蘋果上架iPhone XS Max電池套,有新設計甚至還能無線充電

前不久外媒曝光了 watchOS beta 中的神秘圖標,猜測蘋果將可能會推出 iPhone XS 和 iPhone XR 專用的電池保護殼。

如今這則消息被證明為真,蘋果果然在本周三上架了新款電池套。

本次更新的電池套共包括三款機型,分別為 iPhone XS、iPhone XS Max 和 iPhone XR。三款電池套定價均為 129 美元,約合人民幣 870 元,比之前 iPhone 7 版本要貴一些(99 美元)。另外,三款電池套均提供黑、白兩種配色可選。

相比於舊款,新電池套的設計有了一點變化,保護殼正面的下巴部分變得更窄;背部電池從之前的居中移到下方,顯得沒那麼突兀。不過由於保護殼所採用的材質依然是硅膠,所以電池套整體看上去仍然較厚。

雖然我們目前尚未清楚三款電池套的電池容量,但從產品詳情頁看,新電池套可為 iPhone XS 延長至 33 小時的通話時間、21 小時的上網時間或 25 小時的視頻時間;更大的 iPhone XS Max 版本可延長至 37 小時通話時間、20 小時上網時間或 25 小時視頻時間。

 

而 iPhone XR 版本所延長通話時間更是達到了 39 小時,22 小時的上網或 27 小時的視頻時間。
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此外,三款電池套均支持 Qi 無線充電。根據蘋果官網的描述,電池套與 Qi 認證的充電器兼容,可同時為 iPhone 及電池套充電,並且電池套也能支持 USB-PD 快充。

需要一提的是,即便是 iPhone XS 和 iPhone X 的機身設計幾乎相同,但新電池套僅適用於 iPhone XS 並不兼容 iPhone X。其原因是因為兩款手機的攝像頭部分有輕微的差別,孔徑從之前的 24.13mm 增加到了 25.50mm,因此蘋果不認為兩款手機殼能通用。

目前新電池套僅在美區蘋果官網上架,不過預估國行版也會在不久後上市。

題圖來源:Dgit

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豪送、年貨、招商…羅永浩開了場「網賺大會」

  現在推出了一鍵邀請手機通訊錄里是全部好友,通過與中國移動「和飛信」的合作,聊天寶可以實現一對一對信息邀請,減少了友人收到短信時的違和感。每個賬號邀請上限為 2000 位,每成功邀請一個人開通聊天寶,可獲得 1.5 元的邀請獎勵金,對方可領取 5 毛錢。

  沒想到這樣營銷話術來自老羅主持的發布會。

  兩個月前,老羅用一場「全是賺錢,沒有交朋友產品」的發布會來回應關於資金鏈斷裂、裁員、發不出工資等的負面信息。

  兩個月後,鎚子科技依舊負面纏身。這次,老羅同樣選擇用一場發布會來進行回應:「我們的情況沒外面傳的沒那麼差」。

  然而,等到發布會開場之後,我們才知道,老羅的情況糟透了。

  給你塞「大禮包」和廣告的 App

  2018 年 8 月,快如科技的社交應用「子彈短信」上線,一度成為互聯網討論的熱點,但可惜僅是曇花一現,沒過多久就落回冰點。

  四個月之後,名字更接地氣的「聊天寶」來了——實際上,這是快如科技與中國移動達成合作的結果。

  就在不久前,羅永浩曾經神秘現身廣州的中國移動南方基地,當時就有傳聞稱會與移動達成合作。

  聊天寶與子彈短信有何不同?

  首先在主要的聊天功能上,聊天寶新增了視頻消息、多設備同時登陸、全局快捷操作懸浮球、熟朋友/新朋友、我掃你/你掃我、緣分一百等新功能、新特性。

  當中「熟朋友/生朋友」功能是一種好友管理功能,用戶可以將用戶分為「生朋友」或者「熟朋友」,而只有當這個好友被分為「熟朋友」后,他所發送的朋友圈你才能看到。

  「附近的緣分」則是一種好友匹配功能,在進入該功能後用戶需要先做一份問卷,做完后系統便會為你匹配與你答卷相似的用戶,目的是能夠在匹配好友時能夠匹配到興趣愛好更為相符的用戶。

  顯然,聊天寶在聊天方面的創新真是寥寥,倒是在「花錢買用戶」這件事上創下新高。聊天寶官方微博的介紹非常赤裸:

在聊天寶,幾乎幹啥都給錢。

  聊天寶的主界面一共分為 5 個入口,分別是聊天、熟人圈、新聞、好東西以及領錢。

  而在聊天寶上,用戶無論是聊天、發熟人圈、看新聞、還是在接入了拼多多的「好東西」頁面上購物都能獲取現金獎勵。

  對於一款新社交軟件來說,迅速擴增用戶量重中之重。為了吸引老用戶邀請新用戶,聊天寶所用的方式也相當直接,就是塞錢。用戶可以通過微信、QQ、微博以及中國移動和飛信邀請好友註冊使用,成功註冊后即可獲得最高 2000 元的紅包獎勵。

  這種簡單粗暴的推廣方式和紅底金字的宣傳海報,真的是一點也看不出老羅曾經標榜的「情懷」和「過剩的設計力」。

  為了讓用戶「裂變」來得更熱烈一點,聊天寶還推出了一個名為「宋煥鐸」(諧音:送換奪)的活動,形式與支付寶集五福類似,要求用戶抽卡、換卡。

  在這個活動中,只要用戶換到與自己相匹配的卡即可參與抽獎——獎品包括 699 元的 Tello 無人機、本命年紅色秋衣秋褲套裝、攜程回鄉返程機票以及一款电子煙產品。

  這款名為 Flow 的电子煙可大有來頭,初創團隊合伙人之一正是鎚子科技的 001 號員工朱蕭木,前鎚子手機的產品經理,如今卻是老羅口中「看到手機就想吐」的男人——這已經不知道是第幾位毅然出走創業的鎚子科技員工了,從 VR 公司到空氣凈化器,從聊天軟件再到电子煙,從羅子雄到朱蕭木,整個鎚子科技,宛如一個大型的創業孵化器。

  在發布會現場,羅永浩還為「宋煥鐸」活動進行盛大的招商活動,羅永浩直言「社交網絡時代,用戶就是錢」,而為了賺到這筆錢:

我們可以完全滿足合作方的任何需求。

  是的,「宋煥鐸」的活動界面都會帶有一個鏈接,點進去幾乎全是廣告。

  一言以蔽之,聊天寶就是一款塞錢買用戶,塞廣告賺錢的 app,這樣的 app,用來聊天我可不太放心。

  用金錢建立起來的社交關係,能夠維持多久?

  羅永浩應該清楚,自己最核心的那批鎚子手機粉絲看到這樣一場發布會後,會產生怎樣的反響。

  不少人已經在微博表達了失望,「這不是我認識的老羅」、「別說在現場了,我在電腦前都覺得尷尬」;但依舊有人表達理解,「活下去就行,老羅不也說了,這是要下沉到三四線城市中去。」

  我去年加入的 500 人子彈短信群也突然彈出了一條消息,「大家覺得能火起來嗎?」有人發出了疑問。

  「不好說,反正我會先用,畢竟能賺錢。」另一位陌生的錘友回答道。

  他還調侃了一句說:「想想當初支付寶的紅包口令,不也是錢,沒人會和錢過不去。」

  錢,成了今晚這場發布會的關鍵詞。看新聞送錢,玩遊戲送錢,連聊天都能送錢,你在聊天寶的各個功能頁面中,都能看到右上角那個小金幣圖標不停地轉動。

  隨便點開個界面就能看到嘩啦啦的掉金幣,過年也有類似搶紅包這種近幾年的新型合家歡娛樂項目「宋煥鐸」,「真的挺開心的。」羅永浩介紹的時候反覆說,但臉上卻看不出太多笑意。這樣真的開心嗎?我在心裏打了一個大大的問號。

  人畢竟是趨利的,想要打破牢固的微信社交圈子,總得拿出比「人脈」更有吸引力的東西出來,而金錢,看起來最膚淺,卻也最實在。

  如果說此前,子彈短息只是一個在功能和交互上「比微信更好用一點」的聊天軟件,不少用戶趁着新鮮感下載試玩,沒過多久就拋到了腦後。那麼現在,聊天寶就是一個在賣點上全面大眾娛樂化了的商業模式。前者雖然談不上陽春白雪,後者卻是不折不扣的下里巴人。

  不過依靠賺錢和返利的噱頭,目前的聊天寶至少能給部分用戶繼續使用軟件的理由,畢竟只有獲取到用戶,構築起最基本的社交環境,一款聊天軟件才有了繼續活下去的源動力。

  用戶真的能靠用聊天寶賺到錢嗎?不一定。按照聊天寶在正常情況下 1700:1 的兌換比率,如果你想賺到最低的 30 元人民幣提現額度,至少要獲得 51000 枚金幣。粗粗算一下,如果我把新手任務和每日任務都完成的話,也就能拿 1000+ 個金幣左右。

  這大概還不到 6 毛錢。

  而快如科技又能靠聊天寶,乃至是幫助鎚子科技翻身嗎?也是未知數。前期雖然各大廠商提供的紅包禮品看起來很大手筆,但對於大廠來說不過是藉著聊天寶發布的熱度,做一波廣告宣傳而已,給出的也不是實打實的真金白銀,只是一些自己的產品或是服務罷了。

  但聊天寶要支付給用戶的,可是錙銖必較的現金流。

  考慮到上一個大規模補貼用戶的瑞幸,剛剛在財報里說自己虧損了 8 個億,再上一個瘋狂擴張補貼用戶的 ofo,如今連給回押金都困難,配合著經濟大環境的艱難背景,快如科技的前途總還是罩着一層陰翳。

  或許,聊天寶的出現,也是羅永浩在向過去的自己做的一次妥協。於我個人而言,斷然不希望在鎚子手機上也看到如此局面。

  當羅永浩在最後說到 20190115.t.tt 的時候,我們似乎才看到了一個我們曾經熟悉的老羅,但是這個老羅,好像已經離我們很遠很遠了。

  本文由雷健恆、肖欽鵬、木斯、李晨共同完成

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自由的百科全書Wikipedia 18周歲了

  Wikipedia 18 周歲了。

  2001 年 1 月 15 日 Jimmy Wales 與 Larry Sanger 上線 Wikipedia 項目,Larry 正式提出“Wikipedia”一詞,昨天正是它的 18 周歲生日。

  Wikipedia,中文名“維基百科”,它的 slogan 是“自由的百科全書”,它是一部基於互聯網、內容開放的全球多語言百科全書,也是目前世界上最大的百科全書,基於 wiki 技術,其支持多語言全球協作。Wikipedia 由非營利性組織 Wikimedia Foundation 運營。

  維基百科自成立以來發展迅速,數據显示目前網站上擁有 570 萬篇英文文章,去年的頁面瀏覽量達到了 920 億次。

  除了內容與流量上的增長,Wikipedia 也在不斷收穫着聲譽,比如當前 Siri、Alexa 與 Google Home 等人工智能語音助手會在一些基礎知識問題上依賴 Wikipedia 的內容;根據耶魯大學“法律與技術雜誌” 2010 年的一篇論文,Wikipedia 被引用了 400 多個司法意見;此外許多教授不再讓學生進行傳統的寫作任務,而是直接讓他們擴展或創建相關主題的 Wikipedia 詞條;去年 12 月,Wikipedia 更是入圍 2018 世界品牌 500 強。

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谷歌與WordPress合作構建全新輕量級平台

  Google,WordPress.com,Automattic 和眾多私人基金會共同構建了一個現代化的網絡平台 Newspack。簡而言之:Newspack 是 WordPress 簡化版,成為一個更快,更安全的流行內容管理系統。這個低成本和安全平台也得到了 John S. 和 James L. Knight 基金會,Lenfest 新聞學院和民間媒體的資助。

  Newspack 並非側重後端部分,而是為小型團隊設計的簡單解決方案。可以把它看成一個重寫的 WordPress 輕量級版本,它已經刪除了不必要的部分。 Newspack 中要包含的確切功能仍在考慮之中。當地媒體團體所做的研究將被傳遞給谷歌和 Automattic 公司進行分析。其目標是創建一個真正受小型發布商歡迎的平台,以便輕鬆管理髮布內容,同時網站訪問者可以獲得出色的體驗。

  WordPress 目前可能在規模較大的網站上佔有一席之地,但大多數用戶是個人,小型企業和本地組織託管博客,這些用戶沒有大量的關注度。如果 Newspack 被證明是值得的,它可能會開始在數百萬個網站上取代傳統的 WordPress 平台。Newspack 的實際將在未來幾周內開始。谷歌和 Automattic 預計將在今年晚些時候在全球發布該平台。

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十大最堵互聯網公司:西二旗百度竟輸給了酒仙橋360

  1 月 16 日消息,高德地圖聯合中國社會科學院社會學研究所、未來交通與城市計算聯合實驗室、阿里雲等單位共同發布的《2018 年度中國主要城市交通分析報告》,揭秘了十大最堵互聯網公司,位於北京酒仙橋的奇虎 360、西二旗的百度和新浪,周邊道路最為擁堵。

  在互聯網公司中,后廠村的擁堵是出了名的,沒想到竟敗給了酒仙橋的奇虎 360,這與靠近著名堵點大山子關係較大。

  位於深圳市南山區高新科技園的騰訊大廈在互聯網公司擁堵排行榜名列第四,深圳市還有華為公司進入榜單。與此同時,位於北京的滴滴、搜狐、小米、字節跳動,位於廣州的網易大廈,也都榜上有名。

  從城市分佈來看,北京有 7 家公司上榜,深圳有 2 家公司上榜,廣州有 1 家公司上榜。這也與北京為中國堵城排行榜 NO1 不謀而合。

  報告显示,2018 年在中國堵城排行榜中,北京位列第一,廣州位列第二,上海位列第八。但即便位列第八的上海,其工作日平均通勤時長(雙程)也達 85.27 分鐘,也就是說,假如一個上海人要上 35 年班,他一生花在通勤上的時間為 11869 小時,這其中有 5443 小時是因為擁堵導致的。

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警惕90后產品經理崇拜,從多閃開始

  文:黑馬良駒

  昨天下午,隨着頭條系社交產品“多閃”的發布,一位 90 后女產品經理悄然走紅。

  這位名叫徐璐冉的妹紙是 93 年的,是多閃的產品負責人。雖然,她一上台的時候,難免會緊張,但是她後來的表現還是俘獲了不少網友的心,最後甚至公然 DISS 起微信之父張小龍來,稱張小龍是“龍叔”。言外之意是,“龍叔”你老了,你不懂我們年輕人,更不懂我們年輕人的社交。

  乍一聽,多閃還真是像那麼回事,的確有不少讓人眼前一亮的地方。至少,她講的四點產品理念,黑馬哥還是很認同的。

  首先,視頻社交的潮流是大勢所趨。這兩年,無論是 VLOG 熱的興起,還是抖音的一夜爆紅,都充分說明視頻社交的時代真的是來了。就像文字主導微博、圖文主導朋友圈一樣,視頻終究會主導我們的生活,“視頻社交”是做社交的最後機會。正因為這樣,微信才會手忙腳亂地推出“時刻”視頻,頭條系也信誓旦旦地通過“多閃”來挖騰訊的牆角。相信其他平台的視頻社交產品,也都在緊密鑼鼓的研發之中,一場視頻社交大戰在所難免。

  第二,對於年輕人來說,的確很多人認為微信不“酷”了。徐璐冉說很多年輕人都不喜歡用微信,但是為了工作和生活,又不得不去用。因為有許多同事和師長都是微信好友,所以無論是說話、還是分享朋友圈,都要顧及自己的“人設”,在微信里的自己並不是真實的自己,會感覺到社交壓力的存在。很多年輕人的確會想去擁有一個沒有壓力、完全屬於自己、甚至可以說髒話的社交平台,可以隨心所欲地做自己。

  第三,年輕人的確需要簡單的產品。微信自從 2011 年開始誕生,承載了太多的功能,承載了騰訊太多的使命,的確產品越來越重了,用起來也越來越複雜。就拿前段時間微信推出的“時刻”視頻來說吧,這個功能入口之深“令人髮指”,看起來張小龍推出這個功能是違心的,他推出“時刻”視頻的初衷就是讓大家不使用它。的確產品太難用了,太複雜了。事實也證明,想在微信原有產品的基礎上,增加 VLOG 的版塊,是不可能成功的。

  第四,徐璐冉說要通過“多閃”重塑親密關係。從這一點上,黑馬哥還是持保留意見的。從這裏,多閃本來想去打一個感情牌,想通過這個功能把志同道合的年輕人圈起來,沉澱更多的年輕用戶。但是,要說通過一個社交平台,去重塑親密關係,這種說法有點一廂情願。畢竟親密關係是客觀存在的,如果真是現實里真正親近的人,不會在乎用微信還是多閃。如果多閃達不到一定的用戶基數,不能把你親密的人圈進來,多閃又怎樣重塑親密關係呢?

  在發布會進行的同時,我自己也安裝一個“多閃”,實地感受了一下。既然徐璐冉們關於產品的思路,都很對路,最終產品體驗如何呢?

  首先,“多閃”脫離於抖音之外,單獨做一個社交 APP 的思路是正確的,目前只支持抖音登陸。前面也提到,騰訊是一家最習慣做加法的公司,微信加法做得已經足夠多了,以至於大家連入口都找不到。所以說,無論誰做類似 VLOG 的短視頻社交產品,獨立 APP 是必然的。

  然後,這個“多閃”好像除了獨立 APP 以外,好像有沒啥有亮點的功能了。比如,對話可以通過視頻的形式,微信也可以呀。再比如,可以通過表情包去斗圖,這些功能也並沒有多少吸引力。其他功能就別說了,雖然有些功能看起來很花哨,但是想讓用戶去下載多閃,把自己的好友關係都遷移過來,難度還是挺大的。

  所以說,大家不要盲目迷信 90 后產品經理。即便年輕人懂得自己要什麼,也未必能做出年輕人喜歡的產品來,更別說這個產品能夠幹掉微信了。

  因為,在所有產品里,社交產品的護城河是最高的,遷移成本也是最高的。當初微信之所以成功,是因為正趕上智能手機的紅利,基礎用戶都是從 QQ 遷移來的,是從 QQ 的強關係來的,搶佔了不少手機短信的用戶。而當初 QQ 之所以成功,是因為 QQ 搶佔了 PC 互聯網紅利,QQ 因為即時通訊一家獨大。所以說,在社交平台上,傳真機效應還是具有統治力的,都是從強關係遷移到強關係。

  所以說,一個產品干不幹掉微信,並不是產品本身來決定的,也不是 90 后產品經理來決定。這裏面有天時地利人和,有宏觀的大環境,有終端的更新換代,有用戶的更迭,而不只是由產品和運營來決定的。

  這時候,也許有人會說,現在不正是顛覆的時間窗口嗎?微信已經統治我們 8 年的時間,已經足夠“老舊”。抖音一年多時間,席捲了 2.5 億日活用戶,5G 時代正在向我們招手,彷彿社交產品迭代的時間窗口正在到來。

  而這一切,就跟我們被 90 后產品經理迷惑雙眼一樣,都是錯覺。在社交領域,只有老大,沒有老二。即便抖音有 2.5 億的日活,跟微信日活的 10 億,還是有不小的差距。這個鴻溝填不上,用戶不會因為幾個簡單的功能,進行用戶遷移的。

  徐璐冉說,多閃並不想去顛覆微信,只是想讓一些年輕人將熟人和生人關係分開,可以沒有壓力地進行交流。很可能,徐說的也是真話,頭條系也並非想通過這一個“多閃”就顛覆掉微信,而是從未來的視頻社交上,分一杯羹。從某種程度上說,“多閃”並不是抖音和頭條系進攻的產品,而是進行自我防禦的產品。

  怎麼講呢?

  第一,頭條系產品,在歷次發展過程中,每每到了關鍵時候,都被微信卡住了喉嚨,張一鳴想做社交的心從來都沒有死過。而現在,隨着抖音的崛起,他發現短視頻社交的確具有一定的機會,他也肯定不會放過這樣的機會。

  第二,抖音和頭條系所有產品,都犯同樣的毛病,就是成也“推薦”,敗也“推薦”。推薦可以讓內容多樣化,讓用戶看到很新鮮的內容,但是用戶卻不能沉澱。大家可以看看抖音網紅的主頁,大部分主頁都留了微信和微博,內容貢獻了半天,用戶卻沉澱給別人的社交平台了,為啥不自己做一個社交平台呢?抖音有 2.5 億的日活,如果能夠沉澱十分之一,也有 2500 萬,已經是一個規模不小的細分社交平台了。

  第三,多閃嘴上說要重塑強關係,我反而覺得多閃的機會在“弱關係”。現在,抖音具有 2.5 億的日活,已經是一個很大的用戶池,進行社群沉澱的機會很大。特別是對於一些網紅而言,可以利用多閃群組去建立自己的粉絲群,讓自己的粉絲沉澱下來,從弱關係變成輕熟關係。如果在多閃把抖音的社群關係都沉澱下來,即便不能威脅到微信,也能順手把陌陌顛覆掉了。

  所以說,多閃顛覆微信的機會很小,但並非沒有做視頻社交的機會。在未來,的確像微信這種超級社交平台不會再有,用戶也可能會產生分層。既會有微信這種超級平台存在,也會存在一些年輕人聚集的社交平台。

  也許,多閃最大貢獻,並不是取代微信。而是,讓“龍叔”在睡夢中突然驚醒,點上一支煙,喃喃自語:“生死看淡,不服就干!微信終於到了自我顛覆的時候了!”。

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微軟雲與美國第二大連鎖藥房達成合作 撬動千億美元初級醫療市場

  微軟和沃爾格林 (Walgreen) 今天宣布了一項為期 7 年的戰略合作夥伴關係,沃爾格林將把所有雲計算資產轉移到微軟 Azure 平台,並向沃爾格林的員工提供 38 萬個 Microsoft 365 名額。這項合作是微軟在雲計算方面的重大勝利,而對於沃爾格林的發展來說也具有重要意義。

  沃爾格林成立於 1901 年,是美國的第二大連鎖藥房,僅次於 CVS Health。截止 2018 年 8 月 31 日,沃爾格林在全美擁有 9560 個線下零售藥店,對於美國人民的日常生活有着重要的意義。

  除了經營沃爾格林和 Duane Reade 商店外,Walgreens Boots Alliance 還擁有近 400 個配送中心,每年向數十萬名醫生、醫院、健康中心和藥店配送各種醫療健康產品。

  微軟和沃爾格林的合作將使醫療保健服務模式正在發生巨大變化,沃爾格林和微軟都希望走在即將到來的浪潮的前沿。沃爾格林將其在世界各地的大規模實體店業務視為一種向所有客戶提供一流的初級保健服務的渠道,並創造一個新的主要收入來源。它目前只提供一些有限的服務,比如上門注射流感疫苗,並在一些地方與緊急護理提供者建立了有限的合作關係。但要成為一個主流的急救或初級保健診所服務提供方,它需要整合自己更大、更專業的醫生和護士隊伍,然而這將使沃爾格林面臨在地方擴張以及醫療人員快速增加的巨額成本。

  基於雲的服務——例如遠程醫療,擁有集中的專業醫療人員,使用遠程診斷傳感設備、視頻電話會議和 AR/VR——可以在許多地點提供高水平的技能,無需專門的現場團隊。利用遠程定位但與遠程醫療連接的醫療專業人員,沃爾格林將能夠提高運營效率,並將在目前可用的高速網絡上實現大規模擴展,以及/或很快就能實現無線 5G 連接。最後,這種方法將使沃爾格林能夠部署更多的專門服務,如果每個地點都需要自己專門的醫務人員,就不可能這樣做。

  就微軟而言,它希望成為所有雲計算產品的首選,但它也希望將其提供基於雲計算以及人工智能可以解決各種問題。它正在大力投資 AI 和混合現實解決方案,而醫療保健是 AI 和 AR/VR 研究的一個領域,通過幫助診斷和確定基本的患者護理場景,這一領域大有希望。醫療保健領域的創新時機已經成熟,雖然微軟可以提供許多所需的技術,但它需要一個面向客戶且廣泛可用的技術出口。微軟不可能輕易建立這樣一個交付系統。沃爾格林以其龐大的存在提供了這種能力。

  不過這是一個較長期的計劃,可能需要幾年的時間才能完全實現,還需要得到各種政府機構的批准。但這是沃爾格林和微軟迅速擴大自身市場份額的重要機會。

  這次合作可能是一個雙贏的局面。沃爾格林獲得了一個重要合作夥伴,可以為新的醫療保健交付模式創建和部署急需的先進技術。微軟可以接觸到大量的潛在客戶。如果他們成功了,這將極大地改變我們獲得醫療保健的方式,這種戰略夥伴關係和競爭對手的後續行動將從根本上影響初級保健的提供,因為它們創造了一種可伸縮、個性化、易於獲得的服務——而且可能也更容易負擔得起。

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“靠臉走遍天下”的時代到了?

  “靠臉走遍天下,刷臉支付可以提供相比二維碼支付更好的用戶體驗和安全性,這是我們對生物識別這項技術的判斷和期待。”1 月 14 日,支付寶生物識別技術負責人李亮接受了包括雷鋒網在內的多家媒體採訪。雷鋒網了解到,李亮,現任職於螞蟻金服 IoT 事業部,中國科學院自動化所博士,中國科學院大學博士后。目前負責支付寶生物識別算法與模型的研發並參與支付寶基於生物識別的身份認證體系建設。

  支付寶生物識別技術場景落地“來勢洶洶”

  2017 年 9 月 1 日,支付寶宣布在杭州萬象城店的肯德基 KPro 餐廳正式上線刷臉支付,這也是刷臉支付在全球範圍內的首個商用試點。具體流程為:用戶在肯德基的自助點餐機上點好餐,進入支付頁面,選擇“支付寶刷臉付”,然後進行人臉識別,再輸入與賬號綁定的手機號,確認后即可支付。截至目前,全國 100 多個城市,300 多家 KFC 已經支持刷臉支付。

  2018 年 11 月 12 日零點,天貓雙 11 晚會显示,除消費記錄之外,用戶通過生物信息完成支付的佔比達到了 60.3%。超過半數的用戶選擇,使得指紋和刷臉支付首次成為天貓雙 11 主流支付方式。從測試數據來看,“人臉支付”完成交易最快僅需 300 毫秒。相比 2017 年,使用指紋或者刷臉支付的老年人數量增長了 20%。目前,用戶對生物識別類支付方式的滿意度超過 95%,遠超過密碼支付。

  2018 年 12 月 27 日,味多美宣布接入支付寶刷臉支付,顧客不用掏手機就能完成購物結賬。味多美首席信息官胡博透露,“與付現金和掃碼相比,刷臉支付更快更準確。從“蜻蜓”在門店的使用效果來看,收銀效率提升了 60% 以上,避免了用戶在高峰期排隊的情況。同時,由於提升了用戶體驗,吸引了更多的年輕顧客群體,年輕用戶增長了 50%—60%。”

  除此之外,江西省人民醫院、卜蜂蓮花、紅旗連鎖、張仲景大藥房等也紛紛加入“刷臉”支付的大軍中。早在 2007 年,支付寶方面便對生物識別技術開始關注,認為移動支付和全面脫媒是未來兩個核心方向。當然,最開始重點研究的兩個方向是虹膜和聲紋,虹膜識別精度高,卻難以集成到 PC 攝像機里。由於當時人們也還沒有對着手機說話的習慣,聲紋識別帶來的互動也令人“尷尬”。

  2012 年初,支付寶和公安系統科研院所的專家反覆研究,最終決定採用指紋識別技術。2014 年 6 月 27 日下午 4 點,支付寶迎來首個通過華為 mate7 開通指紋支付的用戶。支付寶生物識別技術負責人李亮介紹,2014 年支付寶啟動人臉識別技術的研究和應用,2015 年 3 月,德國漢諾威消費电子、信息及通信博覽會 CeBIT 上,馬雲為德國總理默克爾等嘉賓,現場展示了螞蟻金服的 Smile to Pay 掃臉支付技術。隨後人臉識別在國內掀起熱潮。可以說,2015 年是人臉識別的元年,彼時 AI 人工智能還沒有大規模提及。

  目前,除了人臉識別,還有指紋識別、眼紋識別、指/掌靜脈識別、耳廓識別、虹膜識別、表情識別、掌紋識別、聲紋識別、步態識別、筆跡識別、視網膜識別等等。身體上的很多生物信息都可以用來識別,通過技術、傳感器等等方法,識別方式可多達上千種,目前業界正在開發的大約為三百種,還很有限。比較成熟且應用廣泛的是人臉、指紋和虹膜。

  支付寶生物識別團隊透露,團隊正在研發用以增強人臉識別的多模態生物識別技術,眼紋識別是其中一種,眼紋識別即識別眼睛的鞏膜(眼白)的血管排布情況。眼紋和虹膜一樣,都具有很高的唯一性,即便是同卵雙胞胎,眼紋也是不同的。如前所說,在眼紋識別技術成熟后,疊加人臉識別,準確率有望再提升幾個數量級。

  人臉識別、指紋識別、虹膜識別、眼紋識別各自的優缺點

  人臉識別

  優勢是用戶體驗好,不需要用戶刻意配合;不足是人臉識別可能會受到姿態、光照、遮擋、圖片清晰度等因素影響,此外,對於兩張長相極端相似的臉,人臉識別技術有可能識別不出。

  指紋識別

  指紋應用最廣泛,技術也相對成熟,但應用上有局限性,一是少數人指紋比較差(磨損、受傷等);二是指紋會被複制,存在安全風險;三是在手出汗等特殊情況下,會影響到識別;四是採集指紋需要對象的配合,便捷性差一些。參見此前雷鋒網報道 AI 偽造指紋到來,指紋解鎖還安全嗎?

  虹膜識別

  準確度高,唯一性強。不足在於需要用戶主動配合,並且對硬件的要求比較高,需要有虹膜攝像頭。

  眼紋識別

  準確度與唯一性和虹膜識別相當,但對硬件沒有特別要求,普通攝像頭即可。不足在於眼紋識別需要用戶主動配合,用戶與採集設備之間的距離、光源等(在一些光線下,眼球會反光,從而影響識別)要求都比較高,從而影響用戶體驗。

  生物識別技術複雜度遠高於條碼付,背後算法體系複雜。除了生物識別相關的算法,還需要結合人機交互理論、大數據等技術和手段,形成一個綜合的融合決策體系。而金融交易場景下,支付寶還需要融合風控防攻擊安全等策略。

  談及 2014 年支付寶啟動生物識別技術研究背後的深層次原因時,李亮說,“移動互聯網到來以後,我們越來越發現傳統以密碼驗證為代表的身份驗證方式和起源於 PC 時代的傳統風控體系已經不適用於移動互聯網時代的用戶隨時隨地使用的多樣化需求,帶來的後果是,許多場景下用戶的行為和交易容易受到打擾或者被風控系統誤攔截,給用戶帶來了非常不好的體驗。而這一問題背後的本質原因是很多時候我們不了解每一個交易和行為背後的用戶是誰。”

  因此,支付寶應用人臉識別技術的出發點就是希望首先在身份驗證環節採用更安全更便捷的生物特徵認證方式,能夠更準確識別每一個用戶,使得用戶在後續的場景和交易中暢通無阻,也能更進一步享受到更智能更個性化的服務。

  同時,將生物識別技術應用到億級用戶,產品技術的泛化能力,“規模化”下的用戶體驗等問題都是亟待解決的技術挑戰。例如,用戶刷臉通不過,跟用戶的主觀意願,客觀環境都相關,在不同手機上、不同智能設備上的表現也不完全一致。

  “刷臉支付在與支付鏈路融合、商戶系統接入和打通等環節也比較繁瑣,需要以真實的業務痛點和商戶需求為出發點。一方面不斷吸收、改進算法,另一方面和當時業務場景和真實需求之間找到最佳結合點。”李亮說。

  不同於現在市場上大多數以 2D 人臉為主的人臉識別系統,支付寶採用了多模態生物識別技術,一方面在線下刷臉支付場景採用了安全等級更高的 3D 結構光攝像頭,將傳統人臉識別的對象從 2D 擴展到 3D,另一方面也在研發眼紋識別技術進一步輔助和增強,增加眼紋識別,一方面對用戶體驗沒有打擾,另一方面有更強的安全性。主要流程:採集多張眼紋,進行分割、增強,增加雜亂點以保證模版安全,其難點在於前期的採集、分割、增強,特徵點提取等步驟對應的核心算法。

  國內外生物識別理念的差異

  在國外,一部分企業認為應用生物識別技術以安全性為目的,犧牲用戶一定體驗是可以接受的。但在國內,要想實現技術的普適性,沒有好的用戶體驗的產品是沒有生命力的。所以,安全為底線的前提下,必須不斷追求極致的用戶體驗。

  從兩個維度提升用戶體驗,第一維度,軟件、硬件、風控系統的升級,每一次硬件傳感器的突破,都能隨之帶來軟件和產品的階躍式升級。第二個維度,更加完備的產品設計和交互,從開通到使用到關閉均有有明確的說明和授權,用戶可以對整個環節完全感知和掌控。

  目前大多數 AI 算法都有其局限性,從實驗室到真正落地需要解決碎片化的細節問題。很多情況下算法要優先解決垂直、細分的領域問題,而不是追求泛化、兼容的解決所有問題。

  生物識別技術的更深層次應用,與每個國家相對應的基礎設施密切相關,相關標準規範的完善程度,用戶的使用習慣,官方權威數據庫等等。缺乏這些條件,生物識別大多隻能是密碼驗證的一種替代手段、作為單點的設備或孤立的系統存在。

  1 對N是目前人臉識別仍面臨的技術難題,雖然在安防場景已經有較多應用,但人臉識別在安防領域的應用主要用於特定人的監控和識別,從性能上強調的是高召回率(Recall),而對準確率(Precision)有較大的容忍度,因為通常還需要有個人工確認過程。而在支付領域對這一技術的要求是召回率和準確率同時都要很高,對人臉識別來說確實是非常難的事情,這也是發展多模態生物識別技術的原因,每一個新的生物識別因子的引入融合能夠極大的提高整體的分辨能力。

  未來為了適應不同國家和市場的需求,可能需要針對不同人種採用不同的模型,此外從隱私和合規的角度,比如 GDPR 標準下,生物識別系統需要不同地區分開部署,但背後的算法訓練過程甚至是某些模型可能是相同的。

  【封面圖片來源:網站名 shutterstock,所有者: Akhenaton】

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李飛飛等人的新研究,或將讓“給AI打工的人”再一次失業

  你可能聽說過,在河南的農村裡,在非洲的城市中,每一個你想象不到的地方,有着大量的數據標註員。

  他們手動在圖片里把每一隻花瓶和每一輛汽車框出來,並且標上“花瓶”和“汽車”。一段時間后,這些人把成千上萬張標記好的圖片打包,發送給遠在北京、上海甚至舊金山的 AI 公司。

  GQ 將這些人稱為《那些給人工智能打工的人》。

  人工智能發展迅速,大大小小的互聯網科技公司相繼開展研究,投入商用。然而訓練一個可用的 AI,需要大量準確標記好的圖片、視頻等資料。

  正因為此,市場對數據標註的需求如此之大,吸引“那些給 AI 打工的人”爭相加入,其中不乏原來找不到工作的閑散人員——畢竟這份工作只需要動動鼠標,用不上太多知識。

  但是,恐怕不久后,這些人就將再次失業。

  上周,來自約翰·霍普金斯大學、斯坦福大學和 Google 的專家聯合發布了一篇論文,介紹了他們使用神經網絡來自動搜索神經網絡,將其投入圖像分割方面的研究,並且取得的重要進展:

  研究人員採用神經架構搜索 (Neural Architecture Seartch, NAS) 技術設計了一個神經架構 (A),放任它去自動搜索/設計出新的神經架構 (B),投入到圖像語義分割 (semantic image segmentation) 的任務中。

  研究人員發現,這個被自動搜索出來的神經架構 B,在主流的小規模圖像數據集上,未經訓練就直接使用,表現已經超過了現有人類設計的、預先訓練好的模型。

  以往人們一直相信,設計 AI 需要大量知識和經驗,簡而言之就是需要人來設計。

  但現在,AI 設計出的 AI,已經比人設計出的 AI 更強。

  論文的標題叫做:Auto-DeepLab: Hierarchical Neural Architecture Search for Semantic Image Segmentation

  研究人員將這個能夠自動搜索(設計)神經架構的技術命名為 Auto-DeepLab。這個名字來自於 DeepLab,Google 人工開發的圖像語義分割技術。前面加上 Auto,意思是在 DeepLab 的基礎上,新的技術可以實現了很大程度的自動化。

  論文署名作者當中,兩人來自約翰·霍普金斯大學,其中第一作者是 Chenxi Liu,曾在 Google 實習;有四人來自 Google;剩下的一人來自斯坦福大學,正是原 Google Cloud 首席科學家,在計算機視覺學術和業界知名的李飛飛教授。

  “本着 AutoML(編者注:Google 主導的 AI 計劃,將算法選擇,模型的超參數調整,迭代建模和模型評估等工作自動化。)和人工智能普及化的精神,對於不依賴專家經驗知識,自動設計神經網絡架構,人們的興趣有了顯著提升。”作者提到。

  在“AI 自動設計 AI”這件事上,Auto-DeepLab 有幾個比較重要的新嘗試。

  首先,神經架構搜索 NAS 技術是 AI 領域的新興物種,主要用於簡單的圖片分類。而在這篇論文里,研究者首次嘗試將 NAS 投入到高密度的圖片預測任務上(也就是對更複雜的高分辨率圖片進行語義分割,比如 Cityscapes 城市街景數據集、PASCAL VOC 2012 和 ADE20K 等數據集)。

  其次,在計算機視覺領域內的神經網絡架構,通常分為內層、外層的兩級架構,自動化的神經架構設計往往只能設計內層,外層仍需要人來設計和手調。而 Auto-DeepLab 是第一個讓 AI 掌握外層設計和調參能力,並在圖像語義分割任務上得到優異結果的嘗試。

  “圖像語義分割”六個字聽上去有點拗口,其實很好理解:對於一張圖劃分幾個類別,然後將所有的像素點歸類。

  比如下面這張圖,可以簡單分為三類。圖像語義分割的任務,就是判斷每一個像素點屬於人、自行車,還是背景。

  需要明確的是,圖像語義分割的任務純粹是判斷像素點屬於哪個類別,它不能識別和區分獨立的物體。

  不過圖像語義分割仍然有很重要的意義,比如在它可以用於手機拍照的“人像模式”。採用更優秀的圖像語義分割技術,手機能夠在更高精度的照片里確認每一個像素點,屬於人,亦或是背景。

  目前 Google、小米等公司都在手機拍照上使用這一技術。理論上,未來的“人像模式”可以在毛髮、衣物邊緣實現更好的效果。

  以及在自動駕駛的場景里,神經網絡需要判斷擋在前面的是車、行人還是建築物,進而採用不同策略進行躲避,這同樣需要圖像語義分割來打基礎。

  從該論文體現的效果來看,Auto-DeepLab 還可以被轉移到其他任務上。言外之意,讓 AI 自動設計 AI 這件事,可能還會有很大的想象空間。

  比如作者在論文最後提到,在目前的研究框架內,他們可以繼續在物體識別的方向進行研究。

  如果能夠取得類似的結果,大規模使用,沒準有一天,在數據標註(特別是圖像標註)這件事上,人類標註員的成本等優勢可能也會消失。

  如果人工智能可以給人工智能打工,打工效率比人還高……

  “那些給人工智能打工的人”,會失去工作嗎?

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