成立 5 个月销售额突破 1 亿， 8 个月完成1. 3 亿美元融资，现已拥有 10 万+SKU， 150 万+会员， 1000 万+用户……这个成绩单来自于处于风口的每日一淘，一个社交电商的弄潮儿。每日一淘成立于 2018 年 4 月， 7 月完成 3000 万美元A轮融资， 9 月销售额突破 1 亿， 11 月完成 1 亿
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神策数据发布Sensors AI1.0，战略从“数据驱动”升级为“数据驱动业务增长”，目标打造L4级AI增长团队。该平台定位为企业级Agent平台，能让AI自主完成分析、策略、执行、复盘等增长闭环，并沉淀为组织能力。现场通过AGA（AI增长分析师）展示如何进入真实工作流，将复杂增长方法变为智能引擎，实现从交付软件到交付结果的转变。
全球具身智能竞争正从单点之争转向系统之争。 特斯拉 Optimus、Figure 等海外公司较早探索本体、模型、数据与场景的垂直整合，一边研发机器人本体，一边建设数据采集和模型训练体系，并尝试将机器人部署到工厂、仓储等真实环境。中国具身智能产业早期更多依靠专业分工建立速度优势，如今也开始将硬件、模型、数据与场景连接起来，形成持续迭代的闭环。 小米现在�
小米创始人雷军公布澎程亏电油耗最低5.7L/100km，CLTC纯电续航505km、电池容量76kWh，号称可当纯电车开。调研称多数车主周行驶不足400公里，续航可满足“一周一充”。澎程系列基于自研昆崙架构，耗时三年半研发，定位智能增程SUV。已申报的N70车长近5米，轴距2950mm，大五座布局，搭载1.5T增程器，提供两驱单电机和四驱双电机两种配置，后者配76kWh三元锂电池，支持800V快充，满油满电综合续航预计超1500公里。
近日,全价值链房产服务平台链家正式与神策数据签约合作,未来神策数据将持续发力,发挥自身使用成本低、分析能力强的优势,帮助链家进一步将海量数据转化为生产力,通过技术提升链家服务质量和效率,让数据驱动更加深入房产服务行业。关于链家相信大部分人交易、租赁房产的时候都曾经了解到链家。链家成立于 2001 年,是以数据驱动的全价值链房产服务平台。提供二手房、新房、租房、旅居房产、海外房产等房产交易服务,并拥有业内独有的房
今年Prime Day，海外仓订单变化揭示五大趋势：订单高峰不再仅限活动当日，而是被提前拉长，活动结束后也维持高位；卖家备货、入仓时间越发前置，供应链管理更成熟；美国仍是主要市场，但欧洲订单增长迅猛，多国同步运营成常态；大件商品订单占比显著提升，对仓库运作提出更高要求；AI开始深度介入客服等重复性工作，帮助团队聚焦异常处理与运营决策。海外仓正从单纯发货节点，转变为库存管理、履约协同的运营中心。
随互联网蓬勃发展用户行为分析已经是企业的核心需求,数据驱动也必将成为企业核心竞争力之一,在这样的大浪潮下神策数据创始人 & CEO 桑文锋推出了《数据驱动》一书,将企业应用数据驱动的思路与方法论以专业且易懂的形式分享给每个对数据驱动和数据分析感兴趣的朋友,相信大家阅读此书后会更深入的了解,数据是如何驱动企业发展与产品迭代的。《数据驱动:从方法到实践》自 2017 年起,随着大数据领域的发展,数据驱动的理念在多个行业成?
听说从事SaaS行业的你，总是想死死地抓住客户? 可是产品卖出去了，却不知用户到底用得如何，到头来最核心的续约续费率却成为泡影? 虽然有CRM辅助业务者维护客情，但是想要一个既可以提升服务效率与质量，又可以维护客户信息与进展的一体化利器，却很难…… 在企业服务行业摸爬滚打多年的神策数据，结合自身实际经验与SaaS行业先驱企业在价值服务客户中的切实需求，对旗下产品神策客景进行新一轮全面升级，深入企业服务SaaS行业，?
具身智能巨大的数据缺口背后，一条隐秘的产业链正在疯狂生长。 社交平台上，标价240元/天的“具身智能数据采集员”、“机器人数据采集”招聘信息随处可见，采集员们佩戴着设备，在居家或户外场景中日复一日地重复着叠衣服、系鞋带、开柜门、取快递等动作。这些琐碎的日常动作数据，经由中间商之手，被封装成标准化的训练数据，成为投喂给机器人的“燃料”，最�
王坚院士在WAIC 2026上提出“让科学数据成为基础模型的原住民”，北京企业八月瓜科技以实践回应。其“擎策”平台汇聚全球178个国家地区的专利、文献与产业信息，利用自研“妙算大模型”将其转化为结构化“科学数据燃料”，为科研创新装上“导航地图”。平台帮助创新主体降低约40%研发成本、缩短60%时间，正是前沿论断在知识产权领域的具体化尝试，为AI for Science筑牢数据基石。
2015 年至今，我国企业互联网化进入全新阶段——数据化建设阶段。伴随“互联网+”概念的提出，在完成信息化基础搭建后，企业聚焦点逐步转向如何将企业内外部产生的数据高效应用，从而让企业决策不再依赖“拍脑袋”，而是靠“数据驱动”。纵观互联网化的发展态势，信息化建设是数据化建设的基础，数据化建设是信息化建设的高级阶段。如果说信息化建设解决的是企业经营管理的难题，那么，数据化建设解决的则是运营决策的科学化问题。
