创新是创业方向的所在, 有多少人想明白了?

养卡达人 1年前 ( 2019-09-06 ) 0条评论
摘要:        创新,常常成为掷骰子的过程,因为新的产品现在层出不穷,却未必能够获得用户的认可。广告人常说的一句话是,你不知道你的广告费用哪一...

       创新,常常成为掷骰子的过程,因为新的产品现在层出不穷,却未必能够获得用户的认可。广告人常说的一句话是,你不知道你的广告费用哪一半被浪费了。我相信,很多创业者的感受是,不知道自己的研发费用有哪些被浪费了。

        如果真正找到用户潜在需求就算完成了创新的一大半, 五个原则:在你自己的生活中发掘任务、在“无人消费”的领域中寻找机遇、搜索替代的解决方案、将注意力集中在你不想做的事情上、寻找产品不同寻常的用途。

       由此,找到你的用户需要完成的任务,帮助他,才是创新的方向所在。

       我们会发现,很多时候一家企业的竞争对手都是跨界而来。比如,短信业务的竞争对手在三大移动通信服务商之间,但当微信出现的时候,短信的市场迅速被蚕食。因为,用户的需求不是速度更快、收费更便宜的短信收发,而是更密切、更多媒体化的沟通。出租车一直以来的竞争对手是公交、地铁,但当共享单车出现的时候,那些在起步价范围内的短程打车需求消失了,因为用户的需求不是如何打车时招手即来,而是方便地抵达目的地。

       是的,创新的方向是帮助用户完成他的任务,因此创新的前提就是发现用户要完成的任务,想办法帮助他完成,也就实现了企业创新的价值。

既往,为了发现用户的需求,找到用户的任务,企业往往进行大量的调研,进行大数据的研究,但这些研究从方法上而言未必有效。比如,面向消费者的调查被广泛使用,但结果呢?试想,在汽车发明之前,如果问用户你对于出行的需求是什么?相信排在第一位的回答,一定是“我要更快、更大马力的马”,没有用户会有足够的想象力提出我要一个四个轮子、烧汽油的怪物。再比如,那些专注于相关性的研究,有时也会得出让人啼笑皆非的结论。比如,冰激凌的销量大涨总是和森林火灾的频繁报警同时发生,但如果得出结论说,森林火灾的发生是人们吃冰激凌的结果,是不是为了预防火灾而禁止人们吃冰激凌呢?

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       下面,从科技之巅统测出的几个方向供创业者们参考,或许你们从中发现更多的“创新”:

01  人工智能,“吃一堑长一智”的机器

早在 20 世纪初,人类就开始想象机器像人类一样思考的可能性,但进入 21 世纪后,人工智能(AI)才开始发展起来,这主要得益于机器学习方式,尤其是深度学习领域的突破、电脑硬件急速发展和信息爆发式增长

机器学习让计算机从大量的真实经验、信息和案例中学习,然后像人类一样“吃一堑长一智,在以后遇到同样的问题时,计算机就有能力用学到的经验做出准确的判断。

深度学习是 AI 领域里绝对的王牌主力,它利用多层人工神经网络,从极大的数据量中学习,对未来做出预测,让机器变得更加聪明。

强化学习也是近年来机器学习领域的热门技术,它使计算机在没有明确指导的情况下像人一样自主学习。在达到足够的学习量之后,强化学习的系统最后能够预测正确的结果,从而做出正确的决定。

无论是深度学习还是强化学习,在发展到一定程度后都面临一个困扰:主要的机器学习手段还是来自蛮力计算,而且极其依赖大量的数据来训练系统。

对抗性神经网络(GAN)是近年来最有潜力解决这个困扰的重要机器学习模型,它的原理是两个人工智能系统可以通过相互对抗来创造超级真实的原创图像或声音。GAN 赋予了机器创造和想象的能力,也让机器学习减少了对数据的依赖性,对于 AI 是一大突破。

有了技术上的突破,AI 的商业应用全面开花。其中《麻省理工科技评论》认为最具突破性的应用,是利用 AI 改进自动驾驶汽车的表现,如特斯拉自动驾驶仪(2016 年)、自动驾驶货车(2017 年),还有图像识别,如苹果支付(2015 年)、刷脸支付(2017 年),以及语音识别,如巴别鱼耳塞(2018 年)。


02  人机交互,为解决“交流障碍”问题而生

人机交互技术是连接人类和计算机的桥梁,它的主要使命是如何方便、快捷、准确地将人类的信息和需求传递给计算机,然后将计算机得出的结果反馈给人类。

最早的人机交互界面就是简单的键盘和鼠标,人们需要一台计算能力超群的“工具来计算一些复杂的数学难题。

随着硬件和操作系统的发展,计算机的作用已经不再局限于计算,它同样能基于超群的计算能力处理一些复杂的问题。此时,我们不仅需要告诉计算机我们要计算什么难题,有时还需要输入更多的问题描述语,而多种计算机语言就在此时出现。

为了进一步解决“交流障碍,人机交互技术的发展趋势朝着更高效的方向发展,最早的革新出现在软件端,以聊天机器人为雏形发展出来的 Siri 等智能软件助手,就像润滑剂一般改善着人机交互的效率和体验。

再往后,人机交互技术的界面逐渐跳出了二维的电子屏幕,变得立体。依靠接口硬件技术的革新和突破,借助语音识别、图像处理以及 VR/AR 技术,人机交互已经和我们的感官联系在一起。

十年间,入选《麻省理工科技评论》十大突破性技术的人机交互技术,涵盖了信息处理、输入输出界面以及交互平台等方面,这已经是人机交互技术的主要部分了,也预示着人机交互技术将以平稳的步伐和全面的发展进入下一个发展阶段。


03  “机器人”,从电影和小说里走出来

最近几年,随着 AI、物联网、无人驾驶、智能交通等新技术的兴起,机器人逐渐开始以各种形式进入人们的日常生活,各种家用机器人、服务机器人层出不穷。家用扫地机器人因为价格适中而最先走进千家万户,其具有一定的智能,可以自动在房间内完成吸尘拖地等清理工作。

情感机器人是近年出现的新类型,以算法技术赋予机器人“情感,使之具有表达、识别和理解喜乐哀怒,模仿、延伸和扩展人的情感的能力,可以陪伴儿童和老人。著名的有 Sony 的 Aibo 机器狗,SoBank 的 Pepper 机器人。

以人类自身为原型的仿人全身机器人是目前机器人最尖端的研究领域, 也是机器人技术以及 AI 的终极目标。

过去十年里,机器人相关领域有 Baxter 蓝领机器人、知识分享型机器人、灵巧型机器人等 6 项技术入选《麻省理工科技评论》十大突破性技术机器人的应用领域不断得到拓展,所能完成的工作日趋复杂。


04  能源新技术,现在关注或许还能免受“末日审判

如果把气候变化的最后审判比作人类命运的“大考,那么 21 世纪就是最残酷的考前。1997 年,人类制定了第一份“复习计划——对发达国家具有减排约束力的《京都议定书》。

按照议定书,我们差不多要到 2400 年才能完成原计划 2050 年就希望达到的排放指标。可以说,在应对这场大考时,我们只在“制定复习计划这件事上做到了雄心壮志,在执行层面则严重滞后。

尽管清洁能源技术的开发存在“长研发周期高资金需求的特性,导致了其注定无法实现互联网 IT 技术那样的快速起步、迭代与扩张,但过去十年依然诞生了许多新的能源技术。它们有的走向了市场,有的还徘徊在进一步商业化的过程中。不论成败,它们都代表了人类摆脱末日审判的不懈努力。

在成熟能源技术的清洁化改造方面,以太阳能燃料为代表的燃料清洁化与以零碳排放天然气发电技术为代表的燃烧结果清洁化领域,优秀的研究成果层出不穷。

在新能源发电技术的进展方面有:光捕捉式太阳能发电、超高效太阳能、多频段超高效太阳能和太阳能热光伏电池它们无一例外都在理论环节上有着重大创新,虽然到目前为止,还没有任何一种新型太阳能电池技术可以撼动普通硅晶光伏电池的江湖地位,但它们的出现无疑代表了太阳能光伏技术未来可能的发展方向。而在产业化方面,随着生产环节的持续进步,硅晶光伏电池的成本不断下降。其中的代表便是 SolarCity 的超级工厂。

新能源有着不稳定的特性。这给一直以来依赖稳定能源输入的电网带来了不小的挑战。为了适应新能源的发展,以电网为代表的电力系统必须提高新能源的接入率,并走向智能化。在电网零件层面,变压器和断路器的升级已经完成了技术革新,只待市场应用。而全电网层面的智能化预测分析正搭着智能硬件、AI、大数据的春风如火如荼地发展。在另一边,部分脱离电网的独立微电网则被认为是最适宜清洁能源发电特点的电网形式,已经在全世界范围内展开试点。


05  先进材料,改变人类生活,助力社会发展

20 世纪 70 年代,材料、信息和能源被列为社会文明的三大支柱。当然,信息和能源的发展也离不开材料的创新与进步。半导体电子元器件、磁存储介质以及电缆光纤通信等领域都依赖信息功能材料的升级;而电池材料、储氢材料以及超导材料等为人类开辟新能源提供了明确方向。

材料的发展与科技的进步密不可分。材料性能的提升,促进了科技进步,如电池材料的电容量提升使电动汽车的续航能力更加强劲。科技的进步也带动了材料性能的提升和新型材料的出现,如 3D 打印技术的出现使结构材料的性能得到优化。可以说,人类对材料的认识和利用的能力,决定着社会的形态和人类生活的质量。

06  生物医疗,用智慧辨识破坏,用科技逆转伤害

将时间的刻度尺拉大,所有的生命都是从变化中而来。突变没有停止,也不会停止,不同的是,这一次我们每个人都可能是突变的直接受害者。面对曾经天赋的赐予者和如今生命的潜在破坏者,人类选择用智慧加以辨识,必要时用科技逆转伤害。

自然造就了人类,而今,人类用科技抵御自然。近年来,包括能源、材料、计算、互联网等科技行业发展迅速,其中生物医疗领域更是得到了长足的发展。十年间,《麻省理工科技评论》共评出 14 项生物医疗相关的突破性技术,主要涵盖干细胞研究、脑科学、检测手段等方面

干细胞是一种可以自我复制,且具有再生其他组织器官潜力的未分化细胞,通过自身的分裂、分化,干细胞既可以形成更多的同“胞,又可以特化成其他重要的体细胞或器官。

胚胎干细胞、成体干细胞、诱导多能干细胞共同组成了我们“取之不尽、用之不竭的“种子库,也为我们提供了生命的 Plan B。

类器官的研究最早可以追溯到 40 年前,但由于干、前体细胞的分离以及早期高通量筛选技术的限制并未得到快速的发展。近年来,随着诱导多能干细胞技术的进步,研究者得到了获取大量干细胞的捷径,类器官研究也进入了快车道。

对于类器官的应用,出乎意料,研究者们并没有优先关注可能的器官移植,而是定了个“小目标,用与正常器官或组织体积比悬殊的类器官开展了临床试验。2018 年 2 月,在一项发表于 Science 的研究成果中,研究者在实验室中培育出源自人类肿瘤的类器官,用于测试癌症药物,从而预测患者对药物的反应。

在众多的类器官中,大脑类器官算得上是最受关注的一个。我们的情绪、行为、决定,甚至于人类的文明历史,统统都由这一团细胞决定,而大脑类器官正是解开“人之所以为人秘密的绝佳手段。

随着健康意识的增强,人们对检测手段的需求也更加明确而直接,人们清晰地表达个人需求,寻求一种可以集快速、高效、精准,且连续性强、人为参与少、侵入性少等各种优点于一体的监测、检测工具。而植入式芯片则完美地契合了这一需求。以糖尿病这种慢性病来说,患者需要长期检测血糖及胰岛素浓度变化。而在患者皮下植入一系列用于检测特定生物标记物(如胰岛素)的电子元件,就可以在每天不需要取血的情况下完成监测。


07  基因研究,让人类更了解生命

解读生命,首先要从弄清 DNA 的组成及序列开始,1990 年,美国启动了人类基因组计划,该项目历时近 20 年,花费超过 30 亿美元,先后由美、英、日、法、德、中等国家共同参与完成。人类基因组计划的开展,成功地将人类对生命科学的认识带入以生物信息学为主导的新时代,同时推开了基因诊断、个性化医疗的大门。随着人类基因组计划的基本完成,人们拥有了绘制个体生命蓝本的能力。

人类带着疑问去比对个体间的基因“密码差异,试图从中找到基因与疾病等表征之间错综复杂的关系。从拆开细胞的窥视生命,到合成细胞的读懂生命。科技十年,人类对基因的探索从未停歇。

基因测序就像一本密码册,揭开了生命密码,但如何将生命密码与表观、思维、行为最终联系起来,还需要进行解读,而这正是生物大数据需要做的,找到其中复杂的关系,并直观地呈现在普通人眼前,才能让阳春白雪最终“接地气

对于目前的测序市场,主要有科研级和消费级两种市场需求的基因检测。

对于科研级来说,专业的测序为诊断、治疗提供了精准的遗传数据,但始终曲高和寡,不够“接地气

对于普通人来说,解读自己更多的是出于好奇,比如祖先从何而来,自己患有高血压、糖尿病的风险有多大,甚至包括自己可能会长多高、活多久。对于他们,精准的全基因组测序显得大材小用,因而最近几年,以 40 岁以下人群为主体的消费级基因测序开始蓬勃起来。消费级的基因测序多通过唾液获得,进而用来了解疾病风险。

消费级基因测序只需要提取消费者关注的遗传信息,只选择重要的外显子部分进行测序储存,而这又无形中降低了测序成本。

随着测序技术的进步,人们在读懂世界的同时也在认识自己。科学家们找到了可以改写遗传信息的画笔,基因组编辑技术的发展和成熟使得编辑过程变得高效且广泛,编辑的对象从 DNA 到 RNA,从双链到单个碱基,基因编辑技术正在改写所谓的“命中注定,为生命带来无限可能与希望。


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作者:养卡达人本文地址:http://www.jiruikeji.vip/post/260.html发布于 1年前 ( 2019-09-06 )
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