来源：赛格大道

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中国产业界曾有一个令人痛心疾首又广为人知的“卡脖子故事”：作为年产400亿支圆珠笔的全球最大制造国，却连圆珠笔的笔头都无法实现国产。

那是2016年年初，一位高级领导人在太原召开的钢铁煤炭行业座谈会上指出，尽管中国在2015年钢铁产量严重过剩，但仍需进口某些特殊高质量钢材，尤其是圆珠笔头的“圆珠”仍需依赖进口。

在领导的亲自关心下，太原钢铁厂组织专班，花了数年时间研制并炼出60吨笔尖钢，以40%的市场价格推向市场。一时间，广大网友深感振奋，相信中国圆珠笔被卡脖子的历史一去不复返了。一家中央主要媒体也就此断言：两年内，笔尖钢将实现彻底国产。

然而，近10年过去了，中国圆珠笔厂商绝大部分用的依然是进口笔尖钢，原因不在于太钢炼出的笔尖钢质量不过关，而在于圆珠笔是一个完整的产业链，加工圆珠笔芯的机床来自瑞士，配套的油墨来自日本或德国，众多环节的调整涉及设备更替和一线技术人员的培训。

从结果来看，太钢“重复发明”的笔尖钢，实现了国产化的同时，但并未帮助企业降低综合成本；相反，太钢作为一个年产千万吨的钢铁巨无霸，切入一个全球1000吨的细分市场，带来产能过剩之余，也未能实现盈利。最终，太钢生产笔尖钢，除了成为厂领导向上汇报圆满完成政治任务和网民口中“又摘下一颗工业明珠”的扎实证据外，没有真正进入全球圆珠笔的供应链。

叙事上：发明比应用性感百倍

作为卡脖子难题的经典叙事，国产笔尖钢在“发明”意义上是成功的，但在“应用”层面无疑是失败的。

这也引出本文想探讨的议题，即观察今天中国的技术进步，绝大部分目光都锁定在“发明”上，却很少人去在意“应用”，甚至很多人会去贬低应用。在很多人的内心深处，发明比应用更加性感，性感一百倍。

事实上，在枚不胜举突破“卡脖子”故事中，领导关心下的专班攻克现象不在少数，而其多数结果也和笔尖钢类似，无法真正融入产业生态，只能沦为系统内评奖评优的申报资格，成为体制内科研“内循环”的重要一环。

相比之下，过去十年，被很多人嘲讽和诟病的中国移动互联网，看起来似乎并没有什么发明壮举，但却在技术应用上取得了广泛成就，形成一套进入千家万户的产业生态。

一个典型的例子是基于二维码的移动支付。二维码并非一项新技术，起源于70年代的美国，并于1994年由日本人藤宏原正式发明，但微信支付和支付宝通过社交关系、信用体系和商户生态的结合，使中国的二维码支付应用占据了全球90%的份额，也让中国成为全球移动支付最为发达的国家。

当然，在热闹无比的舆论场，很少有人会把二维码在中国的广泛应用作为一个重大创新成就来传播，尽管大部分中国人每天都会使用到二维码。

再举一个最近的例子，3月末微信上线了一个新功能——附近的工作，由于这个新功能和解决就业直接相关，所以好评率很高。从这个案例出发，我们也可以对中国移动互联网的创新形式，有一个更直观的理解。

“附近的工作”最早是一个微信小程序，由腾讯出行服务团队于2024年10月推出，其“前辈”还有鹅厂拼车小程序、新冠药物互助小程序、小修小补小程序。由于该小程序推出时仅在广东江门一地上线，所以网友一直都在呼吁覆盖全国。

微信搜索加入后，“附近的工作”功能虽然没能覆盖全国，但确实大大增加了辐射半径，目前提供超过2万个岗位，包含程序员、司机、电工、设计师、保安、保洁等等，覆盖北京、上海、广州、深圳等全国超200个地市。

这个功能的社会价值不必做过多的介绍，在就业形势严峻的背景下，依然同时存在“求职难”和“招工难”两个看似矛盾的困境，“附近的工作”解决的是劳资双方信息不对称和信任不足的问题。

而在这一功能背后，其实并没有什么惊艳的技术发明，只有一系列的通用数字技术的组合，但恰恰这样一个基于现实社会需求的技术组合，实现了大范围的应用，并以创造性的方式切实满足了求职者和企业的需求。

拆解“附近的工作”背后的技术应用

对微信“附近的工作”背后的技术做一个拆解，我们发现并不复杂，所涉及的技术都已十分成熟，下面主要介绍三项核心技术的发展史：GeoHash + 空间索引（高效地理位置搜索）、即时定位与移动端优化（实时 LBS 交互）、数据发布与索引优化（确保职位数据可快速检索）。

1、GeoHash + 空间索引（高效地理位置搜索）发展历史：

·  Morton 编码（1966）：最初用于计算机图形学和空间数据存储，以优化多维数据的排序方式。

·  R-Tree（1984）： Antonin Guttman 提出用于地理信息系统（GIS）和 CAD（计算机辅助设计），帮助存储复杂的地图数据。最早应用于国家地理数据存储、城市规划（如美国地质调查局 GIS 数据库）

·  GeoHash（2008）：Gustavo Niemeyer发明的公共领域地理编码系统，它将地理位置编码为一串字母和数字的短字符串，基于Z阶曲线的空间填充原理。最初用于为地球上的每个点提供一个短的URL作为唯一标识，后来被广泛应用于空间检索领域。应用如：逐步应用于军事导航、无人机路径规划

·  2010s – LBS互联网产品：Google 推出 S2 Geometry，用更精细化的地理索引（面向全球范围的划分）优化地图和位置查询（如 Uber 使用 S2 进行地理位置索引）。应用如，使用 Google S2 实现全球司机与乘客的快速匹配；微信“附近的人”

Geohash将整个地图或某一部分分割成32个区域

2、即时定位与移动端优化（实时 LBS 交互）的发展历史：

·  1973 - GPS（全球定位系统）：由美国国防部开发，用于导弹制导、军事导航，当时的设备庞大，误差高达 100m+，无法用于商业。后来开放给民用，成为现代导航和 LBS 的基础。

·  1990s - Wi-Fi & 基站定位：最早用于无线通信网络优化，而非精确定位随着移动通信技术发展，基站定位和 Wi-Fi 位置推算被引入，提升城市和室内环境的定位精度。

·  2010s - 移动端融合定位（A-GPS + 传感器）：智能手机兴起后，苹果、谷歌推动A-GPS（辅助GPS）结合加速度计、陀螺仪等数据，提高定位精准度，特别是在高楼林立的城市环境中。

3、数据发布与索引优化（高效存储和检索职位数据）的发展历史：

·  1990s - 传统数据库索引（B-Tree / 倒排索引）：IBM 研究人员发明 B-Tree，用于优化关系型数据库的查询效率，提高大规模职位数据的检索速度，使得数据库查询速度提高10倍以上。

·  1990s倒排索引：早期用于信息检索，如 AltaVista 和早期 Google 搜索引擎。

·  2000s - 分布式搜索（Elasticsearch / Solr）：提供全文搜索和分布式存储，提高职位数据查询和匹配的性能。

·  2010s - 实时数据流（Kafka / Flink）：支持大规模数据的实时处理和索引更新，确保职位信息的时效性,用于实时计算，例如滴滴的订单调度系统。

创新的本质：不是炫技，而是满足真实需求

从上述数字技术应用的历程来看，我们可以发现一个基本规律，那就是技术往往早就发明了，但怎么应用常常存在着各种变化。以GeoHash和空间索引技术为例，1966 年，当 G. M. Morton 提出他的Z-order Curve 编码时，计算机还处于大型机时代，计算能力和存储资源都极为有限。

如今被广泛使用的地理位置数据库Geohash，算法的核心部分和类似解决方案的第一个倡议记录在Morton的报告中。另外，Morton的工作也在今天被用于Z阶曲线的有效实践，例如，在2014年Geohash—integer版本中。Morton的编码在其发明之后并未被广泛应用，直至Gustavo Niemeyer对其工作进行重新发明。

这其实也是很多技术发展的有趣之处：很多通用技术，在几十年前被发明时，通常是为了某个特定的工程需求，而它的真正价值，在几十年后，等到合适的应用场景出现，才会被重新发现和广泛应用。

如下所示，技术的价值不在于它本身的新旧，而在于如何被组合、应用，去创造新的需求和供给，进而形成创新的生态和景观。

·  Morton 编码 + GPS + 移动互联网 = 位置社交（微信附近的人）

·  Morton 编码 + AI + 推荐系统 = LBS 精准推荐（饿了么、美团、滴滴）

·  Morton 编码 + 计算机图形学 = 3D 游戏 & AR（光线追踪加速）

如果Morton穿越到今天或许会说“我只是想让计算机更快地读取地图，没想到你们用它来找朋友、点外卖、看短视频、找工作？！”

客观而言，“附近的工作”不过是过去十多年来中国移动互联网创Hehson潮里涌现的一朵小小的浪花，他没有所谓的技术发明，也没有解决国家的卡脖子危机，但用一连串通用数字技术的组合，卸下了一小部分普通打工人身上的枷锁，它的创新意义、经济价值、社会价值，是弥足珍贵的，也是默默无闻的。

《创新者的窘境》作者克里斯坦森曾说，“技术无所谓颠覆、市场无所谓颠覆，但技术和市场的组合才具有颠覆性。”在今天，从政府发声到网民发言，对“重大发明”的迷恋依旧，但人类历史演进的现实告诉我们，真正的创新，不仅要追求技术突破，更在于将已有技术带进不同行业，触达不同群体，解决不同问题，从而运用到最能创造价值的地方。

没错，技术的核心价值不是炫技，而在于满足真实需求。

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