無人機和外賣騎手PK
2018-07-24
下單一盒藍莓。PK
范圍：外賣騎手勝！
無人機配送4個小區(qū)：目前僅支持美林北苑、羊城花園、遠洋名苑、龍怡苑四個小區(qū)。
外賣騎手：周邊三公里范圍所有地點。
貨物：外賣騎手勝！
無人機配送僅能載重500g：在應用初階，無人機配送僅能載重500g。根據該門店APP的無人機配送專享頁面，多數配送貨物約為300ml的飲料、300g左右的海鮮和肉、以及小份水果和零食，而且體積的大小需能放入無人機上小型長扁狀的配送盒子中。
外賣騎手限制不大：譬如木瓜就只能由外賣騎手來配送。
速度：無人機勝！
無人機配送 1.7公里大約用時10分鐘：無人機帶著藍莓升起飛往目的地，整個過程只花了10分鐘。
外賣騎手用時近20分鐘：跟無人機一起12時40分出發(fā)，當外賣騎手將木瓜送到了位于同一個小區(qū)的南都記者手里，實際抵達時間約為13時00分。
結論
雖然速度上無人機取勝，但是因為無人機配送降落點與到客戶手里還有一段距離，需要專人接力送到客戶手上，這個大家想象的“人在家中坐，外賣天上來”，貨物從天而降還有點距離。在無人機配送常態(tài)化運營1個月內，當天駐點的超級物種配送員陸先生表示，“現在每天訂單量在15-30個，多是飲料、水等食物?！?/span>
飛翔送貨
體驗、無人機高空飛 外賣騎手地上奔
人在家中坐，外賣天上來。坐在家中就能吃上“從天上掉下來”熱騰騰的美食、新鮮蔬果是不少“宅男宅女”的理想生活。
去年9月，大連一則炸雞店用無人機“空投”外賣進校園的新聞非常吸睛。而在廣州，也搞起了無人機“空投”的新意思。動動手指頭在手機上下單，就能實現無人機在15-20分鐘內送生鮮上門。7月12日，南都記者在廣州中山大道漫廣場親測全國首家無人機生鮮配送，1.7公里外送達只需10分鐘。這是一場無人機與外賣騎手的實測PK，雖然無人機配送在速度上有優(yōu)勢，但是實踐應用上還是初級階段。不過，在經過測試之后，相信無人機配送也能獲得更多的實踐支持。
6月8日，永輝云創(chuàng)科技旗下的“超級物種”門店在廣州漫廣場開業(yè)，該門店與廣州本土無人機公司億航智能合作，成為全國首家無人機配送生鮮門店。7月12日，在無人機常態(tài)化運營飛行一個月后，南都記者來到漫廣場“超級物種”門店親測無人機配送，并同時邀請外賣騎手來進行同等距離送餐PK。在中午點餐最繁忙的時刻，記者通過門店的APP在中午12時35分分別下單購買了一個木瓜和一盒藍莓，并將收貨地址定位在無人機配送范圍——距離門店3公里以內的一個居民區(qū)內，在電子地圖上顯示，該居民區(qū)與漫廣場相距約1.7公里。
在超級物種門店外有一個無人機停放平臺，6架無人機正在待命，門店工作人員將藍莓放入無人機上掛著的盒子，店員通過PDA掃碼槍完成訂單和無人機的匹配，12時40分，點擊“起飛”按鈕，無人機就自動升起，在空中懸停幾秒然后飛往目的地。短短五分鐘內，無人機分別送走了一瓶啤酒、一盒藍莓和兩盒牛奶，其中藍莓就是南都記者下的單。
12時50分，無人機操作系統(tǒng)顯示，該無人機已到達，同時在目標小區(qū)的南都記者看到無人機正在下落，降落在小區(qū)停車場內一塊綠色的指定降落區(qū)域，送貨用了10分鐘。
在無人機到達前，該小區(qū)的駐點配送員會在電腦系統(tǒng)上看到提示，提前到達降落點，以完成最后100米從降落點到客戶手中的配送。
外賣騎手也是12時40分出發(fā)，當外賣騎手將木瓜送到了南都記者手里，騎手實際到達的時間約為13時00分，用時約20分鐘，如根據地圖導航，電動車在該路程需要經過6個紅綠燈，需行走4公里；“安全起見，設置的路線需繞過較高的居民樓，每次空中飛行大概需要3-5分鐘。”在目的地小區(qū)駐點的億航工作人員表示，他們每日店鋪有一名工作人員在駐點對飛機進行監(jiān)測，同時駐點的還有一名超級物種配送員負責小區(qū)內的配送，通常工作時間為10時到19時，與超級物種門店營業(yè)時間一致。
專人接貨。思考
無人智能化能否打通物流“最后一公里”
近年來，多家電商和快遞公司開始布局無人機物流業(yè)務：順豐早在2012年醞釀無人機物流，今年6月成為國內第一家獲得正式審批的示范空域的企業(yè)；同月，京東在陜西完成無人機項目落地的五大簽約；蘇寧物流無人機在618期間也首飛成功。
據媒體報道，今年7月菜鳥網絡宣布投資全國最大的即時物流平臺點我達，要將物流網絡推進到“毛細血管層”，此前在618購物節(jié)，菜鳥平臺的“分鐘級配送”正在向三四線城市拓展，在配送末端推出包含無人車、無人機、智能快遞柜等打通“最后一公里”的智能硬件服務。
無人機送貨到家成為無人機物流模式的新探索，特別這兩年的新趨勢是從B to B轉到B to C領域，在去年12月第四屆世界互聯網大會上，迅蟻發(fā)布了面向大眾消費者的無人機物流配送服務——迅蟻速運，獲得紅杉資本數千萬的A輪投資。超級物種在廣州開啟了“全國首家無人機配送示范店”，開啟了無人機配送生鮮先河。
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然而有關專家表示在無人機末端配送還有許多安全性、空中管制、成本等等問題，末端派送進入無人機配送時代為時尚早。此前京東集團副總裁肖軍在接受南方都市報采訪表示，無人機無法代替所有應用場景，“讓無人機去送礦泉水不劃算，但是像蘋果手機、名牌皮包這類奢侈品用無人機配送更具優(yōu)勢?！毙ぼ姳硎荆瑹o人機配送還未實現收支平衡，投入更大，無人機不是交通工具，要把無人機看成布局整個物流體系，需要先把無人機網絡配送建好。
據了解，限制無人機物流發(fā)展的重要因素之一是國家對空域的限制，中國境內飛行管制仍由空軍統(tǒng)一組織實施。業(yè)內人士表示雖然一些企業(yè)在無人機物流方面取得部分許可，但這些“開放”空域彼此獨立，企業(yè)只能在其中進行小范圍配送。
億航智能稱已從國家空域監(jiān)管部門拿到了國內第一批正式獲批的無人機物流配送常態(tài)化運行飛行航線，但目前僅有該一條固定航線，長1.7km，真高80m以內；京東的無人機航線也為固定航線，航線不經過居民區(qū)，且只在白天飛行。
此外，一名民航領域業(yè)內人士曾接受采訪表示，雖然目前順豐、京東等相繼取得無人機空域批文，但說進入無人機配送時代還為時尚早，有一些問題亟待解決，如無人機尚未解決送貨入戶問題，天氣、人工干擾會影響無人機配送精準度與安全，無人機的載重和續(xù)航等能力有待進一步提高，行業(yè)的標準化都需要進一步完善。
“狂犬疫苗造假”，是不是該為“疫苗”也投保？
2018-07-24
2008年，90多高齡的爺爺，住在信息閉塞的深山老林，每年他生日的時候，父親就帶著母親和我一起看望他，每次會帶上奶粉。唯獨那一年，爺爺早早通過古老的座機告訴父親：“今年別帶奶粉了，奶粉里有毒”。
十年后，朋友圈告訴我們——“狂犬疫苗造假”。這個恐慌來源于人們普遍的保命欲望，誰都知道感染了狂犬病，病死率高達100%，唯一的救命方式就是打狂犬疫苗。
接著，我想到近幾年，我身邊很多朋友跟我說：“想去打HPV疫苗”。HPV疫苗被市場定位為，可以預防女性宮頸癌，剛出現這個疫苗接種時，很多人專程去香港進行接種。想必這一次造假事件，不得不讓人思考，真的能預防嗎？
生命誠可貴。我們常常說，要堅強活著，也想有尊嚴地離開，誰都不愿體無完膚的病死。
有人對“疫苗”提出了質疑，是不是該為“疫苗”也投保？
如果今天讓我為“疫苗”投保，我倒更樂意去使用區(qū)塊鏈技術中的“時間戳”。
1、什么是時間戳？
時間戳是區(qū)塊鏈數據結構中的基礎，也有人認為，比特幣的本質就是一個時間戳日志?？梢?，時間戳在區(qū)塊鏈應用中的重要價值。
時間戳，是由時間戳服務器為每一個區(qū)塊加上的時間序列，記錄了該區(qū)塊的產生時間。一般會精確到秒。
也就是說，當時間戳應用到“疫苗”生產過程上，能夠準確記錄疫苗的生產時間，精確到秒。
很多人對時間戳的理解，停留在交易過程中，它代表著區(qū)塊上的交易信息無法更改，而且可以作為交易證明的一個重要信息。
其實，在小編看來，“時間戳”是追本溯源的有效方法，運用到產品設計、批量生產以及市場投放過程上，能更好的解決安全問題。
2、時間戳的公證價值
時間戳的存在，使得區(qū)塊鏈上的交易信息無法更改，這更像一種公證力。被寫入區(qū)塊上的時間戳，在計算哈希值的過程中將區(qū)塊的時間戳納入進行哈希散列，從而形成了對前一個時間戳的“增強”，而區(qū)塊一旦被鏈接上區(qū)塊鏈，就會成為全網所有節(jié)點的“公共賬本”，很難被篡改。
“疫苗造假”事件，讓我們聯想到，這絕不是疫苗的源頭作亂，整個流入市場的過程都是環(huán)環(huán)相扣，每一步都存在問題。
因此，作為消費者來說，每一個環(huán)節(jié)，我們都需要參與，那才是有價值意義的“投保”。
怎么才能做到？保險，只是告訴我們，一旦出現疫苗危機，你才會獲得賠償，并沒有機會讓你參與其中。好在我們有了區(qū)塊鏈技術，那個能夠上鏈的“時間戳”。
疫苗生產時，有了時間戳，記錄了生產的時間和過程，批量生產后，流向了市場，分發(fā)到各大醫(yī)療機構，接收這些疫苗的機構也有了時間戳，記錄了接收的時間和過程。緊接著，被接種疫苗的每一個人也有了時間戳，記錄了被接種的時間和過程。
你以為整個過程還能造假嗎？在區(qū)塊鏈上，時間戳需要用哈希算法來完成的每一個步驟，整個步驟下來，是無法對前面發(fā)生的部分進行修改，否則這個哈希值就無法匹配，操縱行為也會被系統(tǒng)監(jiān)測到。
信任的起源，是被人們廣泛認可的系統(tǒng)化監(jiān)管方法。
也許今天，人們記住了疫苗造假，明天，還會再次發(fā)生地溝油事件。可以說，我們的生活需要“時間戳”這種公證力，才能建立信任機制。
時隔十年，人們好了傷疤忘了疼，疫苗造假再掀風波，
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那些食品、藥品等安全問題，無孔不入的攻擊著我們的生活，
痛罵無良企業(yè)，也換不回曾經的太平，
我們更需要無限的創(chuàng)造力，去改變未來，
區(qū)塊鏈技術的不斷突破，正是人們應關注的破繭之力。
火幣、OK、幣安，誰能率先成為區(qū)塊鏈投資帝國？
2018-07-24
在中國的互聯網空間中，阿里和騰訊被稱為這個空間的兩極，這不僅僅在于其業(yè)務和用戶數量的龐大，還在于它們通過投資構建出兩個龐大的“阿里系”和“騰訊系”，將潛力型創(chuàng)業(yè)公司納入自己麾下，從而豐富自己的生態(tài)和鞏固自己的地位。
而在“AT”尚無法深入觸達的區(qū)塊鏈世界中，火幣、OK、幣安等主流交易所正在追隨阿里和騰訊的腳步，試圖通過投資構建以自己為中心的生態(tài)體系和帝國版圖。
在本文中，所長將對火幣、OK和幣安三家交易所的投資案例、投資狀況和投資偏好進行了整理和分析，現將分析結果與大家分享。
火幣
火幣是三家交易所中最早進行投資布局的交易所，也是目前投資數量最多的交易所，據所長不完全統(tǒng)計超過50家?；饚诺膶ν馔顿Y可以分為兩個階段：
第一個階段是2014年到2017年年中，火幣的投資比較稀少和零碎，且一半投資都是火幣離職高管創(chuàng)業(yè)項目，還有不少投資項目與區(qū)塊鏈無關。在此期間，火幣的對外投資處于探索與嘗試階段。
第二個階段是2017年年中至今，火幣的投資不僅在類型上變得多樣化，投資數量也是大增，最近3個月至少對外投資30個項目。從火幣官網以及公開報道中，所長梳理發(fā)現火幣集團目前同時擁有3個投資主體，分別是火幣生態(tài)基金、火幣資本和火幣Labs。
火幣生態(tài)基金于今年3月成立，由火幣全球生態(tài)事業(yè)部總經理王潤負責，旨在投資能夠和火幣業(yè)務產生正向協同作用的生態(tài)伙伴，一期規(guī)模2億美元，以股權投資為主。在投資方向上，火幣曾表示將覆蓋整個產業(yè)鏈的上中下游，一方面是與數字資產相關的產業(yè)鏈，比如礦池、交易所、錢包等，另一方面是與區(qū)塊鏈技術相關的產業(yè)鏈，包括上游的孵化器和下游的優(yōu)秀落地應用項目等。
6月初，火幣生態(tài)基金曾透露共投出20多個項目，而據所長統(tǒng)計6月初至今火幣生態(tài)基金至少又投出7個項目。
火幣Labs（火幣孵化器）于2017年底正式成立，其宗旨是為區(qū)塊鏈項目提供行業(yè)資源、技術、資金和交易等全方位服務，更加強調項目孵化。據官網和公開報道，火幣Labs的投資案例包括IOST、DATA、CoinMeet、Educoin等。
但隨著火幣生態(tài)基金的成立，火幣Labs最近幾個月都沒有公開的投資案例出現，反而頻頻出現在火幣與清華、深大等高校和天涯等互聯網企業(yè)的合作公告之中。由此可推測，火幣很可能已經將投資職能從火幣Labs剝離，畢竟從描述上看其職能與火幣生態(tài)基金存在一定重合之處。
火幣資本的成立時間不詳，由火幣全球商務副總裁霍力負責，以Token投資為主。在投資方向，火幣資本的投資集中在基礎協議、去中心化應用和具有激勵作用的數字資產，其中基于基礎設施項目的投資占70%?；饚刨Y本過往的投資案例有Blockstack、Aelf、Theta、Thunder Token、HitChain等項目。
總的來看，所長認為火幣的對外投資主要存在以下兩個特征：
第一，對從火幣出走的創(chuàng)業(yè)者項目投資率極高，投資案例在10個以上，包括BHex、庫神錢包等，幾乎覆蓋了市面上大部分公開的火幣系創(chuàng)業(yè)項目。由此來看，火幣對于離職高管和員工的態(tài)度較為開放友好，并且較為看好本公司離職創(chuàng)業(yè)者的個人能力和項目前景?；饚畔祫?chuàng)業(yè)項目可見下圖：
第二，從項目類型來看，火幣投資主要集中在數字資產交易平臺、區(qū)塊鏈媒體和區(qū)塊鏈基礎設施這三個方向。后兩者比較容易理解，但火幣對存在主營業(yè)務競爭的數字資產交易所的大量投資則值得深思。具體可見下圖：
OK
OK雖然與火幣同年成立，但投資數量大概只有火幣的一半，其目前公開投資案例在25個以上。OK集團的主要投資部門是OK資本（OK Blockchain Capital），由OKCoin副總裁田穎擔任負責人。
前幾日，OK集團還宣布將啟動100億共贏母基金計劃，此項基金將被用于對優(yōu)秀Token Fund的投資和優(yōu)質區(qū)塊鏈項目的直投。
OK資本曾透露，其投資重點是布局底層基礎設施，重點關注項目的技術創(chuàng)新點和技術積累，具體關注方向有底層加密通信項目、解決計算存儲的項目和向開發(fā)者提供更加友好的開發(fā)工具中間件的項目。
目前，OK資本的公開投資案例在25個以上，基本覆蓋區(qū)塊鏈產業(yè)上下游，代表性投資案例包括火星財經、幣智慧、BHex、HPB、HitChain等，部分可見下圖：
幣安
由于幣安成立時間較晚，故其投資數量大幅少于火幣與OK，目前的公開投資案例在7個左右。幣安的主要投資部門幣安Labs于17年11月成立，官網顯示幣安Labs是一個區(qū)塊鏈技術孵化器，聚焦于Pre-ICO的項目和團隊。
西安軟件開發(fā)、西安APP開發(fā)、西安軟件外包、西安軟件開發(fā)、西安網站建設、電商軟件開發(fā)、社交軟件開發(fā)、直播軟件開發(fā)、西安網站制作、西安區(qū)塊鏈開發(fā)
從去年年底開始，幣安曾陸續(xù)孵化GTO和BRD等項目，但目前均處于破發(fā)狀態(tài)。有報道稱何一曾對此表示，“因為投資了失敗項目，所以對Labs成員進行了更新。”今年5月，原KPCB投資董事張靈加入幣安擔任幣安Labs負責人。
在5月底，幣安還宣布將成立規(guī)模10億美金的社會影響力基金，同時還成立了幣安生態(tài)基金。但區(qū)別于火幣生態(tài)基金，幣安生態(tài)基金由幣安挑選的20家合作投資機構組成，幣安一方面會作為LP提供資金支持，另外一方面投資機構可共享幣安的優(yōu)質項目。
具體來看，幣安Labs計劃參與到項目技術架構的設計、激勵機制的設計、以及治理的共同規(guī)劃。另外，所有投資都會用幣安幣完成。在投資方向上，幣安Labs的四大投資重點為公有鏈、去中心化交易所、托管賬戶/錢包/支付、穩(wěn)定幣、衍生品投資/證券類代幣交易平臺。
在公開報道中，幣安目前的投資案例至少有7個，分別是MobileCoin、Oasis Labs、Certik、Republic、支點、打車鏈，同時還投資收購了馬耳他銀行Founders Ban 5%的股份。
總結
通過對火幣、OK和幣安的投資狀況梳理，所長對發(fā)現了四個有意思的現象：
第一，三家交易所普遍重視布局底層基礎設施，并且極少投資DApp；
第二，從今年5、6月份開始，三家交易所對外投資數量都在加速增長，大幅超過前4個月投資數量總和；
第三，火幣與OK的協同投資較多，共同投資項目至少有火星財經、火訊財經、礦池科技、BHex、HitChain等5個項目；
第四，火幣和OK都一度投資成立互聯網金融平臺，且李林與徐明星都親自上陣。15年5月，火幣投資成立北京財貓在線投資管理有限公司，一個小額理財平臺，李林擔任CEO。15年6月，OK投資成立好有錢網絡科技（北京）有限公司，一個專注熟人借貸的社交金融平臺，徐明星擔任CEO。
最后綜合來看，火幣作為對外投資數量最多的交易所，目前已經構建出一個規(guī)模龐大、類型多樣的完整生態(tài)體系，而OK目前通過投資構建的產業(yè)鏈條亦已比較完整，但從生態(tài)厚度來看尚不如火幣，至于幣安仍處于生態(tài)系統(tǒng)構建的早期，還有待觀望。
叫囂著要取代全世界的人工智能，終于在最近陷入了失業(yè)的煩惱
2018-07-20
叫囂著要取代全世界的人工智能，終于在最近陷入了失業(yè)的煩惱。
據報道，瑞典的一家在線銀行Nordnet，準備對自家的AI員工Amelia炒魷魚。Amelia去年夏天剛剛入職Nordnet，其日常工作就是幫客戶開個銀行戶頭、處理一些銀行數據等任務，正常來說速度肯定是應該比工作人員要快，銀行的工作效率和效益也該有個明顯的提升。
但事與愿違，這一年來，Amelia好像并沒有表現出一個AI員工該有的能力。
其實Amelia并不是第一個被炒魷魚的AI。今年一月份，英國的一家超市就解雇了一個上崗僅僅一周的導購機器人Fabio。超市的初衷是希望它一能吸引顧客，二能幫助賣貨。然而幾天之后，他們發(fā)現這兩件事兒Fabio一件都沒做好，甚至有些顧客看見它就繞道走。
這是怎么回事？正常來說，AI在提高工作效率這方面是共識，但上崗不久就被炒魷魚，多少令人有點意外。但細細想來，以如今AI發(fā)展的程度而言，出現這樣的情況似乎也是常事。
應聘自稱技術流，上崗才發(fā)現活不好
在所有最可能被AI取代的工作當中，銀行首當其沖。原因在于，相較于其他行業(yè)來說，銀行擁有龐大而又相對完整的數據積累，而進行數據分析又正是AI的拿手好戲。一個要算，一個能算，簡直無縫貼合。
但這并不意味著AI在銀行就可以暢行無阻，至少這并不是如今AI能完美而為之的。盡管在實驗室中，開發(fā)者們已經針對AI可能遇到的各種問題進行了全面模擬，AI也在這過程中表現得游刃有余，但一旦投入實戰(zhàn)，其實用功能仍然有可能會受到挑戰(zhàn)。以Amelia被炒為例，其可能是由于以下兩個原因所致。
第一，算法的問題。算法存在問題，其對數據的處理就會存在誤差。雖然銀行擁有完善的數據，但如果沒有合適的算法進行處理，或用了不合適的算法進行處理，其得出的結果仍然是不可接受的。比如在分析報告這方面，目前仍然是人類分析師為主，原因就在于AI對動態(tài)性很強的金融業(yè)務上可能存在分析的誤差。而銀行做的畢竟是錢的生意，總是出錯，客戶肯定不干了。
第二，溝通的問題。既然是用AI系統(tǒng)，那么其要解決客戶問題就一定會涉及到語言溝通。銀行是一個非常繁忙的金融機構，我們能看到的場景就是銀行每天都在排隊。如果AI的連續(xù)性對話和專業(yè)性學習不徹底，其在于客戶溝通的過程中很可能會答非所問，造成遲鈍、誤解等問題，這一定會影響工作效率、消磨客戶耐心。
而Nordnet又是一家線上銀行，其對AI的語義識別對話能力的要求自然更高。這點兒類似AI客服，說不好話就賣不了貨，賣不了貨就只能等著被炒了。
對導購機器人Fabio來說，溝通不暢或溝通體驗不好一定是超市將其“辭退”的重要因素。也就是說，不是打著AI的名頭就一定會生意興隆。最核心的地方在于，技術是否真的成熟到足以應對任何情況。
本想事半功倍，奈何入不敷出
無論是雇傭AI還是雇傭人力，公司的目的只有一個：賺錢。但公司花了大錢把你招來，你卻坐吃等死，那就只能將你掃地出門了。
據Nordnet稱，去年為了引入AI技術，公司付出了巨額代價。整個2017年的年利潤僅為2.47億瑞典克朗，是2012年以來的最低水平。雖然不能確定銀行利潤的降低一定是引入AI所致，但真正實用的消費級AI產品價格尚且不菲，遑論以提高利潤為終極目的的企業(yè)級AI解決方案。
Nordnet從AI系統(tǒng)提供商IPsoft那購買的解決方案，而不僅僅是一個AI柜員，花了多少錢我們也不得而知。但是看一下AI方面的資金投入數據：百度每年投入100億元、歐盟計劃2020年之前投入15億歐元、2014年以來中國人工智能累計投入超過600億元……不僅如此，AI人才動輒百萬美元的年薪，這些成本都會加在銷售給C端的產品上。
因此，正處于前期布局、投入、研發(fā)的AI，有一點是可以肯定的，那就是成本居高不下。從這個角度來說，能在這個時候冒著賠本的風險去品嘗AI的公司，都是勇敢者。
物不能盡其用，鍋不能AI背
當然，鍋也不能全都讓AI背了，畢竟能力有多大它自己也沒辦法。這中間還可能存在的一個問題是，開發(fā)者和使用者的斷層。
這種斷層體現在，開發(fā)者窮盡己之所能，沒日沒夜地做出了自己認為非常完美的產品，覺得考慮到了實際過程中可能產生的所有問題，應用起來完美無缺，結果客戶不會用。這就是個大寫的尷尬了。這種感覺就像你買了個上萬塊的手機給奶奶用，她卻只拿來照鏡子。AI如果是因為這個原因被解雇，實在是有點冤枉。
事實上，這種情況的確值得注意。在關于AI會取代人類的什么工作的大討論之后，有人就拋出了“AI不能取代教師，但不會用AI的教師將會被取代”的觀點，其中的教師可以被換成醫(yī)生、律師、工人等等諸多職業(yè)?？梢哉f，會用AI就像會用手機一樣，未來將成為必需品。但對很多人來說，手機的功能并沒有被充分挖掘，所以他們很難區(qū)分出5000元的手機和1000元手機的差別：不都能打電話裝軟件？
所以，要讓客戶能充分發(fā)掘AI的潛能，或許可以從以下兩個方面出發(fā)。
1. 開發(fā)者“私人訂制”。開發(fā)者想做好一件東西，而客戶想要的是用好一件東西。這就要求產品一定是最符合客戶需求的。根據客戶的需求，體現出開發(fā)產品的差異化，讓客戶在使用的時候能夠更快地上手，才是發(fā)揮AI功能的第一步。
2. 客戶的技能培養(yǎng)。一般來說，客戶不需要知道AI到底是怎么做的，只需要知道怎樣才能讓它按照自己的指令工作就夠了。但即便是這樣，還是有很多人存在著學習困難。比如很多年紀大的老師一輩子不會用電腦，也不愿意學，投影儀就成了擺設。因此，開發(fā)者在進行產品交接的時候提供全套的技術指導，才能在產品符合自家需求的情況下，還能熟練操作，實現AI產品的價值最大化。
那么，通過這種方式來解決開發(fā)者和用戶之間的斷層，顯然對洗白AI“無用”的冤屈是有積極意義的。
人機協作效果好，AI“獨立”難有為
這就完了嗎？
實際上，被解雇的AI只能當作個案來對待，并不能將所有的AI應用一概而論，畢竟有更多的AI應用在如火如荼地燃燒著。這些應用身上也并未出現過所謂“不管用”或者“解雇”之類的尷尬字眼。
我們發(fā)現，被解雇的AI和應用得風生水起的AI之間，存在著一個變量，這個變量就是：人為干預。而根據人為干預程度的不同，我們可以把這兩類AI分為獨立式AI和半獨立式AI。
所謂獨立式AI，是指人類沒有干預或干預較少、AI自主分析決策程度較高，甚至完全自主決定的人工智能類應用。Amelia、Fabio基本都屬于此類，因為與客戶或消費者進行對話、分析數據并得出結論的過程，基本上是沒有人操作的，在此過程中其完成了與客戶的直接接觸。
我們常見的內容平臺的審核方式，也可以算作此類。因為AI可以自主進行審核、通過或者駁回，在這個過程中沒有人工參與。這種獨立式AI很容易產生問題，比如內容平臺頻頻出事，雖然很多平臺都增加了人工審核，但是誰知道呢？
而半獨立式AI則指的是人類干預較多，AI只是承擔前期的觀察、分析，最多再加一點初步結論，最終的決策仍由人類完成的人工智能類應用。比如用AI做各種預測、幫助醫(yī)生讀X光片、招聘、識別古文字、抓在逃犯等等。顯而易見的是，這類有人類干預和把控的AI反而是運行得頗為良好。
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也就是說，目前AI要完全獨立地承擔工作任務，也就是“替代”人類，可能還有些難度。有企業(yè)耐不住性子而趕鴨子上架，AI也很無奈。正因如此，人們更多地稱AI為“助手”。從“助手”向“替代”的轉變過程，可能就是AI降低自己被解雇概率的過程，也是AI技術進步的過程。
當然，等到AI替代了人類之后還是會有被炒魷魚情況的發(fā)生，只不過作出這一決定的可能不是人類，而是更優(yōu)秀的AI。到那時候，開發(fā)者又將面臨另一場永無休止的戰(zhàn)爭。