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二、1-100之一:1-100对0-1的反哺

0-1;1-100;产业链

笔者已经发了“0-1”与“1-100”辨析之一:何谓“0-1”https://lvnaiji.blog.caixin.com/archives/258511 这是第二部分的第一篇。

20世纪70年代后,日本企业逐渐抢占了全球的家电与汽车市场。原因在于,一方面是美国纯基础研究成果无法迅速转化成技术创新产品,从而失去竞争优势。另一方面,日本的基础研究虽然薄弱,但研发效率高,擅长将基础研究成果转化为先进技术并开发出优质产品。这导致美国20世纪90年代初的“基础研究大屠杀”现象,开始注重“应用驱动”。

    另一种情况是,企业想确保创新效率,把已有的生产环节、生产流程外包出去,自己只负责创新。否则,整条生产线都是自己的成本,一旦创意改变,整条生产线都得调整,转型的成本高。把转型风险甩出去。

对于完整的产业链来说,0-1固然重要,1-100同样赋予重任。1-100,就产业本身而言,是0-1的引申拓展,由点和线扩展到面和体,以及与其他相关技术和产业融合;在更大的层面上,1-100组织各种人力物力财力等资源进行生产,提供商品和服务,以维系社会的存在和运行。

由商业化实现利润,以扩大再生产或进行新的开发和投资。这一点为业界乃至社会所熟知。

当年英法两国共同研发的超音速客机,协和式客机的产量必须达到100架才能抵消研发阶段的巨量投入,实现盈亏平衡,但当时英航和法航即使在两国政府强压下也只订购了十几架,导致该飞机成本居高不下,最后不得不黯然下马。当然还有其他原因。等离子显示技术同样败在1-100的环节,因为松下没有在产业链的培育上分享技术成果,最终被市场边缘化直至淘汰。微笑曲线高位的价值建立在低位的基础上,没有低位,也就没有微笑曲线,当然也就没有高位。

正是充分看到1-100的重要性,抖音创始人张一鸣表示,中国的互联网人口,只占全球互联网人口的五分之一,如果不在全球配置资源,追求规模化效应的产品,五分之一无法跟五分之四竞争,所以出海是必然的。而中国互联网的不安全感,则是部分来源于国际化的不成功。

对于同一产业链而言,1-100的前后段所需要的能力不同。“硬科技”概念提出者米磊认为,前段是纯技术反馈,基本以研发人员为主,甚至可能达到70-80%,后段研发人员的比例下降,增加服务于客户的销售人员。与此同时,0-1也就获得更大产出,并且最终融入社会。

这就是三位一体:服务用户、展开和提升产业,以及社会运行。一个新的技术一旦成熟,便会习以为常而“消失”在人们日常生活中。以下围绕“应用场景”展开讨论。

1.应用场景、采用回报和消费创新

完善0-1,充分挖掘其内涵,使之应用于各种场景,新的需求逐步清晰以满足更多人的不同需要,新的市场逐步形成,与0-1形成正反馈,0-1长大成人,其地位得到巩固,乃至与已有的技术树分庭抗礼甚至取而代之。

1-100的一个重要概念是应用场景,其作用是创造一种场合、环境、多种要素在特定时空中的配合,以实现供给与需求之间的对接。0-1的特点是,抽象、一般,只是供给侧的一“端”之言,后续环节不知道这个功能的价值,究竟能给真实的生活带来何种变化。以应用场景的方式描述需求,由抽象、一般走向具体、地方,加入了需求侧的话语权,更容易了解到这个功能的价值,更能够及时表达意见,否决不靠谱的功能,并对有价值的功能产生更强烈的共鸣。

例如,爱迪生根本不知道留声机能用来干什么。留声机后来慢慢应用于两个场景:一是录下临终遗言,二是录下教堂里的讲话,包括唱歌,后来留声机主要用于后者。很多时候就是通过使用,在不断尝试中发现新的用途,不可能从一开始就做好规划和设计,穷尽一切。指引和控制技术发展的方向,是通过不同人为不同目的在不同场景的使用,测试和优化。微信、淘宝店、支付宝等被称为“新n大发明”,其实在产业链上的0-1已经存在多年,25岁的VR,至今还在0-1阶段,只是因为没有满足成为产品的要求。

布瑞恩·阿图(W. Brian Arthu)发现,现代、复杂的技术往往表现出越来越多的采用回报,采用越多,获得的经验越多,改进的就越多。最新的发展是大数据。经由1-100的延伸与拓展,由途经的产业链直至最终用户形形色色的消费,获得海量的数据,作为0-1进一步完善的依据,甚至通往新的0-1。

马斯克在创立PayPal的过程中,原先打算提供整合性的金融服务,系统很大、很复杂,大家都没什么兴趣。后来介绍到,系统里面有个电子邮件付款的小功能,所有人都变得好有兴趣。于是把重点放在电子邮件付款,PayPal果然一炮而红。PayPal的通盘设想是0-1,而电子邮件付款,就由1走向100,即使只是其中的一小步。这一小步后来经由阿里巴巴等的耕耘成长为参天大树。马斯克回顾道,搜集回馈很重要,要用它来修正你先前的假设。

消费创新对技术创新的反馈影响,进而对技术整体发展的价值不可或缺。市场要足够大,宽松和灵活,才能激发和进行各种各样的试验。缺少消费创新的技术创新是不完整的。由于消费者及其意向性,以及消费时形形色色无穷无尽的语境,因而商品在实际上所显示出来的功能未必等同于预先设定的功能,于是就有需求侧对供给侧的反馈。1-100是不同环节和层次的“场景”。

过去单纯追求性价比,现在是强调内容和服务,消费者对内容和服务的诉求在决策选择中的比重越来越高。例如想象力、智能、好玩等,成为消费场景下的重要维度。消费者有了更多的表达权、话语权、选择权、参与权,也可以概括为消费者主权崛起,消费行为变得越来越个性化、实时化、场景化、内容化、互动化。张小龙表示,产品的目标从来不是扩大用户数:“人口总是有限的,服务才是层出不穷的。”100,不在数量多,在场景的多样化、多层次和变迁。

一百年前福特有言,“不管消费者需要什么,我只有黑色。”到了2019年,欧莱雅(中国)总裁说过一句话,“22年前我们进入中国时,美妆行业是千人一面,而今天是一人千面。”中科院院士王贻芳在谈到同步辐射光源时表示,高端装置会激发出高端用户,用户会思考如何使用这一前所未有的高端装置做工作。用户远比我们想象的需求多,他们想出我们很多想象不到的用途,产出一大批先进研究成果。大科学装置跟用户相互激发、共同发展。

0-1,只有通过1-100才能匹配到相应的需求上,并正常实现空间转移,送达消费者手中,从而在完整的产业链上充分实现自身的价值;同时,1-100的所有参与机构,也都在产业链中贡献自己的能力并收获价值,形成完整的产业链。正是看到1-100的重要性,美国等西方国家对华为的5G关上大门,以扼杀襁褓中的0-1。5G在国内的推广应用欠佳,导致1-100树冠长势不良。TikTok承诺公开内部运作,以化解欧洲对其用户隐私安全的顾虑,使1-100得以顺利推进,从而回过头来壮大巩固0-1。

在0-1和1-100的过程中往往会经历拐点。0-1固然不易,1-100,特别是前面的几步,同样要在不同程度上跨越技术成熟度曲线的死亡谷。1995年NASA发布的《技术成熟度白皮书》认为,从科学原理到形成产业分为9个等级:1-3级属于科研范畴,4-6级属于转化范畴,7-9级属于产业范畴。

一般来说,每一个“0-1”都有与自己配套和相应的“1-100”,不同的“1-100”也会相互交融,越靠近“100”也就是最终用户,彼此间的融合度越高,最终用户需要的是多种功能之间的融合。中国拥有相对完善的全产业链,易于承接新的“0-1”所需之“1-100”,也就是为新的“0-1”从幼苗到大树提供土壤。反过来说,“卡脖子”现象也会倒逼国内中小企业补位、替位,使已有的全产业链新陈代谢和更为完善。

在某种意义上,中国古代的四大发明之一,火药提供了一个反例。火药,显然属于0-1,尔后在中国和欧亚大陆各地形形色色的1-100,在相当程度上影响和改变了0-1的进程。

2.工业服务业的启示

这部分内容并不是如制造业那样0-1和1-100的关系,是工业服务业的一个典型,对于理解制造业那样0-1和1-100的关系也具有启发意义。在AI领域,基础算法和理论研究方面美国暂时领先;而在场景应用和数据训练方面,中国则更具优势。对“人机共生”体验最多,感受最强烈。中国有海量的数据和丰富的场景。

人类现阶段暂时还止步于应用人工智能(Applied AI),没能创造出可以解决不同类型问题的通用人工智能(General AI)。这意味着,每一个垂直领域的人工智能,都需要根据应用场景,来构建独立的算法模型,并依托实际的业务数据来不断训练完善。能否创造更多的场景,是否拥有更多的数据,这些条件都将反向制约人工智能的发展进度。“AI产业持续亏损最根本的原因还是当前缺少一个杀手锏应用。”一位国内AI龙头的内部人士表示。

李开复认为,美国和中国将如何共同引领全球AI革命——美国主导AI领域的学术研究,而中国则会凭借庞大的人口基数及海量数据,探索出更多的AI落地场景。

韩国和中国台湾地区都有非常强大半导体产业,如三星、联发科、台积电等,但是韩国和台湾地区的算力水平并不突出。算力的生命在于应用,如果一个国家没有足够多的企业能够用好算力,搞好创新,提升效率,反过来也会制约算力产业的发展。

美国最大云计算服务商亚马逊和中国最大云计算服务商阿里云都是电商企业,催生他们的则是两个著名购物节“黑色星期五”和“双11”,它们都会产生天文数字级别的超高瞬时流量。

阿里巴巴发现当时以IBM小型机等为核心的“IOE”架构无法满足自身的需求。当时阿里内部分为两派,以阿里云创始人王坚院士为首的一派认为,必须自力更生,独立发展下一代“云计算”技术。另一派认为,独立研发成本巨大,全球都没有先例,阿里巴巴很难成功。最终,研发自己的云计算系统,“如果有一天势必会跟谷歌、甲骨文直接竞争,那手里不能是拿来主义的棒子,必须是自己做出来的火箭”。

网民数量暴涨,交易规模暴涨,应用种类暴涨,正是如此爆发的需求推动了中国算力水平的崛起。

这里还需要对应用场景进行细分。中国的绝大部分应用场景在中国,相对单一,创新的幅度和频率较小,维权意识弱而违规现象多;美国的应用场景在美国等发达国家。亚马逊和微软建设超大规模的数据中心,其中大部分用来服务美国外的客户。亚马逊全球市占率已经达到了38%左右(超过阿里、华为、腾讯总和的两倍多)。应用场景的特点是多样化、创新的幅度和频率大,维权意识强而违规现象少。

由此可以推知的另一点是,中国“双循环”的两个循环有较大差异,而美国的双循环差异较小,甚至可以忽略不计。不一样的应用场景,不一样的1-100,将以不一样的方式反作用于0-1。

把应用场景和AI结合起来,元宇宙在召唤。

 



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