1 引言

上周参加的极客公园 2019 充满了科技前沿的思考，而且给 “互联网寒冬” 带来了未来的期望中，可以看到前端将发挥越来越重要的作用。

这篇文章将以前端的视角解读这次极客公园。

本次极客公园的主题是 WHY NOT：

一些人看到世界现在的样子，会选择「就这样吧」而另一些人看到世界可能的样子，会思考「为什么不能更好一些？」

多问问 WHY NOT，少说多做，不妥协，去改变，将会帮你、创业者、甚至中国渡过这次互联网寒冬。

2 精读

极客公园持续三天，每天有十几场来自互联网一线企业的嘉宾演讲。本文按照顺序介绍笔者在现场得到的感悟。

DAY1 看看世界的改变

第一天围绕着 2018 年互联网与社会的改变，介绍了许多优秀的项目。通过几个公司的案例，让我们了解现在互联网的发展阶段。

最大的感触是：最近几年热炒的概念与口号，真的有不少踏踏实实的人做到了。

WHY NOT？

Louis Rossetto - WIRED《连线》杂志创始人

Louis Rossetto 介绍了它创办《连线》杂志的回忆。

《连线》杂志的创办过程就是一个 WHY NOT 的过程：在最早创业时，没有场地，没有员工，也没有钱，仅凭借一腔热情从零打造了团队，并且利用热情与理想拉到了风投。

也许这个故事在当下已经不再适用，但 Louis Rossetto 的创业历程确实体现了 WHY NOT 精神，想让世界变得更好，你会感染周围的人，最后成就事业。

未来城市：数据的信仰与 AI 的社会责任

郑宇京东副总裁 - 京东数字科技首席数据科学家

郑宇介绍了京东数字科技在智能城市做的努力。

京东抓住了数据、算法的机遇，将原有的京东金融、京东城市等组合成为京东数字科技的子品牌，这次重点介绍了京东城市操作系统。

随着云技术的普及，云计算已经成为基础设施，京东智能城市做的是基于任意云的“城市操作系统”，并可承载许多业务“软件”：

任意云服务 > 城市操作系统 > 城市服务

城市操作系统提供了一系列数据处理算法与人工智能技术，创业者或者合作企业可以利用这些技术实现城市业务，比如预测城市交通、空气指数、人流量等。人工智能技术的结合，让这些业务更为智能，不仅仅是数据检测与统计，更能预测未来变化，以及更精准的划区预测。

同时郑宇还对人才提出了新的期待，他们需要同时懂算法、人工智能与城市规划的人才，而现有的教育几乎不会产生这种跨学科，跨专业的人才。最大的感触就是，随着互联网科技与现实的紧密结合，对复合型人才的要求会越来越高，这对人才教育，与我们自身学习都带来了巨大挑战。

从沃尔玛看零售的创新与进化

Ben Hassing 沃尔玛中国 - 电子商务及科技高级副总裁

沃尔玛包括其子品牌山姆会员店都在寻求与中外企业的合作，以建立互惠互利的生态，目的就是帮助自己实现互联网转型，或者说电商转型。

基本上可以看作一个传统行业大佬如何机智面对互联网转型挑战，但就从支付合作风波事件来看，国外巨头可能也在奉行借力打力的原则，这有点像中国巨头在印度、东南亚市场搞的那一套，扶持一个，打一群。

后流量时代：分布式 AI 与零售新增长

陈磊 - 拼多多 CTO

核心概念是分布式云计算。现在云计算基本是集中化云计算，你的数据存在云端，但不属于你，你不仅无权查看云服务商采集了哪些数据，也无权查看他们存储了哪些数据，更无权查看他们如何将这些数据结合到算法，并怎样服务于你。

这确实戳到了当代人的一个痛点。无论你是用百度、头条、还是其他软件刷信息流的时候，如果出来一条你很感兴趣，但只想看一次的信息，你也许不敢点开，因为你猜点开后下次会给你推荐更多。这就体现了用户对于无权修改云服务商算法时的自卑。

陈磊希望未来云计算可以是分布式的，算法开源出来，并且各大服务商允许用户自行上传自己的算法。这可以理解为用户有权自定义对作用于自己的数据的处理方式，并且根据自己的意愿随时调整算法，比如什么时候点击意图算是 “我感兴趣”，什么时候 “只看一下而已，不需要给我打标签”。

数字经济下半场，我们需要什么样的「组织」？

王慧文 - 美团联合创始人 & 高级副总裁

王慧文是个段子手，但同时思想像刀一样锐利，考虑问题像程序员一样有逻辑。

这次印象最深的是 “愚昧之巅” 与 “绝望之谷” 的概念。

人的成长可能有一段转折，也就是在达到愚昧巅峰时，需要跌入绝望之谷，才能爬向真正的智慧之巅。

但人的成长往往卡在 “愚昧之巅”，自以为达到了智慧之巅，而如果没有人推他一把，可能十几年都走不到 “绝望之谷”。

王慧文提到了公司领导的担当之一，就是将处在愚昧之巅的下属推下去。但由于大家都不希望被泼冷水，领导可能担心伤了和气而选择不作为，长期来看对下属的成长是没有用的，但领导也没有义务推你，所以这需要有担当的领导去做。

同时在推别人时，还要当心因你处在愚昧之巅，别人处在智慧之巅，而闹出笑话来。

必然

张鹏极客公园 - 创始人 & 总裁

创新来自于灵感，而这个时代机会又只留给创新者，那么人为成功仅靠运气肯定是消极的。

为了让我们看到在随机的创新中，潜藏的必然，极客公园在第一天下午的论坛展示了那些 “不靠运气” 的创业者的经历，希望我们可以学到他们洞察必然的经验。

第一章：为何你觉得机会在减少，他们却抓得住时代？

刘梦媛 - 衣二三创始人 & CEO

衣二三的商业模式非常有趣，每月缴纳固定金额，就可以免费试穿任何衣服，甚至可以一天换一件。如今服装行业快消大行其道，就是因为快消收益高。她抓住机会，将快消转成慢消，提高消费者体验的同时，提升商家利润。

衣二三是会员制，对会员：

每月缴纳几百元就可以享受无数衣服的使用权，如果发现喜欢的衣服，也可以以低价折扣买回来。
每件衣服都是千元以上的高端服饰，但作为普通白领，也可以一天换一件穿。
不合适可以自然退回，生活就是试衣间。

对品牌商：

高端衣服收取不小的租金。
大概 4 个月左右衣服就可卖出。
通过试穿频率预测爆款。
总收入大幅提升。

而衣二三也可以通过自动化流水线自动清洗衣物，等于做了一个共享衣橱。

她成功的必然在于抓住了用户和品牌商的痛点。用户的痛点是：“穷”，但永远想低价穿高价衣服，还想天天换。品牌商的痛点是：不卖出去无法预测爆款，用户购买价格高导致顾虑心强，且难以体验真正穿在日常生活中的感受，只能降价降品做快消。

她通过将衣服的 “所有权” 转换为 “使用权” 巧妙的解决了这个问题。

黄峥 - 拼多多创始人 & CEO

笔者不止一次在思考，拼多多到底是如何快速从青铜变成王者的，这次大会给了我一点启发。

首先黄峥的团队已经创建十年了，期间不断试水许多创业项目，拼多多只是我们看到的最后一个，所以并不能说他的成功来的突然。

其次黄峥的普通家庭背景，让他对基层人民拥有更强的同理心，他知道消费降级与消费升级并不是一个矛盾的事情，事实上这个矛盾经常同时发生在一个人身上：比如你在花几百万买个学区房的同时，在吃完火锅会选择团购省几十块钱的零头。

所以他抓住了人们在日常消费品上追求 “省” 的刚需，将团购提升到战略层次。

另外团购也不是简单的砸钱补贴，而是通过量与供应商直接谈价，将品牌商抬高的价格挤压掉。

作为一个前端，移动互联网对我来说，不过就是 PC 网页变成了移动页面，如果不看 APP，移动的 HTML5 本质上还是 PC 那一套技术。移动互联网对我来说和 PC 在技术上没有区别。

但黄峥看到的移动互联网则不同，他看到的是三四线城市，原本没有网线的地方，可以通过 4G 网络联网，移动互联网拉平了城市通信，电商又拉平了城市物流，这是一个新的时代，旧的事情也许可以重新做一遍。

在旧时代，品牌商与工厂建立关系，通过广告将工厂制作的产品投放给消费者。而移动互联网时代消费者已经有机会通过移动网络直接触达工厂，通过 “团购” 建立起的熟人信任链的坚固程度可能会超过对 “品牌” 的信任程度，那么就可以在部分领域将品牌商挤出市场，让消费者与工厂直连，将品牌商榨取的利润重新返还给消费者，从而让我们看到不可思议的团购价。

虽然补贴、假货可能是确实存在的情况，但黄峥能从移动互联网看到的这些必然让我非常敬佩。

第二章：当我们在谈产业互联网时，我们在谈什么？

翟学魂 - G7 创始人 & CEO

G7 是货车智能兼容系统，目前它的体量可能足以整合中国的货车智能体系。

货车司机是比较危险的职业，首先货车在高速上一旦发生事故基本上都是很严重的，其次货车运途长，人难免会困或者分神，加上高速公路环境，更容易产生事故。另外高速公路上长时间开车非常单调，有些货车司机会忍不住一边看电影一边开车，这后果不用说了，但让一个人长期精神紧绷的盯着高速路也确实挺痛苦的。

G7 最新的进展，是通过在货车上安装智能硬件，解决一系列自动化问题。最重要的是通过人脸识别自动监控司机是否有危险行为，这样就可以实时监控到可能发生的异常，转而让人工监督员打电话去提醒。在最近的几年内，接入这个平台的货车没有发生一次车毁人亡的事件。

G7 抓住的必然就是将互联网结合到货车这个垂直的产业，不仅提升了效率，还挽救了许多货车司机的生命。

第三章：大家都在说的数据，到底有什么价值？

张鹏 - 极客公园创始人 & 总裁

简单来说，数据就是能源，阿里也在说数据是 “新能源”。

张鹏打了一个很形象的比方。

在石油开采的初期，人类不知道如何有效利用石油，只能作为燃料销售。但现在我们的基本化工原料就是石油，石油转化为肥料，肥料产生玉米，玉米转化为我们生活中 90% 以上的糖制品等等，这种产业链将石油的价值指数放大。

数据也是一样，数据在初期就是流量，甚至可以打包出售（比如卖身份证信息等黑产）。但随着我们对数据挖掘能力的提高，是不是也可以像石油一样，将数据结合算法与 AI，转化为决策依据，转化为自动价值，转化为健康预测等等呢？数据的挖掘方式还有许多等待我们去发现。

“大数据时代” 反而是数据挖掘的初级阶段，因为我们的数据处理方式有限，就像挤海绵一样，一大块海绵只能挤出几滴水。在未来的高级数据挖掘时代，可能是 “小数据时代”，通过少量数据就能提取许多有效信息。

第四章：科技从业者们将面临怎样的空前挑战？

周航 - 顺为资本投资合伙人

周航基本上是站在投资者的角度看待 2019 的互联网寒冬。笔者最近也很困惑，为什么互联网会突然进入寒冬，周航的话回答了我的困惑。

ofo 可以说是互联网寒冬的导火索。三级火箭是互联网企业利用资本运作的基本模式，小米就是很经典的例子。互联网公司通过免费产品吸引用户，这是第一级火箭，之后通过互动产品留住用户，这是第二级火箭，最后通过将用户分发到游戏、商品等内容，榨取利润。

所以之前很多互联网公司都在不计后果的烧钱，给投资人讲的就是自己的三级火箭。因为只要吸引了流量，未来就可以通过第三级火拿到回报，那么投资人投入越多，未来的收益也就越大，所以投资人会疯狂投资，公司也会疯狂融资，抢占市场，而且希望能垄断用户。

但微信的活跃用户已达到 10 亿意味着中国有能力使用互联网的人群都接入了互联网，也就意味着互联网流量红利消失了，直接导致了第三级火箭赚取的收益已经抵不上拉新流量的成本了，那这种利用资本滚雪球的商业模式也就玩不转了，因此这个商业模式就宣告破产，同时投资人手里的钱也损失了不少，创业者暂时找不到其他短期高回报的项目，两者夹击导致了互联网寒冬的到来。

知道了寒冬的原因，解决方案就不难想了。

最近比较热的产业互联网就是一条路，摒弃资本的炒作，回归到价值上，将互联网技术应用到各个垂直产业，带来实实在在的效率提升，是走出互联网寒冬的基本方法。

最后一个观点就是顺势而为。所有成功的创业公司都是在国家发展路线中踩对了点，通过观察环境，让自身跟着大趋势走，才能得到成功。这个点在后面的小鱼在家、大疆无人机里都有提到。

DAY2 聊聊创新的本质

这个时代比的是创新速度，只有快速创新才可能取得成功，那么第二天就围绕着如何创新，介绍了大量理论知识与实践经验。

创新相对论

王小川 - 搜狗 CEO

主要从 “感性” 与 “理性” 理解创新。主要讲的是，现在互联网不要过于注重理性的功能堆积，而要用感性去优化用户体验。

感性的是主观的，而理性是客观的，但人们需要的感动与创新，恰恰只有主观能做到。

因为看到所以相信，说明你是客观的人；因为相信所以看到，说明你是主观的人，主观的人更可能改变世界。

另外搜狗去年发布的 AI 合成主播是比较惊艳的，只需要录入话语，就可以自动生成主播视频，这可以进一步解放人类，让人类时间投入更有价值的创造性活动中去，这个在后面的嘉宾中也有提到。

AI 科技创新的本质是什么？

李志飞 - 出门问问创始人 & CEO

李志飞从三个层次说明了创新与产品的关系：

产品需求 -> 创新
技术创新 -> 新产品
多产品抽象需求 -> 平台级创新

第一点是最自然的，也是中小企业最适合做的，因为业务驱动创新是最务实的做法。

第二点最难做，因为技术驱动的创新需要前期投入很多，比如最早做无人车的公司，投入了几十亿美金，走了许多弯路，最后还不一定能拿到结果，转化为商品。

第三点适合大公司，由多条业务线产品需求做整合与抽象，整理出了平台级的创新。比如上面说的 “京东城市操作系统”，就是在多条城市业务线需求上层做的抽象创新，可以赋能更多业务。

另外劝解了创业公司不要拿来主义，因为拿来主义可以低成本弯道超车，久而久之，就没有人愿意做创新的领头羊。

机器人成为人类伙伴之前的「必修课」

熊友军 - 优必选 CTO

最大感触就是说到了人形机器人是未来最有价值的机器人形态。

人形机器人首先对人类友好，其次可以复用现有社会为人类建造的各种设施，比如楼梯，门等基础设施。现代社会的环境接口都是以人为交互对象设计的，所以人形机器人可以天然利用这些环境接口。

现在优必选的人形机器人已经可以画画、端茶送水了，其核心控制系统不仅要保证功能的实现，还要保证动作的 “柔韧性”，防止误伤了人类。

一个明显的突破是，当机器人手臂在做动作时，如果人的手碰上去，机器人的手会以你按压的角度进行动作倾斜。如果继续保持原有动作，可能与人的触碰产生直接碰撞，导致伤到人，但优必选的柔韧性设计让机器人运动路径考虑到了外界触碰，并作出反馈，这个在我看来是很大的进步。

如何让无人驾驶变成「老司机」？

王京傲百度执行总监 - Apollo 平台研发总经理

百度的 Apollo 已经踏踏实实做了两年，从最初我们的怀疑，到现在稳定版本迭代，量产，百度如果继续保持这个节奏，确实可能在无人驾驶领域合作生态中独树一帜。

Apollo 1.0 实现封闭场地循迹自动驾驶，这个版本比较 low，一是封闭场地，一是根据路线来跑。

Apollo 1.5 安装了雷达，可以自动躲避障碍物。

Apollo 2.0 可以在简单路况下自动驾驶，可以识别信号灯。

Apollo 2.5 实现限定区域高速自动驾驶。

Apollo 3.0 主要是量产了，以班车作为业务场景去突破，班车是很好的固定路线试验田。

Apollo 3.5 支持城市路况自动驾驶，支持了复杂路况，而且是拥有量产能力的。

可以看到，百度的无人车确实在摸着石头过河，一步一个脚印，从跑 Demo 到灰度，再批量发布。相信未来 Apollo 还会发布 4.0 5.0 等重量级版本，百度无人车开源是一个杀手锏，只要功能做的好，帮助到未来智能造车的中小企业，将是一个巨大的市场。

我们平时都聚焦在大车厂的智能车计划，但就像阿里巴巴的理念，帮助中小企业一样，中小企业才是市场的中坚力量，未来无人驾驶行业一定会涌入大量中小企业玩家，谁服务好他们，谁就是下一个平台。

AutoML：让机器学习可以为人人所用

卢一峰 - Google 资深工程师

AutoML 可以自动完成 AI 算法和模型训练。

AutoML 分为算法机器人与执行机器人，算法机器人负责写出算法，然后交给执行机器人执行，执行结果反馈到算法机器人那用来改进算法，由此完成一个训练闭环，通过不断训练，得到一个相对较好的算法。

卢一峰提到的关键点是，未来数据不会缺，算力不会算，缺的是算法专家，所以现在尝试通过 AutoML 解决算法专家的瓶颈，并且获得了比人类编写的算法更高效的算法。

未来让每个人都理解算法原理是不可能的，至少几十年内不太可能，但十几年内，算法就可能成为整个社会的基础设施，其实我们只要学会利用算法解决问题就行了。

AutoML 已经帮助各个行业自动识别图像、文字和意图，做到了将 AI 赋能给普通大众，降低了 AI 的使用门槛。

另外也引发了我的思考，为什么门槛最高的算法专家是第一个被证明可以取代的呢？或者说顶尖算法专家不会被取代，但至少入门或中级的算法工程师将极有可能不再需要。

也许是因为深度学习比较模式化，或者说过于理性化，不需要感性的人或者业务参与，这样就导致了无论算法还是训练都可以被完整抽象出来。而普通的技术工种其实是在和业务，在和人打交道，人是最大的变量，能被完全抽象的领域其实很少。

中国式经济魔方中潜藏的创新机会

汪华创新工场 - 联合创始人 & 管理合伙人

中国经济之所以比喻为魔方，是为了说明中国市场有多个维度，中国是多元经济，有个多个层次的机会。

这个话题非常大，更详细内容推荐查看文字记录。

主要分为四个维度说，分别是人口地域、前端后端、发展阶段、行业分化，这四个维度在中国是不均匀的。

在西方国家，发展进程是线性的，比如从个人纺织发展到品牌经济，再发展到去品牌化。而中国等发展中国家由于领土过大，且受到外来经济、文化影响，各个层次发展都不均匀，这也带来了中国式的潜力，比如为什么有了淘宝和京东，还可以创造出 “拼多多”。

人口地域的差距：核心互联网网民、小城青年、小城主流这三种人分布在一线到四五线的城市中，大家对消费的认知处在不同层次。

前端后端的差距：移动互联网是中国互联网的前端，移动支付普及率中国已经远超其他发达国家，但在物流、自动化的后端领域，中国还是远远落后于发达国家。所以上面说的 G7 等产业互联网就有机会加入改造中国的大后端。

行业分化的差距：交通、教育、文化娱乐、医疗这些行业在加速发展，而食品，服装等行业整体来看处于下降阶段，因此如果你进入了一个上升的行业，将有更广阔的发展空间。

发展阶段的差距：国内外、发展中国家和发达国家的发展阶段差距很大，同为发展中国家的中国、东南亚也有很大区别，所以将眼光投入海外市场也是新的机会。

所以整体看来下，中国可能是目前地球上最有创新、创业机会的国家，我们都是幸运的。

人类量化自我后，可穿戴的下一步在哪里?

黄汪华米科技 - 创始人、董事长 & CEO

华米是一家硬件制造公司，给众多智能硬件制造企业做设备，其中小米品牌生产线的小米手环出货总量达到 5000 万台。

但这家公司没有止步于此，他看到了智能硬件收集数据背后的巨大值，通过数据采集整理出了《运动白皮书》、《睡眠白皮书》等大数据报告，得出的数据可以用于医疗健康等有价值的领域。

一个核心观点是：从数据量化世界，但量化自我。华米等企业都逐渐将数据使用的重点，从城市数字化转化到我们 “人” 的身上，无论是现在取得的各种数据分析报告，还是未来的潜力都很巨大，果然 “人” 才是最重要的服务对象。

后面讲到的 Magic Leap 公司所做的事情，也同样体现了将科技力量运用于人的例子。

传统企业在消亡，传统行业在崛起

徐琨 - Testin 云测总裁

Testin 是一家云测试公司，拥有很多机房和几乎所有移动设备机型，通过自动跑任务的方式完成测试，有许多政府企业客户。

不过徐琨分享的主题，则与他公司天然线上线下结合的属性有关。

他提出的重要观点是：互联网+ 几乎等于烧钱，现在已经不适用了，而真正有机会的是传统企业通过传统行业 x 互联网取得更大的价值。

互联网企业在资本与流量红利的推动下快速发展，但现在已到了尾声，传统企业的路还要重新走一遍，比如经验、管理理念。但在互联网企业走进线下时，我们发现传统企业走进互联网的速度更快。

他举了一个传统行业 x 互联网的例子：现在各电商巨头都在布局新零售，在线下开店，似乎规模很大。但其实传统线下零售巨头也在更快速的接入互联网，现在一个简单的线下超市基本已经用上和新零售体验店一样的技术，更不要说上文提到的沃尔玛等巨头，他们都在积极与互联网公司合作，快速实现自我转型。

作为一个最大电商公司的员工，我有感受到来自传统企业快速转型带来的压力。传统企业并不是双手举过头顶，缴械投降地等待接受互联网公司的改造，而是已经从内部驱动开始互联网化，这就形成了线下 -> 线上 vs 线上 -> 线下的两股强大力量，现在正处在转型过渡阶段，偶尔有摩擦，但合作与相互赋能是主旋律，但当转型进入尾声，传统企业是否愿意与互联网公司一起瓜分线下市场的蛋糕？除非这种合作带来了共赢，否则如果是一个零和博弈，最后一定会打起来。

不过笔者还是相信，线上线下整合后，可以进一步促进消费，扩大市场，产生的额外利润应该足以稳固传统企业与互联网企业的合作。

Keep Evolving

王宁 Keep - 创始人 & CEO

Keep 的创始人王宁口才非常好，现在 Keep 已经从我脑海中一个健身视频公司，变身为一家推动全新生活方式的富有活力的公司。

Keep 应该是从做健身视频开始的，健身视频包含了一些互动特性，提高了很多人健身频率，但 Keep 远不止于此。

王宁一直在强调健身数据、社交互动带来的改变。大家通过健身的方式可以相互认识，相互督促，相互 PK，而 Keep 也在致力让其 App 走出手机，收集用户更多的数据，因此推出了三个生活场景：

面向家庭的 Keepkit，面向城市的 Keepland，面向生活的 Keepup。

面向家庭的 Keepkit：Keep 终于制造了诸如跑步机、手环、体脂智能称秤等硬件设备，拓展业务边界的同时，带来了更好健身体验，也利于收集更多用户数据。
面向城市的 Keepland：有点像公共 KTV 空间之类的理念，通过包下一大块布置了大量 Keepkit 设备的场地，用户就像去健身房一样按时计费，而不需要买下设备或寻找空间，同时这种线下多人强互动的场景让 Keep 走出了 App，走向了生活。
面向生活的 Keepup：没有详细展开，大致是一种科技运动设备。

就这么自然的，Keep 与智能硬件结合了起来，也完成了与线下的打通，这是 Keep 最正确的发展路线。

白手起家创业指南：忘掉大趋势，沉迷小创造

猫助多抓鱼 - 创始人

多抓鱼是一个微信起家的二手书交易工具。和拼多多一样，猫助抓住了现在 4G 与物流基础设施的能力，把以前做不了的事情重新做了一遍，并取得了成功。

很神奇的是，多抓鱼二手书是全上门收取的，而且卖书的人不需要付快递费，毕竟书本身就不贵。但让我吃惊的是，现在上门收书的成本竟然只有 2 块多。

十年前的许多不靠谱想法，现在是可以重新审视一遍了，同时未来 5G 时代的来临也必将带来新的机会。

工具的价值演进

张海龙 CODING - 创始人 & CEO

Coding 最早的印象是做代码托管服务的，由此产生了一些周边的尝试，比如项目买卖平台等。但今年可以看到，Coding 已经有了自己的核心价值定位：云开发。

从项目管理、持续集成、测试管理、部署管理都全部在云端，Coding 还提供了云代码编辑器，可以直接在云环境下写代码，共享云端的环境，从一定程度上是提高了开发效率。

其中触动比较大的一点是：有些大公司的产品经理还在用 Excel 管理项目计划，这一点还是蛮戳中痛点的。开发的环节很多，从需求到项目管理，再到研发，每一步的自动化程度都完全不同，有的团队也许在用最先进的协同编辑与云构建，但 PM 还在用电子表格缓慢的统计项目进展。

将项目生命周期整体来看，自动化每个环节，并且搬到云上，是未来一个大趋势。

顺带一提，运维工程师在很多大型公司已经高度自动化了，部署流程正在下沉到开发工程师人群。

洞察：产业深处需要什么样的计算机视觉？

柯严扩博智能 - CTO

扩博智能在机器视觉领域有所建树，利用这些技术解决新零售行业与风电行业的问题。

主要说到利用无人机 + 视觉识别，完成风机叶片的自动巡检，提高了大约 20 倍的巡检效率。

可以看到，机器学习、智能硬件、图形处理这几个随机组合，可以造就许多创业机会。现在流行说产业互联网，互联网技术为产业赋能，通过智能硬件 + 图形处理的扩博智能就是一个典型例子。

新造车到底有没有在认真造车？

戴雷拜腾 - 联合创始人 & 总裁

智能造车也是这几年很热的话题，也许在未来 5 ～ 10 年，智能造车可以有突破性进展。

智能造车的最大局限，在于生产流水线的改进速度远低于软件的改进速度，也许 5 年内都难以修改造车流程的某个磨具，所以智能造车是一个需要时间的行业，也是一个传统工程与互联网软件结合与碰撞的行业。

戴雷将智能造车分为三大流派：互联网造车派，传统造车转型派，传统造车“叛逃”派。他就是一个从德国造车巨头企业出来的创业者，因为传统车厂体系太庞大，想要转型非常困难。所以他选择了到中国创业，同时拥有传统车厂的造车经验与互联网团队的他，在 19 年将会造出一些可以投放到市场的智能汽车。

现在到了互联网与传统行业深度融合的时代，可喜的是，看到了双方都在积极的拥抱对方，从整体上看，线上线下结合的速度正在越来越快。

聊聊 XR 的新世界

John Gaeta Magic Leap - 创意策略 SVP

这又是一个烧脑的话题。Magic Leap 是一家做增强现实的前沿科技公司，之前网上热传的一个虚拟现实技术 - 一个篮球场的鲸鱼动画，就出自这家公司。

Magic Leap 公司技术很前沿，所以说起来有一种很魔幻的感觉。这次演讲的主题 XR 就表示了，这家公司会利用 VR、AR、MR、CR 等技术（篇幅限制，不介绍这些概念，此处可以自行查阅资料），将数字与现实更好的结合，并服务于个人。

这场主要有四个重要概念：空间计算、感知场、生活流、个人 AI。

空间计算指的是下一代计算机计算对象是空间，也就是为我们人类感知的空间做计算。比如你戴上了一个可穿戴设备，那计算机算法就会对针对你在这个空间中的方位，你的目光，你的动作，与周围进行的交互进行计算，利用 MR 技术增强显示世界的显示内容，辅助你更便捷的生活在现实世界。

感知场指我们解读现实世界的能力，通过计算机可以增强虚拟与现实的互动，比如你通过 MR 眼镜在桌子上放了一个球，当你用手把它弹开时，球会飞走，而你的手也有触感。

生活流指的是你生活产生的全部信息，就像流计算一样实时上传与计算，最后更好的服务于你。

个人 AI 便是字面意思，为个人服务的 AI，或者说仅为你服务的 AI。这个 AI 将会像机器猫一样全方位照顾你，帮助你更好的生活。但这方面还在探索中，所能想想到的一切未来机器助力人类的场景都包含在个人 AI 含义中。

最直观的震撼是，现在 Magic Leap 的 MR 眼镜，已经可以比较真实的模拟 “篮球场的鲸鱼” 画面了，而几年前的宣传视频还是后期合成的。他们很早就想象到了未来，并以后期处理的效果展示出来。现在，他们完成了部分承诺，我们可以用 MR 眼镜看电影，而电影的主人公与场景会直接出现在你的客厅或卧室，看起来几乎没有违和感。

至少在看电影场景下，就非常令人激动。从 2D 电子版上看到的电影就足以令人激动了，现在我们可以身处电影的环境中，而且改造的场景就在你的客厅！

DAY3 谈谈人和企业持续成长的方法论

互联网企业已经发展到一个瓶颈，ofo 事件后，大家都知道烧钱没有用了，因为流量红利消失后，流量成本已经超过收益，同时互联网企业与传统企业的摩擦加剧，资本和风口难以再使互联网企业披荆斩棘。

想要继续增长，可能视角要回到人与管理上面。

打造机器人时代的 OS

傅盛 - 猎豹移动董事长 & CEO

傅盛的核心观点是，利用 AI 帮助更多人脱离生产力工作，转向创造性工作。

猎豹做了 AI 主播，提高了主播服务效率，但可能却替代许多主播的职业，因此他才会谈到这个观点。这个观点笔者也在《刷新》一书中看到类似的描述。

每次工业革命，或者机器人革命，都有大量人类工作岗位被替代，但放在长期来看，最终其实会导致人类岗位的增加。因为机器肯定都在解放重复性的岗位，或者聪明一点的机器人也是从比较没有创造性的岗位开始替代人类，随着生产力的提高，人们拥有更多的时间做更有意义的事情，就会自然催生难度更高的岗位，需要的人才也会更多。

比如在农业时代，人们需要大量劳作才能吃饱，那人才只要满足农田这个市场即可。但工业革命后，农业不需要那么多人了，人类才有机会创造出计算机市场，把人才投向计算机市场。而计算机市场的工作难读大于农业市场，所以需要更多的人才，更高的要求，最终创造的就业比农业时代多得多。

印度市场的成长观察

许达来 - 顺为资本创始合伙人 & CEO

印度内部出于相对割裂状态，有 20 多种语言，这是它与中国最大的区别。因此印度的本土化很重要，同一个区域可能就有数个讲着不同语言的印度人，他们彼此之间可能还无法交流。

不同的语言也导致了不同的文化差异，所以去印度创办企业，必须找印度本地人合伙，才有可能作出符合印度文化的产品。而去印度投资，也最好投资本土企业，因为印度的环境复杂，本土企业成功的概率相对较大。

比较有感触的是，提到了最近两年印度的飞速发展，印度从网线安装率很低的时代，一下跨越到移动互联网 4G 时代，开车的司机都可以看在车上看视频了。这说明相对落后的国家与地区，已经实现跨越式发展，可能直接跳过 PC 时代直接进入移动互联网时代。

如果对印度市场布局，一定要意识到印度是个割裂的市场，与本地企业合作，同时做好拥抱变化的准备，印度的发展肯定比十年前的中国快。

科技 × 创意新娱乐时代的成长法则

刘文峰爱奇艺 - CTO

爱奇艺运用 AI 的方式非常有趣，在人工智能领域，他们主打两个战略：zoomAI 与 homeAI。

zoomAI 主要是利用机器学习进行画质修复，将比较老的 480p 电影转成 720p，画质上得到了大幅提升（让我想到了魔兽争霸 3 重制版，现在如果是视频领域，为了高清分辨率已经不需要重新开发了）。

homeAI 核心是读懂视频。它可以读懂视频中的人物、场景、情节，并结合语音交互，快速跳转到某个情节，或者查找演员信息，或只看某个人，这个确实大幅提升了看电视剧的体验。

就在几年前，视频技术的核心还在前端的视频解码与后端的负载均衡，如今已经将战场蔓延到画质修复与读懂情节，视频领域的门槛实现了跨越式提高，我希望这些 AI 技术可以开放出来，赋能每一家视频提供商，因为这些新技术背后的研发成本太过巨大，以后若成为每一家视频网站公司的功能标配，则这项技术必须实现平台化赋能，或者服务化。

Think 的长期主义

赵泓 ThinkPad - 联想集团副总裁，中国区中小企业事业部总经理

核心话题就是 “以不变应万变”，主要在说 ThinkPad 系列在不断变化的市场中，一直坚持以自己的节奏打磨产品，最后用户很买单。

值得提炼的是，ThinkPad 根据用户需求去做产品，根据不同的用户场景，制造了不同系列的电脑，比如适合商务旅行的 X 系列，或者工程师专用的 T 系列。其中提到了为什么不把 ThinkPad 边框做小，原因是要考虑防摔。

其实可以看出来，我们每个人都要具有接受两种相反价值观的能力。像 ThinkPad 推崇的长期主义，我们可以看到好的地方，因为这个给 ThinkPad 带来了 26 年不衰的竞争力。但同时也要知道企业的 S 型生命成长曲线，许多公司没有跨国这个曲线就彻底没落了。也许在未来人机交互迁移到 MR 时，坚守智能电脑的坚持就要被打破，但如果长期来看你的赛道是安全的，那就坚持下去。

激进还是保守？看透创业的「快与慢」

方三文雪球 - 创始人 & 董事长

雪球是一个投资交流社区。因为这个节目是座谈，所以聊的内容比较琐碎。

一个有意思的点是，方三文提到了雪球社区会经常冒出一些出自 “不知名” 用户的专业评论文章，进而提到了一个概念：社区资源重组。也就是在大家能平等交流的互联网环境下，非头部流量因为有发声的机会，因此会获得自己的机会。

在时代切换中，重新理解技术的力量

沈向洋微软 - 全球执行副总裁

沈向洋作为微软全球执行副总裁，是非常重量级嘉宾，他讲到了微软的转型，收购 Github，以及微软的文化，以及几年前对人工智能的准确预测，内容非常有价值。

结合他推荐的《刷新》一书，我得以更好得理解他所说的微软。

微软是一家老牌巨头，几乎在九十年代的互联网企业中，微软是活到最后的。由于没有赶上移动互联网浪潮，中间一度掉队，但现在又迎头赶上了，这中间做了不少努力。

微软以前是一个领地意识很强的公司，产权的官司没有少打，但在更换新的 CEO 后，为了弥补错过的移动互联网带来的损失，微软变得更加开放了。

微软通过与竞争伙伴建立长期合作关系，在赋能生产效率领域又重新回到了巅峰。收购领英有助于微软开拓职场关系的边疆，这与服务开发者是密不可分的，同时微软也在想办法提高对女性雇员的平等待遇，领英的数据也有助于这项分析。收购 Github 就更体现了微软赋能开发者的意图，虽然网上有许多逃离 Github 的负面言论，但实际上在微软收购 Github 后，Github 用户增加了 800 万，这比过去 6 年的总和还要多。

现在微软期待的未来蓝图是，让世界变成计算机，让计算无处不在。其实这些与其他科技巨头的愿景差不多，最打动我的是微软关注的人文情怀。

微软现在确实越来越关注科技造福人类的方向，不仅是帮助普通人提高办公效率，还要帮助患有先天疾病，或残障人士无障碍的使用技术。微软最近技术公平性，平等为人类赋能的领域做了很多，这可能与微软 CEO 萨提亚的出身有关，他知道自己是赶上了美国对印度人才敞开大门的黄金时期才获得了就业机会，它对家乡，对世界都拥有平等获取知识与成就的同理心，大公司的 CEO 都拥有这种担当。

技术型公司的成长启示录

高欣欣将门 - 创始合伙人 & CEO 赵勇格灵深瞳 - 创始人 & CEO 宋晨枫小鱼在家 - 创始人 & CEO

高欣欣作为主持人采访了赵勇与宋晨枫。

格灵深瞳是一家技术驱动的公司，拥有一批机器学习的专家，但在创业初期并没有找好业务方向，以至于后来团队重组，重新聚焦到摄像头与人的识别、数据分析上，才渐渐实现了盈利。

从格灵深瞳身上吸取的教训是，在创业初期，得到融资后容易迷失方向，业务遍地开花，但最后难以商业落地。专注做一件事是关键词。

小鱼在家与百度合作的小度在家发展的很好，宋晨枫讲到创业公司寻找方向阶段，与成熟后，与大公司的竞合关系。

创业公司初期其实是在下赌注，如果你赌的风口对了，就能顺利进入下个阶段 - 大佬的台桌。上了大佬的台桌，你会看到三座大山，以及脱颖而出的竞争对手，你要选择与谁合作，与谁竞争。听下来这个问题是没有标准答案的，不同公司有不同的选择，而小鱼在家选择了与百度合作。

后面的访谈提到了团队管理经验，基本上是找到底层操作系统（学习能力、素质）与业务能力与当前阶段所匹配的人。同时也再次强调了创业团队要招比自己更优秀的人，这与 BAT 的招人标准不谋而合。

如何用 30 年的时间实现一个最初的想法？

葛珂金山办公 - CEO

核心词是时间的沉淀。

办公软件领域需要耐得住寂寞，而且非常需要技术驱动，金山办公的 WPS 系列从支持中文，到现在通过模版满足用户需求以打通市场，一共走了 30 年。

这个例子与 ThinkPad 那场分享比较像，虽然我很尊敬微软，但办公软件方面，中国必须有自己的核心技术，否则在国家安全方面是得不到保障的。

创新的偶然与必然

谢阗地大疆创新 - 品牌负责人

大疆无人机已经是智能硬件的代表了，现在最新一代的大疆无人机 2.0 搭载了强大的人工智能系统，甚至可以识别不同的植物喷洒不同的农药。

大疆的分享有亮点启发：

第一是智能硬件创业市场非常广阔，因为之前扩博智能分享的无人机案例其实与大疆无人机使用的技术很想，只是服务的业务场景不同。同样的底层技术运用到不同的行业，可以成就不同的伟大公司。硬件领域相对来说寡头比较少，小玩家都比较有机会占领属于自己的细分领域市场。

第二是关于大疆为什么会成功，这个成功很偶然，来源于大疆团队早期对无人机技术的研究，等无人机应用市场成熟了，就自然而然的推进了市场。正因为有前几年的技术沉淀，所以大疆无人机技术上领先竞争对手好几年。

这个第二点和小鱼在家的 “创业公司在赌未来方向” 挺像，小鱼在家与大疆都在早期赌对了方向，所以在市场成熟起来后可以快速实现规模化。

这个顺势而为的理念与前面的顺为资本谈到的类似，国家和时代需要什么样的技术，做这个技术的人就能取得成功。

50 后 VS 90 后：创业改变了我们什么？

曾德钧猫王收音机 - 创始人齐俊元 Teambition - 创始人 & CEO

猫王收音机是一款音响产品，在智能音响时代，幸好没有参与到其中，恰恰坚守住了自己的特色，反而对古典美的追求成为了稀缺的东西。我在想，智能音响在互联网大佬眼里其实都是入口，大家都在补贴，砸开用户家中智能硬件的切入点，如果猫王收音机也去竞争，这将是两个维度的碰撞，拿你的核心与别人的诱饵碰，一定会失败的。

猫王收音机表达的也是长期主义，和 Thinkpad 演讲的很像，其精髓是，在这个新事物快速取代旧事物的时代，我们还可以发现一些可以被留下来的东西。

Teambition 是提高团队工作效率的工具，比如任务管理、协同等功能，和 Coding 的云开发平台类似，不过这个更注重于点子的记录与管理，项目进展管理。

比较有感触的点是：创始人对团队产品决策时要拿捏好力度，这对大公司的领导层同样适用。管理层要参与到产品设计中，产品才会更有活力，员工对产品的重视程度会更高，但管理层如果急于证明自己的正确性，往往会扼杀其他人的思考，所以一名睿智的管理者既要参与到产品设计中，又要客观评价事情，最大程度激发每一个员工的创造力。

一个 30 多年始终保持创造力的组织，经历了什么？

Ed Catmull 皮克斯动画 - 联合创始人 & 总裁, 迪士尼动画工作室 - 总裁

迪士尼动画的创意给我们的印象深刻，这次迪士尼的总裁 Ed Catmull 带给我们最有启发的一点，就是迪士尼的创新来自于快速失措。

迪士尼很多创意在初期都是非常糟糕的，但敢于承认自己会犯错，且积极改正，造就了迪士尼的成功。

笔者想到一个不太恰当的比方，就好比写前端页面样式时，完美的动画都是一步步试出来的。一个好的动画，都是通过最原始，最简单的代码一步步尝试和改进，每一个时间参数都要微调，最后用户看到的只是经过无数次调试后的效果，当然会惊讶为什么我们能做的这么棒，其实创造的过程需要尝试。

3 总结

微软的转型、投资人的建议、产业互联网，都需要 WHY NOT 的精神。

我们需要冷静下来，理解为什么中国有拼多多式的机会，为什么互联网会进入寒冬，新的时代为什么由数据驱动，互联网为什么要与产业结合。以上的解读可以回答这些问题，我们每个互联网从业者都需要认真思考世界正在发生变化的原因。

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