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ocean wu

国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知（国发〔2017〕35号）_政府信息公开专栏 - 0 views

www.gov.cn/...content_5211996.htm

人工智能 物联网 政策

shared by ocean wu on 29 Sep 17 - No Cached
  • 人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。大数据驱动知识学习、跨媒体协同处理、人机协同增强智能、群体集成智能、自主智能系统成为人工智能的发展重点，
  • 芯片化硬件化平台化趋势更加明显，人工智能发展进入新阶段。
  • 正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。
  • ...92 more annotations...
  • 工智能技术可准确感知、预测、预警基础设施和社会安全运行的重大态势，及时把握群体认知及心理变化，主动决策反应，将显著提高社会治理的能力和水平，对有效维护社会稳定具有不可替代的作用。
  • 在大力发展人工智能的同时，必须高度重视可能带来的安全风险挑战，加强前瞻预防与约束引导，最大限度降低风险，确保人工智能安全、可靠、可控发展。
  • 国家部署了智能制造等国家重点研发计划重点专项，印发实施了“互联网+”人工智能三年行动实施方案
  • 语音识别、视觉识别技术世界领先
  • 按照“五位一体”总体布局和“四个全面”战略布局
  • 加快人工智能与经济、社会、国防深度融合为主线
  • 突出企业在技术路线选择和行业产品标准制定中的主体作用
  • 跨媒体感知计算理论重点突破低成本低能耗智能感知、复杂场景主动感知、自然环境听觉与言语感知、多媒体自主学习等理论方法
  • 大数据智能、跨媒体智能、群体智能、混合增强智能、自主智能系统等基础理论和核心技术实现重要进展，人工智能模型方法、核心器件、高端设备和基础软件等方面取得标志性成果。
  • 初步建成人工智能技术标准、服务体系和产业生态链
  • 第二步，到2025年人工智能基础理论实现重大突破
  • 第三步，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平
  • 形成涵盖核心技术、关键系统、支撑平台和智能应用的完备产业链和高端产业群
  • 坚持人工智能研发攻关、产品应用和产业培育“三位一体”推进。
  • 1.建立新一代人工智能基础理论体系。
  • 加强大数据智能、跨媒体感知计算、人机混合智能、群体智能、自主协同与决策等基础理论研究。大数据智能理论重点突破无监督学习、综合深度推理等难点问题，建立数据驱动、以自然语言理解为核心的认知计算模型
  • 第一步，到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点
  • 混合增强智能理论重点突破人机协同共融的情境理解与决策学习、直觉推理与因果模型、记忆与知识演化等理论
  • 群体智能理论重点突破群体智能的组织、涌现、学习的理论与方法，建立可表达、可计算的群智激励算法和模型
  • 自主协同控制与优化决策理论重点突破面向自主无人系统的协同感知与交互、自主协同控制与优化决策、知识驱动的人机物三元协同与互操作等理论
  • 高级机器学习理论重点突破自适应学习、自主学习等理论方法
  • 类脑智能计算理论重点突破类脑的信息编码、处理、记忆、学习与推理理论，形成类脑复杂系统及类脑控制等理论与方法
  • 量子智能计算理论重点突破量子加速的机器学习方法，建立高性能计算与量子算法混合模型
  • 新一代人工智能关键共性技术的研发部署要以算法为核心，以数据和硬件为基础，以提升感知识别、知识计算、认知推理、运动执行、人机交互能力为重点，
  • 知识计算引擎与知识服务技术。重点突破知识加工、深度搜索和可视交互核心技术，实现对知识持续增量的自动获取，具备概念识别、实体发现、属性预测、知识演化建模和关系挖掘能力
  • 跨媒体分析推理技术。重点突破跨媒体统一表征、关联理解与知识挖掘、知识图谱构建与学习、知识演化与推理、智能描述与生成等技术，实现跨媒体知识表征、分析、挖掘、推理、演化和利用，构建分析推理引擎。
  • 群体智能关键技术。重点突破基于互联网的大众化协同、大规模协作的知识资源管理与开放式共享等技术，建立群智知识表示框架，实现基于群智感知的知识获取和开放动态环境下的群智融合与增强
  • 混合增强智能新架构与新技术。重点突破人机协同的感知与执行一体化模型、智能计算前移的新型传感器件、通用混合计算架构等核心技术
  • 数据和知识成为经济增长的第一要素，人机协同成为主流生产和服务方式，跨界融合成为重要经济模式，共创分享成为经济生态基本特征，个性化需求与定制成为消费新潮流
  • 虚拟现实智能建模技术。重点突破虚拟对象智能行为建模技术，提升虚拟现实中智能对象行为的社会性、多样性和交互逼真性
  • 智能计算芯片与系统。重点突破高能效、可重构类脑计算芯片和具有计算成像功能的类脑视觉传感器技术，研发具有自主学习能力的高效能类脑神经网络架构和硬件系统
  • 自然语言处理技术。重点突破自然语言的语法逻辑、字符概念表征和深度语义分析的核心技术，推进人类与机器的有效沟通和自由交互，实现多风格多语言多领域的自然语言智能理解和自动生成。
  • 建设布局人工智能创新平台，强化对人工智能研发应用的基础支撑。
  • 人工智能范式的统一计算框架平台，形成促进人工智能软件、硬件和智能云之间相互协同的生态链。
  • 设立人工智能专业，推动人工智能领域一级学科建设，尽快在试点院校建立人工智能学院，增加人工智能相关学科方向的博士、硕士招生名额
  • 自主无人系统的智能技术。重点突破自主无人系统计算架构、复杂动态场景感知与理解、实时精准定位、面向复杂环境的适应性智能导航等共性技术，无人机自主控制以及汽车、船舶和轨道交通自动驾驶等智能技术，服务机器人、特种机器人等核心技术
  • 突破图形处理器等核心硬件，
  • 完善智能机器人硬件接口标准、软件接口协议标准以及安全使用标准
  • 加强车载感知、自动驾驶、车联网、物联网等技术集成和配套
  • 建立试验鉴定、测试、竞技等专业化服务体系，完善空域、水域管理措施。
  • 突破高性能软件建模、内容拍摄生成、增强现实与人机交互、集成环境与工具等关键技术，研制虚拟显示器件、光学器件、高性能真三维显示器、开发引擎等产品，建立虚拟现实与增强现实的技术、产品、服务标准和评价体系
  • 发展支撑新一代物联网的高灵敏度、高可靠性智能传感器件和芯片，攻克射频识别、近距离机器通信等物联网核心技术和低功耗处理器等关键器件。
  • 研发智能产品及智能互联产品、智能制造使能工具与系统、智能制造云服务平台，推广流程智能制造、离散智能制造、网络化协同制造、远程诊断与运维服务等新型制造模式，建立智能制造标准体系，推进制造全生命周期活动智能化。
  • 开展智能农场、智能化植物工厂、智能牧场、智能渔场、智能果园、农产品加工智能车间、农产品绿色智能供应链等集成应用示范。
  • 完善智能物流公共信息平台和指挥系统、产品质量认证及追溯系统、智能配货调度体系等。
  • 建立金融风险智能预警与防控系统。
  • 推动人工智能在教学、管理、资源建设等全流程应用。开发立体综合教学场、基于大数据智能的在线学习教育平台。开发智能教育助理，建立智能、快速、全面的教育分析系统。建立以学习者为中心的教育环境，提供精准推送的教育服务
  • 研发适应不同应用场景的家庭互联互通协议、接口标准，提升家电、耐用品等家居产品感知和联通能力。
  • 鼓励大型互联网企业建设云制造平台和服务平台，面向制造企业在线提供关键工业软件和模型库，开展制造能力外包服务，推动中小企业智能化发展。
  • 重点推广生产线重构与动态智能调度、生产装备智能物联与云化数据采集、多维人机物协同与互操作等技术
  • 支持人工智能企业加强专利布局，牵头或参与国际标准制定。
  • 推动国内优势企业、行业组织、科研机构、高校等联合组建中国人工智能产业技术创新联盟。
  • 鼓励地方围绕人工智能产业链和创新链，集聚高端要素、高端企业、高端人才，打造人工智能产业集群和创新高地。
  • 建设国家人工智能产业园。
  • 建设国家人工智能众创基地。
  • 推广基于人工智能的新型商务服务与决策系统。
  • 开发人机协同的手术机器人、智能诊疗助手，研发柔性可穿戴、生物兼容的生理监测系统，研发人机协同临床智能诊疗方案，实现智能影像识别、病理分型和智能多学科会诊
  • 开展大规模基因组识别、蛋白组学、代谢组学等研究和新药研发，推进医药监管智能化。加强流行病智能监测和防控。
  • 智能健康和养老。加强群体智能健康管理，突破健康大数据分析、物联网等关键技术，研发健康管理可穿戴设备和家庭智能健康检测监测设备，推动健康管理实现从点状监测向连续监测、从短流程管理向长流程管理转变。建设智能养老社区和机构，构建安全便捷的智能化养老基础设施体系。加强老年人产品智能化和智能产品适老化，开发视听辅助设备、物理辅助设备等智能家居养老设备，拓展老年人活动空间。开发面向老年人的移动社交和服务平台、情感陪护助手，提升老年人生活质量。
  • 研制面向开放环境的决策引擎，在复杂社会问题研判、政策评估、风险预警、应急处置等重大战略决策方面推广应用。加强政务信息资源整合和公共需求精准预测
  • 促进人工智能在证据收集、案例分析、法律文件阅读与分析中的应用
  • 实现对城市基础设施和城市绿地、湿地等重要生态要素的全面感知以及对城市复杂系统运行的深度认知
  • 促进社区服务系统与居民智能家庭系统协同
  • 实现智能化交通疏导和综合运行协调指挥，建成覆盖地面、轨道、低空和海上的智能交通监控、管理和服务系统
  • 建立涵盖大气、水、土壤等环境领域的智能监控大数据平台体系
  • 研发资源能源消耗、环境污染物排放智能预测模型方法和预警方案
  • 国家重大战略区域环境保护和突发环境事件智能防控体系建设
  • 研发集成多种探测传感技术、视频图像信息分析识别技术、生物特征识别技术的智能安防与警用产品
  • 支持有条件的社区或城市开展基于人工智能的公共安防区域示范
  • 促进区块链技术与人工智能的融合，建立新型社会信用体系，最大限度降低人际交往成本和风险。
  • 促进人工智能技术军民双向转化
  • 研发布局第五代移动通信（5G）系统，完善物联网基础设施
  • 加强与国家科技重大专项的衔接，在“核高基”（核心电子器件、高端通用芯片、基础软件）、集成电路装备等国家科技重大专项中支持人工智能软硬件发展。加强与其他“科技创新2030—重大项目”的相互支撑
  • 深海空间站、健康保障等重大项目，以及智慧城市、智能农机装备等国家重点研发计划重点专项部署
  • 按照国家级科技创新基地布局和框架，统筹推进人工智能领域建设若干国际领先的创新基地。
  • 按规定程序，以企业为主体、产学研合作组建人工智能领域的相关技术和产业创新基地
  • 为有实力的人工智能企业开展海外并购、股权投资、创业投资和建立海外研发中心等提供便利和服务。鼓励国外人工智能企业、科研机构在华设立研发中心。
  • 加强人工智能相关法律、伦理和社会问题研究
  • 建立追溯和问责制度
  • 建立伦理道德多层次判断结构及人机协作的伦理框架
  • 落实对人工智能中小企业和初创企业的财税优惠政策，通过高新技术企业税收优惠和研发费用加计扣除等政策支持人工智能企业发展。
  • 建立人工智能公共专利池，促进人工智能新技术的利用与扩散。
  • 构建动态的人工智能研发应用评估评价机制
  • 开发系统性的测试方法和指标体系，建设跨领域的人工智能测试平台，推动人工智能安全认证
  • 建立适应智能经济和智能社会需要的终身学习和就业培训体系
  • 鼓励广大科技工作者投身人工智能的科普与推广
  • 鼓励社会力量参与寓教于乐的编程教学软件、游戏的开发和推广。
  • 面向公众开放人工智能研发平台、生产设施或展馆
  • 支持开展人工智能竞赛，鼓励进行形式多样的人工智能科普创作
  • 依托国家科技计划（专项、基金等）管理部际联席会议
  • 成立人工智能规划推进办公室，办公室设在科技部
  • 成立人工智能战略咨询委员会
ocean wu

Qualcomm发布专门面向物联网终端的视觉智能平台 - 0 views

www.iot101.com/...14109.html

物联网 边缘计算

shared by ocean wu on 15 Apr 18 - No Cached
  • 通过帮助客户打造强大的终端侧智能、摄像头处理与安全特性，我们的目标是让物联网终端变得更加智能。人工智能已支持具备物体探测、追踪、分类和面部识别能力的摄像头，可自主避障的机器人，以及可学习并生成您最近一次探险活动视频摘要的运动摄像头，但这都还仅仅是个开始。
  • 强大的Qualcomm人工智能引擎AI Engine 该视觉智能平台集成Qualcomm 人工智能引擎 AI Engine，其由多个集成的硬件和软件组件组成，以加速终端侧人工智能。
  • 支持开发者和OEM厂商轻松将训练网络接入到此平台。
  • ...2 more annotations...
  • 卓越的图像质量 该视觉智能平台可支持高达4K@60fps的视频，或是5.7K@30fps，以及更低分辨率的多个并发视频流。
  • 该架构支持多种高级操作系统，旨在帮助开发者和制造商在其解决方案中轻松构建差异化特性，如VR 360度摄像头的端侧内容拼接，自主机器人导航与避障，以及运动摄像头的视频摘要。
ocean wu

人工智能就是"视觉智能" - 0 views

www.36dsj.com/105244

物联网

shared by ocean wu on 27 Mar 18 - No Cached
  • 为什么视觉数据很重要？ 人工智能的整个概念是可以构建机器来执行最人性化的任务。为了做到这一点，他们以人的智慧为模范。
  • 作为人类，我们通过观察我们周围的世界并以语言，行动和对象的形式收集我们自己的数据来学习。另一方面，计算机必须由人类提供数据以便“学习”。机器学习的过程需要比人类更多的数据，时间和迭代。 作为人类，视觉对我们自然而然而形成，我们学习的第一个技能之一就是认识面孔。然后，我们识别我们周围的物体，并赋予他们意义。 例如，我们只需要一次学习火是火，如果触摸它会烧毁我们，但机器需要数百个数据的例子来破译相同的含义，才能计算出这是火。
  • 65％的人都是视觉工作者。我们的大脑处理和分析的大部分（90％）的数据是可视化的，并且我们的大脑实际上处理的图像比文本快六万倍！
  • ...1 more annotation...
  • 构建智能机器的唯一途径是使其具有强大的视觉智能，就像动物在进化中所做的那样。
  • ocean wu on 27 Mar 18
     
    "为了人工智能的进步，需要更加人性化。要做到这一点，它需要更高质量的视觉数据和复杂的算法将信息翻译成有意义的东西。"--然而，我们只有翻译一条路可走吗？
ocean wu

2017，你不可不知的视频监控新趋势 - 电子工程专辑 - 0 views

www.eet-china.com/...201704040917

物联网 网络安全

shared by ocean wu on 13 Aug 17 - No Cached
  • IHS的数据显示，2016年全球专业安防摄像头的出货量超过一亿台，比2015年增长约14%。但相比2015年30%的增长率，增速放缓了不少。王玉君对此分析称，一方面，面对国内外市场的长期增速预期下行，各大视频监控厂家都在寻求多元化和差异化发展；另一方面，随着视频监控行业不断的技术革新和数据积累，从视频监控的上游芯片厂商，到视频智能分析算法的软件开发公司，再到视频监控设备厂商和下游的系统集成商都在围绕智能分析、物联网和大数据技术来布局安防行业，以求在产品日趋同质化的竞争中占领未来视频监控技术发展的高地：  从产品来看，虽然视频监控行业整体增速不如预期，但某些产品线会远高于市场的平均增速。2017年消费类视频监控产品、移动视频监控产品和视频监控企业级存储产品的销售额在全球范围都会保持15%以上的增长。  从服务来看，2017年全球视频云服务(VSaaS)的销售额会突破9亿美元(不包括安保远程监控服务)，未来5年VSaaS销售额的平均年复合增长率将超过18%。  从技术来看，支持H.265技术的网络摄像机在2017年会有爆发式增长。视频智能分析会因为深度学习技术的应用又一次成为行业发展的热点。
  • 通过几年的市场培育，用户意识到视频智能分析确实可以为城市交通治理、公安刑侦和商业管理带来很大价值，因此市场对具备高性能的优秀的视频智能分析产品是充满期待的，深度学习技术在视频监控领域的应用也正是在这样的背景下开始蓄势待发。
  • 深度学习技术从长期来看会降低智能分析应用的成本，也会拓展带有智能分析功能的视频监控设备的应用外延。除了价格因素外，从短期来看深度学习技术在视频监控领域应用的最大挑战就是如何将那些优秀的算法根据实际的应用情景进行二次开发，实现真正的技术落地。
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  • 使用视频分析实现目标和事件检测，无论是实时的还是后期的，将持续位于视频监控技术创新的前沿。
  • 视频监控产品一般使用运动检测来触发视频捕捉，这很容易出错。“从好几个小时的视频中寻找出某一个事件非常耗时。因为视频包含了大量的信息，如何分辨哪些是有价值的，哪些应该删掉，这给用户带来了挑战。
  • 把人工智能引入传统的视频监控领域，将取决于在摄像机、网络存储和后期处理之间分配的视频分析功能。
  • 视频分析作为一种服务，是一个微型的垂直市场，可以利用第三方专利分析功能获得增长。
  • 安防无人机往往用于紧急事件后的快速侦察，可以在区域入侵或自然灾害等事件发生后，快速飞入现场进行侦察。但由于其续航时间有限(一般在30分钟左右)，无法进行长时间的巡逻监测。安防机器人的优势除了有更长的续航能力外(可以长达8小时)，还可以安装多个摄像头和传感器，提供360度全景图像和各种环境数据，往往用于电力、能源、化工等厂区的巡逻作业。
  • 机器学习的应用正快速扩展到越来越多的终端市场，在边缘、在云端或者以混合的形态，将基于边缘的处理与基于云的数据分析结合在一起。
  • 众多的传统嵌入式视觉应用通过采用机器视觉和传感器融合技术后都在发生巨变，下一代应用包括协作机器人、具有感应和躲避功能的无人机、增强现实、自动驾驶汽车、自动化监视和医疗诊断等。
  • 系统通常具有三大使命： 系统不仅要会思考，而且还能对情境立即做出“响应”。这就要求一个从感应到处理、分析、决策、通信和控制整个流程中更一致的视图。同时还要高效实施、部署最新机器学习技术，满足8位及更深层面的精确性要求。 鉴于神经网络和相关算法的快速变化以及传感器的快速发展，必须实现灵活性，能通过软硬件的可重配置性升级系统。 由于许多新系统都连接到了一起(物联网)，因此需要与传统的已有设备通信，要与未来推出的新设备通信，还要能够进行云端通信。
  • 根据IHS Markit 2016年发布的预测显示，2016年全球专业服务机器人(相对于工业制造机器人)和专业服务无人机的销售额分别为26亿美元和3亿美元，未来5年平均复合年增长率分别达到了38%和70%。
  • 相比传统的安防产品，安防无人机和安防机器人进入门槛更高
  • 深度学习和人工智能技术通过运用模式辨识软件，
  • 无人机已经在边境控制、区域跨度较大或高危区域执法中得到了应用。安防机器人也许在与人互动创造价值的场景中比较有用，例如公园、大学、医院和机场等。
  • HD CCTV在中国普及率不高的原因主要来自三方面： 中国的视频监控项目大多来自新建楼宇和设施，不需要考虑原有模拟视频监控的布线系统； 网络摄像机在中国的平均售价远低于全球其他地区的售价； 3.HD CCTV对于小型的项目可能更理想，但对于中国的很多中大型项目来说，网络视频监控会有更好的扩展性。
  • IP摄像机更容易安装，在很多情况下依靠一粒电池就可运行很长时间，网络连接也变得易于部署。当然，云存储也进一步推动了IP摄像机的增长。但考虑到IP摄像机容易受网络稳定性、黑客、掉帧和一些其他问题的影响，Raman Sargis认为专业的安防视频市场还将依赖高质量的有线高清摄像机。
  • 任何连网设备都会面临黑客和恶意攻击的风险。IP摄像机本质上是物联网的一个节点，可以获得物联网架构中实施的同等级别的安全保护。我认为IP摄像机的安全性应该归类为广义物联网安全的一部分，长远来看它将无缝地融合到物联网结构中。
  • 其实不仅仅是视频监控产品，所有接入网络的物联网设备都面临着网络安全问题。加强视频监控设备的安全加密和认证是最直接的避免网络病毒袭击的方法。此外，也可以安装嵌有网络安全监测的视频监控交换机，信息通信技术(ICT)提供商或系统集成商也可以利用已安装的ICT网络安全产品对视频监控产品进行保护。当然，视频监控网络安全问题也带来了一些新的商业机会，例如第三方网络安全测试和认证的服务、提供给系统集成商的ICT网络安全咨询服务等。
ocean wu

乐晴智库精选 - 0 views

mp.weixin.qq.com/...C_3qHxCtZxo_TBzE1ScTVw

物联网

shared by ocean wu on 12 Jun 18 - No Cached
  • 过去一年，在“下半场”的主旋律外，同时发生着很多新故事，抖音和拼多多的崛起、新零售的蓬勃发展、小程序带来的爆发等等，都显示着互联网的突变仍在继续。
  • 移动人口红利消失，增量市场变为存量市场。这是2016-2018年年整个互联网最大的变化，被称之为“互联网的下半场”。
  • 大量第三方微信小程序在微信生态中轻松获得了几千万甚至上亿的累计活跃用户。
    • ocean wu
      ocean wu on 12 Jun 18
       
      在我看来是得益于跨平台的增量。
  • ...4 more annotations...
  • 新零售有别于过去传统的门店零售及线上零售，其将互联网上的用户数据应用到传统零售中，并通过人工智能、物联网等新技术实现更高效的零售。高效不仅体现在物流效率上，更体现在消费者与商家的沟通效率及选择效率上:通过积累的用户数据，新零售可以通过人工智能为用户筛选出最理想的商品，降低用户选择时间的同时也为商家提供了更多的盈利空间。
  • 我们有充足的劳动力能够提供高性价比的物流服务，但需要承认的是我们的线下零售效率低于美国。
  • 未来互联网将依托新技术、新金融、新营销模式等内容完成对线下零售供应链和前端零售平台的改造，实现数字经济与传统经济的融合。
  • 当用户大量参与到内容的产出中，多媒共生到来的时候，平台对于用户的画像的绘制也变得更为精准，智媒时代也同时开启。
  • ocean wu on 12 Jun 18
     
    又是一篇小程序的推文，这东近来断续的放，但仍难激热论，不过它所持的跨场景论，确需重视，重视，重视。我一直讲"激发经济变革就是效率方式的变革"，谁激发变革了效率，谁称霸武林，所有的生产到消费接触都将被优化到极致，这也是人工智能的发展方向，而未来智能的终极将是人类的感性逻辑。扯远了[憨笑]
ocean wu

写字楼白领的这碗饭，为什么不好卖？ - 0 views

36kr.com/...5151474.html

商业模式 用户体验 餐饮

shared by ocean wu on 03 Sep 18 - No Cached
  • 没有公司食堂的白领来说，工作餐处理方法可大可小：都市生活节奏快，点份外卖对付一下成为不少人首选；而如果对均衡营养、就餐环境有特别需要，决策起来就没那么容易了。
  • 售饭机属于智能售货机细分领域，在线下零售场景应用多年。但比起友宝、友饮咖啡等动辄以万、千计落地台数，前者渗透速度明显慢很多，企业线下投放量普遍在几十到数百台左右。以饭美美为例，上线两年多，其售饭机品牌“饭饱宝”在全国仅部署约600台机器。“之前之所以没快速扩张，是要总结经验。要把供应链、中央厨房等环节的坑都总结清楚了，避免未来再踩。”
  • 气调冷链鲜食技术在国内外鲜食市场属于成熟工艺。相比之下，外卖盒饭里的食物处于裸露状态，常温自然降温，时间久了会滋生大量细菌，健康度难做保证。
  • ...18 more annotations...
  • 三全鲜食COO杨志曾表示，6个月是“品牌遗忘周期”，售卖机在此节点瓶颈明显，销售额会大幅下滑。消费者口味遗忘周期更短，仅为23天左右，因此十分考验产品研发和供应链管理能力。
  • 悠米盒子为热链预配送模式，每天11点左右将午餐通过恒温配送物流，配送到智能售货柜中。11点半售卖，到下午一点半结束，两点之后销毁剩余餐品，用户取餐后不需要加热。乐栈生活则为热链中转柜模式，智能柜包含多个小格子，可以实现0~60℃不同温度选择，消费者现场预订或者APP预订，配送员按照送餐时间，将餐品送至提货柜。
  • 二者在上游菜品研发上均采用轻资产运作模式：悠米盒子菜品强调自身工作餐供应平台定位，每台智能售饭机每日仅提供四种口味产品，且均为名厨拿手菜，并与多个名厨供应商合作，限制单个名厨菜品数量，以保证菜品丰富度；乐栈生活则将菜品以及智能柜对餐饮品牌全面放开，提供给餐饮店、外卖平台，提供全面餐饮食品定制化服务。
  • 冷链转热链，物流成本做减法；上游菜品开源，产品做加法；这两家企业的迥异打法，最终也没有成功跑通
  • 主要原因在于热链模式与终端消费场景匹配难度过高。
  • 共享厨房采用合规、标准化厨房运作，少量共享上游供应链资源，实现规模化采购，以降低菜品成本。租金、水电燃气费甚至物业服务费等均按一定标准分摊。某种层面上来说，几乎可以实现“拎包入驻”。因此，这一模式尤其受到对于轻度落地有刚需的外卖品牌青睐。
  • 运营成本高，餐品更新慢，靠自己的餐品肯定不行，需要社会化运营。
  • 做餐做餐最关键的点是要么换人，要么换餐。“固定地点，产品不断创新。但在旅游景点就可以做，因为客流会不间断更换。
  • 场景多样化是当下智能售饭机另一大思路，除写字楼外，高铁、医院等流量型场景也成为售饭机玩家们争抢点位。
  • 做智能售饭机不能太贪心。前期应该做固定人流的市场，因为固定人流教育市场成本比较小，可以产生复购。针对医院这种流动性比较大的地方，实际上还是要选取相对固定人流区域去教育，产生相对稳定的复购。如果只是“一走一过”的人，在机器不普及的情况下，教育成本比较高。
  • 如果就是做诸如罗森、7-11的家常菜、快餐，必然会面临创新压力。而如果是经典菜系餐饮企业，本身主打固定爆款，用户认可度会高很多。
  • 除智能售饭机外，共享厨房和外卖店是另外两个创新场景。外卖店很容易理解，由品牌专门为外卖业务而设的近场景餐饮店，并开放性对接外卖平台。共享厨房则更像是外卖店的集合，将在单车、租房等领域的成本共享理念，应用到餐饮市场来，市场玩家诸如食云集、熊猫星厨等，这尤其受到外卖品牌青睐。
  • 热餐本身对取餐时效要求更强，一旦错过最佳赏味期，就餐体验会大打折扣。从这个角度来说，外卖骑手人工交付优势明显。加上外卖平台持续补贴战，对于资金有限的新平台来说，拉新和运营成本必然居高不下。
  • 食云集除共享空间硬件服务外，还会提供相应赋能的软件服务以及基于流量和数据的上下游撮合服务。通过订单线路的重合，大幅降低物流配送成本。
  • 熊猫星厨，同样面向外卖餐饮品牌，提供包括软硬件及上下游配套或撮合服务。按照计划，他们预计在一年内会将线下门店增至 200 家。
  • 不过共享厨房模式同样面临餐饮证照问题、平台运营能力等诸多考验。一位餐饮从业者表示，共享厨房模式企业，拿的餐饮执照多是总部证照，会出现一证多用情况，食安问题并未解决。该位人士甚至悲观地预测，“共享厨房模式未来在某个时间节点，可能连牌照都拿不到，很多楼宇餐饮证照都被取消。”
  • 外卖店的风险则更为直接，失去了线下门店流量，仅为线上订单做供应的话，订单稳定性尤其关键。外卖平台竞争激烈，对于打折、促销等依赖程度较高。外卖专门店面临决策：如果参与打折，短期内能带来大量流量，但沉淀十分有限，难以做持续性经营；而如果差异化经营，运营能力及品牌号召力仍是大考。
  • 崎岖坎坷的白领工作餐市场，出现明显分化：智能售饭机一定程度上解决了即时性、健康度的问题，但新品研发和冷链成本并未找到合适解决方案；共享厨房和外卖店亦然，同样面临着来自各方的压力和挑战。至于谁能最终跑出来，或许还有待观察和验证。但一个共同的特点是，在白领工作餐这件事上，标准化、规范化以及上下游的轻资产平台运作，成为行业共识。
ocean wu

因果树通过人工智能技术和创新金融产品，提升一级股权市场投融资效率 - 0 views

www.cyzone.cn/...302741.html

互联网金融 数据应用 投资

shared by ocean wu on 24 Aug 16 - No Cached
  • 依托平台大数据、通过人工智能技术和创新金融产品，提升一级股权市场投融资效率。
  • 平台整合并披露全网数十万项目信息，对项目进行精准赛道划分，通过行业分析和项目信息披露、优质项目预测、精准信息定制及精品投行服务，为投资人和创业者提供投融资服务。
  • 科技金融的核心包括三个部分：数据源、人工智能(机器学习)、使用场景，三者缺一不可。因此，因果树将从数据源获取、人工智能技术预测行业走势以及科技金融的应用场景三个方面来具体操作。
  • ...7 more annotations...
  • 多渠道获取数据源
  • 未公开企业的信息，包括合作企业和一些运营商的信息，以及国外关于国内企业的信息，通过不同的方式进行合作。
  • 数据源主要分两大块：一块是搜索引擎去搜，是公开的信息，因果树通过技术，可以获取到更多深入的信息;另一块是来自于各家合作伙伴，比如运营商。就在8月18日，与中国联通大数据合作，推出《互联网投资指数》等。
  • 因果树通过大数据抓取超过15万家在互联网上有信息披露的项目，并将项目信息结构化展示，涵盖了公司工商注册信息、股东信息、投融资状况、竞品分析、用户表现(包括APP下载量、DAU、MAU)、团队状况、品牌及媒体影响力等各方面的信息。
  • 60%左右的数据来源于全网公开数据源，另外的40%左右的数据来源于定点有偿数据源。
  • 因果树的大数据分析主要从两个方面：第一，是不是风口，或者说有没有前景;第二，竞品有哪些，和竞品相比有什么优势。
  • 因果树在行业分类、竞品归类上做得很深，找准竞品，并绘制行业的成长轨迹图谱，帮助投资人找准有潜力的行业、有投资价值的项目。
  • ocean wu on 24 Aug 16
     
    平台整合并披露全网数十万项目信息，对项目进行精准赛道划分，通过行业分析和项目信息 披露、优质项目预测、精准信息定制及精品投行服务，为投资人和创业者提供投融资服务。
ocean wu

未来游戏设计的十大技术挑战 - 0 views

www.yeeyan.com/...2177

游戏

shared by ocean wu on 25 Sep 07 - Cached
  • 1.硬件处理能力 processing powe
    • ocean wu
      ocean wu on 25 Sep 07
       
      未来：摩尔定律--芯片上集成的晶体管数目每两年翻一番--意味着未来将会有更强的计算能力。（图形处理芯片巨人Nvidia宣称一直以超过摩尔定律的速度更新它的芯片，在不到一年的时间内使芯片的处理能力翻倍）但是程序员的雄心总是走在硬件发展的前面，正如一位设计师指出的："我们的能力越强，获得的成功越大，我们期望也越大" 对更强计算能力的渴求将永远伴随着CPU和GPU处理能力的快速发展。
  • 2. 水描绘出流动的海水
    • ocean wu
      ocean wu on 25 Sep 07
       
      未来：游戏开发者正在试验粒子系统，一种由一组颗粒组合而成的系统，所有粒子都以特定的规则对外界做出反应。然后，随着处理器性能的慢慢地增强和算法的改进，使用湍流模型--计算物理学中模糊预测（BallPark Estimate）的等价模型--能够绘制出更加真实的液体飞溅、气泡和波浪效果。
  • 3. 人脸
    • ocean wu
      ocean wu on 25 Sep 07
       
      恰当的眼部活动对生成逼真的人脸至关重要。"如果眼睛不对劲，人物看上去就像死人，"Valve的资深软件工程师肯.波德维尔（Ken.Birdwell）指出。他曾经花一年时间来研究眼球的生理结构、学习相关的知识，比如角膜的弧度如何影响光的反射，以及为何瞳孔偏心不是4度会使人被认为是斜视。 未来：克服"深谷效应"相当困难。程序员正致力于增加人脸表情的多样性，赋予不同部位的面部皮肤以不同的光泽（sheen of skin stretched across facial muscle）。
  • ...7 more annotations...
  • 4.人工智能
    • ocean wu
      ocean wu on 25 Sep 07
       
      现状：赋予游戏角色像人一样的决策能力需要使用高级的逻辑理论。顶尖的机器人工程师使用这种理论，包括决策树、可变巡航（Mobile Navigation）和有限自动机模型。未来：马泽罗尔（Mazerole）预测下一代的人工智能将能够独立地与游戏中的角色进行动态的交互。"两个'人'走路撞在一起，正好他们脾气都比较'暴躁'，这时候他们应该打起来--这就是我们将来要达到的效果。"
  • 5.光影效果
    • ocean wu
      ocean wu on 25 Sep 07
       
      解决办法是Crytek公司开发的工具Polybump2。它能将复杂的物体表面转化成少量多面体组成集合体。此外，开发者进还提出了使画面表现更加真实的新技术。"我们能够根据光线的强度模拟人眼的活动，"耶利（Yerli）说。游戏画面会模拟游戏角色的视觉体验。当走进阴暗的区域，画面会表现出游戏角色的适应过程。反之从暗处冲出，画面将是一片空白，因为角色被阳光致盲。
  • 6.火焰
    • ocean wu
      ocean wu on 25 Sep 07
       
      用程序生成火的行为跟水很像，区别在于：a) 火焰移动更快，也更复杂；和b) 火要烧毁其他东西。过去的游戏中用实景动画来表现火焰，现代游戏则着重于通过火焰的变形和粘性来表现动态的烟雾和焚烧效果。
  • 7.材质物理特性
    • ocean wu
      ocean wu on 25 Sep 07
       
      Piexelux娱乐开发名为数字粒子（Digital Molecular Matter）物理引擎，可以模拟物体粉碎、破裂、扭曲和撕裂的效果。它首先将建筑物转化为数百个微小的西面体。在模拟石块撞击时，射向建筑物的石块在碰撞点替代了那里的四面体；接着，引擎根据材料的密度、强度和质量来演算碰撞点周围的四面体如何相互碰撞、移位，制造出受损部位的连锁反应效果。"我们第一次仿真玻璃破碎时，把人扔向窗户然后观察玻璃以真实的方式变成碎片，足足搞了半小时，"Pixelux的软件工程师维克.索哈（Vik Sohal）说。 未来：所有使用数字粒子引擎表现的物体都必须遵守一些列物理规律，如杨氏模数，决定物体的硬度；还有泊松比，描述了气球和苏打水这类东西的弹性。数字粒子引擎还决定了物体的内力如何聚集，在超过阀值之后使物体在最脆弱的位置破裂。树长出新枝就是这样的过程。索哈说数字粒子引擎还可以用于公路场景；它可以构造一个300磅重的令人厌恶的线路维护员，并表现他鸭子一样的姿态。
  • 8.真实的运动教布娃娃学会躲闪皮球
    • ocean wu
      ocean wu on 25 Sep 07
       
      现状：软件开发商NaturalMotion基于人工智能引擎生产了一种生成人物行为的引擎--Euphoria。它能让游戏人物在面对危险、受伤时做出动态的反应。Euphoria赋予人物虚拟的人体结构--神经、肌肉、骨骼及重量，这些"特点"使得人物能对外界刺激产生不同的响应。面对飞来的箱子，有的人会躲开，另一些则会热烈地迎接它。当箱子碰到人物，虚拟身体结构做出相应的反应。"这都是基于一个描述人类生理结构的算法，"
  • 9. 模拟真实世界让游戏手柄给你方向盘的感觉
    • ocean wu
      ocean wu on 25 Sep 07
       
      借助全球定位系统和保时捷公司的软件的帮助，艺电的开发小组记录了车辆状态（方向盘角度、刹车、离合器、刹车、闸门等）如何影响车辆的行驶（位置、速度、加速度、偏航）。这些数据直接输入游戏，使游戏中碰撞和驾驶员的动作产生与实际驾驶类似的结果。
  • 10.动作捕捉让电脑学会像人类一样观察世界
    • ocean wu
      ocean wu on 25 Sep 07
       
      现状：在Organic Motion的Stage系统中，摄像机录制镜头前人物的动作，同时电脑实时生成捕捉到的图像。这个系统不需要被观察者携带捕捉器。该系统通过由10到 14个摄像机生成的图像合成三维数据云。电脑将相邻的数据点三角化，进而形成人体的轮廓、动作。然后被填充的三维材质送入动画软件进行进一步的处理，这一步相对简单。未来：新技术的使用使游戏变得更加真实。过去的动作捕捉系统过于昂贵，开发者只能先捕捉几位主要演员的动作，然后将他们的动作移植到所有其他角色上。"
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零售本质只看四点 - 0 views

www.iyiou.com/84285

商业模式 零售

shared by ocean wu on 29 Oct 18 - No Cached
  • 零售业的四个变化： 连接、商品、效率与体验
  • 1 连接方式的变化 （1）容易连接
  • （2）容易拦截 容易连接就会带来另一个问题——容易拦截连接。 一方面，传统零售（尤其是非个性化、非体验商品或服务）很容易被拦截。
  • ...12 more annotations...
  • （3）深化连接 容易拦截就需要深化连接。 上文谈到，线下零售商需要向线上发展，线上电商需要向线下发展，都是连接的深化，一个重要的原因就是防止连接拦截。
  • 2 商品的变化 （1）产品供应链与客户需求链 无论是新零售还是旧零售，人们想要“好产品”是不会变的（好产品并不等同于高端产品，是满足某种定位需求的好产品），好产品的本质是性价比。
  • 零售商是产品的供应链，价值链条更倾向于“B2C：预测决策——生产——库存——分销——销售”。但互联网时代，形成了客户流量平台，客户更容易聚集，客户需求更容易归集，客户更容易连接，因此，以客户为中心的需求链经营会越来越凸显，价值链条更倾向于“C2B：客户——预订——组织产品——交付”或“C2B：客户——组织产品——交付”。
  • （2）跨界发展与专业经营
  • 跨界，是指跨界发展，跨界合作，跨界生态，但产品还是要好产品，还是要专业，只是在新技术背景下，有了新专业的融合，对产品有了重新的定义。
  • （3）产品品牌与生态品牌
  • 3 效率的变化 （1）准、快、好
  • （2）智能化 大数据的背后是智能化，如果不能实现智能化，大数据是没有价值的。客户需求与产品组织的精准就在于C2B，比如预订式销售以及大数据的智能化，精准会带来销售更快、周转更快、库存更低、损耗更少等等，而供应链效率的提升也在于智能化，更少人工、更少浪费环节、更好的匹配等等。
  • （3）网络协同与生态协同 效率的另一个重要因素就是供应链效率。供应链效率的关键在于“集散”、连接效率和人工成本。所谓“集”就是大规模的集中，效率肯定就高，比如工业产品的生产是“集”，干线运输是“集”，但我们一家一户去送，那就“散”了，这个效率肯定就低了，成本急剧提升，所以，干线、支线、城配、宅配的物流成本应是几何倍数提升的。
  • 4 体验的变化 体验的变化主要体现在立体化、社区化、社交化。
  • 三、新零售的八个要点
  • （1）用户社区化。新零售企业不仅仅是经营产品，更是经营用户。用户的流量平台就是一个社区，如何更有粘性、更有活性，是需要经营的。 （2）价值一体化。为用户提供一体化产品服务，打造一种生活方式，可能成为现实。 （3）经营复合化。为用户提供一体化价值，意味着围绕用户价值进行品类和业务的创新与整合。 （4）协同生态化。未来新零售会是一个生态体，是生态体的协同。
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重磅报告 | 未来数字化发展的9大趋势 - 0 views

www.iheima.com/article-200772.html

报告 商业模式

shared by ocean wu on 07 Mar 19 - No Cached
  • 阿里云研究中心发布《2019数字化趋势报告》
  • 政府、零售业等将成为受云计算、人工智能、IoT等新技术影响最深的行业领域，在未来3-5年内，数字化程度有望达到70%-80%。
  • 办证、审批一次都不用跑 区块链技术将应用于政务信用担保体系，电子身份证、电子签章等逐渐普及。
  • ...9 more annotations...
  • 数字工厂大面积兴起 新零售将延伸到全产业链内部，AI、IoT、云计算、区块链等技术将真实收集用户需求，科学预测产量与销量，再将数据反馈给生产、物流、仓储等全产业链
  • 线上线下无差别体验
  • 你知道餐桌上的肉来自哪里 农产品的种植、加工、运输、卖场四大环节全面升级，可实现全链路数据监测
  • 政企IT架构中台化
  • 地产商从卖楼变为卖服务 房屋正从居住价值向生活价值转变，地产商逐渐从空间提供商向生活服务运营商转变。白天上班，家中老人和小孩的情况可以通过智能设备实时掌握，紧急状况下可实现医疗急救服务自动呼叫。私人医生、私人厨师等将成为智能社区标配。
  • 居住的小区会认识你是谁 用声音就可以控制电视、灯光、空调等。伴随使用时间的增长，房屋还能智能学习主人的生活习惯，变得“能听会看”，认识、陪伴、照顾主人。社区将被打造成一个认识你的朋友，刷脸通行、刷脸取快递、刷脸购物等逐渐普及。同时，物联网系统将监控环境是否适宜，并主动控制能耗、降低污染。
  • 打破不同业务部门之间的烟囱式IT架构，实现“一切业务数据化”的目标，前端业务部门可以像搭积木一样调用平台上的产品技术模块，从而快速搭建新业务场景。
  • 反推生产，通过水肥灌溉、疾病预警等人工智能决策手段，种植出最受欢迎的农产品，进一步解决农产品的滞销问题。同时，新技术也将成为扶贫抓手。
  • 全国买车统一零售价
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AUTONOMOUS：机器智能和金融业报告 - 0 views

www.199it.com/...717628.html

物联网 人工智能 数据应用

shared by ocean wu on 17 Jul 18 - No Cached
  • 所需硬件和软件已经建成，人工智能才能发展
  • 涵盖人类各方面活动数百万数据点的数据集
  • 云存储，这是一个价值1000亿美元的市场 风险投资每年投资机器学习50-100亿美元
  • ...6 more annotations...
  • 建立AI的方法多种多样，目前的发展是机器学习的进步，特别是神经网络和深度学习
  • 通过自动化流程自上而下设计软件与利用AI技术有根本的不同，AI会创建随新数据而变化的概率模型。 机器已经开发出从视觉和声音等感官信息中获取信息的能力，其准确性高于人类。AI还可以用于创造性地快速探索思想空间或执行情绪化任务。
  • 大多数AI研究可以通过学术档案公开获得，大部分代码都是开源的。摩尔定律仍然存在，目前向ArXiv提交的科学研究总数量为130万，开源代码的数量可能超过1亿。
  • 金融业AI用例包括会话界面、生物识别、工作流程、合规自动化以及贷款、投资和保险业的产品制造
  • 仅在美国，就有250万名金融服务员工接触到AI技术。前台（分销）可节约490亿美元的潜在成本，中期办公室节约3500亿美元，后台（制造业）节约2000亿美元，银行、投资管理和保险业节约成本总计1万亿美元。
  • AI在金融业的发展路线： 像亚马逊和谷歌这样的AI技术公司继续为其智能家庭助理增加技能； 科技和金融合并，例如中国的蚂蚁金融； 由加密社区建立分散的自治组织，将权力转移回个人，其技能来自开源组件。
ocean wu

公关与传播的演变--赢媒体管理 - 0 views

www.199it.com/...794086.html

公关 品牌管理

shared by ocean wu on 10 Nov 18 - No Cached
  • 通过调研消费者情绪来了解消费者对该企业的认知，并利用相关数据点和研究，最终将AT&T重新定位成一家公共事业型企业。Arthur Page这一利用数据，成功驱动品牌营销的创举，更是开启了公关业的黄金时代，同时也将传播专业人士的职业定位提升至企业战略领导层的高度。
  • 但时值今日，支持决策制定的那些重要传播数据反而缺失严重。
  • 曾深受尊重的公关专业人士，为何现今却被董事会和高管会议拒之门外？传播专家的预算又为何会被付费媒体、自有媒体夺走？
  • ...16 more annotations...
  • 付费和自有媒体渠道的运营者们借着数字化和数据分析技术的崛起，来充分彰显他们的传播工作对企业业务目标的积极影响。
  • 但在传播领域，同样的技术变革还未出现。由于缺乏可衡量、能解读的数据以及相关处理技术，公关专业人士只能专注于成本付出较大的内容创制。
  • 传播专业人无力获悉他们的工作对业务层面的精准影响力，只能倚赖于赢媒体（Earned Media）数据和社交媒体分享、点赞数与粉丝数等常规的数据指标。这些维度看似抓人眼球，但深究其中，有多少能够与经营业绩有明确的关联呢？这也是没有人再向公关人咨询重要商业决策的原因之一。
  • 公关人士无法数据量明其工作价值，所以他们的预算被重新分配给付费和赢媒体。
  • 如若想重拾昔日的预算和决策权，公关人专业人士需采取系统化的方式来证明自身对业务层面的价值。
  • 智能化互动是一种内容与互动信息有效分发的方法，可评估每个受众个体，有机组合评估结果与内容互动相关性。智能化互动意味着传播人员需在以往常规的新闻稿发布战略上，更进一步采用可持续、更具针对性的策略，实现一对一传播。 智能化互动还意味着品牌所传递的信息需更专注于用户的沉浸感和娱乐体验。公关人士必须根据目标记者和影响者的具体情况，在媒体接洽或新闻稿发布过程中，综合考虑以何种方式植入图片、播客、互动和视频内容可取的最好的效果。
  • 若一个行业不能证明其价值，那么它最终将沦为不具备真正商业影响力的边缘性行业。
  • 一个全新的工作方式：即系统化地、利用数据来驱动传播工作，成为一名现代传播人。
  • 定义：赢媒体管理 1、履行公关与传播工作职能的一种全新的系统性方法 例如：现代公关传播人员使用赢媒体管理来证明其公关计划的价值。 2、技术、数据、数据处理和分析的战略性组合，旨在使传播职能实现从支出部门到业务驱动者的转变。 3、证明传播与公关人的工作在业务层面的影响力
  • 赢媒体管理（Earned Media Management）的优势恰在于，他们不仅不排斥“讲故事”，还会有更大的发挥空间。公关人士越了解影响力人群及其触达的目标受众，就越可能创作出更富吸引力的故事。
  • 赢媒体管理可将碎片化、难以衡量的公关传播过程系统化、组织化。赢媒体管理涵盖四大宗旨：影响者全图谱（Influencer Graph）、智能化互动（Smart Engagement）、精准化监测衡量（True Measurement）以及变革性传播转型（Comms Transformation）。
  • 现代公关人必须先分析目标受众的喜好，再定位重要影响者及其创作的内容，从而了解和分析二者的异同。 通过将关注重点聚焦于目标受众喜好的识别，而非影响者和记者，这改变了传统意义上的传播沟通和接洽的模式。
  • 正如付费媒体和自有媒体渠道近年来的经历，技术破局正逢其时。
  • 最重要的——赢媒体（Earned Media）带来的具体业务成果，帮助品牌真正实现传播绩效的有效衡量。 其基本理论依据是：基于内容质量，衡量内容如何带来具体业务成果。并且，这些成果需能归因于某些营销活动，归因分析使公关传播团队能够充分展示其营销活动的效果。
  • 同一支传播团队，在同一套工作流程下，使用同一个工作平台进行统一的媒体管理，包括将赢媒体与付费和自有媒体等更广泛的媒体渠道进行整合。
  • 帮助公关专业人士有效结合精准受众与人工智能技术，实现了传播职能的革命性转型，即不再闭门造车，而是使赢媒体与付费媒体和自有媒体渠道互为补充，和谐共处。
ocean wu

"后现代数字化"时代 - 0 views

www.iheima.com/article-200580.html

商业模式

shared by ocean wu on 07 Mar 19 - No Cached
  • 埃森哲最新发布的《埃森哲科技愿景年报》(Accenture Technology Vision annual report)宣称，我们正进入一个“后数字”（post-digital）时代
  • 后数字时代的一个关键方面是，领导者现在必须考虑技术对员工、用户和社区的影响
  • DARQ(数字分类账、人工智能、扩展现实和量子计算) 自我了解（Get to Know Me） 人类+工人（Human + Worker） 自我安全（Secure US） 自我市场 (My Markets)
  • ...5 more annotations...
  • 后数字时代将技术伦理置于首位
  • 后数字时代确保成功的五大趋势是什么呢? 它们包括采用人工智能等深奥的新技术，以及个性化营销、工作场所自动化、安全强化和实时营销等
  • 企业使用包括移动和物联网在内的大量数字技术来提供愉快的“客户体验”“机遇与责任”的“魔咒”将变得越来越重要。
  • 保险产品，利用从数百个接触点收集的客户数据，为健康生活保险服务提供折扣。 Daugherty认为，他预计在后数字时代，许多公司将拥有400到500个数字客户接触点。能够以负责任的方式收集和使用个人客户数据的组织将获得客户忠诚度奖励。
  • 对企业来说，建立数字信任并不容易。一种策略是将数字信任视为一种治理层次结构，类似于马斯洛的需求层次结构。最基本的是安全性以及保护人们的数据不受破坏。第二层，人们能够透明地使用数据以及处理数据所需的算法。第三是公平性，公平性与解决技术中关于客户和员工决策的偏见有关。第四层是诚信，即遵循既定法律法规的。最顶层是整个组织对治理的所有方面进行问责制。 除了与消费者合作，后数字时代的企业还需要更好地与监管机构建立信任。
ocean wu

科技企业抱团出海，新加坡成东南亚战地"宠儿" - 0 views

www.iyiou.com/105007.html

投资分析

shared by ocean wu on 15 Jul 19 - No Cached
  • 新加坡对投资方最具有吸引力，且中国资本是投资的核心来源。
  • 新加坡是国际中心、金融中心、研发中心，在近年来的发展中，迅速成长为了令人瞩目的科技创新枢纽。
  • 中国资本是东南亚科技企业投资的最大来源，占半壁江山。且主要集中在人工智能、金融科技、区块链、 医疗健康这四大科技领域。
  • ...5 more annotations...
  • 中国企业家在出海时需要详细咨询中国国内的咨询机构关于境外投资所可能涉及的风险及法律合规问题，注意合法合规。
    • ocean wu
      ocean wu on 15 Jul 19
       
      经过新加坡，再进一步投放东南亚的其它国家，或者欧洲、美国这些国家，会有更多的双边税收协定，使得在新加坡它的税收可以降到最低，从税收筹划上有很大帮助。
  • 经商是非常重要的，一个是政策的稳定性，以及一个良好的经商环境。”
  • 内地企业在东南亚发展会考虑两个平台，一是新加坡，二是香港。从政策来看，香港是一个国家特别行政区，新加坡是一个独立的国家，拥有不同的司法体系。
  • 主要投资领域为互联网、电子商务、IT及信息化、物流运输技术、企业服务
  • 东南亚互联网经济连续几年呈快速增长态势，预计2025年达到2400亿美元的规模，增长速度为全球之最。除了境内税收制度好之外，新加坡与多个国家签署了DTA以及投资保障协议和自由贸易协定，有助于为企业实现全球利益最大化
ocean wu

二手车市场的产业创新服务 - 0 views

www.iyiou.com/40354

汽车后市场

shared by ocean wu on 07 Mar 17 - No Cached
  • 做检测服务的第三方机构分为两类：一类是建立平台，通过线上聚拢检测师，轻模式重运营，往往这类平台受各方钳制较大，需要大流量和标准化的体系和管理，综合成本高、效率低； 另一类是，自建技师团队，优点是服务能够标准化，便于管理，但无法大规模复制，服务范围有限，人力成本高。
  • 目前车商、电商平台对检测师的强需求，出现了供给不足，从而催生了瓜子、优信、人人车等大交易平台开始自建技师培训学院的风潮，第三方检测师团队以及检测师培训专业机构也开始陆续兴起。
  • 目前国内的一些主打估值定价服务的第三方商家，大多是通过此前的平台交易数据以及有限的车辆历史信息记录进行建模，然后结合新车指导价格等多维度信息给出一个估值标准。这个过程无疑是复杂的，对数据积累量要求极高，还要进行数据清洗等环节，最终得出的价格用户认不认，也是考验平台权威与技术能力的重要判断标准。
  • ...3 more annotations...
  • 优信开始通过人工智能、大数据等进行估值；好车伯乐联合滴滴开发可应用于车辆检测的人工智能推断系统。
  • 以精真估为例，据其介绍，输出数据产品是通过线上估值+后台做算法+收集价格+价格信息反馈的闭环过程形成的。
  • 无法配合二手车交易实现更高效地流通。缺乏价格标准体系是一部分原因，还有一部分原因是没有定价权，没法实现“一口价”。
ocean wu

场景化是智能物联网商业风口的必然 - 0 views

www.cyzone.cn/...338888.html

投资分析 物联网

shared by ocean wu on 18 Aug 18 - No Cached
  • 应用人工智能与物联网等技术，以数据为资产，以互联为基础，通过智能决策升级产业互联网及移动互联网的格局已定。
  • 底层技术企业在发展到一定规模后，必然会面临进口技术的竞争
  • 数据化程度高的领域一定是技术落地的首选
  • ...4 more annotations...
  • 未来的AI一定是和大数据、物联网、场景深度结合的产业化机会。
  • 无人的本质依旧是提升效率，因为所有技术的本质都是提高效率。能真正提高效率，可落地的产品更为重要。
  • 重视技术驱动型企业的产品化能力、工程化能力和服务能力，很多技术公司都是因为在产品化工程化上面放的精力不足，导致整个技术始终无法商业化。
  • 智慧城市还是PE/VC避之不及的一个领域，除了长期的理解障碍，主要还是因为这类企业需要解决产业链问题太过于复杂，而大部分的PE/VC还是以财务投资为主，如果不能帮助企业去做技术、市场、资源的各方融合，实现产品化，这类企业就很难存活。
ocean wu

2018年中国企业数据化应用分析报告 - 0 views

www.199it.com/...761481.html

商业 数据应用 BI

shared by ocean wu on 18 Aug 18 - No Cached
  • 上线BI商业智能系统的企业，占据受访企业的22.47%。
    • ocean wu
      ocean wu on 18 Aug 18
       
      BI（Business Intelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确地提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。 更倾向于决策，对事实描述更多是基于群体共性，帮助决策者掌握宏观统计趋势，适合经营运营指标支撑类问题
  • 企业应用BI产品，最期待获得的数据价值，一是数据整合方面，二是数据展示效率，三是辅助管理决策。
  • 运营管理、营销、财务是企业应用BI最广泛，也是最为成功的三个领域。
  • ...7 more annotations...
  • 企业对数据大屏有兴趣，希望通过炫酷的数据大屏效果，来满足参观、会议、生产现场的数据展示等场景需求。
  • 企业已愈加重视数据资产管理。
  • 企业对外部购买的数据和政府免费开放的数据需求越来越多
  • 越来越多的企业认识到服务和学习资源，对自己信息部门日后承担其BI项目运维与开发，有着至关重要的影响。
  • 对于机器学习、自然语言识别、人工智能这些未来BI的功能，企业并不感冒
  • 一半的受访企业认为，数据人才的培养和数据分析工具的选择，也是主要难点。
  • 超过六成的企业已经成立数据分析相关部门
ocean wu

彩铃精细化营销的秘密 - 0 views

www.2008red.com/...article_526_1.shtml

彩铃 移动增值

shared by ocean wu on 04 Dec 07 - No Cached
  • 音乐的精细化营销在理论上依据主要有两点：     1.音乐和音乐之间是有关联的，就是超市里的货品一样，超市里的货品摆放，看似随意，其实是经过精心设计的。音乐也一样，喜欢A歌曲的人，往往也喜欢B歌曲，就说明A和B之间的关联度比较高。     2.用户应该按不同的维度进行细分，如：订制渠道、订制时间、内容喜好等等用户分得越细，推荐歌曲就越准确，推荐越准确，推荐短信就越不容易引起用户投放。
  • 精细化营销的三大主要方式
  • 2、商业智能
    • ocean wu
      ocean wu on 04 Dec 07
       
      用户行为分析：根据用户的下载途径，分为网站、短信、人工、IVR四个用户库，对不同的用户库以不同的方式提醒。 用户偏好分析：根据用户的已有铃音库，分为时尚、怀旧、搞笑、经典音乐、外语、军旅六大主题铃音库，还将根据更多的数据进行聚类分析和相关分析，出现更多的主题铃音库。 用户预测分析：预测以商业智能为核心，生成歌曲关联度的数据库，形成预测性的销售数据。
  • ...4 more annotations...
  • 1、模糊匹配
    • ocean wu
      ocean wu on 04 Dec 07
       
      "您要开通彩铃功能吗？"。用户首先会疑问"什么是彩铃啊？"，系统回答："彩铃铃就是……"；而精细化营销的方法就很直接："您想把手机铃声换成以下内容吗：1、上海滩；2、吉祥三宝；直接回复数字就可以"。
  • 运营彩铃的三大指标分别是渗透率、活跃度、忠诚度。活跃度低，忠诚度差是彩铃的一大特点。
  • 彩精细化营销。     其实自03年面世的彩铃业务自推出以来，运营推广一直比较粗放：主动PUSH下行群发没有对用户进行细分和甄别；TOP10推荐曲目让用户选择面缩小，满足不了用户对长尾内容的需求。所以建立起精细化营销体系至关重要。
  • 3、用户报告
    • ocean wu
      ocean wu on 04 Dec 07
       
      对用户定制记录的数据分析，来把握和区隔用户需求。统计用户的消户原因，分析各载渠道的比重，以及歌曲类型等数据。可以在一定程度上进行增值业务产品的预测性推广，进一步实现相关增值业务的并联销售。还有就是宣传时间的优化模型。
ocean wu

商户点评网站Yelp遇困境：评分有时并不公正 - 0 views

www.cnbeta.com/...460219.htm

商业模式 用户行为 产品设计 点评

shared by ocean wu on 24 Dec 15 - No Cached
  • 通常情况下，人们要么非常喜欢某款商品，要么非常讨厌某款商品。这让你怀疑，发表好评的人是否就是商品的卖家。
  • 用户对在线评价真实性的质疑正带来挑战。目前，Yelp和Angie's List都在失去华尔街的青睐。而Facebook、IBM，以及创业公司MunchAdo和Mona正在开发全新的技术，试图让用户评价更有用，防止商家用虚假评价来欺骗用户。
  • Yelp表示，该公司帮助小商户被更多消费者发现，从而与有着更多营销预算的大型连锁店展开竞争。为了让评价对消费者更有用，Yelp目前还会展示消费者对商户的评分是在上升还是下降。这可以反映，商户是否根据消费者的反馈进行改进。
  • ...5 more annotations...
  • Yelp能随意调整评论，但却没有清晰的标准和流程，这意味着Yelp在塑造商户形象的过程中权力太大。
  • Yelp开始尝试对评价进行编辑。基于算法，Yelp会将某些评价标记为“推荐评价”，这些评价会被置于中心，而没有获得推荐的评价不会默认出现在评价列表中，也不会影响对商户的评分。消费者和商户对这样的过滤流程感到不满。一些用户认为，他们的评价被莫名其妙地屏蔽，而许多商户则认为，Yelp上的评价不能代表用户的真实想法。
  • 评价者有着真实的Facebook帐号，因此相对于Yelp上的匿名评价，这样的评价更具可信度。
  • 多家创业公司也在重新思考用户评价机制。美食发现平台MunchAdo能将差评与日期、时间和当时的情况联系在一起，帮助商户做出改进。许多评价网站都未能给商户所有者提供关键信息，帮助商户改进，而差评的唯一功能就是不利于商户的信誉。
  • IBM推出了一款新的智能手机应用IBM Watson Trend，在评价系统中引入人工智能技术。这款应用会分析1万个数据源，包括社交网络、博客、购物讨论版和评价网站，以判断消费者对消费电子、玩具、健康和运动类商品的观点趋势。随后，系统会利用这些数据进行百分制的评分，给出具有典型性的评价，并解释导致这一趋势的原因是什么。
ocean wu

金融科技新颠覆 从商业模式创新走向深度技术创新（附文件下载) - 0 views

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互联网金融

shared by ocean wu on 24 Aug 16 - No Cached
  • 一直以来，互联网金融创新本质上是“将业务迁移到互联网上”的模式创新，改变的是传统金融机构与互联网公司对既有市场的横向分配，目前看来已经成长乏力。
  • 以科技进步和变革为驱动力的创新已然成为金融业发展核心力量，一批以大数据、人工智能、区块链等为主应用与金融服务紧密结合，极大提升了运营效率并降低了成本，甚至在某种程度上改变了传统金融的业务生态。
  • 纵向的产业链价值明显向着金融科技公司转移中心
  • ocean wu on 24 Aug 16
     
    "纵向的产业链价值明显向着金融科技公司转移中心"
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