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导读

这期的「Weekly Spot」，你会看到以下精彩推荐：

• 数字革命与数字污染；
• Waymo 是不是下一个施乐公司？
• 全球十大激光雷达公司；
• 苹果软件开发内幕；
• 马文·明斯基的人工智能思考总结；

观点和文章

数字革命是否引发污染？工业革命出现了环境污染，数字革命会产生数字污染吗？这个命题非常大，但两位作者还是找到了切入点，比如虽然亚马逊和过往的零售巨头一样卖东西，但这些科技公司在影响范围、公司规模以及机制复杂性上都有了巨头不同，这也给了我们进一步理解数字革命意义的机会，你可以在这里阅读这篇文章。

Waymo 会是下一个施乐公司么？熟悉硅谷发展历史的人都知道，施乐公司是最早研发出计算机图形界面的公司，但却因为没有实现商业化而失败，反而成就了后来的苹果和微软。如今，Google 自动驾驶公司 Waymo 也遇到了类似的情况，尽管该公司几乎是行业里最早布局自动驾驶的公司，其技术和研发能力也无人能敌，但最近几年的发展却非常艰难，你可以在这里阅读这篇分析。

全球十大激光雷达公司。激光雷达之于自动驾驶的意义不言而喻，这篇来自 Arts 的文章整理了全球十大激光雷达公司的技术布局和产品特点，这些公司都是独立开发激光雷达的公司，他们专注于将激光雷达的成本降到最低，通过这个领域，也可以一窥自动驾驶发展前景。你可以在这里阅读这篇文章。

苹果软件开发的内幕。关于苹果产品细节的分享，绝大多数都停留在硬件外观层面，鲜有对于苹果软件开发的细节，a16z 的这个视频（也是播客），邀请到曾与乔布斯共事的软件工程师 Ken Kocienda，分享了其在苹果内部如何开展软件开发的故事。这个长达一个小时的视频里，对我印象比较深的是乔布斯对于苹果软件开发的深刻影响，如今乔布斯已经离开多年，苹果的软件是否落后于其硬件设计呢？这是一个值得思考的命题。你可以在这里观看这个视频。

技术进化史也是人类进化史。这篇来自 BBC 的文章主要讨论了一个观点：人类应该将自己的进化放在技术发展进化的历史背景里。至于为什么，你可以在这里阅读这篇文章，从而找到答案，另外，本文里提及的《技术的本质》一书，也是理解技术本质与进化的最好图书，感兴趣的朋友可以在豆瓣上了解更多。

亚马逊 Alexa 与搜索。事实已经证明，当下的搜索引擎并不是解决用户问题的最好方式，《连线》的这篇长文介绍了另一种为用户找到问题答案的产品 Evi，它也是 Alexa 的前身，一家来自英国的创业公司的产品。同时文章还探讨了语音搜索的潜在商业机会，而当更多的内容、广告的分发被巨头们控制，又会产生怎样的影响呢？你可以在这里阅读这篇文章。

Google 新闻的黑盒子。不久前百度对于百家号倾斜引发诸多争议，事实上，即便是 Google 和 Facebook，也面临这样的困境。这篇文章讨论的是 Google 对于新闻搜索的不透明机制，当然 Google 不会让你知道这背后的原理。

10 个关于 AI 的 TED 演讲。虽然我现在并不喜欢 TED，但这 10 个演讲还是给留下了深刻印象，这些演讲虽然主题各异，不过基本上都在围绕「AI 如何辅助人类」来探讨技术的价值，尤其是有几个对于 AI 塑造未来工作、团队的演讲，很有启发意义，你可以在这里收藏这 10 个视频。

图书和电影

2016 年是人工智能一词出现的第 60 个年头，这一年，人工智能领域发生了很多事情，或许更多人记住了 AlphaGo 如何横扫人类顶尖围棋高手的一幕，当李世石最终以 1 比 4 落败后，人类不得不又放弃了一个在计算机面前为数不多的骄傲。

但这一年还有一件事值得铭记，马文·明斯基在 2016 年 1 月去世。

马文·明斯基是谁？这个陌生的名字在计算机科学、数学之外几乎无人知晓，但他之于人工智能的重要性却不言而喻。1956 年的盛夏，30 岁的马文·明斯基与约翰·麦卡锡、克劳德·香农等人聚集在朴茨茅斯学院，他们想用这个暑假酝酿一个伟大的计划：制造与人类同等智能的机器。

1950 年代的美国，二战获胜后的乐观主义情绪弥漫在西海岸地区，而战争期间研发的各种军事技术逐步民用，让包括明斯基在内的科学家、数学家们看到了征服人类智能的可能性。在朴茨茅斯学院的这次聚会上，他们为自己即将从事的工作创造了一个名词：人工智能。

随后的一个甲子里，一代代科学家、数学家、计算机学家们前仆后继，为人工智能的发展开辟了不同的方向。而马文·明斯基，则扎根学术界，先是与约翰·麦卡锡共同创建了 MIT 人工智能实验室，后来还奠定了人工神经网络的理论基础，他也是最早提出虚拟现实理论的学者，并在 1969 年荣膺数学领域最高奖项「图灵奖」。

这里不得不提他在人工神经网络领域的争议。

明斯基在普林斯顿读研究生时，就已经建造了第一台神经网络学习机，从而成为这个领域的先行者，但在 1969 年，他和另一位知名学者西蒙·派珀特共同撰写了一本讲述神经网络局限性的图书《感知机》，这本书从理论上否定了神经网络的研究价值，由此也让这个研究领域尘封了至少 10 年之久。

因此，也有人评价明斯基，「他是差点将 AI 扼杀在摇篮里的人工智能之父」。

但有一点不容忽视，明斯基的相关论述，至少在当时的技术条件下没有任何问题，他敏锐看到了单层神经网络的局限，从某种意义上说，也促使更多研究者开始思考其他方面的神经网络，譬如当下火热的深度神经网络，就已经突破了明斯基当年思考的局限，成为近几年推动人工智能发展的重要力量。

明斯基的著述非常多，除了探寻具体技术和研究领域的著作，他还在人、机器、智能之间有着诸多思考。

在早先出版的《心智社会》一书里，明斯基系统总结了人类大脑工作的理论。今天推荐的是明斯基另一本重要著作《情感机器》（豆瓣链接）。

波兰女诗人辛波斯卡曾写下这样一组诗句：「我们通晓地球到星辰的广袤空间/却在地面到头骨之间迷失了方向 」。这句话同样适用于人工智能领域，倘若没有搞清楚人类大脑的奥秘，又如何能制造出一台可媲美人类大脑智能的机器？

明斯基试图找到这个方向。

有趣的是，明斯基非常不屑于和神经科学研究者为伍，他曾公开表示，「神经科学只是一些近乎可笑的小理论，然后就是做复杂的实验去证明它」。

明斯基对于大脑机制的思考则聚焦在心理学的研究和发现。在这套略显独特的方法论里，你会看到为什么「情感」只是一种思维方式？为什么「意识」是由 20 多种过程所组成的思维方式？以及，为什么人类情感变化的背后，是大脑内部「资源」的变化？

这本书并不好读，我做一个简单框架供大家参考。

首先，我们必须理解明斯基整个理论框架的两个基本点，其一，人类大脑是一个复杂的机器；其二，人类大脑由一系列「资源」组成。

就像绝大多数科学推理的前提条件一样，只有把握这两个基本点，才能进一步理解后面 9 个章节所讨论的内容。

第二，明斯基从普罗大众最无法理解的角度入手，他要回答「什么是人类『情感』的运行机制？」在这一部分，明斯基选择了人们在爱情、亲情里的各种情感维度，包括短期的酸甜苦辣以及长期的情感影响等，试图推理出一个人类情感变化模型。

第三，如果说上一部分是「情感」，那么这一部分重点讨论「理智」，明斯基要进一步解释，那些人类习以为常的行为模式，比如意识，到底是一个什么机制？他还花了大篇幅讨论一些我们日常生活习以为常的「常识」背后，到底隐藏了哪些可以量化以及借鉴给机器的方法。

关于人工智能的探索从未停止，明斯基用他的惊人脑力提供了一条非常值得探索的道路，启发着后人们继续探索。

导读

本期的「Weekly Spot」，你会看到以下精彩推荐。

在 AI 领域，新 AI 寒冬是否即将到来？于此同时，「AI+人」正在产生的协同效应如何进一步塑造人类生活与工作，一个长达 30 分钟的 Keynote 可以给你很多启发，而《华尔街日报》则展现了机器人、AI 对于城市的塑造......

对于人机关系，GPS 在过去 30 年里如何改变了人类对于方向感的认知，如果将 GPS 引发的影响作为一个观察的入口，人机关系的演变越发有趣。比如 Product hunt 创始人 Ryan Hoover 就发现，「No Code」正在释放人类在机器面前的创造力；而「中国互联网的老朋友」凯文·凯利则提出了「MIRRORWORLD」的概念，借着机器的视觉能力，人类与物理世界的关系也在重塑。

本周关于苹果的新闻很多，通过一个 iOS 13 概念视频，你可以理解为何这是 2019 年苹果最重要的产品更新；另一个苹果重要的产品则是 AirPods，这个小小的耳机到底有多流行，一组数字和图表可以展示其威力。

杂志「封面秀」全面升级为「杂志导读」，我将推荐一周内主流期刊值得关注的文章和观点。这一周里，《经济学人》介绍了一本讨论中国人是否幸福的书，《纽约客》报道了一个谎话成精的畅销书作家、《连线》杂志的封面文章是「双面马斯克」......

当然，本周还有一本旧书推荐，套用莎士比亚一句经典的台词：世界就是一个游戏场，所有的男男女女不过是一些游戏者，他们都有下场的时候，也都有上场的时候。一个人的一生中扮演着好几个角色、玩好几场游戏......

观点和故事

新 AI 寒冬将至？这篇文章的逻辑是，当下 AI 的流行是深度学习的进步，但深度学习的局限性或许也会让 AI 的未来变得暗淡无光，那么基于深度学习的 AI 行业是不是会迎来新的寒冬呢？这篇文章试图以历史的视角对未来作出预测，点击这里阅读。

「No Code」的威力。这篇文章的作者是 Product hunt 创始人 Ryan Hoover，作为一位长期参与技术创业的「nerd」，Ryan Hoover 注意到了一股趋势「No Code」，简而言之，就是整个行业出现了大量无需编程经验和技术就可以实现创造性的产品，从早期的 WordPress 让搭建个人网站变得足够简单，再到打造 Newsletter 的 Mailchimp、Revue 以及网络自动化应用 Zapier、Airtable 等。无数这样的应用和工具大大降低了用户创造的门槛，从想法到产品的距离正越来越短，你可以在这里阅读这篇文章。

a16z 合伙人 Frank Chen 年度关于机器学习的视频。 Frank Chen 长期关注 AI 领域的进展，每一年他也会发布一个关于 AI 与机器学习的分享，今年的主题是「AI+人 的协同」，Frank 用了大量案例来佐证当下 AI 需要人类积极参与的场景，非常有启发意义，推荐大家观看，你可以访问这里，在 YouTube 上观看。

iOS 13 的概念视频，我曾不止一次说过，iOS 13 将是今年苹果最重要的产品更新，甚至比下半年的 iPhone 还重要，推荐一个 iOS 13 概念视频，可以想象一下苹果硬件与「理想系统」搭配后的效果。

点击这里在 Youtube 上观看。

AR 是下一个伟大的数字平台吗？这篇文章的作者是「中国互联网的老朋友」凯文·凯利，文章提出了一个概念「MIRRORWORLD」，简而言之，就是物理世界的数字化。文章指出，未来的人类将和「MIRRORWORLD」互动，就像我们在现实世界里做事情一样，这也是一个巨大的商业机会。观点靠不靠谱暂不作评论，不过最新的一个消息是，苹果刚刚任命了 AR 产品营销负责人。

被割裂的互联网以及潜在的「中美互联网大战」。《华尔街日报》的这篇长文谈到了中美两国日渐分裂的互联网形态。在中国，移动应用是主流，用户可以通过一个 App 满足生活中的绝大多数需求；而在美国，尽管 Google、FB 垄断了不少流量，但依然留个开放互联网不少机会。这两种不同形态下的互联网体验，正在加速两国用户对于互联网的理解，随着 5G 的到来以及中国互联网公司的海外扩张，中美互联网商业模式与数据隐私之间的博弈也在加剧。你可以在这里阅读这篇分析。

AirPods 到底有多流行？长期观察苹果公司的博客作者 Neil Cybart 的最新文章，总结了目前互联网上对于 AirPods 的各种「传说」，比如这个视频。

另一个观察的角度则是 Google Trends，如下图所示：

你可以这里查看这篇总结。

AI、机器人以及自动化如何塑造城市？来自《华尔街日报》的一篇长文，介绍了一个被机器人和自动化改造的城市样本，一个颇具未来场景的城市发展路径，也是一个值得思考的未来图景。

GPS 三十年，到底机器和人谁改变了谁？《好奇心日报》的这篇文章，以 GPS 的历史以及发展历程入手，进一步探讨了人与机器的关系，文章谈到了法航事故后的航空业：

法航的悲剧之后，航空业的解决方案并不是给人更多控制权，而是让自动化更彻底，飞行员也接受更多培训适应自动驾驶系统，而不是彻底接管它。

但从结果看，这并不是一个错误的决定。刚刚进入千禧年时，每 59.48 万次飞行就会出现一起致死空难，但最近五年已经达到了将近每 300 万次航班才会发生一起致死空难的程度。这背后的原因除了飞机制造业水平的提升外，与 GPS 技术的普及是分不开的。

减少人类这个不确定因素之后，航空业变得前所未有的安全。机器证明了自己的优越性，它的话语权在人们生活中的权重逐渐变强，而人脑的判断便显得没那么重要。

正如文章最后所言，不管 GPS 发明者之一的 PBrad Parkinson 喜不喜欢自己的作品， GPS 「彻底改变了人类的习惯，也永远改变了人类和机器的关系」，那么 AI 与自动化呢？你可以在这里阅读这篇很有启发意义的长文。

图书和电影

人生如戏，人生也是一场游戏

春节期间又重读了一本：《有限和无限游戏》（豆瓣链接）。

套用莎士比亚一句经典的台词：世界就是一个游戏场，所有的男男女女不过是一些游戏者，他们都有下场的时候，也都有上场的时候。一个人的一生中扮演着好几个角色、玩好几场游戏。

这是一本不到 200 页的小册子，但就像这本书的副标题「一个哲学家眼中的竞技世界」所指的那样，这本只有 10 万字组成的读物里，作者詹姆斯·卡斯以一己之力，将自我、政治、社会、文化、权力以及语言、性等多元化的话题放放在一个二元游戏的视角中一一展开讨论，字里行间流露出宗教福音书常有的睿智说教，凯文·凯利曾这样评价这本书：「它改变了我对生活、宇宙和其他一切事情的看法。」

这本书的开篇已经足够吸引人：「世上至少有两种游戏。一种可称为有限游戏，另一种称为无限游戏。有限游戏以取胜为目的，而无限游戏以延续游戏为目的。」

这是一段让你无法拒绝的文字，同时也是这本书里最值得反复咀嚼的一段话。像极了数学里的公理定义，作者将世界划分了两个互相对立，又互相关联的游戏模式，通过定义两者的关系，实现了对彼此存在的定义。

作为前纽约大学宗教系教授，该书作者詹姆斯·卡斯却是一个不折不扣的无神论者。上世纪 80 年代，卡斯和几个不同院系的同事聚在一起，从不同学科角度切入到博弈论研究之中，卡斯的同事们或是从数学视角、或是从自然科学出发，重新梳理了博弈论理念在各自学科的作用，而卡斯，则发现博弈论之于游戏理论的意义。

卡斯在其个人网站回忆当时的情形，随着每周讨论和研究的深入，他开始思考游戏的本质，博弈论讨论的是赢得冲突或最大限度减少损失，但在游戏世界里，游戏虽然有赢有输，不过有的游戏却需要避免获胜，因为获胜就意味着游戏的结束。

这些思考最终促使卡斯在 1986 年出版了这本书。从一开始，卡斯就将其思考放在整个人类社会的全视角，他的讨论从未离开游戏，却也从未局限游戏。

接下来的几个章节里，你会聆听到作者如何用自己的二元游戏观来演绎现实世界的多元化的命题，你也会领略到观察自我、政治、社会、文化、战争等人类自身存在核心命题的新视角。正如作者所言：「只有意识到边界不过是我们的视域，边界才能被打破，我们所凝视的，是有限的，必定不能打破边界。」

杂志导读

《经济学人》：「社会主义复兴」、中国人是否幸福

这期杂志的封面主题是欧美「社会主义的复兴」，同时还配发了两篇文章予以解读，文章指出这股潮流并非仅仅是对当下资本主义发展的回应，同时还发出了一系列警告。

这期杂志中国板块的「Chaguan」，介绍了一本中国人是否幸福的新书：Chinese Discourses on Happiness。这是一个论文集，几位作者对于中国人的幸福感展开了多元讨论，你会发现官方定义的「幸福」、富人的「幸福」与普通阶层的「幸福」之间的巨大真空，而利用舆论的力量，当局正在制造一种「全新的幸福」。你可以在香港出版社的官网下载这本书的预览。

本期《经济学人》的所有文章都可以在其官网上查看，点击这里查看。

《纽约客》：谎言说了一千遍之后......

这期杂志的封面标题是「Love Interest」，封面图也和本周的情人节相呼应。本期有一篇有趣的长文，Ian Parker 发现，畅销书《窗里的女人（A Woman in The Window）》作者 Dan Mallory 是一个玩转谎言的高手，他的一系列公开发言几乎都是谎言编织的故事，这个故事不仅是一个人的故事，而是一个行业（出版）以及一个社会的某种写照，为此本周的《经济学人》还在「书评」部分讨论了「语言到底如何传递信息。

你可以在这里浏览本期《纽约客》的所有内容。

《连线》：双面马斯克

2 月份的杂志封面主题是马斯克的「双面人生」，主要聚焦在其如何推动特斯拉发展这条线上，马斯克既是天才也是魔鬼，我特别喜欢这篇封面文章里的一段话：

A few years ago, two Tesla workers were having drinks at a hotel bar across from the Fremont factory when Musk walked in. He was alone except for a bodyguard. They asked Musk if he would like to join their table. Musk sat, and after a few uncomfortable moments started talking about the TV shows he liked, car- toons like South Park and Family Guy. Everyone ordered expensive Scotch and began recounting their favorite epi- sodes from The Simpsons. It was fun. They laughed a lot. It didn’t feel normal, exactly. But it also didn’t feel scary or bad, as it so often did inside the factory. They could have been anyone, just ordinary friends catching up. Then, after a few hours, Musk paid the bill and walked away, back into his chaotic, frenzied, tigerlike life.

你可以在官网上阅读这篇长文。

另外，这期杂志还有一篇讨论 Netflix 推出的互动式剧集《黑镜》的文章，这篇文章有趣的地方在于，它模仿《黑镜》的形式，让读者选择自己喜欢的段落进行阅读，如果你可订阅了《连线》杂志，可以在其电子版里感受一下。

导读

这周的「Weekly Spot」，你可以看到如下精彩推荐：

• 任正非都在给 5G 降温，我们到底该如何看待 5G ？
• 《六十分》节目里的李开复（大师）；
• 高通的汽车策略；
• 荐书：隐藏在硅谷巨头背后的秘密；
• 「决策科学」能不能让人的决策更科学？

故事和观点

冷眼看 5G 

本周，华为宣布了 5G 的新进展。其官方的新闻稿提出了三个重大进展：

1. 发布全球首个 5G 基站核心芯片：天罡。
2. 截止到 2019 年 1 月，华为已经在全球获得30个5G商用合同，25,000多个5G基站已发往世界各地；
3. 发布 5G 多模终端芯片「巴龙 5000」和 5G 商用终端（GPE）。

与此同时，华为消费者业务 CEO 余承东还表示，华为首款 5G 手机也将在下月底的 MWC 上发布。

在 2019 CES 之后，5G 已成为全球性的科技话题，此时华为 5G 的产品布局也得到了海内外媒体的广泛报道。不过，围绕 5G 的讨论，除了技术上的术语解读之外，我也特别留意到任正非上周接受国内媒体采访时的一番表态：

……5G实际上被夸大了它的作用，也被更多人夸大了华为公司的成就。因为我们跑得太快了，我们的年轻人按捺不住自己的兴奋，一直讲啊讲，就把事情夸大了。实际上现在人类社会对5G还没有这么迫切的需要。人们现在的需要就是宽带，而5G的主要内容不是宽带。5G有非常非常多的内涵，这些内涵的发生还需要更多需求的到来，还需要漫长的时期。不要把5G想象成海浪一样，浪潮来了，财富来了，赶快捞，捞不到就错过了。5G的发展一定是缓慢的。日本和韩国还是4G，日本、韩国把4G运用到非常好，就足够满足使用。我们的4G没有用好，打开我的手机只有20—30兆，实际上我们提供的4G是可以到300—400兆，足够看8K电视。但是我们的网络，白天打开就只有二三十兆，只能看4K，没法看8K电视。为什么？网络结构不好。网络结构不好是啥？还是没有数学家在研究运营商的网络结构。所以网络结构性的问题没有解决，5G用上来和4G差不多。就好比我嘴巴很大，但是喉咙很小，我吃一大块肉还是一口吞不进去。因此，不是5G的基站是万能的，大家别那么着急。5G接下来估计还要进入毫米波，毫米波就是只要你多加一倍的钱，带宽可以加一百倍，就是一秒钟你可以下载几十部高清视频，这个我们已经在实验室里面都能完全做出来。5G现在暂时还没有充分发挥出用处，太快了。这次中央台用来在深圳（5G）直播春节联欢晚会，也只是个演示性作用，这种演示还不足以变成大规模的商业行为。

在当下这样热度里，任正非的这番对 5G 降温的表态并不会得到太多关注。而最近另一篇试图给 5G 降温的文章也展现了当下少有的冷静，a16z 合伙人 Ben Evans 表示，5G 并不是一个革命。

Evans 曾担任过电信分析师，但他这篇文章是站在硅谷以及互联网的角度，试图梳理出 5G 时代的机遇和挑战，并将当下媒体常常提及的所谓「5G 时代可以爆发的产业」进行了一番剖析，写得的非常精彩。比如他对于 5G 时代的 VR：

I think of VR as fundamentally an indoor product - you will not use it walking down the street or pop it open for 20 seconds while you’re waiting for the bus. That means that the connectivity is whatever your home broadband is - DSL, fiber, cable or, perhaps, 5G, plus however you connect to that (i.e. WiFi, mostly). 5G here means two different possibilities. It might mean fixed 5G (with very limited coverage) at up to a gigabit/sec to an antenna outside your home and then WiFi to the headset, or else it means a cellular, ‘mobile’ modem in your device, in which case you will get speeds much closer to today’s 4G LTE (again, 20 GHz signals do not go through walls). You’ll also get 5G latency, which is better than 4G. It 5G better than the existing connection? Will you notice? Is that what VR is waiting for? For how many applications?

Evans 特别提到了 5G 的网络切片属性。简而言之，运营商可以将 5G 流量进行更精细的切分和运营，可以实现通过控制流量「管道」粗细来运营不同的流量。Evans 写道：

Hence, you could theoretically customise any mix of data speed, coverage, quality, latency, and reliability, or even more narrow things like power consumption, and there will probably be a layer of resellers that emerges to aggregate and implement these kinds of services on behalf of MNOs. This seems interesting - it also seems likely to be an enterprise and vertical application story, not a consumer story.

我强烈建议各位朋友阅读这篇分析。

李开复谈 AI 

本周，我看完了李开复接受美国 CBS 王牌节目《60 分》的采访，这期讨论的主题是「人工智能」，从脸部识别到情绪识别，从技术发展到社会经济影响再到政府管理等多个方面。

在谈到中国人工智能的优势时，李开复依然坚持这样的观点：

….Silicon Valley has been the single epicenter of the world technology innovation when it comes to computers, internet, mobile and AI. But in the recent five years, we are seeing that Chinese AI is getting to be almost as good as Silicon Valley AI. And I think Silicon Valley is not quite aware of it yet.

China’s advantage is in the amount of data it collects. The more data, the better the AI. Just like the more you know, the smarter you are. China has four times more people than the United States who are doing nearly everything online.

但事实上，所谓数据量越大、AI 越好的说法是极其片面的，我曾在本月的一期会员通讯里讨论过这个问题：

……如上文所言，数据是人工智能里的「燃料」，尤其在已标注的数据。然而，AI 的数据与发电时的燃料所不同的一点：尽管数据越多越好，但当数据量达到某个阈值之后，其 AI 模型的精准度并不会继续提升。也就是说，AI 的数据无法成为一种规模经济，依靠更多数据来降低整个 AI 成本，几乎是不可能的事情。

另外值得一提的是，数据不会成为 AI 巨头们竞争的第一要务。原因也不难理解，即便是中美两大数据量最大的公司——阿里巴巴与 Google——其所拥有的数据还是自身业务数据，阿里的电商数据可以直接应用到制造业的 AI 模型训练吗？显然不能，同理，Google 的搜索数据，也无法帮助其 AI 模型应对零售业的需求。

从这个角度去看，AI 数据成本，既无法通过数据量扩大形成规模经济而降低，也不能依靠 AI 巨头们自身的数据优势。

我相信李开复不可能不清楚这一点，但他作为一个投资人，尤其是游走在中美两国 AI 领域的投资者，他需要一套中美两国都可以接受的话语体系，能够集中体现这套话语体系的，还有他在 2018 年出版的《AI·未来》，该书甚至成为《经济学人》年度推荐图书。

回到李开复的专访，节目主持人 Scott Pelley 接连抛出了几个「敏感问题」，涉及 AI 与中国政府，李开复的应对可称之为「教科书般」的回答：

Scott Pelley: President Xi has called technology the sharp weapon of the modern state. What does he mean by that?

Kai-Fu Lee: I am not an expert in interpreting his thoughts. I don’t know.

Scott Pelley: There are those, particularly people in the west who worry about this AI technology as being something that governments will use to control their people and to crush dissent.

Kai-Fu Lee: As a venture capitalist, we don’t invest in this area, and we’re not studying deeply this particular problem.

Scott Pelley: But governments do.

Kai-Fu Lee: It’s certainly possible for governments to use the technologies, just like companies.

节目的画外音也意味深长：

With a pliant public, the leader of the Communist Party has made a national priority of achieving AI dominance in ten years. This is where Kai-Fu Lee becomes uncharacteristically shy. Even though he’s a former Apple, Microsoft and Google executive, he knows who’s boss in China.

你可以点击这里查看这期节目。

本周还有几个几篇值得关注的文章。

高通的汽车策略。 CES 期间，高通展现了其在汽车领域的布局，这篇文章提供了一个全视角，详细介绍了高通的汽车策略，推荐一读。

BAT 三巨头的 AI 江湖。 MIT 科技评论通过三幅图展现了 BAT 三巨头如何影响中国 AI 江湖，下面两幅图分别是 BAT 投资的 AI 公司数量以及所涉及的不同领域。

全球名校计算机公开课资源。最后分享一个来自 Github 的资源，汇集了 MIT、斯坦福以及普林斯顿大学的计算机公开课。

图书和电影

本周推荐一本我刚读完的书The Four，如下面的图书封面图所示，这是一个讨论美国科技行业四巨头的图书，其副标题就是「The Hidden DNA of Amazon, Apple, Facebook, and Google」。

作者认为，当下这些科技公司受到媒体的广泛关注，但在这些公司巧妙的公关与媒体的共同作用下，他们成为「人类未来」的代名词，而这本书的使命就是要揭开科技巨头隐藏的秘密。

作者在前言部分这样写道：

Imagine: a retailer that refuses to pay sales tax, treats its employees poorly, destroys hundreds of thousands of jobs, and yet is celebrated as a paragon of business innovation.

A computer company that withholds information about a domestic act of terrorism from federal investigators, with the support of a fan following that views the firm similar to a religion.

A social media firm that analyzes thousands of images of your children, activates your phone as a listening device, and sells this information to Fortune 500 companies.

An ad platform that commands, in some markets, a 90 percent share of the most lucrative sector in media, yet avoids anticompetitive regulation through aggressive litigation and lobbyists.

作者将每一家公司作为一个单独的章节进行分析，比如他这样讨论苹果的产品策略：

Steve Jobs instinctively understood this. Attendees at the 1977 Western Computer Conference in San Francisco registered the difference the instant they walked into Brooks Hall: while all other new personal computer companies were offering stripped-out motherboards or ugly metal boxes, Jobs and Woz sat at their table behind the tan injected-plastic Apple II computers that would define the elegant Apple look. The Apple computers were beautiful; they were elegant. Most of all, in a world of hackers and gearheads, Apple’s products bespoke luxury.

Luxury is not an externality; it’s in our genes. It combines our instinctive need to transcend the human condition and feel closer to divine perfection, with our desire to be more attractive to potential mates. For millennia, we’ve knelt in churches, mosques, and temples, looked around and thought, “There is no way human hands could have created Reims/Hagia Sophia/Pantheon/Karnak. No way mere humans could have created this alchemy of sound, art, and architecture without divine inspiration. Listen to how transcendent the music is. That statue, those frescoes, these marble walls. I’m taken out of the ordinary world. This must be where God lives.

我个人比较喜欢其中对 Google 的讨论。作者指出，Google 利用搜索算法，营造出了一个知识渊博甚至未卜先知的产品形象：

Google answers every question. Our pagan ancestors lived mostly with mysteries. God heard your prayers but didn’t answer many of them. If God did speak to you, it meant you were hearing voices, a red flag in any psychological assessment. Most religious people feel watched over, but still don’t (always) know what to do. Unlike our ancestors, we are able to find safety in facts. Our questions are answered immediately, our rest assured. How to detect carbon monoxide? Here are five ways. Google even highlights the top answer—here’s what you need to know, in big type, in case you’re freaking out right now.”

这是一个更强大的智能体，也是一个科学世界里的「新宗教」。

封面秀

• 《经济学人》
  
  这期杂志的封面比较简单，所谓「Slowbalisation」也是对当下全球经济集体放缓的精准描述，杂志还配发了一篇社论和一篇 Briefing，同时还有两篇分析中国与欧洲地区经济发展趋势的文章。

• 《彭博商业周刊》
  
  这期杂志的封面文章是牙买加的股票市场。里面还有一篇关于中国经济衰退的文章，可以搭配这周的《经济学人》一起读。

• 《纽约客》

这期杂志的封面主题是「big city」，但我更看到的是大城市里渺小的人，摩天大楼、汽车与飘落的雪花一起映射出了人的孤独和渺小。这期杂志里有一篇讨论「决策科学」的长文，梳理了人类从不同领域破解「如何科学做决定」的难题，非常有趣，推荐一读。

导读

这期的「Weekly Spot」，你会看到以下精彩推荐：

• AI 热潮背后是媒体的无知；
• 是谁推动了 AI 热潮？
• 任正非专访实录；
• 揭秘苹果的「健康帝国」；
• 算法歧视与数据知情权的缺失；
• Google 商业模式与「监控资本主义」；
• 中国数字技术的「一带一路」。

故事与观点

AI 炒作热背后的媒体们。这不算是一个多么新鲜的话题，毕竟，从科技媒体的角度而言，没有什么比得上新技术更能带动自身流量增长的事情了。我的一位媒体朋友就在最近感叹：「做（科技）媒体的真的要感谢每一波技术浪潮」。

但必须看到一点，在 AI 的热潮里，媒体，尤其是标榜科技媒体的媒体到底扮演了怎样的角色？《卫报》的一篇观点文章指出：媒体们在帮助科技大公司贩卖 AI 热。文章援引了一份调查：

The researchers conducted a systematic examination of 760 articles published in the first eight months of 2018 by six mainstream UK news outlets, chosen to represent a variety of political leanings – the Telegraph, Mail Online (and the Daily Mail), the Guardian, HuffPost, the BBC and the UK edition of Wired magazine. The main conclusion of the study is that media coverage of AI is dominated by the industry itself. Nearly 60% of articles were focused on new products, announcements and initiatives supposedly involving AI; a third were based on industry sources; and 12% explicitly mentioned Elon Musk, the would-be colonist of Mars.

事实上，我也曾在 2017 年 5 月的一期会员通讯里讨论过 AI 热度背后的主要动因，当时，我引用了《经济学人》的一张图，如下图所示：

我当时这样写道：

右图是公司财报会议上对于人工智能的关注程度，从 2014 年开始就是极度陡峭的增长线，而与之对应的左图里，IDC 制造的「digital universe」指代的是每年数据生产和复制的数量，其增速也是指数级的，这说明了两个方面问题：其一，人工智能的确是当下最热的命题之一；其二，人工智能的再次回归，是海量数据带来的最直接反应。

如今数不胜数关于人工智能的视频要么充满了无知，要么充满了炒作，DARPA 今年（2017 年） 2 月份的一个视频则非常客观地指出，人工智能经历了第一阶段的失败之后，正在迎来充满机遇和挑战的第二阶段，无论如何炒作这个阶段，本质上说，当下人工智能研究并没有跳出过往的范畴，只不过是数据量增多了。

另一方面，最近几年热炒的人工智能，只是基于深度神经网络在某几个领域突破后的体现，比如语音识别、图像识别以及自然语言处理，除此之外，再无令人眼前一亮的表现。

而不管是语音也好，图像也罢，都是互联网巨头们，如 Google 、百度、微软、苹果等大张旗鼓才加速的落地产品，从这个层面上看，倘若没有包括 Google 语音搜索、Siri 在内的语音搜索，语音识别技术到底能引发多大浪潮呢？或者换一个角度去思考，拥有巨大媒体影响力的硅谷公司们，在推动所谓人工智能成为热词的运动中可谓功不可没。

在 AI 领域，媒体除了一窝蜂地报道新技术之外，鲜有对于技术影响的思考（即便是有，也极片面），比如这篇介绍公安部门摄像头技术的文章，谈到了很多所谓的「黑科技」，但绝口不提（或者是不能提）该技术背后的潜在风险。

本周还有几篇值得关注的文章。

任正非罕见接受国内媒体群访，谈到了公司、女儿以及当下技术发展趋势，采访速记全文在这里。也是在本周，任正非也和海外媒体见面，对于近期华为一系列事件做了回应，涉及到网络安全、女儿、贸易战等，推荐《金融时报》的这篇小结。

苹果的「健康帝国」。利用 Apple Watch 和 iPhone，苹果比其他所有消费电子公司都能获得更多关于健康的数据，这篇文章对此做了精心的梳理。另外，CBinsights 也在近期做了一个关于苹果健康布局的深度报告，感兴趣的朋友可以点击这里查看。

通过Twitter CEO Jack Dorsey 的采访全文，你会发现这家公司之所以如此缓慢的原因。他几乎无法准确表述自己公司的远景，这似乎也和当下美国、英国的政治走向相「符合」——一个政府关门、一个深陷脱欧泥潭。我还是推荐大家读一下这篇采访，会有很多有趣的发现。

最后分享了两个来自 Github 的资源。

• Deep Learning Ocean 是一个关于深度学习的资源整理，包括论文、模型框架、应用 API 以及数据集等。
• NSFW Data Scrapper 是一个开源的图片数据集，包含了大约 22 万张 NSFW 的图片，你可以拿这些图片来训练机器，也可以「训练自己」。

电影和图书

算法背后的「霸权主义」

这周推荐的这本《算法霸权》，作者是一位名叫凯西•奥尼尔的数学家，正如该书副标题「数学杀伤性武器的威胁」所知，整本书都在讨论美国当下社会各个领域里的数学、算法所形成的偏见和歧视。

何止是美国，这几年国内频繁出现的「大数据杀熟」的新闻也在某种程度上体现了算法对于特定群体的歧视。而不管是支付宝、滴滴还是微信，其背后的算法模型也在时刻「刻画」用户的社会等级与社会信用。作者在书中有一段概述：

数学模型可以通过数据筛选锁定那些很可能正在遭遇人生难题的人，不管人生难题是犯罪、贫困方面的，还是教育或其他方面的。利用数学模型拒绝和惩罚他们，还是给他们提供需要的资源去帮助他们，完全取决于社会。规模和效率使得数学杀伤性武器更具破坏力，但我们也可以利用模型的规模和效率帮助这些人，如何选择完全取决于我们为模型设定的目标。

这也导致两个潜在问题：其一，对于商业机构利用算法模型推断用户的行为，用户是否有知情权？其二，对于当下中国国家层面的所谓社会信用算法模型，居民的知情权又在哪里呢？

在欧盟通过 GDPR 之后，美国、加拿大也会很快推出类似的数据保护方案，苹果 CEO 蒂姆·库克在《时代周刊》发表文章呼吁保护用户数据的隐私权，这些努力至少会部分意义上提高算法以及数据使用的透明度，当然，你也知道，我们这个社会要实现这一点还有不小的距离。

封面秀

• 《经济学人》 这期杂志的封面主题是英国脱欧过程里的困境，红色的裂痕反映的也是英国社会的分裂。这期杂志还有几篇值得关注的内容，比如「社论」部分讨论了如何「驯化」自动化武器，最主要的办法还是信息透明化。而在「商业」部分里，有一篇对于 Google 商业模式与「监视资本主义」关系的分析，写得非常精彩，感兴趣的朋友一定要去读一下。

• 《连线》 本月的《连线》杂志封面是北极冰川保护。不过，我更喜欢里面关于未来工作的主题策划，他们邀请了 8 位科技领域的作家学者去思考未来的工作（工种），你会发现，到底是什么限制了你对未来的想象力。

• 《纽约客》 如果你订阅的是《纽约客》的电子版，会发现这期的封面是动态，但这个封面却让人安静，阅读，或许可以成为安抚大城市里人们的一剂良药。这期杂志里有一篇关于血液的长文，我还没读完。

• 《彭博商业周刊》 这期封面是中兴，配发的文章也是围绕中兴如何被特朗普「干掉」。「科技」部分，用大篇幅介绍了中国科技公司在非洲等发展中国家的扩张，所谓「中国数字技术的一带一路」。

这期的 WeeklySpot，你将看到以下精彩文章推荐：

• 当 iTunes 不再是苹果设备的专属；
• 苹果的三大错误；
• 「Apple Prime」即将到来？
• 为什么 CES 越来越无聊？
• 机器学习的偏见；
• 两个精彩的互动式新闻；
• 《经济学人》的封面潜台词。

观点与故事

（1）苹果的自救

继上周库克致股东的公开信之后，本周的苹果公司继续成为行业关注的焦点。其中最大的新闻点无疑是苹果向三星电视提供 iTunes 服务。这也意味着，如果你之前通过 iOS 的iTunes 购买过影视内容，那么未来就可以通过三星的电视来直接观看。路透社认为，「这可能是苹果寻求通过其他公司设备提供电视服务的初步迹象…..同时也是苹果战略调整的部分内容。」

而在 Verge 主编 Nilay Patel 看来，这个合作背后还有诸多疑问，他列举了其中的 5 个方面的疑问，包括合作的具体形式、双方的权利与义务等等。

科技博客主 Ben Thompson 发表了一篇「苹果的错误」的分析文章，提出了三个基本观点：

• 中国市场与产品周期错误；
• 发布非旗舰版 iPhone 产品的错误；
• 乐观预估 iPhone 命运的错误；

Thsmpson 这篇文章始终围绕一个主题「苹果的周期问题」，这是一个重要的暗示，他在文章的末尾部分也谈到，苹果目前的处境并不是所谓的转折点，而是一个周期调整的表现，他提出了几个乐观的理由：

• The next iPhone hardware revision should sell better in China, simply by virtue of being new (and the implication of it being easy to switch away from iOS is that it’s easy to switch back).
• Customers still prefer Apple’s flagship iPhones, no matter how expensive they are.
• Headwinds like currency and battery replacement programs will go away, and phones, thanks to their centrality in people’s lives as well as the greater likelihood of harm, will always have a faster replacement cycle than PCs.

Bloomberg 资深记者 Brad Stone 在本周一的 Newsletter 里表示，或许苹果需要认真考虑一下「Apple Prime」计划了，这是一个类似于亚马逊 Prime 的计划，由三年前的一位高盛分析师提出。大意是说，苹果可以将 iPhone 硬件与服务（如 iCloud、Apple Music、iTunes）等打包在一起，以订阅的形式提供给客户，这位分析师预估，利用订阅制，每位用户每月的消费可以从 42 美元提高到 153 美元。

其他分析师开始对这个想法嗤之以鼻。 2017年的时候，巴克莱银行推测，苹果可以通过捆绑免费的一年订阅Apple Music和iCloud等服务，使其价格昂贵的 iPhone 更具吸引力。

而随着 iPhone 销量下滑，尤其是库克上周的股东信里所反映的内容， Brad Stone 援引苹果公司观察家 MG Siegler 的话指出，Apple Prime 或许即将到来：

Fifth, I am bullish on the “Apple Prime” concept because the company has such loyal users (and great, unique products) but this will not be an easy strategy to execute upon.

如果你对 Brad Stone 的这封 Newsletter 感兴趣，可以在这里查看存档。

与此同时，库克本周还接受了 CNBC 的采访，其中库克特别提到了苹果的可穿戴产品——Apple Watch、AirPods 的销量和收入，请注意库克当时的表达：

On a trailing basis, … the revenue for wearables is already 50 percent more than iPod was at its peak

当然这个视频还谈到了其他内容，包括苹果中国战略以及中美贸易战的潜在影响等。你可以这里观看这个采访视频，大概 23 分钟左右。

（2）无聊的 CES

2019 年的 CES 在本周落下帷幕，作为一个消费电子领域的展会，CES 的影响力越来越低是一个不争的事实。在我看来有三个方面的原因。

首先，CES 缺乏如苹果、亚马逊等大公司的参与，这些巨头们更热衷于在自己的发布会上发布产品；其次，当下消费电子领域火热的智能手机行业，已经不会过多关注 CES，还有不到 50 天，世界移动大会即将开幕，这才是智能手机的大舞台；第三，当下技术发展的推动力已经从硬件扩展到了软件，这也让主打硬件展示的 CES 变得更加尴尬。

Verge 主编 Nilay Patel ye 忍不住吐槽：

This is by far the emptiest, deadest CES I’ve ever been to. No lines for events, barely even any traffic in Vegas. It’s eerie.

而在一篇长文里，Nilay Patel 进一步讨论了当下科技领域的「难题」，这些「难题」已经远远超过了硬件设备的范畴，也让我们开始反思当软件、算法、应用成为科技行业代表的时候，CES 的价值还剩下多少，或许，CES 会成为科技含量最高的车展了吧。

值得一提的是，根据《南华早报》的报道，2019 CES 上，中国企业今年参展商数量比去年减少 20％。而且一些大公司比起过往低调许多。百度去年举办了一场活动宣传自动驾驶软件。但今年展示摊位传统许多。阿里巴巴也不像去年有户外大型帐篷，而是透过静态的会议向商业伙伴推销其语音助手。小米则直接缺席。

本周还有几篇值得深度思考的文章。

2014 年到 2016 年，美国密歇根州的弗林特市爆发「铅水危机」，随后，该市政府启动了水管更换工作，并引入机器学习技术去判断哪些地区的水管影响最大，应该首先更换，《大西洋月刊》的这篇文章指出，这个案例里，机器学习又一次完美诠释了「机器偏见」的危害性。

路透社做了一个非常棒的汽车行业的互动报道。这篇报道指出，全球 29 个主要汽车公司已经在电动汽车领域投资了 3000 亿美元，其中 45% 的资金流入到中国市场。

与此同时，MIT TR 也有一个有趣的互动内容，分别从当下 AI 应用类型、AI 应用挑战两个方面展现了 AI 领域的理想与现实，值得一看。

图书

《非平面》

这是我在 2019 年读的第一本书，《非平面》以一种解构的形式展现了社会如何批量压迫人性从而制造一批「平面人」。

几乎每一页都有有趣的发现，比如这段对语言、图像不同点的论述，就非常精彩。

一周封面秀

• 《经济学人》

这期杂志的封面有太多潜台词，红色太阳、瀑布形状的芯片、远处的火箭以及神似 DNA 螺旋的树木，同时还配发的两篇文章（其中一篇是社论）

• 《纽约客》

作为新年的第一期杂志，这期《纽约客》的封面背景是纽约帕克大厦的顶部，它曾是一家印刷厂，如今则是特朗普女婿 Kushner 的产业。这期杂志里还有一篇文章，介绍了特朗普电视形象幕后的制作人。

• 《彭博商业周刊》

这期杂志的封面是特郎普与美国股票市场，科技报道里，有一篇文章谈到了自动驾驶发展继续需要不少时间。同时还介绍了一款容易上瘾的语言学习类 App Duolingo，感兴趣的朋友可尝试一下。

导读

本周，我的工作地点搬到了清迈，开始了一段边休假边工作的日子，在躁动的气候里完成了「iPad Pro 年度应用盘点」之后，新的一期 Weekly Spot 如约而至，这期你会看到如下内容：

• KDnuggets 2018 年度 AI 回顾；
• Google AI 道德评估新架构；
• Google 放弃中国搜索计划；
• Facebook 如何与其他公司交易用户数据？
• 认识 Uber；
• 「寒冬」里，一本书与「一针鸡血」；
• 《纽约客》：人脸识别的道德。

观点与故事

临近年末，也是一年一度回顾的时候，围绕 AI 领域的发展状况，数据科学网站 KDnuggets 邀请了 11 位行业专家来回顾 2018 并展望 2019 的技术趋势。

从新技术发展的角度去看，CMU机器学习助理教授Zachary Chase Lipton 坦言，这一年几乎没有进步。他的原话是：

…..the biggest development was that there were no developments! Of course that’s too simplistic a take, but allow me to unpack the point. A substantial fraction the biggest developments were more of the nature of “tuning” vs qualitatively new ideas.

而在学术领域，TensorFlow 与 PyTorvh 之间的博弈还在继续，Gartner 机器学习团队负责人 Andriy Burkov 认为，由于 Google 强大的媒体影响力，导致 Google 的一些产品的性能无法与其名声相媲美。

不过，2018 年 Google 还是通过展示可以打电话的 AI 助理，引领了强化学习的热潮；另外就是 AutoML 的流行，这是一个被称之为「Game Changer」的新领域，Google 的 Cloud AutoML 更是将公用云和自动化机器学习整合在一起，其带来的影响将可能是颠覆的。

上述两点也是牛津大学物联网课程的首席数据科学 Ajit Jaokar 的观点。他同时也预测，2019 年会出现新的机器人研究趋势：

Through work with Dobot I see a new class of robotics i.e. collaborative robots (cobots) as a key trend in 2019. Unlike the assembly line robots of before, the new robots will be able to be autonomous and also understand emotion (in my course we also work with Emotion Research Labs in this area)

事实上，正如华盛顿大学计算机教授 Pedro Domingos 所言，2018 年机器学习、人工智能最大的特点是整个社会对于 AI 技术理解的割裂：

To listen to the media and even some researchers, you’d think that Cambridge Analytica threw the 2016 election to Trump, machine learning algorithms are a cesspool of bias and discrimination, and robots are coming to take our jobs and then our lives.

这种割裂也反映到了各国政府对于数据、隐私的政策里，欧盟的 GDPR 几乎可以「杀死」欧盟的机器学习创业公司，但 Pedro Domingos 并没有提及，那些掌握 AI 技术的大公司，他们是否也需要一套道德标准呢？

在本周，作为人工智能主要公司的 Google，宣布将建立一个全新的架构系统，用于监督公司 AI 产品或决策是否符合道德标准。我曾在今年 6 月 Google 发布 AI 使用原则的时候评价道：

……Google 既没有设置相应的监督机制，也没有提出必要的防御措施，整个表态也就失去了其意义，此次 Maven 项目的争议中，Google 内部上千名工程师的签名信以及辞职威胁的作用到底有多大，以及在其他公司又有多少可复制性，都是一个巨大的问号。

根据 Google 官方博客的介绍，这个评估架构将有三支团队组成，涵盖了日常产品更新以及公司战略等多个方面，Google 也列举了其取得成绩：

We’ve conducted more than 100 reviews so far, assessing the scale, severity, and likelihood of best- and worst-case scenarios for each product and deal. Most of these cases, like the integration of guidelines for creating inclusive machine learning in our Cloud AutoML products, have aligned with the Principles. We’ve modified some efforts, like research in visual speech recognition, to clearly outline assistive benefits as well as model limitations that minimize the potential for misuse. And in a small number of product use-cases—like a general-purpose facial recognition API—we’ve decided to hold off on offering functionality before working through important technology and policy questions.

我相信在 2019 年，各大巨头公司内部都会出现这的团队，这既是确保技术最终造福人类的需要，也是各大公司对其员工的承诺，毕竟，在 2018 年 Google 一系列 AI 应用争议里，已经有越来越多的员工意识到，自己正在成为一种「可怕技术」的研发者，他们需要公司给予自己关于技术 应用底线的承诺。

与之同时，Google 的中国版搜索计划 DragonFly 也在本周彻底停止。The Intercept 的报道称，Google 在内部关闭了 Dragonfly 的数据分析系统并调整了工作方向：

In recent weeks, teams working on Dragonfly have been told to use different datasets for their work. They are no longer gathering search queries from mainland China and are instead now studying “global Chinese” queries that are entered into Google from people living in countries such as the United States and Malaysia; those queries are qualitatively different from searches originating from within China itself, making it virtually impossible for the Dragonfly team to hone the accuracy of results. Significantly, several groups of engineers have now been moved off of Dragonfly completely, and told to shift their attention away from China to instead work on projects related to India, Indonesia, Russia, the Middle East and Brazil.

也是在本周，Facebook 再爆数据丑闻。《纽约时报》的一篇长文报道指出Facebook 私下和众多巨头公司分享了用户数据，这些公司里，Spotify、Netflix、加拿大皇家银行甚至有权限读写删除用户的私人信息；对于苹果公司的设备，FB 也允许其应用不提示该设备正在收集用户数据；另外，FB 还给俄罗斯搜索巨头 Yandex 专门的通道，用于获取 FB 用户 ID，这篇报道非常值得一读。

CBinsights 本周发布了一份关于 Uber 的分析报告，其内容涵盖了 Uber 商业模式、成本分析、营收分析以及未来预测等五大方面，非常详细地分析了 Uber 作为一家共享出行公司的优势和劣势。

另外值得一提的是，Uber 作为典型「Marketplace」公司，其商业模式也是其他同类公司，如 Airbnb、滴滴等公司参考的样本，从这个角度去看，这份报告的市场示范意义更大，点击这里获取报告。

图书和电影

重来一次可好？

近两个月来，所谓「互联网寒冬」的说法随着年末复杂的经济形势也变得越发流行。

我一直觉得，「盛夏」也好，「寒冬」也罢，思考自己以及自己事业的价值远比焦虑风口更有意义。

刚好，我在清迈又读了一遍《重来》（ReWork），其中有一些打鸡血的文字，也适合这个有点「难过的年关」：

• 你必须能够即兴发挥，你必须抓住每一个迎面而来的机遇。有时候你的说服你自己：「我们要换个新方向了，因为现在这么做比较靠谱。」
• 要判断出你的事业中心。在你的创业等式中，哪个部分时绝对不能被拿掉的？如果有些东西即使没有了，你也能把事情做下去，那么这些东西就不是事业的中心。
• 真正有意义的是那些挂在墙上的东西，因此你需要不断地审视他们，随时取走一部分、简化一部分、使之合理化。要做一个称职的博物馆长，坚守真正重要的东西。把其他东西拿下来，知道留下最重要的作品，然后再来一次。
• 很多公司都关注即将到来的大事件。他们热衷于新鲜热辣的事物，追逐最新的潮流和技术。这是一条愚人之路。一旦踏上这条路，你就会关注时髦、放弃本质，并把注意力放在不断变化的事物上，而不是持久的事物上。
• 你的事业的核心应该建立在不变的基础之上。你应该投资那些人们现在需要并且 10 年后仍然需要的事物。

封面秀

• 《经济学人》

这周的《经济学人》也是 2018 年最后一期，封面设计是一个圣诞树的装饰，而把这一年的几个重要事件画在上面，可以结合杂志里的圣诞特选文章进一步理解。

• 《纽约客》

这期杂志的封面是咖啡馆里的圣诞老人，官方给出的说明是「Santa’s Little Helpers」。这期杂志有一篇关于人脸识别的文章，与《纽约客》探讨技术的文章类似，这篇文章更侧重人类识别背后的法律、伦理以及道德思考，标题也很有意思「Here’s Looking at You」。

• 《彭博商业周刊》 这期杂志的封面设计非常简朴，但也很吸引人，过去的 2018 年，以比特币为代表的加密货币波动剧烈，由此也引发了一系列连锁反应。