|
随着自动驾驶技术的发展，从特斯拉到各大汽车公司，都越来越重视高精度数字地图。 能满足自动驾驶需求的数字地图对道路信息的细节要求很高。 每一个停车标志，信号灯以及车道线的相对位置都需要精确到厘米级别。 详细的数字地图可以帮助拥有自动驾驶技术的车辆更好地识别路况和确定位置。 对想做自动驾驶的大公司来说，普遍的解决方案是用配备高像素摄像头的车辆上路采集数据。 比如新闻上经常看到的谷歌的自动驾驶公司 Waymo，它的自动驾驶车辆在试验期间，就要进行大量持续的道路数据采集。 数据采集工作需要覆盖大量的道路，并随时对路况信息进行更新，这种工作量可想而知。 不但花费的时间很长，而且车辆本身的制造成本也很高昂。 有没有更好的办法采集数据信息呢？ 有家初创公司LvL 5决定用众包的方式采集高清地图数据。 LvL 5 是一家专注于构建高精度数字地图的初创公司，这种地图采用视频识别等技术，可以记录道路上指示牌，信号灯，路面标识等位置。 在美国开车的用户，可以和LvL 5合作，只需要拍摄行车画面，就可以在旅途中小赚一笔。 LvL 5 开发了一款应用 Payver ，可以把用户的智能手机变成数据采集器。 只需要在发动车辆之前，打开手机上的应用，并把手机放在前挡风玻璃中间，相机对准路面。 在行车的过程中，应用会自动识别指示灯，车道线，停车标志等位置信息，然后生成地图数据。 用户连接到 WIFI 后，这些数据就会发送到 LvL 5 的服务器上。 然后，用户就可以收到每公里一角钱的报酬。 如果你上传了一条没人记录过的道路信息，这个报酬是每公里五角钱。 LvL 5 创始人 Kouri 和 ErikReed 之前在特斯拉测绘团队工作。 当时特斯拉找不到任何提供这种地图信息的公司，这让他们看到了创业机会。 看到这个机会的不只LvL 5 一家，城市数据创业公司 Curb Technologies 也在做相同的事情。 他们向司机支付 3 美元每小时用来获取放在仪表板上 GoPro 记录的道路信息。 最值得关注的，不是这两家让人在开车时顺便赚钱的公司，而是它们使用的众包模式。 众包模式是指一个公司或机构把过去由员工执行的工作任务，以自由自愿的形式外包给非特定的，而且通常是大型的大众网络的模式。 借助互联网技术，众包模式可以让用户们实现跨时空的协作，获得巨大的产能，极大提高效率。 掌握众包模式的思维，有助于我们在生活中轻易解决一些难题。 有这样一个段子，英国的大不列颠图书馆是世界上藏书数一数二的大图书馆。 当大不列颠图书馆要从旧馆搬到新馆时，搬迁预算费用为300万英镑。 一个馆内管理员听说后,就找到馆长说：如果把这事包给我,只要给我150万英镑就可以了,并且保证在规定时间内把全部图书按要求搬运完毕。 馆长说：如果你能按规定要求搬完图书，那就按你所说，给你150万英镑，搬迁剩下的费用全部给你个人； 如果150万不够，差的钱也需要你掏腰包，这么大的事，咱们口说无凭，立字为证。 第二天,这位管理员打出了这样一个广告: 自即日起凡在大不列颠图书馆借阅图书一律免费，但一定要在规定时间内到新馆送还。 广告打出后，读者借阅踊跃，在规定时间内，旧馆内90%以上的图书就移到了新馆，剩下的图书用车搬过去，整个费用还没用去10万英镑。 这样这位管理员就轻轻松松赚了140多万英镑。 这个故事真假不论，道理是没错的，操作上也是绝对可行的。 这背后也是众包模式的思维。 把众包模式用的炉火纯青的是一家做验证码的公司reCAPTCHA。 为了验证用户是真人而不是程序，很多网站需要真人识别验证码。 reCAPTCHA把扫描仪识别不出的单词作为验证码，让用户识别。 一方面可以验证用户是否是真人，另一方面可以借助用户的免费识别，快速把一些扫描仪难以识别的书籍数字化。 reCAPTCHA正是采取众包模式，取得了巨大的成功，后来被谷歌收购了。 创始人掌握了众包模式的精髓，又创立了一家免费的外语学习公司Duolingo。 这家公司早期的模式非常简单，找到希望翻译外语的公司。 拿到他们要翻译的外语，分发给学习这种外语的用户。 这些用户在学习的过程中，翻译这些外语，Duolingo比较多个学生的翻译版本，并最终确定一个最终的“正确”的翻译版本交给公司。 在这个过程中，学生的外语学习是免费的，Duolingo会收取公司的翻译费。 对于像BuzzFeed和CNN这样的公司来说，从Duolingo获得这些翻译内容是非常划算的。 因为如果向Duolingo购买翻译内容，这些公司需要为每个词支付的翻译费用大约为4美分，而翻译行业的平均翻译价格为每个字6到10美分左右。 靠着用众包模式做外语培训和翻译，Duolingo成长为一家市值7亿美元公司。 不知你看了这些有趣的众包案例，有没有启发，你能发现身边有哪些需求可以用众包满足吗？ |
|
|
