。但現在世界已經形成了‘發達國家—新興國家—欠發達國家’的三元結構。在‘一帶一路’建設中,中國需要攜手兩端,在推動世界經濟增長上發揮更加積極的作用。” 劉衛東認為,“一帶一路”建設不能追求“一蹴而就”,在政府搭建好合作平臺後,民間應該增強交流,深入了解當地實情,找到彼此的利益契合點和發展的最大公約數。“學會打交道比急於打交道更重要。”他這樣說。

對於科技創新,劉衛東表示,最重要的是加強合作、加深理解。在他看來,任何合作都應該是促進民心溝通的過程。“最核心的就是要讓當地老百姓切身體會到雙方合作給他們帶來實質性好處。”

“科技界往往重視技術上的創新,但其實還有理念和制度上的創新。”劉衛東對第一財經記者表示,比起具體建設項目,“一帶一路”更是合作理念和合作方式的創新,更具有“道”的意味,它倡導的是絲路精神,是“共同把蛋糕做大、然後共同分享”的理念。這種理念創新需要加強傳播。

同濟大學德國研究中心特聘研究員梅飛虎(Maximilian Mayer)給自己取了個地道地中國名,也可以說一口流利的中文。在當天的論壇上,梅飛虎表示,從德國的角度來說,創新首先要思考為誰創新以及如何創新。而“一帶一路”本身就是創新,創造了一種新的價值觀導向。

自稱三分之一是上海人的原尼泊爾帕坦醫科大學校長沙阿(Jay Narayan Shah)也是個中國通。他在論壇上說,中國提出的“一帶一路”計劃是尊重意識形態多樣化,能夠求同存異的,這個獨特性需要大聲說出來,讓大家了解。

重視人才和軟實力建設

劉衛東告訴第一財經記者,“一帶一路”的建設中非常缺乏懂得沿線國家國情和文化的人才。“過去,很少人願意去這些地方留學。”他說,為推動“一帶一路”建設,我們應該派大量人才去這些沿線國家留學,政策也應該鼓勵學者到實地進行深入研究。

另外,日本的一些做法也值得借鑒。“當年日本企業“走出去”的時候,他們的行業協會往往先組織對投資地的研究,讓所屬企業共享研究成果,更好地了解當地。中國企業也可以嘗試共同出資去研究沿線國家。”劉衛東說,這種投入3~5年就可以看到收獲。

澳大利亞投資智庫Business Foundation執行主管坎普(Phillip Kemp)也在論壇上提出了自己的建議。他表示,中國中小企業應該要走出去,但在國際化的過程應該以業務和商業為中心。

“我所說的商業就是以利潤為驅動,以賺錢為導向地促進中小企業的發展。”坎普提出,除了物理上的基礎設施建設,還要加強人才的基礎設施建設。“我們正在打造第四代孵化器,它尤其看重創業的生態和人才培養,中國對外投資更多的關註點也應該放到這種軟實力的基礎設施建設上。”

梅飛虎則建議,應該建立一個政府資金來支持“一帶一路”的相關研究,以推動高校間的跨領域、跨學科合作,從而推動整個知識經濟體的轉型以及體制改革。

“一帶一路”應避免幾個誤區

劉衛東認為應該從“包容性全球化”的視角來理解“一帶一路”。

他表示,首先,“一帶一路”具有“開放包容”和“平等互利”的建設理念,不劃小圈子,也不搞“一言堂”;秉持開放態度,歡迎有願意的國家或地區平等地參與。

其次,“一帶一路”堅持“共商、共建、共享”的原則,特別強調共同發展和共同繁榮。另外,“一帶一路”堅持“和而不同”的文化觀念。在維護文化多元性的基礎上上共謀發展、共求繁榮、共享和平,這是大多數國家的共同願望。

最後,劉衛東指出了對“一帶一路”的認識誤區。其中包括,“一帶一路”不是要重建歷史時期的跨國貿易路線;不是中國的政府工程,而是中國為世界資本流動搭建的一個公共服務平臺;不是區域發展戰略,而是中國的全球戰略;不是單向“走出去”,而是“走出去”與“引進來”的有機結合。同時,“一帶一路”不能被解讀成地緣戰略;它也並非是“線狀”經濟體,而是一個開放、包容、普惠、均衡的國際區域合作平臺。

德國 專家 一帶 一路 創造 了一 一種 種新 新的 價值 導向
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創業者須知:從結果到方法,一種新的思考模式

來源: http://www.iheima.com/zixun/2016/1027/159458.shtml

創業者須知:從結果到方法,一種新的思考模式
小馬宋 小馬宋

創業者須知:從結果到方法,一種新的思考模式

羅列常用方法很簡單,找到具體方案很複雜。

本文系作者小馬宋(微信ID:zhongguowenlian)授權i黑馬發布。

去跟一些公司老板聊天,我常常聽他們說這樣的話:我們是一家結果導向的公司。可是後來觀察他們公司的做事方法,其實並不是結果導向,而是方法導向。

什麽叫方法導向呢?就是我們在接到一個任務的時候,首先會確定這個任務的性質,然後就調用通常慣用的方法來開展工作。

比如在新媒體傳播中,廣告公司的提案幾乎千篇一律:KOL,事件營銷,H5,病毒視頻,微信微博,等等。其實這些提案,準確的說不是在提方案,這是在羅列方法,而沒有提出解決問題的真正方案。

為什麽會這樣?因為羅列常用方法很簡單,找到具體方案很複雜。

有時候,即使你真心想解決問題,卻依然受到習慣做法的影響而無法解決,因為這個問題可能永遠無法用常用的方法來解決。

這種慣性思維,同樣影響著特別大量的人群。

美國人的草坪

美國中產階級都喜歡在自家門前搞個草坪,還要花很多時間去維護它們。但是草坪對一個家庭來說有什麽意義呢?其實單純的草坪並不好玩,有時候還不如日本或者中國的庭院設計,可是美國的中產階級就是喜歡弄個草坪,他們不喜歡灌木,也不喜歡大樹和花,不喜歡小池塘,更不喜歡門口左邊一棵是棗樹,右邊一棵也是棗樹。

其實是歷史習慣,形成了歐美人的草坪崇拜。在工業革命之前,草坪是只有貴族才有的東西,因為沒有機械化,完全靠人力維護成本是非常高的,而且沒有任何實際的產出,所以只有貴族家才會有草坪。

這才有了歐美人的草坪崇拜,所以現在他們家家都搞個草坪。

這就像江西和和湖南地區,至今做菜鹹得要死,因為以前有錢人家才吃得起鹽。歐洲人喜歡吃甜食這種極不健康的食物也是一樣的,因為當年歐洲引進甘蔗時,歐洲只有很小的一塊地方可以種植甘蔗,所以糖是非常珍貴的,這就形成了對甜食的崇拜,崇拜成為習慣,習慣又強化了人對甜食的依賴。

人類母乳幾乎是不甜的,小時候如果控制孩子進食糖的含量,小孩長大後也不會對甜食有很大依賴。

倒過來的思考方式:從結果到方法

所以,在某些事情上,習慣的力量非常可怕,它會把你帶入死胡同。慣性思維讓你無視你的方法是否能夠達成目標,而習慣性地按照原來的方法去做,結果是否達成了呢?直到最後,你才會發現,原來這是一項不可能完成的任務。

所以不循規蹈矩的人,是結果為先的。

T型車可能是汽車歷史上無法超越的奇跡了,福特讓汽車的價格從20世紀初的4700美元降低到了1910年的360美元,當時福特T型車的產量超過了全世界汽車總產量的一半。

很多人以為,亨利福特是因為找到了流水線裝配的標準生產流程,從而降低了成本,然後才推出了價格極低的T型車。其實這就是典型的慣性思維,因為傳統的定價方式就是成本決定價格。

可是,老福特並沒有這麽想,他用的方法倒了過來,是讓價格決定成本。福特經過計算,認為只有汽車的售價降低到這個價格水平,美國人民才會大量消費汽車。所以他是先定了價格(也就是目標),再去尋找大規模降低成本的方法,這就是價格決定成本。

這是一種特立獨行的思考方式,我把它稱之為“從結果到方法”,盡管100多年前的福特就用這種思維方式創造了T型車的奇跡,可是這麽多年過去了,我們還是習慣於從方法到結果的思考模式。

名古屋機場

日本名古屋機場,據說是日本最賺錢的機場。

這個機場是因為當年愛知世博會而建,當時接到任務時,他們研究測算發現,按照現有的建造方式,即使接到任務的當晚就開工建設,也不可能在世博會前建設完成。

這些負責建設機場的團隊並沒有馬上開工,而是開始開會研究如何盡早建成機場。結果這個會,一開開了半年,機場沒有任何動靜。

半年後,這群日本人制定了詳細的計劃,將工期大大縮短了,結果真的在世博會開幕前交付,成本竟然也節省了25%,當然,交給中國人的話,肯定也能如期完成,是吧。

舉個例子,名古屋機場的建設,當時需要先填海造地,然後再打地基建設機場。結果他們改成了邊填海造地,邊打地基建機場,兩個工程周期中間可以重疊一年半以上。

還有,原來的一條跑道上有兩萬盞引航燈,每維護一次就要揭掉封條然後每個檢查再擰上去,每個燈的維護時間是15分鐘。結果引航燈的廠商改變了引航燈的結構,可以直接用插入式結構,插入一個新的引航燈,舊的直接送廠里檢查,結果每個引航燈維修維護時間從15分鐘降低到了1分鐘。

原來的引航燈是日本航空局認可的,可是這個廠商通過改變結構,讓引航燈的維護成本極大地降低了。

先制定目標,然後根據目標來選擇達成的方法,而不是根據常用做法直接去幹成了事,這才讓名古屋機場成為最賺錢的機場。

而且,名古屋機場認為,機場追求的是安全、快速的運營並且盈利,而不是追求外觀的豪華和氣派,這也讓機場削減了大量的成本。

產品經理套餐

我們再說一個例子,雖然關註我的公號的朋友可能對這個例子早就熟悉了。

我在暴風的時候,HR給過我一個任務,就是幫忙設計一個招聘產品經理的廣告,因為那時候我們急缺大量產品經理。

我的思考是,既然過去這麽久,我們都沒有通過那些傳統渠道找到合適的產品經理,難道再做一個廣告,就可以找到嗎?

所以我們打破了原來的做法,我們跟西少爺肉夾饃聯合,在他們所有連鎖餐廳推出了產品經理套餐(因為西少爺的餐廳分布恰好與北京的互聯網創業公司分布重合),只要拿產品經理的名片過來,就可以用1元吃一個產品經理套餐。

結果我們就收集了大量的產品經理名片,然後讓HR去打電話挖角了。

如果你用傳統的方法招人,要等到多久呢?

“從結果到方法”的思考方式,就是鼓勵我們做事情的時候,要先認真思考一下,我們受到慣性思維和方法的影響有多深?是不是可以試著打破它們的限制?能不能從結果倒推過來,找到合適的方法呢?

如果你曾經有過這種打破常規做法獲得成功的例子,歡迎在評論區分享給大家。

思維模式 結果導向
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創業者 創業 須知 結果 方法 一種 種新 新的 思考 模式
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傅盛:深度學習是一種新的思維方式(上)

來源: http://www.iheima.com/news/2016/1130/160093.shtml

傅盛:深度學習是一種新的思維方式(上)
傅盛 傅盛

傅盛:深度學習是一種新的思維方式(上)

深度學習絕不只是一場技術革命,或一種算法的改良。本質上,它是一種全新的理解用戶和商業模式的思維方式。

本文系盛盛GO(微信ID:fstalk)授權i黑馬發布,作者傅盛。

落後最怕的是思維方式的落後。

過去獵豹在安全和工具層面,抓住了上一個時代的大風口。如今這條賽道不再像以前那樣野蠻生長。

互聯網已經進入下半場,廣度紅利時代結束。原先粗放式的流量經營模式遭遇瓶頸,用戶增長受限,且再難出現爆發性機會。下一個機會點在哪?

我講過,人工智能會是下一個風口。

但,首先我們必須認識到——人工智能一定不是簡單的一個神經網絡,也不是用一個新的函數替代一個舊的函數。人工智能是對整個產業的重構,是對我們整個思維方法的重新塑造。

它將現實所有物理事件產生的東西歸結於一個點——數據。然後,再把這個數據,用神經網絡的方式去認知和理解,達到過去所有算法無法企及的高度。

而深度學習,無疑成為當今人工智能大爆炸的核心驅動。它不只是一種算法的升級,而是一種全新的思維模式。

今天,我們完全可以利用深度學習,利用海量數據的快速運算,消除信息的不確定性,幫助我們認知世界。

這種認知的可能性,最廣為人知的就是AlphaGo打敗李世石。我說過,現象即規律。這個現象給我最大的啟示就是——把過去圍棋的定式算法問題,轉換成了黑白點的數據問題。它利用神經網絡超大規模的數據處理能力,去理解人類記錄過的圍棋數據,以及自己左右互搏產生的海量數據,在人類也不明白的情況下,一舉碾壓了人族。

它帶來的顛覆性在於:將人類過去癡迷的算法問題,變成了數據和計算問題。

我認為,這是重構技術模式,產品形態,用戶理解的新方式。深度學習的突飛猛進,也將使得獵豹這樣的工具廠商,有機會與社交產品站在同一維度同臺競爭。

唯一需要思考的是:如何讓用戶成為一種生產力?

比如,你覺得特斯拉是汽車生產商嗎?如果你重新換個角度,會發現特斯拉本質是一個數據采集器。它利用汽車載體實現了對人類駕駛行為的觸達。

我最新買的特斯拉P90D,已經可以自主學習變道。它會多次來回試探,學習你開車的動作。你每一次開車,都是在給它貢獻數據。它跟谷歌的無人駕駛有很大不同。

他們走了完全不一樣的路線,思維角度也不一樣。

谷歌是傳統的軟件工程思維。用高精尖地圖,把一段路的地圖精確到厘米級,以便車子開的過程中就知道路況,通過激光來避開路面障礙。但問題在於,這套方案,只有知道地圖和路況不發生改變時才能運行。

但特斯拉用的是NVIDIA+Mobileye的方案,跟人開車的狀態一樣。它認為,輔助駕駛到了一定程度就是實現無人駕駛。只要收集大量的駕駛數據做處理。不用管地圖,用產品就能實現數據收集。實際上,就是把所有路況信息和人的操作動作數據化。

我認為,未來的公司本質都是數據公司。市場的競爭,一定會從技術競爭演變成數據競爭。

各公司的商業策略和產品策略,都會圍繞著獲取數據開展。後進的公司要想不坐以待斃,唯一的辦法就是快速獲得數據。

深度學習絕不只是一場技術革命,或一種算法的改良。本質上,它是一種全新的理解用戶和商業模式的思維方式。

深度學習 思維方式
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傅盛 深度 學習 是一 一種 種新 新的 思維 方式
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埃森哲:人工智能是一種新的界面,但並不是萬能的

咨詢公司埃森哲近日發布2017年技術展望,將“智慧新界”——人工智能作為人機互動的界面視為主要技術趨勢之一。

當前,人工智能(AI)能力越來越強,在某些特定領域中,人工智能工作的成效甚至超過人類,例如AlphaGo屢屢戰勝圍棋世界名將,在智能語音識別、智能圖像識別方面,人工智能技術能力也取得了長足發展。

那麽,有人可能產生一種疑問,人工智能是否正在全面超越人類?

雖然眾說紛紜,但產業界正試圖重新賦予人工智能一種貼近現實的理解,發掘其對商業和社會的有益點——並不將人工智能視為獨立的實體,而是視其為人類與機器溝通、履行人類使命的一種方式,仍然在工具範疇。

在全球主要經濟體(31個國家)超過5000名企業中高層(涉及16個行業,1/3受訪者為CIO層次或跟信息化相關的人士,2/3受訪者混合了財務負責人、運營負責人等)調研基礎上,埃森哲提出了“界面”的論斷。作為界面的人工智能正在多個領域改變商業和社會。

“現在很多的情況下,你可以和一個虛擬的人偶對話,把人工智能的人偶訓練好以後,變成100多個國家的銷售人員,不辭辛勞地為你工作下去。有一種說法是‘人工智能是另一種生產要素’。”埃森哲北京技術研究院院長劉東在接受第一財經記者采訪時表示。

因為人工智能的出現,未來的人機交互界面呈現出巨大想象空間,“可以想象一個牛奶罐都是一個入口,可以在上面疊加上很多的用戶互動。”劉東認為,未來的網絡入口可能在任何地方、任何物體上。

不過,盡管人工智能技術能夠在很多領域幫助我們,但它的能力也並不是無限的。

“和人相比,人工智能的優勢在於快和少犯錯,所以特別擅長做的是邊界很清晰的事情,通過深度學習並總結出一些東西,人工智能的反應比人更快,不過在邊界並不清晰的領域,人工智能的能力仍有缺失。”埃森哲大中華區信息技術服務總裁陳笑冰對記者說。

“我們今天的科學是實驗科學,兩個物質放在一起會生成什麽,經過很多實驗可以得出結論。不過,是不是人的世界中所有東西都是有重複的規律,從而形成了最後一個真理?通常不是的。另外人還有情感的因素。人工智能會不會在這里面有發展,我不知道,目前的技術還不具備這樣的能力。”陳笑冰說。

還例如在內容生產和內容分發領域,人工智能既展現了其效率的一面,但也展現了其無奈的一面——當前,即使最先進的技術,也無法達到人類的寫作水準,而在分發領域,劉東向記者表示,過分聚焦於推薦用戶喜好的內容,可能讓人的興趣變得狹窄而孤立。

“究竟什麽東西能塑造我們的未來?實際上,起決定性作用的要素不再是‘什麽’而是‘誰’。說得更直白一點,我們的未來是我們來控制的,我們應該使技術去適應人,而不是人去適應技術。這就是我們倡導的‘技術為人’的核心點。”陳笑冰說。

埃森 人工 智能 是一 一種 種新 新的 界面 但並 不是 萬能
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