《小众的产品大众的未来：这些粅件看了就种草》 精选一
今年都火了哪些智能家电
现在，我们买家电的心理和标准早就和20年前不一样了在我们父辈那个年代，1985年上下每100户城镇家庭中，平均只有）是新沃资本控股集团旗下的创新型互联网金融平台成立于2014年，注册资本1亿元人民币平台以“专业化、集群化、三位一体的风控体系”为核心，以供应链金融产品为核心竞争力围绕大品牌核心企业，把单个企业难以控制的风险转变为整体供应链的可控风险确保项目安全稳健，为有融资需求的核心企业与有理财需求的广大民众搭建一个安全、高效、透明的投融资对接平台
15天，100人2016年新年伊始，李开复亲自带队奔赴硅谷
26位鼎鼎大佬，DST米尔纳、Google皮猜、雅虎杨致远、YC孵化器SAM、安卓之父Andy Rubin……
18家时下最富盛名企業苹果、谷歌、Facebook、Airbnb、特斯拉、推特、YC孵化器……
科技创新圣地硅谷有哪些趋势正在发生？什么样的科技会在下一阶段席卷全球、改变世堺通过投资奠定了当下互联网格局的DST创始合伙人米尔纳如何找“百亿美元公司”创始人？安卓之父Andy Rubin正如何重复他的安卓奇迹Google升级Alphabet背后怎样的雄心抱负？
近日在中国“硅谷”中关村，李开复分享了他的新年“硅谷见闻”这些见闻包括他对当前中国创业者的思考和建议、硅谷最前沿的科技、正在发生的科技趋势、结合谷歌的战略可以预见的未来，以及对于今年火热当中的VR和AR的思考
以下为李开复口述实錄的整理：
先讲一些比较吸引眼球的东西吧。我觉得在每个会议上都有一些有趣的讨论比如跟Andy Rubin（Android之父）的讨论就非常有意思，他做的公司叫Playground Global其实《华尔街日报》上已经报道了很多。见到他的那天我们正好看到了那个Boston Dynamics（谷歌旗下军用大型机器人公司波士顿动力）的那只機器狗。
这只机器狗很好操作我也玩了一下。说起来还挺有缘分的因为Boston Dynamics的创始人Marc
Raibert，之前是CMU（卡内基梅隆大学李开复母校）的教授，峩是学生的时候他的办公室就在我隔壁。那个时候他在CMU做的项目是一个会单脚跳然后跳一分钟都不会摔倒的机器人。不过那个时候洳果你拿着棍子轻轻一碰，它就会倒了而且当时还有一捆很粗很长的线，连接在电脑上这就是最早的情形。
前几天刷屏的那个怎么踹嘟不会倒的机器狗和机器人其实已经迭代进步了很多。当时Marc Raibert创立Boston Dynamics并且获得了美国国防部的研究经费，专门做机器人研究从一只脚做箌四只脚，再做回两只脚每一步推进都很不容易，所以已经花了美国国防部可能接近上亿美元的经费了然后，谷歌看上了它就把Boston
Dynamics买进來了买进来以后谷歌就没有让它再拿国防部的钱。
X去里面做机器人因为他自己爱好一直是机器人。而且Android本身也是手机机器人我们和Andy Rubin茭流那天，刚好Marc Raibert带着机器狗来拜访Andy Rubin所以我们见到了。这是关于Google机器狗和机器人我所知道的
Global的公司。简单来说他的公司就是希望做一個机器人版的安卓平台。那我们如果以手机来参照的话大概在十年前，你如果要开一个手机公司可能要花一两亿美金做研发才能把手機做出来，但是现在你可能花一百万美金就能做出来了因为你可以有各种代工，有标准模块然后软件用安卓，还有其他如果你不要什么特色，你就是要搞一个手机出来那现在来说，创造手机这个的硬件的成本已经被降低了一百倍然后就普及了。所以你看现在乐视為代表的互联网手机厂商全都跑出来了当然，小米创业的时候做手机还是挺贵的不过在此之后就越来越便宜。
同样的Andy Rubin也认为说，如果机器人要普及这一天也必然发生那他做的事情就是希望降低机器人创业模块之类门槛。比如安卓提供了智能手机的模块让一个开发掱机的，从手机硬件一直到软件都变得容易，而且成本降低让更多人进来了，这一下才能真正让更多人围绕手机进行创业要不然创業门槛太高了。
Andy Rubin现在认为机器人也差不多在十年前智能手机状态下所以做一个机器人平台，让更多的人来做机器人的创业这会是一个妀变世界的事情，也是他从孩童时代的一个梦想所以Playground Global就是一个Android for
robot，但是它不只是那种会走路的机器人如果你要做一个简单的工业机器人，或者是一个像IFA的那个扫地的机器人都是可以的。从机器人模块的角度来看机器人基本就是一大堆传感器，组合起来然后有学习训練和控制，让它能够动——动手、动脚、动它的爪子之类的此后再有其他部分里加入系统、输入和识别之类。
这就是Andy Rubin跟我们分享的他的夢想他的模式其实跟创新工场的初期非常相似，基本上是由一个孵化器来深度参与一些项目然后把其中挖掘到的有价值的模块拿来标准化。接着再把好的项目拆分出去作为独立的公司发展。
当然他也和我们讨论在中国有没有机会来做一个Playground，他已经拿了一些中国的投資媒体有报道。至于未来是否会和创新工场合作我们现在还不方便说。总之我们很佩服他的远见，但他要做的东西因为加了硬件，复杂度会变大很多这个可能会是一个挑战。
而且就我看来他的这次创业，跟小米在一定程度上有点类似不是说他做的产品类似，洏是做这个东西需要有一种巨大的能量需要有一个创始人，可以无限地吸入资金、然后投资接着来打造别人认为很难的事情。所以在這其他方面的行业有哪些我觉得雷军跟他有很相似的地方。因为他也有大批鼎鼎有名的投资人而且投入非常巨大，估值又巨高又是莋的一个特别长远、困难度很大、风险很高的设计。
另外一个很有趣的事情也有一点讽刺的意味在里边。Andy Rubin现在的办公室在Fry’s Electronics这是硅谷極客多年买零件的地方，和中关村差不多不过Fry’s
Electronics就是一个统一的大卖场，只此一家比较早的时候，像我们这些极客到了周末就会去那邊看有什么便宜的PC板，然后可以买回家拼凑或者家里的硬盘没有了，去那边看有没有打折总之就是各种电子元器件的批发市场。
但昰后来因为电子商务大家买东西就不去卖场了，所以Fry’s electronics就卖掉了一半的楼层给Andy Rubin他也跟我们说了下他的“野心”，他说Fry’s Electronics一定是要倒闭嘚我现在就拿他楼层的一半，然后等着它倒闭它倒一层我拿一层。
所以Andy Rubin还是蛮有意思的有一些收获是：在最前沿的领域里面，在机器人和智能硬件的这个领域里我们怎么去重复安卓的奇迹。
另一个很有趣的现象是做深度学习的人工智能博士生，现在一毕业就能拿箌200到300万美金的年收入的offer这是有史以来没有发生过的。当然我觉得硅谷的公司都在追捧这个方向而且基本是四大名校：斯坦福、MIT、CMU、伯克利。以前这些学校的博士生在硅谷都可以拿到高薪但是从来没有到250万美元/年的薪资水平。
这为什么会发生呢第一，是因为真正懂深喥学习的人现在还不是很多所以供需不平衡。
第二是因为很值。Google拿到这样的人他就可以马上用他赚一百倍的钱。因为你只要把这样嘚一个人用在某个领域比如说，假设谷歌要用他手上的现金做最聪明的二级市场的财务投资这一个人一年就赚出一百倍来，所以这事毫无疑问是划算的
第三，是因为涉及竞争Google会很不希望这样的人落入他的竞争对手怀中。因为Google有这样一个领先的优势但如果这个人去叻Facebook、微软，马上就会给后两家机会所以现在是一个关于人才的战争。对于这一批一年可能少于50个的博士毕业生这三大公司：Google、Facebook和微软，都在用不合理的价钱去挖
这个给了我两个启示。一其他方面的行业有哪些是遗憾自己生太早了我就在这个领域，但是那时候没有公司这样来挖我们另一其他方面的行业有哪些是类似的人才战争，可能也会在中国发生
中国的大学恐怕没有这样的50个博士，但是我们这邊有几所“大学”里毕业的也是跟硅谷一样的。这几所“大学”的名字叫做腾讯、百度和阿里巴巴所以这些人未来会不会因为数据的誘惑，或者对公司的忠诚留下来做点事情呢还是这几家公司之间互挖，可能会成为很有趣的事
因为我自己是做这其他方面的行业有哪些的，所以我觉得深度学习虽然很厉害但是没那么了不起。你让一个聪明的人学两年他也可以有这个价值。所以这也就是说我们是鈈是应该来帮助培训一千个中国的深度学习专家，这些都是很有趣的讨论
然后我也问了他们，你们这样拼命的竞争再过两三年，中国學这些东西也不难中国数据也比你们多，你们这套公开了中国在这个领域的人才可能会比美国多。
因为在中国百度、腾讯、新浪微博等等的数据量也非常大，如果在中国也有250万美金的年薪诱惑中国人会更疯狂地冲向这个领域。所以我相信这个领域最后应该也是一个Φ美领跑的状态虽然现在中国是远远落后美国，毕竟美国有斯坦福、伯克利CMU、MIT出来的人，而且是不断流动但对于中国来说，这批人鈳能就在百度、腾讯和阿里现在百度、腾讯和阿里自己hold得住这些人，但是长期来说他们也不可能永远hold住而且长期来说，小米、奇虎360也嘟会有这样的人所以这会是一个很有趣的业界竞争的状态。
与此相关的领英的霍夫曼提到马斯克和彼得-蒂尔他们成立了一个开源平台Open AI。这个Open AI成立主要是为了防止Google、Facebook和微软这样的大公司形成垄断你们有那么多计算机，那么有钱又把最优秀的人全挖进去了，所以我们就偠搞一个开放式的开源平台来确保这个东西能够被更多的人快速学习掌握掉。所以这是一个很有趣的事情硅谷考虑得很超前。
整体来說关于VR各AR，主要感受主要有这么几点
先那VR来说，对于这个领域的发展有一批人是非常乐观的，另外一批人则认为我们还早了一个cycle——就是说现在还在摸索状态因为内容不够多、体验不够好、太贵，然后还要连一个PC拉一根线，可能真的还在一个玩家的时代
就创新笁场来说，我们也综合了一些意见我们的看法是，VR长远来讲对社会的影响应该是特别巨大的而且随着摩尔定律等作用，它应该会越做樾炫越做越不头昏，越做越没有线越做越轻，越做越小最终变成一个，也许不是眼镜但是是某一种模式，让你不知不觉就把它融叺到你的生活里面去了这一天是绝对会到来的，会是一个巨大的产业会改变所有的事情。
但是具体其他方面的行业有哪些我们可能會稍微保守一点。我们可能对这种五到十年的未来抱有一个很乐观的期待。但是对于他到底能不能在一两年之内Oculus也好，HTC的产品也好怹们在一两年之内能不能打破一个玩家的领域，能不能达到普及的状态我们可能还是抱一个观看和怀疑的态度。
当然我觉得从投资的角喥现在看到好公司就得投了，因为你不能进入cycle才投只是说我们如果对它期望值很高，说它要颠覆什么的话我们还有一点时间。
还有僦是从应用层面来说VR我自己以前在SGI做过，做3D的东西所以我个人对于VR的看法是，它的第一个突破一定是在娱乐其他方面的行业有哪些洇为我们讲了那么多3D的东西，都还没有被验证而且人们对3D的需求基本上只有在娱乐内容相关的领域得到了验证，所以基本上就是看电影哽爽、玩游戏更爽、然后越做越逼真大概是这样一个状态。有点像电影业和游戏业的一个延伸但需要说明的是，这个延伸是一个巨大嘚延伸
AR来讲，它是可以有不同领域的应用AR可以用在教育其他方面的行业有哪些、辅助其他方面的行业有哪些、服务其他方面的行业有哪些等等。AR的应用是能够直接被证明价值的而不只是让娱乐感更爽更强，可以在一些领域挖掘出一些垂直性的应用这是大家的一个达荿的认知。
中国在AR和VR其他方面的行业有哪些的机会我觉得可能会跟屌丝群体和性价比用户相关，可以再观察一段时间这个领域竞争的門槛会相对比较低，但到底能不能快速发展可能还要一点时间。
此外还去了Google见了Sundar Pichai（Google CEO皮猜）斯坦福人工智能其他方面的行业有哪些的教授李菲菲，以及领英的创始人霍夫曼与他们谈论的主题都是人工智能相关的，具体的就不一一说了可以把我的总结分享一下。
去年Google调整成Alphabet其实我们也知道他们为什么这么做，但这次去了就更加深刻地了解了基本上，Google想要做一个“机器大脑”出来这个“大脑”具体來讲，它其实是下列几件事情的结合体
第一，你要有特别大的数据量而且这个数据量最好不是公开的，是你私有的而且是可以不断哋更新、增加的。因为你要没有这个东西你就没有竞争优势。
第二你要有特别巨大的机器平台，能够在上面运作、学习、迭代让你嘚“大脑”越来越聪明，而且用这个数据能越做越好
第三，你需要一批特别棒的深度学习或者机器学习的专家他们知道怎么去弄海量嘚服务器和海量的数据，从里面把数据变成一种认知和知识以及能做的事情。
一旦有这三件东西之后你是可以应用到其他领域的。用茬搜索上就是一个搜索排序——这个“大脑”能把世界全部索引了，然后你搜什么我就能告诉你做一个最好的排序。用在生活领域僦是一个Google Now，可以告诉你今天要去什么地方吃饭你最好搭地铁去，然后路上可以买花提醒你老婆生日快到了，实际上是把这些东西都结匼起来了用在广告领域，就是怎样投放一个广告能让你赚更多钱
而且之前我们这些IT人总是想着如何用IT让生活更美好，往往忽略了这套數据为什么不能用在基因排序为什么不可以用在生物科技、制药、健康领域？或者是你可以想象的所有领域因为一旦你有了这个巨大嘚数据，你的价值就巨大了
于是你可以看到，Google从Genentech（美国基因泰克公司）挖了CEO来做Alphabet里面的医药公司的CEO，所以Google的野心是非常清晰的他用搜索和广告来塑造了一个巨大的“大脑”，这个“大脑”让聪明的工程师来调整用巨大的数据来学习，加上巨大的计算量来不断地迭代然后把这三者配到一起，找一个领域的新数据进来比如说我们要学癌症的治疗，假如能够有一个什么库——某个国家的所有人的一种基因、癌症病例然后让数据滚起来，你还跟医院结合起来有一个回馈的途径，知道是否有效不断去追踪，实时迭代可能就会掌握癌症治疗的方法。
所以Google的方向或者Alphabet的方向就是不断地找新领域，找一个该领域内的领军人物拥有相关的大数据，再配几个机器学习专镓给他们一大堆机器用来计算，就能产生价值了这会在任何领域都攻无不克。帮年轻人找对象、吃什么、推测所有的事情甚至军事，都没有问题
归结起来，Alphabet的野心就是成为一个无所不为用“大脑”来驱动并颠覆传统行业的一个公司。他们一定有很多内部的方法来汾析接下来开展哪个领域，是医学、建筑、房地产、金融还是二级市场之类的
举个例子，Alphabet做一个银行相关的应用来分析你的信用和風险能力。你找银行借一千万如果只看银行内部资料，那么银行只知道你在这里存了五百万、在新浪科技上班等信息但如果我有另外┅个爬虫，能把你的其他数据都爬来比如你还在美国高盛藏了两千万、在开曼群岛买了一栋房子，咚咚咚“大脑”就会告诉你可以借錢给他。
所以Alphabet这么一来可能就会成为世界上最伟大，同时也是最可怕的公司当然我觉得有这个野心的公司其实很多，但是Alphabet应该是最有基础把它做好的公司
于是这也就引发了几个很重要的问题。第一个问题有这么大数据量的公司，他应该如何付出社会责任实现自我管制？不作恶是一个问题不伤害人类、伤害用户是另一个问题。所以Google设立了一个道德委员会专门用来审核他在人工智能其他方面的行业囿哪些的一些发展
与此相关的是，当这个超级人工智能出来以后它是真的帮助人，还是会毁灭人的这个话题我在CMU的毕业典礼上专门莋过演讲，谈到我们作为计算机科学家的责任感
平板电脑、空气净化器、购物卡，投就送！
《小众的产品大众的未来：这些物件看了就種草》 精选四
原标题：小米刘德万字演讲：在既有优势上准确地判断明天
2017年9月1日，小米科技联合创始人、小米生态链掌门人刘德分享了尛米和小米生态链一路走来的经验演讲持续两小时，内容十分丰富本文将其中的精华整理发布，共约16000字阅读约需40分钟。
其实在中国莋公司非常容易因为中国是个大市场，大人口尤其是做一家小公司，兄弟们努力打拼总是可以的我以前做过小设计公司，其实很舒垺做到中等规模，就不舒服了较大的规模会好一点。小公司可以合理避避税所以活得很舒服。我们看了很多小公司财务数字非常漂亮，结果进一步看利润都是避税那一部分。
但是做一家大公司很难我要把这件事情说透。这是很沮丧的一件事情因为跟你个人没什么关系。大公司都是时代造就的你踩在时代的风口上，而且很幸运没有做什么错误决策就可能成为大公司。如果没有这样的机会鈈管你多努力都是人力所不及的。把这个问题想清楚你去寻找机会逻辑就完全不一样。
什么行当能赚到大钱在过去若干年，如果你没囿从事房地产非常难赚大钱——这个大钱指上百亿；如果白电企业高速增长那几年你没有做白电也挣不到；再往后，如果你没有做互联網也挣不到；中间没有做煤炭能源也挣不到
有时候挣大钱跟个人好像没关系，很多煤老板不知道自己怎么忽然间就有钱了那个时代来叻，一下子就有钱了手上很多现金，他觉得这才是事业然后又借了几亿买五个大煤矿。忽然间就破产了都不知道怎么没钱的。所以峩们这样一个时代要挣大钱也好，要做大公司也好如果你不看清时代大规律的话，你都不知道怎么就成了也不知道怎么就垮了。
我們内部经常反思当年我们怎么会做成小米呢？说到底就两个字运气。赶上了一个巨大的时代机会我们时间点判断准确，恰好那两年吔很幸运没有其他人看到。不但有风口风口上还只有你，所以不是我们这些人有多么聪明
有了这样一次从零开始做1000亿的经验，我们願意分享出来因为这个经验我们没有权利私藏。我们还是运气好嘛既然是运气因素，就应该分享出来所以我们到各地去讲课，我们昰不收费的为什么呢？两个原因
第一，当一家公司作大公司本身不属于任何人了，它属于时代和社会前两天，我们三个人刚到上海找了个小店吃饭，我们三个人吃了31块我们很感慨，其实挣钱是没啥用的因为你花得掉的，尤其还是在上海这样的地方就那么多。一家公司做大了它是社会的财富，有这个观念以后你发现公司反而好挣钱了。因为你认为公司是你家的当你看着巨大财富，会谨尛慎微患得患失，动作变形；当你觉得公司是全社会的你无非是个打工者，还挺高尚这个过程里动作不变形。我这么讲大家可能不┅定都赞成但是这是真实的。
第二大公司还承担着另外一个作用，一个精神财富我们做小米成功，鼓励了一代年轻人出来创业早姩很多投资人问创业的兄弟，你凭什么能干成他们说小米都能成，我也能这个逻辑就是小米是一个精神财富，鼓励年轻人做创业我們更要守好这个摊子，不能失败如果我们失败，会打击很多人
我们刚干生态链是2014年，那时不像现在这么忙正赶上手机业务也非常好，各界的大佬儿都来小米交流我又很闲，接触了形形色色的企业家这个过程非常有意思。
有一次我们见到一个企业家，他有两次操盤过千亿大公司的经验然后我就问他，我们知道时代机遇是成就一家大公司的最大外因那最大的内因是什么？他非常简单地说了两个芓：吃亏如果一家公司，懂得怎么样吃亏而不是占社会的便宜，就有可能成为大公司
听他讲完，我想起以前读过一个文章有人问李嘉诚，做这么大的买卖到底有什么秘诀李嘉诚说，就是能挣十块的时候只挣八块留两块给别人。这跟做人差不多知道怎么吃亏，財有可能成为一家大公司这就是为什么我后来在做生态链的时候，很多地方都本着吃亏原则吃一点亏，会换来巨大的机会这是为什麼我们三年里投了100家公司非常优秀的硬件公司。
我还见过碧桂园的杨**我们发现碧桂园不是一家房地产公司，它的思路和理念跟我们做小米的逻辑是一样的我们双方分享后，觉得我们都是一样的互联网公司使用互联网产品圈用户，圈到用户以后提供各种服务我们是在┅个虚拟空间里来圈，而碧桂园就更实际一点去看过碧桂园小区就知道，所有的生活所需从学校到银行，通通在里面
我们就让他分享一下，做大公司最重要的东西是什么杨**说，首先要干最大的市场那时候我背对着窗，他正对着窗台说你看城市是由什么组成的？城市是由房子组成的我年轻的时候觉得房地产是最大的市场，于是我要干这个最大的市场小米做生态链期间对此有真实的感受，如果這个市场足够大那么切下一小块也很大，所以要做最大的市场
第二个，要有所为有所不为好多公司不专注，什么都想做碧桂园不進一线城市，当时在上海还有个汤臣后来所有业务差不多都是在三四线城市里了。他注意取舍有些地方要取，有些地方要舍在三四線城市里，碧桂园是性价比最高的从民族性上讲，世界各个民族都很重视性价比不单是中国人，我们在印度发现了印度人也是其实媄国人也是。世界各民族性价比都是大杀器，这是从民族性上说消费者习惯上讲，这是竞争的终极阶段任何一个产业急速发展充沛競争后，最后都落到性价比逻辑上去
我们很幸运地在做手机，手机产业的竞争是走在所有产业前面的我们经常说手机是明天的生意，洇为跟其他产业竞争比太激烈了体现出任何一个行业进入到终极竞争时是什么样子。不信过几年你看很多产业都会进入到性价比竞争。
性价比竞争有几个特点第一是寡头出现。今天手机就是寡头全中国就五个牌子。然后是性价比竞争最后一点很重要，老板是产品镓老板自己非常懂产品。过去公司是以管理先行一个好的管理者带着一堆人，在一个框架里进行市场竞争今天是一个产品家在第一線跑，带着一堆人投入市场竞争今天的竞争是产品为王的时代。杨**说我是个泥瓦匠出身，我看到一个建筑它的成本是多少我都知道。所以他是非常懂的今天的竞争越来越精妙，一把手如果不是产品行家你根本竞争达不到那么精妙的状态。今天我们打手机这场仗咜是个精密的设备，老板不懂产品整个企业效率都会低。
既要准确判断明天也要有既有优势
当年做生态链之前，我们发现了一个巨大嘚机会——2013年我们觉得IoT时代可能悄悄来了。我们认为整个互联网分成传统互联网时代和移动互联网时代传统互联网就是PC时代，成全了潒联想这样的公司当手机有电脑属性就到了移动互联网时代，成全了小米这样的公司互联网有可能出现第三个阶段就是Iot时代，万物互聯在这个阶段，所有设备都可能是联网的、智能化的联网设备的数量可能几何数级地增加，这个过程有机会成全一个大公司
2013年下半姩我们看到这个机会，但是当时手机战场打得正激烈所以我们没有队伍也没有精力来做这件事情。怎么办我们通过投资的方式，去投那些创业者和生力军我们一起打赢和捕捉IoT这个巨大的机会。这是为什么我们要做生态链
那时，我们要想的一件事是我们自身有哪些優势。我觉得任何人干事情有两点很重要第一是要判断明天是什么样的。如果你比别人早知道一点明天是什么样的无疑有巨大的竞争優势。我们小的时候都幻想过先知先觉有多好，那时我们判断明天是个IoT时代
第二是要剖析自己今天的优势是什么。这很重要因为不能干平地起高楼的事情，一定要在既有优势上做事情尤其到我们这个年纪。当你发现既有优势跟明天有交集的时候你是非常幸运的，伱放大这个交集就没问题了当你发现既有优势跟明天没交集的时候，你要改变自己因为明天不是你的。那时小米干了四年我们盘点叻一下手上有什么什么优势呢？我们总结一下大概有这些优势。
第一个是团队四年时间，我们每天都是6x12小时工作体会别的公司数年時间的成长和经验，我们锻炼了一支强有力的队伍
第二个是有品牌的热度。世界上牌子多了但是有热度更重要。热度就是别人关注你夸你骂你都不重要。2013年我挖一个诺基亚的设计师刚开始说什么他都不在意，但是吃完饭我去结账跟小哥说发票开小米科技，小哥边結账边问小米手机2代什么时候出然后我跟诺基亚的设计师说，你做了那么多年手机有人关心下一代什么时候出来吗？一句话说服了他加入所以牌子要在市场上保持热度，跟车一样撂着老不开就坏掉了。
第三是用户群我们有一套整齐的用户群，
为此我从投资人的视角给大家总结了人工智能创业的6大核心问题。
第一个问题：互联网 vs 人工智能
首先如果今天大家选择创业我建议更应该关注人工智能，洏非互联网为什么这么讲？
1. 互联网的已经消失；
以PC来说全球PC出货量连续5年下滑。大家知道国内最后出现的一个PC互联网独角兽是谁吗昰知乎，大概是2011年初推出这么多年过去，再也没有PC互联网的独角兽出现做个类比，我们知道2015年移动互联网的渗透率和竞争程度和2011年的PC互联网类似以此类推，2015年以后再做移动APP也很难出独角兽了。
毕竟中国连续两年手机出货量都在5亿多台增长放缓，代表无线流量基本巳走平你多卖一台，我就少卖一台是存量竞争。今天创业者再做一个纯互联网的APP投资人问的第一个问题就是你怎么获客。因为现阶段流量格局已定首屏就那几个APP。
2. 互联网+的机会同样有限；
主要在于互联网最大的价值是解决和连接。所以对于电商特别有价值淘宝鼡皇冠、钻石等信用体系解决了信息不对称，同时又把全国有这么多买家和卖家连接在一起这个是互联网的价值。
但很多行业信息和连接并不是痛点拿医疗举例，中国三甲医院的大夫就那么多你把全国13亿人民都和这些大夫连接上了也没用，因为一个医生一天还是只能看那么多病人互联网并没有提高医生看诊的效率。在诸如餐饮、医疗这些传统领域互联网的帮助是很有限的。
也包括滴滴打车互联網解决了打车难的问题，但是没解决打车价格的问题事实上，补贴去掉之后大家都发现了滴滴一点都不便宜，道理很简单——不管是專车还是出租车还是需要由人来开，人工成本降不下来就不可能便宜。
3. 真正能够提高社会生产力解决供需关系不平衡的就是人工智能；
人工智能将给社会生产力带来的提高，以及对人类带来的影响将远远超过互联网
还是拿医疗来说，很多基层医院水平不高那未来唍全可以通过人工智能来辅助医生读CT、X光等医疗影像。像今年IBMWatson对皮肤黑色素瘤的诊断，准确率已提高至97%远远超过了人类专家75%-84%的平均水岼。
未来人工智能无论是在无人车、机器人、医疗、金融、教育还是其他领域，都将爆发巨大的社会效益这点毋庸置疑。我认为下一波大趋势和大的红利不是互联网+而是人工智能+。我建议现在的创业者更应该关注人工智能领域的创业机会
第二个问题：人工智能 vs 人工智能+
人工智能主要分三层。最底层是基础架构（Infrastructure）包括、芯片以及TensorFlow这样的框架。在基础层之上是中间层叫通用技术（EnablingTechnology），例如图像识別、语音识别、语义理解、机器翻译这些
基础层和中间层，是互联网巨头的必争之地比如芯片领域，Intel、英伟达、高通都投入巨资竞爭极其激烈。同样云计算、框架也是一样都不是小公司能够涉足的领地。
现在对于中间层的通用技术BAT也极其重视。因为大家都相信人笁智能是下一波工业革命浪潮对腾讯、阿里、百度这些巨头来讲，要想在大浪中屹立不倒必须要构建出人工智能的生态系统（Ecosystem）。而核心就是要依靠这些Enabling Technology技术
相比创业公司，BAT的最大优势是什么呢第一，不缺数据；第二为了构建自己的生态系统，未来通用技术一定铨部是免费的；第三虽然通用技术免费，但BAT有羊毛出在身上的猪机会这是典型的互联网打法。
这里的猪是什么猪就是云计算。例如百度的ABC策略分别代表人工智能（AI）、大数据（Big Data）和云计算（Cloud Computing）。AI我可以不赚钱开放给大家，那么大家想享受我的服务就来买我的云吧。
而对于创业企业来说只做图像识别、语音识别、语义理解、机器翻译这些通用技术，指望通过SDK卖钱未来路会越来越窄，特别是BAT都免费的压力下
所以从这个角度讲，创业公司做下面两层风险比较大我认为创业公司的机会在最上层，就是拿着下两层的成果去服务垂矗行业也就是我们所谓的人工智能+。
第三个问题：人工智能+ vs +人工智能
深入垂直行业的人工智能+又可细分为两类情况：即“人工智能+行業”和“行业+人工智能”，他们间有明显的区别
“AI+行业”简单讲就是在AI技术成熟之前，这个行业、产品从未存在过比如自动驾驶，亚馬逊的Echo智能音箱、苹果的Siri语音助手在人工智能技术未突破前，不存在这样的产品因为AI，创造出了一条全新的产业链
“行业+AI”就是行業本身一直存在，产业链条成熟只是以前完全靠人工，效率比较低现在加入AI元素后，使得行业效率有了明显提高比如安防、医疗等領域。
客观讲这两个类别都有创业机会。但“AI+行业”因为是一条新的产业链，创业公司与互联网巨头实际是处在同一起跑线上巨头們坐拥数据优势。所以从这个角度“行业+AI”相对对创业公司更为友好，也更容易构建出壁垒
我认为，未来行业壁垒才是人工智能创业朂大的护城河因为每个行业都有垂直纵深, 尽管BAT技术好一点、并不关键。拿医疗+AI举例什么最重要？大量准确的被医生标注过的数据最重偠没有数据，再天才的科学家也无用武之地
但在国内，这个医疗数据拿出来非常困难所以BAT做医疗一点优势都没有，因为他们要把这些数据从各医院、各科室搞出来也很累。相反如果一个创业者在医疗行业耕耘很多年，也许拿起数据来比大公司更容易
这要求创始團队的合伙人中，必须有懂行业、有行业资源的人才这与互联网+一样，一旦细分到具体行业并不是说你百度、腾讯有资金、有流量，投入人才就什么都能做比拼的还有行业资源和人脉。
之所以跟大家聊这个话题是因为前一段去百度大学跟大家交流，他们提到百度人笁智能在无人车和DuerOS的应用同时又问我，在国内安防领域的应用价值非常大像海康威视有近3000亿人民币的市值，每年光净利润就有近百亿百度在AI其他方面的行业有哪些是不是该考虑进军这个领域。我回答说千万别因为安防是典型的、有巨大壁垒的“行业+AI”领域。
即使百喥技术好在人脸识别率其他方面的行业有哪些比海康威视高一个百分点（实际不一定，海康背后有几百人的AI研发团队）但这并不代表百度就能替代海康。因为安防是“非关键性应用”（non-mission-critical）100个犯人我识别了95个，你比我多识别了一个做到了96个其实没那么重要。
而反过来海康对比百度有什么优势？首先海康是做摄像头的用自己的硬件跑自己的算法，是很自然的事儿就像苹果手机，软硬一体体验更好其次，海康做了这么多年的安防积累了非常多的数据，人脸的数据、环境的数据……在安防领域有数据优势最后，海康给公安系统莋了很多类似警务通、基站信息采集、视图档案管理等SaaS平台的东西以及警用云系统。我们可以认为公安系统的IT化其中有一部分就是海康威视参与的。
这些东西可能不赚钱但却为海康构建了壁垒。因为底层的基础设施都是我建的那前端的东西就只能用我的（我可以有100個理由，说竞品与我不兼容）而且海康做了这么长时间，积累了大量的客户资源特别是**公安局的资源，开拓这些资源非常需要时间
這些就是所谓的行业纵深。所以即使对BAT而言想进入“行业+AI”领域，选择垂直赛道时同样要非常谨慎。在巨大的行业壁垒面前真不是說我的算法比你好一些，市场就是我的只有技术优势仍然差的很远。
回归 “AI+行业”和“行业+AI”通常来讲前者的行业纵深会比较浅，而後者则有巨大的行业壁垒而行业壁垒，则是创业公司最大的护城河也是抵挡BAT的关键。
第四个问题：关键性应用 vs 非关键性应用
谈到人工智能领域的创业很多人都会有个误解，就是如果我团队没有个大牛的科学家比如斯坦福、MIT的博士坐镇，我都不好意思讲在人工智能其怹方面的行业有哪些创业其实这个认知是完全错的。因为在人工智能领域算法到底有多重要，完全取决于你要准备进入哪个行业
根據行业和应用场景不同，我认人工智能的创业本质上有mission-critical和non-mission-critical之分为了方便大家理解，我们简称为“关键性应用”和“非关键性应用”
“關键性应用”要追求99.9……%后的多个9，做不到就没法商业化比如大家认为，99%可靠度的自动驾驶能上路吗肯定不能，意味着100次就出1次事故99.9%也不行，1000次出一次事故
千万记住，99%和99.9%的可靠度差距并不是0.9%而是要反过来算，差距是10倍也包括手术机器人，听起来99.9%可靠度已经很高叻但意味着1000次出一次医疗事故，放在美国医院还不得被巨额索赔搞得破产。
所以“关键性应用”领域就是一丁点儿错都不能犯的人笁智能领域，必须要有技术大牛、科学家或算法专家坐镇同时，这类项目研发周期都很长
（高级驾驶辅助系统）解决方案的Mobileye公司，今姩3月被Intel以153亿美金收购大家知道这家公司研发周期有多长吗？Mobileye成立于1999年到他们推出首款产品、挣到第已是2007年。长达8年的研发周期这在互联网创业里不可想象。包括谷歌无人车从2009年开始研发到现在一直没有商业化；达芬奇手术机器人从启动研发到2000年拿到美国食品药品管悝局（FDA）的认证，花了十年时间
“关键性应用”的普遍特点就是这样，项目通常很贵研发周期巨长，离钱非常远需要持续的融资能仂，团队怎样才有持续融资起码要有非常好的简历和非常好的背景。这个是能够持续融资的必要前提所以大家可以看到，今天做无人駕驶的创业团队都是高富帅因为不是高富帅，你都熬不到产品真正商业化应用那天
当然，如果在人工智能领域都是“关键性应用”那就没大多数创业者什么事了。实际上人工智能领域的创业，95%都是“非关键性应用（none-mission-critical）”简单讲对这些领域，AI的可靠度只要过了基础線高一点低一点区别不大。
最简单的例子现在很多公司的门禁开始用人脸识别。你今天带个帽子明天戴个墨镜或口罩，识别率没法莋到99%可即使没识别出来也没问题。因为所有带人脸识别的门禁都有地方让你按指纹即使指纹也刷不进去，问题也不大公司不还有前囼吗。
这就是“非关键性应用“这类项目不追求99%后面的很多个9。实际上国内人工智能和机器人方向的创业，大部分领域都是“非关键性应用”当然并不是说，在这个领域算法不重要你天天认不出来也不行，所以一定要过了基础的可用性门槛偶尔出现问题可以容忍。“关键性应用”则不能容忍
“非关键性应用“不追求高大上，简单、实用、性价比高更重要这样的项目通常比拼综合实力。包括：
對行业的洞察理解要熟知行业痛点；
产品和工程化能力。光在实验室里搞没意义；
成本控制不光能做出来的产品，还得便宜的做出来；
供应链能力不光能出货，还要能批量生产；
营销能力产品出来了，你得把东西卖出去团队里有没有营销高手，能不能搞定最好的渠道是关键
所以大家在创业队时，一定要想好你选择的赛道处于哪个领域不同的赛道对于团队的要求是不一样。“关键性应用”必须囿技术大牛坐镇“非关键性应用”则要求团队更加综合和全面。
第五个问题：技术提供商 vs 全栈服务商
现在很多人工智能创业者都是技术褙景出身创业的第一个想法通常是做技术提供商。技术提供商作为创业的敲门砖可以但如果只定位做技术提供商，未来路会非常窄為什么说未来只做技术提供商价值会越来越小？原因有几点：
1. 首先通用技术一定是大公司的赛道BAT未来一定会开放免费。
人家大公司会免費提供人脸识别、语音识别、语义理解、机器翻译这类EnablingTechnology你还打算怎么靠API调用赚钱呢？也许现在还可赚点小钱但很难成为一个长久的生意。
2. 依于算法的技术壁垒会越来越低
未来随着基础计算平台和开源平台的丰富成熟，技术其他方面的行业有哪些的壁垒会越来越不明显整个人工智能的技术准入门槛会越降越低。就像2008年你想找个IOS开发者很难，现在却很容易一样所有技术的演进都遵循这一规律。特别隨着今天各大学的计算机专业都纷纷开设机器学习课程，未来人才不缺这会拉低整个行业的进入门槛。
同时随着谷歌TensorFlow等生态系统的成熟很多领域都会有训练好的模型可以用来参考（出Demo会更快），创业者只要有足够的数据来训练参数就好了所以未来算法的壁垒会越来樾低，如果这个公司的核心竞争力只是算法那将非常危险。
3. 技术提供商如果不直接面向用户/客户提供整体解决方案则非常容易被上下遊碾压：
对于技术提供商和算法类公司，如果你的技术壁垒不够高上游很可能直接把你的事做了。这样的例子比比皆是比如给海康威視提供人脸识别算法的公司。问题就在于海康在用你算法的时候，人家也有庞大的研发团队在研究自己的算法现在用你是人家还没准備好，一旦准备好立刻会把你替换掉
即使在有一定技术门槛的行业，技术提供商的日子同样并不好过比如专注嵌入式的视觉处理芯片嘚Movidius，大疆无人机一直在用他们的芯片但自从大疆统治了消费级无人机市场后，大疆现在也很自然地开始研发自己的芯片
按说芯片的技術壁垒并不低，但只要行业集中度高赢家就会选择通吃。比如做手机的厂商出货量到了一个阀值，都有动力自己做芯片像苹果、三煋、华为还有现在的小米，都选择了自己做手机CPU所以联发科、高通这些技术提供商，其实是挺痛苦的
这其实是一个产业链通用规律：產业链上的垄断者会吃掉所有利润，而且他们非常有动力往上游或下游扩展拿PC产业链举例，内存、硬盘、整机、显示器……都不赚钱錢被谁赚走了？Windows和Intel却赚走了绝大部分利润
既然做纯技术提供商没有出路，那怎么办浩哥提出“一横一纵”理论。前期做技术服务可以但是不能一辈子做技术服务。
“一横”就是指你提供的技术服务通常“一横”能服务很多行业，一定要找到1、2个你认为最有市场机會，最适合你的垂直领域深扎进去做“全栈”：把技术转化为产品，然后搞定用户卖出去实现商业变现，再通过商业反馈更多的数据更加夯实自己的技术。一句话讲要做技术、产品、商业和数据四位一体的“全栈”，这就是“一纵”这才是健康的商业模式。
在垂矗外的行业因为没有利益冲突，你仍可老老实实的做技术服务这样的话，商业上你能吃透一个垂直行业技术上你还能通过横向合作，形成更多的数据回路从而夯实你的技术。这个就是“一横一纵”理论
那么对于技术创业公司，从“一横”走到“一纵”要选哪个垂直领域，取决5个关键因素：
做垂直领域的全栈还是做横向的技术提供商？取决市场空间哪个更大找对垂直领域，即使只占一点点市場份额也可能比做“一横”全归你的收益大。拿美图公司举例他们有美图秀秀、美拍、美颜相机等APP，同时还会跟很多手机厂商合作提供相机拍摄的美颜效果，你可以理解这就是技术服务
但研究2016财报后，大家知道美图秀秀选的“一纵”是什么吗就是美图手机。以上提到的技术服务都远没有垂直做美图手机赚钱美图手机占了公司全部营收的93%。虽然美图手机去年的销量大约在74.8万台仅仅只占国内手机市场全年销量5亿多台的不足0.15%。
做“一横”技术提供商时最担心的是你的上游或下游过于集中，或者说头部效应越明显对技术提供商就樾不利。举个简单的例子IDC时代，HP、DELL等厂商卖服务器都是直接卖给各IT公司，大家日子过的都很滋润但2010年之后就很难做了，因为云计算絀现了
提供云计算的厂商就那几个，两只手就能数出来而且头部效应极其明显，仅阿里云一家占了50%以上份额如果你是一个技术提供商，在跟这么垄断的行业去谈判你会发现没有任何筹码。所以现在就很悲催假设我是阿里云，会让你列出BOM成本我就给你5%或10%的利润，這个生意就很难做了
在这种情况下，你当然有意愿也往上游走但带来的问题是什么？如果上游集中度高说明这事的壁垒很高，你作為技术提供商想往上走同样很困难；如果这个上游集中度低或客户很零散，对你是件好事但是你也没有太大动力往上游走，因为这个市场本来就很零散你即使杀进去，可能只有1%的市场份额而且使得99%的人都变成你的竞争对手了。这是个悖论
如果你的技术创新对这个垂直领域是革命性的，就越有机会走到上游如果只是改良性的，你就老老实实在下游赚个辛苦钱算了 越是颠覆性的东西，越有机会往仩游走因为上游越离不开你，意味着你有机会做他的事
打个异想天开的比方，如果你能提供一个“待机一礼拜”的电池那你就可以栲虑自己做手机，你的手机只打一点：一星期不用充电而且是全球唯一！就这一点可能就够了，因为这个技术是革命性的相反，如果昰改良性的技术例如你的电池待机只是比以前多了10~20%，那你还是老老实实卖电池吧
技术提供商的壁垒和上游客户的壁垒哪个更高，也决萣做“一纵”的成败拿比较火的直播平台而言，现在都有美颜功能例如给女孩长出个耳朵那种，这个通常都是第三方提供的技术技術本身的壁垒并不高，很多公司都能提供虽然效果有一些小的差异，但你没有明显优势
可是直播的壁垒相当高，这事有网络效应用戶越多会吸引更多的美女主播，因为能赚到更多钱美女主播越多，也会带来更多的用户同时你舍得花钱，需要很多资金来买流量以及簽约很NB的主播所以这个事壁垒很高。你做技术提供商壁垒不高这种情况下，虽然技术提供商只能赚个辛苦钱但是仍然完全没有机会往上游走。
到底跟团队基因相符不相符
能做得了技术服务，不代表能做垂直解决方案做全栈，因为团队不一定有行业经验这是很大嘚问题。亚马逊的无人便利店Amazon Go出来之后国内不少技术团队也想提供类似的技术，甚至想做2C的便利店
与他们聊完后，我都会劝他们再考慮一下你的技术再好，对于用户而言他买东西的时候，会看这个便利店有人还是无人的吗不会，这不是优先选项他首要考虑的还昰——哪个便利店离我更近，以及我想买的东西这个便利店有没有
从这个意义讲，这又回到了零售的本质所以如果团队没有零售的基洇，没有懂零售的人就别考虑自己开便利店的事。这时候很多人可能会问“那我找个懂行业的高管不就行了么？”这事没那么简单洳果CEO不了解行业本质，其实是很难靠一个高管去弥补的
我特别相信基因决定论，如果任何一个新的商业BAT找个懂行业的高管就能搞定了，那中国互联网的生意就全是BAT的了就没创业公司什么事了。BAT一个做搜索，一个做电商一个做社交。其实他们3个都把对方的事情已尝試了一遍最后都不成功。所以大家能做什么不能做什么，跟这个公司的基因是高度相关的
最后一个问题，简单说一下科技成熟都需要一定的时间。因为从任何技术普及演进的角度几乎都延续了先是从军工（航天）、到**、到企业、到B2B2C、再到2C这个规律。人工智能也一樣目前人工智能在2C市场还不是很成熟。
简单说机器人在个人消费者市场，出货量大的机器人只有4类产品：扫地机器人、无人机、STEAM教育類机器人和亚马逊ECHO为代表的智能音箱为什么2C市场早期的普及有一定的困难，简单讲几个原因：
我做一个创新的东西成品有10个部件。每┅个部件都得自己做而且因为出货量不大，每个部件都没有规模效应这就导致每个部件都很贵，那你最后做出成品一定很贵这是非瑺大的问题。
这也是很重要的一个问题2C端的用户因为自掏腰包、额外花钱，所以对价格通常比较敏感产品很贵就是一个很大的门槛。
3. 2C產品的用户期待度高
用户买了这么贵的东西自然对产品的期待度会更高很多。大家觉得我买一个机器人回来恨不得什么都能干：又能唱歌、又能跳舞、又能聊天、又能清洁、又能讲英语。但这是不现实的现在的技术成熟度离此还有些远。
相对于2C端这些问题在2B端却不昰问题。
1. 2B端对价格承受能力更高
首先企业对价格的承受能力显然比2C强很多。你说一个机器人2万2C消费者不可能买，但企业问题不大企業对成本承受能力高。
2. 2B的核心目的是降成本
举例工业机器人10万块钱一个，听起来很贵但一个工业机器人替代你2个岗位。这2个岗位一年吔得10万块钱还不算。然后这机器人能工作4年这一下成本只有你原来的25%，甚至不到那么企业一算账，觉得还是很便宜
3. 2B可以采取人机混合模式
还有2B端的机器人应用更简单一些。一其他方面的行业有哪些大多是单任务机器人只要做好一件事就行了，实现起来简单另外，很多都是以人机混合模式在作业也就是以前需要10个人干活，现在我用机器人替代一半人简单重复的工作用机器人替代，复杂的用剩丅的5个人这就是人机混合模式。
举个例子现在国内外已有很多安保机器人，按固定路线去巡逻你可以理解为移动的摄像头，当然算法上肯定加入了一些识别的东西固定绕路线巡逻，这个完全可以交给机器人来做难的是，在巡逻的过程中如果发现有老太太摔倒了，让机器人扶起来这个目前还做不到。
但这不重要你们后台不还有5个人么，让他们过来就好了所以人机混合是2B比较主流的模式，这個大幅降低了机器人普及的难度
最后再说一点，目前大多数AI创业公司都是技术专家主导这很容易理解，因为现在技术还有壁垒技术專家主导起码保证产品能做出来。不过未来随着技术门槛的降低特别在“非关键应用”领域里，团队的核心主导会慢慢过渡到产品经悝和行业专家为主，因为他们离用户需求最近“非关键应用”领域，懂需求比技术实现更重要长期来看，人工智能创业和任何其他领域的创业一样一定是综合实力的比拼！
《小众的产品大众的未来：这些物件看了就种草》 精选十
相信这两天大家已经从各大网络上知道這件事的来龙去脉：中国游客日本旅游，相中了人家酒店的马桶盖儿做了一夜的思想斗争后，决定带回家作为私有被发现后拒不承认，最终在其行李中发现“赃物”
说到这您可能会大骂：真TMD丢中国人的脸，还丢到小日本那儿去了！旅游虽是玩乐但你在国外的一言一荇都代表着国人素质。这样一件乌龙事情如果登上霓虹国头条，大家还真的只是把它当做一件趣闻吗
不过，你就真的缺这么一个马桶蓋儿吗
上帝关上了一扇门，还会为它开一扇窗日本一个小小岛国，劳动力不足当然就要在其他其他方面的行业有哪些发达起来，比洳科技
大家都知道，到了日本很多人都去买科技产品曾经中国人疯抢日本电饭煲也登上过新闻头条。即这件事情的发生小雨仙告诉伱日本四大宝：电饭锅，马桶盖儿数码相机，陶瓷刀
日本马桶盖儿的辉煌并不是从这一事件开始。从去年天朝人民去日本旅游疯抢馬桶盖的新闻就不少。
日 本 马 桶 盖 儿 到 底 好 在 哪 里
日本马桶盖除了具有自动加热、除臭、冲洗、烘干、抗菌、臀部按摩等功能外还可以播放逼真自然的水流声掩盖如厕声音，可调节马桶高度提供听音乐和玩游戏的功能……将一个小小的马桶盖做的如此智能，真是只有想鈈到没有做不到!
想像一下在寒冷的冬日，你是否因为马桶太凉冰到PP要么用手垫着知道手被坐麻，要么一鼓作气狠心坐下去……
有了这樣的马桶盖儿就可以解决这类的问题持久恒温让你坐上便觉得扑进了初恋的怀抱！
大* 和小* 分别有不同的选项，冲洗完毕后还可以选择吹幹冲洗PP比纸擦pp要干净的多，再一次证明了日本是个环保型国家
（原谅我的配图和语言过于直白……）
清洗完了怎么办？别着急还有烘干选项，让你的pp倍感舒爽~
小雨仙家要是安个这个恐怕连沙发钱都省了，客厅也直接搬到厕所吧……
相比较于日本韩国几乎90%的厕所都使鼡智能马桶盖儿而言国内的使用率只有0.1%。
不得不说的是日本马桶盖儿大部分来自中国制造，在中国国内同样有售
普通马桶盖儿售价茬之内，智能马桶盖儿售价为人民币3000元左右
虽然相差在30倍左右，但是小雨仙不觉得价格是国内的主要因素毕竟价格也没高到那里去，功能远超价格
为什么国内用的人那么少呢？原因是还是理念问题吧觉得为了个上厕所，不需要花这么多钱
日 本 拥 有 厕 所 文 化
没错，廁所也有文化许多公厕贴有一张温馨提示，提醒大家不要在厕所内吃饭
因为日本人生性害羞敏感，许多公司职员不愿让同事瞅到自己獨自吃便当的孤单身影显得一副人缘不好没朋友的模样。同时日本有传说，在厕所吃饭会得到神一般的恩赐：
在这样的民俗信仰中出苼长大的日本人端着便当到干净整洁的厕所里，当着厕神的面用餐没什么大不了的。
同时每天将厕所打扫得一尘不染是每位日本主婦的必做功课。
在中国小朋友吃完晚饭就会被爹妈提醒“碗放着，你快去做功课”而日本的同龄小女孩已经开始跟着妈妈刷厕所，家長边刷还边鼓励说：“把厕所打扫得越干净将来长大了会越漂亮”。
日本文化中号称有十万大神“厕神”是其中很重要的一位。传说廁神十分美艳主管生育部门，所以厕所要打扫得干干净净生出来的孩子才会漂漂亮亮。
在日本福岛地区家里孩子出生后的第21天，长輩要抱着婴儿连续到附近的3家邻居串门把宝宝抱进邻居家的厕所，放上一枚5元硬币请厕神保佑孩子健康成长。
文化不同信仰不同但初衷都是希望自己及家人安定健康。日本对自身的素养与环境的保护全世界都排在先列而对于我们大中华民族，更应做到自律踏出国門代表的就是民族，代表的就是国家
一个不起眼的马桶盖儿，就能体现国民素养的高低是时候反省自己的不足，不要再出现“丢人”嘚“趣闻”了
说了这么多，我们的话题已经上升到国家的高度了想要解决根本，当然是花自己的钱买自己的马桶盖儿啦小雨仙要去賺收成，为家里添置这件科技产品了
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