前言

Cloud VR是将云计算、云渲染的理念及技术引入到VR业务应用中，借助高速稳定的网络，将云端的显示输出和声音输出等经过编码压缩后传输到用户的终端设备，实现VR业务内容上云、渲染上云。

Cloud VR是VR产业发展的最佳形态，Cloud VR将产业的VR内容聚合起来，VR内容得以快速分发到大众和垂直行业用户，Cloud VR将计算量大的渲染上云，VR终端容易以轻量的方式被用户所接受。

在工业和信息化部电子信息司的指导下，本白皮书基于虚拟现实产业推进会年度工作计划，由中国信息通信研究院、华为技术有限公司联合撰写发布。白皮书遵循Cloud VR主线，结合潜在价值与现有体验，提出了Cloud VR场景发展的路线，划分了三个阶段：近期云化阶段、中期云化阶段、远期云化阶段。对于这三个阶段，基于现有情况，本文定义了十七个Cloud VR应用场景，并在后续的章节中，金准人工智能专家结合Cloud VR的业务特点以及中国信通院、华为iLab、华为C&SI商业咨询部在研究中的经验积累与客户参观反馈，详细分析了每个场景的价值与应用方向，总结了Cloud VR的业务形态，探讨了业务场景的商业模式，并对Cloud VR业务开展的节奏和趋势给出了分析和建议。期望本白皮书能作为Cloud VR场景业务后续发展的航标灯。

一、Cloud VR场景概述

1.1 Cloud VR

虚拟现实的云化(CloudVirtualReality,Cloud VR）是将云计算、云渲染的理念及技术引入到VR业务应用中,借助高速稳定的网络,将云端的显示输出和声音输出等经过编码压缩后传输到用户的终端设备,实现VR业务内容上云、渲染上云。

1.2 Cloud VR应用场景

Cloud VR业务应用场景丰富,产业潜力巨大,如果能广泛应用,将给人们的生活和生产方式带来革命性变化。中国信通院、华为iLab、华为C&SI商业咨询部在VR产业研究及海内外行业洞察过程中,将Cloud VR场景划分为Cloud VR2C应用场景和Cloud VR2B应用场景两大类,共17个场景。

二、Cloud VR场景发展的三个阶段

事物的发展需要经历一个逐步推进的过程,Cloud VR应用场景(含室内和室外场景)也不例外。Cloud VR以用户基数、用户使用频度、内容成熟度、用户体验、云化进程、产业成熟度等为主线,可被划分为三个阶段:近期云化、中期云化、远期云化。

2.1近期云化阶段（现阶段，已经支持云化）

近期云化阶段的特点是:场景已经支持终端无绳化、内容上云、实时渲染计算上云,产业成熟度高,用户使用频度高,有比较好的用户基础;终端种类丰富;既有传统内容的新体验,又有Cloud VR直播和视频高沉浸感和强临场感的体验。这个阶段的场景可以作为视频的延伸,培养用户的VR习惯。

Cloud VR巨幕影院、Cloud VR直播、Cloud VR360°视频、Cloud VR游戏四个场景已经支持云化,只要云业务平台把业务开展起来,此类场景就能得到规模化应用。

2.2中期云化阶段（1~3年）

中期云化阶段的特点是:场景已经呈现比较明显的云化趋势,场景体验很好,平时用户使用的频度很高,市场空间大,产业技术大部分成熟。但还存在一些问题,例如内容不够丰富,终端尚未完全无绳化,有些场景需要有绳头显和外部定位器保障体验,实时渲染还在本地。内容缺乏、终端成本过高,影响了这些使用频度高的场景的普及。一旦内容和渲染上云平台,好的内容会得到高效循环使用,可降低用户的消费门槛,促进用户消费。

Cloud VR教育、营销、电竞馆、健身、音乐、K歌、医疗等场景处于中期云化阶段。

2.3远期云化阶段（3年以上）

远期云化阶段的特点是:场景前景比较广阔,专业化程度高,需要专业的知识进行专门的定制,对体验的要求比较高;场景的商业模式明确,但产业技术尚未成熟,资本还在布局,场景的内容相对稀少。远期云化阶段的场景一旦产业生态链成熟,可以在云平台上快速扩展。

Cloud VR旅游、社交、购物、军事、工程、房地产等场景处于远期云化阶段。

三、Cloud VR十七大应用场景

3.1 Cloud VR巨幕影院：传统内容的新体验

3.1.1场景定义

利用VR头盔观看传统在线视频，体验具有视觉冲击力的大空间个人IMAX影院。

3.1.2应用场景

家庭巨幕影院：在室内借助VR头盔，可以满足现代人对于看电影的需求：私人巨幕、跃然眼前的3D影像，1080P~4K清晰度，800~1000英寸巨幕，屏幕大小自由调节等。以前观众观看3D电影，需要专门购买门票到电影院观看；有了VR巨幕影院，观众不用再为了看一场3D电影专门去电影院，而是想怎么观看都可以：客厅、沙发上、卧室里等，再也不用担心有人争抢频道，这是一个专属于个人的观影神器。

随身携带的影院：不用拘泥于任何场所，旅途中、公园、野外……VR巨幕影院提供了个人定制化的观看背景：观众可以坐在山上看着阿波罗13号飞越大西洋；可以坐在山林里，在火车上，在海上，甚至在花丛中观看电影。

3.1.3产业现状

（1）Cloud VR巨幕影院内容丰富：现有IPTV业务平台已经拥有海量优质视频内容。

（2）作为IPTV业务平台业务的延伸，最容易开展：IPTV原来已经有大量的用户，业务平台不需要专门做优化和修改。

（3）终端支持度高：支持Cloud VR巨幕影院的终端很多，一体机、PCVR、手机+VR眼镜等。例如已经跟IMAX合作的华为VR2头盔等品牌。

（4）用户体验接受度高：Cloud VR巨幕影院体验已经比较好，已有一定用户消费群体。

（5）终端移动易携带：用户可以随时随地观看。

（6）超高清显示：终端分辨率单眼达到1K~2K，采用左右眼成像，真实模拟人眼3D呈现，与人眼成像原理一致，让用户获得约1000英寸的巨幕效果。近视的观众也可以使用，可调节近视度数。

（7）VR巨幕影院的优势：VR巨幕影院有能力体验到更高分辨率内容。随着视频内容分辨率的提升，4K是TV体验的天花板，超过4K就很难体验出差别，VR巨幕影院可以脱离这个天花板，通过调节视场角，增大屏幕，体验到8K的清晰度。

3.1.4商业机会点

Cloud VR巨幕影院可作为IPTV视频业务的延伸，由4K承载网保证带宽和时延。只要提升终端的渗透率，就可以快速开展。

3.2 Cloud VR直播：最容易商业变现的场景

3.2.1场景定义

通过VR技术，直播实时球赛、运动会、演唱会等。现阶段可以带给用户沉浸式临场感，让用户感觉正在与明星、乐队、球星面对面，加以VR空间音频可以听到现场海啸般的欢呼呐喊声。未来阶段，用户不仅享有视听觉的体验，还能进行交互，可以与朋友异地连接分享比赛，交流战术，也可以“让你和身边的人做虚拟的HIGHFIVE（击掌）“。

3.2.2应用场景

Cloud VR直播可应用于NBA体育赛事、奥运会、明星演唱会、明星粉丝见面会、新闻等多个领域。

（1）Cloud VR直播已经在体育赛事多个领域成功应用

NextVR获得NBALeague授权，估值$8亿；微鲸VR联合体奥动力、飞猫影视，VR直播2017中超联赛；BBC为里约奥运会提供累计100小时的VR直播；英特尔TRUEVR为NCAA锦标赛提供VR直播等。

2016年4月13日湖人主场对阵爵士，科比-布莱恩特的谢幕战门票平均价格为26500美元。NextVR为这场比赛开通了360度全景直播，一名选择在家里观看VR直播的球迷说：“真的就像坐在湖人队的替补席一样，可以清楚地看清科比的每一个动作，身临其境。而这样的待遇如果真去到现场，估计得花费10~20万美元。”而用VR观看NBA只需要6.99美元。科比的时代结束，Cloud VR直播的时代刚开始。

（2）Cloud VR直播明星演唱会，明星就在你眼前，体验独特

NextVR和英国摇滚乐队Coldplay合作推出了虚拟现实演唱会直播。

王菲“幻乐一场”演唱会，为场外粉丝提供“身临其境”的观看体验，30元的入场券，大家觉得非常新奇，累计超过2000多万用户通过VR方式观看王菲演唱会。

演唱会提供3DoF体验，感觉王菲就在眼前，现场灯光、舞美临场感体验很好，但也暴露了体验的不足：画面不够清晰，偶像的脸看不清楚。王菲演唱会推送4KVR全景视频，带宽约12Mbps，码率被压得很低，相当于240P电视效果，怎么能清晰？如果有良好的带宽，明星演唱会将得以正常发挥Cloud VR直播体验水准，VR入场票即使涨到100元，粉丝们也觉得物有所值。

（3）Cloud VR直播明星粉丝见面会，你想不到的疯狂

艾瑞《中国粉丝追星及生活方式白皮书》指出明星粉丝画像：“月消费500-2000元”，甚至过万，其中为偶像见面和周边消费最多，“花费频次每年几次甚至每月几次”。

Cloud VR直播帮助粉丝圆见面梦，与心中的偶像面对面，可以吃饭，聊天。想一想，你是不是经常在头条里刷你关注的明星的一举一动？粉丝们为了能和偶像说话拼上全力，更何况通过VR头盔就能见面？粉丝不仅愿意为明星虚拟见面付费，也会极力推广给粉丝团的成员。

3.2.3产业现状

（1）产业已经有Cloud VR直播解决方案：

VR直播方案主要分为三个部分：内容生产、内容分发和内容消费。

音视频采集:利用360全景摄像机拍摄全方位的视觉信息，专业360摄像机:8K分辨率、60fps以上帧率。

拼接技术:将360摄像机各个方位采集到的图像拼接成空间球。

投影映射:将空间球转化成平面媒体格式，常用的投影方式有等角投影(圆柱形投影)、多面体投影等。

编码技术:目前主流是H.264，业界公认的下一代编码技术是H.265、VP9。网络传输:现阶段4K承载网络可满足，体验要更好，带宽需要超过百兆。

（2）Cloud VR直播现阶段体验水平受限于带宽成本，体验打折扣:

由于带宽成本问题，很多厂家通过降低码率来降低带宽的成本，直播的体验得不到保障，用户会觉得画面不清晰、眩晕、卡顿等。在网络条件好的情况下，Cloud VR直播现阶段的体验还是比较吸引用户的。

（3）Cloud VR直播4K180度3D体验已经比较好，未来更好的体验将走向8K:

Cloud VR直播发展早期阶段，用户习惯培养中，用户还比较习惯观看180度视野范围内景物，现阶段4K1803D的内容体验已经比较好，另一半的180度可以作为广告植入。

3.2.4商业模式

Cloud VR商业模式丰富包括家庭观看VR直播、VR直播现场VIP包厢、VR直播分会场等。VR产业伙伴的VR直播内容丰富，一年几场明星演唱会IP是有保障的。

对Cloud VR直播场景套餐设计的建议:

3.3 Cloud VR360°视频，身处视频中，漫步视频中

3.3.1场景定义

视频点播与VR技术的结合。一种是固定观看位置，支持360°全方位任意观看;一种是不固定观看位置，可以在场景中自由走动，甚至可以进行交互。

3.3.2应用场景

Cloud VR视频市场潜力巨大

金准人工智能专家预测，2025年VR娱乐视频用户数将达到7500万，可媲美Netflix级别的传统视频用户的收视水平，应用收益预期达到32亿美金，具有巨大的市场潜力。

多个行业巨头看好和布局VR视频:电信运营商，如韩国KT、LGU+、SKT等部署了IPTVVR视频，培养用户习惯;OTT厂商，如YouTube、Facebook、优酷、爱奇艺等都已推出VR视频专区，向VR视频发力;传媒公司，如中国中央卫视多档节目推出VR全景体验视频、美国最大的有线电视集团Comcast注资数百万美元在VR内容制作初创公司等，尝试视频新形式。

Cloud VR360°视频应用场景多样

主要包含:体育赛事录播、综艺/明星录播、风景/纪录片、电影/电视剧等。

（1）体育赛事：自由切换视角，如临激烈的赛事现场

越来越多的赛事主办方与体育平台开始尝试使用VR来进行拍摄。目前市场上涌现了不少主打体育赛事的VR内容厂商，如NextVR、微鲸等。VR内容厂商对备受关注的篮球、足球、网球等赛事进行VR拍摄，以录播及精彩剪辑等形式上载至网络平台供用户点播观看。

通过VR视频，用户能够突破空间的限制、可任意切换观看视角，仿佛坐在现场席位观看比赛;不仅如此，随着VR视频的交互更加自由和完善，观众还有可能在现场自由走动，甚至和球员们同台竞技。

（2）综艺/明星：VIP视角，与明星近距离互动

综艺明星类的娱乐视频一直是视频消费的重点，包括演唱会、综艺节目、晚会等。目前国际上不少影视传媒也在尝试VR视频，如中国中央卫视多档节目、美国著名脱口秀节目《SaturdayNightLive》等推出了VR全景体验视频;不少明星演唱会也将VR录播内容呈现给用户。很多综艺节目或演唱会往往一票难求，而VR视频带给了用户极佳的VIP视角，让用户感觉与明星近距离接触，甚至还有可能在视频内行走、与明星亲密互动，这对于狂热的追星族来说是非常有吸引力的，背后也蕴藏着巨大的粉丝经济市场。

（3）风景/旅行/纪录片:足不出户，漫游各地

VR对风景/旅行/纪录片内容制作的魅力在于能够更完整且真实地呈现地方的风土人情。风景/旅行题材由于往往不涉及高额的知识产权(IP)费用，且不依赖于高超的叙事手法，因此成为了不少VR内容制作厂商或平台的选择，尤其适合于用户旅游前的预览决策;旅游行业厂商也能利用精美的VR视频来进行营销等。VR纪录片对于大自然保护、边缘地区探索、民生问题等日常难以接触到的场景应用最为频繁。通过VR视频，观众足不出户、身临其境，甚至可以漫步其中、自由探索自己喜欢的场景细节。

（4）电影/电视剧:不止于观众，成为剧中角色

观看传统电影/电视剧，观众往往是旁观者;而通过VR电视/电视剧，用户不仅仅可以自由选择视角，重点关注自己喜欢的角色，还能以剧中角色参与到视频中。比如在VR电影《Miyubi》中，用户以高级机器人的角色出现在剧情中，机器人还能时常与其他角色进行互动，虽然目前的互动仍较简单、且是预置在视频中的，但带来了耳目一新的感觉。期待以后随着VR视频的发展以及人工智能的引进等，用户可以与其他角色、场景有更多自然的互动，甚至选择剧情、影响剧情走向等。

Cloud VR360°视频内容主要以短视频为主，剧情内容稀少

Cloud VR360°视频内容以短视频为主，主要为体育赛事及演唱会等VR直播转录播及精彩剪辑、风景短片、纪录片等，内容也很有看点，能够吸引用户。受限于不成熟的内容拍摄手法及高制作成本，剧情类内容稀少，而直播转录播内容后期制作快捷，上线快。

受赛事内容吸引力与明星效应牵引，体育赛事及综艺/明星类VR视频更易推广。体育赛事及综艺/明星类VR视频目前以4K为主，凭借赛事内容的吸引力和明星效应，可以吸引不少用户，更易推广。目前业界已有8KVR视频的拍摄、拼接技术，随着网络等关键环节的升级，8KVR视频将逐步走近用户，带给用户更好的体验。

3.3.3商业模式

3.4 Cloud VR游戏：云渲染降低终端性能需求，更易走进客户

3.4.1场景定义

利用VR技术让玩家走进虚拟的游戏世界，拥有沉浸的视听感受，并通过身体的运动来进行游戏，成为自己梦寐以求的英雄角色。传统的VR游戏结合云计算技术，将内容上云，渲染上云，有效降低了用户侧对终端的要求，从而降低消费门槛。用户只需要较低的成本就可以在虚拟世界中遨游，体验沉浸感十足的高质量VR游戏。

3.4.2应用场景

Cloud VR游戏是VR的典型应用，交互性强，沉浸感强，是最能吸引用户的业务之一。有3DoF的轻量级休闲游戏与6DoF的重度大型游戏，分别对应轻度休闲玩家与高端核心玩家。

VR游戏市场广袤

高盛的《VR与AR：解读下一个通用计算平台》研究报告指出：VR游戏将会是首个发展起来的VR消费者市场。相比于其他行业，游戏行业的VR技术应用更加成熟，游戏的特性也与VR技术更加契合——追求沉浸感，市面上的VR游戏内容也较丰富，用户容易为游戏体验付费。

报告称，到2020年，VR/AR游戏将拥有7000万人的用户规模和69亿美元的软件营收。

SuperData和Unity联合发布的报告也表示，2016年所有VR软件营收中，VR游戏几乎占据了一半的市场，可见潜力之大。

Cloud VR游戏是当前VR游戏推广进入家庭的最佳形态

VR技术在2016年爆发后就逐渐沉寂下来，很大的原因是用户侧的成本太高，用户得到的体验与用户付出的成本不匹配。2016年，第一代VR设备问世，用户想要体验VR游戏需要15000元左右的设备(美国本地约$2000左右，不同地区存在价格差异)。即使是现在，如果需要体验高质量的游戏，仍然需要头显4000元+PC6000元(头显$400+PC$1000)。

通过Cloud VR，游戏内容和游戏渲染都放到云端，用户端的交互信号上传云端，云端服务器完成游戏的复杂运算和画面渲染并压缩成音视频流，通过网络将音视频流传输至用户VR终端进行解码显示。省去了高性能主机，用户端即可节省大部分开销。胖终端变为瘦终端，大大降低了用户体验VR游戏的门槛。同时内容统一在云平台管理，便于版权保护。统一的平台和开发接口，也有利于中小型公司投入VR游戏的开发领域，丰富内容。

VR游戏交互性强，沉浸感高，趣味性足的特点，正适合家庭娱乐。Cloud VR帮助VR游戏降低了门槛，更适合步入家庭，成为家庭中的新兴娱乐方式。

轻量级游戏与大型游戏并行，满足不同类型用户需求

对于想要休闲放松的玩家，用户可以使用无绳VR一体机，或手机+VR眼镜，通过家庭Wi-Fi连接云端，即可享受交互简单、上手容易的休闲游戏。这种游戏采用3DoF的方式，通常为站立或坐姿体验，不需要空间内的走动。

简单的游戏可以通过头部转动与视线焦点选择的方式来交互，如交互式的益智问答，儿童的趣味游戏等。有的游戏会加上按键的操作，使用头显的功能键或触摸板进行交互，如在战车上的射击等。再复杂一点，可以使用蓝牙连接游戏手柄，游戏性能够得到很大的提升，用户操作感提升，同时体验到具有沉浸感的画面和声音，是一种兼顾VR游戏与传统游戏特点的折中方案，非常适合短时间的游玩体验。

高端玩家也不必担心游戏没有挑战。玩家可以通过PCVR有线连接家庭的融合网关，或者使用无绳的6DoF一体机通过Wi-Fi连接云端，进行强交互、高沉浸感的6DoF大型游戏。

Cloud VR游戏体验与PC本地渲染的VR游戏体验几乎不会有任何区别。玩家可以实现在家中一定范围内的走动，可以蹲下躲闪子弹，也可以用双手随意射击等。这种完全调动整个身体的游戏方式让用户感觉到极强的沉浸感，比起轻量级游戏，适合时间更长的体验，以及更复杂的游戏方式。不仅仅是小孩子和家庭娱乐，对于一些真正热衷于游戏的挑剔玩家，Cloud VR游戏也会是他们追捧的游戏方式，因为不需要为本地渲染终端付钱，也不需要不断更新配置来保证性能不落伍。

不局限于室内，与云同行

不局限于家庭，Cloud VR让游戏玩家即使在旅途中，只要携带轻便的VR一体机或者使用手机+VR眼镜，在良好的网络环境下，就可以继续家中还没有玩完的游戏。由于活动空间有限，此种场景以3DoF休闲游戏为主。在诸如候机室，咖啡厅等场所，戴上头显，连接到云端，玩休闲小游戏，何尝不是刷手机外的另一种休闲方式?

3.4.3产业现状

终端成熟度高，游戏玩家更加注重交互性，视觉效果已满足当前体验需求

当前VR头显，除去巨幕影院专用头显等，都可以支持3DoF的轻量级游戏。而6DoF的功能，目前多数还是有线头显支持。现在也有少数还在预售的6DoF无绳头显。由于游戏的交互性强，玩家更注重与游戏环境的互动，对清晰度的敏感程度不如观看视频时高。

当前用于游戏的头显，轻量级的分辨率在2K到2.5K，高端的在3K左右。现有终端成熟度较高，但游戏玩家是十分苛刻的，为了达到最极致的体验，显示效果还需要继续提升。而根据《面向Cloud VR的承载网络白皮书》中的划分，达到用户入门级体验需要全视角8K，单眼能够达到1920*1080的分辨率。

强交互需要更高质量的网络保证体验，运营商可控网络大有可为

为了保证Cloud VR游戏的体验不弱于本地渲染的VR游戏，网络需要保障较大的带宽与较低的时延。基于现有的VR内容和终端，Cloud VR游戏平均的带宽占用为30-40Mbps。为了保证用户能够顺利进行游戏以及不晕眩，基于现有情况，需要端到端时延小于50ms。根据《面向Cloud VR的承载网络白皮书》中的划分，为了满足用户的入门级体验，网络需要能够保证200Mbps的带宽，RTT要在10ms左右。这种高要求让基于OTT的Cloud VR云游戏很难实现。

原型平台已经初现，Cloud VR游戏会是云平台的第一类强交互业务

云化技术是比较成熟的一项技术，如Nvidia，Sony等公司已经投入到云游戏行业，也有一些云游戏的平台正在展开。虽然Cloud VR游戏还是一项全新的业务，但是不存在技术壁垒。华为iLab也已经联合合作伙伴，开发出了包括用户端以及云平台的端到端原型。

游戏一直是最广泛的娱乐需求之一，作为吸引用户和增加用户粘性的一类业务，Cloud VR游戏将会是云平台上聚合的第一类消费者强交互业务。同时云平台可以吸引内容商持续投入，现象级的优秀游戏可以让玩家心驰神往，促进平台发展。

3.4.4商业模式

3.5 Cloud VR教育：教育创新新方向，便于VR教育体系化

3.5.1场景定义

通过VR技术来构建虚拟学习环境，如虚拟实验室、宇宙中的天体运动、生物中的微观世界等，将抽象、不易理解的知识以形象、生动、直观的形式呈现，学习者使用VR设备就可以进入虚拟的课堂中沉浸式地“体验”知识，而不再是枯燥地死记硬背。

3.5.2应用场景

教育一直拥有广大的B端与C端市场，同时用户购买力也较强。新兴信息技术正在与传统教育行业相融合，VR+教育正是其中一个新的方向。Cloud VR构筑的内容云平台可以帮助VR教育体系化，便于内容方开发新的教学课件，也便于后续的统一更新和维护，学生使用的成本也将降低。打破现在“打着教育的旗号卖硬件”的尴尬局面。

VR+教育是教育创新的蓝海

在全球范围内，教育都拥有广大的市场。根据金准人工智能专家报告的预测，2020年VR教育市场规模将会达到3亿美金，2025年将达到7亿美金。报告认为，VR将会成为一项基础的教育工具。

Google公司推出了GoogleExpedition平台，为学校免费提供Cardboard产品，通过手机+VR眼镜的方式，让学生体验虚拟的学习之旅。该平台目前已有超过一百个教育内容。

Cloud VR将帮助VR教育摆脱困境

当前VR教育市场主要的矛盾在于内容数量和质量不足，尤其是无法成为体系。内容制作公司和教育机构为了能够卖出产品，往往是开发单方面的内容或聚拢内容，与硬件一起打包卖出。这种现象造成了教育内容变现难，生态效率低下，市场无法做大的困境。

Cloud VR将为VR教育提供内容云平台，统一的开发标准，内容商可以专心制作内容，而无需去进行终端适配和寻找买家。云平台也有利于进行版权管理，避免盗版内容打击内容商的积极性，提高整个生态的繁荣度。

对于用户来说，Cloud VR教育的内容可以及时进行更新，由内容商统一进行维护，不论是个人用户还是学校，都不必再费心去定期更新自己的内容。学生直接用VR头显接入云平台，内容实时浏览，方便快捷。

教育市场细分种类非常多，根据现有情况，Cloud VR教育应用场景初步分为:

2C:消费者的类教育内容

此类场景面向个人用户。用户使用PCVR或VR一体机，通过家庭网关或WIFI环境连接云端，由家庭宽带保证用户的体验。

内容主要以种类丰富的知识科普，技能培训，语言学习等为主。大部分基于单个内容，趣味性强，不形成系统化。比如太空行走的应用，让用户体验宇宙空间站中的宇航员是如何生活和工作的;微观世界的应用，让用户在自家的厨房中不断深入到微观世界，观察需要借助显微镜才能看见的细菌与微生物;英语学习的应用，让用户在模拟的咖啡馆中扮演顾客或服务员，练习英语交流等等。Cloud VR教育让家成为了教室。

2B:面向学校的K12教育

此类场景面向中小学生的基础教育，学生在学校通过VR一体机，连接学校的园区网，观看和体验老师安排好的内容。老师的控制端连接同样的网络，可以对学生学习的内容进行统一的控制，以及根据内容进行及时的讲解。

K12的Cloud VR教育主要以多学科的，多种类的简单内容为主。目的是帮助学生在较短的时间内以沉浸式体验的方式学习知识难点，加强学生的记忆能力。同时内容需要以教学大纲为依据系统化。比如现有的针对初中化学的VR实验课件，学生可以自行探索地进行实验，如果试剂添加错误可能会发生爆炸，让学生深刻记忆，又不会发生危险。还有诸如天体运行，人体血液成分观察等课件，帮助学生亲身“体验”知识。不仅仅适用于理科，也有许多文科课件。比如一个《望庐山瀑布》的课件，让学生“亲自”到庐山去游览，看看当地的风土人情，甚至可以看到古时候诗人眼中的庐山是何种样貌。Cloud VR教育可以激发学生的兴趣，让学生更愿意去学习，主动去学习。

2B:面向企业的专业培训

对于企业来说，教育的内容不需要多种多样，而是需要深度订制化。接受培训的人员使用无绳VR一体机，通过网络连接云端内容。也可以额外佩戴更加订制化的动作捕捉设备等，在专用的空间中，进行多人协作的训练。

Cloud VR教育可以根据企业的需求，提供高质量高还原度的场景，帮助企业进行一些高成本，或者危险系数高的人员培训。如飞行训练，驾驶模拟，器械操作等，实机练习成本过高，可以先让学员在VR中熟练操作，也可以反复不断练习，降低成本。对于像火灾逃生演练，紧急情况应对演练等，出于安全的原因考虑，无法还原真实场景，学员缺乏真实感和紧张感。而在虚拟的世界中可以营造真实的灾难现场，让学员“亲身”体验。Cloud VR教育是企业的低成本，高安全性的培训方案。

3.5.3产业现状

终端成熟，内容不足，内容需要依托平台来丰富

Cloud VR教育的体验提升跟随Cloud VR视频与游戏，现有终端较为成熟，已经达到早期体验需求。但是VR教育内容相对来说较为零散，很少形成体系。面向消费者的教育类应用远远不够，大多公司或工作室浅尝辄止。K12的内容还无法覆盖中小学生的教学大纲。企业的培训也还未大范围铺开。

造成这种现状的原因是生态不完善，内容商无法专注于内容制作。VR教育需要云化平台来提升内容分发效率，以及保障内容商的权益，来促进内容的丰富。

2B类业务需要带宽保证，运营商专线可以解决问题

对于2C类业务，与Cloud VR视频与Cloud VR游戏类似的网络环境即可保障。但是对于2B类业务，不管是学校还是企业内，一般都是多人同时进行学习和培训。运营商的专线可以保证多个教室中的每位学生都可以获得良好的体验。

教育是刚性需求，VR教育被广泛认可，最适合作为第一个聚合的行业应用

内容公司、终端公司、教育机构、学校等都普遍认可VR教育的价值。Google，微软等公司都在布局教育市场。中国也有终端和内容公司合作推动VR教育落地数百所中小学校。教育被认为是刚性需求，作为Cloud VR行业应用之一，最有可能先被聚合到云平台中，由B端市场带动C端市场繁荣。

3.6 Cloud VR营销：新零售营销模式

3.6.4场景定义

通过VR技术让消费者穿越到品牌现场、与产品零距离互动。让消费者可以主动挑选喜欢的事物和视角，切身感受产品优势，通过消费者体验来刺激购买欲，达到营销的效果。

3.6.2应用场景

VR营销形式多样，如360度全景广告、APP内置广告、VR直播广告、品牌体验活动等。主要分为专用的VR宣传内容与植入在其他VR内容中的软广告。

VR宣传，刺激感官，激发购买欲

VR营销的卖点在于对用户感官的刺激。用户在家中可能无法直接接触到产品，VR营销让用户能够全方位了解产品，甚至模拟使用产品。比如汽车，可以通过建模还原，让用户在家中就能了解车的每一个细节，或进行虚拟的试驾；牛奶，可以用VR影片的方式让用户看到每一滴奶的来源与加工过程;酒店可以把房间复制到虚拟世界中，让用户体验。几乎任意商品，或实体店，只要找到合适的切入点，都可以进行VR营销。

VR内容的植入广告，不用搜索，马上告诉你

随着Cloud VR业务的发展，用户将接触到众多的VR内容，包括图片、视频、直播、游戏等等，在用户的沉浸体验过程中，可以植入众多的软广告。比如在视频或直播中，利用眼动追踪，或焦点识别，发现用户对演员明星们身上穿的衣服感兴趣，就可以实时显示出详细信息，甚至可以让用户一键下单购买。游戏中的一些物品，也可以变为赞助商定制版。在社交的大厅中，甚至可以摆放虚拟的展架，来展示各种商品。

3.6.3产业现状

有些领域已有试点，Cloud VR营销将跟随云平台发展，与平台互利双赢

随着业务发展，Cloud VR的2C的平台与2B的平台将具有广大的用户基础，平台的每一个角落都可以进行VR的营销。随着平台的发展，营销也会逐步跟进，在各类内容中追加营销内容。好的营销内容又会吸引用户到各类内容中去消费。这种良性循环会构建一个良性的生态，让云平台和上面的内容一起茁壮成长。

3.7 Cloud VR电竞馆：大空间多人合作竞技游戏

3.7.1场景定义

将传统电竞与VR技术相结合，结合大空间光学动作捕捉系统、精确的多相机同步管理运算系统与特殊体感设备等，玩家化身为游戏中的虚拟角色，在虚拟空间内自由行动，并与其他玩家的虚拟角色进行对抗，享受新型的竞技方式。游戏的内容和渲染上云，帮助用户去掉沉重的背包和装备，优化用户体验，同时也让多地的在线多人合作和对战成为可能。

3.7.2应用场景

电子竞技不断升温，但形式缺乏创新

当前的电竞市场规模在不断扩大，一股“电竞狂潮”飓风已经席卷全球。根据Newzoo公布的《全球电子竞技市场报告》的预估，到2020年全球电竞市场会突破15亿美元年收入大关，而观众人数也将突破3亿。

人们对于电子竞技的需求在增加，但当前电子竞技的主要形式就是网游，包括PC端与手机端。形式已经多年未变，缺乏创新。虚拟现实技术带来了新的机会点。

Cloud VR电竞馆打造竞技新方式，带来极致沉浸体验

大空间VR竞技比起传统电竞更加强调个人的身体运动。为了实现这点，玩家所佩戴的设备需要尽可能的轻便，尽量不影响玩家的运动和操作。采用云渲染技术后，玩家只需要佩戴轻便的VR一体机即可。不仅方便玩家，也可以节省体验馆的设备开销。

电子竞技强调玩家之间的合作与对抗，VR电竞更是如此。同队的玩家可能会在相同的现实空间内，比起每人一台电脑，一起在同一个环境中活动，会需要更多的默契。这种虚拟世界游戏与现实身体运动的结合，将会营造全新的沉浸式竞技体验。

Cloud VR电竞馆主要依托于线下VR体验馆，因为需要专业的场地与动作捕捉设备，不适于玩家在家中体验。不同地点的玩家可以在当地的体验馆进行游戏，通过网络进行异地对战。对于每个体验馆，玩家需要佩戴动作捕捉设备(通常为标志点)，VR一体机与专业的游戏外设(根据不同内容会有变化，如枪，剑等)。游戏的内容在云端，渲染由云端服务器完成，玩家只需要连接场馆内的无线网络即可。

3.8 Cloud VR健身：让运动不再枯燥

3.8.1场景定义

将传统的健身运动器材与VR、无线传感等技术结合的全新运动形式，用户在虚拟世界中可随时切换虚拟健身场景，或者与异地好友在虚拟世界中共同健身PK，达到健身、娱乐与社交融合的目的。

3.8.2应用场景

健身已经成为全民化的日常活动，VR升级健身体验，未来可期

健身已经成为人们的普遍需求，特别对于许多职场人士，健身更是一项高品质的社交活动。科技的进步使得健身活动都变得更加智能和时尚，不少新型的健身房会营造一些虚拟互动、线上竞技等场景，让用户健身时也可以进行互动，让运动变得更加有趣，受到了不少消费者的喜爱，这与Cloud VR健身的优势相吻合。

与传统健身相似，VR健身在C端和B端都有应用场景，包括家庭健身、健身房等

（1）家庭健身:健身的好伙伴

一边健身，一边在虚拟运动场景中娱乐，VR可以成为健身的好伙伴;在家也可以邀请异地好友健身PK，既能运动，又可社交。多人异地PK交互实时性要求高，需要低时延网络保障。

（2）健身房:升级服务，吸引用户

提升用户健身体验，提高人们参与运动健身的热情和兴趣;辅助健身教学，帮助教练与学员更好的互动，提高训练效率;提高产品附加值，增加产品创意和亮点，留住老会员、吸引新会员，有利于健身房实现更大的市场增量。

3.8.3产业现状

趣味性高，适合从存量健身市场切入

目前VR健身内容趣味性高，借助无线传感器可适配多种健身器材，适合从现有的家庭和健身房存量市场切入，培养用户。但目前VR健身以VR头显+PC主机模式为主，佩戴笨重，而且连接的线缆在运动的过程中限制了用户的运动空间和自由度，用户还可能被线绊倒;同时，用户在健身易出汗，长时间佩戴头盔容易引起不适，因此急需头盔的无绳化和更好的人因工程设计。

3.9 Cloud VR音乐：视听双重沉浸，颠覆传统音乐

3.9.1场景定义

通过VR视频视觉沉浸与空间音频听觉沉浸的相互配合，带给用户一种全新的且最接近现场的音乐体验方式。Cloud VR音乐的独特之处在于空间音频，包含声音的混响、方位、衰减、空间化及多角度的效果。

3.9.2应用场景

有音乐的地方，就可以有VR音乐，蕴藏着巨大的商业潜力:

资本市场看好VR音乐。国际最大的VR音乐平台、“VR界的iTunes”MelodyVR，完成了多次巨额融资，并与华纳音乐、环球音乐和索尼音乐达成合作，获得三大音乐公司的VR内容创作权和发行权。

VR音乐受到了海内外不少音乐人的青睐，纷纷推出VR音乐MV或开办VR演唱会，有利于激活粉丝经济。

VR音乐的独特之处是空间音频，与实景类和CG渲染类VR

视频结合，应用场景丰富

−空间音频与实景类VR视频结合时，能够还原现场音效，营造身临其境的沉浸感。这类VR音乐需要VR视频和空间音频精准配合，讲究视觉与听觉的双重沉浸，对视频的分辨率要求往往较高。主要应用场景包括音乐MV、演唱会、音乐会、音乐节、音乐欣赏等。

−空间音频与计算机动画(CG)渲染类VR视频结合时，让音乐不止于听觉的享受，超越传统音乐体验。这类VR音乐的视频部分主要是为了更好的呈现空间音频，引导用户感受空间音频的特色。目前主流分辨率为4K，体验良好。主要应用场景包括音乐欣赏、动画音乐等。

音乐MV：声音空间化，颠覆传统音乐MV

传统音乐MV是平面视频与非空间化音频的结合，用户转头时视野内容和声音位置是固定不变的，MV的焦点由导演安排，用户往往是“旁观者”。在VR音乐MV中则不同，用户不仅可以自由选择观看的视角，也会听到不同视角时不同的声音，用户感觉像是MV场景内的“主角”。目前华为已推出了8KVR3D声场VR音乐MV，是体验领先的VR应用，标志着高质量VR音乐开始走向市场。

演唱会/音乐会：转头伴有现场声音变化，高度还原现场试听效果

当VR音乐遇见演唱会/音乐会，用户能够体验到最接近现场的音效，领略音乐家的现场演绎。不仅如此，，VR音乐通过VR视频对现场视觉环境的全方位呈现，配合空间音频对环境不同位置的逼真还原，让用户每次转头都清晰地分辨出现场声音的变化，由于视听的相互影响，增强了视觉沉浸，提升临场感体验，让用户仿佛坐在现场VIP座位上享受视听盛宴。

音乐欣赏:沉浸式体验帮助深刻理解音乐

VR音乐帮助用户更专注于音乐，尤其适合于音乐专业人士和骨灰级爱好者。比如，在听抒情的古典音乐时，可以配合相关的实景或CG制作视频，在音乐和故事的关联中引发用户情感，让用户能更深刻地理解音乐;在欣赏3D环绕音乐时，通过VR动画比如飞翔的小鸟来标志声源的位置，引导用户从更准确的角度体验音乐。

3.9.3产业现状

目前实景类VR音乐仍以4K清晰度为主，需提升至8K及以上

实景类VR音乐需要空间音频和高清晰度的VR视频精准配合，VR视频往往需要8K及以上分辨率来保障视觉沉浸。目前市场上主流VR音乐MV等仍以4K分辨率为主，产业已有8KVR音乐技术与配套终端推出，随着编解码技术及网络传输能力的提升，高品质的VR音乐将逐步走进生活。

2月27日，惠普于美股盘后公布了截至2018年12月31日的2019财年第一财季财报。财报显示，按照美国通用会计准则(GAAP)计算，惠普上季度收入为147.1亿美元，较上年同期的145.17亿美元增长1%；净利润为8.03亿美元，较上年同期的19.38亿美元下降59%，利润下降受到美国税改影响。

总体而言，惠普第一财季营收不及分析师平均预期，惠普称上一季度销售疲软是由于商业客户打印耗材销售弱于预期的拖累。

分业务来看，包括笔记本、台式机业务在内的惠普个人系统集团第一财季营收为96.57亿美元，比去年同期的94.40亿美元增长2%。商业部门营收同比增长3%，个人消费者部门营收同比增长1%；台式机出货量同比下降8%，笔记本出货量同比下降1%，总出货量同比下降3%。

电脑业务方面，惠普与联想正展开激烈竞争。据联想2月21日发布的截至2018年12月31日的第三财季业绩，联想个人电脑和智能设备业务，达107.3亿美元，同比增长12%，占集团总收入约77%；税前利润达到5.84亿美元，同比增长36%。联想称，这归功于高端细分市场，如工作站、轻薄本、显示器业务增长。

打印业务收入从去年同期的50.8亿美元降至50.6亿美元。不计入汇率变动的影响为同比下降0.7%；运营利润率为16.2%。其中，商业硬件出货量同比增长4%，个人硬件营收同比增长2%，总硬件出货量同比增长3%。

惠普表示，本次财报令人失望，部分问题是在于依赖“滞后且不完整的市场份额调查”之后过高估计了需求。此外，更多的客户选择线上购买商品。惠普首席执行官Dion Weisler表示，未来将加强其线上业务。Dion Weisler在财报电话会议称：“应对新的战场，我们需要新的武器。”公司预计未来打印部门的耗材销售和3D打印机业务将驱动利润增长。

本季度，惠普预计每股盈利45美分至48美分，调整后每股盈利50美分至53美分。分析师预计每股盈利51美分，调整后每股盈利53美分。

惠普股价在盘后交易中下跌12％，收于20.99美元。

哔哩哔哩（NASDAQ: BILI）公布了截至2018年12月31日的第四季度和全年未经审计的财务报告。

财报显示，2018财年哔哩哔哩（以下简称“B站”）总营收达41.3亿元人民币，同比增长67%，其中四季度营收为11.6亿元人民币，同比增长57%。

财报数据显示，其月均活跃用户实现双向增长。第四季度，B站月均活跃用户9280万，其中移动端月活用户为7950万，分别同比增长29%和37%。同时，用户市场也实现了增长。第四季度，用户日均使用时长同比增加5分钟至78分钟。日均视频播放量达到4.4亿次，月均互动数达10亿次，分别同比提升107%和298%。与此同时，B站社区的正式会员数达到4500万，同比增长44%。

第四季度由UP主创作的内容占据B站整体播放量的89%，同时月均活跃UP主数量及其投稿量实现了同比143%和148%的高速增长。

同时， 四季度非游戏业务的收入占比上升至38%，去重后月均付费用户数在过去12个月增长298%，达到440万。

作为B站目前的主营收业务， 非游戏业务收入占比从2017年同期的16%上升至38%，本季度内，B站游戏业务收入达7.1亿元人民币，同比增长15%。2018年10月，B站与腾讯共同宣布在ACG领域达成战略合作，双方将在包括动漫、游戏联运等一系列内容产业链上展开深度合作，如在版权方条件许可的情况下互相开放动画片库，并在动画项目的采购、参投、自制方面，建立深度联合机制等。

另外，财报显示，四季度B站广告业务收入达1.6亿元人民币，实现了302%的同比增长。

随着直播和大会员业务的发展，四季度B站直播和增值服务业务收入达2.0亿元人民币，同比增长276%。截至2018年12月底，有效付费会员人数达360万。

B站对2019年第一季度收入进行了展望，预计将达到12.7至12.9亿元人民币。

翻阅2018年“成绩单”，苏宁逆势扩张、强劲上扬，智慧零售门店突破11000家。2月27日晚间，苏宁易购发布2018年年度业绩快报。

2018年苏宁易购营业收入为2453.11亿元，同比增长30.53%，在零售业整体增速放缓的背景下，连续两年实现两位数增长；商品销售规模为3371.35亿元，同比增长38.54%。2018年，苏宁易购实现归母净利润133.20亿元。

作为中国零售业的龙头企业，苏宁通过大力发展全场景的智慧零售模式，不仅成功实现连续两年高增长的耀眼业绩，提振了市场消费信心，也以自身的探索为民营企业供给侧结构性改革提供了可贵经验。苏宁的转型发展经验受到媒体的高度关注，除了央视新闻联播，新华社、人民日报、光明日报等媒体近日也相继推出苏宁发展的专题报道。

大数据驱动业态创新，让产品更加贴近消费需求

春节前后，一款T型门冰箱销售火爆，近两个月来在苏宁线上线下中高端冰箱中销量排名第一。之所以深受消费者青睐，是因为它具备干湿分储，速冻及快速解冻等多项功能和设计，很好地满足了消费者需求。而这款冰箱的研发和生产，离不开苏宁的深度参与。

这款被消费者竞相追捧的冰箱，正是基于大数据精准分析研发出的产品之一。近两年来，苏宁通过采集销售大数据，对用户的消费行为、消费习惯及爱好进行分析，形成专业的数据报告与家电生产商共享，共同研发推出根据用户需求定制的新产品。

“零售商掌握了用户大数据以后，要做精供应链，让生产在需求的牵引下去进行，实现高质量的生产。”苏宁易购集团副董事长孙为民在接受央视采访时说道。

《新闻联播》报道称，苏宁曾在创业初期摘得全国空调销售冠军，如今，通过大数据驱动，打造差异化、个性化产品，带动中高端电器的销售风潮，助推整个家电行业供给端的变革，促进产品高质量发展。

张近东1990年创立苏宁，近30年来，他带领苏宁完成了从空调专营到全国连锁，再到智慧零售的升级转型，并始终坚守零售业，坚守“服务是苏宁唯一产品”的发展理念。“在这个新时代，苏宁希望用智慧零售服务好全国消费者，让大家的生活更美好。”张近东表示。

加速输出与赋能，用智慧零售助推社会高质量发展

“从一个不足200平方米的空调店起家，在中国零售行业发展变革的浪潮中把握时代趋势，如今通过‘智慧’零售的新模式助推企业再一次转型升级。”苏宁一步步发展壮大。

一路走来，张近东感受深刻，他在接受央视采访时说，“从综合连锁零售到今天的智慧零售，实现了线上线下的融合发展，跃入新的成长阶段。”

依托智慧零售的布局，苏宁不断创新业态模式，打开新的市场空间，通过布局“两大两小多专”业态产品族群，打造全场景的零售生活方式体验。在苏宁2018年新开的8000多家门店中，两个“新物种”产生现象级爆发效应：面向居民社区的苏宁小店全年开业4000多家，面向县镇市场的零售云店新开2000多家。

“作为智慧零售先行者，苏宁正进入面向社会、赋能行业的新阶段，继数据云、物流云、金融云之后，苏宁小店、苏宁零售云也开始成为城乡消费升级的社会基础服务设施。”张近东表示将加大向行业和社会输出智慧零售的核心能力，助力全社会的高质量发展。

据了解，2019年，苏宁将强化零售核心能力模块化、产品化、技术化和规则化，利用AI技术全面打造支撑智慧零售持续发展的大中台体系，即“智慧零售CPU”，加速实现智慧零售能力的快速输出和落地。

在跨越线上线下全场景零售布局的带动下，2018年，苏宁全产业会员数突破6亿，新增就业6.8万人，2019年计划新增8万多人。

苏宁的智慧零售发展正迈入高速增长的新常态，张近东表示，苏宁将始终坚持技术驱动，坚持用户体验至上，用创新理念带动企业转型升级。

日前，中国羽绒服品牌波司登母公司波司登国际控股有限公司发布公告，披露其羽绒服业务的最新运营表现，称在截至2019年2月25日的2018/19财年中，相关业务累计零售金额超过100亿元人民币，同比增幅超过35%。

这份公告为波司登主动发布，并强调公告提及的业绩增长是在集团主品牌波司登聚焦“全球热销的羽绒服专家”这一定位后，“持续加强品牌升级、品质升级、渠道升级、形象升级和时尚功能创新后”取得的成绩。

波司登财务总监朱高峰在2018年11月发布中期业绩报告时曾接受《每日经济新闻》采访时曾提到了一些品牌改革的细节。当时，波司登男装线上门店全部关闭，这直接导致其男装营业收入在子昂管财务期内下滑88.3%。但是，同一财务期内，波司登实现营业收入34.44亿，同比增加16.4%;净利润2.51亿，同比增长43.9%。朱高峰表示，除了男装，波司登当时已计划持续收缩包括家居、童装在内的多元化业务。

而从消费者的角度，波司登的一系列“升级”应该也能被感觉到的。首当其冲的就是波司登登上了纽约时装时装周，发布了一系列“秀款”，在形象上明确了走高端路线的心。

配合这种形象升级，其产品售价也有明显上升。朱高峰曾在上述业绩报告的电话会议中提到，司登羽绒服售价在2018年平均提高了20%~30%，未来波司登还将继续提价，将主力产品价格定为1500元~2000元，并提高高端产品占比。而从数据看，2017财年，波司登价格区间在1000元以下的产品销量占比达47.5%。而这一数据到2019年1月已下降至12.1%。对应看，该品牌定价1800元以上的产品销量占比则从4.8%增长到24.1%。

东吴证券于2019年2月25日发布的一份研报称，该机构考虑到波司登近期的零售表现，决定上调对其的盈利预期，预计该公司在2019、2020、2021财年的净利润可分别达到8.6、11.1、13.5亿元人民币，并继续维持“买入”评级。

早些时候，香港辉立证券已上调了对于波司登的股票评级，称看好其羽绒服业务中长期的提价能力，以及因设计、品牌投放、渠道管理改革色国际带来的销量增长潜力。

值得一提的是，波司登的改革赶上了大行业的一个好时候。近年时尚潮流界对羽绒服品类的追捧，帮助羽绒服品牌一定程度上度过了冬季气温偏暖带来的销量冲击。同时，加拿大鹅、Moncler，以及包括Zara、优衣库等品牌对羽绒服市场的再教育也进一步扩大了羽绒服整体市场规模。这在一定程度上都对波司登的销量增长以及定价能力提高有帮助。

不过，这些因素同样加剧了羽绒服市场的竞争，也使得波司登需要面临的压力更大，尤其是要挑战高端市场，国外奢侈羽绒服品牌对于国内市场的渗透潜力不可小觑。这也是不止一家投资机构在对波司登做出预期判断时纳入的风险考量。

更何况，当时尚行业的风向渐渐吹离羽绒服品类，波司登最终需要完全依靠自身转型后的产品去抢夺消费者。而截至目前看，其产品转型的路径仍不够清晰。

《思南文学选刊》2019年1月号刊登了一份特别的文学“AI榜”。在这份AI最喜爱的作品榜单中，科幻作家陈楸帆去年发表于《小说界》杂志6月刊上的短篇小说《出神状态》以0.998941845的系数位列第一，以0.000001的优势险胜莫言发表于《十月》杂志2018年1月刊的《等待摩西》。

这是《思南文学选刊》与一个名叫“谷臻小简”的AI软件合作完成的榜单，也是目前中国文学领域发布的首份AI榜单。AI软件在“阅读”了2018年中20本文学杂志刊发的全部771部短篇小说后，挑选出了它最喜欢阅读的一批作品。据软件开发者、前《收获》杂志编辑走走介绍，AI算法看重的是小说的优美度，即情节与情节之间的节奏变化的规律性，以及结构的流畅程度。同时，由于目前的AI程序引进了概率算法，因此它是根据杂志的最大风格来做出判断的，也就是说，AI会在最专业的杂志中选择出一批最专业的作品，当然这也就意味着，它也会在最通俗的杂志中选出最通俗的作品。

截至2019年1月20日，“谷臻小简”的最爱读物始终是莫言的《等待摩西》。然而，21日下午3点左右，参与此次评选的《小说界》和《鸭绿江》杂志的作品赶到，新增80部短篇小说。下午7点20分，情况发生了改变。AI最终选定的年度短篇是陈楸帆的《出神状态》，《等待摩西》被挤到了第二位，位列榜单第三的是作家雍措发表于《青年文学》杂志的小说《午后阳光》。

在这份收入了60位中国作家及其小说的榜单上，既有我们熟悉的身影，比如获得过诺贝尔文学奖的作家莫言、前段时间在“匿名作家计划”中进入终选的青年作家叶扬（独眼）、短篇小说《刺杀小说家》正被改编为同名电影的热门作家双雪涛、科幻作家宝树，以及在文学圈内时常被认为小说十分“符合《收获》调性”的张楚。当然，榜单也涵盖了一批并没有怎么进入大众读者视野的作家。看到这份榜单呈现的结果，走走也在考虑接下来应该如何完善算法——一方面，她希望AI能够挑选出质量上乘的作品；另一方面，她认为不能完全用《收获》的风格去要求AI。

《思南文学选刊》主编黄德海对于这份榜单呈现的中立结果很感兴趣。他在接受界面文化（ID:Booksandfun）采访时表示，当初决定收录这份特别的榜单，一方面是因为AI发展迅猛，想看看AI在文学方面能够创造出何种可能性；另一方面则是因为每到年末岁尾，文学圈就涌现出一堆文学排行榜——不管评选结果如何，总有人质疑评委的专业度，又或者认为评选结果依赖的是人情——“那么，一个相对中立的选择标准，会是比较好玩的吧？”

《思南文学选刊》

有趣的是，作为AI最终选定的年度短篇作品，陈楸帆的《出神状态》里恰好也用到了由AI软件生成的内容。AI从众多作品中识别出了另一个AI，“这简直是生成整个榜单过程中最华彩的部分，”走走在接受界面文化采访时说到。出于好奇，她在榜单结果出来后马上打开了陈楸帆这篇小说，留意到结尾有这样一段注释：“带*号楷体字部分为AI程序通过深度学习作者风格创作而成，未经人工修改。”

她立即联系了陈楸帆，询问这个注释究竟是一种噱头，还是真的包含AI写作内容。他当即把自己使用的AI软件发给了走走，这个软件是他的朋友、创新工场CTO兼人工智能工程院副院长王咏刚制作的，训练数据包括陈楸帆既往的十几部小说作品，以及作为参考语料的赫胥黎、阿瑟·克拉克、威廉·吉布森、尼尔·斯蒂芬森等人的科幻小说作品。第一次看到AI程序写出来的句子时，他觉得既像又不像自己写的，有先锋派的味道。制作者王咏刚特别喜欢机器写出的“重重追逐着人类发现的触觉，以及即将看清左右的囚笼”这一句，因为看上去“像是得了上世纪八十年代朦胧诗派的真传”。除了参与AI评选的《出神状态》一文，在日前出版的新书《人生算法》里，这个AI程序也与陈楸帆进行了互动。

“一个AI，何以从771部小说中，准确指认出另一个AI的身影？”走走在随榜单一同发布的《未知的未知——AI榜说明》一文中发问。陈楸帆则感慨说，“这简直比科幻还科幻。”AI程序已逐渐习得了陈楸帆的写作偏好——在使用祈使句时爱用什么句式、描写人物动作时喜欢用什么样的形容词或者副词等等。在掌握了关于语句的统计规律后，在写作环节，AI程序便会从大量的语料中随机找到一些词，并把这些词汇按照写作规律拼接在一起，形成句子。当陈楸帆被问到是否担心AI程序有一天会写出比自己更好的作品，他幽默道：“这倒不会，要是真写出来我就躺赚了。”王咏刚也在近期上海的一场讲座中提到，目前AI写作程序仍然只是一种“初级的机器辅助写作”，即通过给定关键词和关键元素在数据库中进行检索，找到历史上所有涉及这个词语的文本。这也导致目前AI写作有篇幅限制，而且在涉及句与句、段与段之间的关系时，AI便有点捉襟见肘了。“AI现在还是个baby，”走走对界面文化说。

《人生算法》

陈楸帆 著

中信出版社 2019年1月

除了为影视改编服务之外，走走发现，这个小说软件也可以指导一部分学生进行写作。目前她的团队正在尝试和上海视觉艺术学院合作，这是中国第一所开设网络文学创意写作本科教育的大学。学生创作的网络小说被输入软件后，AI会按照理想的故事模型和情节曲线对故事进行检测。“比方说一个W阵型，如果W的第一个弯度不够，那就是这个人的命运不够悲惨，那么它上升的曲线就不够大，故事就不够精彩。我们也有剧本算法，目前我们针对的是电影，不是电视剧。针对电影来讲，就是可以判断哪一幕写的比较平、哪一幕写的比较精彩，这些都是可以调整的。”

走走2017年底从《收获》杂志辞职，开始涉足影视版权转化工作。她随后发现，即便是如余华、须一瓜这种在文学圈颇有名气的作家，在影视市场上的认知度可能还比不过网络文学。这激发了她对网络文学的兴趣。在浏览各大平台网络文学的过程中，她惊叹于网络文学动辄三百万字、五百万字的体量，于是想到了一个“偷懒”的办法：开发一个能够迅速读取小说并且提取简介、人物和情节的软件，并将这样的分析报告提供给影视开发方供其参考，以便进行迅速判断，这便是“谷臻小简”AI软件的由来。

另一方面，她也很清楚AI的局限。“我们现在没有办法教人工智能识别语言的好坏，即便是人，我们也很难教会他们识别语言的好坏，我们无法评判是王朔的语言好，还是余华的语言好。AI能够识别的是节奏感、叙述的强弱、泪点笑点的分布以及整个结构是不是工整。事实上，意识流小说、多视角、平行空间等等各种文本的技巧并不适合影视改编。影视改编基本上还是线性结构为主，顶多就是一个倒叙。因此影视改编的路线是很清晰的，所以这个AI也比较笨，是围绕这个方向来选小说的。”

在去年的西湖IP大会上，由谷臻故事工厂联合浙数文化东方星空数娱发布的《卖座故事曲线报告》中，AI研究和分析了过去20年间724部改编成影视的文本，通过分析小说的主题、情节、人物以及有关小说风格和设置的各种变量，探讨了影视作品畅销的内在元素。除了根据文本中出现的人物和场景来识别主角、主角之间的强弱关联以及主要场景，另一个对AI来说非常重要的判定因素是情节曲线。据走走介绍，情节曲线的计算是根据文本中的动词进行统计的。“情节是冲突造成的，冲突是通过动词呈现的。在影视作品里，冲突是要通过演员的动作来呈现的，所以主要的东西一定是动词和动作的权重。因此情节曲线主要是根据动作权重来计算的。”

谷臻故事工厂分析得出的人物互动关系图

AI统计得出结论，能被改编的文学作品有强情节、几个引人注目的人物和一个中心主题。通过分析724部作品，AI得到了六种类型的故事曲线（W型、M型、N型、倒N型、V型和倒V型），其中W型比例最高。这种类型往往首先是一个正能量故事，故事初期主角略被动，但结局一定是乐观的，情节起伏均匀对称，节奏感强——《琅琊榜》和《香蜜沉沉烬如霜》都属于这一类型。

这种通过机器评定和操作的模式化指导，是否会损害文学本身？对此，做纯文学出身、并认为自己有一颗纯文学之心的走走说，目前AI写作程序主要面对的是靠故事情节取胜的网络文学，而非纯文学。她认为，在不久的将来，AI写作程序极有可能取代网络写手，自己生成符合观众胃口的网络文学作品。

除了应用于影视改编外，走走希望未来可以利用这个AI软件搭建一个荐读平台。目前软件的读取速度已经达到了平均四秒钟一本书，“我希望为中国所有的图书都做一个导读版，相当于建立一个百科全书式的图书馆导读系统，从而进行通识教育。”读者在看过导读版之后，可以自行判断一本书是否有干货，是否要购买这本书进行深度阅读。

当被问及这项服务和如今盛行的《罗辑思维》这类抽取干货的读书产品有何不同时，她认为，人工拆书存在一定的主观性，受个体视野和知识格局影响较大。并且，目前的人工拆书产业链条建立在对于廉价劳动力的压榨之上——通常是经过大学生之手进行拆解，然后流转到行业大V手中。“这种行为不尊重图书，也不尊重作者。如果是作者自己去讲解，我是认可的。但这种拆书行为仅仅是为了提高效率，是为了挣钱。”走走在解释二者的区别时说，“我们不是要代替这本书，而是提供一个进阶的选择——可以通过导读版给读者一个浏览经验，然后他们决定要把哪本书带走、要不要继续去了解一本书。”

附：AI榜单前十名

序号              作者                         篇名                               杂志                   系数

1                  陈楸帆                   出神状态                      小说界2018.6      0.998941845

2                  莫言                      等待摩西                      十月2018.1          0.998931

3                  雍措                       午后阳光                     青年文学2018.2   0.998853945

4                  吴祖丽   总有一些事情在摧毁我们的生活  鸭绿江   2018.11 0.998611625

5                  巴陇锋                  乌兰察布之恋                延河2018.12       0.998564063

6                  凌岚                      枪与玫瑰                       青年作家2018.2  0.9982574

7                  刘亮鱼                    花飘香                         文学港2018.7      0.998156059

8                  叶扬                        预展                            小说界2018.2      0.998151156

9                  杨则纬                    爱人                             鸭绿江2018.5      0.998086753

10                卢德坤                    恶童                             西湖2018.2          0.997280721

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新年刚过，人工智能界先后有两次理论上的新知公诸于世：一是图灵奖获得者David Patterson与John Hennessy发布论文称计算机体系结构的新黄金时代将到来，二是计算机视觉奠基者之一Alan Yuille公开怼了一波深度学习，他认为神经网络已进入瓶颈期，现在科研人员一股脑儿涌入深度学习不利于软件算法的发展。

透过两则消息，不难察觉到人工智能产业急需变革的呼声已经十分强烈，无论是硬件端还是软件算法，而它确实要迎来了新的发展阶段。

事实上，随着市场需求变化和技术迭代，一直以来软件算法和硬件芯片虽各自发展却也如两股互相“博弈”的力量般纠缠不休。而当深度学习发展步入模式时，一边是专家对创新衰退的忧虑，另一边则预示着深度学习架构的发展已经迈入一定的成熟阶段，此时将部分功能下沉到硬件端的需求则顺势衍生。

在《计算机体系结构的新黄金时代》中，Patterson和Hennessy这样写道，“计算机体系结构领域将迎来又一个黄金十年，就像20世纪80年代我们做研究那时一样，新的架构设计将会带来更低的成本，更优的能耗、安全和性能。”

如所言，在深度学习算法热潮过后，2019年的硬件产业也开始了新的蠢蠢欲动，而在AI赋能应用的大背景下，它具体表现为推理芯片市场的崛起。

英特尔沉不住气了，推理芯片市场开启群雄争霸

回到2019年年初前后这一期间，迎来了历史转型期的芯片市场可以说动荡不安，一边存储芯片价格在涨一波跌一波的云雨之中起伏；另一边为了满足人工智能催生的产能需求，英特尔、美光等老牌IDM厂商开始大肆兴建起工厂。而不同于已有的成熟市场，有一部分新兴的AI芯片市场也逐渐有了蓬勃生长的态势，产业化发展向好。

“苗头”就出现在CES 2019上，英特尔高调宣布与Facebook合作开发一款AI推理芯片，并宣称将于2019年下半年完成。

在曝光度极高的CES上，提前半年大肆宣传并隆重预告这一款公众并不熟知的推理芯片，作为x86架构缔造者，占据数据中心服务器市场90%份额的英特尔，显然有些沉不住气了。

无独有偶，在研发推理芯片这件事情上，各家有能力争一块蛋糕的厂商也都开始摩拳擦掌，不出意外得集中在2019年前后几个月推出自家产品。2018年9月，英伟达推出自己的推理预测芯片；11月，亚马逊召开re:Invent大会，在会议上隆重发布了一款专用推理芯片AWS Inferentia，以用于自己的服务器推理任务处理；而阿里也透露了自己首款推理芯片Ali-NPU的发布时间，同Facebook相近，定在了2019年中。

在2019年前后巨头们不约而同得带起了一波“节奏”，这样的集群效应或多或少说明了专用推理芯片系统市场已经开始要“变天”。

数据统计显示，到2021年，训练市场规模将增长到82亿美元，而推理市场规模将达到118亿美元，超出前者近四十亿美元。时间紧迫，机会转瞬即逝，在没有巨头的大片“蓝海”市场面前，换作谁都是要坐不住的。

一场由互联网企业引发的芯片之战

既知是蓝海，早些年亦有许多科研院所在积极研究，巨头们却都到今年才迟迟动手，是为何？

Facebook公开道出了其中的缘由。

去年四月份，Facebook暗地里组建芯片团队的事情被彭博社报道，称它想摆脱对英特尔和高通的依赖，随后成为热议的焦点。后没有多久，在一年一度的大会上，Facebook的高管大大方方承认了。

作为一家互联网公司，Facebook坦言它的初衷不是为造芯片而造芯片，实则是深受成本成倍增加之苦但同时又寻不到更优硬件方案，无奈使然。2018年末的大会上，对于这一点，Facebook高管Jason Taylor就直接毫不留情的怼了当时市面上的推理芯片：“市面上是有很多加速器芯片，但是我们发现他们设计的芯片在完成关键工作负载任务的能力上，值得考量。”

言下之意，Taylor认为很多公司在没有弄清楚深度学习应用端需要处理的推理任务有哪些就开始造芯片，颇有乱打乱撞的嫌疑。而在深度学习算法的应用上，以精准营销著长的Facebook似乎也更有发言权。

据公司工程师Kim Hazelwood介绍，每天Facebook的AI应用程序产生超过200万亿个推送，翻译超过50亿个文本，并自动删除超过一百万个假账户，在推理功能上，Facebook的任务计算量是其他任务的100倍。官方透露的数据显示，2018年，Facebook的资本支出大约在140亿美元，2019年，这个数字预计将增长到200亿美元，其中很大一部分支出都在数据中心服务器上。

但苦于没有合适替代方案，今天Facebook还不得不采用“CPU+GPU”的服务器。

和Facebook类似，最接近应用，需求也是最为强烈，因而谷歌、亚马逊、阿里等将人工智能与互联网应用融合密切的企业都不可避免的遇到了这个问题，因而也陆续开启了自研芯片之路。

不可不知的“鼻祖”

在这组互联网梯队中，谷歌是第一位吃螃蟹的“人”，同时它用这个秘密武器助力AlphaGo战胜李世石，引起轰动。而这里的秘密武器就是谷歌TPU（张量处理单元）。

其实2017年，当谷歌重磅推出TPU时，很多人都好奇作为一家成功的互联网公司，谷歌怎么突然有兴趣做起了芯片，还做出了这样一款“脑洞大开”的芯片？

在后来的公开论文中，谷歌提到其实自己的软件服务背后需要庞大的服务器网络在支持，即需要难以计数的硬件服务器日夜运行。提供的数据显示，为了支持各类大量的数据应用，谷歌当时已经在全球四个洲建有15个仓库般大小的数据中心。

但是随着深度学习算法的出现，令谷歌自己惊奇的事情发生了。在后来计算机架构专家David Patterson和Norm Jouppi合著的论文中，他们提到这样一个细节：六年前，谷歌开始为安卓操作系统添加语音识别功能之后，原来相对充裕的计算能力突然间捉襟见肘，根据当时谷歌工程师的推算——如果世界上每一台安卓手机每天都使用3分钟的语音搜索功能，且识别率百分之百正确，即一次搜索成功，那么谷歌的数据中心的规模就起码要翻倍。

这样的解释，与Facebook后提到的境况几近相同。

意识到这样的问题，谷歌为这样的大规模扩张需求而背后生寒，更何况当时还只是深度学习算法应用刚刚开始的阶段。因此在慎重考虑了语音识别技术的迅速发展和推理运算需求的激增等情况之后，谷歌决定开发专属推理芯片以替代性能不足的CPU，即后来的TPU。

不过当时外界只知谷歌街景、AlphaGo等应用中用到了TPU，对于“蒙上一层面纱”的TPU到底为何物，众说纷纭。后来直到看见谷歌公开发表的TPU论文并眼见AlphaGo的成功，众人才意识到谷歌TPU划时代的意义。

寒武纪陈天石毫不吝啬得用了“浓墨重彩”一词盛赞其对于整个产业发展的意义；而英伟达黄仁勋也不惜亲自撰写长文来回应谷歌TPU与自己产品的对比，虽然言语之中难掩对英伟达技术的偏袒，但也只有势均力敌的对手值得“老黄”如此重视。

后来Jouppi在一篇论文中这样评价这款芯片，“这并不意味着TPU有多复杂，它看起来更像雷达的信号处理引擎，而不是标准X86架构。而且它与浮点单元协处理器更为神似，跟GPU倒不太一样。”

所谓创新，大概如此。

一股清流，从通用出发去做专用芯片

目前主导推动推理芯片市场的以互联网公司居多，除了领头的谷歌，还有Facebook、亚马逊等，不可忽视的还有以硬件结构创新为出发点、骨骼清奇的寒武纪和寻求新增长力的英伟达。

不过，其中Facebook最有意思。

从他们在公共场合的表态来看，和谷歌、亚马逊所处之境一样，面对不可控的成本上涨，Facebook不是不着急。但不同于其他四家的芯片设计方向，即依据应用需求调试算法，随后依次开发设计硬件，Facebook选择耐着性子去做一款通用的深度学习专用芯片。按照Facebook的意思，虽然是深度学习专用芯片，但是也不可顺着应用需求过于专一，因此它的做法也是非常独特。

这始于Facebook早早为自己搭建好的一款名为Facebook Glow的深度学习通用处理器。提到这款平台，Facebook称其可用于处理云端的各种深度学习加速，但又不同于TensorFlow等开源工具，它不是针对用户设计的。

Taylor解释说：“推理加速器的市场必将表现为硬件碎片化，但我们的Glow主要是帮助深度学习专家设计神经网络而不是让大家用它来开发算法，以调试到去适应各类硬件推理加速器。我们知道碎片化时代正在到来，因为没人知道怎样把硬件资源组合起来最优，所以我们会让开发者专注在上层的网络图上而不是让他们为‘硬件’敲代码。”

在软件加速器上树立好绝对的标准，而后基于此来设计芯片，Facebook的造芯计划可谓宏图。

其实对于Facebook研发芯片这件事，业内人多用“奇葩”来形容。依据精准的上层架构来反向“强行”设计出底层具有通用性的AI芯片，很难评价其做法是否过于执拗和宏大，只能暗叹它的不走寻常路，因此对于CES2019上Intel宣布的这款与Facebook联手的芯片，还是值得期待一下。

终端市场缘何如此重要？

不难发现，上文提到的在推理芯片市场引起轩然大波的芯片产品都可归为一类：服务器芯片，即终端市场。

从技术角度来看，其实不仅仅是终端市场对推理芯片有着强需求，随着智能应用需求的深入，手机等移动端亦有此需求，如华为麒麟平台中用到的NPU芯片正是一款专用于解决神经网络推理计算的芯片。

但是不同于端侧市场的现有产品饱和与增长力不足，因云计算快速的深入，服务器的计算任务需求呈爆发式增长，因而对硬件架构提升的需求格外迫切。

亚马逊James Hamilton曾结合亚马逊所遇到的问题给出这样的分析：一直以来，虽然专用芯片可以成十倍改善延迟、降低成本和功耗，但是通用芯片的地位却是不可撼动的，这里面有其原因。以传统服务来说，一般情况下每个用户只会用到几个固定的服务器，即我们的服务器是按照用户分配的，这样的情况下专用芯片通常是没什么用的。

但是云改变了一切，在一个完备的云系统中，比较“罕见”的工作负载甚至需要连接进入数千甚至数万个服务器里，同时运行以完成任务。这在过去是完全不可能实现的，因为以前即便能够很好的分配任务给专用硬件，也不能节约成本，尤其是当一些紧急状况出现时。

云的出现打通了硬件之间的“壁垒”，也极大程度的发挥了深度学习算法的威力，但它同时很快耗尽了众多公司现有服务器芯片的计算能力。

IDC曾做过数据统计，2018年第二季度全球服务器市场的厂商收入同比增长43.7％达到225亿美元，该季度全球服务器出货量同比增长20.5％达到290万台。而其中最大的增长力就表现在云计算服务器上。

深度学习、推理芯片与产业变迁

回到推理芯片，即处理逻辑运算的芯片。其实它并不是什么新产物，这里不得不提英特尔的x86架构。

所谓x86架构，通俗来讲就是一种通用的“CPU+Linux”操作系统的架构，它伴随着1978年英特尔推出的8086处理器出现，具体指的是英特尔开发的一套通用的计算机指令集合。目前市面上所有主流的服务器都是基于Intel x86架构的CPU公版二次开发而来。

采用Intel的x86架构来处理服务器大量的计算任务，有人说是考虑CPU通过冯诺依曼架构可以为数百万的不同应用加载任何软件的灵活性优势，有人认为英特尔x86架构的向后兼容性让用户只要换个CPU就能获得性能提升的优势主导使然。总而言之，不同于训练模式的单一，深度学习推理任务的复杂让产业界综合考虑成本、技术成熟度等因素而最终选择了CPU芯片+x86指令集的系统架构。

但众所周知的是，古老的x86架构虽经过了几十年的技术迭代，受系统架构本身的访问限制（又称冯诺依曼瓶颈），其总体的吞吐量和能耗都限制了它在大量计算任务上的表现能力，尤其是当深度学习算法出现后，这一弊端愈加被凸显。

深度学习算法之所以如此重要，主要原因在于它刚刚诞生不久就能够迅速适应几乎所有的应用需求，历史上很少有一项技术有如此的影响力，因此其特殊属性催生了对大量数据进行处理和分析的需求。对于这一算法带来的影响，黄仁勋一句话点出其中奥妙：深度学习是一种新的计算方法，所以整个产业需要发展出一种新的计算体系结构。

因而在深度学习的两大功能——训练和推理的模式推动下，Caffe、Tensorflow等软件架构工具迅速发展，芯片巨头也争相以此为起点开发新的芯片。英伟达借助GPU与训练功能的天生匹配登上了市场龙头的宝座，但他们发现要实现训练之后的推理功能，即对图像的识别、语义的关联处理等，GPU却是不适合的。

没有合适“人选”，推理市场因此空出霸主之位。退而求其次，CPU+GPU发展成了服务器市场中主流的架构解决方案，但终究不是长久之计。对此，大家心知肚明。

最后

在这一波巨头带动的小高潮背后，无疑预示着产业发展中推理任务处理需求积聚到了一个新的高点。

箭在弦上，不得不发。但最终谁将胜出，还只能静候各厂家接下来的芯片产品。

正如Patterson与Hennessy在《计算机体系结构的新黄金时代》里所言，“在摩尔定律走向终点的同时，体系结构正在闪耀新的活力——以TPU为代表的领域特定架构(Domain Specific Architectures, DSA) 兴起，但CPU、GPU、FPGA仍然有用武之地，最终，市场会选出胜者。”