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开云中国-关于里昂迎意大利杯关键赛，转会期回应争议，态度坚定，资深球员宣示担当的信息

Thu, 28 May 2026 02:06:07 +0800

2020年8月9日北京时间8月8日，尤文图斯在欧冠被淘汰出局后，主教练萨里在采访中保持争议言论，他表示尤文图斯出局说明球队在这项赛事中被诅咒了，而这样的言论也引起不；“周五之后，那些还没有离开的球员就不会再离开了，在周五之后里昂不会再卖人” 这是效仿多特人为设置了个转会期限不过周。

1卢卡托尼卡卡20岁时就拿世界杯了，C罗19岁就踢欧洲杯了，梅西19岁就踢世界杯了，就算克洛泽24岁第一次踢世界杯的时候也被叫做小将，而托尼第一次踢世界杯都29岁了，而且当时我还只知道托蒂，都不知道托尼是谁托尼是一个典型的大器晚成的球星，他在0304赛季才成为意乙最佳射手，那时候已经27岁了，接着就迎来了他的；莫拉蒂为了重振球队，不惜花费重金买来了世界最佳前锋罗纳尔多，其他加盟的球员包括现仍在国际米兰的乌拉圭天才雷科巴葡萄牙中场索萨意大利中场莫雷罗意大利后卫科隆内塞身披法切蒂的3号战袍尼日利亚后卫威斯特法国中场科埃巴西中场泽埃利亚斯等，而随着因斯的离开，与德约卡夫搭档的换成了阿根廷大将西蒙尼，后者从马德。

还是战术打法和球员实力，巴黎圣日耳曼都远超洛里昂洛里昂近因此，我坚定地认为，巴黎圣日耳曼将在这场比赛中全取三分；数据趋势等关键维度的深度拆解，针对其中 2 场形成了明确且坚定意大利杯都灵 VS 比萨都灵杯赛轮换球员积极性不足，场均跑动距。

我最喜欢的球员是阿根廷足球运动员“战神”巴蒂斯图塔，最难忘的比赛是2002年世界杯小组赛最后一轮，阿根廷对阵瑞典，最难忘的镜头是“战神”的掩面哭泣那一届世界杯，阿根廷队星光熠熠，里克尔梅甚至入选不了国家队，是那届世界杯的夺冠热门，也是巴蒂最后的机会没有想到就是这样一支星光熠熠的球队，最后却和世界杯早。

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Thu, 28 May 2026 02:06:06 +0800

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Thu, 28 May 2026 02:06:06 +0800

Jen正在向一个运营电商网站的客户展示她的调研报告。她在12个潜在用户中进行了访谈，目标是了解用户会在什么样的条件下选择线上购物或线下购物。客户询问Jen，她只与12个人进行了交谈，为什么他们应该相信她的调研结果。Jen向她的客户解释了她的工作流程，分享了她是如何决定样本量的，以及如何通过数据饱和的角度来收集分析她的数据。客户觉得Jen的解释言之凿凿，让她继续了她的展示。

　　序言

用户研究员必须能确定他们的研究的样本量。客户、同事和投资人想要了解他们是否能相信研究结果的推荐方案。样本人口组成和数量是他们建立信任的基础。你是否访谈了对的人？你是否访谈了足够多的人？研究员还必须知道如何处理他们收集到的数据。如果你没有提出好的问题和进行深思熟虑的分析，你的样本量将不起作用。

定量研究手段（如问卷调查）为决定样本量带来了有效的统计技术。它是建立在你调研的人口量和调研期望结果的可信度之上的。许多利益相关者对定量研究方法和诸如“统计学意义”的术语相当熟悉。这些利益相关者倾向于将这个认知搬运到所有调研项目中，而且因此希望在不同的研究项目中也听到类似熟悉的术语和熟悉的样本量。

而定性研究人员需要为利益相关者设置一个背景。定性研究手段（如访谈）目前没有普适的技术。尽管如此，这里你可以采取几个步骤来保证你采集到和分析了正确数量的数据。

在这篇文章将推荐一个公式来确定用户研究中的定性样本量。我也将探讨如何收集和分析数据，以实现“数据饱和”。最终，我将提供一个侧重本文观点的案例研究。

图片来自| Brandon Sax

　　定性定量的样本量

作为调研人员，或与调研人员一起工作的同组成员，我们需要了解和向他人传达为什么我们选择了某个特定的样本量。

我先告诉你一个坏消息。在为定性研究决定一个确切的样本量的问题上，我们并没有一个被广泛认同的公式。任何人都说其他人是错的。但我们拥有的是—— 以学术研究先例为基础的一些建议方针。我曾参与过仅仅访谈了少于10人的项目，也曾参与过访谈了许多人的项目。Jakob Nielson建议可用性测试的样本量为5个。然而，他增加了一些限定词，这个建议仅仅适用于可用性测试研究，不包括探索访谈、情境调查或其他在调研初始阶段广泛使用的定性研究方法。

那么，我们应该如何决定一个定性研究的样本量？我们需要了解我们的调研目的。我们实施定性研究来获取某个事物（一个活动、问题、难题或解决方案）的深度理解。这与定量研究是不同的，定量研究的目的是量化或测量某个事物的存在。定量研究通常提供的是对某个事件的浅层且宽泛的视野。

你可以在滚动的基础上去决定你的定性研究的样本量。也可以在调研前就先阐明样本量。

如果你是一个长达数年项目的学术研究员，或者你拥有大量的预算和很长的时间线，建议你采用滚动样本。你将从预先设定好数量的受访者中收集数据，在此同时，分析这些数据然后决定是否需要继续收集更多的数据。这个方法能为你的发现带来了大量的数据和更真实的证据。你将对你想要去定位的问题拥有更深层和更广阔的视野。到你已经不再需要继续收集数据时，数据收集终止。这样一来，你可能会最终得到一个更大的样本量。

大多数客户或项目需要你阐明一个预先决定好的样本量。事实上，预算和时间通常决定了样本的大小。如果你的项目期望在8-10周的时间里完成调研-设计-开发工作，你将不会有足够的时间来访问50个人并且对数据做严谨的分析。一个10到12的样本量可能对于这样的项目来说更加现实。从调研开始到分析完毕，你只拥有2周的时间。当你耗尽了你的调研资源时，调研将终止。但我们的客户和同行想要我们根据这个数据给出一个有影响力的推荐方案。

你对滚动或先决样本量的使用将决定你如何解释为什么你终止了数据收集。对于滚动样本，你可以说：“我们在分析之后，发现收集更多的数据将不再出现有价值的样本，因此终止了数据收集。” 如果你使用了先决样本量，你可以说：“在访谈了我们预先决定的数量的受访者之后，我们停止了数据收集，并对收集来的数据进行了充分的分析。”

我们使用先决样本量的时候依然能维持一个严谨的流程，它的发现依然是有效的。数据饱和帮助我们确保了这个结果。在使用先决样本时，为了阐明你已经尽职地完成了确定样本量的调查和达到数据饱和，你需要完成这3个步骤：

　　1、在有意义的基础上去决定样本量；

　　2、达到数据收集的饱和

　　3、达到数据分析的饱和。

在接下来的篇幅将涵盖每一个步骤的细节。

　　决定样本量：从方针到公式

市场调研公司Research by Design的Donna Bonde提供了调研基础方针（市场定性调研：When enough is enough）来帮助人们提前决定定性研究的样本量。Bonde回顾了无数的市场调查研究来确定不同研究中样本量的一致关键因素。Bonde认为这个方针不应该是一条公式，它应是影响定性样本量的各个因素。这个方针是针对于市场调查的，所以我对它们加以修改来适应用户研究员的需求。我也将相关的因素组织成了一条公式。这将帮助你确定和辨证一个样本量，且增加达到饱和的可能性。

　　定性样本量公式

基于我对Research by Design的方针的翻译，决定样本量的公式如下：

样本量[N] =（范围[S] × 特征[C] ）÷ 专业程度[E] + / – 资源[R]

关于这个决定你定性样本量的公式，这里有其四个要点的描述和例子。

　　1. 调查的范围

你需要考虑你在试图完成什么东西。在考虑样本量时，这是最重要的因素。你是否打算从头开始设计一个解决方案？或者你是否打算定义一个提升现有产品可用性的小节点？如果你打算创造一个全新的体验，你应该最大化你的调研对象。如果你试图定义你应用中的付款流程有什么潜在的困难，那么你只需要更少的调研对象。

数字上，这个范围可以是1到无限中的任一个数字。0指的是没有调研，这是违反用户体验设计的原则的。下一步你需要将范围乘以每个用户类型再×3（译者注：下文会解释为什么还要乘以3）。因此，这个范围只要比1还大，将大大地增加你的样本量。范围可以理解成你想如何应用你的结果。我推荐使用下面的值来填入范围（scope）中：

针对现有产品的调研（比如，可用性测试，定义新功能，或研究现有的状况）；

创造新产品（比如，一个收纳了所有你的员工所使用软件的新门户网站）；

超越产品之外范畴（比如，在一个研究刊物刊登你的研究成果或宣布一个新的设计流程）。

你的样本量应该随着你的范围的增加而增加。

图片来自| Brandon Sax

我给出的调研范围的方针保证了你的样本量跟一些学术研究员建议的量是有可比性的。学者John Creswell建议的方针是，调研范围可以少到如案例研究（如你的现有产品）中的5个人，也可以多到如推出一个新理论（比如，超越产品之外范畴）的20人以上。我们不反对Creswell的建议，因为当你表明你使用了一个公式来决定样本量时，你将造成一个更强烈的争议，同时也表现出了对之更好的理解。另外，学者们在具体样本量的使用上也很难达成一致，Creswell说道。

　　2. 研究的人口特征

随着你调研人口的多元增加，你的样本量也应随之增加。你将需要每个不同人物画像的多种代表或用户类型。我推荐每种用户类型至少有3个受访者。这允许我们对每个用户类型的用户体验有一个更深层次的探索。

我们假设你现在正在设计一个应用，这个应用能让制造业公司输入和追踪供货从仓库到工厂的订单、运输信息。你应该采访这个流程中的许多人：仓库基层员工、办公室职员、从仓库到工厂的采购员、经理等等。如果你仅仅只是对这个APP的货运追踪功能的界面进行重新设计，那么你应该采访那些关注这个应用的追踪页面的人：仓库和工厂的办公室职员。

数字上，特征（C）=P × 3，在这里，P等于你已经确定的用户类型。3个用户类型决定了C=9。

　　3. 研究人员的专业程度

有经验的研究员比经验不足的研究员更能从小的样本量中挖掘更多的信息。定性研究员用与定量研究员不同的方式，将他们自身投入到数据收集的工序中。在问卷调查中，你无法根据无法预知的相关话题来改变你的问题大纲。但在定性研究中，你能根据受访者的实时反馈来调整你的访问大纲。有经验的研究员将根据受访者的回应生成更多更高质量的数据。一个有经验的研究员知道如何、何时根据受访者的回应进行深度挖掘。有经验的研究员带来的历史经验能为数据分析增加洞察力。

数字上，专业程度（E）能从1到无限。现实中，这个范围应该在1到2 。例如，一个没有经验的研究员应该值1，因为他们将需要完整的样本量，且随着项目的推进，他们也随之获得经验。采用数值2时你的样本量将减半（在公式中），这也是最极端的。我推荐每增加5年工作经验，这个值就增加0.1，例如5年经验的研究员应该让你的公式中的专业程度（E）=1.10。

　　专业能力能加快调研的进度以及减少用研所需的样本量。

图片来自| Brandon Sax

　　4. 资源

一个不幸的事实是，在决定样本量时，你不得不将预算和时间约束考虑在内。随着你的样本量的增加，你要么需要增加时间，要么增加这个项目的研究员数量。大多数的客户和项目要求你确定好预期的调研对象数。时间和资金也将受这个数字的影响。你需要预算时间来招募调研对象和分析数据。同时，为了完成你的职责，设计和开发的需求你也得考虑在内。如果你的研究结果跟他人提出来的结论没什么两样，同行也会觉得你的调研发现没有什么价值。在团队急需用研结果的时候，相较于一个需要拖很长时间才能出结果的样本量，我推荐缩小样本量来及时获取信息。

数字上，资源的值可以是N-1或N+1或更多（N为预期的样本量）。你将基于成本和招募受访者、实施调研和数据分析所需的时间来决定你的资源。在之前的尝试中，你可能有了一个具体的数字。打个比方，你可能知道采用一个招募服务需要花费大概15,000美元，其中包括租用2天的设施以及15个受访者1个小时的访谈费用。你也知道招募服务需要至多3周的时间帮你找到你需要的样本，这取决于你的研究的复杂程度。在另一方面，你可能可以通过你的客户找到他们的现有用户，这样招募来的研究对象不需要花费额外的费用。但是，如果你不能快速找到他们或者潜在受访者短期内没空，这会让整个调研流程拖更多的时间。

你需要将获取样本所需要的时间和资源做一个预算，或者相应地减少你的样本量。因为这就是生活中的现实，我建议你事先把这些事情考虑好。跟你的老板或客户说，“我们在这个项目中想要跟15个用户进行交谈。但是我们的预算和时间只允许10个人。请在拿到调研结果的时候考虑到这一点。”

　　公式使用的例子

让我们假设你现在正在研究评估一个需求：为一个中等大小的客户的客服中心职员创建一个门户网站，职员们可以通过它访问他们平时用来工作的应用。你想要算出这个调研需要多少个受访者参与。你的客户阐述说，这里有3个基本的用户类型：基层员工，经理，管理者。从调研到门户网站的设计概念展示再到运作原型和流程图，你有一个健康的预算和总共10周的时间。你是一个有11年经验的研究员。

你决定用研样本量的公式如下：

范围（S）：创建一个新的门户网站，

范围（S）= 2 ；

特征（C）：3个用户类型，

特征（C）= 3 × 3 =9；

专业程度（E）：11年经验，

专业程度（E）=1.20；

资源（R）：充裕，

资源（R）=0；

我们的公式是 ( ( S × C ) / E ) +R

故，( ( 2 × 9 ) / 1.2 ) + 0 = 15，这个调研需要15受访者。

　　数据饱和

数据饱和是来源于学术调研的一个概念。学者们对饱和的定义也是各执己见。最基础的理念是获取足够的数据来支持你所做的决定，然后穷尽你所需要分析的数据。为了创造一个有意义的问题和推荐你已经详尽无疑的数据分析，你需要获取足够多的数据。达到数据饱和取决于你具体的数据收集手段。访谈通常被用来做为最能保证达到数据饱和的研究手段。

研究人员通常不单独使用样本量作为评估饱和的标准。我支持其中一个双管齐下的定义：数据收集的饱和与数据分析的饱和。在研究当中，你需要满足两者的饱和。你也需要在进行数据收集和分析的同时，了解你在调研结束前是否已经达到饱和。

　　数据收集的饱和

你会收集足够多的有意义数据来确定关键的问题及作出相应推荐方案。一旦你提炼了你的数据并确定了主要的问题，你是否拥有了可行的解决方案？如果有，那么你应该对你发现的东西感到满意。如果你无法确定主要的问题或受访者几乎都有不同的用户体验，那么你需要收集更多的数据。或者如果在某个访谈中出现了一些独有的事件，你可能会增加一些访谈来探索这个概念。

你可以通过收集丰富的数据来达到数据饱和。丰富的数据为你正在调查的问题提供了深度的洞察力。丰富的数据是良好的访谈问题、随访提示和经验老道的研究员的产出物。基于数据收集的质量而非样本量，可以让你收集到丰富的数据。访谈一个3人样本，人均1小时，与访谈一个6人的样本，人均30分钟，前者更可能获取到更好的数据。你需要打磨你的问题来收集丰富的数据。当你创建了一个问题大纲时，让他人帮你优化和提供反馈，并且事先演练一下数据收集，这样可以帮助你收集到丰富的数据。

你或许会将调研对象限制在特定类型的受访者当中。这样能减少扩大样本来达到数据收集饱和的需要。

举个例子，假设你想要了解近期人们在什么情形下会切换使用银行。你是否找到了区分这个人群的关键特征？或许是有些用户之前使用的银行收费太多，让他们觉得恼火，因而更换了一个体验有巨大区别的银行。

你是否跟许多满足各个用户类型的人交谈过？不同用户类型之间的体验是否有共同点？或者你是否需要对某一个用户类型或不同用户类型之间进行更深层次的研究。

如果你仅仅访谈了一个满足换用银行这样一个类型描述的用户，那么你需要扩大你的样本，跟更多该用户类型的人进行交谈。或许你会对仅有一个用户类型与当前项目相关提出异议。但这样其实可以让你把注意力集中在一个用户类型上，进而减少达到数据收集饱和所需要的受访者数量。

　　数据收集饱和的案例

假设你已经决定好你的银行调研项目需要一个15人的样本。

你创建好了访问提纲，然后将焦点放在过去的五年内你的受访者跟银行之间有怎样的体验上，不管是亲身体验还是在线体验。在每个受访者身上你花了1小时进行访问，细致入微地问尽了你的问题线索和随访提示。

你同时收集和分析了数据。在12个访谈过后，你发现在你的数据里呈现出了下面几个关键问题：

用户觉得银行缺乏透明度；

用户拥有一个糟糕的初次使用体验；

用户更迫切地想要去一个能感受到个人联系的银行。

你的团队聚在一起讨论主要问题以及探讨如何将之应用到你们的工作当中。团队最终决定创造一个基于Web的初次使用体验，促使银行账户收费方式透明化，这个概念旨在向用户说明你的客户是如何允许用户分享个人银行体验及邀请他人的。这些都是你的受访者所说，在开户体验上缺失的主要方面。

你已经达到了两个所需的饱和之一：收集了足够有意义的信息来定义主要问题和做出推荐方案。你从调研结果中有了一个可行的解决方案：建立一个强调透明化和个人联系的初次使用体验。而且它仅仅在你访谈了12个受访者后就得到了。你完成了剩下的3个访谈来验证你已经了解到的东西，并为下一部分的“饱和”储存了更多数据。

　　数据分析的饱和

你细致入微地分析了收集到的数据来达到数据分析的饱和。不管样本量是1还是100，这意味着你已经用功地完成了你分析数据的职责。你能通过许多方式分析定性数据。有些取决于你采用的具体数据收集手段。

你需要对你的数据进行提炼（【译注】data coding：定性研究中将收集到的信息整理、归纳、分类、概括的数据分析方法）。你可以归纳性地提炼（基于数据显示的信息），或者演绎性地提炼（预先决定好的提炼方式），试图确定数据中有意义的问题和要点。当你完成了所有数据的提炼和根据提炼的数据确定了问题时，你就让数据分析饱和了。这也是研究员的经验发挥作用的地方了。经验会帮助你更快地确定和提炼有意义的问题，然后将他们转化成可行的推荐方案。

你无法在缺少缜密数据分析的前提下达到数据饱和。

图片来自| Brandon Sax

回到我们的银行案例，你向你的客户展示了你的发现，并且提出了一个初次使用的体验方案。客户很喜欢这个想法，但是也提出关于缺乏透明度这个问题可能还有很多信息没有揭露出来。他们建议你找多几个人对这个具体的问题进行访谈。

在你同意访谈更多的人之前，你叫来了其他研究员来回顾你的数据。这个研究员发现在透明度问题中存在一些异常现象，他指出，目前根据数据的提炼结果并没有涵盖：“有些用户认为银行在费用和服务上缺乏透明度。而另外有用户提及说银行在客户信息的储存和使用上缺乏透明度。” 最初，你仅仅归纳出了费用方面的透明度缺失。增加“一双眼睛”来回顾你的数据能让你达到分析的饱和。你的设计师开始在初次使用体验和整体体验上处理这个异常情况。他们强调了银行的隐私和数据安全政策。

你跟你的客户探讨并建议不再继续更多的访谈了。当你回顾了数据然后采取了额外的数据提炼，你就能达到数据分析的饱和了。不需要额外的访谈。

　　样本量公式和数据饱和案例研究

让我们来看看一个涉及到本文概念的案例研究。

假设我们跟客户一起进行他们的临床数据管理应用的概念化重设计。研究人员用临床数据管理应用来收集和储存临床试验的数据。临床试验是关于新药物疗程的效用测试的研究。客户想要我们确定产品设计上有什么提升的空间，以及提高产品的使用和可靠性。我们将在提出设计概念前先实施访谈。

　　样本量的饱和

基于本文中的公式，我们要了12个访谈的受访者。下面展示的是我们是如何决定公式中每个变量的值的。

范围：我们被指派了提供一个现有产品的设计概念的调查报告的任务。这个项目没有太大的范围。我们不会发明一个新的方式来收集临床数据，相反，我们仅仅只是在优化现有的工具。更小的范围确定了更小的样本量。

范围（S）= 1

特征（C）：我们的客户确定了3个具体的用户类型：

研究设计员：掌管系统中研究项目建设的用户；

数据收集员：从患者收集数据和将数据录入系统的用户；

研究管理员：掌管项目中的数据收集和报告的用户。

特征（C）= 3×3用户类型 = 9

专业程度：让我们假设我们的主调研员拥有10年的调研经验。我们的队伍拥有类似项目的经验。我们清楚地知道我们需要多少数据，也知我们道想从12个受访者中了解到什么。

专业程度（E）= 1.20

在这个点上，考虑到资源因素前，我们的公式是( ( 1 × 9 ) ÷ 1.2 ) = 7.5位受访者。

资源：我们知道可用的预算和时间。从过去的项目中我们也知道实施15个受访者的访谈这些资源是足够的。如果我们能访谈少于15位的受访者，我们能够分出更多资源在设计上。增加4个受访者对我们现在的数目（8位受访者）来说并不会让我们的资源缩水太多，而且这能让我们跟每个用户类型的4个不同受访者进行交谈。

资源（R）= 4

基于决定样本量的公式，我们向我们的客户建议需要12位调研对象：

范围（S）：小范围，升级一个现有产品；S = 1

特征（C）：3个用户类型；C = 9

专业程度（E）：10年；E =1.20

资源（R）：足够总计15人的调研对象；R = +4

我们的公式是( ( S × C ) ÷ E ) + R ；

故，( ( 1 × 9 ) ÷ 1.2 ) + 4 =12，这个研究需要12位调研对象。

　　数据分析的饱和

我们将建立一个电子表格来管理我们收集的数据。横向为问题，纵向为受访对象。

例表1：数据分析电子表格

接下来，我们增加了电子表格的第二个标签页，然后基于数据呈现进行提炼

例表2：数据提炼电子表格

下一步，我们回顾了数据来确定相关的问题

例表3：问题和引言的电子表格

可信度很快作为主要问题呈现了出来。几乎每一个受访者都提到了系统缺乏可信度。研究设计员跟我们说，他们不信任创建研究的架构。临床数据收集员跟我们说，他们不信任新手研究设计员。而管理员跟我们说，他们不信任研究方案的设计，不信任数据收集员的精准度和系统能100%准确地存储和上传数据。

我们的推荐方案把概念设计的焦点放在交互和功能上，以增加产品的可信度。

　　结论

定性用户研究人员必须为选择样本量提供支撑依据。我们可能不是学术型研究员，但是我们应该为如何决定样本量而做出努力。我已提供了一个帮助确定样本量的公式，这个标准增加了我们调研的严谨性和可信度。

我们也应该确保数据饱和的达成。为了完成这个目标，我们应使用一个有意义的样本量、使用健全的问题和良好的访谈技术收集数据，以及进行缜密的数据分析。当我们决定我们的样本量和分析我们的数据时，客户和同事将对我们提供的透明度而感到欣赏。

我们必须将决定定性样本量的讨论继续推进下去。请分享你在决定样本量时遇到的问题或使用的方法。当被问到你如何决定样本量时，你给了你的客户和同事一个怎样的标准？

　　作者|Victor Yocco

　　原题|《 Filling Up Your Tank, Or How To Justify User Research Sample Size And Data 》

　　译者|@门卫阿伯

　　转自|人人都是产品经理（微信公众号woshipm）

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开云中国-包含?

Thu, 28 May 2026 02:06:05 +0800

　　必须承认，如今的智能手机行业在同质化的路上越走越远，在整个2016年都没有特别值得回忆的创新，除了Moto Z。

　　我认为，Moto Z的创新就是颠覆式的。Moto mods利用Moto Z背后的16个磁性金属触点，留下了无数值得想象的空间。Moto Z在上市之初，就通过哈苏、JBL、TUMI等模块打开智能手机切入不同领域的大门。如今，Moto mods把机会开放给更广阔的世界，在纽约和旧金山之后，Moto全球创客大赛来到了深圳，这给了中国本土开发者，将模块变出“魔法”的机会。

　　（*Moto全球创客大赛深圳站现场）

　　手机硬件创新枯竭？Moto mods有另一个答案

　　如果把苹果当作智能手机发展的风向标，去年的iPhone 7发布之后，令人大失所望，无论是双摄像头，还是耳机+充电插口技术，都是国产手机已经尝试过的成熟技术。很多人也因此得出结论，基于手机硬件的创新似乎已经枯竭。

　　如果这一趋势不可逆转，那么2017年作为iPhone的10周年，将会给这一阶段的智能手机创新划上句号。事实上，iPhone之所以能够创造一个时代，2012年之后围绕强大的苹果生态，构建起来的庞大的APP帝国，是iPhone在最经典的iPhone4S之后持续做大的底蕴。

　　如今，硬件的创新速度已经完全跟不上软件和应用的创新速度，所以Moto Z的出现，以及Moto mods这扇大门，则带来了完全不一样的世界。

　　去年，联想刚刚推出Moto Z的时候，就同步在中国推出了“Moto模块化手机开发者计划”，意在为企业及个人开发者可以任意开发全新的模块提供可能。联想为开发者提供MDK开发套件，将源代码向企业和个人开发者开放，支持开发者研发出基于不同消费者和行业需求的个性化模块。每个开发者都可以自由开发并从中获得效益，从而形成一种新型的分享模式。

（*联想集团副总裁、Moto mods软硬件生态系统负责人常程）

　　深圳的Moto全球创客大赛就是在这一背景下召开的。而真正证明Moto Mods生态能够成为新商业模式，要源于联想集团副总裁、Moto mods软硬件生态系统负责人常程分享的一组数据：“购买Moto Z的用户有50%购买了Moto Mods，有50%的用户会每周使用Moto Mods，高购买率和高使用率说明了Moto Mods已经逐渐成为一种新的生活方式。”

　　这意味着，每两台售出的Moto Z，就能够提供一次Moto Mods的销售机会。这个数字在所有传统智能手机的配件市场是前所未有的，所以这是真正的模块化创新，它带来了不仅是一部手机的创新，而是整个硬件生态系统的创新。

　　给中国本土开发者走向世界的舞台

　　从Moto全球创客大赛深圳赛区的现场，我们看到了不同肤色的年轻人，热情洋溢地展示着他们的设想。过去，我们常沉迷于硅谷式的创新，而忽略了中国本土的年轻力量。Moto全球创客大赛在中国硬件创新最前沿的华东地区，给了中国本土开发者一次登上世界舞台的机会。

　　最后的冠军得主的产品设计也很有中国特色。来自深圳的凡爱团队凭借极具创新意义和实用性的空气质量检测模块，一举夺得冠军，将5000美元的赛事奖金和创客们梦寐以求的Moto开发者工具包收入囊中。他们将代表中国创客和纽约、旧金山的胜出者，共同在今年4月份的全球总决赛的舞台，一决高下。

　　在采访中，爱凡科技的开发者表示：“这十几年来看到了手机的发展历程。我们觉得手机到现在，走进了一个怪圈，所有的品牌都在拼硬件，内核能力，摄像头的清晰度等等。但我个人觉得未来手机的方向，应该是怎么样通过手机带来更大的价值。而Moto 的平台就提供了这个可能性，我们可以基于这个平台做一些差异化应用，这个应用可能需要软件和硬件的结合，可以带来非常高的价值。”正是这个初衷，让爱凡科技最终笑到了最后。

　　事实上，也是中国大城市这几年来的空气质量问题尤为严重，而爱凡科技则利用Moto Mods的平台创新，聪明的找到了这个大众化的切入点，这个模块已经可以做到，实时监测当下所处环境的PM2.5、甲醛、二氧化碳含量等，且检测速度远高于行业内现有的检测仪器，3s内即可实现稳定检测。这个设计，极具中国的时代特征，也因此获得了最多的掌声。

　　在比赛过程中，创客们用年轻的想象力和热情一次次的冲击我们的内心。例如，可以实现屏幕与投影同步操作的交互投影模块，使用数字笔在投影上进行的文字和绘画操作可以同步到手机屏幕上进行保存，大大拓展了投影的应用广度。工作会议分享过程中的随时标注和修改成为了可能；而孩子们也拥有了自由创作的画板，长时间使用也不会损害其视力。

　　还有VR模块和潜水模块则将目光聚焦到休闲娱乐领域，前者将Moto Z与VR眼镜完美融合，同时具备VR全景视频播放与录制两大功能；后者则是水上运动爱好者的福音，能够取代多种专业水下设备，完成简单操作，甚至是监测海洋环境状况和凶猛的鲨鱼。

　　值得一提是，潜水模块的参赛团队来自于俄罗斯，中国作为创新的土壤也通过Moto Mods吸引了其他国度创客的目光。中国创新与世界创新，因Moto Mods产生了一次紧密联接。

　　Moto Mods生态圈值得长期投入

　　作为本次Moto全球创客大赛的评委之一，Moto产品营销总监高峰认为，“从产业和行业的角度看，现在手机越来越多的成为了人移动的中心，其实有很多非常好玩的或者你平常需要的设备，不可能天天带着的。但是这些设备能不能成为你生活中的一部分？模块化可以把很多这类的设备，很多大家在场景里是需要的，但是在手机里很难整合的设备，通过手机连到移动互联网整个业态里。”

　　可见，Moto Mods生态圈改变的不单是智能手机的应用场景，更是未来的生活场景。正因为这个更远的未来，所以联想Moto开始在模块化设计上投入很大的资金和工程师资源，因为这是一个方向。

　　事实上，在移动互联产品陷入创新困境的局面下，Moto创办全球创客大赛不仅为大众创新提供平台和机会，以Moto Mods为核心的Moto生态跳脱出局限于行业内部的创新禁锢，开辟了未来手机功能的延展新方向，也间接带动了手机行业的发展。

　　联想Moto也确实做到了长期持续的投入到Moto Mods生态建设中。今年的MWC 2017，Moto Mods多个模块的发布，就引起了很大的轰动，无论是游戏手柄模块还是移动打印模块，都被看成是改变未来移动生活格局的模块设计。随着Moto Mods生态在全球开发者的深入探索，更多有价值的模块最终会将模块化手机的理念放大，并反馈到MotoZ的销售当中。

　　就像常程所说，“Moto希望通过分享自己的硬件、技术能力，鼓励民间创客积极创新，配合资本及销售流量平台的整合，搭建以Moto mods为核心的完整生态圈。”这条路，Moto还会走得很久很远。

（*本文转载自微信公众号“科技正能量”，作者郑凯）

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Thu, 28 May 2026 02:06:03 +0800

　　文章信息

　　原文题目：Disaggregated I-O LCA model for building product chain energy quantification: A case from China

　　作者：Yuan Chang, Robert J. Ries, Qingpeng Man, Yaowu Wang

　　一作单位：M.E. Rinker Sr. School of Building Construction, University of Florida, 331 Rinker Hall, Gainesville 32611, United States

　　期刊：Energy and Buildings

　　发表时间：2014.4

　　关键词：Building, Product chain energy, I-O LCA, Disaggregation, China

　　文章简介

　　将投入产出分析（Input-Output Analysis, IOA）与生命周期评价（Life-Cycle Assessment, LCA）相结合的I-O LCA模型是用于计算经济系统中的产品或服务的生产链环境影响的一种工具。但由于投入产出表中的每个行业实际上都包含了多种多样的产品或服务，在用I-O LCA模型研究某一类产品的环境影响时，结果往往有失精确性和区分度。本文针对I-O LCA模型的这一缺陷，基于中国2007年135部门和42部门的投入产出表，构建了分解型的I-O LCA模型来研究建筑行业的生产链能耗。

　　作者为了体现不同建筑类型在生产链能耗上的差异，将中国投入产出表中的建筑行业分解为14个子部门，包含13种建筑类型和1类土木工程项目。如图1所示，作者将投入产出表种建设部门对应的行和列分别扩展为14行和14列。

　　图1 – I-O LCA模型行业分解概念图

　　针对建设活动中不同建筑类型间差异性较大（如水泥、钢筋等建筑材料）的投入，作者根据建筑材料消耗强度的统计数据和实地调研结果来估算不同子部门在这些产品上投入的货币价值，而针对一般性的投入品（如食品、金融服务等）则采取同质性假设来填充扩展的投入产出表（图2）。

　　图2 – 其他经济部门向建筑子部门的直接投入的分配方法

　　结果表明（图3），与分解型的I-O LCA模型相比，未分解的I-O LCA模型在计算建筑行业的生产链能耗时结果偏高15—225%。而城市地区与农村地区的居民住宅在生产链能耗的差异也在分解型I-O LCA模型中明显地体现了出来。

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　　图3 – 分解前后单位建筑（价值100万元）的生产链能耗计算结果

　　编者点评

　　通过量化经济系统中各行业的生产活动之间的相互依赖关系，IOA能够识别由对产品的最终需求拉动的直接和间接经济投入，应用于环境影响评价中其优势是系统边界的完整性，但也不可避免地失去针对性和精确性。而LCA作为一种计算产品环境影响的工具已被广泛地应用于包括城市水系统在内的各种产品和服务的研究中，但LCA在定义系统边界时的主观性和对数据质量的高要求也局限了它的应用。

　　生产链与生命周期对许多产品和服务而言相当于同一个硬币的两面。因此两种方法的结合是量化产品隐含的能耗或环境影响的新思路。如何规避两种方法本身的缺陷而发挥各自的优势是I-O LCA模型研究的热点。目前在这方面的研究成果成为混合LCA方法，主要包括分级混合LCA（Tiered hybrid LCA）、基于IO的混合LCA（IO-based hybrid LCA）和整合型混合LCA（Integrated hybrid LCA）三类。本文正是将基于IO的混合LCA应用到中国建筑行业的能耗量化研究中。

　　这样的思路对于城市水系统或水处理行业层面的环境影响评价很有启发意义。目前已有不少研究将分级混合LCA，即相对简单但缺点明显的一种，应用于大型供水设施的环境影响量化研究，但将其余两种混合LCA方法应用于城市水系统相关研究的较少。

　　参考文献

　　Chang, Y., Ries, R. J., Man, Q., & Wang, Y. (2014). Disaggregated I-O LCA model for building product chain energy quantification: A case from China. Energy and Buildings, 72, 212–221.https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2013.12.026

　　点击下方“阅读原文”可查看文章完整内容

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Wed, 27 May 2026 16:01:30 +0800

狼王五星精准出击欧罗巴杯0400里昂法兰克福喠磅建议提示里昂作为法甲的传统强队，本赛季在联赛中的表现可圈可点，目前在联赛中以7胜4；里昂本赛季在联赛的表现并不理想，前23轮比赛仅取得8胜4平11负的战绩，排名第10 里昂在这场比赛中获胜，连续取得6连胜，先是在法甲赛场10险胜马；在比赛的第4分钟，里昂门将洛佩斯挡出里尔球员本塔莱布的近距离射门，然而主场作战的里尔很快取得领先，第21分钟亚泽哲开出一记任意球，迪亚基特头。

格斗招式打架更专业法国杯里昂遭第五级别队淘汰，球迷大打出手；里昂球迷赛后给球员们打电话表示，“这个信息是送给里昂202324赛季的球员，特别是领头羊的”更衣室的 “如果更衣室里有领导，你就没有权利保；皇马比赛过程是艰难的，比赛结果是令皇马球迷高兴的这也能看出，莱加内斯主场爆冷马德里竞技并不是偶然的最终皇家马德里成功晋级国王杯四强；开场后双方踢得都不保守，攻防节奏极快里昂队在比赛进行了10分钟左右有两脚射门具有一定威胁，奥乌尔的弧线球被门将贝尔纳多尼扑出，此后德佩的门。

布雷斯特近2轮联赛主场取得1胜1平的成绩本赛季至今的7轮联赛，里昂只取得了1胜1平5负的成绩邓迪联近5轮联赛主场取得3胜1平1负的成绩巴黎。

里昂球队近期游走多条战线，包括欧联赛场，虽然战绩不俗，但在板櫈深度不足下，难免疲于奔命自2010年以来，球队1次收获冠军，1次止步4强，2次打。

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Wed, 27 May 2026 16:01:29 +0800

　　历经 3：1 不可能的逆转，LeBron James 最终率领克里夫兰骑士队夺得总冠军，这也是他生涯第三座的冠军，以及生涯第三座的 FMVP，在比赛结束的那一刻，他抱头痛哭，虽然哭像不好看但是却令人动容，LBJ 在这两年所承受的心理压力常人难以想象。

　　LBJ 夺冠后趴地痛哭不起，压力释然。

　　2010 年，LBJ 发表了他的决定，瞬间从克里夫兰的救世主变成过街老鼠，人们焚烧他的球衣，像被自己家乡的人唾弃的感觉，曾经的避风港变成烽火连天的战场，而那些火都烧在他的球衣上。

　　▼LBJ 在 2010 年夏天节目上宣布自己加盟热火的决定

　　2014年，LBJ 宣布重返骑士，面对这一切狼藉，骑士队在他离开后战绩愈下，他信誓旦旦的宣布他将为克里夫兰带来冠军，这是他的承诺，但也可以看成是一种赎罪。

　　找来了 Kevin Love，又是个三巨头，面对克里夫兰人的期盼，以及全世界其他 29 支球队球迷的嘲讽，LBJ 没有任何借口，只有夺冠才是宣泄的唯一出口。

　　2015年，天不从人愿，骑士这一年的磨和并不顺利，勇士的崛起更让他们面对挑战，你可以把最終的失败怪在伤兵问题，但不受伤也是实力的一部分，骑士在这一年确实技不如人，即使 LBJ 打出史诗的数据也无法挽回劣势，拿回亚军，金州勇士夺冠。

　　新的球季，骑士在上半季再度陷入困境，打不出团队默契不说，各种流言蜚语散布不断，反观勇士队在西部锐不可挡，在2016年打破 95-96 公牛队所保持的 72 胜，被称为成「史上最佳队伍」。

　　天之娇子 LBJ 的版面都被 Curry 压过了，内忧外患，LBJ 怎么能不着急，他可能连做梦都會梦到克里夫兰球迷拿著火焰喷枪烧掉他 23 号球衣，不夺冠就开枪，这是逼着他必须要完成点什么。

　　不知道是不是 LBJ 在幕后操刀，骑士队换了教练，胜率到 7 成的 David Blatt 下台，以胯下之 Lue 走红全球的 Tyronn Lue 扶正，LBJ 矢口否认，教练出走的罪名挂在他脖子上，这下好了，如果没成功夺冠，又是一个很酸的切入点，教练是你选的，还有什么借口？

　　在今年冠军争夺战中，总比分陷入深渊，3：1，NBA 历史上从来没有一支队伍在总冠军赛陷入这样的落后能爬回来，LBJ 的压力山大。顶着压力，LBJ 单刀行，当然 Kyrie Irving 这位最挺他的小老弟帮了大忙，骑士先攻陷甲骨文球场得以续命，但接下来呢？勇士还有两个赛末点，如果第六场主场沦陷，那总比数 4：2，跟去年有什么差別，成功守住追成 3：3 然后呢？抢 7 在勇士队甲骨文球场举行，Curry 可不是打不还手的滥好人。

　　赢下比赛，头号功臣除了詹姆斯，Kyrie Irving关键的一记三分球价值连城。

　　拿下一场总决赛冠军真的艰难，即便NBA如此强悍的男人们，也会有喘不过气的时候，有压力才有动力，有动力才会奋斗朝前，奋斗后流下的泪水是帅的。

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2020年8月4日网站提供最新的萨克拉门托国王VS奥兰多魔术对战新闻，包括比赛新闻比赛分析历年比赛新闻详情，方便您分析竞猜萨克拉门托国王奥兰多魔术主。

2024年3月24日奥兰多魔术输得太可惜了，他们就只差一口气就能掀翻国王队冷冷的刀于24发布在抖音，已经收获了2067万个喜欢，来抖音，记录美好生活！搜索展开。

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