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数据中心越做越大,是否会成为新的能耗大户?怎样降低数据中心的能耗? 第1页

  

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从发电的角度说,2年前三峡的电已经不够数据中心用;从用电角度说,数据耗电超过了农业全行业。以能耗作为标准,未来的数据行业是当之无愧的”重“工业。

以往我也以为计算机、手机这些数据终端,以及为其提供网络服务的大部分设备和服务器都属于传统的“弱电”领域,不是节能的主要领域。我的同事也大多数这么想。换过几个单位,所有办公室下班后必定会关灯关空调,但对是否关电脑不甚在意。半夜的办公室里往往是黑暗中闪烁着几十个蓝莹莹的光点。

但从全国的角度来看,为“计算”而付出的电量增长相当惊人,这部分用电量从无足挂齿到明显影响全国电力消耗,仅仅用了几年时间。按工信部数据, 2014年中国数据中心年耗电量占全国总用电量的1.5%。中国数据中心节能技术委员会称,2016年中国数据中心总耗电1200亿千瓦时,超过了三峡全年发电量(约1000亿千瓦时),占全国量的2%左右。和农业的总耗电量相当。

众所周知,中国目前每年发电的大部分仍然来自燃煤:

换算一下,2016年数据中心的用电需求,等于烧掉了4000万吨标准煤。据ICT Research咨询公司研究统计,截至目前,中国数据中心保有量约有近6万个,机房总面积约1650多万平米,即每平方米机房面积消耗2-3吨多煤。考虑到煤炭堆积的松散度,这意味着把所有机房都用来存煤,从地板堆到吊顶,才差不多能满足自身的耗能。

早在2001年互联网泡沫破灭之前,已经有人注意到:IT业能源消耗年增长幅度约为8%-10%,远远快于全球平均能耗2%的年增幅。2007年,美国环境保护署就根据当时的美国数据中心耗电量增长趋势预言, 2005-2010年,全球服务器和数据中心能源使用量将翻2倍,最终超过1000亿度。

从实际发展来看,美国2010年IT业总耗电近800亿度,占全美用电量2%,超过了传统上被认为是高耗能、高污染的造纸业。在这种背景下,AMD、惠普、IBM、Sun Microsystems等IT业巨头于2006年联合创建了绿色网格组织(The Green Grid,TGG),协助企业降低数据处理的能耗。Stanford大学的土木与环境工程教授Jonathan Koomey就在这个组织下工作是其中之一。

正是因为IT行业的未雨绸缪和大规模跨领域的产学研结合,美国数据中心耗电规模自08年后明显趋缓(也有金融危机的影响),占全美总用电量的比例基本稳定在2%以下,尽管这期间数据中心的规模和数量不断增加。环境保护署耸人听闻的预言却并未实现,而是出现了以Koomey教授名字命名的Koomey定律:每隔18个月,相同计算量所需要消耗的能量会减少一半。

IT业巨头们创建TGG,当然有构筑行业技术壁垒的用意。但不可否认,TGG的努力的确大大降低了美国计算能耗。

电用到哪里了?

数据中心的能耗,分IT设备能耗,空调能耗和供电能耗三部分,其中IT设备能耗又可分为处理器能耗和存储能耗两部分。根据TGG在07年所做的测算,当时的数据中心,耗费在空调设备和供电设备上的电能普遍超过了IT设备本身的耗电。

对于处理器能耗,相应的节能技术和方案有:采用节能指标更好的处理器用以构架服务器,,优化调度算法,合理调节处理器工作组之间和服务器之间的业务负荷等。

对于存储能耗,相应的节能方案有固态硬盘替代机械硬盘,通过缓存预取技术减少硬盘的I/O操作,推动小型数据中心的云化等。

对于空调能耗:相应的节能方案有优化机房布局及送风路线,采用如热管空调,双冷源型空调等新型高效冷源,在机房内应用智能调节制冷系统等。但最有效的方案是将数据中心规划建设在地下水下等易于利用自然冷源的地方。TGG最具影响力的产品之一,就是制作了一张数据中心选址地图,发掘了各种适合数据中心的风高水寒地区。

供电能耗:相应的节能方案有采用智能配电模块,提升计算资源使用率,采用LED照明等。

评价这些努力最重要的指标是PUE(Power Usage Effectiveness)= 该数据中心总设备能耗/该数据中心IT设备能耗。

显然PUE越接近1,数据中心的能耗效率越好。近年来TGG又提出了DCP(Data Center Productivity)、DCeP(Data Center
energy Productivity)和PPW(Performance per Watt)等指标模型,用来描述数据中心IT设备本身的能耗效率,寻找进一步挖掘节能潜力的空间,但PUE仍然是反应数据中心技术与节能水平的核心指标之一。2015年工信部的《国家绿色数据中心试点工作方案》披露,中国数据中心PUE普遍大于2.2,而美国的数据中心平均PUE已降到1.7以下。

早在2013年底,作为当时国内数据中心最集中的地区,北京市十部委就已经联合发文,禁止PUE>1.5的数据中心建设投产,2014年3月,工信部发布《关于进一步加强通信行业节能减排工作指导意见》,规定从2016年开始,新建大型数据中心的PUE值必须小于1.5。但这个要求根本未能落实。

为什么中国PUE降不下来?
数据中心投资收益 = 数据中心累计运营收入 - 数据中心建设成本 - 数据中心累计运营成本

根据行业经验,在数据中心的运营成本中,75%以上都是能源成本。数据中心通常规划用15~20年收回全部成本,而在收回成本时,累计的运营成本通常会比建设成本多出4倍以上。

在建设新的数据中心时,采用低PUE的设计方案,有利于降低数据中心的运营成本。但是另一方面我们看到,和PUE指标关系很大的电力、空调和土建的建设成本占到了数据中心建设成本的80%以上,规划建设一个低PUE的数据中心,将会不可避免地带来数据中心建设成本的上升。

基于行业经验数据做一个简单的估算,计划收回数据中心成本的时间取20年,累计运营成本达到建设成本的4倍,能源成本占运营成本比例取75%,那么只要在数据中心建设中每提升1%的PUE,导致的相关的建设成本上升不超过3%,就能够使得提前收回投资成本,从而对投资者更加有利。

然而数据中心的节能问题,涉及到建筑工程,电气电子技术,制冷与空调技术等诸多内容,是一个典型的跨学科跨领域课题。迄今为止,仍然没有一套有效的模型或开发系统能够在设计阶段准确地量化出数据中心的PUE。

很多投资者,特别是第三方资本,他们的投资收益往往只来自出租运营数据中心的计算资源,数据本身对这些投资者并没有什么额外的价值,这使得投资者对投资回报周期N尤其敏感,一个需要在节能方面砸大量的真金白银,却难以确定效果的建设方案,对投资者没有吸引力,他们往往宁可在数据中心运作起来之后,根据实测得的PUE及机房的具体情况再搞一些修修补补的调度和优化。这也反过来说明了,国外的谷歌、脸书,国内的阿里这些拥有大量自有数据的IT业巨头,为什么会热衷于极地机房、水底机房这样激进的大手笔投资建设方案。

阿里千岛湖云数据中心,号称平均PUE达到了1.3以下,极低时可达到1.17。

根据JonathanKoomey的不完全统计,目前谷歌拥有全球3%的服务器,但是只使用了全球数据中耗费总电能的1%。这意味着谷歌数据中心的运作效率远高于行业水平。这些用先进技术打造的庞然巨物般的IDC,看似吞噬电能的无底洞,其实比分散数据中心节约了海量电能。

美国数据中心能耗飙升势头被遏制后,有些专家乐观的宣布,人们过分夸大了云计算的能耗,节能降耗技术已经取得重大突破,数据中心和云计算的能耗不会失控。但Koomey教授仍然在其2016年的United States Data Center Energy Usage Report的结语中写道:

“本报告(United States Data Center Energy Usage Report 2016)肯定了数据中心行业近几年来在稳定自身电力需求规模上所获得的成功。尽管如此,我们仍有必要对整个ICT(Information Communication Technology)领域相关设备进行更深入的研究,而该领域节能技术也需要取得进一步的突破。只有这样,我们才能保证当前的行业电力需求规模,并不是仅仅因为处在一个即将到来的,电力需求随数据业务一同增长的时期前的短暂平静期,才得以保持了目前的稳定。

中国人口是美国四倍多,电力供应形势和环境压力更严峻,电商发展更超前,核电比例低得多,但由于资本投机性太强,导致数据中心耗费了更多宝贵的电能。美欧数据中心暂时通过技术研发+行业自律避开了电能瓶颈(只是暂时),爆炸性发展的中国数据中心产业能否避得开呢?在数据中心耗电超过三峡工程和农业用电的时候,这个问题已经不可忽视了。

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谢邀

没看过《少年的你》,仅从小说构成层面对“融梗抄袭”进行一个质疑。

简而言之,我不认为“融梗”可以作为抄袭判定的理由。如果要判定抄袭,大概需要其他的证据进行证明。

或者说,要么直接讲这本小说抄袭,要么就是没有抄袭,融梗不应该介于其中的一个中间状态被使用。

以下是本文内容纲要,用以方便各位迅速定位:

一、“梗”的存在在小说构成中占据什么样的位置?

二、“梗”的雷同现象出现的可能性。

三、有关“融梗”是否构成抄袭的个人看法。

四、有关抄袭判定的个人意见。


一、小说构成


一般来说,在进行写作前总要进行规划。

由于写作过程中的许多突发情况不能预测,为了保证作品整体不至于因受到干扰而失去控制,作者一般会做一些约束准备,一方面对必要素材进行积累,另一方面对小说框架进行构建。

当然,也不排除一部分作者会在完全不进行准备的情况下进行写作。在这种情况下,作品的完成度视作者的能力情况而定。一部分作者可以做到横跨几万字埋设伏笔,而我超过两千字就得写具体纲要。这种对小说控制力的差别普遍存在,不过我在这里做一个假设:

进行初期准备的作者的作品控制力要比没有进行初期准备的作者强。


那么,作者在进行一个小说的构建的时候,首先要做的是确定一个主题。而确定主题的过程一般会与灵感来源绑定,换而言之,一部分作者是通过一个原型事件来进行主题的确定,这种情况下,作者会同时获得事件原型和主题。另一种情况下,作者是在特定主题下寻找原型事件,网络小说通常就处于这种状态:根据其题材及最终目的,确定小说的主题。在这里讨论的主题实际上比较抽象,它不能和核心思想等同,更多情况下,它属于一种基调,或者关键要素。

主题是进行事件选择的第一个约束:一旦当事件不符合主题就将事件否决。


在主题的基础上,作者会寻找一个原型事件。原型事件的来源实际上非常广泛,一部分是真实事件,另一部分是经典故事,还有的是作者完全虚构的产物。

一般来说,我倾向于调查真实事件选定原型事件。以此为例,我在这里简单说明一下原型事件的意义:

几天前我去一个中学考察,本来是打算记录我的好朋友“衣锦还乡”的表现。途中却发现了一个情况。

有一个小朋友一直被同学欺负,他去找老师,老师解释成闹着玩,没有理睬。有一天他突然生气了,把以前欺负他的小朋友打了,老师反而惩罚了他。小朋友很郁闷。

我于是将这个原型事件提取了出来。一般情况下,作者不会原模原样的把原型事件引用至故事,他们还需要对原型事件进行加工处理:

譬如说,上面的事件,我将它抽象化为:强势者对弱势者实行双重标准,而弱势者无可奈何。

这样一来,我就一次性消灭了“人物”和“具体情节”两个要素。这样,我就可以把原型事件与主题复合,用复合得到的新主题进行约束,筛选具体情节。

同样的,我也可以仅保留具体情节:弱势者受强势者打压,诉诸权威而没有回应。弱势者于是自己处理问题,反制强势者,此时却受到了权威的干涉。

这种情况下,这个具体情节,实际上更符合于梗的定义。不过现在网络上提到的梗有时也会和人物或背景要素相复合。

而提取原型故事的目的就是为了精确化主题或者寻找具体情节。精确化主题要受到更高等级主题的约束,而具体情节则会应用到故事框架中,成为主题的具体表现。而人物设定与背景一般会由总体主题和局部主题确定,与具体情节复合,就实现了故事纲要。

以上,我简单重复一下在小说的前期准备中所使用的结构:

  1. 总主题确定总情节。
  2. 总情节表现为分主题集合和最小情节集合。
  3. 分主题确定分情节。
  4. 分情节表现为分主题集合和最小主题集合。
  5. 最小主题决定最小情节。
  6. 最小情节复合人物背景要素,结合修辞进行实际表现。

也就是:

  • 1 总主题→总情节
  • 1.1分主题→分情节
  • 1.1.1最小主题→最小情节←人物要素,背景要素
  • 1.1.2分主题→分情节
  • 1.1.2.1最小主题→最小情节←人物要去,背景要素
  • 1.2分主题→分情节
  • ……

由此可见,原型故事的确定非常重要,也是“梗”的直接来源。而梗本身在小说构成中所代替的就是情节部分。

那么,我们补充一下另外两种原型故事来源的状态:

从经典故事中获得灵感的情况并不少见。一般来说,是那些经典故事对作者达成了某种启发,从而使得作者创造了某种结构。同时也有一部分作者干脆提取经典故事的结构拿来自己用,这也无所谓:很明显的,阿喀琉斯的脚后跟这一结构已经被反复提取到随处可见了。

而作者自己虚构,这种情况其实一般可以与前两种情况等同。或者说,作者虚构行为本身就是调用自己的经验,而自己的经验就来自于故事或现实经历。

以上,“梗”在小说构成过程中起到关键作用,但单个梗的意义并不是很大。


二、雷同梗的出现原因


1.约束条件相似

我们知道生物学有个概念叫趋同进化,也就是两种不同源的生物由于受到相似的生活环境的筛选,特征变得相似。而以上面的构成原理为前提,在小说构成的过程中也会出现这种情况。

举一个比较直观的例子,村上春树和川端康成的作品(自己和自己对比),都存在(自己的作品和自己的作品的)大框架相似的情形。这大概就是因为其最上级或者较上级主题反复使用的缘故:由于表达思想类似,所以表达手段也接近,虽然具体表现并不相同,但宏观看待,这些作者反复在讲同一个故事。

一部分单元剧也会出现这种情况。由于其消灭了主线,换而言之最上级主题分离代替每一个次一级主题,导致次一级主题基本相同,进而导致约束条件也类似。不过单元剧出现这种情况就属于写坏了,因为自己和自己重复。

网络文学(在这里特指网文)应该是这种情况最普遍发生的地点。由于其收到题材影响强烈,又受商业目的约束,同时作品量大,撞梗几乎不可避免。这种相似一部分是由于接近“最优解”的缘故,另一部分则是模板化写作的结果。我们批判网文的“套路化”严重,实际上就是因为套路本身就是一个特定时间段的情节最优解。因为有效故而被模仿,然而随着时间过去变得不那么有效或引起审美疲劳,故而被批判。

综上所述,在约束条件相似的情况下,很有可能会出现雷同情况。

2.原型事件相似

这种情况现在并不多见,但偶尔也有。比较常见的情况可能是一些作者根据某个热点事件进行改编,从而写出了相似的作品。

另一种情况是,作者们在一同考察后,写出了相似的作品。以网络为载体,可以实现这种共同考察的机会并不多。前段时间我与其他作者去台湾考察,回来写的小短篇就撞了梗。不过这种时候,由于共同考察的作者们互相有联系,一般不会同时发表相似的作品。故而少见。

从相同的经典作品中获得类似的灵感,这种情况当然也存在,不过机会更加渺茫。直观一年讲,可能相隔十年,两个灵魂相似的人撞了个梗,这种情况,与其纠结于雷同,不如说是有缘分。这种情况多发于学生作文,刚学完某个文章就拼命引用。

当然,从原型事件的最后之来源也可以判断,生活经历相似的作者很可能写出类似的作品。这种情况大家应该可以理解,譬如说在相同历史环境下写出的文学作品会有一定的相似性。

3.借鉴或抄袭

一般被我们深恶痛绝的就是最后一种情况了。羊毛出在羊身上,薅羊毛薅久了就能织毛衣。转手把毛衣卖了,就自在。不过有的羊羊大毛多,不在乎几根毫毛,可能不搭理薅羊毛者。有的羊本来毛就少,薅到最后薅秃了,是我我也得发飙。


作者抄袭的话一般有两种情况,其一是嫉妒,其二是懒。

第一种情况出现的机会不多,一般是抄名家名作。作者与作者之间普遍是互相瞧不起的关系,因为小说构成的精妙之处不太容易被发现,但丢手艺一眼就看得出来。

第二种情况一般在诸如卡文,或者对小说质量有硬性需求的情况下出现。在卡文的时候,由于懒得进行细致构成,于是抄袭。或者对小说某章节有质量要求,譬如说开篇部分,简介部分,而作者自身能力不足,往往也会寻找范例进行模仿。


三、我对“融梗抄袭”的质疑


首先,以下讨论的“融梗”仅指多情节多来源雷同。

在出现这种“融梗”雷同情况时,由于两个因素影响,雷同的“梗”越细碎,来源越多,作为抄袭的立论越没有说服力。

具体地说:

1.“梗”越基础,它的雷同机会越大。而“梗”的来源越多,抄袭难度,雷同机会也就越大。

针对小说,抄袭指责被反驳的一套常见的说辞是“每个字都抄新华字典”。这种反驳实际上就表现出了一个问题:梗越基础,其组合性越小,越容易在已知作品集中找到雷同点。

在这个比喻中,新华字典可以替换成已知作品的全部情节集。而每个字则可以替换成构成小说的最小情节集。

我们再比喻一下:

设作品情节集

  • 90865
  • 32146
  • 79645
  • 12457
  • 36980

0到9九个数字(即最小情节集)都能在作品情节集中找到。

而两个数字的组合(即复杂情节集)在作品情节集中就没有全部出现了。如70/07

于是数字组合的位数越多,抄袭证明越有力。换而言之,越复杂的情节组合重复,抄袭证明越有力。


同样的,如果扩充进行比较的抄袭来源作品数量,我们这样比喻:

抄袭嫌疑作品:

  • 1095860

抄袭来源作品:

  • 5812437A
  • 1096534B
  • 2586460C

我们一眼就可以看出来。抄袭嫌疑作品和作品来源B很相似,以它们两个为对比:

1095860 1096534B

有数字109完全一致,另有5 6非常接近。

而如果将A C加入并对比:

  • 1095860
  • 5812437A
  • 1096534B
  • 2586460C

那么,疑似作品的109与B雷同,58与AC雷同,60与C雷同,简直没有自己原创的部分。然而58/60作为两位的数字组合,出现雷同的机会还是比较高。

在进行作品比较的时候,只要作品来源足够广,就一定会增大雷同情节的出现概率。这种时候一些细碎情节的雷同不应该作为补充证据用以论证抄袭,而应该舍弃。

之前看到某本小说被指责融梗上百本小说,实际上属于后面提到的这种情况,大量的样本扩充了用来比较的作品情节库,可是雷同的仅仅是一点细碎的情节。这样一来,在论证过程中,好像原书作者无恶不赦,一连抄袭了上百个作者,可是实际上,可能这个作者仅仅对其中几个作者进行了创造剽窃。


2.受前文所说雷同梗出现原因影响,题材越接近,主题越相似,出现大面积雷同的可能性越大。

这一点在类型文中经常出现,假如一本小说的疑似梗来源来源于多部小说,我们就应该考虑这个梗的来源是否由于同题材所导致,而非草率地下一个全员抄袭的结论。

值得注意的是,遭遇这种状况时,我们反而应该扩充对比作品集,用大量同题材同主题作品,去除其公共雷同部分,再进行雷同部分比较,以减小由于约束条件相似所带来的影响。换而言之,就是减少“烂梗”被误判为抄袭的机会。


以上,融梗这种说法有一定的不合理。我个人认为,如果在抄袭判定的过程中能在去除上面两个因素的影响后,还可以认定成抄袭,那么没必要谈融梗,直接炮打即可。

反过头来,如果是因为受到以上两个因素的干涉才做出抄袭的结论,那么这个结论是站不住脚的,或者说误差太大,没有说服力的。


四、我个人认为的抄袭判定条件


我个人判定抄袭的标准相比较法律标准还是比较激进的。以下仅提供一些判断思路,但可能存在一定的合理性问题。

1.直接使用原文而未引用来源。

这一判据最直接,但要谨慎处理诸如百度百科一类的内容……

2.在去除合理的雷同情况下,大量复杂情节组合/关键点来自于同一部/几部作品。

此判定条件需要大量同题材同主题对比材料确定公共雷同情节部分,在排除掉这部分情节后,若疑似抄袭作品与疑似抄袭来源作品在一段足够长度的内容中存在大量复杂情节的雷同,则可判定抄袭。

同时,应当排除如:存在多雷同点,但雷同点细碎且不集中的疑似抄袭来源作品。

3.逻辑链断裂。

此条作为前一条的论证补充,若存在较简单非公共雷同点,且疑似抄袭作品在此雷同点出现严重逻辑链断裂的情况下,可以将此雷同点判定为抄袭。

如果规划相对完善,逻辑应该也是相对连贯的。但一部分作者不写细纲或干脆不打草稿,这种状态也很容易出现逻辑链断裂的情况。判断逻辑链断裂的雷同点相较于第二判据可以简单一些,但仍要保证一定程度的复杂度。

4.终端修辞表述大量相似。

这一根据有混淆借鉴与抄袭的嫌疑。大部分作者不会在具体的表达方法上考虑雷同问题。所以此根据只可作为在特殊情况下进行补充判定的根据。

判断方法如下:

在一段足够长的纯粹功能性内容中,疑似抄袭作品与疑似抄袭来源使用同样的修辞表述结构,譬如递进强调的比喻等。两段功能性内容的目的必须相同,且表达结构必须完全一致。

这种方法只能作为判断补充,不能作为单独判断雷同的根据。


大概就是这样了。


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我外公在世的时候,写得一手好毛笔字。大约在90年代,他出了书,不过出书是不赚钱的,而且是花钱的,自己出的书买下5000册,然后送人。

有段时间,我家听到有出版社跑来说帮咱出书,跟卖保险一样,都当成骗子。

从在知乎上小有点名气后,我也收到了10多家出版社邀约出书。

我肯定不比我外公更出色,但是感谢知乎,我得到了更便利的环境,有机会通过分享观点,把自己从一个默默无闻的职场人,打造成一个有些许名气的知友。


对等的地位

我为什么不去投稿?

因为地位是不对等的。

出版社是高高在上的评判机构,而我只是数百人,甚至数千投稿者中的一个。

出版社为什么要选我?

即使如今,我小有名气之后,和出版社在一起聊的时候,我都会发现,有些出版社,虽然认可我有近40万关注者,能写出万赞回答,但是我的思维方式他并不理解,甚至并不认可。

比如,我写过:

这些诸如“光努力没意义”,“要保持跳槽心态”,“有实力也不能涨薪”的非主流观点,很多报社的编辑是不认的。

如果我是一个默默无闻的投稿者,编辑看到这种文章或许会说:

这人是傻X愤青吗?

然后把我的稿子扔到垃圾桶里。

事实上别说我这种文笔根本不入流的写字人,就算是沈从文这样的大家,在上世纪20年代北漂的时候,投稿也是屡屡被拒,甚至到没钱吃饭的地步。

沈从文的翻身,是从认识郁达夫和徐志摩开始的。

但通过知乎这样的平台,我接触到了多家出版社,认识了很出色的志同道合的出版人(求这位出版人不要气我拖稿)。

即使是那些并不算理解我观点的出版公司,也愿意坐下来了解一下我和我的文章,原因无他,就是知乎上近40万关注者,让我有了和出版社平等对话的地位。

如果你的工作本身就是行业里顶尖的水平,比如北京三甲医院某科室主任医师,那大概率全国和你同等水平的也就不到10个人,你手里有硬技能,是不怕别人发现不了你的。

但如果你是一个普通的职场人,普通的供稿文青,你如何从众人中脱颖而出?

至少知乎给了这样一个平台。

对于我来说,知乎就是我的「郁达夫」

选择权

有一个答主提到过,供稿给别人,多是要受制于人的。

觉得你写得不够细致,或者是没有突出他们想要的内容,或者是不符合他们刊物的风格,都不得不改。

别说一个投稿人,就算是广告公司的文案专家,还不是“甲方虐我千百遍,我待甲方如初恋”。

在这种时候,我们只是刊物、客户或者出版社的生产线上的一个棋子,为人所驱使,就算是挣钱,也多半得跪着。

而有了平台则不同。

在知乎写作,给自己写字,阐述自己的观点。

如果出版社或者杂志看得上,那自然看对眼,一拍即合。看不上,至少我们也不用低声下气去求。

有这么一个写作平台,其实撮合了意气相投的写作者,也撮合了企业和知友。

我给IBM写过人工智能对于职场领域的影响的稿件。

写得很开心,IBM从头到尾都不干涉,只是提供了案例给我,而我恰恰很需要有价值的案例完善我的文章。

相比乙方文案们,我幸运多了。

前不久,有幸去 @西门子中国 分享我自己在知乎的写作历程,和西门子同仁聊起来,大家很有惺惺相惜的感觉,可能是因为我自己也是外企背景,B2B业务背景出身吧。如果是B2C业务的杜蕾斯,真不一定喜欢我的风格。

我这样写字的人,多少有点酸气,跪着赚钱,心里别扭。

个人品牌

我是写职场的,所以在职场这个领域多啰嗦两句。

未来的企业会更扁平,更平台化。人才会有更大的舞台和空间。

这对我们职场人是好事,但是需知,最好的资源,不见得能够找到最有能力的人,但很可能找到很善于打造个人品牌的人。

能力强,只是一方面;另一方面,你需要通过平台,告诉别人,想别人展现你的能力。

  • 如果你是有才华的舞者,你可以用抖音快手打造自己的个人品牌——视频效果直接有冲击力(我一直关注快手的工地小哥霹雳舞凯凯);
  • 如果你写网文,那起点中文网这样的平台,聚集了众多愿意看网文的目标受众;
  • 如果你是段子手,微博似乎是一个不错的平台;
  • 如果你声音甜美,或许可以考虑在喜马拉雅上给孩子们讲一讲睡前故事;
  • 如果你善于摄影,Ins和Pinterest是你可以考虑的方向。

而对于职场白领来说,知乎是最大的个人品牌宣传阵地,没有之一。

  1. 你的受众,也多半是同领域的专家;
  2. 你的能力,无论是销售、财务、人力资源,都比较抽象,需要用文字观点来展现;
  3. 你的观点不可能100-200字收工,你需要受众有阅读长文字的习惯。

而我从知乎一位同仁那里了解到的数据是:

知乎的人均访问时长超过1小时。

须知,相比直播、视频、音频以及图像来说,文字是最抽象,对读者理解能力要求最高的平台。

而知乎的用户愿意在这个平台上一打开就花上一个小时。

一个礼拜前参加一场B2B营销峰会,作为主讲人分享了我发展知乎个人IP的故事。

在场有化工行业领先的外企白领,有数字化行业的经理人,还有软件领域的专家……他们都对知乎充满了兴趣,感觉这里是一个能够逐渐打造个人品牌的地方。

我相信这是职场的趋势。

出版社和雇主,本质上是一样的。

想要拥有平起平坐的对话权,我们就需要打造出靠谱的个人品牌。

更不要说,知乎(互联网)的影响力远在出版社(传统媒体)之上,我的文字在知乎就有超过4000万阅读量,我自己也很庆幸,放在10年前,我根本没有这种机会。

从过往来说,我每个回答阅读量大约在5万左右。

希望看到这篇回答的三五万小伙伴们,现在立即开始,找准一个领域,开始在知乎为自己的个人品牌码字吧。

我们一起加油。


公众号:「瞎说职场」

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