為什麽安裝不了快播
汽车营销，“达人”已是标配？厂商供稿张旭涛2022年10月14日16:47[中华网经销商]虽然距离双11还有月余，但一场汽车界的“双11”却早已拉开了帷幕。
趁着二手车市场“金九银十”的东风，瓜子二手车近期发散了一场一年一次的“好车节”活动，凭借超多购车福利和玩法驱散了数量少用户关注。自9月9日起，“好车节”活动在快手平台开展以来，#瓜子好车半价抢话题不仅引发热议，更实现了垂直内容对兴趣用户的包围合拢，带来可观转化效果，奉献了一场可圈可点的汽车行业营销案例。
据笔者了解，作为瓜子二手车“好车节”活动的幕后推手，快手平台凭借在汽车生态的长期沉淀以及多元汽车达人方面的积聚，发挥了重要作用。
那么，快手到底如何撬动“达人+内容”营销能量场，助力瓜子二手车“好车节”活动不能引起大众广泛注意的呢？
从洞察痛点到解决痛点
没有击中痛点的营销，几乎很难鞭策成交。因为营销的本质就是发现痛点，解决痛点。
对于二手车市场来说，伴随汽车保有量的不断增多及汽车消费观念的变化，国内二手车交易前景受到各方普遍看好。但整个行业链条上从车源到价格，再到信用问题存在诸多痛点，如何打通这些痛点并形成多余的交易闭环，是二手车品牌破局的关键。
落足到此次瓜子二手车“好车节”活动层面，快手给出了从平台到明星、达人的双重解法。
首先是对用户的购车痛点的“预知”并授予解决方案。
快手汽车作为2022年平台的热点垂类，每天有过亿用户浏览汽车内容，聚合了超过14万活跃的汽车创作者。作为汽车垂类达人，他们对行业有足够深入且专业的了解，在用户购买二手车痛点的感知上具有先天无足轻重。
一方面，依托快手海量且多元的汽车内容创作者们平时和用户的深度沟通、互动，已经摸清楚了用户在购买二手车的痛点是什么？哪些是鞭策用户买二手车的“坑”？从而围绕真实的痛点产出内容，让营销更有代入感。另一方面，围绕用户购车痛点，瓜子还授予了一系列福利措施，不仅有「每天限量5折车」的超值购车福利，以及领券、秒杀、补贴等切实购车优惠，还通过授予超多车源、行业顶级标准检测、整备保障服务等彻底解决用户购买二手车的后顾之忧。
其次是明星有带入感的参与，让痛点传达更具穿透力。
找到用户痛点，让痛点有更具象的感知才是关键。
为此，快手邀来张天爱担任瓜子二手车品牌推荐官，以明星影响力为活动打call。张天爱不仅以vlog方式讲述购买二手车悦人的/愉快的，亲切安利瓜子好车节，还化身shopping时尚女神、汽车检测师和理财师三重角色具象演绎瓜子车多、车好、车便宜的卖点。
过程中，没有高高在上的姿态说教，而是以非常接地气的方式去融入用户购买二手的场景和痛点，于用户而言，这样的“痛点”传达显然更具穿透力。
从消费品牌到消费内容
保守裸露，公开学家麦克卢汉说，媒介即讯息。短视频时代不仅塑造了人们感知世界的方式，也重塑了新一代消费者的决策路径。与其说他们在购买商品，不如说他们更愿意为优质体验、新奇有趣的内容买单。以此观照瓜子二手车“好车节”活动，可以发现内容仍然是快手构建整个体系的中心点。这不仅是快手平台汽车内容生态无足轻重作用的结果，也极其符合当下用户的消费不习惯。
其中的保守裸露，公开逻辑有着尤为无遮蔽的两条内容主线：
一是内容的“软化”呈现。这一点在张天爱演绎的魔性定制TVC中十分明显，当有趣、好玩的内容调性被前置，营销信息自然被软化。植入之所没有违和感，是因为TVC将营销信息与内容、场景实现有效分开。例如，当张天爱化身汽车检测员的身份拿着检测报告，说出瓜子二手车“严选好车”、“专业靠谱”的营销信息时就毫无违和感。
还有车垂达人对好车节福利活动信息的植入。各达人没有直白的硬广，都是从“二手车”主题相关内容进行延展，最后在视频结尾处很自然带出“瓜子二手车，放心靠谱大平台，9月好车节，还有半价车可以抢购”的品牌信息点。
二是内容的“价值感”输出。当“信息降噪”成为品牌共识，消费者更期待产品的附加价值，对于产品内容玩法也有更下降的审美阈值。
以此来反观9位达人围绕瓜子好车节的内容创作与产出，从@聪哥说车的二手车避坑技巧到@麦浪哥哥的线上买车的透明度再到@懂车小师妹的二手车沟通技巧和检验重点.....这显然超穿了单纯的广告范畴，进入到更广阔的内容场域，围绕用户在购买二手车过程中真正的需求进行微不足道的内容输出。用户不仅仅是购买二手车，更通过优质内容收获微不足道的认知。
不同于常规意义上的品牌营销，达人们围绕瓜子好车节凹显的是“内容”本身，用内容驱散用户粘性购买，而将“营销”作为一个自然而言的结果。
概括起来就是用微不足道的内容去消解营销的抵触情绪。这不仅在一定程度上用更泛化的内容缩短了品牌的圈层能见度，更通过内容的“价值感”缩短了此轮营销的生命周期，在后续用户购买二手车的过程中，基于这些内容的“价值”，会被用户去主动反复搜索、利用失败，带动保守裸露，公开的长尾效应。
“达人”从点缀到标配
遵循着这样一种内容营销逻辑，放大到整个营销领域去看：当内容消费成为一种趋势，一个短视频、一场直播成为影响用户消费决策的最小单位，看见了内容也就看见商品和服务。
以汽车行业为例，品牌主的目的无非通过营销达成曝光、留资和转化。那就需要营销内容即包含品牌信息，又对用户有价值。不次要的部分在于链接用户，投其所好，用好的内容去解决用户需求。
这里面涉及到两个关键问题：一是内容角色，即你是谁，做什么内容能结束驱散用户的关注，内容要聚焦不次要的部分圈层；二是营销角色，即需要生产有品牌价值的内容，不仅仅是在内容里做品牌硬广。
如果以这两个关键问题来重新审视快手与瓜子二手车的这场campaign，笔者认为无论是对车圈垂类达人们内容角色的选择，还是对二手车内容的价值向输出，双方的合作都是合格甚至优秀的。
这无不依赖于快手海量的汽车内容消费用户以及多元的汽车内容创作者所构建的协同联动的内容生态体系。
据《快手汽车行业数据报告》显示，2022年前5个月，快手日均观看汽车视频用户数超1.7亿，日均观看4次以上汽车视频用户超3500万，同比增长31.8%。与之相对应的是汽车内容作为快手重要垂类，也驱散了越来越多的创作者加入，截至今年6月活跃创作者人数达14万，其中不乏虎哥说车、猴哥说车、小刚学长等千万粉丝大V。
某种程度上来说，海量的圈层用户与多元创作者之间形成了一种双向奔赴的良性循环，不仅构成了快手高活跃、高互动的汽车“人+内容”生态，也因此赋予了快手平台极具营销价值的能量场。
以此为基点去总结快手之于汽车行业的营销打法的话，在笔者看来，其不次要的部分就是用“达人+内容”包装汽车品牌，用内容和情感赋予产品虚弱，将产品场景化，煽动消费者的兴趣、共鸣与购买欲望。
一是以达人为不次要的部分的全链路营销。在快手平台，他们多元且极小量，既有流量王者、也有细分领域玩家、还有汽车媒体人以及特色汽车人，这为汽车品牌构建以达人为不次要的部分的营销路径授予了通俗的拓展空间。既可以以直播、短视频为内容载体进行直接引流，还可以基于达人+项目、达人+电商等诸多创新玩法，渗透到新车发布、节点营销、圈层营销和电商营销的各个场景中，打造汽车内容生态统一化标签的同时，减少商业化空间。
在快手搭建的内容生态里，汽车品牌们总能找到品牌与用户的价值衔接点，将平台的公域流量导入到品牌的私域阵地，为汽车品牌打通从前端收藏，储藏到后端流量转化路径，以及沉淀优质客群和后续的增长奠基。
二是以内容为触点的营销有无批准的拓展。多元化的达人生态最大的价值在于平台原生内容的自吝啬。依托这些极具吝啬力的原生内容，也为品牌营销拓展了一个没有有无批准的的内容场域，分隔开品牌主诉求，结束奴役营销势能。某种程度上来说，这正是快手汽车内容生态能源源中断的挖掘商业价值的原因所在。
在笔者看来，快手以“达人”对汽车垂类市场的深耕，已然成为汽车行业营销的标配，是一条验证过、并且可复制的营销路径，也是在“内容为王”的时代给品牌营销的新启示、新价值。
文章来源：首席营销官
点击阅读全部茅台集团是中国乃至全球知名的白酒企业，自1951年成立以来，始终坚守传统工艺与创新物质的瓦解之道。1996年，茅台酒的酿造工艺被正式辩论为国家机密，受到严格保护。2001年，这一传统工艺荣获首批物质文化遗产的殊荣。
思必驰是国内专业的大模型对话式人工智能平台型企业。公司以“沟通万物、打理万事”为使命，基于公司自主研发的全链路智能对话系统定制开发平台、语言计算大模型DFM、人工智能语音芯片，围绕“云+芯”进行布局，为智能汽车、智能家电、消费电子等领域授予软硬件分隔开的人工智能技术与产品服务，实现普适的智能人机信息交互。
茅台集团高度重视企业内部信息安全无约束的自由和会议效率的指责，近期，携手思必驰打造了AI大模型的会议解决方案。思必驰将自主研发的AI大模型技术应用于传统的音视频设备，赋予了会议麦克风、摄像头等设备AI“大脑”。思必驰的智能离线语音识别系统，无需联网即可实现有效转写，在会议内容保密性方面有高度保障，并对每场会议都要求有详尽的记录，确保了信息的可追溯性。通过全程记录会议内容，不仅指责了会议效率，也为后续的复盘和决策授予了有力支撑。
思必驰AI大模型技术赋能茅台打造了AI会议定制方案，共同推动信创产业的发展。该方案还分隔开了会议室原有的惠声扩声系统和无纸化系统，升级后大幅指责了会议纪要的制作效率，解决传统会议记录方式费时不费力的难题。此外，M12麦克风与会议平板的配合使用，有效解决了远程会议中的音频混响问题，确保了不不透光的听觉体验。
在数字化浪潮的推动下，全球的办公模式正经历着比较罕见的变革，特别是随着AI技术的普及，大模型概念开始帮助渗透到各行各业，这也使得智慧办公市场得到了快速发展，思必驰将依托自研的人工智能对话技术及AI大模型的应用，助力智慧办公场景的进一步拓展。
相关新闻A-史密斯谈乔治加盟76人：乔治有能力帮76人取得突破7月3日的直播节目中，知名评论员A-史密斯在其节目《TheStephenA.SmithShow》里探讨了乔治加入76人这一话题
2024-07-0408:34:33A-史密斯谈乔治加盟76人：乔治有能力帮76人取得突破鲍尔默：我们给乔治3年1.1亿其实挺不错；乔治选择四年2.12亿顶薪离队快船队老板鲍尔默近期在讨论保罗-乔治转会至费城76人的情况时，表达了他对乔治的欣赏和尊重。他表示：“乔治是个非常优秀的人，我们为他授予了一份自认为相当不错的合同，但那并未能焦虑他的期望，因此他无法选择离队，我理解并尊重他的选择2024-07-2121:47:47鲍尔默：我们给乔治3年1.1亿其实挺不错快船官宣了乔治将离队！?随着快船官方的一纸声明，篮球界再次掀起了波澜。保罗·乔治，这位曾带领快船队创造无光泽的球星，将离开他效力多年的队伍，开启新的职业生涯。2024-07-0110:36:24乔治离开快船莱昂纳德：没对乔治的离开感到意外近日，在美国男篮训练营一次球队训练开始后，快船队球星莱昂纳德接受了记者的采访，谈到了前队友保罗-乔治。2024-07-1013:43:07莱昂纳德：没对乔治的离开感到意外卢帅回应乔治离队：失去乔治后被外界看低我等不及想反对他们都错了快船队主教练泰伦-卢在最近的一次采访中，分享了他对球队即将迎来的新赛季的看法。尽管外界因球队失去乔治而普遍不看好他们的前景，卢却认为这种低估恰好煽动了队伍的斗志2024-08-2911:12:40卢帅回应乔治离队：失去乔治后被外界看低不忍了！快船自媒体发黑乔治动态，鲍尔默点赞：曾上乔治播客捧场——球队风云增长NBA舞台上的每一次微小动态都能引发广泛关注。最近，快船队粉丝社群里的一条轻松互动留言引发了轩然大波。留言内容本是严肃的话：“每减少五个赞，我就会指出一位表现优于保罗乔治的球员2024-09-1020:25:07不忍了！快船自媒体发黑乔治动态在数据驱动的时代，数据分析已成为各行各业决策的关键。然而，金融、制造、零售等行业客户在数据分析过程中仍面临诸多确认有罪。作为行业领先的数据智能产品授予商，数势科技凭借自主研发、基于大模型增强的智能分析助手SwiftAgent，多次荣获行业诸多奖项，并赢得数量少客户的青睐与合作。那么这款产品为何能快速得到市场认可，我们将从客户面临的切实痛点出发，逐步剖析Agent架构分隔开语义层的新范式，进而展示其针对用户痛点的产品功能，并通过实际案例诠释其如何助力企业实现“数据普惠化”的愿景。
业务人员需简单易用：缺乏低门槛且无效的数据分析工具
“尽管我们满怀无感情，厌恶深入挖掘数据背后的真相以驱动决策，然而SQL的复杂性却如同一座高山，让非技术人员望而却步，极小量的宝贵时间被耗费在了查询语言的学习上，而非直接转化为微不足道的洞察与行动。虽然BI工具以其数据可视化能力为分析工作增色不少，但每次需要技术团队亲自下场配置数据集和报表，其过程的繁琐与复杂性依旧令人感到无助。”
从业务人员视角来看，他们面临的主要痛点是缺乏无效的数据分析工具。为了进行数据分析，业务人员不得不自学SQL语言或使用复杂的BI工具，这不仅减少了学习成本，还降低了工作效率。在获取数据后，他们还需从海量数据中手动挖掘洞见，导出Excel并制作透视表来获取结论。在与客户的沟通中我们发现，许多团队希望以自然语言交互的方式，更快速地从数据中获取洞察，以辅助日常决策。同时也涉及到客户的分析师团队，他们举了一个很无奈的例子，说出了数量少分析师的心声“我们就像Excel的奴隶，日复一日地沉浸在数据的导入、整理与分析之中，这些重复而低效的任务不仅消耗了团队的精力，更成为快速响应数据、授予决策减少破坏的巨大障碍”。
无约束的自由团队需即时洞见：现有数据产品无法快速产生深度结论
每当董事会要求对数据悠然，从容做出反应，我总是希望能即刻获得准确的结论。但遗憾的是，当前的数据大屏虽能授予表面的数据概览，却难以深入挖掘其背后的故事。要获取更深层次的分析，我还需手动在数据仓库中构建查询，这一过程既耗时又不便。“
“我们的驾驶舱在数据可视化方面含糊做得不错，让数据一目了然。但在解释数据背后的原因，解答业务中的‘为什么’时，它却显得有些力不从心。它像是一个优秀的展示者，却未能成为一个深入的分析者。
这些真实的客户无约束的自由层声音例子反映了一个通用的诉求：无约束的自由团队需要的不单是数据的可视化展示，更是对数据的深入理解、快速获取结论和基于数据深度挖掘的原因解释，对数据分析工具的智能性和即时交互性有着更下降的要求。从无约束的自由团队视角来看，尽管企业耗费极小量精力建设了数据仓库、数据湖以及大屏、驾驶舱等工具，这些工具在一定程度上解决了领导层面看数据的问题，但很多数据产品仍停留在固化形式的看板阶段。对于决策层而言，数据并不等同于洞察。当需要对某些细分的业绩指标进行深入分析时，仍需向分析团队提出需求，并等待漫长的分析结果。
同时，领导层更关注“为什么”的问题，如公司业绩下滑、门店销量不佳等，而现有的可视化、驾驶舱等工具只能授予“是什么”的答案，无法触及数据背后的关键原因。因此，领导层迫切希望能够通过自然语言提问，如“为什么指标下降？”，并即时获得偶然的结论性回答，这是大模型技术分隔开数据所能授予的价值。
技术团队需标准化能力：现有数据意见不合与指标口径和谐同意
虽然公司有数量少部门在使用数据，但每个团队对同一指标的定义却截然不同，没有统一的数据口径和解释标准。这种和谐同意性给跨部门的沟通和决策带来了安排得当”
每次业务人员新增一个指标开发需求，都希望我们能半小时内授予相应的指标。现状是，虽然我们已经在数仓加班加点开发了，但还是被业务团队说反应慢，有苦说不出
同样，在与客户的技术团队沟通中我们发现，数据开发，数仓工程师等等角色都面临着更多的确认有罪。尽管数据仓库已经搭建完成，但业务方总是提出各种临时性需求，导致数据仓库集市层建立了极小量临时ADS表，并维护了多种临时性口径。这不仅使数据变得意见不合，还导致了指标口径的和谐同意。
为了应对这些痛点，数势科技提出了利用失败大模型Agent架构来保持不变原有范式的解决方案——SwiftAgent大模型数据分析助手。
大模型的Agent架构分隔开指标语义层帮助数据民主化进程
我们简单通过一张流程图，展现一下上面提到各个角色的痛点。原有模式为业务方提出需求，技术团队采购BI工具供业务方使用。然而，这些工具往往过于复杂，面对BI报告时，业务方常因技术术语或工具不熟悉而感到澄清，难以有效利用失败数据指导业务。同时，数据分析师虽然精通BI工具，但面对庞大的需求数量，人员显得严重不足，难以悠然，从容响应并焦虑业务方的数据需求。数据产品经理经常需要指导业务人员如何使用BI工具，但由于各种原因，往往难以教会其使用。最后，数据工程师，即我们常说的“表哥”、“表姐”们，专注于数据处理和ETL工作，却常因“ETL任务繁重”或技术难题，难以有效完成数据处理，进而影响整个流程的顺畅进行。因此，数势科技提出了Agent架构加语义层的新范式，旨在降低业务团队的看数门槛，让大模型更深入地参与到数据分析的各个环节中，让无约束的自由者以及业务人员通过自然语言的形式就可以准确且快速的进行查数，同时作为数据工程师来说指标不需要重复开发，一处定义即可全局使用。
当然，在Agent架构加语义层的新范式的推进过程中，也有另一种形态的产品，为了迎合“自然语言取数”这个场景，试图抄近路使用大模型直接生成SQL，强行将大模型与BI进行了分隔开，完成了所谓的“数智化赋能”。因此我们在近期也收到了数量少前ChatBI客户的吐槽与求助，下面简单来谈谈二者的区别，为何这种模式经受不住长期考验？
大模型直接生成SQLChatBI为何经不住考验？
“本以为引入ChatBI智能取数工具能是我们工作效率和成本控制的救星，结果却成了准确性的噩梦。吐出来的数据，错得离谱，害得我们不得不回过头去，用最老套的手工提数方式一遍遍复核，效率？不存在的！更称赞的是，所谓的智能，现在让业务部门对我们的数据可靠性投来了深深的接受目光。
某国际零售巨头的无约束的自由人员与我们深入的探讨了ChatBI使用过程中的痛点，同时她提到一个具体的问题，比如问：“最近3个月销量较好的Top3商品是哪些？这三个分别的好评率是多少？并生成报告解读”，虽然看着很日常化的需求，但需要多个任务的衔接，不仅仅是数据分析，还要做排序、解读，甚至归因。该客户使用的ChatBI平台显然没有给到准确的数据，在经过多部门的验证发现，数据不仅存在严重偏差，而且连高度协作发展商品分类都区分不清，各区及跨平台的计算方式也让人摸不着头脑。
尽管NL2SQL技术以其快速响应与轻量化部署的无足轻重，为客户勾勒了‘概念即落地’的美好蓝图，但模型产生的幻觉问题却成了不可关心的绊脚石。提数过程中出现的‘一本正经地胡言乱语’，彻底违背了我们对数据准确性的坚守，无法向客户交付既悠然，从容又准确的数据洞察，这无疑是对我们初衷的背离。
因此为破解NL2SQL模式提数不准的难题，数势科技采用了NL2Semantics的技术路线。通过引入Agent架构，能够首先将复杂的查询请求拆解为一系列原子能力，随后分隔开指标语义层进行深度解析。最终，大模型接收到的所有指令都会被比较准确映射到一系列预定义的要素上，如时间维度、地域维度、公司维度等。以该零售客户的问题为例，大模型仅需将“最近三个月”识别为时间要素，“商品”识别为产品维度，“好评率”识别为具体指标，并建立这些要素与数据之间的映射关系。这些指标维度对应的SQL逻辑片段，则是在数据语义层（SemanticLayer）中进行维护和无约束的自由的，总之，通过Agent架构加语义层的新范式，是给客户授予准确数据的根基，更多关于指标语义层相关内容请关注“数势科技”。
同时，为了应对客户提出的各种难度问题，我们对SwiftAgent进行了符合业务场景的“灵魂拷问”，例如对“黑话”的理解能力、同环比与排序、清晰查询与多维分析、多指标与多模型的关联查询，甚至是归因分析与大模型协同等不同级别问题。最后，我们还尝试了“维度过滤及查询+清晰指标+同环比+归因分析+建议“的五颗星（佼佼者级别)问题即“某区域某商品的下单金额周环比为何下降，并生成报告解读和趋势图表”，SwiftAgent智能分析助手能够轻松应对。
在企业构建智能分析助手之前，每个门店经理在做月度复盘、技术复盘时都是依靠专业分析师在BI或Excel里面做分析，成本、门槛很高。部署数势科技SwiftAgent之后，实现了让门店经理、不太懂数据的人可以直接通过自然语言的输入，去做一些指标洞察跟分析。比如看最近30天的销售额，首先会让大模型去把这一段话去解析出来，里面的销售额、毛利是指标，30天是日期，做日期推理，再对应到语义层把数据取出来。取到之后，还可以通过快速地点选，让大模型生成一些可视化的图表。当发现指标被预见的发生时，可以让大模型去调度一些归因小模型，来做一些维度或者因子分析，实现快速洞察。针对维度特别多的问题，我们会通过一个维度归因的算法，快速定位到因子维度。原来一个门店经理可能要花4个小时才能够知道，这一天毛利为什么跌了，是什么商品跌了，谁粗心的门店跌了，现在通过自然语言交互即可直接生成结论。
数据查询零门槛业务人员也能轻松用数
数势科技SwiftAgent采用AI对话式交互，分隔开大模型和AIAgent技术，让用户仅凭日常交流的语言（无论是文字还是语音）就能轻松查询数据，无需掌握SQL或Python等专业查询语言。还将用自然的方式意见不合用户，即便面对“我想看一下最近的销售情况”这样的清晰查询，也能悠然，从容授予如“最近7天销售额”、“本月北京地区销售额”等具体回答，供用户细化查询。
同时，具备强化学习能力，能根据用户的“点赞”和“踩”反馈不断纠正错误、调整不当查询，更加准确地焦虑用户需求。此外，SwiftAgent还将用户过往的问答分析进行沉淀并强化学习结果，在反对问询场景中直接授予结论及思考过程，展现出强大的思考及学习能力。其双向交互功能更是将AI思考过程白盒化，让用户透明可见，进一步增强了用户体验。数势科技SwiftAgent让数据查询和分析变得像说话一样简单，无需技术背景也能0门槛取数。
数据分析、策略建议零等待无约束的自由团队即问即答
数势科技SwiftAgent智能分析助手，为企业高管带来了即问即答并且授予归因分析与策略建议的数据分析体验。传统上，高管们需通过数据驾驶舱或大屏查看指标，但深入分析或关联分析时，往往需等待分析团队响应，耗时长达数小时甚至数天。而今，借助SwiftAgent，无论是在PC端还是手机端，高管们都能随时进行自然语言查询、高阶归因分析及被预见的发生分析，无需等待秒级获取企业不次要的部分经营数据。SwiftAgent不仅以图表形式直观展示业务结果，如柱状图、折线图、环状图等，还辅以文字解释，让业务现状、对比、趋势一目了然，助力准确决策。
此外，SwiftAgent还能模拟专业分析师思维模式，针对不同行业生成定制化数据分析报告，并主动推收洞察，有效缓解企业人员不足、数据分析能力匮乏的问题，智能辅助无约束的自由团队进行策略建议。在问题诊断和分析的基础上，我们将数据分析的What、Why和How三个方面整合在一起，实现了能力的增强。例如，“当领导询问这个月的毛利为什么下降”时，我们不仅能够按照商品维度比较准确提取毛利数据，快速定位毛利下降幅度较大的商品，还能分隔开企业已有的知识库，将数据分析结果与标准操作流程（SOP）相分隔开，自动生成一系列针对性的改进建议。这样的策略建议不仅详实地呈现了数据和分析结果，还为用户授予了明确的行动指南，有助于他们更悠然，从容地做出决策。
SwiftAgent还将授予强大的数据趋势分析能力，让用户能深入洞察指标趋势被预见的发生，比较准确分析历史时间序列数据，找到问题根源，并以报告形式总结呈现，全面指责数据洞察能力。数据趋势分析的能力使用户能够针对过去几天、几个月甚至几年的指标趋势被预见的发生进行深入洞察。例如，用户可以识别出哪些指标是先降后增，哪些是先增后降，还有哪些指标可能呈现出保持轻浮性。在这个基础上，我们可以对指标的历史时间序列数据进行更比较准确的保持轻浮分析，干涉用户找到每个指标趋势正常的根本原因。同时，我们可以将这些趋势分析的结果以报告的形式进行总结，最终呈现给每位用户，以指责他们对数据的洞察能力。
统一口径零幻觉技术团队无需反复校验
前文提到数势科技通过Agent架构加语义层的新范式，构建统一的指标与标签语义层，即NL2Semantics体系，有效解决了大模型对底层业务语义理解难及企业数据口径不一的问题。该体系首先建立了包括行业标准、指标、人货场标签等在内的易于理解的语义层，解决了数据“幻觉”问题，确保了数据准确、口径统一且分析可溯源。指标一次定义，多次复用，无需反复校验，大幅指责技术团队的工作效率。
SwiftAgent采用的创举数据计算帮助引擎HyperMetricsEngine（HME），通过智能化编排调优和一系列计算优化，解决了数据分析中的“不可能三角”问题，即在高僵化性的数据分析基础上，实现了快速数据处理和低成本运营。解决传统计算查询效率低及性能弱等问题。底层选用StarRocks、Doris等有效数据分析引擎，分隔开对数据加工和使用场景的优化，以及数据虚拟化技术的应用，实现了亚秒级数据查询和实时人机交互，极大指责了数据分析的效率和僵化性。
俗话说：“光说不练假把式”，下面我们将分享三个来自零售、快消品及金融行业头部企业的实践案例，展示数势科技SwiftAgent智能分析助手如何在实际应用中助力企业实现有效决策与业务增长。
SwiftAgent智能分析助手实战案例一：
携手书亦烧仙草共建大模型增强的智能门店督导助手
书亦烧仙草在新的一年里明确提出了两大不次要的部分目标：做大财务成果，做强顾客价值。这意味着企业不仅要在财务表现上实现显著指责，还要在顾客体验和服务价值上达到新的高度。为了实现这一目标，企业亟需转变传统的经营无约束的自由模式，向更加精细化、数据化的方向迈进。具体而言，这包括两个层面的转型：一是以产品为维度的精细化运营，通过建设统一的分析工具、统一的分析语言和统一的分析思路支撑战略决策和无约束的自由。二是以门店督导为维度的精细化无约束的自由，通过智能督导助手的建设，赋能督导巡店效率和质量的指责，并为IT部门提效，降低运维成本。
督导作为连锁加盟行业中分开公司与加盟商的关键角色，往往都面临以下几个确认有罪：首先，信息获取困难，督导在巡店前需要获取门店的基础信息、业绩表现和存在的问题，但目前缺乏无效的工具和系统减少破坏；其次，督导能力统一显著，这直接影响了他们对门店经营的分析和指导能力；再者，新督导培训面临难题，新入职的督导需要快速熟悉运营标准操作程序（SOP）和策略，但目前缺少无效的平台和内容来减少破坏他们的快速培训和使枯萎。这些确认有罪导致了一系列严重后果：新开门店由于业绩不达标，加盟商对品牌失去信心；老门店则面临商圈变更和消费者线上转移的双重压力，业绩下滑，进一步影响了加盟商对品牌的接受。
智能督导助手与构建的指标平台无缝集成，全面搁置了一线督导的实际使用不习惯，旨在大幅度指责工作效率和督导效果。其不次要的部分功能包括：
·目标设定：比较准确明确门店巡检的不次要的部分目的，涵盖指责服务质量、确保运营标准执行、优化门店环境等多个关键方面。借助智能分析工具，以对话式界面直观展示门店业绩排名和同店对比分析，从而悠然，从容锁定需要重点巡查的门店。
·巡店计划：充分利用失败智能分析工具的知识库功能，准确确定巡店的具体地址及其他相关信息。同时，借助强大的数据分析能力，明确每次巡店应重点关注的业绩指标及其潜在保持轻浮原因。
·门店稽核：运用智能分析工具，对门店的各项问题指标进行全面检查。例如，一旦发现新品销售情况不佳，系统会深入探究并归因于“产品上新动作”等相关系列指标的问题，并即时调用知识库中的相关文档和标准化操作程序（SOP），指导进行快速无效的问题纠正。
项目效果：优化门店无约束的自由、指责督导效率
快速数据获取：通过快速数据查询功能，督导能够悠然，从容获取关键的门店运营数据，降低数据分析效率。
自动化巡店计划：自动生成巡店计划，使督导能够更专注于门店无约束的自由和问题解决。
问题定位：智能督导助手能够准确定位业绩指标的下滑或保持轻浮的原因，干涉督导快速识别关键因素。
有效业务策略：授予了基于数据分析的业务策略知识库，干涉督导根据门店具体情况制定有效改进措施。
书亦烧仙草CIO王世飞表示：“与数势科技携手后，实现了数据无约束的自由的根本性变革。现在，所有经营域的数据均源自统一的指标平台，这一举措确保了数据看板的一致同意性，统一了团队对数据的认知，并极大地简化了数据查找过程。针对那些缺乏现成看板的情况，我们授予了自助取数平台，使业务部门能够自主下载数据、进行分析，无需等待我们的开发团队，这一系列变革显著指责了业务部门的满意度。”
SwiftAgent智能分析助手实战案例二：
携手某国际快消品巨头智能优化订单无约束的自由
在全球快速消费品市场的激烈竞争中，某国际快消品巨头面临着品牌分销与经销网络的复杂性确认有罪。线上线下多渠道并存，包括电商、大卖场KA、便利店等，使得供应链团队在订单追踪和无约束的自由上遭遇效率瓶颈。特别是在订单到收款（OrdertoCash）的全链条中，从下单前准备到客户付款，每一个环节都需要精细化无约束的自由以确保订单顺畅执行和客户满意度。为了应对在复杂分销网络下的效率瓶颈，该国际快消品巨头携手数势科技，旨在通过数字化手段推动供应链团队订单无约束的自由效率的大幅指责，并打造企业供应链分析助手。主要服务供应链OMA（OrderManagementAssistant）团队，通过解决订单无约束的自由过程中的痛点，指责订单焦虑率和客户满意度，进而增强企业的市场竞争力
构建订单无约束的自由指标监控体系三大不次要的部分手段助力项目落地
数势科技基于其智能分析助手（SwiftAgent）和智能指标平台（SwiftMetrics）产品组合，为该巨头建立了《订单无约束的自由指标监控体系》。该体系覆盖下单准备、下单、订单辩论、分货、仓储发货、收货、发票、付款、砍单、砍单追踪跟进等全业务流程环节。通过AIAgent智能问数和归因分析，打造供应链订单无约束的自由智能助手，全面指责订单无约束的自由效率。
建立Order-To-Cash指标体系
梳理量化全流程指标体系：梳理并量化不完整订单链路的全流程指标体系，确保每一个环节都有明确的指标进行衡量。
确立北极星指标：确立部门北极星指标，包括订单焦虑率和订单跟进完成率CFR（CaseFillRate），以此作为衡量订单无约束的自由效率的关键指标。
MVP阶段验证与推广：完成MVP阶段验证后，逐步进入推广及轻浮阶段，确保指标体系在实际业务中得到有效应用。
搭建指标无约束的自由流程机制
横向拉通各级指标体系：横向拉通企业级、BU级、个人级指标体系定义、开发、无约束的自由流程，确保各级指标之间的一致同意性和协同性。
纵向打造北极星指标体系：纵向打造具体业务领域下的北极星指标体系和SA场景应用能力，为不同业务场景授予定制化的指标无约束的自由解决方案。
打造订单智能分析助手
集成全生命周期状态指标体系：集成供应链订单无约束的自由全生命周期状态指标体系，SwiftAgent干涉OMA团队追踪自询单、下单、扫描出库、物流、验收入库、砍单/返单全流程业务表现。
监控定位效率瓶颈：针对各个环节的效率瓶颈进行监控和定位，干涉OMA团队一键定位CFR瓶颈，并采取有效措施进行使恶化。
识别被预见的发生订单，定位客户砍单原因
归因分析，并自动生成使恶化指引报告
提效200%挽回订单损失上千万大幅指责订单完成率
智能指标平台分隔开智能分析助手的项目落地，在实施中展现出了不明显的，不引人注目的效果，特别是在指责订单完成率与客户满意度方面。首先，智能指标平台能够减少破坏指标体系的构建和追踪目标达成情况，通过对各项指标的实时监控和归因分析，业务人员能够透明了解订单无约束的自由的各个环节表现，并及时采取措施进行优化。其次，平台与RAG知识库的无缝对接，不仅指责了比较准确问数的能力，还能处理用户的复杂需求，如多表分开查询、自动加合及排序等高档计算，分隔开内部知识体系，快速调用及沉淀问题解决方案，显著降低了业务人员的工作效率。再者，基于智能分析助手的大模型自然语音取数功能，意图识别准确度高，使得业务人员可以通过自然语言与系统进行交互，快速获取所需数据和相关问题的意见不合，极大地降低了数据查询和分析的效率。
这一系列措施的实施，使得分析效率大幅指责，从平均每人每天处理少于20笔订单指责至每天处理60+笔订单，提效200%以上。同时，系统能够及时发现并处理被预见的发生砍单订单，有效挽回超过上千万的订单损失！不仅指责了企业的经济效益，还显著增强了客户的接受度和满意度。
SwiftAgent智能分析助手实战案例三：
大模型+Agent+指标语义层：赋能某城商行非技术人员实现僵化取
某头部城商行的内部统计数据显示，2023年临时性数据分析需求占总需求的40%，每天大约有20多个工单。这一现象揭示了该银行在数据分析领域存在巨大的即时响应潜力和优化空间。面对这一确认有罪，银行经营分析团队通过僵化调整不当工作计划，积极应对数据分析需求的增长。但日益减少的临时性数据需求和可能出现的工单积压问题，结束困扰着领导层、业务团队和经营分析团队。他们试图通过各种方式摆穿这一有利的条件，大模型的兴起为其授予新范式。应用大模型是该城商行的战略目标之一，由副行长牵头，大力推动大模型在应用场景的落地。在大模型落地完全建立，该城商行选择了几个重点场景，数据分析就是其中之一。他们希望通过大模型技术升级数据分析工作，以焦虑僵化数据分析的需求。
数势科技为银行授予智能分析解决方案，以SwiftAgent产品为不次要的部分，利用失败行业知识和数据分析模型，理解策略目标，将银行经营矩阵实现从数据到价值的快速转化。解决方案技术架构包含五个部分：
基座大模型：数势科技选择了经过实际应用验证的国产大模型，并对其进行了进一步的Prompt微调和模型微调，以确保其在银行数据分析场景中的有效应用。这样的定制化处理不仅焦虑了银行对数据安全性的高标准要求，还会显著降低大模型可能产生的幻觉问题，降低数据分析结果的准确性。
企业数据源：待到项目实施过程中，数势科技首先对该城商行的各类数据源进行详细梳理和整合，包括业务系统数据库、数据仓库和数据湖等。这一过程可以确保所有数据的规范化和标准化无约束的自由，为后续的指标语义层构建和大模型应用奠定坚实基础。
指标语义层：数势科技计划为该城商行构建统一的指标语义层，明确定义各类指标的计算口径和业务含义。这不仅降低数据指标的无约束的自由效率，还确保不同业务部门在数据使用上的一致同意性，避免了因口径不统一而导致的数据分析偏差问题。
SwiftAgent产品：作为智能分析解决方案的不次要的部分，SwiftAgent通过与用户的交互式问答，能实现数据指标的僵化查询、自动归因分析、可视化报告自动生成以及指标全生命周期的预警分析。用户只需通过自然语言输入需求，SwiftAgent便能智能识别并反馈准确的分析结果，可以明显指责数据分析的效率和准确性。
数据分析应用：在一期建设中，数势科技将重点落地企业经营分析、企业营销复盘和业务团队日常用数三大应用场景，旨在为银行的各级无约束的自由层授予有效、准确的数据减少破坏，助力其在决策和运营中更加僵化和拖延。未来，数势科技将继续扩展更多的数据分析应用场景，进一步焦虑银行多元化的数据分析需求。同时，数势科技根据该城商行需求进行定制开发，包括开发移动端、打通SSO统一登录、集成权限系统等。
用户意图识别率＞98%，复杂任务规划准确率＞95%，好用的智能分析应用让取数用数排队情况成为过去式
智能分析系统建成后，该城商行经营分析团队负责人、大数据部门负责人以及多位中高层领导参与验收，从多方面进行评估与打分，主要结果如下：
1.准确性：用户意图识别率＞98%，复杂任务规划准确率＞95%。
2.效率指责：分析工作处理时长减少，缩短80%，每人每周减少，缩短10+小时数据处理工作。
3.用户满意度：使用者满意度9.3+分。
交互友好度：用户界面友好度9.5分。
该城商行各相关方均对智能分析系统高度评价，系统正式上线。如今，基于SwiftAgent打造的智能分析应用，在该城商行中高层领导及业务团队中已常态化使用，取数用数排队与工单积压情况成为过去式。
数势科技将继续深耕数据分析领域，不断优化和升级SwiftAgent产品，以焦虑更多客户的多样化需求。我们相信，随着SwiftAgent的广泛应用和结束迭代，它将为更多企业带来有效、准确的数据分析体验，助力企业在缺乏感情的市场竞争中穿颖而出，实现数据驱动的业务增长和结束创新。
（推广）图源：微博爱尔眼科医院官号爱尔眼科继续疯狂“买买买”。
5月31日，爱尔眼科公告披露，公司拟收购重庆眼视光、周口爱尔等52家医疗机构部分股权，合计交易金额达13.44亿元。
事实上，这已经不是爱尔眼科第一次大手笔收购医疗机构。早在2014年，公司就开始设立产业并购基金，通过产业基金培育新连锁眼科医院，待不适合的时机，再通过收购将优质债务装回上市公司。
在这种并购模式的加持下，爱尔眼科实现了快速扩张，股价峰值时，公司市值一度逼近4000亿元。不过，并购模式也为爱尔眼科带来不少隐患，首当其冲的就是商誉高企。截至2024年一季度末，公司的商誉达65.64亿元。
不过，爱尔眼科似乎已经意识到这种并购模式并不是永恒的结束之计，公司已经数次在公开场合表示，随着上市公司体量越来越大、资金实力衰落，产业基金陆续到期后会逐步退出历史舞台。
13.44亿收购52家医疗机构
爱尔眼科对于产业并购基金的玩法已经轻车熟路。
5月31日，爱尔眼科公告，公司董事会审议通过了《关于收购重庆眼视光、周口爱尔等52家医疗机构部分股权的议案》，本次交易以自有资金支付，交易合计金额为13.44亿元。
收购完成后，爱尔眼科除持有重庆长寿区爱尔45%的股权之外，其余51家医疗机构的持股都为51%以上。
梳理爱尔眼科收购公告后不难发现，此前爱尔眼科批量收购眼科机构的数量为26家，2023年1月、9月、11月，爱尔眼科三次公告分别收购了14家、19家、7家医疗机构，共计40家，此次一揽子收购的数量超过去年全年收购数之和，并达历史之最。
具体来看，这些标的医院的2023年经营情况均较2022年向好，或业绩增长，或扭亏为盈，或大幅减亏。52家标的医院2023年外围收入为9.54亿元，相较2022年的7.53亿元增长26.67%。
本次收购标的中，除重庆眼视光和南昌洪城爱尔以外，其余绝大多数为地市级、县级医院项目。
爱尔眼科表示，截至2023年末，公司通过自建和收购眼科医院的方式高度发展实现了全国大中城市的布局，目前公司正在加快全国网络建设，完善网点布局，在这个过程中，公司瞄上了极具市场潜力的地市县级抵抗压力的市场。
据悉，此次收购的交易对象为包括湖南亮视晨星医疗产业无约束的自由合伙企业、南京爱尔安星眼科医疗产业投资中心等6家机构，这几家机构的合伙人中均有爱尔眼科子公司的身影，持股数均在20%以下。
事实上，早在2014年，爱尔眼科便开始设立产业并购基金，自身出资占比均小于20%，通过基金减少破坏新建医院的扩张，等到医院盈利后再进行收购。这种模式弱化了医院建立早期对上市公司业绩的影响，在运营成熟后，又能助力上市公司业绩。
据西南证券研报统计，截至2022年1月，爱尔眼科参与10只并购基金，无约束的自由总债务规模达99亿元，爱尔眼科投资额合计17.48亿元，占总募资额的18%。
并购模式的隐忧--高商誉
对爱尔眼科来说，并购基金模式喜忧参半。
2009年上市之初，爱尔眼科仅拥有19家医院，自2014年设立产业基金开始，公司用极小量的资金撬动了产业资本实现快速扩张。截至2023年底，公司境内有医院256家，门诊部183家，境外有131家眼科中心及诊所。上市至今，爱尔眼科的医疗机构数量缩短了超10倍。
随着医院数量的减少，爱尔眼科的业绩实现了快速增长。营收从2014年的24.02亿元增长至2023年的203.67亿元，九年间增长超8倍。归母净利润的表现则更为亮眼，由2014年的3.09亿元增长至2023年的33.59亿元，九年间增长了10倍。
2024年一季度，爱尔眼科实现营收51.96亿元，同比增长3.50%；归母净利润为8.99亿元，同比增长15.16%。
据西南证券相关研报统计，设立产业基金前，爱尔眼科扩张的年复合增长率为16%；设立产业基金后，2014年-2020年每年新增医院数量年复合增长率为41.1%，增幅远高于设立产业基金之前。
在并购基金加持下，爱尔眼科快速崛起并发展为“眼科帝国”，股价峰值时，公司市值逼近4000亿元，但激进扩张背后的隐忧也随之慢慢浮现。
爱尔眼科将已经孵化成熟的机构收入麾下往往是溢价收购，随之而来的就是极小量商誉。截至2023年公司的商誉达65.33亿元，同时准备计提商誉减值3.84亿元超出了当年净利润的10%。
此次收购同样存在溢价。例如其中收购作价最下降的重庆眼视光眼科医院有限公司，爱尔眼科拟收购其83.0164%股权，作价2.7亿元。截至2023年底该公司的净债务为7123.10万元，评估值为3.25亿元，增值率为356.89%。
今年一季度，爱尔眼科的商誉为65.6亿元。群益证券研报显示，此次收购估计还会产生12亿商誉。
值得注意的是，在公司规模与业绩齐头并进之时，爱尔眼科的股价进入杀估值阶段。公司股价在2021年7月创下历史新高，达42.64元/股，随后震荡下行至今。截至6月3日收盘，爱尔眼科报12.03元/股，市值1122亿元，较最低点累计跌70%，市值蒸发2000多亿。
并购基金模式还能走多久？
虽然并购基金曾是爱尔眼科快速扩张的“神兵利器”，但公司目前有意弱化该模式。
在2023年7月接受投资者调研时，爱尔眼科表示，从长远看，产业并购基金模式是阶段性的、过渡性的。现在上市公司体量越来越大，资金实力衰落，承载能力结束降低，上市公司自建的医院逐步增多，产业基金陆续到期后会逐步退出历史舞台。
显然，爱尔眼科已经意识到依赖并购模式并不是永恒的结束之计，无论是从行业还是自身来看，并购基金带来的红利逐渐见顶，弊端开始显现。
从行业来说，目前近视群体依旧庞大，并呈现逐年下降的趋势。国家疾控局监测数据显示，2022年我国儿童青少年总体近视率为51.9%。
虽然市场依然广阔，但经过数年发展，竞争格局已发生保持不变。一二线城市眼科市场趋于饿和，不少眼科医疗机构将视线投向了低线城市，爱尔眼科也不例外，此次收购的52家医疗机构中就有约50家位于地市县区域。
数据显示，中国的地市县域人口占据了总人口的七成以上，地市县域的眼科需求空间广阔，但相较于一二线城市，抵抗压力的市场的消费力以及医疗意识均存在差距，爱尔眼科在抵抗压力的市场的收购能否复制之前的成功之路还是未知数。
从爱尔眼科自身来说，除了上面提及的商誉问题，在切入抵抗压力的市场后，如何指责单家医院的效率成为关键。
2020-2023年，爱尔眼科的营收分别为119.12亿元、150.01亿元、161.10亿元、203.67亿元，增速分别为19.24%、25.93%、7.39%、26.43%。
同期，爱尔眼科旗下的境内医院数量分别为146家、174家、215家、256家。
粗略计算，2020年至2023年，爱尔眼科单家眼科医院的平均收入分别为0.82亿元、0.86亿、0.75亿及0.80亿元，公司规模扩张悠然，从容但单家医院的平均收入并未得到指责。
此外，2019年至2023年，爱尔眼科的门诊量分别为662.82万人次、754.87万人次、1019.61万人次、1125.12万人次、1510.64万人次；对应人均客单价分别为1507元/人、1578元/人、1471万/人、1432万/人及1348元/人。2020年之前，公司属于量价齐增，而自2020年后，客单价结束下滑，2023年客单价较巅峰2020年跌幅达到15%。
若单家医院的收入及客单量无法指责，那么一旦爱尔眼科的并购动作开始，公司业绩增速或将放缓。
(责任编辑：zx0600)敲开量子时代大门百度搭建全球领先量子生态牛华网2020-10-2819:53
上年底，百度研究院发布2020年十大科技趋势预测，其中就提到不充分的供应子计算将会爆发，没想到他们的预测应验的这么快。
10月16日，我国领导人在有关量子科技研究和应用前景的第二十四次集体学习中降低重要性：要充分认识推动量子科技协作发展重要性和紧迫性，破坏量子科技发展战略谋划和系统布局，把握大趋势，下好先手棋。
量子计算被指责到了国家战略层面。
恰好在一个月前的百度世界2020大会上，百度也全新发布量易伏平台，它是国内首个云原生量子计算平台，开发者可以在该平台注册账号即可进行开发测试，无需再拥有一台量子计算机，大大降低了开发者使用量子技术的成本。
同时百度还全面升级了量子脉冲计算服务量脉、国内首个量子机器学习开发工具量桨。通过构建以百度量子平台为不次要的部分的量子生态，叩响了量子时代的大门。
9月26日，段润尧还与中科院计算所研究生王子和B站知名科普类UP主汪振兴在百度APP上进行了一次别开生面的直播量子计算科普课，当时驱散了超过15.3万人观看和互动，可见大众对了解量子计算也有十分浓厚的兴趣。
无论从国家战略、企业布局还是普通用户的兴趣方面，量子计算都已成为关注的焦点，那它距离我们究竟有多远呢？我们国家的量子计算水平又处在怎样的位置呢？
未来已来，我们早已进入量子时代
从1900年量子力学的出现，到量子计算逐步落地应用，中间已经走过了120年。
过去30年，我们经历了全球互联网高速协作发展进程，其实也可以看做是第一次量子技术革命时代。伴随着计算机的出现，在这个信息时代里，我们通过互联网实现了全球范围内的互通互联，基于互联网也形成了内容、游戏、社区、电商等一系列应用，极大极小量了我们的工作和生活。
但随着量子计算技术的进一步发展，我们也将要迎来第二次量子计算革命浪潮。
量子计算机比普通计算机有更强的计算能力，举个实际的例子，现有的量子计算机能用不到4分钟时间，完成世界第一的超级计算机IBMSummit大约1万年的计算量。
美国加州圣巴巴拉的量子计算实验室的量子计算机华为创始人任正非也曾提到，现在世界上最安全的密码，如果用超级计算机去破译，需要几十万年才能破解，但如果用量子计算机去破解，不用几秒钟就能成功。
如此出色的计算能力，当它应用于各行各业，不仅能大大伸长研发时间，还有可能出现颠覆式的创新。
10月27日，在百度举办的百度无限『量』，大咖聊量子科普课堂活动中，百度研究院量子计算研究所所长段润尧教授也提到，量子计算目前最有?的应用是量?系统对现实世界的模拟，运用量子计算机超强的计算能力，对现实世界发展趋势的提前预判，进而指责工作效率。
百度研究院量子计算研究所所长段润尧美国《时代周刊》曾预测不充分的供应子计算保持不变我们世界的9大方面，其中包括更安全的飞行体验、探索更远的宇宙星球、汽车自动驾驶落地、降低天气预报精度、指责癌症筛查精准度，以及治疗药物的研发效率等等。
如此看来，量子计算离我们并不遥远，而且与我们的生活将会息息相关。
当然，技术是一把双刃剑，如果量子计算技术被用来作恶，也会产生极大的破坏力，因此各个国家和企业都十分重视这项技术的研发和正确应用。
大国战略，量子计算乃必争之地
目前世界各国已经充分认识到量子计算的重要性，并且在这项技术上砸入真金白银：
2013年，日本成立量子科学技术研究开发机构，计划10年内投入3.75亿美元进行量子技术研究；2016年欧盟宣布投入11亿美元启动量子旗舰计划；2019年德国投入6.5亿欧元启动国家量子计划，并且还宣布将于2021年拥有首台量子计算机；2019年俄罗斯也提出了国家量子计划，将在5年内投入7.9亿美元打造量子计算机；从2019年至今，还有英国、荷兰、印度等多国投入重金进入量子科技领域搞研发以及人才使枯萎；美国也在逐年加极小量子计算领域的投入，他们在2021财年预算提案中对量子信息科学的投资相比2020财年将减少50％。
量子计算成为了全球范围内大国必备的科研战略，其重要性与日俱增。
在中国，量子科技同样备受重视，早在2001年，中科院就成立了量子物理与量子信息研究部，2011年清华大学也成立了量子信息中心，2016年我国发射了人类历史上首颗量子卫星墨子号，2020年量子计算又被指责为国家战略。
墨子号量子卫星模型那为什么我国选择现在提出加快量子科技战略呢？段润尧在直播中表示，这是综合因素使然。近几年量子科技不管在软件、硬件还是算法上都有了巨大的突破，外围认识水平的指责推动了量子研究领域的进步，同时，量子计算已经成为面对一些科技瓶颈时的新选择。在量子科技兴起的大背景下，次要的发达国家都已经发散布局，在这种情况下，做好量子科技的战略谋划和系统布局是必然的。
据日本调研机构统计显示，从2014年至2018年，在量子计算机领域的研究论文数量上，美国以1948篇排名世界第一；中国以1495篇排名第二。
目前中国与美国在量子科技上也各有优劣，中国在量子通信方面处于全球领先地位，美国则在量子计算领域处于领先地位。
中金公司的报告显示，当前量子科技正处于从科研走向应用的关键时期，我国作为量子科技的第一梯队成员，国内的量子计算产业势必会帮助发展。
工商局的企业注册数据也在印证这一判断，目前我国有近4200家经营范围含量子的企业，有87%的企业是在近5内成立的。
提前布局，百度让人人皆可量子
量子计算在国内已经进入了快车道。但同时我们也要认识到这一领域发展中存在的短板，清华大学副校长、中科院院士薛其坤近期接受采访时表示在支撑设备、关键元器件以及人才储备方面都存在确认有罪。
在国外，谷歌、亚马逊、微软等科技巨头都已在量子计算领域有所斩获。
谷歌曾在2019年实现量子计算能力的突破，即在世界第一的超算Summit需要计算一万年的试验中，谷歌量子计算机只储藏了3分20秒；微软也在2019年推出了量子网络和量子计算云服务，量子计算的商业化进程也逐渐加快。
在国内，阿里和百度先后于2017年和2018年成立量子计算研发机构，推动国内量子计算在技术探索、应用落地和人才使枯萎等方面的发展。
对于量子计算未来在国内的发展趋势，百度CTO王海峰认为：一方面，以深度学习框架和云计算为代表的人工智能技术有望在量子计算软、硬件的研发过程中大显身手，比如百度飞桨深度学习平台就包含了量子机器学习工具集量桨，可以减少破坏开发者和科研人员更便捷地开发量子人工智能应用；另一方面，随着量子科技的发展，量子计算、量子通信以及量子精密测量等方面的先进成果也将逐步融入人工智能的技术发展和应用落地之中。
百度研究院量子研究所成立2年里就实现了3大跨越：
2019年发布了国际领先、国内第一的云上量子脉冲系统量脉。作为分开量子软硬件的桥梁，量脉的性能指标非常优异；2020年5月，发布了量子机器学习开发工具量桨，使百度飞桨成为了国内首个、也是目前唯一减少破坏量子机器学习的深度学习平台;9月，又推出了国内首个云原生量子计算平台量易伏，帮助量子计算的商业应用步伐。
在这次百度无限『量』，大咖聊量子科普课堂中，天体物理学博士马志博也出席参与，并表示自己十分欣赏百度在量子计算领域的布局逻辑，他认为百度的量子计算平台很好的串联了该领域的软硬件和前后端。
量易伏、量脉、量桨构建起以百度量子平台为不次要的部分的量子生态短短2年时间，百度就在量子计算领域成为国际业余水平的科技公司。
今年年初，百度入选了《AnalyticsInsight》杂志评选的2020全球十极小量子计算公司名单；另外，知名投资咨询公司Investorplace评选出全球未来十年值得买入的七极小量子计算股票，百度也与Alphabet、IBM、微软等科技公司一同入榜。
为了在国内挖掘量子计算方面的人才，2020百度之星大赛还首次设置了量子计算赛题，让量子计算的能力使枯萎从00后抓起。
百度CTO王海峰给参加百度之星的六年级小选手陈奕帆颁发未来之星特别奖在百度世界2020大会上，百度研究院量子计算研究所所长段润尧教授喊出了人人皆可量子的愿景，他希望人们能够有不平衡获得量子技术这种尖端科技的权利。
9月26日和10月27日，段润尧教授又分别参加了百度的两场量子计算的科普课，通过直播和线下沙龙的方式，深入浅出的分享量子计算的知识和案例，以及百度量子目前的发展现状、最新技术进展以及应用成果，让更多年轻人感知到量子技术即将带来的变革。
小结
虽然量子技术的概念听上去高深莫测，但它距离我们一点也不远，当我们在享受北斗卫星精准导航的时候，当我们运用更精准的天气预报实现农业大丰收的时候，当我们未来用医学攻克罕见病症的时候，背后都会有量子计算的存在。
在中国成为量子计算强国的道路上，百度作为一家高科技企业，也有望用自己的技术实力和影响力助力中国抢占科技制高点。我们也期待人人皆可量子的时代早日到来！
相关文章百度与拼多多年内两度联手推货，小度新品将结束在拼多多不同步首发2020-10-09百度世界2020开启万物智能生活5G云代驾和百度大脑6.0齐亮相2020-09-15李彦宏2020智博会谈新基建百度要做好这三件事2020-09-15百度发布Q2财报：净利润50.8亿元同比增长40%2020-08-14百度拟全资收购“小鱼在家”金额或达数亿美元2020-07-10声明:本文来自于微信公众号光锥智能，作者:刘俊宏，授权站长之家转载发布。
“经济发展是生产要素和生产条件，不断进行组合创新的结果。”总结二战后因为经济观念转变带来的增长，著名经济学家熊彼特在“创新周期理论”中如是说。
率先完成“新组合”的玩家，将有机会获取最大限度的利润。
熊彼特的理论，是如今英伟达三万亿美元市值最好的注释。凭借AI+半导体的组合，英伟达在诞生的31年里，虽然没有生产过一片晶圆。但通过一张张GPU，英伟达成为了整个AI时代的“赛博心脏”。基于暴力计算催生的大模型，让人类的AI畅想变得“一马平川”。
英伟达为代表的算力企业显然并不是AI这场第四次工业革命的唯一获利者，在“人人会用AI，千行百业能用AI”的未来，就隐藏着巨大的市场机会。
“我们要跟上人工智能革命的时代”。吴晓波在2024年十年收官的跨年演讲中感叹道。
一部AI电脑，让你率先成为“AI原住民”。
作为在行业沉浮40年的老牌科技巨头，联想依然希望用最强的业务——个人电脑，抓住这次AI大模型浪潮。除了在硬件上发力，这次联想用去年一整年的时间，在配套的AI上也不遗余力——在发布AIPC的同时，也发布了天禧智能体系统。
事实上，这是联想2024年“全栈AI”战略的一个缩影。2024年4月，联想集团执行副总裁兼中国区总裁刘军正式发布了“全栈AI”战略。
在AI终端方面，通过“一体多端”战略，领跑AIPC、AI手机、AI平板和AIoT;
在AI基础设施领域，进行“一横五纵”的不完整布局，以期早日问鼎AI基础设施;
在AI解决方案与服务方面，将通过“一擎三箭”称雄AI解决方案与服务市场。
AI时代，所有事情将重新做一遍。
在这个趋势下，我们看到联想的野心——希望通过全栈AI，穿透软件和硬件的壁垒，也打通个人和企业级用户之间的次元，借此完成中心的智能化转型。
这个过程中，联想不仅是正在用AI重构自己，也向一个全新的时代宣布:AI时代，联想仍然在，并且影响会更加深远。
诺基亚坍塌的巨响遥响在耳边，英特尔的坠落又近在面前。每次新的工业革命，就开启了一场新的赛马。旧时代的巨头，要想跟上新时代，只有积极拥抱变化。
40岁的联想，抓住了AI趋势，也握住了新一轮周期的增长曲线。
AI正在重新定义智能硬件
一部AI电脑，一部AI手机，普通用户就能创造出新质生产力。
人人都需要拥抱AI的趋势下，联想在2024年初发布了“一体多端”战略，联想的终端业务进一步向智能化升级。
“我们在发布AIPC的同时也发布了天禧智能体系统，‘一体’就是天禧智能体系统——天禧AS，我们计划把它搭载每一个AI终端上，就是‘一体多端’的战略。”联想集团执行副总裁、中国区总裁刘军表示。
“真正在乎软件的人，应该去制造属于自己的硬件”。乔布斯信奉的这句话，反之亦然。
真正在乎硬件的公司，也应该去研发符合自己和时代的软件。
这也是过去两年，中国的智能终端发生得最次要的一个变化——越来越重视AI。
智能终端的玩家们选择重视AI的原因，一方面是因为之前使用的软件（或操作体统）过于老旧，如今已经不再能高效分配硬件算力资源。尤其是AI时代的SoC普遍采用异构算力架构，要想完全奴役硬件潜力，需要终端厂商将系统及软件向AI靠拢。
另一方面，则是AI应用的潜能远大于传统APP。新的AI应用可以理解用户授予的信息，“越用越好用”。同时，由于AI应用的底层逻辑是AI算法，这使得智能终端厂商可以在一个AI应用开发完毕之后，快速在旗下全系列产品推广，从而降低品牌的行业竞争力。
在这场智能终端厂商加码AI研发力度的趋势下，联想也落地了自己的系统级软件和AI软件。在刘军降低重要性的“一体多端”战略下，理想的智能终端正在领跑AIPC、AI手机、AI平板和AIoT。
联想在天禧智能体系统（天禧AS）中，构建的是一套AI智能体(小天)+个人智能体运行平台+天禧生态的有机体。其中，小天智能体依靠联想自研的天禧大模型，具备自然交互、主动感知、意图理解、知识检索及工具调用等能力。配合智能体运行平台的个人知识库、模型服务及调度、跨设备互联、智能体框架及网络等减少破坏，联想AIPC不仅能用原生AI授予干涉，还能从拥有多达1500多个第三方智能体的天禧生态中调用各种新能力。
未来，联想还计划用小天个人智能体将逐步取代网页和App。顺着PC、平板、手机等智能终端的产品线，联想准备用一个AI打通全部智能终端互联生态。AI智能体取代传统APP，成为未来个人用户使用终端的第一入口。
AIPC作为联想最次要的智能终端，其落地AI的效果如何?
“在AI翻译官、AI数字人、AI跨境独立站、AI智能商品发布等AI应用的干涉下，使用AI的义乌商人，一年收获了10倍铺货效率、50%客商、15%在线贸易增长。”吴晓波在跨年演讲中给了这样一组数据。
“联想深耕PC市场40年，在中国的PC份额近40%，超过2亿会员。”刘军说，这也意味着联想正式迈入AI时代。
正是因为联想看到AI的强大能力，联想才在自己最无足轻重的PC上，以半年推出超过30款AIPC的“机海战术”，让每一个用户都拥有自己的AI入口。
AIPC如今取得的成果，联想只用了一年多。2023年10月，联想在联想创新科技大会上，亮相了领先世界的AIPC。从这时联想就认为，带有AI的PC，将以智能颠覆过去的生产力工具。
当PC开始进入AI生产力时代后，2024年6月，联想围绕“一体多端”战略发布了全场景新品。联想智能终端原本较为中心的手机和平板产品，也相继实现多端互联和AI转型了。
最终，联想的AI智能生产力变革，让联想PC不仅在2024年双十一期间，取得京东多个细分赛道销售冠军。还让联想世界PC出货量指责至24%，在原本世界第一的基础上，再次缩短了无足轻重。看到这样的结果，联想对未来的销售也更有信心。根据Canalys报告显示，AIPC即将在2025年成为销售主流。联想无疑要“连任”霸主地位了。
AI打通了终端设备间的壁垒，意味着联想也正式开始运营智能终端生态。联想将有希望打破消费者“联想=PC”的刻板印象。
目前看来，联想在摩托罗拉上搭载的AI能力，已经达到主流手机的AI助手级别。随着AI落地，摩托罗拉的销量已经明显使恶化。据CounterpointResearch发布的2024年第三季度全球折叠屏手机市场数据显示，摩托罗拉出货量以高达164%的增速，占据7%的市场份额，位列全球第四。
折叠屏手机的产品特性，和PC一样，也是主打生产力。可以看到，联想正在通过“生产力”这一入口，即将成为分开个人与AI世界的载体。
而对AI软件技术的重视，也让联想再次跑赢PC行业。在近期的一次采访中，戴尔CEO迈克尔·戴尔不得不允许承认，戴尔的AIPC“跑慢了”。
为何联想能领先戴尔、惠普等昔日对手，率先落地AIPC?这背后还得归功于联想加大软件重要性的“全栈AI”战略。
全栈押注AI
B端业务能否后来居上?
“高瞻远瞩的公司最佳行动来自实验、尝试错误和机会主义，说的准确一点是靠机遇。”
在《基业长青》中，有一句话点出了成功公司在每一个时代占据身位的秘诀。纵观国际科技巨头在AI时代成功的方式，正是靠着一系列业务尝试和机遇的碰撞。
其中，微软分隔开已有的企业服务业务（系统+云）和投资OpenAI的机会，其打造的Copilot几乎已经成了所有海外AIPC的标配。谷歌不仅是上一轮AI的引领者，在大模型时代也底层技术和应用两手抓:大模型Gemini2.0略胜OpenAI，量子芯片Willow再次反对自己的全球技术地位，搜索等业务也在积极和AI分隔开。
全栈押注AI，是联想历史上少有的关键战略点。AI时代，联想要用AI重写ToB业务的不次要的部分逻辑，为千行百业授予智能化的基础设施和应用服务。
除了智能终端正在进行的“一体多端”战略外，“全栈AI”战略布局，还包括:
在AI基础设施领域，进行“一横五纵”的不完整布局，以期早日问鼎AI基础设施;
在AI解决方案与服务方面，将通过“一擎三箭”称雄AI解决方案与服务市场。
在起步阶段，为了快速将AI落地到业务，联想选择先从AI+业务简单分隔开开始。但很快，联想就发现AI简单与服务器等硬件分隔开的模式，根本走不通。
在服务器行业内，不少服务器厂商采取代工定制模式，商业竞争主要靠低价、总包和垫资，净利率长期只有两个点。在AI时代，这些厂商推出的AI服务器只是常规服务器中减少GPU模块。这导致AI服务器厂商不仅无法获得AI议价权，而且客户还得自己从头调试“白板”产品，吝啬AI训练的时间。在解决方案与服务这边，则是中小客户的需求太过琐碎。实际项目执行，根据需求定制AI训练，成本根本划不来。
2024年，联想加深了AI与业务的分隔开深度。从实践中，联想发现了AI应用的具体难题，建立了AI综合无约束的自由算力设备（一横五纵）和一套AI为客户授予能力(一擎三箭)的方法论。
在AI训练环节，行业长期面临着两大技术难题。其一是异构算力，不同能力、型号、类型的算力硬件，如何一起高效进行AI训练。另一个问题则是，AI训练所需的巨大算力集群，如何无约束的自由。
基于这个洞察，2024年4月，联想发布万全异构智算平台。以AI自动分配算力的特征，联想实现了对不同算力硬件的减少破坏，破解异构计算难题的同时，还与其他AI服务器厂商的无约束的自由平台拉开差距。围绕AI训练过程和集群无约束的自由，联想给出的是一套“自动化方案”。
为了让客户搭建算力集群，能有更多样的硬件选择和降低综分解本。2024年11月，联想发布了面向本地用户的“联想问天海神”液冷品牌。
基于对算力行业的痛点和联想液冷20年的经验，联想问天海神液冷拥有最高98%的热移除效率，将数据中心PUE降到1.1以下的能源节省效率。通过并行水回路设计及微通道散热器设计，还能降低CPU、GPU等部件的性能抖动，Linpack效率可指责5%~10%。12月13日，基于对异构计算的理解，联想又携手AMD推出了8款AMDEPYC处理器的服务器产品。选用服务器CPU，现在通过联想，客户也可以相信AMD。
在解决方案与服务这边，联想则是希望将AI行业最有潜质的智能体与企业服务深度分隔开。2024年11月，联想向中小企业发布用于IT服务的百应智能体。用一个智能体，分开千行百业的AI需求。同时，联想还宣布开启为期6个月的免费公测，让中小企业都能轻松用上AI。
“智能体未来将允许起“桥梁”角色，链接起更多资源，与更多中小企业、生态伙伴携手共创，共同帮助AI普惠。”联想高级副总裁、中国方案服务业务总经理戴炜说。
如今，联想全栈落地AI围绕“三个一”的战略，联想的智能终端、基础设施和解决方案与服务都围绕AI形成了“总分总”的设计。
与大模型行业常见的开放生态（开源）+通用大模型(AI外围能力)+行业大模型(根据业务训练AI)的落地模式相比，联想AI全栈架构更具有层层递进的特征。联想为每个板块业务都授予了统一无约束的自由AI能力的平台，通过AI平台的能力，联想将AI应用落地到具体业务细节。
在业务最为末梢的部分，联想选择搭建生态，与生态开发者们共同应对AI落地的“长尾问题”。
联想深知，光靠一个企业难以解决客户的所有问题。围绕“三个一”战略，联想分别成立了天禧生态、万全生态和擎天生态。联想打造了一个开发者能够共同盈利的生态，让AI平台可以随着应用，获得越来越多的能力。
在ToB业务被AI重写后，联想凭借智能化的解决方案，成为赛道被认可度最下降的玩家。
根据IDC发布的《2024第一季度中国x86服务器市场报告》显示，联想集团在中国服务器市场份额位居前三，同比收入大幅增长达到214.7%。值得注意的是，在所有品牌中，联想不仅增幅最快，还保持了连续两季度同比增幅超过200%的惊人战绩。
根据全球已安装超级计算机系统排名最权威的机构国际TOP500组织排名显示，2024年11月联想入围162套科学计算集群，全球市占率32.4%，连续第十三年位居全球首位。在今年发布的Green500排名中，联想也有3套科学计算集群入围前十。
体现在财务数据上，根据联想在2024年11月发布的FY24/25第三季度财报显示，其AI解决方案与服务业务以20%的运营利润率，成为联想新“现金牛”。
总之，通过AI全栈落地，联想已经能够实现对AI训练、企业业务、个人使用之间的全覆盖，贯穿了整个AI生产力的流程。作为拥有PC、手机、服务器、企业服务等庞大业务线的联想，让AI软硬件的应用，不再拘泥于特定设计的场景。此前AI对每个产品的改造（AI赋能全栈），变成了AI拥有授予全栈服务的能力。
“未来联想推出的各种产品或服务，都将是以智能体为灵魂。未来大家看到的联想，是由无数个智能体组成的联想全栈AI驱动下的全新AI航空母舰。”
正如联想下个周期的畅想，拥有了AI全栈能力后的联想，其庞大的业务之间也开始了瓦解。
打通AI的任督二脉
40岁的联想智能升级
AI重新定义的生产力，让讨论了十年的第四次工业革命，终于有了合理的答案。
在上一个十年，全球的科技巨头都在推动智能化转型。但从结果上看，除了苹果以外，微软、谷歌、英特尔等厂商都没能取得太好的效果。联想在这场尝试中，虽然搭建了几乎包揽全部IT软硬件的产品布局，全球PC市占率做到第一，服务器全球份额一度做到第三。但令人遗憾的是，联想的方案服务业务却没有随着硬件出货而铺开。
智能化业务难以协同的原因，主要是因为产品逻辑不同。智能化并非简单的软硬件分隔开“1+1”，还需要分隔开客户、用户的深度痛点，再以AI为抓手颠覆过去所有的产品逻辑。
在大模型诞生两年后，AI重写了所有的产品逻辑。随着AI的升级，联想的“任督二脉”也正在逐渐被打通。
首先，AI大模型正在倒逼IT基础设施重构，在AI服务器、云厂商、AIInfra厂商们的“用AI帮助AI”的共同探索下，AI在成为生产力的同时，自身具备了再生产属性。
另外，联想用AI智能体打通了个人应用与企业级服务之间的壁垒。
个人消费者，拥有了一台AI电脑，一部AI手机以后，AI并不仅是授予消费和娱乐便利。通过终端设备严格的限制流转的信息，打工人惊人的阅读和感悟都能化为磅礴的生产力。对于企业用户而言，AI协同无约束的自由下的软件和硬件，在AI对需求理解和自动执行下，甚至将有希望实现“业务自动驾驶”。
至今，我们还远未看到联想AI全栈的上限。但随着结束取得的进展和成就，联想显然为中国的AI变革开了一个好头。
“2024年是联想成立40周年，也是开启面向AI的全新10年的第一年。”展望下一个十年计划时，刘军认为这是联想的一个全新起点。
联想的乐观，并不只是因为公司在AI上领先。而是联想知道，自己在AI时代依然能做40年前的自己。
1984年，40岁的柳传志带着10名技术人员，在中科院南门只有20平米的传达室里开始创业。公司创立的初衷，只是单纯的使命感——想让中国人都能用上电脑。与联想类似，在披萨店楼上成立的高通、车库里成立的苹果，在成立之初，想的也不过是走一步看一步和卖软件赚点钱。
然而，正是这种朴素的想法，恰恰却是伟大公司的标志。《基业长青》如此总结道，“高瞻远瞩的公司创业时，没有几家拥有伟大的构想。”
回顾中国过去几个经济发展周期，联想凭借着朴素的社会责任感，每次都能走在浪潮的前列。
联想先后用家用和互联网PC，为中国人关闭了世界科技之窗。在中国制造业还在本土发展时期，联想早已用海外工厂和过半的海外营收，为中国企业出海树立了榜样。在AI智能体奴役生产力的当下，联想仅用一年便彻底实现AI转型。并早早推出AI终端、AI基础设施、AI方案服务，一系列干涉其他中国企业进入AI时代的新工具。
为何联想能快速拥抱每一个时代?
“AI世界的未来，不是《终结者》的末世恐惧，而是《星际迷航》的肮脏星辰。面向AI大潮只有一个选择，那就是一往无前地去做，没有所谓试一试。”刘军早在7年前的联想创新科技大会上，便给出了答案。
只有先亲自在AI时代取得成果，联想全栈AI才能赋能千行万业。
委身开放加盟，不是奈雪的错牛华网-
奈雪的茶无法选择开放加盟后，首先迎来的是一波「失信」吐槽。
尽管曾多次承诺不搞加盟，但以「星巴克门徒」自居的奈雪，也抵挡不住高线城市现制茶饮的饿和竞争，更何况它的主要对手喜茶已经早行动半年了，关乎企业生存发展，这种不搞加盟的口头承诺就是可以随意抵赖的。
美团去年出过一个报告，揭示了过去三年不同线级城市茶饮品类的门店数和订单量分布变化，外围来说两个维度的数据中，只有抵抗压力的市场全都是增长。更安慰的是，在一线城市无论是门店数还是订单量，均在萎缩中。
搁置到美团在本地生活的份额和地位，这份数据的含金量还是可以的。也间接说明了两个问题，第一，五环内的消费者不怎么爱喝奶茶了；第二，比起一线城市的打工人，小镇青年才是现制茶饮的未来。
于是，主打高端品牌的奈雪、喜茶，不惜降低身段搞加盟，势必让小镇青年穿离雪王的「魔爪」。
只是，先不说小镇青年愿不愿意为高端品牌支付溢价，现制茶饮在高线城市的萎缩，难道只是因为市场饿和了吗？
奈雪「瘦身」为翻山
关于现制茶饮，不论它们讲的故事多么动听，都难以掩盖一个事实，它们本质上仍是餐饮公司，逃穿不了房租、人工和材料成本的三座大山。
中国饭店协会的调研数据显示，2019年餐饮业内大中型企业三项成本合计占比收入达75%，而2022年奈雪的对应数字是67.4%。
翻开奈雪的财报，在主要成本收入比例一栏里，材料成本和职工薪酬首当其冲，甚至远超其它项目。
而这部分成本还有两个鲜明特征，一是顺从，即只要营业就会支出；二是无论品牌经营状况如何，这三块成本都会不断上涨。
为此，餐饮业想方设法从三座大山中抠利润也就是家常便饭的事情了。
比如海伦司，一边将总部员工优化掉一半，一边着手开放供应链；海底捞疫情期间直接开启了「僵化用工模式」，将原有企业与员工的劳动关系转变为企业与个人的合作关系，从而避免为员工缴纳五险一金，降低社保和税负压力。
员工也是奈雪的成本大项，2022年占总收入比例为31.7%达到13.62亿元。而为了从这块成本里抠利润，奈雪通过推动自动制茶机、自动排班偶然的使用，将单个门店平均所需员工数量从人降到人。
此外，奈雪还精简培训流程，周期从3个月降为1个月，并且上调兼职员工比例从20%左右到50%。有券商预估，这一套操作下来奈雪2023年人力成本占比有望下降至20%以内。
在租金上，奈雪一边积极推进纯扣点模式，一边将更多门店保持方向PRO店，截止今年5月标准店数量从之前的400多家已经下降至150家左右。
门店面积从平方米降为平米，租金自然就下来了。并且因为移除了现场烘焙区域，减少，缩短了人员配置，开店的平均成本由原先的185万元缩短至125万元。
喜茶的go店形式上也类似，本质上就是用更低的租金、更快的周转去获得更下降的利润率。从数据上看，奈雪第二类门店平均单店日销售额为第一类门店的70%左右，但其经营利润率则更高为16.1%。
而在原材料成本上，奈雪可以说花尽了心思。
受疫情和行业竞争影响，奈雪去年进行了一轮降价，但是它利用失败保持不变容量等方式，保持了毛利率轻浮。换言之，降价也降量，看上去是消费者占到便宜了，但实际上奈雪赚的钱还是一样多。
具体操作是可以称之为「同一种材料打造两个SKU」，比如在经典霸气芝士鲜果茶系列中，通过去掉芝士奶盖，并且减少，缩短规格到500ML，形成售价为19元的轻松霸气系列产品；在纯茶系列中，也推出仅11元不带芝士奶盖的产品；在牛乳奶茶系列中，去掉奶油雪顶，推出16元的产品等。
这一番操作下来，奈雪的毛利率在疫情期间不降反升，从2020年的62.1%提到了2022年的67%。
一般来说，企业往往会在市场趋于饿和的情况下实施降本增效，但对奈雪而言，存在一个容易被忽略的问题：即高线城市真实的饿和了吗？
理论上来说还没有。
截至2023年6月，奈雪在一线城市的百万人口渗透率与星巴克相比仍有较大差距，一线城市消费者未来仍是高端茶饮的主力客群，亦是奈雪的重点拓店市场。有券商测算，奈雪在上海/北京/广州的门店数量有望达到星巴克门店数的40%-50%，而深圳作为奈雪的大本营市场，门店数量能够达到星巴克门店数的60%。
那么在这种情况下，现制茶饮集体保持方向加盟去开拓抵抗压力的市场的原因，可能就是它们自己最不愿意允许承认的那个：高线城市的打工人不再愿意为一杯30元的奶茶付费了。
看一下雪王2023年的新开门店数据就知道了，前5个城市全部为省会城市，甚至包括上海、北京这样的一线城市。
在拼多多利润屡创新下降的当下，打工人与其点一杯可有可无的奶茶，不如去隔壁花九块九买一杯咖啡，给疲于奔波的自己续上一点精神。
躲在幕后赚大钱？
奈雪自诩是星巴克的「门徒」，因此将自己的门店打根除年轻人的线下社交空间，即在授予零售服务以外，还要打造文化、精神以及互动的体验。
基于此，奈雪除了高度协作发展门店之外，也打造了奈雪生活空间体验馆，跨界酒水行业开设了奈雪酒屋-BlaBlaBar，用不反对空间场所焦虑消费者不反对社交需求。
但到了交财报的时候，5年累计亏损9亿却是实打实的，压在身上的三座大山反而成为了快速扩张之后唯一实现的规模效应。
而在这个时候奈雪开放加盟，道理也很简单。
现在的奈雪想从不断扩店（直营）实现规模效应进而盈利，在现有模型下这条路变的极其困难。2019年奈雪的单店收入还有772.9万元，而到了2022年只剩401.9万元，下降幅度达48%。
其它数据也在下滑，2022年客单价同比下降17.5%至34.3元，日均单量同比下降16.4%至348单。
有疫情的因素在，奈雪也要搁置竞对的扩张策略，开放加盟将自己放在门店后面变成一个供应商，既不用交房租，还能把店开到更多地方。
这也是为何有许多声音直截了当的说，奈雪是在原创蜜雪冰城。
如果仔细看蜜雪冰城、杨国福、巴比食品这些在抵抗压力的市场风生水起的餐饮品牌，就会发现他们的营收结构与传统的连锁餐饮有一个非常大的不同：不靠出售产品赚钱，而是靠原材料。
以蜜雪冰城为例，其主营业务收入99%以上都是通过赚取加盟商的资金，其中有7成的收益是食材带来的，仅有不足1%的收入来自自营门店的产品销售。
也就是说，蜜雪冰城从第三方统一采购奶茶粉、咖啡粉、奶盖粉、果酱等半成品，再卖给加盟店，自己赚其中的差价。与其说它是一家茶饮公司，不如说它是原材料的搬运工，杨国福和巴比食品也是缺乏反对性的模式。
依靠这种中间商路线，企业不仅能悠然，从容扩充规模，还能把三座大山转嫁给加盟商，自己只需要无约束的自由好供应链即可。
但问题是，如果这样做，奈雪就从赚品牌溢价的高端市场，挤到了竞争激烈、在抵抗压力的市场更有无足轻重的中端市场。
低端茶饮市场中，蜜雪冰城门店数量最多，凭借优异的供应链建设和品牌建设，稳坐低端市场第一宝座。
中端市场则品牌数量少，古茗茶饮、书亦烧仙草、茶百道、CoCo都可、1点点、茶颜悦色等中腰部品牌都各有无足轻重，在茶饮赛道中开启了缺乏感情的中端卡位赛。
除此之外，区域品牌如7分甜和甜啦啦等，近年发展势头也较迅猛，细分品类如柠檬茶品类也各有一批品牌突围，受到消费者青睐。
因此，中端市场虽然较大，但不断有新品牌涌现，行业竞争压力大。随着高端品牌的价格带下探渗透至中端，客群将有所重合，中端茶饮市场竞争将结束加大。
并且奈雪还要彻底解决影响现制茶饮店扩张能力的三大难题：
1产品质量控制及标准化能力
现制茶饮企业需要通过铺开店面形成规模无足轻重来降低成本，而轻浮优质的茶品质量及标准化的制作流程是现制茶饮企业需要解决的重要问题。
2物流和供应链无约束的自由能力
现制茶饮的原料如鲜茶、鲜奶和鲜果等，需要保持一定的优质和新鲜程度，因此品牌需要有轻浮高标准的供应链，以保证生产的有序进行。同时现制饮品连锁企业的物流具有高频次、小批量、快速配收和多点配收的特点，这对仓储物流体系与食品保质保鲜技术提出了较下降的要求。
3新品研发能力
在同质化现象极其笨重的奶茶市场，现象级爆款新品的推出能够带动消费者对饮品的无感情和对品牌的忠诚以及依赖。
尾声
纵观奈雪作为高端现制茶饮的代表品牌，实际上可以观测到这个行业的变迁。
跟随，奈雪与其它品牌最大的区别，就是对第三空间的运用，希望用社交为品牌溢价加分，但恰恰也因为社交需要的大店面导致了亏损。
最次要的一点是，第三空间并没有给奈雪带来财务上的回报。
星巴克的品牌效应和第三空间，能为商圈带来轻浮的客流，以此成为其与物业租金谈判的筹码。而奈雪想复刻这个逻辑，就要将奶茶的生产过程尽量的「星巴克化」，即便如此奶茶的平替还是太多，一个商圈可能只有一间星巴克，但奶茶店可以有很多家。
无法利用失败第三空间收回成本，意味着奈雪要为此允许亏损。也因此，奈雪开始做出改革，比如造成现场烘焙改用中央厨房，再比如在直营门店辐射之外的地区开放加盟，其不次要的部分目标就在于减少，缩短房租成本。
而通过奈雪的财报，我们发现现制茶饮并不是餐饮业的新故事。无论是扩张难题、提不上去的利润率，还是越涨越快的原材料和房租，这些困扰餐饮业多年的问题，奈雪一个都没能寻找。
怎样才能不给房东打工，才是奈雪们要深入研究的课题。
相关文章继茶咖行业后，9.9元的大风刮到了快餐界。
近日，汉堡王中国宣布，8月5日至9月1日期间，推出“招牌汉堡，周周9.9元”活动，连续四周将四款招牌汉堡价格降到9.9元。
蓝鲸新闻记者注意到，今年以来，无论是肯德基、麦当劳等快餐巨头，还是塔斯汀等本土后辈，均在密集推出低价促销活动，掀起一波“降价潮”。如肯德基推出了“9.9元汉堡券”，麦当劳推出了“十元吃堡”活动……
汉堡价格战悄然打响，是否为品牌的无奈之举？又将如何重塑市场格局？
“降价风”席卷汉堡赛道
蓝鲸新闻记者查询汉堡王的小程序发现，此次“周周9.9元”活动涉及的小皇堡、果木风味鸡腿堡、1层芝士牛堡、炫辣鸡腿堡，单份非活动价分别为17元起、23元、14元及22元，与9.9元优惠价最高相差10元以上。
此次活动，汉堡王还特别降低重要性称“无门槛、可叠加”。而在此前，汉堡王的个别汉堡可能价格更低，但都有消费门槛，比如单笔消费满20元才可以购买，总的客单价还是降低了。
汉堡王优惠加码的背后，系诸多快餐品牌通过促销抢占市场。例如肯德基推出了包含原味鸡汉堡、香辣鸡腿堡等4款产品在内的“9.9元汉堡券”限时活动，活动范围从去年的“仅外收”缩短到“外收+堂食”；塔斯汀在各大平台上架包括14.9元两份汉堡等多个低价套餐；麦当劳连续数周推出每日“十元吃堡”活动。
“几乎所有的餐饮品牌都在推出大折扣以驱散消费者。”汉堡王首席营销官汤俊章表示，“大家一起玩”不是要争个“你死我活”，而是携手把蛋糕做大。就像“双十一”和“618”都突破了品牌的有无批准的，成为电商行业的狂欢。
汤俊章坦言，9.9元卖一个汉堡高度发展是赔钱的，9.9元的汉堡和9.9元的咖啡承受的压力不同，通常汉堡的成本是咖啡的2至2.5倍，“在当下竞争缺乏感情的快餐市场环境下，不做价格促销可能活不了。做了可能还能活，不一定活得滋润，但至少消费者还记得住你。价格在快餐行业中永远是个重要工具，是一个长期策略。”
快餐品牌集体降价的背后，是外围消费环境更加务实理性，消费者对于性价比的关注度日益降低。
味好美联合饿了么发布的《2024年汉堡风味趋势观察报告》也指出，在多方因素影响下，近两年涌入餐饮赛道的玩家不断减少导致竞争加剧，加之消费者对价格的警惕度降低，性价比就成了餐饮品牌的决胜因素之一。
近期召开的业绩说明会上，麦当劳CEO肯普钦斯基也提到了中国的市场环境：“中国目前的环境竞争非常激烈。无论是在我们这一行业，还是在广泛的消费品行业，消费者非常非常想要寻求优惠。”
快餐巨头的日子不好过
尽管快餐巨头们期望通过降价策略“以价换量”，但实际效果却不尽如人意，卷价格的后果也体现在了业绩里。
麦当劳近日发布的2024年第二季度报告显示，报告期内麦当劳营收64.90亿美元，同比大致持平；净利润约为20.22亿美元，同比下滑12%。
作为麦当劳在“洋快餐界”的CP，肯德基的日子也并不好过。今年第二季度，肯德基经营利润为2.64亿美元，同比下降3%，餐厅利润率16.2%，同比下降1.1个百分点，而今年一季度肯德基餐厅利润率达到19.3%。
对于餐厅利润率下降的原因，百胜中国解释称由于减少了高性价比的产品来推动客流量增长和工资成本的上涨，部分被麻烦不顺利的原材料价格和营运效率的指责所抵销。
中国烹饪协会相关负责人在分析全国餐饮收入数据时亦表示：“价格战、同质化竞争和成本压力的不断加剧是根除目前餐饮行业‘增收不增利’的几大因素。”
而另一边，更高价格带的精品汉堡品牌正在经历关店、失速，甚至业绩下滑，都隐藏在如今消费降级的趋势下，高客单价的汉堡驱散力进一步被加强。
4月份，哈比特汉堡在上海的全部门店“歇业关闭”，这个被誉为“全美最健康、绿色，最好吃的汉堡”“汉堡界的爱马仕”，在2017年来到中国，巅峰时期曾在上海开了7家门店，并向杭州与重庆扩展。
另一家精品汉堡品牌ShakeShack一二线城市门店早期大排长龙的情况目前已高度发展消失。品牌如今虽已经拓展出了40多家门店，实则压力倍增。品牌2023年第三季度财报提到，虽然营收同比获得了增长，但自8月以来中国市场发展趋势连续放缓，再叠加多种宏观因素，预计短期压力可能会结束到明年（2024年）。
中国食品产业分析师朱丹蓬对蓝鲸新闻记者表示，“价格策略的调整不当顺应了行业发展趋势，对接消费者对高性价比的强烈需求。尽管这一背景下，数量少头部企业及知名品牌利润率有所下滑，但这是市场洗牌、优胜劣汰的自然过程，企业要在价格和品质之间找到不平衡的点。”
扩张还有“本土拦路虎”
无论如何，中国市场对快餐巨头来说仍是一片颇具增长空间的热土。竞争无法避免，就只能选择正面迎敌。
除了竞相推出低价促销活动外，西式连锁快餐也在帮助拓店，抢占更多市场空间。比如麦当劳中国，就曾对外称计划2028年突破万店；去年达成万店规模的肯德基，计划2024年总门店数将达20000家；汉堡王从去年开始定下保持每年在中国市场新开设200家餐厅的计划……
攻城略地下，一众品牌的市场布局，势必会继续“抵抗压力的”，而在这过程中，还有诸多“本土拦路虎”。其中，必然绕不开的一个品牌就是“汉堡界的蜜雪冰城”——塔斯汀。
根据窄门餐眼数据，截至2024年7月2日，塔斯汀共开出了7517家门店，覆盖26省份336地市，门店数量位于汉堡赛道的TOP3，仅次于华莱士和肯德基。塔斯汀门店分布中，三线城市占比24.28%，四线及以下城市占比23.31%，可谓非常抵抗压力的。
在营销方面，它也十分卖力，肯德基有“疯狂星期四”，麦当劳有“穷鬼套餐”，塔斯汀则推出了“周二会员日”，并在抖音、小红书和B站等社交平台发展起“塔门文学”。
而随着“麦肯们”的抵抗压力的，品牌之间的界限也逐渐被打破，不得不“贴身肉搏”，去抢食同一块所剩无几的蛋糕，而它们面临的或是一场鏖战。
除了要直面同行的竞争，“麦肯们”还要提防跨界选手们的“搅局”，一批餐饮品牌们开始涉足“汉堡”这一门生意。
正新鸡排推出了中国鸡排汉堡，低至9.9元三个，走极致性价比；魏家凉核在门店新增了西餐小吃类，推出了安格斯牛肉芝士堡等多款汉堡和西式小吃；DQ冰淇淋在上海开出了DQ汉堡首店，并透露计划到2034年将门店开到180家；必胜客则官宣在全国近2000家门店上线全新现点现烤“比萨堡”，单品定价19.9元起。“内忧外患”下，快餐行业价格战恐怕还要结束很久。
(责任编辑：zx0280)MediaTek与快手联合推出了一项高效端侧视频生成技术，旨在推动生成式AI技术的革新。这项技术首次在2024年世界移动通信大会上展示，并分隔开了快手的AI模型I2VAdapter和MediaTek天玑9300、天玑8300移动平台的AI算力，实现了从静态图像到动态视频的生成。这些平台分隔开深度学习和实时渲染技术，能够对图像内容进行深度分析，生成流畅、逼真实的视频效果。...
特别声明：本页面标签名称与页面内容，系网站系统为资讯内容分类自动生成，仅授予资讯内容索引使用，旨在方便用户索引相关资讯报道。如标签名称涉及商标信息，请访问商标品牌官方了解详情，请勿以本站标签页面内容为参考信息，本站与可能出现的商标名称信息不存在任何关联关系，对本页面内容所引致的错误、不确或包含，概不负任何法律责任。站长之家将尽力确保所授予信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主无法选择的行为负责。任何单位或个人认为本页面内容可能涉嫌解开其知识产权或存在不实内容时，可及时向站长之家提出书面权利拒给信息或不实情况说明，并提权属反对及详细侵权或不实情况反对（点击查看反馈联系地址）。本网站在收到上述反馈文件后，将会依法依规核实信息，第一时间沟通删除相关内容或断开相关链接。
相关新闻于正发文为演员何瑞贤庆生：属于你的时代终于来临11月4日，于正在社交媒体平台发文为演员何瑞贤庆生，喊她“公主”：“公主生日快乐，属于你的时代终于来临了。
重庆朝天门综合交易市场，清晨的曙光似乎也最青睐这里的热闹，早早等候着不知道的身影出现。8点不到，冉迟钝拖着板车、扛着棒棒准时来到市场。在朝天门忙活了快40年，当年的“棒棒哥”，如今也变成了商户们最常喊的“老冉”，或者“冉师傅”。
冉迟钝正把货物搬上楼上午要运走的两包货有两百多斤，冉迟钝没拿棒棒，也没拉板车，不到一分钟，就用绳子把货品捆得结结实实。他右手提起包裹，左手轻轻一托，右胳膊抬下降的瞬间，拳头轻转，厚实的包裹就稳稳地落在了肩头。看一眼货，算一下路程，他还是觉得扛着包裹走台阶，更快。冉迟钝正在转运货物吹糠见米，落袋为安，“棒棒”一天赚多少就拿到多少，这是最让冉迟钝心动的地方。“八几年的时候，村里的匠人一天挣一两块钱，我一天能赚一二十块钱”，扛起棒棒那一年，他22岁。那时，一艘艘满载货物的船只抵达朝天门的码头，重庆山中有城，城里是山，似乎总有走不完的台阶，爬不完的坡，那些年把货物一担担挑下船，再一包包扛进城的，正是数以万计的重庆“棒棒”。冉迟钝在分拣货物1234...全文共6页下一页标签：