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  • 技术进步S曲线的解释与改进

    千次阅读 2013-01-23 22:01:27
    丹特在《下一轮经济周期》中描述的科技周期S曲线,一种新技术在应用普及阶段,早期和后期的增长率都很慢。普及率从0.1%-1%与1%-10%所经历的时间是一样的,在对数坐标下是近似均匀的;但这个结论只适用于较短

    http://blog.sina.com.cn/s/blog_618210750100mrdu.html

    技术进步S型曲线的解释与改进


    新技术普及才有扩张
             哈瑞.丹特在《下一轮经济周期》中描述的科技周期S曲线,一种新技术在应用普及阶段,早期和后期的增长率都很慢。普及率从0.1%-1%与1%-10%所经历的时间是一样的,在对数坐标下是近似均匀的;但这个结论只适用于较短周期行业的分析,而对于过于漫长的变化,比如城市化,会严重失真。
            哈瑞.丹特主要是从某种科学技术来理解的,但准确的理解是新技术的普及过程,而且实际上还不局限于此。整个宏观经济都是如此,其“科学技术”的理解恰如哈瑞.丹特所说,就是基础设施和信息的变化或者积累,或者更一般的说法是投资的变化。
    科学技术和投资在经济意义上没有本质区别,它们就是波动发展的。

    波动的过程就是从局部诞生到普及的过程。
    新技术普及过程,从经济发展的角度是投资扩张的过程,生产规模逐步扩大,产品销售范围也逐渐扩大。当需要该产品的所有人都拥有它,或者说市场完全饱和的时候,那么这个产业就进入稳定循环状态,其生产的意义不在于普及而是维持新旧更替,也就不再是新技术或者新兴产业,其技术就成为常识或者共享技术。
    普及率影响竞争(相对)优势
    对于任何新产品,无论是投资需求还是消费需求,它都是在社会中获得相对资源份额,与其它产品或者商品构成竞争;那么社会资源在不同商品中的分配比例就存在一种分配规律。市场经济条件下这个规律近似按效率分配,即按效率的对数正态分布分配。也就是说,市场上不只有一种技术在进步,实际上所有技术都在进步,影响资源分配的是其相对进步速速,或者其相对效率。一种商品一旦取得优势,由于获得超额利润,得到更多投资就会加速进步。但一旦该技术或者商品普及,它就把优势与其它行业进行了分享,使其它产业的效率提升并导致社会整体效率提高,其相对优势就会减直到消失。普及率达到50%左右的时候优势减小会非常明显,意味着多数人能分享新技术带来的高效率,将使该行业扩张速度变慢成为大概率事件。
    如果在既定资源条件下技术进步一般地遵从指数曲线,那么新技术的普及率的变化率的对数对时间就认为是线性均匀的,普及过程的时间与效率对数等价;如果普及过程机会均等或者说随机普及,那么普及率按效率对数正态分布,换言之,普及率的对数在时间坐标下呈现正态分布曲线,或者说普及率在时间坐标下呈现对数正态分布曲线。其变化率代表了该行业在市场中获得资源的机会大小。
    技术进步的风险和周期性中断
    所有行业都在进步并受到其它行业的影响和冲击,任何商品的扩张过程中随时都可能出现更先进的替代品。如果新技术的诞生、普及或者扩散是随机的,那么扩张的产业分布将是概率事件而不是必然事件。其发生概率在50%普及率左右最高,或者风险最小;创业期或者饱和期都将是高风险的。
    风险的第一个表现就是技术进步的周期性中断。普及率是特定商品自身发展阶段的量度,而不是相对其它行业资源分配比例的反映。它能很好地反映自身发展历程中的相对变化,普及率提高意味着获得了更多的社会资源,那么发展速度就相对提高,风险下降。对于那些消耗资源少的商品,普及会很快,扩张也就很快,构成所谓短周期行业。而那些大型商品,资源消耗很大,普及率上升很慢,经常被短周期行业优先发展所打断。任何行业都不可能按照理论的普及率曲线连续发展,必然产生波动或者说调整。
    另外一个表现是新产品的夭折。当普及率很低的时候,资源非常有限,那么新产品随时面临夭折。也就是说,创业早期过程将是高风险的,好产品未必一定就有好市场。当然技术孕育过程更是如此。只有达到一定规模的行业才会持续更加稳定的势头。
    对数正态分布规律下的S型曲线
    哈瑞.丹特所描画的S型曲线是对称的,隐含的是正态分布曲线。这对于短周期变化基本吻合,但依然偏差较大,尤其是长周期变化。
    对数正态分布曲线是偏态的,这反映在普及率上面意味以下含义:
    1、高峰期提前,并不在普及率50%的时间点上面,而是适当提前。提前量的多少与行业集中度或者说市场的不平等程度有关,越是集中的行业提前量越小;竞争越激烈的行业越超前。一般而言,短周期行业投资小,规模也不大,垄断程度较低,因此也会提前到达投资高峰期。
    2、接近饱和期延长,即所谓长尾效应。对于短周期行业而言,产品升级相对容易,因而持续更长时间扩张,或者过度发展形成泡沫。而对于长期行业而言,意味着早期和后期发展更慢,比如城市化,一般在70%而不是90%之前就变得很慢。
    3、行业一旦形成,退出市场的过程非常缓慢。容易形成一种错觉,误以为成熟行业永远不会消失。事实上,任何行业进入稳定期后都会逐渐相对缩减规模,只是比扩张期要长得多而言。


    PC和云计算的发展好像与这篇文章说的有点相似. 

    2013 云计算进一步发展, PC销量继续减少, 不学习新技术, 是否随时会被淘汰? 是不是该改行了? 

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  • 2014Gartner技术成熟度曲线

    千次阅读 2014-08-16 20:22:55
    Gartner最近发布了2014年的技术成熟度曲线,见下图: Internet of Things的热度最高 Gartner's 2014 Hype Cycle for Emerging Technologies Maps the Journey to Digital Business ...


    Gartner最近发布了2014年的技术成熟度曲线,见下图:


        


    由图中可以看出,万联网(Internet of Things)的热度最高,其它比较热门的技术有:数据科学(Data Science)、可穿戴设备(Wearable User Interface)、大数据(Big Data)、 主存数据库系统(In-Memory DBMS)、混合云计算( Hybrid Cloud Computing)、无人驾驶汽车(Autonomous Vehicles)、自然语言问答( Natural-Language Question Answering)、内容分析(Content Analytics)等。这几年比较火的技术:云计算(Cloud Computing)、近距离无线通讯技术(NFC)、手势控制(Gesture Control)、主存分析(In-Memory Analytics)、3D打印技术(Enterprise 3D Printing & 3D Scanners)等已经逐渐趋于成熟,进入了兼并做大的战国时代。






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  • 科普丨人工智能发展的S曲线

    千次阅读 2018-01-30 00:00:00
    科技发展的S曲线,来源:世界银行、WIND (全球使用量,百万台) 并不难理解为什么许多人会对AI持保留态度。现在初期阶段风险极高,从研发到上市再到打开市场需要雄厚的资本支持和宽松的政策环境。中国在创新方面的...

    过去的半个世纪,人类并没有发明能像人一样解决所有问题的机器,而是发明了许多只解决某个问题的机器,这就是自动化的精髓:代替。

    尽管对AI的讨论无处不在,对其前景却并没有共识。有人说AI是未来,未来的人就算不变成机器人,也一定会跟着个机器人,如同星球大战里的R2D2和C3PO。然而,业界仍有相当部分的人相信AI只是个泡沫,不能成为像智能手机那样开创性的力量。

    人工智能需要被具体化

    这种分歧来自于对AI的误解。人们对AI有许多笼统的说法:比如数据是新科技时代的石油,中国通过其数据优势将统治AI研究,AI未来会代替人。它是个机器人吗?是克隆人吗?是个能植入头脑的芯片?还是可以把人变成超人?AI这个名字本身,人工智能,也是误解的来源。想要理解这种技术,需要将其具体化。有一种分类非常有帮助,将AI具体化为两个方向:机器学习(machine learning)和自动化(automation)。

    机器学习——是个从复杂数据点中寻找模式的过程。人眼可以分辨某些显著的形状,比如池塘里的青蛙,但如果一个绿色空间内有很多不显著的点,人脑是无法处理的,而机器通过算法(algorism)却可以找到一种模式,判断出它是一只青蛙。由此类推到其他数据库,比如星巴克的客户数据勾勒出庞大的消费群体,算法可以通过分析区域、支付方式、时间和消费门店等,来预测口味变化,调整策略。现在算法的最前沿是分析图像和影像,人脑的处理能力远远落后于算法。

    自动化——受到的误解更深,因为人们总会不由自主的想到人形机器人和科幻世界里人机大战的场景。对于智能机器人的幻想从1960年就有了,那是科技的黄金年代,间接受益于各国的军备和航空竞赛。许多人畅想家庭中将会有机器人管家,有双手双脚,像人一样做饭洗衣服。但这并没有发生,而是出现了微波炉和洗衣机。在工业生产线上,也没有出现变形金刚一样的机器人,而是机器手。事实上,在过去的半个世纪,人类并没有发明一种可以像人一样解决所有问题的机器,而是发明了许多只能解决某一个问题的机器。这就是自动化的精髓:代替。

    自动化在逐渐替代人类的某些功能。车和船替代了脚,缝纫机替代了手,打印机替代手写,电脑代替了计算。1970年代的电影中经常会看到数据工作者的生活:一栋大楼里整齐坐着一排排的人,每天的工作就是录入数据。而今天,这整个大楼的工作不过是一张excel表格。

    放大现实(AR)和虚拟现实(VR)也可看做是自动化的一部分,它们在代替和强化了人某些感官功能的同时又加入了新的元素。比如VR把原本世界没有的东西呈现在眼前,使得人真以为置身山顶或太空。

    AI未来会改变什么

    今天的AI在计算和和阅读上相对进步,对于语音识别和影像识别也有所突破,但仍然只是起步阶段。未来对于影像识别的应用将给零售医疗等行业带来革命。比如通过影像数据可以分析现在北京的每个人都在穿什么,六个月以前穿什么,潮流如何改变端,甚至可以分析金融街这个月大家都怎么穿、表情如何来判断市场走势。

    未来的城市形态会被AI改变。现在无人车的概念和一开始的“无马车”是差不多的,戴姆勒最开始造车的时候,只是去掉了马,车的形状仍然像马车。几十年之后车才发展到我们今天习惯的流线型。无人车技术成熟后,车的形态会改变。因为到时候开车的是电脑,它们不会像人一样考虑问题,而是会按照电脑的算法来读取路线和指示灯,考虑速度和停车问题。正如汽车改变了今天的城市一样,无人车会改变未来的城市。

    以比特币为代表的crypto currency也许会是AI最有革命前景的技术。它也是一种替代,是更高级的自动化。最初人们用金子作为货币,后来把金子存起来做储备改用纸币,再后来用数字货币,最终连数字货币都不需要存在了,只会留下一个记录。所有人的交易都记录在一个大型数据库中,除了不知道当事人是谁,每个人能够看到所有的交易细节。这个系统是完全透明的,只有一个被信任的数据库而没有中央银行,每个人的信用都体现在交易记录中。

    AI发展的S曲线

    科技发展常会呈现出S形曲线。开始增长缓慢,直到引爆点突然加速,然后逐渐减速被新的技术替代。曾经的个人电脑,智能手机都走过这样的道路。新技术的市场化不会一帆风顺,因为很难一出现就找到合适的商业模式和定价机制,哪怕Ipod这样的革命性产品也用了五年才打开市场。

    科技发展的S曲线,来源:世界银行、WIND (全球使用量,百万台)

    并不难理解为什么许多人会对AI持保留态度。现在初期阶段风险极高,从研发到上市再到打开市场需要雄厚的资本支持和宽松的政策环境。中国在创新方面的政策值得学习---先期政策极其宽松,发展几年之后逐渐收紧以防止风险蔓延到各个部门。这样做的好处是使得先期创新成果有足够的空间呈现甚至有有产业化的可能。

    尽管中国和其他国家一样,对AI的研发仍然由大公司把持,但并不是说创业者机会不再。在Iphone上市之后之后,微软地位骤降,Facebook等社交媒体兴起把Yahoo帝国逼到变卖家产。大公司从不可一世到由盛转衰的转变可能会很快。这为中国善于冒险的企业家提供了难得的机会。在中国艰难转型的背景下,这同时也是中国商业的复兴时代。


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    转自:http://tech.sina.com.cn/roll/2017-08-06/doc-ifyiswpt5578432.shtml

    https://www.iyiou.com/p/51801

    https://36kr.com/p/5089303.html

    每年Gartner发布的技术成熟度曲线(The Hype Cycle)都备受市场关注,也成为企业做出重大投资决策的风向标。技术成熟度曲线又称技术循环曲线,光环曲线,炒作周期,指的是企业用来评估新科技的可见度,利用时间轴与市面上的可见度(媒体曝光度)决定要不要采用新科技的一种工具。

    报告的主要作者盛陵海向第一财经独家透露,今年的中国报告加入了机器学习、区块链、低功耗广域技术、窄带物联网等内容。

    Gartner根据分析预测来推论各种新科技的成熟演变速度及要达到成熟所需的时间,曲线分成5个阶段:技术诞生的触发期 (Technology Trigger):媒体的过度曝光等因素导致技术在没有成熟前就被大肆渲染,例如。com公司在1998~2000年之间的非理性疯狂飙升期;期望膨胀的峰值期(Peak of Inflated Expectations):受到高度关注的技术被推到了发展的顶峰期,大量的投资在这一阶段进入;泡沫破裂的幻灭期 (Trough of Disillusionment):由于技术发展等方面首先导致产品无法迅速普及,受关注程度下降;稳步爬升的复苏期 (Slope of Enlightenment):随着技术方面的提升和应用场景的成熟,再次引起公众的兴趣,并且开始真正走向普及;实质生产的成熟期 (Plateau of Productivity):新科技产生的利益与潜力被市场实际接受,进入商业化的成熟阶段。

    无处不在的人工智能

    2017年,Gartner推出三方面趋势:无处不在的人工智能(AI);透明化身临其境的体验;数字化平台。在这三大趋势下,Gartner指出,四个技术领域值得决策者优先关注:商业生态扩展类技术,例如区块链;融合类技术,例如脑机接口;商业自动化技术,例如承载货物与服务的商业无人机;安全类技术,例如软件定义安全将带来更加安全的数字化世界。

    Gartner研究副总裁盛陵海对第一财经记者表示:“Gartner发布的任何一个曲线周期出来都会受到高度关注,企业也会根据这些技术的成熟度以及处于什么位置,来决定是否要投资这些新技术。”

    具体而言,企业大致分为A、B、C三类,A类公司比如英特尔这样的大企业,在任何一种新技术刚刚出现苗头时(科技诞生的触发期)就会介入,从而还将影响整个技术曲线的走势。B类公司是快速跟随者。比如华为、联想等,他们会先采取观望的态度,在炒作峰值期立即跟进投资。C类公司是那些普通的公司,他们因为不愿承担过大的风险,所以会选择在技术成熟普及之后在投资。

    相比较全球的曲线报告而言,中国市场有其特别之处,今年的报告也相比往年有些改变。报告的主要作者盛陵海向第一财经记者独家透露,今年加入了Machine Learning(机器学习),Block Chain(区块链);LPWA(低功耗广域技术)等,同时把和物联网相关的产业都整合到了IOT的分类中。

    盛陵海对第一财经记者表示:“窄带物联网(NB-IOT)方面,由于政府和运营商的推动,中国会走在世界的前列,从而加速物联网技术的普及。” 据Gartner预测,到2020年全球物联网设备数量将达到260亿个,物联网市场规模达1.9万亿美元。全球物联网迎来快速的发展,物联网已成为运营商着力抢占的市场。

    中国电信在窄带物联网方面表现积极。今年6月推出首个“NB-loT资费套餐”,首次提出按照“连接次数”计费的模式,套餐规定一定的连接数;超出套餐外的连接次数部分,另行收取一定的高频使用功能费。

    Gartner公布的2017全球新兴技术成熟度曲线

    从两张图可以看到,无论在中国还是全球,5G技术都尚处于科技诞生触发期,需要5-10年的发展才能进入成熟期。根据Gartner全球的报告,该机构预计,到2020年,3%的基于网络的移动通信服务提供商(CSP)将推出5G商业化网络。从2018到2022年,国际上将主要利用5G来支持物联网通信、高清视频和固定无线接入。

    值得关注的是,华为已经在技术触发期就进入了5G领域的布局,成为该技术的领导者和推动者。华为已经与全球30多家领先运营商开展创新合作,同时也联合垂直行业伙伴,在技术研发验证、网络架构、产业合作等方面积极试验。

    无人驾驶普及至少还要10年

    同样处于技术触发期的还有自动驾驶技术。中国和全球的报告中都提到了自动驾驶技术和机器学习。Gartner指出,2017年汽车制造商和技术公司开发的自动驾驶汽车得到了主流媒体的吹捧,导致对这项技术不切实际的和过高的期望。AI是一个关键的技术,使基于机器学习和算法的自动驾驶得以加速发展。自动驾驶目前的主要挑战是成本,当然人们也在可靠性、道德、法律层面展开研讨。

    Gartner认为,无人驾驶技术距离成熟和普及还需要至少10年时间,在全球和中国都是如此。但在全球的报告中,无人驾驶已经进入到期望膨胀期,而在中国则处于技术的促动期。盛陵海表示:“在国内法规和制度都还尚处落后的情况下,会阻碍无人驾驶技术的发展。”

    而在机器学习方面,中国和全球都处于期望膨胀的高峰期。Gartner提出,机器学习会在自动化领域、药物研究、客户关系管理、供应链优化、预见性维护、操作效能、反欺诈、自动驾驶、资源优化等领域展现大量的商业和社会场景。盛陵海表示,这次报告中的大多数新兴技术,中国和全球的差距大概是一个周期。“但是一个周期的差距也就是1-2年,最多不超过5年,中国在技术方面的追赶非常快。”盛陵海说。

    在全球的报告中,特别提到了增强现实AR技术和虚拟现实VR技术,并且VR技术已经处于稳步爬升的复苏期,也就是经历了技术的幻灭期后,人们又重新燃起对技术的期望,将逐步步入成熟期。

    Gartner指出,2017年虽然VR能够展示令人惊讶的内容,但定制的价格和成本依旧高昂。在头盔显示技术的最新进展可能有助于缓解这些障碍,开发商应更注重质量体验。云图形处理、移动视频游戏等技术以及宽带接入的普及,将使应用程序开发人员更容易将虚拟现实集成到他们的产品中。而AR技术则位于泡沫破裂的幻灭期。这也是Gartner整理的所有的新兴技术中最早进入成熟期的。但这两项技术都没有在中国的报告中体现。对此,盛陵海表示:“VR和AR技术,中国都是跟随者,看全球的发展趋势即可。”

    同样在全球进入期望膨胀期的还有虚拟助理技术,在美国科技巨头谷歌、亚马逊、苹果、微软、Facebook等推动下,虚拟助理技术已经成为人工智能最先能够接近为普通人所用的应用。不过,盛陵海对第一财经记者表示:“在虚拟助理的应用方面,中国和全球的差距还很大,这与中文的特殊性以及中国消费者的使用习惯有关。”

    Gartner指出,成千上万的供应商都在探索深度学习领域的应用,如计算机视觉、会话系统和生物信息学领域的应用。研究人员正在不断地发布惊人的新的关于这一主题的论文。硬件制造商正在加紧交付新的、深层的神经网络训练的高性能算法(深度神经网络算法,DNNs)。未来在科学数据平台上,深度学习的功能将变得更容易获得,估计到2018年,80%的数据科学家的标配是深度学习。

    根据技术的重要性程度,Gartner还列出一张表格。其中变革性的技术包括物联网、云计算、大数据、深度学习、区块链和自动驾驶;重要的技术包括5G、LPWA、新型的数字电商平台和数字金融、SaaS和PaaS等。

    盛陵海对第一财经记者表示:“在云计算技术上,PaaS,SaaS和IaaS目前国内尚处于技术发展阶段,在技术采用和服务成熟度等方面距离国际先进水平还有距离,国内厂商比如等正在努力赶上。”


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