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2026年人工智能趋势报告：颠覆规则与未来前瞻

Tue, 03 Mar 2026 05:02:42 CST

生成式人工智能正在重塑全球创意产业的底层结构。报告显示，至2026年，87%的创意从业者已在日常工作中使用AI工具，其中66%达到每周高频使用水平，AI正式从实验性工具转变为基础生产力。这一变化直接推动全球AI市场规模在2031年前突破1万亿美元，内容生产、分发与商业化逻辑被系统性重构。

创意民主化进入第三阶段，其核心不再是“获取工具”，而是“获取智能”。38%的创作者将“缺乏持续创作时间”视为首要挑战，27%认为市场高度饱和。AI作为“思考型工具”，已有37%的用户将其用于快速探索创意与概念，相比上一年提升8个百分点，AI正成为创意构思阶段的第一合作者。

当执行成本趋近于零，“高质量制作”不再构成竞争壁垒。报告指出，过去象征专业性的画面质感、灯光与后期，如今可通过单一AI提示完成。29%的创作者为“无限创意可能性”感到兴奋，但也有15%担忧低质量内容泛滥。这一“伟大拉平”效应，使创意价值从技术执行彻底转向判断力与原创想法。

由此催生“AI作者型创意人”的崛起。技术门槛消失后，真正的稀缺资源变为品味、视角与表达能力。调查显示，2025年创作者最担忧的“质量问题”已不再突出，取而代之的是内容商业化可行性与版权归属，分别占36%与27%。市场已从“AI能否做得好”转向“想法是否足够强”。

在组织层面，创意流程正由线性转向高速循环。26%的受访者已感受到AI在后期与剪辑环节显著提速，21%认为未来最大影响在于整体生产节奏加快。采用循环式工作流的团队，可在相同资源下实现5至10倍内容产出，决策速度成为新的核心约束变量。

真实性成为第四个结构性议题。57%的消费者无法识别AI生成图像，但84%期望品牌在使用AI时保持披露透明。这一信任缺口推动“真实性3.0”兴起，真实不再等同于粗糙，而是强调过程可见、意图清晰与人为判断的存在感，真实性本身转化为可定价资产。

趋势层面看，2026年的关键竞争优势将集中于三个方向：以AI放大个人风格而非取代判断力；以高速实验替代单点押注；以真实体验对抗数字同质化。AI并未削弱创意价值，而是将行业推向一个更依赖战略思维、审美判断与意义创造的新均衡点。

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OECD：人工智能在教育体系中的应用与采纳

Mon, 19 Jan 2026 05:30:40 CST

经合组织与阿涅利基金会联合发布的最新报告系统梳理了人工智能在教育体系中的渗透路径及其现实影响。数据显示，AI在课堂中的使用呈现明显的学段差异，小学阶段经常使用AI的学生比例仅为8%，而普通高中已升至50%，职业教育为42%。在家庭场景中，用于完成作业的AI使用率也随学段上升，最高达到54%，显示出学习场景正加速向校外延伸。

教师端的采用速度相对谨慎。2024年TALIS调查显示，OECD国家平均37%的初中教师在过去一年中使用过AI，而意大利仅为25%，显著低于新加坡的75%。在具体用途上，68%的教师将AI用于资料整理与知识总结，64%用于生成教案，显示AI更多被视为效率工具而非教学范式的重塑力量。

在教师态度层面，认可与担忧并存。意大利有60%的教师认为AI有助于支持特殊需求学生，高于OECD平均水平，但同时67%的教师担心AI助长学术不端，32%认为算法可能放大偏见。这种结构性分歧意味着AI的制度化应用仍受信任门槛制约。

培训供给正在追赶技术扩散。2018至2024年间，意大利参与数字化培训的教师比例从68%升至84%，但接受过AI专项培训的教师仅26%，显著低于部分国家超过60%的水平。能力建设的滞后，成为限制AI深度应用的重要约束。

学生侧的采用更为激进。小规模调查显示，87%的高中生已使用过AI工具，主要集中在家庭作业支持，真正嵌入课堂教学的比例仅为25%。这加剧了学校对评价体系有效性的担忧，也推动意大利重新重视口试等难以被AI替代的评估方式。

从基础条件看，硬件与基础设施短板依然突出。意大利平均每7.1名学生才配备一台设备，显著落后于北欧国家的1:1水平，且约42%的学校仍依赖不稳定的网络连接，区域差异明显。

综合来看，AI正在重塑学习方式，但其教育红利并非自动实现。未来趋势将取决于三点：教师AI能力能否规模化提升，课程与评价体系是否同步调整，以及数字基础设施能否补齐短板。AI更可能成为放大教育质量差异的“加速器”，而非天然的均衡器，政策设计的前瞻性将决定其最终走向。

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中国新就业形态研究中心：2025年网约车司机月均收入7623元

Wed, 10 Sep 2025 20:23:23 CST

近日消息，近日，中国新就业形态研究中心发布最新研究成果——《城市出行的就业韧性：网约车司机就业图景与职业表现（2025）》报告。

报告显示， 网约车司机月均收入7623元，在六类蓝领职业中（网约车司机、外卖员、货车司机、快递员、制造业普工、建筑工）位列第二。

一线城市日均上线时间大于等于8小时的网约车司机平均收入为11557.1元。 相比其他蓝领职业，网约车司机的收入满意度较高。

网约车工作工时弹性高，司机可以依据个人与家庭需求自由上线或休息。 50.3%的网约车司机认为自己“工作时间长”，这一比例在外卖员、货车司机和建筑工分别为68.7%、70.27%、85.1%。

绩效与认可方面，77.7%的司机反馈可以通过透明账单了解收入及抽成比例。比较而言，仅24.23%的货车司机对运费有信心，75.77%的司机担心货主拖欠运费。

成长与职业机会方面，网约车司机安全培训覆盖率高达95%，继续从事意愿也达到最高（75.7%）；外卖员培训率82.3%，留任意愿68.4%；货车司机与建筑工的培训覆盖率仅65.22%和71.5%，对应的留任意愿则降至50.29%与46.8%。

报告还比较了不同蓝领岗位的净付出，即工作要求与工作资源的比较。工作要求越高、工作资源越少，则该职业的净付出越重。

总体而言， 网约车司机的净付出属于中等偏低水平。

自快科技

58安居客房产研究院：2022年4月全国二手房市场报告

Wed, 11 May 2022 10:27:17 CST

一、全国二手房相关政策解读

1. 全国性政策

l2022.4.15

央行决定于 4 月 25 日降准 0.25 个百分点

中国人民银行决定于 2022 年 4 月 25 日下调金融机构存款准备金率 0.25 个百分点，此次降准共计释放长期资金约 5300 亿元。

点评：降准主要体现了金融市场的货币宽松的信号，有利于长期资金进入房地产市场。在货币供应充足的情况之下，银行放贷的意愿也会更加强烈，尤其是当前整体经济环境相对较差的情况之下，对银行而言个人住房贷款依旧是十分优质的资产，那么会有更多的资金进入房地产市场，并且也会利好房贷利率的下调，减轻购房成本从而促进交易。

l2022.4.24

国家税务总局等三部门：规范涉税中介服务行为促进行业健康发展

近日，国家税务总局、国家互联网信息办公室、国家市场监督管理总局联合印发了《关于规范涉税中介服务行为促进涉税中介行业健康发展的通知》。《通知》进一步规范涉税中介服务行为，促进涉税中介行业规范有序、健康发展，为市场主体发展营造公平法治的环境，保障国家税收利益和纳税人缴费人合法权益。

点评：对于二手房交易过程中，税和费对于购房者而言都是占比相对较高的成本，部分房产中介经纪人为了促成买卖双方的交易行为，会帮助买卖双方通过一些合法或者非法的手段规避或者逃避正常的交税行为。因此，该通知主要的目的是为了中介和买卖双方串通部分政府征税人员进行非法的逃税行为，保障国家税收利益。

2. 地方性政策

l上海 –2022.4.8

受疫情影响人员 3-4 月公积金贷款不作逾期处理

4 月 8 日，上海公积金发布关于实施受疫情影响公积金贷款不作逾期处理有关措施和 4 月提取还贷计划安排的通知。对因感染新冠肺炎住院治疗或隔离人员、疫情防控需要隔离观察人员、参加疫情防控工作人员和受疫情影响暂时失去收入来源人员，3-4 月期间不能正常归还住房公积金贷款的不作逾期处理。

点评：上海市由于受到疫情的影响，生活和生产都受到极大的影响，部分购房者甚至已经失去正常的收入来源，此次公积金中心公布了公积金贷款不作逾期的处理政策，首先起到了缓解贷款者在收入无法获取的情况之下的还贷压力，其次也是起到了示范作用，能够促使市场上其他商业银行能够跟进这项政策，在疫情期间全面执行房贷不预期的处理。

l北京 –2022.4.13

这类家庭北京租房可免中介费

北京房地产中介行业协会发布《关于减免市场租房补贴领取家庭租房佣金的倡议书》，对于经住房保障管理部门审核认定，取得市场租房补贴资格的家庭，通过倡议响应机构新承租住房的，凭 “北京市市场租房补贴发放通知单” 等证明可减免租房佣金。

点评：房地产经纪企业全面响应政府减免租房租金的相关政策，也体现出房地产中介承担社会责任的重要表现。在当前房地产市场相对低迷的环境之下，多数中介经纪人会通过租赁业务来保证自身正常的经纪业务，也是保证自己收入的重要途径之一，那么在如此困难的环境之下，经纪企业还能够秉承的社会责任，减免低收入家庭租房的佣金，也是难得可贵的行为。

l苏州 –2022.4.11

二手房限售由 5 年降为 3 年今日起实行

市场消息称，苏州二手房限售政策迎来重大调整，由原来的 5 年变成 3 年。此前的限售区域全部执行，即姑苏区、吴中区、相城区、吴江区、高新区、工业园区。县市方面，张家港市商品房（含二手房）依然需要满 2 年才可交易；而昆山、太仓、常熟等不限售。　与此同时，限购政策也做出相应调整。非户籍居民家庭在苏州市区、昆山市、太仓市范围内申请购买第 1 套住宅时，社保年限要求从原来的 3 年内连续缴纳 2 年社保调整至累计 2 年社保。

点评：苏州市二手房限售时间由原先的 5 年调整到当前的 3 年，表明了政府对市场调控放松的重要措施之一，也体现出苏州市房地产市场相对进入比较困难的时间。对于二手房限售时间的缩短，对于二手房和新房市场都是利好，实际上我们也看到了此类政策调整是相对具有较大的随意性，因此此类收紧的调控政策影响最大的就是一年左右时间，一旦市场出现复苏，购房者对此类政策肯定不会过多的进行关注。

二、全国 65 城二手房市场

58安居客房产研究院研究总监陆骑麟认为：4 月全国二手房市场依旧处于相对低点，不论是在架房源量还是新增房源量都出现了一定的回落，还有就是购房需求热度也出现了小幅的回落，这与当前各地相对严重的疫情相关，如上海和周边城市受到疫情的影响所有二手房的指标均出现大幅回落，因此，当前二手房市场依旧处于筑底阶段，整体市场回暖尚需时日，目前政策环境已经完全转向并处于落地阶段，一旦疫情结束就意味着市场开始回暖。

1．全国 65 城在架房源量

据 58 安居客房产研究院统计数据显示：2022 年 4 月，全国 65 城二手房在架房源量环比下跌 6.7%，二手房挂牌量已连续 12 个月出现下滑，不过挂牌量下滑幅度相比上月略有降低。从区域市场来看，长三角和东北区域部分城市房源量下滑幅度相对较大，相对严重的疫情是影响这些区域在架房源量的主要因素。

2．全国 65 城房源在架时长

2022 年 4 月，全国 65 城二手房在架时长为 62.73 天，环比减少 2.8%，二手房房源在架市场持续回落。整体楼市环境受到政策的放松在逐步改善，郑州、广州、重庆、深圳等区域在架市场降幅会相对较大，不过如上海、昆山、沈阳的二手房在架市场却出现明显的上涨。

3．全国 65 城供需分析

2022 年 4 月，全国 65 城二手房新增上架房源环比减少 18.7%，城市二手房购房需求热度环比小幅下跌 2.4%。三四线城市新增上架房源减幅相对较大，而上海也出现大幅回落，主要是受到疫情的影响，其购房需求热度也在疫情影响之下出现明显回落。

4．全国 65 城二手房挂牌均价走势

2022 年 4 月，全国 65 城二手房挂牌均价为 16903 元 / 平方米，环比下跌 0.10%。二手房挂牌均价出现下跌的城市多为三四线成交，可见三四线城市二手房市场依旧并不景气，不过从四个一线城市二手房挂牌均价来看全部出现上涨。

5．全国 65 城二手房房价地图

三、热点城市二手房市场分析

1．一线城市二手房市场（北京、上海、广州、深圳）

58安居客房产研究院研究总监陆骑麟认为：从分城市来看，上海受到疫情的影响，多数指标都出现明显的回落；深圳 4 月的二手房指标表现好于其他城市，预计此次二手房市场回暖深圳又将成为 “带头大哥”。

1.1 一线城市二手房在架房源量

据 58 安居客房产研究院统计数据显示：2022 年 4 月，四个一线城市中深圳和广州的二手房在架房源量出现上涨，其中深圳大幅上涨 17.4%，这与城市二手房系统相对完善相关，并且城市的二手房市场市场也出现了明显的回暖。上海由于疫情的原因在架房源量出现大跌 12.26%。

1.2 一线城市二手房在架时长

2022 年 4 月，四个一线城市二手房在架时长仅有上海受到疫情的影响出现上涨，涨幅为 17.9%，其他三个城市都出现了不同幅度的下跌，广州和深圳的跌幅相对较大，可以预见当前二手房时长的回暖依旧以广深为先。

1.3 一线城市二手房供求关系

2022 年 4 月，四个一线城市中深圳二手房市场供求比出现明显提升，主要是城市二手房市场回暖，房东卖房意愿增加，其中新增上涨房源出现 14% 的上涨，而城市购房需求热度并为出现回落，直接促成供求比上升。北京和上海的供求比出现回落。

1.4 一线城市二手房挂牌价格走势

2022 年 4 月，四个一线城市二手房在架房源挂牌均价全部出现上涨，其中深圳的涨幅最大，为 0.9%，其二手房挂牌均价接近北京。

2．热点城市二手房市场（重庆、成都、合肥、南京、沈阳、天津、福州、昆明）

2.1 热点城市二手房在架房源量

据 58 安居客房产研究院统计数据显示：2022 年 4 月，天津和城市的二手房在架房源出现上涨，涨幅分别是 4.3% 和 0.4%，其他城市都出现了不同幅度的回落，其中沈阳的回落幅度相对最大，其跌幅为 23.4%。

2.2 热点城市二手房在架时长

2022 年 4 月，其他热点城市中，沈阳的二手房在架时长出现明显上涨，涨幅为 16.0%，达到 82.04 天，成为近两年以来的最高点，南京出现小幅上涨。而其他城市都出现了不同幅度的回落，合肥，昆明、天津都出现 8% 左右的较大回落。

2.3 热点城市二手房供求关系

2022 年 4 月，仅有天津的二手房供求关系出现出现小幅上涨，其他城市的均出现了不同幅度的回落，其中沈阳的回落幅度相对最大，为 34%，主要是城市的新增供应出现大幅回落相关，其次南京和福州，为 23% 和 22%。

2.4 热点城市二手房挂牌均价走势

2022 年 4 月，其他热点 8 城二手房挂牌均价环比上涨城市有 2 个，分别是成都和沈阳，其他城市出现了不同幅度的回落，跌幅最大的城市为重庆和南京，都出现了 1.1% 的跌幅。

四、全国 65 城二手房挂牌价同比涨幅城市排行榜

研究发现社交媒体加重了中年女性的孤独感

Tue, 25 Jan 2022 20:56:52 CST

中年是一个忙碌的年龄，也是一个孤独的时期。在工作和家庭的重压下，人们无暇培养友谊，特别是对女性而言。新冠肺炎疫情前，关于孤独的谈论往往以男性为中心。但根据2020年一项对1000多名成年人进行的调查，疫情封锁期间，41岁到57岁（20世纪60年代中期至70年代末出生）的“X世代”女性报告的孤独感上升幅度最大。

其中，与孩子一起生活的女性社交孤立感的增加在该人群中是最大的。

对于那些因为家庭生活和工作而疲惫不堪的女性来说，社交媒体通常是发泄和寻求联系最方便的渠道。但许多人说，上网已经让人感到空虚和孤独。38岁的摄影师米兰达·莱因哈特（如图）表示，还没有找到属于自己的“妈妈部落”，自己在家教育孩子，因而更难找到志趣相投的朋友。疫情前，她和一个密友常一起看电视剧。但随着工作和生活变得忙碌，她们便没空一起看了。“哪有时间？哪有精力？疫情给妈妈们增加了太多精神负担。一天下来，我们非常累。”虽然社交媒体帮助她与老朋友保持联系，但也让她五味杂陈。“我可以看到她们的生活，但没有参与其中。社交媒体让我感到不那么与世隔绝，却也更加孤独。”莱因哈特女士曾尝试在社交媒体寻找经历类似的母亲，但由于没有找到一群能面对面的朋友，她有时会觉得自己被晾在一边。

笔者在社交媒体一个大型育儿群发布了一个关于中年孤独的问题后，立即收到300多名女性的回复，她们中的大多数人都表达了类似感受。55岁的黛布·法布里齐奥是一名单亲母亲，有两个孩子。去年夏天，在小女儿大学毕业后，她成为“空巢妈妈”。占用已婚朋友的时间总是很棘手，于是她努力组织聚会，找人晚上一起吃饭或散步。“但疫情让这一切都停止了。人人都躲在自己的‘气泡’里。”现在都用社交媒体保持联系，这么做有好有坏。出于健康考虑，她对社交活动一直很谨慎，只能在社交媒体上浏览朋友发布的聚会内容。“看到朋友们在海滩上的照片，我想，‘她们在外面玩了。我本来可以去的’。”

2018年美国退休人员协会对45岁以上人群的调查发现，随着中年人和老年人越来越多地使用社交媒体，他们反而感到更孤独。疫情封锁期间对意大利成年人进行的一项研究也发现，社交媒体不能替代面对面的社交互动。

因为丈夫工作的缘故，52岁的安迪·马丁5年前从得克萨斯州搬到佐治亚州，但没能建立搬家前那样的深厚人际联系。“孩子上中学时，大多数女性都有自己的家长朋友小团体。”马丁女士说，她很开心疫情封锁期间能够通过社交媒体与远方的亲朋联系，但觉得这种联系是肤浅的。“我知道他们在做什么，但这并不能解决我的孤独问题。”

自环球科技

转载：5000t/d的水泥厂只有40人！！海螺水泥生产线竟然“零”工人！

Sun, 05 Jan 2020 11:30:36 CST

5000t/d的水泥厂只有40人！！海螺水泥生产线竟然“零”工人！

水泥人网今天

发达国家的水泥生产一直被国内同行所推崇，一些发达国家的先进技术也多为国内装备企业所借鉴。水泥人网也曾多次报道关于国外先进生产线的相关内容。

视频：德国水泥厂

爱尔兰某水泥厂一条5000t/d的水泥生产线，智能化程度极高，全厂只有40人。据了解，企业原料燃料比较稳定，系统可以发挥到最佳效能，中控室人员工作强度低，现场几乎不安排设备管理人员，所以在人员配置上并不像国内使用大量人工。

目前，国内更多企业致力于智能化生产技术，继海螺水泥、中联水泥、西南水泥、南方水泥等龙头企业投资建设智能化生产线之后，近日，红狮集团的4500t/d新型干法水泥熟料智能化生产线正式点火投产。

据了解这条生产线总投资约18亿元，配套纯低温余热发电项目、水泥窑协同处置固废项目，生产线人数编制93人，能耗、环保排放等主要技术指标达到国际同行一流水平。

视频：宜春红狮水泥点火投产

宜春红狮水泥项目从项目建设、设备安装调试到竣工投产全过程仅用了12个月的时间。项目按照“第二代新型干法生产线”和智能制造、绿色环保要求设计，采用国际先进新型干法工艺，数字技术与每个环节、每道工序、每台设备深度融合。

技术、装备和环保设施从国内外一流企业引进，采用美国卡特彼勒矿山开采设备，实现矿山数字化开采，高标准打造绿色矿山；采用自主开发的设备健康管理、专家优化系统等，保证生产线稳定高效运行；选用国际一流的自动装车、发运设备等，提高装车效率，降低劳动强度，改善现场环境。

丹麦史密斯智能化实验室，实现水泥、熟料质量自动检测和控制，提升质量稳定性。

据了解，铜仁西南水泥日产熟料4000吨、年产水泥200万吨的智能化生产线于上月中旬开工建设。

项目计划总投资18亿元，配套建设约7km皮带输送走廊，扩征矿山储量1.2亿吨以上，砂石骨料生产基地年产300万方，商砼生产线年产200万方，水泥窑协同日处理城镇生活垃圾100吨；余热发电9兆瓦等建设内容。

这条生产线是继遵义赛德水泥厂智能化生产线之后贵州西南投资的另一条智能化生产线。

西南水泥旗下遵义赛德水泥采用在线监测和控制技术，在国内率先建成了一条5000t/d智能生态示范线，全厂人员控制在80人以内，熟料标煤耗93.8kg/t，熟料综合电耗46.6kWh/t，水泥综合电耗68 kWh/t，粉尘排放低于10mg/Nm3，堪称智能生态一面旗。这条生产线智能化从三个方面体现：

智能化从三个方面进行设计：生产操作、质量化验和设备运维，实现与实体工厂完全对应的数字化虚拟工厂，即“数字双胞胎”。帮助企业在提产降耗的同时，提高管理效率、优化设备管理、提高劳动生产率、优化岗位定员;

生产操作包含了专家优化系统、生产运维管理、能源管理、无人值守物流、分析评估等。窑、磨专家优化系统正在调试中，煤磨优化系统已投入使用;使用自动抓斗、自动包装机、自动装车机等智能设备;

质量化验方面，使用了原料配料在线分析仪、原煤在线分析仪、粒度分析仪、游离钙在线分析仪和水泥硫含量在线分析仪，大部分分析仪已投入使用，在质量控制中发挥了重要作用;设备运维方面，通过设备管理系统对设备进行全生命周期管理，通过设备在线诊断、视频自动识别、特种视觉检测等手段代替人工巡检，保障设备运转效率。

对比世界低能耗示范线泰安中联日产5000吨新型干法水泥熟料生产线，其智能化程度和能耗指标有“异曲同工”之处。

泰安中联智能制造方案由智能矿山、智能物流、智能质控、智能生产、智能巡检、智能远程六个方面组成，智能化是助推水泥企业实现节能降耗、设备保障、减员增效、管理提升四大目标实现的最佳途径。

泰安中联的智能化生产线已经达到了超低排放标准，企业环境污染物排放低于国家标准限值70%。在能耗方面也步入了行业“领跑者”的行列，早在2018年企业就实现了吨熟料煤耗93.5kg，熟料综合电耗45度。企业生产线定员仅95人，为中联水泥熟料全能生产线岗位编制最少的一家单位，其中一线生产人员仅50人。

全椒海螺水泥智能化工厂主要特征是生产过程的流程性、运行维护的保障性和运营管理的关联性。从石灰石开采、原燃材料进场，到水泥产品发运出厂，全部采取全流程化和自动化闭环作业，基本实现了生产过程的无人化，以及资源利用、质量控制和生产控制的智能化。矿山生产效率提升约12%，柴油消耗降低约7%，轮胎消耗降低约30%。除了有计划、有组织的检修作业，一天24小时，在全椒海螺水泥厂生产现场几乎看不到工人。

从泰安中联的水泥生产梦工厂到全椒海螺的无人化水泥厂再到宜春红狮的国际一流智能化生产线。不仅在设备装备上采用了全球领先技术，在人员控制上也各有优势。

在智能化装备领域我们不仅借鉴发达国家的先进经验，取其精华，去其糟粕。同时国内诸如中材国际，安徽凯盛院等设备生产研发企业在水泥生产线智能化研发生产方面均具有了与世界巨头比肩的优势。

中国建材集团凯盛机器人

视频：济宁中联智能化实验室

水泥行业的智能化生产线正开足马力，即将万箭齐发。由国企、央企领衔的水泥行业必将位于世界水泥领域的重要位置。

以清库为例，目前国内更多的企业以人工清库为主，而部分发达国家是以机械清库为主，以法国某企业的清库设备为例，针对艰巨而又复杂的库仓清理，完全可以无需人工进入仓库内部干预，在国外广泛运用于各种物料的库仓清理，包括水泥、钢铁、能源、矿、石灰、食品等行业。设备采用压缩空气，通过高性能的气动清理马达配合高强的特殊铝杆关节臂进行工作。设备安装在库仓顶部，人员可通过控制特殊铝杆关节臂和气动清理马达进入库仓内部进行清理。

机器清库结合人工

据了解，在操作过程中，部分施工企业仍采用传统的人工清库结合设备清库。在将挂壁料清除完毕，确保安全的情况下，再由人工清理余下部分以达到相关企业快速，高效的要求。

HTTPS劫持研究

Sat, 10 Aug 2019 13:00:48 CST

这篇文章描述了我们对哈萨克斯坦政府实施的电信级HTTPS劫持的分析。

哈萨克斯坦政府最近开始使用一个假的根证书颁发机构，对包括Facebook，Twitter和Google等网站在内的HTTPS连接进行中间人（MitM）攻击，在此文中，我们给出了还在进行中的研究的初步结果，以及哈萨克劫持系统中新的技术细节。

情况提要

哈萨克斯坦最近开始使用一个假的根证书颁发机构对HTTPS连接进行劫持。这一行为显著弱化了哈萨克网络用户的互联网安全体验。

默认情况下，这一证书颁发机构是不被浏览器信任的，因此必须通过用户手动安装。如果用户不安装这一假证书颁发机构的根证书进而允许劫持，那么用户则完全无法访问受影响的网站。

第一次检测到的劫持行为是在7月17日，我们从7月20号就开始了持续追踪。期间劫持行为出现了几次停止又再次启动的现象。只有某些网站被劫持，劫持是由基于SNI 主机名字段触发的。至少37个域名受到影响，包括社交媒体和即时通讯网站（完整列表见文章后）。

截至目前，该攻击似乎会影响该国最大的ISP ——Kazakhtelecom（9198 KazTelecom）中传输的连接中的一小部分。这意味着只是部分而不是全部哈萨克网络用户会受到影响。劫持行为可以在国外触发，因此使得国际研究者们可以进行远程研究。

什么是HTTPS劫持？

HTTPS通过加密传输数据来保护浏览器和网站之间的安全交互，从而防止ISP和政府对传输进行读取和篡改。服务器通过提供由证书颁发机构（CA）进行数字签名的证书来验证自己身份，而证书颁发机构就是被浏览器信任、能担保网站身份的一个实体。例如，facebook.com会提供一个由DigiCert签名的证书给浏览器，而DigiCert则是一个被信任并且内置在几乎所有浏览器中的证书颁发机构。通过验证提供的证书并且确认证书是由浏览器所信任的证书颁发机构（DigiCert）所签发，浏览器就可以确信是在和真正的facebook.com进行交互。facebook.com提供的证书同时也包含一个用来保护接下来浏览器和Facebook之间通信的公钥。

在HTTPS劫持攻击（“中间人攻击”的一种类型）中，网络中的攻击者会伪装成一个网站（例如facebook.com），并且提供带有攻击者公钥的假证书。通常，攻击者无法让任何合法的CA来对一个不受攻击者控制的域名的证书进行签名，因此浏览器会检测并阻止这种攻击行为。但是，如果攻击者可以说服用户安装一个新CA的根证书到浏览器当中，浏览器就会信任攻击者提供的由这个合法CA签发的假证书。通过这些假证书，攻击者可以模仿任何网站，进而可以篡改网站内容、记录用户在网站上的操作或发表的内容等。因此，用户不应该安装根CA证书，因为这样就会将原本安全的通信暴露无遗，导致通信被劫持或篡改而不被用户所感知。

Censored Planet的发现

Censored Planet是一个在密歇根大学运作的全球审查行为观察站，该机构利用一些远程检测的方法，连续不断地在超过170个国家监测多种类型的网络接口。我们的扫描器第一次报告在哈萨克斯坦出现可能的中间人攻击是在2019年7月20日。利用一个叫做HyperQuack的技术，我们第一次检测到了这一攻击行为。这一技术通过连接到TLS服务器，发送握手包，而该握手包的服务器名称指示（SNI）扩展中包含可能被审查的域名。如果响应结果显示出不同于正常的握手包的扰乱迹象，那么这一域名就会被标记为可能被审查。

图一 CensoredPlanet是如何使用HTTPS服务器来监测TLS中间人攻击的例子

我们的调查揭示了在这些案例中返回的证书是一个由哈萨克斯坦的根CA（Qaznet Trust Network）（图2）签发的假证书。我们的实验同时显示这一审查行为是通过透明代理实现。这意味着审查者在转发流量到目的机器之前，先对流量进行了解密并用其自己的密钥进行了加密。

图2 KazTelecom AS（AS 9198）中的HTTPS服务器拥有可信证书和中间人注入证书的示例

我们的调查显示，只有网络路径经过劫持系统的连接才会被劫持；但是不论连接的方向如何，只要经过劫持系统，连接就会被拦截。这意味着我们可以通过发起到哈萨克斯坦国内的TLS服务器的连接，从而在国外触发劫持，使得我们能方便地进行更加精细的检测。

深入分析

被Censored Planet的HyperQuack扫描自动生成的结果所提醒之后，我们进行了几次实验来更好的理解哈萨克斯坦的HTTPS劫持的基础设施。

我们在哈萨克斯坦的条件是有限的：我们拥有这个国家里2台VPS客户机和52个RIPE Atlas探针的访问权限。由于已知劫持可以被双向触发，甚至可以被在国外的客户端连接触发，所以我们在国外对该国的TLS主机也进行了更加全面的扫描。

我们在该国内的机器上，仅观察了2个HTTPS劫持的实例，两个都是从RIPE Atlas探针发起。我们的两个VPS客户机都可以访问受影响的站点（例如facebook.com）且不被HTTPS劫持，表明HTTPS劫持在该国并不是普遍行为：即使在连接到已知受影响的域名的时候，很多客户端浏览器都未收到中间人注入的证书。

我们发现证书注入必须要有一定的前提条件：

1、客户端到服务器的路径必须经过AS 9198（KazTelecom）的特定部分，即我们观察到发生了证书注入的那个唯一的AS。

2、客户端必须发送一个包含受影响域名的TLS SNI扩展

3、服务器必须提供一个有效的、浏览器信任的TLS证书，但不必是SNI中所包含域名的证书。

我们注意到这些条件是必要不充分条件：例如我们已经发起了经过AS 9198的连接，但仍没有发现证书注入的现象，即使其他的条件也已成立。我们仍在研究触发劫持所必须满足的其他条件。

哈萨克斯坦有超过200,000个能访问的TLS主机，但是来自Censys的数据表明，只有其中6736个TLS主机提供了一个有效的且被浏览器所信任的证书。7月21日，我们进行了一个TLS握手实验——从位于美国的客户端逐一发起到这6736个HTTPS服务器的连接，将其中的SNI设置为facebook.com和google.com，而这两个域名都已确认会触发HTTPS劫持。我们发现只有459个服务器（7.0%）发生了证书注入，表明哈萨克斯坦的HTTPS劫持目前只发生在该国的一部分地区。

而在该国内，通过我们的其中一个VPS对这6736个可信HTTPS服务器进行了同样的扫描，却发现有1598个（24%）服务器发生了证书注入。而这些服务器都部署在不同的位置，但都会经过AS 9198，而这就恰恰说明了它就是HTTPS劫持所发生的位置。在7月22日的早些时候，我们注意到劫持行为不再继续发生，但是9小时后又再次出现。当我们重新运行我们的检测时，我们发现存在证书注入的HTTPS主机的数量有所减少：从美国位置发起的扫描显示只有300个（4.4%），从哈萨克斯坦的VPS发起的扫描显示有400个（5.9%）。这表明该劫持系统仍处于测试调整阶段，或许是更大规模部署的征兆。

网络跳数级分析

为了定位劫持发生的位置，我们采用了一个基于TTL的技术，这一技术常用来做网络检测。对于每个我们能够触发劫持的HTTPS主机，我们都发出了多次连接，在这些包含SNI主机名的连接中，其 IP报文的TTL字段都带有不同的数值，我们记录了收到注入证书的响应包所对应的最小TTL值。IP报文的TTL字段控制报文能到达的最大网络跳数，所以如果我们把一个报文的TTL值设为3跳，而未收到任何证书注入的响应，我们就能知道注入设备很可能与我们源机器的距离超过3跳。这一技术使得我们能够精准定位注入设备的网络位置。

我们从在哈萨克斯坦部署的VPS上，针对之前检测到存在证书注入的1598个HTTPS服务器，进行了这一类型的扫描。对每一个主机，我们都发起了两次连接，一次包含facebook.com的TLS SNI头，另一次则包含一个未受影响的域名，检测收到响应时的第一跳。在这次扫描的过程中，HTTPS劫持短暂地停止了一段时间，但是如果我们仅观察在发生变化之前扫描的前1212个HTTPS主机，99.5%的结果都显示证书注入行为发生在到达服务器之前的网络路径中的某一跳。在大部分情况下，注入证书返回的网络位置与真正目标主机的网络位置只有3或4跳的网络距离，意味着注入是在距离用户相当近的位置发生的。我们利用相同的技术在美国进行的测试也证实了相似的结果。

通过观察注入发生那一跳所在的IP地址，我们发现95%的时间里，注入发生的前一跳都是92.47.151.210或92.47.150.198，注入发生的后一跳都是95.56.243.92或95.59.170.59。所有这些IP地址都位于AS 9198（KazTelecom），表明AS 9198是目前唯一的造成注入HTTPS证书的网络地址。一个traceroute的示例如下，该实例中证书注入发生在第5跳。

证书注入发生在第四和第五跳之间。

注入的证书

我们也观察了HTTPS劫持所返回的证书的模式规律。当客户端的SNI信息触发了证书注入的时候，返回的假证书似乎是基于服务器的合法证书而不是客户端的SNI信息。这意味着在一次TLS请求中发送包含facebook.com的SNI到一个不相关的站点iqala.kz，会收到一个CN=iqala.kz的注入证书。该注入证书有以下的属性：

和原本主机的证书相同的主题和主题别名（SAN）公钥被替换为一个指定的加密指数为3的RSA-2048密钥有效期（Not Before/Not After）与原本证书相同，但具体时间上有提前6小时整的偏移序列号除最后4字节被修改了之外，其余与原本相同所有其他x509扩展都被移除，该证书是由一个中级证书（C=KZ, CN=Security Certificate）签发，而中级证书又是由根证书（C=KZ, CN=Qaznet Trust Network）签发。中级证书使用2048位的RSA密钥（使用典型的加密指数65537），有效期3年，而根证书则使用4096位的RSA密钥，拥有30年的有效期。

审查痕迹

AS 9198中负责进行劫持的中间组件需要连接到原本的TLS服务器，从而可以获取到其合法的证书，用于验证和替换。我们使用RIPE Atlas检测来发送一个TLS连接到我们控制的服务器，在这台主机上我们可以捕获到来自RIPE Atlas探针的IP数据包。当我们把Atlas 探针客户端的SNI设置为不会触发证书注入的一些域名时，可以在我们的服务器中看到由RIPE Atlas探针发送的正常的客户端hello包，并且拥有一个特定的TLS指纹。但是，当我们把SNI设置为facebook.com时，我们的服务器会收到一个来自HTTPS劫持设备的不同的TLS指纹。与RIPEAtlas的指纹不同，该中间组件的TLS指纹在正常的网络流量中是几乎看不到的。受影响的域名可以使用这一指纹来鉴别连接是否被劫持，对用户进行提示，撤销已经暴露的登录凭据，或者不向用户发送敏感数据。为了进一步分析，我们在这里提供了捕获的数据包。（PCAP包或未发生劫持）

域名目标

HTTPS劫持是由客户端发送的SNI扩展所触发。Censored Planet发现在约10000个测试域名中，有37个域名会触发假证书的注入。这些域名大部分都是社交媒体和即时通讯网站，列表如下：

ISP让用户安装哈萨克斯坦根证书，声称这样可以帮助阻挡诈骗、黑客攻击和非法内容。然而，上面列出的域名表明其真实意图却是监视用户在社交网络和即时通讯网站上的行为。

结语

哈萨克斯坦的HTTPS劫持降低了该国互联网用户的安全性和隐私性。虽然目前劫持还没在全国范围内出现，但似乎政府既希望同时又有潜能，在不久的将来进行大范围的HTTPS劫持。国际社会需要密切监视这一令人忧心的举动，而这一危险信号，已经飞舞在计算机安全界数十年间致力于对所有网站进行高强度、端到端加密的努力和进步的面前。

*本文作者：Kriston，转载请注明来自FreeBuf.COM

转载：Libra：社交帝国Facebook的转型雄心

Mon, 24 Jun 2019 00:48:55 CST

Libra：社交帝国Facebook的转型雄心

原创：徐思彦，陈明艳腾讯研究院 3天前

作者| 徐思彦腾讯研究院高级研究员

陈明艳腾讯研究院助理研究员

北京时间2019年6月18日下午，全球最大社交网络平台Facebook正式发布Libra，一个为全球数十亿人提供简单无国界的数字加密货币和金融基础设施服务的区块链平台。Libra测试网已在Github上开源上线，并发布官网和白皮书，公布项目相关信息。此举在传统互联网和区块链等领域引起巨大轰动，被认为是继2008年比特币诞生以来区块链领域最重磅的事件，纷纷解读Libra的项目细节以及未来对整个区块链和全球金融体系的可能影响。

那么，为什么Facebook要如此大张旗鼓地进军加密货币领域发行Libra？Libra究竟是什么？未来又将何去何从？

一、Facebook为何要发行Libra？

作为“古典”互联网公司中第一个试水加密货币的公司，Facebook此次推出Libra的动机兼具内因和外因的推动。

从白皮书中可知，随着互联网和移动宽带的高速发展，现在几乎只要一部手机就能接触到各式各样低成本的便捷服务。然而，全球仍然有17亿人没有银行账户，无法享受金融服务而且传统的跨境转账繁琐、耗时且成本高。针对传统金融的痛点问题，Libra的诞生是为了让全球所有人，不论贫富，只要有一部智能手机，就能使用方便快捷、成本低廉且安全可靠的金融服务。

这是Facebook描绘的宏伟愿景，是其推出稳定币Libra的出发点之一，但背后仍有更复杂的原因。其中最直接的动机是丰富现有的商业模式，寻求新的增长突破。一直以来，广告收入占Facebook年营收的90%以上，这种单一的盈利模式一旦受到制约，将给Facebook带来根本威胁。尤其是去年爆发的用户隐私泄露丑闻加强了政府对用户数据保护的重视，如果提高了用户对数据的支配权，无疑大大增加了Facebook数据分析的成本，进而动摇其广告收益。

但如果只是为了寻求新的增长突破，坐拥20多亿用户的超级社交帝国可选择开拓的商业模式也很多，比如云计算、游戏、电商等更为传统的互联网商业模式。然而，Facebook选择的是加密数字货币领域里的稳定币为突破口，以Facebook、基金会其他成员以及区块链自身技术的信用作背书，重塑全球支付体系，打造无国界全球货币。

在国内，移动支付可谓家常便饭。移动支付是移动互联网时代深入发展的重要基石之一。而在美国，由于各种历史包袱，移动支付的渗透率却非常低，美国人生活中还是以信用卡和支票为主。这给了腾讯、阿里等中国互联网公司弯道超车的机会，而Libra显然给了Facebook一次弯道反超的机会。

二、Facebook为何选择稳定币？

那为什么Facebook选择的是稳定币而非其他类型的数字货币？首先，就Libra白皮书开篇想解决的跨境支付问题，目前全球的跨境支付总规模在125万亿美元，而数字加密货币有天然的优势，可以以低成本高效率且无时间地点限制的方式便捷实现，倘若Libra打通了整个流通体系，Facebook有望将手续费再将一个数量级。然而，大多数字加密货币价格波动剧烈，难以满足作为货币的稳定性要求。在Facebook之前，数字加密货币市场中也出现了不少有影响力的稳定币，例如USDT、DAI等，主要用于数字加密货币市场的入金和避险。稳定币依靠不同的“稳定机制”能增加不同程度的稳定性，进而增加其货币属性和流通性，并帮助构建商业和金融体系内的价值闭环。

目前，主要有三种“稳定机制”，从稳定币的历史市场行情来看，稳定性效果最好的是法币资产抵押模式（如USDT，GUSD和PAX等），其次是数字资产抵押模式（如DAI和BitUSD等），最差的则是仿央行调控模式（如NuBits）。Facebook此次选择的便是稳定性最好的法币资产抵押模式，但和已运行的稳定币仍有许多区别。其中最大区别是锚定对象，几乎所有采用法币资产抵押模式的稳定币都按1:1比例锚定美元，他们之间的区别主要集中在合规程度和生态应用方面，如资金托管方、银行账户审计、智能合约审计和监管机构等，但Libra显然采用了更艰难也更激进的方式——与多个主流货币（如美元、欧元和日元等）挂钩，锚定一揽子货币，在大大增加Libra稳定性的同时，无疑也增大了项目的推进阻力。

简单来说，Libra是基于区块链发行的一种货币，目前主要面向的是转账、付款和汇款市场，可以在Facebook生态体系以及Uber、Spotify等实际应用场景中流通。区别于Q币等熟悉的由公司发行的代币，Libra与现实资产挂钩的稳定币，而不是一种商品积分体系。区块链的属性把Libra的信用度进一步提高到主权货币水平，让全球结算成为可能。

三、Libra如何运转？

那么，这样一个承载Facebook重塑金融生态愿景的稳定币Libra是如何运转的呢？

“Libra分为三个部分，共同构建一个普惠金融体系：分别是安全、可拓展和可靠的Libra区块链；提供支持其内在价值的储备资产；以及负责治理并促进生态系统发展的Libra协会。”——《Libra白皮书》

Libra区块链目前是一条基于LibraBFT共识机制的联盟链，采用全新设计的编程语言“Move”实现交易逻辑和智能合约，具备吞吐量高、延迟性低、灵活性强和安全性高等特点。鉴于近几年智能合约漏洞等安全事件频发，专为数字资产交易打造的Move无疑是此次发布的一大亮点。法币因为拥有无限法偿能力，在法币上做智能合约是有风险的，而Libra本身没有这个负担。以往智能合约所承诺的类似自从发行奖金，自动还贷等功能用法币或以太坊等数字货币都难以实现。而有了抵押权益代币Libra事情就简单许多，得以实现真正的可编程的货币。除此之外，未来各种金融资产都可以数字化，从而在全球畅通流通，这个想象空间远大于今天的移动支付结算体系。如今移动支付只限于零售端的交易支付和结算，如果加上金融资产的流通和交易，Libra的体量将不可估量。

在储备资产方面，Libra采用近似等额锚定一揽子货币的方式来稳定币价，因此法币兑换通道、储备资产的配置和产生收益的分配也是大众关注的焦点。目前，在法币兑换通道方面，Libra采用授权代理商模式，即用户通过授权的交易所或其他机构买卖Libra，这个过程涉及的KYC验证、交易手续费和监管等问题尚不明确。对于用户充值的法币资产，Libra计划将其投入波动性低的资产中，如银行存款和政府证券等。为了缓解Libra价格波动的可能性和严重性，储备资产的配置倾向于违约率低的政府债券。同时在保证流动性方面，Libra计划将一部分资金用于政府发行的短期证券以满足日常交易量的需求。这种资产配置基本满足Libra求稳的需求，但已动了不少既得利益者的奶酪，是否能挺过各方利益角力而成功开展有待时间检验。当然，关于这个过程产生的收益分配，Libra在白皮书中也有相应计划——优先用于维护项目运行，剩余收益分红给早期贡献的成员和其他投资者。

作为维系整个Libra项目运转核心的Libra协会，是一家总部位于瑞士日内瓦的非营利性会员制国际性机构，其成员是Libra区块链的验证节点，通过理事会投票表决，还可控制新成员的加入、规则的制定、储备资产的管理和监管以及负责其他日常事务。

现阶段Libra协会的成员主要是来自不同领域的28家企业、非营利性组织、多边组织和学术机构，大多集中在互联网、金融和区块链领域，包括风险投资、电子商务、支付、电信和社交等行业巨头，如Mastercard、PayPal、eBay、Uber和Facebook等，成员数量未来有望拓展超100个，争取以强渗透力打通更多商业支付场景。基金会成员天然解决了Libra拉新和场景问题，而随着Libra生态的丰富，其跨国、低成本的便利性也将带来网络效应。毫无疑问，如果围绕Libra的超级商业支付生态圈一旦建立，会给现有的全球支付体系带来剧烈冲击。

随着成员的数量逐渐变多，Libra的治理机制也变得尤为重要。现阶段，每个成员（即验证节点）派一名代表加入Libra协会理事会，有一票投票权，重大决策有2/3以上的赞成票则为通过，这种管理模式在项目初期能高效快速地推动项目发展，但也容易埋下了一系列隐患。尽管Libra称未来将逐步提高去中心化程度，降低准入门槛，5年内开始逐步过渡到非许可治理模式，以提升整个生态系统的弹性，但未来能达到多大程度的去中心化且各方权益和监管如何平衡仍然有待时间验证。

四、Libra的未来会怎样？

至此，Libra的愿景是惊天动地的，但落地之路仍然充满不确定因素。从目前白皮书、官网动态以及外界表现来看，对Libra后续的发展仍然有很大担忧。

从外部因素来看，能否通过国家的监管合规要求，对Libra来说是项艰难考验。首先，数字加密货币的本质已挑战一部分禁止加密货币交易的国家的监管条例，比如中国和伊朗等。其次，Libra的发行和设计机制挑战了国家央行的最重要职能，进而动摇了各国法币的地位，尤其是货币不稳的第三世界国家。再者，目前各国监管机构表达的质疑和担忧还集中在抵押资产的可靠性、数据隐私安全性以及是否满足各国反洗钱、反恐融资等方面的需求。那么，在Libra正式落地之前，与各国监管机构之间的博弈成为Libra团队最为棘手的难题。如何在监管合规的基础上实现商业支付，如何确保用户数据不会被滥用，如何避免Libra成为洗钱等灰色地带的金融工具等问题都是Libra团队需要向监管机构和公众回答的问题。

继4个月前摩根大通宣布将发行“JPM Coin”之后，Facebook带领Libra也强势进入数字加密货币领域，顶级玩家的加入为区块链的发展打开新局面的同时也让赛道间竞争更加激烈。其他行业巨头会如何应对？是顺势加入Libra协会为其献策献力，还是另起炉灶带着新的商业模式和生态弯道超车？这些也给Libra的未来发展带来诸多不确定性。

再从内部因素来看，在治理结构方面，Libra的最终目标是过渡到非许可性治理，逐渐实现去中心化。但前期仍然是联盟链结构，为了平衡各方势力，将企业、非营利性组织、多边组织和学术机构招入其中，同时也将拜占庭容错机制的核心原理融入理事会的决策规则中，但随着Libra的体量不断扩大，涉及的范围不断拓展，面对前所未有的利益诱惑，现有成员是否愿意牺牲自身利益以达到Libra最终目标尚且未知。此外在储备资产的收益分配方面，Libra计划先将收益覆盖系统运行成本，确保低交易费，之后给早期贡献的成员和其他投资者分红，并支持后续的发展。然而，整个分配规则的制定和过程中的监管均由Libra协会负责，而协会成员大多也是早期参与的贡献者，即未来的收益获得者，这种自我监管的方式能否被大众接受也是一个未知数。

小结

种种因素使Libra的落地之路面临重重阻碍，但无论如何，Facebook推出稳定币Libra是一次大胆、开放且有意义的尝试。两年之内，Libra对Facebook自身的意义要远大于对全球货币体系的意义。它为Facebook打开了另一条商业路径，使其能切入在线支付领域，并且使其商业生态能更具网络效应。用户可以在Facebook旗下的Messenger，Instagram，Whatsapp等应用中更快、更方便地进行支付和汇款了，即使这一切对于中国用户来说已经无比熟悉。

对极客来说，Libra也许是向现实世界的妥协。但新技术从发明到大范围爆发型应用往往都是最初的变体。“谁来做”在很多情况下上比“怎么做”更重要。

Libra在白皮书里写道“在全球范围内转移资金应该像发送短信或分享照片一样轻松、划算，甚至安全。”这与比特币最初诞生的初心“一种点对点的电子现金系统”相呼应。只不过，随着时间推移，比特币的通缩属性使其成为一种数字资产，而无法实现其数字现金的目标。现在，Facebook用一种（多）中心化的方式使这个目标继续推进。在Facebook之前，不乏明星团队、学术精英和工程精英尝试过区块链项目，但离真正的爆发都欠缺了必要条件。而晚于业内到达战场的Libra由于Facebook的海量用户、跨国属性和多场景生态的基础在全世界无人出其右，具有强大的后发优势。

从长期来看，巨头入场开启了一个潘多拉的盒子，让虚拟货币成为了数字世界中不可逆的组成元素。一旦全球 Facebook 用户习惯在各种场景中使用Libra，届时人们也不再需要将 Libra 兑换成法币，也不再需要第三方资产支撑。这将为数字加密货币将真正在用户中普及铺平道路，撼动传统的货币体系。数字加密货币将真正在用户中普及，撼动传统的货币体系。这一点上，扎克伯格显示了带领巨头转身的魄力，为Facebook争取到了未来数字货币领域的一张船票，保证Facebook在未来数字经济社会依然是一个重要玩家。

不管成功与否，Libra都已经为未来的更自由、更普惠、全球化的数字货币世界铺下了第一块基石。最终由巨头搭台，多中心化支付清算网络反向推动了诞生于民间、去中心化数字加密货币的普及，并在传统的货币体系中争夺一席定价权。这也是历史一次又一次螺旋上升的有趣之处。

网宿：2018中国互联网发展报告

Sun, 21 Apr 2019 00:56:02 CST

《报告》显示，2018年，全国互联网普及率达57.7%，相比2017年增长4个百分点，其中，八成以上的省份互联网普及率超过50%。与此同时，截至2018年12月，全国互联网独立IP数超过2.6亿，同比增长8%。

全国互联网普及率差距缩小移动端渗透率普遍超80%

《报告》显示，2018年，中国互联网普及率前六名的省市为北京(75%)、上海(74%)、广东(69%)、福建(67%)、天津(65%)、浙江(63%)，中东西部互联网普及率差距逐渐缩小。与2017年相比，普及率最高的北京与普及率最低的云南之间差距缩小了5个百分点。从网民数来看，华东地区占总网民数的30.71%，远高于其他地区。

其中，移动端在用户渗透领域已进入成熟期。2018年，全国各地的移动端使用率普遍远远高于PC端，所有省份的移动端普及率都超过了80%，其中18个省份普及率超90%，且仍呈现上升趋势。与此相对的是，PC端渗透率出现小幅下降。

夜间访问增长8% 行业活跃度的地区差异明显

《报告》对网民行为分析和行业发展状况进行了统计和解读。纵观2018年中国网民的访问时间轨迹，可以发现，全国网民的访问高峰出现在20:00-21:00间。具体到行业来看，社交网民白天访问较平稳，于夜间22:00呈现晚高峰；生活服务及游戏类的访问高峰在11:00至13:00及20:00至22:00；金融类的访问则集中在工作日的09:00至16:00，贴合金融行业的工作时间。

值得注意的是，与2017年相比，2018年整体网民夜间0:00至8:00的访问活跃度有明显提升，平均访问量涨幅达8%。可以看出，互联网开始争夺用户“睡眠时间”。同时，昼夜访问量差距也在逐渐缩小。

对此，业内人士表示，昼夜访问差异缩小不仅源于互联网普及率的不断提升，有大量日间空闲时间的中老年用户比例逐渐增多，同时，由于短视频等碎片化渗透类应用的不断普及，导致互联网访问量趋于分散。

从行业活跃度来看，《报告》显示，2018年度，网民活跃度行业排名TOP3分别为社交、视听影音和资讯，社交应用服务继续盘踞最受网民青睐应用榜首。同时，电商类应用经历了2017年的相对低迷，在2018年表现较为抢眼，用户活跃度显著提升了11个百分点。

但是行业活跃度的地区差异依旧明显。《报告》显示，上海、浙江、天津等高线省市的社交活跃度更高，而视听影音活跃度则明显偏低于低线省市。而在游戏领域，西部地区的访问活跃度则明显高于其他地区，并且游戏与电商的网民活跃度有着较高的一致性。

生活服务向细分领域过渡明显社交、视听影音及资讯用户重合度超80%

《报告》显示，在生活服务网民分布中，生活分类信息网的访问量由2017年的41.2%下降到了2018年的22.4%，而与之相对应的是，商旅、教育咨询、医疗医药等专业细分领域的应用访问量均有不同幅度的提升。

对此，有专家表示，源于网民消费水平的提升和消费习惯的变化，对在线教育、商旅等专业细分服务的需求显著增加，迎来了更深入的发展。同时，随着互联网的纵深发展，单纯的信息分类检索及导航已经无法满足用户，甚至于某些需求相对较低的服务被集成到了大的平台，让生活分类信息的访问需求出现明显滑坡。

同时，《报告》传达了一个重要趋势即各个行业的用户重合度在不断提高，尤其在社交、视听影音和资讯三大领域，彼此间用户重合率均超过80%。电商与资讯、视听影音、社交及游戏的用户重合率也都超过了60%，生活服务与其他行业也均有50%左右的重合率。

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做好用户留存，实现产品优化、迭代

Tue, 26 Feb 2019 18:53:52 CST

对于一个新产品而言，短时期内的大幅度获客可能不是一件难事。但是，就长期而言，想要将这一大批的用户牢牢地锁在自己的领地里，却是一件难事。用户留存率无疑是判定一个产品发展价值大小的重要标尺，那么如何更好地实现用户留存，再以用户使用数据反哺于产品的优化、迭代更新呢？以下，笔者将详细讲述。

1月15日，多闪、马桶MT和聊天宝同时亮相，引发了“ 围剿微信”的热议，但个推大数据发布的一份数据报告显示：一个半月过去了，这三款应用的成绩都有些不理想。

如图所示：在发布会和网络热议的带动下，三款应用在 15-16 日两天迎来了用户的爆发式增长，但从上线第三天起，三款应用的新增用户数开始暴跌至几乎同一水平。

获取用户只是第一步，留住用户才是所有产品最终目标，今天我们就来说说：如何用数据分析来提升用户留存率？

一、为什么要做好产品的留存

1. 提高用户增长速率，降低获客成本

留存对活跃用户增长有长期影响，在这里我们具体模拟一个产品增长状况。

假设：一个产品每周获取一百个新用户，新用户的次周留存率在 60%。

左边这张图，每周用户的次周留存率的绝对值减少 3%——即本周留存率 60%，下周留存率为 57%，以此类推。而右边这张图，留存率绝对值减少 1%。

每周的活跃用户构成是：本周新用户和之前每周留存下来的老用户。

经过 29 周后，左图中的之前留存老用户基本上就衰减为 0 ，而右图中可以看到最早获取的用户仍有部分能在 29 周后留下来。

对比两种情况，它们的拉新量一致，留存率仅有 2% 绝对值的区别，但是 29 周之后，用户的量的比例为 1：2。

这个图就比较为形象的说明了：留存率对于活跃用户量增长的重要性。

除此之外，《硅谷增长黑客实战笔记》的作者——曲卉老师，在对9位顶级增长黑客的采访中讲到：有九分之四的人选择了留存作为最喜欢的增长杠杆。

因为留存可以带来巨大的复利效应，同时，维系老用户和获取新用户的成本比例大概是1:5。

2. 留存是判断产品价值最重要的标准

留存率反映的实际上是一种转化率——即由初期的不稳定的用户转化为活跃用户、稳定用户、忠诚用户的过程。

随着统计数字的变化，运营人员可看到不同时期用户的变化情况，从而判断产品对客户的吸引力。

3. 把握用户生命周期长度以及优化产品

通过留存分析，可以查看新功能上线之后，对不同群体的留存是否带来不同效果? 可以判断产品新功能或某活动是否提高了用户的留存率？

结合版本更新、市场推广等诸多因素结合，砍掉使用频率低的功能，实现快速迭代验证，制定相应的策略。

综上所述，如果产品不能留住用户，我们的产品就像一个镂空的篮子——倒入的水越多流失的也越多，这意味着我们的产品是无法实现可持续增长的。

此外，在流量越来越贵背景下，留住老用户显得愈发重要。

对于用户而言：留存率越高，说明产品对用户的核心需求把握的越好，用户对产品产生强烈的依赖；
对于产品而言：留存率越高，说明产品的活跃用户越多，转化为忠实用户的比例会越大，越有利于产品变现能力的提升。

二、到底什么是用户留存

在商业世界里，我们最理想的是：让用户的生命周期（使用产品的）跟随产品的生命周期保持一致，这样产品才能良性健康发展下去，但实际并非如此。

在互联网行业当中，因为拉新或推广的活动把客户引过来，用户在某段时间内，开始应用并使用。经过一段时间后，仍然继续使用该应用的用户，被认作是该应用的留存用户，这部分留存用户占当时新增用户的比例即为“留存率”。

例如：7 月份某旅行 app 新增用户 500，这 500 人在 8 月份启动过应用的有 250 人，9 月份启动过应用的有 200 人，10 月份启动过应用的有 150 人，则说明7月的这波新增用户一个月后的留存率是 50%，两个月后的留存率 40%，三个月后的留存率是 30%。

说完了留存，我们再来看看留存分析。

留存分析：是一种用来分析用户参与情况和活跃程度的分析模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为。

三、用户留存的特点

这是一个常见的留存曲线，可以把它分成了三个部分：第一部分是振荡期，第二部分是选择期，第三部分是平稳期。

1. 振荡期

我们可以看到：新用户进入网站或者是下载 APP 的人数在前几天剧烈地减少——由 100% 几天就变成了百分之十几或者更低，这个期叫振荡期。

在这个阶段，我们主要关注用户激活，在这个阶段中，我们需要让用户迅速地、低成本地感受到产品的核心价值，快速达到”aha moment”（惊喜时刻）。

2. 选择期

过了振荡期以后，就是选择期。一般情况下，客户在这段时间之内对我们的产品有了初步的了解——他开始探索我们公司的产品，看看这个产品有没有满足他的一些核心需求。

在这个阶段我们关注老用户的留存提升，需要打造好产品的核心功能，培养用户对产品的使用习惯。

3. 平稳期

过了选择期就是平稳期，留存率进入一个相对稳定的阶段。

在这个阶段，我们就要思考：

产品对用户的长期价值是什么？
如何才能让用户反复体验到产品的价值？

总之，只有做好每个阶段的留存分析和提升，留存曲线才能整体改善。

四、如何分析留存数据

1. 时间分组

留存分析中，使用最多的就是在时间分组，然后观察这组用户随着时间的演进而产生的变化。

如图所示，当然这个表也可以制作前文所提到的曲线。通过统计某日新增、活跃或产生特殊行为、满足特定条件的用户、在未来一段时间内的留存用户变化曲线，可以总结用户从新增到流失的时间周期，并找到留存率明显下降的关键环节。

同时，通过对比各个渠道、活动、关键行为的用户后续留存变化，发现提升用户留存率的影响因素，例如：领取过优惠券的用户留存率，比没有领取优惠券的用户留存率更高。

一般情况下，新用户在第二日流失 30~50%，一周后仅剩 10% 也是非常普遍的，并且很多用户根本没有使用到产品的核心功能就流失了。

基于这个结论，近些年来，运营活动和产品设计方向上越来越针对新用户的前一周做关怀或新手任务，强化用户去体验到产品的基本功能。

例如：信用卡首刷礼，互联网理财产品赠送新户加息券等。

另外，我们还可以将不同渠道来的用户进行群组的划分。将所有渠道的留存比例排序后，可以非常容易发现：某些渠道带来用户规模较大，却留存却很低，这时可以停止向这些低效的渠道投入费用，将节省很多营销费用。

2. 行为分组

针对流失高/留存高的用户群组，进行一对一的用户行为分析，统计留存/流失用户的行为特征——特别是针对流失用户。通过流失用户的行为，分析总结流失原因，从而提升留存率。

例如：

新增后，次日流失的用户行为特征表现为：打开首页后浏览了 30 秒退出，也没有进入频道页和详情页。

而次日留存用户的特征表现为：首次访问大于 3 分钟，浏览路径深。

那么，可以判断用户次日流失原因为：不了解产品能力导致，需要加强用户引导。

另外，用户的行为与产品的功能模块息息相关，我们还可以将产品的功能模块的使用进行分组研究，并对功能模块进行优化。

按照上述思路，留存用户分析可以针对不同群组用户建立留存曲线，观察不同特征用户的留存情况，从而找出影响因素。

五、用户留存分析的流程

具体的方案可以是：

定义高价值留存用户。
通过数据特征梳理出，吸引用户留存的功能或利益。
分析用户高价值留存用户访问路径和习惯。
定位高价值非留存用户的。
通过数据特征梳理出，高价值非留存用户在探索产品功能和利益遇到的障碍。
针对障碍特征再想出针对的调整政策。
用户画像调研，佐证分析结论。

六、案例：提升泛娱乐类 App新用户留存

此类App主要是给用户提供内容消费，而且带有一定的社交属性，因此用户的日活跃人数和留存人数就十分重要。

根据这个产品目前的留存数据，认为他们的新用户留存还有很大的提升空间，想要通过数据分析的方式找到增长着力点，主要是通过：降低新用户上手成本，提升新用户留存。

1. 了解新用户留存现状

首先，我们需要了解新用户的留存现状进行分析，因为评估一个产品的状态，都是进行产品优化之前不可回避的环节。

通过对新访问用户和全部访问用户的留存曲线进行对比分析，我们会发现：新用户的留存明显低于全部用户。

那么从这个角度来说：新用户的留存就是很大的一个增长点。

刚刚我们讲到：对于新用户来说，Onboarding 上手激活的环节非常重要。

能否让用户在第一次使用产品时就能迅速低成本地感知到产品价值，决定了新用户的激活率。

2. 确定激活目标

谈到激活，我们常常会讲到「Aha Moment」——用户体验产品时，发现核心价值，并产生重复使用动力的惊喜时刻。

不同产品的「Aha Moment」也有所不同，比如：LinkedIn 是一周添加 5 个社交关系，Facebook 是 10 天内添加 7 个好友。

我们需要根据自己的产品，来找到用户的 Aha Moment，帮助用户尽可能快地触达产品价值。

首先，我们需要知道：哪些功能可能使新用户感受到产品价值？

可以利用第三方数据数据工具，对使用过不同功能的用户留存率进行分析对比，找到留存率最高的产品功能。

通过对比不同功能的留存率，找到新用户使用后留存率有明显提升的功能，再结合新用户上手功能成本的高低，来进一步缩小范围确定新用户的激活目标。

3. 评估新用户激活状况

确定好激活目标后，我们可以开始评估新用户的激活状况，有针对性地对不同的用户进行运营。

在这个案例中，新访客有 30% 未激活，对于这部分用户我们要做的事情就是：提升激活率。

其余已激活的新访客，和老访客优化的方向有点类似，就是：如何去提升留存，让他们持续使用产品？

渠道是用户旅途的起点，不同渠道过来的新用户会有一定的差异，他们访问意图或者目标都可能不一致。因此，我们可以看看不同渠道的新用户激活状况。这里，我们可以从新用户激活比例和留存率来看下不同渠道用户的差异。

可以发现：

有的渠道激活率和留存率都低，那么就可能是渠道人群对产品的需求匹配度低，这部分情况，更多的是需要对渠道进行调整；
有的渠道，是激活率低但激活留存率略高于整体，那则可能渠道用户较为精准，这需要进一步研究业务数据。

4. 激活时间与留存影响

对于未激活的新用户：什么激活时机比较重要？未激活的用户对留存有怎样的影响？

从上面这张图里我们会发现：新用户的激活时机应该越快越好。

绿色的曲线是当天来了被激活的新用户，下面这条红色的线是当天来了没有被激活的新用户。

可以发现：红色这条线的留存是非常非常低的。

也就是说：如果一个新用户没有在使用产品的第一天完成激活行为，那么他流失的可能性会非常的高，基本上默认为流失。

所以，在说到新用户的激活时，基本上指的都是：在用户进入产品的当天，就能完成核心行为，认识到产品的核心价值。

5. 新用户激活功能分析

如何在产品内提升新用户的激活？

在问这个问题之前，我们可以思考一下，为什么新用户没有被激活，他们是在哪里流失掉的？

这样，我们才能找到用户流失的关键步骤进行优化。

我们可以根据新用户激活的主要路径构建漏斗，通过漏斗的每一步转化数据，可以定位到新用户激活的主要流失环节，并结合用户分群与细查等工具进一步剖析流失原因。

在第一个主要流失环节中，我们通过用户分群筛选出这个环节没有被激活的新用户。

通过用户细查，来查看这些新用户的行为轨迹，可以发现：一半以上的访客都是在注册登录的环节流失的。

从典型的用户行为轨迹可以发现：很多用户都卡在了登录注册这个步骤，他们根本就没有去接触到实际的激活环节。

那么对于这部分用户的激活优化，我们就可以将激活步骤提前，不需要注册/登录，进来就可以看到内容。

在第二个主要流失环节中，我们发现小部分用户已经到达了列表页，也就是说触达到了实际的激活步骤，但他们却没有点击具体内容。

是不是因为列表内容对用户的吸引力不够？

这个列表是由用户关注、产品推荐等多个内容组成的，可能是列表中用户关注产生的内容较少。那么，我们需要对关注行为进行更好的引导，提升内容对用户的吸引力。

针对这样的流失情况，我们对产品进行了一个调整，将激活步骤提前，可以发现新用户留存有明显提升。

但具体来说：原来没有接触到实际激活步骤的访客中，有一半都已经成功被激活，上线后新用户的留存率也有明显提高。

七、小结

留存用户分析的目的在于：总结用户生命周期特征，并通过精细化分析找出用户留存/流失的原因。

本质上是：帮助我们了解自身产品留住用户的能力，指导我们去试验、迭代和优化我们的产品。

更重要的是，通过留存分析可以帮助改进商业模式，决策下一步行动。

本文由 @DataHunter 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

未来几年哪些房企更赚钱

Mon, 07 Jan 2019 08:46:57 CST

很多人只盯着房企的销售额和PS，而实际上企业的投资价值取决于盈利能力。房企销售额的增长固然重要，但最重要的还是未来收入能不能转化为利润，而非增收不增利。

孙宏斌说过，拿地便宜一切好说，拿了贵地神仙难救（原话记不清了，大意如此），房企的盈利能力大部分主要取决于土地成本。很多人最重视融资成本，但实际上融资成本对总成本的影响并没那么大。房企的贷款大部分用于购买土地，对主流房企来说，融资成本就是4-5个点还是6-7个点的差别，也就是2到3个点的差异，而土地成本的差异则远高于此。例如同一块售价100的土地，房企a拿地成本40，融资利率是5的话，融资成本就是2。若房企b拿地成本是20，贷款利率是7个点，则融资成本是1.4，反而比a低，而且土地成本差价差异是20。规模房企的销售、管理、费用、建安等其他成本相对于土地成本来说差异也不会太大，所以房企的赚钱能力基本取决于拿地成本，当然若土地成本相差不大的情况下，则其他成本就成为主导。下面是一些房企过去三年的拿地成本：

2016

2017

2018

1、克而瑞的数据未必完整和准确，同时平均售价会波动，但模糊的正确没有问题。

2、对于大部分中高周转率的房企，这三年基本已反映现有土地的成本，对少部分周转率低的房企还要考虑前几年的土地成本。

3、有些房企没入榜，所以没有数据，懒得去查，知道的朋友帮忙补充一下。

4、2016年售价与现在差异巨大，所以计算剩余土地的成本比时，货值用现在的平均售价倒推比较合理。

5、土地成本占比等于土地价值除以货值。

6、数据统计完毕，有几个企业的拿地成本跟我的印象存在差异。阳光城的土地成本比我想象的低。新城控股和中国金茂2016年的土地成本占比数据比较突兀，原因不明，知道的朋友说一下。中国金茂2017、2018年按货值推算的平均售价跟实际售价差异较大，不知是克而瑞的数据不准还是其他原因。但总体而言中国金茂的拿地成本比我想象的高，时代地产也是同样问题，其他的基本符合。

7、选择标的除了成本，还要考虑土储分布和未来去化率的问题。

8、选择房企战略大方向首先考虑企业规模、土地总储备、土地成本，土储分布区域。其次才看融资，建安，销售，管理成本。

声明：本人管理基金持有地产股

斯坦福：2018年度人工智能AI指数报告

Sat, 15 Dec 2018 01:07:17 CST

由斯坦福大学发起的人工智能指数(AI Index)是一个追踪 AI 动态和进展的非营利性项目，旨在全面研究 AI 行业状况，目标是促进基于数据的 AI 的广泛交流和有效对话。昨天，AI Index 发出了 2018 年度报告。本文仅对其进行概要介绍。

这份报告试图从学术、工业、政策等角度全面介绍全球人工智能的发展现状，今年的报告更加注重全球数据。报告指出，美国的 AI 研究力量仍是全球最强，但中国的追赶速度很快。报告特别介绍了清华大学学习 AI 课程的学生数量：2017 年人工智能+机器学习课程的入学人数比 2010 年时多 16 倍。

我们很高兴推出 AI Index 2018 年度报告。本年度的报告要实现两个目标：更新上一年的指标以及尽可能地提供全球性的背景。前一个目标是 AI Index 至关重要的使命——为探讨人工智能设定基础，即意味着要持续不断地跟踪规模和技术的进展。但后一个目标也很重要。没有全球化的视野，不可能讲好 AI 故事。2017 年的报告严重偏向了北美地区的活动。这只是因为我们的全球合作关系还有限，并不是因为我们有内在的偏见。今年，我们开始填补这一全球性漏洞。我们认识到，要使本报告真正完备全面，前方还有很长的路要走——会涉及到更多合作和外部参与。

尽管如此，我们仍可以断言 AI 是全球性的。2017 年，Scopus 上 83% 的 AI 论文都来自美国之外。其中来自欧洲的占到了最大的比例(28%)。在全世界范围内，AI 和机器学习(ML)大学课程的入学人数都在增多，尤其值得一提的是中国的清华大学，该校 2017 年人工智能+机器学习组合课程的入学人数比 2010 年时多 16 倍。2017 年，中国生产的工业机器人的数量也占到了世界的最大比重——占全球机器人总出货量的 30%。而且不只是美国、中国和欧洲，其它地方也在推进 AI 的发展。根据我们的统计 AI 专利的方法，韩国和日本在 2014 年产出的 AI 专利分列全球第二和第三，仅次于美国。另外，南非成功举办了第二届 Deep Learning Indaba 大会，这是世界最大型的机器学习教学活动之一，吸引了来自 20 多个非洲国家的超过 500 名参会者。

AI 的多样性不仅体现在地理上。如今，Partnership on AI 已有大约 50% 的成员组织是非营利性的，包括美国公民自由联盟、国际特赦组织、牛津大学人类未来研究所和联合国开发计划署。而且人们也对 AI 领域中的性别和少数族裔多样性的重要性有了更高的认识。AI4ALL 和 Women in Machine Learning(WiML)等组织正在加大力度鼓励和支持代表性不足的群体参与进来。

本文来自： 网络大数据

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GSMA：智能连接——5G、AI和IoT的组合如何改变美洲

Mon, 01 Oct 2018 00:59:42 CST

GSMA发布了新报告“智能连接：5G、AI和IoT的组合如何改变美洲”，强调了该地区如何从这些科技中受益。

GSMA Intelligence预测，到2025年全球5G连接数量将达到13亿，覆盖全球40%的人口或约27亿人口。届时，美洲地区预计将拥有超过2.6亿个5G连接，占全球市场的20%。

智能交通

5G网络和AI系统可实现车辆、自行车和人员位置的实时通信，减少事故或碰撞。有关天气、地面条件、道路工程或拥堵的数据可以通过骑车人的头盔实时传递，并且与AI结合使用，可以帮助出行者绘制最佳路线。5G系统还将通过监控相邻车辆的行为并相应地做出响应来改善驾驶，以及在发生事故时自动寻求帮助。5G还将迎来一个可靠的自动驾驶车辆时代。

无缝娱乐

5G将从根本上改变我们消费娱乐的方式，为游戏和沉浸式电视以及网络服务提供4K和8K超高清视频、3D视频、全息图、增强现实（AR）和虚拟现实（VR）应用。音乐或现场体育赛事可以从运动员或艺术家的角度进行广播，观众可以在不同的屏幕上访问多个角度或重放，或者在VR耳机上看到沉浸式内容，而这些都可以在家里获得。

无人机快递

5G网络可帮助无人机直接向客户提供快速、低成本、安全的快递。还将帮助协调大型机队，使其安全飞行，自动避免与建筑物和其他无人机的碰撞，并提供安全连接，身份验证和智能自主导航，以及紧急情况下的高清视频备份和恢复位置。

运营商在美洲的角色

美洲各地的移动运营商已经在推出和部署5G网络方面取得了长足的进步。美国将成为世界上首批推出5G商业服务的国家之一。所有四家美国国家移动运营商都宣布了他们的第一个部署计划。

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EMI：2018年青少年智能手机成瘾调查报告

Fri, 31 Aug 2018 00:59:01 CST

智能手机已经成为人们不离手的设备，因此很多人担心青少年沉迷于智能手机。根据EMI和Star Statistical Consulting的调查，这种情况确实很普遍。

智能手机成瘾

60%的青少年认为自己的朋友对手机上瘾；

71%的青少年知道公司设计应用是为了吸引他们的。

智能手机和压力

58%的青少年认为人们希望他们立即查看通知；

41%的青少年觉得每天收到的通知数量让他们有压力；

36%的青少年在目睹网络欺凌的时候感到沮丧；

31%的青少年见过网络欺凌最后变成现实暴力；

73%的受访者认为社交媒体对校园射击事件负有责任；

45%的青少年每天都能见证网剧；

38%的受访者每天都能遇到网络谣言；

57%的青少年遇到某人被在线八卦时会感到不安；

还有42%的青少年担心自己被在线八卦。

智能手机和社交

33%的青少年花更多的时间和亲密的朋友在网上交流，而不是面对面；

69%的受访者希望能花更多时间和亲朋面对面聊天，少花点时间上网；

周末和朋友们在一起的时候，52%的青少年只是默默地坐在一起玩手机，而不是相互交流。

减少智能手机使用量

65%的青少年希望能约束自己的智能手机使用量；

68%的受访者试着减少使用智能手机的时间；

69%的青少年成功地实现了这个愿望；

26%的受访者希望父母或学校能帮助他们减少手机的使用量；

37%的青少年曾试着说服朋友少玩些智能手机。

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新能源汽车行业报告｜颠覆你对新能源汽车的“刻板”印象

Sat, 20 Jan 2018 10:01:04 CST

在报告正式开始前，我们想先唠点别的。比如说，2017年有摇到北京车牌儿的老铁么？如果没有的话，那2018年可能更难摇到哦……2018年，北京市小客车指标年度配额将减少5万个，重点是这减少的配额要全部从普通小客车也就是燃油车指标中削减。也就是说新能源小客车指标数将首次超越普通小客车指标数，达到6万个，而普通小客车指标将被压缩到4万。新能源汽车或者说纯电动汽车可能是未来我们拥有一辆北京牌照汽车的最佳选择了。

这时你可能会担忧电动汽车的充电和续航问题。

先说充电问题，从长远来看有太阳能光伏板支持。这里的光伏路面主要指通过太阳能发电，使行驶在上面的电动汽车实现“边跑边充”功能的道路，完美解决充电耗时长的问题。全球首条承载光伏路面研发与铺设的高速公路——济南南绕城高速已经在2017年12月正式通车了，虽然其铺设长度只有1080米，但仍不失为一个来自不远未来的期许。 如果从现阶段来看，「换电站」或许是最佳解决方案。此方面，同样是2017年底最新发布的蔚来汽车ES8就起了一个不错的示范作用。蔚来汽车的换电系统NIO Power可在3分钟内完成整个换电工作，且消费者购买时可以选择电池租赁方案，让电池回归能源属性，即换即用。可以预见的是短期内，充电问题是有可能被很好的解决的。

那么，续航问题呢？之前我们国产的电动汽车中用的动力电池大多数为磷酸铁锂，磷酸铁锂电池具备更好的安全性、更好的循环性能和更低廉的成本，但因其存在一些性能上的缺陷，如振实密度与压实密度较低从而导致电池能量密度较低，已成为新能源汽车的一大痛点。因此，逐渐地，我国开始向欧美靠拢，三元电池成为下一步焦点产品，可以重点关注一下这方面的优质标的。如果再看远一步，未来十年锂空气电池和锂硫电池将从实验室逐步走向生产线。在动力电池方面，总体朝着高能量密度方向发展，其中正极、负极和电解液将分别朝着正极高比容量、负极多孔化或锂单质化、电解液固态化的发展路线进行，正极和电解液将是短期内的突破口。科技改变生活，只要你能等……

消费者角度说的差不多了，该「创投er」上场表演了。

对于创投者来说，如果不是真正拥有极大量资本的人比如说我，真的不建议再在新能源汽车这个核心环节发力了。首先是政策风向变了，“双积分”政策的出台已经告诉我们整车厂的可玩性没那么大了。那真正有得“玩”的产业是什么？ 我们建议多把注意力放在上下游链条，如锂电材料回收、共享新能源汽车、汽车智能系统方案提供商。

下面，我来一一说明。

对于锂电材料回收业来说，动力电池的使用年限在5-8年左右，如果把纯电动和插电混动汽车总产量较2013年翻两番的2014年当做我国新能源汽车产业元年的话， 也就是说从2019年开始，我国动力电池将进入大规模报废期，创投界将迎来锂电池回收和下游梯次利用行业发展机遇。我们预计，锂电池回收再利用产业市场规模在2020年将达到百亿规模。2018年1月，工信部称其将加快实施新能源汽车动力电池回收利用管理暂行办法，推进标准体系建设。也就是说之前锂电材料回收行业一直被诟病的“没有统一的行业标准”也即将得到解决，现在“上车”还来得及。

共享新能源汽车为什么我们也推荐呢？其实跟共享单车的逻辑是一样的，共享单车的火热养活的是一个个的自行车厂商，而在“强劲”的补贴政策下，新能源整车厂逐年走高的出货量养活的是一个个崛起的共享新能源汽车企业。为拿到补贴而大量生产的新能源汽车在找不到那么多C端消费者的情况下，只能寻求下游的共享汽车商家“去库存”。 所以，共享汽车尤其是共享新能源汽车目前享受的是政策「后红利」，可以关注一波。

以上锂电材料回收和共享新能源汽车都是眼下就应该尽快关注的标的品类，而长远来看我们推荐关注「汽车智能系统方案提供商」。 未来，新能源汽车将朝着「集成化」和「智能化」的方向发展。主要指汽车零部件供应商将变得更加开放化，新能源汽车零部件将不存在购买壁垒，硬件也不再构成整车厂壁垒，更多的创新将发生在如何将不同的组件进行完美契合、协作层面，而汽车的智能控制系统等软件设施会逐步成为竞争焦点。所以如果你想几年后涉足新能源汽车产业，完全可以从这个角度入手。

更多关于新能源汽车与动力电池的内容和投资建议，读报告见分晓~

注：本报告PDF版本可通过PC端点击链接下载

36 氪研究院是 36 氪研究子品牌，专注于一级市场的行业研究，通过定性定量结合的方式研究新兴行业与企业，欢迎大家积极与我们交流讨论。

分析师：孔德云 kongdeyun@36kr.com；关注泛科技领域

迅雷内讧、阿里云降价、企业普遍亏损，CDN行业怎么了？--文/土妖

Fri, 01 Dec 2017 12:53:37 CST

迅雷内讧、阿里云降价、企业普遍亏损，CDN行业怎么了？

2017-12-01 创事记

文/土妖

　　这两天，迅雷内部“宫斗”戏持续升级，成为国内互联网圈儿罕见的奇葩事。2017年11月29日，迅雷再度发布公告称，原迅雷高级副总裁于菲涉嫌利益输送，在任职期间与迅雷大数据公司签订的协议未经过公司正常审批流程，损害了公司利益。而就在前一天，迅雷发布公告指出，迅雷金融等迅雷大数据公司并非迅雷旗下业务，将撤销其品牌和商标授权。随后，迅雷大数据公司“反击”指责，迅雷玩客币并未使用区块链技术，属于变相的ICO项目，是顶风违反7部委文件，利用非法交易所，非法群体传销，非法集资的骗局。双方你来我往，互相揭短，火药味十足。

　　区块链、山寨币炒客、ICO、骗局、内斗等一连串的关键词冒了出来。相信对迅雷业务及所投资的迅雷大数据公司不甚清楚的看官们已经懵了，迅雷指责迅雷大数据涉嫌现金贷业务违规，而后者则“举报”迅雷玩客币是违规的ICO（代币融资）项目。随着内斗事件的升级，已经有不少媒体开始梳理双方间的利益关系和冲突。

　　无论结局如何，这家在2015年旗帜鲜明地喊出用价格战颠覆CDN市场，用9.9元/M/月重新定义CDN的云公司，似乎正在走向式微。数据显示，迅雷三个交易日内股价腰斩，从27元跌至12.8元。

　　然而，迅雷CDN的式微，真的只是一个个例吗？

　　 新瓶装旧酒的玩客云，为何1 个月内翻云覆雨？

　　处于风口浪尖上的玩客币是何种业务呢？按照迅雷对外发布的信息称，玩客云是“CDN+区块链/数字货币技术”的混血儿，是由迅雷最早的赚钱宝、下载宝升级而来的，本质上是使用了早已成熟的CDN技术，即内容分发网络利用闲置的用户带宽和存储资源，将来自于各地用户的应用响应需求导向最近的计算和存储阶段，用最短的距离满足和提升网络响应速度。这一技术并非是新鲜概念，与当年BT下载时代的模式并无二致。

　　迅雷CEO陈磊为这种业内早已成熟的技术冠以一个新热词，叫“共享经济”。一时间，P2P技术被认为是CDN行业的革命性技术，并受资本热捧。

　　按照陈磊的这一逻辑，这种共享用户分布式计算、存储资源的P2P“创新”模式，可能是从成本端破解CDN市场价格战的一条出路。在陈磊看来，无论是专业CDN厂商网宿科技，还是不断挑起价格战争端的阿里云，都是自己购买带宽、建立节点和边缘网络，然后满足互联网、传统企业的内容分发需求，带宽的成本是硬性支出，无法回避。而迅雷则是通过共享用户的基础网络资源，借此部署所谓的新一代CDN，等于少了砸钱投资购买服务器、存储硬件的费用，表面看起来，价格上似乎更有竞争力。

　　那么，迅雷是怎么实现的呢？今年8月，迅雷将此前奖励用户现金的赚钱宝升级，转型为玩客云，引入区块链和数字货币概念。玩法并不复杂，用户购买迅雷的“玩客云智能硬件”，并激活奖励计划，使用玩客云硬件共享自己的带宽和存储资源；根据每天的贡献，由迅雷官方奖励给用户玩客币，用途是兑换“网络加速服务、云存储服务和共享内容服务”，换句话说，对应的就是迅雷的CDN和云计算服务。

　　这直接带来了两个结果：一是受区块链、代币刺激，迅雷股价直线飙升，从10月12日收盘价的4.30美元，最高涨至11月24日的27美元，前后仅一个多月时间，翻了6倍左右。二是，玩客币被等同于比特币，后者价格已经一路涨到了每个比特币1万美元。受比特币飙涨的刺激，玩客币也形成了“炒币圈”，用户购买玩客云的盒子，并非是想靠共享资源来获利，反而是将“盒子”看作是“矿机”，寻求在玩客币价格飙升中套利。

　　有观点认为，这是一个典型的击鼓传花游戏，都在赌自己不会接最后一棒。

　　迅雷大数据公司也基本上承认了这一判断，其公开声明指责称，玩客币属于ICO的代币融资项目，涉嫌非法集资，已经遭到监管部门的“约谈”。一旦玩客云的类路由器的硬件盒子被“叫停”的话，迅雷所谓的共享CDN逻辑可能就不成立了。

　　 真颠覆还是讲故事？迅雷价格战背后的商业逻辑硬伤

　　最近一两年来，不为大众所熟知的CDN行业，引来了浩荡的互联网创业大军。总结下来无非两种玩法：一是迅雷这种用共享用户闲置计算、存储资源来构建CDN分发网络的模式。盯住这一模式还有云熵科技，2015年曾拿到了1000万美元的A轮融资，通过“去中心化技术”，收集路由器、机顶盒、手机等智能设备的闲置带宽，转而为企业客户提供CDN服务。随着价格战燃起，云熵科技CEO肖志明认为，大批缺乏资本输血的创业公司难逃关门命运。二是网宿科技、阿里云、腾讯云、金山云等自购硬件、带宽资源，构建庞大的内容分发网络，对外提供CDN服务。

　　前者表面似乎插上了共享经济的翅膀，但实际上在CDN商用上还是存在相当大的疑问。一方面，关乎CDN质量的一个关键因素是稳定性，这种通过吸纳用户闲置资源形成的分发网络，其自身的不稳定性，就是一个天然的硬伤。事实上，在全球CDN市场上，这种P2P技术都早已是业内成熟的技术，在专业厂商和云厂商上都有所运用。另一方面，CDN是一个典型的头部市场，对质量对稳定性的要求，决定了一众厂商必须要用最优的技术、最好的服务、最稳定的网络资源去抢客户，这也就是为什么一众CDN厂商和云厂商的硬性成本支出大头都是带宽。

　　迅雷也不例外。根据迅雷财报，2017年以来，其每个季度的带宽成本都在1700-1880万美元之间，差不多每个季度都要花1个多亿人民币采购带宽，全年带宽支出差不多在5个亿左右，占其总营收成本的比例维持在60%左右。如果真像迅雷宣称的，P2P共享用户闲置带宽，可以做到资源无限，那一年5个亿的带宽成本，为啥不省掉呢？

　　最有可能的是，迅雷为了做营收抢客户，硬着头皮必须要从运营商那购买带宽资源，构建稳定的分发网络，低价去抢大客户。

　　而此前通过现金奖励用户的赚钱宝，本身对其商用CDN网络的构建和扩大意义不大，反而加重了其成本负担。

　　一边是接单并赚不了啥钱，为了抢大客户厮杀惨烈；另一边是赚钱宝等产品，因收集用户闲置带宽，也需要给用户支付源源不断的奖励。迅雷可谓疲于应付。

　　迅雷的概念炒作正一步步得到验证。两天前，网上一篇标题为《迅雷的“骗数”》的文章指出，迅雷赚钱宝利用用户共享带宽打造“星域CDN”产品，一开始小米、爱奇艺、陌陌、哔哩哔哩等尝试使用这一产品，但实际上并未取得预期理想效果，迅雷每年需要为每台设备支付700元的用户奖励，数量一直停留在30万台左右，这一节点数量根本无法形成CDN的成熟业务基础，反而导致迅雷每个季度研发费用增长到了1500万美元到1800万美元。

　　就在业务逻辑俨然站不住脚、局面不利之时，新瓶装旧酒的玩客云“盒子”粉墨登场了。于是乎才有了用户疯狂追逐购买，甚至399元的盒子被炒作到了2000多元的价位。不得不承认，迅雷用“区块链+代币+CDN”的噱头，乘着虚拟币的炒作东风，确实吸引了一众代币圈子的追捧。但再华丽的包装，也掩盖不住产品的硬伤。只不过，这次迅雷以内讧的方式，将这一炸弹提前引爆了。

　　而即便没有这次内讧，迅雷玩客云的危险也已无限接近点燃了。

　　任何一种货币，都必须具备等值交换物，才有价值。玩客币的价值在哪？除了兑换等值的CDN和云计算服务外，还有其他吗？那试问下，采购CDN服务的用户或者说客户是谁？是这些炒作玩客币的玩家吗？这些玩家会把抢购来的玩客云盒子兑换成等值CDN和云计算服务吗？答案不明而喻。

　　内讧只是导火索，无论是赚钱宝还是玩客云，核心问题还是在于，迅雷CDN的商业模式并没有走通，存在硬伤。

　　 高举价格战棋走险着的迅雷式微，只是个例吗？

　　价格战，在进入一个市场初期，确实是一个相对奏效的拓展市场方式；但为了价格战而战，不断挑战商业本质，深陷价格战泥潭，可能就是一个非常危险的信号了。

　　为了给资本市场讲故事，迅雷的“水晶计划”反复包装，从赚钱宝到玩客云，一定程度上都面临监管的风险。而一个月内高达6倍的疯狂暴涨，巨大的财富效应，逼迫得迅雷只能硬着头皮往前走，无法也不能回头。

　　事实上，无论是打着共享幌子的迅雷CDN，还是其他披着各色外衣的创业CDN，其商业逻辑基本上都一致：包装一个能吸引投资人的故事，拿到融资，下一步低价抢客户做大营收，并以此为筹码进一步融资，拿到融资后再疯狂打价格战继续造营收高增速以获取下一轮融资。

　　然而，随着巨头阿里云挑起的价格战越打越凶，这些公司承受的亏损越来越大，一轮融资与下一轮融资之间的间隔越来越短，融资的紧迫性越来越强，因此其在营收高增速与把控损益之间的平衡就越来越难把握了。

　　这是一个多事之冬。临近年底，阿里云的再降价，直接将云厂商苦苦寻求的平衡点生生戳破。

　　看上去似乎是阿里云的粗暴屠杀，一把将云厂商逼上倒闭边缘。其实，与迅雷高位爆发内讧的内在逻辑一样，其本身有瑕疵的商业逻辑才是根本原因。融资烧钱进入一个很难看到后续实现盈利可能的行业，烧掉的不仅是投资人的耐心，还有对整个行业的信任。

　　越来越多的行业参与者，开始反思……

　　又拍云CEO刘亮为在接受媒体采访时表示，在目前形势下，由于集体压价，即使幸运地跨过这条生死线，创业公司也难以实现盈利。因为现在整个行业普遍是亏损状态。很多公司毛利都是倒挂的。

　　一家拿到工信部CDN牌照的创业公司CEO也对媒体坦言道，“CDN行业不那么性感后，投资人的钱不再进场。钱烧光了不就倒闭了？很多CDN公司撑不住价格战，都不想接新单子，接单就亏。他们现在都想把已经购买的流量都甩出去，1T带宽一个月会亏几百万，谁愿意干？”

　　也有投资人透露消息称，腾讯云近期不会再打价格战。

　　迅雷是第一家喊着用价格战颠覆CDN的公司，随着内斗升级，迅雷的式微，可能已近在眼前。接下来，那些靠烧钱买CDN收入以获取融资的云厂商，会不会是下一个呢？

　　退潮之后，才知道谁在裸泳。也只有退潮之时，人们才会反思，曾经的那些棋行险着，曾经的那些非正常竞争，是否值得？

Prometheus 和 Grafana 监控系统指南

Tue, 22 Nov 2016 02:28:36 CST

Prometheus 是源于 Google Borgmon 的一个开源监控系统，用 Golang 开发。被很多人称为下一代监控系统。

Prometheus 基本原理是通过 HTTP 协议周期性抓取被监控组件的状态，这样做的好处是任意组件只要提供 HTTP 接口就可以接入监控系统，不需要任何 SDK 或者其他的集成过程。这样做非常适合虚拟化环境比如 VM 或者 Docker 。

Prometheus 应该是为数不多的适合 Docker、Mesos 、Kubernetes 环境的监控系统之一。

输出被监控组件信息的 HTTP 接口被叫做 exporter 。目前互联网公司常用的组件大部分都有 exporter 可以直接使用，比如 Varnish、Haproxy、Nginx、MySQL、Linux 系统信息 (包括磁盘、内存、CPU、网络等等)。

Grafana 是一个开源的图表可视化系统，简单说图表配置比较方便、生成的图表比较漂亮。

但是 Prometheus 还比较新，要用在生产环境还需要解决一系列的问题，比如和 Grafana 集成相关资料并不多，这篇文章简单介绍了这些问题的解决方法。

1. Prometheus 的查询系统

Prometheus 提供了一个简单的查询界面 http://127.0.0.1:9090/graph

在这里可以查询各个 exporter 的基础信息，比如 node_load1, haproxy_backend_http_responses_total, nginx_http_requests_total 等等图标和标签：

这些信息分两种，一种是状态信息，比如 node_load1, 表示组件当前的状态。

查询 node_load1 会输出每台服务器的 CPU 负载图表和标签：

node_load1{alias="web",instance="y.y.y.x:9100",job="linux"}
node_load1{alias="web",instance="y.y.y.y:9100",job="linux"}
node_load1{alias="db",instance="y.y.y.y:9100",job="linux"}
...

{} 内部的 Key-Value 对是查询过滤的维度，这样可以方便的根据标签合并计算，比如按业务类型聚合、或者按服务器类型聚合、或者按机架聚合。

node_load1 是不加任何过滤条件的查询会输出所有机器的信息。

node_load1{alias="web"} 只输出 alias="web" 的机器信息。

node_load1{alias="web",instance="y.y.y.x:9100"} 只输出 alias="web" 并且 instance="y.y.y.x:9100" 的机器信息。

另外 = (相等) 还可以换成 =~ 正则匹配，

更多信息可以查看 prometheus 查询官方文档，(虽然例子并不是完整)：https://prometheus.io/docs/querying/basics/

这类信息可以直接绘制到 Grafana 系统中。

另外一种是累加值信息，比如 haproxy_backend_http_responses_total，node_network_transmit_bytes

node_network_transmit_bytes{alias="web",device="lo",instance="x.x.x.x:9100",job="linux"}
node_network_transmit_bytes{alias="web",device="eth1",instance="x.x.x.x:9100",job="linux"}
node_network_transmit_bytes{alias="web",device="eth2",instance="x.x.x.x:9100",job="linux"}
node_network_transmit_bytes{alias="web",device="eth3",instance="x.x.x.x:9100",job="linux"}

这类信息实际上更加常用，需要再次处理才能转换成我们熟悉的类似于 QPS 之类的 Rate 曲线才能输出到 Grafana 系统中，转换方式如下：

rate(nginx_http_requests_total{instance="$node", status="200"}[5m])

这个 Query 是输出某台服务器 Nginx 200 请求的 QPS 。

更多例子见文章最后的小密圈。

完整文档可以参考：

https://prometheus.io/docs/querying/operators/

2. Prometheus 的安装和启动，这里参考 percona 的一篇文章：

wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/0.17.0rc2/prometheus-0.17.0rc2.linux-amd64.tar.gz
mkdir /opt/prometheus
tar zxf prometheus-0.17.0rc2.linux-amd64.tar.gz -C /opt/prometheus --strip-components=1

cat << EOF > /opt/prometheus/prometheus.yml
global:
  scrape_interval:     5s
  evaluation_interval: 5s
scrape_configs:
  - job_name: linux
    target_groups:
      - targets: ['x.x.x.x:9100']
        labels:
          alias: db1
  - job_name: mysql
    target_groups:
      - targets: ['x.x.x.x:9104']
        labels:
          alias: db1
EOF

cd /opt/prometheus

./prometheus

即可完成。

3. Node exporter (Linux 服务器基础信息)的安装和启动：

wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/0.12.0rc3/node_exporter-0.12.0rc3.linux-amd64.tar.gz
tar zxf node_exporter-0.12.0rc3.linux-amd64.tar.gz -C /opt/prometheus_exporters

cd /opt/prometheus_exporters

./node_exporter

即可完成。

至此，你已经可以在 Prometheus 查询到 Node 相关的图表了。/

可以发现要把这些用在自己的系统中，需要自己做 init 启动管理脚本或者打包成 RPM 。

关于如何非常方便的快速打包， 互联网架构小密圈 Roundabout 里有一个非常实用的工具链接。

4. Grafana 的安装和启动 (这里用比较稳定的 2.6.0 版本)

yum install https://grafanarel.s3.amazonaws.com/builds/grafana-2.6.0-1.x86_64.rpm

打 2.6.0 补丁

sed -i 's/step_input:""/step_input:c.target.step/; s/ HH:MM/ HH:mm/; s/,function(c)/,"templateSrv",function(c,g)/; s/expr:c.target.expr/expr:g.replace(c.target.expr,c.panel.scopedVars)/' /usr/share/grafana/public/app/plugins/datasource/prometheus/query_ctrl.js
sed -i 's/h=a.interval/h=g.replace(a.interval, c.scopedVars)/' /usr/share/grafana/public/app/plugins/datasource/prometheus/datasource.js

/etc/init.d/grafana-server start

至此安装完成。

浏览器打开 http://127.0.0.1:3000 ，输入默认用户名密码 (admin/admin) 可以进入 Grafana 。

然后配置数据源：

Prometheus： URL： http://127.0.0.1:9090/

即可完成 Prometheus 和 Grafana 的对接。

5. Grafana 图表的创建和编辑

在界面上点击绿色色块，可以添加图表 Graph:

点击现有图表的标题可以复制和编辑, 这里可以编辑图表标题和宽度、高度：

这里可以编辑 Prometheus 的查询语句：

Grafana 支持 Y 轴单位的选择，比如流量、吞吐量、磁盘使用量等等：

Grafana 支持堆叠图和曲线、柱状图各种漂亮的图表：

6. 常见问题：

6.1. 关于高可用

很多人担心这种抓取的模式的高可用问题，比如和目标节点的通讯异常或者某次的采集丢失怎么办？Prometheus 的模型和计算方式是采样然后聚合计算，假如某些样本没有采集到则这些样本不参与计算。

6.2. Prometheus 的 Grafana 图表模板比较少：

Grafana 并没有太多的配置好的图表模板，除了 Percona 开源的一些外，很多需要自行配置。

Grafana 提供了一些例子，但是还是很少：https://grafana.net/dashboards

这里准备了几个常用的组件 Linux Node、Varnish、Nginx、Memcache、Haproxy、MySQL 的简单模板例子 (可以直接导入 Grafana 2.6.0 使用)和 Exporter 安装方法可以从 互联网架构小密圈 Roundabout 查看和下载:

prometheus_20161121.txt
prometheus_20161121.zip

德勤咨询：人工智能与商业应用研究报告（附下载）

Thu, 03 Aug 2017 00:56:41 CST

报告下载：添加199IT官方微信【i199it】，回复关键词【人工智能与商业应用研究报告】即可

商业机构中的领导者对人工智能的商业影响力感到既担忧又兴奋。全球各地的公司正逐渐意识到这一新技术的力量，并开始探索如何应用人工智能提升企业竞争力。

本文基于Efma和德勤联合进行的EMEA（欧洲、中东、非洲三地区） FSI（金融服务业）调查结果，并引用了业内多家公司的见解和案例研究，分析了人工智能的逻辑建模、行业现状以及理解和利用人工智能技术所需要采取的行动。

1. 人工智能应用领域

人工智能有三大主要应用领域：认知自动化，认知参与和认知洞察力。

认知自动化

在这一领域，人工智能的主要领域是机器学习，机器人流程自动化（RPA），和其他能够自动化深层领域知识开发的认知工具。我们已经看到人工智能设备自动化了那些传统上需要训练有素的工人才能完成的任务。

手写和字符识别是认知自动化应用的最佳范例，它可以支持高强度、复杂繁琐的办公业务，以帮助企业降低风险和成本。例如，可以使用自然语言处理和OCR技术从文档中提取关键信息。

认知参与

人工智能的下一阶段是认知技术“代理”：系统通过认知技术与人类建立密切关系。

认知系统开启了文本/图像/视频等“非结构化”数据的力量，为银行和客户提供定制化的产品和服务并创造新的收益流。

最常见的例子是语音识别接口，它可以执行语音指令，降低温控器或打开电视频道。同时，也出现了一些使用认知参与的新型应用领域，这些领域需要人工智能接触到更复杂的信息并执行数字化任务。比如接收病人入院，或者推荐产品和服务。

认知洞察力

认知洞察力是指从各种数据流中提取概念和关系，用来生成隐藏在大量“结构化”和“非结构化”数据中的相关答案。

总的来说，认知洞察力可以检测来自多个数据源数据的关键内容和相关联系，从而获得更深入和可操作的洞见。

随着处理数据量的增加，观察和预测的准确性得到了提高。人工智能不仅可以深入了解已经发生的事情，而且还能分析正在发生的事情，以及预测接下来可能发生的事情。这可以帮助商业领袖制定计划，帮助员工提高他们的业绩。例如，在全球呼叫中心，客服人员使用多功能客户支持程序来回答产品提问，接受订单，调查账单问题，并解决客户的其他困扰。

根据斯坦福大学主题为“2030年的人工智能与生活”的调查研究，专家预测人工智能将在以下八大领域发挥重要作用：交通，服务型机器人，医疗，教育，低资源社区，公众安全，就业与工作以及娱乐产业。另一方面，美国劳动部在2016年发布的报告中提到“65%的在校学生未来将被雇佣于现在尚未存在的工作岗位”。这些预测告诉我们，在不久的将来，人工智能技术将与我们的生活产生紧密联系，对工作和生活等多方面造成深远影响。

2. 人工智能中的监管问题

接下来的问题是:经济发展和社会各界需要做出哪些准备来迎接人工智能光明的未来？

在2017年初，欧洲议会提出一系列管理人工智能的法规，用来规定相关道德准则，以及人工智能犯错的责任归属问题。

议会调查员Mady Delvax强调了建立一个欧洲机器人监管机构的重要性，该机构将通过提供技术支持来协助政府部门。他还建议起草一份道德行为准则，用以指导机器人工程项目并确定他们的行为责任。

事实上，问责权或法律责任是人工智能争议中的关键问题。自动驾驶汽车的兴起就是最明显的例子，相关各方有必要去定义具体的保险计划，并确定损害赔偿的责任。在未来，智能自动化机器人将被赋予某种“法律人格”。最后 Delvaux的报告强调，机器人可能会对社会产生长期影响，政府部门需要密切关注这些趋势，创造新的就业岗位和税收模式。

3. 人工智能发展现状

为了了解金融服务行业在人工智能应用方面的现状和前景，Efma和德勤联合进行了一项大型调查, 调查范围涉及超过3000人, 受访者主要为金融服务公司技术和业务方面的高管，大多受访者表示，新认知技术的应用将增强工作的可控性，并减轻员工的工作负担，而不是将人们的劳动力完全替代。

对于“贵公司在人工智能应用领域处于什么阶段”这一问题，约90%的公司表示已经开始在他们的工作中使用人工智能技术，或正处于对这一新技术的学习中。

从下面的调查结果可以看出，数据安全(网络犯罪)、组织影响(人才需求和人员分配)、技术实施、控制权丢失和可持续性等问题是企业考虑人工智技术时可能产生的困扰。

调查数据显示，一个公司越处在认知技术实现的前沿阶段，就越难找到合适的人才。这可能是因为在技术越成熟的阶段，就越需要受过高级培训并有特定技能的专家。而在初始阶段，通用的知识就足够了。另一个重要事实是，在初始阶段，企业应用认知技术的主要障碍是缺乏组织。

有很多人担心人工智能技术可能会抢走人类的工作。然而，调查中91%的受访者认为新型认知技术可以协助或支持员工工作，而不是替代他们。

同时，调查显示大多数组织需要通过外聘来弥补人工智能技术的人才空缺，但是在聘请合适的专业人才时他们大多会遇到困难，所以未来在员工培训领域也将会产生大量投资机会。

至于人工智能的应用价值，不同的行业似乎都在寻找不同的技术解决方案。因此，有必要进行多元化的技术供应来扩大市场份额，满足更多的消费者需求。

4. 德勤观点

“一些认知技术供应商和客户正在越过“科学研究项目”的阶段，使用人工智能技术来优化业务流程。现在是时候帮助企业寻找适合使用人工智能技术的业务领域，并且思考如何使用这一新技术来优化核心流程。”

这是德勤美国高级顾问，Tom Davenport教授在2015年底对认知技术发展的看法。德勤调查显示， 86%的受访企业高管从2014年开始对认知技术有所获悉。从那时起，认知创新浪潮就已从美国向海外发展。这一事实表明，人工智能正在从一个初步构建的理念发展为可以实际操作的商业应用。

尽管人工智能技术的发展十分迅速，但是在技术应用落地时仍然会面临企业文化和组织架构带来的阻碍和挑战。一些管理层人员青睐于存在巨大机遇的发展机会，而另一些管理者更希望采取渐进的方式进行发展。企业中推动人工智能技术实施的领导者需要意识到，目前并不存在一个万能的解决方案。从德勤的调查中可以看出人工智能领域存在着多样化的应用案例，企业可以选择构建一个具有突破创新意义的人工智能客户服务体系，于此同时也可以选择一个低风险的解决方案，如后台流程自动化。

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无觅

2017雷达报告：影响未来旅游业发展的九大科技趋势（附下载）

Thu, 03 Aug 2017 00:59:43 CST

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Sabre研究报告评估了九大新兴科技对旅游行业的影响。

人工智能（AI）

在2011年，Gartner的研究曾经预测，到2020年，客户无需与人交流就可以完成与企业85％的交互过程。最近，Servion consulting也发布了一项预测：到2025年，AI将支持95％的客户交互。

最高效的服务和支持团队通常有一个能够理解和回应大多数基本问题的AI层，只有当AI对答案不太确定时，人工服务才会介入。对于旅游行业来说，AI可以提醒客人酒店退房时间或推荐当地餐厅，而当客人需要特殊要求或想要分享个人体验则可以提供人工服务。

AI可以大大减少重复性任务的负担，无论是体力还是数字方面的，使人类可以完成更有价值、更有创意的工作。例如，AI在翻译领域的应用正在迅速提升，这有助于简化旅行、改善人与人之间的交流。

增强现实(AR)

去年，AR技术领域发布了三项应用：微软HoloLens，Google Tango和Pokemon Go，这是三个完全不同的项目，分别展示了AR的不同潜力。另外，AR技术还增加了在Snapchat和Facebook上实时视频过滤和互动自拍动画的功能。今年，苹果公司发布了ARKit，这是一个可以供开发人员创建AR App的工具，这是为了今年秋天即将推出的iOS 11系统专门设计的。

AR技术已经在翻译等领域投入了使用，能够实时读取并翻译一些标志或文档。另外，还可以作为现实世界的视觉维基百科使用，即可以把每个建筑、街道和地标都映射出丰富的内容。而在日常生活中，AR技术可以记住所有的名字及交流内容，航空公司或酒店可以直呼其名来问候每位乘客或客人，并且在看到客户的第一眼就知道客户的旅行信息。

自主配送

今年早些时候，Starship Technologies和美国同城快递公司Postmates在华盛顿特区启动了机器人送货服务。这些机器人看起来像是放在六个轮子上的冰箱，并且获准在华盛顿特区和邻近的弗吉尼亚州的人行道上行动。它们使用GPS和九台相机的组合进行导航。这些机器人虽然不能帮你购买所有的日用品，但它们可以从当地便利店取快餐或送行李。

当自主配送技术与其他技术（如生物识别）结合使用时，旅行几乎就成为了一种全程自助的体验。一款自助手提箱和自助搬运工具目前已经投入生产，很快就可以在机场、火车站和城市街道看到小型机器人跟在主人身后服务。未来，行李甚至可以自助检查，并在下飞机后主动找到主人。甚至，到达目的地之后，你还有可能使唤行李帮你跑腿，比如去拿干洗衣服或者买点小吃。如果你出城时把手机或太阳镜落在了酒店，不用担心，这些东西都可以被自主配送。

区块链

目前，旅游业中的区块链原型：

1. Webjet正在利用区块链试验酒店库存管理，通过每一次预订记录收集大量的数据，并确保及时向各方全额付款。

2. 很多创业公司正在密切关注利用区块链进行数字化身份管理。结合生物识别技术与区块链可以提供比传统方法（例如护照）更安全的数字身份证明。

3. 酒店和航空公司的忠诚度计划可能会过渡到区块链，以简化跟踪忠诚度积分，简化与所有合作伙伴之间转换和兑换积分的过程。

4. 空客公司也在探究区块链应用的可能性，他们也是Hyperledger区块链联盟的参与者; 他们的测试项目是利用区块链监测全行业数据。

5. Moog Aircraft正在利用区块链进行零件监测，以及对3D打印的飞机零部件进行数字验证并提供权限管理。

神经界面

6月份，美国能源部投入2.58亿美元以支持一项计划，此计划旨在追赶中国在2020年之前拥有一台超级计算机的目标。

超级计算机可以解密人脑的复杂性，因此可以深入模拟大脑的内部运作，以更好地了解其工作原理。

去年秋天，Saber实验室针对iOS系统设计了一个以EEG为基础的飞行购物App。佩戴EEG头带之后，用户只需要观看海滩和山脉的图像建立基线脑电波，就可以完成培训。之后，在头脑中设想一个目的地（无论是山脉还是海滩），就可以进行所希望的主题飞行的搜索。

量子计算

随着量子计算机的发展，我们更多地发现它们的潜力，其首个“超级App”可以以最有效的方法绘制路径或设计系统。这对于旅游行业而言具有巨大的潜力！

和互联网搜索及社交媒体等其他事情一样，许多旅行依赖于大型数据阵列的优化。航班计划编排、机组配置、飞机路线、旅行行程等都是充满变量的优化问题。传统的计算机只能以有限的工具处理这些问题，而量子计算机可能会找到全新的解决方案。

太空旅游

目前正在开发的一些飞机技术（特别是近太空飞机）可能会在未来十年内实现更广泛的商业应用。现在，超音速飞机的各种专利申请和原型试验正在进行中。超音速飞机的速度可以达到Mach 5或以上，比空中巴士A380或波音787的最高速度至少快7倍。这种速度可以将横穿大西洋的时间缩短到1小时，伦敦到悉尼的时间缩短到2小时，彻底拉近世界之间的距离，重塑全球商业形态。

信任构建

旅游行业是建立信任的行业，随时掌握乘客和行李的位置及身份是最重要的工作内容之一。

EasyPASS（德国）、Smart Entry System（韩国）和Global Entry（美国）等旅行计划旨在通过身份预审来简化旅行。调查问卷、背景调查和访谈都可以为乘客建立信任档案，这种体系一旦建立，乘客在旅行时就会自动展示信任度。

实现旅途畅通无阻地秘诀在于在旅途中的每个节点快速准确地识别身份。如今，与亚马逊Go平台上所提供的工具相似的技术正在开发和部署，以帮助在旅行过程中实现身份认证。最快速的应用将会是在机场。澳大利亚已经宣布了一个雄心勃勃的目标，那就是：使用面部识别、指纹和虹膜扫描等技术组合的方式，到2020年自动识别90％的国际航班到达旅客身份，用户无需出示护照。

虚拟现实（VR）

Sabre团队相信VR不可能取代实际旅行，但会增强旅行体验。

VR是一种激发真实旅行和提升体验的技术。在某种程度上，VR使得新的体验成为可能，尤其是关于教育方面的。

例如，模拟罗马帝国的VR旅游可以提供深刻的历史背景，使得旅客感觉访问现在的罗马更有意义。VR还可以帮助激发当地的旅游机会，例如与鲨鱼一起潜水或在悬崖体验滑翔伞，这种VR体验容易操作，也可以为人们在现实世界中挑战极限做好心理准备。

但是，在现实世界中旅行的最重要的原因就是真实感。对千禧年代和Z一代的消费者来说，真实体验尤其重要。随着VR体验的内容无论在数量和影响力方面越来越强大，真实体验将会受到越来越多的重视。

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无觅

埃森哲报告：制造业、农林渔业、批发和零售业将从人工智能中获益最多

Tue, 27 Jun 2017 15:48:00 CST

题图来源：视觉中国

仅靠增加资本和劳动力，似乎已经无法复制过往中国的高速经济增长。当人工智能作为一项全新的生产要素，而不只是生产率增强工具，将有潜力为中国经济带来巨大的增长机遇。

6月26日，埃森哲发布了一项名为《人工智能：助力中国经济增长》的报告，研究了人工智能技术对中国经济的影响。报告显示，通过转变工作方式以及开拓新的价值和增长源，人工智能到2035年有望拉动中国经济年增长率，从6.3%提速至7.9%。

根据埃森哲与经济学前沿公司联合开展的建模分析，将2035年中国经济规模作为基准情境（即按当前条件发展下的预期经济增长量），与人工智能效应情境（即人工智能获充分应用下的预期经济增长量）对比得出结论，作为全新的生产要素，人工智能有潜力将2035年的中国经济总增加值提升7.111万亿美元。

人工智能将成为全新生产要素，来源：埃森哲研究《人工智能：助力中国经济增长》

埃森哲还发现，得益于人工智能帮助员工更有效地利用时间，到2035年，人工智能有望推动中国劳动生产率提高27%。

人工智能可以通过以下三种方式激发经济增长：

第一，它创造了一种新的虚拟劳动力，能够解决需要适应性和敏捷性的复杂任务。我们称其为“智能自动化”，以区别于传统的自动化解决方案；

第二，人工智能对现有劳动力和实物资产将进行有力的补充和提升，提升员工能力，提高资本效率；

第三，人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，提高全要素生产率，开辟崭新的经济增长空间。

基于人工智能对中国经济整体影响的模拟分析，并结合行业规模数据，埃森哲进一步解读了人工智能对中国15个行业可能带来的经济影响。研究显示，制造业、农林渔业、批发和零售业将成为从人工智能应用中获益最多的三个行业。到2035年，人工智能将推动这三大行业的年增长率分别提升2%、1.8%和1.7%。

人工智能对中国各行业的影响，来源：埃森哲研究《人工智能：助力中国经济增长》

为了充分开启人工智能激发中国经济增长并振兴产业的潜能，埃森哲建议中国的决策制定者和商业领袖采取如下措施：

迎接人工智能——无缝整合人类智慧与机器智能，使两者双向学习并完美共存。同时，政策制定者需要重新评估未来的知识和技能类型。

制定道德规范——政策制定者需要切实为人工智能生态系统制定道德准则。并在智能机器的开发过程中，通过道德讨论确定更加明晰的标准和最佳实践。

重视再分配效应——政策制定者应充分了解人工智能带来的切实效益，但同时需对人工智能可能带来的冲击做好准备，制定战略帮助面临较高失业风险的人群。

超越自动化，开启新创新模式——企业领导者应将人工智能纳入到自身发展战略中，并利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能，为企业创造新商机。

开发人工智能型企业所需新能力——为实现人工智能的潜能，人类智慧与机器智能必须紧密融合。员工团队需要积极掌握判断、沟通及创造性思维等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说，创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。

（钛媒体记者李程程综合报道）

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贝恩&招商银行：2017中国私人财富报告

Fri, 23 Jun 2017 00:54:53 CST

近日，在中国私人财富市场迎来十周年之际，贝恩公司和招商银行联合发布《2017中国私人财富报告》，这是继2009年、2011年、2013年和2015年四度合作后，双方第五次就内地高端私人财富市场所做的权威研究。

报告指出，2016年中国个人可投资资产1千万人民币以上的高净值人群规模已达到158万人，全国个人持有的可投资资产总体规模达到165万亿人民币。中国私人财富市场规模十年增长五倍，高净值人群数量十年翻三番，持续释放可观的增长潜力和巨大的市场价值。“一带一路、创业创新”影响持续深入，助推区域发展，高净值人群地域分布更为均衡，前景看好。

伴随十年经济发展和经济结构转型，高净值人群创富方式更趋多元，代际传承和企业创新推动人群结构进一步变化，高净值人群的投资行为也呈现出“心态更成熟、眼界更开阔、考量更长远”的特征。经过多年的发展，私人银行服务已深入人心，高净值人群对私人银行服务的信任和依赖度进一步加深。中资银行在积极加大境外市场战略投入以强化跨境联动服务平台的同时，进一步探索境内高端财富管理的差异化服务模式，领先的私人银行品牌表现出显著的聚合效应。

过去十年，中国私人财富市场经历了深刻的演变。时值2017年，市场仍处于快速增长期，犹如夏之乔木，华盖初成，繁盛生长。未来可期，前路并不平坦但必将愈发宽阔，唯有心诚者、志坚者，方能轻装上阵，百年如一日，行稳致远。

高净值人群心态更成熟、眼界更开阔、考量更长远

报告认为，高净值人群的财富目标更成熟、资产配置意识增强、财富传承需求的认知和反思更深入。首先，财富目标从早年的“创造更多财富”演变成如今以“财富保障”和“财富传承”为首要考量。其次，资产配置更理性、更开放，对风险的辩证认识促使高净值人群不再局限于传统的投资品种，开始积极关注并尝试另类投资产品。再次，出于分散风险和捕捉投资市场机会的考虑，拥有境外配置的人群占比不断提升，人均境外资产配置比例近年来趋于稳定。最后，财富传承成为热点，高净值人士普遍认识到对物质财富传承的需求，而且逐渐认可精神财富传承以及企业传承设计的必要性。

重视“财富保障和传承”，资产配置多元化，对财富管理机构信任加深

随着财富原始积累阶段性目标的达成，“保障财富安全”和“完成财富的代际传承”合计占比已达近50%，这反映出高净值人群以“创造更多财富”为始的蜕变。随着全球政治、经济环境的不确定性日渐上升，高净值人群逐步意识到理财的根本目的，是能够抵御经济下行和市场周期所带来的各种不可控的风险，保障财富安全并完成代际传承，进而实现长久、稳定的家业繁荣。跟踪调研也显示，高净值人群对专业机构的依赖度不断提升，机构理财钱包份额在2017年上升到约60%，其中私人银行管理部分达到不了近50%。

人均境外资产配置比例趋于稳定，境外投资开始回归理性化

随着经济全球化的概念日益深入人心，中国高净值人群投资眼界更为开阔，多区域、多币种、多形式的跨境多元化配置正在获得高净值人群的认可。报告数据显示，境外资产配置自2011年起成为投资热点，此后高净值人群渗透率逐年上升，一度超过50%。自2013年起，高净值人群人均境外资产配置比例趋于平稳，保持在20-30%的水平。从投资目的来看，高净值人群从简单的分散风险过渡到主动追求收益，境外资产配置逐渐分散，资产类别的复杂度有所提升。机构选择方面，随着对境外投资风险和复杂度的认识加深，高净值人群更看重财富管理机构在产品选择和资产配置方面的专业性。投资地域方面，近年来澳大利亚、加拿大和新加坡等地则升温明显。

传承内涵不断丰富，财富传承站上家族治理新高度

自2015年起，“财富传承” 成为高净值人群继“财富保障”之后最重要的财富管理目标。虽然目前大部分高净值人群仍主要关注对财富本身传承，但是更深层次的需求正在逐渐浮现。财富传承的内涵逐步丰富——从简单的物质财富传承和风险隔离，到精神财富传承和家族企业传承。站在家族治理的新高度上，高净值人群开始全盘考量物质财富、家族企业和精神财富的传承，借助企业管理的智慧协调日益庞大的家庭乃至家族关系，探索以制度化的方式来约定和规范家族内部的议事规则和重大决策。报告认为，高净值人群对放松管理权普遍持开放态度，但在企业所有权的安排上仍较为保守。

高净值人群创富方式多元化，人群结构进一步变化

报告指出，创富方式的转变推动私人财富市场客群结构的改变：企业家内部结构发生变化，二代继承人和财富新贵涌现，越来越多的二代企业家承担起家族企业管理的责任。随着越来越多的企业家选择引入职业经理人和外部专业人士完善企业治理，市场资本化程度的提升、IPO和新三板的开闸提高了股权的流动性和变现机会，也造就了一批以职业经理人、高管和专业人士等职业金领为代表的新型高净值人群。

中国私人财富市场竞争态势的回顾、展望与启示

境内市场从百舸争流到优势分化

报告指出，市场建立初期，中资银行凭借品牌、网络和产品服务等优势取得领先地位；外资银行积极参与业务布局，纷纷抢滩中国境内财富管理市场。经过多年的市场耕耘，中资私人银行优势逐渐扩大，特别是领先私人银行品牌的聚合效应凸显。相较之下，外资银行进行了相应的战略调整并重新定位目标客户群体。其他财富管理机构（包括证券、基金、信托和其他第三方独立理财机构等）依托产品和分销渠道持续快速发展。

境外市场，品牌和专业性拉动外资银行获得青睐，中资银行加大战略投入

报告数据显示，高净值人群在境外财富管理市场看重外资私人银行的品牌和专业的团队，但语言和文化差异依旧是外资银行的获客壁垒。中资银行持续加大境外投入，在香港、北美等地设立海外分行，承接国内的客户关系打造跨境财富管理平台。考虑到高净值人群的选择偏好，中资私人银行的海外分行需要深耕培育专业的服务团队，加强产品的筛选和定制化能力。

打造差异化竞争力成财富管理机构制胜关键

展望未来，中国私人财富市场增长动力强劲，市场资本化催生的“新钱、新财富”将持续涌入，新兴行业企业家和金领人群比例将持续上升；高净值人群财富传承意识将进一步增强，部分家庭开始全盘考虑规划家族治理；高净值人群对数字化手段更为熟悉并逐步接受，金融科技也将深度融入私人银行服务和财富管理。财富管理机构应当找准自身定位，明确目标细分客户群及其产品、服务需求，建设清晰的差异化竞争模式和相应的核心能力，避免盲目追求大而全的全覆盖策略。只有顺势而动，从客户的核心需求出发，积极打造差异化竞争模式和核心能力，强化境内外联动的综合金融服务平台，财富管理机构才能赢得客户的长期信任，在激烈的市场竞争中脱颖而出。

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腾讯发布战略产品“智能云” 向外界开放人工智能技术平台

Thu, 22 Jun 2017 19:48:26 CST

腾讯发布战略产品“智能云” 向外界开放人工智能技术平台

澎湃新闻2017-06-21

美酒不怕晚。在BAT（百度、阿里巴巴、腾讯）互联网三巨头中，腾讯是最后一家向外界开放人工智能技术平台的公司。三家布局完毕，好戏刚刚开始。

6月21日，腾讯（00700.HK）旗下的云计算公司腾讯云在深圳举行腾讯云未来峰会上，发布战略产品“智能云”，宣布开放腾讯在计算机视觉、智能语音识别、自然语言处理的三大核心能力。这是腾讯云首度公布其AI（人工智能）战略路线，“智能云”将在传统云计算的结构上，建立起新的服务层：AI即服务。

大约一年前，阿里云公布了人工智能ET，第三方中小企业可以使用阿里云ET的语音交互、文字识别、机器学习、人脸识别等能力进行开发。百度也在一年前发布人工智能“百度大脑”，并宣布对开发者开放其核心能力和底层技术，其中很多都免费提供。

从去年末开始，腾讯从百度、微软等公司挖掘了诸多人工智能科学家，包括张潼、俞栋等博士。

6月21日的峰会上，广东省副省长袁宝成、腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾、蔚来汽车创始人李斌、顺丰集团首席技术官田民、伯克利大学教授迈克尔·乔丹（Michael Jordan）、斯坦福大学物理教授张首晟等出席。

袁宝成是第二年参加腾讯云峰会，他脱稿演讲，说起和马化腾的一个小故事。“今年端午节有人给他发了一个微信，说人工智能发展到23年以后将超越人类，人类将来要让位给人工智能。然后我就给马化腾主席发了一个微信，我说端午节快乐，顺便问一下，人工智能有那么可怕吗？马化腾主席给我回话说：宝成副省长，请放心，应该不会的，至少在我们这一代不会。所以我就放心了，那天就可以安心睡午觉了。”

袁宝成说，广东省委省政府一直高度关注人工智能对未来的经济、社会、产业带来的各方面的冲击，或者是发展商机。他自己每年跟这些IT大佬在一起，可以学一些东西，代表政府更准确地把握未来。

腾讯董事会主席马化腾

马化腾致辞时说，“在云还没有发展得非常成熟的时候，人工智能可能还有很长一段路需要走，甚至未来包括量子计算、量子通信等技术发展成熟之后，才会对人工智能的发展有更大的促进。人工智能还是可知可管可控的。”

“云是数字经济的最重要的基础设施。”马化腾分享了未来云时代三个趋势：云是产业革新的源动力、云是新型社会管理的主平台、云是人工智能的强载体。

嵌入腾讯云智能服务系统“小微”的智能音箱首次亮相。澎湃新闻记者杨鑫倢图

值得注意的是，峰会还首次带来了类似亚马逊智能语音助手Alexa的腾讯云“小微”。

澎湃新闻在展区看到目前已经有两款音箱嵌入了“小微”，音响就具备了泛娱乐和交互的功能。记者说一声“小微”，音箱就可以开始播放音乐和视频、听有声故事和新闻、查询天气、学习英语、创建任务提醒、设定闹钟时间等。

此外记者还看到一款华硕的机器人也已经嵌入了“小微”。现场工作人员介绍，在具备上述功能之外，这款机器人还可以通过前置摄像头，跟随你走路。

除了音箱、机器人之外，小微未来还将应用到医疗、汽车行业。

小微同样也是开放平台，开发者可以基于小微开发功能。不过目前小微的技能还都是腾讯自己开发的，包括QQ音乐、企鹅FM、腾讯视频等。

腾讯云总裁邱跃鹏

人工智能已经运用在腾讯多个产品中，比如说在微信的语音识别转文字、听歌识曲、人脸识别等，还比如用户购物、看新闻，背后有人工智能为每一个人的喜好做相关的推荐。

在这些AI产品背后，腾讯形成了AI的布局矩阵，包括腾讯AI Lab（腾讯人工智能实验室）、腾讯优图实验室、微信智能语音团队和腾讯云等团队。其中前三个团队向腾讯云输出算法研究等AI技术，而腾讯云结合市场的需求，联合协作封装AI技术向全社会输出。

腾讯云本次开放的三项核心能力（计算机视觉、智能语音识别、自然语言处理）由上述3个团队提供的技术。AI Lab提供的自然语言处理能力识别准确率超过97.9%；优图实验室提供计算机视觉处理能力，在国际权威人脸识别数据库LFW测试中准确率超过99.8%；而微信智能语音团队提供的智能语音识别能力高于97%。以上均属业界领先水平。

“随着大数据技术和计算能力的发展，AI技术已经发展到了规模化、工业化的阶段，可以帮助我们提高很多重复、复杂的工作效率，以应对未来越来越复杂的社会和商业形态，大大降低创新的门槛。”腾讯公司副总裁、腾讯云总裁邱跃鹏表示。

中国指数研究院：2017中国地级以上城市房地产开发投资吸引力研究（附报告）

Sat, 17 Jun 2017 01:10:57 CST

中国指数研究院发布《2017年中国地级以上城市房地产开发投资吸引力研究报告》，对全国297个地级以上城市房地产投资吸引力进行排位。

研究结果显示，2017年，上海、北京、深圳投资吸引力仍保持全国前三位，经济基本面较好的二线及受核心城市辐射的三四线城市排名靠前。从城市层级来看，1线城市排名领先，上海、北京、深圳投资吸引力仍保持全国前三位，广州排名第5；1.5线城市中天津首次排名进入前4，杭州、南京、成都、武汉、重庆等核心城市经济基础强、人口流入多、市场需求旺盛，排名均位列前10；2线城市中，郑州、厦门、合肥领衔排名，分列12、13、16位，长春、哈尔滨、大连则继续延续上年的态势，排名靠后；2.5线城市中，东莞、佛山保持全国前20名，中山排名提升明显，至23名；三四线城市中，珠海、汕头、镇江、保定等城市具备承接核心城市产业、人口及置业需求外溢的区位优势，排名靠前。

从区域分布来看，东部沿海及长三角、珠三角、京津冀城市群城市投资吸引力保持领先优势。长三角的经济水平领先，城市的现有产业基础、创新实力、对优秀人才的吸引力均较强，整体投资吸引力仍保持领先地位，其中上海、杭州、南京名列前十；珠三角依托毗邻港澳的沿海区位优势，开放水平不断提升，深圳、广州保持全国领先水平，周边的东莞、佛山等在核心城市带动下，开发投资潜力居前；京津冀的北京、天津分别位列第2、4位，廊坊、保定在京津冀一体化和雄安新区的规划利好推动下，城市房地产开发投资吸引力也显著上升。

一二线城市经济总量及增速均保持领先优势。从经济总量来看，一线城市经济规模保持绝对领先优势，四个一线城市GDP 均值达2 万亿以上，平均增速7.7%，高于全国平均增速1 个百分点，其中深圳GDP 增速为9%，领衔一线城市，广州为8.2%，上海、北京分别为6.8%、6.7%，与全国平均水平持平；1.5 线城市GDP 均值为1.4 万亿，平均增速为8.6%，居于各线城市首位，其中，重庆、杭州作为区域产业升级的代表，重庆汽车、笔记本制造业领先，杭州互联网新经济快速发展，分别保持10.7%、9.5%的高增长；2 线城市GDP 均值为6000 亿元，增速达7.6%，其中，合肥以工业立市，依靠投资驱动经济快速增长，实现9.8%的高增长；2.5 线城市平均增速7.9%，其中南昌、南通增速领先；部分三四线城市人口净流出、产业结构相对落后、经济发展动力不足，GDP 总量小且增长乏力。

天津、北京、重庆、上海和深圳是2010-2015年全国人口流入最多的城市。城市的吸引力归根结底还是体现在人口的集聚力上，人口的持续流入是城市经济快速发展和住房需求保持旺盛的重要保障。2010-2015年年均常住人口增量数据显示，天津以年均增长50万人排名全国第一，北、上、深和重庆年均人口增量也在20万以上，其中，重庆常住人口由2001-2010年年均增长3.6万上升至近五年年均增长26.4万，即使只看主城9区，近五年人口年均增量也达到17.8万，这也在一定程度上反映出产业转移引导中西部人口出现回流现象。

郑州、武汉、成都等中西部核心城市人口增长迅速。西部核心城市的交通枢纽地位不断增强，同时也是未来东部产业转移的首选地，五年间年均人口增长分别为19万、16万和12万，未来一段时间内，此类城市仍将处于规模扩张阶段，人口也将保持流入状态，我们长期看好中西部核心省会城市的人口竞争力。而石家庄作为京津冀城市群的重要节点城市、冀中南地区的核心，对周边城市具有极强吸引力，五年年均增长10.8万人。

而杭州、南京等东部沿海发达城市人口增长正经历由数量扩张型向质量增长型转变，对高品质产品和服务的需求正在全面扩张。随着产业结构升级以及用工成本的上升，东部产业向中西部转移的动能正在不断增强，东部发达城市过去劳动密集型产业正在逐渐转出，人口增量放缓属于意料之中。随着高新技术产业的比重逐步增大，东部城市人口增长模式正经历由数量扩张转向质量提升的阶段，更多高知人群的聚集将带来更高的消费能力，也势必带动城市消费需求升级。

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2017年人工智能研究报告

Sat, 17 Jun 2017 10:25:17 CST

要点：

81%的IT公司正在或者计划投资人工智能（AI）。

Cowen预测人工智能将会将人类的生产力提升到一个新的水平，而微软会冲在最前面。

数字化市场或市场自动化、Salesforce自动化（CRM）和数据分析将成为人工智能最为成熟的三大应用领域。

据angel.co的数据显示，目前有2200多家人工智能初创公司，其中超过50%的初创公司是在最近两年成立的。

Cowen从Salesforce（$CRM）、Adobe（$ADBE）和ServiceNow（$NOW）这三家公司身上看到了他们交付人工智能服务并从中获益的实力。

以上观点来自 Cowen公司的一份关于人工智能的研究报告——“人工智能：数据科学的黄金时期”。

这份报告是基于对146个人工智能研究员、企业家和风险投资人的采访而得出的，报告中附带了大致的调查方法。这份报告并不能代表全球的人工智能、数据工程和机器学习（ML）的采用趋势，不过，它确实能够反映这些领域在当今以及未来的方向。Cowen认为人工智能市场仍然处于初始阶段，很多CIO在迫不及待地投资人工智能相关的初创项目。上市时机、用户反馈、产品定位和价值定位是人工智能解决方案赢得市场先机最为关键的因素。

报告的主要内容包括如下几点。

数字化市场或市场自动化、Salesforce自动化（CRM）和数据分析将成为人工智能最为成熟的三大应用领域。用户自助服务、EPR、人力资源管理（HRM）和电子商务是人工智能和机器学习潜在的应用领域。下图显示了软件行业在采用人工智能和机器学习方面具有最大潜力的一些领域。

81%的IT公司正在或者计划投资人工智能。报告显示，CIO们得到授权，要求将人工智能集成到IT系统里。其中有43%正在进行评估和POC，有38%已经进行了投资，并计划追加投资。下图显示了为机器学习和人工智能项目做好投资准备的公司的概况。

各种市场预测有所差异，但爆发式增长的趋势是不会改变的。 IDC预测认知系统和人工智能市场（包括硬件和服务）将会从2016年的80亿美元增长到2020年的470亿美元，复合年增长率（CAGR）达到了55%。其中软件应用占180亿美元，软件平台占50亿美元，服务和硬件占240亿美元。IBM声称，认知计算拥有2万亿美元的市场，其中健康科学就占了2000亿美元。Tractica则预测直接和非直接的人工智能应用将会从2016年的14亿美元增长到2025年的598亿美元，CAGR为52%。

据CBInsights的报道，人工智能初创公司的财务交易数量在过去六年有了10倍的增长，从2011年的67增长到2016年的698。埃森哲宣称人工智能初创公司自2011年以来翻了20倍，主要领域包括FinTech、健康、交通和零售电商。下图显示了从2011年到2016年各年人工智能公司的成立情况。

据预测，到2025年，基于算法的交易、图像识别和病人数据处理也将成为主要的人工智能应用领域。 Tractica预测，在未来8年，社交媒体的预见性维护和内容分发将会成为人工智能应用的第四大或第五大利润来源。下图对全球利润排名前十的应用领域进行了对比。

预测机器学习将会产生最多的利润，吸引了众多资本涌入人工智能的各个领域。 Venture Scanner的数据显示，机器学习到目前为止增长了35亿美元（来自400多家公司），远远超过了自然语言处理的增长，后者只有10亿美元的增长（200多家公司）。Venture Scanner相信，机器学习应用和机器学习平台是两个相对年轻的市场，在未来将会有很大的突破。

Cowen预测，企业将会大规模采用智能应用栈，因为IT部门正在从记录系统向智能应用系统。今天的智能应用正在一步步地定义企业软件的未来，而且速度会越来越快。Cowen预测，在企业应用中加入机器学习算法以便为企业的整体价值链提供预测洞见将成为一种常态。企业应用有可能会基于实时数据优化折扣、价格和购买建议，从而改变销售和购买行为。

据angel.co的数据显示，目前有2200多家人工智能初创公司，其中有超过50%的初创公司是在最近两年成立的。基于机器学习的应用和深度学习神经网络正吸引着大量的企业资本涌入。
埃森哲的40%分析应用使用了机器学习，而这一数字可能会上升到80%。 Cowen认为埃森哲正在为它的企业客户采用人工智能，而且仍然处于早期阶段。埃森哲预测人工智能市场将会有指数级的增长，到2020年将会达到4000亿规模。他们的客户正在尝试使用人工智能重新定义他们的业务策略和模型。

来自： Infoq

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未来简史-话题报告（附下载）

Fri, 09 Jun 2017 01:03:22 CST

报告下载：添加199IT官方微信【i199it】，回复关键词【未来简史话题报告】即可

新锐历史学家尤瓦尔·赫拉利在畅销书《人类简史》中提出，人类社会三大旧议题——“瘟疫、饥荒、战争”已被消灭，21世纪人类社会三大新议题将会是“追求永生”、“追求幸福”、“追求成神”。同时还提出，人类对新议题的求索不会停止，新议题必然会实现并伴随着巨大的代价，即人文主义将会崩塌，数据主义取而代之，意义将不复存在。

那么，数据主义是否真的会战胜一切？步入数据主义，人类社会又将发生哪些巨大的变化？

近日，百分点通过抓取全网舆情数据，采用文本分析、情感分析等方法对关注者讨论的话题、观点进行分类，并借鉴作者的分析思路，形成“《未来简史》话题报告”，展现了关注者对书中论点的关注及情感倾向状况。

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秒针系统&GfK：阿里 OTT TV 价值研究报告（167页）

Sat, 27 May 2017 00:56:41 CST

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2017 年 5 月 24 日，秒针系统联合 GfK，发布《阿里巴巴 OTT TV 媒体价值研究报告》。报告分析了 OTT TV 行业现状，对商业化模式、 OTT TV 行业的营销价值进行了深入的洞察，更从实际的广告营销案例入手，对阿里 OTT TV 媒体价值进行了研究分析。现在我们就稍作解读，从中洞见 OTT TV 是如何重新定义客厅大屏的营销价值的。

至 2016 年，秒针累计监测 OTT TV 广告活动总量 2100+，广告主总量超过 350 个。同 2015 年的数据相比，OTT TV 广告曝光量增长了 471%，而 OTV （即 Online TV，指 PC 端和移动端上的视频观看）广告曝光量在同期下降了 1.1%。

当时我们预测，OTT TV 广告市场进入了一个快速发展的阶段，浪潮将起。

在《阿里巴巴 OTT TV 媒体价值研究报告》中，我们认为 OTT TV 的营销价值在于其重新定义客厅大屏的价值。有数据显示，2016 年受众电视大屏消费时间正在回升，其中电视消费时长占比为 30%，智能手机上网消费时长占比为 50%，两者分别同比增长 5 个百分点和 10 个百分点而电脑和平板电脑的上网消费时长占比则分别下降了 9 个百分点和 6 个百分点。

同 2015 年相比，点播时长增长了 31%，这种交互式观看行为的增长成为受众回归电视大屏的重要驱动力。在传统收看模式均有不同程度下滑的今天，OTT TV 成为了重要增长极。

OTT TV 驱动高品质观众重回电视屏

从用户规模上看，2016 年 OTT TV 市场发展迅速，已经覆盖了 1 亿家庭，覆盖人口约 3 亿。按照这样的增长趋势，预计到 2018 年，OTT TV 是唯一能保持与智能手机近似增长率的设备，覆盖人数将超过 5.45 亿人。

值得关注的是，当前 OTT TV 受众的高端化特征明显，他们主要存在于年龄为 20-49 岁，拥有高学历、高收入的有孩家庭中，且拥有私家车。

与整个 OTT TV 市场覆盖的用户相比，阿里 OTT TV 用户具有良好的家庭营销商业价值。他们具有如下特点：

① 男性比例高，占 55%，高于行业的53%。

② 中青年为主，20-35 岁占比 67%，高于行业的60%。

③ 教育程度高，本科及以上学历占 31%，高于行业额27%。

④ 收入水平高：40% 用户收入高于 5,000 元，万元以上用户11%，高于行业的9%。

OTT TV 转化传统观众为智能用户

《报告》指出，OTT TV 重新定义客厅大屏价值的另外一个重要表现在于，将传统电视观众转化为智能用户。

影音类应用因 70% 的使用率成为 OTT TV 用户的首选，其中电影、电视剧和综艺是他们最爱的内容类型。而同时因为视频内容丰富、选择性多，在线看电影更新速度快，驱动 OTT TV 用户保持着极高的活跃度，每天收看的比例超过 57%，周均收看 5.3 天。

数据显示，同传统电视相比，OTT TV 与 PC 和 MOB 设备的日渗透重叠率均提升了 9%，分别达到了 38% 和 87%。如此高的大小屏重叠率，催生了更多的用户跨屏互动的机会。

以阿里 OTT TV 用户为例，有 34.9% 的用户会因含有奖励的广告（如：领奖、换购、试驾、参与活动等）参与互动；34.5% 的用户会因为内容推荐广告（如电影宣传的等）参与互动。

构建以家庭娱乐为核心的营销单元

OTT TV 的普及，使得以家庭娱乐为核心的营销单元得以构建。

同传统电视相比，OTT TV 在各时段平均观看人数达到 2.08 人，传统电视为 1.97 人，多人共享的家庭收看模式带来了更高的传播价值。以阿里 OTT TV 用户为例，两代人一起收看或与伴侣共同收看是其最常见的收看情境。每个家庭平均每次收看 OTT TV 时，会有3.47 位家庭成员一起，高于行业总体水平。

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大数据和AI策略–面向投资的机器学习和另类数据方法（附280页报告）

Wed, 24 May 2017 00:59:38 CST

J.P.摩根最新的280 页研究报告《大数据和 AI 策略——面向投资的机器学习和另类数据方法》，极为详尽地梳理、评述、预测了对冲基金和投资者使用机器学习技术利用、分析另类数据的现状与未来，对于一切关注这一新兴大趋势的人们、一切投资者都有重要的借鉴意义。

大数据，特别是另类数据集的构建和利用，已经极大地改变了投资领域的面貌。对冲基金和其他经验丰富的投资者日益增加了对“另类数据”(alternative data)的消费。只要可能影响投资决策但又不属于市场统计数据和公司财报这类传统信息的数据都称为“另类数据”。

不过，如果没有内行的数据科学家，这类数据就难以使用，而且有时候并不可靠。对冲基金只是在最近才能获得卫星图像分析之类的数据，所以没有多少历史数据用来核实其价值。部分批评者认为，如此复杂的公司和经济分析方法的好处被夸大了。

就在前不久，微软AI首席科学家、IEEE Fellow 邓力离开微软，加盟对冲基金公司 Citadel，担任首席人工智能官（Chief Artificial-Intelligence Officer）。这条消息再次引发了人们对于 AI 技术、尤其是机器学习技术在金融投资领域应用的关注。

J.P.摩根最新的280 页研究报告《大数据和 AI 策略——面向投资的机器学习和另类数据方法》，极为详尽地梳理、评述、预测了对冲基金和投资者使用机器学习技术利用、分析另类数据的现状与未来，对于一切关注这一新兴大趋势的人们、一切投资者都有重要的借鉴意义。我们节选了这一长篇报告非常小的一部分介绍给读者朋友们。

1、另类数据的可用以及分析这些数据的新定量技术——机器学习，正在成为竞争优势的新来源

大数据和机器学习“革命”：目前，联网设备以电子方式获得了大多数的记录和观察。这原则上允许投资者实时访问广泛的市场相关数据。例如，可用于评估通货膨胀数百万项目的在线价格，可以实时估计销售量的商店访问和交易的客户数量，可以评估石油钻井平台或农业活动产量的卫星图像。历史上，类似的数据只能以低频率（例如每月CPI、每周钻机数量、美国农业部作物报告、零售销售报告和季度收入等）提供。鉴于可用的数据量，有经验的量化投资者在理论上可以接近获得实时的某公司特定的数据，而这些数据不能从传统的数据源获得。在实践中，有用的数据不容易获得，需要购买，需要组织和分析另类数据集以提取可交易信号。大型或非结构化数据集的分析通常使用机器学习来完成。在设计定量策略方面，成功应用机器学习技术需要一定的理论知识和很多实践经验。

在苦苦追寻 Alpha （对于非金融领域的读者，可以简单地将 Alpha 理解为超额回报）的过程中，基金经理越来越多地采用量化策略。另类数据的可用以及分析这些数据的新定量技术——机器学习，正在成为竞争优势的新来源。这种“数据的工业革命”旨在通过信息优势和发现新的不相关信号的能力来提供 Alpha。大数据信息优势来自手机、卫星、社交媒体等新技术创造的数据。大数据的信息优势与专家、行业网络甚至企业管理能力不直接相关，更多体现的是收集大量数据并实时分析数据的能力。在这方面，大数据有能力深刻改变投资环境，进一步将投资行业趋势从自由决定性转变为量化投资风格。

有三个趋势使大数据革命成为可能：

1）可用数据量的指数增加；

2）提高计算能力和数据存储容量的成本降低；

3）分析复杂数据集的机器学习方法取得了进展。

有许多经常使用的概念可以用于描述大数据，这里我们给出最简明的用来描述大数据的维度：

大数据有三个重要的特征维度：

体量：通过记录、公报、图表、文件等等收集并存储的数据的规模，大数据的“大”的下限正在持续升高；

速度：数据的发送和接收速度经常被作为大数据的显著特征。大数据能够批量传送；大数据的获取是实时的，或是接近实时的。

多样性：大数据经常具有多样性的形式——结构化的（如SQL 表格或 CSV 文件），半结构化的（如 JSON 或 HTML），非结构化的（如博客或视频信息）。

2、另类数据集的分类

在投资管理中，大数据革命的核心在于能够提供具有信息优势的数据资源。另类数据带来的优势可能是在于发现传统的信息源中没有包含的新信息，或者发现的是相同的信息，但是速度更快，时间更早。例如，矿井或者土地的卫星图片能够在媒体或者官方报告前，揭示供应短缺。

我们旨在提供大数据的框架或分类。首先，我们根据数据的生成方式对数据进行分类。然后，我们考虑的是数据集的属性，也就是与投资专业直接相关的，例如将数据集映射到资产类别或投资风格，alpha内容，数据质量，技术规格等。

我们首先在高水平上对数据来源进行分类，指出它们到底是由个人（如社交媒体帖子）生成，还是通过业务流程（如电子商务或信用卡交易数据）生成，或由传感器（比如卫星图片、雷达等等）生成。
这种一方法扩展了Kitchin（2015年）和联合国报告（2015年）在非财务文本中早期的尝试。虽然这种分类法在某种程度上只是理论上的，但是，在分析这三个类型的数据时，确实存在共同特征，分析方法和共同的挑战。例如，个人生成的数据通常是非结构化的文本格式，需要自然语言处理。传感器生成的数据往往是非结构化的，并且可能需要分析技术，例如计数对象，或消除天气/云从卫星图像的影响。许多商业上生成的数据集，如信用卡交易和公司的“废弃”数据都面临共同的法律和隐私问题。

在根据数据来源对数据进行分类之后，我们还要提供另一个投资人士可能更为感兴趣的分类方法。一个零售版块的投资组合经理可能更关心的是特定的销售数据，而无所谓它们是卫星生成的还是消费者志愿填写的。高频交易者关心每天产生的数据，比如推特、最新发布等等，但不太关心有明显延迟的信息，比如信用卡数据。在下图这个“投资分类”中，我们为各种另类数据标示了不同的属性，这些属性和投资专业人士比如 CIO、投资组合经理等高度相关。

3、机器学习技术的分类：怎样才算是人工智能

大型和较少结构化的数据集通常不能用简单的电子表格工作和散点图进行分析。我们需要新的方法来解决新数据集的复杂性和规模。例如，使用金融分析师的标准工具不可能对非结构化数据（如图像，社交媒体和新闻稿）进行自动分析。即使在大型传统数据集上，使用简单的线性回归往往会导致过度拟合或不一致的结果。机器学习方法可用于分析大数据，以及更有效地分析传统数据集。

毫无疑问，机器学习技术在应用于图像识别，模式识别，自然语言处理以及自动驾驶汽车等复杂任务时，产生了一些惊人的成果。那么，机器学习在金融中的应用是什么，这些方法相互之间有何不同？

首先需要强调，任务的自动化不是机器学习。我们可以指示计算机根据固定的规则执行某些操作。例如，如果资产价格下降了一定量（止损），我们可以指示电脑出售资产。即使给机器（也称为“符号人工智能”）大量复杂的规则，并不意味着就是机器学习，这只能说是任务的自动化。使用这个“符号人工智能”，机器在遇到与此前预编程的规则不匹配的情况时，只会选择自我“冻结”。

在机器学习中，给予计算机一个输入（一组变量和数据集），输出是输入变量的结果。该机器然后发现或“学习”在输入和输出之间起到链接作用的规则。

最终，这个学习任务的成功会被进行“样本外测试”，也就是，在未知的情景下，测试它所获得的这种连接变量和可能的预测结果之间的关系能力。

机器学习可以是监督的或无监督的。在监督学习中，我们试图找到一个规则，一个可以用来预测变量的“方程式”。例如，我们可能想要寻找一种能够预测未来市场表现的能力（趋势跟踪）信号。这可以通过运行先进的回归模型来评估哪一个具有较高的预测能力，并且对于regime变化最为稳定。

在无监督学习中，我们发现了数据的结构。例如，我们可能获得了市场回报，现在尝试确定回报的主要驱动力。例如，一个成功的模式可能会揭示，在某个时间点，市场受动量因素、能源价格、美元水平以及与流动性有关的新因素的驱动。深度学习是一种机器学习方法，可以分析在多个层级上学习数据（因此“深度”）。我们经常说的自动化的目标是执行易于定义但执行起来乏味的任务，而深度学习 AI 系统的目标是执行难以定义但易于执行的任务。深度学习本质上与人们学习的方式更相似，因此是人为重建人类智慧的真正尝试。

深度学习用于非结构化大数据集的预处理（例如，它用于计算卫星图像中的汽车，识别新闻稿中的情绪等）。在假设的财务时间序列示例中，深度学习预测（或估计）了市场修正的概率。我们可以将大量的数据集输入到深度学习模型中。该模型可能首先确定一些对市场产生负面影响的简单特征，例如动量崩溃，波动性增加，流动性下降等。这些因素单提出来可能不会导致市场纠正（market correction）。此外，算法可以识别这些简单特征之间的模式和它们之间的非线性关系。从这些模型中，它可以构建更复杂的特征，如EM 驱动灾难（EM driven crises），财务压力，这些最终可能导致更为显著的市场纠正（market correction）甚至衰退。

4、在另类数据中实施机器学习的主要步骤

鉴于风险和不确定的回报，许多投资者都在思考何时应该采用更具量化性的、数据驱动型的投资方法。首先我们简要概述实施过程中的主要步骤（例如有多少需要外包、内部构建大数据/机器学习所需的人才、典型的技术设置等等）。

首先需要识别和获取数据。数据采集团队可以直接通过数据所有者/供应商或聚合第三方数据的专业公司（并与供应商和最终用户相匹配）来获取新数据源的使用权。一旦许可协议到位，数据需要存储和预处理。大数据很少呈现出干净的形式，一般都无法直接提供给机器学习算法使用。需要专门的团队预处理数据（例如检测异常值、缺失值等）。数据科学团队由量化研究人员组成，借助机器学习、反向测试策略和可视化技术分析数据，根据数据推导出可交易信号或见解。最后，信号由投资组合经理实施，或者在某些情况下以自动化方式执行（这将涉及到系统的另一层和将信号链接到执行系统的软件专家）。

我们认为，大数据与机器学习革命将深刻改变投资环境。随着越来越多的投资者采用大数据，市场的反应将更快，并将越来越多地期待传统或“旧”数据源。这将为量化经理和愿意采用和了解新数据集和分析方法的人们提供优势。那些不学习、拒绝进化的人将面临过时的风险。不管这些变化的时间表如何，我们认为，分析师，投资组合经理、交易者和首席信息官最终将不得不熟悉大数据和机器学习的发展和相关的交易策略。

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无觅

阿里高管解读财报：数字媒体和娱乐业务亏损率将收窄

Wed, 25 Jan 2017 17:35:17 CST

阿里高管解读财报：数字媒体和娱乐业务亏损率将收窄
2017-01-24 腾讯科技

腾讯科技讯北京时间1月24日晚间，阿里巴巴发布了截至2016年12月31日的2017财年第三季度财报。财报显示，营收为人民币532.48亿元（约合76.69亿美元），同比增长54%。净利润为人民币171.57亿元（约合24.71亿美元），较上年同期的人民币124.56亿元增长38%。

财报发布后，阿里巴巴集团执行副董事长蔡崇信，CEO张勇，CFO武卫等高管出席了随后举行的分析师电话会议，对财报进行了解读，并回答了分析师提问。

以下是本次电话会议分析师问答环节主要内容：

德意志银行分析师：关于数字媒体和娱乐业务，刚才你们提到了到2017财年年底其亏损率将会降低，这是因为数字媒体与娱乐业务的收入增长速度加快了吗？还是内容价格的增长幅度有所放缓？另外2017年日历年来看数字媒体与娱乐业务的亏损幅度会继续得到改善吗？

武卫：我们预计数字媒体与娱乐业务的收入将继续快速增长，接下来其EBITDA（税息折旧及摊销前利润）亏损幅度将会收窄，当然，环比来看的话这中间会有一些季节性的因素，所以我这里指的是同比的比较情况。我们提到这里面的一个因素是对该业务的整合，尤其是对优酷土豆的整合，将会使我们看到一些协同效应，所以这项业务的增长情况也会体现这一点。

除了收入继续快速增长这个因素，同时，我们也将继续在内容、用户获取和技术等领域进行投资，投资的幅度不会受到影响，这个领域我们仍然认为有很大的空间值得我们去投资和增长。

德意志银行分析师：关于公司的在线营销（付费广告）服务，现在的增长点主要来自与付费点击量的增长还是广告主平均每点击成本（CPC）的增长？

武卫：从技术方面来看，公司在线营销服务的增长点主要来自与付费点击数量的增长，以及转化率的提高，但是，其实还有一个角度来看这个问题，那就是从更加战略的角度，我们有更多的用户在阿里的平台上花更多的时间，更多的商户在我们的平台上投放更多的钱，这是我们一直在努力发展的数据技术的力量，数据技术的贡献已经开始体现在公司收入上。如果你看在线营销服务业务的直接增长动力，商户数和平均每商户投放额在增长，或者从消费者的角度来看，是流量和转化率的提升。

美国银行-美林分析师：2017年你们主要的目标是什么？2017年你们打算实现哪些事情？另外可否介绍一下你们平台上的产品组合占比？我知道你们不再公布销售总额的情况，但是希望可以介绍一下目前哪些产品增长更快？目前的趋势是怎样的？

张勇：是的，2017年已经到来，我们今年将继续执行公司的战略。现在公司有三大明确战略，首先是全球化，第二是发展中国农村市场，第三是云计算和大数据业务，这三大战略给我们指明非常明确的未来增长方向，我们已经展现了非常强大的执行能力，并且将保持下去。

其次，新的一年我们将尽最大努力实现公司之前投资或者收购的新业务的协同效应，比如云计算业务方面，我们希望可以从技术和基础设施的角度，以及从电商业务里打造出来的能力方面实现协同的效应。数字媒体和娱乐业务方面，我们希望可以将公司的电商业务用户转化为娱乐平台的用户，而且，从电商商户的角度来看，现在商户都希望可以跨平台进行广告投放，我们的数字娱乐平台将会利用公司掌握的用户大数据，为商户打造品牌建设和推广、与用户互动、最终实现销售的一站式解决方案。

武卫：关于你第二个问题，我先澄清一下，我们并不是不再公布销售总额的数据，而是将按年度（而非季度）来公布这一数据，原因是公司的价值创造早已经超越了单纯的销售总额的增长，公司运营并不以单一季度的销售总额为追求目标。

从公司的业务单元来看，很明显新的业务比如数字媒体与娱乐业务、云计算业务增长更快，尤其是云计算业务的增长速度远远高于公司的核心电商业务，从对公司总收入的贡献角度来看，这些业务的重要性将会不断增加，但是核心电商业务也会保持强劲的增长。

蔡崇信：电商业务里，增长比较快的品类包括服装、电子商品和快速消费品等，这些品类的组合随着时间的变化不大。

花旗集团分析师：我第一个问题是关于口碑业务的，随着行业内的股权融资以及竞争局势逐渐稳定下来，口碑会不会趁竞争对手收缩战线的情况下大力争夺市场份额？请介绍以下公司对于口碑业务的最新战略。

张勇：实际上口碑是我们与蚂蚁金融的合资公司，我们非常高兴地看到口碑在业务发展方面——尤其是支付规模以及为线下商户创造价值方面——取得了非常大的进展，目前口碑可以通过支付服务很容易地接触到线下的商户，我觉得口碑可以利用蚂蚁金融和阿里的数据去为线下商户创造更多的营销服务和增值服务。（木语）

网易游戏越来越火，背后的诀窍在哪里？ || 商业观察 -- 梁云风

Thu, 10 Nov 2016 20:12:01 CST

网易游戏越来越火，背后的诀窍在哪里？ || 商业观察
原创 2016-11-10 梁云风秦朔朋友圈

梁云风／文

2003年，32岁的网易创始人丁磊成为《福布斯》中国首富。一晃十几年过去，不论行业如何变迁，丁磊一直站在行业前列，网易的超级新闻不多，但很少负面和争议。公司的形象和丁磊的风格非常吻合，开开心心地闷声发财。游戏却越做越大，名声也越做越好。2016年10月，胡润百富榜公布，45岁的丁磊以1000亿元财富估值上升10位到第六，财富比去年增长近一倍。稍后发布的《福布斯》富豪榜，丁磊排第五。

丁磊财富的增值大部分得益于网易游戏的健康快速发展。网易今年二季度营收90亿元，同比增幅96%，其中3/4的收入来源于在线游戏。受益于手游业务的强劲表现，网易市值突破2000亿元。胡润表示：“丁磊的持股比例超过40%，只要网易市值达到4000亿，他就再次成为首富了。”

事实上，网易的游戏一直很火。只是，为什么这么火，很少人追问。秦朔老师问丁磊，丁磊说：“在2009、2010年开始布局和培养游戏团队，但这个过程很漫长，需要四五年的时间，现在开始见到成效了。”近日玩网易出品的手游《阴阳师》后，我对网易游戏也产生了浓厚的兴趣。11月8日，笔者采访了网易副总裁王怡，一探网易游戏发展的内生基因。

比用户更挑剔的“内容基因”

在市场观察者看来，过去三年，互联网行业的浮躁功利有两个主要体现，一种是对现象和风口的盲目追捧，一种是成王败寇式的评判方式。但没有平台生态，没有拿到移动互联网船票的网易，今年业绩和股价却持续走强，市值超过330亿美元（2016年11月9日数据）。这其中最大的动力就是游戏。

网易游戏，无论是代理还是原创，都做得非常用心。网易的原创游戏中，今年特别火爆的手游《阴阳师》，推出来后得到玩家的高度认可。王怡介绍，《阴阳师》手游从研发到上线历经两年时间，投入很大，产品在画面、剧情、玩法等各个方面都努力做了细节上的精雕。“比如为了更好地还原游戏背景的世界观设定，研发团队曾经很多次去到日本采风，深入研究和考察；为了展现沉浸式的游戏体验，我们还特意邀请了顶级声优全程配音，这一点也是用户津津乐道的事情。”

《阴阳师》上线后用户的积极反馈，说明一个公司把时间和心放在哪里，用户是可以感知的。“这些年，大家已经被商业化过度的产品‘套路’得太多。我们做产品，不能跟做生意一样只盯着利益的得失，好的产品也不是只拥有商业价值，还应该具备与用户精神层面的深度共鸣。”在王怡看来，《阴阳师》是个有“心气儿”的产品，研发团队对品质的打磨如果没有足够的诚意，是做不到如此精细的，大到整体的游戏数值、结合LBS的创新玩法、美术、音乐，小到画符抽卡的设计、每个式神的动作细节，都是研发团队用工匠之心在雕琢，产品在各方面的投入巨大，关注点其实就只有一个，做到用户喜欢，品质让用户享受。

除了原创游戏，网易游戏的代理也在业界负有盛名，屡屡能够拿到热门游戏的代理权，其中就包括今年火遍全球的沙盒大作《我的世界》。

国外热门游戏代理进中国，重要的是完成本土化。早期的国外游戏舶来后是简单地汉化，但网易代理的游戏却在本土化方面做了很多的探索。王怡介绍，本土化必须让产品更加符合当地市场的需要和当地用户的习惯。网易在引进代理产品时做的大部分工作，都是基于这个核心原则。具体的工作内容会涉及到语言翻译、玩法策略优化、社交建设等等。“我认为本土化的优与劣直接决定了一款产品的根基是否牢固。”

网易从端游起步的时代开始，就一直没间断过海外产品的代理运作。而在王怡看来，网易对合作伙伴的选择，首先考虑的是相同的商业价值观，这个价值观就是——打造出用户真正喜欢的高品质产品。就像网易和微软的联手，是因为双方在《我的世界》的长远发展方面有着很好的共识，同时，网易和Mojang在发展策略方面也是彼此支持的。

“不管是对代理还是原创，我们在产品品质方面的准入标准都很高，苛刻态度永远不会改变。这也是我们之所以能和微软这样的国际顶级伙伴合作的原因。”王怡强调。

网易的原创游戏中，《梦幻西游》、《大话西游》、《倩女幽魂》等产品长期霸榜，这些都是网易原创的产品。王怡总结，网易在原创游戏方面的成功经验简单可以总结如下：

首先是重口碑。网易是做产品研发出身的，一直以来内部都保持着很浓的内容基因。网易内部一直流传着这么一句话，大致意思是：只有做到比用户更挑剔，才能成就一款产品。

其次是不给研发团队设置很强的营收压力，反而鼓励不同形式的创新尝试，让团队心无旁骛地不断对产品进行打磨，同时也有助于更多创新产品的孵化。除了业内看到的《梦幻》《大话》《倩女》《天下》《阴阳师》这些大作，网易也一直在养成带有创新标签的不同类型的原创产品，包括一些由Mini项目孵化而来的《花语月》《惊梦》等等，市场口碑也都不错，比如《花语月》就被评为了港台区“App Store年度精选游戏”。

三是一切以满足玩家为中心。对于出品的每一款产品，网易最担心的是无法满足玩家的期待。为此，可以允许延长研发期，但面市的产品必须拥有足够的竞争力。比如网易手游的平均研发时间要比业内长2倍。《梦幻西游》手游从立项到上市用了2年时间。《阴阳师》从团队组建到游戏上线，也整整花了25个月。

在今天狂飙突进的互联网界，丁磊一直给外界的印象是保守，是慢半拍，但殊不知，网易内部对于原创的理念一直都是，慢一点没关系，品质有竞争力才能保证市场定位。只要坚持做出满足用户需求、让玩家玩得爽的好产品，市场一定会有它的一席之地。

网易游戏是如何选拔和培养人才的？

网易游戏的成功，除了丁磊的力推和资源的倾斜外，最重要的是有一支得力的人才队伍。

网易游戏的招聘标准，据王怡介绍，无论是什么岗位，有一条必须要满足——热爱游戏。网易游戏的品牌定位是“游戏热爱者”，公司内部也都是一群用心热爱游戏的人，“只有成为游戏热爱者的一部分，才能真正懂玩家、懂游戏，才能在产品中注入真实的诚意和热爱。”

人才培养方面，保持创新力和培养人才是每家公司都要面临的课题。王怡介绍，在培养新人上，网易内部一直遵循着几个关键词——导师、分享、创造。网易游戏内部有专门针对新人培训的mini项目，给新人配备最好的资源和导师，像网易的高管、技术专家都要参与到课程讲解、新人指导中，亲自带新人。这种高层与基层零距离接触的方式，公司小的时候可能还能坚持，一旦公司做大后，层级之间的隔阂就会产生，但网易坚持了下来。通过这种“分享文化”，新人之间、或者导师和新人之间可以碰撞出各自的idea，对于企业来说，是一种收获。

在mini项目里，新人可以自己立项，有充分自由的创造空间，可以用网易最新的技术、真实项目的研发流程。这些项目主要用于给新人们提供实战的环境，项目做砸了也没关系，因为这种实践安排主要目的还是让他们获得成长。当然做得好的mini项目网易也会直接立项，面向市场。比如《惊梦》、《花语月》都是mini项目孵化出来的。

精品化发展是游戏的趋势

今天的中国，游戏市场竞争非常激烈。特别是手游市场，死亡率更高，每年几百上千个产品，你能看到成功的也就那几个。前两年手游市场野蛮生长，大家都觉得是风口，现在人口红利正在消失，手游市场偏向饱和，游戏行业已经进入了残酷的存量市场竞争时代。大家获取用户的难度和成本都在变高，同质化的产品也更难有市场了。人人都想争夺爆款，但是其实现象级产品在这个市场上仍然是稀缺的。

那么，网易游戏的发展之路是怎么规划的呢？
王怡 |

首先是精品化发展。在王怡看来，精品化发展是未来游戏的必然趋势。但是怎么去体现“精品化”？网易的打法是产品的创新。越是饱和化的市场，越是需要真正差异化的创新。用户在分化，更多优秀的细分产品会涌现出来。接下来能引爆行业的产品，将会是那些能真正创造出新的玩家需求的，而不只是争夺和满足现有的市场需求。

王怡介绍，网易接下来会在细分领域有更多布局。比如《阴阳师》就是关注二次元市场，在题材、视觉、听觉、玩法等方面都体现了创新的产品精品化思路。不仅仅是研发，在营销方面同样需要不断探索创新的模式，比如网易的《倩女幽魂》和《微微一笑很倾城》的影游互动就取得了不错的效果。电视剧播出以后，《新倩女幽魂》端游登录玩家总数创下了历史新高，《倩女幽魂》手游则在开播当天在iOS免费榜上涨了100多个名次，现在还稳居着App Store畅销榜前列。

其次是抓住科技发展的风口。VR被称为未来游戏的另一个载体，这是被业界公认的。网易在VR方面其实起步很早。在今年的谷歌I/O开发者大会上，网易游戏是谷歌移动端VR平台Daydream上唯一首批入选的大陆游戏厂商。网易还投资了一个美国VR直播平台NextVR，联合清华大学、AMD成立了VR领域实验室“VR Dream Lab”，打造连接平台、孵化VR 内容。在北京、杭州、广州，投资几千万设了四个VR\AR实验室。

近年来，网易游戏在没有盲目追求效益增长的情况下，获得了业绩上的成就，这也是市场对品质和精品的一个良性健康的回馈和肯定，网易的这种“慢思维”和“精品思维”推动着今天中国游戏产业的发展。笔者作为一个非资深游戏迷，在接触到《阴阳师》等精品手游后，越发体会到了网易对产品精益求精的匠人之心。

今天的中国，“快”已经成为一剂兴奋剂，但从网易游戏的口碑来看，“慢工出细活”永远都不会过时。正如王怡所说，越是讲究速度的时代，越要能沉得下心，耐得住性子。

秦朔朋友圈微信公众号：qspyq2015
商务合作｜请联系微信号：qspyqswhz
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20
臭猫

去年加入了网易游戏研发团队，发现网易做游戏确实很用心
12小时前
15
Legend

用心做产品的人最值得尊重。这是工匠精神
12小时前
12
八旗子弟

长城不是一天建成的，快慢也是相对的。沉下心来为客户考虑终究会收获多多。
13小时前
10
小牛妈

秦朔老师玩玩我们公司的小小军团-合战三国，口碑很好的。
12小时前
7
作者回复
哈哈，小编想说，好游戏都喜欢！
12小时前
8
Queen

网易网聚人的力量
10小时前
8
微动力工作室

网易看样子比别人慢半拍，其实是比比人更稳！
12小时前
8
楠木可依

精心必出精品，精品必获精收！
12小时前
7
For|Tomorrow

有好的idea是远不能创造出一件好的作品，还需要一个像网易一样的用心做作品的team
11小时前
7
AIA 友邦-谢秦

处在一个大众都爱吃“速食”的年代，什么都讲究快，利益最大化，只强调结果而忽略过程，真是个悲哀的事儿。《揠苗助长》的故事虽每个人都知道，但却总做着《掩耳盗铃》的事。细节决定成败，慢工出细活，愿网易能在坚持的这条路上越走越远，越做越好。
11小时前
6
康公馆

慢工出细活永远都不会过时。越是讲究速度的时代，越要能沉得下心，耐得住性子。
11小时前
6
天问

♠“内容基因”大战“二元次市场”
12小时前
6
糖糖M

慢工出细活，匠人之心～
12小时前
5
Maryanxu

心无旁骛，用心做事~
10小时前
4
爻妹纸

少点套路多点真诚我觉得网易做到了这一点
5小时前
4
振翅长飞

后来发现网易的好的东西都是精品！网易音乐、严选、易信等都很精致！风格也很丁磊，沉稳不张扬！喜欢这种人！
7小时前
3
黑洞.鲤鱼

东西要好，似乎于什么都一样！怎么能好呢？不仅仅是提供能量，更在于压力适当！过就压死了，不及没动力！限制，过细就阻碍了美好进来！与什么相遇，还讲时机！
6小时前
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盖洛普：约1/3的中国银行客户表示只使用网络银行

Sat, 03 Dec 2016 19:49:47 CST

199IT原创编译

中国银行客户的网络知识比美国消费者更丰富。约1/3的中国银行客户表示只使用网络银行（31%），而这个指数在美国只有12%。

在网络钱包使用量方面，中国依然领先于很多国家，如美国、西班牙、德国和阿根廷。而且，阿里巴巴最新的全球销售记录显示，双十一网络支付使用量更高。

中国银行客户广泛采用网络渠道和金融科技的崛起关系紧密。从全球来看，金融科技正在改变整个金融业，从移动支付和借贷到筹资和资产管理。在中国，阿里巴巴和腾讯是最大的金融科技企业，引领金融业数字化进程。

高速数字化正在损害与消费者的关系

很多中国银行不知道消费者最想要什么，大部分中国消费者没有获得他们希望的体验。

事实上，23%的中国银行客户充分参与银行服务，比美国和其他亚洲国家的指数低很多。充分参与的银行客户是银行的忠诚用户，与银行等金融机构保持情感上的联系，这部分消费者也会购买更多产品或向他人宣传服务。

大部分中国银行客户和银行之间缺少情感联系，只是将银行视作工具。8%的中国银行客户认为自己使用的银行是最好的，半数人认为他们使用的银行和其他银行一样（46%）。

因为客户参与水平很低，中国银行的收入和客户忠诚度都在下降，因为人们会追随更好地、更方便的金融科技服务，例如微信或支付宝。

盖洛普的调查显示，中国金融科技领袖通过全渠道部署吸引消费者，而这也是一个有效的策略，尽管中国消费者更喜欢网络渠道。在中国银行客户中，客户参与的最大动力是：实现财务目标和做出更好的财务决策。

提供网络服务和随处可见的银行远不如好的金融建议重要。考虑到中国经济增长放缓，很多银行客户希望快速积累财富，对财务指导的需求也不断扩大。

不幸的是，银行在这方面的表现是最差的。换句话说，银行不能满足客户最重要的需求。

那么银行如何才能满足客户的需求呢？

建立以消费者为中心的文化；
计量每个雇员的个人互动数量；
在自助服务网络渠道提供金融建议；
充分利用雇员的才智和力量。

199IT.com原创编译自：Gallup 非授权请勿转载

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1.3 一线城市二手房供求关系

1.4 一线城市二手房挂牌价格走势

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2. 确定激活目标

3. 评估新用户激活状况

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