记住：不要随便给差评，你不知道它对淘宝店长伤害有多大？ 喇叭兔文章
记住：不要随便给差评，你不知道它对淘宝店长伤害有多大？
本文「记住：不要随便给差评，你不知道它对淘宝店长伤害有多大？」转载自网络，作者喇叭兔的观点不代表本网站立场，如需处理请联系客服QQ邮箱
您可能也感兴趣的马云：阿里离职员工就像敌前敌后5万外援|马云|阿里巴巴|离职_互联网_新浪科技_新浪网
马云：阿里离职员工就像敌前敌后5万外援
　　【TechWeb报道】11月28日消息，阿里巴巴开了一个国内大型企业前所未有的会议——离职员工大会。在阿里的公司文化中，同事间互称“同学”，员工离职称“毕业”，所以这场大会又叫“阿里校友会”。据悉，阿里巴巴集团现有员工3万，创业15年来离开的员工有5万。
　　阿里巴巴集团董事局主席在校友会上谈到，“当董事局主席比CEO的压力还大。我有个理想，希望不做董事局主席、不在公司内部上班，我不希望60岁了还在开董事会。因为这会给中国很多企业树坏的榜样。创业的目的是给家人、自己、朋友良好的生活，如果60岁了我可以钓鱼、晒太阳、听音乐、去酒吧，这样大家才会喜欢创业。”
　　马云对校友说，“以前我经常做梦在爬山，感觉只能往上爬；现在不做梦了，会半夜2、3点醒来。阿里人没有大家想象的自由、轻松、幸福，也许你们的生活才是我们向往的，至少是我向往的。”
　　“阿里的工号是保留的，每个工作过的员工都有自己的工号，哪怕只工作过1天。我一直相信，会有这么一天，外面的阿里人比公司里的多。”马云表示，阿里和阿里人谁都不欠谁的，大家是有缘分，“在座肯定有一些人离开时是难过、郁闷的，因为阿里带给你理想、快乐，也会有沮丧。”
　　马云打趣地把离职员工比作“敌前、敌后的5万外援”，“即使你今天加入腾讯、、京东，任何竞争对手，阿里对你不会有任何生气，只希望你把阿里‘让天下没有难做的生意’的使命感带过去。我不相信你去了那边会破坏阿里的生态系统，我们要有这个气度。”
　　据了解，1964年出生的马云已多次谈到“退休”的话题。2013年3月，他在“深圳IT峰会”演讲时谈到：“关于退休，我想了9年。我对自己讲，我们到这个世界上不是来工作的，而是来享受人生的、是来做人不是做事。如果一辈子都做事、忘了做人，将来一定会后悔。48岁以前，我的工作是我的生活；48岁以后，希望我的生活是我的工作。”
　　日，马云卸任阿里巴巴CEO，保留董事局主席职位。当时他表示，今后将从事一些自己感兴趣的事，比如完善环境，让水清澈、让天空湛蓝、让粮食安全，“明天开始，我将有我自己的新生活。我是幸运的，48岁就可以离开工作。”(周小白)
文章关键词：
&&|&&&&|&&&&|&&
您可通过新浪首页顶部 “”， 查看所有收藏过的文章。
，推荐效果更好！
看过本文的人还看过马云喊话马未都：退休了跟我混！马未都回应：并不想被俗世干扰 喇叭兔文章
马云喊话马未都：退休了跟我混！马未都回应：并不想被俗世干扰
本文「马云喊话马未都：退休了跟我混！马未都回应：并不想被俗世干扰」转载自网络，作者喇叭兔的观点不代表本网站立场，如需处理请联系客服QQ邮箱
您可能也感兴趣的欧洲三国的人口加起来都没这三大省会城市多 喇叭兔文章
欧洲三国的人口加起来都没这三大省会城市多
本文「欧洲三国的人口加起来都没这三大省会城市多」转载自网络，作者喇叭兔的观点不代表本网站立场，如需处理请联系客服QQ邮箱
您可能也感兴趣的删除历史记录
　----
相关平台红包
超级IP|微软阿里留不住他!闫安:大数据是深耕行业
作者：之家哥
摘要：网贷之家小编根据舆情频道的相关数据，精心整理的关于《超级IP|微软阿里留不住他!闫安:大数据是深耕行业》的相关文章10篇，希望对您的投资理财能有帮助。
《超级IP|微软阿里留不住他!闫安:是深耕行业》 精选一　　业基本上是全世界各个行业中最依赖于数据的，而当下，借由大数据在金融领域的发展与共融，更是给这个行业增添了更多的想象。——尹航　　9月19日下午，2017金融企业品牌竞争力暨第四届金融CSR论坛在京举行。友戏互联科技有限公司(以下简称友戏互联)CEO尹航受邀参加论坛，并代表公司领取了论坛颁发的创新案例奖。　　当下，监管持续加强，金融市场，尤其是市场竞争持续升温，所有市场参与者都在力求通过科技赋予金融行业企业更多的发展机会，尹航以及其所带领的友戏互联也同样如此。尹航对媒体表示：“友戏从诞生伊始就在思考如何做到金融与科技的融合，这是锁定在我们基因里的。”　　据了解，友戏互联是一家创新型科技金融公司。通过对金融垂直领域的深耕，友戏互联致力于打造创新型金融服务企业，目前已经开发了一款名为“小腰包”的消费平台。而详细信息显示，友戏互联已经与多家知名机构达成合作，包括腾讯、阿里、京东、银联、金山、科大讯飞等，在大数据、及等领域上有着无可匹敌的行业优势。　　大数据——行业发展的命门　　在尹航看来，风控是金融行业发展的命门，也是金融行业发展的核心。从最早的用经验做风控，到后来使用数据、评分卡做风控，科技正在改变着传统风控手段，大数据等手段在风控体系中的应用，使得这层“壁垒”更加稳固。　　此前，传统金融机构在衡量一个人的信用时会包括基础信息、社会关系、负债情况等七八十个维度，但这已经不能适应互联网金融多维业务模式的风控需求。在以互联网、科技为基础进行发展的相关金融行业中，风控的关键在于多维数据的积累与决策。　　友戏互联的数据风控模型除了传统的信用数据或者说是金融数据之外，还通过风控大数据系统收集更多的碎片化信息。目前，小腰包APP的风控引擎由评分卡、规则集、组成，已经涵盖了人为规则集500多个，1000多个数据维度，并利用外部数据以及策略模型对各类设备进行全方位、的识别，环环相扣、紧密相连，从初始筛选、精准识别到提供定制化产品服务全都由数据决定。　　尹航表示，金融行业的需求逐渐多样化，市场变化与时俱新，这对风控提出了更高的要求。作为一家创新性科技金融公司，友戏互联的智能风控系统已经形成一套智能的分析体系，能够应对不同情境下的风控要求，更具前瞻性。　　大数据合作——挖掘深层价值　　《未来简史》作者尤瓦尔·赫拉利曾经这样表达他对于人工智能的理解：“人类已不能做主，未来算法说了算。”而这些算法的依据，自然是大数据。　　值得注意的是，大数据的精准在于“大”的支撑，只有足足够庞大的数据库，才能提供更为精准的结果。尹航告诉记者，大数据支撑了友戏互联致力于发展智慧金融品牌的愿景。为此，友戏互联备有一个庞大的数据库，其中不仅包括友戏互联自有的大数据资源，还有很多“外援”。　　据悉，友戏互联与阿里、腾讯、京东、金山、银联等行业领先机构进行了深度数据服务合作，通过共享500万-1000万客户量级的开放数据进行底层联合建模的开发，不仅可以进行反欺诈识别、垃圾注册，扫号撞库，，交易欺诈等信息验证，还从互联网、出行、文化娱乐、社交等对用户进行更完整的画像。　　比如腾讯提供用户的欺诈风险评分评估模型，被友戏互联应用于贷前审核环节，通过输入手机号、ip、手机设备标识、身份证号、银行卡等信息，识别风险等级。而阿里除了常规的欺诈风险评分评估模型，还可以提供车辆、医院、社保及学历等信息，用户风险及评分辅助。　　尹航表示，未来，金融以技术驱动的特征会越来越明显，对大数据、人工智能、、智能设备等新技术的应用也将越来越普遍，“”将逐渐进入以大数据等技术为代表的智能金融科技阶段。 免责声明：本文仅代表企业观点，与华商网无关。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实，对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺，请读者仅作参考，并请自行核实相关内容。相关热词搜索：《超级IP|微软阿里留不住他!闫安:大数据是深耕行业》 精选二安全110（） 编者按：人工智能产业链可分为基础层、技术层和应用层。对此，全球巨头立足自身核心技术进行扩散，积极进行布局。与此同时，中国人工智能产业链也已“显山露水”，20余家A股公司正在“抢滩”产业链。近日，中国人工智能产业发展联盟组建成立。据介绍，联盟将快速推动人工智能技术在生产制造、健康医疗、生活服务、城市治理等场景的应用，提升产业发展能力与水平。同时，将整合全产业链资源，促进人工智能科技成果和资源的积累与转化。业内比较一致的看法是，人工智能产业链可分为基础层、技术层和应用层。对此，全球巨头立足自身核心技术进行扩散，积极进行布局。与此同时，中国人工智能产业链也已“显山露水”，20余家A股公司正在“抢滩”产业链。基础层：中国芯片尝试“弯道超车”基础层主要包括计算芯片、大数据、存储。微软的最新研究报告称，在人工智能领域，传统的芯片计算架构已无法支撑等大规模并行计算的需求，这就需要新的底层硬件来更好地储备数据、加速计算过程。基础层主要以硬件为核心，其中包括GPU/FPGA等用于性能加速的硬件、神经网络芯片、传感器与中间件，这些是支撑人工智能应用的前提。这些硬件为整个人工智能的运算提供算力，目前多以传统的国际IT巨头为主。目前，在GPU领域，英伟达主打工业级超大规模深度网络加速，并推出了基于Volta、首款速度超越100TFlops的处理器Tesla；英特尔主要围绕FPGA构建产业，推出了模仿人脑的人工智能芯片。谷歌也推出了第二代TPU芯片，为自己的开源TensorFlow框架提供芯片支撑。此外，在这一领域还有众多的初创公司，如中星微、寒武纪以及西井科技等，但在产业布局能力和研发实力方面，还不能与上述巨头匹敌。《经济参考报》记者注意到，中国在类人脑芯片上的探索起步并不晚。，由浙江大学计算机学院牵头，浙江大学与杭州电子科技大学的学者合作研制出了国内首款基于硅材料（CMOS）的脉冲神经网络（SNN）的类脑芯片――“达尔文”芯片。该课题组认为，“达尔文”虽是国内首款脉冲神经网络的类脑芯片，但与国际先进水平的IBM TrueNorth芯片比较，还有一定距离。中国在类人脑计算上的探索目前比较受关注的是中国科学院计算技术研究所陈云霁、陈天石主导的“寒武纪”课题组。计算所的有关专家告诉记者，寒武纪深度学习处理器的能效比主流CPU和GPU有两个数量级的提升，具有较强的市场竞争优势。从2017年起，“寒武纪”课题组获得了中科院为期18个月共计1000万元的专项资金，用于项目研发及产业化。据中国科学院计算技术研究所智能处理器研究中心介绍，这1000万元专项资金一方面用于人工智能芯片的基础性研究，探索下一代人工智能芯片的架构、算法以及在一些新型场景（如AR/VR）中的应用开发方法。这将为我国参与智能时代国际芯片市场角逐打下科学和技术基础。专项资金另一方面用于寒武纪芯片在各种智能云服务器、智能终端和智能机器人市场中的推广，力争在18个月内初步奠定寒武纪芯片在智能芯片市场上的地位。中科院计算所有关负责人表示，“‘龙芯’是一条路，寒武纪是一条路，而与IBM、英特尔、AMD合作是另一条路。‘龙芯’走的是‘人有我有’之路，寒武纪走的是‘弯道超车’之路。”技术层：国产语音识别算法取得突破技术层包括算法平台、图像识别、自然语言识别处理和智能机器人。当前，国内的人工智能技术平台主要聚焦于计算机视觉、语音识别和语言技术处理领域，国内技术层公司发展势头也随之迅猛，其中有代表性的企业包括科大讯飞、格灵深瞳、捷通华声（灵云）、地平线、SenseTime、永洪科技、旷视科技、云知声等。麦肯锡的一份研究报告对中国人工智能发展状态进行了全面而细致的梳理。麦肯锡认为，中国在算法开发方面与其他国家相当。中国的研究者在开发用于语音识别和定向广告的算法方面已经取得突破。得益于全球的开源平台，中国企业能够快速复制其他地方开发的最先进的算法。中国科技战略研究院有关专家对记者表示，“人工智能产业的发展离不开海量数据的支撑，数据训练量的大小影响着算法实现的成熟度。”阿里云iDST总监初敏表示，算法、数据、计算平台、用户、商业模式，用互联网的思维把这五个因素串起来，人工智能迭代才能非常快。以更快的速度使用反馈数据来更新模型，形成这样的正循环周期后，效果就会越来越好。哪怕就是算法不变，只要能不断地反馈数据并不断优化，过一两个月之后，它的能力也会好很多。国内的曙光公司联合众多企业成立了航天星图、中科三清、曙光易通，锁定数据。航天星图专注于地理空间大数据处理、可视化应用，中科三清由曙光与中科院物理所合资，专注于大气、水以及土壤污染的预报、预警，治理评估和应急提供可行性的解决方案。除了传统IT企业在抢数据资源之外，事实上，中国也涌现了很多运营和经营数据的公司，比如数据堂、星图数据、百分点等，并涌现了更多公共数据开放平台。数据显示，中国数据总量占全球数据总量的14%。据预测，到2020年，中国的数据总量将占全球数据总量的20%，届时中国将成为世界第一数据资源大国和全球的数据中心。创新工场人工智能战略白皮书显示，数据隐私、数据安全对人工智能技术建立跨行业、跨领域的大数据模型提出了政策、法规与监管方面的要求。各垂直领域的从业者从商业利益出发，也为数据的共享和流转限定了基本的规则和边界。此外，许多传统行业的数据积累在规范程度和流转效率上还远未达到可充分发挥人工智能技术潜能的程度。麦肯锡表示，中国的大技术公司通过它们专有的平台收集数据，但中国在创建数据友好的生态系统方面落后于美国，缺少统一的标准和跨平台的共享。从世界有关国家看，开放政府数据有助于私营部门的创新，但中国公共部门开放的数据相对较少。应用层：驾驶、医疗等成热点领域应用层包括无人驾驶、智能安防和智慧医疗等。从全球看，IBM最早布局人工智能应用，“万能Watson”推动多行业变革。百度推出“百度大脑”计划，重点布局无人驾驶汽车。而谷歌的人工智能业务则较为繁杂，多领域遍地开花，包括AlphaGo、无人驾驶汽车、智能手术机器人等。微软则在语言语义识别、计算机视觉等领域保持领先。科大讯飞董事长刘庆峰表示，2017年是中国人工智能应用的落地年，成为人工智能产业发展的分水岭。他认为，应用才是人工智能发展的硬道理，只有技术不断地应用在各个领域，才能得到发展。
共2页: 上一页12下一页写在最后：给大家推荐一家3年老平台立即理财拿红包→(年化收益10%)
转载本文请注明来源于网贷安全110：http://www.p2b110.com/news/261844.html
分享到：QQ空间新浪微博腾讯微博微信百度贴吧QQ好友window._bd_share_config={"common":{"bdSnsKey":{},"bdText":"我在【网贷安全110】看到这篇经典的文章，有趣-有料-有内涵！你们看看觉得如何？","bdMini":"2","bdMiniList":false,"bdPic":"http://www.p2b110.com/","bdStyle":"1","bdSize":"16"},"share":{"bdSize":16},"image":{"viewList":["qzone","tsina","tqq","weixin","tieba","sqq"],"viewText":"分享到：","viewSize":"24"},"selectShare":{"bdContainerClass":null,"bdSelectMiniList":["qzone","tsina","tqq","weixin","tieba","sqq"]}};with(document)0[(getElementsByTagName('head')[0]||body).appendChild(createElement('script')).src='http://bdimg.share.baidu.com/static/api/js/share.js?v=.js?cdnversion='+~(-new Date()/36e5)];《超级IP|微软阿里留不住他!闫安:大数据是深耕行业》 精选三图为云徙科技展厅中展示的茅台云商案例云徙科技在云栖大会的展台前摆着20杯贵州茅台酒，展区里印满了大数据、、DT、智能。云栖大会开幕前一天，马云和王坚带着浙江省省长和杭州市市长去云徙科技的展厅逛了逛。而随后在云栖大会第一天上午的演讲中，阿里云总裁胡晓明重点提到了茅台云商的转型案例，并将云徙科技这位合作伙伴推向台前，他的发言很快影响到了云栖大会6万多名参会嘉宾，云徙科技的站台很快就有一批批的客户络绎不绝地来参观交流。而在10月12日，阿里云合作伙伴事业部总经理荆慧再次在云栖大会的另一个论坛上提及了这位合作伙伴，“云徙科技，这家公司成立短短一年时间，今天已经服务于茅台、富丽地产、珠江钢琴等大客户，云徙科技在重新定义企业架构。” 但在搜索引擎上，“云徙科技”的新闻却不足五条，这家被反复提及却又隐秘的新锐科技公司是谁？他们又做了什么？带着这样的疑问，钛媒体在云栖大会现场采访了云徙科技创始人包志刚。“我们是完全绑在一起的概念，我完全要依赖于阿里云。”介绍云徙科技时，常常还要附上“阿里云合作伙伴”这几个字，包志刚把这种合作关系理解为，“阿里云把高速公路建好了，我们就要把客户的马车或者其他车子，变成在高速公路上能跑的汽车。”而云徙科技的成立在某种程度上也是阿里云促成的。原本，包志刚在一家大型传统ERP厂商任高级副总裁，接触的多数是大型企业级客户，从2013年开始，他接触了TCL、创维、海天、立白，“当时我们传统ERP厂商也和他们有陆续的合作，但是从合作结果来看，应该是缺乏了互联网公司需要的结果。”在企业级服务领域浸淫了十几年，包志刚意识到传统企业向互联网转型的诉求和压力比较大，但ERP模式难以和用户合作，必须创新一种模式，“怎么去做当时我还没有想通。”2016年，经银杏谷资本郑雨林介绍，包志刚接触了阿里云企业事业部以及生态伙伴部的同事，那时候，阿里云主要服务于互联网企业、中小企业以及政府，对于传统大型企业的转型也是从2015年开始尝试的。“阿里云一方面也在跟大的软件厂商合作，一方面也想扶持一些生态，从0到1这个过程跟阿里一起去走，刚好我也有需求，所以就一拍即合。”考虑了三个月，包志刚辞职创立了云徙科技，并拿到了银杏谷与阿里云联名产业生态。茅台契机“我们的终端消费者在哪里？没有人知道，企业没有消费者的一手资料，我们也不清楚究竟是谁买走了茅台酒。”在云栖大会上，茅台电商技术总监高立文分享了茅台的困惑。茅台是胡晓明在云栖大会上重点推荐的一个案例2016年，茅台集团和阿里云签署了《战略合作备忘录》，双方约定在电商、数据科技、营销推广、金融服务、供应链等领域开展战略合作。一年后的云栖大会上，胡晓明便分享了这场战略合作的阶段性成果。“茅台云商用的是阿里云技术，通过阿里云帮它搭建营销平台，我们未来会通过帮它构建防伪体系，我们通过阿里云大数据能力，把它的消费者和制造业连接在一起。今天茅台开始走上云计算，走向技术变革的道路。”这场合作中，阿里云引入了云徙科技，帮助茅台做互联网业务咨询、业务架构、技术架构的咨询，“阿里云没有精力直接面对客户进行业务服务，刚好我们是互补的，这个单子不断磨合，对茅台、对阿里云、对云徙都是很好的实践，这个实践价值是远远超出项目价值的。”“茅台云商”新零售业务逻辑梳理项目组由阿里云牵头，三方花了六个月时间来做业务架构梳理，今年9月份的贵阳酒博会上，茅台云商全面上线，茅台集团副总经理王崇琳曾透露，贵州茅台将2800余家经销商纳入茅台云商平台，全面链接大众市场，茅台云商平台除了撮合交易、实现客户分析，也可以帮助经销商实现互动营销。这次上线，罗家鹰没少焦虑，作为云徙科技咨询中心总监，他负责茅台云商的项目咨询，“这个上线动作会涉及到建设范围到底要覆盖多少流程，或者是多少个应用上线，在沟通探讨时会涉及到几方的想法都不一致。”工作是远程电话沟通的，经过一个多星期的备战，最终赶在酒博会上线了。现在消费者在网上购买茅台，不论购买渠道是在京东平台还是天猫平台，订单都会进入全局库存WMS，及时调配当地经销商。“茅台云商是在创造一个新茅台，建立了白酒的整个互联网平台，上面不仅仅有茅台，不仅仅为茅台的经销商服务，未来可以为其他酒厂服务，甚至会为贵州、乃至全国更多高端消费者去做服务。”包志刚如此感慨。常常卖断货的茅台酒在今年“双节”期间，供应反而宽松了，成都茅台专卖店销售人员曾对媒体透露，“店里有20多瓶茅台酒，还都是现货。通过茅台云商推送过来的话，今天就可以拿到所有酒。”企业市场的大变局茅台云商上线后，包志刚得出一个总结，怎么跟阿里一起帮助传统企业做互联网的转型升级。“我们夹在中间，一边要去理解茅台一边要学习阿里的想法”，云徙科技摸索出的路径是从客户往前推，“首先我要帮茅台的客户去画像，根据画像往后推，原来传统ERP的做法是派几个顾问从上往下，今天发现这些都不重要，重要的是你的客户有什么想法，以消费者为中心来驱动整个企业的业务重新定义。”来杭州前，一位在康师傅工作的朋友问包志刚，“我们现在关了好几个车间，什么原因？”“十年前，晚上肚子饿了最多吃泡面，今天的场景是，晚上饿了拿起手机叫外卖，卖小龙虾的、卖羊肉串的在变化销售场景”，包志刚答道，“你要想办法知道客户在什么地方能买你，他能买得到，就这个原则。”现在，包志刚去见客户，不用再做一页PPT去铺垫云计算、大数据的重要性，“我们跟富力谈大数据，客户说，我们已经搞了五年了，还没搞出来什么东西，你今天就告诉我怎么用，不能再像传统ERP厂商给我搞一张PPT。现在去见客户，上来就直接做POC测试（钛媒体注：针对客户具体应用的验证性测试）。”创业初期，包志刚只是看到了一个方向，他觉得企业级的应用在变天，云计算、大数据、互联网架构、，这些会成为未来的主流方向，但包志刚不知道该怎么去做，商业模式、和用户的合作模式、人才结构、和阿里的合作模式，甚至于云徙科技的产品，包志刚都没想清楚。“这些都是在这一年多的时间通过不断的项目磨合出来的，虽然有很多痛苦，但双方很多方向是一致的。”“但重要的是，我直接感觉到，变了。”包志刚口中的“变了”指的是企业IT需求。云栖大会刚创办时，来的都是技术工作者和纯互联网公司，今年云栖大会，传统企业开始成为主角，茅台、长安、一汽成了演讲嘉宾，“传统企业转型已经是正在进行时了”。企业IT服务商也在发生变化。从IOE到SOA，都在被云计算厂商侵蚀，“云计算厂商会颠覆他们，当他们被颠覆时，依赖于他们的系统集成商、ERP厂商也会被颠覆，PaaS端、SaaS端都在变化，而且这些变化原来需要二十年甚至三十年的时间，现在也就三五年的时间，甚至更短。”长在阿里云上现在，云徙科技有着很精准的定位，聚焦于传统品牌型大企业在营销领域的转型和创新。云徙科技并不研究技术，包志刚的理解是，“我们把技术变成应用服务，我们所有的应用都是长在阿里云计算上，以及他的业务中间件、数据中间件之上的，我们用了阿里的技术加上我们自己对于业务的理解，开发出中台产品服务于企业。”原来ERP系统是基于业务订单的流程系统，改一个功能起来可能要三五个月，“现在是基于客户的微服务系统，前端会打的很碎，也许某一个组件是在钉钉上，某一个组件在淘宝上。让所有功能可以像乐高积木一样实现自由快速组合。”云徙YunDT是基于企业级互联网架构及大数据架构的业务创新平台目前，云徙科技面向传统企业客户提供三种服务，包括数据中台及应用云服务、新零售业务中台及应用云服务、混合云应用云服务。“我们不做阿里云能力的复制，我们要做阿里云服务于企业里的最大能力补充。”今年5月份，胡晓明在接受钛媒体专访时也曾聊到与合作伙伴间的关系，“阿里云只碰标准化、规模化，有重大技术挑战的项目，例如计算、存储、网络、安全、数据库、中间件、人工智能这样的平台能力，从而形成增长，对更多垂直性的、以行业应用为核心的服务交给我们的生态合作伙伴去做。”现在云徙科技在跟服装厂商去聊爆品要怎么做，商圈如何定义，“我们现在在不断的压缩我们的行业。”比如像明通物流这类合作伙伴，云徙科技正在尝试收缩合作的范围。“明通是我们‘错误’的选择，与云徙专注的传统行业不匹配，因为那是最早签的，当时我们和阿里都在摸索，要学会及时刹车。”这种警觉来自于传统ERP厂商。“他们产品覆盖率100%、行业覆盖率100%、领域覆盖率100%，实际上真正做好的产品很少，业务面广的客户满意度低，没有那么多能力把客户吃透。”包志刚想清楚了，“往上我们就不做了，因为没这个能力。”
更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App《超级IP|微软阿里留不住他!闫安:大数据是深耕行业》 精选四据不完全统计，日至10月15日，国内外企业服务领域投融资事件共记录30起。
行业动态 阿里成立研究机构“达摩院”，3年投入要超千亿，还期望诞生下一个颠覆性创新技术 阿里巴巴CTO张建锋（行癫）宣布，阿里巴巴成立全球研究院—阿里巴巴达摩院，3年1000亿人民币作为启动资金。据张建锋介绍，达摩院由三部分组成，第一部分是在全球各地的实验室；第二部分是跟各大高校合作联合实验所，目前已经跟浙大、清华和UC Berkeley等合作；第三部分是前沿创新研究计划，这是一个产学研协作网络，将阿里发现的问题分发给所有高校，一起来研究解决。 达摩研究院研究包括量子计算、、基础算法、网络安全、视觉计算、自然语言处理、下一代人机交互、芯片技术、传感器技术、嵌入式系统等，涵盖机器智能、智联网、金融科技等多个产业领域。 将成立独立科技平台ZOLOZ，开放金融级生物识别技术能力 36氪独家获悉，蚂蚁金服决定将旗下生物识别相关技术单独成立平台，开放金融级生物识别技术能力。该全球可信身份平台名称为ZOLOZ，中文名称为蚂蚁佐罗。这是蚂蚁金服孵化出的首个独立运营的科技平台，也是首次推出生物识别业务的独立品牌。消息人士透露，ZOLOZ定位金融级的人脸识别，这意味着错误率跟苹果人脸支付一样达到百万分之一，除了利用活体检测之外，还加入了眼纹识别等技术防止照片、视频、3D软件等伪造冒用人脸。 阿里发布AliGenie语音开放平台，赋能新零售、酒店、航空行业 在2017杭州?云栖大会上，阿里巴巴人工智能实验室发布了AliGenie开放平台，主要包括三大部分：精灵技能市场、硬件开放平台、行业解决方案，全面赋能智能家居、新制造、新零售、酒店、航空等服务场景。（动点科技） 阿里云发布智能客服机器人“云小蜜” 在2017杭州?云栖大会上，阿里云正式发布云小蜜 —— 一款智能会话客服机器人。智能客服机器人云小蜜具备36个预置的细分领域知识包，支持中文英文会话，可以7*24小时在线工作。目前，已覆盖阿里巴巴生态圈二十余个业务线，每天服务600w客户，问题解决率达到95%。（快科技） 阿里云与中科院宣布合作发布量子计算云平台 杭州·云栖大会上，阿里云与中科院宣布合作发布量子计算云平台。据介绍，该平台包括量子计算的系统架构及量子算法开发计算环境。量子计算是阿里巴巴“NASA计划”的一部分。2015年7月，阿里云联合中科院成立量子计算实验室，共同开发量子计算机。中国量子力学第一人潘建伟表示，希望到明年，能实现50个量子比特的操作；未来十年能实现数百个量子比特的操作，在特定领域的计算能力达到目前全世界计算能力的100万倍。（新浪科技） 微软云计算将更“绿色”：买通用电气风电场电力 通用电气在爱尔兰凯尔郡（County Kerry）修建37兆瓦Tullahennel风电场，微软已经与通用电气签署协议，买断新风电场未来15年的所有电力。微软在爱尔兰建有多个云数据中心，未来一些数据中心将会使用清洁能源。有了通用风电场的电力，微软可以削减电费开支，云服务的污染也会减少。（新浪科技） 阿里云多款产品宣布降价：最高降幅53% 阿里云在2017杭州·云栖大会上宣布，从10月12日起，阿里云的云数据库RDS、云存储容量型NAS和Web应用防火墙等产品降价，最高降幅达53%。另外，阿里云宣布未来将为1000万家企业提供智能时代的技术平台。阿里云副总裁李津表示：“2017年，阿里云8年的时候，80%的创新企业在阿里云上。再过八年，如果80%的企业创新都会在阿里云上。中国会迎来真真正正的完整的云上的时代”。 同时，阿里云宣布发布全新一代的计算类服务器产品——神龙云服务器（X-Dragon Cloud Server）。神龙云服务器是一种可水平弹性伸缩的高性能计算服务，兼有普通云服务器的弹性和物理机的高计算性能及物理级别隔离的优势。同时，秒级交付的特性将更好地满足大中型企业的高性能弹性计算的需求。在售卖方式上，神龙云服务器和其它云产品保持一致，支持秒级计费的按量付费和包年包月付费两种模式。 行业／技术解决方案 Future Go完成800万元天使轮，想让天下没有难开的店 新零售技术及设备解决方案提供商“Future Go”，目前已经完成了800万元的天使轮融资，为银盛、亚投张家口。FG的定位是赋能线下零售，利用物联网、云计算、大数据、融合性技术，自主研发了以消费者为中心，满足客户需求的新零售云服务平台Future Go。主要为商超便利店、百货专卖、景点、酒店四大零售场景提供智能零售的软硬件产品及运营服务。（亿欧） 开源代码协作平台 GitLab 获谷歌领投 2000 万美元 C 轮融资 GitLab 宣布获得了2000万美元的 C 轮融资，领投方为谷歌风投，WordPress 创始人 Matt Mullenweg 也参与了投资。GitLab 是一个现代化的开发者协作平台，适合当前快速变化的运营开发环境，允许企业团队在不断整合和交付条件下完成项目计划，提供反馈，记录重大问题，并实时更新代码。在 GitLab 平台上，代码发布、代码审核，CI和CD都可以在一个界面完成，效率极高。（鸵鸟创投） 禾多科技宣布完成千万美元级别天使轮融资，IDG资本和四维图新领投 自动驾驶技术公司禾多科技（HoloMatic），宣布透露已迅速完成了千万美元级别的天使轮融资。本次投资由IDG资本和四维图新领投，知行科技和BAI（贝塔斯曼亚洲）参与跟投。据悉，禾多科技于今年8月底正式成立，由 “中国无人驾驶第一人”之称的倪凯博士创办，核心团队成员均为国内最早一批投身自动驾驶领域的专业技术人员。从成立到获得，禾多科技仅用了一个月的时间。 魔视智能完成千万美元级别A轮融资 近日，魔视智能（Motovis）宣布完成千万美元级A轮融资。本轮融资由澜亭资本领投，凯旋创投跟投。华兴Alpha任本轮融资的独家财务顾问。本轮融资后魔视智能将深入研发自动驾驶关键技术，以推动辅助驾驶和自动驾驶系统的量产。目前，魔视智能与车厂在产品层面的合作主要集中在L1、L2产品，其L3、L4产品正在研发。 数字地图初创企业Mapbox融资1.64亿美元，软银领投 据国外媒体报道，数字地图初创企业Mapbox在C轮系列融资中筹集了高达1.64亿美元资金，这笔融资由软银领投，Foundry Group、DFJ Growth、DBL Partners以及Thrive Capital参投。Mapbox是一个面向网络和移动应用开发商的定位数据平台，成立于2010年，旨在为企业提供一系列工具，帮助他们的开发人员在各自的服务中构建本地化的功能，包括、地图、搜索等等。（腾讯科技） 行健金融完成6000万人民币B轮融资 行健金融宣布公司已于今年上半年完成6000万人民币B轮融资，领投方为阿米巴资本，36氪此前曾报道过二维火、蘑菇街、企额宝、等阿米巴资本的。此外，阿里巴巴集团前CEO陆兆禧也参与了本轮投资。行健金融成立于2016年4月，定位于金融科技服务商，主要提供金融SaaS平台，服务持牌金融机构，主要产品包括“信贷平台云定制”、“信控服务”，为传统金融机构输出线上获客、线上风控等技术能力。 智能新零售公司美味生活完成近3000万元A1轮融资 智能新零售公司美味生活宣布获得近3000万元A1轮融资，由经纬创投领投，险峰长青、点亮基金、猎鹰创投、水滴公司以及美团点评、快手、土巴兔等众多知名互联网公司高管跟投。美味生活是一家无人零售综合解决方案平台，为B2B2C平台模式，自主研发并运营鲜食自动售货机、水果生鲜自动售货机、零食饮品自动售货机，布置多场景、售卖多品类。本次融资完成后，公司将在全品类供应链、智能设备研发和跨领域合作等方面持入。（亿欧） IT基础设施 Petuum 完成九千三百万美元 B 轮融资, 软银领投 根据机器学习基础架构平台开发初创公司Petuum Inc宣布，完成金额达9300美元的B轮融资，由软银旗下领投，A轮尚珹资本跟投。Petuum是一个人工智能和深度学习研发平台，致力于帮助企业解决企业在人工智能和机器学习的部署过程中遇到的瓶颈问题和其他困难。（锋网） 美国SaaS云支付平台Bill.com获摩根大通、淡马锡联合领投1亿美元融资 Bill.com是一家针对美国企业的云支付平台，日前它宣布获1亿美元融资。本轮融资由摩根大通和淡马锡联合领投，参投方包括August Capital、Scale Ventures、Napier Park、DCM、Icon Ventures和Emergence Capital。它主要和创企、会计公司以及银行合作，以减少他们花费在后台金融管理运营上的时间。（猎云网） 人力资源 大学生兼职平台青团社宣布获得6000万元融资 日前，青团社宣布获得B轮6000万人民币融资，由安持资本领投，百姓网、金科文化旗下基金金哲资本、安居客创始人梁伟平，以及青团社管理层跟投。同时，青团社宣布与百姓网达成战略合作，双方将在兼职领域展开深度合作。青团社是目前全国最大的大学生兼职平台之一，单月兼职报名人次突破100万，曾在2016年4月完成猪八戒战略A+轮融资以及2017年7月份完成管理层投资的A+轮融资。（腾讯科技） bitJob将启动区块链学生就业市场，完成200万美元融资 bitJob宣布已完成了200万美元融资，启动了基于的学生就业市场。bitJob介绍称，自己为学生提供了赚钱的机会，丰富他们简历的同时提高他们的技能，这一切都在bitJob基于区块链的网络、薪酬、奖励和奖励机制开发的平台上完成。bitJob的平台允许学生和雇主与PayPal或进行交易，并鼓励使用数字货币。（金色财经） 纽约顶级教育科技创企 Andela 获 4000 万美元 C 轮融资 Andela 宣布获得4000万美元的 C 轮融资，领投方为非洲知名风投 CRE Venture Capital，参投方包括谷歌风投，扎克伯格旗下Chan Zuckerberg Initiative，Salesforce Ventures，Spark Capital，DBL Partners，Amplo 和 TLcom Capital。Andela 公司专注于一个令人意想不到的教育市场——非洲，旨在帮助培训非洲顶尖学生成为最好的技术人才，并为全世界范围内的优秀企业输入新鲜血液。 职业发展咨询公司One Step Up获得33.6万 据印度媒体报道，职业发展咨询公司One Step Up（2009年成立于德里）获得Orient BlackSwan的33.6万美元的投资。One Step Up主要提供职业发展咨询服务，通过在线和离线渠道帮助学生评估职业，学习和能力等。该公司目前与全国13个城市的60所学校合作，已有超过10,000名学生用户。 销售营销 企业营销视频制作众包平台 ICX Media 获 600 万美元 A 轮融资 ICX Media宣布获得600万美元A轮融资，领投方为华盛顿风投Grotech Ventures，参投方包括NRV，PJC，以及Avonlea Capital。ICX Media是家新型媒体公司，他们推出的软件及数据平台，可以帮助独立视频创作者和品牌商及零售商联系，然后利用视频吸引消费者并赚钱。一旦视频营销内容制作完成，ICX Media 会在网络端、移动端和电视端、以及社交媒体（如YouTube、Facebook和Vimeo等）分销内容。（鸵鸟创投） 线上零售商靠它来对抗电商巨头，英国人工智能营销初创公司 Ometria 获 600 万美元 A 轮融资 人工智能初创公司 Ometria 宣布获得600万美元A轮融资，领投方为美国风投Summit Action，参投方包括葡萄牙零售巨头 Sonae IM，以及专注于零售和电商行业投资的英国风投 Samos Investment。Ometria 的人工智能营销平台可以是零售商在多个品牌接触渠道上推送个性化营销信息。利用获取客户行为和商品销售数据，他们可以进行人工智能分析，了解消费者的未来购物行动，继而可以精准推送营销信息，而且还能分析出最受消费者欢迎的产品售价，最终成功吸引目标客户前来消费。（鸵鸟创投） 把久违的固定电话号码资源利用起来，奥克兰固电数字化初创公司 NumberAI 获160万美元种子轮融资 固定电话数字化服务初创公司 NumberAI 宣布获得160万美元的种子轮融资，投资方为Draper Fisher Jurveston。NumberAI 希望重新定义中小企业固定电话号码，通过旗下系统，实现企业固定电话数字化应用，把每一个固定电话号码变成一个“人工智能客服”。举个例子，如果消费者在谷歌上搜索到某个酒吧的固定电话信息，可以直接点击号码发送查询信息，这些消息会显示到NumberAI的固定电话AI客服平台，AI客服会把酒吧内部情况，提供什么酒水等资料推送给用户。（鸵鸟创投） AI数字营销自动化公司原昇科技完成近千万人民币Pre-A轮融资 据原昇科技公众号消息，近日，AI数字营销自动化公司“原昇科技”完成近千万人民币Pre-A轮融资，由蓝色光标领投、英诺天使。目前，本轮融资资金已全部到位，据悉，本轮融资将主要用于完善公司产品布局和加速公司市场扩张进程，此外，公司还将会加大对AI数字营销自动化领域这一新兴领域的技术资金投入。原昇科技的“易数宝”项目是国内首款针对互联网推广、提供All In One的一体化解决方案的企业数字营销自动化软件。 财税法律 AI法务创企ROSS获870万美元A轮融资，iNovia Capital领投 人工智能律师创企ROSS Intelligence日前，宣布完成870万美元A轮融资，iNovia Capital领投，Comcast Ventures Catalyst Fund，Y Combinator Continuity Fund，Real Ventures，Dentons的Nextlaw Labs和几位跟投。ROSS是一个帮助法律团队分类案例法，找到与新案件相关细节的平台。如果按照标准关键词搜索，这一过程可能需要数日或数周时间，于是ROSS以机器学习技术对关键词搜索进行了强化，在加快搜索过程的同时，所搜索条目的相关性也更高。 网络安全 “火绒安全”获天融信Pre-A轮融资，下一步要进军To B市场 日前，安全公司“火绒科技”已完成Pre-A轮融资，由老牌安全厂商北京天融信公司向其注资1500万元，并签署了战略合作协议。36氪此前报道过，火绒安全成立于2011年，最初定位是一款针对C端用户的安全软件。本次融资后，36氪得知，火绒将于近期推出第一款商业化产品“火绒企业安全软件1.0版”，正式进军企业级市场。 诺基亚“偷偷”进军移动风险监测行业，领投网络安全创企SecurityScorecard 2750 万美元 C 轮融资 移动网络风险监测网络安全公司SecurityScorecard 宣布获得2750万美元，领投方为诺基亚旗下诺基亚增长基金（NGP），参投方包括谷歌风投，英特尔资本、红杉资本，Moody’s Corporation，AXA Strategic Ventures，Boldstart Ventures, Two Sigma Ventures, 以及 Evolution Equity Partners。SecurityScorecard 主要监控移动网络安全端的风险，还为企业提供安全基准测试服务和风险（级别从“A”-“F”），帮助找到网络内的任何弱点。（鸵鸟创投） 深度学习公司ParallelDots获得140万美元投资 据印度媒体报道，深度学习公司ParallelDots获得Multipoint Capital的140万美元投资。ParallelDots公司注册在美国，不过主要的团队都在古尔冈。ParallelDots为客户提供品牌，产品或服务的舆情监控。此外，其API还有助于多语言分析，关键词生成，文本分类，实体提取，语义，情感和意图分析。据公司声称NASSCOM（印度全国软件和服务公司协会），The Indian Express，Vidooly，Inshorts（短新闻阅读）等都是其服务客户。 数据服务 工业物联网服务商“数途”完成千万元 Pre-A 轮融资，将大数据分析用于生产制造 36氪独家获悉，工业物联网大数据分析服务商数途信息科技完成松禾资本和险峰长青千万级人民币 Pre-A 轮融资，新资金将用于团队扩充，技术研发和新成立广州公司的业务拓展。据悉，数途天使轮来自浙大孵化器和政府海外人才引进扶持资金。数途信息科技是一家工业物联网大数据分析服务商，从事工业物联网与大数据分析研发，为工业制造企业数字化、智能化、转型提供IIoT 驱动的SaaS软件服务。 人工智能提供数据管理的Skydisc获658万美元融资 日本数据管理科技公司 Skydisc 已获得融资 7.4 亿日元（约合 658 万美元），参与本轮融资的投资者包括东京风险投资机构 Nissay Capital，总部位于福冈的金融咨询公司门 Dogan Beta，以及东京的Archetype Ventures。Skydisc主要业务是为物联网（IoT）提供可拆卸传感器，以及为人工智能（AI）提供数据管理的一站式服务。 B2B平台 货拉拉完成C轮1亿美元融资，将继续深耕城市并拓展2B业务 同城货运平台货拉拉宣布完成C轮1亿美元融资，本轮融资由顺为资本领投，襄禾资本、概念资本（MindWorks Ventures）等原有投资机构跟投。本轮融资主要用于已落地城市的深耕运营，以及拓展2B产品等新业务。这是货拉拉创立以来金额最大的一次融资，此轮过后货拉拉累计融资总额达1亿6000万美元。（清流资本） 酒店B2B分销平台cozitrip获1000万美元种子轮融资 澳大利亚、新西兰酒店 B2B 分销平台（对接国内旅行分销渠道）cozitrip获得由风投公司 Follow[the]Seed 领投的100万美元种子轮融资。cozitrip 首先会和国内的分销渠道对接，了解那些公司希望采购的酒店类型。再利用直接和酒店谈、对接一些酒店分销系统（比如 Amadeus GDS）等方式拿到房源，并根据房间的朝向、户型、氛围甚至提不提供早餐等一系列维度为其分类，最终给到 B 端客户的是一个实时且价格相对较低的房源。 其他企业服务 风控领域出，“同盾科技”完成7280万美元C轮融资 国内及数据分析应用公司“同盾科技”正式对外宣布，已完成7280万美元的C轮融资，由信达汉石资本、天图资本、新加坡淡马锡三家机构共同领投，尚珹资本等老股东跟投。 同盾科技就是帮助客户解决风险识别和风险发现的问题，解决的问题有两方面，第一是欺诈类的风险，第二是信用类的风险。目前，同盾的产品体系覆盖反欺诈、信贷风险管理、管理、客户价值挖掘、、移动安全等六大模块超过三十小分支。 刚和上海裸心社合并的新加坡连锁联合办公创企 JustCo 获1200 万美元 B 轮融资 新加坡连锁联合办公创企 JustCo 宣布获得1200万美元B轮融资，领投方为泰国房地产开发巨头Sansiri，公司估值达到2亿美元。JustCo 是东南亚联合办公空间知名服务提供商，目前旗下场地规模达到了18万平台英尺。得益于这笔，他们将会在曼谷、胡志明市、雅加达、吉隆坡和马尼拉加速扩张。预计到明年初，该公司的联合办公场所将拓展到30家，面积也将突破100万平方英尺。今年7月，上海裸心社宣布和JustCo合并。 英国联合办公初创公司 Huckletree 获 450 万英镑 B 轮融资 联合办公初创公司 Huckletree 宣布获得450万英镑B轮融资，投资方包括伦敦零售及Appear Here，以及移动应用公司POQ Commerce。（鸵鸟创投） 精品智库“甲子光年”获天使轮融资 36氪获悉，前沿科技方向垂直服务平台Xtecher 前联合创始人张一甲再创业，成立科技创新方向的精品智库甲子光年，并完成790万天使轮融资，由安赐资本领投、线性资本跟投，唯猎资本、发现创投共同参与。在做了两年前沿科技方向的报道后，作为Xtecher 联合创始人，张一甲决定离职再创业。这一次，她想做一家包含研究、媒体、社群、企业服务版块的精品智库，面向科技创新领域，促进科技创新在产业之中的应用与落地。 让中小企业共享广告位，美哇广告交换平台获400万人民币天使轮融资 广告共享交换平台美哇近日已完成400万人民币天使轮融资，资方为来自来自广东深圳的一家。这笔资金将主要用于平台的销售推广。广告交换平台美哇于6月左右上线，企业可以将自有闲置的网站的广告位共享出来，和平台上其他网站共享出来的广告位互换广告。如此一来，有的企业不需要支付广告费，只需要付出开户费和技术服务费，甚至零付费，就可以得到展现。 《超级IP|微软阿里留不住他!闫安:大数据是深耕行业》 精选五原标题：智能生态系统的产业架构与趋势研究
本文来自微信公众号“本翼资本CapitalWings”（ID：capitalwings），作者 陈运红 一、信息生态系统的构成与层次
1.信息生态系统的构成 信息生态系统指的是信息活动中各种要素的总称。归纳起来，可以认为，信息生态系统由信息源、信息依附平台、信息主体三大要素组成（见图表1.1）。 （1）信息源既是信息生产的原料，也是产品。一方面，信息早就存在于客观世界，包括自然信息和社会信息；另一方面，它是信息主体的劳动成果,通过信息反馈方式，对社会各种活动直接产生效用，进一步丰富信息资源。
（2）信息主体（聚合为“信息服务链”）是为了某种目的的生产信息的劳动者，包括原始信息生产者、信息分配者、信息消费者以及信息加工者或信息再生产者，以上信息主体的聚合便构成了“信息消费链”，从本质而言，信息消费的过程也是围绕以信息主体为核心的服务过程，所以，我们又将“信息食物链”定义为“信息服务链”。信息服务链自上而下分为信息分解、信息生产、信息分配、和信息消费等四层，信息分解为信息生产指明方向，信息生产的内容通过信息分配传输到信息消费层，实现信息消费的目的，而信息分解通过数据挖掘发现信息消费的偏好和潜在需求，决定信息生产的方向。 （3）信息依附平台是信息源与信息主体间实现信息活动的技术实现工具，信息依附平台通过一系列的信息通信技术对声音、文字、图像、视频等数据和各种传感信号的信息进行收集、加工、存储、传递和利用，也是各级信息主体进行与之相匹配的信息活动的生产工具汇总，这些生产工具总称为“信息制造链”，信息制造链自上而下分为应用层、平台层、网络层和感知层（或终端层），分别实现信息挖掘与再生、信息存储与处理、信息交换与传输、信息获取与利用等功能。 2.信息生态系统的制造链与服务链的对应关系 根据上面的分析，信息生态系统包含信息制造链和信息服务链，信息制造链自下而上分为感知层、网络层、平台层和应用层，而信息服务链自下而上分为信息消费、信息传输、信息处理和信息挖掘，分别实现信息采集与利用、信息交互与传输、信息存储与计算、信息挖掘与再生等功能（见图表1.2）。
感知层（用户体验）主要的任务是通过特定终端或智能设备实现用户信息采集，并按照特定程序反馈用户所需的内容或控制信号，实现硬件、软件、内容的一体化体验，达到用户体验价值最大化的目的。 网络层主要由无线接入系统（2G/3G/4G/5G）、固定宽带接入系统（DSL/HFC/FTTx）、传输网、数据通信网和核心网络共同构成，提供接入和宽带服务。从长期趋势看，网络层日益成为公共服务体系的一部分。 平台层主要包括信息技术硬件平台，如计算服务器、存储服务器、路由器、交换机等，还有基础软件，如操作系统、数据库、虚拟化软件，以及企业可能使用的各种监控软件平台、软件开发环境等。这一层提供信息存储和计算的能力，以及网络自动化管理等功能。 应用层包括特定业务的应用程序，相应的业务流程软件，以及数据分析与决策工具。随着客户需求日益个性化，企业要保持业务流程与时俱进以顺应各种变革，那么灵活的、连续的资源重组和各企业的协作网络管理，只能通过精密的技术架构和相应的业务流程来进行管理。同时，企业需求洞察消费行为和供应网络的变化，就需要大量数据分析工具的支持，分析能力是竞争前景和业务流程清晰度之间的桥梁，从而帮助决策者超越以往对管理直觉的依赖。 信息生态链的第二、三层倾向于标准化趋势，规模经济特征明显。从长期趋势看，它们逐步向水电煤等公共服务体系演变，这些层级通常可以部分或全部交由第三方管理，企业再也不能依靠标准化的硬件系统、操作系统、中间件或数据库来实现差异化了。 信息生态链的差异化主要体现在第一层和第四层。差异化的核心价值在于满足最终用户的核心关注点，企业用户关心的是如何解决企业“既能增长又能降低成本”的经营目标，而个人用户关心的是满足个性化体验价值的最大化。
二、智能生态系统的演变趋势 1.智能革命的核心驱动力
智能革命的三大技术驱动力分别来自于：a.智能人机交互技术的变革使得人和机器的互动交流成为可能，网络连接从人与人、人与物、物与物到万物互联，大数据的获取成为可能；b.网络的软件化、平台资源的虚拟化,网络效率大幅提高，信息传输和信息处理成本大幅降低，大数据的处理成本大幅降低；c.基于云计算、大数据之上的人工智能从量变到质变，推动信息演变成知识或决策。 （1）感知层的万物互联化：人与机器的交互革命。从“键盘、触控”到“语音、手势识别、体感交互”，会带来新的智能硬件革命。人机交互的终极目标是利用人们的日常技能与习惯进行交互，交互场所将从计算机面前扩展到人们生活的整个三维物理空间，交互方式适合于人们的习惯并且尽可能不分散用户对工作本身的关注。人机交互的革命打开了人与人、人与物、物与物的之间互动交流的大门，海量数据的实时获取成为可能。 （2）网络层的扁平化：云计算与宽带网络的一体化融合，海量信息处理成本大幅降低。为满足人机交互的实时性要求，网络的效率需要更高、带宽需要更快，网络需要变得更加规模化、低成本化，因此，未来的网络资源一定会共享。网络资源包括：带宽资源（接入、速度、覆盖、时延等核心指标）、计算资源、存储资源，三种资源动态分配。网络的软件化、硬件的虚拟化，最终导致云网融合，形成广义的网络——又称“云网一体化”。 （3）应用层的智能化：大数据与深度学习共同推动人工智能实现从量变到质量的进化。大数据是深度学习的养料，巧妇难为无米之炊，没有大数据提供穷举的可能，深度学习的算法以及深度学习所需的神经网络就无法得到进一步的优化。 大数据具有数量大、多维度、速度快、真实性这四大特征。以往人类无法通过“穷举”来把握一个事情的规律，只能采用“取样”来估计，或者通过观察用简单明了的函数来代表事物规律，但大数据让穷举的笨方法变成可能。 深度神经网络大大优化了机器学习的速度，使人工智能技术获得了突破性进展。在此基础上，图像识别、语音识别、机器翻译等都取得了长足进步。基于深度学习的人工智能和过去的人工智能原理不同，但与我们所了解的数据挖掘有着相似的逻辑：先得到结果，反向寻找模式。这个过程被称为训练。 随着云计算、大数据、人工智能等技术的自身发展与变革，新一代的智能经济正沿着人与人、物与物、人与物的发展路径延伸和扩张，到最后万物皆联网，这将极大地推进互联网经济各类应用的产业变革快速深化，“泛互联网化”和“泛智能化”的产业变革将对生活方式、生产方式、社会关系、经济关系等方面产生重大变革。 2.构筑“云、管、端”的智能生态系统 随着智能人机交互、移动宽带网络、云计算、大数据、人工智能等技术的发展和渗透，原信息生态系统的网络层和平台层倾向于标准化、虚拟化、融合化趋势，网络层和平台层最终会殊途同归、合二为一，演变成未来的广义网络，由此，原信息生态系统由四层演变成未来的“云、管、端”三层架构（见图表2.1）。
由“云、管、端”构筑的生态系统越来越接近一个生物有机体的特征，云是大脑，完成记忆、感知、识别、学习等能力；管是有机体的神经中枢和神经末梢，完成信息传输和交换；端是有机体的各个部位的器官和毛细血管，完成信息感知和控制行动等功能。 “云”位于生态系统的顶层,是指数以百万计的生物机器汇聚在一起的群体智能。那些原本属于生命体特有却被成功移植到云端系统中的智能能够自我复制、自我管理、自我修复、自我学习和适度进化。云端是汇聚信息的海洋，一个典型的趋势是工作负荷加速向云端的迁移。 “管”就是无所不在的网络渗透力。随着光通信技术、移动通信技术和智能传感器的高度发展，网络渗透力一方面逐步从人体表皮渗透到器官、血液甚至组织等，另一方面逐步从人与人通信向人与物、物与物的连接扩张。万物皆被连接，最终网络将广泛渗透到国民经济各企业各行业各产业各企业各机器的毛细血管当中。 “端”位于生态系统层级架构的底层，是一支由无数廉价的小芯片组成的大军，构成了感知网络，它们将位置和用途等信息直接向其云端汇报，这些芯片不是超级电脑，但凭借来自分布式的能力，当细如蝼蚁的单元聚集成群且彼此互联时，它们便升格为一种群体智力。在物联网时代，万物皆被连接，“端”的含义可扩张到各类机器、工厂、公司、产业甚至经济实体。端的主要功能实现信息感知和信息反馈以及行动控制等；同时，智能终端将具备日益丰富的感知能力和多模的联网能力，成为网络中的关键节点。未来，智能终端会发展出基于手势、动作捕捉、自然语言等更加人性化的人机交互技术，不断改善用户的体验。生物传感器、智能机器人成为端的主要趋势。届时实现电影《阿凡达》中通过将自己的意识传输到另一个生命体而以一个全新的身份活在另一个世界中的情形将不再是科学幻想。 现代生态学之父，生物学家格利森认为，生态系统越复杂，它所能容纳的物种就越多。生态系统越大，达到稳定所需要时间就越长，破坏它也就越困难。智能生态系统的复杂程度最终取决于“云、管、端”一体化的融合深度与广度。“云”的处理能力越强，各类端的感知能力越灵敏，网络渗透率越大越高效，智能生态系统的复杂程度就越高。云的推动力和管的渗透力将共同撬起各类智能硬件系统以及各类商业应用和内容的无限市场前景。
三、智能生态链的产业投资地图 1.智能生态链的产业投资框架
（1）从功能实现看，智能生态系统是一个典型的闭环控制系统，应该包括信息获取与利用、信息交互与传输、信息存储与处理、信息挖掘与再生等四个环节。从长期趋势而言，信息获取与控制将由各类带感知能力的终端或智能机器人完成，信息交互与传输、信息存储与处理将交由广义的网络来完成，信息挖掘与再生将交由基于云端智能来实现。 （2）从纵向产业架构看，智能生态链自下而上分为“端”、“管”、“云”的三层，依次对应为感知层、广义网络层、应用层。 （3）从横向产业架构看，无论“端“，或者“管”，还是“云”，均由制造链和服务链构成；而制造链的供应链自上而下包含核心标准与底层专利、产品设计与制造等环节等，服务链的供应链自上而下包含平台标准与运营、业务集成与服务提供等环节。 纵向按照智能生态系统的架构分为三层，横向按照产业的供应链关系分为四个环节，共同构成了智能生态链的产业投资地图（见图表3.1）。
2.智能生态链的级分类 根据创新种类的分类，信息制造链自上而下可分为原始创新和集成创新，服务链自上而下可分为模式创新和业务创新（如图表3.1）。 （1）原始创新的竞争优势在于技术垄断 原始创新主要包括核心标准、核心专利发明、核心底层芯片、核心操作系统等方面创新，原始创新的门槛非常高，是典型的垄断经济。智能生态链的原始创新主要体现在应用层的人工智能技术、网络层的智能网络技术、感知层的智能交互技术等方面，围绕人工智能方面的原始创新又包括数据挖掘、深度学习、类脑计算、量子计算等；智能网络技术主要包括通信网络标准、软件定义网络、硬件虚拟化技术、智能网络芯片、量子通信等；智能人机交互技术是人和机器信息交互的环节，主要包括终端操作系统、机器学习、智能处理器、核心芯片、核心传感器等方面。原始创新的企业凭借其独有的技术和资源，以及在市场上的先发优势，可以在一定时期内享有超额利润，但随着产品及技术的推进，垄断优势将会越来越被市场上其他竞争者所蚕食。所以，具有原始创新能力的企业进入的往往是业内的蓝海市场，掌握着垄断资源，具备着规模经济和范围经济所不具有的独特优势。 （2）集成（产品）创新的竞争焦点在于市场先入和市场份额提升 智能生态链中的集成创新[集成创新是利用各种原始创新、管理技术与工具等，对各个创新要素和创新内容进行选择、集成和优化，形成优势互补的有机整体的动态创新过程。 主要体现在应用层如各类定制企业软件，网络层如网络通信系统，以及感知层（或终端层）如各类智能硬件等方面。其中，各类定制企业软件主要包括定制化的商业应用软件以及各类私有云，网络通信系统主要由光纤接入设备、传输网络设备、移动通信系统、云计算数据中心等；智能硬件则是市场空间最大的部分，包括智能手机、可穿戴设备、AR/VR、无人驾驶、机器人、智能家电等。集成创新相对于原始创新的垄断优势则没有那么明显，核心竞争优势主要体现在市场先入或者市场份额的垄断方面的能力。 （3）服务（业务）创新的核心是客户需求的把握 智能生态链的服务创新主要体现在应用层的各类SaaS服务或则IT服务，网络层的网络接入服务、网络服务NaaS、云计算的IaaS服务、以及网络资源的出租服务等，感知层（终端层）的信息消费服务包括语音信息、游戏、视频、社交、AR/VR等。服务创新主要业务和内容层面，体现着范围经济的特征。 要成功地进行服务创新,其中最关键的因素就是对市场、客户需求把握的程度,越了解市场和客户需求,服务创新的成功率就越大 （4）商业模式创新的核心是网络规模与网络效应 智能生态链的模式创新主要体现在应用层如数据挖掘平台，网络层的智能管道平台服务，感知层（或终端层）的内容运营平台等方面。其中，数据挖掘平台主要包括数据挖掘和PaaS服务；智能管道平台主要是面向客户的数据挖掘以及资源调度等。模式创新所颠覆的更多是一种商业模式，一旦其商业模式被人们接受，就会基于社交属性快速传播，形成协同的平台效应，如阿里和亚马逊均是典型平台经济模式。 3.智能生态链的产业价值特性研究 根据信息生态链的价值特性，我们将上述的产业研究框架划分为三大价值圈（见图表3.1），分别为规模定制经济圈、范围经济圈、平台经济圈。从经济特性看，“管道层”属于基础设施投资层面，体现规模经济特性，竞争终点是规模经济和低成本，归属于规模经济圈；感知层和应用层属于产品、业务层面，体现范围经济特性，呈现多样化、智能化、个性化的趋势，归属于范围经济圈；具有技术垄断优势的核心芯片、基础软件企业和平台运营商，归属于平台经济圈。 根据细分子行业的经济特性，信息生态系统可以分为规模定制经济、范围经济、平台经济，（见图表3.2）。
（1）规模经济圈：主要包括电信网络、数据中心、宽带接入服务、IAAS服务等细分行业。其中，电信网络和数据中心均属于基础设施投资层面，通常由运营商或政府投资，归属于（见图表3.2），产能扩张、产品成本、财务费用是企业业绩驱动的关键因素。宽带接入服务和Iaas服务属于居民普遍服务的范畴，就长期发展趋势而言，其行业特性逐步向公共事业演变，行业准入、价格管制和反垄断政策是决定企业能力的核心要素。 （2）范围经济圈：专业化和品牌化是竞争终点。范围经济圈的主要特征是面向最终客户，主要包括智能终端、内容、各类商业应用、SaaS服务、面向行业的各类人工智能应用等，销售和利润独立于经济周期，而超常增长主要依赖于技术创新和创造新需求。从理论上讲，范围经济圈的市场空间是无边界的，产品种类日趋繁多，产品生命周期越来越短，日益呈现快速消费品的特性（见图表3.2），销售能力、溢价能力和销售、行政、研发费用控制能力决定了企业最终赢利能力。企业价值创造的具体途径是通过各种手段提高为消费者提供的价值，从而相应从消费者获得更高的回报；品牌溢价将逐渐成为范围经济圈内企业创造价值主要方式，通过不断满足消费者在功能和心理上的个性化的需求，持续提高消费者生活品质，与消费者建立长期稳定的关系。 （3）平台经济圈：在这种模式下，厂商通过提供一个平台，可以导致或促成双方或多方客户在平台上展开交易。客户越多则边际成本越低，收益越大。制造链的核心价值在于知识产权的先入优势和资源垄断优势，服务链的核心价值在于谁真正拥有平台资源（包含用户资源、带宽资源、内容资源、数据资源、商业信息、网络关系群体和在线服务资源等），格局高度垄断导致新进入者极难进入，存在垄断利润。全球著名公司，如亚马逊、谷歌、苹果、英伟达、阿里巴巴、腾讯等均归属于平台经济圈的范畴。 4.智能生态系统的产业投资时钟 信息生态系统正在从规模定制经济向智能化和个性化演变。信息产业发展初期，产业投资热点是基础设施，通过完善底层网络提升自由通信能力；紧随其后的投资热点是信息技术平台，以提升信息存储和计算资源的共享能力。这两个阶段的投资重点基本在基础设施的层面，属于投资品，体现规模经济特性。随着信息传输成本和信息处理成本快速下降，各类商业应用和内容服务的沉没成本快速下降，业务创新门槛大幅降低，层出不穷的业务和内容呈现滚雪球效应，业务和内容的繁荣成为拉动信息产业后续增长的持续动力，信息消费为信息产业的持续增长带来后续空间。 回顾历史，展望未来，可以将信息文明的发展划分为以下三个阶段： 第一阶段，互联网革命时代：满足人们的信息通信需求，信息消费重点从语音通信向数据通信转移，电子通信设备制造业和电信服务业、互联网、移动互联网、智能终端产业得到快速增长，最伟大的公司集中在个人消费类公司，如苹果、微软、谷歌。在2010年“全球最有创意的50家公司”的名单中，包括信息技术类8家、网络类12家、能源类12家、生物医药类11家、材料类7家。其中，苹果连续六年第一、谷歌第二、微软第三、IBM第四。值得一提的是，前三名均是信息技术领域面向“个人消费类”的企业，前四名均具备极强的全球配置和整合资源的能力。 在整理了当今伟大的全球信息技术企业的成立时间可以看到，信息化浪潮始于日本而后向北美、欧洲和亚洲转移。在20世纪30-60年代，信息技术创新型企业多发生在日本，在这期间成立的公司如：富士通、松下电器、夏普、佳能、索尼、爱普生等；1960年以后，北美的创业型公司爆发式增长，如：英特尔、戴尔、EMC（易安信）、苹果、微软、SAIC等；20世纪80年代后，伟大型的公司多出现在亚洲和北美，如：甲骨文、思科、戴尔、Twitter、Facebook、Google、Salesforce，中国的公司如：联想、中兴、华为、华硕、腾讯、阿里巴巴、百度等。
第二阶段，智能革命时代：为满足人们的获得尊重的需求，信息消费的重点将从大众化信息转向智能化应用和个性化内容转移。在智能化时代，业务和应用为成为竞争焦点，应用层是信息的决策中心，感知层是信息控制和信息采集的执行环节，明智的决策和高效的执行效率成为企业制胜的关键。智能终端、机器人、无人驾驶、数据中心、物联网应用、SaaS服务、PaaS服务、人工智能等产业将得到快速增长，成长最快的公司将来自于智能机器人、无人驾驶、SaaS/PaaS服务提供商等。
第三阶段，智慧地球时代：满足人们在虚拟世界自我实现的需求，更多追求个性化体验以及提升个人关注度和美誉度。 《超级IP|微软阿里留不住他!闫安:大数据是深耕行业》 精选六　　每经实习记者 宗旭 每经编辑 杨军　　日，阿里云推出一项名为“云合计划”的新计划，明确了其生态体系发展的3年目标。时隔3年后，日，阿里云在云栖大会上宣布云合再次升级，智能首次被引入全球云计算生态。　　在这期间，阿里云飞速发展。截至目前，阿里云生态拥有超过5000家合作伙伴，云市场商品愈6000款，云付费用户也已达到100万。其中阿里云市场25%的订单是SaaS类订单。与此同时，阿里巴巴首席技术官张建锋也表示，未来SaaS的价值会越来越大，而IaaS的价值会越来越低。　　不过，单从SaaS产品来看，除了阿里钉钉，阿里云好像缺席了SaaS市场的竞争，但阿里云合作伙伴事业部总经理荆慧在接受《每日经济新闻》记者采访时则指出，阿里是一家具有“平台+生态”基因的公司，生态对于阿里云的意义是把SaaS的门槛降低，然后扶持更多SaaS服务厂商在阿里云平台繁荣生长，这是千亿、万亿的规模。同时，当SaaS越来越繁荣的时候，自然会带动IaaS的发展。　　阿里云订单25%为SaaS　　据Synergy Research统计，2017年Q2企业SaaS收入近150亿美元，同比增长31%。而且Synergy Research Group认为，SaaS市场将在未来3年内翻一番，同时在各个细分市场和所有地理区域均有较大增长。　　云市场事业部总经理朱以军在接受《每日经济新闻》记者采访时指出，在目前整个阿里云市场的订单里边25%是SaaS类订单，SaaS类订单已经占据阿里云市场订单的四分之一。　　然而，除了阿里钉钉、云小蜜以外，阿里还没有拿出其他让人所熟知的SaaS应用。对此，一位不愿具名的业内人士向记者表示，云计算的范围特别广，阿里不可能凭借自己的能力把这些事情全部做完，肯定是要以开放的心态和更多的合作伙伴合作，来谋求共赢。　　朱以军也坦言，阿里云只有100多个产品，阿里云只有几千个工程师，而目前阿里云上有上百万的付费用户，只有靠合作伙伴才能把事情做得更好。　　该业内人士进一步向记者指出，在这个过程中其实阿里本身扮演的是类似运营商的角色，把整个用户市场揽到自己的手里，通过整合底层的网络服务资源，和其他的应用打包在一起以服务的方式输出给用户。　　“这样，对于中小SaaS厂商来说，入住到阿里云的平台以后，它们不需要花那么大的精力去推广市场，因为阿里云本身就有许多的客户。于此同时，阿里云也可以通过这些SaaS服务厂商来推广自己的产品，比如说服务器、数据库等。”　　云领域SaaS服务竞争升级　　相关行业人士指出，目前云计算竞争的关键已经变为SaaS服务的竞争。微软凭借其多年服务企业客户的经验及成熟的办公软件产品，在云计算市场飞速发展。亚马逊AWS也推出连接服务，欲弥补自身SaaS业务短板。不过与国外相比，国内尚未出现类似SAP、Salesforce等强有力的SaaS服务提供商，这对于阿里云来说是困难也是机遇。　　在此前发布的“云合计划”中，阿里明确了其生态体系发展的3年目标――招募10000家云服务商。随后陆陆续续、神州数码(行情000034,诊股)、SAP、埃森哲、世纪互联分别成为阿里云的生态伙伴。阿里云的生态不断健全，并于2016年发布“绿洲计划”，对中小SaaS企业开放阿里云的渠道体系。　　除此之外，阿里云开始引入“智能”概念，打造智能云生态。朱以军向记者表示，当阿里云平台用户越来越多，他们对于合作伙伴的诉求就越来越大，这个匹配过程是人力解决不了的，粗放式型的管理方式需要改变。　　“其实早在云合1.0，我们就着力沉淀合作伙伴能力的数据化标签。”合作伙伴事业部总经理荆慧透露。在阿里云生态合作伙伴系统（APS）中，生态伙伴可申请各种合作计划。如今，通过对以往交易的数据积累和业界领先的人工智能算法，云生态可以为每位合作伙伴勾勒出包括行业标签、成功案例、技术认证、服务达标、用户评价等指标在内的“能力雷达”，用户的每个需求，都会用来与“能力雷达”进行匹配，并自动选择最合适的合作伙伴。　　据云市场事业部总经理朱以军介绍，阿里云全球智能生态基础网络已经构建。云市场服务了大批中国知名企业，如浙江交通、、ofo等。如今，类似SAP等知名跨国企业也开始从智能生态中获益。从确立战略合作到现在仅18个月，SAP已完成了数个标杆产品在阿里云市场的上架，推出了SAP Business One云解决方案，并与NetAPP、Splunk、思科、用友等与云市场联合发布“商业软件试用”计划。　　责编
《超级IP|微软阿里留不住他!闫安:大数据是深耕行业》 精选七人类社会正处于又一个大变革的时代，在这个时代，以人工智能、虚拟现实、数据分析、移动通信和分享经济等为代表的科技经济，受到前所未有的关注和投入，这次中国成为了世界的中心。在这样的背景下，中国金融科技领跑全球，无疑是最佳佐证之一。
中国的数字经济蓬勃发展，在支付、、资管等零售金融领域更是呈现百花齐放的态势。9月27日，于北京召开的第四届中国国际大数据大会，工信部领导、中科院专家，以及众多领军企业代表齐聚一堂，围绕 “数据驱动 智能引领——共享数字经济新机遇”这一主题，共同展开了探讨。凡普金科集团陈羲在现场表示，在监管和创新的推动下，中国金融科技以爆发式增长的态势，在短短几年就超过了欧美，领先全球，这与我国移动互联网渗透率高、大数据等前沿计算技术的广泛应用是分不开的。（凡普金科集团陈羲现场发表演讲）大数据+金融前景广阔
金融是最依赖数据的行业之一。随着移动通信的普及，通过互联网移动终端能获取大量场景化的数据，覆盖出行、消费、娱乐等等。陈羲指出，在金融科技的助推下，金融对数据的使用更为多元，把大量由智能设备产生的非机构化数据纳入分析范围。
大数据技术对金融和有巨大的帮助作用。从来看，大数据技术可以让金融产品的颗粒度精确到个人的方方面面，在传统的文字信息分析的基础之上，把图片、语音、视频等多维数据关联分析，实现精确画像。基于此，可以对每个用户做出最适合的信用评级，从而给予每个用户不同的额度和。比如在美国买车险，根据消费者的婚姻状况、车辆颜色、年龄等各种信息，都会得到不同的保费金额。在陈羲看来，对数据的运用具有来源碎片化、维度多样化等特征，这既是金融科技行业进一步发展的挑战，也是以此创新机制的机会。他指出，中国的监管与时俱进拥抱创新，同时我国移动互联网的渗透率极高，因此触达客户和获取数据更便利，在诸多因素的推动下，中国金融科技的发展环境较欧美等发达国家更为灵活。
大数据技术还可用于投资，帮助客户获得更大的信息优势。投资是基于对信息的分析，通过大数据技术，能够更早更多更准确地获取信息，并能对客户在不同渠道的行为加以分析，相比传统的粗放式撒，将会更精准有效。平安科技企业大数据产品专家李想博士表示，金融行业每24小时就会产生大约上亿万字节的数据，无法利用数据，就会被数据反噬，大数据技术的最大优点便是剔除决断期间的情感因素干扰，用数据来分析走势与期望。
综合来看，大数据技术强化了金融数据分析的能力，可在信评、风控、反欺诈，以及投资、营销等多个领域得以应用，前景广阔。
中国金融科技的智能化发展
金融是人工智能天然的应用场景之一，因为人工智能的研发离不开数据和算法。在信用评估、投资和个人财务管理等领域，人工智能已经开始卓有成效的运用。陈羲认为，中国金融科技下一步将是更为深度的智能化发展。在商业应用上，金融科技智能化将由简入繁，并全面渗透到获客、运营、风控、客服等各个业务环节。
众所周知，金融是跟数据大量打交道的领域，利用人工智能算法可进行更高效的评估，在有效降低金融机构成本的同时，基于人工智能的主动挖掘，可获得更多有价值的信息，提升决策能力。对于个人用户的信用画像，人工智能算法也可以起到完善的作用。而在，依靠人工智能算法，如深度神经网络，能够挖掘大量数据中的非线性关系，有效的进行降噪处理，对金融模型的迭代具有重要的作用。此外，还有很多公司，都在推出融入了人工智能技术的个人财务管理软件，通过人工智算法分析，为用户提供理财建议，帮助用户达成目标。
陈羲介绍到，凡普金科集团自主研发的智能动态风控系统“FinUp云图”和自动建模机器人“Robot Modeler水滴”，就是运用人工智能技术的典型代表，对凡普金科集团旗下各条线业务的风控和运营，起到了巨大的提升作用。
据了解，FinUp云图能够将图谱知识、机器学习、自然语言处理和深度学习等新兴技术相融合，自动进行用户识别，有效的发现和规避潜在的欺诈风险。Robot Modeler水滴则实现了从取数生成指标建立模型到开发上线，完全端到端的自动交付，将原本需要一个建模团队1-2个月的建模工作量缩短为不到1天的自动化流程。可以发现，这些重要的成果，都是基于对人工智能算法的利用，让机器初步具备了人类的思维能力，无疑未来这样的趋势将更为明显。
业内人士分析，中国在人工智能、大数据、云计算、区块链等前沿科技领域越来越展现重要的地位，与国内金融科技等创新产业的发展相辅相成。随着中国金融科技等新兴产业在用户、市场投融资等方面快速赶超欧美等发达国家，中国在数字经济领域的影响力与日俱增，中国的金融科技也随之开启了扬帆出海的序幕。可以说，以前是从硅谷、波士顿的商业模式“复制到中国”，现在则是把中国的创新模式复制到世界。《超级IP|微软阿里留不住他!闫安:大数据是深耕行业》 精选八人类社会正处于又一个大变革的时代，在这个时代，以人工智能、虚拟现实、数据分析、移动通信和分享经济等为代表的科技经济，受到前所未有的关注和投入，这次中国成为了世界的中心。在这样的背景下，中国金融科技领跑全球，无疑是最佳佐证之一。中国的数字经济蓬勃发展，在支付、借贷、资管等零售金融领域更是呈现百花齐放的态势。9月27日，于北京召开的第四届中国国际大数据大会，工信部领导、中科院专家，以及众多领军企业代表齐聚一堂，围绕 “数据驱动 智能引领——共享数字经济新机遇”这一主题，共同展开了探讨。凡普金科集团陈羲在现场表示，在监管和创新的推动下，中国金融科技以爆发式增长的态势，在短短几年就超过了欧美，领先全球，这与我国移动互联网渗透率高、大数据等前沿计算技术的广泛应用是分不开的。(凡普金科集团陈羲现场发表演讲)大数据+金融前景广阔金融是最依赖数据的行业之一。随着移动通信的普及，通过互联网移动终端能获取大量场景化的数据，覆盖出行、消费、娱乐等等。陈羲指出，在金融科技的助推下，金融对数据的使用更为多元，把大量由智能设备产生的非机构化数据纳入分析范围。大数据技术对金融信用评级和风险定价有巨大的帮助作用。从征信来看，大数据技术可以让金融产品的颗粒度精确到个人的方方面面，在传统的文字信息分析的基础之上，把图片、语音、视频等多维数据关联分析，实现精确画像。基于此，可以对每个用户做出最适合的信用评级，从而给予每个用户不同的额度和利率。比如在美国买车险，根据消费者的婚姻状况、车辆颜色、年龄等各种信息，都会得到不同的保费金额。在陈羲看来，中国小微金融对数据的运用具有来源碎片化、维度多样化等特征，这既是金融科技行业进一步发展的挑战，也是以此创新机制的机会。他指出，中国的监管与时俱进拥抱创新，同时我国移动互联网的渗透率极高，因此触达客户和获取数据更便利，在诸多因素的推动下，中国金融科技的发展环境较欧美等发达国家更为灵活。大数据技术还可用于投资，帮助客户获得更大的信息优势。投资是基于对信息的分析，通过大数据技术，能够更早更多更准确地获取信息，并能对客户在不同渠道的行为加以分析，相比传统的粗放式撒网投资，大数据投资将会更精准有效。平安科技企业大数据产品专家李想博士表示，金融行业每24小时就会产生大约上亿万字节的数据，无法利用数据，就会被数据反噬，大数据技术的最大优点便是剔除决断期间的情感因素干扰，用数据来分析走势与期望。综合来看，大数据技术强化了金融数据分析的能力，可在信评、风控、反欺诈，以及投资、营销等多个领域得以应用，前景广阔。中国金融科技的智能化发展金融是人工智能天然的应用场景之一，因为人工智能的研发离不开数据和算法。在信用评估、投资和个人财务管理等领域，人工智能已经开始卓有成效的运用。陈羲认为，中国金融科技下一步将是更为深度的智能化发展。在商业应用上，金融科技智能化将由简入繁，并全面渗透到获客、运营、风控、客服等各个业务环节。众所周知，金融是跟数据大量打交道的领域，利用人工智能算法可进行更高效的评估，在有效降低金融机构成本的同时，基于人工智能的主动挖掘，可获得更多有价值的信息，提升决策能力。对于个人用户的信用画像，人工智能算法也可以起到完善的作用。而在投资领域，依靠人工智能算法，如深度神经网络，能够挖掘大量数据中的非线性关系，有效的进行降噪处理，对金融模型的迭代具有重要的作用。此外，还有很多公司，都在推出融入了人工智能技术的个人财务管理软件，通过人工智算法分析，为用户提供理财建议，帮助用户达成目标。陈羲介绍到，凡普金科集团自主研发的智能动态风控系统“FinUp云图”和自动建模机器人“Robot Modeler水滴”，就是运用人工智能技术的典型代表，对凡普金科集团旗下各条线业务的风控和运营，起到了巨大的提升作用。据了解，FinUp云图能够将图谱知识、机器学习、自然语言处理和深度学习等新兴技术相融合，自动进行用户识别，有效的发现和规避潜在的欺诈风险。RobotModeler水滴则实现了从取数生成指标建立模型到开发上线，完全端到端的自动交付，将原本需要一个建模团队1-2个月的建模工作量缩短为不到1天的自动化流程。可以发现，这些重要的成果，都是基于对人工智能算法的利用，让机器初步具备了人类的思维能力，无疑未来这样的趋势将更为明显。业内人士分析，中国在人工智能、大数据、云计算、区块链等前沿科技领域越来越展现重要的地位，与国内金融科技等创新产业的发展相辅相成。随着中国金融科技等新兴产业在用户、市场投融资等方面快速赶超欧美等发达国家，中国在数字经济领域的影响力与日俱增，中国的金融科技也随之开启了扬帆出海的序幕。可以说，以前是从硅谷、波士顿的商业模式“复制到中国”，现在则是把中国的创新模式复制到世界。《超级IP|微软阿里留不住他!闫安:大数据是深耕行业》 精选九未来几年，最赚钱的行业是什么？如果你是创业者，大约有人会提议你去做自动驾驶公司；如果你是学生，那么最好的建议就是，你去学习人工智能相关专业吧。文 | 杨洁 刘星编辑 | 黑智金九银十，又是一个的好季节。未来十年，最赚钱的行业是什么？如果你是创业者，大约有人会提议你去做自动驾驶公司；如果你是学生，那么最好的建议就是，你去学习人工智能相关专业吧。而二者加成呢？据说在美国，入职自动驾驶创业公司的毕业生年薪大约是 20 万美元（约合人民币 130 万元左右）。而前不久，从百度离职的编程
楼天城创办的自动驾驶创业公司小马智行 pony.ai 开始校招，招聘信中表示入职年薪即为 30 万元起，上不封顶，且每人均持有。毕业两三年，年薪 50 万。即使不是搞无人车的，在 AI 算法工程师这一行里，这也并不是梦想。虽然现在已经身处人工智能圈外，江河（化名）也仍在为目前供职的公司招聘 AI 相关的工程师。但远非他所料及的是，今天，AI 类人才的薪资已经远超过了当年，到了令人咋舌的地步。来他这里面试的应聘者中，不乏上述资历的年轻人，毕业后在百度或 360 等公司做过算法，提出的年薪就是 50 万元起步。而对于他们的老前辈江河而言，他 2008 年入行做语义开发，供职于如今语音 / 语义领域国内首屈一指的领军公司之中，当时他的月薪不过
元。时隔十年，AI 领域工程师的年薪已经是十倍的涨幅。而这绝非上限。在这个圈中，年薪千万也并不是神话。当然，与之相对的，也是这个领域中，创业公司动辄上千万美元的融资额与部分公司的高估值。不由得令人想起，当年互联网创业风潮，推动的 iOS 和安卓开发人员薪水的
步步高升 ，以及那个时代，O2O 的融资神话和后来的资本寒冬。这里有百万年薪，但人工智能，是否也充斥着人才薪资的
泡沫 ？人工智能相关专业，又是否是个在未来十年都值得持续学习的领域？年薪千万并非
一个核心算法工程师的起薪就要 50 万元左右。 三角兽科技联合创始人、COO 马宇驰说。江河的老朋友、老同行们，大多都已经是国内人工智能公司的技术领头人或创始人。有人向他抛出了橄榄枝，报出的年薪也在 70-80 万元左右。互联网公司的网页开发工程师也开始向人工智能公司流动。因为这能得到更高的薪水，以及中更大的
前景 。刘明（化名）是原国内最大的巨头公司之一的移动部门的技术中层，跳槽去了一家人工智能初创公司做后端开发。尽管他并非人工智能相关技术领域出身，但是由于他的资历，仍然拿到了 70 万元左右的年薪。高薪要求不仅存在于高级人才之中。除了江河，香橙互动技术部负责人袁子云也被这个问题困扰。公司技术人员存在缺口的那段时间，上门应聘者络绎不绝，但是他们
张口就要数十万的年薪 。只想招聘基础技术人员的袁子云未免犹豫： 我招的并非高精尖技术人才，初出茅庐者提出这个价格，有些夸张了。CSDN 副总裁孟岩透露，一家名不见经传的创业公司招聘大数据科学家，开出的价位是
年薪 258 万 -378 万 。 我也不知道是如何精确到个位数的。 孟岩笑称。现在的人工智能领域， 人工
成为最赚钱的部分。连带着猎头的生意，也跟着多了起来。人工智能是一个广阔的领域。它涉及到算法、机器学习、自然语言处理（NLP）、语音识别、图像识别、数据分析、数据挖掘、推荐系统等各类不同领域的人才。对其中的大多数岗位，不管是 AI 类创业公司，还是 BAT，都达到了高度
的地步。而随之而来的，就是 AI 相关人才薪资的水涨船高。黑智拿到了一份猎聘网在 8 月底发布的《大数据与 AI 核心人才趋势报告》，其中显示，AI 工程师的平均薪资，正在科技类职位中一骑绝尘。这份报告中的 AI 工程师 / 科学家，主要职责是研究和试验 AI 算法、设计和开发 AI 系统、优化和改进算法 / 模型。据其统计，在工龄三年以下的人群中，AI 工程师的平均年薪为 29.98 万元，而报告统计的全部工程师的平均年薪为 23.73 万元；在工龄 8-10 年的人群中，AI 工程师的平均年薪为 45.71 万元，而全部工程师的平均年薪为 39.91 万元。AI 工程师在薪资水平上，几乎是
性的优势。（数据来源：猎聘大数研究院）而据另一家互联网招聘机构 BOSS 直聘发布的《2017 春季互联网人才趋势报告》显示，近一年来薪资涨幅最高的十大职位中，人工智能和数据类职位已经占据了半壁江山。（数据来源：BOSS 直聘）根据对 CSDN 上超过 1300 万程序员的观察，孟岩向黑智总结： 对于一个相关专业毕业的学生，年薪 30 万现在是一个偏低的水平。50 万是正常的，百万年薪已经并不罕见。而极少数的人才，薪资水平已经达到了千万。这并不仅仅是中国独有的现象。美国雇主评价 Glassdoor 网站在今年 4 月发布的一份报告中表示，人工智能研究科学家、人工智能工程师主管、人工智能与过程控制主管、高级人工智能工程师等职位平均薪酬总额均超过 10 万美元，而其他职位的平均薪酬总额也不过在 61k-93k 美元之间。（数据来源：Glassdoor）加拿大招聘网站 Indeed 则表示，数据科学家职位的平均年薪为 129,938 美元，自 2013 年以来增长了 108%。全球正在被人工智能高薪风暴所淹没。人才短缺的阿喀琉斯之踵 你们觉得，今年人工智能更热了么？ 这是格灵深瞳创始人赵勇在接受黑智采访时，说的第一句话。对此，他自己的回答是： 我觉得，现在有显著的泡沫迹象。很多公司，融到钱就开始抢人，甚至用两倍、三倍的价格，挖我们初级的人员。 顿了顿，他说： 这让每个公司都很不安定。资本正在大量涌入人工智能领域。融资额的逐步上升，并购和投资事件的频繁，正在让这个领域，成为大多数人眼中新的
累积之地。在《乌镇指数：全球人工智能发展报告（2017）》中显示，在
年间，中国的人工智能企业总数占亚洲总数的 68.67%。同年段间，中国人工智能企业数累积增长 1477 家，占全球人工智能总数的 12.91%。（数据来源：《乌镇指数：全球人工智能发展报告（2017）》）大量的对人工智能相关人才的需求因此爆发。今年 7 月 LinkedIn 发布了《全球 AI 领域人才报告》，报告显示，全球 AI 人才需求三年内增了 8 倍，从业者达 190 万人。随后，拉勾网 CEO 马德龙在公司四周年活动上曾表示， 对比 2016 年，（国内）2017 年人工智能的招聘需求}