大数据思维在线视频

美国还有一个职业

在中国这样

我们的隔壁的那邻居

其实也从事着高大上的职业

就是律师

我们的法学院就在这个旁边

这个律师是什么一个概念呢

大概在美国

大概就是说最好的律师

比如说我认识一个

那个比尔盖茨老爸

那个律师事务所的一个

那个合伙人

他一小时收人一千多美元

当然给企业服务

他的助手还收人三百多美元

那么这是给几个数字

大家说这几个数字什么意思

第一个数字一个亿

什么意思呢

这是Google和另外一家公司

叫Viacom

就是美国三大电视网之一的

CBS的这个母公司

打了一场官司

因为那家告Google

说你的Youtube侵我权

要赔十个亿

Google当然不干了

不干完了以后呢

Google就想办法

找律师打官司取证

最后他在发现说

原来这些所谓的盗版的视频

都是你们这帮CBS的人

自己跑到类似于网吧吧

上传到我Youtube上的

当然反正他打赢了这场官司

最后花费一亿美元不小

所以你没钱你打不起这个官司

那么第二个数字

一千六百万美元什么意思呢

就是苹果和三星的官司

打来打去

大家知道到现在都没什么结果

没什么结果

也产生不了什么处罚

那么苹果就不干了

跟三星讲说

我这专利费付的实在是太多了

你能不能象征性的替我付一点

那这一点是多少钱呢

一千六百万美元

第三个就是若干亿

我也不知道多少亿

因为没人知道

这是苹果和三星打官司

到今天花掉的钱

有人说是三亿多

有人说是五亿多

不知道多少亿吧

反正是很多亿

这是今天美国

这个高大上律师的一个收入情况

那最后一个是什么呢 十万

十万是怎么呢

来了一个小公司

这小公司说

反正我也没那么多钱

我要打官司

先说一下为什么要花这么多钱

因为打这种官司

大家要看

美国是那种判例型的法案

就是说以前的判例

可以作为法案

你要看研究以前所有的

各种相关的这个法案

这个Case 就是案例

它有时候要看

一般都要看上百万份的

这个法律文件

就是这个Case这种文件

它反正也没钱

它就花了一万多美元

买了一个

这个用自然语言处理

来读这些案例的这个软件

然后花了十万美元

打赢了一场官司

看了大概

一共处理了两百多万份的文件

所以你就要说用这个

你还会是否会花一千美元一小时

去找一个律师

花几亿美元去打官司

这是未来的世界

这才是真正的机器智能

不要老想着说

什么弄一个阿童木这样子

所以未来的世界

回到今天的主线

回答你的了

制造这些机器 智能机器的人

不是很多

不需要很多人

就可能是2%的人

机器人是不会控制人类的

这点大可放心

待会儿有机会可以再探讨

那么我告诉你

实际上什么呢

变相的这2%的人

在控制98%的人

你也可以信可以不信

但是我可以举一个

很简单的例子

我就问诸位

有多少用腾讯微信的举手

好

你们是不是每天早上

从起来六点多钟

到晚上十点钟睡觉

全挂在上头

你们有多少用淘宝的举手

腾讯有多少人

淘宝有多少人

它还没有这么智能

还没有到这么智能

你已经受它的很大影响

当它这么智能的时候

你可以想想

这个世界是一个什么样子

最后我们要讲最后几个问题

第一个就是大数据的思维

所以到现在为止

接下来就大家就有一个选择

你要么站在我这一边

我们成为2%的人

要么咱们回到98%

什么叫回到2%的人

就是我们今天要具备

大数据的思维

这些都很多

我先讲一个比如说全面性

什么叫大数据思维

就是说我们知道

刚才讲了大数据

它有一个完备性全面性

这是很厉害的一件事

那么会产生一个什么结果呢

比如说我给你举一个例子

你看这是你说

你放一个酒吧的图是什么意思

这是有一个这个创业的人

他找我来要钱

然后说我做了

他原来一个公司卖掉了

他说我又做了一个东西

蛮好玩的你听听

我说好啊

他说我卖了第一个公司以后

在这个期间呢

我走访了美国120多家的酒吧

我就发现大概28%的酒

是给偷喝掉的

什么意思呢

比如说我是酒保 好吧

然后这个比如说是

他是我的这个朋友

今天来了说

来没事

姐们那个给你倒一杯

白喝 不要你钱

或者是说你买二两

我给你倒四两

或者那个这是一个情况

或者曾女士是这个老板

她回家了

咱俩是这个那个酒保

说老板回家

咱俩一人开一瓶啤酒喝了

就是这样

28%的酒就给偷喝掉了

他做一个什么事

他做的事其实说起来也不复杂

他就把这个酒瓶底下

装了一个特殊的芯片

然后把这个酒架子

他都改装了

然后你每倒一次再放回来

他都知道你倒了多少

每一笔它记录的清清楚楚

而且跟这移动互联网连上以后

就在这个Pad上都看的一清二楚

所以你老板

老板回家你躺床上

发生了什么情况他都知道

这就是大数据的完备性的

可怕之处

也就是说大数据思维的一个

这件事过去

你在以前是不可能知道的

你怎么可能知道说

一个老板知道每一笔的交易

说倒了几斤几两

这是不可能的

这就是一个大数据思维

那对比互联网的思维

我们看看它是什么呀

就是说 我就老说

这根本不是什么产生几亿

几十亿什么

上百亿GDP的这种事

这整个的行业

都推倒了重做了等于是

我们就先想想互联网

我们说互联网思维

雷军老讲这个

那个电子商务什么

你以为是把那个什么

实体店的东西搬到网上了

没这么简单

因为我们的整个的

那个零售的这个

这个整个这一套习惯

所有的这个零售业全被改写了

全被淘宝改写了

包括你们的这个习惯

比如说我们说双十一双十二

你以为你这一天买了这么多东西

你一个月都不够买东西

这些习惯全改了

这是互联网思维带来的结果

那么什么是大数据的思维

就是它改变整个生态链

我再举这么一个例子

冰箱 GE的冰箱

真实的例子

我举的这些案例

基本上都是真实的

你要知道即使是GE

这个牌子的冰箱

其实它也赚不了多少钱

大概二三十美元

大概也就这个量级在美国

那而且它其实也是海尔做的了

就是说否则的话

它还连这个钱都挣不上

那现在很多这个冰箱

它都有一个取水器在这

当然取水器它有一个过滤头

这个过滤头是要换的

大概三个月左右换一次

当然实际上你不信

你看你们家如果有这过滤头

我估计你一年也没换

那个大部分人都是这样的

GE现在在做什么呢

这个冰箱以前卖到哪也不知道

那个换不换头它也不知道

它就做大数据

它把这些都装上传感器连上

然后它又知道这个头

谁的头该换了

你不换它提醒你

而且我告诉你

就是说大概不到两年

一年多时间

你用掉那个头的利润

比那个冰箱还贵

比冰箱的利润还多

就变成一个什么情况了

我们过去说这个商业模式的时候

大家都

商学院都听过这个例子

吉利送刀架卖刀片这个例子

以后GE我们说

大电器 大电器成了一个平台了

成了你换头的平台了

这个是大数据的思维

就整个的生态链变了

那我们再讲说

最后举个例子

对社会成员

还回到这2%人的这个世界

这是占领华尔街的照片

他们说他们反对2%的人

说为什么反对2%的人

因为2%的人有钱

说2%的人是谁

你想反对谁不知道

那个那你怎么

你反对他你想做什么

不知道 我就是反对他

你那个对这些人来讲

我跟你讲

他们的前景是灰暗的

你即使把这2%人的钱

分一部分给他

首先会不会给他还不知道

今天比如说马云进来

咱们说你分点钱给我

他肯定不干 对吧

还不知道

再说你看看这里头

哪个像饿死的饥馑的人

根本不像

他根本不缺温饱问题

也就是说什么

当一个社会

这些人他的前景是灰暗的时候

你这个

这个人真的很没有希望

所以我就在想

为什么说大数据重要

你要上升到这个高度

你要么站在这

咱们成2%的人今天

要么咱们去反对2%的人

那么而且当一个技术趋势

形成的时候

你其实想阻拦想反对

这是根本没有用的

有时候你大家不要以为

科技的进步会造福每一个人

不是的

你当然用手机方便了

你生活是否好不知道

这美国我们都说

在过去来引领世界科技

好像没有人反对这个提法

好吧

那我看他引领完结果是什么

这是美国这个过去的

大概十几年的公司的水平

现在还在降

不要以为在上升

这个水平

大概其实也就在

互联网泡沫的时候

2000年的时候

他们达到最高点

蓝色的是起薪

就是大学刚毕业的人的工资

红色说有五年工作经验人的工资

你自己看一看

扣除通货膨胀一直在下降

但是另一点

硅谷的房价可是一直在上涨

为什么会是这样子

硅谷的房子

尤其好区房子

现在只有三种人在买

尤其Palo Alto房子

第一种30%的房子

卖给中国大陆

拿现金去买的人

旧金山的房子也一样

这是第一种

第二种是卖给那些

就是刚才我说了

帮助什么苹果

什么三星之类的

打官司的这些人

我一个朋友就是

他是一个律师事务所的合伙人

他这公司一共一个客户

就是苹果

然后他就花了两百多万

买了一个房子

这是第二种人

第三种人

就是只有两家公司

比较早期的雇员

其它都没有

就是Google和Facebook

只有这两家

为什么会是这样子呢

因为它的房价已经涨到了这么多

而为什么能支撑这个房价

除了中国的钱以外

很重要你看

是Google的房价

为什么支撑呢

因为Google这些明星公司

他财富的增长速度更快

那么实际上也就是说

其它人你可能并没有这么快

好吧

最后还有一点时间

再讲讲这个大数据的这个

对医疗的这个影响

我刚才讲了

这个大数据知识

你们已经看了

机器智能这些对医疗的影响

它一年前Google宣布

成立一个小公司叫Calico

这个公司可能大家没听说过

没关系

它就请了一个人

来当这个小公司CEO

这个人是谁呢

就是那Genentech

就是基因泰克公司的

这个原来的CEO

叫Arthur Levinson

基因泰克是全世界最大的

生物制药公司

就是制造抗癌药的

大概市值当时是一千亿美元

后来是由美国的那家

不是

瑞士那家罗氏买掉了

Arthur Levinson

今天还是Genentech

那个董事会主席

和苹果董事会的主席

所以你们知道

就是Google为什么成功呢

他做一件任何一件事

他都把最好的人给找来

那么找来以后

那个Arthur Levinson他

有时他也给一些讲座

我就听了他讲

比如说他讲几个

现在新的概念

为什么要加入Google

为什么要用IT的技术

来做这个医疗

他就讲说

比如说我们说这个癌症

这个大家都很烦恼治不好

那么为什么不存在一种有效的

像青霉素对付细菌

这样的抗癌药呢

原因是这个癌细胞

本身它是一个变的

就说这个癌细胞

本来是我们这个正常的细胞

好吧

我们正常细胞

复制该复制成这样子

一样的好吧

因为你这基因要按它复制

它不小心复制错了

复制成这样了

就是癌细胞

当然你一种抗癌药

你化疗

你可以把它杀死

因为它错了

它以后又不遵守这个原则

不一定要再复制成这样了

下一次再复制复制成这样

好吧

那么我们经常听到一个例子

谁谁谁你可能某个认识的人

说这个以前这个

癌症这个控制挺好

突然一天不行了

就那个药不行了

为什么 因为这个细胞变了

那么所以它说

实际上我们这些年

都要改变对这个治疗的这个认识

就是说如果我有一个方法

就是说你这个变

细胞变了

我这个药也变

你变成这样

我这药变成这样

那我就能给你治好

但是这一点来讲

首先有两条

前提条件

第一个前提条件就是说

你得有一个专门团队跟着他

那个给他治 这是第一

第二这个大概要十亿美元

每一位

每一个人花十亿美元

当然你可以

这其实没有太大意义了

十亿美元已经变的

就是对一般人来讲

当然你可以说

比如说像Steve Jobs

是可以治得起

当然这又不相信西医

好

那么现在如果用这个大数据

能够把所有这些东西

重新搜集起来

将来希望能够来解破基因

来做这件事

最后他估计 这是他的估计

就是我们先相信他的话 好吧

您至于说问我为什么

我也不知道

他估计最后成本是五千美元

五千美元

那这样的话

就可以变成很现实的事

治一个癌症

那么对 顺便问大家一句

大家觉得如果这癌症

被攻克了 被治愈了

人的生命能延长多少年

随便问一个

问你吧

二十年

二十年

那这位男生

十五年

十五年

认为超过五十年的举手

还是有不少的

认为在二十年

到五十年之间的举手

认为是十到二十年之间的举手

五到十年之间的举手

五年以下的

3.5年

也就是说Arthur Levinson讲

就是说其实因为我们现在很多人

他并不是死于癌症

其实人类最大的问题

是一个衰老问题

如果我们活的足够长

年龄足够长

我跟您讲

我们无一例外的是老年痴呆

将来这马路上

你看全是白痴

那他要解决什么问题

他所以他到Google

要解决就是说

用这个大数据的方法

来解决这个抗衰老的问题

这是一个大数据和医疗

再讲一个这个机器人和这个医疗

这是那个约翰霍普金斯大学

叫做Russell Taylor教授

他大概从IBM时候

开始就弄这个事

大概他一辈子就做这件事

就做这个医疗机器人

大概在约翰霍普金斯

他就做了十八年

这是世界上第一个

那个能够做手术的

这个机器人

那么从现在从这些东西

你可以看

就是IT和这个医学的关系

和医疗的一些关系

那这个因为没有太多时间

我就不多讲了

就讲到这里

那么好

今天我们说谁是

最后一张slides

谁是大数据的公司

当然我们可以说

现有的互联网公司都是

不是

现在有很多大的互联网公司

医学的很多公司都是了

那么其实大家要注意

任何一个把触角伸向

每一个用户的公司其实都是

包括这也就是说

为什么说雷军天天要在那儿

弄这些弄那些

其实他是已经在往这些方面在转

所以他做这个

首先的境界要远比说

做一个什么手机两面玻璃

说天天谈情怀的

这个境界要高

那么当然还有一个机会

我就讲说

这是不是一天两天的事

这是二十年的事

所以大家每个人都有机会

你和我大家每个人都有机会

好了

讲座到此结束

谢谢大家