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行业研究

金准商业 电商行业短视频营销数据分析报告 2019-02-22 15:32:22

前言

2018年短视频行业比较明显的一个变化就是商业变现速度加快,另外不同于之前大家对行业变现的困惑,这一年短视频商业模式也愈发清晰。

抖音整年时间都未停止商业化动作,信息流广告、挑战赛定制等收入增长迅猛,在此之外,继去年12月上线购物车功能后,今年5月,又上线店铺入口,用户可以进入达人店铺进行购买,就在双12前夕,抖音正式开放了全平台账号的购物车功能申请。7月份,抖音还上线了广告交易平台--星图,为品牌和达人提供广告促进服务。

即使是在商业化尝试上一向克制缓慢的快手,在2018年也加快了变现步伐。先是4月份开始小范围内侧推出“我的小店”,三个月后又与有赞合作,推出“短视频电商导购”解决方案,并新增“快手小店”,主播们皆可申请开店。

到了10月份,快手商业化进一步提速,营销综合平台上线,该平台几乎集合了快手目前所有的商业化变现产品,包括:信息流广告、品牌标签页广告、粉丝头条、快接单、快享计划、快手小店、子母矩阵号、商业号等等。

对于MCN机构内容创作者来说,变现也成为他们今年的头号任务。除了广告外,电商、知识付费也都开始进入快车化轨道。

2017年谈论起短视频商业模式,广告几乎是所有玩家的主要营收来源。今年,这种情况正在发生转变。短视频电商成为各家平台布局重点,不少MCN机构电商收入超越广告,发挥起支柱作用。

补贴失灵,长短融合。4月微视卷土重来背后,还投入了30亿的补贴金额,百度Nani短视频(后更名百度伙拍小视频)紧跟其后也公开了自己的补贴计划,采取“底薪+提成”的模式,优质头部达人最高可获万元底薪,普通达人最低也可领取3000元底薪。腾讯上线的另一款短视频产品yoo视频也推出了补贴计划。

但无一例外,补贴都如石沉大海,没有激起太大水花。百度伙拍小视频传出被裁撤的消息,微视因此还被闹出欠薪风波,发展不愠不火。曾经的补贴灵药效用不再。

一位MCN机构创始人向娱乐产业解释了补贴之所以会失灵的原因,“所有奔着补贴去的内容公司,必然是奔着量去的,就会导致内容粗制滥造,平台要有黏性就需要优质内容,但补贴一般都是根据VV/UV来算,专注优质内容的机构肯定做不过那些奔补贴的公司,他们做几千个号,每天发无数条,以量取胜,最终优秀的机构发现赚钱还不如那些劣质内容,自然不愿意在平台这里玩了,那内容质量就会特别低,用户粘性下降,补贴对平台起不到作用,自然失灵”。

抖音、快手两大UGC平台的双雄称霸,带来了UGC生态的繁荣,但同时也加速了PGC的衰落,“流量持续下滑,营收也下滑,今年死掉了一批短视频PGC公司。”某行业人士告诉娱乐产业。

如我们所见,前几年在PGC做得风生水起的头部内容机构,不少都纷纷转型UGC,在娱乐产业看来,现在PGC与UGC的区别体现在节目化视频与人格化视频上。抖音已经验证了人格化视频的受欢迎程度,而且相比节目化视频,其更容易形成粉丝忠诚度,有助于变现。签有大胃王密子君的成都瘾食文化 CEO 谈鹏认为:“人格化短视频给人的感觉就是真实,密子君在短视频里的表现相当于是把观众当朋友一样去展示自己。她在视频里面的一言一行,哪怕是身上的一些缺点和一些失误,现在其实已经成为一个特色了,能够让粉丝很接受”。

8月份,西瓜视频正式对外宣布将全面进军自制综艺领域,未来一年将投入40亿,以“All in”的状态打造移动原生综艺IP。这一举动意味着西瓜视频开始跳脱出原有的短视频空间,抢食长视频的蛋糕。而快手收购A站也被看作是其进入长视频的前奏,“短视频玩家们在短视频做起来后,肯定要横向拓展,一块是做直播,一块是做长视频。”辰海资本合伙人陈悦天表示。

三大视频网站也没闲着,除了此前布局短视频业务外,最近更是深入竖屏短视频领域,比如爱奇艺上线《生活对我下手了》竖屏微剧,在爱奇艺创始人龚宇看来,竖屏内容一定会变成未来的一个主流方向,并且从草根型的内容主导变成专业型的内容主导。9月优酷秋集大会上,优酷也公布了制作竖屏内容的消息。长短融合正在成为一种趋势。

经过这一年的发展,短视频行业已经牢固扎根,迎来更多新的可能。抖音、快手统领的行业格局也暂时成型,会有下一个“抖音”成为2019年的惊喜吗?

 

一、电商行业短视频营销概况

1.1电商行业短视频热度持续升温,11月购物季达到高峰

随着整体社会的娱乐化、内容化、碎片化趋势,内容成为消费者认知、决策、购买、售后体验环节中的重要角色,2018年下半年,电商行业相关短视频数量在整体市场中稳跻TOP5,11月份由于正值购物季,电商促销活动火热,短视频数量达到高峰。

 

1.2成熟平台电商领跑短视频热度,拼多多、小红书、寺库声量走高

综合电商、社交电商、折扣特卖电商的短视频热度普遍较高,其中淘宝、天猫、京东等头部电商的内容资源和声量规模优势突出;争议声中迅速成长的拼多多的舆论热度不减,斩获巨大声量;种草经济下的小红书迅速走红,奢侈品电商寺库凭借强大的内容输出能力,也跻身品牌声量榜TOP10。

 

1.3垂直领域3C、母婴和生鲜电商迅速占领短视频营销C

垂直电商领域,3C品牌电商的短视频热度占据高位,小米商城表现尤为突出;母婴电商、生鲜电商话题热度较高,其中天天果园、盒马鲜生领跑生鲜电商,母婴领域蜜芽和红孩子表现较优。

 

1.4电商短视频头部效应明显,2.6%的视频吸引八成用户的互动参与

电商品牌相关视频中,互动量高于10000的头部视频占比2.6%,却收获了超过80%的互动参与,优质视频头部效应明显,辐射范围较广。

 

1.5寺库、唯品会、网易严选、苏宁、天猫等的优质内容产出比高

寺库、唯品会、网易严选、苏宁和天猫等相关短视频的优质内容占比较高,是电商行业整体水平的2-4倍,其中寺库的传播互动表现尤为突出;蘑菇街的短视频声量较高,但较为分散,头部视频的覆盖率不高。

 

二、电商短视频营销渠道分析

短视频渠道TOP5:抖音、快手、bilibili、秒拍和美拍。

电商行业短视频渠道分布形成以抖音、快手为主,bilibili、秒拍和美拍为辅的平台矩阵,抖音的社交属性显著,点赞和评论效果突出,快手的传播和互动表现较为均衡。

 

各大电商在抖音、快手内容产出持续提升,抖音成为核心渠道。

2018下半年,主流电商平台相关视频中超过半数产出于抖音和快手,且视频产出量持续增长,抖音的增长幅度普遍较高。主打高端精品生活方式的两大平台网易严选和寺库均以抖音为核心进行内容营销,视频数量占比达90%+。

 

三、头部内容生产者分析

在短视频浪潮的推动下,内容电商已经成为当前短视频行业的一大趋势。垂类内容凭借精准的用户属性条件,在发展内容电商方面具备明显优势,头部的垂类内容也做了不少尝试。

在短视频浪潮的推动下,KOL红人的影响力再次达到新的巅峰。他们借助抖音、快手等流量巨大的短视频平台,通过发布自己的原创内容,迅速成长为不同圈层的意见领袖,并凭借基数庞大的粉丝群构建起自己的盈利体系。

除了接广告这种最为普遍的变现方式外,电商成为了这些KOL红人在探索商业模式过程中的一个重要选择。与此同时,内容平台在技术上也为创作者的商业化变现提供了有力的支持。内容成为消费转化的起点,连接产品和内容的渠道也被打通,内容电商由此开始崛起。

网红/KOL的影响力显著较强,时尚达人、搞笑、美食类最受欢迎。

头部视频主中,网红/KOL的影响力普遍更高,TOP100热门视频主中网红/KOL占比达到76%,其次是品牌机构,占比为12%。时尚达人、搞笑类、美食类KOL最受用户欢迎,TOP100视频主中占比分别为26%、13%、13%。

 

3.1品牌头部KOL分析:淘宝

淘宝相关十大视频主中,KOL类型结构丰富,覆盖萌宠、创意、生活、体育、美妆时尚等类别,生产大量PGC和UGC内容。轮胎粑粑以宠物表演为主要内容,山村小杰以山村生活、创意手工为吸引点,聚集了大量粉丝,为平台活动引流,传播效果显著。

 

3.2品牌头部KOL分析:拼多多

拼多多头部KOL中,时尚达人、创意、搞笑、美食类型居多,普遍以拼多多为话题生产测评视频,借由本身积累的垂直领域公信力获得大量粉丝关注,引发热议;TOP10 KOL的视频平均观看数普遍超50万,评论热度高涨。

 

3.3品牌头部KOL分析:唯品会

唯品会聚焦女性目标客群,通过美女网红、情感、影视、生活类头部KOL组合触及用户,单个KOL覆盖粉丝量普遍为百万量级,内容传播效果亮眼,受到用户的普遍认可,TOP10视频主的视频平均点赞数普遍超过1万。

 

四、短视频营销玩法及热门内容分析

电商品牌短视频营销玩法(1)

 

电商品牌短视频营销玩法(2)

 

4.1记录生活、知识技巧、精良广告热度高,定制化故事短剧互动强

电商热门视频中,记录生活类、知识技巧类、精良广告、关联流量明星等类型视频最受欢迎,引起广泛关注。定制化故事短剧在趣味、情感、深度上表现突出,容易引起用户的兴趣和分享;记录生活类、热点型内容、知识技巧类由于更贴近用户生活,更易引起用户的共鸣、认可和互动,视频互动效果亮眼。

 

真实的美好,实用的知识,新奇的创意,更易攻占用户心智。记录生活类视频中,生活趣闻、萌宠萌娃类、美食类等表现真实美好,满足用户丰富感知的需求,更易引起关注。教程技巧、测评体验等实用性内容备受关注,用户渴望通过短视频获取专业、有用的知识。精良广告中,创意猎奇内容带来惊喜,活动实录和素人故事更具真实性,在博取眼球的同时,更易抓住消费者的心。

 

 

4.2流量明星、活动资讯、创意故事短剧,迅速驱动流量

“颜值经济”时代下,视频内容关联流量明星的关注度较高,明星代言类视频最能吸引用户注意,挑战赛活动有了明星的参与也能引起更多关注;对于网红,用户爱颜值更爱才艺,添加了音乐舞蹈的内容更能博取眼球。

热点内容中平台活动资讯的占比较大,用户偏好通过视频形式获取活动信息。

创意恶搞类短剧满足用户的好奇心,吸引大波流量,而生活情感短剧触动用户的敏感神经,更能引起用户互动。

 

电商短视频声量排行 TOP10

 

营销套路主打效果、价格、消费场景,触及年轻用户群

 

消费者关注趋势:颜值形象、健康生活、品类升级

 

五、未来短视频行业的机会

短视频在经历短暂而又快速的发展后,现在已经进入了洗牌期。面对短视频逐渐退却的红利,我们应该如何发张呢?短视频未来的行业机会又在哪里呢?

对于广大的内容创业者来讲,短视频行业无疑是最后一波红利。以抖音、快手为代表的短视频平台的崛起说明作为一种全新的内容形式,短视频正在成为人们获取知识的一个主要渠道。在这个背后其实代表的是流量向短视频平台的聚集,通过短视频的方式来进行流量变现成为很多内容创业者都在觊觎的全新领域。

基于短视频衍生而来的内容电商成为推动传统电商再度进化的全新动力,继直播之后,短视频正在成为电商买货的主要渠道。作为一种全新的内容展示形式,短视频正在成为新零售风口的重要组成部分。抖音、快手等短视频平台正在成为新型电商平台重要的导流渠道,以内容来吸引流量,再将流量落脚到变现成为激活用户活性的全新手段。

尽管短视频作为一种新的内容展现形式,不断受到人们的关注,但是,短视频平台的流量两极分化的状态非常严重。头部的短视频内容提供者占据了整个平台绝大多数的流量,对于底层的短视频内容提供者来讲,所谓的聚粉和变现只不过是一个美好的梦而已。

正是因为如此,很多人认为,短视频在经历了前期突飞猛进的发展之后,开始进入到洗牌期。基于短视频衍生而来的诸多商业模式开始遭遇挑战,不再是一本万利的买卖。

金准商业认为,面对短视频平台逐渐退却的红利,我们应当如何抓住最后一把红利,并顺势抓住新零售的红利成为未来一段时期想要在短视频的洪流里继续前行的关键所在。

那么,在这个洗牌的短视频行业,我们还能抓住红利吗?我们可以抓住哪些红利呢?

5.1从资本回归行业,短视频行业的红利仍在

同所有的互联网时代产生的事物一样,短视频行业的发展同样经历了一个资本驱动的过程。早期以抖音、快手为代表的短视频平台不断受到投资机构、互联网巨头的青睐正是这种发展模式的直接体现。正是由于资本机构和互联网巨头的加入,短视频市场才会在如此短的时间内野蛮生长,并且迅速取代直播成为新的内容风口。

当资本驱动的短视频行业的市场格局确定之后,投资机构和互联网巨头对于短视频平台的要求不再是简单地获得流量,而是开始将关注的焦点放在了短视频变现上。我们看到的抖音涉足社交领域、快手进行电商探索都是短视频行业的发展进入到变现阶段的主要标志。

根据以往的经验,当一个行业的发展不再以市场格局为第一要务,而是将发展的目光聚焦在行业变现上的时候,这个行业的发展便开始进入到了下半场。当行业发展进入下半场之后,行业发展的红利便会开始减少。对比短视频行业的发展,可以理解为什么会有如此多的人如此笃定地认为短视频行业的红利已经见顶。

尽管如此,我们并不能够简单地认为短视频行业的红利已经见顶。当它的发展开始进入到下半场,相反正是我们享受短视频行业红利的时候。如果我们能够找到一条适合短视频行业的变现途径和渠道,不仅能够把短视频行业的发展带入到一个新阶段,而且能够把短视频与外部更多行业结合在一起,从而找到更多短视频行业的全新红利。

之所以会说短视频行业的红利依然存在,主要原因有如下几个方面:

5.2短视频行业红利尚在的主要原因

1短视频行业的变现才刚刚开始

虽然短视频行业的市场格局已定,但是有关它的变现才刚刚开始。可能有人会说,早前以抖音、快手为代表的短视频行业已经进行过变现方面的尝试,但是这些尝试仅仅只是停留在唯资本至上的时代,这些短视频平台的动作是为了吸引资本的注意而已。

当资本退潮,特别是当短视频平台开始将商业变现看作是他们发展的第一要务的时候,所谓的短视频商业变现才刚刚开始。如果我们能够遵循短视频平台的变现方向前进,无疑能够获得新的增长突破口。

无论是当下的短视频社交还是短视频电商,其实都是基于短视频这个内容本身衍生而来的变现新方式。只要我们能够把握好短视频行业的变现新方向,就能够找到在这个阶段的红利,实现新的发展。

2短视频行业依然存在优化的可能性

作为一种全新的内容展示形式,短视频行业依然存在优化的可能性。无论是从内容的产出机制,还是内容的呈现方式上,短视频其实还有很大的提升空间。特别是短视频行业与大数据、云计算和智能科技为代表的结合所带来的优化上,短视频行业依然有很大的提升空间。

从短视频行业本身来看,我们依然可以找到好的突破口和优化的可能性。以当下短视频行业的推荐机制为例,虽然以抖音、快手为代表的短视频行业的发展以用户的偏好数据进行短视频的相关推荐,但是这些推荐机制依然存在优化的可能,一味地依赖数据本身,忽略了对于内容本身的判断,短视频的推荐最后只能变成一个由数据堆砌而来的毫无营养和态度的内容。

短视频内容推荐机制仅仅只是一个方面,除了短视频的内容推荐机制之外,短视频内容的产出、推广以及变现都有可以优化的可能性。基于变现为代表的短视频行业再进化同样有继续蜕变的可能性。因此,短视频行业依然存在红利期。

3短视频行业与外部行业的打通尚存在探索空间

尽管短视频是一种全新的内容展示形式,但是这种内容展示形式仅仅只是停留在短视频本身,短视频并未形成一个与外部行业打通的链条,它仅仅只是在短视频内部以及巨头的生态体系下成长起来的一个物种而已。无论是抖音还是之前微视,其实都是在巨头的生态体系下形成的,并未真正与外部更多的行业实现打通。

当短视频行业的发展从资本驱动的时代进入到以自我为主的发展时代,它开始尝试与外部行业实现打通,从而可以为我们打开一个更加多样化发展的全新时代。当下,我们看到的基于短视频的商业化变现其实是将短视频与外部行业进行打通的尝试,无论是与传统电商,还是与新零售,短视频行业与外部行业的打通同样存在着诸多的想象空间。

除了电商和新零售之外,抖音在社交领域的尝试让我们看到了短视频在社交化道路上的诸多可能性。金准商业认为,可以预见的是未来随着基于短视频为基础的与众多行业的打通,我们将会找到有关短视频发展的更多的可能性,而非仅仅只是为数不多的几个领域变现探索。

5.3当短视频发展进入深水区,哪些才是后资本时代的红利?

无疑,在经历了早期资本乱战和巨头站队之后,短视频行业的发展已经从早期的野蛮生长期进入到了深水区。同资本时代的白热化相比,处于深水区的短视频行业开始遭遇新的红利期。

那么,在资本退潮的大背景下,短视频行业究竟有哪些红利呢?

1以新零售为肇始点,短视频变现将开启新战场

我们看到的现在很多短视频变现的途径几乎都是基于短视频平台本身所导致的,并未真正与外部行业产生联系。随着新零售时代的来临,特别是各种新技术的不断成熟,短视频作为一种内容呈现形式,将会成为新零售领域当中不可或缺的一份子,从而将会给人们带来不一样的体验。

当阿里、腾讯、京东为代表的互联网巨头不断加持新零售风口的时候,短视频作为他们手中的一枚重要棋子,无疑将会成为这些互联网巨头介入新战场的“马前卒”,从而推动互联网巨头体验的优化,提升用户活跃度,同样为短视频行业的发展带来新的红利。

以新零售为肇始点,短视频行业将会打开一个与外部行业结合的全新时代,除了新零售时代,新社交、新金融、新制造等诸多行业能够与短视频产生联系,并且实现短视频行业的再度进化,开辟短视频变现的新战场。

2在流量见顶的大背景下,短视频将承担起聚集流量和导引流量的重任

随着互联网时代的落幕,流量红利见顶成为一种趋势。作为一种全新的内容展示形式,短视频行业的发展开始以内容不断吸引流量。观察抖音、快手等短视频平台上的大号粉丝,我们可以看出,这些大号的粉丝动辄几十万,甚至成百上千万,短视频平台上一个大V的流量甚至比传统互联网时代一个平台的流量还要大。

借助短视频平台的大V粉丝,我们无疑能够找到新的聚集流量和导引流量的方式。借助短视频平台的大V影响力,我们能够轻而易举地将大量的流量聚集起来,从而在流量见顶的时刻重新建构起强大的流量大坝。

从这个逻辑来看,深度挖掘并利用短视频的流量优势,建构起一道强大的流量大坝,对于当下的短视频市场来讲无疑是一个最大的红利。如何快速、有效地发挥短视频在流量端口的巨大作用,对于当下的短视频行业来讲具有不可估量的重要作用。

在资本的推波助澜下,尽管当下的短视频市场格局基本确定,但是有关短视频变现的探索才刚刚开始。因此,在这个时刻,我们对于短视频红利不再的判断显然为时过早。金准商业认为,只要我们能够抓住短视频红利的尾巴,把握短视频市场的真正的红利,所谓的短视频变现或许才刚刚开始。

结语

面对日趋激烈的电商竞争,电商营销玩法不断创新,内容形式正在经历从图文到短视频的快速变化,金准商业发现短视频在与电商结合,无论是短视频渠道陆续出现“边看边买”的功能,还是电商内容短视频的出现,都在预示着短视频领域的趋势将与电商领域越靠越近。

短视频已经渗透到各行各业了,现在我们打开淘宝已经不像之前那样一张图一张图的展示商品,而是已有很多商家运用到短视频了,短视频电商迎来了新的契机。

短视频是个很大的流量入口,电商通过视频可以更好的展示产品,提高销售额。同时,消费了买了产品能够拍出来更多有趣的短视频,继续给短视频注入活力。这是理想中的生态循环,现实却未必是这样子。但是,19年以来短视频热度一路攀升,各种电商品牌相继入住,这是视频电商厮杀的开始,但最终结果如何还未可知。

不过短视频电商相对于社交电商来说并不是全占优势,短视频构建人与人之间的连接度并没有那么强,用户粘性很难做上去,三五天的热度可能就过去了。

短视频注重的是内容生产,社交注重的是人与人的连接,电商要的是人和内容。短视频+电商会是一个趋势,但却未必会是社交电商里面的佼佼者。



金准商业 军工复合材料产业链深度研究报告 2019-02-21 13:40:45

前言

复合材料,是由两种或两种以上不同性质的材料,通过物理或化学的方法,在宏观(微观)上组成具有新性能的材料。各种材料在性能上互相取长补短,产生协同效应,使复合材料的综合性能优于原组成材料而满足各种不同的要求。复合材料的用量已成为衡量军用装备先进性的重要标志。复合材料的兴起丰富了现代材料家族。尤其是具备高强度、高模量、低比重碳纤维增强复合材料的出现,使其成为各类军民装备重要的候选材料之一。

军工复合材料对国防科技和国民经济的发展具有重要的推动作用,在某种程度上是国防力量强弱的一种表征。作为武器装备的物质基础和技术先导,军工复合材料是决定武器装备性能的重要因素,也是拓展武器装备新功能,取得和保持武器装备竞争优势的原动力。

金准商业认为,军工发展大势所趋,军工新材料作为军工产业链的上游领域,不仅利润相对丰厚,对中下游产业的发展也起决定性的作用。

一、军工复材产业链投资价值分析

我国军工复材产业目前正处于成长期,金准商业认为未来整体盈利水平有望呈现出持续上升的态势。军工复材发展历程就是一个不断突破国外封锁的过程,是国家近年重点支持、鼓励发展的产业之一。我国军用复材技术发展多年,已经具备较好基础,未来伴随着这些专项计划的逐步实施,有望进一步加快复合材料的技术提升以及应用推广。

2016和2017两年受军改及国企改革影响军工行业企业收入及利润整体增速不高,2018年军工上游企业业绩增速较高,或预示下游军工行业需求快速增长。

复合材料在新一代武器装备中的应用比例提升明显,伴随着下游军工产业发展以及改革落地,军工复材需求有望快速增长。

军工复材行业壁垒较高,行业内企业普遍毛利率较高、盈利能力较强。


军品定价机制改革以及军民融合政策的逐步推进,可能会加大军工复材行业竞争,降低毛利率水平,但具备核心竞争力的企业仍会保持优势。未来军工复材行业竞争有可能会加强,行业毛利率水平有可能会逐步下降,但有核心竞争力的企业仍会保持优势。

二、复材性能优异,在国内外国防领域应用越来越多

2.1复材技术与武器装备发展相辅相成,我国仍有较大提升空间

复合材料是指由有机高分子、无机非金属或金属等几类不同材料通过复合工艺组合而成的新型材料,它既能保留原有组分材料的主要特色,又通过材料设计使各组分的性能互相补充并彼此关联与协同,从而获得原组分材料无法比拟的优越性能。

复材早期主要作为功能件应用于武器装备,目前已经能够用做主承力结构件。

伴随着武器装备的不断发展,对减重、隐身、耐冲击、耐高温等性能要求越来越高,传统材料越来越难以满足多项要求,复材成为军事装备发展的重要基础,其应用水平也已成为衡量武器装备发展的先进性标准之一。

总的来看,复材技术与装备发展相辅相成,互相促进,即复材制备与应用技术发展推动了装备升级,装备不断发展也倒逼了复材技术不断进步。随着国内外复合材料的设计与加工能力逐步上升,成本进一步下降,未来复合材料在武器装备的应用将会进一步提升。

美国与日本是较早开展复材制备与应用的国家,技术较成熟,在武器装备与民用航空中应用比例较高。

随着国内装备不断发展,复材制备技术的逐步成熟,装备中复材应用比例也在不断提升,但总体水平与国外仍存在差距,未来仍有较大提升空间。

2.2国外军机复材应用比例较高,国内相比仍有较大应用空间

复材在战斗机上应用比例逐步提升,且已经能够用作主承力结构件

随着增强材料、基体以及复材制备技术发展,复合材料在军用飞机上的用量逐步提升,据2006 年发表的《飞机结构用先进复合材料的应用与发展》文献,2000 年以后世界先进军机上复合材料的用量占全机结构重量的20%~50%不等。复材在国外军用战斗机上的应用经历了“小受力件→次承力件→主承力件→起落架应用”4 个阶段,从初期只能应用于受力较小的部件,发展到目前已经能够应用于主承力结构件以及起落架上。

1. 第一阶段,主要用在舱门、口盖、整流以及襟副翼、方向舵等受力比较小的部件上。

2. 第二阶段,复合材料开始应用于军机的垂直尾翼、水平尾翼的壁板等次承力结构件上,这一阶段复材应用比例可达5%。

3. 第三阶段,复合材料逐步应用在军机的机翼、机身等主要承力结构上,复材应用比例达20%~50%。

4. 第四阶段:复合材料在起落架上的应用,由于在起落架上的应用是替代钢件而不是铝件,因此进一步提升了减重空间。

我国四代机之前,复材的应用范围仅限于尾翼、鸭翼等次承力结构上,用量占比不到10%,四代机复合材料用量有了明显突破,复材用量达到整机结构件的20%左右。

2.3直升机机体和桨叶使用复材比例较高

复材在直升机上的使用,促进了直升机技术的飞跃,机体结构复合材料用量现已成为衡量新一代直升机技术先进水平的重要标志之一。

近年复材在国外直升机中的应用也越来越多,部分机型复材占机体结构重量比达50%以上,甚至产生了全复合材料机体直升机(NH-90直升机),复材占比高达95%。

我国直升机复材应用研究较早,目前国内在研和在役直升机均大量使用复材。

2.4无人机应用复材比例较高,普遍高于有人战斗机

为了尽可能减重,无人机大量应用了复材,且用量普遍高于有人战斗机,一般在60%~80%之间。无人机具有低成本、轻结构、高机动、大过载、长航程、高隐身的鲜明技术特点,这些特点决定了其对减重有迫切的需求,复合材料的出现使无人机的减重要求得以实现。据2013 年发表的《先进复合材料在军用无人机上的应用动向》文献,各种无人机上复合材料的用量较大,普遍要高于有人机,一般在60%~80%之间,有的甚至全结构均使用复合材料。复合材料在无人机机体上的应用发展经历了从整流罩,到承载小的部件,例如飞机翼面的前缘、后缘壁板,到翼面的操纵面或操纵面的后缘等次承力结构,以及到主承力结构,进而到翼面盒段、翼身融合等整体一体化成型的发展历程。

复合材料在我国多型无人机上也获得了较大应用。哈飞与北航联合设计的BZK-005 型远程无人侦察机机身受力骨架采用常规铝合金铆接结构,蒙皮及整流罩采用玻璃纤维、碳纤维、纸蜂窝等复材,机翼由全复合材料构成。“翔龙”无人机侦察机大量采用了复合材料,机身上曲线连续而光滑,机身尾部背鳍上装有复合材料发动机舱,使得其雷达散射截面积大约为1m2,具有较好的隐身性能。“翼龙-1D”是中国新一代改良型多用途无人机,机身结构采用了全复合材料。

2.5民航客机复材应用比例不断提升,国内C919 应用复材占比达12%

民机既强调安全性也强调经济性,对结构减重同样有迫切的需求,复材用量也在不断提升,应用占结构材料质量比可达50%。

国产民用飞机复材用量与波音、空客的先进飞机相比差距较大。国产主线客机C919 先进复合材料在其机体结构用量达到12%,其机翼构成以碳纤维复合材料为主,铝锂合金、钛合金为辅,后机身和平垂尾等使用了T800 级碳纤维复合材料,襟翼和雷达罩使用了玻璃纤维复合材料,舱门和客货舱地板使用了芳纶蜂窝材料,航空发动机使用了碳纤维复材及陶瓷基复材,复合材料的使用使C919 减重7%以上。

2.6复材在航天装备上主要用于减重和防热

航天装备如导弹、火箭、高超声速飞行器等一般飞行速度较高,飞行过程表面温度高,对防热要求较高。导弹在大气飞行速度很高(接近或者远超过声速),此时由于导弹气动加热,其表面蒙皮及弹头温度会快速升高。根据驻点温度计算公式,假设导弹环境温度为220K,金准商业初步计算了不同飞行速度下导弹蒙皮的温度,可以看出当导弹飞行速度达4~10 马赫时,表面温度范围可达445~3173°C,随着马赫数的提高,表面温度急剧上升,普通的铝合金甚至钛合金都难以满足要求,例如,美国改进型超音速海麻雀导弹在发射后8~10 秒,弹体蒙皮温度可达371°C,这种环境下2024 铝合金强度会降低90%,难以满足要求。因此,对于高速飞行的航天装备,需要采用各种不同类型的陶瓷材料及复材来实现防热,如美国X-47B 高超声速飞行器使用了碳/陶瓷复合材料用来防热,耐温可达1700°C。

航天装备对重量要求也较严格,采用先进复材能够实现减重,对增大射程、提高精度意义显著。据《先进聚合物基结构复合材料在导弹和航天中的应用》文献,战略导弹弹头和上面级发动机质量每减少1kg,可使洲际导弹射程增大20km,20 世纪60 年代初美国就采用玻璃钢取代超高强度钢成功缠绕制备了“北极星”潜地导弹发动机壳体,使得导弹射程增加了27%。

2.7战术及战略导弹

复材在战术弹上通常应用于弹体、弹翼、尾翼、雷达罩、进气道等位置。美国早期的“战斧”巡航导弹使用了较多的复合材料部件,如头锥、雷达罩、尾翼、进气道等,但性能一般,当时其它战术导弹大多仍以金属材料为主。20 世纪80 年代以来,多种战术弹的固体发动机壳体和部分弹体蒙皮开始使用复合材料,例如,美国新一代空面巡航导弹ACMI58- JASSM,在“战斧”巡航导弹的基础上为了大幅度地降低成本减轻弹体重量,不仅弹翼、尾翼、进气道采用复合材料,整个弹身全部舱段都采用了碳纤维复合材料,全弹减重了30%,成本降低50%。我国在亚音速岸舰、舰舰导弹天线罩上采用了复合材料,以环氧复合材料为蒙皮,聚氨酯泡沫为芯层。

2.8运载火箭

运载火箭应用先进复合材料的主要部件是固体发动机(固体助推器和上面级发动机)壳体、箭体级间段、箭上卫星支架、有效载荷支架上以及可重复使用天地往返飞行器蒙皮等。近年我国已经在多种型号的运载火箭,特别是上面级结构中广泛采用复材,有效地减轻了上面级结构质量,对提高运载火箭发射有效载荷的能力具有十分明显的效果。例如,在“开拓者-1”小型运载火箭的第四级发动机采用了高性能碳纤维壳体;长征火箭(CZ-2C、CZ-2E、CZ-3A)的卫星接口支架和有效载荷支架(前后端框、环框、壳段、弹簧支架、井字形梁) 采用了碳纤维增强环氧树脂基复材。

2.9卫星

目前卫星的主要结构部件(太阳能电池阵、有效载荷、本体结构、桁架)都普遍采用了高性能复合材料。卫星使用复合材料对减轻质量的作用非常明显,一般说来,每减轻1kg 卫星质量,就可使发射质量减轻100kg,因此卫星上应用复材较为广泛,尤其是高模碳纤维的应用较多。1993 年发射的9 颗Intelsat-7 卫星中,先进复合材料已占其结构质量的50%。我国卫星从20 世纪80 年代中后期起,复合材料结构件用量迅速增加,使得卫星结构质量不断减轻。

2.10复材在舰船领域的应用

复合材料质量轻、可设计性高、抗腐蚀性强,是未来追求更大有效负载、更强综合隐身能力、更低全寿期费用舰船装备的最佳材料选择之一。复合材料普遍质量轻、强度高,比强度高于船体钢和铝合金等传统造船结构材料,可有效提高舰船的稳定性、航速及运载能力; 易于制成流线型及其它复杂形状;耐腐蚀性能优于传统金属材料;能通过增强内部构件在阻尼振动下的稳定性而减少噪音的产生;可减少雷达反射截面达到隐身效果;非磁性,不容易被鱼雷和水雷探测到;能很大程度上降低舰艇的热学特征;能根据需要改变基体和增强体来达到特定的目标。由于复合材料具有的这些特性,使复合材料成为理想的船用材料。

复合材料在舰艇中的应用起步较晚,但用复合材料替代部分金属材料已经成为未来舰艇发展趋势,复材在舰艇上的应用也从非承力结构件向次承力结构件和主承力结构件演变。

复合材料在国内外民用船舶领域也有较为广泛的应用。复合材料是中小型船艇,特别是高速艇、高性能艇最合适的结构材料,在国内外民船领域,诸如游艇、渔船、救生艇、交通艇和高性能船艇等中获得了广泛的应用。

2.11复材在陆军装备中的应用

复材在坦克与装甲车辆上的应用主要包括装甲及行动系统,目的是降低重量和提高抗打击性能。复材在坦克装甲车辆上的应用始于20 世纪70 年代,苏联T-64A 是最早使用复材装甲的主战坦克,现今由玻纤、凯芙拉、碳纤维等作为增强材料研制出的复材装甲与同等防护级别的金属材料装甲相比,复材的使用可以使车体和炮塔结构的综合性能提高30%~50%,重量减轻40%~45%。在行动系统,如坦克履带、负重轮、托带轮、扭力轴等方面,复材充分发挥了减重效果。如美军25t 轻型坦克装甲战车采用的陶瓷增强铝基复材履带使坦克总重量减轻1 吨;M113 型坦克战车中使用的玻纤/环氧基复材的负重轮,不仅比传统材料减重30%,还能极大程度地减少地雷爆炸带来的损害。M60 坦克中采用碳纤维/环氧树脂复材替代钢制扭力轴减重达65%以上。坦克发动机用活塞头、活塞连杆、调速齿轮、推进杆体等金属部件,采用树脂基复材制造将比传统的金属构件减重30%以上。

复材在火炮上主要应用于炮管,目的是减重以提高机动性。

复材在轻武器上的应用较为广泛,主要目的也是为了减重。20 世纪七八十年代,树脂基复合材料逐步取代了传统金属材料,用于制备枪械的弹匣、套筒、发射机座、瞄准器、刺刀座、扳机、连发阻铁等部件口。如20 世纪70 年代苏联的AR-24 突击步枪,就采用了玻纤增强酚醛复合材料制造弹匣,比金属弹匣轻28.5%;美国M60 型7.62mm 通用机枪采用树脂基复合材料弹链,质量比金属弹链轻30%。此后,为了进一步减轻重量,提高精度和耐久性,碳纤维/环氧基复合材料制造的复材枪管问世,如德国采用缠绕成型方法在陶瓷内管上缠绕金属丝增强环氧树脂成型机枪枪管。

三、碳纤维:军用需求旺盛,未来增长潜力较大

3.1按原材料不同分为三种,其中PAN 基碳纤维占据主流

碳纤维性能优良,广泛应用于航空航天等国防领域。碳纤维是一种含碳量在95%以上的高强度、高模量纤维材料,是由片状石墨微晶沿纤维轴向方向堆砌而成,经碳化及石墨化处理而得到的微晶石墨材料。碳纤维复合材料以其轻质、高比强度、高比刚度、抗疲劳、耐腐蚀、便于大面积整体成形等优点,以及独特的可设计性,广泛应用于国防领域,为武器装备的轻量化、高性能化、长寿命等发挥了关键作用,其用量也已成为武器装备先进性的标志之一。

碳纤维按原材料的不同主要分为粘胶基、沥青基和聚丙烯腈基(PAN)碳纤维三类,其中PAN基碳纤维占据主流。

3.2 PAN 基碳纤维

PAN基碳纤维的制备过程主要包括PAN 原丝制备、预氧化、碳化、后处理四个阶段。

3.3沥青基碳纤维

沥青基碳纤维是航空航天工业不可缺少的工程材料。沥青基碳纤维的研究开发始于20 世纪50 年代末期,60 年代初由日本群马大学研制成功,60 年代末在日本吴羽化工工业公司实现工业化生产。沥青基碳纤维虽然抗压强度及加工性能逊于PAN 基碳纤维,但具有优良的传热性能、导电性能、高模量和极低的热膨胀系数,使其在军工及航天领域发挥着独特作用。沥青基碳纤维的制备一般包括原料调制、缩聚反应、纺丝和碳化等流程,合成碳纤维的关键步骤是前驱体的缩聚反应和碳纤维的高温碳化反应。

3.4粘胶基碳纤维

粘胶基碳纤维生产成本高,且整体性能指标比PAN基碳纤维差,因此应用有限。粘胶基碳纤维是以粘胶纤维为原料,在低温热处理后,于非氧化气氛中进行800°C以上的高温热处理,最终制得以碳为主要成分的纤维材料。生产粘胶基碳纤维的工艺流程较长、工艺条件苛刻、炭化收率较低、不适合大批量生产、成本高,同时粘胶基碳纤维的整体性能指标比PAN 基碳纤维要差,因此其应用受到了限制。

3.5 PAN基碳纤维按力学性能不同分为三类,在国防领域应用各有侧重

按力学性能不同,可将碳纤维分为高强型碳纤维、高模型碳纤维以及高强高模型碳纤维。

以东丽公司的产品为例,其主要生产三大系列碳纤维,即高强T 系列、高模M 系列、以及兼备高强高模的MJ 系列,其中高强型包括T300、T600、T700、T800 和T1000;高模型炭纤维主要有M30、M40 和M46,市场流通的高模炭纤维主要是M40;高强高模型的炭纤维主要有M46J、M50J、M55J、M60J 和M65J 等。

不同类型碳纤维在国防领域均有应用,但应用重点不同,高强型主要用于航空领域,高模型主要用于航天领域。

日美PAN 基碳纤维技术及产业化处于领先地位

日本东丽公司是全球碳纤维产业执牛耳者。美国PAN基碳纤维产业化落后于日本,但仍具有较强实力。

碳纤维市场行业集中度高,日本三家企业产能占全球总产能近一半。据《2017 全球碳纤维复合材料市场报告》统计,2017 年,全球碳纤维理论产能为14.71 万吨,其中日本三家企业产能合计7.02 万吨,占比47.72%,具备绝对的领先优势。中国大陆2017 年理论产能为2.6 万吨。

我国PAN 基碳纤维研发起步不晚,但目前与国外存在较大差距

我国碳纤维研发起步不晚,但徘徊较久。在“一条龙”项目牵引下,国产碳纤维技术发展迅速,威海拓展率先实现高强型碳纤维产业化,高强中模、高强高模碳纤维也先后研发成功。目前国内已经能够规模化生产T300级、T700级、T800级碳纤维,具备国产替代能力,并已经研制成功T1000、T1100级高强中模碳纤维和M55J、M60J高强高模碳纤维。

2017年国内碳纤维理论总产能达2.6万吨/年,但销量/产能较低,高端应用较少。中国现有20 余家PAN 基碳纤维生产企业和6 家碳纤维研究单位,已建成的碳纤维产能达2.6 万吨/年,在建的生产线建成后将达到10 万吨/年以上。据赛奥碳纤维统计,2017 年国内碳纤维企业销量大约7400 吨,销量/产能仅28%,显著低于全球平均的57.2%,且产品在高端领域应用偏少,导致国内碳纤维企业盈利能力较差。

3.6碳纤维增强复合材料在国防领域应用广泛

碳纤维增强树脂基复合材料应用较广,已用于承力结构件

碳纤维增强树脂基复合材料是指以有机合成树脂为基体,高性能碳纤维为填充物复合而成的复合材料,具备轻质高强、耐高温、耐腐蚀、热力学性能优良等特点,能够满足航空航天结构件的使用要求,在卫星、火箭、军用飞机、民用飞机上均获得了较为广泛的应用。


四、碳化硅纤维:打破封锁实现量产,有望开启下游广阔空间

4.1碳化硅纤维按耐温性能可分为三代

航空航天和尖端武器的发展对高温结构材料提出了新的要求。新型航空航天器与尖端武器热端部件,要求材料具有优异的比强度、比模量、抗冲击性以及极端环境下的耐高温能力。金属及合金材料已难以满足新的要求,先进陶瓷基复合材料(CMC)具有高强轻质、抗冲刷、抗腐蚀、耐高温等优异性能,能够满足新装备的使用要求。CMC 要求增强纤维具有耐高温、抗氧化、抗蠕变和耐腐蚀等特点。

碳化硅纤维是高性能复材理想的增强纤维材料。常见的复合材料增强纤维包括有机纤维、玻璃纤维、碳纤维、氧化物陶瓷纤维及以碳化硅为代表的非氧化物陶瓷纤维。有机纤维因耐热温度不超过500°C而不能用于高性能CMC,普通玻璃纤维因熔点或软化点低于700°C 而同样无法在高性能CMC 中应用;碳纤维虽然在情性气氛下耐温性能可高达2800°C,但在氧化气氛下高于450°C时会发生严重降级,抗氧化性能差极大地限制了其在氧化环境中的应用;氧化铝、氧化锆以及玄武岩等氧化物陶瓷纤维的耐热温度均不超过1200°C,同时其密度大、热膨胀系数高等不足均限制了其应用;SiC 纤维作为目前发展最成熟且己实现商品化的非氧化物陶瓷纤维,具有耐高温、抗氧化、较高的抗拉强度、良好的抗蠕变等优异性能,并且与陶瓷基体相容性良好,同时SiC 纤维集结构、防热、吸波等功能于一身,是一种理想的高性能复合材料增强纤维。

SiC纤维及其制品性能优异,属于关键战略材料,国外长期对国内实行严密的技术封锁。

SiC纤维发展至今已有三代,其中第三代碳化硅纤维耐温性能最好。

4.2先驱体转化法是目前工业化制备SiC 纤维的主要方法

先驱体转化法是目前比较成熟且已实现工业化生产的方法,是国内外工业化制备SiC纤维的主要方法。

4.3日本率先开展研究,我国与美德同期起步,但进展同比落后

日本最先开展SiC纤维的科研及生产。美德等国在日本的工艺基础上进行了改进和创新,也实现了产业化。国防科大是国内最早开展先驱体转化法制备SiC纤维、含钛SiC纤维的单位,技术实力较强。中科院宁波材料所及中南大学目前也突破了第三代SiC纤维制备技术。

日本企业是全球SiC 纤维主要生产厂家,国内工业化生产处于起步阶段

国外三代SiC纤维均已实现产业化,日本NipponCarbon公司和UbeIndustries公司是国际市场最主要的SiC纤维生产厂家,总产量占到全球的80%左右。

SiC纤维增强复合材料制备技术逐渐成熟,促进产品应用

SiC纤维能够编织成织物,也可以与金属、树脂、陶瓷等进行复合制备成复材,在航空航天等多个领域应用潜力大。连续SiC纤维增强碳化硅陶瓷基复合材料(SiCf/SiC)制备技术已经趋于成熟,部分技术成果已经成功应用到航空发动机热端部件上。

目前主要用于制备高温结构复材、高温隐身材料和先进核能材料

美日等国已在高端装备中开始使用SiC纤维及SiC纤维增强复合材料,主要应用于制备高温结构复材、高温隐身材料和先进核能材料。SiC纤维制备的高温结构材料主要用于航空航天领域,包括发动机的热端部件(主要用于燃烧室和涡轮)及飞行器的热防护系统等。

4.4国产纤维量产及复材制备技术逐渐成熟,有望开启下游广阔市场空间

我国已开展发动机用SiC纤维复材研究,实现了发动机的减重。据2017 年7 月1 号《解放军报》报道,某民企采用连续碳化硅纤维材料制作某型号发动机喷口调节片,将耐高温性能提高了150 度,重量减轻了8 公斤。金准商业认为,未来伴随着国产发动机的批产上量,以及新一代战斗机的研制推进,对SiC纤维及其复材的需求将会逐步提升。

五、石英纤维:航空航天产业发展,带动需求快速上升

石英纤维是指二氧化硅含量达99.95%以上,丝径在1~15 微米的特种玻璃纤维,具有较高的耐热性,能长期在1050°C以下使用,短期最高使用温度达1200°C,软化温度为1700°C,耐温性仅次于碳纤维。石英纤维有着卓越的电绝缘性,并且介电性能随着温度变化较小。石英纤维在高频和700°C以下工作区域内,能保持最低而稳定的介电常数和介电损耗。这些优异的性能使之成为多种航空、航天飞行器关键部位的结构增强、透波、隔热材料。

生产连续石英纤维的方法主要有三种:棒拉丝法、熔融拉丝法和溶胶凝胶法,其中工业生产主要以棒拉丝法为主。棒拉丝法一般是由纯的天然水晶提炼加工成熔融石英玻璃棒拉制而成。拉制完成后制备成不同的石英产品,如无捻粗纱、有捻纱(包括单股和合股纱)、纤维布、纤维套管、短切纤维、纤维棉、纤维毡和纤维砖等。

石英纤维是高性能机载雷达罩常用的增强纤维之一

机载雷达的发展使其天线罩对力学性能和透波性能要求越来越高,而决定此两种性能的主要因素是制备天线罩用的复合材料。石英纤维透波性能较好,适用于高性能机载雷达罩,在美国F-15、F-22等战斗机中获得了应用。

石英纤维在导弹天线罩中应用广泛,国内外仍在不断改进提升

石英纤维是国外高马赫数导弹天线罩最常用的耐高温透波陶瓷纤维,但仍有性能限制,国内外均在不断改进。石英纤维是目前国内最主要的用于中高马赫导弹天线罩的透波增强纤维。

石英纤维可应用于航天器作为热防护材料

陶瓷纤维刚性隔热瓦是美国航天飞机最主要的热防护材料,在X-37、X-51等新型高超声速飞行器中也有应用。

刚性隔热瓦发展至今已有4 代,石英纤维均是重要的增强纤维。

结语

中国从20世纪60年代开始进行复合材料在飞机结构上应用的研究,70年代中期研制成功了复合材料战斗机进气道壁板,1985年带有复合材料垂尾的战斗机成功首飞,1995年成功研制带有整体油箱的复合材料机翼。

目前,国内几乎所有在役军机均在不同部件上采用了复合材料。目前国内形成了以环氧、双马和聚酰亚胺为主要集体的复合材料体系,以热熔预浸制造技术和热压罐成形技术为主的复合材料成型技术体系。我国航空树脂基复合材料的力学性能已经初步满足主承力结构的要求,结构——功能一体化工作尚在预研,低成本技术仍然比较薄弱。航空树脂基复合材料在现役飞机上的应用包括前机身、垂尾、平尾、副翼、方向舵、鸭翼、腹鳍、机翼隔板、各种口盖等。在直升机上的应用主要包括旋翼、垂尾、机身和尾桨等。

在新一代军机上,复合材料主要应用在机翼、鸭翼、尾翼、垂尾、中机身壁板、腹鳍、武器舱门等,用量达到结构重量的19%。 大型运输机运20的复合材料用量在10%左右,主要用在垂尾、平尾、方向舵、升降舵、襟翼、副翼、蒸馏张等。 新一代直升机的复合材料用量在34%左右,主要有斜梁、平尾、整流罩、蒙皮、尾梁、中机身侧壁板等,部分承力结构对复合材料的使用使得复合材料的应用规模有了本质改变。

金准商业预计随着相关复合材料和结构材料技术的突破,未来国产军机中复合材料用量将提高到25%左右,减重效率由20%提高到30%,在机翼、机身等主承力结构上更多的采用复合材料,减重的同时将充分发挥复合材料耐腐蚀、隐身、保形天线等优势。



金准人工智能 2018年银行业网络金融黑产风险分析报告 2019-02-19 17:27:33

前言    

近年来,随着移动互联网、人工智能、云计算等技术的迅猛发展,互联网金融在增进金融服务效率、降低业务成本方面的优势逐渐显现。互联网金融在给客户带来方便和优惠的同时,也吸引了以诱骗用户资金、攫取金融公司优惠补贴为目的的恶意分子。据《数字金融反欺诈白皮书》显示,以互联网金融欺诈为目标的恶意分子已经逐渐形成了目标精准、分工明确、技术先进的网络黑色产业链条(以下简称“网络黑产”)。截止到2018年6月,网络黑产从业人员已超150万人,据估计造成的损失规模高达千亿元级别,如何对抗网络黑产已经成为互联网金融企业的一项核心研究课题。

金准人工智能专家从银行安全从业者的视角出发,基于2018年重大网络金融欺诈事件的分析情况,总结了网络黑产发展趋势,展望了互联网金融防控手段,希望抛砖引玉,对行业发展起到帮助。

一、互联网金融存在哪些安全风险

1.1非法集资涉案金额超千亿,形式手法多样化

非法集资是指未经有关部门依法批准,承诺在一定期限内给出资人还本付息,向社会不特定对象即社会公众筹集资金,且以合法形式掩盖其非法性质的集资手段。非法集资活动具有很大的社会危害性,不仅参与者会遭受经济损失,还会严重干扰正常的经济、金融秩序,极易引发社会风险。近年来,非法集资案件发案数量增多,形式越发多样,隐蔽性和欺骗性也越来越强。非法集资总体涉案金额超千亿,给国家的金融、社会秩序造成极大的破坏。

上海检察院发布金融检察白皮书显示,2017年,检察机关受理的非法集资案件数量高位攀升,涉众型犯罪风险突出。一方面,受理案件数量居高不下,另一方面,大案、要案频发,涉及金额巨大;仅“e租宝”“申彤大大”“中晋系”“快鹿系”“善林系”五大系列案件,涉案金额就将近2000亿元人民币。其中,“善林金融”实际控制人周伯云以允诺年化收益5.4%至15%不等的高额利息为饵,向社会不特定公众吸收资金,涉案金额近人民币600亿元,于2018年4月24日被批捕。

截至2018年12月,金准人工智能专家累计发现网络非法集资平台1500余家,其中已立案查处的占24%。

从注册公司所在地来看,主要集中在经济发达地区如广东、北京、浙江、上海、江苏等。

1.2网络传销活跃参与人数超千万,部分直销企业涉嫌传销引舆论热议

金准人工智能专家了解到,近年来,以无接触、网络化、地域分散化为特征的新型传销开始频繁出现,仅金准人工智能专家监测到的疑似传销平台就有五千多家,活跃参与人数达数千万。越来越多的金融平台通过传销的手法,借助互联网和社交网络快速发展壮大,风险等级呈指数级增长。2018年12月14日,“善心汇”传销案正式宣判,主犯张天明被判处有期徒刑十七年,并处罚金一亿元;参与“善心汇”传销活动的人员共598万余人,涉案金额1046亿余元,社会危害巨大。

新型网络传销的主要模式包括:


以高收益为诱饵的金融投资理财项目进行诈骗,涉案金额巨大,扰乱了社会市场经济秩序,危害国家经济安全以及公民个人经济利益,极易引发群体性事件等违法犯罪案件,已成为影响社会稳定的隐患之一。已经崩盘的钱宝网,项目年化收益率高达50%以上,其收益组成=任务收益+签到收益+推广收益+体验任务收益。其中,拉人头推广收益占了很大比例,从而吸引大量投资者蜂拥而至,涉案金额高达300亿,影响极为恶劣。

各类境外资金盘、虚拟币、ICO项目层出不穷,很多都是打着创新的幌子,许以高额汇报,其中蕴含非法发行、项目不实、跨境洗钱、诈骗、传销等诸多风险,造成大量资金流向境外,严重危害国家金融安全。由于不受国内机构监管,一旦崩盘、跑路或者失联,投资者往往投诉无门,损失难以追回。比如百川币、SMI、MBI、马克币、贝塔币、暗黑币、美国富达复利理财等等。

打着“消费返利”、“消费多少返多少”、“消费增值”、“消费就是存钱”等口号的各类网上商城及线下商城,开始成为传销的新变种。已被查处的浙江万家购物网,打着“满500返500”等幌子诱使他人消费和入会,按照资格和条件,分为普通会员、VIP会员、金牌代理、金牌代理商、区域代理商等级别,实行层级计酬,涉案人员190万,金额高达240.45亿,遍及全国31个省(市、区)的2300多个县(市)。

伪装成“精准扶贫”、“慈善互助”、“国家工程”、“民族大业”、“资本运作”等项目,收取加盟费后承诺获取高额回报的(如年收益率高于20%),基本可以认定为传销。MMM金融互助平台宣称月收益率可以达到30%,此外,参与者发展他人加入可获得推荐奖(下线投资额的10%)、管理奖以及发展“下线”的管理奖:第一代5%、第二代3%、第三代1%、第四代0.25%,以此激励模式鼓励会员不断发展更多的下线。善心汇以“扶贫济困、均富共生”的名目,以高收益为诱惑,发展“会员”500多万名,涉案金额数百亿。

以保健品、收藏品、投资等为载体的骗老陷阱:先以免费体检、产品体验、健康讲座等形式吸引老人参与,通过套近乎、亲情牌与老人拉近关系后,进行“洗脑”式推销。不仅给老人造成经济损失,还会影响其身心健康,进而破坏家庭和谐与社会稳定。

打着“微营销”、“微商”等旗号,销售低质量、低成本商品甚至三无产品,通过发展社交平台好友成为下级,进行层级计酬。比如全国首例社交平台传销案——陈志华传销案,所谓的“亚洲催眠大师”陈志华,宣传交59800元代理费,每天只要转发营销课程,拉更多人来听课,就能“月入百万,108天买奔驰,6个月买房,一年开上劳斯莱斯”,该案涉案人员达329人,涉案金额达461万元。

理财游戏类传销:以高额收益为诱饵,通过在游戏中充值获得固定奖励,推荐更多人参与,则可以获得更多的动态收益。已破获的“魔幻农庄”游戏传销,在短短5个月时间里,先后发展涉及重庆、四川、广东等28个省市的12万余名玩家,交易金额达4600余万元,最终全面崩盘

从传销类型分布来看,金融投资类传销占比最多,紧接着是山寨虚拟币、商城返利、微商旗号类、招商加盟传销,成为新型网络传销的主流模式,如下图所示

从传销公司注册地域分布上看,主要集中在沿海经济发达地区如广东、北京、上海、浙江、山东、江苏等地:

从传销参与者分布来看,人口大省如广东、山东、浙江、江苏、河南排名靠前。

商务部公布信息显示,截至到2018年12月31日,全国已经获取直销牌照的公司有91家,其中外商投资企业占比约36%:

从注册地来看,直销企业主要集中在经济发达地区,广东、山东、上海、天津位居前列,西部省份相对较少:

部分直销企业在实际运营活动中,存在虚假夸大宣传、涉嫌传销等违规行为。公开报道显示,2018年,全国工商和市场监管部门共计查办直销违法案件59件,罚没金额共计3200万元,直销行业仍需持续加强监管。

1.3 P2P网贷行业监管日趋严格,大浪淘沙回归普惠本源

平台跑路、韭菜被割的故事不断上演,监管风暴中的P2P面临生死劫,行业一片风声鹤唳。由于P2P平台创建成本低、收益回报高,大量未经批准的P2P网站从出现到跑路的消息不断传出,给整个投资、融资生态造成混乱。2018年8月中旬,P2P网络借贷风险专项整治工作领导小组办公室下发了《关于开展P2P网络借贷机构合规检查工作的通知》,同时下发的还有108条《P2P合规检查问题清单》,要求P2P网贷平台在2018年12月底前完成合规检查。 根据要求,网贷平台备案验收后或将被分为合规、整改、兼并、清退四大类分类管理,合规的优质平台将可以留下来继续发展,反之则面临着被清退和淘汰,这也意味着行业真正的、彻底的洗牌即将到来。与此同时,2019年网贷行业合规化也将逐步收官,完成备案。

二、2018年网络金融黑产发展趋势

2017年《网络安全法》正式出台以来,国家加大了对网络攻击等犯罪行为的打击力度,各银行、金融机构也加大了网络安全投入,针对互联网金融机构的直接网络攻击得到了有效控制。近几年,恶意分子的作案目标逐渐转向安全防护意识相对较弱的用户,以及安全管控相对宽松的互联网金融机构。金准人工智能专家分析,各金融机构风控系统收集的各类欺诈事件信息显示,当前网络黑产呈现产业化、精准化、移动化、技术化等特征。

 

产业化:通过对2018年各类舆情进行分析后发现,网络黑产从业人员已经从原来的小集团、小作坊的模式向产业化、链条化的方式转变。专业的线报提供产业、云化手机牧场、IP隐匿代理,使得网络黑产作案时的隐蔽性更强。

精准化:传统欺诈事件通常是广撒网,欺骗性和迷惑性较低,但随着信息泄露和大数据、人工智能的发展,当前作案的针对性更强,如针对租房者以中介的身份进行诈骗,针对企业财务人员以税务或企业管理人员的身份进行诈骗等。通过精准掌握被害人身份,增加了欺诈事件的迷惑性和危害性。

移动化:根据2018年的统计数据,我国手机网络用户较去年增加了约10%,而一年中发生的数据泄露事件,60%以上来自移动设备,欺诈事件的主战场已经转移至移动端。

技术化:随着技术的发展,网络黑产使用的各类工具平台也逐渐统一化、集约化,甚至出现了一些将欺诈过程中使用的打码、接码、改号、身份隐藏等一系列黑产工具集中的BTaaS平台(黑产工具即服务),技术化的网络黑产使得黑客作案成本更低、威胁更大。

针对网络黑产的新变化,金准人工智能专家结合2018年各类安全事件、安全态势,总结了2018年网络黑产事件呈现出的6个趋势:

2.1用户个人信息泄露助长了网络黑产的气焰

近年来,“信息泄露”事件频发,2018年此类事件呈现出涉及范围越来越广、作案手段越来越多的趋势,泄露信息数量较去年也呈指数型增长。仅2018年,国内即发生多家重要机构或企业客户信息泄露事件,泄密数量总计超过60亿条。

 

§ 2018年6月19日,暗网用户在网上兜售某快递公司10万条快递数据,其中包含收(发)件人姓名、电话、住址等信息。

§ 2018年8月20日,浙江绍兴越城警方侦破史上最大规模用户数据窃取案,涉及用户数据超过30亿条。

§ 2018年8月28日,某集团旗下多家酒店入住信息被不法分子挂在暗网售卖,涉及用户数据超过5亿条,泄露约1.3亿人的身份信息。

§ 层出不穷的信息泄露事件,使得用户个人敏感信息大量涌入网络黑产,并且每次大规模信息泄露后,往往都伴随着金融业“撞库”、欺诈事件的陡增。

2.2针对金融APP的木马攻击呈现高度定制化趋势

2018年,金融行业遭受的攻击依旧处于高位,从统计数据来看,往年偷盗短信验证码等广撒网的攻击手段已经能被金融行业的风控系统有效防治,针对金融机构的深度定制攻击正在不断增加。该类攻击主要通过木马发起伪冒交易操作,由于攻击来自用户本人设备,使得金融行业传统防控手段难以在第一时间控制。

 

§ 针对金融业资金盗取的新型木马

2018年11月,ESET公司检测到一款主要针对PayPal进行攻击盗取资金的木马,该木马伪装成电池优化工具等APP,利用安卓系统的Accessibility技术监控手机屏显内容和模拟用户点击操作,窃取用户资金。该木马通过第三方应用商店大规模分发,目前已发现被此类木马感染的手机超过了三万台。

§ “寄生推”恶意SDK事件

2018年4月,腾讯安全实验室发现多款知名应用在用户设备上存在私自提权、静默植入应用的恶意操作。腾讯安全研究人员通过溯源分析,发现这些应用均集成了“爱心推”信息推送SDK,该SDK可以通过云端控制的方式对目标用户下发恶意代码,进行ROOT提权、静默应用安装等恶意且隐秘的操作。研究人员将此信息推送SDK称为“寄生推”SDK。据统计,已有300多款应用集成了此SDK,潜在影响近2千万用户。

网络黑产不断针对金融行业探索定制化木马,单独依赖终端、操作系统层面的隔离防护等传统风控手段已经无法保护用户不受恶意程序影响。

2.3“羊毛党”造成的损失日益严重

2018年,互联网金融在业务推广时不断放大的利润,引得手握大量虚拟卡号、账号资源的传统黑产从业者摇身一变成了“羊毛党”。在网络黑产的助力下,“羊毛党”有组织地对互联网金融推广的各类福利进行攫取,由于行为更加隐蔽,法律风险更低,越来越多的不法分子由黑转灰,灰产“羊毛党”正逐渐走上舞台中央,其造成的损失逐渐超越直接攻击带来的损失。

 

§ 知名电商业务漏洞导致大额资金损失

某知名电商被曝出现重大bug,某”羊毛党“发现一个可以无限制领取100元无门槛全场通用券的漏洞,于是利用手中大量该电商账号领券,最终每张券以不足1元购买100元话费或等值QQ币。最早发现漏洞的”羊毛党“为了逃避被追责,将漏洞发到羊毛群中,引发大量”羊毛党“疯狂薅羊毛,最终造成电商平台巨额损失。据官方通告,损失在千万元级别,但羊毛群盛传该电商的损失更为巨大。

§ 著名咖啡企业注册送咖啡被薅千万

2018 年 12 月,某著名咖啡企业推出拉新活动,APP 新注册用户即可免费领取一张兑换券,在线下门店兑换任意一杯当季特饮。无数专业的“羊毛党”利用自动注册机,后台自动调用二维码平台进行注册领券,短时间内获取数十万张电子兑换券,其成本仅为 0.1 元,然后“羊毛党”通过网络渠道以便宜价格进行倾销变现。仅仅一天时间,该企业 APP 虚假注册量已达到 40万,保守按照普通中杯咖啡的平均售价来估算,其的损失可能高达 1000 万人民币。

从上述趋势可以看出,“羊毛党”为企业带来的危害和损失,正在逐渐超过传统欺诈,由此,针对“羊毛党”的打击和防护也需要纳入企业的安全防护体系。

2.4生物识别技术引入新的风险点

随着移动支付与人工智能技术的普及和发展,生物识别技术正在为社会各行业提供有效的身份识别和验证手段。然而,以人脸识别、指纹识别为代表的生物识别技术在提供便捷用户体验的同时,也成为了网络黑产重点突破的方向。

§ 人脸识别存在绕过攻击手法

针对人脸识别技术,利用照片、视频等方式破解人脸认证的案例层出不穷。之前多个应用曾被曝出可利用图像处理和三维建模等技术,将静态照片改成动态图片或3D模型成功骗过人脸识别认证。此外,近期外媒对110款具有人脸识别功能的智能手机进行了审核,其中42款智能手机仅使用在社交媒体上找到的照片就可以解锁。

 

图片破解人脸识别示例

§ GAN对抗技术使“万能指纹”成为可能

针对指纹识别技术,利用人工智能技术生成的“万能指纹”可以轻松骗过指纹传感器。纽约大学和密歇根州立大学的研究人员根据公开发布的指纹数据集,利用生成对抗网络(Generative adversarial networks,简称为GAN)合成“万能指纹”,宣称可以解锁任何手机,最高破解率可达76.67%。GAN生成的指纹不仅能骗过机器,从肉眼看上去也变得更像真实的人类指纹。生成器已经学会了人类指纹的一般结构,图像上的污迹较少,并且脊部连接更好。

 

真实指纹(左图)和生成指纹(右图)对比

新技术引入给网络金融带来了新的风险,各金融机构要积极关注业界技术发展趋势,做好风险防控准备。

2.5短信验证风险依然需要高度关注

2018年8月,媒体报道了多起由于短信验证码被不法分子窃取导致的资金被盗事件,资金损失渠道涉及多家著名互联网公司及金融机构。在此类新型的电信网络犯罪方法中,不法分子利用“GSM劫持与短信嗅探”技术,窃取附近用户手机接收的短信内容,并最终达到信息窃取、资金盗刷的犯罪目的。

 

短信嗅探设备

目前,主流金融机构对于涉及动账类敏感交易的认证方式已逐渐从短信认证变为介质认证。

2.6互联网金融生态引入新攻击面

随着金融行业与相关厂商间商业合作模式的发展,与相关企业合作更加紧密的互联网金融生态给银行带来了切实的竞争优势,但与此同时也带来了新的安全风险。传统的银行在技术模式上较为封闭,可供黑客利用的攻击面有限,但随着开放程度的增加,原本在银行封闭体系保护下的资产和服务逐渐暴露出来,对外提供的SDK、API可以直接穿透网络进入金融机构的业务系统,开放式银行模式引入了更多新的攻击面。

 

§ 二、三类账户的互联互通引入新的安全风险

2017年起,银行业二、三类账户快速发展,各行大力推广二、三类账户相关业务,实现了二、三类账户间的跨行开户、跨行转账等业务,具有降低业务推广门槛、降低获客成本等优势,并通过身份鉴权机制实现了互联互通。但是在此机制下,个别银行的安全漏洞,则会成为整个生态环境的短板,对整个二、三类账户体系产生威胁。

§ 某支付平台SDK漏洞导致0元购物风险

2018年7月,某支付平台SDK 被曝存在严重的漏洞。该支付平台向商户提供的SDK包中,存在XXE漏洞,任何部署了此SDK的服务器,都存在敏感信息泄露问题,导致交易密钥泄露等严重后果,黑客可利用交易密钥伪造任意支付记录,实现“0元购物”。

随着合作模式的发展,各银行间的业务融合的更加紧密,传统安全“独善其身”的模式已经无法适应当前的最新形势,任何一个生态参与者安全防范不到位,都可能导致其他同业遭受影响,因此亟需研究金融同业共同建立安全生态体系的路径。

三、多重手段对抗新威胁

2018年各类层出不穷的新型欺诈、攻击手段给银行业网络金融安全风险防控敲响了警钟,传统的安全防护方式已经无法有效保护企业和用户免受不法分子的欺诈,为此,金准人工智能专家积极探索各种综合防护手段对黑产隐蔽的特征进行挖掘,对大量的欺诈事件进行识别,从而更有效地应对新型的诈骗手段。

3.1从单点风险防控到智能化、立体化防控

欺诈攻击行为识别目前已成为业界共同的痛点,主要是由于攻击行为隐藏于正常互联网业务逻辑、无明显攻击载荷,综合多种隐蔽技术手段(ip代理、设备伪造等),导致不会触发网络防护规则,难以及时发现攻击行为。

为了解决业界痛点,提升攻击行为检测的时效性和准确性,金准人工智能专家提出利用机器学习模型,根据风险标识在设备访问电子银行业务时进行重点布控,并通过交易序列分析提供风险依据,改变业界仅能依靠账户、ip地址等监控的瓶颈,增加设备维度和交易序列维度的监控措施。针对监控到的风险设备和风险交易序列,通过设备指纹名单匹配,设备、账户、交易多维度交叉关联,对已知恶意设备发起的高风险交易进行精准拦截,及时阻断风险事件。

 

3.2“抓小虾”到“钓大鱼”的人工智能黑产团伙深度挖掘

随着外部黑色产业的迅猛发展,企业在互联网环境中面对的威胁对手不再是各自为营的攻击者,更多的是分工明确、协同合作、深度隐蔽的黑产团伙。为了能够从相关威胁信息中挖掘出隐藏在其背后的黑产团体,金准人工智能专家提出基于知识图谱的思想挖掘黑产团伙关系的方法。利用工商银行在信息安全基础数据平台及其综合数据智能化分析处理方面的成果,并结合人工智能技术,对网络黑产信息进行深度关联分析,挖掘隐藏威胁。

该方法将知识图谱思想和机器学习算法结合,以恶意欺诈账户为分析源,从多个维度广泛挖掘关系属性,实现多源数据融合建网,并利用算法智能识别出强关联账户,从复杂的网络汇总梳理出隐藏的关系识别黑产团伙。

 

基于知识图谱的黑产团伙挖掘模型

3.3攻防能力建设应对新威胁

针对网络黑产日益产业化、精准化、技术化等特点,快速提升金融行业安全人员的能力也迫在眉睫。金准人工智能专家积极探索安全人员攻防能力提升路径,力求从根本上解决当前金融行业安全防御被动的问题,为安全防控体系注入内生动力。金准人工智能专家在总结多年来安全实践经验的基础上,探索构建攻防相长的能力提升体系,为集团发展和行业安全共建提供更多支持。

 

基于攻防相长的能力提升体系

同时,面对日益增多的生态圈等新型综合攻击手段,金准人工智能专家也在着手研究构建国内首家"金融靶场"、希望通过"靶场"建设提供新技术研究、新威胁快速研判的支撑平台,为金融行业安全发展提供一条新的实践路径。

结语

随着金融互联网应用的发展,如何面对新增的互联网渠道风险已经成为传统银行不容忽视的挑战。从2018年网络黑产的作案手段和发展趋势可以看出,互联网金融行业日渐开放、灵活的业务特点,给网络黑产提供了更多的可乘之机。在网络黑产日益专业化、智能化、定制化的发展趋势下,互联网金融行业面临的风险防控压力空前,并且还将持续加大。为此,传统银行除加强自身安全能力建设外,还应积极探索黑产防护、黑产识别等课题的同业合作路径,同时加强与互联网标杆企业的交流学习。

金准人工智能 人工智能数据挖掘报告 2019-02-18 16:27:28

前言    

数据挖掘(Data Mining)是一门跨学科的计算机科学分支,它用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法,在大规模数据中发现隐含模式,在零售、物流、旅游等行业有着广泛应用场景。

在数据爆炸的时代里,如何利用手中数据资源提高行业效率、提高行业质量,成为了众多企业决策者所关注的问题,数据挖掘也逐渐成为当下的热门研究领域之一,受到了谷歌、亚马逊、阿里、百度等科技巨头的追捧。

一、数据挖掘与KDD

数据挖掘(Data Mining),是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的数据和信息,并将其转化为计算机可处理的结构化表示。

金准人工智能专家了解到,目前数据挖掘的主要功能包括概念描述、关联分析、分类、聚类和偏差检测等,用于描述对象内涵、概括对象特征、发现数据规律、检测异常数据等。

一般来说,数据挖掘过程有五个步骤:确定挖掘目的、数据准备、进行数据挖掘、结果分析、知识的同化

 

数据挖掘过程基本步骤

1、确定挖掘目的

认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步。挖掘的最后结果是不可预测的,但要探索的问题应是有预见的。

2、数据准备

数据准备又分为三个阶段:

1)数据的选择:搜索所有与目标对象有关的内部和外部数据信息,并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据;

2)数据的预处理:研究数据的质量,为进一步的分析做准备,并确定将要进行的挖掘操作的类型;

3)数据的转换:将数据转换成一个分析模型。这个分析模型是针对挖掘算法建立的。建立一个真正适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键。

3、进行数据挖掘

对得到的经过转换的数据进行挖掘。

4、结果分析

解释并评估结果,其使用的分析方法一般应视数据挖掘操作而定,通常会用到可视化技术。

5、知识的同化

将分析所得到的知识集成到所要应用的地方去。

 

数据挖掘的分类表

如上图所示,数据挖掘有多种分类方式,可以按照挖掘的数据库类型、挖掘的知识类型、挖掘所用的技术类型进行分类。

同时,数据挖掘也可以按照行业应用来进行分类,比如生物医学、交通、金融等行业都有其独特的数据挖掘方法,不能做到用同一个数据挖掘技术应用到各个行业领域

数据挖掘是知识发现(KDD)的一个关键步骤。1989年8月,Gregory I. Piatetsky- Shapiro等人在美国底特律的国际人工智能联合会议(IJCAI)上召开了一个专题讨论会(workshop),首次提出了知识发现(Knowledge Discovery in Database,KDD)这一概念。

 

数据挖掘是知识发现的过程之一

KDD涉及数据库、机器学习、统计学、模式识别、数据可视化、高性能计算、知识获取、神经网络、信息检索等众多学科和技术的集成,再后来的30年间KDD逐渐形成了一个独立、蓬勃发展的交叉研究领域。

早期比较有影响力的发现算法有:IBM的Rakesh Agrawal的关联算法、UIUC大学韩家炜(Jiawei Han)教授等人的FP Tree算法、澳大利亚的John Ross Quinlan教授的分类算法、密西根州立大学Erick Goodman的遗传算法等等。

目前,数据挖掘已经引起国际、国内工业界的广泛关注,IBM、谷歌、亚马逊、微软、Facebook、阿里巴巴、腾讯、百度等都在数据挖掘研究方面进行了应用与理论研究。

 

2.13-2018KDD研究性论文投稿与接收情况

 

国际知识发现与数据挖掘大会(ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining,简称SIGKDD)是数据挖掘领域的顶级国际会议,由ACM的数据挖掘及知识发现专委会负责协调筹办,会议内容涵盖数据挖掘的基础理论、算法和实际应用。

二、数据挖掘源于商业的直接需求

数据挖掘技术从一开始就是面向应用的,源于商业的直接需求。金准人工智能专家了解到,目前数据挖掘在零售、旅游、物流、医学等领域都有所应用,可以大大提高行业效率和行业质量。

举个例子,零售是数据挖掘的主要应用领域之一。这是因为由于条形码技术的发展使得前端收款机系统可以收集大量售货、顾客购买历史记录、货物进出状况、消费与服务记录等数据。

数据挖掘技术有助于识别顾客购买行为,发现顾客购买模式和趋势,改进服务质量,取得更高的顾客保持力和满意程度,减少零售业成本。

同时,同一顾客在不同时期购买的商品数据可以分组为序列,序列模式挖掘可用于分析顾客的消费或忠诚度的变化,据此对价格和商品的花样加以调整和更新,以便留住老客户,吸引新客户。

与此同时,社交网络也是数据挖掘研究中的热门领域,比如新浪微博就是拥有海量数据的资讯平台。

截止到2017年12月,新郎微博已拥有接近4亿活跃用户,内容存量超千亿,“大V”的一举一动和社会热点话题都会引起大量的评论与转发,掀起一股“数据风暴”。

 

柯洁乌镇大战AlphaGo撼负后的微博热议

微博上每个用户的言论、转发内容等都蕴藏着用户个人的兴趣、话题等信息,文字内容本身的智能分析理解也是数据分析领域长久以来孜孜不倦追求的目标。

社会网络中的聚类被称为社区发现,许多精心设计的高效算法可以很好地处理上亿用户的大规模网络。

针对微博用户的海量数据,对其进行数据描述性可以分析群体的年龄、性别比例、职业等;对于平均数、中位数、分位数、方差等统计指标可以帮助我们粗略了解数据分布;回归分析、方差分析等方法则可以解释年龄、职业等因素是否会影响用户对某热门话题的关注程度。

此外,数据挖掘在旅游、物流、医学等领域都有着广泛的应用场景。比如数据挖掘可以对旅游客流的趋向有着准确的预知性,同时对于游客的喜好也有着直接性的掌握;从医学数据中寻找潜在的关系或规律,可以获得对病人进行诊断、治疗的有效知识,增加对疾病预测的准确性等。

三、人工智能与数据挖掘

数据挖掘从一个新的视角将数据库技术、统计学、机器学习、信息检索技术、数据可视化和模式识别与人工智能等领域有机结合起来,它组合了各个领域的优点,因而能从数据中挖掘到运用其他传统方法不能发现的有用知识。

一般来说,统计特征只能反映数据的极少量信息。简单的统计分析可以帮助我们了解数据,如果希望对大数据进行逐个地、更深层次地探索,总结出规律和模型,则需要更加智能的基于机器学习的数据分析方法。

所谓“机器学习”,是基于数据本身的,自动构建解决问题的规则与方法。数据挖掘中既可以用到非监督学习方法,也可以用到监督学习方法。

3.1非监督学习

非监督学习是建立在所有数据的标签,即所属的类别都是未知的情况下使用的分类方法。对于特定的一组数据,不知道这些数据应该分为哪几类,也不知道这些类别本来应该有怎样的特征,只知道每个数据的特征向量。若按它们的相关程度分成很多类,最先想到的想法就是认为特征空间中距离较近的向量之间也较为相关,倘若一个元素只和其中某些元素比较接近,和另一些元素则相距较远。

这时候,我们就希望每一个类有一个“中心”,“中心”也是特征向量空间中的向量,是所有那一类的元素在向量空间上的重心,即他的每一维为所有包含在这一类中的元素的那一维的平均值。如果每一类都有这么一个“中心”,那么我们在分类数据时,只需要看他离哪个“中心”的距离最近,就将他分到该类即可,这也就是K-means算法的思路。

K-means算法,在1957年由Stuart Lloyd在贝尔实验室提出,最初用于解决连续的图区域划分问题,1982年正式发表。1965年,E.W.Forgy发明了Lloyd-Forgy or。James MacQueen在1967年将其命名为K-means算法。

 

 

上图是以随机生成的数据点为例,k=3的K-means算法的迭代过程,其中五角星为聚类中心,点的颜色是其类别。在实际应用中,为了获得一个比较好的特征空间,使得“数据之间的相似性与他们在特征空间上的距离有关,距离越近越相似”这句话尽可能成立,我们往往会构建模型来把原数据变换到这么一个特征空间,然后使用K-means算法来进行分类。

3.2监督学习

不同于非监督学习,若已知一些数据上的真实分类情况,现在要对新的未知的数据进行分类。这时候利用已知的分类信息,可以得到一些更精确的分类方法,这些就是监督学习方法。

1)决策树模型

所谓决策树,即是一种根据条件来进行判断的逻辑框架。其中,判断的条件,即提出有区分性的问题,以及对于不同的回答下一步的反映,以及最终的决策给出标签。

决策树算法:

1.选取包含所有数据的全集为算法的初始集合A0:

2.对于当前的集合A,计算所有可能的“问题”在训练集上的F(A,D):

3.选择F(A,D)最大的“问题”,对数据进行提问,将当前的集合由“问题”的不同回答,划分为数个子集;

4.对每个子集,重复b、c,直到所有子集内所有元素的类别相同;

5.在实际应用中,数据往往有很多特征,因此,“问题”往往是选取数据的某一特征,而“回答”则是此特征对应的值。

在决策树中,效度函数F(A,D)的选择非常重要。决策树的发展历史,也基本是围绕着F(A,D)的优化而展开。

2)kNN算法

只知道每个数据在特征空间下的特征向量情况下,可以对数据采用无监督分类方法K-means。如果我们拥有了其中一部分数据的标签,我们就可以利用这些标签进行kNN分类。

数据之间的相似性与他们在特征空间上的距离有关。距离越近越相似,越可能拥有相同的标签。

假设我们已经有了很多既知道特征向量也知道具体标签的数据对于新的只知道特征向量却不知道具体标签的数据,我们可以选取离这个特征向量最近的k个已经知道标签的数据,然后选取他们中间最多的元素所属于的那个标签,作为新数据的预测标签。也可以根据他们与新数据的特征向量之间的距离加权(如最近得5分,第二近得4分等),取权重总和最大的标签作为预测标签。

kNN算法不需要构建模型或者训练,和K-means算法一样,往往是和某个构建特征空间的模型一起使用。

此外,还有回归分类、神经网络、朴素贝叶斯分类等等。

四、巨头们的数据挖掘之路

在当下,数据挖掘也逐渐成为当下的热门研究领域之一,受到了谷歌、亚马逊、微软、百度、阿里、腾讯等科技巨头的追捧。

1、谷歌

谷歌几乎每年都会发表一些让人惊艳的研究工作,包括之前的MapReduce、Word2Vec、BigTable,近期的BERT。数据挖掘是谷歌研究的一个重点领域。

2018年谷歌全球不同研究中心在数据挖掘顶级国际会议KDD上一共发表了7篇文章。

2、亚马逊

亚马逊公司近几年发展势头超级猛,前几年华丽的转身:从一个网上商店公司变为云平台公司再转变到目前的人工智能公司,亚马逊也在数据挖掘领域开始占有一席,尤其是在人才网罗、开源、核心技术研发。

2018年亚马逊在数据挖掘顶级国际会议KDD的Applied Data Science Track(应用数据科学Track)上一共发表了2篇文章,另外还有两个应用科学的邀请报告。

3、微软

微软是老牌论文王国,一直以来都在学术界特别活跃,因此在KDD上每年和微软有关的论文非常多,因此这里只统计了微软作为第一作者的文章。

金准人工智能专家了解到,2018年在数据挖掘顶级国际会议KDD上一共发表了6篇文章,另外还有一个应用科学的邀请报告,这些文章和报告都更多的从大数据的角度在思考如何更有效,更快速的分析。

4、阿里巴巴

阿里巴巴在电子商务方面做了大量的数据挖掘研究。尤其是在表示学习和增强学习做了几个很有意思的工作。

2018年阿里巴巴在数据挖掘顶级国际会议KDD上作为第一作者单位一共发表了8篇文章。

5、腾讯

2018年腾讯在数据挖掘顶级国际会议KDD上作为第一作者单位一共发表了2篇文章。

6、百度

2018年百度在数据挖掘顶级国际会议KDD上作为第一作者单位一共发表了2篇文章。

五、大数据与数据挖掘

大数据是近年随着互联网、物联网、通信网络以及人类社交网络快速发展的结果,成为一个交叉研究学科,和数据挖掘紧密相连。

大数据的迅速发展也使得数据挖掘对象变得更为复杂,不仅包括人类社会与物理世界的复杂联系,还包括呈现出的高度动态化。这使得很多传统数据挖掘算法不再适用,传统数据挖掘算法必须满足对真实数据和实时数据的处理能力,才能从大量无序数据中获取真正价值。

一方面大数据包含数据挖掘的各个阶段,即数据收集、预处理、特征选择、模式挖掘、表示等;另一方面大数据的基础架构又为数据挖掘提供上层数据处理的硬件设施。

 

大数据处理平台技术架构图

从技术架构角度,大数据处理平台可划分为4个层次:数据采集层、数据存储层、数据处理层和服务封装层。

除此之外,大数据处理平台一般还包括数据安全和隐式保护模块,这一模块贯穿大数据处理平台的各个层次。

结语

金准人工智能专家认为,随着大数据时代的来临,各行各业所积累的数据呈爆炸式增长,数据挖掘在各个领域的需求将会越来越强烈,与各个专业领域的结合也将会越来越广泛。无论是在科学领域还是工程领域、理论研究还是现实生活中,数据挖掘都将有着极为广阔的发展前景。

 

金准人工智能 2018自动驾驶产业分析及2019前景剖析报告(下) 2019-02-15 16:51:42

4.10细分领域布局助自动驾驶商业落地

根据欧洲专利局近年的专利分布,每一领域主要集中在以下典型技术:

欧洲专利局自动驾驶各领域典型技术专利方向:

 

综合欧美日及中国企业的专利布局情况及在自动驾驶技术应用的情况,金准人工智能专家认为,自动驾驶核心技术集中在激光雷达尤其是固态激光雷达及感知技术、车联网通讯协议及通讯技术、数据技术、高精地图等方面,布局这些技术,是自动驾驶商业化落地的重要基础。

感知识别部分是自动驾驶采集分析数据的主要来源,通过技术发展推动固态激光雷达降价,能有效提高自动驾驶解决方案的经济性。

车联网是实现自动驾驶决策分析的保障。车联网通讯技术以及车联网的安全性成为主要的技术壁垒。

数据是自动驾驶实现过程中重要的依据,也是未来保证自动驾驶稳定和安全的前提。数据收集、数据处理等,需要计算算法技术突破。

高精地图是自动驾驶实现的关键要素。数字地图的精度直接关系到自动驾驶的安全性和稳定性。

4.11“准自动驾驶”是目前投资重点

目前,自动驾驶技术仍然处于从L2到L3过渡的阶段(即中国标准PA/CA阶段),基于这两个阶段的企业较多,但也是目前投资的重点;L4到L5(中国标准的HA/FA)的完全自动驾驶技术处于逐步完善过程中,商业化尚需时日。

虽然目前各大厂商都在积极推进自动驾驶技术的发展,多数企业也都设置了2018年-2025年投放不同级别自动驾驶量产车的目标,但目前实验过程中仍不断有事故发生。这说明距离自动驾驶技术商业化落地还有一段艰难的路要走,投资人对此要有足够的准备和耐心。

今后,金准人工智能专家还会继续关注自动驾驶细分领域的技术发展与投资需求,关注自动驾驶的未来前景,期待与技术先行者、投资人一起目睹自动驾驶时代真正来临。

结语

2019已来,中国汽车产业将正式进入运营元年,也将是高精度定位上车应用的元年,新零售网络将形成,汽车售价也将更透明,自动驾驶乘用车依然是伪需求,汽车将逐渐走出中控屏智能,软件定义车的时代真的要来了,大数据平台的建设与运营将成为核心竞争力之一。对于造车新势力来说,这一年将会拉开距离,没有产品会活不下去。

另外,我们也不得不面对,汽车行业未来两年,将进入调整期,而数字化也将会成为关键词。对于整个汽车行业来说,这是充满挑战的一年,也是充满机遇的一年,就看如何去应对和把握。

 

金准人工智能 2018自动驾驶产业分析及2019前景剖析报告(上) 2019-02-15 16:50:48

前言

目前,国内整车厂及自动驾驶零部件和方案供应商已基本具备L2级自动驾驶能力,2019年,国内供应商正加大L2级产品的量产和商业化落地。同时,由于国内各大整车厂计划在2020年推出L3或L4级自动驾驶车型或实现商业化落地,因此到2020年,从整车厂到自动驾驶零部件和方案供应商,均在积极筹备,抢占L3级自动驾驶产品量产和应用的市场。

金准人工智能专家认为,在炒了多年概念后,自动驾驶到了“交卷”的时候了,产品和商业化落地成为整个行业关注的重点。因此从政府、自动驾驶企业和投资方三大主体出发,整理归纳其2018年的新闻事件及新动态,并通过内容分析法及大量桌面研究、企业拜访和专家访谈,分析总结了2018年-2020年我国自动驾驶领域的七大发展方向和趋势。

2018年国家发改委发布的《智能汽车创新发展战略》征求意见稿计划,到2020年,我国智能汽车新车占比达50%,中高级别智能汽车实现市场化应用,重点区域示范运行取得成效。现阶段我国各大主机厂已基本具备L2级自动驾驶能力,2018年部分主机厂已实现量产,金准人工智能专家预计在2019年到2020年会更大规模量产。此外,国内部分企业已在进行L3/L4级自动驾驶卡车和配送车测试和试运营,多家企业均计划在2019-2020年实现特定场景下L3/L4级自动驾驶的量产和商业化落地。

基于2019-2020年L2级自动驾驶的量产及特定场景L3/L4级自动驾驶商业化落地,目前,政府、企业和投资方均以此为目标和方向加速国内自动驾驶发展。金准人工智能专家分析了这三大主体2018年的新动态,包括:政府政策;企业的研发、生产、销售、服务;投资方的投融资,从中总结了2018年自动驾驶领域的七大发展进程和趋势。

一、自动驾驶产业链构成

1.1自动驾驶产业链体系

自动驾驶整体流程包括感知、决策和控制执行,感知方面是利用传感器发挥类似于人体感官的感知作用,进而由软件算法进行识别目标物体和周边环境,并结合V2X得到的信息,得出相应的行为决策和路径规划结果,传递给控制系统生成执行指令,完成驾驶动作,因此自动驾驶产业链复杂,参与企业类型多。总体上,自动驾驶产业链参与者可以分为整车厂、Tier1及零部件和方案供应商,其中零部件方案供应商又包含了传感器、算法、芯片、高精地图、车载信息系统和V2X供应商。

这些零部件和方案供应商本身会同时充当Tier2和Tier1的角色,即以Tier2的角色向Tier1供货,以Tier1的角色直接与整车厂合作,向其供货。此外,由于自动驾驶的复杂性和技术难度,自动驾驶零部件和方案供应商本身间会存在上下游供应关系,如芯片公司为传感器公司提供传感器芯片、不同类型算法公司间供应数据和算法等。

1.2国内自动驾驶产业图谱

二、2018年中国自动驾驶七大总结

2.1国内开放自动驾驶道路测试

智能汽车创新发展战略和自动驾驶路测规范相继发布,加速自动驾驶落地和商业化。

2018年1月,国家发改委发布了《智能汽车创新发展战略》(征求意见稿),提出以推动汽车与先进制造、信息通信、互联网、大数据、人工智能深度融合为主要途径,开创智能汽车创新发展新路径,培育产业新业态,构筑竞争新优势,占领战略制高点,率先建成智能汽车强国,为此,该意见稿制定了到2035年的智能汽车创新发展的三阶段愿景时间表。

2018年4月,在北京、上海、重庆相继发布自动驾驶道路测试规范后,三部委发布了《智能网联汽车道路测试管理规范(试行)》,对测试主体的安全性等方面的要求做出明确规定。至此,自动驾驶汽车可以在指定公开道路进行测试,推动了我国自动驾驶的落地和商业化进展。随后,在国家的引导下,深圳、长春、长沙、济南、江苏等地相继发布自动驾驶路测相关规范和细则。

截止2018年底,我国已有12座城市和地区发放自动驾驶道路测试牌照,总计73张。

截至2018年底,我国已有北京、上海、深圳、重庆、长春、无锡、杭州、长沙、平潭、常州10座城市和地区发放自动驾驶测试牌照,发出牌照数量73张;从城市发放数量角度看,北京发放数量最高,共35张,占发放总量的49%;从企业类型角度看,牌照申请以整车厂、科技公司和算法公司为主,其中百度获得数量最多,共31张;其中,常州发放了全国首张营运货车自动驾驶路测牌照,于2018年11月发放给智加科技。

2.2落地场景清晰化

由于法律法规、技术、安全和消费者接受度等问题,乘用车自动驾驶落地仍困难重重,各大整车厂、科技公司和算法公司经过不断试水和测试,在特定场景已经找到各自商业化落地方向,2018年开始产品的测试和试运营, 2B业务先于2C业务落地,少数企业已投入量产或使用。

根据2018年自动驾驶落地场景新动态,目前自动驾驶落地场景主要有四种:物流运输、配送服务、作业和载客,国内2018年在卡车、快递服务、即时配送、环卫车、巴士和出租车场景均有较大进展。现阶段物流运输和配送服务两个领域发展最为迅速,市场前景更可观。

2018年中国自动驾驶落地场景新动态:

高速公路、港口、矿区等场景下的卡车较乘用车更需要实现自动驾驶,也更容易实现自动驾驶。

现阶段,卡车正在成为整车厂和上游供应商争夺的焦点,据市场调研机构Future Industry Insight预测,2020年全球自动驾驶卡车的市场价值将达10.04亿美元。从需求和实现难易度上看,金准人工智能专家认为,由于驾驶环境差、危险度较高,卡车比乘用车更需要自动驾驶,同时卡车驾驶环境相对结构化和可控性强,也更容易实现自动驾驶。

卡车自动驾驶的实现将降低卡车事故发生率和营运成本,提高卡车的营运效率。

自动驾驶在固定配送范围和区间内的低速配送场景更容易落地。

研究显示, 30公里/小时及以下的速度造成生命安全事故的概率较低,对于配送车,速度基本低于40公里/小时,目前具体相关政策和法规还未出台,但较乘用车,法规不会太严格限制,同时,配送服务是属于片区化运营,即配送范围和区间固定,因此自动驾驶在配送服务场景较容易落地。

配送场景主要有两个方面,一个是快递配送,一个是即时配送,即时配送指无中间仓储,直接门到门即时送达的配送方式,包括外卖配送、B2C零售、商超便利、生鲜宅配等。

2.3自动驾驶零部件和方案量产

国内L2级自动驾驶零部件和方案正在量产,部分企业推出L3/L4级量产产品和方案。

2018年国内部分自主品牌已实现L2级自动驾驶车的量产,可以实现ICC智能领航、AEB自动刹车、ACC自适应巡航等功能。其中,L2级自动驾驶燃油车价格主要集中在10-20万,纯电动车价格相对较高,在10-50万元之间。

2018年自动驾驶量产相关新动态,自动驾驶零部件和方案供应商已基本开发出L2级自动驾驶产品并量产,或正在筹备2019年实现量产,其中部分企业推出了L3/L4级量产产品和方案。

2018年中国自动驾驶零部件和方案供应商量产新动态:

2018年国内自主品牌的L2级自动驾驶乘用车上市量产车型:

2019-2020年将是L3/L4级自动驾驶零部件和方案的量产年。

国内已推出部分L2级自动驾驶车型,其技术研发目前已基本完成,对于硬件供应商,目前已经开始自建工厂以实现产品量产,软件和算法企业也已经积极布局其商业化应用。

对于L3/L4级自动驾驶的量产和应用,金准人工智能专家认为,自动驾驶产业链复杂,实现自动驾驶量产化需要整条产业链的公司均具备自动驾驶所需的部件和方案,国内多数整车厂计划在2020年实现L3或L4级自动驾驶产品的推出或量产,那么上游供应商则需要更加提前实现量产,2019-2020年将是各零部件和方案供应商的量产和商业化落地年。

同时,从整车厂角度分析,整车厂在选择供应商时,更加关注的也是公司的量产能力,对于国内自动驾驶的创业公司来说,经过三四年的巨额融资,已经到了验证成果、证明自己商用潜力的时期,金准人工智能专家认为,2019年,自动驾驶零部件企业和方案提供商将进入洗牌时期,各大供应商开始赛跑,争取优先拥有量产和商业化的竞争优势,提前抢占市场。

Minieye:L1和L2级自动驾驶产品已商业化,2019年产能预计在10万台左右。

Minieye成立于2013年,致力于车载视觉感知和传感器融合技术,是一家ADAS和自动驾驶传感器方案提供商,目前其L1和L2级自动驾驶产品已实现商业化,2019年产能预计在10万台左右。

目前,Minieye有两条产品线:纯视觉和视觉+IMU+毫米波雷达,其中视觉+IMU+毫米波雷达产品适用的场景更多、精度更高,如暴雨、大雾等极端天气。现阶段Minieye正在研发包含更多传感器融合的感知方案,在原本的融合基础上,加入激光雷达、超声波雷达、热成像等传感器。在产品业务未来规划上,Minieye将纵向扩展,从自动驾驶的视觉到决策,包括向芯片领域的扩展。

在充分布局后装市场的基础上,Minieye也已进入了前装市场,为比亚迪、奇瑞、众泰、东风等主机厂的近20款车型提供产品。

Minieye产品线:

Minieye在前装和后装领域的主要客户:

Minieye:与Xilinx达成研发合作,2019年推出L3级自动驾驶感知方案。

目前Minieye已推出前装量产产品X1,为3款乘用车6款商用车量产供货。产品功能上,具备FCW向前碰撞预警、LDW车道偏离预警、HMW前车距离监控、PCW行人碰撞预警、SLI限速标志识别等功能。

2019年,Minieye与Xilinx战略合作,共同研发满足L1-L3级自动驾驶需求的一站式感知解决方案(Turnkey Sensing Solution)。

Minieye提供自主研发的感知IP,Xilinx提供车规级芯片,该套方案能同时支持20多类交通目标的精确识别与分析,具备车规级、定制化、多传感器融合、迭代更新适应性强等特点,为其2019年推出L3级自动驾驶感知方案奠定了基础。

2.4部分自动驾驶公司选择跨界自研芯片

国内部分自动驾驶企业选择根据自己的需求跨界自研芯片。

芯片产业一直是我国的弱势产业,2018年中美贸易战的爆发,更加大了我国对芯片产业的重视,尤其自动驾驶领域,相对于工业级和消费级芯片,自动驾驶芯片有着车规级和算力等方面的高要求。此外,目前自动驾驶芯片市场主要掌握在国际几大芯片巨头手中,但对于自动驾驶企业来说,几大巨头芯片产品的定制化和开放性程度较低,部分自动驾驶企业已经开始开展自己的造芯计划。如在私下筹备两三年后,2018年特斯拉宣布其下一代自动驾驶汽车将配备其自主研发的AI芯片,该芯片专注特斯拉自身需求,提高效率,进而将提升企业竞争优势。

因此,国内部分整车厂和自动驾驶企业选择根据企业自身的步调和需求跨界自研芯片,据2018年零部件供应商和整车厂的芯片发展新动态,我国企业在产品业务上的扩展主要集中于芯片领域,已公布的有,激光雷达供应商北科天绘和镭神智能发布激光雷达芯片,造车新势力零跑联合大华研发自动驾驶芯片。

2018年中国自动驾驶企业自研芯片新动态:

国内自动驾驶芯片市场几乎空白,自研芯片将是国内整车厂和零部件供应商提升竞争力的一个重要方向。

自动驾驶芯片的种类和数量均较多,不仅包括SoC(System on Chip)、MCU(Microcontroller Unit),还包括摄像头芯片、激光雷达芯片、毫米波雷达芯片等一系列传感器芯片,不同驾驶级别和不同种类的芯片对算力等方面的需求不同。对于L2-L3级自动驾驶从感知、传感器融合、到决策,不同应用的芯片算力基本在几TOPS到几十TOPS  。

目前,国内自动驾驶芯片市场几乎空白,芯片供应商较少,供应主要来自国外,因此国内整车厂和零部件供应商面临着成本高、芯片与算法不契合等问题。基于种种问题,国内部分整车厂和零部件供应商选择根据自己的领域和产品需求自研芯片,如对于零跑来说,英伟达PX2和其他方案的整机功耗和成本较高,而自研的芯片将按自己的步调满足自身产品的算法性能和架构,从而降低成本、提高竞争力。

金准人工智能专家认为,随着自动驾驶逐渐向L3/L4级发展,自研芯片将是国内自动驾驶供应商提升竞争力的一个重要选择,也是快速提升我国芯片发展的一个方向。

2.5整车厂与国内自动驾驶供应商合作加深

国内整车厂与国内自动驾驶供应商之间的合作进一步加深。

2018年,自动驾驶领域企业间合作进一步加深,如国内外企业间的合作,整车厂与零部件公司间的合作等,合作方式也愈发多元化,其中,值得注意的是,在自动驾驶领域,国内主机厂与国内供应商之间的合作越来越多。据2018年整车厂合作方面新动态,今年,在自动驾驶领域,国内整车厂与国内供应商之间达成多项战略合作,如产品合作、联合研发合作、数据合作等,其中公开信息公布的合作以技术上的联合研发为主,如百度与一汽红旗合作、百度与比亚迪合作、吉利与高德合作等。

2018年中国整车厂与国内零部件和方案供应商合作新动态:

国内整车厂与自动驾驶零部件和方案供应商合作方式多元化,数据和技术研发等合作越来越多。

传统汽车领域,整车厂倾向于采购博世、大陆等Tier1供应商产品,但随着自动驾驶级别逐渐提高,主机厂为了掌握更多技术和主动权,则倾向于与国内合作。由于自动驾驶技术的复杂性和高难度,整车厂与自动驾驶零部件和方案供应商的合作愈发深入,研发和数据等合作越来越多。

同时,对于自动驾驶零部件和方案供应商,要实现产品商业化,与整车厂合作是必经之路,尤其对于算法和高精地图这样需要大量的数据的公司,与主机厂合作更是必不可缺的。

国内整车厂与零部件和方案供应商主要合作方式:

径卫视觉:基于海量真实场景数据,为商用车的前装和后装提供智能驾驶主动安全解决方案。

径卫视觉是一家自动驾驶视觉方案和传感器融合方案提供商。目前,产品主要应用于商用车领域,使用场景覆盖前装和后装。基于其国内商用车后装市场的高占有率,公司积累了大量数据资产,平均每年约有40T的数据量和300多亿的各类感知和真实驾驶场景数据点的积累。

径卫视觉的产品线主要有两条:一条是以视觉为主,结合雷达等多传感器融合的智能驾驶感知系统,目前该系统已大量应用于商用车辅助驾驶预警、驾驶员行为分析、左右盲区监测等场景;另一条是连接各类智能终端的云端大数据平台,通过对海量真实场景数据的实时分析与模型挖掘,从而支持驾驶过程中的主动安全管理、风险画像评估、智能辅助决策等方面的应用服务。

此外,产品生产方面,径卫视觉完全具备产品量产能力,其前装和后装的量产产品均由自有工厂生产。

径卫视觉:与多家整车厂、Tier1、算法公司等企业以多种形式形成合作关系。

径卫视觉产品目前主要应用于L1-L3级自动驾驶汽车,已经以产品、数据、研发等多种形式与多家自动驾驶企业形成合作关系。

作为Tier1,径卫视觉已与中国重汽、中国一汽、陕汽、比亚迪、宇通客车、申龙客车、舒驰客车等合作;作为Tier2,径卫视觉以算法供应商的角色,与多家国际Tier1在算法的供应和研发上达成合作,间接为多家整车厂提供自动驾驶方案。

此外,径卫视觉凭借其数据优势,与多家算法公司达成合作,为其提供视觉算法。

为了未来几年公司产品的落地和商业化,同时由于中石化、中石油、港口等本身对安全监管的需求,径卫视觉已经与该类企业达成了合作,如上海港等。

2.6 V2X进入测试阶段

我国V2X领域部分企业已进入测试阶段,正在沿着LTE-V → 5G的方向发展。

2018年V2X领域新动态,今年我国V2X领域部分企业已进入测试阶段,尤其今年中国移动发布了国内第一条5G自动驾驶车辆测试道路,多家企业已在园区内测试。

在发展进度方面,V2X正在向LTE-V和5G方向发展,企业间的合作和研发均是向着LTE-V和5G两个方向。

2018年中国V2X领域新动态:

2018年行业对V2X的认知和认可度进一步提升,但整体发展仍处于初期阶段。

由于单车智能无法完全解决复杂路况,自动驾驶的实现还需要V2X的配合,2018年行业内对V2X的认知和认可度进一步提升,整车厂和自动驾驶供应商在V2X领域的布局进一步加深。

V2X目前发展方向主要是由LTE-V演进到5G,因为5G网络的延迟时间只有毫秒,在延迟性等方面优于LTE技术,满足自动驾驶车辆与“一切”互联的时间需求,也满足汽车内数字服务的数据处理时间需求,因此5G将推动V2X真正落地和商业化。

V2X的大规模商用不仅要在5G上实现突破,还需具备完善的基础设施建设和车企协同合作等重要因素,因此目前我国V2X仍处于发展初期。

V2X发展路线:

2.7自动驾驶领域资本市场投融资持续增加

2015-2017年国内自动驾驶企业大批量涌现,目前自动驾驶创业公司主要处于C轮及以前。

金准人工智能专家筛选统计了到2018年末国内51家自动驾驶领域未上市零部件和方案供应商投融资情况,包括毫米波雷达企业7家,激光雷达企业7家,视觉摄像头企业10家,AI芯片企业4家,算法公司19家,高精地图4家。

51家企业主要从2012年深度学习得到巨大突破后开始涌现, 2015-2017年是自动驾驶企业成立最多的几年。其中,2012-2014年创立的企业以传感器公司为主,到了2015年,算法公司大量创立。

总体来看,目前自动驾驶领域零部件和方案创业公司中,算法公司最多,且企业融资状态多处于A轮和B轮。

2012-2018年自动驾驶零部件和方案供应商成立数量:

自动驾驶各类零部件和方案供应商数量及融资轮次:

资本寒冬的压力下,自动驾驶领域融资总额仍持续上升,到2018年融资总额达162.31亿元。

国内51家零部件和方案供应商共融资226.65亿元,其中,AI芯片领域融资额最高,占51家企业融资总额的51%,达114.31亿元。

其次是算法企业,融资总额75.62亿元,传感器和高精地图类公司整体融资总额相对较低。

2018年,在整体经济下行和资本寒冬的压力下,自动驾驶领域融资总额并未下降,反而有明显的上升,2018年自动驾驶零部件和方案供应商融资额由2017年的53.69亿元上升到162.31亿元。

中国自动驾驶零部件和方案供应商融资额占比:

2013-2018自动驾驶零部件和方案供应商融资总额(亿元):

2018年自动驾驶零部件和方案领域融资融资次数并没有明显上升,资本开始向头部企业集中。

虽然2018年融资总额总体呈上升趋势,但自动驾驶零部件和方案供应商获得融资的企业数量和融资次数却并没有明显上升,获投企业数量从2017年的33家到2018年的35家,只增加了两家,企业获投次数从2017年的46次下滑到2018年的41次,资本开始向头部企业集中。金准人工智能专家预计,2019年,随着自动驾驶的商业化和落地,自动驾驶领域的融资将进一步增加,资本越来越向有量产能力和商业化落地能力的企业聚集。

2013-2018年自动驾驶零部件和方案获投企业数量:

2013-2018自动驾驶零部件和方案供应商融资次数:

2018年自动驾驶领域中,算法类企业数量最多,AI芯片类企业融资总额最高。

51家自动驾驶零部件和方案供应商中,2018年获得融资的有35家,这其中以算法企业为主,有14家,占比40%,AI芯片类企业最少,只2家。

但从融资总额角度看,2018年自动驾驶AI芯片企业融资额最高,达90.68亿,主要因为地平线获得高额融资,达68.38亿元(10亿美元)。而传感器类企业融资总额相对较低,2018年自动驾驶毫米波雷达融资额仅0.83亿元。

其中,高精地图创业公司从2017年开始获得融资,到2018年,融资总额已达7.06亿。金准人工智能专家认为,随着自动驾驶等级逐渐升高,L3及以上自动驾驶必须配备高精地图,在国内高精地图企业发布第一张地图并应用后,该领域将愈发受资本市场青睐。

2018年自动驾驶领域各类获投企业数量占比:

2018年自动驾驶领域各类获投企业融资总额占比:

三、中国自动驾驶面临的主要问题

自动驾驶产业链核心技术和市场仍主要由国外企业掌握,国内产品竞争力相对较弱。

相较于国际整体自动驾驶发展,国内自动驾驶近几年虽发展迅速,但美国、欧洲占据先发优势,国内自动驾驶企业整体数量和体量都较小,产品竞争力弱,自动驾驶产业链核心技术仍主要由国外企业掌握,整车厂的自动驾驶零部件和方案主要来自国外企业。

对于国内企业来说,自动驾驶仍面临着政策、技术、人才等各方面的挑战,但其中,人才、专利和车规认证是现阶段亟待解决的几个问题。

我国自动驾驶仍面临人才缺口和专利壁垒大的问题。

3.1人才缺口大

国内自动驾驶领域人才缺口仍较大,目前主要呈现国内自动驾驶院校资源不足、高经验值人才不足和人才分配不均三个特点。

另外,据日本专利分析公司Patent Result数据显示,全球自动驾驶专利竞争力排名中,Top50中没有国内企业,其中滴滴排名90,百度排名114位。自动驾驶领域核心技术中,中国企业掌握十分少,且我国企业的专利高度集中在国内,这对国内企业来说,形成巨大的专利壁垒。

国内自动驾驶院校资源不足。国内自动驾驶领域的核心人才主要来自国外知名大学、国际知名自动驾驶或科技公司,国内院校中,清华、中科院等少数几个学校发展较强,培育了部分业内精英,国内整体上仍面临专业设置少、师资缺乏等问题。

高经验值人才不足。据领英的自动驾驶汽车人才数据显示,中国自动驾驶人才中,拥有5-15年工作经验的人才占比最高,达64%,但美国拥有16年以上工作经验的人是行业主力,占总数41%,国内自动驾驶领域高经验值人才明显不足。部分企业为了解决人才问题选择在硅谷设研发中心,从事自动驾驶技术研发,如上汽、广汽、长安、Roadstar.ai等。

北上广人才聚集,人才分配不均。据领英自动驾驶人才数据显示,新能源和智能汽车领域人才中,70%聚集在北上广深,长三角地区的苏州、南京和杭州为人才第二梯队,从人才流动的角度看,2018年自动驾驶领域人才净流入排名前三的城市依次为上海(+37%)、苏州(+23%)和北京(+22%)。人才分布的不均匀也是困扰其他城市发展自动驾驶产业的一大问题。

3.2专利壁垒大

自动驾驶专利竞争力排行榜前10家企业:

车规级认证是产品进入整车厂首张“通行证”,目前算法和软件方面的车规标准仍需加强和完善。

安全是整车厂最关注问题之一,能否通过车规级认证,决定着能否被整车厂接收,因此在实现量产和商业化前夕,车规级认证将是自动驾驶供应商首先需要解决的问题之一。目前自动驾驶领域车规级认证主要有功能安全标准 ISO 26262、可靠性标准 AEC-Q100、质量管理标准 IATF 16949,但是现阶段的认证标准主要还是硬件方面,自动驾驶算法和软件上的标准仍需加强和完善。

功能安全标准 ISO 26262

ISO 26262道路车辆功能安全国际标准是针对总重不超过3.5吨八座乘用车,以安全相关电子电气系统的特点所制定的功能安全标准,是评判汽车电子元件稳定性优劣的标准之一,该标准仅针对安全相关电子电机系统(电气/电子/可编程电子安全相关系统),包含电机,电子与软体零件。

ISO 26262中,对ASIL (汽车安全完整性等级)进行了限定,ASIL分为A、B、C、D四个等级, ASIL D为最高汽车安全完整性等级,对功能安全的要求最高。

S表示发生危险时导致的伤害的严重性,S3代表危及生命或致命的伤害;

E代表处于危险中的可能性,E4代表可能性最高;

C代表危险事件发生时,事件能被控制,并减小或避免的可能性,C3代表很难控制或不可控

QM表示与安全无关。

ASIL测评:

可靠性标准 AEC-Q100

AEC-Q100(基于集成电路应力测试认证的失效机理)是国际汽车电子协会对汽车集成电路IC制定的车规级验证标准。

AEC-Q100规范主要包含7大类别的测试:加速环境应力测试、加速生命周期模拟测试、封装组装整合测试、芯片制造可靠性测试、电性验证测试、缺陷筛选测试、封装凹陷整合测试。

同时,该标准也对零件工作温度等级做出了定义规范。

AEC-Q100对零件工作温度等级的定义规范:

质量管理标准 IATF 16949

IATF 16949 是全球通用的汽车行业质量管理标准,适用于汽车整车厂及其供应商,目标是在汽车供应链中提供持续改进、预防缺陷、减少变差和浪费的质量管理体系。整个质量管理体系测评范围包括项目的策划、实施、检查、改进等一系列工作,关注提高顾客满意度。

四、2019自动驾驶技术前景剖析

4.1多国支持自动驾驶技术发展落地

自动驾驶能减少因人为失误操作导致的交通事故,还能解决因塞车、使用者寻找车位等待时间过长的交通痛点问题,因此是未来汽车发展的重要方向之一。世界各国对自动驾驶技术的发展,都予以相应的扶持。

2018年12月25日,日本政府就“高度自动驾驶汽车将可能在2020年上路”征求公众意见。

欧盟委员会也针对自动驾驶公布了时间进度表,称力争在2020年实现高速公路的自动驾驶和在城市道路的低速自动驾驶,在2030年步入完全自动驾驶社会。

美国有33个州开放了自动驾驶路测,加州和亚利桑那州允许没有驾驶员陪同的自动驾驶汽车上路测试。

2017年12月,北京市印发《北市市关于加快推进自动驾驶车辆道路测试有关工作的指导意见(试行)》和《北京市自动驾驶车辆道路管理实施细则(试行)》,成为全国首个出台自动驾驶路测指导意见和管理细则的城市。此后,上海、广州、深圳等8个城市相继发放自动驾驶路测牌照。

在工业和信息化部、国家发展改革委、科技部三部委2017年联合印发的《汽车产业中长期发展规划》中明确提及,到2020年,我国汽车DA(驾驶辅助)、PA(部分自动驾驶)、CA(有条件自动驾驶)系统新车装配率超过50%,网联式驾驶辅助系统装配率达到10%,满足智慧交通城市建设需求。到2025年,汽车DA、PA、CA新车装配率达80%,其中PA、CA级新车装配率达25%,高度和完全自动驾驶汽车开始进入市场。

4.2中美标准略有差异 总目标一致

根据美国汽车工程师协会SAE的界定,将自动驾驶分为L0-L5几个级别,《中国制造2025》重点领域技术路线图对智能网联汽车分为DA、PA、HA、FA四个级别,2016中国汽车工程学会年会又发布了《智能网联汽车技术路线图》,将智能网联汽车更为细致地分为了DA、PA、CA、HA、FA五个级别。

中美自动驾驶分级对比

对比中美标准可以看出,中国的DA级对应美国的L1级,PA级对应L2级,CA级对应L3级,HA级对应L4级,FA级对应L5级。

近年来,ADAS(高级驾驶辅助系统)越来越多地使用在量产车上,ADAS主要是通过各种车载传感器收集车内外的环境数据, 进行静、动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理,从而让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险,并采取相应的措施,以提升驾乘安全性。自动驾驶技术的实现,要依赖ADAS的成熟和完善。

目前,自动驾驶的技术仍然处于从L2到L3过渡的阶段,目前,不少国外主机厂计划在2019年左右开始向市场投放L3级量产车,并将在2021年左右实现L4级自动驾驶;国内部分传统主机厂计划在2020年实现L3级自动驾驶,2025年以后实现L4级以上的自动驾驶。

4.3自动驾驶核心技术分布三大区域

要实现自动驾驶,车辆需要感知识别,感知自身位置、其他车辆与周围环境的距离以及相对的运动关系,这需要对环境扫描和建模,离不开各种传感器。同时,对环境监测还需要高精度地图,车联网以及汽车大数据等重要技术。

车辆有了感知,通过对收集的信息进行综合处理,需要路线规划,并在异常情况下提出异常处理方案,这部分是自动驾驶的决策规划。

有了规划,就是控制车辆驱动和制动及转向等,这就是自动驾驶系统的控制执行部分。在《中国人工智能系列白皮书-智能驾驶(2017)》中,自动驾驶的结构框图如下):

智能驾驶系统结构框图:

从图中可以看出,要实现自动驾驶,需要各模块技术配合。

在感知识别系统中,需要对环境进行正确识别,多传感器搭配方案成为必然,而激光雷达是其中的重要应用。目前而言,固态激光雷达是主流发展趋势,但相对成熟的MEMS激光雷达仍存在准确性、安全性和成本的各种限制。车联网是自动驾驶和未来智能交通运输系统的关键技术,实现通讯协议标准统一,是车联网普及的前提,也是保障车辆安全的基础。目前DSRC标准已经成熟,但存在潜在干扰问题;LTE-V和LTE V2X技术尚不能完全替代DSRC标准,仍在探索实验过程中。

4.4老牌车企跨界合作,全面布局

面对自动驾驶,传统车企和高新技术创新公司都在布局,或专注于整体布局、平台搭建,或专注于某一项技术……

在自动驾驶技术的发展过程中,传统车企凭借丰富的制造经验和完善的配套服务体系,偏向基于对现有ADAS(高级驾驶辅助系统)功能和技术不断完善,从而实现自动驾驶。它们通过自建、收购和与自动驾驶公司、激光雷达公司、高精地图及打车平台形成跨界合作,在全产业链积极布局。

典型汽车企业自动驾驶布局概况:

4.5科技企业专注“智能”深耕

而新型技术公司及互联网企业,则凭借先进的互联网技术、较为成熟的算法和云服务平台,基于人工智能提升汽车作为移动机器人的深度学习能力和自主决策能力,逐步实现自动驾驶。

谷歌 Waymo、百度Apollo、Mobileye等科技企业都在通过不同方式进行自动驾驶相关技术的研发和推进,阿里、腾讯、华为等也纷纷在车载OS、车联网基础设施、数据和高精地图的布局。

我国典型科技企业自动驾驶布局概况:

4.6车企扎堆布局L2L3级车

自动驾驶是一个拥有很高技术壁垒的行业,在经历了2018年美国优步自动驾驶汽车路测撞亡行人事件后,行业发展和投资逐渐趋于理性。目前虽然离真正的自动驾驶商业化尚需时日,但大多厂商都积极在“准自动驾驶”级别的商业化落地方面提出各自的解决方案,而且在对感知识别、决策规划和控制执行模块,也都有着不同的处理方式。

典型自动驾驶解决方案概况:

4.7欧洲专利申请,欧美远高于中国

2018年11月,欧洲专利局(EPO)与欧洲汽车研发理事会(EUCAR)合作发布报告《专利和自动驾驶汽车》。报告显示2011-2017年,申请自动驾驶专利的,以欧洲和美国最多,分别占据总量的37.2%和33.7%;其次是日本和韩国,分别占比13.3%和7.3%;中国申请数量为194个,全球占比约为3.2%。

2011-2017年欧洲专利局自动驾驶专利申请地区分布:


4.8感知分析与决策和通信申请专利最多

2017年,欧洲自动驾驶汽车专利申请中,排名前三位的领域是感知分析与决策、通信和计算算法。

2011-2017欧洲专利局自动驾驶专利申请领域分布:

4.9中国通信技术专利超四成

根据欧洲专利局统计的近年各领域专利申请总数以及每个领域的地区分布,欧洲和日本多集中在感知分析决策方面,其次都集中在车辆控制和通信技术;而美国、韩国和中国首先集中在通信技术,其次是感知分析决策方面。

中国专利申请主要集中在通信技术(41.0%),在自动驾驶的车辆控制(13.8%)和计算算法占比(10.1%)对比其他国家和地区的专利占比相对较低。

2011-2017年欧洲专利局自动驾驶各专利申请地区的专利技术领域分布:

从欧洲专利局公布的2017年的专利申请情况来看,企业在感知分析与决策、通信和计算算法3个领域布局最多。在这3个领域中,中国企业除在通信领域中布局较多以外,在感知分析与决策、计算算法方面布局较少。


金准人工智能 5G改变未来的十大趋势预测报告(下) 2019-02-14 16:36:36

各国在 5G 频谱开发的侧重点有所不同。美国、日本、韩国等 5G 先行国家重点开发 28GHz 的毫米波频段,而我国和欧盟则侧重于开发中低频段。根据工信部发布的 5G 频谱规划, 中国 5G 中频段为 3.3~3.6GHz 和 4.8~5.0GHz,而 24.75~27.5GHz 和 37~43.5GHz 高频段将用于 5G 高频技术研发试验。

图表 52: 中国、韩国、美国、欧洲、日本 5G 频谱规划

由于应用场景更加多元化,5G 频谱资源的使用也会更加复杂。在低频段实现物联网功能, 中频段实现一般通信功能,在高频段实现超大带宽的毫米波传播。这与 5G 应用的复杂程度高于 4G 是相一致的。通过网络切片技术,5G 网络可以独立的管理好个个应用层面的独特网络需求。

图表 53:全球 5G试验使用的频谱分布,2018

3.11 5G 通过新连接构筑新生活

2019 年将率先出现的 5G 产品及服务:5G VR/AR 早期产品、高速率低时延无人机、5G 车载移动医疗试点、车载 4K 高清视频、早期自动驾驶、车路信息感知平台等。

图表 54:5G产品演化路径图

基础通讯功能仅是 5G 应用中的一小部分,在商业和工业领域的物联网应用才是 5G 真正发挥作用的蓝海,5G 三大应用场景的规划满足了产业互联网对移动通讯网络要求。我们认为 5G 应用中以高清视频传输、VR/AR 产品为代表的大带宽应用将首先实现商用;其次, 以物联网和大规模连接为代表的智慧城市、工业应用将快速普及;最后以人工智能和自动驾驶为代表的先进技术将在 5G 网络的辅助下加快发展。

图表 55: 5G 应用场景的分类

结语

利好政策、技术进步和市场需求驱动下,全球主要经济体加速推进5G商用落地,目前中国5G产业已形成规划、建设、运营和应用四大产业链环节,产业发展前景广阔,预计2025年中国5G连接数将达4.28亿个,带动直接经济产出达3.3万亿元。2018年中国5G产业链不同环节相关企业营收均超亿元,行业处于快速发展阶段。金准数据显示,73.0%的网民看好5G技术未来发展,智能制造、车辆网、无线医疗是网民关注热点领域。随着5G融入多项技术的程度加深,未来5G在传统行业的创新应用将成为重要的经济增长点。