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计算机视觉前沿技术范文1
团队背景
海归博士立志用无人驾驶保障交通安全
MINIEYE致力于打造世界领先的车载视觉感知技术和产品，提供前装和后装的ADAS解决方案及产品。其原理是通过摄像头检测、识别、追踪路面物体，即时收集数据并加以分析，协助驾驶员预先察觉到包括追尾、偏离车道、碰撞行人、超速在内的潜在路面危险，防患于未然。
MINIEYE创始人及CEO刘国清表示，相关数据显示，中国每年有将近6万人死于交通事故，而近年来的研究表明，89.1%的事故都是源自于驾驶员的误判和操作不当。MINIEYE运用计算机视觉技术和先进的算法，可以极大地避免这些事故的发生。产品上的摄像头就如MINIEYE的名字一样，是一颗安装在车上的“小眼睛”，随时扫描着路面情况，保障驾驶安全。
从2013年成立至今，MINIEYE团队已经拥有包括海归博士和优秀工程师在内的50多名研发人员。团队成员中有的毕业于美国佐治亚理工学院、加州大学、法国科学院、清华大学、中科大等国内外知名高校，也有的曾就职于德尔福、意法半导体、Intel、BAT等行业巨头。目前其总部位于深圳南山，另在南京设有一个研发中心和一个数据中心。
但你也许没想到，MINIEYE脱胎于南洋理工大学的实验室里。2012年，当时正在新加坡南洋理工大学攻读博士学位的刘国清，主持了新加坡政府媒体发展局和南洋理工大学联合发起的高级驾驶辅助项目。他在这个项目中看到了高级辅助驾驶和无人驾驶的前景所在，并在次年博士毕业后拒绝知名科研所的工作，拉着几个在新加坡的小伙伴，回国创业。“当时回国，一个是因为国内的创业氛围比较好；另一个是因为无人驾驶在国内的市场非常大，不仅能够提升驾驶安全，还能够缓解城市拥堵等问题。”
技术优势
应用深度学习、本地化车辆检测超过Mobileye
用计算机视觉技术来检测识别物体已然不新鲜，但深度学习的到来让计算机视觉技术迅速发展，检测识别率大大提高。而MINIEYE使用的正是基于深度学习的视觉感知技术。刘国清解释说：“传统的算法是告诉你车的特征，而深度学习是通过大量的图片来训练系统自己提取特征，学习特征。这种方法提取的特征更加准确，这是传统算法无法实现的。”
利用这项技术，MINIEYE目前对车辆和车道线的检测率均达到99.9%。
除了做到专业、领先之外，刘国清还力图体现MINIEYE的差异性，从而在竞争中脱颖而出。刘国清回国之前，仔细研究了国内的市场，发现还是一片空白。但在国际市场上，以色列公司Mobileye已经独占鳌头，这家公司因为和特斯拉合作而被大众广为知晓，目前占有全球ADAS市场约70%的份额。彼时Mobileye还尚未进军中国市场，但刘国清已经未雨绸缪，该如何面对这样一个强大的对手呢？
“第一个是算法能力要和它相当；第二，我们要走本土化路线，研发符合中国人驾驶习惯和中国工况的产品。”在国内道路上，经常能见到一些渣土车、拖车等异型车，这些车辆奇形怪状，对识别造成了不小的困难，基于国外路况设计的产品在碰到这些车辆时立马“失明”，无法运作。原因是数据库里面没有录入过这些“车”，所以无从提取特征去识别。
刘国清是国内第一批坚持走ADAS本土化路线的人，因此从2014年开始，就已经着手采集国内车辆及车道数据。到目前为止，MINIEYE共有45辆数据采集车，在北京、深圳、南京等全国几大城市采集数据。每天积累的里程超过一万多公里，数据量约1.5TB。刘国清说：“近年来深度学习的出现，大大加速了人工智能行业的发展。但深度学习的前提是需要有充足的数据量，所以我们很早就开始积累数据，要尽可能多地覆盖各种车型、天气、光照、路况。现在我们在本地化的方向进行得很顺利，在对国内异型车的检测方面，已经优于Mobileye了。”
业务布局
前后装市场双管齐下，从预警进军控制阶段
在市场布局上，MINIEYE的业务双管齐下，兼顾前装及后装市场。前装指的是整车出厂时就会装备电子产品，因此MNIEYE的客户群体是各大整车厂商。在2015年公司就和美国通用签署了合作开发协议，目前已经通过了第一轮定性测试，正在进行定量测试。而在后装市场上，MINIEYE已经和某公交集团达成订单。据了解，MINIEYE在之前合作的对象基本是整车厂、Tier1或者公交集团等B端用户，而在年底，MINIEYE将正式推出第一代后装产品，除了满足行业客户的需求之外，还希望覆盖个人C端用户。
刘国清针对个人用户做了市场调研，发现很多车主对驾驶安全非常重视，对ADAS产品很感兴趣，但对这种先进技术不太了解。“我们即将的后装产品，一方面是希望个人车主使用后给我们一些反馈，让我们知道用户的真实需求是什么，哪个功能好用，哪个功能需要继续迭代；另一方面，我们也希望对市场起到一个普及作用，让大家越来越了解这项技术。毕竟ADAS是无人驾驶的基石，有利于让用户循序渐进地去拥抱前沿技术。”
目前，C-NCAP已经拟将ADAS中的AEB（自动紧急制动）功能纳入2018年的评价规程，这代表着国家政策法规正在推动ADAS等主动安全功能的普及，无论前装或后装市场，都有着巨大的前景。在此利好下，刘国清透露，明年MINIEYE的计划，一方面是要继续迭代算法，和整车厂商进行实车验证；另一方面是进一步开拓后装市场，增加营收，利用后装市场产生的销售额来覆盖前装市场的研发投入，达到平衡。
计算机视觉前沿技术范文2
关键词:MCLA;计算机教学;教学研究;教学改革
中图分类号:G642 文献标识码:B
1引言
高校计算机教育的过程中,难点知识的教和学是困扰着教师和学生的重要问题,对于难点知识教学方法的研究,引起了广大高校计算机教师的重视,其研究成果已经在高校计算机教育中起到了越来越重要的作用。难点知识一般分布在学生的专业基础课和专业选修课中,这些知识点往往理论性较强,需要较好的数学基础才能一次性掌握,这些知识点往往是某一门课程或某个研究方向的核心或者基础,如果不能很好地掌握,又影响到后续知识的学习和研究的开展。类似的知识点如:“数据结构”中的“最短路径”和“KMP算法”、“计算机视觉”中的“各向异性扩散的偏微分方程(PDEs)”、“编译原理”中的“有限自动机”、“面向对象程序设计”中的“多态性”、“计算机网络”中的“七层协议的实现”等。
提升难点知识的教学效果显得非常重要,但是传统的教学方法中,由于各种因素的影响,往往采用从理论到实践的教学过程。首先讲解知识的数学背景,然后阐述其理论框架,接下来讲解该框架中的相关公理或者定理,推出一系列公式,最后加以应用。在这种背景下,由于学生知识储备的差异性,以及学生听课状态的波动性,这种教学方法往往造成部分学生在学习的过程中,无法理解他们看起来很高深理论,从而失去学习兴趣,放弃后续学习,靠做题应付考试,最终即使得到高分,对知识点知其然不知
其所以然,更不要说进行创新。实践证明,该方法确实导致部分学生无法清楚地掌握知识的实质,造成了教学过程中的无用功和教学资源的浪费。
为了克服以上方法的不足之处,我们借鉴了国外著名教育机构的教学方法,将其引入到我们的教学过程中去。MCLA(Model Centered Learning Architecture)教学法来源于印度国家信息技术学院(印度NIIT),该教学方法的基础是:以“模型”为中心,通过完成“模型”来讲解理论,在该学院的教学中起到了巨大的作用。本文针对计算机难点知识教学过程中遇到的问题,结合相关经验,将MCLA教学方法应用到教学过程中去,以“图像处理中的各向异性扩散的偏微分方程”的讲解为案例,阐述MCLA方法在教学过程中的应用。实践证明,该教学方法能够加强学生对知识的理解,取得了较好的教学效果。文章最后还对该方法适用的
范围进行了讨论。
2传统教学方法的问题
难点知识在高校计算机教育中,不仅对于学生是学习难点,而且对于教师也是讲授难点。它难就难在理论性强,数学基础要求较高,教师即使能够熟练精通地掌握,由于学生数学知识储备的差异,学生就不一定能掌握;即使学生数学知识储备足够,由于听课状态波动,如果兴趣不高也会无法听懂,造成知识的遗落;教师将自己会的知识教给学生,学生却没学会,不能不说是教学资源的巨大浪费。
2.1教学案例描述
本文以“计算机视觉”中的“各向异性扩散的偏微分方程”为例,来阐述这个问题。
“计算机视觉”是高校计算机专业的一门专业选修课,对于即将攻读研究生并从事模式识别和图像处理的学生,是一门基础性课程。“各向异性扩散的偏微分方程”属于计算机视觉中的前沿技术,一般在书本的后半部分讲授。在此之前,学生已经学习了图像处理的基本知识,如基本的图像存储、变换、滤波以及常见的图像特征提取方法。
在计算即视觉中,“各向异性扩散的偏微分方程”最简单的情况是用于图像的平滑。在平滑图像的过程中,能够较好地保持边缘。该框架下,图像的平滑被假定类似于化学物质的扩散过程,图像的灰度(化学物质)将随着时间的变化而变化(扩散)。在某一个时间点,变化后的图像(扩散的结果)就是试图得到的平滑后的图像。描述如下:
设 表示一幅二维灰度图像, 为像素点 处的灰度值。 表示图像随着时间 变化的状态,具有边界停止功能的方程中,图像随着时间变化的状态或者图像的平滑过程被如下的扩散方程描述:式中, 为散度算子, ,是 的空间梯度。在这里, 必须是个减函数,当 较大,扩散必须很小,图像的边缘得到保持; 较小,扩散应该很大,图像将会得到平滑。对于 的设计对系统的正确工作起着决定性的作用,一般可令:
从以上数学模型可以看出, ,为非增函数,当点 位于图像灰度变化不大的区域,即 的值相对较小的时候, 的值相对较强;反之,在图像的边缘点上, 的值相对较大,则扩散速度相对较小。 为梯度门限,是一个正数。 的值小于 时,扩散过程进行,当 接近 时,扩散过程停止。
实际处理过程中,输入的图像为二维图像,必须能够对图像的处理过程进行离散化。一般采用如下形式:
其中, 是离散采样图像上的像素点 在 时刻的灰度值, 是时间离散步长,常量 ,决定了扩散的速度。 的下标 表示 的计算与像素 和 相关。 表示像素 的空间邻域, 表示邻域像素点的个数(如在8邻域情况下,取 =8),将图像梯度沿着特定的方向近似为:
最后的实验中,我们可以采用一些需要平滑的图像,分别用传统的低通滤波的方法和PDEs方法进行平滑,来检测其平滑效果。
2.2传统讲授方法及其效果
传统方法在讲授的过程中,一般采用如下步骤:
(1) 首先讲解“各向异性扩散的偏微分方程”的作用:在平滑图像的过程中,能够较好地保持边缘,但也能对其它部分作平滑。
(2) 讲解“各向异性扩散的偏微分方程”的数学模型,特别强调扩散方程以及其中参数、算子的选择。
(3) 对该模型进行离散化。
(4) 最后举例说明“各向异性扩散的偏微分方程”在实际中的应用,并一定的实例让学生阅读,最后布置习题。
该方法在步骤(1)中,确实提到了“各向异性扩散的偏微分方程”的作用,激起学生的兴趣。但是可惜的是,这个兴趣只是在学生脑海里面逗留了片刻,就被后面大量的数学公式淹没了。除了少数比较认真的学生能够保持兴趣,将这些数学公式紧扣其作用,其它学生一旦遇到听不懂的内容,便放弃学习了。结果只能是教师一直在讲课,却只有部分学生能够理解教师的讲解。当然,最后的实例,大部分学生都会阅读,也能读懂,对于练习,也能模仿习题进行编程实现,最后应付考试。但对于该习题和前面讲解的数学公式之间有什么关系,学生是很难理解的。我们知道,理论的创新都是来源于知识点的抽象表达,如果那些原理没有理解清楚,即使学生升入研究生进行科学研究,也无法进行创新。
针对这种方法,我们在南京某大学设计了一个实验,随机抽取50名计算机应用技术专业的本科学生,选修了“计算机视觉”的课程,并且已经学习了“各向异性扩散的偏微分方程”的前续知识,我们用此方法进行讲解,得到的问卷如表1所示。
从上表可以看出,96%的学生对该知识点的作用还是了解的,也就是说从课程开始学生还是有兴趣的,但是自从对数学公式无法理解之后,直接影响了后面知识的理解,更不要说创新了。
3MCLA教学法的实践
MCLA(Model Centered Learning Architecture)是基于模型的学习方法,该方法在教师引导下的独立解决实际问题。其步骤如下:
(1) 教师根据知识点内容,结合实际应用情况,对学生进行知识点的概况介绍,提出一个典型案例,激起学生兴趣。
(2) 教师用所设计的案例,采用任务驱动的示范性教学。将知识点隐含到每一个任务中,使得学生更容易接受相关的知识内容。
(3) 当教师在用系统的方法完成各项任务,成功解决问题时,学生在一旁观察以通过观察思考形成一种行之有效的思维方式。
(4) 布置类似的案例,引导学生进行实践。
(5) 引导学生进行创新探索,并能针对所探索的结果进行演讲。
MCLA的独特之处在于,它不但要教会学生如何在实际问题中应用所学的知识和培养其专业技能,而且也要培养学生信息搜索和分析的能力、团队合作的能力以及对所学知识达到综合性理解和应用的能力。这有助于学生提高在技术探索和创新方面的技能,并使其成为一种习惯。
3.1教学过程
(1) 提出模型
在该过程中,教师首先不讲解“各向异性扩散的偏微分方程”的作用,而提出一个实际图像处理中遇到的一个问题:在出版、公安、医学、控制等应用系统中,往往需要使用计算机来实现字符的正确识别。字符识别的过程一般是针对字符图像输入,运用一系列的识别算法得到正确的结果。但是,由于各种因素的影响,输入图像的真实性可能会受到一些损害。比如,字符可能由于分辨率不足而失真,最典型的就是字符的断裂和缺口,如图1所示。
由此提出一个问题:怎样将缺口的部分连接起来?引起学生讨论,激发学生兴趣。
由于学生已经学习了前续知识,不少学生可能会提到可以将图像进行低通滤波,即:通过将图像变平滑、模糊,用以造成字符黑色边缘扩散,扩散之后看能否将缺口部分连起来。
于是,教师采用低通滤波方法,利用已有的程序,将该图像进行滤波,图2是截止频率为80时的高斯低通滤波器得到的结果。
学生可能对该方法的效果没有一个客观的认识,可以提醒学生:从上图可以看出,利用高斯低通滤波器可以较好地解决字符断裂和缺损的问题,断裂部分基本连接起来了,为后期的特征提取打下良好的基础,它实际上是一个图像平滑的过程。但是,从图2我们可以看出,输出的图像虽然在断裂处有了明显的改进,但其边缘却产生了过度的模糊,从而在某种程度上可能丢失一些特征信息。此外,一个更为严重的后果是,针对某些线条比较密的字符,对图像的平滑可能会造成线条的互相干涉,如 e字母,上半部分已经进行了过度的模糊,给后期的工作带来一些障碍。因此,寻找一种既可以对字符的断裂进行复原,又可以保证不会将字符图像边缘进行过度平滑的方法就非常重要。由此引出“各向异性扩散的偏微分方程”,并提出它的作用:在垂直于字符边缘的方向不进行平滑,在沿着字符边缘的方向进行平滑。
(2) 建立任务
任务:将图1的断裂字符,断裂部分尽量连接起来,但又不要过度模糊。
任务的核心:在将字符进行平滑的时候,在垂直于字符边缘的方向少进行平滑,在沿着字符边缘的方向进行平滑。
任务难点:
① 怎样知道一个像素点是否在字符边缘?
② 怎样确定垂直于字符的边缘的方向和沿着字符边缘的方向?
③ 怎样进行平滑?
这些问题都可以让学生在课堂上讨论。
(3) 讲解知识
针对第一个问题,怎样知道一个像素点是否在字符边缘?可以引导学生提出“图像灰度变化率”的概念。在边缘处,垂直于边缘的方向,图像灰度变化率是最大的,再次引导学生将其用数学模型表示:即梯度;而平行于边缘的方向,字体内部,图像的背景,灰度变化率最小。
于是,问题变成:在梯度较大的位置,图像不要进行平滑,梯度较小的位置,图像进行平滑。第二个问题得到解决。
通过和学生的互动讨论,由此引出如下公式(具体表达式的含义已在上节叙述,此处不再重复):
并可以强调, 应该是一个关于梯度的减函数,因为当 较大,扩散必须很小,图像的边缘得到保持; 较小,扩散应该很大,图像将会得到平滑。并可以说明,这就是偏微分方程里面最简单的“各向异性扩散的偏微分方程”,也就是本节课要讲解的内容。到此为止学生的兴趣就完全被调用起来了。更重要的是学会了将实践问题抽象为数学理论的方法。
接下来讲解 的选取,选取各种关于梯度 的减函数让学生评价,最后引出比较经典的选取方式:
说明理由,并对 的意义稍作说明。
这些内容讲解完毕,就可以进行离散化,解决第三个问题,在这里可以让学生进行讨论离散化过程,得出如上节的离散化公式。
最后教师可以用该方法做一个实验,图3即为实验效果,可让学生和图2的作比较。
(4) 学生实践
通过上一步的讲解,学生基本了解了“各向异性扩散的偏微分方程”进行图像处理的方法和性质,并通过案例建立了感性认识,该步骤中可以布置一个类似的案例让学生回去练习。并让学生设计不同的函数 进行测试,观察其效果。
(5) 创新搜索与演讲
在布置作业的过程中,可以另外让学生搜索一下当前偏微分方程在图像处理方面的其它的一些应用,最好能够
提出创新观点,将学生分为每5人1组,各选择不同的方面,如图像平滑、图像分割、图像去噪等等。在接下来的课程中,进行演讲,让学生加深认识,培养其创新能力。
3.2教学效果
针对这种方法,我们也设计了一个实验,另外随机抽取50名计算机应用技术专业的本科学生,选修了“计算机视觉”的课程,并且已经学习了“各向异性扩散的偏微分方程”的前续知识,我们用MCLA方法进行讲解,得到的问卷如表所示:
表2MCLA教学方法效果
说明 完全理解(%) 一般理解(%) 无法理解(%)
从上表可以看出,在MCLA方法应用于教学实践之后,学生对该知识点的掌握程度大大加强,并且具有的创新意念更加活跃。
4结束语
该文介绍了MCLA(Model Centered Learning Architecture)教学法在高校计算机难点知识教学中的应用,针对计算机难点知识教学过程中遇到的问题,结合相关经验,将MCLA教学方法应用到教学过程中去,以“各向异性扩散的偏微分方程(PDEs)的图像处理”的讲解为案例,阐述MCLA方法在教学过程中的应用。实践证明,该教学方法能够加强学生对知识的理解,取得了较好的教学效果。
该方法对教师提出了更高的要求。首先,教师应该对知识点特别熟悉,并能和相关应用案例联系起来;另外,并不是每一个知识点都能够寻找到相应的案例,不过可以指出的是,在计算机专业的课程中,大多数知识点都是有案例可循的。
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The Design and Implement of the Basis of Applications of MCLA in Difficult Computer Knowledge Teaching
GUO Ke-hua ,LI Min
(School of Information Science & Engineering, Central South University, Changsha 410083, China)
计算机视觉前沿技术范文3
【关键词】智能时代；云计算；安全架构
一、前言
当今世界，新一轮的科技革命和产业变革正在持续深入，工业互联网、智能制造、人工智能、大数据、物联网等领域正在加速布局，“智能时代”企业信息系统最显著的变化是虚拟化、数字化一切、软件定义，促使企业信息化的不断发展，公司信息化资产数量日趋增多、系统的关联性和复杂度不断增强，使企业信息安全形势日益严峻，信息安全防护工作面临前所未有的困难和挑战。为了更好监控和保障信息系统运行，及时识别和防范安全风险，同时满足国家和行业监管要求，保证信息安全管理工作的依法合规，企业亟需建立一个全数据、集中管理的企业安全平台，做到事前预警、事中监控、事后分析以及响应，全面的提升信息安全管理与防护水平。
二、智能时代的变化趋势
我们正处在一个变革的时刻，“智能”是这个时代最显著的标志。在今年春天首届世界智能大会上马云提出，智能时代有三个最主要的要素：互联网、大数据、云计算；李彦宏也指出，未来30年推动社会进步的动力，就是智能科技的进步；浪潮董事长孙丕恕表示，智能从实现形式上就是要通过物联网、互联网将企业生产数据、互联网数据和企业自身的管理数据全部打通，实现无边界信息流和大数据分析。由此看来，一个企业走向智能化首先要完成业务在线化和流程服务软件化，然后完成应用软件的SaaS(Software-as-a-Service)化，从而助企业实现智能生产、智能维护、智慧服务。1.安全技术的变化基于云计算、虚拟化、大数据、智能制造、移动办公的持续推进，都是基于企业信息基础架构所实施的，开放式计算环境和更灵活的支持架构，要求安全技术随之匹配发展，才能适应新环境，新技术下的安全需求。中国工程院倪光南院士在《云安全的思考》主题演讲中指出，云安全一定会呈现出多维度、多层次、跨领域、多学科技术交叉等方面的特征。对于云计算的安全保护，需要一个完备体系，从技术、监管、法律三个层面上，形成可感知、可预防的智能云安全体系。2.企业智能架构从应用架构上看，未来的应用都是角色化、场景化的，可连接互联网资源，全员应用，实现移动化和智能化。虚拟化、数字化一切、软件定义促使企业信息架构的变革，以业务为导向和驱动，在企业管理、集成等方向上提供基础共性平台，为企业快速构建和集成应用软件提供基础支持，从而实现工程经验模块化、产品实际协同化、项目流程一体化结构，实现由统一业务层、统一界面构架层、应用系统层、统一工作台面、大数据分析、云计算层组成的一种新模式。在企业IT系统的业务基础机构层面，引入先进的统一软件平台，为上层应用开发提供统一标准，接口和规范，同时基于“平台+组件”的架构实现各类应用的组合和复用，助企业实现数字化转型。3.云架构在人工智能一日千里的时代，云计算已成为产业革新的原动力、新型管理的主平台、人工智能的强载体。在新的云时代，整个社会都在发生数字化的迭代。云成为数字化最重要的基础架构。腾讯董事局主席兼首席执行官马化腾指出：“用云量将成为一个重要的经济指标，能够衡量一个行业数字经济发展程度。”他还表示：“传统企业的未来就是在云端用人工智能处理大数据。”“云+AI”是当前最主流的方向，其核心包括三项核心能力（计算机视觉、智能语音识别、自然语言处理）。在计算机视觉领域实现开放OCR识别、人脸核身、图片处理等多项智能云服务；在智能语音识别领域实现语音转文字、语音合成、声纹识别、情绪识别等功能；在自然语言处理领域，以“数据+算法+系统”为核心，提供毫秒级响应的个性化服务。
三、企业信息安全措施
VMware首席执行官帕特•基辛格表示：“抵御安全攻击，响应速度不是核心，而是如何将支离破碎的安全保护进行更有效的整合，实现安全架构的简化，这才是企业安全转型的关键。”安全技术在智能时代必须跟上发展的变化，“智慧安全”的理念正在深入，着力点从网络系统安全、数据安全深入到业务应用安全等各个层面，AI防火墙、态势感知平台、云安全产品、企业移动化信息安全管理平台、智慧眼监控雷达、业务应用安全审计平台成为保护企业信息安全的前沿技术。1.企业数据的安全阿里巴巴董事局主席马云说：“数据是新能源。”随着数据量的持续增长，应用数量不断增加，数据将成为社会创新的重要驱动力。随着“网络强国战略”、“互联网+”行动计划、大数据战略的推进，网络安全风险和威胁也进入到企业：非对称的业务流量、定制化的应用程序、需要被路由到计算层之外并达到数据中心周边的高流量数据、跨多个虚拟化应用，以及地理上分散的移动应用，都造成数据泄露的机会，随着中央网络安全和信息化领导小组的成立，信息安全已上升到国家安全层面。因此数据保护十分重要，最好的选择是本源的防护，既做到保护数据本源的同时，又能灵活应对各种安全环境的需求。而符合这种要求的安全技术就是基于专业的安全分析模型和大数据管理工具，可准确、高效地感知整个网络的安全状态以及变化趋势，通过企业本地部署安全大数据分析平台，打通云端情报与本地设备的联动，形成情报触发预警，预警触发防护的闭环。对外部的攻击与危害行为可以及时的发现，并采取相应的响应措施，保障企业信息系统安全。2.企业网络安全2016年，在“4.19讲话”中再一次强调网络安全建设的重要性，并提出：“要树立正确的网络安全观，加快构建关键信息基础设施安全保障体系，全天候全方位感知网络安全态势，增强网络安全防御能力和威慑能力，要加快网络立法进程，完善依法监管措施，化解网络风险。此外根据网络安全法相关规定，我们也可以看出，网络安全法在原有信息系统安全等级保护制度的基础上，创新了网络安全等级保护的工作方法，企业的信息安全建设需在原有信息系统安全等级保护制度建设的基础上，将新技术新应用带来的重要信息系统建设诸如云计算、移动互联、物联网、工业控制、大数据等领域的国家关键信息基础设施建设都纳入国家安全等级保护制度进行管理，将风险评估、安全监测、通报预警、应急演练、灾难备份、自主可控等重点措施也纳入了国家网络安全等级保护制度的管理范畴。企业紧跟网络技术的发展，以“智慧安全2.0战略”为指导，将“智慧安全”的核心从网络系统安全、数据安全深入到业务应用安全等各个层面。现在已可以采用AI、机器学习、行为分析等技术手段进行动态分析、静态分析、异常检测、深度解析等手段，更有效地防范未知威胁。3.物联网安全预计到2021年，全球将有超过460亿台设备，传感器和执行器连接在一起，更广阔，更强大和更稳定的物联网时代即将到来，并且最终将给企业带来全新业务方式。物联网(IoT)为企业创新提供了广阔的前景。企业通过监控、分析收集来的数据量，来确保业务的正常发展。其中数据大都是从传感器、应用、门禁系统、配电单元、UPS、发电机和太阳能电池板产生的数据，但随着这些应用的增长，物联网带给企业的安全风险也很大。要应对物联网的安全挑战，企业应从智能设备的离线安全、入网安全、在线安全等维度进行整体安全检测与防护，在云端接入大数据感知威胁和安全态势分析平台，获取威胁情报；在本地端通过减少威胁“检测时间（TTD）”，即减少发生威胁到发现威胁的时间差，缩短检测时间，可有效限制攻击者的操作空间，和最大限度减少损失。①及时更新基础设施和应用，让攻击者无法利用公开的漏洞；②利用集成防御对抗复杂性，采取平衡防御与主动应对的安全控制；③密切监控网络流量（这在网络流量模式可预测性非常高的IoT环境中非常重要）；④追踪物联网设备如何接触网络并与其他设备进行交互（例如，如果物联网设备正在扫描其他设备，则可能是表示恶意活动的红色警报）。
四、结论
神州控股董事局主席郭为对未来的预测时说：“云计算将成为未来主流IT运算模式，大数据会成为最重要核心资源；自上而下的创新将是智能时代推动社会进步的主流方式，借助云计算、大数据这两项关键技术实现互联网化、协同化和智能化。”智能是我们这个时代的标志，对于企业信息化来说，它的路很长，首先要完成核心业务在线化和所有的业务流程服务软件化，然后完成应用软件的SaaS(Soft-as-a-Service)化，当企业的核心业务完全建立在互联网上，并有软件SaaS平台驱动，企业才能够向智能化方向演进——低成本积累大数据，并通过数据分析进行商业决策，最终向实时数据分析、实时智能商业决策演进。由此，企业信息智能化任重道远，从现在开始制定适当的安全策略，以此加快IT新趋势的适应能力，在不断采用新技术的过程中建立适合企业的安全管理系统，做到覆盖企业安全运维的所有场景，监视安全威胁，预测安全风险。
参考文献
[1]维克多•迈克热•舍恩伯格.大数据时代:生活、工作与思维的大变革[M].浙江人民出版社.
计算机视觉前沿技术范文4
长期规划不会变
记者: 全球金融危机让世界经济陷入低迷，也让一向稳步前行的IT市场颇受打击。为度过“寒冬”，很多IT企业都在市场战略上以及产品研发方向上做出了一些调整。那么，微软对于技术创新的投入有没有因金融危机而减少？在金融危机的环境下，在技术创新的方向上会不会做出调整？
洪小文：大部分企业，包括微软在内，都不希望金融危机给企业本身的技术创新步伐带来什么影响。原因很简单，金融危机一定会过去，未来的市场竞争还会继续，而在技术上的储备正是为了占领未来市场。从历史的经验来看，金融危机往往是一个洗牌的机会，危机过去之后，有的企业变得更强大了，而有的公司可能就此消失了，同时也还会有一些新兴的公司崛起。因此，企业要想赚到“后天”的钱，就必须要在“今天”做好技术储备。
当然，不可否认，目前金融危机对于全球经济的影响以及对于IT企业的影响是我们无法回避的，无论是我们的上下游企业还是我们的客户，又或者是我们的竞争友商，在业绩上都会或多或少地受到一些影响。现在大家都会少赚一些钱，甚至有人还要赔钱，这个时候，市场占有率就很重要了，尤其是对于市场领导型的企业来说尤为重要，只有在今天把握住市场，等到金融危机过去之后，才能获得更高的利润。然而，市场占有率是与研发投入成正比的，企业要想在自己所专注的领域获得更高的市场占有率，很显然，在研发上的投入比例也要保持这个高度。虽然金融危机对我们在业绩上也造成了一定的影响，不过让我感到庆幸的是，我们还可以按照自己的步伐去创新。
关于是否调整技术创新方向这个问题，要从两个层面来看。首先，从宏观层面上看，技术创新的方向并不会因暂时的金融危机而改变。事实上，整个IT技术的演进方向，比如PC的演进和发展、因互联网兴起而发展起来的云计算，这些大的趋势是不会因为金融危机而产生重大变化的。而且，我们做研究或者说是做技术创新本来就要讲求长期目标，因此更不应该因为暂时的危机而影响到长期的战略。
从微观层面上看，还是会有一些变化的，毕竟这次全球性的金融危机对整个人类来说都是一个重大课题，金融危机让我们深刻地体会到了降低成本、节约能源、提高效率的重要性，然而这些问题在经济高速发展的时期往往被人们所忽视了。目前企业急需解决的这些问题正好与之前整个IT界所提倡的绿色、节能、环保的概念不谋而合。在这一大趋势下，微软从产品研发的层面上会做一些调整，对于这些方面的研发投入会进一步加强。
评论
洪小文博士是这样定义自己的工作的―我所领导的微软亚洲研究院是在为微软赚“后天”的钱。作为一家领导型的IT巨头企业，微软多年来在技术储备方面的持续投入无疑是其占据市场领先地位的重要保障。“我们一直都是在按照自己的长期战略目标有步骤地做技术创新。”洪小文表示，“即使是在金融危机的环境下，今年微软仍将投入90多亿美元进行研发。”
洪小文给记者举了这样一个例子，以证明企业要想在未来立于不败之地，就更要在经济危机的环境下保持持续的技术创新。1929年美国经济出现大萧条，很多公司因此倒闭，在那个时候还默默无闻的RCA公司在能维持生计的基础上坚持技术研发方面的持续投入，结果在第二次世界大战之后，RCA成为了家电行业的领导型企业。同时，RCA的崛起也带动了整个家电行业的兴起，在现在看来已经不算什么的彩色电视机、收音机、冰箱等在当时正是被RCA带入到普通人家的。
1973年，中东战争期间，石油输出国的石油斗争导致西方国家发生了石油危机，并由此触发了经济危机，直到1975年下半年才度过了经济的最低点。而1975年正是微软成立的时间，在经济大萧条之后，微软迅速崛起，整个PC产业也随之兴起。“很巧的是，1991年，微软在全球成立研究院的这个时间点，正是第一次海湾战争期间。” 洪小文说，“这些例子充分证明，越是在危机的时候，我们就越需要创新。当然，创新的前提是企业能够保证自己的生存。我们很幸运，现在微软的商业运作还是非常健全的，我们有充足的资本支撑自己按照既定的步伐进行技术创新。”
产品层面做微调
记者：刚才您谈到，微软亚洲研究院在技术创新方面的长期规划是不会因暂时的金融危机而改变的，只是会从产品研发的层面上做一些微调，那么，针对目前经济状况下用户的需求，微软会将研发的重点放在哪些方面呢？
洪小文：我们发现，现在用户对于三个方面的应用需求非常迫切，当然这不仅仅是因为金融危机所造成的，用户的这些需求在金融危机之前就逐步显现了，只是金融危机后对于成本的要求让这些需求更为迫切了。
首先就是远程会议系统，其对于企业来说最直接的效益就是可以节省员工出差的费用。当然这不仅仅是钱的问题，减少出差在为企业降低运营成本的同时，还实现了节能减排。正因如此，企业用户对远程会议系统的需求越来越迫切，包括微软自己在这方面的需求也在不断增长。然而，我们都非常清楚，目前的远程会议系统还远没有达到人们面对面交流的效果，这也是很多会议还无法通过远程会议系统实现的原因之一。那么，如何才能实现面对面交流的效果呢？在技术上还有很多东西可以去做，在这方面微软一直在做技术上的储备，并且这一储备还在继续。
其次就是虚拟化，虚拟化在金融危机之前就是一个非常热门的方向，可以说金融危机加速了虚拟化的发展。举个例子，国内的一家中小企业，在北京、江苏、上海都成立了办事处，并根据各地的业务需求和业务量分别部署了服务器―北京三台、江苏三台、上海两台。没想到，金融危机一来，阵脚一下子被打乱了。大家都知道，金融危机对中国某些城市的影响会远远大于其他某些城市，本来是两个城市各需要三台服务器，由于业务量的变化，现在可能某个城市需要五台服务器，而某个城市只需要一台了。这个时候如果要去搬动已经建好了的机房的话，成本就太高了；而虚拟化就实现了用软件去管理这些计算资源，而且还可以非常动态地管理，如果计算资源的分配还要继续变化，也可以很方便地调整。
最后就是云计算，在金融危机的情况下，“云计算”的模式对企业来说有什么好处呢？现在很多企业不能确定自己三个月以后或者一年以后是什么样的情况，按照自己动态变化的需求选择租用动态的计算资源的形式就非常适用了。同时，云计算的核心技术之一就是虚拟化，微软在虚拟化方面的技术储备无疑在未来的云计算环境中就会派上用场。
评论
远程会议系统、虚拟化、云计算是微软在金融危机环境下为适应用户需求在产品研发层面有所偏重的方向。其实，我们不难发现，这几个方向也是很多其他IT企业在今年的研发重点。
在采访过程中，洪小文一直在强调，在产品层面有所侧重的同时，仍然会坚持自己技术储备的长期规划，在前沿技术方面的研究仍然是微软亚洲研究院的工作重点。不过，记者也发现，这其中的很多研究也是为了解决远程会议系统、虚拟化、云计算应用中存在的一些问题，比如人机界面的研究就可以在未来解决远程会议系统中的情境问题。
目前，微软亚洲研究院的研究重点包括以下五个方面: 首先就是关于人机界面的研究，在这里所说的是自然用户界面，今天的计算机还是在使用计算机所熟悉的界面来进行操作，微软希望在不久的将来，能够实现计算机的听、读、写，用人类所熟悉的界面做沟通和交流; 第二部分是新一代多媒体，多媒体技术是微软亚洲研究院在第一个十年中最被熟悉的研究成果，洪小文希望在未来十年能够继续往上提升; 第三就是以大量数据为中心的计算，在所谓的“云计算”时代，如何对大量数据做分析，并能够让用户得到更好的服务，也是目前微软亚洲研究院的一个研究重点; 第四是互联网搜索，这是以“数据为中心的计算”中一个很重要的运用；第五是广告服务，让广告系统能够做出更好的服务。
技术储备收获硕果
记者：从您的介绍中我发现，微软亚洲研究院长期技术创新规划中的很多研究成果已经被应用到了产品研发层面，以往的技术储备在今天已经发挥了作用。那么，您能不能具体介绍一下现在正在研究的一些技术在未来的应用？
洪小文：现在，整个业界都在说未来是“云”的环境，微软自己也在做“云端计算”，除了有“云”之外，还要有“端”，而且“端”的发展趋势是越来越小或越来越大――由于计算和处理过程被迁移到了“云”上进行，手机和LCD可能会去扮演原来PC的角色。那么我们该如何在小小的手机上实现更多更好的应用呢？如果在使用过程中用手去按键盘的话，显然非常不方便，因此对触摸技术的要求会越来越高，这也就是我们一直在研究的自然人机界面技术中的一部分。
未来，LCD会越来越普及化，人们可以在上面写东西，并且可以马上保存下来，变成一个被存储的信息。在使用LCD作为输出设备时，很显然，我们也不可能再去使用鼠标和键盘作为输入设备，因为就算你把鼠标和键盘放在手边，也不太可能一边输入一边仰着脖子去看大屏幕，因此触摸式以及语音式的输入方式就会成为主流，这样的变化很自然，现在微软也正在花很多精力去做这个方面的研究。
此外，要想通过远程会议系统实现更真实的会议情境，就要依仗两项核心技术，那就是压缩和仿真。首先，要做到参会者在任何有互联网的环境下，比如家里、办公室甚至机场和咖啡厅，都能接入会议，也就是说普通互联网带宽都能支持系统运行，这就需要很好的压缩技术，以实现通过远程系统看到的东西像在眼前看到的东西是一样逼真，这就要求非常高的解析度，高解析度的压缩技术是我们目前正在研究的一个课题。
其次就是仿真技术，通常人们在通过远程会议系统开会时，在眼神上是没有交流的，因为说话的人在对着屏幕时感觉很不自然，眼睛不知道该往哪里看，而其他的人也不知道他是不是在和自己说话。那么，如何才能让参会者有身临其境的感觉呢？这时声音就很重要，人是一种很敏感的动物，通过声音的来源以及不同的声音是可以判断出发言者现在是不是在跟自己讲话，这需要很高级别的仿真技术。现在由于技术原因，还没有做到这一点，这自然也就成为了微软研究人员努力的方向。
评论
微软研究院院长里克•雷斯特曾说过：微软研究院的使命是在自己从事研究的每一个领域推动技术发展，迅速将创新技术转化到微软的产品中，确保微软未来产品的竞争力。事实上，对于任何一家要保持领导性或希望成为领导型企业的公司来说，这都是必须的――通过对技术创新的不断投入、通过对未来技术的不断储备让企业在未来市场更有竞争力。
微软一直都在坚持走这样的路，在微软亚洲研究院成立的十年间，长期创新战略目标下的技术研发已经在过去和今天收获了硕果，相信还会继续。
链接
微软亚洲研究院
十年间的技术创新
作为微软在美国本土以外最大的基础研究机构，经过十年的努力，微软亚洲研究院在技术创新方面实现了一次又一次的突破。
1.数字墨水：让连接到PC机的写字板可以根据数字设置，模仿油墨落在纸张上的特征。
2.语音识别与合成：语音识别引擎用于微软产品的电话或桌面语音识别，包括Windows客户端无障碍环境、Office的中文听写以及语音服务器等。
3.新一代中文和日文的输入法：利用最新的大规模语言模型技术帮助微软产品部门改进了原有的中文和日文输入系统，提高了拼音序列转换为汉字序列以及日文假名序列转换为汉字序列的正确率和速度。
4.微软对联：计算机自动对联系统，也是世界上第一套人工智能自动对联系统。
5.卡通开发工具包：人们可用自己的照片自动生成个性化的生动面部漫画。
6.自动电影：从原始家庭录像中选择重要的和有代表性的片断，并将这些片断连成一段视频，而且使连成的视频与用户指定的伴奏音乐的节奏和节拍吻合。
7.复合TCP：新型拥塞控制算法，可提高传输层协议的效能。
8.实体提取：从互联网中分类、抽取和集成实体信息。
9.相关度验证：比对网站内容，对关键字进行查证，并返回相关或不相关的结果。
计算机视觉前沿技术范文5
1）字节跳动系今日头条、抖音等母公司（后文简称“头条系”），成立于2012年3月，是最早将人工智能技术大规模应用于信息分发的公司之一，2018年10月最新一轮融资估值达到750亿美元，超越百度市值，成为中国乃至全球成长最快的移动互联网公司；2）公司产品布局于移动资讯、短视频、内容社区、教育等多赛道，旗舰产品包括今日头条App及抖音短视频，并在相应领域遥遥领先竞争对手；3）上半年“头条系”产品流量已占据中国互联网流量的10.1%，仅次于腾讯系，超过百度及阿里；4）在AI技术基础赋能广告端的精准营销带动之下，2018年预计广告收入超过500亿元。
核心要素：AI技术为核，辅以产品创新
移动资讯分发阶段：率先把握算法红利及移动时代产品、渠道机遇。2012年8月，公司上线基于AI技术实现移动端信息智能分发的“今日头条”。信息过载+碎片化阅读形成了智能推荐算法需求，公司首创的基于AI算法的 “千人千面”推荐体系带动用户规模快速成长，与腾讯新闻并列两强，遥遥领先同类应用产品。短视频阶段：基于AI技术、享行业成长红利。“头条系”短视频产品主要为抖音、火山小视频和西瓜视频，2018H1，三大产品未去重用户MAU达4.16亿次，成为公司流量另一极。我们认为其快速崛起的原因为成熟的工业级算法推荐体系、短视频行业成长红利及优异的人群定位与产品运营战略。全球化阶段：AI为核，海外市场成功拓展，验证持续成长潜力。海外产品主要布局移动资讯及短视频两大赛道，目前已覆盖150多个国家、75个语种，在40多个国家和地区位居应用商店下载总榜前列，截至2018H1，海外用户规模已接近公司整体用户规模的20%。我们认为，公司产品成功出海，一方面享受了海外移动端流量蓝海，更为重要的是，打磨成熟的AI推荐系统内核，使公司可高效、低成本复制国内成功产品经验，实现海外快速扩张。
投资建议：拥抱新时代，关注技术变化带来的行业投资机会
字节跳动的快速崛起，印证了AI技术的应用对内容分发乃至整个互联网行业的冲击与重构；我们有理由相信，未来在AI技术的不断成熟和普及过程中，互联网等行业有望在AI技术的加持之下，在内容创造、商业模式等方面迎来全新发展机遇，典型如社交、营销、信息流、视频及图片内容分发领域，关注相关领域具备技术或者场景应用的标的腾讯控股、百度、视觉中国、芒果超媒等公司。
风险提示
内容监管风险；核心产品今日头条、抖音核心运营数据下降的风险；全球化进程不达预期的风险等。
投资摘要
字节跳动
关键结论与投资建议
字节跳动是全球早将AI技术大规模应用于信息分发的公司之一，其率先入局基于AI的“千人千面”推荐算法，打造出资讯分发领域的龙头产品“今日头条”。后续凭借海量数据所训练出的工业级AI推荐系统，实现了不同赛道上移动端产品的低成本、高效复制，打造出“抖音”、“Tik Tok”等现象级短视频产品，利用6年时间迅速成长为全球移动互联网新贵。
该公司的迅速崛起，印证了AI技术的应用对内容分发乃至整个互联网行业的冲击与重构。通过对其成长路径的深入分析，我们认为，随着技术的不断成熟与升级，互联网等行业有望在AI技术的加持之下，在内容创造、商业模式等方面迎来全新发展机遇，典型如社交、信息流及视频内容分发领域。关注相关领域具备技术游戏或者应用场景的公司腾讯控股、百度及视觉中国、芒果超媒等。
核心假设或逻辑
1）字节跳动“工业级AI推荐系统”可在不同赛道的产品中实现高效、低成本复制
2）AI推荐系统在海量数据训练及大量正向迭代下，其推荐精准度可持续提升
与市场预期不同之处
1）市场或认为，字节跳动的核心竞争力在于“今日头条”及“抖音”两款明星级产品，其本质上是一家产品型公司；我们认为，公司的核心竞争力在于其经过6年训练出的“工业级AI推荐系统”，明星产品是其强大技术能力及海量数据训练下的产物，未来产品有望拓宽至众多领域，成长为一家以AI为内核的平台型公司
2）市场或认为，发展AI技术的核心竞争力在于资金投入及技术积累，腾讯、百度、阿里等巨头对字节跳动的未来发展存在较大威胁；我们认为，字节跳动在AI技术方面的优势在于先发优势及海量数据积累，公司通过今日头条、抖音等C2C产品所积累的精细化用户数据是BAT所欠缺的，同时基于UGC的内容生态也进一步提升了其在内容生产端的丰富性和精准度，持续改善用户体验。同时，AI技术的正向反馈特性，使其推荐系统的精准度持续提升，公司技术壁垒相对稳固
股价变化的催化因素
第一，抖音、今日头条等产品社交关系链的搭建速度及效果超出预期
第二，公司产品推荐精准度持续提升
第三，公司产品全球化进程超出预期
核心假设或逻辑的主要风险
第一，公司产品社交关系链的搭建不及预期
第二， 产品推荐精准度的提升效果不及预期
第三，全球化进程不及预期
风险提示
内容监管风险；核心产品今日头条、抖音核心运营数据下降的风险；全球化进程不达预期的风险等。
导语：时代红利+技术优势，移动互联网新贵崛起
回顾中国互联网的发展历程，行业底层技术的突破总能催生用户需求的变革，而每一轮变革总是能诞生及时、精准匹配用户需求的互联网巨头：BAT们诞生于PC端互联网普及的初级阶段，分别满足了用户在搜索、电商和社交三大领域需求，而后成长为我国互联网1.0时代的三大巨头。而智能手机的普及和网络“提速降费”红利下，用户们的网络应用环境逐渐从PC端迁移到移动端，“信息过载”及“搜索引擎使用不便”催生了“千人千面”的推荐算法需求，字节跳动作为AI技术驱动型公司迅速崛起：
百度：1999年，Google正式上线，凭借“自动抓取网站信息”机制及合理的网站排名规则，使网民从被动接收信息模式变为主动搜索，互联网的入口也从导航和门户转向搜索引擎。2000年1月，百度在中国北京成立，精准把握时代需求红利，以PC端搜索引擎业务迅速占领了中国互联网的流量入口，并逐步发展为PC端搜索引擎的绝对巨头。截至目前，百度已掌握了PC端70%的流量入口，并稳居中国互联网的第一梯队。
腾讯：1999年，我国陌生人社交领域缺乏垄断性产品，ICQ汉化版虽打入中国市场，由于网络环境及文化问题，难以被中国网民接受，腾讯首款即时通讯产品QICQ把握住陌生人社交领域的新兴市场迅速上线。同时，其主要竞品ICQ习惯于将联系人信息保留在个人电脑端，当时习惯在网吧上网的中国网民存在需求痛点，QICQ迅速响应，将联系人信息保存在服务器端，并将客户端预装在各网吧系统内，解决了ICQ每次登陆都要重新添加联系人的问题。这一举措使QICQ后来居上，在推出一年后注册用户数突破2000万。凭借着对互联网端用户粘性最稳固、护城河最深的社交商品垄断，腾讯已成为我国互联网领域的绝对巨头，总市值超2.5万亿元。
阿里巴巴：2003年5月，阿里巴巴集团正式创立淘宝，平台在创立1年后，在互联网实验室电子商务网站CISI人气榜上超越eBay意趣，跃居第一。我们认为，淘宝成功崛起的主要原因有以下两点：1）市场需求：2003年，电子商务发展的软硬件环境日趋成熟，eBay和意趣的联合使C2C成为电子商务行业的热门领域，意趣定位于国际化、男性、大龄、熟悉技术、收入较高的白领，年轻化女性市场尚未被瓜分完毕，淘宝精准定位这一市场顺利突围；2）运营战略：淘宝以中小企业密集、产本成本和销售压力较大的江浙一带作为业务拓展中心，并以卖家免费模式吸引商户入驻，针对国内交易需要信用担保的特点，凭借技术优势推出旺旺即时通讯工具及支付宝，从用户端保障了交易的可行性，成为了我国电商领域的绝对巨头。
字节跳动：2012年是我国移动互联网爆发的元年，移动端搜索引擎的使用不便及信息过载，使千人千面的智能分发算法成为刚需。字节跳动作为一家技术驱动型公司，于2012年8月推出首款新闻资讯分发产品“今日头条”，产品基于机器学习技术，实现“千人千面”的信息推送。在上线不到两年的时间内，其用户数超过1.2亿，MAU超过4000万。后续，公司基于今日头条所打磨出的智能推荐系统，低成本、大规模生产“流产品”，推出了“抖音”等现象级产品，并将国内成熟产品通过“技术出海+本土化运营”顺利推广到全球。Questmoblie数据显示，2018年上半年，“头条系”产品的总使用时长占据了国内互联网的10.1%，成功超越百度系、阿里系等互联网巨头，悄然改变了中国互联网BAT三足鼎立的格局。
回顾“头条系”的发展历程，我们认为，公司成功崛起的原因，除时代红利及底层技术的突破外，还得益于其在发展的关键阶段所采取的发展战略：1）资讯分发阶段，算法精准匹配用户需求，大规模渠道预装收割第一批用户；2）短视频阶段，把握行业爆发黄金窗口期，并密集推出三款产品，差异化定位打通细分市场，保障用户留存。抖音及西瓜视频共享今日头条AI技术基因，实现高效复制。现象级产品抖音发展初期通过“去快手化”定位于空白市场，并以强运营模式迅速收割用户流量。3）全球化阶段，把握南美、东南亚等地区的流量蓝海，通过“技术出海+本土化运营”抢占市场，并通过参股收购、精细化运营等手段切入美国、日本等发达国家的流量市场。
本篇报告，我们将沿着“头条系”的纵向发展脉络，分析公司在发展的关键阶段所面临的市场环境及所采取的战略，探索AI技术对互联网产业带来的重构与颠覆。
巨头概览：AI驱动，跻身国内互联网流量Top4
公司介绍：聚焦AI技术，抢占移动资讯及短视频两大流量入口
AI技术驱动，始于资讯，兴于短视频，截至2018年10月，字节跳动旗下全线产品国内总DAU超过4亿，MAU超过8亿；其中抖音国内DAU超过 2亿，MAU超过4.5亿。北京字节跳动科技有限公司成立于2012年3月，是最早将人工智能技术大规模应用于移动互联网场景的公司之一。公司产品布局于移动资讯、短视频、内容社区、教育等多赛道，在其多产品矩阵中，以移动资讯App今日头条及短视频App抖音表现最佳。截至2018年6月，今日头条在新闻资讯App中用户使用时长位居第一，抖音在移动视频App中用户使用时长位居第二，短视频领域位居第一。2018年上半年，“头条系”产品流量已占据中国互联网流量的10.1%，跻身国内互联网流量Top4阵营。截至2017年4月，公司已完成四轮融资，2018年10月公司完成PreIPO融资，估值约750亿美元。
产品矩阵：国内市场“3+N”布局“流内容”赛道，海外扩张打开流量天花板。字节跳动国内产品主要布局移动资讯、短视频和社区社交三大流量赛道，在线教育、TOB服务等为流量多元变现的新兴业务。在国内流量红利日渐饱和的情况下，头条以“技术出海+本土化运营” 战略进行全球化探索，截至2018年6月，其海外用户占比已接近20%。
资讯：今日头条App是公司最早期的战略产品，负责移动端资讯的智能分发。截至2018年8月，其MAU达2.85亿次（数据来源：wind），是公司重要的流量入口。
短视频：抖音、西瓜视频和火山视频分别定位于年轻潮流用户、PGC和UGC三大领域。截至2018Q1，公司三大短视频产品国内MAU突破3亿（数据来源：Questmoblie），成为继今日头条App后的另一大流量入口。
社区及社交：公司分别推出了悟空问答、FaceU激萌及图虫三大产品，深耕内容社区、图聊及图片社区三大领域。
其他：为加深流量变现， 2018年5月，公司推出了北美外教一对一少儿英语品牌gogokid，致力于为4~12岁孩子提供一对一的外教课程。
海外：公司于2015年开始全球化布局，出海产品主要涵盖移动资讯及短视频两大赛道，TopBuzz、TikTok（2018年8月2日，全球增速最快的两大短视频应用musical.ly与TikTok宣布双方联合推出一个全新的全球短视频平台）及Vigo Video分别为今日头条、抖音及火山视频的海外版。
发展历程：技术为核，始于资讯，强于短视频
字节跳动在发展过程中采取多战略并行模式：从战略维度，其发展战略可分为深耕技术、资讯分发、内容创作、全球化、试水社交及社区业务和短视频六条主线：
技术积累：专注AI技术打磨，为后续产品沉淀核心算法基础
字节跳动作为技术驱动型公司，以移动端资讯推荐迅速崛起。2012年3月，字节跳动公司成立，并于2012年8月上线了第一款旗舰产品“今日头条”，与腾讯新闻、凤凰新闻等纯内容分发客户端不同的是，今日头条在成立初期不生产内容，仅通过技术分析进行资讯分发。凭借分发技术带来的差异化，今日头条在2012年底月活突破百万（数据来源：wind）。
成立AI Lab专注人工智能技术研发，顶级AI技术人才储备丰富。2016年3月，字节跳动人工智能实验室成立，旨在推动人工智能技术研究，让机器更好地理解文字、图片、视频、环境场景和用户兴趣，从而促进人类信息与知识交流的效率和深度。实验室目前主要研究领域为机器学习、自然语言理解、计算机视觉、人机交互与机器人等方向，依托字节跳动的海量数据，专注于人工智能领域的前沿技术研究，并将研究成果应用于字节跳动的产品中，利用人工智能帮助内容的创作、分发、互动、管理。同时，实验室也将针对人工智能相关领域内长期性和开放性问题进行研究，帮助公司实现对未来发展的构想，赋能全球创作与交流平台。
公司庞大的用户群体保障了有价值用户数据的持续涌入，有助于模型的改进和迭代。AI Lab拥有世界领先水平的研究人员，实验室负责人马维英曾任微软亚洲研究院常务副院长。2018年7月1日，Guide2Research公布了2018年计算机科学与电子领域顶级科学家排名。马维英是国内唯一产业科学家入选TOP100，全球排名第86位。实验室主任李航曾任微软亚洲研究院高级研究员与主任研究员及华为技术有限公司诺亚方舟实验室主任，李磊曾担任百度美国深度学习实验室少帅科学家。
资讯分发：验证移动端推荐算法逻辑成立，公司流量生态起点
今日头条App是字节跳动的流量生态起点，成立初期定位于内容推荐引擎，主要负责资讯的精准分发。2012年8月，字节跳动上线首款资讯分发产品今日头条，产品基于个性化推荐引擎技术，根据每个用户的兴趣、位置等多个维度进行个性化推荐，推荐内容不仅包括狭义上的资讯，还包括音乐、电影、游戏、购物等信息。与当时已存在的腾讯新闻、凤凰财经等移动新闻客户端不同的是，今日头条在成立初期不进行内容生产，仅根据用户的阅读行为、地理位置等挖掘出兴趣进行精准推送。截至2018年6月，今日头条App MAU高达2.2亿（数据来源：wind），与腾讯新闻用户体量接近，成为移动新闻客户端的两强之一。字节跳动App的上线为公司抢占了资讯分发的一大流量入口，并奠定了强大的AI技术基础，并孵化出悟空问答、火山小视频、西瓜视频等独立App。
内容创作： 补足内容生产环节，“智能推荐引擎”转型“内容运营平台”
巨额补贴迅速完善内容生产环节，图文资讯、短视频等纯“流内容”消费平台成效显著。凭借千人千面的推荐算法迅速崛起后，公司从“纯移动推荐引擎”将产业链延伸至内容生产环节，对内容生产的支持体现在资金和流量两方面：1）2013年，头条号上线，今日头条在App内部建立自媒体创作平台；2）2015年，CEO张一鸣“头条号创作者大会”上宣布推出“千人万元”计划，确保在未来一年内至少有 1000 名原创者月收入不低于一万元，该计划实施后，头条号的数量在一年内从 3.5 万个增长至 30 万个；3）2016年，国内移动图文流量日渐饱和，公司在短视频内容领域投入10亿元， 使“头条视频”的DAU突破1000万；4）公司在头条推出“千人百万粉”计划，扶持普通创作者，计划“让 1000 个人拥有 100 万粉丝”。从效果来看，字节跳动“AI推荐算法+资金/流量补贴”一系列“短平快”的打法在图文/短视频流内容消费领域效果最为显著。
全球化：技术出海+本土化运营，迅速收割全球移动流量
像素级拷贝国内产品技术大幅降低边际成本，本土化运营保障内容适用性。2015年8月，字节跳动首款国际产品TopBuzz上线，作为旗舰产品今日头条的海外版，TopBuzz在上线初期延续“智能推荐引擎”工具属性，主要信息来源为CNN、NBC、Yahoo!、YouTube及 Jukin Media等各大媒体网站。此后，公司通过产品收购、投资参与等一系列举措迅速收割全球移动端流量。2017年2月，公司收购美国短视频平台Flipparam；2017年11月，公司收购全球移动新闻聚合平台NewsRepublic；2017年11月，公司收购收购全球视频社区musical.ly。目前产品已覆盖150多个国家和地区、75个语种，在40多个国家和地区位居应用商店下载总榜前列。
社区&社交：收购FaceU激萌，拓展流量边界。互联网多元化产品中，移动社交的使用时长占比约为36.4%，高于第二名移动视频20个百分点，高于移动资讯27.7pct，布局移动社交，拓展流量边界是“头条系”产品的一大重要战略。
2018年2月，字节跳动作价约3亿美金，完成对FaceU激萌的收购。作为“脸萌”团队二次创业的成果，该产品最大的亮点在于合并拍摄和编辑两大环节。在实时美颜和动态贴纸功能的作用下，视频的拍摄过程变得更为直观，用户可以获得“所见即所得”的体验。伴随着“激萌传送门”以及“遇见萌友”等社交功能的加入，Faceu激萌对于自身的定位也从单纯的拍照P图类工具转变为短视频社交平台。2017年8月至2018年1月，Faceu激萌的应用安装量始终位于9，000万以上。截至2018年1月底，Faceu激萌的安装数量已经达到1.04亿（数据来源：极光大数据）。
短视频：图文流量见顶，2016年集中布局短视频，并成为字节跳动另一流量重要入口。2016年4月至9月，字节跳动连续上线了火山小视频、头条视频和抖音三款短视频产品，三款产品调性、目标用户互补，其中，火山小视频以UGC内容为主，目标用户定位于三四线城市的“小镇青年”，对标快手；抖音以一二线城市的时尚、年轻用户为主，弥补短视频市场一二线时尚潮流人群的空白；西瓜视频以PGC内容为主，目标用户为三四线城市的男性用户。截至2018年8月，“头条系”短视频赛道三大产品独立设备用户数已达到5.8亿（数据来源：艾瑞App指数）。
商业模式：以互联网广告收入为主，AI技术赋能精准营销
目前，字节跳动商业模式以“短平快”的移动广告变现为主，2018年预计广告收入在300-500亿之间，当前广告收入提升主要来自于MAU提升。目前，“头条系”产品覆盖亿级活跃用户，人均使用时长超过76分钟（数据来源：Questmoblie），是移动互联网的重要流量入口。其广告形式包括开屏广告、信息流广告、详情页广告等多种形式随着旗下产品活跃用户数的不断提升及AI推荐算法精准度的提高，2016-2018年，广告收入均实现了翻倍增长。2016及2017年，“头条系”产品广告收入分别为60亿元至150亿元，预计2018年广告收入在300-500亿元之间，2020年有望突破700亿（数据来源：前瞻产业研究院）。
AI技术赋能移动端互联网广告，提升广告价值，实现平台流量的最佳配置。与其他移动互联网广告相比，“头条系”广告最大的特点在于精准分发：截至2018年10月，公司旗下产品国内总日活用户数超过4亿次，平台凭借海量用户数据及AI推荐技术，对目标用户实现6大维度的16种精准定向，建立目标受众与广告关联，实现移动广告的三赢：用户端看到感兴趣的内容资讯、广告主精准定向节省广告成本，广告平台实现流量的最佳配置。
计费模式:CPM、CPT、GD等多种计费方式。目前，“头条系”广告主要包括开屏广告、信息流广告、开屏联播及视频广告四种类型。开屏广告在应用开启时加载，展示固定时间（静态3秒、动态4秒、视频5秒），展示完毕后自动关闭并进入应用主页面的一种广告形式，支持CPT及GD两种售卖方式。信息流广告即原生形式，目的在于让用户以阅读资讯的方式阅读广告，支持CPT、GD、CPC及CPM四种售卖方式。开屏联播广告即联合多领域Top级APP，将广告主的开屏广告分发到众多优质应用开屏资源上，提供高曝光广告的整合产品，支持CPT、CPM、CPC计费，其中CPT由媒介下单执行，CPC与CPM可在AD后台直接创建。以短视频为展现样式的广告，按推广位置不同可分为“开屏视频广告”、“信息流视频广告”、“详情页视频广告”三种，购买方式包括CPT、GD、CPC、CPM及CPV五种。CPV作为一种新的计费方式，更加注重播放量的效果，并按有效播放量收费，即播放到达10s开始计费。
资讯阶段：精准把握AI推荐算法红利及渠道机遇
竞争格局：今日头条借力算法成功入围两强
2012年8月，字节跳动战略级产品“今日头条”上线。与当时已有的门户网站类移动App不同，今日头条本身不生产内容，基于机器学习技术，根据目标用户的人口特征、环境定位、阅读习惯进行匹配，自动计算出用户感兴趣的内容，实现“千人千面”的推送。2014-2015年，移动资讯市场群雄环伺，主要由主打技术的聚合类资讯App和主打内容的门户类网站新闻资讯App构成，对前者而言，主要决定因素为核心技术、先发优势及用户数据，对后者而言，核心因素为内容资源及用户技术的丰富程度。自2015年下半年开始，今日头条和腾讯新闻凭借各自优势收割腰部资讯平台用户流量。2018年8月，今日头条MAU达2.85亿，腾讯新闻MAU达2.88亿（数据来源：wind），长尾资讯平台流量式微，行业两强格局日渐稳定。
崛起原因：我们认为，今日头条的崛起，享受了互联网移动化进程中推荐算法及智能手机需求爆发的红利，同时，头条也通过精准把握住算法及渠道两大战略跃居第一梯队。具体分析见本部分战略1及战略2。
时代红利：互联网移动化催生智能分发需求
移动资讯行业移动化变迁，信息过载+碎片化阅读催生推荐算法需求。我国资讯行业的分发方式伴随技术发展，共经历了以下三个阶段：1）传统媒体时代：主要依托于电视、广播、纸媒等渠道，传播时效性及传播范围受到限制；2）门户资讯网站时代：PC电脑及互联网的普及，推动了人们通过网页搜索引擎获取新闻资讯的需求；3）移动资讯时代：互联网移动化率提升，人们获取新闻资讯不再受到地域和空间的影响，移动端新闻资讯App日渐兴起。传统新闻媒体、门户类网站、自媒体、短视频及社交媒体等多种内容制造商涌入市场，移动端信息过载严重。同时，移动端搜索引擎使用不便、单位用户阅读时间碎片化，共同催生了移动端推荐算法的需求。
头条战略1： AI驱动，率先享受移动互联网算法红利，先发优势迅速收割流量。2012年8月，今日头条上线，上线初期即定位于“智能分发引擎”，运用智能算法推荐实现用户与内容的准确连接，率先抢占个性化推荐市场。今日头条在移动推荐领域先发优势明显：2014年，今日头条平均MAU已突破5000万（数据来源：wind），ZAKER平台开始强化智能推荐算法，搜狐新闻更新为5.0版本，开启个性化推荐；2015年，今日头条平均MAU已突破7600万（数据来源：wind），凤凰资讯开始投资一点资讯、腾讯上线天天快报、新浪新闻增加个性化推荐比重，网易新闻推出个性化头条；2016年，今日头条平均MAU已突破9000万（数据来源：wind），阿里了“UC头条”，以算法分发作为主要模式，百度推出独立产品“百度好看”，利用百度积累的用户画像及技术基础进行个性化推荐。
今日头条的推荐系统，本质上是一个由AI技术驱动的拟合函数，输入变量包括用户特征、环境特征和内容特征，输出变量为推荐结果。参与运算的参数包括：1）用户特征：包括兴趣、职业、年龄、性别、机型、用户反馈行为等；2）环境特征：地理位置、时间、网络、天气、当前场景（工作、地铁等）；3）内容特征：主题词、兴趣标签、热度、质量等。结合三方面的信息，模型会运算出一个预估，即推测推荐内容在这一场景下对这一用户是否合适。然后对小批量相同标签的用户进行实时推荐。如果用户反馈（转化率、热度）达到设定标准，则将此内容进行大规模的推荐；如果用户反馈低于设定标准，则停止推荐。依靠该推荐系统，今日头条使平台长尾内容实现了有效的分发和触达。
推荐算法壁垒1：推荐系统对细分数据具有极强的依赖，今日头条的C2C数据具有绝对优势。推荐系统对于数据的依赖主要体现在以下三方面：1）特征抽取需要用户侧和内容侧的细分标签；2）召回策略需要获取用户侧和内容侧的各种标签；3）内容分析和用户标签挖掘是搭建推荐系统的基石。今日头条通过长时间的实时在线训练，沉淀了海量的细分用户数据标签及兴趣标签，对用户兴趣的挖掘愈发精准。相比之下，腾讯内部缺乏连接各产品用户信息的数据中台，用户各维度用户信息不完善；百度以PC端搜索引擎为主要入口，缺乏用户对于娱乐内容的消费数据；阿里巴巴数据多偏向于线上消费数据，与娱乐内容差距较大。
推荐算法壁垒2：正向迭代性使先发成为显著优势，2016公司年成立AI Lab，深度绑定尖端技术人才，巩固技术护城河。头条的个性化推荐系统在海量数据学习过程中不断进化，并以每秒上千万次的运算优化推荐效果，反馈给使用者，实现人-数据-算法-信息的良性循环。在字节跳动，这套闭环系统已经深入应用于信息的创作、分发、互动、管理的各过程。同时，为巩固技术优势，字节跳动于2016年成立了人工智能实验室，依托字节跳动的海量数据，专注于人工智能领域的前沿技术研究，并将研究成果应用于今日头条的产品中，利用人工智能帮助内容的创作、分发、互动、管理。同时，实验室也将针对人工智能相关领域内长期性和开放性问题进行研究，帮助公司实现对未来发展的构想，促进信息与知识交流的效率与深度。
战略：智能手机爆发式增长，渠道预装收割流量
时代红利2：2012年初国内换机潮来临，智能手机出货量爆发式增长。2012Q1， 国内4G尚未商用，智能手机普及率仅为33%，中国手机市场迎来可第一个智能手机取代功能手机的“换机潮”。2012年3月，我国智能手机出货量达到1745万台，同比增长134%，今日头条母公司字节跳动开始建立。2012年8月，我国智能手机出货量2309达万台，同比增长175%，今日头条1.0版本开始上线。
头条战略2：大规模只智能机预装App收获第一批用户，用户账户信息留存、数据算法正向迭代保障换机用户的粘滞性。今日头条上线初期，将软件预装在华为、360、金立、nubia、三星、联想等主流手机内获取首批用户（信息来源：中关村在线）。数据显示，智能手机的换机频率在在2年左右，今日头条在用户使用构成中，为每个用户创建专属标签，其推荐内容精准度与用户使用次数高度相关，换机后用户通过一键登录即可完成用户标签迁移，技术手段保障用户留存率。
短视频阶段：享行业成长红利及AI技术基因
竞争格局：抖音、西瓜及火山均跻身短视频Top4
“头条系”三大短视频产品抖音、火山小视频和西瓜视频于2016年密集上线，分别打通了年轻时尚人群、UGC内容、PGC内容三大细分领域。2018年6月，“头条系”三大短视频产品未去重用户MAU达4.16亿次，其中抖音MAU达2.07亿次，仅低于快手（数据来源：Questmoblie）。
西瓜视频：定位于个性化推荐的短视频平台，由“头条视频”孵化而来，2018年6月MAU达1.08亿次（数据来源：Questmoblie）。2016年5月，西瓜视频的前身头条视频从今日头条App的短视频功能脱离，正式以独立App形式上线。2017年6月8日，头条视频正式更名为西瓜视频。西瓜视频以PGC短视频内容为主，通过算法分析用户的浏览量、观看记录、停留时间等进行视频推荐。西瓜视频注重平台内容生态建设，积极帮助短视频创业者解决内容制作、粉丝运营和商业变现等难题。一方面，西瓜视频打造了一整套培训体系帮助其快速在平台上成为专业的内容生产者，包括进击课堂与创作者排队。另一方面，西瓜视频推出“3+X”变现计划，通过平台分成升级、边看边买和直播等方式帮助短视频创业者实现商业变现。
火山小视频：15s原创生活小视频社区，对标“快手”，2018年6月其MAU达1.01亿次（数据来源：Questmoblie）。火山小视频定位于15秒原创短视频社区，于2016年12月上线，通过小视频帮助用户迅速获取内容、展示自我、获得粉丝、发现共同爱好。火山小视频以用户UGC内容为主，可在视频中添加文字特效，平台通过火力值变现的方式激励用户生产内容。平台定位于三四线城市用户，通过“农村包围城市”战术不断拓展用户规模，搭建UGC内容创作生态。2017年8月，火山小视频在农村开展会，宣部以10亿元补贴内容创作者，同时推出“火苗计划”，开通视频打赏功能和小视频达人培训计划，扶持平台内容生态。
抖音短视频：“记录美好生活”的短视频，2018年6月，平台MAU达2.07亿次（数据来源：Questmoblie）。抖音是今日头条旗下一款创意短视频社交软件，于2016年9月上线，用户可以通过背景音乐选择、动作编排和特效加工，创作自己的小视频。2017年5月，抖音日均播放量破亿，同年8月达到10亿次。在平台发展初期，用户年轻化态势显著，85%的用户在24岁以下。目前，平台内容和用户年龄层泛化明显，覆盖所有年龄层面用户。在平台运营上，抖音表现积极，通过大量线上活动，保持平台用户活跃度，引导用户进行UGC内容生产。同时，平台在发展初期严格遵守音乐短视频社区的调性，以音乐为中心进行内容类别的划分，形成了平台特色。
崛起原因：我们认为，“头条系”短视频产品崛起的原因，除享受短视频行业增长红利外，还有以下三点战略原因：1）三大产品差异化定位打通细分市场；2）抖音及西瓜短视频共享AI战略基因，实现产品低成本复制，覆盖不同圈层； 3）抖音发展初期，“去快手化”定位于年轻时尚人群，弥补市场空白，并以强营销战略迅速收割流量。具体分析见本部分战略1-战略3。
时代红利：资本及平台混战驱动短视频行业爆发
2016年是短视频行业爆发的元年，资本入局、平台混战催熟行业，“头条系”既助推了行业的发展，又享受了行业成长的红利。短视频行业的发展可以分为萌芽期、探索期、爆发期及成熟期，2016年是行业爆发的元年，内容及平台的激烈竞争助力了行业爆发：内容端，诸多传统媒体人涉足短视频内容生产，短视频内容的头部创作团队屡获资本青睐。例如，2016年3月，短视频代表人物Papi酱获得1200万融资；7月，“一条”获得1亿元B+轮融资；11月，拥有秒拍、小咖秀的一下科技向外宣布完成5亿美元E轮融资，小红唇完成6384万美元的C轮融资。平台端，“头条系”抖音、西瓜和火山小视频在2016年密集上线，11月，梨视频上线，短视频作为重要功能逐步被嵌入各大社交、资讯平台。Questmoblie数据显示，2017年全年，短视频行业MAU净增2.23亿，截至2018年6月，行业月活已达5.05亿，平台渗透率为45.6%，相比于“头条系”短视频上线初期分别增长约3.35亿及28pct。
战略1：差异化定位打通细分市场，保障用户留存
抖音、西瓜及火山小视频分别定位于音乐短视频、PGC及UGC内容，三者用户重合度较低，可覆盖不同圈层用户：Questmoblie数据显示，1）用户重合度：火山小视频平台调性与快手相似，2018年2月平台与快手重合用户数约2897.5万，快手卸载用户中，约26.8%流向火山小视频；抖音、西瓜及火山小视频用户重合数均在2000万以下。2）卸载用户流向：“组合拳”定位有助于承接卸载用户，2018年春节期间，快手卸载用户中，有68.8%流入“头条系”，抖音卸载用户中，有48.7%流入西瓜及火山小视频；3）目标用户差异化：西瓜视频用户年龄分布均匀，53.3%用户消费能力在200元以下，消费能力较弱；抖音中80.7%的人群消费能力在200元以上，与其他短视频平台差异显著。
战略2：共享头条AI基因，产品低成本高效复制
技术沉淀：今日头条为抖音、西瓜等产品的智能推荐及营销搭建了良好的推荐系统，公司在今日头条App中沉淀的AI技术助力抖音营销。抖音及西瓜视频均延续了今日头条的推荐功能，2018年1月，字节跳动算法架构师曹欢欢公开表示：没有一套通用的模型架构能适用所有的推荐场景，但西瓜视频、火山小视频、抖音短视频、悟空问答，都在使用今日头条的推荐系统。针对不同类产品，工程师需要进行不同的算法测试。除使用推荐系统外，公司在今日头条产品中所沉淀的AI技术还可用于营销。2017年，抖音上线“尬舞机”功能，将跳舞机从线下搬到了手机上，用户使用抖音就可以在手机上玩体感游戏。这一功能帮助抖音在新版本上线的第二天冲到了App Store免费榜第一名，“尬舞机”主要应用了今日头条 AI Lab 自主开 发的“人体关键点检测技术”，依靠这项技术，抖音能够检测到图像中所包含人体的各个关键点的位置，从而实现从用户姿态到目标姿态的准确匹配。
战略3：抖音“去快手化”+强运营大幅收割流量
平台定位：抖音上线初期，平台调性“去快手化”，填补一二线城市时尚年轻人群的短视频空白。抖音上线初期，快手的MAU已达6507万次，其“农村包围城市”战略收获了大量三四线城市人群。为避免与快手的正面竞争，同时填补一二线城市年轻时尚人群的短视频空白，抖音在上线初期以“音乐”、“年轻”、“潮流”为主打风格，早期抖音的团队深入全国各地艺术院校，挖掘高颜值的年轻人为平台生产内容，并帮助其获取粉丝。这批种子用户的调性气质，给抖音社区贴上了酷潮的标签，并吸引了与之兴趣、风格相似的用户。数据显示，截至2018年3月，抖音24岁以下年轻人占比为75.5%，高于快手8.9pct；一二线城市用户占比为45.3%，高于快手6.5pct。
强营销战略：1）冷启动阶段明星助力：2017年3月，小岳岳转发了一条模仿自己并带有抖音LOGO的微博，使抖音的知名度扩散开来。此后，关晓彤、吴亦凡、古力娜扎等流量明星纷纷入驻抖音，为平台带来了众多粉丝流量。2）丰富的“挑战”及运营活动：抖音通过设置挑战的方式引导用户参与。类似的专题设置及对应的优渥的奖励设置，调动了各层次用户模仿跟进的积极性，从而丰富了平台内容。2017年12月，抖音上线“尬舞机”功能，引发“全民尬舞”热潮。同时，抖音会不定期设置各类“挑战赛”，引导用户参与。3）春节推出“星潮”红包活动：春节期间，抖音通过明星发红包等一系列营销活动使DAU突破6500万。2018年春节，“头条系”三大短视频产品在春节营销活动的带动下MAU均首次破亿，抖音在除夕当周斩获4200万新安装用户，且相较于1月份，其2月份月活用户增长突破4600万。4）日常营销活动：抖音平台上不定期推出海草舞、C哩C哩、手势舞、《甄嬛传》华妃表演片段、《新白娘子传奇》白蛇蜕变段的模仿，使用户活跃度保持在较高水平。
公司运用运营手段构建站内氛围，调控平台调性。抖音短视频总经理张楠曾撰文写道，对那些不符合社区调性和价值观的内容，例如恶意博眼球、吃播、虚假生活小窍门等，会被推荐系统屏蔽。随着平台用户扩张，抖音一度出现“快手化”的内容，但是并没有充斥社区，也从侧面佐证产品管理者对内容的严厉把控。抖音产品负责人王晓蔚称，公司持续运用运营手段构建站内氛围，调控平台调性。
全球化阶段：AI驱动，技术出海+内容本土化
出海简介：聚焦移动资讯+短视频赛道，表现优异
字节跳动的全球化布局始于2015年，目前产品已覆盖150多个国家和地区、75个语种，在40多个国家和地区位居应用商店下载总榜前列。海外产品主要布局移动资讯及短视频两大赛道，截至目前，海外用户规模已接近公司整体用户规模的20%。各产品简介及表现如下：
出海产品及表现简介
TopBuzz：今日头条海外版，系列产品斩获美国巴西年度最受欢迎应用。TopBuzz由今日头条团队开发，主要为海外用户提供包括图文、视频、GIF等在内的个性化资讯，主要的信息源为各大的媒体及视频网站，如CNN、NBC、Yahoo!、YouTube、 Jukin Media等。在 Google Play 2017 最佳应用评选中，TopBuzz荣获巴西年度最受欢迎应用。BuzzVideo是西瓜视频的海外版，以视频和GIF为主要内容，在 Google Play 2017 最佳应用评选中，BuzzVideo荣获美国年度最受欢迎应用。
BABE：印尼排名前三的新闻推荐阅读平台，被称为“印尼版今日头条”。2016年底，字节跳动控股BABE，该平台汇集超过25家主流新闻媒体平台的内容，该平台具备大数据分析引擎，每天抓取几万条新闻和博客展示的同时，能够在用户使用 APP 一段时间后，勾画出用户喜好选择向他主要推送体育或娱乐或经济新闻，使用功能主要分为五部分：首页、分类（选择添加/删减喜好新闻类别）、社交、趋势、其他。新闻推送主要分为四部分：我的新闻（根据用户选择喜好分类推送）、最新、最热、本地（选择不同地区推送当地新闻）。
NewsRepublic：猎豹旗下新闻聚合服务运营商，拥有全球超过1650家新闻机构合作版权。 2018年11月7日，字节跳动以总计8660万美元的价格收购猎豹移动旗下全球移动新闻聚合服务运营商News Republic。交易完成后，News Republic将会变成今日头条旗下全资子公司。通过此次收购，字节跳动获得了猎豹移动庞大的全球移动用户群。NewsRepublic于2016年8月被猎豹收购，被称为“世界上第一家没有记者的新闻媒体”。平台已与全球超过1650家新闻机构建立版权合作关系，同时读者还可在平台上就新闻话题展开讨论，形成新闻社区。得益于猎豹强大的后台，收购后，News Republic技术上实现了内容与用户的双向匹配，搭建了全球公众号平台，接入大量UGC个人创作者和网红，帮助其获得更好的曝光，同时发挥网红内容带头效应。
Dailyhunt：印度最大的新闻资讯分发平台。2016年10月，字节跳动向Dailyhunt注资2500万美元，以资本的形式参与印度资讯市场。Dailyhunt于2012年上线，截至2016年底，平台共支持15种语言，每日发出超过35，000条内容，包括新闻、电子书、杂志、漫画和视频。官方数据显示，2016年平台收入约为1500万美元，App下载量超1.2亿次，月活达2800万、阅读45亿条内容。除广告外，平台还通过与出版商合作销售电子书获得收入。该平台的目标是四年内在40亿美元的印度数字广告市场中获取6%-7%的份额，月活达到1.5亿-2亿。由于印度语言环境复杂，宪法承认的语言有23种，若想获得更多用户，多语言内容运营能力是重中之重，这也是中国企业出海印度时面临的困难之一，而Dailyhunt一大优势是为印度人提供本土语言内容。
Flipagram：美国短视频音乐社区，独有音乐版权优势下高速成长。2017年2月，字节跳动全资收购美国移动短视频社区Flipagram，从用户分布来看，收购Flipagram给今日头条带来了大量美国、拉美、欧洲地区的用户。该平台正式上线于2013年，是一款让用户通过短视频来分享自己生活的软件。用户在Flipagram上可以非常方便的将照片、视频配上热门音乐，生成大约30秒到一分钟左右的短视频进行分享。也可从数以千万计的曲调组成的乐库中，搜索60秒的音乐片段，添加到自己的视频中。平台上有超过1000名认证音乐人进行音乐推广，包括英国流行乐队“单向组合”在内的全球著名音乐人，都将Flipagram作为自己全球首发的平台之一。得益于其独有的音乐版权，Flipagram成长迅速，2014年底，Flipagram的每月用户数量已达到3300万。2015年，Flipagram在美国区IOS商店中位列照片和视频类应用下载排行榜的前十名。
VigoVideo：2017年7月，火山小视频海外版在全球。平台复制产品在国内的界面及技术细节，内容根据面向国家调整以适应本土文化。登陆巴西、印度市场三个月，就成为当地最受欢迎的短视频App之一。2017年8月进军印尼市场，VigoVideo下载量始终排在当地应用市场视频产品榜的前五位，每天都有几万名新用户下载并开始使用火山海外版。
TikTok：抖音海外版，于2017年8月在全球布局。截至2018年6月，已覆盖全球150多个国家和地区，全球MAU突破5亿次，其中国内日活跃用户数超过1.5亿、月活跃用户数超过3亿。Sensor Tower 2018Q1手机应用市场报告数据显示，抖音及抖音海外版在苹果应用商店下载量达4580万次，成为全球下载量最高的iOS应用。Tik Tok是泰国和印尼最受欢迎的产品，在Google Play和App Store曾双双获得免费下载总榜排名第一。平台自2017年夏季登陆日本，并于2017年11月、2018年4月和5月登上日本App Store总榜第一的位置，成为日本最受欢迎的App。
musical.ly：具有旺盛UGC力量的音乐短视频社区。2017年10月，字节跳动以10亿美金收购音乐短视频平台musical.ly。musical.ly于2014年7月正式上线，最初定位为“青少年”用户的“音乐”短视频，以音乐作为切入点，“对嘴唱”作为突破，在青少年中掀起流行趋势。截至2017年11月，musical.ly全球每天的活跃用户数超过2000万，其中北美活跃用户超过600万。2018年8月，musical.ly与TikTok宣布双方联合推出全新的全球短视频平台，新平台沿用TikTok品牌。
全球化成功原因分析：我们认为，“头条系”产品出海成功的原因及所享时代红利如下：1）南美、东南亚等地区尚属移动流量红海，公司以“技术出海+本土化运营”战略，高效、低成本复制国内成功产品经验，迅速收割发展中国家蓝海流量；2）美国、日本等国家移动端流量竞争相对激烈，公司以参股收购成熟产品、与巨头结盟等方式参与其中，并辅以精细化运营，从细分领域切入收割发达国家移动流量。
时代红利：海外尚存移动流量机遇
内驱力：国内移动流量红利基本见顶，亟需新的流量入口
智能手机渗透率已接近饱和，互联网流量红利基本见顶。“头条系”产品主要应用场景为智能手机，自2016年11月以来，我国智能手机市占率基本维持在95%左右，硬件所带来的人口红利基本见顶。自2017年以来，我国移动移动互联网MAU环比增速下滑至1%以下，2017年净增0.64亿，2018年上半年净增0.23亿，流量红利基本见顶，公司亟需新的流量入口保持业务增速。
海外机遇：南美、东南亚等地尚属互联网流量洼地
“技术复制+内容本地化”策略下，出海边际成本大幅降低，海外尚存互联网流量红利。Internet World Status数据显示， 截至2017年12月31日，全球互联网用户为41.56亿，其中南亚、东南亚、南美等地区增速明显。从2016到2017年，国内人口红利消失，全球互联网人口红利转移到南亚、东南亚、南美等地区。目前，字节跳动旗下的主要海外产品有TopBuzz、Tik Tok等9款产品，出海产品主要聚焦于日本、韩国、巴西、美国、欧洲、东南亚和印度等国家及地区。公司以技术出海+本土化运营复制国内成功今日头条、抖音两大爆款产品，并以投资控股等方式参与到海外产品的运营中。其中，印度、东南亚地区等海外国家的移动互联网尚属红海，潜在用户数量较多。公司CEO张一鸣表示：在边际成本降低很快的互联网行业，同样的投入，全球化市场是国内市场规模的5倍。
印度流量红利：智能手机渗透率不足45%尚属蓝海，人均移动数据消耗量可提升空间较大。2017年，印度智能手机渗透率约为42.2%，不及同期中国智能手机渗透率的1/2。未来随着基础设施建设和软件应用渗透的完善，智能手机渗透率有望进一步提升。智能机终端到位后， 印度将诞生数以亿计的潜在移动互联网用户。同时，就人均数据流量的提升空间而言，2017年，印度人均移动数据消耗量仅为0.5-1GB/月，约为中国的1/2，不及美国的1/10，仍有较大提升空间，为互联网公司主打的社交、电商、娱乐等领域在印度爆发提供了先决条件。
东南亚尚属移动互联网洼地，预计将接力印度成为全球增速最快的移动互联网市场，人口结构特征为娱乐App的火爆奠定基础。全球互联网巨头谷歌联合新加坡主权投资公司淡马锡在2016年5月和2017年11月两次研究报告，预测到2025年，东南亚地区（新加坡、印尼、马来西亚、菲律宾、泰国和越南）的互联网经济总量将达到2000亿美元，东南亚将接力印度成为全球增长最快的移动互联网市场，移动互联网用户将从2015年的2.6亿人增至2020年的5亿人，年均复合增长率和印度同为14%，而中国同期将仅有4%。人口特征方面，东南亚市场中，18-24岁人口比例接近30%，远高于中国的 8%，且自我表现欲望强，是抖音及火山小视频的潜在核心用户群体。
战略1：自我复制+投资收购，强运营战略收割全球流量
自我复制：技术出海+内容本土化，AI技术是取得优势的关键
复制原则：产品全球化，内容本地化，AI技术沉淀为最佳优势。基于国内成熟产品的技术内核及运营经验，字节跳动共复制出Topbuzz、TikTok、VigoVideo及BuzzVideo四款产品，分别对标国内今日头条、抖音、火山小视频和西瓜视频四款成熟产品。这四款产品的复制逻辑为像素级拷贝国内产品技术，为全球用户提供统一的产品体验。国内成熟产品沉淀的内核技术包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉和人机交互等，可即时应用于信息推荐、视频分析与检索、封面自动选取、人脸关键点检测、人体关键点检测等诸多领域，大幅降低产品研发成本。同时，为使产品内容适应本土文化，公司在多数海外国家均设立了当地办公室，招揽深入了解当地文化的互联网人才，在泰国泼水节前后设置节日专属贴纸，在印尼发起#tiktokramerame挑战等具有当地特色的活动。
投资收购：以资本布局切入发达国家或成熟产品，辅以巨头联盟
对于发达国家及细分领域内已存在领先产品的领域，公司的布局方式多为资本注入。字节跳动以资本注入方式布局的五款海外产品Dailyhunt、BABE、News Republic、Flipagram、musical.ly中，有三款来自于美国，一款来自于印尼、一款来自印度。2017年11月，今日头条宣布，将与猎豹移动在个性化内容和社交直播领域达成战略合作，成立内容出海战略联盟。根据合作协议，猎豹移动用户将通过猎豹产品直接调用今日头条在全球的个性化内容推荐服务，以提升猎豹工具产品的变现能力；而今日头条将获得猎豹全球海量移动用户的支持。出海同盟的达成，让猎豹移动与今日头条有了更大的战略空间，聚焦于彼此的核心领域。
战略2：持续优化产品体验，本土化深度运营
产品端：针对海外流量市场对移动端产品的强需求，“头条系”产品卡位技术优势不断优化拍摄体验，降低视频制作门槛。以抖音为例，产品在设计早期，公司不断投入CND（Content Delivery Network，即内容分发网络）成本，达到高清全屏效果；美化方面，平台不断地优化滤镜、贴纸和特效等功能，丰富了拍摄的玩法。并且基于人脸关键点检测等AI技术，使这些功能的呈现效果更加生动，抖音的滤镜及美颜效果在各大短视频平台中口碑出众。在拍摄体验上，抖音具有快慢速度调整和分段拍摄功能，可自由调整音乐和视频的匹配节奏，支持视频分段拍摄及合成，大大降低了非专业用户的使用门槛。同时，抖音还具有“随手拍摄”功能，用户使用时可以在屏幕上滑动，方便切换及缩放镜头。
内容端：复制国内强运营战略，深度匹配本土文化，保障内容接受度。面对不同国家及地区的风俗习惯及文化特色，“头条系”产品为其定制匹配的内容以适应其需求。以抖音为例，针对泰国的泼水节，TikTok为泰国用户专门设计推出了三款节日贴纸，仅泼水节前后三周时间，使用量即超过4万次；日本的内容需求高度细分化，TikTok专门为其设置手绘漫画视频类别，同时针对其独有的校园集体舞文化，为用户专门推送感兴趣的挑战话题；在印尼，技术流和手势舞类的短视频最受欢迎，抖音海外版邀请印尼达人，结合当地歌曲编手势舞，带动用户挑战拍摄。今年，平台还发起了#tiktokramerame挑战，这种多人同框的视频在印尼非常受欢迎，挑战赛结束一周后，视频观看量超过5300万。
字节跳动崛起启示录
通过上述分析，我们认为，字节跳动能够成功崛起、并成为国内互联网领域除BAT之外的“第四极”，在这一过程中，除了移动互联网快速普及所带来的人口红利之外，创新的产品理念及领先应用AI技术成为其能够快速脱颖而出的核心要素：
1）移动资讯分发阶段：互联网移动化及信息过载形成对推荐算法需求，今日头条推荐算法精准匹配用户需求，并精准把握智能机首批“换机潮”基于，通过大规模渠道预装收割第一批用户。
2）短视频阶段：2016年恰逢短视频行业需求爆发的黄金窗口期，快手以“农村包围城市”路线收割三四线城市流量，“头条系”今日头条所沉淀的技术优势，密集推出三款产品，差异化定位打通细分市场，保障用户留存。同时，抖音及西瓜视频共享今日头条AI技术基因，实现产品低成本高效复制。面对快手在短视频行业中形成的“初级垄断”，现象级产品抖音发展初期通过“去快手化”与其形成错位竞争，并以“尬舞机”、“海草舞”、“挑战赛”、“明星入驻”等强运营策略迅速收割用户流量。
3）全球化阶段：公司把握印度、东南亚等地区的流量蓝海，以“技术出海+本土化运营”复制国内成熟产品经验，迅速抢占发展中国家流量蓝海市场，并通过参股收购、精细化运营等手段切入美国、日本等发达国家，并辅以精细化运营，从细分领域收割发达国家移动流量。
估值及投资建议
估值讨论：AI落地赋予公司更高的估值溢价
2018年10月，字节跳动完成Pre-IPO轮融资，估值750亿美金。公司是全球唯一一家以AI技术为核心、商业模式相对成熟的互联网公司，其估值对整个互联网行业估值体系重构都具有较深的意义，我们将从市销率（PS）及单用户市值两个角进行对比分析：
（1）市销率（PS）：显著高于传统互联网公司。2018年，字节跳动预计收入超500亿人民币，Pre-IPO轮融资估值为750亿美金，对应18年PS为10.38x，显著高于腾讯、Facebook、百度、ALPHABET（Google母公司）等互联网公司，体现出投资机构对于AI技术重构互联网商业模式的认可。
（2）单用户市值/价值：显著低于成熟社交平台型公司，高于内容分发型公司。2018年10月，字节跳动预计核心未去重MAU约为7.5亿，Pre-IPO估值对应单用户市值约为691.7元，显著低于腾讯、Facebook，接近百度单用户市值，显著高于微博这类信息分发型公司。
投资建议：拥抱新时代，关注技术变化带来的行业投资机会
字节跳动的快速崛起（6年时间成长为国内估值第三的互联网龙头），印证了AI技术的应用对内容分发乃至整个互联网行业的冲击与重构；我们有理由相信，未来在AI技术的不断成熟和普及过程中，互联网等行业有望在AI技术的加持之下，在内容创造、商业模式等方面迎来全新发展机遇，典型如社交、信息流、视频及图片内容分发领域，关注相关领域龙头公司腾讯控股、百度、芒果超媒及视觉中国。
腾讯控股：AI技术布局已久，赋能内部业务推动行业变革。在技术储备方面，腾讯陆续建立了腾讯优图、腾讯 AI Lab、WeChat AI等AI实验室，及腾讯Robotics X机器人实验室、音视频、量子实验室等诸多前沿技术研究机构。在应用上，腾讯已经推出了一系列AI+技术解决方案，依靠精细化的解决方案，深入到了医疗、零售、安防、金融、社交、娱乐和公益等众多行业。未来，腾讯“A+”计划将主要应用于游戏、内容、社交及医疗等方面。游戏板块，将通过技术推进AGI的理想研究场景，探索游戏与AI结合的编辑；社交方面，通过WeChat AI等研究机构，完善人人交互体验，探索人机交互的新模式；医疗方面，将着力建设医疗影像，建设国家人工智能开放创新平台。
百度：AI技术储备深厚，自动驾驶、医疗、制造业等行业应用落地。2018年7月，百度与金龙客车合作的全球首款L4级自动驾驶小巴“阿波龙”量产下线后，Apollo商业化进程再次加速。2018百度世界大会上，公司揭晓了国内首个L4级别自动驾驶乘用车的量产计划：2019年小批量下线示范运行、2020年大批量投放更多城市运营。同时，百度的AI技术应用在国民经济三大基础产业已取得较好成绩：农业方面，百度云与麦飞科技合作的农业遥感智能监测系统，可实现对农作物病虫害实施智能化监测，并完成精准施药，能够将农药使用量降低50%；制造业方面，百度与拓疆者合作的无人自主挖掘机可量产解决方案的工程装备，使用百度的无人自主挖掘机，能够将人力成本减少40%，实现工程收益提升50%；在医疗服务方面，百度凭借人工智能技术，推出了AI眼底筛查一体机，在更基层、更偏远、眼科医生还无法触达的地方帮助病患筛查，尽早发现致盲风险、及时就医。
芒果超媒：A股大视频领域稀缺标的，有望借助AI技术打造中国版Netflix。芒果TV是湖南广播电视台旗下唯一互联网视频平台，独家提供湖南卫视所有栏目高清视频直播点播，凭借《快乐大本营》、《天天向上》、《爸爸去哪儿》、《我是歌手》等一系列经典栏目培养起众多粘性用户，同时拥有《半妖倾城》、《剧星很芒》等特色自制内容，2018Q3，平台拥有819万付费会员，居国内视频网站第二梯队。对标Netflix发展历程，AI技术对其长尾内容分发、精准推送方面起到了重要作用。我们认为，芒果TV沉淀众多优质内容，未来有望借助AI技术实现内容精准推荐，大幅提升长尾内容的播放量。预测2018-20年EPS分别为1.08/1.41/1.89元，对应同期33/25/19倍PE，维持“买入”评级。
视觉中国：“鹰眼”图片追踪系统帮助企业获取潜在用户，技术对接覆盖海量长尾市场。公司自行研发的“鹰眼”（图像网络追踪系统），通过人工智能技术能够追踪到公司拥有的图片在网络上的使用情况，一方面大大降低了获客成本，另一方面，基于大数据，可以更好地洞察潜在客户的创意需求，为客户提供个性化的服务体验。公司还先后与百度、腾讯、阿里巴巴、微博、一点资讯、凤凰网、搜狗、360 等互联网平台结成战略合作伙伴，完成了基于内容的技术对接，使得公司内容能覆盖到海量长尾市场。与互联网平台的连接及赋能，大大提升了公司优质正版内容触达客户的深度和广度，提升了公司作为内容生态的“基础设施”的地位和全面深度覆盖市场的能力。预测2018-20年EPS分别为0.53/0.68/0.87元，对应同期47/37/29倍PE，维持“买入”评级。
