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今年618，各大电商平台用尽浑身解数，但得到的可能是最冷的夏天。
虽然各大平台继续保持着不公布销售总额的默契，但星图数据告诉大家，今年618，全网销售总额为7428亿元，同比下降了7%。虽然这个数据并不客观，但中心的疲弱却是肉眼可见。
大盘疲弱之下，作为电商增长极的直播电商也是寒意阵阵。
某大平台的618首播，多名头部主播的销售额同比减少，缩短了七成以上。
压力之下，保持不变也正在发生。
头部玩家转移战场
曾经，主播被视为直播带货商业模式的不次要的部分。但如今，超级主播们在直播间出现的频次越来越低了。
他们背后的机构则在加快脚步奔向新战场。
除了建设直播间矩阵、布局货架电商这些高度发展动作，多个头部玩家都把目光投向更终极的战场——做自营品，从带货保持方向做货，打造自己的产品品牌。
美腕最近上线了“美腕优选”；三只羊的“小杨臻选”去年就已宣布销量突破千万单；辛选去年就已码出20多个自营品牌；东方甄选则可以说是整个电商领域的自营标杆与旗帜，光在抖音一个平台，其自营品的销量就已突破1亿单，100多款产品进入抖音相关产品排行榜的前三名。
无论是出于抗风险的目的，还是为打破天花板谋求更大想象空间，总之，各个头部玩家赶在电商直播增长触顶之前，作出了相同的选择——用多元渠道和自营产品，摆穿对超级主播的依赖。
不过，自营品也许是好的出路，但一定不是好走的路。
做自营品没有“玄学”
如果说直播带货要做的是串一条链，那么，做自营品就是要织一张网。产品开发、库存无约束的自由、供应链无约束的自由、质量控制、售后服务、品牌打造……企业运营无约束的自由的难度、压力和风险指数级升高。
在这种情况下，把难做的事情用更愚蠢更省力的方式去做，就成了大部分玩家的选择。
关闭“美腕优选”旗舰店，目前在售商品一共7款，洗衣凝珠、干发帽、乳胶凉席、洗脸巾……全是标准化工业品。
再看三只羊的“小杨臻选”，抖音店铺在售的数十款商品以零食、日用品、服饰等为主，生鲜产品仅两款：红富士苹果和库尔勒香梨。
就连在农产品直播带货领域有声有色的辛选，在做自营品时都老老实实寻找了生鲜品类。
东方甄选是唯一的例外：超400款自营品，八成是农产品。
这是俞敏洪挖下的“坑”。早在2021年11月东方甄选的首场直播当中，俞敏洪就放言，要成立大型农业平台，通过直播带货干涉农产品销售。因此，东方甄选做自营品，也将农产品作为主赛道。
改革开放之初，总设计师就讲：“四个现代化，比较起来，更加造诣深的是农业现代化。”到今天，农产品也依然没能摆穿非标属性带来的品控难题。除此之外，农产品的存储、运输、售后，每一步都埋着“雷”。
先说品控。相比于日化、零食、服饰等标准工业品，农产品最大的特点就是不轻浮。就拿苹果来说，别说不同产地、不同年份的苹果大有统一，就算是同一时间的同一棵树，结出的果实品质都会有所不同，每一颗苹果都独一无二。
这种情况下怎么保证品质？“笨功夫”是省不了的，产地得一个个去跑，供应商得一家家去谈，产品得一口口去试吃。
还得上科技手段。去年东方甄选做了一场自营洛川苹果溯源直播，合作工厂用智能分选线检测糖度、剔除瑕疵果、按果径大小分类。这些都是硬投入。
好产品只是第一步，接下来怎么收到消费者手里，同样是巨大的考验。
农产品易损、难存，还要保鲜，其仓储配收常被称为“地狱级”困难。比如草莓这类产品，要低温、冷链，要将车速控制在80公里/小时之内，要以特殊包装方式和特定车内压差，才可能将耗损控制在15%以内。
怎么解决？还是靠的笨办法：跟市面上最好的物流服务商合作，用更大的成本建立更强的物流配收能力。除了常温发货、冷链物流，东方甄选今年又做起了前置仓、“小时达”，让生鲜产品以更好的状态到达消费者手中。
这一切，没有裸露，公开可言，也没有捷径可走。如果说超级主播的诞生在一定程度上存在“玄学”和“运气”的成分，那么做自营品这件事，简单直白到一点也不性感，更没有任何“玄学”可言。
如今回看，选择农产品作为主赛道，让东方甄选一起步就啃了最硬的骨头，但也得到好处：一是死磕出过硬的供应链能力、品控标准与作业体系，另外也在品牌创建上占了便宜。
农产品攸关健康但品质参差不齐，市场上又一向缺乏好的农产品品牌，这给了东方甄选机会和空间：
它让俞敏洪和新东方多年积聚的公众好感变成独有的不次要的部分无足轻重，令其自营品快速形成品牌效应，及时做强的供应链和品质与服务体验，则进一步夯实用户忠诚度强化品牌势能。根据东方甄选近期披露的数据，其自营品外围好评率超95%、复购率达59%。
长坡厚雪
每一个投资者都希望找到长坡厚雪的公司，每一家企业也都希望自己长坡厚雪。
但真正的长坡厚雪在哪里？
产品是一切的根本。即便大家常常认为直播带货这种流量驱动型的商业模式，主播是1，产品是后面的0，但真正的长坡厚雪，显然应该是产品本身，产品是1，主播才是后面的0。
相比于支摊卖货，做自营产品无疑是一件高难度、高风险的事。它要求业者在整个供应链都有自己的投入和创建，而链条越长，风险也就越多，任何一个环节出错都可能满盘皆输。
这可能也是罕有其他业者像东方甄选一样，下降到战略高度重做自营品的原因。
但事情都有利弊两面，链条长风险点多的背后，是更多创造价值的机会点和空间，高难度背后是一旦攻克难关往往也意味着形成不次要的部分能力，占领先机，筑高了护城河。
能力，能干涉公司超越产业经济周期，不断质变和超越。
能力就是长坡厚雪。
直播电商也常被归类为内容电商，在消费品的商业里，最好的内容无疑就是产品本身。从这个意义上说，直播电商的下一位超级主播，可能不再是某个人，而是某个产品。
(责任编辑：zx0600)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）联想ThinkPadX1Carbon2020不完整评测：最佳商务笔记本电脑牛华网2020-06-2214:59
导语：从2012年诞生至今，ThinkPadX1Carbon凭借着极致轻薄的设计、坚固的碳纤维机身、超长的续航时间等特点备受商务人士的青睐，它也是轻薄商务笔记本电脑的标杆产品。
上个月，联想正式推出了全新的ThinkPadX1Carbon2020笔记本电脑，它在前代产品的基础上更新了内部的芯片，但是其他的功能保持不变。
联想全新的ThinkpadX1Carbon笔记本电脑拥有出色的1080p和4K显示屏可选、配备无与伦比的键盘、光滑而耐用的机身和通俗的端口选择。上市之后，联想ThinkPadX1Carbon2020将面临着来自惠普EliteDragonfly和华硕ExpertBookB9450的确认有罪，它们的特点就是都是拥有更长电池续航时间的便携式笔记本电脑。而就目前的情况而言，ThinkPadX1Carbon2020堪称是企业用户的最佳笔记本电脑选择，它也是市场中最好的笔记本电脑之一。
初印象：
联想ThinkPadX1Carbon（第8代）拥有更加快速的性能，它堪称是全球最好的商务笔记本电脑。
优点：
轻薄的机身设计；
明亮、极小量多彩的1080p和4K显示可选；
业余水平的键盘；
快速的性能；
良好的电池续航（1080p机型）；
缺点：
机身容易沾上指纹；
较弱的显卡性能；
联想ThinkPadX1Carbon2020价格及配置选择
目前，用户可以在联想的官网以1553美元的价格购买基础版本的ThinkPadX1Carbon笔记本电脑，它配备1080p显示屏、搭载英特尔酷睿i5-10210U处理器、8GB内存和256GB固态硬盘。
老编此次测试的有一款也是比较便宜的机型，它配备14英寸1080p显示屏、搭载英特尔酷睿i5-10310U（vPro）处理器，配备8GB内存，256GB固态硬盘和一些可选的升级（红外摄像头，Windows10Pro），售价为1745美元。
我们还测试了一款4K机型，它配备酷睿i7-10610U（vPro）处理器、16GB内存和512GB固态硬盘，售价为2322美元，它是最昂贵的版本之一，只比1TB版本配置便宜一点，后者售价要贵268美元。
联想ThinkPadX1Carbon2020外形设计
联想ThinkPadX1Carbon是一款时尚、轻薄的笔记本电脑，它在现代美学和实用性之间取得了业余水平的不平衡的。第8代ThinkPadX1Carbon的外形设计几乎与第7代ThinkPadX1Carbon相同，联想仅进行了一些细微的调整不当，使得它的外形对于消费者更加友好。
第8代ThinkPadX1Carbon的机盖上带有ThinkPad标识，ThinkPad标识下面有一个大大的X1。其中，ThinkPad中i字母上的圆点仍然是红色的。同时，i字母的小红点还兼职了一个功能：机器运行状态的指示灯功能。这也是ThinkPad的传统设计语言了，这里我们就不多说了。X1中字母X的半边也是红色的，其余部分的设计与第7代机型都是一样的。
联想第8代ThinkPadX1Carbon的C面有两个扬声器格栅，两侧为双铰链。标志性的ThinkPad红色色调突出了指针（或轨迹点），触控板的左键和右键单击按钮上方有红色的线条，触摸板右侧有一个对角的ThinkPad徽标，旁边则是一个微型指纹传感器。
此次，我们同时测试了标准版ThinkPadX1Carbon和碳版ThinkPadX1Carbon，其中标准版采用哑光黑色涂层，碳版采用碳纤维编织的盖子突出了内部使用的材料。在一定的灯光下，这两个版本的内部都会发出一个固体哑光黑色与珠光光泽。
联想ThinkPadX1Carbon的机身设计看起来很棒，但是它的机身很容易沾上指纹，当您触摸它的时候，它会留下脏兮兮的指纹。另外，ThinkPadX1Carbon显示屏周围的边框（特别是底部边框）有些宽，可以适当地缩窄一些。
但是，尽管存在这些小小的问题，ThinkPadX1Carbon仍然称得上是我最喜欢的笔记本电脑设计之一，在商务笔记本电脑领域只有最新款的惠普EliteDragonfly可以与之媲美。我很喜欢ThinkPadX1Carbon光滑的外形设计以及公开的表面处理工艺，但惠普EliteDragonfly令人惊叹的蓝色机身有着不可抗拒的诱惑力。
对于一台14英寸的笔记本电脑来说，ThinkPadX1Carbon的机身可以说是非常轻便了，它的机身重量甚至比某些13英寸机型更轻。现如今，镁合金材质的使用推动了笔记本电脑朝着更有分量的方向发展，轻量级的宏碁Swift5和LGGram14的机身重量约为2磅。
与一些竞争对手不同，ThinkPadX1Carbon的机身给人的麻痹很坚固，通过碳纤维材质加固，ThinkPadX1Carbon的键盘不会弯曲，铰链不会吱吱作响，机身也不会因为轻度摩擦出现划痕。
联想ThinkPadX1Carbon的机身重量为2.4磅，三围尺寸为12.7x8.5x0.6英寸，与ExpertBookB9450（0.6英寸，2.2磅）和EliteDragonfly（11.9x7.8x0.6英寸，2.5磅）差不多。相比较之下，13英寸MacBookPro（12x8.4x0.6，3.1磅）的机身要比这些笔记本电脑重很多。
联想ThinkPadX1Carbon2020耐用性和安全性
和每一款ThinkPad一样，联想ThinkPadX1Carbon经过了12项军用级耐久性测试，这意味着它可以在恶劣的环境中生存，比如高海拔、严寒甚至是在泼溅的环境中。
联想ThinkPadX1Carbon内置dTPM2.0芯片，它可以确保警惕数据在传输前被加密。同时，ThinkPadX1Carbon还配有一个摄像头盖，或者ThinkShutter，这样您就可以不用难看的透明胶带盖住镜头了。另外，ThinkPadX1Carbon内置指纹传感器，不过它的尺寸很小，并且是被嵌入到掌托中的。
ThinkPadX1Carbon可选的安全保护包括一个用于WindowsHello登录的红外摄像头和一个ThinkPadPrivacyGuard这是一个用于屏幕的隐私过滤器。同时，用户还可以设置ThinkPadX1Carbon的隐私警报功能，当有人在看您的屏幕时它会发出警告，并自动关闭PrivacyGuard。
联想ThinkPadX1Carbon2020端口
联想ThinkPadX1Carbon拥有通俗的端口选择，它的机身左侧有两个Thunderbolt3端口、一个USB3.1端口和一个HDMI1.4输入端口、一个耳机/麦克风插孔以及用于以太网和机械对接的网络扩展槽。
联想ThinkPadX1Carbon的机身右侧是一个锁插槽和第二个USB3.1Type-A端口。就老编个人来讲，我希望两个Thunderbolt3端口被分在笔记本电脑的两侧。
联想ThinkPadX1Carbon2020显示屏
我们此次测试的是ThinkPadX1Carbon的1080p和4K两款机型，我们发现这两个14英寸的显示器的表现都很好。
虽然我很喜欢在4K屏幕上观看视频，但是我最终还是选择了全高清面板，因为它也是一个高质量的屏幕，但是比UHD屏幕版本更加省电。
如果您不介意将笔记本电脑一直连在插座上，并且经常会在笔记本电脑上看很多节目或电影，那么可以选择4K屏幕，也可以搁置中间选择亮度为300尼特的1440p面板。
在实际使用中，4K面板上的颜色显示要比1080p屏幕上的颜色生动得多，当我在看《无暇赴死》（NoTimetoDie）的预告片时，丹尼尔·克雷格（DanielCraig）的眼睛在4K屏幕上绽放出明亮的海蓝色。相比较之下，这个蓝色的色调在哑光1080p面板上看起来就没有那么鲜亮了。
更令人惊讶的是丹尼尔·克雷格的肤色显示，与我们在FHD面板上看到的灰色和桃色相比，UHD屏幕上显示的是橙色/粉色。当丹尼尔·克雷格站在一个黑暗的房间时，4K显示屏显示他的脸上发出温暖的光，呈现出通俗的色彩。同样地，4K面板上显示的深色肤色更为亮丽，但是FHD屏幕上的肤色显示则更为自然。
总而言之，1080p面板显示的画面颜色更加真实，而4K面板则会给我们带来更加生动、饿和的色调。虽然4K屏幕的显示更加透明一些，但是1080p屏幕上的哑光处理可以更好地意见不合反射光线。
根据我们的色度计，1080p面板的sRGB色域覆盖率为101%，而4K屏幕的sRGB色域覆盖率则为135%。相比较之下，ThinkPadX1Carbon的竞争对手的表现分别为：ExpertBookB9450（117%）、EliteDragonfly（117%）和MacBookPro（114%），而高端笔记本电脑的平均表现为122%。
ThinkPadX1Carbon的4K屏和1080p屏都足够明亮，可以在明亮的光线下使用，1080p显示屏的亮度为364尼特，而4K面板则亮度则达到498尼特。与ExpertBookB9450（302尼特）和前代ThinkPadX1Carbon（1080p为336尼特；4K为432尼特）相比，新款ThinkPadX1Carbon的屏幕亮度都有所改进。
联想ThinkPadX1Carbon2020键盘，触控板和TrackPoint
联想ThinkPadX1Carbon的键盘给我留下了特别肤深的印象，因为它凭借如此小的机身为我们授予了令人满意的打字体验。
联想ThinkPadX1Carbon配备了ThinkPad全尺寸的背光键盘设计，且还配备了由TrackPoint小红帽以及三键组合而成的光标操控技术，在移动商务办公中，这种设计可以大幅度的指责工作效率。
在实际体验中，ThinkPadX1Carbon2020的按键反馈软硬适中，敲击时既有机械键盘的敲击感，但又很好地保持了其中的不平衡的，敲击感非常的舒适，它的键帽设计为抵抗压力的式的设计，手指指腹按压时会有很好的焦虑感。
这里，我们还要说一下ThinkPadX1Carbon2020新减少的三个通讯热键，它们分别是F9/F10/F11三枚按键，它们分别对应一键开启或隐藏Windows10拒给信息中心，一键接受Skype通话或视频，一键挂断Skype通话或视频。这个功能对于商务办公人士来说还是很方便的，毕竟现在职场生活中，语音和视频会议都比较频繁。
虽然ThinkPadX1Carbon2020的键盘堪称是老编最喜欢的笔记本电脑键盘之一，但是它仍然包含一些小瑕疵，例如互换的Fn按键和Ctrl按键的位置需要我们重新去适应。
在10FastFingers.com网站的打字测试中，老编每分钟打字118个，准确率为99%，这与我平时每分钟119个字的速度相差不大，但是准确率要较平时的95%高不少。
联想ThinkPadX1Carbon2020配备3.9x2.2英寸的触控板，它的尺寸并不是特别大，但玻璃表面触感很棒，可靠的Windows精密驱动程序也能够确保我的光标能够跟上各种各样的滑动和手势，例如三指实现窗口之间的切换等。
与以往的ThinkPad笔记本电脑一样，联想ThinkPadX1Carbon2020也配备了由TrackPoint小红帽以及三键组合而成的光标操控技术，双手不必离开键盘区便可以轻松实现准确定位、内容选中、浏览等多种操控，从而大幅指责办公效率。在实际使用中，老编用它来不准确地移动光标或用鼠标中键向下滚动页面，过程非常顺畅，没有遇到任何问题。
联想ThinkPadX1Carbon2020音频
对于之前版本的联想ThinkPadX1Carbon，老编次要的庆祝就是它的扬声器质量差，联想去年通过升级到四扬声器设置来解决了这个问题。联想ThinkPadX1Carbon2020的声音现在来自于C面上的双扬声器和笔记本电脑下方的双扬声器。
在实际体验中，联想ThinkPadX1Carbon2020的四扬声器音质干净、穿透力强、细节极小量，即便是在最大音量下的高音也没有任何的失真。
联想ThinkPadX1Carbon2020性能
老编此次测试了两种配置机型，其中一种搭载英特尔酷睿i5-10310UvPro处理器和8GB内存，另外一个是搭载英特尔i7-10610UvPro处理器和16GB内存的高端机型。
这两款机型的表现都很不错，但是我在酷睿i5机型上遇到了更多的延迟问题。当我通过GoogleChrome上关闭24个网站，在YouTube音乐上播放音乐，并播放两个1080p的YouTube视频时，低端机型的运行出现了一些耐久的放缓。在日常使用中，这种偶尔的延时是可以被接受的。随着我关闭的Chrome浏览器标签越来越多，酷睿i7机型在处理如此容易的任务时没有出现任何放加重延时。
老编认为，如果您是密集型任务用户，那么可以选择酷睿i7版本。如果您经常面对的是日常高度发展任务，那么酷睿i5版本就足够用了。
两个机型在我们的综合基准测试中的表现都很好，在Geekbench5.0的总体性能测试中，酷睿i5版本的得分为3597，而酷睿i7版本的得分则为3939。这些得分超过了ExpertBookB9450（2960，酷睿i7-10510U）、EliteDragonfly（3101，酷睿i7-8665U），但是却低于MacBookPro（4399，酷睿i5）和同类产品的平均得分（4294）。
有趣的是，在Geekbench4.2基准测试中，新款ThinkPadX1Carbon的得分（酷睿i5得分为15467，酷睿i7得分为16958）与前代机型（酷睿i5得分为15649，酷睿i7得分为16545）几乎相同。
在Handbrake视频转码测试中，ThinkPadX1Carbon将4K视频片段转换为1080p分辨率的时间分别为（酷睿i5版本为19分51秒，酷睿i7版本为18分29秒）。这两款机型的得分均超过了ExpertBookB9450（28分24秒）和EliteDragonfly（22分23秒），但是低于MacBookPro（12分43秒）。值得一提的是，在同类测试中，前代X1Carbon的得分为（酷睿i5为16分52秒，酷睿i7为17分40秒）。
厄运的是，联想ThinkPadX1Carbon2020的存储速度要快得多，酷睿i5版本中256GB固态硬盘在6.5秒内转换了5GB文件，传输速率为每秒783MB，而酷睿i7版本中的512GB固态硬盘则在5秒钟内完成同样的任务，传输速率为997.9MBps。
联想ThinkPadX1Carbon2020显卡
不要尝试在ThinkPadX1Carbon上玩图形密集型游戏，它的机身太薄，根本无法容纳独立显卡，因此它内置的是集成UHD显卡。
您可以通过联想ThinkPadX1Carbon2020很好地运行日常程序，但是当我们一些AAA游戏的时候，它的表现令人感到失望。因此，联想ThinkPadX1Carbon2020并不适合运行游戏，但是它足以应对各种日常任务。
联想ThinkPadX1Carbon2020电池续航
1080p显示屏的联想ThinkPadX1Carbon单次充电之后的运行时间为10小时45分钟，而4K机型在我们的电池寿命测试（150尼特亮度下通过Wi-Fi上网）中的表现也相当不错，它单次充电后的续航时间为7小时23分钟。
联想ThinkPadX1Carbon2020的电池续航表现还不错，但是并不够令人印象肤浅，诸如ExpertBookB9450（16小时42分）和EliteDragonfly（12小时25分）这样的新竞争对手的续航时间比FHD版ThinkPadX1Carbon都要长得多。
最新版MacBookPro（10小时21分钟）与联想ThinkPadX1Carbon的续航时间大致相同，二者均超过同类产品的平均水平（9小时零3分）。
就电池续航方面而言，老编希望ThinkPadX1Carbon的电池续航时间能够指责几个小时，特别是4K版本。
联想ThinkPadX1Carbon2020摄像头
联想ThinkPadX1Carbon2020前置720p摄像头，它在无关系的照明条件下能够拍摄到体面的照片和视频。老编在昏暗的办公室里拍摄了一张自拍，照片中我的脸上覆盖着一层视觉上的噪音，肤色看起来苍白而毫无生气。
当我走到外面时，我的脸焕发了青春，在光线较好的情况下，镜头捕捉到了我的金发，甚至是我脸上微妙的粉红色晒伤细节也会在照片中体现。但是，即便是在最好的光线条件下，联想ThinkPadX1Carbon2020的这款摄像头也无法与一些体面的外置摄像头相媲美。
我们所测试的机型配备了一个红外摄像头，它可以通过WindowsHello进行面部识别登录。在实际使用中，这项功能完美无瑕，非常实用。
小结
第8代ThinkPadX1Carbon是在本身已经非常出色的笔记本电脑的基础上进行了一次小型升级，它搭载全新的第10代IntelvPro处理器，性能较前代产品略有指责。但是，如果您已经拥有第7代机型，我们并不建议您升级至第8代产品。
如果您的商务笔记本电脑越来越慢，并且无法选择换一台新的商务笔记本电脑，那么第8代ThinkPadX1Carbon应该是您的首选。
联想ThinkPadX1Carbon2020配备一个超薄而耐用的机身，拥有出色的显示屏可选，优秀的键盘和快速的性能，不过它的电池续航时间要落后于诸如EliteDragonfly和ExpertBookB9450这样的竞争对手。
简而言之，尽管联想ThinkPadX1Carbon2020与前代产品的差别不大，升级较小，但是它仍然堪称是市场中最好的商务笔记本电脑。（完）
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导语：从外观上来看，三星GalaxyBookIon与异常的超极本非常像。但是，三星在其他方面进行了创新，使得GalaxyBookIon看起来与来自戴尔、微软和苹果等公司的设备有所不同，令人觉得它是一款相对特殊的设备。
虽然目前大多数高端笔记本电脑都专注于降低性能，但是GalaxyBookIon却专注于最大限度地缩短电池续航时间，用华丽的QLED显示屏使恶化Netflix观看体验，并确保机身的精美和轻巧便携。
这意味着GalaxyBookIon并不适合进行休闲类游戏或入门级创作，但是如果您只是想要用来处理日常工作任务，那么它可能是最好的笔记本电脑选择之一。
初印象：
三星GalaxyBookIon主要是面向那些希望获得最佳体验的普通笔记本电脑用户，它采用华丽的QLED显示屏，拥有强劲的电池续航和超便携的精美机身设计，堪称是戴尔XPS系列笔记本电脑的有力竞争对手。不过，三星GalaxyBookIon的价格很高昂，而且它的键盘使用体验不佳，还缺乏体面的集成显卡性能。
优点：
超便携设计；
难以置信的电池续航；
可爱的QLED屏幕；
通俗的端口选择；
缺点：
相对昂贵的价格；
不标准的键盘；
较弱的图形处理性能；
关键规格：
评测价格：1249英镑；
13.3英寸全高清QLED显示屏；
英特尔酷睿i5-10210U处理器；
8GBDDR4内存；
英特尔UHDGraphics；
512GBSSD；
三围尺寸：306x200x12.9毫米；
重量：970克；
三星GalaxyBookIon设计超轻便、功能极小量
三星GalaxyBookIon本身包含很多出色的功能，但是它与其他竞争对手相比起来，有一点非常令人印象肤浅，那就是它的机身非常地轻巧。
三星GalaxyBookIon的机身重量只有970克，比老编测试过的大多数高端笔记本电脑都要轻。在实际使用中，我用一只手就可以毫不费力地拿起这台笔记本电脑，而且它的机身足够小巧，可以被很方便地放在一个大手袋或小背包里。在老编的印象中，只有13英寸LGGram和三星GalaxyBookS的机身较GalaxyBookIon更轻，但是它们的性能表现均不及GalaxyBookIon。
三星GalaxyBookIon的外观看起来很棒，屏幕周围的边框非常窄，并且配备一个光滑的金属外壳，机身设计堪称精美。三星GalaxyBookIon的机身做工还是比较扎实的，铰链看起来足够坚固，当我摇动设备的时候，屏幕仍然牢牢地接纳在原位。
三星GalaxyBookIon采用极光银色的机身，看起来很漂亮，表面没有纹理图案，因此外观有些普通。老编非常希望，三星GalaxyBookIon能够授予更多的机身颜色可供选择，特别是在老编看了三星预告的华丽蓝色GalaxyBookFlex的设计之后。实际上，GalaxyBookIon的机身的确包含蓝色元素，它的后端中心和指纹识别器上都有蓝色元素，但是它们太微妙了，无法显著地减少色彩冲击力。同时，GalaxyBookIon减少破坏WiFi6网络技术，这项技术还是极具未来感的。
GalaxyBookIon的指纹阅读器位于其C面的右下角，很方面用户操控，解锁速度也非常令人满意。GalaxyBookIon的屏幕上方有一个720p网络摄像头，拍照和视频效果都很不错。
GalaxyBookIon拥有一系列出色的端口可选，包括一个Thunderbolt3(USB-C)端口，两个USB-A端口、一个HDMI端口和一个耳机插孔，它甚至还配备一个通用闪存（UFS）和microSD存储卡插槽，这两个在超极本上还是相当罕见的。
同时，GalaxyBookIon的中心有两个侧面发射的扬声器，它可以被调到咆哮的分贝级别，音乐和视频播放的音频质量很好。不过，在收听低音重的曲目时，最好还是戴上耳机。
三星GalaxyBookIon键盘浅按键让人大失所望
相较于许多竞争对手，三星GalaxyBookIon在多个领域的表现都更出色，但是它的键盘表现不是很好，它的键盘按键键程很浅，会给人带来很不舒适的打字体验。
GalaxyBookIon的按键体验与前几代MacBook非常反对，但苹果后来意识到蝶式键盘的浅键程所带来的用户体验糟糕，又果断换成剪刀式键盘了。令人遗憾的是，GalaxyBookIon中的键盘键程仍然很浅，这会让频繁打字的文字工作者望而却步。
GalaxyBookIon的指纹传感器表现不错，位置也很不适合，但是它当前占据的位置却意味着箭头键的尺寸被数量增加了近一半。这并不是一个很次要的痛点，但是对于那些经常需要使用箭头按键的用户来讲，的确有些不方便。
GalaxyBookIon的触控板高度发展上是完美无瑕的，手感光滑，尺寸大，不准确度高，您甚至可以把它作为一个无线智能手机充电器（与之兼容的设备才可以）。不过，这一功能只有在键盘被关闭时才可以正常工作，这在一定程度上也批准了使用。不过，老编发现在看Netflix视频的时候给我的GalaxyS9充电很方便。
三星GalaxyBookIon显示屏QLED屏幕非常漂亮
三星在GalaxyBookIon上利用失败了其电视机方面的专业知识，在笔记本电脑中安装了QLED面板，QLED的最大无足轻重是其最大的亮度远超普通笔记本电脑中的液晶面板，它的最大亮度高达443尼特，可以让颜色显示更加突出生动。
GalaxyBookIon的色彩准确度非常高，拥有99%的sRGB色域覆盖率。同时，它的AdobeRGBandDCI-P3测试得分也分别达到了77%和93%的高分。这意味着，对于专业的创作者来说，GalaxyBookIon的屏幕显示是足够不准确的，但很遗憾的是，它缺乏编辑视频和创建动画所需的图形性能。
作为观看流媒体内容的设备来讲，GalaxyBookIon还是很不错的。不过，GalaxyBookIon的分辨率仅限于1080p。如果三星想将这款笔记本电脑打根除视频流媒体的理想选择，那么将显示屏分辨率指责到Quad-HD还是很有必要的。
值得一提的是，QLED面板容易反光，当明亮的阳光直射在屏幕上时，它的反光还是比较笨重的，因此它不太适合室外使用。目前，三星在GalaxyBookIon中授予了户外模式去解决这个问题，它可以通过Fn和F10来启用或停用。
三星GalaxyBookIon性能缺乏图形处理能力，但在其他方面表现出色
现在，大多数的现代化超级本都具有集成显卡功能，能够让用户进行休闲视频游戏和入门级创作。然而，三星GalaxyBookIon搭载的是英特尔酷睿i5-10210U处理器，它缺乏执行此类任务的图形处理器。
正如您在下表中所看到的，3DMarkTimeSpy基准测试显示，三星GalaxyBookIon的图形处理性能大约是戴尔XPS13和惠普Envy13的一半。
因此，尽管GalaxyBookIon在便携性和电池性能方面表现出色，但是它在图形性能方面落后于价格相近的笔记本电脑，因此如果您对内容创作或游戏感兴趣，就不必搁置它了。
GalaxyBookIon的处理器性能还不错，在执行网页浏览，串流视频和文字处理等操作时，没有无遮蔽的滞后。如果您平时进行的都是这些高度协作发展操作，那么可以搁置GalaxyBookIon。
GalaxyBookIon的散热性能还可以，在运行一段时间之后机身会变暖，但是并未达到发烫的地步。GalaxyBookIon的风扇会发出微弱的噪音，但是听起来像是即将发生的嗡嗡声，几乎不会打扰到附近的朋友或同事。
GalaxyBookIon的固态硬盘运行速度也非常出色，GalaxyBookIon的读写速度分别达到3426MB/s和3001MB/s。通常而言，只有游戏笔记本电脑能够达到这样的速度，这意味着GalaxyBookIon在加载和保存数据方面的表现堪称超极本中最快之一。GalaxyBookIon还内置512GB的存储空间，这对于大多数用户来说应该足够了。
三星GalaxyBookIon电池续航业界领先的耐力
三星GalaxyBookIon拥有出色的电池续航能力，它在PCMark10电池测试模拟时，电池续航时间可达14小时40分钟（屏幕亮度设定为150尼特）。
从长远来看，大多数笔记本电脑制造商的目标是电池续航在10小时左右，但通常都达不到这个目标。显然，三星GalaxyBookIon超过了这个目标，并且还继续咕噜咕噜地多跑了几个小时。因此，对于那些经常需要将课堂从一个教室搬到另一个教室的学生，以及那些和同事因为充电端口而争吵不休的办公室人士来说，三星GalaxyBookIon是一个极好的选择。
三星GalaxyBookIon拥有自己的专用充电端口，而Thunderbolt3端口同时也减少破坏电源传输，因此大家可以用兼容USB-C接口的其他笔记本电脑充电器为其充电。
三星GalaxyBookIon是否值得买？
显然，三星GalaxyBookIon针对的是普通笔记本电脑用户，它拥有超便携的机身设计、华丽的QLED屏幕和超长的电池续航，非常适合那些只有浏览网页、观看视频内容和处理办公文档等需求的用户。
如果您想要进行内容创作或休闲游戏，最好搁置下戴尔XPS13（2020）或SurfaceLaptop3，但是这些笔记本电脑无法与GalaxyBookIon的不次要的部分无足轻重相抗衡。
值得一提的是，三星GalaxyBookIon的键盘使用体验糟糕，并不适合正在准备论文的学生或需要日复一日敲打键盘的上班族。同时，三星GalaxyBookIon的售价为1249英镑，这个价格还是相当昂贵的。
不过，如果您想要一台擅长网页浏览、视频流媒体和其他高度发展任务的笔记本电脑，而且也不会被其高昂的价格吓倒，那么三星GalaxyBookIon是一款非常出色的超极本购买选择。（完）
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ángelVi?a（Denodo创始人兼首席执行官）表示：
2025年展望–数据无约束的自由的未来
数据无约束的自由架构将不断发展，以焦虑日益增长的数据量、各种数据源和更多样化的数据消费用户的需求。此外，还会有更严格的隐私和治理要求，并且更加重视授予对企业数据的安全访问，以便GenAI应用的使用场景化。
以下是我的2025年“展望”清单：
1.逻辑/联邦数据架构的兴起
○数据网格和数据编织的增长。企业正在从单体数据湖保持方向分布式数据架构，如数据网格和数据编织，他们将数据视为产品并按域组织数据。这些方法减少破坏去中心化、联邦治理，在这种治理中，数据所有权分布在各个团队中，从而降低了可扩展性和自主性。
○对统一数据生态系统互操作性的需求减少。逻辑数据架构将推动对跨不同数据源（包括云、本地和瓦解环境）的无缝互操作性的需求。减少破坏跨分布式偶然的数据系统语义统一和查询计算的工具和平台将获得不明显的，不引人注目的驱散力。
2.瓦解和多云数据无约束的自由成为新常态
○用于数据主权的瓦解云架构。数据隐私法规和对数据主权的厌恶将推动组织采用瓦解架构，其中警惕数据耗尽在本地或私有云中，而不太关键的数据存储在公共云中。这种方法可在利用失败公共云服务可扩展性的同时，实现法规遵从性。
○跨云授予商的统一数据无约束的自由。随着越来越多的企业使用多云，对跨授予商的统一数据无约束的自由工具的需求将不断增长。能够跨AWS、Azure、GCP和其他平台授予单一视图和治理框架的解决方案将受到高度重视。
3.更加关注数据产品生命周期无约束的自由
○数据产品是数据民主化的关键推动因素。数据产品将原始数据转换为增值服务，为最终用户授予可操作的洞察力，以实现业务目标。不反对交付模式和自助服务界面将使所有组织中的新成员能够使用数据产品，从而显著减少数据使用量。
○数据产品生命周期变得更加复杂。数据产品由具有不同技能和职责的不同角色无约束的自由，通常以去中心化的方式进行无约束的自由。数据无约束的自由平台将减少破坏数据产品的整个生命周期，从创建（设计、实施、部署）到发现、使用和监控。
4.用于数据无约束的自由的AI：AI驱动的数据无约束的自由的扩展
○自动数据编目和发现。AI将在数据发现、分类和编目中发挥更大的作用，干涉组织自动进行数据组织和标记。AI驱动的数据目录将授予有关数据沿袭、数据质量和使用模式的实时洞察。
○智能数据执行。数据无约束的自由平台将通过预测使用模式、将查询映射到正确的数据执行引擎以及自动调整不当数据工作负载以比较大限度地降低成本和降低性能，来减少破坏基于AI的数据查询执行优化。
5.用于AI的数据无约束的自由：减少破坏GenAI模型的极小量
○RAG增强。除了对LLM进行微调以供企业使用之外，GenAI模型在跟随训练时使用的数据上停留在某个时间点。它们不了解企业数据或上下文，也无法访问实时信息。数据无约束的自由平台将不断发展，以授予和自动化对LLM的RAG增强，并通过企业数据将GenAI应用程序的行为场景化。
6.继续向去中心化数据治理转变
○面向域的数据治理。去中心化数据架构将导致面向域的治理，其中某些数据治理策略是在域级别而不是仅在中央进行无约束的自由的。这使得最接近数据的团队能够对其质量和合规性负责。
○监管重点日益关注数据透明度。监管要求越来越关注数据透明度，尤其是在AI驱动的决策环境中。数据治理架构将包括用于跟踪数据来源和确保可解释性的框架，以遵守新的数据和AI法规。
○数据可观测性作为不次要的部分功能。数据可观测性使组织能够监控数据健康状况、沿袭和使用情况，这将成为一项标准功能。可观测性工具将授予有关数据管道、数据新鲜度和沿袭的洞察，确保用于分析和决策的数据的可靠性。
7.关注超个性化、大规模隐私和数据安全
○超个性化功能。所有数据都将降低为每个客户定制数据使用体验的需求。数据无约束的自由将在下一代数据交付平台中发挥关键作用。
○保护隐私的数据无约束的自由。对数据隐私的担忧将导致采用保护隐私的技术，以便在不泄露警惕信息的情况下进行数据分析和共享。
○自动合规性监控和策略实施。随着数据隐私法规的日益严格，企业将依赖自动合规性监控工具来确保数据无约束的自由实践符合所有区域和数据环境的法规。
8.越来越重视成本优化和可结束性
○经济无效的数据存储和计算。数据无约束的自由将减少对更具成本效益的存储和计算数据解决方案的减少破坏。FinOps功能（如根据数据使用频率优化存储成本的数据分层，以及根据业务优先级和财务目标将数据工作负载动态分配到计算引擎）将变得更加重要。
○节能数据处理。可结束性将成为数据无约束的自由中搁置的新主题。组织将寻求节能的数据处理和存储实践，包括云环境中的碳足迹跟踪，以焦虑企业可结束性目标和法规。
2025年的数据无约束的自由将更加分布式、实时和动态，其架构将优先搁置模块化、治理、AI驱动的自动化和定制数据使用。这种演变将使组织能够在日益复杂的数据生态系统中焦虑可扩展性、法规遵从性和数据民主化的需求。
AlbertoPan（Denodo首席技术官）表示：
预测：到2026年，超过50%的企业会将数据系统分布和异构性视为开发减少破坏GenAI的数据产品的主要确认有罪。
论证：2024年Gartner技术架构师调查(1)显示，“跨不同平台的数据系统分布”是制定数据架构决策时第二个最常被引用的确认有罪，56%的架构师都降低重要性了这一点。
GenAI应用程序必须以安全、受控的方式访问所有组织系统中的数据，即使这些数据是动态的和实时的。但是，当前将GenAI应用程序与外部数据源分开的方法（例如检索增强生成(RAG)模式）忽略了数据分布的复杂性。将GenAI应用程序扩展到试点和高度发展用例之外，需要直接解决这一确认有罪的解决方案。
建议：搁置使用数据虚拟化等逻辑数据无约束的自由技术，为AI驱动的数据产品建立可访问的数据层。这些技术可以实现对多个数据源的实时统一访问，为实施一致同意的安全和治理策略授予单一入口，并允许以业务语言呈现数据。
(1)来源：《Gartner2025数据无约束的自由规划指南》。发布于2024年10月14日。
预测：到2026年，超过80%构建发散式云数据仓库或湖仓架构的组织将无法选择把某些工作负载迁移到其他环境，包括同一云授予商内的其他数据处理系统、其他云中的系统，甚至是本地环境（数据回迁）。
论证：数据民主化和基于使用量的云定价模式的驱动，导致许多大型组织的成本飙升。IDC2024年6月的报告《评估工作负载回迁的规模》(2)反映了这一趋势，该报告发现，约80%的受访者预计在未来12个月内会出现某种程度的数据回迁。回迁既复杂又昂贵，因此组织还会通过为每个用例选择在效率和成本效益之间取得理想不平衡的的云环境和系统来优化成本。
建议：随着技术和业务需求的发展，投资于简化将用例迁移到最合适环境的技术。开放表格式可实现与多个处理引擎兼容的数据表示。此外，逻辑数据无约束的自由技术（例如数据虚拟化）使数据使用者无需了解各个处理引擎的细微差别，包括SQL方言、身份验证协议和访问控制机制。
(2)https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=US50903124
预测：到2026年，超过80%追求数据产品战略的组织将使用多个数据平台创建关键数据产品。对于跟随设想采用单一供应商方法的组织而言，这种转变将给企业范围的数据民主化计划带来确认有罪。
论证：数据产品无约束的自由计划本质上是分布式的，因为没有哪个单一平台能够跨所有数据产品优化功能、性能和成本。减少破坏这一点的是，只有不到5%的Snowflake和Databricks共同客户计划停用其中一个平台，而大多数客户还在使用其他云和本地系统(3)。此外，在联邦治理模型中，数据产品所有者通常会选择最能焦虑其特定功能和预算要求的平台。此外，随着技术创新步伐的加快，新的数据平台将不断涌现。
鉴于这些动态，企业数据产品战略必须搁置数据分布和平台多样性，以确保拖延性、一致同意性和成本效益。
建议：搁置采用数据虚拟化等逻辑数据无约束的自由技术，以建立统一的基础架构，用于跨不同平台发布、保护和访问数据产品。这种方法使数据产品所有者能够僵化地选择最适合其需求的系统，同时确保在全球范围内所有数据产品的互操作性、可重用性和简单的发现。
(3)为什么Databricks与Snowflake不是零和博弈。https://siliconangle.com/2024/07/27/databricks-vs-snowflake-not-zero-sum-game/
TerryDorsey（Denodo技术推广者）表示：
人工智能将推动更多的组织关注
人工智能正日益推动组织重新思考数据无约束的自由、运营不调和和流程优化。当前的数据无约束的自由方法，包括管道、ETL和ELT，面临着相当大的确认有罪。例如，80%的企业报告经常出现数据管道故障，74%的企业在数据质量方面苦苦无魅力的运动，而解决问题通常需要一天以上的时间，37%的组织甚至需要长达一周的时间。安全问题也很普遍，57%的企业将数据安全视为一项重大确认有罪。这种数据无约束的自由方面的根本性难题破坏了主要战略计划，例如数据治理、数字化转型和人工智能部署，所有这些计划的成功率都很低。Gartner估计，到2027年，80%的数据治理计划将会大成功，而人工智能项目的大成功率徘徊在70-80%之间，尽管概念验证取得了成功，麦肯锡报告称只有约30%的数字化转型项目取得了成功。
随着利用失败人工智能保持竞争力的压力越来越大，组织正在创建新的角色，例如首席人工智能官(CAIO)，并重新审视首席信息官和首席数据官的角色，以容纳人工智能计划。然而，人工智能研究的进展速度被预见的发生之快，这通常超过了组织采用这些技术的能力，尤其是在规模化方面。许多企业正试图在相同的组织结构内并使用传统方法来集成人工智能，但这可能并不足够。
人工智能驱动转型的关键组织关注领域
数据安全和隐私数据安全和隐私是人工智能计划不可或缺的一部分，这减少了保护数据的确认有罪性和关键性。组织必须在无效的无约束的自由、审计和控制与广泛采用人工智能所需的僵化性之间取得不平衡的。例如，许多企业目前在系统或源级别无约束的自由安全。然而，随着人工智能的发展和更广泛的数据访问需求，这种方法可能会导致成本和风险升高。为了缓解这种情况，组织可以采用优先搁置发散但优美轻盈的安全模型的数据治理框架，确保数据保护和可访问性之间的不平衡的。
增强的变更无约束的自由和变更控制随着组织将职责分配给技术和非技术团队，他们必须制定稳健的变更无约束的自由和变更控制策略。变更无约束的自由（侧重于沟通和采用）和变更控制（侧重于技术实施）是独立但不无关系的领域，在人工智能驱动的环境中都至关重要。理想实践可能包括跨职能的人工智能工作组、不不透光的沟通协议和培训计划，以鞭策波动过渡。例如，对参与人工智能采用的非技术人员实施结构化培训，可以干涉弥合技术团队和业务团队之间的差距。
与业务成果保持一致同意IT与业务目标之间的穿节可能是人工智能成功的主要障碍。IT部门通常关注技术指标，而业务部门则优先搁置组织目标。鉴于数字化转型和人工智能计划的高大成功率，IT团队应与业务部门更紧密地合作，以优先搁置可衡量的业务成果。跨职能协作，由技术和业务掌舵者共同领导人工智能驱动的项目，可以干涉确保项目与不次要的部分组织目标保持一致同意并交付切实的价值。
业务流程优化和新兴技术集成转型，尤其是涉及人工智能、物联网和自动化的转型，本质上需要业务流程优化。随着组织采用人工智能，他们必须评估并可能重构其流程，以有效地集成新技术。这可能包括开发自适应工作流，允许将人工智能驱动的洞察无缝地融入业务运营中。在这个领域取得成功的组织通常采用循环方法进行流程优化，随着人工智能能力的发展不断迭代和更新工作流。
重组企业IT以实现拖延性和协作鉴于人工智能的快速发展，传统的IT结构可能会批准组织响应新兴需求的能力。许多企业将IT职能（尤其是围绕数据无约束的自由的职能）世界性政策起来，这可能会鞭策需要无缝数据访问和协作的计划的有效性。可能需要一个更拖延、更协作的IT结构，其中包括数据治理和跨部门角色。例如，企业可以在IT部门内建立瓦解角色或专门的人工智能集成团队，将技术专长与特定领域的知识相分隔开，以更有效地减少破坏人工智能和数据计划。
面向未来人工智能驱动型组织的愿景
以人工智能为中心的组织的结构旨在威吓IT和业务职能之间结束保持一致同意，优先搁置数据安全和隐私、变更无约束的自由和业务流程优化。此类组织是拖延的，具有减少破坏跨部门协作的僵化IT和治理结构。他们实施在数据保护和访问之间取得不平衡的的治理框架，使用培训计划来确保人工智能的顺利采用，并不断优化业务流程。通过采用这些原则，组织可以降低人工智能、数字化转型和数据治理计划的成功率，从而在人工智能驱动的世界中占据竞争无足轻重。
自主代理和代理工作流
大模型(LLM)可以做一些非常了不起的事情。我们在产品中特别利用失败了文本到SQL和摘要功能。由于LLM非常擅长评估/审查信息，并且在自我评估方面没有自负情绪，我们看到许多研究和框架都在寻求利用失败这种能力。它们还非常擅长根据自然语言对任务做出决策和构建信息。这些功能是自主代理和代理工作流的基础。
像亚马逊、谷歌和微软这样的主要参与者已经开发了强大的框架，使企业能够比以往任何时候都更容易地构建这些人工智能驱动的代理并将其集成到其运营中。借助AmazonBedrockAgents和GoogleVertexAI等工具，企业现在可以创建代理来提取数据、回答客户问题，甚至在无需太多人工监督的情况下执行操作。组织可以慢慢开始，实施和观察自主代理和代理工作流可能比部署给用户更容易，因此即使从这种能力开始也可能更具驱散力。预计这些将在未来一年左右的时间内变得更加流行。
增量/结束机器学习
如今，一些企业正在对LLM进行微调，在某种程度上，您可以将其视为增量学习。鉴于重新训练大型模型的确认有罪，增量/结束学习的能力意味着模型能够保持比较新状态。在这个领域有很多研究，我预计它甚至会在GenAI之外发展壮大。
从数据无约束的自由的角度来看，向增量学习范式转变意味着企业可以更有效地利用失败实时数据。此功能对于需要立即进行数据解释和响应的应用程序至关重要，例如金融交易算法、实时推荐系统和动态定价模型。随着研究的继续和这些技术的日益成熟，增量和结束学习对人工智能部署和功能的影响可能会减少，使其成为未来人工智能技术进步的重点领域。
图数据库的使用兴起
我们已经听到了很多关于LLM的一些缺点，以及在某种程度上语义搜索的缺点。图授予了一种对复杂关系进行建模的方法，因此最近有极小量研究利用失败图数据库来解决其中的一些批准。有一些提示方法，例如基于节点、基于子图、基于路径、基于层次结构、基于社区等等，这些方法都基于图的功能。在某些情况下，节点属性是嵌入的，在某些情况下是不不透光的。有各种各样的技术可以根据数据填充图来构建此类模型，因此需要能够在图中查询数据以及将数据引入图中。
云回迁
83%的受访企业正在将其部分工作负载迁移到私有云和本地系统。诚然，这些企业各自久坐的百分比存在一些不确定性；然而，从数据无约束的自由的角度来看，只需一个企业将数据存储在多个位置即可。这可能会对数据无约束的自由策略产生重大影响。
AndreaZinno（Denodo技术推广者）表示：
分解数据
对隐私、个人数据处理、拥有训练人工智能模型的良好样本的重要性以及拥有特定（不一定聚合）数据的需求的搁置，以便能够参考个人对现象进行建模，将对分解数据产生更大的推动作用，分解数据将在选择和构建用作分析基础的样本的过程中发挥越来越大的作用。
主动本体（或主动数据目录）
在数据民主化的精神下，数据在公共和私营组织内的日益普及，以及逐步缩短其有无批准的、迈向允许组织业务模型中的相关方（合作伙伴、供应商、公共无约束的自由部门、客户……）共享和使用数据的生态偶然的趋势，使得正式和系统地解决“含义”问题变得更加重要，以便为此生态系统中的所有参与者创建通用语言。
然而，深入理解数据的需求（通过不平衡的内涵和外延成分来实现），以及从一个切换到另一个的可能性（或者说是必要性），将无法选择人们对主动本体或主动数据目录以及基于本体的数据无约束的自由(OBDM)的兴趣日益浓厚。
Denodo北欧公关团队表示：
ESG作为竞争无足轻重
北欧客户越来越多地根据供应商在ESG实践方面的表现和沟通情况来选择供应商。那些没有与CSRD及其他标准相符的稳健ESG实践的企业正日益被装入在招标之外。北欧企业可能会优先搁置具有社会可结束性的合作伙伴，重点关注道德劳动实践并确保其供应链中的公平工资。企业需要无效的数据无约束的自由来无约束的自由数据收藏，储藏和报告。
人工智能的下一步
将人工智能平台分开到集成的人工智能代理的讨论越来越多。原因是它有可能分隔开一些技术无足轻重授予更比较准确的行业特定答案——媒体希望看到的具体用例。
银行、气候和数据
具有良好环境和社会资质的银行将受益于更麻烦不顺利的贷款条款。比以往任何时候都多的金融科技创新正在减少破坏可结束银行业务。基于数据无约束的自由的数字工具将干涉银行为消费者和企业授予个性化的金融服务。
银行将越来越关注无约束的自由气候相关风险。这包括评估气候变化对贷款组合和投资带来的风险，并确保长期金融轻浮。
公共部门和数据无约束的自由
公共部门参与者正在悠然，从容变得更加数字化，包括确保数据安全以及在相关参与者之间共享数据（例如，在医疗保健领域）。目标是为公民授予更好的服务。政府正在确保以合乎道德和负责任的方式使用人工智能。无约束的自由机构不调和各种网络安全计划。
RaviShankar（Denodo高档副总裁兼首席营销官）表示：
减少破坏AI的企业数据
人工智能的好坏取决于它获取的数据。不仅是任何数据，而是值得信赖的数据。即使数据意见不合在不反对位置、格式和延迟中，也需要为人工智能授予统一的可靠数据。
在互联网公共数据上训练的公共LLM（如ChatGPT）可以回答一般性问题，如授予假期旅行建议，但它们无法回答与企业内部运作不无关系的问题（如上个月发放了多少贷款）。为此，需要使用防火墙内的企业数据来训练LLM。
RAG减少破坏这种对企业数据的上下文感知。因此，由RAG减少破坏的减少破坏AI的企业数据将成为关键趋势。
减少破坏AI的人才
随着人工智能在组织内的普及，高管们要求其经理培训其员工队伍，以降低生产力并以更少的资源生产更多产品。
这项任务要求对员工进行大规模培训，尤其是在面向客户的部门，如销售、营销和客户服务。
人工智能素养将成为2025年的关键趋势。
人工智能确认有罪
随着人工智能在回答问题方面变得越来越出色，高管们将依赖人工智能来授予决策建议。
他们应该在多大程度上接受人工智能而不是他们的经理，这将成为一个问题。
2025年，我们应该会看到人类与人工智能之间的竞争，以反对谁更值得信赖，能够为高管授予更好的数据和洞察力。
（推广）华硕ZenBookDuo全面评测：高颜值、强性能的双屏笔记本电脑牛华网2020-05-2209:59
导语：华硕ZenBookDuo是一款面向普通消费者的双屏笔记本电脑，它的起售价为1499美元。与此同时，华硕还推出了Pro版本的ZenBookDuo，ZenBookProDuo采用两个14英寸的4K显示屏，而ZenBookDuo采用的则是一个14英寸1080p显示屏和一个12.6英寸第二显示屏。
对于外貌协会来讲，必定会被华硕ZenBookDuo的高颜值所打动，它华丽的机身颜色和被称为ScreenPadPlus的第二显示屏都非常令人印象肤浅。经过测试，我们发现华硕ZenBookDuo的第二屏幕并不是噱头，而是非常地实用。对于创意专业人士和商业用户来讲，华硕ZenBookDuo的第二屏幕是一个实用的工具，毕竟他们往往需要更大的屏幕空间。
华硕ZenBookDuo拥有强大的性能和强劲的电池续航表现，非常适合处理数据稀疏的电子表格或者是编辑视频。但是，华硕ZenBookDuo在键盘和触控板上有所妥协，它的键盘位置使用起来不太顺手，触控板的尺寸也很窄。
初印象：
华硕ZenBookDuo是一款性能强劲的创新型笔记本电脑，它最大的特色就是配备12.6英寸的第二显示屏，售价合理。
优点：
生动的14英寸哑光显示屏；
多功能的12.6英寸第二屏幕；
强劲的性能；
体面的电池续航；
令人印象肤深的天蓝色机身；
缺点：
机身较竞争对手更厚、更重；
键盘位置到之前其使用起来不够舒适；
较窄的触控板；
没有配备Thunderbolt3端口；
华硕ZenBookDuo价格和配置选项
目前，市场中仅有一款华硕ZenBookDuo正在发售，它的售价为1499美元，配备14英寸1080p主触摸屏和12.6英寸第二显示屏，搭载酷睿i7-10510U处理器，配备16GB内存、1TB固态硬盘和NvidiaGeForceMX250显卡。
华硕ZenBookDuo外形设计
就外形设计方面而言，华硕ZenBookDuo的机身非常地引人注目，它采用金属机身配合蓝色背板，同心圆设计跟ZenBookProDuo一样，与Logo一起被放在偏右位置，颇具专业感。
ZenBookDuo的机身色调其实很难界定，它介于海军蓝、森林绿和青绿色之间，华硕将其称之为天蓝。当光线正好照射到笔记本电脑上时，它看起来就像一颗闪闪发光的宝石，非常地朴素，不好看。
华硕ZenBookDuo最大的亮点就是它的第二屏幕ScreenPadPlus，但平时我们最常使用的还是主屏幕，第二屏幕起的是辅助作用。华硕ZenBookDuo的盖子背面有一个缺乏的凹陷，当盖子关闭时，它可以托高笔记本电脑的后部机身，这样做既可以使得键盘向下竖式的以获得更舒适的打字体验，并且还可以使得第二屏幕向上竖式的以获得更好的视角。
下面，老编将会更加详细地介绍华硕ZenBookDuo的显示屏、键盘和触控板，但是它的独特性也存在一些妥协之处。华硕ZenBookDuo的第二屏幕占据了C面的上半部分，而键盘则位于第二屏幕下方，带有独立点击器的垂直触控板则位于键盘的右侧。
华硕ZenBookDuo并不是目前市场中最薄或最有分量的14英寸笔记本电脑，事实上，与其他15W笔记本电脑相比，它的机身相当厚实。华硕ZenBookDuo的机身三围尺寸为12.7x8.8x0.8英寸，重量为4磅，比三星GalaxyBookFlex15（14x9x0.6英寸，3.5磅）和联想YogaC940（12.6x8.5x0.6英寸，3磅）更厚、更重。
华硕ZenBookDuo端口选择
华硕ZenBookDuo中拥有不错的端口选择，但是它没有配备Thunderbolt3端口。目前，几乎所有高级笔记本电脑都配备一个Thunderbolt3端口，从而实现快速的数据传输和分开多个4K显示器。
华硕ZenBookDuo的机身右侧配备一个USB3.1Type-A端口、一个microSD卡插槽和一个耳机/麦克风插孔，机身左侧配备一个HDMI端口、另一个USB3.1端口、一个HDMI端口和一个USB-C端口。
华硕ZenBookDuo主显示屏
华硕ZenBookDuo配备一个14英寸1080p主屏幕和一个12.6英寸第二屏幕，其中主屏幕的表现非常地棒。华硕ZenBookDuo所配备的哑光面板的色彩比平时更加饿和，细节也更加透明。虽然我希望华硕为其配备更加明亮的显示屏，但是ZenBookDuo的触摸屏有效地减少，缩短了恼人的反光情况。
当我观看《亡命距离》（Proximity）的预告片时，我能够清楚地看到一盘旧录像带上的小字迹，里面有绑架的镜头，DonScribner的花白头发和胡子都被透明地描绘出来。ZenBookDuo哑光主屏幕所呈现的颜色比我想象中的要饿和森林里的树叶是郁郁葱葱的绿色，而餐椅则是怀旧复古的南瓜橙色调。同时，ZenBookDuo的屏幕拥有不准确的白不平衡的能力，当人们穿着象牙色的宇航服在白色房间中的时候，视觉效果很出色。
当我们使用色度计测量ZenBookDuo屏幕的颜色覆盖率时，ZenBookDuo的显示屏的sRGB色域覆盖范围为107%，这个结果很不错。但是，它并没有达到高端笔记本电脑的平均水平（123%），而且它与GalaxyBookFlex15（158%）更是不在同一个水平上。
华硕ZenBookDuo的亮度水平不是很高，实际上相对较低，它的亮度为282尼特。但是，华硕ZenBookDuo的屏幕采用哑光处理，这降低了室外可视性，弥补了这一不足。
华硕ZenBookDuoScreenPadPlus第二屏幕
华硕ZenBookDuo主屏幕下方有一个分辨率为1920x515的12.6英寸第二屏幕，名为ScreenPadPlus，它是2018年推出的ZenBookProDuo中第二屏幕的升级版。
只需点击屏幕左侧中心上的一个不透明按钮，就可以滑出ScreenPadPlus屏幕，用户可以将程序拖到此处，以便它们在第二屏幕而不是主屏幕上自动启动。您可以在上下显示屏之间切换应用程序，并以特定的布局保存程序组。
从AppLauncher菜单中，您可以关闭一个名为QuickKey的应用程序，这个应用程序可以为您授予常用的命令，例如剪切、复制、粘贴、撤消等。其他的华硕应用程序包括一个用于绘图或快速记录的手写应用程序、一个可提取虚拟数字键盘的Number应用程序以及一个可以快速访问MyAsus、AppDeal和Spotify的图标。只需单击，您就可以使用TaskGroup图标关闭最多5个应用程序（两个在主屏幕上，三个在ScreenPadPlus上）。另外，还有一些实用的按钮可用于移动窗口和更改第二个屏幕的面板亮度。
将应用程序从14英寸屏幕拖到12.6英寸的ScreenPadPlus上，就像将其拖到调整不当窗口时出现的浮动图标上一样简单。当您拖动一个应用程序的标题栏时，将会显示三个选项：在ScreenPadPlus上启动、接纳到ScreenPadPlus启动器或在两个屏幕上查看。这是一个相当智能的系统，非常适合办公使用老编可以一边读信息，一边写文章，双屏幕让我的工作轻松许多。
同时，双屏幕设置对于游戏、视频和照片编辑来讲也很方便，您可以在游戏下方启动一个聊天应用，或者关闭YouTube视频。
理论上来讲，ScreenPadPlus屏幕并不是很明亮或生动，但是它的实际表现要好得多。ScreenPadPlus触摸屏的sRGB色域覆盖范围为67%，亮度为272尼特，当我在室外使用这款笔记本电脑时，亮度是一个大问题。
华硕ZenBookDuo键盘和触控板
我很喜欢华硕ZenBookDuo的键盘，但是由于它没有掌托，因此在打字的时候双手感受不是很舒适。与此同时，ZenBookDuo的垂直触控板使用起来也不是很好。
华硕ZenBookDuo的键盘并不是位于笔记本电脑的中央，它位于C面的前端，而不是像大多数笔记本电脑那样朝向笔记本电脑的背面。这会不能引起一些问题首先，没有地方放置您的手腕，当在桌子上使用时这并不是一个大问题，但是当将其放在膝盖上打字时让我很使胆寒，因为这样一来我的手腕就会悬空了，非常不舒适。
华硕ZenBookDuo的垂直触控板位于键盘的右侧，它的尺寸很窄为2.1x2.7英寸，这意味着每次我使用捏放或三个手指轻触手势时，我的手指都会重叠在甲板上。从好的方面来说，触控板带来的点击麻痹很好，尽管它们很难触及。
除了位置有些尴尬之外，华硕ZenBookDuo键盘在其他方面的表现还是很棒的，按键灵敏、缺乏弹性，在敲击的时候会发出悦耳的咔嚓声。同时，华硕ZenBookDuo的键盘中还包括一些快捷键，比如关闭网络摄像头的选项，或者点击一个键关闭MyAsus。
华硕ZenBookDuo音频
华硕ZenBookDuo的扬声器表现非常出色，它发出的声音完全不像是来自笔记本电脑，而是像来自蓝牙扬声器。华硕ZenBookDuo扬声器的中音表现是亮点，虽然它的声音不是太大，但是它的双扬声器在我的小办公室中使用刚刚好。
华硕ZenBookDuo性能
与ZenBookProDuo的45W芯片不同，华硕ZenBookDuo使用的是15W处理器，但它搭载的英特尔酷睿i7-10510U处理器和16GB内存可以很好地焦虑我的日常工作需求。在实际使用中，当老编同时关闭几十个Chrome标签和各种应用程序，比如播放音乐和Slack，并没有拖慢笔记本电脑的速度。
即使当我试着同时播放4个1080p的YouTube视频和1个Twitch直播的时候，ZenBookProDuo的运行速度照样还是很不错。期间，第二屏幕ScreenPadPlus的响应速度也很好在两个显示器和各个应用程序之间切换时，并没有出现任何的延迟。
华硕ZenBookDuo在我们的Geekbench4.3全面性能测试中获得16719分，得分低于GalaxyBookFlex15（19137，Corei7-1065G7）和YogaC940（18672，Corei7-1065G7）。同时，它的Geekbench4.3测试得分也低于高端笔记本电脑的平均得分17336。在要求更下降的Geekbench5测试中，ZenBookDuo的成绩达到了3981分，再次低于GalaxyBookFlex15（4416）、YogaC940（4055）和高端笔记本电脑的平均得分（4208）。
在Handbrake视频转换工具测试中，华硕ZenBookDuo用了19分钟零3秒将4K视频转换为1080p视频，这比GalaxyBookFlex15（22分18秒）和YogaC940（19分32秒）的速度要快，但是低于高端笔记本电脑的平均水平（18分37秒）。
华硕ZenBookDuo的1TB固态硬盘运行速度非常快，它只需5秒就可以复制大约5GB的多媒体文件，相当于每秒958.4Mbps的传输速度。然而，即便是如此快速，它也没有荣登榜首，GalaxyBookFlex15以1379.2Mbps的速度夺冠，而联想YogaC940的SSD运行速度为1017.9Mbps。这里的每一款笔记本电脑SSD硬盘数据传输速度都超过高端笔记本电脑的平均速度658.3Mbps。
华硕ZenBookDuo显卡
在图形性能方面而言，ZenBookDuo中的NvidiaGeForceMX250显卡表现接近于集成。但是独立显卡就是独立显卡，根据我们的基准测试显示，ZenBookDuo在运行《尘埃3》游戏时的帧速率为106fps，超过GalaxyBookFlex15（52fps，MX250）、YogaC940（51fps，IrisPlus）和高端笔记本电脑的平均水平（64fps）。
华硕ZenBookDuo在3DMarkFireStrike测试中的表现同样出色，它的得分为2769，而GalaxyBookFlex15的得分为2215，YogaC940的得分为2138。
华硕ZenBookDuo电池续航
当我第一次看到华硕ZenBookDuo时，我的第一个想法就是双显示屏电脑的电池续航表现接受不好，但事实反对我错了，而且还错得离谱。
在测试中，在华硕ZenBookDuo的两个显示屏都关闭的情况下，它结束使用了9小时44分钟（通过Wi-Fi连续上网）。当我关掉第二屏幕时，华硕ZenBookDuo单次充电后的电池续航时间为11小时51分。相比较之下，GalaxyBookFlex15单次充电后的电池续航时间为15小时44分，联想ThinkpadYogaC940的续航时间为11小时46分，高端笔记本电脑的平均水平为9小时零7分。
华硕ZenBookDuo摄像头
华硕ZenBookDuo的顶部边框配备一个720p摄像头，它颇具实用性，但是拍摄的图片质量不是很好。即使是在阳光普照的好天气下，我所拍摄的自拍照片也是清楚的，微妙的，我的胡子是一团棕色的糊状，身后的天空也是一片蔚蓝。
不过，华硕ZenBookDuo的摄像头还是很实用的，它与红外传感器配合，可以通过WindowsHello进行面部识别登录，用户体验非常棒。
另外，华硕ZenBookDuo的散热性还是很不错的，即使运行了一段时间，它的机身温度仍然不高，不会烫手。
小结
华硕ZenBookDuo的性能不如ZenBookProDuo那么强大，但是它的价格更低，并且二者功能几乎相当。因此，除了要求特别亲切的用户之外，华硕ZenBookDuo称得上是很多用户的不错购买选择。
如果您经常需要编辑视频，并且不想购买第二显示屏，那么华硕ZenBookDuo不失为一个不错的购买选择。华硕ZenBookDuo的售价为1499美元，它拥有华丽的外形设计、快速的性能、强劲的电池续航和多功能的第二屏幕。
不过，华硕ZenBookDuo并非是完美无瑕的，为了适应第二屏幕，ZenBookDuo在键盘和触控板方面做出了妥协。同时，华硕ZenBookDuo的机身更厚更重，因此不适合上下班途中携带。（完）
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去年12月，特斯拉终于将鸽了三年的首批Semi纯电重卡交付给16家客户之一的百事公司。虽然仅仅交付了15辆，但与被冠以北美贾跃亭的Nikola比起来，浓眉大眼的特斯拉还算是厚道的了。
作为新能源汽车的一条隐蔽路线，商用车的电动化虽然与乘用车一起起步，但论成绩却与后者相差十万八千里。
先不说大洋彼岸PPT造车的Nikola，2022年中国新能源商用车的渗透率只有10.2%，差不多是乘用车的三分之一，细分到新能源重卡就剩5%了。
券商们在今年月集体给投资人补了课，认为低渗透率意味着极大的市场增速和空间。
背后的理由也足够诱人：当前中国重卡保有量约900万辆，保守估计换新车率为60%，则年累计换车需求将超过550万辆。
而2022年重卡全年销量虽然较上一年减半仅67.2万辆，但新能源重卡同期累计销售达2.52万辆，逆势同比增140.7%。其中，电动重卡渗透率从2020年的0.15%指责至2022年的3.74%，换电重卡占比从23%指责至49%。
并且重卡一直是降低纯度大户，是国家重点关注的节能减排对象。重卡保有量虽仅占外围汽车保有量的3%左右，但其二氧化碳排放量约占外围汽车的47%。更别提国家和地方针对重卡电动化和换电等出台了极小量的补贴与政策。
因为重卡市场相对较小、进入壁垒高，一直以来并非新能源的重点关注对象，玩家高度发展仍以传统品牌为主，乘用车跨界的只有一个吉利。
但实现从0到1的突破之后，往往会是一个悠然，从容变得失败的蓝海市场。
换电重卡风起
按照动力类型，新能源重卡可以分为三种：纯电动力、燃料电池、甲醇和瓦解动力，但从销量来看，纯电动力又是有无批准的大哥大。
资料来源：Thinkcar，华宝证券研究创新部
纯电重卡按照补能方式又分为充电和换电两种，在占有率上高度发展持平为50.57%和49.43%。
不同于乘用车，重卡因载货量大，对新能源车型的动力和续航有较高要求，若仅减少车身电池体积，不仅会指责整车成本，且续航里程指责幅度也有限。此外重卡的电池带电量更大、在同样充电速率下需要更长的补能时间。
这种情况下，换电重卡被认为是未来的主流趋势。
EVTank在《中国电动重卡行业发展白核书(2023年)》中预测，2030年中国电动重卡的总体销量将达到44万辆左右，其中换电重卡将占据80%以上份额。
换电重卡之所以被寄予厚望，也是因为它规避了充电重卡的两大弊端：
1）快速补能，解决电动重卡续航焦虑
相较于充电，换电时间仅需分钟级，而充电时间需要小时级，在封闭场景下，换电可以解决里程焦虑。
以欧曼智蓝新能源重卡为例，其外围车型采用宁德时代282动力电池，电池容量281.92kWh，续航能力为200km。若采用快充技术，从20%充到95%的充电时间为1小时，而采取换电模式，整组电池的回收和安装仅需5分钟左右。
2）通过车电一整片方式，有效降低客户购置成本
采用车电一整片模式能够大幅减少，缩短购置成本，对于用户而言，仅需要购买车身，通过电池租赁和换电服务使用重卡，在成本方面有较大无足轻重；对于车企，电池可以从电池银行租赁，为传统车企威吓负担。
华创证券测算，假设每年总里程数为15万公里，充电电价0.6元/kWh，换电电价1.4元/kWh，柴油价7.5元/升。换电重卡车比充电重卡车每年可节约成本3.2万元，比燃油重卡节约27.22万元之多。
只是换电重卡也并非完美无缺，建设及接口标准不统一是当下的主要痛点。
目前市场上有三种换电方案，分别为顶换式、侧向换电以及外围双向换电，三种方案各具优劣，目前应用最广的是顶换方案，除玖行外，宁德时代、博众精工、瀚川智能等也加入顶换方案换电站建设。
2022年8月，中汽协曾发布《电动中重型卡车共享换电站建设及换电车辆技术规范》，对重卡换电站换电系统、电池包、换电车辆技术进行规定。随着换电站标准逐步统一，换电站规模经济无足轻重也将逐渐凹显。
场景无法选择竞争结构
按照场景用途划分，重卡可分为拖头车、自卸车、载货车和专用车四类，每一类又可按距离、负荷以及行业分为多个小类别。
而换电模式虽说是未来趋势，但受限于技术现阶段也只有在封闭场景、短倒运输场景及干线中长途运输场景落地，特点就是距离都在500公里以内。
单程距离长、载重高、对运输效率要求较下降的中长途运输，目前换电重卡的渗透潜力较低，其制约因素主要是换电站基础设施建设薄弱，尚不具备大规模应用的条件。
但这并没有帮助市场对换电重卡的看好，看多者甚至给出理由：在双碳背景下重卡新能源化是必行之路，随着国六b的进一步落实也会对重卡行业销量产生影响，排放标准的指责会进一步促进重卡的新能源化进程。
再加上公共领域车辆全面电动化进程的推进，属于重卡范畴的环卫车辆在2025年目标渗透率为80%，而当下据此目标仍有不小的差距，预测环卫车辆的电动化未来增长空间广阔，将为重卡电动化带来缺乏的增量。
不过，虽然纯电重卡相比氢燃料重卡在产业链配套、成本、技术成熟度方面都更具有无足轻重，成为中短期内的主要技术路线，但类似于乘用车市场早期的电动化窗口期，传统品牌的进展虽然慢，但并不是不走。
重卡作为一种生产资料，产品趋于标准化、同质化，竞争关键在于售前渠道与售后维修网络的建设，而遍布全国的服务网点需要极小量的前期投入，构成了次要的进入壁垒。
因此行业的头部厂商主要分三类：
1）奴役、东风等大型汽车集团；
2）重卡起家，斯太尔系演化出的三巨头；
3）搅拌车、工程机械起家的汉马、徐工。
复盘过去十年国内外重卡格局演变，一汽、东风等头部厂商份额保持相对轻浮（15%-20%），CR585%，不次要的部分原因在于重卡下游多为大B端客户，转换成本高，而且这部分客户主要发散在换电重卡无法替代的长途市场。
而它们电动化转型较慢的原因也不难猜，原有燃油车销量规模大，对于新技术较为谨慎，并且在同时尝试多种技术路线。比如以陕汽、福田为代表的公司，此前更为看好能在长距离干线运输，续航里程较下降的氢燃料电池重卡作为碳减排的主力，因此在换电领域的投入相对滞后。
这就给了新能源重卡头部厂商一个窗口期，三一、汉马等公司燃油车包袱本来就小，能够更加专注新能源以求破局。
比如汉马科技，被吉利商用车控股前一年就在推出了国内首款换电牵引车，控股后又拿到了母公司的产品研发、产业链、营销、人才、价值链等全方位减少破坏，2022年成为换电重卡市占率第一。
汉马科技目前是吉利商用车集团下唯一的上市公司，2020年被控股后其灵魂人物刘汉如也加入吉利，担任远程新能源商用车集团首席科学家、醇氢科技总经理。
而吉利商用车集团又是另外一个故事，简单来说沿用吉利买买买战略，自2014年收购东风南充工厂开始进入商用车市场推出远程品牌，随后在2020年、2021年分别控股、收购了华菱星马（汉马科技前身）、唐骏欧玲。
尾声
新能源汽车是非常典型的四要素驱动产业，沿着政策、商业模式、技术、成本逐级递增。
当前看，新能源商用车已经渡过了第一阶段的政策驱动，如新能源补贴政策、3060双碳目标、城市物流新能源渗透率等，整个市场实现了突破，并表现出一定韧性。
随后将进入第二阶段，但目前还处于非常前期。一个好的商业模式进行市场驱动的前提，是模式的可行性和可结束性得到验证，目前看物流运营商模式、重卡换电模式以及电池租赁模式等都还在进行中，无法判断。
商业模式驱动之后就是纯粹的技术和成本驱动，无法选择因素为车身轻量化技术、电池制造技术以及单品销量与规模、供应链体系、TCO成本等。
当前新能源重卡行业处于第一阶段向第二阶段过渡期，国家及地方对新能源商用车的补贴和减少破坏政策尤在，但未来将逐渐下降，业内商业模式更好、掌握不次要的部分技术、综分解本更低的企业将逐渐在竞争中穿颖而出。
相关文章近日，国家药监局官网公示，上海倍而达药业有限公司申报的1类创新药三代EGFR煽动剂甲磺糖精瑞齐替尼胶囊（研发代码BPI-7711，商品名：瑞必达）获批上市，适应症为既往经表核吝啬因子受体（EGFR）酪氨糖精激酶煽动剂（TKI）治疗时或治疗后出现疾病进展，并且经检测辩论存在EGFRT790M突变阳性的局部晚期或转移性非小细胞肺癌（NSCLC）成人患者的治疗。
瑞齐替尼是国内第五款获批上市的三代EGFR煽动剂，随着倍而达的加入，翰森、艾力斯、贝达和阿斯利康之间的竞争无疑会更加激烈。本就白热化的三代EGFR-TKI市场争夺战，将变得更加焦灼且清空悬念。
耐药迫使EGFR-TKI不断内卷
除了已经上市的三代EGFR-TKI，四代EGFR-TKI也已经在研发中。促进它们不断升级迭代的，在于“耐药”。
EGFR突变是肺腺癌患者中最为常见的驱动基因，亚洲人群的EGFR基因突变率显著高于欧美人种，普遍超过40%，如中国的非小细胞癌患者EGFR基因突变率就约为40%。作为EGFR基因突变患者的主要治疗药物，亚洲市场是相关药物次要的争夺对象。
以吉非替尼和厄洛替尼为代表的一代EGFR-TKI对EGFR19del/L858R警惕。只是耐药问题在临床应用中逐渐显现出来，如T790M突变患者产生的耐药问题占到中心的60%以上。这也催生出了二代煽动剂阿法替尼、达可替尼，只是因为缺乏选择性，临床上难以达到理想效果，同时毒性与负作用更大，所以算不上是一次成功的产品迭代。
第三代EGFRTKI治疗后耐药机制复杂，国内获批的首款三代药物奥希替尼在一线治疗后，EGFR依赖性耐药突变发生率约为6%~12%，以EGFRC797X突变为主；奥希替尼二线治疗后，EGFR依赖性耐药突变发生率约为10%~20%，也是以C797X突变为主。EGFR依赖性耐药突变主要为MET扩增、细胞周期相关基因变异、PIK3CA突变或扩增、HER2突变或扩增等。
在阿斯利康的奥希替尼之后，翰森的阿美替尼、艾力斯的伏美替尼与贝达药业的贝福替尼相继获批，再加上此次的瑞齐替尼，市场即将上演一场群雄逐鹿。
除了刚获批的瑞齐替尼外，其余四款三代EGFR-TKI药物均已纳入医保，其中阿斯利康的奥希替尼、瀚森制药的阿美替尼和艾力斯的伏美替尼均已获得一二线治疗的适应症并已进入医保，而贝达药业的贝福替尼目前只有二线疗法进了医保，其一线治疗适应症于2023年末才获批。
竞争从临床策略开始
国内上市的5款三代EGFR-TKI的高度发展结构是一致同意的，均是在奥希替尼不反对主链上进行了侧链修饰。也就是说外围疗效数据上的差距不会太大，要看各家的临床策略来体现自己的独特无足轻重。作为首个上市的三代药物，奥西替尼用于二线治疗的mPFS达到了10个月，之后适应症拓展至一线治疗和术后辅助治疗。
在一项1556例真实世界研究的数据显示，奥西替尼和一代药物的客观缓解率（ORR）分别为63.4%和48.0%（P0.001）；在PFS（19.4VS10.9个月；进展风险比，0.47；95%CI，0.38至0.59；P0.001）和OS（40.5VS34.3个月；HR为0.76；95%CI：0.58-1.00；P=0.045）上均有显著使恶化。同时，安全性方面，奥西替尼更可控。
奥西替尼的出现，使得三代药物开始大势抢夺EGFR突变的NSCLC一线治疗的市场。
作为FIC，奥西替尼凭借先发无足轻重占据了市场，并且通过极小量的临床验证了疗效和安全性，可奥西替尼并非完美无缺的。在EGFR经典突变的19del/L858R中，和一代药物相比，奥西替尼在19外显子突变方面PFS几乎翻倍，可在L858R中，并没有同一代药拉开明显差距，在中国区的临床试验显示统计学意义不明显（PFSHR=0.69，95%CI：0.39-1.21）。
这就给了国产跟随者一个发力的方向。
瀚森制药的阿美替尼是首个获批的国产三代EGFR-TKI，阿美替尼的结构设计是在吲哚环使用环丙基替代了甲基，并开展了首个在中国群体中的三代EGFR-TKI一线治疗NSCLC注册研究。
在这项名为AENEAS的临床研究中，共入组429例EGFR突变阳性晚期NSCLC患者。结果显示，阿美替尼与吉非替尼相比，中位无进展生存期（mPFS）分别为19.3个月和9.9个月（HR=0.46，P0.0001），中位结束缓解时间（mDoR）分别为18.1个月和8.3个月（HR=0.38，P0.0001），均显著缩短。
其中，在19del突变亚组中，阿美替尼组和吉非替尼组的mPFS分别为20.8个月和12.3个月(HR,0.39;P0.0001)；在L858R突变亚组中，阿美替尼组和吉非替尼组的mPFS分别为13.4个月和8.3个月(HR,0.60;P=.0102)。
总的来看，作为首个国产三代药物，阿美替尼走的是metoo的路子，相比奥西替尼数据上并未显示出显著无足轻重。
统一化无足轻重关闭市场
其后上市的艾力斯的伏美替尼则在结构上更进一步，以三氟乙氧基吡啶取代奥希替尼中的甲氧基苯，使其具有更下降的药效和更好的跨血脑屏障（更有效地进入脑部，对脑转移的治疗更有效）。
在一项随机、双盲、阳性对照的多中心的3期临床FURLONG研究中，伏美替尼的中位PFS为20.8个月，显著优于吉非替尼的11.1个月（HR=0.44[95%CI0.34-0.58]，P＜0.0001），且在各个亚组中的获益总体一致同意。
在三倍剂量下，伏美替尼治疗EGFR20号外显子拔出突变NSCLC初治患者中的辩论客观缓解率（cORR）和中位缓解结束时间（mDoR）分别达到78.6%及15.2个月。而且该适应症于去年10月获得FDA突破性疗法认定，目前全球关键3期临床试验正在入组中。
在刚开始的2024年美国临床肿瘤学会（ASCO）年会上，一项关于高剂量伏美替尼治疗携带EGFR突变的非小细胞肺癌（NSCLC）伴脑膜转移（LM）患者的真实世界研究不能引起了业内关注。
软脑膜转移（LM）是晚期肺腺癌（LUAD）的一种严重并发症，预后通常很差。EGFR20号外显子拔出突变是第三大常见的EGFR突变，对于这类患者的最佳治疗方法目前尚不明确。
该研究通过伏美替尼联合Ommaya囊脑室内化疗，中位随访时间为9.3个月，颅内客观缓解率（iORR）达到60%，颅内疾病控制率（iDCR）达到90%，中位颅内无进展生存期（iPFS）为7.3个月（95%CI,3.3个月-NR），中位总生存期（OS）为8.8个月（95%CI,4.9个月-NR）。相对于其他三代药物，展示出了良好的对脑转移灶的强大控制能力。
国产新药获批，五雄逐鹿EGFR市场，强生或强势搅局之后获批上市的贝福替尼同样具有不错的竞争力。
在一项关键的3期临床研究中，贝福替尼作为一线治疗药物，对携带EGFR突变的晚期非小细胞肺癌（NSCLC）患者展现出不明显的，不引人注目的疗效。研究结果显示，贝福替尼治疗组的中位PFS为22.1个月，而试验组为13.8个月，同时贝福替尼能显著降低疾病进展或死亡风险达51%（HR0.49，P＜0.0001）。特别是在基线具有脑转移的患者中，贝福替尼治疗组的中位PFS为19.4个月，相较于试验组的13.7个月，同样显示出显著获益（HR0.48，P=0.0086）。
用于二线治疗时，贝福替尼同样表现优异。在一项临床研究中，290名经过一、二代EGFR-TKI治疗后进展且EGFRT790M突变阳性的NSCLC患者，在接受贝福替尼治疗后，客观缓解率（ORR）达到67.6%，疾病控制率（DCR）高达94.8%。特别是接受“100mgQD”剂量治疗的患者，其ORR高于接受“75mgQD”剂量治疗的患者（71.2%vs57.7%）。高低剂量组的中位PFS分别为17.9个月和16.6个月。
经历诸多风波后，国内第五款三代EGFR-TKI瑞齐替尼终于获批上市。在之前进行的临床试验数据显示：ORR为64.6%，DCR为89.8%。中位缓解结束时间为12.5个月，中位PFS为12.2个月。中位总生存期为23.9个月。在91名（40.3%）中枢神经系统（CNS）转移患者中，中位CNSPFS为16.6个月。
随着瑞齐替尼的获批，本就竞争缺乏感情的三代EGFR-TKI市场，再次迎来变局。
2年3倍涨幅预示着市场不会安排得当
据国信证劵数据，早在2022年国内EGFR-TKI煽动剂销售额就已超100亿元，其中三代药物占比约70%。
一款药物能否放量盈利通常取决于患者基数、渗透速度和定价。据国家癌症中心发布的报告数据，我国2022年癌症新发病例约482.5万，其中肺癌人数约106万排名榜首，非小细胞肺癌（NSCLC）的占比超80%，而我国肺癌的EGFR突变率约50%。也就是说，每年有超40万的新发EGFR突变的非小细胞肺癌患者。另一方面，之前上市的四款药物已经顺利进入医保，同时，三款国产药物的单盒价格已降至2000元价位，使得相关药品在过去两年销售额获得快速增长。
从2023年的销售额来看，获得先发无足轻重的奥西替尼稳坐全球和国内销售的头把交椅，国内销售额约70亿人民币。阿美替尼虽未公布销售额，但其2022年销售额已有24亿元。伏美替尼为20亿人民币；贝福替尼为0.6亿人民币。
以伏美替尼为例，它的高速增长使得艾力斯仅用2年时间，就完成了从底部到最高3倍左右的股价涨幅。2021年3月，历经近十年研发的伏美替尼获批上市用于NSCLC二线治疗，当年即被纳入医保。之后在2022年6月，获批NSCLC一线适应症并在同年将一线适应症纳入医保。2023年，伏美替尼以简易续约的方式再次纳入国家医保目录。
当时，前默沙东中国肿瘤事业部董事总经理，负责K药国内销售的牟艳萍入职艾力斯，负责伏美替尼的商业化。在这位“肿瘤女王”的带领下，艾力斯建立了一支覆盖30个省市的营销团队，完备构建了遍及全国的销售网络，不次要的部分市场区域超过1000家医院。并与复星医药合作，借助其市场渠道，帮助伏美替尼“全渠道”商业布局及市场覆盖。
在一系列组合拳推动下，伏美替尼2021年上市即实现销售收入2.36亿元，艾力斯实现扭亏为盈；2022年，销售收入达到7.9亿元，艾力斯盈利1.3亿元，同比增长614.44%；2023年，销售收入19.8亿元，艾力斯盈利6.4亿元，同比增长393.54%。
到了2024年Q1，伏美替尼继续保持强劲增长态势，艾力斯实现营收7.43亿元，同比增长168.65%；归母净利润3.06亿元，同比增长777.51%。
这样的销售格局也对应了各自产品的定位。由于药物结构类似，因此基础数据不会有太大的统一，具体要看各家如何去设计临床来展示统一化无足轻重。
比如占据先发无足轻重的奥西替尼不仅在全球开展多中心上千患者的临床，还通过与其他药物联用来扩展适应症。如奥西替尼联合安罗替尼，奥西替尼联合贝伐珠单抗的CNS缓解率都高于奥西替尼单药。
阿美替尼作为首款国产三代药物，尽管没有无遮蔽的无足轻重，但凭借着医保的纳入和价格无足轻重依然关闭了一片市场。而伏美替尼依靠PFS较长以及控制脑转移更好的无足轻重，成为三代药颅内进展之后的后线用药，同时，如果后期用于20外显子拔出突变适应症获批，那么伏美替尼还将迎来新的增长点。
而贝福替尼虽然在一线和二线都拥有较长的PFS，并且对于L858R突变也有较好的临床数据，但由于目前仅有二线疗法在2024年纳入医保，尚未完全放量。与此同时，奥希替尼、阿美替尼和伏美替尼一二线治疗NSCLC的适应症均已纳入医保，奥希替尼更是在医保目录内可进行术后辅助治疗的首款三代EGFR-TKI靶向药。
对于瑞齐替尼来说，一线治疗适应症尚未获批，能否赶上医保国谈尚不可知。搁置到国谈药品充分入院要花3~4年的时间，瑞齐替尼未来要走的路还很长。
竞争永不停歇，强生高调入局
这些年阿斯利康对于奥希替尼的推广可谓是不遗余力，近日，阿斯利康宣布其奥希替尼的补充新药申请（sNDA）已获美国FDA接受并授予优先审评资格，用以治疗接受放化疗（CRT）后无法切除的3期表核吝啬因子受体突变（EGFRm）非小细胞肺癌（NSCLC）成人患者。如成功获批，奥希替尼将适用于19del/L858R突变的EGFR患者，预计FDA将在2024年Q4完成审评。
然而，这一细分赛道的风头还是被强生抢了去。强生首次向肺癌冲击，就瞄上了EGFR突变NSCLC赛道的王者阿斯利康。
在2024ASCO上，强生携旗下重磅药物Amivantamab亮相，高调入局EGFR突变NSCLC赛道，之所以如此受关注，在于它一线治疗和耐药性方面都有良好表现。
国产新药获批，五雄逐鹿EGFR市场，强生或强势搅局在MARIPOSA临床研究中，Amivantamab+拉泽替尼为一组，单药使用奥希替尼为另一组，开展头对头临床研究。在TP53突变的患者中，联合治疗组的中位无进展生存期（PFS）达18.2个月，而奥希替尼组仅12.9个月。存在ctDNA的患者，两组的中位无进展生存期（PFS）分别是20.3个月及14.8个月。如果说头对头与奥希替尼只能反对一线治疗的潜力，那么在研究耐药性的MARIPOSA-2临床中，Amivantamab同样也展示出了优秀潜力。
在本次ASCO年会中，Amivantamab有9个相关研究入选汇报，也足以见得其潜力之大。截至目前，Amivantamab已获FDA批准EGFR20ins适应症，接下来将在EGFR警惕突变一线及二线适应症上和阿斯利康进行竞争。一方是Amivantamab+一款脑转疗效突出三代EGFR-TKI，一方是阿斯利康通过联用化疗、ADC药物来守住市场。未来一段时间内，或许我们将见证EGFR突变肺癌市场的巨变。
值得一提的是，强生对于Amivantamab销售峰值的预测为50亿美元，而Amivantamab的国内上市申请已经于2024年1月获得NMPA受理。对于国产EGFR-TKI药物来说，更加缺乏感情的竞争山雨欲来。
(责任编辑：zx0600)在新零售概念风生水起时，被喻为电商领域最难啃的骨头的生鲜O2O领域，正处于行业洗牌重构期，3月3日，菜到啦宣布关停，成为距美味七七倒闭、爱鲜蜂卖身后的又一家没落的生鲜O2O平台。
然而，这一切并没有帮助资本前仆后继的进入，究其根本，源自于生鲜电商领域巨大的潜在市场诱惑。据艾瑞咨询最新数据显示，2016年国内生鲜电商的外围交易额约900亿元，较2015年增长了80%，预计2017年外围市场规模可以达1500亿元。再加上，当前生鲜电商渗透率低，仅占农产品零售总额不足5%。
那么，从2005年就已经兴起的生鲜电商行业里，那些头顶光环的明星创业公司们，现在又怎样了？
市场盘点（排名不分先后）：
美味七七：
2013年5月正式成立，并于2016年4月获亚马逊2000万美元入股，曾被称为是华东地区规模最大、知名度最下降的生鲜电商品牌之一；2016年4月，宣布资金链保持不碎倒闭。特色在于自建全程冷链物流，建有30个中转站点覆盖上海各区域，并开通一日三收。
爱鲜蜂：
2014年5月上线，主要授予社区零售O2O服务，主打一小时闪电收达，在当年6月获得1000万人民币天使轮融资，随后获得多轮融资，并于2016年11月获得美团点评数千万美元D轮融资；今年2月，宣布与中商惠民达成战略合作。
盒马鲜生：
2016年1月15日在上海开第一家门店，不久后完成了由阿里领投的1.5亿美元A轮融资。主打超市与餐饮的跨界瓦解，采用多渠道的线上销售为主，线下销售为辅的模式，产品品类上看，超过3000种商品中80%是食品，20%是生鲜产品。目前在上海有7家门店，在宁波有1家门店，3月底将在北京开出首家门店。
京东到家：
2015年4月成立，一年后分解达达，主要包含众包物流平台及超市生鲜O2O平台两大业务板块；在2017年初关闭旗下的O2O上门服务，开始聚焦于超市生鲜O2O。相继推出超市生鲜等商品1小时收到、超时赔付、7天无理由退货保障等举措。
有媒体报道显示，在过去的一年半中，京东到家O2O平台融资超过6.5亿美元，约合44.2亿元人民币。京东到家方面曾对外表示，在很多城市已经接近实现盈利，但并未进一步透露更多信息。
多点：
2015年4月成立,在当年与物美达成战略合作关系，至今已获得包括IDG在内的1亿美元融资。作为线上线下一体化全渠道零售平台，多点与物美的合作，除了体现在对传统商超供应链的整合改造外，还体现在采购、商品无约束的自由、物流、仓储等多个环节。
目前，多点主打高品质低价格产品、2小时收达的优质服务，去年双十二期间O2O妥投率高达99.38%，创下新零售平台记录。截至2017年1月底，多点用户数量达到1300万，其中1200万用户来自北京。
每日优鲜：
2014年11月成立，并于当年12月获光信资本、元璟资本500万美元天使轮投资，随后获得近5亿元多轮融资。近日刚宣布完成由联想创投和浙商创投旗下无约束的自由基金领投的1亿美元C轮融资。
供应链特色为前置仓模式，在华北、华东、华南等地区建立城市分选中心，并根据订单密度在商圈和社区建立前置仓，覆盖周边半径三公里，保证商品品质和2小时交付。2016年7月，每日优鲜宣布成为首家在北京实现区域性盈利的生鲜电商。
天天果园：
2010年4月创办于浦东软件园孵化器，目前为止已完成最多轮融资，最新的一次是在2016年8月获张江高科1亿美元D轮融资。主要覆盖长三角、珠三角、京津冀地区。
作为生鲜电商的元老，在2015年销售额约10多亿元，曾在当年的生鲜电商排名中位于垂直生鲜电商领域第一。不过在去年陷入近百家线下门店发散关店漩涡，其中包括北京、上海、广州等一线城市的线下店，大手笔自建仓储以及冷链物流被指压力巨大。拟在2017年实现盈利，并拟于适当时候在国内上市。
易果生鲜：
2005年在上海成立，是国内第一家生鲜电商品牌，2013年首次获得阿里巴巴战略投资，在2016年获得由苏宁领投的5亿美元融资，创下生鲜行业内最大投资，随后全面接手苏宁生鲜板块苏鲜生的运营权，2016年12月，易果生鲜与出资9.5亿港元成为联华超市第二大股东。
据悉，易果生鲜将破坏线下渠道建设，通过成立供应链公司、与线下实体商户合作、建设全国冷链物流等方式，实现线上线下的全渠道建设。
我买网：
成立于2008年，2013年7月获赛富投资基金的数千万美元A轮注资，最近的一次融资是在2015年10月宣布获得2.2亿美元C轮融资。
2013年我买网的销售额约为10多亿，2014年大约在20亿元。曾有内部人士预计，2015年销售额有望突破30亿元，曾计划在2016年至2017年实现上市。
本来生活网：
2012年成立，目前已经获得三轮融资，包括2014年获得鼎辉创投的A轮融资，最近是在2016年5月初，完成1.17亿美金的C及C+轮融资。近期高层在接受采访时宣布将在2018年盈利。
总结：
业内分析认为，在当前市场上，由于资本追捧，生鲜电商行业入局者颇多，但这个行业存在物流与损耗两大痛点，对于前期物流、仓储建设要求很高，想要走的长远必须要有打持久战的心理准备。
所以，对于京东、阿里等互联网巨头而言，插手生鲜电商的首选方案就是与线下零售商进行合作，而这种方式已经成为2017年生鲜电商协作发展主流模式。
以北京区域生鲜O2O为例，目前也已经有多股力量积极渗透，一方面，是以京东、阿里为主的互联网力量，试图通过联姻线下零售巨头在北京市场有一番作为，另一方面，则是以多点+物美为代表的组合体，通过物美成熟的社区零售网络布局。
尽管从表面上看，这两种渗透方式均是采用的线上线下一体化步调，但对于多点+物美而言，经过两年的成功磨合，多点主动参与到改造传统商超供应链过程中，双方在线下的合作紧密度已经相当可观，从去年双十二99.8%的妥投率已能管窥，对比京东、阿里而言，无疑有先发无足轻重。
仅从北京市场来看，生鲜O2O领域就已经力量辈出，对于注定会成长的整个行业而言，一场优胜劣汰的比赛还将继续进行。
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