ailot区块链

⑴ 左手AI，右手区块链，互联网金融的转型方向在哪

如果将时针拨回到两年前，那个时候互联网金融依然火热。然而，现在的互联网金融却是一片风声鹤唳，草木皆兵。或许，在这个时候谈及互联网金融的转型再合适不过了。以蚂蚁金服、京东金融为代表的互联网金融巨头不断强调自己是一家科技公司，而非金融公司的背后或许蕴含着互联网金融转型的方向。

成为金融科技公司或许是互联网金融公司转型的一个主要方向。然而，是不是所有的互联网金融公司都具备转型成为金融科技公司的条件呢?显然不是。从当前整个互联网金融市场的格局来看，真正能够具备转型成为金融科技公司条件的互联网金融公司少之又少，恐怕只有互联网金融行业当中的独角兽公司才有这个机会。

对于互联网金融公司转型成为金融科技公司的原因已经有过很多分析，我们今天来探讨一下，金融科技公司未来的几个发展方向以及将会给金融和科技这两大元素带来哪些改变?

方向一：转型成为纯粹的科技公司，为金融公司提供技术和数据支撑

转型成为纯粹的科技公司是几乎所有互联网金融公司都想要达成的事情。但是，真正具备转型成为科技公司的互联网金融公司却很少，因为这个方向不仅需要强大的科技研发能力，还要有很多的B端用户和C端用户的积累。从目前的情况来看，只有蚂蚁金服、微信、京东金融具备这种条件。

转型成为纯粹的科技公司之后，他们所从事的主要工作是向传统金融机构和新型金融机构提供技术支撑，数据支撑来完善这些机构原本并不太擅长或者缺失的工作，从而来推动这些金融机构运作效率的提升和安全性的进一步完善。对于中小型的互联网金融公司来讲，它们不但没有强大的研发能力，而且他们成长的真正驱动力也不是技术驱动的，而是项目驱动的。所以，转型成为纯粹的科技公司首先他们做不了，其次，他们也不会做。

只有背靠着强大的母公司，有母公司做技术和流量的支持，这样的互联网金融公司不但不会为生存担忧，而且可以优化自身的服务能力，在保证母公司顺利运作的基础上，还能够将实验成功的技术和产品提供给专业金融机构，以供他们提升效率和优化用户体验。

方向二：转型成为项目运作公司，为项目运营提供专业服务

说得直白一些，金融的本质其实就是服务。互联网金融之所以遭遇当前的发展困境很重要的一个原因就是丧失了服务的属性，变成了一个投机属性较强的行当。这种转变不仅让很多的互联网金融平台失去了原本应该具备的提升效率的属性，还让很多以投机为主要目的的不良资产掺杂其中，最终导致了互联网金融市场诸多问题的出现。

转型成为项目运作公司，以金融为切入点来积极参与到项目实际运作过程当中，通过为项目运作提供配套的产品和服务来促使项目的成功运作，并实现项目风控的全流程化，减少项目出险。

回顾很多互联网金融公司出险的情况，我们可以看出，仅仅只是把自己看作是一个平台，而不深度介入到项目实际运作过程当中的做法并不能够真正从根本上解决项目发展过程当中的问题。在这种情况下，即使互联网金融平台把资金提供给了项目方，项目方在实际运作过程当中依然会出现这样那样的问题。如果这些问题得不到解决，互联网金融市场同样将会风险不断。转型成为项目运作公司，互联网金融公司能够以金融为切入点，拓展自身业务范围，最终保证项目出险率始终处于较低的水平。

方向三：强化与AI、区块链等新技术的融合，转型成为新技术公司

不可否认的是，当下以AI、区块链为代表的新技术将会给传统金融机构带来深度变化，而这同样为互联网金融公司转型提供了契机。通过将互联网金融与AI、区块链等新技术实现融合，我们能够找到破解当下互联网金融公司发展困境的方式和方法。

比如，我们可以借助AI的手段来减少人力在金融运作过程当中的失误，通过机器学习的方式来完成传统时代需要人工完成的工作，不仅可以进一步提升效率，而且还能保证项目风控的全方位和多角度;区块链技术的成熟和完备则能够在互联网技术所构建的生态网络系统之外，找到一种全新的方式来破解互联网金融遭遇的痛点和难题，通过发挥个体的力量来讲金融的环节和流程得到进一步优化和提升。

因此，在互联网金融转型的时刻，我们能够通过将其与AI、区块链等新技术结合来找到破解痛点和问题的方式和方法，从而转型成为下一个风口下的公司。未来，“AI+”、“区块链+”或许将会成为和“互联网+”相类似的行业。

以蚂蚁金服、京东金融为代表的互联网金融巨头转型拉开了互联网金融转型成为金融科技的序幕，调整成为当前互联网金融发展的主旋律。在这个转型档口，或许只有明确方向，才能避免少走弯路，实现自我蜕变。

⑵ 人工智能和区块链怎么结合啊

最近几年区块链和人工智能一直很热门

首先区块链是建立去中心化的网络，所谓的去中心化，就是说这个网络不属于你也不属于我。

它属于所有人。

而人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。也就是说，“机器的自我学习”

这样一来我们就可以思考区块链与人工智能的结合了。

首先我们要了解到，区块链目前可以简单的分为三个阶段。

而在前三个阶段中，都存在着：无法正真实现去中心化 、低扩展性、出块者获得的激励与全网的最佳收益不匹配、 网络总是以最大容量运行等问题。严重的浪费资源并降低效率。

那么我们是不是可以将人工智能结合到底层公链技术当中，来解决这祥兆笑些问题呢？

答案是可以的！并且已经有团队研发，并已谨含经取得了一定的进度。

Velas 是一个通过人工智能（AI）优化的神经网络来增强 其共识算法，进行自我学习和自我优化的公链，致力于提高转账过程以及智能合约的 安全性、互操作性、和高度可扩展性。 Velas 采用通过 AI 增强的 DPoS 共识，在不 降低安全性和交易猜槐速度的情况下，完全实现去中心化。不光如此， AI 根据区块链的需求选择谁来抵押代币 ；Velas 只在需要时出块； 每 1 秒到每 2 分钟之间 ；可扩展性（可扩展至 30,000 TPS) ； 区块生产商是通过人工直觉选出的。

⑶ 人工智能和区块链怎么结合啊

近几年的黑科技AI带来的冲击可谓一波接一波，从深蓝到AlphaGo，无一不让人们一次次地感叹科技的精妙和AI强大的学习能力。

那么AI结合区块链会怎么结合有会带来怎样的突破和创新呢？

先来看下区块链的变迁历程。从以BTC为标志的区块链1.0到一以太坊为标志的结合了‘智能合约’的区块链2.0，再到扩展性更强的EOS为标志的区块链3.0。

就BTC来讲，本身功能单一，对用户来讲，无非是挖矿和转账。所以有了升级版的ETH。

ETH提供了一个开发平台供用户编写智能合约发布应用，但它性能不足且手续费昂贵。这是BM就推出了EOS。

EOS能迅速获得大家的注意主要原因之一是其可扩展性比以太坊更强。它稳定、安全，但‘超级节点权力大导致不够去中心化’不比ETH去中心化。就是说它为了能达到足够快的数据处理还是在去中心化程度上做了妥协的。这时候Velas就出现了。

在EOS的特性基础上，Velas用AI来增强实现去中心化,通过将AI（人工智能）引入区块链技术，解决了人治所带来的弊端，通过AI自动调整系统产生最佳结果，而不对系统的处理标准产生影响，降低共识成本。

“AI是技术创新，区块链是制度创新”

⑷ 人工智能与区块链的关系

人工智能和区块链的共同点
区块链关注的是保持准确的记录、认证和执行，而人工智能则助力于决策、评估和理解某些模式和数据集，最终产生自主交互。人工智能和区块链共同拥有几个特点，可以确保在不久的将来能够实现无缝互动。下面列出了三个主要特点。
1. 人工智能和区块链需要数据共享
分布式数据库强调了在特定网络上的多个客户端之间共享数据的重要性。同样，人工智能依靠大数据，特别是数据共享。可供分析的开放数据越多，机器的预测和评估则会更加正确，生成的算法也更加可靠。
2. 安全
处理区块链网络上进行高价值交易时，这对网络的安全性有很大的要求。这可通过现有协议实施。对于人工智能来说，机器的自主性也需要很高的安全性，以降低发生灾难性事件的可能性。
3. 信任是必要条件
对于任何广泛接受的技术的进步，没有比缺乏信任具有更大的威胁，也不排除人工智能和区块链。为了使机器间的通信更加方便，则需要有一个预期的信任级别。想要在区块链网络上执行某些交易，信任则是一个必要条件。
区块链和人工智能对普通人的影响
简单来说，区块链是一个基于社区的技术，它能让价值交换变得更安全，区块链就像它的名字一样。是一串由很多数据区块连在一起的不断延长的链条，每一个区块都包含了一个加密的交易记录，区块按时间顺序排列，并用密码系统保障安全。区块链是一项能改变规则的技术，它的出现是革命性的创新。
区块链的作用也很多，具体应用也很广泛。举个例子吧：如果将区块链用于食品行业，百姓就再也不担心吃到有害食品了。如果将区块链用于钻石生产，那么消费者再也不用担心买到假的钻石了。如果将区块链用于到教育行业，可以加强知识产权保护。如果将区块链用于保险行业，可以缓解保险业务的信息不对称和有助于提升保险业务的安全性等等。
区块链与人工智能对普通人的影响可谓是巨大的。试想一下，若将区块链和人工智能结合在一起，那么它们的作用会扩大吗?是的，二者的结合，确实可以产生更多的影响来改变普通人的生活。
区块链和人工智能是技术领域的两个极为重要的角色，各自为我们的生产生活带来方便。如果我们找到一种智能的方法来使它们一起工作，那么它们之间交互后产生的影响是不可想象的。这也是OMT的核心所在，这两种技术结合后，未来的应用场景都是革命性的并且激动人心，在新的生态建构中，数据存储、共享机制、平台问题、安全性问题等，都可以利用彼此的技术实现攻坚克难。OMT将通过区块链+人工智能技术为全球用户、企业创造最大化价值，为普通百姓带来更多方便。
回答完毕，望采纳，谢谢!

⑸ 物业服务的年终报告看趋势怎么写

前瞻产业研究院《中国物业服务企业商业模式与市场投资战略规划分析报告》

第1章：中国物业服务行业相关概念及发展环境分析

1.1 物业服务行业相关概念界定与分类

1.1.1 物业服务的定义

1.1.2 物业服务的分类

（1）按照服务性质分类

（2）按照服务对象分类

1.1.3 行业所属国民经济统计分类

1.1.4 报告数据来源及统计口径

1.2 物业服务行业发展政策环境分析

1.2.1 物业服务行业监管体系

1.2.2 物业服务行业相关标准

1.2.3 物业服务行业中长期规划汇总及解读

（1）规划汇总

（2）重点规划解读

1.2.4 物业服务行业主要法规与政策汇总

（1）国家相关政策法规汇总

（2）疫情期间各地出台帮扶物业政策

（3）老旧小区改造政策及影响

1.2.5 政策环境对物业服务行业发展的影响

1.3 物业服务行业发展经济环境分析

1.3.1 国内外宏观经济发展现状与展望

（1）国际宏观经济环境分析

（2）国内宏观经济环境分析

1.3.2 国内房地产开发投资与运行情况

（1）房地产开发投资额

（2）房地产住宅竣工面积

1.3.3 宏观经济环境对物业服务行业发展的影响

1.4 物业服务行业发展社会环境分析

1.4.1 我国人口规模及结构分析

（1）人口规模

（2）人口结构

1.4.2 我国人口的密度和地理分布

1.4.3 我国城镇化发展进程现状与展望

（1）我国城镇化现状分析

（2）我国城镇化趋势展望

1.4.4 我国居民收支水平与消费升级趋势

（1）中国居民收支状况

（2）中国居民消费升级趋势

1.4.5 中国家庭人数平均规模研究

1.4.6 社会环境对物业服务行业发展的影响

1.5 物业服务行业发展技术环境分析

1.5.1 新型技术在物业服务行业发展的应用与变革

（1）区块链技术

（2）5G技术

（3）大数据

（4）AI与loT

1.5.2 智慧物业服务发展现状与趋势研究

（1）我国物业发展阶段

（2）智慧物业定义要点

（3）智慧物业重点内容

（4）智慧物业管理平台

（5）智慧物业发展趋势

1.5.3 物业服务行业专利申请及获得的情况

（1）行业专利申请数量

（2）行业专利公开数量

（3）技术领先企业分析

（4）行业热门技术分析

1.5.4 技术环境对物业服务行业发展的影响

第2章：国际物业服务行业发展状况与经验借鉴

2.1 国际物业服务行业管理制度分析

2.1.1 规管物业服务行业的方法

（1）英国为代表的由专业团体自我规管

（2）新加坡为代表的自愿认证计划

（3）日本、中国内地为代表的强制发牌照制度

2.1.2 业主管理团体的立法模式

（1）德国为代表的不具法人资格的团体模式

（2）日本为代表的附条件的法律人格团体模式

（3）美国为代表的判例实务上的法律人格团体模式

2.1.3 物业管理法的立法模式

（1）意大利为代表的民法模式

（2）英国、加拿大为代表的住宅法模式

（3）日本为代表的建筑物区分所有权法模式

2.2 国际物业服务行业发展状况与经验借鉴

2.2.1 美国物业服务行业发展状况

（1）美国物业服务运作特点

（2）美国物业服务人才激励制度

2.2.2 瑞士物业服务行业发展状况

2.2.3 法国物业服务行业发展状况

2.2.4 比利时物业服务行业发展状况

2.2.5 新加坡物业服务行业发展状况

（1）新加坡物业管理机构

（2）新加坡物业服务运作特点

（3）新加坡物业管理资金来源

2.2.6 国际物业服务行业发展经验借鉴

（1）完善配套法规体系

（2）推进物业服务专业化

（3）推行多样化物业服务模式

（4）改革物业服务收费体制

（5）培养专业化管理人才

（6）加快引入物业保险

第3章：中国物业服务行业发展现状与经营效益分析

3.1 我国物业服务行业发展现状分析

3.1.1 我国物业服务业发展历程分析

3.1.2 我国物业服务行业整体发展现状

3.1.3 我国优秀物业服务企业发展现状

3.1.4 我国中小型物业服务企业发展现状

3.2 我国物业服务行业供需现状与价格变动趋势分析

3.2.1 物业服务市场供给现状分析

（1）物业服务行业管理面积分析

（2）全国物业在管建筑面积

（3）百强企业物业管理规模

3.2.2 物业服务市场需求现状分析

（1）商品房销售面积

（2）物业服务行业市场规模

3.2.3 物业服务价格变化趋势分析

（1）物业服务价格指数

（2）部分城市物业服务价格

（3）平均物业管理费

1）物业服务行业经营成本与业绩分析

3.2.4 物业管理行业发展指数

3.2.5 物业服务行业经营收入

（1）营业收入结构

（2）营业收入发展指数

（3）营业收入规模

3.2.6 物业服务行业运营成本

3.3 物业服务业百强企业经营特点与发展潜力分析

3.3.1 物业服务百强企业经营绩效分析

（1）营业收入与增速

（2）利润均值

3.3.2 物业服务百强企业的服务结构分析

（1）物业服务的区域结构

（2）物业服务的业务结构

（3）服务的物业类型结构

3.3.3 物业服务百强企业市场拓展能力分析

（1）物业服务多业务拓展分析

（2）物业服务合同储备项目分析

（3）专业分包服务分析

3.4 物业服务行业规模扩张路径分析

3.4.1 依托地产母公司的物业服务企业规模扩张

3.4.2 物业服务行业市场兼并重组动态

3.4.3 物业服务企业中标项目情况

（1）中标数量

（2）中标项目结构

第4章：中国物业服务行业竞争现状与市场策略

4.1 我国物业服务行业竞争格局分析

4.1.1 物业服务企业来源结构

4.1.2 物业服务领先企业竞争情况

4.1.3 细分业态企业竞争结构

4.2 我国物业服务行业竞争结构分析

4.2.1 物业服务行业潜在进入者威胁分析

（1）物业服务行业投资风险小

（2）人力资源供应两级分化

（3）物业服务市场规模不断扩大

（4）物业服务市场管理不完善

4.2.2 物业服务行业现有企业间竞争分析

（1）现有市场的竞争

（2）持续发展能力的竞争

（3）核心竞争力的竞争

（4）行业的体制竞争

4.2.3 物业服务行业替代品替代能力分析

4.2.4 物业服务行业对消费者议价能力

4.2.5 物业服务行业对供应商议价能力

4.2.6 物业服务行业竞争结构生态图

4.3 我国物业服务行业竞争趋势分析

4.3.1 物业服务企业竞争市场化

4.3.2 物业服务企业经营集团化

4.3.3 物业服务企业专业服务分包化

4.3.4 物业服务行业竞争白热化

4.3.5 物业服务内容创新化

4.3.6 物业服务企业竞争全球化

4.4 物业服务企业市场竞争策略分析

4.4.1 物业服务顾客满意度服务策略分析

（1）顾客满意服务策略的作用

（2）顾客满意度指数评价体系

（3）顾客满意度服务策略分析

4.4.2 物业服务企业体验式营销策略分析

（1）体验式物业服务营销的作用

（2）体验式物业服务营销策略分析

4.5 物业服务企业核心竞争力的培育

4.5.1 企业核心竞争力的本质

4.5.2 物业服务企业核心竞争力的特征

（1）物业服务产品性质特殊

（2）物业服务产品的延展性

（3）物业服务管理的动态性

（4）物业服务客户的价值性

（5）物业服务经营的独特性

4.5.3 物业服务企业缺乏核心竞争力原因

4.5.4 物业服务企业核心竞争力构成分析

（1）物业服务企业服务能力分析

（2）物业服务企业策划能力分析

（3）物业服务企业管理和技术能力分析

（4）物业服务企业整合能力分析

4.5.5 物业服务企业核心竞争力决定因素

（1）企业规模分析

（2）企业无形资源分析

（3）与相关产业的关系

（4）区域资源经济政策的影响

4.5.6 物业服务企业核心竞争力构成体系

4.5.7 提升物业服务企业核心竞争力建议

（1）建立和加强策划部门建设

（2）加强企业的知识管理建设

（3）重视人力资本的经营建设

（4）注重企业文化的培育打造

（5）实施绿色环保的经营策略

第5章：中国物业服务行业区域市场投资机会

5.1 北京市物业服务市场投资机会分析

5.1.1 北京市物业服务行业政策环境分析

5.1.2 北京市物业服务行业需求环境分析

（1）房地产投资规模

（2）商品房竣工面积

（3）房地产开发施工面积

（4）房地产新开工面积

5.1.3 北京市物业服务行业市场规模

5.1.4 北京市物业服务市场竞争现状分析

5.1.5 北京市物业服务市场投资机会分析

5.2 深圳市物业服务市场投资机会分析

5.2.1 深圳市物业服务行业政策环境分析

5.2.2 深圳市物业服务行业需求环境分析

（1）房地产投资规模

（2）商品房屋竣工面积

（3）房地产开发施工面积

5.2.3 深圳市物业服务行业市场规模

（1）在管物业项目建筑面积

（2）物业管理行业营收规模

（3）物业管理行业集中度

5.2.4 深圳市物业服务市场竞争现状分析

5.2.5 深圳市物业服务市场投资机会分析

5.3 上海市物业服务市场投资机会分析

5.3.1 上海市物业服务行业政策环境分析

（1）政策法规汇总

（2）政策影响分析

5.3.2 上海市物业服务行业供给现状

（1）房屋和物业管理面积

（2）全市住宅小区数量

（3）物业服务企业数量

（4）从业人员队伍建设

5.3.3 上海市物业服务需求环境分析

（1）房地产投资规模

（2）房地产开发施工面积

（3）房屋新开工面积

（4）房屋竣工面积

5.3.4 上海市物业服务市场规模

5.3.5 上海市物业服务市场价格变动幅度

（1）住宅物业管理费价格

（2）非住宅物业管理费价格变动幅度

5.3.6 上海市物业服务市场竞争现状分析

5.3.7 上海市物业服务市场投资机会分析

5.4 广州市物业服务市场投资机会分析

5.4.1 广州市物业服务行业政策环境分析

5.4.2 广州市物业服务行业需求环境分析

（1）房地产投资规模

（2）商品房竣工面积

（3）房地产开发施工面积

5.4.3 广州市物业服务行业市场规模

5.4.4 广州市物业服务市场竞争现状分析

5.4.5 广州市物业服务市场投资机会分析

5.5 重庆市物业服务市场投资机会分析

5.5.1 重庆市物业服务行业政策环境分析

5.5.2 重庆市物业服务行业需求环境分析

（1）房地产投资规模

（2）商品房竣工面积

（3）房地产开发施工面积

5.5.3 重庆市物业服务行业市场规模

5.5.4 重庆市物业服务市场竞争现状分析

5.5.5 重庆市物业服务市场投资机会分析

5.6 成都市物业服务市场投资机会分析

5.6.1 成都市物业服务行业政策环境分析

5.6.2 成都市物业服务行业需求环境分析

（1）房地产投资规模

（2）商品房竣工面积

（3）商品房施工面积

5.6.3 成都市物业服务行业市场规模

5.6.4 成都市物业服务市场竞争现状分析

5.6.5 成都市物业服务市场投资机会分析

5.7 天津市物业服务市场投资机会分析

5.7.1 天津市物业服务行业政策环境分析

5.7.2 天津市物业服务行业需求环境分析

（1）房地产投资规模

（2）商品房竣工面积

（3）房地产开发施工面积

5.7.3 天津市物业服务行业市场规模

5.7.4 天津市物业服务市场竞争现状分析

5.7.5 天津市物业服务市场投资机会分析

5.8 济南市物业服务市场投资机会分析

5.8.1 济南市物业服务行业政策环境分析

5.8.2 济南市物业服务行业需求环境分析

（1）房地产投资规模

（2）商品房竣工面积

（3）房地产开发施工面积

5.8.3 济南市物业服务行业市场规模

5.8.4 济南市物业服务市场竞争现状分析

5.8.5 济南市物业服务市场投资机会分析

第6章：物业服务企业发展策略与经营模式分析

6.1 国际五大行发展策略分析

6.1.1 世邦魏理仕发展策略分析

（1）企业发展简况

（2）企业业务架构

（3）企业核心竞争力分析

（4）企业主要经营状况分析

（5）企业物业管理理念分析

（6）企业中国业务

（7）企业经典项目案例分析

（8）企业发展优劣势分析

6.1.2 仲量联行发展策略分析

（1）企业发展简况

（2）企业业务架构

（3）企业主要经营情况分析

（4）企业物业管理理念分析

（5）企业物业资产管理规模

（6）企业经典项目案例分析

（7）企业发展优劣势分析

6.1.3 戴德梁行发展策略分析

（1）企业发展简况

（2）企业业务架构

（3）企业主要经营情况分析

（4）企业物业管理理念分析

（5）企业物业资产管理规模

（6）企业经典项目案例分析

（7）企业发展优劣势分析

6.1.4 第一太平戴维斯发展策略分析

（1）企业发展简况

（2）企业业务范围

（3）企业主要经营情况分析

（4）企业物业管理理念分析

（5）企业物业资产管理规模

（6）企业物业管理服务模式

（7）企业发展优劣势分析

6.1.5 高力国际发展策略分析

（1）企业发展简况

（2）企业服务类型

（3）企业主要经营情况分析

（4）企业物业管理理念分析

（5）企业物业资产管理规模

（6）企业经典项目案例分析

（7）企业发展优劣势分析

6.2 国内标杆物业服务企业经营模式分析

6.2.1 万科物业发展股份有限公司经营模式分析

（1）企业发展简况

（2）企业主业及物业项目类型

（3）企业经营情况分析

（4）企业经营规模分析

（5）企业经营模式分析

（6）企业区域布局策略

（7）企业战略布局

（8）企业经营优劣势分析

6.2.2 绿城物业服务集团有限公司经营模式分析

（1）企业发展简况

（2）公司主业及物业项目类型

（3）企业经营情况分析

（4）企业经营规模分析

（5）企业经营模式分析

（6）企业区域布局策略

（7）企业经营优劣势分析

6.2.3 北京首开鸿城实业有限公司经营模式分析

（1）企业发展简况

（2）公司主业型及物业项目类

（3）企业经营规模分析

（4）企业经营模式分析

（5）企业区域布局策略

（6）企业经营优劣势分析

6.2.4 中航物业管理有限公司经营模式分析

（1）企业发展简况

（2）企业组织管理架构

（3）企业经营规模分析

（4）企业经营模式分析

（5）企业区域布局情况

（6）企业经营优劣势分析

6.2.5 深圳市金地物业管理有限公司经营模式分析

（1）企业发展简况

（2）企业主业及物业项目类型

（3）企业经营规模分析

（4）企业经营模式分析

（5）企业区域布局情况

（6）企业经营优劣势分析

6.2.6 保利物业发展股份有限公司经营模式分析

（1）企业发展简况

（2）公司主业及物业项目类型

（3）公司产品体系

（4）企业经营规模分析

（5）企业经营模式分析

（6）企业物业服务理念

（7）企业经营优劣势分析

6.2.7 中海物业管理有限公司经营模式分析

（1）企业发展简况

（2）企业主业及物业项目类型

（3）企业经营规模分析

（4）企业经营模式分析

（5）企业经营优劣势分析

6.2.8 长城物业集团股份有限公司经营模式分析

（1）企业发展简况

（2）企业主业及物业项目类型

（3）企业经营规模分析

（4）企业经营模式分析

（5）企业区域布局策略

（6）企业经营优劣势分析

6.2.9 北京市均豪物业管理股份有限公司经营模式分析

（1）企业发展简况

（2）企业主业及物业项目类型

（3）企业经营规模分析

（4）企业经营模式分析

（5）企业区域布局情况

（6）企业经营优劣势分析

6.2.10 招商局物业管理有限公司经营模式分析

（1）企业发展简况

（2）企业主业及业务项目类型

（3）企业经营规模分析

（4）企业经营模式分析

（5）企业经营优劣势分析

6.2.11 龙湖物业服务集团有限公司经营模式分析

（1）企业发展简况

（2）公司服务领域

（3）企业经营规模分析

（4）企业经营模式分析

（5）企业区域布局策略

（6）企业经营优劣势分析

6.2.12 北京凯莱物业管理有限公司经营模式分析

（1）企业发展简况

（2）企业主业及物业项目类型

（3）企业经营规模分析

（4）企业在管项目分析

（5）企业经营模式分析

（6）企业区域布局策略

（7）企业经营优劣势分析

6.2.13 深圳市龙城物业管理有限公司经营模式分析

（1）企业发展简况

（2）企业主业及物业项目类型

（3）企业经营规模分析

（4）企业经营模式分析

（5）企业区域布局策略

（6）企业经营优劣势分析

6.2.14 深圳市卓越物业管理股份有限公司经营模式分析

（1）企业发展简况

（2）企业主业及物业项目类型

（3）企业经营规模分析

（4）企业经营模式分析

（5）企业区域布局策略

（6）企业经营优劣势分析

6.2.15 广东中奥物业管理有限公司经营模式分析

（1）企业发展简况

（2）企业业务服务类型

（3）企业经营规模分析

（4）企业经营模式分析

（5）企业区域布局策略

（6）企业经营优劣势分析

6.2.16 佳兆业物业管理（深圳）有限公司经营模式分析

（1）企业发展简况

（2）企业主业及物业项目类型

（3）企业经营规模分析

（4）企业经营模式分析

（5）企业区域布局策略

（6）企业经营优劣势分析

6.2.17 广州广电城市服务集团股份有限公司经营模式分析

（1）企业发展简况

（2）企业主业及物业项目类型

（3）企业经营规模分析

（4）企业经营模式分析

（5）企业区域布局策略

（6）企业经营优劣势分析

6.2.18 融创物业服务集团有限公司经营模式分析

（1）企业发展简况

（2）企业物业项目类型

（3）企业经营规模分析

（4）企业经营模式分析

（5）企业区域布局策略

（6）企业经营优劣势分析

6.2.19 北京网信物业管理有限公司经营模式分析

（1）企业发展简况

（2）企业主业及物业项目类型

（3）企业经营规模分析

（4）企业经营模式分析

（5）企业区域布局策略

（6）企业经营优劣势分析

6.2.20 上海银湾物业管理有限公司经营模式分析

（1）企业发展简况

（2）企业主业及物业项目类型

（3）企业经营规模分析

（4）企业经营模式分析

（5）企业区域布局策略

（6）企业经营优劣势分析

6.2.21 碧桂园智慧物业服务集团股份有限公司经营模式分析

（1）企业发展简况

（2）企业经营规模分析

（3）企业经营模式分析

（4）企业区域布局策略

（5）企业经营优劣势分析

6.2.22 深业集团（深圳）物业管理有限公司经营模式分析

（1）企业发展简况

（2）企业主业及物业项目类型

（3）企业经营规模分析

（4）企业经营模式分析

（5）企业区域布局策略

（6）企业经营优劣势分析

6.2.23 广东康景物业服务有限公司经营模式分析

（1）企业发展简况

（2）企业主业及物业项目类型

（3）企业经营规模分析

（4）企业经营模式分析

（5）企业区域布局策略

（6）企业经营优劣势分析

6.2.24 金科物业服务集团有限公司经营模式分析

（1）企业发展简况

（2）企业主业及物业项目类型

（3）企业经营规模分析

（4）企业经营模式分析

（5）企业区域布局策略

（6）企业经营优劣势分析

6.2.25 上海东湖物业管理有限公司经营模式分析

（1）企业发展简况

（2）企业物业项目类型

（3）企业经营规模分析

（4）企业经营模式分析

（5）企业区域布局策略

（6）企业经营优劣势分析

6.2.26 上海陆家嘴物业管理有限公司经营模式分析

（1）企业发展简况

（2）企业主业及物业项目类型

（3）企业经营规模分析

（4）企业经营模式分析

（5）企业区域布局策略

（6）企业经营优劣势分析

6.2.27 深圳市彩生活服务集团有限公司经营模式分析

（1）企业发展简况

（2）企业主业及物业项目类型

（3）企业经营规模分析

（4）企业经营模式分析

（5）企业区域布局策略

（6）企业经营优劣势分析

6.2.28 上海复瑞物业管理有限公司经营模式分析

（1）企业发展简况

（2）企业主要及物业项目类型

（3）企业经营规模分析

（4）企业经营模式分析

（5）企业区域布局策略

（6）企业经营优劣势分析

6.2.29 上海锐翔上房物业管理有限公司经营模式分析

（1）企业发展简况

（2）企业主业及物业项目类型

（3）企业经营规模分析

（4）企业经营模式分析

（5）企业区域布局策略

（6）企业经营优劣势分析

6.2.30 西藏新城悦物业服务股份有限公司经营模式分析

（1）企业发展简况

（2）企业物业项目类型

（3）企业经营规模分析

（4）企业经营模式分析

（5）企业区域布局策略

（6）企业经营优劣势分析

6.3 国内互联网+物业服务领先平台分析

6.3.1 互联网+物业服务模式创新

6.3.2 万科物业-睿服务

（1）平台简介

（2）平台发展模式

（3）平台应用结构

（4）平台发展特点

6.3.3 彩生活-彩之云

（1）平台简介

（2）平台发展模式

（3）平台应用结构

（4）平台发展特点

6.3.4 长城物业-一应云

（1）平台简介

（2）平台发展模式

（3）平台应用结构

（4）平台发展特点

6.3.5 金蝶-我家云

（1）平台简介

（2）平台发展模式

（3）平台应用结构

（4）平台发展特点

第7章：中国物业服务行业商业模式构建与设计

7.1 中国物业服务行业经营模式分析

7.1.1 房地产价值链售后服务型模式

（1）售后型模式定义

（2）售后型模式代表企业

（3）售后型模式点评分析

7.1.2 物业服务行业基本型模式

（1）基本型模式定义

（2）基本型模式代表企业

（3）基本型模式点评分析

7.1.3 增值型物业服务模式

（1）增值型模式定义

（2）增值型模式代表企业

（3）增值型模式点评分析

7.1.4 物业服务行业经营模式对比

7.2 中国物业服务企业盈利模式分析

7.2.1 盈利模式创新的影响因素分析

（1）企业质价相符对盈利模式创新的影响

（2）企业管理规模对盈利模式创新的影响

（3）企业发展阶段对盈利模式创新的影响

7.2.2 盈利模式创新的关键要点分析

（1）围绕业主需求进行设计

（2）前期充分的市场调研

（3）要以物业经营为基础

（4）充分利用物业本身优势

（5）经营兼顾开源与节流

（6）经营与收益的合法性

7.3 中国物业服务企业价值链的构建

7.3.1 价值链的概念分析

（1）传统价值链分析

（2）价值网分析

（3）价值链管理分析

7.3.2 中国物业服务企业价值链构建

（1）中国物业服务企业基本价值链分析

（2）中国物业服务企业延伸型价值链分析

（3）中国物业服务企业拓展型价值链分析

（4）中国物业服务企业价值网分析

7.3.3 中国物业服务企业商业模式创新价值链视角

7.3.4 中国物业服务企业“价值链-商业模式创新”模型

7.4 中国物业服务企业商业模式创新设计

7.4.1 物业服务企业商业模式创新的目的

7.4.2 物业服务企业商业模式创新驱动力

7.4.3 物业服务企业商业模式的创新分析

（1）物业服务企业聚焦型商业模式

（2）物业服务企业延伸型商业模式

（3）物业服务企业拓展型商业模式

（4）物业服务企业竞合型商业模式

（5）物业服务企业商业模式创新关系

7.4.4 物业服务企业商业模式创新路径分析

（1）创新路径之依托技术聚焦服务

（2）创新路径之积极延伸拓展空间

（3）创新路径之服务外包联盟合作

7.4.5 物业服务企业商业模式创新取得的新进展

第8章：中国物业服务行业发展前景与投资策略建议

8.1 中国物业服务行业发展前景预测与趋势分析

8.1.1 中国物业服务行业增长驱动因素

（1）存量物业：涨价难，基础物业服务靠增量

（2）增量物业：依靠城镇化、存量房产渗透率提高

（3）新型社区建设：社区流量变现

8.1.2 中国物业服务行业增长空间预测

8.1.3 中国物业服务行业发展趋势

（1）互联网与物业服务行业深度融合

（2）物业服务行业集中度稳步提升

（3）物业服务行业价值逐步兑现

8.2 中国物业服务行业上市企业动态与资本市场表现

8.2.1 中国物业服务业上市企业优势与动态汇总

（1）IPO优势分析

（2）IPO动态汇总

8.2.2 中国物业服务业上市企业资本市场表现

（1）上市企业排名

（2）核心指标分析

（3）运营规模分析

（4）盈利能力分析

8.3 中国物业服务行业投资特性与风险管控

8.3.1 物业服务行业进入壁垒

8.3.2 物业服务行业投资风险

（1）行业潜在进入者威胁较大的风险

（2）行业替代品威胁较大的风险

（3）行业市场竞争激烈的风险

（4）人力、能源等成本上涨的风险

（5）运营成本上涨不能传导至下游的风险

8.3.3 物业服务运营中风险管控体系建立

（1）物业服务风险的影响分析

（2）物业服务风险的类型识别

（3）物业服务风险的级别评估

（4）物业服务风险管控体系建立

（5）物业服务企业风险管理分析

8.4 物业服务行业投资价值与投资机会

8.4.1 行业投资价值评估

8.4.2 行业投资机会分析

8.5 中国物业服务企业发展建议

8.5.1 大型物业服务企业发展建议

（1）大型物业服务企业需要独立面对市场化的挑战，可寻求战略联盟

（2）收购兼并不适用于当下行业发展状况

8.5.2 中小型物业服务企业发展建议

（1）稳住基本经营与服务

（2）经营思路领先

（3）横向联合，广结同盟

（4）创造模式品牌

图表目录

图表1：物业公共服务的业务模块

图表2：物业公共服务实际工作中的服务内容

图表3：物业经营服务的业务模块

图表4：物业服务按服务对象分类

图表5：物业服务行业所属国民经济统计分类

图表6：本报告的主要数据来源及统计口径说明

图表7：物业服务行业监管体制

图表8：中国物业服务行业主要行业相关标准列表

图表9：中国物业服务行业发展规划列表

图表10：截至2021年中国物业服务行业主要政策汇总

图表11：2021年疫情期间物业服务企业相关利好政策

图表12：2021年部分地区老旧小区改造计划

略......完整报告请咨询客服

⑹ 想了解一下区块链技术和人工智能的区别感觉好像都自称是下个时代，到底谁更重要牛逼一点

区块链与人工智能都是下一个时代。

两者之间可以有很好的结合。

区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链（Blockchain），是比特币的一个重要概念，它本质上是一个去中心化的数据库，同时作为比特币的底层技术，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次比特币网络交易的信息，用于验证其信息的有效性（防伪）和生成下一个区块。

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

区块链技术目前现阶段可以分为三个版本。

而目前在前三个版本中，存在着无法正真实现去中心化 、低扩展性、出块者获得的激励与全网的最佳收益不匹配、网络总是以最大容量运行，如比特币和以太坊，影响效率。

Velas将两者相结合，开发能够自我学习进步的公链。

Velas通过人工智能（AI）优化的神经网络来增强 其共识算法，进行自我学习和自我优化的公链，致力于提高转账过程以及智能合约的 安全性、互操作性、和高度可扩展性。Velas 采用通过 AI 增强的 DPoS 共识，在不 降低安全性和交易速度的情况下，完全实现去中心化。

技术上，Velas 已融合了跨链支付、支持多币种的多签钱包、匿名转账等功能与 服务，其生态系统专注于交易所、多重签名钱包、商家平台等所有涵盖交易、支付 的应用场景， 且在 AI 完全接入系统后，最终可实现完全免除转账费用。

并且，通过 AI 增强的 DPoS（AIDPoS）实现完全去中心化 >AI 根据区块链的需求选择谁来抵押代币 >Velas 只在需要时出块 < 每 1 秒到每 2 分钟之间 > > 可扩展性（可扩展至 30,000 TPS) > 区块生产商是通过人工直觉选出的。

⑺ AI将如何改变区块链

区块链极其强大，但也存在自身的限制。其中一些是技术相关的，而有的则来自于金融服务领域固有的思想陈旧的文化，但所有这些都会在某种程度上受到AI的影响：
电力消耗：挖矿是一项极其困难的任务，需要大量的电力以及金钱才能完成。而AI已经被证明是优化电力消耗的有效手段，所以类似结果也可以在区块链方面实现，这也许会导致挖矿硬件方面的投资下降。
可扩展性：区块链正在稳步地以每10分钟1MB的节奏在发展，目前累计已达85GB。中本聪首次提出可以把“区块链修剪”（比方说删除有关已完全消费交易的不必要的数据）作为可能的解决方案，AI可以引入诸如联邦学习等新的去中心化学习系统，或者引入新的数据分片技术来让系统更加高效。
安全性：即便区块链几乎不可能被攻击，但区块链更深的层和应用就没那么安全了（比如DAO、Mt Gox、Bitfinex等）。过去2年机器学习取得的不可思议的进展使得AI成为区块链极好的盟友来保障安全的应用部署，尤其是鉴于该系统架构的固定性；
隐私：拥有个人数据的隐私问题引起了对竞争优势的监管和战略性担忧。同态加密（直接对加密数据进行操作）、Enigma项目、Zerocash项目，都是可行的解决方案，这个问题跟前面的可扩展性和安全问题是紧密关联的，重要程度也是一样；
效率：德勤（世界四大会计事务所之一）估计区块链验证和共享交易的总运行成本大概是每年6亿美元左右。一个智能系统可能可以最终实时计算出特定节点成为第一个执行特定任务的节点的可能性，从让其他矿工有可能可以选择放弃针对该特定交易的努力，从而削减总成本。此外，即便存在某些结构性的约束，效率更好能耗更低也许也能降低网络时延，从而让交易更快；
硬件：矿工（未必是公司也可以是个人）把难以置信的金钱投入到专门硬件组件中。既然电力消耗一直都是关键问题，很多解决方案都被提了出来，未来还会引入更多。只要系统变得更加高效，其中一部分的硬件可能就会被转化（有时候是部分转化）为神经网络所用（挖矿巨头Bitmain正在这么做）；
人才缺乏：这是信仰之跃，但同样地我们正在试图自动化数据科学本身，我看不出为什么我们无法创建可以创建新的分类账的虚拟代理（甚至影响和维护分类账）；
数据：在未来当我们所有的数据都放在区块链上，公司可以直接向我们购买时，需要帮助来进访问授权，跟踪数据使用，通常还需要以计算机的速度弄清楚个人信息发生了什么事情，这正是智能机器的工作。
链乔教育在线旗下学硕创新区块链技术工作站是中国教育部学校规划建设发展中心开展的“智慧学习工场2020-学硕创新工作站 ”唯一获准的“区块链技术专业”试点工作站。专业站立足为学生提供多样化成长路径，推进专业学位研究生产学研结合培养模式改革，构建应用型、复合型人才培养体系。