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    凱文凱利(Kevin ·Kelly):必須要經常相信不可能

     捂股豐等 2014-06-15

    6月14日上午,美國連線雜志創始主編、《失控》的作者凱文凱利(Kevin ·Kelly)現身2014年浙商大會暨移動互聯網峰會,并做了長達一個半小時的演講。

    圍繞“顛覆式技術”這一主題,KK的演講主要由三部分構成,第一部分引用了本田顛覆通用,微軟顛覆IBM,谷歌顛覆微軟類似的案例,指出外部式、邊緣式創新所具備的顛覆力量。第二部分KK給出了他所認為的邊緣式創新所具備的共性:質量低、風險高、利潤低、市場小、未被市場證實的,KK指出,也正是因為這些共性讓大公司內部出現邊緣式創新變得相對艱難,由此很多顛覆性創新技術其實大多數是從外部產生的,而在外部式的創新中,主導者是大量起初被大公司所忽略的新興創業公司。最后,KK則列舉出了他認為未來那些基于移動互聯網,可以產生顛覆性力量的技術,比如,大數據、深度學習、語音智能、監控設備、3D打印、人造智能、P2P,虛擬貨幣等。

    在KK所提供的大量前沿的觀點中,KK 一些有關中國的觀點頗值得深思,KK表示,中國在移動互聯網領域的發展將會幫助中國在這一領域的技術達到世界級別的高度,中國特有的制造業背景,將會幫助中國成為3D打印技術的領軍者。

    在對那些顛覆式技術進行了全景式的掃描之后,KK 給出他對于目前發展格局的總結,而在這段耐人尋味的話中,你可以看到KK 之所以成為KK 的秘訣。

    “未來是難以置信的,必須要經常相信不可能,屬于20年后最偉大的產品還沒有被發現,所以你們還不晚。” KK說。

    以下是《好公司》記者現場對KK演講的整理,下午《好公司》記者還將會對KK本人專訪,KK演講的ppt也會在《好公司》今晚8點發送的微信中呈現(關注好公司微信號goodbusiness)。

    KK:1800年,帆船被認為是一個高科技,它利用自由能源風力來航行,而當時的第一艘蒸汽船又小又短又貴,靠不住,但它獨一無二之處是可以向上游行駛,但是經過持續改進(relentless improvement),蒸汽船技術越發成熟,成本降低,帆船開始走下坡路,蒸汽船將帆船擠出了市場;1946年,底特律擁有最高科技的汽車,當時日本的本田先生將電動系統裝在自行車上,底特律認為它微不足道,只是一個玩具,到了1963年,凱迪拉克世界頂尖,通用汽車利潤頗高,同時本田先生創造出第一輛本田車,底特律沒有重視,他們覺得這只是一個小項目。然而經過持續改進,本田越發先進,小型汽車比傳統大車的引擎更高效,結果,通用破產,本田不斷盈利;另一個例子,打印機剛開始的印刷是由小點組成的,印刷產業沒有考慮點矩陣,經過持續改進,過去那個笨重的印刷機的點矩陣被線條代替;另一個例子,IBM的科技當時很領先,無人能敵,但出現了一個由大學生制造出來的Altair ,這個不起眼的項目就是比爾·蓋茨制造出來的,IBM完全忽略了他,經過持續改進,有了微軟的Windows。 IBM被一個軟件公司顛覆了,而不是電腦制造公司。正當硬件軟件被IBM和微軟壟斷,一切似乎都不可能的時候,谷歌出來了,搜索引擎被微軟輕視了,他們低估了搜索的能力,谷歌如今不僅僅是一家搜索引擎。那現在哪家公司可以顛覆Google呢,蘋果,Facebook,Dropbox,還是騰訊,阿里巴巴?

    所以,顛覆性技術永遠在發生,而且是從邊緣性的地方出現的。它經過初步創新,不斷改進,達到最低客戶滿意度,突然間市場打開。剛開始,這些顛覆性技術具有這些特點:質量低,高風險,利潤低,市場小,未被證實的。沒有人愿意進入。但創業公司別無選擇,因為他們沒有資金,顧客和技術。這些邊緣性領域就是創業公司的突破口,這就是為什么創業型公司很容易顛覆我們目前的科技。

    公司發展有一個最大化適度(maximize fitness):不斷成長,以達到最頂點,達到最高的適應度,而顛覆性技術在最底層發生,在非常低的適應度之處發生,它接近毀滅,破產和失敗,大多數創業公司被迫待在這些地段。所有公司都希望高利潤,如今卻有一幅“崎嶇的景觀”,你看到最高的山峰,而明日將出現更加高峻的山峰,另一個領域將有更新的科技和創造出現:你是做帆船的,突然出現蒸汽船,你是做大車的,突然出現小車,你是做傳統印刷的,突然出現了數字印刷。這里,你必須“降低達到差異化(devolve to different)”:公司達到頂點之后,要降低自己的領域,到邊緣性區域,產生差異化。一些高利潤大市場的大公司若嘗試邊緣化東西它可能接受不了,因為這接近毀滅,對大公司和成功者來說產生顛覆性技術是很難的。

    手機最大的顛覆不會來自手機本身!顛覆肯定來自外部。我來告訴你們一些手機業之外的顛覆性技術:

    一. 大數據時代:2050年,信息量將達百萬兆兆,大得超越了我們的描述范圍,它的擴張是爆炸性的,所以,你的生意現在是個數據生意!新的適時和規模數值運算,我們處在新時代的開端:關于客戶的數據和你的客戶一樣有價值,保持數據的移動性,保證它可以被分享

    二. 云端:共享資源,云計算和云儲存有人際網絡效應: 1000個平方的數據大于兩個500平方的數據相加,所以要創造更大的社交網絡和云端儲備。云端數據是無極限的(as-if-infinity),呈指數級增長;它的成本歸零(as-if-zero),不斷下降。所以有很重要的數字:0和無極限。目前就是整合“一片云”,使用權不再受限,可以輕易接入,接入權(access)比所有權(ownership) 更好,不用買東西,直接買接入權。

    三. 量化生活(quantified-self):科技產品可以記錄追蹤身體,生活,行為,健康,可穿戴設備,量化器,植入身體,任何你可以量化的東西人們已經在使用了。健康傳感器,蘋果的智能手表,可以改變藥物使用。醫療生活化之后,對于自己是否健康(normal)你會有一個基本的概念。你可以掌握自己的血脂,心率等,可以看到生病的征兆,從而知道什么是你的正常狀態。還可以利用基因數據,制造個性化的藥物,為你專門生產。

    四. 無處不在的跟蹤:相機無處不在,數碼監控加上60億臺攝像手機。一旦有意思的事情發生,就有人記錄,把它存入云端,我們自愿被記錄和跟蹤,社交網絡可以自動搜索我們的位置;相互監視,我們知道誰在定位自己,誰在追蹤,這是雙向互動。

    五. 可穿戴式設備:谷歌眼鏡和隱形眼鏡片,衣服上的科技創新,觸摸衣服,觸摸身體,檢測你的姿勢,矯正坐姿等,這類產品可以幫助殘疾人,用了這些產品,你就可以看到現實世界之上的數據世界,你就可以獲取這些現實事物的數據,同時感知虛擬世界和真實世界。

    六. 新介面:在《少數派報告》這部電影中,湯姆·克魯斯用身體鏈接數據,用手勢來指令,《鋼鐵俠》同樣,小唐尼用手指觸碰虛擬3D圖像。而現三星Galaxy可以追蹤你的目光范圍,你看到哪里它都知道。眼球追蹤式技術,用來分析讀者的關注點,自動適配大小,比如看電影時自動調節屏幕,分析情緒。你注視的所有事物都在注視著你(Anything that you look at will look back at you)。 聲音控制,IBM正研發一款軟件,通過聲音來告訴手機干什么,實時翻譯。大腦計算機,戴上頭盔之后通過意識來控制事物,此技術還沒成熟,這些東西不太主流,很邊緣化,比較像玩具。但它們都是顛覆性技術。

    七. 網真技術(telepresence):比如醫生可以虛擬成像然后診斷,還有Oculus Rift的眼鏡,戴上oculus rift眼鏡,360度沉浸,在醫藥,游戲,海底探索,太空探索都會帶來顛覆。醫生戴上Google glass,遠程診斷。我們的生活有無處不在的屏幕,建筑,飛機后座上的屏幕,甚至可以彎曲旋轉,未來將有更多的屏幕。一個人有三四個屏幕以上,這是一個多屏幕的時代。電子書方面,傳統是平板,但如果屏幕可以彎曲,也可以像紙質書一樣翻頁。甚至會有無屏幕的顯示器:在窗子和擋風玻璃上顯現。我們是屏幕人(people of the screen):不再被書和文本包圍,而是被屏幕包圍。

    八. 3D打印:3D在非常快地改進,它在顛覆制造業,不僅制造巨型機器,還有小玩意兒。制造業無法完成的形狀都可完成。大型工業化產品都可打印。3D打印機甚至可以打印自己。硬件等于軟件,物質化材料可以像軟件一樣運轉。中國將成為3D打印的領軍者。它是解決制造業難題的顛覆性技術。

    九. 人造智能(artificial smartness),我不用intelligence,因為我們更需要聰明而不是智能。我們有一個越發聰明的智能系統,比如Siri,無人駕駛汽車和無人駕駛飛機,它們比人類還能更好地使用這些機器。它并不是一個有意識和感情的生物,而是非常聰明靈敏的機器,可以同時做兩件事,比人類精明。這個智能為云端服務,你可以買這個智能,從云端獲取,不需要自己制造。關鍵是,你買來之后將用它來做什么?可以翻譯,可以玩游戲等。這會形成網絡效應,用AI的人越多,它越聰明,越聰明,用得便利程度更高。

    十. 電子貨幣:過去錢作為價值,現在,錢作為溝通工具:分享,合作,追蹤, 傳播,注解,標識。比特幣是加密貨幣,可以實現P2P 網貸平臺。電子錢包更加表明錢是溝通工具

    十一. 網絡安全:是機遇也是威脅,比如Facebook的真是姓名,iPhone的指紋認證,國家之間的網絡之戰,智能手機的惡意軟件等。

    十二. 眾籌:是一種市場調研的方式,還有股權眾籌,公司可以由消費者眾籌而來。

    未來的手機是什么樣的?它更小,更親密,在衣服上,在身體里。未來是難以置信的,必須要經常相信不可能,屬于20年后最偉大的產品還沒有被發明。所以,你們還不晚。


    (編輯:王麗娜)

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