【独家揭秘丨郭山汕：红杉中国的“物流投资图谱”】

内部资料严禁翻印测量系统分析参考手册第三版1990年2月第一版1995年2月第一版；1998年6月第二次印刷2002年3月第三版©1990©1995©2002版权由戴姆勒克莱斯勒、福特和通用汽车公司所有测量系统分析参考手册第三版1990年2月第一版1995年2月第一版；1998年6月第二次印刷2002年3月第三版©1990©1995©2002版权由戴姆勒克莱斯勒、福特和通用汽车公司所有本参考手册是在美国质量协会（ASQ）及汽车工业行动集团（AIAG）主持下，由戴姆勒克莱斯勒、福特和通用汽车公司供方质量要求特别工作组认可的测量系统分析（MSA）工作组编写，负责第三版的工作组成员是David Benham（戴姆勒克莱斯勒）、Michael Down （通用）、Peter Cvetkovski（福特），以及Gregory Gruska（第三代公司）、Tripp Martin（FM 公司）、以及Steve Stahley（SRS技术服务）。

过去，克莱斯勒、福特和通用汽车公司各有其用于保证供方产品一致性的指南和格式。

这些指南的差异导致了对供方资源的额外要求。

为了改善这种状况，特别工作组被特许将克莱斯勒、福特和通用汽车公司所使用的参考手册、程序、报告格式有及技术术语进行标准化处理。

因此，克莱斯勒、福特和通用汽车公司同意在1990年编写并以通过AIAG分发MSA手册。

第一版发行后，供方反应良好，并根据实际应用经验，提出了一些修改建议，这些建议都已纳入第二版和第三版。

由克莱斯勒、福特和通用汽车公司批准并承认的本手册是QS-9000的补充参考文件。

本手册对测量系统分析进行了介绍，它并不限制与特殊生产过程或特殊商品相适应的分析方法的发展。

尽管这些指南非覆盖测量系统通常出现的情况，但可能还有一些问题没有考虑到。

这些问题应直接向顾客的供方质量质量保证（SQA）部门提出。

新三板蝶变：北交所首发公司图鉴2021年11月15日北交所开市，首批挂牌共计81家上市公司，除中寰股份于10月28日公告未能及时纳入统计范围，新财富将此前公告的80家首批上市公司整体定义为“北交首发80”，并盘点其基本面及造富情况。

“北交首发80”中民企占绝大多数，制造业占比七成，资产规模整体偏低，平均不到10亿元；平均市值33.5亿元。

从营收和净利润增速来看，“北交首发80”整体成长性比创业板高，略低于科创板；其毛利率和净资产收益率则高于A股公司，由此受到各路机构青睐，大量国资创投提前潜伏本地公司，持有大比例股权；有单家券商投资布局了其中6家公司；亦有机构在上市前已经收获超12倍账面浮盈。

超过20位自然人持股市值超过5亿元，而连城数控共同实际控制人李春安和钟宝申，由于还持股隆基股份，各自身家达150亿元、114亿元，成为“北交首发80”中最富二人。

 鲍有斌/文北交所自2021年9月初宣布设立，于11月15日开市，前后仅40多天时间，创造了新的“中国速度”。

北交所开市首批挂牌共计81家上市公司，除中寰股份（836260）于10月28日公告转板未能及时纳入统计范围，新财富将此前公告的80家首批上市公司整体定义为“北交首发80”。

对于资本市场各路人马，无论是一级市场的创投，还是二级市场的公私募基金等机构投资者、个人投资者，乃至券商等中介机构，它们均是值得研究的新样本。

85%是民企，制造业占七成从股权属性看“北交首发80”，央企和外资企业各一家，分别是富士达（835640）和安徽凤凰（832000）；民企数量最多，达到68家，占比高达85%；另有7家地方国企，3家公众企业（图1）。

从地理区域看“北交首发80”，覆盖了全国共计22个省份。

江苏入选12家，排在第一；北京和广东都是11家，并列第二；山东7家，安徽5家，分列第四、五名。

而湖北、上海、浙江、河南、河北、四川各有3家；陕西、辽宁、吉林、湖南各有2家；重庆、云南、宁夏、内蒙古、江西、广西、福建均只有1家入选（图2）。

去哪儿网案例分析目录一、内容概要 (3)1.1 背景介绍 (3)1.2 研究目的与意义 (4)1.3 研究方法与数据来源 (5)二、去哪儿网概述 (6)2.1 去哪儿网简介 (8)2.2 发展历程与业务模式 (9)2.3 核心竞争力分析 (10)三、去哪儿网成功因素分析 (11)3.1 产品与服务创新 (13)3.2 技术驱动的发展 (13)3.2.1 大数据与人工智能应用 (15)3.2.2 移动互联网战略 (16)3.2.3 云计算与大数据中心 (17)3.3 全球化布局 (19)3.3.1 国际化战略 (20)3.3.2 海外市场拓展 (21)3.3.3 合作伙伴关系建设 (23)四、去哪儿网面临的市场挑战与应对策略 (23)4.1 市场竞争加剧 (25)4.1.1 主要竞争对手分析 (26)4.1.2 市场份额变化 (27)4.2 法规政策调整 (28)4.2.1 旅游行业法规政策 (30)4.2.2 数据保护与隐私安全 (31)4.3 用户需求多样化 (32)4.3.1 用户行为分析 (33)4.3.2 个性化服务与体验优化 (34)五、去哪儿网的未来发展趋势与展望 (35)5.1 新兴技术与应用 (37)5.1.1 虚拟现实与增强现实技术 (38)5.1.2 无人驾驶与出行服务 (39)5.2 市场扩张与国际化战略 (40)5.2.1 新兴市场开拓 (41)5.2.2 国际合作与品牌输出 (43)5.3 社会责任与可持续发展 (44)5.3.1 环保与绿色出行 (45)5.3.2 社会公益项目参与 (46)六、结论 (48)6.1 研究总结 (49)6.2 管理启示与建议 (50)6.3 研究局限与未来展望 (52)一、内容概要本文档旨在深入剖析去哪儿网作为中国领先的在线旅游服务平台之一，其业务模式、运营策略及市场表现。

通过对其近期发展历程的详细回顾，结合行业背景和市场数据，我们将全面解析去哪儿网的竞争优势与挑战，并探讨其在未来旅游业发展中的潜在机遇。

区块链与电商物流重塑◎相峰 王志彬摘要：区块链作为一种分布式账本技术，能够在非信任环境中提供去中心化信任机制，从而让多方参与者在没有中介机构的情况下进行安全交易。

区块链技术将为解决电商物流业中广泛存在的信息泄露、信息孤岛、信息造假以及跨境电商结算手续繁杂等问题带来革命性突破。

区块链技术将从根本上引发、驱动新一轮的信用革命，并促进互联网向价值互联网转变。

关键词：区块链；电商物流智能仓储；物流金融；跨境电商中图分类号：F713 文献标识码：A我国电子商务诞生于20世纪90年代末，历经20年发展后，已经从一个“蹒跚学步”照搬国外电商模式的初学者，发展成为对外输出技术、资本和商业模式的国际领导者。

作为改革开放的重要部分，电子商务在持续高速发展中，催生出各种新模式、新业态，对增强经济发展活力、提高资源配置效率、推动传统产业转型升级、开辟就业创业渠道等发挥了重要作用。

20世纪90年代，我国民营快递凭借外贸报关单业务起步，随后以2005年圆通速递与淘宝签约为标志，开始乘上数字时代的“快车”，通过电商件迅速崛起。

近年来，受益于移动互联网和智能手机的普及，电子商务以及与之息息相关的快递物流迅猛发展。

商务部发布的《中国电子商务报告（2018）》显示，2018年中国电子商务交易额达31.63万亿元，同比增长8.5%，交易规模保持着高速增长的态势[1]。

电子商务井喷式增长带动与其紧密相关的快递物流业迅速发展。

据国家邮政局统计，2018年全国快递服务企业业务量累计完成507.1亿件，同比增长26.6%[2]。

截至2018年，电子商务件占快递总量的比重达到76.5%，年复合增长率超过40%。

但是，电商物流业在取得巨大成绩的背后，也存在一系列令人担忧、并长期困扰行业的痛点，如用户信息泄露、信息孤岛、信息真实性以及跨境电商结算手续繁杂等。

这些制约电商物流进一步发展的瓶颈问题，从消费者体验、数据管理、仓储运输和物流金融等多个维度影响着行业的提质增效、转型升级。

图表目录图1知识工程发展历程 (3)图2 Knowledge Graph知识图谱 (9)图3知识图谱细分领域学者选取流程图 (10)图4基于离散符号的知识表示与基于连续向量的知识表示 (11)图5知识表示与建模领域全球知名学者分布图 (13)图6知识表示与建模领域全球知名学者国家分布统计 (13)图7知识表示与建模领域中国知名学者分布图 (14)图8知识表示与建模领域各国知名学者迁徙图 (14)图9知识表示与建模领域全球知名学者h-index分布图 (15)图10知识获取领域全球知名学者分布图 (23)图11知识获取领域全球知名学者分布统计 (23)图12知识获取领域中国知名学者分布图 (23)图13知识获取领域各国知名学者迁徙图 (24)图14知识获取领域全球知名学者h-index分布图 (24)图15 语义集成的常见流程 (29)图16知识融合领域全球知名学者分布图 (31)图17知识融合领域全球知名学者分布统计 (31)图18知识融合领域中国知名学者分布图 (31)图19知识融合领域各国知名学者迁徙图 (32)图20知识融合领域全球知名学者h-index分布图 (32)图21知识查询与推理领域全球知名学者分布图 (39)图22知识查询与推理领域全球知名学者分布统计 (39)图23知识查询与推理领域中国知名学者分布图 (39)图24知识表示与推理领域各国知名学者迁徙图 (40)图25知识查询与推理领域全球知名学者h-index分布图 (40)图26知识应用领域全球知名学者分布图 (46)图27知识应用领域全球知名学者分布统计 (46)图28知识应用领域中国知名学者分布图 (47)图29知识应用领域各国知名学者迁徙图 (47)图30知识应用领域全球知名学者h-index分布图 (48)图31行业知识图谱应用 (68)图32电商图谱Schema (69)图33大英博物院语义搜索 (70)图34异常关联挖掘 (70)图35最终控制人分析 (71)图36企业社交图谱 (71)图37智能问答 (72)图38生物医疗 (72)图39知识图谱领域近期热度 (75)图40知识图谱领域全局热度 (75)表1知识图谱领域顶级学术会议列表 (10)表2 知识图谱引用量前十论文 (56)表3常识知识库型指示图 (67)摘要知识图谱（Knowledge Graph）是人工智能重要分支知识工程在大数据环境中的成功应用，知识图谱与大数据和深度学习一起，成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。

Amazon跨境电商案例分析目录一、内容概要 (2)1. 背景介绍 (3)2. 报告目的和研究范围 (4)二、 Amazon跨境电商平台概述 (5)1. 平台发展历程 (6)2. 平台主要业务及特点 (8)3. 平台优势和挑战 (10)三、跨境电商案例分析 (11)1. 案例选择背景 (13)2. 案例一 (14)（1）产品选择与市场定位 (16)（2）营销策略与效果评估 (17)（3）供应链管理优化 (19)（4）客户服务和售后支持 (20)3. 案例二 (22)（1）产品特色及品牌打造 (23)（2）市场分析及竞争格局研究 (25)（3）跨境物流解决方案探讨 (26)（4）营销手段创新实践 (27)4. 案例三 (28)（1）产品分类与市场需求分析 (30)（2）跨境销售渠道拓展策略 (31)（3）品牌建设及推广措施 (32)（4）用户体验优化实践 (34)四、跨境电商运营中的挑战与对策建议 (35)1. 面临的挑战分析 (36)2. 对策建议及实施路径 (37)五、 Amazon跨境电商平台发展趋势预测与展望 (38)一、内容概要本文档旨在深入剖析Amazon跨境电商案例，通过对其成功经验的探讨，为其他企业提供有益的借鉴。

案例详细分析了Amazon在跨境电商领域的实践，包括其市场定位、选品策略、物流配送、支付系统以及营销策略等方面的创新举措。

在市场定位方面，Amazon凭借其强大的品牌影响力和全球布局，精准定位于全球消费者市场，提供多样化的商品选择。

在选品策略上，Amazon注重品质与价格，通过严格的供应商审核和商品质量把控，确保平台商品的竞争力。

物流配送方面，Amazon建立了高效的物流体系，包括国内和国际物流网络，以及先进的仓储和配送技术，实现快速、准确的订单履行。

支付系统中，Amazon采用了多种支付方式，满足不同消费者的需求，并通过安全可靠的支付系统保障交易安全。

营销策略方面，Amazon运用大数据、人工智能等先进技术，实现精准营销，提升用户体验和品牌忠诚度。

红杉资本投资案例红杉资本是一家知名的风险投资公司，成立于1973年，总部位于美国硅谷。

作为全球领先的风险投资公司之一，红杉资本在科技、医疗、消费品、能源等领域都有着丰富的投资经验和成功案例。

其中，红杉资本在科技行业的投资案例备受瞩目，其成功案例不胜枚举。

作为红杉资本的投资案例之一，Uber（优步）无疑是最为人津津乐道的。

Uber是一家总部位于美国的共享出行公司，成立于2009年。

红杉资本于2011年首次投资Uber，并在后续多轮融资中持续加大投资规模。

红杉资本不仅在Uber的早期阶段就看到了其巨大的潜力，更是通过自身丰富的资源和经验，助力Uber在全球范围内迅速扩张，成为了共享出行领域的领军企业之一。

红杉资本之所以选择投资Uber，主要是基于对共享经济的深刻理解和对Uber商业模式的认可。

共享经济作为一个全新的商业模式，颠覆了传统的商业运作方式，将资源共享和互联网技术有机结合，为用户提供了更为便捷、灵活的服务。

而Uber作为共享出行领域的佼佼者，凭借其便捷、实惠的出行方式，迅速赢得了全球用户的青睐。

红杉资本看中了Uber在共享经济领域的创新模式和巨大市场潜力，因此毫不犹豫地进行了投资。

除了对Uber商业模式的认可，红杉资本在投资决策中还考虑了Uber的团队和管理层。

作为一家创业公司，团队的稳定和管理层的能力至关重要。

红杉资本对Uber创始人Travis Kalanick的领导能力和团队的执行力充满信心，相信他们有能力带领Uber成为一家伟大的公司。

同时，红杉资本也积极为Uber提供战略指导和资源支持，助力其在全球范围内迅速扩张。

红杉资本的投资策略和资源支持为Uber的成功发展提供了有力保障。

从最初的创业阶段到后来的全球扩张，红杉资本一直与Uber紧密合作，共同开拓市场，推动了Uber的快速成长。

如今，Uber已经成为了全球共享出行领域的领军企业，市值数十亿美元，成为了红杉资本投资案例中的一颗耀眼明星。

杉数科技：致力打造企业物流的大脑刘婵伴随着中国经济步入了高质量进展的新阶段，人工智能产业渐渐成为了国内企业高度关注并竞相进入的新“蓝海〞。

有一家聚焦人工智能在供应链解决方案领域的企业，成立仅4年便成为业内的佼佼者，还荣获了2019机器之心“人工智能三十大最正确AI应用案例〞奖项。

我们给公司起名叫“杉数科技〞，“杉〞取意斯坦福的校徽标志，“数〞寓意数据科学。

我们四位创业合伙人都毕业于斯坦福大学，就是想要做一家真正意义上的人工智能决策公司。

实现数据驱动的人工智能决策杉数科技当年的成立与斯坦福大学有着某种渊源。

2015年10月，斯坦福运筹学博士王子卓和杉数科技公司首席科学家葛冬冬因某电商企业的一个定价咨询小项目进行了首次合作，两位博士通过规划算法结构给客户带来了很大的收益，客户展示出的巨大合作意向直接促使了杉数科技的成立。

之后，在创投界已经有所建树的斯坦福商学院博士罗小渠出任首席执行官，从谷歌辞职的决策分析与风险分析博士王曦加盟担任首席产品官，这样来自斯坦福大学的“四剑客〞正式搭建起了杉数科技的创始团队架构。

依托于世界领先的深层次数据优化算法和冗杂决策模型的求解能力，我们开发出了具有自主学问产权的杉数优化求解器〔COPT〕，为企业在海量数据环境下的冗杂问题提供解决方案，利用数据给企业带来收益及本钱端的显著改变，真正让每一个企业拥有定制最优化决策的能力。

具体来说，就是利用运筹学和机器学习等前沿技术将企业的实际问题转化为数学模型求解，在杉数优化求解器〔COPT〕的驱动下，解决生产制造、仓网库存、物流运输、营销定价等一系列场景中的优化问题，实现数据驱动的人工智能决策。

给企业物流大脑提供强力支持为实现人工智能的真正落地，杉数科技成立之初就注重深耕企业的应用业务场景，推出的智能运输优化、智能预报补货、智能收益管理、智能生产制造等行业解决方案获得了业界的认可。

比方，用过杉数科技运输优化技术方案的一家啤酒企业，数据直观对比显示，车辆路径规划管理系统上线支持啤酒企业的每日排单调度任务以来，系统将排班用时从原先的1小时至2小时大幅度缩短至10分钟以内。