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1.“删稿”式危机应对，真的有用吗？

2.好多数据都有哪些产品

3.未来汽车行业前景是什么样？

4.大数据市场有多大 怎么利用大数据赚钱

“删稿”式危机应对，真的有用吗？

近期，关于“非法删稿”获刑的话题备受关注，不少公关从业者在震惊之余，也不得不再次思考：“删稿”式危机应对，真的有用吗？如何才能说服决策者放弃“删稿”的指令？

关于这个问题，我曾经专门总结过4点关于“删稿”无用的理由：

1．删除的速度和规模，肯定比不过重新发布；

2．等到你完成删除，该看到的人基本也都看到了；

3．删除行为本身，可能会成为一个新的危机风险源头；

4．删除的资源投入，完全可以用来做更有价值的事。

总的来说，这些角度的考虑还是能够得到大部分公关人和决策者认可的，毕竟，这都是“人人皆媒”整体环境下的现实情况。

不过，也有人认为这个问题需要换个角度看待，就是关于“不实”信息有没有必要去删，以及是否正当合法的疑问与争论。让很多公关人尴尬、为难的是，自身与企业决策者对“不实信息”的界定，存在巨大分歧。常常有企业的决策者对媒体报道中所提及的大部分属实信息无动于衷，却总能很敏锐地找出一两句话、个别数字，甚至是某些用词的“不实”、逻辑上的“不严谨”，并为之大为光火、大动干戈，进而习惯地指令公关团队“处理”。至于处理的方式，要求媒体改稿、撤稿、致歉，发律师函、威胁诉讼等等，不一而足。

在我看来，正是这种“洁癖”在背后驱动着“删稿”式危机应对的灰色空间。殊不知，任何企业都不是十足完美的，媒体不会只报道企业优秀的一面。企业存在的问题，不会因为媒体报道或者不报道而被掩盖或消失，更不会因为媒体报道的稿子被删除而被掩盖或消失。

更糟糕的是，不少企业决策者还有公关人士忽略了，算法应用普及于媒体内容分发带来的变化。我将这个现象比喻为“内容黑洞”，也是新加入到“删稿”无用理由中的第5点： “你所删除的，也许只是你自己‘看’不到了，网民能看到的，其实更多了。 ”也就是说，当企业公关用尽各种合法或者不合法的手段、付出巨大代价才能删除的某条所谓的“负面”，其实网民的阅读习惯已经被“记忆”，因而更多同类或相关的内容，会一股脑儿地推送到他们的手机屏幕上。那么，删稿的意义，只不过继续演绎现代版的“掩耳盗铃”罢了。

除了“内容黑洞”，我还总结了另外三种“黑洞”现象， 分别是“技术黑洞”、“价值黑洞”和“节点黑洞”。 所谓“技术黑洞”是指舆情监测受法律和道德约束而无法触达的自媒体空间、各种群……比如某地产公司先是“买断”了某本与之有关的著作，后是一篇由其即将离任高管吐槽引发的文章链接“找不到”了，实际上，著作的电子版和文章的截图，在各种群广泛流传。而“价值黑洞”主要是指内容所携带的价值观争议，这是语义的多元特征与人的主观表达共同作用形成的，它导致不同的人对同一内容可能会有截然相反的态度。比如盒马鲜生丢弃临期食物，有一部分认为这是浪费，而另一部分人则认为是企业守法负责的表现，不同的企业对类似争论的态度与反应，是不尽相同的，试图采取删稿来“扑灭”质疑声音的不在少数。如果真这么去做了，结果恐怕争论就会演变为集中的“火力”。至于“节点黑洞”，侧重于关注企业内部及利益相关方不同节点的协同沟通。比如前些日子有个企业因有员工被有关部门带走协助调查而被媒体报道，该企业认为媒体报道不属实，想以声明加沟通函的方式要求媒体撤下报道。我向该企业表达了非常坚定的反对意见并提醒他们，在配合有关部门调查的同时，开展内部员工和家属沟通是更为紧急和重要的，其次是准备统一的口径以回应其他媒体的采访。这个实例折射出很多企业内部，特别是决策者们公关意识的缺失。

写到这里，必须要强调和正视一点，无论找到多少理由，说服决策者放弃“删稿”的指令，并不是目的，而是要有进一步及时准确的危机分析、研判和应对策略给到决策者，切实帮助解决公关危机，才是更重要的。具体到操作层面的方法选择与尺度把握， 很显然，沟通才是正道； 也只有沟通，才是公关的本源价值与长线生命力。

好多数据都有哪些产品

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未来汽车行业前景是什么样？

当前汽车产业发展成熟，电动化、网联化、智能化已成汽车产业的发展潮流和趋势，我国正加快推动智能网联汽车发展。国家多次出台配套政策标准推动行业发展，当前中国智能汽车数量超千万辆;推动智能汽车发展需要提升智能道路基础设施水平，试点城市先行发展发挥领头作用。

随着智能网联技术的快速发展，智能汽车领域正成为新一轮科技革命和产业革命的战略高地，我国智能汽车行业迎来了发展的黄金期，预计2025年中国智能汽车数量有望达2800万辆。

当前汽车产业发展成熟，电动化、网联化、智能化已成汽车产业的发展潮流和趋势，我国正加快推动智能网联汽车发展。根据发改委于2020年2月发布的《智能汽车创新发展战略》，智能汽车是指通过搭载先进传感器等装置，运用人工智能等新技术，具有自动驾驶功能，逐步成为智能移动空间和应用终端的新一代汽车，智能汽车通常又称为智能网联汽车、自动驾驶汽车等。

整体而言，智能汽车是集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术，将环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，是典型的高新技术综合体。当前我国智能网联汽车处于协同式智能交通与自动驾驶阶段;到2025年之后将处于智慧出行阶段。

国家多次出台配套政策标准推动行业发展

智能汽车是汽车领域的重要发展方向，在此背景下，国家也多次出台配套政策标准推动行业发展。2021年2月，《国家综合立体交通网规划纲要》指出将加强智能化载运工具和关键专用装备研发，推进智能网联汽车(智能汽车、自动驾驶、车路协同)、智能化通用航空器应用。

《智能网联汽车技术路线图2.0》指出到2025年PA、CA级智能网联汽车渗透率持续增加，到2025年达50%;C-V2X终端的新车装配率达50%。工信部表示下一步将加快构建形成综合统一、科学合理、协调配套的国家车联网产业标准体系。

中国智能汽车数量超千万辆

对于当前我国智能汽车发展情况，根据中国汽车工业协会统计，2020年，汽车销量为2531.1万辆，同比下降1.78%。根据国家工业信息安全发展研究中心，随着智能网联新车型的加速投放市场及潜在消费者对于智能网联认可度的提升，智能网联新车市场渗透率还将进一步提升，2020年渗透率将达到51.6%，经过测算，到2020年，中国智能网联汽车数量超千万辆，约为1306万辆。目前，中国智能网联汽车产业正处于加速发阶段。

试点城市先行发展发挥领头作用

推动智能汽车发展需要提升智能道路基础设施水平，2021年4月，住房和城乡建设部、工业和信息化部确定北京、上海、广州、武汉、长沙、无锡等6个城市为智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展第一批试点城市，发挥领头作用，推进引领全国的智能汽车示范应用和试点运营。

北京市出台《北京市智能汽车基础地图应用试点暂行规定》、《北京市智能汽车基础地图应用试点申请指南》等政策，规范智能汽车发展;上海市出台的《上海市国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标纲要》指出打造国家智能汽车创新发展平台，实现自动驾驶特定场景商业化运营试点。

预计2025年中国智能汽车数量有望达2800万辆

随着智能网联技术的快速发展，智能汽车领域正成为新一轮科技革命和产业革命的战略高地，我国智能汽车行业迎来了发展的黄金期，车联网汽车的数量不断增加。据国家发改委预计，2025年中国的智能汽车渗透率达82%，数量将达到2800万辆。2030年将达到95%，约为3800万辆。

中国汽车工业协会预测，中国将在2020至2025年间实现低速驾驶和停车场景下的自动驾驶;2025至2030年间实现更多复杂场景下的自动驾驶。2035年中国智能汽车产业规模将超过2000亿美元，由此，中国将成为世界第一大智能汽车市场。

更多数据请参考前瞻产业研究院发布的《中国智能汽车行业发展研究与投资前景分析报告》。

大数据市场有多大 怎么利用大数据赚钱

大数据市场有多大 怎么利用大数据赚钱

“大数据的市场规模没有天花板。”国务院发展研究中心信息中心研究处处长李广乾认为。不过细想，这正是目前各大企业和资本疯狂追逐大数据产业的重要原因。

“单独讨论大数据意义不大，它是依附于具体业务，和各个行业密切相关的。”李广乾认为，大数据产业规模和两大因素相关：一是经济发展水平，需要大数据的业务越多，市场体量就越大;二是信息化发展水平，能够产生数据的终端越多，数据就会越聚越多，而数据的生产是没有上限的。　　目前，大数据的金矿还仅是开挖了“冰山一角”。全球来看，Gartner2016年最新的技术成熟度曲线显示，大数据作为新兴领域，已经进入应用发展阶段，基础设施建设带来的规模性高速增长出现逐步放缓的趋势，技术创新和商业模式创新推动各行业应用逐步成熟，应用创造的价值在市场规模中的比重日益增大，并成为新的增长动力。　　从总体规模看，2016年，全球大数据市场规模实现16.5%的增长，预计将连续3年保持增速在15%左右。同时，大数据成为全球IT支出新的增长点，2016年，有近40%的企业正在实施和扩大大数据技术的应用，另有30%计划在未来12个月内应用大数据。　　“说大数据产业是一张画得很大的饼显然是片面的。”工信部赛迪研究院软件所所长潘文预测，包括大数据硬件、大数据软件、大数据服务等在内的大数据核心产业环节，2016年达到3100亿元，将在2020年超过1万亿元;大数据关联产业规模2016年超过5万亿元，将在2020年超过10万亿元;大数据融合产业规模2016年达到3.5万亿元，将在2020年超过20万亿元。　　“从大数据核心产业结构看，基于大数据的服务是大数据核心产业的主体，其规模约占大数据核心产业规模的90%，未来，服务也将是大数据产业的最核心部分。”潘文说。　　做数据“搬运工”　　目前国内大数据公司分为两类：一类是已有获取大数据能力的公司，如百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头及华为、浪潮、中兴等企业，涵盖了数据采集、数据存储、数据分析、数据可视化及数据安全等领域;另一类则是初创大数据公司，依靠大数据工具，针对市场需求，为市场带来创新方案并推动技术发展。　　不同的大数据公司，盈利模式也不相同。如果把大数据产业比作房地产开发，那么海量数据就是地产开发时的土地资源，数据挖掘开发就是地产搭建盖楼。大数据主要的盈利模式也是围绕这两方面展开，一是通过直接“搬运”数据赚钱，二是通过数据加工分析盈利。　　“我们就像一个自来水厂一样，用户要你提供干净的自来水，对方可能是酒厂、饭店、饮料厂，他把你的水做成饮料或酒。”聚合数据就是一家主要依靠为客户提供数据盈利的公司，公司创始人左磊对其商业模式作了一个形象的比喻。　　在开发APP应用过程中，左磊发现客户对于数据的需求非常大，但他们本身却没有能力去做这些事情。聚合数据的主营业务，就是整合市面上有价值的数据源，从车辆违章信息、航班火车查询、全国加油站实时油价，到在线试题、**、股票，做成标准化的API(应用程序编程接口)，开放给开发者、企业及微信公众号用户等使用，为他们免除数据收集、维护等环节。简言之，聚合数据是一家数据源公司，充当的是数据“搬运工”的角色。　　在变现模式上，针对一些本身成本不高的服务，聚合数据会对用户实行免费，而对一些成本相对高的服务，会按照每个接口或服务的成本收取不同的费用。2016年，聚合数据光API接口一项营收就超过1000万元。　　聚合数据的盈利模式是数据买卖市场一个有代表性的类型。另一个代表性类型是，国内乃至全球第一家大数据交易所——贵阳大数据交易所，自2015年4月正式挂牌运营以来，仅用两年多时间，就实现了可交易数据总量超过150PB，内容涵盖政府、金融、交通等30大类领域，并于今年上半年实现正现金流，预计今年底累计交易流水将突破2亿元人民币。　　数据的“消化”和“利用”　　如果说搬运数据是秀肌肉的“体力活”，那么分析数据并提供解决方案就是拼智商的“脑力活”，相当于把收集来的数据“消化”“利用”好。直接售卖数据是比较底层的盈利方式，而对数据进行处理加工则在商业模式上具备更多的想象空间。　　数据分析可大致分为直接提供数据分析工具和输出解决方案两种模式。潘文说，数据分析工具通常可以实现情报挖掘、舆情分析、销售追踪、精准营销、个性化推荐、网站/APP分析等功能，收费方式采取按需购买，部分功能服务免费，部分功能服务收费。　　阿里云的“数加”平台就是典型的数据工具盈利模式。阿里云大数据事业部总监徐常亮表示，阿里云“数加”平台，承载着阿里巴巴集团、蚂蚁金服的数据，可提供一站式的数据计算、加工、处理等服务，用户不用自建计算平台。此外，基于“数加”平台，阿里云还提供数十款应用工具，覆盖数据采集、计算引擎、数据加工、数据分析、机器学习、数据应用等数据生产全链条。　　计算引擎之上，“数加”平台提供了最丰富的云端数据开发套件，包括数据集成、数据开发、调度系统、数据管理、运维视屏、数据质量、任务监控。在数据分析方面，通过移动数据分析产品，开发者可快速搭建日志采集、分析系统;通过“数加”平台BI报表产品，3分钟即可完成海量数据的分析报告。在机器学习方面，“数加”平台发布的机器学习工具，可基于海量数据实现对用户行为、行业走势、天气、交通等的预测。　　大数据公司百分点的展厅内有一面弧形墙，可以24小时实时更新数据资料和图谱。这面墙上有全网当日产品销售统计和热销产品榜单，每一个产品都有详情介绍。百分点研发总监苏海波介绍，5.5亿用户的“画像”汇总于此，包括购物偏好、网购金额变化趋势、阅读兴趣等。用户的任何网上行为都会成为大数据的一部分，经过筛选加入到用户的数据中。通过与百分点合作，商户可以根据用户消费偏好，定向推送商品;旅行社可以定向推送旅游行程信息和报价;新闻资讯APP则可以推送用户感兴趣的信息。　　在输出解决方案上，大数据还可以应用到医疗、教育、零售、通信等传统行业。通过大数据产生更多收益，节约成本，优化原有行业，衍生出新的商业模式。