火箭对灰熊的详细数据

火箭(客场) 类别 灰熊(主场)

36

特雷西-麦格雷迪

出场

时间 35

保罗-加索尔

35

达科-米利西奇

35

迈克-米勒

41

特雷西-麦格雷迪

得分 26

保罗-加索尔

7

姚明

篮板 8

凯尔-洛瑞

1

姚明

1

迈克-詹姆斯

1

迪肯贝-穆托姆博

盖帽 2

达科-米利西奇

6

拉菲尔-阿尔斯通

助攻 6

迈克-米勒

6

达蒙-斯塔德迈尔

2

路易斯-斯科拉

失误 4

迈克-米勒

6

查克-海耶斯

犯规 5

达科-米利西奇

100%

查克-海耶斯

投篮

命中率 75%

斯特罗梅尔-斯威夫特

429%

特雷西-麦格雷迪

三分

命中率 25%

胡安-纳瓦罗

胡安-卡洛斯-纳瓦罗

100%

姚明

罚球

命中率 100%

迈克-米勒

胡安-纳瓦罗

胡安-卡洛斯-纳瓦罗

斯特罗梅尔-斯威夫特

火箭(客场) 类别 灰熊(主场)

99 得分 113

36 篮板 45

3 盖帽 4

17 助攻 19

10 抢断 6

9 失误 17

29 犯规 22

47% 投篮

命中率 50%

211% 三分

命中率 133%

708% 罚球

命中率 833%

数据库查询

交锋记录

黄蜂凯尔特人老鹰76人公牛魔术步行者山猫猛龙篮网国王森林狼雄鹿活塞奇才骑士尼克斯灰熊火箭爵士开拓者超音速快船太阳湖人勇士掘金小牛热火马刺 黄蜂凯尔特人老鹰76人公牛魔术步行者山猫猛龙篮网国王森林狼雄鹿活塞奇才骑士尼克斯灰熊火箭爵士开拓者超音速快船太阳湖人勇士掘金小牛热火马刺

赛程赛果

黄蜂凯尔特人老鹰76人公牛魔术步行者山猫猛龙篮网国王森林狼雄鹿活塞奇才骑士尼克斯灰熊火箭爵士开拓者超音速快船太阳湖人勇士掘金小牛热火马刺 07-08 06-07

场均数据排名

得分 篮板 助攻 时间 投篮 三分 罚球 失误 抢断 盖帽 犯规 07-08 06-07

总数据排名

得分 篮板 助攻 时间 投篮 三分 罚球 失误 抢断 盖帽 犯规 07-08 06-07

比赛日数据

火箭(客场) 类别 灰熊(主场)

36

特雷西-麦格雷迪

出场

时间 35

保罗-加索尔

35

达科-米利西奇

35

迈克-米勒

41

特雷西-麦格雷迪

得分 26

保罗-加索尔

7

姚明

篮板 8

凯尔-洛瑞

1

姚明

1

迈克-詹姆斯

1

迪肯贝-穆托姆博

盖帽 2

达科-米利西奇

6

拉菲尔-阿尔斯通

助攻 6

迈克-米勒

6

达蒙-斯塔德迈尔

2

路易斯-斯科拉

失误 4

迈克-米勒

6

查克-海耶斯

犯规 5

达科-米利西奇

100%

查克-海耶斯

投篮

命中率 75%

斯特罗梅尔-斯威夫特

429%

特雷西-麦格雷迪

三分

命中率 25%

胡安-纳瓦罗

胡安-卡洛斯-纳瓦罗

100%

姚明

罚球

命中率 100%

迈克-米勒

胡安-纳瓦罗

胡安-卡洛斯-纳瓦罗

斯特罗梅尔-斯威夫特

火箭(客场) 类别 灰熊(主场)

99 得分 113

36 篮板 45

3 盖帽 4

17 助攻 19

10 抢断 6

9 失误 17

29 犯规 22

47% 投篮

命中率 50%

211% 三分

命中率 133%

708% 罚球

命中率 833%

数据库查询

交锋记录

黄蜂凯尔特人老鹰76人公牛魔术步行者山猫猛龙篮网国王森林狼雄鹿活塞奇才骑士尼克斯灰熊火箭爵士开拓者超音速快船太阳湖人勇士掘金小牛热火马刺 黄蜂凯尔特人老鹰76人公牛魔术步行者山猫猛龙篮网国王森林狼雄鹿活塞奇才骑士尼克斯灰熊火箭爵士开拓者超音速快船太阳湖人勇士掘金小牛热火马刺

赛程赛果

黄蜂凯尔特人老鹰76人公牛魔术步行者山猫猛龙篮网国王森林狼雄鹿活塞奇才骑士尼克斯灰熊火箭爵士开拓者超音速快船太阳湖人勇士掘金小牛热火马刺 07-08 06-07

场均数据排名

得分 篮板 助攻 时间 投篮 三分 罚球 失误 抢断 盖帽 犯规 07-08 06-07

总数据排名

得分 篮板 助攻 时间 投篮 三分 罚球 失误 抢断 盖帽 犯规 07-08 06-07

比赛日数据

九月底，国潮美妆品牌"完美日记"完成新一轮14亿元融资，新估值翻倍，高达40亿。

该消息一出，引起了不少创投圈的议论，观点呈两极分化。

不少资方和创业者受到鼓舞，认为"完美日记"模式可复制性强，且已实现消费者的心智占领，众美妆品牌能借势步入"国货之光"的康庄大道。

但另一些分析尖锐指出，该估值水分大。完美日记线上红利已消退、线下渠道铺陈更困难重重，加上品牌生产力不足、质量参差——单凭其"网红种草"的互联网爆品运作，很难继续"哄"住日渐挑剔的年轻美妆消费者。

快消日货，是消费市场的晴雨表。

而"美妆"赛道，更因其"精神审美"的特殊属性，与实体经济大周期呈现出"逆势而行"的规律，即经济学上所谓的"口红经济"效应。同时，以95、00后为代表的"Z世代"已成为美妆消费主力，他们消费欲望强、闲钱还不少。

种种迹象似乎都表明，美妆国货的钱好赚。

但与之而来的，是新一代消费者对大众传媒时代洗脑式营销的 " 拒不上当 " ：习惯移动搜索的他们，信息渠道多、教育程度高，对于审美有更细致而个性化的诉求，传统广告"注意力轰炸"的生猛打法，难以对其进行规模化的"认知塑造"。

鱼池虽在变大，但鱼儿学精了，总不上钩——这钱或许又没那么好赚。

"国货不如洋货"，是自改革开放以来深钉在国人心中的刻板印象，在美妆领域尤为显著。

首先，现代意义上的 " 美妆 " ，本就是舶来品。

现代美妆建立在化学科学之上，大多数妆品都是化学合成，而非天然萃取。因此，大力发展自然科学、率先进入工业时代的欧洲、北美国家，自然更先孵化出"合成美妆"的产业、普及彩妆 时尚 。

反观 历史 上"闭关锁国"的中国，国人"描画眉眼"的年代虽能追溯到汉朝，却一直使用"黛青"、"紫粉"等从矿石、米面中简单提取出的天然妆品，既无法实现产量上的规模化，也难以企及化学合成的效率，快速迭代新款的颜色、纯度、质感——所谓的" 时尚 转轮"转不起来，文化影响力也因此局限。

20世纪初，西洋文化东渐，中国女性的化妆品才开始从纯天然成分，过度到经化学调制的复合品。随后，上海滩歌厅门口的画报女郎，逐渐兴起纽约百老汇的风尚感，国人的"彩妆审美"可算初步启蒙，在审美上饱受欧彩妆影响，始终未形成普遍的"国妆"风气。

其次，国人在美妆产品的质量上，吃过不少亏。

改革开放初期，中国人赶上了战后全球化浪潮，从物质和精神上都与西洋世界有了更多交融。普通女孩开始翻阅校园 时尚 杂志，幻想自己和封面女郎一样青春靓丽。

而当时，中国的美妆产业链才刚刚起步。

最初，欧美妆化巨头利用中国廉价劳力，大量修建代工厂，并利用上流 社会 对 " 洋货 " 的推崇，将中国人自己生产的脂粉以极高的品牌溢价，反卖给中国人。

特权阶层从来都是掌握话语权、主导文化风向的一拨。

他们购买洋货彩妆、而非小作坊胭脂的行为，层层向下渗透，使大多工薪阶层开始"亦步亦趋"，模仿这种"新潮"的打扮方式，也就给了下游投机商家 " 假冒伪劣 " 的市场机会。通过廉价的化学勾兑、虚假营销，在松散无力的产业监管下，使得大批质量低劣的合成化妆品流向大众市场。

长此以往，中国彩妆市场形成了 " 良莠不齐 " ，甚至是 " 劣币驱逐良币 " 的恶性循环，反向加深了最初"买洋货才放心"的刻板认知。

直到今天，这个"认知否定—质量走低—更加否定"的 " 负向反馈 " 飞轮，依旧拖拽着许多国货美妆下陷泥潭。一方面，B站、小红书上对国货品牌的吐槽视频月月更新；另一方面，海外代购欧美大牌的 时尚 买手越来越多。

据CBNData最新出炉的《2020 Z世代趋势美妆消费洞察报告》统计，美国成为2019年天猫国际Z世代消费增长最迅速的品牌所属地，越来越多年轻男女，依旧倾心欧美大浓妆。

看来，这"刻板印象"是难以抹去了。

"Z世代主要是爱玩儿。"

美西时间9月21日，完美日记母公司逸仙集团CMO孙蕾在Zoom上做了一场创投分享会。

她表达了完美日记对 Z 世代的 " 信心 " ："他们获取信息的渠道更多元、兴趣更广泛，其实能更好地从多个维度，综合测评一个产品的价值，而不只是看牌子。"

换句话说，"欧美妆容"，只不过是Z时代众多风格偏好中的一种，和"日韩风"、"Ins风"、"古风"一样，是同时被消费的一种 " 审美观 " ，而非背后的品牌资产。

CBNData的数据分析，仅能说明近两年"欧美妆容"走红，连带着对部分想打入中国市场的欧美彩妆潮牌有曝光效益，却并不等同于"洋货更好"，不反映大多数90后的选品决策。

实际上，对于大多数刚步入职场的年轻女孩，用高性价比的彩妆，将 " 欧美猎艳风 " 高度还原，才是重点。

孙蕾举了完美日记"动物眼影"系列多色盘的例子。

这款国货眼影盘，曾创下了"一周20万"的销量奇迹，并成功输出海外，目前在同类产品的海外市场占有率高达25%。

"之所以成为爆品"，孙蕾分析，"是因为大数据精准判断了下一季的风尚需求。"

通过对美妆杂志、社交媒体的大数据挖掘，完美日记产品团队第一时间预测了"多色盘眼影+欧美风"的潮流风向。

事实证明，这个判断是正确的。

品牌又通过与社群KOL的高频反馈，获取消费灵感，最终确定了"动物眼神杀"这个营销"核武器"，从而在概念塑造、包装设计上成功出位。

动物眼影盘的案例充分说明， Z 世代能够将 " 洋妆 " ，和 " 洋货 " ，明确区分开。

与老一辈"认准大牌"，购买标准化的需求解决方案不同，Z世代长期浸泡在海量潮流信息中，对美妆需求的颗粒度更细（例如，想在周五的单身派对上画一个明星同款的豹眼妆）。

他们能随时从线上美妆社区中，获得相关产品的测评视频和购买建议，从而让每单购买的"性价比"最大化（例如，一个色彩齐全、质量靠谱、却更便宜的国货眼影盘，显然比国外大牌同款更值得下单）。

他们并不会单纯因品牌"洋气"，就下单购买。

这背后，是Z世代从消费品牌 Logo 、抬高身价的 " 身份经济 " ，到彰显个人态度、表达个性的 " 体验经济 " 的转型——"洋"，既不代表品质过硬，也不代表头衔尊贵。

在移动社媒时代，彩妆更多是为网络上那个完美的"虚拟自我"服务的。只要产品没有明显的质量问题（如引发红疹、溃烂），国货完全可以提供充量、甚至更具性价比优势的个性化解决方案，让自拍颜值逆天，在社交网站上"娇艳欲滴"。

换句话说， Z 世代或许还有些 " 崇洋 " ，但并不 " 媚外 " 。

除"刻板印象"外，另一个看衰国潮美妆的理由，来自对 Z 世代消费者需求的 " 迷惑 " 。

回首造就快消日化巨头宝洁的"大众美妆时代"，是典型的卖方市场：标准品类、标准审美。

在电视广告的反复念经下，消费者的审美想象力被带上紧箍咒；同时，因产能限制，大众能购买的品类也有限。两个因素共同作用下，美妆护肤头部品牌很容易通过营销手段，实现大面积"心智垄断"，成为复购者的默认选项，从而积累"品牌忠诚度"。

品牌忠诚，是品牌价值的核心竞争力。

根据诺贝尔心理学奖丹尼尔·卡尼曼在《思考：快与慢》中提出的心理模型，消费者在做购买决策时，往往启动的是依托心理惯性和认知偏见的 " 快 " 系统，而非审慎、全盘的理性分析。

这一理论充分解释了，为何长久以来，营销届推崇 " 隐秘的哄术 " ——"需求是被创造，而不是挖掘出来的"——因为真正促成购买决定的，并非产品客观的功能、样式、价格，而是一切因素揉杂综合后，在消费者心中涌现出的一种基于信任和依赖的 " 体感 " 。

在电视、纸媒垄断传播渠道的年代，头部品牌和媒体的合谋，往往能以较低成本，"创造"这种程式化的、期待明确的消费体感，并通过信息不对称，持续 " 哄 " 住消费者复购。

然而，以移动互联网为代表的传播"碎片化"时代，彻底打碎了这条"哄赚"逻辑。

Z时代的消费者，接触同一款产品的信息渠道，至少十条。微信分享、朋友圈植入、微博热搜、抖音直播、小红书社群、 游戏 中插、Ins靓图、油管主播、长视频前贴片、电梯广告，等等。

这直接造成了年轻人的注意力涣散——据统计，95后的线上社交注意只有8秒。

缺乏长时段、高频率的信号刺激，"快"系统的条件反射回路就难以建立。消费者对品牌只有"金鱼记忆"，拇指一划，就另寻新欢了，根本没有沉淀品牌印象的机会，"忠诚"二字，更不在考量范围内。

美妆快消品牌若建立不起"忠诚度"，势必将失去核心竞争力。

的确，当下国货美妆市场集中度低，竞争激烈、品类过剩，容易纵容年轻消费者"朝三暮四"。

但这是否代表， " 忠诚 " 二字，根本就不在 Z 世代的字典里？

完美日记孙蕾有不同看法："年轻消费者信息渠道丰富，是好事。企业可以把大量营销的钱，花在打造产品实力上。 "

孙蕾表示，正是传播渠道的多元化，丰富了消费者评判产品的维度，帮助品牌节约了"教育市场"的成本。

该观点颇具启发性。

第一，对于任何初创的国潮品牌，重要的第一步不是概念营销，而是产品自证。

拿时下热门的国风古妆品牌花西子举例，其"古典、国风"的垂直概念定位，若没有"雕花口红"这款独具创新的产品设计作为载体，而只在广告文案上涂脂抹粉，也很难撬动现象级的销售盛况。

第二， Z 世代的购买行为受 情感 影响较大。只要产品"种草了"，Z世代会自发为品牌"打call"，通过各种线上社交渠道"表忠心"。

花西子"雕花口红"的创意设计，之所以能得到广泛的爱，离不开其视觉效果（传统镂花）对美妆博主带货吸睛、自拍涨粉的有力加持。

全民自拍时代，提升颜值的方式不止美妆一种。一个滤镜，一键渲染，都能极速获得美颜带来的"悦己感"。

这就意味着，美妆品牌不但要与同类美妆竞争，还要与美图秀秀这样的AI智能竞争。因此，如何"从幕后走到台前"，成为相片里衬托网红"红花"的最佳"绿叶"，是新国潮品牌在产品设计上的发力点。

第三，通过第三方社群测评等方式，买卖双方的信息不对称性被进一步修正，更加促进消费者与品牌之间的信任构建。

用完美日记内部的术语讲，这叫"与KOL共创"：在产品的打造过程中，高频与有消费意愿的KOL社群互动，以买方偏好、潮流意见反向指导产品生产。

企业顺着"网红赋能"的逻辑，将资金和心力投入到如何帮消费者提高自身的"社交热度" 上，新品牌能节约传统营销中"卖力说服"代言人的时间成本，广告，也从一种单向灌输，变成动态的双向交流。

新时代的"品牌忠诚"，是自发的网络口碑传播。

也就是说， Z 世代的消费者压根儿就不用 " 哄 " ：只要你够潮，他们自然会找到你，在网络社交的无意间（一张美图、一次探店），自发地为你传播花粉。

"Z世代根本不用哄"，这个观点还值得商榷。

毕竟所有引导销售的行为，都必然带有"认知塑造"的属性。

很可能，数字信息时代，新品牌正在通过另一些方式，变本加厉地 " 哄 " 。

新华字典对"哄"字有两层释义：

第一，精妙地说假话骗人；

第二，用语言或行动逗人喜欢。

改革开放初期的妆化营销手段，多半是前者：虚假商详、虚高标价，能卖一单是一单。其本质是依赖信息不对称和渠道垄断，榨取平民百姓的智商税，过度赚取溢价。

移动互联网时代以后，随市场监管更加规范、信息渠道更加透明，品牌营销不过是从拙劣的"哄骗"，进化为较为文明的"哄开心"——归根结底，还是靠 " 哄 " 。

然而， " 哄开心 " 比 " 哄骗 " ，成本更高。

"开心"是一个主观感受，人皆不同，难以量化。

Z世代赶上了一个"物质和精神双爆发"的移动互联网时代。无论是线下体验、还是线上购物， " 乱花迷眼 " 就是他们所认知的那个世界的常态。

他们的审美也因此呈现出一种 " 意识流 " 的状态：碰见一个爱一个，千百风格都想私藏——若不能及时得到满足，还很火大。

这导致企业几乎没法持续地捕捉和满足他们的"审美偏好"。

当然，有人会反驳，人工智能和大数据已经很好解决这个问题。

通过对海量用户的大数据挖掘，企业可以精准判断近期的潮流风向，提前布局；通过"AI推荐算法"，算法能优先投放用户感兴趣的商品信息，对用户进行"千人千面"的个性化导购，定时定点、精准无误地"哄开心"。

但从企业ROI考虑，成立数据中台、训练AI模型，对于非技术基因的快消公司，也是一笔巨大的投入。

完美日记通过所谓 " 大数据中台 " 的模式打造爆品，在表面上看似省去了不少"硬广"的钱，却在数据库搭建、工程师招聘、算法研发上投入大量的资金和人力。这也间接导致其在供应链搭建、质量检测和技术创新上发力较晚，形成好坏参半的口碑，长期而言对品牌并非是利好。

还有，目前的商业数据标签，大多还是人工打点。产品线一旦复杂化，人力规模必然难以追上，产品迭代的周期拖长、推荐精准度下降，很快将不能及时满足Z世代"敏感而苛刻"的审美期待。因此，孙蕾所述的"教育市场"的成本，其实是变相转移到了 " 信息数据 " 的搜集、整理、提炼成本上。

所以说，新兴国潮品牌，一方面必在信息技术上斥巨资，上道"数字化营销"，才能保证不出局；另一方面，又没有欧莱雅这类外国老牌既有的"品牌忠诚"可以消耗，可谓是腹背受敌、背水一战。

" 哄 " 的代价比收益高太多，此时入局不明智。

以上分析虽有道理，却将"哄开心"的思路限制在了"数据智能"这一条路上。

大数据、智能推荐或许能准确识别出让目标用户"开心"的点，却在 " 哄 " 的体验上缺乏温度。

其实，"哄"是一门古老的沟通艺术，是巧妙运用非文字的表达方式，与对方构建一个"共情"场。Z世代看似"哄"不了、不用哄，或许并不是算法不够强大、猜不中对方心意，而是没有用对 " 共情的语言 " 。

著名营销咨询机构华与华创始人华杉，曾分享过他在品牌打造上的"终极公式"："超级品牌，就是寄生在文化母体上的超级符号。"

在Z世代，这种超级符号，必须是强视觉的。

"用产品说话"固然重要，但过犹不及。当下许多初创国牌，眼看着"天然"、"草本"、"医美"等细分赛道火热，就将大量资金投入到成分萃取技术、高端器械等重型资产的积累上，忽略了产品与消费者的表达界面——包装设计。

但从小浸*在图文视频中 探索 世界的Z世代，是绝对的视觉动物，妥妥的 " 颜控 " 。盒子里的货成分再好、功效再奇，若不能通过独具创意的视觉设计，将品牌内涵"正确"演绎，将是"百尺竿头，功亏一篑"。

这便能解释，为何"IP联名"的帽子戏法已玩儿了良久，却还是好用。

许多70、80后创业者不理解 "IP 联名"：在盒子上贴个娃娃，就能价高一倍？——现在的小孩儿也"太好骗了吧"。

那是他们不熟悉Z世代的语言。

相反，那些保持开放心态、"不耻下问"，有极强与00后沟通欲的品牌，都开始主动学习这门视觉语言，往往能成功 " 用对 IP ，哄对人 " 。

比如完美日记与Discovery的联名，看似八杆子打不着，却通过"动物眼神杀"这一强视觉的概念接口，给消费者的刻板认知建立了新的联想纽带，成功将完美日记残存的"网红土low"形象，进一步高端、国际化，为品牌积累了新的势能。

无独有偶，国潮美妆的另一本 " 日记 " ，也在IP联名路上尝到甜头。

日记公式是近年来在玻尿酸和多肽垂类赛道上高速成长的国潮医美品牌。该品牌一方面在打造后生产、技术线上斥巨资，另一方面也紧盯小红书等新兴社交媒体，做口碑营销。

运营团队发现，95、00后小红书用户，对过长的、文字向产品贴不感冒；同时，即便博主晒出产品盒照片，却因其包装设计过于简约，引不起社交话题。

品牌因此想到跨圈的 IP 联名，并找到了沪上潮流品牌TakiTaki，与旗下"AI机器人"属性的人气IP"JJBanana"做了"破圈联名"的定制款面膜套装。

很快，这款面膜在社媒上制造话题、二次传播的效应大幅增强，销量也随之攀升。

"这代年轻人的消费行为，更像是一种价值表达。"

为日记公式设计包装视觉的 TakiTaki 主理人豆爸，在一次直播中分享："每个人心中都有一种独特的热爱，通过与不同产品的视觉元素寻求共鸣，他们购买的，更像是这种热爱心态的放大镜。 "

以上"两本日记"的案例均表明，用对了Z世代的语言，以视觉元素构建体感丰富的"共情"场域，能大幅降低与消费者沟通的成本，催化购买。

相比70、80后，Z时代的消费需求，层次更丰富、结构更复杂，对周遭社交环境的敏感度大。反映在美妆这类主观性强的精神审美领域，更是受圈层KOL、明星效应影响波动大，需求表达"喜怒无常"，往往弄得品牌方 " 哭笑不得 " ，不知要如何 " 哄 " 才好。

但仔细分析不难发现，Z世代的难"哄"，仅仅表现在对"欺骗性营销信息"的高度敏感、和"廉价煽情洗脑花招"的麻木无感——对于 " 真诚且有趣 " 的视觉营销，年轻人其实很感兴趣。

说到底，只要弄懂了Z世代的视觉语言，创造出独具Z世代精神的美妆"超级符号"，并通过IP联名、社群互动、KOL共创等强互动性的C2M产品模式，品牌就能以更高的性价比，与欧美老牌正面抗衡，在国潮美妆的各条细分赛道上继续掘金。

未来，随中国经济继续走强、泛 娱乐 产业逐步出海，美妆国货将乘中国人"文化自信"之翼，飞展出"高端、多元、全球化"的繁荣格局。

信息技术的进步，可以减少安全事故的发生。例如大屏拼接显示系统进入市场以来，就一直活跃在像煤炭、电力、交通指挥中心等应用领域。特别是像煤炭以及电力等这样的能源行业，更是一度成为大屏拼接厂商掘金的重地。

大屏

理由其实很简单，作为一个液晶拼接商厂家其较根本的目的之一就是能在这个行业获取更多的利润，而煤炭、电力这样的能源行业就能带给他们想要的。另外还有一个重要的因素则来自于能源行业对于大屏拼接显示系统可观的需求量。

但是煤炭的开采工作来自于井下，它特殊的生产环境致使其在开采的过程会遇到很多危险。因此多年来煤炭行业安全事故频频发生，并且经常导致严重的人员伤亡。而应用大屏拼接显示系统可以很好地协助各级煤矿安全管理人员实时掌握煤矿安全生产情况，极早发现问题，在很大程度上排除煤矿危险作业的隐患。

大屏幕

因为使用大屏拼接系统之后，可以对各类信息(多媒体网络、计算机、各类监控视频等)提供强大的处理和显示功能，并且它还可以将辖区内煤矿的安全生产监测监控系统(地质测量子系统、生产管理子系统、采掘位置跟踪子系统、通风子系统、供电子系统和提升运输子系统)，和信息管理系统建立数据库，直接在高清晰度、大规模数字拼接墙超大屏幕的地图上进行工程设计、计算、检测、生产跟踪、调度管理和信息查询，可以有效避免很多不必要的事故发生。

掘金网

百倍币有哪些？盘点2020年十大百倍币

回答于2022-04-04

”

在回答这个问题之前，币圈子小编先跟大家说说百倍币是什么百倍币就是币价从最初的募资阶段到某个时点上涨百倍，而币价要上涨百倍也就意味着币价的市值也要上涨百倍，换句话说百倍币一直都是投资者梦寐以求的币种，了解完百倍币的含义，回归正题，百倍币有哪些呢？下面币圈子小编就给大家盘点一下2020年十大百倍币，以供投资者参考。

盘点2020年十大百倍币

1ETH-以太坊

以太坊市值4859亿美元，流通总量112亿，24小时成交额7904亿美元。

以太坊(英语：Ethereum)是一个开源的有智能合约功能的公共区块链平台。通过其专用加密货币以太币(Ether，又称“以太币”)提供去中心化的虚拟机(称为“以太虚拟机”Ethereum Virtual Machine)来处理点对点合约。以太坊的概念首次在2013至2014年间由程序员维塔利克·布特林受比特币启发后提出，大意为“下一代加密货币与去中心化应用平台”，在2014年透过ICO众筹得以开始发展。截至2018年6月，以太币是市值第二高的加密货币，以太坊亦被称为“第二代的区块链平台”，仅次于比特币。

2XRP-瑞波币

瑞波币市值12896亿美元，流通总量43685亿，24小时成交额2634亿美元。

瑞波币Ripple (XRP)这个虚拟货币是起源于2004年由Ryan Fugger提出，后来RippleLabs接手运营、发行，比起比特币2009中本聪才发布论文来讲，瑞波可以说是开始的非常早。瑞波(Ripple)是世界上第一个开放的支付网络，通过这个支付网络可以转账任意一种货币，包括美元、欧元、人民币、日元或者比特币，简便易行快捷，交易确认在几秒以内完成，交易费用几乎是零，没有所谓的跨行异地以及跨国支付费用。 Ripple是开放源码的点到点支付网络，它可以使你轻松、廉价并安全的把你的金钱转账到互联网上的任何一个人，无论他在世界的哪个地方。因为Ripple是p2p软件，没有 *** 控，任何人可以创建一个ripple账户。

3LINK

LINK市值6537亿美元，流通总量35亿，24小时成交额2027亿美元。

LINK是基于以太坊区块链的ERC20标准化代币，用于支付Chainlink节点运营商，以便从脱链数据中检索数据，将数据格式化为区块链可读格式，脱链计算以及保证正常运行时间。Chainlink代币作为运行节点的一部分，可防止不良参与者。

4BSV-比特币SV

比特币SV市值3901亿美元，流通总量182716万，24小时成交额1227亿美元。

BSV(Bitcoin Satoshi Vision)其中的“SV”是Satoshi Vision(中本聪愿景)的缩写，旨在实现原定的大规模链上扩容愿景，成为全球通用的点对点电子现金与价值数据传输网络。BCHSV，它将成为硬分叉中的替代链。 他的方向得到了 Craig Wright的支持 BCHSV链将使用并遵循Satoshi Nakamoto在比特币白皮书中概述的原始规格，因此名称为SV或“Satoshi Vision”。对于有争议的硬叉，这是证明，BCHSV和BCHABC之间唯一的实际区别是 对于网络，SV将具有更大的块大小，大小为128MB。

5LTC-莱特币

莱特币市值3655亿美元，流通总量63997万，24小时成交额1783亿美元。

莱特币又名辣条，最早是从比特币的代码演化而来，主要是提高了出块确认速度，也曾经是币圈的搬砖利器，市值曾经进过币圈前五，不过现在几乎很少人还在用莱特币搬砖了，毕竟erc20的usdt更将方便，甚至还有基于波场的USDT几乎没有手续费，确认速度也更快。

全文导读 8月13日，联邦调查局宣布已经截获了与巴勒斯坦伊斯兰抵抗运动-哈马斯有关联的“有史以来最大一笔加密货币”，这也使得加密货币这一词进入了人们的眼帘，大多数的人多少因为比特币听说过加密货币这个名词，但是对于加密货币的含义一无所知

6ADA-艾达币

艾达币市值357亿美元，流通总量25927亿，24小时成交额253亿美元。

ADA，中文称为艾达币，是Cardano项目的产物，Cardano项目发起于2015年，名字的由来是来自16世纪的意大利数学家Gerolamo Cardano。Cardano既是医生，也是占星术士、哲学家同时也是个赌徒。他运用占星术预言自己的死期，据说最後于同一日自杀。Ada则是以19世纪英国贵族Ada levea的名字来命名，她被称为人类史上的第一位程式员。

7BNB-币安币

币安币市值3465亿美元，流通总量149亿，24小时成交额49亿美元。

BNB是币安平台代币，总量2亿，通过长期持有可以获得平台成长的红利，或者短期上也可以用于手续费上的折扣减免，同时平台还会定期对BNB进行一定的回购，进而支撑币价的持续上涨，目前看来BNB还是比较成功的，币价走势一直都是跑赢主流，也是去年IEO小牛市最早创出新高的币种，平台首创的IEO上币模式至今依然被众多平台争相效仿。

8EOS-柚子币

柚子币市值3155亿美元，流通总量934亿，24小时成交额2927亿美元。

EOS是区块链奇才BM(DanielLarimer)领导开发的类似 *** 作系统的区块链架构平台，旨在实现分布式应用的性能扩展。EOS提供帐户，身份验证，数据库，异步通信以及在数以百计的CPU或群集上的程序调度。该技术的最终形式是一个区块链体系架构，该区块链每秒可以支持数百万个交易，同时普通用户无需支付使用费用。

9XTZ

XTZ市值3085亿美元，流通总量737亿，24小时成交额283亿美元。

Tezos是一个可以自我修复的区块链，可以随着时间的推移自我升级。利益相关者可以就协议的修正案进行投票，不仅限于对提案达成共识的任何因素。就像以太坊一样，Tezos支持智能合约，并提供一个平台让其他人在其上建立去中心化的应用程序(Dapps)。它特点是支持智能合约，拥有自己创建的智能合约语言，首次提出了通过数学证明的代码自制交易和网络共识机制，以解决目前棘手的网络升级分叉问题。

10XLM-恒星币

恒星币市值2073亿美元，流通总量20054亿，24小时成交额158亿美元。

恒星(Stellar)是Mt-Gox和Ripple原创始人McCaleb最近推出的新的类似于Ripple的新的支付系统。恒星发展基金会的执行董事乔伊斯金表示，恒星将作为法币和数字货币之间的一座桥梁，这是数字货币被主流用户所采用的关键。这个新出的平台是一个数字货币与法定货币之间传输的去中心化网关。

通过以上介绍，相信大家对于百倍币有所了解，百倍币最为基础的特点就是发行价格低，毕竟只有发行价格低，后期价格翻百倍的概率才会相对较大，不过无论选择哪个币进行投资，币圈子小编都要提醒投资者，一定要对于币的走势和行情都有一定了解，这样投资者才不会选择到不靠谱的币种。如果想要了解更多相关知识，可以关注币圈子，币圈子小编后期会持续更新相关报道！

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2020年的安防圈，仿佛被按下了暂停键，项目停滞、融资缓慢、研发缩减，没有人能预料到，中国安防的新十年，是以这样的状态开始，不少企业也以这样的方式结束。

过去十年里，近千家安防产业链厂商，经过无数次物竞与天择，仅留下数十家企业，拥有充沛的资金和技术储备，迎接新十年。

站在安防新十年的这个节点之上，9月5日，由雷锋网 & AI 掘金志主办的第三届中国人工智能安防峰会，在杭州正式召开。

本届峰会以「洗牌结束，格局重塑」为主题，会上代表未来新十年的15家企业，为现场1000余位听众和线上几十万观众，分享迎接安防新十年的经营理念与技术应用方法论。

以下是本次大会的精彩回顾：

国际人工智能联合会首位华人理事会主席杨强：「联邦学习下的数据价值与模型安全」

杨强在大会中指出，目前很多行业并没有真正意义上的大数据，产学两界都缺乏高质量、有标注、不断更新的数据。

如何保证各方数据私密不外传，又能保证数据更新？这就是分布性数据隐私保护、联合建模的挑战和需求——把小数据聚合起来成为大数据。

加上现在人们愈发重视隐私，政府纷纷立法，对技术的监管趋严，联邦学习正为保护隐私带来了技术上的新思路。

如何理解联邦学习？“邦”是指每个实体参与者地位相同，无论大小，提供的价值才是他们存在的意义；“联”是用一种方式把它们联合起来，保护隐私，一起做有意义的事情。

联邦学习的宗旨是“数据不动模型动”，目标是“数据可用不可见”。数据可以用，但是这些原始数据是合作方彼此之间见不到的，所以一些散乱的小数据就可以成为虚拟的大数据。

杨强教授介绍称，目前联邦学习主要有横向联邦（样本不同、特征重叠）和纵向联邦（样本重叠、特征不同）两种做法，前者更适用于to C场景，后者适合to B场景。

他强调，联邦学习和分布式AI、联邦数据库的区别在于：过去这二者的数据形态、分布、表征皆为同类，但在联邦学习里它们可以是异构的；且过去联邦数据库目的是并行计算、增加效率，但现在数据本身属于不同的属主，所以需要做加密情况下保护隐私的计算。

随后，杨强也谈到了联邦学习在安防等领域的应用。此外，杨强团队还推动制定世界上第一个联邦学习国际标准，同时也发布了开源平台FATE，并且积极筹措联邦学习联盟，共建联邦学习生态。

海康威视EBG解决方案部总裁李亚亚：「赋能数字转型，服务千行百业」

李亚亚介绍，海康目前的业务主要分为三块：综合安防、大数据服务和智慧业务。

数字经济和数字化转型成为必然趋势下，人工智能交付问题依然面临挑战，难点有三：一是泛在需求，这是场景碎片化、需求差异化必然带来落地难问题；二是复杂交付，涉及产品、施工、算法优化、信息系统打通、业务流程转型等诸多问题。三是成本可控，关注投入产出比非常必要。

李亚亚认为，解决落地难，仍然是要回归商业本质。要从产品的品质抓起，目的是让各行业都享受到技术革新的红利，通过场景化、差异化的问题解决，提升用户的业务价值回报。

数字化转型是一个逐步进阶的过程，场景化是路径，因此要通过系统的产品体系去支撑场景化应用。面向企业领域的数字化业务的开展和落地，海康威视从拉近管理距离，提升业务效率，规范作业行为，防范安全隐患四个维度出发为行业赋能。

海康威视秉持开放融合的合作理念，携手合作伙伴，共同实践数字化转型之路；秉善笃行，不断创新技术和产品赋能千行百业，为社会的安全和发展开拓新视界。

大华股份先进技术研究院院长殷俊：「AI 行业应用，产业升级」

殷俊认为，AI经历了理论研究的10、智能落地的20，目前处于行业智能的30阶段。

AI 10时期是“两耳不闻窗外事，一心只读圣贤书”，计算力不够，数据有限，算法不成熟；20阶段是“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”，算法、算力有了突破，成熟的算法寻找落地场景；30阶段是“忽如一夜春风来，千树万树梨花开”，行业最需要的不仅是一套算法、一套系统，而是企业解决客户痛点和需求的能力。

在行业智能背景下，人工智能需要具备的基础能力包括：一是AI技术泛化、快速迁移新应用的能力；二是应用牵引，快速适配新需求的能力。

殷俊认为在30阶段是应用主导个性化和AI解决方案的敏捷交付。在这个过程中，首先要构建人工智能解决方案的端到端体系化能力，大华已经在四个方向做了重点布局：系统架构、数据智能、智能工程化、智能技术。

除了构建以上核心能力，大华还开放全栈能力，赋能行业生态，并在实战中持续积累人工智能核心技术，针对全场景理解、小规模数据、泛化能力、多任务学习和AutoML等人工智能的五大技术挑战，开展实践探索，并已取得实战应用成果。

最后，殷俊强调，AI目前还是依赖人工为主，大华希望未来在行业共同努力下，能够真正转向AI的自我智能，推动行业智慧化落地。

西部数据智慧视频产品首席技术官孙煜：「AI安防与存储的变革」

孙煜提到人工智能在监控行业的应用四个主要要素：芯片、软件、存储和厂商。

芯片不断提升算力，并降低成本，软件提供高效实用的算法，海量数据需要被存储才能被利用，厂商集成以上要素并落地。这个生态中，各方要素一起合作才能使得AI真正落地。

AI应用，使得视频监控的存储架构从以前的端和边，变为现在的端、边、云，连接方式云化，其中，存储器需要更高顺序读写性能、更大的存储容量、更高地随机读写性能、更快地响应时间。

西部数据通过提供视频监控行业从终端到核心的存储产品组合，协助视频监控行业的AI落地。

孙煜演示了西部数据专门为整个视频监控行业打造的从端、边、云的各个产品组合，以及专门随时检测硬盘监控状态的软件WDDA，Western Digital 设备分析 (WDDA) 是 Western Digital 的监控优化存储产品系列支持的全新设备分析功能。WDDA使管理员能前瞻式地管理存储设备并保持性能优化，防止意外故障。

孙煜强调AI进入后传统监控盘力不从心，系统厂商通过合并通道单码流，顺序地写入，大大减少了硬盘的飞行时间和次数，把飞行机会转移到数据库访问，提升存储系统的性能。

西部数据认为提高数据利用率的关键，是告别简单粗放模式，进行精细化的分层存储策略，他们还建立起一套四层存储架构体系：热存储、温存储、冷存储、极冷存储，分而治之，极大地提高数据利用效率。

商汤科技智慧城市事业群产品副总裁朱鑫：「AI 驱动城市智能化变革」

数字化转型的核心技术是云计算、移动互联网、物联网以及大数据，更多是在于更高效的信息组织，更顺畅的一些信息流动，以及更便捷的信息访问，从而去改善企业以及行业的效率，生产力是百分比提升。

智能化变革，机器将取代人工，如此会形成一个自主的组织生产，最关键的是，随着数字技术、芯片、摩尔定律以及云计算能力相关规律影响，机器成本会持续下降，规模化后机器成本会趋向极低的成本。彼时对生产力的提升不是百分比，可能是倍数，甚至是指数级。

大量的城市物联设备、规划的城市群，以及城市里形成的大量人流、物流、车流、金融流、数据流，组成了城市互联网。

朱鑫总结了城市互联网市场下，真正推动一个城市智能化变革的三大支柱系统。

一是新一代的联网汇聚平台。视觉数据是城市最丰富的数据资源，前端设备收集的数据通过联网汇聚，形成城市动态的数据资源池，动态数据经过AI系统处理后，成为城市数据资产。二是超级计算底座。每个城市需要一个新型的超算中心。三是城市级算法系统。系统有三大板块：城市的主算法系统、城市级场景算法系统和通过融合、关联、决策，形成一个完整的城市的算法系统。

商汤在这几个支柱下面形成了一整套体系与方案，从最底层的基础建设开始，从数据中心基础设施到城市智能的计算中心，再到城市智能云赋能中心，把整体算法系统能力都放在云赋能中心。

宇视副总裁、首席架构师姚华：「AI 如何得到人民的好口碑」

姚华回顾了2018年提出的AI与安防的七座大山，并指出如今视图数据全链路计算逻辑已经形成，AI在安防已经从0跨越过1。宇视的AI部署已经在从城市到郊区、乡村，解决群众的小事和琐事。

业务状态出现新挑战，比如动态人口服务和管理难、案件有效线索率低。姚华列举“宇视追影系统”应用的三个案例：疫情期间24小时找回出走口罩少女，男子沿街威胁案件，合伙扒窃案，以上成功案例中，最关键的技术是ReID（跨镜追踪）。

姚华指出，ReID应用有七大技术难点：第一，不同姿态、角度、分辨率下的人体之间的匹配；第二，复杂场景、有遮挡，密集人群等场景下的匹配；第三，不同交通工具上的人体的匹配；第四，不同时间段以及着装变化后的行人匹配；第五，跨摄像头模态行人匹配；第六，目标行人着装发生变化后的匹配问题；第七，在较小训练集上匹配算法训练较为受限问题。

宇视联合博观（拥有国际三大主流ReID数据集、Vehicle ReID等世界纪录的算法公司），设计了基于现有样本的GAN对抗网络，较好地模拟了人体的多角度、多姿态特征。同时，辅以多种预处理算法，极大地扩充了原始样本基数，使得在较小训练集上匹配算法训练受限的问题迎刃而解。

其次，宇视在算法中采取结合全局特征和多尺度局部特征的混合向量提取解决方案，并在训练中采用迁移学习，再者，对每个人体的局部特征进行重定位的匹配训练，通过实现对人体局部位置的精准定位，可将人脸识别与ReID联动结合，解决跨镜追踪应用的诸多难点。

宇视追影系统发布一周年，实战应用落地中国百余个城市和地区，实战案例超1000个，找回走失人口100余人，小微案件侦破率提升50%。最后，姚华用“好AI，为人民服务”结束：小案件是群众的“天”，无论乡村还是城市，AI帮助解决小案件难题，能让我们尊重每一个微小的个体。

360城市安全集团副总裁、360视觉科技总经理邱召强：「360 以安全为基础的 AI 技术与应用 」

邱召强表示，当行业在享受技术带来当先进性时，360通常用逆向思维思考：一个新的技术产生的同时会带来哪些安全隐患。

邱召强指出了数字时代的四个特征：第一，一切皆可编程，也造成漏洞无处不在；第二万物均需互联，虚拟世界的 *** 作带来了物理真实世界巨大的灾难；第三大数据驱动业务，数据一旦汇总，安全性难以保证；第四软件定义世界，世界架构在软件之上，脆弱性前所未有。

360在过去15年，总结和打造出了一套云端的安全平台。360安全架构是以安全大脑为核心，六大板块，一个安全大脑，十个安全基础设施，和一个运营的所发，一个专家的团队，一个实战演练机制和一个安全互通的标准。

背靠360城市安全集团，360视觉科技专注于人脸识别产品的开发和应用，打造出以大数据为基础的视觉安全产品，包括了人脸识别门禁、人脸识别通道闸机、人证核验设备等智能终端及针对办公楼宇、酒店、商超、社区、学校，交通枢纽等场景解决方案，构建以安全为核心的智能生态。

360安全赋予了360视觉科技独特的竞争力。针对人脸识别终端设备的安全，对核心库和可执行性文件进行核心加固、对代码加固、对应用程序加固，三重安全加固防护；此外，360视觉科技还独创密钥白盒技术，为人脸识别终端、云平台环境中的数据加密及公私钥身份认证，全程密钥无明文。

最后，邱召强展示了360视觉科技人脸识别硬件家族，以及智慧园区、智慧楼宇、社区安全、智慧校园、机场安防、智慧办事大厅等几大行业解决方案。

华为机器视觉领域总裁段爱国：「华为 HoloSens ，点亮智能世界」

段爱国提出，一个真正的智能世界有三个非常典型的特征或者基础框架技术：一是万物感知，二是万物互联，三是万物智能。

在华为来看，万物互联、5G、光网络是华为的强项，华为机器视觉将成为华为在万物感知的核心。

段爱国还认为，智能世界向前迈进有三大核心技术：以全息感知为核心的机器视觉，以万物互联为基础的移动无线通信，以及万物智能的AI技术，2020年这三个技术开始合拢。

所以华为在2020年率先提出，所有的视频技术应该从人看向给机器看转移，并正式把产品线更名为“机器视觉”，聚焦打造两个核心的能力：一是前端的全息感知能力，二是在后端用数据驱动，反作用于物理世界，驱动于智能世界。

4G的时代，以智能手机为核心，出现了各种行业移动互联网的应用。在华为来看，机器视觉就是5G时代的行业数字化的智能手机。段爱国还提到，过去5年，AI的成本在下降，AI已经进入到普惠的时代，他预测未来两年智能摄像机一定会超过网络摄像机。

另外，华为将聚焦打造4个核心战略产品和平台：前端的软件定义摄像机，后端的智能视频存储，类似于智能手机应用市场的智能算法应用商城，以及华为机器视觉云服务。

在此基础上提出四大战略策略：战略一，积极投入全栈全场景的AI研究；战略二，重构产业架构，加速智能化升级；战略三，平台+生态，赋能千行百业；战略四：端边云协同，深度数据挖掘。

最后他强调， 会将开放进行到底，未来的智能世界很复杂，华为不可能一个人包揽全部的工作，希望大家一同成长。

旷视副总裁那正平：「城市大脑的条与块」

那正平表示，城市治理数字化、智能化浪潮中，无论是智慧城市、城市大脑还是数字孪生概念，核心思想都是通过物联网、人工智能等技术，准确发现城市运行的内在规律，从而进行动态优化调节，解决城市面临的安全、出行、环境、产业升级等诸多问题，最终提升城市治理水平。

那正平归纳出做好城市大脑和城市大脑的 *** 作系统的几大要点：深入研究城市发展规律；探寻业务本质；先具象再抽象；脚踏实地，长期主义。

旷视通过分析城市空间和管理对象，指出城市的日常运作管理需要秉持以人为本核心，城市大脑应围绕条块结合的方式实现综合管理，实现条、块、脑、OS的协同。

城市大脑中的条应用总量少，单体规模大、高并发、数据壁垒强；而块总量大、IoT种类多，低并发、数据壁垒低，集成联动潜力大。

基于此，旷视提出：构筑城市大脑需要先围绕“条”和“块”打造城市级的超级应用，验证产品、实现单一场景闭环，从而形成具有旷视特色的软件和硬件产品矩阵，最终逐渐沉淀出城市级和建筑级AIoT *** 作系统，实现城市物联网的闭环。

旷视认为，人工智能产业现在处于并将长期处于初级阶段，我们必须正视并不能超越这个初级阶段。第二，人工智能产业的主要矛盾是市场日益增长的多样化需求同落后的算法生产力之间的矛盾。

云从科技安防行业部总经理李夏风：「人机协同平台，助推社会治理现代化升级」

云从认为人机协同有三部分：人机交互、人机融合、人机共创。

人机协同中，各个行业的专家、以机器代表的AI知识服务和用户，三者形成一个闭环，首先专家把知识赋能给机器，机器转换成智能化产品并提升客户的体验，用户从中反馈出个性化的需求，后续提升专家的效率并反哺到产品或服务中。

云从人机协的落地通过三部分实现：智能化终端设备收集数据，同时也是人机交互的入口，云端大脑是整个数据的汇集、分析、提炼的中枢，当数据大脑经过分析，形成相关的服务后，通过嵌入式的模块，即AI平台，实现人机协同在各个场景落地。

而AI训练平台融合数据智能标注、OCR训练、图像训练、NLP训练、视频结构化训练于一体，根据场景数据，生成符合行业需求的AI模型算法。云从的智能解析引擎具备软硬解耦特性，可以适配国有自主芯片，还能实现效率和使用维度的极大地性能提升。

基于云从的数据分析引擎，提供面向数据全生命周期的分析、挖掘及应用服务，完成数据到知识的价值转换，赋能各业务场景应用。

具体来说，汇聚感知数据，打造数据挖掘基础，融合业务数据，灵活定制生成各类标签，拓展业务对象，并依托认知信息，形成各类专家的决策，为决策提供有力的支撑，最后，依托可视化专家建模，固化专家经验模型，积累与传承业务知识。

从数据到知识是数据价值挖掘的必经之路，目前大部分数据资源没有得到充分利用，云从的知识生产与服务平台KaaS，通过将标签、机器学习等知识模型化、在线化，加上AI 引擎， 变数据/经验为在线知识。

通过数据智能模型为核心的知识体系构建实现从多维数据中挖掘隐形事件背后的关联关系及规律现象，服务于风险防控、态势预测、行为画像、虚拟轨迹等各类实际业务决策。

比特大陆AI业务线CEO王俊：「安防新基建，AI 芯智能」

王俊认为，当市场容量足够大时，总是会催生出更专注的产品，因为越是专注的产品，越容易获得更高的效率，随着AI市场的爆发，AI的计算硬件亦是如此。过去大家用GPU来取代CPU提供AI算力，现在正是从GPU切换至TPU或其他AI专用芯片以获得更高效率的时代。

比特大陆算丰自研的TPU，覆盖了云、边、端，专注于深度学习计算，相对于CPU和GPU，在获得更高性能的同时，还具备更高的性价比和更低的功耗。安防行业已经完成了从看得见到看得清，看得清到看得懂的阶段，而未来在更多专用AI芯片加持下，可继续实现看得快、看得起。

王俊还提到，比特大陆算丰业务坚持专注、开放、合作共赢的理念，专注AI芯片及其相关硬件的研发，同时开放各个层次的软件接口方便各种算法的接入和优化，力求和各个算法、应用等合作伙伴紧密合作，共同打造完整的AI解决方案。

同时，他们会打造基于比特大陆算丰芯片的算力平台，提供数据、算法、应用的统一管理，这样不同的应用需求，基于不同深度学习框架的不同算法方案，都可简单、高效的运行在该算力平台上。用户可自由选择最合适的方案，接入数据，并获得智能分析的结果。如此，在真实的场景中，无论是人脸识别、视频结构化这样单一的应用，还是城市大脑这样的综合方案，比特大陆都可基于该平台，联合合作伙伴，提供统一、高效、易用的AI算力服务。

澎思科技副总裁曲瀚：「AIoT 新基建，加速人工智能进入普惠时代」

澎思科技认为人工智能新基建的一个核心就是AI的基础设施化，分为技术基础设施和融合基础设施。

在此趋势下，智慧城市和AI安防将成为新基建的最佳试验场。另外，AI安防也逐渐发展到了第二阶段，AI在To B领域的发展开始从单一的场景向全社会各个领域延伸，每个细分的场景都展现出不同的AI服务需求，未来就是服务为王的时代，谁能够快速精准地把握住客户的需求，谁就能够在未来的竞争中快速胜出。

曲瀚指出，AI普惠的产品有两个核心要点：一是极致产品体验，二是场景化的解决方案能力。实现AI普惠的终局在于四个方面：第一，万物智联，所有的AI终端实现在线化。第二，推动AI算法向通用智能算法演进，降低机器学习的成本，提高泛化能力。第三，构建一个丰富的产品生态。第四，场景的联动和重塑。AI不是一个孤立的系统，需要和客户的其他系统做连接和联动，才能使得场景服务变成一个主动智能的服务。

澎思基于对普惠AI的理解，构建了澎思AIoT生态平台，包括四个关键的能力：第一，智能视图大脑。算法会从云、边、端三个维度全链条嵌入。第二，全系列自研的智能边缘设备。第三，打造云端智能服务的开放平台。第四，后端建立数据管理平台，使得数据在AI、硬件以及云服务能够充分地流动，实现业务和训练数据的并轨。

曲瀚还表示，普惠AI最核心的是算法能力，这是整个AIoT业务的底座，澎思的算法在云端和边缘端都走在世界的前列。

最后，曲瀚还重点介绍了在智能城市「新基建」中，澎思在城市公共安全与治理、人居场景智能化两大场景中的落地情况，以及深度参与新加坡等海外市场智慧城市的建设经验。

的卢深视CEO户磊：「大库时代，落地千万级刷脸系统的技术剖析与建库经验」

户磊提到，大库时代，金融支付、交通等众多场景亟需千万级精准人脸识别技术方案。目前行业内现有方案为多引擎，多层级，分库管理模式，系统复杂、软硬件开销大、成本高、效率低。

因此理想的大库识别方案应该具备以下几点：精准，万亿分之一误识别率，千万级别底库，鲁棒性好，高度兼容性，以及价格适宜。而的卢深视是全国首个建立省级规模三维人像数据库的AI公司。

的卢深视的千万级精准识别的刷脸系统具有几大关键技术点。

系统架构，分为三个层次，由前端多维智能感知系统、千万大库云端中台和多模态关联分析与预测组成。

其中高性能三维人脸识别算法与前端相机深度集成，降低后端计算开销，中台支撑千万级大库人脸的建库、清洗、检索，适配度高、效率高，多模态架构的兼容性好，分析预测环节基于大数据的逻辑推理，时空轨迹关联分析，将2D/3D人脸、人体、物品、时间、地点等多维大数据融合，深度挖掘数据之间的关联性，实现预测与预警。

其次是技术架构。核心算法层，其中最重要的是3D算法层；平台技术层，包括后端的技术，包括通信计算、协同优化等等技术；业务中台，对数据接入、数据管理、数据清洗、优选，而后融到库里面进行数据同步，最终支撑各种各样应用。

再者，的卢深视建立三维数据标准及评价打分体系，这是后续进行三维应用的基础，的卢深视对于各种数据类别，均提供数据质量要求及评价标准。

户磊还总结了的卢深视3D识别的优势：

准确率高，保证精度不损失的情况下，突破了三维人脸识别的量化技术，最终可以实现在千万级库上面秒级的反馈结果，可以保证万亿大库下的高准确率 。

鲁棒性好，实现了深度图和红外图的识别，不受光线影响，包括大角度、浓妆识别的准确率，能够融入15到20度大的角度的差异。

安全性高，尤其对于活体检测，能够实现2D平面伪装攻击方式100%防御。

平安科技副总工程师王健宗：「联邦智能——智慧城市的突围之道」

目前，人工智能在移动互联网、云计算、大数据、IOT、5G等新技术的驱动下得以迅猛发展， 不过在AI技术落地时总是有所欠缺，即人工智能通用算法在本地化部署过程中所面临的数据困境，而这一块恰恰是相关行业或企业所缺乏的。

王健宗认为，其数据困境主要是三点：数据孤岛、法律法规监管日趋严格，以及传统AI技术模式下的限制。

联邦智能是以联邦学习为龙头，同时涵盖联邦数据部落、联邦推理、联邦激励机制，共由四部分组成。面对目前日益苛刻的数据安全隐私的问题，通过构建联邦学习的技术内核，建立联邦数据部落，实现具备隐私保护的联邦推理，并以联邦激励机制为纽带形成一个完整的AI生态格局，从而打破数据壁垒，使人工智能发展迈向新阶段。

其中，联邦学习是隐私保护下的分布式机器学习技术，以及“数据孤岛问题”的解决方案。联邦数据部落，在确保数据安全及用户隐私的前提下，建立基于联邦智能的大数据部落生态，充分发挥各行业参与方的数据价值，推动垂直领域案例落地。联邦推理，在一个隐私与安全的链路过程中，发挥着引擎模型的联邦推理作用。联邦激励机制，它的核心是一个遵循基本准则的闭环学习机制，通过联合建模协议达成、贡献度评估、激励及资金划定等环节，吸引外部企业参与，加入联邦智能生态。

平安的蜂巢联邦智能平台。在整个平台中，蜂巢依托平安集团这一综合性集团背景，能够提供智慧金融、智慧城市、智慧医疗商用级的一站式解决方案，希望能够以此激活数据价值，这也是整个平台的使命。蜂巢平台的目标是跨企业、跨数据、跨领域，实现整个大数据AI生态。此外，它在营销、获客、定价、风控、智慧城市等等方面推出了相关的解决方案。

最后，王健宗总结道，联邦智能作为枢纽，将会为智慧城市的未来提供更多新的机会。同时，随着公民隐私安全意识的不断加深，它将更好地为公众带来高品质的个性化服务，并在当前新基建的背景下，立足于数据，依托联邦智能生态，加速精细化服务时代的到来，这也是联邦智能的机会。

灵伴科技公共安全事业部总经理刘叶飞：「安防新十年，AR 来主宰」

刘叶飞认为AR在智能安防领域有独特优势，比如第一视角显示，融合现实世界，人机交互自然，信息传递准确。AR技术如果运用到智能安防领域，在未来的十年，AR+AI必定推动整个安防市场。

杭州灵伴科技成立于2014年，从做语音识别、语音交互起家，随后过度到视觉交互，主要体现在AR层面，在2020年，灵伴推出了全球首款光波导形态的AR智能眼镜。

他还现场展示了灵伴科技在全球首款可量产的光波导智能眼镜，可折叠，小巧轻便。基于光波导优质的显示效果，可以不影响正常视线的情况下与外界进行交互。

刘叶飞还介绍，这款智能AR眼镜具有人脸识别、红外测温、车牌识别、执法记录、信息推送、远程指挥等等功能，相当于取代三个信息化执法终端所有的功能。除了安防行业，还可在智慧园区、大型安保活动、监狱、海关/边检、轨道交通、机场等多种场景使用。此外，灵伴科技在博物馆、两会、疫情防控等场景下的均有落地案例。

安防「新十年」颁奖典礼

大会演讲环节结束后，峰会进入到安防「新十年」颁奖环节。

AI与安防的融合，经由2018年的静水深流、2019年的混沌厮杀，2020年的技术研究与方案落地将会更为清晰、成熟。

身处产业临界节点，雷锋网AI掘金志启动安防「新十年」评选活动。

雷锋网AI掘金志从商业维度出发，基于对AI安防产业四年的调研和资源积累，并联合政、企、学、投资四界的评选委员，致力于寻找广受市场认可的企业、产品，寻找人工智能在各个行业的最佳应用。

五大城市代表企业榜

五大最佳行业解决方案榜

引领未来十年的五大新基建企业

导读：

2019年我国婴幼儿辅食消费市场规模达到404亿元，年复合增长率高达23%。

保守估计，未来我国婴幼儿辅食市场规模应在千亿以上，至少还有600亿的空间待挖掘。

婴幼儿辅食赛道，藏着哪些机遇与挑战？

从宝宝6个月开始，宝妈宝爸们就开始焦虑了。

除了母乳以外，还应该添些什么食物来保障孩子 健康 成长呢？

部分父母为了安全起见，会选择自制辅食。

但自制辅食有两个问题，一是缺乏专业性，二是耗时。

为了解决专业性问题，许多宝妈宝爸们求助网上的各路大神。

使得“宝宝辅食”成为小红书中母婴行业的长期流量词和热搜词。

去年全年，小红书母婴行业热搜词top20中，宝宝辅食上榜率超过70%。

此外，辅食自制攻略和品牌测评成为小红书、抖音、快手等社交平台最热门的母婴笔记和视频。

要想省时省力，又想解决孩子的 健康 问题，宝妈宝爸们将目光转投各大辅食品牌。

就目前国内市场来看，优质婴幼儿辅食品牌较少，呈现“供不应求”的格局。

婴幼儿辅食渐渐从“可选”到“刚需”，蓝海市场蓄势待发。

1、四类辅食助力父母 健康 育儿

婴幼儿辅食（宝宝辅食）的主要来源是水果蔬菜、生鲜、乳制品、粮食等，将这些原材料制成米粉、果泥、菜泥等半固体食物，以便宝宝食用。

按照产品结构进行划分，大致可分为四类：

第一，以米粉、面条为主的谷物辅食，主要食用年龄在6-18个月；

第二，以饼干、磨牙棒为主的辅零食，主要食用年龄在6-36个月；

第三，以肉泥、果泥、菜泥为主的佐餐辅食，主要食用年龄在1-24个月；

第四，营养补充品，主要食用年龄在6-36个月。

2、百亿婴幼儿辅食赛道，年复合增长率高达23%

母婴行业市场规模从2010年的1万亿元增长到2020年的409 万亿元，年复合增长率1506%，预估未来五年行业年复合率仍将保持在10%左右。

而婴幼儿辅食作为母婴行业的分支，随着新生人口的增加，人均可支配收入的增加以及婴幼儿家庭消费升级，酝酿了潜力巨大的辅食市场需求。

根据数据显示，2019年我国婴幼儿辅食消费市场规模达到404亿元，年复合增长率高达23%。

保守估计，以整体母婴行业的10%增速，到2025年有望突破720亿。

未来，我国婴幼儿辅食市场规模应在千亿以上，至少还有600亿的空间待挖掘。

3、国内婴幼儿辅食需求激增，国内国外玩家纷纷涌入

我国婴幼儿辅食市场相对于国外市场起步要晚。

早期婴幼儿辅食市场被国外品牌瓜分，致使后起的国产婴幼儿辅食品牌难以打破消费者认知，抢占市场份额。

在2019年上半年电商婴幼儿辅食销售排名TOP 10中，前3品牌全是进口品牌，分别是：嘉宝（美国）、亨氏（美国）和小皮（美国），销售额分别是3859万、2912万和1618万。

一方面，除了健合集团、贝因美、旺旺食品、亲亲食品等母婴品牌以外，休闲零食行业也开始发力婴童零辅食领域。

例如，去年旺旺集团则携贝比玛玛“婴幼儿辅食米饼”系列产品进行线上线下全渠道布局。

同时，三只松鼠、良品铺子、百草味等扎堆进入市场。

经过一年发展，三只松鼠小鹿蓝蓝、良品铺子的良品小食仙、百草味的童安安小朋友都取得了不错成绩。

另一方面，本土新兴婴童食品品牌势力也不容小觑，接连获得资本界青睐。

截止5月，今年就有9起婴童食品品牌融资事件。

如“宝宝馋了”今年4个月内连获两轮融资，并且2020年双十一，成为天猫“宝宝辅零食”类目第一的品牌。

多方势力围猎下，我国的婴幼儿辅食赛道竞争异常激烈。

1、三大动力因素

第一，消费人群基数庞大，渗透率较低。

为了应对人口老龄化问题，国家先后开放了三胎，并出台了双减等政策鼓励生育。

按照中国的人口规划目标，2020年和2030年年均新生人口数量需至少达到2230万人和1455万人。

按照每年新生人口数量维持在1500万人左右估算，未来三年中国1-3岁婴幼儿数量将超过4500万人。

婴幼儿人口基数庞大，为婴幼儿辅食市场的增长奠定基础。

现阶段，我国婴幼儿辅食渗透率仅为25%，相比欧美国家80%渗透率来说，相差甚远。

随着，国内 育儿 观念逐渐成熟，重视度不断提高，婴幼儿辅食市场规模将持续上升。

第二，消费升级，婴幼儿辅食值得重做一遍。

在消费升级的大环境下，所有行业都值得重做一遍。

婴幼儿辅食也不例外。

以80/90为代表的年轻群体逐渐进入生育高峰期，成为婴幼儿辅食市场的消费主力军。

这群消费主力受教育程度普遍偏高，消费意识较强，有更科学的 育儿 理念。

他们更注重产品的安全性，强调生活品质，对于婴幼儿消费的品牌、质量、档次等要求更加苛刻。

而辅食，旨在为婴幼儿提供均衡、全面的营养，符合新生代父母的消费需求。

基于消费者的理念和习惯的改变，家庭购买及使用婴幼儿辅食的比重将持续增加，刺激行业发展。

第三、政策助力，规范行业发展。

2018年，被称为中国辅食行业元年，国家发布多项政策法规，加强、规范辅食行业的管理。

《关于发布婴幼儿谷类辅食食品中镉的临时限量值公告》和《婴幼儿辅食食品生产许可审查细则（2017版）》这两政策的发布，使得80%的工厂淘汰出局，近一半的辅食品牌退出市场。

产品监督上更加严格，促使婴幼儿辅食行业的发展升级，提高消费者对国产婴幼儿辅食的信心。

从而促进婴幼儿辅食市场的有序发展。

2、两大制约因素

第一，长期形成的消费习惯难改变，国产品牌竞争力低。

据调查，中国约有四成的城市家庭不会选择购买辅食产品，而这一数据农村更是高达80%。

这批传统的消费者中，有很大部分会选择自制婴幼儿辅食，自制产品成本高，安全性好。

但自制辅食在种类选择、加工和制作方面，缺乏科学、统一标准，容易造成婴幼儿消化不良、挑食和偏食、微量元素缺乏和营养不良等问题，不利于婴幼儿 健康 成长。

由此可见，对辅食产品认知不足是阻碍行业发展的因素之一。

此外，由于国内婴幼儿辅食产品起势较晚，市场被进口品牌占据，这就导致先入为主的进口品牌已经抢占大部分新手父母的心智。

我国线上销售的婴幼儿辅食销售前十名的品牌占有中国婴幼儿辅食超58%的比例。

母婴类消费人群的有个显著特点，就是消费习惯相对固定，认作一个品牌后，新品牌很难取代。

第二，婴幼儿辅食企业研发力量薄弱，产品同质化严重。

我国食品行业的科研研发力量主要集中在食品科研机构及国内高校食品院系，少部分集中在食品企业本身。

高校研发由于缺乏大量的市场调研，对市场喜好把控力度低，容易忽视市场和消费者需求研发，致使产品多不受消费者喜爱，同时又由于与高校食品院系研究人员合作的科研费用较大且历时较长，致使中小型婴幼儿辅食企业望而却步。

因此，婴幼儿辅食企业只好内部研发团队自主研发。

但内部研发人员研究能力有限，创新性低，不能很好的解决目前生产上的技术不足，致使婴幼儿辅食质量难以有质的提升。

这导致婴幼儿辅食市场出现许多同质化的产品。

比如说大部分新品牌产品线基本上都包含基础调味料（各种猪肝粉、虾皮粉、海苔粉之类）、面条、米饼、溶豆、小零食（山楂棒、鳕鱼肠）等。

研发力量薄弱，导致产品同质化严重是阻碍行业的发展又一大因素。

小莫是一名新晋宝妈，宝宝刚一周岁。

宝宝6个月开始添加辅食，从南瓜、山药、红薯开始，到后来逐渐加入红、白肉。

一开始，小莫从小红书、抖音等平台取经，变着法给宝宝制作各类口味辅食，自己也乐在其中。

渐渐地，小莫发现辅食花费了自己越来越多的时间和精力，而且宝宝要么不爱吃，要么出现呕吐等不良反应。

说白了，还是缺乏专业度。

于是，小莫改变策略，让宝宝尝试吃婴幼儿辅食品牌的产品。

知道了消费者的痛点，品牌应该如何捕获消费者的心呢？

但小皮在业内十分低调，几乎没有任何媒体宣传，披着一件神秘的面纱。

创立于2015年的小皮，用5年时间征服国内消费者，成为最欢迎的婴幼儿辅食品牌之一。

小皮成功的背后，似乎有一套独特的商业逻辑。

下面，我们从品牌定位、渠道布局、内容营销打法以及社媒投放等角度分析，揭开小皮的神秘面纱。

定位：做一个极度“挑剔”的辅食产品。

因为爱孩子，每个父母给还是挑选食物都是挑剔的。

小皮的两位创始人同为父母，针对“挑剔”他们感同身受，希望做一款让自己满意的辅食产品。

因此在原材料、配方、生产工艺、包装以及安全可溯源等链条上“永不妥协”。

“挑剔”首先体现在食品安全上 ，为了这个目标，自2015年小皮进入中国市场以来，一直坚持只采用欧盟有机认证农场的食材。

其产品取得英国、欧盟双重有机认证，和英国皇家认证的实验室合作检测，与中国检验认证集团（CCIC）合作海外溯源，坚持每批次产品抽检。

采用一些国际认证标准会给消费者一种专业、安全的感觉，这在营销手段中属于善于利用权威的力量。

就像现在市场某些新锐品牌，也会用到进口的策略，比如说巧克力原产地瑞士等等。

“挑剔”还体现在口味上 ，比如说为了寻找优质蓝莓食材，创始人转机4次，飞行26小时，才在加拿大魁北克最北部的Lac-St-Jean地区找到了繁衍万年的野生蓝莓。

一款食品要有非常严谨的供应链管理系统与品质管理系统，才能真正做到安全、透明。

渠道布局：消费者在哪，小皮就在哪。

小皮刚进入中国内地市场，是电商先行战略。

电商平台上，泛90后妈妈已成为核心购买人群，这群人集中在哪里？就是在天猫。

2015年双11之前，小皮开了天猫旗舰店，延续social media（社交媒介）的口碑传播策略，继而在其他的电商平台开店销售。

目前小皮占整个市场（淘宝、天猫）1579%市场份额，其中LittleFreddie小皮旗舰店占5235%。

小皮淘内通过自主经营&代理商的模式打开淘内整体市场,在占据市场份额的同时从而增加品牌知名度，因此占据淘内市场（宝宝辅 食）近1/6份额。

现在消费者聪明、理智，能够留住消费者一定是品质好的品牌。

内容营销：全渠道布局，体现“真实、专业”。

2015-2017年，小皮基本是以Social media为主，和不同的母婴KOL合作，和不同的内容渠道合作，沟通产品的基本信息和卖点。

之后开始全渠道布局，除了两微一博之外，快手、抖音、小红书、各种直播平台都有投放。

小皮创始人说到：“我们辅食做内容营销的关键点就是：真实。”

比如说小皮在小红书整体策略：分享科普知识，软文推广，种草的形式整体思路迎合小红书客群习惯。

腰部及以上达 人通过分享心得的形式推广产品，以产品属性、使用方式、等等带入商品。

自主运营账号以分享科普专业知识以及产品使用方式增加客户粘性。

媒体经常报道某个MCN公司刷量事件，但要获取宝妈宝爸们的信任，需要内容足够诚实，足够透明，值得信赖。

重视研发。

儿童食品迭代很快，这对所有婴幼儿辅食企业产品研发会提出更高的要求。

在产品研发上， 小皮遵循纯有机、无添加理念 。

在2019年，整个产品研发注重本土化，小皮会让英国团队和中国团队独立去按照市场的需求去创新、优化产品。

比如，中国是“贫铁国家”，所以米粉产品需要根据婴标要求添加钙铁锌等营养素，那么铁的添加就很重要。

小皮采用的是更易吸收的二价铁，铁含量达到高铁宣称标准。

这些因地制宜的创新，更符合国内消费者的饮食习惯。

中国的辅食市场还是个新兴市场，未来存在无限可能。

赛道确实小而美，但我们还是想提醒玩家们，专注在辅食的品质上，坚持做好食品安全产业链的建设。

当你以一颗父母之心去做婴幼儿辅食产品时，帮助中国父母解决科学喂养的难题，才能够得到中国父母的信任。

那时候，成为国民婴幼儿辅食品牌自然是水到渠成的事。

参考资料：

[1]婴幼儿辅食调研报告，町芒研究院

[2]婴童零辅食市场进入黄金期，新 还有机会吗？儿研所club

[3]辅食营养品行业趋势报告，第一 财经 数据库

[4]2019年中国婴幼儿辅食行业概览，头豹研究院

开发一款理想的购物商城APP

简单点来说，要视手机APP的需求及质量而言，价位一般在几千到十几万左右，更高端的价格更高。

今天，我们就来详细分析一下这个问题，请继续往下看吧。　

一、APP开发款式分为固定款和定制款，两者的价格均不相同

固定款：是指直接套用已有的、现成的APP固定模板，报价是固定的，所需要的功能也是固定的，缺点就是客户拿不到源代码，也不能根据企业需求进行定制，由于源代码是封装的，如果企业以后想进行功能升级或系统维护的话，也不能够实现，只能重新开发一个新的软件。

固定款的APP开发时间短，约2~3日的时间即可完成，费用大约在几千到几万之间。

定制款：定制款是指APP的功能全部重新开发，过程比较繁琐，需要美工、策划、APP开发（前台/客户端/手机端）、后台程序员等工种协同完成，大型的、功能复杂的APP甚至需要数十人的团队。

由于APP的功能和设计都是定制的，因此价格会高些。定制款的开发时间与开发价格是成正比的，开发时间长，大约在两三个月甚至不定的周期里才能完成，而费用大概在几万甚至十几万左右。

因此，想要知道开发一款手机APP需要花费多少钱，企业主首先必须把APP的详细需求和功能告知APP开发公司，开发公司才能报出一个合理的价格。

二、手机APP平台不同，制作成本也不一样

现在市面上流行的手机APP制作平台主要有两种一般包括两种系统：安卓系统（Android）和苹果系统（IOS）。

一般来说，制作苹果系统的手机APP软件费用要比安卓平台的贵一些，因为苹果公司对苹果平台的封闭性和手机APP开发语言Objective-C的难度，都让APP开发者加大了苹果系统手机APP开发的难度。

三、APP制作成本包含参与人员的工资

通常情况下，开发一款APP需要产品经理、客户端工程师、后端工程师和UI设计师各一名，这已经是制作手机APP应用软件比较精简的配置了，所以这些参与人员的工资也是包含在APP制作成本当中的。这些工作人员的月薪加起来可能都会超过4、5万元。

四、APP开发公司的所在地

需要注意的是，同样实力的APP开发公司，在不同的城市也会导致APP的成本费用高一些

转自知乎 灌篮高手中的人物参加今年NBA选秀会怎样

首先是如今nba的各个位置身高参考值。

pg 188

sg 196

sf 201

pf208

c213

换算成灌篮高手里的身高基本参考系

pg 178 藤真健司

sg 180 板仓大二郎

sf 184 南烈

pf188樱木花道

c197赤木刚宪

正文开始。

slam dunk选秀日

下面，奥兰多新秀训练营的成员即将开始一场媒体日训练赛，再过72个小时，他们就将前往纽约，参加也许会定他们一生的 draft2015的选秀。

在新秀中，最备受关注的是森重宽，泽北荣治和流川枫，他们都是有可能成为球队未来核心的人。 手握状元的骑士队球探眉头紧锁地和大卫格里芬打着电话，很显然，刚刚迎回詹姆斯的骑士队很有可能选择森重宽。 这是又一个体格彪悍，集力量速度爆发力于身的史前巨兽。充满天赋，能够利用自己的身体优势轻易地在内线获得位置。常常在比赛中上演强行扣篮。球龄不长，且由于过于出色而变得十分骄傲散漫，除了其启蒙教练，并不好管教。且无法控制自己的犯规数。 若不是泽北荣治的存在。森重宽几乎锁定了状元秀。

雄鹿队球探倒是相对乐得清闲，他们的思路很明确，若是森重宽被选走，他们就选泽北这一个即战力出色的小前锋。若是泽北被选走，他们就选择流川枫。流川枫身上，有一种不可言说的气质。 球探们都发现了这一点。流川枫不如泽北，在训练营的第一天，球探们就得出了这个结论。 然而十几天过去，超过一半的人已经对这个结论动摇了。 那个11号，的确不够强。 但是他很像一个人，很像那个人。

奥兰多的阳光是很好的，暖洋洋地照进球馆。昏昏欲睡的球探们被一阵骚乱惊醒了。一个红头发的家伙似乎和流川枫有了冲突， 拉偏架的森重宽直接推了他一把，把红头发推出去了两米。球探们摇了摇头，打了个哈欠，年轻人就是爱瞎闹腾。然后接下来了一幕却让他们在许多年后依然记得。 红头发站了起来，揉了揉肩膀，三步冲了过去。森重宽直接被撞飞了，压倒在底线的摄像师身上，显然他自己也没弄明白发生了什么，一脸茫然地慢慢爬起来。what the fxxx。场边，一个胖子低声骂了一句，然后迅速打开了Macbook 上的数据库。樱木花道，大前锋。综合评价57，强大的二次篮板能力与出色的运动力。除此之外，缺乏一个篮球运动员的各项基本素质，很难相信此人能在NBA立足。 马克。库班正缩着脖子，躲在后头偷偷地看莫雷的数据。莫雷早就发现了这一点，于是故意郑重地在笔记本上敲下了几句话 此外，此人具有强大的学习能力，无尽的斗志，不放弃每一个球。同时也具有流畅舒展的中远距离跳投能力，能够拉开空间，潜力评价A, 选秀模板:凯文。加内特。 莫雷感觉到身后的那个胖子明显颤抖了一下。莫雷微微一笑，托了托眼镜，知道自己又智商压制了他。 然后他就看到了一个出界的球冲自己飞来，再然后飞来了一个救球的人，有着个红色的脑袋。 莫雷倒在地上，看着成功救球，然后呼呼大步奔跑而去的红发球员，眯起了眼睛。

离选秀日还有68个小时

藤真健司有着落寞地一个人看着板凳的另一头，牧绅一穿着西装，微笑着接受一堆媒体 的采访。成熟，大局观，强有力的突破，良好的职业素养。这一直都是牧的标签，而自己，不知什么时候开始，已经被甩开了一段距离。似乎这个时代，已经不在有人稀罕一个稳定朴实的传统控卫了。 难道。。自己的NBA前景，真的暗淡了么。

”hey,man,what u thinking about“ 带着眼镜的仙道穿着拖鞋，说着蹩脚的英语，慢慢地在身边坐下来。手肘受伤的仙道坚持参选，传说他受伤的原因是冲浪时被鲨鱼咬了。而坚持参选的原因是他不知道自己除了打球和钓鱼冲浪外还能干嘛。

你不担心选秀排名往下掉么， 藤真说，昨晚我看了模拟选秀，你几乎已经跌出乐透区了。

怕什么，仙道微笑着接话，却对着远处的一个金发小姑娘抛着眼神，是你的终归是你的，而且越靠后，球队实力越强不是么。

可是。。这样得到的机会也少啊。藤真说，除非我们够有实力。

我有啊。仙道乐呵呵地站起来，朝着那个小姑娘走去，然后突然他回过了头，收起了笑容，对藤真说: 藤真，你也有啊。

牧绅一回答完了问题，看一看一边的神宗一郎，这位出色稳定的射手也获得了很好的关注，这样自己这个老队长就放心了。 牧又注意到阿神的眼睛始终看着三井，后者正在和宫城和樱木打闹。依旧把他当成对手啊看来。牧笑了起来，然后抬头看见了藤真。藤真看了看自己，然后面无表情地离开了球馆。

离选秀日还有62个小时

科比布莱恩特早些时候就注意到了这一批天赋异禀的孩子。湖人队已经迎来了不得不重建的日子，而首先需要确定的，是一个内线核心。 湖人队的GM在询问科比对于赤木刚宪和鱼住纯的看法。 科比不住地摇头，no,no,no他们不行的，我已经受够了夸梅布朗，你要给我再来一个么。GM喝了口咖啡，问:那花形透呢？ 科比扭过头，看着墙上自己和保罗加索尔夺冠后的合影，静默不语。很久之后终于还是摇了摇脑袋，说了句 soft,no 库克切特烦躁地翻了翻新秀资料，关掉了中锋，点开了大前锋。

离选秀日还有48个小时

三井寿又在厕所里了，一到关键时刻他就紧张，关键是他还拉不出来。他打篮球一开始，就是个投射型的持球攻击手，后来由于伤病和自我放纵，渐渐地定位成了一个纯射手，他也习惯了这个定位。但是，纯射手和外线核心是有区别的。 纯射手的外线投篮，是稳定的，如同科沃尔，丹尼格林，如神宗一郎。 外线核心的远投呢？ 是遇强则强。三井寿以前一直不明白为什么神宗一郎一直把自己视为对手和劲敌。阿神明明已经超越自己了啊。三井突然明白了。 自己从来不止是个投手，I can do something more 噗通 三井寿扬起得意的笑容，嘿嘿嘿，他大便拉出来了。

离选秀日还有42个小时

詹姆斯刚刚结束了训练，正在享受他的低碳午餐。克利夫兰又下起来小雨，熟悉的小城味道，詹姆斯看着雨帘，恍惚似乎回到了几年以前。 他的妻子莎瓦纳冲他喊:亲爱的，有你的电话，来自球队办公室。 詹姆斯拉起毛巾披在身上，慢慢地走向电话，他喜欢做有把握的事，他已经不再是个毛躁的小伙子了，很久以前就不是了。勒布朗，大卫格里芬气急败坏地在电话里喊，出事了，森重宽在高速公路上酒驾，摔坏了自己的膝盖。

离选秀日还有24个小时

樱木花道这些日子稀里糊涂地参加了一堆试训，每个经理都酷酷地甩下了一句we will be in touch然后就叫自己离开，唯独休斯顿的胖子经理对待自己还不错。 莫雷说:你看我们需要的大前锋，必须要能提供篮板和拉开投射。说实话，你很适合我们的球队，但是你毕竟是一个新秀，该不该给你这个机会我需要考虑。这样吧，我叫个人陪你转转休斯顿，詹姆斯你带他开车转转。

樱木花道跟着一个大胡子上了加长的SUV，大胡子从头到尾都没有怎么说话，就默默地开车。 樱木花道憋不住了，大声问道:喂，你要带我去哪儿啊！ 哈登这才反应过来，大胡子微微动了动: 去夜店啊，你不会还是处男吧。SUV开向了夜色，掩盖了樱木花道的脸红。

离选秀日还有七个小时

这个夜晚，很多人，做了很多梦。

赤木刚宪在高中时就明白了自己是一个配角，即使是配角，我也要把事情做到最好。赤木刚宪看了看远处的街灯，开始认真地整理着球鞋和明日的西装。

流川枫梦见自己在和一个人单挑，他打不过这个人，怎么样都打不过。 流川枫汗流浃背地说: 再来。 那个人无奈地继续，可是依旧战胜了流川枫，流川枫咬了咬牙:再来。

泽北荣治梦见了自己的父亲，父亲对他说:阿荣，是我的错。我不该只教给你1on1的，这是害了你。泽北在梦里笑了，我会1on1就够了。

离选秀还有4个小时

洛杉矶，凌晨四点。 GM接到电话，科比刚刚分析完录像，在电话里兴奋地说:就是他了！就是他了！随即他接到了一张球员资料传真，asshole,困得要死的GM骂道，damn byrant 你以为谁都和你一样不睡觉啊，我去年买了个表。

天亮了。流川枫的汗早已经打湿了床单，梦中的他还在喃喃着:再来。

选秀日到来了。

亚当。肖华先生登上了舞台。

选秀开始。

第一顺位，克利夫兰骑士队选择，来自神奈川湘北队的小前锋，流川枫。

台下惊呼一片，你妹吧，没搞错吧，不是泽北？是他？ 流川枫自己也很惊讶，他看着远方的勒布朗，勒布朗带着河蟹，正在和身边的人激烈地讨论着，似乎酝酿着一场交易。

第二顺位，密尔沃基雄鹿队选择了，来自大阪山王工高的摇摆人，泽北荣治。

意料之中，观众席爆发出掌声，泽北和父母拥抱，然后微笑着上台握手。

第三顺位，费城76人选择了，森重宽。

森重宽还在医院里躺着，对于大个子的膝盖伤病从来就不能轻视。是下一个奥登还是下一个格里芬？76人还是选择了赌一把。森重宽车祸的消息不胫而走，台下嘘声一片。

第四顺位，魔术队选择了中锋，鱼住纯。

选大个子终究不会是太差的选择，考虑到赤木的伤病史，魔术队还是求稳。鱼住哭的稀里哗啦地，然后又擦干泪，颇为得意地看着赤木。

第五顺位 爵士队选择了海南高中的牧绅一。

牧气宇轩昂地整了整西装领带，在赞叹声中走上台。

第六顺位 波士顿凯尔特人选择了 小前锋 南烈！

TNT的解说员，布鲁斯鲍文觉得很赞。

第七顺位 洛杉矶湖人队 选择了 来自湘北队的 大前锋 樱木花道

观众因为觉得太雷，一片寂静，进而爆发出一阵嘘声。樱木花道自己也没弄明白怎么回事。莫雷气的半死。电视前的科比布莱恩特正在喂小女儿吃冰淇淋。是他，谁也没有想到，科比选的人，竟然是樱木花道。

第八顺位 国王队选择了 湘北队 得分后卫 三井寿

人帅人气就是高，底下一片欢呼，三井故作严肃地上台握手。国王队老板的女儿真漂亮！哈哈哈哈哈！三井心里暗爽着。

第九顺位 夏洛特黄蜂队选择了，湘北队的中锋，赤木刚宪。

往下走的三井悄悄地和往上走的赤木碰了下拳头 。赤木良好的职业态度和稳定的表现还是赢得了机会。

第十顺位 费城76人队选择了湘北的控卫 宫城良太

freestyle的宫城很适合快节奏的摆烂。

woj在笔记本电脑上迅速敲击着什么。湘北五虎全是高位秀，相必又有话题。

第十一顺 掘金队选择了 海南大学的 得分后卫 神宗一郎

第十二顺位 魔术队选择了爱和学院的前锋 诸星大

第十三顺位 明尼苏达森林狼选择了 来自凌南大学的 仙道彰

仙道今天竟然换了身唐装，还带了把扇子，微笑着上了台，一路带着kenzo香水的味道。

第十四顺位 太阳队选择了 小前锋 土屋淳

第十五顺位 老鹰队选择了 丰玉队的大前锋 岸本实理。

岸本的全面性也许可以很好的适应老鹰队的体系。

第十六顺位 公牛队选择了翔阳队的中锋 花形透 。

花形也是一个柔形中锋，不知道他和诺阿，加索尔，能不能产生化学反应。不过可以肯定的是，高篮球智商的花形，很可能较好地适应锡伯杜教练的UCLA进攻体系。

第十七顺位 凯尔特人选择了海南队的摇摆人 清田信长

野猴子很显然不满意这个结果，而且自己还南烈重位。低头骂了句fuck

第十八顺位 太阳队选择了 深津一成 深津受伤病困扰太久，不然顺位会更高的。

第十九顺位 公牛队选择了 河田 美纪男

他的哥哥河田雅史由于学习成绩太好最后选择继续学业，如今搬砖去了，并未参选。

第二十顺位 猛龙选择了防守悍将一之仓聪

第二十一顺位 雷霆选择 山王大前锋 野边将广

雷霆队这赛季很可能要放弃帕金斯，所以继续囤积内线。

第二十二顺位 灰熊选择来自丰玉队的后卫 板仓大二郎

又是一个有得分能力的高后卫，在文思卡特老化的今天，灰熊需要这样的一个人。

第二十三顺位 爵士队选择了常诚高中的 前锋 御子柴

第二十四顺位 热火队选择了 来自陵南高中的 福田吉兆

第二十五顺位 火箭队选择了来自海南大附中的 大前锋 武藤正

作为樱木的备胎 莫雷也不知道这个选择算不算浪费机会，反正球队阵容基本完善，可以扔发展联盟。

第二十六顺位 黄蜂队选择了 来自陵南高中的 小前锋 相田彦一

彦一在高中后期迎来了身高的爆炸，直接长成了一个高大的前锋。 常年不断的记笔记习惯使得他有非常出色的技战术意识和素养。而身体对抗不是他的强项，这一点依旧是隐患。

第二十七顺位 太阳队选择了翔阳队的高个子后卫 长谷川一志

一志默默地站起来，看了一下三井，然后又看了一眼自己的队长，藤真闭着眼睛，身体微微颤抖着。

第二十八顺位 快船队选择了 来自湘北队的中锋 角田悟！！

角田大帝依旧眯着眼睛，然而他的鼻孔早已经看穿了一切。

第二十九顺位 雷霆队选择了 来自三浦台高中的 前锋 雨村

第三十顺位 肖华在台上清了清嗓子，故意顿了顿。 然后掏出了最后一张纸片。

藤真健司依然闭着眼睛，他知道很多人都在看着他。牧绅一，赤木，三井，宫城。这些老对手们。藤真的眼里浮现出从小到大练球的每个场景，拜托啊，我不想放弃篮球。

第三十顺位，肖华念道，”圣安东尼奥马刺队选择了来自神奈川翔阳高中的控球后卫 藤真健司！“

藤真睁开了眼睛，忍了许久的泪水肆无忌惮地流了下来。他终于笑了，远处的仙道对着他挥了挥手。藤真认真地擦去眼泪，一步一步地走向前去。而在角落里，一位银发的教练静静地看着这一切。”托尼，我要他来就是要踢掉你！“，他故作凶悍地对着身边的帕克说，“他就是我们要找的，下一个人”好吧，帕克歪了歪脑袋，你开心就好。波波维奇台上那个传统朴实却坚韧好强的年轻人，严肃的嘴角荡漾开了笑容。

一切， 才刚刚开始。

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