人工智能时代，不想失业的设计师应该提前做哪些准备？ - 理论规范 - 优阁网(UIGREAT) - UI设计师学习交流社区
人工智能时代，不想失业的设计师应该提前做哪些准备？
今年元旦，AlphaGo 连续挑战包括聂卫平、柯洁、朴廷桓在内的中韩顶尖围棋选手，三天内取得的战绩为令人咋舌的 60 胜 0 负。在过去一年的互联网舞台上，人工智能&（Artificial Intelligence）站在了聚光灯的中心。AlphaGo 在新年伊始， 为 2016 年打上了一个大大的惊叹号。
过去这一年，和 AI 相关的新闻铺天盖地。身为设计师的你可能会问：人工智能和我的日常工作有关吗？我应该为此做什么准备？
适读人群：拥抱未来的设计师
阅读时长：约5分钟
人工智能和设计师有关吗？
回首过去这一年全球科技公司的大事件，「人工智能」几乎是一个绕不开的关键词。
3月，人机围棋世纪之战打响：李世乭在 5 番棋中以1：4败给 AlphaGo，震惊了整个围棋界以及&&朋友圈&
4月，人工智能成为 Facebook 开发者大会上的主角，基于 AI 技术的聊天机器人开放平台，让很多人第一次感性地认识了这个听起来有点深奥的技术概念。
5月，Google 首席执行官 Sundar Pichai 在 Google IO 上高调宣布公司未来战略将由「移动优先」转向「人工智能优先」，并发布了智能语音家庭助理 Google Home。
9月，Amazon、Facebook、Google、IBM、Microsoft 五家公司宣布在人工智能领域建立合作，分享其各自在 AI 技术上的突破，以吸引更多人才进入这一领域。
12月，Amazon 宣布他们在刚刚过去的这个圣诞假期中，卖出了上百万台 Amazon Echo （亚马逊旗下智能语音助理）。
上月，前微软高级副总裁陆奇宣布将加盟百度，除了负责百度旗下众多主线产品业务，还将专攻人工智能研发。
据「财富」杂志预测，人工智能将会在 2020 年成为一个价值 700 亿美金的市场，我们看到的是一个爆火的概念和急速发展的市场。那么，现在这个市场上缺什么？
两样东西&&产品，和人才&&而这，就和设计师密切相关了。
人工智能说到底是一个技术概念，它需要产品来落地。AlphaGo 打败再多高手，也只是一个围棋大师。真正有价值的东西是它背后的深度神经网络和树搜索算法&&你可能会问「这东西和设计有半毛钱关系吗？」
有，不止半毛钱。
在设计创新领域深耕多年的 Patrick Hoof 教授预测说：
Design will be less about delivering on a user&s request, and more about responding to the needs they haven&t expressed yet.
（未来，设计会更多地去响应用户还没有表达的需求，而不是去为了响应用户主动提出的需求）
这句话换个表达就是，未来的产品，可以并且应该比用户更早知道用户的下一步，并提前作出应对。
「知道你的下一步是什么」&&这其实就是下围棋的道理，比你想在前头。海量的数据，先进的算法，再加上超强的机器计算力，使得「机器比你自己更早知道你需要什么」成为了可能。为什么以前不行呢？因为用户的下一步行为和围棋对手的下一招一样，都难以预测。现在之所以可能了，是因为我们在数据、算法和计算能力上取得了长足进步。于是，围棋界有了 AlphaGo，而互联网则有了新的产品机会。
身为设计师，如果你能够掌握人工智能领域最基本的几个概念，并在此基础之上充分发挥对产品的想象力，知道 AI 技术已经可以做到什么、未来有希望做到什么，你就能走在这个浪潮汹涌的时代前面。
发挥想象力之前，让我们先来看看美国几个巨头公司们，用现有的人工智能技术已经做到了什么，他们把它转化成了哪些产品形态。
AI 技术在现有产品设计中的运用
先讲一个你可能没注意到的例子。
Google Doc
△ Automatic Outline & Google Doc
Google Doc 去年悄悄地上线了一个功能：它会根据文本格式自动为你生成文章大纲（大纲起到全文概览和导航的作用）。也就是说，你不用告诉 Google Doc 某行内容是否是一级标题、二级标题还是三级标题，Google Doc 会分析文字格式、并结合大量历史数据，自动推测出你的意图。
回想一下，你是否有一套自己偏好的文字样式规范？比如经常把一级标题居中、加粗？二级标题用加粗的 16 号字，正文用 11 号？Google Doc 学习了你的这些习惯（事实上是学习了无数用户的习惯），自动列出文章提纲，从而提升你的工作效率。
这是一个非常典型的运用人工智能改进现有产品的例子，然而却不容易被普通用户觉察到。正如最好的设计是「感受不到的设计」，最好的智能是「隐形的智能」。
再来看一个常用产品的例子。
△ Smart Reply & Inbox by Gmail
Inbox 是 Google Gmail 团队开发的一款邮件应用，它有一个非常经典的功能叫做「智能回复」。例如，同事向你询问是否有某一个文档，在你打开这封邮件的同时，Inbox 就会自动分析这封邮件的内容，并据此自动为你生成一些快捷回复选项。更神奇的是，Inbox 还会根据你的过往邮件回复不断学习并修正这些句子，来使得这些句子变得越来越像你平时写邮件的口吻。
「智能回复」这样的功能不再是媒体今天争相报道的「黑魔法」，而是实实在在地成为了一个被用户广泛使用的功能。我们在产品设计中运用人工智能技术，目的是为了满足用户的需求，而不是强调技术本身。事实上很多时候，我们做设计的目的就是为了掩盖技术本身，而不是反过来。
亚马逊旗下智能语音助理 Amazon Echo
第三个例子，是上个月在 CES 大会上大红大紫的 Amazon Echo。Echo 的接口开放策略让许多和 AI 相关的软硬件公司选择与其紧密合作，互利共赢，以致 CES 上几乎呈现出亚马逊在语音助理方向上一家独大的局面。
「Alexa，把客厅灯关了，把我的床头灯开到一半的亮度」
「Alexa，再买一袋我上个月买过的那款猫粮」
「Alexa，我今天早上的会议几点开始？」
就在几年前，这些「人机对话」还大多只是停留在计算机实验室里、科幻电影的剧本上。然而只在过去短短的两年时间，「智能语音助理」就已经走入了美国几百万户寻常百姓的家庭。语音交互设计师（Voice Interaction Designer）在硅谷成了抢手的香饽饽。他们不用 Photoshop、Sketch 做界面，也不用 Principle、Framer 做原型。一个新的技术时代，催生了一种新的设计岗位。
给设计师的 3 个建议
在未来两年里，许多科技公司将主动投身于人工智能的浪潮之中。身为设计师的你，在伏案画界面的同时，有没有关注公司新一年的年度目标？「人工智能」是否在列？它被提及了几次？优先级如何？你为此做好准备了吗？
也许你负责的产品中已经运用了人工智能（若不自知，实该警醒），也许你正在考虑如何通过人工智能来改善产品体验。这里有 3 个建议，给已经、即将和人工智能打交道的设计师们参考。
建议一：「人工智能」不够智能，请随时准备好「擦屁股」
当 AlphaGo 所向披靡，当视频里的语音机器人无所不知，当硅谷黑科技刷遍你的朋友圈，你很难去相信这个事实：「人工智能」在绝大多数领域的智慧水平，其实还只是个婴儿&&设计师要谨记这一点。
如果机器学习结果出错，你是否为用户提供了方便的「非智能」方式，帮助她解决问题？
在做 AI 产品设计时，要时时牢记假设机器学习的最坏结果。最坏结果下的「撤退方案」，和最佳结果下的设计一样重要，很多时候甚至更重要。
一旦用户产生了失望、沮丧的情绪，就很容易放弃这个功能、甚至整个产品，这种结果是很难挽回的。因此，实际上更重要的一条原则是，如果你对「机器智能」的信心不足，宁可选择不做。
如何清楚地向用户传达出「智能」带来的好处，如何为随时可能出现的错误，提供优雅的解决方案&&这是对设计师们的挑战。
建议二：降低使用门槛，及时正向回馈
为用户提供个性化内容，是人工智能技术一个非常常见的应用场景。了解用户的一些基本信息，往往是个性化内容的基础。获取用户信息，这件事情听起来简单，但并不容易做好。
Quora（可以简单理解为英文版知乎）要求新用户在第一次注册完成后，必须选择至少 10 个感兴趣的领域。并且，用户会被要求手动输入自己熟知的领域。我们都理解，这是 Quora 希望通过掌握用户的初始数据，从而为用户展示个性化内容。这个交互流程的初衷很好，然而你却能看到很多用户在 Reddit 和 Twitter 上抱怨。
△ Quora 的用户注册流程
问题出在哪里？两个原因：
1.）门槛过高
在用户使用产品之前，应该尽量简化强制性任务。在 Quora 这个例子里，选择至少 10 个兴趣（不可跳过），还要求用户手动输入熟知领域，这个门槛有点过高了。新用户在注册完成前，什么内容都没看到，甚至可能连这个网站究竟是什么都不明确（Quora 的首页只有一个注册登录框）。这种时候，任何强制性、高认知负荷的任务都可能会造成用户流失。用户没有义务回答这些问题，也并不一定清楚，完成这些任务能为她带来什么好处。
你是否能想到一些优化的思路，来降低这个门槛？比如：是否可以基于用户已经做出的前两个选择（比如「互联网」和「设计」），猜测出用户可能还对什么话题感兴趣，从而降低必选项的数量？是否能够在用户使用产品后，通过分析用户的浏览行为来逐步了解她的其他兴趣？
2）反馈不及时
如果获取初始数据是强制的、繁重的，并且用户也不能感受到提供数据带来的好处，那么「训练人工智能」对用户来说，感觉就像是一场「义务劳动」&&这种感觉是我们在产品设计中要尽量避免的。因此，对于用户的付出，我们都要尽可能地及时反馈。
举两个产品的例子：在 Facebook 里，如果你向新公司同事发出了好友申请，你会发现，Facebook 会立即更新「你可能认识的朋友」列表。在网易云音乐的「私人 FM」里，如果你「喜欢」了一首歌，你很可能会很快就听到该歌手的其他歌曲。
其实 AI 产品中这种反馈机制的设计，和游戏设计的原则是一样的。我们要构建的就是一个「首次任务」-& 「及时反馈」-& 「激励用户完成下一个任务」这样正向的、有节奏的短循环。回想一下让你欲罢不能的游戏，是不是都是这个套路？
建议三：别着急，从小事开始积累信任
一个刚毕业的设计新人，对张小龙说自己有能力重新设计出更好的微信，你一定觉得这人疯了。人与人之间的信任，是在时间和合作的基础上建立起来的。人与机器也是这样。
市面上所有的「智能助理」类产品距离真正的「智能」还有很长的路要走。现阶段，人工智能产品最最紧要的事情就是建立「用户信任」，这件事很重要，但急不得。把天气报好了，放音乐放对了，把闹钟设准了&&我们要从这些标准化的小任务开始，慢慢地赢得用户信任。
大公司做产品的性子往往很急（这其实给了很多 AI 小团队机会），但这里不得不表扬电商巨头 Amazon。坐拥上百万 Echo 用户，面对「智能购物助理」这个诱人的大蛋糕，Amazon Echo 却耐住了性子。他们先从「重复购买」这一小块蛋糕开始入手。高频次、低错误率&&这是现阶段所有人工智能产品都应该去努力寻求的切入口。
大部分人天性不喜欢被他人「指导」，不喜欢失去控制权。但如果一个人不断地完成了你让她做的每一件小事，信任就随之产生了。当用户慢慢习惯了说一句话，牙膏、猫粮、厨房纸第二天就送到了家，也许有一天，用户也会信任她去做叫外卖、订机票、订酒店，甚至买车、买房。
信用这件事，建之不易，毁之顷刻。所以，人工智能产品的设计师们，千万别着急，从小事做起，努力积累产品的信用分。
1956年的达特茅斯会议上，「人工智能」第一次被正式命名。过去60年来，它已经经历了两次大起大落。而今天，我们正处在第三次人工智能大潮之中。
如果你相信现代社会中仍有大量劳动可以被机器智能取代，那么你就应该相信人工智能必然会持续高速发展，你就应该为此做好准备。
当你接到下一个人工智能相关的产品设计需求，不妨想一想：
你为不够智能的「人工智能」随时准备好「擦屁股」了吗？
用户的使用门槛够低吗？正向的反馈够及时吗？
机器学习的错误率足够低吗？用户更满意、更信任你的产品了吗？
文章来源: UXCoffee
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未来这些人将面临失业，快来看看有你吗？
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& & & &近日，以“创新创业创造，迎接智能社会”为主题的2017世界机器人大会在北京落幕，这场汇聚了全球顶尖人工智能技术的科技盛宴，令人看到智能时代2.0！
& & & & 从十八世纪到现在，三百多年间，我们通过三次工业革命，将我们的生活水平、工作方式、社会结构带入了一个崭新的阶段。与工业革命时期相比，我们已经生活在一个完全不同的由现代科技支撑的全新世界。所以，当人工智能来临时，它极有可能成为下一次工业革命的核心驱动力，更多的职业即将面临新的变革。小志就带你来细数一下目前科技前沿的机器人，看看即将面临“可能失业”的人群里，有你吗？
& & & & 拥有强大的语音交互、人脸情绪识别、运动控制、自动避障技术，能胜任大堂经理、咨询顾问、主持解说、营销推介等工作。
&& & &未来的你在餐厅点餐的时候，不用再高喊“员～员～”（服务员）。因为一定会有一个高级的交互服务机器人在你身边专属服务
2.外科医生
& & & & 根据业内机构分析，随着医疗机器人市场潜力不断释放，预计2021年全球医疗机器人市场规模将达到207亿美元。除了将个人基因、环境与生活习惯差异考虑在内的疾病预防与处置方法之外，利用人工智能技术和专业的手术机器人来完成高精度手术，也成为精准医疗发展的一个重要组成部分。
& & & &可能在大家的眼中，认为机器人做手术不可靠，有风险，把人的生命交给机器的行为非常愚蠢。其实不然，这就像无人驾驶一样，随着大数据、人工智能、云计算等领域的发展，未来的人工智能将比人类更加靠谱，因为机器不会感觉疲惫，不会分心，不会受外界因素干扰。所以，未来，《外科风云》的主角们将由机器人演绎的话，不知道还有没有人看。
& & & & 顺丰经历了4年的磨练才获得无人机物流配送。京东的智能物流针对偏远地区，将使用六轴配送无人机进行系统化配送，非常适合现代物流。
而另一个智能物流操控监管系统作为配套也非常便捷，通过对无人车进行实时监控和实时操作来完成投递非常低耗快捷，这一设备已经在中国人民大学运行两个月。看来偏远山区的朋友再也不用跑到村头领快递，或者是地址不在配送范围内了。
4.技术工人
& & & & 根据国家统计局数据，2017年5月，中国工业机器人产量为10057(台/套)，增速高达47%，今年前五月，工业机器人产量增长50.4%，呈现爆发式增长。当前，中国人口红利逐步消减，2011年，中国15-59岁劳动年龄人口达到9.25亿人峰值后，2012年开始首次下滑。根据世界卫生组织预测，到2050年，中国将有35%的人口超过60岁，成为世界上老龄化最严重的国家。
& & & & 那么在老龄化和人口红利消失后的中国制造业将会利用更多的工业机器人取代普通劳力进行劳动密集型工业制造。那么工人这个职业，一定会面临新的职业升级的挑战。
5.家庭教师
& & & & 教育类机器人主要服务于儿童或青少年。丰富了学校教育形式，除互动学习语文、数学、成语故事外，机器人还能实现智能陪护，实时监控孩子的起居安全。家长可以用手机与机器人相连，与孩子进行视频对话或通过旋转摄像头监控家中的具体情况。
& & & & 那么未来还需要家教这个人群吗？远的不说，先心疼一下未来的大学生吧。
& & & & 小志注意到，我国提出“到2025年建成全球新兴的机器人产业创新中心”的战略愿景，在“互联网+”和“中国制造2025”战略指引下，机器人产业获得了国家的高度重视。
& & & & 目前人工智能的一些关键技术获得新的突破。
& & & & 我国语音识别、图像识别等技术已达到国际先进水平；而且在关键零部件方面，国产控制器已接近国际水平，伺服电机已配套约50%的自主品牌机器人，RV减速器实现批量应用，谐波减速器销量达到全球第二；特种无人机、深海机器人等领域形成了一批具备核心竞争优势的自主创新产品，成功研究开发了固定翼无人机智能集群系统、世界上最大吨位深海挖沟机。
& & & &结合上面提到的5类服务型机器人，现在，我国机器人产业已基本形成从上游核心零部件制造，到中游本体制造，再到下游系统集成服务的完整产业链条。
& & & & 未来机器人产业所涉及的各种前沿新技术的爆发式发展，正为中国机器人产业带来新一轮巨大挑战，并提供了难得的发展机遇。抓住这些机遇，中国就能从机器人应用大国，转型为机器人创新大国，率先进入全新的智能时代。厉害了，word国！
& & & & 新时代的洪流已至，你我皆被裹挟其中。无论结局是忧是喜，我们都无力阻挡其发生。
& & & & 我们能做的，只是在洪流中，尽量抓住一切带有想象和创造元素的稻草，尽量逃避被淹没的命运。
& & & & 旧职业的消亡，只是开始讯号，在新时代的巨震中，每个人都将被重新判断价值。
& & & &-资料来自网络 &造物新志9月1日采编整理&-
& & & & 古有《博物新编》开启民智，开启晚清科技发展的大门；今有《造物新志》严谨介绍科技发展、推介最新科技成果，是那些改变人们生活的黑科技聚集地！要是你也是科技粉、互联网粉，欢迎关注我们！
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1 未来的体育最烂球队勇士崛起之谜在年的NBA（美国职业篮球联赛）赛季，位于硅谷地区的金州勇士队（Golden State Warriors）创造了NBA历史上常规赛获胜率最高的纪录，在全部82场比赛中获胜73场。而在一年前，该队获得了NBA总冠军。但事实上，勇士队曾长期以来一直是NBA里的一支“鱼腩球队”。在2009年，金州勇士队还是NBA里最烂的球队之一，那一年它的成绩排名倒数第二，当然勇士队也不可能有什么球星和大牌教练。因此该队能取得这样的成绩，实在是一个奇迹，而它创造奇迹的方式在体育史上恐怕是独一无二的。金州勇士队的成功并非砸钱的结果，而是因为它处在一个特别的地区—硅谷。硅谷地区有两种人最不缺，即风险投资人和工程师，勇士队的奇迹从很大程度上讲是靠他们创造的，前者善于看到其他人还没有发现的投资潜力，然后把它经营成值钱的实业；后者善于利用技术创造奇迹。勇士队的成功就是他们合作的结果。6年前勇士队的比赛成绩跌到了谷底，因此价值较低，一些风险投资人决定将这支不值钱的球队买下来好好经营，让它成为美国体育界最耀眼的明星。这个计划看上去有点疯狂，不过投资人有自己的考虑，他们有秘密武器，那就是能够应用大数据的工程师。最终，投资人花了4.5亿美元这个相对较低的价格完成了对勇士队的收购。在收购完成后，投资人为球队委派了新的管理层：没有任何执教NBA经验的史蒂夫·科尔，因突出的投篮优势被委任为教练。科尔在执掌勇士队之后，坚持用数据说话，而不是凭经验。他根据背后团队对历年来NBA比赛的统计，发现最有效的进攻是眼花缭乱的传球和准确的投篮，而不是彰显个人能力的突破和扣篮。在这个思想的指导下，勇士队队员苦练神投技，全队在一个赛季中投进1000个三分球，又创造了一项NBA纪录。这其中，最亮眼的新打法是尽可能地从24英尺（大约7.3米）外的三分线投篮，这样可以得3分。正是因为不再按照篮球传统的战术作战，勇士队卖掉了那些价钱高却效率低的明星，而着重培养自己看中的新人。勇士队神投手库里这位新人叫斯蒂芬·库里（Stephen Curry），三分球的神投手。在年赛季中，库里的神投让勇士队夺得了40多年来的第一个总冠军，他自己也成为当年的最有价值球员（MVP）。到了赛季，库里投进了403个三分球，创造了NBA历史上的纪录，打破了由雷·阿伦所保持的个人单赛季269记三分命中数的纪录。除了利用数据制定战略，勇士队还利用实时数据及时调整比赛中的战术。早在2012年，勇士队的总裁兼COO（首席运营官）里克·威尔茨（Rick Weltz）就在一次大数据会议（TUCON 2012）上介绍了该球队应用大数据的成果。根据威尔茨的介绍，大数据可以帮助球队改进精细到两个人配合的细节。正是靠高科技，勇士队才得以在短短6年里从倒数第二名登顶NBA的总冠军。鉴于勇士队的战术和成绩给NBA带来的巨大冲击，奥巴马在白宫专门接见了勇士队，并且讲道：“（这）看起来正在打破这项运动的格局，这似乎是不公平的比赛。”篮球界的人士则认为，勇士队是NBA里的Google。2 未来的农业沙漠之国以色列凭什么成为“欧洲的厨房”？2005年，Google一些好事者学着以色列人的做法，在总部门前开辟了很小的一片蔬菜种植园，试图重现以色列人在过去几十年里在农业上取得的成就。几年试验下来，证明以色列人的做法是可以复制的。那么以色列人是怎么做的呢？Google员工学习以色列的滴灌技术种植的蔬菜瓜果事实上，以色列的自然环境十分恶劣，绝大部分土地为沙漠，可耕种面积不到国土面积的五分之一，而且土层是世所罕见的贫瘠，更要命的是水资源严重匮乏。然而，就是在这样一片生存条件恶劣之地，以色列人创造了令人咂舌的奇迹，许多的单产量领先于世界先进水平。他们的奶牛单产奶量居世界第一，平均每头年产奶10 500公斤，每只鸡年均产蛋280个，棉花单产居世界之首，亩产近1000斤……由于单产高，以色列居然成为农产品出口大国，每年向欧洲出口大量的蔬菜和水果，有“欧洲的厨房”之称。以色列取得这样的成就，其根本原因是靠科技兴农，那他们是如何在农业中节省水资源的？以色列将荒漠改造成良田和牧场作为严重缺水的国度，以色列人发明了滴灌技术——装有滴头的管线直接将水和肥料送达植物的根系，大大节约了水和肥料。所有灌溉方式都采用计算机进行自动化控制，灌溉系统中有传感器，能通过检测植物茎果的直径变化和地下湿度，来决定对植物的灌溉量，这样可以节省人力和水资源。由于有大量的传感器在采集数据，这种自动滴灌系统可以对用水量和产量的关系进行学习，改进灌溉量。自“二战”后立国以来，以色列的农业生产增长了十多倍，而每亩地的用水量仍保持不变。靠着农业高科技，以色列给传统的农业带来了质的革命，“二战”前是一片荒漠的内盖夫地区（以色列所在地），现在已经出现大片绿洲了。3 未来的制造业神秘的工厂全曝光在美国，特斯拉汽车公司已经尝试全部使用机器人来装配汽车，这不仅使得工厂雇用工人的数量大幅度减少，而且还让出厂的汽车性能和质量更稳定。汽车工会每天在特斯拉公司门口示威，抗议该公司不招汽车工会的工人美国“二战”后的汽车行业有上百万装配工人，但是现在只剩下当年的一个零头。而新的汽车公司比如特斯拉，已开始尽可能地使用机器人取代装配工人。硅谷东部的弗利芒特市（Fremont）有特斯拉最大的汽车装配厂。在该厂的门口每天都有几个人举着骷髅抗议，停下来一问，才知道特斯拉根本不从汽车工会招装配工人，甚至很少招生产线上的工人，因此汽车工会天天跑去抗议。抗议归抗议，特斯拉就是不雇生产线上的工人，外界也拿它没有办法。事实上，在过去的5年里，特斯拉员工数量增长非常快，不过它所雇的都是IT人员，以至于它更像是一个IT公司而非汽车公司。那么大家可能有一个疑问，特斯拉的汽车是怎么制造出来的呢？答案很简单，尽可能地使用机器人。特斯拉的汽车装配厂，全部由机器人操作机器人取代人类从事制造业的另一个巨大优势在于，产品很容易按照个性化定制。在大工业时代，机器所解决的是确定性问题，因此，一旦一个产品设计出来，它就是确定的，按照事先确定的设计复制，成本是很低的。但是，如果哪个顾客想要根据自己的需求订购一款特定的产品，那么成本是很高的。而在机器人取代生产线上的装配工人的智能制造时代，只要通过设定产品参数，机器人就可以根据用户需求制造出个性化的产品，其成本不会比大规模生产高多少。特斯拉很少雇用原来汽车行业的人员，除了降低成本外，还有一个更深层次的原因—它一直把自己定位成一个IT公司，而不是汽车公司。汽车其实就是承载着特斯拉IT技术的平台，特斯拉内部将汽车看成是一个巨大的智能终端，通过这个智能终端，特斯拉把它的各种技术服务提供给大家，同时也参与到消费者的日常生活中。4 未来的医疗人类能否长生不老？今天，世界上最有代表性的做手术的机器人就是达·芬奇手术系统。达·芬奇手术系统分为两部分：手术室的手术台和医生可以在远程控制的终端。手术台是一个有三个机械手臂的机器人，它负责对病人进行手术，每一个机械手臂的灵活性都远远超过人，而且带有摄像机可以进入人体内手术，因此不仅手术的创口非常小，而且能够实施一些人类医生很难完成的手术。在控制终端上，计算机可以通过几台摄像机拍摄的二维图像还原出人体内的高清晰度的三维图像，以便监控整个手术过程。医生也可以在远程对手术的过程进行人工干预。达·芬奇手术系统的主要发明人之一，约翰·霍普金斯大学的拉塞尔·泰勒（Russell Taylor）教授是我的朋友和师长，因此我有幸亲身体验操作该机器人。他为我在手术台上设置的是一个仿制的人脑，我在远程用手术刀虚拟切割时，手的感觉和切割真实的组织是一样的。目前全世界共装配了3 000多台达·芬奇机器人，完成了300万例手术。手术机器人达·芬奇的手术台机器医生自然语言处理专家和医生们让计算机理解人的语言，然后让它能够根据化验结果和病人的描述来诊断简单的疾病。公司从20世纪70年开始就致力于机器智能的研究，并且在工业界一直处于领先地位。IBM开发的沃特森（Watson）智能系统可以理解自然语言，分析各种数据和医学影像，帮助疾病诊断和医疗信息的管理。在一些医学领域，比如肿瘤科，它能够非常准确地给医生提供诊断的建议和帮助。目前，如果不引入医师的干预，仅仅靠计算机通过阅读病例、倾听病人的描述和分析化验结果进行疾病诊断，它也能达到中等医生水平。能够帮助看病的IBM 沃特森计算机个性化抗癌药品2013年Google宣布成立独资的IT医疗公司Calico，并且聘请了世界知名的生物系统专家阿瑟·李文森博士担任CEO。李文森博士曾经是世界上最大的生物制药公司基因泰克的CEO，在接受Google任命时，他依然担任着基因泰克的董事会主席以及当时全球市值最高的公司—苹果公司的董事会主席，可谓整个工业界最有权势的人物之一。人类在抗癌研究方面投入的资金比阿波罗登月或者语音识别要多得多，但至今依然难以根治癌症。因为癌细胞基因的突变和人有关，而且可能一再突变，因此要想彻底解决问题，就需要针对不同的患者设计特定的抗癌药，而且要根据患者癌细胞每一次新的变化研制新药。因此，李文森博士认为，只要这个研制速度能够赶得上癌细胞的变化，那么，即使不能彻底杀死所有的癌细胞，患者仍可以长期和癌症共存。为解决这个问题，李文森博士认为这要依靠最新的IT技术，尤其是大数据。根据基因泰克的科学家解释，我们已知的各种可能导致肿瘤的基因错误不过在万这个数量级，而已知的癌症不过在百这个数量级。也就是说，即使考虑到所有可能的恶性基因复制错误和各种癌症的组合，不过是几百万到上千万种，这个数量级在IT领域是非常小的，但是在医学领域则近乎无穷大。如果能利用大数据技术，在这不超过几千万种组合中找到各种真正导致癌变的组合，并且对这样每一种组合都找到相应的药物，那么对于所有人可能的病变都能够治疗。针对不同人的不同病变，只要从药品库中选一种药即可，比如对患者约翰，他原本是使用第1203号药品，如果发生新的病变，经过检查确认后，改用256号药品即可，这样并不需要每一次重新研制药品。如此一来，便可以控制癌症了。李文森博士所倡导的为每一个患者设计个性化特效药的思路，如今已被制药行业和医学界普遍认可。在美国著名的加州大学旧金山分校医学院里，阿图尔·巴特（Atul Butte）教授建立起医学大数据中心，专门从事利用大数据寻找个性化药品的研究工作。根据该中心的陈斌副教授介绍，美国只有1/7左右的临床证明有效的药品最终能够走完FDA（食品药品监督管理局）全部审批流程并最终上市。剩下来的6/7的药品，虽然在小范围内使用时对一些病人确实有很好的疗效，但是在使用到大量患者身上时，平均的效果并不显著，因此最终被FDA否决。该中心通过研究发现，其中不少药其实对特定的人群有效，现在的关键是找到那些特定的人群，让那些研制过程中被淘汰的所谓“废药”经过改造后能够重新被利用。在未来，可能一种疾病会有不同的药品医治，而不同的人会有不同的特效药。个性化药品人类是否可以长生不老？据麻省理工学院理学院院长迈克尔·斯普瑟（Michael Sipser）博士介绍，在过去的10年里，美国癌症、艾滋病、心脏病和中风的死亡率都在下降，下降的幅度在20%~40%左右，但是阿尔茨海默症导致的死亡率却上升了40%。在李文森博士看来，延长人的寿命关键是要找到衰老基因。至于怎么找，则需要使用大数据，而Google的特长是善于处理大数据，因此这便促成了李文森博士和Google共同创建大数据医疗保健公司Calico一事。《时代》周刊的封面文章《Google能否战胜死神》当然，Google也明白，光靠自己一家的力量是无法解决如何防止衰老这一难题的，为了便于全球科学家们一同努力来解决这个难题，Google和斯坦福大学医学院以及杜克大学医学院一起，将建立一个标准的人类医疗数据库，这个数据库中包括5 000人全部的生理和医疗信息。三家参与方希望该数据库能成为全球科学家们做研究和发表科研成果的基准（Baseline）数据库。除了Google之外，更多的IT公司和IT人士开始涉足医疗领域。事实上，由加州大学圣迭戈分校教授约翰·克雷格·温特（John Craig Venter）等人创办的人类长寿（Home Longevity）公司在这方面甚至走到了Google的前面，该公司于2013年成立，今天已经开始为一些大的制药厂提供与基因技术有关的服务了。5未来的律师业相当多的人会失业大数据对司法领域的另一个重大影响在于机器智能会逐渐取代律师做一些案例分析工作，这使得诉讼的成本有可能大幅度下降。今天，一些公司利用自然语言处理和信息检索技术，发明了让计算机阅读和分析法律文献的软件，可以取代很多人工。位于硅谷帕罗奥图市的Blackstone Discovery（黑石发现）公司发明了一种处理法律文件的自然语言处理软件，使得律师的效率可以提高500倍，而打官司的成本可以下降99%，这意味着未来将有相当多的律师（尤其是初级水平的律师）可能失去工作。事实上这件事情在美国已经发生，新毕业的法学院学生找到正式工作的时间比以前长了很多。6未来的记者和编辑计算机重新定义行业今天计算机写作的本领到底有多大？我们可以把写作从简单到复杂分为下面5个层次：1. 书写完整的句子。2. 组织几个句子构成符合逻辑的段落。3. 给予特定格式，或者写作模板，能够清晰传递信息，表达意思。4. 能够不限定格式地写作内容，达到一般人平均水平。5. 能够达到专业记者、作家和学者水平。在组织构造问题答案时，计算机已经达到了第二层次。实际上目前计算机的写作水平比这个层次还高一点，它能够完成结构比较清晰、格式固定的新闻稿，因此基本上达到了第三个层次的要求。今天美国很多媒体的财经新闻，尤其是对公司财报的评述，其实已经是计算机产生的了。比如IBM公司发布了去年四季度的财报，计算机会先“读”一遍该公司财报的内容，然后提取出主要的信息，比如该季度的收入、利润，与华尔街预期的对比，人员情况，市场份额，等等；然后计算机可以写一篇关于IBM业绩的新闻稿，当然最后在发表前多少还是经过了人工的一些润色处理。计算机是如何写作的？实际上它的写作方式和我们人在学习外语时造句的方法完全不同。它不是根据语法和所要表达的意思编句子，而是从大量文本语料中学习写作。我们常用“熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟”说明背诵过去的范文对写作的帮助，而计算机的长处恰恰在于它能够背，而且能够快速读非常多的样本并背下来。计算机写财经评论其实是根据以前很多报纸上多年积累的财经类的文章，训练出各类财经文章的模板，然后每次根据从财报中读出的信息，合成一篇文章。当然，这样合成的文章读起来未免生硬，因此计算机还要用一种被称为语言模型的概率模型，将文字构造成优美的句子，再用另一个语言模型将句子组合成段落。这些模型也是从以往的数据中训练出来的。计算机写作大大提高了新闻行业的效率，但是同时也让记者和编辑这类工作正在萎缩。或许再过若干年，我们在编辑部里看到的景象不再是一批伏案工作的编辑，而是一台台计算机，这个行业也就被重新定义了。【推荐】传统行业转型的3个误区和3个建议中国有句古话叫：穷则思变。转型大多是被动的，即便是主动的，也只是在预见了危机之后及时反省了而已。传统行业企业转型的迫切需求，来源于企业面临的生态圈的适应性挑战。首先，我国经济正在面临较大的下行压力。拉动经济的三驾马车（投资、消费、进出口）都在面临严峻的挑战。其次，民众的生活意识和习惯正在改变。近几年，社会形态的变化正在日新月异。一些领域的变革，正在改变民众的生活意识和习惯。在以滴滴、优步为代表的日常出行方面，它们正在用共享主义的理念，整合民众资源，分享低碳生活，将传统的出租车行业逼到转型的拐角；在以、京东、维品会等为代表的电商，正在取代传统商超在居家消费中的地位，大型的商超开始出现“门庭冷落鞍马稀”的境况，不少商超和大型CBD关闭；甚至一些最最基础的生活服务，例如买菜、家政等，都可以通过京东到家、阿里到家等享受便捷的服务。趋势来了，导势者为王，顺势者能活，逆势者必然被淘汰。企业的社会生态圈正在快速变化，真正的买方市场已经形成。传统行业企业都能转型吗？变革是一场“适者生存”的进化战役。不是每个行业都能顺利转型，更不会惠及每个企业。具备以下特征的传统行业企业，转型路上或许荆棘密布。第一，不接受新鲜事物，固守原有的商业逻辑的组织。商业活动的本质是价值交换，这是不变的东西。但是，商业的逻辑却是要随着社会发展变化的。所谓的供给侧改革，就是基于需求的商业逻辑的变化。以前超市吸引人来购物，考虑到购物出行问题，就提供购物班车；现在人们更加习惯网购，取消购物班车，提供到家服务，2小时内送货上门，就是一种商业逻辑的改变。第二，拒绝出让高额垄断利润，依靠独占生存的组织。人类的起源就是在平等和协作中创造社会的，也一定会回归到这样的状态中去（比如共产主义），当然这是一个漫长的过程。但是我们欣喜地看到，社会的变化正在一点一滴地朝着这个方向努力。依靠行政权力、资源垄断、信息独占获取的超额利润，是时候还给民众了。第三，所提供的产品和服务正在被社会淘汰的组织。这是一个人人自危的命题，涉及组织的立命之本，职场人士的职业规划。很明显，以前生产相机胶卷的企业今天看不到了，当时从事用胶卷洗照片的相关职业也没有了。随着无人机的研制，也许有一天我们真的不用学驾照了，驾校和教练师傅也没有了；随着大数据集合和分析系统的完善，也许以后教师、医生、人力资源管理从业者圈子会越来越小。重新审视一下我们的组织和职业吧，避免成为未来社会的淘汰品。传统行业企业转型“三不”传统行业企业转型，现在是个热门的话题。点子和处方很多，让人应接不暇。只是，乱花渐欲迷人眼，企业转型不能“犯晕”。1.不要相信“羊毛出在狗身上”的逻辑近几年，关于互联网，“羊毛出在狗身上”的逻辑一度走红。服务你，从他身上赚取利润，你乐得用，他乐得给钱，完美的逻辑。只是，我们发现，这个逻辑禁不住思考：服务你，一定为你提供了你认为有价值的服务，而这个服务一定耗费了成本，你不出，谁出？他出，他为什么要出？量入为出，能出必然能进，他从哪里进？好，从其他服务切入；那么，其他服务从谁身上赚回成本和收益？还是你，仍然是你，必然是你。所以，单项的免费或者低费服务，一定只是个营销方案中的小环节，因此，这个“羊毛出在狗身上”逻辑违背商业的本质，决不能作为安身立命的逻辑。2.不要迷恋“做大了被收购套现”的幻局有的企业标榜自己走的是资本路线，不认真思考企业的使命与价值，一味地开疆拓土，期待做大后被资本收购套现。殊不知，外强中干的企业，一夜崩盘的比比皆是，而那些大鳄也不是傻子，不会轻易将巨额的资本抛给一个这样的企业。资本只是实体的驱动力，其实没有这么神奇的功能。越是把资本神化，越是容易创造泡沫。我们的经济，杠杆已经够多了，所以国务院才会要求“去杠杆”。回归初心，提供商业价值，是所有企业安生立命的信条。与其空等大鳄收购，不如先踏踏实实干点事情吧。3.不要本末倒置，理性看待互联网互联网的实质是信息的共享。互联网不是万能的，不与需求和供给结合的互联网，最多就是个信息获取的渠道而已。“互联网+”是让我们在这样的一个信息时代，思考如何充分利用这一工具为企业谋求更大的发展，而不是转型成为一家互联网企业。本末倒置，容易迷路。走的越深，套的越牢。且不说互联网企业虽然蓬勃发展，也依然有很多需要面对的课题（比如用户黏性、烧钱模式），传统企业进军互联网行业，可能不是柳暗花明的最佳路径。把互联网当成一种工具，用于提升管理、优化供应链、营销推广、用户分析等，就可以了，把每一种价值发挥到极致，就是“互联网+”的成功。传统行业企业如何转型？终于回归到这个综合的课题。传统企业转型的具体方法论，会因为每个企业的不同而具有显著的差异性。但是，依然有一些共同的理念和认识，值得我们分享和交流。1.洞察社会需求社会在发展，民众的意识观念在更新。不管是哪个行业，希望提供能让客户买单的产品和服务，就必须深入了解客户的需求。但是，客户也是在变化中的，所以，研究现在的客户是不够的，还要研究潜在的客户和产业链条上的客户。这就形成一个产业客户圈，从而将客户需求研究提升到了社会需求研究的层面。只有这样，才能提供前瞻性视野，避免成为社会淘汰的产业，直接失去竞技的舞台。2.回归商业本质商业的本质是提供价值，商业活动的本质是价值交换。一切脱离商业本质的活动都是不具有商业意义的活动。也就是说，如果我们的转型，不能够给客户提供满足其需求的价值，不能够顺利达成价值交换，那么，转型的活动本身就不是必需的。如果我们的转型，在深刻了解需求、达成价值交换的细微环节上有缺失，就一定会出现纰漏，影响转型的效果。一切以价值为准绳，能够帮助企业梳理清楚轻重缓急，提高转型的效率。3.善于借力发力企业转型必然涉及很多新生事物，不要事事亲力亲为。专业的事情交给专业的人去做，是分工的基础逻辑；让专业的人做专业的事情，是效果的最大保障。借力是必要的手段，但最终的目的是精准地发力。破冰之举，在于发力。在练好本企业内功的基础上，借助于专业公司（互联网营销等）的技术优势和行业经验，找到合适的渠道和时机，就能精准发力，实现企业转型的有效突破。传统行业企业转型那些事儿，林林总总，就是八个字：不忘初心，合作共赢。（来源：环球人力资源智库 兰青秀）来源：正和岛（zhenghedao）【本文来自微信公众号“中国财经报”】
负利率政策还将通过汇率和国际资本流动渠道释放出来，“放水竞赛”已成囚徒困境。在逆全球化趋势及负利率政策预期影响下，各国竞争性货币政策会卷土重来，全球资产价格的波动会因此变得更加动荡。
1994年汇率并轨，我国就确立了以市场供求为基础的、有管理的浮动汇率制度。让市场供求在汇率形成中发挥越来越大的作用，是人民币汇率形成机制改革既定的方向。日，优化银行间外汇市场人民币兑美元中间价报价机制，这推动人民币汇率形成市场化又迈出了关键一步...
可以看出，外储的减少并不完全是外资望风而逃，而是外债的减少、藏汇于民和主权基金的使用，这些都在一定程度上减少了外债风险，提高了国家竞争力和社会福利。换句话说，与其让外汇储备趴在央行的资产负债表里不动，不如将储备货币换成投资性、生产性资产，以更好的提高...
为什么外汇市场供不应求的局面难以改变呢？从外汇市场基本面看人民币并不一定是贬值货币。然而在当前人民币定价规则下，人民币对美元期望值是贬值，这自然会增加外汇需求和减少外汇供给。