“量体裁衣”式的非工业化生产方式即将在高科技行业盛行
嗨，欢迎来到“你”的时代！
继续我刊上期封面《你·媒体》的思路，“你”——网络上个每一个用户，俨然成了互联网的主人，无数的内容在你敲击键盘和点击鼠标时诞生：你在博客上发表对这个世界的看法，在YouTube上传纪录点滴变化的视频，当然，如果你正好在韩国，或许还能为当地的OhMynews贡献些新闻。
与此同时，一个新的趋势也在渐成气候：“你”成了网络商家尤为珍惜的特殊客户，后者不再准备向你提供千篇一律的内容和服务，而是积极进行“量体裁衣”。类似情形我们的祖母应当熟悉得很，在前工业时代，哪怕她们走进一家小门脸的裁缝店，都能享受到如今欧洲高档成衣店的待遇：量身定做，不可替代。
没错，这预示着互联网上“人性觉醒”时代的到来。十五世纪的文艺复兴曾让文学作品中的虚构人物摆脱千篇一律的神的附庸者形象，转变为拥有欲望和不同个性的个体。而在当下，随着博客和网络社区的兴起，模糊的网民面孔逐渐清晰；每个人在网上留下了不计其数的信息——搜索的关键词，订阅站点上的博客，在电子商务网站上买下的书和DVD，在iTune上的下载清单……这些信息流以各种各样的方式被储存和记录下来。
解读这些信息，就像分析现实生活中人们的穿着、谈吐、行为方式一样，我们可以判断此人的身份和爱好，从而勾勒出一副相对清晰的面孔。甚至，储存或分析你留在线上的信息的商家，说不定比你自己更容易说清你的气质和口味。
同时，传统的二八法则在这个时代遭到了颠覆。长尾理论表明，那些看上去小众的产品，加起来却有着能与主流大市场匹敌的能量，这意味着批量生产方式将被个性化生产逐步替代。
个性化生产的概念并非近日兴起，Google的AdWords广告便是经典案例，它改变了传统广告面向大众的发散模式，只把与用户搜索关键字有关的广告推送到用户面前。
如今，倘若能根据用户留下的信息流分析出他的爱好和需求，便能在google基于关键字的简单维度上再进一步，为用户推荐他所不知道、但很可能会喜欢的文章、网站、电视节目、各种产品，甚至是朋友。当然，信息的维度越丰富，这种生产方式的精准度就越高。
个性化电子商务是最为简单的个性化生产方式。相对于传统电子商务，它充分发挥了用户的自主性，即允许个人定制。比如说，在硅谷风投之父约翰·杜尔所投的zazzle.com上，你可以把昨天拍的照片上传，定制有此图案的T恤或其它东西。（国内的卡当网正是在模仿此种模式）。而stamps.com则是个性化电子商务网站中的特权成员——它已经和美国邮局签署了协议，把用户想要的图案印在邮票上，这枚邮票和其它邮票一样可以正常使用和流通。
在这里，有必要提醒一下，个性化服务远非如此简单，更多的时候，它需要建立复杂的运算系统，对你留在网络上的繁杂信息进行分析，以提供接近你需求的产品和服务。
最简单的例子是（你或许已经对这种情况感到厌倦）：在Google上输入“Java”寻找Java咖啡的信息，但是出现在第一行的永远是你看不懂的“Java”计算机语言介绍。试一下Collarity 。与Google不同，它会根据用户的注册信息或搜索历史来提供相关性更强的结果。填入的信息越多，搜索使用得越频繁，获得的搜索结果就会更准确。这便是搜索发展的下一步——个性化和智能化。
虽然并不愿意对此置评，但是作为搜索界的巨头， Google肯定不会对这股风潮置若罔闻。ChoiceStream 公司的CEO史蒂夫·约翰逊透露，他已经和Google洽谈在YouTube上面建立一个个性化的推荐系统，也就是根据用户的视频观看倾向推荐他可能会喜欢的视频。“Google需要建立一个基于用户使用倾向的搜索系统，我相信他们正在朝这个方向努力。” 史蒂夫·约翰逊表示。
而雅虎新兴搜索技术副总裁安德雷·布罗德（Andrei Broder）这样描述搜索的未来：“今天的搜索被限制成你先给一些信息，然后得到一些信息，属于一种拉（Pull）的模式。下一步要做的是信息能根据上下文关系自动给出而不需要主动去搜索，一种推（Push）的模式。换句话说，我们会从信息检索转变到信息提供。”
所谓的信息提供就是个性化推荐。
由于延伸到了服务领域，个性化推荐被视为个性化生产的高级阶段。
音乐推送网站Pandora的创始人梯姆·威斯汀格林(Tim Westergren)原来是一位音乐家和作曲家，他这样表述在电影配乐时遇到的问题：“导演们不是音乐家，他们不会说‘我要和声小调音阶（Harmony Minor）或者木管乐器’之类的，我必须去弄清楚他们喜欢什么样的音乐，于是在我脑海中就有了这种分析的概念：根据他喜欢的歌曲推断他是否喜欢另一首歌曲。”
这样的概念就是推荐系统。在国内，豆瓣便模仿亚马逊网站建立了推荐系统：你输入读过或正在读的书，它会为你列出你可能会喜欢的书目。
“未来十年，推荐系统将成为这个世界上最重要的改变之一，社会化网络将由这些系统来驱动。” 明尼苏达大学计算机系教授约翰·里德尔认为，他曾在1990年代中期搭建了第一代推荐引擎。
上一个十年里，互联网刚开始走向普通大众，Yahoo的网页目录利用分层结构的组织方式，让上网者不至于在混乱的网络面前惊慌失措。当互联网用户的心态由“网上有什么”变为“我想找什么”时，便成就了搜索时代的王者——市值一度超过1550亿美元的Google。
同样，当用户对着空白的搜索框不知道该如何描述自己的诉求时，互联网的发展指向了一个新的区域——发现。也就是说，互联网上的商家要去发掘用户没有明确意识到的需求，把恰当的东西自动推送到用户面前。
PayPal的联合创始人马克斯·莱文奇恩就旨在建立一个对用户的了解比用户对自己的了解更为深入的系统。这个系统被用于他的图片分享网站Slide.com，除了允许用户邀请家人、朋友和其他Slide用户来浏览和保存自己电脑上的图片外，网站还从ebay或者其他电子商务网站引入产品图片。通过用户之间的共享和最终购买过程，推荐系统分析了用户的兴趣所在，向他们推荐相关产品，或者介绍兴趣相似的朋友。
而DVD推荐网站whattorent.com迎接用户的方式更为直接，它提出了二十道测试问题，通过答案对用户作出基本判断，向用户推荐DVD，再根据用户对推荐结果的反馈，形成更符合其品味的判断。
所有这一切充满奇思妙想的生意经，都有赖于“你”的存在，是“你”将这个世界从枯燥的工业复制时代解救出来，从而呈现出斑斓色彩。
GE点评：
可以想象，在未来，当你下载了几首彩铃之后，你的手机上会出现另一些风格相似的彩铃的推荐，甚至是与之有关的歌手的演唱会信息，如果合你心意，马上可以订购门票——哦，哪里还需要什么门票，届时，每个人的指纹或其他身体信息都会产生“信用卡”的功能，只要踏进剧场大门，立刻有一笔款项从你的账户经由银行转到演出公司。
尽管这是虚拟的未来。恕我直言，这种个人定制的生产风潮绝不会局限在网络界以及整个高科技领域，而会很快反馈到传统行业。从现代经济史的发展来看，这种生产方式应该是继大工业生产后的又一崭新阶段，幸运的是，在我们的有生之年，能亲身体验这一变革所带来的切实影响。