文/顾贝妮以植物肉或人造肉为代表的替代肉产业链条短，工艺可控性强，低碳对环境更友好……被寄予厚望，然而千好万好价格不友好。尽管无论是植物肉还是细胞培养肉类型已一定程度遵从摩尔定律凹出了漂亮的成本下降曲线，但与传统动物肉产品相比，目前价格上仍旧缺乏竞争力。什么时候才能将成本下扭至理想区域，这是一个很现实问题，有部分业内人士称一些产品长短则需5年长则需20年。然而，替代肉公司不想等，也等不起！价格高低永远是相对而言，即便成本绝对值未能降至足够低，替代肉却仍有可能获得价格比较优势，或一定程度弱化价格劣势。不想等的公司正在进行如是操作。替代鸡肉扎堆上市有道理有时候你不需要将自己产品价格降低也能获得价格比较优势，那就是当你的竞品被迫大幅涨价的时候。从去年开始的鸡肉价格飙升，加速了鸡肉类替代肉产品涌入市场，这成为该类产品进入市场可能稍纵即逝的良机。传统家禽是全球消费最多的肉类，占肉食消费量的37%，也是增长最快的类别。过去十年，全球鸡肉价格持续上涨，但以往大部分时候涨幅平稳。在2017年后全球鸡肉价格出现比较剧烈的价格波动，但波峰维持时间都不太长。2018年冲高之后开始大幅下跌，2020年初最低至1.3美元/公斤。这导致尽管产量增加，鸡市场规模却可能在下降。例如美国的鸡肉销售规模从2019年的280亿美元下降至2020年的216亿美元。触底之后趋势开始发生逆转，受疫情影响全球家禽价格不断上涨。非常时期，麦当劳、肯德基、汉堡王的销售量增长，导致对鸡肉需求增加；饲料成本上涨显著；疫情导致劳动力短缺，使得肉类供应商无法满负荷运营，造成供应紧张；冬季气候过于寒冷也影响了后续的家禽养殖产量。这些因素叠加，让鸡肉价格再度冲高。2021年5月，美国整鸡平均价格已达到2.4美元/公斤。

Meat成立时间仅1年。世界最大的肉加工企业JBS也于近日正式发布了其植物肉汉堡及香肠生产线，发力争夺这一市场。从美国的销量数据上看，也是如此。据悉，在美国超市内Beyond

文/顾贝妮中国养猪为什么这么火？归根结底由商业利益驱动，能赚钱！现如今连iPhone都要降价促销，阿迪达斯卖出白菜价的世道，还能占据价格高位甚至不断攀涨的产业其吸引力自然不言而喻。作为依靠养猪发家致富的典范牧原股份自2014年上市规模不断扩大，营收从每年26亿增长到2019年的202亿，尤其自2019年6月以来，市值增长超过一倍，年利润增长率更是超十倍！羡煞人也。跨界养猪前赴后继，地产界前有万达、碧桂园试水，后有万科下场；互联网领域继网易之后，京东、阿里纷纷入局；更有智能养猪概念兴起，猪真的能飞了。养猪业历史悠久、非今天才有，高回报背后未必简单，究竟是短期现象还是长期趋势，猪还能飞多久？需求端见顶，供给端颠簸养猪产业体现农产品领域的一定特殊性，产量过剩价格就下降，产量不足价格就上涨。也就是说“多收了三五斗“未必就有更好的经济回报。受非洲猪瘟影响，2019年国内猪肉产量相比2018年减少超过20%，也是十几年来产量颠簸幅度最大的一年。供给端大幅萎缩，短期内造成巨大需求缺口无法满足。这无疑是2019年猪肉价格飞涨的最主要原因。猪肉太贵导致消费量缩减。2019年中国猪肉消费量仅为4454万吨，相比2018年5404万吨的消费量有大幅减少，且为15年里最低值。然而，排除价格因素影响，原本的需求也已见顶。过去20年，中国对猪肉的需求持续增长，全球半数猪肉由中国消费者埋单。但从数据上看，这种增长自2015年开始已显出疲态，猪肉人均消费量2015年达到峰值40.3公斤，2016年人均猪肉消费量已开始出现微弱下降。如下图所示，总体来说2014~2018年这五年期间，中国猪肉消费量略有波动，但并没有再见到从前的稳健增长，意味着未来将可能是一个存量竞争状态。因为产量颠簸，中国的猪肉价格一直处于波动状态，回顾过去15年的价格走势，2019

2013年第一个人造肉汉堡诞生，称这个汉堡的创新成本将导致其标价达到32.5万美元，一磅实验室人造牛肉需要花费120万美元。经过不断摸索提升，几年过去人造肉汉堡价格已快速降，2017年Memphis

在移动互联网应用上，认知行为疗法已出现在一些APP应用中，很大一部分主要是精心设计的自管理模式。进行自我情绪跟踪，舒缓工具，健康指导以及病患社区是其主要功能范围，部分提高专人人士的教练式指引。

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第三，这些消费是怎样花出去的，通过怎样的消费终端，你能以更好的方式替代这样的消费终端，或成为其中的一环吗？当然，我们还得回到AI这个主题，通过AI技术能否以更好的方式让消费者花这笔钱？

这一健康内容服务吸引了不少潜在就医需求者，他们在HealthMir获得了一些医疗健康知识后，最终可能还是需要去医院就诊。用户可以通过HealthMir进行就诊预约，目前覆盖2000医生100家医院。

在以往看来，许多人都认为创业就是要有一个好的Idea，人们在咖啡馆里聊个天，动脑风暴得很畅快，千万个Idea就这么迸发出来。Pact多半就是其中之一，但不得不承认，Pact还是其中别出心裁的一个。

在如今这个越加数据化的世界中，数据量增长更加迅速，而了解数据挖掘基础知识的人都知道，现有的大数据平台中，80%为非结构化的数据，如何获得更有价值并且适合机器学习的结构化数据？显然离不开一个处理过程。

为什么要先专门分析慢病管理领域，而不是整个移动医疗领域？这是因为慢病管理应用本应是个高频领域，它对用户黏性的要求本应当更高，对患者参与度进行激励的力度也应当有更大的诉求。