今天探索吧就给我们广大朋友来聊聊成果转化与创业投资,以下关于观点希望能帮助到您找到想要的答案。
现代农业园区的盈利模式有哪些？
最佳答案一、高效农业生产盈利模式
这种盈利模式通过扩大生产规模，将土地等生产要素适当集中使用，使单位产品的平均成本降低来获取盈利，或者提高土地效率，增加农产品产量来获取收益。具体途径各国不一样，例如美国依赖于机械化、自动化的广泛使用，机械化程度世界第一;荷兰通过精耕细作，种植温室作物和园艺作物等高附加值农产品，并提高土地生产率使收益倍增;以色列开源节流，使水资源得以科学高效地利用，把“不毛之地”变成了“粮果之乡”，“沙漠花园”。
二、品牌盈利模式
从品牌中盈利，充分利用品牌溢价效应，最大程度的提高农产品的附加值，最终实现园区的经济利益最大化。营销方面：开展休闲农业产品促销会，节假日举办各种节庆活动，丰富产品形式，吸引顾客;品牌的延伸：使不同的产品彼此共享同样品牌，原有的品牌资产转移到新的产品上,可迅速扩大新产品的认知度和信任度;品牌的形象：注重塑造农产品形象和企业品牌形象，使消费者了解和认同品牌，加深消费者对该品牌产品忠诚度;品牌规模：利用品牌加盟等方式扩大规模，收取合作费用，同时省去大量繁琐的中间环节，获取更大的利润;建立地域品牌、国家品牌：提升品牌地位和品牌影响力。例如法国以具有传统文化、地方特色的葡萄酒产品为基础，把农业标准化建设与农产品名牌战略相结合，塑造了葡萄酒的 “国家品牌”，通过法国食品协会、葡萄酒产业协会、法国外贸中心等组织举办的各种展会，进行国内、国际品牌促销，使法国葡萄酒享誉全球。
三、科技服务盈利模式
现代农业园以科技为依托，具有科技含量高、科技成果转化率高的特点，提供农业科技服务也成为其盈利的模式之一，主要包括：面向国内外提供国际农业技术咨询服务，进行各种形式的科技培训，新技术、新设备、新品种等科技成果的展示、转让、出售，进行产业孵化推广，提供科技中介服务等。如日本的筑波科学城农村科技开发区，被称为农业技术的“硅谷”，建立了600多个农业改良普及所和农业技术示范区，是农业科技致富的典范;荷兰艾德市PTC示范中心为国内外供温室园艺用户提供参观学习，展示各种蔬菜技术的栽培，和配套知识体系各种形式的科技培训服务，取得了良好的经济效益;加拿大的Nova Scotia大学建立的农业技术园，为大学和企业创造平台，实现大学与市场的科技对接来创造价值[3];美国康奈尔大学建立的农业与食品科技园，新加坡的农业科技园等都是提供科技服务来获取收益的农业园区典范。
商业模式和盈利模式有什么区别？
最佳答案商业模式和盈利模式有什么区别
盈利模式指按照利益相关者划分的企业的收入结构、成本结构以及相应的目标利润。商业模式就是你企业或公司是以什么样的方式来盈利和赚钱的。构成赚钱的这些服务和产品的整个体系称之为商业模式。商业模式包含了盈利模式！
商业模式与盈利模式有什么区别？
商业模式包括盈利模式。
商业模式讲的是整个销售体系的过程如销售的人力、方法、手段、服务方式。
盈利模式讲是你提供销售或服务所获得利润的方式。
林老师的商业模式跟李践老师的盈利模式有什么区别呢？
盈利模式，真的非常好，同时也借这个机会跟你分享一下，一个完整的商业模式，的确是有包含盈利模式。而盈利模式是一个完整商业模式组织架构里面的六分之一，如果你已经把那六分之一学好了，公司一定会有进步，你学完盈利模式，如果已经提升了恭喜你，如果再把另外五个地方都补充好你的企业就更好了，这次也是企业再继续往上走，最好的机会。更多商业模式 usabse.
运营模式和盈利模式是一样的么？有什么区别？
企业运营模式最基本、最主要的职能是财务会计、技术、生产运营、市场营销和人力资源管理。企业的经营活动是这五大职能有机联系的一个循环往复的过程，企业为了达到自身的经营目的，必须对上述五大职能进行统筹管理，这种管理就是运营模式。
盈利模式是对企业经营要素进行价值识别和管理，在经营要素中找到盈利机会，即探求企业利润来源、生成过程以及产出方式的系统方法（简单地说就是盈利的方式方法）。
直销的盈利模式跟传销的盈利模式有什么区别
您好。
直销和传销的经营和盈利模式有这样几点明显的区别：
1.直销是通过产品销售业绩来进行盈利的，也就是“一字型”的，每个直销人员就是一条销售渠道，而这个销售渠道无论怎么变化都还是一条主线；而传销是通过由初始和现有销售人员不断拉进下线来扩大销售人员规模，也就是“金字塔型”的。
2.直销仅仅通过产品销售来获得盈利，我多卖出去一些商品那么我的盈利便上去了，这个跟非直销类的销售公司是一样的，也是健康的，盈利一定要以销售产品为基础；而传销就截然不同，它是依靠新拉近的下线的“入门费”和除此销售强制的“备货购买费”来增加整个组织的“盈利”的。
*的确，这样看起来整个组织的资金量是在不断壮大的，但是那是由于不断进入的新的传销人员缴纳处的自己的原有资产，一切并没有建立在销售的基础上，传销组织从建立到一夜崩塌，往往其实并没有销售出去几件产品，只是不断的敛财和扩大组织资本，这样是非常不健康的，更是违法的。
*在英文中，直销叫Direct selling而传销叫做"金字塔骗局"Pyramid Scheme.很明显的区分出了他们的不同。
*最后希望我的说明能给您些帮助，。
传统商业模式和盈利模式的缺陷与不足
优点：1、快捷方便，大大缩短了时间和空间。很能适应现代都市人快的生活节奏。可谓企业、白领购物洽谈的首选。2、经营成本低，隐蔽性强，容易偷税漏税。
缺点：1、少了人与人之间的沟通与关爱。很没有乐趣，完全是为了生意而做。2、很难与顾客建立长久稳定的关系。
建议：先做传统商务，从中吸取经验。并以此为基石发展电子商务。离开传统商务的电子商务只能是空中楼阁。
运营模式和商业模式有什么区别吗？
商业模式的定义：为实现客户价值最大化，把能使企业运行的内外各要素整合起来，形成一个完整的高效率的具有独特核心竞争力的运行系统，并通过最优实现形式满足客户需求、实现客户价值，同时使系统达成持续赢利目标的整体解决方案
简单的说商业模式就是公司通过什么途径或方式来赚钱？
运营的定义就是：对企业经营过程的计划、组织、实施和控制，是与产品生产和服务创造密切相关的各项管理工作的总称。
运营模式：简单来说就是经营方法。
简单来讲，商业模式偏重于如何赚钱，运营模式偏重于赚钱过程中的管理
Google和百度的盈利模式有什么区别
百度主要靠 竞价排名服务 赚钱 这是很大的一头 其实整个搜索引擎行业都是主要靠这个赚钱的 包括google
比如 你在百度搜索 自行车 第一页的前几个后面有推广的 就是竞价排名服务
百度竞价排名是百度首创的一种按效果付费的网络推广方式，用少量的投入就可以给企业带来大量潜在客户，有效提升企业销售额。 每天有超过 1 亿人次在百度查找信息，企业在百度注册与产品相关的关键词后，企业就会被查找这些产品的客户找到。
竞价排名按照给企业带来的潜在客户访问数量计费，企业可以灵活控制网络推广投入，获得最大回报。
竞价排名服务为什么会有效果
百度是全球最大中文搜索引擎，全球10大网站之一，覆盖95%的中国网民，是最具价值的企业推广平台。
按效果付费，获得新客户平均成本低
完全按照给企业带来的潜在客户访问数量计费，没有客户访问不计费，企业可以灵活控制推广力度和资金投入，投资回报最高。
针对性强
企业的推广信息只出现在真正感兴趣的潜在客户面前，针对性强，更容易实现销售。
推广关键词不限
可以同时免费注册多个关键词，数量没有限制，使得企业的每一种产品都有机会被潜在客户找到，支持企业全线产品推广。
全程贴心服务
拥有业界最大最专业的网络营销服务中心，覆盖全国，为企业全程提供增值服务，全面保证网络营销使用效果。
竞价排名服务收费标准
1、 竞价排名推广费最低预付金为1500元，多付不限，您的付款将会被存入您所注册的竞价排名账号中，当有潜在客户通过竞价排名点击访问你的网站后，百度会从你的账号中扣除相应费用。
2、 每次点击的收费起价为0.30元，如果多家网站同时竞买一个关键字，则搜索结果按照每次点击竞价的高低来排序。
3、 每个用户所能提交的关键字数目没有限制，无论提交多少个关键字，均按网站的实际被点击量计费。
4、 竞价排名点击计费系统每15分钟统计一次点击情况，扣除相应费用。你可以随时登陆竞价排名客户管理平台查看点击情况。
5、 我们为每个客户提供详细的点击统计报告，您可以随时登陆管理平台查看。
6、 每年交纳服务费600元，百度为您提供咨询服务、开户服务、管理服务、报告服务。
当然这是百度
你嘛就是要先提高知名度．你得有特色别人才会来看啊
商业模式化和模式商业化有什么区别
一、商业模式的定义： 为实现客户价值最大化，把能使企业运行的内外各要素整合起来，形成一个完整的高效率的具有独特核心竞争力的运行系统，并通过最优实现形式满足客户需求、实现客户价值，同时使系统达成持续赢利目标的整体解决方案。
商业模式是一个非常宽泛的概念，通常所说的的跟商业模式有关的说法很多，包括运营模式、盈利模式、B2B模式、B2C模式、“鼠标加水泥”模式、广告收益模式等等，不一而足。商业模式是一种简化的商业逻辑，依然需要用一些元素来描述这种逻辑。
二、商业模式 ，是管理学的重要研究对象之一， MBA、EMBA等主流商业管理课程均对“商业模式”给予了不同程度的关注。在分析商业模式过程中，主要关注一类企业在市场中与用户、供应商、其他合作伙伴的关系，尤其是彼此间的物流、信息流和资金流。
商业模式: 企业与企业之间、企业的部门之间、乃至与顾客之间、与渠道之间都存在各种各样的交易关系和连结方式称之为商业模式
三、模式商业化，一个模式复制生长
商业化一般在西方认为有如下顺序：
分五步，四个战略缺陷（战略缺陷就是容易错的地方）。
第一步是构想：主要表现为完成新的发现，诸如申请个人专利，或购买他人专利。此期间一般找研究同伴，媒体，同学等人来当投资方。
第一个战略缺陷：兴趣战略缺陷。
第二步是发展：主要表现为应用新的发现，诸如将专利投入到发明，使得一项抽象的研究成果转化成物质实体。此期间主要找研究同伴，有可能用此新技术的人来当投资方。
第二个战略缺陷：技术战略缺陷。
第三步是展示：主要表现为完成产品，完善产品的功能，并将其介绍给一些人。此期间主要找可能的消费者做投资人。
第三个战略缺陷：市场战略缺陷。
第四步是推广：主要表现为将产品介绍给大部分人，并使得有用户支持新产品，有公司愿意投资生产。此期间一般找用户，消费者来投资。
第四个战略缺陷：扩散战略缺陷。
第五步是维持：主要表现是着手于扩大利润，或者准备分出一部分货单给竞争对手。主要投资方就是大公司，经济合作伙伴，或者更换地域寻求外企。
营销策略和盈利模式，商业模式是一个意思吗？
营销策略：是如何用好的方法花最小的代价，获取高的利润
商业模式：四要素：1客户价值主张 2盈利模式 3关键资源 4关键流程
1：你能给客户带来什么 价值
2：给客户带来价值之后你怎么赚钱
3：你有什么资源和能力来同时带来客户价值和公司盈利
4：你如何来同时能带来客户价值和公司盈利
简单就说这几点 因为比较多.
算法相对论｜关于人工智能的产业化之路的三点思考
最佳答案彭嘉昊
在过去的2021年，我们见证了人工智能这个细分行业的起起伏伏，有些企业长期亏损乃至濒临破产，有些企业顺利获得融资或成功上市，可谓几家欢喜几家愁。但纵观现在国内人工智能的产业化之路，总是无法回避一个现实的问题，即“人工智能企业究竟离盈利还有多远？”诚然人工智能领域的研发工作需要巨大的投入，但所有的研发投入只有在产业化的落地场景中才能实现真正的商业价值，脱离了现实的产业需求，人工智能只能停留在技术本身。
目前，人工智能的产业化发展的3个路径：（1）AI+产业，即人工智能的技术型公司掌握某种人工智能技术后，向产业化的具体场景落地。比如商汤 科技 、云天励飞、旷世 科技 等知名人工智能公司都是采取的这条路径。（2）产业+AI，即由某一细分产业里的公司，尤其是头部大型企业作为主导力量，主动引入人工智能技术完成升级。比如平安保险、、顺丰快递等细分领域的大型企业自身的产业升级。（3）产学研成果转化，即由高校和科研机构为主导，主动面向市场的科研成果转化道路。近些年各大顶尖高校都建立了人工智能研究院，诸如北京、上海、深圳等城市也有很多政府背景的人工智能科研和成果转化平台。
笔者从2020年以来持续走访了上百家人工智能企业及科研机构，就在行业里的所见所闻，结合自己的想法，谈一下我对于人工智能的产业化之路的思考。
一、“AI+产业”的道路已经进入平台期
“AI+产业”的模式，主要指人工智能的技术型公司通过技术先行，然后寻找合适的业务场景实现商业价值。这条路可以借鉴移动互联网的发展历程，诸如淘宝、滴滴这样的互联网企业，都是通过技术和商业模式创新，发现了一个0-1的全新产业。我们曾经也认为人工智能的技术型公司可以通过0-1的技术突破，借鉴移动互联网的经验，广泛覆盖到各行各业的细分场景中。但除了人脸识别等少数几个场景外，人工智能的技术型公司并没有复制 科技 前辈在移动互联网的成功。
其中的原因有很多，我们并不能将其简单归咎于市场、资本或团队本身，笔者认为根源在于人工智能技术本身进入了一个进步相对缓慢的平台期了，我们拿人工智能的三大核心要素：算力、算法和数据来对应分析。
我们先说算力的问题，根据中国信息通信研究院在2021年《中国算力发展指数白皮书》的分析，虽然近些年基础算力、智能算力和超算算力都有很大程度的增长，未来5年全球的增速甚至超过50%，但与日益复杂的算法模型和快速增长的现实需求而言，仍然存在较大的缺口。同时，存算一体架构、量子计算、光子计算和类脑计算芯片尚处于实验室的研发阶段，离大规模商业化还有较长的时间，无法以技术革命的方式实现跨越式发展。虽然，诸如商汤 科技 、华为等头部公司采取了建立人工智能计算中心（AIDC）的方式，来满足未来智能计算需求的快速增长；我国神威、天河、曙光三台E级超算系统的研制工作也在逐步推进，很多国内的硬件公司着手计算机硬件的国产化替代。但从短期来看，算力将会是一个制约人工智能技术发展的现实困难。
我们再说到算法，算法表面上是计算机技术，但就本质抽离分析它是个数学问题。近些年数学领域还是有很多发展，比如无限函数计算等，但在计算机领域的发展相对而言没有那么的快。就算法这一特定领域的发展，中美最顶级的算法之间目前并没有代差。虽然层算法需要投入海量的资金进行研发，但是就应用层来说，企业完全可以自己下载Gitub或OpenAI的开源代码，或者使用百度、阿里、腾讯等互联网大厂的现有技术方案，从而大大降低技术应用的门槛。在市场竞争的层面上，人工智能技术型公司并不必然比传统互联网公司，甚至处于数字化转型的传统企业更具有优势。
另外一个关键要素就是数据，我国从2020年开始就逐步收紧了数据安全相关的管理，《个人信息保护法》、《数据安全法》以及九部委《关于加强互联网信息服务算法综合治理的指导意见》的陆续出台，使得人工智能的技术型公司获得数据的难度越来越，除非他们能够深入到业务的细分场景中，否则很难像过去那样获得训练算法模型的大规模数据。而这些“喂养”算法模型的数据，大都掌握在产业里的公司，尤其是大型公司的手中。这些大型公司无论是处于商业目的，还是自身业务安全性的考虑，几乎很难同人工智能的技术型公司开展合作，这也造成人工智能的技术型公司在产业化的道路上困难重重。
二、“产业+AI”和产学研成果转化的机遇
“产业+AI”的路径，属于产业里的企业自发性升级换代的过程，我们可以将其归纳进企业数字化转型的进程。产业里的企业为了适应市场竞争，会主动寻求与人工智能领域的技术型公司或者研究机构进行合作，甚至自己建立团队完成研发工作。对于大部分产业里的企业来说，他们面对的并不是0-1的全新市场，往往是在既有的红海市场中竞争，这种长期在产业内的拼搏经历，使得他们在人工智能的产业化上具备以下两大独特优势：
1. 掌握了大量特定生产场景下的专业知识和数据资料：我们一般称其为行业knowhow，比如化工材料的配方或某种特殊的生产工艺流程等。这种行业knowhow往往是企业的核心机密，在一些数据采集封闭、生产流程保密的领域，往往只有少数几家企业可以获得足够训练人工智能模型的专业知识和数据资料。所以，很多产业里的企业在寻找技术合作方时，会对侵略性较强的技术型公司比较排斥，往往要求技术型公司提交算法源代码，目的在于避免培养潜在竞争对手。
2. 了解真实的交易和应用场景：比如怎样建立可靠的供应链，怎样探析市场的情报信息，怎样建立全新的商业模式和盈利模式等。这些内容看似都属于业务相关的范畴，但却是技术型公司的痛点，几乎90%的人工智能公司都死在了打磨商业模式、寻找应用场景的道路上。但对于产业里的企业来说，敏锐捕捉市场机会并从产业里赚到钱，是他们与生俱来的天然能力，所有不具备这种能力的企业都在过去的市场竞争中淘汰掉了。
随着人工智能技术准入门槛的降低，大量传统企业与人工智能技术的适配将更加便捷，未来每一家企业都具备成为“人工智能+公司”的潜质。相信随着国家新基建和数字化转型工作的不断深化，在各行各业里都会出现“产业+AI”的明星企业。
在人工智能的产业化之路上，少不了高校和科研机构的参与，对于产业里的企业来说，高校和科研机构可以很好补充其自身研发能力的不足。目前，我国的产学研成果转化的之路并不十分顺畅，虽然国家每年投入了大量科研经费，但由于学术、科研同商业、市场的差异巨大，高校和科研机构在商业判断和市场嗅觉等方面总显得不太“接地气”，更多的成果停留在实验室里很难走出去，面临“酒香也怕巷子深”的现实窘境。
另外，高校和科研机构往往在工程能力也有所欠缺，虽然容易聚集高层次的顶尖人才，但缺乏实际操作的操盘型业务能手。正因为强于研发而弱于市场，高校和科研机构往往更愿意将 科技 成果以出售、技术入股或收益分成的方式与产业里的企业进行合作，而不是自己开拓市场。与人工智能的技术型公司相比，高校和科研机构有着大量国家基础科研经费的保障，对于本就容易聚集人才的高校和科研机构来说，很多人工智能的技术型公司而言很复杂的技术，对于高校和科研机构来说并不困难。随着国家《科学技术进步法》的修订，科研人员参与到成果转化的途径也将更通畅，一旦企业找到适合自身的成果转化路径，就可以很好的与高校和科研机构建立“产业+技术”的联合。可以预见，未来各类新型技术和成果转化平台将持续涌现，作为技术与市场的桥梁。
三、以产业需求出发，以产业结果为验证标准
人工智能行业的发展变化很快，即使在产业内的从业人员也免不了持续性、高强度的学习和研究。各行各业的专家在跨到人工智能这个领域的时候，可能都需要经历持续性“回头看”的过程。笔者在2020年参与深圳特区人工智能立法的时候，关于“什么是人工智能”的界定，现在看起来内涵和外延都不充分。过去，我们曾经认为人工智能就是模拟人的智能，但随着近些年的发展，我们发现机器在模拟人的智能上出现了很多痛点，但在模拟昆虫、动物的智能上反而进展很快，很多成果应用在障碍躲避、行为预判等诸多领域。于是，我们发现人工智能并不能单纯界定为“模拟人的智能”，而应当是“人造的智能”。显然，当时几乎所有的立法专家对于人工智能的基础理解并不全面和前瞻。
人工智能学界有一个著名的猴子上树的故事：我们不能认为基于当下在人工智能领域的技术进步，都是为通用人工智能的到来添砖加瓦；这正如我们不能认为一只猴子上了树，就意味着它向登月迈了一大步一样。在人工智能的产业化之路上，我们必须保持着谦虚、务实的精神，一切从产业的需求出发，一切以产业的实际结果为验证标准。任何一种技术或者商业模式的验证，都有自己的时间窗口，当市场机遇的红利期错过后，再想实现企业的快速发展就非常困难了，势必面临更加激烈的肉搏战。
与人工智能技术的发展一样，产业化的道路总是“看”起来容易，“做”起来难。虽然我们不提倡以成败论英雄，但在人工智能的产业化道路上，能够解决真实问题、拿到客观结果，才是企业家需要思考的核心问题。对于每一个产业里的专家来说，与其采取一种“预判式”的论证，执着于向其他人说明自己了解的知识，远不如切实在产业里面做出现实案例更具有说服力。未来各行各业的每一家企业都是“人工智能+公司”，愿与行业里的同仁一起共同成长、见证人工智能产业化之路的发展。（彭嘉昊系上海人工智能研究院数字化治理中心主任）
校对：栾梦
怎么让科研成果具有现实可操作性?
最佳答案要让科研成果具有现实可操作性，以下几个方面是需要考虑的：
1. 明确应用目标和需求：在进行科研之前，明确科研成果的应用目标和需求非常重要。了解社会、行业或市场上存在的问题，并优先选择那些能够解决实际需求的研究方向。有针对性地开展研究，确保科研成果的实用性和可操作性。
2. 多学科合作：现实问题往往需要综合多个学科的知识和技术来解决。因此，促进学科间的合作和交流非常重要。与其他领域专家合作，将多个学科的专业知识和技能结合起来，可以提高科研成果的实用性和操作性。
3. 注重技术转化与工程化：将科研成果转化为实际应用，需要考虑到技术转化和工程化的问题。科研过程中要兼顾基础研究和应用研究，关注技术开发、设计和实施等环节，着重解决技术转化中的难题，将科研成果转化为可工程化、可商业化的产品或解决方案。
4. 实地验证和调整：科研成果的实用性需要在实践中进行验证。将科研成果应用到实际场景中，观察和评估效果，并根据实际情况进行必要的调整和改进。持续关注用户反馈和需求，不断优化和迭代，确保科研成果具有现实可操作性。
5. 商业化思维与合作：将科研成果商业化可以增强其现实可操作性。从商业化的角度思考，进行市场调研和商业模式设计，考虑到市场需求、竞争环境、商业盈利模式等因素，与企业、投资方等建立合作关系，将科研成果转化为商业项目，提高其实际应用的可能性。
综上所述，科研成果要具有现实可操作性，需要明确应用目标和需求、进行多学科合作、注重技术转化与工程化、实地验证和调整，同时结合商业化思维与合作，将科研成果与现实需求紧密结合，促进其实际应用和推广。
明白成果转化盈利模式——成果转化与创业投资的一些要点，希望可以给你的生活带来些许便利，如果想要了解其他内容，欢迎点击探索吧的其他栏目。
