第一章 未来轨迹 虚拟实践的商业风口
···写在文前：
···当前所处：第五卷 – 未来轨迹 （理论推演）
···此章推演的是“名为‘虚拟实践’的未来风口，是人们所不起眼的商业趋势之一”
虚拟实践：
所谓的“虚拟实践”，是指“在真正实践之前，一切已知成果的未知延伸、计算、推演和预测”，包括：信息、经验、规律、技术、理论…
以“一个可以熟练掌握火箭发射技术的国家”为例：
如果我们将“所需的材料、制造产业、机器等”称为硬条件，将“资料、数据、经验、理论、实践数据、材料加工技术、制造技术等”称为软条件。
那么，在真正实践之前，所有“计算、推演、可能性收束”，诸如“公式，原理，预测、计算和理论模型等”，便都可以称为“虚拟的实践”。
因此可知，“广义的虚拟实践”远不是一个全新的概念，即使我们把“虚拟”二字，局限于“电子计算机、网络信息化”的狭义范围，它也全然不是一个新概念。
实际上，基于电子计算的“虚拟实践”，早就随着计算机的算力发展，以及科学理论的进步，渐渐步入佳境，风生水起。只是，计算机就是用来运算的，科学理论也需要大量计算和推演，所以，这一切相辅相成，实在是太“自然而然、理所应当”了。
于是，大家从未想过要将“虚拟实践”作为一个单独的名词，更别说，将它作为一个重要的方向，去明确且仔细的思考它的发展前景。
那么，虚拟实践会是一个足够重要的东西，一个值得我们重视的东西吗？
毫无疑问，这将取决于“虚拟实践能为我们带来什么”，换言之，它的那些实际运用场景，以及发展前景预期，决定了它是否足够重要：
第一，在大数据和深度学习上的应用。
一个很简单明了的例子就是，在各家的自动驾驶项目中，人们已经开始普遍采用：
让自动驾驶程序，在虚拟的城市道路中行驶，并对各种突发情况做出反应。
如此，上万小时的实践积累，便成了弹指之间。
于是，通过虚拟实践，我们便可以只用了极少的时间和成本，去完成早期的大数据的积累，以及深度学习的算法优化。
而且，对企业来说，也可以避免“直接实践”所更可能产生的大量财产、安全、名誉等损失，这也是极其重要的。
（比如：万一自动驾驶撞人了，上了新闻，就不是油钱的问题了）
第二，降低行业门槛，促进充分竞争：
众所周知，深度学习的算法领域，是有一定门槛的，而其中最关键的门槛，便是“数据”。
这就是当代各个公司大肆收集和储存各种数据的原因，至少，占有海量的独家数据这个“山头”，便将更可能成为深度算法的“山大王”，而占有深度算法这个“王位”，便很可能会成为未来世界的一方巨头。
可一旦虚拟实践得到蓬勃发展，，那么，数据的壁垒将不再那么牢不可破了。
就像是训练一个全新的围棋算法一样，其实，基于虚拟实践，我们将并非一定需要拥有“历代（海量）的真实棋谱数据”，虽然它无疑是极其重要的，却也并没有那么至关重要。
即使我们并不拥有海量的现实数据，只让算法以胜利为方向，自己与自己不停的对抗、进步、优化…
这种情况下，即使一切尽是虚拟之中，毫无现实数据，却也并非不能“深度学习出”一个优秀的算法。
所以，虚拟实践的发展，对于中小企业或初创公司来说，将可以极大的降低大数据和深度算法的最早期门槛。
这将使得未来能会有更多不同的新生企业，能在大数据和深度算法行业中，做出自己的贡献。
无论这些新生企业是与掌握数据的大公司合作，还是自立门户、百家争鸣，一个行业的充分竞争和门槛的普遍降低，都必然会对整个行业的深度、全面且迅速的发展，有巨大的推动作用。
而这便是虚拟实践的意义之一。
于是，那个被人们所害怕的未来：
“那些掌握数据和占有算法的人群，将会在客观上，裹挟未来的所有普通人，甚至是支配”。
这种未来的可能性，虽不能排除，却也随着“数据和算法”领域的充分竞争，而有了显著地降低。
第三，深度学习的无尽前行。
海量的真实实践数据，往往需要着巨大的成本和时间积累，所以，当深度学习的算法走到“真实数据”的尽头之后，便只剩下了一个选择：
步入“虚拟的实践”之中，以进一步学习和自我提高。
所以，其实虚拟实践，必然会得到蓬勃的发展。
就像是一个围棋算法一样，当古谱都被学完了，唯只有不断创造虚拟的棋局，才得以让它继续“向着胜利，不断的学习、改进、优化…”
……
当然，就个人而言，我自然更希望这些“虚拟实践项目”可以更加开放、共享、共同优化。
比如某公司将自己的“自动驾驶训练模型”开放给其他公司训练，相互合作，共同完善其中的更多的bug或细节，如：
摩擦力、突发事件、仿真性、恶劣天气、特殊环境、材料疲劳、场景、磨损曲线、对抗（干扰）样本…
这将有机会使该模型，得以更好的模拟真实和应对各种异常状况。
在商业的竞争场上，这多少有些难度的，但毫无疑问，这其中仍然有许多机会与可能性。
（如果开源不成，也可以选择采用“初始之树 ”的形式）
而一旦“虚拟实践”经历开源及标准统一的融合和发展之后，便会迎来其第二阶段的发展：
创造工坊。
（紧接下章：创造工坊）
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