怎麼看見未來?
何不先想想怎麼發展到現在的?
現代當紅產業：串流頻台、無人車技術、
先想想幾個問題：
這些想到的產業，技術基礎為何?
又是什麼樣的情況才會發展到現在的產業?
什麼樣巨獸的產業消失?
來分析一下這些產業的崛起：
NETFLIX
Reed Hastings, Marc Randolph1997一開始只是郵寄DVD給自己，於是有了在家就能租借DVD的創業。1999年推出訂閱服務，類似保險概念，只要訂閱，就不用滯納金、沒有租借上限。2007開始有串流服務。2012年推出手機串流服務。
技術：
自建的內容傳遞網路(Open Connect (CDN))，嵌入式設備 (OCA)讓當地網路營運商能夠
TESLA
WAYMO
UBER
故事起源：2008年不想招手等計程車，因此有了這個創業想法。
技術：
1. 智慧配對與派遣系統 (The Matching Algorithm)
Uber 使用名為 DISCO (Dispatch Optimization) 的派遣服務。
即時路況計算： 系統必須在毫秒內處理數百萬筆數據，計算哪位司機距離乘客「最近」（不僅是距離，還包括預計到達時間 ETA）。
二分圖匹配 (Bipartite Matching)： 利用圖論演算法，優化整體城市的載客效率，減少司機空車率。
這是 Uber 最具爭議但也最強大的技術。當需求大於供給（如跨年夜、暴雨）時，系統會自動調升價格。
演算法邏輯： 透過大數據預測需求高峰，並以高價吸引更多司機上線服務。
機器學習： 使用內部研發的 Michelangelo 機器學習平台，分析歷史數據與即時天氣、活動訊息，精準設定加乘倍率。
Uber 並非單純使用 Google Maps，而是開發了自己的地圖架構：
Google S2 函式庫： 將地球表面切割成微小的單元（Cells），讓系統能快速檢索特定區域內的車輛。
路由優化 (Routing)： 考慮到單行道、交通擁堵與乘客接送點的便利性，提供最佳導航路徑。
Uber 的後端從早期的單一架構（Monolith）演進為數千個微服務。
開發語言： 主要使用 Go (高效能)、Python (數據分析) 與 Java。
數據處理： 利用 Apache Kafka 進行即時串流數據處理，確保每位乘客看到的車輛位置都是最新的。