商业化落地是什么意思？-科压科技

一、商业化落地是什么意思？

就是用商业模式的可行逻辑去办事，融到资金融到人才，落地的核心是接地气，通过尽职调查相关数据进行分析，研究企业的优势、劣势，并了解企业当下的根本问题。即思维的落地，知道并具备发现企业问题的能力。

落地就是某个企业套用一种模式能够执行，并且执行后起到正面的效果。

二、汽车行业如何实现商业化落地？

1. 确定目标市场：汽车行业应该明确自己的目标市场，了解该市场的需求和消费者的喜好，以便开发出符合市场需求的产品和服务。2. 制定商业模式：汽车行业可以通过制定商业模式来实现商业化落地。这包括确定产品定价、销售和分销渠道、售后服务等。3. 提供个性化的产品和服务：消费者对汽车的需求越来越个性化，因此汽车行业应该提供个性化的产品和服务，以吸引消费者的注意并提高销售额。4. 加强品牌建设：品牌是汽车行业商业化的重要因素之一。通过加强品牌建设，汽车行业可以提高消费者对其产品和服务的认可度和忠诚度。5. 进行市场推广：汽车行业可以通过市场推广来实现商业化落地。这包括使用各种媒体渠道进行广告宣传、赞助活动和展览会等。6. 建立有效的销售和分销网络：汽车行业需要建立有效的销售和分销网络，以确保产品能够迅速到达消费者手中。这包括与经销商建立合作关系、建立线上和线下销售渠道等。7. 不断创新和提高产品质量：汽车行业应该不断创新和提高产品质量，以满足消费者的需求，并提高产品的竞争力。8. 加强售后服务：汽车行业应该加强售后服务，提供更好的维修和保养服务，以提高消费者的满意度和忠诚度。9. 加强合作和联盟：汽车行业可以通过与其他企业建立合作和联盟关系，共同开发新产品和服务，扩大市场份额。10. 持续投入研发和创新：汽车行业应该持续投入研发和创新，推出符合市场需求的新产品和服务，以保持竞争力并实现商业化落地。

三、智能家居的落地价格及市场现状

智能家居的落地成本及相关价格因素

智能家居近年来在市场上受到越来越多消费者的关注和追捧，但是对于智能家居的价格，很多消费者还存在一些疑问。实际上，智能家居的价格因素非常复杂，受到众多因素的影响。

首先，智能家居的成本主要包括硬件设备成本和软件开发成本。硬件设备成本包括各类传感器、智能设备、控制中心等的制造成本；软件开发成本则主要涉及智能家居系统的研发和应用程序的开发。这些成本直接影响到智能家居产品的价格。

其次，智能家居产品的价格还受到供需关系、市场竞争、品牌溢价等因素的影响。目前，智能家居市场竞争激烈，很多厂商纷纷推出各类产品，价格存在一定的差异。一方面，市场需求越大，生产规模越大，产品成本就可能越低，价格相对也会降低；另一方面，知名品牌或者产品创新型企业通常会对其产品进行溢价定价，提高产品的附加值。

此外，智能家居产品的价格还会受到市场基础设施的影响。例如，如果智能家居的基础设施建设程度较低，供应链不完善，那么就可能导致产品价格上涨。相反，如果基础设施完善，供应链顺畅，那么智能家居产品的价格相对会相对较低。

智能家居市场现状及发展趋势

智能家居市场目前呈现出蓬勃发展的态势，随着科技的不断进步和人们对智能生活的追求，智能家居市场发展潜力巨大。

根据市场调研数据显示，智能家居市场在过去几年的销售额持续增长，预计未来几年仍会保持高速增长。越来越多的消费者愿意投资于智能家居产品，推动了市场需求的上升。此外，随着人们对居家安全、健康与舒适的关注加深，智能家居产品在这些领域的应用也将得到进一步拓展。

智能家居市场的发展趋势主要体现在以下几个方面：

产品功能的不断丰富。随着技术的突破和创新，智能家居产品的功能将会越来越强大，能够满足人们更多的需求。
用户体验的持续优化。智能家居企业致力于提高用户体验，通过创新的设计和智能化的交互方式，让用户更加便捷地使用智能家居产品。
行业标准的建立。目前智能家居行业还存在一些标准不统一的问题，未来将有望建立统一的行业标准，推动智能家居行业的健康发展。

总结并展望

智能家居的落地价格受到多种因素的综合影响，包括成本、市场竞争、品牌溢价、市场基础设施等。智能家居市场目前正处于高速发展期，未来还有很大的发展空间。随着技术的进步和用户需求的不断提升，智能家居产品在功能、体验等方面都将得到不断优化和提升。

感谢您阅读本文，相信通过了解智能家居的落地价格及市场现状，您对智能家居产品会有更清晰的了解。如果您有兴趣，欢迎进一步了解和体验智能家居产品，希望本文对您有所帮助。

四、智能家居落地价揭秘：合理价格是多少？

智能家居落地价揭秘

智能家居作为新兴的科技产品，近年来受到越来越多消费者的青睐。但对于智能家居的价格，很多人却一直摸不着头脑。那么，究竟什么样的价格才算是合理的智能家居落地价呢？下面我们来揭开这个谜团。

智能家居的价格构成

要了解智能家居的合理价格，首先需要了解智能家居的价格构成。智能家居的价格主要由硬件设备、软件系统、安装费用以及后期服务等多个方面组成。

硬件设备

智能家居的硬件设备包括智能灯具、智能插座、智能监控摄像头、智能门锁等，其价格根据品牌、功能、材质等因素差异巨大。

软件系统

智能家居的软件系统是保障智能设备正常运行的关键，一般由供应商提供。软件系统的价格会直接影响到智能家居整体系统的稳定性和易用性。

安装费用

智能家居产品一般需要专业人员上门安装，安装费用也是智能家居价格的一部分。安装费用的高低与安装难度、安装工艺等因素有关。

后期服务

一些智能家居产品还会提供后期服务，比如软件升级、故障维修等，这也是影响智能家居价格的因素之一。

智能家居的合理价格

根据上述价格构成，智能家居的合理价格取决于多个方面的因素。一般来说，品牌知名度、产品功能、售后服务都是影响价格的重要因素，因此无法一概而论。

此外，智能家居的合理价格也需要结合自身的消费能力和家庭需求来综合考虑。一味追求高端产品并不一定符合实际需求，而过低的价格则可能意味着产品质量和服务的缺陷。

结语

总的来说，智能家居的价格并非固定不变，需要根据具体情况来衡量。希望本文能够帮助您更好地了解智能家居价格的构成和合理性，为您购买智能家居产品提供一定的参考价值。

感谢您阅读本文，希望对您有所帮助！

五、数据分析师的KPI——数据助力商业化发展，如何拆解落地的OKR？

序言｜

当高速变化的商业和社会环境让我们传统的管理方式捉襟见肘之时，以谷歌和字节跳动为代表的一大批优秀公司却用OKR开启了他们的高速成长之路。他们的实践，让我们看到了一个由少量员工组成的团队，朝着一个雄心勃勃的共同目标努力，就可以在短时间内改变一个行业的可能。

这背后是管理者和员工们有意识地、谨慎地、明智地选择如何分配他们个人与团队成员的时间和精力的结果。OKR正是这种谨慎选择的体现，也是协调团队行动，以实现伟大集体目标的手段。

虽然OKR的优势和作用显而易见，但根深蒂固的KPI思维、OKR理论体系和实践案例的匮乏，却让OKR在中国“水土不服”。很多企业把OKR做成了KPI，不仅没有提升战略能力和执行力，却大幅抬高了管理成本，让本就疲于应付的团队雪上加霜。

为帮助学员企业更好地掌握OKR数字化管理体系，除了线下的培训和实践指导，我们还将定期发布《乐活OKR中国实践白皮书》。本白皮书不仅有乐活OKR数字化实践的关键理论知识与实践模板，也将甄选乐活学员企业的优秀实践案例，以期为学员们指出一条OKR数字化实践的最佳实施路径。

本篇白皮书我们将针对OKR撰写中经常遇见的问题，给大家罗列OKR的一些基本规则与技巧，并指出经常发生并导致“灾难性结果”的问题。本篇内容会关联到《乐活OKR：OKR白皮书（一）｜企业管理的左右脑模型》，该模型是OKR和数字化组织实践的理论基础，建议同学们先学习后再阅读本篇文章。

I. O和KRs的SMART原则

相较KPI，OKR对于SMART原则有着更加严格和清晰的要求。

Specific（明确的）

O和KRs必须是明确的，且能清晰表达目的和意图。O和KRs的描述不应该是站在自己的角度，而是要确保所有团队成员的理解一致。这里我们经常用到的形式是“共识会”，经常用到的技巧是“灵魂四问”。“共识会”是上下级在一起对O、KRs和行动达成共识的关键动作，切忌单方面撰写OKR。关于“灵魂四问”我们将在下面展开介绍。

Measurable（可衡量的）

这是为了确保协作人和评估人皆能明确无误地判断O和KRs的完成度。在某些情况下，也会出现O是虚象且不可衡量的情况（多发生于公司级的目标），这时KRs需要增加“权重”指标，这样我们就可以根据KRs的完成度和权重，来衡量O的完成情况。

Attainable/Aggressive（可达成的/有野心的）

承诺型OKR指的是那些我们有成功经验和方法论的目标，因为我们知道方法或路径，需要的是投入更多的资源去完成目标，因此承诺型OKR中的A意指设O和KRs必须是可达成的（Attainable）。承诺型OKR的目标完成度是100% ，如果完成度低于100%必须做出相应的解释，因为这往往意味着在制定计划时或者执行时发生了偏差和问题。

与之相反，挑战型目标则意味着即便在我们对未来一无所知，或者在无法获得必要资源支持的情况下，也依然应该去探索的那些事。

挑战型目标的A意指有野心的（Aggressive），因为我们一无所知，所以有野心的目标往往比中规中矩的目标更能实现意料之外的成果。挑战型OKR不以目标完成度论英雄，只要OKR负责人在过程中想方设法、竭尽全力并有较好的成果输出，偏低的完成度也是可以被接受的。

对于右脑型的创新团队来说，大多数目标都是挑战型的，他们的任务是快速试错、快速迭代、快速把挑战型目标沉淀为承诺型目标，以获取企业的快速成长。对于左脑型的成熟团队来说，也应有适量的挑战型目标，因为这是对未来的投资，但如资源有限必须做取舍的话，一般的原则是先确保承诺型OKR的完成。

Relevant（与战略相关的）

即：所有目标应该聚焦战略，目标的达成会对公司战略产生明确的价值和意义，这也是为什么我们推荐先做战略解码，明确公司的战略方向以及背后的WHY以后，再做目标拆解。OKR是战略聚焦的工具，切忌不可让各个部门分头写自己的OKR，因为这样不仅不会聚力，而且会引导各部门各自为战。关于如何进行战略解码，欢迎来我们的课堂或加入乐活线上OKR社区学习。

Time-bound（有时间限制的）

即：需清晰定义O、KRs、行动的完成日期。如未写时间，则默认为本季度最后一天。列明时间，不仅是因为O和KRs之间、行动和行动之间有相互的前后约束关系，也是为了给团队其他成员提供时间参考，以利团队协作。

II. OKR的拆解流程与方法

· 两种类型OKR的不同拆解流程

承诺型OKR的三步拆解法（目标->关键结果->行动清单）。

因为承诺型OKR是有成熟经验可借鉴的，所以相对比较简单。我们可以直接根据O（目标）制定支撑目标的关键结果（KRs），再基于关键结果补充完善行动清单，即完成了承诺型OKR的拆解。

挑战型OKR的四步拆解法（目标->行动->关键结果->行动清单）。

针对挑战型OKR，因为缺乏经验，所以我们在讨论O（目标）时，脑海里最先跳出的一般是一系列的行动（Actions）。这时切忌把行动当作关键结果，我们还需要再往下挖一下行动之后的结果，并从中找出1-5条可衡量成败的结果，从而得出关键结果（KRs）。最后我们再基于以上的行动和关键结果补充完善行动清单，这才完成了挑战型OKR的整个拆解。

这里要特别提醒的是“OKR拆解必须拆到完整的关键行动清单”，没有行动的支撑，不管O还是KRs都是“浮云”！

· 两种类型OKR的不同拆解方法

瀑布式拆解，多用于目标和路径清晰已知的重复型目标，即：承诺型OKR。

这种情况下可采取像切蛋糕一样的拆解方法。例如：

O：本季销售额达到1000万

KR1：华东区完成销售额300万

KR2：华南区完成销售额300万

KR3：华北区完成销售额200万

KR4：华西区完成销售额200万

敏捷式拆解，多用于具有渐进明晰性的探索型目标，即挑战型OKR。

这类目标在探索的过程中，目标和路径皆有可能发生变化的，因此不宜采用瀑布式拆解思路，而是应该采用以解决方案为导向的敏捷式拆解方法。先讨论并列出解决方案和衡量其成功与否的关键指标（KRs），这样就可以通过对KRs的定期回顾和及时调整解决方案，以支撑目标的实现。例如：

O：本季销售额达到1000万

KR1：提升门店运营，门店销售额提升XXX万元

KR2：拓展合作渠道，渠道签单达到XXX万元/家

KR3：制定针对VIP客户的营销方案，并活动投入产出比从1:80提升至1:100

III. OKR Leader和教练的“灵魂四问”

“灵魂四问”是OKR Leader和教练在进行OKR拆解过程中必须掌握的引导技巧，这几个问题分别是：第一问：为什么是这个目标？这是为了帮助大家澄清和理解目标是否支撑上级目标和战略。战略解码和OKR目标拆解的目的是为了让大家能够力出一孔，所以一定要回答“WHY”这个目标。

第二问：这个目标是承诺型还是挑战型目标？这是为了澄清实现目标的方法和对于结果的预期。承诺型OKR是我们有成熟方法论的重复性目标，因此OKR的撰写方法应该是瀑布式的，相应我们对于预期的目标完成度是100%。挑战型OKR对应探索型目标，因此需要讨论实现的路径和方法，相应它的撰写方式应该是敏捷式的，挑战型OKR我们更关注成果而不是结果。区分目标是承诺型还是挑战型至关重要，所以一定需要在OKR共识会中被澄清。

第三问：实现这个目标的卡点在哪里？这是为了引导大家深度思考目标实现过程中的风险和阻碍，并基于对困难的充分认知去设定KRs和行动。

第四问：O和KRs的分子和分母分别是什么？这个问题对应SMART原则里面的Measurable可衡量的。O和KRs必须是以百分比形式被度量的，“非0即1”是OKR拆解过程中经常容易发生的问题。用这个问题不仅可以去理解如何度量，还经常能发现大家对于O和KRs理解不一致的地方，因此是一个非常有价值的问题！

IV. 常见的错误与陷阱

· 混淆承诺型OKR和挑战型OKR

承诺型OKR的基本假设是：我们已经有成熟的经验和方法，只要我们投入更多的资源，我们就可以完成。而对挑战型 OKR 而言，当它最初被制定出来的时候，你并不知道如何才能实现它，这才是挑战型 OKR的真正要义。但如果你不去理解和描绘这种最终状态，你就必然实现不了，这和承诺型OKR有本质的区别。

很多团队往往会把挑战更高指标的承诺型OKR错误地定义为挑战型OKR，这会极大增加OKR达成的风险。因为团队会为没有达成目标而找借口，而且我们也往往会选择将精力放在需要保底实现的目标。

如果把挑战型OKR当成承诺型OKR，就会出现优先级倒置情况。一方面，真正的承诺型 OKR 没有资源去完成，而另外一方面，挑战型 OKR 又不能真正的获得必要的资源支持，长此以往会在团队中滋生出抵触心理。

另外还有一种情况，就是虽然做过但却还没沉淀可复制的方法和经验。这时候目标其实还是挑战型OKR，我们一定要花大精力去沉淀和优化这些方法和经验，否则将以一种成本更高的模式去参与市场竞争，结果可想而知......

· 仅以部门为单位制定OKR

如上所述，OKR应该是战略聚焦的，让所有团队成员合力去完成一个共同的目标。我们看到很多团队所制定的 OKR 都是那些无需做任何改变，即可轻而易举完成的工作，而不是团队或者客户真正想要实现的那些事情。

还有一些企业一上来就让员工自己撰写OKR，本意是“学习谷歌，激励员工自驱”，但这样做不仅不能达到预期的效果，而且会让团队形成一盘散沙并营造出一种管理者不负责的氛围。谷歌也曾经历过从“manager does not matter”到“manager doesmatter”的转变，因此这个教训我们一定要牢记。OKR的导入，给到了管理者一套更加简单、易行的方法，却不是管理缺位的借口！

此外，应该有一些公司级的跨部门OKR团队存在，因为挑战型的目标往往需要跨部门。OKR是致力于跨部门协同的理想工具。跨部门团队OKR的责任人应包括所有需要参与其中的部门，每个部门都应当至少有一个责任人，将本团队所负责的跨部门OKR明确无误地写到他负责的团队或个人OKR中去。

举例来说，如果软件、硬件、销售三个部门需协同交付一个新的产品或服务，那么这三个部门就应该有一个共同的团队OKR，来描述他们的这项交付工作，指明各个部门在这个项目中所应做出的贡献。

· OKR不敢于挑战

毫无疑问，承诺型 OKR 会消耗成熟企业的大多数可用资源和精力，但不是全部资源和精力。承诺型OKR和挑战型OKR 合在一起所消耗的资源量，应当是超出企业目前的可用资源范围的，不然这个企业的 OKR 就全部都只是承诺型OKR。在这里我们经常看到三个问题：

1. 胃口比能力大

OKR强调“少即是多”，用战略术语来说就是“战略聚焦”。只有在战略突破点上保持持续的压强投入，我们才有可能实现突破。而在实际的业务场景中，我们却看到太多的企业不会选择拒绝，什么都想做，最终导致的结果可能是什么都没做好。

2. 缺乏挑战型的目标

承诺型目标代表着今天，而挑战型目标代表着未来。如果一个企业没有挑战型目标，意味着我们一直在原地踏步、坐吃山空，除了个别垄断性行业，对于大多数企业来说这都是一种十分危险的境界。不管是对于企业、团队还是个人，我们都应该确保至少有20%以上挑战型的目标，这样才能保证我们的持续成长。

3. 浪费资源

如果一个团队只使用部分人力和资源就能达成他们所有的 OKR ，那么这个团队事实上是在浪费资源，或者说团队一把手没有管理好他们的团队成员。这意味着上层管理团队需要重新分配其人力和资源，把它们调配给那些真正可以做得更好的团队。

· 低价值的O或称“没人在意”的 O

OKR一定要体现清晰的商业价值，否则就不值得浪费资源去做它们。低价值O（Low Valued Objective, 简称 LVO ）指的是那些即使你百分百完成了，得分达到1.0 了，也没有人会真正注意到的 O 。

谷歌有一个经典（也很有诱惑力）的低价值 O 示例：“将 CPU 利用率提升 3 个百分点。”这个 O 本身对用户或谷歌并不能带来什么帮助。然而，如果将 O 描述成“在不改变质量/延迟/…的情况下，将峰值查询所需内核数量减少3 %，并将多余的内核返回空闲资源池。”则清晰地描述出了它的价值，就是一个好的 O 了。

这里有一个小测试可以帮到你：OKR 能否在没有直接最终用户参与，或者产生经济收益的情况下就得到 1.0 分？如果是，那么你需要重新组织你的OKR 描述，让它显性地体现有形收益。

· 承诺型OKR的KRs 不足以支撑 O

承诺型OKR的KRs和O是强耦合关系，也就是如果KRs都完成了，那么O一定完成。如果承诺型OKR所有的KRs都是必要但却非充分的，也就是说当这些KRs都完成了，却无法支撑O的实现。这是极其有害的，因为它拖延了发现达成O 所需资源的时机，没有及时暴露 O 不能按计划达成的风险。

与之对应，挑战型OKR的KRs也必须是经过团队充分讨论后制定的，虽然因为探索型目标的渐进明晰性导致之后可能的调整，但每一次的讨论、制定和调整都必须代表当时团队认知和能力的“天花板”，这才是正确的态度与方法。

· 挑战型OKR设置过多KRs

在设定针对探索型目标的挑战型OKR之前，我们往往会有一个头脑风暴会来探讨实现O的各种方法。但因为并无前车可鉴，而人们又太过热爱自己的建议，所以讨论的结论往往是发散的，导致的结果就是写了太多的KRs，但团队其实并没有足够的时间和精力。

所以对于挑战型的OKR，我们一般建议把KRs控制在3个以内。可行的方法是在发散性的头脑风暴会后做收拢的筛选，这时我们要问自己“不做什么，目标就一定达不成？”，以利找出真正优先级高的KRs。

写在最后｜

OKR数字化管理体系的核心本质是激发团队的善意和潜能，从而提高团队的创造力和生产力。乐活OKR以点亮工作为使命，希望能够帮助到更多组织和个人更好地实践这套VUCA时代最有效的工作方法。它不仅能有效提升组织的战略执行力，也能帮助更多个人在工作中收获正反馈，从而让“工作”这一占据我们生命1/3以上时间的部分变得更加多姿多彩！

六、智能家居落地价格解析：究竟要多少钱？

智能家居作为新时代的科技产品，逐渐走进了千家万户。人们对于智能家居的价格一直存在着疑惑，到底要花多少钱才能享受到智能家居带来的便利呢？下面，我们来深入解析智能家居落地价格的相关问题。

智能家居系统的基础构成

智能家居系统一般包括智能家居中枢控制设备、智能插座、智能灯具、智能门锁、智能摄像头、智能家电、传感器等多个部分。这些设备可以通过互联网实现远程控制，实现智能化生活。

根据智能家居布局的不同，系统价格也会有所差异。一个简单的智能家居系统可能包括智能灯具和智能插座，而一个复杂的系统可能还会涵盖智能门锁、智能摄像头等设备。

智能家居价格的因素

影响智能家居价格的因素有很多，主要包括：

品牌：不同品牌的智能家居设备价格差异较大，知名品牌通常价格较高，但质量有保障。
功能：智能家居设备的功能种类繁多，不同功能对应的价格也会不同，例如智能插座的功能多样性可以导致价格差异。
数量：需要安装的设备数量和类型不同也会对整体价格产生影响。

智能家居的具体价格范围

根据市场调研，一套智能家居系统的价格大致在1000-10000元之间。不同的品牌、功能、数量都会导致价格的波动。

对于普通家庭而言，一个基础的智能家居系统可能在3000-5000元左右。如果需要更多的功能或者更多的设备，价格会相应上升。

结语

总的来说，智能家居的价格是比较灵活的，可以根据个人的需求来选择合适的配置。在购买智能家居设备时，除了关注价格之外，还需要注意产品的质量和售后服务。

希望通过这篇文章对智能家居价格有了更清晰的认识。感谢您的阅读！

七、智能家居项目实施指南：企业如何规划、推进和落地

智能家居项目的背景

最近几年，智能家居的概念越来越多地出现在人们的生活中。智能家居项目是指利用物联网、人工智能等技术，将家居设备与互联网连接，实现设备之间的信息交互和智能控制，从而提升生活品质、提高能源利用效率等目的。对于企业来说，参与智能家居项目是抓住时代机遇、拓展市场的重要机遇之一，然而企业要想做好智能家居项目，面临的挑战也不容小觑。

智能家居项目的规划

要想成功推进智能家居项目，企业首先需要进行全面的规划。这包括市场调研，了解目标消费群体对智能家居的需求；明确自身的核心竞争力，思考如何在智能家居领域发挥自身优势；制定明确的项目目标，包括技术研发、产品推广等方面的目标。

智能家居项目的推进

在规划好智能家居项目后，企业需要有针对性地展开推进工作。这包括建立研发团队，投入资金和人力资源进行技术研发；开展产品测试和验证，确保产品质量和性能符合市场需求；寻找合作伙伴，如硬件供应商、互联网平台等进行合作。

智能家居项目的落地

最后，智能家居项目的落地是企业最关注的部分。企业需要从供应链管理、销售渠道建设、售后服务等方面做好准备，确保产品顺利上市并获得市场认可。

智能家居项目对企业而言是一个全新的挑战和机遇，通过本文的指南，希望能够帮助企业更好地规划、推进和落地智能家居项目，抓住智能家居发展的机遇，取得成功。

八、ChatGPT 爆火后，中国 AI 公司该如何应对，难点在哪儿？ChatGPT 离商业化落地还有多远？

这个春天，全世界都被ChatGPT的能量所震惊。

办公效率指数级的跨越，美国的硅谷，掀起了更大规模的裁员潮。

机器取代人类的迹象愈发明显。

而在另一边，中国的科技公司，只能偷偷摸摸的去搞ChatGPT的账号，并且因为自己的ip地址被封。

有点的实力的，则是奋力追赶，百度的“文心一言”，阿里的“通义千问”，相继问世。

然而无论是效果上，还是智能化程度上，都和ChatGPT有着明显的差距。

甚至很多人怀疑，就是国外系统的套壳……

很多人都以为AI技术的实现，是美国公司创造的。

但《连线》杂志资深撰稿人Cade Metz早在两年前，就在自己的新书《天才制造者：那些将AI带到Google、Facebook和全世界的特立独行者》中，揭开了一段鲜为人知的“秘史”。

中国的百度，早就抢在Google和Facebook之前，关注到了AI技术的巨大能量。

2013年3月，Google花了4400万美元收购了多伦多大学的一家初创三无公司。

一无产品，二无计划，三无资金。

而这家公司也只有三位员工：六十多岁的多伦多大学计算机系辛顿教授，和他的两个学生Alex Krizhevsky和IIya Sutskever。

内行们调侃，Google人傻钱多，花了数千万美元，只为了买几篇“深度学习”的论文。

但就是凭借这几篇论文，辛顿夺得了2018年的图灵奖，并成为AI领域举足轻重的人物，现在被誉为“AI教父”、“深度学习之父”。

Google也一举奠定了自己在AI领域的王者地位。

辛顿

可鲜少人知道，最早相中辛顿这个人的，是中国的百度。

2012年秋天，辛顿和学生们发表了一篇长达9页的论文《基于深度神经网络的图像分类》。

这篇论文提到了一种全新的深层结构分析方法，在ImageNet图像识别大赛中，将错误率从25%以上降低到了15%，获得了第一名。

那一年的ImageNet比赛，Google也在数据集上做了内部测试，也用了深度学习方法，但识别精度比辛顿团队差了很多。

一家顶尖的，拥有无数人才和资源的公司，输给了一个学界的团队。

这个事情在今天来看，算是AI技术发展的历史性转折时刻。

但当时没有几个人意识到它的意义。

辛顿

而就在论文发出没几天，辛顿就收到了一封来自一名中国AI研究者的电子邮件。

这封邮件的署名为余凯。

余凯比辛顿小30岁，两人最早在加拿大一个学术研讨会上认识。

2012年4月，余凯离开美国的NEC研究院，加入百度，担任新成立的百度多媒体部部长。

余凯

这一年，百度开始大规模采购和建立GPU运算集群，开发了世界上第一个支持GPU&CPU的并行深度学习平台，迫切需要人才和技术。

于是，余凯就向李彦宏介绍深度学习方面的进展，并且推荐了辛顿。

当时辛顿还是默默无闻的阶段，百度希望尽早把这个人才挖到手。

于是，李彦宏当机立断，立马到这战略投资副总裁汤和松与辛顿取得联系，并直接提出邀约。

1200万美元，合约期三年！

辛顿当时就心动了，并表示签约，可就在签约前，辛顿的两名学生“拦住”了老师，说如果他们能先成立一家公司的话，百度可能就会付出更多的钱。

于是辛顿立刻创建了只有他和那两名学生的初创公司——DNNresearch。

为了把公司卖个好价钱，辛顿询问了一个律师，怎么把三无公司的价值最大化。

律师的建议是：要么花钱请谈判代表，要么，进行一次拍卖。

辛顿选择了拍卖，这样显得更光明磊落点。

于是，有四家公司参与了竞拍：百度、微软、谷歌、DeepMind（这家公司后来被Google收购，研发出了战胜所有围棋冠军的AlphaGo）。

百度也明白了辛顿的小心思，并做好了提价的准备。

2012年12月，在美国内华达州边界的太浩湖旁，举办了每年一届的NIPS（AI领域的顶级会议）。

会议上举行了一场拍卖，卖的就是辛顿教授和他两个学生所创立的公司。

辛顿规定，起拍价竞拍者定，但每次加价不低于100万美元。

百度的余凯首先给了个1200万美元报价，但很快，价格就飙到2000万美元。

DeepMind因为是初创公司，没啥钱，因此很快退出了，这似乎也预示了它在之后被Google收购的结局。

微软开始动摇，并在加到2200万美元时，选择退出。

有意思的时，代表微软的高管，是一个华人。

看着飞升的金额，辛顿和他的学生们也开始不停争论他们更愿意加入哪家公司。

而当他们望向窗外时，此时恰好有两架飞机从相反方向飞过，在天空中留下的烟道，就像一个巨大的X，停留在一桌山峰之上。

人在选择命运的时候，很多时候也会迷信玄学。

辛顿想着，Google的总部就在一个叫山景城的地方，这是不是就是一种命运的召唤？

Google总部

余凯在给到2400万美元时，感到压力山大，不敢再出价。

于是百度又换了一位高管，并愿意给出更高的价格：2500万美元、3000万美元、3500万美元、4400万美元……

总之一定要把辛顿拿下！

这是一个破釜沉舟的勇气，这是对科技的最大尊重，这是对未来的最深洞见。

可惜，辛顿爽约了百度，在百度给到4400万美元时，他暂停了竞价。

并在第二天一早告诉百度，拍卖结束了，自己决定将公司卖给谷歌……

钱是少了点，但辛顿选择了遵从内心——谷歌才是他想要的环境。

对他来说，找到合适的归宿，比钱可能更重要点。

余凯面对这个结果感到沮丧，但他认为自己完成了使命：通过将美国对手推向极限，让百度的高管团队们认识到深度学习有多么重要。

几年后，余凯离开了百度，创立了自己的的科技公司“地平线”。

而辛顿的其中一名学生，IIya Sutskever也在同一时间，在马斯克的劝说下，离开谷歌，联合成立了OpenAI。

IIya Sutskever

2019年，OpenAI的开发模型，在游戏DOTA2中，击败了人类冠军。

3个月后，微软累计猛砸110亿美元投资OpenAI。

2022年11月，ChatGPT问世……

2023年3月，百度的文心一言问世，中国又一次的扮演了模仿者和追赶者的角色。

追赶的同时，我们也屏蔽掉了ChatGPT的中国接口。

中国，是怎么和ChatGPT失之交臂的

当我们回过头来品味这个故事的脉络时，不得不感慨。

钱，不一定就是万能的。

砸钱，也不一定就能搞到核心科技。

而当我们面对新的技术时，表现出来的恐惧往往大过了欣喜。

于是，再次失之交臂。

九、智能家居技术发展及应用：从ppt素材到实际落地

智能家居技术的迅速发展正促使人们对其应用进行更深入的研究和探索。从ppt素材到实际落地，智能家居技术的发展和应用正在改变人们的生活方式和居住环境。

智能家居技术的历史与现状

智能家居技术起源于二十世纪八十年代，经过近四十年的发展，如今已经涵盖了智能安防、智能家电、智能环境控制等诸多领域。随着人工智能、互联网和大数据等技术的蓬勃发展，智能家居技术正朝着更加智能化、个性化的方向不断演进。

智能家居技术的关键应用

在智能家居技术的应用方面，智能家居安全系统如视频监控、智能门锁等是一个重要的应用场景。此外，智能家电如智能冰箱、智能烤箱等也受到了消费者的青睐。智能环境控制系统如智能灯光、智能窗帘等也为人们的生活增添了诸多便利。

智能家居技术的未来发展趋势

未来，智能家居技术的发展将更加注重人性化和智能化，智能家居产品将更加智能、便捷，与人们的生活场景更加贴合。同时，跨行业融合也将是智能家居技术未来的一个重要发展方向。

结语

通过这篇文章，我们可以更加全面地了解智能家居技术的历史、现状和未来发展趋势，以及其在生活中的关键应用场景。只有深入了解智能家居技术，我们才能更好地把握智能时代的脉搏。

感谢您阅读本文，希望这篇文章对您对智能家居技术的认识有所帮助。

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