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肯耐珂萨发布大数据报告，提供全面“敬业度数据”参考
近日，人力资本云服务公司肯耐珂萨联合复旦大学智慧城市研究中心发布了《2018 KNX敬业度大数据白皮书》（以下简称“白皮书”），白皮书结果来自于对KNX积累的1030万员工敬业度调研大数据的深度实证研究。白皮书不仅描述了中国企业员工敬业度的群体画像，而且侧重于挖掘敬业度现状背后潜藏的驱动因素。
因此我们也可以理解为，这份白皮书涵盖的范围是“驱动因素与员工敬业度的变量关系”和“适合中国市场的敬业度预测模型”，而非仅仅传统的分类走势。
企业文化、信息能力、领导者，敬业度驱动因素Top 3
影响员工敬业度的因素有很多，员工会根据他们所得到的资源、支持的程度来决定他们的工作敬业水平。
与传统敬业度报告的差别在于，白皮书基于机器学习，解析出了驱动因素影响的中间层——即“领导者”、“信息能力”这两项因素除了自己本身影响敬业度指数外，它两还能同时通过影响其他的“战略”、“文化”，二次影响敬业度指数。
在六大维度中，“企业文化”是对敬业度提升最显著的因素；
“信息能力”是第二大驱动因素，但它对敬业度的直接效应并不强，而是通过影响“企业文化”、“战略明晰”这两个因素来提高员工敬业度；
领导者对员工敬业度也有着不可忽视的影响，排在第三位，它是通过“企业文化”和“战略明晰”来间接影响企业员工敬业度。
利用机器学习及早识别敬业度“特殊群体”
肯耐珂萨联合复旦大学智慧城市研究中心利用机器学习分析了超过1030万员工敬业度数据，创建了可以进行检测预警的算法，这是人工智能在敬业度分析的首次使用。
白皮书揭示了3条有效预测规则，这可以用来帮助企业判别“特殊群体”，并对“特殊群体”的敬业度特征进行预测。该算法无法从数据当中识别任何员工个体，因此无需担忧隐私问题。
此次构建的敬业度模型，通过“预测敬业度值”和“员工的实际敬业度值”对比，其预测准确率高达95%，在该模型基础上，机器学习可以通过规定不同类型的特殊群体，来推测识别他们的重要普遍特征，这将为企业的敬业度培养提供智能化改进建议。
福利！
下面为肯耐珂萨白皮书下载链接：
http://www.knx.com.cn/public/upload/file/2018KNXjyddsjbps.pdf
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人力资源组织的10个趋势
文| Tom Haak
如今人力资源机构正在发生改变。我们能感受到的一些趋势是什么呢？
1.HR主要是人力资源运营
人力资源部门的大部分工作都可以通过人力资源部门的操作获得。世界一流的人力资源运营是关键，许多组织正在开展人力资源运营并将其集中化。
外包或部分外包无疑是一种选择。
波兰，菲律宾和印度的中心正以低成本提供高水平的服务。
在人力资源服务中心之外，人力资源部门留下了什么？
也许你只需要高层次的人力资源战略建议。
2.关注服务和热情好客
如今对人力资源部门人员的要求已经不一样了。我们可能需要的是新型人力资源专业人员，他们可以将人力资源部门作为服务组织来运作。
在人力资源服务中，IT和招待都很重要。衡量员工体验的组织常常会发现员工对他们如何找到相关人力资源信息（通常在公司内部网上）并不满意。
一流的人力资源服务中心对于积极的候选人和员工体验非常重要。 一周24小时服务。友好的聊天机器人可以帮助员工和经理。
高级专业人员可以在聊天机器人不提供解决方案时提供帮助，并且解决对于聊天机器人来说太难了的问题。
3.人力资源业务合作伙伴
二十年前，Ulrich和Brockbank在他们的人力资源冠军书中发表了他们著名的人力资源业务伙伴模型。虽然不是作者的意图，但是不同角色之间的地位显然有所不同。特别是在战略与运营层面上，大多数人力资源专业人员都倾向于战略高于运营。
多年来，大多数人力资源专业人士的志向是成为一个真正的战略业务合作伙伴。不幸的是，许多人力资源专业人员没有实现其雄心壮志的技能和经验。
今天，我们看到人力资源业务合作伙伴衰落的第一个迹象。大多数人力资源业务伙伴的工作不是战略性的，而是可操作的。他们的大部分工作可以分为三个方面：
不应该由人力资源部门完成的工作，而应由直线经理/员工（例如与员工谈性能问题）进行工作。
可以由HR系统管理的工作（如管理绩效评估）。
属于人力资源服务中心的工作（例如回答经理和员工提出的各种问题）。
正在改变其人力资源的大型组织将大部分人力资源业务合作伙伴及其工作转移到人力资源服务中心（您需要的专业人员较少）。
4.从人力资源到人员到劳动力
人力资源作为一个术语似乎持续很久。
在过去的几年里，你看到'人力'被'人'所取代的越来越多。首席人事官员和人力运营副总裁到处涌现。
下一步可能是“劳动力”。
工作人员由各种人员和机器人/机器人组成。范围变得比人类更大。
5.专家以上通用
大多数人力资源相关专业人员都是专家。各种新老领域都需要专家。
老：招聘，选拔，训练和指导。
新：人员分析，教练和绩效顾问
6. EX = CX =市场营销
人力资源部目前正在接受员工体验（EX）。在这里，人力资源部门可以从营销中学到很多东西，他们长期以来一直致力于设计和增强客户体验（CX）。
市场营销如此优秀，为什么不将EX也分配给市场营销？今天大多数人力资源工作都集中在雇主品牌和招聘上。也许这在专家的手中更好。
7.分享资源
数据分析师需求量很大。组织正在加速他们在不同领域的分析能力。人力资源一直滞后，现在正试图赶上。
分享稀缺数据分析资源是有道理的。创建一个中心团队，可供不同团队使用。人力资源知识和经验可以轻松添加。
8.系统接管了大部分传统的人力资源工作
尽管大型人力资源系统的承诺很大，但其中许多还没有达到预期。早期的适配器花费了大量资金来根据自己的需求量身定制系统，并且人力资源信息系统的实施往往为人力资源和执行合作伙伴创造了许多工作。
持久似乎现在已经得到回报。
人力资源系统已经变得好多了，组织意识到如果他们想要获得好处，他们最好不要裁剪太多，而是花更多的钱，而不是半心半意，导致执行速度缓慢。
将创新的专业人力资源技术解决方案连接到更大的系统也变得更容易
9.首席执行官，也是CHRO
现代CEO同时也是CHRO或首席人事官员。这些首席执行官是否需要在其顶级团队中担任CHRO / CPO？
在许多组织中，CHRO基本上是人员运营主管，最终负责人力/人力资源运营。
战略顾问在人员和组织领域的作用也可以由其他人完成，例如大型战略咨询公司或人力资源战略顾问。
10.从PTB到EI
从PTB（老板导向）到EI（员工导向），潮流正在慢慢转向。真正了解员工的愿望，需求和能力变得越来越重要，而且这种员工亲密关系需要设计相关的员工旅程。
问题是，如果人力资源可以在这种转变中发挥重要作用。可能有其他人在设计员工体验方面做得更好（见6）。老板并不需要拜托者，而是挑战者，而这个角色在高层战略顾问手中可能会更好。
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上海区块链技术研究中心正式揭牌！
来源| 百家号
今天，上海区块链技术研究中心正式揭牌！
经信委，工信部，酒类区块链联盟，携手教育领域，共同营造风清气正的区块链技术发展氛围。
上海市经信委副主任：推动更多区块链应用成果在上海转化落地
上海市经信委副主任傅新华表示，将在风险可控的前提下，积极探索区块链在多个方面的应用。推动更多区块链应用成果在上海转化落地。
同济大学：将全面推动上海区块链技术研究中心建设
同济大学副校长顾祥林在上海区块链技术及应用研讨会上称，同济大学是国内最早从事区块链研究的高校之一，先后参与了央行、工信部等研究项目。同济大学将全面推动上海区块链技术研究中心建设。
工信部信软司巡视员：将探索建设国内区块链开源社区
在上海区块链技术及应用研讨会上，工信部信软司巡视员李颖称，将加强与相关部门沟通协调，密切关注国际发展前沿动态，深入分析区块链对经济的影响，推动规范区块链行业行为，营造风清气正的发展氛围。加强区块链核心能力建设，引导企业参与国际开源社区建设，探索建设国内区块链开源社区。
区块链技术追踪溯源真假酒 上海成立“酒类区块链联盟”
据报道，上海市商务委、酒类专卖局为积极推动将区块链技术应用到本市酒类的追溯管理，于昨日宣告正式成立上海酒类区块链联盟。
上海酒类专卖管理局局长奚其龙说道：上海市场50%甚至更多的进口中高端葡萄酒有望应用区块链技术开展追溯管理，消费者只要认准上海酒类区块链联盟标识，就能买到放心酒。计划在三年内，将区块链技术应用于全市500家酒类零售等门店，重点打造10款样板产品，让消费者可以查询到真实的产品生命周期全过程。
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SaaS巨头Workday拟15.5亿美元收购云平台Adaptive Insights，以强化自身业务
来源| 猎云网
Workday是一家为企业提供人力资源和其他后台应用的云平台，该公司正在进行一项收购以扩展其服务组合：它以15.5亿美元的价格收购了Adaptive Insights，一家基于云的业务规划和财务建模工具的供应商。
此次收购之所以引起关注，是因为Adaptive Insights最近曾于5月17日申请了IPO。
Workday表示，Adaptive Insights此前曾在IPO中向员工发行了约1.5亿美元的未分配股权，而这一价格也包含在了15.5亿美元的价格中。预计这笔交易将在今年第三季度完成。
众所周知，IPO申请有时会触发并购。最近，iZettle在宣布上市之后，很快被PayPal所收购。而Skype在2011年被微软收购时，也正在筹备IPO。Workday于2012年上市，目前市值接近270亿美元。
这笔交易将为Workday带来新的增长点，该公司一直试图将自己打造成商业客户后台服务的最佳选择：该公司计划将Adaptive Insights的工具整合到其现有平台中。
Workday联合创始人兼首席执行官Aneel Bhusri在一份声明中表示：“Adaptive Insights凭借其业务规划云平台成为了行业领导者，如今加入公司，将会帮助我们的客户加速在云中的财务转型。我很高兴欢迎Adaptive Work团队加入Workday，并期待能够继续提供行业领先的产品，帮助金融机构做出更快、更好的业务决策，以适应变化并推动增长。”
自2015年以来，两家公司就一直是合作伙伴。Adaptive Insights拥有数千名客户，其增长反映了云服务，特别是商业智能，多年来已经发展成为独特的软件类别，企业不仅仅需要CFO，还需要对企业数据进行分析的内部分析师队伍，来帮助做出各种小型和大型决策。
“随着CFO已经成为C-Suite中的强大角色，市场机会已经非常庞大，”首席执行官Tom Bogan在2015年获得7500万美元融资时表示，当时该公司首次突破了10亿美元的估值大关。Bogan此前曾担任过Citrix的董事长。“作为一名前CFO，我亲眼目睹了这一切，也看到它正在加速。”
同样的例子还有Twitter的Anthony Noto，就是从首席财务官调职为首席运营官的（现在是SoFi的首席执行官）。财富500强公司中约25％的CEO曾是CFO。
Adaptive Insights在此之前曾获得了1.75亿美元的融资。Bogan将继续领导该业务，并直接向Bhusri汇报。
“与Workday联手加快了我们的愿景，也将帮助我们的客户推动整体业务规划和数字化转型，”Bogan在一份单独声明中表示，“最重要的是，Adaptive Insights和Workday都采用了以员工为中心、以客户为中心的方式来开发企业软件，这一点将会提高合并后公司的实力。”
更普遍的是，虽然今年我们已经看到了技术IPO的门槛更为开阔，但也有一个理由需要继续整合企业IT，尤其是关于可能具有小规模或潜在负面影响的云服务利润率。
不过，Adaptive Insights也可能不会接受收购报价：该公司在IPO中表示，其上一财年的营收为1.065亿美元，比前一年增长30％，但同期也亏损了4270万美元。这比2016年的5910万美元要少。再加上一体化平台的更大趋势为企业带来更大的冲击，这可能意味着Workday的报价可能会被拒绝。
这看起来像是Workday最大的收购案例，但该公司一直在大肆宣传，它在上周收购了RallyTeam，以加强机器学习。
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作为人力资源专业人士，有关机器学习101：您需要知道什么？
文| Rob Scott
在新兴的数字化工作环境中，人力资源发挥着重要作用。人力资源专业人士必须充分了解和掌握机器学习发展的动态，以便有效指导和管理这一过程，Rob Scott写道。
从强调直觉，对新思维，创新和创造力的贡献能力这一积极角度，而非控制他人的负面内涵，我坚决主张“知识就是力量”这句格言。
在当今敏捷的工作环境中，尽管继续教育和学习是绝对必要的，至少可以说，学习与你的教育框架或工作经验完全不同的东西（例如机器学习）是令人生畏的。
对于许多人力资源专业人士来说，新兴的数字化工作环境，正在聚焦于他们的数字和技术技能/意识空白。难以纠正的是大多数人力资源专业人士出身的教育之间存在的根本区别，比如基于社会科学的教育与信息支持技术，以及基于STEM的数据科学工作。
在接下来的几年中，诸如RPA，机器人，机器人和机器学习（AI）等先进技术的涌入，将继续改变我们的工作方式，改变我们应对业务挑战的方式，以及改变我们分析和制定决策的方式。
加上认识到技术不会在短期内取代人类，而是增加我们的工作，人力资源专业人士必须提高他们的技能，才能在数字和人工智能领域有效运作。
“对于许多人力资源专业人士来说，新兴的数字化工作环境正在使他们的数字和技术技能/意识空白问题倍受关注。”
有些人可能通过聘用数据科学家和架构师来解决这个问题，而不是提升现有员工的人力资源功能。这种方法没有任何问题，然而受过STEM教育的资源都集中在人力资源领导者，例如人力资源分析报告，他们在教育或欣赏方面几乎没有共同点，可能会造成短期和长期问题。
正如今天的人力资源专业人士学习“促进非财务管理人员的财务”一样，促进共同理解，洞察力，参与有意义的金融类讨论和决策制定的能力，对于人力资源专业人员同样重要的是：在关于学习基于STEM的主题上，抛开任何担忧和误解。
对数据模型，机器学习方式，问题类型，风险和机会有正确的洞察力和理解力，可以提升他们作为人力资源领导者的地位，并使您能够充分利用受过STEM教育的员工。
作为一名具有社会科学背景的人员，我决定将其付诸考试，并登记参加免费的Google'机器学习（ML）速成班'。
这是一个14小时在线自学课程，其中包括一些技术性的编程。以下是我的主要观察和学习内容：
事后看来，这并不像我想的那么困难，因为我最初完全没有预估到我的能力 - 但是我坚持了。我没有选择完全理解和记住所有数学或完成编程任务。但是，我花了大量的时间来了解公式和程序的目标。随着课程的进展，我发现自己认识了一些数学术语，并开始理解为什么方程很重要。
“当前的人力资源专业人士应紧急寻求基础培训机会，以建立他们的见解”
我对学习数学有先入为主的抵触情绪，归因于对学习成绩的不满。老生也有可能学习新的技巧。
我发现ML概念很容易理解，课程设计的方式（视频，支持笔记，练习，测试等）支持成人教育实践。我有信心进行有关机器学习的概念性讨论，制定分析结果，数据类型和来源的重要性，验证，培训和测试。
然而，我真正学到的是，没有类似AI这样的东西......这都是聪明的数学，但也有很多原因，例如基于各种数学假设以及个人感知的偏见，机器学习算法可能是有误的。了解基本的风险因素使我能够提出正确的问题。
人力资源专业人士和数据科学家，彼此需要利用数字化成果，才能取得成功。对我来说，显而易见的是，据数据科学家的技能特征，不适合提出正确的人力资源类型问题。
正如人力资源专业人士需要学习机器，学习基础知识一样，数据科学家需要学习人力资源的基础知识，以促进有意义的讨论，决策和有益的结果。
以上内容由HRTech AI编译完成，仅供参考
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大数据相亲？大数据求职？大数据招聘？
来源| HR圈内招聘网
大数据相亲？
一个智能系统帮你搞定恋爱婚姻大事，适龄青年只需要按照系统的分配，与不同的人谈一段段不同时长的恋爱，最终系统自会帮你找到99.8%高匹配度的那个TA----这是黑镜第四季中的《DJ下台》中的桥段。
在黑镜中故事的男女主角的代码经过1000次的测试，998次都翻过了那堵围墙，可惜迎来的不是真爱的胜利，只是虚幻的模拟数字。算法也基于此得出了现实中两人的完美匹配。只看到眼前的结果，不晓得背后的过程。
科技帮你选出最适合你的人，这是可能的吗？很多人或许会觉得这是天方夜谭，但大数据却让一切成了真，突破人们想象的边界。
据《中国青年报》报道，有采访对象称科技给她相亲助力了至少三四成。但是我们的婚姻和爱情，是能用测试换来的吗？
大数据求职？
同样拿求职来说，跟相亲有颇为相似的地方。理论上通过非常丰富的测试数据样本，会把求职意向更为具象。
通过学历、专业、过往的从业经历，加上外部行业的发展变量，能对职业发展的路径作出科学的预测。
想象一下，在求学阶段就已经量体裁衣，为以后的求职方向通过大数据的方式打下基础，一毕业就按照职业规划按部就班....中间没有容错的机会，一眼看到头。
感觉也挺可怕的。。。。
大数据招聘？
标签、样本、关键词、机器学习、推送？大数据和算法加持，招聘会变得更轻松吗？
招聘本身和“筛简历”不能对等，对简历和求职者本身，不能简单通过数据的匹配来得出结果。数据匹配容易走极端“关键词化”。
拿翻译来说，在很多年前，人们认为机器翻译是一个巨大的挑战，语境语气对愿意的理解会产生很大的偏差。简单的翻译单词还容易实现，对成段文字的理解就比较难判断了，也就有了很多词不达意的“机翻”。
随着科技的迭代，机器对单词上下文的综合判定已有长足进步，现在翻译的精准度已经有了很大的提升。
我们处在一个大数据，算法泛滥化的时代，未来的大数据招聘，机器取代人工，前景是好的，道路是曲折的，在什么样的科技背景的前提下，把当前的科技应用到什么样的尺度，不能盲目追求科技是完美的，也不能一棍子把它打死。
科技加持为我们带来的或许并不全是完美新世界，有时也可能是让人细思极恐的囚笼。
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刚刚，Workday 宣布收购Rallyteam，增强智能人才优化功能
Workday Adds More Intelligence to Optimize Talent with Rallyteam Acquisition
Workday 刚刚宣布，收购Rallyteam ,Rallyteam总部位于旧金山，联合创始人兼CEO David Somers，创建于2013年，2014年产品上线，收购金额没有公布~
在2017年，HRTechChina报道过Rallyteam获得融资860万A轮融资，详细可以看新闻：Rallyteam完成860万美元A轮融资 。
Rallyteam 创办的原因在于CEO自己发现在工作中越来越沮丧，因为在当前组织中的发展和好的机会很难被发现（换岗），于是希望能够找到好的解决方案，于是乎就创建了这个公司，最早是有微软加速器孵化~~
关于Rallyteam在做什么，可以看这里：
Rallyteam发现，有才干的员工经常因为工作挑战不够，或不符合自己的职业生涯规划而离职。这家创企正在和eBay等公司合作，提高员工留职率。
近日，Rallyteam完成860万美元融资，Norwest Venture Partners领投。Storm Ventres、Cornerstone OnDemand和Wilson Sonsini跟投。
Rallyteam联合创始人兼CEO David Somers表示，他们所合作的都是员工人数超过5000的企业。
该公司拥有一套软件，能够利用公共数据来为内部员工建立档案，然后办起“媒人”的角色，帮员工寻找工作机会和特殊项目。
Somers说，他们希望“找到拥有相应技能，并正在寻求新挑战的人”。
以下为官方宣布新闻：
我们很高兴地宣布Workday通过收购Rallyteam不断投资于机器学习的努力再次迈出了一步！
通过Rallyteam，我们获得了令人难以置信的团队成员，他们创建了一个人才流动平台，使用机器学习，通过将员工的兴趣，技能和关系与相关工作，项目，任务和人员进行匹配，帮助公司更好地理解和优化员工队伍。
随着工作世界继续向人才和技能市场迈进，该团队将利用其深厚的专业知识为Workday的产品提供更强大的智能，帮助客户发现组织内外最优秀的人才，以满足业务需求。
对于Workday和我们的客户来说，这是一个激动人心的时刻，所以请加入我们，欢迎我们的新同事们，并在未来的一年中继续关注更多细节！
We’re excited to announce another step in Workday’s efforts to continually invest in machine learning with the acquisition of Rallyteam!
With Rallyteam, we gain incredible team members who created a talent mobility platform that uses machine learning to help companies better understand and optimize their workforces by matching a worker’s interests, skills, and connections with relevant jobs, projects, tasks, and people.
As the world of work continues moving toward a marketplace for talent and skills, this team will apply its deep expertise to power Workday’s products with even more intelligence that will help customers uncover the best talent—inside and outside of their organizations—to meet business needs.
It’s an exciting time for Workday and our customers, so please join us in welcoming our new colleagues, and stay tuned for more details in the coming year!
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人力资源如何利用AI铲除无意识偏见
来源| undercoverrecruiter
人工智能并不是在窃取我们的工作 - 他们让我们更好地安排合适的员工。
人工智能（AI）的发展有时会让人感觉像是一把双刃剑：我们对智能机器获得更大更好的东西感到惊叹，但与此同时，即使是在自己的游戏中的人类超级巨星，它们也开始走向胜利。重新编码。
从这个角度来看，A.I.开始看起来可能像一个威胁。
但实际上，A.I.的目的是不是要超越我们 - 这是为了提高我们自己的能力。
正如TechCrunch解释的那样，计算机的智能显然非常狭窄，事实上，只有我们为其分配的特定任务（如国际象棋）才具有优势。
然而，有些精明的，我们可以使用A.I.弥补我们自己的弱点，大大提高我们作为专业人员的效率。这就是为什么人力资源专业人员现在使用A.I.瞄准人类最根深蒂固的缺点之一：无意识的偏见。
数据可以是客观的，但我们不能
不幸的是，个人偏见是人性的基本组成部分 - 换句话说，偏见不是我们可以避免的。
无论我们的自我意识如何变化，我们做出的每一个决定都会受到主观意见的损害，因此也会产生偏见（或者潜意识也许是另一个更常见的术语）。
公司在改善多样性方面遇到很多麻烦的原因，比如包容性。
据Fast Company介绍，这就是招聘经理们转向A.I的基于数据的客观意见的原因。
虽然我们不能从自己的大脑中消除偏见，但是我们可以通过编程计算机来取代它。感谢机器学习技术，A.I.计划可以收集大量数据以识别细微模式，从而找出招聘过程中出现偏差的确切位置。
对于“学习”绰号，这些计算机可以动态适应不断变化的招聘环境，随着新信息的涌入或招聘策略的变化而改变评估。
PBS报告显示，自然，来自硅谷各地的招聘人员 - 处于多元化举措的最前沿 - 已经引起人们的注意。
雇佣公平和智慧
正如主板所观察到的，人力资源团队的优势在于能够从上到下优化招聘;从面试问题和候选人选择标准到个人招聘人员的行为都可以进行分析，剖析和改进。
当然，他们注意到，没有A.I.将在100％的时间内提供完美的性能 - 机器学习算法受到创建它们的人的影响。
尽管无法实现完美的准确性，组织仍然可以从A.I.的优势中获益匪浅。
创造更好的人类团队 - 而这正是他们正在做的。
根据TechRepublic，A.I.已经被全球许多大公司所采用，以识别和留住顶尖人才。
通过评估候选人情商并分析关键词，计算机可以确定候选人是否会在公司独特的文化中茁壮成长。
虽然我们早些时候说过A.I.的目的不是要超越人类。事实上，对于招聘人员来说，智能电脑正在改变游戏规则。
得出这样的结论：有了这样的项目，人力资源团队可能只会对竞争对手产生压倒性的优势。
以上内容由HRTech AI编译完成，仅供参考
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区块链社交应用ONO完成千万美金A轮融资，雄岸基金与KIP共同投资
来源|新芽NewSeed
6月8日消息，今天在杭州举办的2018全球区块链论坛上，区块链企业ONO宣布完成千万美元A轮融资。
本轮融资由区块链投资机构雄岸全球区块链百亿创新基金、韩国风投机构KIP共同投资。融资资金将主要用于ONO生态建设、ONO DApp产品技术能力升级以及国际版上线后全球化战略启动等领域。
ONO是基于区块链技术的社交网络，部署在EOS上，主打针对95后乃至00后的去中心化社交App，曾获得BM本人的首肯。
今年3月，ONO参加了新芽DEMO第38期“区块链落地”专场，并得到本轮投资方KIP VP 崔虎的青睐。
创始人徐可在新芽DEMO上概括了ONO区块链社交的特色，即定义注意力价值，标记用户行为，将（各平台争抢的）用户时间可视化，让小用户也可以跨越阶层地享受时间和内容带来的收益（以积分的方式换取礼品），改变原先只有大V才容易变现的局面。
今年初，ONO的首席执行官徐可对外宣布并购了Jeff Ma所带领的资深硅谷区块链团队。
3月，ONO宣布将正式参与竞选EOS全球21个超级节点，其宣称将使用EOS超级节点运营第一个区块链社交网络。
5月，国内多家媒体发布消息称，EOS全球首款落地DAPP ONO携手硬币资本李笑来，共同发起并成功搭建EOS测试网络EOS.host。
日前，EOS主网上线在即，ONO又于6月1日宣布将在6月使用EOS.IO软件启动ONO主链，通过ONO DAC机制运营管理社区，避免社区分裂。
在创始团队方面，ONO创始人兼CEO徐可毕业于英国伦敦大学学院，连续创业者，2015年曾带领团队开发了基于LBS的技能价值社交APP“ERA”，用户量超过百万；
2017年开发、运营的区块链游戏Cryptodogs首日卖出超过千个ETH；不久前并购的硅谷区块链技术团队，领队Jeff Ma有十年以上前沿技术领域管理经验，曾担任多家上市公司技术负责人；
CTO Micky Lau，连续创业者，15年以上网络游戏、社交游戏开发经验，曾供职金山软件、蓝港在线等；
CMO Maggie Chow，擅长品牌整合营销和平台运营，曾供职KEEP、DR钻戒和简理财。
本轮投资ONO的雄岸基金是政府资金占30%的区块链投资基金。KIP（Korea Investment Partners）是亚洲顶级风险投资机构之一，2008年进入中国市场，在管基金总规模超过135亿元。
ONO此前还相继获得猎豹CEO傅盛、松禾资本、华创资本、逐鹿资本、硬币资本等数千万人民币天使轮融资。
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百度区块链推原生应用 度宇宙上线
来源|新浪科技
今天，百度推出度宇宙，这是继本月百度超级链发布、“图腾” 新版本上线后，百度的又一区块链项目。
根据官网信息，度宇宙将为用户打造一个由元素、引力、星球所构建的数字宇宙。用户可以通过多种系统行为获取度宇宙“元素”，并创造和扩建属于自己的星球，在用户星球质量逐渐增加的过程中，诸多新功能将逐步开启。
百度方面透露，官网上线之后，度宇宙App将于世界杯开幕式前后发布。在用户使用体验过程中，度宇宙的新玩法也将在虚拟资产积累与现实权益保障方面为用户带来更多便利。
据百度官方介绍，度宇宙不会做另一种数字货币，而是建立一个数字社会。
百度今年布局区块链生态进程：
年初，百度搜索公司成立百度区块链实验室；
4月，上线区块链原创图片服务平台——图腾；
5月底，百度百科上链；
6月初，百度“超级链”发布。
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