【超長文: 為何不在Facebook進行直播?】
有讀者及朋友問我,為何不在小弟人口最多的社交網站Facebook進行直播呢?這樣的話相信會有更多人更方便收看或者分享。
老實講,如果可以一個平台就可以滿足整個分享的生態,我也懶得分散戰線,現時同一個內容要考慮很多表達方法, Facebook、IG、IG Story ,Youtube及blog ,每個平台都有一套思考藝術或者上載規格。
但其實正正就是因為思路及模式的不同,而每個平台都有不同類型的讀者,正如我IG有些讀者就不太喜歡用FB。每個人喜歡吸收的模式都不同,有人喜歡文字、有人喜歡短片、有人喜歡聆聽、也有人喜歡發問。如果勤力一點在不同的平台散播種子,便有機會在不同地方栽種出我自己喜歡分享旅遊和攝影的生命樹。
但人本身就有惰性,每次搞一個新平台都很煩惱,由零開始的時候付出很多,但效果很慢,滿足感很低。但最終令很多Facebook用家跳出Comfort zone ,其實本身就是因為Facebook自己獨特的發佈模式和生態。
說過很多次,Facebook不斷在壓低發佈率,這件事情在Instagram近來也開始出現,畢竟都是同一家公司。壓低的原因一來資訊氾濫,但最主要的原因是因為Facebook本身賺錢的模式。模式是透過那個品牌(或專頁)自己付錢買廣告去增加暴光率,從中賺錢。最早期由小商戶開始投放資金宣傳,到後來轉為大企業,輾轉到今時今日變成政治戰場。其實如今小商戶,即使肯付費,基本上已經難以跟政治相關的巨大開支去比較。上市公司向着金錢那邊去走向也是無可厚非,FB也許認為我們這些小商戶或自僱人士,既然透過在Facebook賺取了利益,應該也要分一點給他們吧。有時候我也當自己在交稅給「大地主吧」!
壓低發佈率的情況已經非常嚴重,讀者都說看不到我的post,甚至曾經有朋友認為我已經沒有運作「旅.攝」。曾經有一段時間, Facebook的發佈率特別低,人們紛紛走向Instagram,而同一段時間Instagram的發佈率是特別好的。我個人推測是Facebook的策略,目的是要將部份網絡用家推向Instagram。近一年Instagram開始推出廣告,發佈率也明顯開始下降,整個走向做法和Facebook發展非常相似。
相信大家都同意,如今Facebook和Instagram都不能說是「社交」媒體了。無論變了「商家媒體」,還是「政治媒體」,玩的都是「一剎那光輝」,玩法就是盡可能發佈一些吸引眼球,惹人即時談論的內容(例如圖中的福島人形蕃茄! )。我不否定這種玩法,但我個人更喜歡及尊重製作原創、資訊性、正面和具積極性的內容。我們在Facebook一個星期前,甚至乎一個月之前發佈的東西,基本上已經沒有人看到或談論。這樣本質上浪費了人類創造出來的知識,當然同時也浪費了製作人的時間。大家應該明白,在Facebook要有效搜尋以往的內容,效果是非常差的。
我不是在說YouTube的好說話,其實相對上我玩Facebook多於youtube ,在YouTube平台的經驗也是非常淺薄;不過YouTube可能因為母公司是Google,比較着重搜尋引擎。另外YouTube的賺錢模式是收取廣告費,但收費的對象是願意廣告曝光的顧客,而非發佈內容的用戶;因此相對而言,YouTube應該更希望用戶的創作會有更多人收看,從而可以收取更多廣告費。而這些廣告費也會願意和製作內容的用戶分享,雖然比例極低,但總好過上面所講Facebook的情況。
當然,每個遊戲都有他的特定玩法,和成功的攻略。要在YouTube成功,也要想辦法滿足他的體系和學習排除競爭的辦法。但在我觀察而言,雖然我現在訂閱的人數不多,但累積下來,我發現開始有部份外來人士透過搜尋字眼,找到我的短片,每段短片隨着時間,都有輕微增長。這個和Facebook「即日鮮」的效果相比,基本上是兩個效果。
其實這個也和我寫blog的情況有點相似,有時候我放一些blog出來分享,即時的反應未必很有爆炸性,但發現隨後(即是幾年之後)都有很多讀者從Google上面搜尋到我的文章。我個人就認為,能夠將一個人的經驗,可以毫無時間或地域限制的分享給他人,是有意義的事。
當然, Facebook的那種即時的互動和分享,本身也是非常有快感的,只是正如上面所講,現在問題太多,反正付出多快感少,不如試試開闢一個新天地。
若然你看過本文的配圖,都沒有彈開,又看文章看到這裡,應該算是「旅.攝」的忠實了讀者,多謝你們一直以來的支持。
希望你們也明白其實在這邊的發佈基本上也沒有太大改變(正如我不會在YouTube談論現在所講的這個話題)。YouTube那邊其實是講一些一直以來在Facebook這邊我找不到空間或方法表達的資訊。我也相信在YouTube那邊,也會找到一些新靈感,帶到Facebook這邊去發放。
上面的內容若然看不明白的話,不太緊要的,現在最緊要身體健康喔!
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#旅攝直播
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Momenta完全無人駕駛首次曝光!城區道路混行無接管,遭遇逆行也不怕,特斯拉Waymo路線二合一
本文來源:量子位微信公眾號 QbitAI 作者:李根
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Momenta(現在)是一家怎樣的公司?
宏觀印象:學霸創業、中國無人車獨角獸、賓士母公司戴姆勒加持、自動駕駛第一梯隊玩家……
產品業務:高速場景方案產品、L4級自主泊車產品交貨、最高等級高精度地圖資質……
一千個維度有一千種答案,但也頗顯盲人摸象。
只是從今往後,Momenta的技術路徑開始完整清晰。
在通往自動駕駛實現大道上,之前有漸進式的特斯拉,也有一步到位的Waymo,天下方案,莫過於此。
而現在,Momenta集二者之所長,避二者之所短:
Tesla+Waymo,就是Momenta。
▌完全無人駕駛發佈
12月26日,Momenta對外正式發佈L4級無人駕駛技術MSD (Momenta Self Driving),開始支持城市內完全無人駕駛場景。
如果說2019年來Momenta發佈的前裝量產產品Mpilot,更像是特斯拉方案。
那麼現在,MSD上馬,則顯出Waymo路線雄心。
萬萬沒想到,自動駕駛業內一度紛爭的兩種路線,如今讓Momenta實現二合一。
但MSD究竟是一套怎樣的方案?
區別於量產前裝方案,Momenta完全無人駕駛方案中最明顯不同在於多了雷射雷達。
在其測試車中,共搭載12個攝像頭,5個毫米波雷達和1個雷射雷達。整套系統感測器方案以攝像頭為主,雷射雷達為輔,多感測器冗餘。
而且Momenta強調,除去雷射雷達,方案中的硬體選型與前裝量產保持一致——這也是Momenta“兩條腿”向前的關鍵考量,後面還會詳細講到。
不過,說一千道一萬,無人駕駛——還得以身試乘看一看。
MSD方案的試乘,選在了Momenta(蘇州),地點毗鄰蘇州高鐵北站,屬城建頻繁區域,路線全程約12公里,沿途經過30餘個紅綠燈路口:
既包括無保護左轉等典型場景,也有非機動車混行、立交橋下長路口等複雜路段。
路線中還有多處工地,也有學校、居民區、寫字樓、商業中心等生活場景。
符合Momenta該方案目標所指:城市區間內,完全無人駕駛。
而且路段基礎設施也沒有過V2X改造,依然拼的是單車智慧實力。
車流交匯交互,也是最有意思的場景。MSD方案雖初發佈,但智慧程度已有老司機風範,在試乘的幾次交互場景中,有讓行、也有選擇先過,並不基於單一規則。
同車試乘的Momenta研發總監夏炎解釋,這能體現MSD在預測規劃方面的實力和學習能力。
不過整體試乘而言,因為城市區間不同高速場景(無人車混行)和停車場(低速),Momenta的AI司機給人的印象是:安全第一,寧慫不偏激。
比如在蘇州相城道路,會出現不規則的異型車——挑戰自動駕駛系統的感知識別。
其實從當天道路實際情況來看,系統完全可以“偏激”一些,讓路不減速通過。
但安全第一思考下,Momenta工程師打造的該系統,在交通中不確定性較大的情況下,先減速,甚至刹車,確保交互雙方的安全。
而且相比人類老司機,MSD雖初生牛犢,但也展現出不凡實力。
遭遇人類司機深為苦惱的大貨車時,既要對大貨車的載貨品類多樣、形態各異準確感知,還要對大貨車行為上的激進行為有應對:
MSD跟隨慢速行駛的大貨車一段時間後,“決定”變道超車,但在超車過程中仍保持對貨車一定的安全距離,通過接近路口的實白線後才拉大橫向距離超車,保證了超車過程中的安全性。
▌完全無人駕駛新速度
12公里左右里程,按道路交規限速行駛(40公里每小時為主),近40分鐘,歷經城區內各種場景——有臨時施工、有不規則車輛,還有逆行,但全程無接管。
這樣的完全自動駕駛能力,起步最早的穀歌用了近十年,百度從開始研發到落地也超過5年,一眾自動駕駛新勢力從無到有也走過了快3年……
雖然深度學習、大數據和大計算帶來的指數加速,已再明顯不過。
但得知Momenta的速度,依然讓人不可思議:
50人左右的團隊,5個月左右的時間。
沒錯,從今年下半年交貨量產自動駕駛產品後,Momenta才開始囤積重兵,依靠公司長期的技術和數據積累,以及量產自動駕駛和完全無人駕駛通用的平臺支持,開始攻堅完全無人駕駛。
至於能夠達到城區開放道路全程無接管,之前行業內最快的友商也差不多用時1年,且積累了至少十萬公里以上實際路測里程。
所以Momenta之速,背後究竟有“引擎”?
Momenta CEO曹旭東認為,與他們內部看問題的角度、方法和戰略選擇有關。
Momenta創辦,從一開始就明確目標,要打造自動駕駛大腦。
這並非傳統汽車產業內“換輪子”,而是行業開始AI化變革後,供應鏈環節中的新機會。
汽車產業鏈中:
有最基礎的Tier1一級供應商,如博世、大陸,在系統層面、硬體層面提供產業支援。
再往上則是OEM廠商,賓士、寶馬、豐田……即車廠。
還有智慧化的基礎——計算晶片,如TI、NXP、瑞薩和英偉達。
最後,核心新增的玩家,一方面是提供出行網路的滴滴Uber等,另一方面則是提供自動駕駛所需核心演算法和軟體的技術公司。
比如定位“自動駕駛大腦”的Momenta,就處於這一層。
但即便如此,如何實現完全自動駕駛,如何最高效擁抱未來,也沒有清晰明確的答案。
至少在打造自動駕駛大腦這件事上,特斯拉方案和Waymo路線一度不可調和。
▌兩個路線的爭論
所謂特斯拉路線,是按照自動駕駛等級的劃分,從低級往高級不斷升維,通過量產汽車對場景、數據和演算法的反覆運算,最終實現完全無人駕駛。
而且正是因為堅定量產路線,也為了最低門檻獲取數據、場景和功能回饋,偏執狂馬斯克完全依靠攝像頭方案、不使用價格昂貴的雷射雷達。
所以即便2019年發佈為完全自動駕駛而生的FSD硬體,外界也不相信馬斯克2020百萬RoboTaxi的豪言。
而Waymo路線,則認為只有從一開始L4才能實現RoboTaxi。該路線中,人機共駕的高級輔助駕駛被認為有天然Bug——既要機器輔助駕駛,又要人類在緊急時刻接管,顯然不靠譜。
於是Waymo從2009年正式推動後,逐漸明確了實現方式:
原型車、規模化路測、在豐富場景中不斷反覆運算,區域內落地,終極場景是讓無人車行駛運營在任何時間、任何地點和任何場景。
但Waymo路線中,最難的是無窮無盡的“長尾”問題,現實中總會有出乎預料的新場景、特殊挑戰,這就要求自動駕駛系統足夠聰明、且學習反覆運算得足夠快。
所以概括而言,二者優缺點都很明顯。
特斯拉方案:想依靠低成本感測器方案不斷升維,難且有道德挑戰;但好處是數據“眾包”,能在量產中獲得現金流和數據流程。
Waymo路線:希望一己之力不斷擴大無人車隊規模,最終真正實現完全落地,險且依賴融資燒錢;而好處是安全性相較而言更可控,不用把車主當小白鼠。
但如今Momenta之行動,所謂“兩條腿”戰略,卻實現了特斯拉和Waymo路線的二合一。
即,通過量產自動駕駛產品獲得海量數據,持續研發數據驅動的核心演算法,打造閉環自動化工程體系,發揮數據價值,高效反覆運算數據技術,最終實現完全無人駕駛。
同時,MSD的技術框架中不同感測器的感知演算法相互獨立冗余,並非完全依賴某一種感測器,因此目前量產感測器收集的數據,如視覺、地圖、軌跡數據等可以無縫應用並有效助力MSD演算法提升。
最終,一個數據流程和技術流的閉環搭建完成,量產自動駕駛和完全無人駕駛,真正互相補益。
但為何能打通?又為什麼是Momenta?
一切要從Momenta創立之初對自動駕駛的認知說起。
▌終局視角思考無人車
Momenta 2016年創辦,當時就分析過特斯拉模式和Waymo路線。
但並非為結合二者而生。
曹旭東回憶,從一開始就希望從本質出發、從終局角度思考問題。
Momenta的思考中,自動駕駛的終局,一定是L4級以上,不需要方向盤、不需要人類司機。
但要實現這個終局,結合深度學習為核心的AI新浪潮,兩大要素就格外關鍵:
一是數據驅動。
二為海量數據。
之所以要數據驅動,是因為完全無人駕駛中的長尾問題——幾乎是難以窮盡的。
唯一的可能性只有數據驅動,自動化解決大部分的問題,例如99%問題。
所以Momenta內部,“架構師”文化興盛,他們目標是架構能夠自動化解決問題的系統。
在當前系統中,Momenta的 “閉環自動化”方法論就已發揮作用,通過建立對問題自動化發現、記錄、標注、訓練、驗證的閉環過程,為技術和數據提供自動化的反覆運算能力。
而關於海量數據,這是數據驅動的原料和前提。
之前有粗略估計,實現完全無人駕駛,需要100萬輛車跑一年,每輛每天跑10小時以上。
如此海量數據,完全依靠自建車隊採集,幾乎不現實。
量產自動駕駛數據流程能夠助力完全無人駕駛,源自統一量產感測器方案。
MSD感測器方案包括視覺感測器、雷射雷達與毫米波雷達,均覆蓋360°範圍,該感測器方案子集與量產感測器方案保持一致。
所以理解了無人駕駛終局的兩大要素,或許也就不難明白Momenta此次談及的兩條腿戰略:
一條腿是量產自動駕駛;
另外一條是完全無人駕駛。
量產自動駕駛,人車共駕,以人為主,但解放人類在高速環路、停車場等場景下的駕駛時間,提升駕駛安全性及駕駛體驗。
而且通過量產自動駕駛,實現海量數據獲取——學特斯拉又超乎其外。
進一步,量產自動駕駛可以給完全無人駕駛帶來數據,通過數據驅動的方式,去自動化地解決99%的問題。
未來隨著量產產品上市,像 “活水”一般源源不斷注入MSD,推動MSD演算法不斷升級,使得完全無人駕駛系統不斷進化。
這是數據流程上的打通。
而通過完全無人駕駛,還能給量產自動駕駛回饋技術流,不斷提升體驗和能力,讓量產自動駕駛持續進步,提升行業份額。
當然,數據流程和技術流形成閉環,聽起來不算稀奇。
但真正實現這樣的戰略並不容易,關鍵是量產感測器方案的一致性、互補性,並在量產自動駕駛戰略中真正快速低成本交貨、落地。
這也是特斯拉和Waymo難以跨公司二合一的原因。
另外,作為創業公司,在數據流程和技術流閉環之外,靠融資燒錢顯然不可持續,必然還需要現金流。
所以Momenta創辦3年來,先在量產自動駕駛發力,實現數據流程和現金流方面的驗證,然後發力完全無人駕駛,同時著力於打通兩者之間的數據流程和技術流。
現在,完全無人駕駛方案發佈,數據流程和技術流的戰略雛形形成,現金流也能讓公司不受輿論和資本市場變化而左右。
曹旭東說, 目前Mpilot 和MSD的原型發佈,標誌著兩條腿的雛形期形成。預計到2019年-2024年,量產自動駕駛大規模上市,以及MSD真正的完全數據驅動,完全自動化,則是“兩條腿”戰略得到驗證的時刻,也是戰略的成型期。
▌道阻且長,行則將至
不過,也還沒到一腳定江山的時刻。
雛形初現,一切還只不過是開始。
更何況這樣的戰略完整披露,一方面會面臨質疑,另一方面也有被複製的風險。
但曹旭東並不擔心。他說:“戰略沒有優劣,戰略是選擇。這個戰略有其優點,也有難點和挑戰。我們在選擇戰略同時,也必須克服和解決其背後難點。我相信,戰略發佈後,看到的不是抄襲,更多的是爭議。在戰略執行時,遇到困難,可以選擇繼續走下去,也可以去選擇其他戰略,但我們選擇迎難而上。道阻且長,行則將至。”
按照Momenta的說法,執行層面主要面臨兩個維度的挑戰:包括技術難度和商業難度。
技術層面的難,例如數據流程的打通。曹旭東認為,行業主流都是以雷射雷達為主的技術解決方案,但Momenta是以統一量產感測器為主,需要打通量產自動駕駛到完全無人駕駛的數據流程,而他們在其中做了大量的技術創新。
在矽谷拜訪時,曹旭東也講到Momenta的戰略和已解決的技術難題,得到很多行業專家的認可和欣賞,因為Momenta在做原始的技術創新,而不是簡單的複製跟隨。
商業層面的難,包括如何深入行業、理解客戶,如何拓展能力邊界及更好的服務市場。
曹旭東進一步解釋:“To B是系統性的業務,面對的是一個組織,需要得到方方面面的認可。一線客戶都有很強的技術能力和很高的技術標準,需要經過非常嚴格的技術評測。而我們經過層層驗證,最後獲得了客戶的認可,進入了量產體系。”
Momenta也有相對長遠的完整時間表。
他們內部,認定2016年-2019年是戰略雛形期,2019年-2024年是戰略成型期。
然後2024年-2028年才是真正的戰略爆發期,那時候在完全自動駕駛“這條腿”上將加速趕上Waymo。
只是現在開始,自動駕駛“面壁者”Momenta,戰略意圖一覽無餘。
▌告別盲人摸象
作用力也才剛剛開始。
從Momenta自身來說,徹底告別被“盲人摸象”狀態。
高精度地圖供應商?高級輔助駕駛玩家?量產自動駕駛交貨……
都不準確。
大道至簡,Momenta(現在)是一家怎樣的公司?
Momenta = Tesla + Waymo。
而且這種結合帶來的新場景新技能,還可能不是線性相加。
或許也是聚變反應。
比如特斯拉一直是從車角度提供方案,Waymo則是運力技術維度……
但二者結合,就是完整軟硬體集合體,載人載貨,私家車共用車,都有了可能。
簡而言之,能做的更多,可以做的更多,新價值已經展現,新邊界也就要重勘。
自然還會進一步帶動行業新格局重塑。
自動駕駛發展中,特斯拉方案和Waymo路線,一次次被提起,一次次被模仿,一次次被對標。
這樣的新玩家新勢力,無論中美,都可以舉出很多。
但今日之Momenta,在理論上真正達到二合一,並且驗證了可行性。
於是,之前衡量自動駕駛的時間表,曾經理解Momenta的框架,可能是時候刷新了。
▌One more thing
雖然Momenta是中國自動駕駛的獨角獸,但作為Momenta的船長,曹旭東最關心的並不是公司的估值。
他認為商業世界一切有為法,一定離不開價值規律本身,估值並不需要過分關心。
他關心什麼?
作為CEO,他說核心還是人,組織的學習、進步和提升。
這位Momenta創始人,今年來自上而下改變了一件小事:不再把“創始人”放在對內對外的任何地方,僅以職務——CEO示人。
他解釋說,Momenta正在最大限度通過組織變革、文化塑造,形成合夥人文化。
合夥人不分加入先後,不論年齡資歷,核心關注的是技術、貢獻和志同道合。
他希望以此吸引最頂級的牛人,讓更多有識之士加速自動駕駛終局到來。
《道德經》裡說,夫唯不爭,故天下莫能與之爭。
但真正能邁步實踐者,少之又少。
如今,無人車獨角獸Momenta,宣示兩條腿,放下“自我”,立志要做推動終局實現的那個玩家。
這就是Momenta。
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【馬明河老師盤後分析】2018/06/20
1.美道瓊19日重挫-287點還是不夠多,道瓊連6跌6天-622點,短線雖有搶短買盤,如附圖注意今晨是弱勢跳空下跌,還缺一急跌段趕底。尤其接下來川普發起的貿易大戰,特別注意緊接著7月會有高達740億美元影響美國產品,包括加拿大、歐盟、墨西哥等國針對鋼鋁關稅所提出的400億美元反制關稅商品,以及來自中國報復性關稅的340億美元產品。高達740億美元報復關稅會是利空衝擊美股!
2.美國八家科技股臉書、亞馬遜、蘋果、微軟和谷歌母公司以及百度、阿里巴巴和騰訊(簡稱「FAAMG+BAT」)太夯,市值已經超過5兆美元(約新台幣151兆元),比整個日本股市或歐元區的價值都還高,美國科技股約6.6兆美元佔太高比重,引發「恐成下一個大泡沫」的擔憂。技術面小心美科二日內中長黑修正。
3.台股仔細看今日反彈拉抬結構,是拉金融、傳產類股卻大出被動元件族群。光是國巨、華新科、大毅、達方等四檔就成交308億,佔大盤17.3%之多,股價大跌爆大量,籌碼面會更顯得凌亂,弱勢股要避開不要套在高檔區。
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