文 | 大模型之家 文 | 大模型之家 9月22🔥日晚间，DeepSeek官方突然发布更新，宣布DeepSee💯k-V3.1 现已更新至DeepSeek-V3.1-Term🚀inus 版本。官方表示，此次更新并非简单例行迭代，而是针对😊用户反馈中集中出现的问题进行了改进，在保持原有能力的同时，进😎一步提升了模型的稳定性与一致性。 消息一经发出，不到一😘个小时便收获了一条“10w+”，足以见得行业对于DeepSe😡ek的关注程度与影响力。 然而，市场的热烈反应背后，也🥳夹杂着一丝失望：备受期待的新一代推理模型DeepSeek-R💯2再次缺席。这不仅是一次期待的落空，更像是一面棱镜，折射出这😉家明星创业公司，从年初以R1模型一鸣惊人，到如今核心产品迭代😅的持续延迟，在狂飙突进246天后的焦虑、挣扎与抉择。梁文锋和😅他的DeepSeek，正在上演一出中国大模型领域最富戏剧性张⭐力的“现代启示录”。 市场预期管理失焦：R2发布如“镜❤️花水月” 当我们把时间的指针拨回2025 年的早春，彼🎉时，DeepSeek-R1的横空出世，如同一声惊雷，在中国乃🙌至全球的AI领域炸响。其卓越的数学与代码推理能力，不仅在多项😢基准测试中对标甚至超越了OpenAI的顶尖模型，更重要的是，😁它以一种彻底开源的姿态，将推理大模型的门槛拉至前所未有的低位🙌。DeepSeek因此一战成神，成为那个“春节档”最耀眼的国😀产AI明星，创始人梁文锋也被寄予了挑战硅谷巨头的厚望。 🤗 DeepSeek-R1推出的那一天，就为梁文锋治下的深度求😊索，留下了两个难以抹去的烙印：一是“开源且低成本”成为它的标👏签，二是外界由此对其下一步的期待被抬到了很高的位置。 😢然而，辉煌的序章之后，故事的走向却变得扑朔迷离。行业对下一代💯推理模型DeepSeek-R2的期待，随着时间的推移，演变成🚀了一场反复上演的“狼来了”的故事。据大模型之家统计，截至20😡25年9月23日，距离R1发布已过去整整246天，而关于R2🤔的发布传言，已不下10次。 这场漫长的“悬念剧”始于2👏月，路透社首次援引信源，称R2“最迟5月初发布”，并暗示其在😅代码生成和多语言推理上将有重大突破，瞬间点燃了市场的热情。随😍后的几个月，传言变得愈发具体和密集。3月，行业内开始流传“3💯月17日发布”的精准日期；4月，Hugging Face代码😊库的蛛丝马迹似乎暗示着即将到来的更新；而到了5月，传言达到了🤯顶峰，一份详尽的参数信息在网络上泄露，直指R2将采用革命性的😴“Hybrid MoE 3.0”架构，总参数量高达惊人的1.🤯2万亿。 然而，期待中的5月发布会并未如期而至。随之而⭐来的是更多混杂着失望与猜测的消息。有传闻称，发布延期是因为C🙌EO梁文锋对模型内部测试的性能不甚满意，认为尚未达到对R1的😡“碾压级”优势。更关键的是，来自外部环境的压力开始显现——英🔥伟达 H20芯片的供应问题，成为悬在所有中国AI公司头上的达🌟摩克利斯之剑。 此后的故事线更加曲折。6月，消息称R2🙌的内部测试结果显示，其性能提升并未达到颠覆性的程度。7月，万🎉众瞩目的世界人工智能大会（WAIC 2025）上，DeepS🙌eek的缺席让R2发布的希望再度落空。8月，关于“月底发布”😉的传言再次甚嚣尘上，但很快被官方辟谣。直到9月初，彭博社的报🙌道才给出了一个新的时间窗口——计划于第四季度发布，并将主打当👏下最热门的Agent（智能体）能力。 展开全文 😡在长达八个多月的时间里，DeepSeek官方始终未公布R2的🤩明确发布计划。这种反复的传言与落空，在客观上造成了市场预期的😎管理失焦，也消耗了部分用户的耐心。更重要的是，在DeepSe😅ek等待R2的这段时间，其主要竞争对手，如阿里巴巴的通义千问🎉（Qwen）和百度的文心大模型（ERNIE）等，均已完成了多😘轮重要的功能迭代和模型升级。 在这场无声的竞赛中，时间😡的流逝，正在成为DeepSeek最沉重的成本。 延迟的😂“三重困境”：开源生态的繁荣与核心产品的缺位 如果仅仅😀将这八个多月定义为“等待”，那对DeepSeek而言无疑是不😆公平的。事实上，在R2缺位的日子里，DeepSeek非但没有❤️停滞，反而在另一个维度上展现出了惊人的能量和战略远见。梁文锋😡选择了一条更为艰难但可能也更为长远的道路——构建一个从底层模😴型到上层工具链完全开源的全栈技术体系。 这是一场围绕“😂开源驱动创新”展开的“阳谋”。在核心模型层面，除了打响名声的😀推理专用模型DeepSeek-R1，DeepSeek在3月又😡开源了通用模型V3.0324，其API成本仅为GPT-4的1👏/14，几乎是以“倾销”的方式，将大模型的使用成本打到了“地🤯板价”。随后，融合了代码与对话能力的DeepSeek-V2.😉5，以及多模态文生图模型Janus-Pro也相继开源。这一系😴列组合拳，让DeepSeek成为了国产AI技术普惠的关键推动🤩者之一。 在基础设施与工具链层面，DeepSeek同样😎进行了深度布局，开源了一系列旨在提升训练和推理效率的关键组件❤️。例如，针对GPU优化的FlashMLA解码内核和DeepG🤯EMM矩阵运算库，官方数据显示可提升约30%的推理速度；为混🔥合专家（MoE）模型设计的DeepEP通信库和DualPip💯e流水线算法，有效降低了分布式训练的通信延迟；而名为3FS的😡超高速分布式文件系统，则为大模型训练提供了高效的数据读写支持😂。 尤为关键的是，DeepSeek的开源并非仅仅停留在😢代码层面。他们敏锐地捕捉到了国产算力崛起的趋势。其开源的工具👏链不仅支持主流的英伟达GPU，还同步推出了适配华为昇腾平台的🙌解决方案（如MindIE镜像）。这一举措有助于推动国产AI算🤗力在实际应用场景中的落地，具有重要的产业价值。庞大的开源体系🔥为DeepSeek带来了正向的生态循环。全球开发者基于其模型🙌进行量化（如INT8/INT4版本），降低了部署成本，并围绕😡医疗、金融等垂直行业进行微调，丰富了应用场景。 然而，👏这耀眼的A面，却无法掩盖其B面深刻的隐忧。R2的迟迟未能发布😁，正是这些隐忧的集中体现。DeepSeek-R2的推迟，至少😍面临着三重困境。 首先是技术突破与算力供应的核心矛盾。😂据英国《金融时报》等媒体报道，R1发布后，DeepSeek在😢相关方面的鼓励下，曾尝试使用华为昇腾芯片进行下一代模型的训练👍。然而，从英伟达的CUDA生态迁移到昇腾的CANN生态，其难🤩度远超预期。训练过程中的不稳定和性能瓶颈，严重拖慢了研发进度😊，甚至一度迫使团队将关键训练任务切回NVIDIA平台。这场“🔥算力长征”的艰难，或许是导致R2延期的最直接、最核心的技术因🙄素。 其次，资本的狂热与市场的超高预期，放大了传言的传😴播效应，也给DeepSeek戴上了沉重的“枷锁”。R1的成功😂让DeepSeek成为了资本市场的宠儿，估值水涨船高。每一次😡关于R2的传言，都能在资本市场掀起波澜。这种高度关注，既是动👍力也是压力，它迫使DeepSeek必须拿出一款超越性的产品，😆任何一点瑕疵都可能被无限放大，从而导致团队在发布决策上慎之又💯慎。 最后，在激烈的行业竞争与中美技术角力的背景下，构😎成了R2发布最严峻的外部压力。在国内，阿里、百度等巨头凭借强🔥大的资源整合能力，在模型迭代、产品落地和生态构建上步步紧逼。🤯在国际上，美国对先进AI技术的出口管制日益收紧。DeepSe😡ek既要面对国内市场的“内卷”，又要应对国际环境的“脱钩”风😉险，其战略选择空间正变得越来越狭窄。 DeepSeek😜与梁文锋面临的“三重挑战” 当前，DeepSeek及其🤩创始人梁文锋正不得不面临着来自技术、战略和市场三个层面的严峻🔥挑战，这种局面使其在后续发展路径的选择上变得异常艰难。 😁 第一重挑战，是如何在技术上实现自我超越，即“创新者的窘境”😢。DeepSeek-R1在推理能力上的突出表现，已经为公司树🎉立了极高的技术标杆。这意味着R2必须在性能上实现质的飞跃，而❤️非简单的参数提升或常规优化，才能满足市场的期待。 如果😍R2的提升幅度有限，很可能会面临类似于今年GPT-5发布后，👍行业普遍认为其创新力度不足的评价。对于一家以技术驱动的创业公😢司而言，这种来自内部的、超越自我的压力，是其决策过程中必须考😅虑的首要因素。 第二重挑战，是公司在技术路线上的战略短👍板，特别是在多模态能力上的“缺位”。当前，全球顶尖大模型的发❤️展趋势已明确指向文本、图像、音频、视频等多模态能力的融合。无😜论是通过多模型能力调用协议（MCP）整合不同模型，还是发展原👍生的多模态大模型，都已成为行业共识。 相比之下，Dee😎pSeek至今发布和开源的模型仍主要集中在文本和代码领域，旗🌟下多模态文生图模型Janus-Pro并未在行业掀起波浪。这种😆技术路线上的单一性，可能会使其在未来以多模态为核心的应用场景🙄竞争中处于不利地位，限制其生态的广度和商业化的想象空间。 ❤️ 而国内的另一家大模型公司MiniMax为例，则走向了另一😜个极端：其从创业初期就专注于多模态技术，并已推出了成熟的产品👍，但囿于当前主流大模型能力评估体系，仍以语言模型为基准。这使🚀得 Minimax 在模型排名、社区认可度、学术引用等“行业😍标尺”上较为边缘，其开源的大模型 MiniMax-M1，在H🤩ugging Face等平台的活跃度远低于DeepSeek。😀此外，其主打的线性注意力机制与混合专家系统（MoE）虽然理论🔥上具备效率优势，但在实践中尚未充分验证其长期可控性和泛化能力😆，也让MiniMax 40亿美元估值屡遭质疑。 第三重👏挑战，是需要面对DeepSeek面临的生态问题。自今年年中开😜始，网络中关于“DeepSeek变笨了”的讨论不绝于耳，调查❤️发现虽然R1模型在数学推理上表现优异，但在涉及创意、事实性内😁容时却频繁出现“幻觉”。 而这背后，正揭示出DeepS😊eek在内容生态上的“先天”短板。大型科技公司如百度、字节跳😢动等，其优势不仅仅在于资金和技术，更在于其庞大的流量入口和内🚀容生态系统。例如，百度拥有搜索、贴吧、文库等一系列产品，而字😅节跳动则有抖音、今日头条、西瓜视频等。这些平台不仅为用户提供🙄了稳定的流量入口，更重要的是，在用户与内容交互的过程中，源源😂不断地产生着最新的、鲜活的数据。这些数据经过清洗和处理，可以😁持续地为大模型提供高质量的训练语料，形成一个良性的“数据飞轮😢”——模型越好，用户越多，产生的数据越新，模型迭代越快。 😡 DeepSeek目前并不具备这样的内容生态优势。其模型能🌟力的提升，更多依赖于外部公开数据集和合作方提供的数据，缺乏像🎉百度、字节那样自有的、能够实时更新的“活水”。当模型在训练过🤩程中无法有效甄别和清洗受污染的语料时，就可能导致“幻觉”现象👏的加剧。这种“幻觉”，不仅仅是简单的信息编造，更可能表现为逻👍辑混乱、事实错误，甚至答非所问，这无疑严重影响了用户的信任感😡和使用体验。对于一个致力于商业化的大模型来说，用户信任是其产😘品生命线的基石，而“幻觉”问题，恰恰是横亘在其商业化路径上的😎一大障碍。 写在最后 因此，对于梁文锋而言，是如👏何平衡内部研发节奏与外部市场竞争的压力。R2的延迟发布，为竞😜争对手提供了追赶和反超的时间窗口。在快速变化的大模型市场，技😴术领先的优势稍纵即逝。梁文锋必须在“追求技术极致”与“抢占市🚀场时机”之间做出权衡。 发布一个性能未达内部最高标准但🤗能及时卡位市场的产品，还是继续打磨一个可能错过最佳发布窗口的😢“完美”产品，这是一个艰难的战略抉择。同时，叠加算力迁移带来🥳的工程挑战，使得这一决策过程变得更加复杂。 不可否认，😆DeepSeek-R1的发布对行业产生了深远影响。它不仅证明😁了国内团队在核心推理模型领域的研发实力，更重要的是，其开源策🚀略极大地降低了AI技术的应用成本，打破了海外少数厂商在高端模🤗型领域的垄断，为推动整个行业的创新和普及做出了重要贡献。 😊 在大模型之家看来，DeepSeek当前所面临的困境，并非💯个例，而是国内顶尖AI公司在向更高技术水平迈进过程中普遍面临🌟的挑战缩影。市场期待R2的最终发布，不仅是期待一款性能更强的😴模型，也是在观察DeepSeek如何在技术瓶颈、战略短板和激🤗烈竞争的多重压力下，给出自己的解决方案。DeepSeek和梁🌟文锋给出的答案，也将对国内其他AI公司的发展路径提供重要的参😘考和启示。返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

文 | 李倩说品牌 文 | 李倩说品牌 “做品牌😘”是一个人人都能说、快被说烂的事。这件事太容易被误解了，现实💯语境中，说起“做品牌”，常常是鸡同鸭讲，说的压根不是一回事儿🎉。 举个例子：我在一次CEO闭门讨论会上遇到一个高管，🔥当大家在讨论如何抓住新的内容平台做品牌时，他说：我觉得没有做😜品牌这回事，我们做企业本身就是在做品牌。你看，这就是典型的混😍淆概念了。 “做品牌”，很容易被误读，有两个比较常见的🙌说法： 一、“做品牌”= 好好“做企业”。 品牌🥳=企业，这种理解是把品牌这个词泛化和放大了，认为只要企业做得❤️好就等于品牌做得好。在这种理解视角下，品牌部门、品牌专业，甚🌟至品牌工作本身的存在，价值不大，甚至会觉得品牌部门“可有可无🥳”，品牌专业“没啥大用”，品牌工作就是“敲锣打鼓”。 💯我亲耳听过一家上市公司最大的事业部总经理说：做什么品牌，我们⭐业务部门做好了就有品牌，要什么品牌部门？！ 二、“做品😴牌” = 做具体的“营销动作”。 品牌=营销动作，这种💯理解是把品牌这个词功能化了，认为品牌就是一种非常具体的动作，🙌比如做PR（公共关系）、做产品推广、做文案和设计等。这种理解🌟就像是你说“做人力资源”，别人理解成“招人”；你说“做行政”😅，别人理解成“前台接待”。 一旦这样理解“做品牌”，最😴大的后果就是：CEO立刻觉得这事太小了。你们品牌部门自己做做😍就行了，这点事不需要太耽误我的时间。 先明确一下，我今😅天说的"做品牌"不是说做企业，也不是做某个具体的营销动作。这🚀里的“做品牌”= 做企业关键信息的梳理和表达。 这种理🤔解下，品牌要先萃取总结，再营销表达，是一个信息梳理、内容生产😴、营销传递的过程。 如果一个企业，不能意识到做品牌究竟🤩意味着什么，它就无法真正进入到做品牌的过程中，也就无法拿到做🤩品牌带来的成果。要么陷入到“品牌无所谓”的轻视，要么进入到对😎一个具体的“活儿”的考核，漏掉了全局梳理管理的关键工作。 😜 咱们既不要蓄意放大它，也不要刻意缩小它。正常理解它，才能🤩做对做好它。 02 “做品牌”的四大核心议题 如🤩果你认可“做品牌”是值得投入的事，也认可上面所说，“做品牌”😆就是做信息的表达和内容的体验。好，我帮你说清楚“做品牌”都有🌟哪几大板块的工作。 实际上所有“做品牌”的工作，不外乎🚀这四大核心议题。你可以一边思考一边做个归类： 第一大品😢牌工作议题：【我是谁】 展开全文 众所周知的那些😀关于品牌定位、品牌战略、品牌特色、品牌名称、品类和产品、商业😀模式、定价策略、品牌渠道、品牌故事、品牌口号、品牌哲学、品牌😎VI、品牌理念、品牌安全、品牌管理规范、品牌CIS……这些满😎坑满谷的概念、工具，只要是关于说明品牌方自己信息的，都可以归😀到这一类【我是谁】的议题下。 很多时候你可能会被这些概🤔念搞得头昏脑涨，我想说：其实你不必理会这些故弄玄虚的概念，喜😎欢卖弄这些概念也不是什么有益的事情。 你可以把每一个概😴念都当做一个向你发起提问的记者，借助于它的提问，从不同角度，🎉帮你想清楚说清楚【我是谁】。 当然，如果觉得需要专业的🔥外部咨询顾问辅助你来想清楚、表达出来，也是很好的办法。 😘 但不管用什么办法，想清楚说清楚【我是谁】，都是第一重要的品🤔牌工作。这一点如果糊弄过去了，后面三件事绝不可能做好。 😢 我们遇到一些品牌，请我们帮忙直接做“品牌物料”，说已经把品🙌牌是谁的事都想清楚了，就差输出内容了。结果品牌中心轴十要素逐💯一细问下去，能回答上来的，不到三分之一。 【我是谁】要😀经得起方方面面角角落落的追问，才叫真正“说清楚”了。 😡看起来简单，但真正要做到“说清楚”并不容易，要花很多时间很大❤️力气，而只有那些真正有恒心塑造品牌的企业，才会在这件事上不惜🚀投入（主要是时间投入）。 后面我会持续分享这些年遇到的🌟那些在【我是谁】上真花过心思、获得市场奖励的好品牌。 👏第二大品牌工作议题【你是谁】 如果说【我是谁】是品牌对🌟自身的认清和表达，那么，【你是谁】，就是品牌对顾客的洞察和探🙄索。 这个大议题下包含的工作量也很大。既有时髦的所谓市🎉场调研、顾客画像、用户研究、痛点挖掘、顾客旅程、品牌触点等工🔥作，也有基于这些工作产生的内容形式、内容渠道、内容手法、内容😉调性等内容体验的整体策略。 说白了，【你是谁】是研究透😆顾客/受众，并基于这些研究去匹配内容策略的过程。 这个🚀议题处理得好，品牌营销的效率才能真的提上去，也许你会发现，看🔥清楚了【你是谁】之后，好多品牌动作压根就没必要做。 【👏你是谁】决定了一个品牌输出内容的策略，满世界越来越多的内容形👍式（图文、视频、音频、虚拟……）、内容渠道（媒体、门店、经销🤔、私域……），我们到底以什么内容渠道为主，以什么内容形式为主😀呢？ 你看，如果人群、旅程和内容策略足够精准，是不是就😴能省掉很多事儿？ 第三大品牌工作议题【我们的成果】 😁 光知道【我是谁】【你是谁】只是品牌展示的工作，最好的“做🤔品牌”一定要讲究“品效合一”，因此第三大品牌工作议题就是双方😡碰撞之后产生的【成果】。 没有【成果】的品牌工作，就是😜唱高调，耍流氓。 可能你要问：【成果】是不是就是说购买😡产生销量啊？ 不全是。 品牌工作毕竟不只是销售工😊作。品牌工作不单单以“购买”作为评估成果的一个标志，除了购买⭐，还有其他三件事，也可以表示品牌的工作有了“成果”。 😂这三件事分别是：复购、连接、分享，再加上“购买”，一共四大成🤔果。 如果企业高质量完成了【我是谁】、【你是谁】，那么😎围绕着四大成果去反向设计品牌内容和运营动作，好的品牌工作，将🙄会不断提高这四方面的成果表现。 要么能让人直接拿钱投票😡（直接下单），要么能让人产生复购或转介绍（买了又买，劝别人买⭐），要么能让人产生和你主动连接的动作（点赞、投票、留言、UG😉C、参加活动、扣1、说话、到店……），要么能让人分享你的产品🙄和内容（转发、传播、拍照、举例、转告……）。 你看，如🥳果【我是谁】说得够清楚，【你是谁】做的够清楚，四大【成果】运🎉营得够极致，说得绝对一点，一个品牌的所有顾客/潜在顾客都至少👏可以满足购买、复购、连接、分享四大效果中的一项。 这，🎉才是最精准的品效合一。 第四大品牌工作议题【内容的效率🤗】 做到了成果，不意味着“做品牌”的工作就结束了。 😘 好的“做品牌”不仅要看“成果”，还要看“效率”。我们究竟🤩用了多长时间、多少投入、多大精力做到了这样的一个“成果”，这😉个过程是否可以不断优化？不断提高上述所有内容的生产效率？ 🔥 这个过程中包括但不限于：在梳理品牌过程中对管理的效率、在😴企业内部跨部门品牌沟通的协作效率、内容团队生产内容的效率、内😂容团队的管理效率、内容团队的协作效率、AI辅助内容生成等新趋😴势的试用效率…… 你看，这些问题几乎都聚焦在做品牌这件😎事的“内部摩擦力”上。 事实上，这些看起来很抽象的问题😂，都是有方法、工具、流程可以解决掉的。 毕竟，德鲁克老🤯先生说过：凡是不能被测量的事，都无法被管理。既然我们想要“管😉理品牌”工作，那么就需要想到办法“测量”这些事，不断用工具、😆数据加速，让做品牌的正向飞轮转动起来。 这是很容易被企🚀业忽略掉的一块“做品牌”的工作板块，不管是大企业小企业，在品💯牌内容工作过程中，都会产生大量的沟通和管理成本，而这部分成本🎉，是完全可以压缩提效的。 结语 以上，我试图用最🤔简朴的语言把“做品牌”这件事说清楚，希望能在你的脑海里建立起🌟清晰的一张地图，让做品牌这件复杂的事从此明了起来。返回搜狐，😍查看更多