验证现象存在，“破局”关键在反垄断动真格

　已经生产的 ID.3 积压在德国停车场中

　　同样不能忽视的是业务转型对于公司内部管理的冲击，燃油车企往往都有几十上百年的历史，内部盘根错节，与供应商之间也有深刻的利益绑定，某一个生产研发环节的改变，很可能意味着利益链条的重新分配，难度可想而知。

　　带领诺基亚走向巅峰的前 CEO 约玛·奥利拉（JormaOllila）曾在自传中回忆过 iPhone 问世时的情景：他召集 12 名高管谈话，问他们对 iPhone 的看法。其中 2 人认为 iPhone 不构成严重威胁，另外 10 人都觉得不能低估 iPhone。

　　但诺基亚以业绩为中心的管理体制限制了这艘大船的掉头，比起外部环境的变化，高管更担心不能实现自己的季度目标，这种心态又传导到中层，使得奖金与销售数据挂钩，进一步阻碍了公司的转型。

　　奥利拉在书中反思说：我们都知道问题所在，但内心深处却无法正视现实。公司大型计划仍持续进行，我们应该关注长远前景时，却只检讨了下一季度的销售预测。

　　03. 生态：形成新利益群体

　　2005 年谷歌进军手机操作系统时，一个重要措施就是：开源，吸纳更多力量。而差不多时间，中国移动开发了自己的操作系统，但却因为集成了 139 邮箱等移动特色产品，遭到了其他运营商的冷落。而闭环的苹果，之所以能快速普及，也离不开其背后丰富的中国电子供应链、全球应用开发者。

　　取代诺基亚的是苹果、安卓，但踩在诺基亚尸体上的，却是一批批产业链企业。而燃油车和手机，在供应链上也有极其相似的一点：高度分工专业体系下的封闭模式。

　　在汽车工业体系中，主机厂更多扮演得是“系统集成商”的角色，下面有一二级供应商严格按照按照分工专业化模式展开，比如汽车电子领域，博世、德尔福、大陆这几家瓜分完毕。汽车的研发、生产过程中，大部分增值活动发生在一级和下级供应商处，汽车成本的 70% 左右来自供应商[5]。
 

　针对运动想象脑电信号的时间差异性，腾讯天衍实验室提出基于动态域自适应的深度脑电解码模型

　　研究运动想象算法的腾讯天衍实验室高级研究员柳露艳介绍，针对脑电信号数据差异大，且数据集样本量少，而导致训练困难及训练模型泛化性能差等问题，腾讯天衍实验室和天津大学高忠科教授团队，联合提出了一种创新的运动想象脑电信号分类方法。

　　该方法首先通过将同类样本的时频图进行叠加的方式进行数据预处理，这样在保证扩充数据多样性的同时，又保持了原始数据时频特性，同时还增加了模型在不同受试者或者同一受试者不同时间点脑电信号上的泛化性能；其次使用了基于 GAN 的领域自适应算法进一步加强了模型在不同脑电信号上的泛化性能。

　　使用该算法训练的轻量级卷积神经网络模型，具有更强的鲁棒性和泛化性能。

　　小样本学习技术化解训练样本缺乏难题         

　　在技术算法直接应用于实际数据时，大多数情况下无法获得理想结果。因为实际数据往往分布的很不均匀，且存在训练数据缺乏、算法跨中心泛化能力差、算法准确度要求高等问题，尤其在严谨的医疗场景实际应用中，这些问题则成了技术精进的“拦路虎”。
 

场景金融路在何方？

　　如何破解场景风控难题？

　　有人选择谨慎为之。“场景金融到底是‘砒霜’还是‘蜜糖’，要看每家机构怎么去考量风险了。我们在接入场景时非常谨慎，之前曾接触过医美、租房、装修等场景，之后观察到一些不太好的苗头，于是都陆续退出。”某消金公司高管向《财经》记者直言，B端风险和C端风险不是一码事，我们的核心能力在C端，所以不会盲目地去碰B端。

　　尽管如此，建立B端风控能力仍然是大部分金融机构必须面对的课题。“金融业务发展到线上线下高度融合的今天，不可能再延续过去的经营方式，即便最谨慎的机构也不能不拓展场景金融。”车宁对《财经》记者说道，“如果看不懂就不做，大中型金融机构还能承受，对中小型机构来说，它能怎么办呢？”

　　谈及场景风险，监管是首先被提及的话题。

　　刘波在前述文章中指出：“现阶段，在信贷领域，我们对消费者的保护一方面是不足的，但另一方面又是过度的。不足主要体现在之前让大量的非持牌机构长期处于缺少强有力监管的状态，最后让很多的消费者权益受到了侵犯；另一方面，针对持牌机构，消费者权益的保护又是过度的。一旦客户投诉到相关监管，只要金融机构的服务有任何一点瑕疵，都会被纠正。若是有效投诉多，金融机构还会被监管处罚。社会是同情弱者的，但弱者有理的逻辑，让金融机构反而处在了弱势地位。”
 

单致豪也对腾讯开源十年的发展历程进行了回顾。2010 年，腾讯提出了 “拥抱开放“的战略，从内部代码的复用开始，内外部开源逐渐结合，形成了腾讯自己的代码文化以及开源策略和流程。2015 年，腾讯成立腾讯开源联盟（TOSA）后，腾讯开源就进入了快节奏的时代，仅一年时间就开源了 20 个高质量的项目。

　　2018 年 930 变革后，随着腾讯技术委员会和腾讯对外开源管理办公室成立，腾讯进一步加强了与行业顶级开源基金会的合作，逐步形成了有腾讯特色的“自下而上”和“自上而下”相结合的开源路线。

　　在 18 年至今的三年之内，腾讯接连向 Linux 基金会、Apache 基金会、开放原子开源基金会等捐赠了 TARS、TSeer、Angel、TubeMQ、TencentOS Tiny、TKEStack 等 6 个开源项目。其中，微服务开源项目 TARS 是中国首个在 Linux 基金会成立开源基金会的开源项目，由腾讯推动建立并主导运营；全栈机器学习平台 Angel 也是中国首个从 LF AI 基金会毕业的开源项目。

（编辑：烟台站长网）

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