昨日官方渠道更新新进展,日韩码一码二码三码:揭秘其差异与用途

,20250920 23:41:48 毛星文 582

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在日韩地区,码一码二码三码是一种常见的编码方式,广泛应用于商品、服务、信息等领域。那么,日韩码一码二码三码究竟有何区别?它们各自又有哪些用途呢?本文将为您揭秘。 一、日韩码一码二码三码的定义 1. 码一:日韩码一通常指的是条形码,是一种图形化的编码方式,由黑白相间的线条组成,可以存储商品的生产厂家、生产日期、规格型号等信息。 2. 码二:日韩码二是指二维码,是一种二维条形码,可以存储比条形码更多的信息,如网址、图片、文字等。二维码具有便携性、安全性、可追溯性等特点。 3. 码三:日韩码三是指RFID(无线射频识别)标签,它通过无线电波实现非接触式识别,具有远距离识别、可重复读写、存储信息量大等特点。 二、日韩码一码二码三码的区别 1. 信息存储量:码一的信息存储量较小,主要用于商品标识;码二的信息存储量较大,可以存储更多相关信息;码三的信息存储量更大,可以存储大量数据。 2. 识别方式:码一和码二需要通过扫描设备识别,而码三可以通过无线电波实现非接触式识别。 3. 应用场景:码一主要用于商品标识,如超市、便利店等;码二广泛应用于各种场合,如票务、物流、广告等;码三在仓储、物流、资产管理等领域应用广泛。 4. 成本:码一和码二的制作成本相对较低,而码三的制作成本较高。 三、日韩码一码二码三码的用途 1. 码一:用于商品标识、库存管理、供应链追溯等。 2. 码二:用于信息传递、广告宣传、票务管理、物流追踪等。 3. 码三:用于资产管理、仓储管理、物流追踪、人员管理等。 总之,日韩码一码二码三码在信息存储、识别方式、应用场景等方面存在明显差异。了解这些差异,有助于我们更好地选择和使用合适的编码方式,提高工作效率,降低成本。随着科技的不断发展,日韩码一码二码三码将在更多领域发挥重要作用。

文 | 蓝鲨财经社,作者 |   魏强,编辑 |   卢旭成据新华社报道,中国商务部国际贸易谈判代表兼副部长李成钢 9 月 15 日傍晚在表示,中美双方就以合作方式妥善解决 TikTok 问题、减少投资障碍、促进有关经贸合作等达成了基本框架共识。据《商业周刊》报道,为避免 TikTok 在美国停止运营,美再次延长字节跳动剥离 TikTok 美国业务的最后期限到 12 月 16 日。这意味着 TikTok 可以继续在美国运营,苹果和谷歌等可以继续在应用商店提供这款热门应用。据公开数据,截至 2025 年 7 月,TikTok 在美国的月活跃用户数量已达到 1.7 亿,占美国总人口的 50% 以上,是美国最大的社交媒体平台之一。2020 年 8 月,TikTok 被美国官方强制要求出售。2025 年 1 月 18 日晚,TikTok 发布通知,由于美国官方禁令 1 月 19 日起生效,美国用户将暂时无法使用该平台服务。2025 年 1 月 19 日,TikTok 在社交媒体平台 X 上发表声明称,正在恢复对美国用户的服务,并将与美国官方制定一项长期解决方案,让 TikTok 继续留在美国。直至这次中美 " 以合作方式妥善解决 TikTok 问题 ",中间美国 3 次推迟了禁令执行宽限期,每次 3 个月。有意思的是,4 天前的 2025 年 9 月 11 日,甲骨文公司创始人拉里 · 埃里森(以下简称埃里森)凭借公司股价单日暴涨 40%,身家一度飙升至 3930 亿美元,超越特斯拉 CEO 埃隆 · 马斯克(3850 亿美元,雄霸全球首富位置超 300 天),短暂登顶全球首富宝座。有人会问了,这事跟 TikTok 有什么关系呢?表面上看,好像没啥关系。埃里森短暂成为首富,是因为甲骨文公司 8 月底与大模型头部公司 OpenAI 签署了 3000 亿美元的云计算合作协议。这份合同占甲骨文新增订单的 94.6%。这直接推动甲骨文股价创下 1999 年以来最大单日涨幅。埃里森持有约 42% 流通股,是甲骨文最大股东,单日财富增加 890 亿美元。(甲骨文公司股票,来源:百度股市通)但是,蓝鲨财经社认为,甲骨文从 2020 年开始就服务于 TikTok,为 TikTok 公司提供云和数据库服务。TikTok 这次稳了,作为 TikTok 的云 + 数据库服务商可能会提前得到消息(还有可能成为 TikTok 美国公司的重要股东)。这都将大大利好甲骨文。甲骨文公司是大赢家很多人可能对苹果、微软、Meta、谷歌等美国科技公司耳熟能详,却未必了解甲骨文公司。甲骨文公司创立于 1977 年,前身是埃里森与 Bob Miner 和 Edward Oates 创立 " 软件开发实验室 "。1978 年,埃里森将公司迁往硅谷更名为 " 关系式软件公司 "(RSI)。1979 年,RSI 发布 ORACLE 数据库产品,它整合了比较完整的 SQL 实现,其中包括子查询、连接及其他特性。1982 年,埃里森将公司更名为甲骨文(Oracle)。1986 年 3 月,甲骨文公司上市。1987 年,甲骨文公司收入达到 1.31 亿美元,成为世界第四大软件公司。2013 年,甲骨文公司超越 IBM,成为仅次于微软的第二大软件公司。甲骨文公司 1989 年进入中国市场,随着中国经济的高速发展,中国银行、证券、航空、电信等领域大规模 IT 化、数字化,需要强大的数据库系统做支撑。据公开信息,2005 年前后,甲骨文公司在中国数据库市场占有率一度达 60% 以上,领先于 IBM、微软等竞争对手,几乎垄断了所有关系到国计民生的重要行业和领域。2022 年,OpenAI ChatGPT 横空出世,生成式 AI 和语言大模型成为最为火热的赛道。2023 年开始,甲骨文也转向 AGI。在当年的演讲中,埃里森解释了 AGI 时代, AI 计算中决定速度的两个因素:一是 GPU 处理数据的速度;二是将数据移动到计算机进行处理的速度。英伟达的 GPU 是世界上最快的 AI 芯片,因此 OpenAI、谷歌、阿里、腾讯、百度等购买了大量的英伟达芯片。而将数据移动到计算机进行处理的速度是甲骨文的长项。甲骨文为了提高数据库访问速度而开始使用 RDMA 网络——网络中一台计算机可以直接访问另一台计算机的内存。这使得数据在计算机之间移动的速度极快。由于甲骨文的标准网络全部使用 RDMA,当构建用于训练大型语言模型的计算机时(英伟达的 GPU),这些 GPU 的互连使得计算机在甲骨文云中运行得更快。甲骨文公司只需大量从英伟达买进 GPU(1.6 万张卡的算力集群),并跟自己的数据库能力打通,就有机会构建一个适合 AI 训练,速度快,效率高(相当于变相降低了成本)。" 为什么 NVIDIA 、Cohere 、xAI 都在甲骨文云中进行训练。" 埃里森说。随着大模型时代的到来,无论是通用大模型,还是垂直大模型,亦或者是智能体,都需要大量数据进行训练并不断喂养更多数据对模型进行优化,这需要数据量巨大,且形态各异的数据。这需要数据库能不断进化。甲骨文的数据库已大规模转向自治数据库(Autonomous Database)——这相当于数据库的自动驾驶,无需数据管理员,自己安装、自己配置、自己更新、自己打补丁、自己调优。这样的数据库安全(消除人为错误),且系统会根据需要获取资源,更省钱。这也获得了 OpenAI 等大模型头部公司的青睐(3000 亿美元订单)。进入 2025 年,AI 应用和智能体爆发,很多公司希望使用自己的训练数据来专业化基础模型,最好的方法是将补充训练数据放入甲骨文向量数据库中。显然,甲骨文公司在这轮人工智能浪潮中崛起,是因为构建的英伟达 GPU 集群(计算速度最快)+ 数据移动能力(RDMA 网络 + 自治数据库,数据移动速度最快)——也就是甲骨文公司的云能力。可惜,随着中美博弈加剧,甲骨文公司的云能力虽然强大,但中国各行各业开始加快切换国产数据库供应商。国产数据库市场迎来新的机遇。谁是中国的甲骨文?美国不允许 TikTok 美国公司将美国用户数据传输到中国,让 TikTok 将用户数据托管在甲骨文公司的数据库里。中国也不会允许金融、交通、电信等领域的数据传输到国外,其必然要存放在国产数据库厂家的数据库里。2025 年,国资委发布 "79 号文件 ",明确提出:到 2027 年,央企国企需实现 100% 信创国产化替代,覆盖芯片、操作系统、数据库等全产业链。赛迪顾问预测,到 2027 年中国数据库市场规模将达 518.8 亿元。这意味着长期由甲骨文、微软、IBM 等国际科技巨头霸占的数据库市场,它们不得不让出来,这些市场空间将由国产数据库厂家瓜分。不过长期以来,国产数据库的企业规模都偏小。以国产数据库第一股达梦数据为例,其营收 2020 年只有 4.5 亿元,到 2024 年增长到 10.44 亿元。而甲骨文公司 2024 年的营收是 573.99 亿美元,是达梦数据的 400 倍。(甲骨文公司年报(亿美元),来源:百度股市通)(达梦数据库年报(亿元),来源:百度股市通)其他的国产数据库厂家,比如中亦科技、海量数据、新炬网络等,其 2025 年半年报数据显示,最高的不过 3.78 亿元,低者只有 1365 万元,利润过千万的仅有中亦科技。营收和利润同比增加的仅有电科金仓、海量数据、万里数据库等几家。(国产数据库厂家半年报)这些国产数据库厂家各有领域覆盖优势,比如电科金仓在交通和医疗领域有优势;达梦数据客户以党政机关、大型央国企、能源及通信企业为主,覆盖金融核心交易系统、电力调度系统、政务服务平台等。另外,随着大模型时代的到来,甲骨文公司已转型为 GPU 算力集群 + 数据库(所谓的云计算)模式,如果国产数据库厂家还只是在原有数据库能力上修修补补,很难能跟甲骨文公司抗衡。上述小体量的国产数据库公司活着并有利润尚且不易,更不要说像甲骨文一样投入上万张英伟达 GPU 打造算力集群,也不可能拿到 Open AI、xAI 等 AI 巨头的千亿美元级的订单。从这个意义上说,AI 时代国产数据库要做大做强,两个路径:1、达梦数据等数据库厂家主动抱大厂大腿,跟头部科技公司合作,比如金山云(背后是小米)等,相互有深度的股权关系,从而发挥云 + 数据库的优势;2、阿里、华为、腾讯、百度等拥有强大云计算能力优势的国产科技巨头,通过并购或自研迅速补足其云数据库能力。比如蚂蚁集团自研的原生分布式关系数据库 OceanBase 在金融行业得到广泛应用,腾讯云数据库 TDSQL 助力广东省移动政务服务平台 " 粤省事 " 实现流程再造和决策优化,实现民众少跑腿、数据多跑路。OceanBase 因脱胎于蚂蚁集团(支付宝),支撑起电商平台 " 双十一 " 海量交易。据了解,过去两年 OB Cloud 服务了 200 余家头部零售客户,覆盖鞋服、餐饮、快消、商超、DTC 新经济等全零售业态。IDC 今年 7 月发布的《2024 年下半年中国分布式事务数据库软件市场跟踪》报告显示,OceanBase 占据中国分布式事务型数据库本地部署市场份额的 21.2% ,位居市场第一。蓝鲨财经社认为,国产数据库厂家要有紧迫感,中小数据库厂家主动抱大腿或科技巨头主动出手并购,动作可以更快一点,一切为了壮大国产数据库实力。以便在这轮中美科技博弈中夯实中国人工智能 + 大战略的数据基础。
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