相比虹膜识别、人脸识别，指纹识别是生物识别技术中发展最成熟、最便利、综合成本最优的技术。指纹识别技术利用人体指纹的唯一性与稳定性特点，通过光电技术、模式识别和计算机图像处理技术，对活体指纹进行采集、分析和比对，从而自动、迅速、准确地鉴别出个人信息。
从20世纪80年代至今，指纹识别的关键技术已经发展得相当成熟：在图像采集方面，已经形成光学、半导体、超声波等多种性能良好的主流传感器；在指纹算法方面，能根据应用需求不断优化，可实现纯特征点比对、特征点加图像比对和纯图像比对等多种比对方式。
目前，指纹识别技术已在考勤、门禁、移动支付等方面取得了良好的应用效果，并开始在金融、公安、教育、社保等行业广泛应用。随着互联网及移动支付的普及，个人信息安全的重要性日益凸显，指纹识别逐渐从行业应用拓展到终端消费市场，并逐渐成为主流智能手机的标配。
将指纹识别引入智能手机，手机使用人隐私和金融交易安全能得到有效的保护。所以，手机厂商都________地在手机上加入指纹识别功能。2015年，中国指纹识别传感器销量超过7000万颗，其中超过6000万颗应用到手机上，而2016年中国智能手机市场运用指纹识别传感器的数量已经突破1.2亿颗。
目前，一套完整的指纹识别产品或方案包含三个必要元素：指纹传感器、指纹算法处理芯片和指纹算法软件。智能手机上的指纹识别应用大部分采用TEE方案，即将指纹比对算法和应用加载到基带芯片中，由模组厂商对传感器进行封装、涂层或者盖板，再提供给手机终端厂商。
一个好的指纹识别方案需要传感器和算法芯片的有效配合，才能真正实现身份识别的安全可靠。但是，现阶段国内外指纹识别企业多数是传感器芯片与算法芯片分离，厂商要么只做传感器芯片，要么只做指纹算法芯片；而指纹识别也还存在着指纹误识、指纹特征数据被提取、比对结果被伪造等安全隐患。部分厂家的指纹算法芯片的安全防护还没有达到国际标准EAL4+水平，产品的使用稳定性、传感器与算法芯片的兼容性也有待提升，在综合安全防护技术、产业化配套、标准统一化、产品兼容性等方面还需进一步规范。

零点集团针对全国30个直辖市或省会城市居民的环保意识和环保行为，进行了“中国公众环保指数”调查。2010年中国公众环保指数得分为69.5分，较之2005年（68.1分）和2007年（69.1分）维持稳定局面，但仍未破七，当前大的环保环境和公众环保内驱力还没有达到足以产生变革的度点。可喜的是，西部城市公众环保指数以69.4分紧随东部之后（70.3分），成为2010年环保指数的亮点。进一步研究发现，西部公众主要赢在社会参与型环保的行为率高，高出东部和中部公众10分以上。

由于当前中国政府的行政特征、表现力及公众环保水平的发展阶段，使得我国的公众环保表现出两项内生性矛盾：

矛盾一：73.2%的公众在经济发展和环境保护中会优先选择环境保护，环保选择具有压倒性优势；另外认为我国环保已经紧迫的公众比例将近九成（86.8%），但在具体环保事项上，公众的环保意识表现不一，人们的高环保意识主要集中在家庭生活层面，如将生活垃圾分类、节约水电等，分别有59.6%和53.7%认为它们是环保行为，而在办公场所和社会参与层面的环保意识相对较低。进一步研究发现，如果落实在行为层面上，在20项环保行为中，二分之一的环保行为采取率都在30%以下，尤其是社会参与方面，环保行动力明显弱化。

矛盾二：对于环保问题的责任归属，72.3%的公众认为应该由政府负责，但对目前我国的环保状况，表示满意的比例不及四成（39.4%），尤其是18-25岁的青年（32.8%）及学生（23.8%）。而对此，仍有54.6%的公众对政府工作表示认可。公众表现出的这种矛盾认识正体现出中国公众的政府依赖惯习，而这种惯习是不以政府的环保力强弱为基础的。

当然，这几年我国公众环保也表现出一些新的气象，从这些新气象中，我们可以大胆假设未来中国公众环保的两个趋势：

趋势一：在联合国公布的十大环保问题中，46.1%的公众表示关注全球气候变暖，关注度仅次于大气污染（72%）和水污染（69.7%），因此，低碳作为减缓气候变暖的最直接行为，将具有更加坚实的公众基础。进一步研究发现，在生活中可以实现低碳的行为方面，如节约水电（64.8%）、购买节能电器（52.7%）等，公众的行为采取率均相对较高。当然，公众低碳时代的到来，需要政府的监管及市场的配合，只有做到三合一，才能让低碳真正成为一种内在的生活方式。

趋势二：根据中国环保联合会发布的数据，我国民间环保组织的数量几年来有明显增加，未来趋势会更明朗，而这依赖于公众对环保组织工作的认可（61.6%），一直在政府、企业和公众等不同环保主体中居首，尤其是近年来环保问题严重的西部，这一比例相对更高为65%。进一步研究发现，不同年龄公众不参加环保活动的首要因素都是“没人组织我参加”，这为未来环保组织的发展指明了方向。当然，对于18-25岁青年来说，增加环保组织信任度和透明度（分别为25.6%和28.9%）也相对较为迫切。

①近年来，利用碎片时间“听读”成为流行趋势，伴随这条小众的内容赛道走向大众化，________________。“耳朵经济”包括播客、听书、有声读物等，具有便捷化、阅读碎片化、互动性强等特点。数据显示，我国现有相关企业4万余家，三成以上公众有听书习惯，35.4%的用户选择付费订阅，预计2028年在线音频市场收入将增长至510亿元。
②“耳朵经济”发展，不仅丰富了阅读方式和阅读体验，推动构建全民阅读新生态，也激活了消费新“声”机，为经济带来新机遇和新活力。推动有声市场的高质量发展，需从内容创新、技术创新、模式创新三个维度持续发力。
③当前，音频平台用户对内容的需求越来越多元化和个性化，这就要求内容创作者和市场主体积极关注市场动态、做好市场调研，有针对性地发掘新的创作领域，丰富创作题材的“内容池”。分析研判用户阅读消费场景与用途类别，了解其需求偏好，根据各自市场定位开发差异化、垂直性的优质内容，布局和深耕个性化细分领域，加快树立具有辨识度的市场品牌。音频以听觉为传导途径，其播出效果还取决于播讲者对文本的诠释能力、声音感染力及背景音效的信息密度。如何提升作品内容品质，将文字符号升华为带有亲密感和人情味的对话，为用户带来独特的情感体验将是市场主体面临的考验。要在激烈的市场竞争中胜出，搭建一支集编剧、配音、导演、后期制作等多方面人才于一体的强有力的团队就显得必要而重要。
④“耳朵经济”的崛起得益于科技的创新发展，数智技术在音频生产过程中必将发挥越来越重要的作用。随着大数据、云计算等技术运用于内容生产、流量预测、分发推荐等环节，音频平台可以获取用户的点击流量、付费习惯、评论内容、分享频次等数据，并根据算法机制建立用户画像，精准预测其行为习惯和偏好，为个性化内容生产提供支撑，从而提升用户黏性。人工智能、语音合成技术等将使生成的语音更加自然、流畅，传递更丰富的情感温度，系统性提高用户的收听体验。同时，无线耳机、智能音箱、智能汽车等各类智能硬件的日益普及提供了多终端、沉浸式、全场景覆盖的接收渠道，在满足用户不同需求的同时，也为“耳朵经济”的提质增效开辟了新的空间。
⑤“耳朵经济”以听觉为主要内容形态，可以很好地解放双手、双眼。因此，音频可以渗透到不同场景中，和其他应用共享碎片化时间，这为构建“音频+”的多元业务生态提供了可能。如“音频+直播”模式可实现实时互动，用户可通过音频参与直播，获得即时反馈；“音频+游戏”模式可通过声音引导创造出全新的游戏体验；“音频+出版社”模式可通过有声书和播客等形式拓宽传统出版传播渠道，使阅读变得更加便捷和生动。如此来看，以模式创新不断延伸产业链条，将为推动“耳朵经济”健康发展拓展更多有效路径。

消费品企业有充分的理由去开展数字化转型。消费端是最活跃的市场，对消费者和消费市场的理解早已融入消费品企业的基因，数字化则为消费品企业提供了全新的消费者洞察机会。①

首先，消费品企业进行数字化转型的动力之一是增加与消费者的互动。多年前，消费群体几乎是隐形的，企业通过发邮件或在电视上打广告的方式来做营销。在数字化的今天，企业营销开始注重每一位个体消费者、强调点对点的互动。数字化做得好的消费品企业会去了解每一个消费个体的喜好和行为，从而获得非常细致的消费洞见——某个消费者喜欢什么样的产品，什么样的促销活动适合这位消费者，以及何时是联系这位消费者的最佳时机等。②

消费品企业的第二项数字化转型动力是提供数字产品和服务，以及用数字化的方式销售产品和服务。长期以来，消费者熟知的大型消费企业需要通过层层分销才能将产品送入零售终端，这里面存在很大的优化空间。数字化时代出现了更多直接面向消费者的营销渠道，企业不仅能够通过这些渠道销售实物产品，也能提供数字化的产品和服务。③

消费品企业的第三项数字化转型动力是提升运营效率。金融、互联网技术、人力资源领域中，不少此前由人来完成的工作，目前已经可以被数字工具替代。例如，一些公司设计出算法，从大批简历中筛选重点信息，为应聘者打分，快速向人力资源部推荐理想的候选者。我们会看到越来越多此类数字化技术提升运营工作效率的例子。对于消费品企业来说，运营效率的提升意味着可以将更多资源投入到理解消费者、进行品牌建设以及开发产品等核心业务中。④

大数据的产生，简化了人们对世界的认知。通过将人的行为转化成为无数个可以量化的数据节点，从而为人提供了一个“数据画像”。然而，目前的一些大数据应用还停留在标签化的层面，忽略了个体的差异，容易导致千人一面的结果。

如果说大数据关注的是总体和大致规律，那么___________。和大数据相比，小数据的价值在于它来源于各类社会行为的细节，更贴近人们的个体感受，对需求的呈现也更精准。比如，按照大数据画像，婴儿尿布可能会和奶粉、玩具等商品相关联，啤酒的消费者可能会同时选购花生米、薯片等零食。而国外一家零售商依据小数据的分析显示，男性顾客在购买婴儿尿片时，常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段，竟然取得了成功。

不论是大数据还是小数据，最重要的是对数据的分析。举一个古代的例子，在马陵之战中，庞涓善于数据分析，而孙膑通过编造“使齐军入魏地为十万灶，明日为五万灶，又明日为三万灶”的数据，反其道而用之，对庞涓实施诱杀。这就是庞涓惯用“灶”的大数据，而忽视对脚印等小数据的分析而导致的。要达成对事物的更深入理解，就需要把大数据思维和小数据细节相结合。

关于未来趋势，有专家预言，在不久的将来，大数据、小数据的界限或将被消除，取而代之的是“全数据”或全量数据，也就是所有数据。比如，未来在智能交通领域，将有可能用全量实时的数据，来感知城市每辆车所在的具体位置、每个红绿灯路口的车辆信息，并对这些情况进行全局调控，从而大幅提升城市交通运营效率。而实现这一目的，离不开对数据的挖掘和分析，以及人工智能的深度学习。