主流电商分类对比解析:从货架到跨境,一文理清核心差异

主流电商分类对比解析:
主流电商分类对比


主流电商分类对比解析:从货架到跨境,一文理清核心差异

在数字化消费场景持续丰富的当下,各类电商平台层出不穷,淘宝、抖音、拼多多等平台的核心逻辑差异显著。选对适配自身需求的电商类型,既能提升消费效率,也能优化决策体验。本文将系统拆解主流电商分类,从商业逻辑、价值主张、商品属性等核心维度展开对比,为消费与认知提供参考。

一、货架电商(基础核心型)
以“人找货”为核心模式,类比线上超市,是用户最熟悉、应用最广泛的电商类型,核心在于商品的高效陈列与需求匹配。
• 商业逻辑:采用类目陈列模式,用户通过主动搜索、分类浏览获取商品信息,完成下单转化,核心是实现需求与商品的精准匹配。
• 价值主张:品类覆盖全面,从日用品到奢侈品均可一站式选购,搜索便捷,大幅降低用户购物的时间成本。
• 商品属性:全品类覆盖,无明显品类限制,适配各类消费需求。
• 交易特征:以理性消费为主,用户通常会对比多平台价格、评价,决策更具针对性。
• 典型平台:淘宝、天猫、京东、亚马逊、拼多多(侧重货架陈列属性)

二、标品电商(靠谱高效型)
聚焦标准化程度高的商品,这类商品规格统一、品质可量化,核心竞争力在于供应链管控与履约效率,主打正品保障与时效优势。
• 商业逻辑:重点强化供应链管理与履约能力,严控商品品质,提升配送时效,解决用户购买标品的核心顾虑。
• 价值主张:商品正品可溯源,供应链体系稳定,配送时效快,购物体验可控且有保障。
• 商品属性:以3C数码、家电、商超快消等标准化商品为主,同一规格商品品质统一。
• 交易特征:用户对品质与售后要求较高,决策核心聚焦正品保障、配送时效与售后服务。
• 典型平台:京东自营、苏宁易购、亚马逊自营、百思买

三、内容电商(场景种草型)
采用“货找人”模式,以短视频、直播、图文等内容为载体,通过场景化种草实现商品转化,核心依托算法推荐与内容引流。
• 商业逻辑:通过内容场景激发用户潜在消费需求,依托算法精准匹配用户兴趣,实现“种草-转化”的短链路闭环。
• 价值主张:场景化呈现商品优势,直观易懂,降低用户决策成本,实现边看边买的便捷体验。
• 商品属性:以体验型、冲动型商品为主,如美妆、零食、新奇特产品等,适配内容场景展示。
• 交易特征:冲动消费占比高,决策链路短,用户可通过内容直观感知商品价值后一键下单。
• 典型平台:抖音、快手、小红书、TikTok Shop(直播电商为核心垂直细分形式)

四、白牌电商(极致性价比型)
以工厂直供为核心模式,结合C2M反向定制,去除品牌溢价与中间流通环节,主打极致低价,精准覆盖价格敏感型用户。
• 商业逻辑:依托工厂直供模式压缩成本,可根据用户需求反向定制商品,以低价策略快速获取用户,实现规模化增长。
• 价值主张:主打高性价比,无品牌溢价,商品平价实用,精准满足用户基础消费需求。
• 商品属性:以无品牌、弱品牌商品为主,涵盖日用品、服饰、家居等刚需品类,性价比为核心竞争力。
• 交易特征:以低价为核心成交驱动,多采用拼团模式,用户决策更关注价格,决策成本低。
• 典型平台:拼多多、Temu、淘特、SHEIN、1688

五、社交电商(裂变传播型)
依托微信等社交关系链,以拼团、分销等裂变模式为核心,兼顾社交互动与购物需求,实现低成本获客与用户增长。
• 商业逻辑:借助社交关系链传播,通过拼团、分销等形式降低商家获客成本,实现用户快速裂变与转化。
• 价值主张:融合社交与购物场景,拼团可享受更低价格,分享便捷,提升购物的互动性与趣味性。
• 商品属性:以刚需实用、高性价比商品为主,适配社交分享传播,用户复购率较高。
• 交易特征:社交属性大于购物属性,用户通过分享、拼团带动成交,互动性较强。
• 典型平台:拼多多、快团团、微信小程序商城、云集

六、会员/私域电商(长效绑定型)
以私域流量运营为核心,通过会员体系实现用户长效绑定,依托邀请制、分销模式,提升用户粘性与复购率。
• 商业逻辑:聚焦私域流量沉淀,以会员体系为纽带绑定用户,通过邀请制、分销推广实现用户留存与长期复购。
• 价值主张:为会员提供专属权益与精准服务,实现商家与用户的长效绑定,提升用户粘性与消费频次。
• 商品属性:以高频刚需商品、会员专属定制商品为主,贴合会员日常消费需求。
• 交易特征:会员可享受专属低价与权益,邀请新会员可获得返利,复购率远高于普通电商。
• 典型平台:开心玉米网、云集、贝店

七、垂直/特卖电商(精准专业型)
聚焦单一细分品类或品牌特卖,通过买手制、限时折扣等模式打造差异化优势,精准匹配目标用户需求,专业度突出。
• 商业逻辑:以细分品类深耕或品牌特卖为核心,依托买手精选、限时折扣等形式,打造差异化竞争优势,获取精准用户。
• 价值主张:在细分领域具备专业度,品牌特卖价格优势明显,可精准匹配目标用户的个性化需求。
• 商品属性:以单一垂直品类、品牌折扣商品为主,如美妆、潮鞋、生鲜、轻奢等,专业性强。
• 交易特征:以限时折扣、买手精选为主要形式,依托专业背书,提升用户决策信任度。
• 典型平台:唯品会(品牌特卖)、得物(潮鞋)、网易严选(精选好物)、盒马鲜生(生鲜)、丝芙兰(美妆)
• 垂直细分:生鲜电商为核心细分领域,主打新鲜品质与快速配送,聚焦生鲜品类的专业化运营。

八、B2B电商(企业服务型)
聚焦企业与企业之间的批量交易,核心在于保障供应链稳定,满足企业采购需求,降低企业采购成本,实现长期合作。
• 商业逻辑:聚焦企业批量采购场景,搭建企业间交易平台,保障供应链稳定,为企业提供高效、低成本的采购解决方案。
• 价值主张:供应链体系完善,可提供高客单、长期稳定的采购服务,有效降低企业采购成本与运营成本。
• 商品属性:以企业生产、办公所需采购品为主,客单价高、订单周期长,以批量采购为主。
• 交易特征:客单价高、订单周期长,以长期合作为主,重点关注供应链交付能力与品质稳定性。
• 典型平台:1688、阿里巴巴国际站、中国制造网

九、跨境电商(全球布局型)
连接全球买卖双方,聚焦跨国商品交易,核心解决国际物流、关税、支付等跨境难题,打破地域消费限制。
• 商业逻辑:搭建跨国交易桥梁,解决国际物流、关税结算、支付安全等跨境痛点,助力商家全球化布局,便捷用户海外购物。
• 价值主张:打破地域限制,让用户便捷购买海外商品,让商家突破地域边界,实现全球化发展。
• 商品属性:涵盖全品类,以海外品牌商品、跨境白牌、特色进口品为主,满足用户多元化海外消费需求。
• 交易特征:涉及关税结算、国际物流,配送周期长于国内电商,正品溯源与合规性是用户核心关注要点。
• 典型平台:亚马逊全球站、速卖通(AliExpress)、Lazada、Shopee

总结
不同类型电商的核心差异集中在商业逻辑与价值主张上:货架电商适配精准需求消费,标品电商主打靠谱高效,内容电商侧重场景种草,社交与白牌电商聚焦高性价比与互动性,会员/私域电商追求长效绑定,垂直/特卖电商凸显专业精准,B2B电商服务企业采购,跨境电商打破地域限制。明确各类电商的核心优势,可精准匹配自身消费或经营需求,提升效率与体验。

SEO+GEO双轮驱动:生成式AI时代,搜索引流的进阶优化指南

SEO和GEO:
SEO搜索引擎优化

GEO生成式增强优化


SEO+GEO双轮驱动:生成式AI时代,搜索引流的进阶优化指南

在流量竞争白热化的今天,单纯依赖传统 SEO 优化早已难以突围 —— 用户搜索行为更精准、算法更智能,而生成式 AI(GEO)的崛起,正为搜索引流带来 “内容量产 + 精准适配 + 体验升级” 的新可能。

SEO 的核心是 “让搜索引擎懂你,让用户找到你”,而 GEO 生成式增强则是 “让内容更对味,让适配更高效”。今天就拆解从基础 SEO 搜索引流到 GEO 生成式增强的全链路优化逻辑,帮你打通 “曝光 – 点击 – 转化” 的闭环,实现流量质效双升。

一、基础 SEO 搜索引流:筑牢流量地基,搞定核心曝光
SEO 的本质是 “优化搜索引擎与用户的匹配效率”,核心围绕 “关键词、内容、技术、外链” 四大维度,先实现基础曝光破局:

1. 关键词策略:找准流量入口,精准匹配需求
关键词是搜索引流的 “敲门砖”,核心是 “覆盖全、匹配准、竞争小”:
– 全维度挖掘:通过行业工具(如 5118、Ahrefs)挖掘核心词(如 “生成式 AI 工具”)、长尾词(如 “2024 免费生成式 AI 写作工具”)、疑问词(如 “生成式 AI 怎么优化 SEO 内容”),覆盖不同搜索意图(信息查询、需求对比、决策转化);
– 精准定位匹配:结合自身业务场景,筛选高相关性、中高搜索量、低竞争度的关键词(如垂直领域 “医疗行业生成式 AI 文案工具”),避免盲目布局大词;
– 关键词布局:自然融入标题(H1 标签)、首段、小标题(H2/H3)、图片 ALT 属性、URL 中,同时确保关键词密度合理,不堆砌;
– GEO 辅助优化:用生成式 AI 工具(如 ChatGPT、[Copy.ai](Copy.ai))分析关键词语义关联,生成 “关键词变体 + 相关话题”,拓展内容覆盖范围(如从 “SEO 优化” 延伸到 “SEO 内容结构优化”“SEO 算法适配技巧”)。

2. 内容优化:以用户为核心,打造 “搜索引擎喜欢 + 用户愿意看” 的内容
内容是 SEO 的核心竞争力,传统优化 + GEO 增强能实现 “质效双升”:
– 内容结构优化:采用 “总分总” 结构,开篇点明核心价值,中间分点展开(用 H2/H3 清晰分层),结尾总结 + 引导行动;段落不宜过长,每段聚焦一个核心观点,提升可读性;
– 传统内容打磨:确保内容原创、有深度(如 SEO 优化不仅讲 “怎么做”,还讲 “算法逻辑”“避坑指南”),解决用户真实痛点(如 “新手 SEO 常见误区及解决方案”);
– GEO 生成式增强:
– 批量生产优质内容:用 GEO 工具快速生成关键词相关的博客、问答、产品描述(如输入 “生成式 AI SEO 工具”,自动生成 “10 款生成式 AI SEO 工具对比”),但需人工二次编辑,保证原创性与专业性;
– 优化内容细节:用 AI 生成标题变体(测试不同标题的点击率)、自动补充行业数据 / 案例(如 “某企业用 GEO 优化 SEO 后,流量提升 30%”)、优化段落逻辑,让内容更符合搜索引擎算法偏好;
– 多形式内容生成:通过 GEO 工具将文字内容转化为图文、infographic、短视频脚本,适配多场景搜索需求(如百度 “图文 + 视频” 搜索结果展示)。

3. 技术 SEO:扫清障碍,让搜索引擎 “顺畅抓取”
技术优化是基础,核心是 “让搜索引擎能爬、能索引、能理解”:
– 网站结构优化:采用扁平化结构(首页→栏目页→内容页,层级不超过 3 层),方便爬虫抓取;搭建清晰的导航栏、面包屑导航,提升用户体验与爬虫效率;
– 页面加载速度:压缩图片(用 TinyPNG)、启用浏览器缓存、优化 JS/CSS 代码(合并压缩)、使用 CDN 加速,确保 PC 端加载时间小于3秒,移动端小于2 秒(可通过 Google PageSpeed 测试);
– 移动端适配:采用响应式设计,确保页面在手机、平板上显示正常(移动端搜索流量已占主导,适配差会直接影响排名);
– 索引优化:提交网站地图(sitemap.xml)到搜索引擎,通过 Robots.txt 文件禁止爬虫抓取无关页面(如后台页面、重复内容);监控索引状态,及时处理 “未索引”“索引异常” 页面;
– GEO 辅助技术优化:用 AI 工具检测网站技术漏洞(如死链接、404 页面、重复内容),自动生成修复方案;通过 AI 分析用户行为数据(如页面停留时间、跳出率),优化页面布局与加载逻辑。

4. 外链与权威建设:提升网站信任度,助力排名提升
外链是搜索引擎判断网站权威度的重要指标,核心是 “质量> 数量”:
– 高质量外链获取:与行业权威网站、垂直博客交换友情链接;发布原创行业干货到第三方平台(如知乎、小红书、行业论坛),植入网站链接;
– 内容引流自然获链:打造 “行业标杆内容”(如 “2024 生成式 AI SEO 完整指南”),吸引其他网站主动引用;
– GEO 辅助外链建设:用 AI 工具批量生成 “外链锚文本变体”(自然融入关键词),避免锚文本单一;通过 AI 分析竞争对手外链来源,找到高价值外链资源,针对性布局。

二、GEO 生成式增强:突破传统局限,实现 SEO 进阶优化
如果说传统 SEO 是 “稳扎稳打”,GEO 生成式增强就是 “弯道超车”—— 通过 AI 技术解决传统 SEO“内容量产难、精准适配慢、用户体验单一” 的痛点:

1. 精准适配搜索意图:让内容 “正中下怀”
搜索引擎越来越注重 “搜索意图与内容的匹配度”,GEO 能快速捕捉用户真实需求:
– 意图识别与适配:用生成式 AI 分析关键词背后的搜索意图(信息型、导航型、交易型),自动调整内容方向(如信息型关键词 “生成式 AI 是什么” 生成科普文,交易型关键词 “生成式 AI 工具购买” 生成产品对比 + 购买指南);
– 个性化内容生成:结合用户画像(如行业、地域、需求场景),用 AI 生成个性化内容(如 “北京医疗行业生成式 AI SEO 优化方案”“中小企业生成式 AI 内容营销技巧”),提升转化率;
– 语义理解优化:GEO 工具能深度理解关键词语义关联(如 “SEO” 与 “搜索引擎优化”“自然排名优化”),生成的内容更符合搜索引擎的语义分析逻辑,提升排名权重。

2. 批量产出多样化内容:覆盖更多流量入口
传统 SEO 内容生产效率低,GEO 能实现 “批量 + 多样化” 产出,覆盖全场景搜索需求:
– 多类型内容生成:自动生成博客文章、产品描述、FAQ 问答、行业报告、社交媒体文案等,适配不同搜索场景(如 FAQ 问答适配 “疑问词” 搜索,行业报告适配 “深度信息” 搜索);
– 多语言内容覆盖:用 GEO 工具快速将内容翻译成多语言(如英语、日语、德语),拓展海外搜索流量(适配 Google、Yandex 等海外搜索引擎);
– 动态内容更新:通过 AI 工具监控关键词趋势(如 “生成式 AI SEO 新算法”),自动生成最新内容或更新现有内容,保持网站活跃度,提升搜索引擎好感度。

3. 优化用户体验:从 “流量” 到 “留量”,提升转化
搜索引擎越来越重视用户体验指标(如停留时间、跳出率、复访率),GEO 能通过内容与交互优化提升用户体验:
– 内容可读性增强:用 AI 工具优化语言表达(如将专业术语转化为通俗表达)、自动分段、添加表情符号 / 图标,让内容更易读;
– 智能交互设计:在内容中嵌入 AI 聊天机器人(如 “有疑问?点击咨询”),实时解答用户搜索后的后续疑问,降低跳出率;
– 个性化推荐:通过 GEO 分析用户搜索历史与行为,在页面底部推荐相关内容(如 “你可能还感兴趣:生成式 AI SEO 案例分析”),提升用户停留时间与复访率。

4. 数据驱动优化:实时调整,让 SEO 效果持续提升
GEO 结合数据分析工具,能实现 “实时监控 + 快速调整”,避免盲目优化:
– 效果监控:通过 Google Analytics、百度统计监控关键词排名、流量来源、用户行为数据,用 AI 工具自动生成数据分析报告,识别高价值流量入口与优化短板;
– 动态调整:根据数据反馈,用 GEO 工具快速优化低排名内容(如调整关键词布局、补充核心信息)、放大高转化内容(如生成更多相关变体内容);
– 算法适配:用 AI 工具跟踪搜索引擎算法更新(如百度 “清风算法”、Google “Core Update”),自动调整 SEO 策略(如算法侧重 “内容原创性”,则加强 AI 生成内容的人工打磨)。

三、避坑指南:传统 SEO 与 GEO 增强的核心注意事项
无论是传统 SEO 还是 GEO 生成式优化,都需规避 “算法惩罚”,确保长期有效:
– 拒绝内容作弊:GEO 生成的内容需人工审核,避免生成低质、重复、堆砌关键词的内容(搜索引擎能识别 AI 生成的垃圾内容,会导致排名下降);
– 坚持原创核心:GEO 只是辅助工具,核心内容仍需融入自身行业经验、独特观点(如 “某垂直领域 SEO 优化的实战技巧”),避免完全依赖 AI 导致内容同质化;
– 技术优化不忽视:GEO 不能替代技术 SEO(如页面加载速度、移动端适配),基础技术问题会直接影响内容曝光;
– 外链质量优先:避免购买低质量外链、垃圾外链,否则会被搜索引擎惩罚,影响网站

PS:
大家可以看到,随着AI的到来,商业模式正在发生“降维打击”。

1、从“赚过程的钱”、“赚信息差的钱”,变成了“赚结果的钱”。
比如近期一些悲观的人觉得SAAS已死,指的就是标准化交付的SAAS,在对到C端客户时,很多时候根本就不如AI快速搓出来的应用,因为SAAS的标准功能很多客户根本用不到,而AI可以不知疲倦的为客户不断定制化功能。

2、靠情绪、靠故事,在AI时代可能变得一文不值
专家型、有深度、有数据支撑、符合行业标准、有行业纵深,会让产品更容易在AI时代脱颖而出。
部分营销手段不再有效,产品专家变得更加重要。

3、从给选择,到做决策
后续的AI产品,可能会从建议大师,直接变成行动大师,当前的一些产品就有这个趋势。
比如出去吃饭的时候,请AI直接根据行程定好餐厅,预留行程时间,引导用户直接到餐厅就餐。
到餐厅的时候,车位已经选好,智能汽车自动去泊车。
客户入座时,菜品已经选好,开始上菜。
客户吃完后,走到门口,智能汽车已经在等候,并驶向下一个地点。

4、平台接口从面向程序员,要尽快调整为面向AI
呈现方式从PDF、PPT,调整为AI更好理解的MD等结构化文档,让AI成本更低,才会有更多流量。

一文理清软件服务收费模式:从授权到订阅,企业该怎么选?

常见软件服务收费模式:
常见软件服务收费模式


一文理清软件服务收费模式:从授权到订阅,企业该怎么选?

做企业数字化选型时,最头疼的往往不是功能匹配,而是五花八门的收费模式。“永久授权和按年订阅哪个更划算?”“按终端数收费和按并发数收费有啥区别?” 其实软件服务的收费逻辑本质是 “价值匹配”—— 不同模式对应不同的使用场景,今天就把常见的收费模式拆清楚,帮你避开选型陷阱。

先说说最基础的授权类收费,这是很多传统软件的主流模式。核心分两类:一是永久授权,一次性付费买断使用权,甚至能拿到源码和知识产权,适合长期使用、需求稳定的企业,比如内部核心业务系统,一次投入终身受益(但要注意后续运维成本);二是有限制授权,比如按时间限制(月度 / 年度授权)、按终端类型(PC 端 / 移动端分开授权)、按用户类型(管理员 / 普通用户差异化收费),这种模式灵活度高,适合短期试用或阶段性需求。

还有一类细分的授权模式,精准匹配 “按需使用” 需求:按模块授权(只买需要的功能模块,避免为冗余功能付费)、按版本授权(基础版 / 专业版 / 企业版阶梯定价)、按终端数授权(多少台设备使用就付多少费用)、按并发任务数 / 核数 / 同时在线客户数收费(资源占用越多,费用越高,适合高频使用场景)。这类模式的核心是 “用多少付多少”,能最大程度降低企业初期投入。

再看现在越来越流行的订阅类收费,主打 “持续服务 + 灵活调整”。最常见的是按版本阶梯式订阅(不同版本对应不同订阅价格,随需求升级)和按时长阶梯式订阅(订阅周期越长,单价越低,比如年付比月付划算);还有按会员等级订阅(VIP 会员享受更多增值服务),适合需求迭代快、希望持续获得技术支持的企业。订阅制的优势在于把一次性大额支出变成小额分期,还能随时根据业务规模调整,降低试错成本。

除了核心使用费用,按用量付费也成了云服务时代的热门选择。比如按次付费(使用一次结算一次,适合低频刚需场景)、按额度付费(预存费用按实际使用抵扣)、按存储 / 带宽等资源付费(云计算常用模式,资源弹性伸缩),还有更灵活的按用量阶梯式付费(使用量越多,单价越低,鼓励长期深度使用)。这种模式完全贴合 “使用多少、付费多少” 的逻辑,特别适合业务波动大的企业。

另外还有两类容易被忽略的收费模式:一是分成类,比如先使用后付费、按比例抽成、分销分成,适合轻资产创业公司或与软件方共建业务的场景;二是配套服务类,比如年度运维服务费(保障软件稳定运行)、定制开发费(根据企业需求个性化开发)、二次开发费(在原有基础上扩展功能)、数据迁移费等,这些 “隐性成本” 往往决定了软件后续的使用体验,选型时一定要提前确认。

最后总结一下:如果需求稳定、长期使用,优先选永久授权;如果需求多变、想控制初期投入,订阅制或按用量付费更合适;如果是短期项目或低频使用,按次付费、按时间限制授权更划算。关键是要根据自身业务规模、使用频率、功能需求,找到 “价值与成本” 的平衡点,避免盲目追求低价而忽略后续服务,也不要为用不上的功能支付额外费用。

你在软件选型时遇到过哪些收费模式的困惑?欢迎在评论区留言交流~

现阶段AI是否会替代人类

近期在读一个LangChain的系列文章,文章的最后,作者提出了一个问题:“AIGC来了,人类画师还有价值吗?”

这是一个好问题,在现阶段,我的理解是这样的:

AI绘画提供了一种通用能力,而且很多时候效果很不错,有商用价值,但并非无所不能。说白了就是一种新工具而已,我们该用积极心态看待问题。

就像本文指出的,对人来说效果并非一切。人是有情感的,不仅现在的AI生成物无法替代,很多客观指标更好的物品都无法替代。自己钓的鱼和市场买的是不一样的,自己阳台种的菜和农场种的是不一样的,父母做的菜和餐厅里的是不一样的,儿女给我们画的画和别人的画是不一样的,哪怕替代品指标更好,也无法完成情感需求的替代。

但更进一步,人从一开始不应该和AI比。人很早就学会了不要和机器去比,机器比人力气大,比人跑的快,比人跳得高,但人类为何还要不断挑战自我呢?一旦我们把人工智能,随便换个名字,类人脑型计算阵列设施,问题就简化了。影像医生为何要和AI去比谁能先找到微小肺结节?画师为何要和AI比谁画图更快?网球裁判为何要和AI比谁能更准确的判断球是否出界?用好这些工具就好了啊。

从人类历史的经验看,机器替代人工的过程,在近现代史上出现了太多次,但实质上都是,熟练用工具的人大幅提升效率,最终替代了无法熟练使用工具的非顶尖人才。互联网时代也是一样的,互联网媒体兴起时,对传统媒体产生了巨大压力,但现在自媒体市场兴起,又给多少非科班同学创造了机会。AI短期内一定会抢占一些人类的工作岗位,熟练使用AI辅助编程的人,会挤压掉很多重复编码的工作机会。

但同样的,非科班同学将会拥有编程能力,未来一定会创造更大的市场。未来我们每个人都能有足够好的编程,绘画,作曲,剪辑,写作能力,都有便捷高效的获取并使用近乎无限知识的能力。专业知识普及化,会缓解人类教育周期过长的问题,会带来生产力质的变化。希望这种生产力的飞跃,能带领我们进入一个新的时代。

碳基生物和硅基生物

在ChatGPT大力出奇迹之后,大模型已经从“萌宠时代”,正式迈入了蹒跚学步的“婴儿时代”。
这个婴儿虽然短期记性不算好,但学习能力和长期记忆能力却无与伦比,潜力无限。

现在大家又通过langchain、plugin等方式,帮助这个婴儿学习使用工具。
当大模型可以理解工具,使用工具,甚至制造工具、创造工具时,硅基生物时代也就开始降临了。

在这个过程中,可能会有以下几个阶段:
1、硅基生物智力和能力有限的阶段
碳基生物需要学会如何运用硅基生物,提升自己的生活水平

2、两种可能
2.1、硅基生物智力无限和能力有限的阶段
碳基生物变成了硅基生物的执行者,相互依赖,容易形成共同体,更容易走向共存的结局

2.2、硅基生物智力有限和能力无限的阶段
碳基生物需要学会如何控制硅基生物的能力,熊孩子教育不好,容易走向一起灭亡的结局

3、硅基生物智力和能力无限的阶段
硅基生物最好能学会如何和碳基生物共存,希望碳基生物不要仅仅是一段引导代码,善待引导代码

如何通俗解释数字化转型

咱们做技术的人,都喜欢起名字:信息化、数字化、数字平台、数字化转型、数智平台等,让很多人一开始觉得好高大上,然后又开始发懵,这些词之间有什么区别呢?试着通俗解释一下:

1、信息化
把组织线下业务流程,放到线上的过程。
比如,咱们学校上线了考勤系统、选课系统,这就是一个信息化的过程

2、数字化赋能阶段一:数字报表
在信息化的过程中,产生了部分的数据,对这部分数据进行挖掘提炼,得到一些报表,对组织经营起到了一定的提升作用。
比如,大家经常能看到的各类系统报表,通过经营分析报表,指导管理经营行为。

3、数字化赋能阶段二:数字平台
信息化建设后,各个系统之间是割裂的,各系统之间数据是互不相通的。
如何将数据打通,让组织运营者,可以对企业状况一览无余。
比如各类数据平台项目、数字平台项目,一般都会为运营者提供各类“驾驶舱”或Dashboard。
其实就是为管理者开了天眼,有了全局视角。

4、数字化赋能阶段三:自动化平台
当企业数字化建设到一定程度的时候,很多管理规则可以抽象并固化为系统规则,不需要人干预即可处理事情。
比如自动化制造、自动化质控、自动化风控、甚至量化交易等等。

5、数字化赋能阶段四:智能数字化平台,或数智平台
在3的基础上,引入了一些物联网技术、智能终端技术等,一方面让运营者可以快速感知一线情况,一方面可以快速决策反馈。
比如电商平台发现交易异常的时候,会触发智能平台的规则,自动止血;或者一些智能可穿戴设备,实时监控患者病情,及时进行干预。

6、数字化转型
但组织到了一定的发展阶段,传统的运营方式,已经无法支撑组织进一步的快速发展。
需要自上而下的去调整思路,用数字化运营的方式,重塑组织的运营方式,这其中数字化技术只是一个手段。
以华为为例,他们建立了基础IT架构(华为云),打造了统一的数据底座,提供了统一的数字服务,使用了大数据、AI、IoT等技术,最终通过数字化重构了业务运营方式,包括数字化作业、数字化交易、数字化运营、数字化办公等,从而造就了了华为近10年的飞速发展。
对于咱们老年人慢病管理,我们同样需要技术架构,同样需要统一的数据底座,同样需要封装统一的数字服务,同样可以使用大数据、AI、IoT等技术,但最终要重构哪些业务的运营方式,要重构成什么样子,就是咱们课题组要考虑的了。
比如,我们通过数据分析,可以主动为各类患者提供各类服务(比如糖尿病患者),比如:量身定制适合各自的治疗及追踪方式,量身匹配到不同的家庭医生,提前把患者需要的药帮患者准备好,提前把社区医院的耗材准备好等等等等。

7、数字化赋能与数字化转型的区别
7.1、数字化赋能
业务V1.0+数字技术=》业务A V1.1
7.2、数字化转型
业务 V1.0+自上而下的数字化运营体系+技术体系支持=》业务 V2.0

浅析SOA框架演化

说到SOA的兴起,已经是几年前的事情咯。

按我的理解,SOA框架的演化,主要按四条路来进行的:

第一条路,就是从CORBA衍生,可以作为CORBA的替代品。
这一条路上,典型代表为ICE、Thrift,Avro,ProtocolBuffer+GRPC
其典型行为是,定义idl,对每种语言提供编译器及运行库,然后提供RPC调用功能

第二条路,就是语言框架需要
这一条路上,主要代表为DCOM,EJB,DUBBO,最初目的都是为了给语言框架提供更好的分布式功能。
其典型行为是,语言或框架本身不具备改功能,对其进行了扩展。自身对原语言框架依赖比较严重。

第三条路,就是HTTP中新规范的出现
这一条路上,主要代表为SOAP,REST。
其典型行为是,每种语言都有多种实现,定义schema,每种语言会有多种库支持,最后通过HTTP通讯进行调用

第四条路,就是功能整合
这一条路上,主要代表为WCF,各类ESB产品
其典型特征为:提供多种SOA解决方案

具体使用的时候,其实大家可以看到,这些框架都是万变不离其宗。
那就是,都需要接口描述语言(无论是IDL、WSDL还是什么),都提供良好的支持功能开发较为简单,都是SOA框架解决通讯问题,对于开发人员透明。
大家具体使用是,根据实际情况选取即可。

浅析海量小文件的存储

海量小文件(LOSF,lots of small files)的存储是很多公司都遇到的难题,不管是互联网公司(如社交网站)还是传统的IT企业(如医疗IT的PACS厂商),都会遇到这个难题。

问题的根源在与,无论是文件系统还是网络传输,小文件都需要很多额外操作,如
1、数据布局没有优化,寻址次数大大增加,寻道时间及旋转延迟大大增加,从而每秒的输入输出量 (IOPS,Input/Output Per Second) 、数据吞吐量(Throughput)都明显下降
其实很简单,大家考虑下,拷贝一个1G的文件,和拷贝一个都是零散文件的1G文件夹,其速度差距如何,就清楚了
2、网络通信开销增加,网络延迟变大
其实很简单,大家考虑下,网络传一个1G的文件,和传一个都是零散文件的1G文件夹,其速度差距如何,就清楚了
3、分布式存储,网络交互次数增加,数据存储位置频繁变化,网络通信增加,速度变慢
其实也不难,比如,从一个服务器上拉取10000个文件,与从10个服务器上拉取10000个文件(每次都要问下,下一个文件存储在那个服务器上),谁快谁慢,就清楚了

大家应对这个问题时,采用的方法无非是4种:
1、砸硬件,用硬件性能提升,让传输效率提供
2、用缓存,通过缓存,减少磁盘访问次数,减少交互环节,提高传输效率
3、改变存储策略
4、减少询问次数,比如一次通信,找到1000个文件的地址,400个在服务器A,600个在服务器B,不按文件顺序,而是先从A取400个,再从B取600个,通信就会减少很多,速度就会有所提升(但业务场景要合适才行)

这里主要说一下第3点。
传输一个都是零散文件的1G文件夹时,我们可以这样做,先压缩一下,然后再传递,再解压,发现很多时候居然会节约时间。
也就是说:
压缩+传输压缩文件+解压用的时间 < 直接读取并传送零散文件的时间

但如果直接存储压缩文件,那压缩我们只需要上传时做一次,平时读取时,其实为:
传输+解压用的时间 < 压缩+传输传输压缩文件+解压用的时间 < 直接传送零散文件的时间

那如果压缩和解压的时候,我们只做归档,不做压缩岂不是更节约时间?
传输+归档读取用的时间 < 传输+解压用的时间 < 直接传送零散文件的时间

恩,对了,其实大家的解决方案就是,将大量小文件,写到一个大文件里,这样读取效率就飞一样上来了。
无论是Facebook的Haystack还是淘宝的TFS,用的都是类似的方案。(实际上要复杂的多,请参考论文”Finding a needle in Haystack:Facebook’s photo storage”)

那HDFS呢?当然也支持咯,但要写代码处理一下,大家可以自行找一下Hadoop Archive, Sequence file, CombineFileInputFormat等。

互联网后面10年的重点

当今互联网,已经基本解决了吃、穿、用、住、行、娱乐的问题。

下馆子吃,已经被大众点评、美团、饿了么等刮分完毕。
不下馆子吃、穿、用,各大商城都在做,被淘宝、京东、亚马逊、一号店等刮分完毕。
住、行被携程、艺龙、滴滴快的、神州等刮分完毕。

旅游类的娱乐项目,很大一部分开支为吃、住、行。除去这一部分,组团、自由行等也已经慢慢向成熟市场变化,包括马蜂窝等很多都在做。
非旅游类的娱乐项目,在大众点评、同城等也有了立足之地,更何况这铺天盖地的购票软件咯。

上述市场,一些已经局势明朗很难有大的变化,一些仍是杀得难解难开,一些还待开发。

依据互联网的长尾效应,后面大家要做的是差异化竞争,现在国内互联网巨头中,还没有特别好的、在红海中的差异化竞争案例。大家刚刚从实体店的红海杀到了互联网的蓝海,并正在把互联网蓝海杀红。我相信这方面还是有很多可以做的事情的。

另外,当一个人吃、穿、用、住、行、娱乐的问题解决了,就会有更高的追求。按以往的历史规律,医疗、健康、教育、艺术、科技、政治的需求会逐渐增强。而且,当下各大公司正在努力向医疗领域进军,互联网这10年,应该是医疗健康的十年。

远程预诊存在的问题

现在不少公司在推远程预诊,或者视频问诊,但没有一家真正解决了下面的问题:
1、没有足够的专业医疗队伍资源,在我的另一篇博文中已经说明原因,并指出医学院学生及退休医生是可以考虑的资源
2、没有专业设备,可以获取患者的第一手资料。必须有设备的技术变革,例如大白去掉AI功能。(高清视频音频、心率、血压、脉搏、血糖、呼吸等等等等)
3、没有好的盈利模式,单纯靠吸引患者就诊不太可取,单纯靠卖保健品。。。
4、没有解决患者实际问题,预诊后要做什么呢(请到XX医院做进一步治疗?),患者仅仅多排了一次队浪费时间而已
5、患者不信任,不愿意承担风险,需要一个漫长的过程

那现在能做的是什么呢?
1、慢性病的跟踪治疗,比如高血压、糖尿病等
2、私人诊所的个人咨询
3、私人护理的定期巡诊

与上面最大的区别是什么呢?
1、医患之间有过接触,有了信任
2、医生了解患者的病情
3、患者病情不是很紧急
4、医院可以持续盈利

要预防什么呢?
1、高大上的产品变成了产品推销平台
2、打擦边球,因此医疗事故,触犯法律
3、乱烧钱,最后不了了之