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<audio id="audio" title="03 | 到底该怎么理解技术采用生命周期？" controls="" preload="none"><source id="mp3" src="https://static001.geekbang.org/resource/audio/11/5e/1198f4e65dc562b0554ca0ee78278d5e.mp3"></audio>

你好，我是郭蕾。在开始今天的课程之前，我想先问你一个问题，“作为媒体，我们都知道InfoQ应该关注新技术，那具体什么样的技术才是新技术呢？”

五年前的时候，我就曾经被这个问题给难住了。有一次偶然的机会，我听InfoQ创始人Floyd详细阐述了我们的内容价值观，其中，他提到了一个新的名词“技术采用生命周期”，听完之后我恍然大悟，原来技术发展的状态除了从“新”到“老”，居然还有一个高度抽象的模型，通过它，我就可以大致了解一个“新技术”的发展规律，真是太令人兴奋了。

就这样，回国之后，我开始深度研究这个模型。你可以现在去Google搜索下，其实国内外了解这个模型的人并不多，相关资料也很少，所以我也觉得有必要再和你深入聊聊我对它的认知。

我可以确定的是，技术采用生命周期模型将会让你终身受益，它里面提到的“技术”可不只是你我现在关注的这些软件技术，其实它是一个高度抽象的名词，你可以理解为所有的新事物、新产品。

比如说你以后创业了，做了一款产品，那这款产品从发布再到成功，它的传播路径也必然符合技术采用生命周期模型，你可以从它里面找到各个不同阶段的产品策略。再比如你以后转行做市场了，你要负责为你们公司的产品制定市场计划，那你就可以根据这个模型对目标用户做分类。是不是很有意思？换句话说，如果你能基于这个模型思考问题，那你马上就能比别人高出一个维度，这不就是所谓的认知升级吗？

好了，我们下面开始正式介绍技术采用生命周期。

## 技术采用生命周期

最开始，我们先要来看看技术采用生命周期是谁发明的。坦白讲，我看过市面上的大部分文章，发现他们很少有人能把这事情说清楚。我在系统看完《创新的扩散》和《跨越鸿沟》这两本书后，才有了一个我认为准确的答案。

技术采用生命周期是美国高科技营销大师杰弗里·摩尔（这个摩尔可不是那个提出摩尔定律的摩尔）在美国著名传播学者罗杰斯（Everett M.Rogers）研究成果的基础上提出的概念。

其中罗杰斯是一个农场主的儿子，他在攻读博士期间开始着手研究农业产品的扩散规律（受乔治·比尔和乔·波伦的演讲启发），而后出版了《创新的扩散》这本书，书里第一次对创新的采用者进行了分类，并且还研究确定了创新的扩散是一条呈正态分布的钟形曲线。过了大概三十年之后，摩尔在罗杰斯的基础上，又在自己的书《跨越鸿沟》里提出了鸿沟的概念，并且开始正式使用“技术采用生命周期”这个词。

一言以蔽之，技术采用生命周期是一个用来衡量用户对某项新技术接受程度的模型，它认为一个新的技术，从一开始出现到最后走向成熟，必然会经历五类人群，他们分别是创新者、早期采用者、早期大众、晚期大众和落后者。我画了一张图，以方便你理解。

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这张图的横轴是时间，纵轴是对应时间的产品采用人数，从这条曲线你可以看出来，随着时间的推移，产品采用人数先是逐步增多，而后开始逐步减少，整个变化过程呈正态分布钟形曲线。这是我前面提到的罗杰斯的研究成果。

你可以想象一下，是不是这么回事。正好这两天2019年的互联网女皇报告发布了，我们就以其中智能手机的传播为例子来理解下技术采用生命周期的逻辑。从下图中你可以看到，从2009年到2017年，智能手机的出货量一直在逐年增长。但2017年之后，就开始逐年下滑了。如果不出意外，2017年就是那条钟形曲线的拐点，以后的出货量数据很难再到2016年的那个水平，换句话说，中国的智能手机市场已经饱和了。

<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/18/4d/18990018bae61c6db1fa7b2524c7554d.png" alt="">

智能手机是我找的一个例子，你可以作为参考来理解一个“创新”的传播过程。不过，这个数据并不能完全对应我们上面的模型图，因为出货量和采用人数并不是一回事，只是趋势大体相同，所以你也千万别钻牛角尖。

我们接着再回来看一开始的那张模型图。在整个钟形曲线的基础上，罗杰斯又根据“创新性”的不同，把采用者分为了五类，并且算出了每一类人群的占比，这个占比数和分类你可是要牢记到脑海中，因为这是整个模型的关键点。

为什么要分类呢？因为罗杰斯在深度调查采用者的社会经济地位、个性及价值观、沟通行为和方式之后，也开始感叹“人以群分，物以类聚”。他发现任何群体采用技术或者产品的过程都与这个群体所特有的心理和社会描述相一致，而且这些人群的边界相对来说是清楚的。

下面我来详细具体解释下这个分类，并以Go语言为例子帮你融会贯通：

<li>
第一类人群我们称之为创新者。他们是一群狂热分子，天生喜欢黑科技，喜欢拥抱新技术，并把这视为其生活最大的乐趣。所以在Go语言发布之时，虽然有很多的坑，所有人都知道不稳定，但却不乏众多爱好者乐于踩坑。这类人群占整体人群的2.5%，有的时候，他们也被称之为“种子用户”。
</li>
<li>
第二类人群我们称之为早期采用者。同创新者一样，早期采用者也是新技术发展的主要推动者，但与创新者不同的是，他们并非狂热分子，在选择新技术时，更愿意尊重自己的直觉和喜好。比如说很多开发者在看到Go的语法以及惊艳特性之后，就开始在项目中使用Go语言。这类人群占整体人群的13.5%，他们愿意拥抱新事物，同时，也能容忍瑕疵。
</li>
<li>
第三类人群我们称之为早期大众。对于新技术来说，早期大众是产品能否成功走向市场的关键（占比34%，近1/3）。他们对于新技术的采用往往比较谨慎，也比较挑剔。在采用之前，这类人群会重点关注其他用户的使用经验。比如说Go语言到现在已经发布了1.12版本，但还有很多公司仍然在观望阶段，他们想在各个技术会议或者论坛上看看，都有哪些成功应用案例，在经过慎重思考之后，再决定是否采用。我主观认为目前Go语言正处于这个发展阶段。
</li>
<li>
第四类人群我们称之为晚期大众。晚期大众和早期大众在乎的东西大致相同，但晚期大众更为保守，他们害怕一切风险，因此他们会等到相关标准确立，生态完善时才会决定是否采用。以Go语言为例子，他们会等到Go的整个社区生态成熟之后，才会逐渐使用。这类人群占比34%。
</li>
<li>
第五类人群我们称之为落后者。落后者对新技术没有任何兴趣，只是在迫不得已时，他们才会采用。以Go语言为例子，比如有一天落后者使用的日常软件都已经使用Go语言编写，在实在没有办法的时候，他们才会考虑接受。这类人群占比16%。
</li>

你可以对照着看看，在特定领域内，你自己是哪一类人群。就以得到App为例子，在得到App刚刚发布的时候，虽然我也知道这个产品，但总是觉得音频类的产品不适合学习，所以我也一直没有下载。直到有一天，得到App送了我一个关于“如何做面试官”的课程，我看了之后觉得他们的内容太棒了，于是就慢慢成为了忠实用户。你看，我觉得我在这件事情上，肯定不是“创新者”，而是“早期采用者”。

换个角度看，得到App为了吸引“早期采用者”，也采用了一些策略。为什么呀？因为从创新者到早期采用者的过渡也并不是那么简单的事。这就是摩尔在《跨越鸿沟》这本书里提到的核心观点，他说技术在不同的发展阶段，面对的人群特点都不一样。从一个人群渗透到另外一个人群，并非易事，比如说如果得到App当时不调整运营策略的话，我可能很长一段时间都不会使用它。

## 跨越鸿沟

下面这张图就完美展示了摩尔的核心观点。你可以看到，在两个相邻的人群之间，都有一条裂缝。就如我上面所说，产品从一个人群跨越到另外一个人群，都需要采取不一样的策略，如果你还是用老方法去“打”新人群，那就会有问题。

<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/9e/a0/9ea2a90883344d05c23df48f32cce9a0.jpg" alt="">

虽然两个相邻人群之间都有裂缝，但是在早期采用者和早期大众之间的那条裂缝最大，这条裂缝就是传说中的“鸿沟”，为什么这么说呢？主要有两点原因，第一，早期采用者和早期大众对于新东西的态度差别非常大，如图中我所标注，早期大众的性格特点是更为关注产品的实用性，这就要求产品相对是成熟的。第二，从人群占比来看，只有跨越过这条鸿沟，渗透到早期大众这个人群，产品才等于是进入了主流市场。

那具体技术怎么才能跨越过鸿沟呢？这也是个复杂问题，《跨越鸿沟》这本书里有讲，《精益创业》里也有讲，这里不是我们的重点，我们不再赘述。不过，我认为，这个事情没有标准答案，要不然，成功不就变得简单了吗？

## 衡量方法

好了，到这里为止，我们花了很大的篇幅和你介绍什么是技术采用生命周期，技术采用生命周期中五类人群的特点，以及处于早期采用者和早期大众之间的那个深不可测的鸿沟。我想学完这些知识，你可能会问我两个问题，问题一是我们InfoQ的使命是帮助那些技术跨越鸿沟，那我们可以做些什么。问题二是怎么才能知道技术发展到了哪个阶段，有什么方法没有。

我先来回答问题一，简单来说，一个技术能否跨越过鸿沟，它是由很多因素决定的。媒体在其中的作用是推波助澜，比如说早期大众是实用主义者，在采用新技术之前，这部分人群相对谨慎。所以我们可以多报道一些成功案例、解决方案，也可以多做一些深入浅出的文章帮助他们入门。

紧接着我再来回答问题二，其实在一开始的时候，我也有疑问，然后我还特意去问了Floyd，下面是他给我的答案：

<li>
定期与社区编辑沟通了解行业风向。
</li>
<li>
根据用户调查来客观了解技术应用情况。
</li>
<li>
通过QCon这样的会议来和专家沟通，也能直接了解用户的痛点。
</li>
<li>
每月编辑和销售团队沟通，了解他们从客户那里获取到的反馈。
</li>
<li>
每月参加一次社区举办的Meetup，以第一时间了解到新技术，接触创新者。
</li>
<li>
通过Google这样的搜索引擎来了解相关技术的搜索指数的变化。
</li>

我不知道你看到上面的答案是什么样的感受，反正我当时看到他们的回答之后还是挺失望的，因为我当时是想要到一个相对客观和可供操作的具体方法。后来，一个偶然的机会， 我看到MIT斯隆管理评论发布的一个关于[人工智能发展趋势的报告](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1NDA4NjU2MA==&amp;mid=2247487725&amp;idx=1&amp;sn=0c00d79a06dc43ba44d6ec910a1604d7&amp;chksm=fbe9a922cc9e2034daa899a1d8c596eee89dfe541d020507c1a39bd6d28ee0c66b973f2ec005&amp;scene=27#wechat_redirect)，才彻底理解这事应该怎么做。MIT斯隆管理评论那份报告的开头是这么说的：

> 
这份报告不是通过猜想和预测，而是建立在可靠的调查数据之上，麻省理工斯隆学院对全球各行业超过3000名高管和分析人员，以及30位行业专家和高管进行了深度访谈，并总结出了这份AI商业化报告。


你想要了解一个技术具体处于什么样的发展阶段，这本身就是一个系统工程。这其中你需要采样、访谈、分析和总结，比如说下面是我想到的具体实现路径：

1. 借助我们QCon、ArchSummit大会，与300位不同行业，不同领域，不同规模公司的主要技术负责人沟通，了解他们对于目前我们所关注技术的采用情况。
1. 对沟通情况数据进行整理，计算对应技术的采用率，并根据采用率数据，把相关技术对应到技术采用生命周期中。
1. 与行业关键意见领袖沟通，对上述客观计算出的技术采用生命周期曲线做主观层面的微调。

上面说的路径我还没有具体落地，根据我这段时间的研究以及我们的优势，我觉得这种方式相对可行，也是一个比我们英文站给出的方法相对客观的落地思路。不过就是比较麻烦，如果我们目前没有这样的体系和精力，那就需要用英文站的判断方法了，那种方法更考验一个编辑的经验。

## 总结

好了，到这里，我们今天的内容也就接近尾声了。技术采用生命周期是一个偏抽象性质的话题，如果学完这篇文章，你能够带着“框架”去思考技术的传播过程，那我觉得目的就达到了。下面我再来给你总结下今天的关键点：

第一，技术采用生命周期是一个传播或者采用模型，横轴是时间，纵轴是对应时间内的具体采用人数。整个模型是一条钟形曲线。

第二，技术采用模型最厉害的地方就是它将新技术或者新产品的传播周期根据人群特点分为了五类，这五类人群都有不同的背景，他们对于新东西的态度也截然不同。你理解了这五类人群，也就理解了创新的扩散过程，并且分析问题的时候可以套用模型来帮助自己宏观思考。另外，这五类人群的占比都是不一样的，你一定要记住这五类人群的占比。

第三，每个人群之间都会有裂缝，但最大的裂缝是在早期采用者和早期大众之间。只有跨越这个大裂缝，技术才能迈向主流市场，它是成功的关键。

第四，对于具体的产品而言，怎么衡量具体发展到了哪个阶段，可以采用客观的方法，也可以采用主观的方法。比如极客时间，你可以根据用户注册数以及目标市场用户数来估算出它处于哪一个阶段。而对于具体的技术而言，我给出了一个整体的研究路径，你可以参考执行。

最后，请你思考下，借用技术采用生命周期模型，你还可以分析哪些具体的问题？欢迎你在留言区写下你的想法。另外，如果你对今天的内容有什么疑问，也可以给我留言，我会第一时间给你反馈。

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