近日，美国加州大学圣芭芭拉分校(UCSB)Yasamin Mostofi教授所率领的实验室人员，向我们展示了利用日常无线信号完成对物体的3D测绘的前沿科技。

 UCSB电子及计算机工程专业教授Mostofi表示：

“我们研发出的新方法，赋予了无人飞行器通过连接wifi信号即可摹绘实体墙内3D结构的能力“这一方法仅需利用WiFi RSSI测绘，不需要在目标区域做任何准备工作来进行辅助，亦可对静态物体完成摹绘而不像其他技术要求只能对移动物体才能发挥作用。”

在他们所进行的实验中，两架无人驾驶的八角无人机(octocopter)在起飞后，按计划环绕由四面砖墙筑成的方形小屋进行飞行。

当然，为了测试这一方法的准确度，房间内部构造的细节并没有披露给无人机。

有趣的是，这两架无人机并非均用来进行测绘工作，而是有着明确严格的分工。在飞行中，一架僚机专门负责源源不断地传递稳定的WiFi信号，而主力机则利用这WiFI信号完成3D测绘工作。

实验结果仅有3.84%的误差

在完成几条预期线路的飞行后，无人机应用由研发人员开发的全新方法完成了对墙后未知区域的测绘，并保质保量地带来了高分辨率3D透视图像。

结果令人十分满意，如上图所示，误差仅有区区3.84%。该项目中的博士生Chitra R.Karanam表示：

“制作透过诸如砖墙或是水泥墙等墙壁的3D图像，其实充满挑战性，但也正是这个原因驱动我们完成了这个新方法的研发。”

其实Mostori教授带领的同名实验室Mostori Lab在之前就是无线电波感知及成像领域的先行者，几乎试过每一种不同频率的电波，自然也包括WiFi信号。

他们的实验室早在2010年就发表了第一份仅使用WiFI信号进行成像的实验演示论文，并且之后还有几篇同一项目的跟进成果。而这一次将WiFi信号利用到无人机上进行测绘，也是利用了之前的多年优秀基础及大量实验数据。

“不过，这次的新方法依然堪称是一个重大突破，由于未知量的剧增，穿墙3D测绘远比之前的项目要有挑战性得多”，Mostori教授补充到。

不同于通过串联地面机器人而收获成功的2D测绘方法，3D的成功不仅依赖于其实验室独创的新方法，其军功章上也应有无人机可以从多角度发起对目标区域测绘能力的一半。

该方法的流程大体上可分为紧密结合在一起的关键四步。

其实，第一阶段工作的重点并非像我们所想的调试摄像头或者无人机的性能，而是为接下来要进行的飞行提前规划路线。

正如上文所提到的，3D测绘的成功之处在于多视角的全面测绘。所以研发人员要尽可能多地规划不同的飞行路线，以尽可能全面地捕捉到三维空间变化的细节；同时也应将线路的数量保持在合理的范围，避免冗杂的路线以提升效率。

第二步则是通过建模，将目标区域转化为一个马尔科夫随机场(Markov Random Field, MRF)来捕捉空间依赖性，并利用以图像为基础的传播方法，根据周围三维像素(Voxel,3D图像的最小单位）的决策结果，来更新生成具体到每一个三维像素的图像决策。

接下来，为了对在目标区域进行传递的波的互动进行近似，Mostori教授的团队采用了一个线性波模型。

最后的收官步骤则是利用信息的可压缩性，仅动用小于4%的WiFi测量量来摹绘目标区域的图像。

值得称道的是，整个流程下来，仅动用了无人机、WiFi收发器及Tango平板这种十分容易获取的现成部件，无需再大费周章地去采购材料。

虽然我们现在尚不能获得墙内活动物体的俯瞰图，这一新方法为室内结构测绘等领域提供了充足的想象力。有了它的技术支持，下次我们倘若身处紧急状况，无需破门而入即可掌握房间内的一举一动。

Mostori教授团队还认为，该技术还可以在结构监控亦或是考古工作的进行中大显神威，如不破坏文物建筑内部即可为工作人员提供第一手信息等优秀的实用功能。

在去年无人机送外卖，无人机撒农药等略华而不实的浪潮消逝过后，Mostori教授的团队为我们打开了无人机应用的新思路。相较于试图直接代替人类工作的喧嚣，返璞归真地回归技术，助力我们的生活或许才是现阶段无人机发展壮大的契机与根本所在。

编者按：本文由微信公众号”新智元“（ID：AI_era）编译，来源：80000Hours，作者：Richard Batty，编译：闻菲；36氪经授权发布。

要不要读机器学习博士？根据美国教育职业咨询网站 80000Hours 的分析，答案是肯定的。如果你适合这份职业，攻读机器学习博士可能是你对社会产生影响力的最佳方式。退一万步说，机器学习博士学位有很大的可能让你获取高薪，而获取高薪后，你不是有机会做很多事情了吗？不论你是否决定读博，这篇文章都有参考价值。

如今，每个人都想学机器学习；近几年来，这已经成了炙手可热的领域。

那么，盛誉之下，机器学习名副其实吗？从某种程度上说，确实如此，机器学习的成功体现了它的实力。

所以，如果你有理工科背景（不一定要学计算机科学专业），想为这个世界做点事情，那么读取机器学习博士学位不失为一个好的选择。机器学习 PhD 能让你拥有使用和塑造这项造福全人类技术的能力。退一万步说，ML 博士证书也能为你敲开许多高薪职位的大门。

接下来，这篇文章将解释为什么机器学习有这么大影响力，你要如何才能学好机器学习，怎么样、去哪里申请相关的博士学位。这个简介中的大部分信息来自与几位机器学习博士的交谈，包括 DeepMind 的研究科学家，一家机器人创业公司的联合创始人（也是计算机视觉博士），以及顶尖大学的博士生。 此外，我们也大量参考了这份计算机科学博士学位的在线指南[1]，指南的作者是 CMU 计算机科学系教授 Mor Harchol-Balter，最后更新于 2014 年。

机器学习 PhD 会将你置于一个对全人类发展至关重要的领域。你能用学到的技能对人工智能的发展产生积极影响，使用机器学习技术解决亟待解决的全球性问题。退一万步说，你能挣很多钱，将来捐献给慈善事业。凡是拥有理工科背景的人（本科不一定学计算机）都能读机器学习的博士。

优点

• 研究潜力巨大

• 掌握可以说是未来十年最重要的一项技术

• 毕业后极有可能获得高收入

• 与有能力的同事进行思维智力交锋

缺点

• 需要 4-6 年，工资相对较低
  

• 需要大量的工作，没有多少反馈，这使许多人失去信心

• 有泡沫存在的风险，这导致将来更难找到工作

综合评分

• 职业影响力 ★★★★☆

• 工作影响力 ★★★★☆

• 收入水平     ★☆☆☆☆

• 社会影响力 ★★★☆☆

• 困难程度     ★☆☆☆☆

• 岗位满意度 ★★★☆☆

一般而言，我们必须明确告诉计算机要做什么。但是，对于那些很难预先给出确切步骤的任务，这样做就行不通了。相比之下，在机器学习领域，程序员制定软件“学习”的“规则”，也就是算法，而不是直接对软件编程。这意味着我们可以构建能够自动改进体验的系统。

在攻读机器学习博士学位的过程中，你将学习如何设计和实现这些算法。你的博士研究可以涵盖这些课题：创建可以标记视频内容的程序；改进技术，了解机器学习系统如何做出预测；分析在线文本以了解社交行为过程，比如在线俚语如何传播。

你可以查看高校网站（例如斯坦福大学）和以前的论文列表（例如多伦多大学和卡内基梅隆大学的网站），找到更多的研究项目例子。

机器学习是计算机科学的一个子领域，与统计学密切相关。统计学和机器学习的目的是从数据中学习，许多概念和数学工具都是共通的。

但是，与统计学不同，机器学习更注重构建软件进行预测，通常应用于较大的数据集，对于数据及其收集方式的假设也更少。

在美国，博士通常持续 5-6 年。头两年你会上课，在剩下的几年里做研究。英国的博士学位较短（通常为 4 年），只做研究。与美国的博士不同，英国通常要求你完成硕士课程，但这取决于具体的大学。

对于研究，你需要撰写论文，论文就是对特定课题进行长期深入的探索，或者相关主题的论文集（在美国更为常见）。你的研究将经历几个阶段，从完善你将要探索的主题开始，然后从事相关研究项目，最后编写论文。

你将花大部分时间编程，做数学题，阅读论文，思考，并与合作者讨论你的想法。

5 大优点——将来可能高薪、自主性强、接受智力挑战、了解重要技术、推动人工智能发展

1. 了解未来十年最重要的技术

得益于理论突破、数据可用性和投资的增加，还有处理能力的提高，机器学习在过去十年中取得了飞速发展。机器学习已经成功应用于许多以前未解决的任务，包括自动驾驶、图说生成、游戏、操控直升机、合成语音和电影推荐。

商业利益爆炸式增长，推动了公司对技术型员工的需求和大型企业在收购机器学习初创公司方面的兴趣。2014 年以来被收购的大部分机器学习团队，收购方为每位员工所支付的平均价格为每人 250 万美元，有一家甚至出到了每位 1000 万美元。

技术不断改进，我们将能使越来越多的人力劳动自动化，并解决以前难以解决的问题。最终，我们可以制造出在大多数任务中比人类更有能力的软件。

这种进步将从根本上改变社会，其结果可好可坏。我们可以看到自动驾驶汽车的出现使交通事故死亡人数急剧下降，医疗诊断费用更便宜、医疗诊断更为准确，危险或枯燥工作由机器代劳。

同时，也可能出现自动化武器，社会普遍失业，政治和经济权力集中在少数人手中。更令人担忧的是，如果我们开发的软件具有高度智能，但有违人类的利益，那么这可能会产生灾难性的后果。

由于这些原因，我们认为机器学习是未来几十年中最重要的领域之一。尽管近期世人对机器学习兴趣有所增长，但这一技能仍然只掌握在相对较少的人手中。

2. 积极塑造人工智能的发展

根据我们的调查 [2]，积极塑造人工智能的发展是对未来人类社会影响最大的问题领域，需要更多的机器学习专家参与，因此我们认为，从事这方面的工作是机器学习博士的最佳选择。（如果你在另一个高优先级问题领域有重要的经验，或者不同意我们对此重要性的评估，则不适用。）

拥有机器学习博士学位能给你良好的技术背景和信誉。在这个方向，主要有两条路可走。

1）技术安全研究

当前，人工智能技术研究人员存在短缺。机器学习博士可以为此做好准备。

2）政策与战略研究

AI 政策有助于政府、公司和非营利组织等机构的决策者设计和实施有助于塑造 AI 未来的政策。政策相关的工作岗位包括制定政策选择的研究人员和倡导和实施政策的从业人员。

3. 将机器学习应用于其他重要的社会问题

在美国，败血症和败血症休克占所有重症监护病历的 10％，所有医院死亡人数的 20-30％。约翰霍普金斯大学的科学家开发了一个名为 TREWScore 的机器学习系统来解决这个问题。相比标准的筛选方法，TREWScore 可以提前几个小时检测发生脓毒性休克的高风险患者，从而加速治疗。

机器学习可以用来解决有很多紧迫的问题，包括：

• 健康医疗：改善诊断，预测登革热疫情，减少不适当的抗生素使用

• 全球贫困：使用机器学习推算适合使用太阳能的家庭用户，使用卫星图像找出适合进行现金转账的村庄

• 动物福利：预测哪些植物蛋白质最适合制作植物性肉类

要从事这样的工作，你需要了解那些能将你的技能学以致用的社会问题。要获得这样的知识，你可以在公司或研究项目中实习，与其他工作人员交流。你可以在一家成熟的公司工作，开创自己的公司，或进行学术研究。

4. 获得高薪

市场对机器学习专业的需求使相关的职位都属于高薪范围：

这些数字包括仅需要硕士或学士学位的岗位，我们预计博士学位的收入将处于上述范围的高端。

这样的薪水可以让你赚钱，然后捐赠贡献社会。当然，这只是备选，比起捐赠，机器学习博士可以有其他更多的方式对社会做出更大的贡献。

由于机器学习的快速发展，相关技术能解决各种问题，相关的职业收益潜力很高（我们预计未来十年将持续保持高位）。然而，由于许多人有兴趣进入这一领域，也会有薪资下降的风险。

机器学习技能在技术创业公司中很有用，最近机器学习初创公司也在不断涌现。Y Combinator 前不久首次为 AI 创业公司增添了专门的渠道。大型公司近年来一直在收购 AI 创业公司，这些收购的价值通常取决于初创团队人员构成，而不是更常见的收入指标。自 2014 年以来，被收购的 AI 初创团队，每位员工的平均身价是 250 万美元，有一家甚至达到了 1000 万美元。

有业内人士告诉我们，机器学习博士学位很容易能在对冲基金领域能找到高薪工作。

5. 从事极富挑战、自主性高的工作

你会与一些地球上最有能力的人一起，从事思维上极具挑战的工作，你会对机器学习拥有深刻的理解。你有自由选择做什么，以及在什么时候做。

3 大缺点——不利于心理健康、花很长时间、将来竞争风险可能升高

1. 对心理健康是个挑战

虽然你在读博士的过程中做的工作令你很有成就感，但读博士也是众所周知的一场心理斗争。这通常是由于孤独，还有很难去适应高度自主的工作：“做研究可以让人感觉非常好，也可以感觉非常糟。大多数学生将读研称为过山车，峰值特别高，谷底特别低。”

2. 会花很长时间

读博士需要很长时间（4-6 年），在此期间你的薪酬相对较低。如果退学，你不但得不到博士学位（也丧失读博的大部分价值），最终结果可能还不如当初选择其他薪酬更低但回报快的职业。

3. 机器学习可能会变得更有竞争力

机器学习现在是很多人都想要进入的热点领域，所以也有很多风险，因为很多人聚集在这个专业，就业就变得更加困难。例如，MIT 机器学习导论课程最近有 700 人注册，学院不得不另外找人多的教室上课，还故意出很难的题目，让学生尽早挂科。另一方面，如果机器学习的发展速度比预期慢，没有达到炒作的程度，那么就业人数也可能会缩水。 

要被录取，你需要有很强的理工科技能，通常本科学计算机科学、数学、工程、定量经济学或物理学来获得。最起码，你应该学过概率和统计、多变量微积分和线性代数。

我们也知道一些没有理工科背景，被机器学习硕士研究生项目录取的人，但这十分罕见。这需要你在其他地方（比如 MOOC）自学相关的数学课程。

在英国和欧洲其他地区，要读机器学习博士你一般需要先读机器学习硕士学位或计算机科学、数学等相关课程，但这取决于具体的大学。在美国、加拿大和澳大利亚，则通常没有这个必要，不过掌握这些绝对没有坏处。

不需要硕士学位的课程通常长于 1-2 年。如果你打算读硕士课程，那么两年制学位更好，因为你有更多的时间去做研究，而做研究是进入顶尖博士课程的关键。

根据在线指南和我们与业内人士交流的结果，是否被录取几乎完全取决于你能不能做好研究。

首先，你需要做过研究。如果你还是本科生，最好跟着你大学的老师做研究，或者申请一个暑期研究职位。许多研究小组都有本科生暑期研究职位，其中还一些是会付工资的（比如 REU）。

如果你要读机器学习硕士，选择一个有很强研究组成部分的项目，并尽快开始做研究。理想情况下，你应该在完成学位前先发表 1-2 篇论文。最不济，你至少应该完成了一篇研究论文，哪怕没有发表——研讨会论文、审查中的论文，还是上传到 Arxiv（任何人都可以提交），这些都管用。完成研究论文十分重要，如果没有把这件事做完，我们不建议你完成学位。

其次，你需要好的推荐信，理想情况下这封推荐信来自于领域知名学者，并且是你要申请的导师认识的人。推荐信要能够突出你做研究的潜力，而不仅仅是你学习能力强。

第三，你需要写一篇文章，介绍你的研究经验和你想要研究的事情。

第四，除非你打算做纯理论研究，你需要展示你编程的能力。证明这一点的最好办法是上过编程课程，或在工作或实习中有商业编程经验。

虽然不是必需，但对开源机器学习项目做出贡献，撰写有关机器学习技巧的博客文章，或参与 Kaggle 等竞赛也可以写进来。

如果申请美国大学，成绩（和 GRE 成绩）比研究经验和推荐信更重要。根据上述指南和我们交流过的专家，你的平均成绩（如果去美国大学）至少应该 3.6。不过，3.6 以上的分数并不会改变你没有研究经验的事实。有 3.6 之后就看研究经验了。

你的整体 GRE 一般应在 TOP 10% 或更高。理工部分的分数比口语和散文分数更重要，目标应在 165 分以上（≥95%），理工分数和总分 ≥90%（位于前 10%）。

近几年机器学习博士学位越来越热，许多院校今年的申请数量都创下历史新高。这可能会在未来几年增加入学要求的水平。另一方面，由于产业资助，更多的高校可能开设机器学习博士培养项目。

根据在线指南和我们实地交流的业内人士经验，最重要的标准是：

1. 研究组的声望。这个研究组应该是一个持续在顶级机器学习会议发表论文的团队。热门会议有哪些呢？

• 主要：ICML，NIPS，COLT，AAAI，UAI，IJCAI，AAMAS，ICLR

• 次要：AISTATS，ECAI，ECML，ALT

• 应用：ICCV，CVPR（计算机视觉），ICASSP（语音），ICRA（机器人），EMNLP，ACL（NLP）

2. 你的导师：不要只看大学或学院的名声——你的导师对你的成功至关重要。

• 选择一个能和你一起工作并支持你的导师。你可以跟他现在的学生谈谈，看他们是否对你目标导师满意。

• 确保你导师的研究兴趣和你的兴趣一致。
  

• 如果前两个标准都符合，那么请去申请成功的，有声望的导师。负责大型实验室的著名研究人员通常拥有更好的资金和人脉，但是往往太忙而无法对你的工作及时反馈，因此可能比较难以处理。选择一位不那么有名但能及时提供帮助的导师可能会更好。或者，你可以在大学里同时选择多名顾问/导师。如果你在感兴趣的领域有多名顾问/导师也很有帮助。

3. 导师和实验室的稳定性和资源。你应该找一个稳定、资金充足的实验室和导师。或者，你申请到奖学金（如 NSF 和 NSERC 的奖学金），那么你可以和资金较少的导师合作。同时，记得查看你的目标导师是否在考虑在你读博期间换实验室。读博中途导师离开对你来说可能是灾难性的，因为你可能很难找到另一位合适的导师。

教学负担：有些部门要求你做很多的教学工作，减少你做研究的时间。

4. 实验室氛围和兼容性：你会与其他学生和博士后合作并一起学习。因此，实验室的氛围是很重要的，如果可能，你最好能参加实验室的研讨会，或与现在的学生交流一下。

5. 选一个你开心的地方：在人生地不熟的地方读博是很困难的，选一个至少让你开心的地方吧。

6. 有高影响力的研究工作：例如，如果你想从事人工智能安全方面的工作，那么在大学里有人工智能安全研究小组是十分有用的，你可以在你的博士期间从事相关的工作，并且与领域内的其他研究人员建立联系。

加分项：

与当地产业的联系：如果你想了解在博士后期间做什么，那么你可以考虑与当地产业的联系。因此，如果你对创业公司或大型科技公司感兴趣，旧金山湾区的大学，比如斯坦福大学和加州大学伯克利分校是优选；为了更好地与 DeepMind 建立联系，你应该能去英国读大学。

整体项目的声望：如果要读机器学习专业，那么机器学习专业强的研究组比整个大学的名气要重要得多。

举例来说，如果你想攻读 AI 安全相关的博士学位，下面是一份不完全列表：

• 伯克利（Stuart Russell）

• 剑桥（Zoubin Ghahramani）

• 蒙特利尔大学（MILA）

• 阿尔伯塔大学（RLAI 研究组）

• 伦敦帝国学院（Murray Shanahan）

• 牛津大学（Michael Osborne）

• 麦吉尔大学（RLLAB）

• 澳大利亚国立大学（Marcus Hutter）

• 阿姆斯特丹大学（Max Welling）

• 斯坦福（Percy Liang）

• Stanford（Emma Brunskill）

• 多伦多大学

• IDSIA（Jürgen Schmidhuber）

• 哈佛（HIPS）

• 麻省理工学院（Joshua Tenenbaum）

• Google DeepMind

• 谷歌大脑

• FAIR

• OpenAI

以下是最有希望的一些课题： 

深度学习 

虽然不同的机器学习方法对不同的应用都是有用的，但是深度学习在过去10年终取得了令人瞩目的成功。深度学习是受人类大脑网络结构启发的一种方法，尽管二者之间差异很大。 

深度学习帮助我们解决了许多以前的人工智能技术无法解决的问题，包括在图像识别问题上的成功，以及“预测潜在的药物分子的活性，分析粒子加速器数据，重建大脑回路，预测非编码DNA突变对基因表达和疾病的影响。” 

由于深度学习取得的许多成功，深度学习的专业知识不管对在机器学习前沿工作的公司，还是积极促进AI发展的研究者来说都是很有价值的。 

强化学习 

利用强化学习，软件根据其环境采取行动，以最大化地得到编程定义的奖励。例如，下面的视频展示了 DeepMind 的玩 Atari 游戏的软件。它的目的是得到最高的分数，并通过来回移动拍子采取行动。 

强化学习很重要，因为它是一种创建可以执行多个不同的任务的AI的有前途的方法，而当前大多数机器学习系统的适用性非常窄。 

鉴于深度学习现在非常热门，学强化学习方向的博士可能不像深度学习那么困难。你也可以同时学这两个方向，即深度强化学习。

应用

如果要实现机器学习的某种应用，例如视觉识别或语音识别，那么需要考虑的有几件事情。只要你具有基础的机器学习方法，选择什么应用区别不大。但是，选择在什么应用工作仍然需要考虑。

理想的工作是已经取得一些进步但仍有提升的空间的领域。

在企业实习可以成为读博的有益补充，能让你了解行业的工作原理，获得实践经验（比如谷歌的基础设施），还有工作机会，激发你新的研究方向。从机器学习社区的声誉来看，企业机构分为几等：

• 顶级：DeepMind，OpenAI，Google Brain，Facebook AI Lab（FAIR）

• 第二梯队：百度，微软，亚马逊，Twitter，苹果，IBM

• 第三梯队：深度学习初创公司（点击下图，查看 CB Insights 总结的 60 家值得关注的 DL 初创公司），机器学习公司（点击下图，查看机器智能 3.0 市场图景），以及培养博士生毕业生将其技能应用于行业的公司

 CB Insights 总结的 60 家值得关注的 DL 初创公司

CB Insights 日前汇集了美国市值超过 10 亿美元估值的独角兽公司地理分布情况，新智元结合该公司今年 9 月汇总的 2016 年全球值得关注的 60 多家深度学习初创企业，更新数据。一起来看看这些独角兽和深度学习企业之间都有哪些联系吧。【继续阅读】

【彭博研究巨献】机器智能 3.0 市场图景

今年的 3.0 版生态全景图，比两年前的第一版增加了三分之一的公司，而且更加详细、尽量全面，但它也只触及了这个领域无限活力的表面。机器智能堆栈的“一站式服务”（one stop shop）第一次进入人们的视野——尽管它正式化需要一至两年。这种堆栈的成熟或能解释，为什么越来越多的著名公司更加专注于建立合法化的机器智能。任何对此时刻保持头脑清醒的人能够做出初期的发展和购买决定，所以我们认为尽早尝试布局这些技术比不尝试更好。【继续阅读】

在你读其他理工科博士学位时，比如应用数学，统计学或物理学，也可以进行机器学习研究。如果你想尝试这种可能性，首先要在大学机器学习实验室进行会谈，参加研究小组会议。然后，你可以看看是否能与那里的研究人员一起工作（一般都可以这样做，不需要转专业或换导师），或者安排对研究组进行几个月的访问交流。

原文链接

人工智能作为新兴产业，已经成为各界关注的重点。国家四部委于2016年颁布了《“互联网+”人工 智能三年行动实施方案》，明确提出要培育发展人工智能产业；今年春天，人工智能更是首次出现在政府工作报告中。5月的乌镇围棋峰会上，AlphaGo击败棋手柯洁并宣布退役。这场人机大战再次让人们感受到人工智能算法的强大。在全球范围内，越来越多的大公司作为人工智能领域积极玩家纷纷进场。1956年夏天在达特茅斯的一场学术会议上“人工智能”这一概念被正式提出，经过60年的发展，第三次人工智能浪潮已然到来。

在资本界，被称为全球第一VC的Jim Breyer早已预言：人工智能将为投资人带来相当可观的回报，尤其在医疗和娱乐领域。中国作为仅次于美国的第二大人工智能融资事件发生地，仅在2016年Q4就有 173条投资事件发生。2016年,中国人工智能领域的融资规模约为26亿美元。无论是研发底层技术类公司，还是开发应用场景的人工智能公司，都成了资本界的宠儿。

在底层技术领域，最受资本瞩目的公司遍布在计算机视觉、机器学习/深度学习,自然语言学习等；在应用场景类，智能驾驶是资本界押注的重要领域，同时也是互联网大公司重点布局的赛道；智能安防、智能家居是平均单个公司获投金额最高的领域;智能医疗和智能金融公司完成融资的频次逐渐升高。

毫无疑问，人工智能这两年的高速发展离不开人工智能领域投资人的专注而专业的付出。作为技术壁垒高、投资金额大、回报周期长的行业，比起其他行业，人工智能比其他任何行业都更需要投资者的专业性、决断力、耐心和远见。同时，人工智能领域创业目前竞争已极其激烈，算法已经不再是核心壁垒，帮助应用场景落地、助力产业升级也成为了投资人的重要工作。

基于以上背景，36氪与创投助手联合发布“中国人工智能投资领域10大投资人”和“中国人工智能领域最具影响力投资人”榜单。

初期，我们通过机构推举和公开报名的102名投资人中,筛选出符合参加本次榜单评选的57人。评选参考公开网络投票和投资人的投资成绩，从投资人的资项目数量、项目参与度(领/跟投)、股占比、董事会席位与账面回报等重要维度进行计算评选（账面回报信信息仅在多位投资人同分情况下考虑）。在“人工智能领域10大投资人”的评选中,网络投票占综合评分的40%,投资业绩占 60%；“人工智能领域最具影响力投资人”的评选网络投票和投资业绩各占50%权重。

我们致力于评选出人工智能领域最专业和专注的投资者。他们对行业长期深耕、对人工智能行业现状和发展有深刻认知、对其中存在的机遇和风险有自己独到方法论。他们不是人工智能热的跟风者，他们比追风者更早意识到人工智能的价值，同时也更深刻的相信人工智能可能带来的颠覆和改变。

“尽管人工智能本身尚未实现,但是它的尝试及试错性研究却创造除了无数副产品,为我们带来了各 种各样的新事物。”日本东京大学人工智能专家、《人工智能狂潮》作者松尾丰曾这样说。在不断的试错中出现的语音识别、文字识别、自然语言处理、博弈游戏、搜索引擎等技术已经为现实社会的发展带来了巨大影响,且已被广泛应用于我们的日常工作及生活当中。正是榜单中的这些投资人和创业者一起,见证并且创造着事关人类和机器未来的宏伟梦想。

编者按：本文来自微信公众号”待字闺中“（ID：daiziguizhongren），作者刘未鹏；36氪经授权发布。

Joel Spolsky曾经感叹：招聘难，难于上青天。他有两个辛辣但不乏洞察力的断言：真正的牛人也许一辈子就投大概4次简历，这些家伙一毕业就被好公司抢走了，并且他们的雇主会给他们不赖的待遇，所以他们也不想挪窝。（刚刚去世的Dennis Ritchie就是这样一个人）而“人才”市场上能找到的大多都不是什么人才。招到这帮人轻则费钱重则把你公司搞挂。

（当我把这篇文章给邹欣老师review的时候，他说了另外两点：1. 最好的人也许不投简历，就决定去哪里了。所以要在他们做决定前找到他们。2. 比较差的会投很多次简历，找不到工作的时间越多，投的简历越多，给整个pool 带来很多噪音，top10%的简历也许根本不算全部人的top10%。）

诚然，也许没有哪个行业像IT行业这样，无形资产占据公司的绝大多数资产。拒坊间传言比尔·盖茨就曾经说过类似这样的话：只要允许我带走100个人我可以再造一个微软。这话没搜到原版出处，但是从一个侧面反映了IT公司当中智力资产所占的比例之重。

所以一个自然的推论就是，招聘也许是一个公司决策当中最最重要的一个环节。Joel Spolsky把他在这方面的观察，体会和洞见集结成了一本小册子《Smart and Gets Things Done》，开篇就挑战“产品是公司成败的关键”这个传统观念，他认为创造最适合工程师生活的环境，留下最优秀的人才才是最先最重要的一步，接下来好的产品是水到渠成的事情。国内iapp4me.com创始人郝培强正是这个理念，所以他在微博上说：

我们是小公司，工资开的不高，也不招太多的人，但是电脑都是iMac27，iMac21，Macbook pro15，基本上比很多大公司都好多了。软件没盗版，刚才photoshop的正版我也收了。中午管饭，公司备伞。节日假正常放，从不加班，早晨11点上班，下午6点下班。我是有资格说某些大公司的员工苦逼的。

事实上，米国找个人尚且难成这样，搞得Joel还费心费力写本书语重心长地劝企业们要善待好工程师，国内找个人更是难上加难，国内高质量问答社区知乎创始人周源就曾经在知乎上分享他呕心沥血的招人历程，看完真是让人慨叹这年头找个靠谱的人多不容易（这条知乎问答还有很多精彩的跟帖）：

其实从 08 年到现在，我一直想这事能不能有点窍门，或者是实用的方法，结论是几乎没有。我用过的大家都用的方法：

• 在水木上发贴子（有点效果）

• 在蓝色理想上发贴子（无效）

• 在技术邮件组里发贴子（无效）

• 买 51job/智联 最便宜的服务（有点效果）

• 给所有可以想到的人打电话，请他们推荐（无效）

• 给所有和你讨论过创业，喝过点小酒的人打电话（无效）

• 约前同事私下谈（有效）

我用过的大家可能没有用的方法：

• 上 twitter，看 XXX 的 follower，一个一个看，看他们的 twitter，博客，Google Reader 分享，想办法搞到邮件，联系，半夜电话骚扰。

• 上豆瓣，前端后端挑几本重量级的书，去找想看，看过，正在看这本书的人，一个一个看，看他们的活动，博客，Google Reader 分享，想办法搞到邮件，联系，半夜电话骚扰。

• 找同事，问他们都看什么技术博客，想办法搞到邮件，联系，半夜电话骚扰。

正是这样的不容易，才有不少公司走内部培养的办法，这里的逻辑是：一上来就招到靠谱的人太难了，但找一块靠谱的璞玉然后雕琢雕琢相对就简单很多。这倒是个办法，但这样做的人难免就陷入了纠结：培养好了，人跑了怎么办。这也不能怪招聘的公司，的确是人之常情。其实解决的办法也很简单，培养的时候进行适当引导，让员工发挥自己的主动学习能力，这样不但人得到更多成长，公司也不会觉得投入太多患得患失。所谓师傅领进门修行在个人。

但是，这仍然还是没有解决根本的问题，就是招聘真的很困难。应聘者固然觉得自己是在“海投”，大海捞针一般。而招聘者何尝不也是这种大海捞针的感觉。这就好比两个人谈恋爱，都想和对方好上，但是偏偏就聊不到一块去。

招聘真的很困难。以至于招聘者每年需要绞尽脑汁出新笔试题，以免往年的笔试题早就被人背熟了。出题很费脑子，要出的不太简单也不太难，能够滤掉绝大多数滥竽充数的但又要保证不因题目不公平而滤掉真正有能力的，要考虑审题人的时间成本就只能大多数用选择题，而选择题又是可以猜答案的（极少有人会在选了答案之后还敢在空白的地方写为什么选某答案的原因的）。更悲催的是，有些题目出的连公司的员工们自己都会做错（真的是员工们做错了吗？还是题目本身就出错了？）

笔试完了之后如果还没有被鄙视就要进入面试环节，姑且不说笔试题的种种弊端，就说面试环节，短短几个小时的面试（大多数公司也许连几个小时的面试时间都没有），既需要全面考察基本知识，又要考察编程素养，还要考察（也许最重要的）性格心态。再然后还有一项根本没法考察但却占据程序员相当一部分工作时间的：debug能力。面试官不但得找准问题，不因对方一题答对而妄下结论，也不因一题打错而就扼杀机会，还要以管窥豹，从一朵花看到整个世界，从面试人的举止言谈，分析问题的方式，甚至写程序的笔迹来观察这个人的性格，做事的方式和心态，简直是要面试官具备心理分析师的水准才行。

这厢要招人的雇主苦不堪言，那边找工作的人也是一团乱麻。绝大多数应届生直到毕业也不清楚他们想要去的公司到底需要什么样的能力，或者说，他们到底需要具备什么样的能力才能在应聘季节拥有自己的选择权。中国虽然本科教育环境差，但是同样有很多的人在本科希望整点东西出来，他们有一腔的激情和抱负，有强大的动力，但就是不知道自己需要掌握哪些技能才能满足雇主的要求，求告无门，整年整年苦闷的像没头苍蝇一样乱撞（我就收到过很多次这样的来信，他们往往很想学点东西，但又不知道哪些重要哪些不重要，到底该学到什么程度，不知道导致不确定，不确定导致决策瘫痪，干脆嘛也不动，荒废时间）。

什么叫熟练？什么又叫精通？那么扎实呢？两年的YY经验又意味着什么？能这么简单的量化吗？同样是两年的“实践”有的人能真的学到点东西，有的人也许近似一无所得。那么实习呢？很多人都一定要在简历上弄个实习经验，这个又能说明多少问题呢？大作业呢？得奖呢？有一次我面试一位同学，据简历说编译原理课的大作业得了一等奖，可我一问什么是递归下降，就傻眼了。

这个现实的结果就是，现在绝大多数应届简历而言，也许最具信息量的部分不是“精通XXX，熟悉YYY，掌握ZZZ”，不是“在UUU实习过”，也不是这个项目那个作业，反倒是越来越被认为不重要的一项：毕业学校。毕业学校本不应该是最具信息量的，它之所以最具信息量只是源于一个悲剧的事实：简历上其他条目实在信息量太少了。所以靠谱的面试者往往学会了无视简历上华而不实的内容，只相信面试的时候亲眼所见，扫两眼简历也就罢了，最后还得自己捋起袖子慢慢面。而应聘者也许也知道招聘的也不会细细纠简历上的条目，所以什么词也都敢往上捅，反正先过了HR筛简历这关再说。从经济学角度来讲，应聘者的这种策略是正确的，没有代价（因为目前似乎没有公司会去给已经申请过的人做一个诚信数据库），但至少有可能会带来巨大的收益。应聘成了博彩。而博彩式的应聘给招聘公司带来了巨大的筛选压力。简历成了摆设。

那么招聘这个关系里面的第三者——学校——所处的位置呢？学校更关心的是毕业率和就业率，这似乎是件好事，有这个为目标，那么老师们似乎应该努力让自己的学生多学点东西。可惜就业的质量似乎不是最重要的指标，此其一。其二老师本身大多数没有丰富的业界经验，根本不知道企业整整需要的人才是什么样的，可能花了精力，但却培养不出雇主真正需要的人。另一方面，老师所起的作用很多时候甚至是一个负面的作用，例如布置大作业表面上看上去是培养学生的能力，我们姑且不说抄袭，假设每个人都做了，那么大作业本身能够衡量多少东西呢？能否衡量代码质量，能否衡量团队协作能力？能否衡量交流能力？考虑到大作业用到的东西往往都是书里面现成的，大作业甚至不能衡量学习能力。而学习能力简直算是这个行业最重要的能力没有之一了。

所以，简而言之，如果把人才培养/招聘这件事情本身类比做一个项目，那么这整个项目迄今为止就是一个巨大的失败。为什么这么说呢：

和需求严重脱节：作为人才需求方的雇主的需求到底是什么？绝大多数应聘者都没搞清。更严重的是，这却一点都不是应聘者的错。因为雇主是stakeholder，是雇主自己的责任得去说清楚需求是什么。结果应聘者实现的不是雇主想要的，雇主想要的应聘者没有实现。

应聘者雇来培训自己的人根本不管事：学生交了学费，就相当于雇老师来培训自己，可培训者根本也不了解（或不关心）他的客户们的需求。这里，学生是需求方，老师则是实现方。弄清需求的职责在后者，可后者也弄不清。

学生自己也弄不清：学生自己既是需求方（需要特定技能），也是实现方。可他们自己也弄不清需求到底是什么。

以上三点还不是最严重的，最严重的在下面：

明白需求是什么的也不知道怎么实现：怎么去培养现代IT企业真正需要的人才？特别地，实战能力怎么培养？代码素养怎么培养？协作沟通能力怎么培养？学习能力怎么培养？就算这些都知道怎么培养，又怎么给在象牙塔里头，离催命之日还遥遥无期的学生提供足够的动力呢？而学生自己就算知道该学哪些技能，又怎么知道具体怎么着手？什么是最有效率的学习方法？又如何让自己保持学习的热情？

以上这些问题，就是当下人才培养/招聘的惨淡现状。简而言之，在雇主和学生之间，横梗着一条巨大的鸿沟，两头都很着急，两头都有动力，但就是没有方法，君住长江头妾住长江尾。像微软谷歌这样的，干脆和高校合作，直接插手本科或硕士的教育，从而保证到时有足够强的候选，某种程度上，这的确是根本解决之道，可一来这代价太大了，非一般企业承受得起，二来这影响面也太小了。

这一切，也许将在未来的5年发生根本的变化。

《Switch: How to Change Things When Change Is Hard》（中译《瞬变》）里面指出，表面上看来非常困难的改变，也许是因为根本就没有抓住要害。在书中作者通过大量案例分析和心理学研究，雄辩地指出以下几点促成改变的关键之处：

• 触动内心的大象：要改变的人必须要有情感层面的动力。有一些特定的方法能够比另一些方法更能对人的情感产生触动。

• 给出清晰、明确的目标：目标一定不能含糊，模棱两口的目标让人无所适从，导致决策瘫痪。例如最近我们组在招实习生，我在微博上发了一条招聘信息，其中提到“扎实”的系统底层知识，有同学就写信来问，怎么叫“扎实”。我傻眼了。比尔·盖茨就以目标清晰明确著称，不仅在战略制定上，“每个人桌面上都有一台PC”，而且居然还体现在招聘上——“如果你读完了TAOCP，那么就给我投简历吧”。多么清晰，明确的目标啊——虽然高了点，也许这就是比尔·盖茨至今还没被应聘邮件淹没的原因:)

• 给前进的道路扫清障碍：人是懒惰的，只要有借口就会不想往前。如果既有明确的目标，同时道路又直直指向目标，一览无余，只等你开始往前走，那么便没有借口，一往无前。

那么让我们对照上面看看，可以做什么？

首先，内心的大象不需要触动，中国有足够多的人足够早就开始焦虑就业的事情，只是不知道往哪使劲，这部分人如果把劲头用到正确的事情上面也许足以满足现在的IT企业人才饥渴了。至于其他人，好吧，也许身边的人开始动起来他们也会被触动。

然后是清晰、明确的目标。这一点上目前雇主们的做法可谓好坏参半，好的一点是大家都强调要有实践经验，要有团队协作精神，坏的一点就在基础知识和技能的要求方面，可谓再含糊不过了：“精通XX语言”，“扎实的XX功底”，“熟悉XX技术”，甚至看上去最具量化感的描述“X年YY经验”其实都根本说明不了多少东西，在信息量方面还不如我家门口菜市场上一家卖酥油饼的店门口挂的横幅——“三天不硬、至少六层！”。

很多朋友也许注意到一个现象，现在企业对招聘者简历的要求也在变得越来越灵活变通，例如ThoughtWorks在招聘的时候就希望招聘者能给出自己的博客地址，博客对IT行业的意义也许胜过其他所有行业，一个积累多年的技术博客比任何简历都更能说明问题。台湾的郭安定也说“为什么写技术博客对新人如此重要”。可惜这个做法也有一个弊端：并不是所有技术牛人都写博客，有人就是只干不说型的，而就算写博客，乃至动手写过一阵子的，写一个常年的博客，也远比你想象的更为困难，因为很多时候，写（说）得靠谱比做得靠谱更难。所以这个过滤器很多时候用不上。

但是这的确表明了一个思考的方向，就是寻找更具鉴别力的过滤器，Stackoverflow Careers 2.0之所以强大，是因为Joel Spolsky和Jeff Atwood这两位常年混社区的资深博主创造性地将一个人在社区的活动历史浓缩成为一系列的量化数值，由于这个历史很长期，所以鉴别力非常高。但它同样也有问题，就是对于应聘者来讲相当花费时间，而且并不是花时间（在Stackoverflow上回答问题）就一定能花到点子上。

到底什么特征才是既通用，又能够有效地鉴别高低应聘者的特征呢？这个特征必须不像博客那样难以实现，同时又必须有足够的区分度。

有的地方在要求填写简历的时候必须填上平时都访问哪些技术网站。恩，很不错的尝试，可区分度仍然还是不够，因为上网站上查东西毕竟只占现阶段大多数应届生的少数信息来源，特别是当我们看重得更多的是应届应聘者的系统性的知识基础的时候，网上的东西虽然丰富，但属于提高班，也更为琐碎，什么是更系统的知识来源呢？答案其实大家都知道——书。

我一向认为，很多时候，是否好好看完一本好书，对一个人的提升往往能达到质的区别。就算不好好看完一本好书，马马虎虎看完，只要书是真的好书，也肯定会有很大的提高。我在面试的时候就经常询问对方看过哪些技术书籍，经常上哪些网站，订哪些博客。这里头尤其数书籍这一项的区分度最高。此外，好书和坏书的差别，从本质上，就是学习效率和大方向的差别。一本烂书可以浪费你半年的时间，但一本好书却可以为你带来真正扎实的基础和开阔的视野。人们常常用“内功”来形容扎实的基础，认为学好了内功以后学什么都快，其实一点没错，好的“内功”书不仅讲清楚深刻的原理，而且指明技术的本质，刻画领域的地图。好的书抓住不变量，让人能够触类旁通。好的书不仅介绍知识，而且阐释原则，介绍那些万变不离其宗的东西。读烂书浪费时间，但读好书却节省时间。

象牙塔内的学生受到视野的限制，往往择书不慎，事倍功半，烂书不仅浪费时间，还会打击人的积极性，让人对知识心生恐惧，认为很难掌握，殊不知只是作者没有讲好（或者没有翻译好）。因此，为招聘头疼的公司完全可以给出“应聘俺们公司前必读的十本书”，也不一定要每个公司都不一样，在某个技术子领域有影响力的人，或者创始人们，可以来定义具有代表性的书单。

我们姑且把这个计划叫做“书单计划”，容易看到“书单计划”具备以下几个卓越的优点：

• 清晰、明确。完全可度量。
  

• 防伪：读没读过，随便一问便知。而正因为应聘者也知道这事不像实习经验可以忽悠，所以也不敢乱往简历上捅词。

• 不在乎是否“泄题”：书单完全公开的，无所谓，本来就是要你去读的。想背题？背书吧。真能背下来说明认真看了。

• 管你用心不用心读，只要读了，读完了，就有区别。真正的好书，你想不被吸引都难。据我观察很多人就是不知道该去读什么书。

• 不存在“怎么做”的障碍：所有人都知道怎么读书——一页一页读。

• 不需要招聘者投入精力：书单在此，就这么简单，您看着办。

• 评估的负担很大程度转移到了应聘者的身上：是不是认真看完了，有没有心得体会，您自己掂量。没看完别来找我们。

“书单计划”能很大程度上起到强鉴别器的作用，看了就是看了，必然能学到东西，没看就是没看。知道和不知道，区别是本质的。其实很多企业内部培训，根本上其实还不就是叫员工去看之前没看过的书或者资料嘛。最后，除了鉴别作用之外，它还是一个清晰促进的目标，是完全不花精力的培养。

当然，“书单计划”的背后是另一个悲剧的现实，如果不是因为这个现实，这个计划也完全没有必要，那就是，中国IT大学教育当中要求要学的书，和企业真正需要你去读的书相比，不是完全不够用，就是写的不够好，或者更悲剧的就是根本用不上，所以在这个大背景下出来的牛人都是自己淘书自己学的。微软高级开发测试工程师，《Windows用户态程序高效排错》作者熊力就在微博上说过：“我当年毕业的时候总结了一个公式：第一份工作的月薪=大学四年买过的技术书籍价格的总和。”

但是光有“书单计划”还不够，因为书籍只能管基础知识这一块，一些更难以量化衡量的实战“能力”又怎么办呢？至少目前为止，除了“练”之外好像还没有特别好的办法。可是在象牙塔里面做的项目，或大作业，真的能起到练的作用吗？前面说了，学生会知道自己最终要交差的不是雇主，而是老师，于是就以老师能够评判的标准来默认要求自己了，老师能够评判编码素养？代码风格？文档？设计？协作？甚至连著名的Joel 12条的第一条“是否用源代码管理系统”都没法通过。所以大多数时候，大作业能起到的作用近乎0。

但是如果这一切是由雇主来评判的，这个“作业”是由雇主来给出的，就完全不一样了。一想到作业是要作为简历的一部分的，能不紧张嘛。能不好好做嘛。能不学到点东西嘛？

可是这事儿能实现吗？雇主能给学生出大作业吗？也许一两个关系好的高校可以，可是中国那么多学生呢？

为什么不能呢？如果像书单那样，列出各个技术领域“推荐在学校期间尝试的项目”，至于动不动手做，那是学生自己的问题。做的，自然能够得到锻炼，面试的时候自然能得到更大的优势。

可问题是，面试的人又怎么来评估呢？这不又回到了没法有效评估的怪圈了吗？答案很简单，但这个答案，直到最近几年，才真正成为现实——GitHub

GitHub诞生于08年春天，第一年便产生了4万6千个公共项目，大约一年半之后用户就已经达到10万用户之巨。而到今年九月份，GitHub已经迎来了百万级用户。Host超过两百万个项目。

增长的太快了！就像Twitter一样。这样疯了一般的增长只能说明一个事实——人们等待这个产品太久了。

Social Coding。

真实的项目，真实的流程，真实的人名，一切代码review, check-in, test, build, document, 甚至讨论，计划，brianstorming，流程，一切的一切，都是项目历史的一部分，都可以像棋局那样复盘。有经验的面试者只要稍稍扫两眼一个人的GitHub历史，挑出几个check-in历史看一看，便完全能够迅速判断这个人是否满足他的要求。不再需要费劲心机地去想题目，去观察，去揣测，去花费大量的时间的同时还只能采样到几个极为有限的点。

不像象牙塔里面大作业，这里有源代码管理系统，自动化build，有check-in，有review，有分工，有合作，最重要的是——这是一个集市，一个超出象牙塔的集市，牛人相互吸引，你可以在互联网上找到和自己拥有共同兴趣的一帮人，真正做起一点事情，而不是交差，不需要受限于几十个人的一个小班级。Here Comes Everybody。

为什么我这么有信心？因为这事儿已经发生了。这个想法也完全不是我原创的。

正如很多事情一样，现在在国内发生的事情，往往是美国那头的历史。今年7月中旬，纽约一家公司的工程师老大发了一篇博客文章：Github is Your New Resume。指出一个惊人但再合理不过的事实：越来越多的IT公司在招聘的时候要求应聘者给出GitHub账号。甚至已经有人为GitHub写了根据GitHub上的历史自动生成简历的工具。

仔细想想，这是必然的趋势，没有比这个再合理的事情了，既然StackOverflow的历史能够作为简历，GitHub的历史不本该就是更好的简历吗：你想要具有实战经验，懂check-in懂review懂test和代码质量的重要性，懂交流和沟通的重要性，你本就应该在一个真实的项目当中去锻炼这些东西，而这些在目前已经完全可以办到。正如邹欣老师所说，你的工作就是最好的面试。

这件事情放在早几年，是完全没法做到的，因为我们那时候还没有GitHub。正如没有Twitter，没有微博之前，很多事情都不会成为可能一样，你有千钧之力，缺乏一个合适的支点，也没法撬动一整个社群。无组织中的组织，具有强大的杠杆效应。

这个事情里面，我唯一提出的东西就是：在目前国内这个现状下，苦闷的招聘者应该主动行动，给出一些建议项目，正如前面提到的书单计划一样，招聘者需要给出的只是引导和清晰明确的目标，剩下的事情，应聘者自然会去完成，这些项目可以是实验项目，也可以是完全能做出点卖钱的东西的项目（如果好好做的话），唯一的不可或缺的前提是，项目不能太小，单人就能完成的项目不理想，一两个月就能完成的项目不理想，最好足够大到能够锻炼到方方面面，偏大一点倒是无所谓的，因为一个尚未完成的项目完全可以作为简历。当然，可以想见的是，真到了那个时候，学生们肯定又是不会满足于仅去做那些已经有许多人做过的项目了。所以这里企业们一开始所建议的项目只是一个《Nudge》，是滚雪球之前需要的一点初始动能。后面的事情，他们自己会完成。

“GitHub计划”同样有一些明显的、甚至不可替代的优点：

• 清晰、明确，完全可度量。

• 防伪：同样不担心“泄题”。你伪造不了GitHub历史，伪造不了check-in历史，review comments，文档，交流记录…

• 它不但是招聘，也是不花精力的培养。善哉善哉。

• 评估的责任很大程度上交给了应聘者自己。

从你的GitHub旅程开始，你就已经一脚踏进了真正的企业，而企业的面试也已经开始。

书单+GitHub，就相当于一个两年左右的面试。

没有什么面试比持续两年的面试更具有信息量。

书单，加上项目，已经基本上覆盖了所需的全部技能。最妙的是，有太多的人在焦急的等待着他们未来的雇主给出明确的信号，他们想投入精力，去学习和实践，去成为企业需要的人，但是他们就是不知道往什么方向走，所谓有动力没方向。所以，雇主给出了清晰明确的要求，相信对于很多人来说反倒是一个解脱：“终于知道该干什么了”。《编程之美》为什么常居畅销榜？因为它透露了雇主眼中的需求，明确、清晰的需求，可以实现，并且知道怎么去实现的需求。

你提前两年就开始面试和培养未来的候选者，而且还不需要你花出一分精力，而且人家还很乐意，没有比这更完美的面试了。

想一想，以后那些没见过世面的公司看见你拿出GitHub账号给他看，该是多么惊讶同时又觉得多么合理。

而这一切，只是因为两个小小的改变：

• 由需求方（雇主）给出了清晰、明确的目标。
  

• GitHub这样的平台。

那么，学校/老师在这个事情当中的位置呢？说实话我不知道。没有哪个行业像IT行业这样特殊：没有什么东西不能够（应该）在互联网上学到的。自组织的力量完全大过传统的教育方式。而且，既然雇主都当了领路人了，我不知道还有中间开发商什么事儿。（注：这里说的是软件开发，并非计算机科学研究，后者另当别论）

那么，这个改变会发生吗？多久会发生呢？当然，它在国外已经发生了，所以问这个问题多少有点无趣。但我还是预计很快就会在国内发生，毕竟，不是已经有人要求出示博客，和经常浏览的网站了吗？也许5年左右（4年本科和6年硕士的中间值？））就会深刻改变整个人才培养/招聘的格局。当然，我并不是预言家，所以不要把我的时间估计当真，我能肯定的是，这种方式是必然的大势所趋。

刚才我就收到一位同学邀请我上知乎回答一个问题“找工作的首要原则是什么？”，当然，这个问题的答案是：“弄清雇主的需求到底是什么”。

列一下我所认为的，你面试微软前必须要读的十本书：

• Code: The Hidden Language of Computer Hardware and Software （《编码的奥秘》）

• Computer System: A Programmer’s Perspective （《深入理解计算机系统》） / Windows via C/C++ （《Windows核心编程》 / 《程序员的自我修养》

• Code Complete 2（《代码大全》）/ The Pragmatic Programmer （《程序员修炼之道》，我也把这本书称为《代码小全》）

• Programming Pearls （《编程珠玑》） / Algorithms / Algorithm Design / 《编程之美》

• The C Programming Language

• The C++ Programming Language / Programming: Principles and Practice Using C++ / Accelerated C++

• The Structure and Interpretation of Computer Programs （《计算机程序的构造和解释》）

• Clean Code / Implementation Patterns

• Design Patterns （《设计模式》） / Agile Software Development, Principles, Patterns, and Practices

• Refactoring （《重构》）

日前，“长亭科技”宣布完成数千万人民币的A轮融资，由启明资本、君盛资本、滴滴领投，真格基金跟投。

36氪在2015年9月报道过长亭科技，当时其获得了真格基金的600万元天使轮投资，主打的是“0元起步的企业安全服务”。企业只需提交在线申请、签订测试授权协议，即可获得长亭科技的免费安全测试服务。如果没有发现任何安全隐患，则表明目标系统较为安全；一旦发现问题，长亭科技会评估风险，并提供解决方案，企业根据需要决定是否采用。若决定合作，服务的报价也会根据安全问题的危害等级来确定，客单价在10-20万元每年。

而目前，长亭科技的定位是为企业客户提供应用层防护安全解决方案，旗下已发布两款产品雷池（SafeLine）和谛听（D-sensor）。

随着互联网技术的发展，网页和APP大量涌现使得用户产生越来越多基于站点的交互行为，比如注册信息、转账汇款、移动支付，而应用层上的任何一个漏洞，都存在被黑客攻击的风险。从早期的斯诺登棱镜门，到日渐出现在公众视野的雅虎邮件泄露、公民信息泄露、美国大选希拉里邮件内容流出等，都极可能出自黑客攻击的结果。据了解，黑客攻击，75%以上发生在应用层。

而传统的应用层防护产品WAF（Web Application Firewall），已经被企业使用了将近二十年，依赖规则维护黑白名单和人工配置的方式运行。随着攻击频次的日渐频繁和攻击行为的变化多端，累积起来长长的规则名单，WAF跑完这串名单会占用大量能耗，产生网站打开慢甚至无法打开的结果，严重影响了用户使用体验。与此同时，基于规则记录名单，意味着发生才可知，使得传统WAF面对未知威胁是无能为力的。

长亭方面表示，雷池和谛听这两款产品的组合，一是能防御来自外部的各类黑客攻击，二是可以感知从外网漏洞渗透至内网的行为。

雷池是下一代Web应用防火墙，采用非规则语义分析引擎，使用算法模型最大限度增强检测精准性（低误报、低漏报）。并且基于水平扩展架构，支持大流量大数据应用场景，将主动防御与被动信息处理相结合，实现从拦截/报警到修复漏洞的正向循环。

长亭谛听则是内网威胁感知系统，采用了基于真实服务的伪装技术，在迷惑攻击者的同时还可以识别内网环境中的攻击行为，帮助企业进行网络安全应急响应。

据悉，长亭的应用层安全解决方案已经服务了招商银行、招商证券、安信证券、郑州银行、滴滴、BiliBili、Face++、罗辑思维、华为、蓝色光标、美通社等。而本轮融资资金，将主要用于完善产品布局，招募专业销售及市场团队，加速进军金融及互联网企业市场。

编者按：本文来自微信公众号“WPS企业服务研究院”（ID: WPS-SaaS），作者 欧开磊（fieldspring）。

一. 什么是Inbound Marketing？

Inbound Marketing是一种通过提供有价值的内容、进而让潜在客户能通过搜索引擎、博客和社交媒体等渠道主动关注你的品牌、产品、服务的营销策略，或者说是一种让顾客自己找上门的营销策略。

传统的营销手段主要包括以下几种：

（1）cold call：也就是电话推销，就是我们常常接到的骚扰电话，cold call的意思就是给一个不了解你的产品也没有准备接到你电话的人打电话推销你的产品。

（2）cold emails：盲目地群发email。

（3）interruptive ads：会打断和影响用户体验的各种广告。

产生传统营销手段的主要原因是，在传统环境中，信息是封闭的，产品的信息对用户来说，只能从推销人员手中获得。因此是以营销人员为核心（marketer centric）的营销手段。

Inbound Marketing的营销方法则主要包括以下几种：

（1）SEO：SEO展示和优化。

（2）Blogging：企业除了产品本身外还撰写博客等，生产一些优质的内容来获取关注。

（3）Attract：获得关注。

在信息化时代，用户不需要通过营销人员就可以直接获取到各种产品的信息，因此Inbound Marketing是以用户为核心的营销手段。

二. Inbound Marketing的核心理论

上图所反映的正是Inbound Marketing核心方法论，共分为四步：

第一步：吸引（Attract）。获取人的关注，将不了解你产品的陌生人转变为知道你产品的人。

第二步：转化（Convert）。通过收集关注者（visitor）的信息和不断的互动、培养，把只是知道你产品的人转变成对你产品感兴趣的人，即销售线索（lead）。

第三步：达成订单交易（Close）。在对你产品感兴趣的人中，进一步筛选、培养、沟通，确定哪些人是你最终的客户（customer）。

第四步：取悦客户（Delight）。通过各种方式和社交媒体保持和客户的关系，使客户成为活跃客户，主动自发地宣传推广你的产品。

Inbound Marketing关键的几个地方

第一，客户画像，就像产品经理一定要有一个用户画像一样，要根据真实可靠的数据构建一个客户画像。

第二，客户在成为你的客户之前，会经过三个阶段：Awareness，Consideration，Decision：

• Awareness阶段：用户产生了一个需求，并且在寻找能解决自己这个需求的产品；

• Consideration阶段：用户会在自己有意向使用的几种产品间权衡；

• Decision阶段：当用户决定使用某款产品以后他会先去了解它，最终决定是不是要用。不同阶段的客户应该采用不同的手段。
  

第三，提供给客户的内容（这里包括用户登录你的网站浏览的内容等等）应该是具有上下文的，不同的用户（stranger、lead、custmer等等）应该给予呈现不同的内容来维护和用户的关系。

第四，尽量精简自己营销的内容。

下面就具体讲一下Inbound Marketing核心理论中的4个关键步骤：Attract、Convert、Close、Delight。

第一步：Attract

一. 网站SEO优化

SEO优化就是改进网站从而从搜索引擎上获得更多关注。SEO的优化策略可以从五个方面入手。

1. 进行关键词调查

关键词调查可以分为四步：

（1）根据客户画像，列出客户会搜索的关键词列表；

（2）在搜索引擎上搜索关键词，通过搜索引擎的自动联想扩展关键词列表；

（3）确定客户会通过哪些关键词访问你的网站；

（4）判断哪些使用哪些关键词你会有一个最优的排序结果。

2. 围绕着关键词构建内容

（1）根据一个核心的词来优化内容：比如把这个关键词加在url、meta、image alt-text等中间；内容里引用其它相关的链接；好的用户体验；针对移动端进行优化。

（2）推广你的内容。

（3）让有影响力的页面引用你的页面，原因当然是page rank算法。

二、要有目的地创作内容 

跟写段子一样，要生产有价值有质量的内容才能获得传播和流量。生产内容的步骤可以分为下面几步：

1. 计划。一个内容是由目的、格式、主题构成的：

目的指的是这篇内容是为了什么，如果你是需要获得一份联系人列表，那么这篇内容可能需要用户填写邮箱才能看到；如果你是需要吸引关注，那么你可能会生产博客或者公开的内容。

格式就是内容的形式：文章、调查问卷、视频、报告会、电子书、线上交流等等。

主题就是内容相关的主题，前面我们谈到客户在成为你的客户之前会有三个阶段，而不同的阶段想要获得的内容也是不同的。

生产内容的第一步也就是根据你的客户画像、客户所在的阶段计划你要生产的内容。

2. 生产创作：生产的关键就是对你想要的人生产有价值的内容，而不要把设计和推广放在内容本身之上。

3. 扩散：通过各种途径不断地去推广自己的内容。

4. 分析：分析不同格式的内容效果如何，并在此基础上进行不断优化。

三、博客的基本原理

这里的博客指的是你周期性的生产推广和自己产品有关的有价值的内容的地方。在生产博客内容时，一定要站在该领域专业的立场上，才能赢得受众的信任。

（1）选择一个合适的主题，这个主题应该是关于你所属的领域的，而不是关于你自己。例如你的客户画像最想知道的是什么，他们最需要了解的是什么。你可以利用搜索引擎的关键词搜索来确定你的主题，一篇博客尽量只专注于一个主题。标题尽量显得简洁又有价值。

（2）确定博客的格式并优化，用留白、加粗等等方式突出重点；在开头添加图片；链接和内容围绕着主题和关键词；引用链接。

（3）利用你的博客来获得感兴趣的人的联系方式，例如输入邮箱订阅你的博客；在底部添加一个CTA。

（4）推广你的博客，例如在某篇博客内添加你其它博客的链接；利用邮箱或者社交应用；列出你最新的博客列表。

（5）分析博客的表现，分析每篇博客的访问量；访问量最高的博客的主题和访问者的来源是什么；内部链接和CTA的点击率。

四. 利用社交媒体放大内容的影响力

利用社交媒体放大你内容的影响力，社交媒体可以吸引流量、获得感兴趣者的联系方式、构建社区等等。

（1）设定一个清楚的、能够持续推动社交账号发展并且发展情况可以准确评估的“SMART” 目标。SMART就是specific，measurable，attainable，relevant，time。

（2）清楚地提供自己产品和企业的信息；生产有价值并且对所有平台开放的内容。

（3）要清楚你的目标群体会活跃在该社交应用上，选择正确的社区。

（4）经常从平台设备、表达方式、视觉效果、最终导入流量的方式上来进行优化。

（5）关注ROI，根据ROI来选择你的重点。

第二部分：Convert

这部分主要关于Call to Actions（CTA）、Landing Page，、Thank You Page。这些通常作为一套流程，来实现用户的转化。

通过CTA吸引用户浏览Landing Page，Landing Page上说明可以提供给用户什么，提供给用户的东西一定要对用户有价值，让用户愿意填写表单来获得，最后以thank you page为结束。

1. Call to Action（CTA）

CTA是一个按钮或者图片，提供一个到着陆页的链接。 CTA 通常是放在内容页吸引用户点击的。CTA需要遵循以下原则：

（1）文案已动作为导向

（2）保证关键词

（3）保证能吸引到用户的注意

（4）放置在页面合适的位置上

（5）不断地测试和优化

2. Landing Page

每一个Landing Page上都有一个form用来收集用户的信息。这个地方需要遵循以下原则：

（1）清晰、简洁、有号召力的标题。

（2）解释清楚你能提供什么，并且强调你所能提供的价值。利用数字、强调等等体现重点和强化用户的注意。

（3）去掉导航栏和链接，landing page的首要目标是获得用户的联系方式。换句话说，是吸引用户的兴趣，促使他愿意留下联系方式，因此不应该有其他令用户分心的东西。

（4）表单应该放映出你提供的产品的价值，例如营销工具marketo的表单，会让你填写你是那种营销人员等信息。

（5）用相关的图片或者视频增强内容。

（6）提供社交页面分享按钮。

3. Thank You Page

Thank You Page是用来结束这次转化对话的，Thank You Page的作用在于结束对话，并且引导用户在你的网站里进行更深层次的浏览，因此Thank You Page里通常会出现导航栏和更多的链接。 

第三步：Close

一. 在正确的时间给正确的人发送正确的邮件。

在现在的互联网营销中，人们对邮件依然重视，邮件营销依然是非常强大的工具。

（1）首先定义你邮件营销的用户画像，给每个人提供个性化的邮件内容。最基本的，可以根据用户的生命周期来对用户进行划分。

（2）给邮件营销的列表分组。例如按照客户规模划分；按客户角色划分；按客户发生的事件划分；按你选择的营销策略划分等待。

（3）在正确的时间发送邮件。首先，应该给处于不同生命周期的用户发送不同形式的邮件，例如，对Awareness阶段的用户，你可能给他们发送一些文章、视频、博客的链接、免费产品的链接等等；而对于Consideration阶段的用户，你可能会给他发送一个成功案例、线上聚会邀请函、FAQ调查问卷、产品白皮书等等；对于Decision阶段的用户，则可能是免费试用、产品demo、评估报告、ROI报告等。

（4）用户培养，你需要不断地对用户跟进邮件，维护和用户的关系。另外，当然还要不断测试与分析效果。

二、Smarketing的力量

Smarketing ＝ sales ＋ marketing。Smarketing指的是将销售和营销人员组织结合在一起，共同为增加营收而努力。

（1）传统的模式里营销和销售通常各自为政，并且彼此对对方抱有成见，而在smarketing中，销售和营销应该有同样的目标，对概念的互通来做为协作的基础。

（2）marketing获取用户的管道应该和销售的规划相结合，参考销售计划制定营销策略。

（3）双方的目标应该彼此可见。

（4）销售和营销目标之间互相补偿。

（5）围绕着用户画像持续地沟通和学习。

在整个用户生命周期的漏斗图中，营销人员负责的是顶部的用户获取，而销售人员负责的是底部的用户过程。而用户生命周期中间的部分，应该由营销和销售共同负责。

用户的生命周期可能如上图所示，首先用户经历了attract的过程，被你的产品所吸引，当用户表现了对产品的兴趣，用户就进入了prospect的阶段。

而如果用户填写了表单，或者注册，或者留下了联系方式，那么用户就进入了lead阶段，他可能成为你的客户。

这时候首先由营销人员进行评估，他是否是足够对产品感兴趣可以成为客户的，之后由销售人员进行评估，他是否足够资格成为客户，最后，如果他真的可以成为你的客户，他就被称为一个opportunity，而销售和营销要做的就是让他成为customer。

第四步：Delight

Inbound Marketing的核心就是为用户提供有价值的内容，不管这些用户是访客、销售线索，还是已有付费客户。不能因为客户已经付费下单了你就能对他们不闻不问了。要想在Inbound Marketing方面有所作为，你需要持续与客户交流互动、取悦客户，让客户购买更多你的产品，并成为你产品品牌的拥护者与宣传者。

取悦客户的方式包括：

（1）调研反馈：要想知道客户真正想要什么？最好的方法就是主动问他们。根据用户调研反馈，确保你提供的东西是用户真正需要的。

（2）个性化CTA：根据不同用户的用户画像以及所处的生命周期阶段，为他们提供不同的CTA。

（3）个性化内容：根据不同用户的兴趣和所遇到的问题，为他们提供能满足他们需求的个性化内容，帮助他们解决所遇到的问题，同时有针对性的介绍他们真正感兴趣的新产品和功能。

（4）社交媒体监控：监控社交媒体上与产品切实相关的内容，认真倾听客户的问题、评价、喜欢的以及不喜欢的东西，并在此基础上主动提供能为客户答疑解惑的内容。

相关推荐阅读

• SaaS创业公司「集客营销」的必经之路
  

• Inbound Marketing难以忽视的7大真相
  

• 再谈Inbound Marketing
  

• 获5000万次访问量后，SaaS教父总结了他做内容营销的10大秘诀

关于WPS企业服务研究院：金山WPS旗下的一个专注于研究企业服务行业的平台，旨在提供更有价值的企业服务行业分析、大咖观点与前沿资讯；36氪经授权发布。

智能交通工具领域的初创公司虬龙科技在北京召开发布会，正式发布全新电动摩托车“白幽灵”、“轻蜂”，并且对外公布了纯自主研发的电动总成平台，希望依托对动力总成的高度自主研发，探索更大市场的可能。

杭州虬龙科技有限公司成立于2014年12月，主要研发电动摩托车等智能交通工具。36氪此前曾对这家公司及其产品进行过报道。

这次发布的“白幽灵”是虬龙科技的主打产品之一，经过两年研发完成，今年5月宣布极速测试完成，成为国内第一款量产的速度达到120KM/H的电动摩托车。140KM续航；电动汽车级安全系统；标配ABS、电子牵引力控制、电子联动刹车；3小时（家用220V）充电即可充满。预计今年年底以3-4万元左右的价格上市。

轻蜂是现场发布的一款轻量级电动越野自行车，60KM/H最高时速，45公斤以内车身自重，全地段动力输出，专业级轮胎、刹车配置，高稳定操控系统，支持改装，主要面向Downhill人群。官方表示，此前天猫618也曾开启预售，目前产品还未发布，已有110台预定，其中也包含了女性用户。

虬龙表示，今年7月将会开放官网和天猫店的预定入口，除了线上渠道，虬龙科技计划在今年达成“千人计划”服务商26家，成立100家龙骑士俱乐部等系列举措。2018年，虬龙科技将开启国际化进程，希望进入美国、德国、俄罗斯、印度等市场。

轻蜂这条产品线的出现，也意味着团队自研的整套动力系统有可能被移植应用到其他代步工具。电池、电池管理系统、电机和电控的整套动力系统，也是虬龙科技的竞争力所在。本次发布会上，虬龙也对外公布了纯自主研发的电动总成平台，希望依托对动力总成的高度自主研发，探索更大市场的可能。

虬龙表示，目前的动力总成涵盖了5套动力系统的研发储备，涵盖从6KW到70KW的动力范围，其中70KW的DSG双离合变速箱的动力总成用于电动摩托车时，时速可以超过200km/h，0-100加速跑进3秒以内。

过去很长一段时间，中国并没有出现知名的代步交通工具，一个主要的原因中国内燃机技术的落后，这也驱使传统的摩托车公司更多地考的是如何依靠原有动力性能的产品，去销往更广阔的市场（例如东南亚、非洲），而不是做技术升级，去满足摩托车骑行爱好车在动力、外观和品牌上消费升级的需求。此次将纯自主研发的电动总成平台，或有可能改变这种境况。

随着城市交通拥挤和环境污染问题日益严重，对于环保型短途代步工具的需求日益增加。其中包括电动自行车、电动滑板车、电动平衡在内的新型电动代步工具，因为省力很受欢迎，催生了不少初创公司，也获得了资本的青睐。

虬龙科技所面向的是机车爱好人群。从2006年开始，国内摩托车的爱好者和购买者逐年上升，目前中国的摩托车保有量已突破了1.05亿辆。

不过，目前，国内市场摩托车产品主要集中在 150cc 排量左右的通勤车，动力性能、产品调性和品牌感都难以满足现代用户的需求。另一类在感官上被大家认知的，是700cc以上的各种大排量摩托，例如哈雷、宝马、杜卡迪等。而在这两个极端中，200-600cc 排量的摩托车市场却有巨大的产品空白没有被满足——根据工信部的数据，每年光是200-600cc区间的摩托车销量就超过500亿元人民币，并且逐年增长，但可选产品有限——或价格昂贵，或不符合用户审美。比如，目前国内250cc左右 排量的摩托车偏实用领域的有丽驰GW250 和 Yamaha天剑王等车型，偏玩家领域有川崎小忍者，KTM  duke 200等几款，前两款产品设计不够酷炫，后者售价在 5 万左右。再如更发烧的玩家市场上，市面上的可选项产品(400- 600cc 量级)基本只有KTM duke 390，鑫源棍王 400、春风 400NK、黄龙 600 等少数车型，产品售价在 4.5 万 -5.5万左右。

据中国汽车工业协会最新统计的数据显示，2016年， 150<排量≤250ml共产销82.07万辆和79.91万辆，同比增长9.74%和7.62%。250ml以上（不含250ml）排量摩托车产销4.96万辆，同比增长27.84%。其中，250ml<排量≤400ml摩托车增幅最为明显，销售3.6万辆，同比增长30.51%。这也为虬龙科技提供了一个可以争取的增量市场。

中国是世界第三大医美消费国，资本及互联网生力军已经涌入这个巨大的市场 。顶峰时期，曾有60多个医美APP同时存在，2017年，部分App已悄无声息。新氧创始人金星对新氧现状进行了分享，以下为干货整理。

面向用户：头部平台正成为医美信息的主要搜索平台

爱美是一种天性，在追寻美的道路上，用户最关心的是对整形项目所面临的风险。

新氧APP可以帮助用户通过查阅其他用户的整形日记，强化对整形项目的认知，整形日记中包括就诊医院、医生，恢复效果等详尽信息，为用户提供决策参考，目前新氧已有320万篇真人整形日记，由系统对医美信息进行分类整理，用户想了解哪个项目，进入相关板块查看即可。

新氧真人整形日记

微信公众号也是用户获取医美信息的重要方式，第三方数据平台talkingdata显示，新氧的微信公众号的阅读总数明显高于其他平台。

由于内容精准和专业信息丰富，新氧作为头部医美平台，目前正成为医美信息的搜索平台。

面向机构：大数据助力商家机构获客

传统医美机构大多从线下渠道代理获客，获客成本较高；而互联网医美平台借助互联网手段运营，线上获客，配合营销策划，能有效提高用户粘性；商家通过平台了解用户浏览页面、咨询、下单、支付、预约、验证等整套流程的数据，在线上就能吸引用户到店消费，有效降低了获客成本。第三方平台易观千帆数据显示，5月份新氧App启动次数达858万次，使用时长为152万小时，大幅度高于同类产品。

2016年，新氧线上交易额超过20亿，实现年度盈利。2017年第一季度，完成2016年全年交易额。6月6日起，新氧开展了为期两周的“66大促活动”，金星表示：活动期间日均定单数同比增长400%。目前，新氧做的好的产品用户转化率约为27%，单价3000元左右。

成立4年的新氧，目前在医美细分领域中市场占有率很高。2016年3月，新氧率先完成5000万美元C轮融资，此轮投资人包括腾讯双百计划和优壹品。金星表示：新氧的愿景是还要走100年，下一个“小目标”是用科技让1亿人安全变美，为中小型医生创业诊所提供全方位的创业支持。我们不希望新氧APP仅是医美的平台，而是变成一个中国年轻人向上进步的互联网风向标”。

截至目前，新氧App拥有2000万激活用户，根据第三方数据易观监测，24岁以下用户占比达62%。而客群年轻化，促使医美机构营销方式发生改变。严肃医疗服务正在通过娱乐营销融入年轻人的日常生活，潜移默化地影响新兴消费群体。新氧App通过品牌升级和大规模品牌推广，试图吸引更多的女性用户和年轻用户，这是支撑医美APP持续盈利的重要筹码。

新三板在线 · 文/郭净净 张贝贝

6月27日，是联合国首个中小微企业日。中国工业和信息化部官方网站刊文称，中小微企业在增加就业、繁荣经济、科技创新等方面具有重要作用，愿共同关心中小微企业发展。

当天，由新三板在线主办的“TOP TMT资本峰会暨2017年新三板TMT高峰论坛”在北京顺利举行。

国务院发展研究中心、国际技术经济研究所包宏指出，作为中国创新创业中小企业发展的摇篮，新三板市场中TMT行业占比已经达到了30%左右。

与会人士认为，随着信息技术的发展，人工智能、大数据、物联网、共享经济等已经成为当前经济发展的大风口。同时借助国内庞大的市场优势，中国TMT企业正在迅速赶超美国TMT企业巨头，市场正在催生中国的谷歌和苹果。

但和纳斯达克市场不同，国内的新三板市场由于定位不清晰，制度建设滞后以及流动性困境等问题，限制了其像纳斯达克般对TMT企业的支持力度。

有意思的是，香港交易所6月16日抛出创新板计划，这被指“直接与新三板竞争”。对此，新三板在线创始人石义强表示，港交所提出的吸引高增长的新经济公司，恰恰属于新三板的第二大行业企业——信息传输、软件和信息技术服务业。

汇石资本董事长王晋勇指出，“创新板对新三板已挂牌企业及有挂牌计划的企业，可能会形成相当大的吸引力，创新板的推出可能倒逼我们新三板的制度改革。”

TMT风口下的企业发展思路

在TMT大风口下，资本可谓是最强助推力。东方证券首席经济学家邵宇研究发现，通过技术进步和变革创新正在带来新的财富供给，其中互联网+、智能化、大数据、物联网等流行的TMT大风口正是最主要的技术进步力量。

“随着新技术的不断进步，TMT企业无疑是未来全球经济发展的新动能。”石义强指出，人工智能、大数据、物联网、共享经济等等，已经成为各国经济发展的着力点。“无论是中国制造2025规划，还是德国的工业4.0计划，都是建立在智能化、数据化的基础之上的。”

包宏在致辞中表示，在TMT刮起的大风口下，是资本的全力助推。“中小创业创新企业是中国经济发展最具活力、最有想象空间的部分，更可能是中国经济的未来支柱。”

作为中国创新创业中小企业发展的摇篮，新三板市场中TMT行业占比已经达到了30%左右。包宏进一步指出，“这代表着，一方面，TMT产业为新三板的发展提供了优质公司基础;另一方面，这也意味着，新三板已然是助力我国经济转型和升级，和提供改革和转型的原动力之一。”

值得注意的是，智能化是当前TMT大风口下最为大家关注的热点。硅谷天堂董事总经理邵文海指出，美国今年IPO热门是人工智能公司，人工智能不光是大风口而是大势所趋。

《北京折叠》作者、第74届雨果奖获得者、童行书院创始人郝景芳指出，白宫2016年人工智能报告指出，未来十年或二十年，9%到47%的工作会受到威胁；新技术将提高从事抽象思维、创造性任务和做出决策的人的生产力，使这部分群体生产力大幅增长。

“未来当人工智能技术越来越多的应用到教育领域，但人的作用非但没有减少，而是越来越增加了。”在郝景芳看来，智能授课和智能自学，是其认为未来人工智能技术实际上参与教育的两个部分。

在互联网风口下，新三板挂牌公司百合网(834214.OC)董事长田范江在演讲中指出，新的起点依赖于互联网+下半场的几个重要趋势，如实物电商将向服务电商升级，人人互联向家庭互联发展，企业电商推动产业生态互联网化，大数据和人工智能推动万物智能互联。“展望未来，互联家庭会成为幸福经济的新入口。”

田范江认为，公司婚恋交友业务正在迎来下一波的高速增长的契机。“新的模式，新的技术正在不停的出现，而这些技术可能会非常大的推动婚恋交友行业的发展。”

毋庸置疑，TMT技术大发展，给各业态的消费升级带来增长潜力和压力。神州优车(838006.OC)董秘兼CFO陈良芸认为，无论技术如何，能为消费者提供一个什么样的服务这样的问题更为重要。

面对阿里走向线下，凯诘电商董事长许浩表示担心：“时代变化太快，AI的虚拟现实，可能是下一个零售增长的爆点，我们称之为情景消费。如果有这个东西的话，不需要手机了，我就失业了。这是我对线上线下融合的个人的看法。”

中国正催生谷歌、苹果，但不一定在新三板

“新三板的流动性，或者创业板、港交所推出新的板块，目的是什么？”邵宇认为，目的无非就是提供更多的流动性给这些初创或正在成长的企业。

在邵宇看来，一个国家创造伟大企业的概率，基本上是内生的，只有通过更多的流动性去到这个领域里头才能把它砸出来。

苹果、谷歌、微软.....这些科技标杆企业在美国纳斯达克上星光熠熠，也创造了无数财富和新科技富豪。与之相对，作为中国最有活力的创业创新聚集市场，新三板如今拥有超过2600家TMT类挂牌公司。那么，新三板能否培养出苹果、谷歌这样的纳斯达克标杆企业?

在当天峰会第三场圆桌对话中，嘉宾们认一致认同国内已经正在催生中国的苹果谷歌，但是不是在新三板有点拿不准，关键看新三板的制度设计。

和创科技创始人兼CFO胡奎坦言，有没有可能出现科技标杆企业，要取决于三板的定位。其分析，如果主板、创业板、新三板和四板等构成多层次资本市场，这个板块之间互相转换。“在这种定位下，显然新三板不会诞生中国的Facebook和苹果，事实上这个公司发展到一定程度一定会去创业板，在创业板变成中国的苹果。”

而汇量科技董秘兼董事钱程认为，从中国现在的整个经济发展、人口消费红利等趋势来看，中国成为未来世界最大的经济体，肯定能够诞生出更多谷歌这样的科技公司。

至于这些公司能不能出现在新三板上，是第二个层次的问题。“新三板市场现在是一级半市场，如果主板、创业板是大学，新三板就是中学。企业通过新三板上成长、发展登上主板、创业板。”

但汇元科技董秘吴妍冰却希望新三板能成为中国的纳斯达克。据其看来，从企业来讲，就是发展好自身，就有成为这种科技标杆企业的可能性。“我们也是希望将来，能不羡慕像纳斯达克市场，在中国土壤里真的产生长期投资价值的企业。”

广证恒生TMT研究负责人温朝会最后指出，科技标杆企业是不是在新三板上产生？关键是我们目前的走向，会不会把新三板的公司都逼到主板、创业板或者海外去了？

实际上，在新三板政策“按兵不动”的背景下，6月16日，港交所抛出创新板，“直指创新创业的中小微新经济企业”。对此，市场十分担忧，新三板是否会被港交所创新板分流？

石义强认为，香港推出创新板，不会影响A股，但会和新三板产生一定的竞争。“主要是上市资源争夺方面，港交所提出的吸引高增长的新经济公司，恰恰属于新三板的第二大行业企业——信息传输、软件和信息技术服务业。”

而整个TMT行业，即科技、媒体和通信，在整个新三板占比近30%。2016年，新三板全年融资1390.88亿元，其中TMT行业的融资金额为315.53亿元，占比22.68%。新三板在线简单统计发现，按照港交所财务标准，目前新三板大致有218家TMT企业符合创新主板要求。

不过，汇石资本董事长王晋勇认为，创新板的推出可能倒逼我们新三板的制度改革。“要以积极态度面对创新板，毕竟，这给内地企业提供多一项选择。更重要的是，要借鉴港交所的大胆勇敢做法。”

本文出品：新三板在线。作者：郭净净 。

转载声明：本文为新三板在线原创文章，转载请注明出处及作者，否则侵权。

风险提示：新三板在线呈现的所有信息仅作为投资参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎! 

本文由人人都是产品经理社区 作者@孟宓无弦  原创发布。转载请联系人人都是产品经理。

2017年知识付费浪潮来袭，此领域从“四国之战”到群雄逐鹿，市场发展态势迅猛。而KOL作为知识付费服务的核心提供者，在这一场知识付费浪潮中为什么可以实现知识变现？这一领域有何发展趋势？KOL的知识变现之路有何瓶颈？以及KOL如何能够成功打造自己的知识付费产品？

一、知识付费领域的现状：从“四国大战”到群雄逐鹿

先看一组数据：

• 年初，互联网行业媒体虎嗅、36kr、钛媒体分别推出了各自的知识付费会员服务。

• 5月6日，36kr发布知识付费年度报告，指出该领域目前总体经济规模有望达到300-500亿元，成为“新风口”。

• 5月17日，知乎上线“知识市场”，推出类似淘宝的“7天无理由退款”等规则。知乎live上线11个月，已经举行2900场，超过300万人参加，主讲人平均时薪达到了11000元。

• 5月18日，得到举办知识发布会，罗胖发布了12款知识产品，并发布了内部品控手册，其订阅专栏销售数量已经达到206万份。

• 6月3日，千聊召开“知识变现破局”峰会，邀请300多位KOL，该平台已有注册讲师80万，做次课程且收入超过500元的讲师达到5万人。

• 6月6日，喜马拉雅推出66会员日，围绕知识内容付费推出会员服务、强化付费用户粘性，三天召集会员342万，会员销售额达到6114万。根据该平台公布的消息，今年以来其付费用户的月均ARPU值已经超过了90元。

观以上数据可析，去年喜马拉雅、知乎live、分答、得到”四国“之战，今年上半年尤其5-6月的“群雄”频繁动作无不昭示着知识付费浪潮的到来以及其成为下一个风口的强大潜力。而在这场浪潮中KOL扮演着什么样的角色呢？

二、KOL是什么？

KOL意为关键意见领袖（Key Opinion Leader），常是某行业领域是权威人士或相关群体，他们拥有更多、更准确的知识和信息，且为所接受或信任，并在相关群体里有较大影响力。

三、为什么KOL可以实现知识变现？

“为什么KOL可以实现知识变现”大致等同于这个问题：知识付费浪潮兴起的原因是是什么？本文从主客观两方面分析。

客观原因

1.新媒体工具、支付手段的便捷化，知识传授的去平台化。

2.信息爆炸，免费知识门槛过低，导致虚假无用信息泛滥，导致优质内容稀缺。

中国互联网方兴至成熟，惯于低价甚至免费的产品和服务的提供模式为其带来了指数级增长。资本家以流量和广告变现，而免费思维深根于国民内心、为大众所认可甚至习以为然，传统经济行业的规则遂逐渐被颠覆。

然而，知识付费浪潮袭至，当知识内容被贴上付费的标签时，缘何创业者们纷纷涌入浪潮？为什么明明有大量免费内容，却要对内容收费？这场知识付费浪潮究竟是昙花一现还是成为下一个风口？

原因在于，传统知识内容往往通过报纸、书籍等途径进行输出，往往只有行内专业人士才能创作，准入门槛较高；而互联网时代则倡导人人都能进行内容创作，准入门槛较低。一旦门槛降低，将意味着大量无效信息涌入，内容产出也没有衡量标准，优质内容在如此大的信息密度下也逐渐变得稀缺。

在信息无限、精力有限的情况下，如何快速获取高价值的有效信息成为了用户新的痛点，在这个大背景下，基于知识经验的付费分享，慢慢地成为一种全新的信息交互模式。因为利用付费这一门槛，一定程度上帮助用户筛选有效信息，同时也能让优质内容得到最大程度的曝光，将双边价值最大化。

3.社会化分工精细，人趋向于精深于专一领域

社会化大生产导致社会分工的变化，社会分工将越来越趋于精细化，每个人在自己的专业领域深入挖掘，而既在其他领域求得通识又缺乏充足时间自己去钻研，这即知识付费的需求来源之一；而一些外行人想通过快速学习某一领域知识从而快速进入该领域谋生，提供系统化的专业技能培养服务即为知识付费的又一需求来源。

4.知识付费的商业模式正在成熟

目前成熟的商业模式有三种：专栏付费订阅，线上沙龙付费，付费问答。分别体现在现今中国知识付费的几大巨头的运作上。喜马拉雅FM和得到的专栏是付费订阅，知乎live是线上沙龙付费，而分答和在行则是付费问答。

下图是来自易观网的四大知识付费巨头的对比分析：

若以电商喻之，则喜马拉雅是天猫模式，知乎live更接近淘宝，而得到则是精品店。下面详细分析知乎live、得到、分答和喜马拉雅FM的商业模式。

（1）知乎live：淘宝模式

知乎知乎live是推出的实时问答互动产品，因答主身份的广泛性和可自主创建live、提供付费服务，类似淘宝平台，故喻之为淘宝模式。其运作方式为：KOL入驻平台，发起话题live，设置简介、内容大纲、开始时间、参与票价；然后用户看到 live，感兴趣即支付服务；最后live开始，语音直播，音图文互动。

（2）得到：京东模式

得到是逻辑思维团队推出的专栏付费订阅APP。因其付费专栏作品从KOL物色到专栏策划到作品售卖均由得到团队完成，与京东自营颇像，故喻之为京东模式。其运作方式为：平台自己找KOL，自己策划专栏售卖，收入分成。其优点是不需要太依赖KOL，不用长期维护其活跃度，可重复售卖；缺点是用户与KOL的互动少，粘性偏差，使用频次不高。

（3）喜马拉雅FM：天猫模式

喜马拉雅FM是一款听书软件，同时售卖音频知识课程与内容。特点是有较为成熟的系统性和连贯性，就像是跻身名家大课现场“偷偷蹭课”；作为节目，会专门突出主讲者的个人IP、打造“知识网红”，内容形式更加现场化、故事化、干货化和娱乐化。

（4）分答：

分答是一个付费语音问答平台。其运作方式为：KOL入驻，自己设置回答问题的费用；用户支付费用、发起提问；KOL语音问答，其他用户可支付1元偷听KOL的回答；提问者得1元中的0.5元的分成。

5.KOL的知识变现需求。

主观原因

1.行业竞争激烈，中产阶级越发焦虑，中产高知人群的付费意识逐渐崛起，希望通过投资自我来提升其核心竞争力。

用户除了可以利用知识付费这种模式去筛选有效信息外，还可以利用这种模式促使自己学习，为自己未来进行投资。根据真象大数据调查显示，有63.3%更愿意为“能提高工作效率或收入的知识和经验”这类知识进行付费。归根结底，还是因为用户身处于行业竞争激烈的时代，希望通过最快速有效的方式学习行业专业知识，进一步提升自己的核心竞争力，知识付费则只是一种途径，是他们通往晋升之路的垫脚石。

2.碎片化信息时代，用户注意力稀缺，需要别人帮助筛选和提炼知识。

3.用户希望对碎片化时间进行更高效的利用以及对碎片化信息进行快速获取。

四、用户购买的付费服务是什么？

用户购买的付费服务究竟是什么？从用户和付费服务提供者两方面分析。

1.用户消费什么

一般来说，信息可大致分为四类：

• 学术知识，如大学图书馆里的学术书籍。

• 加工过的“干货型”的知识，比如各类商业畅销书，以及如逻辑思维之类的知识传播类节目，特点是易于理解记忆操作性强，弱点是咀嚼嚼碎后喂给用户的食物难免失之精深，且加工的过程难免“扭曲变形”，使读者失去了自发思考循序渐进的这一过程。

• 结论，运用知识解决实际中的某个问题，给出可操作的解决方案，常见于各种咨询中。

• 资讯，工具性质或娱乐八卦。

2.KOL提供哪些付费服务

在付费问答社区，KOL提供的是单次付费回答问题的服务。

在付费专栏，KOL提供的是一次性的专栏售卖服务。

在付费订阅，KOL提供的是付费包一定时间额度的专辑订阅服务。

KOL在付费社群中提供的服务：推荐内容；发布观点；回答问题；主持讨论，即发起话题讨论。在付费社群中KOL将输出的内容结构化，从而形成以KOL为顶点的知识传播社群。

五、用户为什么愿意为KOL的知识付费？

人们为什么愿意消费内容，无非出自几种动机：

• 学习求知；

• 了解最新的时事新闻，掌握有用的资讯；

• 获得精神满足感和审美体验。

• 和作者观点碰撞，交流；

• 欣赏作者人格魅力；

• 获取社交谈资；

六、知识付费领域的发展趋势

1.整体增长，用户愈加活跃，平台优势渐显

上图为Questmoblie近期发布的《移动知识付费行业发展现状与趋势》，由图表可见，喜马拉雅FM、知乎、得到、分答整体都处于高速增长态势，其中喜马拉雅FM月活第一，大概是第二名知乎的三倍。而根据此前QM《2016春季APP实力榜》数据显示，彼时喜马拉雅FM的月活为2089万，知乎为753万。这两大平台在短短一年时间内均实现了1.6倍以上的增长，其中知识付费的拉动作用不可谓不大。

垂直类知识平台，在发展初期需要不断的拉拢头部KOL，并耗费大量精力用于用户的留存与拉新，而知乎与喜马拉雅FM天然就拥有知识粘性用户，并且由于用户的精英性质故本身就拥有付费潜质，加入知识付费功能则属于水到渠成，平台优势逐渐在后期显示出来。

2.垂直类细分领域开始崛起，腰部KOL机会来临

知识付费已经从最初最火的商业财经、技能培养，向更多更丰富的细分领域扩展，未来几年内每个垂直领域都可能出现“头部”。早期的知识付费更像是头部KOL的变现特权，李翔、马东等一线知识明星KOL一开课就能获得百万到千万级别的收入。但如今这样标杆现象却已经不复存在，而各个垂类的知识内容也逐渐受到用户关注，各个平台也有的放矢地对垂类领域的内容进行扶持。下面以各大知识付费平台为例进行分析。

（1）喜马拉雅FM：在过去一年中，一边拉拢头部KOL，一边在专注孵化腰部KOL，期间孵化了2000位知识网红以及超过10000节付费课程；且在价格的定位上，喜马拉雅FM价格从0.1元到199元，属于全品类覆盖。

（2）知乎live：知乎live发展早期主要依靠李笑来等头部KOL来打造知识爆款，在有一定用户基量后知乎Live彻底改变策略，化身“淘宝模式”，开始扶持自身平台的腰部KOL，鼓励大量KOL进驻开课。目前已经举行了超过2900场Live，主讲人的平均时薪超过11000元。而其针对自身优势所定制的10—30元的差异化定价策略也助其吸引更多用户购买各种垂类课程。

（3）得到：得到初期的专栏课程主要为商业财经、创业成功学，而后意识到垂类的重要性并开拓垂类知识内容。但KOL垂类付费内容比较少，优势不大。而得到的垂类优势和核心竞争力在于独家发售解读版电子书。以独家解读版电子书（文字+音频）的形式，来切入垂类知识内容的运营，涉及历史、心理、亲子、科学等各个方面，是得到的一种差异化竞争策略。

（4）分答：因受到微博付费问答、知乎付费问答的冲击，故分答也针对性地建立起垂类差异化优势，在产品设计上，APP对用户提问的方向作出清晰的引导，围绕健康、职场、科普、法律、育儿、心理几大门类。

3.基于算法进行个性化推荐

相较于文字可快速浏览的特性，音频内容对于用户来说需要高成本投入。将不相干的内容推送给用户会，造成用户体验的严重下降，但是反之则能够极大程度地提高用户满意度，并增加用户使用时间。故基于算法进行个性化推荐非常重要。下面以各大知识付费平台为例进行分析。

（1）喜马拉雅FM：喜马拉雅一直有“猜你喜欢”的功能，为用户推荐其可能感兴趣的内容，而目前喜马拉雅FM也已将大量的付费内容整合到该功能中，帮助用户决策，为用户推荐付费内容属于无缝对接。

（2）知乎live：知乎live已将付费知识内容整合成独立“商城”业务，“商城”中包括live讲课、电子书、问答的内容全部是付费内容，其中“猜你喜欢”功能，为用户推荐出其可能感兴趣的live课程。且知乎拥有对用户行为数据的全方位记录，可对用户实现更为精准的推荐。

（3）得到：由于得到的专栏书目较少用不着故不需要对专栏进行精准推荐。不过为了提高用户的粘性和使用率，得到开发了“随时听”这个智能推荐功能，基于用户数据喜好为其推荐其已经购买过的尚未听过的内容，包括专栏音频、电子书等。且得到也会通过“猜你喜欢”功能为用户推荐各种垂类电子书。

（4）分答：分答目前处于内容积淀的阶段，鼓励用户更多主动提问，而当内容积淀到一定程度，分答必会推出智能推荐功能。

4.会员制度的应用

会员制的建立于平台于会员于KOL三方都极为有利。

平台可以通过建立会员制度，更好地吸引潜在用户进行消费，知识KOL能获利更多，而消费者可以用更低的价格购买内容，

5.声音渐成首选模式

无论喜马拉雅、得到售卖的课程，还是知乎live、千聊的直播，声音都是首选模式，这主要因为：

• 都市白领工作繁忙，听声音可解放双手，使用户能边听学边做其他的事情。

• 声音可以传递更丰富的信息，比如说话的节奏、力度，从而更具感染力。

• 比起图文能较好地保护版权；比起视频制作成本门槛更低。

6.用户付费习惯逐步养成

7.内容爆款模式已经成熟

各个知识付费平台都已经有大卖的案例，从喜马拉雅的好好说话，到得到的李翔商业内参，到知乎live的李开复分享，各家都有了当红的”爆款“标杆。

七、KOL进行知识变现的三大威胁

1.与免费竞争

付费产品的第一个难题就是说明付费的理由，说明自己比免费内容的价值更高，有什么独特和稀缺的地方，但实际上这个价值往往很难衡量。人各有志，有的KOL追求的是“传播和流量”，通过广告和其他方式变现；有的KOL追求的是“直接赢利和变现”，即让用户为知识付费。举个例子，《李翔商业内参》为得到上的热门付费专栏，那假如有一个和李翔名气相当的人做了个类似的免费内参，那么李翔的内参是否具备竞争力呢？所以，追求流量和传播的免费优质内容生产者，是知识付费的第一个威胁。

2.爆款模式难以广泛复制

• KOL想应用爆款模式，前提是这个KOL适合包装和被打造成IP。

• 对很多商业实践的大咖来说，这个模式时间、机会成本太高，吸引力不足。

3、用户是否会选择复购？

（1）来自免费产品的竞争

对大多数用户来说，信息爆炸时代下免费的信息都看不过来，付费的更是无暇顾及，且一些免费公众号和头条号的内容质量不必付费差，以及付费产品的使用频次太低。

（2）如何保证用户的体验？

满意是大多数复购的基本前提。但是现在很多知识付费产品的第一个问题是用户“买而不读”或者“根本消化不完”。试想当冰箱里还有鸡蛋，那么复购的可能性也大大降低。另外，不同于教育培训有考试作为衡量标准，由于知识付费产品的效果无法以统一的标准衡量，故会导致用户的预期难以统一。

（3）是否能提供持续的需求场景？

很多知识付费的尴尬在于，用户“学完”的那一刻，也就是不再需要的时刻。不能提供持续的需求场景，复购则无从谈起。

（4）被替代的风险

假使用户第一次体验很满意，但是第二次他在淘宝上发现了“盗版”，只要花很少的钱就能从网盘上下载全部内容，那么复购正版的可能性就只取决于用户维护作者版权的意识了。

八、KOL如何打造自己的知识付费产品？

从KOL、用户和内容三个层面阐述作为KOL该如何打造自己的知识付费产品。

1.KOL的IP潜质

KOL的名声是用户是否购买的决定性因素，KOL自身需要具备一定的影响力以及被打造成IP的潜力。

2.用户层

• 用户人群的选取：为能实现长期盈利，打造的产品针对的人群必须足够广。

• 直击用户痛点：解决现实生活中的具体问题往往更吸引人，故打造的产品最好能直击用户迫切想解决的痛点，且阐明效果的显著性。

• 抓住用户心理：a.群众具有从众心理，故打造的产品需获取该群体尽可能多的人的认同；b.抓住中产阶级的焦虑心理：好的知识爆款一定能缓解中产们心中的焦虑，给用户提供心理满足感，进而构建某种身份标签和优越感，无论是否真的能给用户带来知识和眼界的增长。

• 做好用户预期管理：使自己能最舒服的姿势输出内容，同时能做好用户的预期管理，保持住用户的粘性。

3.内容设计与管理

• 碎片化、易用性。课程必须短平快，不能耗时太长或者信息量过大，得让人有一种“每天十分钟就能进步”的易得感，从而满足用户对碎片化时间进行更高效的利用以及对碎片化信息进行快速获取的需求。且内容的表现形式要生动有趣、寓教于乐，并配上出色的演讲和讲故事、渲染气氛的能力。

• 进行持续优质内容输出：唯有持续的优质内容输出才是保证用户粘性和提高复购率的王道。

• 产品包装：知识付费产品需要进行精心的打磨、设计和包装，要能让人“一见钟情，再见倾心”。

• 产品促销：人是贪小便宜的，适当适时的促销活动可拉观望者入坑。

本文从KOL角度切入，深入分析了现今知识付费领域的现状与发展。2017是知识付费野蛮生长的一年，知识付费浪潮已起，而风口未至。可预见的未来越来越多的KOL将涌入这一领域，成为知识传播者和实现知识变现的一代。

编者按：当地时间周二，欧盟对谷歌开出一张金额高达24.2亿欧元（约27亿美元）的罚单，为针对谷歌滥用搜索市场主导地位打击购物搜索竞争对手的为期7年的反垄断调查划上了句号。CNBC对此做出了报道。值得注意的是，这并不是欧盟方面第一次拿美国的科技巨头开刀。美国企业和欧盟的恩怨情仇，可以写出一部波澜壮阔的历史。从2000年开始，欧盟就开始了不间断地对微软、英特尔、苹果、谷歌、Facebook和亚马逊的调查。几乎掀起了一场布鲁塞尔与硅谷之间的罚款战争。本次欧盟拿谷歌开刀，是否能让这家科技巨头公司低头认错呢？本文编译自CNBC原题为“Google's $2.7 billion fine: What you need to know”的文章。

谷歌因违反欧盟竞争监管规定的违规行为而受到创纪录的24.2亿欧元（约27亿美元）罚款。

欧盟反垄断监管机构周二裁定，这家科技巨头将面临有史以来最大的垄断指控，理由是谷歌利用其市场主导地位操纵市场，使其竞争对手在欧洲消费者中处于不利地位。

那么，谷歌做了什么呢?

欧盟委员会发现，自2008年以来，谷歌一直在改变其搜索引擎的搜索结果，以推广自己的欧洲地区购物服务——最初的“Froogle”、后来的“谷歌购物”——都领先于其他竞争对手的购物业务。

通过将谷歌购物服务排在其他竞争对手之前，谷歌能够显著增加服务的流量和市场占有率，从而产生更多的点击量和收入。与此同时，其他公司也被挤出了名单。

欧盟以27亿美元的创纪录反垄断罚金对谷歌进行了打击。

尽管企业有权在推广上大展身手，但欧盟委员会裁定，谷歌违反了欧盟规定，侵害了市场和消费者的利益。

欧盟反垄断专员Margrethe Vestager周二在新闻发布会上表示：“谷歌在欧盟反垄断规则下所做的是非法的。……它否认了其他公司有机会在自己的价值和创新上竞争，最重要的是，它剥夺了欧洲消费者真正选择的权利和生产者的创新利益。”

监管机构是如何发现的?

在美国和欧洲的竞争对手多次抱怨之后，监管机构最初对谷歌可能出现的不当行为发出了警告。

这些指控随后引发了一项为期7年的调查，期间监管机构发现谷歌“系统地只给自己的产品提供了突出的位置”，并“降低了其他竞争对手的服务”。

为什么罚款这么高?

Vestager概述了这一罚款数额真实反映了谷歌违反欧盟反垄断规则之“严重和持续”的程度。

欧盟的监管准则规定，对反垄断行为的罚款最高可达该公司全球营业额的10%。按照这一标准，根据谷歌的母公司Alphabet的2016年营业额，谷歌的罚款金额可能高达90亿美元。

尽管该指数未能达到这一最高限度，但仍远高于此前由监管机构的罚款水平，表明其有意拿谷歌开刀，向市场上所有垄断行为做一个态度表率。

2016年1月11日，欧盟委员会主席Margrethe Vestager在关于比利时超额利润税收计划的新闻发布会上发表讲话。图片来自法新社

除了天价罚款单，谷歌还被要求在90天的时间内做出必要的改变，为所有的竞争对手创造平等的机会，否则它将面临进一步的罚款。

欧盟获得的罚款将和其他所有的反垄断罚款一样，进入欧盟的总预算，并减少明年成员国的会费。

这对谷歌意味着什么?

谷歌周二表示，它“礼貌地不同意”这些指控，并将考虑向欧洲法院上诉，以推翻罚款决定。

Lewis Silkin律师事务所的法律助理Oliver Fairhurst说，这样的上诉很可能会拖到2020年。

谷歌的高级副总裁兼首席法律顾问肯特·沃克在声明后不久在博客中写道：“谷歌展示了购物广告，将我们的用户与成千上万的广告商联系在一起，无论大小，都对双方有所帮助。”

他还说：“我们相信，欧盟委员会低估了这种快速、便捷的在线购物的价值。”

目前尚不清楚谷歌将会对此案提出何种上诉，不过，欧盟委员会目前正在进行两项进一步的调查，这意味着谷歌与监管机构的斗争不太可能很快结束。

这一裁决也为私人诉讼当事人在国家法院寻求赔偿的方式开辟了道路。

除此之外谷歌有哪些方面被调查？

欧盟委员会还在调查谷歌在Android操作系统方面的操纵行为，因为有人指责谷歌限制了竞争对手在该平台上开发替代产品的能力。

此外，谷歌还因被指控建立“排他性协议”而遭到调查。据称，该协议阻止了谷歌的竞争对手给在线广告商投放广告。

也有一些评论人士认为，对谷歌的调查，表明欧盟监管机构对美国公司的打击和监察力度相比起欧洲公司更大。然而，律师Suzanne Rab坚称，这场调查并不是试图推翻一家所谓的“好公司”。

欧盟委员会对谷歌（以及之前的微软）的“高度关注”，引发了一个经常出现的争议——美国公司是否接受了比欧洲竞争对手更多的欧盟竞争法律审查？然而，Rab已经明确表示，她认为谷歌是一家“好公司”。而且从欧盟反垄断法的角度来看，“无论是美国的公司还是欧洲的公司都会被一视同仁地对待。”Rab通过电子邮件这样对CNBC表示。

编译组出品。编辑：郝鹏程

编者按：又是一年毕业季，无数学子离开校园走向社会。或者对他们而言40岁还很遥远，但是，职业生涯需要认真规划，应该思考一下自己40岁的时候想要知道什么、想要达成什么。斯坦福的创意与创新教授、同时也是创业者的 Tina Seelig 日前发表了题为“What I Wish I Knew When I Was 40”的文章，给出了很多有用的人生经验。

每到毕业季，世界都充满了为刚刚离开象牙塔走上职场的菜鸟们提供的建议。其实，在我们生活中除了毕业还有很多的转变时期--很多时候，我们都在重塑自己。

大多数人都在反思他们希望自己20岁时知道什么道理，而我则想了想，在我40岁时，我希望自己能知道的事。

四十岁，是一个有趣的时间点。尽管我取得了一些成功，但我失去了专业。我曾尝试过许多事情，包括每两年改变一次职业生涯，但都是浅尝辄止，我仍然没有找到一些让我真正能够倾注热情去做的事。我有一个9岁的儿子--摸索如何平衡职业和家庭的过程对我来说也是十分艰难的。我很努力地想要弄清，我想成为谁，以及，我该如何成为那样的人。

二十年后，当我年近花甲，关于职业发展，我希望40岁的我知道这些：

一、随时开始

人生不止有一次机会去开始自己的职业生涯，相反，你可以随时开始。有些人刚出大学就找到了适合自己的职业，但这很少见。就像约会一样，我们通常需要大量的实验来知道你最终是否找到了真正与自己相配的另一半。然后，你再慢慢在这个行业不断深入，直到有所造诣。像游泳一样，尽管每种游法都是不同的，但是彼此之间还是有很多相似之处。凭借二十年的专业经验，你可以将所学到的知识和技能都应用到你选择深入探索的行业中。

二、随地开始

从哪一个公司开始并不重要。一旦你进入这个行业，就会拥有无限的机会去扩大你的角色和作为。就像进入一个游泳池，你可以选择从浅水区缓缓进入，也可以直接潜入深水区。就算你只能从浅水区进入，不用担心，一定会有机会让你向深水区慢慢游过去。因此，你并不用急于直接潜入泳池的深处，只需要找到一个适合你的游泳池，准备好了随时进入。

三、明确方向

一旦你进入"游泳池"，你需要先设定想要实现的目标，明确自己的意图，为自己指明方向，然后就开始游泳。如果你只完成被分配的工作，这就相当于在原地踩水打转，也就等于告诉你自己和其他人，你已经达到你的技能和对自身期望的极限。如果你想担当更重要的角色，你需要向所有人说明，你打算更游得更深、更远。如何说明呢？用行动表示--做得更多，比开始的自己做得更好，每天产出更多。而且，请注意，警戒线只是建议，你可以随时游得更深。

四、帮助他人

工作需要团队合作。如果你不帮助其他人达成目标，你自己的目标也会无法实现。所以，记得留出时间来帮助别人取得成功--这并不意味着一定要去帮别人分担工作，而是要想方设法地以有意义的方式做出贡献。例如，给他们提供相关资源，提醒他们潜在的障碍，或者在遇到困难时鼓励他们。用游泳来打比方，当看见有人挣扎时向他们扔去救生衣，让他们知道他们知道他们可以寻求帮助，并从旁鼓励他们……创造一种乐于帮助他人的公司文化会让公司成为一个更成功的整体，况且如果你开启"帮助他人"模式，其他人也更有可能会帮助你。

五、设立榜样

当你进入新公司后，找到组织中混得风生水起的员工，并观察他们的工作状态。总是有人比其他人更加驾轻就熟地在"游泳池"里徜徉，你需要注意的就是这些人的游泳技术，甚至你还可以请他们指导自己。除此之外，你还可以看看他们采取了哪些套路，想想这些对你来说可能会派上用场吗？还有，观察他们向谁寻求指导，也就是说，谁是他们的榜样。想要挥洒自如地游泳，你肯定需要吸收更多技术--多向他人学习是一个很好的选择。

六、寻找伯乐

除了设立激励自己的榜样外，你还需要在公司中找到愿意支持你职业抱负的人。他们可能是同一个人，但并不总是……这些人会很乐意向他人推荐你、称赞你。让某人（或许多人）谈论自己的成就和潜力总比自己做这件事更有效。找到那些渴望帮助他人实现目标的人——他们明白，你的成功最终也会强化他们的成功。同样重要的是，要学会换位思考。当你身居高位时，一定也要不吝于发现及赞赏他人。

七、时常反思

经常抬起头来，评估你现在在哪里，以及你想去哪里。你的工作环境总是在转变，你会面对新的同事、新的举措和新的挑战。因此，你需要注意不断变化的组织形态，因为这将不可避免地会带来新的可能性。几个星期前看起来还关闭的门，可能会在下周开放；今天早上还向你敞开的窗，可能在今晚就砰的一声突然关紧；而在下个月，一条全新的道路可能就在拐角处开放……通过注意不断变化的组织格局，你可以更好地看到并抓住机遇。

最后，我希望40岁的我知道，在何时何地进入新的职业并不重要。抓住新的机会、为自己设定鼓舞人心的目标、并建立一个团队来帮助自己达成目标……做这些事，什么时候都不算太晚，因为你的技能、驱动力和团队才是决定你将向下沉还是向前游的重要因素。

编译组出品。编辑：郝鹏程

据匿名人士透露，已获得B轮融资的大麻运输初创公司 Eaze（其累计风险投资已经超过2400万美元），近期经历了一场安全事故。该公司的一些用户数据可能是由医疗服务提供商 Don Davidson 的一名前雇员窃取的，这是一家医疗服务提供商，通过电话和微信，给病人一些病理咨询和医用大麻方面的建议。

DonDavidsonMD.com 在其用户论坛上公布了这一消息，“周一，2017年6月26日，安全负责人在电子医疗系统中检测到一位前雇员未经授权的访问数据。可能一些有限的医疗数据被泄露，包括姓名、电话号码和病人记录。我们已经阻止了这种未经授权的访问，并与一家独立的安全公司合作，评估影响的全部范围。

Eaze的公关负责人Sheena Shiravi证实了这一事件，"Don Davidson 对 Eaze 的访问立即撤销了，并且没有证据表面 Eaze 的网站因此受到了损害。

据有关部门透漏，被盗取的用户数据仍然在黑客手里，这些个人/团伙期望获得7000万美元的赎金，Don Davidson MD 和 Eaze 的工作人员仍在确定失窃的用户数据规模。

小米生态链又增加了两个新成员，

6月28日，小米生态链品牌米家发布了Ninebot九号平衡车Plus，售价3499元。以及由小米生态链企业投资的峰米科技研发的米家激光投影电视，售价9999元。这款激光投影电视7月4日在米家App、米家有品、小米商城等平台进行众筹。 

新款的Ninebot九号平衡车Plus，增大脚踏板19%面积，底盘搞的增加17%，更换了额定功率800W，续航里程增加至35公里。该平衡车能根据不同使用者的使用方法进行算法优化，帮助其在加速性能、能量回收、平衡性、灵敏度和刹车性能等方面进行个性化的改变。

Plus版本还增加了一个物理遥控器，可以通过遥控器中间的控制杆对平衡车进行无人驾驶时的控制、也可以设置自动跟随，在不驾驶的情况下可以自动跟随使用者。该系统首次使用消费级产品的无线电定位技术。此外，还可以在平衡车上增加云台相机，进行拍摄和摄像。

米家激光投影电视的模具与外科供应商精熙国际合作。这款产品超短焦头、大景深，可以实现离墙30cm进行150英寸超大画面的投影。激光投影保证了这款设备每天看2小时的情况下，可以使用34年。

该设备的光源技术和光峰光电合作，后者是全国90%院线的激光影厅的光源供应商，屏幕亮度可以达到影院水平。音响方面采用4个大功率（全频+高频）的扬声器，支持杜比和DTS，可以看和小米电视相同的内容。

过去15个月，米家接连进行了三次发布会，每次发布会都是对米家过去半年业绩的一个回顾。此次发布会上，刘德宣布，米家智能硬件平台已经是全球最大的智能硬件平台，目前MIOT平台联网设备超过6000万台设备。

截止目前，生态链已经投了超过80家企业，平均一个星期至少能给小米之家提供一个新品，总计300至400个SKU。

小米总裁林斌曾表示，这几年发展的生态链帮助小米之家构建了足够高的行业门槛。“友商要做的话至少要回到我们4-5年前了”，林斌告诉36氪记者，由于大部分小米之家的产品是小米投资的生态链企业做的，这些生态链企业自身都发展很多年了，从产品定义和设计上小米也深度参与，也就是说，在小米之家所销售的产品上，在行业同类产品中本身具有一定的差异性。“如果友商去做，要么自己做，要么投资，门槛很高”。

上周是亚马逊收购全食霸占头条，这周是雀巢的新闻铺天盖地，食品行业正在搞大事情。

据彭博报道，快消行业巨头雀巢今日宣布，计划投资200亿法郎（210亿美元）进行股份回购，并表示公司正在寻求收购对象。这是继周日对冲基金大佬35亿美元入股雀巢，要求其卖掉欧莱雅的股票后的，又一重大新闻。

迎来野蛮人：雀巢着手调整业务，被逼卖欧莱雅股份

上周日，著名激进投资者、对冲基金大佬丹尼尔勒布旗下的第三点对冲基金35亿美元入股雀巢，持股1.25%，成为雀巢的股东，并表示很难找到一个像雀巢这样高估值却有这么多可以改进方法的公司。随后便开始了指点江山，建议雀巢能够抛弃非核心业务、回购股票，以及卖掉欧莱雅的股份。

建议才提出不久，雀巢方面就有反应了。在今日的一份说明中，划清楚了目前的核心业务，并打算以资本重点推动这些业务的增长，比如增长速度最快的咖啡、宠物护理、婴幼儿营养品和瓶装水。就在不久前，雀巢宣布打算出售美国糖果业务。

此外，雀巢并考虑顺应着消费者的健康潮流，通过“相当大的收购”，增强其在一些新兴领域的增长。

雀巢方面表示，回购事宜是在第三点对冲基金入主后才考虑的。目前，雀巢董事会已经批准了一项高达200亿瑞士法郎的股份回购计划，将于2020年底完成。雀巢公司上一此股份回购是在2015年。

巧合的是，在联合利华拒绝卡夫亨氏的收购后，联合利华也宣布了一项50亿欧元的股份回购措施。两家公司有很多相同点，比如旗下糖果和包装食品的业绩都不太好。回购是为了给股东更好的回报，以防止公司被出售。

至于“野蛮人”勒布提出的清仓欧莱雅的建议，雀巢方面似乎无动于衷。雀巢与欧莱雅曾是全球消费品界关系最亲密的两大巨头，1974年欧莱雅将部分股票出售给雀巢，当时欧莱雅担心法国政府将其国有化，所以找到了雀巢。

2014年欧莱雅向雀巢买回8%的股份，目前雀巢手里还有欧莱雅23%的股份，价值约为270亿美元。勒布指出，雀巢持有欧莱雅公司股票不具有战略意义，卖掉的话还不用缴纳重税。

从目前雀巢的反应来看，似乎并不想这么做，雀巢此前成立了全新的“健康科学”部门，希望在制药和个护市场有所作为，而这个新部门与欧莱雅有所重合，有一定的协同效应，不过似乎公司内部一直有反对者，不看好雀巢在这方面的投资。因此，未来雀巢是否会减持欧莱雅股份仍充满着变数。

业绩棘手成调整最大的原因

与专注食品的快消公司类似，雀巢也在经历着业绩增长无起色的状况。在过去三年里，雀巢、联合利华和百威英博是欧洲消费股中，表现最弱的几个。2016年，雀巢的销售增长率达到二十年以来最低点。预计今年雀巢预计有机增长在2％至4％之间，持续在增长低位。

雀巢长期以来，都靠着公司旗下庞大的品牌组合来维持增长，但经济形式不景气和消费者饮食习惯改变，导致盲目扩大已有的公司规模，收购同类产品等行为已不能带来增长了。摩根大通分析师Celine Pannuti曾对《金融时报》表示，雀巢大大小小完成太多次收购了，是时候要开始提高运营效率。

除了宣布上述长远计划，雀巢也开始行动起来。今年五月，雀巢宣布联合亚马逊智能语音助手Alexa，为客户提供详细的烹饪指导。6月20日，雀巢领投了美国健康食品配送公司 Freshly C轮融资。本周一，雀巢花两亿欧元扩张旗下高端饮料巴黎水的法国工厂，增加3条生产线，计划在2020年前增加40%的产出。

至于更大手笔的收购，我们也可以在未来期待一下。毕竟在2020年，雀巢将利润目标设为 18%-20%，不是个容易完成的目标。

6月21日，沙特国王萨勒曼发布命令任命他的儿子、原副王储穆罕默德·本·萨勒曼为新王储。早在去年4月，本·萨勒曼因为提出创建一支2万亿美元的主权财富基金而让全球的投资人记住了他的名字。

本·萨勒曼在过去两年里主导了沙特的一系列经济变革，意图改革沙特经济，使其更加多元化，并且加大私有化程度，这个计划被称为“2030愿景计划”。具体细节包括拓展非石油收入来源，推动经济私有化，促进政务网络化和推动经济可持续发展。

作为“2030年愿景计划” 一部分，本·萨勒曼计划创建一个规模达2万亿美元的主权财富基金，资金来源为出售沙特国家石油公司股份。

主权财富基金在世界各地越来越常见，在中东尤其如此。石油资源丰富的政府喜欢在油价高企的时候囤积资金，以备遇到经济不景气的时候。主权财富基金研究所(SWF Institute) 在其发布的排名中列出了79只基金，其中有20只在中东和北非。

如今，石油价格已经大幅下跌，这些财富储备开始发挥作用，帮助政府应对预算赤字以维系正常运作。那么，究竟哪个国家的钱最多呢?

以下是根据来自主权财富基金研究所和穆迪的估计数据，列出的十大排名：

10、伊朗国家发展基金National Development Fund of Iran（NDFI）：620亿美元

即使在国际制裁不断打击伊朗经济的情况下，伊朗政府也设法建立了自己的主权财富基金。NDFI成立于2011年，接管了被当局耗尽资金的Oil Stabilisation Fund 。

在最近的一份声明中，NDFI董事长Seyed Hosseini于2014年6月表示，该公司的资产管理规模超过620亿美元，现在这个数字可能会更大。该基金的资金来自伊朗本国的石油收入。根据国际货币基金组织（IMF）的数据，在截至2016年3月的财政年度中，德黑兰政府将其石油收入的20%交给了该基金。

如果在未来几年里，伊朗成功将石油产量提高到它的目标水平，如果油价开始像许多分析师预期的那样上升，那么该基金将会以非常稳健的速度增长。NDFI在国内外都进行了投资，但由于要提供伊朗在后制裁时期重建当地经济所需的巨额投资，这只主权基金也承载了巨大压力。

9、穆巴达拉发展公司Mubadala Development Company（阿布扎比）：670亿美元

作为阿布扎比规模较小的投资基金之一，穆巴达拉在政府推动经济多元化方面发挥了关键作用。它的投资和合资项目旨在将国际公司引入这个酋长国，引入技术和创造就业机会。

基金投资主要集中在四个领域：技术和工业，航空航天和工程，能源以及医疗、房地产和基础设施等新兴行业。该公司与大宗商品交易商Trafigura和科技巨头IBM等公司进行了合资和投资，并与中国国家开发银行运营了一家规模为100亿美元的全球投资基金。它还拥有当地的可再生能源专家Masdar。

截至2015年年底，Mubadala报告称其总资产达2460亿迪拉姆(合670亿美元)。

8、国际石油投资公司International Petroleum Investment Company，IPIC （阿布扎比）：680亿美元

正如这个名字所暗示的，这个基金建立在世界各地的石油和天然气公司的投资上。

该公司的投资组合包括奥地利石油化工公司Borealis的股份，日本炼油公司Cosmo oil，以及葡萄牙电力供应商Energias de Portugal。

在最近发布的截止到2015年6月的一份财务报告中，该基金的总资产为680亿美元。

7、阿布扎比投资委员会（Abu Dhabi Investment Council，ADIC）：900亿-1100亿美元

阿布扎比投资基金的第二梯队是由2007年设立的ADIC。它投资于政府所称的“高度多样化资产类别的广泛投资组合”。

建立该基金的部分原因是帮助实现经济多元化，并使当地企业获得国际影响力。

该公司的投资项目包括阿布扎比国家银行和阿布扎比商业银行的股份，以及阿布扎比航空公司和阿布扎比投资公司。阿布扎比航空公司是一家专门为当地石油行业提供服务的航空公司。

据估计，该基金拥有价值900亿至1100亿美元的资产。

6、公共投资基金Public Investment Fund，PIF （沙特阿拉伯）：1600亿美元

PIF是沙特政府计划用来持有当地石油巨头沙特阿拉伯国家石油公司股份的工具。如果这一过程完成，将使该基金的持有量增加到大约2万亿美元，使其成为世界上最大的投资基金。

沙特阿拉伯新王储，穆罕默德本萨勒曼王子在去年4月25日对阿拉伯电视台表示，“该基金将控制全球超过10%的投资能力。该基金将拥有全球资产的3%以上。”

目前，该基金规模还较小，外界认为其控制着价值1600亿美元的投资组合，其中大部分投资于国内经济。

5、迪拜投资公司Investment Corporation of Dubai，ICD：1830亿美元

与阿联酋其他酋长国不同，迪拜从未有过多少石油，这迫使它不得不将业务扩展到其他领域，以增强其经济实力，比如金融服务、房地产、旅游和贸易。

ICD是迪拜政府的主要投资机构，其投资涵盖了不少领域，包括阿联酋航空和迪拜航空公司、当地房地产开发商Emaar和阿联酋NBD银行等。

在最近的一系列财务业绩报告中，该基金表示，截至2014年12月，该公司资产为6720亿迪拉姆(合1830亿美元)。

4、卡塔尔投资局Qatar Investment Authority，QIA ：2560亿-3040亿美元

卡塔尔的大部分资金来自于天然气的销售。同样是大宗商品，天然气价格环境往往比动荡的石油市场更稳定。

这使得多哈政府比它的许多邻国更能安然度过当前的经济低迷期，但卡塔尔投资局在近年来可能也遭受了一些重大损失。

去年9月，英国金融时报曾暗示，该基金可能损失了120亿美元，原因是大众、嘉能可和中国农业银行和中国农业银行等部分股权投资的财富缩水。此前，该公司还投资了德国汽车制造商保时捷和英国银行巴克莱。

这将削弱其投资组合，但不会引发任何过度恐慌。总体而言，据估计，该公司拥有价值2560亿-3040亿美元的资产。

3、科威特投资局Kuwait Investment Authority，KIA：5480亿-5920亿美元

科威特投资局的历史比该地区的任何其他基金都要久远，它的建立可追溯至成立于1953年的Kuwait Investment Board，八年后该国才获得独立。科威特投资局成立于1982年。

该基金除了是世界上最大的基金之一外，它也是一个非常隐秘、很少提供具体投资细节的公司。据少量信息披露，该公司持有科威特石油公司的股份，同时也是德国汽车公司戴姆勒的长期股东。

科威特投资局通常倾向于在投资中退居次要位置，避免成为多数投资公司的控股方。它管理着两支基金：总储备基金（general reserve fund）和未来基金（future generations fund）。根据法律，每年至少有10%的地方财政收入被转移到未来基金上。

据估计，该基金的资产价值为5480亿美元至5920亿美元。

2、沙特阿拉伯货币管理局SAMA foreign holdings ：6120亿美元

SAMA foreign holdings，即沙特阿拉伯央行，构成了世界上最大的储蓄池之一。该银行是一个谨慎的投资者，其大部分投资组合被认为是持有低收益的美国债券。

然而，沙特政府近年来一直在削减其部分储蓄，以弥补巨额预算赤字。然而，这也削弱了SAMA foreign holdings的资产价值。

截至2015年底，沙特阿拉伯央行报告的外国资产为2.3万亿里亚尔(合6120亿美元)，低于2014年底的2.7万亿里亚尔。

1、阿布扎比投资局（Abu Dhabi Investment Authority）：5890亿-7730亿美元

ADIA是目前规模最大的中东主权财富基金，该投资基金的经理们将目光放在价值约5890亿至7730亿美元的投资组合上。该基金于1976年3月成立，投资于各类资产，包括股票、固定收益、房地产、私人股本和基础设施。

ADIA没有透露太多有关其基金规模或任何具体投资的信息，但在2015年6月发布的最新年报中，该公司表示，在过去30年里，该公司的年化收益率为8.4%。

调整，这两字自始自终都贯穿于乐视网股东大会股东们的言辞。为脱离目前资金等方面困境，贾跃亭称未来将更加聚焦，还要卖些资产。

今日（6月28日）下午14点，乐视网召开2016年度股东大会。贾跃亭、刘弘、梁军、赵凯、曹彬、郑路、张昭、刘淑青、张巍等公司高管，共拥有约33.35％股份的42位股东，出席会议。高管名单里刘淑青、郑路为融创入局乐视后“派来”的非独立董事及独立董事。

本次会议审议事项共16项，包括乐视网2016年年度报告、财务决算报告、利润分配预案、董事会工作报告等方面。

总体会议的基调是调整，具体落实到业务方面，贾跃亭着重谈及了乐视非上市体系的资金问题，他坦言问题比想象的严重，尤其这几个月，比去年更甚。这其中汽车业务首当其冲，手机是乐视第二大有资金问题的业务。

原本有90多亿能彻底解决问题，但当时在资金安排上，贾跃亭表示抉择有误，应采取积极措施与金融机构沟通，争取把钱投到业务中，快速恢复业务，使得金融机构风险能从根本上彻底解决。

针对汽车和手机这两块资金缺口大的业务，目前贾跃亭计划乐视汽车能尽快完成融资，然后量产；乐视网CEO梁军则表示看好手机带动乐视网的价值，未来将重点着力这部分。贾跃亭表示，乐视还将处理一批固定资产、甚至是股权资产。刚刚得知消息，易到近日已变更控股股东，乐视不再是易到控股股东。

乐视电视业务今年上半年情况也不容乐观，梁军坦诚增长为负，接下来将进行销售渠道网络化的调整，把销售渠道都融入到全国的销售网格之中。乐视影业未来的战略调整着重IP驱动，带来大量衍生物的同时，又反哺影视收入，逐步放大实现可循环。

这两部分或将给乐视网的上市体系以重要支撑，贾跃亭表示未来三者将协同乃至整合。“白衣骑士”孙宏斌此前也是如此规划，他希望能构建整个大娱乐板块。

以下为具体会议摘要：

总体战略调整思路：聚焦

贾跃亭称，我们的战略调整是更加聚焦，但是目前来看，调整的力度还是不够，风波远比我们想象的要更大一些。在未来几个季度，乐视会继续进行战略调整，可能要在未来一段时间内提前出现。

资金问题：非上市体系资金问题严重，已偿还贷款150多亿

他表示，非上市体系的资金问题远比我们想象严重，尤其这几个月比去年更严重。原以为90亿元可以解决所有问题，结果把将资金直接归还金融机构，并没能彻底解决资金问题。

应该有更好的选择，与金融机构积极沟通，把资金投入所需业务，“快速让业务恢复正常，甚至有更好的发展，这才是从根本上解决金融机构风险的办法。”

贾跃亭称， 从去年资金到账到现在，共收到97亿资金，“付出去的资金有100多亿”，累计偿还贷款150亿左右，绝大多数是给金融机构。

他表示，之前资金市场环境较好时，有较多资金支持的情况下，各业务线业发展很好。环境不好之后，目前三大业务板块的资金压力太大。尽管有归还金融机构欠款，但乐视并未获得金融机构后续资金支持，多数金融机构持观望态度。

“乐视将处理一批固定资产、甚至是股权资产”，贾跃亭称，回笼资金后，会把资金放到业务之上，将非上市公司体系聚合，未来两三个月就能看到其成果。不过乐视还是首要聚焦上市公司体系，让上市公司自成生态体系。

具体业务调整

1. 非上市业务体系

• 乐视汽车
  

贾跃亭在股东大会上表示，汽车因素是资金问题的首要因素，手机业务是第二因素。乐视汽车板块要快速完成A轮融资，尽快拿出量产车。

• 乐视影业
  

在股东大会上，乐视影业CEO张昭表示，未来要用IP驱动产业，并带来大量衍生物，又反哺影视收入，逐步放大，实现可循环。要通过这种战略，实现站在BAT的对面，而不是BAT的脚下。

• 乐视电视

乐视CEO梁军表示，今年上半年开始乐视电视都是负增长，他指出乐视线下渠道存在些问题，目前有一部分是与乐视签约的销售商是大乐pal，还有成千上万的小的零售商与经销商，“我们要调整的是做到销售渠道网络化，让这些销售渠道都融入到全国的销售网格之中。”

梁军指出，由于电视端的特殊性，乐视视频有机会占极大的优势。在乐视电视上，乐视占65%，爱奇艺2.1%，腾讯1.5%，这是非常好的谈判砝码，手机端是不能比拟的。

  2.上市业务体系

聚焦大屏生态是未来乐视网的大战略。“上市公司要让乐视成为大屏生态的绝对第一。我们现在吸取的教训是，以前我们不是那么分散，现在我们的大屏生态应该领先市场第二更多一些。”贾跃亭说道。

梁军表示，乐视手机用户量起来后会极大带动乐视网的价值，因此未来会重点在这方面着力。手机与电视存在区别，手机是个人用户，电视是家庭用户，换机速度快与慢，因此手机用户不稳定性高。电视细节针对不同用户，由于产品特色，面向家庭用户，不会轻易流失掉。

Trax 是一家专注于零售业的计算机视觉公司，今日 Trax 宣布获得6400万美元融资，由美国华平投资集团领投、原有投资者跟投。此轮融资为Trax迄今数额最大的一次融资，融资完成后，华平将成为 Trax 最大的机构投资人。

Trax 公司表示，新一轮融资将被用于Trax的未来创新，帮助Trax为其合作伙伴提供持续有效的店内货架分析，并助力Trax在美、欧、拉美及亚洲等主要市场进一步扩大影响力。

36氪曾对 Trax 进行过报道， Trax创立于 2010 年，总部位于新加坡，主要为零售商提供突破性的图像识别解决方案。公司使用图像识别技术来扫描和分析货架上的任意产品，然后通过销售数据将促销建议回馈给客户。

利用Trax技术的机器人在工作

Trax主要有三大核心产品：

1、“零售执行（Retail Execution ）”，帮助消费品公司及调研机构利用智能设备拍摄追踪货架数据并输出实时可视化报告，辅助管理人员做出最准确的决策。

2、“货架情报套装（Shelf Intelligence Suite）”，根据分类货架及销售数据准确捕捉销售信息并提供持续的零售测评。

3、“零售电子眼（Retail Watch）”，为零售商提供实时店内货品追踪，帮助零售商及时调整货架产品陈列并控制绩效落差。

基于以上产品功能，Trax 能够及时为消费品公司与零售商提供优化店内执行、市场动态及数据科学的解决方案，使消费品公司及零售商可以控制成本，及时追踪店内货品陈列并利用Trax提供的数据分析优化产品分配、促销及定价策略并及时调整货品陈列。

此外，Trax 平台利用点状识别技术、机器学习及数据采集能力搭建起了独特的零售数据平台及分析工具网络，为每年投入上百亿市场推广费用的消费品公司及零售商提供精准分析服务。

目前，Trax在全球50多个国家为超过100万家零售商提供服务，其数据库内已有逾60亿件商品图像索引。Trax的合作伙伴包括可口可乐、百威、雀巢和汉高等全球顶级消费品公司。

继在网约车、共享单车和订餐外卖等领域展开争夺之后，中国科技巨头之间的战场扩大到了旅游行业。

获得腾讯投资的美团点评准备在未来三至五年投入数亿美元，以期超越百度支持的行业领头羊携程。对这一领域发起进攻的还有电子商务巨头阿里巴巴集团。

在线旅游是中国三大互联网公司——百度、阿里巴巴和腾讯争夺战的最新战线，中国的按需服务经济领域随处可见它们厮杀的身影。用户可以通过美团旅行购买前往北京的机票、博物馆门票，进行餐馆和酒店预订，所有这一切都可以在其应用软件内进行，这是携程这类专门服务提供商所无法媲美的。

陈亮承担起来了这项任务。身为美团旅行总裁的他向阿里巴巴旗下的飞猪和百度支持的携程发起挑战。他希望借助2.4亿已有用户到2018年年中创建中国最大的酒店服务，这些用户目前通过其团购平台预定餐馆、按摩，或者寻找零售打折信息。他认为，阿里巴巴的逾5亿用户基本上只从其网上商城购物。

陈亮接受采访时表示，美团旅行对公司业务是良好补充；对于阿里巴巴而言，他们需要克服的远比美团要大，因为美团是从生活方式平台起家的。

携程在公告中表示，携程正在向低线城市扩张，那里的客户希望获得优质服务。阿里巴巴未能立即置评。

本文来自Bloomberg，转载请联系原作者

原文标题China’s Tech Titans Take Their Battle to a New Frontier: Travel

『本文图片来自：Yestone 邑石网正版图库』

6月28日，由36氪主办的“新智造时代”会议上，微软大中华区CTO徐明强出席并发表了题为《新智能时代的启示》的演讲。

在发言中，徐明强回答了如何为中国物联网开发者创客提供更好的开发平台，以及如何进一步在中国构建物联网开发生态。

全文发言约三千字，以下为节选内容：  

微软的“新世界观”

从技术的发展看，几年前，微软自称移动优先、云优先；现在，我们的世界观开始变化，从以下三大技术特征就能体现出来：

第一，开发人员不再说为手机写一个应用，而是说要为多设备要提供一个用户体验，比如智能助手，它不光要在手机也要平板电脑上，甚至要在家具或车里。

大家试想这样一个智能助手，如果每个制造业，像冰箱、汽车、手机等各自都开一个自己的生态，一个开发人员要写多少套SDK才能把一个统一的用户体验写到这些设备上呢？这就是微软今天要做的事。也就是说，要在这种跨设备、多设备上，给用户统一的开发平台，每个开发人员无论是为冰箱、为智能音响或者汽车等开发智能助手、智能应用时，用一套KPI就能做到。

第二，人工智能不只是在云的GPU做训练，现在训练好的模型就该推到设备上，现有100兆的内存，就可以装一个非常高度，非常视觉深度学习的模型。

第三，无服务器，今天很多人谈容器应用的部署更简单，但是另外还有一个小的闭环，越来越多的人写应用已经不在考虑虚机上开发，而是用云的函数和云的方式。用户不用编写很多的逻辑，一个数据库或CIM有一些改变的时候，就立刻调用。在云端、在自己的数据中心或设备里，都可以跑。

微软首个在华商用国际公有云Microsoft Azure，自2014年上线以来，用户量呈现3位数的增长速度，目前有8万多的企业客户，60多个上线服务， 1000多个合作伙伴，云计算服务的规模也扩大了1倍。在全球，Microsoft Azure覆盖的区域已超过40个，超过了所有公有云的覆盖面。

今后，微软还将投入2倍多的存储资源和计算资源。只要加倍了，微软的数据中心就能真正被使用到并实现盈利，因为中国目前有许多存在这方面需求的公司。以摩拜单车为例，它在过去一年中，使用的云资源扩充了很多，从最初的上海，到如今全国80多个城市，甚至新加坡，今后还要入驻到德国、美国。它们都要自己建数据中心，否则不可能有这样弹性的规模，让它能实现如此之快的扩张。目前，摩拜在全国范围内，最高峰的时候有上千万的开锁、关锁请求，这一切都要依靠云计算。

 微软的平台战略

第一，个人数字助理（Agent）。个人助理可以跑在手机上，今天的微软小娜在安卓手机、苹果手机还有我们的（英文）上面将来在汽车、冰箱上也会有，我们开放出来一个叫技能的SDK，所有制造商的开发人员就可以开发各种各样的技能。比如说冰箱的技能查看一下冰箱里各种各样的蔬菜还有多少，如果少了的话，可以为主人自动提示，这是今天应该买的蔬菜商品类型。

第二，应用（Application）。将来非常智能。智能到什么程度呢？就是你在办公室的时候，你可以看见哪些人在做和你同样的工作，哪一些PPT被用的次数最多，PPT里面都讲了什么。你就很容易搜索到，在你公司里，别人都在做什么。所以有了office再加上我们的（英文）就是更大的全职场的数据以后，我们可以实现office的扩张。

第三，服务（Services）。语音变成语言，怎么样来理解这语言。当有了语言以后，我们有一些API可以帮你，还有一些互联网的知识我们提供搜索，我们利用搜索的引擎开放的API。

第四，基础设施（Infrastruction）。比如说制造的时候设备怎么样，并不是一千层的深度网络，我们会提供一个模型加上这一些标签的数据再去训练它，它就可以辨别该制造业里头特殊的零件。