机器学习、云与未来驾驶，17 篇行业报告构建三大行业的认知框架（附下载）｜AI Insider#082

无论了解或认识什么行业，时间都是一个绕不开的方法，但很多时候，时间也可以在某种程度上进行「压缩」，我这里不是在谈所谓歪门邪道的捷径，而是指出一种可能性，通过获取高质量的行业信息，从而实现更快了解并认识某个行业，达到事半功倍的效果。

本文所指代的信息，更多还是狭义上的公开信息，也就是每个人可以（付费或免费）获取到的行业信息，至于小圈子里的内幕信息，不再讨论范围之类，就目前信息获取的类型来看，大体上分为以下几类：

• 碎片类的信息：比如行业新闻，这里包括文字、语音和视频；
• 整合类的信息：比如早几年门户网站经常策划行业新闻的专题，近几年则有一些投资机构的分析报告等；
• 深度整合类的信息：这其中，图书是最重要的一个类别，最近几年一些付费视频课程也在做类似的事情；

上述三类信息构成了了解、认识一个行业的不同切入点，这其中，碎片类信息最易获取，但由于数量多、质量良莠不齐，很容易让读者陷入到处处都是要点的信息消费漩涡，而深度整合类的信息，则需要花费大量时间与精力，或阅读或观看，才能有所得，更重要的一点，消费这一类信息需要一定的行业背景知识，否则很难理解其中的要义。

正是在这样的情况下，整合类信息就具备了一定的价值，一方面，它在篇幅上少于图书或付费课程，不会太过于花费时间；另一方面，相对于碎片化的信息，整合类信息在内容深度与广度上有了巨大提升，它不再局限在「发生了什么」，而是把「为什么发生」、「如何发生」以及「未来会如何」等要素整合起来，同时因为不追求时效性，所以能够更全面展示某个行业事件的发展脉络。

这也是我在本文前面所谈的「时间压缩」之道，把时间花费到高效获取行业整合类信息方面，提升行业信息的信噪比，最终的目的，则是用更少的时间，但更快速、深入理解某个或某些个行业……

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