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一个人能独立开发app吗需要学什么
边缘化、战略摇摆、举棋不定，是AI研究院藏在冰面下的境况。中国互联网巨头的AI研究院，已经到了不破不立的时候。
作者|李雨晨
编辑|王亚峰
AI科学家接连从大厂离职，外界的讨论，总会把他们与不擅落地四个字挂上关联。
让科学家们在舆论中背负了“只会发论文，不懂业务”的名声。
这种论断，既有局部的合理性，也有无知之处。
外界显然不知晓大公司研究院的组织架构、汇报关系、考核设计的真相。
企业科学家的流失、AI研究院地位的下降，并非当下AI不再重要，也非这批最强大脑水平有限。
本质上是研究院在企业的组织架构模式，正在遭遇空前的挑战，让人和事，难以卓有成效地运转，无法发挥出本该有的战斗力。
根深蒂固的作业模式、派系势力、利益关系，也使得这艘抛了锚的大船，不再好调头。
于是在互联网巨头预算整体收缩之际，研究院陷入被边缘化、战略摇摆、举棋不定的困局。
预算缩减、人心涣散，离职自然频发。
AI研究院在互联网公司中的组织架构设计，在过去五年里，取得了阶段性成效：汇聚了顶尖的AI研究人员，为集团建设了一整套前沿的AI基础能力。
但任何组织架构并非一劳永逸，它已经到了自我革命、全盘演化的时间。
1
Facebook打响第一枪：
把AI部粉身碎骨，抛弃“职能制”
AI研究院在互联网巨头内部的组织架构设计，不外乎三种：职能制、事业部制、矩阵制。
三种架构，各有门道。
近期第一个拿组织架构大开刀的企业便是Facebook。
本月初，Facebook中心化的AI部门被彻底打散，算法专家们被分配到各个App产品事业部当中。
其中图灵奖得主杨立昆（Yann LeCun）的FAIR团队，将并入至元宇宙部门Reality Labs，杨立昆向该部门的首席科学家Andrew Bosworth汇报。
Facebook的AI总舵主Jerome Pesenti，将在6月底离职。
Jerome加入Facebook之前，担任IBM Watson Group的CTO，早期前京东技术委员会主席周伯文曾向他汇报。
Jerome Pesenti
Jerome和杨立昆在Facebook的职责关系，若以往日的腾讯AI为参照，可理解为：前者是腾讯副总裁姚星（已离职），后者则是张正友（AI Lab和Robotics X实验室主任）。
Jerome负责管理整个AI部门的技术、产品赋能、运营等工作，杨立昆负责基础研究。
在这次Facebook的人事调整官方口径中，要施行“去中心化组织结构”。
此前，Facebook的AI部门是职能制组织架构：通俗讲就把公司同一类工种的员工（科学家），聚拢在同一个部门。
部门的工作任务由Jerome，以及其老板CTO Andrew Bosworth制定和考核。
这样做的好处是专业化程度高，全公司最聪明的科学家们汇聚在一个地方工作，便于专业信息的交流和共享。
职能制·AI研究院组织架构
这种体系造就了举世闻名的贝尔实验室，贝尔实验室不仅在理论上发现了电子的波动性，提出信息论，更是在产品上组织发射了第一颗商用通信卫星，铺设第一条商用光纤，并发明了射电天文望远镜、晶体管、数字交换机、Unix操作系统和C语言。
在这种体系的影响下，以Facebook为代表的企业，其AI部门的目标和考核，更多围绕把技术变得更前沿展开，在汇报和考核关系上，不对任意一条成熟的App产品线负责。
一位在美国多家巨头企业任职过的研究高管告诉雷峰网：很多学者喜欢去Facebook做研究，虽然是企业实验室，但科研氛围比高校还高校。
四年前，杨立昆卸掉FAIR管理层身份、就任首席AI科学家时，还在FAIR的田渊栋、吴育昕等研究员都曾表示，“没有产品的压力。”
简单来说，早期Facebook AI部门的任务就是花式炫技、刷模型打榜，在各种抛头露脸的地方跑赢微软、Google、亚马逊，就算成功。
在Google内部，同样为职能制结构的Deepmind，也有它的幸福和烦恼。
2021年，作为Google内部的独立AI团队，Deepmind先推出了惊人的蛋白质结构预测AI——AlphaFold 2，然后又公布了2016年让DeepMind一炮而响的AlphaGo进阶版——MuZero。这无疑体现了独立的职能制，在专业性上所能发挥的强大优势。
但是，Deepmind既想要资金，又想保持纯净、理想化的AI研究。
YouTube和DeepMind合作改进推荐算法的过程中，在共享多少数据的问题上，双方各执一词，最终项目搁浅。
这也体现了直线职能制的弊端：独立AI研究院，懂最新的学术风向，有算法能力，但与业务部门的割裂，使其缺少工程化能力和核心场景数据，容易成为花瓶，最终在对数据依赖较小的场景中自嗨。
当然，App产品部门一直以来都对AI有着使用诉求。
当AI研究院的半成品算法包，并不能满足他们的实际诉求，且双方协作、沟通有障碍重重时，产品部也会招募完全属于自己的AI研究人员，自由地为己所用。
但产品部毕竟没有明星科学家，缺乏人才号召力的他们，更多在二流的AI研究员市场挑挑选选。
此外，产品部门的AI团队与独立AI研究院之间，也时常爆发矛盾。
当年，百度内部有两套语音方案赛马，一套是由贾磊主导，一套则由吴恩达负责。
从角色定位来看，贾磊属于搜索产品线旗下的AI派，吴恩达属于独立AI研究派。
吴恩达出任百度首席科学家后，想把学术研究成果应用到工业。然而这次赛马，吴恩达的学术成果，数据虽漂亮，但在应用上对性能并无本质提升，仍处于刚发完论文的实验室阶段。而贾磊的成果已经在工程上验证过。
吴恩达对方案没在百度内得到大规模应用而恼火，并迁怒贾磊。于是，他逼宫李彦宏，让李彦宏二选一，最终造成贾磊的短暂离开。
2
大厂AI落地的敌人：职能制组织架构
在直线职能制下，一个研究院动辄百千人，人均百万年薪，在产出较小、与业务部门协作乏善可陈的情况下，对巨头而言是一笔沉重的负担。
在不抛弃职能制的前提下，中国互联网企业走了一些弯路：给研究院制定营收KPI。
研究院创造营收的方式分两种：一种是把产品卖给其他企业的外包制，一种是“亲兄弟、明算账”的内包制。
外包制如2021年阿里云冲刺900亿目标之际，阿里为达摩院制定了高达10亿级的营收KPI。让研究院背负营收，自行研发产品，并兜售给客户。这一举措在内部引发不少争议，达摩院陆续离职多位P11级科学家。
而内包制的形式，产品/业务部门若有AI需求，会向研究院下达，研究院按照投入人头和服务器使用量，向产品部门收费。这种内包制收费手段，在微众银行等企业的人工智能部颇为常见。
“假如业务部门需要开发一个非常基础的AI功能，研究院会评估需要多少个AI研发以及多少周期，然后给出报价。”
可这个时候问题出现了，该如何收费、怎么收费、如何放下同事情感，建立起公正的甲乙方关系？
有些科技巨头的产品部发现，同样功能的实现，找外部AI供应商采购，报价比找自家研究院便宜不少。但出于数据安全考虑，产品部门只能忍痛付费。
双方矛盾由此产生：研究院为了完成营收KPI，在内部胡乱收费，项目经验的缺失，交付质量层次不齐。反观产品部门，出于安全考量，被迫支出一笔笔超额的预算，还经常达不到预期。
“产品部门没得选。他们缺少对AI研究院的考核力和约束力，即便走内包收费模式，把产品部和研究院，变成了甲乙方关系。但从实际情况来看，因为在同一家公司，AI研究人员们仗着自己职级和薪资比产品经理、开发人员更高，天天在甲方面前当大爷，呵斥产品经理啥都不懂。二者不同的思维方式和行事习惯，使得配合协作起来层层受阻。如果他们在同一个部门里，天天腻在一起干活，肯定不一样，起码能听懂对方要表达的意思。”李想（化名）告诉雷峰网。
根据过往的情况来看，当前无论是外包亦或是内包，都进入了进退两难的困局，不但未达到期望的效果，反而引发内部的多重矛盾。
于是今年达摩院也撤销了对营收业绩的考核。
在直线职能制下，有一家把内包制运作得非常成熟的机构：西门子美国研究院。
如上文所说，在内包制的经营中，产品部对AI研究院缺乏考核力和约束力。
而西门子采用“赛马+竞标”的模式，通过内卷，把内包制变得充满活力，让他们辉煌过一段时间。
一位在该实验室工作十多年的研究员刘华（化名）向雷峰网表示，西门子美国研究院非常以收入为导向。
“我们当时只有30%的经费是人头费，总部下拨的。另外70%的经费需要自己去挣，和产品部门签合同，拿项目。”
但问题是，当时西门子美国研究院中，同一个研究方向的小组有3-4个，一起争数量有限的项目，内部赛马让大家疲惫不堪。为各自部门的利益，研究院们争抢项目。
直到方向重合的部门合并，内部竞争才渐渐平息下来。
区别于Facebook纯粹的职能制，西门子美国研究院保持收费的职能制的好处是，仍然可以保持职能制下研究院的独立性；但是，收钱之后一样变得短视：过于注重眼前，对长线投入的研究方向缺乏动力，容易丢掉对研究风向的敏锐度。
刘华坦言，深度学习出来之后，西门子美国研究院在技术上开始有点吃老本、落伍。
“我们挺早就开始关注深度学习。2006年的时候，杨立昆还来我们实验室访问过一次。2012年，深度学习在计算机视觉上取得成功（AlexNet的提出）。不过，直到2013年我们参加的行业顶会上，发现深度学习已经侵入我们的领域时，才真正开始有所反应，成立一个5-6个人的攻关小组。”
另一方面，与出钱的产品部门合作，还容易被“使绊子”、“穿小鞋”。
刘华吐槽到，“我们的产品部门非常变态，由于内部采购限制，在产品中不允许我们用GPU。当时用深度学习开发了一个算法，因为产品中不能用GPU，花了6个月在CPU上做加速，把运算时间从2分钟压缩到20秒，才得以集成进产品落地。假如可以用GPU，这些工作都是没有必要的。”
AI兴起之后，西门子美国研究院的科研和产品就开始脱节。
“科研必须追踪深度学习的进展，而落地项目大多数情况下只能采用传统的机器学习方法。大家本来就忙于落地产品，脱节之后，科研很难有进展。”
还有一个槽点是，西门子的工资待遇十几年不变。
深度学习兴起，互联网大厂大幅提高AI算法工程师的待遇，一个刚毕业的博士生就可以拿到25-30万美元的package，而西门子美国研究院能给的只有前者的一半，导致团队很难招到优秀的人才。
在21世纪的头十年，三篇CVPR级别的论文，是西门子美国研究员的入门“硬通货”。到2017年，有一篇CVPR的候选人都很难招到，团队优秀的员工也纷纷被大厂（比如Google、Amazon）挖走。
“那一阵子，整个团队士气非常低落。”
刘华说，“没有科研产出（通常用专利或者论文来衡量）的实验室不是真正意义上的实验室，也很难建立品牌效应，吸引到优秀的人才加入；在实验室的日常管理上，充分授权，让研究员有一定的自由度来平衡项目与科研。”
在直线职能制的体系下，不管是走内包、还是外包，都会被分走两头的势力来回牵扯，走进一条死胡同。
3
AI管理混乱的源头：矩阵式架构
回到Facebook。
2018年，Jerome来到Facebook后，由于他在IBM有着丰富的产品赋能经验，Facebook逐渐尝试将AI部门的组织架构变成了矩阵式结构：既要独立做研究，也要给几大App产品部门服务。
职能制适合集专业力量办大事，是横向组织结构。
事业部制各类人员配置五脏俱全，机动性更强，适用于冲刺业绩，是纵向组织结构。
而矩阵式兼具职能制和事业部制两个的优势，但无法把任意一种的优势发挥到极致，属于折中和权衡之计，包含横纵两个坐标。
矩阵式·AI研究院组织架构
矩阵式的问题，在于一仆二主、既对职能线负责人汇报，也向事业部线领导汇报。
考核颇为复杂：既需CTO考核，也要产品部门领导打分。
到底该听谁的话？是优先服务产品线，还是优先满足CTO制定的技术指标？这成为摆在Facebook AI部门头上的一大难题。
所以，最新一次的人事调整，Facebook又有变化：从矩阵式，过渡到更为简单粗暴的事业部型的组织架构。
Jerome也在推特上说，“过去集中的AI组织带来了大量外部影响力，但在技术与应用的深度整合上遇到阻碍。新架构会把人工智能系统的所有权分配给各产品组，加速新技术在整个公司范围内的落地应用。”
这个时候，分布在各大产品组的AI团队，只为一个目标服务：产品，只听一个人的话：产品负责人。
4
让AI向利益看齐：事业部制架构
IBM实验室在一段时间里，是事业部制的代表作。
吴军的《浪潮之巅》中曾写到，IBM实验室有不少理论研究。当时负责IBM转型的领导人郭士纳，砍掉了一些偏重于理论而没有效益的研究，将研究和开发结合。
一旦一个研究项目可以实用，他就将整个研究组从实验室挪到产品部门。到后期，郭士纳甚至要求IBM的所有研究员必须从产品项目中挣一定的工资。
事业部制的核心，是将研发、产品、设计、运营、市场等要素配齐。
每个团队就是一家微型公司，大家在同一条船上，为同一个营收KPI负责。
事业部制·AI研究院组织架构
郭士纳掌舵的9年间，公司持续盈利，股价上涨了10倍，成为全球最赚钱的公司之一。
但要从职能制拆成事业部制，难度不小，其中的利益纠葛异常复杂。
多年的内部升迁，AI研究院的负责人身居高位，与各产品部门总经理平起平坐。一旦拆分，必然削减掉研究院掌舵者的势力和话语权。
这时候，在不断试错未果后，往往需要壮士断腕的决心和魄力，也必须要郭士纳级别的高管亲自操刀，让研究院真正融入业务场景中。
产品部的核心目标，一是用户/客户量，二是营收。
而事业部制的一大槽点在于，研究人员向产品部门全职汇报后，研究团队也会沦为这两目标的奴隶，工作重心从“精尖主义”转变为“实用主义”，过分脚踏实地，目光短视，看重眼前，缺乏布局5-10年新技术的动力。
在这种制度下，可能会错过下一个风口的最佳入场时间，也难以找到最顶尖的AI人才。越牛的人才，越是心高气傲，越重视宽松的交流、研究氛围，期望与大量高水平的同事一起共事。业务线“向钱看齐”的目标，会让前者反感。
与职能制相反的是，事业部制更注重当下。如果说前者的AI研究院是飞在天上的侦察机，看得更远，得窥全貌；那么，后者的AI研究院更像是坦克部队，离战场更近，看得更细，攻击力更强。
所以，先将AI大牛汇聚一处，经过多年的企业文化熏陶和专业培训，待时机成熟后，再打散发配到产品体系中，让每个业务团队都拥有研究基因和PR AI资本，便于进一步招揽人才，形成良性循环。
想象一下，当研究院的AI专家全职调任至淘宝、微信、搜索、抖音等产品中时，前者拿到场景数据，后者具备顶尖AI算法，将达到1+1＞2的预期效果。
而各自为阵的跨部门协作，永远是减法。
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抄不了的作业：微软和Google
与IBM的“事业部制”、西门子的“内包型职能”模式不同的是，微软和Google根据各自基因开辟出一条适用于自身的研究院之路。
2013年，原微软亚太研发集团COO申元庆说，在微软全球10万余名的员工里面，有1000多位科学家，他们是从事基础研究，是看5年到25年的东西。绝大部分的研发人员都在从事所谓的开发工作，看当下到5年的变化。
一个壮观的景象是：每年，微软的科学家给工程部门做路演，哪个部门看上了，代表你就毕业了，颇有“翻牌子”的意味。
申元庆说，“微软研究院的10篇论文里，9.5篇是废的，发论文实际意义有限，但可以省下一大把公关费，吸引优质学生的加入。”
另外一家巨头——谷歌，是工程团队亲自下场做研究，从目前国内公司的配置看，Google的段位太高。
《纽约时报》曾写道，在2004年，有3万多员工的微软的创新，居然比不过不到2000人的Google。《纽约时报》认为差距在于，微软的开发模式没有Google的效率高。
Google的特点，是研究和工程开发不分家。
Google没有严格意义上的研究部门，所有开发人员遇到实际问题需要研究时，因为没有可以指望的研究部门做后盾，只能自己动手。Google虽然有一个很小的研究部门，但是所有的研究员都在第一线做开发。
这种工程文化，无疑受到两位创始人和Jeff Dean的技术理念影响。这要求Google每个工程师不仅要会写程序，还会做研究。
这么高的人才要求，唯一的解决办法是尽可能地招动手能力强的博士。因此，Google也就成了全球单位办公面积博士最集中的地方。
此外，Google也倾向招募有着工科博士背景的产品经理，进一步降低工程团队和产品团队之间的沟通成本。
但需要注意的是，Google的核心发起点是工程师。
而国内想要模仿难度很大，由于工程和研究培养体系在时间上整体晚于欧美，国内的绝大多数研究员，并不具备出色的工程开发和代码水平，他们深入到项目的前提，是先同工程团队协作，随之双方再与产品/项目团队协作。两层协作关系的推进，协作和信息流通效率会大打折扣。
Google和微软的两个特殊样本，对于当下的互联网巨头AI研究院来说，所需的条件太高。
没有人、没有足够多的牛人，想要学到其精髓，很难。
6
向AI研究院开刀
从直线职能制走向矩阵式，进而再融入到事业部的架构中。Facebook的这次结构调整，给中国互联网巨头什么样的启示，是不是也到了强制打散AI研究院的节点？
2016年前后，国内互联网巨头相继开启AI人才的“军备竞赛”，成立AI研究院。
在当时的情形下，选择”职能制”是一个时代的产物、互联网巨头一笔算得过来的账。
如果他们一开始不设立独立的研究院，而是在各个产品BG下面自建AI团队，意味着每个BG都要重复建设多套几乎一致的AI技术体系，这会产生非常高的技术和研究重复建设成本。
同时，各个部门的AI团队各自为战，群龙无首的非中心化的AI组织架构，也难以吸引一流的人才加入。
所以，互联网公司在5-7年前成立独立的、中心化的AI研究院，组织架构的选择显然正确。
但到现在，各大公司的AI研究院使命基本完成，已经建立起了基础AI平台和AI能力，并汇聚一流的AI人才，当前的人工智能，在短时间内也很难看到新基础理论的突破。
此时的AI研究院，已走到“革自己命”的节点，流入至各个产品BG里，为产品和工程服务，推动AI的规模化落地才是正解。
事实上，摆在中国互联网AI研究院的路，也确实只剩下这一条——事业部制。
首先，无内包付费、纯粹的职能制，被Facebook验证了略显滞后，已被舍弃。Deepmind与谷歌的分家矛盾也屡屡发生。
其次，在职能制的体系下，与产品部进行捏合难见其效。
从西门子美国研究院的案例来看，被强行联姻、摊派营收KPI的职能制，更是错过了深度学习等技术的风口。西门子的骨子里是医疗器械厂商，每年推出的影像设备是一个个的标准化、本地化的产品，不存在实时迭代的需求。实验室与产品部门签一年期的合同，年初就定义好几个交付的关键节点，可以提前规划。
而国内的巨头AI研究院，并不具备进行竞标的方式和条件。因为他们要支持的是C端实时变化的应用，以及to B高度定制的生意。
对互联网公司的产品部门来说，每年都会有成千上万个场景需求。如果在直线职能制的体系下，每个需求走内部竞标，供需严重不匹配，需求远远大于供给。
因此，在内外承压的现实逼迫下，国内互联网巨头外包、内包型的职能制体系均难以长期施行。
走向事业部制，这也是国内AI研究院的必由之路。
天下大势，分久必合、合久必分。
用纳德拉的著作《刷新》中的一句话来说：每一个人、每一个组织乃至每一个社会，在到达某一个点时，都应点击刷新——重新注入活力、重新激发生命力、重新组织并重新思考自己存在的意义。
等到下一步新技术浪潮到来后，集团级的研究院又会重新像2016年前后那样把最聪明的人汇聚在一起，为公司构建基础设施。于是，这三种体系又重新走入一种循环。
正如金庸的武侠小说，每一种招式都不可用老。
体系，一定是时代性的体系；解法，一定是时代性的解法。
作者注：此前，本人曾策划并执行了，探寻大厂医疗业务线调整、裁撤的背后故事与深层原因。同时间，雷峰网也产出了颇具影响力的《》系列。
END
soul app为什么匹配不上手机号
可能是别人存在输入手机号码错误的现象，所以就会出现你提问的情况。当然也存不排除在作案分子的行为，不过这种可能毕竟是极少数。
Soul App于2016年底上线，是基于兴趣图谱建立关系，并以游戏化玩法进行产品设计的Z世代的社交平台。根据Soul App披露的2021年3月数据，Soul App是行业同品类中日均DAU启动次数最高的APP之一，同时是日均发布率和Z世代用户渗透率最高的App之一。作为算法驱动的社交游乐园，Soul App的愿景是持续打造年轻人的社交元宇宙。Soul为用户提供了一个沉浸式、低延迟性的社交场域，群聊派对、Giftmoji等创新的玩法更增进了这个“社交元宇宙”的多元化体验。
拓展资料
功能介绍
1、瞬间广场——用户可以通过瞬间功能发表文字、图片、视频和语音；Soul通过算法为用户推荐可能感兴趣的瞬间，用户可以对其他人发布感兴趣的内容进行评论和点赞。
2、灵魂互动——系统为用户一键连接可能聊得来的人，在线实时聊天。
3、语音互动——系统为用户匹配可能感兴趣的人，在线语音聊天。
4、恋爱铃——平台会自动扫描附近的Soul使用者，当双方匹配度高于85%以上的时候会响起。
5、群聊派对——主题式多人语音群聊功能。用户可根据主题创建派对，或选择感兴趣的派对进行交流。
6、脸基尼视频互动——系统为用户连接想要视频聊天的人，在线视频聊天
7、Soul游乐园——系统为用户提供的多人互动策略游戏
8、校园吧——校园认证用户专属的交流空间。
5月券商app月活再度下降
市场不能回暖吗？“亏太多看不到账”的投资者情绪似乎逐月放大，券商APP月度活跃度在5月继续下探。除了亏损，股市赚钱效应下降显然也是重要原因。 5月份，修复市场如期而至，但券商APP月度表现并无起色。易观数据显示，5月份，券商app月度活跃度普遍较4月份略有下降。排名前20的券商中，月活跃度萎缩的有16家，逆势上涨的仅有4家，分别是国泰君安洪钧APP(1.40%)、平安证券APP(0.63%)、中泰企付通APP(0.93%)和金钟财富APP(3.77%)。 5月前三名仍由华泰增乐财富App(905.83万)、国泰君安洪钧App(693.85万)、平安证券App(620.48万)夺得。行情不好，券商APP就凭这个忽冷忽热——“一哥”玫瑰音乐财富通APP月活也比4月缩水，保住900万大关，不再是去年月活1000万的亮点。虽然APP的月度业绩打了折扣，但作为展业的重要平台载体，今年券商对于APP迭代更新的热情似乎并未受到影响。记者了解到，今年以来，国泰君安洪钧APP和海通E海通金融APP分别完成了11次版本更新，更新迭代次数位居行业前列。智能化、便捷化、个性化仍然是今年券商APP功能迭代的关键词，市场、交易、理财等服务板块也是持续优化的重点板块。除了功能之外，为了抓住用户心智，今年的直播和短视频版块也更加可见。从国信证券《我不是股神》到华泰证券《闪耀你》投行季，娱乐化、破碎化的内容不断推出，券商APP用专业化的内容打造差异化优势越来越容易。 5月，券商APP月度活跃度继续下探今年5月，月活门槛500万的app有9款，与4月持平。APP券商第一梯队阵容固化趋势不变，5月前20的券商都是老面孔。更何况5月的前三名依然被华泰增乐财富App(905.83万)、国泰君安洪钧App(693.85万)、平安证券App(620.48万)夺得。乐财富APP继续稳坐头把交椅，保持较大领先优势，但月活也较4月有所萎缩，保持900万大关，不再是去年千万级活动的亮点。值得注意的是，月活500万的9家券商中，除了前三家，其余6家的差距越来越小。月活跃度从高到低依次为:海通E海通金融APP(510.18万)、中信证券信托E投APP(508.46万)、方正证券小方APP(508.40万)、中信建投蜻蜓眼App(507 5月份，修复市场如期而至，但是券商APP的月度活跃度并没有比4月份有所提升。从环比来看，在排名前20的经纪应用中，有16个月的活动比4月份有所下降，降幅超过3%。其中，东证掌证宝APP、安信手机证券APP、中银证券APP、蔡华生活APP明显缩水。但是，也有逆势而上的。CICC财富APP、国泰君安洪钧APP、中泰齐付通APP、平安证券APP的月活跃量均较4月有不同程度的增长，其中CICC财富APP增速最高，达到3.77%。从排名变化来看，5月APP月活跃度前20的券商中，只有5家轮流出现，变化并不显著。5月，海通E海通金融APP、中信证券信托E投APP、长江E投APP分别提升1位。排名略有下滑的两家券商分别是东莞证券掌证宝APP和方正证券小房APP。今年a股市场不如预期，投资者“亏多了不敢看账”的情绪逐月放大，与股市自然强弱相关的券商APP月度活跃度被进一步拖累。3月份以来，券商APP月度活跃度普遍一路走低，5月份进一步跌至年内低点。不过今年以来Top20券商APP整体表现平稳，月活跃度没有出现明显的大起大落。与2021年前5个月相比，券商APP的马太效应已经越来越显著，排名前10的券商APP月活跃度普遍高出一个数量级。具体来看，今年1-5月，有1家券商APP月均活跃度达到900万以上，去年为零；平均每月生活在500万以上的有9个，而去年只有2个；月活200-400万的app数量与上年基本持平。聚焦迭代智能、个性化、便捷化三个方向。智能化、便捷化、个性化仍然是APP功能迭代的关键词，市场、交易、理财等服务板块也是持续优化的重点板块。以海通E海通金融APP为例。前5个月，其财富管理板块更新迭代高达9次。智能化方面，国泰君安洪钧APP推出“智能资讯、智能理财、智能交易”的全天候洪钧智投服务，重点打造精选100、智投100、君享投、特灵交易等功能，提供高品质的数字化财富管理服务。 e海通金融APP专注于智能交易策略。上半年新增开仓提醒、指数点、指标变化、场内定投等新策略，覆盖20多个交易场景，其中网格策略、涨跌幅策略、定投策略非常受欢迎，上半年新增用户增长120%。蔡襄证券白宝祥APP的亮点在于智能条件列表，将复杂的量化系统“降维”发展为简单的APP功能，包括股价到达、涨跌到达、止盈止损、反弹抄底、网格交易等五大核心策略。目前条件订单日均数量可超过数十万，峰值可达百万，总延迟控制在毫秒级。在个性化和场景化方面，海通证券的主要努力方向在基金定投领域，面向客户定投偏好差异而全新改版的E海通金融APP定投领域，不仅支持均线、估值等主流定投策略，还开发了逐点定投功能，实现了策略的个性化参数配置，满足了用户的异构需求。同时提供月薪投资等场景化投资工具，满足客户对细分定投场景的需求。针对市场变化，国信证券金太阳APP新增了股票池、信号择时、选股工具等个性化策略工具。，不断丰富基于投资者技术分析、研究报告、投资组合、资金流向等多种投资需求的服务矩阵。；“国鑫智投”基金投资还注重个性化规划，根据客户类型的不同，默认进入新手指导或投资规划模块，改变以往从资产特性角度提供服务的模式，提高用户服务的精准性。提高决策和交易效率也是券商APP的努力方向。国泰君安洪钧APP推出“便捷入口、一站式办理、按需定制、智慧社区”的“e网通办”，实现全业务在线、全场景串联、全平台融合；中信证券E投APP的“可转债交易”功能增加了赎回期的提示信息功能，提高了APP的交易管理便捷程度。e海通金融APP新增快速交易，支持秒速下单，满足客户在集合竞价闪电下单、日内双向交易、一键撤单等场景下的交易需求。娱乐、破圈、短视频直播解锁新玩法为了快速锁定用户心智，在券商APP中，以直播和短视频为主的视觉内容，以肉眼观看为主的比例大幅增加。原创内容和可读性也是今年的两大探索方向，特色内容和特色玩法层出不穷。“我用了15年才知道这个行当太深，所以我只是个医生。”国信证券原创的投资视频《我不是股神》一度在社交媒体上刷屏。该视频通过说唱、美声唱法等演绎方式，增加了投资活动的趣味性和话题性，大大增强了投资人的参与感，改变了券商投资僵化晦涩的“外壳”，全网播放量破280万。在直播方面，国信证券形成了总部整体合作，分公司投资直播，基金公司等第三方机构共同参与的直播创作生态圈。除了在自己的APP中直播，还铺设微信视频号、哔哩哔哩、Tik Tok、Aauto Quicker、微博等全媒体渠道触达客户。今年上半年，直播活跃人数同比增长25%。直播内容的娱乐属性更加鲜明，即华泰证券的瑞星音乐财富APP。公司与江苏卫视合作推出的综艺节目《闪耀的你》，一度被业内视为创新破圈。节目定位于金融行业青年职场观察真人秀，打造z世代职业指导，第二季投行季已于日前正式开播。国泰君安洪钧APP专注于沉浸式视频直播模块。从2022年开始，洪钧APP建立了一种新型的“电视台”，以“总台”和“地方频道”的总分实现了7*24小时的视频节目覆盖。从1月到5月，洪钧总视频评分进行了449场视频直播，其中一场吸引了177，000人。基金专题直播是海通证券为基金投资者打造的原创直播栏目。以国外大咖为例，海通证券联合贝莱德、野村、施罗德等十余家全球顶级投资机构，从对外投资的独特视角，探讨了当前特定国际经济环境下投资中国的宏观资产配置及相关话题。券商APP的直播也在技术层面实现了新的突破。为满足用户观看直播的高清低延迟需求，蔡襄直播现已实现4K最大分辨率，最小互动延迟0.1秒，常规直播延迟2秒。同时，蔡襄直播系统兼容性强，满足移动端和客户端用户的观看需求。除了直播和短视频，优质的营销活动也逐渐成为券商APP吸引用户的重要组成部分，一些头部券商APP的营销活动也逐渐系统化、特色化。据易观观察，券商APP不仅通过模拟炒股、真实比赛等方式促使用户相互竞争，还迎合了市场。比如中信证券E投APP就结合了元宇宙的概念，设置了“新极元”元宇宙实验室的虚拟游戏，吸引用户参与。
以上元宇宙7号app，soul app为什么匹配不上手机号讲解的内容今天先讲这么多，希望对大家有所用处。
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