最近原油价格波动突破历史记录，零油价甚至负油价。除了新冠疫情导致的需求疲软之外，一个现实原因是没有足够的场所存储生产出来的原油。
图 1 是 Bloomberg 的一张全球原油的库存情况，左下角数据来源的 “Orbital Insight” 勾起了我的回忆。
几年前这家公司还处于创业早期，Big Data 作为热词正在兴起，我当时做一些案例研究时了解到这个 case。
其当时的想法是：
(1) 经济统计数据通常是不准的（偏差误差，或故意造假）及存在统计时间滞后问题；
(2) 通过对卫星遥感照片的数据分析，可以看出一些分析洞察；
(3) 一些机构（比如：对冲基金）愿意为这些洞察买单。
其当时举的几个例子中，原油存储就是一个典型 Use Case。以 图 2 和图 3 为例，浮顶式储油罐的灌顶在满载和空置状态高低是不同的，进而光影的深度也是不同。通过卫星照片，把全球主要原油存储的油罐的空置情况进行分析，可以作为一个维度用来估算各国原油的储备情况。
而原油到底储备多少，对大部分国家来说都是机密，所以这个数据会很值钱。目前 Orbital Insight 先后融资四轮，募集了 1.25 亿美金，红杉资本和 Google Ventures 是领投方。
我从这个 case 得到的启示是：
(1) 针对一个很清晰的痛点；
(2) 用一个可行的办法（这个分析过程是其技术壁垒）;
(3) 谁大概会买单也是比较清晰的。
对比而言，当时号称自己应用领域广阔，啥都可以干，但如何干几句话讲不清楚的…… 这类 Big Data 创业公司早就消失了。
对比曾经的 Big Data，5G 是正在兴起的 “热词”，无论是大型企业（比如：电信运营商）还是创业公司，我们应该以什么样的态度去规划和实践自己的创新产品开发呢？
The Economist 旗下研究部门 Economist Impact 的一份报告显示，针对 AI 、IoT 和大数据三项技术的应用，不同垂直行业存在不同。
ICT 行业三项技术应用率都比较高，毕竟自身是数字技术强相关的位置。
IoT 的渗透率各行业普遍较高，且行业间差距小；而 AI 在不同行业的渗透率差别则较大。
NSR 的研究显示，以纽约到伦敦的数据传输为例。如果用光纤传输，最低延迟是 55ms ，而通过 LEO（低轨道卫星）的 Inter-Satellite Links （卫星之间直连），可实现 43ms 的低延迟。
LEO 连接经历的节点可能比传统固网要少，而且光在光纤中的传播速度比电磁波在真空中慢 40% 左右。
罗兰贝格咨询公司对新能源商用车市场细分，主要基于运距和载重量。包括，六大轻卡场景和十大中重卡场景。
路线相对固定、受地方排放监管影响较深的场景预计维持快速增长，具体包括以商超配送、快递快运为代表的轻卡场景，与以资源运输、城市环卫为代表的重卡场景等。
