人工智能:學會需求端思考，才能找到區塊鏈落地的圣杯_人工智能是干嘛的

學會需求端思考，才能找到區塊鏈落地的圣杯

每一次科技創新，都是一場大規模的社會實驗，最終打開成功之門的鑰匙從來都不是技術，而是場景。

曾經有幸參與過一家區塊鏈公司的創業過程，正是因為有過這樣一段經歷，所以才會產生上述這樣的感觸。

公司定位于toB端的市場，在創建之初就拿到了兩筆非常可觀的股權融資，所以公司從一開始就不必為錢發愁。

創始人從海外歸國創業，是一個技術牛人，具有非常好的技術嗅覺，底層技術架構的設計能力一流。

聲音 | 復旦大學賀學會：通證經濟模式下企業因存在激勵機制更易正常運行:據新華網消息，近日，復旦大學經濟學博士賀學會表示，在通證經濟模式下的企業因存在激勵機制，更容易正常運行。通證經濟可以把可用資源整合起來，打造一種共贏機制。在優質的通證機制下，正反饋系統將讓企業強者恒強。因此，只有去中心化的通證治理才是企業的出路。[2018/11/14]

公司當時也匯聚了一批大廠出來的技術骨干，所以也不缺研發人才。

但就是這樣一個團隊，2年多時間里，居然顆粒無收，生生的從明星區塊鏈團隊干成藉藉無名之輩，這是當時大多數人所始料不及的。

何一：炒幣有風險，至少學會算加減:幣安聯合創始人何一21日凌晨轉發趙長鵬關于“交易挖礦模式看法”的微博并評論稱，炒幣有風險，至少學會算加減。何一舉了兩種交易方式的例子：第一種平臺代幣支付為萬5，返利40%后為萬三，再銷毀利潤的20%，實際收入低于萬分之2.4，且團隊代幣全部鎖定，用戶賺了100倍；第二種即“交易挖礦”模式，手續費千1加“交易挖礦”等比解鎖千1減去代幣形式返還0.8，收入為千分之1.2，這還不計解鎖流通平臺幣增值部分。[2018/6/21]

在這兩年時間里，團隊在技術方面的創新和積累其實做的還是不錯的，但是一直處于拿著錘子找釘子的狀態，四處找釘子，四處碰釘子，做了很多向和尚賣梳子的事情。

布魯金斯學會研究員倡導在選舉中更多使用區塊鏈技術:據ethnews消息，在昨天發布的一篇文章中，有著百年歷史的智庫布魯金斯學會的研究員Kevin C. Desouza和Kiran Kabtta Somvanshi倡導說在選舉中更多地使用區塊鏈技術。[2018/6/1]

其實事后想想，導致這種結果的最主要的原因還是“過于強調技術本身，缺少對用戶真實需求的關懷”。

任何新技術的創新其實都離不開真實需求場景的支撐，這種需求場景一定是源于現實中的痛點，而且這種痛點越難解決，涉及的范圍越廣泛，則這種新技術創新的革命性越強。

金色財經現場報道 香港區塊鏈學會主席張俊勇 ：一帶一路和大灣區下，香港有望制定區塊鏈全球統一標準:金色財經現場報道，今日，粵港澳大灣區新金融論壇上，香港區塊鏈學會主席張俊勇在演講中說，大灣區給香港提供了更大的市場，以鞏固香港的地位，香港雙重的法律體系十分獨特，關于區塊鏈，在法律層面可能實現更大的創新，幫助香港更好地融入大灣區。在區塊鏈等技術的標準、協議等方面，有望制定全球統一的協議，通過與諾貝爾獲獎者和高層人才的廣泛合作吸引更多地創新者，引領區塊鏈的創新，而這些改變正在悄然發生。[2018/4/7]

任何新技術想成功落地，都要學會站在需求端去思考問題，只有這樣，才有可能取得實質性的進展。所以，對于很多區塊鏈創業團隊來說，找對、找準用戶的真實需求才是最最重要的問題，這是安身立命的根本所在。

當然，這個問題不僅僅是我前東家要面對的問題，整個行業到現在都沒有很好的解決這個問題。

我覺得區塊鏈行業中目前只有交易所和礦機生產這兩個場景是真實且有效的場景，它們具有一個共同的特征，即“商業模式已確立并且可持續”，其他的場景都很難說是否能行得通。它們之所以能成功，原因也很簡單，那就是“能真正滿足用戶需求，能真正幫助用戶解決現實問題”，而其他很多比較“夢幻”甚至是“科幻”的場景，估計在相當長的時間里也只能是想想了。

找到需求切入點，明確目標和方向后，需要解決兩個更現實的問題：

1、如何在技術上滿足用戶的需要，即通過技術創新實現用戶以前無法實現的需要。

2、如何在經濟上保證技術可行，即在有限時間、有限風險、有限成本的限制條件內，實現技術創新。

想清楚客戶的需求，想明白自己的需求后，在解決上述兩個問題的過程中，還需要引入資本、引入人才、協調各種社會資源，來實現新技術的快速轉化和推廣。形成一定效果后，開始迭代，逐漸形成成熟的技術，確立商業模式，并發展成一個行業。

在這樣的一個過程中，其實我們始終都要站在需求端去考慮問題，而不是站在技術本身的立場上自說自話。當然，商業模式的創新和技術成熟是并行的、互相促進的過程，并不矛盾。在很多已經發展壯大的新技術行業中，我們是有章可循的。

比如在人工智能領域，其實用戶需求幾十年來隨著時代的推移形式上一直在變化，但是自動化、智能化的需要并沒有本質的變化，無論是人臉識別、車牌識別、語音/語義分析等等，都是為了滿足人類“天生懶”的需求。明確了需求目標之后，就需要在技術上尋求突破，倒逼技術發展。

我們都知道人工智能的智能化程度取決于算法的智能化程度，而算法的又需要數據和算力的支持。現在隨著大數據、機器學習/深度學習、并行計算等多種技術的發展，算法的智能化程度大幅度提高，在很多需求場景中幫助人類大幅度的提高了自動化程度和效率，在這個過程中工智能技術也得到了長足的發展，實現了真正的落地。

其實對于區塊鏈技術也是如此，區塊鏈要解決的是信任構建和信用積累的問題，這是一個痼疾，解決起來難度更大，牽涉的范圍更廣，所以我們更需要結合社會的現實狀況，學會在需求端思考問題，做到真正關注用戶需要，只有這樣，才能找到區塊鏈落地的圣杯！

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