當(dāng)說(shuō)到科技時(shí),我們?cè)谡務(wù)撌裁矗?/h2>
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編輯導(dǎo)讀:整個(gè)商業(yè)世界可以用一輛四驅(qū)車(chē)來(lái)比喻,前輪是科技,是開(kāi)荒,是在一片全新領(lǐng)域中找到新的商業(yè)模式,是從0到1;后輪是運(yùn)營(yíng),是精耕是在一片成熟領(lǐng)域中從石頭里捏出油來(lái),是從1到多。那么,當(dāng)我們?cè)谡務(wù)摽萍紩r(shí),我們?cè)谡務(wù)撌裁矗?/p>

“越是復(fù)雜的時(shí)刻,越要跟簡(jiǎn)單的東西在一起?!?/p>

——一個(gè)不成熟的人生小建議。

01

2019年時(shí)我還在機(jī)構(gòu)媒體工作,在一篇稿件中曾經(jīng)以“一輛四驅(qū)車(chē)”,來(lái)形容整個(gè)商業(yè)世界。

四驅(qū),但前后輪交替發(fā)力。

前輪是科技,是開(kāi)荒,是在一片全新領(lǐng)域中找到新的商業(yè)模式,是從0到1;

后輪是運(yùn)營(yíng),是精耕,是在一片成熟領(lǐng)域中從石頭里捏出油來(lái),是從1到多。

兩年前的那時(shí),前輪的紅利吃到了尾聲,后輪也已經(jīng)開(kāi)始發(fā)紅發(fā)燙了。

兩年后的今天,為了整輛車(chē)的安全,后輪不得不停下來(lái)開(kāi)始擦洗調(diào)整。

但令人感到欣慰的是,前輪也已經(jīng)從沉寂再次轉(zhuǎn)向了轟鳴,時(shí)隔二十余年,終于要重新開(kāi)始開(kāi)辟增量疆土。

眼下,人們的視線(xiàn)太多停留在對(duì)后輪的擦洗工作上了。

但對(duì)于更大的未來(lái),卻在一次又一次的“期待、失望”的循環(huán)中,感到疲憊麻木了。

02

本文會(huì)談到大量的科技名詞,但一開(kāi)始,我們先從各位最熟悉的概念入手。

5G、人工智能(AI)。

這兩個(gè),是最底層,也是在未來(lái)的商業(yè)圖景中最具有普遍適用性的概念。

5G是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),AI是大腦。

往上浮半層,在5G和AI的支持下,我們將發(fā)展出物聯(lián)網(wǎng)。

該技術(shù)即為軀體,對(duì)應(yīng)著極為龐大的增量場(chǎng)景。

現(xiàn)在,我們來(lái)舉個(gè)例子:自動(dòng)駕駛。

根據(jù)概念,我們可以這樣說(shuō):自動(dòng)駕駛是物聯(lián)網(wǎng)的一種特殊表現(xiàn)形式。

借由該案例,我們將重點(diǎn)闡述5G和物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)系。

“網(wǎng)速快”,這是大眾對(duì)5G的第一印象。國(guó)際電信聯(lián)盟將這一特性定義為eMBB,術(shù)語(yǔ)叫增強(qiáng)移動(dòng)寬帶。

有了這個(gè),我們就可以看更清晰的視頻,玩更精美的游戲。

比方說(shuō)云游戲這個(gè)概念,就是建立在eMBB的重要基礎(chǔ)之上。

以前玩3A需要燒顯卡,但現(xiàn)在你把運(yùn)算壓力全放到云端,咱就用超高網(wǎng)速傳圖形處理結(jié)果過(guò)來(lái)就OK了。

但對(duì)物聯(lián)網(wǎng)來(lái)說(shuō),5G另外兩個(gè)特性才更顯得重要。

第一個(gè)就是mMTC,海量機(jī)器類(lèi)通信。

想讓汽車(chē)自己跑起來(lái),我們必須時(shí)刻知道路面的干濕情況,車(chē)前面有沒(méi)有障礙物或斷崖,旁邊有沒(méi)有人想超車(chē),此刻的天氣狀況,汽車(chē)本身的硬件是否完好等大量的信息。

激光測(cè)距,紅外線(xiàn),雷達(dá),攝像機(jī)……技術(shù)路徑各有千秋,但底層支援,都得依靠5G的通訊加持。

第二個(gè)則是uRLLC,超可靠低時(shí)延。

在自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中,mMTC主要是說(shuō)“司機(jī)”捕捉信息的廣度,uRLLC則更多側(cè)重于“司機(jī)”的反應(yīng)速度。

在高速行駛中,前方有個(gè)懸崖,攝像頭捕捉到了這一畫(huà)面,告訴了中端控制器,如果說(shuō)這時(shí)候“卡了”,那肯定就會(huì)出事故。

4G的延時(shí)是0.045秒,5G的延時(shí)是0.001秒,比人腦反應(yīng)要快得多。

因此在技術(shù)理論上,5G是自動(dòng)駕駛技術(shù)上路的重要前提之一。

再擴(kuò)大一下場(chǎng)景,工廠(chǎng)里,海量的機(jī)器能不能互相配合,自動(dòng)干活?——工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)。

北京的專(zhuān)家醫(yī)生,能不能通過(guò)傳感器給貴州的農(nóng)民做手術(shù)?——遠(yuǎn)程醫(yī)療,醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)。

遠(yuǎn)程教育,遠(yuǎn)程會(huì)議——低延時(shí)讓彼此的交流更絲滑。

智能家庭,每一個(gè)微小的家具中都裝有一個(gè)芯片,可以支持?jǐn)?shù)據(jù)記錄,語(yǔ)音遙控,自主服務(wù)等。

在這些場(chǎng)景中,均是5G提供核心技術(shù)的增量突破變革,然后借由物聯(lián)網(wǎng)來(lái)具體落地。

03

那么,人工智能又是怎樣的一個(gè)角色呢?

還是上述案例,在遠(yuǎn)程教育,遠(yuǎn)程會(huì)議,醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)等更側(cè)重于“鏈接效率”、“聯(lián)通質(zhì)量”的場(chǎng)景中,我們不難發(fā)現(xiàn),AI的意義并不大。

但在自動(dòng)駕駛,智能家庭,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等場(chǎng)景中,我們很顯然可以感知到,這些場(chǎng)景是需要一個(gè)大腦的,即AI、5G、物聯(lián)網(wǎng)三者,將在這些場(chǎng)景中通力配合。

物聯(lián)網(wǎng)負(fù)責(zé)抓取信息數(shù)據(jù),5G負(fù)責(zé)又準(zhǔn)又快地將信息傳遞出去,AI則像人腦一樣,自主作出精確的判斷決策。

總結(jié)來(lái)看,5G的價(jià)值主要是在讓信息的聯(lián)通“更準(zhǔn)確,更快捷”。

AI則可以讓機(jī)器更“聰明”。

隨堂提問(wèn):在我們目前探討的這三個(gè)技術(shù)名詞中,哪個(gè)離我們現(xiàn)在的生活最近?

沒(méi)錯(cuò),答案是AI。

都刷過(guò)抖音吧?或快手。

沒(méi)有的話(huà),有聽(tīng)過(guò)2017年的網(wǎng)易云嗎?

私人FM和個(gè)性化的每日推薦的大火,讓某些樂(lè)迷在當(dāng)年發(fā)出了“打開(kāi)網(wǎng)易云就像是在逛巷子”的驚人之語(yǔ)。

再往前,今日頭條?這個(gè)就很早了,信息流,個(gè)性化推薦,直接托起一代巨頭,挖了百度的根。

還不熟?那淘寶,美團(tuán),京東商城,最不濟(jì)B站,B站也算。

首頁(yè)推薦,猜你喜歡,千人千面。

這就是人工智能:了解你的喜好。

準(zhǔn)確的說(shuō),這是人工智能在內(nèi)容推薦領(lǐng)域的垂直應(yīng)用。

其背后所需要用到的支撐是:算法,深度學(xué)習(xí),大數(shù)據(jù)。

還是用比喻的方式來(lái)理解。

大數(shù)據(jù)是食材,算法是菜譜,深度學(xué)習(xí)是腦子。

第一個(gè)原則:什么食材做什么飯。

一個(gè)廚子,你只給他面粉,他永遠(yuǎn)做不出肉菜。

就算我拿到了你在瀏覽抖音時(shí)的所有“點(diǎn)贊”、“收藏”、“停留時(shí)間”、“反復(fù)播放次數(shù)”等數(shù)據(jù),我也沒(méi)辦法將其應(yīng)用于指導(dǎo)車(chē)輛的前進(jìn)和剎車(chē)。

但一個(gè)廚子,你給他面粉,他既可以做饅頭,也可以做面包。

以應(yīng)用成熟的內(nèi)容推薦領(lǐng)域來(lái)說(shuō),相關(guān)數(shù)據(jù)具有極強(qiáng)的共通互用性。

當(dāng)我知道了你喜歡看什么類(lèi)型的抖音之后,某種意義上我就有辦法在今日頭條上給你推薦相關(guān)類(lèi)型的文字內(nèi)容。

更進(jìn)一步,當(dāng)我知道你的碎片化內(nèi)容偏好后,在一定程度上,我也可以推理出你更傾向于購(gòu)買(mǎi)怎樣類(lèi)型風(fēng)格的商品。

當(dāng)然了,這種跨界采樣的方式還是不太高效的。

精小麥做饅頭,棒子面做窩窩,全麥做黑面包,直接在相關(guān)場(chǎng)景中收集數(shù)據(jù)然后采納整合,才是最合適的。

此外,越是底層的信息來(lái)源,其數(shù)據(jù)價(jià)值就越大。

事實(shí)上,絕大多數(shù)有著內(nèi)容推薦的主流App,都在監(jiān)控用戶(hù)的輸入法,監(jiān)聽(tīng)麥克風(fēng),乃至偷偷打開(kāi)攝像頭進(jìn)行數(shù)據(jù)收集。

這些收集上去的龐大數(shù)據(jù)是不太可能有“人類(lèi)”去看的,而所有收集的目的都是為了更好的服務(wù)用戶(hù)。

最終造成的詭異現(xiàn)象是,你跟朋友在微信里聊了某歌手,短視頻、內(nèi)容社區(qū)就開(kāi)始給你推相關(guān)內(nèi)容。

你跟同事聊了某個(gè)品牌的衣服,下午打開(kāi)電商平臺(tái)這個(gè)品牌就出現(xiàn)在了你的首頁(yè)上。

第二個(gè)原則:沒(méi)有食材就不要吃飯。

理解這一點(diǎn),我們重點(diǎn)要明白AI的“思考”過(guò)程。

以Siri或微軟小冰這種,最強(qiáng)“擬人感”的場(chǎng)景來(lái)舉例。

北京胡同里,一個(gè)大爺跟另一個(gè)大爺說(shuō):

“嘿二哥!今兒這天兒也太熱了!”

另一個(gè)大爺,根據(jù)自身性格和雙方關(guān)系會(huì)分別回答“可不是”、“活不了了”、“全球變暖的影響非常嚴(yán)重”以及“有事兒說(shuō)事,少在那放閑屁”。

人類(lèi)的回答,重點(diǎn)在自我思考,整合,表達(dá)。

但Siri的回答過(guò)程其實(shí)沒(méi)有一點(diǎn)感情。

他就是去遍歷數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有“以天兒太熱了”為結(jié)尾的對(duì)話(huà)句子,然后找尋作為回答出現(xiàn)頻次最高的詞條組,再根據(jù)工程師或用戶(hù)之前給他設(shè)定的性格標(biāo)簽找到對(duì)應(yīng)的感情標(biāo)簽,選中。最后用語(yǔ)音合成技術(shù)念出:“是的,像火爐一樣?!?/p>

遍歷數(shù)據(jù)庫(kù),找尋成功率最高的答案,確認(rèn)其匹配性,丟出答案。

這就是我們常聽(tīng)人說(shuō)的“深度學(xué)習(xí)”。

機(jī)器和人腦相比有兩個(gè)極強(qiáng)和N個(gè)極弱。

在記憶力(儲(chǔ)存)和反應(yīng)速度(查詢(xún),調(diào)?。┥?,機(jī)器是人腦的幾億倍,隨著云計(jì)算、量子計(jì)算、邊緣計(jì)算等科技的不斷發(fā)展,這一優(yōu)勢(shì)還在瘋狂擴(kuò)大中。

但在情感,感性認(rèn)知,合理聯(lián)想,文化洞察方面,機(jī)器的能力幾乎為0。

如今我們所說(shuō)的人工智能,其實(shí)就是將其記憶力和反應(yīng)速度的優(yōu)勢(shì)推到最大,然后模擬出“有文化、有情感”的狀態(tài)。

在各種場(chǎng)景下,看似“擁有靈魂,非常智能”的表現(xiàn)背后,運(yùn)作機(jī)理和人類(lèi)大腦有著截然不同的底層區(qū)別。

回頭再說(shuō),如果說(shuō)AI的優(yōu)勢(shì)全部建立在“超大存儲(chǔ)”和“超快遍歷查詢(xún)”這兩點(diǎn)上,那么數(shù)據(jù)就是這一切的前提。

沒(méi)有數(shù)據(jù),你存儲(chǔ)誰(shuí)?遍歷誰(shuí)?反饋誰(shuí)?

數(shù)據(jù)從哪里來(lái)?

從人類(lèi)的一切活動(dòng)中來(lái)。

現(xiàn)在還只是你喜歡看什么?停留幾秒?什么時(shí)候點(diǎn)贊?什么時(shí)候購(gòu)買(mǎi)?

未來(lái)則是你每天幾點(diǎn)起床?你夜里睡的好不好?翻不翻身?翻幾次身?你的體溫起伏變化是怎樣的?有輕音樂(lè)和香薰相伴會(huì)不會(huì)提升你的睡眠質(zhì)量?冰箱多久空一次?攝入的營(yíng)養(yǎng)成分是否可以進(jìn)一步優(yōu)化?家里的灰塵分布?掃地機(jī)器人出動(dòng)頻次?

學(xué)生做題時(shí)的專(zhuān)注時(shí)長(zhǎng)?什么情況最容易導(dǎo)致學(xué)生走神?什么狀況下學(xué)生的投入度達(dá)到峰值?

城市的車(chē)流量狀況?每輛車(chē)的智能路線(xiàn)選擇?紅綠燈的智能調(diào)節(jié)?長(zhǎng)期無(wú)人地區(qū)路燈的智能關(guān)閉?貨車(chē)出入頻次異常預(yù)警與?;肪兡茫砍鞘匈Y源的調(diào)度?經(jīng)濟(jì)形勢(shì)預(yù)測(cè)?緊急時(shí)刻如防汛防澇全景圖?

一切物品都將長(zhǎng)出一雙眼睛,所有人都是數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者,AI以此為食。

?04

至此,我們重點(diǎn)介紹了5G、AI、物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)系。

其目的,是以三者為抓手,建立起一個(gè)基本框架,在這一基礎(chǔ)上,我們將畫(huà)出一個(gè)有機(jī)的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)。

大數(shù)據(jù)是什么?

是AI的基本前提,原材料。

物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景將產(chǎn)生出大量的增量大數(shù)據(jù)。

5G是大數(shù)據(jù)得以抓取,應(yīng)用的科技前提。

云計(jì)算是什么?

與上述概念相比,這屬于傳統(tǒng)門(mén)類(lèi)了。

粗暴理解,它就是儲(chǔ)存器和算力的租賃服務(wù)。

企業(yè)不要搞機(jī)房了,直接租大廠(chǎng)的,云端的。

從上個(gè)世紀(jì)九十年代業(yè)內(nèi)就在探討客戶(hù)端跟服務(wù)器的關(guān)系,再往后大家講基于互聯(lián)網(wǎng)web界面的服務(wù),一直到云計(jì)算,它其實(shí)是一脈相承的。

因此從模式創(chuàng)新的角度來(lái)說(shuō),這確實(shí)是李彥宏多年前所說(shuō)的“新瓶裝舊酒”。

但當(dāng)時(shí)馬云的反駁是:“我最怕新瓶裝舊酒的東西,你看不清他在玩什么,突然爆發(fā)出來(lái)最可怕?!?/p>

十多年過(guò)去了,這酒裝著裝著確實(shí)在效率和算力兩個(gè)層面上都有了不斷的突破提升。

因此在科技圖景上,云計(jì)算對(duì)應(yīng)著兩個(gè)內(nèi)容:

第一,所有的傳統(tǒng)企業(yè),尤其是中小型企業(yè)他們互聯(lián)網(wǎng)化,進(jìn)而帶動(dòng)整個(gè)社會(huì)數(shù)字化的過(guò)程成本和門(mén)檻被降下來(lái)了。基礎(chǔ)建設(shè)這條路,被云計(jì)算打通了。

第二,隨著儲(chǔ)存能力,計(jì)算能力等算力的不斷突破,云計(jì)算為AI的大放異彩也鋪平了道路。

量子計(jì)算:更快的云計(jì)算,這里的“快”可以從量變到質(zhì)變,與AI的加速落地聯(lián)結(jié)緊密;

邊緣計(jì)算:把一部分計(jì)算能力前置到終端,更高效的云計(jì)算,與物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合更緊密。

繼續(xù)延伸。

3D打印:更偏重于硬件科技,但大數(shù)據(jù)的發(fā)展與5G將極大促進(jìn)這一賽道的成熟。

這種柔性生產(chǎn)很有可能對(duì)工業(yè),尤其是小商品輕工業(yè)產(chǎn)生巨大的沖擊。

再發(fā)揮一點(diǎn)想象力,甚至有可能直接重構(gòu)電商,尤其是物流的生態(tài),比如當(dāng)場(chǎng)下單,當(dāng)場(chǎng)3D打印取貨。

數(shù)據(jù)湖:大數(shù)據(jù)的優(yōu)化模式。

數(shù)據(jù)與食材的不同之處就在于,面粉吃了就沒(méi)了,但數(shù)據(jù)可以一用再用。

數(shù)據(jù)湖可以理解為公共火種源,同時(shí)根據(jù)類(lèi)別分類(lèi),便于各大廠(chǎng)商的調(diào)用。

區(qū)塊鏈:大數(shù)據(jù)的另一種優(yōu)化模式。

數(shù)據(jù)湖的問(wèn)題在于信息安全問(wèn)題無(wú)法規(guī)避。

但區(qū)塊鏈的分布式儲(chǔ)存方式解決了這一痛點(diǎn),一處賬本丟了還有其他賬本可以交叉印證。

在發(fā)展趨勢(shì)上,以區(qū)塊鏈的模式建立數(shù)據(jù)湖是一種很有可能的解決方案。

但目前,大數(shù)據(jù)的主要產(chǎn)出地還是在智能手機(jī)終端上。

其中所產(chǎn)出的大數(shù)據(jù),依然被相關(guān)垂類(lèi)中的互聯(lián)網(wǎng)巨頭分別掌控著。

元宇宙:現(xiàn)實(shí)生活與虛擬世界的界限模糊化。

這一概念更多是文化上的。其概念有八大特征,但我認(rèn)為說(shuō)得太多反而模糊了這一概念的重點(diǎn)。

事實(shí)上,沉浸感是唯一門(mén)檻。

目前來(lái)看,VR技術(shù),腦機(jī)接口,生物識(shí)別主導(dǎo)的多屏世界,這三大新型人機(jī)交互方式,將很有可能成為元宇宙的真正起點(diǎn)。

05

理清概念之后,我們可以在資本市場(chǎng)上進(jìn)一步對(duì)應(yīng)。

比如芯片概念。

眼下芯片還更多只應(yīng)用于手機(jī),電腦,汽車(chē),智能手表等極少物品上。

如果我們認(rèn)為物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計(jì)算將迎來(lái)極大爆發(fā),那么杯子,剃須刀,床,馬桶,冰箱等一切常見(jiàn)品都將內(nèi)置芯片,那么這個(gè)市場(chǎng)空間無(wú)疑是海量的。

相關(guān)企業(yè):華為,中芯國(guó)際,歌爾股份,寒武紀(jì)等。

眼下,自動(dòng)駕駛是大熱門(mén),但跟新能源技術(shù)的發(fā)展緊密混在了一起。

從人工智能賽道來(lái)看,長(zhǎng)尾場(chǎng)景是鉗制該賽道能否騰飛的根本問(wèn)題。

為什么有段子稱(chēng)AI是“人工智障”?

因?yàn)榧幢鉇I的決策正確率在95%,但5%的錯(cuò)誤也一定會(huì)給人留下深刻的印象。那么5%帶來(lái)的危害可承受性,就是AI能否商業(yè)化的關(guān)鍵因素。

個(gè)性化內(nèi)容推薦為什么發(fā)展的好?

因?yàn)榧幢阃扑]錯(cuò)了,也不會(huì)有太差的體驗(yàn)。

智能導(dǎo)航相對(duì)弱一點(diǎn),導(dǎo)航錯(cuò)了,罵兩句,但為了那95%的正確率,還是可以忍下來(lái)。

但自動(dòng)駕駛卻0.001%的錯(cuò)誤率都忍不了,稍有失誤,就是人命關(guān)天。

因此在相關(guān)投資過(guò)程中,一定要注意區(qū)分AI和新能源這兩個(gè)概念,在落地時(shí)間的預(yù)期上,這二者一定是截然不同的。

相關(guān)企業(yè):百度、蔚來(lái)、理想、小鵬、華為、特斯拉、小米。

多屏?xí)r代。

如果我們認(rèn)為隨著物聯(lián)網(wǎng)的演進(jìn),桌子,墻體,冰箱,廁所,廚房,街頭,車(chē)內(nèi),地鐵中等各個(gè)場(chǎng)景將出現(xiàn)大面積的智能觸摸屏可以進(jìn)行交互,那么顯示屏的企業(yè)將迎來(lái)恐怖的爆發(fā)。

相關(guān)企業(yè):三星,京東方A,TCL。

傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)概念股。

在本文視角下,場(chǎng)景是他們的護(hù)城河,相關(guān)場(chǎng)景中所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)將成為他們的最大壁壘。

但隨著相關(guān)政策如隱私保護(hù)、企業(yè)間數(shù)據(jù)合理共享、數(shù)據(jù)采集付費(fèi)等措施的推進(jìn),其護(hù)城河也將被逐漸消弭。

在我個(gè)人看來(lái),按商業(yè)化程度從近到遠(yuǎn),值得關(guān)注的領(lǐng)域包括:

新能源、云計(jì)算、芯片、供應(yīng)鏈智能優(yōu)化、云游戲、邊緣計(jì)算、智慧家庭、無(wú)人工廠(chǎng)、虛擬現(xiàn)實(shí)、3D打印、車(chē)路協(xié)同、自動(dòng)駕駛、多屏?xí)r代、腦機(jī)接口、元宇宙……

其中,越靠后,技術(shù)難點(diǎn)以及倫理困境、社會(huì)本身的承受力等問(wèn)題就越難以突破。

以上,樂(lè)觀者可以看到投資機(jī)會(huì),理性者則可以判斷落地的可能性和距離遙遠(yuǎn)程度。

知名作家吳曉波曾多次引用里克爾的詩(shī),來(lái)形容自己面對(duì)新科技的心情。

“我看見(jiàn)風(fēng)暴,激動(dòng)如大海?!?/p>

但我認(rèn)為,如果一定要用自然界來(lái)類(lèi)比,科技的發(fā)展更像是溫度,而不是風(fēng)暴。

今天似乎和昨天一樣,這個(gè)月似乎和上個(gè)月一樣,但時(shí)間累加之后,其中的巨大差異每個(gè)人都能感知得到。

數(shù)年來(lái),每一位從業(yè)者亦步亦趨,整個(gè)科技和商業(yè)的進(jìn)程也在亦步亦趨。

改變是一點(diǎn)點(diǎn)發(fā)生的。

有時(shí)很慢,有時(shí)會(huì)停滯,有時(shí)甚至?xí)勾汉?/p>

但時(shí)間維度拉長(zhǎng),科技的福祉終將播撒到每個(gè)公民的生活里。

“科技的發(fā)展,是一場(chǎng)不可逆的全球變暖?!?/p>

這就是本文的最后一個(gè)比喻。

 

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