原创 2015年最火初创企业：大数据、机器学习和人工智能

 2015-2-6 15:49  1330 13 13 分类: 机器人/ AI

在一个开放共赢、协同创新的时代，互联网呼唤的不仅是灵性商业，更需要有能级的企业家。所谓能级不仅是格局，更是使命、责任，和实时归零的心态。

硅谷最火的高科技创业公司都有哪些?

在硅谷大家非常热情的谈创业谈机会，我也通过自己的一些观察和积累，看到了不少最近几年涌现的热门创业公司。我给大家一个列表，这个是华尔街网站的全世界创业公司融资规模评选(http://graphics.wsj.com/billion-dollar-club/)。它本来的标题是billion startup club，我在去年国内讲座也分享过，不到一年的时间，截至到2015年1月17日，现在的排名和规模已经发生了很大的变化。首先估值在10Billlon的达到了7家，而一年前一家都没有。第二第一名是中国人家喻户晓的小米，第三，前20名中，绝大多数(8成在美国，在加州，在硅谷，在旧金山!)比如Uber, Airbnb, Dropbox, Pinterest. 第四里面也有不少相似模式成功的，比如Flipkart就是印度市场的淘宝，Uber与Airbnb都是共享经济的范畴。所以大家还是可以在移动(Uber)，大数据(Palantir)，消费级互联网，通讯(Snapchat)，支付(Square)，O2O App里面寻找下大机会。这里面很多公司我都亲自面试和感受过他们的环境。

有如此之多的高估值公司，是否意味着存在很大的泡沫?

看了那么多高估值公司，很多人都觉得非常疯狂，这是不是很大泡沫了，泡沫是不是要破了，是很多人的疑问。我认为在硅谷这个充满梦想的地方，投资人鼓励创业者大胆去做同样也助长了泡沫，很多项目在几个月的时间就会估值翻2，3倍，如Uber，Snapchat上我也惊讶于他们的巨额融资规模。那么这张图就是讲“新兴技术炒作”周期，把各类技术按照技术成熟度和期望值分类，在硅谷创业孵化器YCombinator 课程How to Start a Startup提到。创新萌芽Innovation Trigger”、“期望最顶点Peak of Inflated Expectation”、“下调预期至低点Trough of Disillusion”、“回归理想Slope ofEnlightenment”、“生产率平台Plateau of Productivity”，越往左，技术约新潮，越处于概念阶段;越往右，技术约成熟，约进入商业化应用，发挥出提高生产率的效果。纵轴代表预期值，人们对于新技术通常会随着认识的深入，预期不断升温，伴之以媒体炒作而到达顶峰;随之因技术瓶颈或其他原因，预期逐渐冷却至低点，但技术技术成熟后，期望又重新上升，重新积累用户，然后就到了可持续增长的健康轨道上来。Gartner公司每年发布技术趋势炒作图，Gartner's 2014 Hype Cycle for Emerging Technologies Maps the Journey to Digital Business 今年和去年的图对比显示，物联网、自动驾驶汽车、消费级3D打印、自然语言问答等概念正在处于炒作的顶峰。而大数据已从顶峰滑落，NFC和云计算接近谷底。

未来，高科技创业的趋势是什么?

我先提一个最近看的一部电影《Imitation Game》,讲计算机逻辑的奠基者艾伦图灵(计算机届最高奖以他命名)艰难的一生，他当年为破译德军密码制作了图灵机为二战胜利作出卓越贡献，挽回几千万人的生命，可在那个时代因为同性恋被判化学阉割，自杀结束了短暂的42岁生命。他的一个伟大贡献就是在人工智能的开拓工作，他提出图灵测试(Turing Test),测试某机器是否能表现出与人等价或无法区分的智能。我们现在回到今天，人工智能已经有了很大进步，从专家系统到基于统计的学习，从支持向量机到神经网络深度学习，每一步都带领机器智能走向下一个阶梯。在Google资深科学家吴军博士(数学之美，浪潮之巅作者)，他提出当前技术发展三个趋势：

第一，云计算和和移动互联网，这是正在进行时;

第二，机器智能，现在开始发生，但对社会的影响很多人还没有意识到;

第三，大数据和机器智能结合，这是未来时，一定会发生，有公司在做，但还没有太形成规模。他认为未来机器会控制98%的人，而现在我们就要做个选择，怎么成为剩下的2%?李开复在2015年新年展望也提出未来五年物联网带来庞大创业机会。

为什么大数据和机器智能结合的未来一定会到来?

其实在工业革命之前(1820年)，世界人均GDP在1800年前的两三千年里基本没有变化，而从1820年到2001年的180年里，世界人均GDP从原来的667美元增长到6049美元。由此足见，工业革命带来的收入增长的确是翻天覆地的。这里面发生了什么，大家可以去思考一下。但人类的进步并没有停止或者说稳步增长，在发明了电力，电脑，互联网，移动互联网，全球年GDP增长从万分之5到2%，信息也是在急剧增长，根据计算，最近两年的信息量是之前30年的总和，最近10年是远超人类所有之前累计信息量之和。在计算机时代，有个著名的摩尔定律，就是说同样成本每隔18个月晶体管数量会翻倍，反过来同样数量晶体管成本会减半，这个规律已经很好的match了最近30年的发展，并且可以衍生到很多类似的领域：存储，功耗，带宽，像素。

而下面这个是冯诺伊曼，20世纪最重要的数学家之一，在现代计算机、博弈论和核武器等诸多领域内有杰出建树的最伟大的科学全才之一。他提出(技术)将会逼近人类历史上的某种本质的奇点,在那之后，全部人类行为都不可能以我们熟悉的面貌继续存在。这就是著名的奇点理论。目前会越来越快指数性增长，美国未来学家Ray Kurzweil称人类能够在2045年实现数字化永生，他自己也创办奇点大学，相信随着信息技术、无线网、生物、物理等领域的指数级增长，将在2029年实现人工智能，人的寿命也将会在未来15年得到大幅延长。

国外值得关注的大数据公司都有哪些?国内又有哪些?

这是2014年总结的Big Data公司列表，我们大致可以分成基础架构和应用，而底层都是会用到一些通用技术，如Hadoop，Mahout，HBase，Cassandra，我在下面也会涵盖。我可以举几个例子，在分析这一块，Cloudera，Hortonworks，MapR作为Hadoop的三剑客，一些运维领域，MangoDB，Couchbase都是NoSQL的代表，作为服务领域AWS和Google BigQuery剑拔nu张，在传统数据库，Oracle收购了MySQL，DB2老牌银行专用，Teradata做了多年数据仓库。上面的Apps更多，比如社交消费领域Google, Amazon, Netflix, Twitter, 商业智能：SAP，GoodData，一些在广告媒体领域：TURN，Rocketfuel，做智能运维Sumologic等等。去年的新星 Databricks 伴随着Spark的浪潮震撼Hadoop的生态系统。

对于迅速成长的中国市场，大公司也意味着大数据，BAT三家都是对大数据的投入也是不惜余力，我5年前在Baidu的的时候，就提出框计算的东东，最近两年成立了硅谷研究院，挖来Andrew Ng作为首席科学家，研究项目就是百度大脑，在语音，图片识别大幅提高精确度和召回率，最近还做了个无人自行车非常有趣。腾讯作为最大的社交应用对大数据也是情有独钟，自己研发了C++平台的海量存储系统。淘宝去年双十一主战场，2分钟突破10亿，交易额突破571亿，背后是有很多故事，当年在百度做Pyramid(按Google三辆马车打造的金字塔三层分布式系统)有志之士，继续在OceanBase创造神话。而阿里云当年备受争议，马云也怀疑是不是被王坚忽悠，最后经历了双十一的洗礼证明了OceanBase和阿里云的靠谱。小米的雷军对大数据也是寄托厚望，一方面这么多数据几何级数增长，另一方面存储带宽都是巨大成本，没价值就真破产。

与大数据技术关系最紧密的就是云计算，能否简单介绍一下亚马逊的Redshift框架?

本人在Amazon 云计算部门工作过，所以还是比较了解AWS，总体上成熟度很高，有大量startup都是基于上面开发，比如有名的Netflix，Pinterest，Coursera。Amazon还是不断创新，每年召开reInvent大会推广新的云产品和分享成功案例，在这里面我随便说几个，像S3是简单面向对象的存储，DynamoDB是对关系型数据库的补充，Glacier对冷数据做归档处理，Elastic MapReduce直接对MapReduce做打包提供计算服务，EC2就是基础的虚拟主机，Data Pipeline 会提供图形化界面直接串联工作任务。

Redshift，它是一种(massively parallel computer)架构，是非常方便的数据仓库解决方案，就是SQL接口，跟各个云服务无缝连接，最大特点就是快，在TB到PB级别非常好的性能，我在工作中也是直接使用，它还支持不同的硬件平台，如果想速度更快，可以使用SSD的，当然支持容量就小些。

是什么造成了Hadoop的流行?当时Hadoop具有哪些设计上的优势?

看Hadoop从哪里开始的，不得不提Google的先进性，在10多年前，Google出了3篇paper论述分布式系统的做法，分别是GFS, MapReduce, BigTable,非常NB的系统，但没人见过，在工业界很多人痒痒的就想按其思想去仿作，当时Apache Nutch Lucene的作者Doug Cutting也是其中之一，后来他们被Yahoo收购，专门成立Team去投入做，就是Hadoop的开始和大规模发展的地方，之后随着Yahoo的衰落，牛人去了Facebook, Google, 也有成立了Cloudera, Hortonworks等大数据公司，把Hadoop的实践带到各个硅谷公司。而Google还没有停止，又出了新的三辆马车，Pregel, Caffeine, Dremel, 后来又有很多步入后尘，开始新一轮开源大战。

为啥Hadoop就比较适合做大数据呢?首先扩展很好，直接通过加节点就可以把系统能力提高，它有个重要思想是移动计算而不是移动数据，因为数据的移动是很大的成本需要网络带宽。其次它提出的目标就是利用廉价的普通计算机(硬盘)，这样虽然可能不稳定(磁盘坏的几率)，但通过系统级别上的容错和冗余达到高可靠性。并且非常灵活，可以使用各种data，二进制，文档型，记录型。使用各种形式(结构化，半结构化，非结构化所谓的schemaless)，在按需计算上也是个技巧。

围绕在Hadoop周围的有哪些公司和产品?

提到Hadoop一般不会说某一个东西，而是指生态系统，在这里面太多交互的组件了，涉及到IO，处理，应用，配置，工作流。在真正的工作中，当几个组件互相影响，你头疼的维护才刚刚开始。我也简单说几个：Hadoop Core就三个HDFS，MapReduce，Common，在外围有NoSQL: Cassandra, HBase, 有Facebook开发的数据仓库Hive，有Yahoo主力研发的Pig工作流语言，有机器学习算法库Mahout，工作流管理软件Oozie，在很多分布式系统选择Master中扮演重要角色的Zookeeper。

能否用最易理解的方式解释一下Hadoop的工作原理?

我们先说HDFS，所谓Hadoop的分布式文件系统，它是能真正做到高强度容错。并且根据locality原理，对连续存储做了优化。简单说就是分配大的数据块，每次连续读整数个。如果让你自己来设计分布式文件系统，在某机器挂掉还能正常访问该怎么做?首先需要有个master作为目录查找(就是Namenode)，那么数据节点是作为分割好一块块的，同一块数据为了做备份不能放到同一个机器上，否则这台机器挂了，你备份也同样没办法找到。HDFS用一种机架位感知的办法，先把一份拷贝放入同机架上的机器，然后在拷贝一份到其他服务器，也许是不同数据中心的，这样如果某个数据点坏了，就从另一个机架上调用，而同一个机架它们内网连接是非常快的，如果那个机器也坏了，只能从远程去获取。这是一种办法，现在还有基于erasure code本来是用在通信容错领域的办法，可以节约空间又达到容错的目的，大家感兴趣可以去查询。

接着说MapReduce，首先是个编程范式，它的思想是对批量处理的任务，分成两个阶段，所谓的Map阶段就是把数据生成key, value pair, 再排序，中间有一步叫shuffle，把同样的key运输到同一个reducer上面去，而在reducer上，因为同样key已经确保在同一个上，就直接可以做聚合，算出一些sum，最后把结果输出到HDFS上。对应开发者来说，你需要做的就是编写Map和reduce函数，像中间的排序和shuffle网络传输，容错处理，框架已经帮你做好了。

MapReduce模型有什么问题?

第一：需要写很多底层的代码不够高效，

第二：所有的事情必须要转化成两个操作Map/Reduce，这本身就很奇怪，也不能解决所有的情况。

Spark从何而来?Spark相比于Hadoop MapReduce设计上有什么样的优势?

其实Spark出现就是为了解决上面的问题。先说一些Spark的起源。

Spark发自 2010年Berkeley AMPLab，发表在hotcloud 是一个从学术界到工业界的成功典范，也吸引了顶级VC：Andreessen Horowitz的注资. 在2013年，这些大牛(Berkeley系主任，MIT最年轻的助理教授)从Berkeley AMPLab出去成立了Databricks，引无数Hadoop大佬尽折腰，它是用函数式语言Scala编写，Spark简单说就是内存计算(包含迭代式计算，DAG计算,流式计算 )框架，之前MapReduce因效率低下大家经常嘲笑，而Spark的出现让大家很清新。 Reynod 作为Spark核心开发者, 介绍Spark性能超Hadoop百倍，算法实现仅有其1/10或1/100。在去年的Sort benchmark上，Spark用了23min跑完了100TB的排序，刷新了之前Hadoop保持的世界纪录。

Linkedin都采用了哪些大数据开源技术?

在Linkedin，有很多数据产品，比如People you may like, job you may be interested, 你的用户访问来源，甚至你的career path都可以挖掘出来。那么在Linkedin也是大量用到开源技术，我这里就说一个最成功的Kafka，它是一个分布式的消息队列，可以用在tracking，机器内部metrics，数据传输。数据在前端后端会经过不同的存储或者平台，每个平台都有自己的格式，如果没有一个unified log，会出现灾难型的O(m*n)的数据对接复杂度，如果你设定的格式一旦发生变化，也是要修改所有相关的。所以这里提出的中间桥梁就是Kafka，大家约定用一个格式作为传输标准，然后在接受端可以任意定制你想要的数据源(topics),最后实现的线性的O(m+n)的复杂度。对应的设计细节，还是要参考设计文档 Apache Kafka 这里面主要作者Jay Kreps，Rao Jun 出来成立了Kafka作为独立发展的公司。

在Linkedin，Hadoop作为批处理的主力，大量应用在各个产品线上，比如广告组。我们一方面需要去做一些灵活的查询分析广告主的匹配，广告预测和实际效果，另外在报表生成方面也是Hadoop作为支持。如果你想去面试Linkedin 后端组，我建议大家去把Hive, Pig, Azkaban(数据流的管理软件)，Avro 数据定义格式，Kafka，Voldemort 都去看一些设计理念，linkedin有专门的开源社区，也是build自己的技术品牌。

如果想从事大数据方面的工作，有哪些书籍和学习方法可以推荐?

我也有一些建议，首先还是打好基础，Hadoop虽然是火热，但它的基础原理都是书本上很多年的积累，像算法导论，Unix设计哲学，数据库原理，深入理解计算机原理，Java设计模式，一些重量级的书可以参考。Hadoop 最经典的the definitive guide。

其次是选择目标，如果你像做数据科学家，我可以推荐coursera的data science课程，通俗易懂Coursera - Specializations

学习Hive，Pig这些基本工具，如果做应用层，主要是把Hadoop的一些工作流要熟悉，包括一些基本调优，如果是想做架构，除了能搭建集群，对各个基础软件服务很了解，还要理解计算机的瓶颈和负载管理，Linux的一些性能工具。最后还是要多加练习，大数据本身就是靠实践的，你可以先按API写书上的例子，能够先调试成功，在下面就是多积累，当遇到相似的问题能找到对应的经典模式，再进一步就是实际问题，也许周边谁也没遇到，你需要些灵感和网上问问题的技巧，然后根据实际情况作出最佳选择。

谈一谈Coursera在大数据架构方面和其他硅谷创业公司相比有什么特点?是什么原因和技术取向造成了这些特点?

首先介绍一下Coursera, 作为MOOC(大型开放式网络课程)中领头羊，2012年由Stanford大学的Andrew和Daphne两名教授创立，目前160+员工，原Yale校长担任CEO。它的使命universal access to world's best education。很多人问我为什么加入，我还是非常认可公司的使命。我相信教育可以改变人生，同样我们也可以改变教育。能不能把技术跟教育结合起来，这是一个很有趣的话题。里面有很多可以结合，比如提供高可靠平台支持大规模用户在线并发访问，利用数据挖掘分析学生行为做个性化课程学习，并提高课程满意度，通过机器学习识别作业，互相评判，用技术让人们平等便捷的获取教育服务。

Coursera作为创业公司，非常想保持敏捷和高效。从技术上来说，所有的都是在基于AWS开发，可以想像随意启动云端服务，做一些实验。我们大致分成产品组，架构组，和数据分析组。我把所有用到的开发技术都列在上面。因为公司比较新，所以没有什么历史遗留迁移的问题。大家大胆的使用Scala作为主要编程语言，采用Python作为脚本控制，比如产品组就是提供的课程产品，里面大量使用Play Framework，Java.script的backbone作为控制中枢。而架构组主要是维护底层存储，通用服务，性能和稳定性。我在的数据组由10多人构成，一部分是对商业产品，核心增长指标做监控，挖掘和改进。一部分是搭建数据仓库完善跟各个部门的无缝数据流动，也用到很多技术例如使用Scalding编写Hadoop MapReduce程序，也有人做AB testing框架, 推荐系统，尽可能用最少人力做影响力的事情。其实除了开源世界，我们也积极使用第三方的产品，比如sumologic做日志错误分析，Redshift作为大数据分析平台，Slack做内部通讯。而所有的这些就是想解放生产力，把重心放到用户体验，产品开发和迭代上去。

Coursera是一个使命驱动的公司，大家不是为了追求技术的极致，而是为了服务好老师，同学，解决他们的痛点，分享他们的成功。这点是跟其他技术公司最大的区别。从一方面来说，现在还是早期积累阶段，大规模计算还没有来临，我们只有积极学习，适应变化才能保持创业公司的高速成长。