• 项目
首页>>文章列表 >>金融科技
文章列表

七年再进化,支付宝“干掉”支付宝

晚上9点多,杭州一家肯德基门口,黑压压立着20多人。他们手拎类似公文包的东西,互相交谈着,像是在等待什么。路人走过,忍不住回头,眼中满是好奇。


9点半,肯德基打烊。这伙人集体冲了进去。


他们是支付宝资深数据技术专家留招的团队,20多天时间,差不多每晚准时出现在这家肯德基,9点半到凌晨2点,安装设备、调试系统。2017年9月,这里成为全国第一家可以刷脸付的概念店。


上线头几天,留招去现场调研。一位抱小孩的年轻妈妈来点单,他上前打算亲自推广下这个可以解放双手的新支付手段,刚开口,被误认为他不知怎么用。年轻妈妈以身示范,亲自操作了一遍。


“本来要去教育用户,结果被用户教育了。”留招心生欣慰,结果比他预想中要好。


以刷脸付为代表的生物识别技术是支付宝支付方式的新尝试,这或许是改变第三方支付行业格局的起点。


比如,往年双十一蚂蚁金服内部更关注容量问题。所以那时候都在看一天能产生多少笔数、多少交易量。后来GMV猛增,零点瞬时成交量变成最难过的关卡,峰值成为关注焦点。每年零点的高峰期能完成几万笔一秒、十几万笔一秒还是二十几万笔一秒。再之后,移动端兴起,移动支付占比又成为支付实力强弱最重要的一个指标。


但阿里合伙人、支付宝总裁倪行军(花名苗人凤)告诉「蓝洞商业」,“今年这些数字都不再是我们最关注的东西。”


目光被转向的正是生物识别技术的支付使用率。双十一线上场景中,已经超过一半以上的用户不再通过输密码支付,而是通过指纹或刷脸。刚刚过去的2018双十一,通过支付宝指纹、刷脸支付完成的交易占比达到60.3%。


对于在支付相关技术领域深耕多年的支付宝来说,布局物联网时代的新支付方式,这只是个开始。


解放双手


2015年3月,德国汉诺威CeBIT信息及通信技术博览会开幕式现场,马云用刷脸付从淘宝网购买了一套1948年汉诺威纪念邮票。这是外界第一次真实感知,“刷脸”时代原来如此之近。


阿里合伙人、蚂蚁金服CTO程立(花名鲁肃)向「蓝洞商业」回忆当时情景时说,“技术还处在实验室阶段,不能跟现在相比,当时没有提及商家层面的应用。”


据说,那个时间点前后,技术团队陆续在人脸支付更新了十几个版本,不断优化用户的体验和安全性。


刷脸付很重要的是解决抗攻击,这个难关后来才突破。但有些世界性命题目前依然无解,比如FaceID还解决不了双胞胎识别问题。


但从实验室阶段到场景应用落地,还有漫长的技术难题。


生物识别技术本身复杂度高于条码付,即便是进展最快的刷脸付,背后算法非常复杂。首先人脸库需要积累,技术团队可能要采集无数数据,才能得到更为精确的对比算法。


此外,生物识别技依赖硬件终端的革新。例如,刷脸付功能的手机摄像头,一个模组现在只需十几块钱,就可以达到比较好的拍摄效果。但之前不仅像素质量低,价格也贵,无法做到大规模铺设。即便如现在,线下刷脸付终端对摄像头要求依然比一般意义上的要高。


众多技术路径中,支付宝如何确立推行人脸方案?


其实无论是人脸还是指纹,这些手段的目的是为了识别出对方是谁。对支付方式的创新和研究,留招总结可通过三个维度来确认:what you know(你知道什么)、what you are(你是谁),what you have(你有什么东西)。


以前,我们一直用的都是“what you have”和“what you know”,比如一张银行卡配上密码,但这两样东西都带来了负担,比如忘记了密码怎么办,银行卡丢了怎么办?即便在移动支付时代,依然要依赖智能手机。


理论上,最好的方法就是“what you are”。因为脸、指纹、DNA都是被动的,对于用户来说投入的成本是最小的。比尔·盖茨出门就不需要带名片,大家都认识他。


技术从实验室到商用,往往是渐进式的发展,它需要积累到一定程度,然后才会是跳跃式发展。指纹识别被研究50多年,近几年才被大量应用于各种场景,因为它的通过率超过一定量级,才会被用户所信任。


人脸识别也是如此。2016年12月前后,支付宝做了一轮突击,他们想快速提高通过率,当时主攻的是支付宝APP登录页。基于这样的技术基础,一年后支付宝开始尝试把刷脸付应用于线下。


2017年9月,支付宝刷脸付第一次在肯德基被应用,此后一年时间内100个城市上线了100万台刷脸设备。今年8月15日开始大规模商业化。


被遗忘的


蚂蚁金服副总裁陈亮告诉「蓝洞商业」,除了人脸外,支付宝还做过指纹、掌纹、签名、声纹等尝试,有成功有失败。


2012年愚人节,受年初《碟中谍4》上映的启发,蚂蚁金服跟大家开了个玩笑。大意是,识别人眼的技术已经不是梦想,眼球识别、眼纹识别和虹膜识别是研究进展最快的几个方向,“视网膜支付”箭在弦上,准备好你们的眼睛了吗?


此后,每年他们都会在这天大胆想象黑科技与支付的关系,从“意念支付”到“空付”。但不要以为,这真的就是想想而已。


支付宝投入生物识别技术最早可以追溯到2007年。苗人凤解释,当时他们看到支付未来的两个核心方向,移动支付和全面脱媒。更具体一些,只有生物识别技术才能帮助人不依赖媒介,达到未来无感支付的理想状态。


2011年,最先被重点研究的两个生物识别方向是虹膜和声纹。按照留招所说你知道什么、你是谁,你有什么东西三个维度,账户安全首先要完成人自身的身份校验问题。


这两个方向被选定跟当时PC为主的历史背景有关,人与电脑交互更多停留在“视听”层面。但最后发现,虹膜和声纹实现起来太难。


支付宝从中科院调来一台虹膜识别技术的机器,体积超大,差不多有一人高,而且据说主要应用在工业领域。要想把这样的功能浓缩在PC摄像头里,无疑痴人说梦。


声纹也不太理想。这项技术严重依赖周围环境,即便做出降噪处理后,如果人本身的嗓音有所变化,都会直接影响识别效果。更何况,当时智能手机语音并未被广泛应用。声纹随后也被pass。


2012年底,技术团队把方向转为指纹识别,与智能手机几乎同步进化爆发,指纹此后被验证为是真正可行可靠的。


不过早期体验并不似现在这般流畅。用户要在线下收银台登陆支付宝账号,录入指纹并绑定,然后才可以快速付款。当时支付密码复杂冗长,首次使用并不轻松。


直到2014年6月,一位华为手机使用者成为首个开通支付宝指纹支付的用户。2015年,这个数字就增长到2000多万,当年双十一首次支持使用指纹支付。今年,刷脸付已成主角。


快马与火车赛跑


干掉手机,解放双手,用户不需要不携带任何设备,仅通过刷脸就可以完成支付。显而易见,速度很快,通俗点讲不用长时间排大队了。


以自助收银设备为例,用户挑选完商品,自己在设备扫码完成计价,随后根据屏幕提示,完成人脸识别和输入手机号验证,即可成功付款完成交易。


这有效缓解高峰时段结账排队现象,令收银结算效率提升50%以上。如今,在大部分试点门店,消费者选择这种新方式进行结账的超过20%。


但如果烦恼没有那么明显,或许商家对刷脸付的渴求没有那么强烈。毕竟这不是简单地布几台POS机,设备依然有成本和门槛,刷脸付还无法像二维码那样被广泛应用。找到有痛点需求的商家,是支付宝刷脸付自身的痛点。


他们选取客流量最大的零售快销和医院,作为最重要的两个商业化落地场景。前者有肯德基、卜蜂莲花这样的连锁店,后者最早的案例则是江西省人民医院。


刷脸付带动一些新客户加入支付宝。蚂蚁金服零售行业负责人锋笙表示,卜蜂莲花在中国南部地区的连锁超市布局众多,支付宝的刷脸付和自助场景,正带来一些新增用户,他们可能由现金用户和微信支付用户转移而来。


但拉新在医院不是个明智的选择。医院并非高频场景,而且大家都急于解决自己的问题。


蚂蚁金服医疗行业负责人老菡分析,刷脸付可能会成为撬动支付宝的一个新杠杆,但不一定在医院实现。也许是受医院环境触动,在其他场景使用,这是一个叠加过程。


当然,除了用户心智待影响教育之外,医院比较特殊。实际上民生项目推进一直都很难。


目前,支付宝加微信支付在医院移动支付整体渗透率不到15%。医保难打通,这两个巨头所能切入的市场都是自费类,这是病人不能接受的痛点。另外因为去医院的人以老人和小孩为主,移动支付本身的应用度就偏低。


一些医院仍在使用Windows系统,而支付宝的技术系统是基于安卓或者苹果OS,无法直接与医院相匹配,这就需要专门为医院单独定制一个Windows版本。”技术团队从接受任务到排期,开发完成两个月过去了。


“我们想要推进这种前研科技的落地,需要更了解不同行业,考虑他们目前实际的数字化情况,并为此匹配人力和解决方案。”老菡说。


留招给出的判断是,目前在技术方面已经没有任何障碍,未来将是不断复制的过程。


当火车刚出现的时候,人们组织了一场马跟火车赛跑的比赛,结果火车当时还没有马跑得快。但火车是发展方向,人们还是要花钱修铁轨。如果说,无线网络是“铁轨”,网银是“蒸汽火车”,二维码是“柴油机车”,刷脸付则是“高铁”。


差点被击倒


2018年的支付宝颇为自信,有着清晰的目标和高昂的士气。但在此之前,支付宝曾有两次陷入绝境,差点被击倒。


所有人都无法忘记2010年1月21日的那次年会。陈亮参与了整个筹备过程,他记忆更深刻,“马老师发完火,我们都懵了。”


那一年支付宝刚刚经历了第一届双十一,有关体验方面的负面评价颇多,淘宝甚至扬言要接外部支付系统,马云在会上怒火中烧:“烂、烂、烂到极点。”


2010年HR给支付宝技术部的评价是“自娱自乐”,这让他们一时难以接受。当时的技术与产品、业务的沟通上出问题,这导致支付宝离客户的需求太远。


马云的这次发火,像晴天霹雳一样令支付宝在短期内陷入了迷茫,挫败感令团队士气低落。大家开始反思,从2003年到2010年这么长时间下来,有哪些思维不对,到底应该做什么。


陈亮当时的办公室在22楼,他经常去阳台抽烟和思考。这场“最尴尬”的年会也从组织意识形态上刺激了支付宝,迫使它做出改变。2010年成为了支付宝的分水岭,再往后,快捷支付、余额宝等一系列产品问世。


如果说2010年是支付宝的一次自我裂变,那么2014年微信红包的“偷袭珍珠港”,则给支付宝带了更大的压力。


“对我来说,那一次不仅仅是压力问题了,而是大家都感到很无助。”陈亮说。那时候他的情绪很复杂,害怕,还有懊悔。


其实微信推出红包时,支付宝也同步研发,而且陈亮还参与到红包产品的设计过程。只是微信是发红包,而支付宝则是讨红包。


当然,他们也很清楚,即便当时支付宝做出了与微信一模一样的红包产品,大概率难以改写结果,毕竟微信天然的社交关系链优势摆在那里。


微信红包一炮而红,用他们的话说, “一夜间干了支付宝八年的事”。这令支付宝在2014年和2015年异常焦虑,“纯支付无价值”和“高频打低频”的论调一度令他们迷茫。


在经历了几次改善疲弱处境的不成功努力后,支付宝开始把更多精力放在研究用户、商户及对自身金融优势的思考上来。


2016年末的战略会,蚂蚁金服确立“放弃社交、回归支付”的策略,并且提出应当用“多维去打高频”,而不是陷在“高频打低频”的困境。


绝地反击


一份调研报告显示,大型商户例如麦当劳、肯德基、7-11便利店等,支付宝覆盖率良好,用户普遍抱怨的是,很多街边小店、小酒吧、路边的早点摊却不支持支付宝。但二十个煎饼果子摊,日流水未必抵不过一个肯德基门店。支付宝开始把目光投向这些曾经被忽视的小场景。


“支付没有什么选择的余地,哪里有支付场景,就必须去服务到那个场景,否则客户有需求,但你服务不到,就不得不舍弃你了。”蚂蚁金服副总裁袁雷鸣告诉「蓝洞商业」。


2017年1月,支付宝成立移动支付事业部,主推此前覆盖薄弱的小微商户。袁雷鸣认为,支付宝以前的使用门槛还是太高。


因为线下业态与线上并不相同。按互联网公司的普遍逻辑:抓住20%的头部客户,就能够解决80%的市场份额。移动支付行业也是如此。


线下业态不像线上马太效应那么明显。前10%的商户,其交易量可能只占整体的20%-30%。互联网已验证的逻辑,在线下未必通用。


而且线下更注重运营,但这在此前并不被重视。蚂蚁金服1万人规模,整个运营团队却只有三四百人,服务对象是几个大客户。线下移动支付却要以运营主导,驱动产品渠道。“整个公司经营模式要发生很大变化,业务运营可以说脱胎换骨了。”袁雷鸣说。


经过2017年上半年对线下支付场景的大规模覆盖,支付宝的市场占有率在2017年Q2触底回升。


艾瑞咨询统计显示,支付宝占比从一季度的54%扩大到二季度的54.5%;微信支付背后的财付通则从上季度的40%环比回落至39.8%。0.5%的增长看似不多,但对于支付宝这种庞大体量的公司来说,其绝对值的增量将非常可观。


“2017年是力挽狂澜的一年,马云在内部把它比作《血战钢锯岭》。”在蚂蚁金服工作了13年的袁雷鸣感叹,这一年时间里支付宝的线下覆盖商户数增长了700%,相当于在死人堆里救活人。


对他而言,以前更多是顺势而为,基于阿里平台,似乎谁都可以做到。但2017年很不一样,在整个市场都不看好的时候,跟团队一起把局势翻盘,这给他带来更多个人成就感,“好像改变了历史进程。”


2017年支付的收入在蚂蚁金服中占比是50%多,但随着其他业务的增长,蚂蚁金服计划未来降到20%多。支付被定义为一项基础服务,就如同淘宝的C2C交易平台一样,不通过它获取利润,而是通过增值服务赚钱,以实现可持续发展。


不过,线下支付亦是一场持久战。蚂蚁金服开放平台业务部总监道远认为,支付不像其他行业战争周期短,打着打着就不打了,或者犹豫了,但支付肯定会经常有过招,比如支付宝大力推进的线下刷脸付,就是一次主动进攻。


重新定义支付


2007年,阿里巴巴集团学术委员会主席曾鸣教授在阿里舟山战略会上画过一张战略图,上面是信息流、支付流、物流,底下是云计算,十年后很多业务都已成型,进化为今天的样子。


支付是商业的核心能力,也是一种基础能力。如果从这个角度讲,蚂蚁金服过去提供普惠金融的方式服务商家和消费者。而且,在重新定义数字时代,金融该怎么更好地自我定义。


支付作为一种创新方式,应该努力解决老百姓所有生活场景的问题。苗人凤说,支付服务应用不应该被压缩或限制。即便是那些没有商业化可能的场景,如果能解决用户难点,埋头做就行。


其实支付宝的很多业务都是“赔钱货”,最为典型的就是查缴办业务,例如水电煤的缴费,以及公积金的查询、业务办理等。


“水电煤缴费支付宝做了十年了,不赚钱,以后十年也不会赚钱。”陈亮说。


2007年支付宝在内部讨论这类业务要不要做,当时的讨论非常激烈。从商业化角度来说,这些在当时要做都是很重的业务,需要投入很多人力和财力,而且国家电网、水务局、燃气公司都是大国企,很难从中收取费用。


不过讨论下来,这种“情怀业务”支付宝还是要做,因为它实实在在令人们的生活变得更方便,是价值驱动型业务。


如果说这些基础服务更大的价值在于便民,那么支付宝对整个中国商业数字化的重新塑造,则深刻影响了中国商业社会的模样。


在商业发展史中,能够促进商业发生重大改变的契机,一个是信用体系的升级,另一个是技术革命,蚂蚁金服一直围绕这两点在做,双十一便是一个集中体现。


单纯数字的增长已经无法刺激鲁肃的神经,这个中国零售业最大的节日,已经成为商业体系的练兵场。从最底层的技术流,到解决商业化问题的AI、解决安全问题的ROT、解决新问题的区块链,这些新技术都将在这个练兵场上试验。


数据化和数字化,只有移动支付能做到,现金是做不到的,甚至刷卡也不一定做到,因为发卡行只会告诉商家这笔交易而已。


今天的新零售,需要建立在移动支付足够的渗透率之下,然后才能去追求数字化经营。下一代商业会从中诞生,各类卡券、电子会员卡等新营销手段会慢慢迭代出来。从这层意义上说,支付宝促进了中国的数字化转型,而且是贴近商业场景的转型。


在支付宝不算太长的历史中,自身也经历了一次重大转型,那就是从2008年前后的PC时代,向2013年之后的移动时代转型。如今五年过去了,移动已经变为常态,新的技术革命又处于酝酿期,这一次,生物识别与物联网(IOT)的结合将使每个人、每个物品数据化,变成传感器,万物将直接相连。


“移动花了五年时间变成常态,生物识别与IOT结合,可能也就需要三、五年时间。”苗人凤说。


但生物识别技术在商业应用中依然还有未解难题。支付结束,没有手机,怎么满足商家进一步的营销、运营诉求?


苗人凤解释,要么回到手机,根据提示进一步引导用户操作完成,此外也要研究当场可以做什么。“也许其中可以诞生许多新的商业机会。”


欢聚时代三季度业绩超预期 净利润率、月活增速藏隐忧

周一盘后欢聚时代发布的三季报虽然给出了超预期的营收以及强劲的下季度指引,但是净利润率的下降和月活增速的降低则暴露出公司的隐忧。


三季报显示,欢聚时代三季度调整后每ADS收益1.76美元,高于市场预期1.70美元。三季度净收入41亿元人民币(5.97亿美元),同比增长32.6%;三季度归属于公司的净利润6.51亿元人民币(0.95亿美元),高于去年同期的6.36亿元人民币;三季度归属于公司的非GAAP净利润7.87亿元人民币(1.15亿美元),同比增长19.7%。


周一,欢聚时代随大市重挫5.65%,但财报发布后,盘后大涨3%。


欢聚时代在今年1月底达到142.97美元高位后便震荡下行,并在随后不久进入下行通道。截至目前,欢聚时代股价较年内高点已经跌去57.3%。



三季度营收超指引上限


三季度实现营收41亿元,高于上季度给出的业绩指引上限。同时,欢聚时代给出下季度营收业绩在43.9至45.4亿元之间,同样显示出强劲增长潜力。



欢聚时代指出,三季度强劲的营收增长主要来自于流媒体。欢聚时代流媒体三季度营收同比大涨35.6%至38.95亿元,占全部营收的95%。


欢聚时代CEO李学凌指出,欢聚时代三季度的强劲增长主要来自YY直播和虎牙的增长。李学凌称,YY直播正在使用业界领先的AI技术来实现向用户更精准地推荐。此外,他还提到欢聚时代同小米有紧密合作,是小米直播部分流媒体娱乐产品的独家运营商。


净利润与上年同期基本持平 non-GAAP净利润率下降


按美元计,欢聚时代三季度净利润为9470万美元,和上年同期相比,略降1%。若按人民币计,净利润为6.5亿元,同比增长2.3%。三季度non-GAAP净利润为1.146亿美元,同比增长19%;若按人民币计,non-GAAP净利润为7.87亿元,同比增长19.7%。


此外,三季度,欢聚时代non-GAAP净利润率为19.2%,相较于上年同期的21.3%下降2.1个百分点。



月活增速进一步降低 付费增速上扬


从运营数据来看,三季度欢聚时代流媒体月活用户数为8800万,增速进一步下滑至20.7%,为连续第三个季度下滑。不过,流媒体付费用户却实现了26.3%的增长,高于上季度21.1%的增速。



从历年数据来看,四季度是欢聚时代营收最多的季度。上年四季度,欢聚时代月活增速曾达36.6%,但如今,月活增速持续下降或许会给欢聚时代未来的营收预期增加不小压力。


券商TH DATA称,由于宏观环境变化,YY可能难以在四季度如往常一样举办很多线上活动,因此该行对欢聚时代四季度表现看弱。除了短期的不确定性之外,该行认为欢聚时代在线上娱乐秀行业依然是领导品牌,同时该公司有拓展全球市场的可能性,因此维持买入评级,并给出85美元的目标价。

虎牙三季报:2018年Q3总收入同比增长近119%,已连续4季度盈利

11月13日,虎牙直播公布了截至2018年9月30日的第三季度财报。财报显示,第三季度虎总收入达到人民币12.766亿元,同比增118.8%超预期。净利润(non-GAAP)达到人民币1.21亿元(1760万美元),已连续4个季度持续盈利。


虎牙CFO沙大川评论说:“受益于健康的用户规模内生增长,这个季度我们取得了强劲的收入增长和稳健的运营业绩。我们重视主播对其观众社区的服务,持续提升用户的参与度,而付费用户的良好增长趋势,进一步验证了我们所看到的机会。”


虎牙股价在纽交所常规交易中下跌0.48美元,跌幅为2.53%,报收于18.50美元。在随后的盘后交易中,至发稿时,虎牙股价上涨1.30美元,涨幅为7.03%,股价为19.80美元。



直播收入同比暴增120%

从具体业务来看,2018年第三季度直播收入为人民币12.165亿元(1.771亿美元),相比2017年同期的人民币5.524亿元增长120.2%。主要增长原因是虎牙平台上每个付费用户的支出增加以及付费用户数量增加。付费用户数量的增加主要是由于公司移动化策略的推进,虎牙平台上的内容产品多样化以及在将活跃用户转换为付费用户上的持续努力。


随着在直播和流量内容上变现的增加,2018年第三季度广告和其他收入为人民币6010万元(880万美元),相比2017年同期的人民币3120万元增长92.9%。



然而,虎牙直播似乎并不满足于当前的现状。


继续加大电竞行业投入

虎牙直播在用户体验方面一直领先行业,也因此成为众多优质电竞赛事合作的首选。此前,虎牙就和NEST全国电子竞技大赛进行过深化合作。此外,虎牙还拿下了LOL年终总决赛、PGI全球总决赛等赛事版权。


自2018年5月上市后,在得到大量资本青睐的情况下,布局电竞版权、战队、综艺,迅速完成精品内容的输出显然是虎牙目前最好的选择。


“我们在电竞领域持续的战略投入也取得了令人鼓舞的成绩,我们直播了更多的主流电竞赛事以及自制赛事。同时,这些广受欢迎的世界级电竞内容也带来了创新高的观众数目。”虎牙直播CEO董荣杰表示,“ 随着在中国以及全球范围内对电子竞技的兴趣日益增长,我们看到了这一领域的巨大市场潜力。为进一步优化内容覆盖并快速扩大我们的用户群体,我们会继续对该领域的投资。“


在2018年第三季度的收入成本中,收入分成和内容成本为人民币8.440亿元(1.229亿美元),相比2017年同期的人民币3.751亿元增长125.0%,这主要是由于平台上虚拟物品的销售收入分成增加,以及虎牙在国内以及海外市场对于电竞内容和平台内容创作者的持续投入。


电竞始终是一个利益与争议并行的产业。无论是在用户规模还是在盈利模式上,电竞产业的前景和钱景都显而易见,高速发展背后的隐忧也同样不容忽视。



阿里巴巴离科学公司还有多远

2018年10月30日,马云最后一次以阿里巴巴集团董事局主席身份致信股东,他说,“9年前阿里已经转型为一家技术公司。我们在大数据、云计算、人工智能、物联网上的全面布局,为制造业、零售业、金融业创造巨大价值。过去两年,这个价值已经在零售业显现。”


2009年,阿里作为电商领头羊已经声名显赫,但当时还没多少人认为阿里是一家技术公司。直到今年2月,欧盟委员会在发布年度全球企业研发投入排行榜时,阿里的行业分类还是“零售”,而华为是“科技:硬件和设备”,腾讯是“软件和计算机服务”。


2016年5月,任正非在全国科学大会上发表“无人区”讲话,说华为已经攻入本行业的无人区,肩负创立引导理论的责任,华为现在的水平尚停留在工程数学、 物理算法等工程科学层面, 尚未真正进入基础理论研究。华为将把研发投入提高到每年100-200亿美元。


2017年10月,阿里中央研究院——达摩院成立,马云在成立仪式上表示阿里未来三年的技术投入将超过1000亿人民币。达摩院首任院长、阿里CTO张建锋列出了达摩院的三个重点研究方向:量子计算、芯片和机器学习,他表示阿里有能力有责任为人类科技做出更大贡献,期望达摩院能诞生类似电和计算机这样的颠覆性技术创新。


2018年10月,马化腾在知乎上的提问引发热议,他问道:“未来十年哪些基础科学突破会影响互联网科技产业?产业互联网和消费互联网融合创新,会带来哪些改变?”


根据欧盟委员会发布的全球企业研发投入排行榜,2017年华为、阿里、腾讯的研发投入分别为103.63亿欧元、23.29亿欧元、16.17亿欧元,位居中国大陆企业研发投入第一、二、四位。


越来越多中国顶尖企业开始意识到,跟随式的研发模式已走到尽头,基础研究的原创能力将决定企业的未来。


2018年9月20日,张建锋接受专访,详解阿里的芯片战略、研发体系、选人用人机制、使命愿景。他说,阿里已经成为一个数字经济体,多年来阿里的研发都是围绕数据展开的,数据的生产、存储、计算、分析将继续是阿里的核心研发方向。相比IBM这样拥有6位诺贝尔科学奖得主和6位图灵奖得主的公司,阿里目前干的事情离科学还比较远,仍然是一家工程导向、产品导向的公司。


专访前一天,张建锋在阿里云栖大会上宣布成立平头哥半导体有限公司,主攻人工智能(AI)和物联网(IOT)芯片。


阿里做芯片是忽悠吗


问题:今年芯片成了出租车司机都在议论的热词,宣布进军芯片的企业也接二连三,因此阿里做芯片也被怀疑是不是跟风炒作。


张建锋:阿里做芯片首先是自己要用,阿里数字经济体的规模很快就要达到1万亿美元了,阿里生态里有非常大的芯片应用场景。比如云计算,将来大部分IT业务都会上云,阿里是国内最大的云计算服务提供商,云计算需要大量芯片。比如人工智能,AI技术已经在阿里新零售业务中广泛应用,还将在其它业务里广泛应用,需要大量的AI芯片。比如物联网,阿里的城市大脑、工业大脑、车路协同,需要大量的IOT芯片。这些如果都去外购,首先是贵,我们测算成本相差35%,然后还未必好用。没有人比我们自己更了解什么样的芯片更适合我们的计算需求。另外我们也有相应的技术基础了。阿里几年前就开始布局芯片业务,投资了若干家领先的芯片创业公司,其中中天微(杭州中天微系统公司)是国内唯一基于自主指令架构研发嵌入式CPU并实现大规模量产的CPU供应商,今年4月我们全资收购了中天微。此外达摩院的芯片团队也有百人规模,平头哥就是合并了中天微和达摩院芯片研发力量后成立的。所以阿里主要做两类芯片,一类是用于AI计算的NPU(Neural network Processing Unit,神经网络处理器),一类是用于云计算的IOT芯片。


问题:有人怀疑阿里炒作主要是因为芯片真的很难做,无论技术难度还是资金需求都非一般产业可比。人工智能芯片、物联网芯片虽然和PC时代手机时代的CPU(中央处理器)和GPU(图形处理器)大不相同,提供了变道超车的机会,但芯片的原理毕竟相通的,从学习曲线的角度,英特尔、高通、英伟达、ARM、MTK这些公司其实更有条件做好AI芯片和IOT芯片。


张建锋:首先芯片是用来计算数据的,阿里巴巴的数据总量是1500PB(数据量单位,从KMGTP,以10的3次方递进),每天数据更新100PB,每天的数据处理能力是300PB,阿里是全球最大的芯片买家之一。其次,芯片的产业链很长,设计、制造、封装测试,阿里做芯片主要是在专用芯片的设计环节,这方面我们肯定比你提到的那些公司有优势。


现在的算力基本上是由CPU和GPU提供的,CPU并不适合人工智能的算法,GPU能满足部分AI算法的需求,但GPU并不是专门为AI算法设计的,它只是碰巧也能适应部分AI算法而已,这也是这么多公司都在研究自己的NPU的原因。


就提高算力而言,CPU和GPU一是提高工艺精度,从微米级到纳米级,从28纳米到14、12、10、7纳米,7纳米差不多是极限了,再想提高就得有新材料,目前还看不到谁能替代硅基材料;二是提高运算频率,从M赫兹到G赫兹,从1GHz到2GHz到3GHz;三是堆核,一个CPU不够用就2个4个8个,最多堆到96个。但是这些方法都到头了,没法满足更大的算力需求,所以必须要有新的芯片设计架构,针对专门的应用,专门的算法,设计专门的架构,这就是NPU。


如果不是优化老架构而是设计新架构,那大家是一个起点,而我们更有优势,我们是用芯片的人,最知道这个芯片跑什么功能应用,跑什么工作负载,怎么去做优化,与之配套的软件需求怎么在硬件设计中体现,这个是做通用芯片的老牌巨头没法做到的。


所以云时代、IOT时代、AI时代的芯片产业,行业规律和之前PC时代、手机时代非常不同。专门的芯片满足专门的需求,市场是细分的,供应商是多元的,不会重复少数几个巨头提供巨量通用芯片的场面。


问题:云计算时代、物联网时代是不是也不会出现PC手机时代Windows和Android这样的操作系统霸主?


张建锋:对,前两年在推标准化的云,现在没有人跟随了。但是阿里云的飞天操作系统应用的已经非常广了,阿里云是整个阿里经济体的技术基础设施,随着阿里“五新”战略(新零售、新金融、新制造、新技术、新能源)的推进,阿里云也会越来越成为社会的技术基础设施,这个已经在零售业体现出来了。


IOT的操作系统也一样,虽然大家都能看到统一的好处,但不会统一,至少不会有跨行业的操作系统,同一个行业或许会有更多的标准化,比如智能家居、自动驾驶,各家的底层标准是可以统一的。


问题:让我们谈谈量子计算。如果说NPU是对CPU和GPU的改进,那么量子计算就是对经典计算的颠覆,有报道说明年阿里将拿出第一款量子芯片。


张建锋:那是测试版,直接用肯定还不行,要做出一款比特数比较高的、运行比较稳定的、可控的量子芯片,最起码还得两三年时间。这不仅是工程问题,量子计算还有很多的科学问题没解决。但凡有未解的科学问题,就意味着不确定因素还很多,我们只是说有把握在可见的时间内达到一个最优的结果。


量子计算有不同的技术方向,超导、离子阱、半导体等等,哪个技术方向最优,现在没有定论。我们选择了超导方向,这个方向大部分公司都在研究,突破的可能性也更大一点。


问题:除了自用,阿里也对外出售芯片吗?


张建锋:我们是三个模式。第一是自用,第二是IP(知识产权)授权,第三是我们做好芯片直接卖给别人。


问题:如果用一句话概括,平头哥的愿景是什么?


张建锋:为更好地生产数据-处理数据-保存数据提供保障。


智能化的前提是搜集足够多的数据,处理足够多的数据,这个必须用芯片来支撑,阿里本质上是一家大数据公司,最重要的逻辑就是数据驱动。或早或晚,整个世界都会被数字化,那时候能发现什么呢?不知道,但一定会产生非常原创性的东西、颠覆性的东西、改变人类生活的东西。


达摩院练的是什么神功


问题:我们理解达摩院是阿里的中央研究院,整个阿里的研发体系是怎样的?


张建锋:阿里总共两万多技术人员,中台九千多人,达摩院三百多人,其他人都在各个BU(业务单元)。这两万多人不包括蚂蚁金服的研发人员,蚂蚁金服跟阿里巴巴从法律上讲是两家独立的公司。


就我的了解,中台是阿里研发体系的特点。阿里的出发点是,业务方只关心业务,技术方只关心技术,但是技术作为中台要为所有业务单元提供技术支持。好比一开始解放军的兵工厂是跟着部队走的,部队到哪里,兵工厂到哪里。但是后来有坦克大炮了,有飞机军舰了,那肯定要建设专门的军工体系,这样效率才能更高。


阿里的技术体系,从底层开始,数据中心、服务器、网络、数据库、存储、计算都是统一的,天猫、淘宝、饿了么、盒马、优酷、高德之类的业务单元都在统一的技术平台上跑,蚂蚁金服的业务也在这个平台上跑。阿里做并购,两件事必须做,第一被并购公司的整个技术体系要迁移到阿里,第二它所有的数据要迁移到阿里。阿里的IT技术水平远远高过别的公司,迁过来后,它的商业价值会大大提升。


问题:我们理解,中台是整个阿里的技术基础设施,起保障支持作用。向前看的研发工作应该还是BU和达摩院在做,两边的分工是什么?


张建锋:两边不是分头各干各的事儿,因为研发的目标是让业务创新能力更稳定、更高效,所以两边有天然纽带。达摩院的研究项目有些是独立的,但更多是交叉的,确保研究方向跟业务方向有很好的联动。各BU会在达摩院建实验室,人还是BU的人,预算也由BU出,但与达摩院的人在一起研究,研究成果出来了马上拿回BU应用。另一方面,BU也是达摩院非常重要的研究方向的输入来源。达摩院的独立项目则聚焦在芯片、量子计算、机器学习这三个方向上。


问题:能再讲具体些吗?比如联想是三级研发体系,BU负责一两年内上市的东西,集团的研究院负责三五年内上市的东西,创投集团看八年十年的更长远的项目。


张建锋:我看的最远的事情就是量子计算,五年或十年才能真正应用,看的更多的还是三年左右的事情,我都不敢说五年以后的事,互联网行业的变化非常快。但是阿里是个生态体,阿里的研发同样要是个生态系统,达摩院一是在全球建设自主研究中心,二是与高校和其他研究机构建立联合实验室,三是向全球开放研究项目,就是阿里巴巴创新研究计划。目前我们已经与清华、浙大、中科院、伯克利、斯坦福和南洋理工大学建立了联合实验室。


问题:达摩院跟阿里集团的技术委员会是什么关系?


张建锋:技术委员会更关心技术战略、技术大方向,达摩院要把技术战略变成成果,要在技术大方向上做出东西来。比如说要不要研究自动驾驶技术,技术委员会要给出答案。


问题:技术委员会由什么人组成?


张建锋:王坚、我、阿里各BU的负责人和技术负责人、阿里云的负责人、蚂蚁金服的CTO等。


问题:达摩院每年多少预算,你会为钱发愁吗?


张建锋:马云说三年一千亿,我们肯定花不了这么多钱,主要是找不到(花钱的)人,我们一年才找了300多人,找人很难,因为我们要找最好的人,找到最好的人才能做成最好的事。


阿里的研发分两部分,第一怎么样用现有的技术把现有的业务做得更高效,更可持续,更有增长性。第二探索能赢得未来的新技术,比如当年我们做云计算,如今的量子计算、AI、IOT、自动驾驶。新技术都非常不确定,我们怎么选择技术方向?那么大的投入,投错了怎么办?我的答案就是找到最好的人,让他们去选方向,如果他们都选错了,那说明方向真的很难选,这个我觉得没有办法。


问题:“最好”是个形容词,有具体的招人标准吗?


张建锋:科学家在各自的领域是排名第一还是第五,这是有客观标准的,不难知道。难的是,这人既是学术大牛,又有强烈冲动想把学术成果转化为产业成果,这种人是我们最想找的。第三科学家也需要团队精神,你可以有特点,但不能特殊。符合这三个标准,就能做我们的项目负责人,我们找到顶尖人才做负责人,他再去找他想要的人。


问题:达摩院目前这300多人有多少人是阿里体系内的,有多少人是从外面招进来的?


张建锋:差不多一半一半,项目负责人都是从外面招进来的。


问题:外面招进来的牛人能列举一下吗?


张建锋:很多,但不方便列举,现在中美贸易战,涉及技术的问题都很敏感。


问题:牛人里面有没有非华人?


张建锋:有,有的老外全家都搬到杭州来了,有个希腊裔美国人还希望给他太太也在阿里安排个工作,这两天他不在杭州,否则你们可以跟他聊聊。还有个老外,签合同时要求把不得解雇写入合同。


问题:写进去了吗?


张建锋:我们内审不合规啊!


问题:达摩院有编制上限吗?


张建锋:没有。但我们也不会乱招人,刚才说了我们是分层授权,你只有在取得阶段性成果之后,才能招更多的人。


问题:达摩院的人工资是不是很高?


张建锋:每一个人都很贵。


问题:有多贵?


张建锋:你想想美国的工资是不是很高,他愿意离开美国到中国来做,是不是比原来的收入更高?


问题:阿里体系内过来的人和外面招进来的人,收入上有没有差距?


张建锋:阿里的收入本来就不低,两个体系放在一起没有违和感。


问题:2016年出任CTO时你已经在阿里工作了12年,做了很多年淘宝首席架构师,后来又当过淘宝天猫聚划算的一把手,你认为业务人员、工程师和科学家的管理方式有何不同,你过去的经验在达摩院能用上吗?


张建锋:我管了七年技术,2011年才开始管业务,总的来讲,相比运营销售,自我驱动能力对技术人员更重要,科学家更是如此,工资待遇不一定是他们的核心驱动力,通过技术影响更多人对他们来说更有成就感。所以从KPI来讲有两类指标,一类是负项指标,做不好怎么罚;另一类是正项指标,做好了怎么奖。我们希望更多用正项指标来管理。


问题:达摩院有KPI吗?


张建锋:有。比如量子计算实验室,第一年的KPI是必须把团队建起来,必须确定研究方向,第二年的KPI是要在这个研究方向上做出一定的东西来,比如交付实验装置,有了一些实验成果。但我不会给出具体的技术指标,CTO、院长是管理岗位,不是技术专家,我的工作是帮助技术专家实现梦想。但你不能泛泛而谈说5年后会怎样,没有人可以无条件相信,你得证明你的梦想是靠谱的。比如量子计算,我们不会一开始就雇几百个人大张旗鼓开练,这与钱多钱少无关,与做事的方法理念有关。我们的方式是一开始几个人,做得不错了,扩大到20人,又做得不错了,再给你30个人,你需要一步一步证明自己工作的价值。


问题:有没有淘汰机制?


张建锋:肯定有。但科学家不需要你去淘汰,科学家不会待在一个没有价值的地方,如果做不出成绩,他不会继续留在哪里混日子。


问题:能不能做出成绩首先取决于是不是在做正确的事,你如何判断一件事是不是有价值?


张建锋:定义问题的方法论非常重要。阿里巴巴能走到今天,就是因为正确定义了几个问题,包括电商、支付宝、云计算。你定义的问题越前瞻、越原创、影响的人越多事越大,这个问题就越有价值。定义问题意味着定义规则,意味着诞生一个新体系,比如图灵(Alan Mathison Turing,英国数学家,被称为计算机之父、人工智能之父)定义了计算的规则,之后半个多世纪人们都在跟随他的规则,直到量子计算开辟出新规则、新体系。目前我们定义问题的原创力还不足,基本上都是在跟随别人定义的问题,价值就小很多。你想谷歌,都是把气球连接起来做成通信网络这种奇思妙想,伊隆·马斯克想的都是真空高铁、移民火星这类事情,我们现在最缺的就是想象力,只有想到了,才可能做到。


所以,首先是正确地定义问题,然后是正确地解决问题。比如智慧交通,第一个挑战就是能否获取该城市所有的视频数据,然后是能不能高效处理这些数据,处理数据的瓶颈是芯片还是算法?如果是芯片,这个芯片是采购还是自己研发?是不是要用量子芯片这种更前瞻的技术?


问题:目前阿里在定义什么新问题?


张建锋:比如城市大脑。昨天王坚博士说的,能不能用十分之一的资源(水、电、地)来维持目前的城市运转?城市大脑是一种颠覆性的城市治理方法,通过大数据技术、人工智能技术、物联网技术,做到过去无法想象的资源节约和环境改善。


问题:还有呢?


张建锋:比如车路协同的自动驾驶系统,这也与城市大脑相关。比如无人零售,每一件商品,从生产、仓储、配送、超市都能实现数字化、自动化,完全不需要排队,一出超市就能自动结算。


问题:对比来看,谷歌的X实验室涉足的方向要广得多, 比如他们投资、也自己研究基因技术、生物医药技术、通信技术等等。达摩院是只聚焦计算技术对吗?


张建锋:别的方向的研究我们也做,AR、VR、金融技术等,但我们确实偏计算机行业,阿里的核心技术就是数字技术,我们会继续加强这个优势。其实医药、基因这些本质上也是数字化,城市大脑是宏观上数字化,基因工程是微观上数字化,数字化是发明创造的基础。哪怕阿尔法GO也是数字化,阿尔法GO的棋力就是算法+算力的体现。


做一家科学公司有多难


问题:讨论一个宏观话题,科学、技术、工程三者的关系。我们理解,科学是发现自然规律,技术是利用科学规律造出产品和服务,工程是实现产品或服务的大规模交付。目前来看,阿里在工程上很强,能保证双十一这样巨量的交易和支付,技术上也圈可点,比如飞天系统,但在科学上还没什么建树。


张建锋:数学是科学的基础,科学是技术的基础,技术是工程和产品的基础。阿里肯定是技术型公司,但又是商业做的最好的技术公司。在我们这个行业,没有技术就没法谈商业,阿里的交易平台、广告系统、搜索系统、支付系统,全都是技术驱动的,而要想把商业最大化,工程一定要占主导力量,否则你就没可能做双十一这样的事。


阿里想事情做事情确实是非常产业导向的。比如你说你要做原子弹,我们首先要确认你做的真是原子弹,不能折腾半天发现是茶叶蛋。然后要有一个可量化的标准,比如你说要做一个新数据库,做出来后是成本降低十倍还是性能提高十倍?要有非常直白的标准,你不能只讲学术语言,只是技术岗位听得懂,你要让所有人都听得懂。所以我们内部讨论,我希望阿里90%以上的工作都是工程性工作,只有这样才能可控,才能大规模的商业化。


问题:这是阿里的做事方式,达摩院是否会有所不同?你在达摩院成立时说过,希望类似电和计算机这样的颠覆性技术创新能在达摩院诞生。


张建锋:达摩院首先要建立起一流的研究团队,第二必须研究出来核心技术,第三这个核心技术必须要有一个载体,大学里研究成果的载体是论文,我们这里必须有产品。产品成功了,就可以借助阿里平台实现非常大的影响力,这个就是我们的做事标准。


问题:所以阿里真能做到马云昨天所说的为“无用之用”的事情花钱吗?比如阿里愿意花大钱养数学家吗?


张建锋:数学分很多种,有偏理论的、也偏应用的,算法优化就是数学、是所有人工智能的基础。城市大脑、工业大脑、仓储配送,所有的问题都可以理解为算法优化问题,都是数学家做的事情,阿里有很多数学家在做这些事情。


问题:成为一家科学公司是不是阿里的追求?比如IBM,拿了6个诺贝尔科学奖、6个图灵奖,比如AT&T的贝尔实验室,拿了11个诺贝尔科学奖、4个图灵奖。


张建锋:拿到诺贝尔奖当然是科学公司的标志,只有伟大的科学发现才可能得这个奖,贝尔实验室肯定也是一个高山仰止的存在,那里的科学家真的是天马行空地做出了很多改变人类社会的发明创造。但是贝尔实验室最后很遗憾地消失了,因为它没有把发明创造带来的社会价值转变为商业价值,所以很难可持续,我们要吸取这样的教训。


坦白来说,阿里现在干的事情离科学还比较远,科学需要积累,当我们的顶尖人才越来越多,研究实力越来越强,就可能做偏科学的事情。其实量子计算就是这类事情,量子计算里面有很多科学问题要解决。


问题:互联网产业中国已经与美国比肩领先世界了,但许多人把中国互联网产业的成功概括为商业模式的成功,这个概括对吗?


张建锋:我不认为这个概括是贬义词,但是咱们往前看,将来很可能是技术驱动下的商业成功。当商业规模非常大的时候,就会有大量的技术需求,这样才能继续保持商业效率,这反过来会刺激技术进步,形成一个正反馈。


附:欧盟全球企业研发投入排行榜TOP50(2017年)


BAT们的车联网盛宴

科技界如果有性格,那么健忘绝对是其中之一。


好像已经有一段日子,我们不再讨论BAT整整齐齐杀入某个风口,纠缠到难解难分。甚至讨论具体行业的时候,BAT并举的修辞都已经不那么常见。


移动互联网带来的C端市场爆发,好像就在眼前,又好像已经过去了很久。



好玩的是,故事常换常新,套路经年依旧。当我们似乎很难再复制移动支付、O2O、直播的盛况,产业市场却成为了科技巨头新的“抢滩登陆”舞台。


这个秋天,似乎第一个产业市场风口已经浮现,那就是已经被科技界心心念念很久的车。


区别于被广泛讨论的科技企业直接造车和无人驾驶,近几个月我们看到科技巨头频频展开的动作,更多是与车企合作,面向已有汽车市场提供广义范畴内的车联网服务。


突然惊起一池秋水的车联网,究竟蕴藏着何种魔力?这个好像已经老生常谈的话题,为什么突然又被BAT们提上了日程?


让我们尝试从头厘清其中文章。


四方诸侯:这个秋天的车联网盛宴


让我们先回顾一下,当暑气褪去之后,科技巨头们与车联网的故事是如何一步步升温的。


先说很早就与上汽合作过荣威系列的阿里。将YunOS升级为AliOS之后,汽车就成为了阿里在交互系统领域的绝对主力。而后更是与上汽一同孵化了跻身“动物园系列”的斑马,作为整个阿里在车联网领域的战略落子。


这个秋天,斑马网络宣布完成首轮融资,融资额超16亿,成为新晋独角兽。随后在云栖大会上阿里发布了一系列斑马与AliOS的新成果,并公布了规模不小的车路协同计划。


按照常识,AT显然是不能分开的。


10月18日,在世界智能网联汽车大会上,马化腾明确表示车联网将是腾讯拥抱产业互联网重要切入点之一,并且公布了腾讯正在做车载微信的消息。微信的超级平台价值,对于车联网产业显然是一颗重磅炸弹。而微信此前已经公布了AI in Car计划,腾讯云已经与一汽、宝马、长安等车企达成车联网方向的合作。


11月1日,腾讯召开了全球合作伙伴大会,首次公布了智慧出行战略,在“四横两纵”的架构中,车联网可以视作腾讯出行梦的核心组成部分。


而在AI领域重兵部署的百度,也在将矛头拉到更近的车联网上。不久前,百度宣布了DuerOS的车载版,小度车载OS。随后又提出了Apollo的车路协同开放方案,百度地图的智能交通解决方案等等。10月26日,百度与长城汽车签署车联网战略合作,合作范围覆盖百度小度车载OS、百度车载视觉AI、百度车载语音AI等多项百度AI业务。


11月1日百度世界大会上,发布了ACE智能城市计划。其中车与路的技术解决方案顺理成章占据了主流。至此,BAT都以极高规格亮出了对汽车行业的期待。


而在BAT之外,更多科技巨头也开始了车联网领域的技术供应和产业渗透。不久前的华为HC大会上,不仅官宣了与奥迪的自动驾驾驶合作,还在HC第一天,宣布了与车联网行业“老油条”博泰的合作。双方将基于OceanConnect平台,在打造车联网服务的技术升级。


这也是华为首次宣布车联网方向的战略合作。


从各种意义上来说,这个秋天都像是中国科技巨头在车联网市场上集体亮兵刃的时候。这里可能会带来疑问的地方在于,车联网并不是什么新兴风口,甚至有点老生常谈的意思。那么为什么科技行业要在此时“旧瓶装新酒”一番?


于是我们要回到这场热闹宴席的起点:科技巨头们,到底想给车联上什么网?


一个入口:车联的到底是什么网?


从基本定义上来说,车联网并不是什么高深莫测的东西,甚至今天每台新车上都或多或少搭载了车联网技术。


比如说远程报警、驾驶记录仪把数据上传云端,再比如车载屏幕的娱乐和导航功能,这些都需要车本身连接网络来实现。


如果我们从产品逻辑上看,这些花样繁多的车联网解决方案,都是复制移动互联网的产品逻辑。而车载屏幕和手机APP是最重要的两个车联网载体。


这种技术模式发展了若干年,但始终没有解决一个问题:驾驶者要分心去触屏控制手机和汽车屏幕,是一件非常尴尬的事。


或许我们可以这样认为,触屏交互的逻辑,决定了车联网技术始终是在给驾驶员做加法。再好的功能,也无法其导致驾驶员愈发疲劳这个现实。所以有个说法,汽车上最没价值的就是那块屏幕。


而AI带来的语音交互正在改变这个问题。基于对话的车辆指挥和服务唤醒,让车联网服务可以在驾驶过程中被呼唤出来,且不影响驾驶正常进行。


把语音交互作为起点,产品工程师们自然而然发现了更多可以用新的交互技术完成的驾驶升级体验。比如AR导航,这个功能在高架桥上很有用,而它所依托的是AI带来的机器视觉能力与云计算赋能的AR运算能力;又比如车辆乘客可以控制自己座位的车窗和空调,这依靠的是麦克风阵列与传感器,配合语音交互来完成。


所以说新的车联网,其实只有一个关键节点改变了,那就是交互入口的升级:驾驶者不必再停车按键和触屏来呼唤网络服务,而是直接完成与车辆的语音和视觉、传感交互。



这个唯一入口,带来了产业的两种升级。


一是车联网可以直接参与到驾驶过程中来,而不必像以前那样仅仅作为停车时的玩物。比如语音控制的精准导航、AR导航等等。


二是语音交互带来了车主在驾驶过程中,可以完成更多服务,甚至消费的可能。比如车载支付、车载电商。


当科技厂商与车企同时发现,语音交互与背后的AI技术,似乎成为目前驾驶体验的唯一升级工具,那么这个入口的价值也就浮现在了车联网行业的发展路线上。


而有意思的是,这个入口建立在大量AI技术与解决能力的基础上,比如语音识别、语义理解、知识图谱,以及AI技术背后的服务与产品,比如云计算、地图、支付、电商等等。


恰好这些因素,没有一项是车企与背后供应链的强项。当然也不是没有车企尝试自己打造新的车联网系统,或者购买此前供应商的升级方案。但归根结底,基础的AI能力还是要从云计算与AI巨头那里获取。而基于开源方案研发的车企车联网平台,往往充满了槽点。


最终结论,大概是在AI语音交互作为入口的车联网产业升级里,车企一定要与科技巨头进行合作,区别只是合作的方式与深度而已。


那么反过来在科技巨头这边,车载场景是一片企业服务市场的处女地。目前BAT已经开始调转车头,驶入B端市场的广阔海洋里。显然汽车场景是不可丢弃的兵家必争之地。于是进B端先进汽车,似乎成为了巨头间的新默契。


而从长远趋势上看,科技企业进入汽车市场是一个全球公共命题。而在自动驾驶尚不成熟,互联网造车雷区密布的今天,科技巨头们似乎需要一个相对保守但又真正能进入汽车市场的撬点。AI与车联网的故事,正好填补了这一需求。


于是我们看到了AI入口下,巨头们打着各种旗号驶入了车联网领域,争抢合作资源。但基于B端市场的复杂度,我们会发现近乎每一家科技企业都面临同样的问题:车联网到底从哪里开始做?


二元对立:科技巨头的面子与里子


所谓车联网从哪开始做,不是说BAT摸不着做车载AI的头绪,而是他们想要塞进来的东西太多——甚至可能超出了车企和汽车行业所能承载的范畴。


本质上来说,今天的车联网市场是这样一个情况:原本车企(以自主品牌为主,合资和进口品牌占少部分)和供应商玩得挺好。虽然没有大红大紫,但也算安稳。突然大家发现确实有个更好的溢价方案,但这件事的复杂程度现有的合作关系搞不定。必须引入新的合伙人,但是新的合伙人能力虽然足够,但队伍庞大,胃口更大。它们的到来,似乎要把目前的局势变得复杂。


如果BAT可以像创业公司,或者车联网产业中的供应商一样,针对市场需求提供技术产品和场景解决能力,那么它们的优势恐怕是难以质疑的。车联网今天依赖的几个主要技术基础:AI语音、云计算、自动驾驶算法,都掌握在科技公司手中。著名车联网企业博泰,都只能先后与百度、华为合作,寻找上游技术的支持。


加上生态、资本、品牌的优势,让车联网这局棋,科技巨头的优势非常明显。讨论车联网会不会又是一个BAT游戏,基本是无意义的。



但面子上的光鲜,并不代表里子的好过。


如果从科技巨头本身的视野看去,车联网当然不是一个单纯的产业端口,而是BAT自身生态向产业互联网与产业AI方向的过渡,甚至很可能被视为关键过渡。所以每一家科技巨头,希望的都不只是做一个技术供应商,而是期待由自己去定义车联网的产业价值,把故事讲圆满。于是我们看到斑马提供的汽车OS体系,连接了支付宝、飞猪旅行、高德地图等等阿里生态。而百度的车联网解决方案,集中体现了DuerOS、Apollo的布局。


同样,BAT也不可能放弃自身的生态优势,打造独立的车联网产品。我们无法想象腾讯不做车载微信,而是单独做个“车信”出来。


BAT做车联网的里子,是必须要夹带“生态私货”,甚至把车联网当做未来更广泛B端生态的开局。这导致科技巨头们的车联网产品上的逻辑,都是“以我为主”,各说一套。从车企、媒体到消费者,已经很难去仔细对比科技巨头们的车联网方案差异化。这或许直接导致接下来车联网陷入缺乏技术标准化,各讲各故事的尴尬。


技术优势和生态任务,成为了BAT进军车联网的先决条件。然而可能出现的变数在于,B端市场,尤其是技术升级演化出的新市场空间,可能发展出一套全新的技术-产品-商业模式。它不同于过去的车联网市场,但也不同于BAT在C端市场跑马圈地的逻辑。


车企会认同自己的新车,变为BAT中某家的生态终端吗?车联网产业对BAT的技术渴求上限在哪里?


这些矛盾因素,都是快进快出的C端市场从不曾遇到的。在B端的礁石群中,BAT的魔力是否还如当年,或者各自又有不同?


这可能是车联网赛道接下来的重头戏所在。


而且值得注意的是,几次互联网与车的交际,应该已经得出了这样一个结论:汽车远远不同于手机,车载场景衍生的生态商业价值可能并不是一个大型市场——至少在无人驾驶实现之前是这样的。


那么这样的赛场上,能够兼容科技巨头所需要的想象力吗?至少今天来看,科技巨头还需要冲破产业链中的三道“封锁线”。


三重难题:科技与车的故事并没有那么性感


手机能够快速打开科技巨头们的移动互联网赛带,根本原因在于手机本身就是一个需要注入产品与服务的设备。而车则不然,任何时候,车的主角都只能是驾驶,而不是AI与互联网。


这就导致了科技巨头们在进入车联网赛场时,首要任务是如何让车企认同自己的价值。


今天来看,虽然自主品牌车企正在源源不断签署与科技公司的合作,但是合作深度依旧是值得考虑的。甚至很多合作仅仅停留在战略意义层面。


根本来说,车企对于车联网的期待,是能够带来更好的体验,让车更好卖。换句话说,从车联网到其背后的技术供应商,核心任务都是锦上添花,让自己不过时。


反映到具体的解决方案上,我们可以看到今天越来越多的车企选择科技巨头提供的语音交互方案,来解决车载电台与导航的交互问题。少数更激进的合作方案,可以用语音操控空调与车窗。


但是更进一步呢?比如说,你能用语音直接控制油门吗?技术上这非常容易实现,但不会有任何一家车厂同意这一技术。出于安全性、技术保密与制造成本的考虑,车企今天只会开放给科技企业极小范围施展才华的舞台。


这也压低了车联网的体验空间与营收空间。更重要的是,合资品牌与进口品牌相对来说更加保守,也很少有兴趣采纳专门为中国市场准备的车联网解决方案。


这些因素加在一起,让科技巨头的车联网之梦,迎头撞上了车企可能出现的诸多不配合。而这仅仅是要解决的第一个难题而已。



更关键的问题来自于用户,今天BAT等科技企业在车联网中的部署,显然还没有得到很广泛的用户认同。用车载交互的体验水准,影响用户购车时的抉择,这在今天看去还是一个美好的传说。但是BAT在C端强有力的公关策略,真的能配合B端市场,尤其是汽车市场相对封闭的舆论导向吗?


“新·车联网”在大众心理之中,可能还有相当漫长的迷宫要走。


当然,缺乏用户认同,本质上是因为车联网还没有办法拿出一套足够有说服力的产品。甚至BAT到底对于车联网是怎么样的产品逻辑,本身可能还有很多没有想清楚。


科技企业输出的车联网,是一个工具,一种服务,一个硬件,还是一套OS?或者某个正在等待被造出来的新名词?每一家厂商可能都难以预料。


事实上,车联网发展到今天,本身就有很多定义不准确,产品缺乏逻辑的地方。


我们知道,苹果的CarPlay已经在全球覆盖超过200款车型,被称为科技公司最成功的车联网产品。但是CarPlay却出了名的难用,市场占有率完全依赖苹果手机的用户基数。


那么CarPlay是样板吗?显然不是。但中国却没有苹果这样的超级品牌,华为手机不行,微信也不行。失去模仿对象的中国车联网,究竟用什么产品说服未来呢?


车企、大众用户、产品,这三个问题,实质是纠缠在一起的“麻花问题”。


可是不管怎么说,开弓得放两次才知道有没有回头箭。


非零和博弈:之后车联网走向何方?


BAT等科技巨头入局车联网,在今天这个节点,本质上是开始了一场非零和博弈。相比于真正的市场空间,更多关于车联网的产业价值,还停留在研发中心、工程车,甚至PPT上。


可以预见的是,任何一家的实锤进步,都将带来整个车联网产业的上扬,而不是引发红海竞赛。


就现在这个阶段来看,BAT们的任务远大于焦虑。


技术上看,车载交互虽然已经成为了明确的产业方向,但其中还有大量待解决问题。比如语音交互中的唤醒问题、语义理解问题、语言记忆问题等等;再比如配合机器视觉与传感系统的车内多模态交互,以及结合智能摄像头达成的AR导航、路况实时预测等等。


技术突破的核心,或许在于能不能利用现有AI技术,完成驾驶核心体验的一次升级,为AI+车联网确立市场存在必要性。


而从外部环境看,BAT接下来一段时间的基本工作依旧在于“找朋友”。我们能够看到科技公司一家家谈到了合作,但真正的突破可能是能不能用合作案例,来吸引车企进行合作,化被动为主动。


而与国际巨头达成车联网领域的实质合作,是另一个需要中国科技大佬们思考的话题。从某种程度来看,科技升级今天变成了自主品牌的专属,也就是中低端车型的专利。显然长远来看这有点尴尬。


而最重要的赛道,是哪家科技公司能直接拿出足够说事儿的产品,或者产品组合。


目前的情况是,大家各玩一套。缺乏统一标准,也缺乏可比性。甚至用户也懒得比到底哪家的车联网品质更好,只是知道都挺厉害的而已。对于购车者来说,都挺厉害意味着都不厉害,还不如仔细对比下发动机型号和座椅材质呢。


另一方面,在车联网身侧,智能城市正在成为另一个巨头齐聚的舞台。阿里在云栖大会上更新了ET城市大脑,发布了车路协同计划;而百度则在世界大会上发布了“车-路-城市”智能城市解决方案。腾讯则在全球合作伙伴大会上讲述了智能出现的整体解决方案。


车与城市,很有可能在产业智能浪潮里发展为紧密关联的共生型市场。那么带给车联网的礼物在于,车联网与智能停车场、智慧高速等城市基础设施的联动,可能会带来一些新的机会。


而就科技巨头之间的关系来看,在车联网这片舞台上,直接竞争又近又远。


近的是怕被对方的合作网络、系统解决方案突然占据自己的目标客户。这是2B企业的根本问题,尤其在车联网这个客户并不算很多的产业里。在国内车联网命题日益升温的环境下,科技公司很可能加紧你有什么我也马上推出的“发布会竞赛”,并且更加重视生态的封闭性。


而远的是面对C端市场,以产品形态直接竞争。因为今天车联网企业,还无法拿出一套有与没有天差地别的解决方案——也就是说,车联网真正的产业价值,绝大部分还是靠我们这种文章写出来,或者在PPT上画出来——而不是车主开出来的。


另一个趋势是,车联网出现一家独大也是很难。几大科技巨头,包括汽车厂商、零部件厂商,以及原本的车联网供应链企业,都在这个领域上咬得很紧。很难出现某一巨头可以快速铺满市场的空白期。


而从市场博弈的角度看,车企也不会容忍某一两家科技巨头独霸供应链。汽厂要追求精确的成本控制、技术体验差异化,很难出现某个后端厂商一统江湖的局面。


总而言之,如何面向车企讲清楚故事是一切的关键。


这场AI与车、互联网与车的故事,才仅仅来到一个复杂剧本的开篇阶段。这个热闹的秋天,是车联网故事的播种,而不是BAT的收获季。


好在种子本身,也是价值的一部分。

珠海航展签约额超200亿美元,成交飞机239架

第12届中国航空航天国际博览会(珠海航展)11月11日下午闭幕,航展上共签订了逾569个项目价值超过212亿美元的各种合同、协议及合作意向,成交了239架各种型号的飞机。


本次珠海航展共有来自43个国家和地区的770家厂商参展,同比增长10%,其中境外展商比例为45%。专业观众近15万人次,普通观众约30万人次。


据新华社报道,航展期间中国商飞与乌鲁木齐航空、浦银租赁公司进行2项合作项目签约,金额达134亿元人民币。中国航天科技集团有限公司与中国气象局、国家卫星海洋应用中心、航天五院等多个单位进行32个项目签约,金额达452亿元人民币。中国航天科工集团有限公司与江西赣州、南京软件园、外国客户累计签约合作项目500多个,金额达424亿元人民币,签约项目涉及高速飞行列车、反无人机、军民融合、智慧产业等多个领域。


除了飞机订单外,本次航展上航空服务市场亦倍受关注。波音预测,未来20年全球航空服务相关的潜在市场高达近9万亿美元。


波音公司与海航集团旗下海南天羽飞行训练有限公司(天羽飞训)达成协议,将拓展中国国内的飞行员培训能力并帮助满足国内对于有资质的民航飞行员不断增长的需求。据此协议,波音将为包括海南航空的海航集团向位于海南省海口市的天羽飞训派出飞行员培训教员。


此外,波音还与深圳航空公司达成提供机组组环和排班服务的协议,该系统将为深圳航空近7000名机组成员的管理提供全新的解决方案。


空客方面则继续加强与中国的技术合作。在珠海航展上与南京航空航天大学共同设立“航空智能结构联合实验室”,共同开展智能材料与结构、先进驱动控制、智能传感检测等方面的科研活动。


本届珠海航展更有新机型亮相。中国商飞与俄罗斯联合航空制造集团公司(UAC)联合开发的CR929远程宽体客机1:1展示样机首次亮相国际航展,展示了头等舱、公务舱及经济舱的设计。目前,CR929项目当前正有序开展,目前正处于初步设计阶段以及潜在供应商和设备选择阶段,这一阶段将于2019年年底前结束,预计将会在2020年左右首飞。


此外,空客A220飞机首次亮相中国。作为空中客车民用飞机家族的新成员,这也是今年7月该机型被正式命名为A220飞机以来首次飞抵中国。

软件公司的春天:刚刚史上第二大SAAS公司收购案发生,巨头为此掏出80亿美元

11月11日,德国软件巨头思爱普(SAP)公司表示,将收购正在计划IPO的美国调查软件公司Qualtrics。


思爱普公司在一份声明中称,已与Qualtrics达成协议,会以现金形式收购后者所有流通股,目前已经获得80亿美元的融资,用于支付收购价格和相关并购成本,预计交易将在明年上半年完成。


据美国Business Insider网站报道,思爱普此前与Qualtrics进行了数月的谈判,最终说服了对方放弃IPO计划。


对于本次收购案,Qualtrics CEO Ryan Smith表示:


“思爱普将帮助我们更快速地扩展规模,使我们能在更广阔的舞台上实现使命。”

这也是继Oracle以93亿美元收购Netsuite成为了迄今为止SAAS公司最大规模收购案后,科技界的又一笔大型收购。


同时更是思爱普公司历史上第二大收购活动,仅次于2014年以83亿美元收购差旅和费用管理软件提供商Concur。值得注意的是,这场交易还标志着Qualtrics上市之路的终结。


今年10月Qualtrics公司曾向美国证券交易委员会(SEC)提交了S-1文件,宣称它准备通过IPO融资2亿美元。文件中称,它计划在纳斯达克上市,股票交易代码为XM。


11月初,该公司还曾宣布计划出售2050万股股票,价格区间是18至21美元,并准备出售310万股股票给其承销商。按照中间价格计算,Qualtrics公司市值将约为39亿至45亿美元,而本次思爱普给出的收购价却比此高出了近40亿美元。


此外在此次收购活动中,摩根大通和风投公司Qatalyst Partners将分别为思爱普公司、Qualtrics提供咨询服务。但Business Insider此前报道称,摩根士丹利、高盛、巴克莱银行、杰富瑞、德意志银行等公司将领衔对Qualtrics的IPO融资。


公开资料显示,Qualtrics成立于2002年,是由Ryan、Jared Smith兄弟,以及他们的父亲Scott smith和在去年已辞去董事会职务的Stuart Orgill共同创立。


截至9月31日,公司共有1915名员工和10个办事处,其中包括都柏林、伦敦、慕尼黑、悉尼、西雅图、达拉斯和华盛顿特区,而其总部设立于犹他州的普罗沃。


目前Qualtrics拥有9000多家客户,并且主要是美国营收最高的100家公司中75%的公司,如BlackRock、Kellogg、微软、万事达卡和Under Armour等。


而Qualtrics的竞争对手则包括Survey Monkey、Aon Hewitt、Medallia和Willis Towers Watson。


其中,Survey Monkek公司在今年9月上市。而Qualtrics公司的发展规模和速度均好于Survey Monkey,而且盈利状况更佳。今年上半年,Qualtrics营收增长41.7%,至1.842亿美元。相比之下,SurveyMonkey同期营收为1.21亿美元,增长幅度为14%