人工智能一度被许多人认为是空中楼阁，因为在智能技术与实体经济结合与迭代过程中，算法、算力与数据都处在高高在上的位置，一般企业没有技术能力和成本去获取这些东西。但AI的第三次热潮让一切都有了可能，令人意想不到的是，一位外卖小哥用名为深思的AI平台在15分钟内就训练出了一个准确率99%以上的AI模型。

外卖小哥的15分钟AI极限挑战

年初，一位毫无AI背景的外卖小哥受邀参与智易深思平台的极限测试——在十五分钟内通过平台训练出一个超高准确率的AI模型。这位外卖小哥从来没有接触过AI，只是掌握电脑的基本操作技能。

智易科技CEO李杰为美团外卖小哥演示深思平台训练AI模型

但经过工程师简单的演示后，外卖小哥在毫无提示的情况下15分钟内便训练出一个识别准确率99%以上的蘑菇分类模型，这15分钟还包含数据处理和模型训练的等待。

这是个什么样的概念？在同等条件下，如果让一个熟悉AI的高级程序员通过编程完成相同的任务大约需要耗费2～3个小时的时间。但外卖小哥作为一个完全不懂AI的新手，仅用了十分之一的时间就实现了目标。而这一极限挑战当中的关键便是智易科技打造的零门槛一站式AI研发与应用平台——深思。

零门槛、超易用AI平台的诞生

或许你会认为这款让外卖小哥也能轻松上手的一站式AI平台是某科技巨头公司的成果，但其实推出深思平台的智易科技2017年5月才在深圳成立，CEO李杰本科毕业于清华大学，后取得UVa计算机博士学位，在微软和谷歌总部工作多年，拥有丰富的云计算及AI项目研发经验。

被问到为何选择离开硅谷回国创业时，智易科技CEO李杰接受雷锋网采访时表示：“这其中有大环境的趋势和个人偶然性两方面的因素，我当时在谷歌主导的AI智能化数据中心项目让我深切体会到AI技术在提升效率方面所产生的巨大价值。同时，我也时刻都在关注国内AI领域的前沿动向，对国内市场环境在未来AI商业化方面的巨大潜力充满信心。再加上我很早就有回国的念头，在这些理想点的支持下我最终选择在去年回国创业。”

至于为何要打造这样一款零门槛的一站式AI平台，李杰表示对于大部分企业而言，招聘高级AI专家以及在研发时间上需要投入的成本太高，在瞬息万变的商业战场上需要出现一种新的模式。因此便想到将复杂的AI技术进行封装，搭建一个零门槛的AI平台，用AI赋能不同的行业。

AI发展面临的挑战

当然，想要搭建一站式的AI平台需要将基础设施云计算、大数据分析、核心AI训练、分布式集群管理等自下而上都整合在一起。李杰发现自己的工作经历让他完全有能力做这件事，在做了整体的架构设计并对可行性进行了确认后，他补齐了产品理念和产品形态就开始了创业之旅。李杰强调：“不管是前端用户的体验、后台架构还是内部通信的框架、不同层次大数据云计算核心的相互打通，我认为最考验的是对技术和产品需求的共性抽象能力。值得欣慰的是我们团队有非常全面的能力配备，让我们在技术和产品上不仅具有高度的独创性，而且拥有极致的产品理念和形态。”

目前，智易科技的深思平台具备四大特性：超低应用门槛、高度自动化的工具链、多场景模型训练支持、超大规模的分布式系统管理能力。

智易深思平台的四大特性

超低的应用门槛：纯可视化的交互界面，用户通过所见即所得的操作方式，无须编写任何代码，即可完成全流程的AI研发与应用。

高度自动化的工具链：兼具数据整理分析、模型训练、模型自动调参（AutoML）、模型托管服务等全链路服务。

多场景模型训练支持：同时支持面向计算机视觉和结构化数据的模型训练。

超大规模的分布式系统管理：具有数千节点的集群管理能力，支持大规模分布式训练。

李杰认为，在过去几年AI的基础设施层面包括芯片、算法、计算框架等都有了显著的进展，为接下来快速推进AI去赋能各行各业的应用落地打下了良好的基础。然而，AI人才的短缺依然是制约这项颠覆性技术发展的长期和主要瓶颈。

因此，下一阶段需要出现能够显著降低技术门槛的AI工具，使得各行业能够在不依赖AI专家帮助的情况下就可以完成自身AI场景的开发和落地。一个零门槛的工具化平台必须完成极致的封装，不把复杂专业的参数暴露给小白用户。当然，为了应对客户的灵活性需求，深思平台同样支持适合AI专家使用的专业模式，由于深思平台已经内嵌了非常完整的技术配置，专业模式下AI专家可以自己选择合适的模型，以更高的效率和更少的资源消耗达成相同的目标。

AutoML加持，AI工具化让更多企业拥抱AI

深思平台通过极限挑战证明了它的超低门槛和易用性，但更实际的效果还需在不同商业场景中进行验证。雷锋网了解到，智易科技希望通过深思平台帮助零售、制造、金融、教育、医疗等各个行业简单便捷地进行AI应用的开发与部署，用更低的成本获取更大的商业价值。这其中，深思平台的AutoML将发挥非常关键的作用。

自谷歌在今年1月份发布了Cloud AutoML以来，AutoML在国际上受到了广泛关注，年初发布的AutoML Vision可以使任何人都能上传图片并让谷歌的系统自动为他们创建机器学习模型。Cloud AutoML旨在帮助开发人员，尤其是那些没有机器学习专业知识的企业，构建自定义图像识别模型。

令人意外的是，智易科技在谷歌发布Cloud AutoML前两周就宣布智易AI平台正式上线，这个平台整合了自动化机器学习技术，也就是谷歌提出的AutoML。李杰解释：“就目前而言，AI并不是什么高深莫测的黑科技，而是跟很多工程技术和理论一样，背后有一套成体系的框架和理论。既然这样，我们把AI的理论和技术体系进行完整的产品化封装与抽象，再借助一系列的软件整合与架构完善，就可以实现全自动化的AI应用开发，而无需依赖专业的AI技术人员。”

智易深思平台模型训练的步骤

据了解，成立至今智易深思平台的AutoML已经帮助200+家企业轻松与AI结合。以电信行业为例，作为一个存量市场，电信运营商需要不断挖掘客户价值，因此每天许多客服在外呼中心打电话推销套餐，但转化率往往不高。此时，运营商使用脱敏的用户数据借助深思平台，经过多次迭代便可以得到最优模型，提升套餐销售转化率，实现精准营销。李杰透露，他们的一个合作伙伴通过10万个用户样本，经过2万次的AI模型算法筛选和迭代，最终实现推销准确率两倍的提升。同样，深思平台的精准营销的使用也可以用在金融产品、互联网产品的推销中，通过丰富的用户画像数据，为用户推荐更适合的产品。

在工业制造领域，通过智易深思平台，制造商能够零门槛地进行机器学习建模，自动分析生产过程中采集到的全部变量，实时监测生产关键变量的变化情况，利用AI技术定位异常参数，生成诊断报告并进行故障恢复，实现生产线故障监控、定位、修复三位一体，从而大大提升工厂预测性维护的效率及良品率。另据了解，苹果某关键硬件供应商曾使用智易深思平台对元器件进行计算机视觉识别检测，利用元器件的测试数据进行AI建模，节省了通过原有手工测试方法所耗费的人力时间，显著提升了良品率。

智易深思平台的应用领域

因此，只要有明确的场景以及关键性的指标需求，借助深思平台都能用AI去提升效率和产生更大的价值。比如在零售领域借助AI实现销量预测和库存控制、金融领域用AI实现反欺诈、教育领域用数据决策结合AI实现因材施教、医疗领域通过AI智能导诊等等。

AI普惠时代正在到来

智易科技根据市场需求顺势而为推出的零门槛AI平台，是未来推动AI普及的基础。创业公司的灵活性使其能够比谷歌更早推出相似产品。李杰表示：“创业公司拥有更高的工作效率和执行力，我们的核心团队能用更少的时间达成更高的目标。而巨头往往从高战略层面向下做部署，层级流程会消耗不少时间。另外，谷歌的AutoML是前沿性的战略研发，它们希望打造的是突破技术边界和性能极限的产品，而我们作为初创公司更追求商用可行，因此我们想做的是用更少的资源达到类似的效果，这点在研发进度上也可以相对更快地实现。”

深思平台的可扩展性设计使其在未来还将增加对NLP、语音识别、机器翻译等更多场景的支持。另外，随着芯片算力的持续提升以及深思平台所需处理任务复杂度的提升，智易科技也会提供更强的计算能力，在用户大量数据不断训练以及算法的迭代下，AutoML的效率和准确率也会提升。李杰表示：“我们鼓励用户使用我们部署在公有云上的深思平台，但如果用户需要我们也可以支持私有化部署。”

西安软件开发、西安APP开发、西安软件外包、西安软件开发、西安网站建设、电商软件开发、社交软件开发、直播软件开发、西安网站制作、西安区块链开发

AI普惠已经成为了业界的共识，无论是国外的科技巨头，还是国内的BAT，他们都已经陆续开始践行AI普惠。而想要实现AI普惠，最关键的不是拥有最强大的AI技术，而是做出标准化、模块化的产品，在用户需求、技术覆盖度方面做出平衡，让大部分人都能用上AI。

在采访开始之前，雷锋网通过现场演示亲身体验到了深思平台的低门槛及易用性。在采访的过程中，也能够明显感受到李杰对深思平台的自信。智易科技坚定地要用超低门槛的AI工具推动AI的普及，即便需要五年甚至十年，他们都已经做好长线作战的准备，并将随着未来AI的发展应时而变。

机器人大讲堂特邀作者包文涛先生以“协作机器人——谁能在激烈的市场杀出重围”为主题，为大家带来系列深度文章。上一期包文涛先生带来的文章是：揭秘Rethink公司为何倒闭！“协作机器人-激烈的市场谁能杀出重围”（点击进入传送门）

（包文涛，哈尔滨工业大学机器人研究所工学硕士，在机器人和工业自动化领域有超过10年的专业经验。曾任职于ABB集团，先后在新加坡、美国、加拿大等地工作，在产品管理、技术方案、项目工程、服务以及组织建设和发展等方面拥有丰富的本土和国际化的知识和经验。）

系列文章将从下面几个方面试图解释协作机器人的发展，及探寻激烈的市场下能够存活的缘由：

1. Rethink公司为什么倒掉？

2. 为什么协作能够兴起？

3. ISO/TS 15066 协作机器人规范出笼，说明了什么问题？

4. 各协作机器人公司的技术起源

5. 国内协作机器人发展状况

6. 协作机器人公司处于竞争不败之地的缘由

下文将讨论第二个话题

协作机器人-激烈的市场谁能杀出重围

为什么协作机器人能够兴起？

2007年以来，协作机器人开始进入工业，探寻各种应用场合下推广使用的可能。进入2014年后，协作机器人行业高潮迭起，无论资本投入还是企业规划，协作机器人成为炙手可热的机器人方向。然而协作机器人有多种不同的技术路线，有已经证明的可行的模式，也有仍然在试错的路上，更多的一波又一波创业公司在资本的推动下涌入，道路崎岖，前程未知。

2017年9月，国际机器人联合会(IFR)发布了2017-2020年市场预测。其中在其主体报告中，着重强调了未来的趋势：

?Robotswhich are easier to install, program and operate will unlock entry barriers tothe large, untapped market of small and medium enterprises (SMEs).

?Trendtowards having production closer to the end consumer driving the importance ofstandardisation & consistency across global brands.

?Collaborativerobots are shifting the traditional limits of “what canbe automated?”

?Collaborativerobots increase manufacturing flexibility as ‘lowvolume high mix’ becomes the new normal

?Collaborationis also about productivity with increased human/robot interaction

我们把国际联合会的趋势总结概括一下，可以用下面一句话总结：简单易用、灵活、安全协作型的机器人，会更适应中小企业和全球性企业等不同生产的需求的需要，成为工业机器人发展的最主要趋势。

为什么协作机器人能够兴起成为机器人发展的趋势？这个话题要从机器人诞生至今的应用及技术积累的成熟度谈起。其中有一款经典的机器人在推动机器人学的发展中起到了非常重要的作用。

世界上第一台真正意义上机器人发明者是恩格尔伯格。1959年，恩格尔伯格和德沃尔发明了世界上第一台工业机器人Unimate，它采用液压执行机构的它庞大而又笨重，只能完成最简单的搬运动作。

恩格尔伯格是工业机器人的发明者，其创立的公司是工业机器人的先驱。这家叫Unimation的公司的产品，仍然活跃在机器人界，只不过Unimate这个产品的名字不常见，取而代之的是一个叫Staubil公司集成和发展了Unimation公司的产品，这个是后话。

Unimation公司在机器人界占据非常重要的地位，让我们先看看这家公司的历史。创始人恩格尔伯格1925年生于纽约，先后获得哥伦比亚大学物理学士和电子工程硕士学位。1950年，恩格尔伯格读到了阿西莫夫的小说集《我，机器人》(I， Robot)，爱不释手，产生了制造机器人的念头。1956年的一场酒会，他偶遇发明家德沃尔(George C. Devol)。后者提到，他刚刚申请了一个专利，叫做“可编程的用于移动物体的设备”(Programmed Article Transfer)。恩格尔伯格脱口而出，“这不是阿西莫夫笔下的机器人吗!”两人一拍即合，决定合作创立一家生产机器人的公司——Unimation。

1958年Unimation产生了一个机械手臂，它实际上类似于人手臂的形状，也就是我们现在俗称的机器人。这台机器人具有类似人手的灵活度，但是机器人的成本也非常高，根据当时的情况只有大公司才能用得起。鉴于此，恩格尔伯格将机器人的用户瞄准了大公司。

1961年，经过长时间努力和说明，通用汽车在新泽西州的一个工厂安装使用了第一台Unimation的机器人。这个是历史可查的第一台机器人用于工业。这台机器人和人相比，在使用中有明显的优势，比如机器人可以在例如焊接、搬运等重复性的场合，不知疲倦，效率很高；同时在有毒或者其他危险的场合，也比人更有优势。

通用汽车开始订购更多的机器人，安装在各地的工厂，承担的工作扩展到焊接、油漆、粘合和装配。这种使用使得通用汽车率先自汽车行业实现了自动化生产，巩固和扩大了通用汽车在行业领先地位。于此同时福特汽车、克莱斯勒等其他汽车公司纷纷跟进，将机器人用于各自的汽车生产流水线。

这样，机器人在汽车行业率先开始使用！

Unimation后授权其技术给川崎重工和GKN，在日本和英国分别制造Unimate机器人。后续日本汽车工业开始引进机器人，在生产线开始部署使用机器人来代替人工操作。日本人以其工作认真、做事精益的作风将机器人的使用的价值充分发挥。后来，日本诞生了许多世界级的机器人公司，从最开始引进机器人技术的川崎公司，到后来合资成立的发那科，安川等，日本机器人公司在机器人界占据了重要位置。

汽车大规划生产使用的机器人，我们一般称之为传统机器人。机器人进入工业生产，其在汽车行业一直占据着举足轻重的位置。据统计，2010年之前，全世界用于汽车工业的机器人也已经达到总用量的37%，用于汽车零部件的工业机器人约占24%，加起来用在汽车行业的比例超过50%，在有些国家可能比例更多，比如美国、欧洲、日本等发达国家。

这样，机器人的应用在汽车行业有了广泛的应用基础。各机器人公司的产品形态涉及更为广泛，其中串联机器人技术最具竞争力，在各个场合串联机器人的应用范围也最为广泛。

2003年，Esben ?stergaard在南丹麦大学接受一个课题研究，就是为食品行业寻找方便使用、灵活、能满足产品切换的解决方案。他和合作伙伴Kasper St?y 和 Kristian Kassow 找遍市场上所有已经存在的机器人，也都无法找到一款能满足灵活易用、无需特殊防护就能使用的机器人。当时机器人市场的主要产品是大型、昂贵且笨拙的机器人。我们在《揭秘Rethink公司为何倒闭！“协作机器人-激烈的市场谁能杀出重围”》中也提到，Rodney Brooks在为iRobot寻找能够代为生产的工厂时，发现现有的工厂无法满足生产要求的需求，这是萌发要做一款容易使用、价格便宜的机器人的初衷。至于这段历史，网上无更多公开的消息。iRobot之前的业务并不集中，其中军方配合的项目在成立公司的头10年里是主要的业务，iRobot 涉及民用服务机器人在2002年后，这个是公司能否发展壮大并且上市的主要的原因。在Rodney Brooks2008年成立Rethink公司前，我们推测应该是2005-2007年间，他发现工厂的生产和他需要的生产并不匹配，继而萌发要创造一款易用、灵活、价格低廉的机器人。

2005年，Esben ?stergaard，Kasper St?y 和 Kristian Kassow 创立了Universal Robots (优傲机器人)， 基于一个理念:“要研发一种易于安装和使用的轻型机器人”，并且致力开发中小企业也能承受的机器人技术， 这个想法和后来的Rodney Brooks创立 Rethink公司初衷类似。同年丹麦国家投资基金批准了Syddansk创新投资基金的企划书，并会同Syddansk创新投资基金参与了对Universal Robots (优傲机器人) 的投资和管理。后来Universal Robots (优傲机器人)的产品获得了广泛关注，到目前为止UR机器人在协作机器人厂家中市场份额最大，引领者协作机器人行业的发展。

协作机器人兴起的原因归结如下：

第一、 世界的生产的模式和生产方式发生了巨大变化！

2000年之后，我们看到机器人使用方式迫切需要转型。机器人使用集中的汽车行业，在发达国家很少再有大规模的工厂上马。例如，最近宝马汽车在一份声明中表示，将投资10亿欧元(合11.7亿美元)在匈牙利新建组装厂，这是近二十年来宝马在欧洲建的首家工厂；另一方面，规模化的工业生产从2000年后慢慢开始转移到亚洲等人力低成本的国家。规模化的生产企业，借助中国、越南、泰国等人口红利，渐渐地把工厂从欧洲转移，甚至低成本的工业消费品生产企业逐渐关闭，因为进口发展中国家的产品价格更为便宜。我们说逐利是资本主义万恶的源泉，对于企业竞争来讲，这是一个无法忽略的事实。

中小企业（Smalland Medium Enterprises）

以欧洲为例，规划化的工业生产转移之后，欧洲无法转移的中小企业（Small and Medium Enterprises）有非常多。中小企业是世界各经济体的重要组成部分。各经济体对中小企业的界定标准不尽相同，且随着经济的发展而动态变化，但中小企业在经济体中扮演的关键角色却不容置疑。在欧洲，商业活动的 95 以上%由中小企业完成，60%-70%以上的雇员服务于中小企业。在美国，中小企业数量已占全部企业总数的 99.9%，除务农人员外约 有 1.2 亿工人，其中 50%在中小企业工作。例如食品行业在欧洲就是一个广泛存在的行业，它供应在欧洲居民每天食用的奶酪、面包、蔬菜等，由于供应量和保质期的原因，其生产不可能转移到其他国家，这样这些生产就必须要保留在本地。

第二、 机器人技术的发展日益成熟

任何一种新产品和新技术的推出，都是在当前产品的基础上迭代更新，推出更为完善的产品，机器人行业也是如此。

80年代，一款经典机器人的出现对于机器人学的发展起到了非常重要的推动作用，那就是——PUMA-560。

PUMA-560机器手也是Unimation公司的产品，是一款在机器人历史上经典的工业机器人, 它有6自由度，负载2kg，采用直流伺服。PUMA-560采用类人的手臂的机械结构, 由一系列刚性连杆和通过一系列柔性关节交替连接而成串联链接结构。关节之间采用连杆，连杆在和人的手臂连接类似, 通过中间的活动关节分别连接类似于人的上臂和下臂, 整个机械手和人类比的话，本体相当于人的肩关节、肘关节和腕关节。

Puma系列机器人的诞生，在工业和科研领域都有重要影响。机器人的初学者都是以这款机器人为基础，正逆运动学的问题通过解析法和迭代法等传统计算方法进一步验证和改进。机器人学的一系列经典教材均用Puma560为教具来讲工业机器人的理论。如美国人付京逊的《机器人学》作为机器人学的经典教材，直到今天内容仍然比较完善，在国内几个著名的机器人研究所，作为研究生的教材仍然有不少人在使用。

机器人动力学和运动学的发展，是随着新型传动与驱动机构以及智能与软物质材料的出现，可以预计柔性化、软性化、可变化、微型化和控制智能化，让新型功能机器人的出现有可能。

机器人的各种形态和作动仍然类似生物体的仿生体，这种结构注定从Puma到新的机器人出现都不应该有较大偏离。例如新能源汽车，虽然内部的结构已经发生很大改变，但是在形态上和传统燃油汽车仍然一样，汽车没有变成6个轮子或者长相怪异。汽车内燃发动机被新型交直流电机取代，加注的燃油被可以反复充电的镍氢等电池取代。变化的结果是新能源汽车在性能上让人车交互等新型智能网联系统更为完善，满足人的多样性的需求，继而进一步激发人们购买的热情。

第三、 易用和灵活是刚需，但可靠性压倒一切

传统机器人在部署60年后，越来越突出的瓶颈就是交互性不够。交互性体现在三个方面：

（1）易用

易用性最为直接是拖动示教。借助机器人的动力学模型，控制器可以实时的算出机器人被拖动时所需要的力矩，然后把提供该力矩给电机使得机器人能够很好地辅助操作人员进行拖动。力矩的计算如下列公式所示：

其中

公式中的是通过逆动力学算得的电机所需要的力矩，其计算公式包括惯性力项、科里奥利力 和离心力项、重力项 以及摩擦力项。而当中的根据选择的摩擦力模型可以分解为粘性摩擦力项、库仑摩擦力项以及补偿。

摩擦力的计算是相对复杂的数学模型。基于目前技术的实现方式，有无传感补偿技术；加外置力传感器反馈优化模型计算；弹性装置伸缩模型计算等。这一步每家机器人公司均有独特优势，可以达到无重力拖动示教功能。

（2）灵活

机器人要增强和人的互动性，还需要把机器人当成工具使用，这就要求机器人的使用更加灵活。机器人本体重量必须要轻，在需要的场合，工人可以任意搬动和简单安装，机器人尽快投入使用。

中空无框电机直接集成至关节轴中，组成模块结构。电机可嵌入机器人底座中，并直接驱动负载，可进行高精度的水平运动和力度控制。在操作过程中，它们能识别对象的大小和柔性，并相应地调节所施加的力。模块结构，可以让同类型的关节之间实现更快互换，技术机器人关节出现问题，可以在10-30分钟之内完成互换。

于此同时，机器人本体的重量进一步降低，可以实现净重和承载力的特殊比率，这些都是先进的轻质结构带来的结果。

（3）安全

机器人和人交互，必须要保证的是人类安全，碰撞检测是协作机器人务必要达到的功能。

传统机器人也有碰撞检测功能，但是传统机器人碰撞检测的目的一般是为了减少碰撞力对机器人本体的影响，避免机器人本体或者外围设损坏。

协作机器人碰撞检测的功能是为了解决人和机器人共融的问题。其实现的方式，有借助力感知皮肤，关节力矩传感器，电流估算力反馈模型等方式。在实现的方式上，务必需要体现碰撞力的设置，以满足不同环境下力的灵活设置。

在上述易用、灵活、安全满足要求的前提下，可靠性是无论如何要满足的因素。归根接地，易用、灵活、安全是解决了操作者调试时的难题，这个时间进一步压缩，可能只占机器人生命周期使用时间的10%甚至更少。更多时间，机器人是留在生产线，完成单调周而复始的工作，这个期间工业效率将回到传统机器人的使用模式，工厂将注重考查节拍和产出。协作机器人必须要能达到和传统机器人类似的可靠性要求。

西安软件开发、西安APP开发、西安软件外包、西安软件开发、西安网站建设、电商软件开发、社交软件开发、直播软件开发、西安网站制作、西安区块链开发

协作机器人从适应生产关系和生产方式出发，注定可以解决从21世纪初开始出现的生产中的难题。协作机器人可以灵活的和人配合，迅速投入生产，部署在如上下料，螺丝拧紧，抛光打磨等应用场合。过去需要长达多天甚至数周才能完成的应用，如今可以缩短到一两天甚至数小时内完成。纵然协作机器人略有缺陷，如负载不高，速度不快，但是纵观生产使用的场合，绝大部分的应用场合均可以得到满足。协作机器人越来越多的案例证明，也让更多的客户有了使用上的信心，协作机器人行业也蓬勃发展开来。

10月17日21:00，快知实验室合伙人、火币大学顾问合伙人方军做客「火星财经创始学习群」，做了主题为“区块链变革互联网平台的路径”的分享，并与轮值群主郭强进行了深度对话。

方军认为，区块链是在延续互联网，最可能改变的是互联网平台的构成方式与运作方式，而通证的应用并不复杂，一种是消费者和生产者融为一体，即产消合一者（Prosumer），一种是生产者还是生产者，消费者还是消费者。

关于通证模型的设计，他提到了三点：一是竞争，参考比特币挖矿机制的设计；二是选择，通证带来的价值是给人以选择权；三是流转，不仅要考虑资产的价值，还要考虑其流动性。

以下为方军分享内容，由火星财经整理：

01  区块链是互联网的延续

这段时间我们都听了很多单独看区块链的想法，离开现有的互联网谈。但我觉得，区块链是延续互联网，而它最可能改变的是互联网平台的构成方式与运作方式。

谈“区块链变革互联网平台”，那就要先有个共同的讨论基础——怎么看区块链、通证，怎么看互联网平台。

关于区块链，我自己觉得比较容易理解的是，把它看成是一组技术协议，而类比看，这个协议就是WWW（万维网）协议，WWW是传递信息的，区块链是记录和转移价值的。

通常认为WWW协议由三个部分（HTML、HTTP、URL）组成。类似看，我觉得Token（通证）是HTML。有了HTML，就可以更好地表示信息，至于能做出什么样的网页，做出什么样的电商网站，怎样开发采用AJAX的页面，那都是慢慢出现的。有了Token，它可以表示价值，至于后面的事，等着大家创新。

当然有很多人在定义Token是什么，我是把这个当成讨论通证经济的基本理解的，有技术一面，也有经济一面，就看我们准备用Token来表示什么。

02  四张图读懂通证经济

关于通证经济的模型，我想是这样四个图：

第一个是通证的流转。这个是BUMO郭强最早白板上画的图，后来又不少人修改，形成最终现在这个样子。

图：通证的流转

很长的时间里，Token只有左边的小循环，是金融空转，而我们认为通证最终还是要进入应用循环才行，并且形成一个大循环。今天即便FCoin已经没人讨论，我还是觉得它当时做了一个大创新，把平台币嵌入了交易平台自身的核心业务流程。FCoin设计的问题，Henry的文章和前几天的分享，都非常清楚地讨论过。

第二个图是，要运转一个通证经济体，这个运转的主体是什么，我们认为是DAC（decentralized autonomous company，自组织商业体，自商业）。

这个有很多争议，基本上都说应该是DAO，区块链时代哪有什么公司？

图：DAC

其实这个图更有争议的应该是下面的“互联网平台”小方框，前一段时间讨论区块链，好像互联网平台不需要了，但现在开始做应用，我们发现互联网技术平台还是需要的。

第三个某种程度上是第一个重复，就是说，通证不应只是在投资者之间流转，还应该在应用中流转。

图：流转

第四个图是一个示意图，没画完，就是互联网平台是在生产者和消费者之间新冒出来的利益主体，滴滴、美团、饿了么、阿里巴巴做了很多的事情，那么它该从中获取多少利益呢？

图：平台创造的价值

现状就是，互联网平台是做连接的，协助交易，创造巨大的价值，然后自己从中取了一份。这些平台都比过去的中介都要大方得多，取的比例比过去的少。

「火星公开课」第200期 |快知实验室合伙人方军：区块链变革互联网平台的路径

有了区块链之后，有一种观点就是说，平台取的还是太多，最好不取。这个范围就可能发生变化，从最大方的到更贪婪的，其实都有。

03  区块链如何改变互联网平台

再补充一点，就是我对互联网平台的认识，前几年跟腾讯研究院一起做了一个关于中国的各种互联网平台的调研，包括电商、服务交易、内容、金融、社交等，我们认为，

平台是连接、匹配和市场机制设计者，

互联网改变各个行业的方式就是把产业格局变成“生产者-平台-消费者”这样的产业格局。

平台是做连接、匹配和治理。

同样重要的是，平台是一个新挤进来的利益主体，要从中分得一份利的，它创造巨大的价值，然后从中自己取得合理的一份。

互联网这些年带来的是信息大爆炸，然后我看周子衡老师的《账户》一书时，发现他提到交易大爆炸。我想，现在的各种即时到家超市电商，生鲜，外卖，就是交易大爆炸的初期。有了区块链，这个交易大爆炸可能还要进一步扩展。

所以我接下来问自己的问题就是，区块链怎么改变互联网平台呢？可以回到互联网平台最简单的那个图。或者更简单是这个：

图：平台

04  平台类型一：产消合一者

现在区块链行业里面，讨论最热闹的是关于区块链技术本身的讨论，公链、稳定币、STO等等。

而我们想要把区块链和通证用起来，也就是所谓的通证经济，其实讨论是硬币另一面。

看另一面时，我会发现，通证的应用可能也不太复杂。一种是托夫勒说的，消费者和生产者融为一体，所谓的产消合一者（Prosumer），一种是生产者还是生产者，消费者还是消费者。

产消合一者这一类，最符合我们理想的设想，比如开源软件社区，比如内容社区。区块链项目的一种最理想的设想非常像开源软件社区，大教堂与集市的集市那一边。

如果去产消合一者的场景，我想最合适的、普通互联网用户能接触和理解的，就是内容相关的类别。

这一类其实有不少公司了，我们之前为了看这一类，很仔细地看了Steemit。Steemit是创造一个完全平行的自己的小世界，但是它的币一跟外面的世界联系上，那些理想的设计就崩溃了。

后来又有了很多改进，比如国内有币乎，最近简书也出了一个方案，但都没有在实际市场中验证它们的改进是对还是依然有问题。

这个场景其实可以接着往下延续，我比较熟悉这个领域，比如知识付费，是有法币进入的，如果用通证和法币结合起来，有可能会带来很多变化。比如有了法币进入，其实它的通证反而可以不只靠信仰，像STEEM币那样，而可以有价值的基准。

又比如，有了通证，那么就可以更好地激励用户完成内容的学习，拿币（有价值的币）去激励他们的行为。

光是内容付费可能是小领域，再往后可能是把明星（各种类型的明星，非只是娱乐明星）和粉丝的经济关系连接起来。

STEEM，知识付费，粉丝经济，这其实是一个相关的进阶：

一个是仅仅“我乐意”的平行世界

一个是有了法币和激励融合

一个是粉丝更愿意享受（承受）长期价值。

05  平台类型二：生产与消费分开的

短期、中期、长期价值，是个有意思的区分

普通用户只要短期价值；

合作伙伴愿意看看中期有没有价值；

铁杆伙伴才说管它好坏，都要跟到底。

那就到了生产者-消费者不合在一起的互联网平台类型了。

在这个地方我们觉得流传的一个谬论就是，我们要把长期利益分给打车的用户。为什么觉得是谬论？是因为，

消费者只要短期，你跟他说，拿着这个优惠券别用，将来值1万，谁信你。

所以在生产者-平台-消费者，也就是典型的打车这类平台类型中，通证必然要分成两类：

一类是给普通用户的，只有短期价值，不存在中期、长期价值；

一类是给服务提供方如司机的，司机可能会想说，看着这公司不错啊，每天让我挣1000块，拿着点他给的东西，说不定三五年变成什么。

这个也只能是中期的。而长期的，适用的范围又小很多。

这地方可能适用的模型，可能是过去一直有的合作社模型（COOP），这几年也有美国人写书说这是“合作经济”。

区块链带来的社区、合作经济很容易被理解成温情脉脉的，其实没有。美团与商家、骑手，京东、阿里与商家，滴滴与司机，这些合作关系不是温情脉脉的，而是利益关系。这个在双边市场研究里面，就有很多经济理论模型可以用了，比如多属等等。

区块链在产消合一者类型里面，可能有一种方式；在生产-消费分开的类型里面，在用户那儿是一种，在生产者这里是一种。

至于怎么设计，如果我现在知道就好了，只可惜还不知道，我们一边想着，一边和不同的项目实践实践。

06  通证设计的几个原则

通证的确是进行利益分配的，但是不是静态的分配，而是有一个长的时间维度。

“时间”是个非常重要的关键词，再次谢谢周子衡老师的《账户》一书，他里面提到时间维度，他也没怎么说，我反复搜索全书也没看到，但时间维度我记住了。

时间维度和价值的增长，的确也是我们过去看一个拿VC投资的、搞成长公司的基本逻辑，每一轮的投资人不是在分饼，是在看对时间维度的预测。

具体来说，我认为通证的分配有这样几个原则，一个原则当然就是区块链和我们的现实生活中都是非常明确的，私有财产不能被剥夺。区块链其实实现了这一点，没有人可以夺取我们钱包里的币，而公司的确可以直接废掉我们期权。（当然，币、股权也都是可以以合理的方式被稀释掉的，比如增资等等操作）。

设计一个通证模型的时候，可能有三点：

第一，竞争。

或者退一步说，应该是meritocracy，基于贡献的。关于这个，理解了比特币挖矿机制的设计，就很容易理解，没有算力可能挖到，但挖到还有竞争和不确定的成分在。现在，基于贡献，这类通证的思路不少，但竞争很明显被过分忽略了。

第二，选择。

通证带来的价值，是给了人选择，通过竞争得到通证，我们可以拿着，可以卖掉，我们持有者希望有这个选择权。在通证出现之前，这种选择权是没有实现的工具的，而通证带来了。

第三，流转。

现在设计通证的时候，我想很多人跟我们之前一样的想法，去找什么是有价值的，然后用通证进行表示。这个思路很简单直接，但可能不对。那些有价值但不流动的东西，我们有必要用通证来表示吗，比如线下的实物资产？

而我觉得，用通证表示的，核心要件可能应该是它应该流动最快，哪怕价值非常微小。这个如果从会计学上，我想是比较容易理解的。也就是，设计通证，也许应该用通证去表示流转最快的微小价值。

说个相对具体的案例。

比如说，现在有不少在招聘等领域想用通证的，但可行吗？推荐一个简历有价值，但那个流转太慢了，过去互联网发展的情况是，最后是Linkedin那种点赞、可信度带来了招聘价值。

现在如果把通证放在推荐一个简历上，那流转太慢，慢的东西在互联网上恐怕发展不大。

现在看，区块链未来很明确，但路径是什么，真是不知道，我们想做的是在现在和未来之间找条路。

07  与主持人的讨论

Q1:通证经济体和通证经济共同体有什么关系？

A1:我是这么区分的，通证经济体，是一个相对单一的生态，有生产者，有消费者，有第三方，但产品服务比较单一。通证应用起来，可能是在一个通证经济体内进行流转。

通证经济共同体，是很多通证经济体出现后，我们会发现，这些经济体之间可能还有些经济交流的需要，结成一个相对松散的联盟。类比说，也许是欧盟的一个国家和欧盟的那种关系。

又比如说，在旅游行业，有很多种通证用的可能性，但如果试图用一种通证统一互联网业，估计很难，会出现很多不同的，也许有的是针对导游的，有的也许是一个旅游区的，比如海南，也许有的是关于酒店积分、航空积分的，等等。

到了一定时刻，可能会人出来，想要把它们联合起来。

Q2:之前Henry说不是所有行业都适合通证经济，你怎么理解？

A2:肯定不会是所有行业，比如说，我觉得现在要把尚未数字化的行业去应用通证，大概率很惨。1990年代末，亚马逊和各种美国公司做了好多电商业务，有WebVan那样的惨败。那些商品类别现在看，当然可以做，据说淘宝都可以买私人飞机了,但当时肯定不行。

Q3:肖风说将来区块链会产生巨大的、几万亿美金的平台，会是通证经济模型产生的吗？

A3:肖风老师做的预测我就不懂了，他肯定对。2007年iPhone出来的时候谁想到苹果的万亿这一天。但他说的事情，恐怕是非常好年后的事，我不敢预测。另外，苹果怎么看都是非典型互联网公司。

信息互联网把公司的边界变了，变成了互联网平台。价值互联网，按现在的狂想，可能真的会继续把人从公司里解放出来，变成社区。

信息互联网到现在为止，改变了信息，改变了交易，按刚才说的，交易大爆炸还在继续，再之后，可能改变的是协同。到了交易的后一半，到了协同，就是价值互联网了。

信息  交易  协同

08  从信息互联网到价值互联网

（以下为视频节目《筱静观察》的记录）

区块链是传统互联网的延续性发展

回顾传统互联网的发展变革，我们大致经历了拨号上网、宽带互联网、移动互联网几个时期。宽带互联网时期信息广泛的被传播，人们的视野一下被放大。2010年中国移动互联网到来，互联网与线下生活密切结合，打车、吃饭、购物、沟通都可以在一部手机上实现；现阶段阿里巴巴和腾讯等大型企业开始强调产业互联网的概念，互联网经历了如此多的变化，但始终围绕的都是“信息”这一中心。

如今区块链作为价值互联网快速发展，应当以一个怎样的视角来理解它呢？火币大学顾问合伙人方军一直以传统互联网的角度来看待区块链，做客《筱静观察》第13期，他现场解读了自己对价值互联网的认知。

方军认为之所以如此肯定区块链是互联网一次全新迭代的原因在于，过去传统互联网的中心由“信息”转变为了“价值”。1993-1994年是传统互联网的一个节点，“www”协议经历十年左右的时间在这个时间段被发明出来。

如果以十年一个节点的时间概念，区块链在2008年完成了第一个应用比特币的开发，至今也有十年的时间，所以现在这个时期也如同1993-1994年的互联网一样处在一个时代的变革上，一个明显的表现就是，在2017年底更多的人开始涌入区块链市场。

但方军并不认同区块链会颠覆互联网这一理念，他更认同区块链是传统互联网的延续。过去的互联网改变了两个方面，一是信息的传递，二是交易过程的流转速度。但过去互联网没有做到的是人与人之间更好的协作，而区块链真正的实现了人与人之间在一个长的时间维度内进行价值的分配。

以公司上市为例，在得知它七年后才能上市时，以往互联网不能使我们在上市七年前就协同起来，但是区块链可以应用token将人的合作协同在拿到期权时就调整完善。

以平台为中心将人进行协同这在现在的共享经济中也已经实现，比如滴滴可以通过一个平台实现全国范围内司机的集合，而区块链的作用是协调好其中的权益分配，并且可以在每一个细分的领域当中进行更好的协同，来解决现在共享经济中的各种问题。

但区块链对生产关系以及当下问题的解决并不是完全与传统互联网所割裂，而是在原有技术上的改进和延续。

随着移动互联网的发展，中国的互联网找到了自己的发展方向，有了自己的特色，不再过多的借鉴于欧美发展，因为滴滴、美团、微信等场景型互联网的快速崛起使我们有了数据及场景这两大优势，而区块链作为互联网的延续也同样因为数据和场景占有应用落地上的优势，所以对于中国来说，方军认为我们有超越美国之势。

但是这并不意味着短时间内区块链会实现商业化，再次回顾传统互联网，1995年网页能够在小范围内登陆，1998年中国有了门户，2003年开始可以网上购物，再到如今可以足不出户满足生活所需，这中间经历了漫长的时间。

西安软件开发、西安APP开发、西安软件外包、西安软件开发、西安网站建设、电商软件开发、社交软件开发、直播软件开发、西安网站制作、西安区块链开发

如果现在我们要求区块链商业化，就如同在拨号上网的互联网时期要求在移动状态下观看视频，有一定的不可实现性，所以区块链要实现商业化还需要经历漫长的时间。在这个时间长度当中，区块链也如同互联网一样，要经历巨大的变化和改革，找到适合中国发展的特色，最终实现商业化。

区块链所带来的协作方式的变化，会使得人与人之间更加信任也更加自由，可以作为一个自由的个体选择自己的工作、生活方式以及跟谁来协作。

而在当下经济的寒冬，区块链作为唯一出现的风口，似乎也已经不再高调，方军表示从创业者角度，外界声称“区块链是一个变革，需要跨越巨大的鸿沟”这样的言论往往会使创业者胆怯，但是如果理性看待，从信息互联网到价值互联网所要跨越的并不一定大于PC互联网向移动互联网的跨越，所以作为创业者要勇敢地跨入新世界。

当一个新平台兴起时，除了尝鲜的用户，更有虎视眈眈想要收割一波红利的创业者。

微信小程序把追逐红利者的「欲望」整整压制了一年。直到 2017 年底小游戏正式开放，小程序才终于迎来了爆发，之前被苛刻的政策限制的薅流量者也活泛起来。

十亿月活跃用户的微信，几乎覆盖了中国全部的网民；微信上首次接触互联网的中年老年用户比例和数量之庞大，更是仅此一家、别无分号；微信的社交传播，也让裂变成了一门人人都要领悟的显学。

在小程序平台「薅流量」的方法开始大规模涌现，不少创业者收获了实实在在的一波红利，但同时，这种做法也在不断挑战微信的底线以及用户的容忍度，在不少微信群里，发小程序甚至成了最不受欢迎的行为，而「薅」来的流量能不能留住，并最终转化为小程序的日活（DAU），更是创业者需要考虑的问题。

小程序「薅流量大全」

微信运动排行榜让外界见识到了微信社交关系的威力。

这个无心插柳的小功能吸引了过亿的日活跃用户，还带动了智能手环的销量，甚至引出了不少可以伪造步数的「全自动设备」。

这样的力量在第一款微信小游戏「跳一跳」上也体现得淋漓尽致。病毒式的玩法，配合超过排行榜上的好友的动机，让跳一跳获得了病毒式的传播。今天，跳一跳有至少 1.7 亿日活跃用户。还有数据显示，玩跳一跳的用户中，有 22% 是第一次真正接触游戏。

在小程序上想要薅得流量，依靠人际传播的「裂变」就成了最重要的增长技巧。

最基础的薅流量方法，是在产品设计上就体现传播性。「黑咔相机」是最典型的代表，这个可以应用 AI 技术，把照片中的天空自动转化为梵高的名画《星空》风格的小程序，在短时间内吸引了 1 亿用户，并以此获得了千万美元级的融资。

进阶一点的薅流量，是在重要功能上埋下「钩子」，刺激用户将小程序分享给好友和微信群。如邀请好友换取游戏奖励（包括复活、增加装备、增加抽奖次数），分享到群查看好友排名等。几乎每一款小游戏，都在各种功能处埋有「钩子」。

拼多多的拼团和砍价是这种方法的集大成者，本质上，这个过程也是将拉新的任务转嫁给用户，以此获得野蛮增长。

最让人惊叹的一个小程序是「享物说」，这个以二手闲置物品交易平台为名的小程序，自建了一套以「小红花」为通货的交易系统，简单来说，这里所有的二手物品只能以平台的「小红花」交易，而要获得小红花，除了售卖闲置物品，只能通过提高活跃度以及邀请更多的好友。

▲ 享物说还依靠电梯广告拉新. 图片来自：soho

「享物说」的拉新计划中，用户邀请的好友再邀请新的好友，则第一位用户同样能获得「小红花」。

这样一套无需金钱介入、高效运转的机制，已经是目前最高阶的薅流量方法。上线 5 个月，享物说获得了 600 万用户，平台每天可产生数千笔交易。

微信的底线

小程序上线第 130 天的时候，出过一个爆款。

一个叫「匿名聊聊」的小程序 4 小时获得了 40 万访问量，堪称现象级的小程序。不过，它也在一夜之间被微信封杀。

爱范儿曾采访过开发这款小程序的团队，除了本身就容易引发传播的产品机制，这个团队在「裂变」上还用了一些小技巧：

微信官方小程序二维码生成数量每日只能 10 万个，他们采用 1 个二维码配合 000~999 的口令的方式，让每个二维码能反复利用 1000 次。

这可能也是微信给出的封杀理由「涉嫌诱导分享」中最重要的依据。作为一个非中心化的 IM 平台，微信和开放性的社交媒体平台对「刷屏」的内容的态度截然相反。比如微博会给高转发、强互动的内容更大的曝光量，微信却会在这些「刷屏」内容分享次数过多时自动封禁。

头脑王者是一个被多次封禁并解封的小程序，除了作为答题产品遇到的内容安全问题，有业内人士推测，头脑王者被封，可能还与它尝试在好友共同答题时引入金钱奖惩机制有关。

抖音小程序则是另一个故事，虽然微信的理由是涉嫌违反《微信小程序平台运营规范》中用户隐私和数据规范，但双方的竞争关系也很难不被考虑进去。

威胁微信的社交关系链，诱导分享，除电商外涉及现金流动（金融、涉赌等），这些会被微信特别关注。

薅来的流量，能留下来吗？

Facebook 曾提出过一个 40 – 20 – 10 法则，分别对应的是一个优秀的 app 的次日、7 日和 30 日留存率。但在小程序平台上，这个标准可能要降低很多。

在开发者的普遍体验中，小程序平均留存约为 5% – 10%。一家叫智研咨询的机构的提供了这样一组数据：小程序在 2017 年 11 月的次日、7 日、 14 日留存率分别是 13.2%、 3.1% 和 1.7%，而这已经比 2017 年 5 月有了极大的提升。

即用即走的小程序使用很方便，但也很容易造成用户流失。小程序的留存率远远无法和一个优秀的 app 相提并论，可以想象，用「薅流量」的方式获得的用户会有怎样的忠诚度。

用户对没有节制的「裂变」持有越来越低的容忍度也是一个需要考量的问题。

当占据群聊窗口大片位置、文案极尽挑逗、对其他群友毫无意义的小程序卡片开始泛滥时，不可避免地引起了一部分人的激烈反对，现在，不少微信群里甚至形成了一套讽刺、挖苦分享小程序的「黑话」。

西安软件开发、西安APP开发、西安软件外包、西安软件开发、西安网站建设、电商软件开发、社交软件开发、直播软件开发、西安网站制作、西安区块链开发

这样的体验，不管对分享者还是被动接收者，都是伤害，而这不是微信愿意看到的情况。作为一个掌握「生杀大权」，极端重视用户的社交体验，同时愿意根据不同的情况调整「最终解释权」的平台来说，下一次「屠刀」伸向谁，我们都无法预测。

平台有风险，薅流量需谨慎。