6-12个月，5周，14天，7天。服装生产周期不断缩短，快时尚，正在被“超快时尚”们争相竞逐。要支撑快速变化的供应量和周期，36氪认为，未来时尚的供应链应该是柔性的，也就是订单量是可大可小的。
首先在结构上，供应链应当是“网状的”而非“链式的”，品牌方只需要对供应链平台提要求，由平台来进行协同和串联。信息流转与存储上，数字化是“超快时尚”得以实现的前提，实现库存供应和不断变化的需求之间的快速匹配。
36氪认为，技术之外，更重要的是协同。原料端、制造端、品牌方，第三方平台，都有可能搭建起一个S2B的供应链平台。但无论由谁来牵头，最终都需要其它环节的协同，进行商业利益关系的重塑。
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2、农业与工业物联网
医学和农业有数千年历史、工业有数百年历史，高智能化、高自动化是必然方向，而这也就离不开互联网技术的加持。
事实上，已有众多公司瞄准了这两个万亿市场，并从不同的角度来切入。36氪从技术创新和商业模式创新两个角度来梳理了农业互联网的创业机会；从感知层、网络层、平台层和应用层分析了进入工业物联网的方式。
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3、交易基础设施的电子化
支付和清结算系统是一切交易产生的基础设施，“钱包”（账户体系）则是金融和衍生金融服务必备载体。从金融基础设施再到其他泛金融业务，这是一个在C端市场已经培育出金融巨头的路径。类似路径也许可复制到B端市场。
因此，36氪长期看好B端对中小企业的融资服务。以往做中小企业征信很难，因为难以对底层资产做穿透式尽调。可幸，目前行业普遍发生一个变化：底层交易基础设施已经线上化和数字化。这意味着大量的中小企业的交易数据得以沉淀下来，由此可衍生出线上的供应链金融产品，同时也还能衍生出ABS云平台。
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未来已来，但过热的前沿科技需要真正的商业落地2016 年在风口上的人工智能，在 2017 年迎来了落地，然而行业也开始洗牌。
高估值，曾将 AI 初创公司带上高光的创投舞台，也正将这些公司卷进激战的赛场。当“人工智能的创投泡沫要破了”的争论再次回响， AI 初创公司或将迎来一场艰难的博弈。
对垒的另一方，是投资人、客户、竞品、巨头，甚至公司的高管和曾经共同奋战的同事……博弈的奖励则是高速发展的快车道。36氪认为，在2018年，AI行业在融资环境和行业将进一步加剧，更多的AI公司或许会进一步“相爱相杀”、“化友为敌”。
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除了 AI 之外，新造车行业过去一年的发展也值得我们关注。
2017 年，中国的汽车智能化初战告捷，巨头们则把电气化的悬念留到了未来。
我们可以从「智能」和「电动」两个维度去看。
智能又分为两个方面，分别是智能互联和自动驾驶，在智能互联方面，过去一年异军突起的AliOS是中国乃至全球汽车领域为数不多的突破。在此之前，真正实现了基于账号体系、可OTA的智能车机OS只有特斯拉。而上汽阿里联合推进的斑马智行解决方案除了像特斯拉一样实现了传统工程和制造团队与互联网团队的融合，甚至在语音交互和本土化运营等方面超越了后者，这也成为雪铁龙、福特等巨头纷纷与阿里签约的重要原因。
事实上在年初的Google I/O大会上，谷歌也展示了与沃尔沃奥迪联合开发的Android车机，这部分证明了特斯拉及阿里在车内场景运行OS的技术路线正确性。
在自动驾驶领域，过去一年资本在持续加注，但技术演进路线进一步分化和传感器创投领域的泡沫化都表明，该领域的发展远未到成熟期。一些可喜的现象包括：
百度推出Apollo开放平台加速了中国自动驾驶技术市场的商业化进程；
以特斯拉和地平线为首的厂商开始设计面向自动驾驶场景的专用芯片XPU；谷歌Waymo不需驾驶员坐在方向盘后的「真·无人驾驶汽车」试运营；
多家激光雷达创业公司宣称取得了大幅降低成本的技术突破。
电动维度来看，2017的大事件集中于中美两国，包括特斯拉Model 3的量产和半挂Semi Trunk及超跑Roadster 2的发布、蔚来威马小鹏等一批中国新造车军团的车型量产交付计划发布。传统车企中动作最快的奥迪保时捷等首款纯电动车都定于2018年量产交付，传统车企如何打造纯电动汽车这一全新品类，让我们十分好奇。
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