斯隆管理评论
Sloan Management Review
麻省理工学院斯隆管理评论（Sloan Management Review）的报告称：“和单一型企业相比，多元化企业的利润一般要低5％到12％。
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《MIT Sloan Management Review》季刊 世界著名管理杂志 《麻省－斯隆管理评论》(MIT Sloan Management Review)是由世界上知名的麻省理工学院史隆管理学院出版发行，是世界十大综合管理类期刊之一，是世界上顶级商学院的专家进行研究所必备的...
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事实上，权威的《斯隆管理评论》（Sloan Management）这样总结道：与彼得斯和沃特曼的畅销书《追求卓越》相比，《变革大师》的质量简直好得无法衡量。
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感谢您的反馈，我们会尽快进行适当修改！&是什么让我们的工作有意义？【商评×MIT斯隆管理评论】
是什么让我们的工作有意义？【商评×MIT斯隆管理评论】
日09时57分来源：
商评编者按“有意义的工作”这个话题正在引起人们的日益关注。那么，哪些因素能够创造或毁灭工作场合的意义感？组织可以从哪些方面下功夫，在员工心中塑造意义感？
人人都想要一份有意义的工作。在职场中，意义感在员工心目中的重要性要超过任何其他方面的考量（如薪酬奖励、晋升机会和工作条件等）。有意义的工作可以起到强大的激励作用，大幅提升员工绩效、工作热情和工作满意度。
原本以为研究数据将显示，员工体验到的职业意义感与管理者行为存在明显关联，譬如，变革型领导者的下属可能觉得自己的工作有意义，而事务型领导的下属就不见得有此感觉。
然而实际研究结果显示，人们在描述感受到工作意义的时候，根本没有提及领导素质。不过，糟糕的管理却是摧毁职业意义感的最大杀器。
员工只要在工作中遇见那种无意义的时刻，就会立刻萌生“我如此辛苦工作所为何来”的念头，而且这种念头给人的打击极其沉重。如果说意义感宛如一朵需要精心培育的娇嫩鲜花，那么，意义感的毁灭过程就好比这样一朵娇花瞬间遭到铁头靴子践踏。
以下七种领导者行为会在员工内心引发工作无意义感（按损害严重程度由高到低排列）。
1. 管理层做法与个人价值观脱节
2. 满不在乎地对待员工
3. 给员工安排无谓的工作任务
4. 待人不公
5. 凌驾于员工的良好判断之上
6. 断绝人们的支持关系网络
7. 将员工置于肉体或心灵受伤害的风险境地
职业意义感主要靠员工个人在工作中自行发现，但无意义感却能由组织和领导者主动制造。领导者面临的首要挑战就是如何避免上述毁灭意义感的“七宗罪”。组织可以从以下四个方面下功夫，在个体员工心目中塑造一种整体意义感。
1组织意义感
当员工理解组织的广义目标时，他们的意义感就更有可能滋长。
一位垃圾清运工讲到，管理层以前告诉工人们，他们送往回收点的废品将被循环利用，不过这一信息的传达方式是高度抽象化的。
后来，公司开始在垃圾车的侧面张贴一些图画，上面画着废品经过回收利用后制造出的各种产品。这让工人们更切实地认识到这些废品将来的用途。
2工作意义感
组织可以通过展现各人的工作与组织的大目标相符，或者服务于更广泛的社会福祉，鼓励员工认识自身工作的意义。
意义感不仅仅源自正面工作体验。充满挑战、问题重重、令人悲伤或痛彻心扉的工作内容大有可能带来意义感。
对于护士和神职人员来说，提供临终关怀的工作是很痛苦的，然而他们常把这种时刻列为最有意义的体验。
3任务意义感
个人在描述职场无意义感的来源时，时常谈到如何面对枯燥、重复、实质上并无意义可言的工作问题，说起来，几乎每一种工作都包含此类内容。
例如，大多数受访学者都非常反感工作流程中那些堆积如山的必填表格。组织一旦成功地管理好这些必不可少但索然无趣的任务所处的环境背景，员工即便不能由此产生什么意义感，但也不至于觉得它们全无意义。
有位学者表示，“工作枯燥没有关系，只要在大视野下有意义，我就能做得很好。”
4人际意义感
人际意义感最醒目的例子来自关怀人的行业——护士和教牧人员。在这些实例中，从业者经常接触自己工作的直接受益者，大多数情况下是为遭遇重大不幸的人们提供支持和医治。
能够亲眼目睹、亲耳听闻自己的工作如何改变他人的生活，使得他们的工作环境易于产生意义感。
意义感生态系统的四个要素结合起来，可以创造一种整体的意义感，来自多个源头的意义感协同作用，产生复合效益。尽管职业意义感可以来自任何一个源头，但是当人们能从其中两个或更多源头汲取到意义感时，这种意义感便更加丰富厚重。
作者简介：凯瑟琳·贝利（Catherine Bailey），萨塞克斯大学（University of Sussex）商业管理系教授。阿德里安·马登（Adrian Madden），格林威治大学（University of Greenwich）商学院人力资源和组织行为系高级讲师。
翻译：石小竹
本内容有删节
原文《是什么让工作有意义》
刊登在《商业评论》2016年10月号
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杂志名称MIT Sloan Management Review出版周期季刊
单期定价180期数4
刊 号714B0103ISBN
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出版周期：季刊
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论述影响企业管理的关键因素，着重于企业家的管理艺术和商业智能系统，涉及计划与控制系统、管理信息系统、财政和劳资关系等。
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这两天各地电闪雷鸣，狂风大作，暴雨如注，据说武汉中心城区被暴雨攻陷，交通系统全面瘫痪，想想也是怕怕，你那里还好么？
妊娠期糖尿病是近几年来比较常见的一种孕期病症，是指妊娠与糖尿病同时并存。包括两种情况，一种是怀孕前已有糖尿病称为糖尿病合并妊娠；而另一种更常见的情况是妊娠后才首次发现的，称为妊娠期糖尿病。患有妊娠期糖尿病的妈咪们多数于产后可恢复正常，但将来患糖尿病的机会增加。
三岁以前，玩具是宝宝很重要的“玩伴”，选对玩具才能给宝宝带来快乐。商场专柜里的玩具琳琅满目，每一个都看起来很好玩，但并不是每个都适合你家宝宝。
俗话说，“死皮赖脸”，而死皮还真的赖脸呢，即使是平时护理的很好，这死皮也会悄悄地爬满你的脸，更别提孕期肌肤能量骤降，脸部细胞的新陈代谢能力下降，更是容易出现死皮。
随着生活中无出不在的电磁辐射，准妈咪们感觉自己像是进入了一个无形的辐射包围圈，“敌人”在暗，而自己在明，想要“回击”，却无处施力，那咱们就只能做好防备呢！
经常看电视的时候，都被电视里各种生娃的场景吓得喝十杯水都不能压压惊了，每次都加深小编我不要生娃的信念！可是，咱们毕竟作为女人，一辈子不生娃，总觉得少了点什么。那么生孩子到底有没有那么恐怖呢，小编先来跟还没要孩子、准备要孩子、快要生孩子的妈咪们一起来好好地了解了解，生孩子，到底是怎么一回事儿？
很多小孩子三岁以上开始学跳舞，四五岁的居多，小一点的孩子一般学民族舞，大一点的孩子就可以学拉丁、芭蕾等难度较高的舞蹈。
生孩子对于任何一个女人来讲，都有着一种复杂的感情，一方面有当妈咪的欣喜，另一方面也有对自己产后身体变化的不确定性的担忧，想必很多妈咪都会为这个问题困扰：产后乳房变小！本来产前胸就不是很大，产后发现胸更小了，在“一马平川”的道路上越走越远，抓狂啊！！！
自从牛仔裤被引进之后，一直占领着时尚的前沿，风靡于各年龄段圈子，不少潮爸辣妈也会给自己的宝宝准备几件牛仔单品，然而，他们不知道的是，当宝宝穿得如此的可爱潮流，接受着众人的夸奖时，他们的身体正遭受着伤害！
欢乐的暑假里，到处都是孩子们欢腾的身影。到公园里去溜一圈儿，好多孩子都在玩滑板！于是乎，自家那个就开始闹腾着也要买。如果当妈的满足了他这个小小的愿望，可是孩子也不会玩，你也不会，那不是还得请个老师？所以当妈的都要学学，怎么教孩子玩滑板，以及你应该怎样给宝宝挑选滑板哦。就这一项，就能让你在孩子心目中的形象高大上许多哦，他对你的崇拜可是又多了几分呢！
我们都知道，人的相貌、身高都是会遗传的，宝宝长得像爸爸妈妈一点也不奇怪。可是，爸爸妈妈身体的一些“小毛病”会不会遗传给宝宝呢？
混合喂养时，很对妈咪会发现，宝宝瓶喂的量越来越大，自己的母乳始终跟不上，最终全部放弃母乳喂养。其实，并不是宝宝的胃口变大了，而是奶瓶喂养的方式除了问题。因此，奶瓶喂养，也要尽量模仿宝宝在乳房上吃奶的状态。
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Reshaping Business With Artificial Intelligence 认为，已经了解并采用人工智能的公司与那些落后的公司之间存在巨大的差异。人工智能的早期采纳者在专业分析方面投资巨大，以保证算法和数据的质量可以满足整个公司范围内的信息和知识的需求。\u003C\u002Fblockquote\u003E\u003Cp\u003E编译 | 王宇欣\u003C\u002Fp\u003E\u003Cul\u003E\u003Cli\u003E84% 的受访者表示人工智能（AI）帮助其获得或维持竞争优势\u003C\u002Fli\u003E\u003Cli\u003E83% 的受访者表示人工智能目前是其商业战略重点\u003C\u002Fli\u003E\u003Cli\u003E75% 的受访者表明人工智能将帮助他们开拓新的业务\u003C\u002Fli\u003E\u003C\u002Ful\u003E\u003Cp\u003E上述观点均来自于由波士顿咨询集团和《麻省-斯隆管理评论》期刊在本周联合发布的研究报告— Reshaping Business With Artificial Intelligence。（阅读报告请访问公众号并点击阅读原文）。该调查是对来自 112 个国家、21 个行业的超过 3,000 位企业主管、经理和分析人士进行采访并最终得出。有关方法的更多详细信息，请查看第 4 页。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cfigure\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\u002Fpic2.zhimg.com\u002Fv2-2ebb0a36a35a_b.jpg\& data-rawwidth=\&640\& data-rawheight=\&400\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb\& width=\&640\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic2.zhimg.com\u002Fv2-2ebb0a36a35a_r.jpg\&\u003E\u003C\u002Fnoscript\u003E\u003Cimg 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的人相信，降低成本的压力将会促使其公司在未来五年内使用人工智能。\u003C\u002Fli\u003E\u003C\u002Ful\u003E\u003Cfigure\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\u002Fpic3.zhimg.com\u002Fv2-3ea379baaa3555a83ecccf_b.jpg\& data-rawwidth=\&640\& data-rawheight=\&353\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb\& width=\&640\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic3.zhimg.com\u002Fv2-3ea379baaa3555a83ecccf_r.jpg\&\u003E\u003C\u002Fnoscript\u003E\u003Cimg src=\&data:image\u002Fsvg+utf8,&svg%20xmlns='http:\u002F\u002Fwww.w3.org\u002FFsvg'%20width='640'%20height='353'&&\u002Fsvg&\& data-rawwidth=\&640\& data-rawheight=\&353\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb lazy\& width=\&640\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic3.zhimg.com\u002Fv2-3ea379baaa3555a83ecccf_r.jpg\& data-actualsrc=\&https:\u002F\u002Fpic3.zhimg.com\u002Fv2-3ea379baaa3555a83ecccf_b.jpg\&\u003E\u003C\u002Ffigure\u003E\u003Cul\u003E\u003Cli\u003E尽管人们对人工智能具有很到的期望，目前只有 23% 的受访者在公司的流程、产品以及服务供给中融了人工智能。另外，有 23 % 在公司目前有一个或多个人工智能试验项目，54%的公司目前没有采用人工智能的计划，22%的公司则没有确切的计划。下图提供了受访者人工智能的利用情况。\u003C\u002Fli\u003E\u003C\u002Ful\u003E\u003Cfigure\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\u002Fpic4.zhimg.com\u002Fv2-3b21f2eefac_b.jpg\& data-rawwidth=\&640\& data-rawheight=\&359\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb\& width=\&640\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic4.zhimg.com\u002Fv2-3b21f2eefac_r.jpg\&\u003E\u003C\u002Fnoscript\u003E\u003Cimg src=\&data:image\u002Fsvg+utf8,&svg%20xmlns='http:\u002F\u002Fwww.w3.org\u002FFsvg'%20width='640'%20height='359'&&\u002Fsvg&\& data-rawwidth=\&640\& data-rawheight=\&359\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb lazy\& width=\&640\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic4.zhimg.com\u002Fv2-3b21f2eefac_r.jpg\& data-actualsrc=\&https:\u002F\u002Fpic4.zhimg.com\u002Fv2-3b21f2eefac_b.jpg\&\u003E\u003C\u002Ffigure\u003E\u003Cul\u003E\u003Cli\u003E通过对受访者询问一些人工智能的理解、采用的问题后，完成了一系列的调查分析。该报告将受访者分为四个不同的类型，分别是先驱型、调查型、实验型和消极被动型。其中 19% 的受访者属于先驱型，这些公司理解并正在使用人工智能。研究表明“这些公司在将人工智能应用在公司的产品和内部流程方面处于领先地位。”调查型（32%）是那些对人工智能了解，但人工智能的使用也仅限于试点阶段并未大范围部署人工智能的公司。实验型（13%）是指正处于试验阶段或采用了人工智能但对人工智能并没有深入了解的公司。消极被动型（36%）指既没有部署人工智能，对其也没有很多了解的公司。\u003C\u002Fli\u003E\u003C\u002Ful\u003E\u003Cfigure\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\u002Fpic3.zhimg.com\u002Fv2-e6dc649aec66ace0ff261dedd6204d79_b.jpg\& data-rawwidth=\&640\& data-rawheight=\&396\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb\& width=\&640\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic3.zhimg.com\u002Fv2-e6dc649aec66ace0ff261dedd6204d79_r.jpg\&\u003E\u003C\u002Fnoscript\u003E\u003Cimg src=\&data:image\u002Fsvg+utf8,&svg%20xmlns='http:\u002F\u002Fwww.w3.org\u002FFsvg'%20width='640'%20height='396'&&\u002Fsvg&\& data-rawwidth=\&640\& data-rawheight=\&396\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb lazy\& width=\&640\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic3.zhimg.com\u002Fv2-e6dc649aec66ace0ff261dedd6204d79_r.jpg\& 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data-actualsrc=\&https:\u002F\u002Fpic1.zhimg.com\u002Fv2-f03aa1f317fac3960ed0b_b.jpg\&\u003E\u003C\u002Ffigure\u003E\u003Cul\u003E\u003Cli\u003E70% 的受访者，就本人而言，希望将工作中无趣、重复性的工作交给人工智能。84%的受访者 认为雇员需要转变技能，提高个人的能力，提出基于人工智能的提议和战略。这种方式有助于事业的发展，对那些工作日益实现自动化的人来说，也是一个让自己变得更有市场的机会。早期采取人工智能的公司就人工智能对就业所产生的的影响普遍采取审慎乐观的态度，而非可怕的宿命论。值得注意的是，人工智能正为职业的发展提供机会，并且这种趋势在未来只会越来越快。那些抓住机会学习，赚得盆满钵满的人将会使用人工智能摆脱无情的工作，留出更多的时间从事更具挑战性、回报更高的工作。\u003C\u002Fli\u003E\u003C\u002Ful\u003E\u003Cp\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003C\u002Fp\u003E&,&updated&:new 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inline-img zh-lightbox-thumb\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic2.zhimg.com\u002Fv2-2ebb0a36a35a_r.jpg\&\u003E波士顿咨询集团和《麻省-斯隆管理评论》期刊在本周联合发布的研究报告— Reshaping Business With Artificial Intelligence 认为，已经了解并采用人工智能的公司与那些落后的公司之间存在巨大的差异。人工智能的早期采纳者在专业分析方面投资巨大，以保证算…&,&reviewingCommentsCount&:0,&meta&:{&previous&:{&isTitleImageFullScreen&:false,&rating&:&none&,&titleImage&:&https:\u002F\u002Fpic3.zhimg.com\u002F50\u002Fv2-a6cf9a3f4c_xl.jpg&,&links&:{&comments&:&\u002Fapi\u002Fposts\u002F2Fcomments&},&topics&:[{&url&:&https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Ftopic\u002F&,&id&:&&,&name&:&智能汽车&},{&url&:&https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Ftopic\u002F&,&id&:&&,&name&:&自动驾驶&},{&url&:&https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Ftopic\u002F&,&id&:&&,&name&:&无人驾驶车&}],&adminClosedComment&:false,&href&:&\u002Fapi\u002Fposts\u002F&,&excerptTitle&:&&,&author&:{&bio&:&欢迎关注我们的微信公众号：机器之心（almosthuman2014）&,&isFollowing&:false,&hash&:&06a67981ced7a2e9f85c&,&uid&:493500,&isOrg&:true,&slug&:&ji-qi-zhi-xin-65&,&isFollowed&:false,&description&:&国内领先的前沿科技媒体和产业服务平台&,&name&:&机器之心&,&profileUrl&:&https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Forg\u002Fji-qi-zhi-xin-65&,&avatar&:{&id&:&v2-dd115d399e55c37e13890e&,&template&:&https:\u002F\u002Fpic2.zhimg.com\u002F{id}_{size}.jpg&},&isOrgWhiteList&:true,&isBanned&:false},&column&:{&slug&:&jiqizhineng&,&name&:&机器之能&},&content&:&\u003Cblockquote\u003E除了治理拥堵、减少环境污染，自动驾驶汽车的潜在市场规模是吸引各路玩家的最重要因素。易观汽车出行行业中心资深分析师张旭在演讲中提道，「到 2020 年，中国智能汽车市场规模将达 1214 万亿美元。」到 2035 年，仅中国就将有约 860万辆自动驾驶汽车，其中约 340 万辆为全自动驾驶，520 万辆为半自动驾驶。此外，研究也显示，中国轿车销售、巴士、出租车和相关交通服务年收入有望超过 1.5 万亿美元。\u003C\u002Fblockquote\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003E撰写 | Joyce\u003C\u002Fb\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E「2016 年，中国有 3.1 亿名司机，每周行程总和 51,429,000,000 公里，平均车速仅为23.7Km\u002Fh。」这是吉利汽车研究院总工程师刘卫国在 2017 年第二届中国（武汉）智能汽车创新发展论坛上给出的一串数字。\u003Cbr\u003E在中国最繁忙的市区，约 75% 的道路会出现高峰拥堵。加州大学洛杉矶分校城市规划学教授 Donald Shoup 曾做过研究，发现都市区 30% 的交通拥堵是由于司机寻找附近停车场而在商务区绕圈造成的。「智能汽车可帮助司机每年节省出一周时间，无论是用于工作还是学习。」刘卫国说。\u003Cbr\u003E除了治理拥堵、减少环境污染，自动驾驶汽车的潜在市场规模是吸引各路玩家的最重要因素。易观汽车出行行业中心资深分析师张旭在演讲中提道，「到 2020 年，中国智能汽车市场规模将达 1214 万亿美元。」到 2035 年，仅中国就将有约 860万辆自动驾驶汽车，其中约 340 万辆为全自动驾驶，520 万辆为半自动驾驶。此外，研究也显示，中国轿车销售、巴士、出租车和相关交通服务年收入有望超过 1.5 万亿美元。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cfigure\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\u002Fpic4.zhimg.com\u002Fv2-5adf179ff257aaa50f6879_b.jpg\& data-rawwidth=\&600\& data-rawheight=\&450\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb\& width=\&600\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic4.zhimg.com\u002Fv2-5adf179ff257aaa50f6879_r.jpg\&\u003E\u003C\u002Ffigure\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E更重要的是，业界普遍认为，在智能汽车领域，中国存在弯道超车的机会。「从电动汽车到智能汽车，核心技术已从发动机和变速箱转向人工智能。而在这一领域，中国已经非常接近美国， 中国有机会赶上并处于领先地位。」 百度高级副总裁、自动驾驶事业部总经理王劲也曾公开表示。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E一、围猎自动驾驶\u003C\u002Fp\u003E\u003Cfigure\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\u002Fpic3.zhimg.com\u002Fv2-2dd2feafec282c88f76f2d_b.jpg\& data-rawwidth=\&554\& data-rawheight=\&310\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb\& width=\&554\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic3.zhimg.com\u002Fv2-2dd2feafec282c88f76f2d_r.jpg\&\u003E\u003C\u002Ffigure\u003E\u003Cp\u003E1、互联网巨头：一步到位，争做主车厂的「操作系统」\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E谷歌认为 L3 的自动驾驶技术没有意义，L3 属于半自动驾驶，美国国家高速公路安全管理局将其分为 L1-3 级，而完全自动驾驶为 L4 级。2015 年 6 月，谷歌发布没有方向盘、油门踏板、后视镜及其他部件的第三代原型车，自动驾驶技术为 4 级，是目前全球最高水准。除了谷歌，百度、Uber 等互联网巨头也倾向于一步到位、直接切入无人驾驶。\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E「消灭」司机，至少要做到 L4。谷歌研发 L4 是建立在大规模实现点对点的无人驾驶规划上。「这有很大可能，是建立在整个城市交通重新规划的需求之上的。那时，车辆的绝对数量减少，但是车辆使用率极高，这就将属于共享经济的范畴。」图森未来 CEO 陈默在接受国内媒体采访时曾表示，到那时，汽车不再是简单的消费品，而是一种设备。\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E而在 Uber 看来，直接开发 L4 是因为无人驾驶与汽车共享之间的天然契合性。购买 L4 自动驾驶汽车的不再是个体消费者，而是 B 端用户。自动驾驶汽车的主要落地场景之一就是共享出行，Uber 和 Lyft 具有先天优势。\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E不过，谷歌转变了公司无人驾驶开发方向，放弃独立造车。Waymo 成立后加强了与传统汽车厂商的合作，转向开发类似有方向盘和刹车这类能合法上路的自动驾驶技术，打造从算法到硬件的一整套体系，让汽车厂商拿回去装在自家车上就成了自动驾驶，就像安卓在智能手机中的上游位置。Uber 也可能会与一家汽车厂商合作开发无人驾驶汽车项目，以降低运营成本。此前，Uber 与戴姆勒、现代都曾在无人驾驶汽车领域进行过合作。\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E今年 4 月，百度「阿波罗计划」试图通过共享其无人驾驶技术，成为汽车界的安卓。百度称，该计划「将向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供一个开放、完整、安全的软件平台，帮助他们结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的完整的自动驾驶系统。」\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E虽然尚不清楚百度打算如何从开源模式中获得营收。不过，Roland Berger 驻上海顾问舒畅曾表示，该项目生成的数据将极具价值，「百度在该项目上最大的动力是，通过像这样的开放平台，它可以通过整个自动驾驶和汽车网络系统收集用户信息。」\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E「如果 5 年后，我们的无人驾驶汽车积累了大量高精准的激光数据，我们的处理能力、训练模型、驾驶能力会远超传统车厂。而它们（传统车厂）的数据未来如果换到无人驾驶，处理积累数据的计算能力并不足以支撑无人驾驶。那时的谷歌、百度不仅仅是技术的优势，还有数据的优势。（传统车厂）如果从头追赶很难。」王劲曾表示。\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E2、主车厂：循序渐进，打造自己的驾驶系统\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003EL4\u002FL5 技术难度太高，需要大量的资金与时间投入。谷歌已经研究近 10 年，目前仍处测试阶段，无法量产落地。许多主车厂都采取了渐进策略：专注 L3（和以下），也同时研发针对 L4\u002FL5 级别的自动驾驶技术。\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E「大多数车厂都会使用 L1-L3 级别的技术，因为自动驾驶对它们而言，是防御策略。」陈默在上述采访中表示，「它们也需要减轻驾驶员的负担，减少事故的发生。」\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E东风汽车在技术路线上，会遵循「单一\u002F结构化道路自动驾驶——城市道路自动驾驶——全道路复杂环境下自动驾驶」，采用渐进式的开发模式，「近期，以 ADAS 为主进行产品开发，并同步开展 3 到 5 阶的高度自动驾驶与无人驾驶的技术研究。」东风汽车技术中心副院长周剑光在大会上介绍说。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cfigure\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\u002Fpic2.zhimg.com\u002Fv2-186d190a48d0c9bcff7c_b.jpg\& data-rawwidth=\&640\& data-rawheight=\&480\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb\& width=\&640\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic2.zhimg.com\u002Fv2-186d190a48d0c9bcff7c_r.jpg\&\u003E\u003C\u002Ffigure\u003E\u003Cp\u003E东风的技术落地时间表\u003Cbr\u003E吉利汽车也在这次大会上首次对外公布了面向自动驾驶技术研发的 G-Pilot 1.0 到 G-Pilot 4.0 技术规划，表示将在 2020 年后实现高度自动驾驶。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cfigure\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\u002Fpic1.zhimg.com\u002Fv2-ed63c8c1aaa30d111dd6d950c815cbc9_b.jpg\& data-rawwidth=\&554\& data-rawheight=\&400\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb\& width=\&554\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic1.zhimg.com\u002Fv2-ed63c8c1aaa30d111dd6d950c815cbc9_r.jpg\&\u003E\u003C\u002Ffigure\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E一汽、东风、吉利、BMW，Volvo，Nissan, Honda, Toyota, 甚至 Tesla 等主车厂也都在高调研究自己的自动驾驶系统。PC时代 OEM 厂商的前车之鉴，使得主车厂重新反思自己在智能汽车价值链上的定位。2017 年 3 月，丰田宣布推出首款无人驾驶汽车的原型，该汽车来自于 2015 年丰田投资了 10 亿美元的丰田人工智能研究所。驭势科技 CEO 吴甘沙曾表示，谁想在自动驾驶市场中胜出，关键要看谁最终具备网络效应，现在看起来如果 OEM 不做改变，可能不一定具备这个网络效应。\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E吉利汽车一直在推行「掌控核心技术」的理念，完全采用「V」字型模式开发智能驾驶系统。刘卫国在大会上透露，吉利目前正在开发一个试验场，预计投资 50 亿人民币，主要用于 ADAS 或自动驾驶产品技术的相关测试。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cfigure\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\u002Fpic1.zhimg.com\u002Fv2-270708eaaf76ba0ada7c2b9_b.jpg\& data-rawwidth=\&640\& data-rawheight=\&480\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb\& width=\&640\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic1.zhimg.com\u002Fv2-270708eaaf76ba0ada7c2b9_r.jpg\&\u003E\u003C\u002Ffigure\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E「V」字型模式\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E另一些主车厂（如一汽、沃尔沃、克莱斯勒）计划与科技公司展开合作。今年7月3日，一汽与百度达成战略合作框架。中国一汽将深度参与百度Apollo计划，通过双方共同努力，为自动驾驶、智能网联和智慧交通领域提供全面、系统、可靠的解决方案，推动人工智能、大数据、云计算技术在汽车全产业链上的应用。沃尔沃在一个项目中与 \u003Ca href=\&http:\u002F\u002Flink.zhihu.com\u002F?target=http%3A\u002F\u002FDrive.me\& class=\& external\& target=\&_blank\& rel=\&nofollow noreferrer\&\u003E\u003Cspan class=\&invisible\&\u003Ehttp:\u002F\u002F\u003C\u002Fspan\u003E\u003Cspan class=\&visible\&\u003EDrive.me\u003C\u002Fspan\u003E\u003Cspan class=\&invisible\&\u003E\u003C\u002Fspan\u003E\u003C\u002Fa\u003E 合作，计划在瑞士高速上投放 100 辆无人驾驶汽车。沃尔沃也与 Uber 自动驾驶平台的合作。克莱斯勒与谷歌合作推出的 100 辆无人驾驶 MPV Pacifica 上路。\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E3、一级供应商：走向台前的竞争者\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E有观点认为，自动驾驶领域最终的赢家将是一级供应商巨头。最近，美国最大的汽车零部件供应商德尔福在英国宣布，全面分拆旗下部门，原公司将专注于电子电气业务，尤其是自动驾驶、智能技术及安全技术等领域。这也意味着未来「德尔福」将要变成了一家有着一级供应商背景的自动驾驶公司。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cfigure\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\u002Fpic4.zhimg.com\u002Fv2-3ebcb8a53eb312e9c6a0a08239aafc69_b.jpg\& data-rawwidth=\&640\& data-rawheight=\&374\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb\& width=\&640\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic4.zhimg.com\u002Fv2-3ebcb8a53eb312e9c6a0a08239aafc69_r.jpg\&\u003E\u003C\u002Ffigure\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E「整车厂需要对自动驾驶汽车出现的事故承担责任，他们往往更青睐博世、德尔福这类能够提供完整解决方案的供应商。即便是创业公司的技术被整车厂商看中了，一般也要测试个三年多。而这个时间，创业公司耗不起。」张默认为。对 L4\u002FL5 级以上的整个系统来说，要确保遇到人类无法接管的情况下，车辆也需要能采取安全最大化的驾驶策略。\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E全球顶级汽车零部件供应商博世已宣布与人工智能计算公司英伟达联合开发应用于量产汽车的自动驾驶系统，最终出售给有此需求的汽车制造商。\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E不难看出，有可能会出现几个靠操作系统盈利的商业模式，它们会深深影响公司的研发投入、营销投入以及游说和运营。如果特斯拉模式胜出，那么，我们会继续在市面上看到炫酷的汽车款式，高价格、高利润的硬件（汽车）会成为商业的主要驱动力。如果百度的开源模式胜出，那么，来自不同厂商的低成本汽车会随处可见，百度也会通过出售其他设备来通过开源软件赚钱。\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E但这样一来，数据成为一个突出矛盾。比如，运行闭合的软硬件生态系统的公司，不太可能与其他人共享数据，这样，为自动驾驶汽车立法（全国范围内的）就很困难。而且如果一家公司最终成为早期市场领导者，对共享数据、算法持保留态度，或许会为其他厂商建造具有竞争实力的系统增加障碍。\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E「主机厂之间共享数据是很难的，只有作为一个供应商，服务多个主机厂，才能够确保跟不同的主机厂在同一个数据闭环里，大家能做到共赢。」倪凯在接受媒体采访时曾表示，「数据共享对于平台的技术迭代是至关重要的。只有这样的平台，未来能够支撑自动驾驶的发展，如果只是主机厂单打独斗，我觉得是不够支撑自动驾驶发展的。」\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E二、落定场景：成本、技术有限，在特定的垂直领域首先实现无人驾驶\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E1、从特殊人群切入市场\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E无人驾驶汽车可能会先进入特殊群体，然后再走向普通消费群体。因为安装了摄像头、感应器、激光和人工智能系统，无人驾驶汽车的最初成本会很高，普通消费者难以接受。但是，企业和一些特殊行业存在刚需，有望成为早期消费群体。最有可能采纳无人车的行业包括约车、巴士、出租车、快递车辆、工业应用以及老年人和残疾人士出行。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E值得一提的是，在今年刚结束不久的 YC 夏季路演中，创业公司 May Mobility 也致力于为商业车队的公司提供自动驾驶技术。他们将服务定位于预测性较强的驾驶环境，比如，老年社区、军事基地、学校等地进行特定路线的自动驾驶接送服务。目前，公司已经打造出可供潜在用户安装在车辆上的综合自动驾驶技术栈，虽然公司自己不制造车辆。另外，公司还希望提供从日常运作到维护和清洁的全面自动车队运营服务。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cfigure\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\u002Fpic3.zhimg.com\u002Fv2-1cd_b.jpg\& data-rawwidth=\&640\& data-rawheight=\&480\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb\& width=\&640\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic3.zhimg.com\u002Fv2-1cd_r.jpg\&\u003E\u003C\u002Ffigure\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E武汉环宇智行的落地方案\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E东风汽车选择了微公交方式的落地方案。根据周剑光介绍，自 2016 年开始，东风开始基于 LTE-V\u002F5G 网联技术开始自动驾驶车辆编队与调度等功能的测试验证，通过 V2X 技术来实现车辆的动态编队、一键召车、车辆智能调度等，未来这项技术将会应用在共享汽车领域，目前计划采用微公交的方式。今年将会在封闭\u002F半封闭的道路环境下，完成 10 辆自动驾驶电动车在低速状态下（50公里\u002F时以下）编队的研发与测试，计划在 2019 年实现商业示范运营。\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E「实现完全无人驾驶没有这么快，有些初创公司完全押宝在完全无人驾驶，我觉得这个商业模式非常危险，我不清楚接下来五年他们怎么生存。」自动驾驶初创公司 Auto X 创始人肖建雄曾告诉机器之心。AutoX 提供自动驾驶软件解决方案，其硬件成本不到 50 美元。而在效果方面，这个解决方案即使在光线不佳、天气不理想情况下依然可以有效运行。与 Mobileye 属于同一技术路径。\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E在肖建雄看来，有两种适合 AutoX 的切实可行的落地方式：第一种是特殊场景，比如物流运货、机场巴士等在限定路线和区域内的完全无人驾驶；在封闭园区或是固定路线上，其更容易实现商业化。第二种是半自动化驾驶，即在乘用车上实现 L2\u002FL2.5\u002FL3 的水平。\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E2、快递领域成为重要需求方\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E快递用车和「列队」卡车将是另一个可能较快采用无人驾驶汽车的领域。在线购物和电子 商务网站快速兴起，给快递公司带来利好。人们喜欢在网上订购物品（如食品、货物和服务），几小时就能送货上门。中国电商 2015 年总额达到 5900 亿美元，很多产品承诺同日送达，这促进了电动车和卡车快递。2015 年，中国电商规模比 2014 年增长 33%。「未来一到两年，校园送货物流无人车会在各个城市普及开。」深耕无人物流配送和无人作业车的智行者联合创始人兼副总裁陆欣在大会上预测道。\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E卡车占美国机动车行驶里程的 5.6%，但是却占交通死亡事故的 9.5%。因此，在经济效益和避免人员伤亡方面，无人驾驶汽车可以创造不少增加值。大型卡车成本通常超过 150000 美元， 安装摄像头和感应器成本效益比较高，因为相比之下，小轿车的自身成本原本就很低。美国公司 Ottomotto 正在测试 18 轮全自动驾驶卡车，希望能在不远的将来推向市场。\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E在中国，图森未来选择切入 L4 货运市场，因为在这个市场「能够找到切实赚钱的一条路」。「2B的生意，要做的无非就是帮企业开源或者节流，你得给人家降低成本。」图森郝佳男在接受媒体采访时曾经说道，「驾驶这件事儿，成本就在人力上。」而要帮企业省掉驾驶员，系统至少要做到 L4 级别。据了解，图森无人驾驶卡车可能于 2018 年在美率先落地，计划于 2019 年开始营收。\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E至于商业模式，陈默将公司定位成技术运营商。他说，生产完整自动驾驶系统然后卖给车厂的工作是一级供应商的事，创业公司绕不过去，但是，可以做技术运营商。所谓技术运营商是指，图森从制造商处买来传感器等硬件设备，委托整车厂生产出能够搭载相关硬件设备的卡车，之后再把车辆卖给类似于顺丰、韵达、首钢这样的车队运营方。整车厂相当于变成了图森的代工厂，而当自动驾驶货车出现事故后，责任由图森承担。此外，图森还负责车辆后续的软件升级和系统管理工作。\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E三、中国式困境\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E中国新能源方面的政策很多，相比之下，智能汽车产业政策缺乏。在制约中国智能汽车发展的诸多因素中，众多嘉宾关注、谈及最多的是相关法律法规的不完善。比如，中国现有法规要求司机必须在车内，而且双手置于方向盘之上，这明显给自动驾驶汽车的推行带来限制。除非给予特别安排，否则试验项目也无法开展。\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E减少道路测绘的限制也很重要。企业需要获得国家测绘和地理信息局的特殊许可才能收集路况和桥梁高 度、宽度等数据。企业还禁止收集军事管理区周围的任何道路信息。精确的地图关乎自动驾驶汽车的未来发展。现有技术可以将线路图的误差降低到几厘米。出于安全考虑，政府规定公共地图的精确度不能超过 50 米（ 165 英尺）。因此，很难为自动驾驶汽车绘制精确的 3D 高精度地图。如果达不到这一精确度，车辆则无法安全行驶。\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E基础设施问题困扰着许多国家。例如，在印度，高速公路和普通公路是主要挑战。印度的道路 中有 36%是土路，而在中国，这一数字为 16%左右。在世界经济论坛的基础设施排行榜中， 印度排第 87 位，远低于日本的第 6 位，德国的第 7位，中国的 46 位。高速公路状况不佳给自动驾驶汽车带来挑战。车辆行驶需要可预测的路面和标示清晰的车道。因此，政府需要为自动驾驶汽车的发展投资高速公路基础设施建设。\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E自动驾驶汽车需要「消化」和「生产」海量数据。数据分为两类：地图数据、驾驶数据以及监管数据和乘客数据。监管数据用来连接一些行车规则和法律规定。乘客数据用来创造个性化出乘体验。与此同时，汽车不同组件，比如传感器、摄像头、雷达、声呐以及 GPS 等都会生成海量数据，提升汽车的自动驾驶模型、交通出行计划以及共享出乘公司的路线优化算法。\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E另一个重要的数据内容就是使用人工智能来生产训练数据的公司。在可预见的未来，「人类控制」的系统会是生产高质量训练数据集和反馈回路的关键。数据具有网络效应。接下来几年，谁拥有数据？谁可以接触到这些数据？谁能处理数据？将是公司和立法者争议的关键问题。因为汽车会生产和消费越来越多的数据，谁来控制这些数据、如何用数据赚钱，会是需要关注的关键问题。可能会涌现一大批公司，独资打造搜集、清晰数据的业务，这些公司如何与其他玩家合作，也正处在探索中。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003C\u002Fp\u003E&,&state&:&published&,&sourceUrl&:&&,&pageCommentsCount&:0,&canComment&:false,&snapshotUrl&:&&,&slug&:,&publishedTime&:&T14:53:48+08:00&,&url&:&\u002Fp\u002F&,&title&:&在这场智能汽车浪潮中，互联网公司、传统车企、供应商在抢夺的是什么生意&,&summary&:&除了治理拥堵、减少环境污染，自动驾驶汽车的潜在市场规模是吸引各路玩家的最重要因素。易观汽车出行行业中心资深分析师张旭在演讲中提道，「到 2020 年，中国智能汽车市场规模将达 1214 万亿美元。」到 2035 年，仅中国就将有约 860万辆自动驾驶汽车，其中…&,&reviewingCommentsCount&:0,&meta&:{&previous&:null,&next&:null},&commentPermission&:&anyone&,&commentsCount&:6,&likesCount&:29},&next&:{&isTitleImageFullScreen&:true,&rating&:&none&,&titleImage&:&https:\u002F\u002Fpic3.zhimg.com\u002F50\u002Fv2-bdc05e3f439eb7d8db75b273e1165d7e_xl.jpg&,&links&:{&comments&:&\u002Fapi\u002Fposts\u002F2Fcomments&},&topics&:[{&url&:&https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Ftopic\u002F&,&id&:&&,&name&:&iPhone 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class=\&origin_image zh-lightbox-thumb\& width=\&640\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic3.zhimg.com\u002Fv2-dfb898b893df2abe6339befc6a2e8c93_r.jpg\&\u003E\u003C\u002Ffigure\u003E\u003Cp\u003E今年，恰逢苹果手机发布十周年。北京时间 9 月 13 日凌晨 1 点，苹果在乔布斯剧院召开新品发布会。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E北京时区的果粉们熬了一个多小时后，终于等来「压轴嘉宾」——苹果十周年特别版 iPhoneX。外观上，iPhone X 首次在 iPhone 上实现 OLED 全面屏，前身和背部采用了玻璃材质，内部采用不锈钢材质，防尘防水，屏幕尺寸达 5.8 英寸。iPhoneX 的屏幕为 Super Retina Display，分辨率达到了 2436 x 1125，其每英寸有 458 个像素，这超过了以往所有的 iPhone。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E它的独特之处是没有「Home 键」，库克在发布会上将这款「iPhoneX」的特别版称为「iPhone10」。没了 TouchID，iPhone X 采用 Face ID 作为手机生物辨识技术。为了实现最佳功能，除了利用位于屏幕上方的 TrueDepth 相机之外，手机还使用了新的神经引擎。嵌在新款 A11 Bionic 芯片里的神经引擎是双核心架构，能每秒处理 6 兆个指令。Face ID 的安全系数比 Touch ID 更强，同时兼容于现有的 Touch ID 保护功能。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cfigure\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\u002Fpic2.zhimg.com\u002Fv2-a78b93f2e762c7b46893d04_b.jpg\& data-rawwidth=\&640\& data-rawheight=\&427\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb\& width=\&640\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic2.zhimg.com\u002Fv2-a78b93f2e762c7b46893d04_r.jpg\&\u003E\u003C\u002Ffigure\u003E\u003Cp\u003E过去十年中，智能手机变得越来越轻薄，越来越快速，但是其它功能方面似乎没很大的改进，各家厂商的产品也日趋同质化。想要预测未来智能手机的样子，不妨将注意力放在设备的摄像头以及利用该组件的软件上。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E「智能化的路径需要新的传感器，3D 摄像头会是一个典型的代表。」阅面科技 CEO 赵京雷在接受机器之心采访时表示。「摄像头是手机捕获世界的眼睛，捕获的任何图像，都需要进行处理，AI 为这些图像的处理赋予了更多可能。我们认为视觉 AI 技术的应用将掀起智能手机下一波浪潮。」商汤科技告诉机器之心。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E一、消失的 Home 键\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003EiPhone X 的解锁由简单的三个动作串联完成，拿起手机、看一眼手机、手指从手机底部向上滑即可。苹果手机从「滑动开锁」时代，演进到「指纹解锁」时代，最终进化成现在的「看一眼解锁」时代。通过边上的按钮，也能呼唤出 Siri。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E其实，苹果考虑对 Home 键进行改变的时间远比我们认为的要早。去年苹果发布 iPhone 7 和 7 Plus 的时候，这些设备获得了巨大的成功，吸引了众多新的以及想要换新机的用户，他们对相机出色的表现赞不绝口，但也仅限于此，除此之外并无更多值得夸耀之处。他们也在不知不觉中改变了 Home 键的属性，因为这些新的苹果机并不像过去的设备那样对 Home 键有很高的依赖度。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003EHome 键的消失的部分原因在于工艺设计。从屏幕材质和尺寸大小方面考虑，全面屏基本不存在工艺难题，难点在于需要手机厂商解决摄像头、指纹键等多个手机部件的位置布局形态。虽然智能手机配置指纹识别功能已经普及，但在智能手机实现全面屏的需求下，指纹识别功能前置和后置等形式会出现不同程度的工艺难题。小米 Mix、LG G6、三星 S8 等手机表明，指纹识别功能的归置已经成为时下较为棘手的问题\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E虽然虹膜识别也是较为成熟的生物识别技术。但在智能机上的大规模采用，会受到成本和技术的限制，用户体验也不佳。有调研显示，相比指纹识别，虹膜识别只是添置一个红外摄像头，但是红外摄像头的单价远远高于一颗指纹模组，也给手机厂商带来成本压力。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E「指纹膜组的取消不仅能够在价格上打开新思路，所节省出来的空间还可以让手机厂商实现其它性能的提升与完善，或是新功能的尝试与创新。同时，人脸解锁与全面屏是紧密结合的，随着全面屏的触发，未来人脸识别将成为全面屏的标配。」旷视科技副总裁吴文昊告诉机器之心。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E二、「看一眼」解锁，苹果的优势与布局\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E起价 999 美元的 iPhone10 后置双摄像头后，再配备前置 3D 感应摄像头（TrueDepth），不仅支持 AR 增强现实技术，还可以与相机配合，完成面部识别验证。「这个阶段而言，以苹果的应用为分水岭，可以认为它的安全性超过了指纹。」赵京雷告诉机器之心。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cfigure\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\u002Fpic1.zhimg.com\u002Fv2-ff28ccdd4e8224cba6abe608_b.jpg\& data-rawwidth=\&640\& data-rawheight=\&427\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb\& width=\&640\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic1.zhimg.com\u002Fv2-ff28ccdd4e8224cba6abe608_r.jpg\&\u003E\u003C\u002Ffigure\u003E\u003Cp\u003E1、成熟的人脸识别技术。以往的脸部识别系统错误接受率达到 1%，安全性相当糟糕。旧式脸部识别系统仅仅使用摄像头来给你拍张照片，然后拿它来跟存储在设备上的图像进行对比，进而作出判断。盗贼只需要在摄像头前举起一张你的脸部照片，就能骗过该类系统——有人已经蒙骗过三星的脸部识别功能。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E红外脸部识别功能安全很多。其运行方式如下（以高通的深度感应摄像头系统 Spectra 为例）：Spectra 系统中的一个模块会对物体发出红外点，以便根据那些点的大小和扭曲度来收集物体深度方面的信息。如果那些点比较小，那该物体就是在离得较远的地方；如果它们比较大，那物体就是比较近。接着，成像系统会将模式拼合成你的脸部的精细 3D 图像，进而在解锁智能手机之前判断你是否是它的主人。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E有了 3D 信息，无论是在美图，还是在人脸修复方面，都可以实现更多的功能。比如现在图像软件中的 AR 特效，往往眼镜、表情等叠加的信息是与人脸错位的，就像是贴上去的一样，如果有 3D 深度信息，则可以更自然。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E在人脸识别验证上，强弱光、角度和遮挡的影响，都会让识别的效果打折扣，而深度信息就能弱化这些问题，适应恶劣的光照，非常大的表情变化，以及非常大的姿态变化。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E「人脸解锁的抗干扰能力较强，能够抵抗眼镜、小范围遮挡和角度变化以及较暗的光线等。而指纹解锁在戴手套或是手指出汗、潮湿的状态下则是完全失效的。」旷视科技告诉机器之心。由于人的头部形状非常独特，Face ID 出错的可能性只有百万分之一，大幅低于 Touch ID 的五万分之一。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cfigure\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\u002Fpic1.zhimg.com\u002Fv2-e8b7df260b43c54d2be203f1ab2440e1_b.jpg\& data-rawwidth=\&640\& data-rawheight=\&427\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb\& width=\&640\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic1.zhimg.com\u002Fv2-e8b7df260b43c54d2be203f1ab2440e1_r.jpg\&\u003E\u003C\u002Ffigure\u003E\u003Cp\u003E2、未雨绸缪的布局。全球生物识别市场预计 2020 年将达 250 亿美元，其中目前增速最快的为人脸识别，在应用场景不断增加的情况下，人脸识别将是下一个消费终端创新的大方向。\u003Cbr\u003E从终端厂商来看，苹果、三星、华为、Facebook、谷歌的多项专利显示，各大终端巨头都在纷纷布局人脸识别技术。谷歌早在 2012 年久获得人脸识别解锁手机的专利，而苹果获得相应专利的时间为 2015 年。但苹果在手机端的布局最为明显，先后收购 PolarRose，PrimeSense，Perceptio，Faceshift，Emotient，Turi 等人脸识别相关技术公司。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E2013 年，苹果收购 3D 传感技术公司 PrimeSense，这家公司因为给微软的 Kinect 提供了传感器而走红。业界也一致认为它的技术会应用到苹果自家硬件产品当中。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003EPrimeSense 主要提供传感器和中间件，可以让设备感知周边的三维环境，实现人机交互。而如果这种技术用于前置摄像头，可以为拍照、背景虚化、人脸识别、手势识别带来便利。它使用了结构光方案来获取深度信息，原理简单来说，就是向空间投影一定图案，传感器获取反射回来的图案，与原图进行对比就能生成深度图。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E在专利方面，苹果在 15 年获得人脸识别解锁设备的专利，特意保护红外传感器的使用，符合人脸识别的需求。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E苹果表示，会将人脸识别技术应用到 ApplePay 以及第三方应用中去。目前，支付宝、券商、银行为主的金融服务机构也已经从去年开始大量采用人脸识别开户、转账、付款等，以招商银行为例，人脸识别能够实现手机端超过 50 万的转账。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E「苹果的技术肯定是特别成熟的，否则它不会用的。而且现在虽然看似只是用人脸解锁替代了登录，但在未来还将与手机支付等应用关联，这些都是与安全技术相关的。」赵京雷告诉机器之心。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cfigure\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\u002Fpic4.zhimg.com\u002Fv2-cf84c497d759a_b.jpg\& data-rawwidth=\&640\& data-rawheight=\&427\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb\& width=\&640\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic4.zhimg.com\u002Fv2-cf84c497d759a_r.jpg\&\u003E\u003C\u002Ffigure\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E红外线扫描技术也存在局限性。高通专业人士曾表示，你身上穿戴的东西，如帽子或者围巾，可能会让该摄像头系统无法正常运行。此外，专家称，红外光会被户外明亮的太阳光压过，因此脸部扫描系统在沙滩上可能没那么稳定。不过，专业人士仍然看好苹果这一举措。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E「这个一个非常大的趋势。因为手机作为非常大的交互设备，目前正在向着更加智能化的方向在走。...... 这次 iphone8 在前置摄像头加入 3D Sensor 用于人脸解锁，我非常看好这个应用。」赵京雷告诉机器之心。因为这个应用代表了整个交互认证，从配合式认证向非配合式认证的迈进。以往的识别手段，不管是指纹、密码还是虹膜，都需要用户去配合进行，但人脸是非常自然的。\u003Cbr\u003E「现在苹果是在前置摄像头加入 3D 摄像头，后置摄像头也引入了双摄进行图像拍照的优化。在未来，后置摄像头也可能加入深度摄像头，类似 AR 将虚拟和现实的融合的技术，在手机端也可能会迎来快速发展。我们是比较看好的。」赵京雷进一步表示。「2018 年将会是智能手机摄像头技术取得巨大突破的一年。」高通产品经理菲利普 - 詹姆斯 · 雅各博维茨（Philip-James Jacobowitz）指出。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E3、专用 AI 芯片。「看一眼」iPhone 10，瞬间解锁屏幕。目前，人脸解锁的速度已经可以达到毫秒级别，加上点亮屏幕和启动摄像头的时间。如此精准、高效的识别效果，离不开苹果 AI 专属芯片的功劳。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003EiPhone X 的「留海」里有许多传感器，用 3 万多个点，以 3D 形式识别用户面部，通过训练神经网络建模、识别人脸。无论是换发型、留胡子、戴帽子还是光线强弱不同，都不影响系统识别。苹果为此打造了 A11 Bionic 神经引擎。这个神经引擎使用双核设计，每秒运算 6000 亿次。面部数据都由 A11 引擎处理。为保证用户的隐私，苹果称所有相关的运算都将在本地运行，不会被上传到云端。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cfigure\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\u002Fpic3.zhimg.com\u002Fv2-69fa5f6cb65b24bf59cec_b.jpg\& data-rawwidth=\&640\& data-rawheight=\&427\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb\& width=\&640\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic3.zhimg.com\u002Fv2-69fa5f6cb65b24bf59cec_r.jpg\&\u003E\u003C\u002Ffigure\u003E\u003Cp\u003E早在今年 5 月，彭博社援引消息人士的说法称，苹果正在开发一款专用于人工智能的芯片。苹果内部将这款芯片称作「苹果神经引擎」，将有助于优化苹果设备涉及人工智能的任务，例如面部识别和语音识别的处理。据称，苹果未来将把人工智能任务转移至专用芯片，从而延长电池续航时间。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E这次推出的苹果 A11 内置了苹果自研的 GPU，可用于辅助人脸识别、语音识别等 AI 应用，比上代产品快了至少 30%。苹果 A11 芯片采用 6 核心设计，包括 4 个 Mistral 核心（4*2.5Ghz）和 2 个 Monsoon 核心，都具备独立寻址能力。iPhone 10 的续航时间也多出 2 小时（比较 7 系列手机）。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cfigure\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\u002Fpic2.zhimg.com\u002Fv2-079b96cca97aef6c39db6c3_b.jpg\& data-rawwidth=\&640\& data-rawheight=\&427\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb\& width=\&640\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic2.zhimg.com\u002Fv2-079b96cca97aef6c39db6c3_r.jpg\&\u003E\u003C\u002Ffigure\u003E\u003Cp\u003E三、Animoji 和更有趣的 Siri\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E在这次发布会上，我们发现 Siri 更加多才多艺了，比如更自然的语音、实时翻译、更精准的预测。另外，Siri 借助机器学习，还能更了解用户的兴趣，可以据此推荐新闻、帮用户回复消息等。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E另外，我们还看到人脸 3D 追踪系统的另一个有趣应用——动画形象的合成 Animoji。追踪面部超过 50 块肌肉，可以用人脸表情创造有趣的动画表情，还能录制成短视频。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cfigure\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\u002Fpic4.zhimg.com\u002Fv2-e0d9de90afd9f357b363542_b.jpg\& data-rawwidth=\&640\& data-rawheight=\&427\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb\& width=\&640\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic4.zhimg.com\u002Fv2-e0d9de90afd9f357b363542_r.jpg\&\u003E\u003C\u002Ffigure\u003E\u003Cp\u003E在 iMessage 中，用户可以将自己的表情、口型事实地附加到卡通形象上去。接着，用户的卡通形象将作为动图参与到聊天中来。在 SnapChat 中，用户能够使用苹果的人工智能技术为自己「戴上面具」。此外，iPhone X 的后置竖排摄像头，也是为机器学习任务而设计。目前，该摄像头能够与机器学习技术合作，在按下快门之前实时地自动调参。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E「AI 技术的大规模应用将带来两大赋能，一种是生产力的提升，一种是创造全新的交互方式。」商汤科技告诉机器之心。「视觉 AI 技术在手机中的应用，很大程度上将带来的是后者——交互方式的创新。例如解锁时，通过人脸解锁；拍照时，通过智能算法，来实现背景虚化、暗光增强等等；除上述场景外，AR 技术在手机上的应用，虚实结合，无论在娱乐、生活、办公等场景下，都将带来无限可能。」\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003C\u002Fp\u003E&,&state&:&published&,&sourceUrl&:&&,&pageCommentsCount&:0,&canComment&:false,&snapshotUrl&:&&,&slug&:,&publishedTime&:&T12:03:36+08:00&,&url&:&\u002Fp\u002F&,&title&:&纵览iPhone X所有新特性：从3D人脸识别到A11Bionic神经引擎&,&summary&:&机器之心原创机器之能编辑部3D 摄像头和 AI 会是新一轮智能手机变革的引爆点。今年，恰逢苹果手机发布十周年。北京时间 9 月 13 日凌晨 1 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