互联网侵蚀线下，“认知”与“被认知”的竞赛

此外，O2O影响绝不仅限于对实体经济实体店。随着互联网对线下的侵蚀，人们对所生活的社区环境，以及人们对周边环境的认知也将发生变化。

首先，我们都已接受随着淘宝京东一号店们的兴起，实体店处境越来越艰难，大批百货商店关门。街面上餐饮店的比例越来越高。实体店更多形成簋街这样的饮食一条街，或者万达广场这样集中电影院，餐饮，健身房的综合体，人们需要体验式消费，而不是简单的购物。新经济还在城市乡村带来更多的快递点和电动车，更多商家安装了WIFI.

但这些主要还是B2C的影响，O2O进一步的作用力是从人们对周边地理的认知上进行改变。

人类生活是有规则和规律的。我们其实只生活在一个个点周围，以及在这些点之间的线路上活动。用导航术语来说，是POI和路径。城市中一幢楼里就会有几十个单位，方圆3公里可能有成百上千个POI.

过去人们对POI和路线的认知来自缓慢的自我摸索，也许是和邻居聊天知道附近有菜场，或许是在理发店听说隔壁的火锅店不错，或者干脆就是自己闲逛发现的。而通过O2O,人们的线下活动更加有目的性。通过手机导航，人们可以精准找到离自己最近的川菜馆，或者是好评度最高的日本料理，或者是今天优惠力度最大的洗车门店。

但无论怎么排序，App中的线下店不会是完全真实的POI列表，与我们漫步街头看到的门店也很可能不一致。首先，所有的POI点需要被及时录入，但更重要的是，它们需要和互联网公司合作，进入到推荐系统当中去。我们可以尝试在同一个地区使用不同App中搜索某种类型的门店，却很少能发现完全一样的列表。

然后，我们在手机攻略的牵引下，从一家店到另一家，每一步都是最优选择，再无需踯躅不决，或者向路人打听。

但，这真的是最优选择吗？在这样的消费模式下，城市生态会发生怎样的变化？

1961年，雅各布斯在美国大城市的死与生中，给出城市区域活力的四大要素：

该地区的主要功能越多越好；

街道要短，要容易拐弯；

建筑物应该各色各样，年代和状况不相同；

人流密度必须要达到足够的高度；

雅各布斯提出这样的观点，是针对当时城市规划分块设定功能区的理论，反对现代大城市的冷漠与千篇一律。她认为城市划分法则中存在的最大误区就是允许整个区域只有一个用途。

雅各布斯希望创造一种适合多样性成长的环境，人们容易遇到各种各样的店铺，各种各样的他人，在混杂中衍生出活力。多样性蓬勃发展的城市地区会冒出一些奇怪的和不可预测的用途和别样的景致。这不是多样性的不足，而是它的一部分。

然而今天的手机搜索服务和导航服务，却可能彻底杀死混合多样性。当路人跟随着自己的手机，目不斜视地穿过街道，走向心仪的饭店，而周边的小店、景观和闲人们，就像着名心理测试“看不见的大猩猩”中的猩猩，被忽略了。雅各布斯期望的各要素们，更短的街道，更高的密度，更丰富的建筑类型，更多样的服务等等，都在类型搜索中被过滤了。因为App是基于某个分类某个维度进行排序的，而不是提供混杂的内容。因此无论城市实际上有什么样的多样性，人们可能都看不到了。

对于门店，则要好好跟App合作，占据更好的排名，老板们也许更愿意投放在线促销活动，而不是关心随便逛逛的游客。或者想办法将店离排名第一的店铺近一点，还可能在前者爆满的情况下沾沾光。实体店很可能会受引流的影响，朝分类化的方向聚集在一起，从而形成小吃一条街、汽修一条街的情形。

保尔蒂利克说：“从城市的本质来说，大都市应该提供人们只有在旅行中才能得到的东西，那就是新奇。” 但是人类认知上又具备厌恶风险和趋同的倾向，人们总是过于担心错过大家公认的“好”东西。

在导航算法中有一个悖论，如果仅考虑道路等级等静态因素，那么相同出发地和目的地的用户会选择完全一样的道路，从而把所有车辆都集中在一条线路上造成拥堵。类似的，App可能造成人类对周围环境认知的“拥堵”,即认知固化。

也许搜索引擎足够智能，能推荐“最合适”你的服务，从而避免千篇一律的出现？但更大的可能是，就像我们阅读今日头条的推荐，随着我们不断排除不那么感兴趣的内容，推荐引擎就不断提供符合我们当前认知的“新”消息，其结果是信息面自我窄化，人们仍然是在不断重复自己。

导航解决拥堵问题，需要引入实时路况数据优化算法，计算耗时最短的路线，而不是最近的路线，从而不断分散车辆。而要解决认知固化的问题，则需要不断对线上和线下的认知进行重新分类和排序。如果我们找不到“好”的多样性定义，那么O2O算法就会按照单一的“好”将我们引导到同一个目的地，不管实际街道是什么样状况，混合多样性一样会消失。而当我们的认知也固化时，那么城市街道也将随之固化，从而彻底变成一个个单一功能区。

而这又是另一场演化的竞赛。

希望人们改变互联网的速度，能超过互联网改变我们的速度。

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