科大讯飞一季报怎样看？_科大讯飞(002230)股吧_东方财富网股吧
科大讯飞一季报怎样看？
市场规模不断拓展，2017年上半年营业收入与毛利将持续保持 30%以上的高增长，但预计上半年净利润7682.89万元至1.79亿元 同比下降70.00%至30.00%。
市场看重的是营业收入与毛利的高增长还是看重净利润？
看重的是发展前途，科大讯飞上半年净利润7682.89万元至1.79亿元 同比下降70.00%至30.00%，是因为公司收购安徽讯飞皆成信息科技有限公司导致非经常性损益增加1.17亿元;此外,2017年公司在人工智能重点应用领域持续加大产业布局和核心技术研发,相关战略布局导致研发和市场费用增加较大,影响了当期税后利润增幅,但对提升产业领导者地位,保障未来可持续发展和长期盈利能力奠定了扎实的基础。科大讯飞发展前途很大。
二次创业进展顺利，好！
科大讯飞有点像借鉴亚马逊的经营思想，但股价短期怎样反应就不好预计的。
科大讯飞2017年上半年净利润在2亿至3亿左右（加上收购讯飞皆成的1.17亿非经常性损益），基本保持稳定。未来最主要的潜力巨大的人工智能交互平台（智能脑主系统的雏形）发展良好。科大讯飞人工智能技术全球第一，未来智能脑主系统必须达到“能听会说，能理解会思考，能观察会分析”，达到“人”的良好交互体验。智能脑主系统技术仍需继续努力爆发期仍需等待。人工智能+各行业，即智能脑主系统+各行业精细学习应用系统。2017年一季度营收增长不到40%，显然不达标。过去三年每年一季度营收增长50%以上是正常的，2017年在连续大幅增加员工工资和重赏式股权激励下，这个成绩值得管理层和员工们反思。希望公司在股东们的大力支持下，再接再厉，未来更加辉煌。
放出量多空正在大较量，客观理胜一点吧。
呵呵，这点风吹草动还远不能动摇持股信心。
: 呵呵，这点风吹草动还远不能动摇持股信心。
可以看出讯飞正在推行挥金如土战略，不要净利润了，一个个的布局一个个的合作，这架势已全面铺开，看不久的未来能否结出丰盛的果实吧。
: 可以看出讯飞正在推行挥金如土战略，不要净利润了，一个个的布局一个个的合作，这架势已全面铺开，看不久的未来能否结出丰盛的果实吧。
呵呵，一个亿净利润的风吹草动算得了什么呢？单是科大讯飞语音输入法和灵犀听书等等这些个“芝麻”一旦兑现利润，一年净利润就可以有30亿左右（等于国宝密药百年老字号云南白药2016年全年净利润），更何况“讯飞超脑”带来的人工智能+的主营业务未来的超高利润。这就是高科技公司的魅力，犹如竹子的生长，幼竹子刚冒头时，智者看其地下扎根有多深蔓延有多广，愚者只能追逐成年耄耋老竹。全球人工智能之王科大讯飞的世界才刚刚开始。
依据13亿人口的巨大消费市场和全球化战略，未来中国会诞生三家了不起的伟大公司。一、京东，超越美国亚马逊（市值2.9万亿人民币）；二、云南白药，超越美国强生（市值2.3万亿人民币）；三、科大讯飞，超越美国苹果（市值5.2万亿人民币）。
中国企业发展历经三个主要阶段，其代表人物为：一、房地产投机时代的“双王”，王石66岁，王健林63岁。二、互联网画皮时代的“双马”，马云53岁，马化腾46岁。三、人工智能科技为王新时代的“双刘”，刘强东44岁，刘庆峰44岁。
: 中国企业发展历经三个主要阶段，其代表人物为：一、房地产投机时代的“双王”，王石66岁，王健林63岁。二、互联网画皮时代的“双马”，马云53岁，马化腾46岁。三、人工智能科技为王新时代的“双刘”，刘强东44岁，刘庆峰44岁。
虽然很厌恶，但是必须承认现在AI的龙头是百度。
: 可以看出讯飞正在推行挥金如土战略，不要净利润了，一个个的布局一个个的合作，这架势已全面铺开，看不久的未来能否结出丰盛的果实吧。
确实，怕风险的就买茅台去吧，我就不信了，大国崛起的标志居然是白酒。
: 虽然很厌恶，但是必须承认现在AI的龙头是百度。
呵呵，全球人工智能之王科大讯飞目前在国内还没有对手，国外原本最强竞争对手谷歌公司管理松散技术泄密的也拼不过科大讯飞。至于原创人员和技术人员都众叛亲离的缺德百度（永远只会跟在谷歌后面混吃等死），无论是其造假的技术还是铺天盖地到处作恶的水军黑手，污染视听不值一提！
: 虽然很厌恶，但是必须承认现在AI的龙头是百度。
原创人员和技术人员都众叛亲离的缺德百度，只会跟在谷歌后面混吃等死，除了技术造假、铺天盖地软文、水军黑手互联网画皮的那一套骗术外，根本不值一提！缺德百度等二狗子还不配跟全球人工智能之王科大讯飞相提并论。
: 虽然很厌恶，但是必须承认现在AI的龙头是百度。
人工智能比拼的是什么？你还要学习下，比算法讯飞赢其他，比与行业的合作几乎每几天就有讯飞的合作报道，比大数据讯飞有自己的大数据和与其他行业合作的优质大数据，比产品落地讯飞正一个一个落地，其他公司有谁的产品不断落地？讲世界比赛有那家不断获第一名？讯飞不是龙头谁是？只是名气没人家大，人家放个屁很多人就跟着说香罢了。
: 人工智能比拼的是什么？你还要学习下，比算法讯飞赢其他，比与行业的合作几乎每几天就有讯飞的合作报道，比大数据讯飞有自己的大数据和与其他行业合作的优质大数据，比产品落地讯飞正一个一个落地，其他公司有谁的产品不断落地？讲世界比赛有那家不断获第一名？讯飞不是龙头谁是？只是名气没人家大，人家放个屁很多人就跟着说香罢了。
你把创新完全等同于技术高度这是不对的。苹果就一高级玩具而已，诺基亚的高层当初也是这么想的。更何况百度做出来的东西技术含量也不低，最近百度高调推出的嵌入式芯片会怎样影响智能家居的格局，你也要学学，刘庆峰也要好好学学。我们谈论的毕竟是做生意赚钱，不是射火箭。
讯飞与百度的发展方向是不同的，它们获得的语音数据也是不同的
讯飞与百度的发展方向是不同的，它们获得的语音数据也是不同的
讯飞的股东们不要妄自菲薄。讯飞在人工智能上如此的专注百度是比不上的。
以前跟着全球搜索老大谷歌混吃，靠着将谷歌关于国门外，它才有口吃的。现在又跟着全球人工智能之王科大讯飞混吃，想要有口人工智能的汤喝。跟着混吃喝也没关系，无耻的到处毁主子就不好了。看着科大讯飞的讯飞超脑，它就整度秘大脑。看着科大讯飞的人工智能交互平台，它就整交互平台。看着科大讯飞10年前就大力支持中科院寒武纪人工智能芯片研发并投资，同时和英特尔良好合作开发，它就拉紫光系（曾经耗费国家大量人力物力也没整出像样东西的）整芯片。二狗子的基因是不会变的。
: 呵呵，一个亿净利润的风吹草动算得了什么呢？单是科大讯飞语音输入法和灵犀听书等等这些个“芝麻”一旦兑现利润，一年净利润就可以有30亿左右（等于国宝密药百年老字号云南白药2016年全年净利润），更何况“讯飞超脑”带来的人工智能+的主营业务未来的超高利润。这就是高科技公司的魅力，犹如竹子的生长，幼竹子刚冒头时，智者看其地下扎根有多深蔓延有多广，愚者只能追逐成年耄耋老竹。全球人工智能之王科大讯飞的世界才刚刚开始。
请问语音输入如何变现？现在大公司全部免费政策，想变现？难，喊出30亿，纯属乱喊。所谓的合作，全部都是可合可不合的战略协议，落地难。公司实际做的是教育，所谓的人工智能，不过是噱头而已。
: 请问语音输入如何变现？现在大公司全部免费政策，想变现？难，喊出30亿，纯属乱喊。所谓的合作，全部都是可合可不合的战略协议，落地难。公司实际做的是教育，所谓的人工智能，不过是噱头而已。
你连输入法如何变现都不懂，就有多远滚多远吧！
: 请问语音输入如何变现？现在大公司全部免费政策，想变现？难，喊出30亿，纯属乱喊。所谓的合作，全部都是可合可不合的战略协议，落地难。公司实际做的是教育，所谓的人工智能，不过是噱头而已。
你连语音输入法、灵犀听书、未来的机器人网络作家等等“芝麻”如何变现都不懂，还呆在这里意欲何为？有多远滚多远！
可以看出：科大讯飞想通过语音占领人机交互入口，打造人工智能交互平台或生态平台后，通过广告等之类进行赢利模式变现，百度很明显也跟着科大讯飞屁股转。
: 可以看出：科大讯飞想通过语音占领人机交互入口，打造人工智能交互平台或生态平台后，通过广告等之类进行赢利模式变现，百度很明显也跟着科大讯飞屁股转。
VIP收费、广告、网络打赏等等各种方式都OK。例如科大讯飞布局参股的网络广告商之一的壁合科技，现在被天威视讯收购控股，重新打造。
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[ 亿欧导读 ]
《经济学人》今年 1 月发表的封面文章《轻而易 "语" 》回应了亚瑟的观点，作者以迅速发展的语音识别技术举例:对着空气说一句话，附近的智能设备就会帮你得偿所愿。这种变化非同小可。
英国科幻小说作家亚瑟·克拉克曾指出，任何科技如若足够先进，就和魔法别无二致。《经济学人》今年1月发表的封面文章《轻而易"语"》回应了亚瑟的观点，作者以迅速发展的语音识别技术举例:对着空气说一句话，附近的智能设备就会帮你得偿所愿。这种变化非同小可。机器诞生之初，仅能对纵列数字做简单的加法运算，而现在却可下出一盘好棋、理解简单对话并执行指令。在语音识别与大数据的宝藏中，我们还可以挖掘什么?
我是2015年加入科大讯飞的，此前曾经创办了一个大数据创业公司，为中国移动等企业做了一些大数据项目。随着业务的开展，我和创业小伙伴们发现做好大数据技术的前提条件是能够接触到真正意义上的大数据，否则就像是一直围绕着大数据这座金山周围的小土丘打转，挖不到真正的金子。恰好这时，讯飞邀请我加入，组建讯飞大数据研究院，从讯飞人工智能开放平台8.9亿用户这座金山里挖掘数据价值。
讯飞核心研发部门包括讯飞研究院、云平台研发部、大数据研究院、语音资源部。这几个部门加起来共有500人左右，不到讯飞的员工总数6000人的十分之一，但是这些部门产出了讯飞几乎所有的科研成果。
通常，核心研发部门相对较为关注如何把技术做到极致，而业务部门则更注重思考技术的落地和应用。我们的工作不仅局限于研发顶尖技术，还包括业务系统研发过程中的技术咨询、方案设计等很接地气的工作。有时为了核心技术的落地应用，我们也会和业务部门一起走到前线，和最终用户沟通需求。同时，核心研发部门也是公司内部资源共享的重要平台，例如公司会把所有部门的数据处理分析任务都放到研发部门的大数据平台Odeon上来，整个公司的业务数据都是打通和共享的。
今天，我们重点关注以下几个问题:
语音识别准确率达到97%之后，我们计划做什么?
大数据变现的关键要素是什么?
要想实现「红海」突围，大数据企业可以做什么?
语音识别的下一步
2003年时，讯飞下定决心，要做中国的原创核心技术企业。那时，大家都认为语音识别不可能赚钱，有谁会对着机器说话呢?正是市场的这种认知，逼着我们尝试把语音技术应用到各个领域去，在各个领域都扎下了一些业务的苗子。例如，我们通过声纹识别和人脸识别的结合来搭建社会保障生存认证系统，又通过语音识别和转写来做讯飞输入法，还做了口语考试的语音评测体系等等。
我们在技术层面取得的突破，得益于2006年开始，深度学习技术的迅速发展。在2008年至2010年间，讯飞最早把这项技术运用到了语音识别领域。2010年后，我们又把单纯的语音识别扩展到自然语音理解，并尝试了人机交互、图像识别方面的工作。现在，讯飞的语音识别准确率已经可以达到97%，并且能够实现实时语音转写和翻译。
回顾过去，我们最初的愿景其实是让机器能听会说，而能听会说的下一步则是理解自然语言。这个标准实际上已经非常接近于要求机器能理解、会思考。语言是人类区别于其他动物的最大特征，到了以「能理解、会思考」为目标的阶段，讯飞也自然而然地从语音技术公司转变成了人工智能公司。
不过，虽然我们的核心技术已经应用到了各个领域，我们仍始终认为，让技术转化为实际生产力是一个非常漫长的过程。即便技术登峰造极，产品如果不接地气，市场仍然不会去买单。即使技术走到了90%或99%那一步，如果还没有得到市场的认可，我们也只是刚刚起步。
大数据的变现通路
讯飞基于自有大数据或者合作伙伴的大数据，重点在精准营销、个性化学习、智慧城市三个方向做了应用落地和技术研发。
在精准营销领域，讯飞最大的优势是有自己独一无二的大数据来源。讯飞的人工智能开放平台向所有有兴趣做人工智能应用的合作伙伴开放人工智能能力，同时通过这些合作伙伴手机到了大量的用户行为数据。讯飞现在有20万家合作伙伴，领域从手机输入法、手机语音助手，到导航App里林志玲、郭德纲的语音，还有购物App里的语音搜索，讯飞已经构建起一个人工智能和语音服务的生态圈。
例如，目前市面上能够买到的和人对话的机器人、儿童玩具或手机App，80%以上都使用了讯飞的人工智能云服务。目前平台上有8.9亿独立用户，包括讯飞输入法的3.6亿用户，每天产生30亿次交互。因此讯飞也建设了大数据能力平台Odeon，用来存储、处理这些大数据。Odeon自2010年上线以来，目前集群已有400余台，日均新增数据达到100TB。这是讯飞自有大数据宝藏的最主要源泉。
以平台上的大数据为基础，我们综合运用人工智能和大数据技术，从人生阶段、行业、购物偏好、媒介偏好等维度，用1700个子标签对这些用户作出区分。例如，声纹识别技术对用户的性别划分、年龄划分很有帮助，如果仅靠传统的用户行为数据或日志数据，我们是没有办法得到这些精准结论的。
用户画像完成后，第一件可以做的事情就是精准营销。精准营销的核心价值在于对用户的分析、挖掘以及引导，而导流的最终体现则是用户对广告的点击。这已是一条比较成熟的数据变现路径。
在广告形式上，讯飞也做了一些创新探索。例如交互式广告，用户对着手机喊出相应的品牌，即可赢得一些奖励。现在，我们不仅对内部的讯飞广告平台提供服务，也对有精准营销需求的第三方提供数据交换和查询服务。这项业务每年可以做到数亿流水。
另一部分精准营销的工作内容围绕推荐付费内容展开，包括推荐付费音乐、铃声、阅读和一些视频内容。根据个性化推荐算法，我们把不同的付费内容匹配给不同用户，再进行一些商业化运作。
个性化学习
在教育领域，「因材施教」的道理听上去很简单，但背后需要非常复杂的脑力劳动来支撑。老师需要知道学生擅长什么，什么相对而言比较薄弱，了解程度需要具体到知识点层面，比如，某位同学擅长一元二次方程，但平面几何稍差一些，题目设置的难度和学生需要投入的精力，在这些知识点间都要有所不同。
通常，老师了解学生学习情况的方式是上课提问，或者看作业错题和考试成绩。如果用机器来完成这一步，就需要让机器也能够能看会写、能听会说。讯飞目前的做法是用高速扫描仪，把学生日常作业、随堂检测、考试答题卡等全部扫描进去，把题目和答案转化成一个个对知识薄弱点的判断数据，再把这些数据集合起来形成教育大数据，有针对性地向学生推荐相应的课程和题目。
这其中，关键的两个步骤分别是:利用人工智能的手段，搜集真正的教育过程数据;把教育过程数据转化成为学生学习过程中有的放矢的针对性辅导。按照中国目前的经济发展水平，我们不可能要求所有学校学生的学习过程全部上网，所以我们提供了上述解决方案--高速扫描手写作业和试卷。
我们组建了一支数十人的团队来完成这部分工作。项目筹备期比较久，直到年时，我们才在技术层面取得突破。在评阅英语作文、语文作文这一块，我们曾面临很多问题。例如，在英文作文中出现了汉语拼音怎么办?从文字识别到自动评分，这个过程花费了一些时间才得以完成。这两年学生参加四六级考试，作文部分的阅卷工作很可能就是由讯飞的机器来完成的。我们在2016年时做过验证，机器阅卷判定的分数，和专家组的打分结果不相上下。
现在，我们和全国百强校中的一半学校签署了战略合作协议，把个性化学习的核心技术打造成讯飞的智学网产品，供全国各地的学生使用。最初讯飞的个性化学习实验在合肥一中开展。实验结果非常好，一个学期的时间，两个实验班同学的数学平均成绩提高了10%，从全年级二十多个班级中的第14、15名，提升到了第1、2名。
与此类似的领域还有医疗大数据。这部分业务，我们还处在探索阶段。医疗是一件非常有趣的事情，就像学生学习依赖于有经验的老师来辅导那样，医疗也依赖于有经验的医生的判断。我们通过数据收集、设计人工智能模型，学习有经验的医生的诊断过程，再把诊断过程变得自动化。我们已经取得了一些成果，例如在肺癌检测方面，以前诊断一个病人，一位医生要花费一天的时间看上几百张CT片，现在这个过程机器只需要几分钟就可以给出初步结果供医生决策。
加入讯飞后，我的第一个任务就是做智慧城市大数据分析。想让城市的服务变得智慧化需要调用许多大数据，包括交通数据、运营商数据、政府数据、舆情数据等。如何从这些数据中分析出城市的发展状况以及城市内部存在的问题，是我们的核心任务。
其中，在交通领域最基础的工作是跟踪人和车的移动轨迹，研究他们的移动规律。每座城市都可以划分为若干个区域，区域间的人群流动就像城市的血脉。例如，白天人们从A区到B区上班，晚上人们从B区回A区居住休息。
从这些移动轨迹中，我们能够分析出人们在哪里住、在哪里工作、去哪里娱乐，能够发现城市的职住比是否平衡，每片区域更应该打造成为商业区、居住区还是工业区。此外，我们还可以据此判断发生拥堵、踩踏事故的几率，并提前20-40分钟进行预警。
在判断轨迹的数据来源方面，我们认为，地图导航等App的使用频率还是偏低。相较而言，手机运营商的基站产生的数据量更大。城市里，所有人的手机几乎都时刻连接着运营商的基站，不停上报自己的位置。
不过，运营商基站接收到的信号范围半径在米左右，没有办法精确到城市规划所需的100米的范围内。我们为此设计了核心算法，通过高频采样，把不精确的数据尽可能精确起来。现在精确度基本可以达到50米左右。
此外，我们还会在互联网加政府服务领域做了一些数据打通的工作。此前政府的信息化系统基本上相当于一座座数据孤岛，距离数据共享、交换还有一段距离，需要一套政府政务数据流通和交换的生态系统。
这里举一个例子说明我们可以做的事情:在安徽芜湖，我们把原来每个部门一个的政府服务办事窗口从10个减少到了2个统一受理窗口，工作效率不受影响，反而大大提升。这是因为原来公文流转的速度很慢，而现在可以通过我们的政务数据共享交换平台直接交换各部门的数据和审批结果，所有便民便企服务都可以得到及时处理。
红海中的新机遇
讯飞作为一家人工智能企业，从2010年开始做大数据，对于大数据产业有一些自己的认识。大数据产业可以从四个层面来观察剖析:
一是大数据技术的发展。这里更多是指数据的分析和挖掘技术。在数据统计查询层面，我们已经做到比较成熟的状态，再进一步是数据的理解和搜索，以及对未来态势的预测。层次越往上，做起来越困难，越不太可能用简单的统计分析方法来解决，越会更多地依靠深度学习、机器学习等人工智能相关技术。
二是大数据的生态体系变化。现在，大数据产业内部的分工越来越明确，很多企业都在寻找自己在产业链中的定位，包括讯飞自己。提供数据、提供技术、制定交易策略，还是去做应用，这都是不同的发力方向。讯飞大数据研究院也是讯飞对大数据产业战略思考之后的产物，也就是讯飞要做大数据领域的核心技术研发者。
三是大数据市场的变化。目前，在互联网、市场营销领域，大数据挖掘已成为「红海」，竞争和技术扩散涉及各个行业。政府、金融、电信等领域也成为大数据应用的重要增长点。而在传统零售、制造、物流等行业，大数据还大有可为，值得在数据采集、处理、存储方面多下功夫。
四是大数据服务形态的变化。这两年，人工智能的概念炒得很热。我是做大数据出身的，面对这种热潮，心态已经比较平和。我相信，如果你去问一个做物联网或者云计算的人，他的心态会比我更平和。技术的发展是有自己的节奏的，作为技术研发人员，还是要跟着自己的节奏走，不能跟随市场热点而波动。
在这片市场中，也有创业公司可以一展身手的机会。这些机会更多在于具体的应用创新。大数据细分市场有很多，包括交通大数据、教育大数据等等，每个领域都是无穷无尽的宝藏。就目前来看，我们其实连宝藏上的第一层浮土都还没挖开。
其实，无论大数据、人工智能还是云计算，都是信息服务业的一个技术组成部分。现在，这三者之间已经产生了紧密的联系。人们越来越难以区分谁是大数据、谁是云计算、谁是人工智能。应该说现有的信息化服务的最终目的都是为了提供能够随时随地获得的智能化服务，并在达到目的的过程中从海量数据中不断自我学习、自我优化这些智能化服务。
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(window.slotbydup=window.slotbydup || []).push({
id: '4530511',
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size: '300,250',
display: 'inlay-fix'科大讯飞在拿大数据做什么生意科大讯飞在拿大数据做什么生意雷锋网百家号某天，编辑看到一位同事拿着手机和电脑在“声情并茂”地朗读他自己写的稿件。是不是太激动，觉得自己这篇可以点击量“十万＋”？怀着这样的疑问，编辑听他用“湖南塑普”读了一会。然后，他又朗读了一遍。编辑实在忍不住了：“朋友，你这么开心？在干嘛？”这位同事“炫耀”式地拿着一段文本给编辑看——“你看准确率高不高？”噢！他在测试讯飞语音的准确率！本着相互较劲能促使进步的理念，编辑自信地用国家认证的一级乙等普通话也读了一遍。结果，准确率相较于这位“湖南塑普”同事，让人大跌眼镜。你以为编辑这篇要讲技术和背后原理？不，此处需要一个反转——今天编辑在 BDTC 2016中国大数据技术大会上，从科大讯飞大数据研究院副院长谭昶的演讲中，发现了一个悲剧——编辑和同事的较劲测试得出的一些数据，说不定正在用于语讯飞语音技术的改进中。数据从哪来众所周知，科大讯飞的各位老大在很多场合，都对自己的“人工智能”和“大数据”十分自豪。那么，让他们自豪的数据是从像编辑这样的吃瓜群众中获取的吗？按照谭昶的说法，讯飞的数据收集从6年前开始。从 2010 年左右，讯飞开始做语音云平台，从那时开始真正拥有互联网上用户的大数据。现在讯飞的大数据有多少？来简单算一下：谭昶称，目前讯飞约有 8.9 亿的用户，3.6亿输入法用户，同时从其他领域获得了很多非互联网数据。有哪些？与运营商的合作的数据，如中国移动。在智能家居、智能汽车领域的数据。在智慧城市领域，和政府方面的合作数据。……而这些数据的特别之处在于，由于其中很多数据是通过人脸、声纹识别等获得，更具有真实性。拿到数据后，讯飞把这些数据放到一个中型的分析及处理平台上 。当然现在也没有看到哪个平台能把基于人工智能的数据处理能力整合到平台内部来。谭昶承认，对人工智能很自豪的讯飞现在也在这个领域做一些尝试和实践工作。众所周知，讯飞的数据大多数还是语音数据，把语音数据转化成可处理的结构化的数据，真正挖掘这些数据的价值是重中之重。他们现在的工作是，整合机器的GPU，进一步整合深度学习的算法模型。数据到手，撒网捕鱼把数据资源拿到手后，虽然不知道科大讯飞把这些语音数据处理到哪种程度。但是，资源到手后，开始撒网捕鱼是任何一个企业都会做的事情。人机交互、教育、智慧城市是科大讯飞的大数据当前主攻的方向。这三个点其实不太新鲜，在今年科大讯飞董事长刘庆峰的两会提案中，就已经涵盖了这些领域。然而，值得探究的是，在这三个大方向下，讯飞的数据生意到底怎么做？怎么变现？谭昶揭秘：他们现在真正在做的大数据生意落地到三点——精准营销、教育、政府服务。1.精准营销讯飞走了其他企业利用数据做生意的老路，因为有十分成熟的模式。谭昶认为，只要有自己用户的画像平台，即数据 DMP 平台，可以整合外部的数据，也可以单纯使用内部数据，则既可为自己精准营销服务，也可为外部企业的数据需求服务。当然，挖掘这些数据的核心价值来对用户进行分析、挖掘、获取和引导的作用，最后的导流作用是直接变现还是对广告点击，要具体问题具体分析。讯飞在这个领域起步其实比较晚，谭昶说，他们的主意是：用户8.9亿，累计用户12亿，产生了1700类的标签。不仅对内部的讯飞广告平台提供服务，也为第三方的精准营销提供数据交换和数据查询服务。人工智能的技术应用子标签精细化的工作中。在自然语言理解方面，因为讯飞通过输入法、开放云平台服务，产生了大量短文本的数据，在这种短文本数据的挖掘中，使用了人工智能的技术产生了“一种非常精细化”的标签分类。比如，基于声纹做了性别、年龄的划分，谭昶称，基于用户传统的行为数据或者日志数据无法得到这些精细化标签。在大家都关注的变现上，金融领域对用户的 1700 类标签梳理后进行了广告投放。在游戏领域，尤其是对用户的年龄分别或者性别的判断，对游戏定图的效果影响很大。2.教育谭昶介绍，讯飞现在在为学校、教育主管部门对学生的成长过程进行数据采集和分析。他们的关注点是，一是如何用人工智能手段搜集到真正的教育过程数据，二是如何把过程数据转化为学生学习过程中的进步和优势。咱们先把素质教育抛在一边，大家心知肚明的是，中国现在大部分升学手段依然是考试。可能读者你会说，在“考考考”的中国教育中，大家都用电脑考试就好了呀，这不就有数据？不过，你以为所有的试卷都是电子试卷吗？这让中国差异化的经济发展水平情何以堪。如何做到无纸化收集数据？讯飞退了一步：试卷还是有纸化，但可以扫描成无纸化。退了一步后，发现扫描谁都会做，人工智能已经解决了这个问题，不需要让人判试卷，不仅可以阅卷答题卡上的答案，还可以让机器判作文、主观题、阅读题，这就又回到了讯飞的特长——用人工智能来解决非结构化的学习过程采集。下一步就是解决如何让非结构化的过程数据变学习指导，打造个性化家庭教师。其实说起来也很简单。比如，小明同学进行了一场考试，不幸错了很多题，回家要被家长进行语重心长的教育，这时机智的教育工具就来了，它针对小明的成绩的情况以及薄弱点，经过简单分析得到了结论。通过这些结论推荐相应的课程学习的课件、老师讲解的题目，以及所有可以做的练习题，按照难易程度、知识点的覆盖面精准推送。不过，谭昶发现了一个难点：这个推送听起来和做广告推送没什么区别，但机器学习是非常痛苦的，因为广告每秒钟可以学习一千次，但一个学校、一个学期可能只能学习几千次。还有一个潜在的问题是：小明怎么办？明明一顿教育可以解决，现在需要多做好多试卷和题（开玩笑，还是要好好学习）！3.智慧城市谈到政府服务，由于“历史问题”，你一定经历过为了办一个事情，需要跑几个、十几个、甚至几十个政府单位盖章的惨剧。除了不能描述的一些原因，一个重要的问题是——很多部门、政府单位“各自为政”，形成了信息孤岛。还有一个软的数据标准，数据共享的标准，数据交换的标准，以及相应的政策支持，这些工作都需要有大量的投入，大量的精力、人力，而政府没办法做这些事情，需要有很多的企业服务这样的工作，为政府建立政务数据流通和交换的生态系统。谭昶认为，这是讯飞能“入手”的点。按照讯飞在某省的实践来看，如果把数据打通了，除了可以构建一站式政务办理，原来分散在公安局、税务局、工商局的各种企业数据可以进行全面融合和共享，共享后可以像对互联网用户做画像一样，做企业的画像。通过企业画像，可以对企业间的社交关系，即投融资的关系进行分析，对企业做整体的标签化、对企业重点的奖惩信用方面都可以做出相应的数据化分析，这些结论最后可以用于政府的监管过程，实时监督，联合执法。他们也和运营商进行了合作，将城市的地理信息数据变成城市交通的疏导和管理工具。谭昶称，这样的数据，通过任意一家运营商，精确度很差，需要用很多手段把数据的精确度，变成非常精细化的轨迹的分析数据，这样的数据经过分析之后可以得到城市的交通情况，不需要任何在线的浮动车、探头就可以得到实时的交通情况。还可以做更精细化的工作。在匿名化条件下的移动轨迹，如果任意选择一个区域或者一个路口，每一个白点代表着一个移动轨迹的移动，整个移动轨迹全部整合起来后，可以看到导致路口拥堵的车辆来源于哪里，到了哪里去，它们的聚集、分析以及疏导，可以基于这样的统计工作进一步展开。除了点线，还可以发现人群的聚集区域有没有发生踩踏事故的风险，提前20～40分钟进行预警。注：BDTC 2016 中国大数据技术大会由中国计算机学会（CCF）主办，CCF 大数据专家委员会协办，有大量大数据和人工智能的干货分享。本文仅代表作者观点，不代表百度立场。系作者授权百家号发表，未经许可不得转载。雷锋网百家号最近更新：简介:雷锋网——关注智能与未来！作者最新文章相关文章}