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海外SaaS启示录

复盘SaaS市场发展历程,早期以裂变式发展(CRM、ERP、办公套件、SCM、内容服务为细分TOP5),满足多领域客户需求;中期按客群匹配产品,市场产生马太效应;而挖掘老客的ARPU,则是头部玩家的长期制胜之道。参照海外巨头Salesforce,初期切入中小企业CRM服务的蓝海市场,但受限于其生命周期价值(LTV)低、单用户平均收入(ARPU)小、留存率不对等,拓客成长性中长期受限;为此,Salesforce以高销售费用率(50%以上)主打品牌价值,以高研发费用率(约15%)和高频率、高单价的并购整合提高产品价值,推动客群向KA大客的渗透跃迁。

  • 2021-10-05
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智能制造系统全景图谱

所谓智能制造,就是面向产品全生命周期,实现泛在感知条件下的信息化制造。智能制造技术是在现代传感技术、网络技术、自动化技术、拟人化智能技术等先进技术的基础上,通过智能化的感知、人机交互、决策和执行技术,实现设计过程、制造过程和制造装备智能化,是信息技术、智能技术与装备制造技术的深度融合与集成。智能制造,是信息化与工业化深度融合的大趋势。

  • 2021-10-05
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金字塔原理与结构化思维

任何事情都可以归纳出一个中心论点,而此中心论点可由三至七个论据支持,这些一级论据本身也可以是个论点,被二级的三至七个论据支持,如此延伸,状如金字塔。金字塔原则对于结构化思考有很大的帮助。金字塔原理的中心思想明确,结论先行,以上统下,归类分组,逻辑递进。先重要后次要,先全局后细节,先结论后原因,先结果后过程。

  • 2021-10-05
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云平台之多租户

在云领域我们常常会听到一个词:多租户。这个词在不同的语境中有着不同的含义。本文将介绍云平台中的多租户的概念以及实现多租户支持的思路。 什么是租户 刚開始接触这个概念时,你肯定感觉“租户”这个词怪怪的。但假设我们换个词,我相信你立即就有感觉了。这个词就是“客户”(这里的客户指的就是商业上面的客户)。 一个租户就是一个客户,比方我们开发的服务是给 XXX 企业使用的,那该企业就是我们的一个客户/租户;假设这个服务是面向互联网的,那么使用该服务的每一个互联网用户都是一个客户/租户。

  • 2021-10-05
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微服务架构

微服务架构(Microservice Architecture)是一种架构概念,旨在通过将功能分解到各个离散的服务中以实现对解决方案的解耦。你可以将其看作是在架构层次而非获取服务的类上应用很多SOLID原则。微服务架构是个很有趣的概念,它的主要作用是将功能分解到离散的各个服务当中,从而降低系统的耦合性,并提供更加灵活的服务支持。 概念:把一个大型的单个应用程序和服务拆分为数个甚至数十个的支持微服务,它可扩展单个组件而不是整个的应用程序堆栈,从而满足服务等级协议。 定义:围绕业务领域组件来创建应用,这些应用可独立地进行开发、管理和迭代。在分散的组件中使用云架构和平台式部署、管理和服务功能,使产品交付变得更加简单。 本质:用一些功能比较明确、业务比较精练的服务去解决更大、更实际的问题。

  • 2021-10-05
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微服务、容器、云原生、Kubernetes、SOA、Paas平台、Devops

IT软件技术架构进入云化时代后,新概念、新技术大量涌现。从几年前热火的Openstack、计算存储网络三大虚拟化技术、Iaas平台,到近几年更火热的容器和云原生的相关技术,在云计算这一领域新技术可谓是层出不穷。 我们经常会听到的这些概念,比如容器、docker、kubernetes、微服务架构、Paas平台、服务中台、Devops、云原生等等。这些技术和概念彼此之间感觉是独立的,我们很容易从其中某一个角度学习入手并应用;但是,很多时候,我们会发现这些技术彼此之间又有密切的关联,从文章也好、技术落地应用的场景也好,它们往往又出现在同一个地方。它们之间究竟有什么联系,彼此之间有什么依赖,让人十分的困惑。

  • 2021-10-05
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SaaS市场体系搭建和企业营销全漏斗改造

有很多SaaS行业的伙伴,包括一些创始人CEO和市场负责人,经常会问我一个问题:他们市场团队里既有新媒体小编,又有活动和投放同学,是不是足够了? 首先来看下,硅谷SaaS公司经典的市场营销体系应该包括哪些角色?通常来说,一个公司的市场团队就是它的空军团队,那么市场团队到底具体承担什么职责和角色?到底设多少个Head Count比较合适? 市场营销体系的搭建,取决于市场团队到底需要背什么样的KPI?硅谷SaaS公司的市场团队基本上有两大职能,第一个是品牌建设,第二个是营销获客,即转化培育相关的东西。

  • 2021-10-05
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如何完成产品和运营的数据驱动闭环

互联网时代数据分析工具已经越来越多地应用于产品与运营场景。做一款优秀的产品,先决条件是要充分了解产品所面对的人群特征,做好用户运营也是同样的道理,以用户运营效率为起点,不断优化产品,从而达到进一步提升运营能力的目的,这是一个良性循环的闭环。

  • 2021-10-05
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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