三大路径推动蓬勃的中国电动车市场
3 drivers of China’s booming electric vehicle market
中国电动汽车行业增长的三个关键原因：在相邻行业进行试验、鼓励运营解决方案，以及在核心技术上加倍努力。
比亚迪早在2009年就瞄准了临近行业，开始推动电池技术的发展。比亚迪以电动公交车作为进入北美市场的入门产品。吉利汽车在另一个相邻行业也尝试着不同的挑战：摩托车。
在中国，使用电动车或混合动力车运营的出租车公司通常有两个车队，一个负责早班，一个负责晚班。这种由中国电动汽车生产商和出租车公司共同设计的新时间表，不仅解决了电动汽车电池的限制问题，还有助于打平城市电网的消耗曲线。
中国电动汽车行业靠近许多关键原材料供应地。中国公司与其他汽车制造商和技术公司开展了广泛合作，以加强电动汽车制造能力。
如果老板的目标太疯狂
When your boss gives you a totally unrealistic goal
了解目标的大背景
想象可能得解决方案
找到挑战、记录挑战
与老板一起管理预期
向目标坚定地前进
领导者必须了解碳信用额
What every leader needs to know about carbon credits
碳信用市场参与者实例
碳信用注册机构和标准机构：VERRA的验证碳标准（VCS）、黄金标准、气候行动储备、美国碳注册（ACR）、Puro.Earth和Isometric。
碳信用和抵消原则：自愿碳市场诚信理事会的核心碳原则和牛津净零倡议的高质量抵消原则。
碳信用核查机构：SCS全球服务公司和DNV。
碳信用经纪人和市场：3Degrees、Cloverly、Lune、Patch、South Pole Group和Terrapass。
碳信用评级机构：BeZero、Calyx、CarbonPlan和Sylvera。
与生成式AI对话有技巧
To work well with GENAI, you need to learn how to talk to it
需要提供事实和数据，也要用正确的提问方式
即便使用自然语言，也要记得AI系统需要的东西与人类不同。
提供更多背景信息。AI可以搜索你过去的电子邮件和文档，以查找有用信息。考虑到基础信息对有效合作的重要性，为LLM提供正确语境依然至关重要。
运用“群众智慧”。人们可以通过从不同角度处理问题来捕捉“群众智慧”，现在我们可以利用AI做到这一点。我发现，可以至少要求对方给出三个回复。
依赖识别，而不是回忆。帮助人们识别他们可能需要的提示，而不是从头开始编写，是许多AI新功能背后的驱动因素。
让它成为对话，而不是单个要求。将复杂请求分解为多个步骤，可以帮助人们更成功地从LLM中获得想要的东西。
不成功时，换种方式。如果你尝试了一个提示却不起作用，试着重新措辞，找出哪些内容有效。
利用提示支持。
华润啤酒大变革：一场胆大心细的“未病之术”
从华润集团，到侯孝海就任海润啤酒一把手之后的思考与行动，我们能看到华润啤酒做对了一场成功变革当中的很多关键动作：选对人；早行动；战略蓝图清晰、完备；战略意图沟通充分；战略执行先难后易，钢铁意志与细腻手段并重；对风险有准确认知与防控；包括操刀这个“大手术”的侯孝海，他的职业历程、风格、人格，与这场变革的匹配度。基业长青的企业必须不断穿越周期。不断穿越周期，就需要企业具备持续地变革能力。
战略起点：在守城与变革之间，选一个未来
推动变革：Why比How更重要
防范风险：底线思维+举重若轻。第一，对风险最大的防控，来自于对业务和投资的极致的管理能力。管理的细节、战略的执行力，抓得越细越好，风险就越小。第二，建立底线思维。就是如果这个事情发生了，公司能不能承受、个人能不能承受，它对于公司是不是覆灭性的，还只是周期性的？
精彩人生的7个灵魂之问
Use strategic thinking to create the left you want
三级工具，将生成式AI化“威”为“机”
Turn generative AI from an existing threat into a competitive advantage
建立竞争优势，企业需要再三个级别部署AI
如何利用生成式AI
生成式AI工具可以分为三个层次，这三个层次对应的竞争优势逐次递进。
第一级：公共可用的AI工具。公司可以为员工提供现成的大语言模型或其他类型的生成式AI，如Midjourney和Runway，以帮助他们更高效地完成工作。
第二级：定制工具。企业可以创建自己的定制化生成式AI工具，让工具可以使用企业在服务客户过程中积累的数据和技术诀窍。企业可以从开源模型中构建这些工具，也可以使用Anthropic和Cohere等大语言模型公司提供的模型。定制化的工具使产品更易于交互，同时让产品增加个性化推荐等新功能，从而提升用户体验。
第三级：建立自动的、持续的数据反馈回路。在全面应用生成式AI工具后，这些工具会在客户使用产品或服务的过程中产生出可靠的信号，这些信号会自动反馈到模型中，从而在最少得人工干预下提高模型的能力。若公司允许AI工具推断其对客户的帮助程度，则公司将获得最可靠的信号。达到第三级的主要挑战在于，如何在不干扰客户体验的情况下获取反馈。理想情况下，反馈信号应在使用产品的过程中自然产生。
应用AI时需考虑的问题
要充分利用生成式AI的优势，企业需要投入更多的资金和技术，以达到更高的水平。此外，还需要对在线产品、服务和内部流程进行更广泛的调整。
在第一级，公司必须解决的关键问题是，允许员工与公开的生成式AI工具共享多少内部数据？
在第二级，公司需要重点培训和微调定制化的AI工具，确保它输出的结果尽可能地准确（尽量减少“AI幻觉”）且与客户高度相关。
在应用第三级工具时，企业必须专注于重新设计在线产品、服务、以及内部流程，以便在整个客户体验的过程中无缝嵌入生成式AI。
哪些企业将最大获益？
生成式AI可以取代我们目前提供的多少服务？对于目前由人类提供的在线服务来说，生成式AI的威胁是即时又巨大的，因为它们能够处理大部分工作。对售后服务和支持占据重要地位的公司来说，生成式AI可以在建立竞争优势方面发挥关键作用。
生成式AI能提高竞争地位的空间有多大？要衡量这种潜力，公司应该问自己三个问题：
我们公司的数据有多独特？训练AI模型时，如果要保持优势，企业的内部数据必须不能轻易被其他公开数据替代。当内部数据与相关产品、垂直行业、或特定客户的需求相关时，这些数据通常更有价值。
我们从客户那里获得的反馈有多可靠？若能密切观察其产品在多大程度上能帮助客户实现最终目标，那么，企业在应用三级AI工具时将处于有利地位。
获得可靠的用户反馈的成本有多高？
要抓住生成式AI所创造的机遇，企业需要适当的执行力，而这正是一些企业可能存在的短板。CEO和高层领导必须将AI技术视为公司战略的基本组成部分，而不仅仅是一个交给IT部门处理的技术问题。
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