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【观点】移动办公不是OA强化，赋能个体、激活组织才是根本任务
摘要： 一厢情愿把传统管理思维加在产品上而不考虑当今时代企业管理的真实需求，是移动办公产品最容易掉入的自作多情陷阱。
移动办公突然又热闹起来。苏宁的豆芽、平安科技的快乐平安、京东的咚咚工作台在内部运用成熟后，纷纷开放API准备做IM。做团购的美团也来插一脚，其IM工具“大象”11月9日已经开放注册，从功能描述看，要硬刚钉钉。
别人在入场，场内经常被刚的钉钉却转头做起了硬件，11月19日一次性推出智能前台M2、智能通讯中心C1、智能投屏FOCUS三款产品，其收割流量做生态之心昭然若揭。另一个场内老玩家，企业服务大佬级企业金蝶旗下的云之家，也在线上、线下大张旗鼓地搞起了“活力星青年”活动，把惯用在C端的主题营销带到了企业级服务的推广之中。
新老交汇，天差地别的玩法和理念，风口过后再度泛起涟漪的移动办公的乱象已经滋生，在入场的方式上，似乎什么背景、什么领域的企业都可以堂而皇之地来分食移动办公这杯羹，不需要有任何门槛。在具体的玩法上，做生态、搞营销的方式也是花样百出。
那么，作为企业级服务的移动办公究竟应当以什么姿态切入企业管理？玩家们火急火燎的背后是否真的看清楚移动办公的真相了，还是只是在企业级服务市场的大蛋糕下的一厢情愿？
群雄逐鹿，却是“花式出水”
光说不练假把式，对移动办公产品究竟要怎么走，不如看看行业内主要玩家已有的实践做法。这里选取在各类统计中量级能够“看得上眼”的阿里钉钉、腾讯企业微信以及金蝶云之家，以及新涌入的众多产品。
1、同样的移动办公，“移动”方式并不一样
说阿里钉钉是中小企业市场的大哥恐怕没有人会反对。这个产品今年11月已拥有超过500万家企业用户，势头强劲。钉钉是典型的自上而下的产品设计，DING一下就能解决过去员工装死的问题，深受老板们喜爱。
其次是企业微信。这个对钉钉的防御产品，受益于微信的光环发展较快，在微信丰富的C端经验基础上，产品的人性化与使用习惯也似乎比钉钉多一份温度，更像是个小清新产品，一头让老板用着还不错，另一头员工用着也不反感。
还有，就是在BAT一统互联网的背景下，正面硬刚A（钉钉）T（企业微信）的云之家。目前，云之家服务超过350万家企业、4200万用户，大有赶超钉钉的势头。这大概得益于其“激活创造力”的核心理念，用完全革新的理念吸引了相信它的一大帮企业用户。
此外，就是先从内部运营一段时间，自己用着还不错，就堂而皇之拿出来做市场的这一波移动办公产品，它们身上或多或少将带有“原产地”的企业管理痕迹，试图以本企业的优秀来推广至所有企业。
2、大多数产品，既没能赋能个人，也没有激活组织
钉钉的创新了诸如阅后即焚的私聊“澡堂”模式等功能，受到许多员工的欢迎。但其把OA搬上移动端的做法本质是加强了过去的流程管控理念。在舆论中，钉钉成了一个白领厌恶、老板喜爱的产品。而总是让员工处在被动状态的DING功能，看似能够让员工好好干活，但谁又知道这种被迫的盯梢式工作安排能够有多大效率？在提高效率方面，可能有些一厢情愿了，只是短期爽快，从时代不确定性的角度，对赋能员工个人、激活组织的创新创造力几乎不会起到太大作用。
企业微信志向在通过让企业中的员工都变成熟人，来挖掘企业内部的生态圈，但企业微信发布多年，其更新频率远不如钉钉、云之家等产品，功能更迭也是小心翼翼，只做基础沟通功能，大部分内容都靠外部开发接入，上下都喜欢的产品在激发个人创造力和组织活力方面并没有太过深入，本来有着生态优势的产品被行动迟缓所拖累，一直也未能有太大的市场突破，其赋能个人、激活组织的潜力被白白浪费。
在“激活创造力”的旗帜下，云之家宣称对传统企业管理模式进行了重构，上线例如活力值、同事圈、点赞和分享甚至打赏等功能，号称以人与人的关系为中心，破除了流程管控，实现了扁平与协同。在社交化的管理方式上，云之家区别于传统管理工作汇报逐级查看的模式，推出上级可以关注到每一级员工的动态，并进行鼓励或物质打赏的功能。其设计的“活力值”评估系统可以对员工行为进行量化。
所以，看起来，云之家无论是对个人的赋能还是对组织的激活，都有不错的功能贴合，然而，过分强调管理理念，对许多企业老板来说显得太虚，云之家不得不花费更多精力和资源进行市场教育，在市场开拓上，这种偏务虚的理论宣传很难像钉钉那样直接打动客户，尤其是老板。
剩下的，就是鱼贯而入的众多产品，很难去一个个评价，但企业自己的管理经验拿出来共享到所有企业，姑且不论背后的理念是否能够满足企业面对不确定性的需求，其普适性也存在疑问。在SaaS服务的浪潮下，出现太多的产品只注重技术而忽略对企业的适配，自以为的管理效率提升到了客户那里结局只能是水土不服，一厢情愿。
3、都在用ToC的思路搞营销，但移动办公不能只有营销
钉钉的推广几乎动用了互联网半壁江山的名人来站台，马云本人，罗永浩，赵薇，程维，李开复，明星站台、粉丝买单；企业微信“让每个企业都有自己的微信”直戳微信重度爱好者；云之家“活力星青年”在地铁站等地方打出各种符合年轻人口味的标语，在线上发起直面无聊职场人生的“咸鱼”群体吐槽活动。
这些都是C端营销，固然没错，但移动办公毕竟是ToB的产品，那种只让用户知道了、安装了就好的C端营销思维并不完全适用。钉钉名气再大，企业微信再借微信东风，云之家再怎么打年轻人职场共鸣这张牌，B端的企业不是傻子，C端里的名气对移动办公产品的成败并没有实质影响，最终还是要看其是否能够适应管理实际需求，其他毫无意义。
4、做轻做重都可，但赋能、激活要的必须是重产品
作为SaaS服务中的重要内容，移动办公也同SaaS一样，一直存有做轻做重之争。本来，做轻可以打造小而美的产品，避免风险，降低成本，做重可以增强用户粘性，也能提高客单价，二者各有好处。
但是，在赋能个人、激活组织的要求下，包括移动办公在内的企业服务未来一定是要越做越重的。从竞争层面来说，只有做重了之后产品才有足够的生命力，能够形成多个触点形成对客户的粘度，才有护城河抵御住竞争对手不断的进攻。从产品层面来说，唯有做重的产品，才能深入企业内部，开拓更多企业内部使用场景，对员工个人造成全方位的影响，赋能更为有效，对企业整体而言被移动办公的管理理念改造得更为彻底，激活组织的愿望才能更好地实现。
企业管理需求的“七寸”，恐怕早已不一样
认为只要能编程能开放API就能出产企业IM工具，本质上还是在默认遵循着旧有的管理认知，而互联网对社会的全面渗透已经让企业管理的要求发生了颠覆。
知名学者，曾被新希望集团董事长刘永好“三顾茅庐”的北京大学国家发展研究院管理学教授、北大国发院BiMBA商学院院长陈春花，在“巨变时代的组织管理”主题中对移动互联时代的企业管理思维有过详细的论述，从中我们可以一窥眼下企业管理的确切需求。
按陈教授的观点，移动互联时代，企业面对的最大问题就是不确定性变强。这种不确定性，表现为：
1、对内，员工来源群体发生根本变化
年轻人成了企业员工的最主要的来源，他们渴望创造力，渴望自我实现。对标美国，在一份就业报告中，美国大学生甚至更愿意到100人以下的企业里发展。毫无疑问，当代年轻人更加珍视所受重视程度。
2、对外，互联网改变了商业组织形式
B2B、B2C 、C2C等模式大行其道，企业直面市场，与用户的接触更为“亲密”，商业的本质变成数据，数据决定市场开拓的方式。例如，过去的农业企业只要关注内部的生产条件、经营流程，而现在不得不从农业大数据角度，以金融为纽带，数据为支撑来研究企业的发展。
3、竞争者角度，颠覆成了常态
如今，几乎所有进入某个领域的企业都喜欢高举颠覆的旗帜，多数竞争都变成颠覆式进攻。企业面对的每一次“不知从哪冒出来”的对手，都无法掉以轻心。就连马云都宣称自己睡不着觉，担心阿里巴巴会被什么新事物取代。
于是，移动互联时代，企业最需要应对的事，从过去的内部生产运营，变成了应对多方不确定性。它意味着企业管理运营需要很强的“弹性”，能够像橡皮泥一样去适应，能够时时刻刻发挥创造力、突出创新性来生存与发展，不会因为不能适应而掉队，并取得先机。
移动办公不是OA强化，赋能个体、激活组织才是根本任务
对不确定性应对的需求，要求企业管理赋予每一个员工发挥创造力的能力和空间，整个组织被激活，才能做到随时、随处可适应。很明显，只是把传统的OA用新技术搬上移动端，用新技术做传统的事，从任何角度都无法让企业增强应对不确定性的能力。无奈的是，新瓶装旧酒的做法是很多移动办公产品的常态。那么，移动办公如何才能新瓶装新酒？
1、理念上，企业仍是金字塔，但移动办公要让管理变成平原
传统的“流程管控”让整个企业像一台机器一样“井井有条”，金字塔层级十分森严。在不确定性环境下，其劣势显而易见，大部分人，尤其是80、90后甚至00后等最有活力的员工群体都成为螺丝钉不能发挥自身蕴含的创新力量。这使得企业变得十分笨拙。
移动互联网时代人的多元化让经典的经济人假说（人是懒惰的，需要被监督和控制才能更好地工作）越来越站不住脚，也因此，移动办公的产品理念，应当从流程控制转向以人为中心，在金字塔的结构下，把管理变成“平原”，不再搞OA强调从上至下权威与控制那一套，由老板强管变成员工主动，通过相互协同的方式进行工作，最大化对每一个员工的创造力进行赋能。
2、功能上，全员参与、全员认同成为关键词
组织是由个人组成的，赋能个人的同时，如何保证组织整体的活力、激活组织，又成为关键任务（每个人的强大可能造成组织整体的涣散）。而只有做到全员参与、全员认同，移动办公产品才能实现激活组织的目标。
首先，传统OA上那种各自为政的部门、职能直线条关系其实就是一种无形的疏离，在个人生活中已经被依赖（如朋友圈）的社交化思维，用到企业层面也未尝不可。其次，是改变传统OA在财务、CRM这些体系上花费的精力最多的弊端，要让企业形成合力，移动办公必须做到“事事平等”，研究每一个职能模块的创新价值并予以实现。
总而言之，移动办公产品在技术上并不难实现，管理思维是产品好坏与成败的关键，一厢情愿把传统管理思维加在产品上而不考虑当今时代企业管理的真实需求，是移动办公产品最容易掉入的自作多情陷阱，其结果就是不能帮助客户成功，喧嚣过后产品最终也无法获得认可。
（本文首发钛媒体，作者；曾响铃，文章链接：http://www.tmtpost.com/2959786.html）
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公司水平 = 招聘水平：Evernote CEO 阅人无数后领悟的招聘哲学
编者按：你的招聘流程有多好，你的公司就有多好，这是Evernote CEO Chris O’Neill的最大感悟。在多年的职业生涯中他面试了数千人，积累出了一整套的招聘哲学，并且分享了出来，希望能帮助到各位。
一家公司的品牌不仅仅是人才、logo、人和产品的总和；更重要的是，它还是它给人留下的印象。所以在你的办公室面试的体验应该一直都是正面的，即便留给最终没有得到工作的候选人的印象也应该是这样。
擅长招聘是一门艺术，是一项技能，你需要练习，需要教给别人。从通信到面试乃至于给候选人提供反馈，整个招聘过程都要用心是企业成功的必要条件。
在我的整个职业生涯中我积累了数千人的招聘经验，从10年的Google领导团队经历，到现在管理Evernote，再加上我作为董事会成员、天使投资者以及担任不同初创企业导师的时间，我已经打磨出一套自己的招聘哲学。我花了很多时间为我的管理团队寻找完美成员。我一直在学习，适应和改进，但以下这些是我的指导原则。
为了球衣前面的队徽而战：一切都是为了团队
小时候玩冰球时，我学会要“为胸前的球队而不是背后的名字而打球”。我的父母希望通过体育来教育我获胜的是最好的团队——而未必是最好的个人。简而言之，你建设的团队就是你建设的公司。在招聘过程中牢记这一点很重要，不管你需要花费多长时间去记住都值得。我宁愿你在招聘的时候多花些时间和精力，也不愿招聘过快事后需要把表现不好的候选人筛掉。
团队的化学反应也很关键。如果员工齐心合力，沟通开诚布公，并且欢迎透明的话，公司就能应对挑战。对于员工中的千禧一代尤其如此。他们对细节有着敏锐的眼光，对透明度，同时来自于同事和老板的透明度有着空前的渴望；在谈到企业忠诚度时，信任就是他们的货币。
所有这些都使得招聘新成员是一项高风险的努力。招错的团队新成员会抛弃整支团队。我曾经犯过招聘“优秀的混蛋”这种错误，那种人非常有才但是不尊重自己的同事，吸取这一教训的代价实在是太大了。一开始可能看似可以搞定的情况总是被自私自利的个人加进来后不可避免会引发的不信任和功能紊乱所破坏。
招聘不是人力部门唯一的工作
不应该把照片全部的重担都压在你的HR团队身上。这最终应该是招聘经理的责任。招聘经理是每天都要教导、指导并且跟团队互动的那个人。他们比任何人能更能感受到新的团队成员的影响，也是最了解团队需求的人。
尽管这个过程应该由招聘经理主导，但我喜欢由委员会进行招聘。从多个团队成员接收对潜在候选人的详细输入可以确保能够考虑到不同的意见和观点，从而帮助消除偏见，防止模式匹配，避免出现招聘跟自己类似的人的倾向。话虽如此，但出于效率考虑，这个过程无法做到完全民主，所以需要招聘经理最终来做出决定。
对培训要上心
面试和招聘是一门对大多数人来说不自然的艺术，对于HR团队以外的人来说尤其不自然。你可能需要训练经理如何高效地做这件事。我们教导我们的团队成员如何就公司的价值观进行沟通，如何进行面试，如何评估候选人，并且如何提供反馈。重要的是要保证候选人面见的所有团队成员传递的有关公司和团队的哲学和目标信息是一致的。
我的做法跟很多公司的不一样，不是靠“文化适应”这种含糊的标准，而是跟同事一起严格定义出能够很好匹配团队的技能和个人特质，从而让偏见最小化。我们极其细致地定义了公司和团队的价值观，并且精心设计一些特殊问题，用于评估面试者简历所列举的技能以外的东西。我们还就面试过程中每一个人的角色对招聘团队进行培训。招聘经理负责就我们要找什么样的人与团队进行沟通，并在面试完之后收集反馈。招聘经理的工作除了审查技术技能和经验并对候选人进行分析以外，还要看文化适应、领导力风格以及跟公司价值观的协调性等情况。
不要光招聘面面俱到的求职人员
很多主管往往认为他们总是需要什么都会做一点的面面俱到的求职者。这种做法看起来似乎很直观，但是我建议不要这么做。不要招那些相对比较擅长自己可能需要做的一切事情的人，要确定2到3样对该角色至关重要的技能——然后招聘一些在这几样技能上绝对表现出色的人。让团队参与进来一起确定这些必要技能是有帮助的。
在今天这个复杂多变的世界，除了求职者已经具备的技能以外，我还非常关注其潜在技能。我在寻找那些能够迅速适应解决明天的问题的人，因为问题解决的说明书一直都在变。在这些情况下成长心态的重要性是压倒一切的。
利用有用的工具帮助塑造流程
在Evernote，我们针对HR采用了大量工具。我们用 Greenhouse是一个应征人员跟踪系统和招聘软件，可以对整个的流程进行优化。我们用Glassdoor来帮助确保办公室内外的透明度，而那些点评则可以帮助我们改进企业文化和流程。Textio可以用高度专业化的关键词替我们生成有效的职位列表，从而确保我们可以在不使用偏见语言的情况下找到工作的最佳人选。
公司的人才是你最大的资产，当他们相匹配时，就会产生魔法。我就是按照这些步骤找到我们所谓的“值得注意的羊群”中的所有那些最新成员的，我对我们一直以来所打造的这支团队感到非常的自豪。
我的最终目标是要留下好的印象，不仅对于我们邀请加入团队的候选人如此，对所有那些我们面试过的其他人也一样——我们的品牌就得靠它了。
原文链接：https://work.qz.com/1144238/evernote-ceo-chris-oneill-how-to-hire-effectively/
编译组出品。郝鹏程编辑。
本文翻译自 work.qz.com，原文链接。如若转载请注明出处。
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LinkedIn创始人告诉你：什么是互联网时代的新雇佣关系？
伟大的企业像高速列车一样不断前行，少数人从起点上车，但大多会在中途离开；有些人中途上车，经过几站后也会再换一辆车前行。能从起点行驶到终点的，寥寥无几。
被彭博商业周刊称为「硅谷人脉王」的LinkedIn创始人里德·霍夫曼最新出版的书谈论的主题就是「人脉」，里德除了与埃隆·马斯克和彼得·泰尔共同创建Paypal以及同样是硅谷最为有眼光的投资人以外，他其实是是最早的社交网站Socialnet的创建者。Socialnet的创立时间是1997年，比LinkedIn、Facebook的诞生早了六七年，里德在社交与人脉上的经验已将近20年。
《联盟》是一本谈论当今这个时代雇主与雇员的关系的书。当今时代的雇主和雇员是什么关系？即使再天真的雇员，也不会幻想自己会在一个公司工作一辈子；再优秀的企业，也无法避免最优秀的员工流失。雇主和雇员的关系更多的是，为了一部分共同的使命与目标，互相在对方身上投资。这种投资的边界既不像终身雇佣制一样，在员工正式上岗前先培训上两年；但也不像简单的商业交易，我付一份钱，你做一份工。
员工加入一家公司除了挣钱以外，考虑更多的是职业兴趣与职业发展是否能得到满足：
这家公司能不能给我提供一份我擅长且喜欢的工作？
这家公司是否能给我提供更多发展的机会和对我有益的资源？
这个公司是否有足够的成长空间，我能否升职？
对于雇主而言，它更希望了解的是：
员工是否能满足工作要求，百分之百甚至超出预期完成工作，以帮助公司更快成长？
如果将双方需求的交集提炼出来，就是二者达成共识，形成长久联盟的基础。而开诚布公承认这个现状是改善雇佣双方关系的开始。领英最资深的一位高管迈克·加姆森（Mike Gamson）对此非常坦承：「我知道我的员工可能在某个时间离开公司」，所以，在新员工加入他的团队的时候，他会对他们说，「我的工作将如何为他们改造改变职业轨迹的机会，他们的责任是利用在这里的工作经验抓住各种机会，为自身创造长期价值。在某种情况下，这种价值将在他们离职后的职业生涯中体现得最为明显。」
在员工进入公司的第一天就承认员工将来有一天会离职，能在最短时间内与员工建立信任，从而建立良好关系，反而能更好留住优秀人才。在建立信任的基础之后，双方开始为自己的工作联盟设定一个「任期」，就好像一届美国总统是四年，总统候选人会告诉选民们，「我将在我的这一届任期里，达到什么样的目标，请你们支持我」一样，雇主和员工也应该建立类似的关系：我们之间建立一个任期为2-5年的联盟关系，在这一个时间段内，雇主将为雇员提供何种的平台与资源，帮助雇员实现自己在这个任期内的职业目标；而雇员则承诺，在这个任期内，为公司完成哪些项目，创造何种价值。当任期完成之后，雇佣双方也可以继续探讨续任的可能。
当然，里德在书里做了更为细致的操作操作建议。比如他将员工在公司里的角色分为了三种类型：轮转期、转变期与基础期，分别适用于职场新人、职场中层及职场高层，在职场中每一个阶段，员工利益与公司利益的交集程度不一，双方的目标预期也不尽相同。这三个时期分别为：
轮转期
轮转期是一种有期限的标准化培训，通常针对入门级员工。比如，投资银行和管理咨询公司通常设有2-4年的分析师培训项目，目的是帮助新员工从校园过渡到职场，或者从之前的工作环境过渡到新的工作环境。硅谷的许多公司也采用类似的模式。比如Google的人力运营部雇佣的新毕业大学生将进入为期27个月的标准化轮转期，他们可以在一共3轮、每轮9个月的轮转期中尝试3种不同职位；Facebook则采用类似的模式培训新产品经理，他们要在18个月内加入3个不同的产品小组，轮换3次职位。
转变期
与轮转期相对标准化所不同的是，转变期更加个性化，它是经理和员工一对一协商沟通后的结果。转变期一般为2-5年，这大概相当于一款软件或互联网产品的开发周期。这一段时间内，员工可以完成一个重大项目，或者多个小项目。施密特说，他也喜欢将任期定为2-5年，两年学习，两年完成工作，一年安排过渡和交接。
基础期
第三个时期，基本上是职业生涯的最后一个时期，也是职业生涯达到顶峰时候的时期：可能是创业成功，以CEO的身份长期经营自己的公司，或者是公司高管，比如苹果、亚马逊和Google等公司里直接向CEO汇报的高管很多都已经为该公司效力时间超过10年。
从职场新人到职场顶峰，个人目标与公司的目标是一个逐渐聚焦的过程。新人在初入职场时无论业余兴趣还是职场选择更加发散，需要经历多个公司和岗位，才能找到适合自己的工作，这个时候个人目标与公司目标的契合度低；到了转变期，职场人在职业兴趣、个人擅长与公司需要之间找到了比较好的平衡，更加聚焦，与公司的目标更加契合；到基础期阶段，基本已经将工作当成毕生事业，个人目标与公司目标高度契合。这时候的员工与公司的沟通成本非常低，并且是最需要互相成就的阶段。
如何从终身雇佣转变为终身关系？
《联盟》一书一共谈了两个大的问题。第一个问题即前面所说的，互联网时代已经不像工业时代，员工与雇主的关系不再是终身雇佣制，更多像是一种任期制，双方约定一个2-5年的任期，员工在这一个任期里面为雇主完成一个大项目或者数个小项目，在为公司创造价值的同时，也实现自己的个人价值。任期可以是一届，也可以是多届，视乎双方合作情况与约定而定。
《联盟》的后半部分，里德·霍夫曼花了相当大的篇幅谈员工人脉网的作用，既包括现任员工，也包括离职员工。
在里德看来，员工人脉对公司有极大的价值。这些价值体现在两个方面：
人脉可以帮助公司收集信息，这些信息是互联网上所没有的，媒体会很感兴趣但是却没有报道的信息。这样说起来有一点微妙和暧昧，和其它公司员工交流的时候，大家在饭桌上总是会有意无意透露一些「秘密」——介于不可公开透露和完全保密之间的消息——比如，正在开发的新产品的部分细节，即将启动的新项目，或者正在进行的投融资交易，等等等等。这些信息无疑会为自己公司带来非常大的价值。
人脉可以为公司带来新的机会、意外发现，某种程度上它也是创新的驱动力。创新往往产生于不同学科和文化领域的交界处，与前面鼓励同行交流不同的是，当员工利用他们的职业人脉或个人人脉与不同领域的人交流时，他们会听取不同背景、不同经历和不同专业领域的朋友的意见，从而可能产生创新。
因为人脉之间流通的信息价值极大，里德在《联盟》里也给提出了明确的给雇主的建议：设立人脉基金，即使不与业务直接相关，也会报销员工与其人脉关系的社交餐费——注意，这里指的是非业务直接相关的报销，因为与业务相关的餐费，大多数公司都会给员工报销的。
报销了员工的餐费，员工不将饭桌上获得的信息带回公司怎么办？所以雇主还应建立鼓励员工将信息带回公司，做内部信息共享的机制。比如，风险投资机构Greylock（里德担任合伙人）每周一都会给所有所有合伙人发一份材料，里面列出了每位合伙人本周计划会见的外部人士。合伙人之间看到感兴趣的人，可以交换笔记，也可以交流对某个人的看法，或者提出自己想交流的话题，使得有价值的信息在公司内共享。另一家硅谷著名的风险投资机构安德森·霍洛维茨（Andreessen Horowitz）在这方面走得更远：每次合伙人会议开始时，都会提供100美元作为奖金，谁提供了最佳的小道消息，谁就可以拿到100美元。
想最有效建立优质人脉，并不是出去约牛人——牛人都很忙的，而且很多人都会想去约见牛人。——而是让自己变成牛人。从雇主的角度可以做些什么？鼓励并支持自己的员工成为行业有影响力的专家。比如，当员工获得行业会议公开演讲的机会的时候，或者参加重要行业会议交流的时候，雇主可以为员工报销差旅；或者干脆帮助自己的员工去争取这些机会，员工在参加行业会议的时候，也帮助企业推广了自身的品牌。
前面这些都是帮助现任员工打造人脉网的行动。如果当员工结束与雇主的任期之后，是否意味着双方的关系已经终止？很多公司是这么做的。我有一位朋友所在的某知名互联网创业公司，就对主动离职员工抱有敌意，并将主动离职的员工视为「背叛」。这样的公司文化显然会给员工带来非常大的压力。主动离职被视为叛徒，强行离职，势必会让自己和前同事、前老板的关系变得尴尬；如果迫于公司文化继续留在公司，可能会错过更好的工作机会，或者无法立即去做自己更感兴趣的工作。
这样的雇主除了不足够坦诚、恐怕也是不足够聪明的。因为离职员工的价值，是很多公司还没有意识到、或者意识到了但还远远没有执行到位的地方。
某种程度上来说，离职员工甚至可以为雇主带来更多的价值。离职员工有更多的工作经历和阅历，视野和技能都有提升，更重要的是，离职员工的人脉网会更加强大。离职员工的这些特征，将为雇主带来极大的机制：
帮助雇主招聘人才。一方面，前员工离职后可能「二进宫」，「二进宫」的员工可以将外部人的视角与内部人掌握的公司流程和文化结合，并且在适应公司文化上面几乎没有问题；另一方面，前员工可以推荐优秀的人才。国内很多公司都会现任员工设立推荐奖，成功推荐一个人入职奖励iPhone或好几千现金，但是我不太理解的是，为什么不给前员工也提供类似的机会？前员工人脉更广，判断力相对也会更强。
与推荐人才相似，前员工可以推荐客户。前员工有可能把ta现在的雇主当作客户推荐给前雇主，或者将ta认识的生意伙伴推荐给前雇主，与前面推荐人才的逻辑是相似的。
前员工能帮助雇主做品牌传播。他们可能不一定能在广告或媒体上帮到雇主太多，但在社交媒体上，他们都是可以为雇主品牌进行传播的节点。在社交媒体影响越来越大、而且投入也越来越大的情况下，发挥前员工的传播价值，将为雇主带来丰厚的回报。
在互联网时代，终身雇佣时代一去不复返，但终身雇佣时代的消失不意味着终身关系消失。相反，如何维系雇佣双方之间的终身关系，并从中挖掘价值，变得比以往更加重要。
伟大的企业像高速列车一样不断前行，少数人从起点上车，但大多会在中途离开；有些人中途上车，经过几站后也会再换一辆车前行。能从起点行驶到终点的，寥寥无几。即使创始人，像乔布斯一样不也中途离开过么？互联网时代的人才关系，不如从建立联盟开始。
本文作者：
师北宸，前凤凰科技主编，《纽约时报》中文版专栏作家，正在筹办自己的课程制作工作室。在行评价最高的写作课行家，即将在开氪开设写作专栏。
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只有三名全职员工，每年收入却超200万美元，利用实时编程环境进行面试？这门生意还能这么做...
编者注：本文采访对象为Vincent Woo，程序员在线考试测评CoderPad创始人。
采访者：你好，请你介绍一下自己的背景，以及现在的工作。
Vincent Woo：大家好，我叫Vincent Woo，CoderPad创始人，这一平台支持通过网页浏览器和程序员进行面试。我今年28岁，住在旧金山湾区。大学时候，我念的是计算机科学，在创办CoderPad之前，我也只是先后在几家公司当普普通通的程序员。
不过，辗转几家公司并不意味着我喜欢。我其实从未享受过学校教育，成为企业员工要比做学生好得多，但也没好太多。
我在谷歌和亚马逊过了平淡无奇的几年，总的来说，我一直感觉成年人可以说小气、短见又懒惰。这样的情绪堆积起来，逐渐转变成了对公司的怨愤。
我直接拒绝阅读我的任何绩效评估，这很好，因为我知道他们想说什么。我不是一个好员工，我知道。
我之所以告诉你这一点，是因为我相信，我作为员工的态度影响了我创办公司的方法。 CoderPad是一家小企业，通过为大公司提供有价值的服务来赚钱，就是我曾经讨厌的那些公司。 是的，我自己身上也充满着讽刺意味。
CoderPad的产品是面向程序员的高保真采访环境，强化了代码执行、调试和堆栈追踪。我们把这个工具卖给程序员很多的公司。如今我们有三名全职员工（除我之外），每年的经常性收入超过200万美元。
采访者：是什么促使你创办了CoderPad？
Vincent Woo：CoderPad最初是我在Everlane工作时的一个副项目（这是我第一个也是唯一享受的工作）。当时我正在面试一大堆候选人，我想看看候选人会如何解决问题。
其中一个人问我某特定Ruby对象是否支持.map运行，我想说：“你试试不就知道了！” 但问题是，我们当时用的是像Collabedit这样的一些老旧的共享文本编辑器，它不支持这样的高级功能。
我觉得这很荒谬，所以我想购买一个支持这种功能的产品：提供一个实时的执行环境，以及同步文本编辑器。 令我惊讶的是，我找不到这样的产品。 我觉得开发起来应该不是太难，所以我在周末攻克了一个仅支持Ruby的模型。
当我开始使用它来面试Everlane的候选人时，我很明显地感觉到可以把它卖给其他人——这款工具无疑给充满压力的过程“减负”了。与此同时，我也偶尔在其他公司面试，因此我重建了原型，并开始了解我的采访者是否也喜欢它。 他们通常是喜欢的，这大概就说明这个想法是正确的。
采访者：这款产品最初开发时发生了什么？
Vincent Woo：最初我利用晚上和周末的时间开发CoderPad，因为白天我还要上班。我第一次给客户的版本花了大约三个月时间来开发。这个部分在我的记忆中是模糊的，因为那是很久以前的事情，而且当时我只觉得自己是弄着玩玩。我对这款产品能够成功这个概念漠不关心，所以这个开发阶段似乎只是另一个副项目。
我隐约感觉知道这个产品会成功，但是从情感上来说，似乎又不太真实。然而，当我每个月当经常性收入突破4000美元时，我开始感觉到“真实”了，这时候，我放弃了我的全职工作，开始专心开发CoderPad。
在Node中构建CoderPad网站的第一个原型时，我做了一个非常糟糕的决定。我通常不会做出糟糕的开发决定，但这绝对是最无法想象的。当我发现Node的网页开发速度有多慢之后，我很快就重写了Rails中的错误。幸运的是，现在做微代码执行的API服务器，我们和Node的关系更有成效了。
不过，这就是试图用最少的资源创办软件公司的根本问题。 你想尽可能加快开发速度，但你总是对你使用的程序库或框架感到不安……就是这样。
例如，我使用Devise程序库进行用户认证，因为它当时似乎是事实上的行业标准。然而，我发现它实际上是糟糕的。如果一开始我们选择一个更好的程序库，那么速度会快很多，但是我们已经选择了，如果现在更换，更快使开发过程滞后。这就是人生。
一开始，我们将代码评估外包给第三方服务机构，但这有点令人不太舒服。他们只提供了基本的代码评估，并不能提供实时REPL交互，而我希望CoderPad具备这一点。
我们还必须学习如何运行几十种不同的编程语言，并且至少以说得过去的方式解决其中的问题。
采访者：你是怎样吸引用户，发展CoderPad的？
Vincent Woo：我们最初的用户来自我个人的推销，推销给我认识的人。我们在HN和Product Hunt上做了一些曝光，但帮助不大。一段时间后，我们网站的流量开始自然增长。
我们或许从所谓的病毒式传播中受益颇多。 我听过有些候选人向其他公司介绍CoderPad的故事，因为他们喜欢在我们的平台上面上，而不是谷歌文档。
我们也很早就把重点放在了销售上，所以我们很多的潜在客户最后都转化成了付费客户。我的一个高中朋友Darius开始的时候帮助我销售产品，令我意想不到的是，有一天他放弃了自己的高薪工作，全职加入CoderPad。
了解销售是一个狂野的旅程，乐趣也相当多。从很多方面讲，销售是对人类的现代图灵测试。你必须和客户清楚地沟通，使自己具有人性化，专注于客户的需求，并最终拿下订单。你所能利用的工具不多——通常是电子邮件和电话。你说你关心客户是一回事，真正关注他们在电话中所说的一切，这又是另一回事。
我们把所打的销售电话都记录了下来，并找出客户感到困惑或忘记提出重要问题的时候，这一做法非常有效。我们发现有这样一个问题：客户通常不会坦率地说“我不明白”。如果我们给对方的回答不清楚，他们通常会说：“好的”，继而寄希望于之后的谈话中，答案会变得明显。因此，你必须积极思考说什么是正确的，而且因为客户不同，说什么可能也会有很大的差异。不同客户对你的价值主张的感兴趣的方面也是不同的。
但是更广泛地说，我真的不知道我们是如何吸引用户的。与许多其他受采访的公司相比，CoderPad可能是不寻常的。我们不收集用户指标，也不做任何营销。
采访者：你的商业模式是什么？你是怎样扩大营收的？
Vincent Woo：我们根据客户的使用情况向客户收取订阅费，而且一般只进行进线销售。据我所知，我们通过销售策略和提高价格而增加了收入。“多收费”这句老话放到今天仍然有道理。
我想在这里离题谈谈选择好客户。围绕这一话题的讨论不多，但好客户和坏客户之间是有很大差别的。我并不只是根据合同规模，虽然客户与合同规模之间是相关的；我想谈的是，大客户往往更好。
我的意思很简单：他们是负责任的吗？ 一些客户已经全面了解了他们的选择，知晓各种信息，最后才认为你的产品可以依靠。这些客户通常渴望学习更多，顺应变化，因为他们真正在努力完成某件事情。
其他客户试图通过经销商购买你的产品。这些人会安排很多会议，花很长时间来决定什么所有有价值的事情。
能够在销售初期基于质量确定潜在客户将有助于保持理智，避免浪费时间。作为公司的唯一所有者，我可以选择放弃自己不喜欢的客户，我几乎像珍惜生命般珍惜这个特权。
好的顾客会和你一起成长，向他们的朋友介绍你，这样一般很棒。我宁愿有只有几位好的客户，也不愿有一堆平庸的客户。
采访者：你经历过的最大的挑战和障碍是什么？
Vincent Woo：我们之前（现在仍然如此）很难确定我们的定价模式。 最早的CoderPad版本提供了两个自助服务计划，分别是每月20美元和50美元；如果用户超过最大计划，也可以联系我们给出优惠的企业定价。我们分别把这些价格提高到了50美元和100美元，但仍然存在问题。
大公司一开始会使用100美元/月的计划，在达到他们的上限时，就想升级到企业计划。为了使我们的业务更合理，我们必须能够以每月数千美元的价格向大客户收费。然而，从之前的价格猛跳到十倍以上造成了不小的震荡。客户看着我们的自助服务价格时，在观念上仍然停留在100美元，我们不得不花很大的精力让他们跨越这个鸿沟。
Darius和我为此产生了不同意见。他主张提高自助服务计划价格，使企业价格看起来不那么吓人。但我认为，如果价值主张足够，定价不应该是多大的事。同时，我也想为小公司维持一个相对实惠的计划。
最后，我们增加了第三个自助服务级别，提高了第二个的价格，至此每个月的价格分别为50美元，250美元和750美元。这一定价既让我们从自助服务计划中获得了更多收入，也使与大公司的谈判变得更加容易，因为想要企业计划的公司都已经习惯了每月支付750美元。
这里真正需要记住的教训是：我自己不愿意解决这个问题。我害怕惹恼客户，也不愿意以更低的价格服务大客户。事实证明，这并不是什么大不了的事情，但是我的拖延症打败了我。
我想，许多创始人都会拖延他们最重要的事情，把第二重要的事情拿来当作拖延的借口。以我个人经历来说，我当时做着许多不起眼的事情，却迟迟不愿修改定价模式。我希望读者们不要重蹈我的覆辙。
【猎云网（微信号：ilieyun）】12月6日报道 （编译：可芮ccino）
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观点
钉钉、企业微信的阴影下，中小SaaS玩家们的未来在哪儿
文∣二楞 螃蟹
编辑∣强强
来源：虎嗅网
11月19日，阿里巴巴钉钉在深圳召开了战略发布会，CEO无招介绍了新推出的多款智能硬件产品。
关于定价，无招说了句“保持初心”。无论软件硬件，统统免费。
2014年2月，美国企业级沟通工具Slack横空出世，当天就有8000多家公司抢着注册。在媒体的疯狂报道下，引发了国内SaaS企业竞相开发通讯模块的热潮。
同年12月，钉钉也发布了它的第一个测试版本。
“钉钉出来后我们就发现，以后Teambition要解释最多的问题，就是我们和钉钉到底区别是什么。”Teambition CEO齐俊元告诉锌财经潘越飞。
为了应对巨头带来了威胁，比钉钉早整整一年半上线的Teambition选择了断臂求生。而免费巨头的存在，也成了大部分OA和IM企业、乃至SaaS行业的共同心病。
“除了少数垂直行业的SaaS以外，通用领域已经一片肃杀。即便是CRM、HR、ERP等分支，也难以避免和免费产品的竞争。”明道CEO任向晖表示。
面对巨头的挤压和别无选择的用户，中小SaaS玩家们必须要走出一条新的路径。
01. 被免费惯坏的市场
Slack大火、钉钉入局，众多竞品跟风增加聊天模块，而齐俊元却选择将发展势头正好的团队协作即时通讯工具“简聊”直接开源，放弃在企业即时通讯领域已经取得的优势，就打团队协作牌。
“其实当时我们内部也有不同的观点，但是经过讨论后我们判断，IM加上OA可能会是大部分企业标配的一个东西，而这个东西不会有任何商业化的机会。”齐俊元解释，因此“专注协作”就成为了 Teambition最核心的战略。
“Teambition是关于事的，你在Teambition跟进工作事务，而不是找到某个同事。这就是协作工具和沟通工具的区别。而事实上，Slack上集成度最高、用户使用最多的工具正是类似Teambition的 Asana、Jira、Trello这样的协作工具”。
Teambition在企业微信、钉钉大火的2017年获得了比往年更高的增长速度，或许正是这一战略的成果。
以此来看，在免费的巨头面前，差异化或许是最保险的路线。
一位和钉钉狭路相逢的资深从业者欲哭无泪，他说：“我们的确比他们做的要细、要好，但是你拼不过人家不要钱呀。”
相较付费市场，免费策略似乎更像是一种逃避。“通过免费，可以规避一些难以承担的责任和风险，比如通话质量、接通率等等。我都是免费的，你还要求什么？”一位业内人士表示。
虽然大家都是摸着石头过河，但对于钉钉、企业微信这样的人民币玩家来说，砸钱铺路，短时间的输赢无所谓。而这对于中小公司，显然不是个好消息。
一位业内人士透露，目前国内大量SaaS公司都处在活得不那么滋润，但也死不了的状态。当免费成为市场主流，SaaS似乎变成了一门“熬死对手”的苦逼生意。
那些已经进入付费市场的SaaS企业，又活得怎么样呢？
企企通CEO徐辉告诉锌财经潘越飞：“你看国内新三板上市公司的财报就会发现，大部分公司的年费客户平均客单价就几千块钱。而欧美成熟的SaaS企业，客单价几十万、几百万美金的比比皆是。”
大量低成本替代方案的存在，进一步拉高了企业的付费门槛，SaaS公司的日子确实不如前几年那么好过。
“有免费的谁用收费的，老板又不管员工用得爽不爽。”一位项目经理直言。
一名投资人补充，国内SaaS市场不愿付钱的小企业太多，门槛高的大企业也不少，中间有需求、能付费、门槛一般的中型企业太少。而要拿下这块市场，SaaS公司必须拿出足够有说服力的产品。
02. 最终比拼的还是产品和服务
“因为涉及14家线上店铺，运营、设计、客服等多个环节，我们的第一个双十一过得非常混乱。”依视路电商部门的Todd表示。
作为眼视光行业的老牌外企，依视路在中国的电商部门用谷歌等工具并不能完全适应公司业务。双十一的混乱过后，依视路开始尝试使用协作类SaaS产品Teambition来对工作进行管理。“Teambition让大家的工作更清晰有条理，在双十一这样的大挑战面前，我们也能有更多精力做得更好。”相关负责人说。
尽管SaaS被普遍认为是比软件更理想的企业工具，但在美国的头部SaaS企业年收入都以数十亿美金计，市值已经飙到数百亿美金的同时，反观国内，“吃不饱饿不死”是大多数企业的真实写照。
明道CEO任向晖告诉锌财经潘越飞，SaaS公司卖的东西不贵，但是给客户创造的价值呢，他觉得也不明显。最典型的一种反馈是，企业做项目任务管理，工具可以帮助提高执行力，这是一个很笼统的话，客户也明白，也不反对，但是客户依然不知道接下来该怎么做。
齐俊元也认同，产品本身的问题是现阶段行业的主要问题。他说：“很多SaaS公司做的东西很薄，并不能真的解决问题。他说在解决一个问题，更多的时候只是在命题和方向上匹配了，产品实力也好，服务实力也好，都还没做到。”
从卖软件到卖服务，SaaS产品能不能代替软件更好地满足企业需求，能不能为客户创造看得见的效益，是说服企业掏钱买单的终极指标。
很多人困惑的是，这么多的资金和人才流入，SaaS行业为什么还没出现像2C市场那样迅速崛起的明星企业？或是说，这个行业的发展速度似乎比预期的要慢很多呢？
齐俊元解释说：“SaaS不像消费品市场，你只要找到一个刚需，人人都是你的消费者。企业是你找到一个刚需，但并不是每个企业都是这个刚需，它是非常精细的工作。这就是为什么我们这件事情迭代是最多的，因为这件事情是最难的。”
SaaS企业做一代产品的周期是2年～3年，不仅要满足新增用户的需求，还要兼顾老用户的使用习惯，对产品逻辑和设计的要求非常高，需要持续的打磨迭代。
在Teambition近200人的团队中，销售有50余人，而研发团队有近100人，几乎占总人数的一半。“美国的SaaS公司做到IPO，或者在行业上立足，可能要15年左右的时间。在国内即便能加速，8年、10年也还是需要的。”齐俊元显然已经做好打持久战的准备。
正视了这一点，任向晖显得格外从容，他说：“SaaS这么新生的行业，5年～6年的时间大家在探索，（目前的进展）我觉得很正常，没什么不正常。”
光砸钱砸不出好产品，SaaS有它自己的发展规律。而产品和服务，则是付费SaaS玩家留在牌桌的必备筹码。
03. 挖深护城河，然后等风来
随着SaaS行业的不断发展，赛道也越来越细分，但可挖掘的市场空间依然很大。
专注团队协作的Teambition正在产品和服务的纵深上持续发力，齐俊元透露说：“除了大家能想到的产品发展策略，我们已经开始做的事情是，利用前沿研究去看数据、员工行为和管理者行为之间的互动关系，看能不能抽象为对企业本身管理的一个洞察，然后给管理者赋能。”
最近一个有趣的发现是，任务逾期率和员工绩效不一定是负相关的。逾期完成任务越多的人，反而绩效越高。
Teambition以项目为核心的产品逻辑
“这家公司的问题在于能干的人有限，所有人都找这些能干的人，所以他们任务逾期率高。”齐俊元说。管理赋能就可以通过给这些人增加助手、调整他们和其它部门的合作机制等方式来提高公司的运行效率。
“我认为3年～5年之后，管理赋能这件事将本质地决定了大家评价企业软件的标准。仅仅跟我谈效率提升、仅仅跟我谈管理效率，这样的软件就不再有价值了。”齐俊元的语气非常肯定。
SaaS软件的另一种可能，可以参考专注于供应商管理的软件企企通。企企通从供应商管理切入市场，从大企业用户着手，利用核心大企业的关系网把上下游的供应商拉到平台上，形成网络效应，为平台获取大量流量。
企企通CEO徐辉告诉锌财经潘越飞，对于走平台路线的企企通而言，SaaS只是入场券，后面一系列的增值服务才是重头戏。
“在中国这样的环境下，出一个Salesforce这样的公司概率大吗？”徐辉爽朗一笑，“我可以这么说，中国一定会有Salesforce，但中国的Salesforce和美国的Salesforce一定不一样。”
浏览企企通的相关新闻可以发现，今年以来，企企通与高信隆、中子星、京东金融、民生银行、平安银行等机构达成了合作，通过为平台用户提供金融服务的方式收取增值服务费。平台的收费显然是远超SaaS产品本身的，而供应链金融仅仅是企企通的一小步尝试。
锌财经观察到，供应链金融已经成为很多SaaS产品的逃生之路。“不少公司卖不动产品了，就开始吹嘘自己要做供应链金融，找下一轮融资。”有资深人士分析称。
“这个观点不一定对，你看Salesforce或者Slack都没有做供应链金融，依然是持续增长的美股上市公司。”齐俊元认为，提高效率才是现阶段的关键。至于供应链金融，就国内的SaaS公司而言，还言之尚早。
想靠一款SaaS产品改造供应链，甚至改变整个行业，目前确实难以让人信服。
那么如何才能在这场巨头挤压的混战中活下来呢？
“场景和产品，做好护城河，自然能够很好地增长。”齐俊元说。
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观点
经纬张颖给创业者的七条融资建议
编者按：本文来自微信号经纬创投（ID：matrixpartnerschina），作者：张颖。
对于融资来说，12月交割的案子其实并不少。一般一家公司在Q3启动融资，往往会拖到Q4甚至1月份最终落定，所以年底也可以称为交割季。
但另一个意义上，年底是融资淡季。因为机构们在12月25日前后再看新案子的几率并不高。
淡季通常宜反思忌贸然行动。这也是我们把昨天经纬张颖发到经纬系CEO群的七条融资建议，再发到公号上来的原因所在。这些建议包括了市场形式分析、业务做重、先合并再融资、拿不拿战投以及什么币种的思考等等。
好的公司在任何时候都是旺季，但也需要谨记今天的优势也容易被明天的趋势所代替。以下是我们的采访原文，根据张颖口述整理。愿看完的人都能获得资本意志的加持，Enjoy：
一直以来，我都经常对同事说要对业务数据极其敏感。今天经纬投资的公司已经超过430家，到年底这个数字可能会超过450。这样复杂多样的体系、商业逻辑和其中的利弊轻重，显然已经不能只靠团队主观和感性思考去做判断了。数据基础上的复盘和寻找新的趋势非常重要，最近我和投后数据、法务和资本小组，又做了一些系统性的梳理。
在经纬系的430家公司里，今年10月底已经有超过130家经纬系公司融到了新的一轮——融资次数我看了一下接近200起，这里面也有一些滚动融资。刨除多个巨额融资的项目比如滴滴、ofo和瓜子二手车等，2017年经纬每投资1美元的等值货币，可以撬动14倍的后期市场资金跟投（如果算上巨额融资，这个数字是62倍）。
我一般会阶段性地参与被投公司的部分融资进程，也与投资团队有过非常激烈的讨论。不是所有的公司在融资过程中都非常顺利。这里面有些一开始就占据主动优势，有些则被一些投资机构牵着走。以下这七个建议是最近我分析思考后的总结，希望对在融资过程中的公司有一些短中期的帮助：
1）所有轻公司以后都会做重，也必须做重，只有做重才能有效抗拒巨头杀入，也唯有如此才能做大。一家公司从初始业务到扩张，今天市场给你适应的时间，要求你去扩张的时间窗口越来越短——我们做了一个统计，各种公司都加快了业务范围扩张的速度，这里面需要的沉淀时间从以前的两年缩短到了今天的六个月：有量的行业交易平台不再拘泥于撮合和流量的流转，他们非常清楚自己要想做大就一定要打造闭环，参与到更多的交易环节里，唯有如此才会实现更多的利润，今天瓜子二手车、找钢网等等都是如此；已经获得流量和用户，在过去偏轻运营的医疗公司，现在也在积极尝试跟线下实体的衔接。流量今天越来越贵，从增量市场转向存量市场，就需要延展用户生命周期，更充分地挖掘单个用户价值，参与到行业的整个环节打造闭环。投资人现在也都很认这点，既然这样，那就现在开始，从今天开始。
但你也要明白，一旦启动，这就意味着是在做一家完全不一样的公司。以前最好的技术人才，可以通过单点突破、快速试错杀出一席之地。今天不只是巨头虎视眈眈，各个细分领域比如衣食住行随着你的渗透与垂直做重，对你的上下游管理能力、新的人才招揽与储备、平衡旧有业务线、迅速试错以及调整等等的要求只会越来越苛刻也越来越多。今天，在各个行业杀出重围成为明星公司的挑战越来越大，不止是ToC的公司会面临这样的挑战，其他行业也同样如此。
2）这个市场现在看是不缺资金的，2017年创投基金的规模较前两年增长了62%，新基金的规模是十年前的50倍，数量增长了18倍，但是越来越明显的一个趋势是：源源不断的资金都聚拢在头部公司。这并不仅仅是大行业里公司发展到后期才会遇到的情况，从A轮、B轮、C轮再到D轮——只要资本认可的特定细分领域，行业的前两名可以拿到不成比例的巨额融资；反之，如果你是处在前两名之外，无论运营再好，在行业头部选手迅速完成一轮又一轮巨额融资的时候，你想要融他们1/20的资金也会异常艰难。
如果你不是行业前二，短期内也做不到这个行业地位，如何求变？这真的是非常需要深思熟虑的一件事。三个月之内自己一定要想清楚、也要动起来。今天创业的环境仍然是黄金时代，但竞争确实也越来越残酷。同时你也还要意识到，竞争并不只来自目前现有的直接竞争对手，也可能是其他角落杀出的、完全意想不到的对手。如果这些对手获取资金的能力很强，那是非常可怕的。
3）这就要求创始人要开创性地思考。为了规模为了融资的便捷，越来越多各阶段的公司开始有主动合并的趋势。现在我们看到更多的D轮、C轮、B轮甚至A轮，都有这样的案例。创始人一定要认真思考下是不是有先合并再融资的可能。有可能合并后，能够吸引更多的资金，创造一定时间内的绝对优势。
我们自己内部的一个数据是，在过去的两个月中，经纬系总共发生了67起并购意向，而在过去的四年里，我们总共只发生了31起已完成的并购，比如2017年“饿了么”和“百度外卖”的合并；也包括今年，更早期领域里发生的“上上签”收购“快签”、找塑料网收购鹏云等等案例。我们也在积极配合创始人们去做各个方面的思考、讨论和行动——他们当中有些是收购别人，有些是两家的合并，还有些是被收购。
如果你已经想好了，正处在合并的前夕或者过程中，你需要再思考一下你选择合并的标的物和真正的目的；你也需要记住中国是没有联席CEO制度的，6-8个月会有一方不得已离开；善待合并业务线员工；处理好各自背后利益和诉求各异的投资人，有些时候他们是助力，但也有些时候他们是阻力。
4）不要再低效地去获取用户数。在现在这个流量越来越难越来越贵的阶段，投资人不认这点了。一直以来，线上流量的获取都比较简单粗暴，投放渠道和ROI这笔账也已经算得比较清楚了。但今天这个立体化竞争的阶段，做好产品和服务的基础上，获取流量的方式是非常多的，线上线下、内容营销、创始人IP化运营等等——要找到你擅长的，并且创新、全方位地去思考。比如有一家非经纬系金融公司，通过投资多家小型桌面广告公司，挤压竞争对手投放渠道，成为他们唯一的投放客户，通过这些广告资源去推荐自己的金融产品，效果不错。
尼克松当年也曾买下各大地方小报的版面以挤压肯尼迪的广告时间，这个事的核心不在选择的渠道，而在他们从另一个维度思考了传播竞争与营销效率创新的问题。各行各业也有很多这样的例子，找到适合你商业模式的高效推广，创新思考与执行现在变得越来越重要。另外，记住公司发展战略的核心不是获得利润，而是获得竞争优势。
5） 如果公司处在平缓期，且没有找到有效的突破方式，账上的资金预期只有12个月，你的推广等成本又无法减缓或暂停，那这个时候你一定要给自己留比原来预设的更为充足的融资时间。
当然，市场上的钱现在越来越更多元化了，有VC、有各种人民币、有超级个人天使、有战投、也有政府引导资金。过往给力的成绩，加上经纬的早期引导效益现在越来越直接，我还是相信未来也是海阔天空。
现在每一个创业公司要去融资，一线知名美元投资机构只是多个选择中的一个，事实上拿到钱重过对机构背书和币种的纠结。此外，我多说一点，拿人民币或美金的思考，要不纠结、有弹性、也要有预判——对业务、利润和公司发展所需要的资金有超前的思考，对币种选择要认可市场规则也要有弹性。融 100 万到 300 万美金的公司，可以考虑人民币；如果是大额融资，理所当然背后的思考要更加严谨：如果公司收入利润都非常好，但行业天花板比较明显，人民币会是比较好的选择；如果处于一个激烈竞争的大行业，业务发展非常迅猛又需要大量资金，但还没有成正比的利润增长去验证匹配快速增长的高估值，那么融美金可能就是你唯一的选择，今天人民币基金还支持不了五千万到上亿人民币那么从容的投资，这会缩窄灵活性、也会增加后续融资的难度；当然，如果中长期看业务方面有政策顾虑，比较长的一个未来里也只能看到三千万到一个亿的利润，同时你看好A股市场并接受市场对业务和利润的要求，就咬着牙拿人民币。
在这个基础之上，如果你决定选择人民币，就要按A股市场的规则去行事，对于业务和利润要有超前的思考与追求，今天A股市场的规则就是如此，对收入和利润有明确的要求；但反之，业务健康发展的基础之上，不要让币种成为你的桎梏，很多创始人融了一个币种之后往往会陷入惯性思维，在资金来源的灵活度上陷入被动。
6）BAT战投现在是非常流行的一件事，这也会让之后的融资更容易一点，这会让其他财务投资人有信心选择与你站在一起。但你也要想清楚站队的时间点，以及会不会因为站队损失业务资源。
如果你想不清楚或者拿捏不好细节，可以问问经纬的核心投资同事，迅速展开讨论。三年以来，经纬系有87家公司拿过战投的钱。在这些案例上，我们有非常多的历史数据，有各种各样的经验，也遭遇过各种各样截然不同的后续：这中间有拿完资金一骑绝尘的，但坦白说也有因为创始人对融资条件的不严谨陷入被动的案例——也是基于这些，我们能很负责任、毫无保留地去分析积极和消极因素，帮助创始人把握底线并且更好地做出决策。
7） 商业变现手段越来越丰富，商业变现证明也越来越重要，今天的投资人要很早就看到商业逻辑/靠谱的大生意的苗头，才会热衷下注。大家一定要重视这点，不能像前几年那样只埋头做产品涨用户。当然，每家公司变现有不同的节奏，但对应的思考和尝试早一点总好过晚一点。变现有点像开水龙头，也许水源要从很远的地方流过来，团队也需要时间准备，一定要不断地去思考。
跨界现在是一个不容小觑的趋势，信息流动的速度越来越快，节奏也会越来越快，所以更多思考和尝试也需要更加创新——一定要注意商业化变现的多样性和可能性。今天经纬系已经形成了集群效应，经纬有庞大的投后团队去配合投资团队；我们在很早的阶段就会去寻找激发经纬系中同行业和跨行业公司之间合作的可能性，帮助去发起更多的讨论和合作。经纬的帮忙不止是融资，也包括商业化的跨界、经验和实质建议的碰撞。这些是非常重要的，也能为公司未来的良性发展和强势融资做好铺垫。
后期投资人对于投资对象是否能做到足够大，成为最终的胜利者极其在意，所以更多的资金涌向头两名是非常自然的选择。市场需要资金和时间去消化这些项目，如何高效融资以保持现金不断，同时拓宽市场占有率以厮杀进行业前二的位置——这两点让今天更多的创业公司开始用新的方式思考问题，也是在某些领域比如无人零售、新货运等方面在非常早期就已经寻求合并的路径的原因。
在商业领域里，竞争永远无处不在，并且极其直接。新经济领域的早期竞争从来没有确定的规则，亦没有规模经济来阻止新玩家的加入。但随着某个特定领域的逐渐成熟，要建立竞争优势需要更多的变化，如果你想要胜出就必须要找到捍卫自己地位的方式——你的市场面临更激烈的争夺，用户的选择变得更为多样，流量越来越贵，你需要向存量市场要更多的用户价值。
资本市场是变化无常的，很多时候也是没有情面与冷酷的，但这并不代表它不能被高效利用。有时候在融资上，你需要的不是大量的行动，而是更精准的拿捏。当然我始终相信，创始人们的凶悍执行与耕耘，最终会胜过资本的嚣张与速度。但是今天你还是要承认，善于利用资本意志的公司很多时候会获得更多的便利；有业务执行能力的创始人因为不擅长融资或是对资本的利用不够高效，被对手压制或超越的例子也是屡见不鲜。从长期看，市场是称重器；但在短期，资金就是投票器。这点你们也要认。
没有什么事情是注定容易与一帆风顺的，走出沼泽的唯一方式在于不断前行。最后，愿资本意志都可以站在你们这边。
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观点
就业性别歧视真的存在吗？我们分析了1382份简历，得出了一个答案
编者按：本文转载自微信公众号“DT数据侠”（ID：DTdatahero），作者 | Prasanna Parasurama，编译 | 慈兆佳 胡世龙。
在求职时，性别真的有影响吗？不同行业、不同职业类别的人对此或许有不同看法。这样的看法是如何产生的？有没有一种科学的方法来衡量呢？美国旧金山的一位数据侠Prasanna Parasurama通过对1382份简历的分析得出了结论：性别不平等往往和求职者的个人客观条件无关，而更多来自公司主管不可控的主观因素。
用大数据的方法来衡量职场的性别不平等
在科技业，求职时的性别不平等一直是个重要话题。但针对该议题，在实际操作层面却鲜有基于大数据的系统性研究。
对于那些拥有大量数据的企业来说，缺乏一个严格而科学的系统很容易导致人力资源部门仅仅根据道听途说来推测性别不平等问题产生的原因，而忽略了真正的根源。
为了这个目的，本文提出了一种可重复地用来评价求职性别不平等的系统研究方法，并且附带使用这种方法进行评价的案例。
样本和研究方法：基于1382份简历的数据分析
这次研究中用到的是一个数据工程师职位的1382名求职者的简历数据，其中1029人为男性，占74.4%，353为女性，占25.5%。
需要指出的是，因为不知道这些求职者的性别（DT君注：在美国等一些国家，为了避免各种偏见，简历一般不附带求职者个人照片和性别信息等），因此上述性别人数和比例是基于求职者的姓名和Atipica公司（DT君注：即本文作者所在的公司）的性别预测模型得到的，总的准确率可以达到96%，但会产生4%的误差。在后续的分析中，这一误差也可能会有所影响。
而求职者的职业技能也由Atipica公司的技能映射模型获得。
首先，我们需要明确的是，如何通过指标来衡量性别不平等？
通过比较特定职位的男女求职者的被拒比例，我们可以确定是否存在潜在的性别不平等，因为在其他条件相同的情况下，理论上被拒比例应该是接近的。
（图片说明：被拒比例=被拒的申请者人数/总申请人数）
在这项研究中，我们通过比较在审查求职申请阶段的被拒率来衡量不平等。选取这个阶段的原因主要有以下两个：
在审查求职申请的阶段，雇主会有多重方式来评价一个求职者，例如，电话沟通技巧等，而不是单一通过简历来评价。为了减少不可控因素，我们把数据的收集固定在这个阶段。
审查求职申请通常对于之后的进一步考察影响最大。我们发现约90%的求职者在这个阶段会被拒。
那么在审查求职申请阶段产生的被拒率的差异都可以被归结为：
客观因素：工作经验、教育背景和技能体系。
主观因素：被认为教育背景不符合、被认为工作经验不符合、故意或者非故意的偏见。
由于主观因素的本质，它本身是不可控的，所以我们把研究对象限定在客观因素。
我们基于以下假设对统计数据的显著性做了测试：
在测量显著性过程中，我们必须要考虑到两类误差。一是样本误差，二是性别预测的误差（4%）。考虑到性别预测误差，我们放弃了T检验（DT君注：即t-test，是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著）。这类传统参数测试，而改用了置换测试并且配合蒙特卡洛方法，在每次重复测试中都在男性和女性中做了4%的样本交换，并且验证了重复性假设。
数据分析：男性和女性技能相差不大，但女性被拒率更高
被拒率的差异：
（图片说明：男女求职者的被拒比例）
男性和女性的被拒率分别为83.0%和88.6%，女性比男性高出5.6个百分点，这个偏差在统计上表现出显著性（p=0.03）。紧接着作者评估了各项客观因素在偏差显著性上起的作用。
技能总数量上的差异：
（图片说明：男女求职者职业技能数量的分布）
女性求职者简历上平均罗列96项技能，男性求职者简历上平均罗列93项技能。根据上图所显示出来的情况，技能数量的平均数和中位数相差不大。
可以发现，尽管在技能平均数量上存在差异，但这种差异一方面小到不存在实际影响，另一方面在统计显著性上也不显著（p=0.38）。
技能体系上的差异：
（图片说明：职业相关技能的分布）
为了查明技能体系上的差异，我们根据技能映射模型找出了34项核心技能，并把我们从简历里挖掘出来的技能进行比较。上图显示了一些技能在简历中呈现的比例，例如，不论男女，约80%的求职者都在简历中提到Java。
通过定性分析，我们可以看出技能分布在男女求职者上区别不大。
定量分析男女求职者在技能集合上的相似性，我们可以看出分布的标准差。
我们用 Aᵢ和Bᵢ分别表示掌握技能i的男女求职者比例，例如，A_java = 0.8并且B_java = 0.8。则n种技能的总平均偏差比例为：
这就意味着，平均来看，对于每一项技能，男性掌握该技能的比例都要高于女性掌握该技能的比例2.2个百分点，偏差并不大。
偏差的百分数看上去直观，但缺点是我们并不知道相对偏差。我们进一步利用平均数标准化偏差计算相对偏差：
在标准化之后，技能集合上男女求职者的偏差为5.3% —— 换句话说技能集合上94.7%都是一样的。
5.3%的偏差虽然小，但也可能影响巨大，尤其是如果这种差异体现在核心技能上时。
为了搞清楚这个问题，我们运用置换测试/蒙特卡洛法计算了男女求职者在特定技能掌握比例上的偏差。比如，如果50%男性和53%女性都会“hadoop”，我们就要计算这3%的差异是不是显著。
结果发现，在剩余的33项技能中，只有SQL和统计两项技能显示出性别差异性，而且这两项都是女性的掌握程度高于男性。
大体上，我们可以说在技能的大多数方面男女之间不存在差异，而SQL和统计上又是女性有显著的优势。
工作经验上的差异：
下表列出了男女求职者工作年限的平均数和中位数，值得注意的是职位要求并不包含工作年限。
我们发现工作年限上只有半年的差异，尽管在差异上表现出显著性，但在实际录用的层面上并没有什么实际意义，很少有公司会把半年经验的缺失作为拒绝的主要因素。
教育背景上的差异：
下表列出了求职者最高学历的分布情况（百分比），职位的要求是理工科本科或者硕士毕业生。
女性求职者比男性求职者在高学历中所占比例更高，82.7%的女性求职者拥有硕士及以上学历，只有69.9%的男性求职者拥有同等学历。这方面的差异非常显著。
结论
从上面的研究可以发现，女性求职者在被拒率上高出男性求职者5.6个百分点，尽管女性拥有高学历的比例更高、工作年限上和技能体系上也没有实际意义上的差异。
当然，如果仅仅根据上面的实验结果就得出“被拒率上的差异是因为有意或者无意的偏见”的结论，还缺乏充分的理由。但考虑到在实验中至少已经排除一些客观因素的影响，那么有理由相信这种差异更有可能是来自于主观因素的影响。
研究的局限性
当然，需要指出的是，本次实验还具有一些局限性：
1. 经验和教育背景的含金量
尽管工作经验和教育背景是简历审查的一个基准线，但其中的含金量却是极其关键的因素，甚至影响到能否通过简历审查。然而，这方面又太主观并且难以控制。
2. 技能不是纸上谈兵
我们仅仅根据技能一栏填写的情况来考虑，那么会造成一个熟练掌握该技能并有5年经验的求职者和一个刚会一点的菜鸟求职者没什么区别的情况。
3. 所有相关技能所占权重都一样
全部34项技能权重都一样，这在简历审查时肯定不现实，很明显一些职位对于一些核心技能的要求要高过其他技能，也就是权重更重。然而，这方面我们可以通过招聘官给出每项技能的权重来解决。
4. 之前做过的项目没有被考虑进去
求职者之前做过的项目或者写过的代码（比如github等）有时在简历审查时是会被调阅的，而这一点在本次实验中没有被考虑。
注：本文编译自Medium.com网站文章《A Framework to Assess Gender Inequity in Hiring using Data》
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观点
（长篇报告）2017全球人工智能人才白皮书：解读世界顶级AI牛人的秘密
人工智能竞争以顶级人才为根本。作为国家未来的发展方向，AI技术对于经济发展，产业转型和科技进步起着至关重要的作用。而AI技术的研发，落地与推广离不开各领域顶级人才的通力协作。在推动AI产业从兴起进入快速发展的历程中，AI顶级人才的领军作用尤为重要，他们是推动人工智能发展的关键因素。
因此，上至发达国家政府，下至科技巨头AI创业公司，无不将AI视为提升自身的核心竞争力的根本性战略。能够引领AI发展的顶级人才，环顾全球，尚不足千人，自然成了供不应求的抢手货。
能够引领AI发展的顶级人才，环顾全球，尚不足千人，自然成了供不应求的抢手货。
然而，人工智能领域人才分布极不平衡，全球AI领域人才约30万，而市场需求在百万量级。
其中，高校领域约10万人，产业界约20万人。
全球共有367所具有人工智能研究方向的高校；
每年毕业AI领域的学生约2万人，远远不能满足市场对人才的需求。
在这种供需极其不平衡的形势下招募团队，大公司比小公司有优势，国际巨头公司比大公司有优势，在某种意义上，国家比国际巨头还有力量。
美国人工智能领域的人才无论从数量、质量都要远超其他国家，虽然中国政府已经将人工智能上升到国家战略层面，但是仍然不能立即改变我国AI人才供需严重不平衡的现状，对此，我国应从政府，企业，高校，协会多种途径实现我国人工智能领域三步走的目标。
第一篇：美国主导下的全球AI人才发展现状
第1章 全球AI人才发展概况
当前，上至发达国家政府，跨国互联网巨头，下至研究机构、AI创业公司，无不将AI视为提升自身的核心竞争力的根本性战略，并预期AI将深刻改变人类社会生活、改变世界。
在国家战略布局方面，许多国家均有战略部署。其中，美国、中国、英国和日本各有特色。美国布局完备，领先各国一大步；中国则聚焦战略发力，积极扩充人才规模；英国则稳步推进，力求争先；而日本希冀通过机器人战略，打造超智能社会5.0。
▌ 1.1 四国AI战略布局对比
美国在AI战略方面布局完备，体现了高度的战略前瞻性，领先各国一大步。
首先，美国从顶层设计入手，规划了比较完备的人工智能发展战略。其次，美国政府设立专职负责机构，推动人工智能落地。再次，美国在AI人才方面举措超前，构建了完备的不同层次的人才梯队。
中国提出AI发展规划，谋求成为世界中心。中国政府将人工智能上升到国家战略层面。2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，明确指出新一代人工智能发展分三步走的战略目标，到2030年使中国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。
英国要成为最适合发展和部署AI的国家。英国在人工智能道德标准及政府监管研究领域一直表现积极， 英国政府2013年就将人工智能列为八项伟大的科技计划。2017年10月15日英国政府发布了报告《在英国发展人工智能》，目标是使英国成为世界上最适合发展和部署人工智能的国家。
日本推行机器人战略，提出超智能社会5.0（略）。
▌ 1.2 全球AI高等教育对比
科技的发展核心之一在于研发人才的数量和水平，而这一条件取决于国家的人才培养体系，即教育系统。完善系统的教育体系能够为科技发展强力续航，提供源源不断，规模庞大的专业人员和研究人员。
目前，全球共有367所具有人工智能研究方向的高校，AI领域的人才数量约有10万人。其中，有6000多名AI领域的学者，以及7万余名AI相关专业在读硕博研究生以及其他。每年AI相关领域硕博毕业生约2万名。
在这367所高校中，美国拥有168所，占据全球的45.7%，独占鳌头，加拿大、中国、印度、英国位于第二梯队。
人工智能领域学术能力排在世界前20的学校中，美国占据14所；排名的前八个席位都为美国所占据。雄厚的学术研究实力，帮助美国在人工智能领域取得了首屈一指的地位。而其他国家，在学术能力上与美国差距巨大，如何发展AI教育，是值得思考的问题。
第一，高校AI专业设置：国内高校的AI起步较晚
第二，国外高校AI专业招生：关注理科素质，综合评判
第三，国外高校AI课程设置：计算机科学是基础
▌ 1.3 全球AI产业人才分布
目前，全球人工智能领域中，产业人才约20万人，大部分分布在各国初创企业和科技巨头中。
从国别来看，AI产业人才主要分布在美国、中国及其他国家的企业中。
以在初创企业工作的AI人才为例来看。截至2017年6月，全球人工智能初创企业共计2617家。美国占据1078家居首，中国以592家企业排名第二，其后分别是英国，以色列，加拿大等国家。
其中，美国1078家人工智能初创企业约有78700名员工，中国592家公司中约有39200位员工，只有美国的50%。
美国人工智能初创企业主要以1-10人和10-50人的团队为主，这种小型团队共759个，占据全美的70.41%，是美国AI初创公司的主力军；中国人工智能初创企业主要是10-50人的团队，总量384个，占据全国的64.86%。可以说，美国的小型创业团队规模比中国小。在需要同等技术的情况下，美国团队的平均能力和可创造价值高于中国团队。
由于AI产业大量的核心技术和资源掌握在科技巨头企业手里，因而引领AI产业发展的人才，除了高校，很多也聚集在科技巨头中。
在AI人才队伍建设方面，科技巨头内部出现了一些新变化,例如，专门设立AI研发团队，传统研究院也正向AI研究院转型，面向产品和技术应用项目的团队不断涌现。
各巨头还将挖掘AI人才的触手伸向了国外。例如拥有多伦多大学、蒙特利尔大学等AI研究重镇的加拿大，吸引了大量AI人才聚集，因此，谷歌、微软和Facebook先后在加拿大成立了AI实验室或办事处。
第二篇：全球AI顶级人才全景图
据估算，目前，全球AI研究及直接从业者约有30万人，主要分布在高校、AI新兴企业、科技巨头以及其他领域。其中，高校约10万人，产业界约20万人。
从这30万人中，我们筛选出其中各领域顶尖人才近千人进行了较为详细的调查和统计后，筛选出有代表意义的人才进行了“画像”，包括：学术领域204人，领先企业81人，科技巨头50人，投资人24人。
第2章 四大领域顶级人物画像
▌2.1 学术领域：顶级学者画像
筛选的一个重要指标是，他们自2006年至今，在人工智能领域顶级会议上发表过30篇以上论文，以及其他指标。
从统计来看，这些学者分布于全球4个大洲12个国家的53所高校，其中位于美国的学者最多，占总数的63%。
其中，有35位华人，占总数的17.2%，他们之中又有12位任教于清华大学、北京大学、上海交通大学、香港科技大学等国内高校。
就研究领域而言，这204位学者有的研究偏底层的机器学习、人工智能算法，也有的研究与现实应用更为贴近的计算机视觉、自然语言处理、机器人等方向。
2.1.1年龄：活跃学者以中青年为主
对比研究各领域学者年龄可知，人工智能、计算机视觉、机器学习、自然语言处理这四个领域学者年龄差距不大，而研究机器人的学者年龄偏大。
2.1.2性别：女性比例极低
在学者性别方面，男性学者在AI领域占比远超女性学者，男女学者比例约为7:1。女性学者主要集中在美国、加拿大以及英国。
虽然女性占比较少，但所取得的成就却巾帼不让须眉。例如MIT计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）主任Daniela Rus，在机器人领域尤其是自动驾驶方面做出了杰出贡献。
2.1.3地区：主要分布于北美（略）
地区分布上，学者主要分散在北美、欧洲、中国、日本、新加坡、澳大利亚等国家。
2.1.4教育经历：学者们多毕业于CS四大名校
统计学者的毕业学校，发现他们100%都拥有博士学位，而他们之中的大部分都毕业于美国高校。其中从卡耐基梅隆大学、斯坦福大学、加州大学伯克利分校、麻省理工大这CS四大名校学走出的学者比较集中。
2.1.5专业背景：98%的学者拥有CS或EE博士学位（略）
2.1.6学界与业界：学界业界联系紧密
在AI的细分领域中，学者人数最多的领域是机器学习，其次是计算机视觉、机器人和自然语言处理。总体而言，学者越来越多地拥有双重身份：一方面在学校进行研究，另一方面也服务于企业，为人工智能领域做出更贴近产业的贡献。在其中，有52名学者在企业界担当首席科学家、技术总监等职位，有17名学者创办过自己的公司。可见人工智能领域学界和企业界联系紧密。
▌2.2 领先企业：顶级企业家画像
领先企业的数量和体量，也是衡量一个国家产业发展水平的重要标准。
从全球领先的人工智能企业出发，我们筛选出49家全球领先的人工智能企业作为分析主体，包括两家上市企业，独角兽企业，部分被巨头收购的AI创业公司和人工智能转型公司。他们的融资额均在一亿美元以上。
这些带领公司构成了全球人工智能产业的金字塔尖的企业级画像如何？
2.2.1全球超过一半领先企业诞生在美国
美国拥有领先企业数量位居第一，共有26家，占据总量的53%；
中国位居第二，拥有12家，占据总量的24%。总体来看，中美两国处于发展的第一梯队,与其他国家拉开较大差距。
2.2.2 创业场上80后独领风骚
顶级企业家的年龄相对年轻。约50%的企业家年龄不超过40岁，其勇气和魄力可见一斑。44%的人年龄分布在40岁到60岁，只有不到6%的全球领先企业创始人年龄在60岁以上。
2.2.3国籍：中美企业家数量最多，美国优势明显
从企业家的国家分布来看，81位企业家中拥有美国国籍的有43位，占据了一半以上，中国国籍的有17位，位于第二，英国有6位，位于第三。华人数量一共20位，约占总人数的1/4，华人在AI全球领域扮演着重要的角色。
2.2.4 高知云集，超过2/3的硕博占比（简）
▌2.3 科技巨头：顶级实验室负责人画像
科技巨头公司的研发团队是一股不容忽视的力量。我们从全球十大科技巨头中，统计了21个实验室，总计50位负责人。他们中超过90%的人拥有博士学历，男性为主占据总体90%，并且74%的人年龄在50岁上下。
2.3.1 AI巨头研发团队（略）
在收录人才水准在一定标准线之上的情况下，企业搜集的研发人才越多，研发能力就越强。
数据说明：以上仅为估算值
2.3.2 AI研发团队负责人画像
✦ 男性占绝对优势，60后和70后是主力军
巨头企业AI技术负责人中男性以90%的比例占绝对优势，且1960年代和1970年代出生的人为主力军（分别占36%和38%）。这不难理解，60后和70后在38-57岁之间，正当创造力和经验合力最好的年龄；而50后的资深人士渐渐退出工作一线； 80后年轻人才因欠缺团队管理经验而领导力不足。
✦ 中国人和美国人居多，英国人、印度人、法国人也不少
按出生地统计，巨头AI团队负责人的主要出生国家为中国（32%）和美国（26%），两国人数超过了总体的一半以上。另外，英国人（8%）、印度人（8%）、法国人（6%）的占比也显著高于其它国家。
但美国对AI人才的吸引力远高于中国。在中国工作的AI团队负责人的出生地全部为中国；而在美国工作的中国人却为数不少。
▌2.4 投资人
2.4.1 富有远见的投资机构
截至2017年，全球AI领域投资规模前13名的投资机构均由中美两国独占，其中中方占有4家投资机构，占总量的30.77%，美方占有9家投资机构，占总量的69.23%。单从投资机构数量上来看，美国投资界对AI领域的关注度要大大超越中国，显示其更加看好AI领域的发展前景。
AI领域投资规模前三名分别是IDG资本、创新工场、AME Cloud，其中IDG资本在AI领域的投资规模占到各个机构投资总额的25.6%。
2.4.2 投资人画像：（简）
从投资人国籍分布来看，24位投资人中美国国籍的有14位，占据了一半以上；中国国籍的有8位，位于第二；印度与马来西亚各有1位，并列第三。华人数量一共9位，占总人数的37.5%，华人在AI投资领域扮演着重要的角色。
AI领域投资人大部分为男性，24位投资人中仅有2位为女性，男性在AI领域占据着绝对优势。
▌2.5 本节数据来源及补充说明（略）
第三篇：中国AI人才市场为何一将难求
2017中国AI人才供求研究
当前，人工智能领域的竞争，主要体现为人才之争。我国AI人才以80后作为主力军，主要分布在北京、上海、深圳、杭州、广州，人才需求量也以这些城市居多。
根据相关数据显示，中国592家公司中约有39200位员工，而中国对于AI人才的需求数量已经突破百万，但国内AI领域人才供应量却很少，人才严重短缺，中小企业招聘更加困难。
此外，企业对于AI人才的招聘门槛相对较高，硕士成为最低门槛，偏爱双一流院校毕业生，专业以计算机、数学、物理为主。
第3章 AI人才需求现状
▌3.1 供不应求，人才需求爆炸式增长
▌3.2 京沪浙粤，北京需求呼声最高（略）
▌3.3 马太效应，中小企业数量多而需求小
▌3.4 企业重学历，大专学历仅占1.1%
第4章 AI人才供应现状
▌4.1 供应飙升，缺人现象却更加严重（简）
保守估计，截止到2017年10月，我国人工智能人才缺口至少在100万以上。而且，由于合格AI人才培养所需时间远高于一般IT人才，人才缺口很难在短期内得到有效填补。
▌4.2 学历分布,本科硕士为主（简）
▌4.3 谁有优势？双一流大学占九成（简）
此外，海外留学生也成为补给国内AI人才的重要一环。
从留学国家来看，人才分布高度集中，前五国留学生占到了总数的八成，依次为美国、英国、澳大利亚、新加坡和日本，其中仅美英两国占比就接近六成。
第四篇：中国AI企业如何拼抢AI人才？
第5章 对企业招聘的影响：高价求才
（简）
▌5.1 平均月薪2.58万，招聘薪资水涨船高
过去3年中，AI相关岗位平均招聘薪资正以每年近8%的速度增长。
到2017年，人工智能岗位平均招聘薪资已达2.58万元，远高于一般技术类岗位。
从薪资分布上看，近八成岗位招聘薪资超过2万元，五成职位招聘薪资突破3万元，还有1.9%的企业更是开出5万元以上月薪吸引顶级人才，而标注的月薪还只是薪酬福利的一部分。
我们注意到，几乎50%人工智能岗位的职位描述上会提到为员工提供股票期权，部分巨头更是会将解决户口作为吸引牛人的重要手段。
可以说，为争抢优秀人才倾其所有已成为所有AI公司正在做的同一件事情。
除了高昂的起薪外，AI人才薪资成长率也极为可观。数据显示，AI人才前5年的薪资复合增长率达到16.9%,远高于其他互联网职位。五年以上工作经验的AI人才月薪普遍在4万元以上，部分核心岗位人才，前3年薪资增幅更是突破25%。利用高薪资涨幅锁住AI人才，降低流失率已是业内的一个普遍做法。
▌5.2 高层亲自出动，争抢人才白热化 （略）
▌5.3 主动降低门槛：老鸟渐少新兵吃香
AI人才需求激增，合适牛人数量稀少，迫使企业不断降低工作经验门槛，甚至不惜从零培养人才。
数据显示，近2年，企业对AI人才工作经验要求不断下降。
2017年，有30.4%的AI职位工作经验要求为三年或以下，较2016年增长9.5个百分点，其中一年以内的实习生占比已达6.0%。较2016年提升4个百分点。
特别是创业公司，由于在抢人竞争中往往处于明显劣势，更倾向降低门槛来增加应聘该岗位的人才数量。
第6章 对人才应聘的影响：待价而沽
▌6.1 平均期望薪酬何以低于平均招聘薪资
▌6.2 语音识别、机器人领域大受追捧（略）
▌6.3 大厂有魅力，价低也要去
注：公司规模是指企业的整体规模，并非研发人员数量
▌6.4 AI人才如何胜出？掌握复合技能
我们观察到，AI人才掌握的技能宽度和深度均在逐渐提高。2017年求职的人工智能人才中，有68%的人掌握至少3种技能，较2015年增加了10个百分点。
目前简历中最常出现的技能包括spark、深度学习、算法研究、Hadoop，Python等。
第7章 AI对工作岗位的冲击与机遇
▌7.1 冲击：低技能职位难以为继
近些年来，在云计算能力指数级增长、数据驱动能力渐强的作用下，人工智能在多个领域方面取得了显著进步。技术的飞速发展，不仅改变了很多行业原有的生态环境，也搅乱了低端劳动市场人才结构，大批简单、重复性和标准化程度高的工种，面临被首先淘汰的命运。根据目前职位发展现状，我们列举了一些已从数据层面上反应出来正受人工智能冲击的职位。
7.1.1 录入员、速记员、文字秘书负增长
随着语音和图像识别精准度的飞速提升，人工智能在文本录入领域的发挥空间愈发广阔，留给录入员、速记员的工作机会及发展空间越来越窄。
7.1.2 翻译人才即将负增长
7.1.3 仓储管理出现36%的降幅
7.1.4 客服2017年首次呈现负增长
▌7.2 革新：高技能的新职位爆发式增长
▌7.3 热潮：大批技术人才转战AI
第8章 AI人才未来发展预测
（略）
第五篇：中国之路怎么走？
AI人才严重短缺。中国尤其短缺。中国未来的AI人才队伍如何建设，是个非常值得关注的问题。中国人工智能产业的崛起，不光需要依靠研发费用和研发人员规模上的持续投入，还应该加大基础学科的人才培养，尤其是在算法和算力领域，只有投入更多的科研人员，不断加强基础研究，才会获得更多的智能技术的创新和突破。
国家已经将人工智能上升至国家战略的层面，并提出了三步走的战略目标，国家可以从政府、企业、高校、协会四条路径实现该目标。
政府主要是提供政策扶持，具体措施包括增加高校招生、吸引归国高端人才、政策倾斜、完善法律法规和行业标准。
企业则应把握产业大趋势，结合自身情况，找准发展方向，实施校企AI人才联合培养，建立长期人才储备，此外，企业可以开展企业公开课，帮助中小企业转型升级。
高校方面则应推动高校开放政策的实施，拥抱企业、提高AI科研经费，大力发展交叉学科。
协会应当促进协会发展，构建产学研合作新模式、完善交流平台，形成成果转化体系。
第9章 中国AI人才队伍建设路径探讨
（简）
▌9.1 政府层面
2017年7月份，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，将新一代人工智能发展提高到国家战略层面，提出了分三步走的战略目标。到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心，智能经济、智能社会取得明显成效。基于上述目标，有如下路径可供探讨。
9.1.1 增设人工智能一级学科，提高新生人才数量
人工智能的竞争是人才与技术的竞争，但我国目前人工智能人才远不能满足需求，基础理论成果与美国有一定差距。所以，人才是我国实现战略目标的重中之重。要增加人工智能人才，一方面可以通过自己高校培养，另一方面可以引进国外高端人才。
9.1.2 吸引归国高端人才，AI千人计划刻不容缓
国外引进人才方面，一是引进人工智能领域国际顶级科学家，二是引进优秀青年人才。通过特殊政策、渠道，充分利用现有的“千人计划”等人才计划，吸引海外人才，带回国外先进技术，促使中国产业技术突破。同时可以通过薪酬补贴等方式激励企业、高校引进人工智能人才。
9.1.3 给予人工智能产业适当政策倾斜
发展企业方面，需要国家给予企业政策方面的支持。对人工智能中小企业和初创企业给予优惠的财税政策，例如税收减免，研发费用加计扣除政策；鼓励传统企业例如家电家具产业向人工智能产业升级；针对行业巨头和“独角兽”企业，在保证安全的前提下实现数据开放，合作成立国家实验室等。
▌9.2 企业层面
9.2.1 把握产业大趋势，找准发展方向
企业应该了解国家的发展方向和战略方向，再和整个产业的发展方向相结合，结合自身优势，找准自身的发展方向。企业还可以通过参加人工智能业界的交流会来获取业界的最新动态。同时，也可以去美国硅谷等人工智能企业集中的地区取经。
9.2.2 联合高校培养AI人才，建立长期人才储备
校企合作是解决人工智能领域的应用型人才巨大缺口的重要方式，企业在业界的积累将为人才培养释放出巨大的能量。具体而言，企业可以与学校共建人工智能专业和课程，设置科学的人才培养体系与教学方案，参与学校实验室与配套环境的搭建，在供给一定数据的同时，发布部分需要解决的问题让学生与教授尝试去联合解决，在业界经验有机融入到学校中去同时，也提供学术为产业贡献的机会。
9.2.3 开展企业公开课，帮助中小企业转型升级
在人工智能领域，领先的巨头企业可以尝试开展企业公开课，向中小企业传递前沿理念和企业布局，担任产业转型升级的思想启蒙导师。在传播产品，扩大企业影响力和提升社会形象的同时，促进中小企业进步。
▌9.3 高校层面
9.3.1 推动高校开放政策实施，拥抱企业
学术要走出象牙塔，促进科技成果转化。
9.3.2 提高AI科研经费，大力发展交叉学科
科研经费对于科研项目的成果的影响不言而喻，提高AI科研经费可以支持成立更多项目组和课题组，让更多的教授和学生获得更大的发挥空间，促进科研成果的诞生和量产。
另一方面，人工智能及其相关专业应该大力加强和其他专业的联系，发展交叉学科。在不同知识体系和数据背景下，发现新东西，提出新思路，发觉新方法。利用人工智能的学习、筛查等能力帮助传统学科焕发新生。
▌9.4 协会层面（略）
结语：人工智能是机遇还是威胁
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观点
麦肯锡研究：2030年，机器人或将取代全球8亿个工作岗位
编者按：本文来自华尔街见闻，作者：叶桢。
关于机器人将抢走人类工作机会的讨论已经屡见不鲜，但近日麦肯锡给出了一个触目惊心的数据：在自动化发展迅速的情况下，到2030年，全球8亿人口的工作岗位将被机器取代。
麦肯锡全球研究院(McKinsey Global Institute)在周三发布的报告中称，包括人工智能和机器人技术在内的自动化技术将为用户、企业和经济带来明显好处，提高生产率并促进经济增长。但技术取代人工的程度将取决于技术发展、应用、经济增速和就业增长等因素。
这份研究范围涉及46个国家的报告对不同程度自动化进展对就业的影响进行了分类预测，在自动化发展相对缓和的情况下，到2030年，机器人将取代全球4亿个工作岗位。
报告指出，自动化对就业的潜在影响因职位种类和行业部门不同而异，其中最容易受到自动化影响的是那些涉及在可预测环境中进行物理活动的工作类型。
例如机械操作，快餐准备，以及数据收集和处理，这将令取代大量劳动力，包括抵押贷款发放、律师助理事务、会计和后台事务处理等岗位。
而受自动化影响较小的岗位通常涉及管理、应用专业技术和社会互动，因为机器在这些方面的表现还无法超越人类。
另外值得一提的是，在不可预测环境下的一些相对低收入岗位，例如园艺工人、水管工、儿童和老人护理人员受自动化的程度也会较低，一方面由于他们的技能很难实现自动化，另一方面，由于这类岗位工资较低，而自动化成本又相对较高，因此推动这类劳动岗位自动化的动力较小。
自动化不意味着失业，就业大变迁时代即将到来
麦肯锡特别指出，被机器人取代并不意味着大量失业，因为新的就业岗位将被创造出来，人们应该提升工作技能来应对即将到来的就业大变迁时代。
麦肯锡预计，在自动化发展迅速的情况下，3.75亿人口需要转换职业并学习新的技能；而在自动化发展相对缓和的情景下，约7500万人口需要改变职业。
刺激就业岗位增加的因素包括：
收入和消费的增加。麦肯锡预计在2015年至2030年间，全球消费将增长23万亿美元，其中大部分来自新兴经济体的消费阶层。仅消费行业收入的增加就预计将创造出2.5亿至2.8亿个工作岗位；
人口老龄化趋势。随着人们年龄增长，消费模式将发生变化，医疗和其它个人服务方面的支持将明显增加，这将为包括医生、护士和卫生技术人员在内的一系列职业创造新需求。麦肯锡预计，在全球范围内，到2030年，和老年人医疗保健相关岗位可能会增加5000万到8500万。
技术发展和应用。在2015年至2030年间，科技相关支出预计会增加超过50%，因此技术开发相关工作需求预计也将增加，其中一半约为信息科技服务相关职位。麦肯锡预计，到2030年，这一趋势将在全球创造2000万到5000万个就业机会。
此外，麦肯锡指出，基础设施投资和建设、可再生能源等方面投资以及部分工种在未来的市场化趋势也将创造新的就业岗位需求。
1亿中国人面临职业转换
从人口数量角度，中国将面临最大规模的就业变迁。
麦肯锡报告指出，在自动化发展迅速的情境下，到2030年中国约有1亿的人口面临职业转换，约占到时就业人口的13%。
当然这一数字相对中国过去25年经历过的农业向非农劳动岗位的变迁来说，并不算多。麦肯锡认为，随着收入继续增长，中国就业人口从农业转向制造业和服务业的趋势预计将会持续下去。
麦肯锡预计，到2030年，在自动化发展迅速的情境下，中国高达31%的工作时间将被自动化，如果发展相对缓和，这一数值将下降到16%。
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观点
为什么越来越多的创业公司选择远程工作？
本文作者是Remote Rise的联合创始人，Remote Rise主要帮助大大小小的公司更高效地远程工作，享受分布式团队带来的益处。Product Hunt也是远程分布式工作模式的忠实信徒，团队三分之二的员工在旧金山之外的其它地区，这些员工所在的地区跨越9个不同的时区，团队主要依靠像Slack和Zoom这样的团队沟通协作工具让不同地区的员工进行沟通与协作。
随着技术日益打破地理障碍，企业招聘和组织的形式都有可能发生革新性的变化，轻轻点击鼠标，雇主可以接触到全球最好的人才；雇员更像自由人，可以随时随地随心所欲地工作。未来的工作也许是远程分布式工作模式，因为在虚拟的世界里，大家可以没有距离。
我们已经发现Automattic、Toptal和GitHub等这样的大公司已经雇招聘了大量的远程员工，此外，我们也发现像GitLab和Zapier这样的小创业公司也开始选择远程分布式工作模式。
和过去相比，为什么现在越来越多的创业公司开始选择远程分布式工作模式呢？归结起来是因为：越来越多的创业公司创始人之所以开始选择远程工作，因为采用这种模式模式是非常必要的做法，而不是一种赶时髦的做法。
在现在这个竞争日益激烈的环境中，不管是已经获得融资的创业公司还是选择自力更生、独立创业的创业公司，他们都在寻求以更低的成本提高生产效率的方法。当人们对增长和效率的追求比以往任何时候都要强烈的时候，远程工作对创业公司的诱惑力将会越来越大。
下面就是为什么越来越多的创业公司创始人都开始选择远程分布式工作模式：
（1）从公司业务上看，远程工作是可行的
首先，创业公司创始人已经可以向昂贵的办公室租金开支说GoodBye了，因为一家公司中的几乎所有工作都是可以通过远程工作的方式来完成的。例如：
如果你问任何每天需要做通勤车来公司上班的研发人员，他们都会告诉你说，如果允许远程办公的话，他们是不想每天都来办公室工作的。
再看看销售人员，大多数销售人员都是内部销售人员。作为一个软件销售人员（内销），无论在办公室工作还是远程工作，几乎是没有什么区别的。
最后再说说客服支持团队成员，他们大都是基于云端软件来监控一个仪表板，并通过聊天或其他云端会议工具的方式来解答客户问题。对于他们来说，在办公室工作和远程工作也是几乎没有什么区别的。
因此，在通常情况下，不管是开发产品、销售产品还是售后客服，所有这些工作都可以通过远程工作的方式来完成的。现在的产品几乎都是基于云端的，员工的大部分工作都是可以基于第三方的云产品来完成。因此就不难理解为什么在没有一个集中办公室的情况下也能将工作高效地完成了。
（2）企业级软件的日益完善，让团队远程沟通协作变得更加方便
从理论上讲，在创业公司工作的每一个员工其实都是可以远程工作的，这一点一直很吸引人。如果放在过去，这是绝对不可能的。几年前，通讯技术还无法满足一个完全远程分布式工作团队的远程沟通协作需求的。新的技术和以及对旧技术的不断迭代使得工作流程和团队沟通变得更快、更顺畅，而且通常情况下是能满足远程工作环境的需求的。
远程团队成员之间的彼此沟通大多数情况下都是异步的，这意味着沟通之间的时间间隔有时非常长的。在过去，选择远程工作的公司的成员之间的沟通可能有点太过异步了，从而导致工作效率极其低下。
如今，像Slack、Zoom和Trello这样的工具正在缩短同步沟通和异步沟通之间的鸿沟。这些工具在虚拟环境中重新塑造了全新的办公体验。Slack拥有各种频道、gif动画和分享功能，就像一个虚拟办公室，而Zoom能够让团队成员远程面对面地交流。
远程工作的团队存在的沟通效率低下的日子已经一去不复返了，在真实办公室里的所有工作场景几乎都可以被复制。事实上，根据报告显示，2017年的远程工作人员的工作表现比他们那些在集中办公室里工作的同行们的工作表现更好，或者至少和他们差不多。
（3）网罗全球各地优秀人才
让很多创业公司选择远程分布式工作模式的最重要的一个原因在于，远程工作模式能够帮助公司更好地网罗全球各地优秀人才的加入。在本地的人才池中，掌握小众技能的优秀人才是非常抢手的，所以，为什么要把公司限制在一个本地人才池、而不放眼全球的人才池呢？
在旧金山，对高技能员工的的抢夺和竞争尤其激烈，所有很多公司的创始人开始选择在全球其它地方寻找优秀的人才。对于绝大部分创业公司而言，在员工福利待遇上很难与Facebook和Google这样的公司进行竞争。
现在，如果一家小创业公司在北达科他州的Fargo找到了一位非常出色的高级工程师，那么签约并留住那个人就变成了一场全新的球赛。在远程分布式工作模式下，用人成本相对更低，像Zapier这样的公司还发现，远程工作的员工通常会在一家公司待更长时间，流失率相对更低。
为公司寻找一位联合创始人也是同样的道理。那些梦想创办一家软件公司的非技术创始人将很难在人才竞争非常激励的地区找到一位优秀的首席技术官。因此，与其与那些知名软件公司在争夺首席技术官上展开正面交锋，非技术背景的创始人可以选择在热门科技人才市场之外的其它地区寻找合适的首席技术官，这对他们而言将是一个更好的选择。一个高技能人才为什么不会选择搬到硅谷去加入一个小创业团队，这里面是有很多原因的，包括家庭原因和其它方面的原因。对于许多人来说，远程工作将是一个可行的解决方案。
最后的思考
大约在三年前，当时我在旧金山湾区的一家科技公司工作过，有一天，我发现自己和我的经理在Slack进行了非常深入的交谈，而当时他就站在公司的站立式办公桌前，而且就站在我对面。在面对面的情况下，我们依然会选择在Slack上进行交流，而不是面对面交流。当时我就想，这个办公室里的每个人其实都是可以在家远程工作来完成各自的工作的。事实证明，我并不是唯一一个认为集中式的办公室对创业公司来说并非完全必要的人。大家都喜欢在家远程工作。一份报告显示，从2005年到2015年，远程工作的人数增长了115%，而且这个数据还会继续上升。
如今，通讯协作工具已经非常完善了，而且很多地区的人才的竞争正在变得越来越激烈，因此，创办一家拥有一个集中办公室的公司是没有太大意义的。根据我在几家软件创业公司远程工作中收获的心得体会，如果我自己明天就创办一家公司的话，我肯定会选择远程工作的方式的，这想都不用想。
原文链接：https://blog.producthunt.com/why-startups-are-going-remote-in-2017-7b6b60e9e8ff
编译组出品。编辑：郝鹏程。
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