第二次机器革命

SIGGRAPH是致力于研究和实践数字图形规模最大且最负盛名的研究团体，参与者包括研究专家、游戏设计者、记者、企业家和对这一领域感兴趣的其他人士。这个团体的大会是微软展示“创想计划”网站所称的“自垦改变一切”②项目的最佳平台。这个项目指的就是“KinectFusion”——它利用Kinect来解决SLAM难题。

在SIGGRAPH2011年的一段视频展示中，一个人手持一台Kinect，对着一间普通的办公室一里面有椅子、盆栽植物以及台式计算机和显示器。当他这样做的时候，视频图像就被分解成Kinect能够感知的多幅屏幕。从这段视频中，我们就能很清楚地知道，即使Kinect没有完全解决这间办公室的SLAM的难题，也基本差不多了。在实际的过程中，Kinect能够绘制一幅三维的房间地图，里面有所有的物品，还包括一位待在房间里的人员。对于KinectFusion，科技博客Engadget在SIGGRAPH大会之后的登记条上所写道的是：“Kinect把3D感应带到了主流世界，而且研究专家们的智慧也变成了商品化的产品，简直太疯狂了。”

2011年6月，也就是在SIGGRAPH大会召开前夕，微软公司已经开发了Kinect软件开发包，供程序员使用。在大会之后，人们使用Kinect来进行同步定位与建图的兴趣迅速增长，很多机器人和人工智能研究领域的团队都下载了

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①作者在此处用了“SLAM”这个词的双关语义，“SLAM”既可以指“同步定位与建图”，也可以指“砰的关门”。——译者注

② 全称为The Self-Hack That Could Change Everything。在这一背景下，“开垦”指的是把一台数字化设备的内部详情挖掘出来，并用于非常目的。而“自垦”则指的是公司把数字设备的研发摆在第一位置。

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软件开发包。

在不到一年的时间里，一支由我们麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的同事约翰·伦纳德（JohnLeonard)引领的爱尔兰和美国研究团队宣布了Kintinuous的诞生，它实际上相当于一个“空间扩展”了的KinectFusion版本。借助Kintinuous，使用者可以使用Kinect扫描像公寓大楼里面积更大的室内场景，甚至是室外的环境（这个团队在夜间驾驶时，借助手持Kinect，透过汽车玻璃，来扫描外面的场景)。在阐述他们项目的文章最后，Kintinuous研究团队写道：“在未来，我们将会把这个项目扩展到彻底解决SLAM的难题。”我们也认为，距离他们宣布成功的日子已经不远了。当极富创造天分的技术专家与摩尔定律的指数增长完美结合起来的时候，即使最棘手的问题也可以迎刃而解。

在前面章节里我们谈到，价格低廉、功能强大的数字传感器是一些科技类科幻小说一定会涉及的话题。Baxter拥有多个数字摄像头，以及一组强大的定位探测器。所有这些工具和设备在不久之前还显得笨重无比，而且精确性也不够，昂贵的价格也使其无法实际应用。Google自动驾驶汽车吸纳了几种传感技术，但它最重要的“眼睛”是被装配在汽车顶部的巨大的LIDAR[是LIght(灯)和raDAR（雷达）的结合体]。这个设备是由Velodyne(一家激光雷达传感器制造公司）公司生产的，它安装在每秒旋转10次的机器罩里，包含了64道相互分离的激光束以及同等数量的探测器。LIDAR每秒可采集130万个数据点，然后设备上的计算机把这些数据点整合起来，转换成一个实时的3D画面—范围可以达到周围100米。早期的商业LIDAR系统在2000年左右就出现了，但其成本却高达3500万美元，而在2013年中，Velodyne公司为自动行驶车辆装配的雷达系统价格却只有约8万美元，而且这个数字在不远的将来还会大幅下降。该公司的创始人和首席执行官戴维·霍尔(DavidHall)预测，大批量生产将会使得这一产品的价格降至相当于“一台几百美元的照相机”的水平。

第3章 摩尔定律和棋盘的另一半

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这一章所有的这些例子都在说明，为什么我们现在处于第二次机器革命时代的三个基本特征中的第一个：稳定的指数增长已经把我们带入棋盘的另一半时代我们所惯常认为的那种可以催生未来的“前车之鉴”在这个时代里已经不再可靠。摩尔定律的双倍累积效应，以及双倍累积的外溢效应仍会纷至沓来，用不了多少年，我们的世界将会是一个超级计算机的世界。在这个世界里，前所未有的廉价传感器所带来的“廉价”解决方案将会使以前棘手的难题消遁于无形，科幻小说的虚幻世界也将变成活生生的现实。

有时候一定程度上的不同（换句话说，更多的是相同)，能够变成根本上的不同（换句话说，与任何事物都不相同)。棋盘的另一半的故事提醒我们，我们应该充分意识到，充足的指数增长和进步能够把我们带入一个令人吃惊的新天地。实际上，最近的很多例子都让我们确信，我们已经进入了一个新天地。

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SECOND

→→ 第4章 →。数字化：关乎一切

MACHINE

AGE

“在你衡量你所谈论的话题时，如果能以数字的形式表达出来，那说明你对这个话题知其一二；而当你无法用数字表达时，你的知识就是贫乏的、不能令人满意的。”

——开尔文男爵(Lord Kelvin)

19世纪英国卓越的物理学家

“嗨，你听说过……吗？”

“你得看看……”

像这样的问题和建议是我们每天都会面对的话题。它们是我们从朋友、家庭和同事那里获取新消息、新事物的途径，也是我们在接触到描述新奇事物的语句之后再进行传播的有效渠道。一般情况下，这种形式的“寻酷”最终都会产生一些“美妙”的结局—一支乐队、一家饭店、一个旅游胜地、一个电视节目、一本书或者一部电影的名字都会从人们的嘴中“蹦跳”而出。

在数字化时代，像前面人们谈论的这些话题最终可能会变成一家网站或者一件新奇玩意儿的名字。而在当下，人们“寻酷”的对象可能就成了智能手机的一个应用程序。现在市场上流行的两种技术平台—即苹果公司的iOS操作系统和Android操作系统（又称安卓操作系统)，其应用程序已经达到了50万种。大量的“前10名”以及“最佳”应用程序列表能够帮助手机使用者在智能手机应用程序的“海洋”里搜寻到有价值的“珍珠”，但传统口口相传的形式仍然活力不减。

不久前，麻省理工学院斯隆管理学院的博士生马特·比恩（MattBeane)—他也是我们数字前线团队的成员，给我们提供了一个点子：“你们考虑一下使用Waze，真是太棒了。”但当我们发现他所说的Waze就是一个基于GPS的应用程序，而且这个程序只提供驾驶导航时，我们的兴趣立刻就消失得无影无踪了。因为我们的汽车有导航系统，而且iPhone里的地图应用程序完全能够给我们提供驾驶导航。所以，我们现在看起来并不需要另一个“指导我们如何到哪里”的导航技术。

迈特则给我们耐心地解释说，使用Waze就好像你在拉力赛中驾驶着一辆杜卡迪摩托车同一辆牛车进行比赛。Waze不像传统的GPS导航仪，它一般不会告诉你到达目的地的最佳路线，而是实时地告诉你应该走哪条路线。正像这家公司的网站所说的：

Waze的设计理念起源于数年前，当时有人给埃胡德·沙卜泰(EhudShabtai）送了一台有GPS功能的掌上计算机。埃胡德本来很兴奋，但很快兴奋就被失望代替了，因为这款产品并不能根据车辆的行驶进程实时地反映变化的路况……

于是，埃胡德要亲手来设计这样的产品。他的目标就是，他设计的这款产品在任何既定的时刻，都能够清晰地反映交通系统的运行状况以及与驾驶员相关的所有信息。

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任何使用传统GPS导航系统的人都会有埃胡德所碰到的挫败感。是的，导航仪的确知道你的准确位置，因为天空中有美国政府发射和维护的24小时地球同步GPS导航卫星网络。这些卫星也很熟悉各种公路哪一条是国道以及哪一条是城市单行道等，因为它们都有一个庞大的数据库以支持这种信息。这就是传统GPS导航系统所能做的。但一位驾驶员真正想要知道的，包括交通堵塞、交通事故、道路封闭以及其他影响行驶时间的因素，是传统的GPS导航系统无法满足的。例如，如果要计算从安迪家到埃里克家的最佳路线，只要规划好出发点（安迪车的当前位置）和终点（埃里克的家)，并查询路线数据库就能计算出理论上的两地之间的“最快捷”路线。这条路线将包括主干道和国道，而且还有最高限速要求。

然而，如果在上下班高峰期，这种理论上的“最快捷”路线就不一定是最佳行驶路线了。想象一下吧，成千上万辆车拥挤在主干道上和国道上，行驶速度根本无法达到最高行驶速度，更别说超速了。为了避开拥堵路段，安迪必须尝试去寻找畅通的僻静小道多年通勤者才会熟悉的道路。安迪的GPS是能够清晰地显示这些道路的(如果GPS能够按时升级，它能显示所有的道路)，但它却不知道在星期二早上8点45分这些道路是不是最佳的行驶路线。即使他是从僻静小道出发的，而他“装备精良”的GPS也会引导他往高速公路上行驶。

埃胡德认为，一个真正有用的GPS系统需要知道的不仅仅是路上的某一辆车行驶在哪里。它也需要知道，其他车辆在哪里，这些车辆行驶的速度有多快。当第一批智能手机投向市场的时候，他看到了一种可能性，于是在2008年他与尤里·莱文(UriLevine)和阿米尔·希纳尔(AmirShinar)一起创建了Waze。Waze的“天赋之处”是能够把所有使用该程序的智能手机都变成传感器，然后持续不断地把它们的位置和行驶速度信息上传到公司的服务器上。当越来越多的智能手机都在使用这种应用程序时，Waze就会获得一个特定区域越来越多的的车辆行驶状况。Waze程序所显示的不仅仅是一幅静态的公路地图，它也能实时地升级最新的交通状况信息。它的服务器通过使用地图和这些升级，并通过一系列复杂的运算法则生成导航路线。如果安迪想要在星期二上午8点45分开车去埃里克家，Waze是不会把他导航到高速公路上的，它会一直引导他在城市街道上行驶—那里的交通状况在那个时点要相对好得多。

第4章 数字化:关乎一切

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Waze这种使用者越多其使用性越强大的特性—对每个使用者来说，一种资源的价值会随着每个加入者的增加而增长，就是被经济学家称为“网络效应”的经典案例。事实上，Waze使用者的数量也一直在迅速地增长。在2012年7月，公司报告称，Waze的使用者在过去的6个月时间里已经实现了翻番，达到了2000万用户。这个庞大的群体已经行驶了约52亿公里的路程，实现了数千次交通事故、突发性交通堵塞、警察限速、公路关闭、高速公路新出入口、降价加油站以及其他很多驾驶员们感兴趣项目的数据更新和升级。

有了Waze，GPS就成了驾驶员手里的全方位助手：一个能够让你快速而容易地到达你想要去的地方的系统，而不论你是否熟悉当地的公路以及公路状况。它会使你瞬间成为对那个城市无所不知的超级车手。

比特经济

由于摩尔定律和技术的指数级增长也就是我们前面章节所提到的话题，Waze的规模才有可能做得很大。这种服务系统依靠的是大量功能强大却很廉价的设备和工具（也就是使用者的智能手机)，这些设备和工具中的每一种都拥有一系列处理器、传感器和发射器。这类技术在10年以前都是不存在的，当然也包括Waze。之所以在过去的一些年里这类技术变得可行了，是因为数字能量的迅速积累和技术成本的下降。正像我们在第3章所看到的，计算机设备和工具的指数级提升和增长是催生第二次机器革命时代到来的三大根本动力之一。

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当然，Waze也非常依靠这三大动力的第二个：数字化。在里程碑式的著作《信息统治》(InformationRules)中，两位经济学家卡尔·夏皮罗(CarlShapiro)和哈尔·瓦里安(HalVarian)把这种现象界定为“对信息流进行数字化的编码”。换一种说法，就是把所有的各种各样的信息和媒体形式包括文本、声音、图像、视频以及工具、设备和传感器里的数据等等，转换成无数的“1”和“0”，也就是计算机以及其他同类产品能够识别的语言。比如，Waze使用的就是几种信息流：数字化的街道地图、应用程序发布的车辆定位以及交通拥堵的警示信息。Waze能够把这些信息流整合在一起，转换成对使用者非常有用的信息，这就是这一服务备受欢迎的原因。

我们理所当然地认为，在读了夏皮罗和瓦里安以及其他人的作品之后，而且还一直对互联网上相关的内容有所吸收和了解，我们对数字化应该是非常了解的。但让我们始料未及的是，在过去的数年时间里，数字化在各个领域的进步已经远远超出了我们的想象。它的体量、种类和速度已经发生了大爆炸。这种数字化的爆发带来了两个深远性的影响：获取知识（或者做科学研究）的思路更多了，创新的速度更快了。这一章我们将探究数字化那迷人的发展历程。

像其他很多种的线上服务系统一样，Waze使用的是数字信息两个众所周知、独特的经济特性：这类信息的非竞争性和复制时的零边际成本。我们可能每天都会说，数字信息是“取之不尽，用之不竭”的，而且要想复制成另一种数字化资源也是极其廉价的。下面让我们更详细地了解一下数字化技术的这些特性。

我们每天都会碰到竞争性产品，这种竞争性产品指的是，一个人或某件东西在一定时间里只能独自享有这种产品。如果我们两个人从波士顿飞往加利福尼亚，在我们之后起飞的飞机就不能使用我们飞机上的燃料。安迪也是无法使用埃里克已经坐上的座位的（航空公司的规定就是禁止座位共享，即使我们有意而为之)，而且他也不能使用他同事的耳机如果埃里克已经把耳机插在智能手机上并且正在听音乐。然而，数字化的音乐本身却不是竞争性产品。埃里克在听一首乐曲并不能阻止另一个人在同时或之后也听同样的乐曲。

第4章 数字化:关乎一切

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