海量数据做什么的(网络上的海量信息是储存在哪里的？)
作者:“admin”
网络上的海量信息是储存在哪里的？ 用大容量存储模式手机就变成移动硬盘了，用修复u盘的编制弄下就行 舆情监测分析有哪些好处 舆情监测分析有哪些好处？其实具体看你用来做什么了哦节省人
网络上的海量信息是储存在哪里的？
用大容量存储模式手机就变成移动硬盘了，用修复u盘的编制弄下就行
舆情监测分析有哪些好处
舆情监测分析有哪些好处？其实具体看你用来做什么了哦节省人力物力、方便舆情工作舆情管理部门在需要出具一份关于某一事件或者某一阶段的舆情分析报告的时候，往往苦于缺少素材和数据，拿不出准确，有质量的舆情报告。多瑞科舆情监测系统在全面及时的舆情监测和舆情分析的基础上，自动生成舆情报告和舆论处置与决策依据，舆情管理得心应手。舆情处置备案提高了舆情工作的协作和共享的效率。把舆情搜集工作从繁重枯燥的人工劳动中解脱出来，不用再去一个网站一个网站地去看，一个帖子一个帖子地甄别，一个关键词一个关键词地去搜索。主动发现舆情，而不是被动地被找上门来，工作导航引导您完成日常舆情监测。实时对网络上的舆情信息进行监测，新产生的舆情信息，或者已有舆情产生了新的转载，新的跟帖等变化，都会在第一时间采集过来，反映在系统当中，并及时通知舆情工作人员。自动发现热点，重点舆情通过站内消息、手机短信、邮件通知等方式预警。
数据挖掘和海量来自信息处理技术究竟是做些什么的？和传统的计算机软件开发有区别吗？
大数据量的数据分析建模
海量数据时代，如何押宝人工智能竞赛？
数据确实是支撑人工智能发展的核心因素之一，近几年来人工智能在各个领域之所以有一个较为快速的发展，大数据的支撑起了非常重要的作用，有了海量数据的训练，人工智能产品的可用性也会逐渐得提升，这会为人工智能产品的最终落地，奠定一个扎实的基础。随着5G通信的落地应用，以及产业结构升级的不断深入，未来人工智能产品必然要落地广大的产业领域，而这个过程中，产业数据的采集、整理和利用就变得越来越重要了。随着消费大数据维度的不断提升，基于消费大数据的产业结构已经趋于成熟，所以下一步的发展，必然要在产业领域寻找更多的机会。从这个角度来看，在产业互联网阶段，如何利用大量的产业数据促人工智能产品的落地应用将是一个重要的发展方向。人工智能在产业领域的应用具有非常多的细分领域，创新的空间也非常大，所以人工智能产品在产业领域的应用无疑是一个新的价值领域，也必然会吸引大量的企业投身其中。当然，要想让人工智能产品完成在产业领域的应用，需要一个基本的条件，这个条件就是物联网体系的搭建，物联网将是人工智能产品落地应用的重要场景。物联网与人工智能的结合将解决三方面问题，其一是数据的采集问题，物联网能够采集大量的行业数据；其二是解决算力问题，由于物联网平台通常是搭建在云计算平台上的，所以算力能够得有效的保障；其三是物联网生态成熟，成熟的生态是人工智能创新的基础。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
“大数据”与“海量数据”有哪些区别？
”大数据”包含了”海量数据”的含义，而且在内容上超越了海量数据，简而言之，”大数据”是”海量数据”+复杂类型的数据。大数据包括交易和交互数据集在内的所有数据集，其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。
可不可以基于海量数据预测股票？
也不是不可以。但更准确的不是说预测，说预判更好点，最重要的是无论结果和你预判的一致与否，你必定要有个相应的对策。这一系列对策的指导原则则是该操作方法的策略，首先得保证此策略在相应时间里的有效性。
高校可以用“数据中台”做些什么？
“数据中台”是近期IT圈最火的概念之一。数据中台为什么这么火？具有哪些作用？又是如何为高校解“燃眉之急”的？高校在数据治理、管理方面，该如何创新实践？……一起来看看。
中台概念在中国科技界最早萌芽于阿里，其灵感来源于芬兰游戏公司Supercell。这家看似很小的公司，却拥有一个强大的技术平台来支持众多小团队进行游戏研发。各团队由此可以专注创新，不用担心基础却又至关重要的技术支撑问题。而将这种类似的思维应用到企业中，就是需要构建一个资源整合和能力沉淀的平台，对不同的部门进行总协调和支持，“中台”也就应运而生。
由此可见，介于前台和后台之间的中台，相当于公共服务平台，其核心思想是“共享”。顾名思义，数据中台可以看作是数据的“公共服务平台”，即通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径，形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。形象地讲，数据中台构建的服务考虑到“可复用性”，每个服务就像一块积木，可以随意组合，灵活并高效地解决前台的个性化需求。
从涵义范围角度来看，狭义地讲，数据中台是一套实现企业数据资产化的工具集；广义地讲，数据中台是一整套将数据用起来的机制和方法论，进而帮助机构实现数字化转型。
从技术角度来看，数据中台是一种新型的IT架构；从管理角度看，数据中台是一种新型的组织管理模式和理念；从战略角度来看，数据中台是为了应付日益复杂的环境而构建的一种新型战略工具和竞争壁垒。
总之，数据中台的核心理念在于“数据取之于业务，用之于业务”，相比于传统数据平台，数据中台更注重对业务的积累和沉淀，构建了从数据生产到消费，消费后产生的数据再回流到生产流程的闭环过程。
“让一切业务数据化，一切数据业务化”是对数据中台系统功能的精要概括。
现阶段，如何唤醒沉睡的数据资产，把数据真正地用起来，以支持自身业务的智能化升级，是摆在所有传统企业面前的“数字化转型焦虑”。2019年，数据中台爆火的背后，既有企业数字化转型焦虑的市场东风，又有阿里、腾讯等中台战略示范效应的推波助澜。
“在企业中，中台是为了更好地整合后端的计算、业务、数据资源，更敏捷、高效地为前台服务而生，在高校中同样如此。”东北财经大学网络信息管理中心副主任陈伟表示。数据中台建设，不仅在企业中轰轰烈烈展开，也走进想要通过数据治理来进一步推动智慧校园建设的高校视野里。
总的来说，数据中台主要发挥了以下三方面作用，可为高校解“燃眉之急”。
打破数据孤岛。高校在发展过程中往往会部署很多管理和业务系统，这些系统来自于不同的厂商，数据无法共享和跨业务调用，也就无从谈起数字化转型。而数据中台在分散的底层数据库和上层应用中间建立起一套数据架构，用于屏蔽掉底层的差异化，并建立统一的数据标准推动数据自由流动，以支撑上层业务的创新迭代。通过打通多源异构数据，统一治理、管理数据，数据中台可以让数据高效可用。
提高效率。随着业务拓展，组织和机构的膨胀往往造成效率下降问题。具体业务的开展需要技术、产品、市场等各个方面的支持，而这些基础支持工作会有很大程度上的重复。部门内部、部门间的协调颇为耗费精力，不仅信息无法共享，资源也会被浪费。一个数据全面、技术能力过硬、可以统一调用的数据中台，能够为业务线提供统一支持，实现“扁平化”。
资源共享和决策支持。高校中海量高维度、准确的数据资源，都极具价值。如何充分发挥好学校高质量、多维度的用户数据，为教学、管理、社会服务助力？以数据中台形式呈现的统一用户中心可以通过API形式提供服务，获得更广泛的业务场景。如学生成绩等级服务，以绩点形式提供，既保护学生隐私，又满足社会需要；学生画像服务，可经过学生授权后使用……由此可以多元化、全景化了解学生，消除信息不对称造成的巨大鸿沟，真正把学生多维度数据资源释放出来。
加强数据研究和数据治理，是高校找准自身定位、提升治理水平，确立发展策略的重要举措。中国石油大学（华东）信息化建设处处长郝志杰表示，数据治理可以推动流程再造，让师生办事从“山重水复疑无路”变成“从此天堑变通途”。通过数据治理打通学校数据大动脉，梳理数据的产生、加工、使用和终止的整体流向，支撑跨系统、跨业务和跨部门的流程再造。以“信息化+”进行业务流程再造，打破部门壁垒，融合条块分割，实现资源整合和目标协同，把之前的“以部门为中心”转变为“以师生需求为中心”。
在高校信息化管理部门的IT服务、IT设备及资产管理、流程与决策支持三大业务逐渐分离的趋势下，一套强大的数据中台系统成为高校信息化业务开展的基础。上海外国语大学信息技术中心主任赵衍表示，在“数据服务2.0”时代，高校必须建设一套强大的数据中台系统，对各类数据进行及时和实时的采集、清洗、加工，并按照业务类别、服务对象、数据属性、时间跨度等多个维度对数据进行整理、整合和存储，并提供有效的数据传输、数据导出、报表生成、数据可视化等工具，这样才能为各类需求快速地提供数据服务。
目前，高校在数据治理、管理方面展开很多创新实践。有不少高校已开始或计划搭建数据中台，为学校数据服务发挥了积极作用，其中有不少思路和亮点值得借鉴。
在上海外国语大学，其数据中台系统由校方大数据项目团队自主进行整体架构设计，在综合权衡学校的数据规模和应用需求后，采用开源和自主开发相结合的方式进行建设。这样的设计，既考虑到系统功能的持续扩展性，又防止了系统由于过分依赖厂商或太过封闭造成今后的持续开发风险。
南京理工大学设计了集“发布、申请、管控、监测”为一体的数据中台。其中，“统一发布中心”面向各平台和系统提供统一的数据出口方式，可快速实现数据共享接口的发布；“统一申请中心”开放校内数据资源目录；“统一管控中心”将数据申请做可视化处理，保障学校对数据的自主可控；“统一监测中心”对于数据运行情况实现全链路监测，改变以往数据交换的“黑盒状态”。
在西安电子科技大学，“数据一个库”指的是确定数据产生唯一源，全面完善数据完整性和更新及时性。西安电子科技大学的数据中台建设，通过全域数据采集与引入、数据治理实施体系、数据质量运营保障体系、统一数据资产管理体系、统一主题式服务体系、赋能业务并闭环迭代等六大核心内容，解决西电“数据一个库”难题。
北京建筑大学从结构化数据和非结构化数据两条线做强“数据中台”。在结构化数据上，建设真正完全交换、可用的全量数据管理中心，实现数据为流程服务，用流程促进数据价值；在非结构化数据上，缩小对非结构化数据、大数据分析的差距，深入分析大数据，采集学校各类大数据，寻找大数据的价值。
西北民族大学作为西北民大智慧校园的核心中枢，校园数据中台通过数据集成、数据标准、数据治理等环节，实现学校全量数据沉淀和数据资产可视化，构建起包括主数据管理平台、数据治理中心、数据共享开放平台、统一身份认证鉴权平台在内的校园大数据资产中心。
可以看到，“数据中台”的引入，为高校智慧校园建设带来新的机遇和挑战。一方面，数据中台为高校降低了数据服务的门槛，成为高校新型核心竞争力的来源；但另一方面，作为一种新的思维理念与体系架构，数据中台也要求高校站在全*高度来考虑数据服务工作，转变工作思路，提高数据整合和数据治理能力。
（本文刊载于《中国教育网络》杂志2020年1月刊，原标题为《2019，数据中台元年》，作者为本刊记者项阳）
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时间：2020-09-22浏览：2570
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大模型落地，向量数据库能做什么？
在保险行业这个海量数据的"聚居地"上，数据库应用已久。
近年来，保司数据化转型提速，各类文本、音视频的凭证票证核保及跑批需求不断增加，许多机构便将数据库引入至业务流程中。
但是，随着数据库深入保司业务，一个真实的情况是：传统数据库只能处理机器容易处理的、如字符串等结构化数据，以点查和范围查找的形式进行匹配，但面对许多长尾场景下格式繁复、无法统一处理的非结构化数据时，则无能为力，只能继续投入大量人力，进行手动的数据录入和人工检验。
一位从业人员告诉AI科技评论，目前在保险公司内人为处理的事情居多，其业务内容中人为比例可达到90%，AI只支持10%的信息存取、数据流转。
受技术瓶颈的掣肘，没有一套通用的方法论得以解决传统数据库的存储、检索和分析难题。数据*限的桎梏不仅发生在保险公司里，各行各业均受其困扰已久。直至大模型+向量数据库的出现。
数月来，大模型风口正盛，向量数据库可以为大模型解决数据更新、知识图谱构建、消除幻觉等问题，使其在短短时间内，一跃成为最受关注的领域之一。向量数据库类产品数量激增，当中既有创业公司，大厂更是战*中主要的竞争对手。
今年7月，腾讯云发布了AI原生向量数据库TencentCloudVectorDB，该产品在11月1日正式全量开放公测，同时在性能上也实现了大幅提升。
向量数据库之于大模型，是实现降本增效重要的基础设施。数据显示，企业在使用向量数据库后，可实现80%非结构化数据能力的覆盖。
大模型的角斗场上，一个行业共识是，谁能够更好地利用数据，把数据沉淀到工程化中里，更快让数据接入到大模型和整个AI体系之中，谁就有可能走在最前列。而选择一个对的服务伙伴，至关重要。
众所周知，数据在MaaS时代很重要，市场的火热映射到具体的企业行为上，表现为大批量垂直模型的推出、数据库企业融资数量增加、数据库使用量陡然增长等。
但在企业落地的过程中，大模型所面临的难题依旧没有解决。
经过近半年的观察，数据*限对企业做大模型带来的影响，可归结为以下三点：
首先是对数据的管理和运维。如上所述，随着文本、图片、视频等多模态的、非结构化数据的使用需求增加，许多企业所产出的非结构化数据量级可高达80%，如果选择以预训练的方式将数据"喂"给模型，与之而来的则是难以承载的高成本。
身为明星创业公司的百川智能，在模型训练和调试时就曾遇见过类似问题。
未使用向量数据库之前，百川智能一直使用的是开源方案，比如以向量索引为内核，相当于在训练时给模型准备一个library级别或算法级别的知识库，这些知识库使用简单，采用分布式系统的方式，具有扩展性。但其缺点也很直观，随着数量增长到一定规模时，这种分布式存储的方式会很快遇到瓶颈。
不仅如此，由于市面上缺少成熟的管理工具，数据格式该怎么组织、数据的更新频率如何安排、新旧数据的更迭等等，百川智能都需要额外交给工程师去做，大大增加了人员成本。
第二点，虽然大模型支持的token数量在持续增加，具备了"短暂记忆"的能力，但"一本正经地胡说八道"的问题仍无法解决，当中不乏有敏感内容的出现，稍不注意，便可能带来严重的影响。因此，支撑模型训练的数据不仅要数量多，质量也必须足够高。
比如大模型和教育行业的结合，虽然模型可以完成一定的推理和解题，但进入实际应用中，好未来就发现了，大模型在面对数学问题时，其表现仍然不够好。要想解决这个问题，必须基于庞大的、高质量的数据库，像教程题库、数学错题集等，在此之上尝试启发式内容生成。
第三，如何保障企业数据的安全性，数据在空间和时间上会有很大的限制。
一方面，企业很难把自己具有核心竞争力的数据放到大模型中去训练；有行业人士就曾向AI科技评论指出，许多应用型公司并不愿意将自身微调的模型贡献到公有版本里、与其他人分享，而是倾向于训练自己的大模型，而后进行本地私有化部署。这个过程中，企业要解决的主要难点是，如何将私有化业务数据跟大模型结合。
销售易是很早就在智能CRM业务中引入了大模型，例如提供相似客户推荐、做问答机器人等服务。但客户在使用过程时却发现，大模型所推荐的客户类型经常会出现匹配度不高的情况，向它提问与企业相关的的系统功能问题时，大模型也回答不出来。
另一方面，企业的业务数据变化速度快，且实时性强，因此私有化部署后的大模型、在数据层上也很难做到秒、天级别的更新。
当上述诸多问题横亘于企业和大模型落地之间，学术界和工业界也提出了两种解决方案。
一是采用Fine-tuning的方式迭代演进，让大模型学到更多的知识；二是通过Vectorsearch的方法，把最新的私域知识存在向量数据库中，需要时在向量数据库中做基于语义的向量检索，这两种方法都可以为大模型提供更加精准的答案。
但是从成本方面来看，行业人士指出，向量数据库的成本仅为Fine-tuning的千分之一。向量数据库通过把数据向量化，进行存储和查询可以有效解决大模型预训练成本高、没有"长期记忆"、幻觉、知识更新不及时等问题。
因此，凭借其优势，向量数据库也被视为了加速大模型落地行业场景的关键突破口。
自大模型火爆以来，原已沉寂多年的向量数据库再次受到企业和资本市场的高度关注，据公开数据显示，2023年4月以来，以向量数据库为代表的AI投资领域呈增长趋势，包括Pinecone、Chroma和Weviate等多家向量数据库初创企业均拿到了上亿级美元融资。
为了最大程度上帮助企业应对数据*限问题，更好地将大模型能力释放到行业和产业中，腾讯云走在国内云厂商前列，于今年7月便正式上线了向量数据库TencentCloudVectorDB，并在11月1日全量开放公测。
这也体现了腾讯云在大模型时代下的视角：大模型技术的创新只是第一步，如向量数据库这类数据存储、检索、分析等基础设施的搭建也同等重要，腾讯不仅提供直接的大模型服务，更重要的是向企业递"铲子"、提供有效趁手的平台工具。
市面上不缺乏好用的向量数据库，那么，腾讯云相比于其他厂商的产品有什么不一样的地方呢？
首先在架构上，腾讯云就采用了AI原生的开发架构，从接入层、计算层、存储层提供给全面AI化的解决方案，形成一套完整的端到端、一站式服务技术栈，让不同阶段、不同需求的用户，都能在腾讯云向量数据库里找到对应可用的AI能力。
比如在接入层上，腾讯云向量数据库支持自然语言文本的数据，采用"标量+向量"的查询方式，可支持全内存索引；计算层，AI原生的开发范式能实现全量数据AI计算，一站解决企业搭建私域知识库时数据切分等难题。
这些能力不仅可以让交互更自然，同时在计算结果、效率、成本等方面，也能得到进一步的优化。
在百川智能的工程师们看来，向量数据库带来最直观的改变是，数据分片、导入导出等工作效率得到了极大的提升。面对每天约2亿的数据量，以往使用的单线程序处理速度有限，但加入了向量数据库后，加上百川智能所使用的RAG框架，可以有效解决私有数据、实时数据，同时在数据齐备的情况下，还能消除部分由数据带来的幻觉问题。
数据显示，将腾讯云向量数据库用于大模型预训练数据的分类、去重和清洗，相比传统方式可以实现10倍效率的提升，如果将向量数据库作为外部知识库用于模型推理，则可以将成本降低2-4个数量级。
以前企业将现有数据接入一个大模型需要花1个月左右时间，使用腾讯云向量数据库后，最短3天时间即可完成，极大降低了企业的接入成本。
第二是集成了Embedding功能，企业用户无需关注向量生成过程，使用起来更简单。
与腾讯云合作以前，好未来曾使用过一些小型的基于内存的向量数据库，虽然也具备了语义结合的能力，但无论是产品的性能还是维护等方面，使用效果不佳。
而在腾讯云向量数据库上，通过语音召回加语义Embedding功能，这种采用语义结合进行检索的方式，让模型能力得到了提升，召回内容更多、内容更精准、召回速度更快等等，从而提供更好的用户体验。
例如同样是搜索题库中的"第一单元"，文本召回必须准确地提供"第一单元"这一提示词，但借助向量数据库的相似性检索，语义检索就可以将"Unit1"等近似语义的内容也进行召回。
第三，自研分布式向量数据库核心引擎，服务更稳定可靠、高可用。
AI科技评论了解到，腾讯云向量数据库所用的核心引擎，是其2019年于内部上线使用的Olama，经过4年的探索和迭代，Olama实现了大规模升级，包括集成了腾讯在内的业界优秀的向量算法、降低Olama成本、提升稳定性等等，从而更好地适配大语言模型应用。
截至今年7月份，Olama已覆盖腾讯30多个业务、100多个场景，日均调用量超过1200亿，调用成功率为100%，搜索成功率为99.995%。
可以看到，面对企业在大模型落地中的普遍难题，腾讯云向量数据库力图在每个环节提供便捷、有效的解决方案，突破数据的*限，加速大模型+向量数据库的使用，以解决企业实实在在的痛点和难题。
受限于研发成本和开发难度，过去十年，全球仅有1%开发者专注于AI领域的研发工作。而到了今天，以大模型为能力基座，一个AI应用开发的难度缩短至只需两三个工程师、一个周末时间变成完成。
其中，向量数据库也从以搜索、广告、推荐为主要服务领域，随着AI的大规模发展，开始深入千行百业中去，与C端用户链接也更加紧密。
作为一家企业级CRM服务商，每天有数万次用户问答在智能客户场景中发生。在以前，传统的NLP客服机器人智能做一问一答，这种基于分词语法关键字的检索方式，容易出现搜索答案不精准的情况，用户使用感不佳，慢慢地也失去了提问的积极性。
比如客户希望在业务分析中检索调用出多个数据报表，想要在成千上万个报表中找到指定数据，对模型的信息抽取能力有很高的需求，直接关系到业务的分析效率。
但在同腾讯云合作后，销售易可以先将报表以Embedding的形式存入自有向量数据库中，当用户端发生自然语言问询时，这个客服机器人就可以智能化分析问询者的意图，并在向量数据库内去检索相关的知识文档，从而得出一个更接近于人的思考方式的回答。
这样的客服机器人不仅可以支持多轮对话，更关键的是，它还支持了检索模糊的相关性，不需要维护大量同义词、词典或是相似的问法，类似相关性的语言可以交给大模型+向量数据库来解决。
而在潜在客户推荐的场景中，腾讯云向量数据库带来的影响也十分明显。
过去，销售易主要是依据客户的特征字段，在结构化信息里检索有相关特征的企业信息，这种检索对于内部的销售人员要求很高，必须准确地检索近上百个字段，如企业介绍等描述性内容很难被检测，久而久之，员工经常会出现关键字匹配度不高等问题。
而使用了向量数据库后，基于相关性的特征来检索是从文本进行描述，当销售人员想要检索某个行业、某种产品或是某种业务需求的客户时，可以借助文本进行自然语言模糊的相关性检索，使用简单，检索的结果也更真实、准确，智能化效果明显，大幅提升了员工从事客户推荐业务的难度。
可以看到，向量数据库之于大模型应用落地、之于AI技术发展的意义已经逐渐显现。
腾讯云数据库副总经理罗云就曾指出，数据、向量数据库、大模型三者怎么能更好地服务全行业是首要问题，"只有向量数据库变得更AI化，数据、向量数据库、大模型三者才能形成一个飞轮效应，彼此之间相互拉动，相互促进，这是我们对向量数据库未来发展的判断。"
这也是腾讯云在当下推出向量数据库TencentCloudVectorDB的原因所在。
数据显示，自7月份正式发布以来，腾讯云向量数据库的日请求量达1600亿次，服务腾讯集团内部40多个业务，外部客户数更多达数百家，其中就包括了上述提到的百川智能、好未来、销售易，帮助教育、SaaS、工具、游戏等多行业客户快速进行AI方向的探索。
大模型进一步推动了对向量数据库的需求。业界共识是，所有产品应用都值得用AI重做一次，在这个背景下，企业将会越来越重视如何将其跟AI、大模型的能力结合起来。而腾讯云向量数据库在提出之时，就已经看到了企业在应用落地中的痛点，用向量数据库在技术"大脑"中构建起一个健康、且旺盛的"海马体"，为企业迈进大模型时代提供坚实的基座。
这次TecnoDay技术开放日将资料和课件都整合成了一份《腾讯云工具指南》，这份资料技术含量很高，可以帮助学习了解向量数据库的技术优势和价值应用。
资料包含数据库的发展趋势和产品价值解读，还有实打实的向量数据库应用案例和解决方案，感兴趣的小伙伴，建议不要错过这个福利！
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海量数据公司怎么样？
我来海量的时候还没上市，当时其实也没想过拿股权，2017年公司上市了，因为之前自己表现还不错，也拿到了一些股票，收益还是比较可观的。
上市以后公司明确表示公司每2-3年会启动新一轮股权激励（激励对象，激励规则都有明确的标准和规定），同时，对自主业务（自主服务和产品）有贡献的人都会有期权激励（也不遥远了）
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