update

128.精读《Hooks 取数 - swr 源码》.md

@@ -408,7 +408,7 @@ return {
 
 ### 3.5 依赖的请求
 
-翻了一下代码，没有找到对循环依赖特别处理的逻辑，**后来看了官方文档才恍然大悟，原来是通过 `try/catch` 并巧妙结合React的UI=f(data) 机制实现依赖取数的。**
+翻了一下代码，没有找到对循环依赖特别处理的逻辑，**后来看了官方文档才恍然大悟，原来是通过 `try/catch` 并巧妙结合 React 的 UI=f(data) 机制实现依赖取数的。**
 
 看下面这段代码：
 
@@ -445,10 +445,9 @@ useIsomorphicLayoutEffect(
 
 ```
 
-每次渲染的时候，SWR会试着执行`key`函数（例如 () => "/api/projects?uid=" + user.id)，如果这个函数抛出异常，那么就意味着它的依赖还没有就绪（user === undefined），SWR将暂停这个数据的请求。在任一数据完成加载时，由于`setState`触发重渲染，上述Hooks会被重选执行一遍（再次检查数据依赖是否就绪）然后对就绪的数据发起新的一轮请求。
+每次渲染的时候，SWR 会试着执行 `key` 函数（例如 () => "/api/projects?uid=" + user.id)，如果这个函数抛出异常，那么就意味着它的依赖还没有就绪（user === undefined），SWR 将暂停这个数据的请求。在任一数据完成加载时，由于 `setState` 触发重渲染，上述 Hooks 会被重选执行一遍（再次检查数据依赖是否就绪）然后对就绪的数据发起新的一轮请求。
 
-
-另外对于一些正常请求碰到error（shouldRetryOnError默认为true）的情况下，下次取数的时机是：
+另外对于一些正常请求碰到 error（shouldRetryOnError 默认为 true）的情况下，下次取数的时机是：
 
 ```tsx
 const count = Math.min(opts.retryCount || 0, 8);

133.精读《寻找框架设计的平衡点》.md

@@ -0,0 +1,207 @@
+## 1 引言
+
+[尤雨溪](https://github.com/yyx990803) 在 2019 JSConf 的分享 [Seeking the Balance in Framework Design](https://www.youtube.com/watch?v=ANtSWq-zI0s) 十分精彩，道出了如何进行合理的前端框架设计与框架选型。
+
+正如所说，框架对比不能只停留在 Star 数量、Npm 下载量、Stackoverflow 问题量这些简单的数据对比，而要深入到技术细节进行比较。比较框架有多种不同维度，这次分享就从服务范围、渲染机制、状态机制这三个维度进行对比。
+
+## 2 概述
+
+这次分享的精彩之处在于不偏不倚的站在客观立场分析了框架各维度好的一面与坏的一面，从中我们不仅能学习到一些框架知识，还能培养思辨能力。
+
+### 服务范围
+
+服务范围是个比较难翻译的单词，在原 PPT 中用了 “Scope” 这个单词表示，可以理解为 “作用域、框架的承诺功能范围、服务配套齐全程度”。比如提供的是一个工具库还是整体框架，插件管理是集中式还是依赖生态。
+
+React 是典型的小服务范围框架，核心包只实现了基本功能，而其他生态基本靠社区拓展；Angular 是典型大服务范围框架，官方对所有业务场景都做了最佳实践能力覆盖；Vue 处在中间区域，通过功能分层，既拥有小服务范围的能力，又可以搭配官方插件实现更多场景化能力。
+
+#### 小服务范围优势
+
+**概念少，易上手**
+
+小的服务范围代表了小的学习成本，因为暴露的基本能力较少，概念也会比较少，对新人上手比较友好。
+
+**生态繁荣，百花齐放**
+
+由于很多功能没有被官方实现，社区就有机会填补这些空白，因此会冒出许多第三方库，而且一旦做得好，就有机会成为 “事实标准”，因此开发者会更加积极参与到社区开发，自己做的框架 “上升空间” 也非常大。
+
+同时，社区的力量会导致多元化，因此整体生态完整度与创新性都会非常亮眼，而且具有持续迭代的能力。
+
+**核心维护成本低**
+
+官方维护的核心代码较少，因此维护成本大大降低，而且官方可以将精力放在更多核心能力增强上，比如 Suspense 等，而不是将精力消耗在生态插件上。
+
+#### 小服务范围的劣势
+
+**复杂场景要引入新概念**
+
+复杂场景无法支持时，就要引入新的概念解决，这导致后续技术选型可能产生分歧，并带来持续的新概念理解成本。
+
+**非官方的开发模式逐渐产生**
+
+随着时间的流逝，会逐渐涌出一些新的设计模式，成为当下几乎是必不可少的方案，但却不会出现在官方文档中，造成选型时的疑惑。Redux 就是一个例子。
+
+**生态变化快，碎片化且持续流失**
+
+非官方的生态也意味着不稳定，而且缺乏统一的管理，碎片化的模块之间可能经常出现不兼容的问题。
+
+而且任何模块都可能被时代无情的淘汰，就像 Flux 到 Redux 再到 Hooks，带来额外的迁移成本和认知成本。谁也不希望自己的项目架构 “变得过时”，或者随时面临被新架构取代的风险，但第三方社区几乎一定代表未来会出现一种模式取代现有模式，只是时间早晚而已。
+
+#### 大服务范围的优势
+
+**大部分业务场景都被内置解决**
+
+减少不必要的技术方案调研与纷争，大服务范围的框架内置的方案就能解决几乎 100% 业务问题，团队再也不会为通用架构问题烦恼了。
+
+**生态稳定、连贯**
+
+稳定是指，官方维护作为背书，几乎不会存在一些生态包突然不维护、与已有版本不兼容、被植入恶意程序等等意外情况。
+
+连贯是指，官方会统一考虑一个改动在所有生态插件造成的影响，并以一个最合理的思路做整体改造，生态包无论是接口还是兼容性都不需要担心，设计思路也会一脉相承。
+
+#### 大服务范围的劣势
+
+**前期上手成本高**
+
+全家桶的概念导致上手难度偏高，因为必须理解所有内置概念后才能开始项目。
+
+**如果内置模块无法满足业务，会觉得有些死板**
+
+一旦发生内置功能无法满足业务的场景，就很难拓展了，因为 all in one 的思路本质上就是排斥自定义拓展的，这点从 [angular-cli](https://github.com/angular/angular-cli) 就能看出来。
+
+之所以觉得死板，是因为这种情况没办法用优雅的方式解决，只能在现有约束的框架内通过某些 “Hack” 方式解决，自然会有种死板的感觉。
+
+#### 中等服务范围的优势
+
+**分层设计，允许新特性渐进加入**
+
+Vue 通过分层设计做到了折中，即官方还是会维护生态，只不过生态不是必须的，可以按需使用。这样做的好处是兼顾了一些优势。
+
+**低学习门槛**
+
+与小服务范围框架一样，对于核心包来说学习成本都比较低。
+
+**依然有最佳实践解决所有业务问题**
+
+和大服务范围框架一样，拥有全套官方最佳实践，但不内置，不强求一定要使用，因此你可以按需使用。
+
+#### 中等服务范围的劣势
+
+**维护成本高**
+
+和大服务范围框架一样，虽然生态不强求，但毕竟官方还是要持续维护的，因此维护成本高的问题依然存在。
+
+**生态多样性不高**
+
+虽然生态是按需的，但毕竟中等服务范围的框架官方会实现一套标准生态插件，这会极大影响社区生态的发展空间，导致 “非官方插件没人愿意做”，因此生态多样性会差一些。
+
+### 渲染机制
+
+渲染机制区别主要在 JSX vs Template 之间，不同的表达方式之间还是存在一些很本质的区别，然而正如一开始所说，无法一言蔽之，必须从多个角度拆解的看。
+
+#### JSX 的优势
+
+**纯 JS 表达 UI**
+
+单这一点就非常重要了，满足了 All In Js 的幻想。毕竟 Html、Css 相比 Js 来说，模块化能力和灵活性都很弱，将其都收敛到 Js 不仅表达方式更统一，更重要的是都获得了与 Js 一样的模块化、灵活性、Typescript 支持等能力。
+
+**视图即数据**
+
+将视图看作一种数据，让针对视图的逻辑测试成为可能。
+
+同时也将视图概念泛化了，因为数据是平台无关的，一份描述视图的 DSL 可以运行在任何平台。
+
+#### JSX 的劣势
+
+**开销大**
+
+页面节点越多，Diff 开销就越大。
+
+**动态渲染很难性能优化**
+
+由于所有 DOM 节点都是动态生成，因此无法根据初始状态结构进行安全的优化。相比之下，Template 模式可以确定哪部分属于变量，哪部分是固定的，对固定部分的 Diff 检测都可以跳过。
+
+**动态调度虽然改善了性能，但依赖更重的运行时**
+
+React ConcurrentMode 是一个调度优化器，但实现的逻辑也比较复杂，加重了运行时负担。
+
+#### Template 的优势
+
+**原生性能**
+
+由于 Template 对节点进行直接渲染，因此与原生性能一致。
+
+**Runtime 更小**
+
+由于不需要额外优化，运行时代码会小很多。
+
+#### Template 的劣势
+
+**被 Template 语法约束，且无法拓展**
+
+对于 Template 不支持的，只能选择接受，因为除了框架自己，没有人能拓展 Template 的特性。当遇到一些非常动态场景，但 Template 不支持的情况，只能选择接受，并用比较 Hack 的方式绕过解决，除此之外别无他法。
+
+**模版冗长**
+
+JSX 可以利用循环语句或者变量赋值进行模版区块的复用，但 Template 模式每次新模版都要一行一行的打出来，这种冗长的开发体验不太友好。
+
+**运行时解析开销或者依赖编译期逻辑**
+
+要么通过编译器预先生成 AST，要么运行时动态将 Template 解析成 AST，无论哪种方案都有额外的开销，一种是工程依赖的开销，一种是运行时动态解析的性能开销。
+
+#### VDom + Template 的特色
+
+Vue 在 Template 基础上支持了虚拟 DOM，因此兼具两者特色。
+
+性能上，在编译时就进行 AST 解析，减少了运行时解析开销。
+
+功能上，支持模版与 JSX 两种语法。
+
+### 状态机制
+
+状态机制 [尤雨溪](https://github.com/yyx990803) 在 JSConf 提到要单独拆出来讲，因为内容较多，时间可能不够，本次精读也限于篇幅原因略过：
+
+- Mutable vs Immutable。
+- 依赖追踪 vs 脏检测。
+- 响应式 vs 模拟响应式。
+
+显然，状态机制方案更是仁者见仁智者见智的事情，同样得从多个维度进行独立分析，并根据实际业务场景具体选择。
+
+最后，意识到没有一个绝对均衡的框架设计方案，因为在工程领域，没有最好只有更好。
+
+## 3 精读
+
+我们再延伸谈一谈为什么框架设计要寻找平衡点。
+
+**框架设计没有银弹**
+
+与数学公式不同，框架设计甚至整个工程技术设计都没有所谓的真理，所谓条条大路通罗马，实现同一个技术目标的众多方案之间也许就是平行关系，可以根据不同维度列出一二三的对比，但无法得出一个总的结论，孰优孰劣。
+
+**使用场景不同**
+
+不同使用场景决定了对框架诉求的不同。
+
+比如开发非常定制、炫酷的可视化大屏，那么前端开发框架基本也用不上，因为关注点不会聚焦在项目路由、UI 描述、甚至是数据流，而是聚焦在性能、图形渲染等问题。解决这些领域的框架可能是 虚幻 4、Unity 等游戏引擎，但普通的前端开发框架绝不会涉足这种领域，框架一定要确定自己功能范围。
+
+即便仅局限在 Web 领域，也需要考虑是否要支持非 Web 场景，那么将 HTML 抽象成一个通用 DSL 就可能是一种选择，但非 Web 领域毕竟不是主打业务领域，在这种业务场景周边生态维护可能就比较少，这也是需要取舍的地方。
+
+**使用的人不同**
+
+不同团队对框架的要求也不同。
+
+刚起步的小团队可能更需要保姆式的框架，因为这样最节省人力成本。对于规模较大的团队，希望对框架拥有较大定制能力时，小服务范围的框架可能更受青睐。当然框架作者可以像 Vue 一样做出渐进式官方能力增强方案，以此满足不同需求的用户，但毕竟也不能将生态完全交给社区，还是要做取舍。
+
+所以当遇到更新更酷的框架时，需要冷静思考的不只是这个框架带来的收益与花费的迁移成本哪个更高，以及团队能否接受这套框架的开发习惯，更需要思考的是这个框架自身做了哪些权衡，如果这些权衡与 React、Vue、Angular 类似，那么仅仅变化了语法或者语言的改动其实意义不大，此时需要慎重考虑。
+
+## 4 总结
+
+这次没有提到的状态机制对比，你能分别列举出优缺点吗？欢迎留言。
+
+> 讨论地址是：[精读《寻找框架设计的平衡点》 · Issue #223 · dt-fe/weekly](https://github.com/dt-fe/weekly/issues/223)
+
+**如果你想参与讨论，请 [点击这里](https://github.com/dt-fe/weekly)，每周都有新的主题，周末或周一发布。前端精读 - 帮你筛选靠谱的内容。**
+
+> 关注 **前端精读微信公众号**
+
+<img width=200 src="https://img.alicdn.com/tfs/TB165W0MCzqK1RjSZFLXXcn2XXa-258-258.jpg">
+
+> 版权声明：自由转载-非商用-非衍生-保持署名（[创意共享 3.0 许可证](https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/deed.zh)）

134.精读《我在阿里数据中台大前端》.md

@@ -0,0 +1,111 @@
+## 1 引言
+
+当下互联网行业里面最流行的就是 ABC:
+
+> A: AI 人工智能  B: BIG DATA   C: CLOUD
+
+而阿里经济体中的 ABC，其中的 BIG DATA，即是我们 DT https://dt.alibaba.com/  ，我们用大数据赋能商业，创造价值。
+
+而我们说数据中台，其实阿里提出的中台只有两个：业务中台与数据中台。业务中台的目的是让业务能够快速落地，数据中台的目的是完成数据的采集、建设、管理、使用这四个环节，让数据从生产到使用过程变得丝般顺滑，不仅不让数据资产成为累赘，还会最大限度发挥出数据潜藏的价值。
+
+笔者所在的就是数据中台的大前端团队，既为阿里经济体提供数据服务，又着力为上云企业打造属于自己的数据中台，处在前端技术、商业模式、产品设计的最前沿，且听我慢慢道来。
+
+## 2 精读
+
+### 全链路数据能力
+
+从能力上看，数据中台处理数据的方方面面，从数据产生开始就进行追踪，不仅打通了数据采集、存储、处理、查询、消费的全链路，还用以下几种方式赋能业务：研发数据管理平台并监控数据质量，研发生意参谋等数据分析产品直接服务大、中、小商家，提供统一数据服务标准化数据使用流程，将数据分析的算法能力服务化，将支撑内部的数据服务上云搭建客户自己的数据中台，研发 BI 平台完成数据决策的最后一环。
+
+### 全链路数据技术
+
+从技术架构上看，从底层的数据采集技术开始，逐步向上建设了数据计算与管理能力、数据服务、数据平台、数据应用与数据安全。
+
+从使用者角度来看，现在的公司对数据的诉求可以概括为以下几点：
+
+1. 数据从哪来，如何完全数字化：对应全链路数据采集服务。
+2. 如何得到想要的数据：数据计算、建模与管理服务。
+3. 如何使用数据：统一数据服务平台。
+4. 如何利用数据做商业决策：BI 平台。
+5. 如何保障数据安全：数据安全服务。
+
+对阿里而言，还会额外考虑下面几点：
+
+1. 如何让数据服务横向支撑所有业务线：数据服务平台化，数据智能化服务平台与 BI 平台。
+2. 如何让数据服务普惠到每一个企业：数据服务全面上云。
+3. 如何让数据服务更有价值：打通阿里经济体的数据体系，让数据相互产生化学反应。
+
+当然，挑战性也非常大，首先是数据壁垒的挑战，要说服其他团队将数据交给你管理绝非易事。其次是价值挑战，如何证明数据中台存在的价值，并做到肉眼可见的业务增值。最后是技术挑战，对前端来说，几十款数据产品的搭建、几十万张数据报表的搭建，需要一个足够好用的数据产品搭建平台来支持；数据分析产品的下一代探索式分析也对 BI 引擎提出了新的要求；数据可视化远比普通可视化复杂，不仅要考虑大数据下的性能与可读性，还要理解商业，做出能体现数据分析价值的图表。
+
+不论是数据搭建还是数据可视化，都是前端垂直领域的另一条好赛道，不仅有沉甸甸的业务价值，还有全新数据领域的的前端技术挑战，而且随着数据中台影响力的持续扩大，我们的前端技术也会带来业界越来越大的影响力。
+
+### 如何建设和管理数据
+
+想要数据用的好，首先要管的好，在大数据时代，企业必须建立一套自己的标准数仓系统对数据的采集、运维调度做全链路管理，让大数据变成好数据，让好数据可以发挥价值。
+
+![](https://img.alicdn.com/tfs/TB1Pz.ZrAL0gK0jSZFtXXXQCXXa-1903-929.png)
+
+> Dataphin 数仓建设平台。
+
+数仓的建设需要从物理空间与逻辑空间，也就是底层的表开始整理，通过对数据的采集、清洗、结构化，产出一套规范的数据定义。
+
+所谓规范的数据定义即口径、算法、命名均一致的数据规范，降低数据二义性，提升数据查找效率与准确性。之后对数据建模，建模即是对数据的进一步抽象，可能是抽象为一个 Cube 模型，这样在顶层认知上，所有数据都是不同维度的 Cube，方便统一理解。
+
+最后通过对数据进行在线的、离线的调度计算，产出数据资产。
+
+### 如何看数据
+
+或导出一个 Excel 文件仔细品味，或如双十一媒体大屏般夺目，或如股票操盘手般紧盯着屏幕，或随时随地的手机浏览。在哪看，怎么看，看什么，决定着同一份数据可带来不同的效果，产生不同的价值。
+
+稳：双十一大屏，零点起得来，24 点收得住，每个彩蛋的出现，每个数字的跳动，如丝般顺滑，这不是播放 VCR，每一帧画面都是真实的数据展现。容：即是生意参谋用户的浏览器兼容，又是多端用户的兼容，也是 BI 分析结果的数据大容量。有容乃大，方显前端功底。
+
+**“如何看数据” 这恰是做为数据前端人的使命和责任。** 不同的人，不同的端，不同的需求，这恰是给数据前端的挑战。而让用户透过数据创造价值，也正是数据前端人的价值。
+
+### 如何分析数据
+
+大数据浪潮之下，必然会诞生各式各样的数据产品，产品化的方式可以降低数据应用的门槛。我们希望人人都能成为数据分析师，于是 BI （商业智能）产品应运而生，作为大数据行业中的一个重要领域，BI 产品用大数据的方式解决了企业的业务分析需求，支撑企业进行数字化转型，从经验驱动决策转变为数据驱动决策，进而给企业带来超额收益。
+
+![](https://img.alicdn.com/tfs/TB1KJE0rpP7gK0jSZFjXXc5aXXa-2664-1060.png)
+
+> QuickBI 数据分析工具。
+
+**人人都是数据分析师的情况在不断增强。**
+
+根据 Gartner 对 2020 年 BI 产品发展趋势预测：
+
+1. 到 2020 年，为用户提供对内部和外部数据策划目录的访问权限的组织将从分析投资中获得两倍的业务价值。
+2. 到 2020 年，业务部门的数据和分析专家数量的增速将是 IT 部门专家的 3 倍，这会迫使企业重新考虑其组织模式和技能。
+3. 到 2021 年，自然语言处理和会话分析这两个功能，会在新用户、特别是一线工作人员中，将分析和商业智能产品的使用率从 35% 提升到 50% 以上。
+
+**快速增涨的市场规模。**
+
+根据中国电子信息产业发展研究院发布的《中国大数据产业发展水平评估报告》，预计 2019 年我国大数据核心产业规模突破 5700 亿元，未来 2-3 年的市场规模的增长率仍将保持 35% 左右。未来切入这部分应用环节，BI 商业智能的潜在市场规模将在数百亿的市场空间。
+
+**大数据与前端。**
+
+前端的职业发展除了提升自己的技能技术储备之外，选择合适行业方向和研究领域也尤为重要。如果用路和车的关系来比喻的话，把前端技能比作车的话，各个行业都是路，有的路是乡间小路，有的路是城乡公路，而大数据行业当之无愧是行业中的上高速公路，路况更好，路面更宽，如果你拥有一辆好车，为什么不来高速公路上飞驰呢？
+
+大数据下的前端面临哪些挑战？以 BI 为例，BI 领域的四大方向：数据集、渲染引擎、数据模型与可视化都有许多可以做深的技术点，每一块都需要深入沉淀几年技术经验才能做好，需要大量优秀人才通力协作才有可能做好。你也可以阅读 [精读《前端与 BI》](https://github.com/dt-fe/weekly/blob/v2/121.%E7%B2%BE%E8%AF%BB%E3%80%8A%E5%89%8D%E7%AB%AF%E4%B8%8E%20BI%E3%80%8B.md) 了解更多 BI 相关知识。
+
+### 我们是数据中台大前端
+
+> “ 前端不是因为我们用 JavaScript，而是因为我们站在业务最前端，解决业务端的问题，所以我们是前端 ”。
+
+BI 分析产品、做数据可视化、做产品搭建 .. 我们早已经跳出了“前端”的传统概念范畴。我们做大数据表格优化、 Web Excel、 SQL 编辑器、智能可视化。在数据中台，我们有着天然的复杂业务场景和海量数据优势，迫使你向自己提出更大的挑战来解决业务上的问题。如果你热爱挑战、热爱技术，请加入我们吧。
+
+**在这里，你可以愉快的使用 React、TypesScript 写业务代码，尝试最新、最炫酷的 React Hooks 新特性，我们团队一直走在前端技术路线的最前沿，渴求技术创新。** 你也不需要担心伙伴的代码风格问题，因为我们有着严格的代码规；你不必担心每个人的代码都是一座孤岛，因为我们会对每一行代码做严格的 review；你不必担心你的成长空间，我们有定期的技术分享、团队内小竞赛，还有足够复杂的业务场景支撑；你也不必担心你会因工作日渐消瘦，下午茶和海量小零食等你来！
+
+## 4 总结
+
+**大数据前端人才缺口在 100 人以上，由于业务增长非常非常迅猛，春节前条件放宽、特批急召！**
+
+如果你对我们感兴趣，请立刻把简历发送到邮箱 **ziyi.hzy@alibaba-inc.com** 吧！绝无仅有的好机会，响应速度绝对超乎你的想象！
+
+> 讨论地址是：[精读《我在阿里数据中台大前端》 · Issue #224 · dt-fe/weekly](https://github.com/dt-fe/weekly/issues/224)
+
+**如果你想参与讨论，请 [点击这里](https://github.com/dt-fe/weekly)，每周都有新的主题，周末或周一发布。前端精读 - 帮你筛选靠谱的内容。**
+
+> 关注 **前端精读微信公众号**
+
+<img width=200 src="https://img.alicdn.com/tfs/TB165W0MCzqK1RjSZFLXXcn2XXa-258-258.jpg">
+
+> 版权声明：自由转载-非商用-非衍生-保持署名（[创意共享 3.0 许可证](https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/deed.zh)）

135.精读《极客公园 IFX - 上》.md

@@ -0,0 +1,268 @@
+## 1 引言
+
+这次是极客大会十周年，也正好告别了 2019 年，因此主题是总结互联网前 10 年的发展，并预测下一个 10 年的变化。
+
+这次是前半部分的大会感悟。
+
+## 2 精读
+
+### 微信的成功
+
+腾讯和米聊分别在 2010.12、2011.01 上线，起初他们的用户基数相当，**每天都有恐怖的 10% 用户量增长**，然而这两家的差距在 2011.07 开始拉大，之后微信便占有绝对优势，米聊彻底失败。
+
+所以有人说微信抄袭米聊，毕竟微信起步比米聊晚了一个月，然而微信的胜出有更深层的原因。
+
+大家都知道移动端即时通讯是一个唯一寡头市场，因此当米聊看到微信开始反超的时候，就已经知道这场战争已经结束。当时小米重点业务还在手机，米聊是团队试水的一款产品，但看到歪打误撞进入一个如此蓝海的市场，小米自己也很纠结要不要把资源都投入到米聊上。
+
+反观微信，当时手机 QQ 也在做，本来怎么也轮不到微信出场，但张小龙、马化腾、张志东在微信简历了深夜小组，每天晚上都即时同步微信的进展，这让微信即时获取到了腾讯内部资源，在各种关键节点帮了很多忙，甚至让手机 QQ 技术大牛直接支持微信改善高并发问题，快速完成 QQ 好友导入功能。
+
+雷军总结到 “如果腾讯一年后才有所反应，米聊胜率是 50%，如果是腾讯两三个月就有反应，米聊应该 100% 会死掉”。
+
+很巧的是，张志东事后也总结过一句话 “如果我们当初没有看清这个趋势，没有在微信起量的事后，看清这个本质，微信胜出概率也只有 50%”。
+
+然而腾讯的反应实在太快了，米聊之后只好走差异化社区路线。
+
+微信后面的发展也非常精彩，通过源于用户需求的少量功能，比如微信红包，不断引爆微信的增长。夸张的是，微信装机量的增长率始终与智能手机渗透率持平，这说明 **微信吃掉了所有新增的流量红利。**
+
+微信的发展，是一个 **工具到平台，平台到生态的演进过程。** 真正让微信建立生态的是小程序。小程序是一个去中心化模式，当大家都想像公众号一样抢一波风口红利时，微信做的正是去中心化，微信不给任何小程序导量，每个小程序的流量入口都需要开发者自己经营，这种商业模式才可持续发展。
+
+对公众号也是一样的态度：公众号要持续创造价值，没有初始红利。理解了这一点才理解了现在微信生态一系列做法，只有每位贡献者持续创造价值的生态才是可持续的，生态绝不是在创建之初让抢到先手的用户瓜分平台流量红利，这样是不可持续的。
+
+### 移动终端的中场战事
+
+前十年，手机设备制造厂商的格局发生了很大变化。国内经历了从小米，到 OPPO、VIVO，再到华为的演化。
+
+印象深刻的是看了一个雷军创办小米前夕的访谈视频，雷军说 “大家看到苹果的成功，却没有看到这片蓝海的机会，现在手机制造领域竞争太不激烈了”。同时为了对抗苹果，谷歌开源了安卓源代码，小米利用这个机会打造一款符合中国人口味的手机操作系统，并借助用户社区与性价比优势一举占领了早起市场。
+
+2015-2018 年出现了 OV 领跑的情况，即 OPPO、VIVO 后来居上，有两点原因：小米还在强调各项参数指标，但 OV 宣传的概念很易懂 “充电五分钟，通话两小时”；同时 OV 还注意到了下沉市场，通过各种综艺节目冠名与 **平均 25 万家线下门店布局**，超越了小米。
+
+上面两点分别对应了创业的早期与扩张期，然而 2019 年产业进入成熟期，手机出货量开始下降，市场逐渐进入零和博弈阶段，此时大玩家华为入场，华为的入场姿势是投入数万名研发资源进行饱和式攻击，成熟的市场比拼的不是营销而是技术，从争夺用户变成留存用户，这个阶段华为胜出了。
+
+值得关注的是，从苹果收入年报来看，其中软件服务收入占比正在逐年升高，这也代表了一种未来发展趋势，在垄断了硬件后将收入来源逐渐转化为软件和服务。第三天的 OnePlus 手机恰恰是反其道而行之，仅通过硬件赚钱，商业模式也运转的很好，这个到后面再细说。**这就是商业的有趣之处，第一商业历史的精彩程度不亚于国家战争史，第二商业模式没有万能法则，两种完全相反的模式都能活得很好，这是它最有魅力的地方。**
+
+### 支付宝
+
+支付宝是典型的工具场景，这次分享核心观点是：只要把工具分内的事情做好，自然会赢得用户，赢得市场。
+
+第一个例子是早期 PC 支付时代，由于支付需要跳转到各大银行网银页面，整个链路长达 7 次跳转，用户整体付款成功率只有 60%，马云为此在年会上把支付宝团队狠批了一顿，这也促使支付宝在次年研发了快捷支付，将银行支付流程替换为支付宝自己的支付流程，支付成功率提高到了 95%。但这个改动是艰苦的，有一句话印象深刻：**“为了用户体验，能做的都做了，不能做的也都做了”**。
+
+无论是二维码支付、芝麻信用还是小程序，都是由用户对工具的需求催生出来的。其中芝麻信用是因为支付宝解决了淘宝上买家与卖家的信任问题，但社会依然存在大量信任问题，芝麻信用的初心就是将淘宝信用解决方案推广到全社会。不积跬步，无以至千里，任何了不起的方案起步都是解决一个具体的问题。
+
+### 拼多多
+
+拼多多给人的刻板印象是“下沉市场”，然而这既不是拼多多的起点，也不是拼多多的终点。
+
+在创立拼多多之前，黄峥创建了一个“拼好货”的应用，这个应用瞄准城市人群，本来可以在这个垂直领域深耕，但在拼好多过程中，黄峥发现微信用户已经达到 7 亿日活，有一大半人群还没有网购习惯，但具备了网购能力，因为正好赶上微信红包培养了用户付款习惯。
+
+**为什么淘宝、京东不在微信里卖货？** 原因是担心成为微信的货架。为什么淘宝当初要切断百度搜索入口？因为一旦用户培养了在百度搜索淘宝的习惯，**淘宝就无法成为第一级用户触达者，一旦百度推荐自家电商产品或者切断淘宝流量，淘宝将遭受灭顶之灾。** 在微信也一样，淘宝和京东都不希望被微信扼住喉咙。但这毕竟是“巨头”担心的事情，就一个创业公司来说，成为微信的货架又如何？这是个很大的市场空白，迟早有人补位。
+
+拼多多切入点是下沉市场，下沉市场的特点是“有用户，没商品”，因此拼团很好的解决了这个问题，既提高了购买量，提升了物流、供应商效率，大量的订单量也提升了拼多多对供应商谈判的筹码，导致拼多多可以以低价提供给买家，低价又促使买家下更多的单，形成一个小飞轮。
+
+下沉市场只是拼多多的第一刀，举一个爆品的例子：拼多多与商家合作推出了爆品玻璃碗，又大、又厚、耐高温，一下子成为了爆品，让商家与拼多多双赢。**重点在于，打造爆品对促进飞轮运作太有用了，爆品意味着大量单一订单，拼多多对单一商品谈价能力提高到极限，商家制作成本压低到极限，爆品是效率最高的社会生产和消费方式。** 在这个过程中，拼多多主动帮助商家打造爆品，“平台”干预商家带来双赢可能是未来一个强有力的竞争武器。
+
+### 美团的商业逻辑
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+“不设限”是对美团比较好的理解。大家都觉得美团什么都做，其实美团就是坚信“按照规律做事”，从模仿美国的 facebook - 校内网、twitter - 饭否、groupon - 美团，好的借鉴也是一种成功哲学。
+
+**四纵三横的思想，更透彻理解不同平台做的事情：**
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+|          | **咨询** | **通信** | **娱乐** | **电商** |
+| -------- | -------- | -------- | -------- | -------- |
+| **搜索** | 百度     | QQ       | 热血传奇 | 淘宝网   |
+| **社交** | 新浪微博 | 人人网   | 开心网   | 蘑菇街   |
+| **移动** | 今日头条 | 微信     |          |          |
+
+练好基本功，提升工作效率，管理层按规律做事，合适的事找合适的人，没做过的事就自己探索，这是美团总结的经验。
+
+### 字节跳动
+
+字节跳动的市值几乎是百度的两倍了，为什么看似体量更大、资源更多的百度会被字节跳动超越？大家都很感兴趣这个话题。
+
+字节跳动核心能力是个 **性化推荐引擎**，旗下产品 “社交、自拍、咨询、教育、金融理财、短视频、问答、电商”都利用了技术中台输出的个性化推荐算法作为核心竞争力。
+
+字节跳动推出的成功产品很多，像今日头条、抖音、火山、西瓜，背后的方法论就是“产品、技术、文化”。
+
+产品上，地毯式孵化许多产品，并且根据上面总结的领域乘以个性化推荐进行了许多尝试，比如社交 X 个性化推荐，短视频 X 个性化推荐，咨询 X 个性化推荐。产品迭代也是个逐步的过程，比如抖音从直播，到小学生短视频工具，最终找到了城市潮人工具这个最合适的定位。
+
+技术上，首先是大量从百度挖人，而且挖的都是核心技术架构骨干。其次，打造了技术中台：技术部分为“算法组、互娱组、产品技术组、垂直产品组”，最核心的技术人员在算法组，为所有产品横向赋能。总结一下就是豪华技术团队 + 技术能力中台化。
+
+文化上，字节跳动保持很大的信息透明度，比如新员工可以查看所有历史工作资料与聊天记录，公司所有决定都是透明可查询的，公司管理扁平化。
+
+### 共享出行与共享经济
+
+#### 滴滴
+
+2010 ～ 2019 年，共享出行的代表就是滴滴，这个话题从滴滴开始剖析了整个共享经济行业，非常有意思。
+
+切入点是 **融资**。BAT 上市融资额度分别是：百度：1.112 亿美元、**阿里巴巴 69.88 亿美元**、腾讯 0.2188 亿美元，总额 71.2 亿美元。**而滴滴到目前为止的融资已经达到 208 亿美元，** 滴滴融资超过 BAT 总和，这说明了什么？这说明滴滴走了一条不正常的商业路线，即先疯狂再冷静的烧钱路线。
+
+当一个行业增长速度极速增加时，老玩家将失去优势和壁垒，所以谁能更快扩张谁就能成为最终赢家，此时如果有大量资本投入快速占领市场，让企业成为这个领域的绝对霸主，投资者就可以通过上市退出的方式把之前烧的前赚回来。然而这种烧钱商业模式是有前提的，即 **极度充裕的资本 + 清晰的结构性机会**，滴滴的结构性机会非常清晰，先垄断再收割。
+
+> 传统商业模式：融资 -> 赚钱。
+>
+> 非常态的商业模式：融资 -> 烧钱 -> 烧钱 -> 烧钱... -> 赚大钱。
+
+Uber 创始人 特拉维斯·卡兰尼克 说了一句很经典的话，翻译过来就是：一个赛道上只要出现一个 “疯子”，所有人都必须变成 “疯子”。即一旦你所在的领域开始有公司利用融资 + 烧钱的方式运作时，你也必须这么做，否则你的市场会被对手抢走。
+
+**然而也可以看到这几年大量烧钱的公司开始合并**，比如滴滴和快的打车、同城和赶集网、美团和大众点评、携程和去哪儿，这些公司合并的背后都是投资人运作的，那为什么要合并呢？道理很简单，双方投资人都在砸钱，谁也扳不倒谁，**此时投资人会计算现在烧的钱在垄断市场后能否收回来**，如果收不回来，双方投资人都不傻，大家为了不赔本，一定会促使两家公司合并，这样才能停止烧钱，即时上市止血。
+
+有意思的是，滴滴从抢单模式变成派单模式，就体现了烧钱抢市场到精细化运营考虑盈利的一种转变。
+
+#### 摩拜和 OFO
+
+摩拜和 OFO 的发展本应该比较平静的，因为共享单车要解决的问题是 “看得见和愿意骑”，投放更多的车可以解决看得见问题，提升骑行体验可以解决愿意骑的问题，然而大量投资人从滴滴大战中大赚了一笔，想要把模式复制到共享单车领域，战斗就开始了。
+
+由于资本的投入，摩拜和 OFO 重点都放在了“投更多的车”上，但这种抢占市场的方式并不像滴滴一样合理：
+
+滴滴将大量私家车借给没车的人使用，本质是将“私人交通工具”变成“公共交通工具”，提升了“私人交通工具”的利用效率，对社会有益的事情自然能站得住脚。
+
+共享单车的问题在于，**大家不会把自家自行车骑出来借给别人用，毕竟开着汽车可以带乘客，但骑着自行车带人变成服务也太奇怪了。** 所以各公司大量制造新的自行车投入市场，**要解决的是公共交通问题，但这些自行车并没总在路上跑着，而是在街头大量闲置，** 这样其实降低了自行车的工具利用效率，从根本来看没有创造剩余价值，因此盈利模式不太明朗。
+
+#### 更多共享模式
+
+后来出现的共享充电宝、共享车位、共享雨伞等等细分领域的创业，本来资本也想走烧钱模式，但发现走不通，还是回到了最初健康的模式。根本原因可能是这些行业无法产生寡头垄断，无法通过烧钱的方式快速占领市场并回收资本。
+
+### 产业互联网与衰退期
+
+看未来十年，互联网也许进入了一个“衰退周期”，互联网从纯线上变成与产业结合，比如软硬件都做，或者线上线下结合才能继续破局，反过来说，以前纯线上一本万利的高速扩张模式一去不复返了，互联网要深度与社会结合，发挥更多实际的价值才能得到自身成长，这是一个泡沫破裂的过程，也是互联网回归到真实价值的过程。
+
+如果资本不充裕了，对创业者来说也还有机会，比如相应的会带来低人力成本与低广告投放成本。
+
+最后，周航宣传了一个创业孵化项目，即投资人与创业者深度交流几个月，在这几个月内让创业者得到成长，让投资人能看清创业者是否具备潜力，这种投资者与创业者培养感情的孵化方式是比较新颖的，相对面试来说，有更多机会呆在一起可以看人看得更清楚，投资者与创业者更容易简历信任关系。
+
+### 语言 AI 的未来构想
+
+搜狗在 AI 语音布局很久了，我们熟悉的搜狗产品有“搜狗输入法”和“搜狗搜索”，这两个都是语言入口，所以搜狗基于语言来布局。
+
+语言 AI 的发展方向是自然交互 + 知识计算。自然交互指人机自然的语言交互，利用语音技术、图像技术、视觉技术识别；知识计算指的是利用知识对语言进行处理，比如翻译、问答、对话。综合两者有可能产生未来的智能助理。
+
+语音皮肤在知识付费领域就有应用场景，通过识别人的声音，将其特征提取后把另一个人的声音音色覆盖掉，这样就能让任何人代替讲师录制音频了。同样在导航语音也有类似适用场景，后面百度地图的分享会提到。
+
+### 发生在边缘的 AI 计算革命
+
+所谓边缘计算指的是去中心化的本地分散运算，比如自动驾驶，就是发生在每个车上的本地计算。为什么不是云计算？因为本地计算一般都需要即时响应，尤其是自动驾驶只有几百毫秒的生命线，万一网络出现延迟，后果是谁也承担不起的。
+
+边缘计算产生的数据量非常庞大，一辆自动驾驶汽车平均每天产生 600-1000 TB 量的计算，而且自动驾驶 L1 - L5 需要的算力也是呈指数级增长的，要解决这个问题，自研芯片与算法的软硬配合是一种突破方式。
+
+地平线公司要做的是智能互联的底层，做手机领域的思科，做智能化时代的底层基础设施。
+
+### 通往人机交互“终极自由”的 AI 之路
+
+报告显示全球有 26% 的手机用户每天使用手机超过 7 小时，35 岁以下人群平均每天解锁手机，人类都要成为手机的奴隶了，看似拓展了人类生活自由，但反而感觉人类被手机束缚住了。
+
+原因有几块：
+
+1. 交互方式不自然：按键和触屏都不方便。
+2. 智能手机不智能：appStore 就是智能手机了？就算有语音助手加持，也无法理解连续语义。
+
+解决办法就是更自然的，让人类感受不到的电子设备交互方式，比如微型音频设备，AR 眼镜，体内芯片等外挂方式，交互上需要进化为语音交互、手势交互、脑波信号等。
+
+目前这个阶段，智能手表和智能耳机都是较能符合这个进步趋势的尝试。
+
+### 地图的破局
+
+比较有意思的是利用 20 秒对话训练，可以产生一个你自己语音包，用你自己的声音导航。
+
+另一个功能是预测第二天路况，并根据到达时间推荐一个合适的出发时间。
+
+百度地图不止于导航，在如何挖掘地图额外价值方面也在做积极的尝试。
+
+### 一起创造【所见及所能】的平行世界
+
+外号科技介绍了一款产品：远距离二维码。
+
+我们现在看到的二维码基本都是近距离的，近距离二维码可以：支付、加好友、账号登录、近距离信息获取等。
+
+而远距离二维码是相对于近距离二维码的，在极端情况下甚至可以达到一公里的距离。
+
+远距离二维码的适用场景有四种：
+
+1. 远距离信息获取：服务机器人定位导航、无人机遂窗配送、电子围栏。
+2. 高精度定位：实时物流、室内定位报警。
+3. 增强现实：景区 AR 改造、AR 多人游戏、室内沉浸式导航、机场电子指示牌。
+4. 数据重建：室内测距和建模。
+
+### 当科技拉近我们与世界的距离
+
+这个演讲者是一名了不起的盲人曹军，他创立了保益科技帮助盲人像明眼人一样生活。
+
+记忆最深刻的一句话是：**不要总以为帮助盲人就是出一款盲人专用手机、盲人专用 App，其实盲人最大诉求是像普通人一样享受科技的便利，普通人能用的手机、能用的 App、能开的车，盲人也都想用，** 普通人应该想办法把自己用的手机、软件改造成盲人可以使用的版本。这是最大的换位思考。
+
+### 鹏友说 - 傅盛
+
+傅盛带领的猎豹做智能机器人已经有几年了，今年有了最新进展，出货量达到 5000 台。
+
+傅盛提到一点非常关键，就是机器人这个名字起的很不好，总让人觉得机器就应该拥有人一样的智慧，其实我们这个阶段还做不到，而且行业也不需要那样聪明的机器，要的而是一个服务工具。
+
+举个例子，博物馆的导游可以被机器人替代，因为一方面机器人信息储备量大，工作效率高，而且还能听懂任何国家语言，这样一个机器人甚至能胜过好几位资深导游，而导游这种场景也相对局限，容易实现。
+
+机器人也不一定要长得像人，在不同领域可以做出不同体型，适配不同的工作场景。**机器在某些垂直领域完全可以超越人类。**
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+### 探秘人工智能背后的【硬核英雄】
+
+未来 10 年定制化数据服务领域可能分为 5 大块：
+
+**设备的定制化**
+
+比如无人车的场景，从多摄像头到摄像头 + 激光雷达的方案，随着业务场景不断多元化，对设备定制要求也会不断提高。
+
+**场景的定制化**
+
+还是无人驾驶场景，为了保证在多场景的安全性，需要模拟出许多情况下的交通场景，比如不同光线强度、角度、不同车道、不同车型、不同类似司机、人群和环境。
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+**样本的定制化**
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+今天很多 AI 是以人为中心，人群可以根据不同肤色、不同语言、不同年龄段、不同爱好等进行区分，所以根据基于样本的定制也是一大趋势。
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+**工作的协同化** 和 **工作的专业化**，即随着分工不断细化，协同度与专业化程度都会提高。
+
+### 智能交通
+
+九号机器人这家公司为了解决开车与步行之间存在的空白的问题，九号机器人提供了大量代步机器，比如智能滑板车，智能电动车，所有车辆都是“电动化、网络化”的，预测下一个 10 年会 加上“智能化”。
+
+开车与步行之间的机器人除了代步，还有快递和配送这个巨大场景，而这个场景的优势在于，低速场景的机器人自动驾驶危险系数小，技术上较容易实现，因此可以快速投入到线下上进快速迭代。
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+未来十年可能是去智能化的十年，即所有的硬件都是智能硬件，所有车辆都是机器人，即智能化会极大的普及。
+
+### 可折叠手机
+
+介绍了联想集团出的一款可折叠手机，据说是全球首款无痕的可折叠手机 Moto Razr。
+
+从视频来看，无痕可折叠的最大秘密在于，并没有将屏幕折叠到 180 度这个死角，折叠到 180 度目前没有任何一个屏幕材料不产生折痕，这款手机通过非常精巧的设计，让 **在外部折叠到 180 度时，内部屏幕仅折叠 100 度左右。**
+
+### 下一个十年：科技链接健康
+
+下一个十年，科技会更加关注健康领域，比如手环检测心跳是否异常，或者通过智能设备检测健康是否达标，以决定是否要去医院就诊，甚至以此决定医保的折扣率。
+
+### 未来的年轻人吃什么？
+
+这个标题有点标题党嫌疑，其实说的是一个减肥棒产品，吃了可以减肥。
+
+一个原始年轻人的食谱，碳水化合物、脂肪、蛋白质含量分别占 22%-40%、28%-58%、19%-35%，总结起来就是低糖、优质蛋白质。
+
+而进入农耕时代，一个年轻人的食谱，脂肪、蛋白质、碳水化合物分别占 10%-20%，10%-20%，50%-70%，即碳水化合物太多，糖分过多，而摄入蛋白质的量严重不足，这带来了大量肥胖问题。
+
+解决办法就是做一个低糖、优脂、优蛋白的产品，所以这款产品最终效果就是“无糖、易吸收的小分子蛋白、好吃”，至于好吃是怎么做到的，因为做了这两个方面的优化：
+
+1. 食材可见：比如大块杏仁碎、大块黄桃粒等。
+2. 口味丰富：芝士、椰子、巧克力、曲奇。
+
+我以为朋友当场就订购了几箱，说实话还是蛮有诱惑力的，产品叫 ffit8，可以天猫自行搜索。
+
+极客大会每个人都送了几袋，尝了一下还是蛮好吃的，有甜味，但为什么说无糖呢，查了一下原因，原来用的是低聚异麦芽糖，这种麦芽糖难以被吸收，所以也就可以认为是无糖的啦。
+
+## 3 总结
+
+前十年，无论巨头还是创业公司都经历了起起伏伏，商业路上哪有一帆风顺，唯有真正为社会创造价值，为用户解决问题的企业才可能成功。
+
+最后留下一道思考题，你对互联网上个十年有什么感悟吗？
+
+> 讨论地址是：[精读《极客公园 IFX - 上》 · Issue #225 · dt-fe/weekly](https://github.com/dt-fe/weekly/issues/225)
+
+**如果你想参与讨论，请 [点击这里](https://github.com/dt-fe/weekly)，每周都有新的主题，周末或周一发布。前端精读 - 帮你筛选靠谱的内容。**
+
+> 关注 **前端精读微信公众号**
+
+<img width=200 src="https://img.alicdn.com/tfs/TB165W0MCzqK1RjSZFLXXcn2XXa-258-258.jpg">
+
+> 版权声明：自由转载-非商用-非衍生-保持署名（[创意共享 3.0 许可证](https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/deed.zh)）

136.精读《极客公园 IFX - 下》.md

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+## 1 引言
+
+这次是极客大会十周年，也正好告别了 2019 年，因此主题是总结互联网前 10 年的发展，并预测下一个 10 年的变化。
+
+这次是后半部分的大会感悟。
+
+## 2 精读
+
+### 一头在慢赛道下奔跑的大象
+
+大象保险是一个互联网保险公司，可能在大家印象中保险公司是一个老而慢的行业，复杂的条款，繁琐的理赔流程，精心规划的商业套路等等。顺带一提，巴菲特就是利用收购的众多保险公司收集的保费进行杠杆投资，才取得了平均年化 20% 左右的神话。所以保险是一个比较难做，且在慢赛道的行业。
+
+大象保险则利用科技的手段对保险流程进行优化，在初期尝试了几种有意思的互联网保险业务，比如上班下雨保险、堵车保险等，也取得过一些成果，现在尝试将自己平台化，将沉淀的互联网保险能力提供给其他互联网保险公司。
+
+大象保险沉淀了一个业务中台，包括各种保险险种库、智能化投保决策、以及沉淀了大量数据，基于这个业务中台拓展出一个新品牌“象保保”，这是一个代理人数字化营销平台，集成险种库、出单管理、海报、计划书、课程、健康服务等一系列互联网保险基础能力，既服务于自己，又能服务于其他保险公司。
+
+这种商业思路确实是很棒的，亚马逊的 AWS（亚马逊云）、FBA（第三方物流服务）、Amazon Go（即拿即走线下超市）都是前期研发投入高 + 固定成本很高的项目，这些项目诞生之初就服务于亚马逊自己这个大客户，等成熟后就拿到市场上检验，赋能其他行业。阿里内部服务成熟后上云也是一样的思维。
+
+### bilibili CEO 专访
+
+从专访中了解到，bilibili CEO 陈睿不是 b 站最早的创始人，而是后面加入的，一开始他兼职管理 b 站业务，并承诺自己公司上市后就加入，结果所在公司猎豹真的上市了，而他也正式加入 b 站，追求他的爱好。
+
+b 站独特魅力在于 UGC 内容持续的创作，这样公司不用花功夫进行内容创作，而用户的智慧聚集起庞大的创作力量影响力又非常之大，同时用户自己创作的内容会更容易得到用户自己的认可，所以 b 站用户付费的意愿都很高。
+
+所以陈睿一直强调的是一种社区文化生态，这种生态可以带来很强的归属感与认同感。
+
+b 站的品类很多，按照热度排序可能是：动画、番剧、游戏、娱乐、国创、数码、科技、音乐、生活、舞蹈、放映厅、时尚等等，而 b 站的收入来源游戏业务占了一半，2019 Q3 游戏收入达 9.3 亿元，其余收入来源分别是直播和增值服务业务、广告业务、电商以及其他业务。这种收入模型对社区类创业者来说比较有借鉴意义。
+
+### 如何把读书这件小事做到极致
+
+樊登读书的 CEO 樊登过来了，樊登是知识付费四天王之一，知识付费的四天王分别是：吴晓波、罗振宇、樊登和李善友。
+
+樊登真的很有演讲功力，笔者觉得樊登是极客大会 3 天所有演讲中讲的最好的没有之一，与他同台演讲的都是各大独角兽 CEO 级别人物，也包括百度等大公司事业部总经理，但就演讲能力而言，距离樊登还是差得太远。
+
+这次樊登演讲主题是复杂体系 vs 简单体系，总结后其实就是一句话：复杂体系是自然生长出来的，简单体系是规划出来的，现在创业环境不适合简单体系，只有复杂体系才能应对这个世界的复杂性。
+
+其中提到一个有意思的点：所有 KPI 都是错的，因为 KPI 是预测未来的工具，所有对未来的预测都是不准确的。在 KPI 压力下人的动作会产生变形，比如只追求结果不追求过程， 最终导致饮鸩止渴，不利于长期发展。樊登解决问题的方法挺有意思的，他对线下门店指定的 KPI 长达 100 多条，非常非常细致，但想要一一检验是不可能的，每到发奖金的时候，就随机抽取三条进行检验，由于不知道最终会检验哪一条，这样门店想要拿到奖金就需要本本分分做好每一点细节，做真正产生价值的事情。
+
+樊登读书这款 App 笔者也听了一个星期，里面讲的内容很有针对性，都是职场、心灵、生活相关的，与完善自我紧密相关，特别是一款《逆商》的解读，非常有意思，推荐大家读一读。
+
+### 大组织土壤中创新如何发芽结果
+
+主讲人是阿里创新事业部总裁朱顺炎，大公司总是被诟病创新能力差，毕竟层级复杂体系庞大，看上去好像创新确实很困难。
+
+阿里创新事业部有四个法宝：
+
+1. 大家没有生存压力，不需要为了短期变现而产生动作的变形。
+2. CEO 深知创新是从小应用成长起来的，所以让创新项目从小开始独立孵化。之所以要独立孵化，也是认识到组合的产品创新能力是很脆弱的，真正成功的产品必须要独立撑起一片天。
+3. 给更有创造力的年轻人机会。
+4. 没有不变的业务，只有不变的文化，通过培养文化进行企业传承。
+
+一起期待拥有长线计划的阿里创新事业部可以给市场带来更多有价值的产品吧！
+
+### 面对不确定的未来，我们应该如何决策
+
+大众汽车中国的 CEO 介绍到，中国已经成为世界最大的汽车市场之一。
+
+PS1：其实中国不仅正在成为汽车最大的市场，中国其实在各个维度都在成为全球最大的消费市场。
+
+PS2：大众汽车的历史很有意思，尤其是保时捷和大众的收购大战以保时捷发起，最终却被大众反收购，这段历史非常有趣。
+
+这次分享讨论了三个问题：
+
+1. 电动汽车出行肯定会实现吗？
+
+关于这个问题，大众汽车的答案是肯定的。这句话很有意思，我记得去年参加这个大会时，许多初创新能源汽车制造公司就自己与老牌车场相比有什么优势时提到，老牌车场虽然实力雄厚，但航空母舰转身非常困难，这些大厂其实难以很快投入电动汽车的研发。从现在阶段来看，行业又发生了变化，老牌大厂纷纷加入实现了“掉头”，进入电动车行业，并且针对自动驾驶领域开始做技术合作与整合。
+
+2. 软件公司和汽车公司谁将引领汽车行业的未来？
+
+大众中国 CEO 通过四个力：责任里、靠谱力、盈利力、可持续力四个方面对大众汽车进行了全面夸赞，总之想表达的观点就是，汽车公司实力雄厚，可以通过再造一个规模一万人的软件公司，对互联网造车公司进行降维打击。
+
+3. 出行服务会颠覆传统汽车制造商吗？
+
+自行车厂商倒可以有这种担心，但汽车厂商不必有，因为每个人其实都梦想有一辆属于自己的车。在之前共享出行行业里也提到了，交通分为公共交通与私人交通，对于两点一线比如上班场景，就非常适合私人交通，因为大家对时间和稳定性要求非常强烈，毕竟谁都不想上班迟到。对于临时的交通需求，大家对公共交通需求更大，毕竟公共交通便捷性更强，特别是人在国外时，总不能在国外给自己也买辆车吧。
+
+### 产业物联网中的机制成长从何而来
+
+G7 去年成长了 5 倍，这是一家智能物流服务公司，提供货车智能服务。
+
+去年的极客大会有介绍过 G7，几年就不再详细介绍了。G7 之所以有这么快速的成长，一方面是自己产品做的好，另一方面可能离不开整个中国产业互联网的腾飞，由于物流行业这几年快速发展，各个物流公司都在不断融资买货车提升自己的运力，对智能货车的服务需求才会不断增加，同时中国经济也进入了互联网广泛赋能各产业的阶段，这就是去年一直提的“产业互联网”，G7 作为一个平台，横向服务中国所有物流公司，享受到了中国发展的红利，得以快速发展。
+
+也许未来 10 年还会迎来更加巨大的产业互联网机会，那些既做软件也做硬件的公司可以迟到这波趋势的红利。互联网将成为线下产业的钢铁侠外衣，对线下产业来说，得到互联网的加持可以大大提高运作效率，对互联网来说，线下产业发展的红利将带来极高的自然增速。
+
+### VIPKID 鹏友说
+
+VIPKID 创始人米雯娟谈了 VIPKID 最近的运营情况，比较有感触的是教育这块拉新的方式，一般教育领域花费都是比较高的，而且不仅仅是钱的问题，将孩子的成长托付给任何一家机构，家长都会特别谨慎，这是人之常情，所以大部分培训班很多新客都要通过老客推荐的方式获取。
+
+VIPKID 起步是依靠朋友圈传播，但随着项目的起量，需要通过广告方式推广，最高的推广费用达到平均获客成本 8000 元，不过现在已经回归到正常水平，大概 4000 元左右，现在有 50% 的新客是通过老客推广的，无需费用。
+
+### 一加手机
+
+一加手机在国外销售非常火爆，最近一款 90 HZ 屏的产品使其又火了一把。之所以做 90 HZ 屏就是为了“更”流畅的使用体验，当被问及这么做性价比如何时，刘作虎回答的是：这就是高端品牌的极致追求，有的时候体验就提升那么一点，用户就会选择你。
+
+一加手机做的是高端手机，操作系统主打的是简洁，不会有任何广告，盈利方式则是其较高的定价。而相比手机大厂，一加手机的突破点在于集中力量做旗舰手机，通过集中投入研发资源达到单点突破。
+
+最近一加也在做电视了，目的是为了占领客厅市场，可能因为手机买的比较火，资金链比较充裕所以做了更大的布局。
+
+### 解题 - 社区零售新物种的进化之道
+
+每日优鲜的 CFO 王珺带来的一场分享，介绍每日优鲜是如何利用新技术实现新零售突破的。
+
+每日优鲜业务的难度有三点：
+
+1. 社区零售中最难的业态：大规模分布式连锁。
+2. 社区零售中最难的品类：生鲜非标品。
+3. 社区零售的三大挑战：体验、成本、复制。
+
+生鲜零售难度确实很大：生鲜对保存时间短，运输过程中易磨损，品质管理层次不齐，我们来看每日优鲜是如何解决这些问题的。
+
+每日优鲜通过部署 **“前置仓”** 解决物流问题。几乎所有物流业务想要提效，比如推出次日达甚至当日达业务，几乎都必须用前置仓解决。每日优鲜的前置仓甚至可以实现平均送达时间 36 分钟，而且价格比线下超市便宜 10%，这是怎么做到的呢？
+
+每日优鲜分别从租金、人工、损耗三个方案解决问题。
+
+首先是租金，每日优鲜专门租一些高性价比的地段，租金便宜但距离配送地点也不远的地方。
+
+其次是人工，通过智能化的调度中心，减少了店员数量，但能保持服务效率。
+
+最后的损耗，比如仓储管理，也通过合理的计算提升货物周转率，在配送服务方面，通过聚合订单，本来一个骑手一天只能送 20 单，但每日优鲜的骑手一天可以送 70 单，这是因为平均出车一次可以覆盖 10 位客户，这都取决于平台派单算法的优化。
+
+对于规模化扩张方式，每日优鲜也有自己的做法。1.0 信息化阶段，利用系统辅助人，达到现在的高效率。未来 2.0 是智能化时代，用系统取代人，将成本压缩到极致。
+
+### 智能汽车的白银时代
+
+小鹏汽车的 CEO 何小鹏认为 2020-2025 年是电动车的白银时代，即拥有高度辅助功能（L3），2025 年之后是黄金时代，即受限场景的无人驾驶时代（准 L4）。
+
+值得注意的是，小鹏汽车去年累计交付 1.3 万辆，虽然和传统汽车厂不在一个数量级，但其智能化数据还是比较亮眼的。
+
+小鹏汽车明年要发行的新款有两大特色。基础能力包括：超长续航 + 超快充电 + 安全。特色能力是：主打高端的超级轿跑，配合顶级音响设备，再加上支持 L3 级别的智能化，看上去还是有一定竞争力的。
+
+之前大众中国区 CEO 的分享也提到，传统汽车公司也开始进入电动车、自动驾驶领域了，纷纷开始组建硬件、软件子公司与团队，在软件上能否快速赶超走在前面的互联网造车公司是关键，如果传统汽车公司像华为入局手机制造业一样，以碾压性的资源投入快速实现 L4，并拉拢一批生态厂商制定标准规范，创业公司就比较难了，现在这个阶段正是互联网创业公司打时间差的最后时机。
+
+### 智能新物种带来的智慧生态新体验
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+这次分享的嘉宾是美的集团 IOT 事业部总经理余尚锋，讲了关于未来家电的畅想。简单来说，未来的家电会万物互联，手机将不再是唯一入口，任何屏幕都可以是入口，任何家电都拥有智能，都可以拥有所有计算能力。
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+这具有很强的启发意义，未来家庭中可能会存在一个计算中心，所有设备都只是屏幕，是这个计算中心人机交互的输出界面，正因为如此，你的手机才屏幕才可以被卫生间镜子自动替代，就连煤气灶的显示屏也可以刷微信、玩游戏。
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+### AI 落地产业的这一年
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+分别由三角兽、杉树科技、文远知行三家公司的创始人谈一谈 AI 落地产业，这三家公司都是做的比较好的垂直领域公司，其中三角兽做的自然语言理解技术已经广泛运用于许多 Top 互联网公司，像百度语音助手也调用了其服务；杉树科技通过深度学习、机器学习、运筹学帮助滴滴、顺丰、京东等等公司做最优的决策；文远知行是一家做 L4 自动驾驶技术的公司，今年也在北京投放了十几辆限定区域的自动驾驶载客汽车试运行。
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+可以发现，这些公司都掌握核心 AI 技术，并成为互联网头部大公司坚实合作伙伴，通过对某个领域的极致钻研“坐在了大公司旁边”。
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+### 水滴公司 鹏友说
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+水滴公司的 CEO 沈鹏之前曾在美团就职，担任美团外卖全国业务负责人，可谓年少有为。在美团担任高管期间经历了许多磨练，也曾降职到地区负责人锤炼自己业务能力与管理能力，但即便如此，创立水滴公司后依然遇到许多挫折，沈鹏的感悟是，管理创业团队的难度比在公司当高管要难多了。
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+水滴公司的业务是帮助有困难的人，业务板块分为水滴商城与水滴互助，水滴商城提供一些高性价比的事前保障，水滴互助则是帮助遭遇重大疾病或变故的人筹集资金，通过参加水滴互助也让更多人了解到事前保证的重要性，促进了水滴商城的业务量。
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+## 3 总结
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+互联网真真切切渗透到社会每一个角落，从纯线上到与产业结合，从提升社会效率到关注人类健康，涉及到生活的方方面面，每一位公司的 CEO 都非常聪明，让互联网技术最大程度在各自领域发挥着价值。
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+商业领域如果有唯一不变的真理，那就是为人类带来价值的公司才能基业长青。你还了解哪些利用互联网给人类创造价值的公司吗？欢迎留言。
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+> 讨论地址是：[精读《极客公园 IFX - 下》 · Issue #226 · dt-fe/weekly](https://github.com/dt-fe/weekly/issues/226)
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