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中國產業界曾有一個令人痛心疾首又廣為人知的“卡脖子故事”:作為年產400億支圓珠筆的全球最大制造國,卻連圓珠筆的筆頭都無法實現國產。
那是2016年年初,一位高級領導人在太原召開的鋼鐵煤炭行業座談會上指出,盡管中國在2015年鋼鐵產量嚴重過剩,但仍需進口某些特殊高質量鋼材,尤其是圓珠筆頭的“圓珠”仍需依賴進口。
在領導的親自關心下,太原鋼鐵廠組織專班,花了數年時間研制并煉出60噸筆尖鋼,以40%的市場價格推向市場。一時間,廣大網友深感振奮,相信中國圓珠筆被卡脖子的歷史一去不復返了。一家中央主要媒體也就此斷言:兩年內,筆尖鋼將實現徹底國產。
然而,近10年過去了,中國圓珠筆廠商絕大部分用的依然是進口筆尖鋼,原因不在于太鋼煉出的筆尖鋼質量不過關,而在于圓珠筆是一個完整的產業鏈,加工圓珠筆芯的機床來自瑞士,配套的油墨來自日本或德國,眾多環節的調整涉及設備更替和一線技術人員的培訓。
從結果來看,太鋼“重復發明”的筆尖鋼,實現了國產化的同時,但并未幫助企業降低綜合成本;相反,太鋼作為一個年產千萬噸的鋼鐵巨無霸,切入一個全球1000噸的細分市場,帶來產能過剩之余,也未能實現盈利。最終,太鋼生產筆尖鋼,除了成為廠領導向上匯報圓滿完成政治任務和網民口中“又摘下一顆工業明珠”的扎實證據外,沒有真正進入全球圓珠筆的供應鏈。
敘事上:發明比應用性感百倍
作為卡脖子難題的經典敘事,國產筆尖鋼在“發明”意義上是成功的,但在“應用”層面無疑是失敗的。
這也引出本文想探討的議題,即觀察今天中國的技術進步,絕大部分目光都鎖定在“發明”上,卻很少人去在意“應用”,甚至很多人會去貶低應用。在很多人的內心深處,發明比應用更加性感,性感一百倍。
事實上,在枚不勝舉突破“卡脖子”故事中,領導關心下的專班攻克現象不在少數,而其多數結果也和筆尖鋼類似,無法真正融入產業生態,只能淪為系統內評獎評優的申報資格,成為體制內科研“內循環”的重要一環。
相比之下,過去十年,被很多人嘲諷和詬病的中國移動互聯網,看起來似乎并沒有什么發明壯舉,但卻在技術應用上取得了廣泛成就,形成一套進入千家萬戶的產業生態。
一個典型的例子是基于二維碼的移動支付。二維碼并非一項新技術,起源于70年代的美國,并于1994年由日本人藤宏原正式發明,但微信支付和支付寶通過社交關系、信用體系和商戶生態的結合,使中國的二維碼支付應用占據了全球90%的份額,也讓中國成為全球移動支付最為發達的國家。
當然,在熱鬧無比的輿論場,很少有人會把二維碼在中國的廣泛應用作為一個重大創新成就來傳播,盡管大部分中國人每天都會使用到二維碼。
再舉一個最近的例子,3月末微信上線了一個新功能——附近的工作,由于這個新功能和解決就業直接相關,所以好評率很高。從這個案例出發,我們也可以對中國移動互聯網的創新形式,有一個更直觀的理解。
“附近的工作”最早是一個微信小程序,由騰訊出行服務團隊于2024年10月推出,其“前輩”還有鵝廠拼車小程序、新冠藥物互助小程序、小修小補小程序。由于該小程序推出時僅在廣東江門一地上線,所以網友一直都在呼吁覆蓋全國。
微信搜索加入后,“附近的工作”功能雖然沒能覆蓋全國,但確實大大增加了輻射半徑,目前提供超過2萬個崗位,包含程序員、司機、電工、設計師、保安、保潔等等,覆蓋北京、上海、廣州、深圳等全國超200個地市。
這個功能的社會價值不必做過多的介紹,在就業形勢嚴峻的背景下,依然同時存在“求職難”和“招工難”兩個看似矛盾的困境,“附近的工作”解決的是勞資雙方信息不對稱和信任不足的問題。
而在這一功能背后,其實并沒有什么驚艷的技術發明,只有一系列的通用數字技術的組合,但恰恰這樣一個基于現實社會需求的技術組合,實現了大范圍的應用,并以創造性的方式切實滿足了求職者和企業的需求。
拆解“附近的工作”背后的技術應用
對微信“附近的工作”背后的技術做一個拆解,我們發現并不復雜,所涉及的技術都已十分成熟,下面主要介紹三項核心技術的發展史:GeoHash + 空間索引(高效地理位置搜索)、即時定位與移動端優化(實時 LBS 交互)、數據發布與索引優化(確保職位數據可快速檢索)。
1、GeoHash + 空間索引(高效地理位置搜索)發展歷史:
· Morton 編碼(1966):最初用于計算機圖形學和空間數據存儲,以優化多維數據的排序方式。
· R-Tree(1984): Antonin Guttman 提出用于地理信息系統(GIS)和 CAD(計算機輔助設計),幫助存儲復雜的地圖數據。最早應用于國家地理數據存儲、城市規劃(如美國地質調查局 GIS 數據庫)
· GeoHash(2008):Gustavo Niemeyer發明的公共領域地理編碼系統,它將地理位置編碼為一串字母和數字的短字符串,基于Z階曲線的空間填充原理。最初用于為地球上的每個點提供一個短的URL作為唯一標識,后來被廣泛應用于空間檢索領域。應用如:逐步應用于軍事導航、無人機路徑規劃
· 2010s – LBS互聯網產品:Google 推出 S2 Geometry,用更精細化的地理索引(面向全球范圍的劃分)優化地圖和位置查詢(如 Uber 使用 S2 進行地理位置索引)。應用如,
使用 Google S2 實現全球司機與乘客的快速匹配;微信“附近的人”
Geohash將整個地圖或某一部分分割成32個區域
2、即時定位與移動端優化(實時 LBS 交互)的發展歷史:
· 1973 - GPS(全球定位系統):由美國國防部開發,用于導彈制導、軍事導航,當時的設備龐大,誤差高達 100m+,無法用于商業。后來開放給民用,成為現代導航和 LBS 的基礎。
· 1990s - Wi-Fi & 基站定位:最早用于無線通信網絡優化,而非精確定位隨著移動通信技術發展,基站定位和 Wi-Fi 位置推算被引入,提升城市和室內環境的定位精度。
· 2010s - 移動端融合定位(A-GPS + 傳感器):智能手機興起后,蘋果、谷歌推動A-GPS(輔助GPS)結合加速度計、陀螺儀等數據,提高定位精準度,特別是在高樓林立的城市環境中。
3、數據發布與索引優化(高效存儲和檢索職位數據)的發展歷史:
· 1990s - 傳統數據庫索引(B-Tree / 倒排索引):IBM 研究人員發明 B-Tree,用于優化關系型數據庫的查詢效率,提高大規模職位數據的檢索速度,使得數據庫查詢速度提高10倍以上。
· 1990s倒排索引:早期用于信息檢索,如 AltaVista 和早期 Google 搜索引擎。
· 2000s - 分布式搜索(Elasticsearch / Solr):提供全文搜索和分布式存儲,提高職位數據查詢和匹配的性能。
· 2010s - 實時數據流(Kafka / Flink):支持大規模數據的實時處理和索引更新,確保職位信息的時效性,用于實時計算,
例如
滴滴的訂單調度系統。
創新的本質:不是炫技,而是滿足真實需求
從上述數字技術應用的歷程來看,我們可以發現一個基本規律,那就是技術往往早就發明了,但怎么應用常常存在著各種變化。以GeoHash和空間索引技術為例,1966 年,當 G. M. Morton 提出他的Z-order Curve 編碼時,計算機還處于大型機時代,計算能力和存儲資源都極為有限。
如今被廣泛使用的地理位置數據庫Geohash,算法的核心部分和類似解決方案的第一個倡議記錄在Morton的報告中。另外,Morton的工作也在今天被用于Z階曲線的有效實踐,例如,在2014年Geohash—integer版本中。Morton的編碼在其發明之后并未被廣泛應用,直至Gustavo Niemeyer對其工作進行重新發明。
這其實也是很多技術發展的有趣之處:很多通用技術,在幾十年前被發明時,通常是為了某個特定的工程需求,而它的真正價值,在幾十年后,等到合適的應用場景出現,才會被重新發現和廣泛應用。
如下所示,技術的價值不在于它本身的新舊,而在于如何被組合、應用,去創造新的需求和供給,進而形成創新的生態和景觀。
· Morton 編碼 + GPS + 移動互聯網 = 位置社交(微信附近的人)
· Morton 編碼 + AI + 推薦系統 = LBS 精準推薦(餓了么、美團、滴滴)
· Morton 編碼 + 計算機圖形學 = 3D 游戲 & AR(光線追蹤加速)
如果Morton穿越到今天或許會說“我只是想讓計算機更快地讀取地圖,沒想到你們用它來找朋友、點外賣、看短視頻、找工作?!”
客觀而言,“附近的工作”不過是過去十多年來中國移動互聯網創新浪潮里涌現的一朵小小的浪花,他沒有所謂的技術發明,也沒有解決國家的卡脖子危機,但用一連串通用數字技術的組合,卸下了一小部分普通打工人身上的枷鎖,它的創新意義、經濟價值、社會價值,是彌足珍貴的,也是默默無聞的。
《創新者的窘境》作者克里斯坦森曾說,“技術無所謂顛覆、市場無所謂顛覆,但技術和市場的組合才具有顛覆性?!痹诮裉?,從政府發聲到網民發言,對“重大發明”的迷戀依舊,但人類歷史演進的現實告訴我們,真正的創新,不僅要追求技術突破,更在于將已有技術帶進不同行業,觸達不同群體,解決不同問題,從而運用到最能創造價值的地方。
沒錯,技術的核心價值不是炫技,而在于滿足真實需求。
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