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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