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智能教育行业报告范文1
在今年两会，国务院总理在做政府工作的报告时明确指出：“扩大数字家庭、在线教育等信息消费。”期间多位人大代表和政协委员也提出议案，呼吁通过“互联网+”手段加速教育资源的普惠化。这是在线教育首次出现在政府报告中，预示着互联网在未来教育改革中将发挥着越来越重要的作用。
互联网普及率越来越高，互联网技术尤其是移动互联网技术的突飞猛进，这些衍生出来的所谓教育技术直接影响着在线教育未来的发展趋荨L乇鹗谴笫据意识和人工智能的发展，将“助攻”在线教育走向新阶段。
大数据助力个性化在线教育
在线教育让我们比以往任何时候都更接近于真正个性化规模化的学习经验，而教育技术几乎每一个新的趋势都在某种程度上与个性化有关。而个性化教育的具体实现途径有赖于技术的发展，大数据及人工智能技术的发展将在精准互动、最优学习路径、智能测评等各方面发挥巨大的优势。
在2017年，我们将看一些类似于亚马逊和Netfix等有影响力的平台系统在在线教育平台中发挥作用。通过在线教育平台的推荐系统，你将通过寻找课程推荐工具，能够了解到越来越多的信息，包括学习者的目标、过去的学习经验、时间表和倾向的学习风格等等。教育平台不再像过去那样只会提供大量的学习内容，而是更注重为学习者定制适合他们的学习课程。
近几年大数据可视化被越来越的企业重视，他们通过这些看得见的数据去分析企业的发展状况。而对于在线教育而言，一些数字学习助理的出现，将帮助学习者更好地享受整个学习工程。一些移动推动通知和一些被称为“轻推”的程序将会灵活地加入在学习者学习的过程中。这些移动通知会根据数据的检测更准确地捕捉到学习者失去学习动力的时刻，并在这个时刻及时地发送一些通知鼓励学习者，让他们继续保持学习的积极性。
可以说大数据在在线教育中使用，将能让教育平台更好地满足学习者更全面的需求。
VR继续保持巨大潜力
虚拟现实（VR）无论在哪个行业来说都是一个早期阶段的技术。但即便如此，它在教育领域仍然具有巨大的潜力。在2017年，我们可能开始看到VR用于促进学习者和在线教师之间的“现场”会议，或者让学习者在虚拟教室中参加讨论一些个性化的项目，比如在线学位。还将有机会利用VR技术在地理、天文学、海洋学和历史等科目中进行远程教学，使学习过程变得更加令人兴奋，更具有影响力和获得更高的成本效益。
但VR要在线教育中获得更好的体验，其自身技术的完善就必须加快进程。
形式多样化
近几年，一对一直播、一对多直播、录播直播相结合等多种在线教育形式的兴起也在不断的满足个人定制化的学习需求，激发了市场活力。而这些在线教育形式的背后，也是各种厂商为了分这块大蛋糕纷纷使用的招数。
从2013年起鸿合就开始在在线教育方面发力，目前除了可提供交互式电子白板、视频展示台、投影机等硬件设备外，还着力开发出录播、远程音视频交互软硬件平台、微课制作平台、虚拟演播室等不少在线教育必不可少的软硬件产品。此外还建立了鸿合“i”学云平台，将教学备课过程中需要的教学设计、教学素材、试题等资源自动推送给教师。
智能教育行业报告范文2
Polycom中国区总经理李钢一向快人快语。已经在Polycom工作了12年的他自信地表示，在这个细分领域，Polycom欢迎竞争对手加入，共同把视讯市场的蛋糕做大。他认为正因为有了多年的技术积累，Polycom在很多产品和应用细节上，比其他厂商做得更专业。
中国市场引领研发方向
李钢说话非常有感染力。作为Polycom中国区的掌门人，他天生就是一个超级Sales。很多职业经理人在客户面前只会大谈企业自身的实力、发展战略、对客户的关怀，但是他打动客户的是他对Polycom的产品和技术的精通，对统一通信领域的应用深度理解，以及对客户需求的准确把握。
李钢认为，Polycom至少在三个方面，比同行更具优势。首先，Polycom对客户应用的理解更深入，考虑更周详、更实际。如在保证视频会议系统稳定性的同时，Polycom为客户准备了多套应急预案，以防出现故障。其次，Polycom在产品设计的细节上考虑得更充分。Polycom提供了三种视频方式，普通双流、手写智能双流和超级双流。通过手写智能双流方式，用户直接在内容上标注，就可以让视频会议的所有参会者实时看到。超级双流功能可以把图像叠加到整个视频画面中。最后，Polycom在中国市场有很多实施大规模系统的成功经验，很多系统都支持几百个，甚至上千个终端。
中国用户对于视频会议的需求，不仅量更大，对其现场应用性、时效性、可靠性方面的要求也更为严苛。“从某种程度上说，中国市场的客户需求引领着视频会议系统的研发方向。”李钢表示，正是这个原因，Polycom设在北京的研发中心不断发展壮大，目前已经达到400人的规模。“Polycom的智能导播系统就是在北京研发的。它可以自动识别发言者的语音和面部图像，自动跟踪，并进行会议全景和近景镜头自动切换。”
随着移动互联网的发展以及中小企业市场需求的爆发，Polycom还推出了基于苹果、三星等厂商的智能终端的应用系统。“在丢码率达到70%的恶劣情况下，我们依然能保持音频的通畅。”李钢强调，在窄带条件下的视频会议系统更能体现出Polycom的技术优势。
总代不是银行和物流商
“你卖的根本不是Polycom的产品，完全是各行各业的解决方案嘛。”对于Polycom CEO这样的评价，李钢感到非常受用。Polycom网站上不仅有政府、教育、金融、制造等大行业的应用解决方案，甚至连石油、天然气、制药、零售、餐饮、酒店等行业，Polycom也有针对性地给出了相对应的解决方案。“我们卖的不是简单的产品，而是解决方案和服务。”基于这样的认识，李钢把合作伙伴看成是Polycom业务和服务的延伸，总商和核心起到的也不仅仅是银行和物流的作用。目前，Polycom与三家视频总（神州数码、南方电讯、江苏群立）、一家音频总（直真信通），以及几十家核心已经合作多年。
智能教育行业报告范文3
2002年，erp在我国进入普及应用阶段，相应地，各高校相继建立了erp实验室，通过开设系统的逐级递进的管理信息化实训项目，使受训者对管理软件的总体架构、功能特点、数据流程及应用方式有了基本认识，初步掌握了信息化管理工具的使用方法，为我国信息化的普及培养了一大批后备人才，履行了高校人才培育的本位职能。那么，在“两化融合”的大势下，erp之后下一个应用热点是什么，如何提升erp的应用效能，如何让企业决策者真正体验到信息化所带来的方便与快捷，成为社会各界普遍关注并着力解决的问题。
1erp与商业智能
1．1erp 的效能与潜能
企业通过应用erp系统，完善了日常事务的标准化和流程化，实现了以下几项基本事务处理和业务管理功能：财务管理、供应链管理、人力资源管理、采购管理、生产管理、库存管理、销售管理和客户关系管理等；建立了完备的基础数据，实现了企业内部资源与企业相关外部资源的整合。
erp对原始数据做高效率的实时运算加工，产生大量的实时的目标数据，用目标数据进行业务的计划和控制是erp的根本职能。erp的计划和控制过程结束后，有大量的过程数据留存在系统内。从数据利用的观点看，erp系统留存的数据除了“备查”、“跟踪”之外，没有被充分利用。erp系统更大的潜力并没有充分发挥出来，而迅速增长的数据量甚至还成为系统的沉重负担。
从数据的全生命周期来看，erp系统里的数据记载着企业的生命轨迹，隐含着企业的“秘密”。但是erp没有手段来识别它。因此企业对erp的巨大投资只回收了一部分，erp系统积累的数据如一座未曾开发的金矿，而erp本身没有发掘的手段，成为传统erp的一大遗憾。
另外，erp数据库缺少对历史数据的有效组织。erp的数据主要是实时的，缺少对历史数据的积累和便于分析访问的有效结构。从分析处理过程来看，分析一般需要多表操作和较长的运行时间，若直接利用erp业务系统的数据库中现有的数据进行决策的分析和推理，将影响erp系统oltp的效率，并造成繁忙的网络数据传输。在需要直接访问历史数据时更是困难。
1．2运用商业智能提升erp应用价值
站在企业决策者的角度，要纵观全局，运筹帷幄，必须能够迅速找到反映企业真实运营情况的实时数据和历史数据，才能有效预测未来。企业管理者要从不同角度审视和管理业务，必须能够从纷繁复杂的业务数据中迅速找到数据与数据之间的关系，并获得各种统计结果和分析判断，而其中有些内容是erp力所不及的。主要表现为：领导关注的指标不能一次性获得；关键指标获取的及时性、准确性无法保证；各指标间缺乏关联；无法多角度、多层面、全方位地掌握企业运营状况。
商业智能（bi），指通过对数据的收集、管理、分析和转化，使数据成为可用的信息，从而获得必要的洞察力和理解力，更好地辅助决策和指导行动。它是能够帮助用户对自身业务经营做出正确明智决策的工具；利用企业积累的数据增进对业务情况的了解，帮助我们在业务管理及发展上做出及时、正确的判断，然后采用明智的行动。
erp系统的建设离不开企业高层领导的支持，但是等到系统搭建完成了，企业管理者却无法直接从erp系统得到有价值的决策信息。只有为企业提供更多、更有价值的辅助管理决策信息才能使erp的应用价值得到更大提升，使erp系统由现在的业务型erp升级为管理型erp，使企业管理信息化水平迈上一个新的台阶。
2全面认识bq商业智能
用友bq商业智能平台是针对于企业报表以及各类统计分析遇到的诸多问题，经过多年发展，形成的新一代满足企业应用的bi系统。bq是集企业多系统数据整合、报表中心、分析中心、控制中心于一体的全方位bi解决方案。帮助企业对各类数据进行整合，根据不同人员的需要，将信息进行展示，灵活快速地响应企业管理变化，为企业建立一套完善的辅助决策分析体系。
2．1满足不同层级人员的信息需求
信息化过程中不同层级的人员所要获取的信息是不同的。决策层关注可以快速查看到反映企业经营的各类指标，及时做出决策；管理层通过关注部门的关键绩效指标来监控业务状况；信息部门的职能是快速响应各部门的信息化需求；而普
通员工只需要查看个人相关信息即可。针对这些不同的需求，bq中都提供了相应的解决方案（详见表1）。
2．2认知商业智能关键价值
2．2.1有效利用企业积累的数据
通过大量历史数据挖掘企业管理“金矿”，为企业决策者提供更有价值的辅助决策依据，满足不同管理层的需要。
能呈现多年经营指标趋势。
能呈现多年不同指标的对比分析。
实现从指标向下逐级查询，直到明细数据。
2．2．2洞察企业存在的问题
通过高效的挖掘、钻取等手段追溯数据，及时发现漏洞和问题，快速调整战略决策，最大程度减小决策者决策偏差。
可根据条件定义示警方式，方便决策者及时发现问题。
通过多种数据分析手段如数据穿透、数据钻取、旋转以及切片方式洞悉问题数据。
通过多维报表，使用者能够按需设置多级交叉报表，最大程度满足了不同使用者的需要。
2．2．3直观反映，透视经营
建设企业全面决策分析平台，通过直观、丰富的展现形式，让企业决策者对企业经营状况一目了然，从中获取知识和洞察力，提升erp系统的应用价值，提升绩效管理。
销售情况的变化、财务数据的变动都能通过图示化的方式呈现。
将erp烦琐的业务逻辑处理的数据以适合管理者浏览的方式呈现。
高效的数据呈现，确保企业决策者决策更加及时、准确。 2．2．4实现多业务、多系统的数据整合
通过多种管理模型分析，以及多种数据分析方式，可以一站式、随时随地掌握所需信息，无需多业务切换，大大提升工作效率。
没有业务系统局限性，能够提取不同业务系统中的数据。
能够同时提取不同业务系统中的数据。
通过一个平台能够掌握整个企业运营状况，大幅提升工作效率。
商业智能的关键价值参见图1。
3教学解决方案
3．1教学方案
3．1．1面向本科经管类专业开设商业智能通识性认知课
（1） 课程目标。体验商业智能产品对于企业管理的关键价值，体验信息化给企业管理与决策带来的方便和快捷，认识信息化新的热点应用——商业智能。
（2） 体验内容包括：
异构数据整合能力：能将企业基于不同数据库的多个业务系统进行整合，搭建起企业的数据中心。
复杂报表设计能力：报表设计简单灵活，及时满足不同业务需要。
生成文字报告能力：与word无缝集成，利用预置的模板，根据设定的参数，生成专业分析报告。
多维数据查询能力：提供基于erp系统的自助组合查询，满足不同管理层对于数据即时查询的需要。
完备的示警机制：实现对于关键数据的示警提醒，还能够将示警信息自动发至管理者邮箱。
构建企业分析模型：支持以更加直观、个性化的方式构建企业分析模型，为企业搭建数据分析平台。
进行数据深度挖掘、钻取：支持立体化管理模型的构建。通过某一个指标的变化，其他相关指标联动，体现各种指标之间的关系；同时也可以通过向下进行挖掘，钻取某个指标的构成情况，逐层分析，直至最明细的数据。
平台性特性满足各种变化的需要：从容应对业务变化和系统升级。
3．1．2作为目前学校开设的数据挖掘、商业智能等课程的实验课
目前，部分院校工商管理、信息管理与信息系统、经济与统计学等专业开设有数据挖掘、商业智能课程。分为本科层次和研究生（mba）层次。
此类课程的教学偏重理论与技术综述，以及一些数据挖掘工具的介绍，缺乏一个系统的，与企业管理信息化紧密相关的综合管理平台作为实验课的支撑。bq商业智能实验室可以极大地丰富课程内容，让学生建立对数据挖掘、商业智能的直观认识。
对于研究生（mba）层次，课程设计需要从企业战略规划的高度出发，延伸到决策需要业务数据支撑，通过对面向事务erp数据的提炼和分析，掌控运营。让学员充分体验到信息化的力量。
3．1．3作为信息管理与信息系统专业二次开发课程
因为在使用bq的过程中，涉及多数据源处理、信息域构建、智能查询、多维报表、海量数据处理技术等二次开发工作，适合作为信息管理专业、计算机专业的实验课。
3．2科学研究
bq商业智能具有多行业普适性，在地产、机械、建筑、化工、汽配、医药等各行各业都有成功应用案例。
智能教育行业报告范文4
据统计，2017年中国人工智能核心产业规模超过700亿元，随着各地人工智能建设的逐步启动，预计到2020年，中国人工智能核心产业规模将超过1600亿元，年复合增长率将达31.7%。
随着人工智能技术的不断成熟，人工智能创业的难度逐步降低，越来越多的创业公司加入人工智能的阵营。
2018年被称为人工智能爆发的元年，人工智能技术应用所催生的商业价值逐步凸显。人工智能逐步切入到社会生活的方方面面，带来生产效率及生活品质的大幅提升。智能红利时代开启！资本、巨头和创业公司纷纷涌入，将人工智能拉到了信息产业革命的风口。
如何把握产业动向，抓住风口机会？创业邦研究中心凭借在人工智能等前言科技领域持续研究、洞察的能力，在对国内人工智能创业公司进行系统调研的基础上，推出《2018中国人工智能白皮书》，对人工智能的核心技术、主要应用领域、巨头和创业公司的布局、未来发展态势和投资机会进行了深度解析。
第一部分人工智能行业发展概述
1.人工智能概念及发展
人工智能（Artificial Intelligence， AI）又称机器智能，是指由人制造出来的机器所表现出来的智能，即通过普通计算机程序的手段实现的类人智能技术。
自1956年达特茅斯会议提出“人工智能”的概念以来，“人工智能”经历了寒冬与交替的起起伏伏60多年的发展历程。2010年以后，深度学习的发展推动语音识别、图像识别和自然语言处理等技术取得了惊人突破，前所未有的人工智能商业化和全球化浪潮席卷而来。
人工智能发展历程
2.人工智能产业链图谱
人工智能产业链可以分为基础设施层、应用技术层和行业应用层。
A基础层，主要有基础数据提供商、半导体芯片供应商、传感器供应商和云服务商。
B技术层，主要有语音识别、自然语言处理、计算机视觉、深度学习技术提供商。
C应用层，主要是把人工智能相关技术集成到自己的产品和服务中，然后切入特定场景。目前来看，自动驾驶、医疗、安防、金融、营销等领域是业内人士普遍比较看好方向。
人工智能产业链
资料来源：创业邦研究中心
第二部分人工智能行业巨头布局
巨头积极寻找人工智能落地场景，B、C 端全面发力。
资料来源：券商报告、互联网公开信息，创业邦研究中心整理
第三部分机器视觉技术解读及行业分析
1.机器视觉技术概念
机器视觉是指通过用计算机或图像处理器及相关设备来模拟人类视觉，以让机器获得相关的视觉信息并加以理解，它是将图像转换成数字信号进行分析处理的技术。
机器视觉的两个组成部分
资料来源：互联网公开信息，创业邦研究中心整理
2.发展关键要素：数据、算力和算法
数据、算力和算法是影响机器视觉行业发展的三要素。 人工智能正在像婴儿一样成长，机器不再只是通过特定的编程完成任务，而是通过不断学习来掌握本领，这主要依赖高效的模型算法进行大量数据训练，其背后需要具备高性能计算能力的软硬件作为支撑。
深度学习出现后，机器视觉的主要识别方式发生重大转变，自学习状态成为视觉识别主流，即机器从海量数据里自行归纳特征，然后按照该特征规律使图像识别的精准度也得到极大的提升，从70%+提升到95%。
3.商业模式分析
机器视觉包括软件平台开发和软硬件一体解决方案服务。整体用户更偏向于B端。软件服务提供商作为技术算法的驱动者，其商业模式应以“技术层+场景应用”作为突破口。软硬件一体化服务供应商作为生态构建者，适合以“全产业链生态+场景应用”作为突破口，加速商业化。
（1）软件服务：技术算法驱动者—“技术层+场景应用”作为突破口
这种商业模式主要是提供以工程师为主的企业级软件服务。有海量数据支撑，构建起功能和信息架构较为复杂的生态系统，推动最末端的消费者体验。
此类商业模式成功关键因素：深耕算法和通用技术，建立技术优势，同时以场景应用为入口，积累用户软件。视觉软件服务按处理方式和存储位置的不同可分为在线API、离线SDK、私有云等。
国内外基础算法应用对比
资料来源：互联网公开信息，创业邦研究中心整理
（2）软硬件一体化：生态构建者—“全产业链生态+场景应用”作为突破口
软硬一体化的商业模式是一种“终端+软件+服务”全产业链体系。成功的因素是大量算力投入，海量优质数据积累，建立算法平台、通用技术平台和应用平台，以场景为入口，积累用户。亮点是打造终端、操作系统、应用和服务一体化的生态系统，各部分相辅相承，锐化企业竞争力，在产业链中拥有更多话语权。
4.投资方向
（1）前端智能化，低成本的视觉解决模块或设备
从需求层面讲，一些场景对实时响应是有很高要求的。提供某些前端就本身有一定计算能力的低成本的视觉模块和设备将有很大市场需求。前置计算让前端设备成为数据采集设备和数据处理单元的合体，一方面提升了处理速度，另一方面可以处理云端难以解决的问题。
机器视觉在消费领域落地的一个障碍是支持高性能运算的低功耗、低价位芯片选择太少。从低功耗、高运算能力的芯片出发，结合先进的算法开发模块和产品，这类企业将在机器视觉领域拥有核心竞争力。
（2）深度学习解决视觉算法场景的专用芯片
以AI芯片方式作为视觉处理芯片有相当大的市场空间。以手势识别为例，传统的识别方案大都基于颜色空间，如 RGB，HSV ，YCrBr，无法排除类肤色物体及黑色皮肤对识别精度的干扰。借助深度学习，如通过 R-CNN 训练大量标注后的手势图像数据，得到的模型在处理带有复杂背景及暗光环境下的手势识别问题时，比传统方案的效果好很多。
（3）新兴服务领域的特殊应用
前沿技术带来的新领域（如无人车、服务机器人、谷歌眼镜等），对机器视觉提出了新要求。机器视觉可以让机器人在多种场合实现应用。服务机器人与工业机器人最大的区别就是多维空间的应用。目前国内的机器视觉，涉及三维空间、多维空间，其技术基本上处在初始阶段，未来存在较大市场增长空间。
（4）数据是争夺要点，应用场景是着力关键
机器视觉的研究虽然始于学术界，但作为商业应用，能解决实际问题才是核心的竞争力。当一家公司先天能够获得大量连续不断的优质场景数据，又有挖掘该数据价值的先进技术时，商业模式和数据模式上就能形成协同效应。创业公司要么通过自有平台获取数据，要么选择与拥有数据源的公司进行合作，同时选择一个商业落地的方向，实现快速的数据循环。
第四部分智能语言技术解读及行业分析
1.语音识别技术
（1）语音识别技术已趋成熟，全球应用持续升温
语音识别技术已趋成熟，全球应用持续升温。语音识别技术经历了长达60年的发展，近年来机器学习和深度神经网络的引入，使得语音识别的准确率提升到足以在实际场景中应用。深度神经网络逐步找到模型结构和调参算法来替代或结合高斯混合算法和HMM算法，在识别率上取得突破。根据Google Trends统计，自2008年iPhone及谷歌语音搜索推出以来语音搜索增长超35倍。百度人工智能专家吴恩达预测，2020年语音及图像搜索占比有望达到50%。Echo热销超过400万，带动智能音箱热潮。
（2）语音识别进入巨头崛起时代，开放平台扩大生态圈成主流
语音识别即将进入大规模产业化时代。随着亚马逊Echo的大卖，语音交互技术催生的新商机，吸引大大小小的公司构建自己主导的语音生态产业链。各大公司纷纷开放各自的智能语音平台和语音能力，欲吸引更多玩家进入他们的生态系统。
（3）语音识别技术发展瓶颈与趋势
低噪声语料下的高识别率在现实环境使用中会明显下降到70-80%，远场识别、复杂噪声环境和特异性口音的识别是下一个阶段需要解决的问题。
麦克风阵列类前端技术不仅是通过降噪和声源定位带来识别率的提高，带环境音的语料的搜集、标注可用于模型的训练，有助于打造更新一代的语音识别引擎技术。语音巨头已经在布局。
在IOT包括车载领域，云端识别并非通行的最优方案，把识别引擎结合场景进行裁剪后往芯片端迁徙是工程化发展的方向。
2.自然语言处理（NLP）发展现状
（1）多技术融合应用促进NLP技术及应用的发展
深度学习、算力和大数据的爆发极大促进了自然语言处理技术的发展。深度学习在某些语言问题上正在取得很大的突破，比如翻译和写作。2014年开始LSTM、Word2Vec以及Attention Model等技术研究的进展，使DL有了路径在语义理解领域取得突破，并且已经有了明显的进展。对话、翻译、写作新技术成果里都开始逐渐混合入DL的框架。2014-2015年，硅谷在语义理解领域的投资热度剧增。
深度学习能最大程度发挥对大数据和算力资源的利用，语义理解的发展还需要深度学习、搜索算法、知识图谱、记忆网络等知识的协同应用，应用场景越明确（如客服/助理），逻辑推理要求越浅（如翻译），知识图谱领域越成熟（如数据饱和度和标准性较强的行业），技术上实现可能性相对较低。在各种技术融合应用发展的情况下，具备获取一定优质数据资源能力并可结合行业Domain knowledge构建出技术、产品、用户反馈闭环的企业会有更好的发展机会。
（2）NLP主要应用场景
问答系统。问答系统能用准确、简洁的自然语言回答用户用自然语言提出的问题。基本工作原理是在线做匹配和排序。比如 IBM 的 Watson，典型的办法是把问答用FAQ索引起来，与搜索引擎相似。对每一个新问题进行检索，再将回答按匹配度进行排序，把最有可能的答案排在前面，往往就取第一个作为答案返回给用户。
图像检索。同样也是基于深度学习技术，跨模态地把文本和图片联系起来。
机器翻译。机器翻译的历史被认为与自然语言处理的历史是一样的。最近，深度学习被成功地运用到机器翻译里，使得机器翻译的准确率大幅度提升。
对话系统。对话系统的回复是完全开放的，要求机器能准确地理解问题，并且基于自身的知识系统和对于对话目标的理解，去生成一个回复。
（3）创业公司的机遇
1)机器翻译方面：经过多年的探索，机器翻译的水平已经得到大幅度提升，在很多垂直领域已经能够在相当大程度上替代一部分人工，机器翻译技术的商业化应用已经开始进入大规模爆发的前夜。
2)应用于垂直领域的自然语言处理技术
避开巨头们对语音交互入口的竞争，以某一细分行业为切入点，深耕垂直领域，对创业公司也是一个不错的选择。
第五部分人工智能在金融行业的应用分析
人工智能产业链包含基础层、技术层、应用层三个层面。基础层的大数据、云计算等细分技术被应用到金融征信、保险、理财管理、支付等金融细分领域；技术层的机器学习、神经网络与知识图谱应用于金融领域的征信与反欺诈、智能投顾、智能量化交易，计算机视觉与生物识别应用于金融领域的身份识别，语音识别及自然语言处理应用于金融领域的智能客服、智能投研；应用层的认知智能应用于金融领域的智能风控。
人工智能在金融行业的典型应用情况
资料来源：创业邦研究中心
第六部分人工智能在医疗行业的应用分析
1.人工智能在医疗行业的应用图谱
人工智能在医疗行业的应用潜力巨大，目前在健康管理、辅助诊疗、虚拟助理、医学影像、智能化器械、药物挖掘和医院管理等领域均有企业在布局，其中医学影像、药物挖掘、健康管理，辅助诊疗、虚拟助理的应用发展速度较快。
图 人工智能在医疗行业的应用图谱
资料来源：创业邦研究中心
2.人工智能在医疗行业的具体应用场景
医学影像。人工智能应用于医学影像，通过深度学习，实现机器对医学影像的分析判断，是协助医生完成诊断、治疗工作的一种辅助工具，帮助更快的获取影像信息，进行定性定量分析，提升医生看图/读图的效率，协助发现隐藏病灶。 人工智能通过影像分类、目标检测、图像分割、图像检索等方式，完成病灶识别与标注，三维重建，靶区自动勾画与自适应放疗等功能，应用在疾病的筛查、诊断和治疗阶段。目前较为火热的应用有肺部筛查、糖网筛查、肿瘤诊断和治疗等。
药物挖掘。人工智能在药物研发上的应用可总结为临床前和临床后两个阶段。临床前阶段：将深度学习技术应用于药物临床前研究，在计算机上模拟药物筛选的过程，包括靶点选择、药效和晶型分析等，预测化合物的活性、稳定性和副作用，快速 、准确地挖掘和筛选合适的化合物或生物，提高筛选效率，优化构效关系。临床后阶段：针对临床试验的不同阶段，利用人工智能技术对患者病历进行分析，迅速筛选符合条件的被试者，监测管理临床试验过程中的患者服药依从性和数据收集过程，提高临床试验的准确性。
虚拟助理。医疗虚拟助理是基于医疗领域的知识系统，通过人工智能技术实现人机交互，从而在就医过程中，承担诊前问询、诊中记录等工作，成为医务人员的合作伙伴，使医生有更多时间可以与患者互动。医疗虚拟助理根据参与就医过程的功能不同，主要有智能导诊分诊，智能问诊，用药咨询和语音电子病历等方向。
第七部分智能驾驶行业分析
1.智能驾驶行业产业链
智能驾驶行业的中心业务是以Google、百度为代表的智能驾驶操纵解决方案提供商和以特斯拉、蔚来为代表的成车厂商。该类厂商，上接上游软硬件提供商，下接公司和消费者，在整个业务链中扮演至关重要的一环。
产业链上游厂商多为细分技术提供商，如深度学习、人机交互、图像识别和新材料、新制造新能源等。
智能驾驶产业链图谱
资料来源：创业邦研究中心
2.智能驾驶市场分析
伴随着 ADAS 技术的不断更新，推断全球 L1-L5 智能驾驶市场的渗透率会在接下来 5年内处于高速渗透期，然 后伴随半无人驾驶的普及进入稳速增长期。在未来的 2025 年无人驾驶放量阶段后，依赖全产业链的配合而进入市场成熟期。预测到2030年，全球 L4/5 级别的自动驾驶车辆渗透率将达到 15%，单车应用成本的显着提升之 外，从 L1-L4 级别的智能驾驶功能全面渗透为汽车产业带来全面的市场机会。
按照 IHS Automotive 保守估计，全球 L4/L5 自动驾驶汽车产量在 2025 年将接近 60 万辆，并在 2025- 2035 年间获得高速发展，年复合增长率将达到43%，并在2035年达到2100万辆。另有接近 7600 万辆的汽车具备部分自动驾驶功能，同时会带动产业链衍生市场的大规模催化扩张。
根据独立市场调研机构 Strategy Engineers 的预测，L4 高度自动驾驶等级下，自动驾驶零部件成本约在 3100 美元/车，其中硬件占比 45%，软件占比 30%，系统整合占比 14%，车联网部分占比 11%。按照全球 1 亿辆量 产规模计算，理想假设所有车辆全部达到 L4 高度自动驾驶水平，那么全球自动驾驶零部件市场规模在 2020 年 将达到 3100 亿美元。
第八部分中国人工智能企业画像分析
随着人工智能技术的不断成熟，人工智能创业的难度逐步降低。创新的大门吸引众多创业企业进入。为了观察行业风向，助力创新企业发展，创业邦研究中心对国内200多家人工智能创业公司进行了系统调研，从发展能力、创新能力、融资能力等多维度指标，评选出“2018中国人工智能创新成长企业50强”。
地域分布
全国88%的人工智能企业聚集在北京、上海、广东和江苏。其中，北京人工智能企业最多，占比高达39.66%;其次是上海，人工智能企业占比达21.55%;位列第三的是广东，人工智能企业占达15.52%。北京以领先全国其他地区的政策环境、人才储备、产业基础、资本支持等，成为人工智能创业首要阵地;华东地区的上海、江苏、浙江均有良好的经济基础和科技实力，人工智能应用实力雄厚，也聚集了一批人工智能垂直产业园;广东互联网产业发达，企业对数据需求强烈，依靠大数据产业链推动人工智能产业发展。
行业分布
从行业大类分布来看，行业应用层的企业占比最大，为56.03%;其次是应用技术层的企业，占比达31.04%;基础技术层的企业占比最小，仅为12.93%。随着人工智能技术的发展，人工智能与场景深度融合，应用领域不断扩展，行业应用公司比重不断提升。在基础层技术方面，国际IT巨头占据行业领先地位， 国内与国际差距明显，中小初创企业很难进入。
从行业应用来看，智能金融企业占比最大，为16.92%;其次是机器人企业，占比达15.38%;位列第三的是智能驾驶和智能教育，占比均为12.31%。金融行业的强数据导向为人工智能的落地提供了产业基础，智慧金融被列入国家发展规划中，庞大的金融市场为人工智能落地带来了发展前景。机器人作为人工智能产业落地输出， 目前市场需求较大，商业机器人占据较大份额。中国智能驾驶市场在资本推动下进入者较多，企业积极推动应用落地，百度、北汽等大型企业尝试商业化落地智能驾驶汽车。人工智能推动教育个性化落地，相关初创企业涉入教育蓝海，推动智慧教育的发展。
收入情况
收入分布在500-10000万之间的企业最多，占比达49.14%;500万以下的企业位居其次，占比达 26.72%;位列第三的是10000-100000万之间的企业，占比为17.24%。
最新估值
企业最新估值均在亿元级别，且分布较为均衡。三成企业估值超过15亿元，还有企业估值达到百亿级别，如优必
选科技、达闼科技和商汤科技等，将来或将跻身人工智能独角兽企业。(备注：分析样本量剔除一半未披露企业)
第九部分典型企业案例分析
1.Atman
企业概述
Atman由来自微软的人工智能科学家和产业经验丰富的产品团队创办，提供专业领域机器翻译、机器写作、知识图谱、大数据智能采集挖掘等语言智能产品，致力于成为医学、新闻、法律等专业领域语言智能专家，为专业领域用户赋能，推动专业领域用户进入人工智能时代，助力专业领域文字智能水平实现跨越式提升。Atman已为强生、新华社参考消息、北大法宝、君合律师事务所等世界领先药企、新闻媒体、法律服务机构开发机器翻译、机器写作、知识图谱、大数据智能采集挖掘等语言智能产品。
目前Atman在北京和苏州两地运营，能快速响应全国各地客户需求。
企业团队
创始人&CEO：马磊
清华大学计算机系毕业，曾先后在微软研究院和工程院担任研究员和架构师，机器学习专家、多次创业者、曾主导多项人工智能重大项目，和申请国际专利共计15+项。
Atman公司核心团队由来自微软、百度、法电等领域高端人才和资深技术人才组成，公司员工40人，其中硕士以上学历占比60%，技术开发人员占比70%，一半以上来自微软亚洲研究院和工程院。
核心技术与产品
技术方面，擅长机器学习（深度学习、强化学习、群体智能）在复杂问题的应用，和国际专利15项，Atman神经网络机器翻译系统于2016年9月首秀，早于谷歌的GNMT，专业领域翻译效果在公测标准和行业客户测试中均持续领先。核心产品为垂直领域机器翻译、机器写作、知识图谱抽取构建、大数据智能挖掘等语言智能产品。
Atman的机器翻译产品可自动翻译编辑专业文献、报告、音视频和网页，支持私有部署和云端混合部署，提供包括数据隐私安全以及自学习的端到端解决方案。
机器写作可对海量数据进行快速搜索、过滤、聚类，根据行业需求自动生成专业文档，适用于所有专业写作场景，可大幅减少专业报告写作过程中的繁复工作，大幅提升专业领域写作效率。
知识图谱可实现海量数据的语义检索、长链推理、意图识别、因果分析，形成一个全局知识库。大数据智能采集挖掘系统为专业领域用户提供智能数据源管理、海量专业数据获取和非结构化数据自动解析并结合知识图谱提供auto-screening、知识重构、专业决策辅助，帮助用户建立强大的以专业大数据为基础的业务辅助能力。
2.黑芝麻
企业概述
黑芝麻智能科技有限公司是一家视觉感知核心技术与应用软件开发企业，2016年分别在美国硅谷和上海成立研发中心，主攻领域为嵌入式图像、计算机视觉，公司核心业务是提供基于图像处理、计算图像以及人工智能的嵌入式视觉感知平台，为ADAS及自动驾驶提供完整的视觉感知方案。
目前公司和博世、滴滴、蔚来、上汽、上汽大通、EVCARD、中科创达、车联天下和云乐新能源等展开深入合作，提供基于视觉的感知方案；除此之外，公司还在消费电子、智能家居等领域布局为智能终端提供视觉解决方案。目前公司已经完成A+轮融资。
企业团队
团队核心成员来自于OmniVision、博世、安霸、英伟达和高通等知名企业，平均拥有超过15年以上的产业经验，毕业于清华、交大、中科大和浙大等知名高校。
创始人&CEO：单记章此前在硅谷一家全球顶尖的图像传感器公司工作近20年，离职前担任该公司的技术副总裁一职，工作内容覆盖了图像传感器研发和设计、图像处理算法研发和图像处理芯片设计。
核心技术和产品
在汽车领域，黑芝麻可提供车内监控方案（DMS），自动泊车方案（AVP），ADAS/自动驾驶感知平台方案。黑芝麻智能科技提供的解决方案包括算法和芯片两个核心部分：黑芝麻感知算法从基础的控光技术，到面向AI的图像处理技术出发来提高成像质量，以及应用深度神经网络训练，结合视频处理和压缩技术，形成从传感器端到应用端的处理过程；黑芝麻芯片平台采用独有的神经网络架构，包括独有的图像处理，视频压缩和计算机视觉模块，与黑芝麻视觉算法结合，采用16nm制程，设计功耗2.5w，每秒浮点计算达20T。
3.乂学教育
企业概述
乂学教育，成立于2014年，是一家网络教育培训机构，采用人工智能和大数据技术，为学生提供量身定制学习解决方案和个性化学习内容。核心团队来自美国Knewton、Realizeit、ALEKS等人工智能教育公司，销售团队有全国40亿toC销售额的经验。
企业自主研发了针对中国K12领域的学生智适应学习产品，其核心部分是以高级算法为核心的智适应学习引擎“松鼠AI”，该产品拥有完整自主知识产权，能够模拟真实特级教师教学。企业发表的学术论文得到了全球国际学术会议AIED、CSEDU、UMAP认可，并在纽约设计了人工智能教育实验室，与斯坦福国际研究院（SRI）在硅谷成立了人工智能联合实验室。
主要产品
学生智适应学习是以学生为中心的智能化、个性化教育，在教、学、评、测、练等教学过程中应用人工智能技术，在模拟优秀教师的基础之上，达到超越真人教学的目的。该产品性价比高，以人工智能+真人教师的模式，做到因材施教，有效解决传统教育课时费用高，名师资源少，学习效率低等问题。
智适应学习人工智能系统
智适应学习人工智能系统模拟特级教师，采用图论、概率图模型，机器学习完成知识点拆分和个人学习画像，采用神经网络、逻辑斯蒂回归和遗传算法为学生实时动态推荐最佳学习路径，实现个性化教育。
业务模式
线上与线下，2B和2C相结合。以松鼠AI智适应系统教学为主，真人教师辅助，学生通过互联网在线上学习课程。开创教育新零售模式，授权线下合作学校，已在全国100多个城市开设500多家学校。
4.云从科技
企业概述
云从科技成立于2015年4月，是一家孵化于中国科学院重庆研究院的高科技企业，专注于计算机视觉与人工智 能。云从科技是人工智能行业国家队，是中科院战略先导项目人脸识别团队唯一代表，唯一一家同时受邀制定人 脸识别国家标准、行业标准的企业。2018年，云从科技成为祖国“一带一路”战略实行路上的人工智能先锋，与 非洲南部第二大经济体津巴布韦政府完成签约。
云从科技奠定了行业领导地位： 国家肯定，国家发改委2017、2018年人工智能重大工程承建单位；顶层设计，唯一同时制定国标、部标和行标的人工智能企业；模式创新，三大平台解决方案，科学家平台、核心技术平台和行业应用平台。
企业核心团队
创始人
周曦博士，师从四院院士、计算机视觉之父—ThomasS.Huan黄煦涛教授，专注于人工智能识别领域的计算机视觉 研究。入选中科院“百人计划”，曾任中国科学院重庆研究院信息所副所长、智能多媒体技术研究中心主任。
周曦博士带领团队曾在计算机视觉识别、图像识别、音频检测等国际挑战赛中7次夺冠;在国际顶级会议、杂志 上发表60余篇文章，被引用上千次。
核心技术团队
云从科技依托美国UIUC和硅谷两个前沿实验室，中科院、上海交大两个联合实验室上海、广州、重庆、成都四 个研发中心组成的三级研发架构。目前研发团队已经超过300人，80%以上拥有硕士学历。
技术优势
全方位多维智能学习模块适应不同场景要求；模块化设计为在工业视觉、医学影像、自动驾驶AR等领域扩展打下良好基础。
云从科技具有高技术壁垒：世界智能识别挑战赛成绩斐然，在CLEAR、 ASTAR、 PASCAL VOC、 IMAGENET、FERA以及微软全球图像识别挑战赛上共计夺得7次世界冠军;在银行、公安等行业智能识别技术 PK实战中，85次获得第一；2018年，云从科技入选MIT全球十大突破性技术代表企业。
在跨镜追踪(ReID)技术上取得重大突破。Market-1501，DukeMTMC-reID，CUHK03三个数据同时集体刷 新世界记录， Market-1501上的首位命中率达到96.6%，首次达到商用水平。
正式在国内“3D结构光人脸识别技术”，可全面应用于手机、电脑、机具、设备、家电。相较以往的2D人 脸识别及以红外活体检测技术，3D结构光人脸识别技术拥有不需要用户进行任何动作配合完成活体验证的功能， 分析时间压缩到了毫秒级以及不受环境光线强弱的影响等诸多优点，受到国际巨头公司的关注。
行业应用
目前国内有能力自建系统的银行约为148家。截止2018年3月15日，已经完成招标的银行约为121家，其中云从科 技中标了88家总行平台，市场占有率约为72.7%;在安防领域推动中科院与公安部全面合作，通过公安部重大课题研发火眼人脸大数据平台等智能化系统，在民航领域，已经与中科院重庆院合作覆盖80%的枢纽机场。
5.Yi+
企业概述
北京陌上花科技是领先的计算机视觉引擎服务商，为企业提供视觉内容智能化和商业化解决方案。致力于“发现视觉信息的价值”。
旗下品牌Yi+是世界一流的人工智能计算机视觉引擎，衣+是时尚商品搜索引擎。公司在图像视频中对场景、通用物体、商品、人脸的检测、识别、搜索及推荐均达到领先水平。
目前公司和阿里巴巴、爱奇艺、优酷土豆、中国有线、CIBN、中信国安、海信、华为、360等数十家顶级机构/产品深度合作，通过提供边看边买引擎、图像视频内容分析引擎、人脸识别引擎等基于视觉识别技术的数据结构化产品服务于海量用户，同时帮助政府机构、广电系统、内容媒体、零售商、电商、视听设备等行业实现智能分析、智能互动与场景营销。目前公司已经获得B轮融资。
企业团队
团队成员来自于斯坦福、耶鲁、帝国理工、新加坡国大、南洋理工、清华、北大、中科院等名校及谷歌、微软、IBM、英特尔、阿里巴巴、腾讯、百度、华为等名企。
创始人&CEO：张默
北京大学软件工程硕士， 南洋理工大学创业创新硕士。连续创业者， 曾任华为算法工程师、微软WindowsMobile工程师、 IBM SmarterCity 架构师，北方区合作伙伴经理，主机Linux中国区负责人，中国区开源联盟负责人，年销售额数亿。 2013年创业于美国硅谷和新加坡，2014年6月在中国设立北京陌上花科技有限公司。
核心技术与产品
技术方面，在国际顶级计算机视觉竞赛ImageNet中，成绩曾超过谷歌、斯坦福等，2015-2016年2年获得十项世界第一。2018年3月，人脸识别准确率位列LFW榜首。Yi+通过遵循无限制，标记的外部数据协议。 Yi+的系统由人脸检测，人脸对齐和人脸描述符提取组成。使用多重损失和训练数据集训练CNN模型，其中包含来自多个来源的约10M个图像，其中包含150，000个人（训练数据集与LFW没有交集）。在测试时， Yi+使用原始的LFW图像并应用简单的L2norm。图像对之间的相似性用欧氏距离来测量，最终取得优异成绩。
公司的核心产品主要包括视觉搜索引擎，图像视频分析引擎以及人脸识别和分析引擎：
行业解决方案
针对营销、安防、相机和电视的不同特点，推出相应解决方案。
营销+AI。场景化广告方案中，大屏AI助理信息流推荐、神字幕、物体/人脸AR动态贴图、video-out、场景化角标与广告滤镜等形式的广告内容推荐，适用于快消、汽车、电商、IT、金融、旅游服务等多个行业。
智慧城市+AI。使用计算及视觉助力智慧城市，在智慧安防、智慧交通、智慧园区等方面提供解决方案。在智慧安防实时识别上，实时处理直播摄像头信息，算法反应敏捷，相应迅速。建立智慧园区方案模型，考虑扩展性&灵活性、数据管理、松散耦合性、安全性、实时整合性以及功能性和非功能性需求等技术方案要素，从业务和技术两方面整合解决方案实现步骤。
电视+AI。电视+AI的解决方案赋予智能电视多样播放能力和营销能力。
相机+AI。相机更具交互能力。用户通过搜索关键字标签同步展示图片，打通相册和购物一站式体验。准确识别人物属性特征，动态适应表情变化，可以在视频以及图像中对人脸实时检测，基于深度学习技术，进行人脸相似度检测，实现面部关键点定位、妆容图像渲染，试用与粉底、唇彩以及眼影等多种虚拟试装方式。实时检测摄像头中出现的物品、场景和人脸等，添加AR效果，SDK支持本地检测、识别、追踪，平均检测帧率可达到25fps。
新零售+AI。Yi+新零售解决方案是基于公司自主研发的人脸识别、商品识别和其他图像识别算法技术为核心，建立一整套基于人脸、商品的智能零售门店管理方案。Yi+新零售解决方案主要包含数据采集、算法模型说明和部署方案三部分，其中数据采集包括人脸数据采集、商品数据采集；算法模型说明包括识别算法训练、商品识别、识别输出；部署方案包括本地部署、云端部署、本地部署与云端部署结合。
6.擎创科技
企业简介
擎创科技成立于2016年，专注于将人工智能和机器学习赋予传统IT运维／企业运营管理，为企业客户提供智能运维大数据分析解决方案，从而取代和改善对高技能运维人员严重依赖的现状。2017年，擎创科技已实现全年2000万营收，迅速成为国内AIOps领域的领跑者和中流砥柱。2018年初，擎创科技完成了数千万人民币的A轮融资，由火山石投资领投，晨晖创投、元璟资本及新加坡STTelemedia跟投。
核心团队
擎创团队的核心成员主要由BMC、微软等美国企业服务上市公司的运维老兵，与新浪、饿了么等知名互联网公司的大数据、算法专家组成，核心团队成员至少拥有10年以上的行业经验。其中CEO杨辰是国内最顶级的B端销售，曾带领团队获得10倍的业绩增长；CTO葛晓波拥有长达15年的企业级软件开发和运维经验；而产品总监屈中泠则来自甲方，创业前为浦发硅谷银行企业架构师，深知甲方对企业运维产品的需求。这个曾经深耕于运维企业服务市场的团队，如今在智能运维企业服务赛道继续领跑，让擎创科技成为最懂企业的客户，最值得企业客户信赖的软件厂商。
主要产品
“夏洛克AIOps” 作为擎创自主研发的大数据智能运维主打产品，自2016年上线以来，已从1.0版本升级至1.9版本，可应用在金融、大型制造业、铁路民航、能源电力等涉及国家发展和民生问题的多种行业。在2017全球运维大会上，夏洛克AIOps获得由中国信息通信研究院与高效运维社区联合颁发的“年度最具影响力AIOps产品”奖。
“夏洛克AIOps”充分利用自研算法辅助客户实现IT运维价值，结合客户的现有情况，规划从传统ITOM至AIOps智能运维的一站式路径，助其运营落地，由此打破数据孤岛，建立统一的大数据智能分析平台，实现以人工智能为核心，驱动传统IT运维监、管、控三个层面，并将相关运维数据及业务数据实时展现。
“夏洛克AIOps”拥有多项自研算法，犹如运维界的福尔摩斯，能迅速发现并定位运维问题的根因，实现秒级排障，最大程度避免企业产生重大损失。更有价值的是，“夏洛克AIOps”还能通过长期的数据积累和机器学习，运用新型深度神经网络算法对企业的业务数据进行预测，帮助企业提前规划IT资源，高效预防各类黑天鹅事件的发生。
商业模式
目前，擎创科技已与多家金融和制造行业标杆客户形成稳定的合作关系，包括浦发银行、浦发硅谷银行、国家开发银行、上海铁路局、银联、海尔、浙江能源等。针对不同客户，采用个性化的商业模式进行服务，目前主要有私有模式和SaaS模式两种，都具有较强的可复制性。
核心优势
智能教育行业报告范文5
2013年，太极股份完成对慧点科技的整合并购。通过本次收购，两公司形成了良好的协同效应，在客户管理、产品研发、销售网络布局、业务完整性等方面形成互补，持续为客户提供更系统化的优质产品和专业服务，进一步提升“太极股份”和“慧点科技”的品牌知名度、美誉度和忠诚度，以及双方的核心竞争力和可持续发展能力。
北京慧点科技有限公司于1998年创立，是中国领先的管理软件与服务提供商。主营业务为向大型企业集团及政府部门提供GRC（Governance、 Risk and Compliance，即管控、风险与合规遵从）企业管控软件的开发、实施及服务。助力企业在高效运转、构建企业管理应用体系、保障企业持续健康发展等方面的提升价值。
作为国内率先引入GRC管理理念的IT企业，慧点科技打造了以“管控・风险・监管”为核心的管理软件与服务体系。成功服务了以中国移动、中国石化、中国海油、中国五矿、神华集团等近千家大型客户。目前，国资委下属113家中央企业中30%以上、中国百强企业的近40%，石化钢铁、能源电力、交通运输、金融电信等行业的龙头企业都在使用慧点科技的产品与服务。除北京总部外，在上海、深圳、西安、南京、成都、济南设置分支机构，面向全国的大型集团型企业客户提供优质服务。
近年来，慧点科技在技术创新、市场拓展合力的助推下，业务收入以年均近80%的复合增长率快速扩大至2个亿以上并连续10年入选“国家规划布局内的重点软件企业”。根据吕翊介绍，慧点科技今年将秉承坚持以GRC为核心的商业价值导向，以“产品+服务”的业务模式，以大客户为主的T型发展的核心战略指导方针，重抓“人才地图及方案落地、项目交付体系管理提升、GRC基础平台支撑”三个落实，实现“产品发展模式、市场扩张方式、政府业务瓶颈”的整体突破。他相信通过对GRC管理理念的不断深入理解和实践应用，并辅以在业务流程管理、云计算和移动互联方面的技术研发，慧点科技必将与众多的客户一道实现“中国管理软件推动中国企业走向世界”的宏伟愿景。
人民网与蓝汛云计算中心合作签约仪式在京举行
4月11日，人民网股份有限公司与蓝汛国际控股有限公司（ChinaCache）在人民日报社报告厅举行云计算中心合作签约仪式。根据框架合作协议的约定，人民网将与蓝汛ChinaCache合作建设位于北京市天竺综合保税区的“蓝汛首鸣国际数据中心”云计算中心。
随着互联网业务、移动互联网业务的高速发展，云计算、云存储已成为互联网发展方向。“蓝汛首鸣国际数据中心”项目将帮助人民网实现分散计算的集中化，以适应云计算、云存储的发展方向，并为网络技术上和物理位置上对网站计算的安全提供保障，同时，提供计算备份和恢复的基础平台，从而为业务提供重要的支撑、管理。
人民网将通过在“蓝汛首鸣国际数据中心”建立云计算和云存储基础设施平台，降低对用户服务的长期运营成本，为公司向用户提供数字化、全媒体服务创造有利条件。人民网总裁廖？先生在签约仪式上表示：“人民网希望通过此次合作解决由于用户数量快速扩张，计算量及存储量呈几何级数增加等问题，突破潜在发展瓶颈。” 蓝汛ChinaCache公司创始人、董事长兼首席执行官王松先生表示：“蓝汛首鸣国际数据中心将成为承载蓝汛互联网服务的重要平台之一。随着蓝汛首鸣国际数据中心项目价值的进一步呈现，希望有更多的重量级企业将会加入我们的合作行列。”
安永电视业未来的六大趋势
4月15日，安永媒体与娱乐业报告《电视的未来》，阐述了媒体和娱乐企业应如何应对一个由消费者掌握主导权的时代。报告提出驱动电视业未来的六大趋势，即：电视节目和故事情节设计将发生演进，以更好地利用全平台环境。 打造这一体验的关键技术因素是实现屏幕间同步的元数据。然而，这将影响媒体企业供应链上的几乎每一个系统，涵盖内容创意、制作到销售、流量和发行等各个环节；泛在屏幕将要求内容更具移动性。随着屏幕和观看视频的成本不断降低，使用场所不断延伸――在家中、车上乃至公共场所，市场将需要能无缝跟随观众前往任何位置的内容； 社交动态和协作体验将驱动产生更多事件性的节目。 成功内容制作的一个秘诀是，如何充分挖掘某一节目的社交体验，使得观众不希望错过原始的事件体验。未来的趋势实际上是借鉴了以前的“必看电视”，只是现在应该称为“必体验电视”；节目发现与电视机控制领域的创新将产生新的技术利器。 内容提供商将需要进行“内容发现优化”，类似今天的搜索引擎优化，对内容进行持续优化，以便让尽可能多的受众在需要的时候能发现所需要的内容；持续看片（Bingeing）将引发收视调查和个性化定制领域的更多创新。媒体和娱乐公司将需要以比目前衡量广播电视更细化的方式来衡量持续看片消费。通过打造能迎合不同类型持续看片观众口味的模式，直接获益； 要求独特性内容的新入者将驱动传统演播系统之外的更多创新。 那些善于利用数据来灵活地满足观众需求，推动个性化体验并满足大众希望娱乐性和新闻性兼具需求的参与者才能获胜。
安永全球媒体和娱乐行业咨询服务主管合伙人Howard Bass指出：“如今我们正处于一个非凡的时代：便携、多样性及无线技术等方面的能力使得消费者获得了前所未有的主导权。这种主导权对媒体行业的价值链产生了革命性的影响。” 技术变革的步伐不断加速，在应对日常经营所面临的诸多挑战与未雨绸缪为新的革命性发展奠定基础这两者之间实现良好的平衡并非易事。很多媒体和娱乐企业高管不得不集中精力应对当前事关企业存亡的诸多事项，从而根本无暇顾及展望未来。然而，要想创新繁荣、在市场上站稳脚跟，他们需要将光放长远 。
第六届中国云计算大会将在京召开
由中国电子学会主办的“第六届中国云计算大会”将于5月20日在北京召开，会议历时四天，涵盖“突出行业应用、分享技术趋势、促进国际合作、打造共赢平台”四大特性。
据悉，大会将突出行业应用：新增6类行业应用专题论坛，涵盖交通、制造、医疗、教育、金融、数字娱乐等行业领域，邀请行业用户CIO和信息技术主管分享应用经验，推动云计算大数据在更大范围、更多领域创新应用，服务于智慧中国建设。会议继续分享技术趋势：大会将邀请中国电子学会云计算专家委员会委员、中国电子学会大数据技术与应用专家委员会委员、中国首席信息官联盟知名CIO、国际信息处理联合会（IFIP）海外专家，通过主题演讲、专题讲座、圆桌讨论、技术培训等方式，让与会者全面准确把握云计算、大数据领域的技术发展趋势，掌握构建云计算应用的核心技术。
在技术专题论坛和行业应用论坛之外，本届大会还将特设全国云计算大数据创新项目评选颁奖暨风险投资论坛。论坛云集了云计算、大数据等领域的创新企业、专家学者、著名风险投资机构、知名投资人以及行业爱好者，将对围绕全国8大核心城市的全国云计算大数据创新项目评选的最终获奖者进行颁奖。获奖项目现场路演，风险投资机构、著名投资人、优秀创业者以及现场观众将全方位互动，从创新、融合、发展等多角度共议云计算大数据行业的最新发展与投资机遇。
曙光高端服务器新品
随着大数据、云计算、数据中心整合等创新型应用的推进，国内金融、电信、电商等行业的发展驱动力有了很大改变，特别是商业智能分析在企业业务中得到了充分的应用，对于高可用、高可靠、高可管的服务器系统有着愈发强烈的需求。
近日，“创新技术 决胜关键――曙光高端服务器新品会”在北京召开，作为我国高性能计算领导者和云计算的领先企业，曙光公司迎合用户的高端需求在此次会上正式推出新一代全自主研发的八路服务器――I980-G10、曙光I840-G25，以及刀片计算机节点CB80-G20，为用户关键应用提供了更多选择。此外，曙光在会上还分享了U2L（Unix to Linux）解决方案与实用案例，展示了服务器新品在数据库搭建、数据智能分析等方面所拥有的广阔前景。曙光公司首席运营官王正福指出：“曙光秉承持续创新的精神，凭借强大的技术实力、应用解决方案能力和敏锐的市场洞察，聚焦创新和高质量的产品与服务。曙光围绕着用户关键应用平台的需求特点，在探索服务器生态系统建设进程中不断创造集聚应用价值的产品。此次推出的I980-G10等服务器新品，以极高性能、极低故障为亮点，将在降低企业用户的运维成本，提升企业核心竞争力等方面，让高端服务产品在关键应用中发挥特长。”
新浪微博美国纳斯达克上市
新浪微博于北京时间4月17日正式在美国纳斯达克上市，适逢纽约股市连跌三周，导致新发售的股票规模大幅缩水，虽然“升”不逢时，但当日新浪微博逆市上涨19%，每股价格为20.24美元，总市值达41亿美元。公开资料显示，新浪微博此次共发行1680万美国存托股，发行价在此前预估的每股17到19美元定价区的低端17美元，由于发售的股票规模有所缩减，共筹款2.86亿美元，远逊最初公布的5亿美元预期。
新浪微博是现今中国国最大的社交网络平台，有中国的推特（Twitter）之称。截至今年3月，微博月活跃用户1.438亿，日活跃用户6660万，是中国活跃度最高的社交媒体。微博上有超过8万个政府机构和官员的微博账号、70多万个个人认证账号和40多万家企业认证账号，在政府、企业、明星名人与普通网友的互动中扮演着重要角色。商业化方面，2013年第四季度新浪微博营业利润达到300万美元，成为中国第一个盈利的社交媒体平台。今年第一季度，微博整体营收达到6750万美元，同比增长160.6%。
智能教育行业报告范文6
本报讯 7月25日，银监会主席尚福林在银监会2014年上半年全国银行业监督管理工作会议上披露，银监会已正式批准三家民营银行的筹建申请，其中包括腾讯、百业源、立业为主发起人，在广东省深圳市设立深圳前海微众银行。正泰、华峰为主发起人，在浙江省温州市设立温州民商银行，以及华北、麦购为主发起人，在天津市设立天津金城银行。
据尚福林介绍，“三家试点银行目标是为实体经济发展提供高效和差异化的金融服务，其中深圳前海微众银行将办成以重点服务个人消费者和小微企业为特色的银行。”据了解，下一步，银监会将指导三家试点银行筹建工作小组做好各项筹建工作，搭建合理的公司治理架构，起草银行章程，选聘合格的董事、高级管理人员，拟定经营方针和计划，建立银行主要管理制度和风险防范体系框架。同时，搭建过程中会及时总结试点经验，适时扩大试点范围，进一步调动民间资本进入金融业的积极性。
亚马逊推3D打印在线商店
本报讯 7月28日，亚马逊推出新的3D打印在线商店。通过这一商店，消费者目前可以订制超过200种独特的3D打印产品，第一批商品包括个性化狗牌、信用卡卡套、iPhone外壳，甚至订制的摇头娃娃。3D打印公司Sculpteo CEO Clement Moreau表示：“通过3D打印，在线消费者的购物体验将被重塑。消费者想要的商品不再被局限于商店库存，而是取决于他们的想象力。” Moreau认为，亚马逊的参与将大幅开拓3D打印商品市场，减小相关厂商的推广成本。
谷歌启动医疗健康新项目
本报讯 7月25日，谷歌启动了名为Baseline Study的全新科研项目，希望全面描绘健康人的身体模型。该项目目前还处于发展初期，由分子生物学家Andrew Conrad负责。据悉，该项目并不局限于具体的疾病，而是使用各种全新的诊断工具搜集成百上千的不同样本之后，利用庞大的计算能力来寻找这些信息中隐藏的“生物标签”，从而帮助医疗研究人员提前发现疾病。
例如，该研究可能会发现一些能够帮助人们分解高脂肪食物的生物标签。拥有这些生物标签的人，可以将患上高胆固醇和心脏病的时间延后，没有这类生物标签的人则会更早患上心脏病。一旦Baseline发现了这一标签后，研究人员便可通过检查了解哪些人缺乏这类标签，并帮助他们纠正习惯，或者开发出新的治疗方法，帮助其更好地分解高脂肪食物。
航天三院304所开展物联网食品追溯研究
本报讯 日前，由中国航天科工三院304所申报的“基于物联网的食品质量追溯管理系统技术研究及应用”项目立项。该研究在承担内蒙古蒙牛乳业产品追溯生产线建设的基础上，基于物联网技术和采集原材料、物流、加工及流通销售过程中的数据，研究构建区域联网、规范的电子信息追溯和管理应用系统，将与数据网络技术、二维码技术、传感器技术等物联网开发相关技术进行结合，实现食品跟踪及安全信息共享。
柯达乐芮中国分公司成立
本报讯 柯达乐芮致力于提供创新式图片、文档影像以及信息管理方面的解决方案。近日，柯达乐芮公司正式宣布在中国成立分公司。柯达乐芮新任首席执行官Ralf Gerbershagen说：“此举是我们全球战略的重要里程碑，我们的目标是通过渠道伙伴、线上、移动设备等渠道，改善人们在工作生活中与图片和信息交互的方式。”
惠普推出多款工作站应用新品
本报讯 惠普近日了惠普DL380z云工作站解决方案，并同时推出了两款工作站行业的应用。DL380z云工作站结合了服务器技术、NVIDIA虚拟技术、Citrix虚拟技术以及惠普安全工作站生态系统。这一产品支持NVIDIA GRID K2、NVIDIA Quadro K6000、K5000、K4000显卡，通过NVIDIA GRID GPU虚拟化，可支持多个用户同时接入。
数据中心创新峰会聚焦云能效
本报讯 “2014施耐德电气数据中心创新峰会”日前成功举办，并推出了一系列全新举措，涵盖产品、解决方案、服务和市场推广等方面，其中包括：Galaxy VM不间断电源、InRow 2代行级制冷、预制模块化解决方案、基础设施运营服务、能效数据中心认证等。此外，施耐德电气还在大会现场分别与宝德集团、浪潮集团签订了战略合作协议书，将于它们在数据中心领域进行全面的合作。
联想推互联网创业平台NBD
本报讯 7月24日，联想集团宣布推出互联网创业平台――联想NBD（昵称“新板凳”），并了该平台“孵化”的首批三个创新产品：智能眼镜、智能空气净化器和智能路由器。联想NBD采取参股、协作等方式，向全球范围内最顶尖、拥有核心技术能力的创业团队，开放联想软硬件开发、市场、渠道、服务等资源。据称这将有助于双方共同研发、生产出更符合用户需求、更智能化的产品和服务。
此次的智能眼镜共有两款，分别是针对行业用户的M100和针对普通消费人群的new glass，由联想分别与美国Vuzix公司及云视智通公司合作开发。
三款智能空气净化器LUFTMED D300、LUFTMED D600及new air X330，由联想及德国Luftmed公司联袂推出，其对PM2.5颗粒的过滤效率超过99%，并可以实现每小时最高500立方米的空气流通量。
智能路由器newifi则是联想与成都谛听科技公司共同研发，具备防蹭网、防钓鱼、防网购欺诈三防功能。newifi界面极简、易用，仅需两步即可完成初次设置。
除了三款创新产品以外，NBD的线上平台也于当日正式上线。该平台具有产品介绍、B2C销售和粉丝社区三大模块。依托该平台，用户可以获得的产品售前、售后服务。开发者和开发团队将得到联想的技术支持，并获得即时用户反馈。
中国移动游戏半年收入125亿元
本报讯 7月30日，中国游戏产业报告的数据显示，2014年1～6月，中国游戏市场实际销售收入达496.2亿元，同比增长46.4%，其中移动游戏贡献收入首超网页游戏。数据还显示，中国移动游戏（包括移动网络游戏与移动单机游戏）用户数量约3.3亿人，同比增长89.5%。截至2014年6月底，中国区iOS畅销榜的前100产品中，角色扮演类产品数量最多，占30.8%；即时战略类占19.8%；动作类展15.4%；卡牌类占11.0%。
山石网科与趋势科技达成战略合作
本报讯 山石网科与趋势科技日前宣布双方已达成战略性合作框架，并联合推出高级威胁防御方案，实现了“威胁识别-威胁预警-威胁阻止”的自动处理。据介绍，本次合作将在技术研发整合的基础上推出更具智能化的防护平台。而随着合作力度的深入，双方不仅会在云服务平台、特征库等方面实现共享，更会为各行业用户提供联合解决方案，尤其针对遭受移动应用威胁、APT攻击的金融用户，以及政府和教育等恶意程序攻击的“重灾区”形成持续且有效的保护。
上汽携手阿里巴巴打造“互联网汽车”
本报讯 近日，上汽集团与阿里巴巴集团在签署“互联网汽车”战略合作协议，此次双方的合作，旨在联合双方优势资源，进一步打通汽车全生命周期用车需求和互联网生活圈。据悉，该项目将以最终用户体验为导向，充分集成阿里巴巴集团的“YunOS”操作系统、大数据、阿里通信、高德导航、阿里云计算、虾米音乐等资源，以及上汽集团的整车与零部件开发、汽车服务贸易等资源，开放融合互联网和大数据，围绕用户的车生活，为用户提供智慧出行服务。
我国4G用户数达到1397万
本报讯 7月24日，在国务院新闻办召开的新闻会上，工信部新闻发言人、总工程师张峰介绍了通信行业的发展情况。公布数据显示，截至2014年6月30日，我国4G用户数达1397万，3G用户累计达4.71亿户；信息消费规模同比增长20%，基础电信企业实现业务收入增长5.6%，增值电信企业收入增长23.6%。
Riverbed助力安联集团提高客户体验
本报讯 近日，IT应用性能解决方案提供商Riverbed宣布与全球保险公司安联集团合作，为安联集团土耳其分公司部署了Riverbed SteelCentral性能管理方案，帮助其更好地分析、诊断并解决企业网络中的性能问题。“SteelCentral解决方案安装迅速，轻松实现集成，使用后性能明显地提升。”土耳其安联IT管理总监NevalBircaner说。
