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投资高手们的共性特征

2016-06-12

  到了四十岁,我才明白,其实郭靖、阿甘和巴菲特是同一类人。他们年轻的时候就塑造了优秀的品质,那就是简单、正直、没有私心与坚忍不拔。
他们的成功,绝不是聪明机巧,比他人更快、更高、更强,相反,是比他人简单、质朴、坚韧的结果。 

 

  “每代人都需要新的革命”——托马斯.杰弗逊
  第一次读到美国第三任总统托马斯·杰弗逊的这句名言的时候,我还在读小学。学校位于福建武夷山区一个景色秀美的小县城,那里有清澈翠绿的小河和层层叠叠的小山峦,整个县城就在小河两边轻轻地舒展。年少的我读到这句话虽然有些激动,但是为什么而激动,这句话的真正含义是什么,以及我们70后这代人的革命到底在哪里,彼时,我完全不知道。


  武侠情怀

  郭靖的故事让我深深感动,他于患难流离之际诞生,天资愚笨、不适练武,但侠义热肠,一身正气。
  中学期间,流行看武打小说。我看的第一本武侠书是金庸的《射雕英雄传》。一套四本拿到手后,我废寝忘食,不能释手。书中郭靖的故事让我深深感动,他于患难流离之际诞生,天资愚笨、不适练武,但侠义热肠,一身正气。经过无数的磨难和坚持,郭靖终成为一代“侠之大者,为国为民”的武林宗师,并成为抵抗外侮的民族英雄。
  那一段时间,我整天脑子里想的就是去哪里搞本武林秘籍,拜个师傅学个“降龙十八掌”,再好好练习九阴真经或者全真派的内功,成为现代版的郭靖,成为一代武林大师,除恶济苦,替天行道。也许这是我们的革命?
  当然,很快地,我就发现这样的幻想非常不靠谱。终于开始认真学习起来,成绩也越来越好。考上大学那一年,正是中国股市诞生的开始。我在校园里热火朝天地参加了模拟股市,组织学生模拟投资大赛,也如饥似渴地看完了图书馆中所有的与证券投资有关的书籍。现在做基金,投身投资行业,的确是当年种下的因。

 

  坚强阿甘

  我好像从阿甘身上看到了郭靖的影子,他们宅心仁厚,简单无私,同时自强不息,坚忍不拔。

  读大学的那时候,校园里特别流行看录像和电影。我最喜欢《阿甘正传》。记得那时,这个电影我连看了三遍。看着看着,我好像从阿甘身上看到了郭靖的影子。他们都天资不高,但均有着非常好的人的品质,他们宅心仁厚,简单无私,同时自强不息,坚忍不拔,终于成就了成功和快乐的人生。


  巴菲特定律
  我开始对巴菲特着迷起来,读了不少关于巴菲特的书,也开始学习他给投资者的信。
1994年我有幸成为了交易所的一名红马甲。后来又读研究生,再在交易所工作。在此期间,我开始对巴菲特着迷起来,读了不少关于巴菲特的书,也开始学习他给投资者的信。那时,我以为,作为世界上最成功的投资家,巴菲特一定是全世界最聪明的人。
  后来我到哈佛读MBA,其间巴菲特曾两次来我们学校演讲和上课,每次我都认真聆听,也有幸和他近距离接触,他展现的质朴的品质着实让我震撼。回国创立汇添富基金之后,我更加深入地学习了巴菲特的文章和信件,也两次参加了巴菲特的股东年会。我们的同事刘建位更是业内有名的巴菲特研究专家,给了我很多帮助和指导。有趣的是,研究学习巴菲特的过程中,我越来越从巴菲特的身上看到了郭靖和阿甘的影子。
  从一个例子就可以看出。我第一次到奥马哈“朝圣”的时候,奥马哈机场有一个大幅的广告,用的是年轻英俊的巴菲特大幅照片。做广告的是纳不拉斯卡大学,她在宣传自己是一个非常好的学校,论据是巴菲特的本科就是从这个大学毕业的。当然,和真正的美国好大学相比,纳不拉斯卡大学真是差距不小——按照《福布斯》的排名,她只能排在247名。很显然,年轻的巴菲特并不是一个在世俗教育体系中突出的孩子。
  但是巴菲特却与郭靖、阿甘一样,有着特别优秀的人的品质。他是一个极简单的人。他的投资理念和投资方法非常简单,而且形成之后从来没有变过。每次去参加他的股东大会,他讲的都是类似的内容,但是听起来一点也不觉得啰嗦。他的生活非常简单,至今仍然住在1958年花3.15万美元购入的房子里,自己开一辆凯迪拉克,吃的是他从小就喜欢的牛排。
  其次他是一个极其坚韧的人。正如巴菲特女儿苏茜说过的,“我的父亲有自己的内部评价标准,这个内部评价标准从来不会受到其他人的影响”。他是性格上的天才,具有无以伦比的独立思考能力、专注工作和不受外界干扰的能力。
  第三他是一个正直无私的人。他捐出自己绝大部分财产给比尔盖茨基金会,甚至连以自己冠名的基金会都没有成立。


  三者合一
  真正成功快乐的人都是如此,简单、正直、没有私心与坚韧不拔。
到了四十岁,我才明白,其实郭靖、阿甘和巴菲特都是同一类的人。他们在年轻的时候就塑造了非常优秀的人的品质,那就是简单、正直、没有私心与坚忍不拔。他们的成功,绝不是聪明机巧,比其他人更快、更高、更强的结果,相反,是比他人更简单、更质朴、更坚韧的结果。
  金庸是这样说郭靖的:追女孩子最好朴实无华。欧阳克追黄蓉用那么多花招,还不如郭靖请一顿饭。阿甘的一生印证了它的一句台词:Stupid is as stupid does,傻人做傻事,或者说:傻人有傻福,这很有趣地印证了东西方在大智若愚上的一致性。
  而在瞬息万变的资本市场中,有太多头脑聪明反应机敏的优秀人才,但像巴菲特这样的人物却是凤毛麟角。不用电脑、哪怕别人赚翻了也不碰自己不理解的股票、不看好市场时可以几年离开市场。这已经远远超出了投资技术与技巧,更多是一种像孩子般的天然简单和人性上的沉着坚韧。


  环顾历史环顾世界,我们会发现,真正成功快乐的人都是如此。无论是稻盛和夫、乔布斯,还是我们中国历史上的王阳明、曾国藩等等,他们能够成功,都是因为他们的简单、正直、没有私心与坚韧不拔。
  到现在我就能够理解了,托马斯.杰弗逊所说的“每代人都需要新的革命”,首先指的是每代人每个人需要完成对自己的革命,让自己的个人品质真正成为优秀。之后才是在他所属的那个时代上,抓住时代的机遇,为国家和社会的进步、为他人的幸福作出努力。
  可见,人生真的就是一场修行!正如稻盛和夫所说的,人不论多么富有,多么有权势,当生命结束之时,所有的一切都只能留在世界上,唯有灵魂跟着你走下一段旅程。
  人生不是一场物质的盛宴,而是一次灵魂的修炼,使它在谢幕之时比开幕之初更为高尚!
  这才是我们的革命,也是我们人生的根本目的!

作者:林利军,原汇添富基金美国哈佛大学商学院工商管理硕士,复旦大学世界经济系硕士,历任上海证券交易所办公室主任助理、上市部总监助理,曾任职于中国证监会创业板筹备工作组,哈佛大学毕业后就职于美国道富金融集团(State Street Global Advisor)从事投资和风险管理工作。

  导读
  国际知名市场研究公司Research and Markets 2016年5月4日发布报告《全球及中国语音产业报告,2015-2020》的修订版本。报告认为,随着语音在智能产业的应用不断加深,全球,以及中国的语音市场在接下来的5年当中仍将维持显著地增长,到2020年,全球语音市场规模预计将达到191.7亿美元。报告数据显示,尽管领头羊Nuance仍然占据着三成的市场份额,但是已经出现明显下滑趋势,其他科技巨头谷歌、微软、苹果和科大讯飞则获得了迅速的增长,全球市场份额分别为20.7%、13.4%、12.9%和6.7%。

  报告主要内容概览:

  全球智能语音产业(发展历史,现状,商业模式,竞争图景)

  中国的智能语音产业(现状,相关政策,竞争图景)
  语音识别技术细分市场(智能汽车、智能手机,PC,智能家居,可穿戴设备。该部分还罗列了一些语音识别公司的名单)
  7家外国和中国语音识别相关公司(自动化领域中语音识别业务和应用)
  360度详解智能语音市场格局
  在大数据、移动互联网、云计算以及其他技术的推动下,全球的智能语音产业已经步入应用的快速增长期。
  2010年前后,科技巨头,例如谷歌、微软和苹果、科大讯飞纷纷强化在语音市场上的参与,全球的语音市场逐渐从一家独大发展成为竞争市场,虽然从整体上看,该市场依然被巨头牢牢把控。数据显示,2015年,语音识别领头羊公司Nuance依然牢牢占据着市场份额第一的宝座,占有率为31.1%,但是已经呈现出明显的下滑趋势。而谷歌、微软、苹果和科大讯飞则获得了迅速的增长,全球市场份额分别为20.7%、13.4%、12.9%和6.7%。
  中国智能语音产业获得了前所未有的发展。Research and Markets估算认为,2015年,中国的语音市场规模为46.8亿人民币,比前一年增长53.1%,占世界的12%。
  根据中国工业和信息化部电子科技信息情报研究所数据显示,2013年,全球智能语音产业规模整体达33.7亿美元,同比增长38.1%;2014年较2013年同比增长41.0%,产业规模大幅提升。预计到2017年,全球智能语音产业规模将达112.4亿美元,复合年均增长率达35.1%。
  语音产业从最初的萌芽到技术突破,再到产业化阶段以及目前的快速应用阶段,已经形成了相当成熟的产业。简单看来,世界智能语音产业发展历程可分为四个阶段:
  第一阶段是技术萌芽阶段(20世纪50~70年代),以孤立词和少词汇量句子识别,并通过关键词匹配实现简单命令操作为主要内容,AT&T贝尔实验室开发的Audrey语音识别系统是其主要标志。Audrey能够通过跟踪语音中的共振峰,识别10个英文数字,正确率高达98%。

  第二阶段是技术突破阶段(20世纪80年代),语音识别和自然语言处理技术有了较大进展。智能语音技术研究由传统的基于标准模板匹配的技术思路开始转向基于统计模型(HMM)的技术思路,并再次提出了将神经网络技术引入语音识别问题的技术思路。

  第三阶段是产业化阶段(20世纪90年代到21世纪初),智能语音技术由研究走向实用并开始产业化,以1997年IBM推出的ViaVoice为重要标志。自此,智能语音产品开始进入呼叫中心、家电、汽车等各个领域。比如,上世纪70年代由美国国防部远景研究计划局资助的,旨在支持语言理解系统的研究开发工作的计划DARPA,进入90年代后,研究重点已转向识别装置中的自然语言处理部分,识别任务设定为“航空旅行信息检索”。

  第四个阶段是快速应用阶段(2010年以后),以苹果Siri的发布为重要引爆点,智能语音应用领域由传统行业开始向移动互联网等新兴领域延伸。在一些发达国家,大量的语音识别产品已经进入市场和服务领域并取得很好的效果。

  快速应用阶段打开了市场的大门,消费者也可以看到琳琅满目的产品出现,而随着其他技术的发展,比如近年来全面开花的众多人工智能技术不断获得突破,语音技术的市场发展潜力也在进一步扩大。

  高级的智能呼唤高级的语音
  不难看到,语音技术在人工智能的发展中占有绝对重要的地位,它既是机器输出语言,也就是“说话”的前提,也是机器输入,也就是“听”的保证。简单地说,前者设计语音合成后者涉及语音识别,这都是智能语音的关键技术。
  举例来说,在科技领域,聊天机器人时下是一个火热的话题,国外很多科技媒体都语言,聊天机器人大有取代App乃至取代搜索成为互联网入口之势。至少亚马逊的Echo发布一年多便占领了语音控制智能家居的入口。同时,Facebook力推Messenger,谷歌也要凭借其强大的人工智能技术推出一款结合搜索的智能助理,微软有定位于专用商务助理的Cortana,IBM的Waston积蓄已久,在医疗、环境、能源等行业都有动作。


  毫不逊色的中国造智能语音

  外科技巨头在语音上一如既往的强势,可以说,语音已经成为必争之地。而语音识别领域,中国并不落后于发达国家,不少技术处于国际领先地位。

  把眼光拉回国内,早期的中国语音技术公司主要依靠国内科学研究机构在市场上立足,但是,一些新的初创公司却是通过资本迅速地在智能语音产业获得了一席之地。中国的语音市场主要被三家大的公司,即科大讯飞、百度和苹果占据。根据Research and Markets的报告,2015年,三家公司在中国所占的市场份额加起来达到了79%。为了在激烈的市场竞争中获得先机,中国的智能语音玩家纷纷涌入细分市场,比如智能汽车、智能家居和可穿戴设备。
  科大讯飞属于从智能语音起家,现正在向人工智能转型,也是目前国内最有影响力的智能语音技术公司,在2008年的时候就已经挂牌上市。上文提到,Research and Markets的报告显示,科大讯飞和百度以及苹果一起,占了整个中国语音市场的79%,可以说,讯飞绝对是中国语音市场上的龙头企业。要知道,目前所有省份的口语评测用的都是科大讯飞的引擎。
  在语音识别技术上,在2015年宝马组织的全球语音识别比赛中,科大讯飞获得第一名。截至2016年3月底,讯飞智能语音与人工智能平台为包括QQ、高德地图、滴滴出行、携程、大众点评、新浪微博等在内的13万+合作伙伴提供服务,覆盖终端用户数超过7亿,在线日服务量达15亿次。
  习近平在安徽考察期间与科大讯飞的营业厅服务机器人“小曼”进行了亲切交谈就在刚刚过去的4月底,习近平在安徽考察期间观看了人工智能机器人展,其间与科大讯飞最新推出的营业厅服务机器人“小曼”进行了亲切交谈。据了解,小曼基于科大讯飞领先的语音交互技术进行开发,具有语音唤醒、声源定位、回声消除、语音打断等功能,作为营业厅服务机器人,小曼在嘈杂的环境里能通过语音进行自然交互为客户提供业务引导、查询等服务。此外,通过云端调取科大讯飞在智能客服领域积累的数据,小曼能够为用户提供全面精准的客户服务。可以预计,随着小曼在银行、运营商、保险等营业厅的推广应用,将节省人力成本、缓解客服压力,为用户提供更好的体验,引领智能客服行业新一轮的变革。
  国内另一家比较有代表性的语音技术公司是百度。百度2010年与中科院声学所合作研发语音识别技术,但是市场发展相对缓慢。2014年,百度重新梳理了战略,请来了人工智能领域大师吴恩达,正式组建了语音团队,专门研究语音相关技术,由于有百度强大的资金支持,到目前为止收获颇丰,斩获了近13%的市场份额。百度已经把语音技术运用到公司的其他前沿产品中,比如让其名声大噪的无人车项目,以及个人助手服务机器人“度秘”当中。
  其他互联网公司,也搭建起自己的语音识别引擎,主要应用于搜狗输入法,效果还不错。腾讯当的微信也建立了自己语音识别引擎,用于将语音转换为文字。阿里、爱奇艺、360、乐视等等也都在纷纷涉足语音识别,但这些大公司更多的是自研自用,基本上技术上泛善可陈,业界也没有什么影响力。
  除了这些老牌互联网公司,国内也涌现了一批有代表性的语音识别创业公司,比如云之声、出门问问、思必驰。
  《2015 中国智能语音产业发展白皮书》(以下简称“白皮书”)强调了语音产业的重要性,但是也做了提醒:由于”互联网+”、大数据、深度学习等技术的发展,进一步增强了人机之间的相互依赖;使用场景的深耕、语音技术的“下沉”以及交互技术的融合将成为语音真正从“产品标配”走向“场景标配”的重要因素。




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