#華爾街日報導讀 08 #京東物流IPO #公開說明書解讀 #痛苦過就會格外快樂 #這是今天的快樂 ​
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哈哈哈哈哈，第一個hashtag是怎麼一回事XDDD​
是我現在打文章的心情，故事這樣的。​
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這週是我與 Sandy's Recruitment note 雙週一次的華爾街日報導讀（本週已經來到了第8次），這次主持人選定的主題是「#京東物流IPO」，我懂我懂，你一定想說「這是什麼很無聊的主題」，我真的懂，我昨天做到半夜三點的時候我也是內心充滿髒話🤬​
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為什麼會熬夜做？因為晚上11點，我收到了Sandy傳來她的簡報，我一打開，我馬上問說「欸，不是說只做兩頁？」。​
Sandy一派輕鬆的說「沒有啊～我就做著做著就超過了～」​
好！這兩個禮拜都是work from home，我整個時差大亂，造成好多事情都被大亂，例如說電子報超過一個禮拜沒有發送之類的QAQ​
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但這一切，都沒關係，答應了就要做到好，這是M社小白姐告訴我的，於是我就這樣做到了半夜。​
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但是，還是很喜歡華爾街日報導讀，因為沒有時間、沒有人陪、沒有壓力，誰會真的自動自發的做商業研究？我不知道有誰？但是我自己是不會啦XDDD所以我真心喜歡華爾街日報導讀，覺得這是我一個成長的動力。​
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只是說，這個京東IPO啊～他的公開文件啊～因為在香港首次公開發行，所以都是 #英文的，英文的，英文的，大半夜在看英文，哈哈哈哈，但我真的覺得還好我有真的很認真的看，看著看著覺得非常的有趣。​
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因為覺得非常非常有趣，忍不住要打下來跟大家分享。​
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▍#本週參與盛況​
因應疫情的關係，我們從上一次開始就自主採用線上的方式進行，但時間不變（還是一大早 9:30 ​ - 12:30），這個時間點，竟然有24位同時在線上，我覺得非常值得紀錄。（好啦我都特地寫文章了，就是要記錄的意思啦）​
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#客座來賓針對京東IPO分析​
首先，這次我們的華爾街日報邀請來了在矽谷工作多年的創投家，他跟我們分享幾點：​
① #目前物流市場的概況​
目前中國還有很大一部分的物流被滿足，尤其是第三線城市或是偏遠鄉區，是很難被運送的，這是為什麼京東仍然願意投資。​
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② #京東商業模式​
物流的商業模式總共有三個很重要的區塊，分別是：金流 / 資訊流 / 食物運動，以阿里巴巴的菜鳥來說，他首先搶入的市場就是資訊流跟金流。而京東目前是想要三個部分都涉入。​
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③ #為何現在要IPO​
因為物流是一個重資本投資的產業，需要有資金才能投資買地、倉儲等投資。​
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以下為我這次簡單分享，取自於 #京東的IPO公開說明書​
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▍#京東目前的的概況​
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京東目前有超過1,000個倉儲空間，配送的人力超過20萬名人力，而且支出的前三名為薪水(17.9%)、外包人力(16.2%)、租金(4.4%)，從三個數字，我們可以輕易的看出來，物流本身是一個高資本投資的產業。​
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所以Park Capital Group駐香港的投資經理黃敏聰(Stephen Wong) 表示：​
「京東物流的資本密集型業務模式帶來了高昂的管理成本，這使得該公司不像其他高增長、輕資產的科技初創企業那樣有吸引力。」​
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▍#中國物流的花費​
1. 以2019年的數字來看，對比同期美國為7.6%、日本為8.5%，物流的GDP比例過高，這是因為目前中國的物流效能有待提升。​
2. 每單位的貨運週轉成本因為人力較便宜的關係，遠低於美國（中國：10.1 / 美國18.7，單位為每一公噸的花費，以美金計算） .​
3. 高度的電子商務成長以及中國消費者期待更快速收到貨物，因此在最後一哩路運送(Last mile）的運輸更加頻繁，平均運輸長度略低於美國（中國：391.6公里 / 美國 454.0公里）​
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▍#中國的外包物流產業​
1. 對比第一方物流，企業可以藉由第三方物流的過往經驗以及供應鏈的調度提供更完整的物流服務。​
2. 2020年，最依靠第三方物流的產業類型分別是：生鮮（85%）、藥材（71.0%）、服飾（67.0%）、快銷產業（65.6%）。​
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▍#不同產業的物流市場預估​
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1. 生鮮、快消產業、服飾是預計市場最大的三個類別​
2. 汽車產業：市場大小：3.34兆 ​ - 4.46兆，特色：大量的sku、需要倉管以及運送管理。​
3. 服飾產業：市場大小：1.92兆 ​ - 3.49兆。特色：產業挑戰大、大量的sku數、季節性、終端消費者變換以及需求多元。​
4. 快消產業：市場大小：2.21兆 ​ - 4.37兆，特色：大型節日會有極端的需求量，尤其需要與大數據合作。​
5. 3C產業：市場大小：1.8兆 ​ - 3.1兆，特色：絕對準確的時間、保護的問題​
6. 家具產業：市場大小：0.7兆 ​ - 1.1兆，特色：產品大小、需要安裝​
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▍#一站式服務​
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一站式服務是這次京東很強調的內容，總體來說總共包含了六個面向：​
① express delivery：快遞，這是最常見的，包含了郵局、宅急便、快遞公司、機車、自行車即時轉送都是。​
② full truckload（FTL）：整車貨物運輸，也就是一整台車都是運送單一貨物。​
③ less-than truckload：一台車運送不同企業的貨物。​
④ last time delivery：直接送到終端消費者的手中，像是我們的宅配，就是last time delivery，台灣還有像lalamove也是last time delivery。​
⑤ warehousing：倉儲。​
⑥ 其他附加的服務：例如說運動傢俱的時候，包含了安裝的服務，或是售後服務。​
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▍#一站式服務的價值​
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1. 過往的第三方物流通常只專注在某一個部分，但是越來越多企業需要同時多種彈性的服務，以及從企業端直接運送到消費者。​
2. 依賴高科技以及數據資料：撿貨、運送自動化。​
3. 高度依賴產業Know-how：例如不同類型貨物的運送方式、終端 消費者的需求、商品銷售循環等等。​
4. 賦能商家運營：包含了業績預測、生產計畫、sku管理、終端消費者訂單管理、深入與客戶合作。​
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▍#一站式服務的價值​
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1. 日益上漲多元化物流需求，消費者對於運送速度愈加講求​
2. 數據與多元化售後服務需求​
3. 推動物流業製造業深度融合創新發展實施方案 ​
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好，今天就寫到這裡。​
看了資料第一次，做PPT有想了一次，然後現在又寫了一次，我覺得，今天就先這樣XDDDD​
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ps 24小時內，今天旁聽的二班，馬上就來了一篇非常完整的總結，omg，值得鼓掌與鼓勵，老話一句 #產出就是你的，歡迎這裡看：

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近幾個月，在AI賦能未來醫療的思考特別多，受美國「WIRED連線」雜誌邀請撰寫了一篇專欄文章。我相信十幾年後，不少國家和地區的醫療體驗在AI賦能的作用下將發生根本性改變。

原文刊於「WIRED連線」雜誌英文官網：
Covid-19 Will Accelerate the AI Health Care Revolution
https://www.wired.com/story/covid-19-will-accelerate-ai-health-care-revolution/

中文翻譯來自創新工場微信公眾號 2020-5-22

新冠大流行將加速醫療AI革新
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2020年元旦前夜，一家位於加拿大多倫多市的人工智能（AI）企業BlueDot捕捉到一些異常：中國武漢市海鮮市場周邊出現多起罕見肺炎病例，BlueDot迅即反應，運用自然語言處理、機器學習等技術，結合大數據和定位追踪，迅速向合作的政府部門和公共衛生機構客戶傳送警報並報告擴散狀況。BlueDot所監測到的異狀，正是數月後撼動全球的新型冠狀病毒肺炎（Covid-19），這比世界衛生組織首度公開警示新冠病毒的時間還要早上9天。

BlueDot的AI平台示範了人工智能技術對重大疫情能起到早期預警的功用，過去幾個月裡，AI在這場全球抗疫戰的許多方面發揮了獨特作用：從疫情預測到篩檢，從接觸警示到快速診斷，從前線無人配送到實驗室藥物研發，人工智能助力防疫派上了不少用場，為特定場景應用賦能。

隨著疫情在全球蔓延，AI技術的創新應用也在各地相繼落地。在韓國，基於地理位置的信息傳遞已經成為控制病毒傳播的重要工具，當人們靠近確診病例時，就會收到基於位置的緊急信息提醒。在中國大陸，阿里巴巴推出的AI算法能夠在20秒內診斷出疑似病例（比人類檢測快了近60倍），準確率高達96%。無人配送車輛很快被投入到人類難以承受的場景，代替人類執行高傳染風險的運輸任務。湖北、廣東等省份的多家醫院相繼使用機器人為病人或被隔離家庭運送食物、藥品和物資。而在美國加州，電腦科學家正在研發能遠程檢測獨居老人健康情況的系統，一旦老人出現身體異常症狀，系統就會發出即時警報。

不過，目前人工智能在公共衛生體系的應用仍顯零散也未成體系。坦率說，過去四個月內，AI在抗疫之戰中的表現並不十分突出，我最多只能給它打分“B-”。新冠大流行暴露了我們的醫療系統的脆弱性：預警響應不充份、通報信息不精確、醫療物資分配不均、醫務人員超負疲憊、醫院病床緊繃、疫苗研發週期長等諸多痛點。當然，AI的零散表現也有客觀原因：醫療體系可說是現代社會各類運轉體系中最為複雜、陳舊不堪且難以變通的一種；且在新冠疫情襲來之前，我們並沒有真正意識到醫療體系問題的緊迫性，沒有提前採取相應的技術預防措施；最為關鍵的是，我們缺少建構AI解決方案所需的大數據。

把目光看向未來，我看到以下兩個AI賦能醫療的樂觀因素。

首先，作為AI燃料的醫療大數據已被激活。舉例來說，機器學習數據科學平台Kaggle組建了新冠病毒開放研究數據庫，名為CORD-19。它將相關數據進行彙編，並把最新研究集中收錄，匯總的格式可被機器讀取和解析，以便於AI進行機器學習。至今這個數據庫收錄了12.8萬篇包含Covid-19、冠狀病毒、SARS（非典型肺炎）、MERS（中東呼吸綜合症）等關聯術語的醫學專業學術文章。

其次，眼下全世界的醫學專家和電腦科學家都將精力集中在解決疫情問題。 X大獎基金會創始人彼得·戴曼迪斯（Peter Diamandis）估計，全球現在有多達兩億名的醫師、科學家、護士、技術專家和工程師投入防治冠狀病毒的相關研發中，他們正在進行數以萬計的實驗，並以「前所未有的透明度和速度」共享信息。

3月16日Kaggle發起「新冠病毒研究挑戰」，匯集與疫情相關的大量信息，包括病毒的自然歷史、傳播和診斷方法、以及從過往流行病學研究中汲取的經驗教訓，幫助全球各地衛生機構及時掌握最新情況，以做出基於數據的分析決策。該項目發布後的五天內被瀏覽超過50萬次，下載量逾1.8萬次。在大陸疫情爆發後不到一個月，阿里巴巴便推出了一種AI算法，該算法基於5000多個新冠肺炎確診病例進行訓練，並關聯到治療後續諸如肺部白色陰影縮小等的成效追踪。隨後，阿里巴巴將其云端AI平台向全球醫療專業人員開源，與合作夥伴聯手部署更大批量的匿名數據，推出包括疫情預測、CT影像分析、冠狀病毒基因組測序等模組。

據估計，現今全球醫療數據的規模每隔幾個月就翻一倍。 2019年一份覆蓋19個國家AI醫療市場的研究估計，AI醫療市場的年複合增長率為41.7%，從2018年的13億美元將增長至2025年的130億美元，主要分佈在六大領域：醫院工作流程、可穿戴設備、醫學影像和診斷、診療計劃、虛擬助手、以及最重要的藥物研發，新冠疫情期間浮現的種種需求，將加速AI賦能醫療的場景落地。

在後疫情時代，我期待AI將加速融入醫療體系，賦能並推動醫療改革。其中深度學習（Deep Learning），即以一種高效方法運算海量、多維數據的能力，是AI結合醫療最為可期的機遇之一。深度神經網絡（Deep Neural Networks）作為AI的一個子領域，已經被用於醫學掃描、病理切片、眼科檢查甚至結腸鏡檢查，以得出準確而快速的算法判讀。十幾年後，不少國家和地區的醫療體驗在AI賦能的作用下將發生根本性改變。

AI賦能醫療，首先能簡化及優化現有的醫療流程，例如醫院的作業流程，保險履約的繁複流程。將AI與RPA（Robotic Process Automation 機器人流程自動化）結合，可對某項工作流程進行智能拆解及優化，進而大大提高醫療系統的運營效率，預約看診、保險理賠及其他流程性工作都會得到效率提升。AI還能加快早期診斷信息的收錄並實現自動化，AI技術所能處理的文本、語言、數字的體量，無論在數量上還是精度上都是機器級別，遠非人類所及。

有了充份的醫療大數據作為基礎，AI還能為每個人或者每個群體建立健康數據基準量表。當我們掌握個體健康數據，就可以根據跟踪動態數據的波動變化，進行數據驅動的診斷，並對潛在大流行疾病的徵兆進行早期追踪研判。然而，再先進的技術系統要做到真正有效，勢必需要與既存的公共衛生警示和匯報機制形成高效鏈接，此類信息斷層即是新冠疫情在早期爆發期間存在的具體缺失。

再上一個層次的AI賦能體現在助力新藥研發、基因組測序、幹細胞、CRISPR（基因編輯）等醫學突破方面，AI模型和算法應用都有其用武之地。在製藥行業，研發一種新藥往往需要付出高昂的投入，某次成功前必有多次付諸流水的失敗試驗，也連帶消耗巨大的時間和金錢成本。現在，科學家們可使用AI機器學習來模擬上千個變量，測試它們的複合效應會對人類細胞反應產生何種影響，這類AI新藥研發的技術已被用於新冠病毒疫苗和其他療法。創新工場所投資總部位於香港的AI藥物研發公司Insilico Medicine是首批對新冠病毒快速響應的企業之一，這家公司利用生成式化學AI平台設計出新藥物小分子，以複製主要病毒蛋白為靶標，早在2月5日便公佈了這些小分子結構。 AI為新藥發明開闢了一個新時代，用人工智能技術來換取藥品研發週期的時間和成本，整個製藥行業勢將迎來翻天覆地的變革。

不久的將來，隨著醫療科學和電腦科學進一步融合，我們將進入一個全面自動化的AI時代，到時人們可以通過可穿戴設備、生物傳感器、智能家居檢測設備等來確保自身和家人的健康。可穿戴設備和其他物聯網設備的數據質量和多樣性大幅提高，將能產生一個有效的良性循環。穿越到未來，下一場疫情在大範圍蔓延之前就應該能夠被跟踪、追溯、攔截並消滅無踪。

或許再過15年，許多人的家裡都會有AI個人助理照料我們，幫著解決全家人的日常健康所需。機器人或者無人機負責把我們的藥品送上門，如果需要進行手術或者外科治療，通常會由機器人操作，或由機器人輔助人類外科醫師完成。在未來，醫生和護士將把更多的精力放在機器無法勝任的任務上，醫療專業人員及富有同情心的護理人員，將同時具備護士、醫療技師、社會工作者、甚至心理諮詢師的技能。他們會使用經AI強化的診斷工具和系統，但更多的時間會與患者溝通，安撫他們的傷痛，為他們提供情感扶持。在我的想像裡，15年後的醫療健康場景可能是這個樣子的：

***
2035年一個冬季早晨，我醒來後就覺得有點喉嚨痛。我起身去洗手間，刷牙的時候，洗手間的鏡子通過紅外傳感器測量了我的體溫。刷完牙後一分鐘，我的私人AI醫師助理發出了警報，顯示我的唾液樣本部分指數異常，並在輕微低燒。 AI醫師助理建議我在家進行指尖探針採血。我在泡咖啡時，醫師助理返回了分析結果，判斷我可能是得了這個季節正在流行的兩型流感其中一種。之後，我的AI醫師助理建議，如果我覺得有必要聯繫家庭醫生的話，有兩個時間空檔可以跟她視頻通話。通話之前，家庭醫生已經收到我所有症狀的詳細信息，她給我開了一種減充血劑和撲熱息痛，一會兒無人機就把藥品送到我家門口。
***

當然，凡涉及到患者的醫療記錄，就得談談隱私和數據保護的關鍵問題。我認為，任憑有用的數據各自孤島式的存在、不善加利用、不從中提煉有價值的信息、不用以推動社會進步，是相當不負責任的做法。技術產生的問題應該由技術解決。隨著AI技術浪潮而出現的諸如數據保護等問題，應該有更為創新的技術方法來應對。

好消息是，近年聯邦學習（也被稱為分佈式學習）已經在數據保護上取得了顯著的進展。基於聯邦學習技術，患者的數據將永遠不會離開所在的醫療機構、醫院或個人設備伺服器等原始存儲設備，機器學習模型將在獨立的數據庫基礎上進行訓練處理，再進行後續整合。聯邦學習、同態加密，結合可信硬體執行環境等技術，將進一步確保數據的計算、傳輸、存儲過程能夠適配不同的隱私偏好，以因應不同國家與文化對於隱私保護的需求差異。

這次新冠肺炎疫情還驗證了一個事實：整體人類命運是共同體，人們對未來運用AI等先進技術共度難關寄予一致的期盼。歷史上，國際合作曾消滅了全球延燒的天花，也幾乎根除了小兒麻痺症。公共衛生無國界，控制及消除流行病是個毋庸置疑的共同目標。在醫學領域，每個國家都能從他國的研究基礎上學習受益並攜手並進，全球化的數據科學，將進一步幫助人類獲取對健康和疾病最為深刻、最為全面的洞悉。

AI有潛力協助我們為下一次疾病大流行做更充份的準備。這需要醫學專家、AI科學家、投資者和決策者傾力協作，也需要關注醫療保健領域的投資人為聰明的創業者和科學家注入新一波動能。

經歷這次疫情，我們應清醒地意識到，要將人類醫療體系推往新的高度，著實需要傾盡全球之力。

創新工場董事長兼首席執行官
李開復博士

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Don't be afraid of that noise. It's probably just an animal.
不要害怕那個噪音。它可能只是動物。

It's probably going to rain later. You should bring an umbrella.
等一下可能會下雨。你應該要帶一把雨傘。

I'll probably be home late tonight. I'm going to go have dinner with my friends.
我今晚可能會晚回家。我要和朋友去吃晚餐。

I'll prolly go with you if you don't mind.
如果你不介意，我可能會跟你去。

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句子連音課程：is he (is she) 口說發音變化
https://youtu.be/ELLG33flfJo

selfie 自拍照
https://youtu.be/aO1O4nT7lBo

order 點餐；訂貨；命令
https://youtu.be/xXtsKMgNn-0

orange(柳橙)和pineapple(鳳梨)
https://youtu.be/5o_5PcdFTgE

actually 事實上；實際上；的確
https://youtu.be/TIFQKNYbq3M

最常發錯音的八個英文單字
https://youtu.be/Sl2jci-FRPc

K音標[p]停頓音：pumpkin 南瓜；napkin 餐巾紙
https://youtu.be/BPnWhmgTbEs

十個食物英文名稱(單字發音教學)
https://youtu.be/Dg3QlBIH9Kc

chocolate 巧克力
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個人都帶著自己母語的影響在說英文，這很棒，這是我們的身分認同，不要不敢開口。我的課程目標是幫助大家可以輕鬆的發音。了解口語的語音變化，學習時會踏實有力量，開口說英文就會有信心！