出租车的产业互联网:每天6000万笔订单的大生意

出租车的产业互联网:每天6000万笔订单的大生意
出租车的产业互联网:每天6000万笔订单的大生意

原标题:出租车的产业互联网:每天6000万笔订单的大生意
当小而散的出租车公司统一接入产业互联网,即使市场主体仍是分散的,但其运营模式已实现了线上与线下一体化。
疫情意外地又将一个传统行业的数字化转型推了一把。
近日,西安市出租车行业公布了智慧码的使用数据。自今年2月份至今,智慧码使用量超过5000万次,单日用量最高突破40万次。另外,西安全量出租车订单中,无论网约还是路边打车,90%的订单都已通过智慧码实现服务数字化。
智慧码是一张贴在出租车内的二维码,扫码后,乘客可以了解自己乘坐的出租车车辆和司机信息、评价订单、在线支付、获取电子发票、分享行程等。这个由西安市出租车管理部门和嘀嗒出行推出的数字化产品,已经在西安市区全部近1.4万辆出租车上铺开。
疫情期间,无论是网约还是路边打车,乘客上车后,出租车司机都会推荐乘客扫码完成实名认证,这是疫情防控的特殊需要,却也助力普及了这个数字化产品。
智慧码的推出,并不仅仅是为了给路边打车的乘客提供一个类似网约车APP的工具,这个二维码聚合了司机手机、车辆定位、计价器、顶灯的数据,是一个产业互联网的入口。
业内人士介绍,在“互联网+出行”已经普遍的今天,全国持牌出租车仍有约140万辆,每天产生的出租车订单高达6000万单,是网约车订单的几倍,而其中路边打车的订单又占绝大部分。
如果将这些出租车接入产业互联网,将撬动一个规模巨大的数字化新兴产业,但在未来到来之前,数字化变革首先冲击了出租车传统经营和管理体制。
路边打车不会被网约车取代
智慧码在2019年8月上线,西安市和嘀嗒出行为什么要推出这样一款产品?
当时,网约车的市场格局已定,滴滴占据了网约车市场的绝大部分份额,每日的订单总量达到2000万单。但即使经过网约车补贴大战的冲击,业内此时发现,传统出租车的订单量虽然下降,但每天仍有约6000万单。
尤其是,出租车的订单中绝大部分仍来自路边打车。西安市出租汽车管理处处长王健2019年7月曾介绍,西安市城区1.4万辆出租车,单车日均载客趟次为40-44趟,但每天的网约订单还不足1万单。
提高出租车的网约订单率,成为出租车改革的第一步。在北上广等一线城市,出租车的网约率已提升至20%左右。
但出行产品限制了出租车网约率的进一步提升。首先,出租车司机与滴滴的关系尴尬,尽管滴滴平台上存在大量的订单需求,但出租车与快车、专车却是直接竞争关系,以至于经常有出租车司机抱怨“好订单会先派给快车”。
其次,目前出行平台对出租车仅收取象征性的信息服务费,如果出于盈利需求提高对出租车司机收费,对司机而言,则意味着增加了“份子钱”之外的第二笔抽成,势必造成大量流出出行平台。
再次,在“赢者通吃”的互联网出行领域,高德、首汽约车等第二、三方阵的产品,用户规模难以做大,对出租车司机进驻的吸引力也相应不大。
出租车不会被网约车取代的根本原因是其高效率。业内人士介绍,目前中心城市网约车每天接单量在10单左右,但出租车可达到30-40单。
中国交通运输协会副会长、交通运输部道路运输司原司长李刚就曾表示,挥手拦车并不会消失,出租车的线下订单仍占很大比例。但出租车要对标网约车服务模式,实现线下订单顺路接单、乘客网上排队等功能,优化乘客体验。
如何向路边打车的用户提供数字化服务?就需要通过车载设备而不是用户手机来实现。
比如说,由于智慧码聚集了司机手机、出租车定位、计价器、顶灯的数据,因此能够提供比网约车APP更好的数字化服务。比如,通过网约车APP叫出租车时,最后的结账还是要司机手动输入金额,并打印纸质发票。但智慧码结账可以自动传输计价器价格,并开具电子发票。
对于出租车来说,互联网化的鲜明特点是有了用户运营的概念。“我经常说,出租车是有用量、没用户,使用量每天6000多万,可哪个是你的用户,用户是男的、女的?出租车公司连手机号都不知道。有交易没有黏性。”嘀嗒出行产品副总裁、智慧码总负责人朱敏说。
西安市智慧码上线一年后,路边打车用户进行线上评价的比例接近50%。产生了超2400万条服务评价数,单日平均服务评论数达19万条,平均每位司机单日收到的评论数超10条。
出租车接入产业互联网
将路边打车的乘客接入作为物联网的一辆辆的出租车,只是智慧码的第一步,智慧码的第二步,是将整个出租车行业接入产业互联网,通过大数据进行运力调度。
在没有大数据支持的情况下,以往打车淡季时间里,出租车司机是凭经验寻找订单,而出租车数字化后,有可能实现提供实时准确的基于司机周边实时数据的调度。
“比如模拟一下这样的场景,乘客打车所在地三公里范围之内有多少辆空载出租车,这个数据是准确的,通过数据积累,算法可以告诉司机,接下来的30分钟预计会有多少个用户要用车,平均单车能够完成几单。还可以给司机提供周边区域的空车数,和订单需求,从而建议司机向哪个方向巡游,减少空驶率。”朱敏说。
“西安市目前每天有40万数字化的出租车订单,提供了每天约500万公里、上亿次的数据归集。如果没有这些数据,是不能预测出行需求,以及未来的需求供给变化情况的。”嘀嗒出行技术副总裁段剑波说。
事实上,这也是一个比网约车派单更复杂的机制,其中的核心仍是效率。在派单机制下,网约车平均每天的订单量是10单左右,而出租车运力调度的目的是给出租车指向一个“订单池”,通过在“订单池”中路边打车或网约,提高订单量和效率。
“即使掌握了大量的轨迹数据,也不可能一下子就变成道路规划,这个过程中包括去噪、学习、纠偏等,最后通过算法产出一个合理的从A端到B端的规划。”段剑波说。
成为一个产业互联网,出租车行业还有很长的路要走。智慧码目前只在西安市上线,这凸显了数据采集的难度和重要性。首先,采集的数据必须来自整个城市全量的出租车,否则数据意义将大打折扣。朱敏介绍,智慧码今年将在另外几个国内城市上线。
数据采集最大的难度在于标准不一。“西安市出租车的数据设备、数据格式就有3套,而其他很多城市的出租车设备多达10套,有的是安卓系统,有的是自己研发的系统,数据的质量、数据设备的性能,很难做到跟APP一样的同步。因此数据的整合是有难度的,得一家一家打交道。”朱敏说。
数据安全也是重要的考量。七部委发布的《网络预约出租汽车经营服务管理暂行办法》规定,网约车平台公司应当加强安全管理,落实运营、网络等安全防范措施,严格数据安全保护和管理,提高安全防范和抗风险能力,支持配合有关部门开展相关工作。
相关要求也体现在出租车行业。据介绍,西安市网信主管部门已经对智慧码进行了数据审核和压力测试等,并完成了三级等保的认证。
此外,出租车与顺风车产品不同,不强制要求采用实名制,但对用户的实名数据要做到很高的保护级别,这也需要出租车的数字化产品进行技术处理。
未来出租车的运营模式
出租车接入产业互联网,将直接挑战现有的经营和管理体制。
从To C端来说,打车的数字化将直接带来合乘和动态调价的需求。
鲜为人知的是,北京市出租车行业从2013年开始就已支持合乘,并出台了具体的费用分摊机制。然而,出租车合乘的核心在于如何合理地分配乘客和计算路线,这在缺少数字化手段的情况下无法实现。
动态调价则更受制于技术手段。《国务院办公厅关于深化改革推进出租汽车行业健康发展的指导意见》明确提出,建立出租汽车运价动态调整机制,健全作价规则,完善运价与燃料价格联动办法,充分发挥运价调节出租汽车运输市场供求关系的杠杆作用。
目前,一些城市已开始了出租车价格改革,但更多是将政府定价改为政府指导价,比如价格浮动幅度为±20%,由于技术手段不足,难以像网约车一样在早晚高峰、恶劣天气时的实时调整。
从To B端和To G端来说,产业互联网化更将触动出租车的经营管理体制的核心。
长久以来,出租车的市场格局一直是小而散,即使是北京、上海等地的龙头公司,车辆总数也不过数千辆。
“出租车是一个品牌,但这个品牌落不到任何一家公司的头上,一个城市有50家、80家出租车公司,还有个体司机,合作方太多了,彼此还是竞争对手,所以说,形成一个整合的力量太难了。”一个新一线城市出租车行业协会的会长慨叹。
“但如果整个行业形不成整合的力量,最终受害的还是出租车公司,因为老百姓(77.260, 0.00, 0.00%)会用脚投票,抛弃出租车。”他说。
《国务院办公厅关于深化改革推进出租汽车行业健康发展的指导意见》明确提出,鼓励巡游车经营者、网络预约出租汽车经营者(即网约车平台公司)通过兼并、重组、吸收入股等方式,按照现代企业制度实行公司化经营,实现新老业态融合发展。
当小而散的出租车公司统一接入产业互联网,即使市场主体仍是分散的,但其运营模式已实现了线上与线下一体化。“未来出租车的终极场景应该是什么样的?可能只有一种运力,同时满足扬招和网约。不会像现在有出租车巡游,有网约车网招,分得比较清楚。”嘀嗒出行CEO宋中杰说。
(作者:王峰 编辑:张星)

美国宣布将打造量子互联网 与现有互联网并行

美国宣布将打造量子互联网 与现有互联网并行

7月24日消息,据国外媒体报道,当地时间周四美国公布了一项计划,将致力于打造量子互联网。美国官员和科学家表示将打造与现有互联网并行的第二互联网,使用量子力学定律安全共享信息并连接新一代计算机和传感器。量子技术试图利用原子、光子和电子的独特特性来构建更强大的计算机和其他信息处理工具。
量子互联网依赖于光子表现出的量子纠缠状态,可以让光子在没有物理连接的情况下远距离共享信息。
芝加哥大学普利兹克分子工程学院教授、美国阿贡国家实验室资深科学家大卫·奥沙洛姆(David Awschalom)称量子互联网项目是美国量子研究计划的支柱。
据悉,美国能源部及其17个国家实验室将成为该项目的骨干。
目前还不清楚将如何资助这项工作,美国能源部并没有公布该项目的资金数额。负责科学事务的能源部副部长保罗·达巴(Paul Dabbar)表示,政府每年在量子信息技术方面投入约5亿至7亿美元,其中一部分资金将用于量子互联网建设。

▲费米实验室

费米国家加速器实验室(Fermilab)量子科学负责人潘纳约提斯·斯宾佐里斯(Panagiotis Spentzouris)在采访中说,要实施计划,需要更多资源和更清晰的项目结构。
但这份38页的文件只是列出研究重点和目标,但没有详细的任务划分。研究人员说,量子互联网的最初用户可能包括国家安全机构、金融机构和希望更安全发送数据的医疗保健公司。
斯宾佐里斯表示,最终消费者也可能会利用量子互联网。他说,消费者在进行消费和发送信息时,有可能在常规互联网和量子互联网之间无缝转换,而不一定知道自己正在切换平台。
伊利诺伊州州长J·B·普利兹克(J.B. Pritzker)和芝加哥市长洛里·莱特福特(Lori Lightfoot)都在声明中表示,期望打造量子互联网会对芝加哥市科技界产生溢出效应,从而带来潜在经济回报。
在芝加哥地区,阿贡国家实验室已经建立了一个83公里长的量子网络,不久还将连接到附近的费米实验室,建成一个长达128公里的测试平台。
在纽约,石溪大学和布鲁克海文国家实验室已经建立了另一个128公里长的量子网络。
斯宾佐里斯说,量子互联网计划是利用光纤电缆、装有量子通信硬件的卫星和无人机,在全国范围内逐步连通本地网络。但研究人员说,能够放大量子网络信号的量子中继器仍有待开发。

微软上线口语评测功能:基于Azure云构建 帮助语言学习

微软上线口语评测功能:基于Azure云构建 帮助语言学习

近年来,随着人工智能技术的不断成熟,企业数字化转型步伐的加快,AI的触角逐渐深入到各个场景,使人类的生产生活变得更加智慧化。在听觉方面,智能语音技术成为各大科技公司们攻坚的重要领域。一家老牌科技巨头微软,在语音合成技术、语音识别技术上深耕多年,面向全球合作伙伴开放和落地其技术能力,提供多种智能语音解决方案。
5月20日,在2020微软Build开发者大会上,微软上线了语音评测功能,该功能基于Azure语音服务Speech-to-text(语音转文本)构建。用户可以上传跟读文本和音频对发音人的语音从准确度,流利度和完整度进行评测。在教育领域,尤其是口语学习方面,因具有高识别准确率、拟专家打分的高一致性,可以让口语学习的教和学更加高效方便。
近日,微软亚太研发集团智能语音团队接受线上采访,对微软智能语音评测技术的优势和应用场景等内容进行了详细介绍。微软亚太研发集团云计算与人工智能事业部产品总监丁秉公、微软亚太研发集团云计算与人工智能事业部资深产品经理马莉莎参与了本次采访。
语音评测的四个维度:专业性、实时性、稳定性、可定制性
微软亚太研发集团云计算与人工智能事业部资深产品经理马莉莎表示,目前语音评测市场需求的考量方向主要有四个维度:
专业性。
实时性。
稳定性。
可定制性。
对于专业性,微软语音评测的每个语言从10万小时以上的母语大数据中学习当地语言纯正口音发音,针对各年龄段多维度精准打分,从文章——句子——词——音素四个环节,层层评估,拟专家团打分一致性高。

马莉莎提到,语音评测的专业性考量对比的是和母语专家评测的一致性。业内通用皮尔森相关系数来反映两个序列线性相关程度的统计量。范围在-1到1之间,1表示完全相关,-1表示完全相反,0表示乱序无关,数值越大表示相关度越高。微软语音评测在一致性上达到了0.75,与母语专家水平接近。

对于实时性,微软语音评测支持音频上传流式处理,也就是边朗读边处理,读完立即反馈评估结果。
对于稳定性,微软语音评测基于NLP模型构建模糊匹配文本,针对垂直领域的特定场景的容错率有良好的包容性,漏读、错读、重复读不影响打分有效性与准确性。
对于可定制性,ASR基础模型与微软在语音领域的全面技术能力,可以实现个性化评分标准,可适配口音、适配噪音环境以及适配年龄层等。
据了解,微软语音评测除了支持英语评测外,还可扩展支持全球 40 多个国家和地区的语言评测,广泛适用于教育领域解决方案的合作伙伴、APP开发者以及语言学校、培训中心、教育机构、考试中心的各种语言学习、口语练习和考试等场景的开发。
最大的技术难点在于多点平衡
语音评测能力,在教育领域主要的受众人群包括老师、学生,通常被广泛应用于教师评估、作业练习和语言学习场景中。那么,对于口语学习,教育用户的痛点是什么?语音评测最大的技术难点又是什么?
对此,马莉莎表示,对于学生来说,他们的痛点在于非母语口语学习。学生们在学习新语言的过程中,如何及时准确地给学生的发音进行反馈,让学生随时随地更方便地联系对于提升口语学习的有效性至关重要。
对于学校和教育机构来说,他们的痛点在于老师的资源有限,如何把现有的优质教师资源拓展到一个稳定的教学系统里。因此,老师需要这样一个能力,不仅能模拟母语专家打分,还能够学习到老师们的评测方法,让老师们可以使用评测高效地一对多给学生提供在线和线下的指导和帮助。
教育用户的这些痛点,对语音评测技术提出了更高的要求。马莉莎认为,语音评测最大的技术难点在于语音识别技术本身,首先是多语言的理解和识别,不同的打分场景,包括噪声环境、不同年龄段学生的发音情况等都要进一步优化。
其次就是要达到包容性和鲁棒性(注:robust,技术术语,此处可理解为稳健性或抗变性)的平衡。既要模型做得好、识别好,还要能够动态、实时构建,对大模型达到高实时地调用,而这些需求加起来就是难上加难了。
“在语音评测上我们的基础储备非常坚实,才能把方方面面做到比较好,以一个综合的体现呈现给用户,所以我们不是难在一个点上,而是多点平衡。”
据悉,积极探索数字化转型和新教育模式的好未来,也是微软语音评测功能的客户之一。好未来AI科学家胡翔宇表示:
“如何快速而有效地针对不同学生进行口语评测是我们在线上线下的英语教学中遇到的一大挑战。微软智能语音服务为好未来内部以及我们的合作伙伴提供强大的实时语音评测能力。根据我们的测试,微软语音服务的发音测评功能更好地适配了我们的收音环境,并且具备更高的一致性,更加贴近专家的评估结果。”
基于Azure云构建的一种能力:算法、数据、算力
微软亚太研发集团云计算与人工智能事业部产品总监丁秉公介绍,一般来说,我们看AI技术主要看三个方面:算法、数据、算力。从这三个方面来说,微软的语音评测功能有自己独特的优势。
在算法层面,微软在智能语音领域深耕多年,其语音识别已经达到人类的水平,错误率在5.1%左右,正是有了这个算法基础,所以在语音识别延伸的应用——语音评测方面能够比较有信心。
在数据层面,依靠微软在语音方面的多年积累,通过将近10万多小时母语的数据进行训练,最后学习到当地比较纯正的口音。
在算力层面,语音评测所有的技术都是基于微软Azure云构建的,Azure是全球拥有数据中心最多、覆盖区域最多的云,可支撑用户大规模的计算需求。同时,Azure符合欧盟GDPR(《通用数据保护条例》)标准,保护用户的数据安全性。
实际上,微软语音评测不是一个具体的产品,而是基于Azure云构建的一种能力。即以微软Azure为平台,将微软在人工智能领域30年的研究成果,开放API给合作伙伴、独立软件开发商、系统集成商,为他们提供认知服务之上的能力,从而进一步做出适合各自领域的方案。

“可以打一个比方,如果微软云是平台的话,认知服务就是这个平台上提供给用户智能的部分。就好像一个人有眼睛、耳朵、头脑,认知服务就是赋予想要在微软Azure云上获取这些能力的用户,给他们提供扩展能力”,丁秉公说道。
“所谓授之以鱼不如授之以渔,我们提供这样的能力或者工具之后,便于合作伙伴基于垂直领域里丰富的场景定制或开发相应的解决方案以及产品,他们可以直接调取这样的能力,而不需要从头做任何人工智能方面的研究。”
据了解,目前,微软语音评测的API有丰富的接口和参数,支持高实时率多并发调用。如果第三方想调用API,在前期评测环节是免费的,而进入集成开发阶段,会根据标准的Speech-To-Text(语音转文本)服务的价格,按照评测音频的时长来计费。
另外,丁秉公还提到,微软Azure内部有独立的Microsoft Education团队,专门针对教育领域提供不同的解决方案。除了语音评测外,Azure云在教育领域还有很多已落地的应用。
例如,疫情期间的“停课不停学”,让微软远程协作平台Microsoft Teams被学生用来作为远程学习的工具,在教育领域被广泛使用。
其次,在个性化教育方面,语音评测作为Azure上的服务,提供了个性化的打分能力,使在平台上使用这个功能的用户享受到属于他自己的独特服务。
第三,Azure的语音技术可以帮助合成AI老师,帮助教育机构生成课件,解决教育资源稀缺的问题。
除此之外,语音技术还可以帮助一些视障和听障学生更好地学习。
马莉莎认为,当前全球的教育行业都在进行数字化转型,疫情的到来加速了教育行业的数字化和线上化。通过让AI和云计算进一步赋能教育行业,可以为学生提供多元化个性化的服务,打造一个更加智能的生态环境。
微软在智能语音技术方面深耕多年,曾推出过多款耳熟能详的语音产品,如微软小娜(Cortana)、微软小冰、Skype等,此次上线语音评测功能也是“顺水推舟”之举。语音评测市场,BAT和科大讯飞等科技巨头争相布局,微软这匹“黑马”的加入,势必会让语音评测战场的厮杀更为激烈。

谷歌推出首款基于机器学习的古埃及象形文字翻译工具Fabricius

谷歌推出首款基于机器学习的古埃及象形文字翻译工具Fabricius

谷歌艺术与文化今天推出了全球首个基于机器学习的埃及象形文字的数字翻译工具Fabricius。不管是普通人还是学者都能利用这个工具体验象形文字,或者助力学术 研究。据谷歌介绍,这个工具推出选在今天,是因为今天是罗塞塔石碑(Rosetta Stone)的出土纪念日,罗塞塔石碑的发现首次解开了古埃及象形文字之谜。

使用Fabricius来读懂古埃及象形文字方法非常简单。你可以通过六个简单步骤来“学习”古埃及语言;另外,Fabricius还能将你自己的语言和信息翻译成象形文字,作为“密文”还分享给朋友炫一波。

Fabricius工具通过AI的力量解码古代语言

Google的AutoML如何帮助翻译象形文字

用埃及象形文字写下你的信息并与朋友分享

谷歌介绍,Fabricius中包含了首个基于机器学习解码埃及象形文字的开源数字工具,以此更好的支持和推动古代语言研究领域的发展。具体来说,Fabricius使用谷歌云的AutoML Vision技术创建了一个机器学习模型,使其能够理解什么是象形文字。
现在,Fabricius不仅可以帮用户学习和编写象形文字,还为学术研究提供了新的途径。使用Fabricius后,专家们不需要再在卷帙浩繁的书籍中手动挖掘,来翻译和破解这门古老的语言。

职场百科:互联网行业的CPC、MAU、DAU….这些名词你都知道吗?

职场百科:互联网行业的CPC、MAU、DAU….这些名词你都知道吗?

DAU: daily active user,日活跃用户数量
MAU: 月活跃用户量
ARPU: (Average Revenue Per User)即每用户平均收入,用于衡量电信运营商和互联网公司业务收入的指标。
KPI :关键绩效指标法,是企业绩效考核的方法之一,其特点是考核指标 围绕关键成果领域进行选取
MOU:平均每户每月通话时间(minutesof usage)
OTT : “Over The Top”的缩写,是指通过互联网向用户提供各种应用服务。这种应用和目前运营商所提供的通信业务不同,它仅利用运营商的网络,而服务由运营商之外的第三方提供。目前,典型的OTT业务有互联网电视业务,苹果应用商店等。
CPC: 网络中最常见的一种广告形式,它是英文单词Cost Per Click的缩写意思就是每次点击付费广告
CPM: Cost Per Mille,或者Cost Per Thousand;Cost PerImpressions,广告投放过程中,听到或者看到某广告的每一人平 均分担到多少广告成本
CPA:每行动成本,Cost Per Action,指投放按广告实际效果,即按回应的有效问卷或定单来计费,而不限广告投 放量。CPA的计价方式对于网站而言有一定的风险,但若广告投放成功,其收益也比CPM的计 价方式要大得多。广告主为规避广告费用风险,只有当网络用户点击旗帜广告,链接广告主网页后,才按点击 次数付给广告站点费用。
CPR:每回应成本,Cost Per Response,以浏览者的每一个回应计费。这种广告计费充分体现了网络广告“及时反应、直接互动、准 确记录”的特点,但是,这个显然是属于辅助销售的广告模式,对于那些实际只要亮出名字 就已经有一半满足的品牌广告要求,大概所有的网站都会给予拒绝,因为得到广告费的机会 比CPC还要渺茫。
CPP:每购买成本,Cost Per Purchase,广告主为规避广告费用风险,只有在网络用户点击旗帜广告并进行在线交易后,才按销售笔 数付给广告站点费用。无论是CPA还是CPP,广告主都要求发生目标消费者的“点击”,甚至进一步形成购买,才予 付费;CPM则只要求发生“目击”(或称“展露”、“印象”),就产生广告付费。
PFP:按业绩付费,Pay-For-Performance
IP:“Intellectual Property”的缩写,即知识产权
ACG:为英文Animation、Comic、Game的缩写,是动画、漫画、游戏的总称。ACG文化的发源地是日本,以网络及其他方式传播。为华人社会常用的次文化词汇(日本并不使用这个词,在英语为主的国家里也并不普及)。
KOL:关键意见领袖(Key Opinion Leader,KOL) 基本上就是在微博上有话语权的那些人。也是我们常说的微博红人之类的,这些人在一些行业可能是专业的,或者非常有经验的,所以他们的话通常都能够让他的粉丝信服。就因为这样KOL的影响力在微博营销的过程中是不可或缺的。那么官微应该和什么样的KOL互动,怎么能影响KOL,让他们和官微互动,甚至是有主动谈论你的冲动。

SEO:(Search Engine Optimization)汉译为搜索引擎优化。seo优化是专门利用搜索引擎的搜索规则来提高目前网站在有关搜索引擎内的自然排名的方式。SEO的目的理解是为网站提供生态式的自我营销解决方案,让网站在行业内占据领先地位,从而获得品牌收益。
RISC:英文全称是Reduced Instruction Set Computer,中文是精简指令集计算机。特点是所有指令的格式都是一致的,所有指令的指令周期也是相同的,并且采用流水线技术。
VR:Virtual Reality即虚拟现实(简称VR),是由美国VPL公司创建人拉尼尔Jaron Lanier,在20世纪80年代初提出的。其具体内涵是:综合利用计算机图形系统和各种现实及控制等接口设备,在计算机上生成的,可交互的三维环境中提供沉浸感觉的技术。其中,计算机生成的,可交互的三维环境成为虚拟环境,即Virtual Environment(简称VE),虚拟现实技术实现的载体是虚拟现实仿真平台,即Virtual Reality Platform(简称VRP)。
SOHO: 即Small Office Home Office,家居办公,大多指那些专门的自由职业者:自由撰稿人、平面设计师、工艺品设计人员、艺术家、音乐创作人、产品销售员、广告制作、服装设计、商务代理、做期货、网站等等。
UGC: 互联网术语,全称为User Generated Content,也就是用户生成内容的意思。UGC的概念最早起源于互联网领域,即用户将自己原创的内容通过互联网平台进行展示或者提供给其他用户。UGC是伴随着以提倡个性化为主要特点的Web2.0概念兴起的。
UED:(user experience design)用户体验设计。UED的本意是用户体验设计,是英文User Experience Design的缩写。通常的理解,我们做的一切都是为了呈现在您眼前的页面。
LBS: 基于位置的服务,它是通过电信移动运营商的无线电通讯网络(如GSM网、CDMA网)或外部定位方式(如GPS)获取移动终端用户的位置信息(地理坐标,或大地坐标),在地理信息系统平台的支持下,为用户提供相应服务的一种增值业务。
SNS:Social NetworkingServices,即社会性网络服务,是指个人之间的关系网络,这种基于社会网络关系系统思想的网站就是社会性网络网站(SNS网站)。现在许多WEB2.0网站都属于SNS网站,如网络聊天(IM)、交友、视频分享、博客、播客、网络社区、音乐共享等。社会性网络的理论基础源于六度理论和150法则。另外不仅现在一些大公司网站开始了一些SNS应用,一些垂直领域的行业站点也开始了SNS的尝试。目前国外较出名的是facebook、myspac,国内流行的SNS有海内、校内、开心、51等。

TMT:数字新媒体,或叫TMT(Technology,Media,Telecom)产业。TMT是电信、媒体和科技三个英文单词的缩写的第一个字头,整合在一起,实际是未来电信、媒体科技(互联网),包括信息技术这样一个融合趋势所产生的大的背景,这就是TMT产业。
SPAM:互联网上到处散布垃圾广告消息的现象。在搜索引擎上的Spam通常也称为作弊。搜索引擎营销中所说的SPAM是专门针对那些欺骗搜索引擎的信息。搜索引擎垃圾技术是利用不道德的技巧去提高自己搜索引擎上的排名。不诚实的网站管理员就是利用这样的手段去欺骗搜索引擎从而获得较高的排名。
pv:(pageview),即页面浏览量,或点击量;通常是衡量一个网络新闻频道或网站甚至一条网络新闻的主要指标;
uv:(unique visitor),指访问某个站点或点击某条新闻的不同IP地址的人数。在同一天内,uv只记录第一次进入网站的具有独立IP的访问者,在同一天内再次访问该网站则不计数。
Adsens:GoogleAdSense 是一种获取收入的快速简便的方法,适合于各种规模的网站发布商。它可以在网站的内容网页上展示相关性较高的 Google广告,并且这些广告不会过分夸张醒目。
马太效应:(Matthew Effect),指强者愈强、弱者愈弱、好的愈好,坏的愈坏,多的愈多,少的愈少的现象,广泛应用于社会心理学、教育、金融以及科学等众多领域。
羊群效应:指人们经常受到多数人影响,从而跟从大众的思想或行为,也被称为“从众效应”。人们会追随大众所同意的,将自己的意见默认否定,且不会主观上思考事件的意义。羊群效应是诉诸群众谬误的基础。
霍桑效应:指那些意识到自己正在被别人观察的个人具有改变自己行为的倾向。
病毒式营销:常用于进行网站推广、品牌推广等。利用的是用户口碑传播的原理,在互联网上,这种“口碑传播”更为方便,可以像病毒一样迅速蔓延,因此病毒性营销成为一种高效的信息传播方式,而且,由于这种传播是用户之间自发进行的,因此几乎是不需要费用的网络营销手段。
斯德哥尔摩综合征:指犯罪的被害者对于犯罪者产生情感,甚至反过来帮助犯罪者的一种情结。这个情感造成被害人对加害人产生好感、依赖心、甚至协助加害人。人质会对劫持者产生一种心理上的依赖感。他们的生死操控在劫持者手里,劫持者让他们活下来,他们便不胜感激。他们与劫持者共命运,把劫持者的前途当成自己的前途,把劫持者的安危视为自己的安危。于是,他们采取了“我们反对他们”的态度,把解救者当成了敌人。
长尾理论: 网络时代兴起的一种新理论,由于成本和效率的因素,当商品储存流通展示的场地和渠道足够宽广,商品生产成本急剧下降以至于个人都可以进行生产,并且商品的销售成本急剧降低时,几乎任何以前看似需求极低的产品,只要有卖,都会有人买。这些需求和销量不高的产品所占据的共同市场份额,可以和主流产品的市场份额相比,甚至更大。