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平台成长为何如此神速?

来源:hg0088 发表时间:2018-05-21 13:17
  对于平台经济,人们既熟悉又陌生,既欢迎又担忧。欢迎,是因为它带来了便利、实惠和发展的机会;担忧,则因这些快速长成的“巨无霸”实力雄厚、威力巨大,带来了一些不确定性。
 
  平台成长为何如此神速?“超级平台”的崛起,会不会导致市场垄断、影响社会福利?对平台企业的监管又该如何与时俱进呢?
 
  虽然有可能通过机械的重复来训练某个算法,好让它能成功地玩电子游戏,并教导它从错误中学习,但福克斯认为,这种训练机器人的方式可能会因为机器人要做决策的内容太多而无法有效地完成。相反,由Stan Birchfield和Jonathan Tremblay领导的英伟达研究小组开发了一个新系统,能允许机器人算法通过简单地观察人来得到教导,以执行新的任务。
 
  电商平台、出行平台、短租平台、外卖平台、旅游平台、社交平台、搜索平台……进入移动互联网时代,“平台”成了人们生活中不可缺少的一部分,平台经济成了中国经济大家庭中的重要一员。“发展平台经济”也在今年首次被写入了《政府工作报告》。
 
  平台经济,其实早已有之。农贸市场、房产中介……凡是供人们进行交易交互、匹配供给和需求的场所或机构都可视为平台。近年来,随着互联网技术的发展,在线上进行撮合交易、匹配供需的成本大大降低,时空障碍也被一举克服,为平台经济造就了飞跃的机遇。我国广阔的市场、海量的供需、巨大的流量,更为平台经济提供了优质的土壤,不少“超级平台”顺势而生。
 
  平台为何“一飞冲天”?
 
  既源自网络经济的自身特性,也得益于资本力量的强力推动
 
  “1995年,全球互联网公司中市值最高的前15名主要是互联网服务提供商(ISP)、媒体和硬件或软件公司,而到2015年,前15名中有13家是平台运营商,分别从事电子商务、搜索、社交网络等。”中国社科院财经战略研究院研究员李勇坚说,在数字时代,平台经济正以前所未有的速度快速发展。在我国,淘宝、京东、微信、百度搜索、美团外卖等平台更是在过去10年间如雨后春笋般出现。
 
  平台企业为何会“一飞冲天”?
 
  一方面,它源自网络经济的自身特性。
 
  “平台作为中介,沟通着供需两端,而它独有的‘跨边网络外部性’会形成一种正反馈、‘滚雪球’的机制。”北京大学市场与网络经济研究中心研究员陈永伟举例说,电商平台可以通过促销吸引消费者,从而吸引更多供货商加入平台、让消费者更容易买到商品,如此一来,平台又会反过来受到更多消费者青睐,形成一种正向循环,利用这种“回振效应”,企业就可以获得迅速成长。
 
  “平台经济具有网络规模效应,即平台内用户越多,竞争力就越强。在这种经济模式下,先行者们一点微弱的领先优势都有可能被放大,从而形成巨大的市场力量。”李勇坚表示,这就导致在平台经济运行过程中很容易出现“赢家通吃”“一家独大”。
 
  另一方面,得益于资本力量的强力助推。
 
  在平台经济中,企业并不像传统生产商或经销商那样直接地生产或销售商品,其营利也并不一定要依靠中介服务本身,而是可以依靠广告、数据分析、竞价排名、金融产品等渠道进行交叉补贴。相应的,对平台企业的估值更看重其网络的价值、未来的成长前景。
 
  这个例子中的任务非常简单——只需要堆叠几个彩色的积木即可。但这也是在这整个漫漫长征路中迈出的重要一步,好让人类能够快速教授机器人的新任务。
 
  研究人员首先训练了一系列的神经网络来检测积木,推断积木之间的关系,然后生成一个程序,来让它反复目睹人类表演的各个步骤。研究人员说,这个新系统能让他们训练机器人在现实世界中只通过一次演示来完成这个堆叠任务。
 
  这个系统的一个很好的地方在于——它可以对正在执行的步骤产生一个可读的描述。这样,研究人员就能更容易地找出发生错误时的具体情况。
 
  英伟达的Stan Birchfield告诉我,该团队旨在为非专业人员提供机器人培训,并且很少有其他任务能够比展示堆叠积木等基本的任务更容易。在这个例子中,正如英伟达团队在布里斯班展出的那样,有一台摄影机负责观看现场,人类只是走上前去,拿起积木并堆叠起来。然后机器人反复地重复这个任务。这听起来很简单,但对于机器人来说这是一项非常艰巨的任务。
 
  为了训练核心模型,英伟达团队主要使用模拟环境中的合成数据。正如Birchfield和Fox所强调的那样,这些模拟可以快速地训练机器人。毕竟,在现实世界中进行培训需要更长的时间,而且还会更加危险。对于大多数任务,并没有提前可供参考的培训数据。
 
  Birchfield指出:“我们认为模拟是一种强有力的范例,可以让机器人训练以前不可能做的事情。” Fox回应了这一说法,并指出这种模拟的需求正是英伟达认为其硬件和软件非常适合这种研究的原因。毕竟,这个培训过程有着非常强烈的视觉效果,而英伟达在图形硬件方面的专业背景肯定会有所帮助。
 
  福克斯承认,仍有大量的研究需要继续完成(毕竟,大多数模拟并非是实际情况),但现在至少已经有了核心基础。
 
  未来,英伟达团队打算进一步扩大机器人可以学习的任务范围,并多多找一些辞藻来描述这些任务。
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