云計算與AI：數(shù)字化顛覆的底層支撐

云 計 算

2016年整體市場規(guī)模超五百億

2016年，中國企業(yè)云服務(wù)整體市場規(guī)模超500億元，預(yù)計未來幾年仍保持約30%的年復(fù)合增長率。

　　越到底層越標(biāo)準(zhǔn)化，價格戰(zhàn)可能性也越高

云服務(wù)產(chǎn)業(yè)鏈非常簡單：位于底部(產(chǎn)業(yè)鏈上游)的一層可以為其上面(產(chǎn)業(yè)鏈下游)的任何一層或者終端客戶提供服務(wù)。在鏈條中，越是底部，標(biāo)準(zhǔn)化程度越高，價格戰(zhàn)也越有效，例如硬件;越是上層，越接近用戶，標(biāo)準(zhǔn)化程度越低，越?jīng)]法進行簡單橫向比較，例如SaaS層服務(wù)：性能穩(wěn)定性、功能豐富性、交互、體驗等都在其中，很難簡單評價性價比高低。目前來看，即使是偏底層的IaaS層服務(wù)，性能穩(wěn)定性仍有差異，因此單純降價并非是贏得客戶尤其是大客戶的最有效手段。但是規(guī)模上最大、技術(shù)水平最完備的企業(yè)主動挑起價格戰(zhàn)，容易將其他企業(yè)從行業(yè)內(nèi)直接擠出。

　　融資次數(shù)略有回落，天使輪和A輪居多

從融資次數(shù)來看，2015年次數(shù)最多，為641次;從融資輪次來看，大部分融資仍然集中于早期的天使輪和A輪。從獲得投資的企業(yè)業(yè)務(wù)類型來看，數(shù)據(jù)服務(wù)類企業(yè)最受資本市場青睞。

　　行業(yè)趨勢一：服務(wù)分層淡化

IaaS、PaaS和SaaS不再有明顯界線

從技術(shù)角度看，隨著API調(diào)用越來越多，跨層應(yīng)用越來越多，例如統(tǒng)計類工具，SDK部分是在PaaS層完成，但后期所有的報表查看和分析都是在網(wǎng)頁端(SaaS層)完成。目前，已經(jīng)有CaaS(Communications 　as a Service，通信即服務(wù))、BaaS(Backend as a 　Service，后端即服務(wù))等不同概念，但因這些概念并不能完全概括云服務(wù)的全部，并未廣泛應(yīng)用。

從商業(yè)角度看，每一層服務(wù)商都希望給客戶/用戶更好的操作體驗和更全面的增值服務(wù)，這就導(dǎo)致他們主動向其他層滲透：不斷有剛需性質(zhì)的上層服務(wù)成為下層標(biāo)配，如數(shù)據(jù)庫;也不斷有下層服務(wù)集成打包升級為上層服務(wù)，如融合了CDN、存儲而又增加了美化、鑒黃等功能的視頻云。

行業(yè)趨勢二：多種技術(shù)要素相互融合

大數(shù)據(jù)是云計算支撐的多個應(yīng)用方向之一

云計算和大數(shù)據(jù)你中有我，我中有你，密不可分。

　　云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈融合為新平臺

客戶希望能在同一個平臺上得到更多的服務(wù)，這些服務(wù)往往是超出計算、存儲和網(wǎng)絡(luò)本身的，如大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈，這些技術(shù)要素和相應(yīng)的產(chǎn)業(yè)要素相互促進，相互融合。目前來看，大數(shù)據(jù)與云計算平臺融合得最為深入，人工智能(尤其是深度學(xué)習(xí))為當(dāng)前的發(fā)力點，物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈已有少量服務(wù)商開始布局，但整體上看仍為蓄勢待發(fā)狀態(tài)。

人 工 智 能

人工智能，從模擬到超越

人工智能(Artificial 　Intelligence)的概念誕生于1956年的達特茅斯會議，起初被界定為“讓機器的行為看起來就像是人所表現(xiàn)出的智能行為一樣”。其實人工智能一直處于發(fā)展之中，一些過去看來很“人工智能”的行為會讓如今的人們覺得是“機械重復(fù)”，但人工智能的本質(zhì)并不會發(fā)生變化，即試圖模擬甚至超越人類智能，使機器協(xié)助人類更好的完成工作。

人工智能技術(shù)變遷，六十年修煉登上圍棋之巔

人工智能的四大成因與三大軟肋

21世紀(jì)人工智能的里程碑之一是GeoffreyHinton發(fā)表的《A fast learning algorithm for deep belief 　nets》，深度學(xué)習(xí)算法模型自此快速迭代，伴隨計算能力的增強和海量數(shù)據(jù)（603138）的出現(xiàn)，機器能夠在有限時間內(nèi)捕獲事物典型特征，人工智能在語音識別、圖像識別等邊界清晰的領(lǐng)域大獲成功。另一方面，現(xiàn)階段深度學(xué)習(xí)的方式過于依賴數(shù)據(jù)，在只有少量數(shù)據(jù)或者已有數(shù)據(jù)不足以代表事物特征、數(shù)據(jù)不易標(biāo)注的領(lǐng)域，人工智能較難取得理想結(jié)果;深度學(xué)習(xí)的相應(yīng)理論未能跟上，工業(yè)實踐調(diào)試中存在大量Trick，黑箱模型致使人類無法觀察和控制，限制了人工智能的應(yīng)用范圍;在邊界清晰的領(lǐng)域內(nèi)機器游刃有余，但當(dāng)罕見情況出現(xiàn)、稍微越界的時候，機器可能不知所措，相比人類在開放環(huán)境下的調(diào)整能力，機器學(xué)習(xí)的魯棒性依然很差。

中國人工智能產(chǎn)業(yè)圖譜

　　語音交互：語音識別勝利在望，虛擬助理道阻且長

針對單人近場較為安靜的環(huán)境中的日常普通話語音實時聽寫，國內(nèi)一線智能語音公司對外宣稱的準(zhǔn)確率均在97%以上，技術(shù)差異性體現(xiàn)在對地方性口音的識別、噪音的抗干擾能力、特定專業(yè)領(lǐng)域的優(yōu)化、識別速度、離線識別能力等方面。國內(nèi)主流的手機輸入法的語音聽寫功能均達到可用級別，為用戶尤其輸入法重度用戶帶來極大便利，但考慮到語音輸入對公共環(huán)境的影響與用戶對個人隱私的需求，語音交互暫時難以取代屏幕觸控、鍵盤、鼠標(biāo)等成為大眾主流的人機交互方式。目前語音識別的商業(yè)變現(xiàn)，一方面是針對企業(yè)、法院、醫(yī)院的語音識別解決方案，一方面是個人消費者在特定場景中使用的智能車載、智能家居。

盡管機器能以97%的準(zhǔn)確率輸入人話，卻依舊不能較為理想的與人對話。聊天機器人（300024）已能輕松實現(xiàn)較為簡單的對話交互，如天氣情況、百科知識，并可完成諸如開燈、打車、放音樂等較為套路的任務(wù)執(zhí)行。當(dāng)對話進入多輪交互，目前機器的語義理解、常識推理能力與成年人相比仍有較大差距，難以成為大眾貼心得力的助手或無話不談的朋友。目前機器對話的商業(yè)變現(xiàn)，一方面為針對企業(yè)的虛擬客服，在人機協(xié)同下為客戶帶來更好體驗，一方面為針對兒童的陪伴機器人。

視覺智能：競賽超越人眼，開放性應(yīng)用有待技術(shù)革新

2012年，AlexNet模型以超越第二名10個百分點的成績在ImageNet競賽中奪冠，深度學(xué)習(xí)在視覺識別中一戰(zhàn)成名，2015年奪冠的殘差網(wǎng)絡(luò)模型ResNet更是深達152層，以3.57%的錯誤率超越人眼。盡管視覺智能也存在魯棒性差、依賴數(shù)據(jù)、黑箱模型的AI通病，但在身份認證、安防監(jiān)控、疑犯追蹤、內(nèi)容審核等領(lǐng)域，面對浩如煙海的視頻、圖像數(shù)據(jù)處理需求，機器視覺能夠相對即時高效的應(yīng)對處理，降低人力成本。美圖美顏、PokemonGO、AR實景紅包等娛樂、營銷的新玩法也得益于機器視覺的技術(shù)進步。新興的生成對抗網(wǎng)絡(luò)GANs正在探索文本轉(zhuǎn)圖像、影像超分辨率重建。自動駕駛系統(tǒng)、醫(yī)療影像分析也將因為視覺智能技術(shù)革新而取得突破性進展。

自動駕駛：出租車、巴士、貨車引領(lǐng)無人駕駛

自動駕駛系統(tǒng)需要車輛裝載攝像頭、激光雷達、毫米波雷達、紅外線傳感器等諸多傳感器，以對周圍動靜態(tài)環(huán)境進行精確感知。激光雷達具備精確可靠的空間定位與描述、障礙物檢測等獨特能力，能夠幫助車輛有效應(yīng)對交通擁堵、狹窄道路的狀況，可其單價50萬的高昂成本亦成為限制自動駕駛快速商用化的原因之一，但伴隨大規(guī)模量產(chǎn)，激光雷達的成本可大幅降低。另一方面，真實路況非常復(fù)雜，現(xiàn)階段自動駕駛系統(tǒng)的感知魯棒性仍然較弱，遇到罕見突發(fā)情況極易處理不當(dāng)釀成車禍。因此相比民用私家車，無人車將首先在單一的受限場景中商用量產(chǎn)，作為出租車、巴士、貨車、擺渡車等完成相對固定簡單的載人、送貨任務(wù)。

商業(yè)智能：智能決策助力企業(yè)效率最優(yōu)化

信息化系統(tǒng)是企業(yè)收集自身數(shù)據(jù)進行大數(shù)據(jù)分析和智能決策的基礎(chǔ)，除了自身數(shù)據(jù)，企業(yè)還可通過電信運營商、垂直行業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)公司、第三方數(shù)據(jù)整合者、政府等公共機構(gòu)獲取外部市場環(huán)境數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)技術(shù)幫助企業(yè)采集數(shù)據(jù)、監(jiān)測數(shù)據(jù)、進行基本分析、可視化呈現(xiàn)，往往僅能從規(guī)律層面提供輔助性的決策支持，但無法針對核心問題給出直接決策方案。商業(yè)智能結(jié)合自然語言處理、機器學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、運籌學(xué)等算法模型，幫助企業(yè)從錯綜復(fù)雜的大量數(shù)據(jù)中，抽象出各種變量因素，自動提煉最優(yōu)決策的智能模型，并運用到商業(yè)實踐中。

人工智能：夢想照進現(xiàn)實，智能融入生活

2016年，投資機構(gòu)與媒體對人工智能、深度學(xué)習(xí)高度關(guān)注，但強調(diào)深度學(xué)習(xí)的能量卻輕視了現(xiàn)階段AI應(yīng)用缺乏研發(fā)理論知識、魯棒性差、數(shù)據(jù)需求苛刻等問題。諸多領(lǐng)域人工智能也并不足夠智能，技術(shù)路徑仍待探索，AI產(chǎn)業(yè)存在泡沫。另一方面，在大眾廣泛討論的機器感知能力，如語音識別、視覺識別等模式識別之外，人工智能已在信息流推薦、廣告排序、商業(yè)決策等相對抽象的領(lǐng)域為工業(yè)界帶來千萬級價值。從長期來看，在強化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等機器學(xué)習(xí)其他方法的發(fā)展演進中，人工智能勢必會誕生新的技術(shù)來應(yīng)對今天工業(yè)實踐中的種種問題，從學(xué)術(shù)研究走向工業(yè)實踐，從教授學(xué)者走進千家萬戶，從科幻電影的奇思妙想變成你我日常的如影隨形。

　　人工智能：多一份智能，少一份人工?

人工智能在促使社會總生產(chǎn)力提升的同時也將對各行各業(yè)的工作方式產(chǎn)生復(fù)雜影響。一方面，先進的生產(chǎn)工具將會給一些職業(yè)帶來更多輔助，幫助他們在單位時間內(nèi)完成更多的工作內(nèi)容，誕生更具想象力的新的工作形式，進一步釋放人類潛能;另一方面，人工智能將逐步在邊界清晰的領(lǐng)域落地生根，為人類提供更多閑暇的同時，替代人類、晝夜無休。個人層面，應(yīng)注重汲取新知識、增強學(xué)習(xí)能力、順應(yīng)時代發(fā)展，借助人工智能提升工作效率。國家層面應(yīng)積極應(yīng)對，制定利于AI發(fā)展的產(chǎn)業(yè)政策，做好學(xué)校教育的方向引導(dǎo)，為待就業(yè)人員提供福利保障。國家、企業(yè)、學(xué)校等公共機構(gòu)通力合作，避免因技術(shù)進步導(dǎo)致社會資源分布不平衡的加劇。

信息：互聯(lián)網(wǎng)消弭人機邊界，豐富互動維度

社 交

潮起潮落：中國社交網(wǎng)絡(luò)的變遷史

十幾年來明星產(chǎn)品不斷交替，危機感時刻都在

自上個世紀(jì)末，貓撲、天涯社區(qū)等論壇出現(xiàn)開始，社交網(wǎng)絡(luò)經(jīng)歷了近二十年的發(fā)展，從最初的以展現(xiàn)信息、發(fā)布信息為主，正在向著移動化、多元化、興趣化不斷發(fā)展。社交產(chǎn)品你來我往，不斷更迭，但社交的本質(zhì)需求卻不曾改變。未來，移動社交將繼續(xù)占領(lǐng)主導(dǎo)地位，社交網(wǎng)站將呈現(xiàn)衰退的局勢，同時，2015-2016年移動社交的格局也基本出現(xiàn)，未來的增長點或?qū)⒊霈F(xiàn)在垂直市場或新科技下的新興市場。

　　活學(xué)活用：站在巨人肩上的中國社交

從苦苦追趕的兩年滯后期到自主創(chuàng)造的腦洞大開

根據(jù)中外社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)展階段的總結(jié)可知，總體來看，西方國家的社交網(wǎng)絡(luò)形態(tài)始終引領(lǐng)著整體社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展。2002-2004、2008-2012年是以美國為中心的西方社交網(wǎng)絡(luò)最為重要的成長階段。以主流社交網(wǎng)絡(luò)如facebook、Twitter、WhatsApp、Instagram、Snapchat及Pinterest等產(chǎn)品為主要標(biāo)志，并且高速發(fā)展期一般出現(xiàn)在新一批社交產(chǎn)品集中推出后的2-4年。

與海外相比，中國社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展高峰一般在西方社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)展高峰的之后1-2年出現(xiàn)，但自2012年后，海外社交網(wǎng)絡(luò)的格局基本形成，很少再出現(xiàn)新的明星產(chǎn)品，而國內(nèi)的移動社交產(chǎn)品則繼續(xù)呈現(xiàn)垂直化、多樣化發(fā)展，并且產(chǎn)品形態(tài)也從最初以借鑒西方產(chǎn)品再進行本土化微創(chuàng)新為主逐漸向自主研發(fā)與發(fā)現(xiàn)創(chuàng)意的方向改進，整體呈現(xiàn)出更大的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

看穿結(jié)構(gòu)：體量擴張，內(nèi)部深耕

梭型結(jié)構(gòu)VS三角結(jié)構(gòu)：整體格局穩(wěn)定但內(nèi)部結(jié)構(gòu)差異較大

從移動社交應(yīng)用的數(shù)量上來看，海外市場呈現(xiàn)梭型結(jié)構(gòu)，頭部與尾部的應(yīng)用較少，腰部應(yīng)用類型豐富且體量較大;中國市場則呈現(xiàn)三角結(jié)構(gòu)，長尾市場的應(yīng)用數(shù)量占比龐大。從用戶角度來看，國內(nèi)外市場中頭部應(yīng)用基本均占據(jù)市場較大份額，用戶更加活躍，而與中國相比，海外市場頭部應(yīng)用的用戶集中度更高。

　　聚焦市場：當(dāng)前平臺話語權(quán)最大

以社交關(guān)系為依托，內(nèi)容方正在不斷崛起

由于移動社交的強情感聯(lián)結(jié)性，相比于其他產(chǎn)業(yè)而言，中國移動社交產(chǎn)業(yè)鏈中，內(nèi)容、平臺與用戶三者之間的關(guān)系更加緊密。1)社交平臺是用戶之間產(chǎn)生內(nèi)容與社交關(guān)系的主要陣地，群組間的互動交流，朋友動態(tài)的展現(xiàn)、社交玩法的交互等均需要社交平臺的支撐，從目前產(chǎn)業(yè)鏈特征來看，平臺的話語權(quán)更大，對于內(nèi)容的選擇具有主動性;2)用戶是平臺發(fā)展的必要條件，擁有忠誠且活躍的用戶是所有社交平臺進行更多拓展的根本動力和基礎(chǔ);3)內(nèi)容是社交平臺體現(xiàn)價值的主要表現(xiàn)形式，社交平臺的用戶價值與商業(yè)價值都能夠通過內(nèi)容的質(zhì)量來體現(xiàn)，用戶在產(chǎn)生內(nèi)容的同時，也會因為優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容而獲得精神的滿足和實際需求的滿足，是社交平臺有效運營的主要手段。艾瑞分析認為，當(dāng)前移動社交在產(chǎn)業(yè)內(nèi)部形成了較為穩(wěn)定的三角結(jié)構(gòu)，但內(nèi)容方的議價能力在不斷增強。

社交黑鏡：戴好面具才能一起造作

社交網(wǎng)絡(luò)釋放天性，也創(chuàng)造自我

2016年中國移動社交用戶非常依賴于使用社交應(yīng)用，每天3次以上的使用頻率是常態(tài)。

對于移動社交用戶而言，在網(wǎng)絡(luò)中呈現(xiàn)不同的自己是一種天性，隔著手機似乎才能表達更好的更真實的自己。

雖然社交好友很多，但真正的朋友還是要經(jīng)過選擇，畢竟移動社交不是真實生活。

　　價值連城：新社交憑什么吸金?

數(shù)據(jù)和關(guān)系是移動社交的價值核心

移動社交產(chǎn)業(yè)鏈主要由上游合作方、內(nèi)容生產(chǎn)方、移動社交平臺與用戶四個主要環(huán)節(jié)組成。這四個環(huán)節(jié)價值的流動以移動社交平臺獲得的收入為主要表現(xiàn)。在此過程中，用戶使用移動社交平臺而產(chǎn)生大量行為及偏好數(shù)據(jù)標(biāo)簽，同時形成了在此平臺上的社交關(guān)系與情感聯(lián)結(jié)。兩者的結(jié)合使整個價值鏈不斷優(yōu)化，上游合作方因平臺用戶大數(shù)據(jù)的應(yīng)用而更精準(zhǔn)的觸達用戶并形成互動，用戶因為較為穩(wěn)定的社交關(guān)系而對平臺的依賴度加深;同時，平臺中的PGC(內(nèi)容生產(chǎn)方)與UGC在互動中不斷被豐富和創(chuàng)新，從而獲得更多關(guān)注，也給上游合作方帶來更好的收益，使其與用戶之間的關(guān)系更緊密。

未來藍海：新產(chǎn)業(yè)形態(tài)帶來想象空間

“一線多面” 新產(chǎn)業(yè)形態(tài)將催生新興市場需求

當(dāng)前中國移動社交行業(yè)的格局逐漸清晰，綜合型的移動社交平臺已被大型互聯(lián)網(wǎng)公司旗下產(chǎn)品或個別獨立社交產(chǎn)品所占據(jù)，明星應(yīng)用與長尾應(yīng)用間的梯隊劃分較為明顯。新晉移動社交產(chǎn)品希望從綜合型平臺分得蛋糕的希望較小。在當(dāng)前的垂直領(lǐng)域中，各領(lǐng)域的明星產(chǎn)品正在不斷涌現(xiàn)，幾家Top產(chǎn)品廝殺正酣，新晉玩家面臨著多方壓力。

艾瑞分析認為，移動社交行業(yè)雖看上去紅海一片，但仍有更加垂直和個性化的社交需求未被挖掘和滿足，以95后為主的移動社交新生代用戶愿意嘗試的好奇心給新興產(chǎn)品的玩法試錯留有空間，同時，隨著未來新產(chǎn)業(yè)鏈不斷孕育成熟，也將催生新的藍海。