研究报告是什么

对于一个知识型的科学研究者来说，课题的研究报告是非常重要的，那么怎么做好课题的研究报告呢？互联网上看怎么做课题研究报告：一个合格的课题研究报告，应当包括理论成果和实践两个部分。许多的研究报告，是这样陈述最后研究成果的：通过研究，开设了几节公开课、观摩课，发表了多少篇论文，获得一等奖，在刊物和汇编上发表了相关文章，有多少学生参加什么竞赛获得了哪些奖项。或者是，通过研究，学生的学习成绩和学习能力获得了哪些提高，教师的科研水平得到了哪些提高等等。那么这些是我们想要的研究成果吗？不错这是成果，但这仅仅是实践成果。一个合格的课题研究报告，单单这样陈述，是完全不合格的。因为这样的写法，别人无法从研究成果中学习到值得的有价值的信息和知识技术，这样的研究成果也没有什么借鉴推广价值，因为没有最为重要的理论研究成果。很多人简单的以外，一个课题经过研究后没有什么理论成果。这是因为真正的的理论成果，就是我们通过不断深入研究之后，得到完全不一样新的观点、新的认识，或者完全不一样新的策略、教学模式等等。这些新的观点、认识、策略和模式，通常与我们在“研究目标”或“研究内容”中所确定了的要达到的成果密切联系。其二，研究成果要注重细节，每一个步骤都要严谨符合科学逻辑，值得推敲和重复试验。在有些课题在研究过程中，撰写出多篇学术论文。这些学术论文，就是课题研究的部分主要成果。在结题报告“研究成果”部分，要将这些论文的主要观点提炼、归纳进去，而不是简单的列出论文目录，或者简单地说发表了几篇论文之类的，必须要将研究所取得的成果主要观点进行概述。有的结题报告是这样陈述所取得的成果的：研究成果详见什么什么论文。只是这样的陈述是不行的。如果一个课题分为几个子课题来研究，在结题报告的成果表述中，也要将这几个子课题研究的成果进行提炼、归纳。在提炼、归纳时，应注意不要只是简单地罗列这个子课题的主要成果是什么，那个子课题的主要成果是什么，而应融会所有子课题的主要研究成果，归纳出几点。同时也应注意这些子课题的研究成果必须体现所确定的研究目标。要写出一个合格的课题研究报告，必须掌握充分的资料，然后对资料进行分析、综合、整理，经过概念、判断、推理的逻辑过程，最后得出正确的观点。用资料说明观点。资料与结论的和谐统一，这是合格课题研究报告基本的要求。为了要写出合格课题研究报告就必须防止出现以下两种错误写法：一种是自始至终表述自己的观点，缺少有效科学知识的论证；只有论点，没有资料支持，缺乏说服力。另一种是只顾罗列大量材料，平铺直叙，看不出主要论点是什么。出现上述错误的原因就在于没有能以准确完善的知识严谨逻辑证明来说明最后的观点，做到观点与资料和证明的逻辑严谨统一。为了科学、准确、严谨的表达最后的研究成果，提高说服力和可行性还应减少不必要的文字叙述，而采用图、表、照片来集中反映数据和关键的情节。　　

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。

正文是课题研究报告的主体，大体上都是主要阐述三个问题，一是为什么要选择这项课题来研究，主要是通过课题的提出或目的意义来说明；二是这项课题是怎样进行研究的，可以通过理论依据、研究目标、研究内容、研究方法、研究过程来说明；三是课题研究取得哪些研究成果，主要通过成果分析来说明。一般来说，课题研究报告的基本结构形式并不局限于一种模式，正文部分也是可以根据内容和题材来灵活掌握的，只要能够达到结构完整、层次分明、逻辑严密、条理清楚的要求，在写作形式上是可以有所不同的。从大体上来说，课题研究报告正文部分一般包括以下几个方面的内容：一、课题的提出。主要是用简洁的文字讲清选择这项课题进行研究的原由，必要时还可列出一部分课题内涵的阐释，专门对课题的内涵作说明，也可以就课题研究的意义进行陈述。课题研究的意义包括理论意义和现实意义，既可以单独陈述，也可以归入课题提出的背景中进行陈述。二、理论依据。课题研究的理论依据，是进行课题研究的理论指导，主要是围绕课题研究的需要，有针对性地列出课题研究所依据的若干个具体理论观点或若干项具体政策，所依据的理论要具有科学性和先进性，所选择的政策要具有时代性。在陈述理论依据时，应切忌将某一专家、学者的整篇著作或某一个文件当作理论依据。三、研究目标。主要体现课题的研究方向，是课题研究需要达到的目的。在陈述课题研究目标时通常需要注意两点，一是课题研究目标的确定不要过于空泛，过于原则，或没有扣紧课题题目；二是不能忽略结题报告结构的内在联系，因为一个课题的研究是否合格，还要看其所取得的成果是否达到了预期研究目标。四、研究内容。主要陈述课题研究的范畴，是课题研究的着力点。在陈述课题研究的主要内容时，其表述应当紧扣研究目标，简明扼要，准确中肯，不用花太多的笔墨。需要注意的是，课题研究的主要内容与课题研究成果同样有着密切的内在联系，课题研究成果应主要内容中予以体现。五、研究方法。是指该项课题在研究时所采用的科研方法，例如实验法、观察法、文献法、调查法(形式有问卷式、访谈式、采集数据式等)、行动研究法、个案研究法等。一项课题的研究，往往要采用多种科研方法，比如在采用实验法的同时也采用调查法。陈述时通常只需列出采用的科研方法，稍加说明就可以了，不必详述。六、研究过程。主要是陈述课题研究的过程，包括采取了哪些措施、策略，或基本的做法等，需要通过回顾、归纳、提炼来说明。一般先要简单介绍研究步骤，起止时间，比如可将课题研究分成准备、实施研究、总结等几阶段，然后具体陈述各阶段的重点、关键性问题，采用的方法和途径，出现的结果和相应的对策等。七、成果与分析。课题研究报告最为重要的部分，主要说明课题研究取得哪些研究成果。一般来说，一个课题研究报告写得好不好，是否能全面、准确地反映课题研究的基本情况，使课题研究成果具有推广价值和借鉴价值，就看研究成果与分析写得如何了。写作时通常需要注意三个问题，一是不要只讲实践成果，不讲理论成果；二是研究成果的陈述不能过于简略；三是有关课题的研究经验或研究体会不要在这个部分陈述。八、问题及设想。主要陈述课题研究存在的问题及今后的设想，点明准备如何开展后续研究，或者如何开展推广性研究等。需要注意的是，所找的问题要准确、中肯。

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

文章从券商的增值服务定义出发，对其行业背景进行了讨论。前言3年前，Sharp曾初次尝试研究了券商增值服务，并在券商互联网发布了《券商APP增值服务收费模式探究——现状、趋势及发展建议》一文，并预测券商增值服务将会成为其重要盈利方式之一，当时在行业内引起了广泛的讨论。3年后，虽然券商增值服务依然还处于起步阶段，但Sharp惊喜的发现已经有越来越多的券商意识到增值服务的重要性，不少券商都在其APP、微信公众号、小程序等渠道推广投顾产品、付费工具、付费资讯等增值服务。Sharp有一则未经证实的消息，南方某券商2019全年增值服务收入已有2-3个亿，与该券商一个月的营收大体相当，这个数据可以说是非常亮眼了。时至2020年，券商增值服务的发展正迎来了其前所未有的机遇和挑战，Sharp将会和大家娓娓道来。我们将首先明确券商增值服务的定义，知道是什么是认知的起点；接着将讨论券商增值服务的行业背景，明白为什么要这么做是行动缘由；然后我们会深入了解券商增值服务的发展现状，认清现状是走向未来的基石；另外还梳理了券商增值服务面临的问题及挑战，知己知彼方能百战不殆；最后我们将会针对当前存在的问题给出一些建议，方向正确才能事半功倍。01 证券增值服务的定义与分类关于证券增值服务，Sharp翻阅了诸多资料，行业内暂时没有统一的定义。但其核心内容却无非是指根据客户需要提供的一种差异化服务，一般应主要包含两方面服务内容：一是为客户提供的超出常规服务范围的服务，二是采用超出常规的服务方法提供的服务。另外需要说明的是，我们此次讨论的证券增值服务仅限定于证券经纪业务范畴。1.1 证券增值服务的定义基于上述证券增值服务的核心内容，在证券经纪业务范畴内，我们认为证券增值服务的定义应如下：证券增值服务是指证券公司或证券投资咨询机构利用其证券投资咨询专业能力或金融科技能力等，为投资者提供的异于一般经纪业务服务范围之外的其它差异化服务，或是采用超出常规的经纪业务服务方法所提供的证券交易、理财等服务。具体主要包括证券投资顾问服务、证券付费工具服务、证券付费资讯服务、公募基金投顾服务等服务类型。1.2 证券增值服务的分类（1）证券投资顾问服务根据中国证券会2010年发布的《证券投资顾问业务暂行规定》（以下简称“规定”）中所定义，证券投资顾问业务是证券投资咨询业务的一种基本形式，指证券公司、证券投资咨询机构接受客户委托，按照约定，向客户提供涉及证券及证券相关产品的投资建议服务，辅助客户作出投资决策，并直接或者间接获取经济利益的经营活动。投资建议服务内容包括投资的品种选择、投资组合以及理财规划建议等。向客户提供证券投资顾问服务的人员，应当具有证券投资咨询执业资格，并在中国证券业协会注册登记为证券投资顾问。证券公司、证券投资咨询机构应当向客户提供风险揭示书，并由客户签收确认。证券公司、证券投资咨询机构应与客户协商并书面约定收取证券投资顾问服务费用的安排，可以按照服务期限、客户资产规模以及差别佣金等方式收取服务费用。（2）证券付费工具服务关于证券付费工具服务，行业内尚未形成统一的定义，本研究根据当前市场上已提供的证券付费工具服务，总结其定义如下：证券付费工具服务是指证券公司或证券投资咨询公司基于自有或第三方历史数据源、大数据算法模型等，自主研发或从第三方信息服务商引入的，以软件工具、终端设备等为载体，为客户或投资者提供证券投资交易辅助信息的证券增值服务。相较于证券投资顾问服务，证券付费工具服务仅为客户提供证券投资交易辅助信息，不向客户提供涉及证券及证券相关产品的具体投资建议服务。（3）证券付费资讯服务关于证券付费资讯服务，行业内对该种服务形式也暂无明确同意的定义，本研究采取上述类似的方法，总结其定义如下：证券付费资讯服务是指证券公司或证券投资咨询公司经由其具备执业资格人员采编的证券市场要闻、上市公司和行业信息等资讯信息，或经由第三方资讯服务供应商采购引入的市场资讯信息，以软件工具或终端设备为载体，为客户或投资者提供证券投资交易辅助信息的证券增值服务。同样，相较于证券投资顾问服务，证券付费资讯服务仅为客户提供证券投资交易辅助信息，不向客户提供涉及证券及证券相关产品的具体投资建议服务。（4）公募基金投顾服务根据中国证监会2019年发布的《关于做好公开募集证券投资基金投资顾问业务试点工作的通知》（以下简称“通知”），基金投资顾问机构（以下简称“试点机构”）从事基金投资顾问业务，可以接受客户委托，按照协议约定向其提供基金投资组合策略建议，并直接或间接获取经济利益。基金投资组合策略建议的标的应当为公募基金产品或经中国证监会认可的同类产品。根据与客户协议约定的投资组合策略，试点机构可以代客户作出具体基金投资品种、数量和买卖时机的决策，并代客户执行基金产品申购、赎回、转换等交易申请，开展管理型基金投资顾问服务。试点机构从事投资顾问业务的相关人员应当取得基金从业资格。试点机构应当向客户充分揭示收费项目和和方式，与客户书面约定基金投资顾问服务费的收取标准和方式。基金投资顾问服务费年化标准不得高于客户账户资产净值的5%，以年费、会员费等方式收取费用且每年不超过1000元的除外。管理型基金投资顾问服务费可以按约定从客户的授权账户收取。02 证券增值服务的行业背景一方面证券经纪业务竞争愈发激烈，行业平均佣金率趋零，零售业务收入正在谋求新的增长点。另一方面，我国证券行业对外开放提速，倒逼国内金融机构加快改革和创新的步伐。另外，随着金融科技在证券行业的应用不断拓宽和加深，智能化工具开始引领行业财富管理的变革。加之知识付费则在经历数年的纵深发展后，“千禧一代”对付费服务的接受程度已非常之高，加之近期疫情的影响，00后乃至10后的在线教育习惯得以提前培育。与此同时，海外大型券商不断创新增值服务收费模式，国内有了更多可供参考借鉴的成功案例。2.1 证券经纪业务佣金趋零：零售业务收入需要新的增长点近十年来,我国证券行业竞争异常激烈，经纪业务平均佣金率持续走低，2019年行业平均佣金率已经下滑至创历史新低的0.0349%。与此同时海外诸多券商如盈透证券、摩根大通、嘉信理财等先后宣布开启“零佣金”模式，为客户提供股票免佣服务。进入2020年，随着高盛、摩根士丹利等外资券商纷纷拿下合资券商控股权，我国证券业对外开放速度加快，这将倒逼国内金融机构加快改革和创新的步伐。虽然短期内仍然受牌照红利的“关照”，国内证券经纪业务“零佣金”时代的到来看似尚有时日，但在行业变化加速的形势下，我们所担心却又期待的一切似乎又随时会一触即发，因此证券公司在此背景下则亟需谋求创新，寻找零售业务收入新的增长点。2.2 金融科技应用拓宽加深：智能化工具引领财富管理变革随着近年来证券行业尤其是头部券商IT投入的不断加码，金融科技在证券行业内的应用不仅在横向范围内不断扩大，更是在纵向范围内不断深化。在这样的背景下，证券智能化时代正加速推进，越来越多的券商交易平台推出智能化工具，将服务半径拓展至海量大众客户，辅助投资者开展投资交易，智能化工具正在引领证券行业的财富管理变革。2.3 知识付费模式普及加速：“千禧一代”对付费服务接受度提高自2016年“知识付费发展元年”至今，经过近5年的快速发展，我国知识付费模式已经从早期的野蛮生长状态逐步进入有序发展阶段。移动互联网从起步到普及的历史周期，与此同时也是音乐版权收费、互联网视频收费、互联网会员制收费等线上内容付费模式从出现到逐步壮大的过程。在80后、90后“千禧一代”的认知中，知识付费已成为一种重要的社会知识服务模式和知识产品供给手段，他们对线上付费服务的接受程度已相当高。根据艾媒咨询数据显示，2019年知识付费用户规模已达3.6亿人，行业市场规模超278.0亿元，预计2020年将突破392亿元。2.4 海外收费模式创新不断：他山之石，可以攻玉纵观近年来海外证券增值服务收费模式的持续创新变革，整体趋势是由赚取差异化佣金模式向收取服务费模式转型，由根据客户固定资产收费模式向按期限订阅收费模式转变。2012年，英国颁布《零售分销审查制度》，独立投资顾问被禁止向产品提供商收取服务佣金。2017年，美国公布《受托新规》，规定证券公司须披露所有佣金收入来源，以推动行业向服务费模式升级。2019年，嘉信理财上线了一项名为“嘉信智能组合高级版”的服务，这项服务的收费方式是按月订阅制（Subscription-Based），因此也彻底了改变海外证券增值服务市场实施多年的基于客户资产的固定收费模式（Asset-Based）。根据摩根士丹利奥纬咨询测算，银行、投行、独立顾问的投顾业务采用服务费模式或佣金+服务费模式的平均比重由2005年74.1%增至2006年86.9%，其中美国投行的比重由89.4%增至94.4%。下篇我们我们会深入了解券商增值服务的发展现状，认清现状是走向未来的基石；另外还梳理了券商增值服务面临的问题及挑战，知己知彼方能百战不殆；最后我们将会针对当前存在的问题给出一些建议，方向正确才能事半功倍。现任上海某券商互金部产品经理，曾在某基金公司互联网金融部工作，对互联网金融行业尤其是券业互金思考颇多。本文由 @Sharp 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 Pexels，基于 CC0 协议

作者：财经有料哥，编辑：小天近几年，国内各券商证券研究所也逐步接地气和公开化，各位原本深居简出不和外界打交道的首席经济学家、首席分析师、首席行业研究员等等都渐渐走入公众视野，包括参加一些公开举行的股票讲座、论坛，而最为证券投资者和股民们熟知的就是他们发布的各种证券研究报告如今已经在互联网上广泛传播了。但是这些外表高大上的专业的证券公司研报，你们了解它们背后的行业潜规则，能读懂它们光鲜亮丽措辞当中的关键潜台词吗？财经有料哥今天就分享一下国内证券投资和研究行业的一些潜规则，像下面这些在券商研报当中最为常见的部分用语，你了解其中的含义吗？一、券商研报原文用语：静待、尚待、有待。这几个是在券商研报出现频率非常高的用语，其实这反映了撰写这一份证券分析研究报告的那些首席研究员和策略分析师们对于自己写的报告结论，在心中是认为“大概率没戏”，但又不好意思直说这家上市公司前景不妙。尤其是一些会导致“看空”上市公司投资前景的结论，因为在国内券商研究所是极少会发布“卖出”这样看空股价性质的研究报告的。二、券商研报原文用语：可期、且待。这两个用语就相当地有意思，使用“且待”的话，是反映出证券分析师和研究员们对于这些上市公司的投资前景感到基本没戏，但又担心突然出现什么重大利好因素让它变得有戏。使用“可期”的话，是反映出证券分析师和研究员们对于这些上市公司的投资前景感到有戏，但又担心突然出现了什么幺蛾子事件变成没戏。三、券商研报原文用语：符合预期、基本符合预期。这是喜欢瞎蒙未来股市行情表现的那些券商研究员和首席策略分析师们最喜欢使用的用语措辞了，一有什么重大事件要发生之前就先瞎猛一通，出了结果后就会撰写研报说“结果基本符合我们之前的预期”。一般来说，使用“符合预期”的研报，反映研究员猜错结果的偏差在三四成，也就是胜算略高于五成的水平。使用“基本符合预期”的研报则基本上是大部分方向都蒙错了，但研究员们又不好意思承认。四、券商研报原文用语：拐点即将出现。这个一般是用于股市行情持续了一段时间的上涨或者下跌阶段，又或者某个行业、某家上市公司的经营发展在景气或者萧条状态持续了几年之后。撰写研报的券商首席们的内心潜台词其实是这样的：某家上市公司股价涨了这么久，总得反转下跌一下吧，这就是“拐点”。对于连续跌了几年的股票也可以使用这个用语。至于股市表现不拐怎么办？那就再写多一篇研报说拐点即将出现嘛。五、券商研报原文用语：大幅超预期。这句说一般用于各大首席们之前撰写的证券分析研报推导结论错的一塌糊涂的时候。比如曾经提出过中国“至少5亿人没用过马桶”、“至少10亿人没坐过飞机”，以及最近刚刚提出的“房价上涨才是拉动消费真正动力”等等非常独特观点的著名策略分析师、现任中泰证券旗下齐鲁资管的首席经济学家李讯雷先生，他在去年底所撰写的2019年中国a股市场投资策略报告，核心观点非常地悲观，认为中国股市在2019年大概率走低。李讯雷在2019年投资策略报告当中是这么说的：“A股市场在2019年这轮全球经济增速再度回落的过程中，很难不跌，但大幅下跌的可能性似乎也不大，毕竟已经跌了好久了。”今年一季度中国股市掀起了波澜壮阔的牛市行情，上证指数涨幅超过20%，沪深300指数涨幅超过30%，李讯雷在“真香”后表示“大幅超预期”，然后在三月份时改口说“2019年资产配置看好股市！”。不过在这位首席经济学改口后没过多久，中国股市就在上证指数冲击3300点不果后出现了一波强劲的下跌调整行情。今天料哥先和大家分享一部分券商研报的潜台词，如果大家喜欢，后面还会继续和大家分享一些有趣的证券投资行业潜规则。对此，你有什么好的看法或观点，欢迎在关注、点赞后，留言分享。

最近我又亲手采集了2020年初到2020年9月最新一批行业研究报告，一共挑选汇总了接近1800份行业研究报告，大小为5.5G多一点。这是压缩包大小所有分享的报告，是截止目前日期为止最新最全的行业资讯与数据信息。在整理分类的时候，我已经按获取渠道、行业分类作为子目录名挨个分好类。主要渠道来源30多个、包括阿里研究院、CBNData、百度指数、360营销研究院等、新浪微博数据中心、以及艾媒、艾瑞、CNNIC等专业机构。2020年是大变革的时代，也是是大浪淘沙的一年，历史更替、行业变革。作为普通人的 我们，迷迷糊糊的看着朦朦胧胧的世界，或迷茫、或浮沉，我们再次来到一个决定命运的交叉口。这时候，知识和数据将为我们指引航向。如此精彩的内容，无私与大家分享，希望能帮助到有此需求的人，这也是我们社群的宗旨。先上几张截图大家感受一下费了我好大功夫现在2020年1月—2020年9月最新的行业研究报告总量接近1800份的珍贵数据全都分享给您同时我也会每天收集+更新相关数据如果您觉得这份资料对您有帮助希望获取完整的内容参考学习您可以关注+评论+转发然后私信：2020感谢您的支持！

什么是可行性研究报告？可行性研究报告又是做什么的那？可研的根本出发点本应该是论证项目的可行与否，但目前我国可研的编制基本沦为了制度的小妾，人们不再关注可研结论的重要性，而更多的是考虑它能不能通过行政审批，这也就不难理解我国为什么固定资产投资失败率如此之高了。对可研的忽视就犹如一个巨大的财富黑洞，大量的资金被这个吃钱的怪兽所吞噬，这种现状不只出现在民企之中，同时在国企中表现更加严重，百姓一分一分积攒起来的血汗钱就这样被白白浪费掉。面对严峻的现状，国务院最先提出来全过程工程咨询的发展方向，秉着对国家负责对百姓负责的态度，政府首先应该扭转可行性研究报告流于形式的局面，对于项目要进行充分的调研分析，立足于确定可行与不可行的基本出发点，对于不满足评价标准的项目坚决不予立项，这个过程中咨询机构扮演者举足轻重的角色，咨询单位的公证客观与否直接影响着项目的未来，也决定这一个企业家的未来。对于企业一个项目的失败也许就是十年二十年无法翻身，一个人又有几个十年二十年，更何况是一个企业那。所以作为一个优秀的企业家，首先要有决策的基本判断，如果自己不重视可行性研究，那就等于在钢丝上行走，在失败的边缘探足试险。

编者按：随着人工智能技术呈现出势不可挡的发展之势，围绕 AI 进行的相关研究数量也越来越多。本文作者 Steve Lohr 认为这些研究其实都集中在三个主要问题上，而最近发布的三项报告恰好能够解答这三个问题，原文发表自《纽约时报》。关于人工智能及其对经济的影响方面，基本上有三个主要的相关问题：人工智能能做什么？人工智能的发展方向是怎样？人工智能的传播和普及速度有多快？对下文即将提到的最新的三份报告进行汇总，我们可以找到这三个问题的答案：人工智能现在所能做的可能比你想象的要少，但是最终它所能做的以及应用到的领域应该会比你想象的更多，发展的速度可能比以前任何一项技术都要快。与 AI 相关的研究数量众多，这本身就是象征 AI 繁荣发展的一个标志。人工智能技术目前已经应用到了自动驾驶汽车及在线图像识别领域，不同学科的研究人员也正在竞相了解人工智能技术在各个方面可能具有的发展轨迹、未来可能达到的成果以及影响力。但是研究人员要想客观衡量 AI 技术的进步也面临着诸多挑战，因为人工智能领域发展的速度特别快，并且许多公司出于营销目的将自己的产品和服务包装成与 AI 相关的形象。第一份报告是由斯坦福大学、麻省理工学院和其他高校组织的研究人员在上周四发布的他们的一项研究成果，他们利用“人工智能指数”，通过评估技术进步、投资、研究引证和大学招生等方面内容来追踪人工智能技术的发展。他们联合发起的这一研究项目的目标在于收集、整理并且不断更新相关数据，为科学家、商人、决策者和公众提供更好的信息。“人工智能指数”是由人工智能领域研究专家于 2014 年开始在斯坦福大学开展的“人工智能 100 年发展研究计划”（One Hundred Year Study on Artificial Intelligence，简称 AI 100）发展而来。“人工智能指数”并不是一个单一的数字，而是随着时间推移追踪 AI 发展相关的一系列图表，其中包括人工智能在图像识别和语音识别方面的改进情况以及对初创企业活动和职位空缺等方面的评估。除此之外，也包括由人工智能专家完成的短篇文章。其中一些表现技术进步的图表能够说明一些问题，例如，我们从这些图表可以得知图像和语音识别程序在过去一两年的时间里已经达到与人类能力持平甚至超越人类的水平。这一研究计划小组成员主要是科学家，他们力求拓宽人类对于人工智能技术的理解，从而增加社会从这一技术受益的可能性。据斯坦福大学名誉教授兼“人工智能指数”指导委员会主席 Yoav Shoham 表示，该研究小组最初打算每五年发表一次大型研究报告，但鉴于 AI 技术进步与投资的速度，每五年一次的发表速度“似乎有些太慢了”。但是，AI 专家也提醒表示，要用普通的人工智能技术去处理一些具体的任务仍然还有很远的路要走。孩子都知道放在桌子边缘的一杯水很有可能会滑落到地板上，因为他们知道这些日常生活中的物理学现象，但是人工智能程序却不知道。Raymond Perrault 是“人工智能指数”小组的成员之一，也是 SRI International 的一位科学家，他表示，目前的“人工智能指数”是“第一步”，研究小组正在向全世界各地的学者和企业研究人员寻求数据和意见，最终是要尽可能多的去衡量多个领域和方向，包括社会影响。第二份报告是麦肯锡全球研究院在上周三发布的一份关于自动化技术及其对就业方面影响的报告，这份报告描述了自动化技术在几个不同国家的不同工作类别方面的应用，及其对这些工作岗位工人就业可能产生的影响。其中一项结果显示，到 2030 年，也就是 12 年之后，现在美国劳动力三分之一的人口将转换到新的职业类别。麦肯锡关于自动化及其对就业影响方面的报告探索了 AI 的不确定性及其对劳动力就业市场的影响。该报告预测，到 2030 年，美国将有 1600 万人至 5400 万人将不得不去寻找新的就业岗位，而具体数量取决于 AI 技术在工作场所的采用速度。AI 技术的进步越快，随之所带来的挑战也就越大。相比之前从农场转移到工厂，以及后来从制造业转移到服务业的劳动力迁移来说，麦肯锡预测的 5400 万人的高区间值显然预示着一种更为迅猛的转变速度。来自麦肯锡全球研究院的经济学家 Susan Lund 表示：“这就是我们未来关注点发展的方向所在，我们需要关注如何去应对这种转变。对于如何提供在职培训以及如何帮助失业工人找到新的工作这两个方面，我们需要做出重大的改变。”第三份报告是美国国家经济研究局（NBER）在今年 11 月份发表的一篇文章，其中对于为什么在 AI 技术方面进行的所有的研究和投资对于生产力的影响微乎其微这一问题，来自麻省理工学院和芝加哥大学的经济学家分别给出了他们的回答。尽管 AI 呈现出势不可挡的发展之势，但从整体上来说，目前并不是整个经济环境都受这一趋势影响，至少从数量上来说是这样。麻省理工学院斯隆商学院的 Erik Brynjolfsson 和 Daniel Rock 以及芝加哥大学商学院的 Chad Syverson 在最近发表的论文中将这一现象称之为“期望与统计数据的冲突”。他们为这一现象提供了一些可能的解释，其中包括对新技术的虚假期望以及衡量不准确等问题。他们想要探讨的是 AI 技术在现实中被采用及推广存在滞后性的问题。这在之前历史上也存在先例。电动机是在 19 世纪 80 年代出现，但直到 20 世纪 20 年代，电机不断传播，工厂改建大规模生产线之后，它在生产力方面的作用才凸显出来。来自“人工智能指数”小组的Erik Brynjolfsson 表示，AI 也将会遵循类似的发展路径，但速度会更快。这一指数将会帮助人们更快地获得所需要的信息，从而做出更好的决策，加快 AI 在现实中的采用速度。诚然，对 AI 持质疑态度的大有人在，但 Brynjolfsson 显然不属于这类。他说道：“即便是十分强大的技术，历史上也有这样的先例，可能会需要数年的时间才发挥出它的作用。对我来说，AI 技术确定无疑会绽放它的光彩。”以上三份报告计划侧重点各有不同，但根据这些报告内容以及对作者的采访，我们发现了他们共有的两大主题：1、技术本身只是确定 AI 发展轨迹及其可能产生的影响的一个因素。经济学、政府政策和社会公众的态度也将在其中起到主要作用。2、历史上一些主要技术的采用模式，从最早的电力到之后的计算机，这些模式可能也适用于 AI。但是即便模式相似，速度可能并不相似。如果 AI 的采用速度，真如众多研究者所预测的那样更快的话，那相比过去的转型来说，AI 技术带给我们的转型后果可能会更加痛苦。原文链接：https://www.nytimes.com/2017/11/30/technology/ai-will-transform-the-economy-but-how-much-and-how-soon.html编译组出品。编辑：郝鹏程