落后最怕的是思維方式的落后。

過去獵豹在安全和工具層面，抓住了上一個時代的大風口。如今這條賽道不再像以前那樣野蠻生長。

互聯網已經進入下半場，廣度紅利時代結束。原先粗放式的流量經營模式遭遇瓶頸，用戶增長受限，且再難出現爆發性機會。下一個機會點在哪？

我講過，人工智能會是下一個風口。

但，首先我們必須認識到——人工智能一定不是簡單的一個神經網絡，也不是用一個新的函數替代一個舊的函數。人工智能是對整個產業的重構，是對我們整個思維方法的重新塑造。

它將現實所有物理事件產生的東西歸結于一個點——數據。然后，再把這個數據，用神經網絡的方式去認知和理解，達到過去所有算法無法企及的高度。

而深度學習，無疑成為當今人工智能大爆炸的核心驅動。它不只是一種算法的升級，而是一種全新的思維模式。

今天，我們完全可以利用深度學習，利用海量數據的快速運算，消除信息的不確定性，幫助我們認知世界。

這種認知的可能性，最廣為人知的就是AlphaGo打敗李世石。我說過，現象即規律。這個現象給我最大的啟示就是——把過去圍棋的定式算法問題，轉換成了黑白點的數據問題。它利用神經網絡超大規模的數據處理能力，去理解人類記錄過的圍棋數據，以及自己左右互搏產生的海量數據，在人類也不明白的情況下，一舉碾壓了人族。

它帶來的顛覆性在于：將人類過去癡迷的算法問題，變成了數據和計算問題。

我認為，這是重構技術模式，產品形態，用戶理解的新方式。深度學習的突飛猛進，也將使得獵豹這樣的工具廠商，有機會與社交產品站在同一維度同臺競爭。

唯一需要思考的是：如何讓用戶成為一種生產力？

比如，你覺得特斯拉是汽車生產商嗎？如果你重新換個角度，會發現特斯拉本質是一個數據采集器。它利用汽車載體實現了對人類駕駛行為的觸達。

我最新買的特斯拉P90D，已經可以自主學習變道。它會多次來回試探，學習你開車的動作。你每一次開車，都是在給它貢獻數據。它跟谷歌的無人駕駛有很大不同。

他們走了完全不一樣的路線，思維角度也不一樣。

谷歌是傳統的軟件工程思維。用高精尖地圖，把一段路的地圖精確到厘米級，以便車子開的過程中就知道路況，通過激光來避開路面障礙。但問題在于，這套方案，只有知道地圖和路況不發生改變時才能運行。

但特斯拉用的是NVIDIA+Mobileye的方案，跟人開車的狀態一樣。它認為，輔助駕駛到了一定程度就是實現無人駕駛。只要收集大量的駕駛數據做處理。不用管地圖，用產品就能實現數據收集。實際上，就是把所有路況信息和人的操作動作數據化。

我認為，未來的公司本質都是數據公司。市場的競爭，一定會從技術競爭演變成數據競爭。

各公司的商業策略和產品策略，都會圍繞著獲取數據開展。后進的公司要想不坐以待斃，唯一的辦法就是快速獲得數據。

深度學習絕不只是一場技術革命，或一種算法的改良。本質上，它是一種全新的理解用戶和商業模式的思維方式。

過去半個世紀，計算機也在進步，上一次震驚，發生在超級計算機深藍打敗人類的國際象棋冠軍。但，深藍也只是依靠計算機強大的窮舉能力，還不能像人那樣思考。然而，當數據量足夠大，運算速度的指數級提升，深度學習讓機器有了人類的直覺，再一次震驚發生了：AlphaGo打敗了世界圍棋冠軍李世石。這標志著一個時代的終結和一個時代的開始。

它啟示了我們：數據量的與日俱增，量變積累導致的質變，讓機器變得更加智能。相應的，我們的思維方式和做事方式，都應該跟以往有很大不同。

今天，所有問題，我們只要換個思路就可以找到正確答案，其核心就是——變一切問題為數據問題。

從數據的維度看產品，就會變得不一樣

按照我們以前的視角看，沒有一千萬用戶的產品，都不值得做。但今天看，一百用戶產品，如果用戶在里面頻繁交易，甚至比一千萬用戶產生的價值還要大。

怎么理解呢？就是說，從數據的角度看，小規模產品依然有價值。

當然，數據也分強數據。什么叫強數據？比如淘寶的數據就是強數據。它的用戶上來就花一千塊錢買一個東西，跟你在App右上角點擊一下的數據，肯定不可同日而語。

換句話說，如果你有強數據的產品，即使用戶量很小，它也可能產生很大的價值。比如，獵豹以前做了一個網購保鏢，一年差不多賠70多萬，后來大家覺得太耗成本，就想關掉。如果換個角度，開網購保鏢的人，都是網上花錢的人，這個數據價值是不是遠高于70萬？當你這樣去想的時候，你再看一百萬用戶的小產品，是不是就變得有價值？

如此一來，我們通過深度運營小規模用戶，重新挖掘出了數據價值。與此同時，我們還可以再做一些功能區分去引導用戶。

只是，思路要變了。

我提出一句話叫——功能運營轉向數據運營。不管你做交互也好，功能也好，做一個App亮點也好，在今天這個廣度紅利結束的時代，已經沒有深入的機會。

任何一個產品經理來跟我交談，我一定不要聽他說，有什么不一樣的點，或哪個功能點做得怎么樣。為什么？第一，好的功能點，大家都想得差不多了。第二，即便你有好的功能點，對手跟進會非常之快。你很難做到獨一無二。第三，如果你能把數據這件事想透，今天具備數據挖掘，具備深度學習能力的公司，尤其中小公司，還是非常少的。那么在這個點花功夫，是不是會事半功倍？且對手很難跟進，壁壘還足夠高。

同理，不思考數據的產品經理必將被淘汰。

產品經理不理解數據，產品經理就只承載了交互。交互只是基礎，就像汽車輪子。要想真正做到獨步天下，還需要去思考數據。如果你不去思考你的產品數據，不去理解數據價值，不透過數據去理解用戶，不去做用戶畫像細分，一定會被淘汰。

放棄野蠻增長的期待，信奉數據主義

最近，我在聽赫拉利的新書《未來簡史》。他講到，未來一切都是數據處理。如果你把每個人都想象成一個數據處理器，人和人之間的交流就是信息交流。那么，整個人類社會就是一個數據處理系統，整個人類歷史就是給這個系統增加效力的歷史。

到那時，新的宗教就會出現，稱之為數據宗教，也叫數據主義。它的核心價值觀就是主張信息要流動。哪怕是信息生產者，也不能控制和擁有這個信息。

這些思考還是很讓我腦洞大開的。姑且不管數據是否最終會成為一種宗教，但對于一家公司來說，核心就是要相信。

相信數據主義已經到來。

有了這個思想，我們就可以把一切問題都當成算法問題。機器和它包含的各種算法，甚至有可能比任何一個人都了解一個人。

如果有一天，你所有的喜怒哀樂不貢獻出數據，它們對于人類社會就是沒有價值的，就是和你這個人是沒有關系的。就跟你納稅一樣。你想成為這個世界連接的一部分，你就要貢獻數據。

而今天，對獵豹來說，數據就是我們的優勢。

這個季度發財報時，分析師問，你們做News Republic有什么優勢？這也是我反復講的事情。我們有6億月度活躍用戶，這個用戶本身就在產生數據。而我直接在這些數據之上升級內容，這些內容很快又會產生數據。我就比別人成長周期更短。

如果對手想做，得從零積累用戶，還得一個個國家談渠道，去推廣，組建團隊，經歷磨合的痛苦等等。想半年或一年追上，基本就不可能。

我們還是站在一個高頂上。

包括現在說轉型升級，工具內容化，最核心的一點——其實就是我們把整體數據用好。否則，為什么Q3財報環比和同比都很低的情況，股價反而能漲呢？核心就是大家看到你在轉型的過程中，還能實現增長。很多人有了信心。

本質上還是我們自己建立了信心——堅信有機會踏入下一個模式。所以，我覺得，未來唯一的挑戰就是整個團隊，從上到下，能否思維革命，統一這樣的認知——堅守數據主義的信仰，堅信這條路可達，去做不擅長但目標明確的事情。

如果過程中，哪一個點可能阻礙，那就：改造自己，干掉這個點，繼續前進。

作者：?傅盛

來源：微信公眾號：盛盛GO