智能時代里你該用什麼樣的姿勢正確養爬？
《智能時代》一書的作者吳軍老師曾經提過，對於未來這一智能時代的產業特點可以總結為八個字——「分享、跟蹤、合作、眾籌」，這和現存的許多傳統行業的產業特點差異巨大，而我們要知道傳統產業是和舊的生產關係配套的，這個時代技術的革新越來越加速，未來的不確定性不斷增強，在新的形勢下，再去用老的方法來處理新的問題必然是不靈的，這時候我們有必要找到一套新的方法來學會適應新的生產關係，否則無論對企業還是對個人來說都避免不了成為時代的犧牲品。
在未來最大的變化會是什麼呢？由於人工成本的不斷上升，再加上計算機領域技術的突飛猛進，未來必然是機器智能會逐步取代人工。尤其是在中國，我們的人口紅利期早已一去不復返，原萬科北京CEO兼董事長毛大慶，分享過一項有關於人口撫養比的研究數據：90後，比80後減少了44.2%；00後，又比90後減少了33.7%。
如果這組數字確切的話，給大家一個形象的概念，這意味著，如果80後的總人口是100人的話，那麼90後就是56人，00後就是37人。也就是說，如果沒有出現新的技術來填補人口的缺失的話，我們新一代的年輕人將承受老一輩們難以想像的工作壓力，所以發展新技術勢在必行。
機器取代人工以後，下至製造業，上至我們的整個教育產業，都必然會經歷一場翻天覆地的巨變，至於具體會產生什麼影響這個話題太大了，我自認為還沒有那個能力去講，隨著我學習的不斷深入我們以後有機會再討論，今天我們主要討論的是至少我們觀賞龜這個圈子該如何抓住智能時代來臨這個絕無僅有的機遇。
隨著機器智能的不斷完善帶來了兩個福利：一個是原來必須由人來操控機器或必須純手工做的事機器自己就能做了，另一個則是原先有很多由人工來完成的話工作量大到幾乎不可能完成的任務機器也能做了。至於第一個福利，最典型的案例就莫過於越來越自動化的車間流水線了，這個很好理解，所以我們在這裡著重講一下第二個福利。
利用機器智能來解決人工工作量特別大的問題，大數據分析和雲計算就是一個特別好的方向，它充分的利用了計算機比人腦計算速度快並且可以多線程工作的優勢，讓精準推送與私人定製的大範圍推廣成為了可能，特別是在未來雲計算與人工智慧相結合，其產生的威力將是令今天的我們難以置信的，下面我們來圍繞這個主題詳細討論。
我認為對於未來的公司來說最重要的並不是「擁有」，而是「連接」，俯瞰我們人類文明發展的整個經歷，就是一個人與人之間、人與物之間、物與物之間的連接越來越多、越來越複雜的過程。「分享經濟」我個人更喜歡把它叫做「連接經濟」，現在由於信息流通變得空前便捷，所以才催生了許多以前我們根本無法想像的商業模式，我們可以看到，滴滴不擁有任何一輛車，卻成為了國內最大的計程車公司；百度和騰訊自己不生產任何內容，卻成為了國內從內容中獲益最大的兩家公司；阿里巴巴並不擁有任何商品，卻超越了任何一家連鎖超市。那麼我們以後的發展方向很有可能就是自己不擁有，或者僅僅只有一兩個核心產品，但是我們要做的是這個領域裡最大的贏家。
當然，舉了上述例子我並沒有絲毫硬體不如軟體重要的意思，現在連通過軟體起家的Facebook也在搞自己的VR硬體了，畢竟硬體設施才是形成連接的必要前提，如果沒有網線和個人電腦就不能形成互聯網，假如沒有智能手機那就更不可能出現移動互聯網，所以希望大家不要因為上面的例子就誤解了我的意思，我想做的是幫助大家破解「擁有」比「連接」更重要這個傳統的根深蒂固的錯誤思維。
連接之後我們不僅僅可以「分享」，還可以進行「跟蹤」，如果說分享是為了進行更多的連接，那麼跟蹤就是為了給予這個連接更多更好的反饋，讓這個連接變得更高效。比如淘寶會通過你瀏覽和購買過哪些商品來推測你的個人喜好，然後通過一些演算法來給你推薦商品，Facebook也會通過你的個人信息來對你的身份和偏好進行推測，然後對你進行精準的廣告推送，不過現在這些互聯網公司主要把這項技術用來盈利而不是服務用戶，也不可避免的會對用戶產生各種不利的影響，畢竟天底下沒有免費的午餐，當然這是後話了。
儘管這些演算法依然不夠完美，在很多時候並不能很好的滿足我們的需要，不過隨著演算法和技術的不斷更新迭代，演算法甚至會比你自己更了解自己。有這樣一個故事：在美國曾經有一位父親投訴了一家連鎖商店，因為該商店頻繁的給自己的女兒推薦母嬰用品，而他的女兒還在上高中！但是很快這位父親就撤銷了投訴並向商店道歉——因為他的女兒真的懷孕了，而那家連鎖商店正是利用數據分析比女孩的父親更早的得到了消息。為了避免偏離主題我們暫且不討論倫理和個人隱私的問題，而在未來的智能時代里這樣的事情一定會越來越多，因為數據往往比你自己更懂你。
那麼在這樣一個大的時代趨勢下，我們該做些什麼呢？請注意，下面這些話我主要是講給準備或已經加入我們團隊的成員聽的，如果你不是的話也可以作為參考。我們團隊所做的就是要將傳統的養殖產業與最新的技術相結合，我們首先要做的是把所有想要擁抱新技術的養殖戶和愛好者都召集起來形成一個社區，我們可以在這個社區里提供一些我們的特定用戶需要的免費或付費的服務，也可以讓我們的用戶組成一些社交圈子，但是一定要嚴格控制社群內容的質量，因為我們要做的就是把所有樂於擁抱新技術的優質用戶聚集起來，而在現在這個信息爆炸的時代，我們每個人的信息量都是超載的，所以讓用戶在最短的時間裡獲取最有價值的內容，是在這個時代發展的一種方式。
建立社群以後，我們就要開始著重研發我們的產品了，我們的第一代產品當然就是我們的龜糧，我打算利用眾籌的方法來銷售我們的龜糧，我打算先開個網店，然後在網店裡預售龜糧並同時建立社群，可以在群里和用戶討論並了解其需求，接受用戶的建議，我們可以適度根據大家的反饋來提前生產更符合大家要求的龜糧，然後直接在社群里進行銷售，這樣也就在節省了倉儲和銷售成本的同時生產出了大家更喜愛的產品。
當然，龜糧和社群僅僅只是一個切入點而已，我想做的一件更重大的事情是實現整個爬行類——至少是龜鱉養殖領域裡的萬物互聯。要知道動物的生長最重要的兩個因素就是環境和飼餵，所以現在養殖領域裡有兩大難題：一個是環境中的變數太多，無法給動物營造一個低成本的最適環境，尤其是水產養殖領域，水環境就是一個黑箱，其的複雜程度遠遠超過我們的想像；再一個就是飼料成分中的變數太多，飼料的每一種原料其中的營養成分都有幾百種，幾十種原料配合到一起變數就更大了，如果想人為的配製一份基本符合該類動物營養需求同時又經濟實惠的飼料配方都需要專業團隊耗費相當多時間和精力。
那麼這兩大難題意味著什麼呢？要知道之所以我們所養殖的動物會經常遭遇病害，80%以上是因為飼養環境和飼餵不當導致的，有資料顯示每年僅僅水產養殖行業因為病害所導致的直接經濟損失就可達到幾百億元，如果其中80%的損失我們都可以通過新的技術來挽回的話，這無疑是十分令人振奮的。這對於所有的觀賞動物愛好者同樣也是一個福音，相信咱們絕大部分觀賞動物愛好者已經把寵物作為自己的親人一般對待了，一旦自家的愛寵因為自己的飼養不當而離自己遠去相信我們每個人都會非常傷心與自責的，而現在寵物醫療方面的研究投併入不高，大部分診療尤其是在我們爬行類領域裡都是依靠經驗行事，根本就不科學也不可靠，如果以後可以通過技術來給寵物最恰當的照顧，並進行精準的個性化醫療，那也會是一項行業內的巨大突破。
所以我們的當前的目標就是去建立飼養者與飼養者、飼養者與養殖對象、養殖對象與養殖對象之間的連接，我們需要一套可以持續監測環境與飼料質量以及養殖對象生理情況的設備，而且就像上面所說，我們要把些設備全部都連接到互聯網，然後通過大數據分析和雲計算的功能自動自給予用戶反饋，甚至可以直接按照這個反饋的結果來自動進行合理的操作。不過如果這些事情都親力親為的話勢必會對我們的精力造成分散，所以找到一些優秀的合作者也是十分有必要的。
那麼未來的物聯網乃至人工智慧養殖會是什麼樣呢？不妨讓我來猜想一下：打個比方，我在一個缸里養了一隻草龜，我們的環境監測設備可以實時監測缸里的水質以及不同時間段的光照等等環境數據，一旦水髒了就及時換水，而且會把這次換水的數據全部上傳到雲端進行大數據分析，然後可以給飼主提出一些飼養方面的建議，下一次可以根據這個結果來調整換水的頻率和時間段，甚至可以做到零人工操作。總之整個環境都是通過雲端的大數據智能分析來調控成為成本最低並且最適合養殖對象生長的狀態，這無疑不僅僅極大的提高了生產效率，而且如果是規模養殖的話還極大的節省了人工。
而未來飼料的研發也不再是哪個大學或團隊的實驗室里搞出來的了，我們將把每一個用戶的養殖環境作為試驗場地，我們可以收集每一位用戶的數據，然後在雲端進行分析和計算，之後我們可以根據分析的結果調整我們飼料的配方、顆粒大小等等。當我們的技術繼續進步以後，甚至有可能實現飼料的私人定製，我們通過分析養殖對象的品種和飼養環境，然後給出相應的配方和飼料顆粒形態，這些數據可以傳到養殖戶一端的3D印表機里，然後根據需求列印出相應的飼料，然後就可以直接投喂。我們的環境檢測設備會根據投喂狀況以及養殖對象的生長情況，然後將數據上傳進行大數據分析和雲計算，下一次根據上一次的反饋結合本次情況來給出更好的方案。
不得不說這個圈子還是太小太不起眼。
這是一個被精英們所遺忘的領域，以至於這個領域中只有少部分人是真正有智慧並且心中有大格局的，相信你就是少部分人中的一個。而大部分人要麼是一頭扎在自己的小圈子裡出不來，看不到外面世界的變化，要麼就是沉溺於一個又一個的龐氏騙局中無法自拔，我希望在我們的努力下，即使我們最終失敗了，只要可以讓我們這個圈子變得更好一些，我們所有的努力也沒有白費。
rlyl
我們期待更多的便利智能可以讓廣大爬友受益。
From：中生代爬友
Author：龜葩
Editor：rlyl
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