王小川搜狗參投知乎c輪融資

Ⅰ 為什麼知乎有每日提問數量限制

演算法源於大數據，而大數據源於我們每一個人，那我們是不是應該擁有主導數據的權利？
刺蝟公社 | 鐵林
第一個問題，由騰訊CEO馬化騰提出。
「未來十年哪些基礎科學突破會影響互聯網科技產業？產業互聯網和消費互聯網融合創新，會帶來哪些改變？」
一天的時間，超過39000人關注了提問，285萬瀏覽量，1400餘人成功搶答。
今日資本創始人徐新是第二個登場的嘉賓，她在半夜發出的靈魂拷問是：演算法源於大數據，而大數據源於我們每一個人，那我們是不是應該擁有主導數據的權利？
幾個小時後，問題被瀏覽8千餘次，收到60個回答。
在馬化騰的提問下方，高贊回答貼了一篇長文，作者謝熊貓君翻譯的《人類唯一的出路》，開篇就說：在一個由人工智慧和「其它所有生物」組成的未來，我們只有一條出路：「變成人工智慧。」
知乎邀請了馬化騰作為新一季互聯網十問——「互聯網洞見者」的首個提問嘉賓，各路媒體討論頗多。這並不是馬化騰在知乎的第一個實名提問，六年前，馬化騰留下的問題是：整個人類處於互聯網發展的哪個階段？下一個十年，互聯網升級的大致方向在哪裡？
不過六年過去了，這個問題只獲得了12045個關注者，不到80萬的瀏覽量。
六年後的提問，恐怕和背後的投資，聯系更密切。2015年，知乎完成 5500 萬美元 C 輪融資，騰訊領投。去年1月，知乎完成 D 輪 1 億美元融資，騰訊繼續跟投。
同樣，今日資本也是知乎D輪融資的領投方，E輪繼續跟投。
看得出來，這是知乎時隔6年的一次具有營銷性質的活動。根據知乎官方的介紹，知乎已經從 2012 年時的問答社區，成長為 2018 年人人分享、普惠人人的全民知識內容平台。
更有意思的是，其他知乎用戶的問題更像是求助，大佬的提問，更像是自發趕來一堆人去搶答。
人人分享是有道理的，馬化騰現在的提問和6年前的提問相比，瀏覽量翻了3倍有餘。
2013年3月，知乎正式向公眾開放注冊，當年注冊用戶從40萬暴增至500萬，目前最新的數據是，知乎注冊用戶已突破1.6億。
小眾變為了徹底的大眾。良莠不齊的用戶，為知乎賺來了一個並不光彩的slogan——知乎：與你分享剛編的故事。但流量變多了。
知乎的「膨脹」軌跡，與移動互聯網的成長軌跡是一致的。從PC時代的門戶與搜索，進入到移動互聯網的APP時代後，各平台分庭抗禮，搶奪用戶時間，用戶的消費路徑從搜索引擎跳轉到直接的APP消費，各個平台（原來的網頁）之間的連接性不再緊密，跳轉變成一件艱難而奢侈的事情。
微信創始人張小龍六年前的提問還掛在知乎上：手機會取代電腦嗎？如果會，是幾年後？是什麼形態？
當年的最佳回答者江新華說，「十年後，大概所謂的手機會和所謂的PC一起消失，不存在誰取代誰的問題了。到時候所有的東西都是PC，不過要考慮一下PC是指Personal Computer 還是Public Computer，或許是Permanent Computer。「
剛過去六年，移動互聯網在經歷2016年的風口後，逐漸回歸冷靜，PC還沒消失，但手機的重要性已經得到凸顯，至於Permanent Computer，還有四年的時間可以驗證。
演算法推薦成為內容平台重新崛起的核心技術。據傳這其中的代表公司位元組跳動已完成不低於25億美元Pre-IPO輪融資，投前估值達750億美元，超過網路最新市值677.2億美元。
移動互聯網的影響已經持續多年，新的節點快要出現了。
某應用渠道負責數據增長工作的李天（化名）告訴刺蝟公社（ID：ciweigongshe），現在已經不是做增長最容易的階段，以前的產品光是通過應用商店的首發排行推薦，就能在當天收獲幾千的下載量，現在不可能了，移動用戶已經從增量市場變為了存量市場。
有些靠著風口做數據進入大眾視野的平台開始失去聲量。
知乎顯示出了自己的江湖地位，過去代表的精英輿論場讓位於大眾意見，2012年討論的話題竟成為未來幾年，移動互聯網面臨的主要問題。
比如SEEC首席戰略官段永朝在六年前留下的問題是，數字人群的「部落化」「小眾化」是否在真實發生？這一變化會對商業產生什麼影響？
「醒客」回答說，互聯網下，企業的存在方式將會改變，固定的企業、大企業將越來越少，人將是社會化的，工作協作方式更加靈活、扁平化，隨著企業以及社會結構將向以人為中心演化。
如今，圈層隔閡已經發生，真正「大眾」概念上的文化產品已經消失，動漫、游戲、男垂女垂、小說、體育，從用戶表達到圈層影響力，都在內縮，擁有共同興趣愛好的人之間，互相傳播，互相影響。
滿足不同圈層用戶需求的辦法是什麼？段永朝提到的「部落化」，被張一鳴的演算法推薦解決了。移動互聯網的解決辦法，是讓小眾得到保護，技術來提供信息觸達的便捷。
又比如，搜狗CEO王小川留下的問題：作為個體的人，在互聯網時代還會發生什麼變化？是更強大了還是更脆弱了？是更有主見還是在越來越智能的網路服務中「被決策」？科技與人性的平衡邊界是什麼？
當年的最佳回答說，互聯網具有馬太效應，即讓強者更強，弱者更弱。科技是人性的一面鏡子，某種程度上真實的顯示了人性；或者是一個放大鏡，某種維度上放大了人性。
從行業趨勢來看，產品無一例外開始具有「上癮性」，沉迷成為一個討論較多的問題，如果說手機可以以晶元的方式植入到身體中，大多數人都可以成為賽博格，只是現在這款特殊晶元仍然獨立於人的身體之外，離開手機像在一瞬間切段與社會的聯系。
拿這兩年最火的短視頻APP來舉例，這個典型的移動互聯網時代的產物，用十幾秒的視頻產品成為用戶碎片化時間的消費品，高密度的情緒體驗，無間斷的播放設置，上億日活的數據在講述一個事實：沒人在抵抗。
不是說產品有問題，而是，產品越來越通人性，人性就是擺脫不掉的葯劑。
和2012年相比，除了知乎以外，涌現出來的問答社區或者說帶有問答功能的平台也越來越多。互聯網產品經常越長越像，因為產品提供單一的服務，用戶卻永遠需要綜合服務，內容消費型產品同樣如此，今日頭條從資訊內容擴張到了微頭條、悟空問答，騰訊新聞同樣增加了問答專欄、微資訊廣場。
還好社區型產品難做。想做和真正做成生態，需要漫長的養成時間，不管是頭條還是騰訊，實際上只是盡量完善平台的用戶體驗，知乎的社區生態，暫時還是打不破的壁壘。
但下一步呢。走到移動互聯網盡頭的產品們，開始尋找新的生長點，到底是技術還是下沉會成為下一個風口，互聯網與人的關系仍然值得懷疑，和互聯網捆綁在一起的用戶，應該怎麼看到這個特殊的存在，就像當初的提問一樣，邊界在哪裡。
鐵 林
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Ⅱ 知乎上市了嗎哪幾個資本投資的

知乎沒有上市。

創始人周源、李申申、黃繼新。

知乎網站2010年12月開放，三個 月後獲得了李開復的投資，一年後獲得啟明創投的近千萬美元。知乎過去採用邀請制注冊方式。

2011年3月，知乎就獲得李開復的天使輪投資，之後又獲得啟明投資的千萬美元A輪投資。

2013年3月，知乎向公眾開放注冊。不到一年時間，注冊用戶迅速由40萬攀升至400萬。

2014年6月，知乎完成由軟銀領投的2200萬美元的B輪融資。

2015年11月8日，C輪融資5500萬美元，新投資方為騰訊和搜狗，騰訊領投。此前的投資者賽富、啟明創投和創新工場也在本輪進行了跟投。

2017年1月12日，知乎宣布完成D輪1億美元融資，投資方為今日資本，包括騰訊、搜狗、賽富、啟明、創新工場等在內的原有董事股東跟投。

2018年年底沖刺上市失敗。

2019年8月12日晚間，知乎正式宣布已完成 4.34 億美元F 輪融資，本輪融資由快手領投、網路跟投，騰訊和今日資本等原有投資方繼續跟投。

Ⅲ 知乎背後的股東都有哪些

阿里巴巴、京東、騰訊、Lilith Games參與此次私募配售，合計認購2.5億美元等值股份。其中，阿里巴巴認購1億美元、京東認購1億美元，騰訊旗下 Image Frame認購3000萬美元，Lilith Games認購2000萬美元，這些都是知乎的股東。

在線問答社區知乎今日在紐交所上市，發行價為9.5美元。此次融資後知乎將募集資金共計8.5億美元（全額行使超額配售權後）。

知乎計劃將此次募集所得款項用於產品和服務的開發、營銷和用戶的增長、研究與開發技術，及一般公司用途，包括潛在的戰略投資和收購。

年營收13.52億 付費會員收入大幅增長。

知乎成立於2010年，網站於2011年1月上線，最早採取注冊制，最早200位用戶包括馬化騰、李開復、王興、王小川、徐小平等知名企業家或投資人。

知乎的產業升級：

隨著用戶規模擴大和產品功能擴展，知乎聚集中文互聯網科技、商業、影視、時尚、文化等領域極具創造力的人群，覆蓋問答社區、付費會員、機構號、熱榜等產品和服務，並建立包括圖文、音頻、視頻、直播在內的多元媒介形式。

知乎還形成了獨特的內容生態系統和社區氛圍，形成了極具辨識度的社區文化和價值觀，吸引著越來越多的內容創作者和消費者。

Ⅳ 搜狗拼音智慧版達到王小川所說的的目標嗎

以下答案來自知乎李明進。

前進了一大步，但是否達到目標還前途未卜，拭目以待搜狗輸入法在用戶體驗上的進一步優化！

首先，搜狗輸入法智慧版2.0的「心有靈犀」功能是搜狗輸入法發展史上的一個重要里程碑：
在2.0之前，各家輸入法都在努力把輸入法打造為一個Web入口，基本思路是把輸入法當做瀏覽器；
比如網路輸入法曾經做過一個輸入法直接聽歌的功能（後來效果太差被迭代成默認不打開）

更進一步的，微軟英庫輸入法曾經做過輸入法上直接搜索圖片，地圖等功能。

針對「輸入法對搜索結果的展示空間小」，搜狗的解決方案是只針對特定的搜索詞給結果，盡量只給用戶一條精確結果（類似網路阿拉丁）；
這兩條做法看起來都很簡單，但直接讓用戶體驗前進了一大步；

其次，雖然用戶體驗有了質的飛躍，但用戶買不買賬還不一定

試用了這個版本後，覺得搜狗在搜索環境的暴力彈窗是個雞肋，因為「大家搜索東西的時候打字速度特別快，根本來不及給他出現的機會」 ，我覺得他說得很對，對於低端小白用戶，在瀏覽器搜索的時候被搜狗截流的概率大，但是對於稍微高端點的用戶，截流的成功率低；
說到底，輸入法搶Web入口和瀏覽器搶Web入口最大的區別是，前者對用戶習慣的改變大，後者對用戶習慣的改變小；

所以感覺前途未卜，拭目以待搜索輸入法在用戶體驗上的進一步優化！

Ⅳ 知乎，搜狗，騰訊都有合作關系嗎

此輪融資由騰訊為知乎領投完成C輪融資，而騰訊投資了知乎後，作為投資的條件之一，知乎正在和搜狗展開合作 - 知識搜索！

Ⅵ 王小川斷言AlphaGo將完勝李世石 他會被打臉嗎

上周，谷歌AI在圍棋上以5比0戰勝了歐洲冠軍樊麾的消息引起極大關注。而更為大家津津樂道的，是谷歌還向韓國圍棋九段高手李世石公開發起挑戰，要在下個月進行AI與圍棋高手的較量。作為圍棋界最高水平的代表，如果李世石輸了，代表的是人類輸了。

谷歌使用的人工智慧軟體是AlphaGo，由谷歌去年收購的人工智慧公司DeepMind研發。關於AlphaGo與李世石之間的這場較量，外界有著不同的看法，但總體而言，覺得贏得可能性低的人會更多些，因為樊麾僅為二段棋手，二段棋手與九段棋手之間，差得可不是一星半點。

雖然AlphaGo與李世石的對弈還有差不多兩個月時間，但關於其輸贏的討論在持續發酵中，有專業棋手從下棋手法上進行分析，有人工智慧專業者從科技角度，也有像搜狗CEO王小川這樣的技術大咖忍不住參與討論。

作為技術熱衷者，王小川對於人工智慧的發展一直都比較關注，不過，前不久還在極客公園論壇上發表演講表示人工智慧在今天與人腦有很大距離，甚至不如一個1歲孝兒，這次在面對人工智慧與專業棋手對弈的時候，卻直接斷言贏得一方一定會是人工智慧。這，又是為什麼？

王小川知乎全文：

AlphaGo的發布，是一個偉大的里程碑，又一次讓我興奮地需要說一說。

先說我的斷言一：AlphaGo在兩個月後，將會完勝李世石。

留個關子，本文最後再說斷言二。

從中學開始，我就著迷用演算法來解決游戲的博弈問題，用搜索方法創新性完成過一些題目。這幾年深度學習出現後，就感覺有機會能夠突破圍棋，和清華的聯合實驗室做過幾次探討，都認為這個方向可行，可惜限於氣懲能力不足，沒能組織進行這方面的投入。

而此次出手的，是Google旗下的DeepMind團隊，在深度學習方面是最頂尖的，資源、能力、氣場都沒有問題，突破性的技術是基於深度學習進行估值和走棋。

看知乎里好多討論，是從之前AlphaGo完成的棋局來判斷其下棋風格，倒推這個演算法的威力，有點刻舟求劍的感覺。我們核心還是要回到對這次AlphaGo用到的技術的深刻理解。為了便於討論，我們對比以搜索剪枝為核心的深藍下國際象棋，和以搜索剪枝+深度學習為核心的AlphaGo的三個區別：

1. 圍棋相對象棋，最大的區別是棋局的評價函數極難定義。象棋可以找到各種「特徵」來計分，比如丟一個馬扣多少分，兵往前拱到離底線近了加多少分，而圍棋做不到，密密麻麻的黑白子挨著，互相之前又有關聯，變化多，規律難以總結。這也是傳統演算法相對人最弱的幾個問題之一。就像是我們人做人臉識別，看一眼就知道是張三李四，而機器演算法難以下手。這個問題恰恰是最近幾年深度學習最大的突破之處，深度學習不需要人來設計演算法「找特徵」，通過大量原始數據和標簽的對於，機器就能夠自動找特徵，並且並不比人差。在幾年前還有很多人認為機器在圖像處理方面舉步維艱，怎麼定義和抽象鼻子？耳朵？眼睛？可就在這一兩年深度學習突飛猛進，一舉超過了人類。就在2015年，人臉識別方面，機器的識別能力已經超過了人了，這可是人進化了數千萬年的核心能力之一呀。一個圍棋棋局，可以理解為一張19*19的圖片，其他的走棋規則和非常簡單(很容易翻譯成計算機規則)，正好落入了深度學習擅長的事情。搜索+深度學習，這個演算法完全可以覆蓋圍棋的規則，人下棋的思維過程和模式，只是AlphaGo的一個子集。這就決定了這個演算法沒有天花板，有機會在圍棋領域「打通關」。

2. 深藍相對AlphaGo，AlphaGo最大的優勢是「學習能力」。深藍的開局更多依靠資料庫棋譜的建立，但沒有泛化能力(不懂得舉一反三)，對於沒有見過的走棋方法就可能犯傻。而之後的核心能力是計算力，通過暴力的搜索(當然也有最優秀的剪枝，但還是暴力)，力圖走出10-20步棋來選擇最優的路徑。這個復雜度是指數級的，變成一個NP問題，受限於計算力。這個系統的演算法是寫死的，固定的參數下，就會有固定的表現。而調整參數和改變演算法，都是工程師的事情。這個系統的天花板是計算機有多強，以及工程師有多聰明。而AlphaGo更多是數據驅動的，喂給他更多的棋局數據，他就能夠優化「神經元網路」，同樣的運算資源下變得更聰明，並且具有舉一反三的能力，這一點非常接近於人(或者說本身就是模擬人的方式來設計的)。而且我們知道，機器處理數據的能力足夠地快，以及沒有情緒不會出錯，這就決定了這個系統如果把今天互聯網上能收集到的棋局都學一遍，就成為頂尖高手了。

3. 最最最可怕的還不只是前面這兩點，對於下棋博弈問題，AlphaGo還不只是從互聯網上去收集數據進行學習，更可以自己和自己下，實現「自學習」。看過電影「超驗駭客」沒有？人工智慧可以做到隨著時間的推移就能更加聰明。金庸小說中老頑童讓自己左手和右手打架「左右互搏」，成為天下無敵的武功，那個只是故事，在下棋這個領域，而AlphaGo有這樣的設計，讓這種武功成真了！往下還有兩個月的時間，AlphaGo這樣一台演算法上沒有天花板的機器，很有機會在「左右互搏」下登峰造極，成為不可超越的圍棋高手。

AlphaGo的技術問題講完了。怎麼來看Google背後的完整動作呢？有人覺得是過度解讀了，實際系統挺糙的 -- 選的都是「歐洲冠軍」 -- 說明系統並不行，這是一種錯誤的理解。更有可能的原因是Google和Facebook在競爭下圍棋，Facebook的員工缺心眼提前放了好多消息出來泄密了，結果Google就趕緊把Nature的文章發了搶了個先，然後賣個期貨兩個月後和人類對決，那會兒系統就足夠好了，這是在競爭環境下合適的做法。

事實上Google和Facebook兩家都認識到了AI的重要性，以及就在最近幾年會有大的突破。Google 4億美金收購了DeepMind，當時只有20人，現在已經突破200人了，並且是不計代價的瘋狂投入。下圍棋只是體現人工智慧進步絕佳的宣傳點和切入點，從公開的文獻可以看到，DeepMind做圍棋研發是基於通用的技術進行，領域無關的(Domain independent)。這樣的技術未來可以用到合適的其他領域里去。深度學習的魅力在於，只要一個領域里能夠建模，能夠有充足的數據，就能夠在這個領域里做到超越人、取代人，短時間能從0分做到99分。如果我們依然是老觀念，用漸進的方式來理解機器智能，比如之前某位大佬宣傳他家的XX大腦做到了X歲的智力，這是很誤(che)導(dan)的。我們同樣也會錯誤地估計下圍棋方面機器的能力，按照人類的理解1D-9D來評價它。一句話，不要用評價人的方法來評價機器的人工智慧的能力，完全是不同的模式。

老羅曾經評價過人工智慧的一句話：「人工智慧就像一列火車，它臨近時你聽到了轟隆隆的聲音，你在不斷期待著它的到來。他終於到了，一閃而過，隨後便遠遠地把你拋在身後」。

如果給這句話打上一個補丁，把人工智慧的應用局限到一個一個的具體的封閉領域，這是一個很貼切的描述。我們不要過度自大，例如我們容易在自我優越感的驅使下，說動物不如人，比如人會直立行走、會說話、會實用工具，以區別於其他動物。事實證明，動物也會。面對機器也一樣，就在幾個月前還有人叫囂機器十年內不能夠玩轉圍棋，理由也都是人一眼就能看明白，機器只會計算。這些自大會讓我們誤判。也不用過於自卑，覺得圍棋上機器上勝利了人類整個智力就被碾壓了，到今天機器還是有很多領域完全無能，只能在局部領域。

到結尾，再說斷言二：除了圍棋，人工智慧在其他博弈類的封閉游戲里，也會橫掃一切，完勝人類。

雖然王小川的論點過於武斷，不過AlphaGo贏的可能性其實也並不低，它的真實圍棋水平可能遠遠不止現在所呈現的。首先，AlphaGo與樊麾的對弈其實發生在去年10月，只不過最近才被曝光，在這之後的幾個月中，AlphaGo有多大的提高，我們不得而知。其次，此事被報道後，在高手雲集的弈城圍棋網上，出現了疑似AlphaGo的身影，而且從它的對戰數量和戰績上看，它已經和人類進行了大量的交手。甚至，最好的成績達到過9D(段)。由此可見，AlphaGo一直在掩蓋其鋒芒，就像王小川所言，谷歌選擇在這個時候讓AlphaGo挑戰李世石，一定是建立在足夠的自信上的。

當然，AlphaGo是否能在下個月底的比賽中贏得勝利，現在來說都為時過早。不過，這絕對不會是一場壓倒性的比賽，而是高手與高手之間的巔峰對決。