2025 年初 DeepSeek 爆火,讓每日互動(dòng)這家公司再次受到廣泛關(guān)注。
自 2019 年上市以來,每日互動(dòng)作為一家數(shù)據(jù)智能服務(wù)商,秉承 著 “ 讓數(shù)好用,把數(shù)用好 ” 的理念,致力于用數(shù)據(jù)讓產(chǎn)業(yè)更智能,一直是以“ D-M-P ”( Data-Machine-People )三層邏輯開展業(yè)務(wù)。基于在開發(fā)者服務(wù)中積累的數(shù)據(jù)以及對(duì)海量動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的深入洞察,利用數(shù)據(jù)治理能力,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸集匯聚、資產(chǎn)化管 理、精細(xì)加工,結(jié)合行業(yè)理解,在商業(yè)服務(wù)和公共服務(wù)領(lǐng)域打造了產(chǎn)品化數(shù)據(jù)智能應(yīng)用。
2024 年底,每日互動(dòng)首度官宣 2025 年核心戰(zhàn)略 ——“ 發(fā)數(shù)站 ” 戰(zhàn)略,并在剛剛結(jié)束的 2025 數(shù)據(jù)安全發(fā)展大會(huì)啟動(dòng)“發(fā)數(shù)站‘百城百場景’共創(chuàng)計(jì)劃”, 計(jì)劃未來三年在百個(gè)城市和企業(yè)落地 100 個(gè)數(shù)據(jù)要素場景。
另一方面,每日互動(dòng)基于“大數(shù)據(jù) + 大模型” ,推出了“個(gè)知 AI ”系列產(chǎn)品,面向企業(yè)應(yīng)用和政務(wù)場景,實(shí)現(xiàn)企業(yè)級(jí)知識(shí)庫的快速搭建,和基于權(quán)威語料交互式實(shí)現(xiàn)政務(wù)場景公文寫作。
“發(fā)數(shù)站”和“個(gè)知 AI ”新業(yè)務(wù)布局方向跟每日互動(dòng)現(xiàn)有“ D-M-P ”業(yè)務(wù)邏輯是什么關(guān)系? AI 大模型產(chǎn)品在 每日互動(dòng)未來業(yè)務(wù) 布局是什么定位?帶著這些問題,愛分析對(duì)每日互動(dòng)創(chuàng)始人 &CEO 方毅進(jìn)行訪談,圍繞著每日互動(dòng)發(fā)數(shù)站戰(zhàn)略、“個(gè)知 AI ”系列產(chǎn)品等新 業(yè)務(wù)布局展開探討。
基于交流探討,愛分析認(rèn)為,“發(fā)數(shù)站”和“個(gè)知 AI ”兩個(gè)新方向的業(yè)務(wù)邏輯跟“ D-M — P ”是一脈相承。
每日互動(dòng)通過“發(fā)數(shù)站”及“百城百場景”計(jì)劃將這三層業(yè)務(wù)邏輯推廣、復(fù)制到其他合作伙伴。基于合作伙伴現(xiàn)有數(shù)據(jù)資源,融合每日 互動(dòng)的數(shù)據(jù)能力,共創(chuàng)打造出新的數(shù)據(jù)產(chǎn)品,服務(wù)于合作伙伴自身和其他客戶。這樣能夠進(jìn)一步激活每日互動(dòng)及合作伙伴自身數(shù)據(jù)要素價(jià)值,充分利用每日互動(dòng)的數(shù)據(jù)治理能力,同時(shí)能夠?qū)ⅰ熬G波帶”等成熟應(yīng)用場景進(jìn)行產(chǎn)品化、服務(wù)化,擴(kuò)大潛在市場空間。
“個(gè)知 AI ”業(yè)務(wù)邏輯還是沿著“ D-M-P ”三層架 構(gòu),數(shù)據(jù)源是各類專業(yè)知識(shí)庫,數(shù)據(jù)治理能力是 DeepSeek 等基礎(chǔ)大模型加上每日互動(dòng)的數(shù)據(jù)治理能力,應(yīng)用是基于每日互動(dòng)不同業(yè)務(wù)場景經(jīng)驗(yàn)封裝的產(chǎn)品。
不同于市場上的 AI 知識(shí)庫、 AI 個(gè)人助理產(chǎn)品,“個(gè)知 AI ”系列產(chǎn)品不是簡單在 DeepSeek 基礎(chǔ)模型上封裝一些交互功能點(diǎn)。“個(gè)知 AI ”核心優(yōu)勢是兩個(gè)層面,第一是匯聚眾多專業(yè)數(shù)據(jù)庫,例如“公文寫作助理”產(chǎn)品能夠基于權(quán)威語料增強(qiáng) AI 大模型在公文寫作等專業(yè)領(lǐng)域的能力;第二是基于每日互動(dòng)過往商業(yè)、政務(wù)等領(lǐng)域服務(wù)經(jīng)驗(yàn),在對(duì)不同行業(yè)語料上的理解程度會(huì)更加深入,對(duì)語料的計(jì)算精度更高,而產(chǎn)品功能和用戶體驗(yàn)的個(gè)性開發(fā)設(shè)計(jì),也更加符合專業(yè)人員的使用習(xí)慣。
方毅認(rèn)為,大模型是一種新的生產(chǎn)工具,融入到每日互動(dòng)現(xiàn)有業(yè)務(wù)體系,增強(qiáng)每日互動(dòng)的技術(shù)能力和服務(wù)能力,開發(fā)出更多數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品應(yīng)用。
01
專注數(shù)據(jù)智能大方向不變,AI領(lǐng)域聚焦于大模型工程化落地
愛分析:2019年以來,每日互動(dòng)定位是數(shù)據(jù)智能服務(wù)廠商。最近兩年,大模型對(duì)整個(gè)科技行業(yè)發(fā)展產(chǎn)生很大影響,每日互動(dòng)的定位會(huì)不會(huì)從一家數(shù)據(jù)智能服務(wù)商變成人工智能服務(wù)商?您如何看待大模型領(lǐng)域的市場機(jī)會(huì)?
方毅:數(shù)據(jù)智能這個(gè)概念一直在發(fā)生變化。 2019 年上市時(shí),業(yè)內(nèi)可能知道數(shù)據(jù)智能,但對(duì)于公眾市場,數(shù)據(jù)智能還是個(gè)生造詞。我們明確地講,數(shù)據(jù)智能就是“吃下去數(shù)據(jù),產(chǎn)出是智能”。
大語言模型出來后讓這件事 情更加具象化。我認(rèn)為,數(shù)據(jù)智能是人工智能的一個(gè)流派,是用數(shù)據(jù)這種手段驅(qū)動(dòng)智能的方式。驅(qū)動(dòng)智能還有其他方式,都屬于人工智能范疇。因此,我們大方向不會(huì)發(fā)生變化,肯定不會(huì)做基礎(chǔ)模型,在垂直領(lǐng)域用好大模型落地是我們的主業(yè)。
如果把 DeepSeek 比作 Linux , DeepSeek 是 面向?qū)I(yè)人員提供操作系統(tǒng)級(jí)基礎(chǔ)能力。面向個(gè)人用戶和企業(yè)用戶,在操作系統(tǒng) 之上還需要開發(fā)應(yīng)用,一類是是辦公、通訊錄、相冊(cè)等基礎(chǔ)應(yīng)用,另一類是個(gè)性化數(shù)據(jù)和個(gè)性化應(yīng)用。這些應(yīng)用會(huì)從 GUI (圖形界面)走向 LUI (語言界面),從 offi ce 走向“ AIffice ”,從 appstore 走向“ AIppstore ”。
我們的市場機(jī)會(huì)就是打造“ AIf fice ”和“ AIppstore ”。一方面是幫助用戶打造 AI 時(shí)代辦公等基礎(chǔ)應(yīng)用,另一方面是基于個(gè)性化數(shù)據(jù)打造 AI 時(shí)代的個(gè)性化應(yīng)用。基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代服務(wù)數(shù)十萬 App 的經(jīng)驗(yàn),助力開發(fā)者們實(shí)現(xiàn) ‘App to agent’ 轉(zhuǎn)化,更加“潤物細(xì)無聲”地融入到以 Deepseek 為代表的廣闊的大模型產(chǎn)業(yè)中去。
我們之前的業(yè)務(wù)中也一直在講,要做數(shù)件、數(shù)據(jù)中間件, Data Middleware 。 Middleware 是在基礎(chǔ)操作系統(tǒng)之上架一層 GUI 等驅(qū)動(dòng),很多的組件統(tǒng)一開發(fā)好之后,在上面直接可以去調(diào)試、運(yùn)行。現(xiàn)在大模型應(yīng)用也是類似方式去做,在基礎(chǔ)模型之上架一層 LUI 等驅(qū)動(dòng),把語料以向量化形式提供給大模型,把底層抽象掉。這樣所有應(yīng)用都不依賴于基礎(chǔ)模型,底層可以適 配 DeepSeek 、 Qwen 等主流 AI 大模型。比如這 次我們也跟溫州市數(shù)據(jù)集團(tuán)簽約,推出基于可信數(shù)據(jù)空間的可控大模型服務(wù) —— “溫故 AI 平臺(tái) ” ,以此來幫助企業(yè)更高效、安全地解決組織知識(shí)管理中的信息孤島、 數(shù)據(jù)異構(gòu)等普遍性的痛點(diǎn)問題,讓企業(yè)真正地 用上 AI 。我們希望通過溫故 AI 平臺(tái),能夠幫助企業(yè)溫過去產(chǎn)業(yè)的 故,而知未來產(chǎn)業(yè)的 新。
愛分析:既然公司大方向不會(huì)發(fā)生變化,從當(dāng)下和未來1-2年來看,那大模型相關(guān)業(yè)務(wù)在每日互動(dòng)整體業(yè)務(wù)中承擔(dān)什么角色?
方毅:當(dāng)前大模型行業(yè)發(fā)展如火如荼,面臨這樣巨大市場機(jī)會(huì)和外界期待,我們肯定會(huì)抓住這輪機(jī)會(huì)。今年春節(jié)后,我們依托多年深耕商業(yè)客戶和政府客戶服務(wù)經(jīng)驗(yàn),在可信數(shù)據(jù)空間環(huán)境下,同時(shí)圍繞著 B 端、 G 端和 C 端進(jìn)行 AI 產(chǎn)品探索。
基于我們每日互動(dòng)的資源稟賦,在AI產(chǎn)品布局上,ToB和ToG是 重點(diǎn)領(lǐng)域,接下來會(huì)沿著商業(yè)客戶和政府客戶的場景做深。我們奉行“拿來主義”, 集成各種 開源系統(tǒng)、全世界最先進(jìn)解決方案。我們都會(huì)把它集成來解決實(shí)際問題。基于對(duì)垂直場景的理解,利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)、 RAG 技術(shù)、提示詞優(yōu)化等方式,對(duì)基礎(chǔ)大模型進(jìn)行二次開發(fā),解決客戶業(yè)務(wù)問題。
我們?cè)诮衲甑诙径葧?huì)專注在幾個(gè)明確垂直領(lǐng)域,把大模型 應(yīng)用部署到客戶真實(shí)場景中,讓客戶能夠真正體會(huì)到大模型的業(yè)務(wù)價(jià)值。今年下半年我們會(huì)開始大模型業(yè)務(wù)的規(guī)模化復(fù)制,未來兩年會(huì)在規(guī)模增長上重點(diǎn)發(fā)力。
現(xiàn)在還處于行業(yè)發(fā)展早期,雖然存在不確定性。但我認(rèn)為,守在應(yīng)用側(cè),越接近業(yè)務(wù),越安全,越是剛需。
02
用好AI的前提是用好數(shù)據(jù),打造面向企業(yè)和政府的專屬大模型應(yīng)用
愛分析:我看每日互動(dòng)當(dāng)前大模型業(yè)務(wù)主要是圍繞著個(gè)知AI產(chǎn)品,有企業(yè)版、政務(wù)版、個(gè)人版等,方總整體介紹下情況。
方毅:我們?cè)谡劶按竽P蛻?yīng)用的時(shí)候有一個(gè)前提,一定是在保障數(shù)據(jù)安全的前提下,垂 直化地做場景落地。大模型只是通用能力的開源開放還不夠,一定是垂直場景的精耕細(xì)作,這個(gè)過程中就會(huì)涉及到不同行業(yè)用戶、不同體量企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)安全保障的要求,所以我們會(huì)強(qiáng)調(diào)“ 可信數(shù)據(jù)空間 + 可控大模型”的組合——這也是我們面向大模型時(shí)代的一個(gè)基礎(chǔ)的技術(shù)架構(gòu),開源模型,閉域深耕。
在企業(yè)端,我們推出的個(gè)知 AI 企業(yè)版支持企業(yè)快速 搭建知識(shí)庫、生成智能工作流,助力企業(yè)運(yùn)營效率提升;十萬元即可完成部署的 “ 個(gè)知 AI 工作站 ” ,更讓中 小企業(yè)在軟硬一體的即插即用中,獲得可控大模型的 “ 滿血戰(zhàn)斗力 ” 。
在政務(wù)服務(wù)側(cè),我們推出的 “ 公文寫作助理 ” ,基于權(quán)威語料庫實(shí)現(xiàn)交互式智能寫作,不做 “ 代寫 ” 只做 “ 輔助 ” ,既嚴(yán)守規(guī)范,又讓 “ 寫作變得更加輕松 ” 。
同時(shí)對(duì)于大模型使用頻繁的 C 端 用戶群體,我們也推出了 “ 個(gè)知 ” 個(gè)人版,通過個(gè)性化知識(shí)庫搭建,幫助 每個(gè)個(gè)體在安全環(huán)境內(nèi)更加高效使用大模型,成為數(shù)智時(shí)代的 “ 超級(jí)個(gè)體 ” 。
愛分析:聽下來,個(gè)知AI產(chǎn)品的邏輯跟每日互動(dòng)其他業(yè)務(wù)類似。數(shù)據(jù)源從移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)變成各類文檔數(shù)據(jù),核心能力還是對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,在應(yīng)用端基于客戶場景需求的理解,包裝成數(shù)據(jù)產(chǎn)品。
方毅:企 業(yè)和政府用好 AI 的前提是要用好數(shù)據(jù),只有解決組織知識(shí)管理中的信息孤島、數(shù)據(jù)異 構(gòu)等普遍性的痛點(diǎn)問題,才能讓 AI 的能力全面地釋放在各個(gè)業(yè)務(wù)場景中。
以“個(gè)知”為代表的 AI 大模型產(chǎn)品對(duì)我們而言,只是應(yīng)用場景的延伸,能夠覆蓋企業(yè)和政府客戶更多場景需求,我們做產(chǎn)品和業(yè)務(wù)的方法論是一致的。本質(zhì)而言,我們每日互動(dòng)還是憑借行業(yè) Know-How 與數(shù)據(jù)智能核心能力,深度融合行業(yè)經(jīng)驗(yàn)與數(shù)據(jù)智能技術(shù),通過可信數(shù)據(jù)空間 保障安全、可控大模型提升精準(zhǔn)度,實(shí)現(xiàn) AI 賦能。
人工智能的未來不在通用而 在專屬。大模型是新 的生產(chǎn)工具,但大模型只是具備基礎(chǔ)能力,未來大模型應(yīng)用落地的關(guān)鍵還是知識(shí)庫,知識(shí)庫決定大模型應(yīng)用的專業(yè)度。
以“個(gè)知 AI ”政務(wù)版為例,該產(chǎn)品目前有四個(gè)知識(shí)庫,以浙江溫州為例,第一是相關(guān)內(nèi)容的全國庫,第二是浙江溫州 的地域庫和文件,第三是溫州發(fā)改委為代表的部門庫,第四是個(gè)人庫。可以確保每一段文章選中之后告訴用戶這些文字和提法的來源,每一個(gè)數(shù)字會(huì)告訴用戶引自哪里,如果是大模型自己生成,會(huì)寫上“模型記憶,請(qǐng)注意確認(rèn)”。
03
“發(fā)數(shù)站”是按效果付費(fèi),三年覆蓋“百城百場景”
愛分析:除了大模型業(yè)務(wù),財(cái)報(bào)中每日互動(dòng)一直在提戰(zhàn)略規(guī)劃是“自數(shù)、治數(shù)、置數(shù)”,在現(xiàn)在數(shù)據(jù)要素的發(fā)展背景下,對(duì)這個(gè)戰(zhàn)略會(huì)有新的解讀嗎?
方毅:“自數(shù)”是第一步。五六年前,國家數(shù)據(jù)局還沒成立,當(dāng)時(shí)是“談數(shù)色變”的時(shí)代。站在監(jiān)管角度,主要是做數(shù)據(jù)規(guī)范化治理。這種 情況下,我們談“自數(shù)”,是指用我們確保來源合規(guī)、深度治理后的數(shù)據(jù)去賦能我們自己的業(yè)務(wù)。
“治數(shù)”是第二步。以政府機(jī)關(guān)和大型企業(yè)為例,有很多高價(jià)值數(shù)據(jù),但自身缺乏相關(guān)經(jīng)驗(yàn)導(dǎo)致價(jià)值不能充分用起來不會(huì)用。每日互動(dòng)帶著自己的數(shù)據(jù)治理經(jīng)驗(yàn),為這些機(jī)構(gòu)在他自己數(shù)據(jù)池里進(jìn)行數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘和加工,最后的產(chǎn)品為他們自己所用,數(shù)據(jù)主體并沒有發(fā)生變化。
“置數(shù)”是第三步。“個(gè)保法”“數(shù)安法”等相 關(guān)政策法規(guī)落地,國家數(shù)據(jù)局的成立,給了我們更大的信心。我們基于可信數(shù)據(jù)空間與不同行業(yè)客戶 深度合作,數(shù)據(jù)要素價(jià)值真正可以在跨主體之間流動(dòng)。這種不是簡單的“左手倒右手”,而是我們到不同的地方和企業(yè),基于他自身的產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)和企業(yè)數(shù)據(jù),進(jìn)行數(shù)據(jù)要素的加工梳理,形成數(shù)據(jù)要素的可復(fù)制的產(chǎn)品,進(jìn)而可成規(guī)模得賦能千行百業(yè)。
愛分析:我看到2025年每日互動(dòng)推出了“發(fā)數(shù)站”這個(gè)核心戰(zhàn)略,可以介紹下這個(gè)戰(zhàn)略考量么?
方毅:我認(rèn)為數(shù)據(jù)要素的價(jià)值不在占有,而在流轉(zhuǎn)。“發(fā)數(shù) 站”戰(zhàn)略就是通過人工智能、隱私計(jì)算等技術(shù)構(gòu)建數(shù)據(jù) “ 發(fā)電站 ” ,讓數(shù)據(jù)智能像電能一樣安全傳輸、精準(zhǔn)賦能。面向產(chǎn)業(yè),就是如何用行業(yè)的數(shù)據(jù)要素,解決“讓數(shù)好用,把數(shù)用好”這個(gè)問題。
目前, “ 發(fā)數(shù)站 ” 已在智慧交通、醫(yī)療健康等領(lǐng)域落地。智慧交通領(lǐng)域,數(shù)智綠波產(chǎn)品覆蓋全國 30 多個(gè)地區(qū),優(yōu)化超 1000 公里道路。醫(yī)療健康領(lǐng)域,腦 卒中早篩模型通過醫(yī)療數(shù)據(jù)融合分析,構(gòu)建疾病預(yù)測閉環(huán),助力老百姓健康生活質(zhì)量提升。
愛分析:今年數(shù)安大會(huì)上每日互動(dòng)發(fā)布了發(fā)數(shù)站的“百城百場景”,這是怎么考慮的?
方毅:我們希望三年時(shí)間與 100 個(gè)城市或企業(yè)開展合作。我會(huì)帶著三五個(gè)核心場景,再跟這些城市和企業(yè) 合作共創(chuàng)若干個(gè)場景。最終愿景是,能有 100 個(gè)場景,能夠落地到 100 個(gè)城市或者企業(yè)。
我們這兩年一直倡導(dǎo)的是從項(xiàng)目制走向產(chǎn)品 化,走向服務(wù)化。待在一個(gè)地方,只能做項(xiàng)目制,一定要復(fù)制出去,做到產(chǎn)品化。像 之前我們和生態(tài)公司在做的“數(shù)智綠波”,一開始是杭州的一個(gè)交通優(yōu)化的項(xiàng)目,但是現(xiàn)在我們已經(jīng)產(chǎn)品化了,復(fù)制到全國 30+ 地區(qū)在用。
愛分析:聽起來發(fā)數(shù)站跟之前每日互動(dòng)DMP三層業(yè)務(wù)邏輯是同一回事,是把整套體系復(fù)制到其他客戶?
方毅:是的。我們現(xiàn)在跟很多地方政府 、大型央國企、運(yùn)營商都簽了戰(zhàn)略合作,就是共同發(fā)掘數(shù)據(jù)價(jià)值。
我們的做法跟行業(yè)里有些廠商不一樣,不是拿項(xiàng)目的業(yè)務(wù)邏輯。我們的做法是聚焦于城市級(jí)、行業(yè)級(jí)、企業(yè)級(jí)可信數(shù)據(jù)空間的共建,依托于每日互動(dòng)自建的“發(fā)數(shù)站”技術(shù)體系以及在商業(yè)服務(wù)和公共服務(wù)領(lǐng)域豐富經(jīng)驗(yàn),結(jié)合當(dāng)?shù)睾献骰锇榈幕A(chǔ)設(shè)施資源和數(shù)據(jù)資源,共同構(gòu)建安全可控的數(shù)據(jù)價(jià)值流通環(huán)境,為當(dāng)?shù)睾献骰锇閯?chuàng)造新價(jià)值。
國家提的可信數(shù)據(jù)空間是有城市級(jí)、行業(yè)級(jí)和企業(yè)級(jí)。我們?cè)跍刂萁ㄔO(shè)的是溫州城市級(jí)別的數(shù)據(jù)空間。在數(shù)據(jù)營銷領(lǐng)域,我們跟明略科技共同打造了行業(yè)級(jí)別數(shù)據(jù)空間。我們參投的浙江省大數(shù)據(jù)聯(lián)合計(jì)算集團(tuán)中心,作為龍頭企業(yè)和專業(yè)服務(wù)企業(yè),它構(gòu)筑了一個(gè)企業(yè)級(jí)別數(shù)據(jù)空間。
以我們做的“綠波帶”為例,我們會(huì)協(xié)助當(dāng)?shù)亟痪阉须娮涌凇⑺懈兄O(shè)備的全部數(shù)據(jù)整理好,同時(shí)協(xié)助相關(guān)部門把所有出租車和滴滴這種運(yùn)營車輛的數(shù)據(jù)都匯聚在一個(gè)平臺(tái)上,進(jìn)行綜合治理。這 樣有非常多元數(shù)據(jù)的融合,就能夠從多維度驅(qū)動(dòng)城市治理水平和一個(gè)地方本身的數(shù)據(jù)治理水平,而不僅僅是交通治理,同時(shí)也能對(duì)交通優(yōu)化效果進(jìn)行評(píng)估。
愛分析:“發(fā)數(shù)站”的商業(yè)模式聽起來很類似RaaS(Result as a Service)按結(jié)果付費(fèi)?
方毅:是的,我們發(fā)數(shù)站 PPT 寫的是“ add value then share value ”。一定是走向效果付費(fèi),這樣大家都說得清 楚。
根據(jù)我們過往實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),想要實(shí)現(xiàn)按效果付費(fèi),還有一項(xiàng)重點(diǎn)工作是效果可衡量、必須要設(shè)置合理的效果衡量指標(biāo)。我們針對(duì)效果指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn),可感知,可量化、可審計(jì)。“可感知”是體感上覺得結(jié)果有明顯得到改善;“可 量化”是可以測量結(jié)果,結(jié)果可被量化;“可審計(jì)”是指現(xiàn)在很多政府和企業(yè)做項(xiàng)目都要接受第三方審計(jì)。只有做到這三點(diǎn),才能實(shí)現(xiàn)按效果付費(fèi),才能真正做到“ add value then share value ”。
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