ofo现在还有退路吗?

创业不易,守业更不易!从互联网创业到共享经济创业,风口不断的进行切换,共享经济的大风口即将落下帷幕,下一个风口是什么?

恍惚间,当年还在各大荧幕上贩卖着创业奇经的90开始卸下另类的标签,踏踏实实一步步从基础开始做起,他们将手中的话筒重新递还给了80、70后。风停了,飞上天的猪从天上回到了地上,脸先着地!

2015年至2017年,随着创业潮的到来,诞生了一大批创新的互联网企业。以90后为代表的礼物说温城辉、快看漫画陈安妮、伏牛堂张天一、脸萌郭列、超级课程表余佳文、泡否马佳佳迅速攻城掠地成为创业明星。也许印证了雷军说的那句话:“站在风口上,猪也能飞上天!”

ofo现在还有退路吗?

 

流量创业从新东方创始人徐小平开始,他投资陈欧的项目,随着聚美的上市,徐小平不仅手上股票获得了百倍收益,而且也为他冠上“最牛天使投资人”的称号。聚美上市之后,市场给予了聚美足够的肯定,一度聚美涨到了最高每股39.45美元的高价。而陈欧本人也成为纳斯达克最年轻的CEO。

也许是因为风向变了,也许是因为市场环境变了,也许是资本厌倦了年轻人创业的小打小闹,当互联网创业的风向开始像共享经济转变时,资本开始争先恐后。与以往不同的是,投资人可能对于投资几十万,赚个几百万的项目不再感兴趣,玩大象成了他们追逐的目标。

从滴滴起,动辄几十亿的资金几百亿的资金成为了常态。“烧钱”成为了资本唯一的乐趣,不要共存只要第一,谁能烧出个第一,谁就是最终的赢家。很显然滴滴成功了,合并Uber中国区业务之后,滴滴在中国市场难逢敌手。滴滴的案例也让投资者赚得盆满钵满的同时,也让没有参与其中的投资者红了眼睛。

尽管它还在亏损,但是在一轮又一轮的接棒中,巨大的造富运动使得早先的投资者携带者大量财富套现离场,为下一轮的项目准备了充足的资金。和上一轮没有参与其中的投资者一样,赚的人还想再赚,共享单车就成为了继滴滴之后的一盘大菜。

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很多人都好奇为什么是共享单车,而不是共享充电宝、共享雨伞、亦或者共享房屋?首先因为使用频率和人口的原因,共享单车有足够的想象空间,其次因为起最初的构想问题,涌进来的热钱有足够的空间去消化,不会过早的饱和。资本有逐步套利的空间和传下去的故事。但是他们却忽略了一个问题,也正是这个问题导致了目前共享单车尴尬的局面。

其实到现在我已然觉得共享单车是一个伪命题,因为按照百度百科的解释:共享一般是指以获得一定报酬为主要目的,基于陌生人且存在物品使用权暂时转移的一种新的经济模式。其本质是整合线下的闲散物品、劳动力、教育医疗资源。换句话说就是共享就是将自己多余或者暂时多余的物品通过互联网这个媒介进行暂时的交换,最后双方达成各自的目的。共享的本质是以获得一定报酬为主要目的,基于陌生人且存在物品使用权暂时转移的一种商业模式。而共享单车显然就是一种自行车租赁行为,并且已收取押金方式确保对单车消耗的保障。

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最终这种模式没能走的通,巨额的亏损使得资本发现,原来这种击鼓传花的游戏不是那么的好玩,这种商业模式到最红,并不是像滴滴那样存在硬性的需求。就算到最后只剩下一家也很难成为最后的赢家。最先看最明白的算金沙江创投朱啸虎,朱啸虎曾经在公开场合表示过,“在行业还没有达到山穷水尽的时候就合并,需要一定的大智慧大格局,因为很多时候我觉得,再去打消耗战没有意义。消耗对双方损耗都很大,这场战役需不需要继续打。”

随后朱啸虎多次在多个场合上主导两家进行合并,可是打红了眼睛的ofo和摩拜拒绝了朱啸虎的提议,错过了合并的最佳时期。后来朱啸虎清空了ofo的股份,退出了共享单车的大战。后来结果证明朱啸虎的做法是正确的,如今这场共享单车的战争基本上已经落下了帷幕。

摩拜被美团收购,ofo时不时传出倒闭的消息。估计这是两家都没有预料到的结局。风口在变,资本逐利的本性没有变,走到这里共享经济的概念也基本上随着共享单车的退潮而落入了低谷,下一个轮回,下一个风口,是什么?

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
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