​“琯溪大桥”得去“大”字,有些“小而精”的大学哭了

都说“deadline是第一生产力”。各地民政部门眼看着6月底要到清理整治不规范地名的截止日期了,这几天也是加班加点,对本地区不规范地名进行集中公示。

对崇洋媚外的“维多利亚公馆”、封建落后的“王府大宅”、刻意夸大的“万国城”、怪诞离奇的“24克拉”等名字是否规范见仁见智,不过目前按照六部委发布的通知这些的确在待整治的“圈内”。

可据报道,福建漳州的东风大桥、琯溪大桥、南山大桥也因为“名称刻意夸大”,要被剥夺“大”字,或将分别整改为东风桥、琯溪桥、南山桥。此外,被归于“刻意夸大”的还有漳州市东山县的“备战路”,现已整改为“和平路”。

有人戏谑地表示:因为“叫大不够大”而面临被改名,一些“小而精”的大学恐怕要瑟瑟发抖了,有可能过两天学生们拿到的毕业证要改成“小学本科”了;“大理”“大同”见状也悄悄地开溜,生怕被“点名”。

这当然是句调侃。大学、大理和大桥不同,“大学”名字有特定内涵,“大理”有其历史渊源,而“大桥”则是为了表示规模而赋予的名字。

但多大才能叫做“大桥”,似乎并没有严格的标准。即便《公路工程技术标准》中有对于大桥、特大桥、中桥和小桥的技术化区分标准,但技术标准并非命名标准,在现实中通常不会严格按照规格来取名。

▲海南民政厅回应维也纳酒店“抗议”:商标不能延伸为地名标识。视频/新京报我们视频

比如,我们管家门口的小桥叫“连心桥”,而不是严格按照标准叫“连心小桥”或者“连心中桥”。这并非是“刻意夸大”或“刻意缩小”,不过是约定俗成罢了。

记得在我们县城,第一座现代化“跨河大桥”竣工后曾一度成为县城居民热衷的游览胜地,更是孩子们聚会的好去处——“去哪玩?”“大桥走起。”如今,当我们这些孩子长大,跨过“大桥”抵达城市,才发现曾经引以为傲的大桥在城市里稀松平常。

说到底,“大”或“小”不过是种相对的概念而非绝对性的。这种概念的特点是与个人感受、当地风土密切相关,标准不一。而行政行为要避免以相对概念来划分,这会产生较大的自由裁量权,给执行带来混乱,也给民众带来困惑。

我们看到,在此番整治不规范地名的系列行动中,其实已经有个别地方出现“收紧标准、扩大范围” 的倾向,而这样的倾向会不会进一步扩大影响,甚至引发各地“攀比”,值得警惕。而在六部委下发的《关于进一步清理整治不规范地名的通知》中,首要的工作原则就是“审慎稳妥,依法实施”;第二原则是“以人为本,便民利民”。

以法治和人本作为原则,不仅意味着要“以理服人”,更要“以法服人”;不仅意味着在更换地名的过程中“便民不扰民”,更意味着要尊重民俗,特别是保障民众的合法权益。

六部委的文件里说得很清楚,“对于可改可不改的不予更改”,鉴于在各地实施过程中已经出现个别执行上的变形和民意反弹,有关部门有必要再做思量,以提供进一步指导或调整。像“大桥”被视作“大洋怪重”中的“大”,未免有些过犹不及,实在不应该。

人工智能时代,传统PM如何快速转型成AI产品经理?

随着科技的快速发展,近几年人工智能(AI,Artificial Intelligence)掀起了一阵阵新浪潮。人类从未停止过对人工智能的预想,从1950年图灵发表论文预言创造智能机器人的可能性开始,人类就在人工智能的道路上越走越远。随着计算机性能的提升,人工智能技术将会广泛运用于各行各业,人工智能产品终将会由各种预想慢慢变成现实。

我们逐步经历了PC互联网时代、移动互联网时代,人工智能时代。传统互联网对人类的主要贡献是通过优化和创造信息存储和传递的方式重新组合各种生产要素(即重构了已有商业模式),人工智能的主要贡献是升级生产要素,进而推动产业升级。

来到人工智能时代,传统互联网产品将面临巨大的挑战,那么如何提升自己转型成为AI产品经理呢?

一、了解AI,寻找切入点 1. AI是什么

AI就是利用技术对人的能力和意识进行模仿和超越。

AI产品经理不仅需要像传统产品经理一样设计产品交互和逻辑流程,还需要改变传统产品流程上能用到人工智能技术的能力范围,实现让技术为产品赋能,为企业赋能。AI技术已经广泛运用于多个领域,如自动驾驶、机器人、电商、语音与图像识别、人机交互、智能控制、医疗诊断等。

人工智能产品没有固定的形态,只是一种将传统产品和服务赋能的一种手段,有了人工智能技术,将会使产品逻辑化繁为简,降低用户学习成本,提升产业的商业价值。

无人驾驶汽车通过运用传感器、高精度地图、高级辅助驾驶系统和车联网等关键技术实现无人驾驶,与传统汽车相比,用户不再需要全程关注路面情况手动驾驶而是仅仅需要输入目的地即可。

语音交互产品与传统的鼠标、键盘、触摸屏等交互方式不同,用户通过与产品进行语音对话即可完成唤醒、查询、订购等一系列复杂的人机语音交互操作。

人脸识别身份验证与传统登录需要输入账号、密码、验证码不同,它只需要用户在摄像头前露个脸即可实现快速登录。

2. AI的三要素有哪些

人工智能在图像识别、语音识别、自然语言处理、信息检索、机器翻译、社交网络过滤、精准推荐、智能医疗等方便的广泛应用离不开深度学习。

深度学习在每个应用场景中的落地离不开“算法”“算力”“数据”三要素:

1)AI第一个核心要素:算力

算力就是支撑需求实现的系统架构支撑,可以简单理解为计算能力。评估某个需求的算力需要着重从硬软件多方面去衡量。算力不是瓶颈,因为现在有云计算,但是有成本的考虑因素在里面,算力的成本在整个AI模型中占到了10-20%。

2)AI第二个核心要素:算法

AI常用的算法有:自然语言生成算法(NLG)、语音识别算法、虚拟现实算法、决策管理技术、深度学习、生物特征识别技术、识别图谱、机器学习……

虽然算法在AI行业里大部分是开源的,想拿到什么样的资源都可以拿到,深度学习、多层次神经网络算法目前也都已经比较成熟,但是AI产品经理在做产品设计时,还需要结合公司算法研发能力避免提出过于超前和落后的产品功能。

3)AI第三个核心要素:数据

在机器学习领域,好的数据通常比算法更重要,有些时候没有数据的话,AI模型是不可能成熟落地的。更有算法工程师扬言“数据秒杀一切算法”。既然数据如此重要,产品经理在设计之初就得考虑数据从哪来、数量质量怎么保证、数据治理的工作怎么开展等问题。

3. 寻找适合自己的切入点

应用AI的公司主要有三类:纯AI公司、AI+公司、+AI公司

1)纯AI公司

纯AI公司是做AI的基础层,主要做芯片、云计算、框架等方向。

这类公司从人工智能的底层平台需求出发,构建完整的从人工智能计算平台的硬件单元研发、数据治理、AI建模再到平台部署的人工智能的“基础设施”。这类公司布局一些PaaS形态的基础计算平台和算法平台供其他公司直接调用,减少其他公司的人工智能研发成本和周期。

2)AI+公司

AI+公司是做AI的技术层,主要研究通用技术,如图像识别、语音识别、文本识别等。

3)+AI公司

+AI公司是做“场景行业+AI”,如智能医疗、智能安防等。

传统产品经理需要根据自己擅长的领域和兴趣去有针对性的强化学习,将自己擅长的点发挥到最大。

如果你擅长场景,那么你着重学习一下算法方面,你在应用层+AI企业中,将自己负责的产品赋能上人工智能将实现更大的价值。

如果你是技术出生,机器算法、机器视觉等都懂,则适合去技术层公司或基础层公司发展自己的才能。

除上所述,还有像BAT这些公司,在基础层、技术层、应用层都有企业布局。

二、转变思维模式

传统产品经理的工作协同方式是优化和创造信息存储和传递的方式重新组合各种生产要素。

比如:滴滴打车,传统思维模式是将古老的路边招手即停的打车方式合理的规划让信息准确传递,使用户和司机双方都能进行信息互通,司机可以接自己想接的单子,乘客可以选择自己要打的车型。

人工智能产品经理的工作协同方式是在传统产品经理的基础上实现变革与创新,升级各种生产要素,而不仅仅是生产要素之间重新组合。比如:无人驾驶,不管是半智能、条件智能、高度智能、完全智能,均改变了“司机”这一生产要素,让必须“人类驾驶员全程监控行驶环境”升级为“汽车自动智能监控驾驶环境”。

故要想成为人工智能产品经理并在产品管理工作中变得优秀,就应该改变自己的思维模式。

传统产品经理会将很大一部分经历分配到功能逻辑、流程推敲、页面设计等等事情上,而人工智能产品经理不仅要懂得传统产品经理的功能梳理和交互设计,更需要懂得硬件运算架构、算法模型、数据分析、有效训练数据等综合能力。

所以,人工智能产品经理应该具备系统性思维,把问题放在整个系统中综合分析,权衡利弊,得到最佳解决方案。

韩国陆军认证的“优秀训练兵”!XIUMIN成为新兵教育队助教服役

最近半年消费行业,非常多的讨论都集中在00后身上,我认为适当讨论是对的,过多讨论是错的。

首先,00后依然没有大面积具备自己的可支配收入(不要用个案来抬杠);其次,根据上图国家统计局数据,中国出生人口自1998年就出现了比较大的下滑,在此之前的10几年都维持在2000万一年以上。同时,1988年左右达到改革开放后的巅峰,其后就再也没有出现过了。

故而,对于今天的消费品企业来说,不要花太多的时间探讨00后。整个90后是1.9亿(另一个版本数据是1.88亿),整个00后1.4亿左右。(并且最小的一批还归类在儿童里面)。抓住90后的前两波,即工作五年左右的90后,90年-95年之间的人,是最为重要的。

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当我们说到90后。

不好意思,目前,整个大消费品市场对于90后的理解可以说是充满着错误和荒诞的。一部分原因是决策层基本都是50、60后,与年轻人脱节。

另外是他们脱离普通人的生活,他们精致的生活成为了理解真相的屏障。同时,过去七八年的社会舆论的偏向性有问题,这导致了人们对90后的判断出现了标签化和巨大的偏见。

事实上,我认为90后是没有共同标签的一代人。并且,他们就是正常的人类,有七情六欲,有爱,有恐惧,有贪婪,有懒惰,有梦想。

要说明白这个事情,我们先把时间拉回1990年代。

03

1990年的中国:

当历史进入20世纪的最后十年,中国度过改革开放的第一阶段后,即将进入一个全面腾飞的阶段。

1990年中国的人均GDP还只有344美元。(当时人民币比美金是1:4.7左右)对应的本币是1644元一年。我们再以1995年,和1999年为节点来看。

1995年本币是5,046元,对应604美元。

1999年本币是7,159元,对应865美元。

这组数字意味着什么?

——意味着出生在90年代的不同时期,其实像是出生在不同的经济体中。这必然体现在人的性格,价值观,消费观念的塑造之中。

在我对比欧洲的数据时,我发现:欧洲平均每年增长2%就很好了,那么九十年代中国很多年份都是10%-14%之间的增长。

这意味着一年抵欧洲5-7年,放到整个90年代来说,给人的冲击感就是欧洲近代的半个世纪以上。

1992年,全国平均的城镇化程度是多少呢?是27.63%。并且依然是沿海地区城镇化刚刚兴起,内陆基本还没有开始。故而,1995年前,不考虑城镇和农村生育率的差异,(农村更高)我们也可以很清楚的看到,出生在农村的人占7成以上。

另外,以1995年前的上海为例,虽然作为远东第一大城市,其实还是非常工业化的。城市的主体是工人,但已经出现了一部分商人。

所以,90后就不可能有统一标签,是因为他们诞生在一个激烈快速变化的时代,他们的父母也在快速地变化,他们的故乡在快速地变化。

他们有人是工人的后代,有人是农民的后代,有人是商人的后代,有人在沿海,有人在内陆,有人直到考上了大学才看到省城的高楼,有人从小就活在城市。他们有的人从小经历的就是奋斗。

有的人从小就已经不需要奋斗,他们的组成、经历,都过于复杂,故而我们要旗帜鲜明得提出:90后根本无法标签化,更不能简单归类。

我们团队做过一篇可视化报道叫做《90后是三代人》大家可以看下。

04

但他们依然是有一些共性的,在共性之下体现出巨大的分化。在04段我们将重点讲述一些有趣的共性。此处感谢唯品会在数据上的支持,让我们可以率先看到唯品会X南都《社会新人消费报告》的内容。

注:调研中的“社会新人”人群界定:年龄在20-29岁、毕业进入社会5年以内的90后群体。那大致是在90年-95年之间的。

对于喜欢的东西,敢于作大额支出。超50%的90后社会新人表示:虽然自己收入水平中等,但在购买大牌穿戴、高端护肤品时不会手软。这在95后群体中,更为突出。

有一个词叫做:局部富人,说的就是那些在某些地方特别能花钱的人。

比如:有的人特别爱玩耳机,大部分可支配收入都用来买耳机,这在95后一代人里是突出的。

这对我们品牌们的启示是什么呢?

——那就是可能平均可支配收入对我们很多行业可能没啥参考意义。用户喜欢你,没钱还能用现金贷来买,不喜欢你,再多闲钱都不太会买。我们应该去积极得找到那些死忠骨灰级粉丝,并给到他们死忠的理由。很多时候就是一种优越感,一种信仰。

既然是局部富人,那么局部之外的地方往往是要回归现实的,对性价比的追求是非常看中的。同时,90后拥有较高的文化水平和高度对称的消费信息,他们擅长使用各种工具去比价,擅长躲过商家的“花招”。