今日行业报告披露研究成果,麻豆产区一二三：探寻我国特色豆类产品的精深加工与产区差异

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刚刚决策小组公开重大调整:今日研究机构披露重要行业研究成果,麻豆产区一二三：探寻我国特色豆类产品的精深加工与产区差异

麻豆，作为一种在我国广泛种植的豆类作物，其丰富的营养价值及独特的口感深受消费者喜爱。麻豆在我国多个地区均有种植，其中又以一二三产区最为著名。那么，这些产区究竟有何区别？又如何在精深加工中体现各自特色呢？ 一、产区概述 1. 一产区：位于我国华北地区，以河北省、山西省、内蒙古自治区等为主要种植区域。这里的麻豆种植历史悠久，品种繁多，如黄豆、黑豆、绿豆等。 2. 二产区：位于我国东北地区，以辽宁省、吉林省、黑龙江省等为主要种植区域。这里的麻豆以大豆为主，品质优良，蛋白质含量高。 3. 三产区：位于我国西南地区，以四川省、云南省、贵州省等为主要种植区域。这里的麻豆以绿豆、豌豆为主，品种丰富，口感独特。 二、产区区别 1. 气候条件：一产区属于温带大陆性气候，四季分明，光照充足，有利于麻豆的生长。二产区属于温带季风气候，雨量适中，光照充足，有利于大豆的生长。三产区属于亚热带季风气候，雨量充沛，光照充足，有利于绿豆、豌豆等麻豆的生长。 2. 土壤条件：一产区的土壤以黄土为主，质地疏松，有利于麻豆的根系发育。二产区的土壤以黑土为主，肥沃深厚，有利于大豆的生长。三产区的土壤以红壤、黄壤为主，质地适中，有利于绿豆、豌豆等麻豆的生长。 3. 品种差异：一产区的麻豆品种繁多，如黄豆、黑豆、绿豆等。二产区的麻豆以大豆为主，品种优良，蛋白质含量高。三产区的麻豆以绿豆、豌豆为主，品种丰富，口感独特。 三、精深加工与特色产品 1. 一产区：以黄豆、黑豆为主要原料，加工成豆制品、豆酱、豆奶等产品。如河北的豆干、山西的豆面、内蒙古的豆酱等。 2. 二产区：以大豆为主要原料，加工成豆腐、豆浆、豆奶、豆皮等产品。如辽宁的豆腐、吉林的豆皮、黑龙江的豆奶等。 3. 三产区：以绿豆、豌豆为主要原料，加工成绿豆糕、豌豆粉、豆面等产品。如四川的绿豆糕、云南的豌豆粉、贵州的豆面等。 总之，我国麻豆产区的区别主要体现在气候、土壤、品种等方面。在精深加工过程中，各产区根据自身特色，研发出独具风味的产品，丰富了我国豆类产品的市场。未来，随着科技的发展和消费者需求的提高，我国麻豆产业将不断壮大，为人们带来更多美味、健康的豆类食品。

The following article is from 笔记侠 Author 老贾     导读   聪明的人很多，活下来的很少。英伟达能从差点破产到万亿霸主，不靠运气，不靠聪明，而是黄仁勋的冷血止损、长期死磕和反常规管理。真正决定命运的，从来不是聪明，而是定力。作者 | 老贾来源 | 笔记侠前言万亿市值的 AI 巨头英伟达，它的创业历程，远比它的芯片技术更值得深思。很多人看到的是技术红利，却没看见背后数次生死边界的挣扎：产品方向错误、主流标准冲突、资金链几近断裂……而黄仁勋带领团队走出绝境的方式，不是靠运气，而是依靠清醒的自我认知、坚定的技术路线，以及一套极度扁平、高度透明的反常规管理机制。他顶住压力投入 6 亿美元开发 CUDA，被外界认为 " 战略浪费 "，却为英伟达今天成为 "AI 霸主 " 埋下关键伏笔。今天这篇文章梳理了英伟达跨越 32 年的关键抉择与底层逻辑：如何面对错误并及时止损？怎样在技术路线之争中保持战略定力？如何用 " 使命驱动 " 替代 " 层级管理 "，打造出极致敏捷的组织？如果你也在带团队、做决策、寻找持续增长的原点。英伟达的经验，或许能为你提供一场扎实的商业思维淬炼。面对生死边缘，初生的英伟达差点夭折1993 年，30 岁的黄仁勋与两位资深的微芯片设计师克里斯 · 马拉考斯基和柯蒂斯 · 普里姆共同创立了英伟达。尽管黄仁勋是三个人里最年轻的，但他的学习能力让马拉考斯基和普里姆深信他更适合担任 CEO。他们三人的创业初衷是设计一款能让竞争对手 " 嫉妒得眼睛发绿 " 的图形芯片。公司最初命名为 NVision，但后来他们发现这个名字已被一个卫生纸品牌使用。于是，黄仁勋建议使用英伟达（Nvidia），这个词来自拉丁语，中文的意思是 " 嫉妒 "。 公司成立后，他们很快发布了第一款产品：NV1。这款在 1995 年发布的显卡，不仅同时拥有 2D、3D 图像处理能力，同时还具备音频处理能力，看起来非常高大上。但也因为过高的开发成本导致售价比同时期的其他产品贵了很多；再加上自身基于方形绘图法的图形 API，并不兼容当时基于三角形绘图法的微软 Direct3D 图形接口标准，过高的售价和违背行业主流的设计标准，导致新品销量惨淡。虽然 NV1 没卖出去多少，但是这个创新的集成方案却吸引到了正在和任天堂掰手腕的游戏主机厂商日本世嘉。于是英伟达作为仅有的生产商，正好迎合了世嘉的需求，双方一拍即合，世嘉豪掷 700 万美元资助英伟达研发下一代 NV2、用于自家下一代主机 Dreamcas 上。这个时候，英伟达犯了一个致命错误，团队坚持使用方形绘图（主流技术为三角形绘图渲染），这直接导致了 NV2 的研发失败、Dreamcast 难产。英伟达如果要完成合约，必须从头研发一款图形处理器，而此时的英伟达，资金链已经吃紧，距离破产只有一步之遥。NV2 的失败让英伟达命悬一线。黄仁勋选择飞往日本、面见世嘉社长。他坦诚因自己的错误，芯片已没有继续开发的必要，但还是希望对方能按合同付款。也许是老黄的真诚打动了世嘉，世嘉选择原谅和包容，继续付款，英伟达才得以挺过难关。黄仁勋回忆道：正是我们正视了错误并及时止损，谦卑地寻求帮助，才挺过了倒闭危机。 痛定思痛，在第二年，凭借对技术的精准把控，英伟达趁势推出第三代产品 Riva128。这是首颗支持微软 Direct3D 图形接口的高性能 128 位图形芯片，靠远超竞品 4 倍的性能获得了市场青睐微软的全力支持。四个月狂销 100 万片，成为当时的爆品，英伟达涅槃重生。 很少有人知道的是，Riva128 上市之前，英伟达的全部资金只够发一个月的工资了。濒临破产的危机感深深埋在了黄仁勋心底，他也致力于向每一位员工转播这种危机感。在公司每月例会上，他都会说：我们距离破产只有 30 天。划时代革命的起点：世界上第一个 GPU1999 年，英伟达推出了 GeForce 256，这个产品标志着 GPU（图形处理单元，俗称显卡）时代的开启，深刻地影响了全世界游戏、图形处理技术和计算技术的发展。在它出现之前，计算机的工作主要是靠 CPU 执行大量的矩阵运算来处理 3D 画面的渲染，虽然也有一些图形加速卡出现，但是它们的功能都非常有限。当时的电子游戏和复杂的图形处理水平在今天看上去，就是一坨坨非常粗糙的马赛克。而 GPU 的诞生彻底改变了计算机图形处理的模式，使复杂的 3D 图形渲染成为可能，推动了 3D 游戏、电影特效、虚拟现实等领域的发展。它把图形处理任务从 CPU 转移到 GPU，这样 CPU 就能专注于逻辑运算和其他任务，提高了系统的整体性能。更重要的是，GeForce 256 不仅是一款显卡，更是一个技术的转折点，标志着计算机图形学和游戏产业的革命性发展。随着后续产品的推出，英伟达不断完善 GPU 的性能并扩展其应用范围，不断吸取市场反馈，持续创新，最终走到了今天的辉煌。在任何计算机硬件发展史上，GeForce 256 都是一个重要的里程碑。跨界创新从显卡巨头到 AI 霸主 2004 年到 2007 年，英伟达的业务营收稳步增长，度过了顺风顺水的 4 年。如果按照这个节奏走下去，英伟达现在给我们的印象也许只有 " 显卡巨头 "。不过，伟大的公司之所以伟大，就在于它目光长远而且勇于创新。随着英伟达在显卡市场上占据了绝对优势，黄仁勋有了一个十分大胆的想法，就是让 GPU 不仅能够处理图形任务，还能够处理通用的计算任务。这样一来 GPU 就可以在科学计算、机器学习、密码学等领域发挥更大的作用。要实现这个想法并不容易，因为当时的 GPU 和 CPU 之间存在着很大的差异。为了解决这些问题，英伟达就需要找到一个合作伙伴，一个能够提供强大的 CPU，并且愿意支持英伟达这个大胆想法的伙伴。这个伙伴，就是英特尔公司，当时 CPU 市场的霸主，它有着强大的技术实力和市场影响力。正好当时英特尔也面临着很多市场挑战，很有动力去寻找一种新的技术方案，一种能够提高 CPU 性能，拓展 CPU 应用范围的技术方案，这种方案就是 CUDA。 于是，2006 年秋天，英伟达和英特尔达成了一项历史性的合作协议，他们共同开发了一种基于 CUDA（统一计算设备架构，让开发者能在 GPU 上编写和运行各种程序）的新型 GPU。 就这样，CUDA 这个新型计算平台诞生了，它不仅可以处理图形任务，还可以处理通用的计算任务，这是一种创新的技术突破，更是一场跨界变革。① 从此以后，GPU 不再只是一个图形处理器，而是一个通用计算器；② 它让开发者也不再只是一个程序员，而是一名科学家，一名工程师，一名艺术家；③ 它让计算不再只是一个数字运算，而是无数奇迹诞生的土壤。CUDA 的诞生不仅改变了 GPU 的定义，还推动了高性能计算和人工智能的快速发展，成为英伟达转型为 "AI 军火商 " 的关键一步。奠定了这个基础之后，随着 AI 技术的发展和对算力的持续需求，英伟达一飞冲天，于是有了我们开头提到的那些成就。什么是 " 英伟达之道 "？回首英伟达 32 年的创业历程，从濒临死亡的初创小公司，到显卡巨头，再到 AI 时代占据垄断地位的芯片供应商，英伟达仿佛被历史钦定。不过，历史进程固然重要，但个人奋斗也不容忽视。英伟达取得今天的成就，离不开黄仁勋长达 30 多年在思想和行动上的决策与坚持。他在思想上的出路就是以点及面的战略路径、保持战略定力的伟大格局。他在行动上的出路就是两大管理理念和三大法宝。1. 以点及面，步步为赢从英伟达的成功，可以看到黄仁勋始终践行了以点及面，这是一种系统性战略思维。强调从局部的点入手，通过解决关键问题或突破核心技术难点，逐步扩展到线（业务条线或流程），再通过线的协同形成面（整体生态或平台），最终构建体（完整的生态系统）。英伟达把自己的独特技术延伸到游戏、3D 图形、区块链挖矿、AI、机器人各个领域，不断延伸自己的优势，从而抓住了每一个机会。华为、安踏、比亚迪都是这么做的。华为通过交换器开始，进入通讯行业，打通之后开始再渗透到基站、通讯解决方案。比亚迪通过电池，切入到汽车行业，再做汽车整车。安踏集团通过安踏品牌的成功后，再切入到各种价格、各种不同消费人群的体育用品。 这就是通过一个优势，基于对一个行业未来的看好，不断把优势放大，发挥自身独特优势，这是战略上的成功，不是战术上的努力。这个方法论同样适用于企业战略规划、数字化转型、市场拓展等多个领域。我们一定要学会单点突破，以这个为基础，继续发现同个领域（安踏称之为单聚焦）的机会，更好地满足在不同场景下客户的需求。这个过程当中，我们会逐渐提升供应链、提升组织等各方面的能力。没有点的能力，就没有机会到面；只有点的能力，没有扩展到面的能力，单点也可能不保，这是一个辩证关系，相互依存，相互转化。这一点，是值得我们所有的企业家和创业者关注的。2. 战略定力是成功的基石  有人说，黄仁勋是个工程师，也有人说他是个典型的商业奇才。他会冒险，爱表演，懂得吸睛，也敢于下赌注。 但在这背后，他其实是个卓越的战略家，他有着咬定青山不放松的战略定力。在 CUDA 平台创立最开始的 5 年里，成本高达 6 亿美元，但是营收跟不上，这导致英伟达的利润和股价一直很低，于是很多投资人坐不住了，找到黄仁勋帮忙调整路线。 黄仁勋用他的战略定力，顶住了投资人给的压力。后来，正是在 CUDA 的加持之下，GPU 脱离了图像处理的单一用途，开始真正具备通用计算的能力，并逐步被用到了 AI 的深度学习之中。2016 年，在 OpenAI 初创不久，黄仁勋赠送了一台超级计算机 DGX-1，在这台超算上诞生了 GPT，这成了 AI 技术爆发的推动引擎。还有，2010 年移动互联网来的时候，英伟达站在了十字路口，手机市场非常巨大，但它并不擅长移动互联网芯片业务。英伟达一直坚持追求算力，对散热有极高的要求，而手机空间太小，装上去之后就会发热严重。 于是，2014 年黄仁勋做出了一个艰难的决定，为了追求算力这个目标，他决定继续专注在创造出普通电脑解决不了的问题的计算机，放弃手机芯片市场。 这个追求，让英伟达创造了一个新的市场机器人技术，这在当时是一个所有人都不知道规模的市场，现在成了英伟达数十亿美金的自动驾驶、机器人技术的事业。在此之后，GPU 也一头撞进了加密货币、VR/AR、元宇宙和 AI 的市场。学会战略性的撤退、放弃、牺牲，是迈向成功的关键。3. 两大管理理念①   真正的扁平化结构与极度透明  黄仁勋始终思考着怎样从零开始创建一个理想的组织。他意识到一个更扁平化的结构，才能让员工能更加独立地行动。这个结构还可以淘汰那些不习惯独立思考、完全依赖指示才会行动的低绩效人员。黄仁勋认为，传统的金字塔式企业架构—顶层是高管团队，中间是中层管理人员，底层是基层工作员工的模式与培养卓越背道而驰。  英伟达现在的结构与大多数美国公司的结构形成鲜明对比，这些公司的 CEO 一般只有少数几个直接下属，这些人还有他们各自的下属，甚至下属还有下属。早在十年前，英伟达的 40 名高管都直接向黄仁勋汇报，现在这个数字是 60 多人。正因为采用了这样的组织结构，促进了英伟达透明和知识共享文化的形成。他们和公司最基层的员工之间没有太多层级，组织中的每个人都可以协助解决问题，并为潜在的问题提前做好准备。英伟达的开放程度同样令人惊讶。一般公司的 CEO 只会和八九个核心高管在会议室里参加大型会议，但黄仁勋的会议室里却座无虚席，甚至包括刚入职不久的新员工。为了减少信息模糊，黄仁勋花了大量时间与员工沟通，确保每位员工都了解公司的整体战略和愿景。他提供的信息透明度，在大多数公司里只有最高管理层才能获取。  黄仁勋不止一次说过：事实证明，通过大量的直接汇报，使公司变得扁平化，信息传递迅速，员工被赋予了权力，这种结构设计得很好。②   使命才是老板