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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、物流等领域。那么，这三者之间有何区别？又分别有哪些用途呢？本文将为您一一揭晓。 一、码一码、码二码、码三码的定义 1. 码一码：码一码是一种以数字和字母组合而成的编码方式，主要用于标识商品、服务、企业等。例如，某品牌的商品编号可能是“ABC123”。 2. 码二码：码二码是一种以条形码为主要特征的编码方式，广泛应用于商品的生产、销售、物流等环节。常见的码二码有EAN-13、UPC-A等。 3. 码三码：码三码是一种以二维码为主要特征的编码方式，具有存储信息量大、识读速度快、抗损性强等特点。常见的码三码有QR码、Data Matrix码等。 二、码一码、码二码、码三码的区别 1. 编码方式不同：码一码采用数字和字母组合，码二码以条形码为主，码三码以二维码为主。 2. 信息存储量不同：码一码的信息存储量较小，码二码的信息存储量适中，码三码的信息存储量较大。 3. 抗损性不同：码一码的抗损性较差，码二码的抗损性较好，码三码的抗损性最强。 4. 识读速度不同：码一码的识读速度较慢，码二码的识读速度较快，码三码的识读速度最快。 5. 应用场景不同：码一码主要用于标识商品、服务、企业等，码二码广泛应用于商品的生产、销售、物流等环节，码三码则适用于更多场景，如移动支付、信息查询等。 三、码一码、码二码、码三码的用途 1. 码一码：在商品、服务、企业等领域，码一码主要用于标识和区分不同的对象。 2. 码二码：在商品的生产、销售、物流等环节，码二码用于实现商品的追踪、管理、防伪等功能。 3. 码三码：在移动支付、信息查询、二维码名片等领域，码三码具有广泛的应用。 总结 码一码、码二码、码三码是日韩地区常见的编码方式，它们在编码方式、信息存储量、抗损性、识读速度和应用场景等方面存在一定的区别。了解这些区别有助于我们更好地选择和使用相应的编码方式，提高工作效率。

你是否见过一家估值 15 亿美金、增长最快的明星公司，在短短半年内商业模式几乎崩塌？这不是危言耸听，这是前智谱 AI COO 张帆老师，在我们课堂上分享的一个真实故事。故事的主角叫 Jasper，一家用 AI 写广告文案的公司。在 AI 浪潮之初，它凭借惊艳的技术，一度成为资本的宠儿，" 年度收入达到 4000 万美金，而且毛利极高，看起来这是一个极好的生意 "。然而，转折来得猝不及防。2022 年 11 月，ChatGPT 发布。仅仅一个月后，Jasper 的访问量骤降 40%。半年后，这家曾经的独角兽开始裁员转型，逐渐淡出人们的视野。" 它的模型含量太高了，"  张帆老师一针见血地指出，" 导致它的壁垒很低，模型的每一次发布和迭代都有可能导致它的商业模式被覆盖掉。"与此同时，另一家公司 Notion，同样拥抱了 AI，结局却截然不同。AI 的出现，非但没有伤害它，反而成了它的 " 助力 "，用户数从 3000 万暴涨到一个亿。为什么同样踏上 AI 的浪潮，一家沉没，一家远航？为了帮助大家看清这场变革的底层逻辑，我们特邀前智谱 AI COO、混沌学园 6 期同学张帆老师，带来这堂《大模型的商业新范式》主题分享。在中国大模型的牌桌上，张帆是一位核心玩家。作为前智谱 AI 的 COO，他站在了这场技术浪潮的最前沿，亲眼见证了资本的狂热、技术的迭代，以及无数企业的崛起与沉浮 。他不仅是这场变革的参与者，更是推动者。当这样一位刚从一线战场归来的 " 圈内人 "，决定为你复盘过去两年的 AI 浪潮时，他会说些什么？张帆抛出了一个他从无数实践中总结出的比喻：" 我们把模型当成一个大海……不好的方法是说我在上面修一个灯塔，你看起来稳了，而且够高了。但你要知道海平面每半年上升一次，每次上升就可能把你辛辛苦苦修建的都被抹掉。所以我们不要建灯塔，这个时代要建船，要浮在水面上。"你的企业，是在建 " 灯塔 "，还是在造 " 船 "？这或许是我们每个人都应该扪心自问的问题。因为 AI 时代一个残酷的现实是：" 当你挖了一个很深的护城河，扭头一看发现城没了，没有城了，只剩这条河了。"打败康师傅的不是另一个方便面，而是美团外卖。那么，颠覆你业务的，会是什么？为了回答这个问题，张帆老师为我们规划了一条清晰的路径，一场层层递进的认知之旅。理解本质 ——  " 这一次的 AI 到底有什么不一样？"旅程的开始，我们必须先校准认知。我们总说 AI 发展快，但很少有人真正理解这种 " 快 " 的本质。张帆老师提到，ChatGPT 用户破亿用了两个月，而一个叫 DeepSeek 的应用，只用了七天。这背后不是简单的线性加速，而是一种范式跃迁。他将带我们重温那场著名的人机大战，从 IBM 的 " 深蓝 " 到 AlphaGo，再到完全不依赖人类棋谱、3 天就超越人类千年智慧的 AlphaGo Zero。" 这件事第一次带来比较大的进展其实是在 1997 年……但是大家发现其实真正解决围棋要到了 2016 年，用了 20 年的时间。"这 20 年，AI 究竟 " 想通 " 了什么？从依赖人类规则的 " 符号主义 "，到模仿神经网络的 " 连接主义 "，再到机器自我博弈的 " 自学习 " 。理解这个思想的进化，你才能真正看懂，为什么今天的 AI 不再只是一个工具，而是一个全新的 " 物种 "。在这一部分，你将得到关于这场变革最底层的答案：我们正处在哪一个阶段？AI 的终局会走向何方？重设坐标系 ——  " 有没有可能因为 AI 的出现，我们的坐标系整体都发生了变化？"校准了认知，我们会发现，许多过去赖以生存的商业法则正在被改写。在这一部分，我们将跟随张帆老师，审视我们旧有的商业坐标。你会听到：当 AI 的使用门槛降低 1000 倍，成为 " 基础生产要素 " 时，过去的技术壁垒将如何不堪一击？工业革命是 " 分工细化 "，为什么 AI 时代反而是 " 把原来分散到各个工种的任务重新收回到一个人身上 "？   这对你的组织意味着什么？最残酷的现实是：" 当你挖了一个很深的护城河，扭头一看发现城没了，没有城了，只剩这条河了。"创造价值 ——  " 智能离我们真正的生产力，还有比较大的距离 "看清了本质，重设了坐标，接下来最关键的问题是：如何行动？"AI 不是万能大力丸，吃了就包治百病，绝对不是。" 张帆老师强调，" 今天的 AI 一定是一个现代医疗，我一定要先给你做体检，看你哪儿有问题。"在这一部分，我们将告别空谈，聚焦实践。张帆老师将打开他的案例库，带我们看那些已经成功将 " 智力 " 转化为 " 生产力 " 的企业：在法律界，Harvey.ai 如何深度融合垂直数据，让 97% 的律师都更偏爱它，而不是通用的 GPT？在汽车业，AI 如何让简单的车控指令，进化到能理解 " 我今儿有点冷 " 这样的隐含意图？在日常销售中，AI 质检如何将抽检率从 2% 提升到 100%，效率提升 10 倍以上？这些不是遥远的未来，而是正在发生的商业变革。我们将从中探寻规律，找到可以迁移到自己业务中的 " 黄金交叉点 "。构建飞轮 —— " 形成自己的 AI 飞轮，成为我们新的竞争壁垒 "旅程的终点，是行动的起点。我们不仅要看懂，更要做到。" 我经常看到一些老板有一些非常不切实际的理解……说我这里有 1000 万条客服对话记录，把这个全训进去是不是模型就牛了……说实话，你要是都训进去，你模型就挂了。"张帆老师用这样接地气的例子提醒我们，落地 AI，必须摒弃幻想，遵循科学。在课程的最后，他将毫无保留地分享一套企业落地的完整蓝图：企业自诊 " 五步法 "：如何判断你的企业是否 "AI-Ready"？从数字化程度到场景选择，每一步该如何评估？AI 战略的 " 四大支柱 "：合适的基座、匹配的组织、被重新定义的数据资产、能产生价值的业务场景，这四件事如何协同，最终形成生生不息的 "AI 飞轮 "？商业史总是在一个个关键的路口写就。今天，我们正共同站在这样一个路口。Jasper 的黯然离场与 Notion 的乘风破浪，不是遥远的商业案例，而是两条清晰可见的未来路径，摆在了我们每一个人的面前。而张帆老师，正是从这个路口的核心地带走来的人。本周六早上 9 点，锁定张帆老师的课程直播！