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创业避坑指南：哈佛研讨会揭示“如何让产品被人真正需要”

Fri, 19 Dec 2025 14:02:16 CST

如果给正准备辞职创业的朋友推荐一个视频，你会推荐哪个？

我一定会推荐哈佛大学两年前发布的这场研讨会。这绝对是一期你在踏上创业之路前，必须看完的内容。

主讲人 Michael Michael，波士顿风投公司 Underscore VC 的创始合伙人。十几岁创办第一家软件公司，做了 21 年创业者，又做了 18 年投资人，经手的公司创造了数十亿美元价值。

不管你是正在琢磨创业想法，还是产品已经上线，又或者只是好奇为什么有些产品能卖爆，这场一个半小时的研讨会都值得你收藏起来反复品味。

Michael在开头就指出了一个非常残酷的现象：创业公司失败的原因有很多，资金断裂、团队内讧、市场变化…… 但排名第一的死因，不是钱不够，不是人不行，而是你压根没在解决一个真问题。

说白了，你做的东西，根本没人想买。

他有一句话非常关键：如果你觉得你的客户是所有人，那你基本上已经注定失败了。

Michael在这期研讨会里提出了一套非常完整的框架，从怎么定义你的客户，到怎么评估你的方案，再到怎么让用户觉得非买不可。

如果你真的能够完全吃透这期内容，那么你在创业这条路上一定可以比其他人走得更远。

搞清楚你的产品到底是做给谁的？

绝大多数创业者都会犯同一个错误，就是在去找投资人或者导师的时候，上来第一句话就是：我有一个绝妙的idea。

在Michael看来，想法这东西，是最廉价的。因为想法遍地都是，它本身是免费的，不值钱。

想法，只有在能够「解决某个具体问题」的时候，才有意义。

所以这个研讨会做的第一件事，不是教你怎么把产品做得多吸引人或者多牛逼，而是让你回答一个看起来特别简单的问题—— 你的产品到底是做给谁的？

真正能答好这个问题的人，少之又少。

研讨会上有个来自哈萨克斯坦的创业者分享了她的项目，是一个帮助贫困儿童获得数字设备的非营利组织。

Michael问她：你的目标用户是谁？她给出了非常具体地描述：是哈萨克斯坦偏远地区和边缘化社区的儿童，他们缺乏基本的数字素养，也没有电脑和设备。

Michael说，这就对了。

「想要把产品卖给全世界，这个目标对任何公司来说都太大了，即便是世界上最大的那些公司，也会把目标客户切得非常细。」

另一个团队在提交自己的商业计划时就犯了这个错误。他们做的是一个信贷比价平台，帮助用户找到利率更低的贷款产品。

产品逻辑很清楚，但问题在于，他们压根没说这个产品是给谁用的。是给刚毕业的年轻人？还是给有房贷压力的中年家庭？还是给小微企业主？

每一类人群的需求完全不同，你触达他们的渠道也不一样，你跟他们说话的方式更不一样。

不知道客户是谁，就不知道怎么找到他们，就不知道怎么打动他们。而这，是创业最基本的生存法则。

区分用户和客户

这里有一个很多人会搞混的概念，就是用户和客户。

用户是实际使用你产品的人，客户是为你产品付钱的人。有时候这两者是同一个人，有时候不是。

比如，很多SaaS软件的用户可能是一线员工，但客户是IT部门的负责人或者公司老板。

当用户和客户不是同一个人的时候，你需要的是，同时满足两种价值主张。用户需要感受到产品确实好用、有价值，愿意持续使用；客户需要看到投资回报，愿意持续付费。

Michael用了一个词叫pull，就是拉力。你需要用户产生拉力，主动要求使用你的产品。只有用户在用，客户才会愿意买单。

但光有用户用还不够，你还得让客户看到付费是值得的。

你必须保证两边都得照顾到，少了哪边都不行。

理解需求的层次

Michael把需求分成两个维度：一个维度是显性还是隐性，另一个维度是关键还是愿望性的。

最理想的需求是blatant and critical，就是显性且关键的。用户自己很清楚有这个问题，而且这个问题不解决会严重影响他们的工作或生活。

比如，你的牙疼得睡不着觉，这就是显性且关键的需求，你不需要有人来说服你去看牙医。

最难做的需求是latent and aspirational，就是隐性且愿望性的。用户自己没意识到有这个问题，或者意识到了但觉得不紧急、不重要。

比如，你告诉一个中年人他应该开始理财了。他可能心里知道这事重要，但总觉得以后再说也行。这种需求要转化成购买行为，难度是很大的。

所以如果你的产品解决的是一个显性且关键的痛点，用户的购买动力天然就强。如果你的产品解决的是一个隐性且愿望性的需求，你就得花大量精力去教育市场、唤醒需求。

计算收益痛苦比

这个概念非常重要，但很多人做产品的时候，其实完全没考虑过。

「收益痛苦比」的意思是，你的产品给用户带来的好处，必须远远超过他们为此付出的代价。

很多人做产品的时候只想着自己的东西多好多好，却忘了用户要使用你的产品需要经历什么：他要找到你，他要试用你，他要学习怎么用你，他要把数据迁移过来，他要说服他的同事和老板接受这个改变……

所有这些，都是痛苦。

而且不光是显性的痛苦，还有一种东西叫惰性。人天生就不喜欢改变，哪怕现有的方案不够好，他也会想，将就着用呗，反正也没那么糟。

所以Michael说，如果你想让用户真的动起来，你的产品带来的好处不能只是稍微好一点，而是要好十倍。对，十倍。因为只有十倍的提升，才能抵消那些看得见和看不见的转换成本，才能让用户觉得这件事值得折腾。

找到你的差异化

最后一个问题：凭什么是你？市场上可能有很多方案在解决类似的问题，用户为什么要选你而不是别人？

这就需要你想清楚自己的独特价值是什么，你提供了什么别人给不了的东西，或者你在某个维度上做到了别人做不到的程度。

说了这么多，其实价值主张核心就是一个词：清晰。

你要清晰地知道自己在服务谁，你要清晰地理解他们的痛点是什么，你要清晰地说明你的方案为什么能解决这个痛点，你要清晰地展示这个方案能带来多大的好处。

Michael在最后说了一句话：如果你自己都不能清楚地解释你在解决什么问题，那你为什么要做这件事？

想清楚你到底要做什么，比做什么都重要。

为什么雷军这样一个羞涩内向的理工男，却能够屡次创业成功，开创好几番大事业?

Fri, 29 Aug 2025 01:34:00 CST

在大家从小受的教育中，以及社会成功学的洗脑中，我们一直认为，能够开创一番事业的，都必须要像刘邦曹操那样的性格。最起码得是个"社会人"，会搞人际关系，会当众演讲，会巴结领导，会送礼会来事，会在酒桌上胡吹，心狠手辣，精明算计。包括现在数不清的小地方土豪，都是这样过来的，也都是这样的性格。小时候总有人说，内向不会有出息。为什么雷军能够成功？是那个观念错了吗？

这其实是好几个问题。

第一个问题，雷军内向吗？

内向不内向不能看他的发布会，要看他当年的真人秀。他和大D参加过赢在中国，做商业项目，在街头采访路人做市场调研。

大D非常自信甚至带有很强的侵略性，大声洪亮的跟人交流。雷军则是小心翼翼的，想上前，又不敢，表现十分尴尬。从这个真人秀来看，雷军的确是内向的。

然后第二个问题：

内向羞涩的人，就没办法成功吗？

并不是。外界认为内向者很难成功。这是因为内向一般跟敏感，自卑，不自信，自我怀疑，紧密联系在一起的。

敏感，自卑，自我怀疑。你觉得这3个词，跟雷军有半毛钱关系吗？他只是单纯的内向而已。

第三个问题：

内向的人，就做不成"社会人"，就不会搞人际关系，不会当众演讲，不会巴结领导，不会送礼会来事，不会在酒桌上胡吹，不懂心狠手辣，不懂精明算计吗？

谁说的？雷军的第一次发布会是2011年8月份，效果极其灾难，简直不堪入目，没眼看。

如今的发布会你再看看，高大上，绝对的高山上，流畅的公众演说家。遥遥领先！遥遥领先！遥遥领先！

内向羞涩的人，多练习演讲，精通演说，比外向善于说话的人，有一个更大的优势。

有的企业家，外号就叫「大嘴」，或者「飞机」，「火车」。他一张嘴，你就知道这人在吹NB，没有一句实话，都是假话和笑话，所以你就笑笑，不会当真。

但是内向羞涩的人说话，他可能也在跑火车和吹牛B，但是他那个害羞的样子，让你认为他是鼓足了勇气，深思熟虑以后才开口的，所以一定是重要的内容。换言之，内向者一旦掌握了表达能力，他们内向的风格，可信度更高，效果更好。

相对于巴结领导，送礼来事，酒桌互吹，心狠手辣，精明算计，人际关系——公众演说能力，对于中国人来说，是最艰难的一个技能，很难习得，也很难练习。连公众演说都驾轻就熟的人，他搞搞领导人际关系完全不在话下。光看看雷军一长串的政治头衔，就知道他是个长袖善舞的人。

还有很多人对长袖善舞有个误解：

熟练的，油腻的，轻松的，满口大话的人，才是长袖善舞；害羞内向小心翼翼的人，就不是长袖善舞。

其实后者的水平更高一下，因为让别人的防备度低，可信度增加。

第四个问题：

为什么你总是觉得外向者更容易成功？

中国特色的应试教育，已经把失败的外向者给系统性的筛除了。剩下的都是成功的外向者。

在国内能够本科毕业的人，都是成功的外向者，而不是外向者更容易成功。

中国人要经历两个阶段：

1，学校，

2，社会。

社会和职场，公司，企业，经商，创业，是外向者的世界。但是学校相反，学校是内向者的世界。要安静，要内敛，要沉得住气，要坐得住板凳。

外向者在学校是完全坐不住板凳的，就是好动，就是喜欢社交，喜欢呼朋唤友，喜欢玩。喜欢玩，用来学习的时间就没有了。这些人中考就被淘汰掉了，都成了发廊小妹，电子厂小哥了。你在正规的白领公务员阶层，你压根接触不到这些人。

你能够接触到的外向者，都是剩下来的成功人士：又能沉住气，坐得住板凳，又喜欢社交，擅长人际交往。刻苦学习，拿到大学学历，还精通人际交往，这样的人，就很恐怖了。

如果内向者，也两样俱全，又能拿到学历，又擅长人际交往，也会很厉害，有很好的前途。

但是：应试教育体系里的外向者，都被逼的不得不锻炼自己，强迫症自己去坐板凳，去刻苦学习，去耐住性子，去一人独处，不要出去玩出去社交。从小就刻意练习。

但是应试教育体系里的内向者，没有任何这样的练习。自己知道自己有这样的缺点，依旧不努力改进，不会刻意练习，不抓住机会来锻炼自己，提升自己。自己不会逼自己，只会持续的保持自卑，敏感，自怨自艾。

所以应试教育体系下走出来的外向者，自带学历+技能；而内向者，只有学历，别的什么也没有，废物一个。当然就没出息没前途。

为什么雷军有出息有前途？

因为雷军上了大学后，就开始有意识的锻炼自己，比如你们说的酒桌吹牛，会来事，会社交。雷军大一时候，就挨个去拜访技术好的学长，一块吃饭，嘴甜奉承对方，想跟对方学习技术了。

为什么你做不到？是因为内向的性格束缚你，还是你这个人就有问题？我想起码内向是不会背锅的。

克里斯坦森教授对创新、企业增长和个人生活衡量的深刻见解

Sun, 16 Mar 2025 15:11:45 CST

#学习的正确打开方式# “颠覆式创新”之父克里斯坦森谷歌讲座：为什么好管理会让公司失败

最近经常参加一些有关大模型的讲座交流，其中一个关键话题，就是AI对于传统工作的影响。想来想去，还是克里斯坦森的“颠覆式创新”理论最适用于解释目前的情况。

我们现在一讲颠覆式创新，好像觉得说的是基因、航天、新材料等实验室里在研究的前沿技术。但克里斯坦森的颠覆式创新(Disruptive Innovation,1995)实际上并不是指非常先进的东西，这是一个常见误解。反而是最初在市场底端或全新市场出现的、相对简单且通常性能较低的产品或服务。

如果单看大模型的训练，它似乎是前沿技术，不属于克里斯坦森定义的颠覆式创新。但其实如果看AI目前的产出能力，就又很颠覆性。因为相比人类最高质量工作，模型就是便宜的，只能满足一般要求的产品。

只可惜克里斯坦森教授已经过世，所以我们无缘得见他评价大模型，所以只能从他更早的演讲中获得灵感了。（我最近确实发现，一些相对“古老”的知识理论反而更引人深思，而一些流行概念，真的只是暂时流行）

这只视频是他八年前在Google总部进行了一场讲座，分享了他对创新、企业增长和个人生活衡量的深刻见解。在讲座中，他详细阐述了四种不同类型的创新、"工作要完成"(Jobs to be done)理论，以及为何成功企业难以持续成功的原因。

原视频下的留言写道：

1、这是一次精彩的演讲，强烈推荐观看。正如所料，克莱顿教授洞察力强，具有前瞻性，能够清晰地解释理论和实际应用。这次演讲引人入胜，提供了与许多组织当前教授和实践的内容不同的视角。克莱顿教授是一位杰出的智者和讲故事者，他的工作和思维确实令人鼓舞。

2、他可能因为中风而在说话上遇到了一些困难，但他的思维运转得非常快。你可以从他的机智和他能多快回答问题中看出来，似乎他对每家公司都能脱口而出详细信息，所以他的记忆力也很好。这是我第一次见到他，我很难过看到这么多的悼念。他看起来很年轻，却经历了这么多健康问题并去世了。真是一场精彩的演讲！

3、精彩的演讲收尾。只是为了最后 4 分钟，也值得一看。

***

讲座概要：

一、成功难以持续的困境

克里斯坦森教授开场便指出一个令人担忧的现象：成功极其难以持续。他观察到，几乎所有在某个时期被广泛认为是无懈可击的成功企业，10到20年后往往会沦落为中游或末流。更令人担忧的是，正是良好的管理导致成功企业失败。

"成功非常难以持续。如果你纵观商业历史，几乎每个在某个时点被广泛认为是无懈可击成功的公司，10或20年后你发现它们要么处于中游，要么沦为末流。最可怕的是，实际上正是良好的管理导致成功公司跌倒。所以你可能想到的解决方案根本不是解决方案。"

克里斯坦森指出，他的研究目的之一就是解释为什么成功如此难以持续，以及如何应对这一挑战。这一观点为整个讲座奠定了基调，提示听众需要重新思考传统的管理理论和成功标准。

二、管理理论的价值与误解

在讲座中，克里斯坦森强调了理论在管理中的重要性，同时指出"理论"这个词在管理者中常被误解。许多人将"理论"与"理论性的"联系起来，认为它实用性不强。然而，理论实质上是因果关系的陈述，说明什么导致什么以及为什么。

"理论是因果关系的陈述。它阐明了什么导致什么以及为什么。当你从这个角度思考时，你作为技术人员或管理者，其实是理论的狂热消费者。因为每次你采取行动，都是基于一种信念：如果你做这个，你会得到想要的结果。每次你实施计划，都是基于一系列理论，告诉你如果做这些事情，你将会成功。"

他进一步解释，大多数人甚至没有意识到他们使用的理论，而且很多时候，他们使用的理论可能是破坏性的而非建设性的。这就是为什么他将学术生涯的大部分时间用于理解管理理论。克里斯坦森认为，没有一个解决管理者所有问题的宏大理论，但确实存在关于管理工作不同方面的理论，这些理论非常有帮助。

三、四种创新类型及其对增长的影响

克里斯坦森教授详细阐述了四种不同类型的创新，以及它们如何影响企业和经济增长：

1. 潜在创新(Potential Innovations)：这些创新基于理解顾客需要完成的"工作"，而非顾客本身的特征。

2. 持续性创新(Sustaining Innovations)：使已有产品变得更好。这些创新对保持公司利润率健康和赢得市场份额很重要，但由于它们是用新产品替代旧产品，因此不创造增长。

3. 颠覆性创新(Disruptive Innovations)：这些创新创造增长，将原本太复杂和昂贵的产品变得更加负担得起、更易获取，使更多人能够使用这些产品或服务。

4. 效率创新(Efficiency Innovations)：帮助企业用更少的资源做更多事情。它们使公司保持竞争力，产生自由现金流，但减少就业机会。

"所以想象一下，我在效率创新方面做得非常好，这创造了自由现金流。我们有这么多现金，以至于必须请分析师告诉我们把钱投在哪里。"

克里斯坦森解释道，这种情况下，分析师往往会建议再进行一轮效率创新，因为它们在六个月到三年内就能见效，没有风险，市场已经存在，并创造自由现金流。而投资于颠覆性创新则需要5-10年才能见效，会拉低内部收益率(IRR)。这种循环导致公司不断追求短期效率而非长期增长。

四、"工作要完成"理论：理解顾客需求的新视角

克里斯坦森提出了"工作要完成"(Jobs to be done)理论，认为理解顾客需要完成的工作比理解顾客本身更为重要。他指出，传统营销教学方式可能存在问题，因为它过度关注顾客的特征和属性，而非顾客真正想要完成的工作。

为了说明这一理论，他分享了麦当劳奶昔的案例研究。研究人员发现，大约50%的奶昔顾客在早上8:30前购买奶昔，他们总是独自一人，购买后立即开车离开。通过进一步调查，研究人员发现这些顾客购买奶昔是为了解决长途无聊驾驶的问题，同时提供一种能持续到上午10点的饱腹感。

"我们决定我们需要理解这是什么工作。所以我们第二天回来，在餐厅外面守候，这样我们可以在人们拿着奶昔出来时询问他们...用他们能理解的语言，我们问他们：'你在尝试完成什么工作，让你来这里购买奶昔？'"

通过理解奶昔在顾客生活中扮演的角色，麦当劳可以更有效地改进产品以满足这一需求。克里斯坦森指出，几乎所有工作本身随着时间的推移都非常稳定，但我们可以雇用的完成工作的技术却在快速变化。因此，如果将核心业务定义为"工作要完成"而非特定产品或技术，企业可以保持更长久的相关性。

五、颠覆性创新如何创造增长

克里斯坦森详细讲解了颠覆性创新的工作原理，以及它为何能创造增长。他解释说，在每个市场中，存在两条轨迹：客户能够在生活中利用的改进轨迹（相对平缓），以及创新公司通过不断推出更好产品提供的改进轨迹（更为陡峭）。

"最重要的发现是，这种技术进步的轨迹几乎总是超过了客户使用产品的能力。这意味着一项开始时不是很好的技术，实际上很容易超过同一批客户在后来能够利用的水平。"

他以个人电脑为例说明了这一点。在1980年代，最快的处理器甚至跟不上人们的打字速度。然而现在，大多数用户只利用了处理器能力的约15%。这种"过度提供"(overshooting)创造了低端市场的机会，使颠覆性创新可以进入。

克里斯坦森解释了为什么既有企业很难应对颠覆性创新，这就是所谓的"创新者的困境"：

"所以管理层必须解决的问题是，'伙计们，让我们坐下来。我不知道我们是应该制造更好的产品，以更高的利润卖给我们最好的客户，还是应该制造更糟的产品，我们的客户根本不会购买，这会毁掉我们的利润率。我们应该怎么做？'"

这就是为什么颠覆性创新通常来自新进入者而非行业领导者。新进入者通过使产品更加负担得起和易于获取，与"非消费"(non-consumption)竞争，从而创造增长。这迫使公司制造更多产品，雇佣更多人来制造、分销、销售和维修这些产品，从而推动经济增长。

六、创新者的困境：好管理如何导致失败

克里斯坦森以Digital Equipment Corporation(DEC)的案例说明了创新者的困境。在1970年代和80年代，DEC被广泛视为全球最受尊敬的公司之一，其成功被归因于管理团队的才华。然而，大约从1988年开始，DEC迅速衰落，同样的人在管理公司，但现在他们的失败被归咎于管理团队的无能。

"于是有一段时间，我将问题框定为：'我想知道聪明人怎么会这么快变得如此愚蠢。'这实际上是大多数人提出的解释...当一家公司跌倒时，人们认为曾经在某个时点管理有方的团队在另一个时间点已经力不从心了。"

但克里斯坦森发现，制造同类迷你计算机的所有公司都同时倒下了，不仅仅是DEC，还包括Data General、Prime、Wang、Nixdorf、Hewlett-Packard和Honeywell。这表明问题不在于管理者的能力，而在于他们面临的结构性困境。

迷你计算机是一种复杂的产品，需要直接销售给客户，销售过程涉及大量培训、支持、服务和软件。这意味着DEC必须在售价25万美元的计算机上获得45%的毛利率。当个人电脑出现时，它们只能在售价2000美元的计算机上获得40%很快就降到20%的毛利率。

从理性管理者的角度看，专注于满足现有高端客户需求的持续性创新似乎是正确的选择，而忽视低端市场的颠覆性机会则是明智的。然而，正是这种"好"管理最终导致了公司的失败。

七、金融指标如何误导企业决策

克里斯坦森将经济增长问题部分归咎于金融领域教授的理论和指标。他指出了两个关键元素：资源稀缺与丰富的概念，以及使用比率而非整数来衡量成功。

"我们需要小心使用昂贵的东西，而可以浪费丰富的东西。在金融领域，历史上我们需要谨慎管理资本的使用，因为资本昂贵且稀缺。但现在它变得丰富且廉价，世界已经真正改变了。"

关于使用比率衡量成功，克里斯坦森解释说，从1980年代中期开始，分析师开始使用净资产收益率(RONA)和内部收益率(IRR)等比率来比较不同公司。这些都是分数，有分子和分母。

"如果我是一名管理者，想提高RONA，当然，我可以通过更具创新性来提高利润率，将利润放在比率的分子上。但天啊，如果那很难，分母是资产。我只需要外包一切，把资产从分母中拿走。无论是提高分子还是减少分母，RONA都会上升。"

克里斯坦森指出，外包比提高利润更容易，因此在追求RONA的过程中，公司会不断外包。同样，内部收益率是一个比率，分子是利润，分母是投入资金后多快能收回资金。由于获得利润比只投资短期回报项目更难，越来越多的公司只投资短期回报项目，这是提高IRR的方式。

结果是，公司不断将自由现金流用于效率创新，这又创造更多自由现金流，形成恶性循环。克里斯坦森以日本为例说明了这一问题：

"自1990年以来，日本还没有产生一个新的颠覆性创新。他们的经济已经停滞了25年。他们到处都有资本，资本成本几乎为零，然而他们无法增长，因为他们选择的指标。"

八、如何衡量你的生活：个人生活中的资源配置

在讲座的最后部分，克里斯坦森分享了他撰写《你要如何衡量你的人生》一书的原因。他观察到，与企业因资源配置过程和指标而投资于失败方向类似，人们在个人生活中也面临类似问题。

"我们这些追求成就的人，当我们有额外30分钟时间或一点精力时，我们本能地将时间和精力花在能给我们最直接、最明显的成就证据的活动上。而我们的职业提供了这种证据。"

克里斯坦森解释说，在工作中，我们每天都能获得直接且明显的成就证据：交付产品、完成项目、获得晋升、获得报酬、达成交易。而当我们回到家，看着孩子时，往往看不到很多成就证据。

"孩子们每天都行为不端。房子每天都变得凌乱。直到20年后，当你能看着孩子，叉着腰说，'我的天，我们培养了一个出色的年轻人'，你才能看到成果。但在日常基础上，没有这种证据。"

结果是，我们在职业上投入时间和精力，而在孩子和配偶身上投入不足，尽管我们计划后者是生活能量的来源。克里斯坦森与哈佛校友聚会的经历强化了这一观察：随着时间推移，越来越多的同学因离婚或家庭问题而不愿参加聚会。

"我可以绝对确定，当我们从哈佛毕业时，没有一个同学计划去培养讨厌自己的孩子或离婚一两三次。我们的意图是创造幸福的家庭，作为我们余生幸福的源泉。但那是我们想做的，而我们如何花费时间和精力却恰恰相反。"

最后：克里斯坦森的核心观点是，我们必须质疑传统的衡量标准，认真思考它们如何影响我们的资源配置决策。在商业领域，这意味着不仅追求短期效率，还要投资于创造长期增长的颠覆性创新。在个人生活中，这意味着认识到我们的职业虽然提供即时成就感，但家庭和人际关系才是长期幸福的真正源泉。 http://t.cn/A6BXvmt9

[OpenAI] 本人在 AIGC 这个赛道待了几个月，对于国内这块市场创业方面的情况，今天有时间简单概括一下。

Thu, 10 Aug 2023 00:52:53 CST

一开始二月份左右，首批赚钱的是靠卖 GPT 提问次数。起初，这个市场就是赚好奇心的钱，但现在情况是门槛降低了，到处都是套壳产品，GitHub 上有十几个开源项目可供使用，热度也降低了。

然后是卖教程和信息差，赚 FOMO （ fear of missing out ）焦虑的钱。随着时间的推移，这些教材内容被互相转载，现在全部免费了，能够割韭菜的机会已经差不多被利用完了。还有个原因是没什么新的功能可以拿出来讲解，大部分都是老生常谈。

接下来很多人选择卖账号代理、MJ 账号、plus 会员和 API 密钥，目前也是卷的情况比较多，门槛低，一个账号只能赚几块、十块。

此外，还有一些门槛高一些的创业方式。比如做知识库，类似于国外流行的 chatbase ，为客户提供定制机器人。光在本人的微信上，我知道国内就有十家左右公司团队在从事这方面的项目。不过，向量数据库技术需要不断调试和完善，我们拭目以待接下来的技术发展。

数字人这个领域是应用最火的地方，但也感觉还不够成熟，技术还是生硬。。。。

当然还有不少 AI 图像绘画上面的商业运用，国外市场几家相对成熟，国内也不少团队受到启发在抄袭。

除了视频和绘图之外，AI 音频也有不少可以商业化的地方。这几天我们团队就在和人聊 AI 陪聊，还有 AI 练习外语，以及可以让会员赚钱的 AI 内容平台这三块项目，商业前景也不小。

所以说，AI 这块适合我们小团队的商机其实很多，
创业就是要不断尝试，累积经验，
多花时间了解行业新动态，
多和别人交流，创建新的概念，
多发言扩大自己在圈子里的知名度。

这也是我们当初办这个公益社区的主要原因。大家可以多去社区论坛上看看好的干货，新的动态，创业概念，
链接： https://www.aiahz.com/community

另外，多在群里交流，因为一个人的能力有限，所以要懂得与人配合，寻找创业伙伴也很关键。

AI 这块趋势的爆发只会越来越大，特别是在各大公司都争斗的情况下，说它是日新月异也不过分。

问题是，机会来的时候，我们准备好了吗？

利用Telegram机器人开始创业: 启发您的创新点子

Thu, 27 Jul 2023 05:54:29 CST

最近Telegram聊天软件上的机器人火了，因为很强大，很多点子可以在这上实现，甚至可以开始创业。

Telegram 机器人

利用Telegram机器人开始创业：启发您的创新点子

数字化时代为全球的企业家开启了无数的机会，其中最吸引人的之一就是聊天机器人的崛起。每天有数十亿的人使用即时消息应用，没有比这更好的平台让你开始你的创业旅程：一个已经赢得了数百万人的兴趣和信任的平台，Telegram。

Telegram的众多特性中，提供了一个独特的工具，那就是聊天机器人，这可以作为在线商业策略的重要组成部分。但是，如何利用Telegram机器人开始创业呢？本文将深入探讨一些创新点子，以启发你利用这些AI驱动的工具开展业务。

什么是Telegram机器人？

首先，让我们明确一下Telegram机器人是什么。本质上，Telegram机器人是一个设计来通过Telegram平台与用户进行交互的程序，自动响应特定的输入并执行特定的功能。它们是设计用来自动化任务、提供信息、与用户交互等的工具。Telegram的开放API和机器人平台使得创建和管理机器人变得非常容易，使其成为初创企业家的理想平台。

Telegram机器人创业的创新点子

现在让我们深入探讨一些利用Telegram机器人的独特能力来建立成功在线业务的创新点子。

个人财务顾问

在一个财务素养比以往任何时候都更重要的时代，Telegram机器人可以作为个人财务顾问，为用户提供关于储蓄、预算和投资的定制建议。这个机器人可以跟踪用户的支出和收入，提供他们财务状况的更新，提出预算策略，甚至根据他们的财务目标和风险承受能力提供投资建议。

在Telegram Bots上很容易就可以集成 ChatGPT聊天机器人。可以开发一些付费服务，比如付了费的使用额度能大大提高等。

语言学习

机器人在语言学习中可以发挥关键的作用，通过在聊天中提供每日词汇课程、语法练习和发音指南。用户可以自己控制学习的进度并得到即时的反馈，使得学习新语言既有趣又有效。

健康与健身教练

健康机器人可以提供个性化的饮食和运动计划，发送锻炼和餐饮时间的提醒，跟踪进度，并提供激励的信息。这也可以扩展到心理健康，提供正念练习、压力管理技巧和每日正面确认。

电子商务店面

机器人可以充当虚拟店面，展示产品，回答查询，处理订单，甚至处理支付。这对于小企业来说，可以是一种经济有效的方式，以在没有大量投资建立和维护网站的情况下建立在线存在感。

工作和职业导师

专注于职业的机器人可以提供工作岗位，协助制作简历和求职信，提供面试技巧，以及根据用户的职业目标和经验提供职业建议。

区块链及虚拟货币

我知道的就有一个在Telegram上做钱包余额的机器人，免费用户只能绑定一个帐号，需要多个帐号就得付费了，当然支持虚拟货币付款（波场上的USDT）。

我个人还是觉得挺有用的，比如我想第一时间知道我重要钱包的出帐和入帐记录。

我在波场区块链上做了个免费发测试币的机器人，很受好评。

AI视频或照片换脸

还有一个就是 AI换脸视频或者图片，和机器人聊天，把照片发过去，等一些时间就可以收到处理好的视频或照片了。在云端使用计算资源来处理，一般是事先大数据训练好的AI模型，或者就是使用现成的。

按次使用付费，用虚拟货币付款，设置部署后一切就不用怎么再操心了，真是妥妥的被动收入。

结论

这些点子只是利用Telegram机器人可能性的冰山一角。只要有一点想象力和技术知识，你就可以创建一个为用户提供独特需求和提供有价值服务的机器人。

请记住，成功的机器人业务的关键在于关注用户体验。确保你的机器人使用方便，提供有价值和相关的服务，并且响应迅速，引人入胜。有了一个设计良好的机器人和清晰的商业策略，你可以在Telegram平台上建立一个繁荣的业务。

世界正在变得越来越数字化，聊天机器人是客户参与的新疆域。现在是时候抓住机会，将Telegram机器人变成一个有利可图的商业冒险。可能性仅限于你的想象力和创造力。祝你建立机器人愉快！

英文: Starting a Business with Telegram Bots: Creative Ideas to Inspire You

本文一共 1441 个汉字, 你数一下对不对.

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在县城创业，“赚钱跟捡钱差不多”？

Tue, 14 Feb 2023 21:24:58 CST

本文来自微信公众号：探索与争鸣杂志（ID：tansuoyuzhengming），作者：陈爱茹中国社会科学院大学新闻传播学院硕士研究生，原文标题：《陈爱茹 | “赚钱跟捡钱差不多”：那些在县城“赶风”的创客们 | 首发·深度调研①》，头图来自：视觉中国

数字经济改变了传统的生产模式，在疫情期间给众多生产商带来销路，同时也形塑了新的经营模式。项飙笔下的“浙江村”中服装行业加工作坊临近市场，工人们连夜赶工的衣服第二天可以出现在档口。

当直播带货兴起，这种经营模式虽有保留但是逐渐被颠覆。发达的快递物流能够以时间消灭空间距离，让加工厂的衣服第二天到达省外的仓库，加工厂也不一定环绕在批发市场附近，而是可以分散在各地。

近年来国家出台了一系列关于数字经济的利好政策，加上快递物流等配套服务的不断完善，受众的视觉喜好也发生转向，政治力量的驱动、经济发展模式变革，技术变迁助力以及用户的购物习惯发生变化等多种力量汇聚时，直播带货逐步成为发展潮流，许多商家在平台上开设账号进行自播卖货，成为万千商家中的一员。

直播带货的发展促进了各产业数字化转型，商家自播的形式使得传统的服装行业逐步转型。平台联结了商家与顾客，商家需要遵守平台规则并且迎合顾客的喜好才能顺利出单，在这个过程中，商家若想获得更大的盈利空间不仅需要把握好市场动态，还要了解政府政策，遵从平台规则以及顺应平台的发展趋势。

武汉的直播间中有主播正在直播（潘慨勤摄）

如此一来，自播的商家不仅仅是屏幕前向顾客展示商品的推销员，更是屏幕后在电商发展大潮中迎着政策、平台规则追求数据的创业者，他们需要发挥自身的主体性在政策红利、平台规则以及市场变动中调整经营策略，并且不断总结经验以获取信息运用到后续的商业实践中。

2022年“双11”前一周，笔者所在的调研团队前往有“纺织之城”的湖北黄梅进行调研。黄梅县内共有大小纺织服装企业142家，生产出来的服装销往全国各地。

我们参观的李九明家的店铺已有十多年的服装加工生产销售发展史，李九明在服装行业摸爬滚打十余年，是一位不断创业的县城创客。他先后在淘宝、拼多多、蘑菇街、楚楚街、美丽说、视频号等多个平台上都开设过账号，目前，他们的主要销售阵地在视频号直播上，采用的武汉-黄梅-杭州多城间协作经营模式，并取得了一定的成就。

李九明（右一）与他的合伙人

在本次调研中，我们想探索的是这些在数字经济发展大潮中创业的商家，在面对政府政策、平台规则变动、市场变化等一系列不确定情况下如何发挥自身的主体性开展商业实践？他们的主体性主要体现在哪些方面？

一、把握“天时”与“地利”：政策福利和地理位置优势

李九明老家在黄梅县，他们的服装仓库也设在黄梅县。

黄梅县位于湖北东部，鄂、赣、皖三省交界，有“鄂东门户”之称，也有商贸旅游“金三角”之名。纺织业是当地的重要支柱产业之一，连续8年成为湖北省重点成长型产业集群。

据统计，黄梅县内共有大小纺织服装企业142家，其中纺纱65家、织布18家、服装56家、水钻服饰3家，规模以上工业企业39家，年产值59亿元。

2015年，黄梅县被列入国家电子商务进农村综合示范县名单，中央财政拨付2000万元的资金支持，定向用于建设完善县、乡、村级物流体系，县域电子商务公共服务中心和村级电子商务服务站的建设改造，以及品牌和质量保障体系建设和电商培训等。

2017年，黄梅县电子商务公共服务中心投入使用，湖北农夫电子商务股份有限公司成为第三方运营商，它们主要对园区的电商企业进行孵化。

据工作人员陈姐介绍，电子商务中心会给初创团队提供基础设施，比如免费的办公室，水电、仓库等；每个月会举办免费电商服务课程，针对大多数初创公司想学的内容进行开课，全县所有想学习电商的人都可以来参加；在走访电商企业的过程中会针对企业的需求进行资源对接与扶持，比如对接外地的直播达人帮忙带货；当地的商务局也会提供一些政策倾斜，体现对销量优异的直播达人、企业进行奖补。

目前，黄梅县的电商服务中心大约有50家电商企业孵化成功，这其中就包括李九明的服装店铺。

2018年，李九明在黄梅县“筑巢引凤”的背景下返乡创业，他的服装店入驻到黄梅县的电商产业园，在拼多多上卖女装。电子商务中心与他对接了国家的政策，提供了免费的场地，产业园里面也有物流的集散点。黄梅的劳动力、快递费价格都比较低，加上电子商务服务中心的服务加持，李九明创业成功了。

黄梅县位于三省之交，地理位置优越，物流比较快，加上黄梅县的运费便宜，现在发一件才货平均运费2.6元，前几年便宜的时候发一件不到2元钱，这也是李九明的店铺把仓库设在黄梅县的缘由。李九明常对接的加工厂有两家，一家在杭州，一家在黄梅，从杭州加工的货物第一天出货第二天中午就可到达黄梅仓库，当天下午能发货出货。

不过，加工厂和仓库都只是后台运营，链条的最始端在于屏幕前的直播销售。目前他们的主要精力放在微信平台的视频号直播上。

李九明店铺的直播工作由他的老婆张小玉负责，“因为直播间它就是负责售前的，是往前攻的，所有的销售是以前面为主，他们是攻后的，因为有我这边卖出货了，他们才能做到下一步，王任然（仓库发货）那边才能动，老李这边才能动，老李是专门对接工厂然后跟面料商对接，因为有我们出单他才能对接，然后王任然那边发货全部开始跟进，售后全部开始跟进，只有我们动得了他们才能动。”这是张小玉对他们工作链条的描述和对她们直播间的定位。

武汉的直播间（潘慨勤摄）

2022年，李九明店铺的直播工作室从黄梅搬到武汉，工作室位于武汉江夏区侨亚文化大厦，大厦下边就是江夏客厅地铁站。之所以设在在地铁站旁边，也是为了更方便招聘主播。

直播工作室选在武汉也有一定的考量：与杭州相比，武汉的主播工资比较低，在一定程度上可以压缩成本，并且和黄梅相比，武汉的主播质量比较高，招到的大多数主播把直播当作主业，会将更多的时间和精力投入到直播中，然而在黄梅县招到的主播多是宝妈，日常下播之后，她们忙于带娃，少有时间精进直播带货的能力。

并且，相比县城的安逸生活，在武汉做直播更激发了张小玉的事业心，驱使她追逐更好的交易数据。

政策福利和地理位置优势属于天时与地利，掌握好天时与地利需要通过社交较快获取信息，而这种社交也为李九明带来人和，使其能够在盘活自身资源的同时联合伙伴共同创业。

二、创造“人和”优势：盘活自身资源与联合搭档

李九明今年35岁，家中兄弟姐妹4个，他排行第三。目前二姐在杭州做服装，也有自己的视频号，大姐在二姐的工厂打工。最小的妹妹在家中带孩子。

2004年，李九明初中辍学之后跟着外出打工的母亲到浙江学习做衣服，当时的服装行业还是传统销售，做出来的衣服供应档口，经常赶工。李九明说，有一年冬天，他每天的睡眠时间只有四个小时。他非常反感做服装，在学做衣服的时候每年和家里闹好几次，说不想做服装了，但也没别的更好出路。2008年，李九明在朋友的介绍下接触淘宝，开始了不断创业的摸爬滚打之路。

回到黄梅后，湖北农夫电子商务股份有限公司的农村电商讲师吕凯向他介绍了微信视频号。2020年，视频号刚推出时，平台准入门槛低。在吕凯的指导下，有多个农村学员在视频号上开店销售农产品，获得了不错的收入。

其中有一个叫昌平的学员很早跟着吕凯学习视频号，昌平因为意外致残常年坐在轮椅上没有其他的谋生技能，开通了“昌平的乡野生活”视频号之后，就开始卖自己家生产的农作物，每月有五六千元的收入。

2022年，过年时，李九明的老婆张小玉提议他们和好友王任然一起做视频号，于是，原本也在拼多多上卖中老年女装的王任然和李九明一起转型。他们撤了在黄梅的服装加工厂，与其他服装加工厂合作。

李九明、张小玉和王任然是这个店铺的合伙人，共同为店铺负责。在具体的分工中，张小玉在武汉负责直播、招聘和管理主播，加上她共有四个主播，李九明多数时间在武汉，他负责联络布料厂、服装加工厂等，王任然在黄梅主要负责发货以及全部售后。他们月销售额最高为130万元。

王任然是95年的安徽小伙，在十几岁辍学之后学习服装剪裁，他的师傅是李九明二姐的公公，因李九明二姐嫁到安徽，他与李九明交好，后来也来到黄梅做服装生意。之前王任然在做拼多多的时候，他的订单就在李九明的服装加工厂加工。

张小玉，李九明的老婆，也是黄梅人，在其他公司做过人事管理，还在表哥的公司做总经理助理，对心理学非常感兴趣。她在这个店铺中既能调配主播之间的关系，也能平衡李九明和王任然的关系，让他们每个人在这个店铺中发挥自己的长处。

在对主播的管理中，张小玉负责招聘主播，管理主播的直播数据，帮助主播复盘等，不过因为李九明也常驻武汉的直播工作室，当直播数据不好时，李九明会非常严厉，而涉及到“辞退”主播时，多是李九明出面，所以在日常中主播们都比较怕李九明，却能够和张小玉处成姐妹。

在李九明、王任然、张小玉的财务管理中，在创业时李九明和王任然两人分别投入十多万用于店铺创业运营，具体的财务事项主要由张小玉负责，张小玉每月给李九明和王任然发一万块的零花钱，店铺的利润在年后结算，张小玉每天直播付出的劳动会在年底另开工资。

虽然有时三个人都会做一些额外的工作，比如老李和王任然选品下单、老李处理售后事项等，但是三人从未因为分工分红等事情闹过矛盾。

当顾客在视频号下单之后，李九明联系绍兴柯桥的布料厂定制布料，因为以前和布料厂有过长期的合作，所以李九明在定布料的时候不用亲自前往柯桥，直接通过电话就可以联系到想要的布料。定好布料之后联系杭州或者黄梅的服装加工厂进行打版加工，加工好的服装由服装厂发到黄梅的仓库，仓库收到货之后王任然打印面单进行发货。

黄梅最大服装厂的女工，作者供图

我们去了李九明在黄梅合作的服装加工厂，经李九明疏通，我们有机会去车间内部进行参观。这是黄梅县最大的服装加工厂，大概有200个工人，大多数是女工，工作时间是早上８点到晚上9点半，工资实行计件制，手头麻利的人每天能赚200多块（张小玉说在杭州做服装加工的女工每天能赚到500～800元）。

车间的机器用电脑控制，半自动流水线，工人刷工卡上班，每个岗位会有一个工人工作，比如分活、砸活等（分活的人将要加工的衣服碎片挂在机器上，机器再自动分发给工人，工人在缝纫机上进行加工），每个组有一个带班，带班会盯着电脑的数据。

下午我跟着王任然和小蒋一起回仓库发货，小蒋是他们雇的黄梅当地的好友，夏天的时候他主要负责在发货之前熨烫衣服，但是冬天的衣服面料比较厚基本不用熨烫，于是小蒋变为灵活机动工。

回到仓库，王任然和小蒋先把中午运来的货搬到六楼，随后在办公室里打印快递面单，打印好快递面单之后拿到仓库的案板桌子上，他们需要做的就是把到的货根据尺码分好，然后放上随赠的胸针塞进快递袋子里，再贴上对应的快递面单。等待发走的衣服放在一起，合作的快递员下午会来仓库取走。

因为他们家单子比较多，合作的快递与其他家都是现金合作，与他们家则采用账期的方式合作。打包发货是个细致活，需要非常认真地核对好面单上的尺码与衣服的尺码，稍有不注意就会出错，还得将重新将贴错的两个单子找出来更正。

据张小玉介绍，当时分工的时候让王任然负责发货这块是因为王任然特别细心，而王任然发货的时候也是得心应手。他们打包发货的速度很快，不到一分钟就能完成一件，王任然说他多的时候一天能发一千多件。

像李九明这样自播的商家，除招聘的主播之外多数工作人员基本都是李九明的熟人，这样的熟人关系组建的团队在一定程度上能够避免人员流动快的问题。提高团队抵抗风险的能力，同时，由熟人关系组建起来的小而精的团队更方便协调管理，高效的运转能够提高店铺在市场中的竞争力。

虽然在直播带货的销量和盈利在更大程度上影响着店铺的经营，但是直播行业将主播商品化以及张小玉实施的人性化管理策略不仅降低了店铺对主播的依赖度，还能够稳定主播与店铺之间的关系。

三、平台选择与摇摆：对流量风口的追逐

对于自播的商家而言，平台选择与平台摇摆极其能够体现他们在商业实践中的主体性。如同普通用户选择不同的社交媒体平台并在多个平台中切换来满足使用动机一样，自播的商家在发展历程中也会选择不同的电商平台来适应店铺的发展需要，不过自播商家在平台选择的过程中不仅受到顾客媒介使用习惯影响，更会受到平台规则、流量分配机制的影响。

同时，在一种电商平台上卖货并不意味着会放弃另一个平台，自播的商家也会在多个电商平台中切换自如，自播商家的平台摇摆行为多是为了购买样品、学习带货策略以及处理尾货。

样衣，作者供图

李九明2008年的时候接触淘宝，开了个人店铺，2009年，注册了淘宝商城（后来的天猫），并开设了自己的女装工厂，2011年淘宝商城经历了“十月围城”（淘宝商城提高技术服务年费和违约保证金，引起中小卖家结成反淘宝联盟共同攻击大卖家）。

李九明的店铺在“世纪光棍节”（2011年11月11日）的时候做得特别好，于是提交了保证金，然而在后续两年中生意萧条，强撑到2013年退出淘宝，之后换到了蘑菇街、楚楚街、美丽说等不同平台。2017年在同学的推荐下又转到拼多多。

2017年，他和老婆张小玉共同经营在杭州的制衣厂，依靠拼多多卖货，主打女装，按照他们自己的模式操作每天能出几百上千单，张小玉说“拼多多，（我们）确实抓住了风口，最高峰我一款衣服卖了10万单，”而用李九明的话说就是“赚钱跟捡钱差不多”。

然而拼多多平台对物流要求比较高，“点了发货以后24小时内必须要有第一条物流记录，之后必须要第二条物流记录，第二条物流记录就是要离开杭州中转发往哪个地方”。

有一次李九明他们交了几千单发货延迟，物流记录不符合平台规定，被罚了10万多块，后来双十二又罚了大概7万元，因为当时推广费用少，所以即使有罚款李九明他们尚有盈利。

经过罚款事件之后，李九明感觉“在拼多多上（卖货的）量是有，但是罚款也是真的有”，加上杭州的工厂、人力成本等比较高，他就是“哪怕工厂不赚钱，也拼不过同等价位的广州等其他店铺”，于是决定转型——停掉了杭州的工厂，把工厂搬到黄梅老家。

2020年，李九明感觉拼多多平台的流量已经变得商业化，每年需要花费近20万购买推广，利润逐年变少，于是开始琢磨转型做视频号，目前视频号的流量还是自然流量，虽然不清楚视频号的下一步走向，但是他们依然在努力经营着。

现在李九明店铺的经营模式是先从各个电商平台（比如淘宝、抖音、拼多多）等购买样衣，然后主播在视频号上直播售卖（如果第一天数据好则联系好布料让加工厂加工生产，如果数据不好则利用平台上的七天无理由退货退掉样衣），在视频号上直播售卖的部分尾货会在第二年重新卖，也有一部分放在拼多多上继续卖。

在平台选择和平台摇摆的实践中，李九明也坦言“作为一个电商人，嗅觉很重要。流量不行了，就走了。只要能抓到这个红利一两年就够了。”

四、获客留客与抵御风险：平台规则之外的变通

店铺能够维持长期运营的关键因素就是顾客下单店铺获利，对于李九明的店铺来说他们需要顺应顾客的喜好和习惯进行常态化的直播从而获客，在与顾客沟通的过程中也要提供良好的服务从而留客，然而在诸多不确定性中，李九明他们也做了两手准备来抵御风险。这些在平台规则之外的变通是李九明团队的灵活调适，这种调适使得他们的店铺愈加符合目标市场的需求。

一是顺应目标客户的习惯争取获得顾客。

张小玉作为老板，她对平台和自己目标群体有很敏锐的感知，这种感知影响了她的选品和直播策略。她认为现在视频号是一个风口原因在于视频号可以通过微信直接进入，不用下载操作起来不复杂；另外老太太们更喜欢垂直电商，在视频号上下单比其他平台上下单还有“更猛的，比如一场4个小时1万单，但是在其他平台上做不到”；还有就是视频号上目前是纯自然流量，而其他平台是付费流量。

张小玉在选品的时候更需要考虑中老年群体的行为特点和喜好，比如这些中老年女性群体更喜欢五颜六色的衣服，因为这种衣服能够给视力下降的她们带来一种视觉冲击，同时他们喜欢那种有刺绣或者带钻的亮闪闪的衣服，喜欢让人陪她们聊天关心她们等等。

衣服打包时附赠的胸针，作者供图

同时作为与这些中老年客户群体在屏幕上直接沟通交流的主播，张小玉开播的时间顺应了中老年人的“起得早，中午要做饭”的生活作息，早上6：30开始直播（冬天7点开播），中午12点开始直播，每场4个小时。

在直播中常常采用独特销售法的一系列话术和策略劝服这些姐姐们下单，比如“这种颜色不是随便买得到的，全部是私人定制，我全部要花费很多精力去定制，它的颜色调色是很重要的”“喝喜酒绝对惊艳四座”。

二是灵活处理客户需求从而留住顾客。

张小玉的直播中每15～20分钟进行一轮上链接秒杀，通过“拉人、逼单”等一系列直播话术和策略来让顾客下单，在直播的过程中会很耐心地为顾客讲解如何下单以及如何选择合适的尺码，卖得好的情况下她一上午就能卖出几百件。

在直播之外，店铺的客服人员在上班的时候会随时响应顾客的需求，一旦有消息过多回复较慢的情况就会被顾客问“为什么不回复？”。更有甚者，部分中老年顾客不知道在平台中如何退货，有人在没申请退货的情况下直接给李九明打电话让他给退货，李九明在电话中教他如何退单。我们在调研的当天就有顾客给李九明打电话问退货的问题。

顾客：“喂，我在抖音上买了衣服，不合适想退货，能退嘛？”（其实是在视频号上买的衣服，但是这些中老年群体的顾客经常以为是在抖音上买的衣服）。

李九明：“可以退可以退。”

顾客：“可以退是吧，那你把地址发给我我给你寄过去。”

李九明：“请问一下您多大（年纪）呀？

顾客：“我五十多了。”

李九明：“你在微信打开，然后点一下视频号，点一下订单，申请退货退款好吧？”

顾客：“喂，点下退货退款。”

李九明：“是微信视频号，不是抖音哈。”

顾客：“微信视频号，那你们是什么名字？哪一个？怎么查？”

李九明：“我让客服联系你好吧。”

顾客：“你把地址发给我，抓紧发给我，我给你退一下。”

王任然：“你要申请的，不申请怎么退款呀。”

李九明：“我让客服联系你吧。”

顾客：“嗯，好，客服在哪里联系我？”

李九明：“等一会你就知道了。”

李九明说，这些顾客经常说自己是在抖音上买的，并且不分时间打电话来退货，有时候晚上十一二点他都睡下的时候还会打电话过来，我感觉他也很无奈。挂断电话后他吐槽：“做这样的售后的话生命都要短好几年呐，本来能活到80岁，（这样）估计只能活到75岁了。”

三是做好多重准备以便抵御外部风险。

虽然当前李九明的店铺在武汉直播，但是他们以前在黄梅县工厂中用于直播的工作室并没有完全拆掉，还是保留了直播台、背景板、打光灯、货架等子直播要用的基本设施，张小玉说一旦疫情影响到武汉直播工作室，他们就启动在黄梅的工作室接替。

在黄梅留存的直播间，用于应急，作者供图

身处风险社会中，中小卖家所面临的外部风险也不仅仅只有疫情防控，平台规则的变化、流量机制的改变等对他们来说都是不小的风险。因为李九明所面临的顾客群体有一大部分不会在平台中操作退货，有时李九明也会加上顾客的微信，让其把货退回来之后在微信上给她退款，这样省去了在平台中申请退款的环节，同时也为李九明积累了客户源。

在浩浩荡荡的平台直播发展大潮中，一个个中小卖家不仅仅是销售的一端，他们更是从供应链到顾客的关键环节。在经营的过程中，从了解政策、选择地址等顺应“天时”到与合伙人搭档创造“人和”优势，再到选择电商平台以及在平台规则之外灵活变通等都展现了中小卖家作为创业者的主体性与能动性，他们乘着政策红利以及数字下沉的风口顺风之上，在平台规则和流量算法中争取盈利空间。

李九明是无数平台直播商家的一个缩影，他们勤奋努力，善于观察，乐于沟通，每月能获得客观的营业额。不过，中小卖家的抗风险能力终究有限，在风口易变、规则善变的互联网行业，在把握风口和平台规则的大方向下为顾客提供优质的产品和服务才能行以致远。

五、结语与思考：平台直播——服装产业转型的“助推器”

在服装产业转型的过程中，平台直播扮演了“助推器”的角色，起到了加速和助力的作用。

通过调研服装业老板的主体性商业实践，我们发现依靠直播卖货的服装店主已经超越了原来“生产——销售”的经营模式，在此基础上发展出“销售——生产”的经营策略。

2022年夏天的爆款，在仓库中积压的衣服库存，作者供图

直观的销售数据作为前馈能够降低市场突然变动带来的利益损失，这给许多中小型零售商家和生产者带来成功的想象。部分服装生产加工商通过发挥主体性和能动性成为自播商家，在每天的上亿订单中贡献着自己的努力。服装业的生产商通过直播拓宽了销售渠道，在激烈的商场竞争中增加了另一种生存可能。

虽然平台直播会模糊生产商与销售商之间的关系，使得部分生产商既是生产加工者，又是销售者，但是随着“电商直播+服装业”的深入发展，部分链条的专业化程度日渐加深，服装主播已经成为一种和销售员一样的新职业，且不再是一种零门槛的自由职业，在资本的驱动下服装主播已经成为带有多种隐蔽门槛的高薪职业。

从消费者角度来说，平台直播将体量更大的消费者群体卷入到服装业中，其实时互动的交互模式、主播与顾客之间的情感动员、便捷的购物入口给消费者带来全新的消费体验，受到不同年龄层的喜爱，这也使其成为服装业发展的一个风口。

本文来自微信公众号：探索与争鸣杂志（ID：tansuoyuzhengming），作者：陈爱茹

创业中的应用安全体系

Sat, 01 Jan 2022 22:32:57 CST

1. 源起

在创业进程中，可能最开始我们会想着快速上线，一些性能、可用性或安全的问题是有时间就搞搞，没时间就放着；或者对于用户的一些异常行为，一些薅羊毛的行为没有特别的关注；又或者对于用户上传的个人资产没有做特别安全的隔离或保护等等。虽然现在看起来都没有引发大的问题，但是这些都是应用安全隐患，都是隐藏的雷，一旦被公众引爆，将惊天动地。

从更大的层面看应用安全，根据咨询公司 Gartner 统计数据显示，超过 75% 的安全攻击发生在代码应用层面。

Forrester 2020 年发布的调查报告《 Forrester Analytics Global Business Technographics Security Survey，2020》中显示，在 480 家全球企业已经确认的外部攻击中， Web 应用程序和利用丢失/被盗资产，软件漏洞分别位于第1，2，4名，占比达到了 39%、35% 和 30%，其中软件漏洞主要指对于安全漏洞的利用攻击，攻击 Web 应用程序主要指基于程序的 SQL 注入、跨站脚本攻击、远程文件包含等。具体如图 1 所示：

从上图来看，应用安全，资源保护是目前我们安全防护的最佳切入点。

应用安全是应用级别的安全措施，旨在保护应用内的数据或代码免遭窃取和劫持。它涵盖了在应用开发、设计、测试、部署，上线后运营期间等发生的安全注意事项，及相对应的保护系统和方法。我们主要解决应用层和数据层的问题，网络层，物理层的问题不在本文的讨论范围之内。

从创业过程来看，我们有哪些数据泄漏的问题，我们有哪些敏感信息很容易被人看到，我们运营活动上线后有没有被薅羊毛，我们的用户里面有多少是机器注册的，我们的系统存在多少应用级漏洞，黑产是不是可以无门槛或门槛很低的获取到我们的数据或资源，我们的新业务上线时有没有东西能保证其是安全靠谱的，我们有没有办法及时发现这些问题并解决这些问题，从流程，机制，工具，系统各个层面，这就是我们这里所说的应用安全体系。

1.1 是什么

是在部署常用防御工具和手段（比如防火墙、WAF 和 IDS 等）的基础上我们能做的流程、机制，工具、系统；
是要在应用层面，去解决我们工作中经常会碰到的安全问题；
是我们有意识的，主动的发现应用中的安全问题，发现用户的行为异常，业务异常，并给予解决。

1.2 不是什么

不是公司的安全防御体系；
不解决非技术安全相关问题；
不解决所有的安全问题；
不解决安全合规的问题；
不解决超大规模类 DDoS 攻击的资源性攻击。

2. 安全问题梳理

这里我们从外部安全和内部安全来看可能面对的安全问题，外部是指对外的服务，内部是指企业内部的管理和控制，这里通过一些问题来反思现状。

    外部安全
后台安全
    存储安全
        系统备份和恢复
            如果现在数据库被人删了，怎么办？如何快速恢复？
            如果现在代码全部被人删了或者 github 的账号完全不可用了，怎么办？如何快速恢复？
            如果现在阿里云的账号被封了，怎么办？如果有备用的账号，如何快速切换？
        配置存储
            如果配置中心挂了，有没有办法快速恢复？
            账号密码安全如何防护，代码配置中有吗？现在线上环境 apollo 的权限控制如何？
        MQ安全
            是否有必要的业务隔离？
            如果突破内网，是否有一定的鉴权逻辑？
    服务安全
        对外服务
            身份鉴权/访问控制
                用户资源安全（资产保护）
                    用户资源是否有访问鉴权？
                    用户资源或资产是否存在越权访问的情况？
            安全审计
                对用户的登录、注册和交易日志的审计
                对系统资源的异常使用的审计
                对重要系统功能的执行等的审计
                对其它重要用户行为的审计
            通信保密性
                传输通道加密
                内容加密
                传输加密（密钥是否存在漏洞的可能？）
            抗抵赖
                日志保留 6 个月
                操作详细流水日志
            容量安全
                各服务的 QPS 上限，容量评估
                资源消耗类服务的容量安全，是否存在很容易的攻击行为，如一些上传文件后的解析或者 AI 识别之类的
                MQ / DB 等是否有业务隔离和容量
            容错
                出错信息保护
                部分出错降级
        对内服务
            身份鉴权/访问控制
                服务间/接口访问控制
                服务间鉴权
                调用方身份识别
            抗抵赖
                详细调用日志
            应用生命周期的管理和隔离
            数据（包括用户数据）的管理和隔离
        安全框架
    资源安全
        商业化资源业务风控
        用户账号风控
        活动地址，接口地址，兑换码防穷举遍历
        在活动流程和规则上提高薅羊毛的门槛，形成规范
    数据安全
        数据量级泄漏
        业务数据泄漏
        敏感数据泄露
        防拖库、撞库
前台安全
    应用安全
        代码混淆
        应用加固
        安全密码控件
        敏感资料保护
        防代理
        常见 Web 攻击
            SQL 注入
            CSRF
            XSS
            爬虫
    接口安全
        SSL 加密传输
        参数加密
        防恶意调用，频控，降级
    账户安全
        身份验证
        登录验证码
        超时控制
        单点登录
        防信息泄漏 内部安全
管理后台安全
    严格且精细的权限控制
    商业化资源需要有审核流程，更细的权限控制，只能看到自己创建或者自己有权限的
    敏感信息（用户/订单/商业化）需要有针对敏感信息查阅的追溯手段和管控措施（是否考虑形成日报上报）
    对于钱相关的资源需要有监控和视图
代码和部署安全
    核心代码是否有专人管控
    上线的代码是否有必要的审核或 Review
    是否配置如同代码一样管控
    CI / CD 系统是否有必要的权限控制和安全管控
    CI / CD 流程是否实现自动化
    CI / CD 流程是否有必要的安全保护策略，如签名和密钥

如图 2 所示：

3. 如何建立应用安全体系

业界应用安全体系的建立有两主流方法论：一个是 SDL，另一个是 DevSecOps。

3.1 SDL 简介

SDL 是由微软最早提出的概念，安全开发流程（Security Development Lifecycle），在需求分析、设计、开发、发布所有阶段都引入安全和隐私原则，帮助解决软件安全问题，重点在于开发阶段，而安全培训是 SDL 最核心的概念。

SDL 大概流程如图 3 所示：

3.2 DevSecOps 简介

DevSecOps 是”开发、安全和运营”的缩写。它是一种文化取向、自动化方法和平台设计方法，将安全性作为整个 IT 生命周期的共同责任。 DevSecOps 的出现是为了改变和优化之前安全工作的一些现状，比如安全测试的孤立性、滞后性、随机性、覆盖性、变更一致性等问题；通过固化流程、加强不同人员协作，通过工具、技术手段将可以自动化、重复性的安全工作融入到研发体系内，让安全属性嵌入到整条流水线。

DevSecOps 是应用安全 (AppSec) 领域一个相对较新的术语，通过在 DevOps 活动中扩大开发和运营团队之间的紧密协作，将安全团队也包括进来，从而在软件开发生命周期的早期引入安全。这就要求改变开发、安全、测试、运营等核心职能团队的文化、流程和工具。基本上，DevSecOps 意味着安全成为共同的责任，而参与 SDL 的每个人都有责任在 DevOps CI/CD 工作流中构建安全。把安全融入到敏捷流程中，使得敏捷性与安全性并重。

DevSecOps 在软件开发生命周期更早期切入安全相关内容，就能更容易的收敛安全问题，让安全问题的解决成本更低，暴露在线上的完全问题更少。

DevSecOps 的过程有三个关键要素：

授权(empowerment)
赋能(enablement)
教育(education)

授权或者放权，将控制权下放给团队，团队在理性分析的前提下，做出独立决定而不用害怕失败或影响。这里的团队成员不仅仅有开发，还有商务，产品，安全，QA 等等，所有项目成员都是奔着同一个目标：打造自己的产品。

赋能是指正确的使用掌握在团队手中的工具和资源，使其具体可操作性，如打造一种注重自动化、通过工具来解决重复任务，并尽可能减少以后的操作并增强安全性的理念。赋能不仅仅是提供知识和工具，而是让这种知识和工具能够通过多种渠道和媒介可快速获取且好用，以便它可以被团队或是个人以他喜欢的方式去使用和分享。

教育，在团队中建立安全文化，通过分享和培训让所有的成员都具备安全意识和技能是整个过程中最重要的点。

最终 DevSecOps 落地时，对整个研发团队的要求是这样的：

安全测试由研发团队完成；
测试期间发现的问题由研发团队管理；
线上安全问题由研发团队负责处理；
解决安全问题的责任在于研发团队。

3.3 选择适合自己的

SDL 相对于 DevSecOps 更偏于传统，如果要严格执行起来，其存在流程重、人员要求重等问题，一般是需要有专职的安全团队来执行。但是要想直接达到 DevSecOps 的理想状态对于一个新创业的团队来说也是不现实的。

对于一个创业公司，可能需要更敏捷一些的方式，让敏捷性和安全性并重，所以我们更倾向于在 SDL 的基础上，融入部分 DevSecOps 的手段。

3.3.1 核心理念

研发团队对安全负责，一切安全问题都是研发团队的问题，专门的安全团队只提供技术支持和技术培训（可以适当花钱请第三方专业机构），规避安全信息共享壁垒和在有专职开发团队时，开发绕过安全监管等情况；
研发流程中全链条增加安全环节，安全不再是流程外的冗余流程，安全可以做轻，但是必须要有，特别是核心的逻辑，将安全前置；
专职的安全团队从实战的角度，以攻击者的角度来发现问题，反馈给研发团队自己解决（提供标准解决方案），反向考核整个研发团队的安全绩效；
建立高效的 SRC。

3.3.2 SDL 通用版

    安全培训
｜ 安全概念、威胁评估、WEB 安全、安全测试及隐私保护
    提高全体项目人员的安全意识
    进行安全培训
需求分析
｜ 建立安全标准；创建安全指标；风险点评估
    确定安全需求标准，制定安全需求表，供后续开发检测
设计阶段
｜ 建立设计方案标准；提出安全方案；风险评估建模
    建立技术方案安全标准
    对不同的业务形态提出不同的安全方案
    建立风险评估模型
开发阶段
｜ 使用安全的工具、弃用不安全的函数或方法；静态扫描
    使用安全的工具：包括开发团队使用的编译器，框架，组件等
    弃用不安全的函数或方法
    ｜ 安全规范编写代码，并在开发过程中对代码进行 Review
    静态分析
    ｜ 对代码进行安全脆弱性分析和渗透性测试
测试阶段
｜ 动态安全扫描；模糊测试；评估安全方案
    动态分析（其实就是黑箱测试）- QA
    模糊测试
    ｜ 故意向应用程序引入随机不良数据及格式，诱发程序产生故障。模糊测试的基础是必须了解熟悉程序的功能状态、设计规范等
    代码审计 - SRE
    ｜ 代码安全扫描，开发过程中，开发人员每次更新代码都要进行扫描，并有权限查看相关项目漏洞情况，进行整改（不允许有中高危以上漏洞）。开发有权对漏洞进行忽略处理，但需要承担相应后果。若不知道如何处理，可请安全组提供解决方案。
    WEB 应用扫描 - QA
    人工渗透扫描 - 第三方专业安全团队
部署阶段
｜ 应急响应计划或预案；安全流程确认；发布归档
    明确安全应急响应计划
    构建发布流程工具卡点 AST 工具集
        静态应用安全测试 (SAST)
        软件组件分析 (SCA)
        交互式应用安全测试 (IAST)
        动态分析测试 (DAST)
    发布归档
线上阶段
｜ 执行线上应急响应流程
    第三方专业安全团队发现问题
    安全问题等级制度
    安全问题响应流程

脑图如图 5 所示：

3.3.3 我们现在可以做什么

在项目早期进行如下的投入是合适的，并且只需要开发同学的增量工作来保持良好的测试覆盖率和持续的构建

单元测试和集成测试的覆盖范围要足够全面，以确保生产版本的缺陷风险低到可接受的程度，而不需要主要依赖人工进行的质检工作；
本身安全可靠的 CI/CD 流水线；
经常使用的、可靠的基础设施，可用于分开部署生产环境的回滚；
允许代码和配置分开交付的软件架构，如配置中心。

应用安全是一个系统化的，长期的工程，对于现在的我们来说，不可能一次全链条都上，也不可能一次性的把大家的安全意识提到理想的水平。如何在保障业务快速发展的前提下，兼顾安全防护是当下我们需要考量的问题。

参照 SDL 通用版，建立较好的流程规范，安全问题等级制度和响应流程。有必要的话请第三方安全团队作为专职安全团队，定期对公司内外部做安全扫描，参照安全问题等级制度和响应流程，处理线上的问题，并且反向考核现有公司内部研发团队的安全绩效。同时研发团队在流程和意识上逐步增加安全卡点，提升开发过程中的安全质量，通过一些初步的安全工具链，快速自动识别安全问题。

4. 结语

以上纯属个人对现有应用安全的理解，供大家参考，有错误或不明确的地方欢迎指正，有更好的更完善的方法，欢迎评论探讨。

最近在看一本书，里面有一句守夜人的誓言：“若暗夜终临，吾必立于万万人之前，横刀向渊，血染天穹”，而安全于业务就是那个立于万万人之前的我们。

5. 参考资料

https://zhuanlan.zhihu.com/p/146149814
https://zhuanlan.zhihu.com/p/73675141
https://www.jianshu.com/p/ba886a6a28d8
https://cloud.tencent.com/developer/article/1587312
https://www.whitesourcesoftware.com/wp-content/media/2021/04/forrester-report-the-state-of-application-security-2021.pdf

农行信创之容器云适配踩过的大坑 - 努力呀 - twt企业IT交流平台

Fri, 10 Dec 2021 21:56:35 CST

作者：

农行研发中心郑宇光周思远

当前国内的信息技术的核心和标准大多数都由国外公司掌握和制定，因此存在诸多的安全风险。随着我国加快推进信息网络等新型基础设施建设、网络主权概念的逐步明确，信息技术应用创新产业已经成为当前信息化部署的关键词。我国正在大力推动政府、国防、金融、交通等关键领域的信息化产品尽快实现国产化替代，并发布了多个重要政策来保障国产化的实施，加速实现信息核心技术的自主可控。

中国农业银行作为国有银行，是中国金融体系重要的组成部分，也是信创国产化布局的关键领域，在 IT 建设方面发展十分迅速，其中引入云计算平台基础设施来承载新建应用系统已经作为行内的一条刚性原则。信创国产化云的建设也是当下的重要任务，在云计算平台软件与国芯物理服务器、国产操作系统的适配方面也遇到不少的问题与挑战，下面就这个话题举几个典型的案例和大家分享一下。

农行信创云是采用容器及容器调度为核心技术栈的 PaaS 平台。容器引擎 docker 、容器编排调度组件 kubernetes 和容器网络插件等整体运行于银河麒麟或者 CentOS8 操作系统之上。服务器方面采用基于海光 x86 和鲲鹏 arm 处理器的国产服务器。

案例 1基于国芯海光 x86 服务器安装 Centos8 操作系统，部署并运行 Kubernetes 网络插件 flannel 时出现跨服务器容器网络不通的现象。

现象：当我们完成基于海光服务器和 CentOS8 操作系统的 kubernetes 集群搭建时意外发现从集群外无法访问发布到集群的应用程序，使用同样的发布方式将应用程序发布到非国产化 kubernetes 集群上可以从集群外进行访问。环境信息如下：

操作系统： CentOS Linux 8

内核版本： 4.18.0-147.el8.x86_64

kubernetes 版本： 1.17.4

flannel 版本： 0.11.0 （ vxlan 模式）

分析：我们从集群外访问到应用程序的流量路径上逐步进行排查，最后发现跨服务器节点访问应用容器 IP 和服务端口不可达。集群采用 flannel 的 vxlan 模式提供容器网络服务， flannel 会在每个集群节点上分配一个私有子网来分配该节点的容器 IP ，当跨节点容器互访时，源容器的数据包会通过 vxlan 隧道封装技术进行封装后再通过节点 UDP4789 端口发送到目标节点，完成解封装后送至目标容器。使用 tcpdump 对 flannel 的 UDP4789 端口抓包发现，每个 UDP 数据包都会出现下图所示的 bad udp cksum 并且该数据包被丢弃。

措施：查阅网上相关技术资料发现这个现象是由服务器网卡 Checksum offloading 引起的。这项功能旨在如果内核想通过物理网卡向外发送数据包时可以让硬件网卡代替 CPU 来完成 checksum 计算，以节省 CPU 资源。如果网卡支持，可以设置对发送 Tx 或接收 Rx 有效，或者两者都有效。临时的解决方案是关闭 flannel 网络接口的 Tx checksum 功能，通过 sudo ethtool -K flannel.1 tx-checksum-ip-generic off 命令关闭。可以通过 sudo ethtool -k flannel.1 查询当前 checksum 是否有效，如下图所示，可以看到 tx-checksumming 状态是 off 。

当然这并没有根本解决问题，从 kubernetes 社区上反馈的情况来看是由于 kernel packet checksum 的 bug 以及 kubernetes 的 kube-proxy 组件设置 Iptables 策略时引发的内核 double-NAT 进而设置了错误的 checksum 值的问题碰到一起就会出现 vxlan 跨节点网络丢包的现象，两者解决一个都可以解决此问题，详细内容可以具体参考以下链接：

Ø https://github.com/coreos/flannel/issues/1279

Ø https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/92035

一方面对于 kernel 的 bug 尚未查到明确的 fixed 版本，对于海光芯片的服务器来说我们是通过升级网卡驱动程序来解决的，服务器网卡为网讯的 Ethernet Controller RP2000 ，升级驱动程序及版本为 kmod-ngbe-1.0.4-1.el8.x86_64 和 kmod-txgbe-1.1.12-1.el8.x86_64 ，这个解决方法只针对网讯的这款网卡，另一方面在 kubernetes(v1.16.13 、 v1.17.9 、 v1.18.6) 版本中对进行了修复。请参考以下链接中针对 PR#92035 修复的说明：

Ø https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/master/CHANGELOG/CHANGELOG-1.18.md#changelog-since-v1185

案例 2基于国芯海光 x86 和鲲鹏 arm 服务器安装银河麒麟 V10 操作系统，部署并运行 Kubernetes 网络插件 flannel 时出现跨服务器容器网络不通的现象。

现象：当我们完成基于海光、鲲鹏服务器和银河麒麟 V10 操作系统的 kubernetes 集群搭建时，跨节点容器网络测试不通。环境信息如下：

操作系统： Kylin Linux Advanced Server V10 (Tercel)

内核版本： 4.19.90-17.ky10.x86_64

kubernetes 版本： 1.17.4

flannel 版本： 0.11.0 （ vxlan 模式）

分析：参考案例 1 中的经验使用 tcpdump 对 flannel 的 UDP4789 端口抓包发现每个 UDP 数据包并没有出现 bad udp cksum 并且该数据包没有被丢弃，目标节点可以收到 UDP 包，但是只能接收到 TCP 连接第一次握手包，没有返回 ACK ，抓包信息如下：

UDP 包进入目标节点后会通过路由表路由至 cni0 的网桥上，进而进入目标容器，对 cni0 设备抓包没有发现数据包流入，查询主机路由表，其中存在至 cni0 的路由条目，查询 iptables 表、 ipvs 表和非麒麟操作系统相比也未发现异常。排查方向转向 flannel, 开启 flannel debug 级别日志，启动过程中发现 flannel 会创建一个 flannel.1 的网卡，同时会将该卡的 MAC 地址以注释方式写入 k8s 节点信息中和主机 FDB 中，排查要点如下：

flannel 将生成的 flannel.1 的 MAC 地址注释在节点信息中。
其他节点的 flannel 将此 MAC 地址写入本机的 FDB 中。
在操作系统层查询 flannel.1 的 MAC 地址。

复盘整个 flannel 启动过程发现银河麒麟节点信息中的 MAC 地址与 FDB 中的 MAC 地址一致，和服务器上观察 flannel.1 的网卡 MAC 不一致，这样就可以解释为什么无法正常建立跨节点的 TCP 链接。通过 ip monitor 观察 flannel.1 网卡的启动过程发现该网卡被赋了两次 MAC 地址，第一次为 flannel 进程赋值，第二次是操作系统赋值。复现方法可以手动删除 flannel.1 网卡后重新启动 flannel 容器，同时用 ip monitor 捕捉事件：

相应的 flannel 组件写入节点注释信息和 FDB 的 MAC 地址：

操作系统层观察到的 flannel 网卡 MAC 地址：

措施：解决方法为创建 /usr/lib/systemd/network/10-flannel.link 文件，在文件内设置 flannel* 网卡的 MACAddressPolicy=none ，也就是对 flannel.1 设置例外不进行 MAC 生成并赋值，这样在 flannel 启动时保证 flannel.1 网卡、 FDB 、节点信息中的 MAC 地址的一致，通过测试容器网络跨节点通信恢复正常。以下为 10-flannel.link 文件内容：

超3亿活跃用户的多活架构，数据同步与流量调度怎么做？ - 架构 - dbaplus社群：围绕Data、Blockchain、AiOps的企业级专业社群。技术大咖、原创干货，每天精品原创文章推送，每周线上技术分享，每月线下技术沙龙。

Thu, 01 Apr 2021 14:05:21 CST

一、多活业务架构

1、OPPO多活架构原则

第一，主线多活。

多活成本比较高的，双活是两倍，三活可能成本会低一些，但三活的难度更大。因此没有办法对所有业务进行多活，只能对主线做多活。

第二，是保障多数用户。

举个例子，系统有个充值的功能，充值功能本身是强一致的，完全不能允许任何的延迟或者是副本的读。

但是多活切换之后，只有少数用户在切换的前几分钟有充值的，这部分用户余额可能没有通过过去，只需要对这部分用户进行服务降级，其他绝大多数用户是可以使用完整的服务的。

第三，数据分类，应用不同的CAP模型。

CAP定理不是针对的业务功能，比如说账号、支付、登录，CAP定理是对数据的要求。一个功能可能用到多个数据，数据本身的一致性、可用性、延迟的容忍是不一样的。

所以需要对业务功能用到的数据进行分类，比如余额数据、流水数据、日志数据、个人资料数据……我们对每个数据进行一致性、可用性的需求分析，一致性要求很强，这个数据就选用同城高可用的数据库服务。这个数据一致性要求不高、允许延迟，就可以选择异地高可用的数据库服务。

所以这个业务来说不是整体使用一个CAP模型，在业务内部，因为不同的数据分类，使用了不同的模型，因此业务有时候存在部分降级的情况。

第四，平台业务SDK化。

OPPO的业务比较多，比如浏览器、软件商店、广告务、音乐、视频等非常多的业务，这些业务都用了平台化的服务，比如评论系统、消息系统，还有账号鉴权的系统等等。

OPPO公司的机房比较多，主要的就有好几个机房，我们的上层业务是分布在不同的机房里面去，这对平台业务来说就比较麻烦，上层业务可能只需要做双活就行了，而平台业务可能就要做七活、甚至八活，而且七、八个机房都要有读和写，难度就非常大。

为解决这个问题，我们提出平台业务进行SDK化思路，把这种平台型业务，拆分成独立的域名，从SDK开始拆分，这样我们平台业务只需要单独做多活就行了，不需要在每个机房都提供读写的能力。

第五，数据最终一致。

第六，我们的记录日志、流水，避免修改、计数操作。

2、同城多活业务架构

上图是典型同城多活的业务架构，应用层是完全无状态的，随便打流量。四层采用DPDK技术开发，七层包括Nginx和API网关两个组件，Nginx只用来做SSL卸载、WAF防火墙，其他功能都是API网关来提供。

数据层以主备为主，写流量只会写到Master节点，但是读的流量可以访问slave节点，但是也不一定，看业务本身数据一致性要求，如果要求非常强一致的，我们的读也只会指向Master节点。

需要注意，我们把Nginx和API网关都放到同一个容器中，两只之间采用进程间通信。这样的好处是，我们扩容的时候，我们可以将整个七层同步去扩容，而不会存在某一层组件容量不足的情况。

另外就是注册中心，我们没有使用 k8s本身的一个注册功能，而是自己基于数据库，实现了AP模型的注册中心，保证注册中心的跨机房高可用。同时注册中心兼容Consul协议，从而更好的融入开源生态。多个k8s集群的实例，都会注册到统一的注册中心里面去。这个注册的动作，是由发布平台完成的，好处是应用发布的时候，发布平台可以提前摘掉流量，避免重启影响服务的成功率。

3、异地多活业务架构——单元化

异地多活，比较典型的架构是单元化，就是将用户进行分片，将不同的用户分片放到不同的机房里面去，这样可以做到一个完全的扩展，随着用户规模的增加，我们可以很容易去扩展机房的数量，这些都可以持续的去增加的，包括每个机房的容量也可能不一样。比如有的机房大，有的机房小，我们可以调整每个机房存放的单元数量。

这里确实实现了多活，每个机房都有流量，每个机房也是读写，是完全的多活，但是单元高可用的问题如何解决，单元的归属机房故障了，如果把这个单元转移另一个机房继续提供服务。

4、异地双活业务架构

上图是我们使用较多的异地双活架构，首先我们将用户按照地域维度进行了一个单元划分，比如说按照地域将用户划分为七个大区单元。

注意这个单元划分是用户首次访问服务的时候进行的，然后客户端就保存了单元号，就不会产生变化了，所以用户出差，换到因为另外一个地域里面去，它所属的单元号我们是不会变化的，还是访问单元归属的机房，这个时候可能就不是访问最优的机房。

这样的好处是，当一个用户移动的时候，数据访问就不会在两个机房之间跳来跳去，避免双向同步的数据冲突问题，很容易实施。

数据层在两个机房，都是完全全量的，两个机房间数据是做双向同步，没有谁是主谁是从的区分，是完全对等的架构。

用户流量调度按单元进行，这样可以保证一个用户，他只会访问其中一个机房，不会在南北两个机房之间跳来跳去，就算是用户出差也是如此，按照首次访问服务时的地域来划分的单元。只要我们的调度规则没有变更的情况下，一个用户他永远只会在其中一个机房读写，这样的好处就是，第一个可以避免我们的同步的冲突，第二个好处就是容忍了数据延迟的情况，比如说一个用户他永远是看到北方机房，南北之间数据同步的延迟日常情况下其实是感知不到的。

这个架构是非常简单，只需要在客户端网络库里面做一些封装，对用户进行单元划分，按单元进行流量调度就可以了，双向同步比较好实施，延迟、冲突，这些问题都可以避免。

除了地域之外，也可以按照账号或者设备来划分单元。按账号或者设备划分单元的好处是，如果按照地域划分单元，在用户删除手机APP这种情况下，APP里面保存的单元号就没有了，下次访问服务的时候就需要重新分配单元号，因为地域可能和之前不同了，就可能分配到不同的单元号，按账号或者设备划分就没有这个问题，重新分配还是原来的单元号。

前面说到，南北机房的数据层都是全量的，一般情况下，按地域的划分单元的模式，就算重新分配了单元号，也不影响数据的读写访问。

5、异地双活——评论系统案例

上图是平台型业务-评论系统异地生活的案例，评论系统从SDK开始，就进行了域名拆分，避免了在业务域名所在机房内部去做跨机房的评论服务调用，影响服务的可用性和性能。

如上图所示，我们只对MySQL原始数据层做了南北双机房同步，第二层的评论元数据表，还有第三层的一个Cache，这两层实际上没做同步的。两个机房分别基于MySQL数据独自去重建第二层的元数据表，第三层的Cache，以及重建其他的数据源。

这样好处就是，我们只有一个数据源做了南北机房的同步，就可以避免双数据源同步的时候，两个数据源之间会存在同步的进度不一致，从而两个数据源之间的依赖关系出现问题。

举个例子，我们上面的评论表、点赞表这一层，最上面这一层做了同步以后，我们中间第二层如果也做了同步，然后第二层同步以后，两个数据可能存在差异，比如说第一层同步快一点，第二层同步得慢一点，同样是南方的用户，他们看到这个数据之间的存在不匹配的问题。

因为用户流量调度是按单元进行的，两个机房的数据虽然有差异，有延迟，但是用户感知不到的。一个用户要么看到南方机房，要么看到北方机房，我们评论数量两个机房有差异，点赞数量有差异，回复数都有差异，但是无所谓，用户是感知不到差异的。需要注意的一点，就是当多活切换的时候，用户能感知到一个差异，但日常情况下用户感知不到这个差异。

6、异地N活业务架构

上图是比较复杂异地N活业务架构。它基本的思路就是对用户进行两级的划分。第一级按照设备和账号划分单元，其中单元里面既有登录的用户，也有未登录的用户。

在第二级划分的单元内部，我们再应用异地双活的模式，或者是同城多活的模式，比如说左边单元1，按照地域做第二级的划分，把它划分成南北两个副本，既然是副本，肯定数据是全量的，是异地双活模式，两个副本数据做双向同步，这种模式适用非强一致的业务。

那么强一致的业务怎么办呢？比如右边的单元4，跨同城的两个机房，单元内部采用同城多活的模式，就是共享跨机房高可用的数据层，是主备的的。这种模式适合强一致的业务。

前面说了单元内部主要两种模式，第一种是异地双活，双向同步，主主模式，读写在本机房，然后做双向同步；第二种是同城多活，主备的模式，跨机房共享主备切换的数据层。除此之外，单元内部还可以选择主从，冷备等模式。

7、服务部署

上图是服务部署架构。服务部署分为几大部分。

第一部分是中心域。

中心域主要是部署一些运营管理后台，还有一些爬虫，还有一些非常长尾的应用，但这些业务可能不太重要，也不需要做一个多活。中心域的读写都是在中心机房，然后把数据单向同步到其他单元机房。

第二部分是全局域。

全局域主要存放非单元分片维度的数据，比如评论、消息等。这些数据不能按统一维度进行拆分，需要全量的访问，放到全局域的数据都是全量的。

第三部分是单元域。

存放按单元拆分的数据，比如用户订单、收藏、下载记录等。

8、服务路由

用户会先请求到API网关，API网关根据请求的单元号参数，判断是是否访问错了机房，如果访问错了，就做重定向，或者跨机房转发，用户自己选择的其中一种模式。转发的模式比较依赖于两个机房之间的专线的带宽和稳定性，重定向模式机房之间的带宽要求会低一些，客户端重新发起请求，这两个机房之间的网络专线要求低一些。

前面说到用户首次请求的时候，会给客户端分配一个单元号，这个单元号将会存储起来，以后每次业务请求都会带上这个单元号。

请求到了单元内部，单元号会做一个全链路的传递，全链路传递是通过调用链来实现的，调用链可以把一些参数做全链路的传递。应用实例打上了单元号的标签，微服务调用方通过单元号对实例进行筛选，防止请求打到其他单元。

数据访问层要做一个兜底的操作，可能由于服务路由还是其他的一些原因，不小心访问错了单元，这个数据层有可能访问错，所以数据访问层要做一个兜底，根据传过来单元号，做拒绝或者转发。

9、用单元化解决业务扩展性问题

单元化不只是可以用来解决多活的问题，也可以用来解决业务扩展性问题。在一个机房内部，如果服务1000万用户，他可能需要10个数据库，服务1亿个用户，需要100个数据库，如果100个数据库让每个应用实例都连上的话，连接数就太多了。

可以在一个机房内部也拆分多个单元，每个单元保证1000万、2000万左右的用户，随着用户的增长，我们再将单元数量进行增加就行了，这样就可以保证每一个单元内部的服务规模受控。

二、多活数据同步

1、MySQL同城多活

上图是MySQL同城多活架构，MySQL对外看上去是一个集群，只有一个IP。我们需要解决的问题是：怎么让跨机房的集群看到的是同一个IP？这里就用到了Anycast技术，IP的作用可以理解为域名，我们把一个 VIP用Anycast技术，将它路由到两个机房，或者是三个机房。我们是路由到三个机房，然后就到了机房内部，再通过 ECMP协议将流量再分到多个四层负载均衡节点。

通过Anycast第一层路由到不同的机房，第二层的ECMP再路由到基于DPDK技术开发的四层负载均衡节点。这样我们整个的数据库对外看到的VIP就是同一个了，所有机房看到VIP都是同一个。利用Anycast和ECMP两个技术，实现跨AZ共享VIP。

然后是数据层，数据层我们现在是一主三从，然后需要2个以上slave同步成功，才能完成最终的成功。

MySQL版本需要5.7以上，操作系统内核需要打一个 toa补丁，这样经过四层负载均衡之后，MySQL Server才能拿到真正来源IP。因为我们这边要做一个IP白名单的授权，如果不打补丁，拿到的来源IP就是四层负载均衡的IP，就没法做IP白名单授权了。当然top补丁有一个缺陷，就是只能支持ipv4，这在内网使用问题不大。

底层采用了开源的MySQL拓扑管理组件，通过检测我们数据库节点的情况，然后做重新选组做切换，然后通知SLB改变后端指向，流量打到新的master节点，

Anycast不是必须的，也可以用域名代替，但是域名有个问题，需要重新接连的时候才会发起解析，所以域名切换的时候可能会切不干净。Anycast做切换是立即生效的，因为这是路由协议的一个变更，马上就能切过去，不存在解析不干净和生效不一致的问题。

Anycast除了内网之外，外网也用的比较多，比如说谷歌上负载均衡器，它发布的IP就是Anycast的IP，在公网环境下，在不同的地区路由到不同的一个真实地址，包括我们 DNS Server也是用Anycast去发布的，在不同的区域，路由到就近的IDC，所以Anycast技术应用还比较广泛。

2、MySQL异地多活

上图是MySQL的异地多活架构，重点在于提升同步的性能，从源库订阅到数据以后，不是直接写目标库，而是先存起来，在目标机房部署中继日志模块。这样的好处是，我们可以在网络上快速的传输过去，中继日志并行去写目标库。

这个设计性能提升非常大，OPPO实际业务场景下，这个模式比订阅后直接写目标库提升了几倍。因为引入了中继日志，就存在两阶段提交的问题。比如中继日志写成功，但是中继日志写目标库没有成功。这就存在数据一致性问题，需要用到两阶段提交。

还有就是数据压缩和加密，对数据的安全和同步性能也非常重要。

然后是多消费者支持，订阅模块会保存数据，每个订阅方可以维持自己的消费位点，彼此之间没有干扰，从而减少多订阅方同步对 Source DB的压力。

3、MySQL订阅——数据最终一致

以前面提到的评论系统为例，数据同步只同步MySQL那一层，而其他的数据源Cache、MQ、ES、排序服务等，分别订阅MySQL binlog重新构建。

原则上，我们尽量只同步底层的一份MySQL数据，其他数据源订阅MySQL重建。前面说到，MySQL只需要订阅一次，Jins程序自己存储了一份数据到本地文件队列，然后分别重放到Cache、MQ、ES等其他数据源，也可以多次重放数据。

如果多数据源分别进行同步的话，多个数据源同步的进度是没法保证协调一致的，必然有的数据源快，有的数据源慢，这有可能导致两个数据源之间的关联关系出现一些程序错误。所以我们尽量只同步一个数据源，再基于MySQL重建其他的数据源，避免进度不一致的问题。

4、MySQL数据对比&修复

OPPO的业务场景，很多地方都非常依赖底层的 MySQL数据同步，两个机房之间之间到底有没有差异，是蛮重要的。

因此我们设计了一个独立的MySQL比对修复工具，就执行上图这样一个SQL语句，通过这个SQL语句，对一段时间之内的所有数据算一个异或的值，通过异或值去比对两个机房之间数据差异，如果比对有差异，我们再缩小比对范围，逐步逼近到差异的记录行，这个语句的执行效率还是蛮高的。

但是这个方案有个不足，要求我们数据库里面有一个时间戳的字段，程序会对比前一个周期内的所有记录的异或值，判断两个机房之间数据是否有差异。

另外一重要场景就是数据修复，因为业务可能配置错了数据库、应用实例配置生效不一致，再比如A单元数据写到B单元，这个时候需要修复数据，通过这个工具，把两个数据库不一致的数据行整理出来，然后人工做识别或者批量修复。

5、Redis多活

Redis同城多活的架构如上图所示，我们在Redis Server上面做了一层代理，下层Redis Server没有使用Redis cluster技术，代理将流量进行分片，分发到了不同的Redis Group里面去，每个Group里面就是普通的Redis主从。

主从之间采用binlog的同步，因为Redis本身没有binlog，我们把 AOF做了改造，把让它变成binlog的这种格式，这里改造的工作量不大。

然后代理也支持两种模式，一种是重定向模式，一种是转发模式。转发模式就是写主读从，它只会把写流量转到了主机房里面去，但是从机房是能读的。重定向模式就不一样，重定向模式是非常更强一致的，读写都只能在主机房。

前面反复提到，CAP是针对数据的，是指数据本身的延迟或者差异的容忍度，所以这两种模式都需要支持，有的数据它就是要强一致，一定要到主库里面的去读，但有的数据它允许从库读，允许延迟。

异地多活也很简单，异地多活两个机房各部署一个组件去订阅同机房的Redis，订阅Redis的binlog，订阅的数据写到MQ里面去，两个机房分别重放binlog，实现起来并不复杂。

最后简单说一下binlog的格式，里面包括了命令、数据产生的机房、递增的序号，还有一个时间戳。还需要注意的一点，Redis持久化RDB也要改造一下，RDB需要包含一个 binlog offset，binlog读取偏移量，需要把它记下来，因为主从颠倒的时候，我们订阅程序要重新从offset开始继续订阅下面的命令。

三、GSLB流量调度

1、Http DNS

最后讲我们的GSLB流量调度，首先是为什么要使用Http DNS。

第一个是防劫持。

DNS劫持，DNS是多级缓存，部分环节存在解析劫持的情况。

DNS黑洞，这个大家可能遇到比较少，什么叫DNS黑洞呢？就是运营商监控到某个域名有恶意的请求，封杀他的时候不小心扩大了封杀的范围，我们已经出现过几次这种情况，有时候某个地区甚至可以把整个cn顶级域名全封杀，这种封杀的范围很大，称之为DNS黑洞。整个2020年已经发生过多次这种情况了，某个地域整个顶级域名都给你封杀掉，大家都解决不了。

第二个是快速生效。

首先是DNS本身的多级缓存，这个时间不受控制，但它可能不是主要问题，更主要的问题是客户端长连接。

我们还没上Http DNS之前，业务使用了客户端长连接，需要20分钟甚至一个小时才能大部分流量调度走。主要的原因就在客户端长连接，DNS做了变更以后，只有客户端重新发起连接的时候，它才会发重新发起解析，才拿到新的IP，如果连接没断开，就一直不会转移，所以这部分长连接用户根本就切不走。

如果是机房入口网络故障还好，连接天然会断开，如果是因为业务自己的问题，需要把流量切走，这种情况下就会发现根本切不走，所以客户端长连接是比较重要的问题。所以客户端网络库需要处理一下，解析变更的时候，需要主动去关闭连接，但是传统DNS，没有解析变更的通知机制，不发起解析就不知道解析变更了，这里就进入了循环了，需要仔细的思考一下流程。

第三个是精准调度。

传统的DNS解析只能获取到IP这一个参数，首先IP信息不准确，包括运营商归属、地域归属，都不是很准确，国外运营商特别多，情况更严重。现在IPv6也在快速的推广，信息不准确的情况更为严重。其次传统DNS无法做到用户维度、设备维度的解析。

最后是生效一致性。

单元一旦发生调度以后，在单元内的所有用户要同时调走，不能说一部分先调走，一部分后调走，这样数据写入就乱了，需要保证全体用户生效的一致性。

2、单元调度

下面讲单元调度的主要流程

第一步: 划分用户单元

划分用户单元主要有三种模式：

按设备划分单元；
按账号划分单元；
按地域划分单元。

这里有个地方需要注意，我们为了划分单元，客户端肯定要传一些参数，如果按账号划分单元，需要传账号ID；按设备划分单元，需要传设备的IMEI,或者国内Android厂商推行的OpenID；按地域划分单元很简单，直接从IP里面可以获取，不用客户端传递参数。

因为隐私合规要求，比如说海外业务，直接传用户的ID或设备信息，是违规的，因为我们这个调度的域名它是一个独立的域名，它不是业务本身的，这个域名很难跟用户解释，即使跟用户签了协议，因为业务主体的不同，可能也不一定包含了这个域名，所以我们做了一个匿名化处理，设计了两个新参数，一个叫ADG（匿名设备分组），一个叫AUG（匿名用户分组）。

我们将账号ID和10万取模的值定义为AUG,设备ID与10万取模的值定义为ADG。通过这种方式，把设备和账号分成10万个桶，然后对桶分单元，比如说1~5000桶是单元1，5000~1万桶是单元2。这样我们就不用传真实的设备ID和真实账号。

第二步：客户端获取单元号。

客户端首次访问业务的时候要分一个单元号，这样就算按地域划分单元，基本上也不会出现变更，只要用户的APP不被删除，我们OPPO手机的好处就是，我们的APP是不怕被删除的，我们的数据不会被清掉；但如果是一个外发的APP，可能就存在APP删除，这个可以考虑用设备或者账号分单元。获取到单元号之后，就永久保存在客户端。

第三步：客户端解析域名IP。

域名解析的时候会带上单元号的参数，获取这个单元对应的IP列表，然后客户端缓存IP列表。需要注意的一点是缓存机制，建议根据网络环境进行缓存，比如WiFi名称，或者运营商的名称，底层的缓存数据结构就是域名加上网络环境的名称。这样的好处就是，用户网络切换的时候，比如说家里面是WiFi，我们拿的是IP1，我们一出门，网络环境变了，我们取出的缓存IP就是IP2，在每个网络环境都是缓存最优的IP。

另外一点需要注意是：我们为每个单元还分配了一个单元域名，这是一个传统DNS域名，主要是降级的时候使用。可以设想一下，如果我们没有为每个单元单独分配一个传统DNS域名，一旦降级的时候就会走到业务的主域名，而传统DNS是不能携带任何参数的，无法做到按单元进行解析，用户流量就全都乱了。

所以每个单元分配一个域名的好处就是，降级的时候只要降级到我们这个单元的域名，这样大多数用户解析结果还是准确的，不准确的一部分通过API网关重定向或者内部转发，只要很少用户需要走这个路径，绝大多数用户还是最佳的路径。

第四步：客户端重定向。

因为调度过程当中还有一部分用户在访问旧的IP，我们是通过API网关，把新机房IP直接告诉客户端，客户端立即用新IP重试，并且异步去刷新解析，如果只是反馈一个状态码，告诉客户端需要重新刷新解析，客户端的总请求时间就会拉得比较长，这就是重定向模式。

但除了重定向模式，还有转发模式，但是转发模式比较依赖机房之间的专线带宽和稳定性，如果公司规模不是很大的话，机房之间的专线带宽和稳定性可能赶不上公网，重定向模式可能更适合一些。

3、单元调度注意事项

数据层联动，举一个用户余额充值的例子，这是非常强一致的，我们可以维护一个数据不一致用户清单，比如说有用户刚刚进行了充值，这个数据还没在各个机房达成一致，机房调度的时候，只是这一部分用户需要进行服务降级，其他用户还可以继续提供完整的服务。

4、域名解析刷新时机

接下来讲域名解析刷新时机。因为HttpDNS是直连解析的，不像传统DNS有多级的缓存，如果我们还沿用传统DNS的 TTL方式来刷新解析，这个TTL就不能设置的太短，太短了HttpDNS Server的压力非常大。TTL设置过长又不能满足业务快速恢复的要求。

所以域名解析的及时刷新依赖另外两种途径，第一种途径是失败。我们请求一个服务，要么连接错误，要么响应内容出现错误，比如说我们响应了500，或者其他我们认可的一个响应值（客户端可以自己定一个规则），我们访问失败的时候，就需要立即去刷新一下域名解析，因为请求失败的时候可能需要做一个机房调度，不管是业务后端出现了问题，或者是连接不上，这种情况都需要做机房调度，需要客户端刷新解析。

第二种途径是指令，如果是因为我们带宽不足，做活动，或者其他原因的，需要把流量切走，这时我们可以通过API网关下发指令，下发指令也是随着API网关的正常的业务请求，响应Header带下去，不是单独的通道，也不是通过Push推送。

这样我们就可以兜底，要么会请求失败，会立即刷新解析。要么请求成功，响应header就会携带指令。所以用户一定能走到失败和指令其中一条路径。因此我们做了调度变更以后，用户一定会刷新，不再依赖TTL了，过期时间可以设置非常长，这样我们绝大多数请求，都不会发生真正的解析请求。

通常情况下，传统DNS有2%~3%的解析失败率，还是挺高的。通过这种方式，我们就可以把解析成功率做到99.5%以上，日常情况下甚至能做到接近100%。

5、调度生效一致性

下面讲一讲调度生效的一致性，当我们的客户端降级到传统DNS的时候，就会解析到错误的机房，在调用生效过程当中，也会访问到旧的机房，所以我们在API网关会做一个拦截，因为每个请求都带上了单元号，API网关就可以判断这个请求是否请求到了正确的机房，如果请求错了机房，API网关把请求定向单元当前归属的机房。

定向用户请求有两种模式，一种是转发模式，API网关直接转发到新机房的业务后端实例。另一种是重定向模式，API网关在响应header携带了重定向指令，以及新机房的IP（避免客户端多一次的请求），客户端立即重试新IP。

转发模式需要消耗较多的机房专线带宽，重定向模式的总体时长更高，业务可以自由选择两种模式。

解析刷新采用并行跑马的模式，客户端会并行请求两个HttpDNS Server和一个传统DNS，三个请求同时发出去。如果HttpDNS Server请求成功，哪个先到就用哪个，如果两个HttpDNS Server请求都失败，就使用传统DNS解析结果。因为每个单元都分配一个传统域名，所以传统DNS解析结果和HttpDNS解析结果也基本是一致，只有极少数用户会解析错误，API网关重定向一次以后也能纠正过来。

6、调度决策大脑

调度决策大脑会收集很多路的原始监控数据，比如客户端调用链的数据、外网拨测平台的数据、机房网络监控的数据等等，多路数据汇总到决策大脑里，进行比对分析，得出故障的结论。

调度决策大脑一定要依赖多路监控数据源，因为单路数据的质量无法保证，比如可能会出现拨测用例配置错误、网络监控数据丢失等，所以单路数据都是不可信的，需要多路数据源做交叉的比对，过滤抖动、防止误判。

调度决策大脑最终会输出一个指令，指令只会告诉你故障类型，比如：机房故障、运营商线路故障、机房之间网络（DCI)故障，或者是容量不足、业务自身出现了问题等。业务自身出现问题，比如业务的数据库故障，也需要切到另外的机房去。

决策指令同时发到两个地方，既要发给接入层，也要发给数据层，为什么需要这样呢？

假设我们同城两个机房之间，专线出现了故障，两个机房的数据库肯定达不成一致，同步不过去了。这个情况下，假设我们的数据库选主B机房，而接入层保留A机房， A机房的数据库完全写不进去，即使写进去也是错误的，这里我们要保证数据层和接入层两边选择的机房要一致。

所以这种专线故障情况下，我们是调度决策大脑来通知，做统一的决策，同时通知接入层、数据层做联动，选择同一机房，这个主机房的选择是事先配置好的，它不是由我们刚刚说的Raft组件来解决的。

7、调度效果

上图是我们9月份做过的一次机房调度的效果，基本上做到分钟级（实际上是秒级的）的生效，是很陡的一个曲线。

四、总结

最后，给大家总结一下今天分享的内容：

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Q&A

Q1：Http DNS也有缓存的吧？

A1 ：对，刚刚提到我们Http DNS缓存时间非常长，缓存了一周的时间，而且缓存的时候是根据环境来缓存的，就是按照 WiFi名称、运营商的名称来做缓存，这样网络切换的时候可以拿到最优的IP。

缓存的时间非常长，是因为域名解析的刷新，是不依赖缓存过期的，如果能请求成功，API网关在响应Header就会带上调度指令，如果请求失败客户端也会主动去刷新解析。因此解析的刷新，是不依赖缓存过期时间的。

Q2：同城多活网络是怎么配置的？两个机房使用相同的ip地址，还是不同的？

A2 ：对于跨机房高可用的数据库来说，用户看到的是同一个IP，第一层使用Anycast路由到机房，第二层使用ECMP路由到多个四层负载均衡节点，单个四层负载均衡的流量扛不住，四层负载均衡是一个集群，通过ECMP实现流量分发。

多余入口流量来说，前面架构图可以看到，接入层在两个机房从四层、七层都是独立的，接入层有2组出口IP，如果其中一个机房运营商线路出现问题，根据调度决策系统的指令，自动停止该运营商线路的IP解析。

Q3：老师能介绍一下多活带来什么业务收益吗？是什么契机促使 OPPO开始做异地多活？

A3 ：OPPO业务多活的三个核心诉求是成本、扩展、容灾。

成本是指业务总体技术运营成本，包括基础设施的资源成本、研发成本，还包括业务中断的成本、品牌和口碑的成本；

扩展是因为业务规模过大，一个服务需要调用数百个三方实例、一个数据库被数百个实例连接、一个服务需要连接几十个数据库，这就需要对用户进行分片，缩小业务规模，自然演进到单元化多活的架构；

容灾一方面是极端情况下用户数据可靠性保障的需求，另一方面还是业务过于复杂、处理的链路很长，总有一些意想不到情况的发生，频率还挺高，问题定位到恢复的时间达不到公司RTO的要求。机房内部共享了运营商线路、DNS、SNAT防火墙、负载均衡、K8S集群、注册中心、监控等等资源，而机房之间是相对隔离的环境，同时出问题的概率大为降低。在业务出现无法自动恢复的故障时，先切换机房恢复业务，然后再从容定位问题根因。

Q4：随着业务发展启用多个订阅时，如何减少对数据库的压力？

A4 ：我们从数据库源库订阅出来以后，先落地到本地文件队列，然后多个订阅方可以维持自己的同步位点，所以对于源数据库来说，只会有一次订阅。

Q5：请问同城双活方案MHA manager部署在哪个数据中心？

A5 ：我们这里不是MHA，我们用的是一个开源的Raft组件，部署在同城的3个机房，通过Raft组件检测数据库的状态、触发切换。

Q6：Http DNS和Local DNS的区别是什么？

A6 ：Http DNS走的是HTTP协议，客户端直连解析，没有运营商的多级缓存。Local DNS就是运营商的DNS，成功率低，还有劫持、黑洞等问题，而且这两年黑洞频率是越来越高了，前几年基本上很少出现黑洞情况。传统DNS劫持情况现在好一些了，像移动端的接口劫持相对来说会少一些，H5的劫持多一点。

Http DNS就是依赖HTTP协议做解析，但这个压力会比较大，因为Http DNS没有多级缓存，所有请求都到我们的机房，所以刷新机制的设计就非常关键，前面一个章节详细介绍解析刷新的时机。

HttpDNS还有一个好处，因为是自定义的协议，可以传递其他参数，比如设备信息、账号信息，这样才能够实现按用户单元进行解析、调度。

Q7：能否制定统一的用户单元划分规则？

A7 ：这个问题比较好，我们最开始也是想这样子的，我们有云服务、广告、信息流、音乐、视频等业务，起初也想整个公司使用一套单元划分规则，这样业务之间可以做到单元内封闭调用，避免跨机房的调用。

最终的方案，业务之间没有使用同一套单元划分规则。主要原因是：比如说有个业务他经常会做活动，做活动的时候他需要将一部分用户调度走，如果全公司用一套规则的话，所有业务都要跟着调度走，其他业务是不同意的。所以我们是每个业务自己制定单元划分规则。

那这里怎样解决业务之间跨机房调用呢？前面说到了平台型业务SDK化，上层业务之间本身没有强依赖，音乐、软件商店、视频之间本身没有强依赖，他们主要是依赖平台型服务，如账号、评论服务、消息中心、推送服务等。这些平台型业务我们最开始也是提供机房内部API去给其他业务器调用，这就导致我们的平台型服务在每一个机房都要去部署，每个机房都要提供读写功能。所以我们将平台型域名拆分出来，从SDK就开始就和业务域名分开，平台型自己做多活。当然平台型业务无法做到100%的SDK化拆分，平台型服务的部分数据也需要单向同步到各机房，提供本地查询的服务。

Q8：Redis日志是哪个开源组件做到的来的？

A8 ：Redis binlog是OPPO自己修改的，基于AOF修改，简单说一下binlog的格式，

ES既是搜索引擎又是数据库？真的有那么全能吗？ - 更多 - dbaplus社群：围绕Data、Blockchain、AiOps的企业级专业社群。技术大咖、原创干货，每天精品原创文章推送，每周线上技术分享，每月线下技术沙龙。

Tue, 30 Jun 2020 11:04:50 CST

序言

经常遇到很多朋友询问，如何学好Elasticsearch？这个问题本质上很不好回答，但我一直又很想好好回答，所以本文就以我个人的经验视角，跟大家探讨一下如何正确的拥抱Elasticsearch。若有不当之处，欢迎留言指正。

ES认知

1、ES是什么

Elasticsearch是什么，不同的人有不同的理解定位，之前写过Elasticsearch对比其它数据产品的文章《Elasticsearch对垒8大竞品技术，孰优孰劣？》，看了文章下面的评论，很多人定位它是搜索引擎，我觉得也很片面，下面就谈谈我的认知：

1）Elasticsearch是搜索引擎

Elasticsearch在搜索引擎数据库领域排名绝对第一，内核基于Lucene构建，支持全文搜索是职责所在，提供了丰富友好的API。个人早期基于Lucene构建搜索应用，需要考虑的因素太多，自接触到Elasticsearch就再无自主开发搜索应用。普通工程师要想掌控Lucene需要一些代价，且很多机制并不完善，需要做大量的周边辅助程序，而Elasticsearch几乎都已经帮你做完了。

2）Elasticsearch不是搜索引擎

说它不是搜索引擎，估计很多从业者不认可，在个人涉及到的项目中，传统意义上用Elasticsearch来做全文检索的项目占比越来越少，多数时候是用来做精确查询加速，查询条件很多，可以任意组合，查询速度很快，替代其它很多数据库复杂条件查询的场景需求；甚至有的数据库产品直接使用Elasticsearch做二级索引，如HBase、Redis等。Elasticsearch由于自身的一些特性，更像一个多模数据库。

图示：Elasticsearch综合数据库排名热度已经到第7

3）Elasticsearch是数据库

Elasticsearch使用Json格式来承载数据模型，已经成为事实上的文档型数据库，虽然底层存储不是Json格式，同类型产品有大名鼎鼎的MongoDB，不过二者在产品定位上有差别，Elasticsearch更加擅长的基于查询搜索的分析型数据库，倾向OLAP；MongoDB定位于事务型应用层面OLTP，虽然也支持数据分析，笔者简单应用过之后再无使用，谁用谁知道。

4）Elasticsearch不是数据库

Elasticsearch不是关系型数据库，内部数据更新采用乐观锁，无严格的ACID事务特性，任何企图将它用在关系型数据库场景的应用都会有很多问题，很多其它领域的从业者喜欢拿这个来作为它的缺陷，重申这不是Elasticsearch的本质缺陷，是产品设计定位如此。

图示：Elastic擅长的应用场景

2、ES做什么

Elasticsearch虽然是基于Lucene构建，但应用领域确实非常宽泛。

1）全文检索

Elasticsearch靠全文检索起步，将Lucene开发包做成一个数据产品，屏蔽了Lucene各种复杂的设置，为开发人员提供了很友好的便利。很多传统的关系型数据库也提供全文检索，有的是基于Lucene内嵌，有的是基于自研，与Elasticsearch比较起来，功能单一，性能也表现不是很好，扩展性几乎没有。

如果，你的应用有全文检索需求，建议你优先迁移到Elasticsearch平台上来，其提供丰富的Full text queries会让你惊讶，一次用爽，一直用爽。

图示：Elasticsearch官方搜索文档

2）应用查询

Elasticsearch最擅长的就是查询，基于倒排索引核心算法，查询性能强于B-Tree类型所有数据产品，尤其是关系型数据库方面。当数据量超过千万或者上亿时，数据检索的效率非常明显。

个人更看中的是Elasticsearch在通用查询应用场景，关系型数据库由于索引的左侧原则限制，索引执行必须有严格的顺序，如果查询字段很少，可以通过创建少量索引提高查询性能，如果查询字段很多且字段无序，那索引就失去了意义；相反Elasticsearch是默认全部字段都会创建索引，且全部字段查询无需保证顺序，所以我们在业务应用系统中，大量用Elasticsearch替代关系型数据库做通用查询，自此之后对于关系型数据库的查询就很排斥，除了最简单的查询，其余的复杂条件查询全部走Elasticsearch。

3）大数据领域

Elasticserach已经成为大数据平台对外提供查询的重要组成部分之一。大数据平台将原始数据经过迭代计算，之后结果输出到一个数据库提供查询，特别是大批量的明细数据。

这里会面临几个问题，一个问题是大批量明细数据的输出，如何能在极短的时间内写到数据库，传统上很多数据平台选择关系型数据库提供查询，比如MySQL，之前在这方面吃过不少亏，瞬间写入性能极差，根本无法满足要求。另一个问题是对外查询，如何能像应用系统一样提供性能极好的查询，不限制查询条件，不限制字段顺序，支持较高的并发，支持海量数据快速检索，也只有Elasticsearch能够做到比较均衡的检索。

从官方的发布版本新特性来看，Elasticseacrch志在大数据分析领域，提供了基于列示存储的数据聚合，支持的聚合功能非常多，性能表现也不错，笔者有幸之前大规模深度使用过，颇有感受。

Elasticsearch为了深入数据分析领域，产品又提供了数据Rollup与数据Transform功能，让检索分析更上一层楼。在数据Rollup领域，Apache Druid的竞争能力很强，笔者之前做过一些对比，单纯的比较确实不如Druid，但自Elasticsearch增加了Transfrom功能，且单独创建了一个Transfrom的节点角色，个人更加看好Elasticseach，跳出了Rollup基于时间序列的限制。

图示：Rollup执行过程数据转换示意图

4）日志检索

著名的ELK三件套，讲的就是Elasticsearch，Logstash，Kibana，专门针对日志采集、存储、查询设计的产品组合。很多第一次接触到Elasticsearch的朋友，都会以为Elasticsearch是专门做日志的，其实这些都是误解，只是说它很擅长这个领域，在此领域大有作为，名气很大。

日志自身特点没有什么通用的规范性，人为的随意性很大，日志内容也是任意的，更加需求全文检索能力，传统技术手段本身做全文检索很是吃力。而Elasticsearch本身起步就是靠全文检索，再加上其分布式架构的特性，非常符合海量日志快速检索的场景。今天如果还发现有IT从业人员用传统的技术手段做日志检索，应该要打屁股了。

如今已经从ELK三件套发展到Elastic Stack了，新增加了很多非常有用的产品，大大增强了日志检索领域。

5）监控领域

指标监控，Elasticsearch进入此领域比较晚，却赶上了好时代，Elasticsearch由于其倒排索引核心算法，也是支持时序数据场景的，性能也是相当不错的，在功能性上完全压住时序数据库。

Elasticsearch搞监控得益于其提供的Elastic Stack产品生态，丰富完善，很多时候监控需要立体化，除了指标之外，还需要有各种日志的采集分析，如果用其它纯指标监控产品，如Promethues，遇到有日志分析的需求，还必须使用Elasticsearch，这对于技术栈来说，又扩增了，相应的掌控能力会下降，个人精力有限，无法同时掌握很多种数据产品，如此选择一个更加通用的产品才符合现实。

图示：Elastic性能对比时序数据库（来自腾讯云分享）

6）机器学习

机器学习最近几年风吹的很大，很多数据产品都集成了，Elasticsearch也必须有，而且做的更好，真正将机器学习落地成为一个产品，简化使用，所见所得；而不像其它数据产品，仅仅集成算法包，使用者还必须开发很多应用支持。

Elasticsearch机器学习提供了两种方式，一种是异常检测类型，属于无监督学习，采用聚类模型，通常应用在安全分析领域，检测异常访问等；一种是数据帧分析，属于分类与回归，属于监督学习，可用于在业务模型领域，如电商行业，价格模型分析。

Elasticsearch本身是数据平台，集成了部分机器学习算法，同时又集成了Kibana可视化操作，使得从数据采集、到模型训练、到模型预测应用都可以一键式完成。

Elasticserach提供的机器学习套件，个人认为最应该应用在数据质量这个领域，帮助大数据平台自动检测数据质量，从而降低人力提供效率。

图示：机器学习应用示意图（截图）

需求等级

Elasticsearch整个的技术栈非常复杂，涉及到的理论与技术点非常多，完全掌握并不现实，作为一个IT从业者，首先是定位好自己的角色，依据角色需求去学习掌握必备的知识点。以下是笔者对于一个技术产品的划分模型：

1、概念

Elasticsearch涉及到的概念很多，核心概念其实就那么几个，对于一个新手来说，掌握概念目的是为了建立起自己的知识思维模型，将之后学习到的知识点做一个很好的归纳划分；对于一个其它数据产品的老手来说，掌握概念的目的是为了与其它数据产品划分比较，深入的了解各自的优劣，在之后工作中若有遇到新的业务场景，可以迅速做出抉择。

IT从业者普遍都有个感受，IT技术发展太快了，各种技术框架产品层出不穷，学习掌握太难了，跟不上节奏。其实个人反倒觉得变化不大，基础理论核心概念并没有什么本质的发展变化，无非是工程技术实操变了很多，但这些是需要深入实践才需要的，对于概念上无需要。

作为一个技术总监，前端工程师工作1～2年的问题都可以问倒他，这是大家对于概念认知需求不一样。

图示：Elasticsearch核心概念

2、开发

开发工程师的职责是将需求变成可以落地运行的代码。Elasticsearch的应用开发工作总结起来就是增删改查，掌握必备的ES REST API，熟练运用足以。笔者之前任职某物流速运公司，负责Elasticsearch相关的工作，公司Elasticsearch的需求很多，尤其是查询方面，ES最厉害的查询是DSL，这个查询语法需要经常练习使用，否则很容易忘记，当每次有人询问时，都安排一个工程师专门负责各种解答，他在编写DSL方面非常熟练，帮助了很多的工程师新手使用Elasticsearch，屏蔽了很多细节，若有一些难搞定的问题，会由我来解决，另外一方面作为负责人的我偶然还要请他帮忙编写DSL。

Elasticsearch后面提供了SQL查询的功能，但比较局限，复杂的查询聚合必须回到DSL。

图示：DSL语法复杂度较高

3、架构

Elasticsearch集群架构总体比较复杂，首先得深入了解Elasticseach背后实现的原理，包括集群原理、索引原理、数据写入过程、数据查询过程等；其次要有很多案例实战的机会，遇到很多挑战问题，逐一排除解决，增加自己的经验。

对于开发工程师来说，满足日常需求开发无需掌握这些，但对于Elasticsearch技术负责人，就非常有必要了，面对各种应用需求，要能从架构思维去平衡，比如日志场景集群需求、大数据分析场景需求、应用系统复杂查询场景需求等，从实际情况设计集群架构以及资源分配等。

4、运维

Elasticsearch本质是一个数据库，也需要有专门的DBA运维，只是更偏重应用层面，所以运维职责相对传统DBA没有那么严苛。对于集群层面必须掌握集群搭建，集群扩容、集群升级、集群安全、集群监控告警等；另外对于数据层面运维，必须掌握数据备份与还原、数据的生命周期管理，还有一些日常问题诊断等。

5、源码

Elasticsearch本身是开源，阅读源码是个很好的学习手段，很多独特的特性官方操作文档并没有写出来，需要从源码中提炼，如集群节点之间的连接数是多少，但对于多数Elasticsearch从业者来说，却非必要。了解到国内主要是头部大厂需要深入源码定制化改造，更多的是集中在应用的便捷性改造，而非结构性的改造，Elastic原厂公司有几百人的团队做产品研发，而国内多数公司就极少的人，所以从产量上来说，根本不是一个等级的。

如果把Elasticsearch比喻为一件军事武器，对于士兵来说，熟练运用才是最重要的，至于改造应该是武器制造商的职责，一个士兵可以使用很多武器装备，用最佳的组合才能打赢一场战争，而不是去深入原理然后造轮子，容易本末倒置。

6、算法

算法应该算是数据产品本质的区别，关系型数据库索引算法主要是基于B-Tree， Elasticserach索引算法主要是倒排索引，算法的本质决定了它们的应用边界，擅长的应用领域。

通常掌握一个新的数据产品时，个人的做法是看它的关键算法。早期做过一个地理位置搜索相关的项目，基于某个坐标搜索周边的坐标信息，开始的时候采用的是三角函数动态计算的方式，数据量大一点，扫描一张数据表要很久；后面接触到Geohash算法，按照算法将坐标编码，存储在数据库中，基于前缀匹配查询，性能高效几个数量级，感叹算法的伟大；再后面发现有专门的数据库产品集成了Geohash算法，使用起来就更简单了。

Elasticsearch集成很多算法，每种算法实现都有它的应用场景。

拥抱ES的方法1、官方文档

Elasticsearch早期出过一本参考手册《Elastic权威指南》，是一本很好的入门手册，从概念到实战都有涉及，缺点是版本针对的2.0，过于陈旧，除去核心概念，其余的皆不适用，当前最新版本已经是7.7了，跨度太大，Elasticsearch在跨度大的版本之间升级稍微比较麻烦，索引数据几乎是不兼容的，升级之后需要重建数据才可。

Elasticsearch当前最好的参考资料是官方文档，资料最全，同步发布版本，且同时可以参考多个版本。Elasticsearch官方参考文档也是最乱的，什么资料都有，系统的看完之后感觉仍在此山中，有点类似一本字典，看完了字典，依然写不好作文；而且资料还是英文的，至此就阻挡了国内大部分程序进入。

但想要学习Elasticsearch，官方文档至少要看过几遍，便于迅速查询定位。

图示：官方文档截图说明

2、系统学习

Elasticsearch成名很早，国内也有很多视频课程，多数比较碎片，或是纸上谈兵，缺乏实战经验。Elasticsearch有一些专门的书籍，建议购买阅读，国内深度一些的推荐《Elasticsearch源码解析与优化实战》，国外推荐《Elasticsearch实战》，而且看书还有助于培养系统思维。

Elasticsearch技术栈功能特性很多，系统学习要保持好的心态，持之以恒，需要很长时间，也需要参考很多资料。

3、背后原理

Elasticsearch是站在巨人肩膀上产品，背后借鉴了很多设计思想，集成了很多算法，官方的参考文档在技术原理探讨这块并没有深入，仅仅点到为止。想要深入了解，必须得另辟蹊径。

Elastic官方的博客有很多优质的文章，很多人因为英文的缘故会忽视掉，里面有很多关键的实现原理，图文并茂，写得非常不错；另外国内一些云厂商由于提供了Elasticsearch云产品，需要深度定制开发，也会有一些深入原理系列的文章，可以去阅读参考，加深理解。对于已经有比较好的编程思维的人，也可以直接去下载官方源码，设置断点调试阅读。

4、项目实战

项目实战是非常有效的学习途径，考过驾照的朋友都深有体会，教练一上来就直接让你操练车，通过很多次的练习就掌握了。Elasticsearch擅长的领域很多，总结一句话就是“非强事务ACID场景皆可适用”，所以可以做的事情也很多。

日志领域的需求会让你对于数据写入量非常的关心，不断的调整优化策略，提高吞吐量，降低资源消耗；业务系统的需求会让你对数据一致性与时效性特别关心，从其它数据库同步到ES，关注数据同步的速度，关注数据的准确性，不断的调整你的技术方案与策略；大数据领域的需求会让你对于查询与聚合特别关注，海量的数据需要快速的检索，也需要快速的聚合结果。

项目实战的过程，就是一个挖坑填坑的过程，实战场景多了，解决的问题多了，自然就掌握得很好了。

之前笔者在前公司任职时，所有涉及到的Elasticsearch疑难杂症都会找我解决，有一些项目采用别的数据产品问题比较多，也来找我评估更换ES是否合适，以及给出相关建议。笔者认为最好的学习方式是找到组织，找到经验丰富的大咖，持续交流学习，成长最快也最好。

Redis高可用详解：持久化技术及方案选择 - Redis - dbaplus社群：围绕Data、Blockchain、AiOps的企业级专业社群。技术大咖、原创干货，每天精品原创文章推送，每周线上技术分享，每月线下技术沙龙。

Sat, 27 Jun 2020 12:00:28 CST

本文将先说明上述几种技术分别解决了Redis高可用的什么问题，然后详细介绍Redis的持久化技术，主要是RDB和AOF两种持久化方案。在介绍RDB和AOF方案时，不仅介绍其作用及操作方法，同时还会介绍持久化实现的一些原理细节及需要注意的问题。最后，介绍在实际使用中持久化方案的选择以及经常遇到的问题等内容。

一、Redis高可用概述

在介绍Redis高可用之前，首先要说明一下在Redis的语境中高可用的含义。

我们知道，在Web服务器中，高可用是指服务器可以正常访问的时间，衡量的标准是在多长时间内可以提供正常服务（99.9%、99.99%、99.999%等等）。但是在Redis语境中，高可用的含义似乎要宽泛一些，除了保证提供正常服务（如主从分离、快速容灾技术等），还需要考虑数据容量的扩展、数据安全不会丢失等。

在Redis中，实现高可用的技术主要包括持久化、复制、哨兵和集群，下面分别说明它们的作用，以及解决了什么样的问题：

持久化：持久化是最简单的高可用方法，有时甚至不被归为高可用的手段，主要作用是数据备份，即将数据存储在硬盘，保证数据不会因进程退出而丢失。
复制：复制是高可用Redis的基础，哨兵和集群都是在复制基础上实现高可用的。复制主要实现了数据的多机备份以及对于读操作的负载均衡和简单的故障恢复。缺陷是故障恢复无法自动化、写操作无法负载均衡、存储能力受到单机的限制。
哨兵：在复制的基础上，哨兵实现了自动化的故障恢复。缺陷是写操作无法负载均衡、存储能力受到单机的限制。
集群：通过集群，Redis解决了写操作无法负载均衡以及存储能力受到单机限制的问题，实现了较为完善的高可用方案。

二、Redis持久化概述

持久化的功能：Redis是内存数据库，数据都是存储在内存中，为了避免进程退出导致数据的永久丢失，需要定期将Redis中的数据以某种形式（数据或命令）从内存保存到硬盘。当下次Redis重启时，利用持久化文件实现数据恢复。除此之外，为了进行灾难备份，可以将持久化文件拷贝到一个远程位置。

Redis持久化分为RDB持久化和AOF持久化，前者将当前数据保存到硬盘，后者则是将每次执行的写命令保存到硬盘（类似于MySQL的Binlog）。由于AOF持久化的实时性更好，即当进程意外退出时丢失的数据更少，因此AOF是目前主流的持久化方式，不过RDB持久化仍然有其用武之地。

下面依次介绍RDB持久化和AOF持久化。由于Redis各个版本之间存在差异，如无特殊说明，以Redis 3.0为准。

三、RDB持久化

RDB持久化是将当前进程中的数据生成快照保存到硬盘（因此也称作快照持久化），保存的文件后缀是rdb；当Redis重新启动时，可以读取快照文件恢复数据。

1、触发条件

RDB持久化的触发分为手动触发和自动触发两种。

1） 手动触发

save命令和bgsave命令都可以生成RDB文件。

save命令会阻塞Redis服务器进程，直到RDB文件创建完毕为止，在Redis服务器阻塞期间，服务器不能处理任何命令请求。

而bgsave命令会创建一个子进程，由子进程来负责创建RDB文件，父进程(即Redis主进程)则继续处理请求。

此时服务器执行日志如下：

bgsave命令执行过程中，只有fork子进程时会阻塞服务器，而对于save命令，整个过程都会阻塞服务器，因此save已基本被废弃，线上环境要杜绝save的使用，后文中也将只介绍bgsave命令。此外，在自动触发RDB持久化时，Redis也会选择bgsave而不是save来进行持久化。下面介绍自动触发RDB持久化的条件。

2）自动触发

save m n

自动触发最常见的情况是在配置文件中通过save m n，指定当m秒内发生n次变化时，会触发bgsave。

例如，查看Redis的默认配置文件(Linux下为Redis根目录下的redis.conf)，可以看到如下配置信息：

其中save 900 1的含义是：当时间到900秒时，如果Redis数据发生了至少1次变化，则执行bgsave；save 300 10和save 60 10000同理。当三个save条件满足任意一个时，都会引起bgsave的调用。

save m n的实现原理

Redis的save m n，是通过serverCron函数、dirty计数器、和lastsave时间戳来实现的。

serverCron是Redis服务器的周期性操作函数，默认每隔100ms执行一次；该函数对服务器的状态进行维护，其中一项工作就是检查 save m n 配置的条件是否满足，如果满足就执行bgsave。

dirty计数器是Redis服务器维持的一个状态，记录了上一次执行bgsave/save命令后，服务器状态进行了多少次修改(包括增删改)；而当save/bgsave执行完成后，会将dirty重新置为0。

例如，如果Redis执行了set mykey helloworld，则dirty值会+1；如果执行了sadd myset v1 v2 v3，则dirty值会+3；注意dirty记录的是服务器进行了多少次修改，而不是客户端执行了多少修改数据的命令。

lastsave时间戳也是Redis服务器维持的一个状态，记录的是上一次成功执行save/bgsave的时间。

save m n的原理如下：每隔100ms，执行serverCron函数；在serverCron函数中，遍历save m n配置的保存条件，只要有一个条件满足，就进行bgsave。对于每一个save m n条件，只有下面两条同时满足时才算满足：

当前时间-lastsave > m
dirty >= n

save m n 执行日志

下图是save m n触发bgsave执行时，服务器打印日志的情况：

其他自动触发机制

除了save m n以外，还有一些其他情况会触发bgsave：

在主从复制场景下，如果从节点执行全量复制操作，则主节点会执行bgsave命令，并将rdb文件发送给从节点；
执行shutdown命令时，自动执行rdb持久化，如下图所示：

2、执行流程

前面介绍了触发bgsave的条件，下面将说明bgsave命令的执行流程，如下图所示：

图片来源：https://blog.csdn.net/a1007720052/article/details/79126253

图片中的5个步骤所进行的操作如下：

Redis父进程首先判断：当前是否在执行save，或bgsave/bgrewriteaof（后面会详细介绍该命令）的子进程，如果在执行则bgsave命令直接返回。bgsave/bgrewriteaof 的子进程不能同时执行，主要是基于性能方面的考虑：两个并发的子进程同时执行大量的磁盘写操作，可能引起严重的性能问题。
父进程执行fork操作创建子进程，这个过程中父进程是阻塞的，Redis不能执行来自客户端的任何命令；
父进程fork后，bgsave命令返回”Background saving started”信息并不再阻塞父进程，并可以响应其他命令；
子进程创建RDB文件，根据父进程内存快照生成临时快照文件，完成后对原有文件进行原子替换；
子进程发送信号给父进程表示完成，父进程更新统计信息。

3、RDB文件

RDB文件是经过压缩的二进制文件，下面介绍关于RDB文件的一些细节。

存储路径

RDB文件的存储路径既可以在启动前配置，也可以通过命令动态设定。

配置：dir配置指定目录，dbfilename指定文件名。默认是Redis根目录下的dump.rdb文件。

动态设定：Redis启动后也可以动态修改RDB存储路径，在磁盘损害或空间不足时非常有用；执行命令为config set dir {newdir}和config set dbfilename {newFileName}。如下所示(Windows环境)：

RDB文件格式

RDB文件格式如下图所示（图片来源：《Redis设计与实现》）：

其中各个字段的含义说明如下：

REDIS：常量，保存着“REDIS”5个字符。
db_version：RDB文件的版本号，注意不是Redis的版本号。
SELECTDB 0 pairs：表示一个完整的数据库(0号数据库)，同理SELECTDB 3 pairs表示完整的3号数据库；只有当数据库中有键值对时，RDB文件中才会有该数据库的信息(上图所示的Redis中只有0号和3号数据库有键值对)；如果Redis中所有的数据库都没有键值对，则这一部分直接省略。其中：SELECTDB是一个常量，代表后面跟着的是数据库号码；0和3是数据库号码；pairs则存储了具体的键值对信息，包括key、value值，及其数据类型、内部编码、过期时间、压缩信息等等。
EOF：常量，标志RDB文件正文内容结束。
check_sum：前面所有内容的校验和；Redis在载入RBD文件时，会计算前面的校验和并与check_sum值比较，判断文件是否损坏。

压缩

Redis默认采用LZF算法对RDB文件进行压缩。虽然压缩耗时，但是可以大大减小RDB文件的体积，因此压缩默认开启；可以通过命令关闭：

需要注意的是，RDB文件的压缩并不是针对整个文件进行的，而是对数据库中的字符串进行的，且只有在字符串达到一定长度(20字节)时才会进行。

4、启动时加载

RDB文件的载入工作是在服务器启动时自动执行的，并没有专门的命令。但是由于AOF的优先级更高，因此当AOF开启时，Redis会优先载入AOF文件来恢复数据；只有当AOF关闭时，才会在Redis服务器启动时检测RDB文件，并自动载入。服务器载入RDB文件期间处于阻塞状态，直到载入完成为止。

Redis启动日志中可以看到自动载入的执行：

Redis载入RDB文件时，会对RDB文件进行校验，如果文件损坏，则日志中会打印错误，Redis启动失败。

5、RDB常用配置总结

下面是RDB常用的配置项，以及默认值（前面介绍过的这里不再详细介绍）：

save m n：bgsave自动触发的条件；如果没有save m n配置，相当于自动的RDB持久化关闭，不过此时仍可以通过其他方式触发。
stop-writes-on-bgsave-error yes：当bgsave出现错误时，Redis是否停止执行写命令；设置为yes，则当硬盘出现问题时，可以及时发现，避免数据的大量丢失；设置为no，则Redis无视bgsave的错误继续执行写命令，当对Redis服务器的系统(尤其是硬盘)使用了监控时，该选项考虑设置为no。
rdbcompression yes：是否开启RDB文件压缩。
rdbchecksum yes：是否开启RDB文件的校验，在写入文件和读取文件时都起作用；关闭checksum在写入文件和启动文件时大约能带来10%的性能提升，但是数据损坏时无法发现。
dbfilename dump.rdb：RDB文件名。
dir ./：RDB文件和AOF文件所在目录。

四、AOF持久化

RDB持久化是将进程数据写入文件，而AOF持久化(即Append Only File持久化)，则是将Redis执行的每次写命令记录到单独的日志文件中（有点像MySQL的binlog）；当Redis重启时再次执行AOF文件中的命令来恢复数据。

与RDB相比，AOF的实时性更好，因此已成为主流的持久化方案。

1、开启AOF

Redis服务器默认开启RDB，关闭AOF；要开启AOF，需要在配置文件中配置：

appendonly yes

2、执行流程

由于需要记录Redis的每条写命令，因此AOF不需要触发，下面介绍AOF的执行流程。

AOF的执行流程包括：

命令追加(append)：将Redis的写命令追加到缓冲区aof_buf；
文件写入(write)和文件同步(sync)：根据不同的同步策略将aof_buf中的内容同步到硬盘；
文件重写(rewrite)：定期重写AOF文件，达到压缩的目的。

1) 命令追加(append)

Redis先将写命令追加到缓冲区，而不是直接写入文件，主要是为了避免每次有写命令都直接写入硬盘，导致硬盘IO成为Redis负载的瓶颈。

命令追加的格式是Redis命令请求的协议格式，它是一种纯文本格式，具有兼容性好、可读性强、容易处理、操作简单避免二次开销等优点；具体格式略。在AOF文件中，除了用于指定数据库的select命令（如select 0 为选中0号数据库）是由Redis添加的，其他都是客户端发送来的写命令。

2) 文件写入(write)和文件同步(sync)

Redis提供了多种AOF缓存区的同步文件策略，策略涉及到操作系统的write函数和fsync函数，说明如下：

为了提高文件写入效率，在现代操作系统中，当用户调用write函数将数据写入文件时，操作系统通常会将数据暂存到一个内存缓冲区里，当缓冲区被填满或超过了指定时限后，才真正将缓冲区的数据写入到硬盘里。这样的操作虽然提高了效率，但也带来了安全问题：如果计算机停机，内存缓冲区中的数据会丢失；因此系统同时提供了fsync、fdatasync等同步函数，可以强制操作系统立刻将缓冲区中的数据写入到硬盘里，从而确保数据的安全性。

AOF缓存区的同步文件策略由参数appendfsync控制，各个值的含义如下：

always：命令写入aof_buf后立即调用系统fsync操作同步到AOF文件，fsync完成后线程返回。这种情况下，每次有写命令都要同步到AOF文件，硬盘IO成为性能瓶颈，Redis只能支持大约几百TPS写入，严重降低了Redis的性能；即便是使用固态硬盘（SSD），每秒大约也只能处理几万个命令，而且会大大降低SSD的寿命。
no：命令写入aof_buf后调用系统write操作，不对AOF文件做fsync同步；同步由操作系统负责，通常同步周期为30秒。这种情况下，文件同步的时间不可控，且缓冲区中堆积的数据会很多，数据安全性无法保证。
everysec：命令写入aof_buf后调用系统write操作，write完成后线程返回；fsync同步文件操作由专门的线程每秒调用一次。everysec是前述两种策略的折中，是性能和数据安全性的平衡，因此是Redis的默认配置，也是我们推荐的配置。

3) 文件重写(rewrite)

随着时间流逝，Redis服务器执行的写命令越来越多，AOF文件也会越来越大；过大的AOF文件不仅会影响服务器的正常运行，也会导致数据恢复需要的时间过长。

文件重写是指定期重写AOF文件，减小AOF文件的体积。需要注意的是，AOF重写是把Redis进程内的数据转化为写命令，同步到新的AOF文件，不会对旧的AOF文件进行任何读取、写入操作。

关于文件重写需要注意的另一点是：对于AOF持久化来说，文件重写虽然是强烈推荐的，但并不是必须的。即使没有文件重写，数据也可以被持久化并在Redis启动的时候导入。因此在一些实现中，会关闭自动的文件重写，然后通过定时任务在每天的某一时刻定时执行。

文件重写之所以能够压缩AOF文件，原因在于：

过期的数据不再写入文件
无效的命令不再写入文件：如有些数据被重复设值(set mykey v1, set mykey v2)、有些数据被删除了(sadd myset v1, del myset)等等
多条命令可以合并为一个：如sadd myset v1, sadd myset v2, sadd myset v3可以合并为sadd myset v1 v2 v3。不过为了防止单条命令过大造成客户端缓冲区溢出，对于list、set、hash、zset类型的key，并不一定只使用一条命令；而是以某个常量为界将命令拆分为多条。这个常量在redis.h/REDIS_AOF_REWRITE_ITEMS_PER_CMD中定义，不可更改，3.0版本中值是64。

通过上述内容可以看出，由于重写后AOF执行的命令减少了，文件重写既可以减少文件占用的空间，也可以加快恢复速度。

文件重写的触发

文件重写的触发，分为手动触发和自动触发：

手动触发：直接调用bgrewriteaof命令，该命令的执行与bgsave有些类似：都是fork子进程进行具体的工作，且都只有在fork时阻塞。

此时服务器执行日志如下：

自动触发：根据auto-aof-rewrite-min-size和auto-aof-rewrite-percentage参数，以及aof_current_size和aof_base_size状态确定触发时机。
auto-aof-rewrite-min-size：执行AOF重写时，文件的最小体积，默认值为64MB。
auto-aof-rewrite-percentage：执行AOF重写时，当前AOF大小(即aof_current_size)和上一次重写时AOF大小(aof_base_size)的比值。

其中，参数可以通过config get命令查看：

状态可以通过info persistence查看：

只有当auto-aof-rewrite-min-size和auto-aof-rewrite-percentage两个参数同时满足时，才会自动触发AOF重写，即bgrewriteaof操作。

自动触发bgrewriteaof时，可以看到服务器日志如下：

文件重写的流程

文件重写流程如下图所示：

图片来源：http://www.cnblogs.com/yangmingxianshen/p/8373205.html

关于文件重写的流程，有两点需要特别注意：

重写由父进程fork子进程进行；
重写期间Redis执行的写命令，需要追加到新的AOF文件中，为此Redis引入了aof_rewrite_buf缓存。

对照上图，文件重写的流程如下：

Redis父进程首先判断当前是否存在正在执行 bgsave/bgrewriteaof的子进程，如果存在则bgrewriteaof命令直接返回，如果存在bgsave命令则等bgsave执行完成后再执行。前面曾介绍过，这个主要是基于性能方面的考虑。
父进程执行fork操作创建子进程，这个过程中父进程是阻塞的。
父进程fork后，bgrewriteaof命令返回”Background append only file rewrite started”信息并不再阻塞父进程，并可以响应其他命令。Redis的所有写命令依然写入AOF缓冲区，并根据appendfsync策略同步到硬盘，保证原有AOF机制的正确。

由于fork操作使用写时复制技术，子进程只能共享fork操作时的内存数据。由于父进程依然在响应命令，因此Redis使用AOF重写缓冲区(图中的aof_rewrite_buf)保存这部分数据，防止新AOF文件生成期间丢失这部分数据。也就是说，bgrewriteaof执行期间，Redis的写命令同时追加到aof_buf和aof_rewirte_buf两个缓冲区。
子进程根据内存快照，按照命令合并规则写入到新的AOF文件。
子进程写完新的AOF文件后，向父进程发信号，父进程更新统计信息，具体可以通过info persistence查看。

父进程把AOF重写缓冲区的数据写入到新的AOF文件，这样就保证了新AOF文件所保存的数据库状态和服务器当前状态一致。

使用新的AOF文件替换老文件，完成AOF重写。

3、启动时加载

前面提到过，当AOF开启时，Redis启动时会优先载入AOF文件来恢复数据；只有当AOF关闭时，才会载入RDB文件恢复数据。

当AOF开启，且AOF文件存在时，Redis启动日志：

当AOF开启，但AOF文件不存在时，即使RDB文件存在也不会加载(更早的一些版本可能会加载，但3.0不会)，Redis启动日志如下：

文件校验

与载入RDB文件类似，Redis载入AOF文件时，会对AOF文件进行校验，如果文件损坏，则日志中会打印错误，Redis启动失败。但如果是AOF文件结尾不完整(机器突然宕机等容易导致文件尾部不完整)，且aof-load-truncated参数开启，则日志中会输出警告，Redis忽略掉AOF文件的尾部，启动成功。aof-load-truncated参数默认是开启的：

伪客户端

因为Redis的命令只能在客户端上下文中执行，而载入AOF文件时命令是直接从文件中读取的，并不是由客户端发送；因此Redis服务器在载入AOF文件之前，会创建一个没有网络连接的客户端，之后用它来执行AOF文件中的命令，命令执行的效果与带网络连接的客户端完全一样。

4、AOF常用配置总结

下面是AOF常用的配置项，以及默认值；前面介绍过的这里不再详细介绍。

appendonly no：是否开启AOF
appendfilename "appendonly.aof"：AOF文件名
dir ./：RDB文件和AOF文件所在目录
appendfsync everysec：fsync持久化策略
no-appendfsync-on-rewrite no：AOF重写期间是否禁止fsync；如果开启该选项，可以减轻文件重写时CPU和硬盘的负载（尤其是硬盘），但是可能会丢失AOF重写期间的数据；需要在负载和安全性之间进行平衡
auto-aof-rewrite-percentage 100：文件重写触发条件之一
auto-aof-rewrite-min-size 64mb：文件重写触发提交之一
aof-load-truncated yes：如果AOF文件结尾损坏，Redis启动时是否仍载入AOF文件

五、方案选择与常见问题

前面介绍了RDB和AOF两种持久化方案的细节，下面介绍RDB和AOF的特点、如何选择持久化方案，以及在持久化过程中常遇到的问题等。

1、RDB和AOF的优缺点

RDB和AOF各有优缺点：

RDB持久化

优点：RDB文件紧凑，体积小，网络传输快，适合全量复制；恢复速度比AOF快很多。当然，与AOF相比，RDB最重要的优点之一是对性能的影响相对较小。

缺点：RDB文件的致命缺点在于其数据快照的持久化方式决定了必然做不到实时持久化，而在数据越来越重要的今天，数据的大量丢失很多时候是无法接受的，因此AOF持久化成为主流。此外，RDB文件需要满足特定格式，兼容性差（如老版本的Redis不兼容新版本的RDB文件）。

AOF持久化

与RDB持久化相对应，AOF的优点在于支持秒级持久化、兼容性好，缺点是文件大、恢复速度慢、对性能影响大。

2、持久化策略选择

在介绍持久化策略之前，首先要明白无论是RDB还是AOF，持久化的开启都是要付出性能方面代价的：对于RDB持久化，一方面是bgsave在进行fork操作时Redis主进程会阻塞，另一方面，子进程向硬盘写数据也会带来IO压力；对于AOF持久化，向硬盘写数据的频率大大提高(everysec策略下为秒级)，IO压力更大，甚至可能造成AOF追加阻塞问题（后面会详细介绍这种阻塞），此外，AOF文件的重写与RDB的bgsave类似，会有fork时的阻塞和子进程的IO压力问题。相对来说，由于AOF向硬盘中写数据的频率更高，因此对Redis主进程性能的影响会更大。

在实际生产环境中，根据数据量、应用对数据的安全要求、预算限制等不同情况，会有各种各样的持久化策略；如完全不使用任何持久化、使用RDB或AOF的一种，或同时开启RDB和AOF持久化等。此外，持久化的选择必须与Redis的主从策略一起考虑，因为主从复制与持久化同样具有数据备份的功能，而且主机master和从机slave可以独立的选择持久化方案。

下面分场景来讨论持久化策略的选择，下面的讨论也只是作为参考，实际方案可能更复杂更具多样性。

1）如果Redis中的数据完全丢弃也没有关系（如Redis完全用作DB层数据的cache），那么无论是单机，还是主从架构，都可以不进行任何持久化。

2）在单机环境下（对于个人开发者，这种情况可能比较常见），如果可以接受十几分钟或更多的数据丢失，选择RDB对Redis的性能更加有利；如果只能接受秒级别的数据丢失，应该选择AOF。

3）但在多数情况下，我们都会配置主从环境，slave的存在既可以实现数据的热备，也可以进行读写分离分担Redis读请求，以及在master宕掉后继续提供服务。

在这种情况下，一种可行的做法是：

master：完全关闭持久化（包括RDB和AOF），这样可以让master的性能达到最好；
slave：关闭RDB，开启AOF（如果对数据安全要求不高，开启RDB关闭AOF也可以），并定时对持久化文件进行备份（如备份到其他文件夹，并标记好备份的时间）；然后关闭AOF的自动重写，然后添加定时任务，在每天Redis闲时（如凌晨12点）调用bgrewriteaof。

这里需要解释一下，为什么开启了主从复制，可以实现数据的热备份，还需要设置持久化呢？因为在一些特殊情况下，主从复制仍然不足以保证数据的安全，例如：

master和slave进程同时停止：考虑这样一种场景，如果master和slave在同一栋大楼或同一个机房，则一次停电事故就可能导致master和slave机器同时关机，Redis进程停止；如果没有持久化，则面临的是数据的完全丢失。
master误重启：考虑这样一种场景，master服务因为故障宕掉了，如果系统中有自动拉起机制（即检测到服务停止后重启该服务）将master自动重启，由于没有持久化文件，那么master重启后数据是空的，slave同步数据也变成了空的；如果master和slave都没有持久化，同样会面临数据的完全丢失。需要注意的是，即便是使用了哨兵（关于哨兵后面会有文章介绍）进行自动的主从切换，也有可能在哨兵轮询到master之前，便被自动拉起机制重启了。因此，应尽量避免“自动拉起机制”和“不做持久化”同时出现。

4）异地灾备：上述讨论的几种持久化策略，针对的都是一般的系统故障，如进程异常退出、宕机、断电等，这些故障不会损坏硬盘。但是对于一些可能导致硬盘损坏的灾难情况，如火灾地震，就需要进行异地灾备。

例如对于单机的情形，可以定时将RDB文件或重写后的AOF文件，通过scp拷贝到远程机器，如阿里云、AWS等；对于主从的情形，可以定时在master上执行bgsave，然后将RDB文件拷贝到远程机器，或者在slave上执行bgrewriteaof重写AOF文件后，将AOF文件拷贝到远程机器上。

一般来说，由于RDB文件文件小、恢复快，因此灾难恢复常用RDB文件；异地备份的频率根据数据安全性的需要及其它条件来确定，但最好不要低于一天一次。

3、fork阻塞：CPU的阻塞

在Redis的实践中，众多因素限制了Redis单机的内存不能过大，例如：

当面对请求的暴增，需要从库扩容时，Redis内存过大会导致扩容时间太长；
当主机宕机时，切换主机后需要挂载从库，Redis内存过大导致挂载速度过慢；
以及持久化过程中的fork操作，下面详细说明。

首先说明一下fork操作：

父进程通过fork操作可以创建子进程；子进程创建后，父子进程共享代码段，不共享进程的数据空间，但是子进程会获得父进程的数据空间的副本。在操作系统fork的实际实现中，基本都采用了写时复制技术，即在父/子进程试图修改数据空间之前，父子进程实际上共享数据空间；但是当父/子进程的任何一个试图修改数据空间时，操作系统会为修改的那一部分(内存的一页)制作一个副本。

虽然fork时，子进程不会复制父进程的数据空间，但是会复制内存页表（页表相当于内存的索引、目录）；父进程的数据空间越大，内存页表越大，fork时复制耗时也会越多。

在Redis中，无论是RDB持久化的bgsave，还是AOF重写的bgrewriteaof，都需要fork出子进程来进行操作。如果Redis内存过大，会导致fork操作时复制内存页表耗时过多；而Redis主进程在进行fork时，是完全阻塞的，也就意味着无法响应客户端的请求，会造成请求延迟过大。

对于不同的硬件、不同的操作系统，fork操作的耗时会有所差别，一般来说，如果Redis单机内存达到了10GB，fork时耗时可能会达到百毫秒级别（如果使用Xen虚拟机，这个耗时可能达到秒级别）。因此，一般来说Redis单机内存一般要限制在10GB以内；不过这个数据并不是绝对的，可以通过观察线上环境fork的耗时来进行调整。观察的方法如下：执行命令info stats，查看latest_fork_usec的值，单位为微秒。

为了减轻fork操作带来的阻塞问题，除了控制Redis单机内存的大小以外，还可以适度放宽AOF重写的触发条件、选用物理机或高效支持fork操作的虚拟化技术等，例如使用Vmware或KVM虚拟机，不要使用Xen虚拟机。

4、AOF追加阻塞：硬盘的阻塞

前面提到过，在AOF中，如果AOF缓冲区的文件同步策略为everysec，则：在主线程中，命令写入aof_buf后调用系统write操作，write完成后主线程返回；fsync同步文件操作由专门的文件同步线程每秒调用一次。

这种做法的问题在于，如果硬盘负载过高，那么fsync操作可能会超过1s；如果Redis主线程持续高速向aof_buf写入命令，硬盘的负载可能会越来越大，IO资源消耗更快；如果此时Redis进程异常退出，丢失的数据也会越来越多，可能远超过1s。

为此，Redis的处理策略是这样的：主线程每次进行AOF会对比上次fsync成功的时间；如果距上次不到2s，主线程直接返回；如果超过2s，则主线程阻塞直到fsync同步完成。因此，如果系统硬盘负载过大导致fsync速度太慢，会导致Redis主线程的阻塞；此外，使用everysec配置，AOF最多可能丢失2s的数据，而不是1s。

AOF追加阻塞问题定位的方法：

1）监控info Persistence中的aof_delayed_fsync：当AOF追加阻塞发生时（即主线程等待fsync而阻塞），该指标累加。

2）AOF阻塞时的Redis日志：

Asynchronous AOF fsync is taking too long (disk is busy?). Writing the AOF buffer without waiting for
fsync to complete, this may slow down Redis.

3）如果AOF追加阻塞频繁发生，说明系统的硬盘负载太大；可以考虑更换IO速度更快的硬盘，或者通过IO监控分析工具对系统的IO负载进行分析，如iostat（系统级io）、iotop（io版的top）、pidstat等。

5、info命令与持久化

前面提到了一些通过info命令查看持久化相关状态的方法，下面来总结一下。

1）info Persistence

执行结果如下：

其中比较重要的包括：

rdb_last_bgsave_status:上次bgsave 执行结果，可以用于发现bgsave错误
rdb_last_bgsave_time_sec:上次bgsave执行时间（单位是s），可以用于发现bgsave是否耗时过长
aof_enabled:AOF是否开启
aof_last_rewrite_time_sec: 上次文件重写执行时间（单位是s），可以用于发现文件重写是否耗时过长
aof_last_bgrewrite_status: 上次bgrewrite执行结果，可以用于发现bgrewrite错误
aof_buffer_length和aof_rewrite_buffer_length:aof缓存区大小和aof重写缓冲区大小
aof_delayed_fsync:AOF追加阻塞情况的统计

2）info stats

其中与持久化关系较大的是：latest_fork_usec，代表上次fork耗时，可以参见前面的讨论。

六、总结

本文主要内容可以总结如下：

持久化在Redis高可用中的作用：数据备份，与主从复制相比强调的是由内存到硬盘的备份。
RDB持久化：将数据快照备份到硬盘；介绍了其触发条件（包括手动出发和自动触发）、执行流程、RDB文件等，特别需要注意的是文件保存操作由fork出的子进程来进行。
AOF持久化：将执行的写命令备份到硬盘（类似于MySQL的binlog），介绍了其开启方法、执行流程等，特别需要注意的是文件同步策略的选择（everysec）、文件重写的流程。
一些现实的问题：包括如何选择持久化策略，以及需要注意的fork阻塞、AOF追加阻塞等。

参考文献

《Redis开发与运维》
《Redis设计与实现》
《Redis实战》
http://www.redis.cn/topics/persistence.html
https://mp.weixin.qq.com/s/fpupqLp-wjR8fQvYSQhVLg
《Redis服务端优化实践：配置优化、主从切换、持久化》
《直击Redis持久化磁盘IO痛点，让存储不再有负担！》
https://blog.csdn.net/tonyxf121/article/details/8475603
http://heylinux.com/archives/1932.html
https://www.m690.com/archives/380/

Elasticsearch对垒8大竞品技术，孰优孰劣？ - 运维 - dbaplus社群：围绕Data、Blockchain、AiOps的企业级专业社群。技术大咖、原创干货，每天精品原创文章推送，每周线上技术分享，每月线下技术沙龙。

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竞争产品

Elasticseach从做搜索引擎开始，到现在主攻大数据分析领域，逐步进化成了一个全能型的数据产品，在Elasticsearch诸多优秀的功能中，与很多数据产品有越来越多的交叉竞争，有的功能很有特色，有的功能只是附带，了解这些产品特点有助于更好的应用于业务需求。

图片：Elasticsearch竞争图谱示意图

1、Lucene

Lucene是一个搜索的核心库，Elastic也是在Lucene基础之上构建，它们之间的竞争关系是由Lucene本身决定的。

在互联网2.0时代，考验各互联网公司最简单的技术要求，就是看他们的搜索做的怎么样，那时大家的做法几乎一样，都基于Lucene核心库构建一套搜索引擎，剩下的就看各公司的开发者们的水平。笔者有幸在2012年之前，基于Lucene做过垂直行业的搜索引擎，遇到很多问题有必要说一下：

项目基于Lucene包装，业务代码与核心库一起构建发布，代码耦合度很高，每次有数据字段变更，都需要重新编译打包发布，这个过程非常的繁琐，且相当危险。
程序重新发布，需要关闭原有的程序，涉及到进程切换问题。
索引数据定期全量重新生成，也涉及到新旧索引切换，索引实时刷新等问题，都需要设计一套复杂的程序机制保障
每个独立业务线需求，都需要单独构建一个Lucene索引进程，业务线多了之后，管理是个麻烦的事情
当单个Lucene索引数据超过单实例限制之后，需要做分布式，这个原有Lucene是没有办法的，所以常规的做法也是按照某特定分类，拆分成多个索引进程，客户端查询时带上特定分类，后端根据特定分类路由到具体的索引。
Lucene库本身的掌控难度，对于功力尚浅的开发工程师，需要考虑的因素实在太多了，稍微不慎，就会出现很大的程序问题。

图示：Lucene内部索引构建与查询过程

Elasticsearch与Lucene核心库竞争的优势在于：

完美封装了Lucene核心库，设计了友好的Restful-API，开发者无需过多关注底层机制，直接开箱即用。
分片与副本机制，直接解决了集群下性能与高可用问题。

Elastic近年的快速发展，市面上已经很少发现基于Lucene构建搜索引擎的项目，几乎清一色选择Elasticsearch作为基础数据库服务，由于其开源特性，广大云厂商也在此基础上定制开发，与自己的云平台深度集成，但也没有独自发展一个分支。

本次的竞争中，Elasticsearch完胜。

2、Solr

Solr是第一个基于Lucene核心库功能完备的搜索引擎产品，诞生远早于Elasticsearch，早期在全文搜索领域，Solr有非常大的优势，几乎完全压倒Elastic，在近几年大数据发展时代，Elastic由于其分布式特性，满足了很多大数据的处理需求，特别是后面ELK这个概念的流行，几乎完全忘记了Solr的存在，虽然也推出了Solr-Coud分布式产品，但已经基本无优势。

接触过几个数据类公司，全文搜索都基于Solr构建，且是单节点模式，偶然出现一些问题，找咨询顾问排查问题，人员难找，后面都迁移到Elasticsearch之上。

现在市面上几乎大大小小公司都在使用Elasticsearch，除了老旧系统有的基于Solr的，新系统项目应该全部是Elasticsearch。

个人认为有以下几个原因：

ES比Solr更加友好简洁，门槛更低。
ES比Solr产品功能特点更加丰富，分片机制，数据分析能力。
ES生态发展，Elastic-stack整个技术栈相当全，与各种数据系统都很容易集成。
ES社区发展更加活跃，Solr几乎没有专门的技术分析大会。

图示：Solr产品功能模块内部架构图

本次竞争中，Elasticsearch完胜。

3、RDBMS

关系型数据库与Elasticsarch相比主要优点是事务隔离机制无可替代，但其局限性很明显，如下：

关系型数据库查询性能，数据量超过百万级千万级之后下降厉害，本质是索引的算法效率不行，B+树算法不如倒排索引算法高效。
关系型数据库索引最左原则限制，查询条件字段不能任意组合，否则索引失效，相反Elasticserach可以任意组合，此场景在数据表关联查询时特别明显，Elasticsearch可以采用大宽表解决，而关系型数据库不能。
关系型数据库分库分表之后多条件查询，难于实现，Elasticsearch天然分布式设计，多个索引多个分片皆可联合查询。
关系型数据库聚合性能低下，数据量稍微多点，查询列基数多一点性能下降很快，Elasticsearch在聚合上采用的是列式存储，效率极高。
关系型数据库侧重均衡性，Elasticsearch侧重专一查询速度。

若数据无需严格事务机制隔离，个人认为都可以采用Elasticsearch替代。若数据既要事务隔离，也要查询性能，可以采用DB与ES混合实现，详细见笔者的博客文章《DB与ES混合应用之数据实时同步》

图示：RDBMS与ES各自优势示意图

4、OpenTSDB

OpenTSDB内部基于HBase实现，属于时间序列数据库，主要针对具有时间特性和需求的数据，进行过数据结构的优化和处理，从而适合存储具有时间特性的数据，如监控数据、温度变化数据等，小米公司开源监控体系open-falcon的就是基于OpenTSDB实现。

图示：OpenTSDB时间序列数据库内部实现

Elastic产品本身无意时间序列这个领域，随着ELK的流行，很多公司采用ELK来构建监控体系，虽然在数值类型上不像时间序列数据库做过特别处理，但由于其便利的使用，以及生态技术栈的优势，我们也接受了这样的事实。

Elasticsearch构建时间序列很简单，性能也相当不错：

索引创建规则，可以按年、按月、按周、按星期、按天、按小时等都创建索引，非常便利。
数据填充方面，定制一个时间字段做区分排序，其余的字段无需。
数据查询方面，除了按实际序列查询外，还可以有更多的搜索条件。

除非对于时间序列数据有非常苛刻的监控需求，否则选择Elasticsearch会更加合适一些。

5、HBase

HBase是列式数据库的代表，其内部有几个致命设计大大限制了它的应用范围：

访问HBase数据只能基于Rowkey，Rowkey设计的好坏直接决定了HBase使用优劣。
本身不支持二级索引，若要实现，则需要引入第三方。

关于其各种技术原理就不多说了，说说它的一些使用情况。

公司所属物流速运行业，一个与车辆有关的项目，记录所有车辆行驶轨迹，车载设备会定时上报车子的轨迹信息，后端数据存储基于HBase，数据量在几十TB级以上，由于业务端需要依据车辆轨迹信息计算它的公里油耗以及相关成本，所以要按查询条件批量查询数据，查询条件有一些非rowkey的字段，如时间范围，车票号，城市编号等，这几乎无法实现，原来暴力的做过，性能问题堪忧。此项目的问题首先也在于rowkey难设计满足查询条件的需求，其次是二级索引问题，查询的条件很多。

如果用列式数据库仅限于Rowkey访问场景，其实采用Elastic也可以，只要设计好 _id，与HBase可以达到相同的效果。

如果用列式数据库查询还需要引入三方组件，那还不如直接在Elasticsearch上构建更直接。

除非对使用列式数据库有非常苛刻的要求，否则Elasticsearch更具备通用性，业务需求场景适用性更多。

图示：列式数据库内部数据结构示意图

6、MongoDB

MongoDB是文档型数据库的代表，数据模型基于Bson，而Elasticsearch的文档数据模型是Json，Bson本质是Json的一种扩展，可以相互直接转换，且它们的数据模式都是可以自由扩展的，基本无限制。MongoDB本身定位与关系型数据库竞争，支持严格的事务隔离机制，在这个层面实际上与Elasticsearch产品定位不一样，但实际工作中，几乎没有公司会将核心业务数据放在MongoDB上，关系型数据库依然是第一选择。若超出这个定位，则Elasticsearh相比MongoDB有如下优点：

文档查询性能，倒排索引/KDB-Tree比B+Tree厉害。
数据的聚合分析能力，ES本身提供了列式数据doc_value，比Mongo的行式要快不少。
集群分片副本机制，ES架构设计更胜一筹。
ES特色功能比MongoDB提供的更多，适用的场景范围更宽泛。
文档数据样例，ObjectId由MongoDB内置自动生成。

公司刚好有个项目，原来数据层基于MongoDB设计构建的，查询问题不少，后面成功迁移到Elasticsearch平台上，服务器数据量从15台降低到3台，查询性能还大幅度提升十倍，详细可阅读笔者另一篇文章《从MongoDB迁移到ES后，我们减少了80%的服务器》

抛开数据事务隔离，Elasticsearch可以完全替代MongoDB。

7、ClickHouse

ClickHouse是一款MPP查询分析型数据库，近几年活跃度很高，很多头部公司都引入其中。我们为什么要引入呢，原因可能跟其他头部公司不太一样，如下：

笔者长期从事大数据工作，经常会碰到数据聚合的实时查询需求，早期我们会选择一款关系型数据库来做做聚合查询，如MySQL/PostgreSQL，稍微不注意就很容易出现性能瓶颈。
后面引入Elasticsearch产品，其基于列式设计以及分片架构，性能各方面确实明显优于单节点的关系型数据库。
Elasticsearch局限性也很明显，一是数据量超过千万或者亿级时，若聚合的列数太多，性能也到达瓶颈；二是不支持深度二次聚合，导致一些复杂的聚合需求，需要人工编写代码在外部实现，这又增加很多开发工作量。
后面引入了ClickHouse，替代Elasticserach做深度聚合需求，性能表现不错，在数据量千万级亿级表现很好，且资源消耗相比之前降低不少，同样的服务器资源可以承担更多的业务需求。

ClickHouse与Elasticsearch一样，都采用列式存储结构，都支持副本分片，不同的是ClickHouse底层有一些独特的实现，如下：

MergeTree 合并树表引擎，提供了数据分区、一级索引、二级索引。
Vector Engine 向量引擎，数据不仅仅按列存储，同时还按向量(列的一部分)进行处理，这样可以更加高效地使用CPU。

图示：ClickHouse在大数据平台中的位置

8、Druid

Durid是一个大数据MPP查询型数据产品，核心功能Rollup，所有的需要Rollup原始数据必须带有时间序列字段。Elasticsearch在6.3.X版本之后推出了此功能，此时两者产品形成竞争关系，谁高谁下，看应用场景需求。

Druid样本数据，必须带有time时间字段。

笔者之前负责过公司所有Elasticsearch技术栈相关数据项目，当时也有碰到一些实时聚合查询返回部分数据的需求，但我们的需求不太一样，索引数据属于离线型更新，每天都会全部删除并重新创建索引插入数据，此时使用Elastic的版本是6.8.X，仅支持离线型数据Rollup，所以此功能没用上，Elastic在7.2.X版本之后才推出实时Rollup功能。

Druid更加专注，产品设计围绕Rollup展开，Elastic只是附带；
Druid支持多种外接数据，直接可以对接Kafka数据流，也可以直接对接平台自身内部数据；而Elastic仅支持内部索引数据，外部数据需要借助三方工具导入到索引里；
Druid在数据Rollup之后，会丢弃原始数据；Elastic在原有索引基础之后，生成新的Rollup之后的索引数据；
Druid与Elastic的技术架构非常类似，都支持节点职责分离，都支持横向扩展；
Druid与Elastic在数据模型上都支持倒排索引，基于此的搜索与过滤。

图示：Druid产品技术架构体系示意图

关于Rollup这个大数据分析领域，若有大规模的Rollup的场景需求，个人更倾向于Druid。

结语

总结：

Elasticsearch产品功能全面，适用范围广，性能也不错，综合应用是首选。
Elasticsearch在搜索查询领域，几乎完胜所有竞争产品，在笔者的技术栈看来，关系型数据库解决数据事务问题，Elasticsearch几乎解决一切搜索查询问题。
Elasticsearch在数据分析领域，产品能力偏弱一些，简单通用的场景需求可以大规模使用，但在特定业务场景领域，还是要选择更加专业的数据产品，如前文中提到的复杂聚合、大规模Rollup、大规模的Key-Value。
Elasticsearch越来越不像一个搜索引擎，更像是一个全能型的数据产品，几乎所有行业都在使用，业界非常受欢迎。
Elasticsearch用得好，下班下得早。

注：

内容来源于笔者实际工作中运用多种技术栈实现场景需求，得出的一些实战经验与总结思考，提供后来者借鉴参考。
本文围绕Elastic的竞争产品对比仅限概要性分析，粒度较粗，深度有限，之后会有更加专业深入竞争产品分析文章，敬请期待。

消失的外贸订单：东莞、宁波等城市受重创，事关2亿人就业_凤凰网财经_凤凰网

Sun, 10 May 2020 08:26:39 CST

外贸链条上的多米诺骨牌纷纷倒下

牵动了许多企业的命运

关乎基本的就业和民生

3月14日，江苏连云港，一艘大型远洋滚装轮在港东方公司码头准备装载出口中东的车辆。图/IC

外贸的抗疫“持久战”

本刊记者 /杨智杰

发于2020.5.11总第946期《中国新闻周刊》

两个多月前，东莞一家家具制造厂的外贸经理邓虹最头疼的，是工厂何时能复工。她不得不逐个给客户发邮件，说服对方把订单推迟到3月交货，同时担心破坏长期维护的客户关系。

进入3月，国内疫情缓和，大部分工人回到了工厂。情况却出现反转，此时，疫情“震中”从中国转移到欧美。3月20日起，原本催单的客户主动给邓虹发了邮件，称疫情下当地门店关停，订单继续推迟，时间待定。如今，邓虹所在的工厂再也没有接到一笔新订单，九成的海外订单被推迟。

海关总署4月14日公布的数据显示，今年1~3月进出口总额9432.2亿美元，同比减少8.4％，其中出口同比减少13.3％，进口同比减少2.9％。专业商贸杂志《焦点视界》对全国203家外贸企业进行问卷调查，结果显示：45.6％的企业表示疫情对自身影响较大，面临部分困难，目前勉强维持经营。

新冠疫情“黑天鹅”重创各行各业，当全球的商贸和物流停摆，外贸行业也不可避免沦为重灾区。

“退单潮”推倒多米诺骨牌

邓虹工作的家具制造厂有400多名工人，大部分货物出口海外，客户分布在中东、欧洲和澳大利亚，是典型的出口型企业。3月10日，公司除了湖北籍的员工，其余工人全部到位。大家正准备大干一场，把前期的损失抢回来，却没料到国外疫情开始暴发。

最严重的是，欧美疫情重灾区，又恰好是中国主要的贸易伙伴。海关总署统计显示，2019年，欧盟、美国和东盟，分别是中国前三大贸易伙伴，其中，中国出口最多的欧盟国家是德国、荷兰，增速最快的是英国。“中国对美国、英国、法国、西班牙、意大利的出口依存度大于进口依存度，国外需求限制将导致中国出口面临压力。”国务院发展研究中心产业经济研究部研究室主任魏际刚等人撰文分析。

由于家具是刚需，邓虹所在的工厂仅仅是被推迟订单，情况不算最惨。3月以来，网上流传许多截图，在一些外贸论坛上，不少外贸从业者抱怨：“好几个美国大客户开始取消订单”“欧美订单全部取消，全公司停摆”。

“货物堆积在仓库，尾款没办法收回，供应商也会给我们施加压力。”邓虹告诉《中国新闻周刊》，“如果客人一直不要货，没有哪个老板能承受得了，要么只能让工人暂时放假。”

停工是最糟糕的情况，邓虹不希望它发生在自己身上。不过，厄运已经提前降临到了一些工厂。3月23日，东莞精度表业有限公司在厂内发布公告称，最重要的客户宝利“Fossil”属于美国品牌，现已全部停止下单，同时要求取消或暂停原生产订单，导致工厂无法正常开工，公司经营出现重大危机，面临随时关停的风险，接受全体员工辞职，全厂暂时放假3个月。

精度表业是当地一家知名成表厂。东莞一个小型的手表加工企业老板向《中国新闻周刊》提到精度表业以往的业绩时，语气中透露出些许羡慕，“Fossil是一个大客户，精度只做这一家产品的代工，一年就可以挣很多钱，我们是做不到的，我们合作的都是小客户。”

不过，正是这点将精度表业推入深渊。“某一个大客户占生意比重很大，风险就大。所以公司一般都会有至少三个客户，均分风险。”邓虹告诉《中国新闻周刊》。

中国贸促会研究院国际贸易研究部主任赵萍告诉《中国新闻周刊》，这次疫情暴露出的问题之一，便是“对于单一国别的市场依赖程度过高，可能会在国际贸易中面临较高的、不确定的风险。”她建议，在国际贸易当中，不能把鸡蛋放在一个篮子里。要努力去探索市场多元化，来有效地分散风险，避免对单一市场的过度依赖。

也有一些企业无力招架，提前倒下。3月23日，东莞市茶山人社分局发布消息，在距离精度表业40多公里外的茶山镇，一家经营28年的港资企业——东莞泛达玩具有限公司，因外贸订单取消导致公司业务量骤减，资金链断裂，无法维持正常经营、宣布结业，老板目前欠薪逃匿。

《焦点视界》的调查显示，对于疫情带来的“挑战和风险”，1/4的公司表示市场需求萎缩、订单减少，但随之带来的，是现金流紧张、货运受阻、通关困难、供应链端效率下降、成本提高、客户流失等一系列连锁反应。

外贸链条上的多米诺骨牌纷纷倒下，牵动了许多企业的命运，也关乎基本的就业和民生。根据海关总署的统计，2019年，民营企业首次超过外企，成为中国第一大外贸主体，有进出口实绩的民营企业达到40.6万家。商务部部长钟山表示，外贸外资直接和间接带动就业超过2亿人，占就业总量的1/4左右，其中包括大量农村和贫困地区人口。

外向型城市的危机

新冠肺炎疫情对不少外贸依赖性的地方经济造成重创。

东莞被称为“世界工厂”，深度融入全球产业链，2019年全市进出口总额达到13801.65亿元。外需疲软，集中反映在了一季度的外贸数据上。今年一季度，东莞市外贸进出口2502亿元，同比减少14.3％。其中，出口1495.3亿元，减少13.3％；进口1006.7亿元，减少15.8％。

“疫情给东莞外贸带来三方面的影响：一是海外需求端萎缩，这是当前影响企业的主要问题。二是供应链受限，随着日韩疫情趋稳已经有所缓解；三是国际通道受阻，货物、人员流动受到制约。”东莞商务局副局长黄朝东指出。

除了东莞以外，珠三角、长三角、环渤海也汇集许多外向型城市。2019年，《中国海关》杂志公布了2018年“中国外贸百强城市”排名，深圳、上海、东莞、苏州、珠海、厦门、广州、宁波、天津和北京是前十大外贸强市。第一财经曾统计，东莞、苏州、深圳、厦门外贸进出口总额与GDP的比值均超过100％，外向度最高。

对于外向型城市而言，疫情带来的城市经济复苏难题，不是光靠自己就能解决。

“当前宁波外贸企业的困难，已从复工复产过程中存在的返岗难、物流难、产业链配套难、订单履约难，转为买家收货和付款风险上升、外需下降、资金链绷紧、接单困难、接单以后不敢生产、生产以后不敢发货等新的难题。”宁波商务局告诉《中国新闻周刊》，一季度，宁波出口1148.1亿元，进口694.1亿元，同比分别下降11.8％和7.6％。

对很多城市而言，无法左右的是海外市场的需求萎缩。4月14日，国际货币基金组织（IMF）在最新一期世界经济展望报告中预测，2020年全球经济萎缩3％，美国和欧元区将分别萎缩5.2％和7.3％。2020年全球经济将急剧收缩3％，比2008~2009年金融危机期间的情况还要糟糕得多，为20世纪30年代大萧条以来最糟经济衰退。国际零售巨头包括Gap、JCP、沃尔玛、梅西百货、H&M、Zara、Tommy等都已经着手推迟发货或者取消订单。

宁波市商务局表示，据不完全统计，从3月份起，全球已经有64场展会延期或者取消，包括德国科隆五金工业展、法兰克福灯光照明及建筑物技术与设备展、香港电子展等。国内展会中，华交会已经延期，广交会改为网上举办。过去每年的展会上，宁波外贸企业会承接丰厚的新订单，常规的境外客户也会借此商业拜访。如今，这些开拓市场的机会，都因疫情被迫中断。

厦门是另一个外贸大市，该市商务局向《中国新闻周刊》提供的数据显示，在摸底的210家外贸流通型企业一季度订单中，189家企业在手订单数量同比减少，平均降幅达24％。影响面不仅仅集中在东南沿海省份。公开资料显示，进出口相关的企业大部分集中在广东、江苏、浙江、上海、山东等外贸大省，近些年，也正向湖南、云南、四川、重庆等中西部省市蔓延。

过去的传统出口大宗商品受到冲击最大。今年年初，海关总署副署长邹志武介绍2019年我国外贸发展的6大特点，其中之一是“出口商品以机电产品和劳动密集型产品为主，机电产品所占比重接近六成”。

宁波和厦门商务局向《中国新闻周刊》提供的数据均显示，机电产品和劳动密集型产品受疫情冲击最为显著。一季度，厦门机电产品出口335.9亿元，下降8.4％，其中液晶显示板同比下降42.8％。劳动密集型产品出口215.8亿元，下降10.4％。3月份，宁波市的服装、纺织品、塑料制品、家具、玩具、鞋类、箱包等7大类劳动密集型产品出口下降15.6％。

不过，防疫物资出口，带来了为数不多的增长亮点。疫情期间，有些企业开始转向生产防疫物资，对一些地方的出口形成一定支撑。一季度，厦门市医疗物资出口5.6亿元，同比增长41.5％。3月份，宁波市的医药品和医疗仪及器械分别增长54％、19％。

宁波的高新技术产品出口也逆势增长。数据显示，一季度宁波市高新技术产品出口99.4亿元，同比增长5.5％，甚至比去年同期提升1.4个百分点。其中电子元器件出口增长38.7％，拉动全市出口增长0.6个百分点。

艰难的自救

Jaden在东莞一家女装加工企业工作，企业产品全部出口，和一些国外快消女装品牌合作，3/4的客户在欧美。他对《中国新闻周刊》介绍，复工后，工厂没有接到新订单，原先的订单中，60％被取消或者延迟。

4月初，工厂接到一个美国重要客户的大订单——6万件女装。在“订单荒”的当下，这无疑是令人兴奋的事情。但是坏消息很快就来了，“当天我们工厂把布料、辅料全部买好，第二天，对方就取消了订单。”Jaden说。

工厂压力陡然增加，除了被动接受，他们也在主动寻求自救。不少企业尝试出口转内销，起初，Jaden所在工厂尝试直播卖货。他们与电商平台合作，找人气高的网红主播带货。但是10天下来，销售量极低，老板放弃了这条路。Jaden解释，卖不出去货，是因为外贸服装真的不适合国内市场，“我们主要是开发欧美的款式，与国内流行的款式、颜色不同步，如果开发国内的流行款式，则需要时间。”

在家具行业，出口转内销也很难。“内销和外销产品，完全不一样。第一，材料不同。比如外销产品，我们目前主要以密度纤维板材料为主，但在内销市场，大家不接受这种材料，觉得不环保；第二，设计审美也不同。”邓虹对《中国新闻周刊》说。

在4月16日的商务部例行新闻发布会上，商务部新闻发言人高峰表示，内外贸市场环境不同，外贸企业在拓展内销市场时，面临拓展销售渠道难；生产线转向难；品牌建设难等痛点。但商务部也在通过降低企业内销成本、加大内销支持力度、用好产销对接平台、拓宽线上合作渠道等具体方法，帮助外贸企业拓展国内市场。

不少城市也在主动探索出从外贸到内销的转型之路。宁波商务局告诉《中国新闻周刊》，为推动外贸企业拓展国内市场，宁波市与拼多多签订协议，计划未来1年内，宁波超过1.5万家企业参与本次活动，覆盖全市各优势产业集群，预计带动企业在拼多多平台年销售额超过800亿元，实现外贸转内销市场订单超200亿元。近期，东莞市也与阿里巴巴、拼多多合作，开拓国内市场。

拥抱跨境电商，是企业自救的另一种选择。跨境电商，是指跨境网络零售，常见的平台有阿里巴巴国际站、亚马逊、eBay等。Jaden的公司注意到，疫情期间，有些国外女装品牌实体店歇业，只能在网上销售，他们通过跨境电商和中国工厂合作，做得很好。Jaden所在的工厂通过跨境电商合作，拿到了不少订单，弥补了近期订单不足的困境。Jaden介绍，复工以来，工厂仍然正常运转，工人没有降薪，只是因为订单量减少，遣散了100多名工人，还有300多人得以继续工作。

跨境电商也是近期外贸的一个新增长点。“外贸新业态增长比较迅猛。今年一季度，通过海关跨境电商平台进出口额增长速度达到34.7％，说明新业态活力充沛。在适应疫情带来的新形势和新挑战过程中，表现出了较强的适应性和自主发展能力。”赵萍对《中国新闻周刊》说。

她建议，外贸和供应链企业，要积极拥抱数字经济，通过发展跨境电商和数字贸易，实现对外出口和线上线下的融合，“这样就可以既保持原有的老客户以及原有的贸易渠道，同时又拓展新的增长更快的线上渠道。”

一场持久战

“国内复工复产带动外贸出口供应能力、以及国内进口需求稳步提升，对外贸稳增长形成了有力的支撑。”赵萍指出，当前，全国超过76％的外贸重点企业产能恢复率超过70％。

她认为，3月份外贸进出口回暖，也和国内消费市场需求逐步恢复有关。“对猪肉等民生消费品的需求不断增长，也促进了这些商品的进口增速提升。一季度，大豆进口量增加了6.2％，猪肉进口量增加1.7倍，牛肉进口量增加了64.9％。” 赵萍分析，另外，这与国内深入推进“一带一路”战略，推动外贸转型升级有着直接关系。一季度，国内对东盟以及“一带一路”沿线国家进出口逆势上涨，增速保持在较高的水平。

外贸行业也并不都是坏消息。3月，中欧班列共开行809列，同比增长30％。“源源不断的中欧班列，反映出欧洲市场急需中国的各种日用消费品，包括劳动密集型的瓷砖、家电、鞋帽、箱包、儿童用品、玩具等产品。另外，拉美国家也在增加中国商品的订单。”商务部原副部长魏建国撰文分析，中国最早复工复产，预计疫情中后期，全球的市场订单都将聚集于中国，至于进口，由于全球外贸市场都出现疲惫状态，唯一的亮点就在中国。他预估，在疫情期间全球贸易总量下降时，中国的进出口贸易量会逆势而上。

尽管如此，受访专家们普遍认为，二季度外贸的压力仍然很大。几个东莞的工厂告诉《中国新闻周刊》，工厂现在的出口订单只能做到4月底或者上半年，现在依然没有客户来询价、谈业务，如果情况一直没有改变，工厂就会面临无外贸订单可做的状况。

宁波市商务局告诉《中国新闻周刊》，综合“订单+清单”监测预警系统和近期企业调研等情况，宁波市进出口尤其是出口增速将取决于全球疫情的控制程度，总体反映，二季度出口形势更为严峻。

出口是拉动经济的三驾马车之一，二季度外贸依旧不好过，对经济会产生怎样的影响？赵萍分析，外贸受阻，肯定会对经济产生一定负面影响，“但是影响中国经济增长的程度相对较小”。

“近几年，外贸净出口占GDP的比重在持续下降，2018年数据显示，我国的GDP构成中，外贸净出口的占比只有0.7％，对GDP的贡献率是11％。因此，无论是从GDP的存量还是增量上看，外贸占比都是三驾马车中最低的。”但赵萍指出，净出口规模大幅度下降，可能会拖累GDP增长，她预测，今年净出口对GDP的贡献率可能为个位数，甚至可能为负。另外，外贸对中国经济的影响，会通过投资和消费显现出来。

“一方面，由于受到疫情影响，大宗商品、中间产品以及关键零部件的进口增速下降，可能会影响国内投资增长。国内基础设施以及相关产业的投资，会因为进口增速下降而受到影响，从而影响GDP。另一方面，进口消费品，可以更好满足国内市场的消费需求，但是疫情影响消费品进口，也会影响消费对GDP的贡献。”赵萍对《中国新闻周刊》解释。

“受到全球疫情影响，世界经济陷入严重衰退，已成必然的结果。”赵萍指出。对于外贸及其供应链上的企业，她建议，要在疫情面前抓住外贸新业态这个新机会，更好地利用线上平台拓展外贸业务，通过线上出口来弥补一般贸易出口的损失。其次，外贸企业可以重点关注外贸增长最快的市场，“目前看主要是东盟，包括东盟在内的‘一带一路’沿线的国家。”

厦门市商务局向《中国新闻周刊》提供的资料显示，一季度，出口市场中传统市场降幅高于新兴市场，厦门对美国、欧盟、东盟出口分别下降16.9％、9.1％和6.4％，而对“一带一路”沿线国家出口232.9亿元，下降5.5％。接下来，厦门市也计划引导企业加大开拓受疫情影响较小的大部分“一带一路”国家，拓展新客户。

“从进出口商品看，一季度，我国与东盟国家在集成电路贸易进出口上，出现较大增幅，农产品的进出口也增速很快。”赵萍建议，像广东、浙江这些外贸依存度高、工业基础好的省份，可以更多考虑和东盟开展集成电路的产业内贸易。

无论是此前的中美贸易战，还是新冠疫情席卷全球，外贸企业都被推到了前排。为了减少风险，商务部研究院国际市场研究所副所长白明建议，从长远看，外贸企业需要做两手准备，不要把宝全部押在国外市场，可以同时拓展中国市场，“假设自己进入一个新的市场，以高标准的模式进行拓展”。

（应受访者要求，邓虹为化名）

创业公司如何获取早期用户？

Mon, 02 Mar 2020 02:15:22 CST

草根创业的时代已经过去，现在的流量要不掌握在巨头手里，要不就是别人家的私域流量。总之，获取流量贵、获取用户难。让创业公司头疼的不是做出产品，而是获取用户。

为啥腾讯只要推出一个新产品，用户量就非常大呢？因为QQ长期积累的用户数非常大，随便为新产品带点量，就胜过普通创业者吭哧吭哧干好几年。这也是网红、大咖、头部IP的成功之道，他们自身积累了很多流量，只要产品不差，不愁用户。

获得早期用户，对创业公司的发展至关重要。一位叫做Frank Heijdenrijk的荷兰哥们，就创建了一个博客Early User Growth，专门探讨早期用户增长的问题，以帮助企业家、开发者为其产品找到合适的用户，帮助他们推出更好的产品。

Frank Heijdenrijk列出了好多创业公司获得早期用户的方法，这里选了一些翻译出来。当然，这些创业公司如今都成长为了行业巨擘，早已非当年的吴下阿蒙。

GitHub：
GitHub在2008年4月启动，在这之前其实已经启动了beta程序并收获了一些早期用户。到正式发布时，他们已经有了大约6000个用户。早期的策略是邀请他们的开发者朋友使用GitHub，并可以通过一个链接轻松地共享他们在GitHub上的代码。别人想要签出代码，就会增加网站的访问量。

ProductHunt：
Ryan Hoover在创建ProductHunt之前，就创建了发现最新科技产品的新闻通讯，慢慢的有很多人感兴趣，成了最初的用户。Ryan Hoover意识到可以将其变成一个在线社区，而不仅仅是通过电子邮件发送产品列表，于是ProductHunt诞生了，自带早期用户。

Zoom：
Zoom在2013年推出，当时的视频会议市场已经饱和。创始人袁征（Eric Yuan）可没有Ryan Hoover积累的早期用户，他决定在旧金山市中心的101号公路上租一个广告牌来做广告，在正确的时间和正确的位置以正确的方式让目标受众了解自己的产品。广告牌上包含Zoom域名和一个句子“不抽烟的视频会议”。最终，一些人访问了Zoom.us，注册成为了早期用户。

Slack：
Slack最初是视频游戏的副产品，游戏没成功，这个消息沟通工具反而做大了。在2013年4月发布时，创始人Stewart Butterfield他们请求10个不同公司的朋友使用Slack作为团队沟通工具。尽管有些公司刚开始将Slack用于较小的团队，但Slack很快就在整个公司范围内使用。Stewart Butterfield之前是Flickr的共同创始人（另一个是Caterina Fake），他在科技圈内已经相当知名，知名自然就会获得关注，通过TechCrunch、VentureBeat和其它技术博客的宣传，一下子产生了很多用户。

Early User Growth：
https://earlyusergrowth.com/

更多获取早期用户的公司：
https://earlyusergrowth.com/startups

创业笔记 | 从0到1开公司是什么体验

Sat, 10 Aug 2019 22:20:17 CST

标签： 公司创业

上次写完《编程五年:我辞职了》后，这几个月一直在忙着处理各种杂事。18年12月底，注册了公司，这个星期，去办了公账，把我们的事业向着正规化的方向发展。

在这个「万众创业」的时代，开一个公司的门槛已经降到触手可及，今天这篇文章，也当做是一个创业笔记，记录一下创业途中，跟公司有关的一些事宜，记录下踩过的坑和注意事项。

网上注册

之前在上海尝试注册过公司，走的是快法务的代理注册公司途径，交了2千块钱。前后核名、挂靠办公室啥的乱七八糟搞了几个月，还没弄成功。快法务上面好的代理，那边做事就是你不催，他不搭理，加上当时我也没太紧急，后来也懒得找那个代理了，2千块钱也就打水漂了。

后来我和杨左回深圳了，公司自然就改在了深圳注册，这一次就全部自己DIY，也算是完整地走了一遍注册公司流程。

基本上所有的流程，都是在上面这两个政府网站操作完成了，广东电子政务这边还是很不错的，流程也算是十分清晰，按照官网上的说明来就没错了。

整个流程比想象中要简单不少，申请前期流程，基本上都是网络操作就好，填表、审核都是在线操作，就最后领营业执照要法人本人去到政务大厅。

其中要填写的资料还挺多的，法人资料、股东资料、公司地址等等，填写完了之后，系统会生成一个PDF文件，然后法人、股东要使用指定银行（工行、招行、中行等等都有）的U盾进行数字签名。法人和全部股东签名确认后，在PDF上直接提交，就算完成申请了。

提交之后，政府会在线审核你的资料是否通过，公司名字是否合规等等，通过后，直接就有营业执照的电子版了。

到现在为止， 不用花一分钱。

注意事项

企业核名:注册公司之前，需要核名，如果同行业有重复名字或者类似名字，那么被拒绝的几率就很大。我当时使用了核名宝 hemingbao.com 查询。
微信关联:广东这边，电子政务，不管是工商还是税务，跟腾讯的合作十分深入，注册过程中会大量使用小程序、公众号进行消息通知、实名验证等等。
数字签名:PDF数字签名需要使用本地银行U盾，我银行卡的U盾都是在上海办的，后来专门又去招商银行开了一张新的借记卡，把U盾换到了深圳本地，招行上海那边的U盾就作废了，但是不影响上海那边银行卡的使用，具体的自己去银行柜台问一下就好了。
隐私保护:我强烈建议，工商注册流程中要填写的个人联系资料，不要使用你的常用手机号，去搞一个备号，在我工商注册通过的2分钟后，你没看错，就是 2分钟不到，我手机就接到了百度的推广电话，后续几天时间，陆陆续续收到多个百度代理、今日头条、工商代理的推销电话。

领取营业执照&&刻公章

网上注册通过后，就会短信通知你去你公司注册地所在区的政务大厅领营业执照。这个流程十分简单，建议先网上预约一个号，我没有预约，直接自己去的龙岗区的政务大厅，现场取号，带身份证，跟工作人员说我是来取营业执照纸质本的。

现场会刷身份证，然后摄像头验证，很快就直接打印好营业执照正本和副本给你了，到现在为止， 还是不用花一分钱。

政务大厅里有不少刻公章的推销，我当时随便找了一家附近的刻章店，花了260块钱，刻了公章、财务章和法人私账。刻章需要本人持身份证、营业执照去到有资质的刻章店，刻章店需要验证身份并且提交信息给政府审核，前后大概需要2个小时，我们在周边吃了个饭，回去拿章就搞定了。

注意事项

刻公章属于价格很透明的行业，工商局、公安局周围都有一大堆这种店铺，价格都差不多，多问几家对比一下价格，找一个看得顺眼的店铺办就好了
深圳政府在线--企业开办--刻制印章定点机构:这里有深圳市所有区印章定点机构名单。

企业公账

注册完公司，刻完公章，接下来就是开公账了。这里说的开公账，指的就是去办理银行基本账户，是公司以单位名义开的账户，可以使用现金、转账支票和现金支票，主要用以公司间财务往来。这里稍微比较麻烦。不同地区、不同银行、不同支行略有不同。建议找代理帮忙开可能会省事点。

我们是直接去龙岗的一家工行办的，为什么选择那家工行嘛，因为我们认识他们行长，当天是行长直接带着我们，帮忙弄的。

准备的材料

法人身份证
营业执照正本
公司公章、财务章、法人私章
办公室租赁合同:银行要上门验证

我们的办公室注册地点是自有物业，因为跟行长那边都认识，就直接跟支行行长去了办公室，我手持营业执照，在办公室里，跟行长拍了个照就算完成了。

开公账流程也基本都在他们的电脑上填资料，刷身份证、拍照、盖章，最后拿到了三张东西:

开户表:上面有银行的账号信息。
借记卡:单位结算卡，银联金卡。
U盾:可以选择双U盾或者单U盾，双U盾需要两个U盾同时确认才能操作，比较适合那种有专职财务之类的公司，像我们这种微小企业单U盾就好比较省事。

工行对公账号收费开户费第一年优惠价格是460多，不同银行价格都有差异，具体的还是得自己去问。

这个时候，我们就有一个对公账号了，但是这个账号还不能正常使用，暂时只能入账，不能出账。银行会提交你的资料到人行审核，大概3周审核通过，就能正常使用公账出账。

到现在为止，我们就等着公账人行审核下来了，开了公账之后，公司的支出、收入，就都要走账了。这一块涉及会计、财务，其他乱七八糟涉及税务相关也是特别麻烦和专业的一方面了。

具体的注意事项，后续再跟大家分享吧。这篇博文会持续更新，也当做是一个经验分享吧。

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深度复盘 Slack 发展史：历史上增长最快的 SaaS 创业公司_36氪

Sat, 22 Jun 2019 16:06:16 CST

编者按：Slack是历史上增长最快的SaaS创业公司，它在短短五年内做成了看似不可能的事情——使工作变得更有趣。Slack是怎么做到的？我们能从中学到什么？日前，ProductHabits发表了一篇文章，深入研究了Slack的发展史，呈现了Slack获取成功的种种因素。文章由36氪编译，希望能够为你带来启发。

图片来源：FLICKR用户 MARTIN TERBER

Slack的口号是“少忙点”（Be Less Busy），但在Slack发展的头两年，这家公司却非常忙。一开始，Slack只是一个内部工具，但它很快就成为了世界上受欢迎的聊天和生产力工具，有77%的财富100强公司都在使用它。通过自己的开发团队进行长时间的测试，在公开发布Slack之前的很长时间内，Slack就知道了人们将会是如何使用其产品。这是一项关键的竞争优势，将Slack推向了前所未有的高度。

让我们来深入了解：

Slack是如何出于必要而创办出来的，并从一个游戏性的产品转向一个流行的、盈利的生产力工具
在正式发布之前，Slack就对人们如何使用该工具有所了解是一项重大战略优势
为什么围绕Slack构建生态系统和平台是一个明智之举

想要了解Slack是怎么诞生的，我们需要了解它的发展背景——一个奇怪的故事，始于失败的电子游戏。

2009年-2013年：Glitch的死亡和Slack的诞生

Slack以仅仅8个月时间，且没有在传统广告或营销上花一分钱就达到了10亿美元的估值而闻名。然而，大多数人没有意识到的是，Slack是一个失控的成功，因为它比其他公司都领先了好多年。一开始，Slack的创始人斯图尔特·巴特菲尔德（Stewart Butterfield）和他的团队只是想要开发一款新的大型多人在线角色扮演游戏( MMORPG )。事实证明，他们反而彻底改变了我们在工作中的沟通方式。

Slack之所以是独一无二的，并不仅仅是因为它是历史上发展最快的创业公司，还在于它的开发过程也是异于传统的。实际上，Slack诞生于一家名为“Tiny Speck”的游戏公司。巴特菲尔德和他的团队并没有刻意地为工作场所创造一款SaaS产品。他们只是为自己开发了一个工具。后来他们才意识到，他们的工具拥有非常强大的商业潜力。

看起来，几位视频游戏开发者并不像能够为当前的工作场所创建一个吸引人的通讯工具的团队。但是，Tiny Speck在游戏方面的专业知识是一个主要的竞争优势。巴特菲尔德和他的团队知道如何让重复性的任务变得有趣和吸引人，因为这是MMORPG类型游戏体验的核心。 让基于工作的交流变得有趣和吸引人是Slack获得成功的秘诀。

2009年：Flickr的联合创始人斯图尔特·巴特菲尔德和他的公司Tiny Speck正在努力研发一款名为 Glitch 的 MMORPG。

Glitch不同于其他任何的MMORPG。首先，游戏缺乏战斗机制。在魔兽世界这种以奇幻战斗为特征的游戏非常流行的时候，Glitch的非暴力显得非常独特。游戏设定在一个2D幻想世界，发生在11个古代做梦的巨人的脑海中。Glitch的超现实主义风景、富有想象力的人物设计和广泛的定制选项受到了一些玩家的欢迎。

Glitch的开发团队由分布在纽约、旧金山和温哥华的四个人组成。为了应对跨时区交流的挑战，巴特菲尔德和他的团队使用了互联网中继聊天( IRC )，这是一种在20世纪80年代末和90年代初非常流行的在线聊天工具。IRC为Glitch的开发人员提供了一段时间的服务。不过，不久之后，巴特菲尔德和他的团队觉得IRC已经不能胜任这项任务了。他们需要更多的功能。

就在那时，他们决定开始开发自己的通讯工具。

很难确切地说Tiny Speck什么时候开始在内部开发“类IRC”的工具——最初被称为Linefeed。可能是巴特菲尔德和他的团队向外界展示他们的创造（Slack）之前的两年。不过，能确切知道的是，这个工具的开发是在 Tiny Speck 团队继续研究 Glitch 的时候开始的。

在最初，巴特菲尔德并没有计划将Tiny Speck的内部聊天工具开发成商业产品。但是，团队在开发游戏的过程中一直不断调整和改进其新开发的沟通工具。有很多新功能都是临时添加的，比如，如果开发者需要与同事共享设计规范，他们就构建一个可以处理它的函数。当发现团队需要找到旧消息时，他们就建立了一个存档搜索工具。

除了在发现需求时引入新功能之外，巴特菲尔德和他的团队在构建内部聊天工具时有两个优势。首先，虽然IRC很流行，但使用起来还是比较困难的。要加入IRC频道，你必须先连接到特定的服务器，这个过程并不总是有效的。其次，在调整设置方面，IRC非常麻烦。许多这种先进但有用的功能被IRC的老式用户界面所掩盖，使得IRC的学习曲线相对陡峭，即使对于精通技术的用户也是如此。

最后演变成Slack的工具和IRC之间最大的区别之一，就是巴特菲尔德和他的团队将他们的工具构建成了完全异步的。用户可以注销，当他们重新登录时，他们的消息将会等待着他们——这在IRC中是不可能的。巴特菲尔德和他的同事知道IRC做得很好。不过，更重要的是，他们知道IRC的不足之处。这对他们未来的产品来说更有价值。

2010年：Tiny Speck完成了500万美元的A轮融资，由Accel Partners和Andressen Horowitz领投。Tiny Speck正致力在2010年12月发布 Glitch 的测试版，巴特菲尔德计划利用他的A轮融资扩大公司在旧金山和温哥华的业务。一年后，在Accel Partners的领投下，Tiny Speck在B轮融资中又筹集了1070万美元。在短短一年内，Tiny Speck筹集了近1600万美元。

这充分说明了投资者对巴特菲尔德和他的团队的信心，以及Glitch作为产品的可行性。巴特菲尔德已经将一项受欢迎的业务（图片分享服务 Flickr）从他的游戏开发项目中分离出来。2005年，巴特菲尔德以3500万美元的价格将其出售给雅虎——投资者认为他可以再次做到这一点。

这些希望在2012年破灭了，当时，Glitch的开发项目被取消。

在宣布Glitch即将关闭的博客文章中，Tiny Speck对游戏未能获得足够的吸引力和新玩家表示遗憾。该游戏的非暴力、超现实主义游戏在Glitch的核心观众中很受欢迎，但在更广泛的MMORPG社区中的吸引力非常有限，这恰恰是因为这款游戏有意无视这类游戏的传统。不过，没有吸引到新用户并不是Glitch的唯一问题。Glitch是使用Adobe Flash构建的，它在网络游戏的开发中已经流行了好几年，在 Glitch 进入开发阶段的时候还被认为是行业的标准。

然而，到了2012年，Flash“失宠”了。但是，从游戏的渲染引擎到网络代码，Flash不可分割地交织在Glitch的每一个结构中。巴特菲尔德和他的团队几乎完全依赖Flash架构，所以他们无法将基于浏览器的游戏移植到任何其他平台，严重限制了游戏的潜在受众。在Glitch关闭时，Tiny Speck有45名全职员工，巴特菲尔德竭尽全力为这些将要失业的开发者寻找新的工作。

不过，Glitch的告别文章并不全是坏消息。在关闭声明之后的FAQ部分，Tiny Speck透露，公司不会随着Glitch的关闭而倒闭。

“我们开发了一些独特的消息传递技术，在游戏世界之外的应用程序，一个较小的核心团队将致力于开发新产品。但现在不是谈论这个的时候。”

再过六个月，Tiny Speck就要向外界展示它“独特的消息传递技术”。它将永远地改变工作场所的交流与沟通方式。

目前还不清楚巴特菲尔德是在什么时候、以及如何决定从Glitch转向后来会变成Slack 的东西的。可以肯定的是，2013年初，Tiny Speck 开始认真开发 Slack了。到3月份，已经有了一个粗糙但运行正常的Slack原型，内部团队开始广泛使用。

然而，虽然Tiny Speck的内部团队已经使用了Slack好几个月，但是使用它的团队仍然只有少数几个人。为了不断改进产品，Tiny Speck需要更多的用户。巴特菲尔德和他的团队开始四处打听，并从其他公司的朋友那里寻求帮助，包括租赁管理软件公司Cozy和音乐流媒体服务公司Rdio。

“我们恳求并劝说其他公司的朋友试用，并给我们反馈。在刚开始的时候，我们找到了大概六到十家公司。”

——斯图尔特·巴特菲尔德（Stewart Butterfield）

巴特菲尔德很快就意识到，虽然Slack在内部为他较小的团队提供了很好的服务，但是随着使用产品的团队变得越来越大，使用产品的动力和体验也会发生巨大变化。在一个由三到四人组成的小团队中运作良好的功能在10人或更多的团队中就会变得难以操作。巴特菲尔德和他的团队仔细听取了早期采用者的反馈意见，在产品开发过程中进行了调整和完善。

许多创业公司都把全部精力都集中在尽快增长上。相比之下，Slack则专注于稳步增长。每次收到新反馈时，Slack的团队不仅会根据这些反馈对产品进行调整和完善，还会邀请更多大型的团队试用产品。这种开发方法帮助Tiny Speck基于人们实际使用它的方式来构建一个坚实的产品，并逐步扩展它的用户群体。

此外，有两个因素使得Slack变得非常有吸引力：

透明度。在Slack之前，除了起身走到另一个部门的同事面前，员工没有办法看到其他团队的其他人在做什么。Slack改变了这一切，让人们不仅可以看到其他团队在做什么，还可以访问项目、团队甚至整个部门的所有的通讯记录。
集中化。让Slack如此受欢迎的第二个因素是它在集中了通讯功能的同时，也使用户免受干扰。很多用户通常会使用Slack聊天，使用Dropbox共享文件，以及使用Outlook发送电子邮件，现在，用户可以用Slack来完成这三项功能，这消除了在多个程序之间切换以及将通知限制在一个应用程序上的麻烦。

尽管Slack评估的反馈大多是定性的，但巴特菲尔德和他的团队并没有忽视定量指标。巴特菲尔德没用多久就找到了他的北极星指标——发送的信息，确切地说是2000条信息。Slack的团队知道，让一个团队看到Slack的潜在价值需要时间。如果用户通过Slack发送了一定数量的消息，比如整个团队总共发送了2000条消息，巴特菲尔德和他的开发者就会很有信心地知道，这个团队已经开始正式使用且依赖Slack了。

不过，真正的启示是，当团队踏过了发送2000条消息的门槛后，留存率就会猛增。

“对于一个大约50人的团队来说，这意味着大约10个小时的消息量。对于一个典型的10人团队来说，这可能是一周的消息量。但令我们吃惊的是，无论其他因素如何，2000条消息之后，留存率达到93%。”

2013年5月，Slack终于为正式发布做好了准备。Tiny Speck决定将Slack的beta版作为“预览版”，因为公司担心“beta”一词会暗示产品有缺陷且不稳定。与Spotify类似，Slack的发布使用了邀请模式。在Slack预览版发布的第一天，有8000人发出邀请。一周后，超过15000人要求加入。

Slack的“预览版”不是测试版。在当时，产品基本上是公开的。他们花了很长的时间进行封闭开发，避开窥探的目光，专注于产品。这个发展阶段对于Slack早期引发令人难以置信的增长至关重要。

巴特菲尔德和他的团队知道，Slack在正式版发布之前就已经在发挥作用了，他们已经对客户如何使用产品有了很多的了解。当Slack进入预览版时，公司终于准备好开始大举扩张了。

2014年-2016年 :正式版发布，快速增长

Slack花了很长时间闭门造车，从而开发出了一款强大的产品。到了2014年，时间已经是一种奢侈品了，Slack不能再慢节奏发展，它需要更多的用户——它将通过免费增值模式吸引更多的用户，让尽可能多的人看到、并用上Slack。

Slack想要实现雄心勃勃的增长，并不像其他SaaS公司那样轻松。与类似的产品不同的是，Slack不仅仅需要说服个人用户试用，还需要说服整个团队。更为复杂的是，没有哪两个团队有完全相同的需求。对于一个团队来说很必要的功能，对于另一个团队来说可能完全是多余的。

个人的反对对Slack来说，也是一个挑战。如果一个9人的工程团队中有8名工程师喜欢Slack，但是有一个人就是不喜欢 Slack，那么这个团队很难会采用Slack。这个关键的弱点，再加上Slack要向整个团队而不是个人销售产品的独特压力，意味着他们要认真听取所有用户的反馈，以确保产品尽可能有用，并且具有吸引力。

巴特菲尔德和他的团队面临的一个复杂问题是人们如何看待聊天信息的。据巴特菲尔德说，大约有20 %至30 %的Slack用户从另一个消息系统(如Campfire或HipChat )迁移到Slack。其余的人甚至没有把聊天和消息传递视为一个独特的软件类别。巴特菲尔德知道这些用户必须使用某种东西进行内部通讯，但他们甚至不知道他们需要一个集中的通讯系统。这是Slack需要克服的一个重大障碍，但也是一个巨大的商机。如果Slack可以创建一个全新的B2B软件类别，并可以将自己定位在这个新类别的顶端，那么Slack可以比任何公司都更有效地抢占新兴市场的巨大份额。

Slack的正式版于2014年2月发布。这一年8月，Tiny Speck正式更名为Slack Technologies。2014年4月，在正式版发布仅10周后，Slack完成了由Social Capital领投的C轮融资，筹集了4280万美元。当时，Slack拥有6万多名日活用户和1.5万名付费用户，所有这些都是自发的增长。

Slack已经吸引了BuzzFeed、Heroku、Medium、Lonely Planet和SoundCloud等媒体和科技行业的一些重量级公司，它们的采用推动着Slack的名声迅速蔓延，进一步加速了增长。该公司也希望利用这一势头和C轮融资获得的资金进一步扩大用户群体。

Slack快速、持续增长的关键在于公司如何对待采用这个工具的方式。巴特菲尔德和他的团队非常清楚向团队销售产品的难点。为了解决这一问题，他们尽可能减少采用过程中的障碍，并在消除风险的同时将财务成本降至最低。如果Slack在团队中很受欢迎，而且它也不贵，即使公司还没有准备好在组织层面采用Slack，团队的领导也可以决定让自己的团队采用Slack。

截至2014年10月，每月有3万个团队通过Slack发送超过2亿条消息。在Google Ventures和Kleiner Perkins Caufield & Byers的领投下，该公司10月份在D轮融资中又筹集了1.2亿美元。到目前为止，Slack已经筹集了超过1.8亿美元资金——考虑到Slack正式发布还不到一年，这可以说是一个非常惊人的数字。

同样令人惊讶的是Slack的增长速度，以及该公司将免费用户转换成付费用户的速度。截至Slack进行D轮融资时，Slack已拥有7.3万多付费用户，仅在6个月内就增长了386 %以上，每月经常性收入超过100万美元。

“作为一个全新产品类别的领导者，我们现在拥有巨大的优势。接下来的6至18个月对业务增长至关重要，这一轮融资给了我们无限的灵活性，以确保Slack的发展势头能够继续强劲。”

——斯图尔特·巴特菲尔德

从一开始，Slack非常认真地听取用户的意见，评估了几乎所有的客户反馈。然而，Slack并不仅仅是听取用户关于产品功能的意见。与许多创业公司不同，Slack拥有一个由三人组成的小型用户体验团队，他们全职工作，为新用户提供支持。这不仅仅是一个增加留存率的策略，也是另一个例子，说明Slack花了很多时间来保证用户体验以推动增长。到2015年，Slack的用户体验团队已经有18名全职员工了，其中有6名在Twitter上提供全天候支持。

在Slack从2014年到2015年的强劲增长中，几乎总是被忽视的一个方面是，Slack不仅打造了一个坚实的产品——它还围绕该产品打造了一个坚实的品牌。Slack非常好，但是产品的成功也在一定程度上取决于产品功能的有趣性。

从一开始，Slack就有目的地创造一种不同于传统电子邮件或IRC的体验。特别是Slack生动多彩的美学，使产品与微软等竞争对手产品单调实用的界面截然不同。Slack的设计师希望创造一个独特的视觉品牌，以补充使用产品本身的感觉。

Slack的工作方式、观感和使用感觉等一切，都背离了企业通讯工具传统的做法。不同于传统工具所青睐的暗淡灰色和蓝色，Slack的界面生动活泼。用户不仅仅只能用文本的回复，Slack对表情符号的支持非常受欢迎。Slack的商标，格子标签图标，反映了工具的社交敏感性，并成为了一个强大的门户通向Slack其余的产品。Slack的口号“少忙点”，也完美抓住了品牌的精髓。

产品的名字体现了Slack对在工作中偷懒的想法的认同（Slack，懈怠的、偷懒的），同时也是一个主动的动词和品牌本身的延伸。Slack独特的品牌形象是一个关键的视觉区别点，有助于推动用户进一步提高参与度。如果使用Slack很有趣，人们就会更有可能继续使用它。

Slack不仅仅是一个坚实的团队沟通工具，它很酷。

“我们从未见过用户如此热爱企业软件平台。电子邮件越少，生活就越好。”

——约翰·多尔（John Doerr），克莱纳·珀金斯（Kleiner Perkins）

然而，美学和表情符号不足以维持Slack雄心勃勃的增长轨迹。Slack成功地吸引了大量的新用户，但正如许多企业发现的那样，留住这些用户比吸引他们更具挑战性。

Slack以两种方式非常巧妙地实现了用户留存。首先是通过利用“钩形模型”来鼓励用户对Slack进行投资。随着用户在Slack上多进行一个动作，他们就会变得更加投入一分。发送的每一条消息、上传的每一个文件以及共享的每一个表情符号回复都推动了用户的参与度。这在一定程度上也解释了，Slack为什么会将发送2000条消息作为关键指标。将这种逐步被用户接受的做法与同龄人对社会认同的间歇性奖励结合起来，Slack变得越来越吸引人，从而大大提高了留存率。

来源: Nir Eyal

Slack巧妙地提高留存的第二种方式是避免在其付费计划背后设置溢价功能。与其他企业通讯工具相比，Slack的免费产品和付费产品几乎没有什么区别。唯一真正的区别是可以索引和搜索的消息数量，以及可以连接到多少个团队。

通过将Slack的绝大部分功能提供给免费的用户，Slack对有意试用该产品的中小型团队变得更具吸引力，而Slack的低价使得从免费用户升级到付费用户的成本看起来几乎微不足道。

截至2015年4月，Slack的估值接近30亿美元。每天活跃用户超过75万人，其中付费用户20万人。该产品已经引发了一种企业通讯工具潮流。Slack现在需要做的是从一个细分市场上的软件产品过渡到企业办公市场的主流部分。

为此，Slack不能只是一种产品，它必须成为一个平台。

2016年至今: Slack走上主流，构建机器人生态系统

到2016年的时候，Slack不仅成功创建了全新的软件类别(至少在许多用户眼中如此)，还通过制作一款令用户满意的产品，将自己定位在这个新兴市场的前沿。但是，正如巴特菲尔德和他的团队很快就了解到的那样，即使产品很神奇，它推动你向前走的力量也就只有那么大。每个人都喜欢 Slack。当人们喜欢某样东西时，就会有人模仿它。

意识到达到临界点是不可避免的，Slack就开始想方设法在不仅仅依赖用户增长的情况下推动进一步的发展。颇具讽刺意味的是，它会像90年代初的IRC一样，通过允许用户创建自定义的机器人程序，回到Web 1.0的基础上。

在2014年发布正式版不久之后，Slack就尝试了机器人。巴特菲尔德发现自己需要一种记笔记的方式，以备日后审阅，于是开始编写一个程序，将自己的笔记作为信息发送到只有巴特菲尔德才能访问的私人频道。这个程序成了Slack bot，它是Slack最流行和最常用的功能之一。巴特菲尔德后来说，关于Slackbot的想法来自Glitch中一个友好、乐于助人的NPC，它会为玩家提供如何推进任务的信息，并为他们提供一些关于Glitch中游戏的技巧。

事后看来，Slack从产品到平台的转变是不可避免的。然而，在2016年，Slack成为自动化机器人平台的想法无疑是一个冒险的提议。虽然这样做会使Slack更具扩展性。但这种方法依赖于用户和公司在Slack之上整合和构建新产品——这是Slack无法控制的。尽管存在风险，Slack仍将赌注押在应用程序和机器人生态系统上。该公司的Slack Fund是由Slack和该公司一些主要投资者管理的一个投资基金，已经投资8000多万美元，鼓励用户开发新的机器人、应用程序和Slack集成功能。

在2016年3月推出语音通话时，Slack已经是一家大公司了。尽管语音通话等功能的引入几乎是不可避免的，但这也让Slack来自Atlassian HipChat和微软的Teams等竞争对手的压力变得越来越大。接下来的一个月，Slack又筹集了2亿美元的融资。截止这个时候，Slack的融资总额达到惊人的5.4亿美元，估值为28亿美元。

“一如以往，我们会借此机会进一步巩固领导地位，继续落实我们雄心勃勃的增长计划。”
——斯图尔特·巴特菲尔德

Slack似乎势不可挡，在E轮和F轮融资之间，它的用户增加了3.5倍。截至2016年4月，Slack每天有270万活跃用户、80万付费用户和430名员工。越来越多的团队和公司开始使用Slack，包括全球商业情报出版商Dow Jones、联邦航空管理局和美国国务院。在2016年底，Slack推出了另一个新功能，视频聊天。

不过，尽管Slack取得了显著的成长，并聚集了大批忠实粉丝，但在核心功能方面，它仍有许多工作要做。一方面，消息的线程化方式留下了很多不尽如人意的地方。在Slack于2017年1月推出其改进的线程消息功能之前，查找旧消息远不如现在这样直观。

如果用户一开始没有创建Post( Slack用于线程对话的旧名称)，事后就不行了。这意味着很难找到旧消息，更不用说对其进行评论了。即使是现在，Slack的线程也缺少一些用户已经了解和喜爱的功能。线程对话中仍然不支持大多数斜杠命令，并且不能将图像添加到线程回复中(尽管你可以使用表情符号)。这不仅令人恼火，对于依赖截图(如客户支持团队)或代码片段进行沟通的团队来说，这是一个严重的缺陷。

2016年和2017年，Slack的许多举措不仅仅是不仅仅是开发新的产品功能。Slack不得不巩固它在市场上的主导地位。虽然Skype等竞争产品从来没有严重威胁到Slack，但该公司不能冒险让竞争对手危及其增长。2016年，Slack在《纽约时报》上刊登了一则广告，欢迎微软进入市场，就像苹果1981年发布的嘲弄IBM的广告一样。这是Slack在品牌方面举措的一个很好的例子，但它也揭示了Slack并不像一些人想象的那么“防弹”。

Slack令人难以置信的增长势头一直持续到2017年，并在这年9月份完成了软银领投的G轮融资，筹集了2.5亿美元。同月，Slack推出了对法语、德语和西班牙语语言选项的支持，进一步扩大了其潜在市场，使其超出英语地区。不过，2017年对Slack的最大改变之一是引入了允许不同公司的用户加入共享频道的功能。Slack用户首次可以与自己的团队和其他公司的朋友聊天。从商业角度来看，这个功能用处有限，但作为社交网络功能，它非常受欢迎。

2018年2月，Slack聘任艾伦·谢姆（Allen Shim）作为公司的首任首席财务官，他是公司任期最长的员工之一。谢姆被任命为首席财务官是必要的，也是可以预见的。当谢姆晋升为首席财务官时，Slack的估值已经超过了50亿美元，且已经筹集了近8亿美元的风险投资资金。它每天有600多万活跃用户，5万多个付费团队，每月经常性收入达2亿美元。

“这些改变显示了我们的成绩，以及我们愿意把握未来的机会。我们希望继续建立一个长期为我们日益增长的全球用户群体提供服务的业务，将艾伦提升为首席财务官是实现这一目标的一个显著部分。”

——斯图尔特·巴特菲尔德

从这样的数字来看，问题不是Slack是否会上市，而是什么时候上市。Slack在企业产品上取得了难以想象的成功，但它最大的挑战仍然是超出其付费计划的商业化。这就是Slack从产品到平台的转变如此明智的原因。Slack已经实现了令人难以置信的增长，但是在其核心产品之上创建一个机器人、应用程序和集成的生态系统是更加出色的。这为 Slack 提供了超越其核心产品的商业化和产生额外收入流的手段。

Slack后续发展预测

在实现真正的快速增长后，Slack后续可能会怎样发展？

重新关注应用程序。目前正在开发的Slack的API最令人激动的应用之一是访问token系统，它允许用户将应用程序和集成连接到整个团队或工作区，而不是单个用户。毕竟应用程序的关键数据不是孤立的，当用户离开团队时，可能会发生权限冲突。所以，这不仅仅是Slack现有功能的逻辑扩展，它还是潜在的重要竞争优势。

目前，Slack 正在探索的另一个令人兴奋的方面，是团队如何在现有的工作空间中访问应用程序，并与其进行交互。Slack正在主Slack侧边栏上创建一个新的应用子菜单，它将把用户带到Slack中的专用空间，在那里他们可以进一步了解应用程序的工作方式。这具有巨大的潜力，因为团队可以有效地创建学习资源，学习如何在不离开 Slack 的情况下使用其他的应用程序。

更多的机器人，更多的人工智能，更多的智能。Slack最近在旧金山召开了第一次开发者大会Spec。应用程序在会议上占据了中心位置，凸显了Slack正致力于围绕应用程序和集成进一步构建其生态系统，但Slack对机器学习和人工智能的投资可能展现出了Slack未来的计划。Slack在2016年初聘请了谷歌前产品经理诺亚·维斯（Noah Weiss）负责几个人工智能项目。此后，维斯和他的团队一直致力于将更多的人工智能功能集成到Slack中，特别是在通知和更新的智能过滤方面。随着用户越来越多，数据也越来越多，Slack希望人工智能能够帮助用户根据维斯所说的“工作图谱”概念区分信号和噪声。

与谷歌的知识图谱类似，Slack的工作图谱分析了团队内Slack用户之间的交互方式、这些团队之间的大多数讨论发生在哪里，以及哪些主题最重要。维斯的最终目标是创建智能驱动的机器人，这些机器人非常智能，可以充当虚拟助理，帮助Slack的用户排定任务的优先级，并最大限度地减少非必要的聊天。Slack未来似乎仍将致力于开发和整合新的机器人和人工智能技术。

重新聚焦企业业务。Slack在2017年推出了Enterprise Grid。全球数十家大型的公司都依赖Slack的Enterprise Grid，从Capital One到IBM。然而，如果Slack希望保持其相对于微软和Facebook等竞争对手的竞争优势，它就不能安于现状。因此，Slack继续开发其现有的企业解决方案是合乎逻辑的，包括其一系列专门的遵从法规的产品，例如Slack针对医疗保健组织的HIPAA遵从性产品。Slack已经有了几个新的企业功能，包括新的安全和管理控制、频道管理功能以及即将发布的“统一工作区”。

从Slack身上学到的3个关键经验：

Slack可能是硅谷传奇的“独角兽创业公司”中最神秘的一个，但创业者仍旧可以从Slack中学到很多经验，而不必像Slack一样，把希望全部寄托在发明一种全新的B2B软件上。

1、无论什么时候关注你的客户，都不会太早

在争取尽快达到产品与市场契合或扩大规模的竞争中，许多创业公司都无法理解从Day 1就专注于客户的价值和重要性。对于Slack来说，这种聚焦是关于客户实际上是如何使用Slack的，这是Slack早期能够快速增长的基础。看一看你当前的产品路线图，然后问自己以下的问题：

你是否从产品使用报告中获得你所需要的信息？Slack可能没有每一条客户反馈都采取了行动，但它在开发早期产品时确实评估了它收到的几乎所有反馈。你在充分利用你的使用数据吗？你是在试图说服用户，让他们相信，他们需要你正在构建的新功能？还是给你的用户他们自己想要的功能？

真正推动你产品开发的是你，还是你的用户？在早期，Slack公司会花几个月的时间来真正确认用户是如何与产品的早期版本进行交互的。这种产品开发的响应方式使得 Slack 能够随着用户反馈的增长迅速迭代，从而使 Slack 能够随着产品的改进，逐步邀请更大的团队来尝试产品。

你被不受欢迎的功能绑架了吗？多年来，我看到无数创业者都会掉入的一个陷阱就是沉没成本谬误。他们花了几个月(甚至几年)开发一个不受欢迎的产品或功能，因为花了太多的时间和精力，所以他们无法放弃这个想法。聚焦于错误的功能是非常危险的。它不仅浪费了宝贵的资源，比如时间、金钱，还会疏远你的用户，他们甚至可能不关心你所关注的功能。你真的开发了正确的功能并解决了正确的用户问题吗？

2、知道何时转向

想象一下，如果巴特菲尔德和他的团队没有承认他们Glitch项目中的缺陷，而是凭借Glitch继续向前迈进。Slack就永远不会出现，就连巴特菲尔德的公司是否能幸存下来还是个未知数。如果你的产品在苦苦挣扎，是时候问自己一些问题了。

你的产品遇到的问题是内在的还是外在的？换句话说，是你的产品的问题(内在的)还是你无法控制的更广泛的因素，比如过度饱和的市场(外在的)？Glitch失败是因为用户增长不足——这是一个内在的问题。另外，因为Glitch依赖于Flash，这是一个外在的问题。如果你的产品因为内在的困难而陷入困境，你有更多的选择，比如组织结构调整或者重新关注产品的其他方面。如果你的产品的问题是外在的，那么，就是时候开始认真考虑你的下一步行动了。

你现在的项目有多少是可以挽救的？2012年，当Tiny Speck关停Glitch的时候，它已经构建了一个公司内部一直在使用的Slack的原型。这使得决定从失败的游戏产品转向商业通讯工具变得容易得多。看看你现在的产品，假设现在你的公司失败了。你目前的产品能有多少有用的(如果有的话)？你的产品中有没有受欢迎的功能可以作为独立产品使用？

你学到的东西有多少可以应用到另一个公司？巴特菲尔德和他的团队在制作超现实主义的MMORPG时，可能没有想着着手构建一个非常流行的工作场所沟通工具。但是，他们不仅可以将Tiny Speck的内部工具进一步开发成具有不可思议的商业潜力的产品，而且他们作为视频游戏开发者的背景让Slack变得非常有趣。你在创业中积累的知识有多少可以应用到另一个商业想法上？如果你能确定至少一两个你可以用来构建更好的产品和更有活力的业务的东西，那么你就能更容易地知道什么时候该转向。

3、加倍关注产品

正如无论什么时候关注你的客户永远不会太早一样，你应该坚持不懈地开发你能开发出来的最好的产品。Slack不仅发现了市场上的一个巨大“漏洞”，它还致力于开发尽可能好的产品。想想你的产品或服务，问问自己以下的问题：

你的用户真正喜欢你的产品的哪些功能？对于Slack来说，其广泛的集成、它的命令列表以及对表情符号的支持都受到Slack用户的喜爱。你认为，你的产品的哪些方面会让用户兴奋地向他们的朋友展示？你如何才能使这些功能更好/更吸引人呢？

人们对你的产品和品牌有什么看法？Slack很早就知道，要想在Atlassian和微软等大型传统企业占据主导地位的市场上站稳脚跟，唯一的办法就是让产品——以及品牌——变得有趣。人们对你的产品以及品牌有什么看法？你考虑过进行情感分析研究来了解人们对你的产品的感受吗？

你的产品有哪些方面非常好，想要让人去“借用”？每个人都喜欢Slack，所以许多其他的公司不可避免地会去模仿(或直接窃取) Slack的特性，将其整合到自己的产品中。你产品的哪些特性足够好，以至于其他公司可能会“借用”你的想法？你怎样才能让它们变得更好，并在未来保护自己免受模仿者的侵害？

结语：改变工作的未来

许多创业公司都表示要颠覆现在的办公模式，但很少有公司能像Slack一样有效或迅速地做到这一点。600多万人，5万多个团队和数10家全球最大、利润最丰厚的公司都依赖Slack。现在，Slack面临的最大挑战是证明它的不可或缺，然后突破其作为工作场合聊天工具的边界，扩展到新的具有挑战性的市场，并进一步构建基于Slack核心产品的生态系统。

原文链接： https://producthabits.com/how-slack-became-a-5-billion-business-by-making-work-less-boring/

编译组出品。编辑：郝鹏程

科创板给哪些科技创业公司释放了哪些信号？

Thu, 13 Jun 2019 18:45:42 CST

科创板以「中国速度」开板了。6 月 13 日，在第十一届陆家嘴论坛上，中国证监会主席易会满宣布科创板正式开板，距离中国国家主席习近平宣布在上海证券交易所设立科创板不过 220 天。

(中共中央政治局委员、国务院副总理刘鹤，中共中央政治局委员、上海市委书记李强，中国证监会主席易会满，上海市市长应勇，共同为科创板开板 |视觉中国)

科创板是上交所新辟的、采取注册制方式的的证券市场板块，重点支持新一代信息技术、高端装备、新材料、新能源、节能环保以及生物医药等高新技术产业和战略性新兴产业。最新数据显示，科创板已受理企业总数达 122 家，已问询企业 102 家，通过问询企业六家，其中天准科技、安集科技和微芯生物三家企业已经率先提交科创板注册。

在今天的陆家嘴论坛上，上交所理事长黄红元透露，预计两个月内首批企业就会在科创板上市。不过，相比关注哪些企业将上市，股价将被「爆炒」相比，科创板对于中国科技创业公司的价值显然要更大，其中关键规则也更值得市场投资者注意。那么对科技公司来说，科创板释放了哪些积极信号；长期来看，对国内科技公司来说，又有哪些需要注意的地方？

流程「快」，门槛「低」

科创板是国内第一次尝试注册制的证券市场板块。和国外成熟的注册制相比，国内此前一直采用的是核准制。在核准制下，如申请上市，公司不仅要充分公开企业的真实状况，而且还必须被核准是否符合相关法律和证券管理机关的必要规定。这种做法有助于筛选出相对优质的上市公司，但由于核准过程耗时长、要求繁复，一定程度上也影响了创业公司尤其是科技创业公司的发展进程。

相比之下，注册制意味着，证券发行审核机构只对注册文件进行形式审查，不进行实质判断。对进入上市流程的公司来说，排队时间将大幅缩短。

极客公园接触的一位软件公司高管在谈及上市历程时，不无遗憾地感叹，当年在国内上市进程拖了数年，不仅浪费了公司团队大量精力，也错失发展新业务的资本和时间窗口。与之对比，黄红元今天在陆家嘴论坛上透露，「这些（申请科创板的）企业从受理到上交所审核通过，平均用了 70 天左右，最快的用了 60 天左右」。

另一方面，科创板对入市门槛也进行了下调。目前 A 股主板的核心条件是最近三年度净利润为正，且累计超过人民币 3000 万元；创业板的核心条件则是最近两年连续盈利，净利润累计不少于 1000 万元，或者最近一年盈利，营业收入不少于 5000 万元。而在 2019 年 1 月的科创板相关实施意见中，给出了五大准入维度，只要满足其中任意一条即可申请科创板，其中市值和营收的标准较主板市场甚至是创业板都宽松了不少：

市值不少于 10 亿，连续两年盈利，最近两年扣非后净利润累计不少于 5000 万；或市值不少于 10 亿，最近一年盈利且营收不少于 1 亿；
市值不少于 15 亿，最近一年营收不少于 2 亿，最近三年研发投入合计占最近三年营收合计比例不低于 10%；
市值不少于 20 亿，最近一年营收不少于 3 亿，最近三年经营活动现金流净额累计不少于 1 亿；
市值不少于 30 亿，最近一年营收不少于 3 亿；
市值不少于 40 亿，主要产品或市场空间大；经国家有权部门批准，取得阶段性成果；获得知名投资机构一定金额投资；医药企业取得至少一项一类新药二期临床实验批件。

放宽准入标志之后，哪些行业和类型的公司受到了科创板的青睐呢？

（上交所已受理公司所属行业构成图 |极客公园）

根据证监会公布的科创板在不同时间段释放出来的信息显示，已受理的 122 家公司共涉及 19 个行业，其中计算机、通信和其他电子设备制造业的公司为 25 家，其次为专用设备行业 23 家，软件和信息技术服务业 23 家和医药制造业 16 家紧随其后。绝大部分都以上述上市标准一来上市，共 106 家，特点为体量普遍较小。

针对科技创新具有投入大、周期长、风险高等特点，一位关注技术领域投资的投资人向极客公园分析道，「从目前的公司和行业分布来看，科创板主要意义在于帮助那些专注于技术体系的长期投入，有核心技术竞争力，有产业技术储备，并能形成持续长期价值的公司，在某些条件还无法达到现有上市条件的情况下，打开新的融资通道，助推企业更快的发展。」

招商证券分析则认为，科创板行业选择聚焦于拥有硬科技、创新能力的高新技术行业，并且有一定固定资产积累，利润转化具有可持续性和增长潜力，我们认为带动最大的是可能是半导体，军民融合，人工智能之类。传统的科技类行业有望受益于估值提升，长期业绩的改善 (融资成本的下降，财务费用优化)。

科创板的诞生将给那些需要长期投入科研力量的创业公司提供一条新的募资渠道，也给投资方提供了新的退出渠道。

信批严，退市「出口」常态化

在放宽准入标准的同时，政府和证监会也给科创板上市增加了诸多保障设置。

首先是上市企业的公开信息披露将更加严格。这是基于注册制的特殊性，为维护国内证券资本市场股民和科技公司的一种做法。过去在中国科技互联网圈，有一些「生态化反」企业，通过会计做账方式成为了中国股市里的另一种「祸害」。

在注册制下，企业的市值将完全交由市场「核定」。因此，上市公司的相关信息对于投资判断将变得更加重要。据黄红元介绍，对正在审核进程中的申报企业而言，交易所一受理，其招募说明书、律师、会计师和投行的相应中介意见都会向市场公开。审核过程当中交易所会关注市场参与各方对投资所需要的信息是否披露充分，审核人员也是从投资者所需要信息披露的充分性、一致性和可理解角度要求企业不断补充材料，这些问询和回答也会及时向社会充分披露。

上交所理事长黄红元强调，发行人对于其披露信息的真实性、准确性、完整性负第一责任，承担相应义务。中介机构、保荐机构、律师、会计师分别对于其专业领域的相应信息负把关责任。更为重要的是，此次科创板试点注册制过程中，司法部门将同步对信息造假等法律责任的追究，提升诉讼机制效率。如果发行人信息披露不真实、不充分，要承担很重的责任，这是整个制度运行的基础和前提。

另外，退市「出口」常态化将是科创板管理中的另一重拳。过去的 A 股市积累了不少不良资产企业，影响到了资本市场的生态。黄红元在陆家嘴论坛上强调，「科创板退市制度标准很严，执行很严，效率会很高」。根据 2019 年 1 月发布的相关实施意见显示，科创板上市公司如有以下情节，将责令退市：

科创公司构成欺诈发行、重大信息披露违法或者其他涉及国家安全、公共安全、生态安全、生产安全和公众健康安全等领域的重大违法行为的；
科创公司股票交易量、股价、市值、股东人数等交易指标触及终止上市标准的；
科创公司丧失持续经营能力，财务指标触及终止上市标准的；
科创公司信息披露或者规范运作方面存在重大缺陷，严重损害投资者合法权益、严重扰乱证券市场秩序的。

长远看来，这种「宽入、严批、退常」的做法也是为了保证整个科创板生态的健康。从大的市场背景来看，科创板更是中国主动和国际接轨提高资本市场活跃度的一次尝试，旨在国际资本市场和科技创新的进一步深度融合。

过去数年，由于国内资本市场存在的一些限制，大量科技创业公司采取南下港股或远赴美股的方式上市。在国际形式日益复杂的当下，通过科创板，中国正试图将国际证券投资资本引入，采取注册制的科创版就是一个部分参照学习了纳斯达克的尝试样本。在易会满的致辞中，也多次提及科创板在吸引国际资本进驻中国方面的多项尝试和项目进展。

附中国证监会主席易会满在科创板演讲全文：

尊敬的刘鹤副总理，尊敬的李强书记，

　　尊敬的易纲行长、树清主席、应勇市长

　　各位来宾，女士们、先生们：

　　大家上午好！

　　刚才刘副总理的重要讲话，进一步坚定了我们加快推进金融改革开放的信心，为我们做好当前资本市场工作，特别是设立科创板并试点注册制提出了明确具体的要求，我们将在工作中认真贯彻落实。今天，我想主要就进一步扩大资本市场对外开放和科创板等问题汇报一些认识和考虑。

　　对外开放是中国的基本国策，是推动经济高质量发展的重要举措，也是资本市场坚定不移的发展方向。近年来，证监会坚决贯彻落实以习近平同志为核心的党中央关于新一轮高水平对外开放的战略部署，扎实推进资本市场对外开放取得重要进展。

　　一是行业开放进一步扩大。大幅放宽证券基金期货行业外资股比限制的政策落地实施，已批设 3 家外资控股证券公司，还有不少外资机构正在积极申请或接洽沟通。

　　二是资本市场开放进一步深化。沪深港通机制持续优化，国际知名指数不断提高 A 股纳入比例，大幅提升 QFII/RQFII 总额度，境外机构投资者持续增加对 A 股的配置，多家国际知名财富管理机构登记成为外商独资私募基金管理人，中日 ETF 互通产品正陆续落地，全球投资者对中国资本市场的热情和信心日益增强。

三是期货品种对外开放迈出实质性步伐。以人民币计价的原油期货上市一年多来，境外投资者开户数稳步增加，交易占比和持仓占比分别达到 10% 和 16%。铁矿石期货、PTA 期货境外参与者稳步增加，价格的囯际影响力不断提升，四是有效深化国际监管合作，随着中国资本市场日益深入地融入全球金融市场体系，中国证监会积极加强与各国监管机构的合作，广泛开展交流互鉴，主动参与国际金融治理，跨境监管和执法合作的层级和效能明显提高。

　　最近一段时间，尽管受各种因素影响，我国资本市场面临的外部不确定性有所增大，但我们有党中央国务院的坚强领导，有国务院金融委的统一指挥协调，完全有信心、有能力，也有足够的工具储备应对各种复杂局面的挑战。不管外部环境如何变化，我们都将按照刘副总理坚持市场化法治化国际化的总要求，坚定推进资本市场对外开放。

　　近期，证监会将陆续推出一揽子对外开放的务实举措：

　　一是推动修订 QFII/RQFII 制度规则，进一步便利境外机构投资者参与中国资本市场；二是按内外资一致原则，允许合资证券和基金管理公司的境外股东实现「一参一控」；三是合理设置综合类证券公司控股股东的资质要求，特别是净资产要求；四是适当考虑外资银行母行资产规模和业务经验，放宽外资银行在华从事证券投资基金托管业务的准入限制；

五是全面推开 H 股「全流通」改革；六是持续加大期货市场开放力度，扩大特定品种范围；七是放开外资私募证券投资基金管理人管理的私募产品参与「沪港通」、「深港通」交易的限制；八是研究扩大交易所债券市场对外开放，拓展境外机构投资者进入交易所债券市场的渠道。九是研究制定交易所熊猫债管理办法，更加便利境外机构发债融资。

　　在进一步扩大对外开放的同时，我们将坚持放得开、看得清、管得住，持续提升风险防范和跨境监管能力。当前，全球金融市场高度互联，风险极易在不同经济体之间交叉传染，甚至联动共振，这是各国资本市场和监管机构面临的共同挑战。

　　我们将加强与各国监管同行和国际组织的通力协作，联手防范应对各类风险。在开放进程中，我们将不断完善风险监测预警机制，做好输入性风险的防范应对预案，切实维护跨境投融资活动的正常秩序，守住不发生系统性金融风险的底线。

设立科创板并试点注册制，是全面深化资本市场改革的重要突破口，主要承担着两项重要使命：一是支持有发展潜力、市场认可度高的科创企业发展壮大。通过改革增强资本市场对科创企业的包容性，允许未盈利企业、同股不同权企业、红筹企业发行上市，进一步畅通科技、资本和实体经济的循环机制，加速科技成果向现实生产力转化，引领经济发展向创新驱动转型；二是发挥改革试验田的作用。从中国的国情和发展阶段出发，借鉴成熟市场经验，在发行上市、保荐承销、市场化定价、交易、退市等方面进行制度改革的先试先行，并及时总结评估，形成可复制可推广的经验。

　　下一步，我们将重点围绕刘鹤副总理关于科创板建设需要把握好的四个关键点，尤其是落实好以信息披露为核心的注册制改革，以及完善法制、加大违法成本和监管执法力度的两方面工作要求，下大功夫、下苦功夫，全力抓好推动落实。切实树立以信息披露为中心的监管理念，全面建立严格的信息披露体系，完善市场激励约束机制，压实中介机构责任，给投资者一个真实、透明、合规的上市公司，同时，积极推动增加司法供给，大幅提升违法违规成本，严厉打击虚假披露、欺诈发行等各种乱象，净化市场生态。

　　我们深知，设立科创板并试点注册制是一个全新的探索。在探索的过程中，可能会遇到各种各样的困难和挑战，尤其是在科创板上市初期，各市场参与方特别是投资者要重点关注五个方面的新变化：

　　一是发行方式改变后，如何平衡好注册制与把握上市公司质量这对关系，需要经过市场检验，这会是一个大浪淘沙的过程，势必带来退市这个「出口」会更加常态化。二是市场化定价后，与现有 IPO 定价机制有本质区别，企业高估值发行的现象可能会增多。三是开板初期市场供求不平衡，加之新的交易机制需要适应，不排除出现短期炒作、涨跌幅较大的情形。四是科创企业本身由于技术迭代快，投入周期长、不确定性大等特点，需要投资者理性研判，更加关注信息披露。五是在试点初期，科创板的制度创新还需要在实践中进一步检验，有一个逐步磨合的过程，这也可能引发一些市场风险。

　　对于上述问题和可能带来的风险，我们在制度设计时，已经尽最大可能予以评估完善，并做好相应预案。同时我们将坚持边试点、边总结、边完善的原则，持续优化各项制度安排，希望各方对科创板多一份理解、多一点包容，既保持热情，又保持理性冷静，共同应对可能出现的各种问题，共同遵循资本市场内在规律，共同把科创板建设好、发展好。

　　建设上海国际金融中心，是重大的国家战略，也是金融业改革开放的重要任务。国际经验表明，全球或区域金融中心的形成和发展，与一个国家或地区的产业发展、经济崛起贸易强盛高度相关，也与各类金融资源和金融要素的集聚密不可分，这其中，资本市场发挥着不可替代的牵引和带动作用。

　　从发展规律看，一个国家或地区资本市场的发展规模发展质量，很大程度上决定着其在全球资源配置中的地位和能力，国际金融中心的演进变迁史表明，资本市场日益成为国际金融中心建设的重要标志。

　　从要素积聚看，高度发达的资本市场创新活跃、开放透明、机制灵活，往往是资金，信息、人才等各类要素高度汇聚的场所，能够为国际金融中心建设吸引培育一大批优秀的企业、专业的中介机构以及全球化的机构投资者。

　　从市场生态看，资本市场发展中形成的以股份制、法人治理、信息披露、产权保护等为核心的制度机制，有利于激发企业家精神，培育良好的股权文化，促进强化社会诚信契约和法治理念，为国际金融中心建设提供重要的软实力支撑。

　　中国证监会将继续采取有力措施，积极支持上海证券市场、商品期货市场和金融衍生品市场健康发展，积极支持资本市场重大改革开放措施在上海落地实施，积极支持资本市场各类产品、机制创新在上海先行先试，积极支持上海资本市场各类主体做优做强做大。

　　女士们，先生们！

　　改革开放是新时代发展中国资本市场的必由之路，也是推动全球资本市场共同繁荣的重要动力。我们将在新的起点上全面深化资本市场改革，加快推进高水平对外开放，以开放促改革、促发展，努力打造规范、透明、开放、有活力、有韧性的资本市场。同时，我们真诚希望加强与世界各国资本市场的交流合作，互学互鉴，为促进贸易自由化、投资便利化和经济全球化，积极贡献智慧和力量。

责任编辑：卧虫

图片来源：视觉中国、极客公园

AI与区块链领域的创业机会有哪些？

Thu, 23 May 2019 22:06:59 CST

成功的创业者，必须善于掌握趋势与机会，才能颠覆现况、创造改变。AI与Blockchain是正在进行中的创业范式转移，现在，就是AI/IoT与Blockchain/Crypto创业最好的时机。

问题是，当面对这两波大浪，有哪些契机，是创业者应该把握并乘浪而行？

投资人Jamie在密切辅导AI与Blockchain创业者后，分享他观察到AI与Blockchain新创可以把握的三大创业机会，以下是他的第一人称分享整理：

AI机会1：自动化高人力成本的工作

AI最显著的用途，就是优化高成本人力在做的事。例如律师，一小时的机会成本是上万甚至好几万，若律师把他们宝贵的时间，花在找判例、判决书，阅读判决书，进而从中找到有用的参考案例，这对他们来说，是浪费时间。如果有AI可帮助他们更快找到所需要的资料，就可以让他们把时间花在更有价值的事情。个人单位时间成本越高，应用AI的需求越强，为社会创造的价值也越高。

以AW#13团队Lawsnote法学资料库为例，他们利用机器学习（Machine Learning）的技术，将大笔法律相关的资料、数据加以分类、分析，再根据不同的目的，提供给使用者，致力于节省法律人的时间。

Lawsnote共同创办人郭荣彦创业的起心动念，即来自之前当律师时，用了传统的法学资料搜寻系统后，有时还是必须回头用Google查询，因为不管是介面的便利性，还是搜寻结果，两者都与实际需求有落差。而Lawsnote利用演算法，依照关联度，将对使用者较有参考价值的资料依序排列，而这也正是律师们最喜欢的一个功能，通常看了前面三个搜寻结果，就可以找到需要的答案

Lawsnote在2016年7月正式上线，第一年每个月有约两万名法律人使用，使用者留存率更高达65%，是草创期的两倍。2017年9月产品开始收费后，MAU（Monthly Active Users，月活跃用户数）进一步成长到3万人，创业刚满两年，Lawsnote已达到损益两平。

AI机会2：做人类本来做不到的事情
第二个运用AI的创业机会，是去解决人类本来做不到的事情。例如，原本人类做决策时，一次通常只能考虑三、五个因素，但AI可以一次考虑三万、五万个因素。举例来说，当Facebook在判断一位用户，为何要停留在FB首页多一点时间？他为何喜欢这篇，不喜欢那篇内容？这些问题可能就有上万个因素得要考虑。

若你要叫一个人坐在电脑前面，猜测用户现在到网站后，下一秒要看什么内容？看什么广告？在即时的情况下，人类根本没办法考虑到那么多因素，并同步判断该提供什么内容跟广告才好，但现在有了AI就可以。所以这就是为什么Facebook现在首页和广告的优化做得那么好，运用AI，一秒钟可以判断极大量因素，这是人类做不到的事。

所以创业者可以思考，有什么决策判断是得考虑很多因素，以前做不到，现在有了AI可以做到？很多AI新创在为电商做推荐系统，不管是做内容、广告，或是客服的优化推荐，其实都是同一个脉络。如果雇用一位客服专员坐在Call Center里跟消费者互动，可能没办法即时地做出最佳的推荐，因为当下能够考虑的因素太少了。但若做一个聊天机器人，可以同时考虑很多因素，那推荐效果就会比人类好。

例如AW#16团队Rosetta.ai，即提供电商品牌一键建置推荐引擎，他们把商品资料标上40种以上参数，可搭配不同的消费者轮廓，即时分析偏好，做出因应推荐。Rosetta.ai其中一个客户，是AW#15团队、来自韩国的服饰电商Codibook，已有超过百万消费者，业务范围包含日本、韩国、中国、台湾、新加坡、北美、澳洲。他们使用了Rosetta.ai的推荐引擎，营业额成功提高了40%，客单价也提升了32%。像这样的加速器校友合作案例，也是我们很乐见的情景。

同样来自AW#16的香港团队Easychat，可即时掌握消费者在电商中的行为轨迹，让企业能够主动向消费者进行对话销售，电商转换率最高可增至300%。目前91APP、WACA、EasyStore等电商开店平台，都是技术伙伴，可以串接Easychat的服务。

AI机会3：普及化工具
第三个明显的机会是在AI普及化的过程中，怎么样让更多人更容易地去使用，换句话说，就是Auto ML、Auto Deep Learning、Auto CNN、Auto RNN这类型的工具。当年，让电脑从文字介面变成视窗介面后，就多了100倍人可用；把电脑从键盘介面变触控介面，又多100倍人可用。今天的小孩，可能一岁半就学会用iPhone，但我们当年也许要到七岁、十岁才开始使用PC和键盘。所以，创业者可以去思考，怎么把AI的训练和应用变得更简单，就可以让10倍、100倍的人运用。

举例来说，如果建立一个客服机器人，能让客服主管，甚至每一位客服同仁们都可以根据自己的工作习惯训练自己的AI客服，这个AI虚拟化身，就可以完全符合他的需求，让他的工作做得更好。

现在人类还没做到那步，那么该如何帮助人类达到那一步？并不是让每个人都去用Google训练好的Google Assistant，而是让每个人可以训练自己的Assistant，未来社会一定会往那个角度去，在这过程中，也会为创业者带来很大的机会。

而如果你是Blockchain创业者，目前看到的明显机会则有以下三个：

Blockchain机会1：改善交易的速度跟方便性
Blockchain还是要回到初衷，改善人跟人、组织与组织间交易的速度跟方便性。现在看起来不论是Bitcoin或以太坊，在解决这件事上，都有点叠床架屋，在本来的机制下想用一些弥补方式达到类似效果，而不是用一个原生的方式在解决问题。

人与人及组织与组织交易有不同形态。例如当人买东西时，小额消费会用零钱支付，数目大一点会用纸钞，额度再大一点会刷卡或是ATM转帐，更大的话要去汇款，可见从来没有一种支付工具，可以一次解决所有交易需求。但现在的Blockchain世界里，大家好像觉得设计出一种公链，就可以解决所有交易需求，我觉得这恐怕很难存在。在真实世界，会有不同解决方案，在Blockchain的世界，应该也会有不同的应对方法。

我觉得创业者可以思考，要怎么解决一种特定的交易需求？不同的交易需求，应该都有不同的公链或支链能搭配应用。我觉得现在Blockchain世界里，大家已经意识到不是“One chain to rule it all”，不可能光靠一种链解决所有问题。

Blockchain机会2：不同DApp适用不同场域，解决不同问题
第二个机会，就是现在有很多DApp想要运用公链开发去中心化的解决方案。一开始，开发者也会期待有一种公链可以满足所有DApp，但现在看起来并不是这样，这世界逐渐走向，开发不同的公链，设计给不同的DApp使用。现在有这么多不同公链，每位DApp的开发者可以去思考，要解决什么问题？应该可以运用什么样的公链？所以不同公链就会变成不同的小生态系，那每个不同的小生态系，都会有不同的创业机会进来。

我觉得DApp的开发者可以去思考，比如说今天Cosmos公链越来越成熟，那它有什么特色？这些特色可以让你打造一个DApp，去解决一个本来无法解决的问题。

之前很多人都在期待以太坊可以变成一个全能的公链，现在大家理解到不是这样，有不同的公链出现，所以DApp的开发者，就不该再一味地期待以太坊变全能、等待以太坊发展到某个程度，才能让我去解决什么问题；而应该是去找到某个公链、它可以提供怎样的环境，让我去开发DApp，去解决某个我想解决的问题。

Blockchain机会3：随着产业位移速度，在对的时间点做对的事
现在Blockchain世界里，DApp的发展还在偏早期阶段。若参考当初Internet早期发展的经历，就是博弈、游戏类，这些娱乐类型的服务，会有比较多早期使用者和付费用户Blockchain的创业者，如果不是要做底层的公链或比较大的DApp，可以考虑开发这种博奕、游戏类产品，或是其它娱乐性质的东西给用户。

以Netflix为例，Netflix知道它的最终任务，是让消费者更方便的享受数位内容。但当年网路的基础建设还没到位，所以它先从DVD邮寄的服务开始，透过帮大家简化看影片的流程，先累积用户基础，建立用户对品牌的信任。接下来等到网路基础建设成熟，它便开始做串流、再等到用户量够大时，它就开始自制原创内容。

所以创业者要随着产业位移速度，在对的时间点做对的事。若Netflix在二十年前创业时，就投入做原创内容，它面对的第一个难题就是，产业的成熟时间点还没到，即便有这样的创业理念，却没有相关的产业动能支持。创业者如能配合产业发展的生命周期，可以帮助你走得更长远。

对于想要运用AI、Blockchain这两道巨大板块位移，但尚未决定题目的创业者，以上，就是Jamie的提醒，希望对你有所启发。期待10年之后，你就是那位AI世界的Elon Musk、Blockchain世界的Mark Zuckerberg。

转载自 AppWorks Accelerator

SAAS创业两大原罪

Sun, 12 May 2019 10:28:56 CST

相对于美国，中国的 SaaS 创业者面临更多的不确定因素。政策的变化，专业人员的缺乏，一浪又一浪的社会思潮迭代，想要在这个不确定性极高的环境中想要做到很好是很困难的事情。

然而应对不确定性就是创业者的必然挑战之一。除了上述提到的这些所有行业都会面临的挑战之外，有两大挑战是 SaaS 创业特有的。我将其定义为原罪（Original Sin），它们这个时代的产物，我相信也终将随着时代的发展而被克服。

第一个，是客户的长尾特征。

SaaS 软件以低廉的价格，按年付费的方式改变了人们采购软件的方式。正是如此，软件厂商第一次有机会以标准化的软件为海量的用户服务。过去，软件以每套几万几十万卖给几百个客户；如今，软件以几百几千块卖给几千几万个客户。

随着生意的进展，许多 SaaS 企业在规模扩张的时候遇到了困难。比如，一套 CRM 软件，卖给贸易公司很容易，再卖给生产企业就非常困难，即便从产品的角度看起来他们的需求非常类似。这其中很大程度上跟两个行业对信息化需求成熟度、管理理念的差异性有很大的关系。

除了早就扎根于财务领域并实现了规模化客户的软件公司之外，几乎所有的 SaaS 软件在扩张的过程中都会遇到这个问题：客服、协同、销售管理、财务管理……做到第一个 1000 万令人欣喜，到 5000 万变得有些挑战，许多 SaaS 企业在迈向一个亿的过程中困难重重。

拿项目管理软件为例，这是几乎每个行业都会用到的软件。厂商精心设计的种种功能比如看板管理，在走出软件行业之后的客户拓展可以说是举步维艰。建筑行业希望在看板的卡片上加上工期属性；律师行业希望能把庭审材料直接附在卡片上；制造业希望能把这个零件加上具体的尺寸以方便单件流统计……销售们带来的种种线索，要么含着泪让研发消化掉，要么就含着泪拒绝掉。需求轮番碾压过后，产品经理终于做出了能够允许在看板的卡片上增加任意属性的方法，可这又带来了功能的复杂度，客户纷纷表示不会用，于是增加了销售和服务成本。

拿到较多资本的团队则开始向 PaaS 化转型。比如常规的 CRM 软件，可以用作销售管理，可以用作用在生产制造企业，也可以用在贸易行业，他们底层是相同的，通过PaaS化，较少的定制就可以实现客户想要的效果。理想很丰满，现实很骨感，这些动辄上千万大型的研发投入，除去一些样板客户之外，目前我还没有听说收回成本的。企业在无尽的希望PaaS平台成熟 - 客户成熟的轮回中苦苦守望。

我感觉客户长尾这一现状很难在短期内发生较大的改变。SaaS 软件基本上服务于公司的内外部管理，帮忙挣钱或者帮忙省钱。而企业运营的底层管理思路，在中国还没有形成共识。西方各类管理大师的思想已经孕育百年，有许多优秀的职业经理人不断地实践；而中国的现代化企业起步时间比改革开放的时间还要短，更不谈有成熟被广为接受和实践的经营哲学。

在这种情况下粗暴经营是多数企业的常态，企业主只关注成本和收入，而对于造成成本和收入变化的原因和路径缺乏探究的兴致。各种行业自然遵循了自己粗暴发展的路径，软件厂商尝试以一套软件切入不同行业的时候，碰壁是自然的事情。

对于客户长尾的这一特征，选对行业是第一要务，然后在同一个行业不断纵深，是比较稳妥的做法。想要急不可耐的水平复制到其他行业，除非运气，否则这种机会主义倾向几乎总是导致投资的浪费。

第二个，是这一代 SaaS 创业者的局限

我听说过一个故事。一个做数据分析的创业者，产品做得还不错，可客户抱怨不会用。于是他花了好几个月的时间写了一本30万字的使用手册，印出来发给客户。令人悲伤的是，客户不读这本厚厚的手册。

不敢跟用户面对面直接沟通，是我发现的许多这一代 SaaS 创业者的共同特征。他们可以在知乎高谈阔论，在同事群中各种吐槽，可以在朋友面前各种讨论，可就是不敢冲到用户跟前，观察他们，手把手教他们，虚心询问，聆听他们的诉求。

这一代 SaaS 创业者大多数有工科背景，大多数「涉世未深」，对于生意如何进行，生意进展所需要的前因后果缺乏宏观的了解；对于人际关系的复杂度缺乏认识，认为程序能够解决一切问题。

我曾经在广州坐 1 小时的出租跨越高速和乡路到达一个制药厂；也曾拜访离杭州70公里的一个生物科技公司。我总感叹这些企业经营者的魄力和远见，这些充满活力的偏远的企业，一次次刷新着我对「企业应该如何做」的认知，也让我对企业的复杂性有了感性的了解。即便许多人热爱学习参加各种线上课程，上知乎用印象笔记，仍然，这些人都是少数中的少数。大多数在公司、工厂上班的人，工作形态、思考方式与我们有许多的不同。在这种情况下，工科思维总是会碰壁。

如果没有意识的去扩大认知圈的话，你身边会充满这样的人。你招聘来的产品经理有着「深厚的」互联网背景；你的客服小妹可能就是看着抖音长大的；你每天看的媒体资讯也充满着这个行业的所谓的「洞察」。这些信息在不断喂养着你的同时，也在塑造着你，让你狭隘的认为世界就应该是这样的，在面对人际冲突的时候把头扭到一边。

解决这个问题的挑战倒也简单，那就是首先要跟客户建立超越供需的私人联系。不仅要了解他们的最终决定，也要了解他们在做这个决定之前、之后的历程。在金数据，管理团队每个人至少要跟20个客户有私人微信联系。

除了这些身体力行的工作之外，SaaS 创业者要建立不止一套框架。这个时代的人们喜欢用标题和口号来简化问题，但人的情感和理智不是这么工作的。除了工作需要的专业技能之外，心理学、哲学、简单的经济学是需要涉猎的，这些知识，尽量不要嚼二手的。建立多套框架有助于更好地理解客户，有助于做出更为理性的决策。

* * *

冷静的讲，从投资的角度来说，这个时代投资 SaaS 企业的价值，可能不如投资一家受到科技驱动的、处于上升期的传统公司。事实上，目前做得最好的SaaS企业可能是美团、淘宝这样的从流量到管理软件全部提供的超级平台。它们塑造了新的业务形态，统一了业务流程，可以说是完美的标准化软件。

这个时代在滚滚向前，在中国当前的不断发展的格局下，软件厂商可能与行业相辅相成彼此成就，实现更好的结果。长尾的原罪会被庞大的产业慢慢收拢；从业人员也会越来越多元化和成熟。

头图：Photo by Nik Shuliahin on Unsplash

互联网人才的成长之路：写在创业 7 周年

Mon, 22 Apr 2019 22:40:12 CST

前言

在互联网行业工作快十年了，自己在猿辅导参与创业也马上 7 年了。自己始终想总结出互联网人才在成长上大的阶段，于是有了最近的这个心得。其实不一定对，但是也算是思考了很久，所以写出来供大家讨论交流。

不管是做产品、技术，还是做运营，市场，我把一个互联网人才的成长分为四级，每一级对应一类能力。

第一级：执行能力

我对执行能力的解释是：对于比较明确的工作目标和内容，通过对目标进行分析，对步骤进行拆解，以及投入自己的热情和努力，加上一定的沟通和协作，最终可以保质保量的完成工作目标。

刚毕业的同学，不管是做产品，还是做技术，还是做运营，都是做偏执行的事情。这个时候，工作其实是非常具体的，不会需要你花很大的精力来做规化。因为有偏资深的人把关，这个时候其实也相对容易完成目标。

但是，我个人觉得至少有 80% 的人，在这一级能力上都是不太优秀的。为什么呢？因为做好一件事情真的非常难。它需要一个人具备：

对工作的努力和热情。
对工作的一些基础能力的积累。
自我情绪和行为控制，包括转移注意力、自我激励、延迟满足等。
沟通协调能力，包括认知他人情绪和处理相互关系。

以上四点都不容易：

有多少人真正的把工作当作自己的事情，并且投入足够的热情？
有多少人在专业能力上做到的足够的积累？拿研发来说，学校学的数据结构、计算机网络、算法、设计模式这些课程，有多少人是真的是很扎实的？
人很容易懈怠的，自我的激励并不容易。有多少人不需要领导盯着，自己天天抢着多做一些，多学一些？拿研发来说，下班之后有多少人自觉充电学习的？
研发和产品，研发和研发，都是需要沟通配合的，很多研发在这一点上都偏弱。

所以，第一级能力，就挡住了 80% 的同学。

如果你做好了执行，恭喜你，你就是公司应届生里面那前 20% 绩效拿 A 的同学。你们可以获得超额的回报，并且可能获得晋升的机会。

但是，这仅仅是刚刚开始，让我们看看后面还有哪些能力需要积累。

第二级：迭代的能力

我对迭代的理解是：它包括自我迭代和工作迭代，方法上都是通过：主动学习、主动复盘、关注数据和分析数据。通过这些方法，整理出工作或者生活的一些概括的规则、模型或方法论。

执行力虽然很重要，但是更重要的是背后的思考和总结，否则就是使用蛮力。任何事情，按理说你做久了，都应该通过总结，形成一些做事情的经验。最终这些沉淀下来的经验，才是你和别人竞争的优势。

迭代的能力听起来很容易啊，为什么我把它单独作为一级呢？

因为这是一个听起来容易，执行起来很难的能力。

迭代能力做得好，首先应该例行化，一个人应该定期地做总结和反思。这就类似于 Scrum 将回顾会议（Retrospective Meeting）作为例行会议一样，让组织定期迭代。但是能够坚持按周、按月、按年总结反思的人还是偏少。最近一个朋友推荐《曾国藩传》，他说书里写道曾国藩按天为单位做自我反思总结，还把这些内容分享给周围的人，这就是人家牛逼的地方。

迭代能力做得好，也需要文档化。你应该用任何书面的方式把它记录下来，可以是纸质的，也可以是电子的（比如 Evernote 等）。《原则》、《卓有成效的管理者》等书里面都推荐了这个方法。因为文档化的内容，更方便做复盘和总结。文档化这件事情也很难坚持，因为相对来说比较枯燥。

举个例子：我现在觉得某支股票很厉害，买了一些它的股票。我如果把这些买下它的理由写下来。然后过了半年，假如这个股票跌了，那我就得看我当时的决策为什么不对。这相当于一条一条打自己的脸。如果没有文档化，这个事情就容易被糊弄过去，那我得到的总结就不够深刻了。

迭代能力之所以重要，是因为个人成长之路很多时候无法依赖于老师教，只能通过自我学习，而迭代总结就是最好的个体学习方式。

第三级：开放和组织能力

开放能力是指：自我客观评价，并且愿意倾听的能力。组织能力是指：能够把一群人推动做好一件事情。

拥有前面两级的能力，已经是一个很优秀的职场人士了。但是这个时候就特别容易骄傲，比如：

总觉得自己特别牛逼。希望用自己的一些点子一下子带来竞争优势。
总觉得与自己合作的同事水平一般。比如产品觉得技术拖后腿开发慢，还老出线上事故。技术觉得产品老改需求，而且功能上线后并没有见到什么效果。产品技术觉得运营老是搞特别复杂的活动，不会做减法。运营老觉得技术支持不到位，总是说没资源排期。
总觉得竞争对手的策略都是失败的，同时认为自己的策略都很厉害。

自我客观评价，需要个体首先要对自己有一个清晰的判断，认知到自己的优点和短板。一个人战略能力强，关注细节的能力就差；一个人专业能力强，统筹业务的能力就差。不可能一个人各方面都是全才。因为很多事情，还是靠时间投入积累出来的，没有足够的时间积累，很难说自己就是这方面的专家。

自我能够客观评价之后，就会做取舍，放弃一部分东西，同时获得一部分东西。放弃这件事情其实很难，是反人性的。但是好多时候做企业定战略的时候，也是取舍，很多时候战略企业是结合自己的团队、现状等各种具体的情况做出来的取舍。

自我客观评价之后，也容易对他人进行客观评价了，既然看自己都知道看长处，那看别人也应该看优点。组织分工的时候，利用大家各自的长处，就容易形成合力。评价员工的时候，也应该看人家的长处，除非他的短处限制了他的工作产出，否则并不需要按短处来打分。比如：一个牛逼的程序员，但是很内向，只要这个不影响必要的沟通，否则他内向点就内向点呗，只要他的代码厉害，沟通上的短板影响不大。

自我客观评价的能力难点在于人都会高估自己，低估别人，所以需要多做自我提醒。一件事情如果别人思考得更久，但是结论和自己的不一样，就应该多思考一下再做判断。

能够做到自我客观评价之后，通常也就会注意倾听了。因为当前这种社会组织形式下，决策者在信息量上并不占优，所以只有足够倾听，获得足够的信息量，才可以获得高质量的决策。

说完开放能力，再说说组织能力。

组织能力，是一种招聘和培养核心班子的能力。在之前的能力级别，都依赖于自己更多，而在这个级别，依赖于别人更多。不管是做决策还是做执行，本质上你离不开别人了。如果最大化你的价值和组织的价格，是需要学习的。优秀的人可以通过培养，招聘，授权，聚焦，管理非常多的人和事情。

第四级：战略能力。

战略能力是指：能够通过思考，产出高质量竞争策略的能力。所谓的高质量，就是从结果看能够产生商业竞争上的优势。

战略能力看起来简单，但实操无比困难。你得抵挡诱惑，决定做什么不做什么；你得构建有效的竞争手段；你得最终形成互城河。你的对手一点都不笨，你想得到的别人也想得到，你要假设面对的是一个完美对手。用最坏情况下，打明牌也能成功的方式来获胜。

也因为战略太重要了，所以初创公司的 CEO 值得拿超过 50% 的决策权和相关股份。当然，他也承担了企业最大的成败因素。因为战略错了，什么都错了。

我个人对战略能力的亲身实践非常少，但是我所在的猿辅导公司，从最初的从成人教育转到 K12 领域，到之后的专注在线直播课业务，都给我很强的感受：原来战略定得好可以这么厉害。我也希望在这方面能够持续学习提高。

小结

第一级：执行能力。
第二级：迭代能力。
第三级：开放和组织能力。
第四级：战略能力。

返佣社交电商江湖：冒险的创业者疯狂的小b

Fri, 12 Apr 2019 11:58:02 CST

花生日记被罚事件之后，一批类似模式的分销返佣社交电商也引起公众关注，有关该类社交电商多层级的分销返佣制度再次引起热烈讨论。杭州西湖区日前签约的企业落地项目中就包含了一家名为“粉象生活”的优惠券分销返佣社交电商。亿邦动力希望通过揭开粉象生活面纱一窥优惠券分销返佣社交电商生态，试图理清该领域的风险和未来方向。

粉象生活和其分销制度

——3个分销层级、可裂变

据了解，粉象生活为杭州粉象家科技有限公司旗下平台，其创始团队来自阿里妈妈，目前主要业务包电商CPS、金融CPS和粉象品牌优选等。在微信公众号上，粉象生活介绍自己为电商内部优惠券领取平台，不同级别的用户通过分享优惠券或分享商品，可获得不同程度的返佣。

在粉象生活APP里，有各类平台优惠券的导航模块以及分销模块，此外还有商学院模块，呈现分销生活的各类分销培训和推广宣传素材。

值得注意的是，与花生日记、高佣联盟等优惠券分销返佣平台相比，粉象生活除了给淘系APP导购外，还接入了一大批其他平台和品牌，包括拼多多、京东、一号店、飞猪以及其他车票机票和团购外卖等平台。用户微信授权粉象生活，填写邀请码后，即可成为其普通会员。

粉象生活的分销制度分为3个层级，包括普通会员、VIP和合伙人。普通会员不可裂变粉丝，只能自己购买，普通会员要想成为VIP，需要每月交68元的会员费，成为VIP后即可邀请粉丝获得佣金奖励。而普通会员要想成为合伙人，则需要缴纳每月198元的会员费，而且需要累计推荐20个VIP会员。

粉象生活规定，不同层级的用户自购和分销可获得的返佣额度也是不一样的。其中普通会员自购享受返佣最高达51%，分享可获得返佣最高达10%；VIP自购和分享可获得的最高佣金分别达82%和31%；合伙人自购和分享可获得的最高佣金分别为91%和40%。

值得注意的是，粉象生活规定VIP等级与合伙人等级下面可分裂发展，这些分裂的会员都属于进行分裂的第一个VIP和合伙人的团队，而且每拉来一个会员成为VIP，进行分裂的领头VIP与合伙人可获得相应的奖励。

粉象生活相关运营人员表示，这个推荐拉会员的裂变可以无穷进行下去。“A推荐B，B推荐C，C推荐D，无限下去，都是A的团队。”

返佣社交电商生态和从业者

—— 平台多、小b“疯狂”

亿邦动力了解到，目前，包括花生日记、高佣联盟、美逛、红人装等一大批从淘系平台优惠券切入的分销返佣平台，已组成了一个分销返佣生态。

来自阿里妈妈的相关数据显示，从2011年到2018年，阿里妈妈分发给推广者的佣金从12亿元增长到350亿元，2019年可能超过500亿元。无疑，数百亿元规模的蛋糕催生了花生日记、粉象生活等一大批平台。

除了平台形成优惠券分销返佣的社交电商生态外，围绕平台“做生意”的一众小b分销者也形成了一个围绕各自平台组成的小b生态。相关数据显示，目前已有数百万人加入到上述平台进行分销赚钱，在他们的朋友圈里，呈现着各种该平台可赚钱的语录和各类该平台推广素材，营造出一种“可发大财”的疯狂之感。

如下图所示，几位粉象生活VIP和合伙人的日常朋友圈可以作为典例：

事实上，除了淘系传统电商的推广平台外，目前，围绕着拼多多等各类社交电商，也涌现出了一大批从优惠券切入的分销返佣平台，如多多进宝、多多超人等。

有业内人士分析，随着各类电商模式和大玩家的相继涌现，未来还会有更多的推广分销平台出现。“有推广机会就会有公司出现，当然也会有做这类推广的小b微商。”

模式风险？

分销层级可能是最大的坑

事实上，这种裂变式分销推广电商平台是一步步发展到如今的。据了解，淘客推广一开始的主战场在微信，大批量淘宝客在朋友圈发淘口令信息，但不久便遭到微信的封锁。随后便有了各种推广分销电商app，不过一开始该类平台多为一级分销制度，而随着社交电商的不断发展和深入，类似花生日记、粉象生活这样的可裂变的分销返佣社交电商平台崛起。

目前，包括粉象生活、花生日记等在内的分销返佣返佣社交平台都是借助于微信进行分销，用户既可自购，也可分销，分销制度多为多层级，而且VIP可裂变发展下级。

“所有人既是顾客又是代理，代理划分多层级，大家都可以按照自身定位来赚钱。这是一个颠覆性的变化，谁能烧钱推广，谁能拢来最多淘客推手，那么谁就可以圈到最多的用户。”有分析人士在贴吧评论称。

某导购电商市场负责人则指出，处在淘系里的还只是一个范围，未来该类分销返佣平台会把更多不同种类的平台囊括其中。在其看来，会在多级代理基础上，向多平台延伸，整合全网主流电商与不同服务平台。

值得注意的是，虽然该类平台很多已获得资本的青睐，不过目前来看，也存在很大风险。

最主要的便是传销风险。就在上个月，花生日记便因涉嫌传销受到了广州市工商局行政处罚，罚款150万元，没收违法所得7306万元。决定书中指出，从2017年7月28日至2018年9月25日立案期间，花生日记以平台运营商可获取其发展的会员所购买的商品一定比例的佣金为诱饵，发展了多个粉丝数量多、流量大的流量运营公司作为其分公司，再由这些分公司去管理运营商，运营商负责发展会员，按照层级提取酬金。

决定书指出，花生日记通过设定“平台（分公司）—运营商—超级会员—超级会员... ...超级会员”的层级式管理架构，采取多层级佣金计提制度和会员升级费用等手段，发展会员2100多万人。

有社交电商平台负责人表示，分销类社交电商会迅速起量与其通过微信裂变有很大关系，但发展多级分销制时，很可能会涉及到传销。“这也是平台有可能触碰到的毁灭性的‘坑’，需要特别注意规避。”

虽然花生日记被罚之事就发生在上个月，然而，不少用户却认为，包括花生日记、粉象生活在内的分销返佣平台依然很有价值。问及原因，其表示，“可以让我兼职赚钱” 。而在微信小程序和各应用市场里，一些新的多层级分销返佣社交电商还在不断冒出，新的创业者仍在继续前进。

如何化解？

转向一级分销或是未来出路

即便有风险，仍有如此多的分销返佣社交电商出现，其存在的价值和背后的广大市场无须赘述。然而，这类平台想要长久发展，必须规范化发展。

据了解，目前有关该类分销返佣社交电商涉及法律风险的点主要在其分销层级上。正常为一级分销，而与之对应的则是多级分销。两者的区别为分销层级的多寡能直接决定用户能抽取佣金的对象群体。在一级分销中，用户只能从自己直接接触的群体中获取回报；而多级分销模式下，用户还能发生间接接触的群体身上获得收益。

有关传销的法律方面，《最高人民检察院、公安部关于公安机关管辖的刑事案件立案追诉标准的规定（二）》规定：“涉嫌组织、领导的传销活动人员在三十人以上且层级在三级以上的，对组织者、领导者，应予立案追诉”。

为此，包括云集、贝店等平台在获得前期积累后，都纷纷调整分销政策和商业模式，全面转向一级分销和会员制电商。

一位曾为女装电商高管，如今为某社交电商平台负责人的业内人士告诉亿邦动力，随着电商法的落地实施，全面推行一级分销也许会成为未来所有社交电商平台的共同选择。

“多级分销的模式曾让很多社交电商尝到了甜头，但在完成了初期的原始积累之后，想要百尺竿头更进一步，让企业合规发展，必须要做调整。”

然而值得一提的是，栖身在各大分销社交电商平台的小b分销商们，随着平台分销政策的调整，则会不断流走于各个平台之间，并寻找新的政策更为宽松的平台。

“哪里有钱赚，就要到哪里啊！”某化妆品小b微信分销者向亿邦动力表示。

据了解，2017年年底，云集调整分销制度后，有传言称上万名“店主”跟随四名神秘“操盘手”一起转投杭州另一家社交电商平台。

有上述发动迁移平台的神秘”操盘手”曾向媒体坦言：“底层店主单纯通过销售商品的话，几乎是赚不到钱的……底层店主最大的驱动力其实一直都是那个拉新人加入返还的佣金。现在从多级分销转一级分销，平台合规了，他们也赚不到钱了，肯定要出逃换平台了。”

如何让你的创业项目估值10亿美元？ | 机器之心

Sat, 06 Apr 2019 19:00:14 CST

假定你想创办一家大型公司，就需要风投募资以扩大规模。当然，这可能无法适用于所有人。我们有足够的理由去寻找具备可持续业务发展能力的利基空间。如果一直尝试募资的你始终无法清除必要的障碍以验证投资的合理性，那么，最终只会徒劳无获。六成以上的初创公司都倒在 A 轮融资前。

那么，该如何选择市场？请回答以下六个关键问题：

市场规模是否足够大？
是不是红海市场？
现代化是否成熟？
是否容易被去中间化？
盈利模式是否可行？
是否可以利用现有资源扩大规模？

市场规模是否足够大？

规模很重要。

很多时候，人们会沉浸于自己的创意以至于忽略了评价其所追寻潜在机会的市场规模──TAM (total addressable market，潜在市场) 过小将会限制你的发展上限。问题之一就是太过关注市场「总量」而忽视了市场「潜在性」。

譬如，汽车行业市场规模巨大，但如果你计划成立一家小型货车公司，那你的客户市场只有家庭。这只是整个市场的一小部分，而你的 TAM 远比整个汽车行业要小。除此之外，你的 SAM (serviceable addressable market，可服务潜在市场)，或者你真正能够定位的客户群体，只是 TAM 的一部分，甚至更小。

针对 TAM 的规模大小，千万不要自欺欺人。如果 TAM 太小，投资人会将你拉回现实，而且在未来的某个时间点，你将无法募集更多资金──因为潜在结果无法证明投资的正确性。在飞轮效应出现之前，通常需要充足的资本去培育市场规模。Eric Jorgenson 提出的飞轮效应代表着一种可以产生动力的积极反馈循环，该循环能不断提升持续性努力的回报。假使你无法筹集足够资本支撑足够时间，那么创业只能中道「崩殂」。

以两个具有极大潜力且分散度较高的行业为例：日托服务业与建筑业。

过去五年，全美的日托服务业增长了 3.2% 且 2018 年的营业收入达到 530 亿美元（数据来源：IBISWorld），市场没有出现寡头玩家（高度分散）。这也是 Chris Bennett 为了 Wonderschool（家庭学前教育解决方案提供商）从 Andreessen Horowitz 及其他投资人那里募资的原因（募资额超过 2.4 千万美元）──通过建立家庭幼儿园和日托服务平台抢占市场。如果 Wonderschool 所占市场份额到达 2%，其年营业收入就会超过 1 亿美元。

根据美国经济分析局的统计，2017 年全美建筑行业员工薪酬总额超过 5.17 千亿美元，该数据自 2010 年的上涨幅度已超过 150%。尽管收入预期大幅增加，建筑业却面临着严重的劳动力短缺危机。如果有人可以整合或打造建筑市场的劳动力供应体系，这毫无疑问将是一个巨大的市场机遇，可使你的企业估值超过 10 亿美元。

是不是红海市场？

追逐不受欢迎不被重视的行业。

硅谷创意多来自能够解决硅谷问题的那伙人。这也是硅谷有许多营销自动化、工程 BUG 跟踪及项目管理公司的原因。当然，如果你能打造下一代客户关系管理软件或设计协作公司，你也可能成功。因为倘若你能从 Salesforce（客户关系管理系统）或 Slack（工作协同通讯软件供应商）抢来重度依赖的客户，你的确应该成功。绝大部分创业者基于其日常生活中所经历的痛点与挑战，设计解决方案。因此，大部分科技公司是在解决创始人自己的问题。这点太司空见惯了。所以，在营销、工程及销售软件等红海领域中，竞争十分激烈。如果想增加成功的可能，你的思维就该跳出硅谷。

在科技泡沫之外还有一处新世界，那儿的人们被相同的问题所困扰。

农民、卡车司机、商铺与饭店员工、政务部门、建筑行业，名单很长。你知道什么产业最大吗？殡葬业。每天都有人会离开这世界，必须埋葬或火化。这是一门大生意，客单价从几百到几千美元不等。在美国，遗体火化的平均成本是 1.1 千美元。Tulip Cremation 一直致力于创新火葬业务，且成绩不俗。当然，客户肯定希望这种业务尽可能不发生。

全美每天会有约 7 千人离世。这块 TAM 很大

现代化是否成熟？

老醋新瓶。

调研具体行业的长期业务流程是甄别巨大市场机会的一种方法。能否通过技术创新驱动颠覆某个流程？我称其为「陈旧模式」的机会。如果你能在一个庞大陈旧的产业中辨别出某个关键、大体量的业务或流程亟需升级（速度、便捷及质量等方面），发财的机会可能就在那。

在我未成年前，我母亲在纽约创办了一家货运代理公司。暑假时，我会去那帮帮忙，学习如何处理提货单，通过电话及传真协调集装箱。那会儿还是上世纪 90 年代初期。我母亲一直经营那家公司到她退休，但业务模式始终没有太多创新。她仍然与那些主要航运公司中固定的业务员联系，但无法有效地获得所有货运公司的报价──因为这是一个纯手工流程。Ryan Petersen 于 2013 年创办了 Flexport，挑战传统业务模式。Flexport（提供海陆空货运的透明化服务和授权代理经纪人服务的美国公司，货运业 Uber）已成功募资超过 10 亿美元，计划在未来 6 年来完成货运代理行业的现代化。

提货单是国际货运代理行业最终重要的单据之一，这些古老的纸质单据至今仍在使用

大家想想，还有多少行业的业务实践尚未完成现代化。律所和咨询公司基本上都拥有销售合作伙伴，并作为代理经纪人将工作委托给公司雇员，从中抽取高额佣金。好莱坞经纪人帮助演员寻找通告，以收取大量居间费用。多年以来，律师、顾问与演员一直如此工作。但是，谁规定总该是这样？这种代理经济商模型一直被各行各业奉为圭臬，是该运用先进市场技术取而代之了。

与经年累积的商业模式竞争，并非易事。如果你还不是业内人士，则难上加难。我的建议是寻求拥有广泛资源及良好信用的业内专家合作。通过这种方式，比较容易获得行业信任，赢得关键用户。如果你能证明在小范围内证明解决方案有效，其他公司会被迫紧跟趋势，否则就会落后。

Atrium（运用现代技术向初创公司提供法律服务的美国公司）正以此策略进入法律行业──以透明定价技术为驱动，创新律所业务模式。Justin Kan 与一家律所合作，共同解决此问题。Atrium 能够解决客户的两大痛点，工作低效与收费过高。过去，收费过程是一个黑箱，客户面对一堆计费小时的发票，满脸懵圈（律师真的花了 4 个小时写封邮件？）。现在，客户能更好地了解钱究竟花在什么地方。Atrium 建立了业务流程的问责制与透明性。此举前无古人。之前，游戏规则一直是那样。

有时，你可以完全绕开旧势力。Opendoor（房屋买卖交易网站）正在颠覆房地产行业，允许用户立刻偿还房贷以购买新房。房主可以将房屋出售给 Opendoor 且一周内获得购房款，而不是与代理商缠斗数周乃至数月后，才拿到购房款支付新房首付（过去就是这样）。Opendoor 无需与房地产商虚与委蛇，将自己变成买方，轻松踢出老玩家，成功坐上牌桌。Opendoor 颠覆了游戏规则。

是否容易被去中间化？

玩转系统。

猎头行业因其极高的客单价备受瞩目（通常收取首年年薪的 20-30%，且猎头一名高管的收益能高达六位数）。正因如此，招聘市场已经一片红海──招聘网站 Hired, 码农求职平台 Triplebyte, 招聘初创企业 Vettery, 创投平台 AngelList 旗下 A-List 及其它数不胜数的公司。行业难题是老板们总有办法绕开你，逃避巨额佣金。当用人方在平台上找到不错的求职者时，如果信息尚未进行技术处理或编辑，下载简历、寻找邮箱都是再简单不过的事。如果求职者共享领英或个人主页，那联系他们就更方便了。

招聘公司尝试通过向求职者提供签约返点来避免去中间化，而用人方可以轻松应对──从节省的佣金中拿出更大比例给求职者返点。只有一种方法可以阻止人们绕开市场，即开发机会成本更高的产品和功能。如果无法建立用户粘性和忠诚度，那你最好学会亡羊补牢。

大多数初创招聘公司面临的最大挑战是，确认求职者是否已经接收工作、完成交易。AngelList 的强大之处在于其能够确认信息，因为求职者会更新自己的 AngelList 履历。一旦求职者在 Pared 上更新自己的工作履历后，AngelList 就会立刻向用人方发出账单。除了领英外，没有其他招聘公司具备这种验证能力。竞争对手必须在没有开放 API 接口的条件下，实时监控所有求职者的领英履历（几年前，领英就已经关闭了大多数合作伙伴的 API）。除非他们违反领英政策去爬取数据，否则这工作几乎不可能自动化处理。领英本可采用 Hired 模式，但现在采用的 LinkedIn Recruiter，可通过获取用户资料的搜索权限以寻找称职的求职者，从而不必担心去中间化，另外，还能提升分级筛选的经济效益。只有极少数公司具备如此规模及海量关键数据，所以，用人方愿意付费购买最顶层的筛选权限。

要么每月支付 99 到 399 美元，要么呆呆的刷 AngelList 网站，寻找求职者的邮箱，私信 twitter 或 instagram。

还有一个关于去中介化的例子，就是设计师市场。

当使用类似 Dribbble（用户可以在这里浏览设计师的作品集）的服务时，我可能直接搜索设计师的个人主页或简历，直接给他们发邮件，不会付费订阅设计师。然而，在 Upwork（自由职业平台）上，我就很难说服一起工作的动画师离开平台，直接合作。Upwork 拥有完备的平台合同及协议，保障承包方的工作成果及劳动所得。他们还打算构建平台信用体系，这样平台用户就没有理由离开平台──用户会因此失去宝贵的正向反馈。Upwork 创造了安全感、方便感和认同感，绕开了现有竞争市场。所以，用户切换成本太高。如果你创造的工作和产品真的有价值，就不太可能流失客户。

作为投资人，你需要在撒币前确定市场参与者能否说服供应商在平台外交易。否则，你可能血本无归。

Pared 的用户群覆盖多种语言，所以我经常需要翻译。我使用翻译服务 Gengo，它允许我将文章提交给全世界各地的翻译市场，并在几小时内获得反馈。因为我最关心速度，翻译者能向 Uber 司机那样相对随意地替换，所以，我压根不想绕过系统。该市场供应商网络的重要性远高于个人提供商，这就是其优势所在。Uber 与 Gengo 采用盲选匹配模式，这种供应-选择模型中的参与方几乎不可能规避平台。我想要访问翻译和司机的网络，而不是某个具体的人，因为我不需要一个特定的翻译或司机。针对设计师与保姆而言，我真正喜欢他/她且希望再次合作，所以，我将想尽一切办法绕开市场。

盈利模式是否可行？

好好算账。

开始创业前，你必须弄清楚潜在收入。商业常识：潜在收入与价格和数量相关。如果业务的交易频率或者客单价很高，那么创业一定会成功。发展上限受 TAM 限制，说地更确切些，与 SAM 相关性更高。

如果你的创意符合这个公式，请立即私信我

如果你打算辞职创业而产品只是单次需求且价格极低，一定得慎之又慎。此判断同样适用于产品单价达到 10 万美元但全世界只有 5 个客户的情况。假如你提供的服务类似 Hired，客户愿意为每个工作机会支付 1 万美元，又或者类似 Uber，客户每年会出行 200 次，你就找到了一个赚大钱的生意。说回建筑业，如果你能将建筑工人的合同货币化，那你的公司就进入了市场规模极大且客单价极高的行业。倘若公司能在一年中满足建筑项目的所有需求，获得多份合同，这就能提高交易频率。二者任得其一就已经很厉害了，而两者兼具就是现象级项目。

弄清楚如何从市场获利，就十分重要。采用订阅模式还是交易付费模式？你必须选择正确的商业模式，这取决于你的用户场景。如果渠道以后可能会出现去中间化，那么（按照领英模式）在前期渠道收取订阅费用可能是稳妥的选择。如果你希望长期参与，可能需要考虑基于折扣的订阅模式，因为这就可以锁定收入。

假使你的获客成本过高，由于你的客单价或交易频率高，那么这种商业模式就不太可行。切记。如果你能够让客户为每笔交易支付 500 万元，但却需要一个地推销售团队，好吃好喝招待客户，那么就太不划算了（除非客户转化率奇高，且客户都愿意去沙县小吃。）。

Broom Store 与 Christmas Cards R’U 的商业模式都不太可行

是否可以利用现有资源扩大规模？

寻找加速器。

从无到有创建市场非常困难。当我和侄子玩马里奥卡丁车时，我就是在寻找加速器帮助冲刺。许多客户市场开拓十分困难，因为你必须创造之前不存在的供需配套设施。你得尝试创造新的行为模式，这原本就很难。然而，利用乘数效应帮助提升供需规模，就会事半功倍。

我们创办了酒店劳动力市场 Pared。因为我的联合创始人深知餐馆运营最大的麻烦就是人员配备。现在的解决方案并没有颠覆性改变：发布到本地报纸或 Craigslist 的分类广告。

我们认为必须找出更好的方法。

由于酒店行业的信息网络十分完善，我们可以利用现有网络更快地掌握供需信息。食品加工商许可证等行业标准便于我们高效快速识别过滤供应商。配送公司可以充分利用国内餐饮连锁及特许经营店迅速发展，仿照外卖送餐公司 Doordash 之于芝乐坊餐厅和送餐应用 Uber Eats 之于金拱门，扩张业务版图。还可以通过立法推动供需增长。旧金山的 Skip 和 Scoot 等滑板车公司能够在市政决策的帮助下抵挡来自 Lime 和 Bird 的竞争。寻找那些具备加速器（如现有网络、行业标准及认证、国家和地区连锁或特许经营及立法等）的行业，可以加速发展。此外，你必须学会如何利用资源。

上述建议大市场和小市场全都适用。不是所有人都需要进入十亿美元量级的市场。针对那些千万级或亿级的利基机会，没有什么不好意思的。事实上，许多这样的利基空间可能还未被发现，且竞争度极低。竞争程度较低或先发优势都可以增加成功的可能性。如果立志不鸣则已一鸣惊人，就得谋定而后动。如果成功路径只有一条且过程凶险，那么真该三思而行。但如果存在许多达到成功的路径，那你可能已经找到了自己的那片市场。如果你真正关心如何解决问题，且在这片锚定的巨大市场中具有不错的人脉资源，那必须时不我待。

原文链接： https://medium.com/swlh/finding-the-next-billion-dollar-marketplace-6-questions-to-ask-yourself-a78d18a50d21

一文了解科创板第一批IPO受理企业详情

Fri, 22 Mar 2019 20:30:00 CST

【TechWeb】3月22日，今日晚间，科创板第一批IPO企业名单相继公布，截至目前，上海证交所官网公开了9家科技企业并附上了这些公司递交的招股书材料，分别是晶晨半导体、睿创微纳、江苏天奈科技、江苏北人机器人、利元亨、容百科技、和舰芯片、安翰科技、科前生物。据统计，这9个项目拟合计融资金额为109.88亿元。

其中，和舰芯片融资金额25亿元最高，科前生物居次席，融资金额为17.47亿元，容百科技融资金额为16亿元，排在第三。

以下是企业详细信息：

1.晶晨半导体

晶晨半导体（上海）股份有限公司的主营业务为多媒体智能终端 SoC 芯片的研发、设计与销售，芯片产品主要应用于智能机顶盒、智能电视和 AI 音视频系统终端等科技前沿领域，业务覆盖中国大陆、香港、美国、欧洲等全球经济主要区域。

公司商业模式属于典型的Fabless模式IC设计公司，将晶圆制造、芯片封装和芯片测试环节分别委托给专业的晶圆制造企业和封装测试企业代工完成，自身则长期专注于多媒体智能终端SoC 芯片的研发、设计与销售，已发展成为全球布局、国内领先的集成电路设计商。

2.和舰芯片制造（苏州）股份有限公司

和舰芯片拟融资25亿元，募集资金用于扩张8英寸晶圆制造产能，在现有12英寸和8英寸制程基础上进行工艺研发，同时扩大28nm和40nm等制程的产能。

和舰芯片主要从事12英寸及8英寸晶圆研发制造业务，其中，主要从事8英寸晶圆研发制造业务，涵盖0.11μm、0.13μm、0.18μm、0.25μm、0.35μm、0.5μm等制程；公司子公司厦门联芯主要从事 12 英寸晶圆研发制造业务，涵盖28nm、40nm、90nm 等制程；公司子公司山东联暻主要从事IC设计服务业务。公司为全球知名芯片设计公司提供中高端芯片研发制造服务，产品主要应用于通讯、计算机、消费电子、汽车电子等领域。

3.江苏北人机器人

江苏北人的主营业务为提供工业机器人自动化、智能化的系统集成整体解决方案，主要涉及柔性自动化、智能化的工作站和生产线的研发、设计、生产、装配及销售。

公司汽车行业客户包括赛科利、上海航发、联明股份、浙江万向、宝钢阿赛洛、一汽模具、东风(武汉)实业、上海多利、西德科、海斯坦普等大型企业，产品主要服务于上汽通用、一汽大众、一汽红旗、上汽大众、上海汽车、长安福特、东风雷诺、宇通客车、长安马自达、吉利、北京汽车等品牌汽车厂商。

公司在航空航天、军工、船舶、重工等高端装备制造领域拓展业务，开拓了包括上海航天、沈阳飞机、沈阳黎明、卡特彼勒、西安昆仑和振华重工等在内的多家大型客户。

4.广东利元亨智能股份有限公司

广东利元亨主要从事智能制造装备的研发、生产及销售，为锂电池、汽车零部件、精密电子、安防等行业提供高端装备和工厂自动化解决方案。公司是国内锂电池制造装备行业领先企业之一，已与新能源科技、宁德时代、比亚迪、力神等知名厂商建立了长期稳定的合作关系。在专注服务锂电池行业龙头客户的同时，积极开拓汽车零部件、精密电子以及安防等行业的优质客户，提升在智能制造装备行业的地位。

5.宁波容百新能源

宁波容百新能源科技股份有限公司主营新能源锂电池正极材料生产销售。主要产品包括 NCM523、NCM622、NCM811、NCA等系列三元正极材料及其前驱体。三元正极材料主要用于锂电池的制造，并主要应用于新能源汽车动力电池、储能设备和电子产品等领域。

6. 武汉科前生物股份有限公司

武汉科前是一家专注于兽用生物制品研发、生产、销售及动物防疫技术服务的生物医药企业，主要产品是猪用疫苗和禽用疫苗。2017 年，公司在国内非国家强制免疫兽用生物制品市场销售收入排名第二、在非国家强制免疫猪用生物制品市场销售收入排名第一，并分别于2011年、2016年荣获国家科学技术进步奖二等奖。

公司拥有猪伪狂犬病疫苗、猪流行性腹泻变异毒株疫苗等市场领先地位的优质产品，目前，公司已与国内大型养殖企业如温氏股份、牧原股份、正邦科技、扬翔股份、中粮肉食等建立了长期的合作关系。

7.烟台睿创微纳技术股份有限公司

睿创微纳的主营业务为红外MEMS芯片、探测器、机芯及整机的研发、生产和销售，是一家专业的红外成像整体解决方案提供商。其专业从事非制冷红外热成像与MEMS传感技术开发的集成电路芯片企业，致力于专用集成电路、MEMS传感器及红外成像产品的设计与制造。公司是高新技术企业，建有山东省红外成像与光电传感工程技术研究中心和山东省光电成像技术工程实验室。公司产品主要包括非制冷红外热成像MEMS芯片、红外热成像探测器、红外热成像机芯、红外热像仪及光电系统。

8.江苏天奈科技股份技术有限公司

天奈公司（Cnano Technology）致力于纳米碳管、石墨烯的研发、生产及应用性开发和销售，是一家具有自主研发和创新能力的高新技术产业。商业化应用领域主要为锂电池导电浆料等应用；我们拥有多壁碳纳米管制备的相关专利，以及碳纳米管批量生产的技术。

公司产品包括碳纳米管粉体、碳纳米管导电浆料、石墨烯复合导电浆料、碳纳米管导电母粒等。公司客户有比亚迪、ATL、CATL、天津力神、孚能科技，SABIC公司、Total、Clariant和Polyone等国际知名化工企业展开工作。

目前公司是中国最大的碳纳米管生产企业，碳纳米管及其相关复合材料领域处于全球领先水平。公司掌握的碳纳米管制备技术已经别国际知名化工企业SABIC公司认可，公司通过技术授权的方式授予SABIC公司使用相关技术并收取技术授权费。

9.安翰科技（武汉）股份有限公司

安翰科技聚焦消化道系统健康，依托涉及精准磁控、专用芯片、人工智能、智能制造、微光学成像、图像处理、无线传输等多个技术领域的新一代胶囊技术平台，主营“磁控胶囊胃镜系统”机器人的自主研发、生产、销售及服务。

安翰科技研发的“磁控胶囊胃镜系统”机器人突破性地实现了对人体进行“不插管做胃镜”的胃部检查，目前该公司已进驻31个省市的数百家医院及体检机构，并远销法国、匈牙利和阿联酋等海外市场。

以上企业的相关情况，由TechWeb从上海证监会官网披露信息摘录（http://kcb.sse.com.cn/renewal/）。

科创版上市的市值要求，你的企业符合吗？

Sun, 17 Feb 2019 23:01:16 CST

2019年1月30日，中国证监会发布了《关于在上海证券交易所设立科创板并试点注册制的实施意见》，并同时发布了《科创板首次公开发行股票注册管理办法（试行）》和《科创板上市公司持续监管办法（试行）》。随后，上海证券交易所起草了《上海证券交易所科创板股票发行上市审核规则（征求意见稿）》等6项配套业务规则（详见附件）向社会公开征求意见。

在上交所发布的科创版上市规则讨论稿中，相信有部分内容在最终出台的文本中会有调整，但是，上市条件方面的内容最终应当不会有大的修改。因此，如果关注中国资本市场这一重大改革事项的企业家们，可以现在就对照目前讨论稿中的上市条件，对自家的企业进行一定的定位和计算。

在科创版上市条件中，关于市值指标（即“市值及财务指标”）是核心条件之一，这里我们将相关内容以思维导图的形式稍作整理并分享于此，供您参考。(点击下面的图片见清晰大图)

风口过后，无人零售留给创业公司的机会还多么？

Wed, 30 Jan 2019 18:08:00 CST

2018 年，对于那些「风口型」的明星创企来说，可谓日暮途穷。当资本在冰点徘徊，初创公司勒紧裤带在凛冬踱步。据清科研究中心统计，2018 年上半年国内募资总额约为 3800 亿元，比 2017 年同期缩减了超过一半。穹顶之下，因盲目与失守导致商业投机失败的案例不在少数。而沉寂已久的新零售，或将在 2019 年迎来新拐点。「非融资型「创业公司极智无限就要淌一把「浑水」，并誓言用产品创造商业价值。

成立近半年时间，极智无限创始人、首席科学家王淞用三个关键词来描述这张「行业新面孔」：新零售、人工智能、无人驾驶。这三个反复被提及的领域，都曾在过去两三年里屹立于行业的风暴眼之中。作为成立以来的首次产品发布会，这家初创型科技企业一鼓作气推出了 5 款「简单购」系列产品，会否掀起新零售的二次革命？

推倒重来的线下无人零售

2017 年，被看作是「新零售」的元年。这一年，无人货架企业被资本捧杀。彼时，王淞还不是一名创业者。所谓旁观者清，他认为那样的「人造风口」并不能催化商业市场走向成熟，反而需要刮痧清淤，让创投环境重归理性。

资本驱动并非利好，2018 年被鼓吹的「资本寒冬」，让无人零售迅速进入冬寂。除了巨头的战略布局，很难捕捉到创业公司的蛛丝马迹。王淞认为，这种寂静反倒赋予了市场迈向成熟的机会，「大家会更多地去关注产品本身，而不是一味地造概念」。

办公室货架生意是国内的「原创场景」。让商品更加贴近客群，刺激消费者的购买意愿，这是创业者臆想的美好蓝图。可最终，大部分办公室货架企业折在了「高货损」上面。即便企业在各种场合矢口否认，但大家彼此都心照不宣。事实胜于雄辩，不到一年时间，就有多家企业不堪重负。做生意不能高估人性道德：「无人货架这件事情，场景是对的，产品是错的」。王淞和团队仍看好这一商业场景，他觉得只要产品给力，就能把握住线下无人零售的机遇。

之前的办公室货架过于粗放，防盗防破坏的技术和机制的缺失，导致高货损的成为必然。虽然自动贩卖机安全可靠，日本、美国利用它开辟了线下无人零售市场，然而国内的自贩机场景完全是对美、日无人零售的复制，国内外用户的消费习惯和使用体验的差异，是这一场景在国内「水土不服」的症结所在。

王淞认真分析了自贩机在国内市场表现惨淡的主要原因：一是购物体验差，自贩机的购买过程要经历付钱、按键选货、出货拾物三个步骤，且消费者不能任意挑拣商品；二是掣肘于传统自贩机的机械结构，其储物空间有限，补货难和商品种类受限的问题难以解决。

他认为，线下无人零售理想的终端产品形态，应是支持常温以及冷藏商品的冰柜。当然，它一定要是智能的，可以自动贩卖东西的「智能自贩柜」，既可以充当街边自贩机，又可以看作办公室货架，还可以放置于无人零售店。团队希望提供给消费者更加便捷的购物体验，由此，「简单购」智能零售方案应运而生。

起初在场景选择上，王淞否掉了无人便利店，他认为这不应是初创型企业的业务布局。虽然店内使用的终端产品是智能化的货架和冰柜，但无论是基于视觉、RFID，还是重量传感器，这些方案的识别率远远不能达到商用水准，况且单店动辄几十万的智能化改造成本，初创公司难以承受。

选择从产品思路切入的极智无限，首要问题是解决此前市面上终端产品的缺陷，确保「零货损」。基于自主研发的动作识别系统，智能自贩柜能够自动检测盗窃等异常行为并记录视频，系统以 30 次/秒的速度对用户动作进行检测。「零货损能帮商户的利润率至少提升一倍，并真正做到安全无死角」，王淞对极客公园如是说。

另外，「简单购」智能自贩柜储物容量宽裕，相同容量的情况下，其机身约为传统自贩机体积的 1/2。另外，前者支持智能补货功能，人工无需刻意排列摆放商品，系统通过机器图像技术自动完成商品清点。

图像处理和识别技术是极智无限的强项。智能自贩柜搭载的技术是由极智无限与中科视语、北科慧识共同研发。利用这项技术，「智能自贩柜」能够自动识别商品，实现开门挑选商品，关门自动结算的购物体验。不仅如此，「智能自贩柜」支持人脸识别和掌静脉识别，无需手机就能够完成整套购买流程。

王淞介绍说，极智无限在业内首创了无感识别技术，用户在拉开柜门前，机器就自动完成了面部识别，拉开柜门选购商品即可。而搭载了掌静脉识别系统的智能自贩柜，安全系数和可靠性更高，用户使用时输入手机尾号，再把手置于面板上，就能开锁购物。

通过本地和云端的综合处理，机器识别的准确率达 99.9%。极智无限自研的深度学习技术，目前支持万类商品的识别，商品更新实现无标注模型训练，收集任一种商品数据仅需 10 分钟，满足每周至少更新 200 种新品的需求。

售价方面，基础扫码款和生物支付款零售价分别为 7998 元和 8998 元。生物支付款中的人脸识别型号主要针对办公室无人零售场景，掌静脉识别型号可兼容各种开放场景。单台智能自贩柜的月服务费为 100 元，包含网络流量费、识别服务费、平台使用费等。未来，极智无限计划推出轻量版的智能自贩柜，起售价不高于 7000 元，并提供租赁或以租代售的方案。

极智无限的智能自贩柜由青岛海容等国内商用冷柜企业合作生产，售价仅为传统自贩机的 1/3：「这归功于团队研发的精简版深度学习模型，其计算单元采用了国产 ARM 处理器，大幅降低了机器成本，商家一年左右就可收回成本」。

商业化方面，公司未来一到两年内将在全国铺设 1 万个简单购自营点位，目的在于培育市场。「当大家接受了这个之后，会有越来越多的人加入我们，他们去买柜子，我们就去做平台，不会自己再去投入运营了」，王淞期待未来有更多的商户和供应链企业加盟入驻，共同开拓线下无人零售的市场。

商业闭环「三步走」

光有智能终端还不够，极智无限围绕智能自贩柜搭建了「简单购智能零售平台」，服务于线下无人零售的三个参与者：消费者，商户，以及供应链。平台以智能自贩柜为基础，囊括了移动端、商户管理平台、在线进货商城三部分。

移动端对应消费者，完成首次注册登录，用户就能在简单购智能自贩柜消费、查询订单、获取优惠。

通过商户管理平台满足商家实时管理运营智能柜的需求，包括配置商品种类、查询销量、库存情况、处理异常情况等。值得一提的是，智能柜能够精准识别用户的购买行为：「比如（用户）从哪一层货架拿了什么东西，看了一会又放回去没买等等」。透过这些数据，商户管理平台能够为商户提供销量预测、选品推荐等数据分析服务。

而在线进货商城把供应链和商户紧密连接，没有中间商「赚差价」，为商户和供应链节约了成本。商户在商城下单进货，供应方收到订单进行配送。得益于智能自贩柜具备智能补货的能力，在供应链配送成本可控的基础上，实现「配送+补货」二合一，节约了商户的运营成本。

「通过智能柜，我们连接了商户和消费者；通过在线商城，我们连接了商户和供应链；通过大数据的收集和分析，我们联通了消费者和商户、供应链，让真实的消费数据反哺他们，为销售以及生产提供明确的方向」，王淞表示，这种端到端的触达，是简单购智能零售平台无人化的体现。

至此，极智无限通过搭建物联网智能移动平台，具备了连接供应链和商户的能力，但距离线下无人零售的生态闭环还差一步——无人配送。

目前，国内的人工成本不断增高，以配送为主的行业，人力成本占据相当大的比重。极智无限的解决方案是开发自主导航的物流小车，即物联网智能移动平台的终端产品，解决配送环节人力成本的问题。

当然，罗马不是一天建成的。按照眼下的技术进展来看，关于成熟的无人驾驶技术还是空谈。包括苹果公司在内的巨头近期都缩减或砍掉了无人驾驶汽车的项目投入。极智无限聚焦的产品是自主导航的低速物流小车。「物流小车速度低，只载货，不载人，研发难度远远小于无人驾驶汽车」，类似的产品已经有诸多商业化应用案例。团队希望利用无人配送解决配送「最后一公里」的问题。

即便如此，物流小车研发的难度系数依旧很高。「在无人驾驶的研发过程中，现阶段有一些实用化的产品可以快速落地」，极智无限 CTO 王翔介绍了物联网智能移动平台技术路线图。他表示，公司在去年主要针对高铁站、机场、商场等室内环境场景，开发了一款机器人平台。在此基础上，团队研发了兜售机器人「小兜」和室内清扫机器人两款产品。

现在市面上大多数机器人都存在的问题。概括起来有「四个不」：

一是「不便宜」，因为机器人目前没有通用的硬件方案，各个零部件需要单独采买，或直接购买通用底盘，导致成本居高不下。
二是「不实用」，很多机器人目前还是家用娱乐用，做 to b 的机器人并不是很多。
三是「不稳定」，很多国内机器人公司都是作坊式，并没有自己的完整测试手段，导致机器人返修率非常高。
四是「不联网」，所谓联网不是指互联网，而是物联网。不能连接物联网，就无法实现多机协作，实时状态监控等商用化重要的功能。

针对机器人产品的四大痛点，极智无限坚持自研核心硬件，室内室外版本的驱动器、转向制动主驱系统均是经过市场验证的成熟部件，所有产品的电子元器件符合车规级标准。导航平台提供多种控制接口，支持激光雷达、GPS，提供驱动以及数据包，也支持其他机器人公司基于该平台二次开发。

此外，搭载了商用级识别系统的物联网智能移动平台，支持物体识别，为后续的商用开发提供了更多可能性。所有平台产品都可接入物联网，实时传输运行数据，远程监控设备状态。

兜售机器人「小兜」，通过手机扫码召唤，「小兜」就能自主导航并移动到用户所在的位置。如果途中有其他用户疑似有购买行为，它会自动减速缓慢停，待交易结束后，「小兜」将继续行走至召唤点。此时，用户的手机小程序会自动跳转到打开冰箱门的界面，点击开锁即可以开始购物。机器通过动作识别和物体识别技术精准判断用户取走的商品，关上门落锁后，小兜会自动发送账单给用户，并且完成自动扣款。

两款自动清扫机器人的电控化系统均为自主开发，包括线控化底盘、车身控制系统、电控清扫系统以及导航系统，其具备自动回充、自主避障、图像识别垃圾，以及实时监控和远程操作的能力。同时，用户可以通过手机 APP 控制机器人，实现划区清扫、定时清扫、水位提醒、清扫记录，编组清扫以及异常报警等功能。

在定价之前，团队做了大量调研，相比同类产品 10 万元以上的价格，极智无限严格控制了成本，通过与清扫厂合作，去除了高昂的模具费。兜售机器人的零售价为 89998 元，室内清扫机器人价格为 66998 元，两款产品均提供租赁方案。

王淞透露，2019 年团队的研发重心，是着力探索室外环境下的无人驾驶。极智无限会同荣恩在内的大型清扫厂展开合作，共同开发室外清扫机器人。该产品目前还在测试，未来将应用于校园、厂区等相对封闭的室外环境。此外，极智无限目标在 2020 年实现无人配送，完成无人零售的生态闭环构建。

头图来源：视觉中国

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为什么你的创业公司不应该急于获得100万美元的收入？

Tue, 01 Jan 2019 23:50:57 CST

人们普遍认为，有一个神奇的公式来衡量早期科技初创企业，即它们能多快实现100万美元年度经常性收入（ARR），尤其是SaaS公司的投资人们，常常会问的一个问题就是，“什么时候签署第一笔6位数的交易？”。

然而，太多的初创企业，盲目追赶数字，而忽略了主要意图：这些原本应该是产品/市场性的指标。我们曾看到公司在不到一年的时间里实现100万美元的ARR，但还没有足够的市场动力来持续获得下一个100万美元。很多早期的公司非常关注早期销售，关注新的客户，却忽略了市场验证，忽略了产品研发，现有客户未被照顾，会带来出乎意料的高客户流失率——这是初创企业无法承受的。

第一批客户，尤其是第一批百万客户应当是后续业务增长的基础。创始人必须不断地咨询他们对市场、产品的了解，然后按部就班，业务自然能高速增长。

收入可能是衡量销售成功的错误指标，因此必须谨慎考虑。这并不是说收入不重要，或是不紧迫，但是过早地关注它会掩盖一些问题，从而在风险更高时对公司造成伤害。

以下，我们通过观察早期公司早这个关键阶段，学习到的一些经验。每个早期的公司都需要做好这些。

客户和市场探索是第一要务

我们谈论产品，了解客户，但这还不够。初创企业也必须了解市场。客户如今是怎么做的？这个问题有紧迫性吗？社区是什么样的？PagerDuty 的一位早期投资者浏览了 Reddit 和 Quora，只是看看人们在谈论什么。这使他做决定变得容易。

要取得真正的成功，了解市场动态和做出一个伟大的产品同样重要。这也有助于你调整理想客户的画像；它需要比你想象的更具体，同时，这也有助于衡量未来客户。

提升安全性也非常重要。这些公司利用早期的销售流程来仔细衡量，谁会帮助他们最好地开发产品。他们的第一个产品在社交媒体引爆了——这在安全领域是罕见的——这些都表明他们找到了好的种子客户，并且在创造独特的产品。

建立一个自我推销的产品

你会发现聪明人总是说，“我爱你所做的一切。”有些事情是如此琐碎，即使是简单的进步也值得改变。但这就是为什么收入可能是衡量成功性的错误指标：创始人找到足够多的种子客户，赚到第一个百万美金，他们会相信产品是足够好的。公司开始追求更多的收入，而不是投资于产品的本身。如果销量一直达到预估的水平，每个人都认为一切都很好。直到这个梦破碎。紧接着就会需要很大代价：6-12个月的产品、销售或团队升级。

什么初创公司不希望这样的增长曲线？在过去的四年里，在拥挤的、有很多成熟产品的视频会议产品的赛道上，Zoom实现了三位数增长。Zoom的营销主管JaninePelosi说，他们在她到来之前和之后都如此成功的原因是产品很棒。产品是可靠的，使用方便。创始人Yuan 对 WebEx的市场非常了解，经常接触客户意味着他可以相应地调整公司战略。Zoom 体现了真正的神奇公式：了解你的市场+打造优秀的产品。

关注客户参与度和满意度

顾客满意很简单：它来自于人们的感觉--从购买中获得价值，而不是支付了多少钱。让现有客户满意也总是比获得新客户更便宜，所以即使是在早期，也要确保投资于已有的客户。

Aquabyte 利用计算机视觉技术在1600亿美元的水产养殖市场中识别出海虱。当他们向顾客展示FreckleID （鱼的面部识别），在20万只钢笔中唯一识别鱼时，鱼农们都很喜欢。他们愿意支付的价格是CEO预期的3倍。同样，他们也在大量投资，以确保他们早期的客户顺利使用该产品，并以各种方式取悦他们（比如手写的节日卡）。他们的潜在客户比他们的产能还多，这意味着他们不需要扩大销售来快速增加收入。

你的初创企业可能拥有最酷的技术、最大的市场和最聪明的团队。不管董事会怎么说，记住收入不是主要指标，它只是一个指标。要取得突破性的成功，你需要了解市场各个方面的信息，并建立真正卓越的产品和客户体验。

人口红利新解读：从人口看宏观经济，选择未来就业创业的方向

Sat, 22 Dec 2018 18:36:33 CST

人口红利并不是结束，而是一个年龄阶段的人口红利结束，但下一个年龄阶段的人口红利也将会涌现。

人口红利一直都是讨论经济的人常谈到的一个概念。人口对于经济来说是至关重要的。经济发展无论从供给还是需求的角度，对象都是人。人的生理和心理特征，对经济的发展起着决定性的作用。

近些年来关于人口红利结束的说法盛行。而然，仔细思考会发现，这种说其实对人口红利的狭义理解。这种狭义的理解仅仅只将20岁左右新进入劳动力市场的人口增量当做人口红利。

然而，广义地来说，人口红利并不是结束了，这些人并没有消失，只是从一个年龄阶段转移到了下一个年龄阶段。20岁的人口变少了，但是30岁的人口增加了。

人在不同的年龄，会呈现出不同的特点。一个年龄阶段的人口红利结束，但是下一个年龄阶段的人口红利则会涌现。我们先来看看各个年龄阶段人群的特点。

各年龄阶段人群的特点

我们将人群粗略划分为以下几个年龄阶段，各个年龄阶段人群的特点很大程度上是由人类生理特点决定的。

0-20岁：绝大多数20岁以下的人群，较少从事社会生产劳动的，但是这些人群依然有着消费需求，这类人群是净消费者。

20-30岁：绝大多数城市人群是在这个年龄阶段正式开始工作的，因为刚刚开始能赚到钱，不用再束缚于父母的约束，所以在刚赚到钱的头几年，消费会呈现爆发式的增长，对各类消费品欲望非常强烈。常见的月光族和负债消费族大多数处于这个年龄阶段。

30-50岁：人开始慢慢步入中年，尝鲜式的消费欲望大幅度减少，消费变得理性。开始注重家庭和未来的养老。同时，这段时间也是事业的黄金时期，生产能力大于消费能力。收入总体大于支出，但是对未来的危机感很强烈，投资、理财、投机的欲望非常强烈。如果没有投资的机会，宁可存着现金也不会大肆冲动消费。

50-65岁：这段时间是一个特征不统一的分化时期。一部分人可能会迫于身体状况等方面的原因减少工作，扩大消费，提前进入养老阶段。另一部分人可能会继续积蓄。总体来说，这是一个经济行为特征不鲜明的年龄阶段。

65岁以上：多数人已经不再工作和生产，利用前大半生的积蓄生活，变成一个净消费者。有的人可能依靠社保生活；有的人可能会把资产如多余的房子卖掉，用卖掉的钱养老；有的人可能不变卖资产，而是依靠子女生活，然后再去世后将房子等资产继承给子女。共同特征都是依靠毕生积蓄的资产，来“交换”所需的养老物质和服务。

当社会中20岁左右的人非常多时，那么各种消费、娱乐产业会很发达。比如说社交网络、游戏、音乐、KTV等等。

而当社会中40岁左右的人非常多时，那么房地产投资，以及各类投资理财，金融，甚至投机诈骗等都会非常发达。资产价格会产生泡沫。

而当社会中65岁以上的人非常多时，老年人会用积蓄的资产换取养老服务。那么各类资产价格将会大幅度下降，而养老相关的产业将会非常发达。

有的人可能会觉得，各个年龄阶段的人不是应该差不多吗，或者稳定变化？当然不是，因为二战的影响，各个年龄阶段的人数量差别非常非常大。

中国历年出生人口

中国人口的分布，呈现双峰分布的形态。第一波人口高潮顶峰在1968年前后，第二波人口高潮的顶峰在1988年前后。1968年的那波人口高峰要多于1988年这波。但是真正对经济发展的供需起到决定性作用的是城市人口。考虑到中国城市化的因素，第二波人口当前的城市化率远远高于第一波，所以整体来讲，我们粗略判断第二波人口对于经济的贡献不低于第一波。

我们用 “68”和“88”分别代表这两波高峰期人口。对应各个年代，看看经济现象。

2000-2005年

“68”在这段时间约35岁左右

供给侧：此年龄阶段人群，生产能力远大于消费能力的年龄。多余的劳动力一部分从事出口，一部分从事基础设施建设。中国正好加入了世界贸易组织，通过出口来解决过剩的劳动力，出口额连年暴涨；同时，中国的基础建设快速发展。

需求侧：此年龄阶段的投机投资等意识快速增长，投资投机的需求大增。房地产开始大涨，股市开始被很多人关注。

“88”在这段时间约15岁左右

供给侧：多数人还没有参加工作。他们还没有对经济供给侧的影响力较小。

需求侧：这是一个多愁善感的年龄，他们对流行文化的需求和影响力非常大。他们对流行文化的强烈需求激发了相关产业的发展。很多影响力非常大的明星都是在这个时间爆红，并且热度极速上升。比如说周杰伦，在很多“88”的心目中，仍然是流行文化中不可逾越的高峰。当年演唱会和磁带被哄抢的景象，几乎无法被任何后来的艺人复制。很多台湾和大陆的音乐人都是在那个年代到达事业顶峰期的。选秀节目也在这段时间开始爆红，对选秀节目的关注，其实是青少年对于自己舞台梦想的心理投射。

2005-2010年

“68”在这段时间约40岁

供给侧：生产能力远大于消费能力，出口和基建投资相关生产仍然是解决供给侧问题的方法，但是在08年金融危机的影响下，出口大幅度萎缩，导致大量剩余劳动力，失业问题严重。

需求侧：40岁左右是消费需求最理性，而投资投机需求最强盛的年龄，在“68”们的投机力量之下，催生了中国股市06-08年的一波超级大牛市。而08年金融危机影响下，股市暴跌。

之后国家立马将出口的转向内部投资需求拉动，通过货币与财政政策，将过剩的劳动力投入基础设施建设，同时引导“68”们的积蓄进入房地产投资以满足其投资的需求。中国的基建和房地产迎来了后来的黄金十年。

“88”正是20岁左右

供给侧：仍只有少部分人进入劳动力市场，对经济供给侧的作用力仍然较小。

需求侧：对流行文化和互联网行业的影响非常大。明星文化和选秀节目继续火爆。并且对于20岁左右的人，社交成为了最强大的需求，各种类型的社交网络百花齐放，所有的 互联网产品，必谈社交。另一方面，“88”们开始脱离父母的庇护，部分人开始具有赚钱的能力。学生时代的非理性消费被父母约束着，而当他们自己开始有赚钱能力的时候，互联网游戏产业开始迎来了春天，电子商务也迎来了快速发展，双十一也在那个时候开始从单身节成为购物节。

2010-2018

“68”处于40岁到50岁之间

供给侧：仍然是生产能力大于消费能力的阶段。基础建设是主要的经济活动，出口次之。

需求侧：投机需求刺激着中国房地产持续增长，叠加“88”步入社会，“刚需”买房，造就了房地产的泡沫。房地产行业也是这段时间最火热最赚钱的行业之一。

“88”处于20岁到30岁之间

供给侧：“88”开始步入劳动力市场。因为“88”整体受教育程度高于“68”，所以“88”们为互联网、金融、基础科学等领域提供了大量的人才。

需求侧：此阶段处于消费欲望极强又有能力消费的年龄，各种购物节的销量连年攀升，游戏市场也经历了火爆。然而，最近两年，“88”开始步入30岁的门槛，非理性消费开始减少，消费开始进入低迷，这就是很多所说的消费降级。明星的号召力已经和当你不能比拟了，选秀节目基本退出历史舞台，KTV消费萎靡，其他娱乐消费也增长乏力甚至萎缩。社交网络也开始低迷，除了微信QQ，其他的死的死，转型的转型。游戏产业也开始衰退。这些都不是经济周期现象，而是人口结构导致的不可逆的变迁。

随着“88”步入中年，消费理性。所有的消费领域的增长都变得乏力，“68”的人，向来就不好赚他们的钱，现在“88”的钱也越来越难赚了。消费根本不可能有所谓的升级。

而供给侧方面，“68”的人没有退出劳动力市场，“88”的人已经涌入了进来，都是生产力大于消费能力的人群，需求远远跟不上供给，而如此过剩的劳动力，似乎极度依赖于基础设施投资和出口，如果出口断了，那么中国就业率将变得惨不忍睹，并且触发连锁的危机。

而不巧的是，今年年初爆发了贸易战。仿佛中国的经济将迎来一片凋零的景象，很多人认为中国会像日本一样，步入失落的30年。然而，很多人只知其然不知其所以然。日本失落的30年是其单峰人口结构，加上各领域投资到达边际效应的必然。而中国不同于日本。我们最后会简单分析日本。

未来十年

“68”在未来十年处于50-60岁的年龄

这个一个特征不鲜明的年龄，特征分化，难以产出明显的社会合力。这个年龄阶段有一部分人继续劳动、投资、积蓄；有一部分人开始步入养老生活；而有一部分人开始迎来生活消费的第二春。他们对经济的供给和需求相对较稳定，不会对资产、商品等价格造成明显的影响。所以未来十年的经济特征并不由“68”决定。

“88”在未来十年处于30-40岁的年龄

这是一个特征非常鲜明的年龄。所以，未来十年，将会是“88”主导经济的一个年代。对于这个年龄的“88”们，经济的发展其实是要解决两个问题：

供给侧：当生产能力远大于消费能力的人群主导经济的时候，为了防止大量失业，过剩的劳动力如何解决。
需求侧：当投资投机需求强烈的人群来主导经济时，用什么资产来满足他们投资的需求，以便于让资金进入生产性领域，而不是非法的领域（比如各种非法投机，诈骗等），或者资本外流损坏国内经济。

我们先回顾一下“68”们主导经济的时候，以上两个问题是如何解决的：

供给侧：通过出口和基建解决劳动力问题
需求侧：通过房地产来满足投资需求。
供给侧生产的基础设施和房子等，通过需求侧的房地产投资来买单，保证了供给侧资金的来源。

那么，应该如何解决“88”的供给侧和需求侧的问题呢？

供给侧：供给侧的问题说白了就是生产能力大于消费能力导致的，那么就是要用一部分劳动力去从事 非消费领域的生产，这些领域一般不是用于眼前的消费，而是能够为未来提供长远的价值，比如基础设施、房子等“硬件”，然而当“硬件”的投资达到边际效用时，则需要更多地在“软件”领域寻找。这些“软件”领域包括 科学技术，文化，军事，环境保护，知识产权保护等方面。“68”们的过剩劳动力较多贡献了“硬件”，而“88”们的过剩劳动力，更多地只能贡献“软件”了。
需求侧：对于资产的需求，和平年代任何国家地区都没有太多的选择，主要就是房地产和股市。而法治不完善的国家还有很多非法投机投资。目前中国法治已经在不断完善，非法投资投机渠道基本上都已经被阻断，中国仍然只有房地产和股市两个主流投资渠道。另外还有一种是资本外流，投资国外资产。但是中国对于资本管制非常严格，所以外国资产很难满足多数人的投资需求。
谁来买单的问题。任何供给侧的生产，都需要有需求侧来提供资金，俗话说“买单”。当经济以消费为驱动的时候，供给侧生产消费品，需求侧为消费品买单；当经济以基础设施投资驱动的时候，供给侧生产公路房子，需求侧则为房子买单；但是问题来了，当需要以“软实力”作为经济驱动的时候，谁来买单，或者说谁来提供科学技术的资金呢？这个问题在成熟市场已经有答案了，就是证券市场。科学技术，文化等方面的投资由企业从事，而这些投资，将为企业未来带来长期的收益。在眼前则可以推动企业股价的上涨，让企业能获取更多的融资。

“88”们的供给侧劳动力相对于消费过剩以及需求侧投资需求很快就会表现出来。至于到时候是走“硬件”的老路，还是“软件”的路，谁也没有办法下结论，只能说“软件”的可能性会更大一些，也更难一些。

有一点可以确定的是，未来十年， 需求侧主旋律一定不是消费升级，而是“硬件”和“软件”的投资和投机，其中“软件”的可能性大于“硬件”。以中年人为主导的社会，指望中年人像刚毕业的大学生一样吃喝玩乐升级消费不存钱投资，根本就是反人性、不现实的。只有投资和投机才是中年人主导经济时的主旋律。

至于投资什么，“硬件”方面房地产要看调控如何，“软件”方面证券市场要看制度的完善程度如何，如果两种都被压制，那么将会滋生各种非法投机和诈骗渠道，或者资本外流。无论如何，都轮不到消费升级。

未来十年，基础科学技术，人工智能，文化创造，军事，环境保护，知识产权保护等这些“软件设施投资”领域，可能会有较好的发展。房地产和基建等“硬件设施投资领域可能不如过去十年，但是也不会太差。制造业升级、出口也是一个方向，但是也不如过去。另外金融领域，因为中年人非理性消费的萎缩，过去几年十分火爆的民间贷款，尤其是消费贷，也会慢慢萎缩，而金融领域的证券行业会相对较好。

十年之后

当“68”处于60-65岁，“88”处于40-45岁时，这段时间很难说，可能会面临几年的通缩环境。具体不做分析。

但在“68”平均年龄迈过65岁之后，退出劳动力市场，劳动力开始明显不足，提升企业效率 人工智能服务和B端服务会及其重要。并且到时候，中国的 养老产业也会被正式引爆。包括养老设备，医疗，养老服务等等。

养老产业曾经一直都被人们提起，但其实现在一直都在小打小闹，国内真正养老产业的爆发，一定是在 十几年之后，现在还没有到风口。现在的老人为什么带动不了养老产业呢？ 第一，现在老人还不够多；第二，现在的这部分老人不够有钱。

可是“68”们老了的时候就不一样了，他们在改革开放中，趁着“88”还没有工作，就已经获取了大量的令后来人都望尘莫及的资产。所以这部分人，人口非常多，而且有财富。等到他们老了的时候，才会真正的引爆养老产业。到时候，中国的养老产业必然是大规模，全方位的发展。

宏观来说，到时候“68”会用手中的资产，来“交换”养老服务。所以到时候资产价格一定是承压的，而养老产业也会迎来前所未有的风口。而到时候与老年人无关的其他行业服务，都很难有风口。老年人的生理和心理需求到时候会被最大化释放。有的人误以为老年是一个需求寡淡的年龄阶段，其实是误解，老年人对于社交、文化娱乐、饮食保健等等方面的需求，是非常强劲的。

最后来看看日本

日本到底发生了什么，使得失去了这么几十年？

有人说失去了30年，其实是25年。日本的经济在最近几年已经开始已经明显好转，通缩缓解，通胀抬头，就业良好。那么，日本发生了什么？

日本人口更接近单峰分布，就是在1950年前后出生的人口。而日本的经济发展路线也是典型的受这波人群的主导。虽然说在七几年也有一个小峰，但是弱于1950年那波。并且，日本在二战之前就是列强国家，日本在1955年，城市化率就达到56%，和中国2015年差不多，所以日本第一个波峰人口就已经是城市人口，对经济的主导能力远强于第二波，所以讨论日本人口结构时，我们只需要考虑“50”这波单峰就可以了。这是人口结构方面，日本和中国最大的一个不同。

日本在1970年左右，“50”们20岁，娱乐产业和各类消费领域蓬勃发展。

而当1980年，“50”们达到30岁，开始步入中年之后，非理性消费开始萎靡，日本进入了疯狂投资投机的十年，房地产、股市、各类收藏品、国外资产等等，无不被日本人疯抢，“买下美国”也是那个时候日本人的口号。

然而，日本本身二战之前经济底子就比较好，在加上40年的快速发展，日本无论是“硬件”还是“软件”，都已经到达当时世界顶级水平，软硬件的投资都已经边际效用明显。所以，1990年前后，日本资产泡沫破灭后，投资领域已经找不到任何可以拉动经济发展的点。

而此时，“50”正处于中年，生产赚钱能力强，消费能力弱，无论怎么刺激，日本国内的消费也不可能拉动经济。“50”的投资储蓄需求依然旺盛，在其他投资都已经没有前途的情况下，选择了保留现金作为资产，现金越来越值钱。

整个社会，供应大于需求，新的就业机会少。并且，资产都在中年人手里，他们不用于消费，也没有地方投资，资金流通不起来，也流不到年轻人的手里。年轻人没有希望，所以日本最经二十几年年轻人呈现出低欲望，且没有希望的萧条景象。

破解日本经济困局的唯一方法，就是等“50”这波人正式步入老年。供给侧，腾出机会给年轻人。需求侧，他们开始需要养老服务，用手中积累的资产，换取中青年人提供的养老产品和服务。

2015年，日本高峰期人口“50”平均迈过65岁，正式步入老年。日本在最近几年，通缩缓解，通胀开始抬头，就业向好，并不是偶然现象。随着“50”们开始腾出机会，放出自己手中的资产，年轻人开始“被需要”，有更多的机会。社会财富开始流动并重新分配，“低欲望”的状态会发生扭转，日本人口出生率很有可能在未来十年会止跌并缓缓回升。网上那些因为出生率低而说日本完了韩国完了的人，其实是会宏观社会和经济缺乏认知的表现。

日本单峰期人口“50”们，从40岁到65岁，用了25年时间。这段时间，日本没有任何投资和消费可以拉动经济。这是他们所谓的失去的25年。

而中国呢，与日本有两点不同。第一，日本在萧条之前“软件”“硬件”投资都已经极度发达，边际效用明显，而中国在“软件”方面还是一片洼地；第二，中国人口是双峰人口分布，而日本人口是单峰分布。中国“68”们从40岁-65岁这段时间，因为“88”们的消费和投资需求的接力，会填补其中大部分萧条的时间。

总结

总体来说，跨越十年以上的经济现象，本质上就是人口现象。

未来十年，中国将会是以“88”中年人为主导的以“软件”实力为投资和投机对象的经济。而在此之后，将慢慢进入以“68”的养老需求为主导的养老消费型经济。

人口红利就像一波浪潮。浪潮并不是结束了，而是从一个年龄阶段转移到了另一个年龄阶段。浪潮所到之处，都会翻起巨大的声响。真正的红利结束，是这个时代的人彻底退出历史的舞台。

人类历史上经济的发展史，本质上也是人口的发展史。中国历代王朝的变迁，都是在战争后，王朝成立的50-100年间达到朝代经济发展的顶峰时期，其强盛的本质仍然是人口的红利，而所谓成功的君王，其实也只是顺应了人口的趋势而已。过于注重短期的政策来分析经济，其实只是被噪音所干扰。抓住人口是经济发展的本质，才能屏蔽噪音，驱散迷雾，看清未来发展的方向。

本文由 @ArvinNing 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。

题图来自Unsplash，基于CC0协议。

新一代人工智能产业创新重点任务揭榜工作方案

Thu, 15 Nov 2018 21:28:00 CST

为贯彻落实《新一代人工智能发展规划》（国发〔2017〕35号）和《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》（工信部科〔2017〕315号）要求，加快推动我国新一代人工智能产业创新发展，制定本方案。

一、工作目标

聚焦“培育智能产品、突破核心基础、深化发展智能制造、构建支撑体系”等重点方向，征集并遴选一批掌握关键核心技术、具备较强创新能力的单位集中攻关，重点突破一批技术先进、性能优秀、应用效果好的人工智能标志性产品、平台和服务，为产业界创新发展树立标杆和方向，培育我国人工智能产业创新发展的主力军。

二、揭榜任务和预期目标

（一）智能产品

1.智能网联汽车

揭榜任务：包括研发自动驾驶芯片、车辆智能算法、自动驾驶系统、车载通信系统等关键技术和产品，打造以车辆智能化计算平台为核心，集软件、硬件、算法、网联通信、信息安全一体化的车辆智能化平台。

预期目标：到2020年，突破自动驾驶智能芯片、车辆智能算法、自动驾驶、车载通信等关键技术，实现智能网联汽车达到有条件自动驾驶等级水平，自动驾驶智能芯片图像处理、信息融合、智能控制等计算能力缩小与国际先进水平差距，车载V2X系统通信能力及其能效比达到国际先进水平，满足车辆有条件自动驾驶等级下智能感知、自主决策、协同控制以及智能信息交换共享等计算和通信技术要求，完成安全、可靠的车辆智能化平台技术与功能验证及应用示范，形成平台相关标准，支撑高度自动驾驶（HA级）。

2.智能服务机器人

揭榜任务：包括智能交互、智能操作、多机协作、三维成像定位、智能精准安全操控、人机协作接口等关键技术研发；清洁、老年陪护、康复、助残、儿童教育等家庭服务机器人，以及巡检、导览等公共服务机器人，消防救援机器人等特殊服务机器人研发；手术机器人及其操作系统研发。

预期目标：到2020年，突破智能服务机器人环境感知、自然交互、自主学习、人机协作等关键技术，实现智能家庭服务机器人、智能公共服务机器人的批量生产及应用，实现医疗康复、助老助残、消防救灾等机器人的样机生产，完成技术与功能验证及应用示范。

3.智能无人机

揭榜任务：包括智能避障、自动巡航、面向复杂环境的自主飞行、群体作业等关键技术研发与应用，以及新一代通信及定位导航技术在无人机数据传输、链路控制、监控管理等方面的应用；智能飞控系统、高集成度专用芯片等关键部件研制。

预期目标：到2020年，智能消费级无人机三轴机械增稳云台精度达到0.005度，实现360度全向感知避障，实现自动智能强制避让航空管制区域，产品具有较强全球竞争力。

4.医疗影像辅助诊断系统

揭榜任务：包括医学影像数据采集标准化与规范化，脑、肺、眼、骨、心脑血管、乳腺等典型疾病领域的医学影像辅助诊断技术研发，医疗影像辅助诊断系统的产品化及临床辅助应用。

预期目标：到2020年，多模态医学影像辅助诊断系统对脑、肺、眼、骨、心脑血管、乳腺等典型疾病的检出率超过95%，假阴性率低于1%，假阳性率低于5%，临床辅助应用逐步扩大。

5.视频图像身份识别系统

揭榜任务：包括生物特征识别、视频理解、跨媒体融合等技术创新；人证合一、视频监控、图像搜索、视频摘要等典型应用。

预期目标：到2020年，复杂动态场景下人脸识别有效检出率超过97%，正确识别率超过90%，支持不同地域人脸特征识别，产品达到国际先进水平。

6.智能语音交互系统

揭榜任务：包括新一代语音识别框架、口语化语音识别、个性化语音识别、智能对话、音视频融合、语音合成等技术创新及在智能制造、智能家居等重点领域推广应用。

预期目标：到2020年，实现多场景下中文语音识别平均准确率达到96%，5米远场识别率超过92%，用户对话意图识别准确率超过90%，产品达到国际先进水平。

7.智能翻译系统

揭榜任务：包括高精准智能翻译系统创新，多语言互译、同声传译等典型场景应用。

预期目标：到2020年，明显突破多语种智能互译，中译英、英译中场景下产品的翻译准确率超过85%，显著提升少数民族语言与汉语的智能互译准确率，产品达到国际先进水平。

8.智能家居产品

揭榜任务：包括智能传感、物联网、机器学习等技术在智能安防、智能家具、智能照明、智能洁具等产品中的融合应用和智能家居新产品研发。

预期目标：到2020年，显著提升智能安防、智能家电等家居产品智能化水平，产品示范性应用强。

（二）核心基础

9.智能传感器

揭榜任务：包括微型化及可靠性设计、精密制造、集成开发工具、嵌入式算法等关键技术研发，基于新需求、新材料、新工艺、新原理设计的智能传感器研发及应用；新型生物、气体、压力、流量、惯性、距离、图像、声学等智能传感器研发应用；压电材料、磁性材料、红外辐射材料、金属氧化物等材料技术创新；研发基于微机电系统（MEMS）和互补金属氧化物半导体（CMOS）集成等工艺的新型智能传感器；研发面向新应用场景的基于磁感、超声波、非可见光、生物化学等新原理的智能传感器。

预期目标：到2020年，显著提高压电传感器、磁传感器、红外传感器、气体传感器等的性能，声学传感器信噪比达到70dB、声学过载点达到135dB并实现量产，压力传感器绝对精度100Pa以内、噪音水平0.6Pa以内并实现商用，磁传感器弱磁场分辨率达到1pT并实现量产。在模拟仿真、设计、MEMS工艺、封装及个性化测试技术方面达到国际先进水平。

10.神经网络芯片

揭榜任务：包括研发面向机器学习训练应用的云端神经网络芯片、面向终端应用发展适用于机器学习计算的终端神经网络芯片，研发与神经网络芯片配套的编译器、驱动软件、开发环境等产业化支撑工具。

预期目标：到2020年，云端神经网络芯片性能达到128TFLOPS（16位浮点）、能效比超过1TFLOPS/w，终端神经网络芯片能效比超过1T OPS/w（以16位浮点为基准），支持卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等一种或几种主流神经网络算法；在智能终端、自动驾驶、智能安防、智能家居等重点领域实现神经网络芯片的规模化商用。

11.开源开放平台

揭榜任务：包括研发面向云端训练和终端执行的开发框架、算法库、工具集等；建设开源开发平台、开放技术网络和开源社区，以及满足复杂训练需求的开放计算服务平台。

预期目标：到2020年，面向云端训练的开源开发平台支持大规模分布式集群、多种硬件平台、多种算法，面向终端执行的开源开发平台具备轻量化、模块化和可靠性等特征。

（三）智能制造关键技术装备

12.智能制造关键技术装备

揭榜任务：包括具有自检测、自校正、自适应、自组织能力的工业机器人研发与应用；智能传感器与分散式控制系统（DCS）、可编程逻辑控制器（PLC）、数据采集系统（SCADA）、高性能高可靠嵌入式控制系统等控制装备创新及应用；基于图像识别、深度学习等人工智能技术的智能检测装备的研发与应用；以及基于人工智能技术高速分拣机、多层穿梭车、高密度存储穿梭板等物流装备创新应用。

预期目标：到2020年，新一代工业机器人具备人机协调、自然交互、自主学习功能并实现批量生产及应用；智能传感与控制装备在机床、机器人、石油化工、轨道交通等领域实现集成应用；智能检测与装配装备的工业现场视觉识别准确率达到90%，测量精度及速度满足实际生产需求；智能物流与仓储装备智能化水平明显提升，满足精准、柔性、高效的物料配送和无人化智能仓储需求。

（四）支撑体系

13.行业训练资源库

揭榜任务：包括面向语音识别、视觉识别、自然语言处理等重点产品研发，以及工业、医疗、金融、交通等行业应用的高质量人工智能训练资源库、标准测试数据集和云服务平台。

预期目标：到2020年，基础语音、视频图像、文本对话等公共训练数据量大幅提升，在工业、医疗、金融、交通等领域汇集一定规模的行业应用数据，用于支持创业创新。

14.标准测试及知识产权服务平台

揭榜任务：包括基础共性、互联互通、安全隐私、行业应用等技术标准在内的人工智能产业标准规范体系，人工智能产品评估测试体系，专利协同运营平台和知识产权服务平台。

预期目标：到2020年，初步建立人工智能产业标准体系，建成第三方试点测试平台并开展评估评测服务；在模式识别、语义理解、自动驾驶、智能机器人等领域建成具有基础支撑能力的知识产权服务平台。

15.智能化网络基础设施

揭榜任务：包括高度智能化的下一代互联网、高速率大容量低时延的第五代移动通信（5G）网、快速高精度定位的导航网、泛在融合高效互联的天地一体化信息网，以及工业互联网、车联网等智能化网络基础设施。

预期目标：到2020年，全国90%以上地区的宽带接入速率和时延满足人工智能行业应用需求，在重点企业实现覆盖生产全流程的工业互联网示范建设，在重点区域初步建成车联网网络设施。

16.网络安全保障体系

揭榜任务：包括满足智能网联汽车、智能家居等人工智能重点产品或行业应用安全需要，及基于人工智能先进技术的网络安全产品创新。

预期目标：到2020年，形成人工智能安全防控体系框架，初步建成具备人工智能安全态势感知、测试评估、威胁信息共享以及应急处置等基本能力的安全保障平台。

17.其他

人工智能产业发展涉及的其他重要技术、产品、服务和平台等。

三、步骤安排

（一）申请揭榜。从事人工智能技术创新、产品研发、融合应用、支撑服务等活动的相关企业、高校、科研院所等各类法人单位，或者由多个单位组成的联合体可申请成为揭榜单位。申请单位应具有较强的创新能力，对申请揭榜的产品或服务拥有知识产权，技术先进且应用前景良好。申请单位需承诺揭榜后能够在指定期限内完成任务。

（二）单位推荐。各省、自治区、直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团工业和信息化主管部门（以下统称各地主管部门）、中央企业集团、人工智能相关行业组织为推荐单位，组织有关企业、高校、科研院所等填写申请材料，并在审核后统一报送推荐表和纸质申请材料。

（三）揭榜单位遴选。工业和信息化部组织行业专家和评测机构进行集中评审和现场评估，综合考虑各申请单位的基础水平、创新能力、发展潜力、产品指标及各地区产业布局等因素，择优确定并公布揭榜单位名单（每个细分领域原则上不超过5家）。

（四）揭榜任务实施。揭榜单位按照要求组织实施揭榜任务，开展集中攻关工作。期间，工业和信息化部持续跟踪揭榜单位产品创新及应用进展，适时组织行业专家对揭榜任务进行阶段性评估，不断优化揭榜任务实施路径。

（五）发布揭榜成果。揭榜单位完成攻关任务后，可申请评价。工业和信息化部视进展情况组织行业专家，委托具备相关资质和检测条件的第三方专业机构开展评价工作。评价工作基于揭榜任务和预期目标，结合产业发展实际进行评估，适时公布评估结果，择优发布攻关成功单位（每个细分领域原则上不超过3家），给予重点推广和支持。

四、工作要求

各地主管部门、各中央企业集团要加强组织领导，充分调动企业、科研院所、相关产业联盟及行业协会的积极性。密切跟踪揭榜单位产品创新及应用进展，适时开展揭榜任务的阶段性评估，有效协调推进揭榜任务攻关组织实施工作。鼓励各地结合本地区人工智能产业发展情况，在相关配套资金、项目等方面优先给予支持，为揭榜单位完成攻关任务创造良好环境。

四个办法助我 16 岁创业成功，到现在还管用

Sat, 10 Nov 2018 15:02:05 CST

编者按：无论是什么年龄，总有一些放诸四海而皆准的原则能够为你把企业做大做强提供帮助。本文作者 Fahim Saleh，原文标题 4 Success Strategies From My 16-Year-Old Self That I Still Use Today — $20 Million Later

16岁那年，我第一次开始创业，那时的我还是一个程序员。

从那以后，我进入了更大的企业，比如创立Adventure Capital，这是一家风险投资公司，在发展中国家开展业务。

但直到今天，那些曾让我青年时期创业成功的办法，我还在用。

虽然我在这个过程中获得了很多真知灼见，但我在高中时奠定的那些战略基础仍然为我带来了大量的收入。

无论你是16岁还是61岁，每个企业家都应该做这四件事。

1. 将低价值的工作外包

你要清楚地认识到自由职业者的价值。

他们能为你节省时间和金钱——这是企业家两大最有价值的资源。

16岁的时候，我运营着好几个不同的网站，使得用户们可以下载图片。

起初，我什么都做：查找图片，编辑它们，上传它们，还有查看用户们上传的图片。

这些简单但耗时的任务占用了我每天相当一部分时间，使我很难思考新点子，开发新网站，或追求其他对我有帮助的高价值业务。

于是我转向自由职业者网站求助，在那里我发现了了很多愿意以合理的价格完成任何工作的自由职业者、

如今，我发现找到高质量的自由职业者越来越容易了。

我通常使用Upwork，这是一个巨大的自由职业平台，在这里你可以发布工作，并从想要你的项目的人那里招标投标。尽管Upwork和其他网站允许用户对自由职业者的工作水平进行评论（这样你就可以知道这个人是否擅长自己的工作），我也创建了自己的第二道防线来避免把工作外包给平庸的自由职业者。

我写的工作描述广泛与具体兼顾，其中包含了大约四分之三的代码。

然后，我要求所有的申请者都使用这段代码作为他们消息的主题，这样一来，我就知道他们的确充分阅读了我的描述。任何没有该代码的消息我都直接删除了，看也不看。

当然，我必须花些时间训练雇佣来的自由职业者——但这总是值得的。付给海外自由职业者每小时6-10美元，外加花几个小时培训他们，为我节省了无数宝贵的时间，我可以把这些时间用于更具战略性的工作。

2. 勇敢地和人接触

你会惊讶地发现有多少人愿意帮助一个完全陌生的人。

16岁的时候，我有一个很棒的网站创意，但是没有钱建服务器。我不想找我爸爸要钱，所以我决定在一些不同的在线商业论坛上碰碰运气。

我写了一篇简单的帖子，大意是说:“嘿，我今年16岁，有一个很棒的社交网站创意——TeenHangout.com，但我没有钱建服务器。如果有人愿意帮我建服务器的话，我就把你的广告放在网站上。”

很多人都对我说，“祝你好运。”但不到一周，我就收到了两份回复。作为建服务器的回报，我为它们安排了广告位，所以我的第一个域名和网站几乎是免费建起来的。

目前，我和我的工作人员正在处理另一个问题——这次是一个稍微大一点的问题。

我们正在争取Beyoncé的注意。

我们的目标是得到她的支持，并投资我们正在建设的一家尼日利亚公司。不，我个人不认识Beyoncé，我也没有她的邮箱地址——但我觉得值得一试。

无论是Beyoncé，著名运动员，还是科技公司的首席执行官，都不要害怕与你不认识的人接触。他们很可能会给你一个积极的回应。

3. 找到那些与你志同道合的伙伴

找到那些与你志同道合的伙伴是至关重要的。

16岁时，我开始涉足在线领域。我在各种论坛上和其他人建立了密切的专业关系，从那些每月靠运营网站就能赚一万美元的人那里学到了很多东西。

因为我当时还很年轻，能够在网上建立这些关系，而人们却不知道我的年龄，这被证明是非常有利的。我敢肯定，如果他们知道我是个十几岁的孩子，他们肯定不会把我当回事。

今天，我更喜欢面对面的工作和交流。当你在某个活动中和别人一起喝啤酒或者共进晚餐时，你们之间可以很快建立起个人关系，这种关系对于谈生意有很大的帮助。虚拟协议中缺乏那些非语言元素——肢体语言、眼神交流、坚定的握手，而这些东西恰恰对建立信任很有帮助。

毕竟，没有人会通过手机聊天就敲定一笔100万美元的交易。

4. 在建立企业形象上不要怕花钱

形象就是一切——尤其是当你创建一家公司的时候。

有了今天的廉价技术，每个人都有能力为自己的公司塑造出出色的品牌和形象。正因为如此，小企业才能够在潜在客户或投资者面前大显身手。

16岁的时候，我知道我想让我的公司看起来像那么一回事儿，所以我专门雇佣了海外的专业网页设计师（为什么从海外雇用？因为海外的价格更便宜）。这样一来，我们就有了一个时尚、高质量的网站，给广告商留下了深刻的印象。事实上，我们会接到电话，对方称要找我们的销售总监，而实际上，整个公司只有我和我16岁的商业伙伴Kyle两个人。

从那以后，我做每一笔生意之前，都先考虑设计一个专业的、顶级的网站。

其实，提升你的企业形象方面的方法还有很多。如今，像Squarespace和Wix这样的网站平台可以让你在没有开发人员的情况下也能有好看的网站。

只要拥有正确的思维方式，辅之以一点专业知识，然后有效地执行基本原则，不管你年龄几何，也不管你是否具有商业天赋，都完全能够创建一家成功的企业。

编译组出品，编辑：郝鹏程

产业互联网和消费互联网融合创新，会带来哪些改变？

Thu, 25 Oct 2018 10:43:00 CST

作者：李志刚，头图来自：视觉中国。

随着用户、数据和支付的统一，未来的创业趋势，将是围绕一群有共同属性的用户，提供全方位的产品和服务。“零界时代”已经来临。

接下来的三五年，中国互联网的未来在哪里？

就在昨天，2018年10月23日，马化腾在知乎上提了一个问题： “未来十年哪些基础科学突破会影响互联网科技产业？产业互联网和消费互联网融合创新，会带来哪些改变？”

这实际是两个问题。恰好，第二个问题正是我感兴趣，已经琢磨了很长一段时间的问题。

简单地说，消费互联网用户是个人（to C），产业互联网用户是商家（to B)。腾讯、百度、今日头条等都是典型的消费互联网公司。他们面向C端用户提供产品和体验，并借助聚集起来的巨大流量，直接（游戏付费等）或者间接（广告等）地获得收入。

先抛出一个结论：

未来三五年依旧是技术产业化的瓶颈期。拿当下火热的人工智能技术来说，目前落地能力依然偏弱。从实验室取得突破，到转化成大规模改造产业的生产力，需要一个漫长的过程。这当中，不仅仅是技术突破的问题，还存在各种市场壁垒——例如政策、用户理念等。

在未来相当长的时间里，基于现有技术，进行产业互联网和消费互联网的结合，恰好是中国经济创新的大方向。而这一方向的本质是， 用产业互联网提升产业的效率，来改善消费互联网的用户体验。

并且，随着用户、数据和支付的统一，未来的创业趋势，将是围绕一群有共同属性的用户，不断挖掘他们的需求，进入不同的行业，提供全方位的产品和服务。 “零界时代”已经来临。

无论是PC互联网时代，还是移动互联网时代，过去的二十年基本是消费互联网时代。因为经济上行，巨大的人口红利释放，在大量资本的推动下，几乎所有公司都采取了简单粗暴的方式来获取高速增长。

但是，人口红利结束之后，消费互联网已经呈现饱和状态，各线上行业渗透率已经接近天花板。近几年，阿里巴巴、京东GMV（成交总额）增速开始放缓。2017年春节，腾讯微信用户月活超10亿，已经覆盖绝大多数人口，可以说除了婴幼儿以及七八十岁老人，腾讯基本把中国人口的流量池给榨干了。

在流量焦虑下，创业公司不断下探中国市场，直至十八线城市、农村乡镇。2016年，我就写过一篇专栏叫做《趋势 | 为什么乡镇是中国商业的终点？》。在下沉的过程中，我们看到了拼多多、快手的崛起。得益于疯狂的GMV增速，拼多多创造了三年两百多亿美元的市值神话。2015年我第一次见黄峥的时候，就对拼多多下了定义——反京东的升级版淘宝。

不过，拼多多平均月活跃用户的环比增长率分别为118.67%，116.77%，98.31%，17.73%，17.47%（来源：拼多多财报），呈现明显增速放缓趋势。根据目前月活增速的趋势来看，拼多多在不远的将来，也会达到增长的极限。

快手在两年前的月活是8000万，截至2018年6月，月活达2.3亿，增长遭遇瓶颈。抖音的崛起（月活2亿）也抢了一部分用户——这恰好说明，消费互联网的流量之争已经是零和游戏。

抖音是今日头条母公司字节跳动孵化的。2015年，我曾写了一篇报道叫做《今日头条的想象空间有多大？》，提出一个观点—— 推荐是搜索的迭代。过去三年，今日头条是最生猛的线上流量公司。但是，现在字节跳动除了孵化多个新产品来争夺流量以外，还将战略重心倾斜至海外—— 一个除去中国还有60亿人口的市场。

扩张是公司的本能，停滞发展的公司必然死亡。除了孵化新产品、全球化等这些路径以外，我们还可以清晰地看到一条路径的发展： 重公司的兴起。

重公司这个概念，我大约是在三五年前有模糊的想法，在过去几年里越来越清晰了，这两年新经济100人CEO峰会上我都在反复强调。

重公司的典型特征是什么呢？有三点：

第一，掌控供应链。

第二，劳动密集型。

第三，技术驱动。

美团、自如、盒马等公司都属于重公司。这些公司都有个特点，都是切入交易环节的公司。

凡是切入到交易环节的公司，面对的是一个双边市场： 一头是商家，一头是用户。商家多，用户多；商家少，用户少。反之亦然。

在有流量红利可享用的时代，大家用补贴等方式收割用户。在流量红利消失之后，留存用户需要将用户体验做好。中国从电商到O2O到新零售，已经将用户体验推向了极致。

用户体验想要极致，这不仅仅是美团或者盒马自身能解决的，必须让商家共同来解决。而传统的商家往往意味着，管理、运营是非数据化的，供应链环节冗长，对用户体验响应不及时。

所以，这就有了产业互联网的兴起，有了重公司用技术改造供应链。

2016年1月8日，我们发布了《2016年创业投资趋势预测报告》，三年过去，里面提到的百分之七八十的预测都被验证了，其中谈到如下趋势：

“可以预见的是，距离交易越近的公司越有价值；越重的公司有更高的竞争壁垒。过去PC互联网相对都是轻模式，像腾讯、百度、阿里。但未来的移动互联网，重公司的价值越来越高，谁对线下供应链的参与度越深，涉及更多的动态交易，对价格体系的改造越深，使供需双方的关系越高效，谁就越有话语权。”

现在依靠微信这块流量池，出来了一些新的流量分发形式，例如社区团购。正在百团大战的这些创业公司里，最终胜出的，必然是供应链管理的强者。

总地来说， 人口红利结束，消费互联网这一端基本处于饱和状态，竞争越来越激烈，必然更强调用户体验。但是只是产品功能小打小闹的优化，是没有太大意义的，必须深入供应链的改造。这就意味着要做产业互联网，那么产业互联网的本质是什么？ 是效率。产业互联网改造效率，才能在消费互联网的用户体验竞争里取胜。

拿医疗来说，C端用户的痛点是看病难、看病贵。一个普通感冒，可能一百元能治好的，放在三甲医院需要花费几百元甚至上千元。事实上，三甲医院的医生并不喜欢治疗常见病，他们更偏好疑难杂症。

正常的社会环境是普通的感冒应该通过社区门诊、社区医院治疗，就在家门口三五公里以内。但社区医院的痛点是医生水平差，没有人来看病。如何解决这个问题呢？我们报道过的一家公司深泉科技开发辅助诊断系统，通过获取数据将诊断流程标准化，通过技术帮助社区门诊提升精准诊断率。

从理论上来说，准确率会超过普通的社区诊所医生，比如今天来的这个病人看的什么病，给他开的什么药，后续大概多少钱等等，整个流程全在这个系统里面。水平一般的医生通过操作系统也可以顺利帮助居民治病，真正实现治感冒只需一百元。

这就解决了C端的痛点，同时它还给社区诊所带来了生意，如果居民看病既能得到精准判断又想对方便，必然会优先选择社区。

对创业公司来讲，医疗行业的特点是慢，难打交道，基本每个城市都有自己的医保体系，每个城市你都要攻克。但另外一边，社区诊所的想象空间就大一些，比如一家社区诊所一年800万元营业额，35%是药品。创业公司如果跟社区诊所建立合作关系，也许这个渠道就成了终端销售渠道，打通了药品渠道，我相信未来还有更大的想象空间。

我们再来看看“民以食为天”的餐饮产业。 C端用户的诉求是什么？方便、安全、美味。外卖让吃饭变得更便利，但是没有解决后面两个痛点。很长时间里，美团只给C端提供吃喝玩乐的产品，属于典型的To C商业模式。2018年，美团从C端进入B端，成立了B2B供应链事业部。在南方一个城市，两个月就做了上亿元的销售额，这是非常大的生意。另外一家南方的创业公司，给企业食堂供应食材，比如肉类、蔬菜、水果等，一年也有30多亿元的销售收入。

相比餐馆老板来说， 美团的供应链规模化采购的成本更低，如果做好了标准化，对食材的品质控制也更高。

餐馆老板的痛点不止这个。食材占了35%成本，人工成本占了20%-25%，房租成本12%-15%，营销成本3%-5%。以前餐馆老板日子好过，店里长期雇佣10名员工，从早干到晚。

事实上，餐馆用人有波峰、波谷的差异，可能上午需要2个人，中午需要12个人，下午需要3个人，晚上又需要10个人。在人工成本上涨的时候，店老板需要精打细算。为餐馆降低人工成本，采取灵活用工的方式，就是创业者的机会，为店老板提供排班系统、招聘等服务。

而机动灵活的用工策略，最基本的好处就是能够在用餐高峰期及时响应用户的需求。

互联网进入各行各业的时候，出现了很多新商业模式，例如二手汽车的C2C模式。这种模式乍一看砍掉了中间所有环节，非常便利。但在发展早期，平台缺乏对供应链的掌控，导致用户体验并不好。后来逐渐发展成C2B2C模式，这种模式的好处是把供应链掌控在自己手里，对车的检测更为严密可靠，消费者买到事故车的几率大大降低。

2018年，阿里巴巴再提“新制造”，希望利用大数据、云计算、物联网来改造中国传统制造业，将其与互联网对接，实现智能制造。腾讯第三次进行组织架构调整，发布一封《扎根消费互联网，拥抱产业互联网》的公开信。中国最大的两家互联网公司都在以各自的方式进军产业互联网。

今日头条是典型的消费互联网公司，也是典型的轻公司，也会在电商、招聘、教育等领域试水。当然，在这些新的领域里，如果他不做供应链改造，只是单纯地提供信息撮合，那价值不大。

不过，我们也可以从今日头条身上看到一个有意思的现象，就是我下面要说的：

在新经济壮大的过程中，诞生了多个公司，你很难把它定义为某某公司。这些看起来四不像的公司，往往被称作新物种。你会发现有那么一些新物种，或者是发展多年、耳熟能详的公司，在不断发展的过程中，形态也在不断演化，尤其是业务的边界越来越模糊，跨越多个产业的细分领域，这些领域表面来看，互不相关。

2018年，因为美团和携程、饿了么的竞争，引起了公司应该多元化、还是专一的广泛争议。美团恰好就是这么一个典型的案例：从团购起家，后来发展做电影票分发（猫眼电影）、外卖、酒旅等业务。在每个业务都有相应的小巨头或者领先者，但美团进入之后，能把对方搞得很难受。

我们将这一类公司定义为无边界公司。

无边界的定义是，围绕一群有共同属性的用户，不断挖掘他们的需求，进入不同的行业，提供全方位的产品和服务。为什么在当今中国，会涌现越来越多的无边界公司？

从外界因素来看，是流量红利的消失，让公司不得不反复挖掘既有用户的价值，沿着它们的需求迁移、跨越各个产业。

但是，无边界公司在现阶段涌现的根基是，用户、数据、支付的统一。这是一家公司从一个领域进入另一个陌生领域壁垒能够极大降低的核心原因。有现成的用户和数据，团队需要的是花力气研究新领域的特性，而不是彻底另起炉灶，需要琢磨新的流量、新的用户从哪里来。

消费互联网和产业互联网的融合，某种程度来讲，是无边界的一个分支。

创业者如果不把国家、社会、时代、技术与个人命运相结合，将难以精准把握未来趋势。

过去三十年，中国诞生了三个比较大的创业浪潮， 第一个是1992年南巡讲话之后，第二个是1998年前后兴起的PC互联网浪潮，第三个是2009年以后兴起的移动互联网浪潮。一次和政策相关，两次和技术相关。

2018年，大家都在焦虑，可能在等待政策的确定性，希望给中国带来更好的改变。不过，更值得期待的是，技术创新对国家、对社会、对人类带来的改变。

尽管未来三年是技术的瓶颈期，可能需要很多创业公司、投资机构探路，这难免有各种焦灼、迷茫的情绪产生。我希望的是，我们在未来趋势上的探索、思考、判断，能够陪伴大家一起度过漫漫寒冬，一起迎接一个灿烂的春天。

作者：李志刚。

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结论

在县城创业，“赚钱跟捡钱差不多”？

一、把握“天时”与“地利”：政策福利和地理位置优势

二、创造“人和”优势：盘活自身资源与联合搭档

三、平台选择与摇摆：对流量风口的追逐

四、获客留客与抵御风险：平台规则之外的变通

五、结语与思考：平台直播——服装产业转型的“助推器”

创业中的应用安全体系

1. 源起

1.1 是什么

1.2 不是什么

2. 安全问题梳理

3. 如何建立应用安全体系

3.1 SDL 简介

3.2 DevSecOps 简介

3.3 选择适合自己的

3.3.1 核心理念

3.3.2 SDL 通用版

3.3.3 我们现在可以做什么

4. 结语

5. 参考资料

农行信创之容器云适配踩过的大坑 - 努力呀 - twt企业IT交流平台

超3亿活跃用户的多活架构，数据同步与流量调度怎么做？ - 架构 - dbaplus社群：围绕Data、Blockchain、AiOps的企业级专业社群。技术大咖、原创干货，每天精品原创文章推送，每周线上技术分享，每月线下技术沙龙。

Redis同城多活的架构如上图所示，我们在Redis Server上面做了一层代理，下层Redis Server没有使用Redis cluster技术，代理将流量进行分片，分发到了不同的Redis Group里面去，每个Group里面就是普通的Redis主从。

调度决策大脑会收集很多路的原始监控数据，比如客户端调用链的数据、外网拨测平台的数据、机房网络监控的数据等等，多路数据汇总到决策大脑里，进行比对分析，得出故障的结论。

ES既是搜索引擎又是数据库？真的有那么全能吗？ - 更多 - dbaplus社群：围绕Data、Blockchain、AiOps的企业级专业社群。技术大咖、原创干货，每天精品原创文章推送，每周线上技术分享，每月线下技术沙龙。

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SAAS创业两大原罪

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前言

第一级：执行能力

第二级：迭代的能力

第三级：开放和组织能力

第四级：战略能力。

小结

返佣社交电商江湖：冒险的创业者 疯狂的小b

如何让你的创业项目估值10亿美元？ | 机器之心

市场规模是否足够大？

是不是红海市场？

现代化是否成熟？

是否容易被去中间化？

盈利模式是否可行？

是否可以利用现有资源扩大规模？

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