“物联网”让人困惑?读懂这一篇文章就可以了

以下文章是最近美国创投圈传播比较多的,来自 FirstMark Capital 董事总经理 Matt Turck,我们对这篇奇长无比的文章进行了翻译简写,希望能帮你快速建立起对“物联网”的认知坐标轴。

概念界定

“物联网”是世上最令人困惑的技术趋势吗?

一方面,所有预测都说:数百亿设备将很快“连接”,数万亿经济价值将被创建;

另一方面,大部分终端消费者的感觉:这些昂贵的小东西最好是能有,但也不是非要不可;

作为一种技术趋势,它发展速度实在太慢,每年进展似乎只有一点点。

造成上述困惑的原因,部分是由“语义学”造成。

虽然这些新型装备确实是物联网一部分,但物联网的定义不仅仅是台式机、笔记本电脑和智能手机的连接,而是“一切硬件的连接”,这是种更广泛和深入趋势,贯穿于消费者、企业级应用和产业空间。

从根本上说, 物联网是关于任何客观物体变成一串数字数据的转换过程,你一旦给某个东西加上传感器,它就会像任何数字产品那样运作:

发出用量、位置和状态的数据;

可被追踪、控制、个性化和远程升级;

当与大数据和 AI 结合,它还可以变得智能、有预测性和协同工作,甚至某些情况下可自主工作。

我们每年都会对物联网全景做一个更新,以下是 2016 年版:2013 年,我们在努力理解物联网的“合理性”;2014 年底,物联网火速发展;2016 年,我们将继续对它抱相当大期望,但也需要认识到:这个趋势的展开还需要好几年,有可能是几十年。

目前位置

今天物联网所处位置,基本是 1999 年时的互联网或是 2007 年时的手机。

1999 年,互联网已经显示出很多伟大之处,比如谷歌和亚马逊发展得如火如荼,但那时的上网体验还经常让人受挫:拨号上网怎么都上不去;或者就是一个可怕未知数,把银行资料输入到网站,你是在开玩笑吗?

同样,手机业在 2007 年已经取得许多关键性进展,比如更小外形、能通过 WAP 站点连接互联网,甚至第一代 iPhone 已经发布,但当时,很难想象现在的智能手机革命。

今天的物联网就处在这样一个拐点:未来已经展现,但分布还不均匀。

从可穿戴、AR/VR 头戴式设备到联网家庭/工厂、无人机、自动驾驶汽车和智能城市,一个全新世界和计算模式正在我们面前涌现,不过目前还呈片状分布,而且既不好看,也不好用。

什么东西需要化这么长时间?

有两类原因,减缓了物联网发展。 一是简单的“生态系统不成熟”问题。

物联网愿景的一个重要方面,不仅是设备可连接到互联网,也是设备和设备间能无缝连接,但截至目前,设备间的“互操作性”很大程度还不存在,困难包括存在太多标准、没有足够多人对其中某项表示赞同等;

其它难题还包括:

将东西连到网上其实超乎想象地难,尤其是在工业环境下(像高温、潮湿环境等,这些地方没手机信号也没 WiFi 或远离城市中心);

很多大数据相关问题需要解决,包括如何在本地处理数据、如何在传感器或网络级别减少云数据传输量(这被称为“雾计算”,还是个早期概念),目前还不清楚现有数据基础设施是否能承受由物联网创造的大量数据;

安全和隐私也很重要和根本,很多企业刚刚对数据可能带来的麻烦有了解,随着时间推移,他们会把这些事提到日程表优先项;

随着无人机和无人车出现,法律法规也需要重新适应。这方面,监管机构的谨慎是可以理解的。

所有上述问题都可以解决,但找到解决方案需要时间。

第二,物联网和互联网不同,它不仅和软件相关,也涉及硬件。

互联网在网上创造一个全新世界时所遇到的“摩擦系数”很少,因为它几乎只和软件打交道,但物联网涉及硬件,而硬件有物理客体必须遵循的两大铁律:距离和时间。

硬件难题

过去 2-3 年,许多新物联网创业者和 VC 不得不学习到/重新学习到一件事: 要做出一个好硬件产品需要很长时间:

硬件产品迭代速度远不能和软件比;

硬件产品没所谓“最小化可行方案”或“管他妈的,先发货再说”;

一旦产品进入制造环节,根本没回头路可走;任何设计中错误都会导致几个月时间的延宕;

至少,基于我和该领域创业者及 VC 们的谈话,一个物联网创业公司平均要花非常扎实的 18-24 个月,才能实际交付第一个产品(这里数据主要基于我印象,并非精确数据)。

而无论出货过程多么难,这还只是战斗第一步,分销问题随之而来。网络销售很伟大,但你必须和零售商打交道,这可能又会另外花你 1-2 年,才能真正做到多渠道分发的建立并开始大批量销售。

而所有这一切也影响价格:因为各种硬件组件成本和来自零售商的利润压力,物联网创业公司很难定价产品到很便宜,这也减慢消费者胃口。埃森哲 2016 年调查:高价是阻碍消费者购买物联网产品的第一原因。

另外除像 AR、VR 和无人机等这些新产业, 物联网领域大规模产品的采用,很大程度将与市场上现有产品的自然周期有关。技术发烧友和尝鲜者可能不会等,但消费者和企业,都不太可能一夜之间淘汰现有设备,特别是当新产品很贵时。

消费者可能会每 1-2 年换手机;

锁具、厨卫家电和汽车往往需要 10 年或更久;

工业世界,机器至少可用 15-20 年;

而真要实现物联网世界的转换,可能还需要完成以下事:可连接系统被植入下一代公寓建设(如预装全屋智能感应系统的新公寓房)、车辆或工厂设计中。

不过,生态系统中某些部分可能逆势而相对更快改变,比如无人驾驶汽车可能会比预期早发生。部分观察家预测:未来 12-18 个月,无人驾驶车将被允许在美国一些试点城市的真实生活场景中使用。

如果类似事发生,则将提速整个产业,特别是当制造商能证明自动驾驶比人类驾驶更安全时。但即便如此,现有公路基础设施仍需要发展,以去适应无人驾驶汽车的大批量生产,这里,则又需要几年。

创业公司持续大爆炸

但创业公司生态系统已启动得红红火火。2016 年初,我们可能已进入到物联网创业大爆炸的第 3 或第 4 个年头,特别是在专注“消费级”这一侧的物联网应用。

很多孵化器(包括专攻硬件也包括 YC 和 TechStars 这种所有项目都孵化的)都在炮制这个领域的创业军团。众筹提供早期资金(尽管不像之前那么给力),而大型中国制造商也乐意与这些创业公司合作,甚至直接投资。像 Dragon Innovation 这样的咨询公司/服务提供商,也做了很多手把手的指导。

此外,物联网创业更像是个广泛的全球性现象Mattermark 排名前 100 的物联网公司中有 52 家(超过 50%)不在硅谷;我们 2016 年物联网年报里,则有超过 150 家公司不在美国;另外高达 160 家法国创业公司参加了今年 CES 展,当然,中国已经是世界硬件工厂。

VC 投入的钱持续增加

再来看看投资机构注入的资金量:

2013 年 18 亿美金;

2014 年 25.9 亿美金;

2015 年 33.4 亿美金;

据 CB Insights:投资交易量即 Deal 数有下滑:2013 年 307 笔、2014 年 380 笔以及 2015 年 322 笔, 但这也反映出产业一个自然演变,即种子投资减少,钱被更多集中性投向了一小部分晚期公司。

事实上就在 18 个月前,物联网位于起步阶段的公司还非常多,很少有公司到 B 轮或 B 轮之后的投资。但自我们发布上个版本年报,这种情况已经改变明显, 一大把公司进入中后期融资阶段,包括:

Sigfox ($115M Series D in 2015);

3D Robotics ($50M Series C in 2015);

Peloton ($30M Series C in 2015);

Canary ($30M Series B in 2015);

littleBits ($47M Series B in 2015);

Netatmo ($33M Series B in 2015);

Athos ($35M Series C in 2015);

Greenwave ($45M Series C in 2016);

Jawbone ($165M Series E+ in 2015);

FreedomPop ($50M Series D in 2016);

Razer ($75M Series C in 2016);

Ring ($61M Series C in 2016).

不过就整体而言, 绝大部分 VC 对硬件公司并非“一见钟情”,而更多是“起初不喜欢,后来被培养起”的那种情感:

因为 Fitbit 去年 IPO 证明物联网创业公司可能非常成功,并且财务指标完善(FitBit 很赚钱,多数 SaaS 公司则不是)。但许多传统风投人依然对硬件创业抱有怀疑, 投资物联网在今天很大程度上仍是“实验性质”。

虽然现在硬件公司创业所需资本密集度已大为减少,但我们从市场上看到:一家公司仍需要融到 1000 万美金,才能启动并保持持续前进,至少在美国是这样。

产业资本为强势主角

幸运的是:物联网领域, CVC 即企业投资机构已经以主要玩家方式强势进入。

CB Insights 数据:该领域两个最活跃投资者是英特尔和高通。思科也出现在前 10,和传统 VC 排一起,另外活跃度较高 CVC 还有:Verizon Ventures、GE Ventures、Comcast Ventures 和 Samsung Ventures。

产业资本布局也是真正的国际化:法国罗格朗 Legrand 领投了 Netatmo 的 B 轮;西班牙电信及其他全球领先电信公司领投了 Sigfox 的 D 轮;亚洲投资者也很积极,比如富士康偶尔会做些领投,而新加坡 EDBI 已经是个非常引人注目的晚期投资者。

如果美国风投市场继续降温,对物联网生态系统影响可能显著。因为当一个市场发展艰难,历史性看,这时产业资本和外国投资者通常表现不会很活跃, 但也有可能物联网创业公司融资规模已经到达一个“点”,这个“点”,使上述原则对它不适用。

最大变量

下面是我们整理的 2016 年物联网产业版图:

与过去相比,这里最大区别是我们正处在一个物联网创业公司以“全栈”方式启动的时代,因为横向上,还没有占主导地位的一个平台,并且截至目前还没足够成熟、便宜和完全可靠的部件,创业公司倾向自己去独立建起大量东西,包括硬件、软件、数据/分析等。

对于企业级应用的创业公司,我预计:这些公司中许多随着时间推移,可能会在业务模式上完全抛弃硬件组件。

大公司已无处不在

充分认识到大公司已无处不在很重要这意味一个生态系统是否 Make Sense,事实上,大公司已几乎活跃于物联网每个细分类别。

值得注意的是:互联网时代,产业动态平衡残酷但也简单:一边,是互联网创业公司搅局者;另一边,是被打得陷入瘫痪的既得利益者。 但物联网时代,情况有点复杂

一些互联网时代的创业公司已经成长为大公司,有些东西变得不清晰,比如谁是“最有能力破坏谁”这些事。

大型公共科技和电信公司已遍布物联网;芯片制造商(英特尔、高通、ARM)都在竞相争夺物联网芯片市场;思科也直言不讳自己的“万物互联”概念,并在不久前以 14 亿美元收购 Jasper;IBM 则宣布在物联网业务中的 30 亿美元投资;AT&T 在汽车互联层面已非常激进,与 10 大美国汽车制造商中的 8 家展开合作。

许多电信公司视其即将推出的 5G 网络为物联网中心力量;苹果、微软和三星也一直非常活跃,提供集线器/平台(如苹果 Homekit、三星 SmartThings 和即将到来的新操作系统,以及微软的 Azure 物联网)和终端产品(如苹果 Apple Watch、三星 Gear VR 和三星的大量可连接设备,还有微软即将推出的 HoloLens AR 头盔);Salesforce 几个月前,也宣布了自己物联网云计算系统。 这个生态链上的名单还在不断增加。

谷歌和亚马逊

但谷歌和亚马逊需要单独拎出来说一说,因为他们两个的潜在影响力都非常巨大。

从 Nest(智能家庭),到 SideWalk (智能城市),到无人驾驶汽车,到谷歌云,谷歌已经涵盖物联网生态系统中绝大部分业务,并在这个领域投资数十亿美金。

另一边,亚马逊 AWS 云服务似乎是个不断增长的力量,不断创新并推出新产品,包括它今年推出的新物联网平台也势必将成为产业重要力量。额外地,亚马逊的电商运营也在物联网产品分销环节中愈发重要,并且它的 Echo/ Alexa 已被证明是家庭自动化领域的一匹“黑马”。

考虑到这两个公司都:1)坐拥巨大用户数据;2)几乎能无限制抵达所有顶级人才,谷歌和亚马逊现在发展速度,和他们当年还是创业公司时几乎不相上下。

倒逼传统巨头

技术世界之外,很多“传统”企业巨头(工业、制造业、保险、能源巨头等)既能从中得益,但也对它心存恐惧。这或许,是重新思考一切的最好机会。

物联网将使大公司从以“产品”为中心的模式,向以“服务”为中心的模式转变。物联网世界中,大企业将拥有他们客户是怎么使用他们产品的直接知识;也将能通过软件来对市场的实际产品需求进行定制;甚至将能预测什么时候产品会失败,以及可能需要的支持。他们还有机会通过产品用量向客户收费(而不是一次性买断)、开放订阅模式,并与客户建立起长期关系。

这些变化,可能对供应链和零售影响巨大,另一方面,威胁也巨大。以汽车业为例,由谷歌、苹果、百度或 Uber 软件控制的自动驾驶汽车会带来什么?传统汽车公司将因此被“降级”成为部分制造商么?

这很大程度上将取决于这些公司是否能逐步把自己转型成软件公司,这在文化和组织构架上非常困难,一些传统行业公司已有自己软件武器,如“博世”的软件创新计划,或是“通用电气”在新硅谷办公室招募了数百名软件开发人员。所以,这不是一个不可能完成的任务,但要做到,需要付出巨大努力。

上述这一切对创业公司意味什么?

意味很多收购机会,无论金额大小,甚至如 Nest、Oculus 或 Cruise 这种巨大金额的收购,大公司已展示出收购胃口,而传统领域大公司则最有可能对这些创业公司有需求,以让自己转型成软件公司。

另一面,对那些打算坚持到底并做大做独立的创业公司,路子可能相对窄,并需要精明计划。

规模稍大公司如谷歌和 Nest,不会去做每个可连接产品(如家庭自动化系统中的每件设备),但有可能在物联网产业抢占更大机会(比如成为家庭自动化平台);或偶尔在市场上疯狂瓜分最优秀人才,别忘了几个月前 Uber 挖走卡内基梅隆 40 位机器人研究人员以帮助发展自动驾驶技术。

对年轻创业公司,成功可能是:从拥挤市场中找到属于自己的一角;或是与正确巨头合作,获得他们生产和分销网络。

总结

如果你停下来思考:一个完全互联的世界需要什么样的变化时,物联网领域正在发生的变化实际上已经显著地快。

10 年前,我们认为是“科幻小说”里的东西都正在变成现实,我们也已经非常接近被一个连接在一起的设备、无人机和自动驾驶汽车所包围的世界,一个更大问题可能是:我们作为一个“社会”,是否已经准备好这种级别/水平的改变?

美国不关注AlphaGo和李世石大战?

我这两天特别翻了一下美国创投圈博客角角落落,发现讨论 “AlphaGo 和李世石大战”的少之又少(新闻媒体报道除外),可以说基本上没有。

我想主要原因可能是:“围棋”是个神秘东方的产物,很多老外连下棋规则都不知道;另外投资圈视角偏宏观,对必然会发生(无非时间问题)的“事件性”之事兴趣不高。事实上他们只字未提这事,而在思考以下这些东西:

PC 的胜利实际上是生态系统在“经济体”规模上的胜利(数不清的个人电脑),而 Mobile 取代 PC 同样其实是 ARM/IOS/Android 生态系统在“经济体规模”上的胜利,如果没有这种胜利,Mobile 不可能取代 PC,那么 AI 有没可能带来一个更新更大规模的消费级客户群/经济体,从而取代 Mobile 生态系统?

当然还有个原因:今年 1月初 Nature 杂志刊登 Cover Story 首次披露 AlphaGo 击败欧洲围棋冠军樊麾时,他们已经讨论了一圈,但讨论的 Point 真的和我们不太一样。来看看围绕 AlphaGo 美国创投圈都在吵些什么:

 事实上是谷歌被骂了!

时间需要拉回到 2 个月前,也就是 Nature 首次披露 AlphaGo 击败樊麾,美国舆论迅速分为了两派,那就是追究技术终极意义,它到底应该是个 1)的问题还是个 2)的问题?

  • “妈妈能够做什么来让我的生活变得更好?”
  • “我能够做什么来让妈妈感到骄傲?”

其中第二个观点认为:这项 AI 领域的进步不容小视,但硅谷应该解决“大问题”、“棘手问题”、“那些一团糟、妨碍世界发展的问题”,它们没有一个“Ready Market”,并且穷人富人都会受到影响,甚至直接触及“有缺陷的系统”,而不是把时间精力花在电脑“玩”棋盘游戏。

这其实是美国舆论一直在倒逼科技界的一个问题倒不只是由 AlphaGo 引起。换句话说:谷歌、Facebook、苹果等这些公司应该把更多注意力放到或者说肩负起解决“社会问题”。再直白点:为什么这个时代最聪明大脑都在思考如何让大家点击广告,都被“浪费”在琐碎之事比如 Twitter 和 WhatsApp 这样的玩具和商业上,而不是去解决“真正重要”的问题?

时光倒流……

我第一次听到类似观点其实是在 5 年前的杭州,当时采访丁磊,请他聊聊中国 10 年科技史总结。未料丁磊的 View 瞬间让我采访提纲(主要是针对网易的一些 Question List)变成废纸一团,他的核心观点:

  • “科技进步也好,其它什么进步也好,最后都是落实到以‘人’为本,就是老百姓的衣食住行,但为什么在这些问题上我们仍缺乏安全感或幸福感?实际上科技已发展到 21 世纪的今天,为什么我们在面对自然灾害时还是像原始人一样脆弱无力?这种感觉并没有根本性变化,或者说科技带来的喜悦没有在对人类保护上起到根本性加强,起码在中国我们有这种感觉,那么在哪些方面可以做得更好?”

如果说硅谷创业圈一直在流行一个方法论:我们(创业项目)就是要把以前“妈妈”照顾我们的那些事都接管过去。翻转到地球那面也一样:我们有了陌陌,有了微博,有了微信,但是,没有让妈妈感到骄傲!

不过,另一个观点或者我们说是基于第二种观点上的“螺旋式上升”观点反问道:难道我们真的想让技术公司把他们注意力从棋盘游戏和生产商品方面转移到解决社会性问题上来吗?

答案是一个大写的 NO,“甚至,这整个问题框架是一种深刻的落后”。

这篇来自对计算模型和技术有广泛兴趣的博士研究生、政策战略性分析师 Adam Elkus 文章甚至被硅谷早期投资机构 At16Z 列为“必读文章”之一推荐给了众人,我仔细看了下,核心观点一路讲到“曼哈顿计划”:美国陆军部于 1942 年 6 月开始实施利用核裂变反应来研制原子弹的计划。

我的天啊,我已经晕过去!

当时,美国集中了西方国家(除纳粹德国外)最优秀核科学家,动员 10 万多人参加这一工程,历时 3 年,耗资 20 亿美元,于 1945 年 7 月 16 日成功进行世界上第一次核爆炸,并按计划制造出两颗实用的原子弹。

在工程执行过程中,负责人应用了系统工程的思路和方法,大大缩短工程所耗时间。一工程的成功,也直接促进了二战后“系统工程”的发展。

之后,美国对“曼哈顿计划”的诉求体现了美国对“技术理性”的信念,因此也与童贞之子基督一样,曼哈顿计划被奉为“救世主”。

然后……

仔细读下来,Adam 核心观点其实有四:第一,“曼哈顿计划”被这类比制造原子弹更宽泛、更有野心的“解决社会、政治和基本人类问题”给滥用了。

当人们说希望技术公司着手解决“真正”问题时,其实是在要求技术公司为社会问题设计“解决方案”,特别是要求专家、科学家、工程师等自上而下研发“解决方案”,但这陷入了“技术理性”的泥潭。

如果非要强人所难,这种做法基本假定就是想把社会变得“可读”,之后,再由专家和机器处理加工,然而这种“可读性”是捉摸不透并费时费力的,盖过它能产生的收益。大规模社会活动常常走火也是这个道理,请问越战究竟是哪步出了错?步步皆错。考量评估是所有科学、非科学活动的主要部分,但很多社会问题都是由“考量什么”以及“如何测/考量”这一最基本分歧引发。

第二,技术公司最珍贵地方是它能改变世界,或者说它解决问题的方式非常重要,但它天生既不具备政府或类似政府职能,甚至同政府相比,也不能更好回避“技术理性”带来的问题,技术公司能带来的最大益处就是直接给我们解决问题的工具。那为什么还要指望它解决社会问题呢?

技术公司擅长技术与商业上的事,比如管理、物流、产品、市场营销等,但他们不是做政府的料,之所以看起来像是“问题解决机”,是因为他们的专业知识、技术才能和资源。“他们聪明得都可以做技术商务了,怎么就不可以解决政治或社会上的事情呢?”如果是这种逻辑,怎么不去叫英语老师造桥呢?

政府与商业二者存在本质区别。举个例子,如果 Facebook 给你发则广告,你不喜欢只需点个按钮,你这辈子都不用在 Facebook 上看到它。但如果一次国防采购失策,在战场上坦克军团打了轮哑炮,一队年轻战士就得惨死沙场。技术公司也不像政府,他们有不同目标、动机和能力,很多不适用于政治功能。但技术公司还是能发挥有价值的公共政治作用,问题是:这个作用该是什么样。

谷歌和其他技术公司已经对社会问题有贡献,好比 Google Ideas 智囊团。这种公私交融的合伙模式,两边都有专业知识与能力可贡献。公共政治简而言之就是一群男女坐在桌前畅所欲言,技术世界能给谈话带来政府与非盈利部门所不具备的东西。

第三,要技术拯救世界实际上是在人类对 AI 普遍恐慌的年代产生,Elon Musk 和霍金都在担心 AI 会否走火入魔,但他们最怕梦魇其实是这个超级智能它既超级理性,但同时心怀不轨。

它十分理智,因为它能找到高效途径来达成目标,但却缺少哲学家、艺术家,政治家所说的“推理”或“常识”,技术理性问题不只出在“傲慢”上,也出在“理性化”的病理和它在社会生活的统治支配上。换言之:Musk 和霍金最怕的其实是 AI 被官僚政府/不好的利益集体利用或演变成后者。

第四,通过技术实现目标的根本途径,首先得有技术才行。回到 AlphaGo,AI 也和其它技术创新一样,是要为人类提供可使用的新工具。感叹电脑能在棋盘上战胜人类是有点儿孩子气,但又怎样呢?人们需要兴奋、刺激和动力来完成困难的事。

“滴滴快的”跑到美国来了!

Uber 大举杀入中国同时,“滴滴快的”可能也在积极反向进入美国

我从北美猎头圈获得的消息:国内一家顶尖互联网公司要在美国建立研发中心,月底 CTO 等高管会直接飞到美国做现场面试。而这家互联网公司,具有如下特征:

  • “已完成多轮融资并将于 1-2 年内上市”;
  • “细分领域市场份额做到 90% 以上”;
  • “背后资本是阿里巴巴和腾讯”;

那么,它最可能是谁呢?

“滴滴快的”?

如果做排除法,这三个充分必要条件,仅第三项“背后资本是阿里+腾讯”,基本已可以排除绝大部分互联网公司。腾讯和阿里,能在一起投资实属不易,两者在资本方面的联手近年才开始发生,美国市场代表是 Snapchat

腾讯在 Snapchat 融资 B 轮时进入,时间是 2013 年 6 月;之后,坊间一直传阿里想入股,直到阿里真出现在投资名单,是今年 3 月,阿里砸了 2 个亿美金。

而两者在国内市场联动,共有三次披露:第一次发生在 2013 年底,双方联手进入 Fintech 即互联网金融领域,成立“众安在线”:阿里持股 19.9%,是最大单一股东;中国平安、腾讯分别以 15% 并列第二大股东。

第二次,发生在 2014 年 11 月,通过二级市场操作,阿里、腾讯分别持股华谊兄弟 8.08%,并列第二大股东;第三次,马云、马化腾参与中国平安的定向增发。

而“滴滴快的”合并,无疑是两家在资本联手层面最受舆论瞩目的一次:

阿里在“快的” A 轮进入;腾讯则在“滴滴” B 轮进入。两者今年初突然合并,合并之纠结,滴滴天使投资人王刚曾有自述:

  • “滴滴创始人程维和我在阿里巴巴 B2B、支付宝商户事业部期间一起共事多年。2012 年我们先后离开阿里,准备创业。”
  • “利用逆袭‘摇摇’这次机会,我们开始了 B 轮融资,并做出我们最纠结的融资决定——接受腾讯投资
  • 通过几次和腾讯的人打交道,他们给程维和我留下正直、简单和友好的印象。但对我们从阿里离开的人来讲,是要过心里这道坎的。”
  • “如果不拿腾讯的钱,我们最大担心是:快的已经拿了阿里投资,如果腾讯等不及,转身去投资‘摇摇’,滴滴将非常被动。此外我们优势在线下,如果微信强大入口不为我们所用,滴滴就失去一个最好战略资源。程维和我在一个足浴店里进行了最后讨论,我倾向腾讯跟投,他倾向腾讯领投。结果是我妥协了。”
  • “融资后,形势起了些微妙变化。是继续火拼,还是握手言和,共同面对其他竞争者,双方开始认真进行更有诚意的沟通。阿里和腾讯态度也都变得更开放。”
  • “(合并后)市场竞争远没有结束,我们因为共同敌人走在一起,Uber、易到仍是活跃竞争者,新传统租车巨头也会挤进这个领域,移动出行是个非常广泛的领域,‘美好出行’征途才刚刚起步。”

国际化野心?

再来看看这个团队的基因/野心,同样来自王刚自述:

  • “补贴大战进行同时,有一天,程维打电话告诉我,他想挖柳青过来。我当时狠狠吃了一惊。这两三年来,我对我投资或孵化的 CEO 们讲的最多一段话就是:“一定要持续找更牛的人,最初你们都是带一帮一线人员打仗,很快你带的将是经理、总监、副总裁。看你领导力水平最核心的是看你能领导谁,谁愿意跟你混。”虽然我也觉得程维是个没给自己设限的 CEO,但敢挖柳青,还是超出我预料,程维太敢想了。”
  • 插播一下柳青背景:柳传志之女;2000 年北大计算机系毕业;2002 年获哈佛硕士学位;同年加入高盛(亚洲)集团投资银行部负责“分析员工作”;2004 年转投直接投资部工作;2008 年晋升执行董事;2012 年晋升为高盛(亚洲)有限责任公司亚太区董事总经理,是高盛史上最年轻董事总经理之一。
  • “在我看来,她和程维商量站在一起时,肯定是要打造一个数百亿美金的公司,否则对不起他们的代价。”
  • “记得去年我们 D 轮融资拿到 DST 一亿美金后,DST 联合创始人兼总裁尤里.米尔纳曾到滴滴,说了三句话:‘第一、Uber 要灭了你们;第二、如果要活命,只有一个办法,和‘快的’合并;第三、合并后,我可以再给你们十亿美金。’

可以看出:这是个非常 Aggressive 的团队和董事会。而目前,“滴滴快的”和 Uber 融资战火已经烧到什么程度:

  • Uber 去年底美国拿了 12 亿美金;又从百度拿了 6 个亿美金;今年 2 月,又拿了 10 个亿美金,现在传说,还要在中国市场继续融资;
  • “滴滴快的” 5 月拿了新浪微博 1.42 亿美金,目前也传正寻求新一轮融资,估值将因此增至 120-150 亿美金。

那么:“滴滴快的”这些钱,都将花到哪里去呢?我和几个朋友讨论:

  • 国内针对司机端补贴仍然停不下,尤其是专车业务,Uber 给司机补贴很高(Uber CEO 今年计划向中国市场投资 10 个亿美金);
  • 暂时很难想象双方战场往中国二、三线城市转,一个三线城市的出行不是痛点,性价也不会太好,因此扩张城市应该有一定条件
  • “滴滴快的”现在/未来一定会重视国际化,跑到美国来和 Uber 正面较量,海外的华人同胞也确实不少啊;
  • 越和 Uber 对标,估值越高,如果能像 Uber 全球接近 100 个城市拿下几个城市,做出气势,钱再进来不是问题;

不过,现有迹象看,“滴滴快的”美国现阶段目标,应该还在“技术改进”和“人才挖掘”方面,Analytics is very important to drive operation efficiency。

再补充一个信息:我几个朋友在美国用 Uber,回国时,死都不肯装“滴滴快的”,因为觉得用起来复杂。这还是两个用户体验不太一样的软件,我回国时,也死都不肯装,觉得繁琐难用……

Uber 已经过时? 看 Chariot 怎么颠覆公交系统

有些东西你也不知该怎么分类,但就是觉得“狠酷”。我注意到 Chariot,是因为它允许我自己设计交通路线,真好玩,就像小时候搭积木。

但找来它 App,没看懂;又找来网站,搞懂一些;最后,一头撞到它天使投资人,挖了些目前 Chariot 还没全局展现的东西。

有个背景是:先不讲美国公共交通,远未和诸如 Apple Pay 等高科技结合,单从路线看,已存在上百年的 Bart Route,不少设计也已经很不合理。比如旧金山某路公车,从“渔人码头”开始,这段著名的“吃喝玩乐”路线,经常性人爆多;而有些路线完全相反,某些时间段,一个人也没有。

我相信这个问题,中国也有。来看看 Chariot 是怎么解决的。

1,我在哪

先给大家一个概念:我在哪。看下图,我在右下角,City 名叫“Fremont”,如果我要去旧金山看望各大科技公司好友,考虑到三番 Parking 实在恐怖,而且经常性一不小心就被罚款,加州目前穷疯,警察埋伏在各个你想也想不到的地方,我的最佳方案是:不开车,改坐 Bart,因为打 Uber 也不省事,它太贵,来回要 100 美金呢。

所以:从右下角始,噼里啪啦我坐 45 分钟车左右,到达左下角 South San Francisco 这站。但问题在于:硅谷只有旧金山,公共交通还有点像中国城市;更多地方,它就是大漠一片,如果没车?几乎寸步难行。

2,解决方案:自制路线

怎么办?Chariot 来了。打开它网站,我被提示的第一个功能:Roll My Route。也就是说:我可以自制路线。这太棒!虽然记者整天基本没固定路线,东南西北乱闯,但一周内某几天,我也是会固定出现在某个星巴克的,所以第一步:自制路线

隐私起见,我这里写的出发地和终点,都是我乱填的,我想从 Fremont 这个 City 的 Kraftile Road 的 990 号,到 Newark 这个 City 的 Enterprise Drive 的 7855 号。假设:它是从我家,到我办公室的固定路线。看下图,我每天要横跨的距离,也就是那两个粉色大头针的距离。

接下来,有点意外:它让我自己命名路线名字,而且以我的注册名“Lynn”为默认选项。起啥名字呢?我选了个“Lynn’s Run”。

哈哈,突然,我感觉自己像是杨致远或 Nvidia 创始人 Jen-Hsun Huang,向斯坦福一掷千金后,有了座以自己名字命名的教学楼公共建筑;而我,还不需要一掷千金……

3,分享—众筹

接着按“Next”,页面出来啥?Chariot 说,这条路线目前还没人赞成开通,赶紧把它分享出去,让更多朋友“Vote”。当然,我这条新路线,也会被 Chariot 存在它数据库,而等投票到一定指标,它就会被展示在 Chariot 官网,供更多我不认识、也不认识我,但和我有共同路线需求的人投票。

所以从网站走,Chariot 其实有三个功能:一,用户设计路线;二,用户对新路线投票,如下图,Chariot 从数据库选了投票率最高路线,供大家进一步表决。而表决到一定程度,比如 100% Rolled,该路线就会开通。

第三,它野心是囊括整个交易,所以也包括“支付”。Chariot 支持用户购买虚拟信用票(Credits)。为测试,尼玛,我把自己 Debit 的卡号也绑上了,终于弄明白它逻辑:

选第一个选项 “93” 美金,我可以一个月内,无限制坐它上面所有路线;10 美金,乘坐两次;47 美金,乘坐 12 次;90 美金,乘坐 24 次,并且,这些虚拟信用票永不会过期。

由于公司还很新,估计它上面路线,至今都没开通几条,但美国人,确实很多愿为自己想要的服务预付费。所以,Chariot 其实是在用“大数据+众筹”理念,设计并运营公交路线。

4,投资人旁白

但单琢磨 Chariot 已有样子,有些问题琢磨不明白,比如新路线开通,由什么车运营?以及美国政府介入吗?

搞笑的是,Chariot 成立于去年,今年 4 月拿了 300 万美金种子资金,进入投资者包括:Tyson Hendricksen、Major League Baseball Ventures、Joel Englander、Wilson Sonsini Goodrich & Rosati、Winklevoss Capital、Sandy Kory 等,我还看到了 YC

但 Crunchbase 数据,真的既不及时,也不准确。昨晚,我给 Party 中的天使朋友郭威打电话,他竟然是 Chariot 最早投资者之一,而 Chariot 创始人就在他身边,正喝得酩酊大醉,我晕!下面,是郭威给到我的一些信息:

  • 路线开通条件:每段路对“投票”数要求都不一样,比如有些路线本来公车就多,人也多,那就说明它火,所需投票数也就少。以此逻辑推。
  • Chariot 数据库:除用户生成数据,还包括:政府提供数据,及第三方交通公司提供数据;
  • 除自制路线、支付购票外,用户拿着 Chariot 移动端 App,未来还可实现功能,如等 Bart 过程中,就可看到过来车辆是否有空位,还是已人满为患,即永不会有“站票”情况
  • 在美国,公司可通过资金和公司信用资质获得“租车”权利,Chariot 运营模式是:通过“租车”掌控所有专车,因为它的一个理念:Uber 不控制车和驾驶员是“问题”,Chariot 目前司机 75 名,所有司机为公司雇佣关系,都经过严格训练。
  • 服务对象:偏中低收入;有固定航路;甚至是连自己车都没有的用户。

郭威还给我讲了一些其他信息:

“我非常爱 Uber,它在努力解决一些问题,但新问题也在不断爆发。原因第一,涉及政府利益;第二,交通最重要要素之一是 Safe,做不好是要死人的,旧金山 2013 年发生过一件事,一个小男孩,因为 Uber 司机是新手,驾车不专业,男孩被撞死,另外印度发生多起和 Uber 有关的强奸事件。所以这些,都是非常痛苦的问题。Chariot 易受政府支持是因为:它帮政府解决了怎么用科技改善公共交通系统。环保等原因,美国政府鼓励工薪族上下班乘坐公交,甚至允许因此减免部分税收,大概可申报税收减免,按个人收入占比 30%-50% 左右,所以买公车票,可获税收减免权,Chariot 也享受这个政策,也就是说,乘坐 Chariot 比打车软件便宜 30% 左右,但因为要赢利,比政府公交系统贵 10%-15%,但会舒服很多,因为它受政府支持的另外一个原因,美国公车目前人太杂,没人在管,最后几节车厢,吸毒的吸毒,撒尿的撒尿,2009 年还发生过一件轰动全美的事,就是因为‘让座’问题,一个中国大妈和一个黑人妇女在公车上大吵,然后,黑人妇女出手打了一拳中国大妈,中国大妈也非常强悍,‘啪啪啪’几下击退黑人妇女,同时连骂好几句‘Fuck You!’因为都不是白人,涉及种族问题,这个视频在全美引起轰动。”

我在 Youtube 用关键字“Muni Fighting San Francisco”找到了这个视频。可能内容过于敏感,没获得腾讯视频审核通过,Youtube 上也标注:“This video may be inappropriate for some users”,需要选择“I understand and wish to proceed”,才能播放。

我截了个图。哎,是发生在旧金山“中国城”的一段公交路线。

Youtube 视频上传用户叫“NBNN: North Beach News Network”,他还留下了一段说明:

“Oct 7, 2009 10am, Chinatown San Francisco. This fight occurred on the Muni Stockton route (the 9 i think) just before the stockton tunnel. As you can see, a simple argument about seat-hogging quickly turned into a full blown brawl. It’s pretty clear who threw the first punch, you can see the bus’ serial number, and the exact time in the video. By the way, this is the same bus where I was attacked 3 weeks ago, so I thought documenting the event was the most important thing I could do. This fight was NOT reported by the driver OR by the MUNI person who happened to be at the final stop (Stockton and Sutter). I’ll be walking to work for a while.

最后,让我咆哮一句:坐公车,真的挺好,又省钱又安全。自己开车,你不撞人,别人也会撞你。这两天,我 Parking 在家门口的车,神奇地被 Stupid Driving 撞了,我还在屋里想,哪来的一声巨响?接着,好心的目击证人来敲门。撞我的车,估计够惨,刮落了一大块东西掉地上,我把它捡起来,收藏回家了……

受够微信群了吗?Band 爆红了

这两天,都在测试一个 App 叫 Band,我比较惊讶于几个因素:第一,玩下来,它应该是近几年除 IM 外最好的社交 App 之一了,但我“百度”搜索了一下,竟然发现还没有一家中文媒体报道过它;

客观数据方面:2012 年 8 月上线,截至今年 1 月,Band 公开过数据:用户下载量 4000 万。也就是说:2.5 年时间做到 4000 万。换算下,加上互联网指数效应,它目前全球下载量,至少已超过 4500 万。这已经不是一个一般社交 App 能做到的了。

第三,我竟然找不到它投融资信息。资料搜来搜去,应该是 Line 母公司 Naver Corp 旗下一个叫 Camp Mobile 公司推出,以好玩实用形象,在学校迅速以学生 Group 风靡,去年 10 月扩张至美国,公司地址位于 Palo Alto。

事情缘起,其实是上周写的一篇文章《“线下活动”新玩法:StarLink 试图颠覆 Meetup 和 Eventbrite》,帮我带回一个老朋友:原在百姓网、后去“今夜酒店特价”、在“今夜酒店特价”被京东收购后,在京东转了一圈,又出来创业的 James Wang。James 推荐我玩下 Band,这也是个通过走“线下活动”做社交的 App

来看看 Band 是个什么东西。

1,进去第一个逻辑,就是引导你“建群”。

整个界面非常 Cute。我的第一个尝试是,建一个“硅发布”的群。选啥颜色呢?蓝色吧,虽然其它亮色,我也挺喜欢的。

但很快发现,Band 很强调“邀请”。进群的人,不仅需要建群者邀请,还需要有个“Approved”动作。这是 Band 做私密性群组的两道门槛。不过,它对“邀请入口”非常开放,除支持短信、邮件等渠道邀请外,我居然还发现了微信

很快,赵春生同学进“群”了,也带着个巨大卡通图象。我点了下左上方那个“日历”,想看看这是啥东西?出来右边第二张图。汗,我第一次知道了赵同学的生日,5 月 26 日,双子座……

再点右图上方“Add”,出现一个 Event 流程设置。也就是说,我可以在这里完成,和团队里人约见面的情境:什么时间?什么地点?然后还有提醒、分享功能。这点比较棒,美国人喜欢用 Gmail Calendar 做 Schedule,但不知是否符合中国用户习惯

顺手,我又向团队另个成员发了个邀请。不料,她微信上发来一个图:“我手机屏幕昨天摔破了”,生活真是惊心动魄啊……

2,分清“群聊”和“私聊”

我测试建的第二个群,是一个朋友群,叫“Lynn’s Friends”,所以 James 就进来了,也有个“Approved”过程,也带了个卡通大头像。但 Band 虽然好玩,你若说它是个简单的 App,这是不公允的,因为我很快就给整糊涂了。

事实上,我飞快拉了四个朋友进来。其中一个,是 StarLink 创始人,要命的是,他也叫 James,而且也姓 Wang。所以当我还没搞清,哪个地方说话属私聊,哪个地方属公开,这两个 James 就已经聊上了,如果不是头像不一致,我根本没法分清是哪个 James 在说话……

最后才搞明白:如果是在一个群组,只有单独点某个人头像后,开始 Chat,像下面第一张图,才是“私聊”;而如果没这个动作,你对任何一个人的留言和评论,其它群组里所有人,都可以看见、评论和留言,比如第二张图。

3,Inbox 设计

Band 在每个群组的主界面设计,很像谷歌的移动邮箱 Inbox,也有个非常方便的“个人管理工具”入口。其中,“Event”用以创建“活动日历”;而比较有意思的,是第二个功能“Poll”

它提供一个民主选项,当大家犹豫不决聚会在哪办,时间怎么安排,Poll 支持“简单粗暴”的投票(上面第二张图),Question?下面是 1、2、3 等 Option。这个需求,原在微信群里不能实现,微信群组里只有“聊天”,比较麻烦,每个人叽叽喳喳,意见很难统计。

当然,最后一个“Post”,也值得一提。我看到它非常强调支持视频、照片、卡通图像功能,包括支持 Dorpbox 这种大文件传输和展示,应该很适合年轻人的沟通习惯。

4,强调“线下活动”的线上社交

可能是 Band 的线上功能做得太好,说实话,这不是一个我刚拿到,什么也不看(因为概念新,Band 主界面在明显地方,反复有“Tip”提示,可能也是担心用户搞糊涂),就明白它对“线下社交”很重视的应用。

我前天,还发现了一个“Instant Band”功能。点一下,出来一个“创可贴”一样的东西,尼玛这是要干嘛?

原来应用场景是:假设某天,你在一个场合,认识了几个原不认识的人,像微信二维码扫下,大家立刻就建个群。这个 Group 也会出现在你 Band 主页面,像我周一晚,试验的一个群,它自个儿,就叫“Mon Night Group”了。

5,Group 大海洋

不过也像 Meetup,Band 支持用户漫无目的寻找原本不认识的群组。比如主界面,就有“Discover”功能。我进去看过,诸如“NBA”、“Dog Family”、“The Samsung Family”、“Hiking”等非常多玩意。

不过,冒然莽撞进去一个 Group,不一定有用,Band 允许/引导创建群组者自定义条件,比如用户加入后,是否需要有“通过”这关;甚至包括可以自设置问题,要求入群者回答。我逛到过一个和 Hair 及 Beauty 有关的群组,出来这么个问题:What’s your favorite beauty product?我肯定不是这对类话题感兴趣的人,所以立马放弃、绕开。

总的体验下来,几个感觉:

1)自发性上,Discover 不会是我在这个 App 里最常用行为,我没像在 Meetup 语境下,那么感兴趣。Meetup 一个群组,据说成员经常达到几千人规模,但 Band 大概,不强调用户在 Group 间串来串去,而强调:从“个人”看问题,即以个人为逻辑,管理群组。

一个用户进来,要么被邀请加入已有 Group,要么是自己创建一个。目前所有 Group 都偏封闭,有固定人群和门槛,一个 Group 领袖,然后邀请所有人进来,这和 Meetup 很不一样。

2)从它 Logo“The Ultimate Group App”看,Band 是想把“群组”功能做到极致。和 Meetup 另一个不一样的地方,它线上沟通也做得很强,也许有天,Band 也会从封闭,慢慢走向开放。

PS:最后感谢 James,据说他新移动项目“一起”,也和这个 App 相关,已拿了天使轮,拭目以待,看看他将怎样折腾,把 Band 理念和中国本土用户习惯结合。另外我留下个人微信号(Lynnyang9),创业者朋友联系我时,请注明“公司”和“创业项目”,考虑到有时差,我可能不会即时回复。

硅谷分享经济新玩法 Plenry:未来“吃”这件事会是这样

见到 Lisha H 和 Momo Ge 时,Plenry 刚刚创建 3 个月,产品还未正式上线,但核心理念涉及:正在美国大行其道的分享经济,将怎样从以 Airbnb 为代表的“住”、以 Uber 为代表的“行”,延伸到“吃”?

换句话说,Plenry 想用所有家庭代替餐馆。未来有关“吃”,我们将很少去餐馆,而直接去附近陌生人家里吃饭交朋友啦?!这一趋势为什么会发生?以及怎么发生?以下是我整理的 Lisha H 和 Momo Ge 主要观点,enjoy the insights from Silicon Valley!

“吃分享”的几个大背景

Plenry 能发生有几大背景:一是 P2P 即个人对个人趋势越演越烈,因为金融危机后,前两年美国失业率非常高,加上之前美国出兵,很多人就拿着国家规定的最低工资,找不到更好工作改变现状,这也引发各领域开始转化做 Airbnb 或 Lyft、Uber 这种社区的 P2P 服务。

因为这种服务有两个特点:一工作时间很自由,你想正常全职工作还需要有一定 Schedule;二,进入门槛低,基本什么人都可以做,所以分享经济,它能让一些人开始有兼职机会,获得额外收入。这是大前提,那我们很明显能感到,现在美国人生活趋势:希望有固定收入,但不希望工作时间很固定。

第二个大背景是:现在人都喜欢交友,但这种交友,和 09 年- 12 年的社交网络有区别,之前那波,基本大家的 Action 都在网上完成,但现在特别是美国 90 后,虽然也通过手机和网站去找陌生人,但更喜欢 Action 在线下发生,020 模式的兴起,其实和这也有一定关系。

第三个大背景就是具体到“吃”,和 Airbnb 一样,其实 Airbnb 流行原因之一是:很多人开始想尝试更 Diversify 的住宿体验。同样,我们对用餐需求也如此,比如我们两个已差不多把湾区所有餐馆吃遍,然后到后来,吃成了一件不是享受而是为填饱肚子的事。

就是说,你到哪都选择有限,已经吃腻,而且我们发现:餐馆食物不是很健康,效率也很低,要排队,要等菜烧好等等,你不知什么时候才能吃上,里面有太多不确定因素。

今年 10 月,我去参加硅谷一个创业大会曾听到一个数据:O2O 领域到目前它只发展了 3%,还有 97% 没开垦。那 O2O 从兴起演化到现在,不过将近两年,但 Airbnb 已对酒店形成挺强冲击,甚至变成一种文化侵略。

包括 Uber 和 Lyft 对出租车业的冲击,也是这样。所以我们一个总体想法:住、行都已因 O2O 发生转变,吃也一样,我们现在相当是用所有家庭去代替所有餐馆,如果人们能接受,那对餐饮业也会是一个很大冲击。

Plenry 产品做法

具体产品,我们做法会这样:首先,分享用户,他们有一定时间和兴趣,就可以在 Plenry 网上挂出自己烹饪信息,什么时间、什么地点,大家可以过来吃饭;而不想做饭又觉得餐馆难吃,想品尝更多样化食物顺便交友的用户,可以通过我们移动 App,看附近有哪些人正准备分享吃

就是说,用户以后打开 App,会发现地图上有很多点,然后每个点都有 Host 介绍和菜单,包括时间,具体几点到几点,那如果你想吃,你发送需求,只有主人同意才会扣钱,然后具体详细地址也才会放出。

当然,除菜单外,Guest 也可以通过搜索“主题”选择,因为涉及交友,共同兴趣爱好肯定很重要,所以我们也会建议 Host 去给每个吃饭时间设定一个特定“主题”。

这些吃饭主题,可以是比如专门讨论新发布的 IOS?又比如全是 Android 粉丝;再或者,今晚我们吃饭就专门讨论披头士音乐;再或者电子乐等等,对,就有点像 Meetup 聚会文化。

也就是说,如果 Guest 有足够时间,他也可以脱离 Location 限制,而为自己某个兴趣爱好,专门跑得远一点。

单身用户做饭,高教育人来吃

怎么去把分享“吃”的这个用户群发动起来?这是我们比较大一个挑战,我们现在,会去湾区一些厨师学校推广,就是说,第一批煮饭的人,很可能自己就是厨师;

那第二,我们会在大超市和教堂门口问,看有没有人有兴趣,如果有兴趣,我们就深入聊。那为什么是在超市门口?因为 Safeway、Walgreens 之类大超市,有很多人在里面买菜,他们本也是喜欢做饭或经常做饭的人。基本上,我们认为,第一批做饭用户他们可能会有这些特征

第一,单身居多,因为单身人士比较想交友,然后也有一些时间,而如果已婚,会比较忙,能做这个事的概率相对没那么高;第二就是学生,可能自己比较闲,喜欢做饭,然后周末愿做顿好的,来请别人吃,顺便也认识些朋友。所以,我们觉得这个群体应该主要是在 20-40 岁左右这个年龄段

这里狠有趣,我想强调一点:就是尽管跟餐馆比,我们价格会低些(餐馆要收消费税及给小费),但就像价格不是 Guest 用这个服务最主要原因,我们发现:Host 做这些事的赚钱欲望,总体来说也不是很高,只是觉得这个想法很温馨,然后想尝试。

另一个很有趣的事是,当时我们做市场调研,问大家愿不愿让陌生人到你家吃饭?大多数人说不愿意,但我们换了种方式问,你愿不愿让名校毕业、或在大公司工作的人到你家吃饭?结果,大家都说愿意。

也就是说,Host 会非常喜欢来吃的客人是受过很好教育的人,不希望是 Homeless 或什么人都可以来。这里可能一出于安全考虑;二也就是说,很多人愿分享烹饪,是因为想认识一些教育水平高的朋友。

所以这也就要求:我们要对 Guest 质量做严格控制,第一批用户不能是什么人都能去吃。那这里,我们就可能会引入一些机制,跟 Host 那个端口说:你们要选择感觉比较安全的人。

那怎么样算安全?我们网站会有四到五种验证方式,包括身份证验证、学校 edu 账号验证、谷歌账号验证,Linkedin 账号验证、Facebook 账号等等。

涉及食品安全

你刚才问美国对厨房的规格要求,这个问题是这样:美国对 Comercial Use 确实有严格要求,但因为我们不是自己生产一个东西然后在街上大量卖,而是社区分享概念,就像我们一起去朋友家吃火锅,然后分摊成本,或者说是他做一顿饭,然后别人捐钱给他,所以我们走的是分享、捐赠(Donation)形式,那这种走分享经济的概念,它不受法律限制

但即使这样,我们还是会给到主人一些类似“指导手册”的东西,教他们要如何保证食品安全,然后,他们还需通过我们给的一些基本资质证书,包括我们会实地去考察他们厨房。

另外,由于分享经济概念刚兴起,美国地区政府也正逐渐出台法律,让归属这类的产业能更规范化、更安全化,到时我们也会及时根据法律作出相应规范调整。

和 Airbnb 模式差异

首先,商业模式都差不多,我们也收取中介费,大概每单收 12%-15% 费用,这个费用从 Guest 收。但我们和 Airbnb 的核心区别在:

第一对 Airbnb,“Travel”关键词很重要,而我们,还是想做偏 Local、邻居感觉一点,因为如果是“游客”,他们一般会去比较有名的餐馆,到居民家吃的频率可能不那么高,所以这是第一个区别。

就是说我们关键词是:吃、交友和 Local,一个目的就是让他们有机会认识附近的人,然后说不定吃完这顿,下次还能在小区里碰面这种感觉,所以 Location 对我们很重要。而这也会决定,我们会先从一个地点开始比如湾区,但 Airbnb 一开始就做全球,重点去做一些旅游城市。

那第二,Airbnb 强调的是一个个性化住宿体验,而我们重点是创造一个好的用餐气氛,这就决定,他们 Host 和 Guest 间的互动不是很多,但我们这里双方的互动沟通很多。

事实上,我们希望今后所有见过面的人他都能链接,而 Airbnb 趋势反而是避免这点,比如他们 Rule:主人给的电话不是真实的,而是 Airbnb 给到他们的一个电话,然后如果你离开再打,你已经打不通,如果你还要再联系,你只能通过 Airbnb。

那 Airbnb 目的是:防骚扰。我们虽然也会做类似功能,但我们更希望:所有见过面的人能交朋友,所以我们不仅不会干涉用户自己一些互加微信行为,反而可能说,我们会更主动去做一些事

比如根据目前情况,我们发现很多人他愿意继续保持联系,所以会拉个微信群,甚至有些用户建议:我们也开发一个类似功能,使见过面的人能很轻松联系到对方。

那第三个区别,就是 Airbnb 的 Guest 和 Host 基本是“一对一”,但我们则提倡“一对多”,因为从安全角度考虑。就是说,通常会有几个人同时去一个人家里吃饭,我们提倡用户多召集几个好友,或一家人,一起去某个人家里吃,那人多,相对它会安全一些。

第四,我们比较强调高端路线。因为如果住的话,互动不多,用户粘性还比较好控制,但我们是“吃”,如果一个高学历人去到一个 Event,然后发现:别人都没法跟他讨论某个话题,他很可能就用户粘性非常低,所以我们一开始就要走高端路线。

也就是说,吃这个事情它有非常频繁的交流,你想一张桌子上吃饭,如果不说话,场面就会很尴尬。而如果我们都是工程师,那就有共同话题了,但如果你是舞蹈家,我又不喜欢跳舞,那我们就没什么可说了。

所以很有趣,Host 喜欢高教育的客人,而 Guest 间则希望能有共同语言,所以我们刚才说的 Host 定的“主题”,也一定程度,可以帮 Guest 完成这个筛选。另外,我们发现 Guest 对 Host,他没有教育水平上的要求,他们觉得“吃”只是个方式,主要还是为交朋友。

和 Eatwith 差异

你刚才问和 Eatwith 差异,他们算分享经济在“吃”这个领域的第一个始祖,已有四年多,我们有很多东西也借鉴了他们经验,但差异在于

Eatwith 主打 Fine Dining,就是专门去做那种“很特别”的餐饮,而且很贵,大概 60 刀一个人,不是太标准化的普通东西,它们比较高端,像“品酒”之类,甚至他们特色也不是本地特色食物,而是强调“很特别”,像祖传配方类似这种,或者说在美国平时吃不到的“德式早餐”之类,他们主打这种。

另外就是,他们主打旅游这个群体,而且 Host 所有人都去过厨师学校培训。这个公司首先从欧洲做起,总部以前在以色列,最近会搬到旧金山,但我们,没有从他们身上看到接下来会扩张做平民化的一个趋势。

比如我们当时去试时,那些菜是 20 多刀,但现在就提到 60 多刀了。另外,Eatwith 社交元素不是很多,以吃菜为主,交友不是重点,但我们主打概念是“以吃会友”

PS:Lisha H 和 Momo Ge 都是连环创业者:Lisha 曾在日本创建电商公司 Mihokoshop;Momo 曾在湾区创建朋友求助应用 FavorDo。

另外,Plenry 已拿 20 万美金种子投资,虽然产品还没正式上线,但因为已在内测,据 Plenry 透露,公司目前已有收入,Plenry 正在寻找新一轮天使投资。

淘宝模式可能被什么模式攻破?

话题起先从谷歌核心收入为何下滑开始,然后因为硅谷目前整个趋势是:广告在往 “Product 直接购买”方向走。聊着聊着,就聊到电商未来其中一种走向

请出 BorderX Lab 创始人 Jonathan Qiang Li,他也曾在阿里巴巴美国、惠普等公司工作。以下是我整理的 Jonathan 主要观点,Enjoy the insights from Silicon Valley!

谷歌核心收入为何下滑

谷歌核心收入下滑,其实从阿里身上也可以找到答案。因为我一直在阿里广告部门工作,阿里上市如果你去看它财报,阿里收入的 80%,都来自广告系统,所以对阿里或整个互联网企业,不管中国还是美国,它非常核心的业务还是广告。

那很明显,从阿里上我们看到一个趋势:即淘宝 PC 端“搜索”流量基本持平,不涨,但 Mobile 端“搜索”流量也没增加,这是因为:Mobile 上很多人不会去做搜索,而是直接进入一个 App Sotre 或其它应用商店。

这个不同行为方式,对电子商务也同理。比如电商以前,大家 PC 上都用淘宝“搜索”,现在呢?当然“搜索”还在那,但假如你是用手机上淘宝,很多人不用这一功能。

你可能会去看收藏商店的商品更新,或去看提货的物流情况,或去看“聚划算”这样的 Deal。那你怎么搜索一个“聚划算”的 Deal?这很困难的。所以谷歌问题就在这里。

谷歌问题是:它在 PC 端“搜索”流量不涨,同时 Mobile 端整体流量在涨,但这个涨幅,谷歌能不能把它 Cut Up?就是说业界在涨,但能不能被谷歌全部吃掉是个问题。比方说:谷歌以前 PC 端能吃掉 90%,因为大家在 PC 都用“搜索”,但移动端,谷歌流量被各 App 分流了,人家流量不通过你了。

另外从转化率讲,现在 CPC 广告计费方式在 Mobile 端价格还是要比 PC 低。不过,谷歌核心收入下滑最主要原因还是:Mobile 上流量涨了,但属于谷歌部分不涨,用户使用习惯不一样了。

移动广告被 Facebook 吃掉了

你刚才问 App Download 广告占 Facebook 移动收入多少比例问题,据我知道的情况是:这部分收入,占比非常高。

首先,这两年 Facebook 移动广告做得很好,它主要是做 Feeds Ad.,也就是信息流广告。而据我知道,光 App 下载,它已经达到 Facebook 总移动广告收入的一半。甚至这部分广告形式,已经成为 Facebook 杀手锏。

因为在 Mobile 端,很多公司它给出的预算,就是 App 下载预算。而实际上,App 下载也是目前移动端被验证比较赚钱的一种广告方式。就是说,它的广告计算方式,变成了按每个安装量计费,也就是 /Per Installation 方式。

而 Facebook 用 Feed Ad. 硬广方式,抢了这个新起来的移动广告市场大部分份额。这个量的确蛮大。所以从趋势上讲,美国移动广告端有没有什么明显趋势?很明显趋势是:

移动端流量涨了对吧?那移动化广告预算也在涨。也就是说:它整个 Marketing Size 在涨,但可能属于不到谷歌,而是 Facebook 抢了这块,还有在抢的是一些新型创业公司。那他们出来抢,是因为从很多人角度看,Facebook 它可能还做得不够好。

移动广告为什么更精确

包括我们做法,可能也是切入到移动广告市场的一种新做法。简单说,我们想做的事是:让中国消费者能直接跟美国商家打交道,就是能直接买到美国的“真”货。

因为我们觉得:中国消费者,也就是正冉冉崛起的这一拨中层阶级,他们有很强消费能力,但现实是:中国假货太多,这里这个 Trust 非常缺。它可能就需要同时有跨境背景,及广告技术背景的人来做些事。

这里有几个关键点:一是“真”货;二是尽可能 Reasonable 的一个价格,它同时能让美国商家赚到钱,又尽可能便宜给到中国消费者;三是个性化东西推荐,而这第三,就涉及非常强的广告技术匹配

这里其实很有意思,你刚才问,为什么用户在 PC 端买了辆车,接下来几天,谷歌传给你的广告全是车,但实际上,你已经不需要这方面信息。

这是因为:一数据缺失,谷歌不知道你已经买车;另一面,推荐算法还需提高。这些问题正在解决,而淘宝也有同样问题。比如你已经买了电饭锅,接着今后几天,你看到的都是电饭锅,这个其实是一个很糟糕的用户体验。而我们在淘宝和 eBay 上都发现说:用户购物兴趣,和他真正 Personal Interest 之间,其实有很大差异

这个差异在:购买兴趣其实非常短。比如我是个男性,我兴趣就是看电子商品和业界新闻,但可能这两天,我刚好想买件衣服和买双鞋,那你作为广告推荐,怎么才能最好体现在我身上?

这个东西技术上是可以做到的,但你必须使用“最近”和“最新”的信息,这也回到了为什么我们说 Mobile 这么重要

PC 端问题是:它数据收集不够及时,你过两天去 PC 看,这里其实已经有很长的 Delay,而很多广告公司它就基于这个数据,不停去 Push 这个广告。而手机,它就很容易发现你真正的个人品味和兴趣,而不是你购买目标时体现出的你的个人特点。

因为在手机端,你可能还没想好买什么,但你只要点一下,或者多看时间久一点,我就能发现你的兴趣。

新电商模式

所以说整个移动广告市场,它有很多创新变量在里面,包括我们刚才讲的 App Download 这个下载市场。那回到我们,我们其实就想基于这些变量,看是否可能产生出未来电子商务的一种新形态

基本上,你可以理解成:我们是搭了个平台,让美国商家到我这里开店,你知道移动端所有东西它都是 International 化,用户在中国通道,也能用到我们 App 或其它渠道形式,比如网站到达。

或者某种程度上,你可以把我们理解成是个 App Store,假如你是一个美国商家,你可以把你商品通过一个 Data Feed 方式 Feed 到我们店,然后如果你想的话,我可以给你加个“按钮”,比如 Macy’s,用户她点一下,她就可以直接下载到 Macy’s 的 App。

这里涉及我们一个核心哲学:Information 就是 Ad,Ad 就是 Information。它们应该等同,而同时对客户来讲,我们不 Treat 或 Mislead 消费者,因为用户到我们这里,他直接就是来看广告,也就是 Product

也就是说:消费者到这里,他是来“发现”一个可以买的东西,是“产品”方面的 Discovery。而商家那端,我们可以直接做商品推广,也可以完全只做 App 推广

前面已经讲到:Facebook 的 App Download 广告需求旺盛,也就是这种形式的移动广告需求旺盛,它是收钱的,但其实你也可以以一个 App Store 方式去做这块业务,商家过来你们店,无论是摆商品也好,放 App Download 也好,就是完全免费,把这一强大付费需求,转化为免费方式覆盖

另一方面,“Ad. 即 Product”在硅谷已经很明显了:Twitter 或 Facebook 都在内测 “Buy” 按钮,以后用户到这里,可以一键下单不用跳离 Facebook/Twitter 页面,就是把“广告”直接当“产品”买。

那另外为什么我们这样做,也是因为看到一个情况,它可能是未来阿里巴巴面临的挑战

就是说阿里今后三年有几个重点要发展的方向,其中一个“Cross Border”,就是所谓“跨境”,那阿里 COO “逍遥子”今后三年,他排在第一的优先项,就是要把海外品牌引入中国。

但这一块,阿里它有受到它现在政策的限制,它可能会要求它的品牌商都必须上天猫,但其实美国这边商家,它不一定想失去自己独立性,因为那样做,就相当把它们流量吸到天猫上,相当是阿里巴巴开了一个大超市,所有人都必须到这个超市开个小店。

这是一个封闭黑洞,而很多美国商家,美国独立电商(Amazon、eBay 之外)所占市场份额超过 60%. 它大部分会想:我已经有一个非常漂亮的店,比如 Coach,它愿意这么干吗?所以这里就存在一个矛盾

那我们的机会可能是说:我只是作为你 Discovery 前方,我就把你流量带到你那里,这样的做法,商家会更愿意。也就是说,我们是个开放闭环。我们愿把流量倒给你

当然从用户体验讲,这不一定好,因为如果我是 Macy’s,我可能想,别的我不要,我只要你给我引流,相当是你给我做广告,但这个方式对消费者不见得最爽,因为 Macy’s 的 App,不见得是他们想要的,他们可能想要直接可产生交易的结果。

所以,这个可能反而是我们机会,因为我们有很大一块是给消费者做推荐,那就可以把美国商家商品扒出来,要么给它 Data feed 弄出来,然后我们这里相当一个 Store,把它商品所有 SKU 打散,Macy’s 可能有它自己一套 SKU 方法,但这个方法,不见得适合中国消费者,我们去重新整合。

当然,“跨境购物”和“Mobile 购物”是和淘宝模式相当不同的生活方式,虽然我们看到上升趋势,但现在还是小众,是一些新鲜尝试,它可以打开一些新市场。

PS:因为项目非常早期,BorderX Lab 的 App “第五大道”目前还未在手机端推出,iOS 将于美国时间“黑色星期五”上线,还有两星期可以下载;Android 系统,则还要稍后。

微信模式可能被什么模式攻破?

我发现 PlaceUs 这款 App 时,是在它上线 Android 一个月后。后来,我用了两个月时间去抓它的创造者 Sam Song Liang。我不打算避讳我的喜好,我挺喜欢这个 App 的,我发现它突破的技术目前在美国也没有

但让人吃惊,在上周我与 Sam 的聊天中,得知去年底 PlaceUs 所属公司 Alohar 其实已被高德秘密收购,而因之后两个月,阿里全资收购高德,所以实际上它已间接变成阿里美国布局的另一个种子。请出斯坦福博士、四年前离职谷歌地图创业的 Sam Song Liang,以下是我整理的 Sam 主要观点,Enjoy the insights from Silicon Valley!

传统地图风云

基础地图这块,如果你想知道,我可以和你讲些历史。谷歌大概是从 2004 年开始,早期主要通过收购,但后来自己投资也很大,包括做 Street View,因为地图是个对数据量要求非常高的产业

我当时实际上是在手机地图那个 Team,手机地图它和传统地图 Focus 有点不一样。简单说,采集数据有两种,一是地图公司自己直接派人派车采;另一种就是众包,就是用户在用手机地图时,它实际是在跟踪这个用户,当然是用匿名方式。

那为什么跟踪?这个好处巨大,因为这种方式会有上亿人在用你地图,这些人每天都有很多行动,去很多地方,谷歌它就把它采集起来。比如刚才你从 Fremont 开车过来,你这一路可能谷歌已经采集了一些数据。

这就是谷歌最强的地方,和搜索一样,因为它一开始速度比较快,然后准确性比较高后,用的人就越来越多,然后用的人多而且不断在用时,它会有一个“闭环效应”,就是这些人每次点击,实际上对谷歌都是一个 Feedback,它会告诉谷歌这个结果准确度,那谷歌就会把它融到它算法里。

你想,假设有一万人在湾区给谷歌贡献数据,它可以把这些数据综合起来,从中抽出很多 Insights,它就能理解用户开车速度、开车方向、开车道路经纬度及开车频率等。

那然后苹果呢?苹果它本来是一直在用谷歌数据。我当时在谷歌做定位系统时,乔布斯专门跟我们这个组有合作,因为 2007 年第一款 iPhone 上,它是没有 GPS 定位系统的。

你知道那时谷歌和苹果还是好朋友,所以苹果手机上第一款地图源代码,实际上是谷歌帮它写的,当时双方还没直接竞争,而且谷歌也希望 iPhone 上用自己地图的人多。

那这样一直到大概两年前,苹果才换成自己地图,一是苹果认识到 Android 的威胁;第二,它认识到地图是个“基础性”服务,如果依赖别人,哪天那个公司把业务撤掉,它就釜底抽薪了。所以苹果一直下决心想自己做地图,但一直没做起来。然后两年前它觉得可以了,它就 Launch。

但因为当时苹果自己做测试的人不够,而且用它的人不够,所以它得到的反馈也不够,虽然当时觉得 Ready,但结果用户反馈非常差,所以库克当时就把管地图的最高 Senior VP 给 Fire 掉了。

就是说你失职,用户体验这么差的东西怎么能 Launch 呢?因为这对苹果 Reputation 打击是非常大的。你想多少年苹果就是以“质量”著称,然后突然出个这么差的产品,而且当时,他们是一口气把谷歌地图也去掉,结果用户反馈极差,最后不得不又马上说,ok 那可以,我马上再把谷歌地图放回去。

所以苹果是近两年才做,但还是做得不够好,不过还是比两年前有提高,因为毕竟有些用户在用,然后他们也是花了很大力气投了很多钱。他们一些关键人物我也都见过,所以我不能再说。不过就是说,基础地图这方面大家都还是在做,中国和美国都还在做,中国这边主要是两家,一个是四维,一个是高德。

地图发展趋势

那基础地图方面,基础数据依然非常重要,但某种程度上,它已经变成是个可以购买的东西,就是说你光靠基础数据本身,不一定是你最大优势,因为已经有多种基础数据来源。更重要的是说,在这个基础数据上,能有什么更智能化服务出来。

那我个人是做 Location Based Service 即 LBS 这块,我可能认为下一代 LBS,它是一个隐形的东西,就是你不一定需要给用户展现这个地图,它是一个 Transparent (显而易见的)的 Service ,它会自动告诉你。

2010 年我从谷歌出来,当时 Vision 是:利用手机上各种各样的传感器,蓝牙也算,Wifi 也算,它的气压,还有温度、还有亮度,甚至以后会有那种空气感知度都算。

所以呢?这些传感器会自动感应用户“场景”,就是“Context”。那位置是“场景”里很重要部分,比如目前我们所在经纬度,挨着什么店,是店里还是店外,还有高度,我们在哪层楼。这些都非常重要,但这里的这个“场景”,它还要包括其它信息。

比如你的时间信息,这里实际上已经不止四维了,时间它就分早晨还是晚上,因为时间不一样,人的行为方式也不一样,你早晨做什么晚上做什么,星期一做什么,星期六做什么。然后你走动,还是坐着?是开车,还是跑步?然后我们还感兴趣:这个人是和谁在一起?他是自己一人看书,还是跟家人一起?如果是和家人,是跟老人,还是跟小孩?因为你和不同人在一起,行为方式都是不一样的。

所以我们公司的 Vision 就是:能通过手机上各种传感器,自动检测出用户目前场景,然后自动记录,最后通过用户数据自动理解用户喜好,以及用户行为模式等。比如我可以给你看一下我自己的数据,你就能理解我说的意思。PlaceUs 其实是基于我们技术做的一套新应用,我们也把这个技术出售给其它开发者。你看这里:

最左边是我,然后你看上面还有好几个人的照片,这些人其实都是跟我连在一起的人。我点下这个人,她其实是我老婆,然后我看到我老婆现在正在 Palo Alto 一个叫 YMCA 的地方,那 YMCA 其实是我们经常去锻炼的健身房,也就是说我老婆现在正在锻炼。

然后右边这张图显示出来的绿线,这个人其实是我们 Team 里一个 VP,他现在正在高速 101 开车,这个绿色它实时,你看它正在动,表示他正开车,你看他快开到 101 路口了。

就是说,你可以和你家人或者你很好朋友试一试,中国现在已经支持。我可以给你看一下我在中国的同学,这个是一个阿里巴巴的同事。当然关于隐私,你看下面这个图,你其实是可以打开“隐私”按钮的,就是说你可以选择让其他人跟踪不到,你暂时消失一下。

另外,其实你也可以选择和某些人“暂时连”,另一些亲密的人则“一直连”。比如你刚才来找我,我们当时还不认识,那如果我们都是这个应用的用户,我们就可以先暂时连,然后我就能看到你已经开车到哪里。

基于“地图”的微信?

你刚才问,现在微信上如果你要找我,我要找你,其实还是要互相发地图,好像还是隔了一层不够直接,那 PlaceUs 是不是基于地图的微信?微信实际上还是个平面的东西,以后它用户界面是否可以直接把 LBS 当作底层界面,把微信整个挪过来?

那我觉得这个问题,我可能现在不能回答,但未来我们肯定是要加对话功能的,现在可能项目还比较早,没这个功能,现在大家只能互相看到位置和路线。

同时相对微信,我觉得这里粘性更强的地方是说:我刚才讲到的“场景”这个概念。就是说微信?它还是一个传统的通讯手段,这个通讯手段非常非常重要,但它还没有自动感知场景这个功能,而我们最核心功能,其实就是它能自动感应这个“用户场景”

新一代自动智能移动应用

那我自己对它的界定,我觉得是几方面:首先是一个 Personal Assistant,然后是一个群组的 Assistant。我们现在有个新概念叫 GAI,就是 Group Artificial Intelligence,也就是“群组人工智能”的意思。

那你知道就是 AI,大家现在都在研究,而我们就加了一个层次即 Group,就是一个社交 AI,它就不止是一个人的 AI,就是说它主要作用是:帮助几个人去协调他们的生活

比如我老婆下班,这个 App 会自动给我发信息,说我老婆离开公司了,正在高速上开车,但其实我老婆她不需要手工做任何事,但这个应用会自动检测出我老婆这个状态变化,然后通知我,然后我就会知道她现在正在开车去接小孩。然后如果这时她堵车,她速度会很慢,甚至可能都不动,这个 App 它就会把这个状态也通知给我。

那因为美国它下午 6 点钟幼儿园要关门,每延宕一分钟,学校要罚你一块钱。它会有这个规定,当然老师不一定真罚,但你让老师在那等,你心里会觉得 Guilty 对吧。所以有时就是说,我看她真要晚了,那可能我就出发接小孩了,然后接到我办公室,但中间她不用给我电话,我就能知道,因为对于她来说,开车打电话还是很危险的。

所以为什么刚才我反复提 Context?就是场景这个词,它定义还是比较广泛:你是不是在开车,是不是堵车,是不是在加油,是不是在买东西。当然现在,我们还没办法做到说让我们在这些协调事情方面非常“默契”,但我们的理想是:它就能理解这些东西,然后在最恰当时候,它就能够通知另外一个人,然后它就理解你的生活了。

这里其实有两种方案,一是你去看她状态,另外就是你得到它自动通知,那我们会倾向后者,因为你要去看还是一个很费劲的事,你不会每隔两分钟去看一次,所以它的最大好处就是:一个自动通知的东西

然后手机好处呢?它已经很聪明,有很多传感器,而且永远开着,还永远链在网上,所以我对它定义就是:一个非常有智能的,先是一个个人助理,然后如果有多人需要社交或家庭有需要时,它是一个群组助理。

目前我们做这个应用基本主要是一对一,但我觉得以后对很多人会有好处,就是这个 Group AI。为什么我们觉得它是一个很革命性东西,原因是:这是第一个做出这种能自动做事的应用

因为传统应用四年前,它还是个手动签到,就是 Foursquare 那种模式,那三年前我们做的一个应用 PlaceMe,它已经有自动签到功能,也是用到传感器,就是你不需要自己去手动签到了。

像上面这个图,昨天你几点在哪几点在哪,这所有是这套系统自动识别的。当然,PlaceMe 只是自己,所以叫 Me,那 PlaceUs 就是加了新功能,就是我和我老婆有很多可以协调的地方,比如我可能会到 Safeway 买东西,然后我老婆一看,说你顺便帮我买个东西吧?所以以后要加上什么语音功能、音乐功能,都是很简单的事。

我想这里最大一个进步可能是:能自动检测场景。比如这是你目前数据,然后你用了一星期后,它会显示你最常去地方,你看我最常去地方是“家”和“公司”,然后下面那个是我去锻炼的地方,刚才你看到我老婆也在那;这个“小学”,是因为每天早上我在那送小孩,然后其实我比较爱吃四川菜,所以你会看到有大四川。

那有了这些信息,它就能知道你是什么样的人,而且你看到我在那个地方时间不长,那肯定是接送小孩的,我肯定就是个家里有小孩的人。那你知道家里有小孩的人,和大学生生活方式绝对是非常不一样的,所以这样你对他的帮助,就会很有针对性

这也是为什么我说:以后很多位置服务,它不一定是通过地图呈现给用户,因为他可能知道星巴克在哪,他更重要的是,他现在是处于一个喝咖啡状态,就是说以后位置不是一个重点,而是一个附带的东西

或者我现在要买电器,有的人他不在乎你在哪,他只是需要知道你现在要买电器,或者知道你这个人是喜欢四川菜的,四川菜可能很多地方都有,但这个应用理解了你这个人是喜欢吃四川菜,它的结果就使 More personalized,more customized 成为可能。

因为实际上现在不管是你手机上还是我手机,它服务方式都是通用的,你用时,和我用时结果一样,那我们目标是:通过我们做这套东西能够更个性化,比如说这时你在谷歌地图上说附近有餐馆吗?你问和我问一样,但以后可能就不同,它一看你这个人,你以前爱吃什么,可能是上海菜,那我可能是四川菜,而且可能,你周末和 Workday 的口味,它是不一样的。

PS:关于 PlaceUs 风险,可能是在于对隐私的争议。我觉得世界上永远会有两类人,我大概属于后者,即不会认为文化差异或隐私问题会对整体潮流趋势构成绝对性阻碍,尤其在产品已设置“隐私选项”时,PlaceUs 可能的更大挑战是:在 Market Product Fit 这个问题上,如何像 Google Now 很精准抓住“交通出行”那样,抓住一个引爆点完成初始化过程。

这里顺便也带 Sam 的几句话给到中国的读者:目前他们正在寻找战略合作伙伴,一旦达成合作,你们可以使用他们 SDK 及建立自己更社交,或更个人,或家庭助理,或移动购物,或移动广告的智能手机移动 App。

Sam 的原话:“we are looking for strategic partners, who can use our SDK and build their own intelligent mobile apps, which can be mobile social, personal or family assistant, or mobile shopping or mobile ads.”

最后因为我这边确实经常会获得反馈,有我们读者去试用硅谷一些新 App,Sam 也提到:“The more people use it, the better we can make the app to serve people better.”他欢迎中国的读者测试他的新应用,可以直接反馈到 App 左边的反馈栏里,他想听你们的宝贵意见。

但在中国,目前 PlaceUs 可能只能在 iPhone 用,如果是 Android 手机,因为它需要谷歌地图服务,所以 Sam 不确定大部分人是否可以使用它。

下一波下岗的将是“职业摄影师”

几乎快被人遗忘的图片领域最近在硅谷酝酿着一轮新创新。这两天,我们拜访了图片编辑工具 Polarr 创始人 Borui Wang,请他谈一谈正在硅谷涌动的图片趋势成因。

Sigh,话题最后竟然又涉及新一轮“下岗”。以下是我整理的 Borui Wang 主要观点,Enjoy the insights from Silicon Valley!

过去问题

要知道硅谷图片行业正发生什么变量,首先需要先了解过去图片行业模型是什么样的。简单说,最早的模型,买卖之间的关系非常清晰而且直接,共涉及三个环节:第一生产者,第二经纪人,第三购买者。

以 Gettyimages 为例。就是说,有一群人,以拍照片为生,他们通常非常职业而且全职,生产照片目的就是为了钱;然后,他们把自己照片交给一个平台即经纪人,像 Gettyimages 这种;再然后下游,像《纽约时报》等专业机构进行购买。

那在这个模型里,最有 Power 的其实是 Gettyimages,因为它把照片版权买断了,每个交易达成,它收取 50%-75% 分成,照片生产者只能拿到很小一部分。甚至这种版权授权模式,在某个时间段是非常疯狂的,Gettyimages 刚成立时,就是把所有东西买断,比如跑去旧金山说,我把我喜欢的所有一次性购买,然后形成垄断。当时他们创始人做这个事,就是为“版权授权”这个商业模式,因此投入了很多钱。

但现在这种模式遇到什么问题呢?因为 Digital 的出现,而且情况是 Digital Photo 分散得越来越广,经常有人盗图,所以 Gettyimages 现在也没办法,解决方式是说:好,你可以免费拿,但必须注入我们某些标准,比如打上什么字样,而且他们花了很多钱和资源去做照片追踪,看有没有其他人在用他们的图。

但这仍是不解决问题的。为什么?昨晚我还在和一个朋友讨论,比如现在我有张图,并要把它控制在只被使用 5 次。你觉得有可能吗?一种方式是说,我给图片做个身份证号码,但要有人截个图呢?那我们也讨论过,不用身份证号,去追踪这个图片的信息是否相似,那要有人改个像素呢?

所以这个东西,它其实不仅在影响图片业,也在影响整个 ART 业。就好比以前我做五个雕像,我卖给五个人,没问题;但现在我画了这么个 Digital Art,然后就想授权五个人,你说 How Can I do it?

正发生的趋势

那讲第二种模式前,我们再来看下,与此同时图片产业链上下游正在发生的变量。首先下游,你会看到说,一些购买机构它已经觉得去 Gettyimages 买内容,成本太高;另一面,内容生产群体也在变化,一些业余但非常发烧的人在涌进来,或者说他们因为照片存储平台的存在,而被发现。

这些变量下,你会看到图片业已经发生的一个趋势,即一部分网站会说,我给你用户提供免费照片存储空间,你把你特别大的原始照片放我这里,然后我去选出一些好的,然后别人再过来买。

像 Flickr 现在转型也是在做这个,也归属这种模型。今年 7 月底,Flickr 说它要开始帮用户把照片卖给另一部分用户,因为相对 Instagram 这种移动图片托管服务,它上面的摄影发烧友还是很多,用户照片也相对专业。

注意:这种模式下,它其实是可以大幅降低图片购买成本的,因为用户或者说像你、我、他这样的人,首先会认为我作为一个爱好者,我在生活上没有说我要去依赖销售图片这件事。所以很多时候这些照片卖出去,他得不到什么钱,实际上是网站在赚钱,但用户不介意,他甚至还可能因为这个图片得到承认而非常高兴。

这种模型里,它的“销售”和第一个模型很不一样。第一种,它的用户有主观意识,我来这里就是想卖,但新模型中,这些人只是我的平台用户而已。这种新关系,也正渐渐演变成商业模式,除 Flickr,像 Humble bundle 这个网站,它以前也还是作为一个 Hosting 存在,但最近两三年,它开始变成第二种模型。

甚至这里还会产生更激进的:你比如 Instagram,它每年可能会有 100 个 Billion 照片上传,然后因为大家只是用户,我不在乎收入,有人用我反而很开心,然后 Instagram 就可以把大家这些非常随意的照片,去和一些品牌商对应。好比说,耐克它新推出一款鞋,然后它发现有某个用户拍得特别好,那这个运营图片的平台就会去跟用户说,用户也觉得非常高兴和自豪。

已出现的一个例子是,你看下面这张图:它就是一个叫 Nordstrom 的网站在 Instagram 发现了一个好图,然后这个网站的人给用户留言,说希望获得用户免费授权,然后你看那个用户不仅同意,而且还很高兴。

职业/全职摄影师下岗

那对个人职业者,未来整个趋势会变成什么呢?我觉得世上总会有两伙人,一伙他信仰所有东西,都该或者说会免费;另一种则认为,我们这个世界是个法律系统运作的世界。那不管怎么样,客观结果都是:

大量做得不错但只是把这些事作为一个爱好,并且不主要依赖此来获得金钱回报的人群在涌进来,同时,职业摄影师的存在目的突然变得没有了,就是这个职业突然需要变得要消失。我这里指的是大规模职业摄影师这个人群,它变得说只能存在少量的人。

而这个市场中的很多内容创造者,他会变成是这样一个状态,就是:很多人他会去做艺术,但不再是为销售,他做只是因为他喜欢。他会变成说:我有 70% 时间是在做我的爱好,但我不 Care 它是不是能回馈我钱,然后我有 30% 时间是在写代码,我就是通过这个写代码赚钱。

所以长远讲,这个人群不会再把这些事作为一个专有职业,而是爱好来做,然后如果他做,他也不会通过像第一种模型那样用非常直接方式去卖,就是他不会说做这个内容,然后直接卖的也就是这个内容。

当然在上面第二种模型中,也会有一些个人说,你要用我的东西?那你买我吧?但这里,首先,这个价格肯定比第一种模型里便宜;其次,这个人这样的个体可以存在,但市场最终影响力是在“购买者”这里。也就是说,如果我不想付钱,我还是可以通过其它方式找到差不多的,你可以不卖,因为技术发布成本降低,内容生产者在大量涌进来,我到处都有选择。

换句话说,你作为一个个体,如果还想找到一个组织或一个机构,给到你一笔专门生活费去为它做事,这种事情长远讲已经不存在,或者说整个受惠人群会大幅缩减。我觉得是这样,每个人它自己都已经开始像一个公司,就像刚才我说的,也许作为个体寻找职业的人来讲,你已经再也找不到一个组织说可以给你一个保护伞,你去为我做事,它可能会大量用低成本的志愿者,然后如果你这个平台赚钱,那是因为你利用你这个分享平台的影响力赚到的钱。

最新趋势

回到图片业,那现在硅谷又出现的第三种模型是什么样的呢?这其实也是我们想做的事。就是说:我作为一个经纪人或平台,仍会有非常多用户在我这里上传照片,但我会用一套非常强大的技术,去分析这些照片内容,最后去和厂商匹配。

注意:这里的商业模式不再是版权授权概念,而是一种完全由技术驱动实现的商业模型。首先用户层面,比如你把照片给到我,我会把它弄得更好看,把一个普通照片创造成一个更美好的东西,我用一套技术去实现,用户可以正常分享内容给朋友和家人。

与此同时,用户也可以获得我们建议,比如平台方它可能会用它的技术引擎,非常迅速而且精准帮用户去对他照片进行删选。

举个例子,假设你有 2000 张照片,那其中肯定有一些是不太好的,这个时候平台方会告诉你这 2000 张照片里有多少从专业角度看其实是“废品”,然后它会给哪些是“精品”的建议,可能是只有 200 张。当然,你会不会因此把“废品”删除掉,由你自己决定。

而商业模式层面,它不再是一个内容或产品授权平台的概念,更多做法可能是说:比如你是 Airbnb 这样的厂商,然后我告诉你,你作为厂商对不同用户应该把照片变成什么样。也就是说,你的不同用户应该看到什么类型的照片,在这方面,新模型图片平台方会给到你很强的建议。

讲得再深入一点,像 Airbnb,它花了很多钱找职业摄影师,因为很多想出租房子的人自己去拍房间照片效果不好,或者懒得拍,所以 Airbnb 会提供一个功能,说房东你可以申请要人来拍照片。然后 Airbnb 就找到我们,把这些照片给我,告诉我它要什么目的,然后我去帮它做优化。

因为这里的关键点是:不同照片对不同人群是有不同价值的。就像 Airbnb,你现在去看它主页,它有一些图片颜色偏绿,有一些偏黄,像我这种用户可能是比较喜欢黑白淡雅的。

那如果说,Airbnb 需要把同种类型的房子图片展示给某个特定年龄段的人,比如是 15-25 岁的年轻人,它需要什么样的图片建议?这些年轻人到底喜欢什么样的图片颜色、图片基调?如果 Airbnb 需要把同一种类型的房子图片展示给 26-45 岁的女性,它又需要什么样的图片建议?

所以,这种新型图片模型它确实会需要用到很多用户数据,这也是大数据的一种应用。我们现在就是专注在这个搜索引擎上获得数据,现在它是一个免费照片处理软件,不需要安装,速度可以达到和 Adobe 一样。我们就是完全基于这种理念去分析数据,你作为一个用户,甚至可能都不需要告诉我你年龄和爱好等信息,因为你已经在平台方上有 Photo Content,即照片内容。

下一波下岗的将是 “天使投资人”

F 50 天使创投创始人 David Cao 在中国转了一圈后,我们在硅谷最有名的孵化器之一 NestGSV 聊天,其中聊到一个话题,即大数据如何在种子至天使轮投资中获得应用,我觉得很有意思。

硅发布曾写过《下一波下岗的将是 “IT 人士”》。现在,我们来看看另一个正在硅谷发生的信号。以下是我整理的 David Cao 主要观点。Enjoy the insights from Silicon Valley!

全球创业数量大幅增加

首先第一点,全球创业数量正大幅增加。我们来看下大环境。举例说,五年前你要在美国开始创新,一般都得是当年什么思科、雅虎做过至少总监或副总裁以上级别,你得手上有那么几十万美金现金,还得 Hire 一个中国或印度人做你 CTO,否则开不了公司。

但现在,谷歌或其它公司的云计算已经把印度和中国人 CTO 职位消灭,实际上你会看到,现在越来越多创新公司它已经不需要 CTO。第二个变量,因为社交媒体发展起来,导致以前公司很需要的媒体 PR 角色也被大幅削弱,或者说创业公司,它通过很 Social 或很便宜成本就可以实现效果。

那第三个变量,产品的 Distribution 即发送这块。以前如果你要做移动产品,或要搞定运营商和大公司,你这个 BD 成本是非常高的,但现在你只要把产品放到 App Store,或放到谷歌、亚马逊平台上,它自然就会滚起来。

所以也就是说,现在发行(BD)、 Marketng,以及 CTO 这样的工作,它都正被大幅削弱,而小年轻们他只要有饭吃,甚至只要有几千美金,他就可以开始一个公司,并在这三个领域拼过那些很有经验的人。这些是我们说的导致全球创业数量大幅增加的第一个大趋势

创业者素质大幅提高

第二,创业者素质大幅度提高。比如以前从思科、雅虎做总监出来创业,他其实没经过任何 Training,只有工作经验。但现在年轻人创业,你去看硅谷,光孵化器它就有 100 多个,还有上百家社区。

比如我们刚做的“硅谷企业家社区”是其中一个,但已经是硅谷最大线下社区,那为什么?为什么这些社区这两年突然爆发性增长?这其实涉及新型大数据环境下创业到底发生了什么变量

第一个是,有大规模线上和线下社区,这些社区大幅扩张,急速促成内容共享和社交学习;第二个是孵化器和加速器大规模兴起,它们能帮创业者去 Training 和包装;第三个就是大赛趋势越演越烈,它主要存在目的是做删选机制。

也就是说,这三大细化趋势都在帮助创业者从原来一个 Dreamer 变成寻找天使轮投资时“很有经验”。而作为这些那些各种培训的结果,你会看到说:现在的创业者走出来去谈种子或天使投资时,他已经变得一个个看着都非常像美女

他们的 Presentation 已大幅上升,而且他们还在用很低成本,在用谷歌和亚马逊平台,弄出一个你看着很像一头大象,但其实还不是大象的东西。与此同时,问题是什么呢?

问题是:和过去相比,这些人的失败率也在大幅提高。比如五年前那些思科、雅虎出来创业的总监或副总裁,如果手上有几十万美金现金,还 Hire 一个中国或印度人做 CTO,他们失败率会比较低,因为竞争少。假设那时这类人成功率即五年后企业还能存活率是 5%,那现在这些创业公司的存活率,可能已经变得只有千分之几,因为创业数量太多,而竞争非常非常激烈。

这就产生了一个问题,即整个传统 Funding 的流程快要奔溃了,它变得无法运作。因为进来的人越来越多,而且个个看着都不错,但他们实际成功量却只增加 100%,失败率却大幅提高。

这里我讲的主要是早期投资,即种子轮到天使轮这个阶段,大数据的主要问题就在这里:即种子轮一直到 A 轮,特别是种子轮和天使轮面临的问题比较大

比方说一个小基金和 Partner,以前他一个月看几十个 Case,基本能判断哪几个 Case 是好项目,但现在因为创业者 Presentation 能力大幅上升,失败率却大幅增加,投资人该怎么办?

再好比大家都说斯坦福那个投资谷歌十万美金最后赚了一个亿的那个教授,运气好是一方面,但那时创业竞争也不激烈,其实他也写了不少支票出去,而大部分也都失败;另外当时找他要 Check 的人也不多,那如果是现在,可能会有几千人向他要十万美金,他该怎么给?

也就是说,以前整个种子轮、天使轮流程已无法应付这种大规模创业者。投资人已经变得没法判断,看不清楚,你没有足够多量数据去支持判断,而且你还看到大量创业者在不断涌来。

天使机构化大规模兴起

那造成的结果,其中一个冲击就是:这些传统硅谷天使俱乐部 Angle Group 等,运作开始变得很慢。每个项目都很好那他也能投得很快,但如果每个都是挺好又不够好,他就会不知道怎么决定。

所以我听到的是:这两年硅谷好几个 Angle Group 的投资效率在大幅下滑,他们面临的问题是,这些机构都是业余组织,处理不了这种大规模数据。举个例子,以前来的评审 Case 是一个月 20 个,现在是 80 个甚至 100 个,看着而且还都很接近,很接近时你是非常难选的。

所以这个时候,天使投资机构化的大规模扩张,是硅谷目前正呈现的另一个明显趋势老牌天使投资人他们开始退役,这是“被迫退役”,因为不知道该怎么做决定。

以前很少有机构做天使,投资机构都从真正的 A 轮开始。但实际上按现在硅谷情况看,不仅仅是投资机构开始进入天使轮,也有新基金融资专门就是为天使融起来。然后它就导致,个人天使开始变得要退休

我们这么讲吧,如果你是个人天使,以前全凭自己 Networking 就可以决定投资,但现在不行了,你必须加入一个平台或一个聚合机构,才能得到比较有优势的判断。比如那个斯坦福教授,大数据情况下他该怎么办?

两种可能:一不投了,其实就是“退休”;二变得很专业化,他开始加入一个投资机构,现在硅谷很多天使投资人他就加入各式各样的网络或者新兴投资机构,要么做 LP,要么做 GP,所以说最近硅谷天使机构的 Fund 来得很多。

实际上,你把这三年来在硅谷新建立的基金,我猜应该是爆发式增长,就是这三年在硅谷成立的天使级别基金,这个 PRE-A 的基金成立是爆发性的。像 YC 等等。以前天使是业余的人玩,但现在全是机构在玩

大数据时代怎么删选公司

那么这样三个大趋势下,我们会怎么删选人。其实也是要用到大数据,这个数据牵涉到好几个方面,我把它分成这么几类数据。

第一类是 Social Networking。这个就是要去查,大家做天使投资其实还是很关心这个人怎么样的,那这个时候就是要去 Track 他。实际上我们要查这个创始人都是要查他 LinkedIn 等各种 Networking。

你查是为省时间,因为如果每个人都见,你会被累死。举个例子,以前你就认识我一个 David,你不用查来查去,但现在情况是说你认识一百个 David,你怎么办?所以信息收集能力对现在的投资人非常重要,这也是为什么说天使必须机构化的原因。

现在你的能力已经远远不够,你必须有全职人员,有一帮人在为你做这些事。然后,现在市场上它还派生出很多第三方数据机构,专门就是为提供这些数据,比如有家创业公司叫 Indicator,它做的主要事情就是对创业公司所有痕迹进行跟踪。

另外讲到创业者,我们还会去查说是你是否真实。首先,你必须确定在 LinkedIn、Faceebook、Twitter 上情况一致。因为也有一些人他会作假,比如他有两份工作,然后呢? Co-founder 是兼职。但他不会写全职,就是大家都很 Smart 你知道吗?他没有Treated 你,他只是隐藏了信息就是 Mislead 你。类似这样的。

所以你要通过各式数据系统去摘取数据。而如果你是业余天使人,你根本找不到那些数据,因为那些都是很专业机构在专门帮你采集,像用户访问量、活跃用户等诸如此类。

甚至还有专门公司 Track 你们团队的 List 变化,它就完全用工具抓,只要你一变化它就知道,而且这些全都是全自动化抓取和自动化分析的结果

那还有一个是行业方面大数据,这叫趋势。你怎么判断这个趋势?回到那个斯坦福教授,以前为什么他敢投谷歌?因为他觉得这个东西还不存在,但其实真实情况可能是,它是存在的,只是那些没做成,而斯坦福教授不知道。

也就是说,如果谷歌前面只有五个,那么他投到第六个也就是谷歌时很 Lucky,但如果是像现在这种情况的 100 个呢?他的成功率会远远小于 10%,而这时每个创业者都会和你说 I am different,你就会变得很难判断这个行业趋势

种子或天使轮核心问题

其实我觉得种子轮到天使轮,它面临的最大瓶颈是:所有这些种子轮或天使轮它投资企业时,都是静悄悄发生的,但你必须用各式各样大数据方式去把他们找出来,以确保自己不错过投资

这些工具你在做 B 轮和 C 轮时,会有一帮人专门干这个活,因为你投的是几千万美金,有足够成本雇佣人专门花一个礼拜就做这些事,但问题在于:你是天使轮,你没那么多成本去 Hire 一个人或怎么样,所以最后你必须是个工具化和平台化方式,来确保你知道别人已经投了,这是关键。

天使轮的问题就是:A 轮属阵地战,敌我双方都公开,但天使轮尤其是种子轮,你不是所有都知道

而且这些东西通常会在什么情况下暴露?它会是在一些社区、非正规或非主流媒体里等,所以你必须有一些更大数据挖掘和处理能力。你不能说我看一个 Case 我看得很高兴,结果别人早就投得不知道哪里去了。

最关键仍是人

那什么样的人能成功这个东西有没有变化?我觉得大方向上是有的。

我们发现,早期在五年前的成功创业者,他从大公司出来的多一些,就是高管创业比较多,因为你得有权有势有资源人脉;但现在,因为互联网技术导致这些需求量不高,这时比较聪明和勤奋的人会更有优势

就是这个人的 Personality 比他以前经历更重要,这个人本身,他是不是会领导人,是不是对在做的这个东西非常有 Passion。这么讲,就是这个人的个人特点比他背景更重要,然后他个人的 Passion 比他经验更重要。

因为五年前如果你想创业,你有最强的 Passion,你也仍然克服不了中国/印度人给你做 CTO 及 Marketing 等这个或那个问题,但现在你有 Passion,同时那些条件被大幅度削弱,“谁可能成功”这个问题开始变得不一样。