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行业研究

金准人工智能 新兴科技趋势报告

金准人工智能通过对近700项科技趋势的综合比对分析,最终明确了19项最值得关注的科技发展趋势。


该报告一是为了帮助大家对未来30年可能影响国家力量的核心科技有一个总体上的把握,其二是为社会资本指明科技投资方向。


1、物联网


在2045年,最保守的预测也认为将会有超过1千亿的设备连接在互联网上。这些设备包括了移动设备、可穿戴设备、家用电器、医疗设备、工业探测器、监控摄像头、汽车,以及服装等。它们所创造并分享的数据将会给我们的工作和生活带来一场新的信息革命。


人们将可以利用来自物联网的信息来加深对世界以及自己生活的了解,并且做出更加合适的决定。


在此同时,联网设备也将把目前许多工作,比如监视,管理,以及维修等需要人力的工作自动化。物联网、数据分析、以及人工智能这三大技术之间的合作将会在世界上创造出一个巨大的智能机器网络,在不需人力介入的情况下实现巨量的商业交易。


但是,虽然物联网会提高经济效率、公共安全,以及个人生活,它也会加重对于网络安全和个人隐私的担忧。恐怖分子,犯罪集团以及敌对势力将会利用物联网作为新的攻击手段。而物联网中所包含的大量数据也会诱惑政府去实施针对人民的监控,从而进一步的引发隐私和安全之间的对抗。




2、机器人与自动化系统


在2045年的地球上,机器人和自动化系统将无处不在。自动驾驶汽车会使交通更加安全与高效,或许还会给共享经济带来新的动力。机器人则会负责日常生活中大量的任务,比如照顾老人与买菜,以及工业中的职责,比如收获农作物,维护公共设施等等。


而随着机器人的机动性、灵敏度以及智能的提高,它们将成为强大的战士,在战场上辅助、甚至替代人类士兵作战。人工智能软件则会被使用到商业上,例如从数百TB的数据里面提取有意义的信息,使商业服务自动化,以及替代诸如客服、教师等传统意义上 “以人为本”的职业。


但是,机器人与自动化也会带来许多的危机。数百万工作被机器取代的下岗职工将会给社会造成极大的冲击,导致经济与社会的不稳。自动化网络系统则会成为各个敌对势力相互攻击的主要突破口。在冲突中使用机器人和自动化系统则有可能造成极大的伦理和文化挑战。




3、智能手机与云端计算


智能手机与云端计算正在改变人类与数据相处的方式。比如目前的美国,大约有30%的网页浏览和40%的社交媒体是通过手机的。而这的原因之一就是具有各种可以测量天气、位置、光度、声音、以及生物特征的探测器的智能手机。


随着手机的威力越来越大,功能也越来越全面,移动网络的铺展也将加速。在2030年,全球75%的人口将会拥有移动网络连接,60%的人口将会拥有高速有线网络连接。


移动终端的发展以及移动网络的扩散,也会进一步推进云端计算的进展。云端计算可以在在零投入的情况下给用户带来大量的计算能力。在未来的30年里,基于云的移动计算端将会改变从医疗到教育的各行各业。


比如人们可以通过手机来进行体检并与云端的诊断软件直接沟通,人们也可以在手机上使用教育软件来学习新的技能,农民们甚至可以通过手机连接到实时气象数据,通过云端软件计算最优化的收割时间。


但是,这一切都需要极高的网络安全性、可靠性、以及流量。商业用户以及个人用户也都需要习惯把数据上传到云端中。




4、智能城市


在2045年,全世界65%-70%的人口将会居住在城市里。随着城市人口的增加,全球人口超过1千万的超级都市将会从2016年的28座增加至2030年的41座。大量的人口向城市流动将会给这些城市的基础建设,比如城际交通,食物和水源,电力能源,污水处理,以及公共安全系统等带来极大的压力。


未来的智能城市将利用信息和通讯技术(ICT),通过大数据以及自动化来提高城市的效率和可持续性。


比如使用分散探测系统将实时监视城市用水用电数据,通过智能电网自动调整配电设置;通过联网的交通信号系统以及自动驾驶系统来减缓车辆堵塞的程度;利用由新材料和新设计技巧所建的智能建筑来提高空调和照明系统的效率,减少能源浪费;使用屋顶太阳能板、小型风力发电机、地热发电,以及其他可再生资源提供干净的电力。


但是,在另一方面,没钱或者缺乏政治信念去投资这些科技的城市将会变得极其拥挤和肮脏,成为暴动和冲突的爆发点。


5、量子计算


量子计算是通过叠加原理和量子纠缠等次原子粒子的特性来实现对数据的编码和操纵。


虽然在过去的几十年里,量子计算只存在于理论上,近些年的研究已经开始出现有意义的结果。在未来的5-15年里,我们很有可能制造出一款有实用意义的量子计算机。


量子计算机的出现将会给其他的研究方向,比如气候模拟、药物研究、以及材料科学带来巨大的进步。


不过,最令人期待的还是量子密码学。一台量子计算机将可以破解世上所有的加密方式,而量子加密也将真正无懈可击。如今,量子计算机的许多技术堡垒已经开始被逐一攻克,虽然我们也许在21世纪40年代才会看到真正实用的量子计算机,但来自政府和业界的大量投资意味着量子计算已经迈过了转折点。




6、混合现实


虚拟现实和增强现实(VR和AR)技术已经在消费电子市场激发了极大的热情,各科技公司也迅速的开始进入这个市场。在2014年收购Oculus VR之后,Facebook将在今年推出他们首款VR眼镜。三星、索尼、宏达也计划在今年推出VR产品。资本的涌进代表了VR将会成为新一代的主流娱乐技术。当然,VR也有在娱乐之外的应用。美国第二大家居装饰用品公司Lowe’s(劳氏公司)正在开发名为Holoroom的一款3D增强现实科技。Lowe’s的客户将可以设计一个空间,然后使用Holoroom进入一个3D模型,体验他们设计的空间感觉如何。


虽然在历史上,市场对VR和AR曾有些过于膨胀的预期,如今的超高清显示,低价的姿势与位置探测器以及高清视频内容给混合现实科技打下了雄厚的基础。在未来的30年里,这些技术将成为主流科技。AR眼镜将把实时相关的信息给用户投放在现实中,而VR眼镜则可以通过融合视觉,听觉,嗅觉和触觉来实现深度沉浸的体验。




7、数据分析


在2015年,人类总共创造了4.4ZB(44亿TB)的数据,而这个数字大约每两年就会翻倍。在这些数据中隐藏了各种关于消费习惯,公共健康,全球气候变化以及其他经济,社会还有政治等等方面的深刻信息。可惜的是,虽然“大数据”成为了一个热点,但每年只有不到10%的数据会被分析。


在接下来的30年里,我们处理巨量的动态数据的能力将会逐渐提高。自动人工智能软件将会可以从散乱的数据中识别并提取有关联的信息。而这种数据分析的能力将会从商业应用扩散到普通人手里。


人们将会获得在生活中使用大数据的能力,并且通过这种能力来迫使政府以及各种机构对它们的政策负责。而这很有可能引起关于数据限制的冲突。超级个性化营销,政府对人民数据的监视,以及各大数据被盗案件的曝光则会引起数据所有权的讨论。各个敌对势力则可以利用被盗取的,从暗网中购买的,甚至是开源的数据来相互攻击。




8、人类增强


在接下来的30年里,科技将带领人类突破人类潜力的极限甚至生物的极限。由物联网连接的可穿戴设备将会把与实时有关的信息直接打入我们的感官中。外骨骼和与大脑连接的假肢将会使我们变得更加强大,为老弱病残恢复移动力。


装有探测器和嵌入式计算机的隐形眼镜或者被永久植入在体内的装备将给我们带来可以穿墙的听力,天然夜视,以及可以嵌入虚拟和增强现实系统的能力。益智药将会扩大我们的思维能力,改变工作和学习的方式。




9、网络安全


网络安全不是一个崭新的话题。事实上,早在1991年就有人提出了“网络上的珍珠港”这一警告。但是在未来的30年里,随着物流网的发展以及日常生活中越来越多的连接,网络安全将会成为网络行业首要的话题。


目前,虽然世界上的网络攻击越来越多,但是它们大多数的目标都只是个人或者企业。而且这些攻击所造成的损失虽然很大,但是这些损失并不会扩散。而未来的世界将不会是如此的简单。


随着汽车、家电、电厂、路灯,以及数百万个其他的事物相互连接,网络攻击的后果也会越来越严重。国家、企业、以及个人的数据将会面临越来越隐蔽的攻击。有些甚至在数年后才会被发现。目前,人们可以想象出来最坏的情况就是“网络世界末日”– 在越发越疯狂越频繁的攻击下,整个世纪的互联网以及其中所包含的经济社会功能的崩溃。




10、社交网络


如今,大约有65%的美国人使用社交网络,而在2005年,这个数量只有7%。社交网络已经开始展现出改变人类行为的能力。但是在未来的30年里,社交科技将会给人们带来可以创造出各自微型文化圈的力量。


人们将会使用科技形成社会契约和基于网络社区的社交结构,从而颠覆许多传统的权力结构。比如政治舆论,由于目击者们可以直接在网络上揭露腐败和压迫而不用通过媒体的过滤,政府将会发现舆论越来越难被直接控制。或者企业责任,虽然企业可以通过社交网络直接接触到消费者,这些消费者也可以利用社交网络来突破营销的噪音,使企业对他们的产品和行为负责。


众筹和直播将会使内容创作进一步的民主化,从而模糊媒体人与观众之间的区别。而比特币以及其他加密货币也许会把货币和交易的控制从政府手中剥离,从此基于社会共识而不是政府的规定。




11、先进数码设备


由于计算机和各种数码设备在过去的60年里给人们生活带来的天翻地覆的改变,我们似乎已经忘了这些技术还比较新。个人电脑在1975年才出现在商店里,而当时的个人电脑有如今日的宜家,是作为一套零件卖给顾客的。用户需要自己把它组装起来,所有的程序也都需要自己编写。仅仅40年后,人们手中智能手机的计算能力就已经远超1969年把宇航员送上月球时的NASA了。在未来的30年里,这个趋势也将会继续下去。




12、先进材料


在过去的10年里,材料科学的突破给我们带来了许多种先进的材料。从可以自我恢复和自我清理的智能材料,到可以恢复原本形状的记忆金属,到可以利用压力发电的压电陶瓷材料,到拥有惊人的结构和电力性能的纳米材料,这些都是材料科学家的成功。尤其是纳米材料,它有着广泛的应用价值。


在纳米尺度(少于100纳米),普通的材料比如碳,将会呈现出独特的性能。石墨烯,一种由碳原子构成的只有一层原子厚度的二维晶体,强度是钢的100倍,能够高效的传导热和电,并且几乎透明。


纳米材料有着无数种应用,比如作为引擎或其他机械表面的低摩擦力镀膜,作为高强度合成材料来建造汽车和飞机,轻便的防弹背心,以及高效的光伏材料。


在工业应用之外,制药企业也正在研究作为靶向分子的医疗纳米粒子用于治疗癌症。在未来的30年里,纳米材料以及新型材料,比如泡沫金属以及陶瓷复合材料将会被用在从衣服,到建材,到车辆,到公路以及桥梁中,无处不在。


13、太空科技


太空行业正在进入一个从上个世纪60年代后就从未出现过的发展阶段。新的科技,比如机器人,先进的推进系统,轻便的材料,增加制造,以及元件小型化正在减少把人和物送入太空的价格,而这则会开启太空探险的新机会。


SpaceX,Arianespace,Blue Origin等太空行业的新人已经带来了例如可回收火箭等颠覆式创新。


在未来的30年里,科技的研发将会带领人类将重返月球。在此之外,更加伟大的探险,比如人类登录火星也是,以及新型基于太空的行业,比如在开采小行星中的矿物也都有可能出现。


虽然探索甚至殖民太空是现代人来长久的梦想,但是对太空设施的需求很有可能加大地球上的冲突。随着更多的国家开始依赖天基设备,对太空的控制将有可能成为一个全新的爆发点。天基武器不再是不可能,而反卫星也将成为未来战争的一部分。


14、合成生物科技


早在孟德尔发现遗传的基础规律,以及埃弗里-麦克劳德-麦卡蒂实验证明DNA是遗传物质之前,人类已经进行了几千年的通过选择性育种以及杂交来操纵植物和动物的遗传基因了。


随着我们对遗传学认知的加深,我们已经可以通过搭建新的DNA来实现无中生有,创造出新的生物。基因改造农作物则是此项科技的先锋。但是在此同时,我们正站在一场生物革命的突破口。当我们跨入生物科技的新时代时,生命将会成为信息,如同电脑程序的代码一样,可以被改写的信息。


科学家正在开发一种可以分泌生物柴油的海藻,这种海藻的DNA中则被编写了数千GB的数据。在未来的30年里,合成生物科技将制造出可以探测到毒素,从工业废料中制造生物柴油,以及通过共栖来给人类寄主提供药物的生物。但是,合成生物也会带来生物武器和难以控制的入侵物种等巨大的危险。




15、增材制造


增材制造(3D打印)已经在工业界作为制造限量设计原型的技术而被使用超过30年了。但是,在近十年里,3D打印技术获得了惊人的发展。如今,随着3D打印机价格的下降以及大量开源工具和付费模型的出现,世界上已经出现了一个庞大的“创客”群体,无时不刻的在突破这项技术的极限。


在2040年,3D打印技术将改变世界。新一代的3D打印机将可以融合多种材料,电子元件,电池以及其他原件。人们将会利用3D打印技术制造工具,电子产品,备用零件,医疗设备等各种产品,并按照自己个人需求来实现真正的“私人订制”。


军队的后勤将变得更简单,因为装备和补给可以在当地直接打印。物体将会变成信息,而网络盗版将会代替现实偷窃。而恐怖分子以及犯罪集团将会使用难以追查的原材料来打印武器,探测器,以及其他装备,给社会安定造成极大的隐患。




16、医学


在未来的30年里,各种科学技术上的突破将改变医学。通过基因组学,我们将会得到真正的私人药物。在未来,癌症,心肺疾病,阿兹海默症,以及其他目前看似无救的疾病将会由针对患者个人基因的药物来治疗。


人类将可以通过DNA培养出来移植所需的器官,从而灭绝等待配型以及排斥反应等很可能致命的情况。生物假肢将会被直接连接到神经系统上,从而提供与真实触感极其相似的感官。


机器急救人员以及例如控制性降温的肢体存活技术将会大幅度延长救援的“黄金时间”。科学家们将找到衰老的原因,从而增加人类的寿命,涌现出一大群非常健康并有活力的“老人”。




17、能源


在未来的30年里,全球能源需求预计会增长35%,我们则正在面临着一场能源革命。新的采油技术,比如水力压裂以及定向钻为人类添加了大量可开发的油田和气田。而这直接颠覆了世界石油市场,使美国从世界上最大的石油进口国变成了最大的石油生产国。


与此同时,可再生能源,比如太阳能和风能的价格也开始接近与石油。就拿太阳能来说,在过去的10年里,太阳能发电的价格从每瓦8美元降低至这个数字的十分之一。在此之外,还有核能这个抱有争议但从未停止开发的能源。新一代的核反应堆设计宣称远比之前的更安全,也会产生更少的核废料。


不过,虽然使用清洁能源可以帮助我们减缓全球气候变化,但是围绕着用于生产电池,光伏,以及其他元件的稀有资源的新的纠纷与摩擦也会出现。石油经济的消退也会在中东和北非引起经济和社会的严重不稳,进一步加深当地的武装冲突。




18、新型武器


在未来的30年里,数种新型武器技术将出现在战场上。除了目前正在开发中的非致命武器以及能量武器之外,数个国家也正在开发可以阻绝军事行动能力的反介入和区域阻绝武器(A2AD)。A2AD技术包括反舰弹道导弹、精密制导反车辆反人员武器、反火箭炮、火炮和迫击炮系统(CRAM)、反卫星武器,以及电磁脉冲武器(EMP)。


有些技术,比如精密制导武器,属于基于现有科技的突破。中国就正在开发可以摧毁航空母舰的先进反舰弹道导弹。而有些技术则属于崭新的主意,比如2015年由美国防部高等研究计划部(DARPA)所开发的EXACTO自导子弹。随着中国,俄罗斯,美国以及其他国家斥巨资推进军队现代化,新一代的高科技军备竞争正在揭晓。


19、食物与淡水科技


在未来的30年里,淡水和食物的缺乏将会在世界上制造更多的冲突。大约全球25%的农地已经由于过度耕作,干旱,污染等原因造成了严重退化。


在未来的几十年里,最乐观的预测也指出主食谷物的价格将会提高30%。但那是最乐观的情况。如果全球气候变化、需求,以及资源管理的失败按照目前的趋势继续下去,价格提高100%也是可能的。


在2045年,全球超过40%的人口将会面临缺乏水源的问题。这一切问题的解决方式只有科技。


海水淡化、微型灌溉、污水回收、雨水收集等科技将会减缓人类对淡水水源的需求。基因改造农作物以及自动化将会允许农民使用更少的土地来出产更多的食物。食物和淡水将会成为新的科技热点,也会成为新的冲突爆发点。

金准人工智能 2018年边缘智能白皮书(中)

2.3主要的边缘智能参考架构

边缘智能的一些产业联盟及标准化组织作为产业服务机构,会持续推出边缘计算技术参考架构,本节总结主要标准化组织的参考架构。

欧洲电信标准化协会(ETSI)2016年4月18日发布了与MEC相关的重量级标准,对MEC的七大业务场景作了规范和详细描述,主要包括智能移动视频加速、监控视频流分析、AR、密集计算辅助、在企业专网之中的应用、车联网、物联网网关业务等七大场景。

此外,还发布了发布三份与MEC相关的技术规范,分别涉及MEC术语、技术需求及用例、MEC框架与参考架构。

从第一版到第二版,ETSI的MEC架构的变化主要体现在两个方面,一是资源下沉,将应用服务的内容靠近边缘,核心网的功能进一步边缘化,此举可以更大程度的提升服务的效率、节省资源;二是商业价值的进一步释放,通过垂直行业的多样化、层次化、个性化定制与创新,将边缘智能的能力进一步提升。

17 ETSIMEC参考架构

边缘计算产业联盟(ECC)的参考架构基于模型驱动的工程方法进行设计,从架构的横向层次来看,具有如下特点:智能服务基于模型驱动的统一服务框架,通过开发服务框架和部署运营服务框架实现开发与部署智能协同,能够实现软件开发接口一致和部署运营自动化;智能业务编排通过业务Fabric定义端到端业务流,实现业务敏捷;联接计算CCF(ConnectivityandComputingFabric)实现架构极简,对业务屏蔽边缘智能分布式架构的复杂性;实现OICT基础设施部署运营自动化和可视化,支撑边缘计算资源服务与行业业务需求的智能协同;智能ECN(EdgeComputingNode)兼容多种异构联接、支持实时处理与响应、提供软硬一体化安全等。

18 ECC边缘计算参考架构2.0

重庆邮电大学基于学习的D2D通信系统(例如社会感知的D2D通信系统)与虚拟化的D2D通信系统提出了KCE架构,该架构可以为用户提供可信的D2D接入,以最大化D2D设备资源的利用率。

架构分为物理层、知识层与虚拟管理层。在物理层,通过考虑缓存策略与服务容量,研究UE的资源分配方法;在知识层,主要聚焦网络结构识别、激励机制及信任管理;在虚拟管理层,重点研究虚拟资源的优化分配方法,以满足不同的用户QoS要求。

19基于知识为中心的边缘计算体系架构-KCE

三、边缘智能产业生态分析

从传统产业链角度看,边缘智能产品、技术、平台和方案部署在终端和网络回传设备之间,与边缘智能相关的产业链只是位于这之间各种软硬件企业;不过,从物联网产业视角看,边缘智能作为物联网的汇聚和控制节点,其涉及到的产业生态不仅仅只是产业链这一小段,而应扩展到对物联网端到端解决方案形成影响的部分,涵盖了硬件、软件、设备、运营商、内容提供者、应用开发者等各个环节。本章以物联网产业的视角,抽象出边缘智能产业生态框架,并对其进行分析。

3.1边缘智能产业图谱

近年来,边缘智能产业参与者数量越来越多,从这些参与者的角色分布来看,可以绘制出该领域相对应的产业生态框架图如下:

20边缘智能产业图谱

从整个产业图谱来看,边缘智能作为物联网业态中的组成部分,大部分参与者在物联网产业生态中本身也承担着多种角色,而且不少企业和机构布局了多个环节。本报告按边缘智能主要功能模块抽象出以上产业图谱,基本上可以让业界对所有参与边缘智能产业的各类企业和组织以模块化和结构化的方式进行考察。

总体来说,本报告将边缘智能产业链分为两大类,第一大类涉及到边缘智能技术、产品、解决方案等核心业务的研发、生产、经营、应用闭环的流程,主要涵盖边缘载体供应商、边缘业务运营商、服务提供商和最终用户,每一板块下面又有多个子板块构成边缘智能产业链的分工。其中边缘载体供应商旨在让边缘智能有可运行的软硬件载体,边缘业务运营商拥有这些软硬件载体并承担运营商角色,服务提供商也是在这些软硬件载体上根据用户业务需求推出对应的服务,最终由业务运营商和服务提供商为最终用户提供服务。第二大类主要是为边缘智能这一闭环流程提供标准制定、产业组织等服务,对应的是一些标准化组织推出边缘智能端到端标准和参考架构,以及行业协会、联盟促进整个产业合作共赢,降低产业的碎片化。

3.2边缘智能产业生态主要组成部分

上节中边缘智能产业图谱是对所有参与者的结构化抽象和梳理,本节主要介绍产业图谱中每一板块的具体内容,以及各板块之间的关系,将该图谱展开研究。

3.2.1边缘载体供应商

与大部分边缘计算产业研究报告不同,本报告将边缘智能上游参与企业归纳为边缘载体供应商,包括相关的硬件和软件供应商,这一环节所有参与企业的成果是形成边缘智能软硬件平台,这一平台级的产品成为中下游边缘智能业务开展的承载载体,因此成为边缘载体供应商。本报告认为,所有为这一载体的搭建提供产品和服务的厂商都可纳入这一产业板块中,包括但不限于边缘智能硬件基础设施、边缘数据中心、计算能力、电信级能力等方面的供应商,大致可以按照硬件设备商和软件供应商两类。

1)硬件设备商

不论是部署在家庭、办公、商业,还是车联网接入、工业现场等各类场景,要实现边缘智能首先需要部署可见的硬件载体。由于边缘智能是在接近物联网数据源头、贴近用户部署的,而物联网业务场景的多样化和碎片化也使得边缘智能硬件载体呈现多样化的特征,家庭路由器、机顶盒等智能终端,WiFi接入点、蜂窝网络基站、LPWAN网关等网络基础设施,以及各类本地和区域小型数据中心等,都可以作为边缘计算的节点,同时也成为边缘智能的载体。这些厂商可以大致分为通信设备商、芯片厂商、IT基础设施厂商、工业设备商和其他硬件厂商五类,主要硬件设备商列表如下:

表格5边缘智能硬件设备代表性厂商

通信设备商

近年来,随着通信网络提速的推进,基于互联网的边缘计算、移动边缘计算(MEC)得到快速发展,占据边缘智能领域较大市场规模,在这一过程中,通信设备厂商就承担起了提供边缘智能节点设备的任务。该领域代表性企业是那些传统的通信设备商,这些企业已将边缘智能设备作为其主要产品之一。移动边缘计算在LTE网络向5G演进中发挥着巨大作用,其大多为构建在无线接入网(RAN)侧的云端服务,接入网设备供应商就是MEC的核心参与者。华为、爱立信、诺基亚、中兴以及刚刚成立的中国信科集团都是通信基站设备的核心供应商,其推出的设备越来越多考虑到边缘智能的需求,尤其是面向未来5G网络移动增强宽带、低时延高可靠的场景,支持移动边缘计算成为通信设备厂商研发的标配。未来,基于蜂窝网络的物联网连接数占据总连接数20%以上,这一业态肯定离不开此类厂商设备的助力。

互联网和数据传送网络设备供应商也是这一板块的主要参与者,例如思科的路由器、网络管理产品、存储产品、视频系统等设备也是边缘智能的主要载体,由于对于边缘智能的认识,思科也较早提出了雾计算的理念。除了这些主流通信设备厂商外,由于近年来各类物联网通信技术的发展,很多中小通信设备厂商也开始提供拥有边缘智能功能的设备,包括各种异构通信技术切换的蓝牙、Zigbee网关、LoRa网关等,这些分布式设备在物联网各类场景中提供者边缘智能服务。

芯片厂商

芯片厂商已经成为边缘智能领域的积极参与者,边缘节点如何进行设备管理、如何将人工智能用于边缘智能、如何实现数据安全等功能,其硬件设备中都需要嵌入有一定计算能力的芯片。近年来,除了传统的芯片厂商提供边缘智能芯片外,大量人工智能创新企业和互联网企业在芯片领域布局中有很多是提供边缘智能芯片。

对于边缘智能系统,处理器、算法和存储器等都是其中关键因素。对于常规的物联网终端来说,处理器侧主要是一块简单的MCU,以控制目的为主,运算能力相对较弱。不过,如果要靠近数据源增加边缘智能能力,需要更强计算能力芯片,一种做法是将MCU做强,另一种做法是走异构计算的思路,MCU还是保持简单的控制目的,计算部分则交给专门的加速器IP来完成,近年来热门的AI芯片其实相当一部分做的就是这样的一个专用人工智能算法加速器IP。另外,边缘智能往往需要使用新存储器解决方案来实现高密度片上内存,或者加速片外非易失性存储器的读写速度,可能催生出新的内存器件。

主流芯片厂商英特尔、美国高通等企业已经推出相应的边缘智能芯片产品,而在计算机视觉、语音识别等应用中,新的人工智能企业如商汤科技、旷视科技、异构智能等将其人工智能能力应用至边缘智能平台中,近期谷歌推出专门的边缘智能芯片EdgeTPU,作为其CloudTPU的补充,进一步提升计算性能,快速做出本地实时的决策。在边缘智能芯片供应商领域,已经形成主流芯片厂商、云服务厂商、人工智能创业企业三类主体布局的态势。

工业设备商

工业物联网是边缘智能最主要的应用场景之一,因此工业领域边缘类设备就构成边缘智能的载体,小型嵌入式计算机、工控机、工业PC、工业级网关等工业现场硬件终端都逐渐承担一定边缘智能的职责。这一领域的参与者主要是在工业控制、工业通讯等领域有多年经验的厂商,如研华科技、施耐德等厂商。由于工业物联网拥有庞大的市场空间,而工业场景中机器控制器、PLC、HMI、机器视觉设备、数据采集设备、安全控制器等产生数据的设备对于集成到高性能边缘设备的需求很强烈,因此边缘智能给那些工业设备厂商带来新的机遇。

TIT基础设施厂商

在数据源附近部署小型数据中心也是提供边缘智能载体的重要方式,一般有本地化数据中心和区域数据中心,所涉及的硬件参与者主要是IT基础设施供应商,他们会提供数据中心设备。

本地的小型数据中心提供一定的处理和存储能力,并且能在现有环境下快速部署。数据中心厂商一般有相对成熟方案,通常会提前做好预设,然后在现场组装;另外也可以提供预制微型数据中心,在工厂组装并在现场使用。区域数据中心虽然也可能靠近数据源头,但一般会形成一定规模,需要更长时间进行规划和构建。

主流的IT基础设施厂商惠普、戴尔、新华三等企业,已有各种类型的服务器产品,可以快速搭建本地化和区域小型数据中心。面对数字化转型趋势下业务需求的复杂性,边缘智能需要更灵活、更动态、随需应变的IT基础设施,供应商也在不断适应需求变化来优化其产品。

其他硬件厂商

由于边缘智能应用形态多样化,其硬件载体也是多样化的,除了上面四类主要的硬件厂商外,还有大量其他企业提供各种类型设备,能够搭载边缘智能软件和服务,消费级的机顶盒、路由器、智能音箱等智能硬件产品也构成了边缘智能的载体,生产这些设备的硬件厂商也进入边缘智能硬件设备商的产业生态。比如,小米近期发布的边缘计算解决方案,就是借助小米路由器在对网络进行感知后,可以判断使用哪些CDN节点覆盖能够达到最好效果;同时,路由器基于用户识别请求,还能利用大数据分析DNS解析,替换错误DNS的服务器,保障网络安全。

(2)软件供应商

要形成边缘智能载体,在硬件基础上还需要专门的平台级软件和特种行业软件,形成边缘智能的软件供应商群体。由于边缘智能是在数据源附近提供计算、存储和处理资源,这些资源面对数量众多且空间上分散的各类终端、传感器,边缘智能平台需要一套软件系统进行统一管理和控制,使应用集成商和开发者可以快速开发和部署应用,这样才能构成一个完整的边缘智能基础设施。

根据施巍松教授编著的《边缘计算》教材总结,对于平台级边缘智能系统,一类是作为云端服务的功能考虑,一类是从物联网资源可用性考虑,还有一类是融合云端和物联网资源推出的系统。目前,很多互联网和云服务厂商推出的边缘智能平台级软件考虑了融合云端和物联网资源可用性,包括AWS Greengrass、微软Azure IoT Edge以及阿里云的Link Edge等,成为边缘智能软件供应商的主力。

当然,不少边缘智能硬件基础设施供应商不仅仅满足于提供硬件设备,他们在其推出的边缘设备上搭载了相应的平台级软件系统,这些软件系统有些是自身开发的,有些是和大型软件、云服务厂商合作开发。这些平台级软件系统需要实现分布式工作负载、扩展分析、数据源集成等功能,由于边缘智能尚处于发展的初期,这一细分领域的市场参与者较多,市场集中度不高,未来随着物联网业务规模化发展,拥有“云-边-端”协同发展能力的厂商可能会占据较高市场份额。由于各主要行业场景的客户需求不同,边缘智能基础设施往往在面对主要行业时,需要搭载行业级软件系统,如面向智能城市、车联网、智能家居等行业的边缘智能平台,此时需要引入一些能够提供行业级边缘智能系统的软件厂商,也构成边缘智能载体供应商的一部分。

3.2.2业务运营商

运营商一般是将边缘智能基础设施平台作为其核心产品,为各类集成商、内容供应商、服务开发商提供快速部署应用和服务的支撑,收取相应的功能和运营费用。本报告认为,边缘智能业务的运营商包括电信运营商和其他第三方运营商两大群体,双方已经初步形成相应的商业模式。

(1)电信运营商

涉及到移动通信的物联网领域,电信运营商是边缘智能产业链的核心,他们可以根据不同场景,采用软硬件厂商提供的边缘智能载体,部署移动边缘智能网络来提供基础服务。一般第三方应用开发商和内容供应商可以利用电信运营商开放的接口调用所需要的边缘智能资源,快速部署行业应用,电信运营商也可以和产业链上下游企业合作,借助电信级能力和边缘智能平台接口,共同推出车联网、智能城市、视频监控、智能工业等应用。

当前,国内外主流电信运营商均开展了边缘智能的布局,包括中国移动、中国电信、中国联通三大国内运营商。由于电信运营商在产业中的特殊性,其提供的边缘智能方案运营的角色一方面面临着同行业其他运营商的竞争,另一方面第三方边缘智能平台运营商也对其有一定程度的冲击。

(2)第三方运营商

由于各家云服务供应商将平台和计算能力下沉至网络边缘侧,云服务的运营模式也在一定程度上对边缘智能服务形成重要的参考。大型云服务厂商都具有提供边缘智能系统平台的能力,构建边缘智能基础设施,在此基础上他们作为这一基础设施的运营主体,直接向大量的开发者、内容供应商提供边缘智能能力,参考云服务按需收费模式,成为第三方边缘智能运营商群体。主流的云服务厂商如阿里云、AWS、Azure等已经基于其边缘智能平台开展运营,随着边缘智能产业的发展,其他云服务厂商也会加入其中,加上一些专注于某些行业边缘智能平台系统厂商,边缘智能运营商群体也较为丰富,未来的竞争格局是着眼于如何提升“云-边-端”协同竞争力。

3.2.3服务提供商

服务提供商主要直接为最终用户提供基于边缘智能的物联网应用。这一群体借助边缘智能基础设施载体,以及运营商提供的各类开发接口,开发用户直接可采用的个性化应用方案。服务供应商包括业务集成商和应用开发商两类。

(1)集成商

集成商并不是一个独立存在的角色,类似于企业信息化中的集成商角色,这一类厂商将边缘智能相关软硬件基础设施和终端、网络、云平台等融合起来,为最终用户提供端到端的解决方案。在物联网产业中,那些面向最终用户的集成商都可能成为边缘智能产业生态中的集成商,只要他们所提供的集成化解决方案需要边缘智能相关元素。

(2)应用开发商

一些CDN应用厂商以及第三方应用厂商,在边缘智能平台基础上开发满足下游用户业务场景的具体应用。应用开发商群体非常丰富,既有专业的工业级应用开发者,也有智能生活应用开发者,还有大量个人开发者,因此是一个市场集中度非常低的细分领域。

3.2.4最终用户

边缘智能载体、运营商、服务商面对的最终用户就是各类物联网用户,既有个人、家庭的消费物联网用户,也有国民经济各行各业有转型升级需求的产业物联网用户,这些用户分布非常广泛,需求碎片化普遍,正好适合基于分布式架构的边缘智能为其提供服务。边缘智能最终用户采用相关方案后,最终结果会反馈给上游服务商、运营商以及边缘智能软硬件提供商,进一步提升边缘智能服务水平,形成闭环流程。

3.2.5产业服务机构

为支撑边缘智能主生产流程的有效进行,各类科研机构、标准化组织和产业联盟等第三方机构纷纷针对边缘智能设立研究课题、推动业界合作。

针对边缘智能,国内外各类科研机构积极开展前瞻性研究,中国信息通信研究院、中科院沈阳自动化研究所以及大量高校持续关注边缘智能的进展,设立各类研究课题,并积极推动产学研的合作。

边缘智能的标准化组织和产业联盟往往有很多重合之处,不少产业联盟类机构会成立专门的标准化研究分支机构,联合业界核心企业开展标准研发。其中包括欧洲电信标准化协会(ETSI)成立的多接入边缘计算组织(ETSIMEC),思科、ARM、微软等发起的Open Fog联盟,3GPP标准化组织也明确把边缘计算纳入到了5G架构的关键课题中。在国内,比较知名的是2016年11月成立的边缘计算产业联盟(ECC)以及IoT合作伙伴计划(ICA联盟),其中ICA联盟专门设立了边缘计算标准组。在产业界的推动下,一些开源社区也发布了专门发布了边缘智能项目,让更多开发者可以参与到这一领域中。

3.3边缘智能产业发展规模

边缘智能的产业规模随着物联网产业的发展不断壮大。由于边缘智能更多是物联网整体解决方案的一部分,直接抽取专门针对边缘智能的市场总量和收入并不容易,不过可以采取对比不同模式成本的方式,预计边缘智能给产业带来的较高的产业关联效应。

3.3.1从一个试验看边缘智能的经济价值

Wikibon分析机构的CTO曾用一个试验分别对采用边缘智能和没有采用边缘智能的方案进行成本对比,从中发现边缘智能带来的成本大幅度节约。具体来说,该试验通过一个配有100个传感器和两个视频流的风电场站点的案例来进行研究。这个解决方案比较了三种不同架构的管理和实施总成本:

1)使用专用网络传输至云端处理

2)使用蜂窝网络回传至云端处理

3)使用专用网络++边缘计算++

21三类部署模式成本对比(单位:美元)

在第一种仅使用专用网络传输至云处理的情况下,最终计算出传输数据的三年成本,加上云计算和设备成本,平均每年需要254,552美元;而基于蜂窝网络虽然无需专网成本,但需要基于Sim卡的硬件成本,最终平均成本每年达到113,884美元;相比之下,采用专用网络+边缘计算+云计算的模式,每年只需37,628美元。可以看出,虽然蜂窝网络回传能够大幅降低专网+云计算的项目部署成本,但增加边缘智能的方案则成本下降幅度更大,这一试验项目中仅为专网+云计算方式的15%左右。

3.3.2边缘智能产业规模

虽然以上试验中85%成本的下降不一定在其他物联网项目中具有普适性,但可以肯定的是通过边缘智能的实施,大部分原来使用云的方案成本会有明显下降,规模化实施后总体成本节约更加明显。以此来预估整体市场规模,边缘智能带来的间接经济价值巨大。

从连接数来看,未来产业物联网中有大量设备会直接连接至边缘智能平台。金准人工智能专家根据BI Intelligence发布的报告预测,到2020年估计有超过5.63亿政府和企业级物联网设备连接至边缘智能平台。

22政企物联网连接至边缘智能平台数量(单位:百万)

以上数据仅为政府和企业级物联网项目的连接数,大多为产业物联网项目,而消费物联网项目中预计也有大量会采用边缘智能方案。金准人工智能专家根据市场研究机构IDC预测,到2021年,全球云计算市场的规模将达到5650亿美元,这其中约有20%为边缘云,市场规模可达到1130亿美元。

四、边缘智能主要参与者布局

边缘设备的种类和数量都非常多,带来的市场效应必然也会具有很大体量。各类公司从硬件、软件等方面切入边缘智能市场,从目前主要的参与者情况来看,大体可以分为互联网公司、通信设备公司、运营商、芯片企业以及IT基础设施供应商等。

其中,互联网公司主要包括阿里巴巴、亚马逊、微软等,通信设备公司以华为、思科、中兴为主,运营商包括中国移动、中国联通、中国电信等,芯片企业包括ARM、Intel、NXP等,而IT基础设施供应商则以IBM、戴尔、惠普为主等。

23边缘智能参与者

4.1互联网公司

4.1.1阿里巴巴

阿里云从2014年就开始对外提供CDN服务,拥有1300多个全球CDN加速节点,覆盖北欧、北美、东亚、东南亚等地70多个国家和地区,业务涵盖视频、金融、电商、医疗、直播等多个领域,全球带宽总量超过85Tbps,99%的华人所在地都可以享受到阿里云的CDN服务。

2018年3月,在云栖大会·深圳峰会上,阿里云宣布2018年将战略投入边缘计算技术领域,并推出首个IoT边缘计算产品LinkEdge,将阿里云在云计算、大数据、人工智能的优势拓宽到更靠近端的边缘计算上,打造云、边、端一体化的协同计算体系。

借助LinkEdge开发者能够轻松将阿里云的边缘计算能力部署在各种智能设备和计算节点上,如车载中控、工业流水线控制台、路由器等,支持包括Linux、Windows、RaspberryPi等在内的多种环境。可为为用户提供设备接入、就近计算、数据清洗等服务。

24LinkEdge功能定位

LinkEdge专注于提供物联网安全防护下的设备连接服务、设备管理服务、设备联动服务,赋能各类物联网场景和行业开发者,实现云到边缘的辐射。

25LinkEdge用户定位

LinkEdge的优势还体现在提升AI的实践效率,开发者可将深度学习的分析、训练过程放在云端,将生成的模型部署在边缘网关直接执行,优化良率、提升产能。基于在云计算、大数据、人工智能等方面的优势,可将语音识别、视频识别能AI能力下沉至设备终端,让设备拥有“天然”的智能,即使断网也可运行。

4.1.2亚马逊

亚马逊的边缘计算服务AWS Greengrass是一种允许用户以安全方式为互联设备执行本地计算、消息收发和数据缓存的方案。

Greengrass将AWS无缝扩展至设备端,以便用户更加轻量的在本地操作其产生的数据,同时,制造商仍然可以使用云端进行管理、分析以及展开其他应用服务。借助Greengrass,即使在无法连接到云平台的状态下,Greengrass设备仍然可以通过本地网络,进行数据的通信与处理,待连接恢复依然可以把数据同步到云端。

金准人工智能专家根据诺基亚实验室对AWS Greengrass的测试结果显示,93%的数据可以在边缘处理,与以往集中式的云平台相比,往返时间减少了28%,延迟时间降低了39%。

26亚马逊边缘计算服务Greengrass

4.1.3微软

微软将“边缘”定义为用户与云进行交互的所有东西。在微软的定义中,边缘设备可以是任何虚拟现实/混合现实设备、无人机、本地化的个人电脑和服务器。

微软Build 2017大会上,微软宣布正在进入一个智能云(Intelligent Cloud)与智能边缘(Intelligent Edge)的世界。而世界也将会出现两个变化,一是用户体验与交互上的变化,同样的体验会普及到各个设备中,比如PC、手机、汽车等;二是计算能力边缘化,这主要是由于物联网终端数量越来越多,这就对计算能力下沉提出了要求,意味着AI和计算都要广泛分布。

Build 2017和2018大会上微软先后发布了AzureIoTEdge服务和开源Azure IoT Edge Runtime,Azure IoT Edge可以在本地计算设备上进行计算,节省时间;Azure IoTE dge Runtime是可以在每个物联网边缘设备上运行的软件部分,用于管理部署到每个设备的模块。未来,微软还将发布“Project Kinect for Azure”,推出一系列前端设备传感器。

4.2通信设备公司

4.2.1华为

MWC 2017上,华为发布了基于边缘计算的物联网EC-IoT(Edge Computing IoT,边缘计算物联网)解决方案,将边缘计算和云管理引入物联网领域,基于SDN的敏捷控制器及具有边缘计算能力的物联网关(AR500系列产品)就近提供智能服务,在靠近设备或数据源头的网络边缘侧,部署融合网络、计算、存储、应用核心能力的边缘计算网关,为边缘计算提供包括设备域,网络域,数据域和应用域的平台支撑。

27华为边缘计算层级架构

4.3运营商

4.3.1中国移动

2017年11月,中国移动5G联合创新中心发布《移动边缘计算》报告,报告分析了移动边缘计算(MEC)的发展背景和市场需求,并对业务场景的规划和应用,在本地分流、数据服务、业务优化三大领域进行了分类和研究。从关键技术、标准化、发展趋势方面,对移动边缘计算技术进行了探索。

2018年初,中国移动杭州分公司联合华为公司率先实现基于移动边缘计算技术的网络部署。在活动现场,某市民体验了由移动边缘计算支撑的VR短片,基于边缘计算技术,可是实现网络超低时延,消除卡顿,提高流畅度,为用户提供更佳的服务体验。

28中国移动布局移动边缘计算

4.3.2中国联通

2018年1月份的ITU-TSG20WP1全会上,中国联通主导的《IoT requirements for Edge computing》国际标准项目成功立项,这是ITU-T在IoT领域的首个边缘计算立项。

在其2017年发布的《中国联通边缘计算技术白皮书》中,认为移动边缘计算服务器有两种形态,一是作为基站的增强功能,通过软件升级或者新增版卡,与基站集成的的内置方式;二是作为独立设备,部署在基站后或网关后的外置方式。而MEC可以将无线网络和互联网技术有效融合在一起,并在无线网络侧增加计算、存储、处理等功能,在VR、视频、智慧社区等领域应用前景广阔。

2017年,中国联通已经在天津、浙江、上海、成都、广东、重庆等多个省市开展了业务多样的边缘数据中心或计算平台的试点启动工作。未来几年,中国联通将计划建成6000个边缘数据中心,打造以区域、本地、边缘数据中心为基础的弹性网络,驱动5G网络重构。

2017年底,中国联通联合英特尔、中兴通讯、腾讯视频等合作伙伴在天津建设成规模较大的边缘数据中心(Edge Data Center)测试床,并正在推进边缘vCDN、边缘解码以及边缘智能等多种边缘业务的部署和测试工作。

4.4芯片企业

4.4.1Intel

英特尔从边缘计算概念萌发之时起,就是其技术创新和产业协作的重要参与者和推动者,一直致力于提供开放架构的软硬件平台、输出边缘计算技术。基于对未来海量传感器、网络带宽限制、实时响应、数据隐私保护以及自治系统需求的理解,英特尔的目标是构建面向5G的边缘计算,并认为边缘计算会经过三个发展阶段,即互联、智能、自治。英特尔积极参与相关标准与联盟组织,来不断推动边缘计算产业的发展。

2016年英特尔联合华为以及沈阳自动化研究所等单位在国内率先成立了边缘计算产业联盟,其成员目前已经达到近200家。2018年边缘计算产业联盟在欧洲成立了分部,其在边缘计算领域的影响力进一步扩大。早在2014年ETSI首次成立移动边缘计算规范工作组时,英特尔就是发起者之一,也是5GAA(5G Automotive Association)联盟的发起者和董事会成员。2017年8月,英特尔还联合爱立信、丰田汽车与日本NTT等公司成立汽车边缘计算联盟。英特尔积极开发用于边缘智能的软硬件产品,涵盖CPU,FPGA和英特尔Movidius视觉处理单元(VPU)。2018年英特尔发布了OpenVINO工具套件,支持开发者在诸如Caffe,TensorFlow,MxNet等开放深度学习框架上为异构平台开发高性能计算机视觉和深度学习应用。

基于硬件资源池化及软硬件解耦的思路,英特尔推出了NEVSDK(网络边缘虚拟化套件),可协助边缘计算领域的合作伙伴加速开发面向电信领域的相关应用。除聚焦基础设施平台能力外,NEVSDK还可为边缘计算应用开发者提供基于IP业务的、具备丰富API接口及高性能转发能力的基础软件环境。它为开发者屏蔽了复杂的电信网络控制,即使开发者对繁琐的电信网络不够了解,也能快速进行应用开发。

29英特尔NEVSDK

4.4.2NXP

恩智浦(NXP)推出了用于安全的边缘计算管理套件--EdgeScale。该套件提供了一套基于云的工具和服务,用于物联网和边缘计算设备的安全制造与注册。为开发人员提供了一套安全机制,供他们在应用中利用主流的云计算框架,远程部署和管理无限数量的边缘设备。

基于Layerscape的平台采用EdgeScale将云架构与边缘节点、传感器和设备联接起来,EdgeScale套件可自动向远程嵌入式设备配置软件和软件更新,以代替当前繁琐的手动流程。有助于OEM和开发人员在Layerscape设备上使用AWS Greengrass、Azure物联网以及Aliyun等云计算框架。

30 EdgeScale特点

4.4.3ARM

2017年11月,ARM推出针对物联网安全的通用框架PSA及强化边缘管理的MbedEdge,MbedEdge主要是透过物联网闸道器让使用者能将MbedCloud装置管理功能进一步拓展,包括对装置进行导入(Onboard)、控制及管理等领域。MbedEdge主要有以下三大优势:协议转换:许多传统连网设备使用的通信协议与IP网络协议不兼容,比如Modbus和BACnet,MbedEdge可以转换这些协议,使得这些设备与基于IP网络协议的设备一样由MbedCloud管理起来。

网关管理:MbedEdge的一系列新特性可以提升物联网网关的持续服务能力,最大程度缩短代价高昂的停机时间。关键性能包括预警通知,流程、资源和接口管理,还有详细本地诊断能力。

边缘计算:MbedEdge将提供本地应用执行环境以及相关的计算资源,从而在网关上即可进行规则运算和数据处理。如此,即使本地网络与外网断开连接,本地业务仍然可以持续进行,降低对生产力的影响。

4.5IT基础设施供应商

4.5.1戴尔

2015年10月,戴尔推出专为楼宇和工厂自动化而设计的全新Edge网关5000系列。Edge网关5000包含工业级外形设计、扩展的输入输出接口以及广泛的操作温度范围,提供了一个有望替代目前昂贵的专有物联网产品的边缘计算解决方案。

Edge网关位于网络的边缘(靠近设备和传感器),通过本地分析和其它中间件来接受、聚合和中继数据,然后通过只把有用数据发送到云或数据中心而尽可能少地占用昂贵的带宽。

此后,戴尔又推出的边缘网关3000系列,拥有实时智能化处理能力,占用空间小,适应恶劣环境,丰富了戴尔边缘网关5000系列和嵌入式箱PC3000/5000系列等边缘计算产品线。

五、边缘智能应用案例及商业模式探索

5.1边缘智能主要应用案例

5.1.1智能城市

2009年IBM提出“智慧地球”开始,此后全球开始了智慧城市的建设大潮。现如今,大量的传感器服务于城市里的各个领域。海量的设备会产生海量的数据,在处理这些数据的时候,云计算会是重要的一环,但是海量的数据除了会给云计算中心带来负荷之外,还会使网络变得拥堵,此外当涉及到实时性和隐私性之时,云计算的能力就会显得捉襟见肘。

面对遍布城市各处的监控、照明设备,边缘设备、边缘智能是解决实时城市管理,减少云计算负荷绝佳选择。

海康威视的智慧安防

2017年10月,海康威视发布“IOT-基于神经网络的认知计算系统--海康AICloud框架”,将AI算力注入边缘,赋能边缘智能。AICloud框架由云中心、边缘域、边缘节点三部分构成,边缘节点侧重多维感知数据采集和前端智能处理;边缘域侧重感知数据汇聚、存储、处理和智能应用;云中心侧重业务数据融合及大数据多维分析应用。

31海康威视AICloud框架

32海康威视AICloud产品家族

在此基础之上,海康威视发布了海康深眸、海康神捕、海康超脑、明眸等一系列AI智能边缘设备,搭载高性能GPU芯片和深度学习算法,在接近数据源的边缘侧实现人体、车辆等信息的提取和建模。

以海康明眸人脸识别通道为例,其能够支持10000人脸库,人脸识别通道可完成1:N的人脸识别和1:1的认证比对,比对时间不到1秒,准确率超过99%。通过先进的人脸识别设备,让楼宇通道变得更高效智能。

5.1.2智能工业

根据2018年5月发布的《全球智能制造发展指数报告(2017)》结果显示,中国名列智能制造发展“先进型”国家行列,综合排名全球第6位。美国、日本和德国名列第一梯队,是智能制造发展的“引领型”国家;英国、韩国、中国、瑞士、瑞典、法国、芬兰、加拿大和以色列等位列第二梯队。

智能制造系统的本质特征就是个体单元的“自主性”与系统整体的“自组织能力”,基本格局就是分布式多自主智能系统。因此,边缘智能与智能制造有着密切的关系,具备工业互联网接口的制造系统本身就是一种边缘计算设备。

1)阿里云边缘智能在智能工业

阿里云目前提供了一系列工业物联网解决方案,客户可通过阿里云Link物联网平台,将机器设备在生产过程中产生的数据收集起来,实现实时监控、数据可视化、能源管理、良品率提升等,帮助企业实现降本增效。

LinkEdge承担工厂数字化的任务,接入工控设备、打通MES系统,实现云端制订排产计划,边缘同步监控执行;依托IPC摄像头结合LinkEdge提供的视频分析能力实现对工厂生产监控,LinkEdge作为工业现场的小脑,南向连接设备,北向连云,中间承担数据存储、分析、业务计算的功能,从而提高生产效率,赋能传统制造业实现节能增效,转型升级。

33阿里智能工厂现场部署

日前,阿里云与西门子达成协议,并计划于2019年推出部署于阿里云的数字化操作系统MindSphere平台。合作达成后,西门子首先会把MindSphere工业物联网操作系统的底层架构搭建在阿里云的服务器上面。部署于阿里云的MindSphere将为中国内地企业提供服务,以帮助他们利用先进的工业解决方案进行创新。

2)研华科技的边缘计算解决方案

研华科技在2016年就发布了一系列边缘智能服务器软硬整合解决方案——EdgeIntelligenceServers,可以用在工厂、零售、物流等行业中。IoT边缘智能服务器(EdgeIntelligenceServer,EIS)可以把不同工业协议收集起来的数据转换成MQTT协议传输到云端,然后再做数据分析或应用的处理。简单的说,研华IoT边缘智能服务器(EIS)=物联网网关+小型数据库+轻量计算与分析。

研华还与ARM、Microsoft、Acronis、IntelSecurity等公司携手合作在线软件商店WISE-PaaSMarketplace。这个软件商店集结了多家软件厂商的产品,用户通过在线选购能快速组建出各式各样的物联网软件和云端解决方案。

34WISE-PaaS生态圈

研华IoT边缘智能服务器旨在加速物联网实施,提供的集成解决方案包括工业无风扇计算机、WISE-PaaS软件包、物联网开发工具、预配置云服务,并可以其灵活特性通过WISE-PaaSMarketplace添加更多软件模块,从而实现物联网连接、数据管理和分析。

5.1.3车联网

中国联通借助云化技术构建的边缘计算平台Edge-Cloud可以实现灵活的网络功能部署,实现车内、车与人、车与车、车与路、车与服务平台的全方位网络连接,提升汽车智能化水平和自动驾驶能力,构建汽车和交通服务新业态。中国联通已经在重庆开启V2X现网试点,实现的应用验证包括基于关联模型的交通信息推送应用、基于MEC边缘云平台的车辆列队行驶应用开发、智能交通调度以及大数据分析。

中国联通在C-V2X的试点过程中选取了两江新区开发路段进行实验,该实验全长9.6KM,覆盖空旷路口、人流密集路口、复杂交通路口等12种不同类型的典型路口及道路,从无线覆盖、优化、车载信息收集、MEC数据分析复杂度而言都具有复杂性和典型性。此次基于Edge-Cloud边缘业务平台的C-V2X试点在该路段实验了信号交叉口闯红灯预警、信控交叉口辅助驾驶、交叉路口防碰撞提醒、信控交叉口车速引导、应急车辆预警、信号灯控制参数优化、行人穿行预警、编队行驶模拟等多个场景。

35中国联通基于Edge-Cloud的V2X解决方案

5.1.4智能酒店

智能酒店方面,LinkEdge主打刷脸入住,无卡通行。接入并打通了7类设备,包括人脸采集、酒店PMS管理系统、自动入住机、门锁、RCU控制器等,涉及116间客房,356个终端设备。通过Edge实现上述智能设备/系统的管理、调度、应用,以边缘智能为核心,实现一体化的智能酒店系统。

36阿里未来酒店智能模式

5.2边缘智能主要商业模式

边缘智能是物联网整体解决方案中的有机组成部分,在不少情况下并没有直接面对用户,不过其对于物联网业务的体验性提升、成本降低起到巨大作用,我们可以提炼几类商业模式进行研究。

5.2.1最终用户收入分成模式

向最终用户直接收费的商业模式适合于能为用户提供标准化产品的方式,由于边缘智能作为整体解决方案中的嵌入式模块,很难提炼成标准化的产品,不过在很多情况下由于能够使能业务提供方一些具体场景,业务提供方对最终用户收费,边缘智能运营方对该收费进行分成。

中国移动5G联合创新中心发布的《移动边缘计算》报告中对此类模式进行过分析,以赛事直播为例,运营商为VR直播服务商提供边缘智能平台支持,用户通过向服务商购买VR直播门票获得直播服务,运营商由于提供直播所需网络接入和边缘智能平台,可以与服务商进行共享收入分成。

5.2.2业务平台功能费模式

此类模式主要适合为集成商、应用开发商直接提供边缘智能能力的情况,边缘智能运营商不参与端到端解决方案的设计,只是提供使能作用。作为边缘智能运营商,包括电信运营商和云服务厂商,会面对大量toB类客户,提供边缘智能平台的开发接口,根据调用情况和使用量收费。

虽然边缘智能商业模式还在探索中,但这一模式可能成为一种主流模式。目前,各类边缘智能运营商在尝试这种方式,借鉴云服务的收费模式,量化业务平台使用量。如阿里云、AWS、Azure等云服务厂商推出边缘智能平台中,就针对云产品资源、网关软件、设备软件、消息传输、增值应用等多个服务组合设置标准化的收费模式。当然,这一收费模式仍在试验和探索中,经过一段时间成熟后,就成为一种普遍的商业模式。

5.2.3业务优化提升模式

此类模式不会直接体现边缘智能平台直接服务费用收入,而是着眼于整体端到端解决方案中边缘智能发挥的价值,适用于边缘智能运营商也参与到物联网方案设计的情景中。电信运营商、云服务厂商等边缘智能运营商有时也承担着物联网集成商、解决方案商的角色,或者是和集成商深度合作,此时边缘智能就是整体方案中有机组成部分,对物联网解决方案的优化带来直接效果。


金准人工智能 2018年边缘智能白皮书(上)

前言

由于各类信息技术的发展,尤其是物联网产业进入规模化落地的初期,边缘计算已经提上了产业界议事日程,而随着人工智能在边缘计算平台中的应用,加上边缘计算与物联网“端-管-云”协同推进应用落地的需求不断增加,边缘智能成为边缘计算新的形态,使能物联网应用。

“将在外,君命有所不受”是非信息时代边缘智能的一种表现形式,主要是针对现场瞬息多变的战况产生的。而物联网的各类业务应用场景就像多变的战况一样,直接驱动边缘智能的进步,这方面主要是各类网络传输场景和应用特征产生的场景,对边缘智能形成直接需求;另外,边缘智能产业链上游各参与方投入大量资源进行技术研发,从供给方面给边缘智能打下基础。

边缘智能产业生态架构已形成,主要有两类参与者,第一大类涉及到边缘智能技术、产品、解决方案等核心业务的研发、生产、经营、应用闭环的流程,涵盖边缘载体供应商、边缘业务运营商、服务提供商和最终用户;第二大类主要是为边缘智能这一闭环流程提供研发、标准制定、产业组织等服务,对应的是一些科研机构开展边缘智能各个课题研发,标准化组织推出边缘智能端到端标准和参考架构,以及行业协会、联盟促进整个产业合作共赢,降低产业的碎片化。

目前,边缘智能已经在智能城市、智能工业、智能社区、智能家居、车联网等大量的垂直行业中形成示范应用,给垂直领域带来新的价值,产业链各方也在探索B2B2C、B2B等多种类型的商业模式。不过,边缘智能依然处于发展的初级阶段,技术、业务、商业模式等各方面的挑战仍然具有不确定性,接下来需要在标准化、产业联盟、场景驱动、产业链协同、安全隐私等方面做好工作,推动边缘智能的规模化落地。

本报告在物联网的框架和视角下,对边缘智能产业进行解读,希望对业界能够起到一定参考作用。

一、边缘智能概述

近几年,随着云计算、大数据、人工智能等技术的快速发展,以及各种应用场景的不断成熟,越来越多的数据需要上传到云端进行处理,给云计算带来的更多的工作负载,同时,由于越来越多的应用需要更快的反应速度,边缘智能应运而生。未来,随着百亿级别的设备联网,大部分数据都将在靠近数据的一侧完成收集、处理、分析、决策的过程。本章将会从边缘智能产生的背景、发展过程等展开论述。

1.1边缘计算产生的背景

回顾科技的发展史,一种技术、产品得以出现,主要原因是当下的技术、产品已然不能适应时代的发展。边缘智能也不例外,从我们进入物联网时代开始,联网设备、海量数据、超低延时等需求都对现有的云计算模式提出了挑战,如果沿用现有的技术就会成为万物互联时代的瓶颈,因此需要新的计算模式。

1)物联网连接数快速增长

全球主要公司、权威机构都给出了各自的网联设备数量预测,根据Machina Research给出的数据显示,其预测2025年全球物联网连接数将增长至270亿个,蜂窝连接个数将达到220亿个,大部分将基于LTE。

1全球物联网连接数

如此多的物联网设备都处在远离云计算的边缘侧,物联网设备不仅仅是一个数据收集器,更是执行器,以目前的现状来看,物联网设备将采集到的数据上传到云计算中心,经过一系列的计算与分析之后,再传达到物联网设备,云计算的处理能力尚可。但是,当物联网设备的数量达到百亿、千亿之后,“偏远”的云计算在处理这些数据的时候,其能力就会显得捉襟见肘。

在此情况下,边缘智能可以实现在设备侧、数据源头的数据收集与决策。这样既可以减轻云计算的计算负载,也能完成某些场景对数据处理与执行的苛刻要求。有研究机构预测,未来会有超过一半的数据在边缘进行处理,甚至更高,当然这并不是说边缘计算会吃掉云计算,我们也不这么认为,云计算和边缘计算的关系应该是互补的。

2)网络流量呈现持续、快速增长

物联网时代,一切的发展都是建立在数据的快速增长之上,通过对海量数据分析才可以实现各种智能场景。根据思科的预测显示,2021年,全球网络流量将会达到278EB/月,而这一数据在2016年还只有96EB/月。

22016-2021年全球月均网络流量

2021年,全球月均网络流量将会达到2016年的三倍,年复合增长率为24%,可以说每天都会产生大量的数据。正如前文所说,物联网时代将会有几百亿的联网设备,因此,其数据将会呈现分散性、碎片化的特点,云计算虽然有强大的数据处理能力,但是在面对海量的数据以及网络带宽带来的阻碍之时,云计算并不能实现全面的计算覆盖,而边缘计算就可以极大的缓解云计算的压力。

此外,与网络流量持续增长不同,网络带宽呈现阶梯上升的现状,因此,网络带宽的增长速度远远比不上流量、数据的增长速度。而从目前5G建设的步伐和预算来看,全面实现5G覆盖不是一蹴而就的事情,还需要一定的时间,并且,由于频谱的问题,5G覆盖的范围比4G小,这就需要重建很多5G基站,资金成本是一个大问题。综合技术与资金方面的考量,网络带宽带来的瓶颈问题短时间内很难解决。

大量的数据需要处理,很多场景需要实时的决策,云计算并不能完全满足市场的需求,边缘计算在这方面具有得天独厚的优势,即靠近数据侧,又有计算能力。并且,不是所有的数据都需要上传到云端,但是这些数据又对边缘设备的功能执行有着重要的作用。思科在2015-2020年全球云指数指出,2020年全球设备产生的数据中,只有10%是关键数据,其余90%都是临时数据,无需长期存储。基于以上因素,边缘计算可以极大的缓解网络带宽和云计算中心的压力,增强本地服务的响应效率。

3)业务需求对技术提出新的挑战

技术的进步往往是以需求为导向,云计算、边缘计算的产生都是与各类业务的需求息息相关。以智能驾驶为例,汽车对时延的要求以毫秒为标准,从目前的技术发展,以及智能驾驶的需求来看,边缘计算可以在汽车高速移动的前提下提供IT服务环境和计算能力,还可以减少对网络资源的占用,增强实时通信能力,在极低时延的情况下完成数据处理和执行服务。

虽然,智能驾驶的实现需要多种技术同时推动,比如定位导航技术、环境感知能力、自动控制技术等,但是作为整合这些技术的边缘计算能力才是实现智能驾驶关键一环。

汽车要实现真正的智能化,就必须时刻对周围的数据进行读取与处理,在高速行驶的状态下,根据早年谷歌在无人驾驶方面取得的数据显示,智能驾驶汽车每秒会产生1GB的数据,处理这么多的数据,只靠云计算是不够的。更何况,未来所有的汽车都会实现智能化,面对百万、千万级的汽车数量,只靠数百公里之外的云计算中心不能同时处理如此多的数据,加之网络阻塞,汽车可能在数秒之后才会获得正确的指令,但为时已晚。这就需要能够在汽车端实现数据处理并执行的技术,由于边缘计算靠近数据源头,又具备轻量级云计算的能力,可以达到汽车智能化的时延要求。

1.2边缘计算问世

随着物联网连接数、网络流量的快速增长,以及各种场景的需求逐渐增多,正在催生新技术——边缘计算等的不断革新。加之云计算的短板问题逐渐显现,因此科技公司都在各自的领域“嵌入”边缘计算能力,对边缘计算的定义也有着不同的表述,但都大同小异。

1.2.1边缘计算定义及特点

欧洲电信标准协会(ETSI)给出的定义是,多接入边缘计算是在靠近人、物或数据源头的网络边缘侧,通过融合了网络、计算、存储、应用等核心能力的开放平台,就近提供边缘智能服务,来满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。

ARM官方也曾给出这样的解释,他们认为边缘计算指的是靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台,就近提供边缘智能服务,满足行业数字化在业务实时、业务智能、数据聚合与互操作、安全与隐私保护等方面的关键需求。该定义也被诸多公司、机构认可,比如边缘计算产业联盟,其在其第一版白皮书给出的边缘计算定义就与ARM的相同。

当然,不同的参与方会从各自的角度定义边缘计算,除了ETSI、ECC给出的上述定义,电信领域也提出了移动边缘计算(MEC)的概念,这里的边缘指的是骨干网络的边缘,如基站等。

金准人工智能专家认为,边缘计算不仅仅是对操作系统、开发环境、网络协议、外围硬件等软硬件的“边缘化”,更重要的是发现另一种高效的,与云计算形成协同效应的场景化的计算方式,近场计算或许是一种更为贴切的表述方式。基于对边缘计算定义的理解,以及其在新场景下发挥的功能,我们可以把边缘计算的特点归纳为以下几个方面。

1)数据处理实时性

实时性是由于边缘计算天生的能力决定的,由于靠近物与数据源头,或者说其整合了数据采集、处理、执行三大能力,使其能够避免一些数据上传下达产生的时延弊端,可以在业务允许的范围完成对数据、软硬件的适配,提升本地物联网设备的处理能力和响应速度。

2)业务数据可靠性

基于安全的数据才会有可靠的业务,众多的边缘计算服务就意味着庞大的服务加密协议,与现有的云计算数据传输状态类似,当数据从一个服务中心传输到另一个服务中心,会有各种协议的支持和数据加密方式的保障。同样,百亿级的边缘计算服务设备之间的数据传输更应该对数据的安全与隐私提出保障。在数据安全的基础上,业务才会有可靠的表现。由于边缘计算可以在广域网发生故障的情况下,也能够实现局域范围内的数据服务,进而实现本地业务的可靠运行。

3)应用开发多样化

我们知道,未来会有一半以上的数据在其源头进行处理,也会有诸如工业制造、智能汽车、智能家居等多样的应用场景。用户可以根据自己的业务需求自定义物联网应用,这就好比我们在安装office过程中会有多种的安装选项。此外,需求的多样化必然会带来研发的多样化,现在设备公司、运营商、系统集成商、互联网公司都在从各自的角度,利用自己的能力介入边缘计算。

3边缘计算特点

1.2.2边缘计算与云计算

对于云计算,维基百科给的这样的解释,云计算是基于网络提供的按需的、共享的、可配置的计算以及其他资源。从计算方式上来讲,云计算是云+端的模式。用户的个人智能客户端通过网络连接到云上,从而与云端的“云”共同形成一个综合的平台。

之所以会出现边缘计算,是由于云计算在应对物联网场景的时候出现服务能力不足的现象。云计算采用集中式的数据管理方式,面对分散的、碎片化的万物互联场景,应用服务需要在低时延、高可靠以及保证数据安全的前提下完成,云计算并不能满足这些要求。

1)低时延

物联网环境下,边缘设备会产生大量实时数据,这些数据需要实时的处理,由于云计算的数据处理能力和所处的“地理位置”,不能满足这一要求,而随着网络流量的逐渐增加,云计算能力也将达到其瓶颈,进而制约物联网业务的发展。

2)数据安全

从目前的现状来看,当用户浏览网站购买服务的时候,用户的隐私数据会上传至云端,此外在工业生产中,工业设备采集到的数据也会上传,由于这些数据是集中式的管理,就会增加数据泄露的风险。

(3)能耗

随着云计算中心存储和处理的数据越来越多,为了满足其服务能力,需要大量的能耗,加之维持计算中心温度所产生的能耗比计算服务本身所需要的更多,而降低云计算中心的负载可以达到降低能耗的目的。

当然,云计算所固有的问题并不意味着云计算会被边缘计算取代,二者应该是一种互补的关系,云计算可以在非实时的数据分析方面、数据模型的训练过程中发挥特长,边缘计算可以很好的处理云计算在某些方面所暴露的问题,比如时延、能耗,可以利用云端模型服务本地业务。二者的结合所产生的精细化计算能力可以为未来多样化的物联网业务提供合理的支撑。

1.3从边缘计算到边缘智能

不论是云计算还是边缘计算,其关注重点都是数据的处理与输出,做个比喻,云计算和边缘计算可以认为是在象牙塔里学到的理论知识,但是理论终究要运用到实践中,实践不是简单的套用理论,更重要的是能够解决生活生产中所遇到的实际问题。

对边缘计算也是同样的道理,与人工智能结合,让每个边缘计算的节点都具有计算和决策的能力。可以这样理解,边缘智能(EI)就是在业务层、终端侧部署人工智能。

边缘智能是边缘计算发展的下一个阶段,边缘计算是打破云计算不足的一种手段,而边缘智能则更注重与产业应用的结合,促进产业的落地与实现,这也是本报告的核心内容。

与边缘计算相比,边缘智能除了拥有更高的安全性、更低的功耗、更短的时延、更高的可靠性、更低的带宽需求以外,边缘智能可以更大限度的利用数据,让数据变得更有价值,与云计算、边缘计算相比,边缘智能可以更进一步的缩减数据处理的成本。

1)边缘智能让数据变得更有价值

根据麦肯锡的调查发现,虽然某工业现场安装了成千上万的传感器,但是决策时使用的数据却只有1%。这其中40%的数据没有保存,剩余60%的数据也只是离线保存在采集终端,只依靠1%的数据并不能实时的分析和决策。

2)边缘智能帮助企业缩减成本

金准人工智能专家研究发现,大部分边缘设备与云端相距很远,当边缘与云端的距离减少到322公里的时候,数据处理成本将缩减30%,当两者的距离缩减到161公里的时候,数据处理成本将缩减60%,而当边缘具备人工智能分析能力的时候,这一数字还有进一步缩减的空间。

4数据处理成本缩减(%)结果

我们可以看到从云计算、分布式计算,到边缘计算,再到边缘智能,计算方式正在从云计算落实到贴地计算,边缘计算将轻量化的云计算与设备端结合,而边缘智能则是将边缘计算与用户、业务结合,边缘智能不是简单的把边缘计算搭建起来,更是对管道能力的整体提升,是物联网应用的使能者。

二、业务和技术视角下的边缘智能

边缘智能之所以被业界提上议事日程,很大程度上源于供需双方的各类条件成熟或者已经具备应用落地条件。从需求方来看,由于物联网产业的高速发展,各类创新型业务需要边缘智能的助力才能实现落地;从供给方面来看,一些能够支撑形成边缘智能产品、平台和解决方案相关技术已经成熟,还有针对不少该领域的技术成为业界研发的重点,来满足业务发展带来的需求。因此,业务和技术构成了边缘智能需求和供给的因素,本章对这两方面进行研究。

2.1业务场景需求驱动的边缘智能

随着移动互联网、物联网产业的高速发展,大量的业务场景对边缘智能已经提出了明确的需求,且开始在应用中落地。万物互联的愿景虽然还未实现,但业界已经有针对性地规划未来的业务场景,根据业务场景的需求来设计边缘智能的各项支撑性技术和方案,可以说业务场景需求是核心导向。总体来说,驱动边缘智能发展的业务场景主要包括两个方面,即网络传输的场景和应用特征产生的场景,从而形成对边缘智能的需求。

2.1.1网络传输的场景

正如本报告前文所述,物联网业务对各类有线、无线网络需求和依赖性很强,在很多情况下网络传输的场景往往成为业务落地的瓶颈,因此需要针对这些场景部署边缘智能平台和方案。

1)异构网络的场景

由于面对着复杂的环境,完整的物联网解决方案往往采用了多种网络通讯技术,来保障业务连续性。目前,不存在一种网络技术标准可以同时涵盖各种距离和不同网络性能的要求,即将商用的5G网络具有很强的包容性,融合大量不同的通信技术标准,但依然难以涵盖所有物联网应用需要的通信场景。

近年来,无线通信技术的进展为物联网通信层带来了很多活力,我们以网络覆盖要求和网络性能要求两个指标来考察网络需求场景,会形成如下矩阵形态:

5物联网无线网络场景矩阵

目前,大量物联网场景由于业务局限在小范围内,采用WiFi、蓝牙、Zigbee等短距离通信的技术,如智能家居、智能楼宇、智能照明、可穿戴设备等,所有采用短距离通信的物联网终端、传感器等节点均需要通过网关等枢纽类设备进行回传才能到达云端,这些枢纽设备就成为边缘智能平台运行的天然载体。而近年来兴起的低功耗广域网络(LPWAN)则是为广泛分布、免维护、低频小包数据传输场景而生的,不过也存在基于授权频谱和非授权频谱的技术,各类技术构成了传输网环节的差异,而相应设备数据回传至云端还是需要通过基站设备来进行;其他基于授权频谱的蜂窝网络技术,虽然具有统一的技术标准,但所有节点数据仍然需要基站进行回传至云端或服务器,与LPWAN类似,无线接入网之间或基站侧可以作为一个数据计算、处理的初步场所,形成边缘智能的载体,这也是移动边缘计算(MEC)的组成部分。

不仅仅是这些常见的无线通信,一些特殊场景会采用有线通讯连接,或自身所在行业通讯协议,如工业场景中最为流行的Modbus、HART、Profibus等协议,满足工业现场数据传输的需求,而这些场景中通讯协议更为复杂和碎片化,大量数据需要在现场进行处理后直接执行操作,且回传至云端前也需要“中枢”类设备进行协议转换,这些中枢类设备也往往成为边缘智能的载体。

6异构网络通信需要“中枢”设备

从业务需求角度看,有些场景确实融合了多种通信技术,比如一个园区解决方案中对于园区内部工厂内部采用工业通讯方式,而对于楼宇节能管理采用Zigbee、蓝牙等短距离方案,对园区各类资产管理采用LPWAN技术。当需要一个园区整体解决方案时,所有的数据均需汇集到一个平台上,而在汇集到平台之前,通过各类通信技术连接的终端、传感器节点数据之间存在的差异,在靠近数据源的位置部署智能化节点就很有意义。另外,根据IHS的数据,当前有80%以上的连接是非IP类连接,需要网关等边缘智能类设备与IP类连接进行数据交互。金准人工智能专家预计到2020年,90%的物联网应用都会用到物联网网关。

所以说,不同通信技术之间需要实现兼容性,需要中间设备、平台以及相关软件技术进行“翻译”。这方面不少工作就放在边缘侧进行,利用边缘侧嵌入式终端的存储、计算、通信能力,实现异构通信技术的数据融合,形成部署边缘智能的必要条件。正如前文所述,各类通信协议数据回传途中,均有相应的软硬件节点作为数据的一个“枢纽”,而这个“枢纽”构成天然的边缘智能部署载体,形成边缘智能的充分条件。因此,物联网的发展形成异构网络的场景直接驱动边缘智能的发展。

2)网络资源受限的场景并不陌生,普通用户也常常会碰到类似的情况,比如我们在大型体育比赛、演唱会等场所时,因为小区容量有限,短时间内数据上下行需求过高,手机往往没有信号。在物联网时代,一方面海量的连网设备数量,另一方面不少设备产生数据的速度飞快,对网络资源形成压力。总体来说,网络资源受限的场景包括带宽资源不足和突发的网络中断场景。

带宽资源不足和终端产生数据量剧增往往同步发生,互联网业务范围普及,视频业务由高清向超清演进,未来虚拟现实、增强现实等技术给人们身临其境的业务体验,这些业务将带来流量爆炸式增长,业界不少企业用“数据洪流”来描述这一场景。业内预计,未来每辆自动驾驶汽车每天会产生4TB数据,每架飞机每天会产生40TB数据,而每一家智能工厂每天会产生1PB以上的生产视频数据。由于网络带宽和网络容量并没有实现同步的、连续性的爆炸式增长,从而造成带宽资源不足,这些短时间内产生的海量数据如果实时上传至云端,一定会造成网络拥塞。

7联网设备产生海量数据

带宽资源和海量数据的不同步增长,一方面网络弹性扩容能力有限,另一方面并非所有的数据需要通过网络上传至云端。一些需要短时间处理或存储周期很短的数据,本身无需占用有限带宽资源上传,而在靠近数据源头进行处理后即可,视频原始数据、工厂机器数据等有相当部分是通过边缘平台处理。麦肯锡曾经对一个海上钻井平台进行过调研,发现该平台上3万个传感器采集的数据中,40%没有被存储,剩余的大部分在本地存储,给边缘智能场景提供数据来源。

8海上钻井平台数据(来源:麦肯锡)

另一网络资源受限的场景是突发的网络中断。虽然我国2G网络已成为全球精品网络,4G覆盖99%的人口,超过95%行政村都接入宽带,中国电信、中国联通已实现全国超过30万个NB-IoT基站商用,但这些并不能保证物联网所有应用场景中网络没有中断的风险。在很多周边环境复杂的应用场景,突发的事件可能使得传输受到限制,如森林防火、塌方泥石流监控、气象监测等恶劣环境下的物联网应用,一般会考虑到突发网络中断时靠近数据源的缓存、处理来保障业务的连续性。也有一些应用部署在热点区域,在大量设备同时请求上行数据时造成的临时中断。比如,一些共享单车密集区域高峰用车时段可能对该区域的基站形成很大压力,造成上线率低,而运营商除了对这些热点区域的基站设备进行优化外,通过边缘智能的方案对共享单车数据上报形成调节。

3)端到端低时延的场景

低时延高可靠(uRLLC)是国际电信联盟(ITU)确定的5G应用场景之一,标准化组织3GPP也为实现该场景进行了大量的标准化工作,今年6月份冻结的首个独立组网5G标准中就支持大部分uRLLC的场景,这一场景也是移动边缘计算(MEC)实现的主要技术之一。

9各类通信技术端到端时延测试

从网络传输角度看,端到端时延已经成为通信技术供应商为用户提供的服务中关键指标之一。未来智能工业、自动驾驶等应用场景中需要进行监测、控制、执行,往往需要非常低的时延,很多情况下时延要求在10ms以下。现有成熟的网络传输方式并不能实现这一要求,根据独立第三方网络测试机构Open Signal的测试结果,目前4GLTE可以达到100ms以下的端到端时延,而其他方案时延均高于4GLTE,这一结果还不足以支撑智能工厂、自动驾驶的有效应用。而ITU所定义的5G空口时延为1ms,可以满足这方面需求,不过这个1ms的指标需要边缘智能的协助。

10端到端时延示例

Open Signal所测试的端到端时延是指终端——基站——回传——核心网——云端的往返时延。而在云端之前,即终端至核心网之间的时延约为20-30ms,但核心网到云端的物理距离将主要决定了网络时延,由于云端服务器分散在全球各地,物理距离较远,终端数据需要通过光纤连接访问云端,增加了时延。如果需要低时延场景的业务采用终端——云端的往返模式,即使终端——核心网之间的时延降到非常低的程度,也根本无法保障其实时性要求,自动驾驶、智能工业等业务无法开展。

11通过边缘智能实现毫秒级时延

此时,对于边缘智能的需求就非常明显,5G技术通过将存储、计算、智能资源下沉,在基站侧或无线接入网之间的位置,以边缘智能的方案来处理实时性、短周期的数据,即时回馈给终端去执行,达到1ms的时延水平,从而保障业务的正常开展。

2.1.2应用特征产生的场景

万物互联会产生多样化、差异化的应用,不少应用本身具备的特征直接决定了需要采用边缘智能的方式,尤其是需要提供差异化服务的场景,包括专网类业务场景、营销类业务场景和体验提升的场景等。

1)专网类业务场景

大量行业、企业因为业务特殊性、数据保密等原因,采用专网方案,主要业务数据在其专用网络中进行计算处理,不使用公共网络服务。在过去的数十年中,专网类业务规模虽然远不如公网类业务那么大,但政务、公安、民航、铁路、交通、工业等大量行业都在采用专网服务,做到物理隔离来保证数据安全。

专网业务中不少场景对边缘智能有天然的需求,虽然专网用户会自建数据中心或私有云,但面对很多业务数据本地产生、本地终结的特征,并不需要所有数据都存放在其自有的服务器上,通过数据源头平台处理能提升效率,同时也减轻自建服务器的容量压力。

比较典型的专网场景就是企业的工业制造场景。上一节中所述,智能工业本身就有低时延、高可靠的通信场景,需要通过边缘智能助力实现。除此之外,工业制造现场每天会产生的海量数据,直接在现场就近进行处理,目前很多企业已能够提供成熟的边缘智能软硬件解决方案,在工厂的局域环境下完成。

另一种典型的专网场景是本地视频,由于很多用户的安装的视频设备采集数据也仅限于其专网内部,作为监测、管理手段提升的方式。不过,很多监控视频的大部分时间都是静止场景,不论是从摄像头终端侧或者服务器侧处理都不是很理想的方式。此时,部署边缘智能平台对于这种专网监控视频就很有意义,通过边缘智能平台筛选出监控画面变化的部分或一些有意义的视频片段,对服务器进行回传,而把价值不高的监控内容就地缓存在边缘智能服务器中,保障专网资源留给关键业务。

12专网视频监控边缘智能方案

2)营销提升业务场景

对于很多移动互联网和物联网场景,通过边缘智能可以更为快速地对终端侧数据和缓存数据进行用户画像刻画,提升营销效果。边缘智能服务器和平台的缓存内容给终端用户提供体验业务,促进用户对业务的了解和购买,在用户订购后,通过端、边、管、云融合的方案为其提供服务;一些专门业务的体验厅、营业厅等场所,在边缘智能助力下给潜在用户带来耳目一新的体验。类似的服务方式可以在各行业中落地,通过与拥有垂直行业渠道资源企业合作,开展联合营销,提升业务质量。比如,在零售领域,边缘智能平台将定位与移动设备通信能力结合,向消费者和商场提供更有价值的信息,在网络中的关键点收集的信息可以作为大数据分析的一部分,以更好地为客户提供服务。

3)体验提升的场景

体验提升场景是用户采用边缘智能方案最主要的考虑之一。目前,大部分物联网的业务是以整体解决方案的形式提供给用户,而其中关键部分的优化对于整体方案的体验提升非常重要,在大量场合中,边缘智能的采用会让整体业务体验提升到新的高度。在已成熟的移动互联网场景中,内容分发网络(CDN)已经成为提升业务体验的重要手段,比如很多借助运营商网络提供OTT业务的内容和应用供应商,推出和部署了一些CDN系统,在移动网络承载能力有限的情况下起到分流作用,可以说是一种边缘智能的方式。新的互联网视频直播、游戏等业务体验的提升也需要边缘智能的进一步成熟,同时形成边缘智能产业生态。物联网各类碎片化场景中面对着比OTT业务更为复杂的情况,新业务的层出不穷也让基于互联网业务的边缘智能系统无法完全承载起来,对新的边缘智能方案的需求就越来越强烈。

VR/AR是典型的需要体验提升的场景。目前,相应的VR/AR已广泛应用于旅游景区、博物馆、体育赛事、演唱会等消费级场所,也有不少行业作业场所借助VR/AR设备来完成。此前不少无线VR/AR采用终端和云端服务器交互方式,但此类设备产生的图像信息量太大,终端和云端之间反馈时延太长影响体验。一般采用的优化方案是将相应服务器部署在网络边缘侧,有效分担VR/AR图像识别运算压力,及时给终端反馈,增强用户体验。类似的体验提升场景非常多,智能物流、智能工业、车联网、智能医疗等需要保证实时性、可靠性的应用都有不断提升用户体验的需求,也是边缘智能能够直接应用的场所。

总体来说,业务场景需求是驱动边缘智能产业发展的最大因素,由边缘计算向边缘智能的发展,也是基于满足业务场景需求而提出新内涵。

2.2技术能力支撑的边缘智能

随着IT、CT和OT技术的不断融合,物联网底层共性技术范畴不断扩大,边缘智能也是在各类不同领域技术有新的突破和融合的基础上才能落地。因此,从供给侧的角度来看边缘智能,主要是从边缘智能的支撑技术出发。

边缘智能相关的技术主要包括两类,一类是主要应用于边缘智能的各项软件、平台、系统等IT方面的技术,另一类是通信业新的CT技术进步给边缘智能落地带来新的机遇。前者主要包括适用于边缘智能的平台/系统,比如ParaDrop、Cloudlet、PCloud、Firework、海云计算系统等,以及让边缘智能更加高效的技术,比如计算迁移、存储技术、轻量级函数库和内核;后者则包括支持移动通信发展的新的技术。

2.2.1边缘智能的平台//系统

1)ParaDrop

ParaDrop是威斯康星大学麦迪逊分校的研究项目,WiFi接入点可以在ParaDrop的支持下扩展为边缘计算系统,像普通服务器一样运行。其使用容器技术来隔离不同应用的运行环境,在云端的后台服务控制系统上部署所有应用的安装、运行和撤销。

ParaDrop系统主要由三部分组成,ParaDrop后端,ParaDrop网关和开发者API。ParaDrop后端集中的管理ParaDrop系统资源,维护网关、用户和服务降落伞信息,提供一个服务降落伞商店存储可以部署在网关上的chute文件。还提供两个重要的接口WAMPAPI和HTTPRESTfulAPIA,前者用于和ParaDrop网关通信,发送控制信息,接收网关回复和状态报告,后者用于和用户、开发者、管理者以及网关通信。ParaDrop网关是具体的执行引擎,给各服务降落伞提供虚拟化的资源环境,包括CPU、内存和网络资源。开发者API使开发者可以通过API监测和控制ParaDrop系统。

ParaDrop主要应用于物联网中,特别是物联网数据分析。ParaDrop的优势主要包括以下几个方面。敏感数据可以在本地处理,不用上传到云端,保护用户隐私;接入点靠近数据源,缩短应用的响应时间;数据按需上传互联网,减少网络负载;在某些无法联网的情况下,部分应用依然可以使用等等。

2)Cloudlet

Cloudlet是卡内基梅隆大学于2009年提出的概念,是一个可信且资源丰富的主机或机群,部署在网络边缘,与互联网相连,可以被周围的设备访问,为其提供服务。

Cloudlet将原先移动云计算的“移动设备——云”两层架构变为“移动设备——Cloudlet——云”三层架构。可以在个人计算机、工作站或者低成本服务器上实现,可以由单机构成,也可以由多台机器组成的小集群构成。

13Cloudlet体系结构

作为网络边缘的小型云计算中心,Cloudlet可以暂时存储来自云端的状态信息,并进行自我管理;其有相对充足的计算资源,可以满足多个移动用户的计算任务;介于云端和用户之间,更加靠近用户,受网络带宽和时延的限制较小。

3)PCloud

PCloud是佐治亚大学在边缘计算领域的研究成果,可以将周围的计算、存储、输入/输出设备与云计算资源整合,使这些资源可以无缝地为移动设备提供支持。PCloud将边缘资源与云资源有机结合,二者相辅相成,优势互补。云计算的丰富资源弥补边缘设备计算、存储能力上的不足,而边缘设备由于贴近用户可以提供云计算无法提供的低时延服务。此外,PCloud也使整个系统的可用性增强,无论是网络故障还是设备故障都可以选择备用资源。

4)Firework

Firework(烟花模型)是韦恩州立大学MIST实验室提出的边缘计算下的编程模型。Firework系统中,一个数据处理服务会拆分为多个数字处理子服务,而Firework对数据处理流程的调度,可以分为两个层次。第一层是相同子服务层调度,烟花节点会根据情况与周边具有相同子服务的烟花节点进行合作执行,从而可以以最优的响应时间反应子服务,也可以对周围未提供子服务的且空闲的烟花节点进行调用;第二层是计算流层调度,计算流的烟花节点会相互合作,动态地调度路径上节点的执行情况,以达到最优的情况。

14Firework模型

5)海云计算系统

海云计算系统是中科院提出边缘计算系统,可以拆分为云计算和海计算理解,云计算是服务端的计算模式,海计算是物理世界的物体之间的计算模式。该系统一共包括四个部分:一个计算模型——REST2.0,它将Web计算中的REST架构风格拓展到海云计算中;一个存储系统,其能够处理ZB级别的数据;一个高能效数据中心,它能够运行数十亿级别线程;一个高能效的弹性处理器,其能够每秒每瓦特进行万亿次操作。REST架构为现代Web计算和当今许多云计算系统提供通用架构,海端设备通过REST接口访问云端,客户端设备将继续使用REST接口运行Web浏览器或应用程序。

6)各平台//系统之间对比

从应用领域、服务移动性、虚拟化技术、系统特点四个方面对主要边缘计算系统进行比较分析。


表格1边缘计算各系统应用领域对比

表格2边缘计算各系统服务移动性对比



表格3边缘计算各系统虚拟化技术对比

表格4边缘计算各系统特点对比

2.2.2其他TIT技术分析

在边缘计算平台/系统的基础之上,由于边缘设备本身不会有较大的数据存储和计算能力,这就需要部署计算系统的边缘设备拥有适当的能力搭配,计算迁移、存储技术,以及轻量级适用于边缘系统的函数库和内核必不可少。

1)计算迁移

在云计算模型中,计算迁移是将计算密集型任务迁移到资源充足的计算中心,而对于边缘计算模型来说,计算迁移策略除了将计算密集型任务迁移到边缘设备处执行,也应该注重如何较少的网络传输数据量。

边缘计算的计算迁移策略是将边缘设备采集到的数据进行部分处理或者预处理,并且过滤掉无用数据。此外,就像云计算会在计算能力不足的时候将一些任务迁移到有计算资源的中心,同理,当边缘设备的计算能力不足之时,其可以进行动态的任务迁移、划分。

计算迁移的规则和方式取决于应用模型,迁移的结果应该从能耗、时延、数据处理结果等方面综合考量。

2)存储技术

由于边缘设备会实时的、连续的产生数据,而我们部署边缘计算能力的初衷也是为了对实时数据进行处理并得到快速的执行,边缘计算在数据存储方面就需具有较强的实时性。

从高效存储和连续访问实时数据的角度出发,非易失存储介质的读写性能远超传统机械硬盘,可以有效的改善现有存储系统I/O受限的问题。但是,传统的存储系统软件栈不能充分的开发非易失存储介质的最大性能,因此未来对存储系统的更新换代应该是首先要解决的问题。

3)轻量级函数库和内核

与大型服务器不同,边缘设备由于硬件资源的限制,难以支持大型软件的运行。从目前的处理器速度以及功耗来看,仍不足以支持复杂的数据处理。此外由于不同的边缘设备具有较强的异构性,性能参数差异较大,部署重量级的函数库和内核并不适用于边缘计算模型。

受到系统本身的资源限制,为了占用更少的资源,降低时延,轻量级函数库和内核是边缘计算模型的首选。

2.2.3通信相关技术

移动通信即将迎来5G时代,目前基于独立组网的首个5G标准已经冻结,预计2020年之前5G所有标准将冻结。5G无线技术创新非常丰富,其中为了实现更大容量、更高带宽和更低时延,在无线接入网侧引入移动边缘计算功能,不少技术创新正是为了实现移动边缘计算而设计的。

(1)新空口设计

5G网络在标准规划初期,就注重通过各种已有技术对空口进行新的设计,实现对5G应用场景的需求,5G空口技术主要包括:

15 5G空口技术框架

为了满足低时延高可靠的场景,5G空口中有一些技术做了针对性的设计,其中一个目标就是大幅度降低空口传输时延,给移动边缘计算打下基础。如:在帧结构方面,采用更短的帧长;在多址技术方面,通过SCMA、PDMA、MUSA等技术实现面调度传输,避免资源分配流程。通过核心网功能下沉,移动内容本地化等方式,缩短传输路径,接入网侧引入以簇为单位的动态网络结构,建立动态Mesh通信链路,支持设备和终端间多跳通信来缩短端到端时延。

2)网络架构设计

为了实现移动边缘计算的核心功能,将业务平台下沉到网络边缘,5G标准中对相关网络架构进行专门设计。根据IMT2020(5G)推进组发布的《5G网络架构设计白皮书》,对于移动边缘计算核心功能设计主要包括:应用和内容进管道,边缘计算与网关功能联合部署,构建灵活分布的服务体系;动态业务链功能,让边缘计算并不限于简单的就近缓存和业务服务器下沉,而且随着计算节点与转发节点的融合,在控制面功能的集中调度下,实现动态业务链技术,灵活控制业务数据流在应用间路由;控制平面辅助功能,即边缘计算和移动性管理、会话管理等控制功能结合,进一步优化服务能力。

16 5G网络移动边缘计算架构

3)新型基础设施平台

5G新型基础设施平台的基础是网络功能虚拟化(NFV)和软件定义网络(SDN)技术。IMT2020(5G)推进组发布的《5G网络技术架构白皮书》认为,通过软件与硬件的分离,NFV为5G网络提供更具弹性的基础设施平台,组件化的网络功能模块实现控制面功能可重构,并对通用硬件资源实现按需分配和动态伸缩,以达到优化资源利用率。SDN技术实现控制功能和转发功能的分离,这有利于网络控制平面从全局视角来感知和调度网络资源。NFV和SDN技术的进步成熟,也给移动边缘计算打下坚实基础。


金准人工智能 2018年中国社会化媒体生态概览

前言

金准人工智能专家通过中国社会化媒体的发展历程,研究行业动态与趋势,试图为相关业界提供更具价值的资讯及观点。

本文通过三个章节,多个观点勾勒出了现阶段中国社会化媒体的核心特点,并为品牌营销提出了新的思考课题。旨在基于现状提供媒体平台,用户及品牌的三维度全面分析。

第一部分:社会化媒体平台的变迁,已由功能性导向的格局,演变为由用户关系和平台内容为基础,以核心和衍生社会化媒体平台为重要表现形式的双格局社会化媒体生态;

第二部分:社会化媒体的用户形态已随着科技的发展而改变,现已不仅仅包含普通网民和意见领袖,人工智能(AI,即Artificial Intelligence)也已通过AI伴侣或AI明星等角色涉足社会化媒体,并展现出了在社会化媒体商业环境中的影响力;

第三部分:解析品牌可以如何在社会化媒体营销中升级,通过建立品牌体验圈,利用社会化媒体平台生动和灵活的特性,为用户打造360度体验的营销趋势。

金准人工智能专家通过对社会化媒体用户形态变迁的了解,结合核心与衍生社会化媒体平台的优势,为品牌制定更完善的社会化媒体营销策略。

一、社会化媒体平台的变迁

1.1中国互联网用户趋势

中国的社会化媒体,起源于1994年第一家曙光论坛的创立,兴起于2012年新浪微博的用户爆发,繁荣于现今深度垂直或轻量娱乐等形形色色平台的更新迭代。

当旧的社会化媒体形态逐渐不再受人关注,新的在线媒体平台开始成为主导,在线视频、音乐、游戏已然成为现今中国社会化媒体发展势头显著的社会化媒体形态。

根据2018年3月《中国互联网信息中心》(CNNIC)发布的中国互联网络发展状况统计报告,截止2017年12月最新统计的数据显示,社会化媒体传播影响力稳步提升,紧跟其后的是作为新兴领军的互联网音乐,互联网游戏和互联网视频。另一方面,即时通讯用户远远超过其他类型用户,微博用户也回暖至2012水平。

社会化媒体巨头数量扩容,BATS可以改写为BATSB。

不同于往年社会化媒体巨头引领的格局,即BATS(百度,阿里巴巴,腾讯,新浪微博),今时的格局已被新入驻的今日头条系(即,字节跳动/ByteDance)所打破。靠定制化信息分发起家的今日头条系以其智能算法,对消费者进行精准内容的推送,并通过机器学习等轻量技术资产创立了抖音短视频、今日头条等平台,迅速渗透并赢得了社会化媒体用户的青睐。

今日头条发家于中国互联网从网页端向移动端转型的时期,安卓系统的app预装为其带来了初始用户。其核心优势是基于用户兴趣的内容分发,这种“信息流找人”的模式颠覆了网页端时代用户“使用搜索引擎寻找内容”模式。在用户被推荐内容的过程中,一些原本不明确的需求也被激发出来,因此用户在信息流模式下,对广告的容忍度较高。今日头条2016年广告收入60亿,2017年迅速增长为150亿。

当今日头条成为新闻分发类头部产品后,公司开始发力内容创作,如外部投资新榜、财新世界说等媒体;并在图文信息流转向短视频信息流,增强社交属性来保持用户粘性方面进行探索,如内部孵化抖音短视频、西瓜视频、火山小视频和悟空问答等平台;同时,通过收购北美短视频软件Flipagram和Musical.ly,全球资讯平台NewsRepublic来开展国际化战略。

纵然字节跳动已经引起广泛关注,但仍然不能忽略腾讯等其他传统巨头的市场占有率,尤其是以微信和QQ为代表的即时通讯平台。

1.2中国社会化媒体生态概览

有别于以往的功能性导向格局,金准人工智能专家发现当下的社会化媒体是由用户关系和平台内容为基础,以核心和衍生社会化媒体为重要表现形式,进一步形成的双格局社会化媒体生态。

注:社会化媒体生态概览的平台分类布局是基于该平台的核心业务/功能。

不同的社会化媒体平台,根据其关系和内容比重的差异,可以宽泛地划分为核心社会化媒体和衍生社会化媒体。

核心社会化媒体

主旨为增强人与人之间的关系,即帮助用户更好地了解并联结其他用户。在核心社会化媒体之下,用户之间的关系是双向共享的,用户与用户之间更加频繁地交换各自的生活体验或其他信息,其中包括以寻求交友、兴趣、新鲜事、即时通讯等为目的的线上平台。

衍生社会化媒体

主旨为保持/增加用户粘性,赚取流量。用户通过平台的过滤获得更加个性化的信息,以帮助他们更好地进行决策。在使用衍生社会化媒体的过程中,用户更加偏向使用单向交流的关系模式,即从内容生产者处获取信息,例如从意见领袖、公众媒体甚至是平台本身的算法推荐结果,来获取更符合用户兴趣的信息。衍生社会化媒体可以宽泛地分为网络游戏、影音娱乐、信息资讯、电商购物四大板块。

1.3核心社会化媒体平台

1.3.1微信——融入日常生活,为跨年龄层的用户重塑在线关系

微信是腾讯业务中拥有用户量最多的一个社会化媒体平台,并且已全面融入人们的生活。2017年,87.6%的用户最常使用的手机APP是微信,81.5%的用户每天使用超过1小时。

微信庞大的用户基数增加了人与人之间的关系,据调查,33%的“银发”用户将80%以上流量用于微信。即使是“银发”用户,也通过微信实现了日常沟通和生活便利的需求,更多老人通过微信增加了和自己子女和亲戚好友之间的关系。

1.3.2新浪微博——通过扶持视频化、垂直化、MCN(多频道网络)的传播方式,增加了普通用户与专业用户的关系粘性

作为另一个核心社会化媒体的新浪微博,正在通过视频让人们分享更多了解更多各个领域的故事。

2017年,新浪微博发起“跟我学XX”为主题的“随手拍”视频大赛,邀请时尚、美妆、美食等七大垂直领域近40家MCN机构发布原创教学视频,在4月29日至5月1日短短三天内,相关主题短视频如“跟我学做菜”、“跟我学运动”累计播放量超过8000万,征集微博用户原创图片超过100万。

2018年,新浪微博继续开展“随手拍”主题活动,并设立“明星故事官”,邀请王源、华晨宇、蔡徐坤等当红明星发布自己的主题故事,引发粉丝效仿,吸引了超过1.6亿用户参加。

1.4衍生社会化媒体平台

1.4.1影音娱乐——陪伴式内容成为无聊经济的主要出口

视频社交满足了广大用户无聊消遣、排解孤独的需求。根据CNNIC第41次互联网用户研究调查,互联网用户喜欢观看网络视频和直播的主要原因是打发时间。

现代社会生活节奏快,工作压力大,人们的空余时间越来越碎片化。借助今天的移动端应用,如电台、短视频、直播软件,轻量的影音娱乐内容能轻易地占据用户等车、坐地铁、下班后的空闲时间。

同时,这些平台衍生出的社会化媒体入口,可以让用户将自认为有趣的内容快速分享。这些无思考门槛的生活化内容,让用户在消费时感觉不到时间的流逝,同时自己又能感到“获取信息”的满足感,以及与朋友“分享资讯”获得的乐趣和认同感。因此,用户很容易“刷到停不下来”。

抖音作为2018年的短视频“爆款”,成功帮助品牌引爆社会化媒体热议。

以抖音短视频为例,通过打造内容生态,算法推送助力,让兴趣相投的用户可以通过内容分享拓展社交关系。

抖音打破了传统内容生产和分发的关系。例如微博和微信公众号的内容生产“中心化”,即少数头部用户吸引大部分流量。抖音通过设置话题挑战、丰富音乐场景,设置同款模板等方式加速培育精品内容,通过平台算法代替传统微博微信用户的转发作为传播节点,使得分发机制“去中心化”,加速了传播效率,短时间内可以引发多个热门抖音话题。

抖音病毒式传播,可以为品牌带来营销机遇

以海底捞为例的“抖红”款通常是以网友自发上传商品的另类使用方法,带来的营销机遇。通过跟踪抖音上的创意用法,品牌可以改良这些创意,引起网民的猎奇心,在激发消费者购买欲望的同时,鼓励消费者进行二次创作(主动参与),实现品牌在抖音平台上的多次曝光,最终达到营销目的。

同时,“抖红”款的传播具有明显的阶段性,品牌应注意在不同阶段投入的资源配比来达到预期效果,例如在发现“抖红”款时同时在销售端准备足够资源以助推即将走高的用户分享需求;并在大众争相效仿时,联手站内意见领袖,助推二次创新,开发衍生“抖红”款。

影音娱乐类社会化媒体平台盛行,是否意味着图像信息平台,如美图可以通过孕育“社区”增加用户粘性?

正因如此,美图秀秀若想要成为中国的Instagram,不仅要加强其原有的图片处理功能,让优质的图片内容沉淀在美图程序内的社交圈;还需借助成熟的社会化媒体资本帮助美图加强关系运营,争取更多的资源来培养图片社交的属性。

参考Instagram的发家之路:

Instagram的成功在于,创始人对于图片分享应用需求的敏锐洞察力,将应用化繁为简,专注于图片处理;也由此吸引了社会化媒体资本的注意力,获得了巨额资助,促使它成功的在图片分享领域中占得先机。

1.4.2网络游戏——关系升格归功于其天然的社会化媒体入口和用户共同的兴趣爱好

以王者荣耀为代表的多人在线战术竞技游戏(MOBA)需要团队配合才能玩。当玩家刚刚进入游戏时,系统会随机匹配队友,但当玩家想要在游戏中获得好成绩时,必然会想方设法寻找有共同的兴趣爱好,相对稳定的游戏玩伴,摸索固定的战斗模式,抱团取暖。

此时他们既可以将已有的稳定社交关系带入到游戏中,也可能把因游戏结识的玩伴沉淀为线下的社交关系。如此游戏内外社交关系的良性导入导出,产生了强大的用户粘性,也让游戏成为了天然的社会化媒体入口,而非仅仅是个人消遣的单机游戏。

腾讯发布的《95后兴趣大数据报告》显示,已经有25%的95后利用王者荣耀进行社交,这与作为核心社会化媒体的微信(27%)不相上下。

作为游戏本身,相对低的游戏操作门槛,使得王者荣耀比起市面上其他的MOBA手游,入门相对简单,小学生也能快速上手。一局在15-20分钟之间的游戏,可以较好地平衡游戏的紧张刺激性和节奏可控性。同时,玩家在游戏过程中会根据游戏的内容(如规则、游戏角色等)在平台内进行交流,但也可以在游戏间隙或线下衍生出丰富的社交话题(如玩法、经验等)。

网络游戏与品牌商业合作——王者荣耀线上线下全方位的游戏互动为品牌带来机会

1.4.3电商购物——借助社交关系裂变及自身平台导购优质内容,形成新线上零售环节

电商购物——内容深耕,结合意见领袖的影响力,使小红书成为电商精品导购平台的领航者

以范冰冰为例,在她入驻小红书后,推荐了许多自己使用的平价护肤品,并获得了粉丝的关注和转发。这些优质导购内容不仅在小红书平台内部被浏览,还被截图分享到微博、微信等核心社会化媒体。当用户被小红书提供的优质内容打动后,会下载小红书APP浏览更多的美妆护肤推荐内容,并通过小红书平台购买商品。

通过小红书“被种草”的用户,往往会在核心社会化媒体上转发相关商品,与好友进行讨论,最终在小红书或者其他渠道进行购买。对于品牌而言,小红书并非“声量池”,而是用户对商品的意见表达社区。通过追踪小红书的热点,品牌能够了解消费者需求的变化,以及产品热销或遇冷的原因。

1.4.4知识资讯——专业用户以及知识型用户成为知识资讯平台主要的内容生产者

专业生产者:贡献高质量内容的专业团队。品牌也可以通过提供深度内容和发起问题讨论的方式在知识资讯平台获得曝光。

专业知识者:来自各个行业的意见领袖,或者在某一个行业有专攻知识的专家或者学者,长期在相应领域有很深入的从业经验。

知识型用户:愿意接受更好的教育,渴望学习探索,拥有积极生活态度的用户群体,对知识的需求和认知也更为强烈。

知识资讯——知乎作为国内知识型社区的头部产品,品牌“因地制宜”,博得网民赞誉

作为目前国内用户总量和增长率第一的问答平台,知乎是以精品回答内容为主的弱关系知识型社区。2016年7月20日“知乎机构账号”上线,邀请中科院、奥迪、西门子等10家不同类型的机构入驻。开启了知识社区的“专家身份”。目前,已有8000多家品牌入驻知乎,在各个行业领域中为知乎用户解疑答惑。

知乎的线上问答到线下聚会,知识型社区运营的下半场

为了鼓励用户发表高质量内容,知乎从2014年开始做线下运营,比如举办一年一度的知友大V见面会“盐Club”,知识展和快闪店。线下知识社群的形成让普通用户切身感受到意见领袖的权威性,也促使意见领袖为得到社群认同,而生产更多优质内容。

2018年,知乎的线下运营为品牌提供了更多营销机遇。品牌可以通过参展、赞助或联合举办知乎线下活动等方式,获得这些知识型用户的好感,并向社群外传播,巩固品牌的专业形象。

1.5核心与衍生社会化媒体之间的博弈

当下,部分核心社会化媒体迫于压力已经在融合和进化,但是未来核心和衍生之间是否会相互演变?

二、社会化媒体用户的变迁

2.1社会化媒体用户关系

现今,社会化媒体的用户形态已不仅仅包含普通网民和意见领袖,人工智能(AI)也已开始涉足社会化媒体。

普通网民:通过媒体获取信息,表达个人意见,但通常情况下影响力较小,或只在小范围内有影响力。

意见领袖:由于其在某方面的专业性(专家)、在线下的影响力(名人和媒体)、或者借助线上平台独有特质(网红)而受到关注,因而在线上有影响力和话语权。

人工智能:通过计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为,是社会化媒体上的新“用户”。

社会化媒体生态的不断改变离不开科技的发展,同时也影响着网络用户之间的关系。随着AI技术的发展和机器学习技术的不断革新,AI可以以不同形式更深地融入社会化媒体,且担当不同的角色。

过去在网民喜好的主导下,社会化媒体平台上产生出了不同类型的意见领袖。普通网民为意见领袖提供流量,而意见领袖为普通网民创造有吸引力的内容。

现在伴随着新兴平台的发展,更多的意见领袖被推举出来,而AI作为新用户,已初步涉足社会化媒体。

未来随着机器学习的不断深入,AI可能以两种形式涉足社会化媒体:

依附于人类:为人/品牌方/机构所用,创造更吸引网民、成本更低的传播方式;

成为独立个体:AI通过自我数据处理,分析,创造内容,形成一个具有类人性格的独立个体,并以类人的行为特质进行发帖、交互等行为,吸引网民的关注,甚至成为意见领袖。

2.2社会化媒体普通用户的变迁

社会化媒体没有改变普通网民的核心需求,包括生理需求,社交需求、审美需求、认知需求和自我实现等,但改变了这些需求的实现方式。

随着移动互联网的发展,伴随着社会化媒体的兴起,这些用户需求能逐渐通过各类核心和衍生社会化媒体平台的应用被满足,突破了原来在时间和空间方面的限制。

例如,最基础的生理需求——吃饭,现在可有外卖软件来替代人们外出寻找食物的过程。再如,一些人希望以参与公益活动的形式来满足“自我实现”的需求。在过去,需要通过参加公益组织举办的活动进行捐款或者做义工。但如今通过支付宝的蚂蚁森林或水滴筹等社会化媒体平台,人们打开手机就能为保护环境、帮助他人贡献自己的力量,通过更智能的方式实现自我价值。

未来,随着科技的进一步发展,社会化媒体能为用户提供更加智能化的消费推荐,定制化的内容,多样化的体验,个性化的使用方式等,全方位满足用户需求。但同时,用户也会因为这些进步,而增加自身的期待值,更难被满足。例如,从前用户通过搜索引擎来获取自己感兴趣的信息,但当信息流产品通过智能算法根据用户喜好推荐信息后,用户对于花时间检索信息的意愿将会下降,而更期待社会化媒体平台提供更加精准的信息推荐。因此,用户在社会化媒体平台上的迁移,与平台本身是否已无法再提供更多样的体验方式息息相关。

2.3社会化媒体意见领袖的变迁

意见领袖在社会化媒体生态中一开始扮演的角色打破了传统的传播格局,成为了“去中心化”的社会化媒体传播模式,即每个网民可以在线上较自由地发声并传播信息。而其中部分的佼佼者能够把握大众的需求,并帖合当下的热点。这一群体脱颖而出成为了意见领袖。

再中心化”的变迁,会催生意见领袖准入门槛逐渐变高,形成线上阶层固化

普通网民的内容偏好从泛娱乐化转向垂直领域的深度内容。原本提供泛娱乐内容的意见领袖开始流失受众,有能力提供专业领域信息的意见领袖获得越来越多的跟随者。从而出现了“再中心化”的格局,意见领袖的准入门槛也随之变高。

但线上阶层固化的持久性并不会太强,会随着科技发展带来的新社会化媒体形式而被打破。

新的社会化媒体形式会影响普通网民对于平台的选择,进而逐渐改变网民的使用习惯,打破和重塑原有的平台线上阶层固化,并引领意见领袖的更迭换代。

而近几年,随着核心和衍生社会化媒体平台的快速更新迭代,原已在某些平台发迹的意见领袖,会随着平台用户的转移,逐渐被新平台的意见领袖所替代。

2.4人工智能(AI)涉足社会化媒体

人工智能(Artificial Intelligence),即,人制造出来的机器和程序所表现出来的智能。它通过技术手段,令机器拥有识别、认知、分类与决策能力。

现今,AI虚拟人物正以“伴侣”和“明星”的形式,在社会化媒体中,作为用户,崭露头角。

而随着微软小冰、初音未来等虚拟人物的诞生,AI已经不仅仅停留在技术层面,而是以更加具象的形象出现在大众的视野中。未来,人工智能将替代自然用户担当不同的用户角色,甚至意见领袖。另一方面,人工智能或将改变以往意见领袖成长路径,改变“网红”成名的偶发性。

2.4.1AI伴侣——虚拟机器人

AI伴侣已可以通过大数据运算,在微信、新浪微博和新兴社会化媒体平台中与普通用户实现一对一交流,并且可以进一步通过用户提供的图片或关键词快速生成诗词、歌曲,提供更高效的文案创作方式。

微软小冰案例分析

微软小冰背后拥有十亿级的大数据语料库,通过分析理解用户的问题,寻找语料库中最合适的话作为她的回答。使用生成模型之后,小冰不再鹦鹉学舌,而是能够自创回应。微软小冰目前已进入多个创造领域试水。这些领域包括诗歌创作,少儿读物、歌曲创作,新闻写作等。目前,微软小冰已活跃在微博、微信、美拍等平台。

在未来,随着技术的不断成熟与进步,AI将会表现出其高创造性及高效性,以塑造更成熟的商业应用。

高创作性:随着机器学习技术的不断发展,AI可以基于已收录的信息和社会化媒体用户最新的原创内容(UGC)而进行内容的创作。AI也将有极大的潜质成为不同类型(例如时尚、健康等)的意见领袖,专注于各个领域,并吸引网民的关注。

高效性:AI可以作为辅助工具,有效帮助品牌降低人群分析的成本。在快速读取用户相关数据的同时,更快地匹配出合适的传播内容/形式及投放人群,最终缩短品牌的运营周期,提高品牌的传播效率。

2.4.2AI明星

在视觉呈现科技(如全息投影、AR、VR等)的辅助下,AI打造的虚拟偶像能根据用户的喜好提供千人千面的互动体验,达成影视歌多栖发展,赢得了越来越多粉丝的支持,从而成长为AI明星,显露出商业价值。

n初音未来案例分析

初音未来(简称初音)是日本CryptonFutureMedia开发的虚拟偶像,以雅马哈(YAMAHA)的智能人声合成技术为基础,于2007年在日本弹幕视频网NICONICO(日本版bilibili)出道,之后的《甩葱歌》累次播放超过475万次。2009年,初音在东京举办演唱会,是世界上首位采用全息投影开演唱会的虚拟偶像。2011年,初音在美国洛杉矶的演唱会门票于两周之内售罄,标志着她成为具有世界影响力的AI明星。

品牌看到初音作为AI巨星的影响力,与初音合作来吸引年轻消费者。2011年,丰田汽车启用初音为新车拍摄广告。2013年LV为初音提供舞台剧《TheEnd》发布会亮相裙装,也是当年此款设计的亚洲首秀。2017年,招商银行发行初音未来信用卡,用户用招行APP扫描卡面可召唤3D初音跳舞。据日本野村综合证券估算,初音发行5年带动相关消费金额高达100亿日元(约6.1亿人民币)。

AI明星的应用,离不开与时俱进的技术更迭。但技术的创新和突破常常也伴随着争议。所以,如何处理AI与真实用户之间的关系仍存在探讨空间。

2.5 AI的涉足造就了新社会化媒体用户关系

作为用户关系变化中的一个关键因子,AI不仅影响了原本人与人之间的关系,同时为品牌和平台都带来了机遇和挑战。

一方面,由于AI作为一个普通用户,本身没有消费品的需求,所以,对品牌而言,更多的将AI视为交互工具(如创作启发、客服)或合作伙伴(如产品代言形象)。

另一方面,对平台而言,AI强大的学习能力使得它在打造自身形象的同时,也为平台创造了内容,吸引网民的关注,为平台赚取流量。金准人工智能专家认为,社会化媒体平台已经用更开放的态度来面对AI的入驻。

三、品牌社会化媒体营销的变迁

3.1品牌营销方式和社会化媒体共同进化

随着科技的不断发展,社会化媒体的交流方式让品牌拥有更多的渠道去接触消费者并与其沟通。营销方式也经历了几个不同阶段,从单纯的线上互动,衍生至线上与线下的联动,社会化媒体已成为消费者体验的一个新平台。

第一阶段:品牌利用社会化媒体增加曝光

大部分品牌在社会化媒体初期主要将该平台视为新的流量枢纽,为品牌增加曝光量。品牌通过社会化媒体发布硬广或软性植入,目的是吸引消费者的关注和点击,也少有意见领袖的商业化应用。

例如:在2006年1月新春来临期间,可口可乐和腾讯QQ合作推出可乐主题QQ皮肤、截止至2006年4月,QQ可口可乐皮肤的下载量总数为430万次。

第二阶段:品牌融入社会化媒体与消费者对话

当品牌意识到社会化媒体是以社会关系为主的平台,很多逐步开始建立各自在社会化媒体中的角色,创造具有风格的内容来吸引用户跟随,并鼓励用户与品牌对话,建立良性的长期关系。在这个阶段,品牌主要活跃于核心社会化媒体平台,并广泛使用意见领袖(KOL)或明星为品牌背书,形成品牌网络口碑。

例如:M&M巧克力豆2011年在微博上将品牌成功卡通化,推出“红豆”、“黄豆”两个账号,并于品牌形象推广明星陈奕迅互动,原帖加转发共获得了四万多的互动量(转评赞)。

第三阶段:品牌面临全新的体验时代——打造品牌体验圈

当社会化媒体全面成熟,成为营销不可或缺的主角,品牌投入不断放大,社会化媒体营销除了要吸引消费者订阅、制造互动,还在不同维度创造独特的体验方式。社会化营销工作变成更广泛意义上的构建品牌体验圈,牵引目标消费群体进入自己的品牌体验圈,为消费者打造全方位感官体验,从而引导消费者分享,逐渐扩大体验圈受众。

在本次报告中,金准人工智能专家将品牌体验圈的主要构建环节总结为:实体店、线下活动、媒体广告、植入、线上销售、以及社会化营销。在物联网(IoT)技术发展下,社会化媒体既作为体验圈中的一个环节,同时也承担起连接其他环节的触点,联动作用越来越明显。

与此同时,基于“核心”和“衍生”的分化,品牌需要因地制宜:在核心社会化媒体平台上以跟随和交互为目的,运营和创造内容来激发用户与品牌互动;在衍生社会化媒体平台上则以扩大品牌影响力为目的,结合平台调性多曝光。

3.2品牌在体验营销的时代如何抓住消费者

金准人工智能专家欣喜地看到,有些品牌已经开始构建自己的品牌体验圈。品牌通过打磨体验圈的各环节,运用社会化媒体辅助消费者去跟随、分享、互动、积极参与品牌营销。从而达到扩大体验圈的影响力,加强体验圈粘性的目的。

消费者在圈内通过不同的触点,来感受品牌服务和品牌文化,并会因为优质的体验分享并邀请亲朋进入体验圈,直至该品牌无法达到消费者预期体验而离开。这同时也意味着,消费者可能会因为圈内任何一个触点的不良服务或体验而选择进入另一个品牌的体验圈。这一脱离行为也可能通过社会化媒体的分享及邀请功能而放大,给品牌带来更大的伤害。因为社会化媒体在每个触点及全体验链条中扮演的重要角色,营销者们将面临更大范围,更即时全面的体验创造和质量监控挑战。如何高效且自动化地应对挑战,也成为现代营销的重点课题之一。

3.2.1实体店——满足消费者的“打卡”炫耀需求,通过跨界突破实体店体验限制

实体门店在传统零售业中是可以让商品和服务变现的终端。而在互联网科技渗透的新零售时代,线下店铺的功能不仅“卖货”还可以“提供体验”。察觉到这一变化的企业纷纷将线下店铺进行升级来为客户提供超出期待的体验。

悦诗风吟GreenCafé:跨界打造网红咖啡馆

悦诗风吟,一家韩国化妆品品牌,在上海开设了亚洲最大旗舰店,并在旗舰店二楼跨界推出GreenCafé咖啡馆,用绿植和美味甜品为文艺青年们打造清新梦幻体验,同时传达天然亲肤的品牌理念。通过跨界,悦诗风吟成功激起消费者的好奇心,消费者纷纷前往店内消费并拍照,上传分享至社会化媒体平台上“打卡”,使品牌旗舰店成为沪上的网红地标。

3.2.2线下活动——限时打造“沉浸式”梦幻体验

线下活动能为消费者带来切身的仪式感,传播品牌理念,并强化品牌定位。当今线下活动的开展方式越来越多样化,如艺术展、音乐节、路演和快闪店等等。其中,快闪店巧妙地运用“转瞬即逝”的饥饿营销方式吸引顾客去体验,可以在短时间内为品牌创造声量,增加曝光。

梦龙线下快闪店Pleasure Store

快闪店不仅吸引人消费,同时激发人们在网上谈论。消费者常常热衷在社会化媒体“晒”出布置精美的场景和“沉浸式”的梦幻体验,为品牌贡献口碑。

高端冰淇淋品牌梦龙每年春夏季节在北京、上海、南京、成都多地先后联合知名设计师蜷川实花,Alexander Wang等开设富有艺术情调的快闪店Pleasure Store,同时与明星和KOL在社会化媒体上为快闪店造势,并在门店鼓励消费者在社会化媒体分享到店体验。

3.2.3线上销售——用“专属”提升电商产品社交价值

随着社会化媒体与电商的关系越来越紧密,品牌逐渐意识到线上销售渠道也可以激起消费者好奇心,从而让消费者愿意更主动地讨论和分享品牌,以此来增加消费者的购买欲望。一方面,品牌可以通过打磨营销创意,用契合产品属性的方式来推广产品,强化产品的线上体验感受,增加消费者直接在电商平台下单购买的可能性。另一方面,品牌可以为消费者提供线上专属款、季节限定款等定制化产品,来满足消费者的求异心,并激发他们在社会化媒体对限定产品的讨论和购买欲望。

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3.2.4媒体广告——增加互动,把用户导向产品

硬广曾经像高高举起的扩音器向受众大声播报品牌的口号,而社会化媒体盛行时代下的硬广却更像在每个用户身旁耳语的小蜜蜂。硬广不再苍白地宣传观点,而是激发用户对某些物质、服务方式的需求,为消费者需求提供解决路径,最终将消费者引向品牌的产品和服务,无论线上或者线下。

知乎“人生隧道”:地铁隧道平面广告连接线上平台

2018年7月,知乎在北京国贸地铁站换乘通道中列出了27个人生难题,行人用手机扫描墙上二维码能连接知乎平台找到答案。知乎没有在硬广中直接宣扬自己的平台,而是通过提出问题的方式引发用户参与思考,制造了“解决问题”的需求,然后提出一条捷径——上知乎。行人不仅明白了知乎的产品价值,也在参与思考的过程中被激发分享欲,将地铁隧道里的问题在社会化媒体平台上继续讨论。

康师傅:视频广告内置互动小游戏发放优惠券

康师傅在爱奇艺投放的视频贴片广告中加入互动:用户在观看广告过程中收集三个表情包可以获得购面88折优惠券,领取优惠券时网页会跳转到京东康师傅产品页面。这样的互动方式既能吸引观众的注意力,鼓励用户在社会化媒体平台中使用品牌定制表情包,又能为线上门店导流,促进销售转化。

3.2.5植入——让植入成为惊喜而非干扰

影视剧植入是品牌常用的营销手段,各品牌都希望借着热播大剧的东风让自己的品牌形象更深入人心。而当今各种各样的社会化媒体也是用户进行内容消费,消磨空闲时光的重要平台,可成为品牌植入的另一选择。品牌在植入时需要结合应用场景的特点和品牌自身的调性,让用户眼前一亮,而非被视为内容消费的干扰。

跳一跳x耐克:送加分特效让玩家期盼植入广告

《明日之子II》x勇闯天涯SuperX:品牌赋权消费者决定网络综艺节目走向

3.2.6社会化营销——双格局社会化媒体生态对营销投入的影响

当下,社会化媒体已成为品牌营销中不可缺少的角色。社会化媒体已分化为核心和衍生的双格局,所以品牌也应该在营销投入时区别对待,制定不同的策略,根据平台特性设定绩效考核标准,更科学地管理社会化媒体营销。

核心社会化媒体平台——强关系属性,可以帮助品牌聆听消费者的声音,了解消费者的核心诉求和对品牌的期望。品牌可以创作内容来与消费者对话,激发用户互动,将品牌拟人化来表达关怀(如线上客户关系维护)。通过为消费者提供更优质的消费体验,来与消费者交换信息,增加品牌与消费者之间的触点,维系消费者的品牌忠诚度。合理地运用AI技术也可以帮助品牌降低内容运营成本,通过人工智能和大数据运算,更有效地触达消费者。

星巴克用星说:在核心社会化媒体中为用户提供人情往来的消费入口

星巴克与核心社会化媒体平台微信合作,推出线上礼物“用星说”小程序,用户可通过小程序购买星巴克卡劵送给微信朋友。微信是中国即时通讯的头部产品,星巴克创意性地将自家产品服务嵌入到线上人情往来这一场景中,既符合微信核心社会化媒体平台的定位,又扩展了星巴克线上消费的场景功能。

衍生社会化媒体平台——强内容属性,可以提供多元化的社会化媒体内容表达方式。并因其所具备的衍生社会化媒体属性而让消费者有地方可以讨论和分享品牌营销内容,增加品牌内容的曝光。因此,品牌应利用属性契合的衍生社会化媒体平台,提供有创意,对消费者有价值的信息,才能激发消费者讨论和分享的欲望而达到营销利益最大化。同时,联合意见领袖的影响力,推动品牌植入曝光,将平台流量为品牌所用,而非强势注入内容喧宾夺主。

MK的抖音营销:与衍生社会化媒体平台一起搭台让用户秀出自我

轻奢品牌MichaelKors率先在大热的短视频平台抖音上展开“城市T台,不服来抖”的主题短视频挑战赛。抖音在拍摄道具中为Michael Kors定制了品牌系列贴纸。挑战赛上线一周就吸引了3万抖音用户上传原创短视频,累计收获2亿播放量和850万点赞。

抖音作为衍生社会化媒体平台,主要为用户提供短视频消磨碎片时间。不同于星巴克在核心社会化媒体平台上聚焦用户关系,Michael Kors的活动旨在激发抖音用户创作并上传短视频。平台流量增加的同时,品牌声量也相应提升。

3.3社会化媒体已全面渗透品牌体验圈

如今,社会化媒体早已不仅仅是一种可以帮助扩大品牌认知度的媒体形式,社会化媒体元素也已渗透进了品牌体验圈中的每一个环节。核心社会化媒体平台正逐渐成为品牌获取消费者信息,与消费者对话,加深用户关系的重要方式之一。衍生社会化媒体平台在不断发展的同时,成为了大部分品牌营销策略中不可缺少的一部分。

当消费者通过某一个触点体验产品和服务后,社会化媒体可以帮助品牌与消费者互动,收集反馈,推送品牌活动,将消费者引向其他触点感受品牌文化。当消费者在多个触点体验到品牌的优质产品和服务后,会更倾向于选择留在品牌体验圈内,以及邀请家人、朋友进入体验圈一起享受优质体验。

3.4品牌营销趋势——不仅要360度体验,还要“定制化”体验

未来,品牌想要在商业战场中脱颖而出,除了完善品牌体验圈,还需根据每个消费者的特点提供真正的定制化升级体验。而社会化媒体平台,由于其生动和灵活的特性,已然成为一个可以直接且快速触达消费者的优质渠道。可以通过收集消费者的偏好,为每一位消费者定制符合消费者喜好的产品。

品牌开始尝试定制化服务

定制化服务过去只有奢侈品门店能够提供,但社会化媒体的发展降低了品牌收集客户数据的成本,同时用户需求升级,为定制化带来的溢价买单意愿上升,于是品牌能将定制化包装和服务推广到大众消费人群中去。

海外品牌推出定制化产品

技术的发展让品牌有了自动化按需生产,即定即取的能力。海外的一些品牌已经能以普通消费者可负担的价格提供定制化产品。如兰蔻凭借智能皮肤扫描仪和微波粉底调制技术在美国推出定制粉底。


麦肯锡报告分享 中国银行业布局生态圈正当时

前言

面对宏观经济放缓、利率市场化、金融和技术脱媒、金融去杠杆等严峻挑战,中国银行业长久以来的业务模式难以为继,全面转型刻不容缓。在跨越零售、对公、人力、IT、风险等7大核心领域的转型策略中,生态圈战略是近年来热门的转型主题之一。

8月14日,麦肯锡管理咨询公司发布报告《时不我待、只争朝夕:中国银行业布局生态圈正当时》。报告认为,银行具备牌照、低成本资金、金融级风控、线下网点多、强大的地方政府关系以及客户信任等核心优势,应积极布局生态圈战略以实现转型。

一、互联网对银行冲击有多大?

2013年起,国内银行业整体ROE正在逐年走低,从2012年的21%迅速下降到2017年的13%,达到十年内的最低点。

麦肯锡分析认为,在利率市场化的影响下,银行利差快速收窄,过去五年内下跌了35个基点,显著影响了全行业的净利润;与此同时不良贷款比例高位攀升,从2012年的1%增长到2017年的1.7%,降低了银行业的资产质量。

另一方面,在中国,互联网金融行业过去五年得到了极大增长,已经成为世界领先的国家之一。阿里巴巴旗下的支付宝与腾讯旗下的财付通攫取了中国90%移动支付的市占率。支付宝活跃用户远超全部银行APP活跃用户数量加总。截止2017年第二季度,余额宝的AUM达到了2234亿美元,超过了国内第六大行——招商银行同期的零售存款余额,让银行也感受到冲击。

 

面对宏观经济去杠杆、互联网金融服务竞争等外部挑战,中国银行业长久以来的业务模式难以为继。

互联网对银行冲击

1) 客户脱媒:银行客户流失。

2) 产品与服务解绑:紧密联系的支付和存款解绑。

3) 商品透明化:线上渠道产品与服务更加透明化。

4) 品牌隐形化:客户与前端互联网平台发生接触,在不知晓品牌的情况下使用金融服务,银行品牌辨识度适度降低。

值得一提的是,过去几年,互联网进攻者们利用平台的力量,将金融与非金融场景无缝对接、一站式服务客户的所有需求。在这一动力驱使下,他们将触角向支付、信贷、财富管理、征信等领域延伸,生态圈模式。互联网平台在前台赚钱,后背的银行金融产品同质化,仅是资金提供方角色。

二、为什么牵手BATJ收效甚微

麦肯锡全球资深董事合伙人倪以理表示,在世界范围内,中国互联网平台公司的客户服务能力是极为领先的。国内银行业面对的挑战最为严峻,国际银行面临的竞争状况反而相对较弱。“国内银行业站在生态圈建设的行业最前沿,大家的危机感是最厉害的,思考是最深的。这方面国外没有可参考的地方,国外可能要参考我们,这是很有趣的一个议题。”

2017年,银行与互联网平台的合作签署如火如荼。四大行分别牵手BATJ:中国银行联合腾讯、农业银行联合百度、工商银行联合京东、建设银行联合阿里巴巴。银行业与互联网企业合作风生水起,然而真正产生成果的寥寥无几。

 

虽然银行与互联网的合作风生水起,真正端到端成功推动、获得巨大价值的案例仍凤毛麟角。

麦肯锡分析认为,在生态圈战略的推动过程中有诸多挑战,包括选择适合自身的生态圈模式、选择合适的产业与场景、克服银行与合作伙伴的磨合困难以产生商业价值、以及银行自身的组织文化转型与客户运营能力提升等。同时,并非所有银行都能成为生态圈中“霸气的主导者”,而应当考虑以“聪明的参与者”的身份跻身其中。

三、银行生态圈“破局”的正确姿势

对于银行而言,生态圈的精髓是通过金融+场景的方式服务客户端到端的金融相关需求。银行从客户潜在痛点出发,挖掘一系列解决客户痛点的场景和机会点,从而将金融产品全方位、无缝插入客户旅程端到端的相关场景中,满足客户全方位的需求。

 

3.1生态圈特征

麦肯锡总结银行业生态圈具有特征:

整合入口:用户只需通过单一访问平台,就能获得丰富的产品与服务。

多元可变现场景:切入覆盖用户生命周期的多个金融可变现的场景。

不只是线上:生态圈的场景不仅存于线上,也广泛存在于线下。

价值链端到端覆盖:众多参与者覆盖价值链各环节,提供一体化解决方案。

以客户为中心:创造极致的客户体验,客户在各环节中无缝切换。

3.2银行建立生态圈的六大优势

麦肯锡梳理总结,银行具备互联网金融企业求之不得的6大核心优势:

1牌照优势

银行牌照的业务全面性是无可比拟的,其最核心的可开展业务包含公开吸储、对外放贷、同业业务等,涵盖面非常广。而互联网金融公司业务范围有限,如第三方支付公司,可以像银行一样经营支付结算业务,但无法使用客户的备付金进行投资或放贷;炽手可热的互联网小贷牌照虽然可以对外放贷,但却不能像银行一样公开吸储。

2低成本资金

由于银行可以公开吸储以及同业拆借,其资金成本率非常低,约在2-3%之间。其中,大型银行的资金成本更低,例如工商银行2017年的资金成本率只有1.57%。相比于银行,互联网公司的平均资金成本在7-8%左右,极大地阻碍了它们业务发展的速度。

3金融级风控

银行在风险控制模型的开发和实践上积累了其他企业无法企及的经验,具有成熟的风控系统与完善的审批流程,对风控的态度谨慎,风控评估结果可信度高。而互联网金融公司对风险的偏好较为激进,崇尚高风险高收益的价值取向。

4多家线下网点

截止2016年,我国全银行业拥有超过10万个物理网点,遍布全国所有的省市。银行线下网点可辐射周边客户,尤其一些高端业务更适合线下推广。线下网点的成本远高于线上,大部分互联网金融公司不会致力于打造线下平台。

5强大的地方政府关系

银行自身和依托其背后的股东,与地方政府形成了良好的合作关系,能够为生态圈平台在当地的战略落地提供有力线下支持。

6客户信任

研究显示在可能参与生态圈经济的企业中,银行和保险公司在“客户最信任名单”中名列前茅,客户对其的信任度是电信公司和零售商等的好几倍。加拿大皇家银行的CEO戴夫·麦凯所曾说:“信任和安全是最重要的资产,这些资产能帮助银行争取时间。”

3.3银行建立生态圈的原则

针对上述优势,麦肯锡认为银行在进入生态圈战略选择与推动实施的具体方法和案例之前,可遵从下几大原则:

1积极发挥银行对公业务的优势,连通B端、G端、C端4生态圈各相关方

银行拥有大量优质的企业和政府客户,这是主打C端生态圈的互联网公司所不具备的优势。银行业应在选定的生态圈领域中深挖企业、政府客户的需求,并以生态圈的思维和产品把他们与C端的消费者联系起来,由此可以深化客户关系、提升银行的品牌。

2以解决生态圈参与方的痛点为导向,而不仅是销售金融服务

只有银行深入地理解并参与解决生态圈各方的痛点,才能得到认可,此后的金融服务销售,包括各类交叉销售则是顺水推舟的过程。反之如果银行在不了解客户需求的情况下,走推荐金融服务产品的老路,生态圈也就只停留在了营销“噱头”,而非真正的战略选择。

3要格外重视生态圈参与方的客户体验

银行需要学习以互联网公司为代表的企业提供优质客户体验的宝贵经验。银行只有以客户体验为王,才能提升用户粘性,最大化客户价值。如可借鉴支付宝基于“3A3R模型”搭建多元场景。

 

3.3银行建立生态圈的“三步走”方针

在操作层面,麦肯锡建议中国银行业生态圈建设可以坚持“三步走”方针——从哪里切入、怎么切入及如何推动实施。

1从哪里切入?

通过对生态圈行业前景及银行自身能力的分析,优选业务机会点。麦肯锡预计,2025年,全球范围内的新生态圈将出现在总收入池约60万亿美元的12大传统产业之中,当前许多国际领先银行已挑选了其擅长的领域开始生态圈发展。在中国,银行可在围绕“衣”、“食”、“住”、“行”四大与生活息息相关的领域择机切入。

2怎么切入?

基于对国内外银行探索生态圈案例的广泛扫描和深度分析,麦肯锡总结出四种模式。银行应当基于对生态圈的主导意愿、银行综合实力和对合作约束力的期望3大因素来评估适合的模式。

1)自建模式:自建覆盖行业生态圈主要环节的产品和服务。

2)投资模式:利用股权投资与平台企业达成战略合作。

3)联盟模式:通过战略联盟构建行业专业化生态圈。

4)合作模式:通过商业合作参与生态圈。

3如何推动实施?

在中国的市场环境下推动实施,麦肯锡认为银行将面临五大主要挑战:1、银行自身在生态圈中的价值主张不清晰;2、银行端到端运营生态圈客户的能力不足;3、内外部合作时组织与文化冲突明显;4、生态圈参与方利益分配复杂;5、金融监管的不确定性。

 

麦肯锡全球副董事合伙人陈鸿铭表示:“传统银行应该充分调动自身在线下网点和区域上的优势,对网点进行改革与创新,为生态圈建设提供接入出点,发挥专长。”

四、荷兰Rabobank给中国银行业的启示

4.1荷兰Rabobank

欧洲小国荷兰人多地少、资源平平,但依靠独具特色的高科技现代胡农业、玻璃温室、智能化自动化的机械设备、大数据和生物防控技术等,逐步成长为全球第二大农产品出口国,农业土地生产率全球排名第一。

荷兰Rabobank是一家全球农业和食品行业的领袖银行,前身可追溯到1898年成立的荷兰农民合作银行。它110年来为覆盖整合农业产业链的企业提供资金、知识和专业网络,处在全球农业行业核心地位。积累了大量全球农业客户信息,并从中提炼出大量行业洞见。目前它在全球15个办公室聘用了80位研究专家,覆盖整个农业价值链。

 

Rabobank开创了多种针对性的农业金融产品和服务,如偿还金额与农业季节性挂钩的农业贷款;又如创设了农村经理制度,在40多个农业产业聚集地安排了100多名农村经理,向农户提供金融之外的农业知识和解决方案。

其向农业行业的贷款占其贷款总额的2/3。其在占据荷兰农业金融85%的市场份额后,通过构建全球联盟迅速打破业务的地域约束,同时进一步增强自身在全球农业行业中的地位。

这家银行通社交网络方式促进客户之间的交流。Rabobank定期举办会议,就近期银行发展、流程、产品等进行讨论,寻求议会成员意见;为大型农业业提供农业领域的专业权威资讯;加深与农业非营利组织合作,帮助中小型农场提升收入。

Rabobank构建了技术领先的业务平台,聚集广泛的金融资源和行业资讯,借助大数据、人工智能等新技术,打造“全球农场”GlobalFarmers在线平台。从社群、在线工具和信息三方面服务和赋能会员农场主。其中工具部分聚焦土壤地图、市场分析等最贴近生产决策的洞察,目前已经吸引了全球超过7400家农场入会。

 

荷兰40%的食品与农业产业链从Rabobank获取融资。它和全球的联盟银行在全球44个重要的农业经济体和25个发展中国家设立了分行或者锁定合作银行,形成遍布全球的联盟网络。共同为亚非拉超过200万农户提供资金,近年来还与联合国推出Kickstart food等项目。

4.2启示

战略联盟模式允许中小型银行撬动联盟伙伴的信息、资金、技术和人才,承接单一银行无法承接的业务,同时更好地服务现有客户。同时联盟形式的合作不会对银行现有业务模式造成重大改变、允许中小银行以低成本的方式快速拓展银行业务地域等。

五、银行生态圈战略的未来展望

报告分析认为,未来银行生态圈战略有多个大趋势值得关注:

1银行系资本投资互联网越发活跃

国有四大行和大型股份制银行的相关投资活动加速,预计随着各家银行与互联网的合作进一步深入,银行系资本参与互联网平台的投资活动将更活跃;其次,互联网投资的创投逻辑和估值方法,和银行原有的稳健风控文化完全不同,因此银行需要转变思维模式并做出相应制度调整,确保能把握转瞬即逝的投资良机。

2勇于开拓B端和G端生态圈蓝海

C端的生态圈布局竞争已非常激烈,银行若希望牢牢把握前端的客户关系、做强银行的品牌形象,则需要勇于开拓B端和G端的生态圈机会。以阿里、腾讯为代表的互联网公司更为关注C端的布局,两家在C端支付场景进行白热化的竞争之后,基本已经建立双雄争霸的格局。而B端与G端不是互联网巨头布局的关键发力点,对于银行而言仍有机会可循。

3不要忽视区域特色线下生态圈机会

首先,虽然互联网突飞猛进,但截至2017年,实物商品网上零售额占社会消费品零售总额的比重为15.0%。换言之,诸多真实交易场景仍发生在线下。其次,线下场景通常带有区域特色,如当地的优势产业、集中运营的高科技产业园区等,行业和地理集中度两方面形成了构建生态圈的基础;中小银行在自己的主场具有竞争优势。因此,麦肯锡建议银行充分结合所属区域特色,寻求构建线下生态圈的机会。

麦肯锡全球资深董事合伙人曲向军表示:“生态圈是行业价值链各环节参与者聚合成的广泛、动态的联盟。生态圈战略能够帮助银行提升经营客户和经营风险这两大核心能力,改善银行经营的基本面;此外,由于互联网企业在资本市场估值普遍较高、银行业估值普遍较低,银行向生态圈战略进军也能提振资本市场对其的估值。”

金准人工智能 新兴市场企业推动全球数字革命

前言

当今世界是一个高度数字化的世界。来自新兴市场的企业正运筹帷幄,系统全面地抢占数字经济中不同领域的市场份额。数字消费与数字化应用在这些国家的消费者中日渐普及且发展迅猛——远超发达国家。新兴市场企业与消费者合力,成为全球数字革命的推动引擎。被我们称之为“全球挑战者”的100家新兴市场企业最能直观地体现出数字化发展趋势。这些企业利用数字技术,为创新设立新标准,与跨国公司在全球范围内展开角逐。

事实上,自从BCG首次揭示来自发展中经济体(这些市场常常被忽视)的大型企业所取得的成就以来,这些企业无论从规模上还是业务成熟度上都发展迅猛,成功“晋升”到世界一流跨国公司的行列。新挑战者们则已接替他们的位置,并根据自己的愿景、战略、能力和独特的竞争优势来开展业务,从而塑造着全球经济。

今天,越来越多的全球挑战者同时也是数字化领域的领头羊。实际上,他们正快步赶超成熟市场同行,逐步树立起自身的领导地位。其中一些企业是数字技术的创新者——他们将新发明推向市场,基于新科技建立主要业务,从成熟市场的竞争者手中分一杯羹。其它企业则在技术运用方面推陈出新,力图在较为传统的行业中开发推广新产品、新服务,或者直接颠覆制造、交付产品及服务的传统方式。金准人工智能专家将在下文中,探讨这些企业如何取得成功,如何使得新兴市场成为全球数字经济增长和前进的动力。

一、新兴市场助推数字化进程

尽管近年来经济时有波动和震荡,但新兴市场仍是一块生机蓬勃的商业宝地。就增长而言,过去十年来,新兴市场企业的发展速度在大多数行业中已超过成熟市场同行(参阅图1)。这种增长的一个主要推动力就是数字经济,尤其体现在对电子商务和数字服务与日俱增的消费需求。基于BCG根据Forrester Research和eMarketer(一家美国市场研究公司)预测的分析,金准人工智能专家所确定的新兴市场上有超过22亿在线消费者,其中约5.5亿人在2016年内至少拥有一次网购经历。

 

新兴市场企业正运筹帷幄,系统全面地抢占数字化相关领域的市场份额。

此外,十年前起,在线消费者比例一直以惊人的速度上升(参阅图2)。例如,在巴西,联网消费者使用互联网购物(至少某一个步骤借助了互联网)的比例占购物总量的56%。大约70%的印度消费者通过访问互联网,做出明智的购买决策。金准人工智能专家预计印度的互联网渗透率将从2016年的近25%上升到2025年的55%或以上,届时印度的网民数量可能达到8.5亿(参阅BCG于2017年3月出版的聚焦报告“The New Indian:The Many Facetsof a Changing Consumer”,以及2015年12月出版的文章“Shopping in Brazil:The Influence and Potential of Digital”)。根据艾瑞咨询的调查(一家专注于在线受众监测和消费者洞察的研究咨询机构),中国消费者的移动交易数量是美国消费者交易数量的50倍以上(参阅BCG于2016年7月出版的信息图《五大趋势推动中国消费经济转型》)。

这不仅仅关乎消费者。新兴市场企业正运筹帷幄,系统全面地抢占数字化相关领域的市场份额(参阅图3)。例如,他们在全球互联网软件和服务收入中所占份额从2007年的7%上升至2016年的32%。科技行业的各个板块也显现出类似势头,在同期十年间,电信设备企业的收入份额从5%增至21%,保持同样势头的还有半导体及半导体设备(从23%增至34%),电子设备及元件(从32%增至44%)。MSCI新兴市场指数中的科技公司占比从2008年到2016年跃升三倍,如今十大指数成分股中有八家是专注于科技或数字化的企业。自2011年以来,新兴市场的MSCI全球信息技术指数远超过了其工业和金融指数。非科技类公司也正在应用数字技术以改善运营,克服其在新兴市场面临的诸多物理、金融以及商贸方面的业务障碍,涉及地理、物流以及基础设施等方面。请参照以下案例:

印度一家个人护理公司——戈德瑞消费品公司(Godrej Consumer Products)应用先进的分析技术来制定更好的销售决策,并通过技术赋能学习来打造尖端销售队伍。

印度太阳药业有限公司(Sun Pharmaceuti-cals)推出了一款史无前例的移动应用程序,为医生和患者架起沟通的桥梁。

智利葡萄酒生产商Viña Conchay Toro是拉丁美洲最大的葡萄酒生产商,推出了一款名为Renato的聊天机器人,该机器人依靠人工智能打造了一个“虚拟侍酒师”来与客户互动。

2016年和2017年,超过40%的“独角兽企业”(私募和公开市场估值超过10亿美元的初创企业)位于新兴市场;超过三分之一的独角兽企业(220家中有77家)来自新兴市场——这相当于全球100家最大独角兽企业的三分之一,且占其市值总和的41%(这100家企业中,有25家来自中国,8家来自其它国家)(参阅图4)。

30%的新兴市场独角兽企业在电子商务领域表现活跃,其中10%的企业提供按需服务(解决客户在新兴市场面临的业务障碍),20%以上的企业专注于互联网软件和服务、金融科技、医疗保健和网络安全。金准人工智能专家观察到一个事实,有两个地区:中国的东海岸和美国的西海岸,都已成为数字世界的重心,并且在颠覆和重塑传统产业的竞赛中正面交锋,角逐领导地位(参阅BCG于2017年11月出版的文章“The New Digital World:Hegemony or Har-mony?”)。当下,这种竞争在东南亚市场最为激烈(参阅下文“为东南亚的增长做好准备”)。

科技的影响力已举足轻重,新兴市场未来经济的数字化发展有望增强。


为东南亚的增长做好准备。

对于来自东西方的科技巨头和投资者来说,东南亚市场可谓炙手可热;他们都希望在此开疆辟土,原因在于这一市场正在蓬勃发展。谷歌和淡马锡控股公司的报告显示,2017年东南亚互联网经济的价值约达500亿美元(在线用户合计3.3亿)——到2025年将达2000亿美元。该报告预测,东南亚地区的电子商务总交易额将从2017年的约100亿美元猛涨至2025年的近900亿美元。市场研究网站eMarketer预计,截至2020年,印度尼西亚、马来西亚、菲律宾、新加坡和泰国的移动广告支出将超过20亿美元。

经济的快速增长和人们的超高期望催生了多个细分领域的高交易量。例如,2017年5月,美国和亚洲投资者向Sea有限公司(Sea是东南亚SoutheastAsia的首字母缩写;该公司原名为Garena,由腾讯投资)注资5亿美元,以扩大其在线购物部门Shopee的规模。在此不久之前,阿里巴巴拿下了另一家东南亚网购公司Lazada的控股权,该公司最近通过收购新加坡在线百货零售店RedMart,将业务扩展到日杂零售行业。2018年3月,阿里巴巴宣布计划在Lazada额外注资20亿美元,并希望由其创始人之一来担任该公司首席执行官。去年7月,亚马逊在新加坡推出了“PrimeNow”服务,使数以万计的商品都能在两小时内被送达。

目前,在线打车服务市场蒸蒸日上。在“theSea”投资的前一周,印度尼西亚打车服务公司Go-Jek从腾讯公司获得了12亿美元的融资;谷歌同样对其进行了投资。今年3月,优步宣布将要把其在东南亚的业务出售给该地区共享出行界的佼佼者——新加坡的Grab公司,并获得Grab公司27.5%的股份。日本软银集团拥有优步15%的股份,是Grab的投资方之一,中国的滴滴出行也是Grab的投资方。

在金融科技方面,阿里巴巴旗下的蚂蚁金服已在泰国、印度尼西亚、菲律宾和新加坡进行投资。

所有这些交易及竞争定位的成效仍有待考察,但交易很可能会继续进行下去。

二、2018年全球挑战者

初看2018年全球挑战者百强名单,它与前几年的名单有诸多相似之处(参阅图5)。四家公司荣誉晋升为全球领导者,17家新企业榜上有名。这是一个多元化的组合,囊括了所有主要区域和众多经济板块,十分具有代表性。

 

BCG使用定量和定性两个标准来评选全球挑战者。候选企业必须拥有至少10亿美元的年收入、超过1000名员工以及超过其国内市场GDP或行业平均水平的增长率。息税前利润率必须等于或超过行业平均水平。企业还必须具备强大的国际影响力——国际销售额达10%以上或国际并购交易额达5亿美元以上;全球挑战者还必须拥有成为一个真正全球化企业的雄心壮志。诚然,我们也破格选出那些发展迅猛、影响力极强并且朝着这些目标奋进的企业。100家全球挑战者中约有三分之二符合全部标准;几乎所有全球挑战者都符合三个及以上标准。

2018年全球挑战者百强名单中有来自10个国家的17个新成员,其2015年至2016年的平均增长率为20%:

世界最大的垂直整合乳品公司Almarai(沙特阿拉伯)。该公司在国际市场上表现活跃,目前37%的收入来自国外市场。

全球鞋类和服装公司Alpargatas(巴西),在国外市场的销售额占其总销售额的41%。

Arca Continental(墨西哥)是拉美第二大瓶装公司,其44%的收入来自国外市场。

比亚迪(中国)是一家电池和汽车制造商,也是全球规模最大的电动汽车生产商。沃伦·巴菲特的伯克希尔哈撒韦公司拥有比亚迪25%的股份——支持比亚迪“建立你的梦想”的理念。

Cielo(巴西)是支付处理领域的领导者,占领了国内市场50%以上的行业交易量。2016年,Cielo推出了新一代销售点开放平台Cielo LIO,该平台将销售信息与商家管理系统集成在一起。

非洲领先的水泥生产商Dangote水泥公司(尼日利亚),业务遍及10个国家。2017年,Dangote通过电子商务平台Jumia推出了在线订购服务。

IHH Healthcare(马来西亚)是东南亚领先的私人医疗保健供应商。该公司还拥有土耳其最大的私营医疗保健供应商Acibadem Healthcare和印度的Continental Hospitals。IHH在10个国家开展业务,其国外市场收入占总收入的80%以上。

全球第二大微灌公司Jain Irrigation Systems(印度)业务遍及126个国家。作为农业物联网应用领域的先驱,该公司几乎一半的收入都来自高科技产品。

晶科能源(中国)是“硅基组件超级联盟”(Silicon Module Super League) 成 员之一,该联盟由全球六大晶体硅光伏组件供应商组成。晶科拥有强大的国际地位,其61%的收入来自中国以外的市场。

LC Waikiki(土耳其)是土耳其时装零售市场的领导者,业务遍及38个国家。

MercadoLibre(阿根廷)是拉丁美洲最受欢迎的电商平台,在19个国家拥有1.75亿用户,其海外市场的收入占其总收入的68%。

美的集团(中国)在电器制造领域具有强大竞争力,40%的收入来自国际市场。该公司一直是一个活跃的跨境买家。 除了在2016年12月以50亿美元收购德国库卡公司之外,它还收购了Servotronix、Eureka和东芝等其他国际公司的家电业务。

OPPO(中国)在中国和印度都是行业领导者,业务遍及以亚洲国家为主的21个国家。在过去的两年中,OPPO的收入在中国市场经历了爆炸性增长(年增长率达120%),现在是中国和印度领先的智能手机生产商之一。

Safaricom(肯尼亚)是肯尼亚领先的移动网络运营商,也是非洲领先的移动交易平台。Safaricom是肯尼亚第一家年盈利超过10亿美元的公司。

天齐锂业(中国)是全球领先的锂电产品供应商,主要经营锂矿资源开发、勘探和下游锂精炼等业务。天齐锂业为欧洲、亚洲、美洲和大洋洲的客户提供各种高品质锂产品。

潍柴动力(中国)是一家立足国际的柴油发动机、重型机械和建筑设备制造商。该公司几乎一半的收入来自国际渠道。

宇通客车(中国)是中国领先的内燃机和电动客车生产商,分别占有30%和17%以上的市场份额。宇通最近开始向古巴出售电动巴士。

此外,2018年还产生了四位“荣誉晋升者”:沙特阿拉伯SABIC、阿里巴巴、中国交通建设股份有限公司和腾讯(参阅“全球舞台的数字创新”章节中关于阿里巴巴和腾讯的介绍)。

2.1数字化影响力与日俱增

进一步观察,时代无疑正处在变革之中。BCG采用一贯的定性和定量标准来甄选全球挑战者。今年的榜单出炉后,金准人工智能专家就对比评估了每家企业在当下和五年前的数字化能力,以及他们将数字化和科技作为其商业模式加以应用的成效。我们划分了三类企业:数字原生企业(即数字原生代)、数字应用者(数字技术成为其商业模式中不可分割的一部分)、以及传统企业(可能会发起数字化项目的企业,但数字化对其当下商业模式而言不太重要)。在2018年的榜单中,近60%的公司不是数字原生企业就是数字化程度高的企业;而相比2012年,仅有17%的企业大量应用数字技术。从以下领域就可见一斑:

1) 工业品和制造业:应用工业4.0技术,应对全球供应链再平衡以及新兴市场制造中心劳动力价格上涨的现状。

2) 消费品:电子商务、全渠道销售和分销,填补了许多城市现代贸易渠道不足的局面。

3) 科技、媒体和电信:社会大环境讲求“移动先行”原则,为此打造的基础设施、硬件和软件使得个人电脑不再是主要的上网途径。

4) 能源:可再生能源和高效电网缓解了新兴市场大型城市的污染问题。

5) 医疗保健:数字医疗保健服务有助于解决医疗资源有限的问题,也利于控制日益严重的流行病,如糖尿病。

6) 金融服务:在消费者没有信用卡及信用记录的市场上投放金融科技产品和服务。此外,两位荣誉晋升者——阿里巴巴和腾讯都是数字巨头,他们在中国本土以及其它市场的地位和影响力可与亚马逊和Facebook等西方数字领军企业相匹敌(参阅下文的“新兴市场的数字领袖”)。

2.2先进数字技术发展的三大途径

全球挑战者主要以三种方式提升数字化能力:积极投资内部创新和产品研发;寻求合作,踊跃加入数字生态系统或创建自己的数字生态系统;通过并购和私人投资,从创业公司和新技术中获取数字化能力。这三种方式均成效显著。

内部创新与研发。全球挑战者和新兴市场企业奋起直追,在内部数字化创新和研发方面加大投资力度,从而使其在总体上,即使未能超越但也至少追平了发达国家的技术领先地位。华为,作为荣誉晋升者,从2012年到2016年间,每年申请4,000到6,000项独家专利——比许多首屈一指的西方科技企业至少高出两倍。在研发方面,华为用时5年,完成了从通信设备行业追随者到领军者的蜕变,收入和市场份额翻了一番。印度的塔塔咨询服务公司(TCS)利用其内部孵化中心开发出Ignio,一个基于云计算的自动化认知模型,这个模型依托人工智能平台,为TCS及其客户攻克了多项信息技术上的难关。

土耳其最大的企业集团科奇财团(Koç Holding)正在其多个子公司推进数字化发展,其中几个迅速成长为工业4.0技术的领军者。例如,电器制造商Arçelik是科奇财团旗下的子公司,已成功搭建一个共享创意平台,以激发聚焦设计的思维。与此同时,Arçelik快马加鞭谋发展,领域涉及通信协议、云安全、数据分析、机器人以及与数字化、物联网相关的人工智能技术开发。Arçelik的Atölye4.0数字工厂就应用了先进的自动化工具、人工智能、数字孪生体、图像处理、移动技术以及协作机器人。合作伙伴关系与数字生态系统。许多新兴市场参与者正与其它企业携手共筑数字生态系统。腾讯作为荣誉晋升者,也是全球市值第五大的公司,通过利用基础广泛的数字生态系统为用户提供全面的增值服务,在社交媒体领域实现了其超群绝伦的规模与参与度(请参阅下一章节“新兴市场的数字领袖”)。阿里巴巴旗下的蚂蚁金服通过与商户、银行和其它金融科技公司合作,创建了全球智能支付生态系统。小米公司则打造了一个专注于家电、医疗保健和娱乐的大型智能家居生态系统。MercadoLibre的在线用户达1.75亿,在拉丁美洲电商界独占鳌头,其建立的是一个集支付解决方案、信用评级和广告宣传为一体的生态系统。

并购与私人投资。领先的新兴市场参与者把目光投向了战略性投资,力图扩张业务或加速开发新能力。这些投资中很多都考虑到了科技因素—换言之,他们利用并购或投资,联合两家科技企业或一家掌握某些技术或技术创新能力的非科技型企业。放眼全球,自2012年以来,收购科技公司的非科技行业收购方占比增长了9个百分点,占所有科技并购交易的70%(参阅BCG于2017年9月出版的文章“The Resurgent High-TechM & A Market place”)。

2013年以来,全球挑战者已经完成了约2,400笔收购或投资,其中约16%的交易是针对数字原生企业。但还有许多交易涉及数字技术或高级功能的收购。例如:

全球挑战者利用传统资产和数字资产来创造卓越的价值。

1) 印度的JainIrrigation公司收购了澳大利亚的Observant,该公司致力于开发农场信息管理平台及应用程序。

2) 美的集团收购德国机器人制造商库卡(KUKA)。

3) 中联重科收购了德国的m-tec公司,该公司专注于提升建筑流程的速度以及节约成本。

4) 马来西亚的亚洲航空公司收购了TuneMoney,该公司利用包罗万象的数字银行解决方案为寻求效益的客户提供服务。

5) 天齐锂业收购了Windfield51%的股权,该公司是全球最大的锂矿生产商TalisonLith-ium的母公司。

BCG的研究表明:过去四年来,数字化合资企业的数量增长了近60%,涉及许多新兴市场的企业。

2.3世界一流的绩效

全球挑战者持续利用传统资产和数字资产来创造卓越的价值。他们的业务扎根全球市场,既能满足本地客户需求,又能服务于全球客户。他们打造了极具影响力的品牌以吸引和夯实不断扩展的客户基础。优质的人才队伍为客户提供了高品质的产品和服务,行之有效的运营模式创造了连战连捷的记录。全球挑战者将创新作为当务之急,而创新的基础就是他们广泛深入的专业知识。

就长期(2000年至2016年)股东总回报而言,100家BCG全球挑战者的表现令其全球竞业者、标准普尔500指数和MSCI新兴市场指数公司望尘莫及(参阅图6)。最近几年(2011年至2016年),新兴市场的经济环境更加多样化,挑战者的股东总回报指数(以及MSCI新兴市场指数)均受到影响,但即使在这段时期,挑战者在其它指标上的收入增长仍在不同领域领跑其同行,营业利润率保持了较高水平,均数为10%(参阅图7)。拖累全球挑战者(和其他指数公司)表现的一大因素是大型能源企业业绩下降,这主要由于油价下跌所致。

2.4数字技术助力发展

展望未来,我们相信全球挑战者已精准定位,懂得如何运用其数字资产和技术优势,充分把握新兴市场的诸多特征并从中获益。比如,新兴市场还在经历全球范围内独一无二的高人口增长和经济增长,全球挑战者大可凭借其高效率和基于价值的生产力来开疆辟土。

以消费者为中心的企业更容易接触到熟悉数字化、接受新科技的消费群体,并且这个群体规模还在扩大。许多发展中国家的决策部门和监管机构正着手为数字创新营造更宽松的监管环境,这促进了数字化人才的发展、数字生态系统内的协作以及经济增长。例如,巴西中央银行(Bacen)已经与巴西银行(BancodoBrasil)、Caixa等银行、微软等高科技领域龙头企业联手,建立了一个创新池,以助力巴西金融体系中的金融科技发展。印度则宣称自己在金融科技发展的道路上一马当先。

以上种种因素促成了全球挑战者得天独厚的发展条件,他们继续在本土市场遥遥领先、大放异彩,同时也试图撼动成熟市场企业在国际上的领先地位。

三、新兴市场的数字领袖

事实证明,许多全球挑战者都是实力超群的全球竞业者。一个主要原因是:绝大多数新兴市场具有一定挑战性,而全球挑战者正是在这样的环境中锤炼了自身的商业模式和能力。其他企业认为理所当然的优势(比如良好的物流和基础设施),常常给企业设置了巨大障碍。越来越多的新兴市场企业正在寻求数字技术的帮助,以克服或规避这些障碍。当这些公司着手从本土市场向外扩张时,他们会利用数字工具和专业知识在国际市场上挤走对手,为自己谋得一席之地。

3.1数字化的四个特点

金准人工智能专家对全球挑战者应用数字技术情况的分析呈现出四个共同特征:

1) 他们使用工业4.0和服务4.0等新兴技术来提高生产力、优化核心业务。

2) 他们专注于数字化的客户体验,提供个性化的服务、强化客户参与度,希望与客户建立长期合作关系。

3) 他们追求商业模式创新,涉足全新的数字商业领域,建立新模式以打破现有的价值池。

4) 他们将某些需要数字技术支持的职能(如分析和卓越研究中心)嵌入到组织中。许多企业也将加速数字化转型作为整个组织的战略。

3.1.1提升生产力和核心业务

向工业4.0转型是一个全球现象,新兴市场企业常将这一趋势作为他们在全球价值链中争取更大增值份额的机会。新兴市场企业面临着特殊的挑战,为此他们制定了适合自身发展的解决方案。为了规避新技术通常需要的大量资本支出,他们采用了不同方法,比如利用数据相关技术(如大数据和人工智能)来提升速度和效率。他们还在本土投资创新生态系统(囊括供应商、公共实体和人才资源),以减轻对发达国家技术和能力的依赖。

中国经济正在经历一场重大转型——从依靠低成本、劳动密集型生产的发展方式迎来工业4.0时代,即物联网、信息物理系统和自动化控制等技术的天下。中国政府发布的《中国制造2025》旨在激励企业在不同领域实现突破,提升国际竞争力。许多中国企业正通过全球并购来获取新技术。2016年,中企跨境并购交易额近2000亿美元,其中涉及科技公司的交易就占到20%(参阅BCG于2017年6月出版的报告《2017年企业并购报告:技术引领全球并购风潮》)。

中国电器制造商美的集团是全球挑战者之一,同时也是工业4.0的先驱者。自2015年起,美的在五个国家完成了至少五笔收购交易,以充实其技术基础并提升竞争力。收购德国库卡让美的集团成功进军日新月异的机器人领域。2017年2月,美的收购了Servotronix,受益于该公司在运动控制方面的领先技术,美的在其工厂进一步实现了自动化生产。美的集团副总裁胡自强接受彭博社(Bloomberg)采访时表示:“我们希望将人工智能技术应用于机器人及其它应用。我们前途无量,大有可为。”

摩洛哥OCP集团正在投资一个合作伙伴生态系统,以拓展其研究能力和工业4.0技术。OCP于2014年组建了穆罕默德六世理工大学,该校专注于矿业和化学领域的研究和教学,以此进一步推动摩洛哥的发展,也为OCP集团输送了专业的技术人才。该大学还提供了一个平台,与其它机构开展更广泛的合作。OCP与世界各地的大学长期合作,包括麻省理工学院、哥伦比亚大学、巴黎HEC商学院以及巴黎高等矿业学校(Mines Paris Tech)。

OCP还与IBM(数字转型)、杜邦(环境足迹)和Jacobs(技术工程)等一流国际公司成立了合资企业。它正在构建自己的工业4.0能力:用机器人实现手工生产流程自动化;用物联网提升工厂效率;用先进的分析技术来改进生产、推动流程创新。

全球挑战者密切关注数字化参与度高的客户和消费者,这一举动既推动了经济增长又促进了创新发展。

3.1.2参与客户旅程

全球挑战者密切关注数字化参与度高的客户和消费者,这一举动既推动了经济增长又促进了创新发展。小米公司是数字原生企业,它把精益运营与线上分销结合起来,成长为智能手机市场的领导者。廉价的在线媒体是小米公司的主要营销工具,高度数字化的客户参与和快速的市场渗透使小米在中国以外的其它新兴市场迅猛扩张。小米在一年内就成功打入印度市场,与行业领导者并驾齐驱。

印度的Mahindra Group是Mahindra&Ma-hindra和Tech Mahindra的母公司。它正针对多家子公司的客户群体,开发新颖的数字互动形式。一个新的酒店应用程序破土而出,创下的预定量占其公司酒店和度假村预订总量的35%。一个面向农民的基于人工智能技术的咨询门户在投入市场三个月内,下载量就达到20万。共享经济欣欣向荣,该公司顺势推出了两个创业公司:Trringo,被称为“拖拉机版Uber”;还有Smart Shift,一家小型商用卡车共享平台。巴西食品公司BRF正在试行区块链技术,以追踪供应链上的产品,辅以网上信息资源,让客户可以对其产品“追根溯源”。

3.1.3新模式带来新突破

打破常规已不再是成熟市场独有的现象。即使在相对年轻的市场中,初来乍到的企业也可凭借新技术和新能力超越现状。以RelianceJio为例,这是一家移动网络运营商(Reliance Industries的子公司)。

Reliance Jio在2015年12月推出测试版服务,并从此彻底颠覆了印度的移动电信市场。Jio不受传统2G和3G网络技术的限制,投资打造了先进的LTE移动网络,该网络利用卓越的sub-GHzLTE频谱(一个高度纤维化的塔台网络)、数据分析和先进的自动化技术,覆盖了印度85%以上的人口(实现了城市区域全覆盖)。Jio还建立了一个极低成本的网络(基于其拥有部分所有权的塔台而非租用的塔台),因此成本不及竞争对手的一半。这种高质量的移动网络让Jio占据了15%左右的市场份额。Jio每月承载约17亿千兆字节的数据业务量(世界上最高的速度),其价格也是世界最低——每兆字节0.05卢比。

数字化全球挑战者将新能力嵌入到整个组织中。

3.1.4嵌入“数字驱动器”

数字化全球挑战者不局限于应用技术,他们也在整个组织中嵌入新的技术赋能能力。例如,马来西亚的亚洲航空公司(AirAsia)通过多种方式利用技术来提高效率、降低成本。比如,亚航采用的高级分析技术可以提升收益管理、辅助定价决策。此外,基于云计算的效率解决方案有助于确保飞机的高利用率并精简运作。亚航的线上平台绕开了昂贵的旅行社或实体店,搭建出一个精益化分销体系。亚航是2002年该地区首家不需要纸质机票的航空公司,85%的预订直接通过其官网。以上诸多“数字驱动器”使亚航成为全球成本最低的航空公司之一,每个可用座位公里成本仅为3.4美分,低于地区竞争对手和全球其它廉价航空。

在印度,戈德瑞消费品公司(Godrej Con-sumer Products)利用嵌入式技术来转变快消品业务的销售方式,其一流的技术及先进的分析方法被用以制定更明智的销售决策。该公司还通过技术赋能学习来建设尖端销售队伍。配置给整个销售团队的设备均装有大量可以辅助他们提升绩效的应用程序。这些“数字驱动器”带来的影响比比皆是。Godrej凭借更加高效的客户服务,促使销售额显著增长。该公司还通过数字化功能实时追踪分销商的库存,以便更好地规划未来的生产。销售经理和企业高管可以随时查看实时线上销售情况和采购报表。信息资源变得更丰富,销售团队的业绩也因此蒸蒸日上。Godrej还拥有一站式计费系统,可简化与分销商的交互流程,由此设立唯一标准。

3.2加速数字化转型

全球挑战者常常将数字化视为一个全押命题。他们试图通过全公司的努力以及共同的使命感来加速数字化转型。企业将出类拔萃的人才安排到涉及数字化工作的领导岗位,望其踵事增华。Mahindra集团就经历了一个全集团范围内的数字化转型之旅,主要依靠三大支柱:改善客户体验、加速商业模式的数字化转型、积极评估崭露头角的新兴技术。

对于全球挑战者而言,新兴市场是一块生机勃勃的试验田。佼佼者们将其当作实现雄心勃勃的全球化目标的跳板。正如BCG在过去出版的文章中所强调的那样,在本土市场和国际市场锤炼出的竞争优势——例如人才、组织以及上市模式已被证明是企业的制胜法宝。但随着全球化模式的转变和数字经济的扩张,即使最强大的老牌企业也需要制定数字化战略并建立数字化能力。他们应当立足实际、着眼未来,相机而动、刻不容缓。

四、全球舞台的数字创新

数字技术为世界各地的中小型企业与大型国际化企业创造了一个公平的竞技赛场。但越来越多的新兴市场企业已不再满足于仅仅和全球跨国企业正面交锋。新兴市场企业认为他们的经营方式对公司本身、对客户、对合作伙伴以及投资者而言更有利可图;基于这一信念,他们正利用数字化能力创立不同于以往的商业模式和商业生态系统。在此过程中,他们也为其他企业展示了令人耳目一新的经营模式,以供参考效仿。许多新兴市场企业都在紧密关注这一点,正为自己的全球影响力奠定基础。

新兴市场企业展示了令人耳目一新的经营模式,以供其他企业参考效仿。

以下是五个数字创新界领导者的示例:他们构建了数字生态系统;以客户解决方案为导向开发技术;利用数字技术填补市场空白;以客户为中心不断创新。他们在奋发图强的同时也开辟了眼界。其中两家公司是全球挑战者(中国的比亚迪股份有限公司和南非的Discovery公司);塔塔咨询服务公司(TCS)于2016年荣誉晋升,腾讯和阿里巴巴则成为了全球荣誉晋升者中的新秀。

4.1腾讯:将微信打造成日常数字生活门户

腾讯成立于1998年,凭借快速发展跃居全球市值第五大企业。创立之初,腾讯只是一个在线寻呼系统,但通过多方合作,最终扩展成一个完整的数字生态系统。微信是腾讯的核心产品,是2011年推出的一款革命性社交媒体产品,成为了数亿用户的日常数字生活门户。

腾讯常常被拿来与另一家社交媒体巨头Facebook作比较,但事实上两家公司的战略和商业模式大相径庭。Facebook的核心业务在于社交媒体,90%以上的收入都来自广告。而微信创立的平台基础则是游戏业务,并扩充了一系列第三方增值服务。这些服务共计占其收入的五分之四以上,其余收入才来自广告。

自推出伊始,微信始终致力于满足各种客户需求,如娱乐、信息、金融服务、社交互动、电子商务、社会、政府服务等,其中许多业务都是与其他龙头企业强强联手共同打造。在电商方面,微信分别与京东和美丽说建立了合作关系。京东是中国第二大电商平台,美丽说则是以女性为中心的电商平台。微信与Food panda合作,提供食品配送服务,并与滴滴出行和Easy Taxi合作,在中国和东南亚提供打车服务。此外,微信还同当地政府合作,提供有关交通、教育以及其他方面的信息和服务。

市场数据网站Statista显示,截至2017年中期,微信活跃用户数超过9.5亿。据互联网分析师Mary Meeker估计,中国网民使用微信的时间约占其使用移动互联网总时长的三分之一。对于数亿用户而言,微信已是当之无愧的日常数字生活门户。

4.2阿里巴巴:以数据和分析重新定义购物

与腾讯和微信相似,对发达国家消费者而言,电商巨头阿里巴巴逐渐成为一个极具吸引力的替代品,挑战了全球最大电商亚马逊(Amazon)的主导地位。消费者之所以对亚马逊情有独钟,是源于其易于操作的界面、包罗万象的库存、便于参考的用户反馈以及快捷的交付,当然还有低廉的价格。亚马逊利用这些优势将自己树立成电商界的标杆。

而阿里巴巴提供的购物体验与亚马逊不尽相同,它力图迎合不同的客户需求。阿里巴巴已经建成了世界上最大的互动商城,消费者不仅可以从中得到消遣,还能不断接触新鲜事物。该公司将购物与游戏、名人活动、社交媒体、娱乐新闻相结合,期望创造出一应俱全的在线体验。与此同时,它还将数百万买家和卖家(以小型企业为主)联系在一起,并帮助商家为客户提供个性化的购物体验。在整个过程中,阿里巴巴从每一笔交易和每一次互动中收集数据,为消费者度身定制购物体验。正是这一模式使阿里巴巴一跃成为全球市值第七大公司。

阿里巴巴的生态系统为用户提供一系列服务:旅游、娱乐、游戏、金融、交通、电子商务。这是一个兼收并蓄的组合——阿里巴巴从中收集数据并进行集中分析。多元的数据渠道让阿里巴巴既可以为用户度身定制个性化服务,也可以提高他们的购物效率,同时提供技术工具来为网店的经营添砖加瓦。不言而喻,以上种种成果都为阿里巴巴的生态系统积累了更加庞大的数据。

多元的数据渠道让阿里巴巴既可以为用户度身定制个性化服务,也可以为网店卖家提供帮助。

过去几年中,阿里巴巴已将蚂蚁金融服务(前身是支付宝)打造成金融科技领域的主力军;它是全球最具价值的金融科技公司,用户超过5.2亿。蚂蚁金服基于从阿里巴巴的数字生态系统中获取的数据和机器学习技术,为非银行主流客群提供一系列金融服务。利用阿里巴巴的数据分析,蚂蚁金服可以给个人和小型企业的信用评分,并且其经营范围已从单纯的支付服务扩展到在线财富管理,同时还囊括了面向消费者和小型企业的贷款业务。2017年,蚂蚁金服推出了人脸识别支付功能;同年还推出了蚂蚁森林。蚂蚁森林依靠数字游戏技术,可以让用户追踪自己的节碳量。截至目前,蚂蚁森林已经吸引了约2亿用户。

4.3比亚迪:世界领先的电动汽车生产生态系统

高里程、低电费、高油价,三种因素并举促使中国成为全球电动汽车的主要市场。BCG预计,2025年中国电动汽车普及率将接近20%;到2030年,中国将成为世界最大的电动汽车单一市场,其中电池供电汽车销售份额将达17%,而混合动力电动汽车将占28%。

在中国,丰富、先进的交通运输解决方案生态系统正在蓬勃发展,其中比亚迪的作用不可或缺。比亚迪是锂电池界的领导者,全球两大电池生产商之一。锂电池是大多数电动汽车的动力来源,也是智能手机和其他高科技硬件的关键组件。比亚迪不仅是全球电池制造业的领头羊,还是全球规模最大的电动汽车生产商。2016年,比亚迪的收入为156亿美元,从2013年到2016年以每年25%的速度增长,而行业年增长率则为7%左右。与主要的成熟市场竞争对手相比,比亚迪凭借工艺创新构建显著的成本优势,比如使用价格低廉的替代品取代昂贵的镍板,并在某些部件的成型过程中选择“干燥箱”来取代价格不菲的“干燥室”。

显而易见,比亚迪认为自己以及整个汽车行业的未来在于为消费者和企业提供高效灵活的解决方案,以满足他们变化多样的需求。比亚迪找准了定位,在电池和电动汽车制造领域大力自主创新,联合掌控先进技术的企业打造商业生态系统,以适应市场需求。在过去几年中,比亚迪创立了以下企业和投资项目:

1) 与百度合作研究无人驾驶所需的地图服务和传感器技术

2) 三星斥资4.5亿美元,在汽车芯片领域与比亚迪合作

3) 与互联网公司乐视开展战略合作,聚焦汽车连通性的进一步发展

4) 与一家共享出行公司和一家汽车制造商合作,在伦敦成功推出一个电动汽车项目

5) 13个合作伙伴联手打造一个集电动车充电服务、移动服务和售后服务三位一体的“未来电力”生态系统,参与者包括房地产开发商、滴滴出行以及保险公司比亚迪还与其它企业在汽车、工业品和科技领域开展合作,其中包括ABB、戴姆勒-奔驰和微软公司。2017年,比亚迪在欧洲的首座电动巴士工厂启动生产。

4.4Discovery:首创共享价值健康保险

南非Discovery公司是共享价值健康保险的先行者,提倡以有益健康的行为来促进健康生活。Discovery在2016年的收入突破了30亿美元,是南非最大的医疗保健赞助商,经营着14个项目。从2013年到2016年,其年增长率保持在20%以上,而行业年增长率仅为6%。

Discovery公司的“活力”计划拥有超过300万会员(其中Discovery持股75%,其余25%由Humana持有),是全球最大的基于激励的健康解决方案公司。Discovery活跃在南非、英国、美国以及中国市场。“活力”计划为鼓励健康的生活方式推行了多种奖励机制,比如健身房会员卡和健康食品折扣、通过预防性保健和体检获得积分;Discovery还用奖励机制来吸引客户使用其在线平台来记录个人健康情况、跟踪记录饮食和锻炼。

Discovery是全球最大的基于激励的健康解决方案公司。

大数据和先进的分析方法对Discovery的商业模式至关重要,使其能够全面了解客户的生活方式与行为(因为这些与健康和疾病息息相关)。该公司利用多元化的信息,包括来自网站和智能设备的非结构化数据,来加深对客户的了解。最近,Discovery与专门从事大型非结构化数据集的分析公司PHEMISystems合作,进一步分析行为如何对个人风险状况造成影响。目前,该公司正利用分析结果对激励机制进行微调。Discovery与健康乐活(Fitbit)、耐克和台湾国际航电股份有限公司(Garmin)合作,开发新颖的追踪功能,并将激励机制和追踪系统扩展应用到其它保险产品中,比如汽车保险(使用车联网来追踪车辆使用情况和驾驶行为)。

2017年,Discovery推出了一款应用程序,利用数字技术和人工智能,使其会员能够与南非和世界各地的医生在线沟通。患者能够从中获知自己的病情以及相应的治疗方案和应急措施。DiscoveryHealth的首席执行官乔纳森·布鲁姆伯格(JonathanBroomberg)在接受南非网站Moneyweb采访时表示:“为了满足客户和患者的不同需求,我们对每一个方案都量身定制。”公司利用人工智能技术,正在推出一项能够提前预测医疗风险的新服务,可以为医师提供新的决策能力,并同时顾及到疾病治疗和其他医疗状况等诸多因素。

Discovery已经能够自动化处理30种病症,约占书面申请总量的40%左右。目前公司每天需处理的业务高达10万起。

4.5塔塔咨询服务公司(TCS

印度塔塔咨询服务公司(TCS)已成为其本土市场最大的公司之一以及全球IT咨询巨头,业务覆盖超过45个国家。TCS也是数字龙头企业,在其经营和产品服务中正越来越多地应用人工智能、先进分析法、移动技术、物联网和云计算等新兴科技。TCS的研发投入对准知识产权,希望将其发展成独特的竞争优势(目前已被授予600余项专利);并开展内部数字化能力开发项目来提高公司员工的数字化能力。近年来,TCS已经对一半以上的员工进行了职业再培训。

过去四年中,TCS的收入以每年13%的惊人速度增长,于2017年突破190亿美元,部分原因可归结于新兴数字技术支撑的新平台。以下为具体事例:

1) MasterCraft是一个基于云计算的软件交付平台,使TCS客户无论在任何地方都能够实现自动化信息技术流程管理。

2) Optumera是一个数字化零售管理软件包,使用大数据和多种分析方法来帮助零售商实现全渠道客户旅程管理。

3) Ignio是全球首个用于IT运营的神经自动化系统,能够帮助公司实现IT自动化和最优化,其中还包括在问题发生之前预测和解决问题的能力。Ignio可以在经营场所内或作为基于云计算的软件即服务平台来进行交付。该系统可自主处理超过80%的IT任务,将解决问题所需的时间减少90%以上,在预测未来影响时可达到90%以上的准确率。

结语

全球数字化发展将继续高歌猛进,新兴市场将依旧是数字革命的推动引擎。金准人工智能专家认为,新兴市场上重大科技进步不断涌现,颠覆传统的新方法,新商业模式应运而生。到底是世界哪个阵营造成的变化已逐渐变得无关紧要;更重要的是,技术正如何改变各个企业的全球经营战略——包括市场覆盖范围、进入市场的速度、市场开发、以及为了增强自身实力和更好地满足客户需求而构建的生态系统。

即使是最成功的老牌企业,也需要跟上数字化变革的潮流,形势刻不容缓。而那些正在实施数字化战略的企业也不会放缓脚步。2018年全球挑战者取得了举世瞩目的成就,事实证明,只有懂得利用数字技术来实现目标、能够灵活测试并应用这些技术所支持的新模式以及坚定不移革新图强的企业,才能成为明日之星。

金准人工智能 全球金融科技领域投融资分析报告

前言

金融科技的发展越来越多地与全球金融中心重叠。政策,资金,人才对于一个金融科技中心的建设至关重要。回顾过去10年全球金融创新创业公司的数量融资结构及板块分析,美国、中国、英国是全球金融科技创新的领先者。整个板块自2016年以来逐渐走向成熟。未来,新科技与传统科技的结合,将使大型金融机构的内部创新和监管日益完善。

一、全球金融科技投融资地域概述

1.1金融科技在全球兴起

“金融科技”这个名词的热度是在2015年开始飙升的。其实借贷和支付领域是金融行业自20世纪90年代以来实践金融科技的急先锋,更多的传统金融行业开始积极拥抱金融科技,也是2010年后才开始的现象。金准人工智能专家认为,金融科技(FinTech)的发展已然成为全球现象。在对全球44个金融科技中心分析的基础上,金准人工智能专家指出,随着科技和新兴科技在金融业的广泛运用及场景开发的不断深化,全球金融中心正在成为全球金融科技中心联盟的主要力量。

金融科技的发展犹如任何新兴行业,离不开风险投资的支持和介入。虽然风险投资金额并不是影响金融科技中心发展的唯一因素,但也是衡量一个地区金融科技创新环境的重要指标。分析报告涵盖了20个欧洲金融科技中心,12个亚太地区金融科技中心以及12个位于世界其他地区的金融科技中心,并从广泛的视角来分析全球金融科技的发展情况。金准数据显示,美国,中国和英国是获取金融科技领域风险投资排名前三的国家,三个国家涌现出的大量金融科技投融资活动与其良好的金融科技创业生态环境有着密不可分的关系。

1.2金融行业创业公司数量分析

金准人工智能专家把金融行业分为四个板块:银行与资本市场,投资管理,保险和房地产。

 

如上图所示,过去10年,全球金融科技创业公司呈井喷式增长,特别是2012~2015年,以银行科技和支付为主导的金融科技公司成为新创公司的主要力量。但是自2016年开始,这个板块的初创公司数量大幅度减少,其他金融板块的科技初创公司数量也在减少。特别是在2017年,新创业公司成立数量大幅度萎缩。值得关注的是,保险行业的金融科技公司虽然起步较晚,但是在2016年和2017年其他板块的金融科技初创公司快速萎缩时则保持了相对的稳定。

根据金准人工智能专家的分析,在银行与资本市场板块,在这波金融科技的热潮中,占尽风头的非支付莫属。

银行运行及融资领域的初创公司在数量上相对逊色。财务管理和借贷也是金融科技公司青睐的领域,各占整个板块的23%和26%。

在投资管理板块,机器人投顾的创业公司数量独占鳌头。

在保险领域,大多创业公司聚集在获客渠道,占整个板块的35%;其次是保险运行,占32%;类似商业模式创新的P2P只占了2%。

而在房地产领域,初创的金融科技公司集中在两个领域,56%集中在地产开发和管理领域,30%集中在租赁及买卖交易管理领域。


1.3全球金融科技的投融资额分析

检验一个国家或地区金融科技发展的另一个重要指标是投融资额。金准人工智能专家根据金融板块划分,追踪了2008~2017年全球金融科技的投融资额。

 

 

从上图的分析来看,在所有金融板块中,对于不同成熟度的金融科技公司来说,美国不论是存活公司数量还是投资金额都遥遥领先于其他国家。美国和英国的生态环境相对友好,体现了这两个国家的创业者教育成熟度较高,政府对创新的引导以及在政策和资金上的支持都比较到位,可期回报的项目也很充足。

只是从投融资金额角度看,全球领先的两个国家是美国和中国,但是这两个国家有着截然不同的投资风格和创业环境。虽然总体投融资金额相近,但美国接受融资的创业公司数量有成百上千家,而在中国,腾讯系和平安系的创业公司则占据了中国投融资总额的大部分。举例来说,在支付领域自1998年以来,美国264家创业公司共融资77亿美元,而中国则只有7家公司,融资金额为69亿美元。相同的案例也见诸借贷领域,投资管理领域,保险领域以及房地产租赁和销售领域。

金融科技发展的主要驱动因素包括市场需求和金融板块专业人才资源的丰富程度。例如,我们认为印度是目前在支付领域具有很大需求的市场,因为支付公司少,覆盖率有待提高,以满足快速成长的中产阶级的需要。而在商业保险领域,虽然美国在创业公司数量上保持领先地位,但是投资额最大的是百慕大群岛。一方面,百慕大群岛是大部分创投和私募基金的注册地;另一方面,百慕大群岛集中了很多再保险公司,这方面人才的充沛供应也是重要驱动因素。

在分析了创业公司数量和投融资金额后,我们来看一下投融资渠道。金准人工智能专家发现,虽然自2016年以来初创公司数量开始萎缩,但是总体投融资金额还在上升。而且,在投融资的资金池里,资金来源的多样化已经很明显,风险投资资金占大多数,其他如投资晚期的私募资金,并购的资金,以及通过上市获取的公开资本市场的资金也介人金融科技领域。

下表是2017年每个金融板块融资额分配及资金来源分析(每个板块没有披露的资金补齐100%的融资额)。

 

私募资金的介入和上市后融资,体现出板块逐渐进行整合并不断走向成热。金准人工智能专家分析认为,市场整合的驱动因素,源自传统金融企业对金融科技行业态度的转变——由初始的竞争对手转为合作对象。不少传统金融企业正在积极拥抱金融科技,积极参与金融科技创新生态圈的建设。例如,加拿大的TD银行,投资350万美元,致力于扶持金融科技创业公司,而且不要求股权回报,只需要保证以后在产品上的合作。又如,JP摩根和Bill.com联合搭建帮助商业客户整合发账单和付账的平台;在保险行业,Bought By Many 推出的创新保险产品,得益于Munich Re 给予的支持和再保险帮助。

1.4金融科技的监管环境分析

培育一个金融科技中心,在很大程度上依赖于监管环境的灵活性。

欧洲:金准人工智能专家对监管沙盒及监管机构合作方面的研究表明,在欧洲,只有英国,荷兰,俄罗斯,瑞士和挪威(20个GFHF欧洲金融科技中心的其中5个)建立了监管沙盒模式,且只有英国,法国和瑞士的监管机构同全球其他地区的监管机构签署了金融科技合作协议。

亚太地区:相比欧洲,在亚太地区,中心代表性机构对本地区的监管表现得较为乐观,当然,这是有理由的。我们已看到整个亚洲的监管机构采取了非常积极的措施,取得的成果相当鼓舞人心。例如,在已经设立或者承诺要设立监管沙盒机制的16个监管机构,有7个位于亚洲。而且,亚洲的监管机构已经积极与亚洲以外的其他监管机构展开合作。例如,中国内地,韩国,中国香港,日本,新加坡,澳大利亚和印度都已经与其他监管机构签署了国际性合作协议;新加坡金融管理局(MAS)签署的金融科技合作协议比其他监管机构都要多。尽管这些协议带来的结果还有待观察,但全球监管机构之间的通力合作无疑是大势所趋。

英国:尽管金准人工智能专家对英国的研究仅囊括了来自海湾地区的两个金融科技中心,但是这两个中心的代表性机构都表达了非常相似的自我评价。其一,两个金融科技中心都认为政府及监管机构对金融科技发展鼎力支持。其二,当地政府和监管机构共同带动的倡议范围也说明了这一点,如阿布扎比的RegLab,迪拜的2020数据区块链宏愿,以及由巴林EDB带动的金融科技工作。

非洲:在非洲,金融科技发展继续集中在移动支付及社交支付领域。政府和监管机构支持不够,并且一直缺乏高质量的基础设施,导致非洲成功的金融科技公司十分罕见。

美洲:在美洲中部和南部地区,巴西在风险投资金额和金融科技公司数量上保持领先,其中大部分活动集中在圣保罗。在整个地区,企业和投资者是推动当地金融科技生态系统发展的主力军。然而,政府和监管机构对金融科技的支持力度也在逐步加大,如墨西哥新的普惠金融战略有望推动金融科技发展。

北美:在北美地区,硅谷和纽约仍然是美国毫无争议的金融科技中心,加拿大的多伦多聚集了加拿大80%的金融科技企业,过去一年中也出现了一些新兴的金融科技中心。然而,美国复杂而分散的监管环境是美国金融科技发展的主要挑战。

二、外金融科技投融资状况比较分析

2.1 2017年全球金融科技的投融资额

金准人工智能专家分析了2017年全球金融科技的投融资额。2017年全球金融科技共649笔融资,融资额达1397亿元。其中,美国、中国、英国、印度仍旧是投资领域较为活跃的国家。

 

2017年金融科技投融资笔数12月达到峰值,融资金额11月最大。下半年中国出现金融科技上市潮,这在一定程度上带动了全球金融科技融资额的上涨,使得它在整体上高于上半年。

 

据金准数据不完全统计,2017年全球金融科技融资事件主要发生在中国、美国、印度、英国、瑞典、加拿大和澳大利亚等7个国家。其中,中国的金融科技投融资共有328笔,占全球51%。美国和印度分别以101笔和63笔位列其后,其次是英国的40笔。其他国家2017全年笔数均未达到30笔,这其中最高为新加坡的25笔。

从融资金额看,中国年度融资总额796亿元,占全球57%,遥遥领先于第二位的美国(258亿元)以及第三位的印度(160亿元)。瑞典、加拿大和澳大利亚虽融资总笔数不及前列国家,但其融资总额使这三国成功跻身年度“十亿元融资俱乐部”。

 

2017年全球金融科技融资额TOP20:集中在网贷、中国、后期。

2.2借贷和支付领域成印度金融科技投融资市场主角

印度在2017年共融资63笔,占世界融资总笔数10%,融资金额160亿元,占世界融资总额11%;63笔融资中C轮前占41笔,C轮及之后占13笔。

借贷(23笔)和支付(15笔)是今年印度金融科技市场的主角,一共贡献了38笔融资,占印度金融科技总融资笔数的60%。

需要注意的是,印度投融资成熟度为21%,紧随美国的27%。

 

2.3 2017年金融科技C轮前融资笔数占74%,融资额占25%

2017年,全球金融科技投融资C轮前融资共479起,占总笔数的74%;相应融资额346亿元,占总额的25%;C轮及以后融资共有102起,占总笔数的16%,相应融资总额为882亿元,占总额的63%。

2017年获得单笔最高融资金额的公司为中国互联网保险平台众安在线,IPO融资97亿元,软银集团是基石投资者。

 

2.4 2017年借贷和支付仍受资本热捧

2017年全年,借贷和支付领域是资本的热土,前者有134笔融资,总额在344亿元左右;后者93笔融资,总额约265亿元。

汽车金融领域虽然只有23笔融资,但涉及资金总额达217亿元;互联网保险虽有2倍于汽车金融的融资笔数,但其融资金额只有大约160亿元,约为汽车金融融资总额的74%。

 

2.5区块链与数字货币在中国和美国集中发展

2017年与区块链&数字货币领域融资事件达63笔,融资金额49亿元;C轮之前融资55笔,C轮及之后3笔。

中国和美国分别以25和20笔融资位列一二,其他国家仅有少数几笔融资。2017年中美一共贡献了近85%的区块链&数字货币融资事件,是名副其实的区块链&数字货币发展大国。

 

2.6支付领域融资全球开花

支付作为2017年唯四融资金额达到百亿元的领域之一(其他三个是借贷、汽车金融和互联网保险) ,其265亿元的融资金额占全年近五分之一的融资总额。

93笔融资记录也是继借贷领域之后第二高笔数,其中C轮前占68笔,C轮及以后轮次占21笔达23%。中国、美国、印度、英国和新加坡分别以17、16、15、12和11笔分列前五(共71笔)。

 

2.7借贷领域投融资领跑金融科技

借贷作为2017年金融科技领域之最(最高融资笔数和最高融资金额),其高达344亿元的融资金额占据了金融科技领域四分之一的“江山”。

134笔融资中C轮及以上轮次占29笔,这29笔融资中不乏数家IPO。这也让2017年成为借贷公司的上市年。

从地域看,中国以75笔融资独占鳌头,远远甩开第二名的印度(32笔)和第三名美国(19笔)。

 

2.8保险科技企业已募集上百亿资金,亦集中于中美

2017年,保险科技领域共募集资金159.9亿元,占所有领域资金11%。

2017年保险科技共进行了50笔融资,其中C轮及以后有10笔,占20%。

与区块链和数字货币相同,保险科技大部分融资事件都集中在中国和美国(共35笔,占70%)。

相较于借贷和支付,保险科技全年只有50笔融资,但众安在线97亿元IPO融资一举抬高了保险科技的投融资活跃度。

 

三、中美在金融科技的投融资对比分析

3.1美国大型投资管理公司在金融科技领域的投融资情况

美国的金融科技一直处在前沿位置。科技对于金融来讲不仅仅是一项技术,它还是一种催化剂,推动金融的发展。由于美国人的消费习惯以及健全便捷的银行服务网络,交易支付仍以常规的现金和信用卡交易为主。金融科技投融资最为活跃的是已经上市的美国几大投资公司。埃森哲的数据显示,纽约市金融科技企业吸引的风险投资总额由2010年的2.2亿美元猛增至2016年的24亿美元。麦肯锡咨询公司的数据显示,在全美范围内,过去5华间,美国金融科技创新企业多达2000余家,吸引了近230 亿美元的风险投资基金和成长基金的投资。

2017全年,美国的融资总笔数(101笔)和融资总金额(258亿元)均占世界比例不到20%;C轮前融资66笔,C轮及之后27笔。

从业态看,区块链以18笔融资位列第一,紧随其后的是17笔的借贷,支付以10笔获得第三。

美国投融资活跃度虽不及中国,但美国以27%的投融资成熟度(注:此处指C轮及以后轮融资占总融资笔数的比例,下同)锁定第一,大幅领先于中国的12%。

3.1.1 BlackRock

贝莱德(BlackRock)集团是全球资产管理规模最大的投资公司,截至2016年12月31日,其所管理的资产达5.14万亿美元. 2017年该公司在金融科技领域进行了以下推动:

(1)收购了Cachematrix,该公司可以帮助银行及其企业客户简化现金管理流程;

(2)获得了Scalable Capital 的少部分股权,Scalable Capital 是一家欧洲

的数字投资公司;

(3)投资风控平台Aladdin与UBS,在财富管理方面建立了合作伙伴关系;

(4)投资iCapital,iCapital 是一家为高净值投资人及其财务顾问提供另类投资的 FinTech平台;

(5)收购了智能投顾公司 FutureAdvisor;

(6)大力开发被动投资产品,如ETF等,ETF基金被动地追踪交易指数;

2000年,贝莱德的创始人拉瑞芬克(Larry Fink)组建了贝莱德解决方案公司(BlackRock Solutions),并开发出一个被称作“阿拉丁”(Aladdin)的风险管理系统。目前该系统已整合为一体化的投资交易风控平台,叫作“阿拉丁平台”(AladdinPlatform)。这个平台将风险分析,投资组合管理,交易以及操作工具结合在一个平台上,可涵盖所有资产类别,且具有完整的投资流程,能够辅助基金经理进行投资决策,并有效地管理风险和进行高效交易。

阿拉丁的大型数据管理中心位于美国的华盛顿州,Aladdin主要有五大功能:

1)组合与风险分析,即为客户提供每日风险评估报告,盘前分析以及交易和资金分配模型;

2)交易执行,即为客户进行订单管理,交易指令执行并提供实时风险和现金报告;

3)风险管理与控制,即对资产实行实时全面监控,每日风险敞口限值监控,VAR分析,跟踪误差,压力测试等;

4)数据管理与监控,即对数据进行保密管理,交易确认和日志管理;

5)组合管理,即对现金和仓位进行对账,对组合的表现进行业绩归因,对净资产进行估值计算。

2016年阿拉丁平台产生了5.95亿美元的业务收人,与2015年相比增长了13%(贝莱德2016年年报数据)。2016年贝莱德与瑞银集团合作,在阿拉丁平台的基础上,开发新的阿拉丁风险平台(Aladdin Risk),并计划应用于财富管理领域。

2017年贝莱德已经进行一项重组计划,计划减少一批主动型基金经理,并用量化投资策略取而代之。重组计划涉及300亿美元资产,约占贝莱德主

动型基金规模的11%,其中60亿美元将被并人集团旗下的贝莱德Advantage

基金,该基金主要采用计算机与数学模型进行量化投资。

2017年上半年,贝莱德首次进军欧洲的“智能投顾”市场,投资3000万欧元于德国数字投资管理公司Scalable Capital.Scalable Capital 成立于2014年,为投资者提供利用自动指数型基金投资策略,其曾以多元化.低成本高流动性,高透明度为特点。

在此轮投资中,贝莱德将为Scalable Capital 提供3000万欧元(约3360万美元)的资金用于其全面扩展风险投资业务。而早在2015年,贝莱德就收购了美国理财初创公司FutureAdvisor。可以说,ScalableCapital就是德国版的FutureAdvisor,该公司将成为贝莱德解决方案的一部分,其产品将出售给经纪人和财务顾问,再由他们向其客户提供。同时,贝莱德计划收购的4家公司同样采用交易所交易基金,为客户提供投资组合。此前FutureAdvisor拥有大约3460个账户并且管理2.32亿美元资金,在2015年宣布与贝莱德的交易之后,账户数量增加到13751个,管理资金增加到9.69亿美元。

2017年,贝莱德投资专为高净值人群及其财务顾问提供另类投资的FinTech平台iCapital,iCapital还将向用户开放贝莱德的1215亿美元另类投资业务,其中包括私募股权,对冲基金,基础设施和投资对冲基金的基金,以增加手续费收人,满足客户希望降低与股票和债券市场相关性的需求。贝莱德投资管理的投资理念是通过整合现有业务,同时通过并购和直接股权投资人股金融科技类公司,从而实现人工智能化的投资顾问服务,满足不同客户的差异化需求。

3.1.2 KKR

KKR是全球历史最悠久也是经验最丰富的私募股权投资机构之一,其投资者包括企业养老基金,社会养老基金,金融机构,保险公司和大学捐赠基金等。KKR集团致力于与所投资企业的管理层紧密合作,并利用其全球资源和运营专识,通过股权投资创造价值。截至2016年底,财报显示,其掌管的资产已超过1500亿美元。2016年成立了一只专注于投资科技医疗传媒和健康产业的基金,该基金主要投资于美国,加拿大,欧洲和以色列。

2017年,KKR和随手科技联合披露的信息显示,在随手科技共计2亿美元的C轮系列融资中,KKR作为最主要的领投投资方参与其中。KKR通过2017年6月结束募集的总额达93亿美元的亚洲三期基金完成此次交易。红杉资本,源码资本,凡普金科跟投。随手记目前是国内用户量最大的个人记账APP,2017年第二季度记账理财应用市场监测数据显示,2017年第二季度,随手科技旗下的随手记卡牛分别以1415.2万人,594.4万人的活跃用户居行业第一第三位。随手科技是目前国内唯一成功运营两个理财APP产品并保持领先的互联网金融公司。旗下的随手记自推出以来,累计用户已达2亿人,形成了国内个人财务管理的人口,奠定了随手科技在个人理财应用领域的领导地位。卡牛信用卡管家不到一年时间同样跃居信用卡管理APP行业的前列,用户已经累计超过6000万人,迅速成为用户量最大的信用卡管理APP之一,体现出了强劲的增长势头。

3.1.3 Blackstone

在网络支付方面,2015年11月,全球最大的自动取款机(ATM)生产商之一NCR获得黑石(Blackstone)集团8.2亿美元(折合人民币52亿元)的战略投资。NCR公司目前正在推进向软件和服务整合为一个公司的转型,与黑石集团达成的战略合作关系将加速转型,而从黑石集团获得的融资将用来支持NCR一项10亿美元的股票回购项目。

早在2014年4月,该集团就以1亿英镑投资于著名的P2P平台LendingClub,Lending Club于2014年12月12日开始在纽交所挂牌交易,代码为LC2014年12月12日,LendingClub通过IPO获得大量资金。该公司再度调了发行价至每股15美元,开增发30万股,使其总融资金额达到了8.7亿美元。

2016年上半年,黑石集团义以1270万英镑人股了P2P平台Funding Circle。

3.2中国金融科技投融资情况分析

纵观2017全年,中国的融资总笔数(328笔)和融资总额(796亿元)均凭借着绝对优势(超过50%占比)冠绝全球;C轮之前融资笔数达274笔,C轮及之后融资有41笔。

274笔融资中前三领域分别是借贷(50笔)、理财(29笔)和消费金融(22笔)。但12%的C轮及之后融资轮次占比(注:指笔数)透露出中国的金融科技行业还有较大的成长空间。

 

2017下半年金融科技公司“井喷式”上市。

 

2017年9家中国金融科技公司上市:7家美股,2家港股;9家首发。

 

多家中国金融科技公司被上市公司收购。

 

市场广阔、资金充足、技术发展、监管宽松推动中国金融科技上市潮。未被银行等传统金融机构服务到和服务好的客户仍有很多;居民信用消费意识不断增强。股权上,风险投资不惜斥巨资投入金融科技,二级市场对金融科技的认知亦较为充分;业务上,银行、信托等传统金融机构对金融科技公司接受度提高,不断为其提供资金,寻求助贷服务。精准营销与运营技术提升;移动互联网时代来临,风控数据可得性强、来源广泛,人工智能技术不断发展,使得大数据风控和客户下沉成为可能。前期现金贷公司收入受限较少,对数据应用于获客和风控的限制较少。风险投资也是2017年中国金融科技上市潮的重要推手。

 

四、未来金融科技投资领域发展展望

科技是一项技术手段,对金融的发展来说也是一种催化剂,将科技与金融有效结合起来,能够产生不可估量的高效率产出。随着人工智能等科技的发展,以及机器化操作的增加,信任的建立可能会越来越难。因为机器人的产出并没有较长时间段的历史数据用以进行绩效分析。

金准人工智能专家预测:

1)科技促进金融领域的重建和细分

金融科技促进了金融领域的重建,其细分领域从最初的网络支付和网络贷款领域拓展到消费金融,保险,金融顾问服务等众多领域。其中,网络支付和互联网金融两个领域的发展相对成熟,形成了较大的市场规模。同时,相应的监管框架逐渐落地,促使网络支付和互联网金融这两个领域的发展更加规范和稳健。

2)移动支付将成为支付的主要方式

根据瑞典电信设备制造商爱立信的数据分析预测,2017年全球智能手机注册用户数量将达到39亿人,2022年全球智能手机注册用户数量将达到68亿人。随着移动互联网以及智能手机的发展,移动支付也得到了快速发展。尤其对于发展中国家来说,由于生活习惯和人口结构的特点,移动支付所使用的人群数量相对更多。在移动支付和网络安全方面运营的金融科技企业也许会在一定程度上受到青睐。

3)数字货币的影响逐渐扩大

从国外到国内,数字货币正在成为纸币之后公众关注的新焦点。近年来,比特币的迅猛发展让人们开始注意到了“数字资产”的巨大潜力。随着“数字加密”技术的发展,其去中心化方便快捷,高安全性以及资料公开透明等优点也让数字资产越来越贴近人们的生活。当然,这一领域也存在众多风险和泡沫,在各国监管措施与法律日益完善的情况下,这一领域将逐渐体现出“良币驱逐劣币”,从而更具投资吸引力。

4)人工智能机器人将逐步扮演财务顾问等角色

在通过云数据库对历史交易数据进行分析的基础上,进行投资预测和投资交易有可能会取代一部分现有人工的操作。机器人一方面可以提高效率,另一方面可以协助现有人员进一步精细化数据的分析和深度挖掘利用。因此,未来在人工智能方面的投资会更加活跃,科技和金融领域的结合也会越来越密切。