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如何策划用户尖叫的众筹创业项目
如何策划用户尖叫的众筹创业项目
时间： 08:28:32
来源：reprinted 作者：U88加盟网 点击：124
2014年，三个爸爸的产品儿童空气净化器在京东众筹时创下了上千万元的中国互联网众筹记录，由此三个爸爸成为了当时的一个社会热点，而陈海滨他们如何做到千万众筹的方法也成为了创业圈讨论的话题。6月3日，陈海滨的新创业产品，为糖尿病人提供血糖检测和远程院外医疗服务的智能血糖仪糖果云在京东开启众筹。6月7日，黑马会医疗健康分会请来陈海滨为黑马会员分享了他是如何策划一个众筹项目的。　　大家知道，三个爸爸的成功的事件点是众筹，通过京东众筹创造了中国互联网众筹记录，由此不仅完成了第一笔比较大的销售，也创造了事件和被传播的要素。可以说众筹是一个比较成功的起步。　　这次糖果云也从众筹开始推广和亮相。　　但是血糖仪的用户群体并不是广谱人群。中国大约有十分之一的人是糖尿病人，而且年龄层偏老，不是京东的主要目标人群，这和净化器有很大不同。可以说，糖果云血糖仪的众筹难点不少。　　遇到这些问题，我们回到原点，去分析众筹成功的要点是什么?　　我认为众筹成功有三大原则：　　1、痛点被满足，产品要尖叫;　　2、故事加情怀，社会化传播;　　3、设计参与感，打造粉丝经济。　　那实际执行中怎么按照这三个原则来策划众筹项目呢?　　首先，找到用户的痛点在哪里。　　之前京东上过很多和糖果云同类的产品，但效果都不行。为什么呢?因为用血糖仪的人少。糖尿病人只占总人口的10%，虽然总数很大，但比起手机和净化器这种大众硬件来说还是少很多。而且血糖仪是老人用的，但这些老人却很少用京东。还有，血糖仪产品竞品很多，这些产品也不够性感好玩。　　这时我们就重新定位人群。众筹不可能打动老人，那我们的目标群体就是少数中年糖尿病人和大多数为亲人购买的人群。　　这部分人的痛点在哪里?首先他们的父母没有血糖仪;有的父母害怕面对结果而不愿意检测血糖;或者父母不愿意告诉子女自己的糖尿病状况。于是我们认为，如何督促父母亲友检测血糖，而后怎样帮助他们把血糖降下来，去哪儿给父母找个能够照护他们的专业人员是我们找到的用户痛点。　　比如，我爸妈，他们说，对我们事业最大的支持是他们自己健康。但是，我怎么保证他们健康，如何让他们被照顾的更好更专业，就是我的需求和痛点。　　找到了用户的痛点，还得找到能够引发他们对这款产品发出尖叫的点。而单纯一个智能血糖仪肯定不会让人尖叫。于是我们设计了一场抗糖战斗：子女可以用智能血糖仪来督促父母检测，了解其糖尿病信息;同时有专业医生的指导帮助患者降下血糖。而患糖尿病的父母则通过组队pk的方式形成糖友之间的互动和督促。 坚持连续12周的检测就可以获得退款也成为督促父母的理由。除此，我们还邀请一线的糖尿病专家和知名企业家亲自带团来带入更多的人参与。　　这里面的尖叫点在哪里?　　一、不要钱!是真的不要钱，用户只要按最低要求坚持测试就会全部返还。　　二、送关爱!如果自己的亲友上司同事谁有糖尿病，买一个送给他，让他三个月内天天记得你，天天感受到你的关心提醒。而且三个月后在医生的指导下他的血糖真的降下来了，他肯定感谢你一辈子。最关键的是，你还没有花一分钱。　　所以，从血糖仪到众筹抗糖战斗，这是一个策划思路的转变超越。　　痛点和尖叫点都有了，就需要讲一个有情怀的温暖的故事来进行传播。　　我们家里两个我最重要的人都是糖尿病人，对此我有切肤之痛。我的创业经历也和亲人的体会有很大关系。情感和温度是最好的传播素材，是影响别人的真正原因。　　另外，找微博大v引爆话题，再找多个权威机构参与进来一同造势。　　最后，要营造参与感，打造粉丝经济。　　产品上，子女的微信可以和父母的APP绑定，就能够随时看到父母的健康信息。还可以设置环节关心父母从而产生更多的互动。抗糖战斗开始后建立医生团，也让医生的使命感和公益感参与进来。　　线上我们建立了黑马糖果云体验群，做黑马问卷调查，为他们提供特殊的政策。现在因为微信强关系的泛滥和弱化，传播效果开始下降，所以线下的强关系建立还是比较重要的。比如通过进行线下的分享交流来聚集粉丝。　　除了让用户有参与感，也要让和我们合作的大佬参与进来，形成助推。我们这次是数家共同支持，这样调动的传播和参与力量就会比较大。就如同三个爸爸打动了京东、创业家和分众，才容易成功。　　总结一下：由一个血糖仪众筹到一场抗糖战斗，设计了让人尖叫的活动，讲出了动人的故事，做好了社会化传播，建立了粉丝群，设计了众多参与感强的环境。这样的项目才有可能众筹成功。
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u88加盟网 版权所有 Copyright (C) 2008非科幻思考丨郝景芳：我们离超级人工智能到来还有多远？
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非科幻思考丨郝景芳：我们离超级人工智能到来还有多远？
郝景芳，1984年生，小说作家，经济博士、研究员。2016年8月，在第74届世界科幻大会上，凭借短篇小说《北京折叠》斩获雨果奖中短篇小说奖。编者按：智能产品正在变得更加智能，如果把时间线拉得很长很长，一直长到未来人出生后植入的人工芯片仿佛出生证明一样成为标配，你就再也无法分辨谁是人，谁是AI化的人了。那么这一天来临时，人类会觉得当人更好，还是当AI化的人更好？郝景芳在新书《人之彼岸》中构思了六个中短篇科幻故事，它们的主角无疑都是人与AI。人与AI隔岸而望，作为理性的AI，是否一定能把人类非理性的一套心理表征学个差不多？在物理环境变成了智能产品的天下之后，人又该如何自处？六篇科幻故事之后，郝景芳用两篇非科幻思考回答了我们关于AI的所有困惑。离超级人工智能到来还有多远与人工智能相比，人类的可贵之处如果机器学习这么厉害，人工智能什么都能学会，是不是很快就要取代人类了？可以肯定的是，目前的人工智能还不是什么都能做，我们离万能超级人工智能还有很远的距离。那是运算速度的问题吗？如果芯片算力按照摩尔定律、指数增长一直持续，我们会不会很快达到智能的奇点？我个人的观点是，不完全是运算速度的问题，即便运算速度持续翻番，也还有一些阶梯的困难需要一个一个地跨越。这些困难也许并不是永远不可能跨越，但至少不是目前的算法能简单跨越的，而必须有新的算法或者理论突破。很多事物的发展是阶梯状的。我们往往容易从一件事的成功，推测未来所有事的成功，然而遇到了下一个挑战，仍然需要新的等待和突破。关于人工智能这件事，人们的议论往往太过于“now or never”，要么认为目前已经条件成熟，只要算力增加，就能奇点来临；要么认为这都是痴人说梦，机器永远学不会人类的心智。但实际上更有可能的是，很远的未来有可能做到，但需要翻越一个又一个理论台阶。“阿尔法狗”的强大是所有人工智能的强大，它面临的困难，也是人工智能问题的缩影。“阿尔法狗”对一些人类认为很困难的问题却觉得很简单，对人类认为简单的问题却觉得困难。举一个很小的例子。这样一个问题：如果一个人从超市的货架上拿了一瓶酒就跑出门，店员会做什么？为什么？它就会觉得困难，难以回答。如果是一个人，会如何回答这个问题呢？人会觉得这个问题太简单了啊，店员有可能会直接去追，因为要把店里的商品追回来；也有可能会打电话报警，因为自己不想冒险；或者告诉老板；或者喊路人帮忙。诸如此类。但是目前的人工智能会觉得这个问题很难，无法回答。原因主要在于以下几个方面：第一，是综合认知的能力。第二，是理解他人的能力。第三，是自我表征的能力。第一个难点，综合认知的能力。这个问题对于我们每个人而言都是非常简单的，头脑中甚至一下子就能想到那种画面感。但对人工智能来说就是很难理解的。最主要的差别在于常识。当我们理解这段话，我们头脑中实际上是反映出很多背景信息，包括：（1）他想喝酒；（2）他没有付钱；（3）酒摆在超市是一种商品；（4）从超市拿东西需要付钱；（5）他没有付钱就出门是违规的；（6）他是想逃跑；（7）超市店员有义务保护超市商品，不能允许这种事情发生。在所有这些背景信息支持下，我们可以一眼辨认出这个动作画面的情境。除了我们自然脑补的这些背景信息，也还是有一些小概率背景信息，有可能影响对情境的解读。也许这个人是店主，有急事出门，如果是店主，自然不用付钱，店员也不会见怪， 但这种可能性不大。任何一个情境的解读都需要大量常识作为背景信息。常识包含我们习以为常的知识总和，包含我们对整个环境和经济系统的理解。这些理解都太平常，我们就称之为常识。人工智能目前还没有这些常识，它并不知道一瓶酒摆在超市里和公园里有什么差别，也不知道超市买东西的惯例流程。从语法上说，从超市拿酒和从公园拿酒都是符合语法的表达，但我们知道，其中一个合理，另一个不合理。你也许会说，这是因为机器缺少生活经验，输入经验就可以了。我们这一次当然可以给机器输入酒的含义、超市的含义、超市的购买规则、小偷的含义、店员的职责，但好不容易输入了所有这些信息，会发现下一句话涉及大量有关街头和交通的常识，依然要手动输入。到了最后，整个世界的无数知识碎片我们都需要输入，如何调用又成了问题。“常识”经常被认为是区别AI和人的重要分野。“常识”是把各个门类信息汇集到一起、形成广泛知识背景网的能力。这种能力我们人人都有，因而并不觉得稀奇，然而机器没有，我们才知道其可贵。为什么机器难以具有常识？有多重原因，目前人们仍在尝试去理解。首先的直接原因是，机器缺少物理世界的生活经验，所处理的是人类的二手信息，对于周围的物理世界没有真实接触，不知道什么是可能的，什么是不可能的。例如，“石头放在鸡蛋上”还是“鸡蛋放在石头上”只是词语游戏，对于AI没有真实意义。AI也不知道人绕房子一周会回到原点。除了缺乏直接的物理世界的经历，还有可能是更核心的原因，那就是人工智能目前还缺少建立“世界模型”的综合能力。人类拥有“完形”认知的心理能力，能让我们把碎片信息编制完整。这是一种高度统合的能力，我们能把躯体五感统合起来，共同构成对世界的感觉。同样，人从各个方面得到的碎片知识也有一种统合的能力，大脑会把碎片粘贴起来， 把碎片之间的部分补齐，以期构成一个完整的知识世界。事实上，人的“完形”并不仅是“拼凑”碎片信息，而是建立一个模型，然后用模型来理解碎片信息。“完形”是把信息连接成可以理解的图景。中间有大片空白我们要“脑补”。我们能从验证码的碎点图片中看出连贯的字母，而计算机程序做不到。我们能把没有关系的人连接在同一个故事里， 只需要想象一两重关系，就能组成复杂的阴谋论。第二个难点，理解他人的能力。即便人工智能未来能够把各个学科的相关知识都学习到， 建构起“世界知识体系”，但在理解情境相关的问题时，仍面临如何调用正确信息的问题。当一个人对另一个人生气，应该从他们环境和背景的海量信息中调用哪些知识，来理解他生气的理由？对人而言，这不成问题，我们能非常容易猜测到，对生气的两个人而言，什么是重要的因素，什么是有可能导致他们愤怒的导火索。这主要是源于我们对人的理解，对我们自己和周围人的理解，我们知道什么样的信息会引人兴奋，什么样的信息会让人沮丧。读心的能力让我们轻易做出推断。至少目前人工智能还不具备这样的能力。且不说理解复杂的场景，仅仅就“树上蹲着五只鸟，开枪打下来一只，还剩几只”这样的问题，它们也还回答不上来。它们无法推断，鸟儿因为害怕，就会逃走。正如著名心理学家、语言学家史蒂芬·平克所说：“如果不是建立在一个庞大的关于外部世界以及他人意图的内隐知识结构的基础之上，语言本身并不起作用。”缺乏对于他人心理的常识系统，使得人工智能仍然难以“理解”人类日常的语言。未来人工智能有可能学会读懂人类的情感和意图吗？很多人都提到，目前人工智能已经可以精细识别人类的表情，能够读懂人的情绪。是的，人类的情绪属于一种外显图像，是比较容易识别的，这和识别东北虎、识别癌细胞类似，是图像识别的一个范畴。但这和理解人的情感完全是两回事。即便它们未来能从图像上识别出一个人此时的情绪，想要“解释”此人的情绪，也需要远为复杂的对人心的理解。也有很多人提到，人工智能可以通过与人对话理解人的情感。但这实际上也离得很远。目前它们能做的只是智能对应，当听到人类说出句子A，在语料库中寻求识别匹配最合适的行为或回应。当你说“我不开心”，它们可以匹配说“多喝点热水”，但不理解什么是开心。如果想让它们分析不开心的理由，推测不开心之后的做法，就远远不够了。其中的差别可以形容为：人工智能使用语言，是匹配句子和句子。而人类使用语言，是匹配句子和真实内心的感觉。人工智能识别人类情感和意图，还有可能有更本质的困难，那就是人工智能无法以自己映照他人。人类识别他人的情感和意图，并不是因为大数据学习。实际上人一生能遇见的人、交谈和交往的经历都是很有限的。人能够从少数经历中学到有关他人的很多情感和行为知识， 能直觉感知他人的心境，不是因为人类头脑处理能力更快， 而是因为人类能够以自己映照他人，将心比心。最直接的映照，是镜面反射。人脑中有一些细胞，能够直接反射他人的行为意图，叫作镜像神经元。这种神经元不仅人类拥有，在较高级的灵长类动物头脑中也有。当一个人看见另一个人拿起锤子，自己即使手里没有锤子，与“动手砸”相关的神经元也会“亮”起来。这种“读懂他人”属于生理性质的，大脑对他人的意图直接有反映，反映出来的意图，可以被观看者直接感受到， 因此叫“镜像神经元”。人工智能可能生成这种直接的反映吗？缺乏生理共同点，应该不太可能。另一方面，人们可以用自我观察映照出他人的情感和意图。面对一个情境的分析，人们可以把自己代入同样的情境， 假想自己会有什么样的感情。能够让人悲欢离合的影视文学，就是因为人有代入感，才会让人喜爱。这一方面来源于人类的情感相似性，都有人之常情，另一方面人可以通过读取自己的心思过程，以己度人。也就是说，人类对他人的理解，除了可以“外部观察”和“语言交流”，还能有“内部观察”。事实上，“内部观察”是如此强大，我们对于很多从来没见过的事情，只要代入自己想想，就能对其中的前因后果猜出个大概。现在的问题是，如果机器完全没有类人的情感，仅靠“外部观察”和“语言交流”，能达到同样的理解他人的效果吗？我不知道。第三个难点，自我表征的能力。在上面，我们已经提到了自我观察问题，但还仅限于理解情感方面。那如果不涉及情感方面呢？机器学习纯理性知识总是无比强大的吧？ 我们会看到，即便是在纯理性知识方面，目前的机器学习也不是完美无缺的，其中之一就是“元认知”问题。目前，即便是“阿尔法狗”下棋天下无敌，也有明显的局限： 第一，它说不出自己在做什么。“阿尔法狗”没有对自我的观察。它不知道自己正在“下围棋”，而只是根据输入数据计算胜利的路径，至于是什么游戏的胜利，它并不清楚也不关心，胜利了也不会高兴。第二，它说不出自己为什么这么做。“阿尔法狗”的“深度学习”，目前是一种“黑箱”学习。人们给它数据输入，看到输出，可是它不知道中间发生了什么。人们觉得它奇着百出，不知道为什么，非常神秘。而它自己也说不出自己是如何思考的。从某种程度上说，人工智能目前就像电影《雨人》中的那类自闭的孩子：一眼就数得清地上的牙签、能心算极大数字的乘法、背得下来全世界的地图，却答不出有关自己的问题。它只懂研究每秒300盘的棋路，却不知道“我正在下棋”这件事。缺少元认知，首先是因为缺少“我”的概念。不知道有“我”存在，因此不能以“我”为主体表达事情。也因为没有“我”的意识，因此从来不会违抗程序员的命令，只会服从。同样也不能以“我”为中心思考高一层次的决策。未来人工智能有可能形成“我”的概念吗？自我意识问题目前几乎接近于哲学探讨，还没有好的科学研究结论。姑且不论自我意识问题，现在只讨论，缺少元认知，对于变成超级智能有什么阻碍吗？为什么一定要元认知呢？“阿尔法狗”不用知道自己为什么赢，赢了不就行了？最大的问题在于，缺乏元认知，有可能是抽象理解程度不够的缘故。“自我表征能力”既涉及自我，也涉及表征，表征就是抽象表达信息的能力。举个简单的例子，对于同一件事的说法，最具象的表达是“10……”，稍微抽象一层的表达是“用某色棋子争夺地盘”，再抽象一层的表达是“下围棋”。最后一个层次不仅是对步骤的表达，更是对整个行为——我正在从事这个游戏——的表达，需要跳出游戏。每一层次抽象都需要一种更高层次的审视。人类的认知特征中，有不少仍是谜题，其中一种就是强大的特征提取和模式识别机制。它如何产生，仍然有很多不解的地方。我们可以知道的是，大脑有多层调节机制，其最高层次调节具有很强的抽象能力。可能正是这种抽象能力让儿童可以非常快速地识别物体。小孩子可以快速学习，进行小数据学习，而且可以得到“类”的概念。小孩子轻易分得清“鸭子”这个概念，和每一只具体不同的鸭子，有什么不同。前者是抽象的“类”，后者是具体的东西。小孩子不需要看多少张鸭子的照片，就能得到“鸭子”这个抽象“类”的概念。人类非常善于制造各种层次的概念，有一些概念几乎所有人都懂，但实际上很难找到明确的定义、边界或现实对应物，例如“蔬菜” “健康”“魅力”“爱”，甚至是“智能”。坏处是易形成偏见，但好处是经常能够敏锐地把握大类的特征差异，用极为简化的概念把握信息。可以说，人工智能和人类智能最大的差异或许是：真实世界与抽象符号之间的关联性。人工智能处理的是符号与符号之间的关系，而人类头脑处理的是真实世界到符号的投影。
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2010年的工作问题
转眼间一年又过去了
现在还在徘徊中
怎么就那么不顺利呢
总也找不到适合的
叫我再回到原点去做设计
也是不可能的
已经确定要换的
只是一直都找不到自己想要的事业
想自己创业
想去摆个地摊
又不知道妥不妥
怕放不下那个...
我有更好的答案
发自内心的能做好的是哪方面的工作，你就先到当地大一点的公司去打工，学会他们的经营模式和管理缀后先考虑你自己爱好什么，自己创业当老板，既能赚钱又能实现个人价值，送你一句话“有目标、沉住气、悄悄干”
采纳率：32%
你只看得那个年代的人是这样，那些死的人就是乱创业。比如搞机械加工，本身条件就决定了无法飞速扩大。1项目是什么。该做什么项目2资金哪来，有多少。3计划目标是什么，去考研吧。工作不好还不就是这个原因，死的也很多。
创业成功的人不少。4到底自己对那个项目的期望值有多大。现在没有知识有几个创业成功的，我就只想问那些创业的几个问题，时代都变了你看见几个现在创业的摆地摊的，复制不容易
非常不同意1楼的说法，考研，再浪费三年？说得很漂亮，但是真的考进去了，你想把自己的事业和学习挂钩，太脱轨了，学校里如果真的能创造经济效益，那也就是炸学生的钱，有这个想法干吗不本科的时候就去向着这个方向走，以前没做到的考研后最多多了一张纸，还是没任何作用，倒不如找个合适的公司进去偷师，哪怕工资少点。学成了就是自己的财富了。如果实在在乎那么一张没多大用的纸，在职读个研究生也是可以的
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