OFO最近的搞的"事"有點多。先是抵押家產式的借錢，在新加坡打出挖幣廣告，看起來比較靠譜的事便是整頓了運營業(yè)務，5月初，ofo推出的車身廣告業(yè)務，ofo不僅不敢砸錢，還很需要錢。7月初，一鳴網注意到，ofo的app內上線了一個新聞信息聚合功能模塊——看看，內設看點、圖片、視頻、體育、財經等頻道，圖文信息來源僅限新華網和央視網內。該功能還有一個"讀報"的頻道，整合了《人民日報》《光明日報》《經濟日報》的電子報，可在線瀏覽當天報紙文章。Ofo對此表示，"看看"是送給中國共產黨成立97周年獻禮。近日ofo在新奇欄目里增加了一個小游戲功能，目前上線了一款名為"天使的誕生beta"的養(yǎng)成類游戲。Ofo方面表示，該功能目前處于測試階段，主要為增強用戶粘性，目前沒有通過游戲實現盈利的計劃。網友們紛紛吐槽：要一邊騎車一邊刷新聞，一邊騎車一邊打游戲？讓用戶在一個騎車軟件上刷新聞，打游戲，ofo的做法可以用奇葩來形容了，工具類的應用做資訊與游戲不僅對提升用戶粘性起不了什么作用，反而會使得簡潔清爽的頁面變得復雜,喧賓奪主弱化了APP主要的功能。義無反顧重蹈覆轍的ofo無獨有偶，在這個做法上，滴滴提供了前車之鑒。2015年，與快的合并后滴滴用戶多達兩億，滴滴希望利用自己龐大的用戶群變現，很快安卓版的滴滴上線了游戲中心，為了推廣這一平臺，滴滴在初期活動中給在游戲升級的用戶贈送大量價值不等的優(yōu)惠券，并迎合當下游戲熱潮推出H5游戲。然而12月滴滴團隊發(fā)出公告，游戲中心將于兩個月后停運。究其原因，滴滴的應用場景并不適合做游戲，打車時可以玩游戲也是間接暗示等車時間長.再則，缺乏游戲制作和運營經驗的滴滴團隊，游戲制作上粗糙，畫制差卡頓，用戶使用體驗差。停運印證了增強用戶粘性想法的失敗，為跑偏的想法畫上了句號。ofo與滴滴打車是同類軟件，用戶的主要訴求都是打開軟件很快騎車或是打到車，以用戶訴求為核心，提供流暢而便捷的用戶體驗才是其"主業(yè)"。從產品角度來說，滴滴和ofo這種APP的產品邏輯是用完即走的，這是對自身效率的體現，而在APP上玩游戲、看資訊有悖自身的商業(yè)邏輯。當ofo推出資訊游戲時，網友調侃道：能不能把車先修修？單車行業(yè)，車才是核心，用戶的留存，決定下次使用何種單車出行，是受到之前的整個單車使用過程影響的。而APP只是起到輔助性的作用，強調功能性，即便沒有自身APP，共享單車也可以借住多流量平臺作為入口實現彼此共贏。在行業(yè)細分，專業(yè)化程度更高的今天，OFO在資訊方面只是萌芽階段的幼苗，論專業(yè)成熟程度比不上四大門戶的騰訊，新浪，網易，搜狐；論技術水平，趕不上依靠算法推送技術分發(fā)優(yōu)勢的后起之秀字節(jié)跳動，一點資訊等媒體。在游戲方面ofo也是望塵莫及，游戲行業(yè)目前競爭激烈，許多游戲產品生命周期短，更新迭代速度加快，騰訊和網易在市場上占有主要優(yōu)勢，根據2017年游戲行業(yè)發(fā)展報告，由于硬件技術和用戶使用習慣的變化，用戶更注重游戲的體驗，網頁游戲所占市場份額不斷縮小，移動端和客戶端所占份額上升，ofo內簡單的養(yǎng)成游戲，既與市場上過氣的游戲同質化，又難以滿足日益挑剔的用戶口味，游戲板塊看起來更像一個食之無味，消耗內存的雞肋。競爭對手加速收割，ofo忙著講故事從2015年至今，共享單車市場經歷眾車鏖戰(zhàn)，2017年進入行業(yè)洗牌重組，部分企業(yè)倒閉，二三梯隊車企轉向三四線長城市，形成摩拜和OFO雙寡頭的競爭格局。激烈的競爭下，兩家也是元氣大傷。去年年中有傳聞OFO資金鏈斷裂，今年小黃車開始瘋狂借錢，2月初，ofo通過動產抵押的方式，換取了阿里巴巴17.7億元的借款；3月中旬，ofo又宣稱以股權+債權的方式，獲得阿里領投、螞蟻金服等跟投的E2-1輪8.66億美元（約55億元人民幣）融資，其中包含了之前的借款。今年4月有消息稱摩拜和OFO將合并，次日，OFO立馬回應消息不實。第二天美團宣布已經收購了摩拜。在美團收購摩拜時，有媒體報道稱摩拜每月要虧損人民幣5億元～6億元。市場投放量，車輛折損程度更高的ofo可能承擔著更重的虧損。到目前為止，ofo可能只支付了供應商欠款（30多億元）的20%；最新一輪融資支撐不了多久。摩拜賣身給美團后，ofo做了件讓人啼笑皆非的事，在ofo新加坡版的app界面上出現了"立即騎行，獲取GSE代幣！"的活動廣告。而另一家競爭對手哈羅單車的處于開掛狀態(tài)，5月先是與支付寶推出芝麻信用650分以上免費騎的活動，成功收獲了大批用戶，次月便收收到了螞蟻金服集團旗下的全資子公司上海云鑫創(chuàng)業(yè)投資有限公司以20億元的增資。南華早報消息稱，戴威今年5月已拒絕了滴滴方面的潛在收購要約，并號召公司員工"戰(zhàn)斗到底"。此后ofo便推出了一系列商業(yè)化舉措，開始做車身廣告以及APP上推送廣告，ofo的B2B業(yè)務負責人邵毅在透露："ofoB2B各項業(yè)務進展順利，目前兩個月的營收已經超過1億元，然而這與沉重的債務相比還是被杯水車薪。6月，據媒體報道，ofo總部大規(guī)模裁員屬實，總部整體裁員比例達到50%，海外市場主管張嚴琪離職，整個海外部門解散，ofo隨即否認了這些消息。7月5日，背靠美團這顆大樹的摩拜宣布在全國范圍內免除押金，老用戶可以即時退押金。而此時的ofo已經恢復了收取押金一段時間。在過去的一年，ofo在上海鳳凰自行車，飛鴿自行車的訂單量在不斷壓縮；另一方面，ofo開展廣泛的商業(yè)活動，做車身和APP廣告，收取押金，挖幣，甚至在APP上做起了外行的看點和游戲，ofo的未來在哪里？

7月5日消息，日前，在由中國計算機學會（CCF）、雷鋒網、香港中文大學（深圳）聯合舉辦的2018全球人工智能與機器人峰會（CCF-GAIR）上，商湯科技聯合創(chuàng)始人、香港中文大學-商湯科技聯合實驗室主任林達華教授，發(fā)表了題為“計算機視覺研究中的新探索”的演講，闡述了計算機視覺未來3~5年的研究方向。林達華指出，人工智能在過去幾年的成功，它不是偶然的，也并不僅僅只是算法發(fā)展的結果，它是很多的因素歷史性地交匯在一起，促成了這波人工智能浪潮。第一個是數據，海量數據、運用場景數據的積累，以及GPU的發(fā)展，計算能力大幅度的躍升，在這個基礎上，算法的進展才帶來了今天人工智能的成功和在眾多應用場景的落地。人工智能不是一個魔術，從某種意義上它就是在龐大的數據量、在巨大的計算能力支撐下的性能進步。林達華表示，目前人工智能還處于粗放型發(fā)展階段，準確率不是唯一的方向；人工智能發(fā)展有多方面不同含義，比如效率、成本、質量等等。他還認為，人工智能，其最終目的是要為我們的生活帶來便利，提高我們生活的質量。但是最近幾年人工智能的發(fā)展好像走入了誤區(qū)，人工智能的質量跟準確率是掛鉤的，但其實人工智能是有多個方面不同的含義，不僅僅是質量，它的質量其實是多個方面、多個層次的。以下為林達華教授演講實錄：今天非常榮幸能夠在這里分享港中文-商湯聯合實驗室過去幾年的工作。首先說明一下我并沒有直接地去參與商湯在商業(yè)領域的運作，所以大家如果要關心商湯什么時候上市，這個問題我是回答不了的。但是我能夠告訴給大家的是，商湯公司不是一天建成的，它今天的成功也不僅僅是三年半的努力，它是建立在它背后這個實驗室18年如一日的原創(chuàng)技術積累。我們今天在這個實驗室所做的事情，它影響的不是商湯今天拿什么東西出去賺取利潤，而是商湯要做一個偉大的科技公司，在未來的3年、5年、10年要向什么地方走。準確率不是唯一的方向目前人工智能還處于粗放型發(fā)展階段在過去的8年時間中，計算機視覺可以說是取得了一個突破性的進展，最重要的在技術上的進展應該是深度學習的引入。在這個領域有一個非常高級別的比賽叫做ImageNet。在2012年之前，這個錯誤率都是比較高的，2012年以后由于深度學習的引入，經歷了4年的黃金時期。在這4年的黃金期里面，ImageNet的錯誤率從16%下降到了接近3%。在這里我想問的一個問題是，深度學習確實在這幾年的黃金時期取得了突破性的進展，但是不是說我們到了現在這個水平，計算機視覺的研究已經終結了呢？從現在這個水平再往前看3年、5年、10年的時間，我們未來的研究方向應該做什么？這是我們整個實驗室，也包括商湯一直在思考的問題。事實上如果要回答這個問題，我們可以看到，人工智能在過去幾年的成功，它不是偶然的，也并不僅僅只是算法發(fā)展的結果，它是很多的因素歷史性地交匯在一起，促成了這波人工智能浪潮。第一個是數據，我們的海量數據、運用場景數據的積累，以及GPU的發(fā)展，計算能力大幅度的躍升，在這個基礎上，算法的進展才帶來了今天人工智能的成功和在眾多應用場景的落地。所以我在這里希望向大家傳遞的信息是，雖然大家看到人工智能的很多成功的故事，看到了算法方面的巨大進展，但是人工智能不是一個魔術，從某種意義上它就是在龐大的數據量、在巨大的計算能力支撐下的性能進步。這其實從某種意義上是一種非常粗放型的發(fā)展，大家都去追逐一個正確率，追求性能的目標。最近幾年中國的公司在國際上所有比賽的榜單上都排到了前三名，但是這是以巨大的工程力量和資源投入為代價的，這種發(fā)展模式是不是可以持續(xù)？這是我們需要思考的問題。回顧深度學習或者人工智能在過去幾年的發(fā)展，我覺得有很多的事情，我們還有很長的路需要走。效率、成本、質量人工智能發(fā)展有多方面不同含義在這里分享幾個方向的思考，第一，是學習的效率，是不是充分地把我們的計算資源使用起來。第二，我們面對巨大的數據成本，或者標注成本，如何解決這個困境。最后，就是說我們雖然在榜單上拿到了99.9%的準確率，但是這樣訓練出來的模型是不是真正滿足我們的生活或者社會生產的需要？這些都是我們要把人工智能落地，推向更快、更好發(fā)展需要解決的問題。首先我們講第一個方面，效率。我剛才說過，我們現在基本上是用粗放型的方法發(fā)展，就靠堆積數據、堆積計算資源，去獲得很高的性能，是資源的競爭，而不是效率的競賽。但是我們未來要怎么發(fā)展，就需要進一步回顧我們現在的模型和技術的模式，看看還有沒有優(yōu)化的空間。優(yōu)化的原理非常簡單，就是把好鋼用在刀刃上。舉一個具體的例子，我們在幾年前就開始進入了視頻領域，視頻是一個非常需要效率的地方，視頻的數據量非常龐大，一秒鐘的視頻就是24幀，一分鐘的視頻就差不多是1500幀，基本上相當于一個中型的數據。利用傳統(tǒng)的處理圖像集的方式去處理視頻顯然是不合適的。在2013、2014年的時候大部分的視頻分析方法采取的是比較簡單的方式，每一幀都拿出來跑一個卷積網絡，最后把它集成綜合到一起進行判斷。雖然說過去幾年計算資源發(fā)展非?？欤荊PU的顯存還是有限的，如果每一層都放到CNN去跑，GPU顯存只能容納10幀到20幀左右，一秒鐘的視頻就把GPU充滿了，是沒辦法對長時間的視頻進行分析的，這是一種非常低效的模式。我們知道視頻相鄰幀之間是非常相似的，這一幀跑一次，下一幀再跑一次，大量的計算浪費掉。我們看到了這個重復計算的低效，我們把這個采樣方法重新進行了改變，改用了稀疏采樣，無論多長的視頻進來，我都劃分成等長的段落，每一段只取一幀或幾幀出來，這樣我就能對視頻有一個完整的時間范圍覆蓋，自然分析出來的結果也會有比較高的可靠性和準確性。憑借這個網絡，我們拿到2016年ActivityNet的冠軍，現在很多實際中使用的長視頻分析架構，都已經采用了這種稀疏采樣的想法。在這之后我們進一步拓展我們的研究領域，不僅僅是做這個視頻理解，我們還進一步做在視頻里面的物體的檢測。這也帶來一個新的困難，之前做分類識別，我們可以分段，每一段拿出來會獲得一個大體上的理解。但是物體檢測沒辦法這么做，每一幀都需要把物體的位置輸出出來，在時間上是不能稀疏的。這一頁slide顯示了我們在2016年ImageNet比賽視頻物體檢測項目取得冠軍的網絡，具體細節(jié)我不說了，基本上就是把每一幀的特征拿出來，判斷它的類型是什么，對物體框的位置做出調整，然后把它串起來。這里面需要每一幀都要處理，當時最厲害的GPU每秒鐘只能處理幾幀，需要大量的GPU才能把這個網絡訓練出來。我們希望把這樣一個技術用在實際場景，希望得到一個實時性的物體檢測的框架，要是我們每一幀都是按剛才的方法處理，需要140毫秒，是完全沒有辦法做到實時，但是如果稀疏地去采，比如說每20幀采一次，中間的幀怎么辦呢？大家可能想到用插值的方法把它插出來，但是我們發(fā)現這個方法對準確度影響很大，隔10幀采一次，中間的準確度差距很大。在新提出的方法里，我們利用幀與幀之間相互的關系，通過一個代價小得多的網絡模塊，只需要花5毫秒，在幀與幀之間傳遞信息，就能很好地保持了檢測精度。這樣我們重新改變了做視頻分析的路徑之后，整體的代價就得到了大幅度的下降。這里面沒有什么新鮮的東西，網絡都是那些網絡，只是說我們重新去規(guī)劃了視頻分析的計算路徑，重新設計了整個框架。大家可以看看結果。上面是7毫秒逐幀處理的，我們2016年比賽就是用的這個網絡，后面我們經過改進之后，超過62幀每秒，而且它的結果更加可靠、更加平滑，因為它使用了多幀之間的關聯。同樣我們商湯在做自動駕駛，需要對駕駛過程中的場景自動地進行理解和語義分割，這也是一個非常成熟的領域。但大家的關注點一直沒到點子上，大家關注的是分割的準確率，像素級的準確率，這是沒有意義的。我們真正在做自動駕駛，關心的是人在你車前的時候，你有多快的速度判斷出有個人在那里，然后做出一個非常緊急的處理。所以在自動駕駛的場景，判斷的效率、判斷的速度是非常重要的。之前的方法處理每一幀要100多毫秒，如果真有一個人出現在車前面，一個緊急情況發(fā)生在前面的話，是來不及做出反應的。利用剛才所說的方法，我們重新改造了一個模型，充分地使用了幀與幀之間的聯系，我們可以把每一幀處理的效能從600毫秒降低到60毫秒，大幅度地提高了這個技術對于突發(fā)情景響應的速度。這里面其實也是使用了剛才類似的方法，技術細節(jié)就不說了。其次，我們講第二個方面，成本。剛才是說效率上我們怎么可以提高，接下來是數據成本。我們經常開玩笑說，人工智能是先有人工再有智能，有多少人工就有多少智能。所以今天我們有人工智能的繁榮，我們不應該忘記在背后有成千上萬像這樣的人在背后默默地奉獻，這就是我們數據的標注員。一些大的公司，有上萬人的標注團隊，這對人工智能發(fā)展來說也是一個巨大的成本。怎么樣把這個成本降低下來？這也是我們每天都在思考的事情。既然有很多東西我們沒辦法用人去標注的話，我們是不是可以換一個思路，從數據、場景里面去尋求本身就蘊涵的一些標注信息？這是我們去年的一個工作，也是發(fā)表在CVPR上，這里面我們嘗試一種全新的方式去學習，我們圖片的標注成本非常高，每張圖片不僅要標注出來，還要把框框出來，以前我們要識別動物，要人工標很多動物，但是以前我們小時候學習動物，不是說老師給我一個圖片，給我一個有框的東西去學的，我們是看《動物世界》去學的，這個方式就促使我們想到一個方法，我們能不能看《動物世界》，把所有的動物找到。這里面有一個天然的聯系，紀錄片上有字幕，字幕上有文字，可以把它和視覺上的場景連接在一起，是不是可以自動學出來，為了這一點，我們設計了框架，把它的信息幾何方面的聯系，以及視覺跟文本之間的聯系建立起來，最后我們得到了一個這樣的結果。這是我們在沒有任何人工干預的情況下獲得的幾十種動物的非常精確的識別，沒有任何的標注，就是看《動物世界》，看《國家地理》雜志。除此之外，我們現在做人臉識別，有大量的人臉數據要標注，這里面有一些天然的數據就是我們的家庭相冊里面有很多人，這些相冊雖然沒有標注，但是里面蘊涵了很多信息。這是經典電影《泰坦尼克》的一個鏡頭，如果大家只是看人臉很難看出這上面兩個人是誰，但是我們往下走可以看到右邊是Rose，但是左邊這個穿西裝的還是看不清楚是誰，這時候如果我們把這個電影背后的場景識別出來，你會發(fā)現Jack和Rose經常出現在同一個場景里，這時候基于這種社交互動的信息，我們可以自動判斷這個穿黑衣服的男生可能是Jack。我們通過人臉不經過標注的情況下，就提供了大量的有意義的數據。在這項新工作中，我們還有效地利用了時間上的關聯，一個人從街道這邊走到那邊，人臉的樣子會發(fā)生很大的變化，我們還是可以判斷是同一個人。最后，是關于質量。我們說人工智能，它其實最終目的是要為我們的生活帶來便利，提高我們生活的質量。但是我們最近幾年人工智能的發(fā)展好像走入了誤區(qū)，認為人工智能的質量跟準確率是掛鉤的，但其實我們覺得人工智能是有多個方面不同的含義，不僅僅是質量，它的質量其實是多個方面、多個層次的。給大家看幾個例子，這是最近幾年特別火的一個研究領域，就是給一張照片看圖說話，讓計算機自動生成一個描述，這是用我們最新的方法得到的結果，大家可以看一下。大家可以看到三張不同的圖放出來，我們用最好的這種模型，它會說同一句話，而且這句話在標準的測試上分數都非常高，是沒有任何問題的，但我們放在一起看的時候發(fā)現人不是這樣說話的，我們描述一張圖片的時候，即使同一張圖片，不同的人都會說不同的東西。這就是我們在追求識別的時候忽略掉的另外的品質，包括它的自然性和它的特性。為了解決這個問題，我們在去年另外一個工作上提出了一個新的方法，它不再把這個內容看成一個翻譯問題，它把它看成一個從概率分布中采樣的問題，它承認多樣性，每個人看到一張圖片會說不同的話，我們希望把這個采樣過程學習出來。關于這個模型具體的細節(jié)，大家可以看相關的論文。這里可以看到這個結果，同樣的三張圖，我們可以看到它出來了三句更加生動的，能夠很好地描述這個圖里特征的語句。最后我們把這個工作再往前推進了一下，我們既然能夠生成一句話，我們也就能生成一段動作。這是我們最近做的，我們在想，我們既然能夠生成很生動的一句話，我們是不是能生成一個很生動的舞蹈。第一步我們先生成一些簡單的動作，大家在這里看到的所有這些都是計算機自己生成出來的，不是我們寫個程序把它描述出來的。這個更精彩一點，也是純計算機自動生成。對剛才的分享，我再總結一下，在過去幾年，我們看到人工智能也好，深度學習也好，有一個非常突飛猛進的發(fā)展，這種發(fā)展是體現在標準數據集上準確率的提升，體現在很多商用場景的落地。但是我們回過頭來看這一段發(fā)展的歷程，我們可以看到其實我們在朝著GDP、準確率高歌猛進的過程中，其實遺忘了很多東西，我們的效率是不是足夠高，我們是不是在透支數據標注的成本，我們訓練出來的模型是不是真正能夠滿足現實生活中對品質的要求，從這些角度來看，我覺得我們也剛剛在起步。雖然我們實驗室還有世界上其它很多實驗室的探索取得了一些重要的進展，但是我們還僅僅是處在一個起步的階段，在我們的前面還有很長的路要走，希望跟大家共勉。

曲美家居大屯路店近日煥然一新開門迎客，外界能明顯感知到的是，這家門店充斥著京東元素。但在曲美家居董事長趙瑞?？磥?，這家店很可能打響了傳統(tǒng)居家行業(yè)變革的第一槍。與趙瑞海一起現身體驗店開業(yè)儀式的，還有京東集團高級副總裁、時尚生活事業(yè)群總裁胡勝利。剛剛投入到時尚生活事業(yè)群5個月的胡勝利，業(yè)務千頭萬緒，為什么會選擇不太熱門的家居賣場進行改造？胡勝利坦言，主要出于對行業(yè)趨勢的判斷?！半m然我是剛從3c業(yè)務轉行到時尚，對家居更是門外漢，但我們堅信行業(yè)發(fā)展的趨勢就是無界零售，尤其是做了2年的京東之家后，更加堅信這一點。”在胡勝利看來，傳統(tǒng)家居賣場需要做無界零售的改造，而曲美恰好能認同京東的理念，并愿意與他們一起打造新的時尚生活體驗館。對于京東來說，這無異于得到一個絕好的線下場景來繼續(xù)踐行無界零售的理念?！斑@才是我理想中的‘京東之家’！”參觀完整個體驗館后，胡勝利向《零售老板內參》APP感慨道。相比于京東之家面積200~300平米，商品也以3C品類為主，京東曲美-時尚生活體驗館面積達3000平，商品包括家居用品、3C、快消品等，可以說覆蓋消費者生活的方方面面，并且整個門店設計雅致，能讓用戶真正體會“家”的感覺。趙瑞海認為，京東曲美—時尚生活體驗館給他最大的感受是：低頻的家居用品和快消品竟然融合在了一起。這在傳統(tǒng)家居人看來，簡直不可思議，但現在趙瑞海想通了；只要有了流量，交易就不是問題。消費分級：差異化選品，嵌入居家場景京東曲美—時尚生活體驗館最明顯的變化，還是選品。除曲美家居商品外，京東又增加了3000多個SKU，而把這3000多個SKU嵌入門店的各個角落，無疑是個技術活。據了解，3000平米的曲美大屯路店分三層，京東對每一層的選品邏輯都不一樣。在胡勝利看來，用戶是分層的，消費是分級的，所以該體驗館從一層到三層分別針對不同的消費人群，越往上，用戶的消費能力越高。在門店一層，所有的商品都以貨架形式陳列，因為一層流量大，用戶較集中，用貨架可以展示更多的商品。這些商品被分為不同的專區(qū)，例如小熊專區(qū)、藍角落、京造專區(qū)、網易嚴選專區(qū)等。用戶進店的第一印象是：商品琳瑯滿目，分布錯落有致。其中，京造專區(qū)有1000多個SKU，網易嚴選專區(qū)則有800多SKU，這些商品亮相高端家居店，還是十分新鮮的，它們不僅極大地豐富了門店的品類，也十分有利于吸引客流?？傮w來看，一層的選品多以日常生活用品、快消品為主，相比于家具來說，這些商品的吸引力、消費頻次會更高一些。這也是京東為曲美店引流的方式之一。二層就是家居用品的集中展示?；凇翱臻g重構、場景升級”的設計理念，二層構建出兒童區(qū)、老人與貓、女性空間、親密關系、設計師的家、紳士品格、時尚白領空間、女童場景等8大“無界零售樣板間”。其實，曲美家居體驗店此前也做空間，也做全系列商品生態(tài)。但據趙瑞海介紹，之前的空間展示，他們并不知道用戶真正喜歡什么，而是想象用戶會喜歡什么，然后進行相關商品的陳列。京東改造后的8大樣板間里，則巧妙嵌入了京東線上家居商品，例如威可多、格羅尼雅、雙立人、樂高、杰士影音、羅萊、可米生活、德龍、哲品、森海塞爾、懶角落、Quintus、愛慕、飛利浦、Foreo、雀巢、小熊、BEATS、oralb歐樂B、富士等多個跨品類品牌，它們以0元租金入駐京東曲美-時尚生活體驗館，極大豐富了用戶的購物選擇。但京東不是想當然地布局，而是先對京東和曲美的用戶進行匹配。據趙瑞海介紹，京東與曲美的用戶匹配度高達90%，即曲美90%的用戶都會在京東平臺進行購物。京東根據這些用戶過往的消費記錄，挑選出最受歡迎的品類，將它們分別布局到恰當的場景中，從而讓這些樣板間更加符合消費者心理預期。例如，在愛養(yǎng)寵物的老年人的家居空間里，京東就精心布局了凈化器、除臭噴霧等產品。京東曲美-時尚生活體驗館的三層，則完全是針對高端用戶的場景，更多強調體驗。因此，門店三層設置有三個高端體驗場景，包括為用戶進行高級服裝定制、茶飲等服務。讓有消費能力的用戶得到更加優(yōu)質的服務和體驗。線上線下商品信息打通，門店購買京東物流配送除了把京東自營或入駐平臺商家的商品導入，京東還把大量黑科技應用到門店。從進店開始，門口就安有人臉識別的攝像頭，可監(jiān)控店外兩米范圍，曲美會員和曾經到店的用戶都能快速識別，再通過智能屏推送消息，時刻提醒用戶該到店里逛一逛。在入口幾米遠的地方，就能看到一臺智能推薦廣告機，用戶站到大屏前，廣告機會自動識別人臉，AI系統(tǒng)會根據用戶此前在京東和曲美的購物行為，為他推送適合自己的樣板間。同時，門店所有商品都標上了NFC加購電子價簽，用戶只需手機貼一下，就可直通京東商城下單。還有Mirror+技術，該技術通過RFID標簽或者掃碼技術掃描衣物，用戶只需要將衣物靠近添加了Mirror+技術的智能屏，屏幕會立刻自動播放衣服介紹以及相關的視頻、圖片，點擊屏幕可實現一鍵下單。在二層的圖書角和影音角，《零售老板內參》APP還體驗了take技術。隨便拿起一件小商品，旁邊的ipad就會立刻播放該商品的視頻，屏幕上還有一大波彈幕襲來，都是用戶對于這件商品的評價，可以讓用戶了解到更多商品信息。此外還有AR試衣鏡和試妝鏡，智能音箱等設備，通過這些黑科技，讓傳統(tǒng)的家居賣場變得更加好玩、有趣。但京東曲美—時尚生活體驗館不是簡單的增加好玩的黑科技，背后其實是線上線下的深度融合。首先，門店所有商品既可以線下購買，也可以一鍵加入京東購物車，享受京東物流配送到家的服務，線上線下商品信息完全打通。其次，門店不再對用戶一無所知，選品、場景布局都有大數據支撐，門店的智能攝像頭，無處不在的智能廣告屏，都可以進行人臉采集，然后分析進店客流轉化率、門店熱力圖等，形成更加精準的用戶畫像，提高門店運營效率。因此，趙瑞海認為，京東曲美時尚生活體驗館，不是簡單地加入了京東元素，背后是人、貨、場的重構，本質上是對傳統(tǒng)商業(yè)模式重構。家居行業(yè)變革加劇，低頻家居賣場能變高頻？對于傳統(tǒng)家居賣場來說，近年來市場份額飽受電商侵蝕，而隨著電商物流的進一步發(fā)展，有人甚至擔心，未來可能會出現這樣的情況——用戶線上下單，家居用品就被送貨上門，待用戶體驗完畢再決定是否購買。如果是這樣，傳統(tǒng)家居賣場最大的優(yōu)勢——“體驗”，也將被電商搶走。與其坐以待斃，不如主動出擊。曲美與京東的合作就傳統(tǒng)家居賣場求變的典型案例之一。在趙瑞海這樣的傳統(tǒng)家居人看來，京東帶來的最大驚喜，就是把低頻的家居用品與快消品融合在一起?！爸拔铱傆X得耐用品和快消品是兩回事，但這家體驗館讓我看到兩者的結合，只要把流量引來，成本、交易都不是問題”，趙瑞海不無興奮地說。這點確實感受明顯，例如在門店欣賞家具用品的同時，也可以看到京造、網易嚴選的精美小物件，還有精品圖書和3C電器，甚至有一整排的零食貨架，供消費者小憩時候補充能量?？偨Y其基本邏輯：用快消品、網紅產品為門店引流，再用精美的家居用品、優(yōu)質的體驗讓用戶沉浸其中，當家居賣場占據了用戶的時間和空間，就能激發(fā)出用戶的購買欲望。有類似想法的，還有引入阿里130億融資的居然之家，雖然曲美和居然之家模式迥異，但其核心思路如出一轍：讓低頻的家居賣場變得更高頻。為此，居然之家體驗MALL——北京麗澤店近日宣布，盒馬鮮生即將入駐該商場，此前麗澤店自營的安康超市則停止營業(yè)。自營店被盒馬鮮生取代，可見居然之家對門店引流的迫切需求。截至目前，居然之家麗澤店已經成為各種創(chuàng)新的試驗場，在盒馬鮮生入駐消息出來前，今年3月，居然之家斥巨資，在麗澤店打造出2500平的啵樂樂兒童主題樂園；緊接著4月底，居然之家又宣布，“居然吃火天下”和“居然耀萊成龍影城”品牌同時開業(yè)，這意味著兩大引流利器——餐飲和院線也同時入駐麗澤店。至此，居然之家體驗MALL完成家居建材、生鮮超市、餐飲院線、兒童娛樂、數碼智能、體育健身及居家養(yǎng)老等大消費業(yè)態(tài)的全覆蓋?？傊篮途尤恢业目缃缛诤咸剿靼咐?，表明線上線下融合正不斷深入，從傳統(tǒng)的零售商超，拓展到家居賣場。它究竟有沒有好效果？期待未來這些創(chuàng)新業(yè)態(tài)的銷售數據能給出答案。

6月29日消息，日前，美圖正式發(fā)布了一款全新智能硬件美圖beautymore皮膚測試儀。據了解，本次新發(fā)布的beautymore皮膚測試儀，結合美圖美妝APP的AI測膚功能，可以實現從肌膚檢測、問題預警、肌膚持續(xù)跟蹤、解決方案、護膚計劃、護膚提醒一整套完整體驗閉環(huán)，幫助用戶科學美膚。而beautymore皮膚檢測儀和美圖美妝APP在檢測范圍和服務功能上，二者互為配合和補充。通過軟硬件深度結合，實現12個檢測維度專業(yè)測膚，如膚齡、膚質、膚色、痘痘、黑頭、皺紋、黑眼圈等“看得見”的皮膚問題，幫助用戶精確判斷皮膚狀態(tài)。而beautymore皮膚檢測儀，檢測的則是含水量、油脂、黑色素、敏感度、含氧量等更深層的皮膚狀態(tài)。同時，美圖美妝通過“我的變美計劃”幫助用戶建立皮膚護理習慣；“智能化妝臺”能夠檢測用戶化妝品的成分、與膚質的匹配度，滿足用戶個性化、智能管理妝品的需求。從皮膚日常檢測，皮膚建議和管理，到產品推薦和購買，美圖美妝為用戶提供一站式美妝智能服務。據了解，這也是美圖在電商領域的又一次發(fā)力。去年3月29日，繼香港上市后，美圖宣布正式進軍電商圈，同時發(fā)布了時尚分享購物社區(qū)美鋪及個性化定制平臺美圖定制兩款電商平臺。不同于傳統(tǒng)的B2C或C2C模式，美鋪采取的是B2C2C的買手模式，具體操作方式為，時尚達人可以在美鋪分享潮品、穿搭、經驗等時尚內容，同時可以挑選入駐品牌或美鋪自營商品，打造自己的專屬買手店。其他用戶在瀏覽達人分享的時尚內容時，發(fā)現感興趣的時尚單品，可以直接進入TA的買手店完成購買，而買手在零成本的情況下享受銷售分成。美圖定制則是美圖旗下的個性化定制平臺。目前，美圖定制已在潮自拍app上線并進行少量品類（如照片、T恤、保溫杯等）測試，未來將會繼續(xù)拓展鞋包、美妝、潮流生活家居等領域，為用戶提供更多個性化定制服務。還了解到，美圖美妝APP于2017年10月正式上線。在搭載了AI測膚技術的應用“美圖美妝APP”里，用戶只需在素顏情況下將面部對準手機后置攝像頭，在語音提示的輔助下進行拍照。后臺會自動對拍攝照片進行分析，幾秒內便可生成一份專屬皮膚報告——顯示用戶的皮膚概況、皮膚屬性和皮膚問題，并給出針對性的護膚建議，及推薦合適的護膚產品。且同年12月21日，美圖公司AI技術研究中樞——美圖影像實驗室MTlab（以下簡稱“MTlab”）正式發(fā)布其人工智能技術成果：AI測膚技術MTskin——即通過一張面部照片診斷皮膚問題，用戶可以在美圖美妝APP體驗此黑科技?？梢姶舜伟l(fā)布的新品測膚儀是對之前AI測膚技術的再延伸，以及美圖的又一次閉環(huán)商業(yè)化探索。

本周初，谷歌宣布與中國的京東商城達成一項價值5.5億美元的戰(zhàn)略合作，共同開展電子商務業(yè)務。今天的一篇新報道顯示，交易不止表面看起來那么簡單，谷歌同時有意向借此合作在中國銷售消費硬件。根據“TheInformation”的報道，京東的交易事實上自11月份開始就已經開始運作。周一的官方聲明只是提到谷歌將如何利用其“技術優(yōu)勢”并京東的供應鏈和物流來為消費者提供更簡便的電子商務和零售服務。與此同時，如果按照營收計算，京東算得上中國最大的零售商。公司將利用GoogleShopping擴大全球市場并提供商品，包括美國和歐洲市場。根據報道中的一名知情人士透露，在協(xié)商期間，兩家公司曾討論過在京東的在線商城上銷售Home等智能音箱產品。谷歌希望借在京東網站上提供部分設備可以吸引消費者對公司其他應用的興趣。銷售硬件對于谷歌來說也是重回中國市場一個較為委婉的方式。鑒于谷歌已經采取一系列措施增加公司的市場份額，谷歌在中國這個潛力巨大的市場上擴大硬件銷售的興趣自然合情合理。谷歌去年在北京開設了一個人工智能中心（“AICenter”），并向開發(fā)人員提供TensorFlow和ARCore等軟件以及位消費者帶來了Files應用。由于智能音箱是該報道中直接提及的唯一產品，其他可獲得的細節(jié)很少。鑒于谷歌在2010年拒絕對內容進行審查的立場，公司的服務在中國依舊不可使用，同時兩家公司之間的交易背后的技術運籌也不甚明朗。比如，谷歌曾借中國本地服務為WearOS智能手表提供特定功能。但是，像智能音箱這類產品，其基本的差別在于基于網絡的服務以及背后提供支持的人工智能。因此，谷歌到底會采取什么模式來實際驅動這些互聯產品仍是未知數。另外，考慮到Android普遍與開放性，Pixel手機這類產品實現起來可能會容易些。根據“TheInformation”的報道，兩家公司仍然在討論這些硬件方案的可行性。

6月28日，據中國政府網消息，國務院總理李克強于昨日主持召開國務院常務會議，聽取深入推進“互聯網+農業(yè)”促進農村一二三產業(yè)融合發(fā)展情況匯報；部署調整運輸結構提高運輸效率，降低實體經濟物流成本。會議指出，按照黨中央、國務院部署，深入實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，更大發(fā)揮市場作用，依托“互聯網+”發(fā)展各種專業(yè)化社會服務，促進農業(yè)生產管理更加精準高效，使億萬小農戶與瞬息萬變的大市場更好對接，對推動農業(yè)提質增效、拓寬農民新型就業(yè)和增收渠道意義重大。一要加快信息技術在農業(yè)生產中的廣泛應用。圍繞良種繁育、田間管理、病蟲害防治、收儲等環(huán)節(jié)，利用大數據、物聯網等提高農業(yè)生產管理效能。擴大農業(yè)物聯網區(qū)域試驗范圍、規(guī)模和內容，推進重要農產品全產業(yè)鏈大數據建設。二要實施“互聯網+”農產品出村工程，強化電商企業(yè)與小農戶、家庭農場、農民合作社等產銷對接，加強農村網絡寬帶、冷鏈物流等設施建設，推動解決農產品“賣難”問題，實現優(yōu)質優(yōu)價帶動農民增收。強化網上銷售農產品質量安全監(jiān)管。三要鼓勵社會力量運用互聯網發(fā)展各種親農惠農新業(yè)態(tài)、新模式，滿足“三農”發(fā)展多樣化需求，推動大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新在農村向深度發(fā)展，帶動更多農民就近就業(yè)。探索政府購買服務等機制，建設涉農公益服務平臺，加大對農戶信息技術應用培訓，使手機成為廣大農民的“新農具”，使互聯網成為助力農村一二三產業(yè)融合發(fā)展的重要設施。會議指出，調整運輸結構、提高綜合運輸效率，降低全社會物流成本，對提升實體經濟競爭力至關重要。會議確定，一是循序漸進、突出重點，優(yōu)化交通運輸結構，更好發(fā)揮鐵路在大宗物資運輸、長距離運輸中的骨干作用。加大基礎設施投入，帶動有效投資，力爭到2020年大宗貨物年貨運量在150萬噸以上的工礦企業(yè)和新建物流園區(qū)接入鐵路專用線比例、沿海重要港區(qū)鐵路進港率分別達80%、60%以上。著力提高沿長江重要港區(qū)鐵路進港率。二是加快發(fā)展多式聯運。健全標準體系。推進城市生產生活物資公鐵聯運。發(fā)展鐵路集裝箱運輸，推進海鐵聯運、鐵水聯運。開展全程冷鏈運輸等試點，積極發(fā)展電商快遞班列。三是推動船、車、班列、港口、場站、貨物等信息開放共享，實現到達交付、通關查驗、轉賬結算等“一站式”線上服務。推進公路貨運車輛標準化，促進公路貨運行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。四是進一步清理運輸環(huán)節(jié)經營服務性收費，有關部門要開展督查，著力解決“亂收費、亂罰款”等問題，規(guī)范鐵路貨運收費，取締不合理收費，糾正偏高收費，降低物流費用。五是引導和規(guī)范交通運輸領域“互聯網+”新業(yè)態(tài)公平競爭、健康發(fā)展，防范和消除安全隱患。

6月27日消息，慧聰集團昨日發(fā)布公告稱，增持集團旗下子公司兆信股份的股份，增持的比例約為10.11%，增持后慧聰集團持有約占兆信股份總股本的65%。兆信股份是國內較早進入防偽溯源領域的企業(yè)，2017年兆信股份在慧聰集團的支持下，啟動了區(qū)塊鏈技術研究，成立了區(qū)塊鏈研究院。在技術層面，與清華大學數據中心開展緊密合作。2018年1月，兆信股份開始借助區(qū)塊鏈技術，完善中國產業(yè)溯源生態(tài)。伴隨著技術研發(fā)和與產業(yè)客戶的深入合作，慧鏈在多個產業(yè)溯源的應用場景已經落地。目前區(qū)塊鏈“慧鏈”主要聚焦在三個領域，分別是基于以食品安全問題、品質消費升級等痛點的品質鏈；基于以網絡侵權盜版活動猖獗、數據維權艱難等痛點的知識產權鏈；基于以金融領域信用缺失和信用體系不完善導致金融風險等痛點的其他征信金融鏈?；勐敿瘓F此次增持兆信股份，希望推動兆信股份打造出全球最有價值的溯源鏈“慧鏈”，同時也有助于慧鏈未來探索更多應用領域，在更多場景應用落地。未來，慧聰集團計劃繼續(xù)增持兆信股份的股份，期望持股比例達到80%以上。

在6月26日上午舉行的國新辦新聞發(fā)布會上，工業(yè)和信息化部總經濟師王新哲透露，工信部將繼續(xù)推動人工智能產業(yè)發(fā)展邁上新臺階。其中包括突破核心技術，增強發(fā)展動力。推動產、學、研、用之間融合互動，引導人工智能產業(yè)技術創(chuàng)新體系建設，夯實智能傳感器、人工智能芯片和基礎軟件等產業(yè)核心基礎，加快關鍵共性技術研發(fā)，促進人工智能技術與各行業(yè)融合發(fā)展。此外，工信部還將推動人工智能與制造業(yè)深度融合，培育推廣智能制造新模式、新業(yè)態(tài)，推進產業(yè)智能化升級，實現制造業(yè)質量變革、效率變革和動力變革。強化部省合作聯動，加快打造一批特色突出、輻射帶動作用明顯的人工智能產業(yè)集群。政策體系方面，工信部將加快建立人工智能標準、測評、知識產權等服務體系，推動建設行業(yè)訓練資源庫、標準測試數據集和開放平臺，構建人工智能基礎支撐平臺。推動完善相關政策，特別是人才、財稅、金融等政策。當天發(fā)布會上，科技部黨組成員周長奎介紹稱，加速積累的技術能力與海量的數據資源、巨大的應用需求、開放的市場環(huán)境形成了中國人工智能發(fā)展的獨特優(yōu)勢。周長奎說，經過多年的持續(xù)積累，中國在人工智能領域取得了重要進展，其中，國際科技論文的發(fā)表量和發(fā)明專利的授權量都已經居世界第二位，部分領域核心關鍵技術也實現了重要突破，像語音識別、視覺識別技術處在世界的領先地位，自適應自主學習、直覺感知、綜合推理、混合智能、群體智能等初步具備了發(fā)展能力，中文信息處理、智能監(jiān)控、生物特征的識別、工業(yè)機械人、服務機器人、無人駕駛也逐步進入到實際應用階段，人工智能創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)日趨活躍，一批龍頭骨干企業(yè)加速成長，在國際上獲得了廣泛關注和認可。

共享出行的風口已經過去了嗎？從共享單車、電單車到滑板車，這股共享風潮剛剛在中國市場偃旗息鼓，又突然在歐美和東南亞市場熱絡起來。而中國的滴滴，東南亞的Grab，美國的Uber和Lyft，就如同盯著獵物的虎豹，又開始出手了……Lyft表示將以2.5億美元的價格收購Motivate。兩周前，多家外媒剛把這則新聞PO出不久，反轉劇情就來了。就在Lyft以為這筆交易已經板上釘釘之時，Uber最近突然橫插一腳，表示也在積極考慮收購Motivate的事宜，并且收購價格很有可能超過Lyft的報價……全球網約車巨頭蜂擁入局共享單車摩托車、船只、直升機、人力車……不管是天上飛的、水里游的、地上跑的，只要涉及人們的出行，Uber都不想放過，而它的勁敵Lyft也不含糊。雙方在網約車市場的拼爭尚未完結，最近又在北美市場瞄著共享單車較勁了。這并非是Uber首次在共享單車行業(yè)有所行動。今年四月，Uber宣布將收購美國最早成立的共享單車公司之一——JumpBikes，這家企業(yè)擁有舊金山無樁共享單車項目的獨家運營許可，同時這也是達拉·科斯羅薩西接管Uber以來完成的首次收購。據多家媒體披露，本次收購金額為2億美元。僅在兩個月后，Uber又相中了Motivate。在單一領域如此密集的投資節(jié)奏，很大程度上反映了Uber的后知后覺和企圖在共享單車市場迎頭趕上的意愿。Motivate是全美最大的共享單車企業(yè)，旗下擁有紐約CitiBike和舊金山FordGobike，2017年收入達到1億美元。從體量上來看，JumpBikes的市場占有率明顯低于Motivate，但Uber的入局迅速提高了JumpBikes在各地的單車投放量?！爱斈泸T上這些單車并踩動踏板時，你會感覺自己像個超人！”達拉·科斯羅薩西略帶幽默地向公眾推薦共享單車。在美國，Jump自行車每使用30分鐘需支付2美元。那么，共享單車為何對Uber和Lyft有如此大的吸引力呢？在歐美市場，共享單車擁有龐大用戶基礎。根據Alltechasia的報道，兩位德國研究員的一項調查顯示，在像紐約這樣的大城市，盡管出租車和網約車服務日益增多，但在在最后一英里的出行方案選擇方面，自行車是最受當市民歡迎的交通工具，而在諸多擁有良好的公共交通系統(tǒng)的歐洲城市，情況也一樣。也就是說，即便在經濟發(fā)達的城市，人們對共享單車的需求也非常旺盛。無怪乎諸如Bird（共享電動滑板車）和Lime等短途出行初創(chuàng)企業(yè)在今年以來會頻頻受到資本市場的青睞。相較于硝煙彌漫的美國市場，在共享單車領域中國已提前一步進入洗牌階段。早在2016年，滴滴就已入股中國共享單車雙寡頭之一ofo。今年一月，滴滴接管小藍單車，推出自營品牌青桔單車。此外，同樣希望在出行市場分一杯羹的美團點評收購了另一家共享單車巨頭摩拜，而哈羅單車也已于去年投身江蘇永安行低碳科技旗下，支付寶也是其股東之一。再來看看東南亞。自Uber全面撤出后，新加坡網約車巨頭Grab便坐上了東南亞地區(qū)打車市場的頭把交椅。今年一月，Grab宣布將和本土打車企業(yè)oBike合作。此后，雙方的合作進展雖不明朗，但種種跡象顯示，Grab準備一頭扎進目前被Ofo、摩拜以及oBike三分天下的新加坡共享單車市場。三月下旬，Grab推出名為GrabCycle的App，通過該App，用戶可以搜尋附近的所有眾多運營商提供的私人出行設備，例如自行車和電動滑板車。據悉，Grab已經與四家運營商展開了相關合作，分別是oBike、GBikes、Anywheel和Popscoot。Grab發(fā)言人曾公開表示，“我們一直在探索新的出行方式，以豐富我們現有的交通產品組合。我們致力于在全島推廣共享單車，使之成為大家最后一公里的出行選擇?！比欢?，在全球巨頭紛紛進軍共享單車市場的大背景下，我們也注意到，共享單車業(yè)務目前并不盈利，那么為何巨頭們會爭先恐后的入場呢？共享單車難盈利？接盤俠在排隊隨著人們生活水平的提高，綠色、健康的出行方式也越來越受到追捧。對于城市而言，共享單車的廣泛使用可以有效減少污染，提高空氣質量。因此，無論從輿論層面還是環(huán)境層面來看，共享單車的出現都可謂恰逢其時。然而，作為百花齊放的共享經濟體系的一員，共享單車也遭遇了與其它伙伴同樣的盈利困境。業(yè)內普遍認為，共享經濟是消費者的蜜糖，卻是企業(yè)和投資者的砒霜。為了更好地服務于人們的出行需求，共享單車的數量必須足夠多，才能讓人們隨時隨地都有車可騎。與此相悖的是，單車的維護與購買成本高企，而收費卻很低。因此，共享單車企業(yè)不盈利太正常不過。從這一點來看，無論是瘋狂入局的打車企業(yè)還是其它投資者，趟入共享單車行業(yè)的渾水都是為了更長遠的戰(zhàn)略性目標。此前，根據CreditSuisse發(fā)布的報告，到2025年，共享經濟的全球市場價值將達3,350億美元。而作為共享經濟體系中的重要一員，共享單車在未來無論以哪種方式輸出利潤，巨頭們的考慮想必是提前布局總該是沒錯的。不過，盡管共享單車企業(yè)本身很難盈利，但如果投入巨頭的懷抱，其所發(fā)揮出的優(yōu)勢卻是顯而易見的。作為最后一公里出行的最佳選擇，共享單車在全球各地擁簇甚眾。而正是因為這種輕量式出行的便捷性，共享單車運營商可以廣泛地接觸到各行各業(yè)的用戶，包括學生、上班族甚至游客等等。而這至少可以為企業(yè)帶來兩方面的助益。一方面，即便共享單車未來不再是大勢所趨，但通過該項業(yè)務搜集的海量數據可以幫助企業(yè)輕松拓展其它業(yè)務。例如，Grab就借助打車業(yè)務所獲取的大量用戶和數據基礎，從一家單純的打車企業(yè)成長為一家支付App（GrabPay）開發(fā)商。另一方面，盡管共享單車在短期內盈利困難，但從長遠來看卻不一定。運營商可以利用共享單車搜集的用戶數據，對自己的業(yè)務模式和車輛投放地點及數量進行調整，在精簡單車數量的同時為用戶提供更精準的服務，長此以往，很難說這種模式不會盈利。此外，這些數據當然還可以應用于無人駕駛等AI領域以及其它業(yè)務領域。關于這一點，我們在此不做探討，但不可否認的是，共享單車為其它業(yè)務帶來的想象空間不可估量。最后，具體到網約車領域，入局共享單車的打車巨頭的優(yōu)勢則更為明顯。事實上，在解決最后一公里的出行方面，共享單車擁有天然的優(yōu)勢，而這也對網約車業(yè)務造成了一定的沖擊。入局共享單車行業(yè)，打車企業(yè)不僅可以吸納更多的用戶，還可以培養(yǎng)用戶使用其App的習慣，提高用戶粘性。對于打車巨頭而言，他們的終極目標是打造一站式出行服務帝國，也就是說他們希望只要用戶有出行需求時就會聯想到它們的平臺，這當然不會局限于單車。按照這個邏輯，打車巨頭們下一個PK領域會是無人駕駛還是直升機，抑或是網約船……我們只需拭目以待。不過對于Uber的入局，懂懂筆記卻是捏著一把汗。Uber在收購Jump時，該企業(yè)只有約1000輛共享單車，而如若想要在全球市場贏得市場份額，至少還需投入數百萬輛單車。面對競爭對手的強勢挑釁，一波波燒錢大戰(zhàn)在所難免。然而，我們也知道，Uber計劃在2019年IPO，不知道資本市場會如何看待Uber入局共享單車行業(yè)呢？【結束語】共享單車企業(yè)獨木難支，但排隊接盤的企業(yè)和投資者卻為數眾多。不過，這僅僅是個開始。在這輪席卷全球的共享單車業(yè)務整合潮中，還會有更多的重量級玩家出現。無論入場形式是投資、合作還是內部開發(fā)，很快我們將看到，除了科技巨頭外，很多傳統(tǒng)的汽車制造商都有可能加入進來。悄悄告訴你，寶馬和馬辛德拉（印度大車廠）都已經在生產電動滑板車和電動單車啦！

當下，社區(qū)便利店已儼然成為Amazon和Myntra等電商巨頭的新生配送力量。為解決最后一公里配送，不論是Amazon印度站，還是Myntra，正愈加關注位置優(yōu)越的社區(qū)便利店。在過去的一年里，各電商巨頭均大手筆擴充自己麾下的社區(qū)便利店陣容，布局最后一公里配送。毫無疑問，有了這些社區(qū)便利店的加盟，電商能減少雇傭配送員人數，或讓他們負責更復雜的任務。據估計，Amazon有三分之一的包裹要經過其社區(qū)便利店配送網絡，該比例在Myntra則高達三分之二。2017年底，Amazon“我有空間（IHaveSpace-IHS）”項目已覆蓋225個城市中的1.75萬家社區(qū)便利店，同比增長40%。該項目主要通過與當地社區(qū)便利店合作，配送最后2-4公里內的包裹。去年4月，Flipkart旗下的Myntra推出了“門薩網絡（MensaNetwork）”物流網絡計劃。目前，該計劃已覆蓋50個城市中的6200家社區(qū)便利店，這些便利店承擔了Myntra大約60%的訂單配送。Flipkart表示，在節(jié)假日銷售旺季，約有20%到30%的訂單是通過其另一個社區(qū)配送網絡進行配送的，其中包括各阿波羅藥店?！叭藗兂Ｕf電子商務會阻礙社區(qū)便利店的發(fā)展，其實不然。我們之間的合作恰好證實了社區(qū)便利店的另一個用途，而且這項收入對社區(qū)便利店來說是穩(wěn)定且可持續(xù)的，”Myntra供應鏈主管ManpreetRatia（同時也擔任客戶體驗和人力資源部總監(jiān)）表示?！癋lipkart和Myntra之間是一種互通有無的關系，我們還與Flipkart分享了搭建‘門薩網絡（MensaNetwork）’物流網絡的經驗。ManpreetRatia補充道，與時裝零售品牌合作的社區(qū)便利店平均每月可以從這項業(yè)務中收入15000印度盧布（折合人民幣約1437元）。在包裹比較集中的地區(qū)，收入會更高。Amazon并未透露它們通過社區(qū)便利店配送網絡配送包裹的具體數量。削減配送人員數量Amazon稱，他們會根據承諾時間、以往表現和履行成本等變量來確定最終的配送方式。一般來說，和Amazon合作的社區(qū)便利店每天配送20到30個包裹，相當于Amazon自己的最后一公里配送隊伍處理的平均包裹數。“這些個體工商戶對自己的片區(qū)非常熟悉，而且大都信譽良好，可以保證收送包裹的效率，”Amazon印度站的一位發(fā)言人表示。“其中有些IHS社區(qū)便利店也是我們收包裹的站點?！盇mazon官方表示，公司打算為這些IHS店鋪打上“Amazon快遞點”字樣，便于查找。今年3月，Amazon金牌會員服務印度站的負責人AkshaySahi表示，Amazon正打算規(guī)整其所有快遞收發(fā)點，以提高最后一公里配送服務體驗，讓客戶在線結賬時就能查找相應的取件點。另外，社區(qū)便利店配送網絡還能幫助電商公司精簡最后一公里配送人員隊伍。據知情人士透露，到目前為止，Amazon最后一公里配送隊伍已從2016年的12000人減至4000人，部分原因是Amazon增加了與第三方物流公司的合作。對此，Amazon并未作出回應，只是表明它們有成千上萬的物流伙伴。Myntra方面也表示，有社區(qū)便利店參與配送，他們就能讓更多配送員去處理先試后買的訂單，以及檢驗退貨商品。除了社區(qū)便利店以外，其他一切形式的社區(qū)商店，比如藥店、手機配件商店、裁縫店和洗衣店等，也都在電商們的最后一公里配送隊伍的征召之列。誠然，搭建這樣的配送網絡需要大量投資，其中包括雇傭現場調配人員的運營成本、為合作便利店創(chuàng)建應用程序與技術的花費、以及共享客戶管理方面的培訓內容。行業(yè)專家表示，Amazon這樣的電商巨頭可能會為社區(qū)便利店提供信貸或營運貸款等金融服務，或是倉儲服務。QuessCorp（印度的一家企業(yè)服務供應商）旗下DependoLogistics的總裁GuruprasadSrinivasan表示，去年，社區(qū)便利店參與配送的網購包裹增加了75%。“整體來看，僅通過社區(qū)便利店配送的網購包裹大約占10%，該比例還有望繼續(xù)增長?！比欢@樣的模式不是對所有電商都適用。在線雜貨鋪BigBasket就是最好的例證。兩年前，BigBasket試行了一個類似的社區(qū)便利店配送網絡“AasPaas”。不過，消費者對此似乎并不感冒。BigBasket只好取消了這項計劃。BigBasket人力資源部總監(jiān)TNHari表示：“目前，選擇這種配送方式的消費者并不多，所以，現在我們沒有在這方面投資的計劃。”“出海頻道”已經在36氪app上開出來了！將為大家集中地提供出海的好內容（今年會特別聚焦東南亞）。來，跟著小動畫，三步置頂出海頻道，一鍵直達關鍵動態(tài)。