王煜全 全球科技新闻｜贝佐斯和马斯克，谁的太空策略更靠谱
第一部分是运载工具爆发，包括火箭、航天飞机大量兴起。第二部分是卫星产业爆发。第三部分是太空探索逐渐清晰，最终将实现应用并获取利润；例如：第一，服务地面；第二，捕获小行星获取稀有金属、矿物质等资源（甚至是冰——转化成水卖给空间站高额利润）；第三，发展薄膜太阳能，输送回地面。
中国面临再度被甩下的局面：现在是全球私人航天业的爆发期，而中国私人航天最近才出现复苏迹象，我们无疑在全球新一轮产业拓展当中稍显落后。
Blue Origin蓝色起源
1、Blue Origin早就可以回收火箭箭体，但回收的中型火箭相对较轻，且只能完成亚地球轨道发射，不能把人或物送到地球轨道，只适合载人旅游。
4月5日，在第33届年度太空大会上，Blue Origin又宣布了两件重要大事。其一是由CEO宣布了他们的登月计划Blue moon，另一件是杰夫·贝佐斯公布了他们近期研发的新型重载火箭研发成功。
2、Blue Origin的布局Blue Origin全方位布局，第一是要实现可回收；第二研究重载火箭；第三载人上天成功后，最终实现载人登月。据说Blue Origin希望在2018年实现载人上天发射，2020年前后实现利用重载火箭载人上天。如果最终能由一家私人公司实现载人登月，意义巨大。人类在月球定居的可能性极大，在实现月球定居后，再总结规律进一步向火星定居，或许比伊隆·马斯克的目标更可行。
3、杰夫·贝佐斯的价值杰夫·贝佐斯在4月5日的年度太空大会上首次公布了Blue Origin的研究成本，仅重载火箭的成本就高达25亿美元。Blue Origin是杰夫·贝佐斯的私人公司，并不像Space X开放渠道募资，但杰夫·贝佐斯更聪明，利用业绩收入亮眼的亚马逊公司实现了非常强大的正向现金流，每年从亚马逊公司变现10亿美元补给Blue Origin作为充分的预算和费用，以实现长远发展。一边有成熟的产业，另一边利用成熟产业不断补给新兴产业，脚踏实地并实现良性循环。
包凡：未来新经济唯一值得赌
新经济主要有三个条件：第一是技术驱动，必须要有一定的技术成份在里面；第二，它要有一定创新的商业模式；第三，它是一个创业型的公司。
包凡认为接下来很大一波的机会，就是新经济对传统行业的改造。
从投资的角度来看，新经济该怎么投呢？包凡大致归纳了三点：一是科技创新；二是消费升级；三是产业变革，他说，这是新经济投资的三驾马车。这三个因素互相带动、密不可分，任何一个新经济公司，如果细看的话，推动他们发展的因素可能都有这三个。
先来说说科技创新。
现在正处在一个创新非常活跃的阶段，无论是人工智能、量子计算，还是生命科学方面产生的一些新技术，发展得都非常快。如果看看《快公司》杂志最新评出的最具创新力的企业榜单，我们能够发现里面关于基因技术、人工智能等等技术，都占了比较大的比例。
第二点，消费升级。
消费升级的原因有两个，一个是GDP的推动，另一个很重要的原因是人口结构发生了变化。消费的主力军从原来的60后、70后变成了80后、90后，他们需要的东西、消费的场景也发生了重大的变化。
娱乐行业是未来值得赌的一个大行业。这是唯一一个常青的行业。工业革命把人的体力活都干了，信息革命呢，把人的脑力活干了。当一个人的体力活、脑力活都被机器做完了以后，只能给自己找点乐子，所以包凡觉得，娱乐是一个能够长久延续的行业。
最后一点，产业升级。
包凡认为，推动产业升级很重要的原因就是，中国不断增加的劳动力成本。因为当一个企业在考虑是投入技术还是投入劳动力时，他在不断地做这个计算，现在中国的劳动力成本上来了，企业才更多地去投入技术。
另外，包凡说，产业升级最核心的是产业的数字化，每一个环节都要数字化。因为在数字化的基础上才能做更多的分析，开始做大数据和人工智能。比如有一家航运公司，在船上装了大量的传感器，把航运过程中的船身状况、发动机状况、海面状况等全都数字化。然后再进行后期优化，调整发动机转速和航线，结果让航程中的燃油消耗降低了5%。
包凡说，数字化的未来，还可能把供应端跟需求端结合起来，未来也许能做到2B和2C的完美结合。在这个大趋势下，传统行业，尤其是传统制造业，可能会在未来发生比较重大的变革。
傅盛：猎豹将全力投入人工智能
移动互联网本质的核心竞争很可能已经结束了。在这个前提下，猎豹将会全力投入在人工智能领域。傅盛认为，深度学习给我们带来了三个机会。
第一点，深度学习是算法革命，把以前很多分散在各个领域的算法集中起来。以前，语音、图像、无人驾驶这些不同的专业之间，算法差距非常大。但深度学习出现之后，同时解决三个问题。所以一旦出现这样一个归一式的算法，人类最聪明的脑力就都集中到这里来了。
傅盛认为，有了深度学习这个技术之后，最恐慌的应该是大公司，因为他们积累了很多的技术，但这些技术积累，在深度学习的冲击下都被颠覆掉了。比如，傅盛前不久见了一位国内某知名大公司实验室的负责人，他对傅盛说，自己在翻译这个领域做了7年，后来看到谷歌的一篇论文，突然发现他原来的技术都白积累了。所以傅盛认为深度学习本质在降低技术壁垒，越是大公司想做的，其实越是他们恐慌的。
第二点是算法驱动变成了数据驱动。傅盛说，虽然每一篇论文对整个行业还是有推进作用的，但由于基本算法模型的固定化，算法的驱动力已经大大地降低了。从今天的动向来看，是以工业化和数据驱动为主的。数据量大了之后，产生的巨大推进量，可能远远胜于一篇论文。而大量的数据，同时也需要进行标注。所以大规模标注数据变成了核心竞争力。什么意思呢？举个例子，人们说话的声音被传到网上，它并不是人工智能可用的数据。你必须找人把声音数据里面的关键点标注出来，才是人工智能可用的有效数据。
数据的标注才刚刚开始，有些公司看起来很大，可是他们的标注数据量非常少，今天有大量的数据在互联网上，供人自由地使用。这里面的关键路径，是要想出一些办法，怎么去标注这些数据，怎么才能快速生成自己的数据集。比如对AlphaGo来说，人类历史上的棋谱是远远不够它学习的，最新的AlphaGo已经要去掉人类的棋谱了，因为它觉得人类下得不好。谷歌做翻译的产品经理说，最新版的谷歌翻译之所以有了大幅度地提升，就是因为从网上抓了大量的数据，进行了二次标注，但网上很多的数据是以前的谷歌翻译出来的，他们得慢慢地把差的数据剔除出来。
第三点，傅盛说深度学习的机会在于和应用的结合，而不是技术输出。因为未来深度学习会变成基础的技术运用，很多公司都会具备深度学习的研发能力，所以目前很难想像一家公司通过提供技术输出就能成功。猎豹也进行了相关的研发，他们的人脸识别技术，在色情和儿童识别上有大量应用，而且这个技术在世界是排名前几位的。傅盛说未来猎豹会全力出击，让AI助力猎豹内容战略升级。猎豹新的使命是成为一家有伟大技术理想的人工智能公司。
徐小平：最快搭建创业团队心法
三条原则，并用3个“C”来概括。
第一个C是互补性，Complementary：你要找到不同领域的人才。作为创业者，不论想法多伟大，一定要有合伙人来弥补你的这件事所需要的不同侧面。比如，新东方著名的三驾马车，在从英语培训到考试到出国这条产业链上各有所长：王强是基础英语专家，俞敏洪负责应试技巧，徐小平擅长考试之后的出国咨询，这是产业链互补。又比如，小米有7个联合创始人，涵盖了一个大的手机公司所需要的所有类型人才。初次创业者无论如何一定要有一到两个你的左臂右膀，能够弥补你的这件事所需要的不同方面，找到这样的人用你的梦想去打动他们，非常重要。
第二个C是认同感：Chemistry，能够产生“化学反应”，也就是我们所说的“投缘”。这种能产生“化学反应”的人一般都是同学、同事或者同乡，容易产生渊源和认同。比如腾讯所谓的“五虎将”其中有四个人都是深圳大学毕业的，新东方现在的CEO就是俞敏洪的高中同学和同乡。
第三个C是妥协：compromise。最好的创业文化是：敢于争议，但也敢于妥协。只有老大说了算肯定不行，但老是吵来吵去、没有妥协精神和互相之间高度的默契也不行。徐小平举例说，有时有创业合伙人到真格基金来，谈着谈着就发生争吵，真格基金肯定不会投这种人，创业团队一定要有商量的机制。
找好了人就开始至关重要的第二个方面——股权分配，这和找人是同时发生的。不谈股权的创业就是耍流氓，这一点很深刻，创业的本质是带有金钱回报的自我实现，股权设计不合理就会有重大问题。真正凝结创业公司的不是友情，而是公平合理能够调节的股权结构。
在他看来，在中国特定的环境和文化背景下，股权设计可以遵循一个大致的原则：老大有绝对控股权，51%以上，这样既是为了股权激励，也是为了决策。一般来说，差不多是7:2:1或者8:1:1的比例。一定要舍得给股权，让核心合伙人有共同奋斗的利益捆绑，天塌下来一起顶着的意识。不舍得给股权，就不能期待对方奉献出相应的价值，用1%的股权和20%的股权找到的人是不一样的。
另外，在组建团队的时候，有的人只想拿工资、不要股份，这种在乎现金超过股份的人，千万不要拉他入伙。因为现金是为了今天，股份是为了未来，创业团队要找的是为未来共同奋斗的人，而不是投机者。
总结一下，徐小平认为，组建团队包含两个方面：找人和股权设计。找人要遵循三C原则：互补、互相认同和妥协的默契。创业团队的股权分配至关重要，大致遵循721或者811的原则。那些在乎现金超过股权的人，不适合招入创业团队。
新分享：茵曼模式中的新零售
未来线上和线下的销售应该各占一半，线下销售占比甚至会更大，可能是线下占60%，线上占40%。对于服装业来说，如果不走线上线下融合这条路，将会被这个时代所抛弃。
“茵曼模式”，具体有四点。第一，线下实体店采用体验店的形式，不需要订货和承担库存，店里只有样衣和少量的现货，这样就不存在压货的问题。第二，采用柔性化的供应链，也就是利用线上销售的数据，测试哪些款式好卖，提前加单，快速补货。像茵曼从下单到衣服出货，T恤一般需要7到10天，衬衫和裤子需要10到15天，在服装行业属于相对比较快的速度。第三，打通会员机制，会员资格在线上、线下都能使用。同时打通利益分配机制，顾客只要在终端的任何一个体验店注册了会员，那么不管他最后在线下还是线上天猫、淘宝、唯品会这些购物平台购买，他初始注册会员的店都可以享受到同样的收益。第四，线上线下同款同价，提高零售效率。
吴军 第180封信丨未来商业的特点(1):共享经济
说起共享经济这个词，大家马上会想到滴滴（包括优步）和网上租赁自己住房的爱彼迎（Airbnb）。接下来呢？
两年前在中国“双创”（大众创业、万众创新）高潮的年代，天天把这个词挂在嘴边的人满街都是。到2015年，中国冒出来10万家打着共享经济旗号的公司。很多人看到出租车和住房可以共享，就发明了什么上门洗脚、上门理发、O2O的门诊等等一大堆廉价的拷贝。当时，获得融资的这类公司在中国恐怕不小于一千家，这还不算早已成立多年，趁机挂靠到共享经济新概念上的老公司。
但是到了今天，全世界依然没有一家围绕共享经济这个核心上市的公司，全世界除了爱彼迎、优步和滴滴发展比较好之外，剩下的大部分已经死掉了，其余的还在苦苦挣扎。为什么会出现这样一个结果？这需要从三方面来分析它。
共享经济是否还有希望？
大家炒作共享经济的原因，首先是它听起来非常合理。由于我们的城市已经不堪重负，由于我们浪费的资源实在太多，共享无疑是一件合理的事情。几乎所有的经济学家都同意这样一件事，如果全世界每一个人都想过美国人那样的生活——拥有美国家庭的两辆车，200平米的住房，每个月用掉500-1000度电，那么需要2-3个地球的资源。中国很多大城市之所以出现雾霾，每一个市民都有责任。因此，在这种前提下，一旦有人倡导“共享”这个道德水准高，看似又合乎社会发展趋势的概念时，自然会有很多附和者。然后，大家看到一两个成功的案例，具体说就是爱彼迎和优步，就相信这个推论一定成立。
然而，这样的逻辑是有问题的！在任何一个系统中，单纯改变一个变量通常得不到我们想要的结果。2015年炒作起来的所谓的“共享经济”的失败，就是从一开始在逻辑上就错了。
共享经济的本质是什么？几乎所有的人对共享经济的理解都是，大家将各自的闲置资源拿出来分享（也就是共享），这样可以提高资源的使用率，这是共享经济的基础。
这只是共享经济的表现，不是本质。虽然爱彼迎确实是各自将自己不用的住房拿了出来，符合利用闲置资源的原则，但是优步和滴滴其实并非如此，因为大部分从业者都是专职的司机，并非工薪阶层下了班挣第二份工作。在优步诞生的旧金山市，街上的汽车不但没有减少，而且还增加了，因为一些人为了做优步司机专门买了车。事实上，除了住房之外，将其它闲置资源拿来共享的尝试都不成功。
美国从2000年前后互联网刚刚兴起时就有人开始做了各种尝试，都失败了。比如，美国曾经出现过好几个工具（电钻、电锯）共享的公司，那些公司的创始人发现，美国人喜欢DIY，这合情合理。于是他们就从2000年开始到2010之间，先后创立十几家共享工具的公司，但是不论使用早期的互联网技术，还是后来的社交网络、移动互联网，都失败了。复盘起来也很容易找到失败的原因，虽然那些资源是闲置的，但是为了一个在美国卖20-40美元的电钻开车一小时去别人家取，实在不方便。至于割草机，那东西重达50-100磅，需要SUV才能装走，更不可能到别人家去借了。
那么美国有没有共享经济成功的例子呢？有，但是形式不一样！美国很多比较贵重的物品，比如首饰、礼服、专业照相器材、名牌包包都有共享，但是是由一家公司将这些东西买来，然后以租赁的方式提供给客户。很多女士参加晚会，包括很多好莱坞明星走红地毯时，用的首饰就是租赁的。除了有些病态的名牌包购买者，很少有人愿意买一百个包放在家里，即使有钱购买，也未必有地方摆放，因此很多人采用租赁的方式每次参加活动都换一个包包，一个路易威登或者香奈儿的包租一次200-400美元不等（大约是售价的1/10）。对于照相器材，租一次也大约是售价的1/10。
这个市场今天的规模并不大，而且各个商家都是垂直领域的，但是生意不错。它们给客户提供的最大价值是多样性（包包）和便利性（照相器材）。在多样性和便利性的后面，是让顾客更多地使用了资源，而不是减少了资源的使用。这是共享经济能够成功的本质所在。
自从工业革命之后，世界上的经济就进入供大于求，要靠消费来拉动的时代。我在第76封来信中讲过，商业的本质是为了让人多花钱，而不是省钱。如果共享经济带来的结果是大家都不去买东西，那么经济一定是萎缩的，这样的生意就发展不起来了。共享经济的本质是让更多的资源加入到经济活动中，利用新技术提高效率，带来方便，最终让大家多花钱，只有按照这个思路从事共享经济才能成功。
接下来我们不妨看看为什么滴滴能成功。中国自改革开放后有了出租车，至今一共发放了大约200万张牌照，而有了滴滴等网约车公司之后，被管理起来的、在路上跑的这种“出租车”到2016年已经有800万辆了，翻了两番，增加的都是类似于滴滴专车这样的网约车。因此，共享经济让这个市场的规模快速增加。类似地，有了爱彼迎之后，很多人外出旅游由原本的3天时间增加到了5天，市场规模增加了。在没有共享包包之前，那些喜欢时尚的女性每次出门只能用自己的两三个包换一换，有了这个服务，她们在不知不觉中就花掉了很多钱使用包包。
但是，很多拷贝它们概念的生意却不是这样。一个朋友有一次问我，为什么上门洗脚这件事刚兴起，就结束了。我说它不可能像网约车那样把行业的规模扩大。有了网约车，没有事情做的人很容易加入到从业者行业中。但是，有了上门洗脚，原来不会给人搓脚的人，还是不会，市场规模还是那么大，中间无端加入一个概念，完全没有必要。
类似地，上门理发也是如此。一位投资人讲，他太太约了一个上门美甲的人到家里做指甲，做完后在技师临走前要了技师的电话，这位投资人马上就想到这个共享经济的公司不能投资，因为成交了第一单生意就不会有第二单了。原来的市场该多大，还是多大，硬想挤进去分一杯羹的中间环节（共享经济的平台公司）是难以维系的。在炒作共享经济时，还有很多所谓共享专业服务的公司，比如帮助找名医等等。那些专业人士本身就是稀缺资源，他们所在的行业中，瓶颈不在渠道上，而在于资源短缺上。不可能因为有了共享平台，中国就多出四倍的名医。因此，所谓的共享平台对他们来讲，毫无意义。如果我们用“必须将市场做大，而不是做小”的原则衡量一下各个共享经济的公司，就会发现绝大部分都不合格。
在对共享经济泼了些冷水后，我想说的是我对未来的共享经济依然非常看好，因为技术的发展，特别是机器智能和IoT（物联网）技术的发展，可以让很多新的共享服务成为可能，让市场变大。
比如我之前（第79封信）介绍过的摩拜单车就是一个很好的共享经济的例子。它之所以成功，根本不是利用什么闲置资源，而是投入新的资源，同时让原本不骑车的人开始骑车。当然，它的前提是每辆自行车联网，这其实已经是IoT的雏形了。
在未来，当我们所有的物品都可以跟踪后，很多时候我们差旅就不需要带很多行李了。我每次度假时，照相器材占了大约1/3的行李重量，但是我必须带，因为今天即使有了互联网和移动互联网，到一个新城市去，我也很少有大把时间到当地租赁或者提取这些设备（我偶尔会租一两个特别的镜头带上，但是一直对笨重的行李感到头疼）。但是如果我能够在到达的机场，凭我的信用卡马上把我租的设备取走，这就方便多了，我会愿意为此付钱。今天在世界上的一些城市里，我到了机场不需要到柜台就能找到我订好的车，然后开车就走，最后从机场离开时，是扔了钥匙就走人。我相信在不久的将来，很多东西都可以这样共享。这时我们会使用各种新的服务，分享更多的产品，让经济规模更大。
感觉租专业相机这种产业真可以和旅游整合！订飞机，订车，订旅馆，订相机。
当然，这有一个前提，不仅物品连到了IoT上，我们自己本身也是IoT的一部分，因为能够分享的前提是，一切必须能够跟踪。此外，当分享经济的规模快速增长后，不可能靠人工实现资源的调配，这就要靠机器智能了。滴滴比中国很多竞争对手成功的原因之一，就是采用了比较聪明的自动算法匹配需求。我在第9封信《VR技术与“第三眼美女”》中讲，很多技术最终成功需要三波浪潮，共享经济的第一波算是失败了，因为从业者关于利用“闲置资源”的理解就是错误的，但是后面还有希望。第二波浪潮也会有很多失败的，但那会是商业上的失败，而不是模式上的失败，因为今天第二波从事共享经济的人，认识已经比第一波要准确很多了，他们是在增加资源，而不是节省资源。而最终一定会有成功的。
新知丨恐声症：脑机制已被确认
听到别人正常吃饭的声音、咬苹果的声音、敲击键盘的声音，甚至旁人抖腿的声音，都会觉得百爪挠心、很受折磨？那么，你可能就是传说中的“恐声症”患者了。
测试结束后，科研团队发现两组人的大脑活动还真是有区别的，主要体现在一个地方，叫“前脑岛皮层”。这个“前脑岛皮层”，会受到人的主观情绪体验的影响，引导我们去注意和探测周围那些有意义的刺激，这里的“有意义”，就是专指那些对个体有特殊含义的刺激。比如对于恐声者来说，咀嚼声和呼吸声这样的“触发声音”就是有特殊含义的刺激，从监测结果来看，恐声者听到这些声音时，“前脑岛皮层”的活动就会变得比正常人更强烈，这样的强烈活动正是在向恐声者释放信号，让他们对听到的声音格外注意。对照恐声者对声音烦人指数的打分情况来看，也佐证了上面的结果，他们听到的声音的“烦人指数”越高，“前脑岛皮层”就越活跃。但这样的“触发声音”，对另一组正常人的“前脑岛皮层”却没有任何影响。
监测结果还显示，在恐声者的大脑里，还有一个和正常人不同的地方，就是：他们的“前脑岛皮层”和另外两个脑区之间的功能连接比正常人要强，这两个脑区就是腹内侧前额叶和后内侧皮层，这两个脑区会影响记忆的提取和视觉的想象。所以，这个连接的增强，很可能让恐声者在听到“触发声音”的时候，会想到与这些声音有关的记忆和场景，让这些声音充满个性化的情绪色彩，从而扭曲大脑对声音意义的判断。这也就解释了，为什么一些被正常人大脑判定为正常的声音，在恐声者那里，却赋予了不一样的意义，引发了一系列的过度反应。
