在「街边小店」里挖金矿；在餐饮「一人食」趋势下找机会 | 36氪创投观察

浓汤泡好面的汤达人等高端方便面，再到网红小吃螺蛳粉和方便火锅等速食纷纷加入竞争。但也不乏愿意下厨房的年轻人，这时就有提供预包装菜品的321cooking和配送到家的盒马生鲜，免去了一个人做饭的许多麻烦。另一个有意思的现象是，为了适应小分量的烹饪需求，厨房家电也随之小型化。无印良品就曾经推出过一整套的解决方案，包括小号烤箱、小容量电饭煲、500ml电水壶和榨汁机。新居住融资不断、模式多元，租房市场持续升温分享人：36氪资深分析师陈淑雅今年以来，长租公寓品牌融资不断，先是「自如」完成40亿元A轮融资，3月「蛋壳公寓」获1亿美元B轮融资，4月「青客公寓」获C轮融资，累计融资金额超1亿美元，「V领地」获2亿美元A轮融资，本月优客逸家完成C1轮融资，股权、债权共计融资近10亿元。关于长租公寓行业，36氪有以下观察：1.虽然目前长租公寓在整个租房市场的渗透率不到5%，但如果定位和模式都无差异，新玩家现在想要入场已经比较困难：长租公寓行业链条长、环节多，公寓运营商必须要经过足够长的经营周期沉淀，才能培养出体系化的运营能力；资金（融资管理）也是品牌公寓必备的核心能力之一，从融资事件来看，现在资本更倾向于中后期项目，获得资本青睐的多为区域头部玩家，而且金额越来越大。2.过去，长租公寓品牌实现规模扩张的手段单一，就是以自营的模式获取房源，但现在方式更加多元。其中值得注意的一个方向是，面向国有住房租赁公司和大型开发商等输出运营管理解决方案，比如优客逸家就专门推出了机构房东产品线。目前全国大概有51家国有住房租赁公司，未来手里都会掌握几十万间房源，是长租公寓行业非常重要的供给方。服务国有住房租赁公司和大型开发商门槛较高，头部优秀运营商更有机会。但这个市场还存在大量长尾玩家，如何帮助中小公寓提升运营和管理水平，也是长租公寓运营商对外输出运营能力的重要方式。此外，品牌之间也存在合作空间，本月雅诗阁与城家公寓宣布达成合作，由后者负责雅诗阁旗下“馨乐庭”的品牌运营。3.目前市场上的长租公寓主打白领人群，针对家庭场景的高端租赁产品仍供给不足。租金“10年180万”的万科翡翠书院，综合出租率达到了80%，虽然面临争议，但可以看出这部分市场需求是真实存在的。在政策支持下，如果想要实现“房住不炒”，还需要更稳定、更高品质的住房产品来满足家庭用户的居住需求。品牌公寓成为租房市场的一股新生力量，而从整个租房行业来看，热度也非常高：仅在本月，租房平台「巴乐兔」获3亿元新一轮融资，服务中小公寓运营商的「海链租房」获千万元Pre-A轮融资，百合佳缘孵化的「合租趣」也完成了Pre-A轮融资。就租房平台来说，目前市场存在多种模式：包括58同城这样的信息聚合平台，以链家为代表的线下中介，从职业房东入手的小B2C模式，还有互联网C2C去中介（包括合租）等。随着长租公寓的发展，市场上还出现了通过服务公寓方自然形成的公寓找房入口，比如海链租房、公寓家、彩虹租房等。此外，还有一个角色值得关注，那就是离小区居民最近的物业公司。进入存量房时代，开发商和物业们开始自建社区商业，租房也将成为重要的业务方向。36氪最近接触的「有屋科技」、「暖租」就看中这个机会，通过服务物业公司来打造自己的租房平台。中国租房市场体量巨大，未来应该是多种模式并存的格局。可以肯定的是，未来几年内，租房市场的热度只增不减。住房租赁有万亿规模，横向纵向都具有很强的延展性，同时行业高度分散，用户痛点明显。加上政策推动，这个行业仍存在巨大的机会。前沿技术遥感技术趋于成熟，如何和农业场景深层结合或成角力重点分享人：36氪资深分析师希大遥感图像的获取在行业内已经不是难事，将遥感图像处理加工成数据指标也有较成熟的模型了。但单纯卖数据（提供可视化数据）或是卖工具的商业模式大多数没有真正解决终端用户的实际需求，而且由于不太切入具体业务，用户粘性和可进一步挖掘性较低。未来如何挖掘数据指标背后的深层价值，给终端用户直接且有效的建议，帮助其提升作业效率或是降低生产风险，将是各家农业遥感厂商角力的重点。现在具备遥感技术研发能力的公司大概有以下三种思路：做垂直场景服务，如农业保险：对标Air Worldwide、Risk Management Solution和笛卡尔实验室的农业风险评估和遥感数据咨询服务商，通过遥感、气象数据，帮助农业生产者、金融机构和公共部门了解、量化和管理农业风险，即除了处理数据，也会提供场景化的服务。农业保险投保和定损过程中种植区域面积、产量、损失程度核实的准确性会影响保险公司、政府和大B农场三方的利益。保险公司的传统投保和定损过程多依靠人工核实，效率低、覆盖范围窄，这些局限性正好是遥感技术可以弥补的。对于数据服务商而言，在识别精度高、响应速度快的基础上，还需要有一定的资源和渠道能力。此类公司国内有佳格天地、地空数驰、珈和科技等。做横向数据服务，搭建数据平台：主要是通过数据销售来盈利，包括原始数据以及底层基础分析结果数据，此类平台的优势在于数据覆盖范围广，平台对大数据处理能力较强。不过横向做数据平台要求数据服务商渗透更多的行业，挖掘其数据需求，这要求公司有强渠道资源或是BD能力。此类平台主要面向政府机构，大B农户和保险机构也是目标客户群。此类平台有大地量子等。数据不对外销售，作为服务体系一部分直接服务农户：基于遥感、大数据和AI，提供农业植保服务，此时遥感技术是整个服务体系中的一部分，主要用于病虫害的监测和判断。此类公司有麦飞科技等。人工智能炒股分分钟赢钱？ 但在中国这两大难题并不容易解决分享人：36氪资深分析师石亚琼二级市场交易涉及到大量的数据及数据分析，是机器学习绝佳的应用场景之一。将机器学习应用于二级市场交易也日益流行。2017年年中，微软人工智能首席科学家、IEEE Fellow 邓力就加入到了对冲基金公司 Citadel 担任首席人工智能官；年底，全球第一只应用机器学习的ETF基金上线。人工智能炒股，分分钟赢钱。这是人们对于量化交易最直白的认知之一。事实上，情况真的如此么？在启明创投 2018 人工智能春季沙龙上，启明创投创始合伙人邝子平、前金山软件CEO 张宏江、京东负责AI平台和研究部的副总裁周伯文、同盾科技CEO 蒋韬、阿博茨科技CEO杨永智等也对这个问题