关于昂～哈c到高c了求求了的信息

本文目录一览：

• 1、新零售供应链从C到B都经历了什么？
• 2、1颗芯片就能满足全车智能化需求？解析黑芝麻C1200
• 3、哈~c够了吗
• 4、在c语言中,求出成绩的最高分,最低分,平均分,然后成绩由高到低怎样排列?

新零售供应链从C到B都经历了什么？

突然之间，资本的目光从C端的消费互联网走到了B端的产业互联网。之前风风火火的新零售改造C端消费线上与线下的整合。在这个过程中我们看到了，诸如美团，饿了么，达达等末端即时配送玩家的兴起。在供应链的另一端，产业互联网也正在快速的发展，它们又会产业哪些投资机会呢？

就在新零售的商业形态越来越被消费接受的同时，新零售引起的产业互联网的整合和改造现在却成为了资本的“心头虚岩好”。究其原因， 主要因为我国消费者消费行为的高度数字化，创新模式不断涌现。但是在后端，中国产业互联网的发展仍在追赶全球的领先水平 。也就是说，中国产业互联网的发展，是由于下游海量消费数据带动的。

虽然中国制造业领域数字化发展迅速，发展意愿高，但是仍处于追赶领先水平的阶段，行业数字化能力仍待加强。以数字化工厂为例，根据调研数据显示，截止2017年3月，中国现有数字化工厂所占比例为25%，为美国和德国的一半左右。

正是因为上游产业端具有很大的改造空间，那些参与到新零售浪潮的企业，正在以消费者的需求端对供应端进行大范围的布局。以阿里，京东，美团等拥有线上流量且积累了广泛零售数据的线上巨头公司为例，他们或是投资线下实体零售企业，或是直接参与中小民营零售业态的数字化改造。通过这些方式可以使他们线上相对优势的数据进行线下变现和优化，关键就是推动并且提升线下业态的数字化转型。

这样做的好处就是能把线上相对集中的流量和数据赋能到线下，使得线上和线下的数据不流失，形成一个良性商业闭环。

消费互联网积累的海量数据正是打造高效供应链的基础。以目前我们所了解到的供应链改造来看，主要可以借助数据洞察客户需求，然后基于需求进行前瞻性的预测需求。在产品服务端，可以更加有针对性的满足客户差异化的需求。在配送端可以通过大数据优化仓库布局，构建更高效的供应链网络等一系列系统性的改造。

以此推导， 新零售最终会把传统零售的B2C（商家到客户）变成C2M（客户到工厂），而原本通过卖库存的商业模式，也会变成卖数据的形式出现 。从底层数据驱动自动化加工，满足消费者的个性化需求。

卖库存的商业模式最大的问题是容易出现产能过剩以及供应链协同的效率问题 ，例如我们最近看到有媒差顷御体报道折叠屏幕应用到智能手机上，但是真正要量产的话，它的售价会非常贵，背后就是供应链协同产生的摩擦成本。同样的，新能源 汽车 量产的问题也是供应链协同的问题。

而根据数据进行供应链调配的C2M平台模式，就能有针对性的对垂直SKU进行反馈，达到供应链自适应的过程。所以互联网平台对于便利店，智能货柜的改造就是基于消费者的底层数据，把最符合的产品给到最精准的用户画像。

笔者认为，新零售的出现其实是消费者垂直化，分层化的反馈。而这种模式对供应链的极大压缩，引发了 供应链的垂直化，碎片化 。在生产产品的表现上可能是 产品的标准化 。在服务模式上更加 注重人的逻辑 ，具有类似计划经济的特点。

猜想1：改善供应链推进产品标准化

产品标准化的意义是什么？简而言之，标准化的产品能产生更加高效和更容易处理的数据。例如，我们之前走访创新工场时看到，他们给原麦山丘赋能的智能结算装置，因为原麦山丘标准化程度较高的产品形态，可以快速的通过AI识别产品，结算价格。其实，现在智能结算台已经在许多场景得到运用，学校的食堂这种看似标准化程度不高的场景，也在大力的推广运用。

通过上面这个案例可以看出，新零售的场景中，消费端对标准化产品是有极大需求的，因此向上游的诉求的是一样的。我们从最近投资机构投资的标的也能略窥一二。

2019年开年，笔者不完全统计了一下最近资本机构投资的物流供应链标的，基本都为B端企业。而投资的标的中，有4家集中在零担物流运输行业，1家物流设备智能化，1家智能仓储，1家大乎锋型供应链物流企业。

我们就说说近期被资本关注零担行业。现在由于零售业态，品牌商与消费者之间商品销售通路缩短，导致B2B2C订单高频率、小规模、分散化，原本货运格局中，整车订单逐渐化整为零。原本成本高昂，集货和末端配送比较散乱的零担干线运输迎来了新的增量市场。为了和下游市场结合的更加紧密，出现了一个新的趋势，包裹的标准化。

不管是聚盟，卡行天下，壹米滴答，优速快递，他们都有一个最大的特点，在原本的物流网络中，引入了标准化的流程，和标准化的产品。

目前零担市场被切分的非常细，用业内人士的话来说，就是 沙漏化 。包括 大票零担快运，小票零担快运 ，现在又从小票零担中，切分出了 大件快递产品 。从市场上现在推出的大件快递产品来看，产品公斤段定位在3-60kg之间。此前有些传统的零担企业就已经划分出类似的产品，比如百世快运惠心件、安能mini小包、壹米滴答的壹米小件和滴答到门等。

这些标准化的包裹可以提升下游末端配送的效率，也是下游零售端对上游改造的结果，这个行业中的玩法，才刚刚开始。

猜想2：供应链垂直化中的机会

新零售全渠道的发展，带来的是消费者对品牌的敏感度变低，产品的品类进一步扩大。面对海量的SKU出现，终端市场面临选择的困难“我到底是进哪些产品可以提升我的销量？”，往往选择一个错误的产品最终会变成库存的积压，前文我们提到了C2M的商业模式正式基于传统零售货找人的痛点，衍生出基于用户画像人找货的模式。

在物流供应链标准化的同时，垂直化的特点也是大势所趋。如果说标准化是在产品的大小上切了一刀，那么垂直化就是在针对不同品类又切了一刀。

未来的供应链体系可能整合出现上下游一体的垂直供应链体系，（类似君联资本所投项目：鑫荣懋）但是从目前阶段的发展来看，做到相对细分领域的专业仍有较大的发展空间。下游消费业态对上游的整合需求一直都在，对于相关垂直项目来看，大概率能引来资本的青睐。

猜想3：商业模式的“计划经济”？

关注人的服务是新零售的根基，如果我们把以往卖库存的人找货的模式称之为市场经济，那么基于数据需求端反馈的C2M逻辑，可以称之为“计划经济”。但这和我们以前所认为的计划经济可能有所不同，过去是物资匮乏所以要实行计划经济，但是当今我们全 社会 生产要素能满足不同需求时，“计划经济”就变得不同，因为需求端能提供的数据源和数据推导逻辑的有效性就变得非常重要。

要让看似计划经济的商业模式真正运转起来，就需要把开放的数据源装进一个容易保管保存的组织，目前看整个商业零售的数据被几大平台垄断，未来可能会出现具有政府背景的机构统一保管。（类似于目前政府能完全看到新能源车的数据一样，根据中国2016年发布的规定，中国境内的新能源 汽车 要把车载传感器收集到的数据传送给 汽车 制造商，然后 汽车 制造商再将至少61种数据传给当地的数据中心，这些信息包括车辆位置、电池、引擎功能等。）

政府对新能源 汽车 数据统一管理

由于政府统一管理，这样就会使得数据不是完全公开，也有利于更好的统一分配，实行商业上C2M的构想。这需要数据和产业的深度融合，尤其是互联网企业能打破线上线下边界，赋能垂直行业，推动行业数字化转型。

但是大数据对 社会 的负面效果也为越来越明显，因为数据依赖，人们可能不再愿意有创造性的思维；因为数据依赖，可能任何一个黑天鹅都会被放大。最终我们发现，未来的教育会变成创造力和想象力的竞争，当我们使用二维码的那一刻起，我们就变成了数据的奴隶。

1颗芯片就能满足全车智能化需求？解析黑芝麻C1200

从现在的供应商端，再到车企，努力实现智能化部分的“舱驾一体”是大家的一致追求，一方面是使用同一供应商的产品能够优化出更好的体验，而最关键的一点，是真的能在全生产流程中，大幅降低成本。

像英伟达的Orin芯片，是如今辅助驾驶领域核心Soc的顶流产品，大家可能一般只是注意到它在智能驾驶方面的能力，几乎没有森腔昌人注意到它其实也是一枚智能座舱芯片，也没有车企去刻意地开发它在座舱方面的能力，但是到了THOR芯片这里，大家深刻注意到了它能实现舱驾一体的硬实力，但是它有几个缺点，一个是要到2025年才量产，另一个就是估计会特别贵，有类似情况的还有高通的Snapdragon Ride。

黑芝麻抓住了舱驾一体产品的真空期？

虽然都在喊着舱驾一体，但现在其实正是海外供应商产品硬件的真空期，这也正是国内自主的芯片半导体企业发力的好时机。在上周末的黑芝麻智能战略发布会上，黑芝麻发布了全球首个智能汽车跨域计算芯片平台——武当系列，这一系列的首款芯片C1200正式发布，这是一枚面向跨域计算场景，可覆盖智能座舱、智能驾驶等智能汽车内部多个不同域的需求。

黑芝麻在之前发布过华山系列芯片，是专注于自动驾驶领域的产品，但其实我们目前还没有看到这款产品装车使用，这条赛道的产品确实是太卷了，而且几乎已经被垄断了，想再挤进去如果没有大车企合作，确实不容易。

我们现在看到的新势力们，几乎清一色圆如的都是在辅助驾驶方面使用英伟达、地平线、华为或者Mobileye的芯片，座舱采用高通或者恩智浦芯片，甚至还要加入一些英飞凌和德州仪器的芯片去做融合，就比如之前的理想ONE以及领克旗下部分车型的座舱核心Soc，需要高通骁龙820A+德州仪器Jacinto6或者恩智浦i.MX60，调校过程复杂，成本不好控制，甚至还会有芯片断供等风险问题，所以才会产生舱驾一体这条赛道，上面我们提到了现在是一个真空期，大企业们还没有转过身来，而车企们确实又很有需求。

目前智能汽车的计算需求主要集中在这7个部分：通用CPU、AI神经网络处理、图像渲染、专用的CV计算、音频音效处理、提供冗余的实时性算力，其中AI神经网络处理和图像渲染会消耗掉大量的算力，这也直接对接着智能驾驶和智能座舱方面，那么黑芝麻最新的武当系列C1200能力如何，如何化解这些部分各自的算力需求呢？

C1200能力如何满足7大部分的算力需求？

C1200芯片是基于7nm制程工艺，使用支持锁步的车规级CPU核A78AE，算力为150 KDMIPS，还有车规级高性能 GPU 核G78AE，二者是ARM在2020年发布的CPU架构，这一架构主要面向智能汽车开发，为了同时支持多领域计算而做了优化。

C1200支持处理多路CAN数据的接入和转发，支持以太网接口以及常用的显示接口格式，在智能座舱方面支持多屏输出，可以输出多路4K效果，同时还支持双通道的LPDDR5内存颗粒，可满足跨域融合后的带宽需要，在车机屏幕越卷越凶的现在，芯片硬件面临的压力已然不小，而C1200的冗余度还是不错的。

同时，C1200拥有多组内置MCU，算力为32KDIPMS，最多可以支持12路高清摄像头的感知输入，支持高速率的MIPI。C1200采用黑芝麻智能两大核心自研IP——NeuralIQ ISP图像信号处理器和DynamAI NN神经网络加速器NPU。全新的NeuralIQ ISP模块可以支持每秒在线处理1.5G像素，DynamAI NN车规级低功耗神经网络加此扒速引擎支持实现高速NOA的功能，C1200单颗芯片就可以实现行泊一体，目前新势力们和传统品牌们在做行泊一体方案时，一般都会使用1颗主芯片+1颗TDA 4，另外C1200还可以支持BEV整车计算，拥有打开上帝视角的能力。

但是这里也会发现，1.5G像素的处理能力想要应对如今辅助驾驶感知系统的压力，可能还是有些力不从心的，但是这款芯片还可以叠加使用，甚至还可以与黑芝麻企业的华山系列芯片一起打包使用，C1200支持多芯片组合，单颗C1200能够实现座舱+基础智驾一体化；两颗C1200能够实现座舱+高阶智驾；单颗C1200与华山系列其他芯片组合能够提升座舱和智驾水平。

总结来看，黑芝麻武当系列的C1200单颗芯片可以支持包括CMS（电子后视镜）系统、行泊一体、整车计算、信息娱乐系统、智能大灯、舱内感知系统等跨域计算场景，基本上已经完成了大家设想中的舱驾一体的初步操作。

当然大家也会有疑惑，一颗芯片要完成跨这么多领域的运算，忙得过来吗？为了武当系列，黑芝麻智能自研的Extreme Speed Data Exchange Infrastructure(ESDE) 能够提供高效、安全可靠的数据底座，一方面安全地隔离不同功能安全等级要求的算力组合，也就是可以在算力请求发出时，就能够分清主次，把算力分配给此时最需要的领域，就像车辆的四驱系统一样，把动力分配给有抓地力，不会空转的车轮；另一方面，低时延处理并传输大流量数据，可以充分利用算力，这一点与这枚芯片的CPU架构也有关系。

如今智能汽车在智能化的软硬件方面付出的成本越来越高，特别是在开发成本方面，车辆不同的领域的信息，如果要想融合在一起，需要翻译过滤掉大量的数据，其中绝大多数是没有意义的，但由于使用了不同的芯片供应商，底层没法完全打通，就需要在这方面付出高昂的成本。其实我们就可以把这一点理解为特斯拉使用纯视觉一样，特斯拉的自动驾驶完全依靠视觉感知，不需要去解读过滤各种雷达数据、矛盾的高精地图数据，甚至还有车路协同的数据，系统承受的压力比较低，同时它就用了摄像头，硬件成本的肉眼可见的低，软件开发成本也会相应地大幅降低，这也是它能不停降价原因的一部分。

总结：

而黑芝麻的C1200就是瞄准了舱驾一体目前这一痛点而来的，把智能化系统的集成度做到更高，大幅压低车企和供应商们在硬件数据融合方面的成本，也能为车企们减轻压力。

当然，快速量产上车的黑芝麻旗下产品的当务之急，因为竞争时刻都在，自主芯片企业中，地平线的征程5就是一个很大的竞争对手，征程5从今年开始大批量装车使用，虽然我们现在能看到的还是征程5在辅助驾驶方面的建树，但这一枚也是为了实现舱驾一体而做足了冗余的产品，肯定会在接下来与黑芝麻的C1200形成激烈的竞争，2023年内推出的C1200会在2024年开始装车，舱驾一体的大战将从年底开始打响。

【本文来自易车号作者路咖汽车，版权归作者所有,任何形式转载请联系作者。内容仅代表作者观点，与易车无关】

哈~c够了吗

哈~c够了。

根据大量可靠资料显示，根档枝据相关报道表明，根据法律制度规定，根据相关规章制度规定，而且也是非常受到欢迎和猜携喜爱的，而且也是非常出色的，而且也是非常消费者值得选择和信赖的，必须穗蠢伏按照相关规章制度规定进行执行的，综上所述，哈~c够了

在c语言中,求出成绩的最高分,最低分,平均分,然后成绩由高到低怎样排列?

#include stdio.h

#include string.h

int n,a[10005];

void Sort(int *s){

for(int i=0;i穗激袭铅闹n;i++)

for(int j=i+1;jn;j++){

if(s[j]s[i]){

int snum=s[i];

s[i]=s[j];

s[j]=snum;

}

}

}

int main(){

printf("请输入需要排序的成绩的数量:");

scanf("%d",n);

for(int i=0;in;i++) scanf("%d",a[i]);

Sort(a);

for(int i=0;in;i++) printf("%d ",a[i]);

printf("猜兄最高分%d最低分%d",a[0],a[n-1]);

return 0;

}