头图来自视觉中国
办公场所的监控由来已久，在 AI 技术的助力下，“打工人”在数字世界的一举一动都成为可追溯的报表，欢迎来到“生产力工具监控的新时代”。
在云计算领域，AWS 已悄然入局多云市场；跑赢股市大盘的云计算公司们，关于营收的计算依然充满分歧；SaaS 公司在个人产品与团队产品之间如何抉择，本期会提供几个思考角度。
本期还将关注以下议题：AI 国家指数里的部分细节、Uber 放弃自动驾驶与抱团的自动驾驶创业公司、中国量子计算原型机、AWS 持续完善 Sagemaker、腾讯“新人设”等。
焦点：生产力工具监控、面部识别与政府
疫情催生了巨大的在线办公需求，Office 无疑是企业在线办公的重要产品。《卫报》此前披露微软 365（办公套件）里存在对员工的“监控功能”。根据微软官方博客的说明，这个名为 “Productivity Score” 的功能，旨在以可视化的方式展示企业在 Office 套件里的工作情况（下图来自 Twitter）；但当所有的工作迁移到线上之后，这个默认开启的统计也就成为一种对于员工的“新监控”。
最新的信息是，微软表示 “Productivity Score” 里的用户名将被移除；同时强调，这份统计只是帮助企业了解自己的数字化适应能力，而不是为了统计员工的工作情况。
我在看到这条新闻的时候想到了 2018 年一期《经济学人》杂志的封面（如下图），正如这期杂志的社论所言，监控员工并不是什么新鲜事，自工业革命开始，资本家们迫切希望了解“打工人”的工作效率，从早年间的工厂监工到当下各种打卡机制，无一不是为了监控员工。
而在人工智能各项技术突破的助力下，监控员工的方式不仅多样而且更加精准。《经济学人》介绍了一家名为 Veriato 的技术公司，该公司的产品甚至跟踪和记录员工在电脑上的每一个按键，以衡量他们在电脑前的操作是否是在工作。上周，AWS 发布了一个面向工厂生产线的解决方案，这个方案包括两个用途：其一，利用机器学习能力监测工厂设备的健康状况；其二，通过计算机视觉的能力，为工厂里的普通监控摄像头提供机器学习能力，可实现对员工是否保持社交距离的监测。
FT 的报道称，这是 AWS 收集物理世界数据的开始；但我更觉得，这是 AWS 或者亚马逊输出基于 AI 的监控技术的开始。
而在所有的监控技术里，科技公司将面部识别技术卖给政府机构的伦理争议从未停止。过去的这一年，IBM 已经公开表示将退出面部识别市场，不再研发与销售相关软件与服务；随后亚马逊宣布停止向警察部门销售面部识别产品 Rekognition 一年；几乎同时，微软表示，在全国性监管法律出台前，不会向警察部门出售面部识别技术。
也是在这一年，伦敦警察部门将开始使用面部识别技术识别警方监视名单上人，NYT 援引批评人士的话称：此举代表了英国监控国家的扩张以及对公民自由的严重威胁。
伦敦的情形也发生在莫斯科。Forbes 的报道称，莫斯科当地政府与科技公司 NtechLab 合作，将 “FindFace” 作为莫斯科面部识别的重要项目。
根据 NtechLab CEO 的说法，这是目前全球最大的“实时”面部识别项目，可将人群中的人脸实时匹配到警方的数据中。
而最近，国内关于面部识别的讨论也进入到一个新阶段，结合各地紧锣密鼓出台的地方法规来看，整个社会对面部识别技术的无限制使用或将按下暂停键。科技媒体《智东西》的报道指出，12 月 1 日正式通过的《天津市社会信用条例》里，第十六条如下图所示：
这也对包括面部识别系统在内的生物识别系统提出了新的要求：必须获得被采集人的同意并约定用途。
不过遗憾的是，当技术中立与政治绑定在一起的时候，很多议题也无法轻易讨论。在非洲乌干达，当地政府使用华为的监控摄像头逮捕抗议人士；在中国，包括华为以及所谓 “AI 四小龙”在内的众多公司，也在持续获取地方政府的智慧城市订单，这其中，监控与识别又是重中之重。
行业：AWS 的多云、云计算产业营收、SaaS 产品策略
很长一段时间里，AWS 对诸如混合云、多云的字眼保持距离，甚至这家公司一度也不允许合作伙伴在 re:Invent 大会的展示现场使用这些词。在 AWS 的看来，公有云才是数字化的未来选项，或者是唯一的选项。
不过，整个市场却在发生很多有趣的变化。一方面，微软、Google 相继推出了多云产品，比如 Azure Arc 或 Google Anthos，旨在帮助客户管理多个云平台或着本地数据中心与云平台上的业务与应用。
另一方面，大企业客户对于单一云服务商的谨慎态度，也衍生出了更多需求，客户当然需要云平台，但更需要灵活、可控的云服务商选择。
上述这些构成了 AWS 悄然布局多云市场的大背景。在上周发布了 ECS Anywhere和 EKS Anywhere 之后，即便没有提及“多云”，但可以把 AWS 的弹性容器服务和弹性 K8s 服务运行在其他云平台或本地数据中心，事实上也宣布 AWS 踏入到多云市场，这两个产品将在 2021 年正式上线。
2020 年这场疫情的最大“受益者”或许就是云计算公司，FT 援引一份来自 BVP 的云计算投资指数称，2020 年云计算公司的股市表现跑赢了大盘。
正如 FT 所言，当下对于云计算公司营收评估标准的分歧，使得统计这些公司真正云业务营收变得非常困难。比如华尔街目前会将年度经常收入（Annual Recurring Revenue，简称为 ARR）作为衡量云计算（特别是以订阅为主的商业模式）公司的关键指标，其基本意思是指产品或业务在一年内计划的所有持续收入；但对于 “Recurring” 的定义，并没有明确且行业认可的标准，由此带来的也是各自不同的云计算营收评估结果。
最后谈谈 SaaS 公司的产品策略，很多 SaaS 类产品都有个人与团队（企业）版本，前 Yammer 创始人、投资人 David Sacks 在一篇邮件通讯里强调：SaaS 公司要把团队产品放在首位。
David Sacks 主要从营收、客户留存以及产品扩张的角度对比了团队版产品与个人版产品的不同，同时也对目前存在个人与团队版本的 SaaS 公司提出了几个建议，比如加入更多共享与协作的功能，从而加速团队版本产品开发。
国家 AI 指数
知名智库 Tortoise 日前发布了一份全球 AI 国家指数，从实践、创新与投资三个方面梳理了全球主要国家的 AI 能力。总体上看，美国、中国、英国、加拿大、以色列位列前五，如下图：
在单独几个类别里，有一些值得注意的数据，比如政府 AI 战略方面，两个中东国家——阿联酋与沙特——处于领先地位，中国位居第三。
人才方面，除了遥遥领先的美国之外，新加坡、印度甚至荷兰都能挤入前十。
对于 AI 基础设施，亚洲国家和地区显然更具优势，同时也看到了爱尔兰、荷兰、挪威这样的欧洲国家。
关于这个指数的研究方法，可参见 Tortoise 提供的这份报告。
美国总统通过行政命令，要求联邦政府在开发、部署 AI 时遵循九项原则。这些原则包括合法、有目的性、透明性以及可追溯等。
接下来，白宫会为联邦政府各机构制定相关路线图，预计在 2021 年 5 月正式发布，需要注意的是，该原则的适用范围不包括五角大楼。
俄罗斯的最新 AI 计划。根据俄罗斯当地媒体塔斯社的报道，该国计划成立一个通用型的 AI 研究实验室，这个实验室由俄罗斯最大的银行 Sberbank 筹建，并将邀请来自德国的知名 AI 学者 Jürgen Schmidhuber 担任名誉主席，Jürgen Schmidhuber 在学术界享有盛名，也被认为是深度学习领域的关键人物，DeepMind 公司的多位研究者都是出自他的实验室。
不过需要提醒一点，目前只有塔斯社提到 Jürgen Schmidhuber 会加入该实验室的信息，我暂时没看到其他的消息来源。
自动驾驶：Uber 出局
Uber 正式出售旗下自动驾驶公司，“接盘侠”为另一家自动驾驶公司 Aurora。这也意味着，此前被寄予厚望的 Uber “自动驾驶+按需经济”的商业模式彻底终结。
近两年的时间里，Uber 自动驾驶业务获得来自软银、丰田的投资；但整个研发进展缓慢，还因为一场车祸引发关于自动驾驶安全性的巨大争议。FT 的消息称，此次出售自动驾驶业务，Uber 不仅将旗下 1200 名员工“转移”到 Aurora，还会向该公司投资 4 亿美元，同时两家公司建立战略合作伙伴关系。
尽管 Uber CEO Dara Khosrowshahi 表示，未来几年将让 Aurora 自动驾驶车辆进入 Uber 平台，不过这个表态有太多自我安慰的意味，持续的烧钱投入与无法短期突破的技术，成为摆在 Uber 以及整个自动驾驶行业的难题。
过去一年，“抱团”俨然成为自动驾驶领域的关键词：
此次 Uber 交易的另一个主角 Aurora，这家明星创业公司向汽车公司提供自动驾驶解决方案，这意味着，他们要和包括英伟达、Waymo 这样的巨头竞争，今年早些时候，随着 Aurora 大客户之一的克莱斯勒与 Waymo 签署一份排他性的协议，Aurora 也失去了一个大客户。
也是在上周，伊隆·马斯克表示，他对自动驾驶未来比人类驾驶更安全充满信心。
但这个“未来”有多久，并没有人知道。
量子计算原型机、腾讯“新人设”、数字健康等
中国成功构建 76 个光子的量子计算原型机“九章”，并实现量子计算优越性。这条信息得到《人民日报》的重点报道，该项目由中科大潘建伟、陆朝阳团队与中科院上海等多个研究机构合作共同完成。在计算玻色采样问题中，九章花费了 200 秒处理完 5000 万个样本，如果以现在的超级计算机计算能力来计算，处理这些样本需要 6 亿年，从而实现了量子计算的优越性。
如果你有相关背景，可以通过 Sceince 上的这篇技术分析获得更多细节。另一大科学期刊 Nature 也对此做了大篇幅报道，文章肯定了基于光子的量子计算原型机研究的巨大潜力，同时也指出，目前中国研究团队的这个项目并没有展示出是否可以解决实际问题。
腾讯“新人设”。腾讯现在努力打造一个“新人设”，以适应从一家消费互联网公司转型为产业互联网公司的新身份。这篇偏 PR 性质的文章，介绍了腾讯正在改变内部长期形成的“赛马文化”，文章用了大量的比喻来展示之前的混乱与正在构建的“希望”，类似这样 PR 宣传越来越多。
Google Cloud 获得德意志银行的大合同，两家公司签署了为期十年的合同。Bloomberg 指出，德意志银行接下来会将核心业务系统迁移到 Google Cloud，同时两家公司还将在应用开发与借贷产品上展开合作。
AWS 持续完善机器学习平台 SageMaker。新发布的 “SageMaker Data Wrangler” 能够提升机器学习数据准备阶段的速度，“SageMaker Feature Store” 与 “Sagemaker Pipelines” 则是在机器学习过程中的特征以及 CI/CD 中提供更多功能。
如上图所示，目前的 SageMaker 已经成为一个涵盖数据准备、构建、训练/调参与部署管理的一站式机器学习平台。
微软发布 Azure Purview。这是一个数据管理/治理服务，结合其官方博客透露的信息，该服务可以帮助企业管理不同环境（多云、传统机房）里的数据，使得企业可以快速建立数据管理/治理规范，以适应诸如欧盟 GDPR 的相关法律要求。
一组 AI 与数字健康的报道。这是一组 FT 与《柳叶刀》合作的内容，站在 AI 与数字健康相结合角度，梳理出在 AI、数字化等新技术面前的健康产业发展趋势，很值得一读。
另外上周出版的《经济学人》杂志也有一篇探讨数字化医疗的分析文章，感兴趣的朋友，可通过这里阅读。
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