Category: 人工智能

脑控（Mind Control）是一个非常沉重、可悲且敏感的话题，它一直没有明确的定义，人们称之为精神控制、思维控制、洗脑、意志剥夺等等，但根本上都有一个意思：利用各种方法控制他人的大脑以达到各种不同的目的。常见的受害者反馈有：人格侮辱、精神打击、教唆自残自杀、使其暴力、窃取记忆、使其疼痛、使其抑郁……

而基于脑控目的的脑控武器则是最早始于二战时期，经过近一个世纪的发展已几近完美。从最初的毒品/化学药剂（吐真剂）/催眠，到用无辜的人们做脑控实验（美杜莎计划/滥用LSD），再到微波或超频武器以及现在的脑机对接（脑控芯片），人类似乎已经在控制人脑的道路上越走越远。

但令人咋舌的是，9029年的今天，竟然还有人把脑控当成天方夜谭一样来嘲笑。有人言辞凿凿地讥讽那些自述为脑控受害者的人，完全否定脑控的存在，最为猖狂的理由便是：认定普通人毫无脑控价值，纯属精神失常的妄想症。这是非常不负责任的回答，充满了傲慢。

要知道“没有调查就没有发言权”，我们可以质疑每一个“脑控受害者”的真实性，因为主观陈述总是难以取证，但这并不能作为否定脑控或脑控武器真实存在的理由。其实在文章开头的《影子揭秘》节目已经对脑控技术的发展和目的介绍的非常清晰，不过节目中没有呈现有说服力的证据，例如关键性的知更鸟计划（Bluebird Project）、美杜莎计划（MK-Ultra Project）、CIA人体脑控实验等等，这些有着堆积如山的调查报告的脑控项目，就是铁一样的证据。今天九品作册就为大家带来这些早就被公诸于众的罪恶资料，你可能会对脑控产生不一样对看法。

一个笑话：脑控始于反脑控

上个世界40年代，苏联发布了他们在“真相剂”上取得巨大成功的报告，再结合随后朝鲜战争中不少美国大兵的叛逃现象，美国军方认为国际共产主义已经实现了采用某种秘密方法来控制自己的间谍情报人员及战俘。对此美国军方宣称为了国家安全必须要找到反制的方法，并于1947年启动了知更鸟计划（Project Bluebird），1951年8月该计划升级并更名为ARTICHOKE。上述事实得益于《信息自由法》，使得两项计划的文档于2004年对公众解禁了一部分，并收录在美国国家档案馆及CIA电子阅读室。

要明白脑控这一令人毛骨悚然的技术发展至今，并非一蹴而就。在二战及随后的冷战背景之下，它最初的主要目的正如知更鸟计划中记载的一样：利用测谎仪、毒品及催眠的方法来提高审讯技术并通过培训使得情报人员拥有抵抗敌对势力脑控的能力。美国情报部门在匈牙利间谍培训中，便进行了以催眠为手段的审讯及个人控制的教学。[2]

在随后的升级版ARTICHOKE计划中，项目的主要目标则为通过实验来确定是否可以使实验对象在非自愿的情况下执行暗杀行动。[3]除此以外该项目继续研究了催眠，以及强制吗啡成瘾（以及随后再强制戒断），也使用包括LSD致幻剂在内的其他化学物品来测试受试者是否会产生健忘症和其他易感状态。ARTICHOKE在实践过程中逐渐演变为一项心理控制项目，在该项目1952年1月的备忘录中曾有概述：“ 我们能否控制一个人，使他违背自己的意愿，甚至违反自然的基本定律，例如自我保护的意识？”（如果一个丧失了自我保护的意识，那意味着什么？）

他们最初选用可卡因，大麻，海洛因，佩奥特碱和墨斯卡灵等毒品来对受试者进行生理骚扰虐待的实验，根据最后效果来看，项目组认定LSD致幻剂是这一领域最有前途的药物。项目试图建立对他们认为是社会中“ 较弱 ”和“ 较不聪明 ”的群体的控制，或对潜在的特工，叛逃者，难民，战俘及其他人建立控制。[3]项目的受试者甚至包括CIA自己的特工，一项记录表明：有一名特工曾连续77天服用LSD致幻剂。

在大量的公开文档中，记录了受试者的遭遇，以及这个原本出于军事目的的项目的真实目标，在实验室与管委会之间往来信息的备忘录中，阐述得不能比任何旁观者更清晰。ARTICHOKE计划包含了很多分支，被人们熟知的只是其中关于脑控的技术实验，例如ARTICHOKE还研究了登革热和其他疾病的潜力，一份解密后的ARTICHOKE备忘录显示：“并非所有病毒都必须具有致命性……目标包括那些能短期和长期使人瘫痪的病毒。”

当然，我们也不必为此感到过于惊讶，因为上述的一切才只不过是一个开始而已。

最疯狂的人体精神控制实验

前面所述的Project Bluebird和Project Artichoke，严格来说仅属于与毒品有关的实验计划。而真正让CIA脑控计划曝光于众的是美杜莎计划（Project MKUltra）。

该项目在1953年得到正式批准，在1964年被缩小范围，在1967年进一步缩减，并在1973年被下令停止。该计划从事许多非法活动，包括使用美国和加拿大公民作为其不知情的测试对象，这引发了关于其合法性的争议。MKUltra使用了许多方法来操纵人们的精神状态和改变大脑功能，包括秘密服用大剂量的精神活性药物（尤其是LSD）和其他化学药品，电击，催眠，感觉剥夺，孤立，言语和性虐待以及其他形式的酷刑。

MKUltra项目的范围很广，在包括大学，医院，监狱和制药公司等机构的各项研究。正如美国最高法院在1985年对相关案件的裁决中所写的[4]那样：MKUltra不是一个项目，而是由CIA间接资助的162个不同的秘密项目，“外包给各种大学，研究基金会和类似的机构。”期间总共有至少80个机构和185名研究人员参加了该项目，但许多人不知道他们是在与CIA打交道，他们并不知情。[4]

美杜莎计划因为1975年国会教会委员会和洛克菲勒委员会发起了对CIA在国内活动的调查而第一次引起公众的注意。不过可惜的是CIA局长理查德·赫尔姆斯（Richard Helms）早在1973年就下令销毁了所有MKUltra计划的文件，从而阻止调查工作。但幸运的是，MKUltra计划中有大约20000个文档因被误作财务文件而得以幸存。1977年，根据《信息自由法》要求披露与MKUltra项目有关的全部文档，这些文档披露出的内容则最终导致随后的参议院听证会。

关于MKUltra的一些尚存的信息已于2001年7月被逐一解禁，向公众开放查阅。我们从一份1955年的文件中可以看到美杜莎计划的工作规模和范围，它明确指出是对各种可以改变人类意识或心理状态的物质研究，文件描述如下：

1.那些会导致不合逻辑的思维及冲动的药品，使受试者在公共场合失态失智并被抹黑；

2.可以让人对思维和感知效力被夸大的药品；

3.可以导致受害者在成长过程中衰老得更快或更慢的物质；

4.能促进酒精中毒作用的物质；

5.会以可逆的方式产生已被人类识别的疾病的症状和体征的物质，因此可用于制造疾病等;

6.会造成暂时或永久性脑损伤及记忆丧失的物质；

7.在审讯和所谓的“洗脑”过程中，可以增强个人抵抗思维剥夺，酷刑和胁迫的能力的物质；

8.可以导致失忆症的物质和物理方法；

9.长时间产生冲击和混乱并能够秘密使用的物理方法；

10.导致身体残疾的物质，例如腿麻痹，急性贫血等；

11.会让人产生水泡的化学物质；

12.可以改变一个人的人格结构并增强受害人依赖他人的倾向的一种物质及方法；

13.会造成精神上的混乱的一种物质，在其影响下的个人很难在这种状态下保持质疑；

14.当以不可检测的量给药时，会降低男性的野心和总体工作效率的药品；

15.可以促进视觉或听觉衰弱/扭曲的药品；

16.可在饮料、食品、香烟中作为气雾剂偷偷使用的一种致昏丸，使用起来很安全，可提供最大程度的健忘症症状，并适合特需类型的制剂使用；

17.上述物质药品，在使用很小剂量时，可以降低一个人的体力及活力。

当然还有更多的文档显示出美杜莎计划的更多目标：

1953年4月，MKUltra项目开始实施后，实验对象包括对精神病患者、囚犯、吸毒者和性工作者（大多是无法发起反击的人）实施LSD致幻剂实验。在一个案例中，他们让肯塔基州的精神病患者连续174天服用LSD 。他们还偷偷对中央情报局的雇员，军人，医生，其他政府人员和普通民众下药（LSD），以研究他们的反应。在这些实验中，最为著名的就是“午夜高潮行动”。

CIA在加利福尼亚旧金山的一间安全屋内设立了妓院，并雇佣了妓女来引诱那些毫不知情的男人走进卧室，让他们在毫无察觉的情况下服食LSD致幻剂。卧室内装配了双向镜和窃听器，该行动的负责人乔治·亨特·怀特（George Hunter White）则坐在镜子的另一面观察这些男人在药物作用下的反应并拍摄记录。这一实验还引向另一研究目的，即在性接触过程中何时才是套取信息的最佳时间。

在其他实验中，人们在不知情的情况下摄入了LSD，他们在刺眼的灯光下被审讯，医生则在后台做实验笔记。他们还告诉受试者，如果拒绝透露自己的秘密，他们将延长他们的“LSD旅行”。除此以外，他们还会在公共场所测试受害者服用LSD后的反应，例如他们将LSD滑入美国副陆军元帅Wayne Ritchie（韦恩里奇）的威士忌中，这导致他在公众场合持枪，因此韦恩里奇被解雇了。直到几十年后的1999年，韦恩里奇才得知自己也是秘密药物测试的众多对象之一（这可能就是抹黑受试人的最佳体现）。

还有太多受害者发起了申述，但无奈的是很难证明他们的遭遇都是真的。而更多无辜的受试人则根本没有机会发现自己曾被当成人体实验对象，他们可能终生都陷入毒品中或干脆被关进了精神病院。

当然，由于美杜莎计划的绝大部分资料都在1973年被下令摧毁了，我们只能在残存的信息中找到蛛丝马迹。精神控制只是美杜莎计划其中一个目的，绝不是全部。

脑物植入和非致命武器

在美杜莎计划的资料里，有一份备忘录描述了通过刺激脑电极来控制动物。但脑电极实验同时也在人体中进行。我没有在CIA档案馆中找到原始资料，里面仅收录了一些媒体转载，如何判断，取决于你自己。

“Jose Delgado博士是耶鲁大学的神经外科医师和教授，获得了用于儿童和成人脑电极研究的资金。他可以通过按下远程发射器盒上的按钮来控制动物和人类对象的运动。德尔加多博士在一篇论文中曾将猫描述为机械玩具。”

一个11岁男孩在远程刺激他的脑电极后发生了部分身份变化：电刺激上颞颞卷积引起女性身份认同感并混淆自己的性别。这名11岁的男孩对一个大男孩说：“我在想我是男孩还是女孩，但我想成为女孩。” 在持续刺激后，患者突然开始谈论自己与负责实验的男性员工的结婚愿望。

“对另一位患者进行颞叶刺激则产生了愉悦的表现，伴随着咯咯的笑声与治疗师开玩笑。在对两名成年女性的相同区域进行刺激之后，她们讨论了婚姻并表达了与治疗师结婚的愿望。”

德尔加多博士的合作者还在哈佛大学进行了脑电极研究。“马克和埃文描述了在哈佛医院里有大量患者被植入脑电极。一位名叫珍妮（Jennie）的病人在她大脑中插入电极时才14岁。在Mark and Ervin的《暴力与大脑》 中的照片显示18岁的茱莉亚在微笑，生气或重击墙壁，这些行为取决于在发射器上按下哪个按钮向她的大脑电极发送信号。

……

类似的记录还有很多，事实上如果你对此感兴趣，你可以通过《信息自由法》向美国国家档案馆申请（通常需要几百到上千美金）调取更详尽的资料，甚至包括实验室录像。

除了脑物植入外，还包括非致命武器的实验，其中就包括用于向人类目标发射各种能量的装置。通过实验发现这些装置可以使人短暂丧失控制身体及行为的能力，可以造成轻微脑震荡，也可以对神经系统造成可逆的变化，又或者促成虚假记忆等。关于此类实验的资料甚少，本文暂不做过多描述，毕竟大部分资料已经在1973年就被下令摧毁了。

陈述事实总是异常枯燥的，不过美国多位作家根据知更鸟计划、美杜莎计划的仅存资料撰写了大量文学作品，例如《搜寻满洲候选人》、《心灵操纵者》、《中情局对美国的阴谋》以及《偷心者，心理外科和心理控制》等，相信通过这些作品你能更生动地体会到发生在上个世纪的脑控实验的可怕之处。

公开的人类脑计划与脑机接口

随着时间的推移，美杜莎计划是否真的被终止了，我不知道。但人类关于人脑的研究是绝对从未止步的。特别是随着神经元科技、神经信息、电脑科技、人工智能等科学领域的长足进步，让人脑的终极秘密似乎随时可以被打开。

世界上第一个面向全球的人类大脑计划是美国于1993年发布的，意在收集和分享有关脑科学的所有数据，不过该计划很快就销声匿迹了。在随后的一二十年里，全球范围陆续推出了如美国的曼哈顿计划、瑞士的蓝脑计划、欧盟的人脑计划等等，其终极目的都是治愈疾病或复制人脑！

“在计算机上创造一个人类的全脑”是很多这一领域的科学家们的奋斗目标。但事情显然不会如此简单，直到现在，仍没有太多令全人类震惊的实际成果。不过也确实有科学家在实验里成功通过电脑控制一条蠕虫的行动方向。

在众多人脑研究中，被控诉为脑控手段最多的是脑机接口。想要弄清这一问题，必须简短地介绍一下脑机接口。

脑机接口（brain-computer interface, BCI），即通过采集信号，实现大脑与外部设备直接交互的手段和方式。最初人们开发脑机接口是为了修复失去的人体功能。例如人造耳蜗就是一种脑机接口：通过向体内植入电极，对耳蜗内尚且完好的听觉神经施加脉冲电刺激，就能提升甚至重建听觉。

而脑机接口分为三类：非入侵式（在头骨外检测信号的设备）、半入侵式（即安置在大脑皮层表面接收信号的设备）及侵入式（通过开颅手术等方式，向脑组织内植入传感器以获取信号的设备）。目前侵入式脑机接口仍处在动物实验阶段。

看完上述简介，我想你应该明白通过脑机接口制造幻听尚属可能，窃取和上传意识也许在不久的将来也会诞生。

美国媒体2004年披露，美国五角大楼的“国防远景研究计划署”(DARPA)已投入首批2400万巨资，在全美各地6个实验室中进行“思维控制机器人”的研究工作，而其“终极目标”，就是希望能造出可用大脑思维控制的“机器战士”！

　　猴子用思维控制机器人

　　这项试验正在杜克大学的神经工程中心的一间实验室里悄悄地进行着。不久前，美国一家权威科学杂志的记者卡尔·季默来到该实验室，目睹了一次惊人试验的全过程。

　　记者看到，实验室中央的一个机器人手臂从一边挥舞到另一边，仿佛正试图抓住空气中一只看不见的苍蝇一样。只见机器人手臂绕着枢轴转动一周后，然后又猛地伸直。接着，它并拢自己的手掌又握紧拳头，持续了几秒钟之后又伸向一个新的方向。其动作栩栩如生，却又有些怪诞。为了弄明白控制这个机器人的指令从何而来，记者在另一间小屋子里看见，一只一动不动的恒河猴被绑在一张椅子上，眼睛盯着电脑屏幕。这一切是猴子用它的思维在指挥机器人的！

　　人脑机器人5年内诞生？

　　据报道，几十年来，科学家已经对大脑和机器之间建立直接界面的可能性进行了思考、推测，直到上个世纪90年代后期，科学家才积累了关于大脑和信号处理方面足够的知识，获得了几分希望，使得上面那幕只有在科幻小说中才能出现的场景能够变成现实。

　　杜克大学研究恒河猴和机器人手臂的联合工作人员正处于这一技术的前沿。该大学神经工程中心的主任、神经科学家米格尔·尼科雷斯说：“这已经超越了以往所取得的成就。”

　　事实上，这个研究中心的猴子的出色表现说明，思想和机器的交融可能很快就会在人身上变成现实。s尼科雷斯和他的研究小组相信，在5年之内，他们能够研制出一种由脑内植入电极的人所操控的机器人手臂。

　　美军巨资赞助6大实验室

　　据报道，尼科雷斯和其他一些科学家在思维控制领域所取得的突破性成功，已经引起了美国国防部下属的“国防远景研究计划署”(DARPA)的高度兴趣。据报道，目前后者已经投资2400万美元，展开一项“大脑-机器交互界面计划”(BMI)，用于在全美各地的6个不同实验室中进行各种“思维控制机器人”的研究工作，尼科雷斯实验小组的大部分研究资金就是来源于此。

　　据报道，此番“国防远景研究计划署”开展“大脑-机器交互界面计划”的“终极目标”——是制造一种能完全用思维控制的“机器战士”或者新型无人驾驶飞机。“国防远景研究计划署”的主管托尼·特泽说：“想像一下，在未来的战场上，一名士兵仅仅用他的思想就可以远距离控制‘机器战士’作战，这将是极为有益和重要的。此外，同样的技术也可以用于指挥机器人进入坍塌的建筑进行救援工作，甚至到遥远的星球上进行探险。”

　　雄心计划存在诸多障碍

　　许多神经学家也忧心忡忡地认为，“国防远景研究计划署”这一雄心勃勃的计划存在极大障碍。

　　首先，为了读取士兵们的脑电波用于控制机器人，必须将电极植入健康士兵们的大脑，但这绝对是残忍而不道德的行为。如果采用现今常用的脑电图扫描技术，虽只需将电极放在士兵的头皮上即可，但所读取到的脑电波信号，非常模糊微弱，根本不足以控制“机器战士”做复杂的动作。研究人员称，如果用这种“劣质”脑电波来控制“机器人”动作，哪怕是“每分钟在键盘上敲几个字母”这样最最简单的动作，也必须艰苦训练数月才能勉强做到，想要用其控制机器人手臂的行动简直是痴心妄想。

　　但是，一些乐观的科学家相信，随着研究的深入，“思维控制”技术必将更加成熟。而且科学家预言，届时先进的技术不光可以用脑电波指挥机器人的手臂或者腿部动作，甚至还可以控制机器人的喉咙、舌头和嘴部肌肉做更多复杂运动，从而将人的思维转换成可以被听懂的语言。

我们对这个世界上是否存在脑控这一事实也应有基础认知了：药物、催眠、虐待、脑物植入，脑机接口以及在将来可能出现的意识窃取与上传，都可以是对人类进行脑控的手段。

至于这些方法与手段，有没有，或会不会用于当今世界的普通人身上，你说呢？

注：脑控早在若干年前就引起了全球不同媒体的关注。为了方便大家快速理解“什么是脑控”，特意译出今日俄罗斯（ Russia Today）电视台旗下的《影子揭秘》栏目所制作的一期揭秘脑控的内容。它可以很好地帮助我们初步了解“什么是脑控”。点击观看。

By Feiyu，麦吉尔

2021年春，当小米造车的传闻终于靴子落地。引起人们关注的，除了雷军用近乎悲壮的那句“愿为小米汽车而战”的宣言，开启其人生最后一次重大的创业项目，还有新造车一轮又一轮的洗牌过后，如今科技巨头们不同于以往的高调入场。

　　在雷军看来，有钱，有研发团队，有全球智能生态，可以让小米在造车领域亏得起。公司将率先投入100亿人民币，未来10年将向电动汽车业务投资100亿美元（折合654.3亿元人民币），这样的投资底气也让初来造车领域的雷军连同小米再一次站上行业的聚光灯下。

　　在造车新势力方兴未艾之际，200亿曾是新造车们公认的资金门槛。蔚来汽车CEO李斌曾表示，没有200亿（元）就不要造车；何小鹏也在小鹏汽车完成A+轮融资之后大呼，“以前看别人造车觉得100亿太夸张了，现在觉得200亿都不够花”。

　　如今随着各方势力崛起，处于混战之中的行业竞争也日渐激烈。对于后来者们而言，200亿还够吗？

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　　烧钱范本“蔚小理”

　　作为一项重资产业务，造车烧钱已经毋庸置疑。除了造车本身要闯过的技术关口，融资大战、烧钱输血，都是新造车们的必经之路。

　　2019年初，当资本回归冷静，原本疯抢新造车项目的投资人的态度也陡然转向。因为融资难可能出现的“缺粮”问题，也让本来处在兴奋之中的行业开始被唱衰和担忧所替代。

　　“就像在一口井里扔钱，你不一定非要看到水花，只要能够听见回响，就说明这些钱花得不冤。”对于造车新势力轮番上演的烧钱游戏，一位行业内人士向未来汽车日报做了如此比喻。

　　纵观过去几年，向造车这口井里投钱的不在少数，只是具备持续输血能力，并且最终能听到回响却仅有蔚来、小鹏和理想等寥寥几家车企。

来源：蔚来官方

　　当“蔚小理”接连登陆美国资本市场，这也被视为新造车运动取得了阶段性的胜利。在各家的财报里，不仅能看出各自的资金实力，从资金投入的方向，也能看到各家的侧重所在。

　　作为烧钱大户，蔚来丝毫不吝啬各项成本支出。从2016年到2020年，蔚来累计销售成本支出为286.16亿元；累计研发成支出本为149.84亿元；营销成本支出为182.14亿元，三者共计成本支出为618.14亿元。

　　同时，在这几年里，蔚来归属母公司净利润分别为－25.36亿元、-49.85亿元、-96.6亿元、-114.13亿元和－53.04亿元。5年累计亏损金额达到342.97亿元人民币，蔚来的烧钱能力可见一斑。

　　与财大气粗的蔚来相比，一向善于成本控制的理想已经算得上“精打细算”。从2018年到2020年，理想的研发成本支出为30.63亿元；营销成本支出为21.46亿元；销售成本支出为81.94亿元。三者合计支出为134.03亿元人民币。

　　在归属母公司净利润方面，理想在2018年－2020年分别－15.32亿、-24.38亿和1.51亿元，合计亏损为41.21亿元人民币。

来源：理想官方

　　而小鹏的烧钱水平介于蔚来和理想之间。在2018年－2020年，小鹏汽车的研发成本支出为48.47亿元；营销成本支出为37.29亿元；销售成本支出为84.69亿元，三者共计成本支出为170.45亿元人民币。

　　在归属母公司净利润方面，小鹏在2018年－2020年累计亏损总额则为60亿元。

　　从“蔚小理”三家的经历来看，200亿的资金储备依然是进军造车领域的必要条件。对比特斯拉，从2010年到2020年，特斯拉在技术研发、厂房管理等方面的投入超过2300亿元。

　　只是在迈过了第一款车型的量产难关后，如今各家争抢和建筑的护城河需要更庞大的资金投入。

　　“造车就像是一场漫长的马拉松比赛，蔚来、理想和小鹏三者凭借着先发优势在这条赛道上获得了主动权，且还在持续发力。”全联车商投资管理（北京）有限公司总裁曹鹤认为，造车新势力前期需要依赖融资、寻求资本支持去推动其生产制造以及研发、营销等工作，但面对激烈的市场竞争，这些新造车企业们在未来还需要在技术、产品、营销、服务等多维度领域发力。

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　　护城河建在资金上？

　　当新造车借助大量的资本迈过第一道生死线，面对具有先发优势的玩家，百度、小米等后来者或许需要用更多的资金来弥补自己在造车赛道上发车较晚的劣势。

　　无论是创始轮融资达到100亿元的智己汽车，还是率先投入100亿元用于造车的小米，对于有科技巨头背景的智能汽车新品牌来说，怀揣大笔资金无疑是它们入局的优势之一。

　　但从过往经历来看，每一家新入局的品牌，从立项到汽车产品落地至少都需要3年的时间。这也意味着，从当下开始造车的新玩家，都要和三年后的竞争者赛跑。

　　光大证券发布研报显示，造车新势力们长期竞争差异性或在于软件和自动驾驶：在智能化方面，预计在硬件外部采购/合作研发的情况下，软件将成为各车企形成长期差异化竞争的核心。同时，L3级及以上智能驾驶具有更高的车规级芯片算力、以及更高的研发投入、技术孵化等要求。

　　这也给科技巨头们敲响了警钟，若想在在传统车企以及造车新势力中闯荡出一条出路，它们不仅要加速产品落地，更需要建立属于自己的核心优势，将属于自己的护城河堆砌起来。

　　而背后支撑这一切的，绕不开巨额的技术研发投入。

　　4月3日，百度CEO李彦宏在接受媒体采访时直言，虽然越来越多玩家入局造车，但他们都低估了自动驾驶的研发投入，百度仅去年一年就投入200亿，而这可能需要10年乃至20年的长期投入。来源：百度官方

　　这也让寄希望于自动驾驶的新造车们，即便手握充足的现金流，也要为日后研发囤积更多的粮草。4月7日，理想汽车宣布，将视市场情况及其它因素，建议发行不超7.5亿美元2028年到期的可转换优先票据。财报显示，2020年，蔚来、理想和小鹏的现金流分别是425亿、298.7亿、353.42亿元。

　　“自动驾驶是技术是智能汽车的制高点，该技术需要芯片、人工智能和大数据分析处理等一系列的基础能力，每项基础能力都需要大笔资金来做支撑。”文远知行相关负责人告诉未来汽车日报。

　　并且其认为，大数据分析如果没有出行领域公司配合的话，那些新造车企业无疑会耗费更多的时间。

　　理想汽车创始人、董事长兼CEO李想在今年2月的内部信中指出，智能电动车竞争的终局是数据和芯片的竞争，会很快变成足球世界杯这样的淘汰赛，每个品牌会面对小组赛出线，以及一轮轮的淘汰赛。

　　在保证核心优势的前提下，对于缺乏造车经验的科技公司来说，从0开始造一辆车所耗费的人力、财力和时间也都过于巨大。

　　或许对那些科技巨头而言，造车的门槛依然是200亿元，但如果想要杀出重围活下去，投入还需要多多益善。

扑朔迷离的“法拉第未来”

“眼看他起高楼，眼看他宴宾客，眼看他楼塌了。”

对于已然沦为整个汽车行业茶余饭后“谈资”的贾跃亭，站在当下这个节点回顾过往，或许有三个瞬间最令其印象深刻。

2014年，当站在聚光灯下的他，面对所有人喊出那句：“让我们一起，为梦想窒息！”收获的是所有炙热追随者，如潮水般的掌声与呐喊声。

彼时，也是整个乐视最短暂的辉煌时期。

除了超级手机、超级电视，背负着诸多投资人的期许，贾跃亭全盘all in，开始打造属于中国人的超级汽车。但表面看似辉煌的背后，都是一戳即破的泡沫。所有人都未曾料到，兵败如山倒会降临的如此之快。

或许是轻视全新行业的挑战，入局后无法从容应对；或许是把PPT造车赋予太高的格调，一朝露馅就无法自圆其说；亦或许是资金链陷入困境，一环断裂就无法修缮。

2017年，当飞机舱门关闭的那一刻，贾跃亭输得一塌涂地，只身前往美国，何时才能归来已是未知。这位曾经的乐视“帝国”掌门人，为他不切实际的造车梦付出了惨痛代价。一切，都以闹剧的形式，潦草收场。

最终，只剩下国内债权人的声讨，以及山呼海啸般的骂名。

很快，时间来到2020年，反转还在继续。当那封名为《打工创业、重启人生，带着我的致歉、感恩和承诺》的公开信，出现在贾跃亭的微博首页时，我们知道他的“造车梦”在拼命挣扎后，重新得以点燃。

2021年，通过借壳上市的方式，临近窒息的FF法拉第未来，位于美国纳斯达克正式敲钟上市。这一次，贾跃亭与身为公司CEO的毕福康紧紧相拥、振臂高呼，两位职业生涯履历都颇具争议的商人也好、职业经理人也罢，被牢牢绑定在了一起。

他们知道，试图为自己“正名”的机会，所剩无几。外界信任度的极致缺乏，加之整个新能源赛道生存压力的陡增，令FF想要重新得以续命，就必须熬过如地狱般的考验。

而我，更想用“围猎”来形容，整个过程。至于究竟是变成任人宰割的羔羊，还是得以逃脱猎人的追捕，选择权截至目前，仍然掌握在贾跃亭与他身后的FF的手中。

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警告与做空

平心而论，对于身处资本市场掌握绝大部分话语权的华尔街投资人们，FF目前所展现出的一系列表现，绝不是最为“讨喜”的存在。至于原因，非常简单，他们已经有了更好且值得押宝的目标。

譬如，接连赴美上市的中国新势力造车蔚来、小鹏、理想，自品牌创立伊始就被赋予“特斯拉杀手”之名的Rivian。FF在终端交付量、季度营收、品牌声量甚至后续新品规划等多维度，很难进行抗衡。

祸不单行，就在不久前，后者收到了美国证券交易委员会的警示函，由于FF没有在规定期限内提交2021年第三季度财报，被列为不符合规定的上市公司，如果过期仍未提交，则会收到美国证券交易委员会的退市警告。

很快，FF官方做出解释，之所以未在规定期限提交财报，是因为近期做空机构J Capital Research就FF发布了做空报告。公司正在进行调查，以回应做空机构的指控。

在调查结束前，将无法公布财报，而调查结束的时间目前还无法确定。当调查完成以后，FF将及时恢复正常的SEC文件按时提交，有信心在短期内重新恢复到正常状态。

业务方面，由于资金短缺问题，FF首款量产车型FF91一直备受外界关注。对于FF91至今无法量产交付，其官方也再次也重申：FF91发售计划不变。

公司CEO毕福康参会中表示，“FF首家旗舰店将落户加州比佛利山庄富人区，目前汉福德工厂进展顺利，有足够的资金支持FF91明年7月完成投产。”

对于实现2024年盈利前所需要的资金，FF也做出了修改，认为还需要15亿美元资金以完成此目标，高于先前估计的14亿美元。据悉，这笔额外的资金，将主要用于FF81与FF71项目的1落地，与FF91的量产无关。

截至目前，FF已经规划出四款新车，其中三款新车为乘用车，包括最为高端的FF91、定位为高档大众市场FF81以及针对大众市场的FF71。后两款车型，预计将分别于2023年、2024年底实现量产，另外一款新车为无人运输车FF LMD。更为重要的是，FF官方也首次披露，已经累计亏损28亿美元。

看到这里，如果站在一个理性旁观者的角度，抛开感性层面的偏见不谈，可以说FF作为一家仍处在前期蓄力阶段的新势力造车，上述所展现出的信息，其实并没有什么太大的槽点。

但痛点在于，往往“失信”的伤疤一旦存在，即便已经渐渐愈合，可还是随时面临着被无情揭开的风险。

“FF永远也卖不出一辆车。到目前为止，它不过是一个从美国投资者那里募集资金的桶，然后把钱倒进其创始人、中国最知名的证券诈骗犯贾跃亭创造的债务黑洞。”

实际上，这就是FF官方提及那份做空报告中，最为致命的一段话。几乎同一时间，贾跃亭位于朋友圈回击道：“此份做空报告，完全是冷饭热炒，无稽之谈，该机构已经不是第一次被打脸了。”

针锋相对之下，双方俨然到了剑拔弩张的地步。至于究竟谁的阐述才是真相？当下并不想去“站队”。贾跃亭的造车梦得以重燃，究竟多少含金量？相信时间会给出答案。

只不过，已然无法回避的是，在接连经历被做空与警告的风波后，FF位于资本市场的表现一落千丈。截至美国东部时间12月14日收盘，FF股价仅报收于7．360美元，跌幅达到1．74％，总市值也缩水至3．22亿美元。

由此不禁感叹，等待FF91明年7月正式量产交付前的整个过程，外界对于贾跃亭的围猎之势，或将愈演愈烈。

罪该，还不至于万死

贾跃亭在2020那封公开信中，曾写下这样一段话。

“创业二十年来，我经历了太多的起起伏伏。尽管外界评价我所创立的互联网生态模式无疑是成功的，并为很多同类企业所证明，但一个不容回避的事实是，我是乐视体系一夜崩塌的第一责任人。我深知相关各方以及你们的家人由此蒙受了巨大的损失，我要再次向大家表达最诚恳的歉意。”

就此回想起那些曾经因为他的过失，最终陷入困局、甚至人财两空的供应商、客户、股民，只想说这份口头致歉，其实并不足以弥补他们的损失。但是相比某些犯错之后选择彻底消失的懦夫，贾跃亭还算有着仅剩的一丝担当。

并且他也承认，曾经有朋友极力劝说放弃FF，把股权清空，然后以破产清算的方式“躲”在美国一了百了。可从最终剧情的发展来看，贾跃亭无疑想要给所有人一个交代。

阐述这些，并不是为谁开脱，更多想要证明的还是如本段小标题所言：罪该，但不至于万死。

其实，在我心中，用理想主义、机会主义、追逐利益、思想超前等众多词汇来形容这位总是充满争议的“演说家”都不为过。一路走来，可能是一把打江山的好手，但终究无法守好江山。

依稀记得2015年，当“新四化”的概念还未提出，贾跃亭就带领着他的乐视汽车，已经开启了类似的征程。

从大众、宝马等传统车企挖掘高管，研发三电系统，为造电动汽车打造核心技术；收购易到，布局出行领域；入股充电服务类app，加入充电业务；与北汽新能源、比亚迪合作，在车联网方面合作；从百度挖掘自动驾驶技术人员，构建乐视智能化版图和乐视车联；将娱乐、影视等资源整合，将其放进车联网系统。

一切理念，都与现在的新能源行业大趋势，不谋而合。“你可以嘲笑贾跃亭的惨败，但不要嘲笑他的战略眼光。”

奈何，造车始终是一场对创始人自身全方位的统考，需要的不仅仅是清晰地战略与远见，后期的融资能力、营销能力、产品落地能力、团队管理能力，缺一不可。而贾跃亭的短板，就此被彻底暴露出来。

所以当FF重新上路，贾跃亭选择放权，身为汽车行业“老炮”的毕福康，被推向台前。毕竟，没有谁想重蹈覆辙。

而在这家新势力造车的战略规划中，“回国”同样占据了极大的比重。从1月吉利控股对外披露，其和FF签署框架合作协议；到3月FF官方宣布前奇瑞捷豹路虎“少帅”陈雪峰正式加入，担任FF中国区CEO。

到7月传出珠海市国资参与FF上市，注资20亿元；到9月FF未来主义日上，透露与吉利控股的双方合作取得实质性进展，实现技术合作的第一阶段；再到11月传出，FF国内生产基地可能落户山西长治，中国区总部可能落户湖北。

种种信号均在证明，FF想要归国量产的“决心”，一刻也没有中断。但看似美好的理想背后，往往是现实的残酷。

当下，中国新能源市场的终端厮杀，早已变得愈发激烈。更为严峻的是，有了例如特斯拉、蔚来、小鹏、理想甚至比亚迪般先发者的率先突围，格局正在变得渐渐清晰，资源也在朝着它们慢慢倾斜。留给追赶者的风口，正在以肉眼可见的速度缩小。

同时，回到最为现实的产品层面，多年前FF 91首次亮相时，承认它是一款足够吸睛，并将科技感与豪华感较为完美融合的产品。

但是多年过去，横向对比明年将会上市的诸多新车，看似已经毫无“领先性”可言。即便能够顺利实现国产化进程，究竟会有多少人愿意为其买单？能否实现后来者居上？一个个问题接踵而至。

可以肯定的是，留给贾跃亭继续完成“造车梦”的时间，真的不多了。而这一次，如果结局还是以失败告终，那么FF将会被永远钉在耻辱柱上，前者身上也会被牢牢印刻下“万死”的标签。

为什么电动车叫“电动爹”

一入冬，电动车的续航里程就成了玄学，你永远不知道实际能开多远。

寒潮来袭，北京气温降至零下20度，创造1966年以来的最冷记录。

电动车面临残酷的考验，有人的特斯拉车窗车门冻住关不上门，只能一手握方向盘，一手拉着车门，风呼呼地打在脸上。有人的小鹏P7，停在露天停车场，一晚上掉了15km续航里程。有人的比亚迪电量从9%爆降至0，直接在路上趴窝，不得不找同事把车拖回公司。

电动车主听不了朋友们突然的问候，因为十之八九是来嘲笑买电动车的。

即使新能源汽车销量大涨，造车新势力们市值暴增，但一到冬天，电动车就被打回原形。

究其原因，还是在电池上。目前主流的电池无外乎磷酸铁锂电池、镍钴锰三元电池、镍钴铝三元锂电池三种，低温都会导致电池放电效率变差，甚至对电池造成不可逆的伤害，导致续航里程严重缩水。

纯电动车的电池不仅要供应动力，还得负责空调取暖，一电两用耗电更快，跑到半路就趴窝也就不那么稀奇了。

01 一小时充5度电

李友卿 | 比亚迪 | 私家车车主

我开电动车三年了，是第一次遇到这种极端天气。

上周六晚上，我们一家三口从房山的长阳出发，家在北京西城区长安商场附近。我看了看还有60公里的电量，按照往常冬天的经验，60公里的电量能跑30公里，觉得应该没问题就上路了。

上路之后，电量掉得比我想象中要快得多。开出13公里时，电量已经显示只有18公里的电量了，照这个走法，肯定是到不了。于是就搜索附近的充电桩，找到中国人民抗日战争纪念雕塑园公共充电站，这里没有下车取暖的地方，只能在车里等着。

电车充电的时候不能开空调。温度特别低的情况下，充电效率也很低。在秋天，90分钟就能充满，但是那天晚上充了十多分钟都没有到1%。这种天气，手机掉电也快，我手机本来就没电了，老公的手机得留着结束充电的时候扫个码，也不敢用。

我们仨就在车里干等着，按理说应该是一家子交流的好机会，但天气冷到我们都不想张嘴。

时间过得如此之慢，慢到让人崩溃。大概过了半小时，我想起车里还有暖宝贴，就翻了出来，有10个。我给儿子贴了四个，肚子1个，后腰1个，脚上踩2个。

暖宝贴是白色长方形的，贴在儿子的身上，像米其林轮胎的吉祥物。我老公贴了两个，我贴了四个。暖宝贴是慢热的，前五分钟都不怎么热，我的腿和脚都冻到不行。

车里的毯子和其他一切取暖设备都给了儿子，他才八岁，怕他冻感冒了。

一家子就这么坐了1个小时，才充了5.31度电。我老公说可以走17公里，我算了一下不是这个数，两个人还起了争执。最后我们达成一致，如果走到一半还到不了，那我和儿子打车回家，他继续找充电桩。

不过很诡异的是，等车到了市区后，掉电没那么快了，电量还恢复了一些，这才顺利到家。

经过这次经历后，我们再也不敢一周充一次电了，隔一天就要充一次。

02 130公里的电跑了5公里

刘潇 | 广汽埃安V | 私家车车主

这两天北京气温骤降，我的车才买了5个月，这是第一次过冬。

电动车就是用来上下班通勤，家到公司也就8公里，那天我的车显示电量还有130公里，按以前来看，开一个来回肯定不成问题。

这次开了5公里，还没到公司，就下降到只剩一半了，越到后面降得越快，尤其最后几十公里。后来我空调也不敢开了，那天还是北京最冷的一天，冻得我背都疼，感觉还不如骑二轮电动车暖和。

最后就剩不多的时候，我预估这下班肯定是回不去，必须得找充电桩了。充电桩不是特别好找，又是坏的又是没车位的，最后好不容易找到一个。不知道是信号不好还是怎么，微信支付宝扫码扫不出来，我就重启保证信号网络是好的。北京零下十几度，我就站在风里鼓捣了10几分钟，手都要冻掉了。

在市里还好点，有次我们回老家，大概200多公里吧。我提前晚上充好电，我们的续航是500公里的，想着怎么也没问题，结果快下高速的时候就没剩多少了。

家里县城充电又慢也不一定有位置，最后只能临时在高速上找了个充电的地方，充了两个小时。我们就在高速服务区等了两个小时，这幸好我们有时间不急着办什么事，这要是没时间就麻烦了。

我也找销售问过这个问题，他们就说是冬天太冷还有开空调的原因，让我送去4S店检测。我觉得检测的意义不大，因为满电的时候耗电是准的，越往后掉电越快，超过10%的时候，就会打很大的折扣。

目前，只有满电的时候敢开空调，我手套都买好了，就怕耗电太快。

说实话有点悔买电车了。

其实，我们家油车、电动车都摇到号了，当时想着电车已经到了一个稳定期，相对油车来说是个上行的、主流的方向，以后政策什么的可能会比较好，所以选了新能源汽车。

03 显示里程跟实际差3倍

张山 | 比亚迪 | 私家车车主

我是2020年4月份买的这辆车，当时没有油车的指标，只能买新能源的。

最近天气转冷，续航出现很大问题。从公司到我家是25公里，显示消耗75公里，前几天显示里程和实际里程还是1.6倍的差距，现在都到了3倍。

有次去公司表上显示还剩51公里，实际上走了17公里的时候，表上显示只剩6公里了。当时离公司还有8公里，肯定不够，就在附近找了一个公共充电桩充了15分钟，才顺利开到公司。

我小区的充电桩都坏了，所以一般都是在公司充电，原来一周充一次，现在2、3天就要充一次。出门要计算一下，提前做好规划的话，一般不会半路熄火。北京基本两三公里就有个充电桩，还是比较好找的，我这个车续航是421公里，基本上还剩130公里的时候就得去找充电桩。

现在这个天气，130公里相当于40公里。用车费用也高了，像我最近一个月充电已经花了300多了，之前也就200元左右。

除了续航也没啥大毛病，我喜欢电动车的一点就是提速快，因为我平时开车比较猛，来回并线比较有优势。尤其北京这么堵，慢的话挤都挤不过去。

当然，以后有机会，家里人能有燃油车的指标的话，肯定还是希望能再买一个燃油车的。

04 穿大衣带皮帽子开出租车

孙大海 | 北汽新能源 | 出租车司机

电动车太坑人了！

就拿现在的天气吧，它给的是NEDC300的数据，实际才跑多少啊？一百四十公里都不到！平均下来，一百个数据就能跑四十多公里。

空调我都不敢大开，一开最低得掉三度电。有客人才开，客人走了，得把空调又关上了，为了节省续航。

早先没开过电车，我说这开电车怎么都戴上皮帽子，穿着大衣开车。后来好奇跟他聊，他说，嗨哎别提了，它的续航是NEDC200公里，如果开空调连50公里都跑不了，你要是省着点电呢，怎么着还能跑到80、90。

跑几趟，还剩一百个电的时候，就得赶紧找换电站，我今天凌晨四点半就出来了。为啥起得早呢？因为早来换电站就有充满的，来晚了就没了。

我今天找了四五个换电站，全是没电或者要排队的。排了一个多小时，到我这儿换到的电池还只有40%的电，只好去找充电桩。因为天气冷，社会车辆、出租车全部都要充电，转了有四五个充电桩，车都是排满的。

从10：40左右，一直到1：30，充电的问题才解决完。

我上一个报废的油车，加满一箱油能跑849公里。像这个新能源呢，我们出租车实际要求也不高，最起码你的续航能力能达到260、270吧。正常跑的话，一般情况一天差不多跑230、240，但像这样的天气，跑100公里就要开始找电。

我有一哥们儿更逗，留的是挺多的，一瞅还有30，但没到换电桩就停了，后来这出租车司机哥们叫了几个人给推上去的。我现在开车的话，都是留一百公里左右，反正最低的也得保持在五十。

天气暖和，我没感觉到找充电桩那么费劲，但是天一冷，就不行了。现在一天脑瓜子活儿都不想了，净为这电着急，原来都想着上哪拉活去，现在第一任务是找电。哪怕是有一个破车、破油车，我都要换掉。

每一次科技创新都要付出代价，你愿不愿意付出那个代价？

By 苏鹏、汽车公社、豹变

不仅是抖音，但凡涉及到流量、算法推荐的软件，都在利用大数据掏空你的时间。长期沉迷于这种「娱乐至死」的产物，等脱离精神鸦片后，长此以往留下的只是空虚。每一天短暂的舒适，都在透支未来。

有一个“嗑瓜子”理论：

你在嗑瓜子的时候，随随便便几个小时就没了。但是如果换成学习，时间就过得特别慢。

因为，一粒瓜子，从你嗑到吃只要几秒钟，吃进去就是你得到的反馈，但是工作学习你做了，不一定就能得到反馈，你就会觉得无聊。

学习难，就是因为反馈周期长，你不信你嗑瓜子的时候不吃，过一个小时再吃瓜子仁，你也会觉得无聊，同样的时间，瓜子并没有少吃，为什么感觉变了？

瓜子理论的好处就是提醒我们做事要缩短反馈周期，这恰恰也是互联网的产品经理们利用我们的点：瓜子理论是可以麻痹我们大脑的。

先思考这样一个问题：为什么玩抖音或者王者荣耀我们总是停不下来，而刷题却如此痛苦？

因为游戏里你的每一次行动，几乎都会有实时的反馈跟着。这种超强的“短期回报”系统在一些页游上被运用到了极致：你的每次升级、每次装备强化、每次充值都会变成一个大大的战斗力+10086显示出来，让你的大脑沉浸产生了这样一种错觉：只要有投入，马上就有产出。

而自我提升则不同。你很难在自我提升的过程中得到实时的反馈，你根本无法确定自己今天的行为会在什么时候得到回报，甚至会不会得到回报。

更可怕的是那种“游戏化”的自我提升。

不知从什么时候开始，大家开始热衷于将游戏里的反馈机制运用到学习领域，搞起了背单词打卡、读完一本书分享朋友圈这种把戏。

于是眼瞅着自己今天的打卡记录再破新高、自己的读书分享被人频频点赞，我们似乎也在别人赞许的目光中真的完成了一件学习任务，简直完美。

然而这种对短期利益的追求最终会不断强化你的路径依赖，一个很简单的道理是，这世界上大多数真正有用的技能都不是通过几次简单的打卡跟分享就能掌握的，而一旦你习惯了去追求短期回报，那么在这些缺乏有效反馈的长期奋斗项目上就会迅速失去热情。

板凳要坐十年冷，文章不写半句空。

一个名叫阮东因的越南游戏开发工程师曾经设计了一款游戏叫Flappy Bird，就是操纵一只小鸟飞跃各种障碍，因为太难了，玩得人并不多。

但是，到了2014年1月，这款游戏成了苹果应用商店里下载次数最多的免费应用程序，阮东因的工作室靠这款游戏每天的广告收入就达5万美金。但是问题随之而来，很多用户抱怨这款游戏太费时间，但是自己又完全停不下来。

2014年2月8日阮东因说自己良心难安，于是发表推文说把这款游戏下架，这真是业界良心。

但是无数的产品经理们都在梦想着成为阮东因，让用户上瘾就是他们研究的主要课题，所以当你玩着王者荣耀，吃着鸡，刷着朋友圈，看着抖音的时候，背后有成千上万的人正在费尽心思让这些产品更具有粘性，他们的目的就是一个：毁掉你的自律。

只要毁掉你的自律，你就把自己的生命献给了这些东西，当然你也会心甘情愿奉上你的金钱。

抖音是如何毁掉你的？

亚当奥尔特写了一本书叫《欲罢不能》，戳穿了这些东西背后的阴谋诡计，他们是从这六个方面来让你上钩的，分别是：

设定诱人的目标、提供不可抗拒的积极反馈、让你毫不费力就感觉到进步、给予逐渐升级的挑战、营造未完成带来的紧张感、增加令人痴迷的社会互动。

设定诱人目标的意思，就是给你一个梦想从而激励你去挑战。比如游戏一定要通关，朋友圈走路的步数一定要排第一，必须要看完所有最新的视频等等。

人类追逐目标的本能，导致很多人仅仅是为了走路的步数，而忽略了自身的身体条件。太关注于游戏的成绩，而忽略了当初只是放松一下的初衷。要戳掉手机上所有的红点通知，而忘记了真正要处理的事情。要给所有抖音的新视频点完赞，而不知道看视频的意义在哪里。

提供不可抗拒的积极反馈，比如朋友圈的点赞功能，点赞本身所代表的含义就是我看到了你发的信息，我很有兴趣。这种被众人瞩目的感觉让人得到了积极正向的反馈，就会促使他接二连三地发出信息。

所以你就不难理解几乎所有的社交平台都会提供点赞功能，因为你正在被世界关注，所以你需要在这方面做的更好。一个人只要被连续点赞，他什么事都干得出来。

让人毫不费力就感觉到进步，比如在吃鸡游戏中会有很多电脑人陪你玩，你可以轻而易举地杀死他们，在那一刻你会产生一种自己是天生吃鸡人的错觉。

现在主流的互联网产品就是要把你变得愚蠢，因此拍摄视频也不再需要复杂的编辑功能，抖音就可以提供现成的模板给你，你只需要按照动作对对口型就可以完成一个作品，再加上前面讲的积极反馈，你就会觉得自己是一个被耽搁了的好莱坞巨星。

给予逐渐升级的挑战，最早应用这个心理来做生意的是各种会员卡，比如你坐飞机有银卡，有金卡，有白金卡，有终身白金卡之类，这种分级会让你不断去挑战更高的级别。

后来在各种游戏中，都会有各种勋章或级别给你激励，也是刺激你去尝试更高的挑战。如果你只对你的客户设置一个级别，那完了，你的客户接下来马上要跑了。

未完成的紧张感，是源自于人类大脑连线需要“闭合”的渴望，这种渴望在心理学里叫“蔡格尼克效应”。这个效应的要点是，当一个人着手一件事情的时候，会产生出一套倾向于实现的紧张系统，完成任务就意味着解决紧张系统，而如果任务没有完成，紧张状态将持续保持。

比如你吃鸡的时候，你吃鸡成功是很有乐趣，但远不及没有吃到鸡来的更能刺激你。包括最近上映的《复仇者联盟3》都运用了这个效应，结局让人感觉没解决掉灭霸就不应该结束，因此影迷就会非常迫切地期待第四部。

增加令人痴迷的社会互动，让你感到不孤独，同时朋友圈都在做的事情，会时时刻刻提醒你，如果你再不更投入，你就要落伍了。人是社会动物，每个人都渴望知道他人对我们的看法。如果看法是正向的，你就会更投入，因为你要继续赢得更多正向的看法。如果看法是负面的，你也会更投入，因为你要证明他们的看法是错的。

这六大因素可以说是当下互联网产品设计的秘笈，从产品设计的角度来说无可厚非，但是从使用者的角度来说，这些充满心机的产品也正在毁掉你的人生。

奶头乐战略

1995年，美国旧金山举行过一个集合全球500多名经济、政治界精英的会议，其中包括乔治·布什、撒切尔夫人、比尔·盖茨等大名鼎鼎的全球热点人物。

精英们一致认为，全球化会造成一个重大问题——贫富悬殊。这个世界上，将有20%的人占有80%的资源，而80%的人会被“边缘化”。届时，有可能会发生马克思在100年前所谓的你死我活的阶级冲突。日微系统的老板格基（John Gage）表示，届时将是一个”要么吃人、要么被吃“的世界（to lunch or be lunch）。

▲美国著名战略问题专家布热津斯基——“奶头战略”提出者

布热津斯基及时献计献策，谁也没有能力改变未来的“二八现象”，解除“边缘人”的精力与不满情绪的办法只有一个，便是推出一个全新的战略“tittytainment”，即在80%人的嘴中塞一个“奶嘴”。指要使彼80％的人口安分守己，此20％高枕无忧，就得采取温情、麻醉、低成本、半满足的办法卸除”边缘化”人口的不满。

“奶嘴”的形式有两种：

一种是发泄性娱乐，比如开放色情行业、鼓励暴力网络游戏、鼓动口水战；

一种是满足性游戏，比如拍摄大量的肥皂剧和偶像剧，大量报道明星丑闻，播放很多真人秀等大众娱乐节目。

这样一来，通过把令人陶醉的消遣娱乐及充满了感官刺激的产品堆满人们的生活，最终达到目的：占用人们大量时间，让其在不知不觉中丧失思考的能力。

此时，那些被边缘化的人只需要给他们一口饭吃，一份工作，便会沉浸在“快乐”中无心挑战现有的统治阶级，这就是所谓的“tittytainment”——奶头乐战略。

不需要任何的“动脑”，只需要为一众旁观者营造出来一个无数次幻想的情景，或厌恶唾弃、或梦寐以求……只要能够让底层的民众宣泄情绪，迷醉心灵，不就达成了之前的既定目标了吗？在排空心情之后，他们又将安分守己的工作、社会将持续繁荣，稳固……

在多巴胺的刺激诱惑下，民众渐渐的适应了这种“娱乐至死”的生活状态，工作闲暇被娱乐充斥，“胡思乱想”的思考，越来越成为了一种奢侈，甚至到最后，连自己都鄙视自己那“土到掉渣”的想法！

据说鱼的记忆力只有9秒，但是微软加拿大公司报告称，到2013年普通人的注意力也下降到了8秒。一个一个新的刺激点，让人只专注于眼前的兴奋，而忽略了深入的思考。

长此以往，这些人的肉体或许还活着，但思维却正在通往奴役之路上狂奔。

以下是农村孩子被“游戏奶头乐”侵蚀的调研：

穷人家的孩子往往更容易沉溺于手机娱乐。绝大多数孩子会强烈要求在外打工的父母买手机，他们寒暑假的生物钟是晚上通宵玩游戏，上午睡觉，下午起床继续玩。”一块屏幕可能会让农村孩子突破阶层，但大概率成为毁了农村孩子的利器。

“留守儿童趁父母回家过年，偷偷拿手机玩游戏充值，最多的充了20多万元。”

在反网瘾社会组织当义工的廖秋斌对媒体说，中国留守儿童的“手机病”已经非常严重。在他们的组建的受害者互助群里，孩子拿家长手机玩游戏，花掉几万块钱的案例，不在少数。据新华社报道，湖南郴州一间农村初中的班主任吴耀娟说，他们学校80%都是留守儿童，“绝大多数孩子会强烈要求在外打工的父母买手机，他们寒暑假的生物钟是晚上通宵玩游戏，上午睡觉，下午起床继续玩”。有孩子沉迷手机后，成绩从第一学期的80多分，滑到40多分，后来再也没有及格过。

农村孩子沉溺机的背后，是早已存在的留守儿童教育问题。去年年底，中青报发表了一篇名为《这块屏幕可能改变命运》的文章，在网络上引起了人们对于技术改变命运的热议，但它没有提到的是，同一块屏幕也可能成为毁了农村孩子的利器。《纽约时报》近期的一篇文章指出，穷人更喜欢和更容易沉溺于屏幕和电子产品，而富人们崇尚不玩手机，不打电话，不上社交网络，不回电子邮件的生活。关于“青少年手机成瘾”的争论这些年在网上时有发生，但加上“富人”与“穷人”的区别或许能更刺激我们的神经。

智能设备可能改善农村孩子的未来，也可能毁掉它。

农村留守儿童，网瘾的首要受害者据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的《中国青少年上网行为调查报告》显示，截止2015年底，中国农村青少年网民数量约为7921万。互联网的发展极大地连接了中国的城市和乡村，农村青少年通过这块小小的屏幕了解到外面世界的精彩纷呈，同时也使得他们身陷网络游戏成瘾的重灾区。其中，近700万自制力低下的农村留守儿童，成了网瘾的首要受害者。上世纪90年代那场人口大迁徙的影响一直延续至今，近些年来国内城市化的迅速发展导致了乡村日益空心化，农村孩子的家长们大多外出打工，把孩子交由祖父母抚养。

湖北黄冈的乡下。图/pfctdayelise

这届子女正好又是计划生育政策下的第一代独生子女，他们没有兄弟姐妹作为童年玩伴，祖父母能保证孩子吃饱穿暖，可他们大多年迈体弱、学识水平不高，只能将孙子孙女放养，或者借由寄宿制度交由学校教育。父母缺位、隔代教育、缺少玩伴和寄宿制度使得留守儿童的教育问题面临着很大的挑战。农村基础设施匮乏，娱乐生活单调乏味，据《第六次全国体育场地普查数据公报》显示，截至2013年12月31日，我国农村体育场地面积为6.12亿平方米，连城镇数据的一半都不到，且在67.97万个农村体育场地中，仅有2.73万个室内体育场地，远远少于城镇的12.87万个室内体育场地。这也意味着一旦遇到刮风下雨的恶劣天气状况，农村的孩子就无处可去。

城镇和乡村体育场地面积存在巨大的差距。-《第六次全国体育场地普查数据公报》

为了给孩子“解闷”，方便与孩子联系，父母们大多会给孩子买一台智能手机。与此同时，正处于“躁动青春期”的孩子独立意识觉醒，探索世界的欲望骤增。中国的孩子向来对于自己的支配权就十分有限，求知的欲望得不到满足，情绪的发泄没有出口，就会转而从线上社交、短视频直播和网络游戏中寻找寄托和满足。从前，乡村孩子的童年，是逮鱼抓虾掏鸟窝，弹珠跳绳捉迷藏，后来，电视的普及占据了他们大部分的课余时间。这几年随着智能手机的“上山下乡”，孩子们慢慢的也不看电视了，毕竟那块屏幕里什么都有，而且还能见识到自己从来没有体验过的世界。

青春期的孩子大多处于盲目模仿、心理状态极不稳定、自我约束力低下的时期，一旦几个孩子开了玩游戏的头，就很容易形成示范效应。于是，我们过年回家就会看到这样的场景：家里的几个孩子总是围在一起，端着手机，熟练地“走位”、“团战”，有人开口“带带我”，就会有人出来充当大哥。网络的虚拟世界承载了农村孩子青春期无处释放的情绪，构建了他们对于外界的想象。但在另一方面，过度沉溺于游戏，也造成他们精神世界的荒漠化。过度沉溺于游戏同时有可能助长农村孩子的“反学校心理”，他们会在课堂上制造各种混乱来表达对学校的抗拒，以此来表示瞧不起作为“知识代言者”的农村老师，这种反学校心理具有屌丝和土豪的双重属性。

农村小孩在课后玩手机。

电影《米花之味》中，在城市打工的妈妈返回农村的家，却发现女儿犯上了所有留守儿童都容易犯上的问题：爱撒谎，在学校调皮捣蛋，和老师唱反调，回家偷手机玩，口无遮拦得开玩笑，还偷了寺庙给新人的钱，带着朋友通宵上网。或许是因为愧疚于长时间不在女儿身边，或许是因为离开女儿太久一时不知如何管教，刚回来的妈妈在看到女儿的陋习后，没有直接训斥女儿，而在不断发现女儿的坏习惯后，她的忍耐也慢慢到了极限……影片有一个片段十分令人印象深刻，晚上在庄严的寺庙外，女儿和玩伴们聚在一起蹭无线玩手机，妈妈见到之后没有直接管教，而是走去拉了电闸，对女儿说了句“佛祖要睡觉了”。

低头玩手机的孩子和他们背后沉默的佛祖。/ 电影《米花之味》

中国的家长多么看重自己家孩子的成绩，相信大家都深有体会。据中国教育报家庭教育周刊在2018年9月发布的《全国家庭教育状况调查报告》，将近80％的家长将孩子的学习成绩视为他们最关注的方面。但相比起城市里的中产家庭，农村的家长对于子女的教育问题普遍没有他们那么大的焦虑感，农村家长对于孩子的成长要求很简单：走出去，养活自己，改善自己和家人的生活环境。他们对于子女的未来未必就有更开放和豁达的心态，看似“开放”的教育理念或许是因为他们长期不在孩子身边陪伴，心有亏欠；又或许是在他们狭窄的眼界里，孩子长大之后如果能成为一个公务员或者老师，这就已经是一件足够向乡里乡亲夸耀的事情了。“读书无用论”一直肆虐在中国的底层社会之中，据调查，在底层家庭中，家庭年收入处于 5-10 万之间的“村庄富裕阶层家庭”对读书的有用性认同度最高，而家庭年收入处于 1 万以下的“村庄贫困阶层家庭”认为读书无用的比例最高。

“书，没用呀”，此语出自北京市郊区一所打工子弟学校的学生。/ 纪录片《我是打工子弟》

换句话说，家里越穷，越觉得读书无用。（那些年薪百万的农村家庭，我们就别为他们操这份心啦。）贫穷限制了家长的想象力，也早早地给孩子的命运进行了无情的宣判。家长的想法最直接地传递给了自己的孩子，既然读书无用，那么孩子在学校的日子就会游手好闲、无所事事，不完成课业，甚至会无故扰乱课堂纪律。为了避免意外伤害，现在的中小学很少组织大型的学生出游活动，手机游戏巧妙地填补上了课余时间的空档，孩子们可以在游戏的世界里“称王称霸”，以此缓解农村生活的无聊和对父母的思念。

街头沉迷玩手机的小学生。

孩子沉溺手机，家长也应该反思。米尔斯曾说“个人只有通过置身于所处的时代之中，才能理解他自己的经历并把握自身的命运。”而著名学者孙立平教授早在新世纪初始就曾一针见血地指出：“我们在面对一个断裂的社会和时代。”社会的洪流滚滚袭来，我们这一代人都在不知不觉中被卷入这个断裂的时代，作家梁鸿在《断裂时代的“痛”与“爱”》中，说到断裂时代的最大特点，就是“一整个阶层无法被包容到整体的社会结构之中，他们被迫成为漂泊者，成为社会的病症和问题。”中国农村的留守儿童问题成了上个世纪打工潮时代的“遗留病症”，孤僻乖张、敏感孤单、焦虑迷茫……媒体不断塑造出一个同质化的留守儿童形象，如今，沉溺于手机游戏也成了他们的原生之罪。

极限男人帮陪伴留守儿童，王迅正给孩子播放他爸爸的录像。/ 《极限挑战》第四季

尽管户籍制度已经有所松动，但长期以来户籍制度造成的城乡二元结构仍然顽固，城乡资源分配不均，农村大量剩余劳动力涌入城市，而进城农民工却无法轻易获得城市户籍，也不能享受和城镇市民的同等待遇，如医疗保障权和子女受教育权等。子女就近入学难、城市消费水平高，种种原因使得大多数农民工把自己的孩子放在老家交由其祖父母或者亲戚抚养。“城市—农村”的断裂，由此成为了留守儿童社会联结断裂的开端。

一对父母为了让孩子将来能接受更好的教育，摆脱艰苦的农村生活，选择离开他们到外地打工，两个孩子便成为了留守儿童。/ 电影《归途列车》

父母在外打工并不一定必然导致孩子放纵自我、沉迷游戏，有部分家长会选择通过手机、微信等通讯工具实时和孩子及其老师沟通，关注孩子在学校的成长。亲子互动程度极大地影响着农村孩子的成长，如果父母对子女的关爱不足，与学校老师缺乏沟通，留守儿童的社会支持也会相应的偏弱，“家庭—学校”的断裂接连而来。调查显示，当农村留守儿童的家长对孩子的学业管教严格时，孩子对于学习的态度会变得比平时更加认真，学校的老师也会相应的选择和家长相似的态度对待这名学生；一旦家长对孩子的监护力度下降，留守儿童就易产生学习效率低下、学习目的不清甚至厌学的状况。当家长不能完成对于孩子教育问题的基本监管时，学校教育理应弥补上这个缺失，可实际上，农村教育设施落后，人力与物力资源缺乏，一个班主任通常要管几十个学生，没有精力照顾到每一个学生的学习和情绪。留守儿童在原生家庭中的归属感，因为父母的缺位而被人为地弱化，当他们自然而然把这种归属感转移到学校和老师身上时，又没有得到足够的重视，这极易让其产生挫败感和迷茫情绪。

“我们生活在一个彼此遗忘的断裂时代。”/ 学者梁鸿在“第三届单向街·书店文学节”进行主题演讲

农村的孩子大多在“城市—乡村”和“家庭—学校”这两大断裂带上艰难地抉择，自己是要勇敢面对，还是消极逃避，勇敢面对者或者还能像刘媛媛那样成为北大才女，面对镜头向亿万中国人讲述自己寒门贵子的经历，而消极逃避者只能扣动着那块透着莹莹绿光的屏幕，却不知道也不愿意想象自己的未来在哪里。当然，手机游戏并不一定就是洪水猛兽，学者王磊光就认为手机对于缓解农村原子化危机有好处，计划生育和农民工大量进城导致中国农村的原子化状况尤为严重，农村人口急剧减少，原有的集体性文化活动也消失殆尽，大人们很少再走家串户、举办大型宗族祭祀活动，小孩子们也不再一起爬树掏蛋、下河捞鱼。手机为孩子们参加集体性活动提供了机会，成了孩子们沟通交流的媒介和渠道。“唯有重新创造一种集体性的文化环境和文化生活，才有可能将孩子从手机中解放出来。”王磊光教授说。

纪录片《小彪与狗》中，正在玩手机的贵州初二学生小彪。

“毁掉穷人孩子”的锅，该由谁来背？

“毁掉中国穷人家孩子”的这口锅，一听就十分黑且大，谁也不敢轻易地背上，手机游戏运营商似乎要负首要责任。这些年来，家长和社会也把主要的关注点放在了手机游戏上面，设立游戏分级制度，设置“防沉迷系统”，由远程的家长监测孩子的上网打游戏情况，随时对孩子进行管教。

孩子沉溺手机和游戏，是游戏沉迷机制、教育、家庭、环境等综合因素导致

相比起富人，穷人更容易沉溺于电子产品，这样的调查结果很容易使人陷入阶层固化的紧张情绪之中，是不是穷人家的孩子就永远没有出头之日，是不是精英教育与大众教育的隔阂早已为我们划分了社会阶层？青少年教育成长的关键，在于其自身如何在“断裂的时代”辨析和定位自我；留守儿童的教育问题和心灵成长，关系着我们一代人的“痛”与“爱”，没人能把自己剥离开。

By 赵皖西、程序员之家

工业和技术早期投资大概多年后会成为很多投资人不愿提起的悲伤回忆。这也应该是我从业十几年来所经历过的投资圈最大一次泡沫，记忆中上一次这样疯狂的时刻已经是2007年前后的清洁技术领域投资。

和前几次泡沫相比，这一次更疯狂、规模更大、涉及行业更多、持续时间更长，归因是多方面的。但首先要澄清的是，技术和制造并非泡沫，这里所指的泡沫，是指资本在参与到整个产业变革过程中所形成的短期的/周期性的过热。

高端制造投资准则：周期长、赛道宽、不唯纯技术论

要解释清楚为什么这是泡沫，那就不得不提到技术和制造业的产业本质，这两者很多情况下是相互耦合强关联的。

中国的制造业在最近十几年正在经历一个很痛苦的升级改造进程，从人力密集的低端制造走向技术密集的高端制造，这个坎翻不翻得过去，实际上也决定了中国是否会掉入中等收入国家陷阱。巴西没有迈过这个坎，结果现在大家都看得到。

因此从长远的大方向看，高端制造和技术是绝对存在投资价值的，无论从国家层面还是行业层面，都应大力推动。但早期投资（以下简称风投）是一种商业模式，而商业的主要目的是赚钱，最终是以在一定时间长度之内资本的收益结果论成败，所以是否存在泡沫，其实是基于大部分投资机构是否可以在该行业投资中获取正向收益而言的。

首先，基于风投的特殊运行机制，即便是最长时间的VC（VentureCapital 风险投资），十年也要清盘，更何况大部分人民币基金都只有6-8年的存续时间，所以真正留给风投等待企业成长的时间，最多也不会超过十年。

换言之，在最长十来年的周期内，风投要完成从投资到退出的全过程。对于大部分技术和制造业企业来说，海外上市退出的占少数，大部分会选择国内上市。而国内市场在没有科创板之前，从成立到上市（不考虑并购退出，中国的并购市场不成熟，回报有限）的平均周期是12年，科创板之后，最快有5-6年上市的案例，但大部分仍然是在8-10年的范围。

而在一支基金十年的存续期内，如果是从事早期投资的，意味着哪怕是在基金成立的第一天投资一家技术企业，到企业上市、锁定期解除，大概率已经在10年以上了，更不用说在基金投资期后期投资的企业。

因此技术和制造类投资，相比传统互联网企业而言，是一个相当长周期的行业，这是其行业属性决定的。如果基金没有较长的存续时间，是不能进行早期投资的。我也观察到目前行业里有机构趁着行业处于风口阶段，估值疯狂上涨的契机，早进早出赚取差价，玩一个击鼓传花的游戏，确实有可能短期获取不错的收益，但这样的模式，显然很难放之四海而皆准。

其次，技术和制造业要尊重其自身的发展规律。

技术是一个抽象概念，必然需要有一个承载主体，这个主体可以是产品、可以是设备，也可以是软件和服务或者以上的综合体，但无论如何不能是抽象的技术，抽象技术本身没有被投资价值。在进入风投行业之前，我有十多年的时间在清华大学从事学习和科研工作，常年跟技术打交道，但真正深刻理解技术也是在和商业市场接触之后。

从技术到商业的链条是极长的，越是新的先进技术越是如此，这其中的每一步转换和过程都存在高度风险。这里提到的风险包括多个层面，既有技术本身的转换风险，也有市场风险和时间风险。首先一项新技术的出现，从最初的实验室技术到小试、中试或者类似的环节，再到确认技术可转化为商业上可行的产品载体，这个时间非常漫长，失败率也极高，应该说大部分实验室技术是无法完成产业化过程的。

现在市场上有很多这样的实验室阶段的技术创业，实际上潜藏的技术转化风险巨大，大部分没有被市场教育过的创始人是根本无法预知前面的困难的——在经历了产业化过程之后，产品能否达到批量制造一致性要求，是否是客户需要的产品，能否快速迭代到客户的期望值，这一过程亦危险重重，时间也很难一概而论，有的企业2-3年就跨过去了，开始形成批量收入，有的企业甚至10年都没有走完这个过程；迈过这一步的企业，才会面临下一步收入成长以及持续创新、保持竞争力的第三阶段，这个阶段也需要较长时间。

由此可见，一个技术落地为一家能大规模盈利的公司，时间长度和过程中的风险都是巨大的，这也是为什么早期的投资人大都不愿意去碰这个方向的原因。但需要看到的是，如果把时间周期再放长一些，到15年这样的尺度，也许很多企业就是好的投资标的。而在目前的基金存续机制下，早期技术和高端制造投资的风险都十分巨大。

到底能不能进行这个方向的投资？我的答案是肯定的。

在合理的基金时间机制和换手机制支撑下，早期以较低估值进入，抱有长期陪伴的决心，仔细选择商业化能力强的团队，不唯技术论，反而是最终可能获取高额回报的关键；亦或是观察到一定时间，回避早期高技术风险时期，在合适的位置进入，都是合理的投资方式。

遗憾的是，现在这个方向企业的估值已经将理性推到边缘，不管是已经被证明商业落地有大问题的AI，还是从前无人问津现在火到爆炸的半导体，以及一直“挂在天上”的工业互联网，都是如此。这样不理性的泡沫堆积下，高风险、高估值双重加持，对于大多数投资人而言，赚钱是小概率事件，赔钱是大概率事件。

历史总是在不断重演，只是大家还是会抱有侥幸心理，而越是火热，可能反而越是需要冷静思考看待。

第三，技术和制造业不是靠钱就能刷出来头部企业的行业。

在这个投资大潮中，有很多互联网出身的投资人带着固有的互联网思维进入这个领域。在传统互联网行业，成长速度远比制造业快，资金的密集度和有效性非常高，因为其初期主要壁垒并不在技术，而在于商业模式和扩张速度。这时候行业头部企业在获得相对集中的资本投入之后，很容易利用资金优势快速扩张，形成其后的一系列护城河，最后达到马太效应。

扩张速度快很大程度上是由于行业to C(to Customer，面向普通用户)的特性决定的。一旦开疆拓土完成，再去在已有用户身上寻找赚钱的商业模式。

而在技术驱动的制造业，从商业侧而言，由于其to B（to Business,面向企业）的特性，先天就快不起来；从技术产品成熟过程看，也要遵循客观规律，要经过多次和客户之间的反复迭代，才可能稳定成熟。这一切都需要时间，不是靠堆钱堆人可以大幅加速这个过程的。

更加特殊的一些行业，比如汽车行业，无论是车规还是型号，三四年时间可能还在起点，多少钱也很难加速这个过程。换言之，堆钱有用，但用处不大。所谓“有用”，是指可以保证公司现金流充足；“用处不大”是指无法推动公司快速成长。

就是说在到达一定的资金充裕度后，资金效率的边际效应大幅下降，接近于0，这是技术和制造业的特点。随着企业商业成熟发展到一定程度，开启高速成长模式之后，对资金的需求又会上升，大概如下图所示，但这个时候也不在早期投资的范围了。

所以试图在企业早期依靠密集资本投入，来快速制造行业龙头的想法在制造业是完全行不通的，这样失败的例子比比皆是。对于大多数转行到制造业的互联网投资人来说，固有的思维模式会让他们习惯性用之前的打法对待新行业，高估值、大额资金投向原行业标准认为的好企业，试图复现互联网行业的投资特征，而这在制造业投资，失败是大概率事件。

正是这些属性的资金涌入，进一步助推泡沫高涨，出现一些在行业里面没有收入，或者极少收入的公司，成立极短时间就估值超过数十亿，融资多轮，未来却还是未知数。虽然资本能够在一定程度上加快技术开发的进度，但如果技术本身成熟时间不是几年，而是几十年，这样的加速对于有时间限制的风投来说，大部分时候没有意义。

第四，部分投资人对于技术本身有迷恋和误解。

如前所述，技术本身需要有载体，需要体现在最终的落地，而过度强调技术本身就回避了其后的众多转化过程。实际上在技术落地层面上、规模制造工艺、制造流程精细化、供应链组织管理这些方面的壁垒有可能远比单纯的技术壁垒难得多。

真正顶尖的纯粹靠技术过活的公司不是没有，但那是极少数；绝大多数VC面对的公司，只是在技术上有一定的独特性和先进性，但仍然要着眼于其后技术转化落地的。如果创始人只和投资人吹嘘技术如何先进，只字不提后面的事情，那他不是无知就是骗子，没有产品落地和应用场景，没有大批量客户需求的技术都是耍流氓。

而且对于绝大多数公司而言，技术壁垒只是众多壁垒的一种，并且是动态壁垒，不可能一招鲜吃遍天。作为最初的护城河，技术壁垒是有效的，但一旦进入商业化阶段，更多靠的是快速迭代和其他诸多因素共同构筑的综合壁垒。

第五，技术和制造业的创业者需要具备对行业的深刻理解和时间累积的大量行业经验，没有行业经验的年轻团队很难立足。

中国的一般工业特点是门类齐全，但是大长尾——大量非常小规模的、多行业多门类的工业企业。这一类企业对新技术接受程度低，要求五花八门，自身技术能力差，算不上优秀客户，但恰恰这类企业是中国工业的主体。

很多没有经验的创业者手握技术盯住的都是大中型头部企业，希望能做他们的生意。但这类企业数量少、竞争激烈、要求高、决策慢，对于创业企业来说其实是很难缠的客户，很多没有经验的创始人就把公司耗死在这类客户身上。

所以创始团队对工业行业现状的理解能够避免创业公司大量踩坑，如果能够深刻理解大量长尾客户的需求并且提炼相应的产品和模式，比单纯讨论高深的技术，要有力得多。

当前技术和制造业的早期投资市场上充斥着大量“A Team”，实际上大部分可能是toVC模式。这类公司估值成长非常快，团队年轻并且学历背景非常漂亮，对资本市场有深刻认知，然而最缺乏的正是长时间的行业浸淫和经验，以及对中国工业特点的理解。这类团队也需要花时间去交学费、踩坑，积累经验。运气好、学习能力强的花上四五年时间完成这个积累过程，靠着海量融资续命，运气不好的就夭折半路了。

但由于工业的验证周期长，尤其是早期项目，此类项目在短期会呈现较为漂亮的估值成长，并且创始人在资本层面的运作通常较为成功，很多行业投资人投资时心态纠结又矛盾：如果不投，会承受相当大的心理压力，担心错过明星案例，但估值又根本无法与企业发展相匹配，因此这也在一定程度上促进了泡沫的进一步滋生。

第六，二级市场的狂欢永远都是周期性的，二级市场作为一级市场的主要出口决定了一级市场资产的价格，当二级市场泡沫出清的时候，就是一级市场狂欢落幕之时，毕竟最终投资人的回报是需要在二级市场体现的。

一级市场之所以可以疯狂，是因为二级市场同时也在疯狂。对很多上市公司而言，市盈率（Price Earnings Ratio简称P/E或PER，股价收益比率）早已无法适用，市销率（price-to-sales简称PS，总市值）也已经失效，大概只有市梦率才能描述这种疯狂。事实上二级市场超过10倍市销率的公司已经非常危险，缺乏持续的快速成长根本无法支撑这样的估值。

回溯到一级市场，早期技术公司极少能够实现持续快速成长。然而由于二级市场的短时不理性传导到一级市场，导致一级市场很大程度上已经成为了一场“博傻游戏”，许多成立不到一年的公司市值就突破三十亿甚至更高，大部分一级市场公司市销率也早已超过10倍甚至50倍，即便有现在的二级市场做“接盘侠”，这个飞盘无论如何也是接不住的，而且二级市场必然要回归理性，到那个时候一二级市场倒挂将或许是大面积事件。

高估值一定要对应高成长，而大部分技术和制造偏偏不是高成长行业，所以时刻牢记投资和估值的基本准则，才能够获取合理的回报，也会助推行业回归理性，良性发展。

投机和跟随两大元素加持 催生行业泡沫

泡沫究竟是如何快速膨胀的？宏观经济侧不多讲，单就行业本身更微观层面去试图理解和考察这个过程。

中国的风险投资行业是一个很年轻的行业，从十几年前从业者的凤毛麟角，到现在的年轻人聚集；从几十家活跃机构到现在的几万家注册机构，从业人员也从千八百人扩张到上百万人。

然而风险投资本身不应该是年轻人的第一份工作，原因是这个行业需要思考、需要积累、需要经验、需要商业认知，和聪明与否无关。不夸张地说，一个没有什么工作经验的年轻人，从投资一线开始干起，至少需要积累8-10年的投资经验，主导过十个以上项目的投资，才可能成长为一个合格的投资人。

如果局限在技术和制造这个行业的投资，那需要的时间更长，因为所投企业的成长周期更长。即便是有其他行业工作经验的从业者转入风投，有效利用之前的知识积累，也要5年以上的学习过程。

然而中国的风投行业成长至今，真正有规模地成长也就是十几年，一个十年前的分析师到现在大概刚成长为一个合格的投资人，也许是合伙人，整个行业的上百万从业者中有多少合格投资人？进一步缩小范围到专注技术和工业早期投资的投资人又有多少?这个问题也许可以归为一道简单的数学题。因此也就容易理解风口和泡沫是如何形成的。

按照当前基金注册数量，保守假设每个基金平均拥有4位能够主导或者对项目投资决策产生重大影响的投资人，那么整个行业这样的投资人有10万人以上。

而十几年前全中国的投资人员总数尚以千为单位，即便不考虑人员转行因素，假设所有最初的从业者都成长为合格投资人，那么具备独立思考判断能力、足够经验的合格投资人也不会超过1万人，而这已经是一个被严重夸大的数字。

如果进一步局限到技术和工业早期投资，这个数字恐怕会更加稀少，因为真正意义上从事技术方向早期投资的投资人更少。直到2016年之后，才开始有人逐渐进入这个方向，到2018年前后形成热点，出现大批人员涌入的情况。

对于大部分缺乏足够经验判断的投资人，他们更多会采取跟随、学习和分散投资的做法来降低风险。跟随的对象自然是市场的头部机构，以试图降低试错成本。一定程度上，这也是一个不错的策略，但这时情况就变成，市场头部机构的引导能力变得很强，足以带动整个行业的很多从业人员形成趋势和风口，资金呈现高度聚集性，助推行业呈现泡沫特点。所以大量的跟随型投资人缺乏足够前瞻和专业判断能力是泡沫产生的一大助推力。

这部分头部机构也好，合格投资人也罢，可以粗略分为两派，投机派和投资派。投机派考验的是跟风口的能力，进退时间和尺度的把握，当然更高级的投机派还有制造风口的能力，击鼓传花的大局做好，请君入瓮。所以基本上每个从业者在进入这一行的时候，就已经根据自己的能力属性，向投机和投资分化开来。

从人性的角度看，选择投机的是多数。道理也很简单，一个初入从业者，在自己的职业道路上需要尽快上升，而尽快上升意味着需要出成绩。

对VC而言，长回报周期是大家都接受的一个事实，不可能等到被投项目上市变现才去提拔一个年轻人，所以绝大多数机构的晋升机制大概都和两个因素有关，一是投了多少项目；二是项目的估值成长速度如何，是否是行业“明星”项目。这里的明星项目更多是指在资本圈的知名度和影响力如何，估值是否一路高歌。所以作为一个当前时代背景下初入行的年轻人，拼命推项目，选择行业当前投资风口显然是一个对自己最有利的选择。

原因在于以下两点：第一、风口行业项目涌现数量多。因为现在的创业者里也有一大批toVC创业者，专门根据目前风口情况创业，所以整体风口行业的数量多，财务顾问在风口行业也十分活跃，因为容易选择标的；第二、估值成长迅速。这样一来，年轻人可以很快表现出不错的账面回报，实现火箭式升职。每个风口都不错过，但项目是否真正赚到钱却变成了次要问题。在这样“舍本逐末”的思路下，也造成了大部分从业者会向投机侧演化，助长泡沫。

在投机和跟随两大元素的加持下，配合上宏观行业环境和政策，再加上一些二级市场的新机会出口，这一次巨大的投资泡沫就形成了。

结语

回望过去20年，技术投资从来就不是风投的心头好，甚至在很多“古典”投资人那里，高风险、超长等待时间、不确定的回报几乎可以认定这是根本不适合VC的领域，虽然这种看法有失偏颇，但总体而言并没有太大问题。

然而现在几乎所有的投资人都在工业和技术领域扎堆，甚至很多原本只专注于互联网的机构，也开始大举进军该领域，究竟这其间有什么外部关键要素发生了变化，使得之前的判断发生了质变？其实总结起来不外乎是，国际关系变化和政府政策导向；产业结构升级促进；新的科创板打开的便利通道。

而这些因素真的会导致行业质变吗？回答是否定的。技术和制造业/工业本质并没有发生变化，特征仍然如故。

技术和制造升级将是决定中国未来三十年发展的关键，能不能取得长足进步，迈入技术/制造一流强国之列，需要各方面资源的共同作用，资本在其间会扮演重要角色，在理性市场中也毫无疑问可以取得优秀回报。

需要注意的是，当前太多泡沫掩盖了行业真实价值，带来的结果是投资人无法得到所盼望的回报，被投资行业的资本利用效率很低甚至无序。

By 黄河

如今，算法已经成为许多数字平台的核心资产。许多数字平台会追踪用户的喜好和点击的内容，将这些用户偏好集中起来之后，向同样具有这类偏好特征的用户做出所谓的“个性化定制”推送。

例如，淘宝、头条、抖音背后其实都有智能推荐算法，这些算法不断分析计算我们的购物偏好、浏览习惯，然后为我们推荐可能喜欢的商品、文章、短视频等等。

今天小亿就来带着大家彻底的了解什么是算法？背后的基本原理是怎样的？除了应用在智能推荐当中，还可以应用在哪些其他领域？

一、什么是算法？

这里的算法指的是机器学习算法，即计算机模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的过程。当然，算法需要以数据结构为基础。

换句话说，机器学习算法在大数据的基础上确立算法，通过不断优化算法，提升处理数据的能力。而算法优化的过程，则是不断犯有益的错误的过程，即以明确、简单又有效的新算法淘汰和过滤旧算法。

与此同时，算法也可以理解为为了解决某个问题的固定化计算方法与步骤，具体拆解为以下几个方面：

（1）目的：为了解决某个/某类问题，需要在这之前了解到背后的业务背景、关联场景；

（2）方法：通过计算来实现，也就意味着需要具备具体的、可量化的信息输入，且可计算、而非不可执行的概念体；

（3）结论：是否能够解决这个问题，效果如何，最终必须得有一个产出物。在算法之外，还有几层扩展；

（4）决策：根据一个或者多个结论进行判断，这个过程是不是符合预期，如何调整优化，是否可直接应用于业务；

（5）应用拓展：除了解决最初的那个问题外，还有哪些同质类型的问题也可以得到解决，也就是场景的拓展。

二、机器学习的分类监督学习和无监督学习

前面我们提到了机器学习，机器学习主要分为：监督学习和无监督学习。而要掌握机器学习，主要就是学习解决这两类问题的基本思路，主要是以下三步：

①把现实场景中的问题抽象成相应的数学模型，并知道在这个抽象过程中，数据模型有怎样的假设；

②利用数据工具，对相应的数学模型参数进行求解；

③根据实际问题出评估方案，对应用的教学模型进行评估，看是否解决了实际问题。

这三步就是我们学习监督学习和无监督学习，乃至所有的机器学习算法核心思路。机器学习中不同模型、不同算法都是围绕这三步来展开的。

1.监督学习

监督学习是指通过外部的响应变量来指导模型学习我们关心的任务，并达到我们需要的目的。这也就是“监督学习”中“监督”两字的由来。也就是说，监督学习的最终目标，是使模型可以更准确地对我们所需要的响应变量建模。

比如，我们希望通过一系列特征来预测某个地区的房屋销售价格，希望预测电影的票房，或者希望预测用户可能购买的商品。这里的“销售价格”、“电影票房”以及“可能购买的商品”都是监督学习中的响应变量。

2.无监督学习

而通常情况下，无监督学习并没有明显的响应变量。无监督学习的核心，往往是希望发现数据内部的潜在结构和规律，为我们进行下一步决策提供参考。

典型的无监督学习就是希望能够利用数据特征来把数据分组，机器学习语境下叫做“聚类”。不同的应用场景，聚类又有很多变种，比如认为某个数据点属于一个类别，或者认为某个数据点同时属于好几个类型，只是属于每个类型的概率不同等等。

除此以外，无监督学习的另外一个作用是为监督学习提供更加有力的特征。通常情况下，无监督学习能够挖掘出数据内部的结构，而这些结构可能会比我们提供的数据特征更能抓住数据的本质联系，因为监督学习中往往也需要无监督学习来进行辅助，这时会有另外一个名字叫“半监督学习”

三、算法背后的基本原理是怎样的？

1.监督学习的基本原理

监督学习的基础是三类模型：线性模型、决策树模型、神经网络模型。掌握这三类模型就掌握了监督学习的主干，利用监督学习来解决的问题，占所有机器学习或者人工智能任务的绝大多数。这些监督学习模型又可以细分为主要处理两类问题：分类问题和回归问题。

分类问题的核心是如何利用模型来判别一个数据点的类别，这个类别一般是离散的，比如两类或者多类。回归问题的核心则是利用模型来输出一个预测的数值，这个数值一般是一个实数，是连续的。这里我们以线性回归模型为例来进行说明，线索回归模型是所有回归模型中最简单也是最核心的一个模型。

（1）第一步：把现实场景中的问题抽象成相应的数学模型

例如，线索回归认为现实场景中的响应变量（比如房价、票房等）和数据特征之间存在线性关系，而线性回归的数学假设有两个部分：

①响应变量的预测值是数据特征的线性变换。这里的参数是一组系数。而预测值是系数和数据特征的线性组合；

②响应变量的预测值和真实值之间有一个误差。这个误差服从一个正态（高斯）分布，分布的期望值是 0，方差是σ的平方。

（2）第二步：对相应的数学模型参数进行求解

对于同一个模型而言，可以用不同的算法来求解模型的参数，这是机器学习的一个核心特点。比如在教科书中一般会介绍线性回归的解析解。线性回归的解析解虽然简单优美，但是在现实计算中一般不直接采用，因为需要对矩阵进行逆运算，而矩阵求逆运算量很大。解析解主要用于各种理论分析中。

线性回归的参数还可以用数值计算的办法，比如梯度下降的方法求得近似结果。然而梯度下降需要对所有的数据点进行扫描。当数据量很多的时候，梯度下降会变得很慢。于是随机梯度下降算法就应运而生。随机梯度下降并不需要对所有的数据点扫描后才对参数进行更新，而可以对一部分数据，有时甚至是一个数据点进行更新。

（3）第三步：评估线性回归模型

由于线性回归是对问题的响应变量进行一个实数预测。那么，最简单的评估方式就是看这个预测值和真实值之间的绝对误差。如果对于每一个数据点我们都可以计算这么一个误差，那么对于所有的数据点而言，我们就可以计算一个平均误差。

2.无监督学习的基本原理

在前文中，我们提到无监督学习的主要目的是挖掘出数据内在的联系。但这里需要注意，不同的无监督学习方法对数据内部的结构有不同的假设，因此无监督学习不同模型之间常常有很大的差别。在众多无监督学习模型中，聚类模型无疑是重要的代表，而聚类模型中也有很多种类，这里我们以最常见的K均值算法（K-means）来进行说明：

（1）第一步：把现实场景中的问题抽象成相应的数学模型

K均值算法认为数据由K个类别组成。每个类别内部的数据相距比较近，而距离所有其他类别中的数据都比较遥远。因此在K均值算法中，数据到一个类别的距离被定义为到这个类别的平均点的距离。这也是K均值名字的由来。而距离函数则采用了欧几里得距离，来衡量两个数据点之间的远近。

（2）第二步：对相应的数学模型参数进行求解

直接求解K均值的目标函数是一个NP难的问题。于是大多数现有的方法都是用迭代的贪心算法来求解。

（3）第三步：评估线性回归模型

一直以来，对聚类问题、对无监督学习任务的评估都是机器学习的一个难点。无监督学习没有一个真正的目标，或者是我们之前提到的响应变量，因此无法真正客观地衡量模型或者算法的好坏。

对于K均值算法而言，比较简单的衡量指标就是，看所有类别内部的数据点的平均距离和类别两两之间的所有点的平均距离的大小。如果聚类成功，则类别内部的数据点会相距较近，而类别两两之间的所有点的平均距离则比较远。

四、哪些场景下需要用到机器学习算法？

1.供需匹配的问题

在过去的市场经济环境中，无论是B2C、B2B还是其他，我们去建立用户画像做精准营销、做好推荐系统实现千人千面、对用户进行分层分类打标签、给用户的评价信息分情绪好坏等等，都是为了更好的去做供需管理，例如网约车就是双边的供需管理。

供需管理，即谁可以找谁消费到一件相对比较合适的东西（内容、物品、信息、线索、商机），在这个过程中还可能需要通过哪几个谁才能打通彼此之间的联系。早期数据不大，通过人工的方式能解决，但如今数据量巨大的供需平台就需要利用算法来进行更高效的匹配。供需匹配过程中涉及的算法，基本都是有监督算法，不论是人群分类、商品召回、需求匹配，都可以通过过去的经验进行一个初步标签建立，然后逐步去对划分的准确性进行校验和优化。

与此同时，在供需的某些场景过程中会并存很多涉及物联网的知识，譬如物流调度、配送匹配、路线优化、仓库建设等等供应链优化方面的事情，这些场景下除了算法外，还需要去了解下运筹学的内容。

2.异常识别和诊断

异常检测在金融领域应用比较广泛，主要的场景就是风控。如图所示：

金融领域涉及的风控几乎都是GBDT / XGBT+LR，因为在金融行业有一个非常特别的属性：监管。对于算法结果必须有非常好的模型解释，对于LR逻辑回归模型来说，这是天然的优势，特征可解释，特征工程清晰，每个特征的贡献度、相关程度也可以被统计出来。换了其他深度学习的模型，从最终的模型效果上来看，roc/auc/ks的表现没差，但是解释性极差，也就造成了很多应用上的壁垒。

3.排序

排序之所以单拎出来，它的应用场景其实有一定的局限性，但是怎么做好排序，客观、合理，却是一个值得去考究的事情。常见的排序应用场景有热点榜单、搜索排序、推荐排序等。

知乎的问题回答排序是一个经典的排序应用场景，既要保证优质高赞内容可以排在前面被用户浏览，又要保证新增内容有一定曝光量，同时需要综合考虑话题热度及社区调性等多重因素。故需要将回答赞/踩数量、回答用户该领域权威性、赞/踩用户领域权威性、回答时间、回答争议性、回答用户的历史画像特征等综合权重进行算法排序。

4.预测

数值预测与分类预测都属于预测场景。销售预测、股票预测、流量预测，这些都是常见的预测场景。

5.知识图谱

2012年的时候Google推出了一个叫Knowledge Graph的产品，能够直观的看到词和其背后知识的关系。 很多大公司都已经在知识图谱的建设上进行布局了，知识图谱最早的应用是提升搜索引擎的能力，随后在辅助智能问答、自然语言理解、大数据分析、推荐计算、物联网设备互联、可解释性人工智能等多个方面展现出丰富的应用价值，如图所示，这几年推广比较成功的应该是AI辅助司法进行案件判决。

五、机器学习算法应用于业务的案例

我们最近常听到的一个词叫“大数据杀熟”，应该是算法在业务上非常常用的一种应用场景。通常来说，算法的产出物有两种，第一种是算法产出的结果（分群、分类、预测值），第二种是算法产出的规则。

1.产出结果（分群、分类、预测值）

比如亿信华辰为某监狱搭建的大数据监测服务平台，以服刑人员为研究对象，对服刑人员的相关主要属性信息进行归纳，识别并构建罪犯所关联的标签系统，对每个服刑人员个体行为、心理状态进行实时跟踪监测，并关联罪犯的心理评测信息、基本信息、成长经历信息、狱内表现信息、案情信息、触发诱因信息等，训练出识别罪犯异常的机器学习模型，自动甄别罪犯是否存在自杀、自伤、自残或脱逃风险，提前预警。

最终结合大数据技术对罪犯进行预警监控，降低警力成本，减轻监狱民警的工作强度，提高了技防的科学性、精准性，让整个安防系统更加完善。

2.产出规则

比如亿信华辰为某地级政府搭建的大数据政务服务平台，以其监管对象为核心辐射多业务系统进行跨系统跨部门数据融合，形成综合信息特征数据集，并基于该数据全集结合大数据机器学习算法，找到监管对象爆发问题和其他综合特征之间的相关性，形成多维度监督预测模型，为政务决策提供预测预警依据。

最终为各业务部门提供统一的数据共享交换服务的同时，通过机器学习算法，智能筛选可能有问题的监管对象，为各类监管工作提供预测预警数据依据，在有限的人力下覆盖更大的监管范围，深度挖掘数据特征，提高政府监管效率。

六、小结

如今，我们常常一打开淘宝就买个不停，一打开抖音就刷个不停。正如美国学者凯斯·桑斯坦所言，在传播过程中，公众会偏向于选择那些他们感兴趣的信息，但久而久之，便会将自身置于“茧房”之中。在这样的“信息茧房”中，全部都是感兴趣的内容，很容易致瘾，让人停不下来。

但正如前文所说，算法也不仅仅只应用在个性化推荐中，如今工业制造，农业生产，无人驾驶等领域也都在利用机器学习算法不断的提高生产效率。每件事情都有两面性，最重要的是怎么去对待。技术为人类服务，人类在使用这项服务时，也要要有独立思考的能力。

By 亿信华辰

一部影视剧火不火，收视率和播放量似乎成为最直观的指标，太多无论热门与否的在线视频，播放量都能够轻松过亿，影视团队动辄过亿甚至百亿的宣传通稿，似乎彰显着在线影视剧播放量进入百亿时代。

在线视频影视行业蓬勃发展的背后，值得深思的是漂亮的数据背后到底孰真孰假，假数据到底又能带来怎样的恶劣影响？

• 对于视频平台，刷量所带来最直接的影响，是内容版权分销和付费增值服务资金的损失。其次，如今在线视频行业由传统免费模式逐渐转变为用户付费模式，通过引进优质内容，打造品牌口碑，才能抢占付费会员阵地，而虚假数据的背后，直接干扰了平台对优质内容的引进，影响用户体验导致平台付费用户流失。
• 对于广告主，播放量的造假会造成IP估值与实际背离，广告商、投资商的项目评估被掺水，不仅广告资金损失没有达到预期的转化效果，长此以往必将会导致商业模式的扭曲和市场的不健康。
• 对于制片方，表面上作为其中的受益者，其实不然。即便一时获得了炫目耀眼的业绩，也不过是一种自我安慰和麻醉罢了，当制片方不知道哪一类内容是真正受用户喜欢，会对整个影视业带来恶性循环。

不可否认，在线视频虚假播放俨然成为整个行业的痛点。

报告的重点研究对象为在线视频（长视频）刷量黑灰产业，短视频、直播等其他视频形式相关的黑灰产不在本报告的重点研究范围内。

本报告基于威胁猎人的黑产大数据，期望以客观和详实的数据反映当前在线视频流量欺诈的现状，并深入挖掘隐藏在其背后的黑色产业链，从分工内容与模式、刷量成本与收益、刷量方式与方法、团伙特征等多个维度进行阐述和分析。

报告要点：

• 刷量主要活跃在头部在线视频平台，从刷量流量占比来看，前三分别为腾讯视频（34.11%）、爱奇艺（27.41%）和优酷（18.55%）。
• 从被刷量的视频类型数据来看，电视剧因剧集多，刷量总数大，因而刷量占比最大，达到72.69%；对于电影而言，更侧重于在上映前后通过刷预告片、宣传片或片花的播放量来提高电影的曝光量，而不是直接刷电影的播放量。
• 从刷量流量源IP角度分析，超过99.95%的流量源于国内IP，覆盖国内各个省市自治区，但有明显的地域聚集倾向，归属于江苏省和北京市的IP数量超过了50%。约有1/4的视频刷量流量源IP归属于各地的IDC机房，且绝大部分为腾讯云主机和百度云主机。
• 研究推测，目前从事在线视频刷量的黑灰产从业人员数十万人，年产值数十亿元。刷量从业人员主要集中在90后，比例超过60%，且集中于我国东部地区。刷量人员多以工作室形式存在，业务种类多，技术更新快，且视频刷量方式多样，特征不一，各有优缺点。数据造假热度由早期的电视收视率造假，转为在线视频播放量造假，而目前在线视频刷量的热度也正在向短视频、直播行业转移。
• 已经有在线视频平台率先并持续性地与视频刷量黑灰产进行着积极地对抗，并且效果显著，但是少数平台的积极对抗并不能给整个视频刷量黑灰产予以重创，需要整个行业通力合作，协同打击。

二、在线视频流量欺诈黑灰产行业现状

1. 刷量黑灰产业现状概述

艾瑞咨询预测，我国在线视频行业市场规模预计2020年达到2129.7亿元，预计2016年到2020年的年复合增长率为34.98%。巨大的行业市场产值，除了吸引众多视频内容创作者投身其中，也引起了刷量黑灰产人员的注意。加之法律、监管制度尚待完善，刷量的犯罪成本低、短时间内回报高，吸引大量人员投入到视频刷量的黑灰产业当中。研究推测，目前从事视频刷量的黑灰产从业人员数十万，年产值数十亿元。

虽然少数视频平台针对虚假播放量做出积极对抗，如爱奇艺加强了反刷措施，并宣布关闭前台播放量展示，向“唯播放量”论发起挑战，在一定程度上减少了播放量欺诈行为，但是并没有对整个视频刷量黑灰产业造成太大的影响。

通过威胁猎人TH-Karma业务情报监测平台长期捕获的视频刷量数据来看，被刷量平台主要集中在腾讯视频、爱奇艺、优酷、搜狐视频、bilibili等已占据较大市场份额的头部平台，如下图所示：

究其原因，这些头部平台视频分成机制更加完善，刷量不仅可以牟取更多的视频分成，也可以达到更好的推广效果。

从被刷量的视频类型数据来看，电视剧因剧集多，刷量总数大，因而刷量占比最大，达到72.69%；对于电影而言，更侧重于在上映前后通过刷预告片、宣传片或片花的播放量来提高电影的曝光量，而不是直接刷电影的播放量，详情见下图：

黑灰产的攻击行为会模仿真实用户的行为，以增加厂商对异常流量识别的难度。不论是视频刷量黑灰产，还是广告点击欺诈、文章阅读量造假等，刷量流量会尽可能地符合大众真实用户的访问习惯。下图展示了视频刷量流量24小时内的时间分布情况，刷量高峰时间段为夜间19至23点，并在黄金时间20点达到最高值：

从视频刷量流量源IP角度分析，超过99.95%的流量源于国内IP，广度覆盖国内各个省市自治区，但有明显的地域聚集情况，视频刷量的源IP中，归属于江苏省和北京市的IP数量超过了50%。约有1/4的视频刷量源IP归属于各地的IDC机房，并且绝大部分为腾讯云主机和百度云主机。视频刷量源IP归属地前十省市统计如下图所示：

另外，威胁猎人近期监测到，于2018年12月27日在某视频平台开播的由多个当红流量小生参演的电视剧《*风刀》，开播起一个月内存在上亿次虚假刷量；泰国电影《降服**的手段》于2019年1月16日上映，某泰语翻译字幕组作为幕后推手，欲通过制造每日上千万的宣传片虚假播放量，提高该电影的曝光度。

2. 刷量黑灰产业存在原因

2.1 市场急功近利，需求远大于供给

在线视频虚假播放量背后牵扯着多方利益，远大于供给的刷量需求，是视频播放量欺诈行为屡禁不止的主要原因。在线视频行业主要涉及三大角色，视频平台、广告投资商、制片方。

制片方是对视频播放量需求最大的一方。最直观的目的，是可以获得视频网站更多的流量和视频分成。高播放量可以提升排名，吸引更多用户观看，自然可以获得更多的流量。对于视频分成，主要包括广告期分成、内容分成、会员付费期分成，而有效的播放量是结算的重要指标。

其次，某些片方与广告主签订了对赌协议，刷量不仅可以避免承担对赌失败的风险，同时虚高的数据也是后续招商的重要资本。

在IP为王的如今，刷量不仅可以辅助片方打造出一部“爆款”影视剧，或者力捧导演与明星，随之高热度IP流量也可带来巨大的附加价值与资源。

刷量可以说是最简单也最立见功效的贴金手段。对于没有大牌明星，没有过硬班底，很多时候网络影视的制作方甚至没有宣传的人力物力，相比其他昂贵的营销推广方案，几元至几十元包一万的访问量可以说是简单高效，但换来的点击分成或贴片广告的价值，却远远溢价。在这种急功近利的模式之下，也就不难理解，为何刷量现象屡禁不止。

2.2 高回报与低风险

在我们调查研究的过程中，接触到了某P2P挂机刷量平台用户A。用户A向我们介绍了他如何通过挂机刷量的方式日入千元。用户A告诉我们，他在大量机器上部署了超过3000个挂机客户端，平均每日挂机收益百万以上积分。虽然该平台不支持挂机积分直接提现，但是他可通过转赠给其他用户积分的方式间接变现。按照平台充值10元钱=10000积分的规则估算，用户A确实可以轻松日入千元。下图为用户A向我们展示的近期挂机积分收益：

用户A只是庞大的刷量大军中的一个小小的缩影，对于刷量从业者来讲，敢于铤而走险大肆刷量，一方面是可以快速获取巨额利润，另一方面则是违法成本低。这条产业链上的每个环节基本都是暴利，上游卡商月入超十万甚至百万，刷量工作室都号称每天至少可刷千万级播放量，非法获利也十分可观。但是目前针对视频刷量的法律并不完善，国内首例针对刷量的起诉案件中，某刷量公司对爱奇艺网站至少造成了9.5亿次虚假访问，该公司也承接其他主流视频平台的刷量业务，保守估计非法获利百万以上，但最后仅判赔50万。

3. 刷量黑灰产业链概述

3.1会员模式与访客模式

目前主流的视频播放分为两种模式，一是会员登录播放，二是访客模式。两种播放模式下也滋生了两条不同但都分工明确的刷量产业链。

对于会员模式刷量产业链，整个产业链条可以分为下图所示的上中下游三大模块：

会员模式要完成视频刷量，首先要注册大量的平台账号，对上游账号注册环节具体分析如下：

（1）角色与资源

a) 卡商：多以正常业务为幌子，通过各种渠道从运营商或代理商处获取手机卡资源，然后加价出售给下游卡商、接码平台、下游号商赚取差价。其提供的手机卡按类型可分为：虚拟卡/实卡、语音卡/短信卡、海外卡/国内卡、流量卡/注册卡。

b) 接码平台：负责连接卡商和有手机验证码需求的群体，提供软件支持、业务结算等平台服务，通过业务分成获利。

c) 打码平台：主要用来识别图片验证码的平台。在注册视频网站账号的时候，一般会用各种形式验证码来防止机器批量注册，打码平台可以破解这个限制。打码平台可以用软件机器打码，也可以招聘“码工”人工打码。

d) 代理IP：代理IP平台提供大量代理IP资源，使用代理IP作为跳板，可以隐藏自己真实的IP。通过不断切换IP，可以绕过视频平台在IP维度的风控策略。

e) 秒拨机：秒拨机可以理解为拨号VPS，即动态拨号虚拟机，可以通过宽带拨号来切换IP。相对于代理IP，秒拨机拨出的IP为真实宽带拨号IP，对于视频平台来说更难检测和防控。

（2）成本及利润分析

a) 卡商：根据手机卡类型不同，每张手机卡价格不同，部分卡类型平均价格如下：

卡商将黑卡接入接码平台，提供接受手机验证码的服务，根据注册项目不同，每个手机验证码可以获得0.01元至3元不等的收入。

b) 接码平台：除了平台本身的手机卡接码获利以外，另一部分收入为接入卡商收发验证码的收入分成，一般为30%左右。

c) 打码平台：打码价格根据验证码类型及其复杂程度有所不同，以下为某打码平台价格示例：

刷量工作室会从软件开发商购买批量注册爱奇艺、优酷、腾讯视频等视频平台的注册机工具，结合接码平台与打码平台，快速批量注册平台账号，部分工作室也会直接向号商购买大量平台会员账号。最后通过协议破解类刷量工具、群控或者人工刷量等方式，对视频进行播放、点赞、评论等操作。

对于访客模式刷量产业链，与会员模式产业链最大的区别就是，完成视频刷量无需登录账号。访客模式下，对于黑灰产团伙来说，减少了的刷量过程中的账号成本，但对于视频平台来说，缺少用户ID这一检测维度，提升了刷量行为的检测难度。通过对刷量团伙的调研分析，访客模式为目前的主流刷量模式，具体刷量手段详见前面相关内容。

3.2 刷量价格

刷量价格与平台大小和平台风控规则相关，我们综合不同刷量团伙的报价，统计出各大视频平台的刷量平均价格，如下所示：

刷量业务与刷量价格都会随着平台的风控对抗强度和有效性的变化而调整，具有较强的时效性。例如在2018年7月间，爱奇艺加强了反刷措施，部分刷量团伙一度暂停相关业务，直至有卖家宣称有独家不掉量技术，但刷量价格大幅上涨至100元/万次。而在2018年9月3日，爱奇艺宣布关闭前台播放量展示后，许多工作室表示不再承接相关业务。

4. 刷量方式详解

4.1 协议破解：上量高效迅速

协议破解，即黑灰产通过破解客户端与服务器通信中的通讯协议与算法，伪造相应的请求及参数直接访问通信接口达到刷量目的。

以2018年4月我们捕获到的一款名为“天龙刷视频软件”的最新版工具为例，支持包括优酷、腾讯视频、爱奇艺、芒果TV、乐视视频等多个视频平台的刷量，如下图，软件内部针对芒果TV构造的URL和HTTP请求头：

为了避免单个IP多次访问，这类工具还内置了拨号功能和代理IP网站接口。如下图，该工具可以通过内置的讯代理接口批量获取代理IP，因此单从IP维度无法识别这种刷量行为：

这类工具主要通过用户购买卡密进行充值的方式进行获利，不过由于工具能被外部获取，可以通过逆向调试的方式分析出其核心逻辑，同时也有人对其进行破解放出了免费版，导致目前这类工具基本不再对外售卖，像“天龙刷视频软件”这款工具，目前已经被刷量工作室收购作为内部工具来使用。

4.2 群控：群控升级，黑灰产运营成本降低

现在不少黑灰产工作室正在使用一种新型群控，我们称之为箱式群控。箱式群控是传统群控的升级变种，相较于传统群控，箱式群控不再需要外接的手机设备，而是直接将多个手机芯片封装在一个机箱中，通过网络将手机屏幕显示在控制电脑上安装的客户端内，削减了手机电池、屏幕等硬件成本，节约了占地空间，箱式群控大小仅为普通台式电脑机箱的四分之一。下图为箱式群控的内部结构：

箱式群控软硬件成套销售，箱式群控软件在稳定性、软硬件兼容性、功能完善性等方面都要明显优于传统群控软件。通过虚拟分割手机芯片内存可实现多开，每个手机芯片可裂变为十部“手机”，可以为每个“多开手机”伪造不同的设备信息，如IMEI、手机定位、本机号码、网络信息等。也可通过电脑客户端操作批量安装App、设置代理IP、修改手机设备信息。箱式群控和传统群控优缺点对比如下：

总之，箱式群控大大降低了黑灰产工作室的人工运营成本，同时解决了传统群控配置复杂、操作繁琐、手机电池损耗等问题。

利用群控刷量，在一定程度上解决了协议破解难度大及人工刷量速度慢的问题，利用自动化脚本批量注册和刷量的大致操作流程如下：

（1）多台手机同时注册账号：

• 利用改机软件伪造设备指纹后打开App点击注册；
• 调用接码平台API，收到并输入手机号，点击收取验证码，等待接码平台返回验证码后输入，完成注册；
• 将账号、密码及改机工具的设备信息记录到文本文件中，返回第一步进行下一轮注册。

（2）多台手机同时刷量：

• 伪造设备指纹，打开视频App(如有需要,还需登录账号)；
• 搜索需要刷量的视频，打开视频，按播放设置开始刷量，完成后返回第一步进行下一轮刷量。视频播放设置包括设置播放时长、设置音量、是否连续播放、选择清晰度、自动刷新与自动清除缓存等。

4.3 流量挂机：流量来自全国各地真实用户IP

流量挂机是根据P2P原理来实现流量优化、视频刷量、刷排名等功能的一种数据造假模式，由两部分角色互相配合完成，挂机用户与流量需求用户。

首先由大量挂机用户下载并运行挂机软件，填入账号或挂机编号，保持在线状态，根据挂机时间和完成的任务数，可以赚取平台的积分，最后变现。而流量用户则是对推广有需求的用户，可以在流量平台上发布任务，服务器将收到的任务请求分配给挂机用户，自动完成刷量任务，且流量数据来自全国各地的真实电脑用户。

（1）挂机用户挂机赚分：

某款挂机软件界面如下，下载并登录挂机软件后，选择赚分模式并点击开始赚分，即可自动开始获取任务并自动执行任务，任务执行成功后会获得相应的积分：

（2）流量需求用户发布任务：

以某款流量工具为例，介绍任务发布基础设置：

• 视频链接：填写需要优化播放量的视频链接地址；
• 视频名称：填写视频链接以后会自动识别，不需要手动填写；
• 计划播放量：填写视频预刷的日播放量；
• 流量时间控制：有两种方式，分别平滑模式和高速模式：
• 平滑模式：系统0至23点之间自动分配预刷量，一般建议默认，适合不是短时间内急需大量播放量的客户；
• 高速模式：最短时间内完成用户设置的预刷量，一般预计1至6小时以内完成。适合急需短时间内快速提升播放量的用户。
• 设定好各项设置后，保存任务，点击开始可立刻优化任务。

下图为视频刷量任务设置界面：

（3）成本及价格

对于挂机用户来说，一般单个客户端挂机24小时可以赚到几毛至几元不等的收益。挂机赚的收益多少跟很多因素相关，包括但不限于电脑配置、网络情况、电脑系统空闲率、服务器下发的任务数、服务器下发的任务类型、软件上的优化速度设置、软件在线时间等等。

对于流量需求用户来说，视频刷量成本根据所刷视频平台而有所不同，除了播放量基础费用外，根据设置的IP数量、刷量模式等，会在基础流量费用的基础上加收额外费用。以下为某流量挂机平台针对部分视频平台的收费标准：

4.4 多开模式：技术门槛最低

多开模式刷量主要为通过视频窗口多开，达到刷量目的。此模式相对来说，技术难度及成本较低，主要有两种方式：浏览器多开和模拟器多开。

浏览器观看视频，需要清理浏览记录及历史数据，然后开启无痕窗口，使用Flash播放器观看。目前以UC浏览器和360浏览器刷量较为稳定有效，具体刷量流程如下：

1. 打开浏览器，下载自动刷新插件；
2. 打开视频网站，搜索需要刷量的视频；
3. 设置自动刷新时间，必须大于广告时间，一般以2至3分钟为宜；
4. 自动刷新插件必须勾选【自动清除缓存】，设置成功后点击开始即可；
5. 浏览器可以根据电脑性能多开窗口同时刷量，需要将窗口拖出为独立窗口，且窗口不能最小化；
6. 视频播放不能静音。

通过浏览器多开刷量，对于无需登录视频平台会员账号和利用其他工具辅助即可完成的刷量，刷量可以说是零成本。按照每3分钟刷新一次，浏览器多开25个窗口来估算，每台电脑每小时可完成500次刷量。

模拟器多开是浏览器多开的优化版，通过伪造模拟器参数、结合代理IP等，可以实现在多个模拟器上同时刷量。

为解决单IP封禁问题，某代理客户端内置了老版本Chrome浏览器，可以多开浏览器，并且可以给每个浏览器分配不同的代理IP，如下图所示：

4.5 人工刷量：流量真实有效，难以检测

当遇到有特定要求的视频刷量任务或刷量难度很大的时候，可以通过人工刷量的方式来完成，人工刷量分为有偿任务派单和免费平台互刷。

刷量任务派单是指，通过QQ群、贴吧等各种渠道召集真实用户，使用自己的账号对特定视频进行观看、点赞、评论等，一个会员一个链接算一个播放量，按照链接数结算，就可以拿到每个链接0.1至0.5元不等的现金奖励。

平台互刷是在刷量互助群内分享需要刷量的视频链接，群成员按照要求互相点击，一般要求看完完整视频。

人工刷量模式完全是真实用户的真实操作，技术上是完全无法检测出来，方法简单且不存在技术壁垒，但是刷量成本相对较高，通过目前监控到的情报来看，此类模式在视频刷量上应用并不广泛。也有工作室号称其刷量方式为纯人工刷量，但是给出的报价远低于成本，这可能仅是工作室的一种宣传手段，最终还是会通过其他低成本的方式来完成刷量。

5. 刷量模式优缺点对比

以上五种刷量模式各有优缺点，我们对其进行对比分析：

6. 刷量特征与反欺诈策略

根据主流视频平台与刷量团伙的攻防对抗，我们总结出以下刷量特征：

视频平台与刷量黑灰产的攻防对抗一直存在，以下为威胁猎人建议的反欺诈策略：

三、在线视频流量欺诈黑灰产团伙分析

1. 刷量黑灰产人员群体数据

1.1 规模大小

威胁猎人通过长期监测视频刷量黑灰产业务，接触视频刷量相关群体，并主动接洽了多个大型的刷量团伙和工作室，了解到某大型工作室每月维护服务器和囤买账号的费用高达百万以上，但很快可以回本，推测目前从事视频刷量的黑灰产从业人员数十万人，年产值数十亿元。

1.2 年龄层次

从年龄分布来看，刷量从业人员主要集中在90后，占据从业人员比例超过60%。90后不仅作为当代消费的主力军，同样成为当代黑灰产业的主力军。作为较早一批接触互联网的80后，在黑灰产中也占据了将近20%的比例。详情如下图所示：

1.3 地域分布

下图展示了刷量从业人员的地域分布情况。可以发现，刷量从业人员集中于我国的东部地区，其中北京、广东、河北、浙江、山西占据了地域分布榜单前五名，基本符合经济发展水平和人口密集度分布。由此可见，越是经济发达的地区，互联网犯罪越是多发，相对而言经济欠发达的地区，利用互联网犯罪还未形成规模。详情如下图所示：

2. 多为工作室形式

刷量从业人员多数以工作室形式存在，工作室成员分工明确，有自己的技术团队、运营团队、销售团队等，工作室成员人数根据公司业务范畴在几十人甚至上百人不等。

我们以某工作室为例，该工作室详细展示了自身的团队成员结构：

3. 业务种类多样化

从事在线视频刷量的工作室团伙，往往并不只进行单一的业务，涉及的业务领域众多，比如微博、新闻网站、公众号、客户端、小红书、抖音等其他推广业务，甚至可以承接国外市场推广。业务范围具有明显的趋利性，如今大热的短视频和直播行业、美妆类App等，是黑灰产工作室重点推广的业务线。以下为某工作室团伙可以承接的业务举例：

某P2P流量挂机平台可承接的业务举例：

4. 技术更新快

专业的刷量从业者可以说对视频网站的风控细节了如指掌，比如某视频平台一周内会调整几次参数、多久重置数据等，除了平台安全团队本身，刷量团伙可能是最为关注平台风控策略的群体。刷量黑灰产人员通常是团队作战，并且拥有自主研发的技术和平台，可以及时应对平台更新的风控策略，研究出新的刷量算法。

以针对某视频平台的一款注册机工具来看，该工具一直有版本迭代更新，更新频率最高可以达到一天5个版本，每一次更新就意味着黑灰产与平台之间的一次对抗博弈：

5. 游走在灰色地带

与电信诈骗、非法贩卖公民信息等具有明确违法犯罪的性质不同的是，刷量一直游走在法律的灰色边缘地带。部分从事广告推广、市场营销、公关活动等正常业务的工作室，也会承接刷量业务，并且刷量业务被包装为所谓的视频数据维护业务，并且工作室有正规的注册信息和网站，部分工作室还能提供合同与正规发票。例如，下图为某视频刷量工作室官网展示的业务范围及介绍：

其中的数字营销业务，就涉及到视频刷量等灰色业务：

四、写在最后

流量战争中，视频刷量究竟动了谁的奶酪？

报告一开始就指出，不论是对视频平台，广告主，还是制片方，从长远角度看，都是受害者。整场视频流量的博弈中，刷量黑灰产从业者或许是唯一的受益方。然而在现阶段，由于种种原因，有的群体想与刷量黑灰产对抗，但受限于资源、能力的限制，“有心无力”；另一方面，有的群体却为了短期私利，破坏市场竞争环境，对刷量行为视而不见，甚至在幕后推波助澜，助长黑灰产的气焰。

可喜的是，已经有在线视频平台率先并持续性与视频刷量黑灰产进行着积极地对抗，并且效果显著。下图为爱奇艺2018年下半年遭受的视频刷量攻击走势图，随着该平台在2018年9月份上线包括关闭前台播放量展示的新策略，刷量攻击曾一度出现断崖式下跌：

但是，少数平台的积极对抗并不能给视频刷量黑灰产予以重创，还需整个行业联手，共同净化市场环境。

什么是流量欺诈产业

当今流量欺诈产业已经发展得相当成熟，刷量行为可以高度模拟真实用户的操作，使得视频网站、直播平台、广告联盟、搜索引擎、电商等甲方无法有效应对。本文旨在呈现流量欺诈灰产的现状，本文中分析的数据取自威胁猎人威胁情报中心于2017年6月至12月期间捕获的流量。

正文

现在市面上有很多刷流量的工具和服务，不仅可以提供PC端流量，还可以提供移动端流量，几元钱就可以购买数千IP的访问，可谓是物美价廉，有的是用大量代理IP进行刷量，有的是基于P2P互刷的原理（即用户挂机使用这类软件访问别人的网站，得到的点数又可以用来发布任务，让别的用户刷自己的网站）。流量宝、流量刷、流量精灵和365流量点击专家是当前国内比较火的几款基于P2P的流量互刷软件，也有类似柠檬挂机这种纯挂机网赚软件。本文主要介绍几种刷流量的情景：

• 刷视频播放量
• 刷广告展示量和点击量
• 刷搜索引擎关键词排名
• 刷电商店铺人气和商品浏览量
• 刷网站访问量

通过分析捕获的流量数据，得出这几种刷量情景对比如下：

相应的刷量利害关系图如下：

下面猎人君就将上述情景一一展开：

刷视频播放量

细心的朋友可能注意到了，有些视频的播放量极高，但是点赞人数却与播放量不成比例，比如下图显示的情况：

以上截图中的视频地址来自于猎人君捕获的刷视频播放量的流量。刷播放量的目的很简单，观看人数越多，人气越高，就越能吸引别人点开这个视频，甚至上热门视频列表。视频网站会根据视频的人气付给视频作者酬劳，这么一来，对视频网站而言，刷走的可是白花花的银子啊！除了视频网站给的酬劳，视频播放量还可以给视频作者带来广告分成，如下图所示：

视频网站的推荐算法会根据用户的观看记录推荐人气较高又符合用户口味的视频，刷量的做法也会严重影响推荐结果的准确度。想刷播放量很简单，只需要在如下某刷流量软件的界面中输入相关信息：

3000IP/天需要消耗24000积分，后者折合人民币约24元。从猎人君捕获到的流量中可以看到很多存在刷量的视频网站和直播平台，部分列表如下：

• 优酷
• 搜狐视频
• 触手直播
• 龙珠直播
• 爱奇艺
• 风行网
• 腾讯视频
• 六间房
• 网易直播/网易CC直播
• 淘宝直播
• bilibili
• 芒果TV

针对上述列表，猎人君捕获到的刷量比例如下：

此处猎人君多动了下手指，发现优酷上这段时间刷量比较活跃的频道有：

视频播放量和粉丝数也极为不成比例。国内的刷流量软件甚至声名远扬至国外，我也在捕获的流量中看到了刷韩国直播平台AfreecaTV的行为。当然，如果有刷顶或者赞的需求，刷流量软件也可以满足，下图取自某刷流量软件的官网，详细展示了一些“战果”：

刷广告展示量和点击量

不知道各位曾经有没有误打误撞访问过类似下面这个网站：

这个网站没有实质性的内容，几乎全是广告联盟的广告，难道是该站长好心，故意部署一个页面给别人打广告？错！事实是该站长利用非正当手段牟利。这个利益链条中涉及三个角色：站长、广告主和广告联盟：

• 广告主为展示自己的广告，付费给广告联盟；
• 广告联盟与站长合作，在站长的网站上展示广告主的广告，并付费给站长。

还有一种模式是，广告主会和站长直接合作，将广告投放在站长的网站上。不论哪种模式，广告的展示（CPM）和点击（CPC）可以给站长带来收益，但是无良站长会使用软件或购买服务恶意去刷CPM和CPC，以获取不正当的利益。

通过分析流量，看到某刷流量软件在点击上图展示的网站的广告，打开该页面发现，该页面上所有广告都来自于同一个广告联盟。刷流量软件可通过点击网页特定区域（或坐标）实现广告点击，也可以精准点击提前设置好的广告的URL。同时还看到刷百度、搜狗、Google的DoubleClick等较大的广告联盟的广告的流量，被刷的小型广告联盟也有不少。猎人君比较了一下国内外几家广告联盟被刷的情况：

广告联盟或多或少会有一些广告反欺诈的机制，因此刷广告联盟的广告会有被封号的风险，但是依旧有不少站长顶风作案。不过，猎人君自己瞎琢磨，刷广告的过程中，站长获利了，广告联盟也收取了中介费，只有广告主一方蒙受损失，会不会有广告联盟睁一只眼闭一只眼呢？江湖险恶，点到为止。

刷搜索引擎关键词排名

根据美国数字营销公司Ignite Visibility在2017年提供的数据，在Google的搜索结果页面，排名第一到第十的网站点击率如下图所示：

可见搜索引擎排名对网站流量的影响十分巨大。市面上有提供提高搜索引擎关键词排名的服务，原理是利用大量IP在搜索引擎搜索指定的关键词，然后在搜索结果页面找到指定的网站并点击进入，甚至还会进一步模拟真实用户的行为，比如浏览网页、点击链接等，欺骗搜索引擎认为该网站与该关键词有很高的关联度，因此会相应地提高该网站的关键词排名。

例如，猎人君通过分析流量，看到某刷流量软件在刷某时时彩网站的百度关键词排名。该软件首先在百度上搜索“重庆时时彩最新开奖号码“，然后在搜索结果页面内点击该时时彩网站，并且可以看到当时该网站排在搜索结果首页的第六位：

其他搜索引擎，比如360搜索，以及电商的搜索功能（比如淘宝搜索）和视频网站的搜索功能（比如优酷搜索），都存在被刷关键词排名的情况。猎人君比较了一下国内三大搜索引擎被刷关键词排名的情况，百度依旧“树大招风”：

刷电商店铺人气和商品浏览量

电商网站中，店铺和商品的排名越高，就会有越多的客户光顾。店铺和商品的排名算法会综合考虑多个因素，其中包括店铺和商品的浏览量和收藏量。以下是某刷量服务提供商给出的刷淘宝浏览量和收藏量的价格列表：

上图中的搜索流量是指在淘宝搜索指定关键词后点击进入指定页面的流量。收藏商铺或者商品还需要刷量服务提供商手握大量的淘宝账号，至于这些淘宝账号怎么来的，那又是另外一条产业链，不属于本文讨论范围内。

除了淘宝之外，猎人君从捕获的流量中还看到别的国内大的电商平台的身影，包括天猫、京东、苏宁易购、1688等。猎人君通过分析捕获的流量，得出各大电商被刷的情况对比如下：

刷网站访问量

网站站长需要有好看的后台数据，才能吸引投资商、广告商等金主。刷网站访问量是一种最基本的服务，打开指定网页即可完成一次刷量。当然刷流量工具可以提供更加“拟人化”的服务，通过设置IP/PV比例、PV停留时间、流量来路等选项，可以让一次点击尽可能地模拟真实用户的点击。尤其是基于P2P的刷流量软件，在真实用户的电脑上后台执行所有操作，以假乱真，大大增加了区分真实用户和机器的难度。以下是某刷流量软件刷网站访问量的界面，在该界面可以设置24小时内访问量的分布：

从捕获的流量中可以看到，刷网站访问量的情景包括但不限于以下列表：

• 个人网站访问量
• 企业网站访问量
• 门户网站访问量
• 休闲娱乐网站访问量
• 论坛访问量
• 今日头条文章阅读量
• 新浪博客访问量
• 微博主页访问量
• 微博文章阅读量
• 搜狐号主页访问量
• 搜狐号文章阅读量
• 百度贴吧访问量

猎人君对比了以上列表中部分平台被刷的情况，新浪博客被刷的情况十分严重：

结语

流量刷量其实是范围很大的一个话题，猎人君在此无法面面俱到，所以挑了一些情景与大家分享。当然，除了以上介绍的成本较低的刷量方式，也有其他更为高级、更为精准的方式，比如运营商流量、网站劫持流量（一个IP价格可高达几元）等，在此猎人君就不便多言了，而且这些方式也不太适用于大多数的互联网人。总而言之，你看到的数据很可能不是真实的数据，如果你的工作是用这些数据做决策，请务必看清其中的套路，以防造成重大损失。

By 永安在线反欺诈

可能很多人都有过类似的经历：当一个人想起另一个人的时候，对方却能同时感觉到；突然感觉到有人要给自己打电话，结果电话很快就响了……

我们通常称之为“心灵感应”，两个人之间瞬间的信息传递就是如此微妙，只是长期以来，我们要么认为纯属巧合，要么干脆斥之为迷信、伪科学。

心灵感应一词源于古希腊语，是1882年英国“心灵调查协会”的专家弗雷德里克迈雅斯提出的，它被认为是一种不通过感官，而以某种不可见的方式在人与人之间传递信息、交流思想的能力，是一种超感官知觉，又称心电感应。心灵感应常和透视,预知,意念力,转世等类似现象被归为一类， 统称为超心理学。

三十年代的甘兹菲尔德实验很经典。“接受者”躺在睡椅或床垫上，两眼分别罩上半个乒乓球，并通过耳机播放白噪声，以此蒙蔽其感官知觉，放松身心。“传递者”在其他房间试图用意念来将其观察的一幅图片发送给“接受者”。接着，“接受者”被要求从四幅图片中选择一张他们脑中所感应到的。评估者预测会有25%的精确率，但事实上精确率达到了令人讶异的35%。这个比例虽然不比统计学上的理论数据高出很多，但是它或许揭示了心灵感应的确存在。

生活中的许多现象和奥秘，人类暂时还无法解释。好在，科学对一切未知的东西，并不轻易否定。

最新的量子物理学研究揭示了宇宙中所有物体之间的相关性。比如两个一起创造出来的电子，假如你将其中一个送到宇宙的另一端，不管距离多远，另外一个电子都会马上与这个电子有相同反应。这是可以解释所有东西如何连结在一起的其中一种解释法。爱因斯坦称之为“魅般的超距作用（spooky actions at adistance）”，现在我们称它为量子纠缠。

对于梦境心灵感应，科学家弗洛伊德（Freud）曾经观察心灵感应对精神分析思想的影响，研究各种场合的梦境心灵感应，相信心电感应的存在。尼古拉特斯拉也表示：“科学家开始研究非物理现象的那一天起，科学会在十年间进步的比之前几个世纪都多。”

梦境心灵感应的研究

据加州塞布鲁克大学（SaybrookUniversity心理学教授Stanley Krippner所说：“大量的传闻和临床资料的存在支持心灵感应影响梦境的可能性。

Montague Ulman博士1960年，开始在纽约布鲁克林迈蒙尼德医疗中心（Maimonides Medical Center）进行一些实验，用来测试人们可以被引导做出随机题材梦境的这个假设。他们在睡觉之前可以选择要做哪种梦，内容不设限，从艺术品、电影、照片或其他东西。实验开始不久，心理学教授Stanley Krippner也加入了Ullman的实验，他的背景令人印象深刻，包括梦境科学研究、心理学与超心理学。他们进行了超过十年的这项实验，并收集了大量的统计结果。

实验中通常有一个“心灵感应传送者”与“心灵感应接收者”。在他们被分配到完全隔离的房间，开始睡眠之前会在实验室先认识一下。心电感应传送者要睡觉的房间里有一个信封，里面有照片或图画之类的东西。接收者在快速动眼期（REM）开始没多久就会被刻意叫醒，让研究人员可以记录梦境报告。

梦境心电感应的实验

有一个梦境心灵感应实验成果非常卓越且让人难以忘记，传送者信封里的目标主题是Edgar Degas的画作“舞蹈学院（School of Dance）”，里面描述几个年轻女性在一间舞蹈教室中。根据Kripper所说，接收者们的梦境报告里包括“我在一间有几个人的教室里，有点像学校”或是“有个小女孩试着要找我跳舞”类似这种内容，这些结果很有趣，某人可以影响另外一个人梦境的这种说法开启了很多可能性之门。虽然我们不知道资讯传送的过程，也无法看到发生在脑与脑之间的传输，我们只能证明这件事的确存在。这在我们进行超自然现象相关科学研究的时候常常发生：我们知道有什么东西正在发生，但不知道如何发生。

另一个由Krippner与Ullman进行的精彩实验是在1970年3月15日。在这个实验中，Holy Modal Rounders摇滚演唱会中的一大群听众被选来送出心灵感应。一个叫做Jean Millay的当地媒体艺术家负责让这些心灵感应传送者做好“目标准备”，由负责该演唱会舞台灯光秀的Lidd Light公司协助她进行这项工作。在大萤幕打出主题影像给这群传送者看之前，她将一份有关方向的简短言语集交给听众。用六台幻灯机打出彩色胶片，内容关于老鹰与他们的筑巢习惯，以及世界上各式各样的鸟类资讯（包括神话中的鸟，如凤凰）。这项工作是在Holy Modal Rounders演唱“如果你想成为一只鸟（If you want to be abird）”时进行的。

自愿参与实验的心灵感应接收者有五个，他们分布在距离传送者半径100英哩内的地方。这些接收者都知道演唱会的位置，并且被告知要在半夜记录他们看到的影像（正是心电感应送给他们的时间）。

根据Kippner所说：“其中一个心灵感应接收者Helen Andrews回报说：好像是神话中的东西，像是狮鹫还是凤凰，第二、三、四个参与者报告‘蛇’、‘葡萄’和‘在火焰中的胚胎’影像，第五个参与者是知名的美国唱片歌手Richie Havens，他回报说，他在半夜闭上双眼，看到‘许多海鸥飞过水面’。Havens和Andrew回报的都与目标材料有直接关系。”

不说话的自闭症患儿更具心灵感应能力

自闭症是一个医学名词，又称孤独症，被归类为一种由于神经系统失调导致的发育障碍，其病征包括不正常的社交能力、沟通能力、兴趣和行为模式。 自闭症是一种广泛性发展障碍，以严重的、广泛的社会相互影响和沟通技能的损害以及刻板的行为、兴趣和活动为特征的精神疾病。我们所说的自闭症范围广泛。一个自闭症孩子可能能够完美沟通，执行正常的日常生活任务，而其他的孩子几乎不能移动，还有一些人根本不能沟通。而有些这样的孩子被称为自闭症「奇才(savants)」显示非凡的能力。这就是为什么它更常被称为自闭症障碍儿童（autism spectrum disorder /ASD）。

一名自闭症儿童家长的日记中，日记中记录着孩子不到两岁时就能认识26个字母，但平时不说话、爱哭、而且拒绝与他人对视。有的医生根据孩子的症状，在孩子3岁将其诊断为弱智，但家长很不理解，自己的孩子只是性格古怪些怎么可能是弱智呢?到了孩子3岁时，可以认识3000~4000字，爱开玩笑，但更加固执，还常攻击人。更令家长担忧的是，孩子还出现了一些“怪癖”：时常自言自语，喜欢重复公交车报站的声音，还能将站名背得清清楚楚;每天晚上将袜子固定地放在床下;爱看欧洲的言情片，还爱听天气预报。

曾在哈佛大学任教的黛安·鲍威尔（Diane Powell）医生一直对人类的意识感兴趣，特别是对这些有天赋的孩子的特殊能力以及他们如何帮助我们增进对意识奥秘的理解。

鲍威尔博士一直致力于自闭症研究，与重度自闭症患儿“交流”长达数十年，她的工作本身已经显示出有说服力的心灵感应能力证据。以下的视频是她与多名不说话自闭症儿童进行的测试例子。有个特殊的孩子达到了100％的命中率，而全部的孩子的总和命中率达到了90％。鲍威尔在视频中解释说，她想进一步研究这些孩子，去详细记录他们心灵感应的细节。

（点击图片观看视频）

超感官知觉不是伪科学

2004年《自然神经科学》发表过一篇加拿大科学家的论文，该研究清楚地证实了有些视觉信息并没有进入知觉处理，却直接进入了包括杏仁体在内的其他脑区。

　　这篇论文的作者是加拿大心理学家罗纳德·任辛科。他找到40名志愿者，将他们分成两组。这些志愿者被要求观看在计算机屏幕上闪现的一系列图像，每个图像在屏幕上停留大约1/4秒，接着被短暂的空白灰屏所取代。第一组志愿者观看到的图像之间存在细微差别，而第二组志愿者前后看到的图像则是完全相同的。

　　结果显示，第一组志愿者中有12人在504次测试中，有82次报告说，在他们能确认图像发生的是什么变化之前，就已感觉到图像发生了变化，这有点类似于平时我们所说的凭直觉。

　　实验数据显示了这样一种现象，对于这些快速呈现的细微区别，志愿者虽然无法明确指出，但是相当多的人凭借直觉做出了准确的判断。

　　此外，2005年，美国休斯顿莱斯特大学的心理学家进行了一项研究。他们对志愿者处理视觉信息的部分脑区进行刺激，使他们人为地短暂失明。虽然志愿者一时看不到图像，但当让他们判断眼前屏幕上的线条是垂直还是水平时，准确率达到了75%。这些实验表明，我们所意识到的信息，只是大脑接受并处理信息的一部分，只是他们“到达”了意识层面，能够被我们用语言描述而已。

　　有时候的第六感就是“直通车”式的信息处理方式在起作用，让我们能够凭直觉察觉到一些异常。例如，在与人交谈时，我们能够感觉到对方紧张或忧伤的情形，而你无法说出判断的理由，只是“觉得”。虽然对方极力掩饰，但你的感觉系统还是注意到了这些细微的变化，成为了你的直觉。

　　预知危险 为生存进化的“适应力”？

　　能够预知危险也往往被人们认为是冥冥中有超自然的“第六感”存在。人类有可以预知危险的能力。比较知名的是，交流电之父尼古拉斯·特斯拉，在泰坦尼克号首航前就预感到危险，而让银行家皮尔庞特·摩根放弃了登船。

　　英国生物化学家罗伯特·谢尔德认为，这种预知现象并不是超自然的能力，可以从生物角度得到解释，它是正常的动物行为，经过了数百万年的演变，是为适应生存的需要而形成的。

　　在人类几百万年的进化过程中，一些对事物直接因果关系的感知能力深深地镌刻在人类的潜意识中，这被生物学家称为“适应力”。通过这种适应力，人们能够做到某种程度的“未卜先知”，从而避免受到伤害。

　　美国圣路易斯华盛顿大学的科学家经研究证实，人类大脑中确实存在着一个具有早期预警作用的特殊区域前扣带皮质，它位于大脑额叶的上半部，沿着区分左右脑的隔膜分布。这个区域可以监控外界环境线索，同时衡量环境变化可能会给人体带来的后果，并调解人们的行为以避免危险情况的发生。还有研究表明，多巴胺在训练人类大脑额叶部的前扣带脑皮质在“应该什么时候发送预警信号”的问题上起着重要作用。

By xinji

现代进化论认为：生命的种族、繁衍、生长、死亡等过程都是基因决定的。基因的目的只有一个，就是保证自己的存在和延续，基因最关心的是个体的生存和繁殖。

有一些表面的利他行为，比如父母花费很大的代价养育子女等等，我们常常误解为这是个体为了群体利益牺牲自己，实际上并不是这样。父母养育子女是为了基因能够延续下去，获得进化的机会。

这个真相很残酷，人活着似乎跟其他动物没什么区别，那么人生的意义到底是什么呢？很多人陷入了迷茫。当年达尔文提出进化论时，就遭到很多人的攻击。即使是现在，也依然有很多人不认同进化论。

理查德·道金斯在《自私的基因》中提出：人类是进化的产物，但正是由于进化，人类才产生了自我意识。而自我意识可以让人类摆脱基因的控制，帮助我们寻找人生的意义。

一、生命是如何产生的？复制基因与自然选择

1、复制基因。最初地球上只有岩石和一些气体，后来出现了水，这些水汇集起来，形成了海洋。 在火山、闪电以及阳光的作用下，有机物出现了。一些科学机构做过实验，他们模拟地球最开始的条件，结果获得了组成DNA的有机物质。美国宇航局前几年也在火星上发现了有机物质，说明只要满足一定条件，有机物质就会出现。

这些有机物在海洋中自由漂浮，受到太阳紫外线之类的能量影响后，会进一步结合，形成大一些的有机分子。这种结合是很偶然的，也是随机的。在某个时刻，一个能够复制自己的大分子出现了。这个过程当然是很漫长的，就像我们买彩票一样，如果时间足够长，比如说连续买两亿年的彩票，总有几次能中奖的。

对于复制基因来说，只要出现一次就够了，因为复制出来的基因都会继续复制自己。 基因在复制过程中一定会出错的，当然了什么时间出错也是偶然发生的。就像人抄写书本一样，总会出现几个错误的地方。于是，时间一长，原始海洋中就会出现不同种类的复制基因。这些复制基因是地球上生命的祖先，也是人类的缔造者。

2、自然选择。原始海洋中有不同种类的复制基因，这些基因会一直复制下去，数量越来越多。基因在复制过程中需要消耗资源，但海洋中的资源是有限的。这些复制基因为了生 存，不可避免的会争夺资源。在争夺的过程中，复制基因会互相搏斗，当然了它们并不知道自己在进行生存斗争，也不会动感情。

在竞争的过程中，那些更长寿、复制速度更快或者精确性更高的基因才有机会存 活。一些品种的基因可能会灭绝。而有些基因复制出错之后，反而变得更强，这些更强的基因会自动的延续下来，并且在数量上成倍的增长。 在一个偶然的机会，有些基因可能会采用消灭对手的方式来加强自己，将对手直接变成自己的资源。而另外一些基因可能会把自己裹在蛋白质外壳中来保护自己。

经过漫长的时间之后，这些改良过的品种会被积累下来，第一批生命细胞就这样产 生了。生命细胞只是基因为了生存创造出来的容器和运载工具，也就是说生命体只是基因的生存机器。 最原始的生存机器只是一层保护膜，但是竞争并不会停下来，更有效的生存机器会 陆续出现，生存斗争会逐渐激化。生存机器的体积越来越大，结构越来越复杂，数 量越来越多，海洋中的原始资源被消耗完。 这时，一部分生存机器进化出了利用光合作用获取资源的能力，地球上便出现了植 物。另外一些生存机器可以直接吃掉植物来保证自己的生存，这些就是动物。

随着时间推移，无论是植物还是动物，生存的技能会越来越熟练。除此以外，还有新的生存方式出现，比如细菌、病毒。 地球上的生物越来越丰富，复制基因分子之间的竞争变成了生存机器之间的竞争。 为了争夺稀有的资源，吞食其他生存机器，避免被其他生存机器吃掉，基因之间产生了合作，于是就出现了大型生物，最终诞生出了人类。

二、基因是如何控制人类行为的？ 在竞争中，为了生存和繁殖，这些合作的基因需要为生存机器制定策略。动物会一直寻找并捕获食物，避免自己被抓住或者吃掉；气候发生变化时，它们会想办法保 护自己；它们会寻找异性伴侣繁衍后代。

一切生物包括人类的生老病死，都只是 基因制定的生存策略。基因为什么要事先制定策略，而不是随时指挥生存机器的行为呢？最主要的原因就是环境一直在变化，基因的反应在时间上是滞后的，它做不到随时指挥生存机器。 比如说树是不能移动的，如果突然有一颗石头砸过来，那么这棵树只能被砸死，基因也就死了。

对基因来说，要在这种情况下生存，生存机器就必须能够抵挡石头的 撞击，但是被撞击的那一刻这个功能是不存在的。 我们遇到的危险和问题都是未知的。你从一棵树下走过的时候，树上可能有一条蛇会攻击你，这种情况基因是不可能事先预知的，它无法知道哪棵树上藏着蛇，也不 知道蛇会不会发起攻击。蛇突然袭击的时候，基因也来不及反应。基因只能预先为动物准备一套神经系统，让神经系统执行基因的策略，让大脑进行判断，下达指令。也就是说，动物的行为只是在执行基因的策略。 基因设置的策略就类似程序员预先写的一段程序，这段程序只是预设了一些目标和 规则，就比如电子游戏，游戏中的人物动作只能按照程序设定运行。经历了漫长的 进化历程，基因为了生存机器会不断提升和改进策略。

人类的生物行为，都是在执行基因的策略。以衰老为例，人体内有很多基因，每一种基因都想要让自己复制，从而得以保存。自然选择会清除掉那些不成功的基因，只留下成功的。 人体中有一种衰老基因，如果衰老基因让人在两三岁时衰老，人还没有生育，它是没有机会复制并遗传给后代的，也就是说它是不成功的。如果它让人在五十岁开始衰老，在这个时间人已经生育过后代，那它就有机会遗传下来，它就是成功的基因。

经过漫长的进化岁月，这种会让我们年老体衰的基因不断积累，越来越多，我们就都得面临衰老和死亡。也就是说，人类的衰老和死亡只是某种基因活动积累下来的副产品。你会发现，人类其实只是基因的临时工具，只要人死在生育了足够的孩子 之后，基因就成功了，而这个人怎么样，基因其实是不管的。

再看养育后代。孩子分别从父母那里继承了50%的基因，也就是说孩子身上有一半的基因跟父母是 一样的。对于基因来说，当然会尽可能让自己的后代存活下去。 这就是为什么“血浓于水”的原因。

你身上的某个基因，出现在你同胞兄弟或者儿女身上的几率是1/2，它出现在你第一代堂兄弟身上的几率是1/8，出现在第二代堂兄弟身上的几率是1/32，出现在第三代堂兄弟身上的几率已经降低到1/128。这个比例，已经和同一个基因出现在随意两个陌生人身上的几率接近了。在现实中，亲戚关系越远，感情就会越淡薄，和基因的相似比例是一致的。

人类社会中还有一个很常见的现象，一个家庭中如果有几个孩子，有一个孩子，一般是小儿子常常会得到偏爱。这也是基因选择的结果。父母所获取的资源总量是相对有限的，在远古的时候甚至还会面临食物短缺的风险。基因的原则是尽可能多的 让自己的后代存活，最小的孩子是最弱小的，大一点的孩子一般很快就可以自己寻找食物，有限的食物就会优先用来喂养最弱小的孩子。这种策略形成之后，如果母 亲已经确定自己正在哺育最后一个幼儿，它就可以尽情倾注全部的资源，偏心就是这样形成的。

除了偏心，我们还会发现一个现象，就是女性的生育能力会突然消失，而男性的生育能力是随着年龄逐渐降低的。从自私的基因理论来说，女性到了一定年龄不再生育，而是把资源投注在孙子辈身上，可以让基因更加成功。毕竟年轻女性生下的 后代比年老女性的后代会更加健康，更有利于基因的存活。 还有被女性诟病的男人出轨现象，也是男人的基因中存在“尽可能多地播种”这个原始设定导致的。既然人类的衰老死亡、甚至亲情都是基因保存和复制自己的需要，我们是不是只能生活在基因的安排中，任由基因来决定生活方式呢？

三、人生的意义到底是什么？

人类这个生存机器的特殊之处在于，我们拥有自我意识。我们可以思考和做出决定，这些决定可以违背基因的策略，我们也因此可以去定义自己的人生。自我意识产生后，生存机器就从基因那里获得了解放，变成有判断能力的决策者， 人类也就可以拒不服从基因的命令，比如，基因希望我们生孩子，但是人类可以采取避孕措施来对抗基因的命令。

在自我意识的作用下，人类产生了一种新的复制基因，这种复制基因就是我们的文化（本书中叫meme迷因）。文化通过我们的自我意识进行传播，它通过模仿进行复制，比如说一首歌、一 本书的内容或者一个信仰。 这种文化基因的复制传播跟基因的复制很类似。对人类来说，文化的复制比基因复 制更加重要，比如说孔子的基因传到现在已经所剩无几，但是孔子的思想却能够一 直保存到现在。

基因在复制自己的时候是盲目的，无意识的，完全按照进化机制进行，只关注眼前 利益。但是人类有预见能力，能看到长远的利益。我们可以控制那些由基因控制的自私行为，表现出真诚无私的利他行为。 比如人类可以控制对野生动物的猎杀行为，保持生态环境。而自我意识薄弱的动物常常会在无节制繁殖之后摧毁整个生态。

纳粹种族理论

纳粹党元首阿道夫·希特勒制定并阐明了后来称为纳粹主义的思想。他认为自己是一个深谋远虑的思想家，确信自己已经找到了理解极其复杂世界的关键。他相信一个人的特征、态度、能力和行为是由其所谓种族构成决定的。在希特勒看来，所有种群、种族或民族（他互换使用这些术语）都有其内在特征，这些特征一成不变，代代相传。没有人能够克服种族的先天特质。所有人类历史都可以从种族斗争的角度来解释。

在构建他们的种族主义意识形态时，希特勒和纳粹借鉴了 19 世纪晚期德国社会达尔文主义者的思想。和他们之前的社会达尔文主义者一样，纳粹认为人类可以分成不同“种族”，每个种族都有鲜明的特征，这些特征从人类在史前时期首次出现就已存在并且通过基因遗传。这些遗传特征不仅涉及外表和生理结构，还会影响内在的精神生活、思维方式、创造和组织能力、智慧、文化品味和鉴赏能力、体力和军事才能。

纳粹还采纳了社会达尔文主义关于“适者生存”的进化理论。对纳粹而言，种族的生存依赖于繁衍能力，积累土地以支持和养活增长的人口，以及维持基因库纯度的警惕性，从而保存“自然”赐予该种族以供其在生存斗争中获得成功的独特“种族”特征。由于每个“种族”都寻求扩张，而地球上的空间是有限的，因此生存斗争就“自然而然地”导致暴力征服和军事对抗。因此，战争 — 甚至是持续战争 — 是自然的一部分，也是人类生存条件的一部分。

社会达尔文主义者通过种种对民族外表行为和文化、积极和消极的刻板印象来定义种族，宣称它们根植于生物遗传，不可改变，与时间、环境变化、智力开发或社会化无关。对于纳粹而言，一个种族的成员不可能同化到另一种文化或种族群体中，因为原有的遗传性状无法改变：他们只会通过所谓的种族混合发生退化。

什么是社会达尔文主义

2020年的新冠疫情应对中，针对一些国家的医学专家提出的“群体免疫”的概念，有人将它评价为“社会达尔文主义的死灰复燃”。这个概念也常出现于中文语境下其他的公共事务讨论中。对许多人而言，字面上的它看似熟悉，却又难以让人给出详细的定义。究竟什么是社会达尔文主义？它与提出进化论的大科学家达尔文有着怎么样的历史渊源？

最早关于社会达尔文主义的系统分析和梳理来自美国著名的公共知识分子、哥伦比亚大学历史学教授理查德·霍夫施塔特（Richard Hofstadter，1916-1970）所著的《美国思想中的社会达尔文主义》一书。此书由霍氏的博士论文扩展而成，在1955年甫一出版即引得洛阳纸贵，并获得第二年（1956）的普利策奖。虽然该书的影响力被认为稍逊于他的另一部获奖作品《美国生活中的反智主义》，但它仍是了解美国乃至西方世界社会达尔文主义这一话题最重要的必读书目。本文以这本书的内容为主线，试图寻找这一思潮的历史脉络、发展和没落的过程。或许这将有助于在今天了解这一历史久远但又常被提起的概念。

社会达尔文主义（Social Darwinism）泛指在十九世末期在西欧和北美一度流行的，一种将英国博物学家、地理学家和生物学家查尔斯·罗伯特·达尔文（Charles Robert Darwin，1809-1882）的进化论思想中“自然选择”、“适者生存”的理念应用于社会学、经济学和政治学的理论。虽然社会达尔文主义的不同流派在谁是“适者”、社会如何实现“适者”的支配机制等理论细节上各有不同，但是他们通常认为在人类社会中，“适者”占有更多的财富和权力，“不适者（被淘汰者，弱者）”处于被支配的地位，符合进化论的思想，有其合理性。社会达尔文主义的理论，在很长的一个时期内，被用来做为自由放任资本主义、威权和极权主义、人种优化理论、种族主义、帝国主义、法西斯主义、纳粹主义、民族国家之间的冲突以及阶级矛盾等存在合理性的理论依据，其形象是非常负面的。

达尔文主义和社会达尔文主义

社会达尔文主义的基础是所谓的“达尔文主义（Darwinism）”，最初由英国生物学家、人类学家托马斯·亨利·赫胥黎（Thomas Henry Huxley，1825-1895）在他1861年所撰写的书评中提出，用以代指脱胎于达尔文的自然选择思想的、关于进化或发展的一系列被泛化的概念。赫胥黎积极维护他所理解的达尔文学说，被戏称为“达尔文的斗牛犬（Darwin’s Bulldog）”。但同时，赫胥黎提出的这个概念又不严格遵循达尔文的科学思想，将其拓展到自然科学以外的领域。这也是社会达尔文主义后来得以出现的原因。

崭新的达尔文国度——美国

社会达尔文主义早期在美国得到发展并迅速地壮大。霍夫施塔特认为这不是偶然的：在某种程度上，年轻的美利坚合众国可以说是一个“达尔文国度”。

进化论的提出者达尔文来自英国，但美国给了达尔文不寻常地迅速又富有同情心的接纳。查尔斯·达尔文的皇皇巨著《物种的起源》（On the Origin of  Species）于1859年在英国出版后引起了巨大的轰动。此后第二年，它就来到了新生的美利坚。但美国人此时正关注着一次重要的总统选举，国家也处在内战的边缘，因而这本书的出版起先并没有引起太多的注意，仅仅在科学界被阅读和讨论。但内战后的短短几年之间，这本书在阅读非常普遍的美国国民中就变得十分流行。到了1870年代，美国科学界和不少公众已然将进化论的思想作为一种事实接受。美国哲学学会（American Philosophical Society）在1869年授予达尔文荣誉会员的称号。而他自己的母校剑桥大学十年后才授予他荣誉学位。美国科学家不仅迅速接受了这一科学理论，而且对它贡献颇多。接受过启蒙、并且阅读量巨大的美国民众对部分基于达尔文主义建立起来的哲学和政治理论，给与了热情的欢迎。第一个将进化论的思想系统地应用于其他领域的斯宾塞，在美国的受欢迎程度，也远远大于他的祖国。霍氏在书中提到一个细节：美国社会改良家亨利·毕彻（Henry Ward Beecher，1813-1887）曾在给斯宾塞的信中写道，“美国的独特国情，让您的作品在美国比在欧洲结出了更丰硕的成果。”

在书中，作者详细介绍了几位在社会达尔文主义的产生及其在美国的成型和传播过程中产生了重要作用的三位主流知识分子：赫伯特·斯宾塞、威廉姆·萨姆纳和莱斯特·沃德。

赫伯特·斯宾塞（Herbert Spenser，1820-1903）是英国哲学家、生物学家、人类学家和社会学家，是整个西方世界十九世纪末期最为知名的知识分子。“适者生存（survival of the fittest）”的说法，就是斯宾塞在阅读了达尔文的《物种起源》之后，在他的作品《生物学原理（Principles of Biology）》中首先提出的。

斯宾塞的思想是英国工业革命的产物。他本身是一个土木工程师，出身一个低等中产阶级家庭。他曾经在鼓吹自由市场的杂志《经济学人》工作。英国发达的科学与活跃的思想让他发展出“综合哲学（synthetic philosophy）”的概念，试图整合人类在具体领域内——比如物理和生物学——的知识而产生出一套有机和谐的、能够在更大范围内解释世界的宏大理论。除了“自然选择”的概念产生自达尔文，斯宾塞还广泛地阅读了热动力学的有关科学家，包括焦耳，开尔文，亥姆霍兹等人的科学论著，也将“能量守恒”的理论介绍到解释社会的工作中。

斯宾塞发展出一整套极具包容性的“进化”观点，认为物理世界、生物机制、人类的思想、文化和社会都处于一种前进的发展——“进化”之中。他认为所有伦理的基础，是人类对于自身所生存的环境的适应（adaptation），而邪恶的根源则是“对环境的不适应性”。最终，会发展出一种适应文明生活的道德体系。因而人类的完美性不仅可能，而且不可避免。在晚期的作品中，斯宾塞呈现出一个极端保守的思想家的论调：他反对国家对于“自然”的干预，反对一切国家对于穷人的救助。斯宾塞认为他们“不适应”社会，应该被淘汰掉。也许令今天的读者无法接受的是，斯宾塞还反对国家邮政系统，国家支持的教育和卫生系统。

斯宾塞的思想最先在美国东北部的新英格兰地区流行起来。在这里，美国文艺复兴和一位神论的兴起已经开始了打破旧有思想，包容新思想的风潮。到了美国南北战争之后的三十年，想不与斯宾塞的思想打交道而立足于任何知识领域几无可能。所有第一、二流的哲学家都会在某个时间段与斯宾塞有交集。流行杂志中刊载他的作品或者介绍他的文章的那些页，通常会被读到有许多褶皱。当时那一代人，视格兰特将军为他们的英雄，而斯宾塞就是他们的思想家。一时间，斯宾塞对于普通美国人的影响，难以用语言描述。斯宾塞的书，从最早1860年代介绍到美国的，直到1903年，卖出了近三十七万卷。对于一个哲学和社会学的作者来说，这个数字恐怕无出其右者。1901年，美国人口仅为七千六百万。

威廉·格雷厄姆·萨姆纳（William Graham Sumner，1840-1910年 ）是美国影响力最大的社会达尔文主义者，也是一位对美国保守主义阵营有长久影响的古典自由主义者。他在耶鲁大学担任教职长达三十八年，是美国历史上第一个社会学教授，也是当时主流学术界最有名望的知识分子。1881年萨姆纳写了一篇名为《社会学》的文章。在文中，他着重解释了自己所理解的生物学与社会学的联系。萨姆纳在文中认为人类为生存进行的挣扎有两个层面。第一个层面是作为生物 “为生存而挣扎” ；第二个层面是 “为生活而竞争” ，主要是人与人的竞争。人必须为生存与自然对抗，获得必要水、食物等生存必需品；反过来，专业催生了人与人之间的竞争。因而人类无法摆脱达尔文所描述的 “适者生存（survival of the fittest）”的规律。人类只能遵循这一规律，从而产生一些“被淘汰者（unfit）”。

美国植物学家、考古生物学家和社会学家莱斯特·弗兰克·沃德（Lester Frank Ward，1841-1913）是一个与斯宾塞及其门徒的许多理念有分歧的“异端“的社会达尔文主义者，。他曾担任布朗大学社会学系主任和美国社会学学会第一任主席。沃德出身贫寒，是一个靠个人奋斗取得成就的典型。沃德撰写了一列写重要的社会学书籍。虽然在学术界声誉卓著，沃德从未引起公众的广泛关注。

沃德接受了斯宾塞思想中自由开放的激进成分。由于曾经担任美国地质调查局的地质学家，沃德是一个信仰科学精神的知识分子。他一直试图将科学的思想和方法，包括实验的实证方法带入社会科学中。沃德则认为人类社会和纯粹自然世界里的进化不完全相同。他相信，在萨姆纳和斯宾塞提到的人类社会的“进化”中，人并不是只能毫无办法的顺从它。因为人有意志，因此可以掌控自己的命运，进而引导社会的演进。由具有“科学思维”的社会学不断地、科学地指导的社会和经济，可以设计出一个以机会均等为基础的人人互助的环境，从而促进人类的幸福和自由。沃德提出，“竞争实际上阻碍“‘适者‘生存”。比如人工培育的果树要比自然界中通过竞争生存下来的品质质量要好。他还对自由市场多有批评、对福利国家的概念、妇女平权、废除奴隶制等进步议题则表现出强烈支持。

进化论、道德和社会

社会达尔文主义一直存在一个道德上的争议。达尔文的学说像是打开了一个潘多拉的盒子。他本人的作品中可以看到关于道德和同理心的讨论，但他的理论也似乎证明了强权的重要性。达尔文的理论在今天看来毕竟具有历史的局限性，浸透着马尔萨斯（The Reverend Thomas Robert Malthus，1766-1834，英国人口学家、经济学家）和霍布斯（Thomas Hobbes，1588-1679，英国政治哲学家）式的思想。他本人曾经在《人类的由来（The Descent of Man）》中曾写道：“我们文明人……为智障、残废和病人建立避难所；我们为穷人立法；我们的医疗人士竭尽所能救助他人直到他们生命最后的一刻……所以文明社会中的弱者也可以繁衍。不会有豢养过动物的人质疑，这对于人类这个物种是有害的。”他也表达过与马尔萨斯的理论类似的观点，比如无法养活自己孩子的人，不应该结婚。达尔文把群体的观念、家庭的道德影响和智慧的利己，作为道德行为的生物学基础。

当时的许多知识分子必须面临他们的传统信仰遭遇的挑战：达尔文主义是否真的使对弱者和穷人的忽视、对慈善机构的抛弃具有合理性？进步是否就一定意味着对于“不适者”的淘汰？对一个坚持传统基督教伦理、建立了一个民主和人道主义系统的国家来说，这些问题非常棘手。在十九世纪末期，这方面的讨论在美国十分活跃。

作者在书中详细介绍了许多人的观点。在“适者生存”的观念流行的时代，费斯克、亨利·德拉蒙德（Henry Drummond，苏格兰生物学家、作家、宗教人士，1851-1897）和克鲁泡特金（Pyotr Alexeyevich Kropotkin，俄国活动家、作家、革命家、科学家、经济学家等，1842-1921）都强调了社会团结的重要性，将家庭、部落等群体作为生存的单元，而不过度强调个人层面上地竞争。他们认为社会的互助，是自然现象，是进化的一部分。这似乎为社会达尔文主义最终从主流思潮的神坛上走下来，拉开了序幕。

社会达尔文主义为何衰落

社会达尔文主义最终还是随着经济、文化和社会结构的发展，逐渐从“正统”的理论走向了式微。这个转变开始于近一百年前。作者专门在书中辟出一章，讨论了美国十九、二十世纪之交的社会及文化运动，如社会福音运动（The Social Gospel Movement）、国家主义者运动（The Nationalist Movement）、以及社会主义者和马克思主义者与达尔文主义的关系。

十九世纪末期，随着工业化社会的发展，美国的社会问题逐渐变得严重起来：比如市政建设落后、政治腐败等。其中劳资矛盾成为社会关注的核心问题之一。在这种背景之下，美国在十九世纪末期兴起了社会福音运动。神职人员开始从过往专注于抽象的神学理论，转向关注社会议题，开始批评工业化社会。这场社会运动又深刻地被自然科学家对社会思想的影响所影响。在这个过程中，神职人员接受了进化理论的观点，认为社会的进步是不可避免的趋势。当然，发展的目标还是基督教特有的：神的天国。随着这个运动的发展，它越来越多的推动了市政的社会主义倾向，以及对于工业的管控。

国家主义者运动开始于记者和小说家爱德华·贝拉米（Edward Bellamy，1850-1898）出版其乌托邦小说作品《回顾》之后。书中描写了主人公沉睡了百年之后，于2000年在同一地点——马萨诸塞州的波士顿醒来，发现美国已经进入了一个乌托邦的社会。作家贝拉米本人提倡工业的国家化。对将人类社会于生物类比持批评态度。此部作品之后出现了一些列文章和相关的思想者成为贝拉米同道。霍夫施塔特也写道，美国的社会主义者一直都认为进化生物学并不能作为竞争个人主义的理论依据。

二十世纪早期的正统马克思主义者的诸多思想与达尔文主义不谋而合。1860年，马克思在阅读了《物种起源》之后，就对恩格斯表示“达尔文的书很重要，为我提供了历史上阶级斗争的自然科学基础。”有趣的是，社会主义者秉持了“实用主义”的原则，使用这一理论作为阶级斗争的基础，但不用它来解释个人竞争。

上述的种种改革者都没有看到他们的努力变成完全的现实。自由竞争的次序最终被另一种担忧所取代。民粹主义者，黑幕揭发记者（Muckeracker），基督教布莱恩派（Bryanites）、激进主义者，新自由（the New Freedom，托马斯·伍德罗·威尔逊1912年总统选举的主张）的拥趸的影响逐渐成为强音。即便是在美国这样一个国度，十九世纪自由放任的资本主义也逐渐被二十世纪的福利资本主义所取代。中产积极的沮丧和穷人的需要加速了这种变化。新的秩序正在形成，人们开始讨论新民族主义者，公平交易（the Square Deal，西奥多·罗斯福总统的国内政策项目，旨在保护自然资源、限制企业发展和保护消费者），新自由，新竞争（New competition）和新民主（New Democracy），还有罗斯福新政（the New Deal）。中产积极开始面临着特大型企业的剥削。而社会上，为工薪阶层福祉而设立的法律如雨后春笋般出现。知识分子，人道主义者，社会工作者开始与工人阶级打成一片，对抗工业的压榨。那时候，各州出现了大量限制童工、有关薪酬等议题的立法。

至此，沃德所期待的，而萨姆纳所反对的人为干预自由竞争的社会形态终于出现了。霍夫施塔特在书中把它叫做，“斯宾塞这个维多利亚时代的个人主义者最坏的噩梦”。

社会达尔文主义对于社会理论的影响

作者还详细分析了社会达尔文主义对于美国社会科学理论的影响。它对于经济学的影响十分有限。而随着社会的发展，社会达尔文主义本身所发端的学术领域——社会学，也逐渐放弃了这一学说。富有影响力的社会学者对这一理论进行了猛烈的批评。社会学家爱德华·罗斯（Edward Alsworth Ross，1866-1951）就评价说社会达尔文主义是“达尔文主义的讽刺画，是商人们无情的所作所为的借口。”

当然，达尔文主义的社会在尤金运动中找到了众多的支持者。然而我们今天知道，到了二十世纪后半页，尤金运动本身也被永远地钉在了人类文明的耻辱柱上。

社会达尔文主义是否该为种族主义与军国主义负责？

人们容易把种族主义和军国主义的出现与达尔文联系起来。欧洲与北美的种族主义和军国主义者也确实曾经用社会达尔文主义作为论证自己观点正当性的“科学”论据。但霍夫史塔特认为事实上，达尔文对此所负的责任恐怕小得多。不需要他的出现，为上述二者寻找理论借口的论述早就出现了。在美国历史上，种族主义最好的例子是十九世纪在英美知识分子、医生及学术界流行的所谓“盎格鲁-撒克逊主义（Anglo-Saxonism）”。它主要的内容是认为英语国家的民族要优于其他任何种族，而美国在文化上由于继承了它先前的宗主国英国的衣钵，因此也具有优越性。这种观点在当时美国知识分子对北美原住民、墨西哥人的的论述中非常常见。但盎格鲁-撒克逊主义最早期的有关文献的作者，都没有受到任何生物学的启发。霍夫施塔特认为它与许多种族主义的表现形式一样，是现代“民族主义和浪漫的运动”的产物。另一个有趣的例子是“昭昭天命（Manifest Destiny）”。这是十九世纪美国一个响亮的口号和信念。它的有拥趸相信美国被赋予了扩张领土的合理缘由，是天意而不可违背，应该横贯北美洲——这也是美国发动与加拿大的1812年战争的思想基础。它的论点虽然后来借用达尔文的理论以强化自身，但其鼓吹者的一些观点如“社会是一个有机体”、“它要么生长要么凋亡”等，都在达尔文出版他的巨著之前就已经出现了。

与其说社会达尔文主义要为种族主义和军国主义负责，不如说它强化了这两种观点的“正当性”。需要强调的是，在上升时期的美国，持有这些观点的思想者非常普遍。比如美国第26任总统小西奥多·罗斯福（Theodore Roosevelt Jr. 1858-1919）就曾深受种族扩张思想的影响。他最著名的作品《西部的胜利（The Winning of the West）》中曾提到早期拓荒者与印第安人的冲突，并将英语人口向 “世界上被浪费的空间”的扩张描述为种族发展的最终的壮举。

受斯宾塞影响很深的哲学家约翰·费斯克在他的《（Outlines of Cosmic Philosophy）》中，接受在野蛮社会中，冲突永恒存在的观点；他也相信这是自然选择的一种途径。但是经过自然选择之后的社会，会通过自然选择凌驾于落后的社会之上。而发起战争的主动权，一般会掌握在弱肉强食的争夺最小化、工业化活动最大化的社会手中。费斯克也相信“雅利安”人种的优越性，接受所谓的“条顿民主理论（Teutonic theory of democracy）”。这一理论也称为“条顿原始理论（Teutonic Germ Theory）”，其内容是宣称民主机制产生于古德国的条顿森林部落之中，后来被盎格鲁·撒克逊人带到英国，进而带到美国。只有操英语语言的人群才能将民主体制和自由的思想带到全世界。他将十八世纪英法争夺殖民地的战争中英国的胜利、美国击败西班牙获得菲律宾的历史事件解读为英语世界的胜利。

有趣的是反对扩张的和平爱好者，曾用社会达尔文主义的理论作为自己的论证工具。十九世纪末，美国民主党人曾经在众议院反对吞并海外领地。而这种观点并不是出于人道主义或者正义的考量，而是认为将海外领地，比如菲律宾这样无法同化的、也许不可能在地方自治方面达到盎格鲁·撒克逊人水平的异邦接纳入美国的政治系统，存在巨大的问题。弗吉尼亚的参议员约翰·丹尼尔在1899年曾经宣称：“有一件事情是无法通过时间或者教育解决的……你永远无法解决种族的不同质量差异问题——这是神创造的，他们在世界上由不同的使命、不同的开化和文明程度。”

霍夫施塔特的隐忧

霍夫施塔特的基本判断是，美国社会曾经在达尔文主义的理论中，看到了自己的影子。无情、毫无节制的商业竞争，没有原则的政治斗争似乎符合生存的哲学。这个版本的达尔文主义所流行的基础，是对于没有限制的竞争被广泛的接受。当达尔文个人主义衰落的时候，民族或种族主义者的集体达尔文主义登上了舞台。达尔文主义恰好可以嵌进国际冲突的意识形态中——而这一现象在欧洲以及有很久的历史了。这种理论也为在国际上的扩张提供理论依据。

这种理论一直流行到第一次世界大战。然后，讽刺的是，盎格鲁-撒克逊人在国际上被排斥，他们转而用一个声音批评敌人的种族主义和军国主义行径。社会达尔文主义在一战后的美国基本消失。从1914年开始，美国的达尔文个人主义的声音与十九世纪后叶相比明显减小了许多。当然，民间依然有人笃信威廉·格莱姆·萨姆纳的文章是经济学的箴言。但在正式的讨论中，这种论调非常少见且被边缘化。当然，作者也谨慎地指出，只要竞争还存在，社会达尔文主义的重现就存在着可能性。

作者在书中写道，不论将来的社会哲学是什么样的形态，大多数人文学者都接受这样的结论：

生物学意义上的“适者生存”，不论其在自然科学上有什么样的价值，在理解社会中都毫无价值——偏离了适用环境的生搬硬套没有道理。

人们实际的福祉是他们的社会组织所决定的，反之则不然。

社会的进步是技术和社会组织的产物，而不是生育或者选择性的清除（如人种优化）造成的。

对于人、企业（组织）、国家之间的竞争的价值判断必须基于社会，而不是生物学的后果。

在自然界，关于生命的自然哲学中，不存在以共同利益为借口、实施本不该存在的道德制裁的情况。

社会达尔文主义与中国

社会达尔文主义在中国的缘起、演变和现状已有诸多讨论。普遍认为，社会达尔文主义的盛行，始于清末风雨飘摇的旧中国。在战争和外交中屡战屡败的国人忽然发现这个理论足以解释祖国惨遭列强蹂躏的原因：优胜劣汰，落后的就一定挨打。这一理论的引进源自于严复所译《天演论》。它译自赫胥黎的书，讲述的却是斯宾塞的社会达尔文主义思想。此后，举国上下，都信奉强权和实力就是公理的逻辑，认为只有在国力竞争中居于上游者，才能实现复兴，站在“食物链”的顶层。

在当时革命者、思想家的论述中这种思潮十分常见，梁启超是其中一例。他的《现今世界大势论》中就认为十八世纪卢梭所论的天赋人权学说必然让位于达尔文的进化论思想，只有强者才有生存的权利。如文中所述“……谓天下惟有强权，更为平权。权也者由人自求之自得之，非天赋也。”

这些革命者的思想，显然与中国传统价值观中以“德行”为核心的教导相背离——这与当时知识界接纳新学、反对传统的风潮颇为贴合。在这种崭新的价值观下，德行的微弱作用全面让位于竞争力。对于国人这种认识，也有反思的声音。美国巴克纳尔大学教授、汉学家浦嘉珉（James Pusey，1941-2019）的《中国与达尔文（China and Charles Darwin）》一书中录有如下一段孙中山先生于1912年的言论：“二十世纪以前，欧洲诸国，发明一种生存竞争之新学说……此种学说，在欧洲文明进化指出，固适于用。由今视之，殆是一种野蛮之学问……诚以强权虽合于天演之进化，而公理实难泯于天赋之良知。”然而身为革命先行者的孙中山，对于社会达尔文主义的评价限于当时的科学认识水平，也无法从根本上对其进行否定。这种理论的影响如此之大，以至于安徽的一个年轻人为自己取名“胡适”，取“适者生存”之意（郭颖颐《中国现代思想中的唯科学主义》）。

近几十年来，丛林社会的思维再度被经济高速发展中出现的物质追求的风气加持，使得功利、或者实用主义的风尚日益浓厚。霍夫史塔特也专门在书中用一章的篇幅讨论了“实用主义”在二十世纪以前的美国的思想界和民间盛行的情况。我们今天可以看到，无论在日常生活中的价值判断，抑或是对国际政治事件的评价，国人重“权力”，轻“权利”，信奉“大国博弈”中“零和游戏”的游戏规则，也就是这种观念的体现。有趣的是，不少人对于西方社会进入二十世纪以后，尤其是第二次世界大战之后的思想史和社会发展状况知之甚少。在物质层面上，改变了认为“资本主义社会已经腐朽”的教条认识，却对西方社会依然处在二十世纪以前的社会达尔文主义大行其道的社会形态的认识，深信不疑。

道金斯说：人类完全没有必要绝望，良好的教育可以改变我们的人生。我们虽然生来是自私的， 但是人类可以通过教育，把利他主义灌输到人们头脑中。我们通过自我意识了解自己，理解基因的内在动机，这样我们可以有机会去打乱它们的计划，而这是其他物种不可能做到的。 比如说同卵双胞胎如果放在不同的家庭抚养，性格也会表现出很大的差异。因为基因的表达会受到成长环境的影响，同样的基因也会表现出不同的功能，塑造出性格截然不同的两个人。

从自私的基因角度来说，人生没有意义。但是人类的自我意识，让我们可以定义自己的人生。对于每个个体来说，你可以像心理学家阿德勒说的那样，将关注他人，为人类和社会贡献自己力量作为人生的意义。你也可以像陶渊明那样享受 生活，或者把抚养孩子当做自己人生的意义。 总之，人生的意义是我们自己赋予的，人类的进步就在于不仅认识到基因的强大作用，还能通过自我意识改变基因对我们的奴役。

By 逐魂枭、邵鹏

2021年，医疗AI企业迎来了上市大关，3月，科亚医疗向港交所递交IPO申请；6月，鹰瞳科技紧随而来；8月，由科创转投港股的推想医疗递表；9月，数坤科技提交了招股书。

但全力商业化两年的成绩单依然难过二级市场的法眼：

7月，依图科技的IPO状态变成了“终止”，8月，依图医疗团队被深睿收购。9月，最先冲刺的科亚医疗上市状态变成了“失效”，11月，成功着陆的“医疗AI第一股”鹰瞳科技上市即破发。

医疗AI是这个时代最有代表性的技术第一次与医疗的碰撞，但五年来，这个不赚钱的赛道经历了短暂辉煌后便一路低迷，如今，这项前沿技术最显眼的标签只剩下了“烧钱”。

互联网技术起步期烧钱并非什么新鲜事，但面对坚固的医疗堡垒，企图接近诊疗核心的医疗AI之路显然要比互联网医疗更崎岖，过去两三年里，医疗AI企业在商业化的战场上处处碰壁，又处处逢生，像是褪去华服后换上一件普通衣裳，重新站在了医院和资本面前。

这一次，人们会相信医疗AI企业重新讲述的故事吗？面对中国医疗体系这样一个庞然大物，AI如何改变医生、说服医院？

从医生到基层医生再到辅助工具

AI究竟能取代谁？

现在头部医疗AI公司正急于上市解渴，但当年创业者和资本都徜徉在AI取代医生拯救负重前行的中国医疗的愿景中时，钱，恰恰是最不是问题的问题。

据统计，2020年中国医疗AI市场整体规模约为265亿，而从2015年风口突起至今年上半年，医疗AI总融资规模就超过了350亿。

如果不考虑后来的回报率和泡沫，而聚焦到医疗AI产品本身，350多亿、无数AI巨擘、众多三甲医生和从业者，耗时6年，为什么没能将取代影像科医生，哪怕在一个病种上战胜医生呢？

时间拨回AI和医疗还没有深入交锋的2017年，当时的热门话题还是AI能不能取代医生，这一年过后，2018年医疗AI融资额比从前翻了两倍，达到了76亿，融资次数达到了91次。外界、投资人甚至创业者自己对以“人机大战”的故事为模板创作出了医疗版的AI故事：升级版的alphago使用的这项强人工智能技术，既然能战胜世界围棋冠军柯洁，那它没有理由不能战胜医生。

但AI迈出的第一脚就踢到了医疗的铁板——数据，影像数据算是标准化程度最高的领域之一，但每家医院信息系统中的数据质量参差不齐，因此，一家刚刚起步的创业公司只能去磕一家或几家医院，通过付费购买或者科研合作的方式，从医院获得数据，作为交换，他们会让合作的医院作为“样本医院”免费使用产品。

直到2021年2月，中华医学会放射学会、中国食品药品检定研究院等联名发表的《胸部CT肺结节数据建构及质量控制专家共识》仍将国内肺结节数据集情况概括为各家公司“各自为战”，数据集中度低，且“质量参差不齐，容易影响产品质量，甚至带来风险”，要知道肺结节是医疗AI应用最早最成熟的病种。

即便获得了一些质量还可以的影像数据，机器“学习”过程依然是道难关。围棋输赢是有标准的，但疾病诊断却很难有一个金标准，业内人士孙涛比喻，“很多病人到死也不知道自己究竟是得了什么病，找8个专家可能给出了8种诊断，而医生解决不了的问题，依靠医生经验衍生出来的AI更解决不了”。

这时，AI取代医生的故事已经圆不上了，真正来到医疗领域，通用型AI面临的不仅是要不要落地的问题，而且是如何见缝插针落地的问题，依图医疗的前商务经理李梅告诉八点健闻，“做一个产品，最理想的肯定是先做商业战略分析，找到医疗痛点，再对症下药，但实际落地时，仅仅是哪里有医疗资源和数据，就先做哪个了”。

然而，获取数据成本高昂，而且是排他性的，这就使得作为数据来源的医院本身就成为了一种标准。理想情况下，顶尖医院数据质量好，诊断也更准确，从中训练出的产品“可以当做一个年轻的小医生，至少要比基层医生水平要高一些”。于是，故事就变成了“提升基层诊疗水平”。

但即便证明了一款AI软件对肺结节的检出率达到99.999999%，而某位医生诊断准确率不超60%，那AI是不是可以替代这位医生呢？答案是否定的，软件不可能独立地直接面向患者，“机器本身的诊断结果肯定是需要医生盖章的，从伦理上讲，一旦出了问题要追责，你不可能去追一个机器的责任，最后都是需要找医生”。

在基层医院市场，“谁来对诊断结果负责”的问题更加凸显。某头部医疗AI公司负责肺结节筛查的产品经理张力告诉八点健闻，“大医院的医生有能力鉴别，但是很多县级医院的医生根本不会自己看，直接照抄AI软件的结果。即使AI的准确率已经很高，但一旦出错就麻烦了，这一点实际上是厂商非常害怕的。”

“AI之于医生，就像会计有了Excel，你能说有Excel就不需要会计了吗？”，行业内最好的产品相当于一名5年资医生，而这些相当于“小医生”的医疗AI软件，现在的定位重回辅助类工具，医疗AI的流行故事也变成了要嵌入临床场景，要助力精准医疗、分级诊疗，要琢磨“医生需要什么样的工具”？

基层医院里的新故事

      工具能卖多少钱？

 “有没有好产品是一回事儿，产品值多少钱是另外一回事儿”，尽管并非所有医疗AI公司都能拿得出一款相当于“5年资医生”的顶尖产品，但重复布局、激烈内卷的市场竞争决定最终提供给买方的产品只能是质优者。

如果Excel付费才能使用，它在中国能卖多少钱我们不得而知，但作为“低配版新手医生”的医疗AI软件，在中国医院中能做些什么却是可以想象的，而这决定了医疗AI行业的天花板有多高。

在医疗AI公司的设想里，“低配版新手医生”既能帮三甲医院减负，又能帮基层医院提高诊断质量。

大三甲的确需要提高效率，但却不一定需要多么智能的AI软件。当李梅向医院院长展示了依图炫酷的智能系统时，令院长们眼前一亮的往往是技术水平最低的“分诊导诊”系统，这些流程优化类的项目虽然技术水平低，但定制化程度高，因此交付价格更高。

“医院里对AI阅片的认可度不高，药监局发证的标准也没有确定，那时的公司应该放低姿态开拓一些更容易盈利的产品来渡过难关”，孙成所在的图玛深维，曾是获得软银和经纬中国青眼的医疗AI先驱，但最终因资金链断裂而于19年底破产。

随着2020年三类证的获批及近两年的市场教育，医疗AI进院也取得了一些实质性的进展，上至三甲，下至地方，都开始接纳AI产品。

在基层，医疗体系正在推动分级诊疗，“训练三甲数据，赋能基层医生”的新故事又有了想象空间。

站在医院管理者的角度，如果有钱，当然愿意为医院“增加AI元素”，一家医疗AI公司的市场人员在县级医院推广时发现，向院领导强调邻县医院已经采购这种新产品，是一个更见效的销售逻辑。

基层科室—医生诊疗能力—信息化基础，是基层应用AI的硬件基础，就像想用Excel，既得需要有会计，还得需要有电脑，而如果要推基层市场，医疗AI公司就得参与培训医生、布局算力。

现在的医疗AI软件价格对于一些地方三甲医院而言尚可接受，安德医智负责东北市场的一位销售经理告诉八点健闻，经过这几年的推广和教育，现在三四线城市也接受人工智能了，三四线城市三甲医院成了兵家必争的新战场。

但提升算力仍然是不可以避免的应用成本，“你若要想用我的AI，得先买台二三十万的服务器来提升算力”。

但实际上，面向大三甲开发的AI软件并没有瞄准当下的基层市场，基层医院主要聚焦常见病，还没有建立起心脑、癌症等疾病的应用场景，更关键的问题是，基层医院没有支付能力。

要应用先得造场景，要卖货先得教育市场，医疗AI的市场扩容的确需要下慢功夫，行业只能一边挣扎着生存一边期待新的市场不断兑现，但，创业公司等不了，资本也等不了。

前浪和资本

谁推动了谁？

即便所有AI细分赛道都面临着落地难的窘况，医疗也一定是最先被牺牲和淘汰的板块。今年8月，上市失败的依图，将自己的医疗板块卖给了深睿，转身增加了自动驾驶业务。

即便李梅自认依图的产品位列第一梯队，而且商业化收入并不比同行差，但“当面临到上市、抉择的时候，老板先砍的还是自己吃不透的领域”。

资本的话语权，显然要比公司大得多，创业公司的发展态势未必符合技术规律但却必须符合资本勾勒的脚本。李梅后来明白了，“投资跟产品是两条线，资本不管产品好不好用，只要能讲通故事，在某个时间段内能创造利润，就能往下走”。

如今业内人士提起曾经的医疗AI独角兽图玛深维，皆是一声叹息，这家曾经获得软银和经纬中国青睐的行业先驱，最终因资金链断裂而于19年底破产，孙成回忆，公司最后两三个月工资都没发下来。一家小设计公司因10万块设计费用至今仍在坚持起诉图码。

风口上的医疗AI公司，曾靠着纯互联网式的打法热闹一时。那是靠公关稿拉投资的“to PR/to VC”时期，公司卖力宣传，砸钱办展会请专家。孙成记得，那时投资人会要求什么阶段要实现规模多少、用户医院要多少家，公司在这样的催促下盲目地跑马圈地、急速扩张。

但彼时，医疗AI连三类证都没有，医院认可度也不高，大笔砸钱却没能实现商业化收益。

孙成有些后悔，图码当时或许应该放低姿态开拓一些更容易盈利的产品，但徜徉在独角兽美梦中的管理层并未意识到危机，他们拒绝了一些小投资机构，接受了一家国企的2亿融资，但只出不进的财务状况使得这笔投资最终流产，昔日的独角兽很快便消失在了医疗AI的版图中。

“大家都是快速的试错，图玛的初心就是想在风口赌一把，上场就是赌的心态，赌场上愿赌服输，大浪淘沙掉一批，剩下的企业扎扎实实地理解行业，并且愿意长期投入做好这个行业”，孙涛认为这对于行业发展来说，未尝不是一件幸事。

所有医疗AI企业4、5年前站在同一起跑线，2年前隐约分出先后。如今，几年前涌进来的资本到了收获期，数据安全法即将落地，今年或许是数据类公司IPO的唯一窗口期，第一梯队拿了证急忙赶赴上市，而第二梯队还在为拿证奔波。

技术水平更高一筹的医疗AI赛道本应是企业争相涌入的蓝海，但落地难的现状让资本和企业在市场里越来越沉不住气，而红海市场盈利模式比较明确，退回红海用低技术高收入的订单攒钱不失为一个优质选择，而现实也的确如此，已经从蓝海急转掉头回红海的公司要比医疗AI公司活得好。

但AI公司向后走，就相当于为了卖智能后车镜，非得造辆车一同卖给医院，但毕竟不是造车的，要么造了一辆不好用的车，导致智能车镜用不上，要么设计出一辆很好的车，但是成本太高。

广东省惠州市第一人民医院磁共振室主任肖俊强直言，“影像科医生当然是需要AI，好的AI可以很好的辅助诊断，而国内影像AI最大的问题是资本没有耐心”。

“如果说资本的退出节奏打乱了公司发展规律，那是很可怕的事情，可能一个好的产品从此就消失了”，孙涛为断臂求生的高科技企业感到惋惜。

上市成功或许会为医疗AI行业带来更多的资金和话语权，但高度重合的产品线让各家在上市完成后还得再来一轮PK，只是细分成不同赛道后，竞争变得有序起来了。

夹缝中求变

哪儿有市场就钻哪儿

医疗AI做的是增量市场的生意，科技本打算征服医疗，但反被吞噬，在这个过程中，AI医疗已悄然变成了医疗AI，而最能体现他们互联网基因的便是这套“2B2C”的话语体系，只不过面临医疗这座大山，他们还要面向医院、设备厂商、政府、公关、投资人、二级市场………几乎可以“to”一切，这是公司必须学会的生存法则，“哪儿有市场就看哪儿，不可能说放着赚钱的院外场景不做，就只盯着医院”。

如果医疗AI所能提供的最好产品无法在院内获得足够的营收，再怎么死磕医院影像科也没用，企业要生存，资本等不起，初创公司也不得不开拓新的渠道和市场。

医院之外， 政府买单的早筛市场，和体检中心、药方、保险公司合作的“2B”市场，搭载GPS大放设备的“2P”市场，为企业贡献了招股书中最有想象力的部分。

据亿欧智库统计，2021年，多数AI软件厂商都找到了搭载硬件厂商入院的新模式，硬件厂商向企业贡献了占 60%-70%的销售额。

据36氪报道，数坤和科亚与设备厂商的合作一次性就获得了上千万的收入，且“在数坤整个的收入结构中，卖器械厂商的商业化收入占比约在5成左右”。

虽同为器械，但几十万的医疗AI产品与几千万的大放设备并不在同一个对话等级，“如果一个软件死磕医院，或许能啃下来100万，但是要做硬件集成，人家一定会把AI利润压到最低，可能只卖几十万，还不如直接找医院合作，跟设备厂家谈利益分配、做软件适配的过程并不会比医院更轻松”。

多位行内人士对八点健闻分析，一个非常核心的问题是，GPS通过合作的方式引入AI模块是为了节省研发成本，“并不存在AI软件与设备叫板的情况，设备想这款搭软件就搭，不想搭就卖别人家的了，远远没轮到AI软件提要求的地步”。

“2G”市场不稳定，“2B”“2P”市场竞争激烈独占期短，这些一锤子买卖很难形成企业的护城河，一个更大更有未来的持续性的市场是患者付费的“2C”市场，但医疗AI早期创业者张辉告诉八点健闻，“即便主打面向患者，AI也绕不过医院、体检中心等中间渠道”。

“医院毕竟是一个需要自负盈亏的机构”，张辉对八点健闻分析，若是患者自费，“帮医院减轻负担与跟医院分摊利润是两条线，医院收了费为什么要分给AI公司呢”，未来如果要走医保渠道，唯一的可能是“AI证明自己可以帮医保省钱”。

且对于一款医疗软件来说，入院形成患者付费场景并不轻松，科亚的深脉分数产品经医院需向地方政府部门申请物价编码后，才终于进入了河北、安徽、山东等多省定价项目目录。

院外，鹰瞳跟体检公司爱康可以按人头分成，但红利期还能持续多久尚未可知。

对于企业来说，耗费人力物力开拓出来的市场通道，可能是为后来者做嫁衣，让竞品有了迅速跟进的捷径。

无论如何，医疗与AI的市场边界正在被打破，已经落入口袋、写在账面上的收入，为各医疗AI公司提供了上市的可能，上市所带来的钱和资源，会帮助它们进一步开拓市场。

中国医疗到底需不需要AI?

噱头、泡沫、故事、生意之外，一个触及底层的核心问题是——中国医疗到底需不需要AI?

这个答案对于影像科医生来说是毋庸置疑的。

青海省西宁市第一人民医院放射科张春红医生在使用了一台具有AI摆位功能的产品后称，“解放了双手，提高了效率，且图像质量确实有提升”。

 “以前处理一个冠脉要一个多小时，现在三五分钟”，多位影像科医生对其所使用的部分医疗AI软件表示了认可。

河南省立眼科医院医疗发展部李鹏则希望借助医疗AI技术，建立一个省市基层联动的眼底阅片网络，以提高诊断的准确率和基层诊疗能力。

如果AI的确能帮到医院，医院并不会吝啬，“大部分医院会拿出1~2%的收入来进行信息化改造，这笔投入是巨大的”。

从需求角度而言，医疗与AI团队几乎是天然的同盟，医院里还有无数的病种可以AI化，还有无数的流程和重复性工作需要AI帮忙处理。

但适用性高的AI一定是定制化研发，一位北方地区医院采购负责人告诉八点健闻，该院耗资82万采购的儿童骨龄智能辅助诊断软件在诊断上“有一些问题”，这个参照南方地区身高作为标准的软件并不适合平均身高突出的当地。

“这就像考北京卷，却一直按上海卷复习”，这样的可迁移性、解释性和适用性问题更需在产品升级和政策互动中给出一个衡量标准，医疗AI软件对于监管而言同样也是一个新课题。   

“今年下半年，大陆对香港上市的数据类公司加强了监管，对数据的整理、收集、脱敏和应用提高了门槛”，张辉分析，数据监管升级，加剧了AI企业上市的不确定性，但其影响却不止于此，对于依赖数据而生的AI企业来说，未来获得、处理、应用数据的时间、人力和财力成本会进一步提高。

医疗的公益性决定了医疗服务行业很难像互联网那样赚到大钱。AI需要不断升级以向医生、医院、市场证明自己的价值，“就像智能电话手表，以前功能单一只能打电话的时候卖得很贵，也无法大规模商业化，而现在它功能又多又便宜，大家对它的核心功能认可度自然高了，也就更容易市场化，医疗AI软件也是一样的，当基本功能并不足够吸引人，价格又贵，大家就对它的要求就高一些”。

因此，在研发成本降下来和大规模商业化拐点到来之前，细致地切入临床场景的定制化研发，仍然需要一个基本盘持续为它输血，像商汤及BAT等大型互联网公司可以用其他业务弥补暂时高投入低收益的医疗板块，设备厂家可以用软件模块撬动设备更新换代从而获得更大的边际收益。

唯独医疗AI创业公司，他们或许在上市后，可以稍微喘息一下，构思如何讲好新时代的商业故事，但医院想要能更智能、病种更多元的软件，企业生存需要更丰富的管线，这一关过后头部各家依然需要在商业化鏖战中，为产品升级造血。

比尔·盖茨有句名言，“人们永远会高估一两年的发展，而低估了未来10年的发展。”这似乎契合了医疗AI的发展轨迹，它曾在最初的一两年里被高估，却很快认清现实，但在下一个10年，它会真正改变医生的诊疗习惯吗？

By 于焕焕、张宇琦

2021年8月，马斯克创立的脑机接口公司 Neuralink 完成 C 轮融资，筹集资金 2.05 亿美元（约合13亿元人民币），被认为是该领域迄今为止规模最大的融资。

“科技狂人”的布局，似乎每次都踩在时代的前面，从移动支付Paypal、新能源汽车特斯拉、航天公司SpaceX，而这次是脑机接口。

众多人的目光再次投向这个看似前沿、甚至有些科幻的领域，实际上，这里的商业世界早已开启。

PitchBook 的数据显示，2021 年迄今脑机接口领域的总融资额已经是去年全年 9700 万美元的三倍。如果从脑机接口可影响到的应用领域来看，不论是医疗、教育还是消费，都将带来远超于十几亿美金的巨额市场空间。市场研究机构Valuates Reports预计，全球脑机接口市场规模2027年有望达到38.5亿美元。

让失语者重新“开口说话”，失聪者再次听到声音，四肢瘫痪者可以自由活动…脑机接口技术真的有这么神奇吗？

让失语者用脑电波说话，不再是科幻

在科幻电影《黑客帝国》中，这台可以进入虚拟世界的设备可是给观众留下了非常深刻的印象，通过大脑与设备进行连接，它就可以让人在现实与虚拟中穿梭。

可别以为这种“黑科技”只存在于电影里，在真实生活中类似的科技已经存在，只不过目前它还不能实现电影里那么强大的功能。

《新英格兰医学杂志》（New England Journal of Medicine，NEJM）最近刊文称，一位中风男子成功利用神经义肢与脑机结合的方式，成功将脑电波转化为完整句子。

大约15年前，当时只有20多岁的患者因为大动脉破裂而中风，更为不幸的是，这条大动脉恰巧为大脑供血。自此之后，这名男子无法控制四肢，也丧失了语言功能，因为他无法控制任何与说话有关的肌肉。

不过好在他的头部还是可以活动的，在电子设备的帮助下，该男子通过头部动作控制键盘，每分钟可以拼出5个单词。

现在，研究人员为他进行了更高级的设备升级：通过将电极植入这名中风者大脑，用以接收信息，然后将接收到的信息翻译成单词，在屏幕上显示，让失语的中风患者重新开口“讲话”。也就是说，这名男子不再需要移动头部，只需要想一想自己要表达的内容，计算机就能将脑波变成单词句子。

这种技术正式名为“脑机接口”（brain-computer interface，BCI），简言之，BCI就是利用设备将脑电波翻译为“意图”或者可以执行的输出结果。

BCI设备可以分为两种，一种是非侵入式的，用户只需要戴在头上就行；另一种是侵入式，需要通过手术植入电极，用于辅助捕捉脑波信号。

第一台脑机接口设备诞生于1973年，制作者是加州大学洛杉矶分校的比达尔教授。当时，研究人员通过意念操纵屏幕上的光标走完了一个迷宫，虽然只是一个看似简单的操作，但想想看，这可是1970年代，相信这样的演示即便放到今天也足够科幻与震撼。

不同于今天相对更主流的侵入式脑机接口，当年的实验采用的是基于脑电波的非侵入式脑机接口。可谁都没想到，这样一个简单的实验，却正式开启了脑机接口技术时代的到来。

从上世纪七八十年代在动物身上的实验，到九十年代中后期的人体实验，再到今天更为深入与广泛的研究，脑机接口设备从只能够识别并提取微弱脑信号的简单功能，发展到可以让实验者直接驱动机械手臂完成帮助操作的“黑科技”；如今，脑机接口甚至可以让失语者重新“讲话”。

那么，这样的功能是如何实现的呢？前文中那个利用脑机接口，让失语者重新“讲话”的实验团队在官方视频里，用一张示意图进行了介绍：

首先，通过将电极阵列放在接受脑部手术的病人头颅内——此处需要注意，该实验的前提是，病人大脑中语言功能的部分要能够正常工作。

之后，借助一套专门设计的循环神经网络（RNN），将记录到的皮质神经信号转化为声道咬合关节运动，然后将这些解码的运动转化为口语句子。或许有些不好理解，你可以自己这样尝试：先在脑海里想一句话，然后不张嘴，想象说出这句话的时候需要用什么样的口型、舌头会怎么运动——这样的想象产生的脑波信号会被电极记录，并通过AI建立模型，而这个模型在之前已经多次训练，学习了人在讲话调动面部肌肉时，脑部会产生什么样的信号。

最后，再经过一套模型的合成，病人想要表达的文字就出现在了屏幕上。

相比过去一个字母一个字母去拼写，这种新方式等于直接预测了病人想要说出的每个单词，速度更快并且也不需要借助键盘，实验团队的研究员Edward Chang表示：该系统每分钟最多解码18个单词，准确率中位数为75%，有时甚至会超过90%。

不难看出，脑机接口的实用性在不断加强，这一方面有助于医疗救助，帮助中风、渐冻症、甚至意外事故的伤害；另一方面，也证明了脑机接口技术和AI技术的融合在不断加强。过去，患者只能借助设备拼出字母，但如今可以直接表达单词甚至句子，从各种意义上来说，这都是一次不小的突破。

既然有了一定的实用性，那么是否也就意味着脑机接口在当下或未来有了一定的业前景？那么，就目前来看，脑机接口是一门好生意吗？

从人工耳蜗开始，脑机接口向商业化探索

回看历史，早在1970年代，洛杉矶加州大学脑研究院就开始研究BCI技术。在随后的几十年里，研究人员一直用动物做研究，为BCI技术打基础。直到1990年代中期，研究人员才用人类测试BCI设备。

由于脑机接口技术难度大，多数产品仍处于试验阶段，已取得的成果也大都存在于实验环境下，因此，在脑机接口的发展历程中，研发人员们优先考虑的还是它的医疗与学术价值，尤其是医生们希望能用它能解决脑损伤问题。

比如在中国，已经有医疗团队将脑机接口技术应用在了临床上。2020年，浙大二院张建民团队通过对一位高位截瘫志愿者脑内植入 Utah 阵列电极，从而意念控制机械手臂的三维运动完成进食、饮水和握手等一系列上肢重要功能运动。

虽然大部分研究与产品还停留在实验阶段，但目前在脑机接口领域，还是诞生了一项不论是技术或是商业化，都比较成熟的产品：人工耳蜗。

如果要追溯人工耳蜗的历史，可以最早追溯到18世纪，意大利物理学家Volta在一次实验中发现了电刺激听觉系统产生声音感觉的现象；到了20世纪，一次外科手术中，医生通过将电线与失聪患者的神经连通，使患者在电刺激下成功听到了微弱的声音。

直到1969年，美国医生William House与Jack Urban协力开发出了第一款可穿戴式的人工耳蜗，不过，这款人工耳蜗仅有一个电极，只能辅助患者读唇语；二十世纪七十年代，位于澳大利亚墨尔本的学者Graeme Clark教授研以及奥地利维也纳大学的Erwin Hochmair教授分别研发出了可在电刺激耳蜗的多个部位的设备；1977年，世界上第一台多通道人工耳蜗在奥地利维也纳进行了植入。

随着技术的不断成熟，与社会对于人工耳蜗接受度的提升，这一产品也在发展中成功实现了商业化。

目前，在全球人工耳蜗市场上，有三大人工耳蜗设备制造厂商共占据全球人工耳蜗市场超过90%的份额，分别为澳大利亚的科利耳（55%）、美国的Advanced Bionics（20%）和奥地利的MED-EL（20%）。

其中，总部位于澳大利亚悉尼的科利耳是成立最早（1982年），也是市场份额最大的人工耳蜗设备生产企业。

据了解，科利耳的全球雇员超过3500人，每年投入超过总收入的12%（超过1.6亿澳元）的资金用于产品研发。目前，科利耳为全球听力市场提供了超过55万种植入式设备，帮助来自100多个国家超过45万名各年龄段听障人士重获听力。

值得一提的是，科利耳公司的核心产品Nucleus系统，最早采用的正是前文中提到的Graeme Clark教授开发的技术。

凭借技术上的优势，科利耳率先完成商业化，并且在之后的发展中投资、收购了人工耳蜗产业链上的其他公司。比如，科利耳曾收购植入物研发企业Entific Medical Systems、Otologics LLC，又投资了专业生产助听器的医疗器械公司EarLens；甚至在2017年，科利耳还投资了人工智能公司Otoconsult，后者提供的技术有望使耳蜗植入物更快、更一致地安装，从而为患者提供最佳的听力结果。

从科利耳的案例中不难看出，脑机接口若要实现商业化，有这样几个要素是必需的：

（1）成熟的核心技术

从技术上来说，人工耳蜗的成功说明了，其他脑机接口产品如果想开拓同样大的市场，至少要研发出一项或几项足够成熟的技术。至于这个“成熟”的标志，或许人工耳蜗的成功案例可以作为参考，即：至少要让接受植入者达到恢复生活自理能力的水平。

如果以这个标准来衡量，脑机接口目前还有很长的路要走，毕竟目前已经曝光的脑机接口产品，能够帮助患者实现的还只是一些简单的操作，比如抓取物体、脑波打字等等，有一定的实用性，但暂时无法大规模使用。

此外，人工耳蜗对于可以接受植入的患者也已经形成了一套筛选标准，对手术可能造成的风险也已经足够清晰，这一点在其他脑机接口产品中尚不具备。

（2）成熟的产业链

人工耳蜗包含了体外与体内两套设备，体外部分包括麦克风、语音处理器、信号发射器；体内部分包括信号接收及解码模块、刺激电极阵列。在这些设备中，植入材料、电极材料、技术组合等都需要相应的公司来参与生产，发展至今产业链条已相对成熟。

而其他脑机接口产品目前多处在实验阶段，参与研发与设备生产的产业链尚不清晰，且由于技术限制无法对设备进行大规模生产，想要商业化似乎暂时无法实现。

（3）成熟的社会接受度

人工耳蜗从正式诞生到被社会大众接受，至少经过了二十年的时间，期间还发生过有一定规模的抗议活动。脑机接口如果想得到发展，伦理这一关似乎也是不得不过的，好在有耳机接口的先例作为铺垫，后续其他脑机产品在大众当中的信任度，或许可以更高些。

不过，正因为目前脑机接口市场没有太高的成熟度，也就吸引了一批科研机构以外的企业参与其中开拓市场，在资本的簇拥下，或许用不了多久，脑机接口技术也能从学术走向消费市场。

企业纷纷入局，脑机接口的未来何时来？

除了前文提到的Neuralink，Facebook旗下Reality Labs实验室也曾做过类似研究。该实验室的基本设想就是开发一款头戴式设备，让设备读取“意识”，将意识变成文字，每分钟可以转化100个单词。

有观点认为，Facebook不使用侵入式设备，可能是想将BCI设备与AR/VR结合在一起使用。

7月30日，Facebook一直资助的加州大学旧金山分校（UCSF）的脑机接口技术研究团队，首次证明可以从大脑活动中提取人类说出某个词汇的深层含义，并将提取内容迅速转换成文本。

值得关注的是，就在Facebook实现几乎实时的言语意念文本键入的同时，它也宣布将放弃头戴式脑机接口研究，专注基于手腕的可穿戴设备，并表示这款设备“将在短期内进入市场”。这再度引发了业界对脑机接口能否实现商业化的热议。

另一家美国BrainGate也在脑机接口领域崭露头角。该公司声称，当用户想像自己拿着笔和纸正在书写时，BrainGate设备就会读取其“意识”，进而将意识转化为文字。BrainGate声称自己的设备在转化速度上是其它BCI设备的两倍，并且明年就会让设备正式上市。

在中国，阿里巴巴、腾讯、科大讯飞等企业也在布局脑机接口。

2020年8月，阿里在淘宝造物节上公布了一项专利，名叫“淘宝意念购”，正式进军脑机接口领域。据了解，该项目是淘宝和清华大学孵化的一个专门做脑机接口的公司 NeuraMatrix 合作的，共同目的是探索脑机接口技术的软件落地。甚至，阿里巴巴还专门开发了用于“意念购”的芯片。

不同于大部分脑机接口公司将发展目标定位在医疗方向，淘宝“意念购”专注于线上购物场景，采用的也是非入侵式方案。

2019年2月25日，科大讯飞发布公告称，其全资子公司讯飞云创与科大讯飞副总裁胡郁、华南理工大学教授李远清、广州华南理工大学资产经营有限公司共同投资设立了一家脑机接口公司。该合资公司名称暂定为广州华南脑控智能科技有限公司，注册资本4176.87万元人民币。

虽然尚不清楚这项“黑科技”何时才能正式问世，但是阿里与科大讯飞等企业的布局也足以说明了，中国企业也希望在脑机技术行业的初级阶段，占有一席之地的想法。

与此同时，一些正在孵化阶段的初创公司也正在慢慢走上舞台，大有成长为明星公司之势。

前文提到的清华系的NeuraMatrix公司，已获得数百万美元Pre-A轮融资；而由红杉中国领投，清华系博睿康科技公司已经在2021年3月完成B轮过亿元融资。虽然这些新秀们目前尚无重大成果发布，但是仍然是值得重点关注的对象。

Peter Thiel也进军脑机接口

脑机接口技术（BCI）已经在神经科学领域持续研究了几十年，很多公司也埋头深耕了多年，在技术上甚至比Neuralink更为领先。而关于这个事实，马斯克的“好兄弟”、硅谷传奇投资人Peter Thiel最近或许也意识到了。

此次，他没有像支持特斯拉和SpaceX一样早早地跟马斯克站在统一战线，而是抛弃了风生水起的Neuralink，出乎意料地投资了一家名不见经传脑机接口公司，向马斯克发起挑战。

一家神秘的脑机接口公司，比Neuralink更牛

在5月下旬该笔交易被披露之前，这家名为Blackrock Neurotech在互联网的世界里几乎处于查无此人的状态，甚至这笔1000万美元的投资是该公司自2008年成立以来的第一笔融资。

跟Neurualink一样，位于犹他州盐湖城的Blackrock Neurotech，其主要业务也是聚焦在脑机接口技术的研发和应用，但两家公司的风格却是完全不同——一个抬头望天，一个埋头开路。

虽然目前Neurualink还仍然停留在动物实验的阶段，但大家对Neurualink总有种不明觉厉的感觉，觉得他们在做着一件改变人类未来命运的大事，却往往会忽略马斯克所提到的重点：Neuralink现阶段的主要目标是解决大脑和脊柱损伤等医疗性问题。

而相较于Neuralink描绘的宏伟蓝图，Blackrock Neurotech则更接地气，从成立之初瞄准的就是脑机接口的医疗应用落地。

Blackrock Neurotech的两位创始人，一位是犹他大学电气和计算机工程系的教授，另一位是毕业于牛津大学的医疗科技创业者，两人带领团队在长达12年里一直默默无闻地做着脑机接口领域的研究和商业化探索，没有大肆宣传，也没有找过投资。

虽然鲜有人知，但Blackrock早已研发出了一套完整的脑机接口技术相关的硬件和软件产品，并且靠着向神经科学研究界销售这些产品，公司从2015年起就实现了连年盈利。

有人或许会说，Neuralink的目标并不是要为研究界提供工具，而是正在为造福全人类在不断试验努力呀。但实际上，当Neuralink还在猴子和三只小猪上做文章的时候，Blackrock已经在脑机接口的人体实验上取得成功了。

根据Blackrock官网显示，目前全球共有30例脑机接口体内植入患者，其中就有28位使用了Blackrock的技术，这些患者遍布美国、中国和欧洲，他们还与数百家世界领先的研究机构和 20 多个临床中心建立了长期合作关系。

在Blackrock这些年的实验中，已经在人类的脑机接口应用中创造了多个 “第一”：比如，第一个为四肢瘫痪患者提供直接从用大脑控制机器人肢体的能力；第一个让肌萎缩性侧索硬化症(ALS)患者可以通过大脑控制听觉拼写器实现再次与人交流。

它已经成功实现了让一些瘫痪的人们重新行动，重新说话，重新感知。

 
而通过对患者的长期追踪试验， Blackrock如今已经证明其小型脑内植入设备可用寿命超过7年，Blackrock也是目前世界上唯一一家拥有每个设备有近100个电极可植入式穿透阵列的公司，并且通过了FDA的可用于人体的认证。

之所在今年开始寻求投资，是因为公司目前接到的订单和合同已经超出了可以运转的能力，前沿领域和试验的需求进一步扩大，与此同时，他们正在开发的脑机接口设备也将要从实验阶段向商业化应用探索。

除了脑机接口芯片外，他们还在研发一些侵入性较低的无线设备，比如头盔、耳机之类的来帮助读取脑神经信息。Blackrock表示，他们的第一款商用设备将在明年推出，旨在帮助有严重身体和神经损伤的患者恢复部分功能。

相较于已经有明确商业落地计划和试验成果的Blackrock，还没有取得进行人体试验许可的Neuralink，就明显在实验进程和商业落地方面落后了一截。

信誓旦旦马斯克，前途未卜Neuralink

虽然在马斯克的鼎力支持下，Neuralink目前也算是硅谷众多初创公司里的“当红炸子鸡”，但由于迟迟没有落地产品再加之近期高层的变动，也给Neurallink的发展前景蒙上了一层迷雾。

5月初，Neuralink的联合创始人Max Hodak正式宣布离职，毕业于杜克大学生物医学工程的Max，此前一直是Neuralink技术团队的核心人物，曾经还出任过Neuralink的CEO。

而他此次突然的离职究竟是出于商业考虑，还是看不到技术的应用前景，目前还不得而知，也让Neuralink的发展现状变得更加扑朔迷离。

不可否认的是，Neuralink创立的这5年来的确也发布了一些令人瞩目的研究成果。比如在2019发布了的首款类似缝纫机的设备，能够将宽度为4-6微米的细线植入大脑；2020年8月重磅推出硬币大小的脑机接口植入设备，并用三只小猪进行了直播演示；今年4月，又公布了一只植入了脑机设备的猴子用意念玩游戏的视频。

而与Blackrock相比，专家认为Neuralink 目前的脑机接口植入设备也比 Blackrock 的功能强大得多，因为它比 Blackrock 的设备拥有更多的记录站点，可以记录更多的脑细胞活动。

不过，Neuralink的研究成果一直以来也饱受业界质疑。很多神经科学研究者认为Neuralink在神经科学的研究领域目前还没任何革命性的东西，像猴子打游戏这样的操作很多年前就已经可以实现。而虽然他们将电极植入脑部、无线式设备的设计在工程学上足够创新，但目前还没有经过广泛论证，噱头大于实际。

有“脑机接口之父”之称的杜克大学教授Miguel Nicolelis甚至曾直接表示，马斯克对神经科学和大脑是什么完全一窍不通。

虽然面临着团队震荡和外界质疑，但马斯克依旧还是我行我素的风格，他不仅大力反击学界称他们不注重实践的想法很“不幸”，还表示要继续扩大员工规模至1000名，在发布会上广发英雄帖邀请各界研究人员加入Neuralink。

而在一周前的采访中，马斯克谈及Neuralink又再次语出惊人。他表示正在研发的创新大脑芯片，会让人类语言可能在5到10年内消亡，从此人类将不再需要使用传统语言。但这种论调，也让人不由得想起了多年前马斯克曾信誓旦旦地表示，特斯拉在2019年将会实现完全自动驾驶，结果呢？大家都懂。

不过，在很多Neuralink的支持者眼中，没有“科技界梦想家”马斯克天马行空的想法，也就没有特斯拉和SpaceX，所以人机共生的梦想还是要有的，万一哪天就实现了呢。

马斯克 VS Peter Thiel，谁会下注成功？

其实此次Blackrock Neurotech之所以能够吸引众多关注，主要原因还是因为它获得Peter Thiel 的支持。

Peter Thiel和马斯克，这两个硅谷的天才级的“怪咖”，在经历了从竞争对手到创业伙伴、从分道扬镳到合作伙伴的友谊长跑之后，没有想到却在脑机接口领域重新站到了竞争者的位置。

在硅谷，以Peter Thiel和马斯克为首的“PayPal黑手党”可以说是无人不知无人不晓，PayPal前员工们创立及相关联的科技企业如今几乎占据了硅谷的半壁江山。

而之所以他们被称作为“黑手党”，就是因为他们之间有着股帮派情谊，一旦有成员在资金和技术上需要帮助，彼此都会伸出援手。其中，兼具成功的科技创业者和天使投资人身份的Peter Theil更是他们之中的灵魂人物。

他不仅是PayPal和Palantir等几家重量级公司的创始人，是Facebook、Stripe、LinkedIn等明星公司的伯乐，还是著有《从0到1》著作的投资界思想家。

在此前的媒体采访中，PayPal的前员工们就表示，如果有人需要资金或者公司发展建议就会给其他成员打电话，而如果有人这两样都缺，就会给Peter Thiel打电话。

而Peter Thiel除了给Linkedin、Yelp等前同事们创立的公司提供早期投资外，对于曾经的合作伙伴马斯克， Peter Thiel也一直鼎力支持他各种“脑洞大开”的事业。他不但为特斯拉和SpaceX提供了早期投资，也从不吝啬对马斯克的夸赞，甚至公开称其为可与乔布斯比肩的伟大创新者。

但此次，不知道是真的对Neuralink的前景并不看好，还是想要挑战一下马斯克， Peter Thiel选择站在了Neuralink的竞争对手一边。

虽然在两家公司的产品大规模面世前，谁更胜一筹尚未可知，但可以预见的是，未来在脑机接口领域，除了Neuralink外，将会有更多的公司走进大众视野，也让人们可以更加理性地认识脑机接口当下到底能给人们带来什么。

不过，即便有相当规模的群体认为：脑机接口技术将会引爆下一轮科技革命，但到目前为止，我们还只是在医学领域看到了这项技术的光明前景。研究人员发现，治疗多动症、阿尔茨海默病、癫痫时，脑机接口技术可以找到用武之地，甚至还可以用于缓解抑郁、焦虑和恐惧。

另有一些人认为，在医疗场景之外，如果能用意识控制硬件、软件，控制的速度会比手指高很多，这样就能大幅提升生产力。他们觉得，如果BCI大规模应用，用户就能通过意识在互联网交流，抛弃智能手机屏幕、键盘；一旦BCI真的普及，改变的可不只是手机——残疾人可以用大脑控制轮椅、工作人员可以用大脑控制机器人手臂、驾驶员可以用大脑控制直升飞机、脑波可以成为密码，这对于世界的改变将会是颠覆性的。

By 光锥智能、张珺玥