无人售货店怎么样为什么所有电商平台都没有无人机，做电商平台 _睿知

一、电商使用无人机送货，有人说好有人说不好认为存在危险，你怎么看？
使用电商无人机送货，当然是科技稿件技术成果的一大发展。不过它的缺点是只能在近处抱简，不能在远处的裤子里抱。小心危险，这太吓人了。
【无人售货店怎么样为什么所有电商平台都没有无人机，做电商平台】

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二、无人机在电商里属于什么分类
航拍无人机可以归类为相机。
三、曝京东裁员又降薪，被裁员工该何去何从？

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四、说说你所理解的元宇宙？
元宇宙是一个通过科技手段连接和创造的虚拟世界，它与现实世界进行映射和交互，并具有一个新的社会系统的数字生活空间。元宇宙本质上是现实世界的虚拟化和数字化过程，需要内容生产、经济体系、用户体验和物理世界内容的大量转化。但是，元宇宙的发展是渐进的，有共享的基础设施、标准和协议支撑，最终由众多工具和平台的不断集成和演进而形成。1.元宇宙本身不是一种技术，而是一种思想和概念。它需要融合不同的新技术，比如5G、6G、人工智能、大数据等。强调虚实融合。”沈阳说。沈阳介绍，超宇宙主要有以下核心技术：一是扩展现实技术，包括VR和AR 。增强现实技术可以提供沉浸式体验，解决手机解决不了的问题。第二，数字双胞胎可以将现实世界镜像到虚拟世界。这也意味着，在元宇宙中，我们可以看到许多自己的虚拟化身。第三是与区块链建立经济体系。随着元宇宙的进一步发展，对整个现实社会的模拟加强，我们在元宇宙中可能不仅会花钱，还会赚钱。于是，在虚拟世界中也形成了一个“取笑冰雹”的体系。2.超宇宙的概念要想成真，涉及的不仅仅是图片，还有多人互动的诉求。与传统的网络游戏和网络会议不同，元宇宙的高实时性、高交互性和高沉浸感要求虚拟空间应该能够容纳数万甚至上亿用户同时进行交流。宇宙是一个未来，一个将在很大程度上实现的未来，现在是掌握主动权的最好时机。3.在超宇宙的发展过程中，还会遇到价值伦理、虚拟空间控制等新问题，需要监管部门进一步规范。中国艺术研究院副研究员孙家山表示：“当现实空间遇上虚拟空间，除了技术发展带来的变化，更需要关注‘价值’的意义，纳入有序的政策监管，确保行业健康有序发展。“目前，元宇宙仍然是一个不断进化和发展的概念，不同的参与者会不断丰富其内涵，因此我们需要警惕资本绑架、伦理风险、立法和监管的空白等。想要在最短的时间内实现超宇宙，需要全社会的有机配合。无论是技术公司、内容公司还是资本，都需要从底层技术入手，在内容生态中寻找突破口。以上是我个人对元宇宙的理解。
五、大数据未来的前景怎么样？
全文统计的说明：1)搜索关键词：大数据及相似或相关关键词；2)搜索范围：标题、摘要、权利要求书；3)筛选条件：简单血缘关系的去重申请、实质审查的法律地位、授权、PCT国际公布、PCT进入指定国(指定期) 。单纯攻击和隐含血缘申请去重按受理局统计。4)统计截止日期：2021年9月17日。5)如果有特殊的统计口径，会在图表底部注明。1.全球大数据产业专利申请概况(1)技术周期：2010-2020年成长期，全球大数据产业专利申请人数和专利申请量呈现高速增长趋势。2020年，全球大数据产业专利申请人数和专利申请量分别达到28398人和65473人，均处于较高水平。总体而言，全球大数据技术正处于成长期。注：当前技术领域的生命周期阶段是通过专利申请量和专利申请人数量随时间的变化来分析的。(2)专利申请量和专利授权量：全球大数据专利申请量逐年上升，授权量占比逐年下降。从2010年到2020年，全球大数据产业专利申请量逐年增加，2020年达到65473件。在专利授权方面，2010-2017年全球大数据行业专利授权数量逐年上升，2018-2020年逐年下降。2020年，全球大数据产业专利授权量为14375件，较2019年有所下降。从授权比例来看，自2012年以来，全球大数据技术专利授权比例逐年下降，2020年将降至21.96% 。截至2021年9月17日，全球大数据行业专利申请量和专利授权量分别为23709件和1648件，专利授权比例仅为6.95% 。注：专利授权率表示申请的效率和提交最终授权申请的成功率。统计描述：如果2012年的专利申请在2014年被授权，那么被授权的专利会显示在2012年的专利申请中。(3)专利法律地位：绝大多数专利处于“有效”和“待决”状态。截至2021年9月17日，全球大数据专利大部分处于“有效”和“待批”状态，二者大数据专利总量分别为14.05万和14.76万，占全球大数据专利总量的48%和50% 。PCT制定期间，大数据专利有5177项，约占全球大数据专利的2% 。(4)专利市场价值：总价值接近400亿美元，大部分专利在3万美元以下。截至2021年9月，全球大数据产业专利总价值为392.48亿美元。在…之中
，3万美元以下的大数据专利申请数量最多，为17.92万项;其次是3万-30万美元的大数据专利，合计专利申请量约为7万项。超过300万美元的大数据专利申请数量最少，仅为2515项。统计口径：按每组简单同族一个专利代表的去重规则进行统计，并选择同族中有专利价值的任意一件专利进行显示。2、全球大数据行业专利技术类型(1)专利类型：发明专利占比高达带手91.61%在专利类型方面，目前全球有37.25万项大数据专利为发明专利，占全球大数据专利申请数量的比例高达91.61% 。实用新型大数据专利和外观设计型大数据专利数量分别为3.30万项和1121项，分别占全球大数据专利申请数量的8.12%和0.28% 。(2)技术构成：全球前三大技术申请量均超过4万项从技术构成来看，目前“G06F16 信息检索;数据库结构;文件系统结构[2019.01]”及“G06F17 特别适用于特定功能的数字计算设备或数据处理设备或数据处理方法[2019.01]”两类拍厅技术的专利申请数量最多，分别为46328项和45874项。全球大数据技术分类中专利数量排名第三的是“H04L29 H04L1/00至H04L27/00单个组中不包含的装置、设备、电路和系统[2006.01]”，专利申请量为40328项，全球前三大技术申请量均超过4万项。(3)技术焦点：十大热门全球大数据前十大热门技术词包括数据源、数据处理、客户端、分布式、电子设备、神经网络、识别方法、通信系统、大数据与分析系统。具体情况如下：注：旭日图内层关键词是从最近5000条专利中提取。外层的关键词是内层关键词的进一步分解。(4)被引用次数TOP专利：两大专利被引用超过千次被引用次数最多的专利均为国外专利，全球排名前五的专利，被引用次数均超过2000次，其中专利号为US5700637A的“Apparatus and method for analyzing polynucleotide sequences and method of generating oligonucleotide arrays”专利与专利号为US5774660A的“World-wide-web server with delayed resource-binding for resource-based load balancing on a distributed resource multi-node network”专利，其被引用次数分别为2368次与2216次，位列全球前两名。其它被引用次数前十大专利如下所示：3、全球大数据行业专利竞争情况(1)技术来源国分布：中国占比最高，美国紧随其后截止2021年9月17日，全球大数据第一大技术来源国为中国，其大数据专利申请量达到254887项，占全球大数据专利总申请量的39.11%;其次是美国，美国大数据专利申请量占全球大数据专利总申请量的34.50%，二者合计占比超过70% 。日本和韩国虽然排名第三和第四，但是与排名第一的中国及排名第二的美国专利申请量差距均较大。统计说明：①按每件申请显示一个公开文本的去重规则进行统计，并选择公开日最新的文本计算。②按照专利优先权国家进行统计，若无优先权，则按照受理局国家计算。如果有多个优先权国家，则按照最早优先权国家计算。(2)中国区域专利申请分布：广东专利申请数在国内遥遥领先在中国的所有省市当中，北京和广东为中国当前申请大数据专利数量最多的省份，当前大数据专利申请数量累计分别高达44224项和43149项。江苏、上海、浙江、山东累计申请大数据专利数量均超过10000项。中国当前申请省(市、自治区)大数据专利数量排名前十的省份还有四川、湖北、河南和安徽。统计口径说明：按照专利申请人提交的地址统计。(3)专利申请人竞争：三星电子株式会社专利申请数全球第一从申请人的专利申请数量排名来看，截止2021年9月17日，三星电子累计申请大数据专利数量达8548项，远远高于全球其他公司。全球申请大数据专利数超过5000项的还有国际商业机器公司与腾讯科技公司，分别为7541项和5756项。其中，中国有三家公司入围全球大数据专利申请量排名前十企业，分别为腾讯科技、国家电网与华为前十，且均居于前五。注：未剔除联合申请数量。—— 更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》

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六、如何选品，亚马逊选品技巧关于选品的文字和课程每天都会大量涌现，广大卖家们也孜孜不倦地学习研究，基本每个人也都能说得头头是道，比如产品售价不要太低的，质量小，体积不大，包装不怕野蛮运输，不需要费劲安装，利润率高等等。但是一做起来，却依然对选品没有信心。为什么会这样呢？我们不妨来回顾一下自己的选品过程。借助市面的一些工具或者软件，我们可以轻松找到我们觉得适中的价格区间产品，比如售价高于20美金，采购成本价在预期内，利润率足够，产品体积重芦橘量包装等都符合要求，操作简单易上手。看了Best Sellers 前几名的评论评分也高于4.0，产品成熟没有明显缺陷。产品的主要关键词，月搜索量都在10000以上，而且非季节性产品等等各种条件，也排除了知识产权方面的问题。接下来会调研几个竞品的销量，梳理评论关键词，利用利润计算模型算一算前面三个月的月度盈亏。有没有发现，有个很重要的环节，我们都没做或者就算意识到了，也很难高效去做？那就是这个产品目前的竞争格局。亚马逊自营在里面占了多少的比重，如果亚马逊自营占比低到可以忽略，那第三方卖家在里面是怎么分配蛋糕的？是一家独大，还是二分天下，或是三足鼎立，甚至是群雄逐鹿？该产品里面有没有占统治性地位的迹物品牌，就如苹果和华为对手机行业的统治一样。最近三个月上新的产品有没有进入Best Sellers 100的，他们进去后，评论评分表现又如何？因为我们如果进去这个市场，他们的今天很可能就是我们的未来三个月的预演。在中国卖家已经渗透到亚马逊平台每一个可以施展的品类的现状下，知己知彼百战不殆都尚且是一种美好的愿望，而更多时候，我们选品是知己不知彼，对某个细分市场目前的竞争格局没有一个姿哗液全面的了解，如果贸然进入，那只能说是怀着一腔孤勇撞大运。这个对于细分市场竞争格局的全面把握，就是选市场。那么选市场，我们主要看哪些要素呢？1、市场容量不用说这个是第一要素了，前100 Listing的月度总销量及平均销量，就可以清楚把握这个细分市场的容量有多大了。是百万级还是千万级甚至更大，这个关系到我们进去这个市场的销售额目标制定。而且对于不同规模的卖家，目标市场容量是不一样的。准备大干一场的大卖不会想在一个不足百万的市场里面去分一杯羹，而一般中小卖轻易不会去蓝牙耳机这个超大市场找虐。2、行业需求及趋势找出目标细分行业的前5个核心关键词，看最近3年的搜索量变化趋势，就可以反应非常多的内容，首先搜索量的大小直接反应了市场的需求量；变化趋势平缓说明产品市场成熟稳定，还可以看出是否有季节性、节假日性变化。3、商品集中度简单说就是销量最高的前10个Listing销量之和在前100总销量中的占比，以及前10名各自的分别占比。注意这两点必须结合来看，因为同样的前10名垄断80%销量，里面每个占比8%，和第1名占比60%，其它9名占比共20%，这两种情况于新进卖家来说意义不一样。4、品牌集中度这个和商品集中度原理一样，清楚了解到细分行业里面各个品牌的销量占比，以及前10品牌销量之和在前100总销量里面的占比，得出品牌的垄断程度。5、卖家集中度这个和前面两个集中度原理一样，就是前10个Listing在前100总销量里面的分别占比，及前10销量之和的占比，得出卖家的垄断程度。注意的是，这里面有个坑，有可能一个卖家有几个账号，把类目前100给垄断了，我们只能借助于自己的行业洞察力深入调研。6、卖家类型分布这个主要用于寻找合适的发货方式，以及来自Amazon自营的竞争大小。比如某个细分类目亚马逊自营占比过大，这个时候第三方卖家再贸然进入的话是很难与之抗衡的。右侧的评论数和评分值则可以用来判断哪种类型的发货方式最有竞争力。7、上架时间分布这个主要看前100个Listing里面时间段分布，以及不同时间段上架Listing销量占比，可以看出新品打造难度。比如对于同一个细分类目，前两年进入Top 100只需要3个月，现在半年都搞不定。如果没有历史纵向对比，看最近3个月、6个月、一年的新品分布，也大致知道新品的打造难度。打个比方吧，在日本进入福布斯前100平均年龄是65岁，而中国是50岁。8、上架趋势分布找出前100个Listing里面，各个年份上架的Listing数量以及他们销量之和所占的市场份额，将上架时长进一步细化到具体年份，可以看出行业的生命周期，以及产品的生命周期。如果一个细分行业市场份额最大的，是最近2年上架的产品，说明该行业产品生命周期是两年左右；而最早上架时间，反映了该行业的生命周期。9、评论数分布这是一项非常重要的指标，我们需要对标的对手处于什么位置，有多少评论，决定到我们需要投入多少费用和时间去达到这个相当规模的评论，才能让评论数这个公信力指标不影响Listing的转化。10、评分值分布此项指标就是将平均评分分段，看看各个评分区间分布有多少Listing，以及各自所占的市场份额，可以大概知道这个产品目前主流的评分。主流评分越高说明用户满意度越高、行业越成熟，通过产品差异化改造形成竞争力的机会越低。至于买家对产品的优缺点诉求，那就需要进一步抓取评论的关键词，这个重点要看看差评，一是因为差评基本是真实评论，二是差评可以找到用户对产品不满意的主要点。11、价格分布不同价格区间分布的Listing数量，以及各自所占的市场份额，非常直观的显示消费者对于目标产品的价格选择。如果一个价格区间市场份额很高，说明这个区间竞争很激烈（一般是中低端市场），可以考虑能否进入另外一个价格区间的市场。不知道大家有没有看过纪录片中的古代战争作战方式，作战双方统帅必选一视野开阔的高地，远观战场局势，以便作出相应调度，我们选市场所做的就是站在这个高处总揽全局。通过以上各种维度的分析，由点到面再到线，就如从高空鸟瞰一般，整个市场局势尽收眼底，纤毫毕现。外部环境已经洞若观火了，再结合自身的供应链优势、资源优势，作出适合自己的选择，这才是亚马逊选品的3.0时代。具体实操您可以参考以下两篇文章：https://www.sellersprite.com/cn/blog/teach-you-how-to-analysis-markethttps://www.sellersprite.com/cn/blog/how-to-build-a-proct-and-find-a-market-step-by-step