技術含量問題

你一定聽過那個小工識別生產線上的空肥皂盒的故事。

讓我簡明扼要地將這個故事復述一遍：某大型日化公司引入了一條國外肥皂生產線，這條生產線將肥皂從原材料加入直到包裝箱自動完成。不過產品線有瑕疵，個別肥皂盒是空的，這家公司聯系廠商后被告知這是設計上的缺陷，無法避免。于是老板要求工程師們解決這個問題，以數名博士為核心形成一個技術攻關團隊，耗費大筆資金之后，終于宣告解決。解決的辦法是在生產線上安裝一套 X 光機進行掃描識別。在另一家私人企業，老板讓新來的小工解決問題，小工所用的辦法是，找來一臺電風扇放在生產線旁邊……

不知道這個故事是編造出來的還是真的發生過。在現實中，類似的沒有技術含量的解決方案，但是又奏效的確實很多。

國內某個廠商曾經發布過一款做日程安排的移動App ， 這個產品的獨到之處是能夠把語言轉化為日程，準確率相當高，曾經一度令人驚訝，不過后來有人證實其真正的做法是：遠端用人接聽這些語音，然后手工輸入進去。所以，準確率不成問題，最起碼要超過蘋果的Siri 系統。不要笑，這是真的。

又比如，某個商務社交應用的名片識別應用，也曾經有網友證實產品發布初期時技術還達不到要求，所以有的時候后臺是用人工識別。這個產品在初期果然贏得了不少用戶的信賴。

再比如驗證碼（CAPTCHA）， 每個上網的人都見過這個東西，我們知道世界上有一些計算機科學家在研究驗證碼的自動破解工作，而且，屢屢傳出各種新進展。不過，我們也不要忘了，世界上還有一個第三世界國家的網民熱衷從事的工作叫做“打碼”，人工識別各種驗證字，效率也很好。

據說，為了提升協作效率，有些專門打碼的網站已經對外提供程序接口了，要說沒有技術含量，他們肯定不承認。

這些有點遙遠的例子說完之后，說一下一位朋友親口對我說的經歷。我的這位朋友的創業項目是電商導購網站，本來想找幾個人在算法上下工夫，做商品“智能”推薦，后來算了一本賬，成本上抗不住，因為這樣的技術人才工資都不低，而且，還要投入一定的服務器，一定時間后才能看到效果。

他的解決辦法簡單直接：找 5 個編輯人員，直接用人工推薦，人力成本極低；效果當然直接超過了“人工智能”。我問他一旦數據量大了怎么辦？他的回答很簡單，人的工作效率還能提升，甚至比算法提升的幅度還大。

這是個復雜的世界。技術含量當然重要，但有的時候在低成本前提下找到有效解決辦法更為重要。

創業者沒必要一切向技術含量看齊，你的最終目標是替你的目標用戶解決問題，而解決問題不一定非要依靠更復雜的技術。

這是個淺顯的道理，但依然有人掉入陷阱而不能自拔。或許，他們沉浸在技術的樂趣之中。