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行业研究

金准人工智能 全球区块链产业全景与趋势报告(中)

瑞士:总体友好,政策不断完善,监管指数:

是否允许数字资产支付

瑞士各地允许数字资产支付,且不会涉及征收增值税,不过部分数字资产支付会受到《反洗钱法》的监管。瑞士楚格州在国际上已经成为了有名的“数字资产山谷”,当地政府早在2016年就已经宣布将允许其市民使用数字资产支付政府服务。2017年9月,瑞士基亚索市政当局也宣布将开始接受使用数字资产进行纳税,税款支付额度不能超过250瑞士法郎(大约265美元)。

是否允许交易所境内运营

瑞士允许数字资产交易所在境内开设,态度相对开放,但是瑞士并未对数字资产交易所单独设立合规牌照。目前,主要的瑞士本土的数字资产交易所,都拥有VQF(Financial Services Standards Association)会员资格,会员资格中包括了对数字资产的经营范围。

是否允许首次数字资产众筹

瑞士对首次数字资产众筹持肯定态度,目前,其监管法规也正逐步完善。2017年9月,瑞士金融市场监督管理局颁布的一项关于数字资产众筹的指导意见中指出,目前瑞士还未制定针对数字资产众筹的完整法规,但是依据数字资产众筹的组织形式,数字资产众筹的部分环节需符合当前金融市场的监管法规:当所筹数字资产为支付工具时,该活动将会受到《反洗钱法》的监管;当涉嫌吸收公众存款时,发行主体需要持有银行牌照,并受银行法监管;当所筹数字资产具有类似证券性质时,筹集主体需要有证券经纪商的牌照;当筹集到的资金由外部第三方管理时,还需要符合集合投资计划的相关规定。随着瑞士数字资产众筹数量的增加,2018年2月,瑞士金融市场监督管理局发布了另一份指导意见,意见中将数字资产分为可相互重叠的支付类数字资产、功能类数字资产、资产类数字资产三大种类,其中,最后一类会被归类为证券,同时,只有当功能类数字资产的唯一目的是授予应用程序或服务的数字访问权限时,并且只有在发行时已具备此种用途时,方不属于证券。

是否允许数字资产投资

瑞士并未限制数字资产投资,同时,数字资产投资收益暂不征税。


德国:政策相对明确,并正积极完善,监管严格指数:

是否允许数字资产支付

德国对于数字资产用于支付的态度非常积极,早在2013年8月19日,德国财政部就宣布比特币是一种“记账单位”并可以被用于支付。

2018年2月27日,德国财政部进一步下发指示文件,用户用比特币及其他数字资产支付时,买卖双方其实是在提供法币和数字资产兑换的“补充服务”,根据2015年欧盟法院对增值税(VAT)的裁决,除了已经包含在商品价格中的增值税,双方将无需缴纳其他税项。

是否允许交易所境内运营

德国目前对于数字资产交易所没有出台明确的监管政策,但或将纳入德国联邦金融监管局(BaFin)的监管范畴。BaFin在2018年3月28日发布的针对数字资产众筹的指导意见中,要求提供与数字资产及数字资产众筹相关服务的市场参与者在处理相关业务时必须审慎考虑数字资产的分类及对应遵循的法规。2018年1月29日,柏林数字资产交易所Crypto.exchange GmbH由于其欺诈行为被BaFin要求立刻停止金融证券业务。

是否允许首次数字资产众筹

德国对首次数字资产众筹持保守态度,但目前并未予以禁止,且正在积极完善相关的监管法规。2017年11月9日,德国联邦金融监管局(BaFin)曾发出警示公告提醒广大投资者首次数字资产众筹是极具风险、带有投机性质的行为,并列举了一系列的风险点,鼓励公众在参与首次数字资产众筹之前做好详尽的研究。

随着德国数字资产众筹的数量增加,BaFin又于2018年3月28日发布了进一
步指导意见,明确了数字资产众筹所涉及的数字资产属于金融工具,将落入证券监管的范畴。BaFin将针对具体数字资产众筹项目给对应数字资产分类,决定它是《德国证券交易法》(WpHG)及《德国金融工具市场指导》定义的“金融工具”,还是《德国证券招股说明书法》(WpPG)定义的“证券”,还是《德国资本投资法》(VermAnlG)中定义的“资本投资”,然后决定所需遵循的对应的政策法规。除以上几条法规外,如果条件满足,数字资产众筹还将遵循《市场滥用行为监管条例》(MAR)等国家及欧盟级别证券监管范畴内的其他法规。

是否允许数字资产投资

德国目前暂未限制数字资产投资,但BaFin多次发出公告提示投资人注意风险,并鼓励投资人在投资前仔细研究区块链及数字资产技术,了解自身所面对的风险。

对于投资收益所需缴纳的税项方面,暂无明确政策法规,但鉴于BaFin宣布数字资产需落入证券监管范畴,未来数字资产的投资或将遵循与证券投资类似的税务规定


(2)大洋洲地区

澳大利亚:环境宽松,法规完善,保持稳定,监管严格指数:

是否允许数字资产支付

澳大利亚政府是世界上少数全面放开以比特币为代表的数字资产交易和流通的国家之一,2017年7月1日,澳大利亚政府正式认可比特币的货币地位,并正式实施免除对比特币的双重征税、交易税以及商品与服务税政策。在2017年7月1日之前,澳洲数字资产的消费者需要支付两次消费税(Goods and services tax,简称GST),一次是在购买数字资产时,另一次是在使用数字资产购买其他商品和服务时。

是否允许交易所境内运营

澳大利亚正推行对数字资产交易所的注册登记制。2017年底,澳大利亚参议院正式批准通过了《2017反洗钱和反恐怖融资修正案》,授权该国金融情报机构——澳大利亚交易报告分析中心(Austrac)监管比特币交易所,该法案规定,澳大利亚的比特币交易所需要在Austrac登记注册,在“数字资产交易所登记册”上留底,此外,交易所还要制定一系列风险防范措施,包括寻找反洗钱和反恐怖主义融资的解决方案,验证客户的身份信息,报告任何可疑的活动,国际交易或有超过1万澳元的大额交易也需上报Austrac。交易所还需要将部分交易记录以及客户身份信息保留长达7年的时间。上述政策于2018年4月3日正式施行,政策期限为6个月,若在此期间内没有遵守条款,交易所将被采取强制措施;此外,若交易所的注册申请处于审核当中,Austrac将考虑通过过渡期的方式允许现有公司继续提供服务,但必须在5月14日前进行注册。

是否允许首次数字资产众筹

澳大利亚政府对数字资产众筹的态度较为包容。2017年9月28日,澳大利亚证券和投资委员会(Australian Securities and Investments Commission,简称ASIC)发布了监管指引,指出:首次数字资产众筹的法律性质取决于某一个具体的数字资产项目是如何构成及操作的,以及所筹数字资产背后所代表的权利,监管机构将依据项目所涉及的行业与业务的差异适配于不同的法律法规。

是否允许数字资产投资

澳大利亚对数字资产投资持开放态度,但在特定场景下将对其收取相应的资本利得税。

一方面,如果出于投资目的持有数字资产(即追求投资回报或用以维持某个公司的运营等),则该项数字资产在增值时需要缴纳资本利得税;但若持有该项数字资产超过12个月,税务局会给予一定的税务优惠。如果出于个人使用目的持有的数字资产(如主要用来支付或做等价交换其他消费品),金额10000澳元以内的无需缴纳资本利得税。


新西兰:态度持续保守,政策依旧较紧,监管指数:

是否允许数字资产支付

新西兰央行对数字资产支付持保留态度,并未认可数字资产的法定地位,认为数字资产扩展了人们可以相互交易的机制,但数字资产“交易量较小”、“匿名性与信贷发放不匹配”,“暂时无法替代传统的支付系统”。

是否允许交易所境内运营

新西兰对数字资产交易所实施严格的管理,新西兰金融市场管理局明确指出,数字资产属于证券,要求交易所、钱包以及经纪商等所有涉及数字资产的服务供应商都需要依据《金融市场管理法》在金融服务供应商登记系统(FSPR)中登记,支付申请费用、税款,以及遵守公平交易规则,履行反洗钱法规定的义务。目前政策暂未变化。

是否允许首次数字资产众筹

新西兰金融监管局认为,所有数字资产都是证券,属于《金融市场管理法》监管范围,并且,在某些情况下,根据数字资产的特征和经济实质可将其归为金融产品,如债权证券、股权证券、托管投资产品或衍生品。其他情况下,若不属于金融产品,发行方企业必须遵守“金融市场管理法”下的“公平交易法”(Fair Trading Act),且这项法律不仅适用于国内产品,也适用于新西兰境外提供的数字资产产品。此外,数字资产众筹方还需遵从其他进一步的监管,如反洗钱法等。目前,相关政策暂未发生变化。

是否允许数字资产投资

在数字资产投资方面,新西兰政府并未禁止投资者参与,但整体态度相对保守,曾向用户警示数字资产投资的风险。


三、区块链产业链回顾及展望

区块链作为一种革命性技术,在赋能各类产业的同时,也催生出了一个完整
的产业,我们将区块链产业链分成五大板块:
·硬件、基础设施:为各种区块链提供、整合底层算力和硬件支持;
·区块链底层平台:为各种区块链应用提供底层架构、开发平台和生态;
·通用技术:让区块链应用更方便部署和被应用,为开发者和用户服务;
·垂直应用:将区块链应用于各个行业及场景,服务最终用户;
·服务设施:帮助资金、信息等流动,为产业链参与者提供专业服务。

3.1硬件、基础设施

为各种区块链提供、整合底层算力和硬件支持:(排名不分先后)

现状及未来趋势:

目前矿机主要用于以比特币为主的使用PoW共识机制的币种挖矿。专业矿机多使用ASIC芯片,其计算效率可以比显卡等高出很多倍,但只能针对特定的算法打造,即只适用于单一币种或者某些算法相似的币种。另外,专业的ASIC矿机也造成了区块链网络的算力集中,且在挖矿过程中消耗掉了大量的电力能源。火币区块对链该领域的看法有三点:

专业ASIC矿机的竞争格局已初具雏形,未来头部效应将更加明显:目前专业矿机使用的ASIC芯片主要由矿机厂商设计架构,再由台积电等传统芯片厂商研发和代工生产,即核心研发技术由芯片厂商掌控,但仍需要矿机厂有芯片架构设计能力,这就形成了一定进入壁垒;另外,随着挖矿需求的增加,ASIC芯片的价格也显著升高,对小规模、议价能力低的矿机厂商造成一定压力,整个行业出现优者更优的现象。

显卡矿机未来将以长尾形态与ASIC矿机并行存在:显卡矿机与ASIC矿机相比通用性更强,可以针对多个币种,就像加强了显卡配置的电脑,更适用于公众。且在图形算法方面显卡的计算速度更高。另外,为了防止ASIC矿机集中算力,不计成本地进行51%攻击,未来可能将由更多区块链项目采用对抗ASIC的共识机制,比如PoS或PoW+PoS等。但是,挖矿显卡的设计技术掌握在英伟达、AMD等传统厂商手中,任何使用这些显卡的设备都可以作为矿机,因此将不会有专业的显卡矿机厂商出现,而是长尾地分布在多数用户手中。

未来行业的机会在于低能耗的矿机:无论是ASIC矿机还是显卡矿机,在挖矿的过程中都消耗了大量的电力能源,而挖矿的过程仅仅是重复进行公式计算,没有产生太多价值。未来,类似CDN挖矿的低能耗挖矿需求可能会增加,将给矿机厂商带来新的机会。

3.2区块链底层平台

为各种区块链应用提供底层架构、开发平台和生态:(排名不分先后)


现状及未来趋势:

经金准人工智能专家不完全统计,目前至少已有数十个基础链平台项目,该领域已经极度拥挤。底层基础链相当于区块链的操纵系统,是区块链应用的基础。可以说,谁能做出好的区块链底层平台,谁就有大概率成为区块链巨头。目前该领域头部效应已经开始出现,预计短期之内竞争还会加剧,但未来竞争格局将进一步集中。未来基础链有以下几个发展趋势:

跨链交互性成为重要的评判标准:随着区块链底层技术的逐渐成熟,跨链交互需求也日益增加,也有越来越多的跨链平台应运而生。跨链的优势主要在于:1)性能提升:跨链是解决区块链可扩展性的途径之一,这也是跨链最直接的价值;2)信息交互:虽然区块链去除了国界的限制,但是各个独立的区块链本身还是类似一个个的局域网络,跨链带来的信息交互可以让数据、信任在各个局域网络之间传递,形成一个互联、互通、互信的通讯网络;3)价值转移:每一个独立区块链都是一个价值经济体,在各自的体系中产生各自特有的价值,跨链区块链是连接独立区块链的中枢,只有实现跨链才可实现不同经济体之间的价值交换,连接不同行业,使区块链真正变成一个价值流通平台。

性能不是唯一评判标准,用户对“开发者友好”的要求会越来越高:过去的几年里公有链领域在提高TPS性能方面做出了众多探索,包括闪电网络、分片、侧链、改进共识机制等等。但目前还没有出现非常“开发者友好”的底层平台。金准人工智能专家认为,未来会有更多“好用的”平台出现,比如针对更多通用的应用场景嵌入成型的开发模块,降低对应用程序开发者的要求。

垂直应用领域的基础链机会出现:我们知道TCP/IP协议定义了互联网的标准协议,而与之相比,区块链的世界更加复杂,不同场景和行业对共识机制等区块链逻辑都有不同的需求。金准人工智能专家认为,未来并不一定是通用的基础链一统天下,每个垂直领域内的基础链也存在机会。目前已经有少数垂直行业的基础链出现,未来随着“区块链+行业场景”的深度磨合,各个垂直领域将有更多的业务逻辑上链。

3.3通用技术

让区块链应用更方便部署和应用,为开发者和用户服务:(排名不分先后)

现状与未来趋势:

由于区块链本质上是一种技术解决方案,其在行业应用中也有非常多的共通性。区块链通用技术层主要目的就时满足各个垂直行业在应用区块链时的共通需求,如分布式数据、分布式数据交易、代码审计、隐私加密服务等,可以将其理解为部分区块链技术的外包。金准人工智能专家认为,未来,区块链通用技术的发展较为明确,且将呈现螺旋上升的良性循环:

通用技术的普及加快行业应用的落地:通用技术平台降低了区块链应用开发的门槛,加快了应用落地的进程。如新的应用可以直接采用现有的IPFS等分布式数据存储解决方案,而无须自己开发,好比互联网世界的应用直接采用阿里云、百度云等现有存储方案,无需从零开始。

各垂直行业区块链应用的成熟将催生新的通用需求:模式的成熟使得共通性更加明显,随着区块链的普及,通用技术领域必将出现新的机会。我们可以猜想,应用程序入网身份验证也是每个区块链项目的必需品,未来这方面可能也将出现通用的技术平台。

3.4服务设施

帮助资金、信息等流动,为产业链参与者提供专业服务现状与未来趋势:

区块链产业链上的周边业务包括数字资产交易所、媒体及社区、行情及资讯终端、数字资产钱包等,该部分周边业务属于行业的信息、资讯端口以及交易、资金汇集中心。随着行业的发展,该产业链环节具有较为明确的发展前景,但同时,由于该产业链环节本身的特性(最接近互联网,核心逻辑是资源整合),未来都将是一个头部效应不断强化、强者恒强的领域。

去中心化数字资产交易与中心化数字资产交易可能并存:数字资产交易目前主要是通过交易所“链下撮合”的方式进行,即并未实际记录在区块链上,并且,流动性是分割的,分散在不同的中心化数字资产交易所。随着区块链技术的发展,去中心化的数字资产交易,即“链上撮合”方式进行的交易会越来越普遍。但由于在交易体验上的差异,未来一段时间内,去中心化的数字资产交易可能更偏向面对各类分布式应用的用户,提供简单、友好的数字资产兑换服务,而中心化的数字资产交易,则会更多面向投资、交易驱动型的用户,提供极致的交易体验。

行情、资讯终端可能会充当交易聚合的入口:由于目前中心化数字资产交易存在的流动性分割现状,用户需要在不同的交易所注册不同的账户进行交易,过程繁琐,而行情、资讯终端,凭借其在交易用户端积累的优势,将会逐步渗透至提供聚合交易服务,让用户通过一个账户,实现在各个交易所交易的功能,成为数字资产领域的“同花顺”。

钱包从长期来看可能成为各类应用的入口:移动互联网时代,如同各类App作为用户感受移动互联网的窗口,未来,区块链时代,各类Dapp也将成为用户直接参与区块链的主要方式。由于用户与Dapp的交互需要消耗数字资产,而钱包作为协助用户管理各类数字资产的工具,其重要性不言而喻,可能会成为新时代的应用商店,成为区块链3.0时代真正的超级流量入口。

3.5垂直应用

该领域项目将区块链应用于各行业场景,服务最终用户。

目前,从区块链的技术特点来看,区块链赋能的应用场景主要与以下几个方面相关:(1)交流效率低、信任成本高的领域;(2)对信息可验证性、共识有极大需求的领域;(3)对大体量数据分享和计算有较大需求的领域。


支付、清结算等货币市场应用

现阶段商业贸易的交易支付、清算都要借助银行体系。传统的银行体系下,支付需经过开户行、对手行、清算组织、境外代理银行(若涉及跨境支付)等多个组织及较为繁冗的处理流程,往往需要依赖第三方的中央清算机构,造成了支付及清结算费用高且效率低。尤其是对于小额跨境支付来说,高昂的手续费及漫长的等待时间所造成的负担尤其沉重。区块链带来的效率提升主要来自两方面:利用无地域限制的通用数字资产作为支付媒介,减少中间流程;以及利用去中心化共享账本技术,减少清结算效率。主要项目如下:

金准人工智能专家认为,未来区块链在这一领域将有两种普及路线:

短期来看,以数字资产作为支付汇款的媒介货币将有极大前景:目前已经有很多家利用数字资产做支付(尤其是跨境支付)的服务商,比如提供企业间汇款的BitPay,Veem,Wyre和提供个人用户间小额支付的Abra。这些公司使用数字资产作为媒介货币,利用其无国界性节省跨境支付中境外代理银行所涉及的时间和中间人成本。比如BitPay提供的比特币跨境汇款服务可以将汇款时间从4个工作日降低到1个工作日,汇款手续费从7%降至1%。同时通过差价合约等金融产品对货币进行对冲,确保支付账单的实际价值不会发生变化。BitPay公司月汇款金额已超过100万美元,且已与Lush等大型快消品牌合作。金准人工智能专家认为,这种汇款方式正在逐步被大型企业接受,该领域短期之内即将开始进入规模化阶段。

长期来看,区块链将从协议层变革支付和清结算领域:支付的协议层变革在上述数字资产汇款的基础上更进一步,为银行后台账本制定标准规范,使得银行间共享清结算数据更加容易,从根本上提高支付效率。目前在全球跨境支付市场上,最先使用区块链技术完成其商业化应用的是由瑞波币实验室研发的跨境支付网络Ripple,它借助区块链协议为全球大型银行提供跨境汇款方案,试图打造基于区块链的全球金融传输网络以取代SWIFT。类似的支付网络还有美国支付协议网络Stellar和中国跨境支付项目OKLink,二者主要针对中小型持牌金融机构。我们认为长期来看,基于区块链技术的支付网络是解决支付和结算流程成本和效率问题的最好方案,尤其可以解决中小型机构的支付痛点,大力促进普惠金融。


证券、票据、另类投资等资本市场应用

目前金融资产交易依赖于中心化的确认。比如证券交易体系中,全部证券登记及结算任务由中央登记结算机构负责完成,该中心化结构体系的维持和运行,依赖复杂的规章制度和审计流程。区块链技术带来的去中心化能够让各参与主体在无需相互信任的情况下进行完全自由的交流,各个节点只需信任整个网络以及网络所带有的共识机制,这样一来可以缩减由信息不对称造成的信任成本,以及层层中央结算流程造成的时间成本。主要项目情况如下:

未来,这一领域可能存在的方向和趋势有:

证券市场区块链化方面已有美国“正规军”进入,未来将有更多发达国家相继效仿:2015年12月,美国证券交易委员会(SEC)已批准Overstock旗下区块链证券交易平台T0交易并结算证券。该平台通过区块链技术发行债券、股票等数字资产,构建一个更加快速透明的“交易即结算”的证券发行交易平台。2017年10月,证券类数字资产发行平台Polymath上线,为证券类数字资产的发行、确认和交易提供服务。金准人工智能专家预计,随着各国区块链及数字资产的政策日益完善,
未来将有更多交易所效仿美国,将区块链技术应用到证券市场。

票据市场中国央行率先尝试,落地在即,有望产生示范性效应:2017年中国人民银行推动的基于区块链的数字票据交易平台已测试成功,这标志着在全球范围内,中国央行将成为首个研究数字资产及真实应用的中央银行。

更多资产相继上链,推动各垂直领域的资产交易平台形成:在另类投资领域,也有不少企业做出了尝试。早在2015年10月,纳斯达克就在和区块链初创企业Chain合作下正式上线用于私有股权发行及交易的Linq平台。REITs方面,也有创业公司Global REIT、瑞资科技等多家公司做出尝试,将房产信息数字化之后作为链上资产,并利用分布式账本和分布式存储技术对其定期审计,提高效率。在能源领域也有中国的能链众合等公司开始结合区块链,基于区块链上的碳排放量等资产开发结构性金融产品。金准人工智能专家认为,分布式资产交易平台在模式上有着极大共通性,一旦某一个垂直行业的平台落地就会极大刺激其他行业的探索和发展,未来跨行业复制效应会极其明显。

医疗健康

目前医疗领域区块链技术研发主要集中在电子病历,远程医疗,医疗保险方面。应用主要凸显了区块链在信息真实,信息安全,隐私保护,去中心化储存,智能合约的特性,解决了医疗数据零散存储,隐私保护不足,信息安全性欠佳等问题。目前Medical chain和Medibloc团队集中于电子病历和远程医疗区块链技术的开发。Medical chain通过非对称加密和Hyper ledger来保证用户拥有100%的信息权限控制。Medibloc通过零知识代理重加密和IPFS实现完全的信息权限控制和去中心存储。目前在互助保险方面Medishares通过智能合约提升互助资金池安全并为理赔核准问题提供解决方案。主要项目如下:

我们认为未来围绕大健康和医联体分级诊疗制度而构建的区块链应用将成为热点:

大健康多维度个体健康管理与疾病预防得到实现:结合IOT,可穿戴设备,链上电子医疗病历,机器学习技术构成的长期健康管理闭环将通过点对点存储,重加密,子母链,以及链下支付通道实现信息访问权限资本化,促进医疗人工智能技术开发和技术普及,实现生命全周期长期健康呵护和疾病预防。用户可以选择将日常体征数据租赁给人工智能开发者和医学研究机构,数据有助于AI技术关键环神经网络的开发,可应用的AI技术又反过来为用户健康提供多维度测评并给出个体解决方案,从而形成闭环。火币研究院认为在机制设计上对于参与者行为进行正向引导,思考各方面真实诉求,形成共赢机制的平台将会脱颖而出。

促进现代分级诊疗制度发展:通过智能合约和上链保证了信息真实与透明,提高了保险运营效率,促进了商保直赔。有助于解决医保支撑不够导致的医院之间报销差异明显和基层人才首诊激励动力不够问题。通过去中心电子病历存储和重加密技术降低集中控制的风险,以及信息存储成本,保障了患者隐私,解决上下转诊信息调阅难。助力远程医疗和国际医疗第二建议的普及。


供应链溯源及金融

区块链对供应链领域的变革主要有供应链溯源及确权和供应链金融两个切入点。供应链溯源及确权方面,目前已经存在多种解决方案,包括唯一图案标记、二维码、RFID芯片等。大体思路都是给货品赋予一个唯一的数字ID,从生产环节开始记录原材料信息、生成地信息、货品物流信息等。这些传统解决方案的问题在于防伪数据存储在了中心化结构上,易于篡改。而基于区块链的防伪溯源,将货品的实时数据存储在去中心化结构之上,任何人都无法篡改,公信力更高。更重要的是,基于区块链可以生成智能合约,实时确定货品的所有权和处置权的归属,使整个供应链更加自动化。

供应链金融方面,银行和核心企业供应链生态系统内的企业可以建立共享的账本及交易信用历史,提高银行在处理贷款信用审核的效率,且基于区块链溯源和货品确权系统,银行审核企业仓单等抵押物的流程将进一步简化,缩短宝贵的贷款周期。就融资成本来说,银行优先服务于大型供应商,而中小企业虽然手握优质的供应链资产,还是由于自身的信用缺乏而难以从银行处获取低成本的资金。区块链可以将核心企业应付/账款、各方库存、商业票据等供应链资产转化为链上可以拆分、流转的数字资产,并引入信用背书机制,使得企业的身份和信用可以得到多维的认证,比如供应链上下游的“按时交货”、“按时付款”都可以作为信用的背书,这样一来信用可以在各个核心企业的供应链上下游传递,实现多级融资。具体这一领域相关项目或玩家如下:

未来,这两个切入点将可能有较大的发展机会:

供应链溯源及确权领域,大型企业和小型企业需求共同驱动区块链的普及:2017年3月,国际海运第一巨头马士基航运已经与IBM Hyper ledger项目合作,完成了对施耐德电气货物跨大西洋运输的全过程测试,过程中利用区块链共享账本及智能合约技术节省通关文件审核以及清点货物的时间,将原本需要60天的运输流程降低到两周,并节省了厚达25cm的纸质文件;国内目前已有电商巨头京东于2017年7月发布区块链防伪追溯开放平台,面向京东生态内的品牌商免费开放;另外还有一系列创业企业,如为头部奢侈品公司提供防伪溯源的唯链(Vechain)项目,以及服务于小型画廊的艺术品防伪溯源项目天权优成等等。我们认为,防伪溯源不仅仅是大型公司的需求,类似小型画廊的小众、高客单价的领域也具有极大发展空间。该行业发展将由两极需求共同驱动。

供应链金融领域,核心企业为主要助推作用力:核心企业作为整个供应链体系的关键节点,常常希望能利用自己的信用帮助供应链上有的供应商更好的稳定现金流,以便自己能拥有稳定的供应链并及时收到上游货品。2017年初,富士康集团推出了首个区块链供应链金融平台ChainedFinance,利用区块链技术实现多级融资,主要服务于自身供应链上的供应商。2017年中,海航集团与创业公司复杂美合作推出了基于区块链的供应链票据平台“海票惠”,服务于自身供应链。2018年,京东、阿里及腾讯也发布了其各自基于区块链的供应链金融解决方案。金准人工智能专家认为,虽然中小型供应商在供应链金融领域的痛点更加明显,但由于供应链金融涉及的相关企业繁多,不是依靠一家之力就能实现落地,所以行业发展将呈自上而下头部推动的趋势。

未来基于溯源及确权系统的供应链金融将衍生出更多产品,想象空间极大:供应链参与者可以基于区块链设置智能合约,将赋予供应链金融新的玩法。比如在某种特定状态下自动为货品确定所有权,这样一来货品在运输过程中也可以实现动态的质押,且所有权已经记在区块链上,如果发生纠纷可以轻易的发起仲裁。

版权确认及交易

随着互联网,特别是移动互联网的发展,数字内容及版权交易已经形成较为完整的产业链,然而盗版、侵权仍旧制约了数字内容行业的发展。同时,版权所有者在互联网体系中的话语权较小,盈利空间被渠道挤占,严重打击了创作积极性。区块链则通过时间戳的形式,将内容和信息进行记录、传输和存储,并无法篡改,良好解决了当前版权保护的注册、确权和验证问题。同时,区块链也可构建起一个去中心化的版权交易网络,提高创作者本身的地位,让内容产生的收益从平台流向创作者本人。该领域相关项目如下:

未来,区块链有望在如下方面对该领域进行持续渗透:

紧迫的需求和日益提升的用户付费意愿是区块链确权落地的基石:区块链的防篡改性与版权确认的需求有天然的结合性,目前该领域已经有众多玩家进入,如中国的版权确认及文化资产交易平台“墨链(Ink)”,由中国版权保护中心和华夏微影文化传媒中心联合打造的微视频登记、确权、监管、交易、分享和结算平台“微视频360”。音乐媒体巨头Spotify也于2017年收购了纽约创业公司Mediachain,用于
维护原创作者的版权。另外,内容产业是基于用户付费的逻辑,随着知识产权意识的普及,用户为优质IP付费的意愿越来越强,进一步为区块链确权在内容产业落地营造了优越的市场环境。

基于区块链确权的版权交易使长尾内容价值凸显,推动市场扁平化:传统内容产业中,头部IP效应明显,而许多头部IP都是由平台炒作而成,被哄抬后的市场价格可能超出公允价值。另一方面,众多腰部和尾部内容由于没有大型平台支撑,而无法获取足够的市场关注度,价值被低估。我们认为,随着区块链去中心化技术的落地,平台所产生的推动效果减弱,头部及尾部IP都将获得更合理的市场化定价,缩小头尾部的价格差距。

区块链确权促进内容产业跨界结合,推动产业升级:2017年6月起,美国个性化人工智能公司ObEN与女团SNH48达成合作,基于PAI公链为SNH48成员制作全球首款明星虚拟人工智能形象,在线上与粉丝互动。在这个过程中,如何证明区块链上的形象是对应明星自己的形象,而不是其他人基于明星的照片和声音仿制出来的山寨产品,就需要借助区块链确权系统。金准人工智能专家认为,过去被确权问题及盗版现象限制的IP跨界合作将随着区块链的落地活跃起来,带来内容产业与其他诸如社会服务业、制造业、高新技术产业(如人工智能)等其他行业的进一步融合。


数字广告

数字广告行业经历了传统购买阶段(广告位投放)、广告网络购买阶段(媒体组合投放)和程序化购买阶段(智能精准投放)。虽然数字广告领域的智能化、程序化趋势越来越明显,但也大幅提高了很多参与者的门槛,广告主需要依赖专业的第三方进行广告投放、程序化采购,然而各方之间数据不互通,其结果便是相互之间的信任不断丧失,链条上引入越来越多的环节,比如广告验证、数据监测、广告拦截等。而区块链的透明、不可篡改、可追溯等特性正好可以解决广告链条上的信息割裂、欺诈问题,为共识奠定了基础。涉足数字广告领域的相关项目如下:

我们认为,未来:

区块链将率先改造低频次的广告场景:数字广告已进入程序化购买阶段,实时出价交易可达毫秒级的确认速度,然而,目前的区块链技术暂无法实现高并发,各条基础链大多每秒仅能支持几十、上百左右的交易数,且所有的应用共同占用一整条链的资源,相互挤占,一定程度上限制了其对数字广告领域的变革。我们预计,在未来一段时间内,区块链将更多侧重于满足低频次的场景需求,例如广告发布、文案及内容推广、品牌营销等。

区块链对广告领域的改造将逐步从反欺诈、去中介化直接营销等演化为广告效果综合管理及评估工具:传统数字广告领域,投放效果归因一直是一个重要却较为复杂的问题,由于从广告投放到用户转化会经过多个环节,可能涉及多次曝光,如果按照点击或转化付费,则部分媒体的曝光作用可能被忽略。而基于区块链及其可追溯的特性,量化的问题就能被解决,升级成为广告主的媒介综合管理及评估工具,而媒体也能有更透明的收益分成机制。

游戏

游戏作为具有海量用户、原生数字化的领域,天生契合区块链技术。金准人工智能专家认为,区块链对游戏的改造,并不在于其体验和玩法,而在于为游戏设定更为开放、公平和互信的环境和机制,将原先控制在开发厂商手中如同黑箱的游戏,逐步开源、透明化。区块链游戏领域,相关项目如下:

除此之外,未来,游戏领域与区块链还可能会有如下的结合点:

玩家数字资产交易是一大重点方向:传统游戏中的虚拟资产,包括游戏装备、皮肤、坐骑等的所有权最终属于游戏厂商,且依赖游戏的存续,用户无法通过正规途径将虚拟资产向现实资产进行转化;同时,游戏中的虚拟资产大多处在封闭体系之中,缺乏共通性。区块链技术的存在,则有望改变虚拟资产流通方面的局限,通过虚拟资产上链,用户借助数字资产进行交易,且能大大降低玩家的交易风险,目前,DMarket 以及Bit.Game均有在尝试搭建基于区块链的游戏资产交易所。而虚拟游戏Decentraland之中可进行的土地拍卖流转,也正是虚拟资产通过区块链进行交易的体现。

区块链有望改变传统游戏分发、营销模式:传统游戏模式下,游戏推广及分发大多依赖于大型的游戏渠道,包括Steam游戏平台、腾讯的Wegame游戏平台等,但该部分渠道成本相对较高,对中小开发者造成较大的压力。区块链可以将玩家、开发商等聚集在一个经济体系中,开发商事先购买数字资产,转入智能合约奖励池中,玩家通过转发、完成任务等形式可获得这部分奖励,并可用于购买游戏等,以此实现低成本的游戏推广。2018年,去中心化的游戏分发平台Refereum开始在这方面进行尝试,并与游戏直播平台Twitch及游戏引擎公司Unity达成了合作。

四、区块链技术发展回顾与展望

经济活动的发生依赖信任。今天,几乎任何一种形式的经济活动都需要一个可信任的第三方存在。引入第三方后,原先完成经济交换所面临的不确定便大大降低。然而,第三方模式也有一定的缺点。第一,需要支付费用,在某些场景下可能较高;其次,过分依赖第三方可能带来安全问题,部分敏感数据或保密信息可能泄露;另外,第三方的可信任程度依旧存在不确定性。这便是区块链技术存在的意义和需要解决的痛点,其本质是在公开、分散、对等的网络条件下实现大规模协作的工具,与传统的中心化调配具有较大的区别:

24:区块链分布式协作与传统中心化协作对比

4.1我们已处在激动人心的分布式、开放经济生态的技术攻坚阶段

区块链技术的现实应用,源于中本聪当年原始论文《比特币:一个点对点的电子现金系统》中提出的比特币及背后全新的价值转移方式。目前,比特币网络已正常运行近10年,比特币也已不再是唯一的数字资产及区块链应用。比特币进入主流的同时,也引发了关于区块链技术的激烈探讨。结合万向控股副董事长、万向区块链实验室发起人、分布式资本创始管理合伙人肖风先生提出的观点,金准人工智能专家认为,区块链将经历三个层次和阶段的发展,而我们已处在最激动人心的分布式、开放经济生态的技术攻坚阶段:

第一层(阶段),分布式通讯、传输网络

区块链的最底层和初级阶段,是一个解决点对点沟通和传输的分布式网络。该分布式网络的核心在于一致性,换句话说,即如何在一个任何参与节点都能够发起、交互及广播信息的环境下,通过预设的算法、协议进行同步。在区块链的背景下,这一预设的算法、协议被称为共识机制。分布式网络技术早已有几十年的历史,而对于大多数人来说,感受最深的便是BT下载和“种子”这一类P2P分享传输应用。最早的P2P分享传输源于1999年一位美国的大学生肖恩范宁开发的一个名叫Napster的软件,用户启动该软件后,计算机就会变成提供上传下载服务的微型服务器,可为用户和其他使用Napster软件的用户提供传输和下载。


25:点对点传输下载应用

第二层(阶段),分布式账本

区块链的第二个层面和阶段,是一个借助加密的方式,进行分布式记账的账本。其衍生出的分布式金融体系,与我们传统的金融体系,是具有极大差异的。其最大的差异在于体系的维护成本,即当传统金融体系需要一整套复杂、繁重的设施保证其运行,分布式的金融体系只需要算法和代码定义的规则。具体来说,传统的金融体系下,银行会通过严格的审核流程去评估用户的信用,并往往需要依赖于可信任的第三方例如中央清算所记录银行和不同主体之间的转账交易;分布式金融体系,相反地,是一个完全开放的网络,并且通过“全民参与”的方式记录和同步各类转账交易,不再依赖第三方,成为了一个去信任的账本网络。这一阶段,衍生出了比特币、莱特币、门罗、大零等一系列点对点现金,而这些数字资产均搭建在区块链分布式账本的基础上。

第三层(阶段),分布式、开放经济生态

区块链的第三个层面和阶段,是一个包含激励的分布式、开放经济生态。和传统股份制结构借助固定的雇佣关系与参与者绑定经济利益不同的是,区块链式的经济生态通过灵活的“行为—奖励”机制对参与者进行激励。在区块链式的经济生态中,参与者不再受到单一雇主的限制,相反地,参与者可通过完成一系列由规则预先设定好的任务或工作,例如求解哈希算法、共享资源、上传优质内容等从各个渠道获得报酬。同时,传统股份制下,参与者报酬通过法币形式发放,然而区块链式的经济生态中,报酬是通过数字资产,或可编程的数字资产进行发放,经济激励,第一次成为了可以自动化、智能执行的一串代码。

而我们正处于这一阶段,区块链技术,正通过改变人们交互和协作的方式,不断地向各个行业和应用场景渗透,并引发了科研界、产业界的热议。目前,区块链技术正努力夯实地基,为特定场景经济激励的全新商业模式的诞生奠定基础。

4.2区块链应用落地面临的技术瓶颈与解决方案进展

虽然区块链技术发展势头迅猛,其落地应用仍旧面临不小的挑战。目前,区块链技术的性能及实用性并不能支撑大规模的商业应用搭建,扩展性、隐私性、互通性仍是瓶颈与主题,但新的解决方案正不断涌现:

26:每秒交易处理性能对比

可扩展性仍是区块链技术领域最核心和亟待解决的问题。交易吞吐量及延迟是商业应用落地的两大关键,目前,主流的区块链仅能支持数十笔交易,还远远不及VISA每秒可处理交易量的峰值24,000笔,另外,确认一笔交易区块链所需的时间很慢,比特币块时间是10分钟,而以太坊块时间是14秒左右,而VISA这一类服务,交易的处理是即时确认的。目前,可扩展性解决方案主要集中在共识机制(分布式网络层面)和交易验证机制(分布式账本层面)。

第一,共识机制:公有链环境下,传统的工作量证明机制(Proof-of-Work)会面临能源浪费、效率低下的问题,为了解决节点验证效率问题,权益证明机制(Proof-of-Stake)、代理权益证明机制(Delegated Proof-of-Stake)、实用拜占庭容错机制(Practical Byzantine Fault Tolerant)逐步被开发和采用。

权益证明机制方面,除有卡尔达诺的Ouroboros以及Cosmos的Tindermint尝试,还有最新由MIT图灵奖获得者Micali提出的Algorand算法,系PoS机制的变种,以及康奈尔大学计算机教授ElaineShi等人提出的Snow White算法(被用于其Thunderella项目)。

代理权益证明机制方面,最著名的案例便是Bit shares、Steemit以及EOS,它的原理是让持有数字资产的人投票产生的代表记账。

多用于非信任环境下的联盟链,典型案例超级账本,另小蚁对此进行了优化,形成了Delegated Byzantine Fault Tolerant共识机制。

第二,交易验证机制:

从交易验证机制角度出发,目前有侧链或状态通道、分片技术、子链或分层
架构等多种扩展性优化解决方案:

侧链及状态通道

该解决方案本质是将在区块链上发生的交易或运行的智能合约放在链下进行,交易双方通过开设链下通道的形式,进行小额、多笔次交易或智能合约运行,区块链仅作为结算层来处理最终交易,或在智能合约产生争议时在主链上进行公决,以此减轻主链负担。

侧链的典型案例包括比特币闪电网络、以太坊雷电网络、小蚁的Trinity,以及“主链+侧链”结构的Aelf和阿希链,状态通道的典型案例包括被称为“欧洲以太坊”的Aeternity。目前,闪电网络已上线测试网络,拥有近900个节点和近2400条网络通道,以太坊的雷电网络和小蚁的Trinity尚在部署之中,根据官方进度Aeternity也预计于2017年6月份上线主网。

分片技术

分片技术将区块链网络切分成许多独立的小区域,称为“碎片”,并且每个碎片有专门的节点来维护,相当于把区块链分成了多个独立的区域,每个碎片只负责特定的事物。分片技术主要包括交易分片和状态分片两大层面。其中,交易分片,专指每一笔交易只让一小部分节点看到和处理,由此实现交易的并发运行。

状态分片,则是将存储区分开,让不同的碎片存储不同的部分,节点至负责托管自己的分片数据,解决原先主流公有链节点承担存储所有交易、智能合约和各种状态的负担。

目前,分片大多集中在交易分片,最典型的案例为Zilliqa,已于今年3月31日上线代号“红虾”的测试网络1.0,而状态分片实现难度相对较大,涉及跨片通信,且与交易的高吞吐量存在一定鱼与熊掌不可兼得的矛盾,目前,Rchain、Emotiq、Zilliqa以及以太坊等项目均在状态分片、跨片通信等领域进行兼容方案的探索。

金准人工智能 全球区块链产业全景与趋势报告(上)

前言

2017年数字资产市场经历了自比特币问世以来的第三次牛市,这次牛市不再是比特币一枝独秀,而是“智能合约系”数字资产百花齐放,代表了数字资产行业从点对点现金的共识到智能合约共识的进步。市场自2018年初开始转冷,直到4月中旬,伴随多个DPoS共识机制项目的超级节点竞选,才逐步企稳并伴有回暖迹象。投资者情绪调查显示大众对未来市场走势仍然乐观,71%认为下半年总市值将上升30%以上。

2017年数字资产众筹经历爆发式增长,成功项目合计融资额达到2016年同期的23倍。2018年新增众筹项目破发率走高,3月一度达到67%,但仍有如Zilliqa等优质项目市场价格突破众筹价的34倍,未来资金将进一步向头部项目聚拢。2018年上半年出现首例成功的DAICO模式众筹,此类众筹模式将被更广泛的地采用,同时美国众筹正转向合规,RegA+,RegD也将开始流行。

未来数字资产市场将存在六大逻辑。渗透逻辑:加密金融向传统金融渗透;应用逻辑:市场将由“场景+区块链”的升级逻辑引领;并购逻辑:将出现更多数字资产对互联网流量级应用的并购,让优质应用在上链赋能的同时实现数字资产退出;用户逻辑:用户数量继续增加,且将有更多二级市场机构进场;代际逻辑和性别逻辑:用户平均年龄由青年转向中年,女性比例有望进一步提高。

合规和监管方面,2018年2月美国SEC明确了大部分数字资产众筹的证券属性,并类比证券市场强化对其监管,预计将有更多国家效仿。另外,日、韩率先成立自律组织,未来各国将呈现集中监管和自律组织并行的状态。短期之内世界联盟监管仍存在空窗期。

我们将区块链产业划分为硬件、基础设施;区块链底层平台;通用技术;垂直应用;服务设施五大板块。2017年平台与基础层的竞争尤为激烈。下半年仍需重点关注底层平台和通用技术,随着接下来几个月各大平台的主网上线,底层平台的竞争格局或将逐步清晰。

技术方面,目前区块链的性能尚不能支撑大规模的应用落地,扩展性、隐私性、互通性是主要瓶颈,但过去一年中各方面都有新的解决方案不断涌现,且近期出现了DAG、哈希图等区块链之外的新型分布式账本技术。预计2018下半年区块链技术的迭代将进一步加快。

一、数字资产投资市场回顾与展望

自比特币2009年初诞生起,数字资产市场开始出现。根据CoinMarketCap
数据显示,截至目前,全球共有超过1,600多种活跃数字资产在市场中交易,同
时有更多的数字资产存在于我们周围,这些数字资产,共同构成了区块链数字资
产主要的投资交易市场。
1.1数字资产市场转为冷静,蓄势待发

2017年,数字资产市场经历了爆发式增长,总市值从年初的177.4亿美金暴涨至年末的5,597.6亿美金,增长30倍,超越了其他任何一类资产的回报。然而,进入2018年后,数字资产市场掉转风向,价格剧烈回撤,截至4月中旬,前五大数字资产“比特币”、“以太坊”、“瑞波币”、“比特币现金”、“莱特币”的价格跌至去年10月左右水平,价格亦较顶点缩水70%以上。

除价格大幅下跌外,数字资产市场的活跃度也大幅下滑:


图2. 数字资产相关搜索指标

比特币在数字资产中关注度较高。2017年网友对比特币等数字资产的关注逐步上升,于12月达到最高点。2018年,主要数字资产关注度有不同程度的下滑,比特币的关注度下滑最快,4月底搜索热度最低点仅为最高点的12%。

11、12月的明显上升外,2017年比特币日活跃地址数整体较为稳定,但进入2018年以来明显下降,2018年4月9日,比特币日活跃地址数达最低点,相比12月15日最高点的107.3万个相比下跌了71.0%,直至4月活跃度才稍有回升趋势。

4:比特币日交易量(去除最活跃的100个地址的每日比特币交易笔数:万笔)

与关注度和钱包活跃度对应,2017年比特币日交易量稳中有升,2017年12月15日,比特币日交易量超过47万笔,达到历史最高点。而自2018年以来,随着数字资产市场行情转冷,比特币日交易量也一路下跌,4月2日达到一年半一来的最低点13万笔,较最高点下滑72.4%。

进入二季度后,随着美、日税季结束,市场二次探底无果,市场情绪有所恢复,行情逐步开始呈现分化态势,小行情出现:

超级节点竞选引爆小行情

进入4月中旬,数字资产市场逐步企稳,在多个采用DPOS共识机制的项目如EOS、CMT、TRX竞相开启超级节点竞选的刺激下,数字资产市场迎来了一波小行情,部分数字资产价格快速上涨。金准人工智能专家跟踪了市值排名前100的主要数字资产,2018年4月,涨幅前十的数字资产如下(包括部分冲入前100的数字资产):

市场情绪仍看多2018年下半年走势

虽然进入2018年后,数字资产市场整处于下跌趋势,但市场对2018年仍旧看好。根据金准人工智能专家每月针对全球个人及机构投资者的情绪调查显示,市场对2018年下半年走势仍较为看好,认为将小幅上涨。根据最新的市场情绪调查,90.0%的投票者认为未来半年的数字资产总市值会上升,其中71.4%的投票者对市场很有信心,认为未来半年数字资产的市值会大幅上升30%以上。

1.2数字资产众筹市场略有降温,但整体金额仍较大

数字资产众筹,指代围绕数字资产进行的一种众筹方式。在众筹过程中,一定量的众筹份额,会以数字资产的形式出售给投资者,以换取如比特币、以太坊等主流的数字资产。

2017年新兴数字资产爆发,相关融资金额快速增长。据金准数据,2017年,总共有435个数字资产众筹项目成功发行落地,占同期913个发起的数字资产众筹项目的47.65%,成功率接近一半,上述成功项目合计融资金额超56亿美金,大幅超越2016年同期金额2.4亿美金,另有部分数字资产众筹项目融资金额达1亿美金,包括基础设施项目“Filecoin”筹集2.57亿美金,公有链项目“Tezos”筹集2.32亿美金,以及跨链项目“Polkadot”筹集1.45亿美金等。

7:2017年融资金额前十大数字资产众筹项目

2017年也是众筹数字资产增值幅度较大的一年,部分2017年的头部项目,至今增值幅度仍高达甚至接近百倍,极少数项目增值幅度超越千倍。其中,以法币计价,截至2018年4月30日,增值幅度最高的项目Spectrecoin,其众筹至今增值幅度为741.42倍,而若是按其最高点价格,增值幅度更是高达8,288.18倍,而其余头部项目中,明星项目Qtum增值幅度最高也达347.97倍。


8:2017年增值幅度前十大数字资产众筹项目

进入2018年,数字资产众筹市场有所降温:

融资金额环比下降,但整体金额仍较大金准人工智能专家持续跟踪市面上的数字资产众筹项目。进入2018年,数字资产众筹项目融资金环比逐步下降,4月份数字资产众筹融资金额为11.45亿美金,与2月高点金额25.69亿美金相比已缩水约55%,但从整体来看,2018年数字资产众筹融资金额仍较大,且已超过2017年全年总和。

9:2017年至今数字资产众筹融资金额(单元:%、百万)

2018年数字资产众筹融资金额仍较大,主要是受到部分头部项目影响所致,Telegram于2018年2月及3月分别筹集约8.5亿美元,合计筹资17亿美元,另EOS持续进行众筹,根据金准数据,截至4月底,自EOS开启众筹以来,已合计筹集约33亿美金,若剔除相关影响,2018年,数字资产众筹融资金额环比下降幅度则更大。

监管强化,流动性降低

金准人工智能专家跟踪每月新增数字资产及其当月底上线交易所的比重。2018年1-4月,新增数字资产当月上线率分别为35.62%、16.89%、2.23%及30.49%,呈现逐步下降态势,并于3月达到最低点,4月快速回升。2-3月新增数字资产上线率快速走低,主要系全球监管机构尤其是美国SEC对数字资产流通交易方面的限制,另一方面,市场环境较差,项目方主动推迟上线。直到4月中下旬,市场迎来小行情,新增数字资产项目上线率回升,流动性略有改善。

10:2018年数字资产众筹当月上线率统计(单位:个)

市场滑铁卢,破发率快速上升,但头部项目增值幅度仍较高2018年,随着全球监管机构对数字资产众筹欺诈的打击力度强化,同时,受到过多众筹项目对二级市场资金分流,以及以太坊本身价格下跌的影响,新增数字资产价格面临滑铁卢。2018年1-4月,新增数字资产项目破发率分别为21.05%、42.86%、66.67%和42.00%。


11:2018年数字资产众筹破发数量统计(单位:个)

虽然2018年上半年数字资产众筹项目上线后破发率走高,但是部分头部优质项目仍保持了较高的增值幅度,其中,收益率排名前五的为Zilliqa、Tomochain、Bluzelle、Gifto以及Nucleus Vision,4月底市场价格分别为众筹价的33.62倍、6.40倍、5.58倍、4.94倍和4.70倍。


数字资产众筹市场降温,回归理性是必然趋势。未来,我们可能将不太轻易见到百倍、千倍的项目,但我们会越来越容易看到,资金向优质项目集中,尤其是向合规、合法背书项目集中,新的逻辑正在涌现:

数字资产众筹2.0:以DAICO形式募集资金

传统数字资产模式的局限性在于,信息的不对称性,以及投资者对项目方缺乏有效的约束性。不对称性体现在,众筹融资大多系“白皮书”融资,创业者掌握所有信息,而投资者掌握信息量较少,真假难辨;投资者对项目方缺乏约束性体现在目前还不具有相关的机制、法规对项目资金使用、落地执行、信息披露等进行约定,完全依赖项目方的自我约束,作为一种“先融资、再创业”的典型,圈钱跑路等行为时有发生,给投资者,特别是普通散户投资者造成了巨大的损失。

2018年1月,以太坊创始人Vitalik Buterin提出新的数字资产众筹融资模式——DAICO。该模式将去中心化自治组织的功能加入了传统众筹中,为众筹加上一层智能合约,给项目方募集的资金安上“资金阀”。DAICO模式下,资金募集完成后,项目方并不完全拥有资金的自由支取权利,资金的使用最终取决于项目的推进情况,并由数字资产持有者投票进行决定;同时,在极端情况下,项目方欺诈,项目开发不理想时,数字资产持有者也可以通过投票,终止智能合约,剩余的资金将按照持有数字资产的比例原路返还给投资者。

分布式游戏分发平台The Abyss是第一个采用DAICO智能合约进行募集
的项目,该项目于2018年4月18日启动发行,5月完成募资,共筹集18,511个ETH,199,901个BNB,合计金额约1,536万美金。根据约定,分配给公司的ABYSS数字资产将由DAICO智能合约冻结两年,分配给基金的ABYSS数字资产将由DAICO智能合约冻结一年。

13:The Abyss数字资产分配结构


以证券形式合规募集资金

DAICO模式刚刚开始试水不同的是,目前已有一批区块链项目正转向传统IPO审核背书的形式募资。关于数字资产众筹是否属于证券发行,历来存在较大的争议,由于未经注册或豁免进行证券销售系违法行为,此前,大部分项目方多借助将数字资产认定为“Utility Token”的形式规避监管和注册审查。

进入2018年后,随着美国证监会启动对各类数字资产众筹项目及相关机构的调查,越来越多的区块链项目正抛弃“Utility Token”这种可能存在合规隐患的方式,转而承认数字资产的证券属性,规避法律风险,同时获取法律信用背书。目前,大部分区块链项目正逐步接受通过如下豁免注册证券发行条款的形式进行募资:

适用于小型初创公司的IPO规则,隶属2012年美国JOBS法案的一个条例,2015年施行,允许美国、加拿大注册的中小企业在12个月内向大众投资者公开筹集最多不超过5000万的美金,可进行公开宣传,无限售,不涉及注册证券,但需提交发行通知,较白皮书信息披露更为详实,但代价是必须在证监会注册的国家级证券交易所进行交易。

1.3回望过去:最近这次牛市和曾经的牛市有什么不同?

比特币从诞生至今,共经历了三次牛市,而最近的这一次,与过去不同:


14:第一次:2011年4月至2011年6月,冲顶大会,来去匆匆

历时约60天,完成从0.75美金到30美金的上涨,涨幅逾38倍,而此时距比特币最初诞生时的0.06美金,已暴涨492倍。这一次的暴涨主要由于当年3至4月比特币与英镑兑换交易平台上线,随后《时代周刊》、《福布斯》等美国主流媒体相继发表比特币相关文章,来自更多国家的投资者疯狂涌入炒币行列。此轮暴涨后不久,便爆发了著名的“门头沟”黑客事件,比特币价格快速暴跌,至11月的2美金最低点,跌幅94%。

15:第二次:2013年1月至2013年12月,比特币点对点现金共识

历时约330天,完成从13美金到1,147美金的上涨,中间经历了一小波230美金至66美金的大回调,合计涨幅超82倍,而此时距离比特币最初诞生价已上涨近2万倍。这一轮牛市,源于塞浦路斯债务危机所引发的传统金融机构信任危机,后由2013年下半年欧洲部分国家出台比特币友好政策所刺激,更多的人知道了比特币,投机客涌入。此轮暴涨后,比特币暴跌至2015年1月的210美金最低点,跌幅82%。

16:第三次:2017年1月至2017年12月,区块链智能合约共识

历时近一年,完成了从789美金到19,343美金的上涨,中间经历了“9.4”事件,比特币价格从4950美金至3226美金的回调中继,合计涨幅约20倍,此时距离比特币最初诞生价已上涨32万倍。这一轮牛市,源于以太坊ICO爆发所引发;同年,比特币分叉,比特币现金诞生。同过去的暴涨类似,其结局也伴随着暴跌,2018年2月6日,比特币跌至6000美金,较最高点跌幅达到68.98%。

比特币、数字资产市场存在一定的周期性,其周期性一定程度源于每四年一次的产量减半,2013年的牛市系2012年比特币产量减半,2017年的大牛市系2016年比特币产量减半。但与过去不同的是,2017年的牛市不再是比特币的一枝独秀,真正驱动市场上行的逻辑也从原先点对点现金共识,变成区块链技术特别是智能合约的共识,由以太坊为代表的“智能合约系”项目所引领,2017年:
·比特币市值占数字资产市场总市值:87.32%下降至40.99%
·比特币市值增长VS以太坊市值增长:13倍VS96倍
·数字资产数量:617个增长至1335个,增长率116%
·比特币地址数量增长VS以太坊地址数量增长:1倍VS18倍



1.4展望未来:数字资产市场去向何方,会有什么新的玩法?

未来,数字资产市场市值将由什么驱动?对于这个市场,未来的一些新的逻辑和玩法可能是什么?金准人工智能专家总结了六大可能影响这个市场的逻辑:

渗透逻辑:加密金融将向传统金融渗透

17:数字资产渗透跨境支付

数字资产对传统金融体系最大的冲击一方面在于支付,尤其是跨境支付,另一方面在于业务模式。使用比特币等数字资产作为汇款媒介,汇款时间可大大缩短;同时,区块链的分布式登记、清结算,以及可编程的智能合约,可大大降低金融的运营及法律成本,改变金融机构的商业模式。另外,传统金融模式下,资源配置优先向头部靠拢,虽然有助于效率,但丧失了普世价值,很大一部分人事实上并没有享受到金融服务带来的好处,而区块链所衍生出的加密金融,是对每一个人开放的,每一个人都可以拥有一个账户,并享有与之匹配的金融服务,让金融实现真正阳光普照。我们认为,数字资产由于其在匿名性、无国界性、低门槛等方面的优势,未来,在网络效应的推动下,对传统金融各应用领域的影响会不断加大,分布式的加密金融将会爆发。

应用逻辑:“场景+区块链”才能真正引爆市场

18:“场景+区块链”模式

金准人工智能专家对市面上基于以太坊的分布式应用DApp进行了跟踪。目前,日活排名靠前的应用,除了如IDEX、以德等去中心化交易所外,主要为部分区块链游戏,然而由于区块链底层的不完善,目前大部分区块链应用,仍是“区块链+场景”,属于自下而上路径,从技术找匹配场景,且与区块链游戏类似,主要通过带有投资、投机性质的玩法吸引用户,实际的体验仍旧较差,难以比拟传统中心化应用。金准人工智能专家认为,只有“场景+区块链”,即从现有针对大众的场景、应用出发,自上而下,通过叠加区块链技术,优化应用生态和体验的模式,才能引爆市场。虽然区块链技术还不成熟,短期之内较难实现“场景+区块链”,但是,仍有一部分低频场景,可进行区块链化,亦或可优先将一部分急需透明化、共识的内容上链,实现落地。核心是,非为了区块链而区块链。

并购逻辑:区块链将反向收购流量级应用上链

19:区块链收购流量级应用

传统金融市场中,市值增长主要源于IPO新股发售及并购重组。分布式的加密金融市场中,新生数字资产的流通即类似新股上线,而这也是目前数字资产市场总值快速增长的主要原因。我们认为,未来,随着区块链基础设施的不断完善,以及各个领域区块链场景地基搭建完毕,我们也会看到传统金融领域的并购重组方法在区块链中不断得到运用,大量的基础层项目,为了完善其应用生态,通过数字资产对优质的流量级应用进行收购,实现上链,而一部分优质的应用类初创企业,也会从原先传统并购市场退出,转向区块链数字资产退出。

用户逻辑:用户数量增长空间大,将助推市场热情

20:区块链用户数量(亿人)

目前,全球比特币钱包地址数大约2400多万个,以太坊钱包地址数大约3200多万个,实际用户可能仅2000万,不到全球总人口数的0.3%,而根据“We Are Social”和“Hoot suite”披露的2017年数据,全球互联网用户数已经突破了40亿大关,区块链用户数渗透率仅约0.5%。金准人工智能专家认为,用户的数量增长将刺激区块链社区的活跃度,加快区块链社区建设,进而推动数字资产市值,这就好比新的生产力推动经济体的GDP增长。另外,未来将有更多机构,尤其是二级市场的机构投资人将数字资产用作新的投资资产类别,他们的进场将极大扩大资金池,增强市场流动性,并加速规范市场环境。
Ø代际逻辑:从年轻到普及

21:比特币社区参与者年龄分布

金准人工智能专家最新研究表明,比特币社区中大部分用户在25-34岁年龄段,约占总用户的39%。与Coin Desk于2015年中发表的数据相比,35岁以下的用户整体占比由60%降低到目前的55%。我们认为,随着区块链技术以及数字资产市场的成熟,它们将不再是只有年轻人接受的新兴概念,而是被更广泛年龄段的人所接受的事物,不仅体现在更多拥有经济实力和风险承受能力的中年人把数字资产当做一种资产配置手段,更表现在针对不同年龄层次的分布式应用出现。

性别逻辑:从男性到女性

22:比特币社区参与者性别比例

金准人工智能专家经研究得出:目前,比特币用户中大约有17%是女性用户,与CoinDesk于2015年中的10%相比有较为显著的增加,女性正越来越多参与到区块链、数字资产的新兴潮流中来。一方面,我们认为女性投资人更加谨慎,偏好长远、可持续的投资,更多的女性加入数字资产市场将使得市场更加理性;另一方面,女性作为消费能力最强的群体,也将改变很多分布式应用的开发方向。

总之,我们认为,未来的数字资产市场,从长期来看,可能有如下三大趋势:

第一,将逐步由投资驱动,转向“投资+实用”并进的市场,目前,大部分数字资产的市值主要反映的仍旧是未来预期的折现,投资属性较强,未来,随着Dapp生态的成熟,对数字资产的使用型需求会增加。

第二,第二,各类应用场景使用型的需求将会越来越多被数字资产化,并反映到整体市值中去,即上链,而上链所带来的数字资产市场市值的膨胀,可能超乎预期,并成为推动市场爆发的最大因素。

第三,第三,使用型需求的增加,以及各Dapp、区块链生态之间的交互越来越多,将导致数字资产之间的兑换需求更为频繁,而数字资产与法币之间的挂钩程度越来越弱。


二、区块链及数字资产合规、监管回顾与展望

2.1区块链、数字资产监管现状及未来主旋律展望

2017年是区块链技术共识的大年,区块链行业及数字资产众筹趋势在全球呈愈演愈烈之余,也涌现出不少乱象。金准人工智能专家根据世界各主要国家及地区2016全年GDP以及2018年上半年数字资产和众筹政策整理了最新的监管全景图:

23:世界主要国家及地区数字资产及众筹政策监管最新全景图

随着数字资产的热度升级,各国监管对其重视程度越来越高。2017年底、2018年初,多个国家政府都逐步开始制定相关的监管框架,对行业进行规范。金准人工智能专家认为应重点关注未来监管领域的如下趋势:

美国或将成为世界监管的风向标,吸引各国监管机构效仿:进入2018年后,美国正逐步强化SEC对数字资产市场的监管职责,并类比证券市场逐步对数字资产强化在运营牌照、证券发行注册、税项等一系列层面的监管。而继美国之后,德国、新西兰等国家也将数字资产纳入证券监管范畴。2018年4月,纳斯达克CEO宣布时机成熟后将考虑进军数字资产交易,或将进一步促使美国加速相关监管政策的出台,包括“证券类数字资产”与“实用类数字资产”的划分标准等,金准人工智能专家认为,未来可能将有更多国家效仿美国,基于证券监管体系推衍数字资产监管体系;

监管制度方面,未来将形成集中监管和自律组织并行的状态:数字资产还处在早期发展阶段,且存在较高的专业性和技术性,需要集中化的政策指导,日本是典型通过立法确立数字资产合法地位,并采用牌照制监管的国家,美国是实操层面实用类数字资产和证券类数字资产分级管理的国家,未来,金准人工智能专家认为,将会有更多国家采取类似的集中化监管体系。另一方面,行业自律组织是集中式监管的有效补充,在全球监管政策尚未完善之前,成立自律组织有利于推动行业健康发展,比如在日本数字资产交易所Coincheck遭到黑客攻击后,由16家注册数字资产交易所组成的数字资产商业协会(JCBA)宣布将合力制定行业内投资者安全标准,包括数字资产众筹准则,又比如韩国也于2017年12月成立区块链协会,目前已有23家数字资产交易所加入,致力于实施自我监管并制定相关行业准则;

代表性国家的法律完善将推动全球联合监管,但短期内联盟政策出台尚需时日:在2018年3月的G20峰会上,各国都表达了对待数字资产监管问题的立场,但由于各国态度仍存在分歧,最终并未明确具体监管措施。在此之前,法、德并在加速建立自己的相关监管制度的同时,也曾向G20主办国发信,呼吁对其采取跨国界的行动,并对外宣布将大力推动欧盟监管体系的完善。我们可以期待,在世界主要国家和地区落地自身完善的相关法律体系之后,跨国界的联盟监管体系也将应运而生。

2.2世界主要区块链国家和地区监管透视

金准人工智能专家对世界主要区块链、数字资产国家和地区的监管政策进行
了跟踪,并制定了如下评估体系,对监管程度进行考察:

是否允许数字资产用于支付

是否允许数字资产交易所境内运营

是否允许首次数字资产众筹

是否允许公民进行数字资产投资

同时,我们引入监管严格指数,综合上述评估体系,对各国家和地区对区块链、数字资产的监管程度按照强弱进行评分:从一颗星到四颗星,星数越多,代表该国家和地区监管程度越强,政策越紧,对数字资产态度偏保守和不认可,星数越少,代表监管程度越弱,政策越宽松,对数字资产态度越接纳。

(1)北美地区

美国:由松变紧,强化数字资产证券属性,监管严格指数:

是否允许数字资产支付

美国国家税务局(Internal Revenue Service,简称IRS)出于税收的考虑,早在2014年发布的投资者指南和规则(IRSNotice2014-21)中就将数字资产等视为资产而非货币,投资者需对长期和短期的资本利得缴纳相应的税收。总体来看,美国政府并未在法律层面承认数字资产的货币属性,但亦未禁止商户接受数字资产支付。

是否允许交易所境内运营

历来,对于提供数字资产服务公司的管理权主要集中在各州政府手中,各地均有所不同,但大多实施牌照化管理,颁发相应许可证,例如美国数字资产交易所Coin base便在纽约州获得比特币经营牌照。

2018年3年7日,美国证券交易委员会(Security Exchange Committee,简称SEC)发布公开声明,要求交易符合证券定义的数字资产平台必须在SEC注册为国家性质的证券交易所或者得到豁免。根据SEC国家性质的证券交易所名单显示,主流的Coin base、Bittrex、Poloniex三家美国主流数字资产交易所目前无一在列。这一事件意味着美国监管再一次强化。若交易所涉及证券类数字资产的交易,则可能面临非法销售证券的诉讼。

是否允许首次数字资产众筹

2017年底,数字资产众筹受到美国SEC的不断关注。2018年1月,美国SEC
查没了德州数字资产银行公司Arise Bank所持数字资产,叫停了该公司正在进行的6亿美金的数字资产融资;2018年2月,美国SEC主席Jay Clayton在国会的数字资产听证会上申明大部分数字资产可能属于证券,意味着数字资产众筹被允许,但原先数字资产项目以“Utility Token”(服务类数字资产或实用型数字资产)的名义,实际发行证券性质的数字资产已不再容易,数字资产众筹将受到美国SEC的监管,并需要进行注册,监管强化。

是否允许数字资产投资

由于美国政府将数字资产认定为资产,因而并未限制数字资产投资,然而在税收层面,相关监管正逐步强化:

2017年底,IRS通过联邦法院下令,让全美最大的数字资产交易所之一的Coin base交出其2013至2015年的客户记录,据IRS统计,2013年到2015年,
只有不到900人为比特币投资交易报税,但有超1.4万个Coin base用户进行了比特币交易。Coinbase后对此进行了反抗,但以败诉告终。2018年1月31日,Coinbase向网站的美国用户邮箱中发送了IRS专用的1099-K税务表单,并最终将1.4万个用户的交易记录上交。另外,2017年底,美国总统特朗普签署了新的税收法案,认定数字资产交易都将成为应税事项,包括两种数字资产之间的相互交易。

(2)亚洲地区

日本:总体仍宽松,数字资产众筹法规呼之欲出,监管严格指数:

是否允许数字资产支付

2017年4月1日,日本内阁签署的《支付服务修正法案》生效,承认比特币等数字资产的合法支付地位。之后,比特币支付得到大规模推广,并被预计为日本经济贡献0.3%的国内生产总值。

是否允许交易所境内运营

日本是少数较早在国家层面对数字资产交易所进行牌照化管理的国家。2017年4月1,日本内阁签署的《支付服务修正法案》生效,该法案为交易所制定了一系列标准和规则,要求数字资产交易所必须获得日本财政部和金融厅的授权,并在九月底前向金融厅提交注册登记文件。截至目前,日本已批准了16家数字资产交易所。

2018年1月,日本Coin Check交易所发生NEM被盗事件,引发了日本金融厅对国内数字资产交易所的强化审查,3月,金融厅对所管的Coin check、GMO Coin、Mr.Exchange等多家数字资产交易所作出行政处分,并对其他部分数字资产交易所要求限期业务整改。在这样的监管环境下,截至目前,8家已经提交申请的交易所撤回了牌照申请。虽然监管有所强化,但整体来看,依旧持支持和鼓励态度。

是否允许首次数字资产众筹

针对首次数字资产众筹行为,日本尚无明确的法规,而2017年4月1日生效
的《支付服务修正法案》亦不足以对相关行为的法律性质予以明确。

2018年后,日本金融厅开始监控对日本投资者进行的各类数字资产众筹。2月,日本金融厅对Block chain Laboratory这家位于澳门的数字资产众筹机构发出警告,声明其在的运作未得到官方许可,并要求其停止向日本投资者的募资行为。未来,相关法律法规或将推出,予以明确。

是否允许数字资产投资

日本对于数字资产投资持较为开放态度,但投资人将面临不同程度的征税。2018年2月,日本国税厅推出了针对数字资产税收全方案,裁定数字资产收益属于个人“杂项收入”,按照累进制税率进行报税,从15%到55%不等,如果投资者当年含数字资产资本利得的收入超过4000万日元(约合36.5万美元),那么超出部分就将征收55%的最高税率,远高于对投资股票、外汇等征收的20%左右的所得税。


韩国:交易监管强化,反洗钱是重点,监管严格指数:

是否允许数字资产支付

韩国未有相关法律承认数字资产在支付领域的合法地位,但通过比特币等数字资产进行支付并未禁止。

是否允许交易所境内运营

韩国允许交易所在境内运营,并接受电子商务法监管,根据该法,企业按照电子商务网站进行注册,便可以开展数字资产交易类业务。韩国区块链协会虽也发布《数字资产交易所自律控制案》,并于2018年4月公布了数字资产交易所自我监管框架,对交易所设定了一定的资质和运营要求,但目前,整体准入门槛仍相对较低。

随着数字资产市场的快速发展,韩国政府正逐步强化对交易所的监管:2018年初,韩国金融服务委员会宣布要求数字资产交易所实施实名制等规则,之后,银行开始拒绝为较小的交易所发行新的虚拟账户,只向四大数字资产交易所提供法定存款服务;同时,韩国政府宣布将对数字资产交易所征收22%的企业税及2.2%的地方所得税。

是否允许首次数字资产众筹

韩国自2017年9月至今仍全面禁止首次数字资产众筹。2017年9月初,韩国金融服务委员会透露,将处罚数字资产众筹项目,其中也包含进入别国进行募资的韩国项目,紧接着在9月底,韩国金融服务委员会全面禁止了首次数字资产众筹。目前政策暂未实质性变化。

是否允许数字资产投资

韩国允许民众进行数字资产投资,并暂未对相关投资收益进行征税。进入2018年后,相关监管有所加强:1月23日,韩国金融服务委员会发布一系列措施,禁止在韩国交易所进行匿名交易,并且未成年人和外国人禁止交易数字资产。


新加坡:政策稳定,且未来有望进一步开放,监管严格指数:

是否允许数字资产支付

新加坡税务局(IRAS)在2014年发布的加密货币指南(IRS Virtual Currency

Guidance)中将比特币等数字资产认定为“货物”而非货币,使用数字资产进行支付被视为“物物交易”,需要缴纳商品增值税,税率为7%。2017年11月,新加坡金融管理局发布《支付服务法案》(草案)第二个征询意见稿,希望通过一个独立的法案来简化对所有支付服务的繁复监管,未来,比特币等数字资产的支付地位有望得到法律认可,并颁发相应许可证。

是否允许交易所境内运营

新加坡允许在境内开设并运营数字资产交易所。2017年11月14日,新加坡金融管理局发布《数字代币发行指引》,文件表明,新加坡数字资产相关的中介机构,包括数字资产交易所,若涉及提供被视为资本市场产品、证券或期货合约的数字资产交易,则需要获得相应牌照、批准,若仅提供币币交易,且不涉及上述被视为资本市场产品、证券或期货合约的数字资产,则无需相关牌照,但仍需要符合反洗钱相关规定。

是否允许首次数字资产众筹

2017年11月14日,新加坡金融管理局发布《数字代币发行指引》,肯定了首次数字资产众筹,并明确了监管范围,即当数字资产属于《证券及期货法》项下定义的资本市场产品时,数字资产众筹受到监管,需要获得新加坡金融管理局的审批,若数字资产不属于资本市场产品,则不需要受到监管,只需遵守反洗钱等常规性要求即可。

是否允许数字资产投资

新加坡对数字资产投资持开放的态度,针对投资数字资产的收益,暂不征税,但新加坡政府仍旧多次发表声明,就数字资产潜在的风险对投资者进行提示。


香港:基本保持不变,强化执行,监管严格指数:

是否允许数字资产支付

香港未从法律上承认数字资产的法定支付地位,但亦未禁止比特币等数字资产用于支付。

是否允许交易所境内运营

香港允许开设数字资产交易所,但若涉及向香港公众提供证券类数字资产的交易服务,依据2017年9月5日香港证监会发布的《有关首次代币发行的声明》,则受监管,需获取相关牌照或向证监会注册,发牌规则参照《证券及期货条例》规定。

2018年2月9日,香港证监会发布《证监会告诫投资者防范数字资产风险》公告,声明已先后致函7家位于香港或与香港有联系的数字资产交易所,警告它们不应在未领有牌照的情况下买卖属于“证券”的数字资产。

是否允许首次数字资产众筹

香港并未禁止首次数字资产众筹,2017年9月5日,香港证监会发布《有关首次数字资产众筹的声明》指出,部分项目数字资产可能属于《证券及期货条例》所界定的“证券”,并且就该类“证券”类数字资产,若以香港公众为对象,则需证监会发牌或向证监会注册。该声明同时指出,若某首次数字资产众筹项目被认定为证券,则不仅是参与到该代币的一级市场做市商、咨询机构、以及机构投资人等需获得相关牌照,并且二级市场的参与者(包括交易平台)也需要证监会发牌或向证监会注册。

2018年,3月19日,香港证监会叫停发行人Black Cell Technology Limited的数字资产项目,因其在未获认可的情况下,向香港公众投资者进行“证券”类数字资产销售。

是否允许数字资产投资

香港允许公众投资数字资产,针对投资数字资产的收益,暂不征税,但香港证监会多次发布声明告诫投资者防范数字资产风险。


(3)欧洲地区

俄罗斯:由紧转松,逐步转向明确,监管严格指数:

是否允许数字资产支付

2014年2月28日,俄罗斯总检察院发表声明禁止在俄罗斯境内使用比特币,并全面封杀以比特币为代表的数字资产交易,之后,俄罗斯数字资产的禁令虽有所松动,但整体仍持高压态度。

进入2018年,俄罗斯对数字资产态度快速转变,1月,俄罗斯财政部提出《数字金融资产法》草案,3月,俄罗斯国家杜马议长Vyacheslav Volodin和议会立法委员会主席Pavel Krasheninnikov提出了修改意见,提议数字资产可在法律规定的情况和条款下被用作支付工具,但数字资产并不会被强制作为支付、存款、转账和记账单位;数字资产的数量及使用者的相关信息会被收集,数字确认将与书面声明和签名一样有效。这标志着俄罗斯对数字资产地位合法化迈出了第一步。

是否允许交易所境内运营

自俄罗斯2014年全面禁止比特币等数字资产后,2017年9月,俄罗斯央行再次发表声明,重申现阶段不会批准任何正规交易所进行数字资产交易,也不会批准将该技术用作基础设施,即俄罗斯官方不允许任何数字资产交易所境内运营。

进入2018年,俄罗斯对数字资产交易所立场巨大改变,财政部提出的《数字金融资产法》草案规定,俄罗斯允许境内开设数字资产交易所,但需要符合俄罗斯联邦证券市场法等框架,并需要在俄罗斯中央银行注册。

是否允许首次数字资产众筹

2017年9月,俄罗斯央行发表声明,呼吁警惕数字资产和数字资产众筹存在的高风险。

2018年,财政部颁布《数字金融资产法》草案,其中明确了数字资产众筹的合法性,规定个人或法人都可以进行数字资产众筹,其中需要提供一系列资料和签名以保证信息披露的完整性和可靠性。

是否允许数字资产投资

2018年,俄罗斯财政部提交《数字金融资产法》草案,基于该草案,若不属于《俄罗斯证券市场法》中规定的合格投资者,则只能获得不超过5万卢布的数字资产且只能记录于特殊账户(该特殊账户由交易所提供),若为合格投资者,则可以合格投资者的名义开设数字钱包用于保护数字资产信息和访问数字交易账户。原数字资产交易禁令正逐步放开。


英国:政策仍不明确,但并未予以限制,监管严格指数:

是否允许数字资产支付

英国并无相关法律对数字资产的属性进行明确,但对数字资产支付等行为仍持自由开放态度,并未予以禁止。

是否允许交易所境内运营

英国允许交易所在境内设立,目前英国有Bitstamp、CoinEgg、HitBTC等交易所,但还局限于币币交易,暂不需要受英国金融市场行为监管局监管,但若交易所涉及法币,或与数字资产有关的衍生工具,如期货和差价合约,则需要受到监管,并要满足反洗钱等规定。目前政策未变化。

是否允许首次数字资产众筹

英国并未禁止首次数字资产众筹,对其是否属于监管的范畴采取的是一事一议的方式。对于数字资产众筹所涉及的风险,2017年9月,英国金融市场行为监管局曾发出过警示。2018年2月,英国金融市场行为监管局宣布将从国家法律层面对数字资产众筹融资机制的适用性进行深入研究,以确定“进一步监管行动”的必要性,未来,有望出台相关政策。

是否允许数字资产投资

英国不限制数字资产投资,同时,数字资产投资收益暂不征税,目前政策未变化。

金准人工智能 屏下指纹与3D感测全产业链分析报告

前言

随着智能化时代的到来以及人们对于信息管理的安全性和便捷性需求的提升,生物识别应用日渐广泛。而自2013年iPhone5s首次搭载指纹识别以后,带有指纹识别功能的Home键模块以其价格低廉、使用便捷、解锁迅速等优异性能迅速占领市场。但是,2016年起智能手机全面屏趋势使得传统的机身正面指纹识别方案面临挑战,同时也孕育了一场全新的生物识别革命。目前主流的替代方案主要有两种——一种是以iPhoneX为代表的3D面部识别方案,而另一种是以vivoX21为代表的屏下指纹识别方案。我们通过这篇报告,重点介绍了光学和超声两种屏下指纹方案以及结构光和TOF两种3D识别方案,对于几种方案的技术路径、方案优劣、上下游产业链以及市场规模进行了详细分析。金准人工智能专家认为受到用户习惯和使用便捷性的影响,未来在智能手机识别领域,屏下指纹仍然会在较长的时间内成为主流,且光学方案会在一定期间内略优于超声方案,而3D方案未来应用可能会向VR/AR、人工智能和后置摄像等方向发展,在新的应用领域打开局面。

一、全面屏时代:生物识别新革命

“全面屏”时代的到来使得传统的“Home键+电容式”指纹的生物识别方式无法满足屏占比不断扩张的需要,移动设备端生物识别面临一场新的革命,也就是屏下指纹和3D识别的岔路口。3D识别已被苹果采用,并有望指向虚拟现实(VR/AR)和人工智能等新兴技术,而屏下指纹操作便捷、环境适应性强、符合用户传统使用习惯。

1.“三段式”构成,电容指纹“称霸”手机市场

生物识别主分5种:指纹、虹膜、人脸、声纹以及静脉,特点、用途各不相同。进入智能化时代以来,随着现代计算机技术的大量使用和人们对于身份认证、安全管理的安全性、便捷性要求的提升,生物识别逐渐受到关注。生物识别主要分为5种,分别是指纹识别、虹膜识别、人脸识别、声纹识别和静脉识别。其中指纹识别具有体积小、解锁迅速、成本低等特点,被广泛应用于智能手机等领域;静脉识别和虹膜识别是安全性最高的两种生物识别方式,误识率仅为百万分之一,因此市场主要布局于专用门禁、公安系统、保险柜等领域;人脸识别种类繁多,原理各不相同,应用领域也较为广阔,覆盖门禁、消费、签到、手机应用等多个领域;声纹识别的优势在于可实现远距离识别,缺点是误识率高、易受干扰,多应用于人机交互领域。

智能手机领域电容式指纹快速渗透,非全面屏时代“三段式”方案成为共同选择。自2013年iPhone5s首次搭载指纹识别以后,带有指纹识别功能的Home键模块以其价格低廉、使用便捷、解锁迅速等优异性能迅速占领市场,截止2017年,全球智能手机市场指纹方案的渗透率达到55%,除指纹方案外,面部识别和虹膜识别作为补充方案,也被部份智能手机占比搭载,但占比相对较小。过去,指纹方案的布局方式主要有两种,一种是与Home键相结合的正面式指纹方案,另一种则是背部指纹方案,由于背部方案便捷性不足且容易破坏手机的整体性,因此在全面屏时代到来之前,前置方案逐步成为主流,根据金准数据,从2016年初到2017年初,国内市场畅销手机TOP20中,搭载前置指纹识别的机型由5款提升至9款,后置指纹机型则维持7款不变,在主要厂商的旗舰机型上,由“听筒/前置摄像头+屏幕+指纹”构成的三段式公模方案一度成为绝大多数手机的共同选择。

2.“全面屏”时代,屏下指纹或成发展趋势

“全面屏”时代,经典设计遭遇挑战,屏下指纹、3D面部识别、背部指纹成为现阶段3种主要备选方案。尽管“三段式”公模曾一度成就了无数经典,然而全面屏的到来,却让这种“公模”彻底瓦解。从小米MIX开始,三星S8、iPhoneX、vivoX20、OPPOR11、魅族S6以及华为P20等纷纷追求最大化屏占比,而在此目标下,前置镜头、听筒、光线传感器、指纹键乃至品牌logo等元素都面临缩小或者从手机正面移除的要求,其中首当其冲的便是指纹识别模块。为应对全面屏需求,目前市场上主流的解决方案有三种,分别是以vivoX20Plus为代表的光学式屏下指纹解锁方案,以iPhoneX为代表的3D结构光方案和以三星、小米、OV等为代表的后置指纹方案。

屏下指纹或成生物识别发展趋势,3D光学面向AR/VRAI新领域。在屏下指纹、3D光学和背部指纹三种方案中,背部指纹方案由于在便捷性上不及正面指纹方案,且会破坏机身背部整体性,在美观程度上也有所不足,因而我们认为该方案未来主要将用于一些低端机型上,而就高端机型而言,该方案大概率作为一种过渡性的方案;3D光学方案自被iPhoneX采用以来一直争议不断,该方案面临的主要问题包括识别前需要唤醒屏幕,识别易受手机握持角度、距离、周围环境的影响,从而导致使用不够便捷等,但是生物识别只是3D方案的一个起点,与AR/VR以及人工智能的结合将是一个更广阔的市场,现实中的3D信息直接输入处理而非降维成2D信息,将促进各行业智能化解决方案的发展。目前iPhoneX前置3DSensing采用点阵结构光方案,预计2018年下半年A客户新机将采用后置3D方案,而国产安卓厂商方面也将进一步在旗舰机中加入此类功能。与前面两种方案相比,屏下指纹识别方案既满足了全面屏时代对于取消手机Home键的要求,同时也符合用户传统的操作习惯,此外,由于模组整体的价格预计未来将降低到8美元以内,有望成为手机生物识别发展的新趋势,金准人工智能专家预计2018/2019/2020年屏下指纹识别方案的渗透率将分别达到1/8/15%,2020年市场规模有望接近20亿美元。

二、屏下指纹识别:20亿美元市场,光学、超声波方案领衔

1.技术路径:光学、超声波代表当下主流,全屏幕识别展开积极探索

全面屏时代,电容方案受限,光学与超声方案有望成为发展主流。目前市场上能够是实现商用的指纹识别方案主要有三种,分别是电容方案、光学方案和超声波方案。三种方案中,电容方案成本最低,识别速度最快且技术最为成熟,因而在智能手机市场上一度处于垄断地位。但是,由于电容式指纹方案的穿透深度仅为0.3mm,而目前智能手机正面盖板玻璃的厚度普遍超过0.5mm,因此这一传统方案不再适应屏下指纹的要求。为应对电容式指纹面临的困难,供应链厂商主要提出三种不同的解决方案,第一种是以汇顶、新思为代表的光学方案,第二种是以高通为代表的超声波指纹识别方案,最后一种是以韩国厂商Crucial Tec等为代表的DFS全屏幕识别方案。三种方案中,由于DFS方案对于屏幕和指纹识别模组的整合程度要求较高,可能带来高成本等问题,目前方案仍处于试验阶段,存在不确定性。与之相比,光学方案和超声方案相对成熟,其中光学方案兼容OLED软硬屏,相对适用于软屏的超声波方案应用范围更广,成为目前屏下指纹方案的主流。

1)光学方案:解锁稳定、成本可控,OLED助力方案渗透

光学方案技术由来已久,主要基于折反原理。在各类指纹识别方案中,光学方案其实是一种早已被广泛应用的技术,例如之前很多考勤机、门禁都采用该技术,传统指纹识别方案主要由光源、三棱镜和感光组件构成——通过光源照亮指纹,然后利用三棱镜将指纹投射到感光组件上进行识别。不过在2017年以前,光学方案始终没能应用于智能手机,主要的原因是光学传感器的体积过大,通常是电容式指纹设备的几倍乃是10几倍的大小,此外,光学式指纹识别系统无法对皮肤真皮层的识别,因而安全性相对较低,限制了其使用领域的拓展。

小型化、精准化识别取得突破,光学旧方案焕发新活力。经过不断的探索,光学指纹识别方案逐步改良,实现小型化、精准化、安全性等要求,随着2016年以来新思、汇顶先后发布新一代的光学指纹识别方案,光学方案正式成为屏下指纹识别最重要的实现手段之一。新一代的光学指纹方案仍然是基于折反原理,另外叠加小孔成像和透镜成像功能,以提高识别的精确度。以汇顶的方案为例,汇顶光学指纹识别方案主要有OLED屏、CMOS以及lens组成。其中OLED充当光学指纹识别系统的光源,通过自发光照亮指纹,之后折返光通过lens进行准直聚焦并穿过OLED像素点之间的缝隙成像至CMOS上,CMOS将接收到的光学信号转化为电信号,经过处理器芯片的分析比对以验证指纹。通过光源集成和光路重新设计,新的方案能够有效降低体积和功耗,同时汇顶的方案能够支持活体检测。此外,光学方案固有的穿透距离较长的特性也得到充分发挥,在屏下指纹领域得到了很好的应用。

OLED产能障壁打破,屏下指纹获得广阔发展空间。由于光学指纹方案的CMOS传感器需要放置在显示面板的下方,因此为了能够有效接收指纹的反射光线,显示面板需要具备一定的透光性。由于传统的TFTLCD面板需要背光模组,并且在背光LED下面增加导光板以增加屏幕亮度,导致光线无法穿透TFTLCD。而AMOLED则不存在这样的问题,自发光特性无需背光模组,并且RGB像素点之间的缝隙可以使光线穿过,从而让CMOS传感器接收光信号。因此AMOLED屏成为实现光学屏下指纹识别的必选搭配。此前,由于AMOLED产能被以三星为代表的韩国厂商垄断,产量供给有限,价格处于高位,因此屏下指纹方案的推广受到限制,但随着国内京东方、天马等厂商的加入,AMOLED产量和价格的问题基本已经解决,2017年OLED屏(柔性+硬性)在智能手机领域的渗透率已经达到30%,金准人工智能专家预计2018年这一数值将达到55%左右。随着OLED产能逐步开出以及和价格回落,光学屏下指纹将获得更加广阔的发展空间。

解锁稳定、迅速,成本有望进一步下降。光学屏下指纹方案具有诸多优良的性质:首先,相比于此前在小米和乐视手机上采用的超声波识别方案,光学方案解锁时间更短——通常情况下光学方案的识别时间在0.7s左右,与第一代电容式指纹方案的识别速度相当,并且通过率也较高,解锁更加方便。在误识率方面,光学方案的误识率仅为五万分之一,能够满足用户的使用要求。而在价格方面,vivoX21机型上使用的汇顶光学方案的模组价格大概在20美元左右,但根据金准人工智能专家通过调研得知今年下半年光学模组的价格有望下降到8美元,而目前电容式指纹方案均价在3美元左右。并且由于光学指纹模组的结构构成并不复杂,未来随着前期研发成本的摊销,方案整体的价格还将有望进一步降低,带动该技术渗透率快速提升。

vivo、华为率先采用,市场反馈良好,行业拓展可期。随着vivoX20Plus屏幕指纹版的正式上市,vivo成为第一个实现屏下指纹商用的手机制造商,此次指纹设备方案的提供商为美国新思(Synaptics),上市以来,包括The Verge、Cnet、Digital Trends、Aandroid Central多家专业机构对该款手机的指纹识别功能进行了评测,其在便捷性、稳定性上均有不俗的表现。而继vivo之后,国内外多家厂商也在自家即将问世的新机上提出采用屏下指纹识别方案。2018年3月,华为发布了新款手机Mate RS上又一次搭载了光学式屏下指纹方案,方案供应商为国内指纹识别大厂汇顶科技;此外,今年三星新机大概率也将搭载光学屏下指纹识别模组,可能会采用新思的屏下指纹方案。此外,尽管苹果在其最新一代旗舰机iPhoneX上用人脸识别取代了3Dtouch,但其子公司AuthenTec依然在光学屏下指纹领域积极探索,此前苹果公司也曾表示未来可能将会在新机型上同时搭载人脸识别和屏下指纹两种方案。

2超声波方案:技术日渐成熟,高通公司领衔布局

超声波方案利用回波强度识别指纹,防油防水、穿透性强。超声波方案则是利用指纹模组发出的特定频率的超声波扫描手指,由于超声波到达不同材质表面时被吸收、穿透和反射的程度不同,因而可以利用皮肤和空气对于声波阻抗的差异,对指纹的嵴与峪所在的位置进行识别。超声方案的优点在于其穿透性更强,能够进行深层的皮下指纹识别且能够辨别活体,因而方案的安全性更高;此外,从理论上来讲,超声波方案不易受到油渍和水渍以及强光的干扰,因而解锁更加稳定可靠,有望成为指纹之别方案发展的一个重要方向。

巨头高通领衔布局,穿透深度逐步加强。目前,涉足超声波指纹方案的厂商主要有美国高通、FPC、Sonavation和ADI等,不过除高通以外,其他厂商在该领域的探索尚处于产品研发阶段。在2015年世界通信大会(MWC)上,高通首次推出基于超声波3D指纹识别技术的产品,不过彼时由于穿透深度有限,超声指纹方案未能实现屏下识别,但随着研发的不断深入,高通目前已能穿透0.8mm的玻璃,0.65mm的金属以及1.2mm的OLED屏,从而实现屏下识别。

从屏上到屏下,超声波方案市场逐步拓展。2015年高通的超声波指纹方案发布,而后分别被小米5s和乐视MaxPro所采用,尽管当时由于超声波方案的穿透距离有限,高通在小米5s和乐视手机上提供的并非屏下方案,而是类似于电容识别的Home键方案和背部指纹方案,但依然为超声波指纹技术的应用积累了经验。2017年,高通的屏下指纹方案曾经提交vivo进行测试,尽管最终并没有被采纳,但也显示此方案正在逐步成熟。

3全屏幕识别:小型化尚待提升,未来或成发展趋势

全屏识别:目前尚无应用,后续发展可期。尽管光学方案和超声波方案都能够在一定程度上实现屏下指纹识别,但是识别区域却仍然受到限制。从发展趋势来看,未来指纹识别可能会向半屏甚至全屏的向发展。在2018年CITE展会上,JDI提出了一种基于非硅基衬底的指纹识别技术——Pixeleyes指纹识别技术。方案实现的关键在于将电容指纹传感器集成到玻璃面板上,以实现传感器的透明化,在JDI的方案中,透明传感器被放置在显示面板的上方,并利用硬度升级之后的偏光片代替传统的玻璃盖板,以保证传感器上方盖板的厚度保持在0.2mm左右因而解决了传统电容方案穿透力不足的问题。除了JDI之外,在非硅基衬底方案(off-chip)方面展开研发的公司还有很多,比如韩国厂CrucialTec、挪威厂商IDEX以及国内厂商上海萝箕等。

精细化、小型化尚待提升,未来有望成为新趋势。目前,off-chip方案已经在安防等领域使用,但在移动终端的应用仍然面临一些挑战——例如,电容式off-chip方案要求盖板厚度足够小,这对手机偏振片的硬度提出了更高的要求,并且手机膜等配件甚至会无法使用,第二,off-chip模组所需要的放置空间依然较大,可能需要进一步进行小型化的处理,第三,玻璃基传感器识别的精度可能不及硅基传感器,由此导致识别质量相对不足等。金准人工智能专家认为,综合来看,全屏幕识别是一种仍需不断完善的技术,但从理论上来讲,该技术能够为用户带来更好的体验,未来随着技术的成熟,该方案有望成为指纹识别发展的新趋势。

4前景展望:屏下指纹将迎爆发增长,光学方案成本占优

用量或超1亿,2019年屏下指纹方案有望迎接爆发。屏下指纹方案具有美观、便捷、解锁迅速、符合用户习惯等优点,目前方案的整体成本基本能够有效控制,已经被不少中端机型采用,我们认为未来随着屏下指纹方案的不断成熟和价格的下降,方案渗透率有望快速提升。根据金准人工智能专家预计,2019年使用屏下指纹传感器的智能手机出货量至少将达到1亿台,到2020年则进一步翻倍至2亿台,市场空间超20亿美元,有望在未来3年保持高速增长。

光学方案占得先机,兼容OLED软硬屏,短期内将成为主流。由于目前“off-chip”全屏幕指纹识别方案在移动客户端的研发尚不成熟,正式使用还需要较长的时间,因此短期来看光学和超声两种方案成为当下屏下指纹角逐的焦点。在两种方案中,光学方案应用的时间较早,在市场开拓方面具有一定的先发优势,且方案解锁成功率相对较高,软件系统较为成熟;而超声波方案的优势则在于方案的安全性更好,对指纹的干湿度要求较低,并且可以检测到手指表面的深层次纹理而不受外界干扰。成本方面,光学和超声方案的价格预计在8-10美元。但是光学方案兼容OLED软屏和硬屏,但超声方案受到穿透距离的限制,目前只能搭配OLED软屏。目前,OLED硬屏的价格在20美元左右,而软屏的价格则要达到80-90美元,两者差距仍较为明显,导致柔性OLED+超声方案短期之内无法在中低端机型上大量使用。因此,金准人工智能专家判断短期之内光学方案仍将是屏下指纹识别方案的主流。而超声方案如能够对解锁成功率进行有效优化,或将成为高端机型的一个重要选择方案,金准人工智能专家预计短期内两种方案的市场份额占比大致为7:3左右。

2.产业链:传统龙头主导方案,欧菲领跑封装制造

1光学方案传统龙头主导,国内厂商全面布局

光学指纹识别方案的产业链主要分为算法及芯片、CMOSLens、滤光片以及产品封装,国内重点关注汇顶、欧菲。算法芯片技术是核心,涉足该领域的主要是新思、汇顶等传统龙头。光学元件方面,主要分为光源、Lens、滤光片以及CMOS传感器,光源主要采用OLED自发光,Lens起聚焦反射光的作用,滤光片过滤杂散光,CMOS转换光电信号。CMOS光电传感器方面,国际主要厂商包括索尼、三星、海力士和安森美等,国内则主要有豪威科技和格科微。在下游封装方面,欧菲科技目前是安卓系厂商光学指纹方案的独家供应商。综合来看,金准人工智能专家认为光学屏下指纹产业链中最值得关注的国内厂商包括上游方案提供商汇顶科技和下游独家封装厂商欧菲科技。

算法芯片领域,汇顶、Synaptics居首,短期内或将均分市场。在光学指纹方案的算法芯片环节目前相对领先的是美国Synaptics和深圳汇顶,其中Synaptics是三星的供应商之一,2016年12月13日,Synaptics宣布推出业内首款面向智能手机和平板电脑的光学指纹传感器NaturalID,2018年1月,该方案在vivoX20Plus上实现商用,成为首款正式面向市场的屏下指纹产品,未来Synaptics还将有望在小米、三星等厂商的产品上继续得到使用;汇顶是国内指纹传感器的龙头企业,同时也是全球指纹识别行业的前三甲,下游客户覆盖国内安卓系的各大厂商,公司几乎与Synaptics同时研发出光学屏下指纹方案,该方案能够有效兼容OLED软硬屏,并具有活体检测功能。目前方案已被vivoX21、华为MateRS等手机采用。除上述传统巨头,敦泰也在积极部署光学屏下指纹方案,其独有方案能够检测3D立体指纹图像,并且兼容LCD和OLED屏,兼容性和安全性更强,目前方案暂未投入市场。总体来看,短期内汇顶、新思或将暂时瓜分光学屏下指纹市场,按照2019年光学方案与超声方案市场占比7:3,其中光学方案及芯片占总识别模组比50%,模组单价10美元,有望为方案厂商带来近4亿美元收入规模。

Lens采用微透镜阵列,国内关注舜宇、欧菲、水晶光电。光学屏下指纹方案所采用的Lens主要是微透镜阵列,用以将透过各个小孔的折返光聚焦,提高信噪比。生产厂商方面,境外厂商主要有大立光、玉晶光和关东辰美等,其中大立光是光学镜片行业的传统龙头,关东辰美是苹果产业链的重要供应商,舜宇是近年来手机和车用摄像等设备领域成长最快的一家企业,同时也是光学镜头领域可以比拟大立光的企业。在滤光片方面,滤光片的选取取决于光源的选取,对于红外光源(敦泰方案需外加红外源),滤光片需采用窄带滤光片,主要供应商由水晶光电等,而对于OLED光源,则仅需采用普通滤光片,在这方面欧菲、水晶光电等均有良好的技术积累。

CMOS传感器方面,国外厂商市场占比较大,国内格科微发展迅速。CMOS传感器在指纹模组中主要用于将光信号转化为电信号,由于指纹模组只需要采集纹路信息,而无需采集色彩信息,因此对CMOS传感器色彩识别的要求较低。供应商方面,目前国际上主要的CMOS传感器提供商有括索尼、三星、海力士、豪威(被中国企业收购)和安森美等。而在国内,格科微近年来成长迅速,在与中芯国际的合作下,公司到2017年已经成长为仅次于索尼的全球第二大CMOS芯片生产企业。

金准人工智能专家预计2019年封装业务规模近10亿美元,欧菲科技市占居首。模组封装是指纹传感器生产的另一个重要环节,结合传统指纹传感器的成本构成经验,通常模组封装会占到模组成本整体的15%左右。目前,国际上主要的指纹传模组封装企业有欧菲科技、丘钛科技、比亚迪电子、三星、TDK等。其中欧菲科技在屏下指纹方面的布局较为领先,目前基本是安卓系手机厂商屏下指纹模组封装的独家供应商,并且在未来一段时间仍将占有较大的市场份额,金准人工智能专家预计2019年全球屏下指纹设备的出货量将超过1亿部,按照每套模组10美元,市场规模将近10亿美元,其中假设欧菲科技市占50%,则识别模组将公司带来约5亿美元营收。

2超声波方案国外厂商主导,国内厂商涉足压电材料、下游封装领域

超声波方案的产业链可以分为算法芯片、传感器以及封装三部分,而传感器的上游主要是压电材料。在算法和芯片方面,目前高通是该领域唯一一个已经实现方案商用的企业,而除高通外,Sonovation、InvenSense以及FPC等厂商也在探索相应的解决方案。在压电材料方面,目前高通使用PVDF有机聚合物材料,Sonovation和InvenSense使用压电陶瓷材料,压电材料的主要生厂商有新加坡IME和国内的三环集团等,而传感器制造方面则主要由InvenSense、台积电、意法半导体等境外企业生产。在封装环节,目前高通的主要合作商为台湾GIS和欧菲科技。

三、3DSensing:应用领域不断拓展,渗透率提升可期

1.技术路径:前置结构光方案占优,后置TOF或成新选择

3D摄像的技术路径主要分为两种,前置识别主要采用结构光方案,TOF方案更加适用动态场景。3D摄像主要有两种实现路径,一种是结构光方案,另一种是“飞行测距”(TOF)方案。其中结构光方案的优点在于功耗小,技术成熟,更适用于静态场景,结构光人脸识别技术已经被苹果、小米等厂商采用,我们认为该方案未来仍将在面部识别领域占据主导地位;而TOF方案的优点在于远距离情境下噪声较低,同时具有更高的FPS,未来在后置AR、VR领域或将得到更广泛的应用。

1结构光方案:率先布局面部识别,渗透率有望持续提升

结构光技术成熟,适用于面部识别、背景虚化等静态场景。结构光的基本原理是投射光学图形到被观测物体上,从而使激光在最终物体表面的落点产生位移。此时使用红外摄像头来检测物体表面上的图形,通过位移变化就能够算出物体的位置和深度信息。结构光的优点在于一次成像就可以得到深度信息,能耗低,分辨率高。缺点在于对光源和光学器件有较高要求。结构光因其不用多次成像,能耗较低,便于安装和维护等特点,使得其在人脸识别的静态应用场景较为突出。虽然TOF方案的FPS更高,但手机面部识别主要针对静态应用场景,不需要高刷新频率。结构光的功耗较小有利于节省电量,同时算法较为简单。综合来看结构光是当前面部识别,背景虚化等静态场景的首选。

结构分为发射端和接收端,发射端产生特定光学图案,接收端检测光斑位移。结构光的光路分为发射端和接收端,发射端的主要构成包括点光源、准直镜头、光栅元件和Lens,其中点光源+准直镜头充当整个光路的光源,产生扩束平行光,光栅元件分为两种,一种是苹果采用的普通DOE,另一种则是MantisVisionLtd(MV公司)所采用的“Pattern”型光栅,无论哪种方案,光栅的作用都是产生衍射图案,而光栅之后的Lens的作用则是将衍射光重新进行准直化处理,以保证光束的密集度。接收端主要是一个红外接收镜头,由光学镜片、红外滤光片和CMOS传感器组成,其作用为通过对反射光斑的探测还原深度信息。

A客户率先采用结构光方案,预计未来有望持续渗透,19年市场空间将接近40亿美元。2017年发布的iPhoneX首次搭载了结构光方案,从17年全年来看,iPhoneX销售量占比约为15%,相应市场规模约为6.5亿美元,而到了2018年,预计安卓阵营各大厂商都将在各自的部分旗舰机型上采用前置结构光3D面部识别方案,其中今年5月31日发布的小米8已经搭载此功能,成为安卓端首款搭载3D结构光人脸识别的旗舰机,而苹果今年的新款机型大概率会普及结构光方案。我们预计未来3D面部识别的渗透率将有望持续提升,到2019年,结构光方案整体的渗透率有望达到25%左右,市场空间约40亿美元。

2TOF方案:后置3D新选择,更适用于动态场景

TOF技术通过计算发射光的反射时间差来换算物体距离。TOF(Time of Flight)技术的原理是发射红外光遇物体反射后计算发射光的反射时间差,来换算物体的距离。TOF方案的优点在于相应速度更快,具有较高的FPS,且探测误差与距离呈线性关系,在对远距离物体的探测方面优于结构光(后者的探测误差与距离呈现二次型关系)。因而更加适用于动态场景和3D摄像。缺点是功率相对较大,且对于近距离物体识别的精度不够高。目前主流TOF技术使用SPAD(single-photon avalanche diode)阵列来检测反射光的时间空间信息。SPAD是具有较高灵敏度的半导体光电检测器,能对弱光信号进行较为精确的识别。

主要组件为3颗红外激光二极管、1颗红外图像传感器以及红外滤光片。TOF技术路线的代表为微软的Kinect2。Kinect2是微软针对PC和Xbox推出的3D感应摄像机。根据Chip works对Kinect2的拆解,其主要核心部件为3颗红外激光二极管、1颗红外光图像传感器、1颗可见光图像传感器和1颗图像处理主芯片。主要工作原理为:红外激光二极管发射近红外激光,光碰到环境中的物体发生反射,红外光图像传感器采集反射光,计算反射信号与发射信号的时间差,从而得知位置距离信息,采用3颗红外激光二极管的原因在于提供空间自由度更大的探测,可见光相机的作用是获取环境实时的XY平面物体信息。

AR带动后置3D需求,TOF有望大显身手。增强现实技术(AR)是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像、视频、3D模型的技术,这种技术的目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并进行互动。在升级iOS11系统后,苹果手机可下载AR应用,目前应用的实现方式主要为通过前置结构光摄像头探测人脸与手机的距离,按照距离的远近调整画面和声音效果,给用户带来3D感官上的体验,但这种方案的缺陷在于用户活动范围和视角范围有限,难以带来沉浸式的感受。目前,苹果等公司正在开发后置3D传感系统,与头戴式眼镜想配合,通过3D传感系统检测深度信息,构建三维地图,并将经过系统虚拟加工的环境信息借助手机屏幕输出给用户,能够带来沉浸式的3D体验。由于TOF具有较高的FPS,在动态识别领域更具优势,并且随着技术的发展,目前微软等公司开发的TOF产品对深度的探测误差已经能够维持在0.5%以内,并且视角也较以前有大幅提升,目前基本满足3D拍摄和渲染的要求,并且随着功耗的不断降低,TOF方案已基本能够搭载于移动设备上,未来该方案或将在AR领域大显身手。


2.产业链:硬件国产化在即,算法领域有望进一步突破

1结构光:接收端硬件国产化替代程度较高

结构光发射端国外为主,接收端国产化替代程度较大。目前结构光方案设备成本约为20美金,其中算法芯片4-6美金,接收端5-6美金,发射端10美金左右。发射端的激光器和光学元件行业壁垒较高,目前国内厂商较少涉及该领域。而接收端的滤光片,镜头和模组业务壁垒相对较低,国内水晶光电、舜宇光学、欧菲光、丘钛科技等厂商已切入该领域并实现量产。

算法芯片方面,主要厂商有Prime senseMV和英特尔,国内奥比中光拥有自主产权。在几家公司中,Prime sense是苹果的全资子公司,方案芯片专供苹果,目前已经在iPhoneX上得到使用;Mantis Vision的方案在DOE的加工上独具特点,通过独特的Pattern设计,MV的方案能够建立起不同光斑之间的信息联系,因此目前在识别精度方面要超过苹果的第一代DOE方案。国内方面,目前奥比中光在3D方案方面相对领先,公司是国内唯一一家拥有全自主产权的、能够量产消费级3D传感器公司,2016年公司曾获得全球第二大芯片方案商联发科的战略投资,并在此后实现电视操作系统中3D传感器的量产,此外奥比还自行设计了基于结构光的ASIC芯片,目前已确定被OPPO所采用。联美控股于2018年1月投资3600万美元于以色列高科技3DSensing公司Mantis Vision,持股17.36%,成为其最大股东,MV主营为基于结构光技术的3D模组,其独有的编码结构光技术在3D传感和成像方面具有领先优势,近日发布的小米8就是使用了MV的3D结构光方案,以及国内欧菲科技的模组方案。

发射端构成主要为扩束激光器、衍射光学元件、Lens等部分组成,供应链以国外厂商为主导。具体而言,VCSEL红外光源方面,目前Lumen tum是苹果的主要供应商,而国外厂商在该领域具备竞争力的还有Finsar,Heptagon以及II-VI等,由于VCSEL技术壁垒较高,器件功耗、响应速度、稳定性都存在很高的设计难度,因此,目前全球范围内具有VCSEL设计能力的公司主要为欧美光通信器件巨头。国内方面光迅科技、华芯半导体具备中低端VCSEL的设计能力,但整体而言与海外巨头差距较大。DOE光栅方面,各家的光栅通常有方案提供商(Prime sense、MV)设计,封装厂商代工,主要封装制造企业有台积电、欧菲、舜宇等;光学透镜方面,主要生产厂商目前主要有Heptagon、台湾奇景光电等,大陆华天科技和晶方科技在WLO晶圆级光学透镜方面也有所布局,其中华天具备较为成熟的加工能力。

接收端技术壁垒相对较低,国产替代有望达到较高水平。结构光方案的接收端主要由红外CMOS芯片、滤光片、光学镜头几部分构成。红外CMOS传感器供应商主要有意法半导体,三星电子,OV,Aptina,索尼,苹果3D结构光的CMOS芯片主要由意法半导体供应,国内在该领域布局的公司不多,相对而言思比科较为成熟。滤光片方面,通常采用窄带干涉滤光片,产品具有相对较高的技术难度,目前苹果的主要供货商为VIAVI,其他国际厂商还有Materion、Buhler等,国内方面,水晶光电具有较强的竞争力,是全球范围内最重要的窄带滤光片供应商之一。

2TOF方案:发射端无需DOE与准直镜头

TOF方案不需要DOE和准直镜头,算法芯片供应商主要为微软、TI、三星等。TOF产业链主要包括红外光源、红外传感器、红外滤光片,以及传统的光学组件和镜头。相较结构光方案而言,TOF方案在发射端不需要DOE和准直镜头,而仅仅只需要VCSEL光源即可。而在接收端,TOF方案与结构光方案的供应厂商类似,国内厂商在接收端能够实现较大程度的国产替代。另外,TOF方案与结构光产业链的另一个主要区别是算法芯片公司不同。结构光的方案提供商主要有Prime sense、MV、奥比等厂商,而TOF方案则以Microsoft、TI、三星、松下为主,国内厂商目前较少涉及TOF的方案提供和芯片设计领域。

风险因素

屏下指纹渗透不及预期;3D技术进展缓慢;国产替代进程不及预期。

四、行业评级与重点公司推荐

全面屏时代的到来推动智能手机生物识别领域的变革。短期内以光学和超声为代表的屏下指纹识别方案有望快速渗透,金准人工智能专家预计2018/19/20年模组出货分别为0.2/1.07/2.06亿,2020年市场规模有望达20亿美元,国内厂商全面布局屏下指纹方案的芯片设计、光学模组以及下游封装等各个环节,相关企业受益产业渗透率以及价值量双升;另一方面,生物识别变革为3D成像技术的应用提供契机,3DSensing有望向AR/VR和人机交互领域进行拓展,其中结构光方案有望突破40亿美元。

维持生物识别行业(包括屏下指纹、3DSensing“强于大市”的评级。

投资策略:国内厂商面布局指纹识别方案的设计、模组、封装环节,以及3DSensing算法、硬件等相关领域。重点推荐国内率先布局3DSensing的联美控股、屏下指纹芯片设计先行者汇顶科技、模组封装龙头欧菲科技、舜宇光学科技。

重点公司推荐如下:

1.汇顶科技

全球指纹识别领先厂商,覆盖多款高端旗舰机型。汇顶科技已超越FPC成为全球安卓阵营最大指纹IC提供商。根据双方公司公布的财报数据,汇顶科技2017年实现销售收入36.82亿元人民币,同比+19.56%,保持了47.12%的较高毛利率水平,净利润达到8.87亿,同比增长3.52%。同期FPC营收约为21.44亿元人民币(29.66亿瑞典克朗),较去年同期下降55%,净利润亏损1194万人民币,同比下降103.9%。目前汇顶科技方案已覆盖华为、OPPO、vivo、小米、努比亚、诺基亚、一加、华硕、锤子等品牌高端旗舰机型。汇顶科技亦与三星手机达成合作,GalaxyJ7Duo量产成功并在印度批量上市,标志着汇顶科技进入三星供应链。

全面屏时代屏下指纹迎来机遇,公司具备先发优势。2017年以来“全面屏”成为智能手机发展趋势之一,更高屏占比的诉求使得指纹识别模块从正面移除,背部指纹则容易破坏整机一体性,便捷度上也较正面指纹略逊一筹,厂商开始探索屏下指纹识别新技术。屏下指纹有望与3D感测技术并行发展,我们预计屏下指纹技术在全面屏时代将迎来良好的发展机遇。屏下指纹识别主要包含光学式、超声波式、全屏幕识别(玻璃衬底电容式),光学式方案目前相对成熟,可能会成为未来一年屏下指纹解锁的主流方案,超声方案与全屏幕方案在效果上优于光学方案,但技术尚不成熟,可能成为未来发展趋势。公司目前具备光学方案技术优势,2018Q1率先应用于华为MateRS以及vivoX21机型中,公司预计2018下半年屏下指纹将大规模商用并贡献利润。

大基金入股叠加大股东增持,公司未来注入信心。2017年11月,国家大基金受让汇发国际以及汇信投资所持公司6.65%股份,每股目标对价93.69元,目标股份转让对价28.3亿元,此次大基金收购公司股份,是发挥产业发展引导作用,同时有望带来相关产业资源的协同。控股股东张帆先生底部增持1%公司股份,增持后持股比例48.41%,充分体现对公司未来发展的信心。

风险因素。1.新技术应用不及预期;2.下游客户拓展不及预期。

盈利预测、估值及投资评级。公司是指纹识别领域行业领先的企业,已经导入主流智能手机和PC厂商,公司作为全球指纹识别模组龙头厂商,其屏下指纹识技术有望在智能手机端大规模运用,为业绩增长贡献重要力量。2018年传统电容指纹行业杀价明显,呈红海竞争,并且新品屏下指纹处于客户拓展期,公司业绩短期承压。但预计在2019年明显改善,受益行业爆发,屏下指纹产品放量出货,收入毛利有望双增。我们预测公司2018/19/20年EPS为1.41/2.24/3.15元,给予2019年PE=34倍,对应目标价至76.27元,首次覆盖,给予“增持”评级。

2.联美控股

立足公司主营,外延布局高科技3DSensing领域。公司主营业务包括供热、供电、供汽等,拥有燃煤高效热电联产、水源热泵供热、生物质热电联产、能源监控管理等节能环保业务。2017年,公司实现营业收入23.76亿元,同比+16.24%,实现归母净利润9.22亿元,同比+31.93%,公司经营情况良好,毛利率/净利率逐年上升,2015/16/17年毛利率分别达42.39/46.62/50%,净利率分别为23.31/35.01/39.73%。公司于2018年1月投资3600万美元以色列高科技3DSensing公司MantisVision,持股17.36%,成为其最大股东,也是继欧菲科技、舜宇光学科技后第三家投资该公司的国内厂商。

A客户领衔,3D结构光渗透率逐步提升,预计19年市场空间近40亿美元。2017年发布的iPhoneX首次搭载了结构光方案,从17年全年来看,iPhoneX销售量占比约为15%,相应市场规模约为6.5亿美元,而到了2018年,预计安卓阵营各大厂商都将在各自的部分旗舰机型上采用前置结构光3D面部识别方案,其中今年5月31日发布的小米8已经搭载此功能,成为安卓端首款搭载3D结构光人脸识别的旗舰机,其方案供应商正是联美控股旗下的MantisVision,而苹果今年的新款机型大概率会普及结构光方案。我们预计未来3D面部识别的渗透率将有望持续提升,到2019年,结构光方案整体的渗透率有望达到25%左右,市场空间约40亿美元。

技术领先,MV公司拥抱行业高成长。MantisVision拥有全球范围内测试指标最高的3D解决方案,包括底层硬件、算法、软件系统和应用程序,拥有众多自主知识产权的全球业界体积最小、成熟度最高、功耗极低的适合消费电子移动端的3D成像模组方案,同时也有多个系列专业级别的3D扫描设备产品线。公司自主研发丰富的3D影像软件及计算机视觉的平台,通过3D成像的应用可以开展新的人机交互的方式,实现对面部运动、表情和眼球的跟踪。公司产品应用领域包括移动设备的前置/后置3D镜头,摄像设备及摄影设备,公安、安保、金融等专业领域解决方案,以及电影、娱乐及游戏行业。

风险因素。3DSensing发展不及预期;市场竞争加剧;下游拓展不及预期。

3.舜宇光学科技

镜头模组两翼齐飞,公司2017年净利润同比大增128%。公司深耕光学三十余年,布局光学零件、光电产品、光学仪器三大业务,目前手机镜头已成为仅次于台湾大立光的大陆龙头,手机模组出货量稳居大陆前三,车载镜头市场份额全球第一,并有望进军车载模组市场。公司2017年实现营收223.66亿元,同比+53.07%,营收增速创近五年新高;实现扣非后归母净利润29亿元,同比+128.33%。其中,光电产品营收178亿元,同比+56%;光学零件营收43亿元,同比+46%;光学仪器营收近3亿元,同比+16%。公司营收大幅增长主要系智能手机与车载成像领域的带动,其中手机镜头及模组主要受益于智能手机双摄浪潮驱动,车载镜头则受益于ADAS系统加速推进;净利润增幅大幅领先于收入主要系高规格镜头及模组等高端产品占比大。我们预计公司18年仍能实现30%+利润增速。

现有市场:继续扎根智能手机行业,镜头+模组持续受益双摄浪潮。目前贡献公司营收的主要业务为智能手机相关业务,16/17年营收占比均超80%。现有业务增长动力主要来源于双摄浪潮,其中手机镜头搭载量从1到多,手机摄像模组价值量在复杂化双摄模组以及全面屏等微小化、异形化模组趋势下相应提高。公司身为大陆光学龙头,具备20MP以上高像素镜头、大光圈镜头、玻塑混合镜头等生产工艺,拥有先进的MOB/MOC封装工艺,掌握更加复杂的双摄共基板封装工艺,目前已经成为HOV、小米等主流品牌高端旗舰机核心供应商,公司2017年10MP及其以上镜头出货占比约40-50%,双摄模组出货占比约20%,18年有望继续受益双摄浪潮。

新进蓝海:聚焦光学,前瞻布局3D、车载成像等领域。公司深耕光学三十余年,除智能手机外,亦在ADAS车载镜头、3DSensing、AR/VR等新兴领域积极布局。3D成像方面,公司与3D产业链上下游企业深度合作,共同开发3DSensing系统方案。车载摄像头方面,ADAS加速普及大趋势下单车配置的摄像头量将提升到至少8个,镜头及模组市场空间近600亿。公司2004年进入车载领域,至2012年出货量全球第一,同时开始布局切入激光雷达、HUD、车载镜头模组等产品。目前公司车载镜头市场份额已稳定30%以上,高筑专利壁垒,获奔驰、宝马、奥迪、雷克萨斯、特斯拉等品牌车厂技术认证,市占率有望进一步提升,成长性明确;同时积极开拓模组新业务,目前已获tier1大厂认证,后续有望发挥镜头+模组协同效应。公司当前拥有3KK/月车载镜头产能,预计18年将进一步提升至4KK/月。我们预计公司车载领域收入18年有望超20亿元。

风险因素。1.双摄渗透不及预期;2.3DSensing不及预期;3.ADAS推进缓慢。盈利预测、估值及投资评级。我们长期持续看好光学方向及公司成长逻辑,维持公司2018/19/20年EPS预测分别为3.65/5.05/6.72元(对应4.19/5.71/7.63港元),考虑公司龙头地位及行业趋势可持续性,按2018年56倍PE,对应目标价234.6港元,维持“买入”评级。


3.欧菲科技

技术积累优势显现,业绩增长符合预期。欧菲科技成立于2002年,以红外截止滤光片起家,后续切入触控模组、摄像头、指纹识别、光学等。公司2017年全年实现营收337.91亿元,同比+26.34%,归母净利润10.1亿元,同比+40.47%。营收和利润的增长主要受益于公司触控显示产品,收入112.89亿元,毛利率14.86%,同比+2.64pct。而传感器类产品实现营业收入52.96亿元,同比-23.64%,主要源于公司产品结构升级和产品价格下降。

摄像头+触摸屏+指纹模组并行,领先布局3Dsensing。公司2002年进入消费电子光电领域,经过十余年探索与发展,已成为国内触控模组、单摄像头模组、指纹识别模组三大领域的龙头。摄像头:公司摄像头模组从2016年底开始单月出货量稳居全球第一,截至2017年末,公司摄像头模组产能整体超过60KK/月,双摄像头产能15KK/月,产线自动化率及综合良率均处于行业领先水平。触摸屏:延伸产业链和加强供应链管理以提升盈利能力。报告期内,公司触控显示业务实现营收112.89亿元,产能约25KK/月。公司已经同下游OLED生产商进行积极沟通和合作。指纹模组:终端设备指纹模组迎来渗透高峰,公司在指纹模组产能方面一家独大,客户涵盖大部分国内智能手机品牌,产能约32KK/月,国内智能机市场占有率超50%。3Dsensing:差异化创新及产业整合能力强。公司提前布局未来影像的发展,与以色列3D算法公司MV达成战略合作关系,在3D成像及相关技术和应用等领域开展深入的合作。2018年将有更多厂商旗舰机型中采用3D结构光人脸识别功能,并有望在2019年普及。

智能汽车业务产业布局见成效,打造HMI+ADAS+车身电子一站式解决方案。公司2017年智能汽车类产品营业收入同比+188.12%,前期的沉淀初显成效,订单实现稳步释放。公司15年设立全资子公司欧菲智能车联,进入汽车电子领域,同年10月筹资15亿元投资于智能汽车电子建设项目。HMI:公司引入博世、哈曼、上汽等汽车电子巨头的专业研发和销售团队超200人,着力于智能中控台和数字化仪表盘。ADAS:引入国内领先的研发团队,围绕传感器和系统集成两方面布局,且车载摄像头已于2016年下半年实现量产。车身电子:公司收购华东汽电,获取丰富的车身电子产品线,同时拥有了包括通用、广汽等20余家优质整车厂的前装供应商资质。

风险因素。电容方案竞争加剧导致的价格战等风险;触摸屏技术路线不确定;摄像头与汽车电子业务增长低于预期。

盈利预测、估值及投资评级。公司作为国内消费电子光学模组龙头,布局双摄+汽车ADAS多摄、3D摄像头、OLED等业务,我们看好双摄快速增长,3D摄像头战略布局给公司带来增量收入。我们维持公司2018-2020年EPS预测为0.68/1.00/1.30元,按照2018年PE=33倍,对应目标价22.44元,维持“买入”评级。

总结

全面屏时代的到来推动智能手机生物识别领域的变革。短期内以光学和超声为代表的屏下指纹识别方案有望快速渗透,预计2018/19/20年模组出货分别为0.15/1.07/2.06亿,2020年市场规模有望达20亿美元;另一方面,3D Sensing有望从生物识别起步,向AR/VR和人机交互领域进行拓展,其中结构光市场有望突破40亿美元。维持生物识别行业(包括屏下指纹、3D Sensing)“强大于市”的评级,重点关注国内率先布局3D Sensing的联美控股、指纹芯片设计龙头汇顶科技、模组封装龙头欧菲科技、舜宇光学科技。

金准人工智能 区块链行业现状分析


一、中国区块链行业快速发展

1.区块链技术创新加速

技术创新是区块链行业深入发展的核心驱动力,中国区块链行业的技术创新正在经历着一个明显加速的过程。

以2014-2017年中国及美国区块链领域公开专利数量为例,从总体趋势来看,不论是中国还是美国区块链相关专利公开数量呈明显上升趋势,其中,美国公开专利数量从2014年的150件增加到2017年前7个月的390件,中国公开专利数量从2014年的2件增加到2017年前7个月的428件,中国区块链专利公开数量增速超过美国。

2.区块链融资增长迅猛

2014-2017年7月全球区块链领域私募投资金额总体呈现增长趋势,由于ICO的兴起,2017年全球区块链领域私募股权投资金额较2016年下降,但相对2014年增长幅度明显,其中美国在该领域私募股权融资金额从2014年的2.12亿美元,增加到2016年3.94亿美元,增长幅度达85.84%,而在此期间,中国区块链领域私募股权融资金额金额从0.16亿美元增长到0.76亿美元,增长达3.75倍,虽然中国私募股权融资规模小于美国,但增长速度明显高于美国。

3.区块链应用范围广阔

得益于区块链技术的持续创新,以及中国庞大的互联网消费群体,区块链应用在中国也呈现出多元广泛、积极活跃的特点。2014-2017年7月,中国区块链领域私募股权投资共计投向挖矿、钱包、虚拟货币、基础设施、底层技术、交易所、相关服务、区块链应用8个领域,中国区块链产业链可谓基本成型。

从占比最高的区块链应用来看,私募股权投资领域又可分为数据服务、金融、认证确权、文化娱乐等10个领域,其中数据服务、金融和认证确权三个领域占比较高,三项累计占比达79%。

4.区块链行业组织竞相成立

区块链技术的创新和应用落地离不开行业生态的构建和完善。自2015年12月至2017年末,中国成立区块链相关的行业协会 / 联盟近20个,中国区块链应用研究中心,GBBC中国中心,中关村区块链联盟、中国电子学会区块链专委会、中国信通院可信区块链联盟等一大批区块链专业组织为行业机构和不同背景的人员提供了一个专业领域的交流及合作平台,对于中国区块链行业的长期、健康发展发挥极有益的作用。

在区块链技术的教育和培训方面,中国各地区相关高校也在积极开展,开设相关科目、课程,以多种形式的教育培训项目,为中国区块链行业创新发展输送人才。

例如,清华大学iCenter、同济大学金融科技研究院、北邮在线区块链教育与研究中心等。其他各种区块链培训也在蓬勃发展,其中,由中国区块链应用研究中心联合 GBBC 组织的区块链应用培训目前已为中国区块链行业培训认证了近千名专业人才。

二、中国区块链行业发展面临挑战

1.清退非法数字货币交易所

中国政府对于比特币一直持有谨慎的态度。早在2013年12月,中国人民银行等五部委就发布了《关于防范比 特币风险的通知》,明确规定了比特币的性质,防范可能存在的过度投机炒作的风险、逃汇风险、洗钱风险以及涉嫌类证券的违规行为等隐患。因此,中国各比特币交易平台均未获得省级金融办的批准。

2017年9月4日,受到ICO的影响,中国人民银行等七部委于发布《关于防范代币发行融资风险的公告》,在叫停ICO的同时,也对各数字资产交易平台提出了停业整顿的要求 :“代币融资交易平台不得从事法定货币与代币、虚拟货币相互之间的兑换业务 , 不得买卖或作为中央对手方买卖代币或虚拟货币 , 不得为代币或虚拟货币提供定价、信息中介等服务。”

2.叫停非法ICO活动

截至2017年上半年,中国 ICO 市场已初具规模,募资金额达到26亿元人民币。但与此同时,缺少政府监管的ICO活动催生了大量良莠不齐的ICO项目,存在发行方缺乏明晰的规范、投资者缺乏适当性管理、投资者非理性行为引发市场泡沫和不法之徒借机诈骗洗钱等隐患。

2017年9月,中国人 民银行联合七部委发布《关于防范代币发行融资风险的公告》,定义 ICO 为非法活动,全面叫停 ICO。

然而,监管政策针对ICO融资模式的叫停,并非对区块链在初创企业融资应用的否定,也并非对区块链及数字货币等金融科技的否定。

短期来看,ICO有关行业的创新企业融资可能导致融资放缓,但从长远看来,此次监管收紧能够及时防止资金流向非法集资项目和传销诈骗项目,警示普通投资者审慎投资,防范市场过热引发金融风险。

3.政府监管重安全和稳定

国务院设立了金融稳定发展委员会,强化人民银行宏观审慎管理和系统性风险防范职责。中国的监管机构一方面及时地预见风险,处置风险,叫停比特币和ICO代币的集中交易,降低数字资产市场风险,维护国家金融的稳定和安全。

另一方面监管者也明确表示,当前的一些监管措施并不是否定数字货币,更不是否定与之相关的技术,而是对其已经引发的金融乱象进行治理,对可能出现的金融风险加以防范。

在风险防范的同时,业界也广泛呼吁防止矫枉过正的现象,对于正常的学术研究和理性探讨,应该给予足够的空间,同时积极应对交易所关闭后,大量交易转入场外交易、地下交易的新形势、新问题。

三、中国区块链行业前景积极乐观

1.创业者积极参与,90后大量入场

互联网已经颠覆了世界,区块链却要颠覆互联网。可以说区块链已然成为一个最大的风口。对于区块链这一最新领域,成长在数字社会的80、90后有着超越其它时代人的认知能力,这一认知能力又转化为 “认知红利”。

位于北京的互联网金融博物馆(the Museum of FinTech)每季度评比金融科技与区块链创新企业,超过 200 家公司的区块链创业者都是90后。一批90后区块链创业者甚至投资人正在广泛的参与全球竞争,迎接属于他们的时代到来。事实上,全球区块链创业和数字货币的交易总量的重要来源都是中国的创业者。

2.财富效应引起广泛关注

近年来,以比特币为代表的全球加密数字资产的规模不断扩大,据 CoinMarketCap. 网站统计的数据,截至2017年12月17日,全球数字资产总市值已经触及6000亿美元。

而2016年12月31日,这个数字才仅有177亿美元。不到一年的时间里,规模扩大近3300%,财富聚集效应引起了各方密切关注。区块链和数字货币已经成为中国大众的主流关注点和日常用语,私人和机构的资产配置也在转向这一领域。传统机构和国企机构间接入场。

几年前,区块链技术还是极客世界中“自由”的代名词;如今,巨头已经纷纷宣布涉足这一领域。

中国平安,成为国内首家加入R3区块链联盟的机构,目前已在资产交易和征信两个场景中上线了区块链技术;万向集团成立了万向区块链实验室;中国银联与IBM合作,预研“使用区块链技术的跨行积分兑换系统”。

百度与Circle达成战略合作;阿里系的蚂蚁金服将打造基于区块链技术的公益平台;腾讯加入可信区块链联盟,中食、中粮等传统国企与太一云合作推进中国食品链; 国家版权局与版权交易中心联盟联合发布了中国版权链,点融与富士康合作研发区块链供应链金融平台,其它众多上市公司、大型金融机构也纷纷推出区块链发展计划。

与其它创业公司相比,国企、行业巨头拥有更雄厚的资金和研究团队,也有更丰富的、可供区块链技术落地的场景。


3.基金投资蔚然成风

着力金融科技领域的投资机构,对区块链技术持续关注。资本市场的玩家,有场景、有资金,但他们更多是要将区块链技术进行改造,真正实现降低信任成本和交易成本。

在去年的第一季度,全球区块链创业公司累计获得VC投资15.7亿美元,而在过去的三年时间中(2014 年-2016 年 ),全球区块链创业企业总计获得投资金额接近150亿美金。

据数据公司CB Insights于近日发布的一份报告,谷歌和高盛是当前全球投资区块链公司最活跃的两家机构投资者。国内清华启迪、万向集团、复星集团等多家投资机构都已经发起了区块链创投基金。

4.早期领袖机构的坚守底线,守法合规

中国区块链应用研究中心于2017年8月16日曾举办ICO专题恳谈会,召集了十余家在京区块链机构负责人,非常明确表达了呼吁监管介入,控制市场风险的意见。北京金融局党组书记局长霍学文发表了重要讲话,要求中心所属理事机构和北京地区的相关机构不参与任何ICO的发行和交易,严格自律,遵守相关法律。这次会议获得业界广泛认可和传播。

2017年9月4日,中国人民银行及七部委发布的关于防范代币发行融资风险的公告。中国区块链应用研究中心全体理事共同发声,赞同监管部门的相关决定,并发表自律声明,全体理事进行了联署,在政府清理过程中,高度配合,没有出现重大的风险事件,彰显了中国区块链应用研究中心早期行业成员维护大局的担当。

5.各地政府特别沿海地区高度鼓励区块链

国务院印发《“十三五”国家信息化规划》,区块链与大数据、人工智能、机器深度学习等新 技术,成为国家布局重点。

中国人民银行印发了《中国金融业信息技术 “十三五” 发展规 划》,明确提出积极推进区块链、人工智能等新技术应用研究,去年 10 月,工信部发布《中国区块链技术和应用发展白皮书》,这是首个落地的区块链官方指导文件。

央行正在进行的国家数字货币试点,区块链也是其实现的技术之一。

各地政府,特别是沿海地区纷纷成立区块链实验地、研究院。目前,深圳、杭州、广州、贵阳、赣州等地政府都在积极建立区块链发展专区,给予特别扶植政策。

这些超过500万人口的城市大力推动区块链创新将建立一个个市场高地,开拓中国未来的空间。




金准人工智能 亚马逊的智能音箱产业分析报告

前言

前不久,市场分析公司Canalys在2018年第一季度全球智能音箱出货报告中指出谷歌智能音箱出货量首次反超亚马逊,一季度谷歌智能音箱出货量达到320万台,而亚马逊Echo系列为250万台。

一时间在行业引起一阵轰动,似乎谷歌开始在智能语音市场强势反击亚马逊的“老大哥”地位。确实,自2018 CES以来,无论是展会表现、广告宣传、合作伙伴生态,还是智能音箱销量,谷歌都呈现出不俗的发展。

但在智能语音生态上,谷歌要赶超亚马逊仍有很长的路。500余款Alexa中控设备,4.5万个技能,1.2万款连接设备,在过去4年间,亚马逊已经围绕Alexa发展起了三柄利剑,支撑起了亚马逊庞大的“语音帝国”,其聚合起的势能,使亚马逊构建起了强大的服务壁垒,即使没有低价促销策略,依然能带动生态的繁荣。

这种生态繁荣为亚马逊带来了极强的护城河,当Alexa服务广泛进入家家户户的每个智能终端后,用户将会增加对Alexa助手的黏性,进而导致设备商更愿意加入亚马逊朋友圈,在供需之间形成正向循环。与此同时,这种壁垒也将让其他公司(比如谷歌)在综合能力上处于弱势,很难在短期内对亚马逊进行超越。

亚马逊Alexa生态背后的三柄利剑就是:Alexa Voice Service、Alexa Skills Kit、Connected Devices,简单来说就是Alexa中控设备、技能(Skill)以及与连接设备(智能家居设备)。

一、亚马逊Alexa的三柄利剑

2014年秋,亚马逊低调的推出了Echo智能音箱,最开始只是以99美金的价格向Prime会员出售,在取得不错的销量与反响的情况下,亚马逊开始在2015年夏天开放语音助手Alexa。

Alexa生态的演进对我国智能语音产业的发展具有重要的借鉴意义,今年我国智能音箱市场也呈现出白热化的竞争格局,巨头之间的价格战已成为常态,然而各家在未来的道路上能够走多远,这“三股力量”仍是关键。

亚马逊第一代Echo

这一开放围绕三方面展开,一方面开放Alexa语音助手给第三方智能硬件,即Alexa中控产品;一方面发布软件开发工具ASK(Alexa Skil Kit),方便开发者打造语音技能;另一方面为了让Alexa便的更加实用,亚马逊还和Nest、Ecobee、Sensi等智能家居公司一起探索Alexa的智能家居控制,扩展Alexa可以连接的智能设备。

通过金准人工智能专家观察,中控设备、技能(Skill)、连接设备这三者之间呈现出不同节奏的发展历程,以及爆发阶段,最终三者相辅相成,又进一步促成Alexa生态的大爆发,形成了今天的亚马逊“语音帝国”。

Alexa三柄利剑的增长趋势图

Alexa生态中,率先实现突破的是技能,2017年2月底Alexa就已经拥有超过1万个语音技能了,随后开始进入爆发式发展,内容的丰富无疑推动Alexa进入更多中控设备,而更多设备的涌入,无疑又大大刺激大量开发者的卷入,进入2018年后技能开始爆炸性增长,到今年5月份已经达到4.5万个。

而搭载Alexa的第一批中控设备——典型的就是智能音箱,在2016年底或2017年初刚刚走向市场,在芯片厂商与方案商的推动下,Alexa中控音箱产品在2017年高歌猛进,并形成200多个品牌500多款Alexa产品,也把Echo的销量推倒3000万的体量。

技能的丰富、Alexa中控设备的发展直接推动更多的智能家居设备支持Alexa。相比而言,Alexa连接的智能家居设备在2017年开始进入发展快车道,并在2018年呈现爆炸式发展,据亚马逊称,目前Alexa可控制来自2000个品牌的1.2万个智能设备。

可以看出内容技能的丰富、Alexa中控设备的增长,最终推动亚马逊智能家居平台的发展,而更多智能家居产品的接入,进一步推动技能以及中控产品的发展,从而形成一种正向循环 ,像“滚雪球”一样让Alexa生态产生的势能越来越大,最终形成今天的语音帝国,并且这一平台仍在快速发展中。

然而,近两年市场仍过多的沉醉在亚马逊Echo突飞猛进的销量,亦或是技能的迅猛发展。但Alexa生态的繁荣正是这三柄利剑正向循环的结果,如果不把这三者放在一起来看,很容易陷入一种只见树木不见森林的局限。而探讨Alexa生态的演进,对于我国正在如火如荼进行的智能语音产业具有非常重要的指导意义。

二、Alexa音箱困局:认证与生存

随着亚马逊Echo的畅销,亚马逊顺势在2016年开放Alexa语音助手,允许第三方音箱以及其他产品接入Alexa,并在亚马逊渠道进行销售。其中以深圳为代表的珠三角在Alexa中控产品的发展中扮演了重要角色,而Alexa中控产品——典型的是智能音箱——是生态繁荣的关键。

谈到Alexa智能音箱就必须谈最早亚马逊在2015年8月推出的开发者预览版Alexa Voice Service,简称AVS,为了保证Alexa产品的体验效果,想要接入Alexa的音箱必须要通过亚马逊的AVS认证。

但是传统的音箱品牌或者工厂并不具备开发智能音箱的能力,这里Alexa音箱的落地有两波力量发挥了重要作用,一波是芯片厂商,一波是方案商。

一个典型的例子是科胜讯最早推出了通过亚马逊AVS认证的芯片解决方案,可以实现产品的远场语音交互。基于科胜讯的芯片方案,方案商根据不同品牌商的需求,将方案落地到产品中,通过他们的优化、测试,从而推动Alexa产品快速通过认证,进而在市场销售。

金准人工智能专家认为,不通过方案商,90%的产品都很难通过亚马逊AVS认证,可见方案商在产品认证、落地环节扮演了重要角色,这一方面代表的企业就是Sugr米唐科技、Linkplay等。

但是金准人工智能专家指出,由于方案商经常同时负责多个产品的认证,往往导致认证缓慢,“经常两三个月下不来”,这也降低了产品的迭代速度。

正是在方案商、芯片商的推动下,2016年下半年到2017年初,第三方Alexa产品——起初最多的是音箱——开始问世,接着随着整个产业链的成熟,产品落地速度也在不断加快,到2017年就有一大波Alexa产品涌现。

金准人工智能专家从产业链获悉,目前在Alexa平台,有200多个品牌商约500个Alexa设备涌现,大大推动了Alexa中控设备的数目以及生态的繁荣。

但是据金准人工智能专家了解,这一波做Alexa智能音箱的企业,只有少数活的不错,比如品牌方的Sonos智能音箱卖到七八十万台,在代工厂商中DOSS、君兰电子出货量也都在50万以上。但是大多数品牌企业并不赚钱。

原因无他,亚马逊有自己的Echo系列产品,并且会在主要节日低价促销自家产品,导致与Echo类似的产品难以获得消费者青睐。此外,尽管国内厂商尽可能将智能音箱的成本压到最低,但是受制于亚马逊平台等渠道费用,价格优势在亚马逊的强势补贴面前也并无优势。

第三方Alexa产品如何避开Echo产品的正面冲突,寻找差异化的空间并获得盈利,又是第三方Alexa产品生存的关键。

此外,蓝牙Alexa产品、带屏Alexa产品也是Alexa生态今年呈现出的两个发力点,来推动语音助手抢占更多硬件入口。

三、4.5万技能的内容王国

2015年6月份,亚马逊发布了技能(Skill)开发工具ASK(Alexa Skills Kit),第三方开发者可以在Alexa平台上开发技能应用。而2016年Alexa技能数量只能算小有规模,进入2017年后开始呈现爆发式增长,而到2018年爆炸式增长来形容。

2016年1月份,Alexa才刚刚拥有135项技能,到同年6月份,短短的5月Alexa技能数目就增加到1000项。而到2016年11月份,这一数字就达到5000项。

进入2017年后,2月底Alexa技能数目就达到1万项,开始呈现爆发式增长。到2017年12月,亚马逊Alexa的技能数量已经突破2.7万项,10个月增长1.7万个技能。

进入2018年,Alexa技能增长进一步提速。2018年3月,技能数目为3.4万,但今年5月份,金准人工智能专家了解到的最新数据已经是4.5万项,2个月增长约1万个技能。

金准人工智能专家通过分析产业链发现,亚马逊平台的支持、全球化的扩展、Alexa生态的繁荣、以及智能家居的发展都是Alexa技能的快速增长的重要因素。

首先是亚马逊平台的支持以及国际化的扩展,亚马逊相继推出不少技能激励计划,比如Alexa Developer Rewards、Alexa技能挑战赛就是重要的两项,推动更多的开发者参与到Alexa生态的技能开发中。

第二点在于内容付费,也吸引了大量的内容服务商参与到Alexa平台。此外,随着智能家居的繁荣,大量WiFi设备的涌入也为Alexa平台带来大量的技能。

Alexa技能平台中,工具类服务仍是核心,占到约一半左右,比如家居控制、通讯、连接服务等,其次是内容类、互动娱乐类等。

随着Alexa全球化的发展以及智能家居的繁荣,其技能数目仍会保持快速的发展,而更多内容、服务的涌入,这推动Alexa助手近一步渗入更多设备。

四、连接设备达到1.2万款

Alexa生态最后一柄利剑便是连接设备——Work With Alexa,随着Echo等Alexa中控设备的大卖,越来越多厂商开始围绕Alexa生产周边的控制设备,比如智能插座、智能开关、智能灯、智能窗帘等。

2015年夏天,亚马逊开始同一些智能家居厂商进行智能家居控制的测试,如Nest,Ecobee,Sensi等。随着Echo销售的火爆以及亚马逊电商渠道的支持,2017年以来越来越多的WiFi设备接入到智能家居平台,可以用Alexa中控设备进行连接控制。

在今年年初Alexa就可以控制超过4000个智能家居设备,而今年5月份,亚马逊在TechHive的一份声明中表示,Alexa已经可以控制来自2000多个品牌的1.2万款智能设备。从2017年下半年以来,支持Alexa的连接设备便呈现迅猛发展。

金准人工智能专家结合产业链信息粗略估算,深圳就有近百家WiFi模块方案商,至少有五百家厂商围绕Alexa生产周边设备,主要产品就是WiFi类的智能插座、开关等,近一年的出货量就超过3000万。

之所以Alexa的智能家居能够发展的如此迅猛,一方面源于以深圳为代表的众多厂商的涌入,另一方面方案商快速推动小家电产品开发的标准化、流程化,大大降低开发认证门槛。其中代表的WiFi方案商有涂鸦智能、Forrinx等。

这里需要指出的是,随着支持Alexa的连接设备越来越多,亚马逊将认证外包给了美国的UL实验室,自身只进行蓝牙、车载设备的认证,这一定程度也提升了WiFi设备的认证速度。

但是在Alexa繁荣的连接设备下,也呈现着危机。这表现在大量的连接设备仍然以小家电为主,比如智能插座、开关、灯等,并且激烈的竞争,导致产品质量良莠不齐,亚马逊平台对这类产品的监管也存在一定程度的松懈。

WiFi插座为例,2017年WiFi模块的价格一般都在12元左右,而伴随着支持Alexa的WiFi插座的井喷,方案商之间的激烈竞争,今年WiFi模块的价格已经降到10元左右。

工厂中生产的WiFi模块

随之而来的是电路板(PCBA)价格的下降。原本2017年WiFi插座的电路板产品出厂价的成本在30元左右,但今年很多方案商已经将价格降到了22元左右。

WiFi插座工厂之间进一步竞争,导致多家产品成品出厂价都低于30元,加上跨境电商物流成本、亚马逊平台的抽成,定价8~9美金(约50~60人民币)的WiFi插座已经利润微薄了。并且激烈的成本竞争导致产品质量的参差不齐,这又进一步恶化了行业竞争。

五、对我国语音生态的借鉴

通过对亚马逊Alexa语音帝国背后的这三柄利剑的分析,不难发现任何一个语音平台的繁荣,背后一定是中控设备、技能(内容服务)、连接设备三者的共同发力。

反观我国的智能语音平台,无论是BAT,还是京东、小米、华为等,都只是在某一个点上取得一些成绩,但是离整个生态的繁荣还有很长的路要走。

尤其是今年是国内智能音箱飞速发展的一年,互联网巨头们都以低价策略掀起了价格战,这一定程度上推动智能音箱销量的快速增长。但是在内容服务、连接设备上与Alexa生态相比仍有很大差距,这是智能语音产业链急需补齐的短板。

另外金准人工智能专家也了解到,随着人们对智能音箱的新鲜感消失后,用户的使用黏性也开始下降,这时就更需要整个生态的培养,依靠多股力量共同推动智能语音产业的发展。

鉴于亚马逊平台许多第三方智能音箱不赚钱的现状,反观国内市场也是如此。一方面巨头采取低价促销的策略,99元、89元的低价已成为常态,这让很多平台的第三方企业难以获得生存空间。另一方面随着今年国内智能音箱竞争的加剧,“站队”现象已开始存在,一些互联网巨头开始收紧平台的开放程度,这都不利于智能语音生态的繁荣。

随着今年以智能音箱未代表的主控设备进一步发展,未来连接设备以及智能家居标准也会是语音平台之间竞争的关键,如何保证WiFi产品的品质,保证智能家居品类的丰富,同时又给予生态伙伴足够的利润空间,都将决定平台未来的走向。

此外,如何设置合理的中控设备认证标准、连接设备认证标准,以及蓝牙设备的认证标准,保证认证的效率与产品的迭代速度,对于国内语音平台之间的竞争都至关重要。

结语:用生态构建竞争后盾

Echo音箱销量超3000万,Alexa中控设备达到500款,技能数目达4.5万项,连接设备约1.2万款,亚马逊用3年半的时间,围绕着Alexa构建了一个庞大的语音帝国。

正是这三柄利剑的存在,亚马逊的语音生态仍会在一段时间内保持领先。而对于我国的语音平台而言,如何把握好这三柄利剑为平台所用,才能真正聚合生态的力量,构建服务壁垒,从而引领未来的竞争。

金准人工智能分享中国信通院 2018工业大数据白皮书(下)

1) 大数据产业创新特点分析

基于传统产业分类以及大数据应用创新特点,按照工业大数据、农业农村大据、服务业大数据以及新兴产业大数据等类别进行分析,其中,服务业又可细分为金融、电子商务、交通等多个领域。工业仍是各地最为关注的大数据产业创新领域。55个省级和地市级政府部门中,有39个提到了工业大数据,占比达到71%。大数据应用于工业研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产品全生命周期、产业链全流程各环节,成为推进智能制造的重要手段。

农业农村是地方政府关注的另一大热点大数据应用领域。有33个省级政府部门或地市级政府部门提到了农村农业大数据,占总数的60%。重点应用在农产品质量安全追溯、农产品产销信息监测预警、农业自然灾害预测预报、动物疫病和植物病虫害监测预警等方面。大数据在服务业拥有广阔应用空间。互联网金融、数据服务、数
据材料、数据制药等新业态成为新热点,各地积极培育新技术、新产品、新业态和新模式。

从目前各地发布的大数据产业政策文件看,电力、教育、文化创意等领域的大数据产业创新受到的关注度不高,今后需要加大在这些领域的推动力度。

3.地方大数据产业发展成效与问题

初步形成协同发展的大数据产业生态体系。加速培育和引进大数据骨干企业,大力扶持特色鲜明的创新型中小企业,形成协同发展的大数据产业生态体系。试验区采取有针对性措施,引进和培育大数据企业。上海涌现出宝信软件、银联智策等行业应用龙头企业,星环科技、华院数据等技术型企业在数据挖掘、大数据平台、数据安全等领域快速成长。重庆成功推动阿里巴巴西部创新中心、中科曙光-美国VMWare合资公司、浪潮大数据等项目落户重庆,猪八戒网公司估值已超百亿元,成为国内最大的工业设计众包平台,中科云丛已成为国内知名的人脸识别大数据企业。沈阳注重龙头企业引进,中兴、浪潮、360、华为、SAS、国信优易等60余家企业落户沈阳,在浑南、和平、铁西形成大数据企业集聚态势。这些骨干企业对推动当地经济发展、
提升大数据发展、促进高新技术产业就业,均起到重要作用。

产业发展层次较低,产业布局亟需完善。除了京津冀、珠三角、上海三个综合试验区之外,其他综合试验区大数据产业整体发展层次较低,大数据产业链布局亟需完善。同时,中西部试验区由于产业基础较为薄弱、科研教育资源少、经济发展水平较低等原因,大数据龙头企业都相对较少,导致细分行业对个别企业依存度过高,存在一定的发展风险。贵州省在电子设备制造、IDC产业领域取得有目共睹进展,但在以海量计算、人工智能等为代表的高端产业领域,与国内先进省份仍有较大区域。

七、数据资产管理体系

近年来,数据治理和数据资产管理的重要性愈发凸显。有效的数据资产管理是大数据与实体经济深度融合的必经之路。数据成为资产的概念逐渐深入人心,甚至有人建议将数据计入资产负债表。数据资产管理将从“理论”走向“实践”,将影响数据的存量和增量,提升数据的质量和价值,保障数据的安全,为大数据应用及人们未来的便捷生活打下夯实的基础。

1.数据资产管理的定位和范畴

数据资产管理在大数据技术体系中的定位如图4所示,它位于应用和底层平台中间。数据资产管理包括两个重要方面,一是数据资产管理的核心活动职能,二是确保这些活动职能落地实施的保障措施,包括组织架构、制度体系。数据资产管理在大数据应用体系中,处于承上启下的重要地位。对上支持以价值挖掘为导向的数据应用开发,对下依托大数据平台实现数据全生命周期的管理。

4数据资产管理在大数据体系中的定位

目前,数据资产管理已经形成了一套科学的管理范畴。根据DAMA等机构的总结,数据资产管理主要包含9个活动职能和2个保障措施,9个活动职能指的是数据标准管理、数据模型管理、元数据管理、主数据管理、数据质量管理、数据生命周期管理、数据安全管理、数据资产价值评估和数据资产运营流通,2个保障措施包括组织架构和制度体系。

5数据资产管理体系架构

2.数据资产管理面临的挑战

企业日常经营活动中积累的大量数据,除了支持业务流程运转之外,越来越多地被用于帮助企业提升管理决策效率、实现价值挖掘和业务创新。企业日常经营决策过程的背后,实质是数据的生产、传递和利用的过程,风险控制、产品定价、绩效考核等管理决策过程需要大量高质量数据支撑。提升数据质量、降低成本已经成为行业企业热点关注话题。如果不能对数据进行有效梳理及精细化管理,其价值就得不到很好体现,严重影响数据价值发挥,甚至会给运营管理带来负面作用。此外,日益全面、严格的监管措施和信息披露要求,也对企业数据提出了前所未有的挑战,主要体现在以下几个方面:

一是缺乏统一数据标准。数据登记盘点流程缺乏统一的数据标准,无法有效避免数据混乱冲突、一数多源、多样多类等问题。统一标准是解决数据的关联能力,保障信息交互、数据流通、系统访问功能顺畅的必要前提。

二是数据周期规划混乱。对于部分企业来说,其内部数据的采集、传输、存储、应用、开放共享等全生命周期流程的各个环节的规划存在不合理现象。如收集数据时数据源用户处于不知情/非同意状态、违约超范围加工或未做到加工信息隔离等。

三是难以统筹业务管理。数据的增删、修改、使用等权限管理混乱,难以建立全面、准确、完整地反映企业运营状况的单一数据视图。数据需求、数据质量、数据应用等问题的管理和解决分散在不同业务和技术部门,没有一个清晰的协调机制和统一的数据管理渠道,业务不能及时、按需获得数据支持。

四是数据处理效率低下。数据采集、预处理等工作的周期较长,方法不够便捷,处理效率低下,无法快速挖掘整理岀完善优质的数据属性供分析应用,需要提升开发及治理效率。

五是数据质量参差不齐。数据冗余、数据缺值、数据冲突等数据质量问题不能被及时发现和有效解决。需要建立规范的数据治理流程和考核机制等途径加以完善。

六是数据垃圾亟待解决。大量的历史留存冷数据无法被有效识别及处理,形成数据“包袱”。这些数据“包袱”很难变成数据“金矿”,又占用存储空间,浪费成本,造成损失。

七是安全监管势在必行。缺乏有效的数据安全管理机制,对敏感信息、隐私信息、保密信息的访问缺乏有效控制使其脱敏脱密合规,甚至对企业形成潜在的声誉和法律风险等。建立一个可靠的“数据加密保险箱”势在必行。

八是数据价值难以评估。数据评价体系以及数据资产化目前处于初级阶段,数据增值保值以及数据估值衡量问题亟待解决,可以说数据资产变现任重而道远。

数据作为越来越重要的生产要素,将成为比土地、石油、煤矿、劳动力等更为核心的生产材料,但是,实现数据资源向数据资本的转变还需要面对一系列的问题和挑战,数据资产管理正在成为企业赋能商业创新的具有影响力和战斗力的核心竞争领域。

3.数据资产管理的发展趋势

随着数据资产管理生态系统的不断发展,现有的实践体系也在迅速发展,可以从数据对象、数据采集、处理架构、组织职能、管理手段和应用范围六个方面来预测其发展趋势。数据对象纷繁复杂。目前,企业数据管理的主要数据对象仍然是结构化的文本数据。未来,随着网络爬虫、视频处理、语音识别、自然语言处理、图像处理、人脸识别等相关技术逐渐成熟并被产业界进一步深度应用,城市数据、视频数据、语音数据、图形图像数据等将被越来越多的进行管理和应用。金准人工智能专家预计到2020年,66%的企业将采用高级分类处理方案来采集、保存并处理非结构化的数据,以提高分析率。

数据采集途径丰富。随着传感器、5GNB-IoT的发展,数据采集及传输途径也将得以扩充。由社交媒体和机器人过程自动化(RPA)等转型技术创建的新数据通道将为数据治理和数据质量组织带来机遇和挑战。这些渠道的数据,其规模、数量、速度和变化(SVVV)等特征与主数据管理和数据治理的传统领域的特征显著不同。数据采集的变化和传统数据管理架构产生了“差异”,这样的“差异”要求管理组织采用不同的方法来管理数据质量和标准,以满足相关数字业务流程所要求的灵活性。

处理架构更新换代。由于越来越多的文件、文本、日志等半结构化、非结构化数据加入形成“数据湖”,数据的处理架构也在发生变化。支持主流大数据分析平台的处理架构以及批处理、流计算等技术正在被应用于数据资产管理。金准人工智能专家预计到2020年,主流的分析架构都将包含基于目标进行优化的解决方案,其中三分之一的产品会将关系型及非关系型数据的处理结合在一起。数据处理的底层架构将全面采取包括分布式文件系统、MPP数据库、传统数据仓库、流计算引擎、交互式计算引擎、离线计算引擎在内的计算&存储混搭架构”,并逐渐由传统的“ETL”数据集成过程向“ELT”转变。以HadoopSpark等分布式技术和组件为核心的数据处理架构,能够支持批量和实时的数据加载以及灵活的业务需求,将是持续焦点。

组织职能升级变迁。当前主流管理制度体系中,数据管理职能由IT部门来负责,业务部门配合IT部门执行数据管理并提出需求。未来,随着数据分析与业务融合越来越深入,业务部门将成为数据应用的主角,在数据资产管理中扮演越来越重要的角色。据金准人工智能专家预测,未来50%的全球性组织将聘用首席数据官(CDOChiefDataOfficer),在数据高度监管的银行金融或医疗健康领域,此类人才需求量更大。

管理手段自动智能。依靠“手工人力”的电子表格数据治理模式即将被“自动智能”的“专业工具”取代,越来越多的数据管理员、业务分析师和数据领导者采用“平台工具”来获取数据价值。随着机器学习、深度学习技术的成熟,相关专项解决方案和平台工具系统的技术局限性如效率低、差错率高、扩展性差等将被一一攻破,能够有效地解放人力,提高效率和精度。

应用范围不断扩大。数据的应用范围将由传统的内部应用为主发展为支撑内部和服务外部并重。数据资产的意义价值也从对内强化能力扩展到了对外合作开放上,从而实现数据资产保值到增值的跨越。内部应用一般包括管理优化、研判决策、风险规避、业务拓展、管控成本等。由原来的只应用于领导决策场景扩展到全员业务分析使用。外部运营包括智能推荐、精准营销、分析报告以及风险防控等。从使用对象来看,数据资产的使用者不仅包括企业决策人员,还包括运维用户、业务管理人员、数据分析人员、数据科学家等各种角色。

数据资产管理的主体可以从企业向更广泛的概念推广。可以说,构建科学的数据资产管理体系是个人层面、企业层面、社会层面、国家层面乃至国际层面都关注的热点话题之一。个人层面,个人数据利用与数据安全保护之间需要合理的平衡,降低组织运营与合规方面的风险。大数据商业化应用中涉及的用户数据处理需要对用户隐私进行脱敏加密,以实现可控的隐私保护目标。企业层面,”数据资产价值的估算可以帮助企业更准确的掌握信息化投资收益,也是数据交易流通的前提之一。好的数据资产管理策略能有效规避风险,节约投入成本。社会层面,受限于数据汇聚程度、数据规模和数据源种类的丰富程度,社会能够感知的数据应用场景较为单一,主要集中在精准营销,舆情感知和风险控制等有限场景,应用深度不够,应用空间,尤其是能够惠及大众的应用空间亟待开发。国家层面,数据资产的运营流通需要国家层面的监管治理,合法合规性是数据运营流通的首要前提,是国家促进大数据发展,保障人民群众权益的关键纽带。国际层面,数据资产管理知识体系涉及管理、技术等多个学科,是一个非常复杂的系统工程,涉及很多技术难点和管理内容需要结合多方力量达成一致标准,国际化的共识机制是数据资产管理有效执行的重要前提和保障。

八.建议与展望

大数据从概念产生到应用成熟,中间横亘着一道又一道的障碍。能否突破这些障碍,关系到大数据能否发挥实效,真正成为引领信息技术变革、助力数字经济发展、提升政府治理能力和公共服务水平的关键因素。在《大数据白皮书(2016年)》中,我们提出了避免盲目跟风、推动数据共享、强调供需对接、完善法律制度、突出地方特色等五点建议。这些问题有些得到了改善,有些仍然是大数据发展过程中较大的问题。站在当下,我们提出针对大数据发展的如下几点建议:

1.制度与技术双管齐下,打破数据孤岛

数据流通不畅一直是制约大数据发展的关键障碍。人人都想要别人的数据,但都不愿意把自己的数据给别人。与此同时,以前信息系统建设都从一个个“烟囱”开始,数据缺乏互通的技术基础。从国家层面到企业内部,情况大同小异。金准数据2016年底的一份报告显示,大数据在很多领域没有达到预期效果,很重要的原因就是数据割裂。为解决这一问题,需要制度手段与技术手段双管齐下。这些年,推动数据开放共享的政策举措在一直在加强,然而效果与预期还有差距,未来,如果同态加密、差分隐私、多方安全计算、零知识证明技术如能进一步取得突破,数据共享和流通将有望再前进一大步。

2.内部与外部多重并举,推动数据治理

据调查,数据分析工作,往往有80%的时间和精力都耗费在搜集、清洗和加工数据上。数据质量不过关,会让数据分析效果大打折扣,甚至让分析结果谬以千里。很多单位大数据应用效果不佳,多半问题出在数据管理上。大家都同意把数据当做资产,甚至认为有朝一日会计入资产负债表。然而,数据资产管理不像大数据分析挖掘那么光鲜亮丽,就像城市的“下水道工程”,短期只有投入没有产出。但长期来说又不得不做,是战略层面的事情,否则返工的成本巨大。以后,随着每个企业都将成为数据驱动的企业,数据资产管理这样基础性的操作要尽早完成。同时,全行业的数据治理也应提上日程。例如,金融行业的《银行金融机构数据治理指引》就将整个行业的数据治理进行了顶层设计,为行业数据融通奠定了坚实基础,也为其它行业的数据治理开了一个好头。

3.业务与数据加速融合,深化数据应用

如前所述,虽然大数据的应用取得了长足进展,但行业与大数据融合的不平衡问题还很严重。目前,大数据在互联网、金融、电信等领域产生了实实在在的效益,医疗、工业领域也正在加速。但总体上只能说刚刚走出了半步,大多数是“平行替代”或“补课”,还远远没能达到“深度融合”的阶段。例如,在金融和电信行业,往往只是采用Hadoop等工具来重构原来的昂贵的数据仓库。而政务、医疗、工业等领域的大数据应用,则大多是“补课”:即在业务系统之外,新建原来缺失的数据平台。客观地说,目前这样的阶段对于很多行业来说是“必经之路”。在这一阶段,需要鼓励大数据技术企业不断提升大数据平台和应用的可用性和操作便捷程度,优先支持面向传统企业的产品、服务和解决方案的开发,简化大数据底层繁琐复杂的技术,便捷大数据应用的部署。随着这些“替代”或“补课”的深入推进,业务与数据将加深融合,数据驱动的新模式、新业态更值得期待。

4.监管与自律同时推进,保障数据安全

数据安全是大数据发展的底线。如前所述,我国大数据的安全保障能力还不够强,安全体系建设还未完成。一方面需要强化数据法律的建设,加强重要基础设施和关键领域的法律监管,尤其在个人信息保护方面需要“重拳整治”。另一方面需要强调行业自律,由于数据不可避免的出现“寡头现象”,部分大企业所拥有的数据涉及到众多用户的信息安全,这就需要企业强化自律。从政府角度,需要主动适应并努力引领新变化,加强政策、监管与法律的统筹协调,动态优化政策法规体系,积极构建大数据健康发展的有利环境。

金准人工智能分享中国信通院 2018工业大数据白皮书(上)

前言

随着信息技术和人类生产生活交汇融合,全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点,对经济发展、社会治理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。近年来,我国的大数据在政策、技术、产业、应用等方面均获得了长足发展。

本白皮书集中梳理介绍了我国大数据的最新发展态势和成果。白皮书首先对我国大数据的发展进行了回顾与梳理,对大数据发展的总体情况进行了研判。还对大数据的技术发展、行业应用进行了梳理,探讨了利用大数据提升政府治理能力的关键问题,并对数据法律法规体系和地方大数据产业发展的新实践、新动向进行了追踪研究,力求重点介绍我国大数据发展的最新成果。随着近年来数据资产管理的概念逐渐深入人心,白皮书专门用一章对这一问题进行了探讨。最后,结合我国大数据发展最新状况及问题,提出了进一步促进大数据发展的相关策略建议。

一、大数据发展概述

大数据是信息化发展的新阶段。随着信息技术和人类生产生活交汇融合,互联网快速普及,全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点,对经济发展、社会治理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。在过去的2017年里,大数据在政策、技术、产业、应用等多个层面都取得了显著进展。

在政策层面,大数据的重要性进一步得到巩固。党的十九大提出推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合,习近平总书记在政治局集体学习中深刻分析了我国大数据发展的现状和趋势,对我国实施国家大数据战略提出了更高的要求。

在技术层面,以分析类技术、事务处理技术和流通类技术为代表的大数据技术得到了快速的发展。以开源为主导、多种技术和架构并存的大数据技术架构体系已经初步形成。大数据技术的计算性能进一步提升,处理时延不断降低,硬件能力得到充分挖掘,与各种数据库的融合能力继续增强。

在产业层面,我国大数据产业继续保持高速发展。金准人工智能专家预测,大数据在2018年深入渗透到各行各业(every business)。对于我国大数据产业的规模,目前各个研究机构均采取间接方法估算。金准人工智能专家结合对大数据相关企业的调研测算,2017年我国大数据产业规模为4700亿元人民币,同比增长30%。在这其中,大数据软硬件产品的产值约为234亿元人民币,同比增长39%。而中国信息通信研究院《中国数字经济发展与就业白皮书(2018年)》中的数据显示,2017年我国数字经济总量达到27.2万亿元,同比名义增长超过20.3%,占GDP比重达到32.9%。在这其中,以大数据为代表的新一代信息技术对于数字经济的贡献功不可没。

1我国大数据市场产值图(单位:亿元)

在应用层面,大数据在各行业的融合应用继续深化。大数据企业正在尝到与实体经济融合发展带来的甜头。利用大数据可以对实体经济行业进行市场需求分析、生产流程优化、供应链与物流管理、能源管理、提供智能客户服务等,这不但大大拓展了大数据企业的目标市场,更成为众多大数据企业技术进步的重要推动力。随着融合深度的增强和市场潜力不断被挖掘,融合发展给大数据企业带来的益处和价值正在日益显现。根据中国信息通信研究院2017年大数据产业地图的统计,为金融、政务、电商三个行业提供大数据产品和解决方案的企业最多,分别占比63%57%47%。但实践中仍然面临着缺乏高质量数据、缺乏平台级工具、缺乏成熟商业模式等一系列问题,阻碍了实体经济行业充分利用大数据的价值。

在利用大数据提升政府治理能力方面,我国在2017年出台了《政务信息系统整合共享实施方案》、《政务信息资源目录编制指南(试行)》等多项政策文件推进政府数据汇聚、共享、开放,取得了诸多进展。各地纷纷将大数据作为提升政府治理能力的重要手段,通过高效采集、有效整合、深化应用政府数据和社会数据,提升政府决策和风险防范水平,提高社会治理的精准性和有效性。

在地方大数据发展实践方面,截至20182月底,我国各地方政府对外公布了超过110份大数据相关政策文件,覆盖全国31个省级行政区划。总体来看,我国大数据产业目前仍处于蓬勃发展阶段,各地更加注重结合当地发展特色和优势进行大数据产业发展,区域协调的发展局面正在形成。

在大数据的发展过程中,无论是政府还是企业,近年来都愈发关注数据治理和数据资产管理的重要性。20183月,银监会出台《银行业金融机构数据治理指引》,要求银行金融机构建立自上而下、协调一致的数据治理体系。企业的数据资产管理也正在从理论走向实践,为大数据应用打下坚实的基础。为应对大数据发展带来的各种问题和需求,各国政府在立法方面也动作频频,在政府数据开放、个人信息保护和数据跨境流动方面都有了一些进展。无论是政策还是立法,都旨在实现数据价值的安全释放,提升数据管理的科学化水平。

我国要实现从数据大国数据强国转变,还面临诸多挑战。一是技术创新与支撑能力依然不够,我国无论是新型计算平台、分布式计算架构,还是大数据处理、分析和呈现方面与国外均存在较大差距,总体上难以满足各行各业大数据应用需求。二是信息安全和数据管理体系仍未建立,数据所有权、隐私权等相关法律法规和信息安全、开放共享的规范和标准缺乏或可操作性不强,技术安全防范和管理能力不够。三是人才队伍建设亟需加强,大数据人才远不能满足发展需要,尤其是缺乏既熟悉行业业务需求,又掌握大数据技术与管理的综合型人才。未来,需要我们继续坚持国家大数据战略,审时度势精心布局,努力开拓大数据发展新局面,更好服务我国经济社会发展和人民生活改善。

二、大数据政策环境

在刚刚过去的2017年里,大数据从政策层面备受关注。在党的十九大报告贯彻新发展理念,建设现代化经济体系一章中,专门提到推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合,高屋建瓴地指出了我国大数据发展重点方向。2017128日,十九届中共中央政治局就实施国家大数据战略进行了集体学习,习近平总书记深刻分析了我国大数据发展的现状和趋势,对我国实施国家大数据战略提出了五个方面的要求。本章将对国家大数据政策进行梳理,并对国家大数据战略的内涵进行分析。

1.我国大数据政策回顾与大数据战略的提出

2014年,大数据首次写入政府工作报告,而这一年也成为实际意义上的中国大数据政策元年。从这一年起,大数据逐渐成为各级政府关注的热点,政府数据开放共享、数据流通与交易、利用大数据保障和改善民生等概念逐渐深入人心。

2015831日,国务院正式印发了《促进大数据发展的行动纲要》(以下简称《行动纲要》),成为我国发展大数据产业的战略性指导文件。《行动纲要》作为我国推进大数据发展的战略性、指导性文件,充分体现了国家层面对大数据发展的顶层设计和统筹布局,为我国大数据应用、产业和技术的发展提供了行动指南。

2016年,《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》(以下简称《十三五规划纲要》)正式公布。十三五规划纲要的第二十七章题目为实施国家大数据战略。这也是国家大数据战略首次被公开提出。《十三五规划纲要》对国家大数据战略的阐释,成为各级政府在制订大数据发展规划和配套措施时的重要指导,对我国大数据的发展具有深远意义。

2016年底,工业和信息化部正式发布《大数据产业发展规划(2016-2020年)》。《大数据产业发展规划》以大数据产业发展中的关键问题为出发点和落脚点,明确了十三五时期大数据产业发展的指导思想、发展目标、重点任务、重点工程及保障措施等内容,成为大数据产业发展的行动纲领。农业林业、环境保护、国土资源、水利、交通运输、医疗健康、能源等主管部门纷纷出台了各自行业的大数据相关发展规划,大数据的政策布局逐渐得以完善。

2.国家大数据战略的内涵

金准人工智能专家认为,全面准确的理解国家大数据战略的内涵与意义,才能形成广泛的社会共识、充分的调动社会资源、完成构建国家大数据体系的各项任务。全面深入了解大数据及其相关技术的发展脉络和历史轨迹,可以引导我们准确深刻的把握大数据与国家总体目标相关性和内生性。2017128日,中共中央政治局就实施国家大数据战略进行第二次集体学习,习近平总书记在主持学习时,深刻分析了我国大数据发展的现状和趋势,对我国实施国家大数据战略提出了五个方面的要求,一是推动大数据技术产业创新发展;二是构建以数据为关键要素的数字经济;三是运用大数据提升国家治理现代化水平;四是运用大数据促进保障和改善民生;五是切实保障国家数据安全与完善数据产权保护制度。我们认为,上述五大要求构成了国家大数据战略的五大内涵

一是推动大数据技术产业创新发展。总书记指出,我们要瞄准世界科技前沿,集中优势资源突破大数据核心技术,加快构建自主可控的大数据产业链、价值链和生态系统。近年来,我国在大数据技术产业方面取得了不少突破。2014-2016年,百度、阿里和腾讯先后拿下国际上知名的Sort Bench mark大赛冠军。这个竞赛全面比拼分布式系统软件架构能力,包括如海量数据分布式存储、计算任务切片调度等方面的能力。而这一赛事2014年之前的冠军均被微软、Yahoo、亚马逊等包揽。这从一个侧面反映了我国产业界在大数据处理技术水平的快速提升,但是在互联网与大数据技术的创新与发展方面,同世界先进水平相比还有很大距离。

二是构建以数据为关键要素的数字经济。总书记提出,要坚持以供给侧结构性改革为主线,加快发展数字经济,推动实体经济和数字经济融合发展,推动互联网、大数据、人工智能同实体经济深度融合,继续做好信息化和工业化深度融合这篇大文章,推动制造业加速向数字化、网络化、智能化发展。2016年,我国数字经济总量达22.6万亿元,占GDP比重达30.3%。数字经济已经成为带动中国经济增长的核心动力。工业互联网、分享经济、网络零售、移动支付等领域的快速发展,既为大数据的发展提供了重要应用场景,也对大数据产业的技术水平提升起到了促进作用。

三是要运用大数据提升国家治理现代化水平。总书记强调,要建立健全大数据辅助科学决策和社会治理的机制,推进政府管理和社会治理模式创新,实现政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化。要实现这一目标,不但要重点推进政府数据本身的开放共享,还应当将各级政府的平台与社会多方数据平台进行互联与共享,并通过大数据管理工具和方法,全面提升国家治理现代化水平。

四是要用大数据促进保障和改善民生。总书记指出,大数据在保障和改善民生方面大有作为。要坚持问题导向,抓住民生领域的突出矛盾和问题,强化民生服务,弥补民生短板。民生大数据应用一向是大数据的重点行业应用,医疗、教育、社保、交通等行业的大数据应用在2017年也不断取得突破。大数据在流行病预测、个性化医疗、智能交通、治安管理等更广泛的社会场景中,将为增进民生福祉创造更大的技术红利。

五是要切实保障国家数据安全。总书记强调,要加强关键信息基础设施安全保护,强化国家关键数据资源保护能力,增强数据安全预警和溯源能力。要加强政策、监管、法律的统筹协调,加快法规制度建设。目前,关键数据基础设施的公权力属性、数据的生成、数据的权属、数据的开放、数据的流通、数据的交易、数据的保护、数据的治理以及法律责任等问题,都亟需得到法律的确认。以上五个角度共同构成了国家大数据战略的主要内涵。大数据是信息化发展的新阶段,推动了信息化发展模式的变革创新,开启了数字中国建设的新时代。

三、大数据技术创新

如今,大数据技术体系纷繁复杂,但其中有诸多技术格外受到关注。随着社交网络的流行导致大量非结构化数据出现,传统处理方法难以应对,数据处理系统和分析技术开始不断发展。从2005Hadoop的诞生开始,形成了数据分析技术体系这一热点。伴随着数据量的急剧增长和核心系统对吞吐量以及时效性的要求提升,传统数据库需要向分布式转型,形成了事务处理技术体系这一热点。然而,时代的发展使得单个企业、甚至单个行业的数据都难以满足要求,数据融合的价值更加显现,形成了数据流通技术体系这一热点。本章将对数据分析、事务处理、数据流通这三类典型的技术体系的最新进展进行介绍。

1.数据分析技术

从数据在信息系统中的生命周期看,数据分析技术生态主要有5个发展方向,包括数据采集与传输、数据存储与管理、计算处理、查询与分析、可视化展现。在数据采集与传输领域渐渐形成了SqoopFlumeKafka等一系列开源技术,兼顾离线和实时数据的采集和传输。在存储层,HDFS已经成为了大数据磁盘存储的事实标准,针对关系型以外的数据模型,开源社区形成了K-Vkey-value)、列式、文档、图这四类NoSQL数据库体系,RedisHBaseCassandraMongoDBNeo4j等数据库是各个领域的领先者。计算处理引擎方面,Spark已经取代Map Reduce成为了大数据平台统一的计算平台,在实时计算领域FlinkSpark Streaming强力的竞争者。在数据查询和分析领域形成了丰富的SQ Lon Hadoop的解决方案,HiveHAWQImpalaPrestoSpark SQL等技术与传统的大规模并行处理(massively parallel processorMPP)数据库竞争激烈,Hive还是这个领域当之无愧的王者。在数据可视化领域,敏捷商业智能(business intelligenceBI)分析工具TableauQlik View通过简单的拖拽来实现数据的复杂展示,是目前最受欢迎的可视化展现方式。

相比传统的数据库和MPP数据库,Hadoop最初的优势来源于良好的扩展性和对大规模数据的支持,但失去了传统数据库对数据精细化的操作,包括压缩、索引、数据的分配裁剪以及对SQL的支持度。经过10多年的发展,数据分析的技术体系渐渐在完善自己的不足,也融合了很多传统数据库和MPP数据库的优点,从技术的演进来看,大数据技术正在发生以下变化:

1) 更快

Spark已经替代Map Reduce成为了大数据生态的计算框架,以内存计算带来计算性能的大幅提高,尤其是Spark2.0增加了更多了优化器,计算性能进一步增强。

2) 流处理的加强

Spark提供一套底层计算引擎来支持批量、SQL分析、机器学习、实时和图处理等多种能力,但其本质还是小批的架构,在流处理要求越来越高的现在,Spark Streaming受到Flink激烈的竞争。

3) 硬件的变化和硬件能力的充分挖掘

大数据技术体系本质是数据管理系统的一种,受到底层硬件和上层应用的影响。当前硬件的芯片的发展从CPU的单核到多核演变转化为向GPUFPGAASIC等多种类型芯片共存演变。而存储中大量使用SSD来代替SATA盘,NVRAM有可能替换DRAM成为主存。大数据技术势必需要拥抱这些变化,充分兼容和利用这些硬件的特性。

4) SQL的支持

Hive诞生起,Hadoop生态就在积极向SQL靠拢,主要从兼容标准SQL语法和性能等角度来不断优化,层出不穷的SQLon Hadoop技术参考了很多传统数据库的技术。而Green plumMPP数据库技术本身从数据库继承而来,在支持SQL和数据精细化操作方面有很大的优势。

5) 深度学习的支持

深度学习框架出现后,和大数据的计算平台形成了新的竞争局面,以Spark为首的计算平台开始积极探索如何支持深度学习能力,Tensor Flowon Spark等解决方案的出现实现了Tensor FlowSpark的无缝连接,更好地解决了两者数据传递的问题。

2.事务处理技术

随着移动互联网的快速发展,智能终端数量呈现爆炸式增长,银行和支付机构传统的柜台式交易模式逐渐被终端直接交易模式替代。以金融场景为例,移动支付以及普惠金融的快速发展,为银行业、支付机构和金融监管机构带来了海量高频的线上小额资金支付行为,生产业务系统面临大规模并发事务处理要求的挑战。

传统事务技术模式以集中式数据库的单点架构为主,通过提高单机的性能上限适应业务的扩展。而随着摩尔定律的失效(底层硬件的变化),单机性能扩展的模式走到了尽头,而数据交易规模的急速增长(上层应用的变化)要求数据库系统具备大规模并发事务处理的能力。大数据分析系统经过10多年的实践,积累了丰富的分布式架构的经验,PaxosRaft等一致性协议的诞生为事务系统的分布式铺平了道路。新一代分布式数据库技术在这些因素的推动下应运而生。

2事务型数据库架构演进图


如图2所示,经过多年发展,当前分布式事务架构正处在快速演进的阶段,综合学术界以及产业界工作成果,目前主要分为三类:

1) 基于原有单机事务处理关系数据库的分布式架构改造:利用原有单机事务处理数据库的成熟度优势,通过在独立应用层面建立起数据分片和数据路由的规则,建立起一套复合型的分布式事务处理数据库的架构。

2) 基于新的分布式事务数据库的工程设计思路的突破。通过全新设计关系数据库的核心存储和计算层,将分布式计算和分布式存储的设计思路和架构直接植入数据库的引擎设计中,提供对业务透明和非侵入式的数据管理和操作/处理能力。

3) 基于新的分布式关系数据模型理论的突破。通过设计全新的分布式关系数据管理模型,从数据组织和管理的最核心理论层面,构造出完全不同于传统单机事务数据库的架构,从数据库的数据模型的根源上解决分布式关系数据库的架构。

分布式事务数据库进入到各行各业面临诸多挑战,其一是多种技术路线,目前没有统一的定义和认识;其二是除了互联网公司有大规模使用外,其他行业的实践刚刚开始,需求较为模糊,采购、使用、运维的过程缺少可供参考的经验,需要较长时间的摸索;其三缺少可行的评价指标、测试方法和测试工具来全方位比较当前的产品,规范市场,促进产品的进步。故应用上述技术进行交易类业务进行服务时,应充分考虑可持续发展透明开放代价可控三原则,遵循知识传递先行测试评估体系建立实施阶段规划”三步骤,并认识到“应用过度适配和改造”、“可用性管理策略不更新”、“外围设施不匹配”三个误区。大数据事务处理类技术体系的快速演进正在消除日益增长的数字社会需求同旧式的信息架构缺陷,未来人类行为方式、经济格局以及商业模式将会随大数据事务处理类技术体系的成熟而发生重大变革。

3.数据流通技术

数据流通是释放数据价值的关键环节。然而,数据流通也伴随着权属、质量、合规性、安全性等诸多问题,这些问题成为了制约数据流通的瓶颈。为了解决这些问题,大数据从业者从诸多方面进行了探索。目前来看,从技术角度的探索是卓有成效和富有潜力的。

从概念上讲,基础的数据流通只存在数据供方和数据需方这两类角色,数据从供方通过一定手段传递给需方。然而,由于数据权属和安全的需要,不能简单地将数据直接进行传送。数据流通的过程中需要完成数据确权、控制信息计算、个性化安全加密等一系列信息生产和再造,形成闭合环路。

安全多方计算和区块链是近年来常用的两种技术框架。由于创造价值的往往是对数据进行的加工分析等运算的结果而非数据本身,因此对数据需方来说,本身不触碰数据、但可以完成对数据的加工分析操作,也是可以接受的。安全多方计算这个技术框架就实现了这一点。其围绕数据安全计算,通过独特的分布式计算技术和密码技术,有区分的、定制化的提供安全性服务,使得各参与方在无需对外提供原始数据的前提下实现了对与其数据有关的函数的计算,解决了一组互不信任的参与方之间保护隐私的协同计算问题。区块链技术中多个计算节点共同参与和记录,相互验证信息有效性,既进行了数据信息防伪,又提供了数据流通的可追溯路径。业务平台中授权和业务流程的解耦对数据流通中的溯源、数据交易、智能合约的引入有了实质性的进展。

除了以上两种技术框架外,近年来还涌现出多种数据流通的技术工具,这里将其列表总结如下。

1数据流通技术工具对比

四、大数据与实体经济融合应用

党的十九大报告中指出,要加快大数据与实体经济的深度融合。经过几年的发展,各行各业对于大数据应用的重要性基本得到统一,但受限于各种各样的因素,各行业的大数据应用水平还有较大差异。本节将以部分行业为例,分析各行业大数据发展现状及原因,并给出行业大数据应用发展的路径。

1.行业应用大数据的特点

近年来,在全球经济数字化浪潮的带动下,我国大数据与实体经济的融合应用不断拓展。大数据企业正在尝到与实体经济融合发展带来的甜头。利用大数据可以对实体经济行业进行市场需求分析、生产流程优化、供应链与物流管理、能源管理、提供智能客户服务等,这不但大大拓展了大数据企业的目标市场,更成为众多大数据企业技术进步的重要推动力。随着融合深度的增强和市场潜力不断被挖掘,融合发展给大数据企业带来的益处和价值正在日益显现。

然而总体来看,目前我国在大数据与实体经济融合领域整体上还处于发展初期。相对于发达国家,在融合行业数量、融合应用深度、融合业务规模、融合发展均衡性等方面还有一定差距。这一阶段主要特点如下:

一是业务类型不均衡:大数据融合应用主要集中在外围业务上,而在核心业务方面的渗透程度还有待提高。据调查显示,在应用大数据的行业企业中,营销分析、客户分析和内部运营管理是应用最广泛的三个领域。61.7%的企业将大数据应用于营销分析,50.2%的企业将大数据应用于客户分析,将近50%的企业将大数据应用于内部运营管理。相比之下大数据分析在产品设计、产品生产、企业供应链管理等核心业务的应用比例还有待提升,大规模应用尚未展开。

二是地域分布不均衡:大数据融合应用在地区之间发展不均衡,各地大数据应用发展程度差距较大。受经济发达程度、人才聚集程度和技术发展水平影响,大数据应用的产学研力量仍主要分布在北京、上海、广东、浙江等东部发达地区。相关的数据显示5,中西部地区的大数据应用虽然市场需求较大,但发展水平仍较低。

三是行业分布不均衡:大数据融合应用主要集中在部分行业中,如前所述,大数据与金融、政务、电信等行业的融合效果较好,而在其它众多行业的融合效果则有待深化。在下文中将着重对此现象的原因进行深入分析。

2.行业应用大数据的深层分析

企业和行业大数据应用体系其实就是在生产业务系统之外构建统一的企业级数据仓库。回顾各个领先行业企业级数据仓库建设路径,从技术架构上大都经历了从传统数据库或者数据仓库的架构到MPP数据库架构再到Hadoop的架构体系。除技术架构外,企业级数据仓库的建设还包括数据模型、数据管理体系以及数据应用体系的建设,整个企业级数据仓库最终实施效果依赖于企业内部专业而有力度的组织机构来推动。以下以金融、电信、能源、交通、互联网等几个行业为例,选取代表企业对其行业大数据应用情况进行简要梳理。

2部分行业代表性企业大数据应用情况


从上表中不难看出,各行业(以代表性企业为例)在企业级数据仓库建设方面进展不一。从技术角度来看数据仓库建设较早的行业经历了从传统的数据仓库过渡到HadoopMPP数据库架构的过程,而数据仓库建设较晚的行业由于后发优势直接使用Hadoop或者MPP数据库来了构建企业级数据仓库。

从数据管理的角度来看,国有大型银行、电信领域是最早建立统一数据标准和数据模型的行业,尤其是国有大型银行有上百套业务系统,数据标准化、数据建模、数据治理的复杂度高,实践的难度最大,有很多可供参考的经验。

在数据应用方面,互联网公司、运营商和国有银行的进展也相对较快,这些行业都有较强的精细化经营的诉求,尤其是互联网行业,数据平台直接融入到业务之中,无论是精准广告、内容推荐、用户标签、风险控制都高度依赖于数据分析体系的支持。互联网公司和电信运营商都在经历由内向外的路径,即不仅服务支持企业内部经营分析,而且能够将数据价值释放到社会和其他行业。从组织架构的情况来看,企业级数据仓库建设既需要大数据相关技术人员的支持,也需要数据管理团队的推动,前者负责平台搭建、运维,后者负责数据标准、数据模型、数据治理、数据生命周期的实施。相比之下,电网、石化部门的数据仓库建设起步较晚,一方面在于这些行业所处的经营的阶段不同,另一方面因为前期信息的任务主要在于支撑各类业务系统的运
行。但随着这些实体经济巨头企业对数据管理和应用的重视,这些行业与大数据的融合步伐将会不断加快。借助后发优势和企业规模效应,我们有理由相信这些行业的大数据应用前景将非常广阔。

对比一些传统企业和部分政府机构,大部分在数据应用方面往往还处于初级阶段:统一的数据仓库还未创设,一体化的大数据平台还未搭建,数据治理或管理体系尚处于初级阶段,数据管理的专门机构未设置。对此,需要这些行业和企业建立科学的数据治理和资产管理体系,提升与大数据融合的能力。

3.行业应用大数据的关键因素

根据上文的分析,金准人工智能专家总结出行业应用大数据的关键因素。这些因素对于行业利用大数据提升业务能力具有一定的指导效果。

一是要建立一体化的大数据平台。大数据应用效果较好的行业,通常都建立了生产业务和数据分析深度融合的系统。通过一体化大数据平台,数据的汇聚和共享得以实现,从而提升了数据价值。

二是要形成良好的数据管理体系。大数据应用效果较好的行业,通常都已经开展了成熟的数据治理和数据资产管理实践。数据的共享和集成水平比较高,标准化的数据管控体系得以建立,数据的质量、安全得以保证。

三是形成了平民化的数据应用。大数据应用效果较好的行业,通常都建立了与需求深度耦合又简单易用的数据应用工具。这使得大数据的使用者从企业数据专家扩展到了普通业务人员,从而真正实现了人人产生数据、人人应用数据

四是组建了强有力的数据管理部门。数据管理职能应该有专门的部门实施,因此应成立专门数据管理领导小组和数据管理(处理)部门,将数据的监管职责赋予数据管理部门,由数据管理部门集中管理监控数据,各有关职责部门配合。

五、政务大数据发展

大数据是提升政府治理能力的重要方式之一。我国政府多年的信息化发展积累了海量的政务数据,如何健全和完善政务数据的应用机制、厘清政务存量数据、将数据进行共享开放、从数据中挖掘价值,最终用于政府治理,切实解决人民群众在同政府打交道时的实际困难、社会企业对于政务数据的迫切需求和提升政府工作效率成为政务大数据深层次应用的最主要问题。

1.政务大数据总体要求

国家大数据战略实施以来,我国政府出台了多项顶层设计,为大数据产业的快速成长提供良好的发展环境。2015年《促进大数据发展行动纲要》的发布吹响了我国大数据发展的号角。2016年以来,关于电子政务、政务信息、政务系统相关文件频发,循序渐进、有条不紊的指导政务大数据的有序发展。特别是2017年起,“加快国务院部门和地方政府信息系统互联互通,形成全国统一政务服务平台”、“深入推进"互联网+"行动和国家大数据战略”等要求陆续提出,为政府信息化建设提供了新的商业机遇和建设方向。

2016414日,发布了《推进互联网+政务服务开展信息惠民试点实施方案》。2016919日发布了《政务信息资源共享管理暂行办法》。20161227日,发布了《国务院关于印发“十三五”国家信息化规划的通知》。2017112日,《互联网+政务服务”技术体系建设指南》。总体说来,各指导性文件逐步明确了四个方面的内容,一是在政务信息共享原则方面,提出以共享为原则,不共享为例外;需求导向,无偿使用;统一标准,统筹建设;建立机制,保障安全。二是在政务信息资源分类方面,提出将现有的政务信息按照重要程度和等级分类,划分为无条件共享、有条件共享和不予共享三类。三是在平台建设方面,提出共享平台是管理国家政务信息资源目录、支撑各政务部门开展政务信息资源共享交换的国家关键信息基础设施,包括共享平台(内网)和共享平台(外网)两部分。四是在分工职责方面,提出了国家发展改革委、国家网信办组织编制信息共享工作评价办法,国家网信办负责组织建立政务信息资源共享网络安全管理制度,国家发展改革委、财政部、国家网信办建立国家政务信息化项目建设投资和运维经费协商机制。

经过了多个指导性政策文件的发布与宣贯,政务信息系统和资源整合也逐步走向了落地的进程。2017518日,发布了《政务信息系统整合共享实施方案》提出,2017年底完成国务院部门系统整合清理工作,20186月实现各个部门整合后的政务信息系统统一接入国家数据共享交换平台。具体提出十项主要任务和方法,包括上下联动,开展互联网+政务服务”试点;一体化服务,规范网上政务服务平台体系建设;完善标准,加快构建政务信息共享标准体系;构建目录,开展政务信息资源目录编制和全国大普查;强化协同,推进全国政务信息共享网站建设;推动开放,加快公共数据开放网站建设;促进共享,推进接入即统一数据共享交换平台;设施共建,提升国家统一电子政务网络支撑能力;推进整合,加快部门内部信息系统整合共享;审、清结合,加快消除“僵尸”信息系统。20177月,发改委和网信办发布了《政务信息资源目录编制指南(试行)的通知》提出政务信息资源目录按照三个维度进行划分,从资源维度将政务信息分为基础信息、主体信息和部门信息,涉及人口基础、法人信息、自然资源、社会信用、公共服务、健康保障、社会保障、安全生产和其他信息;从涉密维度分为涉密信息和非涉密信息;从共享维度即按照无条件共享、有条件共享和不可共享三类。提出将目录元数据按照信息资源分类、信息资源名称、信息资源代码、信息资源提供方式、信息资源摘要、信息资源格式、具体信息(名称、数据类型)、共享属性(共享类型、共享条件、共享方式)、开放属性(是否开放、开放条件)、更新周期、发布日期、关联资源代码进行划分。规定了数据资源目录的编写流程,分为四个阶段,一是前期准备,包括组织准备、目录划分、资源调查,二是目录编制与报送,三是目录汇总与管理,包括审核汇总和管理维护,四是目录更新。

2.政务信息系统整合

国家及地方政府对于政务信息整合的指导和要求可以分为三个方面,即统一数据资源整合和基础设施建设、整合和升级信息系统、完善数据资源标准体系建设。

1) 数据资源整合和基础设施建设

统筹规划、协同推进。整合分散的数据中心资源,充分利用现有政府和社会数据中心资源,运用云计算技术,整合规模小、效率低、能耗高的分散数据中心,构建形成布局合理、规模适度、保障有力、绿色集约的政务数据中心体系。统筹发挥各部门已建数据中心的作用,严格控制部门新建数据中心。加快完善国家基础信息资源体系,加快建设完善国家人口基础信息库、法人单位信息资源库、自然资源和空间地理基础信息库等基础信息资源。依托现有相关信息系统,逐步完善健康、社保、就业、能源、信用、统计、质量、国土、农业、城乡建设、企业登记监管等重要领域信息资源。

目前,各地政府新规划基础设施建设均在充分整合、利用现有各级数据中心的基础上,集约化、合理化的建设绿色、环保、需求导向的现代数据中心成为各级政务应用提供基础设施环境成为大数据提升政府治理能力的重要任务之一。在数据中心建设基础上,充分利用云化技术提升物理资源利用率,为各政府部门提供专业化的云计算服务。同时,考虑各级数据中心、分散网络节点的互联互通,在提升网络带宽和传输速率的基础上,合理的利用网络资源。在政务数据整合方面,纷纷制定适用于本地政务数据的的政务数据资源目录,进行集中存储和统一管理。整合实有人口、法人、空间地理等基础数据库建设,加强内部共享和动态更新,提高数据准确性。

2) 信息系统整合和升级

整合各类政府信息平台和信息系统。严格控制新建平台,依托现有平台资源,在地市级以上(含地市级)政府集中构建统一的互联网政务数据服务平台和信息惠民服务平台,在基层街道、社区统一应用,并逐步向农村特别是农村社区延伸。除国务院另有规定外,原则上不再审批有关部门、地市级以下(不含地市级)政府新建孤立的信息平台和信息系统。通过规划建设,逐步形成统一的互联网政务数据服务平台,实现基础信息集中采集、多方利用,实现公共服务和社会信息服务的全人群覆盖、全天候受理和“一站式”办理。

目前,各地政府均不同程度的根据业务特点开展了信息系统的整合和创新。实践证明,通过大数据推动各政府部门业务协同、流程再造、决策支撑,是有效提升政府治理能力的重要手段之一。推动网络化政务服务,实现“数据多走路,群众少跑腿”成为各地政府推行大数据创新的重要目标,创新、丰富的网上办事大厅、移动应用、微信办公等方式成为了政府治理大数据创新应用的主要手段。

3)数据资源标准体系建设

突出重点、攻坚克难,推进政府大数据标准制定工作,重点制定数据流通标准、数据安全与隐私保护标准以及面向政府大数据平台架构与评测的标准。重点规定元数据、数据开放、数据共享、数据交换、数据质量等内容,安全与隐私保护标准要重点规定数据安全和隐私保护等内容,面向政府大数据平台架构与评测的标准要重点规定平台架构、评测方法等内容。

目前,各地政府均不同程度的建立了政府内部、政府和企业、政府和公众的数据整合流通标准和规则,包括数据开放、数据共享、数据交换等一系列标准,解决政府内部数据共享、政府数据对外开放、政府和企业数据交换等问题。制定数据安全和隐私的标准,形成阶段性政府数据安全使用的标准和隐私保护的基本条款,并向完善的安全和隐私保护标准的目标迈进。建立政府大数据平台架构体系和评测标准,梳理政府大数据平台架构的通用特点,形成通用架构标准和基本的评测标准,并最终根据不同政府职能和业务对通用架构进行细分,形成涵盖多个政府业务的架构体系,并制定相应的评测标准。

3.政务信息共享交换

国家和地方政府对于数据共享交换的总体要求是打通政府间数据壁垒和隔阂,实现政府数据的跨部门流动和互通,能够有效发挥政府数据的关联分析能力,建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的政府管理机制,实现基于数据的科学分析和科学决策,构建适应信息时代的国家治理体系,推进国家治理能力现代化。通过统筹完善,逐步推动政府数据资源共享,制定政府数据资源共享管理办法,整合政府部门公共数据资源,促进互联互通,提高共享能力,提升政府数据的一致性和准确性。明确各部门数据共享的范围边界和使用方式,跨部门数据资源共享共用格局基本形成。充分利用统一的国家电子政务网络,构建国家、省市、乡镇等多级政府数据共享交换平台。

目前,各地政府不同程度的制定了数据共享交换办法。明确政府数据共享的类型、范围、共享义务主体、共享权利主体、共享责任和共享绩效考核评估办法。各级政府部门依据政府数据共享办法制定本部门政府数据共享的具体目录,依据政府数据共享目录向其他政府部门提供政府数据共享服务;明确政府数据共享使用的方式,按照全公开使用、半公开使用、不公开使用等不同级别,界定对政府数据共享使用的数据公开范围,同时规定政府数据共享使用人的义务和责任。各级政府在地方大数据规划中也对数据共享交换计划进行了明确规定,明确政府数据共享的年度目标、双年度目标以及中长期目标,确定各政府部门为实现政府数据共享达标所应采取的具体措施和工作安排,明确政府数据共享的具体程序和工作流程,明确政府数据共享的负责人员、责任部门以及究责措施。

为推动政府信息共享交换工作落实,多数地方政府制定了政府数据共享绩效考核管理办法,建立政府数据共享评估指标体系,对各级政府部门提供政府数据共享服务的情况进行评估考核;依托政府数据共享平台统计和反馈功能,自动、逐项评价共享数据的数量、质量、类型和使用程度等情况;引入第三方评估评级机构,对各级政府部门的政府数据共享计划及其执行情况进行评估评级,将评估评级结果纳入政府部门信息化工作考核报告,与电子政务项目立项申报关联起来,严格执行激励约束措施,推动共享数据滚动更新,提高共享数据数量质量,确保政府数据共享取得实绩。

4.政务信息对外开放

政府数据资源是量体大、集中度高、辐射范围广、与社会公众关联紧密、开发利用价值高、积聚带动效应明显的大数据资源。推进落实政府数据开放建设工程,逐步实现政府数据依托两大平台向社会开放,是建立健全数据驱动型增长新模式,推动经济社会全面发展,促进治理能力现代化的重要抓手。

坚持政府数据以开放为原则、以不开放为例外,按照“试点先行,制度保障,平台搭建”的总体思路。首先有条件的省市区域进行开展政府数据开放示范试点,以点带面、以局部辐射全局,按照全面规划、布局合理的原则,逐步向其他区域扩散。同步建设国家政府数据统一开放平台,建成面向互联网、实现跨地区跨部门跨行业政府数据异构存储的国家政府数据统一开放平台,以“增量先行、存量补进”为原则,分步实现各民生保障服务相关领域的政府数据集向社会开放。

建立政府数据正负面清单。形成包括立法信息、基础信息、宏观经济信息、社会管理信息、公共服务信息、司法信息、重要行业信息、市镇公共信息等在内的政府数据开放目录,率先将信用、交通、医疗、卫生、就业、社保、地理、文化、教育、科技、资源、环境、金融、统计、气象、企业登记等重要领域政府数据纳入开放清单。同时,最终实现除国家及商业机密、涉及个人的数据和信息、执法记录等法定不能开放的数据之外的所有数据,均当无保留全部向社会开放。

完善健全数据开放制度和机制。制定政府数据开放短期、中期长期计划和工作流程,提出相关具体要求,吸引更多政府和社会数据纳入开放范围。明确要求政府数据应当采用开放、机器可读的数据格式和标准,通用、可扩展的元数据,确保政府数据能够支持开放下游的任何信息处理和传播活动。建立数据开放责任制度,明确企业和社会公众对政府数据享有获取权。建立完善数据安全审查制度,制定政府数据安全审查管理办法,明确政府数据开放前后及开放过程中应当采取的安全保密审查程序和流程。制定完善政府数据开放绩效考核评估制度。依托平台统计和反馈功能,自动、逐项评价开放数据的数量、质量、类型和使用程度等情况,并形成建立和惩罚机制,提高各政府部门和社会机构的数据开放热情。

目前,我国各地政府数据开放进程都已起步。从地区来看,已有十余个省市依托各自的数据开放平台或专门网站开放了一批数据。如北京、上海、浙江、福建、贵州等试点地区,以及佛山、青岛、武汉、长沙等地。截至20181月中旬,北京市数据开放平台已开放42个政务部门18个领域的748个数据集,上海市已开放42个政务部门12个领域的1564个数据集,浙江省已开放39个政府部门8个领域的292个数据集,贵州省已开放58个部门13个领域的470个数据集,福建省数据开放平台对既有开放数据和数据查询网站进行了整合。从行业来看,司法、信用、气象、林业等部门通过专门网站提供数据的浏览下载。

3我国主要政府数据开放平台上线时间

数据服务方面,我国大部分数据开放平台不具备公众互动功能,社会参与有限。使用登记方面,我国试点地区将仅对大规模、连续利用数据服务的机构和个人实施网络实名登记,从而在促进与规范间进行平衡,但对“大规模”的判定还需明确。数据评价方面,我国一些地区也采用了数据评价做法,未来将继续加强数据评价与数据撤回、数据完善、考核评估间的衔接。

六、地方大数据产业发展

大数据产业对于推动地方经济发展具有重要推动作用。一直以来各地政府纷纷把大数据产业作为发展大数据的核心工作。截至20182月底,地方政府对外公布了超过110份大数据相关政策文件,覆盖31个省级行政区域。总体来看,我国大数据产业目前仍处于蓬勃发展阶段,逐步形成区域协调发展局面。

1.大数据产业发展主要模式

地方政府结合自身经济基础、产业结构特点与人力资源条件等要素,积极寻求发展具有本地特点的大数据产业,形成了不同的发展模式,优化了我国大数据产业结构。

1) 以北京、广东、江苏为代表的引领型发展模式北京、广东、江苏凭借强大的经济、科技与人力资源实力,在关键技术、先进产品、产业生态体系构建方面,制定了明确的发展目标。北京提出建设“全国大数据和云计算创新中心、应用中心和产业高地”,江苏提出“争创全国领先、特色明显的国家大数据综合试验区”,广东提出“打造全国数据应用先导区和大数据创业创新集聚区,抢占数据产业发展高地,建成具有国际竞争力的国家大数据综合试验区”。

2) 以苏州、南宁为代表的落实型发展模式

苏州、南宁等地强化大数据工作落实力度,从国内外大数据发展背景、本地现状与基础、发展路径与策略、基础设施建设、行业应用、产业创新、产业生态打造等方面,制定了详细深入的发展规划。南宁市政府对大数据产业的发展模式、商业模式以及相关重大工程给出了详细说明,全面体现实现“规划与计划相结合,继承与创新相结合”的工作思路。

3) 以赶超发达地区产业为目标的追赶型发展规划

部分省份与城市在制定大数据发展规划时,鉴于自身产业基础条件的限制,重点采取跟随策略,根据《纲要》中提出的要求,逐一进行落实。借助大数据产业发展浪潮,推动当地电子信息产业发展,为当地经济扩张寻求新的增长点,提高本地经济活力,优化了整体的产业结构。

2.地方大数据产业发展策略分析

通过分析已经对外公布的55份大数据发展规划或行动计划等政策文件,多数地方政府明确了定位、规划了产业目标,以此来指引本地大数据发展的各项工作。

1) 大数据产业发展定位

在已发布大数据政策的地方政府中,有20个省级或地市级政府明确提出了大数据产业发展定位,涉及面向全球、面向全国、面向区域等三个层面,包括人才、创业创新、数据资源聚集、应用、产业中心等不同类型。

3地方政府大数据产业发展定位

从已发布的大数据发展规划文件来看,多个省市以发展面向全国的大数据产业中心或高地为目标,部分省市在多方面发展大数据,以广东为例,提出了“5年左右时间,打造全国数据应用先导区和大数据创业创新集聚区,抢占数据产业发展高地,建成具有国际竞争力的国家大数据综合试验区。中部、西部的一些省市也积极面向全国发展大数据,例如,贵州提出到2020年,“大数据、云计算应用和服务水平居国内领先地位,产业体系健全,成为西部地区重要的、全国有影响力的战略性新兴产业基地”。