未來十年可能存在的大機會（4）
近年來，有個話題一直被大家廣泛而重複地討論：
年輕人是否應該繼續飄在北上廣深？
支援在一線打拼的人很多，支援去二三線城市，甚至是回四五線老家的人也不少。
正方和反方都有非常充分的理由，有很多文章寫過深度調研。但是如果要問辣媽的觀點，如果條件允許，還是
建議留在一線城市打拼
。為什麼呢？
資訊量！
一線城市能帶給你的資訊量和開闊視野，是中小型城市所無法比擬的。雖然通訊裝置的升級換代和網際網路的蓬勃發展，已經大幅度填平了地域間的資訊鴻溝。但從現實的情況來看，在未來相當長的一段時間內，資訊時間差會持續存在，除了資訊還有思維方式、價值觀、生活方式的差別，這種差別往往就是各類機會的視窗期。
今天要和大家聊的未來十年的大機會，就是從大城市開始的，由技術變革帶來的機會。
一 人工智慧機會離我們很近
相信這兩年，大家對這四個字都已經快麻木了。從2016年AlphaGo戰勝圍棋世界冠軍李世石之後，人工智慧的春天似乎一下子就到了，不少人鼓吹人工智慧馬上就能代替人類工作了，未來會有多少多少人失業，等等。也有很多人工智慧相關的專案順勢拿到了鉅額的投資。
但是，大家逐漸發現一個問題，在很多領域，
人工智慧的成熟度還遠遠沒有達到可用的程度
，人工智慧甚至還停留在“
人工提供智慧
”階段。
比如“人工智慧客服“，由於應用場景廣泛，已經被研究了很長一段時間了。但是到目前為止，人工智慧客服的體驗仍然很不好，基本只能做到對於客戶的單個句子進行關鍵詞分析，根據關鍵詞到資料庫裡去查事先準備好的問題，等客戶確認呼叫的問題後，再搜尋給出事先準備好的答案。
這種服務的體驗比人工差了很遠，更不用說人在對話時還能根據上下文來理解了。
再比如“自動駕駛”。雖然已經有一些廠商的無人車上路測試了，但是辣媽覺得這件事情離真正商業化還挺遠。因為這不單單是一件技術上的事情，更會對一些現有的社會倫理帶來衝擊。現在，如果出了交通事故，只要不是車輛的問題，肇事者都需要負法律責任。但如果是自動駕駛，出了交通事故，車廠責任應該怎麼界定？如果無人車是為了避讓行人A，而撞了行人B，那到底應該誰來負責？類似的問題還有很多。
所以，
人工智慧時代遠沒有來臨，對於我們來說，這恰恰是機會之所在
。
今天咱們談的是十年內的大機會，“
我們總是高估一年所能產生的變化，而低估十年所能產生的變化
”，如果我們堅信人工智慧在十年之內必然會有巨大的進步，那麼我們就需要暢想十年後人工智慧對大家生活的滲透，然後去分析其中的機會。
就像十年前，我們不能想象智慧手機如此萬能，我們不能想象電子支付會如此發達以至於出門不用帶錢包，不能想象O2O如此風靡使得我們足不出戶就能享受極速美食，甚至不能想象政府公共事業也能如此電子化以至於坐地鐵公交都可以不帶公交卡。。。
那我們能做些什麼呢？人工智慧其實遠不是大家想的那麼神秘。
要參與人工智慧周邊產業建設
。雖然目前國內做自動駕駛的廠商還沒推出商業化產品，但已經養活了很多做資料標註的公司。資料標註的意思是，對資訊做一些人工處理，來方便計算機的理解和計算。自動駕駛相關的資料標註，主要是在道路真實影象中人工標記一些常見物體，比如說，其他車輛，行人，建築物等。
這是什麼意思呢？比如說，百度地圖，大家都知道吧？在地圖產品最初的開發階段，需要大量的人力去勘察實際的道路，除了標註原先平面地圖上面的路名，還要勘察實際的交通指標，比如單行線、主路、輔路等等，等把這些現實資訊資料化到網際網路以後，也就有了第一代網際網路資料資產。這之後，再對交通標識的變化進行常規維護，工作量就少了很多。
那麼標註呢？就類似於地圖產品早期的把道路和交通標識上網，由於人工智慧遠遠沒有成熟，因此這方面的需求，可以說是海量的。出於成本考慮，後續在三四城市會湧現出不少做資料標註的公司。在機器幫人之前，人得先幫機器，把現實生活的場景先資料化處理成機器可以閱讀的引數。
要抓住製造業的人工智慧機會
。做個人工智慧的機器人，會走路會說話，能按照你的指示來辦理，看起來貌似很難，好像都是高科技公司的事情似的。其實不然，人工智慧最有技術性的部分在於總成，也就是機器的總設計研發和實現環節，事實上這個產業鏈需要延伸到基礎材料、金屬配件等等基礎製造業。
這就跟我們要造一個太空梭一樣，非常高大上的任務吧？但是太空梭上用的開關、控制器和電纜，可能不過是溫州某個中型企業的產品。所不同的是，太空梭畢竟數量少，而人工智慧時代一旦來臨，家家買個掃地燒水端茶的機器人，這種產業鏈上的需求就會非常大。
所以，相關產業的朋友們，要能夠看到潛在的機會，打磨好現有的技術，十年說長也長，說短几乎就在眼前。
二 網際網路+才剛剛開始
網際網路已經出現了挺長時間，不少行業已經受到了網際網路的深刻影響，比如電商，金融，出行等等。那麼什麼是
網際網路+
呢？
網際網路+
是“網際網路+各個傳統行業”，但不是簡單的相加，而是利用資訊通訊技術以及網際網路平臺，讓網際網路與傳統行業進行深度融合，透過網際網路最佳化效率。什麼意思呢？比如淘寶，以前我們去商店購物，後來淘寶節約了我們出門的時間，讓我們可以天南地北地採購。但是阿里巴巴本來就是網際網路企業，這個例子可能還不夠生動。
再舉一個網際網路+的例子，在貨車運輸行業，原先司機接了活拉貨到了目的地之後，多半隻能空車返回，因為正好找個能回家的活很難。後來“貨拉拉”出現了，大家透過平臺可以接到返程的活（類似於順風車），因為去程已經承擔了大部分的成本，所以返程不管收費多少都是淨利了，網際網路+貨執行業解決了貨車空車返程的問題，而貨主也降低了成本，這就是對效率的提升。
類似的網際網路應用非常多，雖然顛覆了傳統行業格局也有很多問題，但是可以預見，未來十年，還會有更多的傳統行業會因為網際網路的影響而產生效率的變革。
而且，和人工智慧遠遠沒有成熟，所以蘊含機會一樣，中國傳統行業的資訊化網際網路化水平也遠遠弱於西方發達國家，所以同樣蘊含著巨大的機會。
比如，目前國內大部分工廠，工人在生產過程中，工件計件都還是人工的；除了上規模的大企業，全國各地還存在著無數的人操作機器的作坊式的小企業，生產線遠沒有想象中普及。
但劣勢換個角度思考，往往可以轉換成優勢。雖然我們不少行業的資訊化程度不高，但我們可以直接把資訊化建設和網際網路化兩件事情一起做了，如果處理得當，可以實現“
彎道超車
”的效果。
什麼意思呢？和上文提到的標註很像，用非常通俗的語言來描述，我們需要先把現實中存在的東西轉換成資料搬到網路上，才能進行資訊的互動，才能透過技術手段控制這些資料代表的現實事件。而把事物資料化，就是資訊化的過程，我們目前比較落後的，就在於發達國家過去已經完成的資訊化這個環節，而網際網路化，則幾乎是和發達國家在同步發展的。
移動支付就是一個很好的例子，西方發達國家由於之前的金融和信用體系非常發達，所以使用信用卡消費非常普遍。我國的信用卡普及程度比發達國家要低，信用體系也不健全。
但是，移動網際網路一出來之後，移動支付飛速發展，很快顛覆了原有的支付格局。如今，即使是去四五線城市的小賣部，你也可以用微信或者支付寶支付，生活基本告別錢包了。而非常負責任地說，不管是微信支付還是支付寶支付，都走在了西方國家的前列，他們還在用信用卡呢~（呵呵）
辣媽前兩天還看到一篇文章，說的是由於影院的增多和線上票務系統的興起，直接把電影票黃牛的空間打擊沒了。類似的變化，其實一直髮生在的各行各業，辣媽對此比非常樂觀。
未來十年，即使是在國有資本把控的領域，如能源，公共交通，市政建設等領域，也會因為資訊化和網際網路化而發生深刻的變化。現在北上坐地鐵不用實體卡，就是一個代表事件，未來這種變革一定會推行到全國各地。
由於工作需要，辣媽曾經研究過不少大型企業的生產經營狀況，也對具體產業的情況有所瞭解。從辣媽的觀點來看，不少行業和公司的業務都能利用資訊工具化，大資料分析等手段來進行最佳化和效率提升。
這幾年湧現的傳統行業的網際網路公司，比如上文提到的貨拉拉解決貨車空車返程問題，比如阿里巴巴顛覆生鮮配送，都是想用資訊化和網際網路化的手段，對原有的業態進行改造。目前來看，應該說在不少領域都已經初見成效。
在網際網路+的大背景下，作為個體，應該多關注自身行業與網際網路結合的最新發展情況，並且應該積極去做嘗試，看看能不能找到自己的角色。比如，阿里集團現在已經開始新零售賦能便利店了，如果你在經營便利店，是不是應該瞭解一下，甚至做一些嘗試呢？跟上節奏很重要。
很可能，未來沒有網際網路這個行業了，因為所有的行業都網際網路化了！
三 一點兒思考
這次之所以和大家聊這兩個技術發展帶來的中長期機會，是因為辣媽覺得努力很重要，但是選擇更重要。選對了方向，哪怕慢一點，又何妨？
還記得，辣媽家族的父輩中有一位長輩90年代初做木匠，當時一天能賺上百元的工錢，而另一位做電工，沒太多事情做，30年過去了，木匠失業了，電工轉型做了小機械產品製造，並且趕上了改革開放出口大發展的時代浪潮。
也還記得，當年辣媽畢業的時候，某BAT之一的公司，幾乎給我們班所有人都發了offer，沒投簡歷的也恨不得拿到你的手機號碼找你聊聊把你勸過去，但所有的同學們最後都沒去，結果就是，呵呵，“今天你對我愛搭不理，明天我讓你高攀不起”，某金服頂著上千億美金的估值馬上要上市了。
目前正值後高考時期，很多省市的考生們很快就要知道自己的考試成績了，未來的路要如何走，要怎麼選擇，這是個擺在所有家庭面前的問題。興趣很重要，在興趣範圍內，如果能夠用長遠的眼光選到正確的方向，那麼獲得了一個很好的起點。
辣媽有個朋友，之前在加拿大念計算機碩士期間，隔壁就是做AlphaGo的那個大牛的實驗室。本來他可以選擇加入他們研究下圍棋，但他選擇了另一個方向。後來辣媽問他，為什麼不去研究AlphaGo那個實驗室呢？他說他覺得人工智慧太遠了，他要找工作，考慮問題很現實，所以去學了大資料，沒想到短短几年大資料行業格局已成，Deep Learning卻出成果了，他遺憾地與世界上最炫酷的一項技術進步失之交臂。
所以，重複一下”
我們總是高估一年所能產生的變化，而低估十年所能產生的變化
“，我們考慮問題要腳踏實地，但也要有前瞻性，要能看得長遠。
回到本文的開頭，哪怕你不在一線城市，未來也建議你每年都能來一線城市走走看看，
機會也許就在行走間
。如果真的不能來，好好關注辣媽的公眾號，把我當成一個在一線工作的遠方朋友，有什麼感悟，隨時和大家分享。
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