Google 在干什么？
地球上最为激进的科技公司 Google 近来对自己进行了重组，总公司的名字现在改成了 Alphabet ( 字母表 ) ，字母表上的各种公司五花八门，不用心思考完全不理解这公司在干什么，唯有回到人工智能可能对未来产生的巨大影响上才能更好的理解字母表公司的初衷。
现在字母表上的公司和产品如下：
A – Android / AdSense / Analytics / Ara / AdMob / Alerts
B – Blogger / Boston Dynamics / Books
C – Calico / Cardboard / Capital / Contact lenses
D – Drive / DeepMind / Design / DoubleClick
E – Earth / Express
F – Fiber / Fi / Flights / FeedBurner / Firebase / Finance
G – Google ( duh ) / Gmail / Glass / Groups
H – Hangouts
I – Images / Ingress / Inbox / Invite Media
J – Jump
K – Keep
L – Local / Loon
M – Maps / My Business / Makani
N – Nexus / News / Now / Nest
O – Offers
P – Plus / Play / Photos / Picasa / Pixate / Patents
Q – [ Nexus ] Q
R – Refine / reCaptcha
S – Search / Self-driving car / Shopping / SageTV / Stackdriver / Skybox / Skia / Scholar
T – Translate / Tango
U – URL shortener
V – Voice / Ventures / VirusTotal / Video
W – Wear / Wallet / Web Toolkit / Wing
X – Google X labs
Y – YouTube
Z – Project Zero / Zagat
这里面除了一般很容易理解的各种软件产品项目比如 Android、Gmail、Youtube、Blogger、Search 等之外，特别让人意外的有 Calico ( 医疗 ) 、Nest（智能家居）、Self-driving car（自动驾驶）、Boston Dynamics（机器人），收购这些公司上基本都投入非常巨大，动辄数亿美元，但正常来讲不太能看到它们的相关性，机器人和医疗确实也八竿子打不着，好多公司如波士顿动力这种更是短期内不太能看到商品化的可能。Google 这种公司聚集了地球上几乎是最最聪明的一波人，个别的公司也许是因为一时冲动，但整体上毫无条理的做事情可能性几乎没有，那它到底是想干什么？
这要切换到人工智能的视角。我们来想象下，假如我们真的打造了一个超级大脑，这个超级大脑在应用上会有差别，可能体现为 AlphaGo 与人类下围棋，也可能体现为自动驾驶汽车等，但在算法、数据、基础设施上其实依赖于很相似的东西，并且这种超级大脑的智能程度呈现出显然的数据驱动特征 --- 数据越多，智能程度越厉害。这个时候再假设这公司的领导者们是一群野心勃勃的人，过去也曾经从这种野心中获得了巨大的成功，那这群人可能会做什么？
他们首先会利用自己的数据和基础设施优势让智能达到别人无法达到的程度，接下来会让这种智能体现在尽可能多的用户产品中，一旦如此，那他们就可以源源不断的获得第一手的数据，这些数据反过来再来提升智能的程度。这是一个正反馈，如果地球上最后只还有一家公司，那很可能是这家公司。因为只要上述正反馈持续下去，那这各公司的业务几乎可以遍及各个领域。又因为这个公司的业务是超级智能驱动，往往就可以获得极高的边际利润，那它确实可以用投资和收购做非常多的事情。
从这个视角来理解 Google，那它的很多行为就变的更合乎逻辑一些。字母表中的很多公司和产品也就大多能找到自己的位置。比如它放热气球上天，那是让更多人上网，好能接入更多的终端设备；4 亿美元收购 DeepMind 那是因为想购入天才团队，增强大脑的力量；32 亿美元收购 Nest 那是因为家庭中需要一种中枢来系统了解各种数据；无人驾驶则是因为人类只有这么几个典型高频使用的终端，手机之外就是汽车；医药公司则可以看成是把超级大脑向医疗这个利润丰厚行业进行降落的一种尝试。
2016 年 3 月爆出 Google 母公司 Alphabet 要出售波士顿动力的消息，网传这有多重原因比如：波士顿动力的成员不愿意接受公司的安排并入其它团队，公关团队觉得人形机器人有点吓人等。比较理性的分析则认为主要原因是 Alphabet 认为人形机器人这事有点早，至少还得 10 年才可能商用化。很多人根据后一点认为刚凭借 AlphaGo 赢了李世石而大出风头的 DeepMind 没准也危险了，因为这公司也看不到什么产出。但如果理解上面的思路，那就会发现，更可能的是 Alphabet 会根据端的成熟期来调整端上的业务布局，比如 Nest、机器人、医疗项目、甚至无人驾驶汽车，但不太可能对做大脑那部分动什么手脚。因为大脑那部分是树根，根基不固整个大厦都可能会动摇。
少数人的游戏
理解了 Alphabet 的故事后，我们会很悲哀的发现智能驱动的产品是少数人玩的游戏，这和互联网乃至曾经的软件开发完全不同。
到现在为止中国 IT 行业历经三次变革：一次是因为电脑的普及，软件的兴起；一次是因为 PC 互联网的兴起；最后一次则是因为移动互联网的兴起。每次的主角不一样，登场的方式也不一样。
第一代软件英雄们大多是单打独斗，现在那一代人大多已经让出了舞台的中央位置。求伯君先生可以说是比较能代表那个时代的程序员，他几乎是一个人完成了 DOS 下的 WPS。
求伯君先生的编程水平应该是极度高超的，这从小米 CEO 雷军先生的回忆上看出来：
1990 年初，我在一个朋友那用了 WPS 汉卡，当时就被震住了。界面易用美观，更强的是打印结果可以先模拟显示出来。署名是香港金山公司求伯君，觉得这个 ' 香港 ' 软件写得真好。
那时候开发出一款获得广泛认同的产品就可以开创一番事业，在那个时代里，太多的人重复了这个故事，求伯君的 WPS，王江民的 KV300，鲍岳桥的 UCDOS 等等。
互联网移动互联网来了后故事略有不同，这工作开始于门户，但终结于 BAT，当然这个行业带来的机会中有着一个巨大的长尾，所以很多创业型的小项目一样可以获得不错的成功，比如天气、万年历、小说、送餐、点评、打车、美甲、地图、家政、送水果等等。
在过去这两波浪潮里，开发出一款产品时也有技术门槛，但这门槛并不太高，尤其在各种平台和工具成熟之后，所以才有那么多团队能陆续开发出那么多比较成功的 App。所以基本上可以认为软件时代、互联网时代和移动互联网是创意、运营、模式这些东西驱动的，而非技术驱动的。做这种产品也会考验技术能力，比如怎么处理多用户并发的问题，但门槛并不会高到让人望而生畏，至少在用户数由少变多的过程中还有一个成长的机会。也正因此，它需要的资本量也没那么大，不用太多的钱就可以启动一个 App 的开发，只要把用户数做上去那就可以获得后续不断的融资。可以讲这基本上这是属于大众的浪潮。
但智能型的软件就麻烦很多，真想自己弄上来就要算法、数据、GPU。即使是 Google 等把这开源了，但想驾驭那些框架也需要理解机器学习的人，否则你没法针对垂直领域优化，而数据和 GPU 则会很耗钱。一个直接的后果是很多传统的程序员搞不定这个行当，这无疑就树立了一个很高的门槛，但更讨厌的事情是智能本身往往不能直接创造太大价值，还要想办法落地。纯粹的把人工智能在软件上进行落地，即使是 Google Photos 也还不能算是非常成功，这也就意味着智能的落地往往需要整合软硬件。这并不难理解，单纯的做个聊天的程序如小冰就是没有整合到系统中的 Siri 或者 Google Now 用户价值大，虽然前者获取用户上会有一定优势。
一旦需要把智能整合到硬件里事情就变复杂了，需要有人搞操作系统，有人搞工业设计，可能还需要人搞声学，最后还需要搞定供应链。即使所有这些都搞定了，还不一定能卖出去。
如果真想做那种四处乱跑的机器人，那就还要更麻烦，因为你要比较清晰的感知环境，并进行分析处理，还要处理机械部分，让关节能够很好的减速并能用很多次。
智能产品的门槛就这样一步步垒高，每抬高一步，就过滤掉一部分人。我们不能否认极少的天才人物一个人就可以搞定很多事情，但是这不改变智能的时代只给少数人机会这一现实。国内过去这些年成长性比较好的公司，主要靠的并非技术而是对时机的把握、运营的强悍、产品细节的追求、网络效应等，但这些公司估计适应不了这种新游戏规则。这就好比清朝的状元本来擅长的是诗词歌赋，突然你让他经商，让他学会用互联网思维思考，那他估计是搞不定的。
所以说虽然智能的浪潮一样轰轰烈烈，但这注定是场少数人的游戏。有几个人创业可以开发一款 App 产品，又有几个人创业可以开发一款智能汽车！
在人工智能高度成熟，重构了生产方式后，个人生产一辆汽车其实是可能的，但那是很久以后的事情了。
小结
事情在变得越来越有意思，因为一方面人工智能在摧毁可见的各种岗位，一方面这是一场少数人的游戏。与此同时如果科技的发展反倒让越来越多的人陷入贫穷，那就更加的滑稽。我们的社会究竟会走向哪里？
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