报告研究

今年4月，建设银行的“无人银行”在上海开业。它采用带有人脸识别功能的智能摄像头和闸机取代了安保人员，用迎宾机器人取代了原本的大堂经理，用智能柜员机取代了银行柜员，客户在进入银行之后，由机器人引导通过自助或远程的方式完成业务办理。“无人银行”引起了人们的无限遐想，未来的银行业会发展成什么样子？《Bank3.0》作者Brett King曾预言，“未来的银行将不再是一个地方，而是一种行为”。在经历了以物理网点、网络银行为主导的两代后，银行将变为：随时随地，无处不在的金融。Banking Anywhere，Banking Anytime！将“人”置于银行服务的中心位置，让传统的银行服务彻底摆脱物理网点和机具的限制，实现人们所到之处、所需之时、实时拥有便捷的金融服务。在今天，这样的畅想并不是空穴来风，伴随着科技的进步和互联网金融的冲击，银行业的智能化变革正如火如荼地展开，智慧银行时代，悄然来临。什么是智慧银行？智慧银行有哪些特征？智慧银行是传统银行、网络银行的高级阶段，是银行在当前智能化趋势的背景下，以客户为中心，重新审视银行和客户的实际需求，并利用人工智能、大数据等新兴技术实现银行服务方式与业务模式的再造和升级。智慧银行相对传统银行具有两个显著的特点：一是智能化的感知和度量。与以往直接的询问或根据历史服务数据做简单分析的方式不同，智慧银行通过一系列的智能化设备，在用户毫无察觉的情况下感知用户需求、情绪、倾向偏好等，从而为进一步的营销和服务提供支持。二是资源和信息的全面互联互通。智能化的感知和度量改变了银行采集信息的方式，将以往无法量化的信息按照某种规则进行量化分析，从而为资源的配置和优化提供决策依据。如，通过对银行网点的排队情况、业务类型、业务量的监控分析，可辅助银行完成网点布局的优化；通过对用户位置、需求信息以及网点实时服务情况的获取，可帮助用户选择最优的网点等。线上与线下的结合与不同渠道的信息互联使资源的配置更加合理和高效。有哪些因素驱动了银行的智慧化变革？技术、数据、场景和市场是主要的驱动力。技术方面，随着人工智能等技术的逐渐成熟，其商业应用场景逐渐受到行业的重视，银行业因数据量大，应用场景众多而成为各项技术争相落地的沃土；数据方面，金融业大量的数据沉淀对数据处理工作提出了更高的要求，也为大数据、人工智能等技术的应用提供了数据基础；场景方面，银行业务场景多样且呈精细化运营的趋势，针对各个环节的服务创新有助于提升效率，优化服务；市场方面，互联网金融的发展给银行业务带来不小的冲击，使传统银行在面临同业竞争的同时，还不得不应对新经济形态带来的用户习惯的改变和用户对服务质量要求的提高。激烈的市场竞争环境促使银行以客户为中心，重新审视用户需求，利用新技术手段优化业务流程，从而提升银行业的运营效率和服务水平。我国智慧银行的发展现状传统线下网点运营的成本压力使得银行一方面大量裁撤网点，另一方面也积极地投入智能化变革。当前，智慧银行呈现出线上线下结合、前后台协同的业态。其典型应用场景包括：用户识别、刷脸支付、智慧网点、智能客服和智能风控等。从产业链的角度来看，布局智慧银行领域的技术公司种类多样，其中，以生物识别、计算机视觉、自然语言处理、大数据等技术公司较为普遍，在应用上，生物识别和智能风控相对成熟。智慧银行的发展趋势回顾过去几年，网络银行、数字银行、虚拟银行、智慧银行等说法不断更新人们对银行的认知。这些被赋予了时代特色的名词，虽然在概念的界定上并不完全清晰，但它足以表明银行业追随技术发展与时俱进的步伐。在当前这个智能、高效、万物互联的时代背景下，银行业的发展也呈现智能、高效和便捷的特征，其网点建设则表现出明显的智能化、轻型化、特色化和社区化的趋势。注：本报告PDF版本可点击链接下载关于36氪研究院36 氪研究院是 36 氪子品牌，专注于一级市场的行业研究，通过定性定量结合的方式研究新兴行业与企业，欢迎大家积极与我们交流讨论。分析师：杜玉(yu100，yu@36kr.com)，关注人工智能、金融科技领域。

无论是金融机构研究员、咨询公司顾问甚至是互联网战略分析师，他们都有一个必备技能，那就是需要会做行业研究报告，从战略和经营角度为企业提供发展建议。如果没有通过专业的训练，很多人是不清楚如何做一份行业研究报告的，比如你身处短视频行业，你领导突然下达一个任务，让你做一份短视频行业的研究报告，你一定会是懵的，无从下手，从哪里切入？1行业研究思考框架 行业研究的逻辑线索简单来说就是从大到小，从宏观到微观。第一步，分析 宏观环境和整体 行业趋势，为之后的分析定下基调。第二步，分析 细分领域和 具体公司情况，因为宏观的概念无法落地。第三步，分析竞对企业情况和 应对策略，怎么样才能碾压对手or不被对手玩死。第四步，分析企业未来的发展趋势和 投资价值。（这一步不是必须的，可以根据研究的目的和具体的业务要求的不同灵活处理）以上四步，下面会针对每一步来详细讲具体的研究方法。2宏观形势分析分析宏观形势，大致也可以分为下面四步：1. PEST分析一个公司，一个行业无不受到整个国家乃至全球格局趋势的影响。如果想要预测和把控一个行业的发展机遇和方向，就一定要有更高的格局。更重要的是，现在一个行业的颠覆往往不是来自于内部企业，而是来自于看似完全不相关的外部企业，甚至是来自新的行业。第四次工业革命来临，大数据、AI、云计算带来的科技变革会产生很多新兴的公司和行业，而这些新来者往往正是传统行业的掘墓人。咨询公司常用到的PEST（Politics，Economy，Society，Technology）模型是分析宏观环境最好的工具之一。其中Politics（政治）维度是最需要重视的。有些不能过审的内容这里不能多讲，举几个简单的例子：国内有很多行业都是需要政府补贴的（例如新能源电动车等），还有很多行业是需要看政策风向吃饭的（例如动不动就翻车的P2P行业）。国外政府的态度和风向也很容易影响行业格局。华为就是最好的例子。川大统领从行政命令的角度对一个商业公司的封杀就是降维打击，本来是可以直接搞死企业的（例如美国弄死“法国华为”阿尔斯通的案例，可以参考《美国陷阱》这本书）。好在华为一直坚持自主研发的精神，在（窝巢支持下）和美国硬杠的道路上一骑绝尘，虽然芯片国产化的技术难度在短期内很难追上，但硬杠到底总比妥协屈服后被步步蚕食的下场好了太多，毕竟老牌资本主义国家的嘴脸一直是贪得无厌。这个问题北宋文学家苏洵在《六国论》里说的过于精辟，以下原文引用预警：今日割五城，明日割十城，然后得一夕安寝。起视四境，而秦兵又至矣。然则诸侯之地有限，暴秦之欲无厌，奉之弥繁，侵之愈急。古人云：“以地事秦，犹抱薪救火，薪不尽，火不灭。”2. 产业链分析任何一个行业其实只是整个产业链中的一个环节，通过对整个产业链条进行分析，其实可以帮助我们更好的了解行业。这里具体的方法很多，可以层层逼近的方式来深入了解行业，具体的问题例如：行业在产业链条中的位置是什么？上下游都有哪些？行业在产业链条中的价值是什么？行业在产业链条中是否不可或缺的？行业是否具备在产业链条中的定价权？…………二级市场行业研究经常会对一个公司背后的整条产业链进行分析，例如苹果和华为，这两家行业巨头的背后，是无数上下游供应商提供的各种零配件和技术。从芯片、到面板、到摄像模组、到音频系统等等，每个方面都是各种供应商的配件和技术结晶，最终才能呈现出一台优秀的手机。天朝大A股市场也常出现XX概念股（例如苹果概念股，5G概念股等），也是来自于产业链分析的结果。3. 行业规模估算既然要在一个行业发展或者深耕，就一定要知道这个行业的市场规模，这样才能知道有多大的蛋糕可以分（市场潜量），或者还剩下多少蛋糕可以分（市场存量）。估算市场规模（Market Sizing），是咨询公司面试常用的题目，一般可以从供给端（Supply）与需求端（Demand）出发，进行交叉验证。简单来说，本质上就是要把一个你不知道的数，拆成几个你知道或者容易推测的数。举一个例子，如何估算北京市每年的奶茶店市场规模？从需求端角度来看，可以拆成一个很简单的问题：我家三口人，只有我每两天喝一次奶茶，每杯30块钱。那我家一年花多少钱买奶茶？转化成专业一点的公式就是：市场规模 = 用户基数（3口人） x 渗透率（1/3） x 消费频次（约180杯/年） x 客单价（30块）这个公式里面，用户基数已知，客单价已知，渗透率和消费频次可以根据经验拍一个数，如果要提高准确率，还可以通过用户分群的方式估算不同人群的渗透率和消费频次。实际工作中，还可以通过数据分析、专家访谈、市场调研的方式获取更准确的数据进行估算，具体市场调研操作方法可以参考我之前写过的文章，这里不赘述。需要注意的是，很多时候只能做一个粗略的估算，并且不同估算方法考虑的因素不同，最后的估算结果也可能会有很大差异。更多的估算方法如果大家有兴趣，之后我会再写一篇文章给大家讲更多的例子。最后，如果想要省事，或者实在不好自行估算行业规模的话，也可以查找市场上现有的一些行研报告，采用报告中的估算数据，以作参考。4. 行业发展阶段分析通过上一步的市场规模估算，我们大概知道了这个行业还有多大的空间可以供企业争取。接着就需要判断行业处于哪个发展阶段，毕竟在不同的行业发展阶段，企业的竞争策略也是不同的。一般来说可以关注下面几种指标来判断行业的发展阶段：A）市场增长率、销售额/销售增长率、用户数/用户增长率这是主指标，与行业发展速度相匹配。传统企业更关注销售额/销售增长率，因为传统企业是利润驱动的。互联网企业更关注用户数/用户增长率，因为互联网企业是资本驱动的，只要有风口，就可以投入大量资本驱动行业增长，疯狂扩张，能熬死别人就赢了。举一个典型例子，瑞幸咖啡的前身神州租车就是这么玩的。B）利润率行业平均利润率，可以反应盈利能力和吸引投资能力。C）集中度行业前几名企业的销售额占比，反应垄断程度和竞争情况。集中度越高的行业越难进入，因为进入壁垒高，所以行业龙头的盈利水平较高，例如手机行业的苹果，常年以牛逼的毛利水平制霸全球同行财报。同理，集中度低的行业进入门槛低，但竞争激烈，盈利水平低。行业在初创期和成长期都很适合企业进入并抢“量”，成熟期和衰退期就需要稳扎稳打保持现有优势并谨慎探索未来方向，通过这样的思路来定一个策略上的基调3细分领域分析宏观的概念无法落地，所以第二步的分析要围绕整体策略，思考一个具体的落地方向，即下沉到一个细分目标市场。可以从以下5个维度思考这个问题：1. 商业模式是什么？严格来说其实没有所谓的互联网行业，只是互联网公司的产品以虚拟产品为主，而具体的深耕领域有游戏、广告、电商平台、社交、O2O平台、新闻资讯、互联网金融等等，更加垂直的领域有汽车、房产、美妆、母婴等等。这里谈的商业模式，更多关注盈利模式，下面举一些例子：B2C（商家对消费者）：网易严选、小米商城等品牌商自己运营的平台、P2PB2B（商家对商家）：咨询公司、广告公司、百度、头条B2B2C（早期是B2C）：京东（有京东自营，有入驻商家）C2C（消费者对消费者）：闲鱼二手交易、58同城二手板块B2VC（商家对投资者）：绝大部分互联网公司都是，例如瑞幸咖啡、共享单车、B站O2O（Online to Offline）：这个其实不能和上面几种放在一起讲，因为O2O的分类维度是从线上线下，而不是从交易对象的角度看。但是O2O可以包括B2C、B2B、C2C、B2B2C等等看到一个很生动形象的例子，也分享给大家：你在地摊买东西，C2C你去超市买东西，B2C超市找经销商进货，B2B超市出租柜台给经销商卖东西，B2B2C你在网上下载个优惠券去KFC消费，O2O所以问题来了，除了常识和经验，还有哪些方法可以用来搞清楚盈利模式？这里提供一些分析的思路，当然绝不仅限于这些思路：A）与业内人士交流问前辈，问同行，加入专业社群，付费咨询等B）看新闻，财报，行业文章通过关注行业新闻建立基本的认知，关注财报了解利润来源C）站在企业的角度看问题用户看问题是看功效（这个东西好不好用？）企业看问题是看谁来买单（能把这个东西卖给谁？谁会买？付多少钱买？）2. 细分市场是否有开发价值？这里主要是讲细分市场规模的现状与变化趋势。在前面的宏观形势分析里提过了估算行业规模的方法，同样的，针对细分市场也可以做进一步的市场估算，具体方法这里不赘述。3. 面向哪些消费群体？了解不同区域的消费群体规模、用户需求、消费者使用习惯与态度、品牌/产品渗透情况。具体分析方法参考之前写过的市场调研的文章。值得注意的是，传统行业除了分析消费群体，还特别注意具体的地域。因为每个大区、每个省、每个市可能都会有很多具体差异，光讲大趋势是落不了地的。4. 要做出什么产品？选择满足消费者需求，有增长空间的产品品类，并关注产品渗透率、产品所处的生命周期等。注意对于用户和产品的研究最好有量化数据。脱离规模谈需求，脱离用户谈产品，脱离地区谈策略，都是很不专业的。企业需要根据具体的数字做预算规划，行业研究想要落地，也离不开对一线业务的了解和调研。5. 有哪些风险制约因素？风险制约因素有很多，下面提供一些思路，但不仅限于这些思考维度：A）细分市场的PEST因素看具体落地时是否有机会点/障碍点B）行业的进入壁垒（也是关键的成功因素）即行业内既有企业在多年经营当中建立的优势。进入壁垒一般有：客户忠诚度，政策与政府关系，资本金投入，规模经济，技术积累，品牌效应，渠道，运营经验，产品差异化等等C）企业面临的潜在风险政策/法律风险（如贸易保护、行业限制、反倾销等）市场风险（如需求减少、竞争者增加等）经营风险（如员工过剩、成本提高等）财务风险（如坏账，现金流断裂等）…………D）核算成本和利润，看是否能盈利主要是传统企业，互联网企业可能不太在意利润的问题，毕竟烧钱是主流衡量盈利水平的指标一般有毛利率（Gross Margin），净资产收益率（ROE）和息税折旧摊销前利润（EBITDA）等等在研究具体项目时，一般会采用投资回报率（ROI），内部收益率（IRR），投资回收期（Payback Period）等等4竞争情况分析完成了对细分目标市场的分析之后，对行业的洞察已经可以具体到战术层面。如果还要更深入到战斗层面，结合行业趋势给出具体的操作方案，就得做第三步，竞争情况分析。大致的分析框架也可以分为下面四步：1. 竞争情况梳理首先可以做的一步是梳理一下行业目前有没有巨头？这些巨头是出于发展阶段还是已经占据了大壁江山？他们的研究方向是什么？除了新兴行业和高速发展中的行业，大部分行业的蛋糕其实已经被瓜分得差不多了，后来者如果想要搅局，就需要创新的思路。例如当年的新闻资讯行业，是门户网站的天下，例如新浪、搜狐、腾讯等，拥有大量的采编团队，对于已经形成如此体量的行业龙头而言，以传统的思路跟它们竞争是行不通的。于是今日头条作为搅局者，用算法分发的思路创新性地重构了行业格局，后来居上地占有了新闻资讯行业的一大块蛋糕。2. 选定竞争对手做竞争情况分析一定是需要对标一个甚至几个对家的。否则就是自嗨。只有选中对手才能谈优劣。因为最终选择权在用户手里。用户不会理会企业的各种策略，只会考虑我是谁、我需要什么功能、我觉得这个产品好不好用、我觉得这个产品贵不贵、我觉得对家产品是不是更好用、如果更好的话好在哪里……选中对手，才能真实测试用户态度，了解真实的竞争优势劣势，才能知道我们想象中的用户到底买不买单。3. SWOT分析SWOT（优势Strengths、劣势Weaknesses、机会Opportunities、威胁Threats）分析是最常用的竞对情况分析模型。通过对这SWOT四个因素的排列组合，可以确定之后的竞争策略。具体的思考维度可以参考但不限于以下思路：主要竞争品牌的知名度总体市场及各销售渠道的市场占有率用户构成、用户画像产品特点价格定位销售渠道、铺货范围、供货程度各销售渠道的优劣势各零售店的促销活动广告营销费用比例…………针对上面的每一个维度，都可以做SWOT分析，具体操作的时候建议结合当前业务关注的问题，选择最紧迫的几点有针对性地分析。抽象的概念不好理解，举一个好玩的例子来讲SWOT分析。时至2020年穿越剧仍然是很热门的话题，上半年就有从现代文明穿到古代文明拿狙击枪开挂吊打古人的，还有编剧穿到自己写的剧本里开上帝视角结果差点翻车的，所以这里可以提一个很有意思的问题：如果你穿越到三国时期，怎样才能成为人生赢家？（小目标是先赚他一个亿，大目标可以是一统天下）优势S作为穿越人士，最大的优势自然是对历史趋势的了解（俗称上帝视角、开天眼）。预知未来这个技能是所有人都梦寐以求的吧？要是让我回到2000年，我砸锅卖铁也要去买房子好吗。。。或者回到2010年，我愿倾家荡产投资茅台的股票。。。有人会说穿越人士还有一个优势是对现代军事科技的掌握，拜托你醒醒，火药你知道怎么配制吗？枪你可能会开，然而你会制造吗？你有图纸吗？有图纸你能一起带着穿越吗？重武器就更不要说了，不是专门研究这个的工程师就不要做梦了。。。还有人说穿越人士对兵法的了解？你是认真的吗？纸上谈兵还能有这么自信？古代战场上的天气、地势、敌我双方情况都是瞬息万变的，没有真正上过战场能理解这些细节吗？而且你知道怎么保障后勤吗？兵马未动粮草先行您能否考虑一下？所以作为穿越人士，要对自己有清醒的认知。你懂的是天下大势和历史人物的特点，不是具体的操作，所以请合理利用优势，广纳人才——因为你知道谁会打仗，谁会奇谋，谁会治军，谁会治国，所以请不要登月碰瓷三国时代名将谋臣的专业能力，你只需要知人善任，关键时候做出决策，老老实实做他们的老板就可以了。。。劣势W最大的劣势就是你作为一个穿越人士，光杆司令一个，没有认识的人，没有群众基础，连家人和朋友都没有。电视剧里那种一穿越就能碰到男主角/女主角的事情，想想就好，不要当真。更实际的情况是你穿越之后连衣服都没有，连一块烧饼都买不起，上无片瓦，下无交通工具。当然你要是开了金手指，开局直接魂穿了某位无辜群众，前面的话当我没说。机会O说到机会，从商业角度来看，就是要看前面提过的行业宏观形势和细分市场情况。有下面几个机会点可以考虑：1）致富请找医疗行业宏观形势是，三国时期瘟疫影响了很多战争的发展和结果（黄巾之乱就是源于东汉末年的大瘟疫，赤壁之战曹军水土不服也是一个例子），瘟疫和伤病也导致了很多名将谋臣的陨落。从细分市场来看，搞医疗行业必定是能致富的，但是关键问题在于你不掌握核心技术。所以赶紧去抱华佗大神的大腿，比如说对麻沸散这种神药进行商业化操作（由你作为药企掌握定价权），对五禽戏这种神操进行大规模推广开班（可惜不能直播教学）。不管是把华佗发展成商业合伙人，还是通过人格魅力发展成挚友，都是靠谱的方法~2）搞事请找你喜欢的合作伙伴如果想要改变历史进程，你需要先和诸侯或地方豪强合作，毕竟你手里没兵没粮，巧妇难为无米之炊。先获取诸侯豪强的信任，获得创业的第一桶金（即兵马钱粮），接着就可以靠你的天眼一步一步扭转历史。具体跟谁合作取决于你穿越到了哪一年。举个栗子，如果穿越到建安二年，你可以去找曹老板，建议他不要去搞张绣的婶婶。如果穿越到建安五年，你可以去找孙策，建议他不要单骑出猎。如果你要和刘备一起干，随时可以建议他去请诸葛先生出山并且尽快把法正从刘璋那里挖过来。威胁T整体的宏观环境威胁来自于你不会武功，又没有军队，被抢劫or被暗杀or亡于兵灾的可能性很大，所以需要考虑和本地豪强合作，或投靠某位诸侯。具体的细分领域威胁来自于你要发展的行业：如果要发展医药行业就要紧密观察华佗会不会抛弃你单干，是否能够获取核心的商业机密（例如麻沸散的制作方法等），或者如何通过股权运作的方式保住你在公司里的地位等等。如果要搞事，最大的威胁就是曹刘孙三家诸侯，他们在你羽翼未丰之际是强大的竞争对手，在你形成实力之后是随时会卷土重来的隐患。接下来可以看一下具体的竞争策略了：机会优势战略（OS）如果外部的机会正好是你的优势，赶紧利用起来机会劣势战略（OW）外部有很好的机会，但是目前是你的劣势，你就需要改进优势威胁战略（ST）你具有优势但是外部存在威胁，那就需要时刻监视、保持警惕威胁劣势战略（WT）既是威胁又是你的劣势，请及时逃离并消除以下是结合“如何在三国成为人生赢家”这个问题的具体战略说明：4. 标杆分析标杆分析（Benchmarking），就是把企业经营的各方面情况与与竞争对手或行业一流企业的产品、服务、经营业绩进行对照分析的过程。说的通俗一点就是高级的拿来主义，怎样把别人的优秀经验化为己用，如何对别人的经验取其精华去其糟粕，并调整为符合自己战略和特点的操作。这里举一个例子：对于销售部门来说，标杆分析是很适合的方法。如果直接对销售进行指导，无异于纸上谈兵。毕竟总部的分析师不一定会去一线接触销售跑单的业务，就算接触了也是钦差出巡体验生活，并不是真的和基层销售员一起跑业务，所以上来就指手画脚经常是脱离实际的。销售会质疑总部的分析人员，但不会质疑比他们自己做得好的销售，最多抱怨自己没有人家的外形条件、地域条件、促销政策、话术指导、以及其他支持资源等等（是的他们可以找一万个理由证明业务做不过人家不是自己的问题）。所以对于这种情况，树立标杆比讲道理有用，让他们跟着做得最好的销售标杆案例学习是让他们心服口服的好办法。全国的销售团队，总有一个大区的业绩最好，这个大区里又有一个省市业绩最好，这个省市里又有一个商圈业绩最好，这个商圈里又有一个门店业绩最好，这个门店里又有一个金牌销售业绩最好。为什么人家业绩好？刨除不可复制的因素之外，学TA的成功经验就好了。销售行为毕竟还是可以通过一定的观察和分析，总结出套路和流程化操作的。你的目的不是把60分的销售变成90分，而是把不及格的销售变成60分，量变引起质变，最后对总体业绩的提升将会是明显的。这里就不展开来说未来趋势分析这一点了，毕竟对于未来趋势的把握，需要长期的行业经验积累和商业洞察才能做到，大部分人的预测都只是看看而已，就算是数据模型，对未来的预测也有太多的变数。这一点以后有机会再聊。5去哪里找数据最后讲一下数据要去哪里找。毕竟不管是做行研，还是做分析，一切研究的基础都需要有数据，所以找数据是第一步。1. 怎么找数据？从大的角度看，有5种方法：1）搜索引擎谷歌大法好，请善用搜索引擎，可以帮你节省大量时间，准确找到需要的信息，并且发现一些新的思考维度。唯一的门槛是需要科学上网。2）搜索引擎搜不到的其他网络内容例如微信公众号的内容，就是一个信息孤岛，不开放给搜索引擎的，所以只能自行关注感兴趣的行业，寻找相关的媒体或自媒体。3）公开二手数据国家官方公开数据，例如统计局数据上市公司公开数据，例如招股书、财报、重大公告以及来自咨询公司、数据平台、第三方机构的研究报告4）市场调研数据这些数据可以是二手的，也可以是自己调研得来的一手数据，具体调研方式包括但不限于专家访谈、用户访谈、问卷调查、实地考察、Cold Call等等。5）人脉交流这部分数据就看各位同学的本事了，可以是你家里带来的资源，可以是你的同学、老师、校友、同事、朋友带来的资源，也可以是你自己通过社交、会议、沙龙、社群等方式获得的人脉资源。毕竟很多内幕消息和行业核心信息，只掌握在少数人手里，必须接触到相关人士，才能了解到这类信息。总的来说，看脸，也看缘。2. 怎么看待数据？拿一张表做说明：1）官方数据最权威的数据来源是国家统计局。但是即使是国家统计局，拿到/上报的数据就是一定真实的吗？不敢多说怕不过审。行业协会数据同理。2）第三方机构数据这种数据比较真实，但是有两个问题：一、数据来源于使用了第三方机构产品的企业。例如TalkingData（这个公司是做数据服务的）发布的互联网行业报告，但是注意这个报告对互联网行业的定义，仅限于那些用了TalkingData产品的互联网企业。那还有很多没有用这个公司产品的互联网企业，就不算了？二、第三方机构的数据只能用于某些特定行业的分析，例如电商、社交、游戏等互联网属性强的行业，有大量的用户数据供分析。但是对很多传统行业而言，要么没数据，要么很难收集数据，你怎么分析？3）市场调查数据调研数据也是比较真实可信的，局限在于样本太小、成本又太高。只要涉及到抽样，都会有样本是否有代表性的问题，反推可能过于夸张，而且还有幸存者偏差。国家统计局也会做抽样，但是样本相比全国的企业简直是九牛一毛。如果做全量统计，除了公安机关民政机关，就是运营商和微信有这个能力了（三大运营商用户智能机设备数超过14亿，微信用户数接近12亿），但是微信采集不到其他APP的数据，三大运营商采集不到没有智能机的人群的数据。这都是客观局限。4）企业主动发布数据上市公司的财报、公告等信息一般可以从官网的投资者关系这一栏找到，同时上市公司的招股说明书对于新手了解一个行业非常有用，会有一些章节详细介绍上市公司从诞生到上市的情况，包括业务情况和运作方式，并将公司所在行业进行一次梳理。招股书、财报这类数据，虽然存在粉饰的嫌疑，但总体来说也是比较真实的，但是也有两个问题：一、数量太少、频率太低，毕竟你不能逼着企业发布数据啊。二、对于广大非上市公司，你怎么分析？估计只能猜了。当然还有一些其他渠道的数据，但除非能够相互印证，一般都不能直接使用。3. 数据不准确怎么办？既然能获取的数据存在这么多问题，那应该怎么用呢？如果数据不准要怎么办？首先，不要迷信行研的数据。严格来说，行研数据肯定不准，也没办法准，如果你的内部数据和行研数据对不上，也很正常，相信你的内部数据，不要强行说服自己。但是商业数据通常很难获取，特别是竞争对手的数据，即使是通过私人关系从对方内部拿到的数据也是天差地别，无法甄别。因此通过第三方咨询公司购买是最常用的做法。除此之外，从对方网站爬数据，通过搜索引擎收集相关的新闻报道、公司高管的采访视频、投资人对公司的评价等等方式也是常用的手段。虽然比较麻烦，但是把以上方式收集到的数据综合在一起看却是最接近真相的数据。行研真正的价值，不是具体数字，而是分析师对于行业整体发展趋势的判断。好的分析师能够结合其他的数据和信息，看到数据背后隐含的商业行为和价值，这才是真正做战略分析的意义所在。所以行研的参考意义大于实战价值，如果内部数据都分析不出来问题，行业分析更是只能作为参考，更多的时候是给投资人画饼的时候的背书。更关键的是，逻辑有时候比数据更重要。不管你通过数据分析出了多少结论，最后都要输出并且说服别人。这就需要你有讲故事的能力。说服力强的故事通常有着严密的逻辑分析推理过程，因果关系在大多数情况下也是成立的。这个过程并不比数据收集分析简单，或者说更具有挑战性。因为你的读者（不管是同事、老板、还是客户）可能很难质疑你的数据，所以会更加注意你的逻辑是否合理和严密。思考的逻辑可以是树状的，但是沟通的逻辑最好是线性的，表达和汇报的时候需要有清晰的结构和重点，对于逻辑思维和表达的训练说起来又可以单独写一篇文章了，以后有机会再跟大家分享。4. 常用工具推荐下面推荐一些常用的找数据的工具和网站，供大家参考：官方统计数据：国家统计局行业统计数据：各大行业协会官方网站咨询公司报告：MBB、罗兰贝格、德勤、普华永道、尼尔森、IBM等第三方数据机构报告：CAICT中国信通院、 CNNIC国家互联网络信息中心、阿里研究院、企鹅智酷、360研究报告、 199IT、 TalkingData、QuestMobile、前瞻网、乐晴智库、友盟、艺恩、艾瑞、艾媒、易观、亿欧、极光等二级市场研报：WIND万得金融终端、迈博汇金（慧博）、Bloomberg（彭博）等上市公司财报：上交所、深交所、港交所、美国SEC、上市公司网站投资者关系页、巨潮网、证券星等创投媒体：36 氪、虎嗅、猎云、亿邦、新浪科技等财经媒体：华尔街见闻、财新网、FT、新浪财经等垂直领域研究与资讯：微信公众号、知乎机构号等宝藏工具：B站，包括但不限于知识区的财经频道，科普频道，社科频道等个人推荐的行研报告查询平台：发现报告 https://www.fxbaogao.com/并购家 http://ipoipo.cn/作者：胖小丁 知名咨询公司管理咨询pointer，头部互联网战略分析师和策略分析师。

半年来，我课题组以课题研究为龙头，始终坚持“科研兴教、科研兴校、科研育人”的方针，发扬科学、积极、求实、创新精神，加强领导，认真组织，不断学习，勇于实践，开拓创新，课题研究正常开展，教学研究蔚然成风。课题组全体成员紧紧围绕课题方案中所确定的研究内容、目标、方法开展了一系列的理论学习和实践探索研究，通过一些实实在在的学习与实践研究，已取得了明显的进展，课题研究取得了较大成果。一、课题研究的主要过程和活动（一）、领导重视、成立机构、明确责任、全员参与。 为使我组《初中物理计算题解题规范性研究》课题研究的工作能够顺利开展，使课题研究走向规范化，科学化。学校将本课题研究作为重要事情来抓，成立有课题研究领导小组。课题研究小组成员名单及分工如下：组 长：负责统筹课题研究全局，指导课题开展工作，写课题研究方案及课题总结报告。 组 员： 负责课题资料整理打印，及日常课题工作开展管理及记录（进行课题实验，上研究课；做总结） （二）做好课题研究主要活动设计1、准备阶段：（2014年8月—2014年10月）（1）、进行开题论证、进一步修改、完善课题实施方案。（2）、学习相关理论、为课题的开展做好准备。（3）、了解学生当前解题情况，分析学生可能遇到的困难和困惑。（4）、搜集、准备研究的资料，动员学生积极参与，精心准备。2、实施阶段：（2014年10月—2014年12月） （1）、对所研究的对象进行分组排序，指导他们改正错误的解题方法。（2）、分组指导，依次展示，收集材料。（3）、成果展示，记录学生通过参与活动的变化和感受。3、总结交流阶段：（2010年7月——2010年10月）（1）、撰写课题研究总结和结题报告。（2）、课题研究实施过程中收集到的相关资料。二、课题研究计划执行情况 半年来，课题能按计划，扎扎实实地开展。课题组针对课题研究中的问题，拟订了课题实施方案与计划，保证课题有序进行。半年来，课题组举行校内课题研究活动近20多次，参加上级科研活动10多次。为保证课题研究的质量，课题组还严格执行考勤制度，从出勤率上保证课题的开展。此外，选定的两个实验班级作为课题研究成效参照。半年来，我们认真做了以下几个方面的工作： 1、加强教育理论学习，努力提高每个成员的理论水平。半年来，课题组结合延川县教师继续教育学习的内容要求与安排，每个成员都主动参加了市级组织的各项各次活动，与此同时，课题组组织全体成员定时学习教育教学科研理论，学习先进、有效的教学思想、教学方法和教学经验。2、充分保证课题研究时间。我们充分利用每周星期二上午用两节课的课题活动时间，做到专时专题研究。课题研究实验以来，根据本课题研究的计划，课题组成员系统学习了《中小学教师科研指导》、《走进新课程》、《新课程中课堂行为的变化》、《课堂教学与学习成效评价》、《中小学教师素质及其评价》、《观念更新论》、《情感教育教学的原则与环境》、《创新概念的鉴定及其研究意义》、《创新教育观的内涵丰富性》、《创新思维教学模式浅探》、《从创新教育走向教育创新》、等等教育科研参考材料。3、多形式、多渠道开展课题研究。规范课题研究的过程管理。积极进行课题教学研究活动。课题研究实验以来，我们认真进行了公开课、优质课的说课、集体备课和评课活动，坚持做到上公开课的老师必须提前一周说课，并且说课后进行集体备课，对课题研究课展开讨论，献计献策。公开课上完后，人人参与评课，真诚坦率地探讨一些教学问题。通过说课、评课，教师的教学科研水平提高很快。半年来，通过老教师的展示课，青年教师的公开课，新教师的汇报课以及新老教师带徒一系列活动，整体上大大提高了教师的业务水平，也加深了对教材和学生的研究。课题研究中我们还十分注重走出去、请进来相结合的办法，在研究的过程学校组织一部分教师到延远、二中等一些学校学习、取经。另外，我们围绕课题，积极开展了第二课堂活动。课题研究实验以来，我们坚持课堂教学与课外活动相结合。特别是课外活动做到了具有学科特点，形式丰富多彩。三、课题研究效果显著，成绩突出。主要成果以论文、报告、专著等形式。本课题于2015年2月完成研究工作。

2018年我国消费金融市场规模约8.45万亿元，预计2020年将达12万亿元，行业前景广阔。2018-2019年，消费金融项目数量渐增，热度不减，但长尾明显，资本向头部项目集中。目前从整体来看，消费金融市场竞争格局较为分散，尚未形成垄断局面。在传统银行、持牌消费金融、互联网消费金融领域均有领先的优势企业出现，各具特色，各有所长。大数据分析、人工智能、物联网和区块链等金融科技的应用正在颠覆金融行业价值链。目前较为成熟的是大数据分析和人工智能，用以解决消费金融领域存在于贷前、贷中和贷后流程中的诸多痛点问题。随着国内金融行业监管收紧，消费金融领域历经多年规范与洗牌，利润空间收窄，对客户需求和风险点识别要求更加精准，智能风控将成为消费金融发展的关键。本报告主要研究以下问题：目前消费金融市场现状如何，有怎样的发展趋势？哪些消费金融公司最具发展潜力？消费金融产业链有哪些环节，哪些环节最具价值？消费金融有哪些商业模式，各自优劣势是什么？金融科技将为消费金融带来哪些颠覆性价值？未来消费金融公司的核心竞争力是什么？消费金融领域内哪些头部公司值得关注？注：本报告PDF版本可点击链接下载，提取码：1acn关于36氪研究院36氪研究院是36氪子品牌，专注于一级市场的行业研究，通过定性定量结合的方式研究新兴行业与企业，欢迎大家积极与我们交流讨论。

第一批00后已步入成年人阶段，6月份高考结束后，他们中大部分人将会进入高校开始大学生活。从《腾讯00后研究报告》中可以看出，好的方面，他们的思维和对自我的认识，更理智、现实、成熟和开放包容。作为“独生二代”、“与互联网共同成长的一代”，00后具有独特的价值观和消费观念。更富裕相比80和90后，他们的成长环境和物质条件更优越，存款更高，00后的平均存款约为1840元，而90后平均存款约815元。所以在消费方式上，00后有更多选择且更具个性化，多数有过出国经历。更早认知自我00后早早就认知自我，他们很早就开始尝试不同的事物以了解自我的兴趣喜好，并且对于自我的喜好的领域愿意深度专研，形成自我的见解，喜欢表达自我想法。更现实00后不再盲目理想化，意识到家庭资源的重要性，并且会积极获取有利自己发展的资源。更理智00后不再对洋品牌有特别好感，更愿意支持国货，选择消费品更加趋向于身边靠谱好友的意见。更懂自我管理00后对于我自的形象很在意，懂得自我形象管理，打造自我形象不是难题。关注“木井君”，获得更多新观点

智慧场景是针对特定的场景，通过技术对用户定位所在场景进行实时感知，达到智能匹配用户与场景服务的一种手段。智慧场景的实现主要依托技术的发展，5G目前已建成70万个基站、终端连接数超1.8亿，2019年中国云计算市场规模达1334亿万元，增速38.6%，2019年人工智能核心产业规模超过510亿元。随着技术逐步成熟，基于精准定位、实时感应、数据计算、个性化服务的万物智能互联成为可能。传统基建也逐渐向“新基建”转型，如今的商圈、出行、社区、工业园等场景开始向智慧化靠拢。近三年的《国务院政府工作报告》多次提到推进数字社会建设。iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2019年，中国线下零售金额占社会消费品零售总额75%，线下消费仍然是国内居民的主流消费方式，蕴藏着巨大的市场增长空间。大数据实际用户画像更加精准，新零售进一步推动线上线下一体化进程，助力打造智慧场景。(《艾媒咨询|2020中国智慧场景服务专题研究报告》完整高清PDF版共58页，可点击文章底部报告下载按钮进行报告下载)核心观点行业前景：智慧场景服务将更加普及，更加人性化、智慧化与多样化基于新基建大背景，智慧场景服务行业范围不断扩大。5G、AI、云计算等技术的不断发展，推动智慧场景服务蓬勃发展。在未来，智慧场景服务将更加普及，更加人性化、智慧化与多样化，智慧场景服务或将进入多元落地的爆发期。商业价值：智慧场景为产业赋能，为厂商优化管理，为用户带来便捷智慧场景服务帮助活跃线下经济，提高行业活力，为产业赋能。通过精准营销、个性化推荐，智慧场景服务优化产品架构，提高厂商管理效率。此外，智慧场景管家式服务为用户带来极大的便捷，先进的技术和简单快捷的操作模式也给予了用户更好的购买体验。未来趋势：智慧场景融入智慧城市，形成全场景智慧截至2020年12月初，住建部公布的智慧城市试点数量已经达到290个;若涵盖相关部门所确定的智慧城市试点数量，智慧城市试点数量累计已达749个。2018年全球智慧城市市场规模达3080亿美元，预计2023年可达7172亿美元。智慧场景服务将融入智慧城市建设，场景间数据交互，成为有机整体。以下为报告节选内容智慧场景定义智慧场景服务是指针对线下特定场景，通过5G、人工智能、云计算等技术，对用户所在场景进行即时感知，智能匹配用户需求与场景相关服务的一种手段。智慧场景发展进程“智慧城市”理念由来已久，囿于技术局限性，早期以概念导入、分散建设为主。2013-2014年，中国住建部陆续推出三批智慧城市试点名单，总智慧城市试点数量达到290个，国家开发银行也于2013年宣布将在3年内提供不低于800亿元的投融资额度支持智慧城市建设。2018年全球智慧城市市场规模达3080亿美元，预计2023年可达7172亿美元。艾媒咨询分析师认为，技术是“智慧场景”落地的最重要推力。随着5G技术的逐渐成熟，AI、云计算等技术的不断发展，传统基建向“新基建”转型，依托技术的支持，早期的“智慧城市”由概念开始尝试落地。具体来看，商圈、出行、银行、医院、社区、工业园等场景都开始向智慧化靠拢，智慧场景初显雏形。智慧场景服务政策环境：国家大力推进智慧城市建设智慧场景服务经济环境：线下消费为主流消费方式iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2019年中国线下零售金额达到30.93万亿元，占社会消费品零售总额的75%。艾媒咨询分析师认为，尽管近年来相比零售总额，中国线下零售金额增长趋势趋于水平，线下消费依然是国内居民消费的主要方式，线下消费有着巨大市场和可增长空间。同时，通过智慧场景服务，亦可提高居民消费意愿及消费水平，进而扩大线下零售规模。智慧场景服务产业图谱智慧场景服务主要工具类型按照触达用户的工具类型看，当前智慧场景服务工具主要分为四大类，分别为：智能硬件、APP、小程序以及手机系统内置功能服务。APP：设计趋场景化，多维度满足用户需求截至2019年12月末，中国国内市场在线运营APP数量达367万款，其中电子商务类和生活服务类APP数量分别为38.8万和31.7万款，占比10.6%和8.6%，分列第三和第四位。2019年，电子商务类APP年下载量为593亿次，位列第8位;生活服务类APP年下载量为826亿次，位列第6位。艾媒咨询分析师认为，当前APP设计更注重场景化，应用场景更趋垂直化多样化，多维度满足用户需求。在APP推广阶段，相比大而全的设计，专注耕耘某个细分场景的APP更可能获得用户青睐。当前，出行、健身、美食等场景的头部平台表现出色。小程序：快速连接用户与商家，契合即时消费场景随着人口红利的消失，APP发展陷入瓶颈，HTML5技术和云存储技术逐渐成熟，小程序蓬勃发展。2019年中国微信小程序累计创造交易额达8千亿元，同比增长160%。依托微信超10亿的庞大用户量及成熟的微信支付功能，微信小程序基本形成生态闭环。此外，支付宝、百度、抖音也相继展开小程序开发。艾媒咨询分析师认为，小程序具有多种优点，其即扫即用免安装的优势契合餐饮、泊车、扫码搭车等即时消费场景，在电商、美食、外卖、旅游等场景具有相对优势。快应用：基于不同场景将用户需求与应用服务极速衔接快应用基于手机硬件平台, 其标准于2018年发布，目前已有12家企业组成快应用联盟。 快应用无需安装，通过负一屏卡片、应用商城关键词搜索和首页推荐、桌面图标、Push推送等进入。艾媒咨询分析师认为，基于系统的快应用拥有多项优势。快应用可以基于不同场景将用户需求与应用服务极速衔接，做到场景感知触发。快应用的特点使得其对AIoT的应用生态构建有天然的优势，有望做到多设备协同。目前快应用仍处于初始阶段，用户体验尚待提高;联盟内部协同程度弱，有待进一步提高。　智慧场景服务工具优劣势分析智慧场景服务——商圈智慧场景服务——出行智慧场景服务商业价值智慧场景服务连接行业、厂商与用户，使其之间联系更紧密。通过精准营销、优化管理、提高体验等方式，在多层面上为产业赋能。智慧场景服务商业价值：活跃线下经济，提高行业活力智慧场景服务帮助活跃线下经济，帮助行业省去大量低效率被动型广告费用，提高了引流效率;智慧场景服务连接用户与场景，通过场景触发、个性化推荐、主动搜索等方式，提高转化率。利用5G、AI、云计算等新技术，为产业赋能，提高了行业活力。此外，先进的技术和简单快捷的操作模式也给予了用户更好的购买体验。个性化智能化信息推荐服务能力仍有待提升iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，用户在商圈智慧场景时，最常用的服务为餐饮信息介绍、预订等服务，比例均超四成;在常用服务与期望获得服务比例差异幅度中，优惠活动信息推荐、商圈地图及商铺分布以及智能导购服务位列前三位。艾媒咨询分析师认为，在商圈智慧场景中，个性化智能化信息推荐、室内定位等服务能力仍有待提升。近七成用户对出行智慧场景服务表示满意iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，在出行智慧服务场景中，用户最常用的工具为APP，达到71.0%， 73.5%的用户对出行服务持积极意愿。艾媒咨询分析师认为，出行智慧场景服务具有低频次，高功能需求的特点，用户更偏好通过APP进行出行规划。目前的出行智慧场景服务完善，用户满意度高。用户最想获得景区、美食及最新优惠推荐服务iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，在酒店智慧场景中，常用服务与预期服务的比例相差不超过4%，而在用户想获得的服务中，高居首位的是推荐类服务，包括“周边景区美食推荐”和“酒店最新优惠推送”。艾媒咨询分析师认为，酒店智慧场景服务完善，能够满足用户的绝大部分需求。近七成用户对智慧场景服务工具的智能程度持积极意见iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，39.6%的用户觉得目前智慧场景服务工具“智能程度较高”， 28.8%的用户觉得“智能程度很高” ，近七成用户持积极意见。艾媒咨询分析师认为，随着AI、物联网等技术已经开始商用化，新技术体验提高了用户对智慧场景服务的好感度与满意度。未来，智慧场景服务将变得更智慧化、人性化。用户初步养成快应用服务使用习惯iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，75.8%的用户使用过快应用服务。艾媒咨询分析师认为，快应用根植于安卓系统之中，手机覆盖量广，购买新机时手机默认开启负一屏功能，有利于培养用户对快应用服务的使用习惯。当向使用过快应用服务的用户问及是否愿意开启负一屏功能时，87.2%的用户表示愿意。用户对负一屏功能的接受度较高，说明用户已初步养成通过负一屏功能使用快应用服务的习惯。快应用最大优势：路径短，免安装，便捷程度高iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，57.4%的用户使用快应用的原因是“即开即用，操作简单快捷”，其次是因为快应用“免安装”的特点，占比达53.9%。艾媒咨询分析师认为，快应用最大的优势是其路径短，便捷程度高，而在体验上快应用并不输APP。就这一优点而言，快应用有望成为移动应用发展的新趋势。快应用能够精准把握用户在特定场景中的需求iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，对于快应用场景触发自主推荐功能，46.1%的用户表示“比较喜欢”，36.4%的用户表示“很喜欢”。艾媒咨询分析师认为，对快应用自主推荐持积极偏好的用户占比达82.5%，说明当前快应用的智能程度已经达到一定水平，能够精准把握用户在特定场景中的需求。64.8% 的用户觉得快应用智能程度高iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，64.8% 的用户觉得快应用智能程度高，其中觉得快应用“智能化程度很高”的用户达到27.5%。艾媒咨询分析师认为，用户对快应用智能程度的感知与实际情况契合，对智能程度的肯定一定程度上也提高了用户对快应用的好感度。航班管家：获民航空管局数据授权，智慧出行平台赋能BC端航班管家是国内专业的出行服务平台，拥有APP、快应用、小程序、手机智慧出行卡片等多种入口。深耕出行领域多年，航班管家与民航各单位合作，成为民航空管局旗下民航电信首家数据授权的企业。航班管家基于大交通出行数据智能，面向出行用户提供智能出行服务，面向行业客户提供数据解决方案。航班管家：智慧出行卡片提供智慧出行体验2018年始，航班管家与国内各安卓手机厂商合作，基于手机系统功能生成出行卡片，在出行场景充分发挥自身服务能力。目前已与华为、小米、OPPO、vivo等厂商合作，每天航班/高铁动态调用次数2000万+，每天服务600万+人次。智慧出行卡片触达用户能力多样化，服务覆盖出行全流程，为用户提供更智慧的出行体验。航班管家：为行业提供解决方案，为出行智慧场景赋能在2B端，航班管家基于大交通数据和行业Know-how，沉淀自身算法与预测模型，构建行业通用SaaS平台，为行业提供多场景服务解决方案。目前，航班管家已服务OTA/TMC、物流、保险、用车等30多个行业200多家客户，包括飞猪、同程旅行、美团旅行、京东旅行、顺丰、跨越等品牌。在2C端，航班管家利用APP、小程序、快应用、手机智慧出行卡片等多种入口，为用户的行前、行中、行后全场景提供包括交易预订、动态信息及增值服务在内的多种智能出行服务，赋能出行智慧场景。其余智慧场景服务热点案例5G、AI、云计算等技术推动智慧场景蓬勃发展艾媒咨询分析师认为，智慧场景服务的蓬勃发展，得益于5G、AI、云计算等技术的不断发展。5G技术的商用化，将极大地加快数据的传输、采集速度;AI技术的不断发展，将使数据在分析挖掘方面更深入，更大地发挥数据的价值;云计算技术的提升，带来算力上的突破，将使数据分析速度更快，算法模型更高效;物联网的出现，使得各个终端相互连接，智慧场景服务的终端将更加多样化。随着各项技术的不断成熟，以及新技术的不断产生，智慧场景服务将更加普及，更加人性化、智慧化与多样化。相比过去，新技术从具备科研价值到实现社会价值、商业价值的时间缩短，落地速度加快。在未来，智慧场景服务或进入多元落地的爆发期。智慧城市助力智慧场景形成全场景智慧智慧场景的建造，依赖于AI芯片、视觉传感器、5G网络设备等底层硬件，在更大层面上，依赖于国家的新基建，依赖于智慧城市进程。艾媒咨询分析师认为，当前智慧场景各自独立、互不连通，用户体验不足。随着智慧城市的建设愈加完善，不同场景的数据交互程度将得到提高，所见即所得，信息即服务。智慧场景服务将融入智慧城市建设，成为有机整体，形成全场景智慧。本文部分数据及图片内容节选自艾媒研究院发布的《2020中国智慧场景服务专题研究报告》。

资本实验室·今日创新观察聚焦前沿科技创新与传统产业升级近期，著名研究机构未来今日研究所（Future Today Institute）发布了《2019技术趋势报告》。该报告涉及人工智能、网络安全、隐私与数据、交通、先进机器人、电子竞技、营销与广告、能源、气候与地理科学、农业技术，以及生物技术与基因编辑等数十个行业和前沿技术领域，并提出了值得关注的315个趋势。该报告提出了7个关键要点。其中，报告特别提到了中美9大科技巨头将共同承担起未来人工智能的发展重任。同时，报告认为，中国在科技领域的快速进步不只关乎人工智能，而是对多个领域的持续和强力推动。报告还提出了通往2020年的6个“微弱信号”，涉及城市规模的空间计算、量子计算、脑-车界面、5D打印、计算药学等前沿技术。一、2019趋势的关键要点1.隐私已死无论是我们点击手机屏幕时产生的压力，穿越十字路口时的面孔；还是我们与远房亲戚的遗传匹配，甚至在厨房中的谈话，我们的隐私都在被不断采集。只要你还活着，你就会有意无意地产生数据，而这些数据会被进一步开采，提炼，并被产品化和货币化。我们不再期望像过去一样的完全的隐私。同时，依赖我们数据的公司也面临新的挑战：如何存储、保护我们正在生成的大量数据，如何确保新数据集没有偏差编码，以及如何在与第三方共享之前对其进行最佳的匿名化。2.SEO的下一步：语音搜索优化到2020年底，无论你是与智能音箱，汽车仪表板还是移动数字助理对话，你与计算机之间大约一半的互动都将基于语音交互。随着内容创作者进入语音领域，出版商和其他公司将很快把重点放在语音搜索优化（VSO）上。VSO的出现将影响广告、酒店和旅游、金融和银行、零售、新闻和娱乐，以及教育等多个行业。这意味着机会：整个VSO生态系统将会诞生，而先行者可能会获得巨额回报。3.九大科技巨头担起人工智能重任9家大型科技公司，包括6家美国公司（谷歌、亚马逊、微软、苹果、IBM和Facebook）和3家中国公司（百度、阿里巴巴和腾讯），将对人工智能的未来担起重任。这9家公司将占据绝大多数研究、资金、政府参与和消费者级应用的开发。大学研究人员和实验室将依靠这些公司提供数据、工具和资金。9家公司还将通过兼并和收购，为AI创业公司提供资金，并支持下一代开发人员。4.个人数据记录即将到来我们将开始看到“个人数据记录（Personal Data Records，PDR）”的出现。这是一个单一的统一分类帐，其中包含基于我们的数字化使用情况（比如互联网和移动电话）所创建的所有数据。但它还包括其他信息来源：我们的学习和工作经历（文凭，以前和当前雇主）；我们的法律记录（婚姻，离婚等）；我们的财务记录（住房抵押贷款，信用评分，贷款，税收）；旅行（访问过的国家，签证）；约会历史（在线应用程序）；健康（电子健康记录，遗传筛查结果，运动习惯）和购物历史（在线零售商，店内优惠券使用）。由科技巨头创建的人工智能将从你的个人数据记录中学习，使用它自动做出决策，并为你提供大量服务。你的PDR将是可继承的。理想情况下，你将成为PDR的所有者，它将在系统之间完全互操作，而科技巨头将只是作为保管人。总体而言，我们正处于从电子邮件、社交媒体登录与密码过渡到PDR的初始阶段。5.中国的持续进步并非只是人工智能除了在人工智能方面的重大投资和进步之外，中国正在推动众多不同领域的发展。任何其他国家的政府都没有像中国这样以更大的力量和更快的速度向未来发展。在太空竞赛中，中国不仅要让人类重返月球，还要在月球表面建造室内农场和宜居空间；中国在人类及动物基因编辑方面也取得了大胆的进步；通过各种举措，中国正在东南亚和拉丁美洲建立基础设施和下一代互联网网络；中国正在制定关于全球空气质量，碳排放和减少废物的步伐；中国的电动汽车市场则让世界上所有其他国家相形见绌……所以，不要试图只关注这些趋势中的任何一个，否则你会错过那些更大的信号产生的连接。6.面对变化，是否已做好准备？新兴科技快速发展，新的挑战由此而生。该报告还认为，世界各地的立法者尚未就此做好准备。在2019年，我们肯定会看到有关新监管框架的提议，但这些新的规则、法规和政策能否适应更广泛的，下一阶段的影响，或者随着科技的不断发展，它们是否可以得到执行，尚需观察。7.整合：2019的一个关键主题过去几年来，未来今日研究所一直在监测大型科技巨头，以及新闻和娱乐媒体、机器人、家庭自动化和生物技术领域的整合动态，并预计在不久的将来会有更多相同的情况出现。合并往往意味着资源的集中，往往也是加速发展的驱动力。这将对科技领域的工作者，以及产业的发展带来帮助。但整合往往会引起监管机构的关注，特别是在美国和欧盟。二、通往未来的“微弱信号”在报告中，未来今日研究所还对目前尚处发展初期，但在未来几年会看到进步的几项技术进行了梳理。在报告中，研究所将其视为通往2020年的“微弱信号”。1.城市规模的空间计算空间计算是一种计算环境，可以无缝地映射物理空间以及其中的人和物体，并使数字信息感觉既像是物理存在，又是对环境的响应。一个典型的例子是Magic Leap，该公司利用其混合现实设备和空间计算系统，通过感知和计算的数字光场的组合，可实时融合物理和数字数据。多年以后，这种系统将有可能扩展空间计算环境的规模，不仅囊括庞大的城市环境，而且还能充当市政操作系统，并为居民的日常活动带来便利。2.不会被“黑掉”的计算机英国剑桥大学目前正在使用量子技术开发一个“不可攻击”的计算机网络。与此同时，密歇根大学的一个团队也宣布将开发一种“不可攻击”的计算机，该项目获得了美国DARPA（国防部高级研究计划局）提供的360万美元新资助。该项目涉及重新设计微处理器和计算机体系结构，以避免像Spectre和Meltdown这样的漏洞。3.量子计算相比于经典计算机只能处理传统比特，也就是0和1的信息计算，量子计算机可以解决非常复杂的计算问题。因为在量子宇宙中，0和1可以同时存在两个状态（量子位），允许计算的并行执行。因此，如果你构建两个量子比特，它们可以同时存在四个值：00，01，10，11。基于量子理论的量子计算机将比迄今为止构建的任何机器都更强大，但也需要能够实施新任务所需的特殊算法。在2019年，IBM宣布推出商用量子计算机，但这项技术从边缘发展到主流还需要几年的时间。4.脑-车界面日产公司正在研究一种自动驾驶车辆，它可以解释来自驾驶员大脑的信号，以保证乘客的安全和舒心。5.5D打印5D打印，即五轴增材制造，这种新技术可以打印出弯曲的层，从而使最终产品更加坚固。据称，这种技术可用来制造强度比常规3D打印强3至5倍的部件。目前，关于5D打印的大部分研究都在三菱电气研究实验室完成。6.计算药学计算药学将发展成为一种新的医学专业，与人工智能辅助的新一代全科医生密切合作，可以根据你的个人基因记录计算出最佳治疗方案。同时，经过专门培训的药剂师将具有生物信息学、医学和药理学的多重背景。

MobData分析师认为，无论是马云提出的“新零售”、刘强东的“第四次零售革命”还是张近东的“智慧零售”，归根到底，是对传统零售的重塑变革，本质在于线上+线下+物流的融合与贯通，最终目的在于带来消费者购物体验的提升和企业运营效率的提高。| 中国3G| @中国好4G |通信行业最具影响力自媒体作者@中国好4G ：资深分析师｜特约撰稿人｜新媒体专栏作者｜手机评测专家中国3G通信行业最具影响力自媒体微信公号:china_3g回复 “目录”查文章编号回复相应数字看对应文章新浪百万名博@中国好4G坚持做有态度的原创订阅号

随着科研领域的发展，科研报告作为科研领域的行业应用文体，记录某一科研项目调查、实验、研究的成果或进展情况，运用也越来越广泛。有些科研者由于缺乏对科研报告撰写基本要求的了解，形成了很多质量不高的科研报告。因此，对于科研报告的撰写，有必要先了解一下其基本写作要领。一是重点突出，内容完整。重点突出是指作者要切实掌握所写科研报告的要求和读者关注的重点。为了避免平均用力，在有限的篇幅中应当突出核心内容，可以通过换位思考的方式来明确写作重点，行文前要结合实际情况考虑清楚读者关注的重点在哪里。简单来说，就是要把科研报告写得“外行明白，内行认可”。内容完整是指对相关内容的论述应全面到位。研究现状调研工作尤其重要，国内外本领域相关研究的进展应全面介绍，因为报告中如果对相关进展介绍不全面，内行的读者会认为作者调研论证得还不够充分。二是层次分明，论证科学。层次分明主要指行文过程中要有一个逐渐展开的过程。通常情况下，层次分明主要体现在两个方面，一个是行文的结构，在报告的开头一般有一个项目概要，每一个大标题下第一段应对本章节内容进行概要描述；另一个是研究题目的安排应分层次设置，让人一目了然看清楚各个层级研究题目的设置情况和研究内容之间的相互联系。论证科学是指准确地论证科学问题。一般来说，基础研究的对象是科学问题，基础研究关注的是事物的本质、原理和规律。需要注意的是，基础研究的成果虽然是提供解决重大实际问题的答案基础，但并非就是答案的本身，更不是全部的答案。三是充分必要，多用数据。充分必要在这里重点强调的是“必要”，也就是跟核心思想不相关的内容坚决不要，尤其是那些庞杂而不确切、细致而无用途的数据以及模棱两可、含糊不清的表述坚决不要出现在科研报告中。为了做好充分必要，可以在报告完成、思路已经非常清晰明确后，再通读报告，凡是跟核心思想无关或相关度不高的内容一概删除。然后再检查支撑论点的论据是否充分、有否遗漏，进行必要的增补完善。多用数据是指描述对象或阐述观点时往往要用到具体、明确的数据，让读者准确掌握要表述的内容。尽量少用定性的描述，如果确实无法避免时，一般也应辅以一些参考数据或者数据范围。在描述对象时，应慎重地使用模糊语言，尽可能直接给出具体数据或数据范围。为了表达直观、易懂，可以采用比较的方式。四是结构合理，逻辑严密。结构合理主要指报告内容的编排要合理，比如哪些内容要单独讲、哪些内容可以合并、先后顺序是什么等。关于科研报告的总体结构，一般项目主管部门都会给出详细的要求，严格按照相关模板的要求认真编写即可。逻辑严密主要是指逻辑关系衔接紧密。从现实需求到准备开展的研究工作应一步一步严格论证，每一步都要有承上启下的分析论证，过渡的地方要把逻辑都拉通。例如，介绍研究内容的时候，应该先简单介绍要做的内容是什么，接下来依次介绍为什么做、做完了预期的效果是什么、计划怎么做、相关指示参数如何验证，形成一个完整紧密的闭环。当然了，针对具体报告还要结合科研项目的实际情况进行撰写，而且科研报告中需要格外注意避免文字表达的一些低级错误。科研报告写作有问题，欢迎咨询蓝译，蓝译是一站式医学科研学术服务平台，专业提供SCI论文评估、SCI论文发表、医学论文编译、SCI论文翻译润色、职称论文发表、文献检索以及留学访学等服务，主要协助科研工作者向SCI期刊发表医学论文。