科技行者 6月12日 北京消息(文/周雅):針對(duì)早前盛傳的亞馬遜中國“調(diào)整經(jīng)營策略”一事,6月11日,亞馬遜中國副總裁顧凡接受科技行者采訪時(shí)表示,接下來,亞馬遜中國將全面發(fā)力“跨境網(wǎng)購”。
亞馬遜中國副總裁顧凡
時(shí)間翻回到4月18日,亞馬遜中國官方曾發(fā)表申明,“將于2019年7月18日停止為亞馬遜中國網(wǎng)站上的第三方賣家提供賣家服務(wù)”,而顧凡此次也作出回應(yīng)稱,7月18日之后,你(在亞馬遜中國)看到的商品都將是海外購商品。
驅(qū)動(dòng)亞馬遜中國“跨境網(wǎng)購”業(yè)務(wù)的,有兩大引擎,即“亞馬遜海外購”業(yè)務(wù)和“亞馬遜Prime會(huì)員”業(yè)務(wù)。
談到“亞馬遜海外購”業(yè)務(wù),顧凡認(rèn)為,電商未來一定走向全球化競爭,而亞馬遜找到了電商全球化擴(kuò)張的一個(gè)輕量化方案。
具體而言,如今電商在全球化過程中,若要打通一個(gè)海外市場(chǎng),需要布局2-3年,要搭本地倉儲(chǔ),要建本地物流,還要布局本地供應(yīng)商和貨物。
而顧凡說,電商打通全球的“輕量化方案”之一,來自于亞馬遜的海外購模式。這一海外購模式,是從中國市場(chǎng)走出去的,由于中國用戶強(qiáng)大的消費(fèi)力,決定了亞馬遜中國海外購模式的成功,并在亞馬遜的墨西哥、英國和澳大利亞市場(chǎng)得以復(fù)制,從而贏取了一個(gè)很重要的時(shí)間成本,這個(gè)時(shí)間差,可被亞馬遜用于招募當(dāng)?shù)毓?yīng)商,最后形成海外購和本地貨品的互補(bǔ),在這兩個(gè)市場(chǎng)越跑越快。
亞馬遜中國海外購于2014年上線,是亞馬遜第一個(gè)本地化的全球網(wǎng)上商店,商品由美、英、德、日四國亞馬遜網(wǎng)店跨境直郵。顧凡用數(shù)字強(qiáng)調(diào)了“亞馬遜中國海外購模式的成功”,該業(yè)務(wù)于2018年創(chuàng)了歷史新高,于2019年一季度實(shí)現(xiàn)了兩位數(shù)增長。
而亞馬遜海外購即將迎來五周年,其線上選品總量突破了2000萬,亞馬遜中國對(duì)外稱,將從選品、物流、體驗(yàn)和優(yōu)惠等方面,對(duì)海外購進(jìn)行全面改版升級(jí)。記者登陸亞馬遜中國APP發(fā)現(xiàn),該APP已經(jīng)進(jìn)行了全新改版,上線了“每周上新”“海外購精選”和“鎮(zhèn)店之寶”三個(gè)頻道。
亞馬遜海外購的升級(jí)不止于此,另有人工智能技術(shù)的加持。比如,AI可為你進(jìn)行“智能尺碼推薦”。
再談“亞馬遜Prime會(huì)員”業(yè)務(wù),也涉及到亞馬遜中國一個(gè)很重要的經(jīng)營策略,那就是服務(wù)于對(duì)生活品質(zhì)和消費(fèi)升級(jí)有迫切需求的客戶,這群客戶,不圖多,圖精,且最易產(chǎn)生用戶粘性,亞馬遜用Prime會(huì)員業(yè)務(wù)服務(wù)這類客戶。
回看亞馬遜中國歷來表態(tài),不難發(fā)現(xiàn),Prime會(huì)員業(yè)務(wù)一直是其核心戰(zhàn)略之一,Prime與云服務(wù)(亞馬遜AWS)、廣告業(yè)務(wù)一起,出現(xiàn)在亞馬遜每年財(cái)報(bào)的重要位置里。顧凡透露,Prime在全球超過1億會(huì)員,覆蓋17國家,覆蓋全球逾1億商品,2018年全球新增付費(fèi)會(huì)員數(shù)達(dá)歷史新高。“在中國市場(chǎng),Prime會(huì)員和海外購用戶畫像高度重合,對(duì)聚焦于母嬰、廚房廚具、食品、服裝鞋靴等品類。”
而對(duì)于此前關(guān)于“亞馬遜退出中國”的輿論,4月18日當(dāng)天,亞馬遜中國也作出了官方回應(yīng),稱不會(huì)退出中國市場(chǎng):“亞馬遜始終對(duì)中國市場(chǎng)有著長期承諾。在現(xiàn)有的良好業(yè)務(wù)基礎(chǔ)之上,我們將繼續(xù)投入并大力推動(dòng)包括亞馬遜海外購、亞馬遜全球開店、Kindle和亞馬遜云計(jì)算等各項(xiàng)業(yè)務(wù)在中國的穩(wěn)健發(fā)展。”
好文章,需要你的鼓勵(lì)
新加坡國立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
同濟(jì)大學(xué)團(tuán)隊(duì)開發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機(jī)噪聲問題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實(shí)設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機(jī)器人、AR和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺語言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時(shí)刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯(cuò)行為并不能實(shí)際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗(yàn)證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗(yàn)證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗(yàn)證時(shí)無法有效利用視覺信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機(jī)構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計(jì)算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計(jì)器智能選擇重要計(jì)算部分,在保持模型性能的同時(shí)顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個(gè)任務(wù)上驗(yàn)證有效性。
關(guān)注科技創(chuàng)新、技術(shù)投資。
以文會(huì)友,左手硬核科技,右手浪漫主義。