题目跟中国关系可能不是太大，疫情中，中国应对得最好，反而失去了先线下转型的强动力，线上零售重回渗透线下的进程，缓慢而又踌躇。

线下店增加配送点和售后服务中心的职能。原因是进店的浏览客流变少了，于是店面则转为仓库+配送，出问题进行售后服务等必须提供的场所。

线下店需要重新设计，接触式–>无接触，增加社交距离，无摩擦的支付体验，可持续的发展模式（发挥社交职能）。

商店减少，人流也相应改变，因而线下店位置需要进行重选。

新的线下店概念应该会出现，人们为什么要进来，店提供的职能会发生什么样的变化。比如，店面分时复用给不同品牌，品牌顾问等，预约制产生聚会社交等模式。

这里有个新的概念，叫Smart Salon，就是智能沙龙的意思。同好者约在一个固定的时间，在一个租用的场所，由一个/多个品牌商户进行服务/销售。该场所用后再进行消毒等。这里面就产生了新的第三方——场地的运营方和沙龙的组织方。场地运营方保证场地的卫生及其他物理条件。沙龙的组织方负责预约顾客群以及商户代表等。

该场所可大可小，目前看来，还是以小为主。

租金协议应更灵活，租期灵活、分时复用、分成替代租金等。

AIoT和线下店的无缝集成。

另外，店面还可以作为网红进行直播的电子商务工作室，提供直播/虚拟购物能。

无论在商业上还是对弈上，信息一般被认为是透明的，即本方和counterparts都具有同等的信息量，任意一方不应存在不对成的信息优势。

信息意味着不可忽视的现实，从主观上看，必须正面这种残酷的现实，不要掩耳盗铃，另一方面，也应该不要被现实所击倒。

在以往的经验来看，对信息的归纳能力更强，更准确，会有助于做出有利的决策。

然而，如何判断什么是更强的归纳能力呢？

以前是靠抽象思维，类比等跟文学/艺术很想象的手段，就好像之前的围棋，人类生创了很多围棋的概念和术语，其实就是对这些公开信息的归纳。

AlphaGo的出现击溃了这些旧的归纳，因为AlphaGo的进化相当于人类10^N的围棋进化……于是新的归纳又基于AlphaGo的评价结果上再行给出。

归纳最终还是需要有可理解性。

虽然我以围棋来类比，但真正商业上的信息归纳和决策，由于不可能有类似于AlphaGo的训练环境，就很难有加速进化/信息归纳的可能了。