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淘宝内部报告：在线教育机会在哪里——信息图
淘宝教育总监房卉林透露，淘宝教育目前已经成为中国最大的在线教育平台，付费用户规模超过千万。未来将对平台和服务全面升级，希望在1年内帮助1万家传统线下教育机构向线上转型。
来源：199it
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Jason Stirman：打造没有管理者的创业公司
注：Jason Stirman也可以说是一个离经叛道的人，卸任twitter CEO之后，他重新投入创业，打造了Medium，试图再次改变人们交流的方式。他说：“传统管理方式不适合我。”他认为传统的管理方式缺乏人性化。在Twitter的经历虽然教会了他许多，但同时他也深感疲惫。而Medium是一个新的团队，对Stirman来说也是一个新的机会：一个没有经理的公司你敢想象吗？
Ev Williams初次在Twitter工作后，他找到了住在德克萨斯州的Jason Stirman。“你该出来活动活动了，”Williams对他说，“Twitter大有前途，你一定要加入我们！”但是Stirman可不是那么容易被说服的人。“我告诉Williams，‘你要我离开这个舒服的地方就为了一个只能写140字的短文然后点击发送就完事的东西吗？’我觉得这个想法有点不切实际。”Stirman描述当时的谈话说道，“然后Williams说了一番话，令我此生难忘。Ev正视着我的眼睛，充满信心地告诉我‘如果我们成功了，我们势将改变整个世界的交流方式。’当时我在心里想，‘哇好小子，我佩服你的勇气和信心，但这事我还是觉得不靠谱。’”虽然Stirman最后没有答应Williams的邀请，但他也承认就在拒绝Williams的那一刹那，他内心已经后悔了。18个月之后，当Twitter发展到50多名员工时，Stirman加入了Twitter。
第二次，Stirman学聪明了，当他看到跟着Williams创业的机会再次出现时，他毫不犹豫地选择了加入。在Twitter工作了几年之后，慢慢地他发现原来的创业团队悄然不见了，Williams带着一帮人又开始忙碌创立新的公司，Obvious Corporation，试图实现一个新的创新突破。“于是，我辞掉了Twitter的工作，加入这群人中间，我充满期待地问道，‘好吧，伙计们，这一次我们又要干什么大事情了？’Ev看着我，然后他说，‘呃，我也不太确定，大概是重建互联网？’”虽然Stirman当时不确切明白Williams的意思，但是听上去很有意思。然后，他们一起弄出了Medium，一个誓要改变人们交流方式的内容发布平台——是的，你没看错，又一次改变。
Medium不仅仅试图改变了数字出版（digital publishing）方式，它也改革了公司的运营方式。作为Holacracy理论（猎云网注：全体共治，一种全新的企业结构理论）最严格、最忠实的实践者，Medium公司尝试了一种彻底摒除管理的工作环境，所有人只需要专注于完成自己的任务。对于公司所呈现出来的空前未有的自由氛围、蓬勃朝气和高效的生产力，Stirman在震惊之余更是惊喜万分。但是，公司也并不是方方面面都需要采用Holacracy式的结构来收获盈利。至少在Twitter的这几年工作经历让Stirman学会不少管理及处事的技巧。下面，我们一起来听听Stirman的经验分享。
“我不赞同传统的管理模式。”
Stirman在Twitter有过两年时间的团队管理经验。但是在那段时间里，无论他怎么努力，他总能感觉到一丝不对劲。不断地在上司与同事这两种身份之间切换，让他感到一股无形的压力。为此，他读过各种管理类的书籍，也把其中的箴言教训牢记于心。比如，和下属保持距离，不该知道的事绝不告诉任何无关的人员，要求他们时刻认清任务中的困难，平等奖励等等。太多太多的规矩，Stirman甚是反感。
“从管理的角度出发，他们认为员工既是资源——就好比如何将员工的价值最大化。”Stirman说道，“但是在我的理解中，资源就是天然气或者煤炭这一类的东西。用这种认知方式去对待一个有生命的人，这是与人性相悖的。”
因为对传统的管理方式感到失望，所以Stirman决定跳出常规，换一种方式管理他的团队。他开始单独找团队成员交流，谈谈他们最近的生活状况，而非他们的工作和效率。“当你和你的某个下属面对面坐着时，问一句‘最近过得怎么样？’远比‘是什么影响了你最近的工作状态？’更容易打破僵局拉近俩人的距离。”Stirman表示。
“一旦有问题出现，我的第一反应不是问题本身，而是出现问题的人。这么以来，问题很快就迎刃而解。我不得不说，这就像绝地武士的控心术一样神奇。”
接着，他开始利用与员工共进午餐，或者一起喝咖啡、一起开怀畅饮等机会，趁机聊一聊他们的近况。比如妻子的工作有着落了吗？家里的房子装修好了没有？等等。这些问题不可避免地会影响到员工工作时的状态。Stirman解释道，但是一旦你开口问了，他们便会如释负重。
这种人性化的管理逐渐地发挥起作用，甚至超出了预期。“我有次听说我的团队中有人跟另外团队的某个员工关系不和从而导致了整体工作效率低下——仅仅只是因为他们互相看不顺眼对方。我想，如果我能让他们俩一起心平气和地坐下来谈谈工作以外的事情，他们的关系会不会得到改善呢？于是我找来了他们俩，一开始只是茶余饭后的闲谈，接着他们似乎找到了一些共同点，最后他们已经开始共同讨论怎样解决团队中的问题了。曾经差点让我彻底难眠的问题，竟然在日常的聊天交流中如此顺利地解决了。我忍不住想，我了个去，这招够牛B的！”
传统管理要点之一：保护你的团队免受外界因素的影响。但是Stirman发觉这根本行不通。“我承认，传统管理学和我的所有导师都告诫我应该把我的团队与外界隔离起来，这样有助于他们专心工作，提高效率，乃至保持身心愉快。”他说道，“真是这样吗？可为什么我发现他们反而变得愤怒，变得困惑，变得迟钝了呢？所以，我尽量让他们知道得更多，当他们知道的越多，他们反而更有干劲了。”
小有成就之后，Stirman打算再尝试一下其他的管理理论。“没人真的尝试过这些更好的管理方法，传统的方式太过依赖于上下级之间的管理关系，”他说道，“但在我内心深处我仍是一名工程师。我会试着以工程师的眼光来看待管理，就像分桶测试（A/B test），采用尽可能多的数据和结果来辅助决策。”在尝试新的管理方法过程中，他无意中发现了《Your Brain at Work》一书，通过此书，Stirman了解到了一种新的管理方法——SCARF。
SCARF代表了地位（status）、确定性（certainty）、自主性（autonomy）、关联性（relatedness）和公平（fairness），是由这五个英文单词的首字母缩写组合而成。“一般来讲，倘若人们受到这五个因素之一的激励，他就会对整个团队表现出忠诚。”Stirman解释道，“作为一个管理者，你需要弄明白每个员工的激励因素是什么，然后给予他们相应的奖励措施。很多管理者认为，‘我们应该一碗水端平地奖励每个人因为大家都很努力’，但是这并不能有效地激励到每一个个体。”SCARF的具体假设如下：
“所以，事实就是，有的人非常关心其他人，有的人则对自己之外的人和事完全不放在心上，”Stirman继续解释道，“只要我清楚地了解我的团队中每个人的需求和特点后，我就能轻而易举地各个击破。所有的小问题和个性冲突都会自然而然地从我的团队中消失不见。”
Stirman一直希望打破等级，用合作的智慧来管理团队，这样的理念为他加入Medium铺平了道路。在Medium的团队中，明确的交流、激励还有责任是保证整个团队不断前进的隐形因素。
从零开始实现“全体共治”
Medium自一年前开始采用Holacracy理论模型的管理方法。“我只能说，全体共治，这是我到目前为止见到的最好的公司组织架构和管理方式。”Stirman对Holacracy管理模式给予了高度的评价。其表现出的极简主义和逻辑性让Stirman尤其着迷。“这就好比是一个为你的公司而设计的一个操作系统，让工程师出身的我深深地爱上了这个系统。事实上，Holacracy管理模式刚发布了4.0版本的组织架构。因此我们公司也是紧随其后——管理模式会像iOS系统一样更新迭代。”
·没有管理人员，自主最大化
·有机扩展，当某项工作越来越繁重时，招人
·解决压力。发现员工正在面对的问题，写下来，有条不紊地逐一解决
·明确每一件事——从各部门的休假制度到决策制定
·分配决策权，避免从众
·杜绝一切影响员工工作状态的外部影响因素
“我们的组织结构完全始终围绕公司的发展目标而展开，”Stirman进一步解释道，“我们人员之间没有上下级之分，有的只是工作群之间的上下层关系。”举个例子，阅读与发现（RAD）工作群的人员主要负责网站的阅读体验，他们隶属于产品研发群，后者又从属于创新与反馈群——一个专门负责内容创建过程的工作群。在这样一个嵌套的环节里，产品研发群可以迅速获悉其子群的反馈结果，从而引导产品向着正确的发展方向前进。各个工作群中的每一个成员都有自己的任务目标，同时他们的任务又与衔接群的任务目标息息相关，最后共同实现公司的整体目标。因此，无论何时，大家都有一个共同的前进方向。
“Twitter的发展目标改变过几次，从设计一款出色的产品到产品宣传再到使之成为公司的一项稳定业务，甚至也有可能改变世界，”Stirman说道，“在这样的快节奏下，我最终感到自己的工作与高层管理的发展理念越走越远，我的团队成员亦有此体会——我们真的跟不上领导们的思维步伐。”
要解决这种困境，不能只把焦点放在员工身上，而是得关注员工在公司分担的角色任务。每一个工作群都有一名“带头联系人（Lead Link）”，由他来决定这个群的职责与工作任务。话对这么说，但其实大多数时候，只要个人能力许可，他可以同时胜任多个角色的任务。比如Stirman他自己既是“人事操作（People Operations）”的带头人，也是“内容管理者（Word Master，就是在遇到文章标点符号或者大小写等文字问题时做最后决定的人）”。这样一来，人们便可以充分发挥自己各方面的才能。
像这样的以角色为中心的组织结构同时也促进了创意与战略的多样化，也严格地控制了即将上线的产品。比如，“产品战略”这一职能角色，其职责是决定产品的功能特性，目前由Ev Williams一个人担任。但是，在类似RAD这样的团队里，决定创意的实施往往不是一个人，而是一群人。
当某个角色的任务过于繁重时，我们可以发展出一个拥有多个人员的特定工作群来共同分担任务。“在传统的公司里，组织架构几乎不以工作内容的改变而改变。”Stirman说道，“许多公司都是这样，他们习惯把新的工作模式硬塞到现有的组织架构中，结果却搞得一团糟。”
强调自然发展的另一个好处是可以分散权利。在Holacracy体系中，个体在没有管理者监督的情况下独自运作，根本在于几乎每个人在其特定的领域有相应的决策权。因此当所有事情都尽可能地明确详细之后，大家自然会清楚谁有权利做哪件事。“把权利分散到多数人的手中带来的好处就是集思广益，共同决策，促进公司不断发展，”Stirman强调说，“这种架构方式可以让公司更快速地发展，积极尝试新事物和及时做出调整。你不必再为了做一件事情浪费几个星期甚至几个月的时间苦苦等待高层管理者的签字，就像Holacracy理论中所述，‘我们要聘请最优秀的人才，然后相信他们，让他们替我们做决策。’每时每刻，人们都在做决定，他们控制着公司的某一部分，然后执行这些决定。也许有人会做出错误的决策，但是这种方式带来的整体优势远远大于其潜在危险。即使真的出现错误，在这种方式的运作下你依然可以迅速地回到正轨。”
在会议中制造一些“问题”也可以促使人们快速地做出决策。Stirman对此的定义十分广泛，用他的话来说就是“介于‘是什么’和‘可以成为什么’之间的任何区别”。照这个说法，‘问题’可以是消极因素（例如，我没有时间做这个项目或者我的椅子坐着非常不舒服等等），也可以是积极因素（例如，我对未来有一个设想……）。在问题讨论会上，所有提出的问题都会得到解决，每个与会者可以选择分享自己的问题也可以放弃。于是，每个人在遇到问题或者看到机会时都会有机会站出来发表自己的意见。
“Holacracy管理理念和传统管理理念之间的差异在于，当下层员工和上层领导坐在一起讨论时，每次都是上层领导在讨论他们的问题，然后要求下层员工解决这些问题，”Stirman耸了耸肩继续说道，“没人会在乎一个小职员在工作中遇到的问题，也不会在乎他的想法和建议。但是他们却要日日夜夜地解决别人的麻烦，有时候甚至根本不理解也不想去理解解决的意义何在。”
在我们上述提到的问题讨论会议中，一个经验丰富的引导者会列出一个清单，其中包罗了人们提到的所有问题，然后剩下的时间就是尽力解决问题。但是这也并不意味着一定要解决重要问题。我们只需要找出下一步的正确解决方案。“如果我提出有一个键应该是绿色的而不是红色的，那么在传统的会议上这个问题可以被讨论几小时、几天甚至几星期，直到有一个明确的结果，”Stirman说道，“但是在我们的问题讨论会上，我们得出的一个可行的方案是找个时间由我来单独跟我们的视觉设计师讨论这个问题。”
对于Stirman来说，早在他了解到Holacracy理论之前，他就知道如何发现问题，但是却总是难以解决。“一旦你察觉到问题所在，你就会开始寝食难安。而现在，只要发现任何问题，我都会马上写下来。如果我不能独自解决，那么我就把问题带到下一次的问题讨论会上交给我的同事们一起解决。多亏了这些会议的帮助，你总是可以更好地解决问题。”
怎么对待Holacratic?
和传统的管理框架相比，Holacracy模型有许多可取之处，Stirman强调。他自己对此有着深切的体会。“当我回想在Twitter担任经理的时候，我始终感到惶惶不安。可是我的团队其实根本不存在那么多问题，”他说道，“然而，我的上司依然在他管理的团队之间忙碌不已。没人有那闲工夫和精力来解决我的问题。而现在，在Holacracy管理模型的指导下，显然人们变得更加快乐了，他们能够感到自己被倾听，能够感到自己和整个公司之间的联系。”
现在， 是不是对Holacracy理论有点心动了呢？如果你想在已有的公司架构之上引入Holacracy管理模型的精髓，那么一定不要错过Stirman给出的重要建议：
Stirman在Twitter工作时用心倾听下属的个人情感和日常问题是一个非常重要的例子。这无疑为释放压力创造了一个可靠空间。实际上，Stirman一直希望自己的这种更加人性化的减压方式可以得到认可和推广，这样人们就会知道如何解决这些压力而不是任由负面情绪影响工作状态。
Holacracy鼓励人们说出自己的压力，在会议上或者会议之外解决问题。考虑到公司内部大大小小的会议不断（有时候会议多得离谱），这个建议变得尤为重要。问题讨论会议的意义正是在于解决在其他会议上难以解决的问题。在这个会议上，人们只需要提出自己无法解决，需要别人帮助的问题。
建立共同的责任感可以营造一个更加团结紧密的工作氛围。除了在报告中说明公司的运营现状，Stirman还希望可以在他自己的任务清单中也列入团队成员的任务和关心事项。这不仅是对他人的负责，同时也能减少他们被管理的压力。“在Twitter，人们有一种共识，那就是我的工作报告只需要完成对团队工作的监督，而我只需要对我的上级负责。但其实仅仅这些内容提供不了多少帮助。
大多数时候，你明白你的领导掌握着你的职位和工资的生杀大权。但是我希望我可以坐下来和我的手下这样谈话，“来吧伙计，让我告诉你在Twitter当一个经理有哪些职责。这份清单上面罗列了我所有的决策权。我非常希望我可以打破权利阶梯，成为一个更加合格的领导者。”
与此同时，在你的报告中写上你自己的问题，期待别人是否可以帮你一起解决也是一个十分有用的主意。“在Twitter的时候，我总是肩负着团队的所有问题，我像所有的管理者一样，”Stirman继续说道，“我是多么地希望我可以有更多的权利帮助他们解决问题，同时也有包括我自己的。我也希望我可以和他们多交流，多发现一些潜在的问题，然后全部解决，让我们的工作更加出色。到最后我甚至不敢再用‘我不知道’这四个字去回答他们的问题，但是看看我的团队，他们是那么的出色，那么的有才华，敢于挑战任何难题。撇开工作不谈，他们随时随地都愿意为你提供自己的帮助。他们迫不及待地想展现自己的才能，成为众人眼中的英雄。到最后，作为他们的管理者，我得到了他们的信任，因为我从不回避任何一个我无法回答的问题。”
用Holacracy的理念来招聘
鉴于每一个Holacracy体系中的员工都有部分的决策权，你可能会觉得这个招聘流程一定很独特，或者至少会相对复杂一点。但是Stirman则表示完全没必要弄得这么麻烦——即使是一个十分传统的公司也可以采用Holacracy的方式来招聘新员工。
“在面试的时候，你很容易就能看出一个人是否会主动解决问题或者承担项目——还是说他们更适合被动式的分配任务。这两种类型的员工都挺好，大多数要么属于前者一类，要么属于后者，”Stirman说，“所以，我一般会问，‘请描述一个让你感到十分兴奋的项目。’主动型的人会从他们如何发现问题开始讲到他们最后怎么解决。另外一类人则会说，‘我的经理有一次问我，能不能做一个……？’答案立刻见分晓。不过在我们这种类型的团队里，我们更欢迎主动型的人才。”
千万不要低估文化适应在招聘中的作用。这是Stirman一直特别强调的一点，尤其是你准备进一步朝着Holacracy理念深处发展。“你得确保你招聘的人跟你很合得来，”Stirman说道，“很多人都喜欢招聘高能力的员工，但往往很难融入到你的企业文化中。在我看来，这是最失败的一种招聘——比招一个能力平平的人还要糟糕。你对他们的能力很满意，他们渐渐地会掌握权力，聚集影响力，深入到你的技术、开发和产品各个方面。接着，当所有的蜜月期过去之后，各种各样的问题就开始浮现了。”
不足之处?
“理论上来讲，Holacracy体系的规模应该比传统的组织结构更容易扩展，原因在于Holacracy体系中的工作群可以根据公司的工作内容随时调整。”话虽这么说，但Stirman也表示一切还未得到实践，因为目前Medium仍只有40名员工。
在实际操作中，Medium的团队已然发现了这个体系中存在的部分不足之处：缺乏有效的奖励和反馈机制。“通常给员工工作的反馈、指导以及分配工作内容，这些都是经理的职责，并且所有这些事情对于营造一个良好健康的工作环境至关重要。当你卖力工作时，你需要得到认可和激励。”Stirman说道。
即便如此，Medium的创业团队依然决定采用Holacracy的方式去解决这个问题。“我们设计了一些新的角色，主要负责定期给其他人提供工作反馈，”他接着解释道，“看上去我们正在打破与传统管理之间的界限，但其实这些新的角色并不关心人们的工作，它更像是一种指导关系，而非管理关系。”
我们把这些角色命名为“领域领袖（Domain Leads）”，由各个工作群中经验丰富的人员担任，比如设计师和工程师等等。除了指导工作之外，他们也会分担大部分的人事招聘工作。他们的工作与决定工作群任务的“带头联系人”的工作紧密联系，共同评估员工的绩效。“领域领袖只对人负责，而不对工作负责，”Stirman强调，“我们正在尝试这种新的管理方法。”
为了更完美地实施这一新举措，Medium团队还引入了“击掌表扬机制（High Five Machine）”——其实就是一个简单的留言板，每个人都可以在上面写下对同事的赞赏，然后分享给所有小组成员。这是在Holacracy理论基础上的创新，是实践过程中的灵活调整。
“我们在不断地学习，对于目前的探索我感到十分满意，”Stirman最后说道，“未来是个未知数，但是当我听到各种教条，或者任何的管理法则时，我只想说‘无聊’。我们也许在做一些与众不同的事情，也正是敢于打破常规才让我们有机会见识到更多的新事物。”
Source：firstround （编译：小白）
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以IT培训起家的达内科技，如今半壁江山是非IT培训的其他职业教育了
昨天，达内科技公布截止至2015年3月31日的2015财年第一季度未经审计财报，报告显示达内科技第一季度尽管收入相比去年同期增长15.8%，达到2820万美元，但是公司整体净亏损为250万美元，相比之下去年同期，整体的净利润为100万美元。另外，如果不计入股权奖励的支出，达内科技第一季度运营亏损为360万美元。
面对这样的营收情况，达内科技CEO韩少云强调了第一季度达内入学人数和校区的增长：
达内科技的校区从去年年底的97个增长到122个。
达内科技第一季度学生注册总数为15167人，比去年同期增长38.1%；
而这是达内上市之后学生人数最大规模的一次增长。而这背后源于达内科技去年开始对于自身业务的调整，从单一的IT培训逐步拓展品类，囊括了包括进行了调整，从原有专注IT培训，逐步拓展到数字艺术、网上销售、市场营销和会计等领域，而这四个领域已经占据了2015年第一季度招生人数的44%，其中会计学科则位列招生人数第三名，紧随在Java和数字艺术之后。
另外，财报中还提到了达内在2015年3月份上线的在线教育平台，TMOOC.CN，目前有2.6万的注册用户，并且提供了400多门课4000个小时的在线视频。韩少云强调在线教育平台将会给达内带来更为广泛的客户群，推动达内未来的增长。
来源：36氪 作者：荔闽
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观点：企业级市场召唤一个“真正移动”的时代
编者按 ： 彼得·瓦格纳（Peter Wagner）和马丁·吉尔斯（Martin Giles）都是风险投资公司Wing Venture Capital 的合伙人。
移动设备、云计算和大数据显现出来的优势地位，对人们的生活和工作带来了深刻的影响。但令人遗憾的是，很多在智能手机和平板电脑上运行的企业级应用不能充分发挥这一革命性转型的作用。甚至标榜自己是“移动为先”的某些服务，往往也不能推出新奇的功能来提高生产力和利润。
现在，企业级应用市场的规模达到 1000 亿美元，要想主导这个市场，就必须是做到“真正的移动”（authentically mobile），即如果我们不充分利用移动生态系统的特有属性的话，各项服务将难以完成，甚至不可能完成。
名副其实的真正移动企业级应用数量还很少。但是，一些从事客户关系管理业务的公司（如 Clari 和 Base CRM）和提供人力资源服务的创业公司（如 Yoi），他们的服务体现出了移动真实性的一些特点，这预示着移动行业的未来发展趋势。
相对于传统因循守旧的应用，“移动为先”的应用（优先使用移动应用而不是事后再用）必定是一大进步，因为传统方式只是在移动平台上简单模拟台式机的功能。“移动为先”的服务则提供更加优雅和更加直观的用户界面，可以更加充分地利用智能手机和平板电脑一些的独有功能。例如，我们可以通过传感器和轻便的用户输入设备来储存数据，可以对内容和操作方式进行超个性化的设置，同时这些服务的使用时间随意，对用户的吸引力更大。
但是，“移动为先”的服务主要还是优化现在的工作流程，以适应已有的新平台，而没有开创全新的功能。这是要达到真正移动应用（它们才能带来真正的改变）前所要经历的一个中间阶段。下面的表格概述了一些重要的影响因素。
所谓真正的移动应用，就是说，没有移动设备，工作流程将很难进行。与“移动为先”的服务不同，它们更加注重搜集和分析促进创新体验的数据。若要设计出真正的移动应用，光是专注于移动的创业公司孵化器的纸上谈兵还远远不够，因为企业流程和相应的数据超出了移动获得主导权之前的那个时代的范围。
很多工作人员的手机上都安装了消费类应用，这是真正的移动。例如，Uber 就利用了移动的“及时性”特点，并辅以 GPS 技术来追踪人们的位置。如果在台式机上来运行 Uber 之类的应用，简直是太荒谬了——这种模式可以用来判断一种企业级应用是不是真正具有移动的特点。
一些打入企业市场的消费类应用声称自己实现了真正的移动，至少是部分实现了。例如，Dropbox 吸引用户的地方在于移动用户必备的同步属性。但是，它在台式机上使用的效果也很好，因此这就不是真正的移动了。然而，当 Dropbox 用在其他设备上时，它的重要性就大大显现出来了——Dropbox 的数百万用户清楚地看到了这一点。
还有一些真正的移动消费类应用会以全新的方式来改善劳动力。但是，对于创业公司来说，这也是一个绝好的机会，他们可以为“真正的移动”主导的市场提供个性化产品。估值极有可能达到数十亿美元的公司将是面向知识性人才的。相对于那些面向商店、工厂和医院的工作人员的“低等”应用来说，这些“高等”应用的收费更高，市场空间更广。
“真正的移动”趋势目前还处在发展的初级阶段，但 Slack（以团队沟通协作为基础的移动办公平台）却自我标榜为“原生的移动”，此举说明这一领域还是有很大潜力可挖的。就像 Dropbox 一样，Slack 既能在移动设备上运用，也能在台式机上运用，因此，从严格意义上讲，它并不符合“真正的移动”的标准。但是，它的一些核心功能，如“一体化”的高度集成、多样的数据来源和记录系统，只有在移动环境下才能发挥出特殊的作用。Slack 最多不过就是一个多平台交叉应用，越来越接近“真正的移动”。
一般来说，商业通讯就是在多个应用之间交叉进行。Blue Jeans Network（一家获得 Wing Venture Capital 投资的创业公司）已经推出了一种服务，使员工们可以通过移动设备参加多点式、跨平台的视频会议，并可以彼此之间分享视频画面。展望未来，开发商们可能会开发出真正的移动应用，那时，工作人员就可以轻松地把手机上的视频会议画面传输到会议室或台式机上了。
客户关系管理（CRM）也为“真正的移动”大发展做好了准备。Clari 可以通过手机向销售部门主管发送提醒，确保他们在会面前具有客户或潜在客户的最新信息。它还能提醒他们在外奔走时随时更新交易状态，以便可以快速捕捉和分享数据。Base CRM 则包括一项地理位置功能，可以绘制出用户的联系人地图，提供到达那里的一键式导航。
除了这些至少部分体现了移动真实性的应用开发早期例证，整个客户体验管理（Customer Experience Management）——覆盖售前和售后互动两个方面——将成为那些在企业员工和客户之间打造实时、动态联系的产品的沃土。
另一批真正的移动解决方案将出现在 HR（人力资源）领域，它们正在从相互孤立的《呆伯特》（Dilber）式卡通片，转变为一个数据驱动的整体，与重要业务流程紧密结合。新兴的“人力分析”领域（追踪员工互动等事情）看起来特别具有发展前景。
Yoi 已开始着手改善员工管理的成功率，向新入职的员工提供他们在外出活动及在办公室时所需要的信息。更为重要的是，Yoi 还可以实时捕捉和量化员工的数据，并反馈给部门主管，令其迅速介入，解决员工遭遇的烦恼，或是加速员工学习过程。
Yoi 就是一个令人感兴趣的例证，证明移动应用可以与数据和云端的力量相结合，用于深入揭示一个原本相当晦涩的过程，提高员工留存率。
其他对真正的移动企业级应用做好准备的领域还包括，支付、旅游管理和数字安全。正如我们在之前指出的，有些真正的移动消费类应用将会进入企业级市场，解决一些公司的实际需要。但创业者们也面临着一个激动人心的机遇，为企业及其客户和员工从零开始开发新产品。在新兴的真正移动应用商店内，大量闲置货架正等待新产品的到来。
Mobile First, But What’s Next?
Editor’s note: Peter Wagner and Martin Giles are partners at Wing Venture Capital.
The ascendance of mobile devices, cloud computing and big data is having a profound impact on the lives of workers. Yet many of the business applications that run on their smartphones and tablets still fail miserably to take full advantage of this revolutionary shift. Even services that tout themselves as “mobile first” often fall short of delivering novel functionality that boosts productivity and profit.
The offerings that will come to dominate the emerging $100 billion market for enterprise applications will be those that are “authentically mobile,” a term we use to describe services that would be extremely difficult or impossible to achieve without taking full advantage of the unique properties of the mobile ecosystem.
Truly authentic mobile business applications are still pretty rare. But services from firms such as Clari and Base CRM in customer-relationship management, and from startups such as Yoi in human resources, have elements of mobile authenticity that make them harbingers of what is to come.
Mobile-first applications, which treat mobile use cases as the priority rather than the afterthought, are certainly an improvement over traditional, “pave-the-goat-paths” ones, which simply mimic desktop functionality on mobile platforms. Mobile-first services have more elegant and intuitive user interfaces, and they take greater advantage of some of the unique properties of smartphones and tablets. These include the ability to gather data via sensors and lightweight user inputs, frequent, in-the-moment, “bite size” usage, and hyper-personalization of content and operation.
But mobile-first services still focus on optimizing existing workflows for the new platform in town rather than creating new-to-the-world functionality. They are an intermediate evolutionary stage on the road toward authentically mobile applications, which are true game-changers. The following table summarizes what makes these so powerful.
Authentically mobile applications address workflows that have been frustratingly elusive in the absence of mobile devices. Unlike mobile-first ones, they also place much greater emphasis on the collection and analysis of data, which fuel the innovative experiences they deliver. Conceiving them requires far more than just a “mobile for X” startup incubator whiteboard exercise because the business process and data being tapped were simply out of bounds in the pre-mobile world.
Many workers already have consumer applications on their phones that are authentically mobile. Uber, for instance, takes advantage of the “in-the-moment” property of mobile and leverages GPS to track people’s location. It would be ridiculous to think of developing an app such as Uber for the desktop — an acid test that we can usefully pose when assessing whether a business application is authentically mobile.
Some consumer applications with at least a partial claim to mobile authenticity have already crossed over into business markets. An example is Dropbox, whose appeal is grounded in the mobile must-have property of synchronization. It’s pretty useful on the desktop, so it fails the strict acid test for mobile authenticity. Nevertheless, its value soars when it touches other devices — something that is obvious to its millions of users.
Other authentically mobile consumer apps will empower workforces in novel ways. But there is an exciting opportunity for startups to create products specifically for the corporate market with mobile authenticity at their core. The ones most likely to become multi-billion-dollar businesses will be those designed for knowledge workers. Such “carpeted floor” applications can charge higher prices and target larger markets than “linoleum floor” ones aimed at folk in warehouses, factories and hospitals.
It is still early days here, but the popularity of Slack, a workforce-collaboration tool that bills itself as “mobile native,” hints at the opportunity waiting to be tapped. Like Dropbox, Slack is a powerful tool on desktops as well as mobile, so it doesn’t pass our strict acid test. But some of its core properties, such as its “all-in-one place” hyper-integration with varied data sources and systems of record, are particularly valuable in a mobile environment. It can best be characterized as a multi-platform crossover application with an increasingly strong claim to mobile authenticity.
Business communications in general is a place where more crossover applications will emerge. Blue Jeans Network (a Wing portfolio company) already offers a service that makes it possible for employees to conduct multi-point, cross-platform videoconferences and collaborative screen shares from their mobile devices. Looking ahead, vendors may develop authentically mobile applications that make it simple for workers to, say, transfer a video session easily from a phone screen to a conference room or a desktop.
CRM is also ripe for greater mobile authenticity. Clari can send alerts to sales executives via mobile phones to ensure they have the most recent information related to a customer or a prospect before meetings. It can also prompt them to update the status of their deals on the go so that the data is captured and shared promptly. Base CRM includes geolocation functionality that maps users’ leads and contacts, and offers one-touch driving directions to get to them.
Beyond these very early examples that have at least a partial claim to mobile authenticity, the entire universe of Customer Experience Management, spanning both pre- and post-sales interactions, will be fertile ground for products that create vibrant, real-time tethers between a company’s employees and its clients.
Another cluster of authentically mobile solutions will appear in HR, which is being transformed from the disconnected, anecdotal adjunct of various Dilbert cartoons into a data-driven discipline that is tightly integrated with critical business processes. The fledgling field of “people analytics,” which measures things such as employee engagement, looks especially promising.
Yoi sets out to improve success rates in employee onboarding by providing new hires with information they need while on the move, as well as when they are at their desks. Importantly, the application also captures and quantifies data from employees in real time, feeding it back to managers who can step in swiftly to address any pain points or to speed up a learning process.
Yoi is an interesting example of how a mobile application combined with the power of data and the cloud can be used to shed more light on a rather opaque process and to improve employee-retention rates.
Other domains ripe for authentically mobile business applications range from payments to travel management and cybersecurity. As we noted earlier, some authentically mobile consumer apps will migrate into the business arena to address companies’ needs. But there is an exciting opportunity here for entrepreneurs to create new offerings designed from the ground up for companies, their customers and their workers. Plenty of shelf space is waiting to be filled in the emerging, authentically mobile application store.
来源：techcrunch.com
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专访张瑞敏：企业做“互联网+”转型，必然会遭遇很多的失败
海尔的互联网转型实践，没有先例可借鉴，是否一定成功，还有待时间的检验。但值得肯定的是，海尔的实践不是一蹴而成的，而是逐渐过渡至此。
正如海尔集团轮值总裁周云杰所言，2000年，张瑞敏就发表文章《新经济之我见》，向所有海尔高管表示“不触网就死”；2005年，又发起了海尔1000天流程再造；直到2012年12月26日，才正式宣布实施网络化战略转型。
张瑞敏对互联网转型摸索了15年，其经验或值得参考。
4月29日上午，海尔集团董事局主席、首席执行官张瑞敏接受了《财经》杂志记者的采访，就当下流行的互联网+概念、海尔互联网转型所面临的问题与解决方法做出了回应。
问：互联网+是什么？
张瑞敏：互联网+企业绝不是简单的“油+水”。这个油很好看，飘在上面闪闪发光，但是水和油是分离的。利用互联网技术和手段，与用户零距离，才能真正达到水乳交融。我们称之为“用户复兴”。
比如，海尔物流管理车队，以前人工派活，现在改成ERP系统派活，这不是互联网+，这只是信息化手段。我们需要颠覆整个传统流程，去中心化、去中介化，让用户直接上系统抢单，车队和用户直接沟通。
去中心化，就是使每个员工都成为市场中心，所有的管理者把手里的权利全部让度，包括决策权、用人权、分配权。传统企业也试图分权，但是分来分去，还是在管理者手里，现在管理者剩下的权力，就只是提供资源。朝着这个方向去做，也许就能达到德鲁克所说的，21世纪的企业应当是每个人都是自己的CEO。
去中介化，就是去掉原来要在企业中走的流程，每一个员工自己跟用户零距离。
互联网+对企业来说就是要脱胎换骨。如果花了钱上ERP系统，还是传统模式的话，不解决任何问题。传统企业不能习惯于旧瓶装新酒。
过去海尔虽然也经历过多次变革，但是这次完全不一样。过去变化有路标，可以学习美国和日本企业，但是这次恰恰没有路标。那些用互联网技术发展起来的企业，组织结构在某种程度上也是因循传统企业的管理经验做的，我们不能对照腾讯、阿里、小米来套出海尔应该做什么平台。
企业从0到1之后，必然都想着从1到n，此后，企业的组织结构又会回到传统，变成自己的束缚。大爆炸之后是大挤，别人看明白之后都会跟你去挤。海尔不想挤，就必须从头摸索。
问：如何为互联网商业模式做组织架构变革？
张瑞敏：我对互联网的理解，不是企业要成为互联网，企业只不过是互联网无数结点中的一个。如果企业将自己定位成互联网结点，那么你必须开放。就像人脑子里有1000亿个神经元，每个神经元都是愚蠢的，但是连在一起就非常聪明。
互联网时代的商业模式只有一条：能不能使你的生态系统中各方都受益。过去，传统企业只考虑自己的利益最大化，每个企业都在压榨上游，然后生产出产品，再凭借强势的宣传把它卖出去，所有企业都没有用户，只有顾客。这是一个很封闭的系统，但现在，封闭是赚不到钱的，你必须和各方面资源融合，融合的中心是用户。
为了适应商业模式的变革，企业必须做两个方面的改变：一是战略，二是组织结构。我们的战略一定要变成人单合一，企业变成一个创业平台，部门和组织变成自组织。
现在海尔有三类人，第一个是平台主，第二个是小微主，第三个是创客。比如周云杰（海尔轮值总裁）就是大平台主。现在考核他的标准是，你这个平台是不是产生了越来越多的小微企业？如果这些小微企业成长不起来，就是他的责任了。而不是像他过去那样告诉人家要怎么干。
小微主和创客实际上是合二为一的，大家共同去发现市场。创客在小微公司中持有股份，但需要与海尔签订对赌协议，只有达到一定的目标值，你才可以兑现你的股份。比如做到了一定价值被上市公司（海尔有两个上市公司——青岛海尔和海尔电器）买入以后，可以置换上市公司的股份，上市公司兑现股份的时候也有一定的解锁期：上市公司利润、市值达到一定要求。
大部分小微公司，海尔只占很小的股份，不用合并财务报表，其业绩好坏不会影响上市公司业绩。但是上市公司具备优先回购权，比如当小微公司达到盈亏平衡点的时候，我上市公司具有优先回购权。
这样的组织架构改造，把个人的想象空间与企业的创新价值，绑在了一起。
问：如何在互联网转型中体现技术的重要性？
张瑞敏：互联网+企业不是不重视技术的改造能力，而是通过这样的组织架构调整，使得所有的小微公司必须有过硬的技术。
过去，海尔每年春天和秋天要组织新产品开发，怎么上市，怎么弄，很复杂，但是现在我不管了。我是从股东角度对你提出要求，而不是像管理者那样提出要求，帮你怎么做。
世界就是我的研发部，你可以整合全球资源，如果你整合不到，那么这个小微就不要干了。
没人说技术不重要的，但是这个技术怎么来？不能靠内部人说了算。过去有很多企业的技术水平很高，比如说索尼，全世界都在学他，我们也到那里也跟朝圣一样。但是索尼为什么就不行了？还有就是柯达，柯达倒台以后，其数码技术卖了19亿美金。有没有技术？有啊。
互联网时代的技术，必须要与用户交互。
海尔全球有5个研发中心，现在的定位是全球资源的连接中心，用户的反馈会直接传至研发中心。此前研发中心只是承接研发，各部门根据研发成果好坏付费，付费之后，它就不管了。这种方式就不符合互联网的迭代要求，你这个再好，也得迭代。
因此，对一个传统企业的战略转型来说，战略和组织架构的调整，要比技术更加基础。
问：如何避免转型中的内耗？
张瑞敏：有人质疑，将企业变成自组织平台，会产生大量的内耗，不符合科斯定理。科斯定理是说企业是有边界的。企业边界简单的说就是交易成本，如果你的交易成本比别人的高，你就不能扩张。但是科斯定理很重要的一点前提是，企业内部没有市场。因为内部之间每发生一次关系，就发生一次摩擦，因此没法变成内部市场，交易成本很高。
但科斯把企业看成孤立的，不是开放的。之所以内部存在摩擦力，是因为：一是有领导给你下指示；二是很多资源从内部来。如果没有统一的领导，资源从市场来，那么摩擦力就等于0。
过去，海尔有成千上万的人对每个部门的KPI进行考核，有考核就有寻租。现在不仅取消了KPI考核，这些人也取消掉了。
比如，物流送货，过去要靠人打电话问，用户满意不满意，现在靠用户，海尔规定：按约送达，超时免单。原来部门之间互相制约，现在变成协同了，不协同就都得被罚钱。
再比如，海尔有几千家上游供应商，过去有一个很严格的外部公司审核流程，申报、审查、到现场去看、怎么送件，法务还要检验是不是吃回扣了，看起来这个流程很好。但是这么多厂家，难免造假寻租，因此天天纠纷不断。
现在一刀切了，流程都不要了。我不用零部件了，我要模块了。你直接上网。如果你做的好的话，给你的份额就大。供应商很高兴，成本下去了。同时，和市场对接，冰箱售出后，某个部件坏了，直接反馈给供应商处理。这样供应商就必须做到：第一参与前端设计，第二你和我的用户要联系起来。
所以，消除内部市场摩擦力，必须做到：第一，所有你的人，可不可以为用户为中心，用户是你的领导；第二，所有的部门，可不可以从市场得来呢？
问：自组织平台会不会失控？
张瑞敏：我们一开始也很担心，这样完全开放、独立的自组织小微，会不会失控？
这其实取决于，这些创业团队能不能自控？实际上，如果你不这么做，就能控制住吗？哪个大企业里面不是有政策就有对策啊？然后大企业又根据对策出了更多的政策，越来越细，你把什么都控制住了，但是人的创造力没了。你就出了大企业病了。这个大企业病，到最后你想治的时候，肯定治不了。
我的职责和任务，就是如何变成一个设计师，如何把原来的航空母舰，拆成一个个舰队。
问：如何应对业绩压力？
张瑞敏：IBM 前CEO曾对我说，我这个办法听起来很好，但他们不可能做。因为他每年必须对华尔街负责，华尔街如果要求利润10个亿，那么他们要把利润分到各个部门。如果都分开了，怎么办？这个很有道理。
现在对海尔网络化转型来说最大的威胁，正在于此。海尔也有两个上市公司，也可能这个利润指标达不到，很有可能，非常难控制。目前利润增长很好，但是营收是相悖的。
把每一个创业团队变成自组织马上出来成果，这个很难。每个人都成为主人，主人就很看重利润。过去，销售额增长多少，就拿多少钱。现在要利润，所以他就要把很多不盈利的去掉，再往前走。所以，营收会出现暂时的降低。但这个现象不能持续时间太长。
企业转型就像空中换引擎。我们是空中正在飞行的飞机，现在必须换引擎，一个飞机要减掉4个引擎，很难。那么我们现在的做法是，先换一个，再换一个，再换一个，再换一个。这个挑战就是，你不能硬着陆，砰一下就掉下来。你可以减慢速度，但是你不能减到你不能飞行的速度。这时，你要抢时间把引擎换了。
传统企业的难处是，我不可能一下到底。互联网企业不管，可以亏损五年都不要紧。我们要吃饭啊，那怎么办呢？所以要把那些看似包袱的实体资源，变成优质资产。
传统企业有很多资源，营销网络、物流和服务网络。产业互联网化要跟实体网络结合起来，如果要割裂开来，意味着我们放弃了原有的优势。现在我们把线下的店变成和用户交互的店。用户不断地在上面交互，这样线下的店就不是包袱了。我们想做的事情，就是真正的把O2O打通。用户可以参与产品的设计，可以参与企业的营销，变成生态系统的一部分。
颠覆硅谷模式的，就是场景商务。我可以让用户看到需求被满足。
问：如何应对管理和文化挑战？
张瑞敏：企业做“互联网+”的转型最大的挑战在于管理，因为很多人的观念很难转过来。当然了，再往深里说，转不过来的原因，跟切身利益有关。企业与员工之间的关系，过去是给你创造一个岗位，现在没了，只给你创造几个创业的机会。
即便是美国也并不都是硅谷文化。海尔的美国总部公司在纽约，当初我们要改革，要变成人单合一。过去是每个职位给多少钱，现在是给企业创造了多少价值就拿多少钱，他们听了之后，12个人立即就辞职了。
文化整合费了很多劲，最困难的是日本。日本文化跟我们很不一样，员工序列工资，好的是团队精神，可是团队精神带来的弊病是不能发挥个体的创造力。
康德的那句话：人是目的不是工具。如果你把他当成工具，那么怎么都不行。
从转型的方向和模式来讲，都要走这条路。只不过他们的习惯不同，不一定采取我们这边的方法。在日本，采取到酒馆喝酒，通过喝酒逐渐地贯彻。如果不喝酒，就贯彻不了。
大公司变成创客文化，其实是很难很难的，因为传统的组织结构给你定死了。
互联网+企业的转型，意味着企业的开放，这样会看到很多失败的地方。如果不转型、不改变，可能现在看不到失败，但是整个企业会失败，就像柯达那样一下子栽倒。
从企业文化上，就是要包容转型中存在的失败。作为我来讲，要想办法把失败控制在比较低的范围。
没有哪一个企业不经过折腾，就能成功了，要么就是还没到那个应该折腾的时候。我注意到，很多企业取得一次成功之后，就觉得自己无所不能了。海尔也曾经高速发展过，现在我们想把原来的那一套扔了。
我每天早上起来都告诉自己，我其实是个挺笨的人。
花絮：席间我曾问海尔轮值总裁周云杰，张总是那种起早贪黑的企业家吗？他说，张总的工作作息很正常，晚上十点左右睡觉，早上六点左右起床。他与张总的交流很多，每周有三次固定的会议，周一战略研讨,三四个人参加。周五有一个会，主要看数据。周六二三十个人的案例研讨会。
本文与刊出的杂志稿有出入，是我个人的采访总结，责权自负。明日推送我对整个海尔转型的采访与思考——《海尔网络化失控》。我是陈庆春，商业领域的深度观察者，现在《财经》杂志担任TMT主管编辑。更多交流，请关注我的微信订阅号：诚意阅读（ReadingisReading)
*文章为作者独立观点，不代表HRTechChina立场
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研究显示财富 500 强 CEO 最爱用的社交网络是 LinkedIn
在财富五百强公司中的 CEO 中，只有 28% 的高管使用社交网络。这个数字或许比想象中低，但是已经是 2010 年的两倍。
公关公司 Weber Shandwick 发布的一份报告显示，社交网络对公司的形象和传播度的重要性与日俱增。全球 80% 的 CEO 都在一定程度上使用社交网络，其中北美的比例最高、欧洲其次、亚太地区的比例相对较低。年轻的新晋 CEO 使用社交网络的比例比终身制 CEO 的比例高 52% 。
在常见的社交网络中，CEO 们对 Twitter 和 LinkedIn 的使用呈上升趋势，而对 Facebook 的使用在下降。LinkedIn 是最受 CEO 们欢迎的社交网络。
根据 Weber Shandwick 的数据，2014 年有 22% 的财富五百强 CEO 使用 LinkedIn，10% 的 CEO 使用 Twitter 和 Facebook。一些 CEO 还在 LinkedIn Influencer 这样的栏目上发表专栏文章，以塑造企业形象和增加曝光度。
尽管大多数高管的社交网络账号可能不是自己维护的，这一现象还是能反映出社交网络在招聘、业务拓展、公共关系、企业宣传中起到越来越重要的作用。同时，公司倾向于利用各种社交网络渠道发布信息，对公关和媒体的依赖度逐步降低。
via：ifanr
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大数据分析的八大趋势
Intuit数据工程副主管Loconzolo双脚都已经迈进数据湖里了。Smarter Remarketer首席数据科学家DeanAbbott也为云技术的发展指出了捷径。他们二人一致认为, 大数据与分析学前沿是个活动目标，这一领域包含了储存原始数据的数据湖和云计算。尽管这些技术并未成熟，但等待也并非上策。
Loconzolo表示：“现实的情况是，这些工具都刚刚兴起，他们构筑的平台还不足以让企业依赖。但是，大数据和分析学等学科发展十分迅速，因此企业必须努力跟上，否则就有被甩掉的危险。”他还说：“过去，新兴技术往往需要十年左右的时间才能够成熟，但是现在大大不同了，人们几个月甚至几周时间就能想出解决方案。”那么，有哪些新兴技术是我们应该关注，或者说科研人员正在重点研究的呢？《电脑世界》采访了一些IT精英、咨询师和行业分析专家，来看看他们列出的几大趋势吧。
1.云端大数据分析
Hadoop是一组有一定框架结构的工具，用来处理大型数据组。它原本用于机器群，但现在情况有所变化。Forrester Research一位分析师BrianHopkins表示，现在有越来越多的技术可以运用到云端数据处理上来了。比如亚马逊的BI数据库、Google的 BigQuery数据分析服务,、IBM’sBluemix 云平台和亚马逊的Kinesis数据处理服务。这位分析师还说，未来的大数据将是内部数据部署与云端数据的结合体。
Smarter Remarketer是SaaS零售分析、市场细分和营销服务的供应商，它最近将自己室内的Hadoop和MongoDB数据库基础设施转移到了一个基于云技术的数据库—Amazon Redshift. 这家位于印第安纳波利斯的公司收集线上和实体销售数据、顾客信息和实时行为数据，之后进行分析，从而帮助零售商做出针对消费者的决策，有些决策甚至是实时的。
Abbott表示，Redshift可以节省这家公司的成本，这是因为它对于结构数据拥有强大的汇总报告功能，而且它颇具规模，使用起来相对容易。用这些虚拟设备总是要比那些实体设备便宜一些。
相比之下，位于加州山景城的Intuit在走向云分析的过程中就要谨慎多了，因为它需要一个安全、稳定、可控的环境。目前为止，这家金融软件公司的数据都还在自家的数据库—Intuit Analytics Cloud里面。Loconzolo表示：“目前我们正跟亚马逊还有Cloudera合作，建立一个我们几家公司公用的能跨越虚拟、现实两个世界的、具有高度稳定性的云端，但是现在这个问题还没有得到解决。”然而，可以说，对于像Intuit这种销售云端产品的公司来说，向云端技术进军是必然的。Loconzolo还说道，未来我们会发展到一个阶段，那时把数据放在私有云端将是浪费的。
2. Hadoop：一个新的企业数据运行系统
Hopkins表示，向MapReduce这样的分布式分析框架，正在逐渐演化成分布式资源管理器，这些资源管理器正逐步将Hadoop变为多用途数据运行系统。“有了这些系统，你就可以进行多种多样的操作和分析。”
这对企业来说意味着什么呢？SQL、MapReduce、in-memory、流水式处理、图表分析还有其它工作都能在Hadoop上进行，越来越多的企业会把Hadoop当做企业数据中心。Hopkins还说：“在Hadoop上能进行各种各样的数据处理工作，这样的话，Hadoop会慢慢变成一个多用途的数据处理系统。”
Intuit已经开始在Hadoop建立自己的数据基地了。Loconzolo说：“我们的策略是利用Hadoop分布式文件系统，因为它和MapReduce与Hadoop等联系十分密切，这样的话，人与产品之间的各种互动就可以实现了。
3.大数据湖泊
美国普华永道首席技术专家Chris Curran说，传统数据库理论认为，人们应该先设计数据集，然后再将数据输入进去。而“数据湖泊“，也被称作“企业数据湖泊”或者“企业数据中心”，颠覆了这个理念。“现在，我们先收集数据，然后把它们都存入Hadoop仓库里，我们不必事先设计数据模型了。”这个数据湖泊不仅为人们提供了分析数据的工具，而且很明确地告诉你，这里有什么样的数据。Curran还表示，运用Hadoop的过程中人们就可以增加对数据的认识。这是一个递增的、有机的大规模数据库。当然，这样一来，对使用者的技术要求相应地会比较高。
Loconzolo表示，Intuit拥有自己的数据湖泊，这个数据湖里既有用户点击量的数据，也有企业和第三方的数据，所有这些都是Intuit分析云端的一部分，但关键是要让围绕这个数据湖的工具能够为人们有效利用起来。Loconzolo还说，对于在Hadoop建立数据湖，一个需要考虑的问题是，这个平台并没有完完全全的为企业的需求设置周全。“我们还需要传统企业数据库已经有了几十年的一些功能，比如监控访问控制、加密、安全性以及能够从源头到去向地追踪数据等等。
4.更多预测分析
Hopkins表示，有了大数据，分析师们不仅有了更多的数据可以利用，也拥有了更强大的处理打量不同属性数据的能力。
他说：“传统的机器学习利用的数据分析是建立在一个大数据集中的一个样本基础上的，而现在，我们拥有了处理了大量数字记录的能力，甚至于每条数据有多种不同属性，我们都应对自如。”
大数据与计算功能的结合也让分析师们能够挖掘人们一天中的行为数据，好比他们访问的网站或者是去过的地方。Hopkins把这些数据称作“稀少数据（sparsedata）”，因为要想得到这些你感兴趣的数据，必须过滤掉一大堆无关的数据。“要想用传统机器算法对抗这种数据，从计算角度来讲几乎不可能。因为计算能力是一个十分重要的问题，特别是现在传统算法的速度和记忆储存能力退化很快。而现在你可以很容易知道哪些数据是最容易分析的，不得不说，赛场易主了。”
Loconzolo表示：“我们最感兴趣的地方是，怎样在同一个Hadoop内核中既能作实时分析，又能做预测模型。这里最大的问题在于速度。Hadoop花费的时间要比现有技术长20倍，所以Intuit也在尝试另一个大规模数据处理器Apache Spark及其配套的 Spark SQL查询工具。Loconzolo说：“Spark具有快速查询、制表服务和分组功能。它能在把数据保留在Hadoop内部的前提下，还将数据处理得十分出色。”
5.Hadoop的结构化查询语言（SQR, StructuredQuery Language）：更快，更好
Gartner一位分析师表示，如果你是个不错的编码员或者数学家，你可以把数据丢进Hadoop，想做什么分析就做什么分析，这是好处，但同时这也是个问题。“尽管任何程序语言都行得通，但我需要有人把这些数据用我熟悉的形式或者语言输入进去，这也是为什么我们需要Hadoop的结构化查询语言。支持与SQR类似的查询语言的工具，让那些懂得SQR的企业使用者们能把类似的技术运用在数据上。Hopkins认为，Hadoop的SQR打开了企业通往Hadoop的大门，因为有了SQR，企业不需要在那些能使用Java, JavaScript 和Python高端数据和商业分析师上投资了，而这些投资在以前可是少不了的一笔开销。
这些工具也并非最近才出现的了。Apache Hive曾经为用户提供了一种适用于Hadoop、类似于SQR的查询语言，但是竞争对手Cloudera、PivotalSoftware、IBM还有其他销售商提供的产品不仅性能更好，速度也更快。这项技术也适合“迭代分析（iterative analytics）”，也就是说，分析师先问一个问题，得到回答之后再问下一个问题。而这种工作放在过去可是需要建立一个数据库的。Hopkins说：“Hadoop的SQR并不是为了取代数据库，最起码短期不会，但对于某些分析来说，它让我们知道，除了那些高成本的软件和应用之外，还有别的选择。”
6.不仅仅是SQR(NoSQL，NotOnly SQR)—更快，更好
Curran表示,现在我们除了基于SQR的传统的数据库之外，还有NoSQL，这个数据库能用于特定目的的分析，当下十分热门，而且估计会越来越受欢迎。他粗略估计目前大概有15-20个类似的开放资源NoSQL，每一个都独具特色。比如ArangoDB，这是一款具备图标分析功能的产品，能更快、更直接地分析顾客与销售人员之间的关系网。
Curran还说，开放资源的NoSQL数据库已经存在一段时间了，但是他们依然势头不减，因为人们需要它们所做的分析。一位在某个新兴市场的普华永道客户把传感器按在了店面柜台上，这样就能监控到那里到底有什么产品，顾客会摆弄这些产品多长时间以及人们会在柜台前站多久。“传感器会产生大量类似指数增长的数据，NoSQL将是未来的一个发展方向，因为它可以针对特定目的进行数据分析，性能好，而且很轻巧。”
7.深度学习
Hopkins认为，作为一种基于神经网络的机械学习技术，虽然还在发展过程中，但在解决问题方面却已经表现出巨大的潜力。“深度学习……能够让计算机在大量非结构化和二进制的数据中识别出有用信息，而且它能够在不需要特殊模型和程序指令的前提下就剔除那些不必要的关系。”
举个例子说明：一个深度学习的算法通过维基百科了解到加利福尼亚和德克萨斯是美国的两个州。“我们不在需要通过模式化让程序去理解州和国家的概念，这就是原来的机械学习和新兴深度学习的区别之一。”
Hopkins还说道：“大数据运用先进的分析技术，例如深度分析，来处理各种各样的非结构文本，这些处理问题的思路和方式，我们也是现在才开始理解。”比如，深度学习可以用来识别各种各样不同的数据，比如形状、颜色和录像中的物体，甚至是图片中的猫—谷歌建立的神经网络就做到了这一点。“这项技术所昭示的认知理念、先进的分析，将是未来的一个趋势。”
8.内存中分析
Beyer表示，利用内存中数据库来提升分析处理速度，这种方式已经越来越广泛，而且只要运用得当，益处也很多。事实上，很多企业现在已经在利用HTAP（hybridtransaction/analytical processing）了，这种处理方式能在同一个内存数据库中进行转换和分析处理。但Beyer同时也表示，对于HTAP的宣传有些过头了，很多公司也过度利用这项技术。对于那些使用者需要每天多次以同样的方式看同样数据的系统来说，这样的数据没有太大变化，这时用内存中分析就是一种浪费了。
虽然有了HTAP的帮助，人们分析速度更快了，但是，所有的转换都必须储存在同一个数据库里。Beyer认为，这样的特点就产生了一个问题，分析师们目前的工作主要是把不同地方的数据汇总输入到同一个数据库当中去。“如果你想做任何分析都运用HTAP，所有的数据就得存在同一个地方。要把多样化的数据进行整合。”
然而，引入内存数据库的同时也意味着，还有另一个产品等着我们去管理、维护、整合与权衡。
对于Intuit而言，他们已经在使用Spark了，所以对引进内存数据库的愿望并没有那么强烈。Loconzolo说：“如果我们用Spark就能处理70%的问题，而用内存数据库可以解决100%，那么我们还会选择前者。所以我们现在也在权衡，要不要马上停用内部的内存数据系统。”
大步向前迈
在大数据和分析领域有这么多的新兴趋势，IT组织应该创造条件，让分析师和数据专家们大显身手。Curran认为：“我们需要评估、整合一些技术，从而把它们运用到商业领域中去。”
Beyer则认为：“IT管理者和执行者们不能把技术不成熟作为停止试验的借口。”最初只有一部分专业分析师和数据专家需要试验，然后这些比较高级的使用者和IT行业应该共同决定是否要把这些新的资源介绍给行业其他人。IT界也没必要控制那些鼓足干劲的分析师们，相反，Beyer认为应该与他们加强合作。
本文由CDA数据分析研究院翻译，译者：王晨光
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互联网时代的新雇佣关系：不再是终身雇佣制思维，更像是一种任期制
摘要： 伟大的企业像高速列车一样不断前行，少数人从起点上车，但大多会在中途离开；有些人中途上车，经过几站后也会再换一辆车前行。能从起点行驶到终点的，寥寥无几。互联网时代的人才关系，不如从建立联盟开始。
被彭博商业周刊称为“硅谷人脉王”的LinkedIn创始人里德·霍夫曼最新出版的书《联盟》谈论的主题就是人脉，里德除了与埃隆·马斯克和彼得·泰尔共同创建Paypal以及同样是硅谷最为有眼光的投资人以外，他其实是是最早的社交网站Socialnet的创建者。Socialnet的创立时间是1997年，比LinkedIn、Facebook的诞生早了六七年，里德在社交与人脉上的经验已将近20年。
《联盟》是一本谈论当今这个时代雇主与雇员的关系的书。当今时代的雇主和雇员是什么关系？即使再天真的雇员，也不会幻想自己会在一个公司工作一辈子；再优秀的企业，也无法避免最优秀的员工流失。雇主和雇员的关系更多的是，为了一部分共同的使命与目标，互相在对方身上投资。这种投资的边界既不像终身雇佣制一样，在员工正式上岗前先培训上两年；但也不像简单的商业交易，我付一份钱，你做一份工。
员工加入一家公司除了挣钱以外，考虑更多的是职业兴趣与职业发展是否能得到满足：这家公司能不能给我提供一份我擅长且喜欢的工作？这家公司是否能给我提供更多发展的机会和对我有益的资源？这个公司是否有足够的成长空间，我能否升职？对于雇主而言，它更希望了解的是：员工是否能满足工作要求，百分之百甚至超出预期完成工作，以帮助公司更快成长？
如果将双方需求的交集提炼出来，就是二者达成共识，形成长久联盟的基础。而开诚布公承认这个现状是改善雇佣双方关系的开始。领英最资深的一位高管迈克·加姆森（Mike Gamson）对此非常坦承：“我知道我的员工可能在某个时间离开公司”，所以，在新员工加入他的团队的时候，他会对他们说，我的工作将如何为他们改造改变职业轨迹的机会，他们的责任是利用在这里的工作经验抓住各种机会，为自身创造长期价值。在某种情况下，这种价值将在他们离职后的职业生涯中体现得最为明显。
在员工进入公司的第一天就承认员工将来有一天会离职，能在最短时间内与员工建立信任，从而建立良好关系，反而能更好留住优秀人才。在建立信任的基础之后，双方开始为自己的工作联盟设定一个“任期”，就好像一届美国总统是四年，总统候选人会告诉选民们，“我将在我的这一届任期里，达到什么样的目标，请你们支持我”一样。
雇主和员工也应该建立类似的关系：我们之间建立一个任期为2-5年的联盟关系，在这一个时间段内，雇主将为雇员提供何种的平台与资源，帮助雇员实现自己在这个任期内的职业目标；而雇员则承诺，在这个任期内，为公司完成哪些项目，创造何种价值。当任期完成之后，雇佣双方也可以继续探讨续任的可能。
当然，里德在书里做了更为细致的操作操作建议。比如他将员工在公司里的角色分为了三种类型：轮转期、转变期与基础期，分别适用于职场新人、职场中层及职场高层，在职场中每一个阶段，员工利益与公司利益的交集程度不一，双方的目标预期也不尽相同。这三个时期分别为：
轮转期
轮转期是一种有期限的标准化培训，通常针对入门级员工。比如，投资银行和管理咨询公司通常设有2-4年的分析师培训项目，目的是帮助新员工从校园过渡到职场，或者从之前的工作环境过渡到新的工作环境。硅谷的许多公司也采用类似的模式。
比如Google的人力运营部雇佣的新毕业大学生将进入为期27个月的标准化轮转期，他们可以在一共3轮、每轮9个月的轮转期中尝试3种不同职位；Facebook则采用类似的模式培训新产品经理，他们要在18个月内加入3个不同的产品小组，轮换3次职位。
转变期
与轮转期相对标准化所不同的是，转变期更加个性化，它是经理和员工一对一协商沟通后的结果。转变期一般为2-5年，这大概相当于一款软件或互联网产品的开发周期。这一段时间内，员工可以完成一个重大项目，或者多个小项目。施密特说，他也喜欢将任期定为2-5年，两年学习，两年完成工作，一年安排过渡和交接。
基础期
第三个时期，基本上是职业生涯的最后一个时期，也是职业生涯达到顶峰时候的时期：可能是创业成功，以CEO的身份长期经营自己的公司，或者是公司高管，比如苹果、亚马逊和Google等公司里直接向CEO汇报的高管很多都已经为该公司效力时间超过10年。
从职场新人到职场顶峰，个人目标与公司的目标是一个逐渐聚焦的过程。新人在初入职场时无论业余兴趣还是职场选择更加发散，需要经历多个公司和岗位，才能找到适合自己的工作，这个时候个人目标与公司目标的契合度低；到了转变期，职场人在职业兴趣、个人擅长与公司需要之间找到了比较好的平衡，更加聚焦，与公司的目标更加契合；到基础期阶段，基本已经将工作当成毕生事业，个人目标与公司目标高度契合。这时候的员工与公司的沟通成本非常低，并且是最需要互相成就的阶段。
如何从终身雇佣转变为终身关系？
《联盟》一书一共谈了两个大的问题。第一个问题即前面所说的，互联网时代已经不像工业时代，员工与雇主的关系不再是终身雇佣制，更多像是一种任期制，双方约定一个2-5年的任期，员工在这一个任期里面为雇主完成一个大项目或者数个小项目，在为公司创造价值的同时，也实现自己的个人价值。任期可以是一届，也可以是多届，视乎双方合作情况与约定而定。
《联盟》的后半部分，里德·霍夫曼花了相当大的篇幅谈员工人脉网的作用，既包括现任员工，也包括离职员工。
在里德看来，员工人脉对公司有极大的价值。这些价值体现在两个方面：
1、人脉可以帮助公司收集信息，这些信息是互联网上所没有的，媒体会很感兴趣但是却没有报道的信息。这样说起来有一点微妙和暧昧，和其它公司员工交流的时候，大家在饭桌上总是会有意无意透露一些「秘密」——介于不可公开透露和完全保密之间的消息——比如，正在开发的新产品的部分细节，即将启动的新项目，或者正在进行的投融资交易，等等等等。这些信息无疑会为自己公司带来非常大的价值。
2、人脉可以为公司带来新的机会、意外发现，某种程度上它也是创新的驱动力。创新往往产生于不同学科和文化领域的交界处，与前面鼓励同行交流不同的是，当员工利用他们的职业人脉或个人人脉与不同领域的人交流时，他们会听取不同背景、不同经历和不同专业领域的朋友的意见，从而可能产生创新。
因为人脉之间流通的信息价值极大，里德在《联盟》里也给提出了明确的给雇主的建议：设立人脉基金，即使不与业务直接相关，也会报销员工与其人脉关系的社交餐费——注意，这里指的是非业务直接相关的报销，因为与业务相关的餐费，大多数公司都会给员工报销的。
报销了员工的餐费，员工不将饭桌上获得的信息带回公司怎么办？所以雇主还应建立鼓励员工将信息带回公司，做内部信息共享的机制。比如，风险投资机构Greylock（里德担任合伙人）每周一都会给所有所有合伙人发一份材料，里面列出了每位合伙人本周计划会见的外部人士。合伙人之间看到感兴趣的人，可以交换笔记，也可以交流对某个人的看法，或者提出自己想交流的话题，使得有价值的信息在公司内共享。
另一家硅谷著名的风险投资机构安德森·霍洛维茨（Andreessen Horowitz）在这方面走得更远：每次合伙人会议开始时，都会提供100美元作为奖金，谁提供了最佳的小道消息，谁就可以拿到100美元。
想最有效建立优质人脉，并不是出去约牛人——牛人都很忙的，而且很多人都会想去约见牛人。——而是让自己变成牛人。从雇主的角度可以做些什么？鼓励并支持自己的员工成为行业有影响力的专家。比如，当员工获得行业会议公开演讲的机会的时候，或者参加重要行业会议交流的时候，雇主可以为员工报销差旅；或者干脆帮助自己的员工去争取这些机会，员工在参加行业会议的时候，也帮助企业推广了自身的品牌。
前面这些都是帮助现任员工打造人脉网的行动。如果当员工结束与雇主的任期之后，是否意味着双方的关系已经终止？很多公司是这么做的，我有一位在某很知名的互联网创业公司里，就对主动离职员工抱有一定敌意或对主动离职员工视为「背叛」的情况存在，虽然没有明文约束，但他们公司的文化会让这位朋友产生这样的感受。这样的公司文化显然会给员工带来非常大的压力。主动离职被视为叛徒，强行离职，势必会让自己和前同事、前老板的关系变得尴尬；如果迫于公司文化继续留在公司，可能会错过更好的工作机会，或者无法立即去做自己更感兴趣的工作。
这样的雇主除了不足够坦诚、恐怕也是不足够聪明的。因为离职员工的价值，是很多公司还没有意识到、或者意识到了但还远远没有执行到位的地方。
某种程度上来说，离职员工甚至可以为雇主带来更多的价值。离职员工有更多的工作经历和阅历，视野和技能都有提升，更重要的是，离职员工的人脉网会更加强大。离职员工的这些特征，将为雇主带来极大的机制：
1、帮助雇主招聘人才。一方面，前员工离职后可能「二进宫」，「二进宫」的员工可以将外部人的视角与内部人掌握的公司流程和文化结合，并且在适应公司文化上面几乎没有问题；另一方面，前员工可以推荐优秀的人才。国内很多公司都会现任员工设立推荐奖，成功推荐一个人入职奖励iPhone或好几千现金，但是我不太理解的是，为什么不给前员工也提供类似的机会？前员工人脉更广，判断力相对也会更强。
2、与推荐人才相似，前员工可以推荐客户。前员工有可能把ta现在的雇主当作客户推荐给前雇主，或者将ta认识的生意伙伴推荐给前雇主，与前面推荐人才的逻辑是相似的。
3、前员工能帮助雇主做品牌传播。他们可能不一定能在广告或媒体上帮到雇主太多，但在社交媒体上，他们都是可以为雇主品牌进行传播的节点。在社交媒体影响越来越大、而且投入也越来越大的情况下，发挥前员工的传播价值，将为雇主带来丰厚的回报。
在互联网时代，终身雇佣时代一去不复返，但终身雇佣时代的消失不意味着终身关系消失。相反，如何维系雇佣双方之间的终身关系，并从中挖掘价值，变得比以往更加重要。
伟大的企业像高速列车一样不断前行，少数人从起点上车，但大多会在中途离开；有些人中途上车，经过几站后也会再换一辆车前行。能从起点行驶到终点的，寥寥无几。即使创始人，像乔布斯一样不也中途离开过么？互联网时代的人才关系，不如从建立联盟开始。
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观点
担心电脑统治世界？不如先想想怎么保住工作
[摘要]从学术领域来看，人工智能的研究历史与计算机本身一样久远。
最新一期英国《经济学人》杂志刊文称，尽管很多科技行业的知名人士都对人工智能给人类构成的威胁表示担忧，这种技术也的确取得了长足的进步，但通过一番深入分析不难发现，这种技术短期内还远远无法真正模拟或超过人脑，只是在从事一些没有思想、没有灵魂的乏味工作。与其担心电脑是否会统治世界，倒不如先想想自己的工作是否会被电脑取代。
以下为文章全文：
伊隆·马斯克(Elon Musk)一直都在为人类“谋未来”。这位连续创业的传奇人物曾在万维网发展初期赚得了人生的“第一桶金”，后来协助成立了一家太阳能发电公司SolarCity，力推绿色能源；还创办了电动汽车制造商特斯拉，帮助汽车摆脱对内燃机的依赖；他甚至组建了一家民营火箭公司SpaceX，渴望于有生之年看到人类殖民火星。正是由于参与了种种未来感十足的尖端项目，他似乎成了对未来前景最为乐观的科技大佬。
然而，并非所有未来技术都能得到马斯克的认可。去年10月在麻省理工学院发表演讲时，马斯克曾经将人工智能描述为“召唤恶魔”的技术，担心这种在智能上可能比肩人类的产品有可能对世界构成前所未有的威胁。
持有这种担忧的不止马斯克一人，牛津大学哲学家尼克·波斯特罗姆(Nick Bostrom)曾经发表了一番名为“存在主义风险”的观点，罗列了可能影响人类生存的潜在威胁，除了小行星撞击地球和全面核战争等广为人知的因素外，他还将人工智能列入其中。英国皇家学会前会长劳德·瑞斯(Lord Rees)随后还在剑桥大学创建了存在主义风险研究中心，该中心同样对人工智能的威胁格外重视。
这些担忧折射出人工智能领域近年来弥漫的乐观氛围，这项技术最近几年已经取得了快速进展。谷歌、Facebook、亚马逊和百度都已经加入这场竞赛，不仅积极招募人才，还设立了各种实验室，甚至大举收购创业公司。多数业内人士似乎并不担心被自己创造出的机器或算法超越。这些企业似乎并没有创造新的思维方式，只是去掉了原有的一些模式，通过自动化程序完成原先只有人类才能胜任的工作，甚至让人类服从机器的指令。
在当今世界，具备上网功能的PC、平板电脑和智能手机搜集了海量数据，而不断进步的计算能力也足以快速处理这些数据，使得软件算法可以理解更多语言，识别更多图像。很多企业都注意到这类技术蕴含的巨大机遇。还有人担心这些技术会抢走人类的工作：当今的很多工作都要依靠形态识别和符号翻译等技能，倘若电脑果真能够取代人类完成这些工作——既可以是全自动解决方案，也可以通过补充技术大幅加快人类的效率——领取失业救济金的白领肯定会越来越多。
人工智能技术的繁荣迹象随处可见。去年有传言称，谷歌斥资4亿美元收购了伦敦人工智能创业公司DeepMind。这相当于从Facebook眼皮底下抢走了这家前景广阔的公司——Facebook一直都在扩容自己的人工智能研究室，还专门从纽约大学挖来了明星研究员雅恩·勒坤(Yann LeCun)。谷歌也曾经聘用过斯坦福大学人工智能专家吴恩达，但去年被百度挖走。随后，百度也在硅谷成立了自己的实验室。
芝加哥创业公司Narrative Science希望利用电脑自动撰写新闻报道（《福布斯》其实已经开始用这种技术来报道基础性的财经新闻），而Kensho则计划自动完成金融数据分析专家的部分工作。这些项目都得到了投资者的大举注资。4月13日，IBM宣布将使用沃森(Watson)机器人的一个版本来分析医疗数据，展开病情诊断——沃森曾因为在2011年的美国电视问答节目《危险边缘》中击败了两名人类选手而名声大噪。
关键解决方案
从学术领域来看，人工智能的研究历史与计算机本身一样久远。当今很多令人振奋的技术进步都源自一个名为“深度学习”的子领域，这是“机器学习”的现代变种。通过这种技术，电脑便可通过自学掌握大数据分析等技能。这种模式创造的算法能够解决人工智能研究领域面临许多的难题：通常而言，人类难以应对的任务却很容易用电脑完成，反之亦然。
在求解复杂的数学公式时，即使是最简单的电脑也比人类“聪明”得多。但在以往，就算是性能最强大的电脑也难以胜任人类轻而易举就能解决的任务，例如人脸识别、语音解码和分辨图片中的物体。
简单来说，当人类发现自己难于应对某些事情时（例如求解复杂的公式），就可以编写一系列正式规则，然后将这些规则转化成程序，即可轻而易举解决问题。但对于人类认为简单的事情，就没有必要编写这样的明确规则，或者难以编写这样的规则。
举个最简单的例子，美国最高法院大法官波特·斯图尔特(Potter Stewart)曾在1964年发现了一个规律：成年人可以轻易区分色情图片和非色情图片，但要描述他们究竟是如何区分的，却是几乎不可能完成的任务。由于难以给出法律上“滴水不漏”的定义，他最终放弃了这样的尝试，并得出了这样一个耐人寻味的结论：尽管我无法在理论上定义色情，但“只要我看到色情图片，就能分辨出来。”
目前来看，机器学习是一种很好的解决方案，当程序员无法给出明确定义时，他们便可通过自学来识别物体。不过，机器必须借助海量数据展开高强度的统计分析，才能完成这种任务。
很多系统都使用了一项名为“神经网络”的传统人工智能技术，以此来展开他们所需的统计分析。神经网络是1950年代发明的一项技术，当时的研究人员虽然并不了解智能的真正含义，但他们知道大脑的确具有这样一个结构——只不过，大脑处理信息时使用的并不是晶体管，而是神经元。如果能模拟这些神经元——这是一种高度互联且能彼此发送电信号的细长细胞——或许就可以完成某种类型的智能行为。
神经网络技术
神经元非常复杂。即使是在今天，人工智能对这种结构的模拟也只能算是东施效颦。微软人工智能研究员克里斯·毕舍普(Chris Bishop)指出，自1960年代以来，电信公司一直都在使用神经网络技术发现的回声消除算法。但在取得了早期的成功后，这种理念却逐渐丧失了吸引力。当时的计算能力限制了神经网络的规模，导致这项技术的前景无法充分体现出来。
但最近几年，由于视频游戏对图形渲染能力的需求增加，计算性能得以大幅提升，神经网络再度引人关注。早期的神经网络仅能模拟几十或几百个神经元，通常都采用单层结构。而谷歌最新采用的神经网络则能模拟数十亿个神经元，使得研究人员可以进一步推进相关技术，并采用多层结构。正是得益于这种多层互联结构，才进一步将机器学习“深化”成深度学习技术。
每一个层都负责处理不同层次的抽象分析。例如，要处理一张图片，最低级的处理层负责分析原始图像，对每个像素的亮度和色彩逐一扫描，并研究整张图片上的属性分布。下一个处理层则将这些信息分为更加抽象的类别，并识别边界、阴影等更多元素。紧随其后的分析层则会对这些边界和阴影加以分析，找出可以表示眼睛、嘴唇和耳朵的信号组合。之后，便可将这些信号组合起来判断图中有一张人脸——事实上，这套系统不仅能泛泛地识别人脸，还能在一张新的图片中识别之前见过的某张人脸。
要充分发挥这类神经网络的作用，必须首先对其进行训练。例如，要让机器自学人脸识别，就必须为其提供数千张图片的培训素材，有的包含人脸，有的则没有。每一张图片都将由人类进行标记。图片本身作为输入到系统的数据，而标签（“是人脸”或“不是人脸”）则作为输出结果。电脑的任务则是在输入数据与正确的输出结果之间建立一套统计规则。
为了实现这一目的，电脑必须逐一了解那些标记为“人脸”的图片在各个抽象层中的所有共性。一旦相关性达到一定程度，电脑便可给出可靠的标记结果，在训练素材中找出人脸照片。下一步则是让其面对各种从未见过的图片，看看之前确定的人脸识别规则能否应用于实践。
通过这种自下而上的模式，机器学习算法便可掌握在人类看来“只可意会而不可言传”的辨别能力。但这种算法长期以来都局限于非常专业的领域。要编写这样的程序，往往需要系统设计师提供各种线索，通过手工编写代码的方式手把手教会机器来处理各种任务——例如，一组代码专门处理图像，另外一组代码则专门识别声音。
另外，早期的神经网络对数据的消化能力有限。一旦超过了某个程度，再为其提供更多数据便无法进一步提升效果。现代系统所需的“手把手”指导和调整越来越少。除此之外，数据分析能力也早已今非昔比，足以应对任何数据输入规模。而由于互联网的壮大，如何获取足够的数据也不再是问题。
百度、谷歌和Facebook等大型互联网公司都通过用户采集了海量信息，包括电邮内容、搜索请求和购物历史。他们的服务器中汇集了人脸、汽车、猫咪等各种各样的物体图片。这些企业的负责人深知这类数据所蕴含的潜力，但如此庞大的数据量却令人望而却步。不过，机器绝不会“望而却步”。人们已经找到了应对信息过载问题的方案，更何况，人类在创建很多数据时已经预先添加了标签。只要辅以正确的算法，电脑便可使用这些有注释的数据自学成才，从中识别出有用的形态、规则和类别。
结果令人颇为惊讶。2014年，Facebook推出了一套名为DeepFace的算法，能够在图片中自动识别人脸，而且精确率高达97%，甚至连光照不足和半遮半掩的人脸都能成功识别。这几乎可以比肩人类的识图能力。
微软同样在大力宣传该公司为Cortana数字助理开发的物体识别软件，这款软件可以告诉用户潘布鲁克威尔斯柯基犬与卡迪根威尔士柯基犬，这两个相似度极高的犬种之间的差异（如下图所示）。有些国家已经开始将人脸识别技术应用于边境检查，而能够从视频脚本中识别人脸的系统对于警方和间谍机构而言也极具吸引力。5月5日发表的一篇报告显示，美国间谍已经开始利用声音识别软件将通话内容转换成文本，以便简化搜索流程。
纯粹的自学
然而，尽管互联网提供了庞大的数据宝藏，但却并非无穷无尽。事实上，机器学习算法赖以生存的基础是人类预先注释过的数据，但这类数据的来源却非常有限。正因如此，一场“纯自学”算法的开发大战已然打响，研究人员希望在完全没有人工帮助的情况下让电脑展开“纯粹的自学”。
这一领域已经实现了很多进展。2012年，吴恩达领导的一支谷歌团队展示了一套“纯自学”算法，在学习了数百万段YouTube视频图像后，便可对其“看到”的内容分类，包括人脸和网上随处可见的各类猫咪图片。整个过程中没有人在视频中添加“人脸”或“猫咪”标签。但在分析了海量信息后，这套算法还是可以轻而易举地通过自己掌握的统计信息对物体进行分类。
下一步则是从识别具体物体向识别许多不同物体发展。斯坦福大学的安德烈·卡帕西(Andrej Karpathy)和李菲菲(Li Fei-Fei，音译)在一篇论文总描述了一套新型计算机视觉系统，可以为某张图片的具体部分添加标签。例如，向其展示一张早餐桌，它便可以识别出桌子上的叉子、刀子、咖啡、鲜花，以及桌子本身。它甚至可以用流畅的英语生成场景描述信息（如下图所示）。但这项技术并不完美，经常会出现识别失败的情况。
谷歌等大型互联网都对这类技术表现出浓厚兴趣，因为这可能直接影响他们的利润。更好的图片分类其可以改进搜索引擎的功能，帮助其寻找用户真正想要的信息。从长期来看，这项技术还有更具革命性的用途。例如，能够分析和解读具体场景的技术不仅对机器人研究很有帮助，还有助于工业设备、无人驾驶汽车和战地机器人等新型装备在现实世界中实现完美导航。
图片归类还能对“增强现实”等技术形成促进。例如，谷歌眼镜和微软HoloLens等产品都会在现实影像的基础上叠加有用信息。旧金山Enlitic公司也希望利用图片识别技术分析X光片和核磁共振扫描结果，以检查人类医生可能忽略的问题。
另外，深度学习技术并不局限于图像识别。这其实是一种通用的形态识别技术，只要是能够提供大量数据来源的活动（例如保险公司运营和基因信息分析），都可以对其加以利用。在欧洲核子研究中心（CERN）最近举行的一项竞赛中，深度学习算法在识别亚原子微粒特征时的表现就优于物理学家亲自编写的软件——值得一提的是，前者的程序员对于这一领域的物理学知识几乎一无所知。更令人惊讶的是，还有一组研究人员编写了一套能自学《太空入侵者》游戏的算法，水平甚至超过人类玩家。
深度学习技术还能改善机器翻译水平，得益于网上的大量多语种文本资料，这一领域已经开始使用神经网络。目前任职于百度的吴恩达认为，在智能手机上引入优秀的语音识别程序，可以让很多因为文化程度有限而难以充分利用电脑的中国人，全面享受移动设备带来的便利。百度目前有10%的搜索是通过语音输入技术完成的，他相信这一比例到2020年将增至50%。
这些不同类型的人工智能技术可以组合起来，形成功能更强大的系统。例如，2014年5月，微软就在加州召开的一次会议上展示了一套同声传译电脑系统。在该公司的一位研究人员用英语演讲的同时，系统会将内容实时翻译成德语。这个套系统使用了3个人工智能程序，一个负责将声波解码成英语内容，第二个负责将英语翻译成德语，第三个再用德语朗读出来。该公司希望，他们有朝一日能在网络通话服务Skype中整合这项技术。
机器没有灵魂
利用智能手机和先进算法让教育水平较低的人享受互联网的便利，的确是好事，但这是否足以打消马斯克等人的“存在主义担忧”？形态识别和自学算法能否最终为机器赋予高于人类的智能？
很多对此忧心忡忡的人都有充分的理由。神经科学领域的研究已经延续了数十年之久，但几乎所有迹象都表明，人脑只不过是由普通原子组成的一台机器，使用了普通的自然力量，遵守了普通的自然法则。换句话说，它并不是依靠所谓的神秘“精神”运转起来的。这表明，要打造一个人工大脑，甚至是与人脑看似不同但却具备相同功能的机器，从理论上讲是完全可行的。
然而，理论归理论，实践归实践，不能完全混为一谈。目前任职于Rethink Robotics公司的人工智能先驱罗德尼·布鲁克斯(Rodney Brooks)认为，部分原因在于“智能”一词所引发的困惑。如今，电脑已经可以从事之前只有人类才能完成的事情。图像分类工具的精准度令人毛骨悚然，但它既没有目标，也没有动机，对于自己的存在也没有任何意识，只是按照枯燥的既定流程制作列表、建立模型。
另外，如果想要复制人脑的运作方式，未必非要以当今的人工智能模式为起点。人工智能借助很多类似于“蛮力”的模式来获得看似智能的反应，尽管效果比以前好了很多，但仍与真正的人类思维模式有着天壤之别。它的目的并不是建立一套可以模仿生物思维方式的系统。正如另一位人工智能先驱艾滋格尔·迪杰克斯特拉(Edsger Dijkstra)所说，问“电脑会不会思考”就好比问“潜水艇会不会游泳”。
推动社会进步
事实上，只要了解一下愚弄人工智能程序的方式，便可充分明白个中缘由。去年6月在一次计算机视觉大会上发表的论文表明，很多视错觉图片都可以愚弄图形识别算法（如下图所示）。这些内容都充分表明，电脑算法只能机械地匹配各种形态，但整个过程却完全不考虑任何背景信息。在算法眼中，物体并不是物体，只是一组具备某些特性的形态，这就使之很容易陷入类似的陷阱。某些情况下，在人类看来毫无意义的电视静电图像，却会被神经网络识别为具体的物体。
这并不是说人工智能领域的进步无法达成令人满意的结果。与之前的几波科技创新不同，很多中产阶级可能也会非常青睐这类技术。以微软的同声传译技术为例，虽然它远算不上完美，也没有人会将机器翻译的结果误认为是专业翻译人员提供的服务，但却足以帮助人们理解对方的大意。不仅如此，使用这种技术的成本也远低于专业翻译人员。因此，这种算法可以通过成本低廉的方式造福很多Skype用户。这或许对译者不利，但对其他人来说，确实是一大福音。况且，微软还会不断改进程序执行效果。
有人担心人工智能取代很多白领工作，就像机器设备在工业革命中取代了很多蓝领工作一样。这一点的确值得重视，例如Narrative Science的财经新闻撰稿程序和Kensho的金融数据分析程序，类似的例子不胜枚举。
Kensho的系统是为了解读各种自然语言搜索请求，例如：“如果油价每桶下跌5美元，汽车公司的股价将会怎样？”之后，该系统便会搜索各种财务报告、公司文件、历史数据，并在几秒钟内用自然语言提供答案。该公司还计划将软件提供给大型银行和金融交易商。例如，法国Yseop公司就使用Kensho提供的软件来分析各种请求，然后筛选各种数据，最快能在一秒钟内用英语、西班牙语、法语和德语制作出3000页的报告。欧莱雅和VetOnline.com的公司也已经在各自的网站上使用该系统来提供客户支持。
事实上，这种担忧不仅存在于理论层面，一些白领工作已经逐步被及其取代。例如，很多公司都在使用电脑来接听电话。尽管功能存在局限，而且需要通过人工来解答一些电脑无法理解的问题，但的确可以大幅降低人工成本。要预测具体受此影响的工作是件非常复杂的事情，但牛津大学马丁学院却在2013年发表了一篇论文，认为美国统计人员追踪的半数职业都会受到影响。这令很多人颇感担忧。
但有弊必有利。价格低廉的自动化技术肯定大有用途。例如，用不知疲倦、快如闪电的电脑来检查医疗图像将会为医务人员提供很大帮助。看待人工智能的最佳方式，或许是将其视作一种加强人类大脑功能的技术。一如纸张提供了便携、可靠的记忆，算盘辅助了心算能力，人工智能同样是对人类现有能力的一种良性补充。
正如印刷机让抄录员下岗一样，高性能的人工智能技术也会令一些人失业。但那些无法被其取代的技术同样可以得到改进，让所有人都能获得原本只有少数人才能掌握的技能。如今，只要你随身携带一部智能手机，就相当于在口袋里放了一台庞大的老式计算机，只需要定时为其充电即可。未来，译员和医生或许也可以“随叫随到”。
另外，尽管马斯克和瑞斯等人仍然忧心忡忡，但电脑智能的提升仍将成为一项真正具有革命意义的技术。有朝一日，机器或许的确可以具备与人脑比肩的全面智能。但目前看来，与其担心电脑是否会统治世界，倒不如先想想自己的工作是否会被电脑取代。（长歌）
观点
Salesforce：8/10的美国企业认为可穿戴设备将重塑企业未来
来源：199it 编译自：eMarketer 译者：孙莹
关于消费者希望从可穿戴设备中获得什么服务、以及消费者用可穿戴设备干什么已经有很多讨论，如，移动支付、追踪健康。根据最新的调查，可穿戴设备还将改变商界。
2015年3月Salesforce.com的调查显示，近8/10的美国企业可穿戴设备使用者认为可穿戴设备将重塑企业未来。超过3/4的用户已经看到可穿戴设备对企业绩效的改善，86%的用户计划未来12个月增加这方面投入。
企业对使用可穿戴设备追踪工作效率最感兴趣，除此之外还包括，通过实时访问消费者数据改善消费体验、业务分析和警报、客户指导和辅导。
Salesforce注意到，营销人士将可穿戴设备视为数据收集的良机，但是要想从中受益还有很长的路要走。使用或计划使用可穿戴设的备企中约1/4表示数据收集是应用可穿戴设备的最大挑战。只有8%的使用者已经准备好实施数据收集；好消息是近6/10的企业准备采取行动。还有1/3的受访者还有很长的路要走。
企业将可穿戴设备视为数据源泉，其他调查显示消费者并不热衷于分享自己的信息。2014年12月TRUSTe 的调查发现87%的美国网民担忧智能设备在不知情的情况下收集、使用自己的信息，其中包括可穿戴设备。约8/10的受访者只是担忧个人信息收集；约7/10的受访者认为不应该使用智能设备存储任何个人数据。
好消息是随着可穿戴设备普及，消费者越来越习惯数据收集。但是，企业还是需要证明收集数据是为了提高消费体验。
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