微軟雲與美國第二大連鎖藥房達成合作 撬動千億美元初級醫療市場

  微軟和沃爾格林 (Walgreen) 今天宣布了一項為期 7 年的戰略合作夥伴關係,沃爾格林將把所有雲計算資產轉移到微軟 Azure 平台,並向沃爾格林的員工提供 38 萬個 Microsoft 365 名額。這項合作是微軟在雲計算方面的重大勝利,而對於沃爾格林的發展來說也具有重要意義。

  沃爾格林成立於 1901 年,是美國的第二大連鎖藥房,僅次於 CVS Health。截止 2018 年 8 月 31 日,沃爾格林在全美擁有 9560 個線下零售藥店,對於美國人民的日常生活有着重要的意義。

  除了經營沃爾格林和 Duane Reade 商店外,Walgreens Boots Alliance 還擁有近 400 個配送中心,每年向數十萬名醫生、醫院、健康中心和藥店配送各種醫療健康產品。

  微軟和沃爾格林的合作將使醫療保健服務模式正在發生巨大變化,沃爾格林和微軟都希望走在即將到來的浪潮的前沿。沃爾格林將其在世界各地的大規模實體店業務視為一種向所有客戶提供一流的初級保健服務的渠道,並創造一個新的主要收入來源。它目前只提供一些有限的服務,比如上門注射流感疫苗,並在一些地方與緊急護理提供者建立了有限的合作關係。但要成為一個主流的急救或初級保健診所服務提供方,它需要整合自己更大、更專業的醫生和護士隊伍,然而這將使沃爾格林面臨在地方擴張以及醫療人員快速增加的巨額成本。

  基於雲的服務——例如遠程醫療,擁有集中的專業醫療人員,使用遠程診斷傳感設備、視頻電話會議和 AR/VR——可以在許多地點提供高水平的技能,無需專門的現場團隊。利用遠程定位但與遠程醫療連接的醫療專業人員,沃爾格林將能夠提高運營效率,並將在目前可用的高速網絡上實現大規模擴展,以及/或很快就能實現無線 5G 連接。最後,這種方法將使沃爾格林能夠部署更多的專門服務,如果每個地點都需要自己專門的醫務人員,就不可能這樣做。

  就微軟而言,它希望成為所有雲計算產品的首選,但它也希望將其提供基於雲計算以及人工智能可以解決各種問題。它正在大力投資 AI 和混合現實解決方案,而醫療保健是 AI 和 AR/VR 研究的一個領域,通過幫助診斷和確定基本的患者護理場景,這一領域大有希望。醫療保健領域的創新時機已經成熟,雖然微軟可以提供許多所需的技術,但它需要一個面向客戶且廣泛可用的技術出口。微軟不可能輕易建立這樣一個交付系統。沃爾格林以其龐大的存在提供了這種能力。

  不過這是一個較長期的計劃,可能需要幾年的時間才能完全實現,還需要得到各種政府機構的批准。但這是沃爾格林和微軟迅速擴大自身市場份額的重要機會。

  這次合作可能是一個雙贏的局面。沃爾格林獲得了一個重要合作夥伴,可以為新的醫療保健交付模式創建和部署急需的先進技術。微軟可以接觸到大量的潛在客戶。如果他們成功了,這將極大地改變我們獲得醫療保健的方式,這種戰略夥伴關係和競爭對手的後續行動將從根本上影響初級保健的提供,因為它們創造了一種可伸縮、個性化、易於獲得的服務——而且可能也更容易負擔得起。

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“靠臉走遍天下”的時代到了?

  “靠臉走遍天下,刷臉支付可以提供相比二維碼支付更好的用戶體驗和安全性,這是我們對生物識別這項技術的判斷和期待。”1 月 14 日,支付寶生物識別技術負責人李亮接受了包括雷鋒網在內的多家媒體採訪。雷鋒網了解到,李亮,現任職於螞蟻金服 IoT 事業部,中國科學院自動化所博士,中國科學院大學博士后。目前負責支付寶生物識別算法與模型的研發並參與支付寶基於生物識別的身份認證體系建設。

  支付寶生物識別技術場景落地“來勢洶洶”

  2017 年 9 月 1 日,支付寶宣布在杭州萬象城店的肯德基 KPro 餐廳正式上線刷臉支付,這也是刷臉支付在全球範圍內的首個商用試點。具體流程為:用戶在肯德基的自助點餐機上點好餐,進入支付頁面,選擇“支付寶刷臉付”,然後進行人臉識別,再輸入與賬號綁定的手機號,確認后即可支付。截至目前,全國 100 多個城市,300 多家 KFC 已經支持刷臉支付。

  2018 年 11 月 12 日零點,天貓雙 11 晚會显示,除消費記錄之外,用戶通過生物信息完成支付的佔比達到了 60.3%。超過半數的用戶選擇,使得指紋和刷臉支付首次成為天貓雙 11 主流支付方式。從測試數據來看,“人臉支付”完成交易最快僅需 300 毫秒。相比 2017 年,使用指紋或者刷臉支付的老年人數量增長了 20%。目前,用戶對生物識別類支付方式的滿意度超過 95%,遠超過密碼支付。

  2018 年 12 月 27 日,味多美宣布接入支付寶刷臉支付,顧客不用掏手機就能完成購物結賬。味多美首席信息官胡博透露,“與付現金和掃碼相比,刷臉支付更快更準確。從“蜻蜓”在門店的使用效果來看,收銀效率提升了 60% 以上,避免了用戶在高峰期排隊的情況。同時,由於提升了用戶體驗,吸引了更多的年輕顧客群體,年輕用戶增長了 50%—60%。”

  除此之外,江西省人民醫院、卜蜂蓮花、紅旗連鎖、張仲景大藥房等也紛紛加入“刷臉”支付的大軍中。早在 2007 年,支付寶方面便對生物識別技術開始關注,認為移動支付和全面脫媒是未來兩個核心方向。當然,最開始重點研究的兩個方向是虹膜和聲紋,虹膜識別精度高,卻難以集成到 PC 攝像機里。由於當時人們也還沒有對着手機說話的習慣,聲紋識別帶來的互動也令人“尷尬”。

  2012 年初,支付寶和公安系統科研院所的專家反覆研究,最終決定採用指紋識別技術。2014 年 6 月 27 日下午 4 點,支付寶迎來首個通過華為 mate7 開通指紋支付的用戶。支付寶生物識別技術負責人李亮介紹,2014 年支付寶啟動人臉識別技術的研究和應用,2015 年 3 月,德國漢諾威消費电子、信息及通信博覽會 CeBIT 上,馬雲為德國總理默克爾等嘉賓,現場展示了螞蟻金服的 Smile to Pay 掃臉支付技術。隨後人臉識別在國內掀起熱潮。可以說,2015 年是人臉識別的元年,彼時 AI 人工智能還沒有大規模提及。

  目前,除了人臉識別,還有指紋識別、眼紋識別、指/掌靜脈識別、耳廓識別、虹膜識別、表情識別、掌紋識別、聲紋識別、步態識別、筆跡識別、視網膜識別等等。身體上的很多生物信息都可以用來識別,通過技術、傳感器等等方法,識別方式可多達上千種,目前業界正在開發的大約為三百種,還很有限。比較成熟且應用廣泛的是人臉、指紋和虹膜。

  支付寶生物識別團隊透露,團隊正在研發用以增強人臉識別的多模態生物識別技術,眼紋識別是其中一種,眼紋識別即識別眼睛的鞏膜(眼白)的血管排布情況。眼紋和虹膜一樣,都具有很高的唯一性,即便是同卵雙胞胎,眼紋也是不同的。如前所說,在眼紋識別技術成熟后,疊加人臉識別,準確率有望再提升幾個數量級。

  人臉識別、指紋識別、虹膜識別、眼紋識別各自的優缺點

  人臉識別

  優勢是用戶體驗好,不需要用戶刻意配合;不足是人臉識別可能會受到姿態、光照、遮擋、圖片清晰度等因素影響,此外,對於兩張長相極端相似的臉,人臉識別技術有可能識別不出。

  指紋識別

  指紋應用最廣泛,技術也相對成熟,但應用上有局限性,一是少數人指紋比較差(磨損、受傷等);二是指紋會被複制,存在安全風險;三是在手出汗等特殊情況下,會影響到識別;四是採集指紋需要對象的配合,便捷性差一些。參見此前雷鋒網報道 AI 偽造指紋到來,指紋解鎖還安全嗎?

  虹膜識別

  準確度高,唯一性強。不足在於需要用戶主動配合,並且對硬件的要求比較高,需要有虹膜攝像頭。

  眼紋識別

  準確度與唯一性和虹膜識別相當,但對硬件沒有特別要求,普通攝像頭即可。不足在於眼紋識別需要用戶主動配合,用戶與採集設備之間的距離、光源等(在一些光線下,眼球會反光,從而影響識別)要求都比較高,從而影響用戶體驗。

  生物識別技術複雜度遠高於條碼付,背後算法體系複雜。除了生物識別相關的算法,還需要結合人機交互理論、大數據等技術和手段,形成一個綜合的融合決策體系。而金融交易場景下,支付寶還需要融合風控防攻擊安全等策略。

  談及 2014 年支付寶啟動生物識別技術研究背後的深層次原因時,李亮說,“移動互聯網到來以後,我們越來越發現傳統以密碼驗證為代表的身份驗證方式和起源於 PC 時代的傳統風控體系已經不適用於移動互聯網時代的用戶隨時隨地使用的多樣化需求,帶來的後果是,許多場景下用戶的行為和交易容易受到打擾或者被風控系統誤攔截,給用戶帶來了非常不好的體驗。而這一問題背後的本質原因是很多時候我們不了解每一個交易和行為背後的用戶是誰。”

  因此,支付寶應用人臉識別技術的出發點就是希望首先在身份驗證環節採用更安全更便捷的生物特徵認證方式,能夠更準確識別每一個用戶,使得用戶在後續的場景和交易中暢通無阻,也能更進一步享受到更智能更個性化的服務。

  同時,將生物識別技術應用到億級用戶,產品技術的泛化能力,“規模化”下的用戶體驗等問題都是亟待解決的技術挑戰。例如,用戶刷臉通不過,跟用戶的主觀意願,客觀環境都相關,在不同手機上、不同智能設備上的表現也不完全一致。

  “刷臉支付在與支付鏈路融合、商戶系統接入和打通等環節也比較繁瑣,需要以真實的業務痛點和商戶需求為出發點。一方面不斷吸收、改進算法,另一方面和當時業務場景和真實需求之間找到最佳結合點。”李亮說。

  不同於現在市場上大多數以 2D 人臉為主的人臉識別系統,支付寶採用了多模態生物識別技術,一方面在線下刷臉支付場景採用了安全等級更高的 3D 結構光攝像頭,將傳統人臉識別的對象從 2D 擴展到 3D,另一方面也在研發眼紋識別技術進一步輔助和增強,增加眼紋識別,一方面對用戶體驗沒有打擾,另一方面有更強的安全性。主要流程:採集多張眼紋,進行分割、增強,增加雜亂點以保證模版安全,其難點在於前期的採集、分割、增強,特徵點提取等步驟對應的核心算法。

  國內外生物識別理念的差異

  在國外,一部分企業認為應用生物識別技術以安全性為目的,犧牲用戶一定體驗是可以接受的。但在國內,要想實現技術的普適性,沒有好的用戶體驗的產品是沒有生命力的。所以,安全為底線的前提下,必須不斷追求極致的用戶體驗。

  從兩個維度提升用戶體驗,第一維度,軟件、硬件、風控系統的升級,每一次硬件傳感器的突破,都能隨之帶來軟件和產品的階躍式升級。第二個維度,更加完備的產品設計和交互,從開通到使用到關閉均有有明確的說明和授權,用戶可以對整個環節完全感知和掌控。

  目前大多數 AI 算法都有其局限性,從實驗室到真正落地需要解決碎片化的細節問題。很多情況下算法要優先解決垂直、細分的領域問題,而不是追求泛化、兼容的解決所有問題。

  生物識別技術的更深層次應用,與每個國家相對應的基礎設施密切相關,相關標準規範的完善程度,用戶的使用習慣,官方權威數據庫等等。缺乏這些條件,生物識別大多隻能是密碼驗證的一種替代手段、作為單點的設備或孤立的系統存在。

  1 對N是目前人臉識別仍面臨的技術難題,雖然在安防場景已經有較多應用,但人臉識別在安防領域的應用主要用於特定人的監控和識別,從性能上強調的是高召回率(Recall),而對準確率(Precision)有較大的容忍度,因為通常還需要有個人工確認過程。而在支付領域對這一技術的要求是召回率和準確率同時都要很高,對人臉識別來說確實是非常難的事情,這也是發展多模態生物識別技術的原因,每一個新的生物識別因子的引入融合能夠極大的提高整體的分辨能力。

  未來為了適應不同國家和市場的需求,可能需要針對不同人種採用不同的模型,此外從隱私和合規的角度,比如 GDPR 標準下,生物識別系統需要不同地區分開部署,但背後的算法訓練過程甚至是某些模型可能是相同的。

  【封面圖片來源:網站名 shutterstock,所有者: Akhenaton】

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李飛飛等人的新研究,或將讓“給AI打工的人”再一次失業

  你可能聽說過,在河南的農村裡,在非洲的城市中,每一個你想象不到的地方,有着大量的數據標註員。

  他們手動在圖片里把每一隻花瓶和每一輛汽車框出來,並且標上“花瓶”和“汽車”。一段時間后,這些人把成千上萬張標記好的圖片打包,發送給遠在北京、上海甚至舊金山的 AI 公司。

  GQ 將這些人稱為《那些給人工智能打工的人》。

  人工智能發展迅速,大大小小的互聯網科技公司相繼開展研究,投入商用。然而訓練一個可用的 AI,需要大量準確標記好的圖片、視頻等資料。

  正因為此,市場對數據標註的需求如此之大,吸引“那些給 AI 打工的人”爭相加入,其中不乏原來找不到工作的閑散人員——畢竟這份工作只需要動動鼠標,用不上太多知識。

  但是,恐怕不久后,這些人就將再次失業。

  上周,來自約翰·霍普金斯大學、斯坦福大學和 Google 的專家聯合發布了一篇論文,介紹了他們使用神經網絡來自動搜索神經網絡,將其投入圖像分割方面的研究,並且取得的重要進展:

  研究人員採用神經架構搜索 (Neural Architecture Seartch, NAS) 技術設計了一個神經架構 (A),放任它去自動搜索/設計出新的神經架構 (B),投入到圖像語義分割 (semantic image segmentation) 的任務中。

  研究人員發現,這個被自動搜索出來的神經架構 B,在主流的小規模圖像數據集上,未經訓練就直接使用,表現已經超過了現有人類設計的、預先訓練好的模型。

  以往人們一直相信,設計 AI 需要大量知識和經驗,簡而言之就是需要人來設計。

  但現在,AI 設計出的 AI,已經比人設計出的 AI 更強。

  論文的標題叫做:Auto-DeepLab: Hierarchical Neural Architecture Search for Semantic Image Segmentation

  研究人員將這個能夠自動搜索(設計)神經架構的技術命名為 Auto-DeepLab。這個名字來自於 DeepLab,Google 人工開發的圖像語義分割技術。前面加上 Auto,意思是在 DeepLab 的基礎上,新的技術可以實現了很大程度的自動化。

  論文署名作者當中,兩人來自約翰·霍普金斯大學,其中第一作者是 Chenxi Liu,曾在 Google 實習;有四人來自 Google;剩下的一人來自斯坦福大學,正是原 Google Cloud 首席科學家,在計算機視覺學術和業界知名的李飛飛教授。

  “本着 AutoML(編者注:Google 主導的 AI 計劃,將算法選擇,模型的超參數調整,迭代建模和模型評估等工作自動化。)和人工智能普及化的精神,對於不依賴專家經驗知識,自動設計神經網絡架構,人們的興趣有了顯著提升。”作者提到。

  在“AI 自動設計 AI”這件事上,Auto-DeepLab 有幾個比較重要的新嘗試。

  首先,神經架構搜索 NAS 技術是 AI 領域的新興物種,主要用於簡單的圖片分類。而在這篇論文里,研究者首次嘗試將 NAS 投入到高密度的圖片預測任務上(也就是對更複雜的高分辨率圖片進行語義分割,比如 Cityscapes 城市街景數據集、PASCAL VOC 2012 和 ADE20K 等數據集)。

  其次,在計算機視覺領域內的神經網絡架構,通常分為內層、外層的兩級架構,自動化的神經架構設計往往只能設計內層,外層仍需要人來設計和手調。而 Auto-DeepLab 是第一個讓 AI 掌握外層設計和調參能力,並在圖像語義分割任務上得到優異結果的嘗試。

  “圖像語義分割”六個字聽上去有點拗口,其實很好理解:對於一張圖劃分幾個類別,然後將所有的像素點歸類。

  比如下面這張圖,可以簡單分為三類。圖像語義分割的任務,就是判斷每一個像素點屬於人、自行車,還是背景。

  需要明確的是,圖像語義分割的任務純粹是判斷像素點屬於哪個類別,它不能識別和區分獨立的物體。

  不過圖像語義分割仍然有很重要的意義,比如在它可以用於手機拍照的“人像模式”。採用更優秀的圖像語義分割技術,手機能夠在更高精度的照片里確認每一個像素點,屬於人,亦或是背景。

  目前 Google、小米等公司都在手機拍照上使用這一技術。理論上,未來的“人像模式”可以在毛髮、衣物邊緣實現更好的效果。

  以及在自動駕駛的場景里,神經網絡需要判斷擋在前面的是車、行人還是建築物,進而採用不同策略進行躲避,這同樣需要圖像語義分割來打基礎。

  從該論文體現的效果來看,Auto-DeepLab 還可以被轉移到其他任務上。言外之意,讓 AI 自動設計 AI 這件事,可能還會有很大的想象空間。

  比如作者在論文最後提到,在目前的研究框架內,他們可以繼續在物體識別的方向進行研究。

  如果能夠取得類似的結果,大規模使用,沒準有一天,在數據標註(特別是圖像標註)這件事上,人類標註員的成本等優勢可能也會消失。

  如果人工智能可以給人工智能打工,打工效率比人還高……

  “那些給人工智能打工的人”,會失去工作嗎?

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聯發科技:與小米手機合作關係良好 無暫停供貨一事

  1 月 16 日報道,針對近日網上傳出的關於“聯發科技與小米手機終止合作”一事,聯發科技發布聲明回應稱,該消息為無根據的不實傳言。

  以下為聯發科技聲明全文:

  近日網上關於”聯發科技已與小米手機終止合作”的信息,為無根據的不實傳言。為此,聯發科技特說明如下:

  聯發科技與小米手機合作關係良好,合作案如常順利進行中,並無暫停供貨一事。感謝媒體老師們對聯發科技的關注,聯發科技會一如既往毫無保留的擁抱最新科技,永無止境的追求用戶體驗,為客戶提供優質的產品及服務。

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王欣、張一鳴、羅永浩的社交產品 都有點讓人“失望”

  文/亞瀾、彭方婷

  來源:深響(ID:deep-echo)

  不得不承認,人們對於王欣、對於張一鳴、對於羅永浩抱了太多不切實際的幻想。

  一方面確實是“天下苦微信久矣”,即使微信產品做的再好,中國諾大的土地,細分到毫釐的需求差異也無法被同時完美滿足;另一方面,不同於其他賽道很多玩家的輪換登場,前幾名的勢均力敵,社交領域太過誘人,也太過“無趣”,行業呼喚新的攪局者,也呼喚新的顛覆者。

  但這談何容易——微信早已不單純是一款社交產品,而是擁有社交關係的平台、生態。

  人們並不該對某一個單一的“社交”產品給予“打敗微信”的厚望。

  這樣的背景下,三款新社交產品的發布顯得有點“令人失望”。

三款產品的下載二維碼、鏈接都被微信“封殺” 羅永浩喊話想和微信聊聊

  上午原快播創始人王欣正式發布“馬桶 MT”——匿名社交工具,一個人脈暗網,類似朋友圈的影子,所有微信上看不到聽不到的,甚至被刪除的內容都可能出現在這裏。

  似乎又是一款考驗人性的產品。

  下午,抖音正式公布了其首個獨立視頻社交應用“多閃”——視頻形式的即時通信、72 小時消失的隨拍、用私信聊天取代評論與點贊,這些都是多閃在社交形式上的特點。

  而今日頭條 CEO 陳林則直接表示和微信並不是競爭關係。

  晚上,因為“鎚子”而飽受爭議的羅永浩宣布“子彈短信”更名為“聊天寶”,於是原本喊話要做中國 Slack 的產品畫風突變——用戶在聊天寶中消耗時間可以賺錢,聊天寶還可以陌生人交友。

  三場發布下來,大家都有些疲憊,“社交”一向是失敗率極高的領域,這三者是能跑出來的潛力股嗎?

  繼續試探人性的馬桶 MT

  為了出獄后首推的這款社交產品,王欣不僅在發布會的前幾日頻繁發布自己對社交的看法,還久違地接受了採訪。

  但馬桶 MT 的鏈接被微信封禁,官網又因為服務器的負載能力不夠而無法註冊。

  更受爭議的是王欣選擇的匿名熟人社交賽道。

  在馬桶 MT 中,匿名用戶可以隨心所欲地討論和吐槽有趣的話題,發紅包打聽消息,還可以發起以 LBS(基於地理位置)聚集的臨時聊天群,一小時后,該群的群聊記錄便會消失。

  從王欣的角度來看,匿名社交能繞過微信熟人社交的主戰場,在圈地之外佔領一片安身之地。況且,匿名社交還能有效降低實名社交的壓力,釋放人性本質中的表達欲和好奇心。

  然而,對於用戶來說,匿名卻是一個免責金牌,卸下錶達包袱的同時卻也放大了慾望、壓低了原則底線。

  比如匿名的漂流瓶,本來應是一個傳遞夢想和心情的樹洞,卻因為散播色情賭博等信息被官方下線;再比如流行一時的無秘,用戶匿名發布的內容經常會出現違規、虛假、惡意誹謗等各類問題,並受到監管部門的處罰。

  王欣的回應是“只要是 to C 的產品,都要接受監管,要把這個事情放在很重要的問題。我自己對此是深有感覺的,做任何一款產品,都不能違反法律法規底線。如果(違反)的話,大家知道結果怎麼樣了。”

  但由於匿名與監管的底色不能相融,所有的匿名社交軟件都會遇到一個困境:一旦監管加強,用戶就失去了匿名的快感;但是縱容匿名,應用內的內容就會失控。

  而匿名社交的需求是有的,但是不夠持續。比較隨機,不是天天都很強烈的需求,所以匿名社交很難做大。

  至於“閱后即焚”,國外能跑通的 Snapchat 在中國或許並沒有機會,要知道 Snapchat 在早期青少年用戶群體心中的地位,和色情網站 PornHub 差不多。

  王欣似乎又一次試圖在人性慾望與監管之間尋求平衡。

  超年輕的“多閃”

  和“馬桶”有一點相似之處,“多閃”也是要降低社交壓力。

  但形式卻是更健康的——主打視頻,非常貼合年輕人口味的視頻拍攝器和表情包聯想成為最大的亮點。

  目前多閃僅有“消息”和“世界”這兩個界面,但多閃支持“隨拍”功能,用戶拍攝完某段視頻,僅公開展示 72 小時,到時會自動轉為僅個人可見。

  而在多閃發布的短視頻,沒有點贊與評論的設置。多閃認為過度關注點贊和評論數量,無形中會增加社交壓力,因此用戶可以在多閃上僅單純的展示、記錄。但用戶能夠看到是誰正在看自己的視頻,點擊頭像可直接發起聊天。

  發布會上,25 歲的多閃產品負責人徐璐冉談到,大多數人的朋友圈,陌生人和熟人都混雜在一起,多閃希望用戶能夠在沒有壓力的環境下,自由分享生活,做真實的自己。

  我們能看到多閃的種種“克制”與“簡潔”,而以上種種,都意味着多閃是一款非全量的,比微信要“小”得多的產品。

  其實,今日頭條要做社交以及今日頭條不得不做社交這件事已經是老生常談。任何內容產品都會有吸引力的起伏,只有把用戶沉澱為社交關係網絡,才能保證“基業長青”。

  比如抖音上的社交需求是存在的,用戶需要討論視頻、分享視頻。但為什麼不在抖音內部做社交,而是單獨做一個獨立視頻社交 App 呢?

  這恐怕就要從社交最核心的幾個維度說起。

  用戶之間的關係,可以按照陌生到熟悉進行分類,完全陌生,不那麼陌生,不那麼熟悉,熟悉,親密……熟悉程度不同的用戶,社交需求是不同的。

  社交關係可以按照一對一、一對多、多對多來分類。

  社交需求還可以按照同步還是異步來分類。所謂同步,就是即時性,用戶希望自己的東西能得到其他用戶的及時反饋,比如陌陌;而異步,顧名思義,就是不着急,類似知乎、豆瓣,用戶自己發出的東西可以等待更長時間的回復,是一個長期社交關係。

  多閃沒有公開社交場景,“發評論不如聊私信”,這是一對一(或者說一對少);就像今日頭條 CEO 陳林所說,多閃只把最親密的人聯繫起來,是做親密好友之間的社交,陌生人有限制溝通,這是熟人社交;而“有事,小視頻說”,這是更傾向於同步。

  這樣一來你會發現,多閃和抖音還是有一些區別的。

  抖音更多的是一對多、異步、非親密熟人與陌生人的組合,而多閃是一對少、同步、熟人。兩者確實不適合放在同一個體系裡。

  不過,多閃也不是和抖音全無關係。一個小細節是,多閃目前只支持抖音登陸。這算是對“微信登陸”的一個挑戰,也從另一個角度反映出字節跳動正越來越自信於旗下產品的覆蓋面和粘度。

  而從這個“一對一、同步、熟人”的角度來說,多閃的溝通效率肯定是各種定位組合里最高的。雖然多閃並非劍指微信,也算是在解決微信的部分痛點了。畢竟微信覆蓋全量,沒辦法那麼體貼的照顧年輕人。

  另外在“世界”板塊,主打視頻公開展示,又是一種“一對多”,這樣的設置可能是在繼續保持產品的開放性,保留內容活躍度以及商業化的氣口。

  整體看下來,多閃的機會或許是最大的,雖然總隱隱覺得多閃僅僅只是字節跳動系下的用來打頭陣的一個“小兵”。據公開報道,“多閃”產品團隊僅 5 人,且都非常年輕,均為 90 后。

  隨着頭條的壯大,聚光燈越來越亮,過去能低調完成初始增長再公諸於眾的可能性已近全無。年輕的“多閃”註定從一開始就要像一個成年人一樣受到市場的調整、輿論的激辯、以及身在“明處”的種種不可說的難處。

  沒有誠意的聊天寶

  比起今天的前兩款社交產品,老羅更像是來“搞笑”的。個人認為,聊天寶徹底糟蹋了子彈短信打下的基礎。

  去年 8 月 20 號子彈短信發布,取得了非常牛逼的戰果——App Store 社交榜榜首 13 天,App Store 總榜榜首 9 天,30 天激活用戶總數 7489899 人。

  當時快如科技聯合創始人郝浠傑是這樣說的:“以前在鎚子科技做產品經理的時候,其實在工作中遇到過各種各樣的痛點,我們用過釘釘,但釘釘在溝通這件事上還沒有好到讓我放棄微信去用它,所以後來又遷移回了微信,但微信對工作更是完全沒有做任何優化,而且生活和工作混在一體感覺一團亂麻。所以我們就想,有沒有一個產品可以解決這個問題,當時我們的想法就是做一個 Slack 這樣專註於辦公溝通的本地化產品,雖然最後產品的形態跟 Slack 不太一樣吧。”

  從目標人群上說,子彈短信想解決那些日處理消息量非常大的人群的需求,這樣才能體現出效率,比如企業的高管,他每天可能面對無數來自下屬、同級、老闆、供應商的消息。比如說銷售口方面甚至還有微商。主要來說,還是解決一個溝通效率不高的問題。

  然而這一初心在如今的發布會上被拋諸腦後。

  根據羅永浩的介紹,在聊天寶中,用戶可以通過聊天、閱讀、購物、玩遊戲等方式“領錢”,但有些用戶如果覺得這種方式“low”(低俗),聊天寶允許用戶按個人需求訂製,可以自定義界面底部,將某些功能從主界面移除。

  說白了就是——來我的產品賺錢,我用你們這些羊毛黨完成產品的冷啟動。

  看上去是個如意算盤,對於所有的新型社交產品來說,都必須面臨初期用戶快速飆升后的流失問題。聊天寶主動對用戶補貼,聊天、瀏覽新聞資訊等行為均可獲得金幣,其模式與趣頭條有一定相似,即通過網賺的形式獲取用戶,增加用戶黏性,解決流逝問題。

  而且這個模型趣頭條已經成功奔跑上市,簡單理解,只要獲客留客的成本低於用戶流量變現收入,平台就有利可圖。

  但恐怕聊天寶並沒有學到趣頭條激勵體系本身就基於社交的精髓,而是變成了一鍋大雜燴——又有電商,又有生朋友、熟朋友,又有基於“緣分”的陌生人社交,還有瘋狂招商的“宋煥鐸大行動”……

  這款升級於子彈短信的聊天寶,像是一個窮奢極欲、章法全無的焦慮症患者,完全失去了當時的初心,只能讓人嘆惋。

  不可排除的是,中國市場是在太大,也有一種可能就是老羅這一次摸准了下沉的脈搏,迅速回血。只是目前已經有用戶表示已向有關部門舉報“聊天寶”誘導用戶群發垃圾短信。

一個彩蛋哈哈

  在發布會快要結束的時候,羅永浩說:“今天是個特殊的日子,歷史會記住今天。”

  不管這是公關辭令,還是真的有感而發,1 月 15 日確實值得紀念,這是屬於社交的一天,也是大眾心中期盼有人能打敗微信的一天。

  三款產品的下載二維碼、鏈接都被微信封殺,但他們仍在持續戰鬥。

  與他們同行的還有 Soul、echo、Spot、足記、花瓣、堆糖、Nice、in、音遇、POP、硬核、一罐、Zepeto、Zenly、Monkey、Tiki、Houseparty……

  社交賽道大浪淘沙,兩個公認的事實是:打敗微信的肯定不是再造一個微信;打敗微信的產品絕對不是某個單一功能的創新或者單個體驗單個模式的創新,而是系統性、全方位的創新。

  希望那一天不要太遠,不管那個勝利者是別人,還是微信自己。

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一種葯能治多種癌症,這可能嗎?

  來源:科學大院

  因為治療難度大、花費大,對於大眾來說,癌症有多麼可怕簡直不言而喻。

  如果有這樣一種葯,能夠同時對多種癌症的治療有效,那簡直是天大的福音!

  但是,存在這樣的葯嗎?

  2018 年 11 月,拜耳和 Loxo Oncology 共同推出了一款抗癌新葯:Vitrakvi,也叫 larotrectinib,譯作拉羅替尼。現在很多人都知道這個葯,並不是因為它的口碑有多好(還沒幾個人用,也談不上口碑),而是互聯網上就其“是不是神葯”不停討論、不停反轉的過程。

  那它究竟是不是神葯呢?有可能存在一種能治療多種癌症的神葯嗎?

  我們不妨先花點時間弄清楚癌症是怎麼回事,Vitrakvi 又究竟是什麼,再下結論。

  Vitrakvi 究竟是什麼?

  首先,我們來說說 Vitrakvi 是什麼。

  Vitrakvi 是首個口服 TRK 抑製劑,適用於患有晚期實體瘤的成人及兒童,而且必須是腫瘤中存在 NTRK 基因融合、不存在已知的獲得性抗藥突變。

  為什麼要特彆強調適用範圍是腫瘤中存在 NTRK 基因融合的患者呢?

  先來看看 NTRK 融合的致癌原理:

圖1:a.NTRK 基因在人類染色體上的位置b.NTRK 基因編碼的蛋白 TRK 的活性形式(磷酸化)(圖片來源:作者製作)

  NTRK 是編碼神經營養因子受體酪氨酸激酶的基因,在人類基因組中有三個拷貝,分別位於第1、9、15 號染色體上(圖1,a),對應編碼的蛋白質叫做 TRKA、TRKB 和 TRKC。

  那 TRK 又是什麼呢?

  基因和它所編碼的蛋白有相似但不相同的名字,就好像奶牛和牛奶,山羊和羊奶的關係一樣。

  對於 NTRK 這頭動物(基因)來說,它擠出來的奶(編碼的蛋白)名字就叫做 TRK。正常編碼出來的 TRK 蛋白參與多個與神經細胞增殖、存活、再生等功能相關的信號轉導過程(圖1,b)。 

  既然 NTRK 叫神經營養因子受體酪氨酸激酶受體,那麼顧名思義,它所編碼的蛋白質 TRK 在正常情況下應該僅在神經細胞中少量表達,且受多種生長因子信號嚴格調節。

  但在某些情況下,NTRK 會發生基因重排,與其他基因融合,借其他基因啟動子的東風,表達出一些仍存在激酶活性的嵌合蛋白,隨機地在其他組織中表達。這些嵌合蛋白活躍且持續的參與信號轉導,促進非神經細胞異常活躍的增殖和生長,最終變成一團惡性腫瘤(圖2)。

圖2:染色體重排導致 NTRK 融合,產生有激酶活性的嵌合蛋白(圖片來源:作者製作)

  在人的 NTRK 融合腫瘤患者樣本中,已有超過 60 種不同的5‘伴侶基因(提供啟動子的基因),引發的癌症有膠質母細胞瘤,胰腺癌,肺癌等等。

  由於 TRK 的本質是激酶,假如有種藥物能夠特異性的抑制 TRK 激酶的活性,就可以有效抑制由 NTRK 基因融合表達出的嵌合蛋白的活性,從而抑制腫瘤生長。

  這也就是 Vitrakvi 的抑癌原理。

  所以,Vitrakvi 一問世大家都很激動。

  這也是很多人說它是神葯的原因——無論是什麼部位的什麼癌症,只要是由 NTRK 融合導致的,服用該葯都可以得到有效緩解。

  Vitrakvi 到底是不是神葯?

  從 Vitrakvi 通過審批那天開始,網上就開始為它到底是不是神葯掐架。

  先是很多文章說它的治癒率高達 75%,又有很多文章說:這不對!真相是如何如何!

  雖然大家似乎很熱衷於看到反轉劇情,但我們更熱衷研究事實是什麼。

  2018 年 11 月 28 日,這款葯的合作研發公司之一 Loxo Oncology 發布了新聞稿,其中有一些關鍵信息:

圖3:loxo oncology 就 Vitrakvi 獲批發布的新聞稿

  標題里首先說明了這款葯是什麼、適用於何種人群,然後在高亮部分(highlight)里擺出了臨床試驗數據:

  complete response,完全緩解的病人——所有腫瘤病灶消失、無新病灶出現,這些人佔總受試者的 22%;

  而 partial response,部分緩解的病人(腫瘤直徑縮小之和大於 30% 但沒有完全消失)占 53%;

  這兩種病患加起來佔總受試者的 75%。

總受試者 55 人,95%CI:61%-85%

  這是一個非常漂亮的數據,對相關受試患者是好消息。

  但有專家指出,Vitrakvi 雖好,但只有極少數病人適用。

  為什麼這麼說呢?

  很多人有一個誤解:只針對腫瘤發生部位對癌症做簡單的劃分,比如胃癌、淋巴癌、肝癌,認為相同的癌病因是一致的。事實上,就算是同一個部位的腫瘤,也可以由不同的基因突變驅動。

  以原發性肝癌為例,K-ras、p53 兩種基因突變都可以導致肝癌的發生,需要分別針對這兩種基因來設計靶向葯。癌症只是一個統稱,如果想要精準治療癌症,就要針對不同的基因(靶點)設計不同的靶向葯,對症下藥。

  這也是研發廣譜抗癌葯的困難所在,因為找到一個適用於大部分癌症的靶點太困難了!

  NTRK 融合引發的癌症種類雖多,但因為染色體重排導致 NTRK 融合驅動的惡性腫瘤在實體瘤中只佔1% 左右;也就是說只有1% 的癌症病人(這裏僅指實體瘤,不包括血液和淋巴瘤)適用於 Vitrakvi。

  1% 雖小,但考慮到患者基數,其實也不算少。 

  根據 Vitrakvi 網站給出的數據,NTRK 融合在唾液腺癌、嬰兒纖維肉瘤、分泌性乳腺癌、先天性中胚層腎瘤中的發生率均高於 80%,在一些常見癌症中的發生頻率見下圖。

圖4: NTRK 融合在一些常見癌症中的發生頻率

  對此,官方給的建議是:先通過二代測序和熒光原位雜交(FISH)判斷是否存在 NTRK 融合,再選擇用藥。

  說到這兒,對於 Vitrakvi 是不是神葯,大家肯定能有自己的判斷啦。

  一句話總結:Vitrakvi 並不算真正的廣譜葯,說它是神葯或許不恰當,但說它是個好葯應該沒人反駁。

  同時,我們還要關注一下 Vitrakvi 的毒副作用。

  拜耳製藥的官網也指出,Vitrakvi 具有一定的肝毒性、神經毒性、和胎兒毒性。已發現超過 20% 的受試者出現的臨床副反應有:穀草轉氨酶或谷丙轉氨酶升高,貧血、疲勞,噁心等,故同時患有肝臟疾病的患者用藥要格外慎重。

圖5:從發現 TRK 是抑癌基因到研發對應靶向葯的時間一覽表

  自從 1982 年 NTRK 被 Mariano Barbacid 和同事們發現為致癌基因,到 2018 年 11 月新葯 Vitrakvi 問世,已經有 36 年過去了。期待該葯在我們國內能早日批准,再納入醫保,讓更多患者受益。

  現階段,不要將癌症治療寄望於廣譜神葯

  如果大家稍稍關注生物方面的研究就會發現,從基礎研究到臨床實驗,每天都有針對不同癌症的研究進展出現。活躍的基礎科研已經使癌症的治療發生了革命性改變。

  在免疫療法方面,2018 年 3 月葯監局批准了國內首個 CAR-T 治療臨床試驗申請;同年,相關研究獲得諾貝爾生理與醫學獎,PD-1、CTLA-4 兩個免疫檢查點對應的抑製劑也已經上市。比免疫療法更早火起來的靶向治療涉及到的藥物就比較多了,近年來比較有名的 Olaparib——一種 PARP 抑製劑,對於 BRCA 基因突變的卵巢癌、乳腺癌患者有可觀的療效,這次的 Vitrakvi 也屬於靶向葯。

  目前除了少數癌症只能使用單一的治療方法,對於大多數癌症臨床上都採用聯合治療手段,如手術+放療/化療。主流的治療方法包括手術,放療,化療,免疫療法,靶向葯,以及適用於乳腺癌和前列腺癌的激素療法。科研與臨床的成功結合也讓我們重新定義癌症的概念——除了治療費用貴,癌症已經不能算是絕症。

  所以,何必將癌症的治療寄望於某一種廣譜神葯呢?面對癌症,對症下藥,個體化綜合治療才是王道。

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我們用驍龍855的手機跑了分,但它的價值不是数字能夠衡量的

  儘管智能手機行業從增量轉向存量,但產業上下游的參與者並沒有安於一隅,一邊是手機製造商在挑戰屏佔比數值的極限,而不斷挖掘出各種「奇思妙想」的產品形態,另一邊則是以高通為代表的技術方案解決公司,憑藉著新功能特性和參考設計,引領着一眾 Android 手機邁向新一年的發展。

  這當中,於一個月前發布的高通驍龍 855 起着舉足輕重的作用,它無疑是決定整個 Android 未來一年發展的風向標。

  雖然首批搭載驍龍 855 芯片的旗艦手機仍未面世,但我們已經提前對這款即將成為 2019 年 Android 旗艦機標配的芯片做了一次跑分。

  跑分提升顯著,而今年它的對手仍是蘋果芯片

  此次用於跑分測試的設備,一台搭載高通驍龍 855 移動平台的高通開發機,它配備了 6GB RAM,基於 Android 9.0 原生系統,而透過這樣的配置一窺驍龍 855 移動平台的性能,基本上沒有太大的問題。

  在 GeekBench 的測試中,驍龍 855 測出的單核成績是 3507 分,多核成績是 11254 分,作為對比,上一代驍龍旗艦移動平台 845 的單核成績為 2300 分左右,多核成績為 8300 分左右。估算下來,驍龍 855 的單核性能提升了約 48%,多核性能提升了約 36%,與高通在發布會上宣稱的 CPU 性能提升了約 45% 的說法比較接近。

  ▲ 去年我們測試的驍龍 845 的 GeekBench 分數

  如果拿這樣的分數與三星 Exynos 9810、華為麒麟 980 相比,驍龍 855 依然有着一定的優勢。

  從跑分的成績來看,驍龍 855 的勁敵仍舊只有最新 iPhone XR/XS 系列上那顆 A12 仿生芯片。然而,不同與於以往的是,今年驍龍 855 的單核性能和多核性能有了顯著的提升,這使得它的單核性與 A12 仿生芯片的差距大幅縮小,而在多核性能方面的表現,也大抵相當,不過鑒於跨平台測試的差異,我們認為兩者並不具備可比性。

  來到安兔兔的跑分測試環節,驍龍 855 的跑分也達到了 362110 分,與驍龍 845 相比,足足提升了 36%。

  當然, 我們也拿驍龍 855 的高通開發機測試了其在瀏覽器 JavaScript 的跑分,它是一個衡量 CPU 性能的參考指標,在測試結果中,無論是 Jetstream、Octane,還是 Speedometer,驍龍 855 都有着顯著的提升。

  可以確定的是,CPU 環節的測試結果基本印證了高通的說法——即驍龍 855 的 CPU 性能相當於在驍龍 845 CPU 性能的基礎上,增加了一個驍龍 800 的 CPU 性能,而驍龍 855 集成的 Kryo 485 CPU 內核也成為迄今性能提升最顯著的 CPU。

  而在圖形性能方面,我們選取了 GFXBench 中多個跑分項目來測試驍龍 855 的性能,其中曼哈頓在 2560 x 1440 的分辨率下,錄得平均幀率 57 fps;T-Rex 在 2678 x 1440 的分辨率下錄得平均幀率為 60 fps,Car Chase 則在與 T-Rex 測試項目等同的分辨率下錄得平均幀率 23 fps。

  與去年驍龍 845 的表現相比,驍龍 855 在各項目的平均幀率提升並不顯著,但測試項目的分辨率是有提升,去年我們測試驍龍 845 時, GFXBench 設定的最高分辨率為 2392 x 1440。

  跑分衡量不了驍龍 855 真正的價值

  我們都知道這些基準測試軟件已經日漸成熟,它們可以測試一款移動平台的 CPU、GPU 性能,並且在某種程度上來看,他們為消費者或 OEM 廠商提供了一定的指導性作用,但很多時候它並不能完全反映一款移動平台的完整能力。

  比如說這些測試項目並沒有平衡好圖形性能中各個部分的比例,有些基準軟件可能僅僅只是在圖形中加重着色處理部分的測試比例,而在圖形紋理處理部分的測試比例反而有所刪減。

  最終的結果使得,基準測試軟件沒有有效地、平衡地調用 GPU 的各個組件,而無法突顯出 GPU 的真實性能。

  與此同時,這些基準測試軟件在測試過程中,其測試的環節和流程往往與消費者地實際使用習慣大相逕庭。基準測試軟件可能僅僅在某一個短時間內進行高負載的性能測試,而用戶在實際使用時,可能長時間地運行某個特定的遊戲。

  從這一層面上來說,基準測試軟件比較難測試出移動平台在長時間運行時的性能表現,例如此次高通宣稱的驍龍 855 在長時間下的持久性能表現。

  除此之外,像移動平台的其他組件也是基準測試軟件無法評估的部分。

  有別於 PC 上的 CPU 和 GPU,手機芯片其實是一顆集成度極高的移動平台,像驍龍系列這樣一顆芯片,它提供給手機的不僅僅只是 CPU+GPU,還包括聯網所需要基帶、Wi-Fi/藍牙/衛星定位,用於處理拍攝圖片/視頻的 ISP 以及硬件層面上的安防部件等等。

  第四代高通人工智能引擎 AI Engine

  在驍龍 855 上,高通為它提供了第四代多核人工智能引擎 AI Engine,它可以實現每秒超過 7 萬億次運算(7TOPs),其 AI 性能,相較於上一代驍龍旗艦移動平台提升了 3 倍,相較於有 2 倍提升。

  第四代高通人工智能引擎 AI Engine 不是一顆獨立的 NPU 部件,而是將 Kryo 485 CPU、Adreno 640 GPU 以及 Hexagon 690 DSP 整合在一起的 AI 運算系統,這裏只是底層架構。

  上面還有 Qualcomm®Math Library、Hexagon NN、Open CL 構成的程序庫,以及 Tensorflow Lite、Google NN API 和 Neural Processing SDK 等所構成的軟件框架,最終通過神經網絡框架將 AI 的能力體現在 app 上。

  這裏就不得不提一下驍龍 855 內置的 Hexagon 690 DSP,它是第四代高通人工智能引擎 AI Engine 的關鍵,這個部件包括新的 Hexagon 張量加速器、4 個 Hexagon 向量拓展內核以及優化的標量內核,幫助驍龍 855 大幅提升 AI 性能。

  驍龍 855 在連接/拍攝/XR/娛樂方面也有作為

  高通在手機基帶技術方面一直有着較為領先的優勢,作為一顆為 5G 通訊時代所準備的移動平台,驍龍 855 內部雖沒有集成 5G 調製解調器,但它支持以外掛高通 X50 Modem 的形式實現對 5G 技術的支持。據高通介紹,在 6Ghz 以下和毫米波頻段下,5G 網絡的下載速度可以是 4G 的 12 倍,也就是說在 5G 網絡下,下載一部 3G 大小的視頻,只需要 30 秒左右。

  驍龍 855 還優化了 Wi-Fi 的連接性,驍龍 855 支持 6-ready 和 802.11ay,因此可以讓手機達到 10Gbps 的速度,堪比有線網絡。

  此外,驍龍 855 還創下了驍龍系列的多個記錄:

  • 首個 Qualcomm 3D 聲波傳感器
  • 首次在手機上支持 True HDR 遊戲
  • Vulkan 1.1 和基於物理渲染(PBR)
  • 首個支持 HEIF 拍攝的驍龍產品
  • 首款發布的 2Gbps LTE 調製解調器
  • 首個支持人像模式的 4K HDR 拍攝
  • 首個商用支持 HDR10+ 拍攝
  • 首個發布的 CV-ISP

  這些實際上是高通在驍龍 855 上所提供的一部分集成特性及其參考設計,它涵蓋了手機的拍攝、娛樂以及 XR 擴展現實技術所需的功能和特性,為 2019 年 Android 旗艦機的功能提供了設計方向和基礎。

  ▲高通驍龍 855 支持 HEIF 格式

  如果你僅僅把移動平台簡單地理解為一個集成了 CPU+GPU 的芯片,那麼今天,我們在智能手機上所體驗的諸如 HDR 拍攝、雙攝人像虛化、4G LTE 上網等功能,可能未必以現在如此輕薄和高度集成的手機外形來呈現。

  正如愛范兒此前的觀點一樣,其實高通造福了整個 Android 生態。

  題圖自:XDA

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Mozilla宣布結束火狐瀏覽器的測試探索項目

  英文原文:Mozilla shutters Firefox’s Test Pilot program

  Mozilla 今日宣布,將結束“火狐測試探索(Test Pilot)”項目。在過去 3 年裡,Mozilla 通過該項目,在一小部分用戶中嘗試了火狐瀏覽器更具試驗性的功能,其中包括後來發展成為火狐 Facebook 容器擴展 的“容器”功能、用於截屏的 Page Shot 功能,以及 iOS 的 Lockbox 應用 。

  儘管測試探索項目即將結束,但 Mozilla 承諾將繼續進行這方面的嘗試。Mozilla 表示:“培育了 火狐 Monitor 等產品的創新過程不再是少數人的責任,而是整個組織的責任。每個人都有責任維護來自這種流程的火狐試驗文化。這些技術和工具已成為我們基因和身份的一部分。這值得慶祝。”

  Mozilla 承諾,不會卸載用戶可能仍在使用的任何試驗功能(如果你是測試探索項目的參與者)。實際上,大部分這些試驗功能肯定會進入火狐的官方插件目錄,或是演變成為獨立產品。值得注意的是,Mozilla 實驗室仍在繼續從事火狐 For VR 和其他類似項目。

  儘管如此,測試探索項目的結束仍然令人遺憾。這是一種低風險的方式,讓願意嘗試新事物的一小部分用戶協助測試小眾功能,例如 側邊欄標籤 。Mozilla 表示,實際上未來將進行更多的試驗,但目前還不清楚具體會以什麼樣的形式。

  翻譯:維金

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多閃為什麼處處“針對”微信

  字節跳動的短視頻矩陣中,又多了一名成員“多閃”。

  用升級版抖音來形容“多閃”並不為過,因為這是一款主打“社交+短視頻+熟人社交”的產品,也可以說這是一款有了私信功能的短視頻產品。

  多個網紅社交產品的結合體?

  光看功能的話,我在多閃的身上看到了微信混雜着 Snapchat 和 Instagram 的影子。

  “特效”和“貼紙”,和 Snapchat 的明星功能“貼紙”基本上是同一個東西。

  “72 小時限時可見”是視頻在發布后 72“消失”,變為僅自己可見。而 Snapchat 本身就是一款主打“閱后即焚”的產品,基於年輕一代對於內容私密性和刺激程度的追求,內容不可窺見並不留痕迹,用戶可以選擇1~10 秒內,自動銷毀聊天記錄(包括文字、圖片、語音、視頻和表情)Snapchat 的閱后即焚功能細化到了“可怕”的地步,連截圖這個動作都會通知給對方。

  為了緩解社交壓力,多閃甚至屏蔽了公開評論和點贊,如果想對對方發布的內容說點什麼,只能一對一私信。

  為了解決刷屏造成的困擾,多閃的“隨拍”把所有的內容都聚合在單個個體下,類似於 Instagram 的 story。

  多閃顯然明白年輕人對於斗圖的需求,所以,多閃簡化了微信表情包的收藏功能,在多閃的對話框輸入文字自動聯想表情包,不過這一功能微信已經有了。

  多閃把“在嗎”這種引發社交恐懼的開場語轉換成了另外一種方式——紅心按鈕,“我想你了”。

  除了這幾個功能之外,多閃對現有的比較常用的社交功能進行了修改。比如“紅包視頻”:可以用視頻發紅包;“陌生人有限制溝通”:陌生人不需要加好友就可以聊天,但只有 3 條上限,不想加這個人仍然可以聊天,同時他也看不到你的“隨拍”。

  處處“針對”微信?

  字節跳動將這場發布會取名為“年輕‘視’代”。除了多次出現的“視頻”“社交”,“年輕”也是出現頻次極高的詞彙。

  此次發布會上,多閃的產品經理,90 后徐璐冉可以算是主角,這位出生於 93 年出生的年輕人特彆強調了“多閃的團隊全部是 90 后,甚至 96、97 年的年輕人很多”。她還調侃了一番 60 后張小龍,稱他為“龍叔”。

  今日頭條 CEO 陳林也強調了多閃的“年輕化”:“看公司是不是真的重視年輕人,就要看公司的重要產品負責人是不是 90 后。在我們公司,重要產品的負責人往往都是 90 后,比如,西瓜視頻和皮皮蝦的負責人等等。”

  其實多閃強調“年輕”是在針對微信的“中年危機”。徐璐冉強調,多閃的出現源於“社交壓力”,她總結了一些現在普遍存在的“社交恐懼”:

  • 與人設不符:我特別喜歡自拍,但我怕我的同事或者合作夥伴覺得我不正經,所以我決定不發了;有時候我想發一個“我非常累”的狀態,但是我的“人設”是元氣少女,所以我也放棄了。

  • 私人狀態變成了工作記錄:我的動態幾乎與工作相關,可能是來自老闆的要求,也可能周圍的同事帶起了一撥轉發節奏。

  • 害怕分享過多內容對別人造成困擾,限制了我的分享慾望。

徐璐冉說:“這些社交壓力最終導致我們錯過了最關心的人的動態。”多閃的目的無非是在於“借題發揮”,來拉攏那些有“社交恐懼”的用戶。

  在今天的發布現場,還出現了一個“小插曲”,因為下載鏈接被微信屏蔽,陳林還行了一番暗諷。他說:“本質上我們不是競爭對手,也希望他們不要把我們當作競爭對手。抖音和微信面向的不是一個群體。”

  他還表示:“他們實際上是在做‘基礎設施’,是通訊錄。承擔了太多內容和小程序的生態。微信像一個廣場,身在其中壓力很大,也不敢隨便發言或是放鬆;而我們只是把最親密的人拿出來。就像一個客廳一樣,你會邀請你的朋友來玩。他還提到了張小龍:“張小龍上次說如果重做朋友圈會有很多解法,但我覺得他自己並不太滿意,如果換我做我可能也做不出來。” 

  頭條和騰訊的明掐暗鬥早已經不是新聞了,抖音長期處在被微信屏蔽的狀態。抖音總裁張楠在今天的發布會上說:“越來越多的抖音用戶在拍攝完視頻后,會發送給自己的好友。每天都有大量的用戶圍繞抖音上的短視頻,在社交平台上分享討論。當然,這些分享由於種種限制,並不是很順暢。”

  二人其實傳達了一個相似的含義:既然你屏蔽我,那我自造一個平台。

目前,多閃只能通過抖音登錄。今天的發布會結束后,傳出了這樣的說法:“頭條內部的朋友說,因為很多抖音達人在抖音里讓粉絲加他的微信建群,為了肥水不流外天田,多閃推出,解決群、紅包、溝通問題……”

  這句話翻譯過來的意思是:對於以技術算法為導向的頭條系產品來說,個性化分發可以讓產品流量在極短的時間內獲得爆髮式的增長,但缺點是:平台與用戶之間的始終停留在弱鏈接上,這種鏈接隨時可能被其他產品替換。對於抖音和多閃來說,因為抖音和熟人社交扯不上一點關係,多閃的出現打破了頭條系產品的玩法,它是一款強調社交屬性的產品,而非信息流產品。前者可以彌補後者在這方面的先天缺陷,彌補被微信屏蔽的損失。

  這樣做的最終目的是什麼呢?引用俊世太保的觀點:

“賬號體系是平台構建護城河非常重要的一步,我們知道 QQ、微信和微博這是中國互聯網最強大的三大通用賬號體系,有大量第三方網站或者 App 都通過這三大賬號體系接入。三大賬號體系不僅能降低用戶使用其他產品的門檻,反過來基於這三大賬號體系關係鏈產生的內容對平台還能形成反哺作用,最終讓用戶徹底離不開平台。”

  除此以外,紅包功能讓頭條實現了金融領域的嘗試,可以繼續完善頭條的商業化變現體系。

  俊世太保認為,多閃屬於社會屬性,但產品卻強調的“熟人社交”,是自然屬性,最終讓多閃變成了一個“四不像”。但醉翁之意不在酒,處處“針對”微信的多閃,無非是想通過強打“熟人社交”留住抖音的用戶,逐步構建自己的護城河。誰都知道,微信的護城河無法推倒,多閃對於微信的威脅幾乎可以忽略不計,但是多閃卻可以與抖音互相借力,對於字節跳動的意義非同一般。

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微軟的字體曝光了另一起文件偽造

  在曝光了巴基斯坦前總理謝里夫家族的文件偽造之後,微軟的字體又暴露了另一起文件偽造,這次是在加拿大。Gerald McGoey 曾是 Look Communications 的 CEO,公司倒閉個人也破產。

  在清算期間,McGoey 被命令將價值 560 萬美元的個人房產付給債權人。但 McGoey 聲稱這部分資產由其妻子和三個孩子保管,不在法庭的清算範圍內。他甚至還提供了兩個簽名信託文件來證明這一點。不幸的是,和謝里夫的女兒一樣,他使用了在文件簽名日期還不存在的字體。

  第一份信託文件的簽名日期是 1995 年,使用了 Cambria 字體;

  第二份信託文件的日期是 2004 年,使用了 Calibri 字體。Cambria 字體是在 2004 年設計的,而 Calibri 字體是在 2002 年到 2004 年之間。

  兩種字體直到  2007 年才通過 Windows Vista 和 Office 2007 提供給用戶,微軟當時將字處理軟件的默認字體從 Times New Roman 改為 Calibri。使用這些字體意味着文件是在 2007 年之後創建的。

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