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Hi， 我们的新专栏「创投观察」了解下？
信息不对称，是「创投行业」普遍存在的一个现象，为了让关注新商业的人能够获知行业最前瞻的信息，对创投人群的行为决策提供有益的参考，36氪决定设立「创投观察」这个专栏。
每期「创投观察」会由36氪分析师联合企业负责人撰写，讲述实际行业中即将发生的现象，把我们获得的高密度一手信息，尽可能毫无保留分享给行业。
以下是我们本期精选的近期的一些观察和研究，涵盖新居住、新零售、企业服务、前沿技术等行业。花5分钟时间即可了解近期行业趋势。
Enjoy。
文 | 创投观察
可迅速提升颜值的“饰品”，她经济的下一个上升品类
分享人：36氪资深分析师高歌
挖掘女性的美丽经济，下一个上升品类是什么？我认为是饰品。
在感性层面，一位饰品创始人告诉36氪，“饰品如果搭配得当，可在短时间内迅速提升颜值。”
而在市场层面，珠宝饰品的品牌渗透率不到20%，有品类竞争、无品牌竞争——36氪认为，这一点将在未来几年内发生改变，从低端的品类竞争过渡到品牌竞争。
36氪观察到，珠宝和饰品的界限正在变得模糊，消费频次的提高带来了品牌机会。从前女孩的第一件珠宝来自于结婚时的钻戒或金饰，珠宝更多的是保值、收藏的金融属性。而如今，珠宝饰品，更多是作为穿搭配饰的时尚品。
回想一下线上线下，说的出名字的饰品品牌？潘多拉、施华洛世奇、APM。这显然不够，即使是潘多拉，也在2018年第一季度出现了销售额的下跌。根据潘多拉财报数据，2016年营业收入约合30亿美元，2017年约合37.9亿美元，同比增长12%。但在2018年Q1 销售额下跌1%至8.19亿美元，不及分析师预期。
问题在于，国内市场的饰品品牌空白，由谁来填补？
中国本土饰品品牌。主打东方、轻奢、原创的饰品品牌“优集”，饰品设计上运用了喜鹊、熊猫、财神、祥云等东风元素，空间设计上亦采用东方感的镜花水月优集空间。不仅在国内密集开店，同时在巴黎开出了首家门店。根据优集提供的数据，30%的店铺坪效达到1万元每月。此外还有36氪报道过的觅作、 YIN、东长、中金万玉等。
海外成长型品牌。ONE JEWELRY从上千个海外品牌中，精选出30+品牌，开设线下集合店。其中销售表现好的成熟品牌，为其开设独立店。值得参考的是其筛选逻辑：具有品牌基因 ，有标识性（非工厂同质化产品）；有显著工艺特点，在细分领域有技术优势（张力镶嵌、陀飞轮技术）；适合中国人肤色及消费偏好。
此外36氪观察到，饰品领域出现了更多模式多元的创业项目。比如珠宝新零售平台Jewelbox，珠宝租赁的幸福纪，珠宝订阅的魔盒、梵星学，体验式消费平AZLOOK，纯线上平台OOK，3D打印做珠宝定制的得音、马良行，商场体验式业态作·饰，以及珠宝自动贩卖机Magic Home。
品牌的成长说易行难，谁会成为下一个潘多拉? 在新零售时代，需要平衡的是线上线下关系，饰品仍然是需要线下体验的品类。对于早期创业公司而言，如何在定价、设计、营销等方面和第一梯队品牌形成错位竞争，仍需要不断探索。
街边小店，等待被挖掘的金矿
36氪资深分析师陈淑雅
商业地产可分为集中商业区（如商场、写字楼）和街边小店，其中一直被忽略的小店生态开始得到重视。从选址、供应链到运营，市场大、链条长，存在很大的互联网改造空间；从新零售的角度，大大小小的门店像毛细血管一样零散生长在城市各个角落里，也是一个线下流量转化的好入口。
那么街边小店如何进行互联网升级？
以门店为颗粒，对行业供应链的改造最为常见。平台在某个领域进行B2B整合，提供供应链、系统、运营等能力支持，比如快消B2B领域的阿里零售通、京东新通路、惠民网、掌合天下、店达，母婴B2B海拍客，瞄准外贸服装小店的趣衣等。
从开店人的需求出发，上上铺专注用大数据实现商铺智能选址，乐铺从商铺交易撮合切入想实现街区智慧联营；享开店为要加盟开店的人群对接资源，参差文化则从技能和实战运营的角度，教人们开咖啡、民宿、酒馆等各种各样的小店。
门店之间的联营也值得期待。店+ 主要帮助中小服装品牌进行智能升级，其中智慧门店就是重要的改造方向之一。在服务上千家服装品牌商后，店+ 希望推动百万门店的智能互联，实现商品共享和仓配一体化。
还有一个重要的方向是线下的数据资产变现。封闭的物理空间里产生了大量消费行为数据，这些数据具有很高的分析价值和指导意义，但目前尚未得到很好的开发。36氪最近接触的Whale，就是一个以智能专柜为中心的数据和体验平台，通过物联网、机器视觉、人工智能和区块链等技术，帮助线下门店打造新的交互体验，并通过数据分析指导实际运营决策。
关于门店的互联网改造，核心在于规模化。对平台来说，如果积累的门店数量足够多，就能成为一个巨大的媒体入口，除了原本提供的服务价值，媒体价值会逐步凸显，尤其是那些选择下沉到三四线城市的平台；规模化之后，平台可以主导门店之间进行更多协同，除了上述的商品共享和仓配一体化，也可能是共同获客、集中采购。
就如乐铺CEO张家鹏所说，“想象把购物中心压扁之后放到路边街区”，最后街边小店也可能成为一个非常可控、有序的市场。
从外卖、速食到下厨房，餐饮市场“一人食”趋势明显
分享人：36氪新锐作者 唐佳敏
“一人食”渐成趋势。
据相关统计数据，中国拥有16%独居城市人口和14%单身人口。围绕着独居人口的餐饮消费场景，“一人食”渐成趋势，餐饮业随之发生了一系列有意思的转变，在外卖、速食、半成品供应甚至家电领域均有体现。
外卖领域，据饿了么数据，一人食在外卖消费中趋势明显，一方面外卖最常见的消费场景是白领工作日午餐时段订的一人餐，另一方面周末逐渐成为一周内订餐高峰期。顺应新趋势，外卖不断向着个性化和精品化发展。从菜品上来说，传统的一饭一菜化分为小份菜的组合套餐，并配有饮料例汤等，同时菜品的美观度、营养度都成为评价指标；从包装上来说，大多商家摈弃了透明饭盒，采用单次封膜配送汤品，加设保温层，要解决的就是在配送过程保持食物原样和温度，直接带来的商业价值就是逐渐提升的客单价。
外卖的发展首先冲击了康师傅这类传统速食，5年内销量下跌了82亿包。但速食最能填补外卖和做饭之间空缺，速食也依然是旅行场景的硬需求。为夺回被外卖“宠”坏的年轻群体，速食被迫向高端速食升级，先是主打浓汤泡好面的汤达人等高端方便面，再到网红小吃螺蛳粉和方便火锅等速食纷纷加入竞争。
但也不乏愿意下厨房的年轻人，这时就有提供预包装菜品的321cooking和配送到家的盒马生鲜，免去了一个人做饭的许多麻烦。另一个有意思的现象是，为了适应小分量的烹饪需求，厨房家电也随之小型化。无印良品就曾经推出过一整套的解决方案，包括小号烤箱、小容量电饭煲、500ml电水壶和榨汁机。
融资不断、模式多元，租房市场持续升温
分享人：36氪资深分析师陈淑雅
今年以来，长租公寓品牌融资不断，先是「自如」完成40亿元A轮融资，3月「蛋壳公寓」获1亿美元B轮融资，4月「青客公寓」获C轮融资，累计融资金额超1亿美元，「V领地」获2亿美元A轮融资，本月优客逸家完成C1轮融资，股权、债权共计融资近10亿元。
关于长租公寓行业，36氪有以下观察：
1.虽然目前长租公寓在整个租房市场的渗透率不到5%，但如果定位和模式都无差异，新玩家现在想要入场已经比较困难：长租公寓行业链条长、环节多，公寓运营商必须要经过足够长的经营周期沉淀，才能培养出体系化的运营能力；资金（融资管理）也是品牌公寓必备的核心能力之一，从融资事件来看，现在资本更倾向于中后期项目，获得资本青睐的多为区域头部玩家，而且金额越来越大。
2.过去，长租公寓品牌实现规模扩张的手段单一，就是以自营的模式获取房源，但现在方式更加多元。其中值得注意的一个方向是，面向国有住房租赁公司和大型开发商等输出运营管理解决方案，比如优客逸家就专门推出了机构房东产品线。目前全国大概有51家国有住房租赁公司，未来手里都会掌握几十万间房源，是长租公寓行业非常重要的供给方。
服务国有住房租赁公司和大型开发商门槛较高，头部优秀运营商更有机会。但这个市场还存在大量长尾玩家，如何帮助中小公寓提升运营和管理水平，也是长租公寓运营商对外输出运营能力的重要方式。此外，品牌之间也存在合作空间，本月雅诗阁与城家公寓宣布达成合作，由后者负责雅诗阁旗下“馨乐庭”的品牌运营。
3.目前市场上的长租公寓主打白领人群，针对家庭场景的高端租赁产品仍供给不足。租金“10年180万”的万科翡翠书院，综合出租率达到了80%，虽然面临争议，但可以看出这部分市场需求是真实存在的。在政策支持下，如果想要实现“房住不炒”，还需要更稳定、更高品质的住房产品来满足家庭用户的居住需求。
品牌公寓成为租房市场的一股新生力量，而从整个租房行业来看，热度也非常高：仅在本月，租房平台「巴乐兔」获3亿元新一轮融资，服务中小公寓运营商的「海链租房」获千万元Pre-A轮融资，百合佳缘孵化的「合租趣」也完成了Pre-A轮融资。
就租房平台来说，目前市场存在多种模式：包括58同城这样的信息聚合平台，以链家为代表的线下中介，从职业房东入手的小B2C模式，还有互联网C2C去中介（包括合租）等。随着长租公寓的发展，市场上还出现了通过服务公寓方自然形成的公寓找房入口，比如海链租房、公寓家、彩虹租房等。
此外，还有一个角色值得关注，那就是离小区居民最近的物业公司。进入存量房时代，开发商和物业们开始自建社区商业，租房也将成为重要的业务方向。36氪最近接触的「有屋科技」、「暖租」就看中这个机会，通过服务物业公司来打造自己的租房平台。
中国租房市场体量巨大，未来应该是多种模式并存的格局。可以肯定的是，未来几年内，租房市场的热度只增不减。住房租赁有万亿规模，横向纵向都具有很强的延展性，同时行业高度分散，用户痛点明显。加上政策推动，这个行业仍存在巨大的机会。
遥感技术趋于成熟，如何和农业场景深层结合或成角力重点
分享人：36氪资深分析师希大
遥感图像的获取在行业内已经不是难事，将遥感图像处理加工成数据指标也有较成熟的模型了。但单纯卖数据（提供可视化数据）或是卖工具的商业模式大多数没有真正解决终端用户的实际需求，而且由于不太切入具体业务，用户粘性和可进一步挖掘性较低。未来如何挖掘数据指标背后的深层价值，给终端用户直接且有效的建议，帮助其提升作业效率或是降低生产风险，将是各家农业遥感厂商角力的重点。现在具备遥感技术研发能力的公司大概有以下三种思路：
做垂直场景服务，如农业保险：对标Air Worldwide、Risk Management Solution和笛卡尔实验室的农业风险评估和遥感数据咨询服务商，通过遥感、气象数据，帮助农业生产者、金融机构和公共部门了解、量化和管理农业风险，即除了处理数据，也会提供场景化的服务。农业保险投保和定损过程中种植区域面积、产量、损失程度核实的准确性会影响保险公司、政府和大B农场三方的利益。保险公司的传统投保和定损过程多依靠人工核实，效率低、覆盖范围窄，这些局限性正好是遥感技术可以弥补的。对于数据服务商而言，在识别精度高、响应速度快的基础上，还需要有一定的资源和渠道能力。此类公司国内有佳格天地、地空数驰、珈和科技等。
做横向数据服务，搭建数据平台：主要是通过数据销售来盈利，包括原始数据以及底层基础分析结果数据，此类平台的优势在于数据覆盖范围广，平台对大数据处理能力较强。不过横向做数据平台要求数据服务商渗透更多的行业，挖掘其数据需求，这要求公司有强渠道资源或是BD能力。此类平台主要面向政府机构，大B农户和保险机构也是目标客户群。此类平台有大地量子等。
数据不对外销售，作为服务体系一部分直接服务农户：基于遥感、大数据和AI，提供农业植保服务，此时遥感技术是整个服务体系中的一部分，主要用于病虫害的监测和判断。此类公司有麦飞科技等。
人工智能炒股分分钟赢钱？ 但在中国这两大难题并不容易解决
分享人：36氪资深分析师石亚琼
二级市场交易涉及到大量的数据及数据分析，是机器学习绝佳的应用场景之一。将机器学习应用于二级市场交易也日益流行。2017年年中，微软人工智能首席科学家、IEEE Fellow 邓力就加入到了对冲基金公司 Citadel 担任首席人工智能官；年底，全球第一只应用机器学习的ETF基金上线。
人工智能炒股，分分钟赢钱。这是人们对于量化交易最直白的认知之一。事实上，情况真的如此么？在启明创投 2018 人工智能春季沙龙上，启明创投创始合伙人邝子平、前金山软件CEO 张宏江、京东负责AI平台和研究部的副总裁周伯文、同盾科技CEO 蒋韬、阿博茨科技CEO杨永智等也对这个问题进行过讨论。
概括来看，在中国创业公司要想实现人工智能炒股分分钟赢钱，很可能还有两大难题要解决。一是机器可以智能抓取客观数据，但分析师的预期和基金经理的预期则无法被抓取到。以阿博茨科技科技为例，他们通过技术实现了抓取40-50家美国的中概股上市公司相关数据， 可以比财报发布早30-50天预测企业的营业收入，但在实际股票市场中即使收入超预期增长股价很可能还会跌，因为机器无法抓取到分析师和基金经理的心理预期。
二是存在政策合规隐患。虽然利用AI技术进行交易合法，但在实际运行过程中，产生足够大的负面影响时，很可能面临合规风险。所以这一领域的国内初创公司很可能难以做大。这有可能意味着，创业公司以售卖数据的方式提供服务，可能更为稳妥。
除用于交易场景外，人工智能也可以用于金融行业的其他场景，如投资研究辅助、大数据风控、金融诈骗识别等。
商业航天火了，「立方星」要凉了吗？
36氪资深分析师张达
背景介绍
立方星：小卫星的一类分支，体积较小，一般规格有 1U、3U、6U 与 12U，这里的单位 U 指的10cm X 10cm X10cm。它的出现与近年来微电子技术的进步、轻型材料的研制、高功率太阳能电池的出现以及卫星核心零部件成本的降低密不可分，它代表了微小卫星产业进入模块化与标准化时代。
可靠性：元件、产品、系统在一定时间内、在一定条件下无故障地执行指定功能的能力或可能性。在传统航天领域，对可靠性的要求趋近于100%。
随着资本与主流社会对商业航天的关注度逐渐升温，关于「立方星」是否能够作为一种可行的平台，拥有能够承担下游应用能力的问题，以及“「立方星」是「试验星」，而「大卫星」是「业务星」”等争议在资本圈有着不同的声音。对此，36氪尝试对以上两个问题提出自己的见解。
立方星 VS 业务星 ？
如上文所述，立方星是小卫星的一个分支，分类依据为其规格，特点是成本低（百万元人民币左右）、模块标准化。
而试验星与业务星的分类标准是由其研发阶段和业务阶段作为评判依据，处于研发试验阶段的卫星为试验星，研发完毕，开始展开实际业务的卫星为业务星。
因此立方星也可以是业务星，比如 Planet 带遥感载荷的数百颗立方星。
所以立方星与业务星两者无法做比较，仅将立方星认为是试验星是一种错误的判断。
「立方星」的价值被高估了吗？
立方星由于其进入门槛低，功能单一，单颗卫星无法支持下游应用，被认为是被高估的平台。36氪认为，这类观点缺少了宏观视角与横向对比。
首先，从全球宏观数据上，2017年全球共发射超450颗卫星，335颗为小卫星，其中290颗小卫星为立方星，占2017年发射卫星数总和的65%，为2012年的6倍之多，即全球市场对立方星的需求是客观存在且日趋增长。
其次横向对比，以美国的立方星运营商 Planet 为例，迄今为止它一共发射了超过320颗立方星。依靠这320余颗立方星所组成的星座网络，Planet从卫星的研发制造转向下游的应用服务，为商业公司，政府提供了大量的遥感数据以及相关服务，营收过亿美元。
以 Planet 为代表的立方星运营商背后，是其发展策略与思路的不同。
传统航天机构一般都将可靠性放在第一位，而忽略了技术创新。 Planet 则认为，受益于立方星低成本的特性，产品的创新与研发在长远看来，其边际收益更加客观，对行业的推动也愈加有效。
Planet 的立方星整星集成度高，3U 的翻板展开功率能做到50瓦的峰值功率，另一家美国卫星大数据公司 Capella Space 的 12U 立方星（6U的SAR载荷+6U的平台）翻板展开的功率峰值能达到120瓦，这比国内很多50公斤的小卫星的峰值功率都要高。
36氪认为，“立方星被高估”甚至是“立方星无用论”等观点的落脚点不应在立方星平台本身，而应将注意力聚焦在立方星的应用场景以及前沿技术的研发上。
就像10年前，军方代表参观 Gomspace，指着立方星说，“This is toy.” 而现在军方自己也在使用曾经他们口中的“Toy”了。
场景>技术
36氪资深分析师徐宁
我们在上篇创投观察中论证过：“当AI成为一种标配，各公司的技术水平趋同，0.1%、0.2%的效果已经不足以称之为壁垒，客户需要的更多是针对某场景的解决方案。”所以，留给AI创业公司的窗口期只有6—18个月。
也就是说，在一定程度上“场景>技术”这个命题是成立的，尤其是目前阶段。
举两个36氪最近报道的项目来理解，什么算好场景？
一、
一家叫“盯盯科技”的公司，它给零售门店提供硬件摄像头，同时利用人脸识别等技术，生成用户画像，以及空间热力图等。可以说它的人脸识别技术并不是业界顶级水平，但它找到了一个很好的场景——“巡店”。
第一，作为防盗、管理的基础设施，摄像头是刚需，从这上面做文章很讨巧。第二，零售企业门店众多、地域分散，公司需要派专人不断巡店，查看各门店运营情况、下达指令。靠人力出差访谈不仅效率低下，也不够客观。切这个场景，意味着团队对零售行业的需求比较了解，即避免在技术上死磕，还抓住了痛点，客户也愿意买单，百果园、阿里零售通、百丽集团、来伊份、都市丽人等都是其客户。
试想，AI公司通常拿人脸识别讲什么故事？大概是提供用户画像，然后做精准营销。因为涉及到了后端的广告投放产业链条，所以对于“精不精准”的效果很难评估，久而久之，客户就会觉得没用。
二、
另一家公司叫“数心科技”，从电销机器人切CRM。单来看它把语义理解、多轮对话应用在电销这件事情上：
此前，大部分AI公司都在讲“机器替代客服”的故事，但其实多应用在售中、售后过程中，这些场景用户问题非标，各行业的知识图谱又差异较大，机器所能替代的人力工作实在有限，还给用户带来比较差的体验。但售前就不同了，尤其是销售的第一通电话，询问你是否要买楼、买保险，这个场景中，问题基本固定，用户不感兴趣就挂机，感兴趣则问问地址价格，通常只涉及5-10轮对话。相比之下，机器人能代替的概率极大提升，还避免了人力客服反复被挂电话的情绪干扰。
同时，通话记录就是天然的语料库，企业也希望监控和反馈，所以基本会开放给服务商，这样一来，语料数据用于机器训练，提升效果，可以说是不断良性循环。
关于创投观察
自 36氪成立以来，我们一直都与新商业领域的创业者、投资人保持高密度的、持续性的交流，成为了行业的“小信息枢纽”，并形成了36氪对商业、行业的观察与判断。事实上，这也是36氪记者、分析师们“核心竞争壁垒”之一。
决定设立「创投观察」这个专栏，是希望我们的报道能对创投人群的行为决策提供有益的参考，从而最终帮助关注新商业的人群的成长，帮助新商业公司的成长。
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当然，这件事情并不会那么容易，需要有赖于作者的长期积累和对行业的敏锐观察，仅依靠我们内部的力量能够产生的价值终究有限。
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