這個(gè)學(xué)校我倒是沒怎么知道，我知道一家計(jì)算機(jī)培訓(xùn)學(xué)校不錯(cuò)，介紹給你：西安野馬計(jì)算機(jī)培訓(xùn)學(xué)校。

這個(gè)學(xué)校在陜西有一定的品牌影響力，成立已經(jīng)十多年了，在這么長的時(shí)間里，積累了相當(dāng)豐富的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，老師也都是行業(yè)內(nèi)比較資深的專業(yè)人士，教學(xué)規(guī)模也挺大的，環(huán)境也不錯(cuò)的呢。我因?yàn)檎衅溉ミ^野馬學(xué)校幾次，總體的感覺還不錯(cuò)，招聘到的學(xué)生完全能滿足我們公司的需要，很具有培養(yǎng)的價(jià)值呢。我老板對(duì)野馬的學(xué)生特別滿意。

中國作為農(nóng)業(yè)大國，種植人口在2.6億左右，其中耕種面積在50畝以上的種植大戶有460萬戶左右，耕種面積在10畝-50畝的中型種植戶有2000萬戶左右。在農(nóng)民將小農(nóng)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)變?yōu)樯虡I(yè)行為后，僅僅靠經(jīng)驗(yàn)種植的做法就已經(jīng)不再適用了。種植過程中農(nóng)民必須考慮投入產(chǎn)出、作物良品率、防治病蟲害、品種選擇等對(duì)農(nóng)技要求比較高的問題。同時(shí)消費(fèi)者對(duì)農(nóng)作物的口感、品種、健康等要求越來越高，消費(fèi)升級(jí)在倒逼農(nóng)作物升級(jí)。

因此農(nóng)民對(duì)農(nóng)技教學(xué)和咨詢的需求也在變得越來越強(qiáng)烈。看到這個(gè)機(jī)會(huì)，由農(nóng)資B2B平臺(tái)大豐收第一輪投資的“天天學(xué)農(nóng)”聚集了各地農(nóng)技講師資源，上線了其農(nóng)技知識(shí)分享平臺(tái)。類似于農(nóng)技版的得到。天天學(xué)農(nóng)創(chuàng)始人趙廣告訴36氪，天天學(xué)農(nóng)的目標(biāo)客戶是以種植經(jīng)濟(jì)作為為主、大田作物為輔的大、中型種植戶，由于國家近幾年對(duì)農(nóng)業(yè)土地流轉(zhuǎn)扶持力度較強(qiáng)，很多有經(jīng)營能力和資本能力的人選擇到農(nóng)村承包土地進(jìn)行種植。這群人很多是城市回村務(wù)農(nóng)人員或者年輕的新農(nóng)人，因此對(duì)互聯(lián)網(wǎng)類產(chǎn)品接受程度較高，并且焦慮感較強(qiáng)，有較強(qiáng)烈的農(nóng)技指導(dǎo)需求。

天天學(xué)農(nóng)的產(chǎn)品以app和微信公眾號(hào)形式呈現(xiàn)，和許多知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)類似，平臺(tái)上線了許多農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的大V講師，大V則通過在平臺(tái)上經(jīng)營自己，將自己的課程變現(xiàn)，并擴(kuò)大自己的影響力。講師的一門課一般是一個(gè)小時(shí)左右，會(huì)按照知識(shí)點(diǎn)分成10分鐘左右的小節(jié)分開上線，方便種植戶利用碎片時(shí)間學(xué)習(xí)。目前平臺(tái)上主要課程內(nèi)容包括品種選擇、田間管理、病蟲害防治、水肥管理等。

互動(dòng)方面，天天學(xué)農(nóng)平臺(tái)上目前開放了評(píng)論功能，付費(fèi)用戶還會(huì)有專門的微信和QQ群進(jìn)行管理，方便用戶與講師聯(lián)系。

天天學(xué)農(nóng)有一套自創(chuàng)的算法給講師打分評(píng)級(jí)，具體的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)包括：

是否有田間實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。

演講和表達(dá)能力。

是否有相關(guān)領(lǐng)域的研究成果。

講師在當(dāng)?shù)氐挠绊懥Γㄉ暇€前是否做過農(nóng)技培訓(xùn)，反響如何）。

大部分講師在第一次上線時(shí)需要進(jìn)行實(shí)驗(yàn)課，平臺(tái)會(huì)一次性買斷試驗(yàn)課，價(jià)格在百元級(jí)到千元級(jí)不等，根據(jù)實(shí)驗(yàn)課回饋效果來決定是否簽約講師。簽約后的講師會(huì)有保底收入和課程分成，平臺(tái)會(huì)為講師配備個(gè)人產(chǎn)品經(jīng)理，和講師共同打磨課程。講師發(fā)布在平臺(tái)上的課程所有權(quán)歸平臺(tái)所有。目前平臺(tái)上已經(jīng)合作的講師（上線了實(shí)驗(yàn)課和正在錄制）有130人，建立聯(lián)系的講師有200人左右。

目前平臺(tái)上已經(jīng)上線超過30節(jié)課，每周大約更新1-2節(jié)課程，app用戶超過5萬人，付費(fèi)率達(dá)到了20%。線上課程售價(jià)在10-1000元之間，大部分課程是用戶買斷制，全年系列課程價(jià)格可達(dá)到千元級(jí)別。同時(shí)平臺(tái)還有一個(gè)微信公眾號(hào)，主要承擔(dān)自媒體宣傳和客戶留存作用，其自媒體團(tuán)隊(duì)會(huì)發(fā)布行業(yè)分析等原創(chuàng)內(nèi)容，并且在新課程上線之前，公眾號(hào)會(huì)配合宣傳。

傳統(tǒng)線下農(nóng)技培訓(xùn)課程單價(jià)在一節(jié)課千元級(jí)別，大中型種植戶一年在培訓(xùn)、講課、交流等活動(dòng)中的花銷可以達(dá)到萬元級(jí)別，按照2460萬大中型種植戶規(guī)模計(jì)算，同時(shí)加上農(nóng)技員、農(nóng)學(xué)院學(xué)生等群體，農(nóng)技培訓(xùn)市場(chǎng)規(guī)模大概在2-3千億元左右。目前市場(chǎng)上許多線下農(nóng)技培訓(xùn)機(jī)構(gòu)比如潭州學(xué)院也在開發(fā)線上講課平臺(tái)，優(yōu)果大師、農(nóng)管家、我會(huì)種等平臺(tái)也已不同角度切入，在嘗試農(nóng)技分享業(yè)務(wù)。

面對(duì)巨大的市場(chǎng)和潛在的競(jìng)爭，趙廣認(rèn)為天天學(xué)農(nóng)的優(yōu)勢(shì)表現(xiàn)在資源和團(tuán)隊(duì)方面：

資源方面：首先天天學(xué)農(nóng)的天使投資方大豐收目前平臺(tái)上有幾十萬用戶，其下游客戶端用戶是比較精準(zhǔn)的大型種植戶；其次天天學(xué)農(nóng)和許多農(nóng)學(xué)院和產(chǎn)學(xué)研基地進(jìn)行合作，在講師方面有較強(qiáng)的資源優(yōu)勢(shì)。

團(tuán)隊(duì)方面：天天學(xué)農(nóng)是互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)的復(fù)合型團(tuán)隊(duì)，核心人員中有來自贛州柑橘園和農(nóng)夫山泉果園的運(yùn)營負(fù)責(zé)人。創(chuàng)始人趙廣則是連續(xù)創(chuàng)業(yè)者，在大學(xué)期間創(chuàng)立電子書下載項(xiàng)目，已有獲利，之后在華為的技術(shù)和運(yùn)營部門積攢了一定經(jīng)驗(yàn)后，創(chuàng)立了軟件眾包項(xiàng)目碼客幫，對(duì)于技術(shù)、管理和運(yùn)營有較深的經(jīng)驗(yàn)。

天天學(xué)農(nóng)目前團(tuán)隊(duì)有30人，主要負(fù)責(zé)產(chǎn)品技術(shù)、內(nèi)容和運(yùn)營推廣。

編者按：本文作者徐磊（微車創(chuàng)始人、CEO，原創(chuàng)新工場(chǎng)戰(zhàn)略發(fā)展部經(jīng)理），選自微信公眾號(hào)徐博進(jìn)化論 （ID：our-starry-sky），原內(nèi)容整理自"2018汽車互聯(lián)網(wǎng)中國峰會(huì)“”；36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

過去一個(gè)世紀(jì)，整個(gè)汽車產(chǎn)業(yè)一直在追求“硬”的一個(gè)東西，是汽車技術(shù)的硬時(shí)代。大家基本在講究汽車三大技術(shù)的革新：變速箱、底盤、發(fā)動(dòng)機(jī)，更關(guān)注車本身的一些基礎(chǔ)東西。

這幾年一個(gè)明顯的變化是我們進(jìn)入了一個(gè)汽車技術(shù)的“軟”時(shí)代。

從移動(dòng)支付的興起到海量大數(shù)據(jù)的技術(shù)積累，加上最近的人工智能、自動(dòng)駕駛，甚至今年的區(qū)塊鏈技術(shù)，無一例外在關(guān)注——“人”本身。汽車已經(jīng)不再是那個(gè)冷冰冰的一個(gè)代步工具，我們更希望汽車和人一樣，可以更多交流、更多智能和思想。

首先，我們看一下自動(dòng)駕駛；

自動(dòng)駕駛是一個(gè)特別有意思的話題。它讓汽車不再變成汽車，在理想的情況下汽車已經(jīng)可以跟人一樣，決定自己的去留。

而且理論上來講汽車會(huì)更安全。因?yàn)槿俗鳛槊恳粋€(gè)個(gè)體，開車駕駛會(huì)有各種各樣的變化，而自動(dòng)駕駛相對(duì)來說更穩(wěn)定。最重要的一個(gè)，當(dāng)自動(dòng)駕駛那一天來臨的時(shí)候，可能不需要那么多車了。我們交通擁堵的情況，也可以真正得到解決。

大概從90年代無人駕駛挑戰(zhàn)賽開始，無人駕駛技術(shù)開始從軍方向商用或者向民用轉(zhuǎn)變，慢慢有了谷歌和其他的一些巨頭。

我們看到滴滴或者Uber都在重兵投入這個(gè)領(lǐng)域，同時(shí)汽車廠商也在紛紛推出自己的自動(dòng)駕駛產(chǎn)品，他們也相信未來車主們需要更好把汽車當(dāng)成一種消費(fèi)品，而不僅僅是一個(gè)代步工具。當(dāng)然還有汽車服務(wù)，都會(huì)也類似需求。

當(dāng)前的現(xiàn)狀是一個(gè)并不美好的現(xiàn)狀，自動(dòng)駕駛的實(shí)現(xiàn)，我個(gè)人覺得還需要一點(diǎn)時(shí)間。現(xiàn)在我們看到事故頻發(fā)很嚴(yán)重，包括數(shù)據(jù)也很有限，所有路網(wǎng)建設(shè)、配套設(shè)施都還沒有完全跟上。現(xiàn)在業(yè)內(nèi)有一個(gè)說法，當(dāng)我們的路測(cè)數(shù)據(jù)做到100億公里的時(shí)候，才有可能得到一個(gè)相對(duì)安全的自動(dòng)駕駛。

國外最高的也就是谷歌，才100萬公里，還差1萬倍。如何能有更大量的路測(cè)數(shù)據(jù)，能找到那些異常的邊界，這是一個(gè)很難的問題。比如現(xiàn)在可能除了特斯拉以外，大量車主駕駛行為數(shù)據(jù)都沒有被記錄下來。

而且自動(dòng)駕駛面臨一個(gè)很大的問題，就是所有的公司都可以設(shè)計(jì)或者跑出一個(gè)比較漂亮的Demo，但是還無法量產(chǎn)。

一個(gè)原因是Demo過不了車標(biāo)。另外，比如作為一個(gè)消費(fèi)者，其實(shí)更關(guān)注是小數(shù)點(diǎn)之后6位，比如0.9999……但如果那0.0001的概率發(fā)生了事故，對(duì)用戶來講就是100%

所以現(xiàn)在無人駕駛是一個(gè)非常重資金、人海戰(zhàn)術(shù)新的博弈過程。反而細(xì)分出來小場(chǎng)景，無人車會(huì)有更多的機(jī)會(huì)。比如說機(jī)場(chǎng)的場(chǎng)景、港口的場(chǎng)景、園區(qū)的場(chǎng)景等等。

而且現(xiàn)在自動(dòng)駕駛的層次可以到L2.5和L3，單都并不能真正體現(xiàn)人工智能的先進(jìn)性。比如L4以上，是機(jī)器為主，司機(jī)就可以摘掉方向盤全靠機(jī)器駕駛。L3是一半機(jī)器一半人，這是一種反人類的狀態(tài)。Uber出這種事故就是這種狀態(tài)，要盯著屏幕，所以司機(jī)到底是信任它，還是不信任它？比方說開高速，已經(jīng)非常非常累了，到底是讓自動(dòng)駕駛開，還是自己開。有問題不馬上接管的話，就會(huì)出了交通事故，所以L2.5、L3是一個(gè)非常尷尬的智能駕駛或者自動(dòng)駕駛的發(fā)展階段。

除了車主駕駛行為的大數(shù)據(jù)之外，車主的個(gè)人偏好的大數(shù)據(jù)其實(shí)也同樣重要。舉個(gè)例子，比如大家都說的女司機(jī)，他們的駕駛行為真的比男司機(jī)差嗎？

大家百度女司機(jī)的時(shí)候經(jīng)?？吹礁鞣N慘烈的現(xiàn)狀，但是微車的數(shù)據(jù)告訴大家，女司機(jī)的違章數(shù)據(jù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于男司機(jī)的違章數(shù)據(jù)，女司機(jī)的數(shù)據(jù)真的比男司機(jī)好很多。

移動(dòng)支付和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的興起，有機(jī)會(huì)讓汽車大數(shù)據(jù)成為了可能。過去很多交易是靠現(xiàn)金來支持，但移動(dòng)支付改變了這一點(diǎn)，所有讓很多交易數(shù)據(jù)變成了一個(gè)電子化信息，也能被記錄下來。同時(shí)，也有很多很多內(nèi)容產(chǎn)品，能讓我們獲得很多產(chǎn)量車主的閱讀興趣。

除了大數(shù)據(jù)之外，2018年非?；馃岬脑掝}——區(qū)塊鏈；

從區(qū)塊鏈技術(shù)角度來講，它只是一項(xiàng)基礎(chǔ)技術(shù)，不是一項(xiàng)完整的能代表整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。從革命來說，區(qū)塊鏈不可能代替古典互聯(lián)網(wǎng)，尤其像汽車這么重的行業(yè)。

區(qū)塊鏈作為一個(gè)技術(shù)，雖然有自己的局限性，但會(huì)給汽車行業(yè)帶來新的破局。

二手車交易

二手車市場(chǎng)是一個(gè)典型的檸檬市場(chǎng)，所謂檸檬市場(chǎng)就是一個(gè)劣弊驅(qū)逐良弊的市場(chǎng)。在美國有很多經(jīng)濟(jì)學(xué)家，因?yàn)檠芯繖幟适袌?chǎng)問題獲得諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)。二手車市場(chǎng)本來是一個(gè)非常難用技術(shù)去改變的，和裝修一樣。比如不知道這輛車是不是事故車、是不是進(jìn)過水，不知道零部件換過，那么怎么判定這車輛有沒有問題？需要找二手車平臺(tái)去背書。但如果所有數(shù)據(jù)都能用區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)記錄下來，并放在一個(gè)公開的鏈上，是不是并不需要了？真正做到?jīng)]有中間商。

當(dāng)然僅僅一個(gè)區(qū)塊鏈技術(shù)是不能完全解決二手車交易中的所有問題的。對(duì)于二手車來說，讓賣家能夠多賺點(diǎn)錢，買家能夠少花一點(diǎn)錢。通過庫存控制和周轉(zhuǎn)率控制，提升中間環(huán)節(jié)的效率是最核心的。

比如對(duì)于評(píng)估二手車來講，現(xiàn)在可以利用一些深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，如智能硬件去采集車的圖像，包括發(fā)動(dòng)機(jī)聲音、啟動(dòng)后的震動(dòng)情況，通過技術(shù)實(shí)時(shí)反饋這輛車真正的狀態(tài)。

最后在交易過程中，怎么根據(jù)市場(chǎng)變化來提升交易的效率？一方面需要從網(wǎng)上采集各種用戶的數(shù)據(jù)，比如微車的大數(shù)據(jù)模型。再者需要基于這些數(shù)據(jù)去整理出用戶真正的需求，提升整個(gè)交易的效率。比如說用數(shù)據(jù)去培訓(xùn)所有銷售，去助力他們的銷售環(huán)節(jié)。

個(gè)性化車險(xiǎn)

車險(xiǎn)是一個(gè)很有意思的產(chǎn)業(yè)，很多時(shí)候在好司機(jī)在為那些壞司機(jī)買單。因?yàn)檐囯U(xiǎn)公司并不知道，或者并不確定哪些行為的車主更容易出險(xiǎn)，所以做了一個(gè)平均值，確保他的收益。

如果能把各種駕駛行為數(shù)據(jù)能記錄下來，并能實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)，通過大數(shù)據(jù)方式我們有機(jī)會(huì)真正做到個(gè)性化車險(xiǎn)。

零配件防偽

大家都講到汽車后市場(chǎng)水很深，原因在我可能換了一個(gè)零件并不知道是不是原廠的，也不知道到底應(yīng)該多少錢。因?yàn)榇蟛糠种袊能囍鞫疾惶绻フ?S店，4S店一般都會(huì)加價(jià)，大家也不知道怎么辦。理論上有了區(qū)塊鏈技術(shù)，去做零配件防偽，能很容易解決這個(gè)問題。

所以面對(duì)以上所有的問題，其實(shí)微車也通過在行業(yè)5年經(jīng)驗(yàn)，和數(shù)個(gè)合作伙伴一起創(chuàng)造了一個(gè)汽車大數(shù)據(jù)智能引擎——Matrix，也希望能夠在未來的時(shí)間，通過和汽車產(chǎn)業(yè)各方以技術(shù)變革和大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，最大化提升產(chǎn)業(yè)的運(yùn)作效率。