知识付费,下半场怎么走(附大会PPT下载)

本文探讨了知识付费的上半场发展,包括技术推动、自媒体变现和用户焦虑因素。知识付费下半场将走向精品内容结合AI、服务升级,以及更多可能性。未来可能的趋势包括精品内容+知识付费、AI+知识付费、服务+知识付费以及更多创新形式。知识付费有望回归内容本质,借助技术发展提供更个性化和深度的服务。

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本文为2017中国产品经理大会上海站嘉宾分享整理总结

未经许可,禁止转载。谢谢合作


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分享嘉宾:豆瓣内容副总经理@陈辉



以下内容为嘉宾分享实录,编辑有修改:



首先,做个自我介绍:


我是陈辉,这些年负责的主要都是内容型产品的运营和产品工作,去年的8月刚到了豆瓣,开始负责豆瓣的付费内容,包括豆瓣时间和豆瓣视频。


之所以选这个主题,主要是因为我自己目前做的也属于知识付费产品;其次,我一直做的都是付费的内容型产品,也是知识付费的前身。我希望能够通过我对知识付费产品一些思考,来谈谈知识付费的下半场。


一、知识付费的上半场


知识付费产品,仿佛在这两年开始成为了互联网的新宠,以喜马拉雅FM、得到、知乎、分答、十点读书等为代表的知识付费产品一下子得到了众多用户拥趸。


刚过去的跨年夜,有3个卫视不再播跨年晚会,而用“知识跨年”、“思想跨年”的新概念;“为知识付费”也成为了苹果APP Store 2017年度精选值得关注的四大趋势之一。知识付费,确实成为了这两年的新趋势。



讲到知识付费产品,不得不提内容型产品。


我在新书《运营攻略》中对内容型产品的定义是:主要业务围绕着为用户提供文字、漫画、音频、视频等内容服务的产品。



其实,内容型产品的主要目的是两个:获取信息和消耗时间,即save time和kill time。


知识付费产品正是用户获取信息的一种方式,真正的做到了帮用户节省时间挑选有价值的内容;同时正是因为这些信息有价值,所以它是收费的。


知识付费是在移动互联网技术发展到一定阶段,出版和在线教育等行业融合的产物;它是通过在线课程、直播、问答、社群等产品形式,以文字、音频和视频内容结合的方式,用户通过付费获得优质内容的服务(这里把见面咨询方式暂时不包括在内,因为咨询行业是一直都存在这种方式的)。



目前市场上,知识付费产品的形式有如下几种:



基本上就是文字、音频、视频、直播,加上线上到线下的O2O的方式,属于内容型产品的升级版本。


近两年中国内容付费用户规模呈高速增长态势,2017年内容付费用户规模将达1.88亿人。


数据显示:2017年知识付费的市场大约有150亿左右,到2020年可以到500亿左右。



如此大知识付费的市场,用户对知识付费产品的喜好是什么样的呢?


  • 63%的用户选择能提升工作效率或收入的内容;

  • 39%的用户选择职业/学业选择发展的专业建议;

  • 32%的用户能提高生活质量的方法技巧的内容;

  • 31%的用户业余兴趣爱好相关的内容。



这些用户其中除了我们知道的喜马拉雅、得到、知乎外,都集中在哪里呢?


我将知识付费的产品类型分为了3大类:


电动汽车数据集:2025年3K+记录 真实电动汽车数据:特斯拉、宝马、日产车型,含2025年电池规格和销售数据 关于数据集 电动汽车数据集 这个合成数据集包含许多品牌和年份的电动汽车和插电式车型的记录,捕捉技术规格、性能、定价、制造来源、销售和安全相关属性。每一行代表由vehicle_ID标识的唯一车辆列表。 关键特性 覆盖范围:全球制造商和车型组合,包括纯电动汽车和插电式混合动力汽车。 范围:电池化学成分、容量、续航里程、充电标准和速度、价格、产地、自主水平、排放、安全等级、销售和保修。 时间跨度:模型跨度多年(包括传统和即将推出的)。 数据质量说明: 某些行可能缺少某些字段(空白)。 几个分类字段包含不同的、特定于供应商的值(例如,Charging_Type、Battery_Type)。 各列中的单位混合在一起;注意kWh、km、hr、USD、g/km和额定值。 列 列类型描述示例 Vehicle_ID整数每个车辆记录的唯一标识符。1 制造商分类汽车品牌或OEM。特斯拉 型号类别特定型号名称/变体。型号Y 与记录关联的年份整数模型。2024 电池_类型分类使用的电池化学/技术。磷酸铁锂 Battery_Capacity_kWh浮充电池标称容量,单位为千瓦时。75.0 Range_km整数表示充满电后的行驶里程(公里)。505 充电类型主要充电接口或功能。CCS、NACS、CHAdeMO、DCFC、V2G、V2H、V2L Charge_Time_hr浮动充电的大致时间(小时),上下文因充电方法而异。7.5 价格_USD浮动参考车辆价格(美元).85000.00 颜色类别主要外观颜色或饰面。午夜黑 制造国_制造类别车辆制造/组装的国家。美国 Autonomous_Level浮点自动化能力级别(例如0-5),可能包括子级别的小
内容概要:本文详细介绍了IEEE论文《Predefined-Time Sensorless Admittance Tracking Control for Teleoperation Systems With Error Constraint and Personalized Compliant Performance》的复现与分析。论文提出了一种预定义时间的无传感器导纳跟踪控制方案,适用于存在模型不确定性的遥操作系统。该方案通过具有可调刚度参数的导纳结构和预定义时间观测器(PTO),结合非奇异预定义时间终端滑模流形和预定义时间性能函数,实现了快速准确的导纳轨迹跟踪,并确保误差约束。文中详细展示了系统参数定义、EMG信号处理、预定义时间观测器、预定义时间控制器、可调刚度导纳模型及主仿真系统的代码实现。此外,还增加了动态刚度调节器、改进的广义动量观测器和安全约束模块,以增强系统的鲁棒性和安全性。 适合人群:具备一定自动化控制理论基础和编程能力的研究人员、工程师,尤其是从事机器人遥操作、人机交互等领域工作的专业人士。 使用场景及目标:①理解预定义时间控制理论及其在遥操作系统中的应用;②掌握无传感器力观测技术,减少系统复杂度;③学习如何利用肌电信号实现个性化顺应性能调整;④探索如何在保证误差约束的前提下提高系统的响应速度和精度。 阅读建议:本文内容涉及较多的数学推导和技术细节,建议读者先熟悉基本的控制理论和Python编程,重点理解各个模块的功能和相互关系。同时,可以通过运行提供的代码示例,加深对理论概念的理解,并根据自身需求调整参数进行实验验证。
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