郭明錤表示，GB200 NVL72出货量或将显著低于预期，目前可能约25000–35000柜。更严重的是屡次延期造成市场信心不足，股价提前反应利多但市场信心不足下，相关市场传言就很容易被放大或过度解读。 英伟达GB200 NVL72屡次延期，郭明錤认为可能直到1H26才能大量出货，晚于市场普遍预期的2Q25。 当地时间周一，天风证券分析师郭明錤发布分析报告称，GB200 NVL72出货量或将显著低于预期。 GB200 NVL72组装量产时程延期纪录：2024年9月 → 2024年12月 → 1Q25 → 2Q25 （最新）。大量出货数次延期的结果，就是出货量将低于预期。目前预期2025年GB200 NVL72出货可能约25000–35000柜，显著低于去年市场情绪最乐观时预期的50000–80000柜。 郭明錤认为，但目前对市场情绪影响最大的，可能不是出货量变化，而是GB200 NVL72数次延期对市场信心造成的负面影响。  具体来看，郭明錤表示： 一般服务器 （x86） 从开案到大量出货的开发时间，一般规格升级需1–1.5年，若牵涉平台升级或关键技术升级则需1.5–2年。 GB200 NVL72为显著提升算力，采用多种欠缺或少有量产经验的高规技术，开发难度远高于一般服务器。即使NVIDIA整合全球服务器供应链的顶尖开发资源，合理推估开发时间仍需1.5–2年。对照GB200 NVL72数次延期纪录，延期主因明显是开发时间不足。 GB200 NVL72开案时间是4Q23，若合理开发时间为1.5–2年起跳，2Q25为合理且乐观的预期，而若再度延后到2H25也不让人意外 （如果发生又会再度打击市场信心）。 目前GB200较低规格机种与HGX几种订单消耗的GPU，仅约等同2000–4000柜GB200 NVL72，对提振市场信心帮助有限。 而市场信心不足可能带来以下负面影响： 目前对市场情绪最不利的是，虽供应链预期GB200 NVL72将在2Q25大量出货，投资人在没看到大量出货证据前，对此承诺信心不足。 即便先前有些供应商或客户张贴少量/样品出货的GB200 NVL72之成品照片，对NVIDIA或供应链股价帮助有限，因投资人在意的是明确大量出货证据 （如供应链调查、营收等）。 股价提前反应利多但市场信心不足下，相关市场传言 （但不一定全然为真） 就很容易被放大或过度解读，如先前ASIC取代NVIDIA AI晶片，与近期CoWoS扩产相关等。 GB300 NVL72也有数个关键规格升级并需要开发时间，因此较有可能直到1H26才能大量出货。因量产能见度低，短期内相关利多对提振市场信心帮助有限。 因出货问题为供应端而非需求端，在台积电谨慎扩产且先进制程为稀缺资源下，除非GB200 NVL72再度发生数次延期，否则NVIDIA短期内不会砍单。  [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1470964.htm)

在检测、分析，和修补Web以及网络应用程序中的漏洞方面，漏洞管理工具都发挥着重要的作用。

 人工智能行至2024，又见奇点潮涌。 To B市场的躁动与狂热说明一切，但置身其中的产业先行者们依然保持着清醒。 在2025年伊始，我们与10位To B领域CEO展开深度对话，探讨他们对中国企业级市场的思考，回顾2024的机遇与挑战，展望新一年的破局之道。 他们所带领的团队，有深耕企业服务多年的SaaS企业，也有在云计算赛道沉淀多年的玩家，有专注垂直行业的解决方案提供商，也有布局全产业链的技术平台。 浪潮的方向已然明朗，但每个企业选择的航道却各有千秋。在这场思想交锋中，我们聆听到他们对行业演进的深刻见解：云计算为AI提供了无限算力与数据基础，而AI则为企业服务注入了智能化的新活力。 但他们也直指当下的挑战：过度依赖技术堆砌而忽视商业价值，烧钱补贴难以持续，单一AI能力难以满足企业复杂需求，云资源利用效率待提升，产品功能繁多却难以变现。 To B市场在2025将有什么新焦点？AI，AI，还是AI。场景，场景，还是场景。市场会理性回归，价值向真实需求靠拢。 除了AI和场景落地，这些关键词同样值得关注：大模型产业化落地、场景化AI应用、传统软件AI转型、轻量级应用崛起、多技术协同创新、算力升级、安全合规建设、“通算+智算”演进、敏捷迭代开发、流程与场景变革。 **以下是雷峰网与10位CEO的采访实录：** **（1）** **金蝶董事会主席兼CEO徐少春：向AI转型，软件行业正迎来“第四次工业革命”** 在中国经济深度转型的当下，软件行业正站在一个极其关键的历史节点。 作为行业的亲历者，我常说三句话。 第一句话，经济不是在下行，而是在酝酿新的增长。虽然房地产行业在下行，但是像新能源、汽车、医药、装备制造，这些行业在增长。 第二句话，不是没有市场，而是市场发生了改变。消费结构的改变，消费在升级，老百姓对产品质量和服务质量的追求成为一种新的需求。那么这种需求一定会拉动每一个企业的产品创新和研发，就带来了新的需求，带来了新的市场。 第三句话，伟大的公司总是孕育在大变局之中。现在的经济调整，宏观环境其实是在转型，向高质量发展，那么各行各业对成本、对效益、对竞争力更极致的追求，这就是软件行业的机会。 随着中国经济由人口红利向管理红利转变，企业更愈发重视数字化管理。2024上半年，我国软件业务收入保持较快增长，达到6.2万亿元，同比增长 11.5％，云计算、大数据服务等领域表现亮眼。这也为软件行业提供了绝佳的发展契机，SaaS 软件凭借成本低、易维护、更安全等优势，就像是一把开启高效管理之门的钥匙，成为企业的最优选。 现在，人工智能、大模型等创新技术的融入，也为软件行业带来新一轮变革，AI红利时代已经到来，如果进一步发掘AI红利，用AI来提高企业的竞争力，中国经济又会迎来新的一轮增长。 未来，每一个企业应用，都将是智能应用，可以说AI是人类历史上最伟大的技术革命。企业管理软件系统，早期是MRP，后来是MRPII，然后是ERP，最后就到了Gartner和金蝶共同倡导的EBC（企业业务能力），现在EBC又进入到了智能EBC时代。 未来在每个企业的EBC管理系统里，将有一个超级智能的管理智能体，每个企业、每个员工大量的工作将由AI完成。这将来将释放中国企业的潜能，大幅提升我们的劳动生产率和效率。 金蝶2023年确立了“AI优先，订阅优先”的战略，逐步向AI转型，我们希望让每一个用户拥有一个超级智能的AI管理助手。今年10月，金蝶发布了苍穹APP，这款APP是金蝶自主研发的AI管理助手的移动形态，以期引领中国企业管理软件真正迈向AI原生时代，推动中国企业数智化转型加速变革。 **（2）** **微盟集团董事会主席兼CEO孙涛勇：** **未来所有的SaaS都可以用AI写一次** 过去几年，SaaS行业确实经历了低谷，许多同行都感到了前所未有的压力和迷茫。 但今天，随着AI Agent的出现，我们看到了一个全新的可能性，这种技术创新正在重新点燃整个行业的希望。 在过去一年里，我密切关注AI Agent的发展，它已经成为人工智能领域最令人振奋的方向。 与传统的大语言模型相比，AI Agent展现出令人惊叹的能力 — 它们不仅仅是被动的响应工具，而是能够主动思考、规划和执行复杂任务的智能系统。这种"慢思考"模式，使AI Agent在处理商业和管理问题时表现出令人惊叹的效率和准确性。 我相信，"未来所有的SaaS都可以用AI重写一遍“这个判断绝非夸大其词。 就像电灯普及改变了人类生活一样，AI Agent正在重塑企业管理和生产方式。在电商、营销等领域，我们已经看到AI Agent可以快速完成从店铺搭建到运营管理的全流程工作，大幅提升了企业的运营效率。 当然，技术的成长从来都不是一蹴而就的。 目前，AI Agent仍面临模型能力、稳定性和成本等挑战。但这恰恰构成了我们不断创新和突破的动力。正如历史上每一次技术革命一样，从最初的不成熟到最终的广泛应用，往往是一个渐进的过程。 更令人兴奋的是，AI Agent正在democratize生产力。 对于小微企业和个人创业者来说，这意味着前所未有的机会。通过低成本的AI工具，个人现在可以获得相当于专业团队的生产力支持，这将极大地释放个体创造力，降低创业门槛。 从更深层面看，AI Agent代表的不仅仅是技术迭代，更是生产关系的革命性变革。它正在重构人与机器的协作模式，开创全新的工作范式。传统的SaaS产品将被智能重塑，嵌入AI Agent后，将提供前所未有的智能服务。 对于软件行业而言，这是一个极其关键的历史时刻。 我们正站在技术变革的风口浪尖，既充满挑战，又蕴含着无限可能。唯有保持极致的开放思维和敏捷姿态，主动拥抱AI Agent带来的颠覆性技术浪潮，我们才能在这场竞争中立于不败之地。 **（3）** **UCloud CEO季昕华：** **“算力+”模式加速，算力已成为赋能数字经济的新质生产力** 作为云计算行业的资深从业者，我认为2024年是这个产业的关键转折点。 大模型推动的技术浪潮正在根本性地重塑计算产业生态，传统云服务模式已经难以应对快速迭代的技术挑战。 在我看来，算力基础设施是数字经济发展的重要引擎。AI驱动的计算需求正以指数级速度增长，传统的通用计算模式已经无法支撑日益复杂的智能应用场景。 我们必须从单一的算力提供者转变为智能算力生态的构建者。这意味着技术创新不仅仅是堆砌硬件，更要在异构计算、高性能网络和定制化智算平台上持续突破。 值得注意的是，这一转变不仅仅是技术层面的革新，更是产业生态的深度重塑。 算力正在从传统的IT基础设施转变为战略性生产资料，不同行业正加速探索"算力+"模式，将计算能力嵌入产业价值链的各个环节。 绿色计算已经不再是可选项，而是产业生存的基本命题。"东数西算"战略为我们指明了方向。低能耗、高效率的分布式智算中心将成为关键竞争力。我们正在探索可再生能源、边缘计算等技术路径，从根本上重塑数据中心的能源消费模式。 全球化对于云服务商来说，已经不是简单的地理覆盖，而是要针对不同区域市场提供差异化、定制化的解决方案。新兴市场如东南亚、中东，正成为我们重要的战略赛道。本地化能力和跨境协同，将成为企业制胜的关键。 然而，行业仍面临诸多挑战：价格战扰乱市场秩序，资源利用率低下，数据共享困难等问题制约了产业协同发展。这些痛点倒逼行业寻求更高效、更智能的发展模式。 产业生态重构的核心命题是将海量算力转化为真正的生产力。混合云、专属云、边缘云将并行发展，算力即服务(AIaaS)模式将成为主流。技术创新的本质，不仅在于算力本身，更在于构建开放、智能、高效的计算生态系统。 2025年，云计算将不再是一个单纯的技术命题，而是新生产力的重要载体。谁能率先突破技术边界、构建生态、创新商业模式，谁就能赢得这场看似是技术革新、实则是生产方式变革的竞争。 这是一个充满挑战和机遇的时代，我们别无选择，只能勇敢前行。 **（4）** **青云科技CEO林源：** **算力结构向“通算+智算”演变，多元算力融合成常态** 2024年，我观察到最明显的变化是算力结构的转型——从通用计算向"通算+智算"演进。这不仅仅是简单的资源叠加，而是整个IT基础设施的重构。 传统的资源调度和运维体系都需要为AI场景重新设计，这给整个行业带来了新的技术挑战。 在资源效率方面，当前智算中心普遍存在资源利用率不足的现象。 究其原因，一方面是需求和供给未能有效匹配，另一方面是调度系统还不够精细。这不仅造成了资源浪费，还抬高了使用成本。要解决这个问题，需要在算力网络、调度算法等方面进行创新，实现资源的精准投放和高效利用。 值得注意的是，当前市场对AI算力的追逐可能存在一定泡沫。不是所有场景都需要昂贵的GPU资源，如何根据实际业务需求选择合适的算力类型，这需要更理性的评估。 我认为未来会形成通用计算、AI算力、超算的多元融合格局，各类算力资源将根据负载特征动态调配。 从市场结构来看，我还观察到一个有趣的现象：三四线城市的数字化转型需求正在快速增长。 这些地区的企业面临着与一线城市完全不同的挑战：预算有限、技术人才缺乏、数字化基础薄弱。但恰恰是这些"痛点"，可能催生出更具创新性的解决方案。 展望2025年，行业大概率会出现几个关键转变： 首先，AI算力将从集中式向分布式演进，边缘智能将得到更多应用；其次，绿色计算将从概念走向实践，能源效率将成为评价数据中心的关键指标；最后，云计算将进一步下沉，使更多传统企业能够享受到技术红利。 对于云计算行业的长期发展，我的想法是：要警惕同质化竞争，真正的差异化优势来自对细分场景的深度理解；要重视技术创新，但创新必须立足于解决实际问题；要平衡短期收益和长期价值，避免过度透支未来增长空间。 面对不断演进的市场环境，保持技术灵敏度和战略定力同样重要。 站在技术供应商的角度，我们既要前瞻性地投入研发，又要脚踏实地地解决客户问题。 毕竟，技术创新的最终目的是服务于业务创新，推动整个产业的升级和演进。 **（5）** **奥哲CEO徐平俊：** **SaaS未来，AI赋能与垂直化并进** 在当前的SaaS行业中，AI大模型的引入为创新提供了极大的机遇。 随着技术的融合，SaaS企业必须重新审视和革新自身产品，AI的智能化应用将推动业务流程的自动化，进而拓展市场空间并丰富应用场景。 尽管To B产品的AI应用仍处于早期阶段，但我们已经看到智能客服、智能问答、企业知识管理以及BI分析等领域的成功案例，这些应用有效减少了重复人工工作，提高了效率。 近年来，SaaS行业呈现出明显的垂直化发展趋势。未来的战略方向应包括低代码化、行业化、AI化和国际化。通过微创新来提升竞争力，强化全链路一站式服务能力，并优化获客、转化和留存的流程，将是企业持续发展的关键。 此外，建立生态合作关系，整合各方资源，不仅能实现共赢，还能为客户提供更全面的解决方案。 然而，作为行业参与者，我深知当前SaaS行业面临的挑战，例如产品同质化严重和客户付费意愿低下等问题亟待解决。许多企业在产品开发上缺乏差异化，导致市场上出现大量相似的解决方案，使客户难以辨别产品的核心价值。 同时，经济环境的不确定性使得客户在采购时更加谨慎，直接影响了企业的收入和盈利能力。 我始终相信，破局之道在于做专做精、深耕细分领域。通过专注于特定行业或业务场景，深入了解客户的痛点，SaaS企业可以打造出具有专业性的产品和解决方案，从而提升客户的付费意愿。 此外，加强生态合作，构建资源整合的生态系统，为客户提供一站式解决方案，将是实现长期健康发展的重要策略。 展望2025年，我们计划继续推进一站式数字化解决方案，并在国际市场上加大布局，特别是在东南亚市场。同时，我们将推动低代码与AI的商业化应用，探索更广泛的应用场景，以提高整体竞争力。 在这个充满变革的时代，SaaS企业必须在保持创新的同时，更加注重产品价值的深耕与商业模式的可持续性。只有真正理解并拥抱变革，才能在这个AI驱动的新时代抓住机遇，实现基业长青。 **（6）** **蓝凌软件董事长杨健伟：** **数字化转型核心价值点应锚定流程与场景变革** 在2024年这个数字经济快速迭代的关键时期，作为一名深耕企业数字化转型多年的实践者，我愈发清晰地认识到，数字化转型的核心价值最终可以归结为流程变革和场景变革这两个关键维度。 流程变革意味着打通业务端到端，实现组织效率的系统性提升；场景变革则是通过整合数据和系统，为一线业务提供智能、敏捷的支持和赋能。这两个维度的协同，将决定企业在数字经济时代的竞争力。 观察当前市场，央企和国企已经成为数字化转型的中坚力量。他们展现出"应用广泛"、"业务深入"和"快速交付"的显著特征。对这些企业而言，数字化转型已经超越了技术升级，而是对业务模式和组织架构的根本性重塑。 金融行业的实践尤其值得关注。通过信创化和中台化，金融机构不仅展现了卓越的技术能力，还推动了整个产业的数字化进程。 制造业同样如此，像三一重工这样的企业，通过技术中台化和业务服务化，实现了全球协同和端到端管理，为制造业的数字化转型提供了绝佳范例。 在数字化转型进程中，还必须重视数据与知识等资产的价值。知识管理与人工智能的深度融合，将为数字化转型带来新可能。私有大模型与智能知识库的结合，能帮助企业构建自己的数字大脑，满足多场景应用，研发大脑、营销大脑等将助力企业盘活IT资产，创造更大价值。 未来，集成能力已经成为企业的刚性需求。企业必须建设敏捷的集成平台，不仅要提高响应速度，更要持续优化客户体验。 在数字化建方面，我主张采用"在城中村上盖高楼"的渐进式策略，在保护原有IT投资的基础上，叠加技术中台，让旧有系统释放新价值，同时赋能业务敏捷创新。 真正的数字化转型并非一蹴而就，它需要企业领导者保持战略定力、开放心态和持续学习的能力。 在这个加速迭代的数字经济时代，唯有保持战略定力和创新意识，才能在这场没有硝烟的商业革命中抢占先机，实现企业的可持续发展。 **（7）** **库帕思CEO黄海清：** **构建高质量数据集，助力AI赋能千行百业** 算法、算力和数据构成了人工智能发展的三大引擎。 从算力层面，公开数据表明，至2028年全球算力规模预计增长至18282.3EFlops，平均年增速有望达到65%；从模型层面，大模型参数模型正快速迭代，精度和通用性持续提升。归根结底，大模型的竞争核心在于语料数据质量的竞争。 展望2025年，百模大战已步入下半场，基础大模型的数量未来大概率会在十个以内，而蓬勃兴起、各具特色的行业垂类模型将会成为竞争的主战场。 研究机构Epoch-AI预测，到2028年左右，人工智能很可能面临数据枯竭。其实不然，随着人工智能与各行各业数字化转型的持续探索，数据会遵循着更高质量的要求蓬勃发展。 例如，在医疗领域应用，对于患者的诊疗数据，不仅要求涵盖病症表现、诊断结果等基本信息，更加注重数据的连贯性、准确性以及隐私保护，以此来确保数据分析结果能为精准医疗提供可靠支撑；而在工业制造领域，各类传感器收集的设备运行数据，正朝着实时性、完整性、可追溯性方向优化。这些都彰显着数据在迈向高质量、专业性的发展趋势。 当前，契合行业应用场景需求的高质量专业数据集仍是稀缺资源。着力构建前沿且高质量数据集，无疑是撬动这一宏大产业的有力支点，其中，数据的高质量、高流通、高安全是大模型广泛应用的重中之重。 第一，高质量数据成为行业发展的“天花板”。 数据作为AI智力因素的上限，数据的质量直接决定了智能应用的效果与可靠性。人工智能已经拥有了一个具备相当规模的基础知识库，徒有数量而无质量的数据无异于“废矿”，伴随着智能场景的细化以及供需之间的紧耦合，打造基于虚拟与真实世界相结合的语料数据链接枢纽，通过智能体与行业场景适配的专业知识是赋能大模型应用最后一百米的核心路径。 第二，高质量数据将呈现加速流通与协同的发展态势。 2025年，我们将看到更多企业之间的跨界合作与数据流通，特别是在工业制造、医疗卫生、金融服务、教育培训、具身智能等领域。高质量数据集的流通将助力企业涌现出更多创新的解决方案，驱动各行各业朝着智能化、数字化加速转型。 第三，数据治理与合规性将继续成为行业关注的核心议题。 随着数据价值的攀升，隐私泄露、数据滥用等风险隐患日益严峻，唯有严格遵守法律法规，切实落地加密存储、匿名化处理等技术手段，才能有效维护公众信任，为数据产业的持续创新营造健康发展的生态环境。 伴随着语料数据资源的深入挖掘和开放，越来越多的行业企业借助AI技术实现创新应用的落地实践。与此同时，政府层面精准施策，围绕推动数据产业迈向高质量发展密集出台一系列利好政策，全力促进大中小企业融通发展、产业链上下游协同创新，构建良性循环的产业生态体系。 诚然，人工智能数据产业仍面临诸多挑战，例如数据隐私与安全、数据伦理与偏见以及专业人才短缺等。在这一充满挑战的背景下，我们愈发认识到，数据不仅是“资源”，更是“价值”的体现。 未来，高质量数据将成为千行百业发展的强大助推器，加速各行各业向智能化、数字化和可持续方向迈进。 **（8）** **奇点云创始人、StartDT CEO张金银：** **AI赋能SaaS，重构产品形态与服务边界** 回顾过去一年，我深刻感受到AI大模型为SaaS行业带来了革命性的创新机遇，正在重塑传统SaaS的产品形态和服务边界。 我认为这一趋势体现在几个关键维度： 首先，AI大模型推动SaaS从“Software as a Service”向“Service as a Software”演进。通过整合大语言模型（LLM）能力，传统需要人工服务的环节被重构为产品化的解决方案。这极大地扩展了SaaS的服务边界。 在奇点云的实践中，尤其是在数据开发、ETL流程和指标建模等专业领域，我们发现AI的加入显著提升了效率。某些场景的工作量降低了60%-80%。 其次，AI与数据技术的深度融合催生了新的机遇。 AI4DB（AI for Database）和DB4AI（Database for AI）两条技术路线相互促进，AI提升了数据库的自动化与智能化水平，同时数据库技术也优化了AI模型的开发与部署。这种融合带来的创新机会，得到了资本市场的认可，例如Databricks最近获得的100亿美元融资就是一个有力的例证。 与此同时，我也发现，AI赋能SaaS仍面临诸多挑战。 首先是技术层面的局限，如模型的幻觉问题、知识持续性差和处理数据量受限等；其次是落地应用中的合规与安全问题，特别是在处理企业核心数据时；最后，中国市场的特殊性也带来了挑战，包括需求的碎片化、管理方法的非标准化以及多云多引擎环境下的数据治理难题。 展望未来，随着底层模型能力的提升和应用场景的成熟，我相信AI赋能SaaS将呈现更务实的发展态势。 一方面，越来越多的一线工作者开始在实际业务中尝试和验证AI应用，从图片生成、代码开发到数据分析等领域都涌现出创新实践。 另一方面，企业也更注重将AI能力与既有业务流程深度整合，重构工作流程，提升实际业务价值。 这一趋势预示着，AI与SaaS的融合不是简单的技术叠加，而是带来了服务模式和商业模式的根本性变革。 SaaS行业的长期健康发展，核心在于解决供需匹配和效率革命两个根本问题。AI大模型带来的变革，本质上是为解决这两个问题提供了新的可能性。然而，要真正实现这种可能性，还需要整个行业在技术创新、商业模式、管理方法等多个维度共同努力。 **（9）** **六度人和CEO张星亮：** **SaaS要积极拥抱AI，跳出定制化的泥潭** 在经历了近几年的快速扩张后，2024年的SaaS行业正在经历一次深刻变革。 资本退潮与AI技术的双重影响下，整个行业开始从追求规模转向追求效益，从追求全面转向追求专精。 从技术层面看，AI大模型正在重构SaaS的核心能力。它不仅能提升产品的智能化水平，更重要的是能重塑企业的运营效率。 我观察到，那些成功落地AI应用的企业，往往能在销售、服务、运营等环节实现质的飞跃。这种技术革新正在推动整个行业从传统的数据管理向智能化决策支持转型。 但是，更值得关注的是商业模式的变革。 过去几年，行业普遍追求"All in One"的模式，试图通过大量定制化开发来满足客户需求。然而这种模式带来了严重的成本压力和运营负担。 现在，越来越多的企业开始转向"尖物组合"模式，即通过生态合作的方式，让各家企业专注于自己最擅长的领域，通过标准化接口实现系统间的无缝对接。 这种转变实际上反映了行业的理性回归。当下，SaaS企业更需要思考的是如何在专注度和覆盖面之间找到平衡点。我认为，未来成功的SaaS企业一定是既能做深某个细分领域，又能通过开放平台汇聚各类生态伙伴的企业。 在商业模式上，我预见，未来会出现更多创新。特别是随着AI技术的深入应用，按量计费很可能成为主流的收费模式。这种模式不仅能更好地匹配客户的实际需求，也能帮助SaaS企业建立更可持续的收入模式。 展望2025年，我认为行业将围绕三个关键词继续演进：专业化、标准化和生态化。 专业化意味着企业要聚焦核心能力；标准化是实现规模效应的基础；生态化则是应对市场竞争的必然选择。 当然，行业发展仍面临不少挑战。如何平衡标准化与个性化需求？如何在保持创新的同时实现盈利增长？这些都需要整个行业共同探索。 站在新的历史节点上，我们要以更开放的心态拥抱变革。AI技术的发展、用户需求的升级、竞争格局的变化，都在推动着SaaS行业向着更理性、更专业的方向发展。 在这个过程中，只有那些能够准确把握行业趋势、持续强化产品能力、积极拥抱创新的企业，才能真正在未来的竞争中脱颖而出。 **（10）** **数势科技CEO黎科峰：** **大模型Agent时代来临，非技术人员数据使用门槛将被打破** 数据对于做决策很重要，但现在最大的痛点问题就是如何让非技术人员如管理层和一线业务团队能高效地把数据用起来。我创业时，就想以金融和零售两个行业切入，做Data+AI，构建整个企业的数据层，再用数据驱动业务。之前做的平台是面向技术团队的，使用门槛高；但ChatGPT出来后，用大模型Agent就可以通过对话去做数据的洞察、决策的建议。 原来每个场景都得写一套算法，现在只要一个Data Agent就能做这么多事情，当然具体解决什么问题，还需要企业和用户共同探索——许多用户不一定知道自己想要什么，所以要引导他们看见自己的需求，解决痛点问题。 在全体拥抱大模型的当下，数据能够高效获取、可信可靠且有灵活性，能做智能化分析，这几个核心价值都很重要。许多企业也都在抓紧机遇做这样的事。除了创业公司，国内一些大厂也在做类似方向的数据产品。 2025年有望成为Agent爆发元年，我也坚信大模型应用的时代即将来临，企业需要做好准备迎接。深耕十几年的经验积累将开花结果，最终还是应用产生价值，而这也是我比较擅长的地方：我不是一个做底层的AI科学家，我更多是看最新技术怎样产生实际的价值和应用，这是我的基因。 更多观点和故事，欢迎加作者程敏微信** LCMfancyworld **交流。 雷峰网雷峰网雷峰网、

 感谢微软邀请，上周来到了微软大厦 1 号楼，参加了微软广告x360《坦克世界》营销案例分享会，并参加了媒体群访， 以下是媒体们的提问和以及回答汇总。  受访人： - 微软广告业务中国区副总裁黄秀兰（Landy Huang） - 微软广告中国区游戏行业负责人任海一 - 360 集团副总裁陈昊（Ruby Chen） 主持人：今天非常荣幸，能够邀请到各位媒体朋友们来聆听我们微软广告的内容分享。希望借助今天这个机会，让大家对我们的业务有更清晰的认识。今天我们邀请到了微软广告业务中国区副总裁黄秀兰Landy 、微软广告中国区游戏行业负责人任海一与大家分享相关内容。除此以外，我们也邀请到了 360 集团副总裁陈昊Ruby 与我们共同参与讨论。 Landy：我在 2024 年 11 月份加入微软，主要负责微软广告的业务，这当中主要包含了中国企业的出海广告业务以及中国企业的本土广告业务两个部分。 今天我的分享将分成两部分，分别是出海业务板块和国内业务板块。由于我们的部分产品在本土和全球布局上并不完全一致，所以在竞争优势、解决方案上都会略微不同。 首先，我们来看一下出海业务这部分。依托自身强大的生态系统和全球覆盖能力，微软能够为中国品牌扬帆出海提供有力的支持。接下来，我将具体介绍微软生态系统及全球覆盖能力是如何助力国产品牌出海的。讲到全球覆盖，微软作为一个全球化的平台，不仅在欧洲和美洲这些发达市场有广泛的影响力，在包括中东、非洲、亚太等地区在内的全球 187 个主要国家和市场，我们的产品都有着非常庞大的用户市场。所以，依托于全球化的覆盖，我们可以为中国出海企业提供强大的市场触达能力。 很多人在提到微软广告的时候，可能首先想到的是 Bing 广告。其实，微软并不是最近几年才开展广告业务的，而是从推出 Bing 这个产品起，就已经在做广告业务方面的投入了，经历了比较长的发展历史。现在，微软广告已经不局限于 Bing。大家可能注意到了，我们的业务已经从 Bing 广告更名为微软广告，这一变化反映了微软近年来正在整合全生态的产品矩阵。其中包含了 Bing 搜索、社交产品领英（LinkedIn），以及大家熟悉的 Outlook、Edge、MSN 等等。此外，在游戏板块，微软收购了动视暴雪这样知名的游戏工作室，也整合了整个游戏广告资产。 对内，我们整合自己的产品矩阵，对外，我们还通过一系列的收购，携手合作伙伴进一步拓展了整个生态覆盖范围。近年来，微软收购了北美最大的程序化广告平台，在 CTV 互联电视以及原生广告领域与众多合作伙伴建立了广泛的联系。过去这些年，我们也在不断拓展合作伙伴版图。在生态规模不断扩大的过程中，微软对产品质量和合作伙伴始终保持着严格的要求。目前，我们整个生态覆盖是非常广泛的，其中包含奈飞、CTV、The New York Times 等大家耳熟能详的品牌和平台。 回顾微软广告的发展历程，除了拥有这样一个生态系统，微软还有一个非常独特的优势，那就是在 AI 技术上的领先地位。我们将 AI 技术赋能到整个广告业务中。基于这样非常广泛的生态系统，以及大量数据的加持，我们能够通过微软的技术对受众进行智能分析，帮助客户触达更精准的用户人群。 而作为一家极具责任感的公司，微软也非常重视数据安全，严格保障广告主的品牌安全性和透明度。 单独看微软产品的矩阵，可以看到过去这些年，我们的受众保持了持续增长。比如大家熟悉的 Bing 产品，目前全球日活已超过 1.4 亿，日检索量超过 1 亿，占据了可观的市场份额。大家熟悉的 Outlook，月活用户达到 2 亿。而 Edge 浏览器则连续 9 个季度实现份额增长，在平板和 PC 端市场占有率位列第二。MSN月活用户超过 5.5 亿，在桌面端新闻服务行业稳居第一。 我们的休闲游戏 Microsoft Casual Games 也有着 3000 万月活用户，日均在线时长高达 78 分钟，现已经整合进我们的广告平台。还有我们的 Xbox 业务以及收购的 ABK，有很多还在整合过程中。 我们拥有海量的数据，更可贵的在于，我们的产品矩阵也非常丰富。这些数据在不同的产品矩阵里面，能够为我们提供非常多的用户兴趣、用户标签、用户画像数据、Edge 浏览器的网络活动数据，以及 Bing 等信息流产品体现的用户搜索意图。这些能够帮助我们更好地分析用户画像和偏好，他们对什么感兴趣、应该在什么时间和地点推送、以及推送给这个用户怎样的产品。 回顾 2024 年，我们的出海业务取得了非常不错的成绩，我感到非常自豪。对比行业平均广告增速，我们的增长是行业增速的 5 倍以上。不少头部客户在过去一年中追加了 2倍、3 倍的预算消耗。过去这一年，我们还成功引入了超过 1000 家新广告主，其中包括电商、游戏、软件这些重点行业。 接下来我将开始介绍国内业务。这部分与出海业务稍微有些不同。大家知道，这些年国内流量的竞争确实已经进入了白热化阶段，也就是存量市场的竞争。 在我加入微软之后，就开始着手搭建中国的广告销售团队，逐步完善广告销售的代理渠道体系。过去这一年，我们得到了非常多客户的认可。这些客户依托微软强大的 PC 流量生态，反而找到了一个蓝海市场，找到了他们新的业务增长点。接下来，我们具体看一下微软广告在国内业务的生态系统。 目前 Windows 系统在中国 PC 机的渗透率近85%。围绕着 Windows，我们有 Microsoft 365 办公套件；有 Edge、Bing、MSN、去年开始推出的针对微软应用商店的广告解决方案以及微软电脑管家。这些产品都积累了大量的用户群体。 值得一提的是，Bing 搜索在国内桌面端搜索引擎中位居第二，去年的 DAU 年增长超过 40%，市场份额保持持续增长，日检索量超过 1 亿。在中国， PC 的用户量达到 4.7 亿。刚才我也提到了，Windows 系统在中国 PC 机的渗透率达接近85%。通过这些不同的产品，我们已经帮助广告主触达了 1.4 亿以上的用户。可以看出，我们的流量还是非常巨大的。 微软广告的另一个优势，就是能够精准聚焦高价值受众人群。我在这里提供一些数据供大家参考：男女比例为 55/45（全国平均值51/49）、超过 76% 的人群年龄低于 45 岁（全国平均值 57%）、23% 的人群拥有大学及以上学历（全国平均值 15%）、71% 的人群生活在中高线城市（全国平均值 51%）。 我们的团队建立起来之后，在国内也发布了本地化的广告平台。如今我们在国内也能提供一站式的解决方案，涵盖从洞察、创意、投放，到转化、跟踪、优化等一系列产品，都已经落地并且完成本地化，可以说是非常智能的一个系统。 更值得强调是，我们将 AI 技术应用到了广告投放全流程系统，以此来赋能我们的营销解决方案。举个例子，我们的智能营销助手，通过为广告投放增加这样一个 AI 助手，就能帮助你做各种各样的事情。比如，自动监测现在的投放效果、自动提供调整投放时间、调整人群触达等优化建议。 AI 技术在营销领域的另一个广泛的应用就是创意。各种级别的客户和合作伙伴，都已经在用 AI 来帮他们做创意。因为 AI 可以更好地识别不同的受众群体，更好地了解客户到底需要什么，更好地判断什么样的素材对客户来讲转化率更高。这也让我们在这方面投入更多的资源，利用 AI 去深度赋能整个广告营销过程。 微软是非常注重用户体验的一家公司，始终秉持用户第一的理念。所以我们对素材的内容把控是非常严格的。一些其他平台的素材，在微软这里并不一定能够运行。我们没有弹窗式、打扰式的广告，同时一个页面里的广告数量也有严格规定。我们希望实现商业化和用户体验之间的平衡。这样在整个生态下，从用户、广告主到再到广告发布商，就会形成一个良性的循环。 我的介绍就到这里，下面把时间交给我们国内游戏行业负责人任海一，请他为大家讲一讲《坦克世界》和微软的合作。 任海一：微软广告与《坦克世界》这个客户保持着紧密合作和深度绑定。我们将双方的合作概括为“硬核战场，专注长效增长”。接下来我将给大家介绍一下整个案例的情况。 根据2024年的报告数据，在中国游戏行业中，移动端游戏的市场份额占到 70%以上。可以说，移动端游戏正处于一个很艰难的红海阶段。整体来看，中国游戏的用户增长空间有限，单体用户的消费也已经慢慢处于平稳阶段。所以如何在媒体上有效投放广告，并且能够挖掘有效用户，是我们面临的一个主要问题。 此外，游戏版号发放常态化，大量新游戏进入市场，投放素材的生命周期也越来越短。那么，如何把一款老游戏的营销做得更好，对我们来说是很大的一个挑战。 相信大家能感受到，在目前的存量市场，大家不断通过竞价系统购买流量并触达用户。这对于整个游戏产业是一个良性循环，但问题也随之产生，那就是投入产出压力巨大，比如流量价格不断飙升，高价值潜在用户越来越稀缺。那么，要怎么应对这些挑战？ 我们看一下《坦克世界》是怎么做的。它是 Wargaming 旗下的一款旗舰级游戏产品，在中国已运营长达 13 年之久，可以说玩家对这款游戏是有感情的。游戏里面所有的参数都是真实的，所有地图都是从真实场景中复刻下来的。如果你把游戏的效果全开，炮弹射出的时候，玩家会听到划破空气的声音。这样的真实性，对于这款硬核游戏的玩家来讲至关重要。所以，面对这样一款老游戏、一款好玩的游戏，与客户开始合作的时候，我们就在思考，要怎么去把它做好。 接下来的任务还是如何吸引新人。拉新方面，迫在眉睫的一件事就是如何能找到有效的硬核玩家。我们分为三个部分。先铺一些资源，比如在 MSN、游戏卡片和 Edge 浏览器的游戏频道等等。通过这些资源获取了玩家的动作和信息之后，就可以把这个人群的侧画像描述出来。描述出来之后，我们会利用 AI 的技术进一步拓展人群，通过搜索、品牌专区等方式，把他们纳入到后面的投放计划里。寻找到这些人之后，我们再通过信息流定向向大家展示广告。这样就完成了三步走，就是寻找玩家、加深品牌意识、精准推送给有效人群。 做完这几步会发现，微软广告与《坦克世界》的合作带来的有效用户，与游戏之间的契合度非常高，包括游戏付费的部分。我也分享一下我们对于有效用户的定义：完成客户端下载和账户注册，并且进行一场游戏对局后，才会被认定为是有效用户。可以说，在用户画像方面，我们做得比较精准。因此，双方的合作是一个强强联合的过程。 针对新老用户，我们也设计了不同的刺激方案。比如老用户的专属通道、数据继承，用户的新手礼包等。接下来我为大家展示一下，我们用了哪些资源来为《坦克世界》进行投放。首先，Windows 整个操作系统端，我们是全覆盖的。正因为这样的全覆盖，让我们在前期覆盖的人群更广一些，之后再慢慢收紧，让有效用户显现出来。 其次，是我们的游戏频道。这一部分的投放就是比较精准的，因为用户来这里就是为了找游戏。通过我们的 Bing 搜索 CPC 广告，会比信息流广告更加精准，因为它是用户的主动行为。在这里，搜索《坦克世界》、硬核端游等，我们都会给用户推荐相关的搜索结果。此外，我们在今年也会推出一个比较大的品牌专区和动态品牌专区，第一时间把游戏里原汁原味的打击场景给用户展现出来。大家体验之后，发现确实如宣传般好玩，接下来就是口碑相传的阶段。 Edge 浏览器的信息流投放，主要是先圈定品牌意向人群。这就涉及到一个问题，圈人群过程中，如果圈定得太精准，那么受众就相对窄，所以我们要做的是泛精准。泛是指扩展到战争类题材、再到二次元打击类的游戏等，这是我们讨论的泛精准人群，然后再针对这个人群不断收紧。整个投放周期就是先放再收，抓住真正的《坦克游戏》的受众用户。 接下来看一下数据表现，搜索品牌专区月均 CTR 最高达到了 70% 以上，创造了行业新高。新用户消费能力高达 40%，也远高于其他媒体。 因此，重要的一点就是这款游戏是一款特别棒的游戏，在微软这个平台上，通过我们的一些算法和 AI 技术，以及长效经营，我们能够把整个营销业务做的非常好。 谢谢！ 主持人：下面大家有问题可以提出，问题还是集中在我们的合作上。 <blockquote> 刚才聊了很多微软和 360 的合作，可以透露一些数字吗？比如 360 这边的投入和产出是怎么样的？对于 2025 年的预测是怎样的？微软这边有没有关于 AI 具体应用的案例可以聊一聊？</blockquote> Ruby：非常感谢这位老师。《坦克世界》和微软广告的合作，在我看来是比较有挑战的，获得的成绩也是非常让人惊喜的。因为像前面所说，《坦克世界》是一款上线超过十年的产品，又是一个比较细分的题材，这样的一个产品要怎样才能够获得新生？像海一所说的，新增用户的部分、流失用户召回的部分，我们要如何带来增长？ 事实上，在过去一年半左右的时间里，我们开始不同形式的合作。我能够透露的是，每一个形式都是一步一步来实施的，都是在确认了 200% 以上的增长后才开始下一步的。感谢 Landy 团队带给了我们很大的惊喜和可能性。 <blockquote> 微软用了哪些 AI 相关产品帮助《坦克世界》进行宣传？</blockquote> 任海一：从具体的场景上举例。比如在为《坦克世界》投放的时候，我们想拓展一些词，可能需要一次性跑出 10 万个，靠人工来做分类是不可能的。所以我们交给了AI工具，大概用了不到十分钟，就把所有词语分得很详细，这些词的排名如何，属性是什么，等等。我们再根据这些去给到客户做分析，再去做这些词的上线。 再比如，通过移动端注册游戏的时候，可以了解到用户的手机号，用户的性别和年龄段等等。但是在 PC 端，这些数据是不太有的。虽然叫个人电脑，但有时候坐在电脑前的可能并不总是同一个人；PC 的用户可能会涉及到家庭用户、网吧用户，还有办公类的用户，那么要怎么样获取这些人的画像？在这个方面，我们用了深度的 AI 技术，用户在进行日常搜索的时候，在 Edge 浏览器里看一些 MSN 新闻的时候、在看新闻点击的时候、搜索的时候，慢慢就能够把这个人的画像描绘个大概。并且从保护用户数据的角度，我们不会描绘得过于精准，只是到可以让客户参考的程度。比如这是一个休闲类的用户，那是一个较为硬核的用户，这个用户的机器配置高一些，那个用户的机器配置会常规一些。通过这些信息，我们再去推送不同类型的游戏。 再就是素材方面。靠人工来制作一些素材，可能是上一个阶段的广告投放会涉及的工作，现在大家都是用 AI 来批量产出素材。当然需要强调的是，这里涉及到一个审核的环节，需要人工去界定 AI 的边界。但即便是 AI 生成+人工审核，整体的速度还是很快的。当素材不断迭代之后，我们能够高效、迅速地选取出哪些是真正有投放价值的素材，这也是 AI 帮助我们提升投放效率的一个应用场景。 <blockquote> 如果从《坦克世界》这款游戏的角度来看，跟微软广告的合作除了带来用户增长和品牌增长，还有什么益处？有没有对用户游戏体验的提升？或者是为游戏长远发展带来新的机遇？</blockquote> 任海一：首先，《坦克世界》是一款好游戏。我们在平台上推广好游戏，对广大用户和玩家来说是有益处的事情；其二，我们在投放过程中，会有一些用户行为反馈对接，帮助《坦克世界》后端和研发更好地更新。这个游戏已经十多年了，我们相信，十多年前的人和十多年后的人心态一定是不一样的，玩的东西也不一样。但是《坦克世界》的生命力为什么足够持久，是因为我们会思考如何让这款游戏与新玩家和新时代相契合，这是我们能够带给广告主和厂商的有力反馈。 我们也非常注重内容的深耕，包括有一些内容和资讯，都会围绕着玩家用户去做。这样你会发现，在阅读一些新闻或者游戏资讯的时候，用户会潜移默化地受到游戏或者厂商的消息的影响和感染，慢慢地成为我们的玩家。你会发现这是一个相互增长的过程。 <blockquote> 《坦克世界》这款游戏周期很长，它一定会有不一样阶段的玩家。比如玩儿了十年的老玩家和刚刚接触 3、4 个月的新玩家。那么微软广告是怎么针对不同阶段的玩家用户投放广告内容的？他们之间的投放内容有什么不同？</blockquote> 任海一：事实上针对《坦克世界》这样一款硬核的战争类题材游戏，玩家的属性变化不会特别大，基本都是对这类游戏题材比较感兴趣的。虽然玩家的年龄跨度大一些，但基本属性相对一致。游戏里的更新也会涉及到一些新的题材，能够吸引玩家去消费。 不同阶段的玩家，他们对于游戏的想法会不一样，比如打法不一样，对于坦克的偏好也不一样。有轻型坦克、重型坦克、中型坦克、火炮坦克等等，这就属于更加细分的玩家喜好，但整体的用户属性基本是一致的。后期游戏也推出了一些二次元风格的更新，玩家的反馈也还是不错的。 Ruby：我来补充一下，我们与微软广告的合作形式有很多，是全流程的覆盖。针对老玩家，在游戏更新科技线分支和坦克的时候，我们主要是通过信息流来投放攻略向的内容，帮助老玩家快速理解一些技术参数的更新。 那么针对游戏中心的投放，更多是想要吸引到广义的玩家。微软广告会指导我们投放更多的福利向、活动向的素材。这也是一种投放策略的区分，在不同场景下，针对不同人群的需求，投放素材会有一些变化。可以说，双方的互动很好，这也是数据表现能够不断提升的一个重要原因。 <blockquote> 360 在做游戏运营、营销层面，对于营销的指标是怎么划分的？我们要在哪些垂直分类下做营销，最后营销目标是什么？微软又是怎么去配合 360 的这些需求，并达成目标的？</blockquote> Ruby：我们跟微软广告的合作，有两个重要的关键词：克制和理性。克制是指微软广告对于广告的展现形式是非常克制的，没有任何弹窗式、干扰式的广告。理性是指 AI 和素材调整的实时建议，提供了经过精准计算的精准人群画像指导。双方的合作更注重质量，而不是数量。我们不片面追求新增用户达到怎样的数量级，而是就 7 天游戏战斗、30 天游戏战斗、60 天游戏战斗进行长线数据追踪。这种追踪体现出来的实事就是，在我们跟微软广告的合作中，用户质量是优于其他展现平台的。因为找到了正确的人，这些正确的人真正对你的游戏有兴趣，真正投入到了你的游戏本身，这对我们而言是一个重要的帮助。 那么对游戏付费等等是不是也带来了影响？我想短期内可能无法回答这个问题。但从长线来看，我们借助微软广告所获得这些用户，能够在游戏中尽可能长时间地停留，有相对频繁的游戏行为，能够很好地帮助 Wargaming 这样的国际化公司，去研究中国市场玩家游戏消费行为的不同，在一些活动设计、运营方式上就会跟全球的活动也有所不同。让我们在口碑、收入和平衡部分做得更好。 这就是微软广告在克制和理性之间互动展现出来的长线的效果。所以我不会用投了一周或者一个月的效果去做评估。我的建议是要长线去看，3 个月、6 个月，从游戏的生态和整体人群分布的健康态去分析。因为做 PC 端游戏就是需要韧性和长线视野。在这个价值观上，我们和 Landy 的团队是非常契合的。 <blockquote> 第二个问题是，我们怎么来达到规定的这些效果？最后的效果大概是什么样的？</blockquote> 任海一：用户把《坦克世界》下载下来，完成用户注册，之后花费大概 15-20 分钟完成一局游戏。这样的用户，我们就会定义成客户的有效用户，所以我们就会朝着这个基准目标去做。具体来说，微软广告投放体系是自带 ECPC 的，后期我们对接 UET 数据之后，再做 TCPA，就是国内说的 OCPC。所以当用户完成了刚才提到的那些动作，这个时候我们就需要 Ruby 团队的支持，将这个有效用户的数据回传给我们。我们会去向前归因，看他是在哪个时间段做的点击。这就是我们做得不一样的地方，我们的系统非常灵活，这就让我们在跟用户不断沟通的过程中，基建搭得更加扎实。双方前期不断地测试，大概需要 2 到 3 周时间。我们先把这个部分做扎实，后续我们的系统就会基于这款模型自己去跑了。 跑这套模型的时候，数据不断回传回来，我们再根据这套体系进行模型拓展。这块用到了 AI 和投放系统，中间还有一些变化，比如我们会上一些素材，包括创意的规划、投放的理念，就是要把基建的工作做好。 刚开始跑的时候可能一周会回传一组数据，慢慢做累加，随着回传数据越来越多，我们会做的越来越精准，就是这样的一个过程。 <blockquote> 微软广告今年业务翻了很多倍，很想了解目前游戏这块业务，在广告业务占比是多少？现在很多广告平台会讲行业营销。今年我们大概主要做哪几个行业？有没有一些什么计划？</blockquote> Landy：先回答您第一个问题。游戏行业是我们现在重点拓展的行业，包括国内和海外。我刚才也提到，我们还在处于比较早期，但快速发展的一个阶段。我们也在融入和整合微软各种各样游戏的资源。我们的解决方案、包括跟 360 合作的现有方案，也都会拓展到更多更全面的解决方案中。 所以我们认为，2025年游戏行业将会是重中之重的一个行业。除了游戏行业，电商我们也做的非常成功了，很多电商企业都是我们重要的合作伙伴。还有软件行业、AI 行业。现在 AI 行业不管是在国内还是海外发展的都如火如荼。大语言模型也有做推广，也有做各种垂直领域的 AI 的应用。这也是我们看到的，发展特别快的，也是我们会比较重点去做的行业。 其他的，在国内包括教育、金融等等，这些是我们最主要发展的一些行业重心。 <blockquote> 刚才陈总提到了一些《坦克世界》中我们能看见的难题，比如时间长和新玩家增长。那还有什么更底层的困难呢？微软是怎么梳理这些困难并更好地去解决呢？</blockquote> 任海一：最开始我们跟《坦克世界》合作的时候，遇到最难的问题是关于国内广告主投放广告的习惯。大家在广告投放的时候能够感受到，国内的投放系统相对来讲比较简单。我遇到最难的有几个问题：第一点是我们的后台最开始是全英文的，比较考验投放主的。同时我们也跟总部反应，说在中国地区一定要翻译成中文。一开始还是机器自动翻译的，翻译出来的跟原来广告投放的系统有些出入。后面我们人工介入，把翻译搞得很透彻精准，符合广告投放的术语，以便于投放主了解。 第二点，我们做数据对接的时候也比较难。通常广告系统投放的时候，最开始先跟你对接一个星期，第二个星期就不做了，就直接用 CPC 投了，因为已经建立起来了。但微软第一步对接起来以后，后面就要一直对接，如果不对接了，总部就认为这个公司可能不在了，或者不做这个业务了，就不给你流量了。这是我们最难的点。因为客户会认为我把数据给到你了，你就会建立一个行业大模型去覆盖整个行业。举个例子，《坦克世界》做投放的时候，数据跑好了就是《坦克世界》的数据。《战舰世界》再跑数据的话，就是重新再建立，因为这个数据只用于这条产品线的投放。这也是我们不断培养与客户的关系、产生信任的过程。一旦对接起来之后，我再把目标人群投放进去：你需要什么样的人群、你需要什么样付费能力的人群、你想要什么样的付费金额。客户可以给到微软，我们按照这个标准再找人，这是我们最开始的难点，但慢慢经过一年多的时间也都培养出来了。 Landy：我们非常注重数据隐私、数据安全。所以反而这个方式，能够赢得我们的合作伙伴，也就是广告主对我们的信任。 Ruby：我觉得比较难的一点是这类军事题材的游戏相对比较少。Wargaming 作为世界顶级开发商，我们也没有办法用竞品的产品数据或者信息让 AI 去学习。 微软广告有天然的、依托于微软的游戏 DNA，比如它在硬件部分有 Xbox，在软件部分有动视暴雪，在内容生产有 MSN，在服务部分有 DirectX 等等这些，我认为微软对于游戏有自己的热爱和理解。 首先，AI 学习部分是核心价值和核心能力。可以看到 AI 学习速度是很快的，所以整体来说，我们每开一种新的形式，如果在经过一段时间的调整之后能够有一个比较好的数据表现和增幅，其实也依赖于 AI 技术方面的提升。 其次，在合作过程中，我们对素材质感的要求本身还是出于对平台用户负责任的态度。像海一所说，广告主也存在对自身行为优化、提升的过程。我们在 2025 年也会希望有一些页游层面的合作，看是不是有更广的适用度，毕竟PC端有近85%的用户在微软这边，是可以被微软广告覆盖到的。我们希望在新的游戏品类也能有新的突破。所以我们虽然起步于 Wargaming 的 PC 产品，但是 2025 年如果要保持增长的话，我们也会有更多的产品进入到这样的合作中。 <blockquote> 国内游戏市场属于增长的红海，首先想请您从宏观角度聊一聊您是如何看待国内游戏市场广告营销趋势的，以及您对非游戏领域是否有一些宏观的思考？</blockquote> 任海一：在游戏方面，2024 年整体市场是 3200 多亿的销售收入，其中移动端游戏大概占 2300多亿，超过了70%，其中大多是来自于抖音、快手等移动端。这其实是一个压力传导的过程。比如发布一款新产品，一开始会把产品给到媒体，这是注册行为，后续再进行付费行为，所以是一层一层递进，对我们就是一个严格的考验阶段。移动端和 PC 端都是一样，压力很大程度源于如何帮助客户找到精准的玩家。 对于 PC 端来讲，基本稳定在 10% 左右，大概是 8%、9% 的占比。我们可以看得到，对于厂商来说现在已经发生变化了。因为《坦克世界》太硬核了，只能在 PC 端玩，但其他好多游戏是分三端或者多端的，也就是 PC端、移动端或/和主机端。所以从推广来看，它就不仅仅局限于在移动端投放，这其实是我们的机会。 比如《寻道大千》《时光大爆炸》等等，它推出的是一个小程序游戏，所以在 PC 端搜索到的是一个小程序结果，点击直接进入微信小程序去玩，他们的数据表现非常好。当然这类游戏前期取决于公司的考核标准。公司认为既然能搜索到这款游戏，证明这个玩家是目标用户，就不会纠结来自于什么渠道。所以我们发现，无论是媒体端、厂商端还是广告主，他们的思路已经发生变化了。因为后端业务不断整合，把移动端、PC 端都整合到一起，那么考核标准就也会整合到一起。 那么对于微软广告来讲，我们还有两个可以深入挖掘的部分。首先，Windows在 PC 端的占比已经足够大，我们现在所展现的 Bing是前端的展示，这部分我们还有很大的提供服务的空间。其次，我们也在不断试水移动端，这个月我们刚上新 Mobile PC，像《梦幻西游》手游也在不断尝试。这其实比较符合微软的打法，我们做事情比较稳、比较扎实，我们会考虑给所有合作伙伴更大的利益。所以无论是 PC 端的深耕，还是 PC 端到移动端的转化，还是后期移动端的拓展，其实我们都是很扎实地往前走。 Landy：回到营销的本质，现在的数字营销和传统硬广还是不一样的。数字营销从本质上来讲，中间是一个技术驱动的广告平台，一边是用户，另一边是品牌、广告主。那广告平台要做的是怎么帮你触达你的用户，并且要触达得更精准、更高效、更智能。 所以营销的本质没有变，但是趋势上，你到底要怎么去做营销？你的打法是什么？你怎么样利用各种平台不同的优势来适时地做调整？这需要根据用户行为的变化，以及整个技术发展趋势的变化来进行。 在最早的互联网时代，大家肯定是以 PC 端为主。移动互联网快速崛起之后，大家就把注意力全部放到了移动端。进入 AI 时代，我们会发现 AI 有很多方面是跟生产力相关的。很多用户因此回归了 PC端，并且会花费更多的时间。我们有研究发现，AI 之所以在移动端没办法承载更多性能，很多原因都与生产力相关。所以很多用户现在都是跨平台、跨设备的。 很多品牌原来只投放移动端，但现在也开始回归 PC端，开始研究怎么挖掘 PC 端的流量蓝海，并随之调整投放策略。原因就在于，用户是不分设备的。 此外，技术是在实时发生改变的。以前的投放搭多是比较粗放的、手动的，但现在 AI 已经越来越广泛应用到营销全链路中。从市场洞察、智能投放，到素材的生成优化，以及整个广告账户效果的优化等等，这些全链路都需要用到。你会发现，那些能够接受新技术，并且能够适时应用这些新技术的广告主和品牌，就能够获得更好的效果，广告效率也得到了提升。 所以在我看来，这个趋势是在不断变化的，一方面是随着用户行为变化而变化，另一方面是随着技术的发展，营销领域的应用也在不断地、适时地做调整。 <blockquote> 在您说的趋势下，微软广告是如何应对和适应这个趋势的？</blockquote> Landy：一方面是怎么能够把整个微软的生态矩阵更好地整合在一起，帮助到广告主和品牌触达更多的优质用户。这是我们过去这些年一直在努力的、现在正在加速推进的一个事情。 另一方面，微软作为一个领先的 AI公司，把 AI 应用到营销领域的决心和投入都是非常大的。可以看到，我们的 AI 应用已经涵盖了全链路的营销，能够帮助广告主提升效率还有效果，这是我们特别重要的两个发力点。

<blockquote><p>在低空行业中，我有些想法想与大家分享，篇幅或许稍长，望各位大佬能抽空一阅，也恳请行业精英们不吝赐教、予以指正！</p> </blockquote>  常言 2024 年是低空元年，能开启一个行业的元年，着实是了不起的成就。当下，从各地低空政策的推出、低空产业关联企业数量的增长、低空法规的颁布，乃至低空司的设立，均可看出低空经济在国家层面备受重视。 我曾就职于一家国企，工作稳定，收入虽不及互联网企业，但也足以维持生计。因工作具有创新性，机缘巧合之下，我投身低空行业，摸索低空产品。而后又因特殊机遇，被公司派往当地另一家国企单位，参与低空经济基础设施建设工作。在此过程中，我收获颇丰，也深刻体会到这个行业发展的艰难。今日，我想客观地提出一些问题，并非针对特定个人或厂商，只是单纯为了推动低空行业发展，探寻解决之道。 从基础设施建设层面来看，低空运行离不开**通信、导航、监视、反制、气象**等关键要素。 在通信方面，当前大力倡导 5G（后文会提及 5G – A）。然而，无论是移动的 2.6GHz、4.9GHz 频段，还是电信联通的 3.4GHz – 3.6GHz 频段，若要实现空域 600 米以下全覆盖，必须新建站点且分层建设。其中，0 – 120 米可借助旁瓣（具体细节在此不做详述）实现覆盖；120 – 300 米需通过调整参数和张角来达成；300 – 600 米则可能需要专用的大张角对空基站，且成本高昂。此外，三家运营商的核心网目前难以合并，移动与电信、联通的核心网融合难度颇高。因此，城市低空网络至少需要两张同等覆盖能力的网络。值得一提的是，5G 基站单站覆盖面积约 1 – 2 平方公里，对于动辄数千平方公里的空域而言，其投资规模堪称巨大。 当然，看待问题需辩证分析。能否依据高热度航线规划建站呢？答案是可行的。但从无人机运营商角度而言，空域审批后，航线设计与起降计划应具备灵活性。除基础运输和医疗物资运输的点对点应答外，能真正实现 C 端经济的主要是外卖、跑腿、闪送等小物流场景。而此类场景需要极为灵活的航行计划与路线，由此可见，要实现小物流配送，就需实现全域 5G 覆盖，可运营商是否有能力应对，尚是未知数。另一方面，无人机运营商对 5G 并不青睐，因其使用价格高昂，他们更倾向于惯性导航或视觉导航方案。使用 5G 会使单程成本大幅增加，甚至连 RTK 技术他们都较少采用，毕竟物流公司对单程成本的敏感度极高，精确到几毛几分。 所以，从技术层面来讲，难以确保 0 – 600 米通信全域覆盖的连续性与高覆盖率；从市场角度看，商业飞行接受 5G 方案存在较大难度。 或许有人会问：低轨卫星通信是否可行？这是个很好的问题。从技术层面而言，低轨卫星通信是可行的，但目前还需等待其组网完善，同时也要关注使用成本问题。 还有人会问：使用其他广覆盖通信频段是否可行？1.4GHz 频段是一种不错的选择，但也存在几个关键问题： - 虽然在城市场景中，其单站覆盖半径可达 10 公里，且小区边缘速率能保持在 2Mbps，但容量有限。当然，通过增加基站数量可提升容量，且其整体建设成本、使用成本、运维成本以及能耗成本相较于 5G 基站要低得多。 - 1430MHz – 1438MHz 为警用航空器频段，无法对外使用；1439MHz – 1444MHz 供其他航空器使用；1447MHz – 1467MHz 是政务专网频段。简言之，该频段主要用于专用网络。尽管低空运行需要对航空器进行实时监管，图传数据十分重要，但飞行数据尤其是对地视频数据进入政务网虽更有利，可目前相关管理办法并未对此作出明确要求，各地综合管理平台多运行于公网。 - 存在无管委授权问题。并非随意可用，无管委对 1447 – 1467MHz 频段的规划还是十年前的，能否推动修改，取决于行业头部力量的博弈。 - 还有一个隐性问题，网联盒子是为无人机提供通信服务的关键模块，需要适配相应软件，而软件部署涉及业务平台与核心网所在网络的对接，实际操作中会遇到诸多问题，不过相对低空行业整体而言，此问题尚在可解决范畴。 另外，从无管委角度出发，目前原则上不允许 4G/5G 作为无人机通信网络，对此我表示认同。 综上所述，目前低空各类航空器的网络通信问题尚未得到完美解决。 接下来谈谈低空的另一重要环节——监视。 监视工作源于政府对空域安全管理的需求，旨在对辖区空域内的飞行器进行全面、实时的探测与感知。 当前，通常将无人机从管理角度分为合作无人机与非合作无人机，核心判断依据是其是否主动广播发送标准报文。不过，此判断标准的合理性仍有待进一步探讨。理论上，只要能实时向地区综合管理平台及国家综合管理平台推送自身飞行状态和数据的无人机，都应纳入合作范畴，毕竟报文的主要作用是明确自身位置（动态报文）及关联实名信息（静态报文）。 之所以强调这一点，是因为目前主要使用 remoteID 识别器接收报文。依据《民用微轻小型无人驾驶航空器运行识别最低性能要求（试行）》，RID 采用 2.4GHz/5.8GHz 通信频段，即常见的 WIFI 频段。在此频段下，底噪干扰问题严重，家家户户的 WIFI 都可能对其造成影响。而更为关键的是，飞机厂家对 RID 发送模块的功率配置并无明确标准。无管委基于电磁环境因素，规定其功率需小于 500mW，这就导致判断一架无人机是否为合作无人机存在不确定性，如同薛定谔的猫，存在能收到报文和收不到报文两种可能。不过，相对而言，这一问题较易处理，其防范程度有限，并非难以攻克的难题。接下来，再看看针对非合作无人机的探测问题。 在空域安全监视环节中，对于非合作无人机的探测能力至关重要。目前有多种常见探测设备，如 5G – A、TDOA、AOA、CRPC 协议解析、低空雷达、无线频谱探测、光电探测等。 先谈谈近期备受瞩目的 5G – A。在此主要探讨其在探测方面的作用。无论是移动的 4.9GHz 频段还是电信联通的 26GHz 频段，其原理都是将基站转化为小雷达，在向外发射电波的同时接收反射波，通过算法解析所探测到的物体。当识别为无人机且该位置无合作目标时，即判定为非合作无人机。 5G – A 的优势在于不仅提升了基站通信容量和速率，还赋予了基站探测功能。若基站广泛分布，其探测能力也将无处不在。 然而，美好的事物往往存在瑕疵。5G – A 在探测方面存在以下重要问题： - 其探测高度依赖算法，但目前三大运营商尚无法通过算法对返回波束进行精准测算，在实际场景中，飞鸟、塑料袋、气球、飘荡的高压线、路面汽车、航模、风筝等物体都可能引发 5G – A 的误判，并生成看似合理的轨迹。 - 虚警率过高，这一方面归因于其无法准确识别目标，另一方面则是算法融合问题。当前业内通过构建多模态感知体系提升探测能力，即将多种设备组合使用，实现多重数据来源互补。在 5G – A 出现之前，TDOA/AOA/低空雷达/频谱探测/光电监测/协议解析等已形成相对成熟的多模态感知体系，实力较强的解决方案提供商也在不断优化后台算法。但 5G – A 的高虚警率融入后，形成了木桶效应，导致整个体系的可信度降低。而且 5G – A 自身无法单独构成有效探测体系，其在整个探测体系中的定位较为尴尬，犹如“外来和尚”却难以念好经。 - 高功耗是一个隐蔽但不容忽视的问题。仅 5G – A 的感知模块部分，功耗就约达 400 瓦且全年不间断运行。虽然单看单个基站似乎影响不大，但考虑到 1000 平方公里大约需要 1300 个 5G – A 基站，其整体运行能耗支出极为可观。 - 定位精度欠佳。目前 5G – A 的探测定位误差在水平方向可达 30 米左右，高度方向约 40 米左右，这在低空运行管理中是需要进一步优化的。此外，运营商之间也存在竞争，电信联通对自家 26GHz 毫米波感知技术颇为自信，认为优于 4.9GHz 频段。但需要注意的是，26GHz 频段尚未获得无管委授权使用。实际上，移动也在对 26GHz 频段进行探索研究。虽然从物理特性上看，高频段相对低频段具有一定优势，但在未获得合法授权的情况下，其应用仍需谨慎观望。 - 关于 5G – A 感知单元覆盖范围小、对底噪造成污染、无法感知悬停设备等问题，在此不再赘述，以免引发不必要的争议。 对于其他探测设备，简要介绍如下：TDOA 采用时差法定位，精度仍不稳定，误差可达十几米；CRPC 协议解析在长期攻防中具有一定优势，可将非合作无人机的动态信息掌握得如同合作无人机一般，但该系统需要多次解析协议才能成功，一旦成功解析，便会形成记忆库，类似病毒库升级。打个比方，就像低配版的圣斗士，对于同一招式，需要多次应对后才能免疫，但在低空攻防场景中，一旦遭受攻击，可能就会对整个低空行业造成严重影响，这个行业既充满机遇又十分脆弱。需要注意的是，该系统对静默无人机无效。低空雷达由于其特性，无法在居民生活区部署，因此需谨慎使用。相控阵雷达比普通雷达稍微隐蔽一些，不那么容易被投诉，是另一种选择。但成本原因不建议大范围使用。 至于导航、反制、气象等方面的设备，在此暂不展开详述，这些领域主要由专业部门负责解决相关问题。 说了这么多，并非是我在唱反调，相反，我对这个行业满怀热爱。无人机在军事、医疗、农业、政务、安全、应急、勘探等众多领域都发挥着无可替代的作用。 在试点城市大力开展基础设施建设后，却发现各厂商提供的产品与宣传相差甚远。因此，真心希望各位大佬能否提供更好更先进的技术或者解决方案，共同推进低空经济的基础建设，让这个行业真正的安全的飞起来、火起来。 以上内容主要涉及基础设施建设设备方面，关于空中管廊规划以及如何实现低空经济的可持续发展等问题，日后有机会再另行探讨。 再次强调，我所阐述的是行业现状与问题，并非针对特定对象，只是希望能尽早揭示问题，大家群力群策，共同推进解决。如有误解之处，还望各位大佬不吝解惑与指正。同时，针对现存问题，若有更好的解决方案或先进技术，也请各位慷慨分享。我真心希望能与志同道合之士共同推动低空行业的发展。 本文由 @果汁儿 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务

国际“小众”奢牌解码在华“生存之道”。

<blockquote><p>进入新公司，我们都希望自己能快速熟悉需求了解业务，以便能迅速开展工作。有没有具体的方法可以实践的？本文作者分享的了解业务和熟悉需求的经验，希望可以帮到大家。</p> </blockquote>  小花：“每次入职新公司，总是有点茫然，不知道从何下手，感觉好像应该有一套流程的，梳理着梳理着就有点乱套。” 小A：“别着急，你一定已经有了一部分自己的方法沉淀，只是还没来得及沉淀出来。” 小花：“诶，自己好像有那么一点感觉，但又不强烈，你有什么建议吗？” 小A：“我也是刚刚整理了自己过去5年的产品工作经验，梳理了一下自己的工作思路，如果需要的话，可以一起来看看。” ## 一、初识新业务 ### 1. 公司所在行业情况及产业链 **行业情况：** 我一般会对行业现状、头部企业及其运营情况进行了解，可以快速对全行业有个基础的认知，对于一些专业领域的特定知识开始初识，针对性的根据报告中不易理解的专业性内容，但又与未来负责业务紧密相关的知识做一次深入洞察/研究。很多公司的发展路径都存在一定的雷同性，站在巨人的肩膀上了解事情、思考问题，总会对自己的业务带来一定帮助或启发。 可供学习的网站也比较多，以下是我常用的几个网站： 数据分析层面都比较全面，均有各自的侧重点 1）艾瑞网： 提供大量的行业研究报告，涵盖了互联网经济的各个方面，包括电子商务、在线广告、社交媒体、移动应用、游戏、视频等。 报告内容详尽，包含市场规模、发展趋势、竞争格局、用户行为等关键数据和分析。 2）CBNData： 聚焦消费领域的数据研究和市场洞察。 发布的行业研究报告涉及互联网、消费品、金融、房地产、健康等多个领域。 3）199IT： 提供全球范围内的市场数据和统计报告，涉及互联网、科技、金融、消费、文化娱乐等多个领域。 报告来源广泛，包括知名咨询公司、研究机构。 定期推出专题报告，深入探讨特定行业或市场的热点话题。 4）TalkingData： 领先的大数据服务平台，提供了大量的行业研究报告和数据分析。 专注于移动互联网、用户行为分析、市场趋势等领域。 发布的行业报告覆盖广泛，包括移动互联网、游戏、电商、金融、广告等多个行业。 **产业链：** 拿近几年爆火的短剧行业举例：可以从业务流程成主要涉及的环节到各环节所需消耗的成本进行梳理。  ### 2. 公司发展历程 从公司发展历程中，可以深度了解企业软硬件迭代过程的大背景、原因，对于后续的业务理解会有一定帮助，如在搭建新业务时，因为了解了公司发展过程，由于客观原因或既定事实，又或者跟随公司发展的走向，去思考的业务更贴合公司未来规划、更符合当下现状，也可以避免一些之前已经出现过的坑，可以走得更远一些。 了解途径： 1）可从公司官网直接查阅，举例如下  2）可与中高层领导/公司前辈了解企业发展历程，核心/重大事件 无论哪种途径，知道了某一阶段的结果，我尽量还会让自己多思考一下，比如为什么做这件事？不做这件事会怎么样？有没有其他更好的选择？这件事对后续哪些事情带来了比较大的影响？ ### 3 .公司商业模式 我一般从业务主线开始了解。 企业的主营业务是什么？业务流转是怎么样的？营销模式是什么？组织架构是什么？所在行业头部企业是哪些、运营模式分别是什么？ 或者简化一些的版本，可以参照以下结构进行分析，基本可以对企业的商业模式有个大体了解，再在业务熟悉的过程中，不断完善补充即可。  ### 4. 已有产品矩阵与业务流转 了解了商业模式，再来熟悉公司的产品矩阵，可能会更有思路一些，大概知道为什么做这些产品，以及这些产品的作用和解决的问题大概是什么。 从主业务流转中梳理每个环节涉及到的干系人、系统平台、目标等，将已有产品串联起来，更深入的理解每个产品背后的用户故事与作用、当前发展阶段及未来发展规划。 可参考下图进行部分内容的结构化梳理：  ### 5. 核心业务 核心业务的用户地图，可以采用脑图或泳道图的形式进行梳理，梳理的过程中，会查缺补漏从宏观分析中没有涉及到或遗漏的重点内容，梳理方式可参考下图：  ### 6. 公司未来规划方向 这项一般年初或年终的大会上进行宣讲，若错过了大会也不要紧，可以找部门领导沟通了解，我一般会了解公司整体近1～2年的营收目标、发展方向、对核心产品的迭代目标、预计投入资源，及最终要的目前已经达成的进度情况，结合当前已了解的公司背景再提出一些疑问。 ## 二、初识负责产品 ### 1. 用户故事 老生常谈的事情，谁在什么场景下用这个产品为了解决什么问题。 我总是容易先入为主的认为这个用户只有一个，但其实不然，根据实际业务出发，有主线有支线，支线往往容易被忽略，但其实缺少的话很有可能影响主线的走势，使用体验，甚至影响产品的完整性。 ### 2. 发展阶段 可以从几个问题出发，开始着手了解，我一般会问： 目前产品的迭代阶段是什么、近期的迭代目标是什么、是否碰到什么阻碍。 ### 3. 盈利模式 产品通过什么获利、其中的干系角色有哪些，分别负责哪些工作，内部干系人的KPI指标有哪些。 ### 4. 相关图 我习惯在每次整理好前面那些内容后，再理一下业务ER图、流程图、产品结构图，会帮助我更清晰的从全局角度观察整个系统，了解来龙去脉。 举例产品结构图如下：  ## 三、扑面而来的新需求 ### 1. 优先确认相关模块的业务逻辑 **1）若业务流转类需求：** 从获客到中间的页面流转再到最后的客户转化，各个核心环节的流程和限制分别是什么； 例：建筑行业需对工程计划的修改进行审批管控，需梳理已有流程的线上化都具备什么能力，对计划的管控到什么程度； **2）若是数据报表类需求：** 一般会梳理数据报表统计的业务维度是什么、主要能力是什么（如监控核心指标变化趋势是否异常等）、数据范围是什么、数据来源-上游业务是什么、数据的更新频次是什么、与其他页面的关联情况及其对下游的影响； 例：需将用原有用户转化漏斗分析进行细化，需梳理原漏斗包含了哪些流程，数据表现情况一般是怎么分布的等。 ### 2. 再了解新需求的业务背景目的/用户故事 对相关功能有了透彻的梳理后，再找业务方进行详细需求调研，了解需求的真实目的背景， 不要做需求的搬运工，我尽量让自己多问一些问题，挖掘客户深层次的需求原因。 例：上面提到的建筑行业需对工程计划的修改进行审批管控，调研了解到真正原因是，原线下管控流程过于复杂且为纸质版管理，极易出现数据丢失、周期漫长、不知道审批卡在哪里等问题，导致决策层对计划修改的频次、进度、效果等无从知晓，无法快速决策管理。 ### 3. 是否有临时方案，临时方案是什么 未成体系化或未做到系统之前，业务处理的方法是什么、是否有固定流程、参与方都有哪些，原流程有遇到什么问题吗？ 思量后，再进行大致框架设计，和可能存在的问题点。 例：将用户原有转化漏斗分析细化，调研后发现，原来解决该问题都是通过人工取数（数据分析师根据业务方要求去获取数据）的方式导出为excel表格供业务方使用，2~3次/周。 ### 4. 历史数据兼容问题 若完全独立的新功能相对好一些，历史数据的问题可能相对较少；当对已有核心功能进行改造，需要考虑历史数据兼容的情况，不能因为新上的功能导致历史数据或老用户无法正常使用； 例：共享单车调度功能，若原有2套功能逻辑，分别针对不同模式代理商使用，里面的调度逻辑可能都不相同，由于公司发展规划，后期会着重其中一个模式进行重点发展，系统上要求功能逻辑合并统一，此时，需要考虑如何合并，才能既不影响历史数据正常使用，又能让更换模式的客户快速上手；方向建议：内部评估讨论后，结合公司系统现状，基本倾向于配置化方式进行解决；当然也可能会有其他更好的方案，我们只是站在当时公司的具体情况进行评估，如果大家有什么建议，欢迎评论区一起讨论。 ### 5. 功能/数据权限控制 这是我一开始总会遗漏的点，整个方案梳理好后，需要明确功能的操作权限角色、数据的权限角色，有些业务是有严格的部门业务属性、或保密属性，需要按照业务要求进行权限管控。 例：公司财务相关的的数据，一般管控的比较严格，只有财务部门、资金部门等相关性较强的业务部才有权限进行查看，若权限随意开放给其他业务部，可能出现数据泄露等问题（这里可能存在一些无意间的调侃导致的泄露）。 今天就和大家分享到这里了，欢迎大家在评论区一起讨论学习~ 本文由 @不知名产品露 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务

Four major customers including Microsoft were reported to cut some orders of racks for Nvidia&#39;s newest Blackwell architecture AI chips due to overheating and glitches during interconnected stage.

文｜周鑫雨 编辑｜苏建勋 《智能涌现》获悉，抖音早期产品负责人、原字节跳动PICO副总裁任利锋（字节花名：卷卷）的创业项目“数美万物”，近日获得了数千万美元的Pre-A轮融资。 此次融资由美团龙珠领投，锦秋基金跟投，老股东红杉中国、IDG资本继续跟投。此轮融资后，数美万物公司估值约1.5亿美元。 此前，2024年2月，数美万物在成立之初，就获得了来自红杉中国和IDG的融资。 在众多互联网高管，投身AI模型层或者AI原生应用进行创业的当下，任利锋的选择，是基于GenAI技术（生成式AI技术）的创意电商社区。 据《智能涌现》了解，数美万物旗下的个性化物品创意社区Hitems，是一个集创作者创意生成、生产、销售于一体的跨境电商平台。GenAI技术的发展，又给创意商品化带来了更大的想象空间。  △Hitems。 在创意生成阶段，基于GenAI技术，Hitems用户可以将创意或想法，通过关键词描述、图片，甚至是手绘稿，生成相应的高保真物品图； 在商品生产阶段，借助平台自研的商品级AI 3D建模技术，以及社区自有的成熟供应链，创作者的创意可以实现高效生产； 在消费阶段，Hitems不仅提供的是交易服务，还建立了一个可供用户分享、浏览、互动的社区。 作为抖音创始“七人组成员之一”，任利锋对用户群体和市场需求有敏锐的洞察力。从百度贴吧加入字节后，他担任了早期抖音冷启动的主要工作，并率领团队重构了运营类目，将抖音的垂类标签定义到了300多个细分类目——不少人评价，这一决策，为抖音的崛起做出了重要贡献。  △任利锋。 而后，任利锋在2020年调任至西瓜视频，继而又分别出任微视执行董事，以及VR业务PICO的副总裁。可以说，他是当下少有的在长短视频、社区运营，以及硬件产品上，均有管理经验的创业者。 随着AI行业进入大规模商业化的阶段，朝有金矿的场景和市场看，将成为创业者的共识。 可见的是，AI落地，已经过了“拿着锤子找钉子”的阶段。Hitems的选择，是站在成熟电商+社区形态业务的基础上，寻求更具确定性的增长。 美团龙珠合伙人王新宇表示： “我们一直关注大模型带来的新机会，经过2年的技术的进展和推理成本的大幅降低，AI应用侧的创新创业成为可能。龙珠团队看重的是数美万物团队将AI+3D技术做到行业顶尖，并且快速打通了供应链，为新时代新人群提供创意物品社区机会。”  欢迎交流！  欢迎关注！

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行业低谷亦是潮起前夜。

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“成功赴港上市无法反映出内地监管态度。不能代表着A股银行业上市窗口的开启。”

文 | 兰杰  编辑 | 刘士武  在刚刚过去的2024年，我们集中体验了国内各地的VR大空间，发现VR行业已经悄然发生了重大变革。 从小空间个人设备，到百平米的超大体验空间过渡，使得VR大空间这种新型线下娱乐形式，成为了继剧本杀、密室逃脱、院线电影等线下娱乐场景以外的新选择。 在一个布满数字定位的空旷空间里，人们戴上VR设备，周遭的环境变成了远在近万公里以外的埃及。在导游和猫神的带领下，人们走进了1:1还原的金字塔内，见证了古埃及法老的葬礼、木乃伊的制作等等。 这就是去年爆火的VR大空间作品，《消失的法老Horizon of Khufu——金字塔沉浸式探索体验展》（以下简称《消失的法老》）。 所谓VR大空间，指的是基于LBE（Location BasedVirtual Reality）技术，将沉浸式空间和传统VR影像内容相结合的线下娱乐形式。相较于传统VR影像内容，VR大空间可以让玩家拥有更多的探索空间和互动性。 而《消失的法老》，由法国Excurio制作，博新全宇宙作为国内发行公司负责引入，如今已经成为了行业内天花板级别的作品，也成为众多涌入行业的从业者们竞相讨论的话题。  图片来源：《消失的法老》 早在2022年6月，《消失的法老》就在法国巴黎引起体验热潮。2023年5月，其落地上海进行了亚洲首演，延展三次共吸引超19万人次到场体验，随后在北京、成都、西安、广州等地展示。直到今年暑期，这部作品仍在延续之前的火爆。有媒体报道，《消失的法老》营收或已超过3000万元人民币。 对于这部作品，网友们几乎一致好评，有消费者表示，“不是埃及去不起，而是《消失的法老》更具性价比。” 于是，VR大空间的风就这样在国内刮起来了。 ### **风口上的钱** 宇宙猜想科技有限公司（简称“宇宙猜想”），就是伴随着这股热潮加入赛道的选手之一。 宇宙猜想副总裁汪萌向36氪表示，公司大概从去年7月份开始关注到了VR大空间这一赛道。今年年初，由于《消失的法老》等项目爆火的带动，其逐渐将VR大空间视作公司的重点方向。目前，宇宙猜想主要负责内容创作。 正式立项接近一年的时间里，宇宙猜想就已经有两部作品面世，一个是今年6月与苏州博物馆合作的《宇宙猜想：启程》；另一个同样是6月份落地的项目，名为《丛林探秘I：重返侏罗纪》。前者从6月开展至今，接待人数超6万人，累计票房达到了500万；后者的累计票房则超过了600万。 11月25日，宇宙猜想的第三个VR大空间项目《熊猫的世界》也正式发布。 还有更早的入局者，已经在规模化上初具雏形。 彭俊熙仍然记得自己第一次体验到VR大空间的情形，甚至连穿戴设备的细节都没有忘记，“体验过VR大空间作品后，就像是你经历了这段故事一样。”他用一句已经不记得出处的话语来形容VR大空间的意义，“VR体验之于二维视频，就像彩色电影之于黑白电影。”而这样的体验，���让彭俊熙坚定了创业的决心。  图片来源：《消失的法老》 2016年是VR成为市场焦点的一年，也孕育出了国内第一批VR大空间玩家。次年，彭俊熙成立了自己的公司，名为深圳位形空间科技有限公司（以下简称“位形空间”）。 2018年，位形空间依靠为地产行业做沉浸式展演实现了扩张，2019年，公司开始聚焦更长线的发展，做起了VR大空间院线。 但疫情让一切线下业态踩下了刹车。彭俊熙以为可以撑过去，在2022年一度将旗下的VR大空间数量拓展到了十余家，“但疫情的周期比我们想象的长太多了”，相关业务不得不暂停。 幸运的是，2021年元宇宙成为了当时的风口，也成为了彼时位形空间的转机。凭借已有的基础，位形空间与宜家、大华银行等公司达成合作，生产了一批线上虚拟空间项目，度过了寒冬。 如今，位形空间旗下的VR大空间院线，合计即将上线的，已有20余家，且扩张仍会持续。此外，彭俊熙告知36氪，公司今年的利润可以超过1000万元人民币。而到目前为止，位形空间的成员不过30余人。 10月25日，据华鑫证券发布的一篇传媒行业研究报告，中国沉浸式产业在历经2020至2022年盘整后，2023年热度重启，有望于2026年达到2500亿元的产业规模。 位形空间还开辟了加盟模式，据彭俊熙介绍，目前加盟的店铺只需要负担门店租金、设备采购以及人力资源等成本，不算后期分红的IP授权费用，入局门槛可以降到30万左右，且预计3-6个月就能回本，这一回本速度已经接近短剧。 不过彭俊熙也表示，这样低的成本，和这样快的回本速度，是位于现阶段的红利期才能实现，后面竞争会更加激烈。 ### **内容为王的商业模式尚未确立** 经过一年多的发展，如今VR大空间已经形成了较为清晰的产业链，包含了以内容开发和硬件生产为核心的上游，以分发、发行为主的中游，以及提供营销和线下运营的下游。 其中，下游的入局成本相对较低，以内容和硬件设备采购、房租、人工和运营为主要支出。由于现在的VR大空间尚且集中在一线城市或者新一线城市中的商场或者工业园区，且需要数百平米的面积，因此落地有难度，成本也相对较高。据业内人士估算，理想情况下，下游的入局成本也需要数百万元。  《消失的法老》上海店（36氪拍摄） 与之相对应，上游是更为核心的存在，所需的成本也最高。在技术的攻克和设备的更新迭代上，依旧以大厂为主导，据新浪VR报道，字节旗下的PICO系列占据了47%的市场份额，其次分别为HTC系列和Meta系列。 而内容的开发如果向高质量靠齐，同样价格不菲。以行业的天花板《消失的法老》为例，其背后的开发时间长达三年，成本在数千万元左右，和一部特效电影的成本相仿。与之相对应，这部作品的票房也是行业中的佼佼者，巅峰期月营收超千万，有行业人士表示，多国、多城市巡展后，“法老的总营收预计会在2亿元左右”。 事实上，几乎所有从业者都将VR大空间与电影进行对比，他们认为，内容才是这个行业最为核心和关键的问题。 但VR大空间行业的发行模式却尚未确定。 一方面，由于近两年文旅行业的复苏和增长，各地文旅产业也卷起了新业态，形式新颖且有技术突破的VR大空间成为了他们的选项之一。而宇宙猜想就是靠着与当地文旅产业的结合开拓业务的。 汪萌表示，如今许多旅游景点，普遍存在营收模式单一的情况，VR大空间有助于帮忙解决这样的问题。 但与此同时，背靠景点的VR大空间也存在独立性不够的情况，很少有人为了单部作品选择跨地域出行和消费。此外，在非节假日的时间段里，这类与景点相辅相成的大空间作品，也存在着票房落差大的问题。  图片来源网络 另一方面，以位形空间为代表，想要走一条与电影院线类似的发行路径——让线下的店铺可以有多部VR大空间作品储备，以供消费者挑选；一部相关作品也可以同步在多家VR大空间门店上映，实现规模效应。 院线模式是已经被电影行业用百年时间验证过的商业模式，成熟且链条清晰，保证了内容供给的同时，也能放大收益。但问题在于，现在国内VR大空间作品的储备还远远不及电影数量，且未能形成与电影行业类似的内容为王的行业模式。 甚至，这个行业还存在着一定的劣币驱逐良币的情况。 ### **风口上的钱背后，是风口上的问题** 但就像每一个新兴行业一样，VR大空间赛道混进了不少投机者，生产了许多开发时间仅数月，成本不过几十万甚至十几万的作品。  据36氪统计，仅2024年一年时间里，就有逾百部VR大空间内容上线，然而，其上线渠道、合作模式、内容类型、体验维度各异——除了都是佩戴VR头显行走以外，其他每个细节都会出现各种差异点。 一位体验过VR大空间的消费者向36氪表示，他本身是出于对这种新形式的好奇选择尝试，但体验后感觉画面粗糙、设备调试的小问题很多，且完全没有内容创意可言，哪怕是一致好评的VR大空间作品，他也没有再次体验的欲望，“不如在电脑上玩的游戏。”  彭俊熙也颇为遗憾地表示，到目前为止，国内的VR大空间作品大概在200多部，存在着同质化严重、内容质量不高的情况。“快两年的时间过去，行业里的人讨论好内容，还是只有法老这一个case，很少有人说有哪一部国产内容能够做到和法老一样，或者超越它。” 彭俊熙认为，如今会形成这样的行业状况，是由于国内VR大空间尚处于初级阶段，还没有形成“卷内容”的状态。他认为这其中的关键在于信息和内容的流通——不能一个大空间只有几部作品，需要让观众有挑选和对比的空间。  《哇呜！三星堆》北京合生汇店（36氪拍摄） 除了内容质量不过关，复购率低、独立性差同样是现阶段VR大空间存在的问题。 就数位有过VR大空间体验经历的消费者反馈，他们几乎都没有再次体验的尝试和想法，VR大空间还远没有成为和电影一样的大众娱乐形式。 此外，受到文旅复苏的影响，各地政府也在积极将文旅与VR大空间进行结合。但就目前的情况来看，这类VR大空间项目有着明显的依赖节假日旅游业客流的特点。 据汪萌反馈，在今年的7、8月，其旗下项目的月票房可以突破百万元，但暑期过去，在部分三四线城市，这些项目的月票房低点达到了一两万。 此外，汪萌还表示，“LBE的复购率很低，一般用户就看一次，最多会看第二次，但几乎不会有看第三次的。”  大空间内场（36氪拍摄） 早在此次VR大空间兴起之前，VR技术已经掀起了数次浪潮。据《中国VR体验店现状白皮书》显示，2016年全国VR线下体验店就已经超过3000家，提供包括VR游戏、教育体验、虚拟旅游等多种类内容。但由于这些体验门店的盈利率不到30%，有大批店面不得不关闭，浪潮也随之过去。 **“元宇宙”并非VR的救星，也不是当下VR发展的重点方向——毕竟对于一个仍处在探索阶段的技术行业来说，元宇宙更偏概念，能够确立内容为王的业态、落地成熟的商业化场景，才可能帮助大家活下去。** 如今的VR大空间虽已兴起，但这阵风能刮多久，尚且是未知数。 （36氪游戏冯敏，对此文亦有贡献。） 本文图片均源自网络及实地拍摄 本文首发自[“36氪游戏”](https://mp.weixin.qq.com/s/32VkuVQoTQUvY2BdZ-rtDw)。

<blockquote><p>从23年开始，不少企业就开始降本增效提升自己的利润率。客服这个作为纯粹成本部门首当其冲。这篇文章，我们来看看作者如何思考客服这个部门，如何达到降本增效的目的的。</p> </blockquote>  在浩瀚无垠、波澜壮阔的商业海洋里，“降本增效”犹如一颗划破夜空的璀璨星辰，它不仅照亮了2023年那交织着挑战与机遇的星空，更在迎接2024年第一缕曙光的时刻，以其永恒的光芒，引领着企业舰队破浪前行，成为每位掌舵者心中永不熄灭的导航之光。这不仅仅是一个经济术语在冷峻空气中的回响，而是一场智慧与勇气交织的壮丽篇章，它如同巨石投入企业家们深邃的心湖，激起层层涟漪，唤醒了对未来无限憧憬的浪潮。 当“裁员减薪”的阴霾偶尔笼罩在某些企业的上空，带来阵阵寒意，那些拥有远见卓识的领航者，却如同海上的勇士，以超凡脱俗的视野，开辟出一条截然不同的航道。他们深知，在这瞬息万变的时代浪潮中，人才是最为珍贵的宝藏，尤其是那些能精准把握市场脉搏、以专业与热情编织客户信任的客服人，他们是企业稳固前行的中流砥柱，是推动创新巨轮破浪前行的强大动力。因此，他们毅然摒弃了简单粗暴的减法策略，转而投身于一场精妙绝伦的加法变革，誓要在降本增效的征途中，以非凡的智慧与勇气，开辟出一条前所未有的辉煌之路。 在这场变革的洪流中，企业不再局限于成本削减的狭隘视野，而是将目光投向了更加广阔的天空——一个以员工幸福感为基石，同时促进客户满意度飙升的全流程生态系统正悄然兴起。这粒希望的种子，在企业肥沃的土壤中生根发芽，沐浴着智慧与创新的阳光雨露，茁壮成长，绽放出璀璨的光芒。它不仅激发了客服团队前所未有的活力与创造力，让每位成员在服务的舞台上都能绽放独特的光芒，更将每一次与客户的相遇，编织成提升企业品牌魅力、深化客户忠诚的金色篇章。每一次交流，都是品牌温度的传递；每一次合作，都加深了客户与企业之间那份坚不可摧的信任桥梁。 客户联络中心，这个曾经或许只是默默无闻的“售后港湾”，如今已蜕变成为企业洞察市场风云、连接客户情感、驱动战略落地的核心舞台。在这里，员工队伍的优化被赋予了新的战略高度，通过精心策划的培训体系、激励人心的激励机制以及细致入微的人文关怀，客服人员的专业能力实现了质的飞跃，他们内心的热情与创造力被彻底点燃。低效与冗余的阴霾被一扫而空，取而代之的是高效协同、无缝对接的工作生态，整个团队如同一支配合默契的交响乐团，在指挥家的引领下，共同奏响企业巨轮破浪前行的壮丽乐章。 对于每一位客服管理者而言，这既是一次充满未知与挑战的探险之旅，也是展现领导智慧与艺术风采的璀璨舞台。他们深知，优秀的员工队伍管理不仅是提升运营效率的关键，更是营造和谐氛围、提升员工幸福感的基石。当员工在这样的环境中工作时，他们的笑容与热情如同温暖的阳光，照亮每一位客户的心房，创造出超越期待的极致服务体验。这，正是“降本增效”的深刻内涵——在追求经济效益的同时，不忘人文关怀的温暖，让企业的每一步前行都充满力量与温情，共同书写属于这个时代的辉煌篇章。 在这场“降本增效”的变革浪潮中，让我先来看看咱们国内最优秀的一家企业是如何实现的。这家科技巨头在面对全球市场的风云变幻时，没有选择简单的裁员减薪之路，而是将目光投向了更为深远的未来，将“降本增效”视为一场全方位的战略升级。 企业深知，人才是企业最宝贵的财富，尤其是在客户服务领域，那些能够深刻理解客户需求、以专业与热情架起企业与客户之间桥梁的客服精英，是推动公司持续创新、赢得市场信赖的关键力量。因此，企业不仅没有削减客服团队，反而加大了对这一领域的投入，通过构建智能化、数字化的客户服务系统，不仅提升了服务效率，还极大地增强了客户体验。比如，引入了AI客服助手，能够快速响应客户问题，提供个性化解决方案，同时，也为客服人员提供了强大的技术支持，使他们能够更专注于解决复杂问题，提升服务质量。 更为重要的是，企业将员工幸福感视为企业成功的基石。在这家企业的客户联络中心，每一位客服人员都能感受到公司对他们的重视与关怀。企业不仅提供了全面的培训体系，帮助员工不断提升专业技能，还设立了多样化的激励机制，如股权激励、绩效奖金等，让员工感受到自己的努力与公司的成长紧密相连。此外，这个企业还注重营造积极向上的企业文化，通过组织丰富多彩的团队建设活动、心理健康辅导等，确保员工在高压的工作环境中也能保持良好的心态与健康的身心。 这一系列举措，不仅极大地激发了客服团队的活力与创造力，也使得企业的品牌在客户心中树立了更加亲切、专业的品牌形象。每一次与客服的互动，都成为客户加深品牌认知、增强忠诚度的契机。 这家企业的成功案例证明，真正的“降本增效”并非简单地削减成本，而是在优化资源配置的同时，更加注重提升员工价值、强化客户体验，从而实现企业与员工的共同成长，以及品牌与市场的双赢。 在这样的浪潮中，每一个优秀的企业都并非是孤军奋战，众多中国企业也在纷纷响应，以各自的创新实践，共同绘就了一幅幅生动的转型画卷。 我们再来看看一家电商巨头在客户服务领域的探索之路，我相信同样令人瞩目。本企业深知，在数字经济时代，客户体验是企业竞争力的核心。因此，他们不仅通过技术手段优化客户服务流程，提高响应速度，还利用大数据和人工智能技术，深度分析客户需求，为客户提供更加个性化、精准的服务方案。这种以客户为中心的创新实践，不仅提升了客户满意度，也为企业带来了显著的降本增效成果。 同时，企业还注重在客服团队中培养创新精神和团队协作能力。他们鼓励员工提出改进建议，通过内部创新机制，将员工的创意转化为实际的服务提升。此外，还注重员工的职业发展和成长，提供丰富的培训资源和晋升机会，让员工在服务客户的同时，也能实现个人价值的提升。 在这场“降本增效”的深刻变革中，中国企业不仅在国内市场展现出了强大的创新力和执行力，更在全球舞台上以卓越的服务和高效运营模式赢得了国际认可。再以一家互联网头部企业为例，这家年轻的科技巨头通过其独特的组织文化和技术创新，为全球用户提供了前所未有的个性化体验，同时也在降本增效方面取得了显著成效。 企业很清楚，在信息爆炸的时代，用户的时间和注意力是最宝贵的资源。因此，他们不断优化算法，提升内容推荐的精准度，确保用户能够迅速获得自己感兴趣的信息，从而提高了用户满意度和平台粘性。这种以用户为中心的技术创新，不仅降低了用户获取成本，还极大地提升了广告主的投放效率，实现了真正的“降本增效”。 在组织层面，企业还倡导“扁平化管理”和“快速迭代”的文化，鼓励员工积极参与决策过程，快速响应市场变化。这种灵活高效的组织模式，不仅激发了员工的创新活力，还大大缩短了产品从创意到上市的时间，降低了试错成本，进一步提升了企业的整体运营效率。 同时，企业也非常注重员工的成长和福祉。他们提供丰富的在线学习资源，鼓励员工持续学习，不断提升自己的专业技能和领导力。此外，通过设立健康基金、提供弹性工作制度等福利措施，确保员工在高压的工作环境中也能保持良好的身心状态，这种人文关怀不仅增强了员工的归属感，也为企业创造了更加稳定和高效的工作环境。 另一家互联网本地生活服务平台，也通过深度整合线上线下资源，不仅为用户提供了便捷、高效的生活服务体验，还在降本增效方面取得了令人瞩目的成就。 在本地生活服务领域，效率和用户体验是赢得市场的关键。因此，这家企业投入大量资源于技术研发，通过智能调度系统、大数据分析等工具，优化了配送网络，提高了骑手的工作效率，缩短了用户等待时间。这种技术创新不仅提升了用户体验，还大幅降低了运营成本，实现了真正的“降本增效”。 同时，企业还注重在供应链管理上进行深度优化。他们与众多商家建立了紧密的合作关系，通过共享数据、协同营销等方式，帮助商家提高经营效率，降低库存成本。这种共赢的合作模式不仅增强了商家的竞争力，也为企业带来了更多的用户和订单资源，形成了良性循环。 以上提到的企业，都是真实的案例。这些中国企业的实践表明，“降本增效”并非简单的成本削减或人员缩减，而是一种涉及企业战略、组织文化、技术创新等多方面的系统变革。在这场变革中，企业需要以人为本，关注员工的需求和成长，通过创新的服务模式和技术手段，提升客户体验，实现企业与员工的共赢发展。 **专栏作家** 杠叔@体验践行者，微信公众号：杠叔体验管理，人人都是产品经理专栏作家。体验管理独立咨询师、客户体验管理专家。 本文原创发布于人人都是产品经理，未经作者许可，禁止转载 题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。

用“AI一天、人间一年”来形容，2024年AI大模型的进展情况丝毫不为过。

 由 Rebel Wolves 工作室开发、万代发行的动作角色扮演游戏《黎明行者之血》正式公开。Rebel Wolves 工作室由《巫师3》总监 Konrad Tomaszkiewicz 领衔，团队包括多名 CDPR 老将。据悉，《黎明行者》系列将以中世纪欧洲为背景，结合了经验与崭新的活力。 &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt; Rebel Wolves 首席发行官 Tomasz Tinc 表示，工作室建立在坚实基础上，结合了经验与崭新的活力。以致力于角色扮演类型游戏并愿意接受全新IP著称的万代南梦宫娱乐，与工作室可说是完美契合。团队不仅共享价值观，万代南梦宫娱乐在发行叙事角色扮演游戏方面的成绩也有目共睹。  万代南梦宫业务发展副总裁 Alberto Gonzalez Lorca 指出，这是公司针对西方市场内容开发策略中的另一个重要里程碑。透过结合彼此的优势，万代南梦宫即将得以为全球玩家带来这家工作室的首款游戏。万代南梦宫对于Rebel Wolves正在创造的宇宙感到非常兴奋，而在归功于他们极具才华的开发团队的同时，万代南梦宫也很高兴游戏列表中可以增添一个绝佳的新作。

斑马智行CTO司罗认为，智能驾驶最终会形成标准化产品，而智能座舱是能够体现汽车个性化、差异化的最重要环节。

Under the new rule, US-headquartered entities such as Microsoft will be able to keep as much as 50% of their controlled advanced chips outside the United States, and up to 25% of these controlled chips outside of certain US allied and partner countries, no more than 7%  in any single country outside allies and partners.

 Nitro Plus新作《锈兔异途》正式定档4月17日，游戏将参加Steam Next Fest，并于2月21日推出体验版，存档支持继承至正式版。 &lt;内嵌内容，请前往机核查看&gt; 《锈兔异途》是一款2.5D横向卷轴动作游戏，讲述了一只与女儿疏远、脾气暴躁的中年兔子「斯坦普」在烟囱山中冒险的故事。这款游戏由Nitro Plus开发，网易游戏负责发行，剧情由传奇剧作家虚渊玄所撰写。   

<blockquote><p>在支付行业的技术领域，新手开发者常常会遇到各种技术挑战和故障。本文汇总了支付新手高频易发的故障，并提供了实用的应对策略，供大家参考。</p> </blockquote>  一路走来，我犯过很多错，也引发过很多线上故障。在带团队后，也不断看到团队内的新人频繁出现各种线上故障。这些故障或多或少都对公司的业务和新人的心理造成了一定的负面影响。 这里汇总一些新手高频易发的故障，以及应对策略，少点故障，安心过年。主要包括：渠道返回码，乱序，三高（高并发、高性能、高可用），幂等，多币种等。 ## 1. 对外部渠道的返回码理解一知半解 无论是四方还是三方，大部分情况下都是调用外部渠道或银行做真实的扣款，而渠道对接是新手触发故障的高风险区。 首先就是渠道返回码的映射。最常见的就是把渠道返回“系统异常”、“订单不存在”、或调用超时，推进到失败。 我现在还记得我接入的第一个外部渠道，吭哧吭哧前后忙活了1个多月，终于上线，开量，稳定运行，非常开心。 有天财务小妹找到我，说我接的那个渠道有笔支付订单对账出了长款，我们的订单是失败的，但是渠道给的对账文件是成功的。我不敢大意，赶紧去查日志和数据库的数据，原来是渠道支付接口超时，查询接口返回“订单不存在”，被映射到了“失败”。 当时被老板被狠批一顿：“你怎么犯这种低级错误！怎么能把订单不存在映射成失败呢？”那时年轻，毫不客气地回敬道：“这是银行的问题哪，他都告诉我订单不存在了，我咋还不能推进到失败呢？我不推进到失败我推进到哪里？” 虽然嘴硬，心还是虚的。在网络环境下，数据包走不同的路由分发，银行内部多个系统之间有延时，最后导致查询比支付先到，或者查询时数据还没有落库，银行返回订单不存在，很正常的。 梳理出大致如下几条准则： - 只有明确成功，才能推进成功。 - 只有明确失败，才能推进失败。 - 结果不明确，默认全部是“未知”。 - 支付场景谨慎推进到成功，退款、提现、商家打款等场景谨慎推进到失败。 - 典型的结果不明确场景有：订单不存在，系统异常，内部错误等。 这部分在“渠道返回码映射设计与最佳实践”的那篇文章里写得更清楚明确，有兴趣的可以历史发文里面找一找。 ## 2. 缺少乱序的概念 人的大脑是顺序思维，但互联网世界是乱序的。 比如以前发生一个线上问题，财务小妹说和建行的对账对出了长款：银行支付成功，我方不是成功。一查，原来是渠道异步通知接口先返回了“成功”，单据先被推进到了成功，然后同步接口才返回“系统异常”，单据又被推进到了支付失败。 这里有两个问题： 1）不应该把系统异常映射到失败，这个在上面的返回码映射已经说得非常清楚。 2）成功是终态，不应该再变更。 第2个问题的解法非常简单，只需要设计好状态机就行。比如终态不可变，只有符合要求的初始状态+指定事件，才能推进到指定的状态。有兴趣的，可去找公号历史发文里面的“支付交易订单状态机设计与最佳实践”，写得非常详细。 不仅仅是外部渠道对接，现在互联网应用都是微服务架构，微服务之间除了api接口，还通过消息来传递数据，而大部分消息是不保证顺序性的。 我时不时听见一些新人质问消息发送方：“为什么你的数据没有顺序，你需要保证你的数据要有顺序，不然我处理不了！”。我只能哑然一笑。 群里也有小伙伴说某某消息中间件可以保证有序性。可是我们如果设计一个系统，不依赖中间件来保证顺序性，不是更好么？极端场景下，就算消息中间件能保证顺序性，但在分布式场景下，我们也无法保证一笔业务只在一台服务器上处理。 ## 3. 缺少三高的概念 “高并发、高可用、高性能”虽然很虚，却又很实在。不同数量级的并发，对系统的要求是截然不同的。“压死骆驼的最后一根稻草”在大规模交易场景下，不是一句笑话，而是真实存在的。 以前很长一段时间我分辨不出“高并发”和“高性能”之间区别，以为两者是一回事。事实不是，高并发是指同时能接多少请求，比如同时处理1百个请求，还是1万个请求，就是并发的概念。高性能是指一个请求需要处理多少时间，比如平均每个请求处理时间是500毫秒，性能就远好于平均处理时间1000毫秒。 举几个例子： 高性能：用户一般可以使用多个支付方式，比如余额、红包、满减、外部银行等，分别保存在不同的子应用中，没有经验的新人，就按顺序去各个应用中查数据。有经验的老人就知道，使用多线程同时去各子应用中查数据。这就是提高性能的方式。 高可用：以前分享过一个故障，后台操作出现慢查询，在线业务去缓存查数据，击穿到数据库，数据库宕机，进而导致线上业务宕机。最后分析下来，在线业务对那个缓存数据是弱依赖，没有也能部分有损地处理业务。这就是高可用的部分。有兴趣的可以看看公号里的历史发文中的一些故障分享。 高并发：高并发引发的问题太多了。比如代码new 一个大对象，小流量没事，流量一大，就会出现频繁full gc。比如数据库连接没有按预期释放，小流量也没事，流量一大，连接不够用，就会出现频繁报错。 这三块在网上有很多资料，边看边学边实践，没什么好办法。 ## 4. 缺少幂等概念 在支付系统中，幂等极其重要，一旦出现幂等失败，经常导致资损，不是平台资损，就是用户资损。 常见有三种： 对外提供的接口升级，导致幂等失效。现在互联网应用对外的接口都会声明幂等字段，最怕就是内部做升级，不小心把幂等组合修改掉，比如原来使用订单号，后面使用订单号+日期，上游订单号没有变，日期变了，本应该是一笔订单，因为幂等失败，就成了两笔订单。 调用下游接口，把下游依赖的幂等字段内容修改了。比如下游依赖订单号+创建日期做幂等，上游在架构升级中，传入了订单号+当前日期，在跨零点的交易中，就可能出现幂等失败。 使用redis实现的分布式锁做幂等。redis的可靠性和持久存储是比不上关系数据库的，最起码需要使用关系数据库的唯一索引做幂等。 幂等在网上有很多资料，值得好好看看。更高阶的，还需要考虑异地多活的幂等场景，A机房挂了，去到B机房，会不会幂等失败。 ## 5. 缺少多币种或金额单位换算概念 在跨境交易中，必然是多币种的，不同的币种，最小单位是不一样的。人民币、美元都很标准，有元有分，但是日元最小单位就是元，印尼盾虽然最小单位是分，但是日常只会用到元。 在微服务框架中，如果一些子应用中使用分，一些子应用使用元，会出现什么情况？ 新人还容易犯的一个错误就是手动加减乘除，容易出现金额放大缩小100倍，或者出现舍入不正确（舍入有：向下取整，向上取整，四舍五入、银行家算法等）。尤其是渠道对接时，以为内部使用的分，外部渠道接口要求是元，直接乘100，但实际上内部应用使用的是元，妥妥资损100倍。 解决方案在公号以前的发文“支付系统金额处理规范及最佳实践”中有详细说明，有兴趣可以去翻翻。 ## 6. 结束语 上面只是举了一些常见的例子，无法覆盖全部。 基本所有的新人都是踩着线上故障在成长。我们能做的，只是提供一些规范或案例，让新人能踩在前人的故障上成长，而不全是踩着自己的线上故障在成长。很多时候一不小心因为一个大故障而被清理门户，成长虽有，代价却过大，得不偿失。 本文由人人都是产品经理作者【隐墨星辰】，微信公众号：【隐墨星辰】，原创/授权 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。

这一次，为什么连上游都开始卷起来了？

<blockquote><p>小红书作为当下热门的内容分享平台，其流量分配机制的变化对商家和创作者产生了深远影响。本文将深入分析小红书算法的最新变化，探讨为何自然流量对新人不再那么友好，以及这些变化背后的原因。</p> </blockquote>  最近大家都挺焦虑 内容和选题都没变化，但流量就是在不明所以的下滑，明明之前投放的整体CPC还能保持在1块以内，近期突然涨起来。之前都以为是大促节点的影响，但双11，双12，年货节一个一个过，流量还是毫无起色，摸不着头脑 好多言论已经在唱衰小红书，诸如“小红书商业化太激进”“小红书是要当下一个百度吗，这么急于变现”“社区已经被广告攻占，小红书是要放弃社区了吗” 所以，到底是什么变，为什么会变？ ## 一、算法与流量之变 我跟大家的感受一样，自然流量确实在变少 自然流量的变化不是因为社区整体流量变少，社区流量反而是增多的，据相关消息，小红书月活已至3.3亿 真正影响自然流量变化的其实是算法的迭代… … 小红书算法，正在从「平权化」分发过渡到「贡献力」分发 什么是平权化分发？ 就是无关于粉丝量，只要是新用户笔记，就会获得更多分发，这是过往几年大家都能感受到的小红书的流量特性 什么是贡献力分发？ 考量更多的是对于社区的贡献，可以不局限于笔记的互动、视频的停留、商销的购买和投流的消耗，贡献越大则分发越强 这个变化这是基于社区商业化进程对算法的一次反向迭代 所以，不管是商家还是达人，都不要指望平台赏饭吃，接下来要拼的，是谁对人群和内容的理解更透彻，谁对社区的贡献更高，在做内容的时候，要反问一下，这个内容能提供什么贡献？ 有贡献=有流量，无贡献=无流量 ## 二、算法为何变化？ 算法为什么突然有这么大的变化？ 我想，大概有两方面的原因。一方面是因为内容饱和，虽说3.3亿的月活相比抖音还是有一定差距，但按照小红书的分享者比例，小红书目前的创作者账号数量怕是已经超过五千万的数量，这么多的分享者每天的发布笔记数，在大的社区也难免会面临内容饱和，大家应该都知道当一个平台的内容面临饱和的时候，接下来会有什么样的变化 另一方面大概是因为商业化，小红书确实在加快商业化进程，商业流量的大盘规模突飞猛进，商业流量和自然流量自古就是此消彼长，当商业流量规模成长，自然也会压缩自然流量的空间。在笔记无限，分发有限的情况之下，结合当下社区的需求，算法会被重新迭代，从原来的对所有新人笔记友好迭代为对所有贡献力更强的笔记友好，包括商业化笔记 ## 三、商家面对算法变化，需要做哪些调整？ 我八个字总结一下：回归人群，回归需求 不管算法如何变，有一个原则一定会变，就是以人为本，这是小红书最坚不可摧的社区壁垒 今天小红书能有如此规模的用户量和搜索量，都是基于大量真实用户分享的真人经验，对于其他用户来说，没有什么比真人经验更值得参考的答案了 所以，你会发现，小红书所有的公开表达，都会提及以人为本，以用户为中心，包括商业化工具的迭代上，也是以人为导向。比如灵犀，商业洞察、需求洞察、受众分析；比如聚光DMP，内容偏好、人群画像、达人匹配等 所以，是时候面对生态变化，进行自我革新了 商家朋友们们要开始重视人群，重视需求，做好洞察，做好分析，具体动作是要提升报备比例，提升投流比例 当水下笔记流量规模、流量成本都不占优势的时候，提升水上报备比例，是非常正确的选择，报备笔记不仅可以沉淀人群资产，也可以使用多种工具加热和归因，当数据可归因，商家对人群，对需求的理解也会提升，以此形成正向闭环 虽说商家朋友们面对多报备，多投流这事难免心存抵触，但为了品牌生意增长，小红书也许还是那个最好的选择 本文由人人都是产品经理作者【赵子辰Vic】，微信公众号：【Vic的营销思考】，原创/授权 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。

<blockquote><p>产品经理都希望自己能打造好产品，也就是在产品过程中抓住一些关键点就可以。这篇文章， 作者分享了这些核心关键点，一起来学习一下。</p> </blockquote>  做产品最经常碰到的问题就是功能的选择和确实优先级，即使产品的定位是明确的，实际设计产品的过程中，每个细小的功能点和细节都需要权衡，大到选择技术路线，小到一个页面按钮的颜色和摆放位置。怎么样取舍，才能打造出超乎用户需求的产品呢？ 产品经理管理需求，需求来源于不同的渠道，最常见的是用户调研和反馈的需求，还有产品经理自己猜想的产品需求，还有一些相对传统的企业，以老板和领导的需求为主，也就是我们经常调侃说的“老板拍脑门”的需求，当然也有可能老板高瞻远瞩，提出了需求是很有远见并且卓有成效的，但是实际上多数都是有待斟酌的。  ## 一、判断需求的价值 这么多的需求，我们怎么判断需求的价值呢？以往我们会以用户规模来划分，将需求区分为“大众需求”还是“小众需求”。这个判断方法当然有其合理性，大众的需求能够满足更多的用户，满足这样的需求价值肯定更高，但是容易以偏概全。 多和少容易受到主观意识的影响，可能你认为是大众的，但是其他人认为是小众的，并且在不同的时间、空间范围内，需求量是动态变化的。举个例子，大家都知道俄国人喜欢喝烈酒，所以烈酒在俄罗斯是大众需求，但是到了中国就是小众需求，这个是地域的影响。时间对需求的影响就更明显了，电脑刚诞生的时候是科研机构使用的小众需求，1977年数字设备公司总裁肯·奥尔森预言：“人们没有理由想要在家里拥有一台电脑”，现在看起来真的是不可思议，但是按当时的市场环境，这个预言就是可以理解的，所以我没看到需求随着时间会发生变化，小众需求会演变为大众需求。 那不从规模大小这个角度出发，应该从那个角度思考需求的价值呢？我建议从频次的角度，关注用户的高频需求，高频意味着更经常使用，功能更容易被用户感知到。但是这个有个误区，我们不能将高频和高价值挂钩，虽然多数高频需求都意味着价值更高，但是也有例外，低频的需求也有高价值的，比如说安全，打疫苗是用来预防病毒，可能在疫苗的有效期内都没有发挥作用，但是疫苗的价值的很高的，因为一旦人体被病毒感染，损伤是很大的。还有保险，特别是消费险，也是一个道理，都是防患于未然。 虽然有例外，但是基本上我可以使用高频来判断需求的价值，只要这个功能的使用场景是高频的，就值得我们投入时间精力优化这个功能。举个例子，上厕所是日常非常高频的场景，现代社会坐便开始越来越普及，但是坐便有个特点，就是秋冬的时候，坐上去冷冰冰的，所以我们看到现在一些高档场所开始使用自加热的坐便器，由于价格比较贵，整体的使用量是比较少的，随着技术升级和价格下降，目前加热型的坐便器开始进入日常的家用场景，可以看出这个功能因为高频，本身是有价值的，未来随着技术升级，成本价格不断下降的话，必然会逐步普及。 ## 二、权衡产品机会 前面我们提到了高频的价值，那么是不是只要找到高频的需求就可以，当然不是，当下的市场竞争非常激烈，每个厂家都在挖空心思的去发掘用户的需求，基本上你能看见的，别人也能看见，基本上差别就在于以下几点： 首先是创新，认识到某个需求的重要性可能有个时间差，也就是创业者认知所带来的时间窗口期，但是只要一个需求概念被市场证实，市场上马上就会有大量的产品跟随，初期的创新优势就会下降。创新带来先发优势，如果想把想法优势利用好，必须快速抢先占领市场和用户心智，等到竞争者反应过来的时候，可能已经晚 我们来看看打车巨头Uber的故事，2008年，Travis Kalanick和Garrett Camp在巴黎难以打车的经历激发了他们创立Uber的想法。他们设想了一个简单的解决方案：通过智能手机应用程序，让乘客能够轻松地预订车辆。2010年，Uber cab（Uber前身）在旧金山推出，起初它只是一个简单通过短信调度的黑车服务。后来随着智能手机的普及，Uber推出了App打车平台，使乘客和司机能够更有效地匹配。用户只需点击几下，即可使用Uber叫到私人司机，这被视为一种实用且价格合理的出租车替代品。Uber凭借着想法优势快速抢占全球市场，成为了炙手可热的独角兽企业。 还有一点差别就是谁做的更极致，雷军提出过一个互联网7字诀“专注、极致、口碑、快”，其中就提到了极致。极致要求在产品和服务上做到最好，追求卓越。极致不仅仅是达到自己能力的极限，更是要不断追求最优解，更好的满足用户需求。 我来看看这两年快速崛起的国产品牌徕芬，把国际巨头徕芬戴森打的节节败退，徕芬通过极致的性价比策略赢得了市场。徕芬的产品定价远低于国际大牌，但其性能和质量却毫不逊色。例如，徕芬高速吹风机的价格大约在200-600元之间，而戴森的价格则在2500-3500元之间。徕芬用不足戴森十分之一的价格，做出了类似甚至更好的产品。这种极致的性价比使得徕芬在市场上具有很强的竞争力。 ## 三、权衡利弊 前面我们一直强调找到更高频的需求和权衡产品机会，从而打造产品差异化的竞争优势，从激烈的市场竞争中脱颖而出。但是在提升用户体验的过程中，需要权衡利弊。 怎么理解呢？就是千万别做得不偿失的事情。比如说手机的芯片的性能一直是随着摩尔定律不断的增强，但是芯片性能的增强会带来一个问题，就是芯片散发的热量越来越高，就要求手机的散热性能也越来越好，前些年有些手机厂商光想着用最好的旗舰芯片，没有兼顾散热的问题，比如红米k40pro电竞版，这款手机在运行大型游戏或多任务处理时，发热问题较为严重，有网友在抖音上吐槽手机直接烫到44-45度。当然小米现在在散热方面已经控制的很好了，但是在当时散热技术还不成熟的情况下，手机厂家首先比拼的事推料的能力，谁的芯片性能更好。所以手机厂家可能选择优先考虑芯片性能，暂时搁置散热的问题，但是实际的用户体验感将大打折扣。 ## 四、总结 产品经理的工作核心在于打造用户喜欢的好产品，并且产品能够通过价值变现，为企业带来合理的利润。在当下市场竞争如此激烈的情况下，我们既要判断需求的价值，也要权衡产品机会在当下这个时间点的可行性，并且不要为了创新和新功能，从而导致负面的用户的体验风险，最后导致得不偿失的结果。 本文由 @智我进化论 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务

去年，诈骗者在针对超过 300,000 个钱包地址的钱包耗尽攻击中窃取了价值 4.94 亿美元的加密货币，比 2023 年增加了 67%，受害者人数仅增加了 3.7%，表明受害者平均持有金额更多。 这些数据来自 web3 反诈骗平台“Scam Sniffer”，该平台已经追踪钱包盗取活动有一段时间，之前报告的攻击浪潮一次影响了多达 10 万人。 钱包加密流水机是专门设计用于从用户钱包中窃取加密货币或其他数字资产的网络钓鱼工具，通常部署在虚假或受损的网站上。 2024 年，Scam Sniffer 观察到 30 起通过钱包盗取者进行的大规模（超过 100 万美元）盗窃案，其中最大的一起盗窃案兑现了价值 5540 万美元的加密货币。这种情况发生在今年年初，当时比特币价格上涨助长了网络钓鱼活动。今年第一季度，共有 1.87 亿美元通过钱包盗用攻击被盗。  每月损失金额和受影响的钱包数量 今年第二季度，一个名为“Pink Drainer”的著名流水服务宣布退出，该服务此前曾冒充记者进行网络钓鱼攻击，以危害 Discord 和 Twitter 账户，实施加密货币窃取攻击。 尽管这导致网络钓鱼活动有所减少，但诈骗者在第三季度开始逐渐加快步伐，其中 Inferno 服务带头，在 8 月和 9 月总共造成了 1.1 亿美元的损失。最终，该活动在今年最后一个季度被平息，仅占 2024 年记录的总损失的 10.3% 左右。ScamSniffer 表示，当时 Acedrainer 也成为主要参与者，占据了加密流水机市场的 20% 。  加密流水机每月活动 大部分损失 (85.3%) 发生在以太坊上，金额达 1.52 亿美元，而质押 (40.9%) 和稳定币 (33.5%) 是最有针对性的损失之一。 关于 2024 年的趋势，Scam Sniffer 强调了使用虚假 CAPTCHA 和 Cloudflare 页面以及 IPFS 来逃避检测，以及促进金钱盗窃的签名类型的转变。 具体来说，大多数盗窃案都是依靠“Permit”签名（56.7%）或“setOwner”（31.9%）来窃取资金。第一个根据 EIP-2612 标准批准代币支出，而第二个则更新智能合约所有权或管理权限。 另一个值得注意的趋势是越来越多地使用 Google Ads 和 Twitter 广告作为网络钓鱼网站的流量来源，攻击者使用受感染的帐户、机器人和虚假代币空投来实现其目标。  X 上推动加密货币流失的虚假账户数量 为了防止 Web3 攻击，建议仅与受信任和经过验证的网站进行交互，与官方项目网站交叉检查 URL，在签名之前阅读交易批准提示和权限请求，并在执行交易之前模拟交易。 许多钱包还提供针对网络钓鱼或恶意交易的内置提醒，因此请务必启用这些提醒。最后，请使用令牌撤销工具来确保没有可疑权限处于活动状态。

<blockquote><p>随着互联网的普及和营销环境的变迁，种草、私域流量运营、直播带货等营销手段占据了主流。但从去年开始，品牌开始重视长期价值，心智营销再次开始收到重视。</p> </blockquote>  从去年到今年，一个略显奇怪的现象开始浮现：越来越多的平台和品牌重提“心智”的重要性。 “心智”并非什么新概念，它是传统营销时代的产物。在那个大众媒体主导的时代，品牌通过铺天盖地的广告投放，力图在消费者大脑中占据一席之地，构建起所谓的“品牌心智”。 “怕上火，喝XXX”“销量遥遥领先”等耳熟能详的广告语，正是通过高频次的重复，成功地将产品与特定需求紧密联系起来，从而在市场上取得了巨大成功。 然而，随着互联网的普及和营销环境的变迁，以效果为导向的营销方式逐渐占据主流。相较于难以量化的传统广告，特别是强调长期影响的心智营销，效果广告能够直接追踪转化率、点击量等数据，更好地满足了广告主对投资回报的追求。 于是，种草、私域流量运营、直播带货等新兴营销手段迅速崛起，以短期效果为目标的营销策略大行其道，“心智”的概念也随之逐渐淡出人们的视野，甚至成为行业内被批评的对象。 然而从去年开始，风向似乎发生了转变。越来越多的品牌开始重新审视长期价值，强调品牌建设和心智的重要性。与此同时，一些平台也敏锐地捕捉到了这一趋势，纷纷推出相关工具和服务，以顺应市场的需求。 例如，巨量引擎推出了心智度量工具，旨在帮助广告主更好地评估心智建设的效果；B站在其MATES人群模型中也着重强调了心智的重要性，将其纳入用户分析的重要维度。 为什么心智又开始受到重视了？ ## 01 心智是想象的共同体 说到心智，想起我工作遇到的一件事。有一次跟老板开会，大家一直在说我们的品牌要做心智，当老板问到底什么是心智时，几个人都没有回答出正确答案。 所以，我们先来聊聊什么是心智。 最近在看尤瓦尔·赫拉利的书，凡是涉读过他那本《人类简史》的人，想必都对他提出的人类虚构故事的能力印象深刻，赫拉利坚信，正是这种独特的能力，扭转了智能的发展轨迹，成为推动智能走向今日高度的关键力量。 在他最新的作品《智人之上》中，赫拉利进一步将这种能力与“心智”对应起来。 他说：“主观现实（例如痛苦）只存在于个人的心智之中，但主体间的现实（例如法律、神祇、国家、企业和货币）则存在于许多心智形成的联结里。讲得更具体一点，这样的现实存在于人们相互讲述的故事中。这些主体间的现实，并不是指任何已然存在的事物，而是在人类交换信息的过程中创造出来的。” 赫拉利的观点揭示了心智的本质：它是由一群人共同想象和构建的认知与信念。这样的“心智联结”，实际上与广告营销中提到的“心智”如出一辙。赫拉利的观点实际上借鉴了本尼迪克特·安德森在《想象的共同体》中提出的理论。 安德森认为，“民族”并非一个客观存在的实体，而是一群人想象出来的共同体，尽管民族成员之间互不相识，但通过语言、文化和媒介，他们建立了一种心理上的共同体感。 换句话说，“民族”也是一种集体的心智，是人们共同的想象。 安德森总结了“想象的共同体”出现的几个必要因素，包括：宗教共同体和王朝的衰落、语言的标准化、共同历史叙事、印刷资本主义的发展以及行政管理和旅行的便利。这些因素共同作用，使得人们能够想象一个超越地域限制的、由互不相识的人们组成的共同体。 不难发现，赫拉利的“心智联结”和安德森的“想象的共同体”本质上都是在探讨“心智”这一概念，只不过他们将其应用于宗教和政治领域。 再将目光投向广告营销领域，这里所提及的心智概念，追根溯源，是脱胎于特劳特和里斯定位理论。在竞争激烈的市场环境中，品牌需要找准自身的定位，占据市场品类空白，进而在消费者心智中占据一席之地。 在市场营销领域，存在两种类型的心智： 一种是客观心智：这是用户自发形成的对品牌或产品的认知。例如，Kindle被戏称为“泡面神器”，奥迪被誉为“灯厂”，这些都是消费者在长期使用和观察中形成的固有印象。  另一种是主观心智：这是品牌通过营销活动，尤其是广告，刻意在消费者心中构建的认知。例如，“怕上火，喝王老吉”这句广告语，成功地将王老吉与“降火”这一需求联系起来，占据了消费者心智中的特定位置。 无论是客观心智还是主观心智，本质上都是一种“想象的共同体”，它们并非客观存在的事实，而是消费者群体共同想象的结果。 心智的诞生也需要一些必要的条件，这些条件与“想象的共同体”的形成因素有异曲同工之妙： **中心化媒介：**在《想象的共同体》中，印刷术的发明，让文化、共识能够快速传播，从而推动了“民族”这一虚构共同体的形成。 对应到当今的营销领域，中心化媒介（如电视广告）扮演了类似的角色。这些媒介为品牌信息的传播提供了统一的渠道，使得品牌信息能够大规模地触达消费者，构建统一的认知基础。 **广告语与品牌符号的大量应用：**在《想象的共同体》中，随着拉丁语的衰落，地方语言如英语、法语等被统一为民族语言，民族的认同感和凝聚力也在此过程中得到了提升。 在营销领域，广告语与品牌符号的大量应用起到了类似的作用。品牌通过精心设计的广告语和独特的品牌符号，反复强化其核心价值和形象，从而在消费者心中建立清晰的品牌认知。 **品牌故事赋予消费者情感和身份认同：**共同的历史和传说、英雄人物和重要事件，构成了民族共同的记忆和认同基础，这些叙事通过文学作品、历史书籍、口头传说等方式代代相传，增强了民族的凝聚力。 在今天，品牌通过讲述故事，与消费者建立情感连接，赋予他们身份认同，从而增强品牌忠诚度。 因此，我们可以得出结论：心智是一种“想象的共同体”，是特定群体（消费者）对于某个品牌或产品的集体想象。 这种想象至关重要，正确的集体想象能够促进销售，而错误的集体想象则会遭到市场抵制。 例如，某奶粉品牌通过大量广告宣传其产品“更适合中国宝宝体质”，即便这一说法缺乏科学依据，也成功地在消费者心中建立了“专业”的形象，从而推动了销量。反之，某款SPV汽车因其外观被认为像棺材，也形成了负面的集体想象，严重影响了其市场表现。 ## 02 为什么大平台开始重提心智？ 如前文所述，在很长一段时间里，互联网平台凭借营销效果的可见性，与传统广告形成了明显的区隔，吸引了大批品牌投入。相比传统广告看不到转化效果的“盲投”，效果广告通过数据和实时反馈，帮助品牌精确衡量投放效果，迅速赢得了市场青睐。 然而，如今这些互联网平台也开始大谈“心智营销”的重要性。 这背后，有几个关键原因： ### 效广成本越来越高 在互联网发展的黄金时代，效果广告以其精准定位目标客户群体、快速促成交易的显著优势，成为众多品牌营销的首选利器。但近年来，随着市场竞争的不断加剧，各品牌在效果广告领域的竞争愈发白热化。为了争夺有限的流量资源，大家不惜竞相抬高出价，使得广告投放成本水涨船高。 与此同时，消费者对于广告的免疫力也在不断增强，他们在海量信息的轰炸下，愈发精明和挑剔，这直接导致效果广告的转化率大幅下滑，ROI持续走低，再也难以重现往昔立竿见影的辉煌成效。 短期压力解决不了，不如画个饼，说为了长期。 ### 日子一难过，人们就开始提长期主义 在经济下行周期或行业发展瓶颈期，企业往往面临巨大的经营压力。短期业绩的下滑，让许多企业开始重新审视自身的经营策略。然而，如果短期压力仅仅依靠效果广告也无法解决，那么“长期主义”就成为了一个不错的“安慰剂”。 与其在短期效果上徒劳挣扎，不如描绘一个美好的长期愿景，将关注点转移到品牌建设和用户积累上。心智营销作为长期主义的重要组成部分，自然而然地受到了重视。 ### 竞争白热化，心智成为差异化方案 在当下的消费品市场中，几乎每一个大品类都进入了红海竞争。从咖啡、奶茶到护肤品、运动鞋，各个领域都有无数玩家争夺市场份额，消费者面临选择过载的现象愈发严重。 在这种背景下，品牌之间的功能性差异越来越小，价格战也无法持续，心智认知的差异化成为突围的关键。通过心智营销，品牌能够在消费者心中占据特定位置，将品牌价值和情感共鸣深植于心智中，从而实现从“品牌选择”到“品牌偏好”的转变。 ### 平台也想赚品牌广告的钱了 早期，互联网平台依靠效果广告的神话，从品牌主那里赚取了大量的广告预算。然而，随着效果广告的红利逐渐消失，平台也面临着新的增长压力。 为了继续吸引品牌主留在平台上，并挖掘更大的商业价值，平台开始转变策略，强调品牌建设和心智营销的重要性。通过推出心智度量工具、提供品牌建设解决方案等，平台试图将品牌主留在自己的生态系统中，并从品牌广告预算中分一杯羹。平台通过这样的方式，以弥补效果广告下滑带来的营收缺口。 ### 新的营销方式缺位，只能旧事重提 过去几年，种草营销、直播带货、私域流量等新兴营销手段相继崛起，但经过一段时间的发展，这些模式的红利也逐渐耗尽。行业内缺乏新的颠覆性技术或概念来推动增长，导致整个营销行业进入一片“创新低潮期”。 在没有新玩法、新模式的情况下，品牌和平台选择将“心智营销”这个传统概念重新包装，以“新瓶装旧酒”的方式进行推广。 这一现象并不罕见：当行业无法推出全新的增长引擎时，往往会回归到经过市场验证的“旧策略”，并以新的技术手段加以改进。 ## 03 心智种草大于效果种草 中学的时候，我经常和几个离家近的同学一起放学回家。有一次我感冒了，走在路上，同学听出了我的鼻音，问：“你怎么不吃药？” 我说：“一吃感冒药，上课就犯困，会被老师骂。” 同学很自然地说：“那你可以试试白加黑啊，白天吃白片不瞌睡，晚上吃黑片睡得香。” 我好奇地问：“你吃过吗？” 他说：“没有啊。” 我又问：“那你为什么推荐？” 他说：“我看到过广告啊。” 彼时年少的我并未多想，如今以营销的视角重新审视这段经历，才惊觉同学向我推荐白加黑的行为，用当下流行的话来讲，实则就是一种种草。尽管他自身并未亲身体验过该产品，却能因广告的长期熏陶，在心中对产品的特性了如指掌，并自然而然地向我推荐。 这种种草方式，我们不妨称之为心智种草。当一个产品历经长时间与消费者的深度沟通，成功地在消费者心智中占据一席之地时，哪怕推荐者并非产品的直接使用者，其种草行为也极具说服力。 这种“心智种草”与今天在小红书、抖音等社交平台上常见的种草方式有所不同。后者更多是基于功能性的推荐，例如博主分享某个产品的具体使用方法、效果对比、优惠信息等，其目标也更侧重于快速转化，即引导用户立即购买。 这些平台上的种草内容，虽然也能在一定程度上影响用户心智，但更多是基于产品本身的特性和短期促销活动，难以建立长期的品牌忠诚度和深层次的情感连接。 “心智种草”的价值在于，它能够为品牌建立起强大的“自来水”效应。 如果品牌能做到在消费者心智中种草，那么它就不用付费再去社交网络上做种草营销了。 本文由人人都是产品经理作者【寻空】，微信公众号：【寻空的营销启示录】，原创/授权 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。

<blockquote><p>在营销领域，用户分层是实现精准营销的关键步骤。然而，传统的用户分层方法论，如RFM模型等，往往存在局限性，未能深入洞察用户行为背后的真实原因。</p> </blockquote>  ## 01 市面上所有的用户分层方法论都存在缺陷 之前我写过一篇关于用户分层的文章[《一文讲透用户分层本质及实操》](https://www.woshipm.com/share/5903980.html)，文章中，我们探讨了用户分层的本质，及用户分层的方法论。 “用户分层方法论：基于分层目标，选取分层维度，通过不同维度的联合评估，划分用户层级，并根据不同层级用户的差异性特征，针对性的制定运营策略，并不断的通过反馈优化迭代” 比如，很著名的，RFM模型。 选取用户的最近一次消费时间（Recency）、消费频率（Frequency）和消费金额（Monetary）三个维度，进行2*2*2=8 种组合，把用户分成8个层级，然后对不同层级的用户进行差异化运营。  但是，我越发觉得，这种用户分层方法在实际的运营过中，是有缺陷的。 这也导致，达不到预期的运营效果。 ## 02 用户特征是行为的果，而非因！ 为什么说是有缺陷的？ 因为所有这种用户分层方法（RFM模型/金字塔模型等），都不自觉的默认了： **用户特征是驱使用户行为的原因，从而匹配相应的运营动作，而用户特征是用户行为的果，不是因！** **即我们通过用户分层，并没有洞察到用户行为背后的原因，却试图去干预用户行为！** 举个例子来解释： 比如在上述RFM模型中，有一类用户是重要发展用户。 当用户出现”近期有购买行为且消费金额高但消费频率较低”的行为时，就会被打上重要发展用户这一特征标签。 **而导致用户出现这个行为（近期有购买行为且消费金额高但消费频率较低）背后的原因千差万别，但都被打上了同一个标签“重要发展用户”。** 这时，问题就出现了： **我们默认有这个标签特征的用户的行为可以被同样的运营方法干预，即我们默认了：用户特征是驱使用户行为的原因。** 此时，就会出现如下运营动作： 比如，所谓的个性化营销：把这类用户圈选出来，发短信，发push，发优惠券。 结果，可想而知： 一顿操作猛如虎，一看转化0.5。 所以，市面上流行的用户分层方法论，分的是用户特征。 而用户特征是用户行为的果，不是因！ 所以，**我认为，做用户分层是为了更好的干预用户行为，所以，用户分层分的应该是导致用户行为背后的原因。** 而基于此，最理想的用户分层状态就是我能洞察每一个用户行为背后的原因，从而提供不同的运营策略。 即”单一用户市场策略”。 这种方法针对一些高客单，私人定制行业适用。 但是，当用户基础庞大，无法做到洞察每一个用户行为背后的原因时，是不是就没有很好的分层方法了呢？ 其实不然。 ## 03 用户分层分的是用户行为背后的原因 之前我写过一篇文章，介绍了 “用户代办任务理论”： [https://www.woshipm.com/share/6097230.html](https://www.woshipm.com/share/6097230.html) **用户代办任务理论（Jobs to Be Done Theory，简称 JTBD）：用户并不是单纯地购买产品或服务，而是 “雇佣” 它们来完成特定的任务。** 从这个视角出发做用户分层，会是怎么样的呢？ 还是上面那个特征的用户，当用户出现”近期有购买行为且消费金额高但消费频率较低”的特征时，我们不是简单的把所有这类用户都打上重要发展用户的标签。 而是，通过观察、访谈、问卷调查等方式，深入了解用户为什么会出现这类行为，找到典型情境下想要完成的任务，根据任务进行分层，再做营销干预。 比如，都是买黄金，有“雇佣“它来实现资产升值的，有“雇佣”它来让女神开心的，有“雇佣”它送父母表达孝心的；当洞察了用户背后的任务时，虽然都是重要发展用户，虽然触达方式还是这些，但触达文案却完全不同了。 最后的话，用户分层核心还是为了更好的干预用户行为，而这需要找到用户行为背后的原因，随着AI的不断发展，最终用户分层会实现“单一用户市场策略”的理想状态。 本文由 @吴可可 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 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。

新的“送礼大战”开启。

回望2024，这是一个挑战与机遇并存的年份，也是国投智能以科技创新为引擎，加速产业变革，铸就新篇章的关键一年。在这一年里，国投智能凭借其在人工智能、大数据等多个领域的深厚积累与前瞻布局，不仅实现了自身业务的飞速发展，更为国家科技发展和产业升级贡献了重要力量。值此岁末年初，国投智能2024年度十大事件正式发布，让我们一起回顾！ **2024年度十大事件** **01 国投智能ALL IN AI，科技赋能产业创新再突破** 2024年，国投智能紧密响应党中央、国资委及国投集团的号召与指引，积极顺应新一轮科技革命与产业变革的大势，毅然投身于人工智能这一引领未来的前沿科技领域。公司集中优势资源，增加创新投入，致力于将人工智能技术深度融入集团的数字化转型战略之中。通过推动公司各业务线产品向大模型化演进，国投智能不仅极大地激发了科技创新的内生动力与活力，还在科技创新工作中取得了显著的新突破，为集团的持续发展注入了强大动能。 公司自主研发的美亚“天擎”大模型，成为国内首个通过备案的公共安全领域大模型算法。以“天擎”为基座，公司推出自主可控、多端适用的大模型对话平台Qiko及大模型智能体构建平台Qiko+，目前已在公安、司法、海关等行业部署应用。Qiko在推动各业务线产品大模型化的同时，还赋能国投集团打造“公文助手”“集团员工小助手”“法律（合同）助手”“财务助手”等应用，上线“国投AI数字人”，为集团数字化转型和智能化升级注入新活力。 在第五届中国人工智能大赛中，国投智能在“大模型安全攻防赛”、“AIGC视频检测赛”、“人工智能赋能政府服务场景能力验证赛”三个赛道中荣获最高等级A级证书（金奖）。此次获奖是对公司人工智能领域技术实力的高度认可，展现了公司在人工智能领域领先的技术算法实力、业务落地能力和团队协作能力。  **02 国投智能再次获评国资委“科改示范企业”专项考核标杆，加快培育新质生产力** 2024年，国投智能再次在国务院国资委中央企业“科改行动”“双百行动”2023年度专项考核中获评标杆，该事件也被纳入“激励国投”2024年度十大要事中。自2022年3月入选“科改示范企业”以来，国投智能积极落实各项改革工作，持续深化改革力度，在完善公司治理、健全市场化选人用人、强化市场化激励约束、激发科技创新动能等方面，均取得了显著成效。 截至2024年12月31日，国投智能共取得授权专利781项，国际专利5项，有效注册商标135项，软件著作权1240项，参与制定24 项国家标准、33项行业标准、18项地方标准。 在国投集团公布的首批科技创新平台暨科技创新人才培养示范基地名单中，国投智能被授予“国投集团AI万链实验室”暨“国投集团科技创新人才培养示范基地（人工智能领域）”。这是集团对重点科技型企业赋能的有力举措，有利于加强国投智能在AI领域的科研能力，强化科技人才的引育用留，助力公司发质量发展，加快推进集团的数字化转型和新质生产力的培育。 此外，由国投集团选送的国投智能“以自主技术乾坤大数据操作系统为技术基座，开发电子数据取证、公共安全大数据等网络空间安全产品得到广泛应用”案例入选“2023年度中国企业新质生产力优秀案例（首批·百佳）”。该奖项在第二十一届中国企业发展论坛暨“2023年度中国企业影响力十件大事”系列发布仪式上发布。  **03 国投智能并购南京金鼎科技，开启纪检监察行业发展新篇章** 2024年10月22日，国投智能收购南京金鼎嘉崎信息科技有限公司55%股权签约仪式在厦门举行，南京金鼎正式成为国投智能控股子公司。此次并购是国投智能由国投集团直接管理后的第一个并购项目，符合国投智能战略定位，能够与既有电子数据取证业务有效协同并开拓新行业市场，形成新的业务增长点，助力实现规划发展目标。同时，进一步提升服务政府和企业数字化转型的数字化、智能化服务能力。 下一步，国投智能将践行国有资本投资公司的目标和使命，赋能并增强南京金鼎科技的产业竞争力，实现其与国投智能的紧密融合，达到“1+1&gt;2”的协同效应。同时，公司将着力提高南京金鼎科技在支持政府数字化转型方面的能力，以期在更广泛的领域提供更加高效、专业的服务。  **04 优化国投云网股权：引入集团资源支持，打造专业化央企数科公司** 2024年，为落实国投集团“十四五”信息化和数字化规划各项举措，支持全资子公司国投云网提升服务集团信息化建设和数字治理能力，推进企业端（TO B）业务。国投智能进行股权优化，向国投集团转让其持有的国投云网40%股权。 该举措将助力国投云网提升服务国投集团信息化建设和数字治理能力，赋能国投云网健康可持续发展，在快速变化的数字科技领域提升竞争力。同时，为国投云网拓展更多业务及合作的窗口，增加在行业内的影响力和话语权，推动国投智能可持续发展。 2024年度，国投云网成功中标集团信息系统运维服务项目，这是落实集团战略与管理优化要求的重要成果，更标志着国投云网全面承接集团信息化服务工作的崭新起点。同时，国投云网持续拓展面向企业侧的信息化、数字化业务，通过提供优质的解决方案和服务，赋能中石化、雅砻江水电、国投罗钾等央国企的数字化转型。  **05 荣获国际顶级认可！国投智能顺利通过CMMI5级认证** 2024年，国投智能顺利通过CMMI5级（最高等级）认证，并荣获CMMI5级证书，标志着公司在软件研发领域的卓越追求与创新实践取得了显著成效，也成为了公司研发体系向标准化、规范化以及国际化进程迈进的一座重要里程碑，彰显了公司在行业内的领先地位与持续优化的能力。 CMMI全称Capability Maturity Model Integration（能力成熟度集成模型），是全球公认的权威标准，旨在衡量企业研发能力成熟度和项目管理水平，其中CMMI5为最高等级。能否通过CMMI认证已经成为业内衡量软件企业工程开发能力的重要标志之一。  **06 第十届“美亚杯”电子数据取证大赛及国际赛圆满举行** 2024年11月9日至10日，由国投智能承办的“美亚杯”第十届中国电子数据取证大赛暨数智安全新技术研讨会在厦门成功举行，来自全国政府单位、高校、研究所、专业机构、企业等的近3000名取证精英、近1000支参赛队伍同台竞技。其中，包括赣南科技学院、深圳信息职业技术学院等近30所综合类院校首次参与角逐。大赛同期举办“取证大牛内部赛”，“内部赛”严格遵循“美亚杯”大赛的规范与标准，实行独立计分与排名机制，与公开赛成绩相较，无论是个人赛还是团体赛，美亚柏科参赛队伍均获得职业组第一的佳绩。 截至目前，“美亚杯”已成功举办十届，凭借其专业性、权威性与实践性，吸引了众多优秀选手踊跃参与，累计参赛人数超过万人。  **07 国投智能成功转让孵化企业美亚亿安20%股权** 2024年，国投智能成功转让美亚亿安20%股权，引入战略投资者，这一举措充分助力美亚亿安拓宽市场资源，也标志着国投智能在资本运作与成果转化上取得新成就。通过精准布局与适时退出，国投智能实现了国有资产保值增值，为数字经济、智能制造等领域的未来布局奠定了坚实基础。  **08 中标某省大数据应用平台项目，公共安全大数据业务步入新阶段** 2024年，国投智能全资子公司新德汇成功中标某省大数据应用平台项目。该项目的中标标志着公司开启了该省公共安全大数据平台主体建设的新阶段，为后续建设更高层级、更广维度的大数据平台铺就稳固轨道，有助于进一步开拓行业市场。该平台将进一步助力执法部门横向加强与通信、互联网、金融等多行业的合作，实现线索的高效流转与处置；纵向对接上级单位，精准下达指令，为保障该省社会公共安全筑起坚实屏障。  **09 国投智能加速推进网络安全业务，应用落地取得新成果** 2024年，国投智能加速推进网络安全业务的布局与深化，国投智能控股子公司安胜依托“星盾”多源威胁检测响应平台打造全方位的网络安全防护体系，集成网络安全大模型能力，极大提升了平台的风险感知准确率和风险自动处置能力，为网络安全运营体系建设提供了场景实践。安胜联合厦门工学院申报的网络安全综合防控平台项目入选国家级试点示范项目，为福建省唯二入选的两家企业之一，充分展示了公司的技术创新与产品实力。 在项目落地方面，安胜成功中标福厦机场建设信息安全检测与服务项目。福厦机场是中央支持福建全方位推进高质量发展超越的重大基础设施。安胜正以此项目为基础，积极打造机场网络安全建设领域的咨询规划标杆案例，着力在推动城市基础设施现代化进程中发挥重要作用。  **10 出版国内首套电子数据取证分析师教材，国投智能职业技能培训全面升级** 2024年，国投智能进一步升级并优化了职业技能培训体系，推动职业教育再创新高。一是编写出版了国内首套《电子数据取证分析师》（国家职业资格三、四级）专业教材，填补了国内在该领域职业培训教材的空白，有力促进了该职业的专业化发展；二是入选福建省人力资源和社会保障厅2024年省级高级技能人才培训基地备案名单及第二批省级专业技术人员继续教育基地名单，为公司职业技能培训与继续教育提供了更广阔的平台；三是顺利通过新职业“人工智能训练师”职业技能等级认定的专家评审，为培训及考核认定工作奠定基础，有力增强了公司在该领域的影响力和市场竞争力；四是与全资子公司江苏税软合作推出人力资源和社会保障部社会保障能力建设中心的电子数据调账分析技术职业培训认证项目，并成功开展四期培训，进一步推动了电子数据调账分析技术在相关领域的应用与发展。  展望2025年，国投智能将站在新的历史起点上，继续秉承“数据更智能，网络更安全”的使命，深化科技创新与产业升级的融合，推动公司向更高质量、更高水平迈进。我们将进一步优化战略布局，加大在前沿科技领域的研发投入，加快培育新兴产业，提升核心竞争力。 同时，国投智能也将积极响应国家号召，深化国企改革，激发内部活力，为公司的可持续发展注入强劲动力，持续服务国家“网络空间安全”和“数字中国”战略，力争早日成为全球领先的数据智能与安全服务公司，为实现中华民族伟大复兴的中国梦贡献更大的力量。