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被经济寒冬、裁员潮的阴影笼罩的 2019 结束了,2020的中国会更好吗?
2020-01-03 11:54:51

本文为【暗中观察】系列视频 005 期

文字稿件部分


现在开始抢春运火车票的同学,应该都知道 12306 前段时间又崩溃了一次。 作为一个沪漂,我之前跟很多人一样也存在一个疑惑:

 为什么 12306 不能好好做?    

为此我专门咨询了一下程序员朋友,结果他轻蔑地看了我一眼,说:     

那是因为你不懂技术,所以不知道 12306 有多牛逼。


在分析这个这问题之前,我们首先要科普一个关于「库存」的概念:对于电商网站而言,服务器最大的压力就来自于商品的秒杀活动 。比如在一个电商网站上,只有一个 SKU(也就是所谓的商品),它的库存是 20000 个。有一个人秒杀到了  库存就减 1,如果20 秒卖完,平均每一秒钟就要成功产生 1000 个订单,这就是服务器压力的由来。想象一下,你在一个广场里卖馒头,每一秒钟有一千个人举着钱对你喊,「卖给我!」 ,你的压力大不大?而这时你就是那个服务器。


12306 的情况比这个复杂得多。比如以上海虹桥站到广州南站的 G1305 次高铁为例:

它一共有上海虹桥、杭州东、义乌等等,一直到广州南共 15 个站,同时又有二等座、一等座和商务座共三种座位。如果把这条线的售卖看做一个电商网站的话,似乎只有 G1305 的二等座、一等座和商务座一共三个 SKU。但很多人忽略了 12306 面临的巨大压力,其实是忘记了其中的排列组合。

现实中的情况是怎样的呢?如果卖上海虹桥始发站的高铁票。因为后面有 14 个站,实际上就有 14 种卖法。上海虹桥到杭州东、到义乌、到上饶、到鹰潭北、到南昌西……这些都是一个个独立的 SKU。那如果你是从杭州东站上车  就会有 13 种下车的可能性,以此类推,单以上下车的车站来计算,就会有  14+13+12+11+...+2+1=105 种卖法。再算上每种卖法有三个座位:二等座、一等座、商务座,等于一共有 105*3=315 个 SKU——这还只是G1305次 一条线路。

我们再看看出票时怎么减库存。如果你买了一张上海虹桥到杭州东的车票,那么不仅「上海虹桥到杭州东」这个 SKU 的库存要减 1, 同时上海虹桥到义乌、上饶、鹰潭北...广州南,这 13 个站台的 SKU 库存也要减 1。也就是说  出一张上海虹桥到杭州东的票,实际上要减 14 个 SKU 库存。

这还不是最复杂的。如果你买了一张上海虹桥到广州南的高铁票,除了实际要减掉的 14 个 SKU 库存以外,杭州东到接下来的 13 个站台的 SKU 库存同样要减 1 。最后以此类推 一共就需要减去 105 个 SKU 库存,这其中还不包含对于各个站点之间的 SKU 库存优化的问题。

我们再次想象一下,这一次你不是在广场上卖馒头了,而是在广场上卖火车票。起码有几万人举着钱给你,你好不容易在钱堆里找到一只手,拿了他的钱,转身得找 105 个同事,告诉他们减库存。而这 105 个同事也和你一样被几万人围着,每卖出一个商品要找几十上百个人减库存...而由于二等座、一等座、商务座 三种座位数是相互独立的,库存操作也是一样的,相当于压力又再乘以三,这就是 12306 动态库存的变态之处。

所以说 12306 其实是世界上最大的实时交易系统之一。尤其在春运期间,称之为世界上最繁忙的交易系统也不为过。而其中压力最大的就是余票查询系统。正常情况下你在网上下单一个 SKU,没了就没了,抢不到就抢不到。但抢票对于回家的人来说则是刚需,这个时候用户就会不断刷新页面,这会给服务器造成极大的负担。查询是多数售票系统访问量最大的部分,它的请求次数一般占到整个网站的 85% 以上。

我之前曾在网上看到有些人问,为什么 12306 不外包给阿里来做。实际上从 2015 年开始 12306 就把网站访问的查询业务搬到了「云端」。而这正是由阿里提供技术支持的「阿里云」,当年马云在达沃斯论坛上说:


「最近我们有一些政府项目,每年春节,中国成千上万的农民工从城市回到家乡。他们返乡要购买火车票,政府的这套系统(就是指 12306 网站)5 年来每年都要崩溃。我告诉阿里的年轻人,去支援他们,不收一分钱。因为我不想看到农民工兄弟买不到火车票。这不是为了钱,不是为了政府。是为了那些兄弟不用在雪夜等待买票,只需要通过手机、电脑就能顺畅购买。」


当然,说是免费,实际上阿里自己也从这个项目中获利颇多,相当于为「阿里云」打了一个大型广告,对品牌的推广具有金钱不能衡量的作用。做技术的都知道 12306 的复杂性,这次“免费帮忙” 相当于   12306 为阿里云的技术进行了背书——这么复杂的系统阿里云都能保证稳定运行,你的业务再复杂还能复杂过 12306 吗?

所以阿里的云计算技术怎么来的?
就是被咱们这些消费者一双双爱剁的手给虐出来的。

恩格斯曾说,「社会的需求对科技进步的作用  要超过 10 所大学。」。所以细数我们这几年的技术发展,其实很多都是消费带来的需求,需求又驱动进步的。比如正是由于我们海量的线上消费行为,对算力和服务器的承载能力提出了更高的要求,进而推动了自研数据库和云计算的发展。

那么这里就有了新的问题,是不是只有消费推动技术呢?实际上,如今的技术也正在改变着我们的制造业,进而影响我们的消费。

最近,阿里达摩院提出了未来十年科技发展的十大趋势:


人工智能从感知智能向认知智能演进

计算存储一体化突破AI算力瓶颈

工业互联网的超融合

机器间大规模协作成为可能

模块化降低芯片设计门槛

规模化生产级区块链应用将走入大众

量子计算进入攻坚期

新材料推动半导体器件革新

保护数据隐私的AI技术将加速落地

云成为IT技术创新的中心


其实每年都会有很多学校、机构和互联网公司发布下一年趋势,但是达摩院的十大趋势指向了更可能落地的未来。这意味着完全依靠消费驱动技术的时代已经在扭转,在 21 世纪的第三个十年里,很可能将会是科技驱动商业、技术驱动消费的时代。

我最近在知乎上看到一个案例,非常有意思。一个答主讲述了他去东莞长安镇采购 3D 打印机的故事,在我们心目中 3D 打印是一个高端技术,负责的工程师怎么也该是那种看上去就很专业的人员。结果他去了以后大吃一惊,这些操作人员根本不是传统意义上的「高端人才」都是老板从周围村子里招来的年轻人很多学历不过初中毕业,这些人是怎么学习 3D 打印技术的呢?

就跟街边的广告复印公司一样,完全是师傅带徒弟的方式。十个人里总有两三个能学会,至于必须要学习的 3D 建模技术,猜猜看他们在哪儿学的?    

答案就是,他们是在小破站学的。
对,就是你们正在看的 B 站。

什么叫赛博朋克?这才叫真·赛博朋克。

一个世界前沿的高端技术在中国,变成了一个普通的打印店,变成了初中毕业生就能通过一个二次元网站学习到的技术。

这不禁给了我思考。近两年很多人都在说人口红利没了,担忧一旦失去这个优势,那些曾经在中国开厂的国际大公司,会把制造业搬回去,或者搬到人力资源更廉价的东南亚去。然而现在细想,这并不成为问题。因为在这数十年的发展中,中国成为了世界上少数几个拥有轻工业和重工业完整体系的国家,同时依靠素质教育培养了大批拥有学习能力的人力资源,而发达的互联网又让教育和信息不再是垄断产业。这些优势综合算下来,中国的制造业实在是难以被取代的。

中国能达成这些条件最重要的其实是基础设施——这正是许多人忽略的地方。什么是基础设施?完整的制造业、九年义务教育、  便捷的互联网等等这些看似不难达成的条件综合在一起,成为了大厦的地基。

俗话说,想致富,先修路。为什么这几十年来要搞基建、搞高铁,正是为了将来的转型做准备。像移动支付,还有我们刚才提到的、我们自己的数据库,云计算、5G 技术、开源芯片,正是建立在数字世界的「新基建」。未来的竞争不仅是在实体行业,更会在科技领域。而数字新基建就是技术发展的关键,进而影响到商业的进程。


|工业互联网超融合
|带来的打破生产内卷化
 
所谓的生产内卷化,就是指当技术长期止步不前导致生产工艺无法更高效,工艺成本也无法降低,最终只能在人力资源上进行压榨。
 
工业互联网超融合,就是在数字新基建的基础上推动生产的升级,譬如实现「柔性制造」。
 
就和 12306 跟电商网站一样,传统的制造业最害怕的就是库存。因为不知道消费者想要什么,就大量制造标准化的产品,最后商品之间互相倾轧,库存压力也就越来越大。
 
而技术的革新将大幅提升生产效率、降低库存、提高质量,对于数十万亿乃至数百万亿的工业领域而言能提高5%-10%的效率计算,就会产生数万亿人民币的价值,最终打破生产上的内卷化。消费者也会有更个性化和更低价的选择。
 
 
|芯片的模块化
|逐渐让中国的「芯」酸成为往事
 
这一年发生的故事相信让许多人都了解到了芯片的重要性,对于各行各业来讲芯片都是核心。只要芯片技术没有突破,那么许多「中国制造」实际上命脉还掌握在他人手中。就像是哪怕拥有制造汽车的能力,若是没有制造发动机的能力,就被人看做只是做的「组装」的工作,永远游不到产业链的上游。
 
现在的芯片设计模式研发成本高、周期长,开发一款中档芯片,往往需要数百人年、数千万甚至上亿美元的研发投入,这就是制约国内芯片行业发展的关键。
 
我们要想在包括手机、电脑、家电、制造等各个行业上不受制于人,就必须在芯片上获得突破。而开源芯片作为行业的发展趋势,实际上给予了国内一个弯道超车的机会。模块化设计会极大降低芯片设计门槛,将开发成本从降低至数百万甚至数十万,并将整个芯片及硬件的开发周期从数年降低至数个月甚至数周。例如阿里今年7月发布的玄铁910就打破了该架构处理器的世界纪录。
 
想一想一旦让中国掌握芯片制造能力,会对整个科技行业带来什么变化。毕竟我们最擅长的事情就是弯道超车,然后让复杂的东西变得简单,昂贵的东西变得便宜,高端的产品变得平民化和实用化。
 
希望我们在未来不再有「芯酸」的苦恼。
 

|云计算
|为大数据应用提供了保障
 
我们的消费市场其实一直在产生变化,现在除了消费有形的产品之外,还会消费无形的、虚拟的产品,比如线上、服务和内容等等。
 
云计算的发展突破了 IT 基础设施的限制,提高了算力,给许多大数据相关的应用提供了基础。例如我们可以搭建一套系统对消费行为进行追踪,让我们对整个供应链关联的不同行业有一个整体的认识,可以对市场的未来走向有一个比较整体的预判,最终为企业的经营思路提供一个数据性的参考。
 
离大家最近的例子就是像 B 站这种 UGC 视频平台。随着 B 站的视频越来越多,越来越丰富,只有通过云计算速度快、容量大、高储存支撑的大数据,才可以在未来做到从上亿视频中推荐好内容给有需要的用户、或者让用户找到想看的内容。
 
而最浅显的例子是,通过这种大量的内容分发,即可以让更多的优质内容甚至是教育内容传达到用户面前。教育不再单单是学校的垄断资源,即使因为各种原因没办法接受高等教育的人,也可以通过 B 站这样的平台学到看起来高大上的知识,甚至运用到工作中——就比如在东莞长安,初中毕业生也可以通过 B 站的学习进而操作高端的 3D 打印技术。
 
这些趋势无一例外指向了新的商业形式。云计算的发展让大数据变得更精准,帮助企业更加了解消费者。工业互联网的超融合让这些个性化的选择在制造业上变得可能,而芯片的发展又让我们拥有了自主制造这些产品的能力,降低了成本。最终,创造新的消费市场。


一部技术发展史,也是一部消费发展史。

我们始终要明白,我们用几十年时间走完了发达国家几百年的工业化路程,在很多基础技术上我们还存在很多差距。想要弯道超车,就必须依靠「后发优势」。

譬如说无现金支付,往前数十几年,外国的信用卡体系远比我们成熟,即使我们再继续完善信用卡体系,最多也就达到发达国家几十年前的水准。然而互联网的兴起,咱们这一双双爱剁的手,生生剁出了一个线上支付体系。不仅让街边的菜农都能实现无现金交易,进而还加速了电商、外卖、出行等一系列行业的发展。再比如高铁,谁又能想到今天从上海到杭州,陆上交通仅仅需要不到 1 个小时呢?而这种便捷的交通方式  又让城市圈焕发出新的活力。

1733 年机械师凯伊发明了「飞梭」,仅仅只是提高了织布的速度。谁也没想到竟因此推动了第一次工业革命,进而颠覆了整个世界。谁又敢保证,这些新的技术趋势和数字新基建,不是属于我们的「飞梭」呢?
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