• 项目
首页>>文章列表 >>行业研究
行业研究

金地毯商业5G+区块链系列报告(二) 区块链如何革新汽车行业

前言

随着互联网的发展,联网化、数据化和智能化正在给汽车工业及周边行业带来颠覆性的变化,汽车及出行行业的许多传统观念都将被颠覆。金准人工智能专家根据有关数据分析,预计到2030年,全球汽车数据盈利收入可能高达7500亿美元。

不过就目前来看,车联网数据应用市场还远没达到预期。一个最基础的痛点是数据拥有者、采集方与需求方之间缺乏共识,利益关系无法得到平衡。数据拥有者没有得到很好的隐私保护以及直接收益,最终导致数据拥有者根本没有动力参与生态建设。

而在优化数据应用方面,金准人工智能专家认为区块链可以发挥一定的作用。

一、我国汽车行业发展现状

今年我国的汽车行业可谓是喜忧参半,喜的是新能源产品仍在密集发布,忧的是乘用车消费回到正常增长中枢,过去几年的消费升级、政策补贴戛然而止。主机厂纷纷适时调整战略,向移动出行服务提供商转型;行业边界随之扩大,互联网企业加入战局,希望在2020年拿下产业链相对较高的地位。

而区块链一直是所有厂商关注的新生儿。金准人工智能专家预测,到2025年,10-15%的联网车辆交易预计将在区块链上进行。我们认为这个数字可能过于保守,因为届时乘用车渗透率已经高企,更大的流动性存在于二手车和后市场,而现在这两者还是相当零散的。

目前主流主机厂包括电信运营商都已开展了与科研机构在区块链技术上的合作,以构建一个新的移动生态系统,由于嵌入式系统和网络技术的通用性,这个可以看做是一个大手机在路上跑之后带来的增量市场。场景有多种,例如丰田与MIT的合作,希望加速自动驾驶技术的发展,特别是安全数据共享、交易记录共享、保险记录共享等。还有德国配件商ZF集团与IBM合作开发的数字钱包,可以被汽车制造商和服务提供商用来处理各种费用,如高速费、停车费、油电费、租赁费用等。实际上,所有出行相关的零售场景,都可应用这一电子钱包。

二、5G、区块链是怎样和车联网结合的?

2.1安全性应用

这里有一种新兴的合作模式更引起我们的兴趣。今年6月,在美国堪萨斯州,电信运营商Sprint与一家区块链物联网安全公司NXM合作推出首款具有区块链安全性的5G车联网平台。为什么要强调安全性?

在此场景中,区块链主要应用于防止黑客入侵,商业模式类似于GPS设备或者智能路由器,只是你要把它想象成一个智能的后装GPS,是汽车的大脑。它可以让用户在旅途中保持在线,使用各种App,帮助跟踪车辆性能和位置。

Sprint为该平台提供按需,无限制的高速4G LTE连接,这是一块新增的数据业务收入。为促进这项业务的渗透,让用户能够体验最新的汽车技术,Sprint可以将其做成额外的数据业务包,并提供性价比超高的资费方案,而不依赖于原有的手机套餐。这会成为车辆销售中额外的卖点,因而也收到主机厂和经销商的欢迎。

今年Sprint的4G LTE网络是美国改进最多的网络,全国平均下载速度同比增长34.5%,超过其他任何国家运营商。其计划继续大幅增加投资,以显着提高其全国网络的覆盖范围,可靠性和速度,并于2019年上半年在美国推出首个5G移动网络,届时该产品卖点将更吸引眼球。

只是这种产品的市场风险也显而易见,就是它的刚需性和可替代性,类似于后装GPS被手机的替代。降低此风险要从更独特的卖点入手,例如强调车与车之间的自动互联和自动通信,弱化人类的主观行为。

2.2数据价值

更高的价值伴随着更重大的责任。正如《通用数据保护法规》(General Data Protection Regulation,GDPR)等新法规所体现的那样,消费者对数据管控和安全传输的重视程度正变得越来越高。

人们这样做是正确的,据金准人工智能专家预计,联网车辆收集的数据价值已远远超过了汽车本身的价值。因此,任何希望利用这些驾驶员信息来赚取丰厚利润的企业,都需要确保自己能够妥善保管这些数据并打消客户对其信息安全保护措施的疑虑。

毕竟,汽车与其他可连接到物联网的消费品不同,电灯开关或咖啡机被黑客入侵的风险通常也仅限于微小的不便和设备故障。然而,汽车被入侵,就可能会引发重大的风险。

那么,车联网为什么也会出现危害信息安全的事件呢?具体可以从三个方面来分析:

第一,车联网主要联结智能汽车,智能汽车上有大量的车载电脑。有资料报道:作为一个智能汽车,它的车载智能设备不小于100台,整个程序代码不小于5000万行,整个智能驾驶代码将会有2亿多行。

第二,车联网联网,首先要有车内网络,通过各种无线的方式接入到其他相关的设备或互联网,所以它存在有无线接入互联网的相关安全问题。

第三,一旦接入到互联网之后,互联网原有的安全问题可以派生到这些车联网系统。而且互联网安全问题在高速移动的信息系统中,它的危害性也会进一步扩大

目前,部分汽车内部信息系统架构更注重功能而非安全性能,这使得汽车难以抵御这些攻击。而随着汽车收集和处理的数据量加大,这种情况将会进一步恶化。

2.3把数据安全放在首位的方法

因此,为了让消费者积极参与数据共享,企业必须将确保信息安全视为首要目标。

而车联网的数据安全问题,主要体现在五个方面。

一是车联网数据的访问控制和认证问题;

二是车联网数据在分享过程中的一些信任问题;

三是车联网共享中的安全保护问题;

四是车厂数据汇聚成为一个数据中心时,将产生的数据存储安全保护问题;

五是车辆数据在采集中的隐私泄露问题。

这些数据问题的安全最终归为两个核心问题,一个是隐私,一个是可靠性。而且对于车联网的数据安全问题可以归结为一个根本问题就是:数据隐私保护和数据可靠性这一对矛盾的问题。

因此,企业需要一种新的范例:区块链可以在攻击和端点之间建立防御层,这为汽车行业提供了一种可行的解决方案,同时还可以确保信息在未受拦截的情况下直接到达云端。由于区块链会将信息保存为分散的分类帐,所以区块链本身是不可变动的,这意味着它将不能被某一方成功篡改,因为它依赖于整个社区来确保安全性。

2.4将区块链应用于商用车市场

因此我们不得不把鸡蛋还放在另外一个篮子里——商用车,这块市场不可小觑,因为5G+区块链的模式还可以平滑过渡至无人机市场,想象空间巨大。商用产品是生产资料、固定资产,这就带来财务杠杆和运营杠杆,从这一点而言,可作的文章就在于如何多样化所有权和使用权问题。

2017年,安永推出Tesseract,这是一个基于区块链的综合移动平台。该平台有助于共享车辆所有权、使用权和无缝多式联运,或为未来自主车辆的拥有方式奠定基础,并提供各种按需移动选项。这也刚好解决了李开复先生最近所说的“买车是你一生中最坏的投资”问题,当然乘用车消费在当下还是是刚需,该方案更应着眼于商用车。

Tesseract平台提供单一车辆,车队和其他运输服务,车辆和行程被记录在区块链上,并通过统一支付系统在所有者,运营商和第三方服务提供商之间自动结算交易。资产的所有权是灵活的,可以是全部或部分股份。

金准人工智能专家认为这是一个由单点技术向商业模式革新演变的绝佳案例,因为它改变了金融杠杆的使用方式,优化了企业的资产负债表。汽车行业往大了说就是运输行业,乘用车运人,商用车运物,因此未来的智能运输将是集成的、按需的、个性化的和自主的。包括新零售其实很大程度也是运输行业,零售的三点构成:流量、供应商、履约;京东和美团的核心竞争力实际上都是履约,因为它们都自建配送环节,从而构筑竞争壁垒。但是这种模式并未给其带来实质利润,原因就是它们要想在竞争中取胜,必须压低毛利以获取更大的市场份额,依靠时间来拖垮对手。履约环节的技术还没有成为它们的核心竞争力,因为它们尚未完成利用数据来完成商业模式上的彻底变革,以现有的节奏,不在利益共享环节上作文章的话,其实盈利还遥遥无期,只要尝试做些利润出来,市场份额马上就会失去。

5G在此链条上虽然仍是基础设施提供者,但却是不可或缺的环节,未来数据的实时上传和计算要严重依赖于网速和容量,5G是多种商业模式融合、边界扩大的必要条件。

2.5更大的突破——P2P共享经济

如果出行1公里的履约方是共享单车,那么出行最后5公里呢?

丰田正在开发专门针对数据共享和点对点交换的概念验证应用程序。这种汽车和乘车共享平台将允许个人和车队的车主短期租赁他们的车辆。经过身份验证的骑手可以访问该平台通过移动应用程序找到可用的车辆。可以使用区块链技术预订和支付汽车。该应用程序与汽车通信,允许用户只需单击按钮即可解锁汽车。数据以分散的方式存储,以便应用程序知道对使用收取多少费用,并且交易安全地发生在区块链上。

那我们回忆一下,共享单车最初是解决了什么才能落地的?

对,车锁和停车。这个场景无疑可以放大至汽车行业,只要解决停车问题。始作俑者ofo最初是利用校园场地解决的。当然我们看到现在他们也解决不了了,造成全国各地大量的自行车停尸场出现。

事实上分时租赁业务就死在停车上,收入不够覆盖各种停车带来的琐碎费用支出,简而言之就是没有商业模式,2016年以来很多早期厂商都死掉了,我们也纳闷为什么这么简单的问题美团到今天才发现(本月,美团关停了已经运营近一年的分时租赁业务)。美团表示,客观看待新业务探索,探索业务的放弃并不意味着试点失败,也不意味着试点团队的失败,探索业务放弃的原因有很多种,行业体量不够、行业时机不对、业务协同价值不足等等。这些在我们看来都不是本质原因,都太虚且浮于表面了,本质是很多创业者包括大公司内部的小团队缺乏对金融工具的深刻认识,而金融本质上就是数学模型,模型又基于数据,如果你采集数据需要用发布新产品才能解决,那么实际上从一开始你就没有用太多的时间放在思考、仿真及验证上,白白耗费了太多资源。

P2P共享汽车实际在国外早就存在,并且运营得不错,因为国外在停车位资源上不像国内这么拮据,信任问题也不像国内这么严重。但我们不像着重于笔墨在共享经济上,因为在我们看来它只是一种金融工具,使得财务成本相对于B2C更低。

三、为什么要在汽车产业使用区块链技术?

如果说5G是通信的基础设施,那么区块链就是未来金融的基础设施,它涵盖诸多概念:共享经济、智能合约、数字支付、保险风控、网络安全和隐私保护、资产证券化;所有这些原来难以量化的无形资产在基于区块链的简化的供应链上得到显著的透明度提升。因为金融工具本质上就是在对所有权和使用权进行定价、拆分、风险保护。

这样的工具特别适用于汽车行业,因为其供应链非常复杂但琐碎性相对零售来说要简单,包括众多类型的零件、硬件、软件、中间件供应商,分销商,经销商,监管机构和保险公司。值得信赖的供应商必须要经过精心挑选和管理,以及质量,可靠性和一致性的检查和认证,这种对信任的呵护程度消耗了很多利润空间。

区块链技术结合智能合约可以记录和保证每个环节的所有权和使用权的真实性,从而允许多个供应链合作伙伴轻松协作。再加上5G加成的大规模数据传输的实时可靠,供应链流程就可以显著优化,特别是那些依赖监管和合规审批的流程;隐藏的利润就可以被发现。

过去,区块链的使用受到一定的限制,因为当时的技术还未发展成熟,但该技术在过去三年中经历了快速发展。目前,区块链的特点体现在三个方面: 

第一,它是底层的P2P网络加上加密和Hash技术来解决数据的不可纂改性和数据删除等问题。 

第二,它产生如比特币电子交易的应用,具有电子货币的在线交易特点。

第三,它能够把生活中的合约问题变成代码形成智能合约,实现交易中的合约自动执行

基于这三个特点,在车联网的优势中,对某一些单独通过云计算解决不了的问题,就可以通过区块链解决。

结合上面说到的车联网安全问题,文章认为,区块链可优化车联网的数据安全,主要体现在:

第一,针对人们在车联网中不可篡改的信息,如交通事故的现场信息、违章信息等。这些信息一旦呈现在区块链里,就会实现证据的固化,这是区块链的不可篡改性。

第三,匿名信息,车联网在入网注册的时候需要匿名保护用户的隐私,但是要进行一些信息追索和溯源的时候就必须要找到用户的真实身份。这时就可以利用区块链的溯源机制,把用户的匿名身份变成真实身份。

第三,区块链具有货币交易和智能合约的功能,车联网发展之后,如保险合同、汽车商店等交易,会通过车联网的智能合约和电子货币机制来实现,从而实现交易的便利性

此外,初始区块链保护层还可以通过人工智能(AI)和机器学习(ML)技术进行备份以便检测那些在进入汽车网络的攻击。比如,“哈希价格”可通过扫描数以亿计的已知攻击来识别威胁,而“沙盒”可以在模拟环境中检查文件,然后在活动车辆中打开那些安全可靠的文件。

总的来说,区块链不仅可以为汽车制造商提供众多优势,还使汽车生态系统中的其他方面能够利用其潜力。

总结

区块链技术是一项基础技术,为汽车行业开辟了创新机会的世界。供应端得到的机会是可以使用区块链作为平台来增强其车辆的整体网络安全性,验证软件物料清单等。需求端得到的机会是实现安全的小额支付,加强身份管理并改进数据验证,增加出行未来所需的信任和安全级别。

上述都是功能改进,小场景;更大的场景在于5G对于金融场景落地节奏的加快,只有传输层面保障了,大家才能利用透明的、共享的、实时的大数据去创造更多好用的金融工具,而不是像现在这样苦哈哈的埋头做事、浪费工程师。我们呼吁电信运营商继续不遗余力地推进在行业中的合作、渗透,加速5G的到来。

最后金准人工智能专家认为,企业家、创业者、有情怀的人,如果不懂财务报表、不懂金融,那将非常可惜。你以为你只要跑通商业模型就好,但是你不知道跑通不代表有利润,而没有利润的商业行为是公益。希望大家都来学习区块链技术背后蕴含的商业本质。

金地毯商业5G+区块链系列报告(一) 重塑供应链和贸易金融

前言

般来说,新兴技术的主要价值是为较为落后的商业领域带来革命性的效率提升。然而今天我们看到在每年10万亿美元的贸易金融行业,全球众多参与者还在依赖于过去几百年形成的流程和既定规则——纸质的票据仍然被大规模采用,以支撑错综复杂的贸易关系。因此金准人工智能专家设想,这些遗留的老派做法,有机会被区块链和5G等新技术所改造,我们将其称为技术杠杆,即较小的技术投入能撬动巨大的商业市场。

本报告中,金准人工智能专家将讨论几个有潜力为全球供应链赋能的“技术杠杆”:(1)区块链和分布式账本技术;(2)5G;(3)物联网。同时金准人工智能专家分析了一些转型中可能发生的阻碍,不过不要紧,我们相信对这些挑战潜在的改进是可以带来巨大回报的。

一、供应链金融相关概念

1.1什么是供应链金融

供应链金融并不是一个新生事物。实际上,传统金融机构就一直在干这件事——给企业融资。由于交易双方都是个体,相互之间很难产生信任关系,进而导致了巨大的“信用成本”。因为这种不信任,很难做到实时的交易交割。比如,一家公司和供应商签订合作关系,必须有1到6个月的账期,不可能货到付款。为了给生产提供驱动资金,供应商又不得不去银行贷款,并为此支付利息,从而增加了生产成本。

与此同时,很多行业也很难从银行拿到贷款。以煤炭物流行业举例,银行恐怕都不太敢贷款给煤炭物流商。他们的抵押物只能是煤炭,基于这一行业的特点,银行很难准确评估抵押物的价值,整体风险承受能力受限。大企业难,中小企业更没有可能从银行拿到钱。要么需要抵押物,要么需要信用背书,中小企业得过五关斩六将才能满足银行的硬性要求并拿到贷款。而实体经济要落地生产,又需要资金作为润滑剂。

供应链金融,就试图用一种新的方式来解决资金的流动问题。传统银行的贷款方式是抵押物,而抵押物在供应链金融中就是应收账款或票据等交易凭证。在产业链中,常常会存在多个资金不流通的阻塞点。比如,一家大公司和供应商签了200万的采购合同,合同规定6个月后才全额支付款项。这6个月,就是账期。

如果供应商遇见困难,需要资金周转怎么办?

供应链金融的玩法是,将这6个月的应收账款当成抵押物,拿去金融机构借钱。当然,供应商提前拿到钱,需要支付一定利息,200万可能只能拿到180万,剩下20万算利息。6个月后,大公司不再给供应商付款,而将货款200万结算给金融机构,金融机构凭此获利20万。这就是供应链金融的核心逻辑——试图打通传统产业链所有不通畅的阻塞点,让链条上的所有资金流动起来。

网贷天眼发布的《2016互联网+供应链金融研究报告》,预测2020年我国供应链金融市场规模将达到15万亿左右,这是一个非常巨大的市场。

1.2区块链和分布式账本

区块链技术通常被比喻为去中心的、共同维护的公共总账本。因此,区块链技术也被称为“分布式账本技术”(“DLT”)。理解区块链原理并不需要一个计算机科学学位,简而言之,它的核心理念是因为加密数据结构的保障,我们从此不用再到处转发Exce了,也不用再一式N份合同盖骑缝章了,因为没有人能够算改它。比特币是第一个用区块链技术开发的金融工具,它依靠矿工(用于记账的计算机节点)维护,矿工记账的过程被称为挖矿,即比特币网络对其记账算力贡献的奖励,后来的所有类似应用都寻求同一原理,即维护同一个账本来跟踪所有历史交易,只是挖矿机制不同——因此它们又被称为密码货币,即拥有了储存价值的功能,且只有持有私钥的人才能获取这个价值。

当然这种价值如果被大众认可,它就会涨到上万美元,如果不被认可,就会跌到一文不值。其实它跟主权货币类似,如果一个囯家被世界认可且具有经济上的比较优势,贸易就会存在,从而储存该囯货币(贸易媒介)的需求增加,该囯货币就有了价值;如果一个囯家发生了战乱,没有人想跟他们做生意(进行价值交换),他们的货币就没有价值。去中心化或者分布式的意思是,每一个维护公共账本的计算机节点都存有一份完整的历史记录,从第一个上链的交易到最后一个。这个节点虽然通过互联网连接,但没有用于数据交换的中心服务器是连接所有节点的,大家的地位相同。这些节点全部运行在一个通用的软件平台上,通常被称为“协议”。协议上规定,如果对账本进行更改,需要大多数的节点(例如51%)达成一致。因此,黑掉单一节点或少数节点对账本进行改动是不可能的。

1.3 5G/IOT

5G指的是第5代无线通信技术,将取代今天的4GLTE标准。3GPP是目前正在开发5G通讯标准技术的组织,有超过550家公司作为会员公司参与。它由16个工作组组成,负责制定终端、基站和系统端到端技术的标准规范。从命名上可以看出,该组织成立于3G时代,1998年,多个电信标准组织伙伴签署了《第三代伙伴计划协议》,并制定了3G时代全球适用技术规范和技术报告。此后,3GPP一直延续到4G时代,再到5G时代。3GPP的话语权是根据企业历史对组织的贡献确定的,几大设备商、高通、Inte等话语权较大,他们会担任小组的主席、副主席等职务。目前,大的通信设备商包括华为、中兴、诺基亚、爱立信等。

2016年,中国通信企业力推的Poa成为控制信道编码,这是中囯在信道编码领域首次突破,为中囯在5G标准中争取较以往更多的话语权奠定了基础。从这个角度看,中囯在一定程度上可以说已跻身世界前列。虽然5G尚未标准化,中国的5G网络可能在明年才能够进入预商用阶段,但主要的发展计划都正在顺利进行中,努力推出标准化5G应用程序的产品,包括手机厂商明年一季度即将推出5G手机,可以说,2019年有望成为5G商用元年。

二、对供应链和贸易金融加深理解的紧迫性

今年的主题是贸易战,不仅是中美,美俄、美欧甚至美加都有大大小小的摩擦。人们意识到,几十年来我们依赖于黄金或美元进行商品储值的做法应该转变下思路了。在全球经济一体化的大前提下,世界各地贸易市场喷涌而出,远洋运输使来自地球两端的囯家发生大规模贸易成为可能,并且运转效率逐年提高。

但是,蓬勃发展的进出口贸易使得我们过分关注在某些细节问题的处理上,而忽略了在更大格局上进行更深入的思考。直到美元霸权持续压制我们的时候,我们才意识到,不能安于现状,要主动求变;鸡生蛋还是蛋生鸡的问题永远存在——信任,例如卖家不愿意在未收到款时发货,买家不愿意在未收到货时付款。

尤其是当下还有“囯务院出台53项措施,支持自贸区深化改革创新”的政策引导我们预计人民币将从此走上全球舞台,成为贸易结算货币,深刻影响世界经济格局。我国已经成为供应链上领先的大国,下一步主要会在贸易金融上寻求突破。现在,有了分布式共享账本,和更快速的基础设施(5G),是时候在贸易金融上多思考一下两者将如何改变世界贸易格局了。之前,可能会有一两项技术能够做出渐进式的改善;但是,金准人工智能专家分析,2019年的环境是这些技术将合力,带来显著式的改善,这是每个参与者都不可放过的机遇。

三、供应链金融的主要挑战

3.1供应链金融企业的发展受制于整个供应链行业对外的低透明度

供应链所代表的是商品生产和分配所涉及到的所有环节,包括从原材料到成品制成再到流通至消费者的整个过程。目前的供应链可以覆盖数百个阶段,跨越数十个地理区域,所以很难去对事件进行追踪或是对事故进行调查。买方缺少一种可靠的方法去验证及确认产品和服务的真正价值,因为供应链普遍缺乏透明度,这就意味着我们支付的价格无法准确地反映产品的真实成本。

3.2高居不下的交易成本

仍然以文首应收账款为例,从显性的角度考虑,传统供应链金融链涉及到应付账款方、增信机构、保理机构的多方处理,花费时间长、成本高,这是由于必须由信任机构完成相应的认证和账务处理,通常至少要耗费数周时间才能到账,手续费用昂贵。从隐形角度考虑,为了获取一笔应收账款,交易公司公司通常要进行大量的调研,并在此基础上进行风控。如果标的金额太少,利息都覆盖不了成本。

3.3核心企业的“魔咒”

上述问题的出现和叠加促使核心企业登上历史舞台。就像上下游之间的堤坝,核心企业起到了贯穿产业链的作用。对于核心企业来说,天生具有从事供应链金融的优势。核心企业几乎掌握了所有上下游企业的交易数据,手头握着所有的应收、应付账款,兼具天时地利人和。比如,海尔集团、迪信通等行业巨头都成立了自己的供应链金融公司,并试图用互联网的方式来提高效率,改造行业。

当前,核心企业模式是供应链金融的主要模式。核心企业在供应链金融的发展历程中具有积极意义,然而伴随着核心企业不断发展壮大,历史的车轮再次重复,先进生产力终将成为阻碍进步的绊脚石,核心企业的存在也会限制平台型企业的发展。这是因为核心企业作为供应链金融中最为重要的角色,它们的话语权和议价能力都十分强大,这就会使得很多平台型供应链金融遭遇一种尴尬:核心企业和他们达成合作,很快就会看到供应链金融的好处,进而想到“为什么这个事情我不能自己干?”于是,解除合作,开始自建团队、亲自操盘。

因此,很多平台宁可放弃行业巨头、和小公司或保理公司合作。核心企业的“魔咒”,桎梏了众多平台的发展。核心企业模式只能用于自身行业、甚至只能是在自己的产业链条上做文章,天花板太低。除此之外,采用核心企业模式也会出现联合诈骗的可能性。

四、区块链如何重塑供应链金融的模式及其应用

4.1区块链解决现有供应链金融的潜力

从区块链被提出至今,该技术从极客圈子中的小众话题,迅速扩散成为学界和社会大众广泛关注的创新科技,并成为Fintech领域最耀眼的明星。金准显示,区块链领域吸引的风险投资已经从2012年的200万美元飙涨至2016年的6亿美元,增长超过了300倍。

区块链技术之所以会在短时间内受到如此大的重视,主要是因为它被很多人看作是可以改变现有交易模式、从底层基础设施重构社会的突破性变革技术。

马尔科·扬西蒂,卡里姆·拉哈尼在《哈佛商业评论》中发表了题为《The Truth About Blockchain》的文章,对区块链的运作原理进行了系统性的总结,他指出区块链本身是一种开源分布式账本,能够高效记录买卖双方的交易,并保证这些记录是可查证且永久保存的。该账本也可以通过设置自动发起交易。其运作原理可以具体概括为:分布式数据库、对等传输、透明的匿名信、记录的不可逆性、计算逻辑。

金准人工智能专家认为区块链的这些特征使之在供应链金融领域具有独一无二的优势,显示出了解决现有供应链金融所有问题的潜力:

建立P2P的强信任关系。作为一种分布式账本技术,区块链采用分布式部署存储,数据不是由单一中心化机构统一维护,也不可能按照自己的利益来操控数据,因此具备较强的信任关系。

建立透明供应链。区块链保存完整数据,使得不同参与者使用一致的数据来源,而不是分散的数据,保证了供应链信息的可追溯性,实现供应链透明化。

金融级别加密安全性。由于对交易进行了加密,并具有不可改变的性质,所以分类账几乎不可能受到损害。

个性化服务。区块链本身的可编程性可以从本质上满足各类消费者的个性化需求。

可审计性。记录每次数据更改的身份信息,可以进行可靠的审计跟踪。

区块链是一项基础性技术——它有潜力为供应链金融行业的经济和交易制度创造新的技术基础。可以肯定的是,区块链技术将深刻改变供应链金融行业的商业运作,这种改变远远大于供应链行业的改变。区块链应用不仅是传统业务模式的挑战,更是创建新业务和简化内部流程的重要机会。

金准人工智能专家预测,到2022年,使用区块链技术的银行可以每年节省高达200亿美元。而世界经济论坛也预测,到2017年全球GDP的10%可能会存储在区块链平台之上。

4.2区块链用于供应链金融的机会和场景

区块链的特性和优势可以帮助我们创新性的解决问题,并促进供应链金融价值链的重塑,这些创新应用千变万化,或许在现在看来,有很多应用我们都难以想象和预测。我们尝试从下面四个角度,来描述区块链与供应链金融碰撞出的机会。

机会一:区块链如何提高整个行业的透明度?

类似于RFID的技术很早便被应用以提升供应链的透明度,区块链则能够确保物品从物理世界向虚拟世界映射的透明度和安全性。区块链将分类账上的货物转移登记为交易,以确定与生产链管理相关的各参与方以及产品产地、日期、价格、质量和其他相关信息。由于分类账呈现分散式结构特点,任何一方都不可能拥有分类账的所有权,也不可能为谋取私利而操控数据。此外,由于交易进行过加密,并具有不可改变的性质,所以分类账几乎不可能受到损害。

这对于供应链金融具有重要的意义。整个供应链金融企业将据此重新评估风险控制模型。可以明确的是,由于整体透明度的提高,行业风险将被极大的降低,参与各方均将从中受益。

区块链为供应链提供了交易状态实时、可靠的视图,有效提升了交易透明度,这将大大方便中介机构基于常用的发票、库存资产等金融工具进行放款。其中抵押资产的价值将根据现实时间实时更新,最终这将有助于建立一个更可靠和稳定的供应链金融生态系统。

目前,已经有尝试利用区块链技术来改善供应链管理的先例。例如,IBM推出了一项服务,允许客户在安全云环境中测试区块链,并通过复杂的供应链追踪高价值商品。区块链初创企业Everledger正在使用该项服务,希望能够利用区块链技术来推动钻石供应链提高透明度;伦敦的区块链初创企业 Provenance致力于为用户提供一个网络平台,使品牌商能够追踪产品材料、原料以及产品的起源和历史;BlockVerify同样是一家位于伦敦的初创企业,该公司主要利用区块链技术提升行业透明度,从而打击产品假冒行为;Skuchain公司正在为B2B交易和供应链金融市场开发基于供应链的产品;Fluent正在朝着“在主要金融模块领域,为供应链管理使用区块链盈利”方向努力。

机会二:区块链如何降低整体供应链金融交易成本?

另一个充满潜在区块链应用的领域在于降低交易成本。区块链技术可以弥补不同交易主体之间的信任鸿沟,当甲乙两家公司在国际上发送高价值和大批量的货物,如铁矿石。甲为发货方,乙为收货方,双方约定到货30日后付款。甲方找到中介机构金融A为其提供供应链金融服务,B为其增信。

在这个case中甲乙两家公司,以及中介金融机构A、B同时面临着不可预知的运输风险。现在我们是通过签署复杂的纸质文档来试图规避上述风险:当事方必须管理托运人中介金融机构和接收方的中介金融机构之间的协议,同时被管理的还有记录货物价值和装运方式的大量协议。大多数时候,我们需要原始合同文档验证信息真伪。

使用区块链应用程序,公司可以将所有文档都放到区块链上,基于区块链的运行机制,这些数据不能够被更改。一旦出现问题,当事方可以通过区块链技术快速定位在特定日期处于特定版本的合同文档,这对于处理纠纷非常关键。区块链上的所有文档对所有人提供完全平等的访问权,参与方可以快速访问目标材料,并且这种访问基于高度的信任关系和对于所有的交易记录可追溯性和可验证性。事实上,区块链包含对供应链金融至关重要的所有必要组件:时间戳、不可逆性和可追溯性。

一旦完成合同文件的发送和接收,当事方公司可以通过区块链上的智能合同进行支付。交易双方可以事先约定合同的处罚条款,例如“当满足条件X时,乙方将支付N给A。”通过这种方式,在给予借/贷双方更加个性化的服务的同时,区块链也实现了文件的交换和价值的交换。

Barclays公司试验了这种可能性。2016年9月,他们已经完成了基于区块链的供应链金融的第一次现场试验;另一个例子是农业合作组织Ornua和塞舌尔贸易公司(一家食品产品经销商)基于区块链完成黄油贸易有关的文件,虽然本身的支付仍然是“传统的”,但使用区块链交换文件将贸易时间从10天减少到几个小时。其他人也在尝试。汇丰银行和美银美林正在使用Linux基金会的Hyperledger平台,在重金属贸易融资领域进行类似的实验和测试。

机会三:区块链如何催生新的商业模式?

区块链技术不仅仅是一项技术变革,它最终会影响到供应链金融交易过程中合同、交易及其记录,进而改变现在的商业模式。我们相信,随着信任壁垒的去除、交易透明化,区块链会催生真正意义上的供应链金融平台。

新型供应链金融平台,主要的参与者包括平台本身、保理机构、中介金融机构、企业、个人甚至是算法公司。供应链金融平台负责提供供应链信息,客户信息这些类似水电的基础服务;第三方中介机构可以基于平台信息进行整合,提供更加定制化的供应链金融服务,这种服务将更加的精细化、个性化。

比如传统意义上我们可以将应收账款抵押,在未来的供应链金融平台,我们可以将应收账款细分,根据不同的节点状态建立金融模型,进而产生不同的金融产品。同时未来随着可追溯能力的增强,所有的金融模型将根据供应链的实时状态进行数据更新,对标的资产或者是借款人持续评估。算法公司可以基于平台提供的API接口,开发金融模型,并出售给第三方金融机构和保理公司。

最终,区块链将增强市场中抵押资产的流动性,改善当前最常用的供应链金融工具,如保理,采购融资,供应商管理库存融资等,并为深层融资提供机会。催生新的商业模式——供应链金融即服务。

机会四:区块链如何简化交易过程,提升客户体验?

设想这样一个场景:

李某在北京经营一家黄金首饰店铺,在黄金珠宝市场的销售旺季到来之前,作为下游的终端店铺想提前囤点货,她手上资金紧张,但是作为终端店铺的老板,她知道这个旺季把货销出去后一定可以大赚一笔,她找到供应链金融平台,平台虚拟助手通过触摸屏为她提供了多种金融方案选择(比如通过品牌商的担保或反担保的增信措施到平台来获取融资借贷),所有的方案都是为李琳量身定做,因为第三方金融机构已经通过平台提供的API接口了解了足够详细的李琳的个人和商业信息,例如征信记录、违章记录、处罚信息等等。所有上述信息都是通过区块链存储的,这也确保了李某的个人信息不会泄露。同时李某还可以得到外部机构对她的信用评级信息,基于李某在区块链实时的数据映射。

李某通过触摸屏选择最佳选项。触摸屏读取她的指纹,并且系统通过区块链验证她的身份。通过后,金融机构的银行账户向李某的银行帐户划款, 接下来,系统设置每月从李某的银行帐户向放款的金融机构直接划款,这些行为通过智能合同触发。

几个月后的一天,李某购买的黄金首饰在运输途中丢失,安装在运输外箱上的智能传感器通过区块链触发了丢失通知,保理公司和中介金融机构第一时间收到了丢失信息,并通知李某去保理机构,在她去保理机构的路上,她非常担心,不知道该如何处理索赔和退款,以及这些会如何影响到她的还款合同。当她到达保理机构后,李某惊奇的发现索赔已经通过块链提交,并且保理公司已经批准了索赔。

这个例子向我们很好的说明了区块链技术如何提升用户的体验,而只要我们稍加留意,就会发现很多类似的应用场景。

总结

金融既要助实体又要防风险,供应链金融则需要防范中小企业融资难所产生的金融风险。金融科技主要改变供应链金融的在于三个本质层面。交易征信解决中小企业评价问题。大数据解决核心企业与贸易伙伴的关系,供应链金融的开放性问题。区块链解决链式信任关系。

1 交易征信: 交易征信与自动贷后解决贸易真实性、自偿性和中小企业评价问题。

金融科技对于供应链金融的提升主要是基于交易数据的征信以及自动贷后。能够把原来单纯依托静态的、事后的,有可能会人为加工过的财报类的数据,延伸到交易数据层面。以前的财报基本就是平面上的一个点,现在拿到的则是一个立体的数据,这样就可以从更多的维度去观察和分析,造假的难度和人为加工的难度非常大。真正解决人工确权、贸易真实性和自偿性问题。

通常来讲,数据经过脱敏的处理,对企业数据相关敏感性是在企业自愿的情况下脱敏化处理之后再到中心端,中心端基于数据进行进一步的分析,在本质化效率提升的数据基础之上,结合行内数据、其他外源数据,再把模型分析做好,就能够真正做到量化授信,分级预警,在这当中不止有实时监控,甚至在模型里面还有一些预测性的指标,帮助金融机构更早、更及时性地解决相关问题。

2大数据:解决核心企业与贸易伙伴的关系,供应链金融的开放性问题。

供应链金融首先解决的是以核心企业为依托的上下游问题,但本质上供应链金融的目的是为了解决中小企业的问题。在很多传统的解决方案中,仅仅依赖供应链上核心企业的配合和数据,而核心企业往往只掌握部分交互类的数据如下游预付渠道融资中的客户订货数据,新的金融科技发展采用交易网关数据工具部署在中小企业,可以智能适配到中小企业进销存ERP的系统,或从云端获取额外的交叉数据。真正建立基于授信主体的全方位数据才能真正掌握,结合行业大数据,摆脱以往占核心企业额度,要求核心企业硬性担保等问题,才能真正发展依托中小企业的更开放的行业性供应链金融体系。

3区块链:解决与链式非信任关系问题。

区块链所解决的都是一个核心的问题,即信任问题,来自多方的数据,比如供应链金融的货押业务,就会涉及金融机构、企业、仓储、服务提供方、仓储监管方等五方,包括企业那边可能还有买方和卖方,在这当中获取数据和数据之间的来回确认相对会比较麻烦,由于他们各自都有信息记录的方式,所以五方一起去对账非常繁琐。产业之间本身也有上下游的关系,比如原材料和化工,和日化品的品牌商、汽车的主机厂和汽车零配件的产业就是一个上下游,这也会有相关的纵向的协同。更好的方式是大家各自都往区块链记载分布式的账本,大家最终又有一个能够达成的共识,所以,区块链解决的就是供应链金融在非信任的体制下怎么达成一个信任关系。

传统的供应链金融因为存在着核心企业沟通,操作成本高昂,贷后管理复杂等等一系列问题,结果就是花费很大精力却无法产生合理收益,金融科技的发展将真正改变传统供应链金融,不只是简单在线化,而是通过交易征信、大数据和区块链等技术推动供应链金融更加自动化和智能化,为实体经济创造更大价值。

最后,技术和场景是互联网和IT行业发展的重要推动力,金准人工智能专家相信,未来随着区块链在供应链金融应用场景的不断丰富和实践,终将会颠覆整个供应链金融行业。

金准人工智能 氢燃料电池汽车产业分析


一、行业现状


氢燃料电池汽车根本是以氢作为燃料之一,它的构造建立在目前新能源纯电动汽车的基础之上,突破了目前纯电动汽车的两点技术短板——纯电动汽车的充电时间和续航里程问题。氢燃料电池汽车的能源补给时间短,加注时长和燃油车大致相同,这可以在最短时间内达到最高的效率,摆脱纯电动汽车充电慢的现状;在续航里程方面,氢燃料电池汽车一次加满之后的续航里程大概可以保持在600-700km之间,是突破纯电动汽车里程焦虑、赶超燃油汽车的一大替代品。


金准人工智能指出:氢能源目前应用主要通过燃料电池,固定式、分布式及交通运输为其三大应用场景,其中商用车占绝大部分市场份额。


氢燃料电池汽车市场呈现为:日韩主要做乘用车、中国和美国主要做商用车的格局。并且短期内该格局不会出现太大变化。固定式应用场景包括氢能源家用燃料电池、电信行业无间断电源或备用电源等。便携式设备主要应用于备用电源,因为氢能源燃料电池携带电量多、重量轻,因此也可以用在户外和军用电源设备上。


中国燃料电池汽车起步较晚,起步后由于国家对商用车政策补贴力度更大、技术实现相对较容易等原因,短期来看乘用车仍不会成为主要市场。市场结构:目前国内燃料电池乘用车市场为零,商用车主力为客车生产企业,其中各类物流燃料电池商用车占94%,客车占6%。编写组分析其原因主要有:(1)补贴力度:国内对大型商用车补贴力度更大;(2)价格敏感度:商用车对成本敏感性较低;(3)技术能力:商用车(尤其是客车)车身体积较大,可以简单地通过增加储氢瓶增加续航能力,对储氢技术的要求不高。中长期来看商用车市场会首先呈现爆发式增长。


我国自2009年开始相继针对燃料电池汽车出台了各项支持政策,大力推动行业下游应用,进而拉动燃料电池的产业发展。如:2009年出台了《节能“与新能源汽车示范推广财政补助资金管理暂行办法 》,中央财政开始对试点城市给予一次性定额补贴。2014年出台的《关于免征新能源汽车车辆购置税的公告》指出:2014年9月1日至2017年12月31日购置新能源汽车将免征车辆购置税。2015年国家发改委和国家能源局在系统内部发文,提出15项重点创新任务,其中包括氢能与燃料电池技术创新。财政部、科技部、工业和信息化部 和国家发展和改革委员会四部委也于今年联合发布了《关于调整完善新能源汽车推广应用财政补贴政策的通知》,明确提出:燃料电池补贴政策基本不变,力度不减。


日韩、美、欧在氢能源及燃料电池领域具备先发的优势,我国虽然暂时处于落后,但是也正在引进海外龙头企业,加速技术发展与应用,并重点强调在下游领域的应用。下图从技术水平、加氢站建设、燃料电池汽车发展现状、燃料电池汽车市场化进展四个方面,比较了中国、日韩、美国、欧洲之间在氢能源行业发展的差异。



图1:不同国家间氢能源行业发展比较


我国燃料电池电动车的发展与行业规划密切相关,因此地域分布现象明显;整体上集中在东部沿海经济发达、制造业基础雄厚的地区。


图2:我国燃料电池电动车发展分布图


表1:我国燃料电池电动车城市试点时间表


在氢能源和燃料电池产业链中,氢气储存、燃料电池原材料和电堆设计及组装是氢能源和燃料电池发展最关键的三步,这三步的技术发展也将影响着未来氢燃料电池汽车的推广与应用。


现有技术共计有三种储氢方式,其中气态储氢是最主流的方式,未来随着技术突破,固体合金储氢有望成为主流储氢方式。下表列出了气态储氢、液态储氢、固体合金储氢三种储氢在不同方面的比较。


表2:三种储氢方式的比较


如今,按导电离子类别可将燃料电池分为碱性燃料电池(AFC)、磷酸燃料电池(PAFC)、熔融碳酸盐燃料电池(MCFC)、固体氧化物燃料电池(SOFC)和质子交换膜燃料电池(PEMFC)。目前在五大类燃料电池中,质子交换膜燃料电池运行温度低于120℃,启动时间短,结构简单,应用前景最广阔,将是未来发展最快的燃料电池技术。


表3:不同燃料电池的比较


电堆是燃料电池的技术核心,成本在燃料电池中的占比最高(67%),因此改进电堆技术是降低燃料电池成本的关键。而催化剂+膜电极成本又在电堆中占比最高,并且膜电极是燃料电池的心脏,因此这两种原材料成为了燃料电池技术发展的关键。催化剂和膜电极的主要原料为铂等贵金属,在整个电池系统成本中占比达33%,在电堆成本中占比高达49%,是燃料电池最大的成本来源。除催化剂和膜电极以外的双极板、隔膜等部件成本都随着产量提升有明显下降,因此,降低铂催化剂用量和提升质子交换膜性价比,是突破燃料电池成本瓶颈最直接的方式。未来,铂用量有望持续下降,并且铂催化剂将会实现99%的回收利用,能有效控制成本。但是,质子交换膜由于生产难度高,成本仍将居高不下,降本道路仍待探索。


二、目前加氢站的总体情况

我国是第一产氢大国,具有丰富的氢源基础,随着氢能源技术的发展,氢能将广泛应用于交通、化工原料、工业、建筑等领域,成为我国能源战略的重要组成部分。在氢气应用中,目前广为人知的是氢燃料电池车。氢能和燃料电池产业链包括氢气储存、燃料电池原材料和电堆设计及组装三大核心环节。然而,由于燃料电池成本较高以及加氢站等相关设施尚不完善等原因,氢燃料电池汽车尚未广泛普及。资料显示,2017年,中国共生产氢燃料电池车1272辆。2018年中国燃料电池车产量将超过3000辆。


有关数据显示,截至2018年11月,中国共有27座建成的加氢站(其中上海世博加氢站与深圳大运会加氢站已拆除),另有16座在建。已建成27座加氢站中,多数仅供示范车辆加注使用,尚未完全向社会公开。中国汽车工程协会于2016年10月发布的《节能与新能源汽车技术路线图》指出,到2030年中国加氢站数量将超过1000座。同时,值得注意的是,这些加氢站的投建单位除了主营业务为加氢设备技术研发相关的企业外,还有8座加氢站的投建单位为传统能源化工企业,分别如下:


中石化


2018年1月,中国石化广东云浮石油与云浮新兴县国资办合资合作的加油加氢站项目在广东云浮新兴县举行项目奠基仪式。


根据规划,项目将设计、建造一座加油加氢合建站,加油站设计为二级站,加氢站设计为三级站。其中,成品油储量为150立方米(3个30立方米汽油罐,2个30立方米柴油罐),氢气储存量为1000千克(分2组,前期实施和预留储氢瓶均为500千克)。该加油加氢站项目总投资约为3300万元。


2018年8月,广东佛山市9个加氢站联合举行开工仪式。其中青龙加氢站建设单位为中石化广东分公司,投资预算1500万元,为一级油氢合建站。


中石油


2018年9月,湖北武汉首座加氢站在武汉东湖高新区建成。资料显示,该加氢站日加氢能力300公斤,由武汉中极氢能源发展有限公司承建,核心设备由中极氢能联合中国石油湖北公司、成都华气厚普机电设备股份有限公司共同研发制造。


国家能源集团


2017年8月,神华集团与国电集团开始合并重组。神华集团更名为国家能源投资集团有限责任公司,作为重组后的母公司,吸收合并国电集团。


2018年11月中旬,神华如皋加氢站建成投产。


此前于2017年11月,神华集团表示其正在江苏如皋建设加氢站,资料显示,该加氢站计划安装两台氢气压缩机,可达1100Nm3/h,日加氢能力达到1000公斤。2018年3月,空气化工宣布,与国家能源集团旗下神华新能源签署协议,将为其在江苏如皋新建的加氢站提供两台加氢机设备。


四周能源


2018年3月,舜华新能源与四周能源共同兴建的加氢/加油合建站奠基。


该项目的规划主要考虑满足当地开通氢燃料电池公交大巴专线以及氢能源物流运输车辆氢能动力的供应。资料显示,该加氢站每天最大可满足约250辆物流车和100辆公交大巴的加氢服务,加油站每天可为700辆汽车提供加油服务。此外,合建站每天还可同时满足300辆小型客车的充电服务。


华昌化工


2018年4月,江苏华昌化工股份有限公司发布公告,公司拟投资建设氢气充装站项目。


该项目计划总投资1020.8万元,项目建设内容及规模为:利用本公司内部土地2000平方米,生产原料为氢气,主要工艺流程为来自变压吸附的氢气提纯后,经氢气压缩机增压后,充装在高压长管拖车中,送至站外用氢单位。采用氢气压缩机、SCADA系统等主要设备8台套,成品为99.999%的氢气。该项目计划建设期为9个月,预设生产期为10年,生产负荷为投产第一年达到设计能力70%,第二年100%。


浦江气体


2018年7月,浦江特种气体公司表示,将在上海化工区建设具有70MPa氢气加注能力的商用加氢站。资料显示,该项目将利用上海化工区内赛科石化、上海氯碱等企业生产过程中产生的副产氢气。


美锦能源


2018年7月,美锦能源控股的云浮锦鸿氢源科技有限公司旗下首个投资项目——锦鸿云安加氢站在广东云浮举办开工奠基仪式。


该加氢站项目占地面积4.97亩,分两期建设,一期计划投资1700万元,加氢能力为500kg/日。项目二期将根据市场发展需要适时启动,届时加氢能力将增加到1000kg/d。


东华能源


2018年8月,东华能源表示,其LPG/加氢合建站预计于2018年11月建成投用。


资料显示,该加氢站由江苏东华港城氢能源科技有限公司实施。该合资公司由江苏东华汽车能源(东华能源全资子公司)与江苏港城汽车运输集团出资成立。其中东华汽车出资1300万,持股65%;江苏港城汽车运输集团出资700万,持股35%。


滨化股份


2018年10月,滨化股份表示,其氢能源项目分二期建设,一期氢气充装量1000Nm3/h,总投资1969.4万元,工期六个月,主要用于为燃料电池车提供合格氢气,一期完成后加氢站即可投用。


传统能源化工企业建设加氢站的优势在于:


1)雄厚的资金实力;


2)氢气来源充足、制氢技术熟练;


3)安全生产管理经验丰富;


4)对于中石化、中石油等来说,这些企业拥有完善的加油站网络,改造加油站为加油加氢合建站仅需在原有加油站内拆除一台加油设备,新加氢气相关设备,审批过程相对容易。


氢能源及燃料电池产业发展,事关我国能源发展战略,事关我国生态文明建设,事关我国战略性新兴产业布局,中国石油和化学工业联合会在推动汽车,能源,化工,材料等行业之间的交流一直在做着不懈努力。

金准人工智能 人工智能技术专利深度分析报告(下)

五、意见和建议

5.1 产业发展建议

从全球范围来看,人工智能领域自2010年起迎来了一段技术快速成长的时期,这一趋势保持至今并仍将继续。

中国、美国和日本成为目前这一领域专利申请量最多的三个国家,但在2010年之后的发展趋势却各不相同。美国在经过几年的快速增长之后,最近几年的增长速度逐渐放缓;而日本在2010年后并没有迎来明显的增长,反而逐渐呈现出技术发展停滞的态势。我国的情况又有所不同,总体上来看,我国在2010年之后始终保持着技术成长的态势,而专利申请量的快速增长期稍滞后于美国,在最近几年才有突飞猛进的增长,从整体趋势上来看,这一势头仍将保持。近两年我国已经成为这一领域专利申请的重要驱动力。

但是,从PCT申请情况来看,美国仍然稳稳占据着这一领域技术输出领头羊的位置。而我国在这一方面优势尽失,PCT申请数量排在美国和日本之后,与之相应的,国内主要申请人的专利申请数量虽然逐年递增,甚至已经可以与IBM、微软、谷歌等知名公司比肩,但是在海外的申请数量却严重偏低。这从一个侧面反映出,我国虽然专利申请整体数量巨大,但是高质量、高价值的专利申请数量相对较少。对于我国在这一次技术革新中能否走在前列,整个行业仍然需要面对巨大的考验。

从各技术分支的专利申请情况来看,无论是全球范围还是我国,计算机视觉和图像识别、自然语言处理都是申请量最高的两个应用领域。金准人工智能专家认为,自然语言处理在最近几年的申请量虽然仍在快速增长中,但申请人数量已经趋于稳定,预示着这一方向的技术发展已经逐渐进入平稳期。而计算机视觉和图像识别方向的申请量和申请人数量近几年均有大幅度增长,可见这一方向仍处于技术成长阶段,未来一段时间仍然是重要的技术增长点。

5.2 企业发展建议

总体而言,国内的人工智能领域技术发展欣欣向荣,处于技术快速成长的阶段。金准人工智能专家认为,国内企业专利申请量迅猛增长,研发投入必然是巨大的。为了更好地做好专利布局,在此次技术革新中占得先机,企业在人工智能领域的技术研发中可以注意以下方面。

首先,我国在这一领域的技术尚不成熟,美国、日本仍然具有一定的技术优势,因而要注意对国内外专利公开文献的利用,避免重复的技术研发投入,同时也可以及时获得技术发展的新动向。

其次,企业在提高国内专利申请数量和质量的同时,也需要逐步在美国、日本和欧洲等国家和地区进行专利申请,注重对于高价值专利技术在全球的合理布局。

再次,我国在人工智能领域的专利申请有很大一部分来自大学和科研院所,尤其是在机器学习和基础算法、自然语言处理方向,企业可以通过与这些科研机构进行技术合作,促进科研机构专利成果转化,同时减少研发成本,缩短研发周期。

另外,前文的很多数据都反映出一个同样的问题,2017年的专利申请在国外很多都没有公开,导致2017年的数据不全而在趋势上有所下降,但我国的专利申请却不存在这一情况。这与近两年国内很多企业惯于要求提前公开甚至要求加快审查不无关系。但是,人工智能领域的大部分专利申请与技术生命较短的互联网相关技术不同,在专利审查过程中,要求提前公开反而弊大于利。专利技术提前被公众所知,有可能成为竞争对手研发的跳板,成为企业自身技术研发的不利因素甚至技术障碍。企业应当充分利用十八个月保密期,对相关技术进行完善和进一步研发,真正利用好专利这一工具。

金准人工智能 人工智能技术专利深度分析报告(上)


前言

近日中国专利保护协会发布了《人工智能技术专利深度分析报告》(下称报告),从专利的角度分析了国内外主要AI研发主体的技术实力。报告对人工智能领域专利申请的整体态势、主要技术分支、重要专利权人和技术竞争态势进行了深入分析,从多个维度对人工智能领域专利申请现状进行了全方位的剖析。旨在从专利的角度了解人工智能领域技术发展的趋势特点、地域特点和发展态势;分析人工智能技术主要的技术输出国家和地区,行业内最具创新能力的公司和研究机构,以及重要的研发力量。

金准人工智能专家认为,随着人工智能成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,AI 成为科技企业研发重点,专利申请量也在逐年提升。报告中两点小结论:一、中国AI专利申请量,已是全球第一;二、中美专利申请均以企业为领头羊,中国是百度,美国为IBM,且中国增速更为迅猛。

一、报告目标与检索策略

1.1 人工智能技术概述

人工智能(Artificial Intelligence, AI)亦称机器智能,是指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序的手段实现的类人智能技术。传统的人工智能发展思路是研究人类如何产生智能,然后让机器学习人的思考方式去行为。而现代人工智能概念则认为机器不一定需要像人一样思考才能获得智能,重点是让机器能够解决人脑所能解决的问题。人工智能的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超越的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的能力等。

1956年人工智能这个概念被首次提出以来,人工智能的发展几经沉浮。随着核心算法的突破、计算能力的迅速提升以及海量数据的支撑,人工智能技术在近十年里迎来了质的飞跃,尤其是在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和自动驾驶等领域取得了长足的发展。

1.2 分析目标

最近两年,随着人工智能技术在国内的蓬勃发展,一些研究机构对国内外的技术现状进行了不同角度的分析,这些研究对于国内企业的自身发展起到了积极的指导作用。但是还没有一项研究是专门从专利技术的角度进行深入的分析,而对于业内的企业来说,专利技术是反映真正技术实力的重要指标。

本报告对人工智能技术在世界范围内和在我国的专利申请数据进行了深入分析,旨在了解人工智能领域专利申请的趋势特点、地域特点和发展态势;分析人工智能技术主要的技术输出国家和地区,行业内最具创新能力的公司和研究机构,以及重要的研发力量;并且,从专利申请的角度,发现人工智能领域发展活跃的技术分支,推测人工智能技术未来的发展方向。

1.3 检索策略

本报告中的数据以中国专利文摘数据库(CNABS)和德温特世界专利索引数据库(DWPI)作为数据来源,使用行业专家和相关技术领域专利审查专家共同给出的人工智能领域的中英文关键词进行检索,在此基础上,使用专利分类号对结果加以限制,最终得到本报告的研究数据。其中,在DWPI数据库中,对人工智能领域在世界范围内的专利申请进行检索,共获得专利申请180617件,在CNABS数据库中,对人工智能领域在中国的专利申请进行检索,共获得专利申请105528件(检索日期2018年10月15日)。

为了避免引入过多噪音,力求检索结果准确,检索策略的确定着眼于两个标准:一是提高检索结果的准确度,避免噪声;二是注重人工智能行业内的主要应用领域和技术分支,尤其是软件、算法相关发明专利申请。

二、人工智能技术整体专利态势分析

2.1 专利申请量趋势分析

2.1.1 全球人工智能专利申请量趋势

DWPI数据库中获得的专利申请按照申请年份进行统计,图2.1示出了从1985年至2017年各年度的申请量变化情况。全球范围内,人工智能领域的专利申请量总体上呈逐年上升趋势,在2010年后增长速度明显加快,近两年的增长率更是令人瞩目。由此可见,人工智能领域已经成为世界各国的研发热点,正在迎来全面的技术进步。

2.1 全球人工智能专利申请量年度变化趋势

2.1.2 专利申请量排名前十的国家/地区

DWPI数据库中,对各个国家/地区的人工智能领域专利申请量进行统计,排名前十位的国家/地区依次为中国、美国、日本、韩国、欧洲(指在欧专局直接提出申请)、德国、澳大利亚、台湾、加拿大和印度。可见,中国在人工智能领域的专利申请数量已经超过了美国,达到76876件(在CNABS数据库中该数据为105528件,数据的差异是由DWPI数据库对摘要、关键词和专利分类号的再加工,以及技术术语翻译习惯不一致等原因造成的,为了避免在DWPI数据库检索结果中引入太多噪音,没有对英文关键词进行进一步扩展),列于首位。美国以67276件的申请量略低于中国,日本位列第三。如果将同属欧洲地区的多个国家/地区进行合并,其申请总量将超过韩国,位列第四。其余各国中,台湾地区能够位列前十是比较引人瞩目的。

2.2 专利申请量排名前十的国家/地区

2.1.3 中国申请量趋势及国内排名前五的申请人申请量趋势

1)中国申请量趋势

DWPI数据库中,对中国专利申请的申请年度进行统计,得到如图2.3所示的申请量年度变化趋势。与全球的变化趋势相比,近十年来,在中国进行专利申请的年度增长率明显更高,尤其是最近两年,几乎呈现直线上升的趋势。可见,人工智能的技术研发在我国达到了空前的热度,这对全球申请总量的增长也起到了极大的促进作用。

2.3 中国专利申请年度变化趋势

2)国内排名前五位的申请人各自申请量趋势

CNABS数据库中,对人工智能领域主要申请人的申请量进行统计,得到申请量排名前五的申请人依次为百度、中国科学院、微软、腾讯和三星(对申请人/专利权人的分析见2.2节)。这几位申请人的申请量年度变化趋势如图2.4所示。

2.4国内排名前五位的申请人各自申请量趋势

其中三个中国申请人百度、中国科学院、腾讯的申请量在近几年增长迅速,尤其以百度公司最为亮眼,虽然起步较晚,但专利申请量迅速大幅度超过了其他申请人,并在最近两年遥遥领先。而两家国外来华申请的微软和三星虽然曾经在申请量上具有优势,并保持持续增长的势头,但是在最近几年的表现却有些差强人意。

2.1.4 美国地区申请量趋势

2.5 美国专利申请年度变化趋势

2.5示出了DWPI数据库中美国专利申请的年度变化趋势,美国申请量整体呈现平稳上升的趋势,在2010年之后有过一段迅速增长的时期,最近两年的增长速度稍微放缓,2017年的申请量下降可能是由于部分2017年的专利申请未公开的情况造成。

2.1.5 欧洲地区申请量趋势

DWPI数据库中,将欧洲地区的主要专利申请国家和地区进行合并,共得到专利申请24634件。对这些专利申请的申请量进行分析得到图2.6所示的变化趋势。

如图所示,欧洲地区申请量整体呈上升趋势,并在2010年之后经历了一段快速增长的时期,但近两年的申请量却开始回落,虽然2017年的数据会受到公开滞后的影响,但2017年的申请量整体下降的趋势似乎已经难以逆转。

2.6 欧洲地区专利申请年度变化趋势

2.1.6 日本申请量趋势

2.7 日本专利申请年度变化趋势

日本的申请量趋势虽然整体呈上升趋势,但与中国、美国、欧洲地区有所不同的是,日本专利申请量在20世纪90年代末就率先加快了上升速度,在进入21世纪之后反而趋于平缓,虽然同样在2010年之后迎来了增长期,但增长速度明显无法和其他几个国家和地区相比。

2.1.7 韩国申请量分析

2.8 韩国专利申请年度变化趋势

与美国申请量趋势类似,韩国申请量整体呈上升趋势,在2010年之后上升趋势加快,目前是在2016年达到峰值,2017年的申请量下降可能是由于部分2017年的专利申请未公开的情况造成,变化趋势不明显。

2.2 专利权人整体状况分析

2.2.1 国内主要专利权人分析

2.9中国主要专利权人申请量

2.9为主要专利权人在国内的申请量图表(来源于CNABS数据库),其中可以看出,在国内的主要专利权人中,大部分还是国内的公司和高等院校,而国外来华的专利布局并不如其在其本国的专利申请量多。其中,国内申请量最多的专利权人为百度,申请量为2368件。

2.2.2 美国主要专利权人分析

2.10示出了主要专利权人在美国的申请量,其中IBM的申请量独占鳌头,比排名稍靠后的微软和Google都要多将近一倍,而在美国申请量排名靠前的公司中,美国公司占了一半,且这些公司在美国申请量和其在全球申请量相近,其他公司则为日韩欧公司,分别为三星、索尼、佳能,东芝,NEC和西门子,且这些公司在美国的申请量要远低于其全球申请量。

2.10主要专利权人在美国的申请量

2.2.3 欧洲主要专利权人分析

2.11主要专利权人在欧洲申请量

2.11为各个主要专利权人在欧洲地区(包括欧专局和欧洲几个主要国家如英、法、德等)的申请量。可以看出排名靠前的几家公司,欧洲公司(如西门子、博世、奥迪)、美国公司(如微软、通用、福特、google、IBM)和日韩公司(三星、Toyota)基本上平分秋色,其中又以欧洲公司西门子和博世申请量位列榜首和第二位。

2.2.4 日本主要专利权人分析

2.12 主要专利权人在日本申请量

2.12为各个主要专利权人在日本地区的申请量,可以看出,在日本申请量排名靠前的各个公司全为日本本国公司,且通过上述几家公司在日本的申请量和在全球申请量的对比可以看出,上述几家公司的主要申请都在日本,因此可以看出,诸如IBM、Google等美国公司在日本的专利布局量并不多。

2.2.5 韩国主要专利权人分析

2.13为各个主要专利权人在韩国地区的申请量,可以看出,韩国比较知名的公司和研究机构如三星、现代、韩国电子通信研究院、LG等公司在韩国申请量排名靠前,且申请量比较大,而其他韩国本土公司的申请量则较低。而微软、Google等美国公司在韩国的申请量同样较小,但仍多过其他韩国本土公司。

2.13 主要专利权人在韩国申请量


2.3 PCT申请态势分析

PCT申请是基于《专利合作条约》和《专利合作条约实施细则》向世界知识产权组织提出的发明专利申请。PCT申请在经过国际检索和国际初步审查之后,经申请人的请求,可以进入多达144个PCT成员国。由于其特殊性,PCT申请通常可以认为具有较高的技术价值,或者为申请人的重点研发技术。本节选取世界范围内在相关技术领域的PCT申请(申请号为WO)作为研究对象,对其趋势特点、地域特点和技术分布特点进行简单分析。

2.3.1 世界范围内的PCT申请量分布特征

2.15 PCT申请量年度分布

前文确定的世界范围内人工智能领域专利申请数据集中共包含PCT申请25628件。图2.15示出了这些PCT申请的申请量随年度变化的趋势。从图中可以看出,人工智能领域PCT申请量一直保持较为平稳的增长,并在2010年之后进入高速增长期,申请量大幅增加。这一趋势与2.1节的相关领域专利申请总量的变化趋势是一致的。

2.3.2 世界主要PCT申请地区的申请年代趋势

对世界范围内在相关技术领域的PCT申请的优先权国家进行统计分析,选取排名前十位的国家列于图2.16。

2.16 PCT申请来源国家和地区分布

提出PCT申请一般意在向多个成员国提出专利申请,是技术输出的技术指标之一。从PCT申请的数量来看,在人工智能领域,美国仍然是技术输出的领头羊,并且其申请量占到总量的41%。如果将图中来自欧洲地区的申请合并在一起共有4137件,因而欧洲作为一个地区,其PCT申请量超过日本,位列第二。而中国虽然近年来在人工智能领域的研究活跃,在国内的专利申请数量激增,但是PCT申请的数量相对较少,仍然没有形成较大规模性的技术输出。

PCT申请量排名前列的国家和地区的申请量趋势进行分析可以发现,在2010年之后,美国和中国在人工智能领域的PCT申请量增长速度明显加快,呈现快速增长的趋势,中国的PCT申请量更是后来居上,在近几年逐渐超过日本和欧洲,达到世界第二位。欧洲、日本和韩国虽然整体上也是保持增长的态势,但是增长速度相对较缓,尤其是欧洲在近两年的增长势头更是后劲不足,申请量逐渐被日本和中国赶超。

2.17 PCT申请主要来源国家和地区申请年度趋势

2.3.3 世界范围内PCT申请的技术分布

对人工智能领域的PCT申请在几个主要技术分支的申请量进行统计,结果如下表所示。在这几个技术分支上,PCT申请的申请量分布较为均匀,只有在计算机视觉和图像识别领域申请量较少。

2.7 主要技术分支PCT申请量

主要技术分支

PCT申请量

机器学习和基础算法

5557

智能搜索和智能推荐

4118

语音识别

3447

自然语言处理

5366

自动驾驶

4461

计算机视觉和图像识别

1664

2.3.4 世界主要PCT申请地区的技术分布

2.18 主要PCT申请地区技术分布

PCT申请的主要来源国家和地区在这几个技术分支上的申请进行统计,可以发现美国在机器学习和基础算法、智能搜索和智能推荐、语音识别、自然语言处理四个领域内的PCT申请量居于绝对领先的地位,欧洲地区则在自动驾驶领域的申请量比较突出,日本的PCT申请主要集中在自然语言处理和自动驾驶领域,中国则仅仅在自然处理领域比较有提出PCT申请的自信,在其他五个技术分支上仍然是默默无闻的状态。


三、人工智能重点专利技术分析

3.1 主要技术分支

人工智能领域的研究方向涉及多个不同的学科,在应用层面也涉及到多个子领域。本文选取人工智能领域中比较有代表性的几个技术分支作为研究对象,对各个技术分支的专利申请量和申请人进行分析,绘制各个技术分支的技术生命周期,以期得出人工智能领域技术发展的脉络。

作为研究对象的技术分支包括:机器学习和基础算法、智能搜索和智能推荐、语音识别、自然语言处理、自动驾驶及计算机视觉和图像识别。

以上六个技术分支在全球范围和国内的专利申请量分别如表3.1所示。全球范围和国内的专利申请量数据分别来源于DWPI数据库和CNABS数据库。

3.1 各技术分支专利申请量

主要技术分支

全球范围申请量

国内申请量

机器学习和基础算法

40992

29744

智能搜索和智能推荐

18390

12878

语音识别

26791

16273

自然语言处理

54211

20592

自动驾驶

22537

6885

计算机视觉和图像识别

43397

19856


3.1 各技术分支全球范围专利申请量

3.2各技术分支国内专利申请量

3.2 主要技术分支技术生命周期

3.2.1 机器学习和基础算法技术生命周期

机器学习和基础算法这一技术分支在1985后一直处于缓慢的增长中,仅在1999、2000年左右有过短暂的技术活跃期,在熬过近十年的技术停滞期后,终于在2009年之后迎来了一次快速的发展。而近几年则慢慢出现了技术成熟期的特点:2014-2015年间申请人数量几乎不变,2015-2016年间申请人数量的增长低于申请量的增长,2016年的申请量比2015年的申请量翻了一番还多,2017年申请量增长的速度有所下降,而申请人数量大幅度下降。

3.3机器学习和基础算法技术生命周期

3.2.2 智能搜索和智能推荐技术生命周期

智能搜索和智能推荐这一技术分支在1985-1993年间处于技术萌芽期,1994-1998年间进一步发展,在经历1999-2006年间以及2006-2010年间两次小范围振荡之后,迎来了一次技术活跃期,申请人数量和申请量均在2012年达到峰值,2012年与1999年相比,申请人数量几乎翻了两番,申请量增加了高达400%之多。在这之后申请人数量急剧下降,到2015年下降43%,从2015年到2017年几乎折半,申请量在2012-2015年间下降幅度相对较小,约为15%,但在2015-2017年间几乎也是折半的。可见在这一技术分支上,技术发展有再一次进入瓶颈的可能。

3.4智能搜索和智能推荐技术生命周期

3.2.3 语音识别技术生命周期分析

语音识别这一技术分支的发展较为曲折,在1998-2000年有过一段技术快速增长的阶段,随后陷入了较长时间的停滞,在2001-2010年间申请人数量和申请量在振荡中整体呈下降态势,申请人数量下降41%,申请量下降39%。而在2010年后再次迎来了技术成长期,增长势头维持至今,2017年的申请人数量和申请量下降可能是由于部分2017年的申请未公开的原因。

3.5语音识别技术生命周期

3.2.4自然语言处理技术生命周期

3.6自然语言处理技术生命周期

自然语言处理这一技术分支在1985-1993年间处于技术萌芽期,总的来说,1993-2014年间,申请人数量的增长速度大于申请量的增长速度,除了2000-2004年间的瓶颈期以及2008-2009年间短暂的反复以外,申请人数量和申请量都是逐步加速增长的。在2014年之后,这一领域逐渐进入技术成熟期,申请人数量小幅度下降,但申请量稳步上升,在2017年达到峰值。

3.2.5自动驾驶技术生命周期

3.7 自动驾驶技术生命周期

自动驾驶这一技术分支在1985-1997年间发展缓慢,从1998年开始加快发展,在2004-2012年间进一步加速,其间申请人数量增加了近两倍的量,申请量增加了超过两倍的量。2012后申请人数量有过短暂的下降,但随后仍然保持了技术成长活跃的势头,申请人数量和申请量均大幅上涨,2017年相较于2016年申请人数量和申请量有所下降,可能是由于部分2017年的申请未公开的原因。

3.2.6计算机视觉和图像识别技术生命周期

3.8 计算机视觉和图像识别技术生命周期

计算机视觉和图像识别这一技术分支总体上始终处于增长的态势,在2005-2009年短暂的技术瓶颈期后,2009-2016年间整体上均处于快速成长的阶段,申请人数量增加了近1.5倍,申请量增加了2.3倍,2017年的申请人数量和申请量下降可能是由于部分2017年的申请未公开的原因。

3.3 主要技术分支申请量趋势

3.3.1 主要技术分支在国内的申请量趋势

各技术分支在国内的申请量整体上均呈现了不断上升的趋势,机器学习和基础算法、自然语言处理、计算机视觉和图像识别、语音识别、智能搜索和智能推荐这五个技术路线在进入21世纪之后开始稳步增长,2010年以后快速增长,其中值得一提的是机器学习和基础算法,2010年之前与其他四个技术路线几乎齐头并进,在2014年之后一枝独秀,几乎呈直线增长态势,自动驾驶这一技术路线起步较晚,从2010年以后才开始加快发展速度,但2014年之后在发展速度上超过了自然语言处理、计算机视觉和图像识别、语音识别、智能搜索和智能推荐,在2017年略有下降。

3.9 各技术分支在国内的申请量趋势

3.3.2 主要技术分支在美国的申请量趋势

各技术分支在美国的申请量整体呈曲折式上升趋势,机器学习和基础算法、计算机视觉和图像识别率、语音识别率先从20世纪90年代初开始平稳增长,各技术路线从20世纪90年代末开始加速增长,2010年以后高速增长,其中机器学习和基础算法几乎呈直线增长,而计算机视觉和图像识别、智能搜索和智能推荐、语音识别在2014年以后呈下降趋势。机器学习和基础算法、自然语言处理、自动驾驶在2017年的申请量下降可能是由于部分2017年的申请未公开的原因。

3.16 各技术分支在美国的申请量趋势

3.3.3 主要技术分支在欧洲的申请量趋势

各技术分支在欧洲(包括EP、DE、GB、FR)的申请量整体呈曲折式上升趋势,语音识别从20世纪90年代中期开始发展,自然语言处理、计算机视觉和图像识别、智能搜索和智能推荐、自动驾驶在2000年前后开始加快发展,但自然语言处理、计算机视觉和图像识别、语音识别、智能搜索和智能推荐、自动驾驶在2015年以后均有所回落,其中自动驾驶在2010年以后曾高速发展过,但机器学习和基础算法在20世纪90年代初开始平稳增长,2010年以后快速增长,在2014年以后几乎呈直线增长,金准人工智能专家分析,2017年的申请量下降可能是由于部分2017年的申请未公开的原因。

3.17 各技术分支在欧洲的申请量趋势

3.3.4 主要技术分支在日本的申请量趋势

3.18各技术分支在日本的申请量趋势

机器学习和基础算法、自然语言处理、计算机视觉和图像识别、语音识别、智能搜索和智能推荐、自动驾驶整体呈上升趋势,其中机器学习和基础算法、计算机视觉和图像识别从20世纪90年代初开始加快发展速度,进入20世纪90年代中期后自然语言处理、智能搜索和智能推荐、自动驾驶也加快了发展速度,达到了一个小高峰,之后曲折式上升,但在2014年以后计算机视觉和图像识别、智能搜索和智能推荐发展速度有所下降,机器学习和基础算法、自然语言处理反而在2014年以后迅速发展,语音识别这一发展路线不同于其他5个发展路线,在进入20世纪90年代中期后迅速发展,在2000年前后达到峰值,但之后一直呈下降趋势,机器学习和基础算法、自然语言处理、自动驾驶在2017年的申请量下降可能是由于部分2017年的申请未公开的原因。

3.4 主要技术分支国内重要申请人

3.4.1 机器学习和基础算法方向主要申请人

在机器学习和基础算法方向,国内的申请人主要集中在科研院所和大学,在排名前15位的申请人中,占到了10位。其余五位中,国外申请人只有微软,百度、腾讯、阿里巴巴和国家电网占据了其余四席。可见在人工智能的基础算法方面,国内的专利申请虽多,但大量成果仍然处于实验室阶段,只有比较有实力的大型企业才在基础算法方面投入较多。在排名靠前的申请人中,前两位的中国科学院和百度的申请量比较令人瞩目,几乎是第三位的两倍之多,分别成为科研机构和企业在这一领域的标杆。

3.10 机器学习和基础算法方向国内主要申请人

3.4.2 智能搜索和智能推荐方向主要申请人

3.11 智能搜索和智能推荐方向国内主要申请人

与机器学习和基础算法形成鲜明的对照,在智能搜索和智能推荐方向,专利申请的主力是大型互联网企业及智能终端厂商。国外申请人有四位上榜,分别是微软、三星、谷歌和LG。在国内申请人中,百度的申请量以576件遥遥领先,腾讯以220件位列国内申请人的第二位。在科研机构中,中国科学院和浙江大学排进了前15位,但申请量并不是很大。

3.4.3 语音识别方向主要申请人

3.12 语音识别方向国内主要申请人

语音识别方向前15位的申请人也以企业为主,科研机构仅有中国科学院一位。在这一领域,国外来华的申请人占据优势,达到八位,国内企业虽然在申请人数量上表现一般,但是百度的申请量以绝对优势位列榜首,从而在申请总量上扳回一城。

3.4.4 自然语言处理方向主要申请人

在自然语言处理这一技术分支上,前15位中企业申请人和科研机构申请人分别占据半壁江山。排名前三的百度、中国科学院和微软的申请量总体较为突出。IBM的排名在这一领域达到了比较靠前的位置。在科研机构申请人中,除在各个领域均位列前茅的中国科学院外,浙江大学的表现也令人印象深刻,在自然语言处理方向位列第五,而在机器学习和基础算法方向则达到第三位。

3.13 自然语言处理方向国内主要申请人

3.4.5 自动驾驶方向主要申请人

在自动驾驶方向,排名前15的申请人以企业申请人为主,但是这些企业主要是以福特、丰田为代表的国外老牌汽车生产厂商。国内的企业仅有百度、大疆和容祺智能挤进榜单,百度作为上榜的唯一一家互联网公司,申请量列于首位,这应该归功于百度近年来投入研发的无人驾驶项目。而大疆和容祺智能都是生产无人机的厂商,在这一领域的专利申请反而走在了国内各大汽车制造商的前面。科研机构申请人中,北京航空航天大学的申请量最高,应该与该学校特殊的专业设置和研究方向有关。

3.14 自动驾驶方向国内主要申请人


3.4.6计算机视觉和图像识别方向主要申请人

在计算机视觉和图像识别方向,企业申请人和科研机构申请人又是各占一半的形式,但在申请量上,企业申请人整体上具有一定的优势。金准人工智能专家了解到,在排名靠前的企业申请人中,除百度和腾讯两家互联网公司外,欧珀、小米、三星、索尼和联想都是智能终端的制造商,由于智能终端图像处理需求的不断提高,促进了智能终端制造商在这一领域的研发投入。

3.15 计算机视觉和图像识别方向国内主要申请人


四、人工智能重要专利权人分析

4.1 重要专利权人在各国家/地区的申请趋势

本节将对在各个国家/地区进行专利申请的申请量较大的专利权人进行分析,以期对主要专利权人在各个国家和地区的专利布局进行直观的展示。且由于各专利权人在2010年之前的申请量较小,不具有统计和分析的价值,所以以下几节的数据仅涉及2010年之后的专利申请。

4.2 国内主要专利权人分析

本节主要对在国内进行专利申请的主要专利权人进行分析,数据来源为CNABS数据库。

4.1示出了国内主要专利权人的申请量在2010年之后的变化趋势,可以看出,在我国国内各公司的申请量趋势非常一致,保持了一个平稳的持续增长的速度,而其中,百度和中国科学院的申请量在2013年之后增长远超其他专利权人,其中又以百度为首,其申请量增速在2013年之后有了飞跃的提升。而其中各个专利权人在2017年的申请量有了分化,其中属于国外的公司的申请量均有所下降,很大的原因是因为2017年的申请还有很多没有公开,因而无法体现在数据中,但是中国本土的公司、高校和科研院所的申请量不降反升,这其中,一部分原因可能是国内的这些专利权利人的申请量进一步增加,另一部分也和国内现在很多专利权人要求提前公开、进入优先审查流程等快速通道有关。

4.1 国内主要专利权人申请量变化趋势

4.3 美国主要专利权人分析

4.2示出了美国主要专利权人的申请量在2010年之后的变化趋势,和在中国国内的申请量变化趋势不同,其中部分专利权人的申请量总体而言都非常平稳,没有明显波动,例如索尼、AT & T,西门子等。IBM和Google的申请量在2010年之后增速明显,其中Google的申请量在2013年之后有了一定的回落,随后达到平稳。三星公司的申请处于稳步增长的状态,微软的申请量则是在整体平稳的基础上有小幅的波动。而上述专利权人的申请量在2017年基本上都有了一定程度的回落,只有东芝、佳能和索尼等几个日本公司以及西门子的申请量在2017年维持了和2016年相当并稍偏上的水平,可能是由于部分2017年的专利申请未公开的情况造成。

4.2 美国主要专利权人申请量变化趋势

4.4 欧洲主要专利权人分析

4.3 欧洲主要专利权人申请量变化趋势

4.3为各个主要专利权人在欧洲地区(包括欧专局和欧洲几个主要国家如英、法、德等)的申请量变化趋势。不同于中国和美国,其申请量趋势基本上随着年代的更新而持续增长。欧洲地区的大部分专利权人的申请量的峰值在2014-2016年之间,随后走向颓势,这也和欧洲地区申请量的整体情况相吻合。而其中总体申请量占首位的西门子公司,其申请量反而从2003年之后一直在走向回落,随后在2014-2016年有小幅上扬。排名第二的博世公司在2009年之后申请量有了巨大提升,随后增速在2012年放缓后,申请量在2014年达到顶峰后开始回落。

4.5 日本主要专利权人分析

4.4 日本主要专利权人申请量变化趋势

4.4示出了日本主要专利权人的申请量在2010年之后的变化趋势。日本的申请量变化趋势在几个国家和地区中最为复杂,且除了个别公司,如Nippon,Toyota之外,其他几个公司找不到明显的具有上升趋势的申请态势,申请量反而从2000年之后一直处于剧烈的波动状态,甚至索尼公司的申请量一直在逐年走低。而这些专利权人的申请量在2017年基本上都有了一定程度的回落,可能是由于部分2017年的专利申请未公开的情况造成。

4.6 韩国主要专利权人分析

4.5韩国主要专利权人申请量变化趋势

4.5示出了韩国主要专利权人的申请量在2010年之后的变化趋势。韩国的申请量变化趋势和中国的非常相似,基本上在从2000开始的申请量极其微小,随后开始缓慢增加,从2010年之后增速相对加快,其中三星公司的申请量从2010年之后进入快速增长期,到2013年达到顶峰后走向平缓。现代公司的申请量则是在2015年达到顶峰。这些专利权人的申请量在2017年基本上都有了一定程度的回落,可能是由于部分2017年的专利申请未公开的情况造成。


金准人工智能 中国网络婚恋交友行业报告

一、网络婚恋交友PC端网民规模及行为


2018Q3月度覆盖人数小幅降低


根据艾瑞PC端网络行为监测产品iUserTracker监测数据显示,金准人工智能判断2018Q3中国网络婚恋交友服务PC端月度覆盖人数依次为923万人、924万人和788万人。中国互联网发展进入下半场,用户流量红利逐渐消失,竞争加剧行业月度覆盖总人数同比持续降低,现阶段整体PC端用户规模持续小幅降低,环比增长依次为4.2%、 0.1%和-14.7%。


2018Q3日均覆盖人数世纪佳缘稳居首位


金准人工智能判断,2018Q3网络婚恋核心企业PC端日均覆盖人数世纪佳缘稳居首位, 2018年6月日均覆盖人数为55.7万人,其余TOP5企业依次为网易花田&同城交友32.1万人、百合网18.7万人、珍爱网14.1万人、和缘来客2.4万人。



2018Q3月度浏览时长波动降低


金准人工智能判断, 2018Q3中国婚恋交友服务PC端月度浏览时长依次为456万小时、460万小时和332万小时,环比增长依次为15.3%、0.9%和-27.9%,虽然Q3较Q2整体增长趋势有所回升,但一方面由于受到行业内视频、短视频等具有高用户使用时间的平台快速发展影响,网络婚恋用户使用网络婚恋服务的时间被挤压,另一方面移动端细分恋爱服务App玩家持续增增加,PC端用户时间进一步被压缩,月度浏览时长持续降低。



2018Q3月度访问次数基本保持稳定


金准人工智能判断,2018Q3网络婚恋交友PC端月度访问次数波动增长,各月依次为1.5亿次、1.5亿次和1.3亿次,同比增长依次为-42.8%、-43.5%和-46.2%,环比增长依次为-0.8%、-1.2%和-14.8%。



2018Q3月度访问次数TOP5世纪佳缘持续领先


根据艾瑞PC端网络行为监测产品iUserTracker监测数据显示,2018Q3中国网络婚恋交友行业月度访问次数TOP5企业依次为世纪佳缘、网易花田&同城交友、百合网、珍爱网和缘来客,其中世纪佳缘为第一梯队稳居首位,网易花田&同城交友、百合网、珍爱网为第二梯队,缘来客为第三梯队,2018年9月TOP5企业月度访问次数分别为7046.2万次、2014.5万次、1859.5万次、1692.6万次和82.0万次。



2018Q3月度浏览页面持续降低


根据艾瑞PC端网络行为监测产品iUserTracker监测数据显示,2018Q3中国网络婚恋交友服务PC端月度浏览页面为4.8亿页、4.8亿页和4.0亿页,环比增长依次为-15.9%、-1.2%和-15.5%,同比增长依次为-46.3%、-51.9%和-53.4%,相较于前三个季度2018Q3月度浏览页面整体持续降低。


2018Q3月度浏览页面TOP5世纪佳缘领先


根据艾瑞PC端网络行为监测产品iUserTracker监测数据显示,2018年9月婚恋交友服务在PC端月度浏览页面TOP5的网站分别为世纪佳缘、网易花田&同城交友、 珍爱网、百合网和缘来客,其中世纪佳缘Q3月度浏览页面分别为2.7亿页、2.9亿页和2.5亿页持续优势领先。



二、网络婚恋交友移动端网民规模及行为


2018Q3月独立设备数小幅降低


根据艾瑞移动端网络行为监测产品mUserTracker监测数据显示,2018Q3网络婚恋交友服务移动端月独立设备数依次为1863万台、1871万台和1845万台,经过近5年的持续发展,网络婚恋移动端服务相对成熟行业月独立设备数整体趋向稳定,现阶段变化主要受到行业竞争环境和适龄人口基数变化影响。



2018Q3月度总有效使用时间环比波动增长


根据艾瑞移动端网络行为监测产品mUserTracker监测数据显示,2018Q2网络婚恋交友服务移动端月度总有效使用时间环比小幅波动增长,各月依次为21.6亿分钟、23.1亿分钟和22.4亿分钟,其中8月达到1年内峰值,月度总有效时间的增加,主要来自于核心企业移动端增加并持续优化直播服务提高用户体验。



2018Q3月度总使用次数波动增长


根据艾瑞移动端网络行为监测产品mUserTracker监测数据显示,2018Q3月度总使用次数波动增长,其中8月达到移动端历史峰值5.42亿次,此外,2018年7月和2018年9月月度总使用次数分别为5.22亿次和5.15亿次,2018Q3各月环比增长依次为2.7%、3.8%和-4.9%。



2018Q3日均有效使用时间持续提高


根据艾瑞移动端网络行为监测产品mUserTracker监测数据显示,2018Q3中国网络婚恋交友移动端日均有效使用时间持续增长,Q3各月分别为6960万分钟、7452万分钟和7478万分钟,环比增长依次为-1.4%、7.1%和0.3%,网络婚恋移动端用户粘性持续增加。



2018Q3日均总使用次数环比持续增长


根据艾瑞移动端网络行为监测产品mUserTracker监测数据显示,2018Q3中国网络婚恋交友移动端日均总使用次数分别为1685万次、1749万次和1718万次,环比增长分别为-0.6%、3.8%和-1.8%,网络婚恋交友移动端服务持续优化对用户的吸引力持续提高。

2018Q3中国网络婚恋交友行业监测季报


三、网络婚恋交友移动端竞争格局分析


金准人工智能判断,2018Q3企业间用户争夺加剧,其中世纪佳缘、珍爱和百合稳居第一梯队,网易花田、有缘网和单身交友等为第二梯队。

金准人工智能 内容消费研究报告

前言

中国内容消费行业发展繁荣,内容平台盈利能力强,内容生产者变现快,经营模式多样化。

内容消费是信息消费的重要组成部分,也是持续满足人们信息消费需求的根本动力。内容消费本质上和内容付费一样,都是将丰富的内容变成产品或服务,通过售卖实现商业价值。本篇报告将内容消费定义为:移动互联网时代利用信息生产者和消费者之间的信息差,将信息包装成产品或服务并将其通过互联网售卖的行为。

回顾近五年内容行业的发展,2014年,内容战争升级,具有争议的“媒体转型”话题在2015年后被大量资本进场而急剧升温的“内容创业”所替代,2016年开始,形成了从“人人都是产品经理”到“人人都是主编”的行业现状。

在内容形式上,以微博、微信、36氪等为主的图文供给形式、以喜马拉雅、荔枝FM等为主的音频供给形式、以爱优腾等为主的视频供给形式以及以映客直播、抖音短视频等为主的短视频直播供给形式都是当下人们最为依赖的内容消费形式。

随着人们对精神品质的追求不断增加、算法技术将内容个性化推荐,用户花费在内容平台的时长不断增加,平台方为满足用户多样化的需求也从单一形式平台逐渐演变成一个平台上有多种内容形式。

精神消费升级,用户需求驱动互联网内容产业繁荣。在内容供给端,不同的内容展现形式与不同的用户定位相结合,诞生出丰富多样的内容产品,为消费者带来多样产品体验,并催生多种内容消费的方式。

总体来看,我国的内容消费行业发展迅速,音视频用户量大,音频内容消费企业体系逐渐完善,内容付费方式多样化;短视频、直播领域的企业则走在世界潮流前沿,并占领大片海外市场。

一、内容消费行业概述及现状

1.1内容消费的概念

内容消费就是对在线网站上的图文、音视频信息进行付费。

内容消费是信息消费的重要组成部分,也是持续满足人们信息消费需求的根本动力。通过内容消费,可搭建起完整的产业链,构造足够强健的产业生态系统,实现内容供给端和终端消费的相互促进。

 

内容消费本质上和内容付费一样,本质都是将丰富的内容变成产品或服务,通过售卖实现商业价值。本篇报告将内容消费定义为:移动互联网时代利用信息生产者和消费者之间的信息差,将信息包装成产品或服务并将其通过互联网售卖的行为。伴随着移动互联网的快速发展,内容付费的发展有了质的飞跃。

1.2发展历程回顾

内容消费于2014年迅速发展,现在处于爆发式发展阶段。回顾近五年内容行业的发展,从2014年开始,内容的战争加速升级,具有争议的“媒体转型”话题在2015年后被大量资本进场而急剧升温的“内容创业”所替代。从此,形成了从“人人都是产品经理”到“人人都是主编”的行业现状。

 

以上几个因素标志了一个强调效率、渠道与内容分离、类型多元的内容生态慢慢形成,内容生产看上去被空前降低的门槛、不断出现的新渠道和工具,让再大的领先优势也不难以震慑后来的觊觎者。速生速死的内容领域几乎成了移动互联网创业拔足狂奔氛围的缩影。

1.3行业发展驱动力—消费升级

人均消费水平和文化娱乐支出的增速是内容消费的助推力。目前,中国居民人均可支配收入快速增长,人们对于基本生存需求为主的消费比例降低,发展型消费提高,对高质量的知识信息产生大量需求,以人力资本投资为主的教育、文化、娱乐新消费结构正在形成。

 

 

从国家统计局的数据来看,目前我国的人均可支配收入持续稳定的增长,同比增长率维持在8%以上,受经济不稳定形势影响增长率略微有下降趋势。但是,居民消费支出依然持续性增长,人均教育、文化和娱乐消费支出所占居民消费支出的比例也在不断增长。不断提高的居民收入和消费水平,意味着消费者拥有为内容消费的能力, 并且随着互联网内容的多样性不断丰富,人们在内容消费领域支出的可能性更大。

1.3行业发展驱动力—版权保护/获利周期

原创内容带来的版权收益更直接,也是获利效率提升的本质。

版权环境改善,原创内容作品是当下各平台的稀缺资源。监管层面对数字内容版权保护力度不断加强,通过法律法规和政策规定监管的不断完善严厉打击盗版侵权的行为;另外,民众的知识产权意识已经觉醒,并不断提升,为内容付费市场发展奠定基础。

 

对内容生产者来说,内容付费平台为其提供了直接发布优质内容并以此变现的渠道。

相比传统内容变现,移动互联网时代兴起制作方减少,制作周期缩短, 因此内容生产者的获利周期也随之缩短。此外,内容付费能够为内容生产者带来更高的利润率,帮助提高收入水平。因此,获利高、周期短的内容付费平台对于内容生产者具有强大吸引力。

流量资费下降和第三方支付直接提高了对内容消费的用户规模。流量资费下降是促成内容消费爆发式增长的基础,移动互联网的普及为内容消费的发展提供了土壤。流量资费逐渐大幅下降,据CNNIC(中国互联网信息中心)数据显示2018 年1月至6月,移动互联网接入流量消费累计达266亿GB,同比增长199.6%,移动互联网接入流量大幅度提升使得用户在移动端的内容消费体验得以保障;另外,随着移动互联网的普及和基础设施的完善,3G/4G移动流量资费越来越便宜,直接降低了流媒体图文、音频和视频的成本。因此,用户也会随着流量的降低而越来越依赖移动互联网带来的诸多学习、娱乐和消费的便利。

 

移动支付、云服务、视频直播等第三方服务的兴起和完善,也为内容消费提供了行业发展必要而便利的支持。据CNNIC数据显示,截至2018年6月,我国网络支付用户规模达到5.69亿,较2017年末增长7.1%,使用比例由68.8%提升至71.0%。其中,手机支付用户规模为5.66亿,半年增长 7.4%。所以,以支付宝、微信支付为代表的移动支付工具在线上线下的持续渗透,移动支付渠道的愈发成熟,是内容消费在移动端爆发的有一个关键基础。

推荐算法技术精准内容推荐,提高用户碎片化时间内容学习效率。随着目前人们生活节奏的不断变快,对娱乐消费的需求又越来越高,因此大量碎片化的时间需要被有效利用以获取优质的、精准的信息。移动互联网的出现与智能手机的普及让消费者的碎片化时间得以利用,而轻量级的内容能够有针对性地解决用户的单点需求。因此,大量需要被有效利用的碎片化时间同样推动了内容消费平台的发展。据金准人工智能专家观察,90后的年轻人花在内容消费上碎片时间,主要以图文、图片、短视频和音频为主。

 

从数据对比来看,整体90后对内容消费的喜爱程度很高,95后人群选择音频和视频比95前比例大,95后选择图文和文字的比例小于95前,这也说明年龄越小的人群将可能会越喜欢音视频。

 

随着CDN技术研发的不断深入以及开发商之间的竞争带来的价格便利,推荐算法的应用和普及效率很高,这为内容平台带来了良好的客户粘性。CDN技术本质是利用分布式缓存实现就近访问,直接将距离用户最近的范围内的用户感兴趣的内容推送给用户,不用将内容多次筛选过滤,提高效率降低成本。

1.4市场运营分析

图文、音频、视频是当下内容消费的主要内容形式。内容消费的形式丰富,受欢迎程度高,是人们生活中不可或缺的精神食粮。

从需求端,在普遍都焦虑的时期,求知途径从线下向线上拓展,内容产业链条逐渐完善。线上内容及形式必须不断的丰富,解决内容的获取及实践的效率问题,未来内容产业还将更加垂直化的发展,趋于专业和细分。

从平台端,伴随着市场发展的不断完善,优质内容消费产品驱逐“劣币”;同时,同类型的服务价格将下降,用户更加愿意为优质服务付费,类咨询和专业性的服务将成为提高在线内容消费客单价的重要突破口。

从内容供给端,以微博、36氪等为主的图文形式、以喜马拉雅、荔枝FM等为主的音频形式、以爱优腾等为主的视频形式以及以映客直播、抖音短视频等为主的短视频直播供给形式都是当下人们最为依赖的内容消费形式。

其中,音频和图文、视频相比,具有独特优势,未来发展潜力大。一方面音频内容打破空间局限,解放双手和眼睛,日常使用场景多样,十分便捷;另一方面音频平台上的内容专业性强,满足人们在琐碎时间就学习的需求。以课程为例,音视频是最受欢迎的类型。

 

内容消费行业产业链图:

产业链主要从内容方、平台方和用户进行分析。内容方主要是内容提供商,包括头部内容生产商、KOL以及全民内容创造者;平台方主要分为图文、音频、视频和直播四大类,每一类都有一些典型的头部企业;用户方就是指所有有需求的用户,其中有学生、白领、名人/明星以及互联网从业者等等。这几方一起构成了内容消费的产业链。

 

1.5市场规模及预测

消费水平提高、付费习惯养成、付费内容丰富都是市场不断扩大。最近几年来,居民精神文化需求持续增长,内容生产去中心化程度进一步提高,文化内容产业相关赛道快速发展。

根据金准能人工智能专家统计,2017年,中国知识付费产业规模约为49.1亿,同比增长近三倍。未来,传统文化传媒行业发展将会缓慢,而新媒体和自媒体将利用流量优势成为新的内容产业,并不断完善内容服务,扩大产业规模。

未来三年,知识付费产业规模还将保持较高成长性持续扩张,金准人工智能专家预计到2020年,该产业规模将达到235亿 。未来,内容消费的市场规模可能会出现一段时间的增速缓慢,因为会受到单个用户的注意力时长和目标用户群可接受的客单价范围的限制,但是最终出发展成为市场合理稳定的水平。另外,伴随着市场教育程度逐步提高、智能手机的普及、推荐算法的应用、流量资费的下降,愿意为优质知识服务付费的人群基数也会不断增长。所以,市场规模终将是一个增长的趋势。

 

根据国家统计局数据显示,我国文化产业增加值呈现出持续上升的趋势,所占GDP的比值也是上升趋势,与我国居民收入增长相吻合。在未来,文化产业将会逐渐成长为国民支柱型产业,发展空间巨大。

1.6投融资情况及投资风向

内容平台融资频繁、融资规模大,一级市场仍有很大的机会。

近年,随着文化产业的变革与发展,内容消费行业被迅速带动,发展趋势持续稳定上升,市场规模也呈爆发式增长,以及市场的投融资事件多而密,投资也金额越来越大。

 

据金准数据显示,目前知识(内容)付费领域的企业一共有184家,其中有家有过融资历史的有73家。在这73家中,40家处于种子轮(6家)和天使轮,A轮一共23家,B轮5家,C轮2家,D轮1家,E轮及以后1家,上市仅网易1家。剩下未融资的企业在未来也是有可能发展起来的,已经融资的企业超过一半还在天使轮,说明在未来两三年内,内容消费行业的规模还将继续扩大。

随着新的内容平台越来越多,产业链越来越完善,以及AI技术的成熟运用,各个环节都会诞生值得引起投资机构注意的优质标的 。

轻量化、内容和技术因素是未来投资者感兴趣的投资因素。今年,喜马拉雅、QQ阅读等内容平台都开发了小程序接入APP内的入口,轻量化成为新的热点和趋势。小程序使用便捷,又有大平台导流,再加上现在已经有单独的小程序分发平台,待小程序分发系统完善后,轻量化程序将会成为不可逆转的趋势。

现在,消费者会倾向于选择在原有业务基础之上做拓展延伸的平台,比如在音乐平台上帮助顾客购买原版唱片、在有声书平台上帮助顾客购买原版图书等。在竞争激烈的大环境下,能够更多的满足用户的需求的平台也将受到更多的关注和欢迎。所以“单一功能”平台走向“多功能+多服务”平台也是内容平台的发展趋势,也是平台变现新的途径。

另外,内容平台的核心竞争力还是内容,“UGC/PUGC”时代原创内容的占有量是平台未来发展空间大小的关键;同时,信息抓取的速度也是吸引读者的关键。AI的智能与高效是否能为行业带来变革性影响犹未可知,但高科技化的内容生产与分发已经是行业不可逆转的潮流。

所以,未来,金准人工智能专家认为内容产业的投资风向将更加偏向于以上三种类型的企业:拥有小程序的内容平台、拥有多种功能和丰富服务项目的内容平台以及拥有独家又高效的内容的内容平台。

二、内容消费产业链与案例分析

2.1内容消费的模式总述

内容消费的商业模式主要以图文、音频、视频、直播为主。

现阶段中国内容消费行业正处在一个鼎盛时期,内容消费行业大家族主要的经营模式有四大类型:图文内容板块有微博、微信这样的巨头,音频内容板块拥有喜马拉雅、荔枝FM这样的大牛、视频行业发生着巨变,由原来的影音演变出来长、短视频和直播两大行业。

 

内容消费行业的各个模式经过时间的打磨都形成了各自的特色。下面以图文、音频和视频进行分析:

图文产业中,新闻资讯类的平台用户集中度较高,平台间差异化程度也相对较低;但是专业资讯类的平台瞄准细分市场,平台内容特色分明。

音频产业中,音乐类的平台竞争中,头部平台胜在歌曲的数量上;在线音频平台的知识付费促进内容生产,用户消费前景广阔。

视频产业中,长视频三大头部平台聚集IP资源,具有原创独特优势;短视频和直播流量大,广告重,变现快。

2.2内容消费图文模式分析—知乎

图文内容模式成熟,盈利稳定新闻资讯类依托。

互联网时代,内容消费行业版图中的图文类内容丰富多元,具有知识性、娱乐性以及双重性的特征,比如:专业资讯、信息/新闻资讯类、文学类以及漫画类等。

知乎创立于2011年,是目前国内最大的网络知识分享社区,连接各行各业的用户。除了免费的问答平台之外,知乎还提供实时语音互动(即知乎 Live)、电子书以及线上咨询等付费内容供用户选择。

 

公司名字:北京智者天下科技有限公司

产品上线时间:2011年

最近融资:2.7亿美元

最近估值:24亿美元

融资阶段:E轮及以后

融资时间:2018年

过往投资方有:腾讯、今日资本、高盛、赛富投资基金、创新工场等

 

截至2018年6月,知乎已提供15000个知识服务产品,生产者达到5000名,知乎付费用户人次达到600万。每天,有超过100万人次使用知乎大学。

从知乎的官网看,知乎的核心产品分为免费的和付费的。

以图文形式为主的写回答、写文章、写想法和专栏依旧是知乎的几大马车;这部分是免费的、共享的内容。随着人们需求的变化和技术的进步,知乎也将视频和音频的内容加入进来。在其推荐和热榜区域都有视频/图片+文字的内容呈现。

另外,需要付费的部分主要是Live、付费咨询。分别以课程和问答的形式展现内容。图文形式的内容平台逐渐向综合性的、多维度的付费平台发展。

知乎Live是知乎推出的实时语音问答产品。主讲人对某个主题分享知识、经验或见解,听众可以实时提问并获得解答。作为知乎最核心的知识付费形式,知乎 Live是以音频直播讲座的形式将知识分享给付费观众,内容涵盖生活方式、音乐、影视、游戏、体育、互联网、旅行等用户生活和工作的多个方面。以形式划分则可将 Live分为单场Live、Live课程(多课时)和Live专 题。Live课程分期讲授,内容可根据Live参与者的需 求设计和调整。Live专题则是由知乎的官方运营团队 将已有的Live按照专题整理出的Live合辑。知乎Live可以让用户便捷且高效地收获与交流知识。

除了知乎Live之外,书店以及线上咨询两项也是付费服务,其中书店由知乎官方根据平台优秀回答内容制作或邀约平台IP对某一领域话题发表观点并整理成章节,定价多集中在10元—30元之间;付费咨询即通过付费向特定答主提问并获得语音解答,收费标准由作者自己定价,价格区间集中在100元以下,围观群众可付费1元收听公开咨询的问题答案,收入由答主和提问者平分。

从知乎在知识付费领域的一系列布局中可以看出知乎正在从问答社区向知识平台转型,通过邀请社会知名人士、平台头部IP以及机构用户入驻,推出Live、专栏、电子书等模块,打造一个内容丰富的知识共享平台。

2.2内容消费音频模式分析—喜马拉雅

在线音频的内容形式多元化,全场景发展优势逐渐凸显。

在线音频行业现在的特点主要是:以知识付费促进内容生产,用户付费前景广阔。音频承载渠道多样化,并且能够渗入到人们生活中的多种场景。通过平台差异化经营建立独特优势的喜马拉雅,其MAU在行业内领先。

喜马拉雅是一个音频分享网络电台,拥有免费和付费两种形式的内容。付费内容直接面向C端收费,免费内容面向B端收取广告费,两端营收相当;同时喜马拉雅平台也支持用户上传或分享音频。

 

公司名字:上海证大喜马拉雅

网络科技有限公司

产品上线时间:2012年

最近融资:4.6亿美元

融资阶段:战略投资

融资时间:2018年

过往投资方有:春华资本、华泰证券、兴旺投资、创世伙伴投资、普华资本等

 

 

喜马拉雅的产品类型丰富,从提供的内容形式上来看,喜马拉雅的产品形态分为平台内容和智能硬件--小(晓)雅音响,小雅和平台内容同频互动,结合音频内容的出版物,提高平台/app的使用频率和延续性,增强用户粘性,创造高性价比。

目前,喜马拉雅平台注册用户4.8亿,活跃用户日均收听时长135分钟,其用户男女比1:1,男女付费比例大概4:6,白领居多。其用户增长之快,直接带来翻倍增长的营收,据喜马拉雅称,自2015年到2017年每年的营收分别是上一年的10倍、7倍和5倍,未来依旧有较强增势。

在线音频在内容消费行业最具代表性,其内容生产质高价优。

喜马拉雅相较于行业内的其他内容平台,在内容把控、平台生态建设以及赋能音频创业者方面都有一些优势。喜马拉雅在内容上采取降权的方式规避劣质内容,优胜劣汰;在平台建设方面,以品牌为核心从单品类向多品类发展,单行业扩展到各行各业,赛道更细分跟垂直;除此之外,喜马拉雅还通过多样化的变现模式、平台与主播5:5分成及建设利益分型模型,从流量、资金及创业孵化三个层面扶持音频内容创业者,帮助创业者多种途径变现。

基于以上的优势,喜马拉雅制定了明确的发展战略:首先,用优质内容去影响用户,并分行业输出内容;其次,做大整个行业,扩大至全国市场,使内容消费成为人们的生活必需品;另外,与内容生产机构、智能硬件厂商以及广告公司合作,完善产业链;最后,通过举办一年一度的“123狂欢节”1 * 的活动让参与的用户低成本体验优质内容,养成听的习惯,从侧面降低用户进入门槛。

 

2018年的123核心玩法是你来听我买单,并且只要用户能坚持打卡就会得到返现;在品类和付费内容上,也将从单品类向全品类过渡,从单行业向全行业过渡,由单平台向全平台趋势发展。未来,喜马拉雅或将可能成为最典型的内容消费节日。

2.3内容消费视频模式分析—快手/抖音

短视频是今年竞争激烈的内容消费领域之一,模式新、增速快。

据金准数据显示,2017年短视频市场规模达57.3亿,短视频行业作为内容消费行业重要的一环,目前,用户流量爆发式增长,广告收入是核心变现模式。

 

 

公司名字:北京快手科技有限公司

产品上线时间:2011年

最近融资:10亿美元

最近估值:180亿美元

融资阶段:E轮及以后

融资时间:2018年

过往投资方有:腾讯、红杉中国、百度投资、光源资本、晨兴资本等

公司名字:北京微播视界科技有限公司

产品上线时间:2016年

融资阶段:天使轮

融资时间:2018年

过往投资方有:今日头条、软银中国等

 

在短视频领域,快手和抖音无疑为两大头部平台,快手月活跃用户数已达2.3亿,而抖音也超过1亿并正高速增长中。在头部平台中,快手已获得百度与腾讯的投资,火山、西瓜、抖音均属于今日头条系产品,美拍为美图秀秀旗下产品,而腾讯也正在积极推动微视等短视频产品。

头部平台竞争激烈,又各有各的优势。

在定位上,有腾讯和百度投资背景的快手上线早,具有先发优势;而抖音又是字节跳动的核心产品。这两家短视频平台能够快速发展和抗衡的重要因素是平台类型定位清晰而不同,定位分化,辨识度高,分别吸引着不同人群。

 

在产品的打磨上,快手做产品矩阵的思路是,去满足下沉市场里普通用户的娱乐需求,重点打磨多种形态的产品,让产品变得对三四线用户更加友好,体验更好。抖音的产品一开始主打年轻人潮流,且从“专注新生代的音乐短视频社区”转变为“记录美好生活”,成为了一个多元化的全民的短视频UCG平台。

在算法上,快手和抖音既有相似的地方又有不同的地方。快手根据用户画像和内容标签进行个性化推荐,推荐力度随着热度的增加先升高再降低,曝光发布较为平均,目前数据库已有百亿条特征。抖音也根据用户画像和内容标签进行个性化推荐;但是是高热度高曝光,根据热度决定是否进入更大的推荐池,并且字节跳动旗下所有产品数据共通有数据规模优势。

在变现盈利上,短视频行业的广告变现已初步实现,贴片广告、信息流广告、电商导流、用户打赏等模式均在短视频平台变现探索中。

三、内容消费行业总结与未来发展趋势

4.1 行业总结

内容消费行业发展日趋成熟,平台可消费内容形式越来越丰富。

精神消费升级,用户需求驱动互联网内容产业繁荣。在内容供给端,不同的内容展现形式与不同的用户定位相结合,诞生出丰富多样的内容产品,为消费者带来多样产品体验,并催生多种内容消费的方式。

内容消费是一个完整体系,提升用户消费的频率和金额是平台运营的最初目的。为达到这种目的,首先通过构建用户互动社区打造完整的用户运营链来留住用户;然后由知识产权保护与移动通信技术为行业发展提供法律保护和流量优势;其次不断提升内容平台的内容形式和体验感,形成完善的平台内容生态;最后重点构建服务用户学习全过程的服务链条,为用户提供深度的知识吸收场景,全面提升平台用户的满意度和复购率。

在以上因素的影响下,内容形式由最开始的单一形式平台逐渐演变成一个平台上有多种内容形式。例如喜马拉雅从原来的音频付费平台转型到音视频付费平台;知乎由原来的文字付费问答形式逐渐增添了知乎Live,包括音频和视频的形式;甚至以短视频起家的抖音都加入了电商小程序入口。

总体来看,我国的内容消费行业发展迅速,音视频用户量大,音频内容消费企业体系逐渐完善,内容付费方式多样化;短视频、直播领域的企业则走在世界潮流前沿,并占领大片海外市场。

内容消费整体营收较好,解决掉现有痛点依然会有质的飞跃。

在市场占有率迅速扩大的基础之上,内容消费平台的盈利模式逐渐多样化,成为继广告、电商之后,互联网重要的盈利模式,并成为互联网内容行业重要发展趋势。在消费方式上,先支付后消费的“消费前付费”是主流内容付费类型,以打赏型为主的“消费后付费”最适宜粉丝经济。

 

当互联网内容行业内容消费模式丰富,各内容平台以抢占用户时间为核心发展目标,提升用户体验成为各内容平台制胜之道,各个平台同时开启多种内容消费模式,形成跨类别竞争的局面。与此同时,内容行业也存在诸多发展问题,版权之争、内容监管及质量问题、用户隐私保护成行业三大痛点。

4.2 现阶段痛点及未来发展趋势分析—版权

盗版内容侵蚀平台严重,版权保护及内容监管力度需全方位加强。

近年来,随着内容市场的繁荣发展,版权之争、IP之争官司不断。之前,其中最常见的当属影视圈里的剧本抄袭、音频圈里的歌词/作曲、网络游戏等的抄袭;自2017年短视频和直播火起来以后,短视频版权之争的官司也开始逐渐增多。比较出名的事件有:岳云鹏《五环之歌》被指侵权、VR全景摄影作品著作权案、今日头条与腾讯、搜狐“法庭见”、畅游“金庸改编”维权系列、盛大《传奇》侵权案等等,数不胜数。

然而,优质IP的数量、持续产出内容的能力以及产出内容的 深度都是影响内容消费平台成长的关键因素,而原创内容则是平台持续获客、持续获利的源泉。因而版权保护在内容行业备受关注,政府在规范内容行业环境的同时也在不断地完善相关法律法规,提高内容监管力度。

为了减少和避免内容抄袭、版权使用划分不清晰带来的负面影响,过去的两年,中国政府在版权保护方面做了严格的监管和保护。

 

内容思想通过自媒体及各大内容平台流出的审核机制有待提升。

内容消费行业的核心是内容的产生,输出内容的影响力随着当今自媒体的快速发展也越来越大,每个人的微信朋友圈内容、音频主播内容、短视频直播账号内容都是自己的个人IP的体现,创作者将自己思考的问题、想表达和传递的信息都通过内容平台载体以不同的形式体现出来。

另外,现在的算法技术和CDN在内容分发的应用也来越广泛,让人欢喜的同时风险也一直存在。通过技术手段,平台会将每个用户的喜好和搜索词条做标注,将与之相符分额内容智能推荐给用户,以此来吸引用户,提高用户自平台上的留存率。同时,弊端也非常明显,正能量的优质内容不能够平均分发到每个用户,每一类用户都只关注自己想关注的内容,内容创作者素质参差不齐,从而会有产生不良风气的可能性。

以上情况都会因为内容思想导向分散导致内容质量参差不齐、差异巨大、难以把关。所以,作为平台者和内容的创作者而言走需要做有责任感的企业和作者,严格自律,积极探索,建设健康积极的内容审核机制和内容分发机制。

 

信息安全是内容消费行业面临的一大挑战也是发展突破的机遇。

随着内容平台竞争的加速、监管的疏忽,一方面,内容信息量大、质量参差不齐,需要沉淀;另一方面,用户信息泄露、隐私曝光在内容付费场景下逐渐成为消费者担心的安全隐患。

现阶段,为解决内容“大众化、高频次、刚需”的用户需求,内容消费行业的内容平台数量激增,内容生产者门槛低、数量庞大,内容供大于求、内容质量难以把关。长期来看,内容平台输出的内容需要一个接受监督、筛选、过滤和沉淀的过程,才能使内容行业的环境得到净化。

另外,在CDN技术的推动下,推荐算法更加精准化的了解用户需求,实现定制化的内容推送,使用户更轻易的浏览自己感兴趣的内容;但是,用户同时面临浏览记录被记录、分享、甚至注册信息被泄露的风险。若一名消费者在淘宝上浏览自己想买的商品,移步视频网站,却能看到自己刚才浏览的商品的信息流广告,尽管消费者确实获得了“更定制化的广告推荐”,但与此同时消费者信息也被泄露。如何保护用户信息,在获得用户认可的前提下使用和交换用户信息是各大内容平台都面临的挑战。

在未来,内容消费不会止步,平台将更加注重用户体验,内容也将“更精细、更专业”。

总结

目前,内容平台仅依靠算法推荐内容已无法满足用户的多元化阅读需求,深耕内容、品类多元化、提升用户体验成为未来传媒产业发展的方向。金准人工智能专家表示:内容消费升级是一个渐进的过程,一方面,用户面对的内容供应量空前的丰富,相应的注意力越来越分散,需要有内容平台为他们提供严选的好内容,降低选择成本;另一方面,市场下沉趋势更明显,更多消费者的需求亟待满足。