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爱立信加速追赶华为,三季度5G设备市场份额大幅上升 2020-12-28 15:08:58

爱立信官网显示,截至12月28日,其已跟全球通信运营商签订了122份5G商用协议或合同,其中77份是商用现网。

在近日召开的媒体沟通会上,爱立信中国总裁赵钧陶对界面新闻等媒体表示,从全年来看,疫情整体上并没有对爱立信的生产交付产生太大的影响,反而让大家意识到了“移动化”的重要性。中国正在全国范围内建立5G独立组网,这将大大利于实现垂直行业的5G应用。

12月中旬市场研究机构Dell'Oro Group发布的报告显示,从二季度开始,5G设备商市场份额格局基本保持华为、爱立信、中兴、诺基亚以及三星这样的排名。从三季度表现来看,华为份额呈现下跌趋势,爱立信份额则大幅上升,相比二季度上升10%,为30.7%,环比增长了48.3%,在前六大通信设备商当中增速最高,与华为的市场份额仅相差2.1个百分点或6.4%。

此外,根据工信部副部长刘烈宏在12月15日披露的数据,当前我国已经建成全球最大的5G网络,累计建成5G基站71.8万个,共建共享5G基站33万个。中国工程院院士邬贺铨此前预测,随着5G商用步伐加快,基站建设成本将进一步降低,2021年5G建设将全面提速,全国有望新建5G基站超过100万个。

对于业界预期的“2021年中国新增100万基站”目标,爱立信中国总裁赵钧陶对界面新闻等媒体表示,新建100万个基站的节奏基本符合预期,随着明年疫情好转,建网速度会提升,整个产业界包括运营商、制造商和配套厂家应该能够完成这个交付量。

当前工信部对于2021年5G基站具体建设目标尚未出台。赵钧陶称,2021年新建100万个基站的数量多不多,取决于中国市场5G在To C和To B市场的发展情况。

根据12月24日工信部新闻发言人、信息通信发展司司长闻库披露的数据,1月—11月国内市场5G手机出货量1.44亿部,5G的终端连接数已经超过2亿。

赵钧陶认为,与韩国市场相对比,韩国当前已有5G用户超过1000万,每个5G用户的数据量是现在4G LTE的6倍,不到12%的5G用户贡献了30%的数据量。因此,5G用户的话务量能不能起来很关键。而此时5G在C端面临的挑战主要是缺少足以区分4G与5G体验的差异化应用。

赵钧陶提到,在5G B端建设方面,中国的规模和速度都值得一提。中国是第一个在全球范围内实现独立组网SA的国家,而SA最大的目的就是为了实现垂直行业的5G应用。从这点来讲,中国的整个规模肯定是全球最大。同时,在中国已经建成的基站中,有3万多基站属于工业互联网或者智能工厂的专用基站。在应用上,当前5G垂直行业应用在工信部的注册项目已超过一千个,在各方面的探索项目是全球最多的。

不过,赵钧陶也强调,由于5G B端应用需要适应各个行业,甚至各个企业也不一样,因此相比于ToC更具挑战。在发展的过程中,当前主要面临的挑战有,疫情原因导致生产力的增速放缓以及全球供应链的变化;数字化信息人才的短缺;现有生产线陈旧设备的升级改造难问题,难以保护数据的安全以及实现按需定产、灵活配置等等。

金准产业研究 IDC报告分享 2020中国人工智能计算力发展评估报告 2020-12-20 17:26:36

前言

近日,IDC调研机构与浪潮联合发布《2020-2021中国人工智能计算力发展评估报告》(简称“报告”)。报告显示,预计2020年中国AI市场规模将达到62.7亿美元,2019~2024年的年复合增长率为30.4%,中国成为全球各个区域里面AI的投资发展最快的一个国家。值得一提的是,在整体AI市场中人工智能服务器市场规模将达到34.1亿美元,占比超50%。算力越来越成为制约产业AI化发展的重要因素。近期热火的游戏赛博朋克2077成为用户比拼算力硬件配置的狂欢,而在产业端,算力相对于算法的稀缺也更加显著。数据显示,2012~2018年芯片的计算性能提升的30多倍,但从AlexNeT到AlphaGoZero,算法对算力的需求却提升了30万倍,近期热门的GPT-3的训练数据量和模型规模也十倍、千倍地增长。算法、算力、数据被认为是人工智能的三要素,“报告”中关于我国人工智能算力市场的剖析,对我们衡量中国AI发展水平和趋势有重要参考价值。

一、全球AI算力中国占比三成

放眼全球,人工智能市场正蓬勃发展。AI算力是人工智能产业发展的一大关键指标。IDC报告显示,从2020年各个国家AI计算的发展水平来看,中国和美国是人工智能服务器支出占整体服务器支出最高的国家之一,占比均超过10%。据IDC统计,2020年中国人工智能服务器占全球人工智能服务器市场的三分之一左右。换句话说,全球AI算力中国占比三成。当我们把视线移到国内,中国人工智能算力在各区域的布局也有一些变化。根据IDC调查报告显示,2020年中国人工智能算力排行Top5的城市依次为北京、深圳、杭州、上海、重庆,排名6-10的城市为广州、合肥、苏州、西安、南京。与2019年相比,深圳超过杭州位居第二,重庆进入第一梯队,西安超过南京排名第9。

 

其中,北京凭借《2019人工智能关键技术源头创新专项申报指南》等多项政策,占全国总量的一半以上的人才,全国三分之一以上人工智能企业,北京大学、清华大学、中科院自动化所等全国过半数人工智能骨干研究单位,成为No.1。

同时引人注意的是,重庆作为西部直辖市,一举进入第一梯队冲进前五。金准产业研究团队分析,在过去一年重庆在劳动力供给方面做了很多工作,最突出的像重庆大学等分别开设了人工智能的课程,重庆市政府也推出了一系列规划,包括市政管理,智慧城市等等人工智能的十个场景的落地等,我们也看到有很多人工智能企业,像海云数据等在重庆设了研发基地等。重庆在今年AI投入成长非常快,这是最主要的城市变化。金准产业研究团队分析,本次报告整个框架延续了从2018年开始推动以来的调查指标(宏观层面、技术成熟度、劳动供给),在浪潮这一国内最大人工智能算力供应商等协作下寻找重点客户沟通,并经过大规模问卷调查,最终成文。此前,2018、2019年IDC的同系列报告都引起业内的强烈反响。虽然城市人工智能水平涉及的因素实际很复杂,IDC的排名并不一定囊括所有,但这一调研结果也为我们提供了中国区域AI发展的大体态势参考。

二、我国AI市场年增长30%超美国,新基建成主要动力
   新冠疫情对全球经济造成巨大影响,数字化转型的必要性已经凸显。IDC认为,新基建成中国刺激疫后经济增长的主要驱动力。2020年新基建整体投资规模预计将达到2,757.1亿美元,人工智能作为新基建的重要领域之一,也将迎来快速增长。在这种背景下,IDC预计,2020年中国人工智能市场规模将达到62.7亿美元,2019-2024年的年复合增长率为30.4%。这里的人工智能市场涵盖了人工智能硬件、软件、服务几大方面。从下图可以看到,基础架构硬件市场是整体市场最大组成部分,2020年的占比预计达到62.7%。

 

金准产业研究团队认为,虽然今年受到疫情影响,无论是IT投资还是国家经济增速都有所放缓,但是37.3%的增长仍然是全球各个区域里面AI的投资发展最快的一个国家。对比美国,其同期的IT的支出同比在下降,整个AI的算力等方面的支出基本和去年持平,没有太多增长。当智东西问到,如何看待AI产业传出的“AI算力扩展减缓”、“新基建投资不及预期”等声音?对此,金准产业研究团队判断:AI算力增速在下降,但每年增加的绝对值还在上涨。今年GDP增长本就不快还有扶持抗疫,所以投资相比去年有所下降。但因为需求驱动产业发展,所以一方面人工智能和IT与业务融合得越来越紧密,另一方面,明年被预测是经济反弹的一年,所以我们预测明年AI算力依然会保持高速增长的态势。另一角度来说,受经济大环境影响,(AI计算领域)总体投资没有明显增长,但其中是有资金分配的。传统的业务环境或模式(投资)可能是下降的,但那部分投资转移到了偏向于网络化、智能化的基础设施建设。中国今年整体经济压力比较大,但是作为互联网基础设施的服务器,作为智能化的AI服务器,增长又是非常可观。所以经济模式的变化,从某种意义上也是中央和国家想看到的结构性的调整,利用新的科技手段改变整个经济运行的质量。

三、产业AI化需求旺盛,互联网、政府、金融落地最好

2020年,人工智能在各个行业的渗透度均有提升。基于IDC持续的研究和最新的用户调研,人工智能行业应用渗透度排名前五的行业依次为:互联网、政府、金融、电信和制造。相比2019年,电信行业人工智能应用速度加快并超过制造业,位列第四。

 

2020年上半年,医疗行业在新冠肺炎疫情的影响下加速了人工智能应用的落地,在多方面取得了显著的成效,也促使医疗行业人工智能应用渗透度超过教育行业位列第七。在互联网行业,人工智能进入较早,渗透率最高。互联网企业将人工智能应用在身份验证、自动化客服、营销互动、精准营销、舆情管理、内容审核等多个应用场景,以及通过云服务平台对外提供人工智能服务。在电信行业,人工智能技术已成不可缺少的部分。主要表现在两大方面:1、电信网络的构建及优化智能需要GPU加速、深度学习和分析技术等多项技术融合。2、下一代智慧网络的打造,对云化网络的智能编排、调度、运营等也需要人工智能技术的支撑。另外,智慧营业厅的建设也会用到AI技术。在制造方面,人工智能是制造业迈向工业4.0和工业互联网时代的重要新兴技术应用。其本质是实现复杂⼯业技术、经验、知识的模型化和在线化。主要应用场景包括交互界面智能化、质量管理及推荐系统、维修及生产检测自动化等。IDC预计,到2023年年底,中国50%的制造业供应链环节将采用人工智能,从而可以提高15%的生产率。下图是报告中绘制的“中国人工智能应用场景发展2020”坐标图。可以看到,在2020年之后几年里,IDC比较看好智能零售、智能制造、智能电信、智能驾驭、智能医疗等行业的日益成熟。

 

为什么从图中来看,越往后落地场景越来越少了?这是因为未来几年我们认为很可能在现在落地场景的基础上发展出来的一些新的应用,变化会更快。现在很难判断五年之后大概有什么应用会出来,但是绝对不是空白,而是我们现在根本都没有办法确定的。IDC认为,产业AI化已经从早期的试点逐渐成为企业发展和生存的刚需。据调查,有超过九成的企业正在使用或计划在三年内使用人工智能,其中74.5%的企业期望在未来可以采用具备公用设施意义的人工智能专用基础设施平台。

四、算力成AI发展关键,智算中心成AI基础设施核心

IDC认为,在人工智能算法、数据、算力三要素中,算力已成为制约AI产业化进一步发展的关键。人工智能应用对算力最大的挑战依然来自于核心数据中心的模型训练,近年来,算法模型的复杂度呈现指数级增长趋势,正在不断逼近算力的上限。IDC数据统计显示,2020年中国人工智能服务器市场规模将达到34.1亿美元,占人工智能基础架构硬件市场的87%,在包括软件、硬件、服务的整体人工智能市场占比也超过50%,数据直观地反映了算力在整个产业的重要性。

 

为了更好地评估中国企业当前的人工智能算力发展现状,IDC于2020年6月至8月针对中国企业人工智能应用需求开展了专题调查和研究。结果显示,有超过九成的企业正在使用或计划在未来三年内使用人工智能,其中,大部分企业采用了公有云、私有云加本地部署的混合架构来部署人工智能应用,而74.5%的企业期望在未来可以采用具备公用设施意义的人工智能专用基础设施平台,这一期望也是不同地区和不同规模的企业的共识。企业对于人工智能算力基础设施平台的TOP5需求依次为:用于人工智能训练的数据支撑、人工智能加速计算能力、配套的政策吸引、规模效应下的价格和成本因素,以及丰富的应用场景配置。

 

IDC进一步调研发现,未来三年,企业对于算力需求较为迫切的场景依然在语言认知类应用的训练上,对于该类AI模型训练的平均算力需求预计将达到208POPS,远高于其他应用负载;对于自动驾驶、机器人、内容推荐等综合场景的算力需求也相对较高,平均算力值将达到146POPS左右。

 

在这种需求背景下,智能计算中心(简称“智算中心”)无疑成为AI基础设施核心。简单来说,智算中心是专门为智能化应用设计的数据中心。刘军表示,智算中心的出发点不一样,它是基于最新的人工智能理论,采用领先的人工智能计算架构去构建的一个数据中心,是专为AI产业化、产业AI化、政府治理智能化提供相应AI算力的输出。当谈到智算中心是否需要抛弃原有的数据中心重新建立?周震刚回答称,可以改造(基于原有数据中心)。政府建的数据中心严格来说自建数据中心并不是很多,很多商业厂商或运营商建设的数据中心绝大部分没有搭载IT设备,只是一个空间和一个底层布线给到第三方这么一个空房子。我们现在说的智算中心要把房子专用化,搭载面向智能化的专用IT设备,直接面向智能化应用。

五、GPU市场占比超90%202420%的AI负载将部署在边缘

IDC还从AI算力基础架构中的芯片、服务器、边缘计算等更细致的方面剖析了我国AI算力发展情况。IDC研究发现,预计2020年中国人工智能加速芯片中,GPU依然是数据中心加速的首选,占有90%以上的市场份额。预计到2024年,包括FPGA、ASIC、神经拟态芯片等非GPU加芯片市场份额将超过20%。AI服务器通常搭载GPU、FPGA、ASIC等加速芯片,利用CPU与加速芯片的组合可以满足高吞吐量互联的需求,为自然语言处理、计算机视觉、机器学习等人工智能应用场景提供强大的算力支持。

随着人工智能应用计算需求的指数级增长,在GPU之间以及CPU与GPU之间形成的芯片互联技术被更多地采用,人工智能芯片厂商NVIDIA、Intel、AMD等都在芯片互联技术方面持续升级。除了创新的互联方式之外,人工智能服务器另一个普遍采用的技术是多种拓扑架构的算法调优,以更好地适配多样的人工智能应用。例如浪潮部分型号的人工智能服务器在同一设备中可支持三种不同的拓扑架构,并可通过线缆接口快速切换,在不同的算法模型下实现更加优化的性能输出。日益增长的业务实时性需求也使边缘和端侧的计算能力变得越来越重要。IDC预测,到2023年,接近20%的用于处理人工智能工作负载的服务器将部署在边缘。

结语:让AI基础设施平台为产业保驾护航

根据IDC与浪潮联合发布的《2020-2021中国人工智能计算力发展评估报告》,我们看到尽管2020年受疫情等因素影响大环境特殊,但我国人工智能产业依然稳步发展,而AI算力成为AI产业化进一步发展的关键因素。在新基建背景下,算力基础设施是人工智能新基建的大半壁江山。根据IDC的建议,产业需要通力合作积极推动人工智能算力基础设施平台建设,为人工智能产业化保驾护航。

金准产业研究 2020年虚拟数字人发展现状及趋势研究报告 2020-12-12 19:41:30

前言

虚拟数字人,是存在于数字世界的“人”,通过动作捕捉、三维建模、语音合成等技术高度还原真实人类,再借助AR/MR/VR等终端呈现出来的立体“人”。在人工智能、虚拟现实等新技术浪潮的带动下,虚拟数字人制作过程得到有效简化、各方面性能获得飞跃式提升,开始从外观的数字化逐渐深入到行为的交互化、思想的智能化。以虚拟主播、虚拟员工等为代表的数字人成功进入大众视野,并以多元的姿态在影视、游戏、传媒、文旅、金融等众多领域大放异彩。

一、什么是虚拟数字人

1、虚拟数字人研究范畴

“虚拟数字人”一词最早源于1989年美国国立医学图书馆发起的“可视人计划”(VisibleHumanProject,YHP)。2001年,国内以“中国数字化虚拟人体的科技问题”为主题的香山科学会议第174次学术讨论会提出了“数字化虚拟人体”的概念。

这些“虚拟数字人”主要是指人体结构的可视化,以三维形式显示人体解剖结构的大小、形状、位置及器官间的相互空间关系,即利用人体信息,实现人体解剖结构的数字化。主要应用于医疗领域的人体解剖教学、临床诊疗等。

与上述医疗领域的数字化人体不同,本篇中所分析的虚拟数字人(以下简称“数字人”)是指具有数字化外形的虚拟人物。与具备实体的机器人不同,虚拟数字人依赖显示设备存在。虚拟数字人宜具备以下三方面特征:

一是拥有人的外观,具有特定的相貌、性别和性格等人物特征;

二是拥有人的行为,具有用语言、面部表情和肢体动作表达的能力;

三是拥有人的思想,具有识别外界环境、并能与人交流互动的能力。

2、虚拟数字人发展历程

虚拟数字人的发展与其制作技术的进步密不可分,从最早的手工绘制到现在的CG(ComputerGraphics,电脑绘图)、人工智能合成,虚拟数字人大致经历了萌芽、探索、初级和成长四个阶段,详见下图。

 

虚拟数字人发展历程

20世纪80年代,人们开始尝试将虚拟人物引入到现实世界中,虚拟数字人步入萌芽阶段。该时期虚拟数字人的制作技术以手工绘制为主,应用极为有限。1982年,日本动画《超时空要塞》播出后,制作方将女主角林明美包装成演唱动画插曲的歌手,并制作了音乐专辑,该专辑成功打入当时日本知名的音乐排行榜Oricon,林明美也成为了世界上第一位虚拟歌姬。

1984年,英国人GeorgeStone创作出一个名为MaxHeadroom的虚拟人物,MAX拥有人类的样貌和表情动作,身穿西装,佩戴墨镜,曾参演了一部电影,拍摄了数支广告,一度成为英国家喻户晓的虚拟演员。由于技术的限制,其虚拟形象是由真人演员通过特效化妆和手绘实现。

21世纪初,传统手绘逐渐被CG、动作捕捉等技术取代,虚拟数字人步入探索阶段。该阶段的虚拟数字人开始达到实用水平,但造价不菲,主要出现在影视娱乐行业,如数字替身、虚拟偶像等。电影制作中的数字替身一般利用动作捕捉技术,真人演员穿着动作捕捉服装,脸上点上表情捕捉点,通过摄像机、动作捕捉设备将真人演员的动作、表情采集处理,经计算机处理后赋予给虚拟角色。

2001年,《指环王》中的角色咕噜就是由CG技术和动作捕捉技术产生,这些技术后续还在《加勒比海盗》、《猩球崛起》等电影制作中使用。2007年,日本制作了第一个被广泛认可的虚拟数字人“初音未来”,初音未来是二次元风格的少女偶像,早期的人物形象主要利用CG技术合成,人物声音采用雅马哈的VOCALOID系列语音合成,呈现形式还相对粗糙。

近五年,得益于深度学习算法的突破,数字人的制作过程得到有效简化,虚拟数字人开始步入正轨,进入初级阶段。该时期人工智能成为虚拟数字人不可分割的工具,智能驱动的数字人开始崭露头角。

2018年,新华社与搜狗联合发布的“AI合成主播”,可在用户输入新闻文本后,在屏幕展现虚拟数字人形象并进行新闻播报,且唇形动作能与播报声音实时同步。

2019年,浦发银行和百度共同发布的数字员工“小浦”,也是利用自然语言处理、语音识别、计算机视觉等人工智能技术制作的虚拟数字人,可通过移动设备为用户提供“面对面”的银行业务服务。

当前,虚拟数字人正朝着智能化、便捷化、精细化、多样化发展,步入成长期。2019年,美国影视特效公司数字王国软件研发部负责人DougRoble在TED演讲时展示了自己的虚拟数字人“DigiDoug”,可在照片写实级逼真程度的前提下,进行实时的表情动作捕捉及展现。今年,三星旗下的STARLabs在CES国际消费电子展上展出了其虚拟数字人项目NEON,NEON是一种由人工智能所驱动的虚拟人物,拥有近似真人的形象及逼真的表情动作,具备表达情感和沟通交流的能力。

3、当前虚拟数字人通用系统框架及运作流程

当前虚拟数字人作为新一代人机交互平台,仍处于发展期,还未有统一的通用系统框架。这份白皮书根据虚拟数字人的制作技术以及目前市场上提供的数字人服务和产品结构,总结出虚拟数字人通用系统框架,如下图所示。

虚拟数字人系统一般情况下由人物形象、语音生成、动画生成、音视频合成显示、交互等5个模块构成。

人物形象根据人物图形资源的维度,可分为2D和3D两大类,从外形上又可分为卡通、拟人、写实、超写实等风格;语音生成模块和动画生成模块可分别基于文本生成对应的人物语音以及与之相匹配的人物动画;音视频合成显示模块将语音和动画合成视频,再显示给用户。

交互模块使数字人具备交互功能,即通过语音语义识别等智能技术识别用户的意图,并根据用户当前意图决定数字人后续的语音和动作,驱动人物开启下一轮交互。

 

虚拟数字人通用系统框架

交互模块为扩展项,根据其有无,可将数字人分为交互型数字人和非交互型数字人。非交互型数字人体统的运作流程如下图非交互类虚拟数字人系统运作流程所示。系统依据目标文本生成对应的人物语音及动画,并合成音视频呈现给用户。

 

非交互类虚拟数字人系统运作流程

交互型数字人根据驱动方式的不同可分为智能驱动型和真人驱动型。智能驱动型数字人可通过智能系统自动读取并解析识别外界输入信息,根据解析结果决策数字人后续的输出文本,然后驱动人物模型生成相应的语音与动作来使数字人跟用户互动。

该人物模型是预先通过AI技术训练得到的,可通过文本驱动生成语音和对应动画,业内将此模型称为TTSA(Text To Speech & Animation)人物模型。真人驱动型数字人则是通过真人来驱动数字人,主要原理是真人根据视频监控系统传来的用户视频,与用户实时语音,同时通过动作捕捉采集系统将真人的表情、动作呈现在虚拟数字人形象上,从而与用户进行交互。

 

智能驱动型虚拟数字人运作流程

 

真人驱动型虚拟数字人运作流程

 

二、虚拟数字人关键技术趋势

1、虚拟数字人技术架构

当前,虚拟数字人的制作涉及众多技术领域,且制作方式尚未完全定型,通过对现有虚拟数字人制作中涉及的常用技术进行调研,金准产业研究团队在虚拟数字人通用系统框架的基础上提炼出五横两纵的技术架构,如下图所示。

“五横”是指用于数字人制作、交互的五大技术模块,即人物生成、人物表达、合成显示、识别感知、分析决策等模块。其中,人物表达包括语音生成和动画生成。动画生成则包含驱动(动作生成)和渲染两大部分。“两纵”是指2D、3D数字人,3D数字人需要额外使用三维建模技术生成数字形象,信息维度增加,所需的计算量更大。

 

虚拟数字人技术架构

金准产业研究团队重点关注虚拟数字人制作过程涉及的建模、驱动、渲染三大关键技术。

2、建模:静态扫描建模仍为主流

相机阵列扫描重建替代结构光扫描重建成为人物建模主流方式。早期的静态建模技术以结构光扫描重建为主。结构光扫描重建可以实现0.1毫米级的扫描重建精度,但其扫描时间长,一般在1秒以上,甚至达到分钟级,对于人体这类运动目标在友好度和适应性方面都差强人意,因此被更多的应用于工业生产、检测领域。

近年来,拍照式相机阵列扫描重建得到飞速发展,目前可实现毫秒级高速拍照扫描(高性能的相机阵列精度可达到亚毫米级),满足数字人扫描重建需求,成为当前人物建模主流方式。

国际上IR、Ten24等公司已经将静态重建技术完全商业化,服务于好莱坞大型影视数字人制作,国内凌云光等公司制作的拍照式人体扫描系统也已经在电影、游戏、虚拟主播项目中成功应用。

相比静态重建技术,动态光场重建不仅可以重建人物的几何模型,还可一次性获取动态的人物模型数据,并高品质重现不同视角下观看人体的光影效果,成为数字人建模重点发展方向。

动态光场重建是目前世界上最新的深度扫描技术,此技术可忽略材质,直接采集三维世界的光线,然后实时渲染出真实的动态表演者模型,它主要包含人体动态三维重建和光场成像两部分。

人体动态三维重建一直是计算机视觉、计算机图形学等领域研究的重点,主要采用摄像机阵列采集动态数据,可重建高低频几何、纹理、材质、三维运动信息。

光场成像是计算摄像学领域一项新兴技术,它不同于现有仅展示物体表面光照情况的2D光线地图,光场可以存储空间中所有光线的方向和角度,从而产出场景中所有表面的反射和阴影,这为人体三维重建提供了更加丰富的图像信息。

近年来Mirosoft、Google、Intel、Facebook等公司都在积极展开相关研究,其中Microsoft的108摄像机MRstudio已经在全球各大洲均有建设;Google的Relightable系统将结构光、动态建模、重光照技术集成到一起,在一套系统中包含模型重建、动作重建、光照重建的全部功能;国内清华大学、商汤科技、华为等也展开了相关研究,并取得国际水平的同步进展。

3、驱动:智能合成、动作捕捉迁移

2D、3D数字人均已实现嘴型动作的智能合成,其他身体部位的动作目前还只支持录播。2D、3D数字人嘴型动作智能合成的底层逻辑是类似的,都是建立输入文本到输出音频与输出视觉信息的关联映射,主要是对已采集到的文本到语音和嘴型视频(2D)/嘴型动画(3D)的数据进行模型训练,得到一个输入任意文本都可以驱动嘴型的模型,再通过模型智能合成。

然而,2D视频和3D嘴型动画底层的数学表达不一样,2D视频是像素表达;3D嘴型动画是3D模型对应的BlendShape的向量表达。除了嘴型之外的动作,包含眨眼、微点头、挑眉等动画目前都是通过采用一种随机策略或某个脚本策略将预录好的视频/3D动作进行循环播放来实现。例如3D肢体动作目前就是通过在某个位置触发这个预录好的肢体动作数据得到。

触发策略是通过人手动配置得到的,未来希望通过智能分析文本,学习人类的表达,实现自动配置。截至目前,国内外科技企业在数字人动作智能合成方面都有一定进展,国际上如Real lusion公司研究的利用语音生成面部表情的Craytalk技术已在动画制作中被成功商用,国内搜狗、相芯科技等公司也有部分项目落地应用。

通过将捕捉采集的动作迁移至数字人是目前3D数字人动作生成的主要方式,核心技术是动作捕捉。动作捕捉技术按照实现方式的不同,可分为光学式、惯性式、电磁式及基于计算机视觉的动作捕捉等。现阶段,光学式和惯性式动作捕捉占据主导地位,基于计算机视觉的动作捕捉成为聚焦热点。光学动作捕捉通过对目标上特定光点的监视和跟踪来完成运动捕捉的任务。

最常用的是基于Marker(马克点)的光学动作捕捉,即在演员身上粘贴能够反射红外光的马克点,通过摄像头对反光马克点的追踪,来对演员的动作进行捕捉。这种方式对动作的捕捉精度高,但对环境要求也高,并且造价高昂。光学式解决方案比较出名的企业有英国的Vicon,美国的OptiTrack和魔神(Motion Analysis),国内的Nokov、uSens、青瞳视觉等。

惯性动作捕捉主要是基于惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)来完成对人体动作的捕捉,即把集成了加速度计、陀螺仪和磁力计的IMU绑在人体的特定骨骼节点上,通过算法对测量数值进行计算,从而完成动作捕捉。这种惯性动作捕捉方案价格相对低廉,但精度较低,会随着连续使用时间的增加产生累积误差,发生位置漂移。

惯性式动捕方案的代表性企业有荷兰的Xsens,以及国内的诺亦腾(Noitom)、幻境、国承万通等。基于计算机视觉的动作捕捉主要是通过采集及计算深度信息来完成对动作的捕捉,是近些年才兴起的技术。这种视觉动捕方式因其简单、易用、低价,已成为目前使用的频率较高的动作捕捉方案,代表性产品有LeapMotion、微软Kinect等。以上动捕方案的性能对比如下图所示。

 

主流动作捕捉方案性能对比

4、渲染:真实性和实时性均大幅提升

PBR(Physically Based Rendering,基于物理的渲染技术)渲染技术的进步以及重光照等新型渲染技术的出现使数字人皮肤纹理变得真实,突破了恐怖谷效应。恐怖谷效应由日本机器人专家森政弘提出,认为人们对机器人的亲和度随着其仿真程度增加而增高,但当达到一个较高的临界点时,亲和度会突然跌入谷底,产生排斥、恐惧和困惑等负面心理。

数字人恐怖谷效应主要由数字人外表、表情动作上与真人的差异带来,其中外表真实感的关键就是皮肤材质的真实感,无论是塑料感还是蜡像感都会给人类带来不适。在PBR技术出现之前,限于相关软硬件的发展程度,所有的3D渲染引擎,更多的着重在于实现3D效果,在真实感体现方面差强人意。

PBR是基于真实物理世界的成像规律模拟的一类渲染技术的集合,它的关键在于微表面模型和能量守恒计算,通过更真实的反映模型表面反射光线和折射光线的强弱,使得渲染效果突破了塑料感。目前常见的几款3D引擎,如Unreal Engine4,  CryEngine3, Unity3D5,均有了各自的PBR实现。

重光照技术通过采集模拟多种光照条件的图像数据,测算数字人表面光照反射特性,并合成出数字人模型在新的光照下的渲染结果,使计算机中的虚拟数字人在任意虚拟环境下都可以呈现近乎真实的效果,它彻底改变了传统渲染方式通过模拟皮肤复杂的透射反射来计算渲染总会带来误差的局面。

该技术在2000年初由南加州大学实验室创建LightStage平台时提出,并开始了相关研究,目前已经经过7代的迭代发展,已被成功应用到《阿凡达》、《复仇者联盟》等众多经典影片的角色制作中。国内清华大学、浙江大学也都建设了重光照系统,可以实现高精度人体光照采集与重建。

实时渲染技术的突破助力写实类数字人实现实时交互,应用范围快速扩大。实时渲染指图形数据的实时计算与输出,其每一帧都是针对当时实际的环境光源、相机位置和材质参数计算出来的图像。与离线渲染相比,实时渲染面临较大挑战。一是渲染时长短,实时渲染每秒至少要渲染30帧,即在33毫秒内完成一帧画面渲染,离线渲染则可以花费数小时甚至更长时间渲染一帧画面;二是计算资源有限,实时渲染受限于时效要求,计算资源一般是不能及时调整,而离线渲染受时效限制较低,可临时调配更多的计算资源。

早期的实时渲染只能选择高度抽象和简化过的渲染算法,牺牲了画面质量。随着硬件能力的提升和算法的突破,渲染速度、渲染效果的真实度、渲染画面的分辨率均大幅提升,在虚拟人物实时渲染方面,已经能做到以假乱真。

2016年,EpicGames联合3Lateral、CubicMotion、NinjaTheory等公司联合开发的可实时驱动的虚拟人物在当年的Siggraph(Special Interest Group for Computer GRAPHICS,计算机图形图像特别兴趣小组,致力于推广和发展计算机绘图和动画制作的软硬件技术)会议中做了演示,成功在消费级的硬件环境下实时渲染了高质量的虚拟角色。

2018年5月,腾讯发布虚拟人Siren,也一个支持实时渲染的虚拟人物。

 

离线渲染与实时渲染对比

 


三、虚拟数字人产业应用现状

1、虚拟数字人产业视图

当前虚拟数字人理论和技术日益成熟,应用范围不断扩大,产业正在逐步形成、不断丰富,相应的商业模式也在持续演进和多元化。虚拟数字人的产业链从上到下可以分为基础层、平台层和应用层,如下图所示。

 

虚拟数字人产业视图

基础层。基础层为虚拟数字人提供基础软硬件支撑,硬件包括显示设备、光学器件、传感器、芯片等,基础软件包括建模软件、渲染引擎。显示设备是数字人的载体,既包括手机、电视、投影、LED显示等2D显示设备,也包括裸眼立体、AR、VR等3D显示设备。光学器件用于视觉传感器、用户显示器的制作。传感器用于数字人原始数据及用户数据的采集。

芯片用于传感器数据预处理和数字人模型渲染、AI计算。建模软件能够对虚拟数字人的人体、衣物进行三维建模。渲染引擎能够对灯光、毛发、衣物等进行渲染,主流引擎包括Unity Technologies公司的Unity3D、EpicGames公司的UnrealEngine等。总体来看,处于基础层的厂商已经深耕行业多年,已经形成了较为深厚的技术壁垒。

平台层。平台层包括软硬件系统、生产技术服务平台、AI能力平台,为虚拟数字人的制作及开发提供技术能力。建模系统和动作捕捉系统通过产业链上游的传感器、光学器件等硬件获取真人/实物的各类信息,利用软件算法实现对人物的建模、动作的重现;渲染平台用于模型的云端渲染。解决方案平台基于自身技术能力为广大客户提供数字人解决方案。AI能力平台提供计算机视觉、智能语音、自然语言处理技术能力。平台层汇聚的企业较多,腾讯、百度、搜狗、魔珐科技、相芯科技均有提供相应数字人技术服务平台。

应用层。应用层是指虚拟数字人技术结合实际应用场景领域,切入各类,形成行业应用解决方案,赋能行业领域。按照应用场景或行业的不同,已经出现了娱乐型数字人(如虚拟主播、虚拟偶像)、教育型数字人(如虚拟教师)、助手型数字人(如虚拟客服、虚拟导游、智能助手)、影视数字人(如替身演员或虚拟演员)等。不同外形、不同功能的虚拟数字人赋能影视、传媒、游戏、金融、文旅等领域,根据需求为用户提供定制化服务。

2、虚拟数字人重点领域应用环境及典型应用案例分析

虚拟数字人应用给传统领域带来变革。金准产业研究团队分析认为,通过虚拟数字人产品与生产生活相融合,其规模化、可定制化、可复制化的能力能够推动改善传统环节流程、提升效能、降低成本等,大幅提升业务体验,给传统领域带来变革。典型的应用领域、场景及充当的角色如下图所示。

 

虚拟数字人应用领域、场景及角色

虚拟数字人+影视。特效电影广受市场认可,扶持政策的密集出台,以数字替身为代表的虚拟数字人+影视类的产品应用正在展现广阔的市场前景。影视是对视觉效果的要求最高且最大程度影响社会对数字人形象认知、品牌的一个领域。近年来中国影视数字人特效取得快速发展,部分特效大片获得市场认可。2019年中国影视票房收入超过640亿级别,连续多年增长8%左右,其中特效电影约占10%。国家对于影视特效的发展十分重视,先后出台了一系列相关扶持政策。

2019年,科技部、文化部联合六部委发布《关于促进文化和科技深度融合的指导意见》,提出加强激光放映、虚拟现实、光学捕捉、影视摄录、高清制播、图像编辑等高端文化装备自主研发及产业化。2020年,国家电影局《关于促进科幻电影发展的若干意见》,提出以科幻电影特效技术发展引领带动电影特效水平整体提升,并要落实财税支持政策,同时对入驻影视文化基地的科技企业进行租金减免。

2019年2月22日在中国内地上映的《阿丽塔:战斗天使》是虚拟数字人技术与影视相结合的典型应用案例之一。剧中的女主角阿丽塔是一位完全采用数字人技术制作的角色。该电影通过采用特殊的面部捕捉仪器对真人演员人脸细节进行精准捕捉,然后将其作为电脑中虚拟角色的运动依据,使虚拟角色的动作和表情能像真人一样自然逼真。

 

2013-2019中国电影票房收入增长趋势

 

中国内地电影票房总收入TOP10

虚拟数字人+传媒。以虚拟主播为代表传媒行业应用很好的满足了媒体传播领域对内容生成方面的业务需求,成为了融媒体时代的传媒利器。据金准产业研究团队根据相关产业数据统计,2019年中国视频直播行业收入达到1082亿人民币,全国有3.9亿人在关注虚拟偶像,其中最大的二次元活动社区B站月活用户达1140万,虚拟主播占直播营收40%。

同期,B站、虎牙等大型直播平台也都开启了线上、线下虚拟主播活动。如Bilibili MacroLink系列活动VR直播观看如数达到660万,10万级的“up主”(指在视频网站、论坛、FTP站点上传视频音频文件的人)就可以达到100万级真人主播的应收。

此外,在传统媒体领域,以虚拟主持人为代表的数字人应用也开始进入公众视野。在2019年央视网络春晚舞台上,以撒贝宁为原型制作的AI虚拟主持人“小小撒”首次上岗与原型同台秀技。这也是国内第一次人类主持人和自己的虚拟孪生数字人共同主持大规模的国家级文化活动,引起了业界及网民的强烈关注。

虚拟数字人+游戏。游戏市场日趋激烈,对于精品的需求日益增长,或是虚拟数字人技术在该领域落地的福音。2019年游戏市场规模达到2300亿,其中与数字人相关度较大的RPG类游戏约占30%的份额。我国国内游戏监管环境和游戏版号审批政策仍旧趋严,游戏用户数相比2018年仅增加0.1亿,市场竞争日趋激烈,对于精品的需求越来越高。

虚拟数字人技术则能够有效简化和加快游戏动画制作过程,可以在有限成本的情况下让游戏中更多的虚拟角色都具备丰富的肢体动作和精细的面部表情,给玩家带来更沉浸的游戏体验。例如网易伏羲实验室成功将虚拟数字人技术应用到《逆水寒》等多个游戏剧情动画场景制作中,在无手工参与下,快速生成动画,这使得大量的虚拟角色都能富有视觉的表达能力。

 

2015-2019中国游戏市场实际销售收入

虚拟数字人+金融。虚拟数字人能够有效助力金融机构实现“降本增效”,各大金融巨头争相布局“数字员工”。运用金融科技实现“降本增效”应对市场竞争成为金融行业发展共识,以科技为核心的竞争导向,带来了金融机构信息科技投入的逐年增加。据轻金融统计,2019年,16家全国性银行科技总投入超千亿,总计1034.1亿元。其中工农中建四大行投入均超过100亿元,建行投入最高,达到176.33亿元。

虚拟数字人拥有拟人的表情动作,可进行智能对话,能够与服务类场景较多的金融行业天然结合。多家金融机构正利用虚拟数字人技术打造“数字员工”,成为了科技创新、降本增效的重要方向。以中国工商银行为例,其推出的数字人银行员工,在移动终端和大屏等媒介上展现数字拟态形象,能够在产品营销讲解、金融业务办理、资讯播报、咨询问答等多个业务场景,实现与用户的可视化交互,为用户带来个性化服务,有效解除用户顾虑,提升用户体验和驻留时间,真正让数字化服务“听得见”的同时也“看得见”。

 

部分国际领先金融机构信息技术投入金额与增速

 

全国性科技总投入与占营收比重

虚拟数字人+文旅。数字文旅产业表现突出,以虚拟讲解员为代表的虚拟数字人应用或为其贡献蓬勃力量。据中国旅游研究院统计,2019年前三季度,文旅营业收入62187亿元,比上年同期增长7.6%,特别是数字文旅产业表现突出,成为文旅产业转型升级的重要引擎。金准产业研究团队分析,数字文化内容与互联网旅游、智慧旅游、虚拟旅游等新模式联动发展,特别是疫情期间得到不断增长。

目前,虚拟数字人在文旅领域暂时还没有落地产品,但相关概念产品已经开始映入公众眼帘。例如商汤科技在2020世界人工智能大会(WAIC)上展示的AI数字人“小糖”。“小糖”可依托于展台前的滑动屏幕,为观众介绍和讲述预先设定好的讲解内容。虚拟数字人带来的全新展示方式和讲解模式,在帮助文旅场馆解决人力不足问题的同时,更凭借其智能化、电子化和展示效果多样化的特性,为文旅行业的未来带来更多可能性。

2012-2019全国国内旅游人数

四、虚拟数字人发展趋势和制约因素

1、虚拟数字人未来发展趋势

虚拟数字人的采集、制作流程逐步简单化、一体化,迭代式提升真实感。未来数字人的制作技术将会变得更加简单,会有更加一体化、自动化的设备同步获取模型、身体、表情、手指运动、声音等所有数据,无需穿戴专业传感设备。在特定的环境下人们甚至无法分辨数字人的真假,可以更加自然与数字人交流互动。

虚拟数字人的交互方式衍变,智能化程度不断加深。全双工技术将推进数字人的交互方式衍变,让数字人拥有一次唤醒、多次交互的能力,具备实时智能响应、智能打断、智能纠错、多轮对话等功能。另外,随着计算机视觉、语音和自然语言处理等人工智能技术的不断进步,虚拟数字人将逐渐具备“看”、“听”、“说”、“懂”的能力。

虚拟数字人逐渐实现在多场景、多领域的融合、应用、落地。尽管目前数字人的发展环境、整体情况还处于尚未成熟的起步阶段,但随着虚拟数字人技术的精进、市场价值的释放,其将更全面、更深入地融入影视、金融、文旅等各个领域,充分发挥应用价值,迸发巨大的潜力。

2、虚拟数字人发展制约因素

目前,制约虚拟数字人产业发展的因素主要有以下几个方面。

政策环境层面,行业依然处于培育期,缺乏政策与资本扶持。一是缺少上下游协作交流平台,制约整体产业化发展。虚拟数字人产业链长,参与主体多,既有大型平台企业、也有中小单位和初创公司,行业沟通成本高。二是行业投资回报周期较长,为数字人产业投资竖立了“无形壁垒”。数字人产业还不完全成熟,投资回报周期较传统技术应用更长,缺乏长期耐心资本来扶持企业成长。由于缺乏资本力量的推动,各产业规模扩张与资源整合的进程相对滞后。

技术应用层面,制作方式自动化程度低、生产门槛高,关键技术还不够完全成熟。目前3D数字人建模依然需要大量的人工制作参与,整体制作效率相对较低,与部分应用场景快速、批量制作的需求并不匹配。此外,在虚拟数字人的关键技术方面,还存在实时面部表情捕捉与还原精准度不足、语音识别在强噪声干扰及远场识别等方面还很难达到实用化要求等瓶颈,需要加大研究力度以提高算法精度。

人才培养层面,技术人才、综合人才极度缺乏,人才供应体系不完善。数字人的技术跨度大,从制作端的美术师、模型师、绑定师、材质师、动作捕捉师、灯光师、特效师、摄像师、导演、特效演员,到技术端的光学工程师、硬件工程师、软件工程师、算法工程师、系统工程师,以及运营端的产品经理、经纪人等每一个环节的人才都很重要,急需一套完善的人才供应体系,特别是跨界人才体系,才能保障产业的良性运转。

标准体系层面,行业内缺乏统一技术标准和体系,产品质量良莠不齐。数字人的产业处于发展初期,制作型公司、技术型公司、运营型公司、应用型公司均已入场,但各企业的技术、产品质量差异较大。通过建立虚拟数字人的技术、产品标准体系,保护优质数字人厂商,促进行业健康发展。

安全伦理层面,相关法律法规和伦理规范尚待完善,存在潜在风险。虚拟数字人技术在发展中会引发一些法律问题和伦理风险,需要提前建立相关制度进行防范。虚拟世界里面的虚拟人物所有权、犯罪行为尚没有法律上的界定。虚拟数字人带来的沉浸式体验可能会对用户的精神、心理状态带来影响,改变用户在脱离虚拟世界后的行为,比如可能会增加暴力倾向,存在一定伦理风险。

金准产业研究团队认为,现在,在AI+5G的加持下,“虚拟数字人”的蓬勃发展才刚刚开始,而这只是第三产业智能化趋势的一个缩影,随着我国产业转型升级的脚步逐渐加速,将会有各种形态的虚拟数字人出现在各行各业。

 

刘大魁,18640805369,辽宁省大连市沙河口区中山路630号503 2020-11-27 13:56:34

随着将以供应链为基础的技术与服务企业作为最新的战略定位,京东正越来越多地向外界展示自身的技术能力,它希望以一家技术企业被外界所认知。


2020年JDD大会(京东全球科技探索者大会)无疑是京东集团对外展示技术进展与未来方向的重要场景。


在这场大会上,京东首席战略官廖建文首次对外阐释了京东未来十年的前进方向。他表示京东要做新一代基础设施“数智化社会供应链”,即用数智化技术连接和优化社会生产、流通、服务的各个环节,降低社会成本、提高社会效率。


他还公布了京东数智化供应链在未来十年的三个长期目标:赋能实体经济,服务全球15亿消费者和近1000万家企业;提升社会效率,带动客户库存周转天数降低30%,推动社会物流成本占比降至10%以内;促进环境友好,2030年京东集团碳排放量与2019年相比减少50%,全面促进环境友好型消费。


某种程度上,可以将京东数智化供应链的建设目标等同于京东集团未来长期的发展方向。


今年年初,京东表示其战略定位是以供应链为基础的技术与服务企业。这意味着,京东的商业模式要从以赚进销差价的卖货模式逐渐转向为其他企业提供技术与服务来获取收入的模式,在这其中,供应链是核心。


与其他电商相比,供应链能力一直是京东的核心优势。目前京东运营500万个自营SKU的商品和750个仓库,今年上半年京东的存货周转天数在35天以内。与之相比,作为全球零售业周转效率标杆的Costco,库存周转天数是30天左右,但管理的SKU仅为3700个左右。


能够实现如此高的库存周转效率,背后依赖的是在商品、物流和技术供应链方面的能力。基于在这些方面积累的供应链能力,京东进行希望将其对其他企业开放,从中获取服务收入。


今年618前夕与快手的合作可以看作是在这种思路之下的事件。在这种合作模式中,由京东提供商品、配送等服务,在快手平台完成交易。京东零售CEO徐雷在谈到此次合作时说,京东未来将围绕供应链能力进行开放赋能,除了快手,未来还会有线上线下多种类型的合作伙伴。


战略转型的效果之一是京东比以前更能赚钱了。


最新发布的财报显示,2020年第三季度,京东在non-GAAP口径下净利润为56亿元,同比增长80%。在该季度,京东包括广告、物流和技术服务在内的净服务收入为228亿元,同比增长42.7%,明显高于京东整体收入增速29%。不过,来自净服务收入的比重目前仍占比较低,为总营收的13%。


从种种信息来看,未来净服务收入或将成为京东新的营收增长点。


据界面新闻记者采访了解,今年以来,无论是京东零售还是京东物流、京东数科都在将其技术能力进行产品化,产品化的好处是可以借此获得规模化营收。为此,京东物流和京东数科都在今年进行了大的组织架构调整,以配合技术产品化的方向。


在此次科技探索者大会上,京东也对外发布了四大企业级产品,分别是泛零售技术服务平台“零售云”、一站式物流数据可视化决策服务平台“京慧”、智能人机交互平台“言犀”和市域治理现代化平台“仑灵”。


以“零售云”为例,是将京东零售积累的技术、业务、数据和用户四大中台能力通用化,对外输出。这其实抓住了疫情之后传统行业加速数字化转型的机会。


“有些品牌想构建线上渠道,但是它可能不想入驻电商平台,想自己做,把线上线下打通,线上运营再反哺到线下门店。我们可以提供解决方案。”京东零售技术委员会负责人颜伟鹏在接受界面新闻等媒体采访时说。


对车企来说用户是核心资产,但在传统的线下销售模式中,车企并不了解自己的用户。一旦能够实现数字化,则可以针对用户的需求推送相关的其他产品,达成销售。据颜伟鹏透露,目前,汽车、金融和零售业是零售云布局的重点。


从长远来看,京东成为一家真正以技术和服务收入为主的公司,还需要在技术研发方面源源不断地投入。在这次大会上,京东宣布成立京东探索研究院,表示将深耕“人工智能”、“量子计算”、“数据科学、工程与管理”、“去中心化计算”、“伦理道德”、“科学与艺术”等六大数智技术领域。


京东集团技术委员会主席周伯文表示,京东探索研究院将面向全球招募最顶级的人才,预计未来3到5年每个领域将至少有2-3位世界顶级的科学家加盟,并鼓励“青年学者”加入,致力于将他们培养成为未来行业的领军人物。

330万台老年机被植入木马,背后是一条庞大的“薅羊毛”产业链 2020-11-27 13:36:17

通过植入木马非法控制老年机330余万台老人机,截取手机验证码500余万条,再将信息出售给下游平台、个人,用于“薅羊毛”和“刷流量”,赚取不菲利益。近日,这样一条网络黑灰产业链上的70余名嫌疑人,被浙江省新昌县人民法院判处刑罚。


其中,主要组织者吴某因犯非法控制计算机信息系统罪被判处有期徒刑4年6个月,并处罚金60万元,违法所得616万元被予以追缴。


据吴某供述,公司利用老年人普遍不懂手机操作的弱点,公司开发了装有木马程序的移植包,并与多家老年机主板生产商合作,将程序植入主板之中。当有电话卡插入这些老年机,木马程序就可获取手机号码等信息,还能自动拦截验证码。


这些被拦截的验证码会传输至公司后台数据库,由专人负责对码工作。有了手机号和验证码,这些信息便会被专卖给团伙和个人,换取流量和金钱。


吴某还在供述中表示,公司本打算用相似的手段“进军”儿童电话手表,窃取更多信息。好在那之前,这家位于深圳的科技公司已被绳之以法。


据警方透露,该公司后台数据调出的信息量总共达到将近5000万。经查,被植入木马程序激活的手机有500多万台,涉及功能机型号4500多种,受害者遍布全国31个省、直辖市、自治区。


后台服务器数据显示,这些非法获取到的手机号被用来注册各个平台的手机客户端,包括电商网站、视频网站、票务平台、酒旅平台等,而短信验证码的内容主要为新用户注册验证码。


一般情况下,平台会给新用户发优惠券、新人红包,可领取变现换钱,也就是俗称的“薅羊毛”。除此之外,非法获取的手机号和验证码也常被用于刷量点赞。

云集三季度GMV增至94亿,但还是未能摆脱亏损 2020-11-27 13:35:26

11月26日,基于社交驱动的会员电商平台云集(NASDAQ:YJ)公布了截至2020年9月30日的第三季度未经审计的财务业绩。


财报显示,2020年第三季度,云集GMV从2019年同期的92亿元上升至94亿元(合14亿美元),其中,与商城业务相关的GMV为73亿元(合11亿美元),而2019年同期为32亿元,同比增幅达128%。


截至2020年9月30日的过去12个月,云集交易会员增长至1300万。


云集第三季度营收为10.667亿元,去年同期27.731亿元,下降的主要原因是商城业务所占份额增长;云集三季度净亏损4361.5万元,相比去年同期的5126.9万元亏损略有下降。


今年以来,云集的动作是通过差异化供应链+创新营销渠道两种方式改变营收构成、降低自营业务以减少运营成本。增加云集商城业务、降低模式过重的自营业务比例也是云集转型的重点。


财报显示,今年三季度,云集的营业总成本下降至7.517亿元(合1.107亿美元),降幅达67%。云集在财报中强调,优化供应链履约和市场营销费用也对本季度运营成本的降低起到作用。


即使如此,云集在本季度的运营依然未能实现盈亏平衡:第三季度,云集运营亏损为人民币2440万元(合360万美元),不过和2019年同期的1.18亿元人民币相比,云集的运营亏损确实得到了控制。


云集商城业务的增加带来的副作用是直接的商品销售收入相应减少。财报显示,云集第三季度营收为10.667亿元(合1.571亿美元),同比去年同期的27.731亿元,营收的跌幅超过了50%。


直播是去年延续至今的风口,作为会员电商上市第一股的云集也试图乘上这波东风。财报提到,云集在今年的直播业务形成了“私域+公域”的格局。除了boss直播、罗永浩等名人直播,云集也开拓了APP站内“素人”直播模式。


9月25日晚,云集选择抖音直播带货“一哥”罗永浩作为抖音首秀合作方,云集CEO肖尚略与罗永浩在同一个直播间内直播,观看人次达1073万,总销售额8750万元。随后,云集与头部主播熊宝合作,在9月28日启动第二场直播。两场抖音直播带货近1.2亿元,云集称这个数据体现了“差异化供应链对公域直播受众的吸引力”。


在财报中,云集董事长兼首席执行官肖尚略表示,第三季度,云集聚焦于打造差异化供应链的同时,在建立创新营销渠道方面取得了有效进展,通过使用更多的信息分发渠道如运用短视频、直播等方式,更好地展示了来自云集精选供应链的商品。未来,云集将进一步发挥在供应链端的成本和效率优势,与头部、腰部的带货主播合作,帮助云集的精选供应链和超级单品走得更远。


不过,云集与肖尚略依然无法回答的问题是,会员电商用户规模难和综合电商的用户规模匹敌,运营成本却居高不下,要从亏损走向收支平衡,云集和会员电商依然前路漫漫。

上海政府发新规:创投人才可直接落户 2020-11-26 08:48:13

为了引进人才,上海又出新规。


11月24日,中国上海门户网站发布通知,上海市人民政府于今年11月印发《上海市引进人才申办本市常住户口办法》,明确五大类人才可直接落户。其中,创投人才的落户值得关注。


具体来看,创投人才的落户分为两类:创业者方面,要求获得一定规模风险投资的创业人才及其团队核心成员;投资人方面,要求在本市管理运营的风险投资资金达到一定规模且取得经过市场检验的显著业绩的创业投资管理运营人才及其团队核心成员。符合条件的创业投资人才,可以办理直接落户。


此次《办法》中将引进人才分为了高层次人才、重点机构紧缺急需人才、高技能人才、市场化创新创业人才、专门人才和其他特殊人才等五大类,并对相应条件作出了修改。


其中,创投人才被上海市列入了“市场化创新创业人才”,关于创投人才引进政策如下:


1、获得一定规模风险投资的创业人才及其团队核心成员;


2、在本市取得经过市场检验的显著业绩的创新创业中介服务人才及其团队核心成员;


3、在本市管理运营的风险投资资金达到一定规模且取得经过市场检验的显著业绩的创业投资管理运营人才及其团队核心成员;


4、市场价值达到一定水平的企业科技和技能人才;


5、取得显著经营业绩的企业家人才。


同一天,上海自贸区临港新片区管委会官网公布消息,明星杨超越进入临港新片区《2020年第五批特殊人才引进情况的公示》名单。此前,知名网红主播李佳琦也是以特殊人才引进落户上海崇明区。


根据中国上海门户网站发布的通知,上海市人民政府于今年11月印发《上海市引进人才申办本市常住户口办法》,《办法》自2020年12月1日起施行,有效期至2025年11月30日。此次《办法》中将引进人才分为了高层次人才、重点机构紧缺急需人才、高技能人才、市场化创新创业人才、专门人才和其他特殊人才等五大类。


在2018年3月发布的《上海加快实施人才高峰工程行动方案》中,对于创业人才落户的规定是:获得科技企业孵化器或创业投资机构首轮创业投资额1000万元及以上或者累计获得创业投资额2000万元及以上(须资金到位并持续投资满1年)的上海市企业中持股比例不低于10%的创业人才,在企业连续工作满2年的,可以直接申办上海市常住户口。


明星杨超越得以落户上海,则源于上海今年下发的一项政策——今年4月,《中国(上海)自由贸易试验区临港新片区促进文化产业发展若干政策》发布,该政策支持工商注册地在临港新片区的文化产业领域企业,各项支持举措覆盖到上海市文化创意产业分类目录中的所有大类文创产业中的核心产业,且政策中涉及的补贴或奖励标准普遍高于本市最高水平。


天眼查APP显示,上海简越文化传播有限公司成立于2020年10月20日,注册资本100万元,杨超越持股比例99%,为该公司最大股东、实际控制人和最终受益人。


在此之前,电商直播红人李佳琦也于今年6月以特殊人才引进落户上海崇明区,成为崇明区2020年第一批引进落户的对象,其申报单位为上海琦圣管理咨询有限公司。工商信息显示,李佳琦为该大股东,持股比例99%,公司注册在崇明区陈家镇。


为了培育更多的本土互联网巨头、完善互联网生态,上海正以吸引创业者落户的方式“拉拢”更多的人才。