王煜全 ?周末問答｜前哨大會早知道

前哨大會不會特意邀請成名英雄。成名，也就意味著他的時代已經(jīng)過去，他的經(jīng)驗可能已經(jīng)過時。雖然成名英雄的高度我們無法企及，但由于時代發(fā)展，他“登山”的舊有路徑已經(jīng)消失，此時他向我們分享的路徑和經(jīng)驗已經(jīng)過時，我們需要發(fā)現(xiàn)新的路徑。而成名英雄不是預測未來的人，在這一點上他無法幫助大家。

這一段說得非常形象，成功的路因為水漲船高，滄海桑田已經(jīng)變得面目全非。 吳曉波稱自己大敗局的持久熱銷也是得益于“前人的成功難以復制，前人的失敗或可避免”。

得到 ?新認知丨客戶是企業(yè)人才一部分

華夏基石的董事長彭劍鋒發(fā)表了一篇文章，分享了一種不一樣的理念。

經(jīng)營客戶和經(jīng)營人才，作為企業(yè)運行最重要的兩個要素，它們其實是相通的。

在共享經(jīng)濟和產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代，人才就是客戶，客戶也可以轉(zhuǎn)換成人才。首先，企業(yè)為客戶提供產(chǎn)品和服務，這背后其實都依靠企業(yè)的人才，要留住客戶就得先留住人才，滿足人才的各種需求，把人才當作客戶一樣去經(jīng)營維護；反過來說，客戶作為企業(yè)的“粉絲”，可以參與到企業(yè)的產(chǎn)品升級、市場推廣和品牌推廣中，這時候客戶也就成為了企業(yè)人才體系的一個重要部分，所以也要像經(jīng)營人才一樣去經(jīng)營客戶。

后面一部分沒新意還腹黑，跳過。

新書丨八招令產(chǎn)品具備自傳播性

投放廣告，新媒體導流，要花費巨大成本?！蹲詡鞑ァ氛f，如果產(chǎn)品本身具有自傳播屬性，推廣效果肯定會事半功倍。

自傳播就是依靠產(chǎn)品自身的因素，引起別人自發(fā)傳播。

想起了flip bird，圍住神經(jīng)貓，還有前段時間的八分音符醬。

自傳播重視內(nèi)容，比拼創(chuàng)意，可能投入很少，但能收獲很大。很多產(chǎn)品都有自傳播的潛力，需要用戰(zhàn)術去挖掘它們的潛力。本書里講了八大戰(zhàn)術，選幾個來說說。

第一個戰(zhàn)術，在設計產(chǎn)品的核心功能的時候，要讓用戶更愿意、更容易去分享。

比如，“分答”設計了一個機制，偷聽答案，讓用戶更愿意去分享。內(nèi)容載體主要是文字和語音，讓用戶的分享更容易。這個產(chǎn)品就有了自傳播優(yōu)勢。

第三個戰(zhàn)術，產(chǎn)品實現(xiàn)“私人定制”。

比如浦發(fā)銀行的夢卡就推出了定制功能，用戶可以提供自己喜歡的圖片來做信用卡的封面。

第四個戰(zhàn)術，叫植彩蛋，就是給產(chǎn)品加上有趣的、讓人眼前一亮的東西。

比如Google天天換主頁設計，還時不時蹦出個小游戲。剛愚人節(jié)還出Google Map吃豆人。

第五個戰(zhàn)術，叫超預期。

典型案例海底撈火鍋。

第六個戰(zhàn)術，叫參與感，讓用戶親自參與到產(chǎn)品的設計和改進流程里。

比如小米。

總而言之，就是想盡辦法，讓用戶在朋友圈里面曬你的產(chǎn)品。

企鵝智酷：內(nèi)容創(chuàng)業(yè)的五大趨勢

企鵝智酷發(fā)布了《2017中國自媒體全視角趨勢報告》預測了2017年內(nèi)容創(chuàng)業(yè)的五大趨勢。

第一：內(nèi)容爆發(fā)，會推動分發(fā)渠道一起增加。

“兩微一端”，微信、微博和新聞客戶端，還會是流量最多的渠道，但是隨著現(xiàn)在內(nèi)容越來越多，傳統(tǒng)的門戶網(wǎng)站、視頻音頻平臺，甚至是在工具應用上，都會開始上線自媒體平臺。

而自媒體為了能獲得更多的流量也愿意入駐。近六成的自媒體入駐了四個以上的流量平臺。

這樣對平臺有負面的影響，就是同質(zhì)化的內(nèi)容太多。自媒體會在多平臺運營時做出選擇，逐漸形成對平臺的不同偏好，現(xiàn)在已經(jīng)有八成多的自媒體會根據(jù)不同平臺的特點，調(diào)整發(fā)布的內(nèi)容。

第二個趨勢，內(nèi)容創(chuàng)業(yè)的運營目標有變化，原來大家都是在爭奪用戶量，現(xiàn)在是在爭奪用戶的時間。

這點早就被判斷出來了

近八成的自媒體都遇到了閱讀量增長緩慢的困難，再想要實現(xiàn)用戶的大規(guī)模增長是很難的。而面對大量的內(nèi)容，用戶的注意力有限，所以內(nèi)容創(chuàng)業(yè)下一步會開始做減法，未來的價值點應該是“精品”和“省時”。

第三個趨勢，自媒體的商業(yè)模式不會再只依賴廣告，而會更加多元化。

流量是自媒體商業(yè)變現(xiàn)的基礎，大部分自媒體現(xiàn)在還是非常依賴流量平臺的，但不是所有入駐平臺的自媒體都實現(xiàn)了盈利。廣告仍然會是主流的商業(yè)模式，不過形式會更加多樣，比如會出現(xiàn)短視頻廣告等等。

現(xiàn)在看個娛樂視頻都知道有“防不勝防”（植入廣告），但像萬合天宜和STN快報這樣的優(yōu)秀制作組可以漸漸讓大家都喜歡和期待他們的創(chuàng)意植入廣告。

對那些拿到了融資的自媒體來說，他們的商業(yè)模式會更清晰，可能會形成多元化的商業(yè)模式，比如開發(fā)內(nèi)容IP、內(nèi)容電商、精準化社群運營，甚至是形成自媒體平臺化等等。

第四個趨勢是，知識平臺會越來越多，內(nèi)容會逐漸從免費走向付費。

這也是羅胖和吳曉波都多次提出過。

第五個趨勢是，1到3分鐘的短視頻會持續(xù)火爆，更多的自媒體會在內(nèi)容里加入短視頻。

從資本的角度來看，垂直領域的自媒體，更加容易獲得融資，因為這類自媒體更容易結(jié)合行業(yè)資源形成價值，完成從提供信息到提供內(nèi)容，再到提供服務的一系列升級。而且資本最看重的并不是粉絲數(shù)，而是自媒體有沒有深度服務明確讀者群的能力。

再從內(nèi)容消費者的角度來看看，超過30%的智能手機用戶曾經(jīng)為內(nèi)容花過錢，說明內(nèi)容付費用戶已經(jīng)有一定規(guī)模。其中，付費下載論文、報告等資料的普及度最高，將近一半。還有一些標準化程度比較高的內(nèi)容，如付費網(wǎng)課、電子期刊等內(nèi)容，也比較受歡迎。另外盡管一些新興的內(nèi)容付費形式，像在線問答、在線咨詢等，當下比較低彌，但報告認為，這些滿足即時性需求的服務，大有發(fā)展?jié)摿Α?/blockquote>

自媒體行業(yè)發(fā)展非常迅速，越來越多的人看好這個行業(yè)，新加入的運營者非常多。近70%的自媒體人運營自媒體的時間在一年以內(nèi)?，F(xiàn)在超過一半的自媒體都是一個人運營的，但報告認為，自媒體運營的團隊化是未來自媒體發(fā)展的必然趨勢，因為這樣才能保證內(nèi)容的持續(xù)輸出，最終實現(xiàn)內(nèi)容變現(xiàn)。

像怪異君和Papi醬就是很好的自媒體團隊。

得到新聞 ?埃森哲：開放式創(chuàng)新的四種模式

第一種模式，叫做傳統(tǒng)IP合約，指的是某一方提供特別的技術，然后雙方進行合作。

舉個例子，品牌H&M。

第二種模式，叫做開放式創(chuàng)新合作。

做法是，通過跟特定的合作伙伴合作，發(fā)揮雙方優(yōu)勢進行互補，實現(xiàn)創(chuàng)新。

第三種模式，叫做開放式創(chuàng)新平臺，或者叫開放式創(chuàng)新競賽。

企業(yè)已經(jīng)明確自己的需求，沒有合作伙伴，通過提供平臺，把覆蓋面擴大，而且最終的知識產(chǎn)權(quán)是歸企業(yè)的。舉辦開放式創(chuàng)新大賽，獲得N種備選解決方案。

第四種模式，開放式創(chuàng)新社區(qū)。

開放式創(chuàng)新社區(qū)模式比較適合問題比較復雜、需要多邊合作、共同解決問題的情況。這種做法的優(yōu)點也是覆蓋面比較廣。

借助一個開放式社區(qū)平臺，鼓勵核心業(yè)務人員積極參與，同時設立了一系列創(chuàng)新比賽，吸引開發(fā)者加入。

這四種模式都會遇到一些局限性。所以企業(yè)應該根據(jù)自己的現(xiàn)實狀況進行判斷。

企業(yè)應該重點考慮。一：問題復雜度，也就是解決方案所涉及的各項活動、工作和專業(yè)技術彼此是不是高度依賴。二：解決方案去哪里找。某些情況下，企業(yè)內(nèi)部就可以找到解決方案，但更多情況下，企業(yè)要到核心業(yè)務之外去找，甚至去一些毫不相關的領域去找。

在進行開放式創(chuàng)新的時候，可以先選一種主要的模式，再選一種輔助的模式。很多情況下，企業(yè)都是兩種模式共同使用的。光有積極開放的心態(tài)是不夠的，企業(yè)應該知道什么時候，采取哪種模式或者模式組合，這才是最有效的做法。

科大訊飛：當前算法發(fā)展關鍵點

科大訊飛董事長劉慶峰談及的。

當前人工智能發(fā)展有兩條核心主線。

一條是以DNN為代表的神經(jīng)網(wǎng)絡算法進步。

用它，機器學習以前的X光診斷，就能比醫(yī)生還精準。在社會生活各個領域，它已經(jīng)到了可以替代絕大部分單調(diào)重復人員的水平了。

另外一條線是腦科學和類腦研究，是從人類大腦的神經(jīng)元的傳遞活動、傳導機制來分析，我們是如何進行科學判斷的。

劉慶峰在跟生理學家、生命科學家，以及一些醫(yī)學院的合作中，發(fā)現(xiàn)醫(yī)學專家比常規(guī)的數(shù)學建模的人對此更樂觀，認為未來這個領域會有很大的突破。

其次，現(xiàn)在人工智能算法的發(fā)展有兩個關鍵點，一個是推理能力，另一個是從海量數(shù)據(jù)中學習的能力。

最后，今天人工智能改變世界需要有三個要素，缺一不可。

第一是要有核心技術，能不能具備推理學習的能力。

第二要有行業(yè)大數(shù)據(jù)，而且數(shù)據(jù)要不斷迭代。

沒有大數(shù)據(jù)是很難的事情，就像一個很聰明的小孩，如果沒學過專業(yè)知識，肯定成不了專家。

第三是應用，今年人工智能不再講概念了，而是要應用落地，這才是硬道理。

如果你能早點兒創(chuàng)業(yè)，早點兒拿到數(shù)據(jù)，早點兒拿到行業(yè)知識，而且你積累的行業(yè)專家跟你一條心，在這個領域中就有可能占據(jù)先發(fā)優(yōu)勢。

對今天的創(chuàng)業(yè)者來說，沒必要做源頭技術，因為太難，代價太高了。通用的數(shù)據(jù)訓練平臺也不太容易做。

應該著力于行業(yè)應用中。使得各種個性化需求得到滿足。成為各個細分領域的創(chuàng)業(yè)者，打動特定情感的特殊群體。

今天的人工智能絕不是單個企業(yè)的事，它一定會像水和電一樣進入到所有行業(yè)，會讓商業(yè)模式的探索變得更快。所以未來這個產(chǎn)業(yè)，不是一個企業(yè)對一個企業(yè)的競爭，更不是一個產(chǎn)品對一個產(chǎn)品的競爭，而是一個體系對一個體系的競爭，一個生態(tài)對一個生態(tài)的競爭。

吳軍 ?第178封信丨暮春時節(jié)話杜甫

怎樣成為有趣的人。

分享一首杜甫的《曲江》。杜甫是詩書世家出身，雖然自己一生頗為潦倒，但畢竟是見過世面的人，詩寫得很大氣。

過去受到意識形態(tài)的影響，在中國語文課本中總是選擇那些描繪批判現(xiàn)實主義的作品，讀起來像批判文，那其實只是杜甫詩的一小部分。其實，杜甫大多數(shù)詩是既寫景又抒情，寄情于景，極為優(yōu)美。

他描寫暮春的《曲江》便是我最喜愛的唐詩中的一首。全詩如下：

一片花飛減卻春，風飄萬點正愁人。
且看欲盡花經(jīng)眼，莫厭傷多酒入唇。
江上小堂巢翡翠，苑邊高冢臥麒麟。
細推物理須行樂，何用浮榮絆此身。

杜甫寫過兩首《曲江》，這是其中的第一首。

曲江又名曲江池，在今天西安城南，原為漢武帝所修建，到了唐玄宗時，又大加整修，成為長安附近著名的游覽勝地。

杜甫這首詩寫于安史之亂之后的乾元元年（公元758年），當時長安剛被收復不久，百廢待興。杜甫在暮春時節(jié)來到曲江，不禁傷春，又感嘆人生無常，借曲江景物，表達自己對人生的看法。

開篇第一句“一片花飛減卻春”寫得非常漂亮，既生動形象，又有恢宏之氣。在春天里，看到一片飄落的花瓣，想到春色又少了一分，那是怎樣一種略帶憂傷的復雜心情。明代詩歌評論家陸時雍在《唐詩鏡》里說，這首詩寫得既嚴整，又自在。

作者既想看花飛，又怕花飛春去。

（陸時雍的原話是“律法嚴整，老杜卻顛倒縱橫，復體格森然，更得自在，所以為難。首四語情法俱勝，既怕看花飛，又欲看飛花之盡，傷春惜春，流連無已。嘗見志士悲秋，子美卻傷春，千古有心人，毎自耿耿”。）

詩中前一半寫景，寫自己的心情，后一半寫自己的感悟。第五句的翡翠是指翡翠鳥，這句的意思是說，過去江邊漂亮的亭臺樓閣，今天已經(jīng)成了翡翠鳥筑巢的地方，而苑圃旁邊、高冢之中埋著過去的風流人物（麒麟）。也就是說，不論人生前多么風光，終有一死，名門望族的高樓廣廈最終也會隨著時間荒蕪掉。

對此，杜甫講，細細想來，人的一生需要快樂，何必為了追求靠不住的榮華富貴和名聲耽誤了一輩子呢？用今天的話說，就是過好現(xiàn)在的每一天。

過去學語文，總讓我們背的杜甫的代表作是《三吏》（即《新安吏》、《石壕吏》和《潼關吏》）、《三別》（即《新婚別》、《垂老別》和《無家別》）。杜甫那些詩雖然寫得深刻，但是對提高文學修養(yǎng)幫助不大。

我倒是覺得中學語文課本應該引入這首詩，提高大家欣賞美的能力，以及對美的向往?；蛟S有人覺得他最后兩句話寫得有點消極，但是杜甫講的是事實。

杜甫從骨子里講是一個略帶憂郁色彩的小資，而不是讀了《三吏》《三別》后大家所以為的“憤青”。如果用兩位民國時的文豪做對比，杜甫更像徐志摩，而不是魯迅。

如果用南北朝大批評家鐘嶸的話講，杜甫的詩是“體沉郁之幽思，文麗日月”。

杜甫另一首《登高》，被認為是古今七言律詩之冠。其中有兩句大家可能都熟悉——無邊落木蕭蕭下，不盡長江滾滾來。這兩句詩不僅極為工整，而且富有哲理。

萬維鋼 ?日課163丨老年人有知識，年輕人有數(shù)據(jù)

中國一百年前的新文化運動，有個代表人物叫錢玄同。錢玄同年輕的時候有一句名言：“人到40歲就該死，不死也該槍斃”。

這句話當然太偏激了，但是也代表了當時的一種時代精神 —— 中國被列強欺辱得慘不忍睹，很多人覺得老一套的東西真是不行，都在呼吁新思想。既然人過了四十很難轉(zhuǎn)變思想，那想要救中國就只能指望年輕人。

可是等到錢玄同在自己到了40歲……他選擇了繼續(xù)活著。胡適、魯迅都拿這件事調(diào)侃過他。

但是一百年后的今天，硅谷，就有非常明顯的年齡歧視。年紀大的工程師很難在硅谷創(chuàng)業(yè)公司找到職位，尤其是軟件工程師。硅谷的想法，比當年的錢玄同激進得多。

錢玄同只是說中國老一套的文化和知識無用，那我們還可以學習西方的文化和知識。而硅谷這幫人則認為，一切老知識都沒用。更進一步，也許“知識”這個詞，都過時了。硅谷人要搞的是“顛覆式創(chuàng)新”，前人一切“理論”，都沒有意義。麥茲伯格說，硅谷這已經(jīng)不僅僅是一派觀點，這是一種思維模式，甚至是一個意識形態(tài)。要年輕人不要老人，是因為年輕人更善于數(shù)據(jù)分析。

1.“理論的終結(jié)”

克里斯·安德森（Chris Anderson）說，以前我們都是通過某種“理論”，弄清楚因果關系，對事情有個“理解”，才能解決問題。而到了今天，數(shù)據(jù)規(guī)模已經(jīng)如此之大，就給我們提供了一個了全新的武器，可以直接取代“理論”。

這就和中醫(yī)是一樣的。

不需要理解，只需要暴力破解。

傳統(tǒng)上，科學家研究問題，都是提出一個假設，講一個故事，把故事變成量化的模型，然后再用實驗數(shù)據(jù)去測試這個模型的正確與否。這個“模型”，就是理論。你得在大腦中對整個事情有個形象化的想象。

而現(xiàn)在不需要了。大數(shù)據(jù)時代，你不需要什么理論模型，也不需要什么假設，你只要用統(tǒng)計方法發(fā)現(xiàn)變量間的相關性就夠了。

以前我們學統(tǒng)計方法，第一句話就是相關性不等于因果性。你得理解原理，才能得出正確結(jié)論。但是在大數(shù)據(jù)時代，“因果性”可能就沒什么意義了。如果我有足夠多的數(shù)據(jù)，我就能判斷“常吃海參的孩子智商高”是個很強的相關性，那么現(xiàn)在你給我一堆孩子，讓我判斷誰的智商高，那我問問他們是不是經(jīng)常吃海參，不就是一個很好的判斷方法嗎？

我肯定會漏掉一些不吃海參的聰明孩子，但你想要的也不是100%的準確率吧？我根本不需要*理解*海參跟智商有什么關系，我只需要能做出高效判斷就可以了！所以在這個時代，“相關不等于因果”，應該改成“相關就足夠了”。這就是大數(shù)據(jù)的時代精神。

2.Google到底能不能預測流感爆發(fā)

2008年，Google曾經(jīng)比美國疾病防控中心（CDC）提前兩周預測到一個地方將要爆發(fā)流感?？上Ш髞砭筒辉趺春檬沽恕?009年全球爆發(fā)的H1N1流感，Google事先一點都沒預測到；從2012到2013年間，Google多次預測某些地方會爆發(fā)流感，結(jié)果根本沒發(fā)生。

麥茲伯格說，Google預測不準確，是因為在網(wǎng)上搜索“流感”，和真的得了流感，是兩碼事。流感季節(jié)人們就會搜索流感，大多數(shù)情況下純屬防患未然。如果你不*理解*用戶搜索的動機，你就很難判斷準確。

所以目前來看，Google再厲害，我們還是得聽CDC的。 其實這個道理，早在1890年， 有一位叫威廉·詹姆斯的實用主義哲學家講過。當時很多人試圖用還原主義 —— 差不多相當于現(xiàn)在的量化分析 —— 的方法解決一切問題，詹姆斯就說忽略“文化背景”只看數(shù)據(jù)是不行的。

一只白天鵝，在紅光照射下，看起來就是個紅天鵝。如果你不理解“紅光”這個背景，純粹用數(shù)據(jù)判斷紅天鵝，你就會犯錯誤。想要正確分析一個人，你必須*理解*他所處的文化和環(huán)境。

麥茲伯格說，硅谷意識形態(tài)的弊端還不僅僅是大數(shù)據(jù)可能出錯，更重要的是現(xiàn)在人的思維方式都變了。過去我們關心“為什么”，現(xiàn)在人們只關心“怎么辦”。我們不再追求“認知” —— 也許因為反正認知都會被“顛覆” —— 我們只追求“解決方案”。那我們還要不要學習新思想？還要不要了解對立陣營的想法？麥茲伯格感到非常痛心。

丨萬維鋼的評論

如果你寫說理的文章想要讓讀者容易接受，你最好有點智識勇氣和責任擔當，只說“一方面”。

安德森的文章就只說了“一方面”，麥茲伯格這本《意會》則只說了“另一方面”。

用大數(shù)據(jù)取代科學也許不可能，但是到了這個時代，要像麥茲伯格說的那樣先去理解世界，再去解決問題，也許更不可能。

普林斯頓大學哲學教授戴維·溫伯格（David Weinberger）《萬物皆無序：新數(shù)字秩序的革命》（ Too Big to Know ），這本書里有一個關鍵思想，那就是

這個世界可能根本就是不可能被人理解的。

比如說生物的細胞系統(tǒng)。我們知道細胞里有各種結(jié)構(gòu)，細胞各個地區(qū)之間有各種信號傳遞、有接收信號之后的反應。但是這些信號和反應之間，到底是一個什么邏輯？沒人知道。因為細胞里有太多的信號和太多的反應！整個系統(tǒng)太過復雜，你根本就沒有辦法講故事！

那想要研究真實的細胞，唯一的辦法就是用計算機模擬。也許我們可以做到精確預測細胞的演化，但是我們永遠都不能指望去“理解”這個演化。

我們能用計算機模擬一個物理現(xiàn)象，但是你很難用人的語言“解釋”那個現(xiàn)象。所以千萬不要輕易否定硅谷這個意識形態(tài)。也許我們就是得重新思考什么叫“理論”，什么叫“知識”。

我們會面臨很多很多無法“意會”的東西。不過麥茲伯格也沒打算“意會”所有問題，他真正關心的是社會和人。我們理解不了細胞，理解人還是可以的吧？咱們下次再說。 ?

(?￣???￣??)好期待！