数据的底层逻辑需要秉持的一个原则之一就是操作数据的人要懂“失之毫厘差之千里”的道理，即使是同样的大框架只要针对的细分架构层有变化，所针对和能覆盖到的目标精准性就会有偏差。拿我自己来举例，作为美式的重度消费者，我在手机壳上的选择上一定不会选印有标准糖和含牛奶的。不含糖的标准杯和中杯是退而求其次的选择，大杯少冰不含糖才是我的第一考量（防撞防摔包边要同时能满足），我才会下单了。所以尤其是到分析数据层面，多维考量、验证和推敲，就更有必要了。当然我的标准只是我自己的，所以猜我今天美式了吗？
研究了下semi电动卡车，基本上可以确定是会变革北美物流行业的iohone级产品，先不说自动驾驶解放的驾驶员精力，动力系统底层逻辑都完爆内燃机车产品的效率，加上超低的维护成本以及使用成本，极大的降低物流综合费用，拥有快充是很大的技术痛点，不用换挡（卡车10多个档位）很大程度解放了人的身体劳损度。北美市场很可能未来物流都不用人开了，人的价值仅仅只是监视作用，目前理论上FSD已经可以完成90%以上的操控。
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