【ONE.TOP評級】Aoe音娛鏈:基于區塊鏈技術的音樂產業生態平臺

幣知訊2020-02-28 12:21:58



聲明:本測評內容僅供參考,任何依本測評內容作出的投資行為,與本測評內容無關。項目有風險,投資須謹慎。


目前,區塊鏈市場投資持續升溫,眾多創業團隊紛紛投身其中,眾多傳統公司也紛紛包裝自己,擠入行列。在這種形勢下,各路投資者亦摩拳擦掌,紛紛跑步入場。然而,作為新生事物,海內外區塊鏈項目良莠不齊、魚龍混雜,國內更是缺乏辨別和判斷項目的相關資料,這讓很多投資者眼花繚亂,難以入手。為了幫助投資者全面、系統、客觀地分析區塊鏈項目,更好地進行投資決策,同時也把海外優質項目引進國內,ONE.TOP評級團隊結合專業數學模型和經濟學模型,研發了區塊鏈項目Market評級模型萌芽1.0版,供廣大投資者參考。


Market評級模型從市場分析(Market analysis)、活躍程度(Activity level)、風險評估(Risk assessment)、關鍵技術(Key technology)、執行狀況(Execution status)、團隊評價(Team evaluation)六個緯度對目標項目進行深入測評,以借勢為出發點,以賭人為歸宿,聚合熱度、風險、技術、執行四大因素全面剖析目標項目,為投資者提供深入、詳盡的評價報告。


本文是依據本模型對Aoe音娛鏈項目所做的評級報告。





項目概述



AOE是一個基于區塊鏈技術的數字音樂存儲、創作、宣發、消費、版權管理平臺。

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AOE基于IPFS存儲系統,所有的音樂作品通過加密且永久存儲在IPFS系統中,密鑰將永久存儲在AOE智能合約上,基于AOE協議的平臺和應用能共享全網資源,通過密鑰映射到作品。AOE以開放合作共贏的生態,全球范圍內任何人均可以隨時隨地使用、管理、消費作品且保持對相應作品的所有權。AOE與鏈上平臺、應用共同建立全球最具有價值的音樂流媒體網絡,這將徹底顛覆傳統音樂行業消費生態。



項目測評



1

市場分析(Market analysis)

權重30%?




01

市場空間


據國際唱片協會(IFPI)發布的《2016全球音樂報告》顯示,全球錄制音樂市場在2016年增長了5.9%,為1997年國際唱片協會開始跟蹤市場以來的最高漲幅,總收入達157億美元。

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在音樂產業實體收入、下載收入大幅下滑的情況下,錄制音樂行業仍舊創造了歷史最高漲幅,得益于數字收入、流媒體收入的暴漲。

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其中數字收入增長了17.7%,達到78億美金。數字收入中的流媒體收入激增的60.4%(8年來最高漲幅)足以抵消數字收入中,下載收入20.5%的降幅,流媒體已成為數字收入的最大組成部分,數字收入也首次占據錄制音樂收入的50%。與此同時,全球付費訂閱用戶數量也突破了1億,這是流媒體的一個重要里程碑。

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雖然音樂產業在經歷實體轉型數字的階段中,受到了極大沖擊,但隨著流媒體形式的出現,錄制音樂產業又迎來了新的春天。據國際唱片協會(IFPI)數據顯示,2016年全球有超過400家的合法音樂網站,音樂市場錄制音樂產業總收入為157億美元,2.12億用戶訂閱付費音樂,但僅占全球音樂使用者的5%。音樂市場的數字化是發展的必然趨勢,未來音樂產業在數字化以及全球版權規范管理的時代下,必將達到一個新的層級,產業規模也會達到千億美金級別。

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根據模型算法:市場極小0-2分(十億以下),市場較小3-4分(十億級),市場中等5-6分(百億級),市場較大(千億級)7-8分,市場極大(萬億以上)9-10分的打分邏輯,該項得分8分。


02

市場痛點


版權管理


由國際唱片協會(IFPI)發布的《2016年全球音樂報告》顯示,數字音樂收入的流媒體呈現爆發式增長,為錄制音樂產業實體轉型數字階段的低迷,帶來了新的發展機遇。但同時伴隨UGC、UCC平臺的興起,各種形式的盜版、侵權現象更為嚴重,越來越常見的“截流”現已成為了行業所面臨的挑戰之一,其提供服務回饋給權利人的報酬只有5.53億美元。與之相比,音頻流媒體訂閱服務的客戶占比不到五分之一,只有2.12億的用戶(包含付費和廣告支持),他們與權利人商談了公平合理的授權條款,但卻能夠為權利人貢獻的收入超過 39 億美元,由此可見轉型所帶來的諸多版權問題給行業帶來更為嚴峻的挑戰,

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針對盜版、侵權的版權管理體系,雖然全球各國相關的法律法規正在逐步完善,但仍舊沒能達到相對成熟的體系。版權的保護不光需要法律支持,也需要技術支持,完善的法律制度與專業化的技術體系相結合,才能有效保護創作者的權益。


分發平臺中心化


各類中心化音樂分發平臺壟斷著行業資源,使得分發成本極高,新人或獨立音樂人的作品很難出現在大眾視野。

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同樣由于分發平臺的中心化,使得各環節收入分配不透明、不公平,造成創作者收益大打折扣,形成巨大價值差距,使得創作者失去創作積極性,影響了整個產業的生態發展。例如,唱片公司的獨家授權整體打包賣給網站,網站支付費用給唱片公司,唱片公司與創作者按照播放量進行結算,而創作者本人是幾乎不可能拿到網站的真實播放數據。

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根據模型算法:痛點極小0-2分,痛點較小3-4分,痛點中等5-6分,痛點較大7-8分,痛點極大9-10分的打分邏輯,該項得分9分。

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03

商業模式


契合度


以中國為例,中國的音樂產業本身在傳統唱片時代就未能形成完善的版權管理體系(在傳統實體唱片時代,中國的盜版唱片銷量高于正版唱片)?;ヂ摼W時代的到來,在實體音樂轉型數字音樂的沖擊下,版權管理問題被進一步放大,同時由于分發平臺中心化形成的創作者巨大價值差距,使得目前中國音樂產業所面臨的問題十分嚴峻。雖然中國政府在版權管理相關的法律法規在不斷完善,但仍舊需要一些技術性的革新來協助完成版權管理體系。

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在版權管理問題之外,分發平臺的中心化造成的各環節收入不透明也是行業內一直未能解決的問題,而區塊鏈技術的去中心化、信息不可篡改可以很好的解決音樂產業目前所面臨的問題。

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將音樂版權加密存儲在區塊鏈,實現可信版權,且無法篡改,可以很好的解決版權問題,若有盜版或版權糾紛,智能合約會自動進行比對,從而解決版權紛爭問題,從本質上保護創作者權益。

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去中心化的激勵分發機制,使得各交易、分發環節記錄透明公正,讓創作者利益最大化,促進音樂產業生態的良性發展。

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根據模型算法:契合度極小0-2分,契合度較小3-4分,契合度中等5-6分,契合度較大7-8分,契合度極大9-10分的打分邏輯,該項得分9分。


應用場景


AOE是一個基于區塊鏈技術的數字音樂存儲、創作、宣發、消費、版權管理平臺,核心價值在于其中的應用以及和它共同形成的完整的音樂生態鏈,在初期將選用“音樂裁剪大師”系列產品(國內外最早做音樂DIY的產品,擁有2000萬用戶,長期占有國內外應用市場的前列)作為AOE平臺的種子應用。

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(1)內容源的提供、存儲


音樂裁剪大師目前每日聽歌、使用、創作的歌曲高達31萬次,涉及12萬個音頻文件,音樂裁剪大師未來將基于AOE協議,而AOE協議是基于IPFS的分布式系統,能夠提升訪問速度,可以極大提高音頻傳輸,訪問,上傳的問題,提高用戶體驗度。同時作為最流行的音樂DIY應用,目前每日上傳音頻文件達3.5萬首音頻文件,可以為AOE網絡提供豐富的內容。

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(2)創作者的權益保護

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音樂裁剪大師作為一個音樂創作平臺,將產生大量的原創作品和二次創作?;贏OE平臺的版權保護機制(版權將加密存儲在AOE區塊鏈平臺),消費者的再次創作,都可以追溯版權及其相應權益人,所有使用記錄,消費公開透明,任何人無法篡改,創作者權益得到保護。

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(3)優質音樂內容推薦系統

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音樂裁剪大師的特點是個性化內容推薦和二次創作,為了獲得準確的推薦音樂內容?;贏OE平臺協議的推薦系統,不但將獲得優質個性化的內容源,用戶肖像特征和試聽、使用、創作、分享、點贊、評論、收藏等行為特征模型被分布的存儲在區塊中,匿名存儲的區塊鏈特性可以消除用戶的隱私問題,優質內容也容易得到更大的曝光宣傳和消費帶來收益。

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(4)基于AOE協議的收益分享傳播

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根據AOE智能合約,創作者在音樂裁剪大師中使用音樂,二次創作和廣告的收入,將合理及時的分配給,傳播者,宣發者,創作者和投資者。同時音樂裁剪大師用戶也可以傳播分享音樂,獲取收益。AOE是具有公信的公鏈,創作者的所有權,收益都得到保障,從音樂裁剪大師上傳的作品,其他任意鏈上平臺/應用使用,創作者和傳播者都可以及時的獲得基于智能合約的收益。

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“音樂裁剪大師”作為AOE區塊鏈平臺的種子應用,與AOE一起探索更好的落地方式和產業改革,在未來AOE會融入更多的平臺/應用共建開放共贏的音樂流媒體網絡。

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根據模型算法:應用場景合理程度極小0-2分,應用場景合理程度較小3-4分,應用場景合理程度中等5-6分,應用場景合理程度較大7-8分,應用場景合理程度極大9-10分的打分邏輯,該項得分7分。


04

代幣機制


AOE總量100億枚權證,分配形式如下:

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發行售賣30%:30億枚。包括4.5億枚天使輪(分4個月2:2:3:3比例釋放);12億枚基石輪(分4個月1:1:1:1比例釋放);13.5億枚私募輪(分4個月3:3:2:2比例釋放)。

社區生態建設運營:70億枚

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募集資金的分配:

基金會:15%

技術研發:20%

商業推廣:20%

團隊:15%(3年按照3:3:4比例逐步釋放)

社區建設:15%

市場運營:15%


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根據模型算法:代幣機制合理程度極小0-2分,代幣機制合理程度較小3-4分,代幣機制合理程度中等5-6分,代幣機制合理程度較大7-8分,代幣機制合理程度極大9-10分的打分邏輯,該項得分6分。

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本維度總體得分:8*10%+9*10%+9*2.5%+7*2.5%+6*5%=2.4分


2

活躍程度(Activity level)

權重10%??

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目前項目官網已開通,由于處于項目建設初期,還未對外進行過多披露,暫未媒體報道,電報群、推特等官方社群還處于籌建期,整體活躍度較低。但綜合考慮白皮書中,團隊在音樂行業中深耕多年,已經擁有大量用戶,以及陣容龐大的投資資本青睞,預測后續項目正式曝光后粉絲關注度及社區活躍度極有可能有大的爆發。

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根據模型算法:活躍程度極小0-2分,活躍程度較小3-4分,活躍程度中等5-6分,活躍程度較大7-8分,活躍程度極大9-10分的打分邏輯,該項得分6分。

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本維度總體得分:6*10%=0.6分



3

風險評估(Risk assessment )

權重10%




01

項目開發難度


開發團隊在項目開發過程中基于開源、安全、相對成熟的區塊鏈技術(基于IPFS分布式文件系統),采用已經被大量用戶使用和長時間穩定運行驗證過的架構開發系統(IPFS從2014年被開發至今已經得到越來越多重視以及實踐應用),以此來降低開發難度,提升了項目成功的可能性。

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創始人作為國內外知名DIY應用“音樂裁剪大師”的創始人,在音樂產業中有較為豐富的研發、推廣、運營經驗,且“音樂裁剪大師”累積擁有2000萬用戶,有著極大的先天優勢,有利于項目發展。

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根據模型算法:開發難度極高0-2分,開發難度較高3-4分,開發難度中等5-6分,開發難度較小7-8分,活躍程度極小9-10分的打分邏輯,該項得分8分。


02

競爭狀況


目前,基于區塊鏈技術的音樂平臺市面很少,在區塊鏈領域競爭較小,但同比中心化的音樂平臺競爭較為激烈,如何吸引更多的用戶從中心化的平臺加入到去中心化的AOE網絡中,將會是項目方的一大痛點。

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根據模型算法:競爭程度極高0-2分,競爭程度較高3-4分,競爭程度中等5-6分,競爭程度較小7-8分,競爭程度極小9-10分的打分邏輯,該項得分5分。


03

其他風險


針對法律法規及可能遇到的經營性風險,經與項目方核實,項目團隊采取的避險方式為聘請專業律師,在法律框架下設計數字資產發、區塊鏈金融、區塊鏈應用等方面業務。

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根據模型算法:風險極高0-2分,風險較高3-4分,風險中等5-6分,風險較小7-8分,風險極小9-10分的打分邏輯,該項得分8分。

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本維度總體得分:8*4%+5*4%+8*2%=0.68分

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4

關鍵技術(Key technology)

權重15%

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01

創新性


基于IPFS系統快速、安全的去中心化的存儲和訪問


AOE基于現有的區塊鏈技術(基于IPFS分布式文件系統),將創作者/發行者的音樂文件加密存儲在區塊鏈網絡中,同時IFPS是一個高吞吐量、按內容尋址的塊存儲模型,只需要通過文件或數據塊的哈希值,便可自動在全網節點中找到這些數據塊的節點,并從節點上拉取數據。同時AOE區塊鏈網絡通過發行AOE TOKEN來激勵節點存儲稀有的數據塊,節點不僅可以從其他節點拉取所需數據,同時也可將該新數據存儲在自己節點,供其他節點使用。從而實現快速、安全的去中心化存儲和訪問。

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創作者/發行者只需進行上傳,存儲操作,流媒體將被加密存儲在分散的網絡節點,存儲的文件都不在中心化的服務器,文件更安全,黑客無從攻擊,也不會出現數據被盜取的現象。同時該操作采用了加密算法,提供數據存儲的“礦工”也無法獲取文件,滿足文件的隱私要求。

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消費者/使用者可通過密鑰/哈希值在鏈上任意的應用/平臺訪問流媒體。IPFS有P2P的對等特性,使文件碎片化存儲,自動在距離消費者最近的節點讀取流媒體,加載速度大幅提升,無地域、平臺限制。

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AOE網絡用戶也可以貢獻自己的空閑帶寬讓自身設備成為網絡中的緩存節點,從而任何AOE網絡中的用戶都可從最近的緩存節點獲取音頻內容。

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高效的去中心化激勵宣發

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AOE平臺通過區塊鏈技術,實現高效的去中心化激勵宣發,實現原創者與消費者點對點,面對面的直接聯系。創作者自主為作品定價并且尋求更多投資者、音樂愛好者的支持,另一方面,通過音樂愛好者的分享、找到更好音樂創作者。消費者在享受的同時可以通過分享、宣傳等方式獲得相應的獎勵報酬。用戶與用戶之間的聯系和分傭將通過相應數字貨幣(AOE TOKEN)實現。

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創作者搭建自己透明的宣傳矩陣,通過智能合約實現安全有保障的自動分傭獎勵,分享宣傳曝光的獎勵分配以及層級關系,將顯而易見,從而解決了傳統中心化分發平臺的各環節不透明、不公正問題。

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創作者只需自主的決定宣發獎勵即可,而每一次完成宣發行為后,不管存在多少層級都可以按照智能合約自動分配各方的利益,同時所有的參與者都可以在區塊鏈上查看追溯分配的步驟與結果,全程公開透明。充分激勵了所有的宣發者發現和主動分享作品的積極性,最低的成本與最高的效率產生接近無窮裂變的矩陣營銷宣發效果。從而更進一步促進生態產業的發展,為音樂產業帶來新的生機。


完善版權管理追蹤


創作者/發布者將作品上傳到AOE系統中(基于IFPS分布式文件系統),系統中提供能給該作品文件進行采樣的智能合約,包括音樂流媒體元素的采集、密度的采集等,采集完成后就把這些極簡但極重要的數據存儲在區塊鏈上。

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區塊鏈系統中記錄的數據具有嚴格的時序且不可篡改,如發生著作權沖突,系統可以根據發布順序確定最終版權歸屬。如果發布了侵權內容,系統會如實記錄發布時間、發布者及內容。流媒體作品,版權信息,操作記錄均存儲在IPFS系統中且不可被篡改,這從根本上保護創作者的利益,并有助于激發他們的創作熱情。


音樂存儲和訪問的加密解密


由于區塊鏈技術的去中心、公開透明性,音樂文件存儲在基于IPFS的AOE平臺是可以被任何人公開瀏覽訪問,為此AOE平臺使用了一種AES+RSA安全加密算法,確保只有音樂的所有者才能訪問。通過AOE API,文件在IPFS網絡中動態地流通解密給使用者。為了順暢的完成這個工作,AOE平臺把音樂文件切成將被動態加密解密的分塊。它將提供高效安全的數據文件加密解密。流程如下:



基于智能合約的安全有保障消費


區塊鏈旨在解決信任和權力下放的問題。它利用智能合約,使所有參與者達成無第三方參與的共識,其特點是不可篡改,鼓勵各方達成共識。一旦智能合約被放置在虛擬機上,當觸發條件滿足時,它可立即被執行,從而解決信任問題。

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(1)簡化創作者與消費者的鏈接關系,創作者可以在P2P市場實現其作品的貨幣化。創作者可以為他們的作品定價,提供作品樣品,在平臺上尋求支持者。

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(2)安全保護資產,創作者在AOE登記的作品,消費者可以使用AOE TOKEN購買使用權,收益會自動分配給原創者及其合作方,增加創作者收益。如用戶發布分享的作品被繼續宣發,原創者和宣發者也會相應獲得收益,去除了傳統中間發行方,渠道方等中介抽成,這很大程度上激發了音樂流媒體市場活力并營造了健康循環的音樂生態環境。


音樂相似度對比


對于版權的驗證,除了文件哈希值的對比,AOE主要采用多種算法分析:通用音樂相似度算法通常由兩個函數定義:(i)特征提取和(ii)相似度函數。通常在特征提取之后,根據相似性函數,檢索算法線性掃描并將所有音樂片段與查詢進行比較。通常這些功能是通過四個通用步驟來計算的:



(1)解碼:將編碼音樂文件(MP3,AAC)解壓縮并轉換為其離散時域表示形式。在時域表示中,音頻由在每個指定的時間t處的許多均勻間隔的離散實數x(t)(采樣)來描述。 每秒采樣數稱為采樣率的音頻。用于音樂相似度算法的標準采樣率在單聲道信號中為22050 Hz至44100 Hz。


(2)頻域表示:Short-Time Fourier Transformation (STFT)計算音頻的離散頻域表示。 在頻域中,信號由每個分析的時間間隔t在給定數量的頻帶b上的頻率fb(t)的擴展表示。 音樂相似度算法通常每個STFT使用1024個2048個樣本。 在大多數情況下,功率譜表示被計算出來,它表示每個頻帶和時間間隔的能量信號。



(3)心理聲學建模:相似性算法在計算相似性特征之前使用心理聲學動機表征。使用的常見表述包括MFCC或Sone / Bark / Mel / Cent頻率刻度。


(4)特征計算:最終的音樂相似度模型(或簽名)通過或多或少復雜的方式從表示中計算出來。


開放共贏的音樂流媒體網絡


相比傳統的中心化音樂流媒體平臺,AOE平臺符合音樂市場多元化的需求,更能適應快速變化,也必然是未來音樂流媒體網絡的主流趨勢。

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(1) 從根本上杜絕版權問題。

(2) 音樂銷售的“長尾”理論。

(3) 音樂人受唱片公司的制約較小,運營模式更靈活、多樣化。

(4) 音樂人,唱片公司等音樂提供者,宣發成本減少,獲得宣發效果更好。

(5) 音樂成本更低,利潤空間更大。

(6) 風格多元化,符合市場需求。

(7)創作者可以完成自主運營,更符合在線音樂產業的運作方式。


AOE作為一個開放平臺,開發人員可以不受地理位置限制,在應用開發方面進行協作?;?ERC20以及未來公有鏈支持的智能合約,開發人員可以參與協作,做出貢獻并充分享受基于AOE鏈商業化應用的好處。AOE基金會將支持并資助開發者使用基于AOE API所推出的應用。

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根據模型算法:技術創新度極低0-2分,技術創新度較低3-4分,技術創新度中等5-6分,技術創新度較高7-8分,技術創新度極高9-10分的打分邏輯,該項得分9分。


02

代碼狀況


項目目前處于開發初期,代碼還未在GitHub進行開源,預計2018第三季度開源部分源碼。

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根據模型算法:未公布代碼0-4分,代碼狀況中等5-6分,代碼狀況較好7-8分,代碼狀況極好9-10分的打分邏輯,該項得分4分。

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本維度總體得分:9*10%+4*5%=1.1分



5

執行狀況(Execution status)

權重15%

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白皮書中公布的進度如下:

2018年第一季度,研究AOE可行性,與顧問團隊商討;開發AOE平臺的核心智能合約并發布AOE。


2018年第二季度,開發第一代AOE平臺模型;流媒體存儲,訪問模塊。


2018年第三季度,AOE平臺研發;消費功能與記賬;版權管理。


2018年第四季度,激勵機制;平臺API;接入音樂裁剪大師等種子應用。


2019年第一季度,接入種子應用;根據市場反饋修正;提高市場合作度。


2019年第二季度,改善激勵機制;優化反饋;提高市場合作度。


2019年第三季度,提高市場合作度;根據應用層用戶,升級調整架構;進一步解決快速存儲、訪問的問題。


2019年第四季度,提高市場合作度;發布可擴容自主智能合約;焚燒ERC20幣,并且開始采集AOE幣,轉換比例1:1。


2020年第一季度,完成可擴容自主合約;鏈上用戶發展過億。


2020年第二季度,升級AOE API接口。


2020年第三季度,市場合作,整合上下游資源。


2020年第四季度,應用層累計用戶10億+。


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實際執行狀況符合進度,但由于總體進度不夠詳盡,略有不足。

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根據模型算法:執行達成度極低0-2分,執行達成度較低3-4分,執行達成度中等5-6分,執行達成度較高7-8分,執行達成度極高9-10分的打分邏輯,該項得分7分。

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本維度總體得分:7*15%=1.05分



6


團隊評價(Team evaluation)

權重20%




01

執行團隊



饒偉 /負責基金會的戰略,管理和業務


7年互聯網創業者,擁有豐富的音樂領域研發、推廣、運營經驗,著名音樂DIY工具"音樂裁剪大師"系列產品創始人,累計擁有2000萬音樂愛好者。

韓翛雪 / 負責音樂內容、戰略、發展


中國最年輕的交響樂團團長。師從國家交響樂團第一任大提琴首席胡國堯,后師從中央音樂學院朱亦兵教授,擁有強大音樂領域相關運營經驗。2012年獨立創辦中國首家私營交響樂團。

David Luo / 研發工程師


英國愛丁堡大學計算機專業博士畢業,8年大數據處理和深度學習研究經驗,包括數據挖掘、圖片識別、音頻識別分析,喜歡研究和實現新技術。歷任英國雅虎(倫敦分部)的數據科學家,Synoptica 公司的高級科學家。

CHANDRA MOULI/ 區塊鏈高級工程師


13年海外工作經驗。曾就業于美國Highbridge、 Pershing Square Capital公司;Mphasis, TaTa等技術咨詢服務公司,主要研究人工智能、自動化算法交易、閃電網絡技術等;超過 3 年區塊鏈和智能合約的研究開發經驗,精通 C ++,Java,Python。

DR. RAM KUMAR/高級工程師,安全專家


10年工作經驗,主攻平行計算、加密學和人工智能,安全加密解密專家。曾就業于美國亞馬遜云計算研發部、阿布扎比國家基金公司、德意志銀行,主要從事金融衍生品定價模型研發。

張先海 / 研發工程師


擁有多年領導創業研發團隊經驗,研究領域包括分布式系統架構和大規模高并發系統,對流媒體存儲、訪問高并發、推薦算法有多年研究經驗。"音樂裁剪大師"系列產品技術負責人。


劉正洪/ 研發工程師


湖南大學計算機系畢業, 10年互聯網領域研發和建設高擴展性服務器經驗,熟悉Java,Spring及移動端數據交互和性能優化?,F擔任AOE平臺研發高級工程師。

鮑思琪 / 市場負責人


荷蘭鹿特丹商學院碩士,曾擔任娛樂上市公司董事會秘書、克里斯托弗基金管理合伙人.擁有豐富的市場戰略、營銷策略、品牌推廣、戰略合作經驗。對國內外音樂人現在有深入研究。


Luya/ 商務負責人


7年商務運營經驗。碩士畢業于University of wales, 在英期間自主創業luyas線上租房網站。后就職于公關、咨詢行業,參與涉及過科技、互聯網、文化、體育等多個行業的公關運作,負責公司戰略規劃以及社會政府關系。

胡晶晶/ 財務負責人


10年財務管理,內控經驗。曾任遠洋地產客戶服務事業部財務管理總監,店商互聯科技內控總監。制定公司戰略、主持制定公司財務戰略規劃、組織領導公司的財務、成本、會計核算及監督、財務分析等方面的工作。

肖季剛/ 視覺負責人,資深品牌設計師


10年品牌視覺設計人。12:08│設計氏創始人,平空創作創始人,2010年全球100青年亞籍華人設計師,湖南師范大學藝術傳媒系畢業。

創始團隊中,組織結構合理,在市場、運營、技術、財務各方面擁有著經驗十足的成員,同時創始人在音樂產業已經占據一定席位,擁有著大量用戶基礎以及海量的業內資源,整體團隊配置齊全,無任何短板。


02

投資團隊


天使投資機構:

巨人網絡集團、正略集團、龍翌資本、麓晨創投、創勢資本

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天使投資人:

周麗霞

新三板“女王”,北京金慧豐投資管理有限公司董事長、中國青年天使會副會長、中國投資協會股權和創業投資專業委員會、中華女創投家聯誼會執行會長。

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劉小鷹

老鷹基金創始合伙人、新龍脈控股合伙人、中國長遠控股集團董事局主席、硅谷F50天使基金投資合伙人、香港中文大學新業書院校董事會成員、中關村天使成長營副院長。

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喬之東

鏈上母基金,領投會中國投資人中心發起人,君紫資本、白馬資本創始合伙人。

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投資顧問:

湘鏈資本、鏈上資本

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顧問團隊:

劉青武

曾任職滾石移動集團副總裁負責音樂發行,并兼任滾石移動旗下磅礴音樂公司CEO,美國西雅圖城市大學MBA學位。

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紀學鋒

曾任任巨人網絡集團總裁,復旦大學數學研究所畢業并獲得數學碩士學位。

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楊曉宇

曾就讀于奧地利薩爾茨堡音樂學院。先后就讀于維也納國立音樂學院大師班、蘇黎士音樂學院,現就讀于奧地利薩爾茨堡音樂學院。擔任國家大劇院管弦樂團首席。

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王建民

中國國家交響樂團的中提琴首席。

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王小野

高級經濟師、理財規劃師。中國青年天使會創始會員及常務理事。湖南高新技術企業協會發起人。擔任麓晨創投CEO、創瑞投資董事、龍商資本董事、華九資本董事。

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趙民

正略集團董事長,畢業于美國哈佛大學商學院EXECUTIVE PROGRAM。瑞士達沃斯“世界經濟論壇”中國理事會成員,清華大學公共管理學院“創新和社會責任研究中心”學術委員會委員。

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周麗霞

新三版“女王”,北京金慧豐投資管理有限公司董事長,中國青年天使會常務理事、副會長、中國投資協會股權和創業投資專業委員會、中華女創投家聯誼會執行會長。擁有二十余年的企業管理和投融資經驗。曾主持投資近百家企業。

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周宏光

北京溫州企業商會第一屆副會長,第二屆監事會成員 擁有多年的家族企業創業經驗和TMT行業創業經驗。

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湯旭東

創勢資本創始董事長,先后在大型國有投資機構、外資機構、大型保險集團擔任投資管理崗位。從事早期企業投資、成長期企業投資和并購投資。


朱任翔

畢業于新加坡南洋理工大學,電子工程學碩士,MBA; 先后任職世界500強,羅姆電子(新加坡)亞太區市場銷售總經理,施耐德電氣市場、銷售大中華區高管;德國施萬科亞太區總裁。

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李戈

北京大學信息科學技術學院軟件所副教授,主要科研方向為軟件工程、技術。

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以巨人網絡為首的超強投資者陣容,足以證明資本方對AOE團隊以及項目前景的認可。

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根據模型算法:團隊實力極弱0-2分,團隊實力較弱3-4分,團隊實力中等5-6分,團隊實力較高7-8分,團隊實力極高9-10分的打分邏輯,該項得分9分。

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本維度總體得分:9*20%=1.8分


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測評總結

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綜上,M維度2.4分,A維度0.6分, R維度0.68分,K維度1.1分,E維度1.05?分,T維度1.8分,總分7.63分,投資等級A-級,該項目綜合能力較強。

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附:分值等級對照表

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