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美团CTO罗道锋离职或加盟快手,高级副总裁王慧文将兼任其职

1月17日,美团称,美团高级副总裁、CTO罗道锋因家庭原因于近日离职。此前,罗道锋曾任美团技术工程及基础数据平台负责人,同时兼任到店餐饮事业群技术负责人。离职前,罗道峰担任基础研发平台负责人。


罗道锋离职后,美团高级副总裁王慧文将兼任其职责,向CEO王兴汇报。王慧文称,将带领基础研发平台和用户平台一起持续探索,为消费者提供更加优质的服务。


今天早些时候据36氪报道,罗道锋离职后,将会于近期加盟快手。多位知情人士告诉界面新闻记者,1月14日快手企业微信里确实出现了罗道锋的名字,但次日该名字已被删除。


而快手方面则回应不予置评。


此外,上述知情人士称,企业微信删除名字应该有避免舆论的考量,目前尚不清楚该“罗道锋”是否为美团点评前CTO,也不清楚其职位。但有消息称其将负责与安全有关的职位。


据公开资料显示,罗道锋于2015年加入大众点评任CTO。美团点评合并后,王兴任命罗道锋为技术工程及基础数据平台负责人,同时兼任到店餐饮事业群技术负责人,负责美团点评的云平台、 数据平台、基础架构、运维平台及服务、信息安全、工程质量等。


值得一提的是,此次美团点评人员优化的重灾区正是上述到店餐饮事业群。


一位美团点评员工告诉界面新闻记者,罗道锋在美团后期主要精力都放在了SOA上。SOA可以简单理解为一种架构,其特点是将不同业务需要用到的功能代码进行拆分,拆分成大小合适的、独立部署的模块,并通过不同单元间定义良好的接口联系起来。


举个不太恰当的例子,如果把API形容成人的肺的话,那SOA就是一个呼吸系统,它把业务拆分地更粗犷,但是维护成本更低。使用SOA架构可以更好地适应快速变化的业务并优化资源。


从这个角度来看,美团和快手都属于那种拥有海量用户,且业务变化快速的公司,如果罗道锋是以高级顾问的身份加入快手,那是否意味着快手也有会向平台化发展了?

百度大脑发布一揽子AI硬件平台及产品,生态联盟加速产品落地

1月16日,“在端上思考”百度大脑AI硬件平台及产品发布会在深圳召开。发布会现场,百度大脑发布了12项新产品和1项新服务,包括端计算工具与计算卡、多款视觉模组、视觉开发套件、语音开发套件、以及硬件评测与认证服务等。


其中,百度与赛灵思、奥比中光、FireFly等合作伙伴联合推出的新品更是生态联合的体现。


百度大脑发布的新品中,首先推出的是基于Paddle Mobile打造的零代码生成高性能端计算模型平台EasyEdge。在视觉领域,百度大脑发布了AI加速计算平台方案和通用计算平台方案两种针对视觉技术的软硬一体化解决方案。语音层面,则发布了远场语音开发套件,包括远场语音端到端技术、两款分别主打高性能和高性价比的计算板卡、3种形态的麦克风阵列等。


从一定程度上来看,硬件接入与售卖是百度大脑打造AI硬件生态的最后一环。“从端硬件数据采集到业务系统集成,存在繁复的对接开发工作。”百度AI技术生态部总经理喻友平表示,针对这一痛点,百度大脑推出硬件接入与端云协同平台EdgeCloud,该平台连接AI端硬件与AI云服务,提供设备管理、数据管理等功能,零代码开发可以完成端到端的项目集成,有效降低硬件接入与系统集成开发门槛。


此外,为了助力AI落地,百度大脑推出AI硬件评测与认证服务,这是国内首个开放的AI硬件评测认证体系,也是百度大脑在广泛应用实践中的沉淀与积累。


硬件生态是百度大脑整个行业生态中不可缺少的一环,百度在此布局已久。此次产品发布是百度大脑自2016年启动开放以来,首次面向AI端应用集中发布硬件平台与产品矩阵。如今,百度大脑已有100多家硬件合作伙伴,广泛赋能智能机器人、智能音箱、智能门禁、智能售货机等多种终端硬件产品。

金准人工智能 2019科技、传媒和电信行业预测报告

前言

该报告着眼于全球科技、传媒和电信行业在未来5年的关键趋势,分析颠覆性技术变革及未来可能会影响行业内企业的因素。

一、5G,新型网络时代来临

金准人工智能专家预测,第五代广域无线网络将在2019年实现大范围推广应用。2018年有7家运营商开展5G广域无线测试。预计到2019年底将有25家运营商针对部分地区(通常为城市地区)推出5G服务。2020年,推出5G服务的运营商有望新增26家,在2019年原有总数的基础上翻番一倍不止。预计2019年将有大约20家手机厂商推出具备5G功能的手机(首批次具备5G功能的手机将在2019年第二季度面市)。2019年全年的智能手机销量可能达到15万台,其中有大约100万台5G手机上市。5G调制解调器(也称“puck”设备或热点)的销量将达到100万台,安装的5G固定无线接入设备可能上百万。

5G无线技术将在2019年和2020年实现三种主要应用。首先,5G将主要通过智能手机等设备支持真正意义上的移动互联的实现。第二,5G将用于连接“移动性较差”的设备。5G调制解调器或热点是主要的应用形式:专门的无线接入设备,因体型小巧而具备良好的移动性,可连接5G网络,并利用Wi-Fi技术进而连接其他设备。第三,我们将应用5G固定无线接入设备,并在建筑或窗户上安装永久性天线,为家庭或企业提供宽带,取代有限网络连接。

5G在推广初期会遭遇4G在推广初期(2009年-2010年)面临的同样境遇。5G应用的推广速度将快于3G。3G于1998年推出后经历了较长时间才得到广泛普及。

4G于2009年末2010年初推出之后仅有小部分运营商在有限的部分地区提供4G服务。18虽然在推出后的10年间4G网络的布局范围越来越广,但直到2019年4G才成为全球用户最多的无线联网技术。全球移动通信系统联盟(GSMA)的报告显示,全球范围内的4G网络用户要到2023年才能超过网络用户总数的50%,距离4G网络的最初启用已过去14年。这意味着到2025年,5G可能仍是一种相对小众的技术。该年度的5G用户人数有望达到12亿人次,但也仅占全球非物联网移动网络用户总数的14%。与此同时,不同国家的5G网络应用情况也存在巨大差异:到2025年,美国将有49%的用户使用5G网络,日本、欧洲、中国的这一比例分别为45%、31%和25%,而拉丁美洲、中东和非洲的这一百分比仅为个位数。十年以后,供应商们可能仍在推广5G。

▲不同技术的全球移动网络应用情况

5G是一种未来联网技术。5G应用在未来12-24个月内可能仍停留在较浅层面,而5G要取代4G的市场统治地位或许仍需时日。但出于对速度、时延、穿透力,尤其是容量等因素的考量,不少电信运营商追赶5G浪潮的意愿十分强烈。一旦得到运营商的普遍应用,5G网络将迎来高速发展。

二、人工智能,从小众到普及

金准人工智能专家全球预测到2019年,企业将加速应用基于云技术的人工智能软件及服务。在使用人工智能的企业中,70%将通过基于云技术的企业级软件构建人工智能能力,65%将通过基于云技术的开发服务打造人工智能应用。此外,金准人工智能专家全球还预测,到2020年,在所有应用人工智能软件的企业中,将企业级软件与人工智能和基于云技术的人工智能平台相结合的企业比例将分别达87%和83%。云技术将推升人工智能的全面应用和投资回报率,并促进对人工智能的投资。更重要的是,人工智能能力及其收益将得到广泛普及,而不再局限于早期应用者。

1.1人工智能迄今仅惠及少数企业

人工智能涵盖了多种技术。其核心当属机器学习及其更复杂的衍生技术——深度学习神经网络。这些技术令计算机视觉和自然语言处理等人工智能应用得以实现,也正是借助这些技术,我们才能用海量数据做出精确预测,并挖掘数据背后的更深层启示。人工智能近来受到的关注一方面来自于机器学习和深度学习神经网络的发展,一方面则是由于企业能通过许多方式运用这些科技改善运营、开发新产品和服务,并以更低的成本为顾客提供更优质的服务。

人工智能所面临的困扰在于,迄今为止,许多企业仍缺乏充分利用人工智能所需的专业能力和资源。机器学习和深度学习往往需要多个人工智能专家团队、访问大型数据组的权限、专门的基础设施和处理能力。具备这些优势的企业接下来还要寻找人工智能的正确使用案例,创建定制化解决方案,并扩大至整个企业范围内。这些均需要一定程度的投资和经验,无法一蹴而就,并且是许多企业遥不可及的。

因此,在人工智能发展初期,受益者主要是先行企业。他们拥有必要的技术能力、强大的信息技术基础设施和获取稀有、昂贵的数据科学技能所需的雄厚资金。其中最具代表性的就是全球“科技巨头”。

1.2人工智能正从小众市场向大众化转变

这些科技巨头正利用人工智能打造十亿美元级别的服务并开展运营变革。为开发自己的人工智能服务,他们采用了一套熟悉的策略:(1)针对内部挑战或机遇寻求解决方案;(2)在企业内更大规模地完善解决方案;(3)推出能迅速吸引大量用户的服务。因此,我们看到亚马逊、谷歌、微软和中国的BAT基于自己的使用经验,面向更广大市场推出了了人工智能开发平台及独立应用。

大量初创企业也纷纷凭借基于云技术的开发工具和应用跃入人工智能市场。其中,至少有六家人工智能“独角兽”,两家来自中国。这些企业中,有些专注于某个特定的产业或使用案例。例如,美国人工智能领域独角兽CrowdStrike专攻网络安全,而另一家公司Benevolent.ai则致力于利用人工智能开发新药物。

这些创新型企业让更多企业更易获益于人工智能。尽管这些企业缺乏顶级科技人才、访问大型数据组的权限,也没有强大的计算能力,但他们通过云技术获得的服务可以弥补这些不足,而且无需支付巨额的前期投入。简而言之,云技术正赋予企业即刻应用人工智能的能力,从而实现这一技术的普及。

▲部分企业已率先“入云”

1.3大量企业开始受益

人工智能的大众化不断推动人工智能的应用。虽然受访者应用人工智能的方式各有不同,但将企业级软件与人工智能技术和基于云技术的开发平台相结合是企业采用人工智能技术的两大主要途径。

接受金准人工智能专家人工智能调查的美国受访企业中,早期应用人工智能的企业采用深度学习技术的比例从2017年的34%上升至2018年的50%。越来越多的企业可通过大量基于云技术的人工智能服务运用深度学习技术,推动了该技术应用比例的增长。我们在另一项针对云服务的单独调查中发现,希望获取人工智能和先进分析技术等先进创新能力提升服务的企业比希望获得传统IT服务的企业多2.6倍。

云技术的不断普及和早期应用者经验的积累共同推动人工智能的应用:

2017年至2018年,我们调查的美国受访企业中全面采用人工智能技术的企业数量从六家增长到九家,增长率达50%,金准人工智能专家全球2018年预测得到印证。

所有国家早期应用人工智能的企业均取得了不错的经济效益,平均投资回报率达16%。这对于在技术快速演变的情况下不断积累经验的企业来说是个良好的开端。

投资回报率可驱动人工智能的应用,但这并不能解释企业采用人工智能的全部动机。我们的受访者认为人工智能还将在未来两年对其竞争力产生重大影响。

由于已取得了一定成效,同时相信人工智能将对自身竞争力的提升起到关键作用,企业不断加大人工智能投资力度。我们调查发现,受访企业2017年人工智能平均投资额度为390万美元,到2019年这一额度有望上升至480万美元。

▲人工智能对企业有效运营的战略重要性

二、智能音箱,增长放缓

金准人工智能专家全球预测,2019年智能音箱行业规模将达到70亿美元,相当于按43美元的平均售价卖出1.64亿台智能音箱。金准人工智能专家曾预计,2018年将以44美元的平均售价卖出9,800万台智能音箱,行业总收入达到43亿美元。2019年,凭借63%的预期增长率,智能音箱将成为全球销量增长最快的联网设备,且年底前装配数量将超过2.5亿台。尽管2019年有望实现强劲销售业绩,但增速较上一年有所放缓:2018年第二季度,智能音箱销量同比增长187%。

2.1推动智能音箱增长的要素

智能音箱行业是一个充满增长机遇的领域,向非英语国家市场的扩张则蕴藏巨大潜力。2017年底,智能音箱的销量大多集中在英语国家市场,其中95%以上的销量由美国和英国贡献。然而在2019年年初,智能音箱产品将结合更多语言实现扩张:在主要使用汉语(普通话或粤语)、法语、西班牙语、意大利语、日语以及英语的国家,智能音箱的销量将快速增长。在上述大多数国家和地区,智能音箱类的持有量和出货量增长将可能超过所有其他智能设备。

非英语国家的销量增长将可能使智能音箱的用户规模迅速扩张。到2019年年初,全球智能音箱保有量将超过1亿台。金准人工智能专家研究表明,到2018年年中,在销售多个主要智能音箱品牌的七大市场中,六个市场的智能音箱持有量的同比增幅均高于其他设备(中国城市地区、美国、日本、英国、加拿大和澳大利亚,仅德国例外)。截至2018年年中,智能音箱在中国城市地区的渗透率最高,22%的成年人使用智能音箱;美国紧随其后,19%的成年人使用智能音箱。在上述国家市场中,智能音箱也是增长最快的新兴联网设备。

▲智能音箱使用者占比(按国家划分)

在某些情况下,语音可能是最自然、最有效的人机沟通方式。例如,当人们用双手操作机器、打字、怀抱婴儿、或者做饭时,语音沟通也许是最便捷的选择。此外,语音沟通也是驾驶途中最安全的选择。实际上,在剧院、工厂、化学实验室以及餐厅后厨等很多工作场所,智能音箱都可以让人们更安全、更准确地开展工作。金准人工智能专家全球认为,长期来看,办公用智能音箱的数量可能超过家用智能音箱,办公用智能音箱的功能也比播放音乐、收听气预报或者计算零除以零等于多少等更有价值。

2.2警惕:智能音箱增速放缓原因

虽然智能音箱制造商有很多理由持乐观态度,但仍应保持警惕。尽管2019年智能音箱市场可能会取得不俗的业绩,但增长仅为2018年的一半,未来几年还有可能继续下滑。前期的智能音箱需求很大程度上由低价促销拉动。在美国,占绝大部分的入门级智能音箱促销价格低至25美元/台。在中国,智能音箱的促销价格甚至低至15美元/台。例如,阿里巴巴旗下平台天猫曾将价值499元(70美元)的GeniusX1折价80%,按99元(14美元)的价格卖出100万台智能音箱。长远来看,折扣价格将难以长期维持,并可能抑制消费需求。从某种意义上来说,智能音箱是奢侈品;英国拥有或使用智能音箱的用户中,收入超五万英镑(65,250美元)的人数量是收入低于五万英镑的两倍。28对于低收入者来说,只有具备超强实用性的智能音箱才能称为必备单品,尤其是全价出售的智能音箱。一些分析人士认为,目前大多数智能音箱都按成本出售甚至亏本出售(取决于零部件的成本)。这表明智能音箱的价格已没有继续大幅下降的空间。

未来智能音箱的需求可能主要在于其有用性。这方面需要注意的是,尽管作为智能音箱核心部件的数字语音助手近年来已在多种设备上得到应用,并被安装到数十亿台消费类电子设备中,但大多数似乎很少使用。金准人工智能专家研究表明,智能手机、平板电脑以及个人计算机中的大部分语音助手从未被使用过。实际上,大多数用户只有在使用智能音箱时才会使用语音助手,因为这类设备只能用语音操控。

▲绝大部分用户不使用设备中的数字语音助手

智能音箱的有用性还在一定程度上取决于其应用范围,或者人们实际的使用方式。目前在大多数市场中,智能音箱最常用于播放音乐,但这种应用并未颠覆常规:人类早在19世纪就已经发明出可以发出声音的装置。实际上,金准人工智能专家2018年年中的一项研究表明,在五个受访国家(加拿大除外)中,智能音箱的第一大用途是播放音乐(在加拿大智能音箱的第一大用途是查询天气);在多数其它国家市场,查询天气是第二大用途。也许口头指令查询天气比使用智能手机上的应用软件更先进,但这是否足以推动智能音箱的销量增长?

▲2018年设备日常使用情况

有些人可能更喜欢在应用软件上选择音乐,而不是在播放列表中口头输入歌曲名称。智能音箱在几大主要市场的第三大用途是设置闹钟或计时,融合了音乐、天气以及设置闹钟等功能的智能音箱,看起来更像是新款的床边或厨房收音机,而非彻底颠覆常规的新设备。

四、体育节目新趋势

受博彩驱动,电视直播体育节目收视率出现上升,年轻人收看电视节目的总体时间增多,减缓了电视节目收视率下降的趋势,甚至为电视节目收视提供了一定保障。

4.1电视体育节目:重压之下蓄势待发

目前,全世界的年轻人越来越少在任何设备上观看直播或时移的传统电视节目,但体育类节目却具备一定吸引力。其中一个原因是,以年轻男性为代表的年轻群体参与体育赛事博彩,并通过电视观看与其有利益关系的比赛。事实上,我们预测约有40%的25岁至34岁美国男性因此而观看电视体育节目。电视体育节目具有相对吸引力。举例而言,尽管16岁至34岁的英国男性在2018年每天观看传统电视节目的分钟数比2010年减少42%(这几乎与18岁至34岁的美国人收看电视的下降比例一致),而同一群体观看传统电视体育节目的比例仅下降24%。我们预计,除英美两国外,许多国家也将出现大致相同的趋势,但在举办奥运会和世界杯的年份会有一定变化。

男性通常被认为比女性观看更多的电视体育节目,而我们的研究也证实了这一点。在美国,49%的18岁至24岁美国男性观众2018年至少观看一个电视体育节目(包括直播体育节目、体育脱口秀和精彩集锦),而同龄女性比例为26%。与此相似,25岁至34岁的美国观众中,64%的男性观看电视体育节目,女性仅为37%。

▲2018年观看体育节目的美国电视观众比例

18%的25岁至34岁美国电视体育节目男性观众有资格称为“狂热体育迷”:他们每天的观看时间通常超过五小时,包括工作日、周六和周日。这一年龄段中,约有五分之一男性每周观看电视体育节目的时间超过35小时,相当于10%的25岁至34岁美国男性总人口的观看时间。

4.2聚焦体育博彩

全球博彩行业规模约达5,000亿美元。其中,体育博彩约占40%,规模在每年2,000亿美元上下。据一份报告估计,2018年至2022年,体育博彩将以每年9%的速度发展。32017年英国体育博彩收入达140亿英镑。42015年,北欧四国各类合法博彩行业总规模约为60亿欧元。据估计(精确地统计地下/非法体育博彩行业十分困难),2018年美国地下体育博彩赌注总额约为1,690亿美元。其中,美国彩民每年对职业和大学橄榄球赛下注约930亿美元(多为非法赌注)。对比之下,2017年美国职业橄榄球大联盟(NFL)各类收入总计仅为140亿美元……这意味着,美国橄榄球博彩市场总规模比球赛门票和电视播放权两项收入总和还多出四五倍。

这说明体育博彩市场规模相当可观,但观看电视与此有何联系?

从美国博彩行业规模判断,体育博彩颇为盛行。在各年龄段的电视体育节目男性观众中,超过25%的人每年至少参与一次体育博彩,而这一比率在女性观众中为17%至33%。40%的25岁至34岁美国人(无论是否热衷体育)是彩民,该年龄段男性观众中,这一比重上升至四分之三。但是,虽然众多电视体育节目观众参与博彩,但他们的投注频率却存在差异。

▲大量美国电视体育节目观众参与博彩

若一个人对某场赛事投注,我们可能认为他/她更有可能收看该场赛事。调查结果也证实了这一看法。下图表明,超过一半的美国电视体育节目观众表示,如果他们对某场比赛投注,那么观看该比赛的可能性会大幅增加,另有18%的人表示,这种可能性会略微增加。18岁至34岁男性中,85%至90%的人认为如果自己投注,观看比赛的几率至少会有所增加,超过三分之二的人表示该种可能性会大幅增加。同样,对该问题的回应存在性别差异。相比男性受访者,更少有女性表示她们观看某场比赛的几率会由于参与博彩而升高。

▲对比赛投注会促使许多人通过电视观赛

参与体育博彩的频率不仅与观看投注赛事的几率相关,似乎还影响每周的收视时长。如果将美国所有的体育电视观众视为一个群体(无论是否参与体育博彩),我们通过调查得知,他们每周收看12小时体育节目。其中,非彩民平均观看时长仅略高于10小时,而投注频率高于每周一次的人平均观看时间超过20小时,是前者的近两倍。而且,这其中也存在线性关系:每周观赛时长随投注频率增加而上升。同样值得注意的是,这种“博彩效应”在工作日体现得更加明显。在周末的两天内,参与博彩频率最高的人平均看6.4小时体育电视,比不参与博彩的人高出60%,后者的平均收视时长为4小时。但是在工作日,非彩民平均每天看1.25小时电视体育节目,而最热衷博彩的人每天看2.8小时,比前者高160%。简而言之,体育节目在周末能吸引广泛的观众,但在工作日更吸引狂热爱好者,而且是否参与博彩对平日收视具有更显著的影响。

▲体育博彩拉动美国和加拿大电视体育节目收视时长

五、电子竞技开启2019媒体行业新风口

2019年,受广告转播授权和特许经营权模式的推动,北美市场电子竞技市场规模将扩容35%。随着亚洲联赛的逐步成熟以及中国相应监管政策的不断增多,全球电子竞技市场增速将有所放缓。2018年,北美地区首次引入特许经营模式举办联赛,显著提升电子竞技领域整体收入。投资者斥巨资组建一支联赛战队,投资金额达2,000万美元。2019年,现有联赛将会扩容,新联赛将以其他顶级游戏品牌名义推出,因此,领先游戏公司将获取可观收益。

5.1电子竞技的魅力

电子竞技拥有职业联赛架构,是颇具竞争力的在线视频游戏。全球电子竞技行业包括为数众多的游戏品牌、联赛以及利用电脑、游戏机和移动设备玩游戏的玩家。尽管电子竞技行业本身仍处于发展初期,但却充分融合了当前的数字化服务和用户行为。人们使用的媒介越来越多,其参与娱乐活动的方式也在持续演变。各种设备、平台和内容服务的消费日益分散化,尤其是对于18岁至34岁人群而言。通过网页、智能手机和社交网络可以浏览更多内容。美国人仍观看许多电视节目,但整体订阅用户却在逐步减少。自2016年起,平均每周观看电视的18岁至34岁观众人数已下降10%,跌至77%。媒体分析公司尼尔森也发现,与前几代相比,18岁至24岁人群不太可能通过电视观看传统体育节目。对于广播电视公司而言重要的是,尽管线性电视收视率仍保持较高水平,但不断变化的观众行为令人担忧,尤其是年轻的数字原生代。

电子竞技能否帮助电视广播公司夺回年轻观众?2018年,迪士尼、ESPN和美国广播公司从暴雪娱乐公司购得多年授权,可转播多个游戏及其热门电子竞技游戏《守望先锋》。这款第一人称射击游戏是全球最火爆的电竞游戏,两只战队各六名玩家互相对抗,玩家人数估计超过4,000万。尼尔森调查显示,在ESPN转播《守望先锋联赛》决赛轮比赛的三个晚上,最高收视时段的观赛电视用户达358,800家。

5.2观众主动参与

对于观众而言,观看电视总是一种被动体验。相比之下,电子竞技和在线视频游戏却能提供高度社交化、沉浸式的主动娱乐体验。许多电子竞技游戏观众同样也是玩家。而许多玩家会通过Twitch等社交直播平台直播自己的游戏过程。顶级游戏团队和玩家通常通过自己的账号进行直播,直接与粉丝聊天互动。参与在线游戏平台目前已经成为一种基本的社交体验。

大多数情况下,广播电视公司和许多视频点播类直播玩家对节目或游戏的信息传送和社交功能会比较抗拒。传统电视体验相对缺乏社交性,因而不利于进军电子竞技市场。流行的在线视频游戏中,玩家可以在游戏中见面并互相配合。Discord和TeamSpeak等通讯平台可以让玩家轻松找到对方并促进团队协作。2018年,仅Discord的用户人数就达到1.45亿,而上一年仅为4,500万人,需高效团队协作的视频游戏是推动这一增长的重要因素。最大的游戏耳机生产商之一乌龟海岸(TurtleBeach)宣布其2018年一季度净收入同比上涨185%,该公司认为实现这一增长,一方面要归因于《堡垒之夜》和《绝地求生》玩家人数的增长;另一方面是因为团队协作具有重要价值,且玩家希望更清晰地获取游戏内声音提示。

这些要素均表明,电子竞技和传统体育之间存在另一主要差异。不同于一流电视节目的观众,在线视频游戏的观众高度分散并广泛分布于众多不同游戏和观看频道。但深入了解消费者的能力是一流游戏平台最具价值的元素之一。电视观众数量通常为近似值,而社交直播渠道能够准确掌握观众人数,并能即刻公布使用情况统计数据,大幅提升透明度。游戏平台也可利用其游戏界面追踪玩家购买和游戏情况,从而更有效地了解玩家参与度并制定能够带来价值的广告价格。当价值链中的大部分实现数字化时,这类能力更容易获取。

六、电台广播

2019年全球电台广播收入将达400亿美元,较2018年增长1%。此外,电台广播的每周覆盖率仍将保持几近全民覆盖的水平,其中逾85%的发达国家成年人口将至少每周收听一次电台广播,而发展中国家的覆盖率将各有不同。全球共计近30亿人口将每周收听电台广播。金准人工智能专家全球预测,全球成人收听电台广播的时长平均将为每天90分钟,与去年大体相同。最后,金准人工智能专家全球预测,不同于其他形式的传统媒体,电台广播将继续在年轻人口市场取得相对理想的表现。

▲年轻美国人的电视收看率下滑速度是电台广播收听率的三倍

2019年逾90%的18至34岁人群将至少每周收听一次电台广播,收听电台广播的时长平均将为每天80多分钟。而美国18至34岁人群的电视收看率下滑速度则是电台广播收听率的三倍。事实上,按照当前的下滑率,到2025年美国18至34岁人群收听电台广播的时间预计将会多于收看传统电视的时间!

在美国,电台广播的每周覆盖率(即每周至少收听一次电台广播的人群比例)一直非常稳定。过去数年,覆盖率一直在94%左右徘徊,基本上维持在2001年春季(当苹果推出iPod之时)的94.9%。加拿大的电台广播覆盖率达86%,比率只是略为逊色。此外,金准人工智能专家2018年8月的一项全球调查发现,收听电台直播的受访者中,超过70%的人表示每天或接近每天收听电台广播。这一调查结果与美国和加拿大以及各年龄段人群的情况一致:绝大部分的电台听众在日常生活中都有收听电台广播。

▲2017年按国家划分的年度人均电台广播收入(美元)

上述各项均表明电台广播不会消失,并有可能成为广告商播放广告的一大媒介。但是,市场不一定了解电台广播对广告的重要性:2018年一项英国调查发现,即便电台广播在品牌建立的投资回报率名列第二,但广告商和广告中介将其排名于第六位(共七位)。如果上述调查结果反映的是普遍态度,则电台广播似乎是品牌建立方面被低估情况最严重的广告媒介。但如果广告商能够意识到电台广播的价值,则电台广播获取的广告收入在最坏情况也会保持稳定,甚至像英国2018年第一季度的情况般有所上升。

七、3D打印再度腾飞

2019年大型上市公司的3D打印相关销售额将超过27亿美元,至2020年更将高达30亿美元。该部分的3D打印行业将在未来两年每年增长约12.5%,增长率是几年前的两倍多。

3D打印正面临这一转折点的原因,可能在于多个行业的企业不再仅仅将这一技术用作快速原型开发用途。如今的3D打印机能够打印的物料类型更加广泛(主要意味着金属打印的应用将增加,而塑料打印的应用将减少;但塑料应仍然占绝大多数),打印物件的速度比以往更快,而且可以打印体积更大的物件(构建体积)。随着新市场进入者的持续增加,市场规模不断扩大。先进的生产运营技术与智慧数字技术互相融合,预示着“第四次工业革命”的来临,而3D打印正是这一工业4.0浪潮的“必要元素”之一。

▲3D打印市场的增长率开始明显上升

7.1 3D打印的起落回升

和许多新型技术一样,3D打印面世初期在一定程度上被过度吹捧。至2014年,该行业(包括但不限于大型上市公司)获得超过20亿美元收入,较2009年不足10亿美元有所上升(该年部分基本专利权到期,同时首台消费者家用3D打印机RepRap3推出)。新闻媒体一度热烈地吹捧“家里的制造工厂”,并有预测认为传统零件生产商、仓库和物流公司在短期内均会受到显著影响。事实上,当时的3D打印机主要应用于塑料原型制作,即便家用3D打印机可以带来乐趣且具有教育意义,其所制成的物件几乎没有任何实用价值。

行业被过度吹捧后,虽然发展速度开始放缓,但并没有垮掉。如上图所示,2015年和2016年业内大型上市公司取得中段个位数增长(但是部分公司年收入有所下降),经过之前几年市场过度憧憬后进入期望下降的低谷期。但在短暂的低谷期后,2017年行业再度加速增长。如今,我们预测至少在未来几年,行业的年增长率将会远远高于10%的水平。为何增长前景会呈现反弹?其中一个因素是可作3D打印的物料数目有所增加。在2014年,可用作3D打印的物料数目已非常繁多,但仍然远不及零件生产领域所有常用物料的数目。此外,许多零件需要以一种以上的物料制成,但当时的3D打印机未能有效发挥这一功能。至2019年初,可作3D打印的物料数目已经增至五年前的两倍多,而混合物料打印机将会越来越普遍。

这一方面最大的转变是市场从塑料打印转向金属打印。塑料适合用于制作原型和某些最终零件,但3D打印机应以价值万亿美元的金属零件制造市场为目标。2017至2018年间,一项3D打印行业调查显示,尽管塑料仍然是最常见的物料,但塑料打印在3D打印领域的占比仅一年已从88%下滑至65%,而金属打印的占比从28%增至36%。按该比率计算,金属似乎有可能取代塑料,且最快于2020或2021年占据过半3D打印市场。

另一个因素是速度。一个零件(不管使用何种物料制造)以超薄层逐层构建而成,本质上是一个十分缓慢的过程。但从2014年起,情况却发生了改变。尽管打印时间可因制作形状的复杂性、打印工作的质量和/或所用物料而有所差异,但在所有其他条件相同的情况下,2019年面市的3D打印机,其速度整体上将会是2014年推出的打印机的两倍。

7.2大型公司正在进军3D打印市场,积极确立市场地位

部分大型公司正在进军3D打印市场,积极确立市场地位,并进一步推动整体行业加快创新发展。这些大型公司为市场注入调研投资、公信力、庞大客户群和营销实力,而且值得庆幸的是,在市场增长方面,他们在推进整个市场规模的扩充,而非抢占现有市场参与者的销售额。这些《财富》500强公司的3D打印业务收入对他们而言微不足道——对于一家价值500至1,000亿美元的公司,即使3D打印相关收入达2.5亿美元,在其销售额中的占比也不到0.5%;然而,到2020年,该等收入预料将占3D打印行业总收入约15%,因此对3D打印行业而言意义非常重大。此外,大型公司进入3D打印市场这一举措对他们自身而言极具产品战略意义:他们通过3D打印业务管理“长尾”,并灵活运用各种方法完善零件效能,例如打印较轻量的零件、增加制造过程的灵活性、简化部件等等。

八、中国新型数字商业模式

2019年中将拥有领先的电信网络,并有望于中期实现。借力中国的通信基础设施至少三个重大新。借兴行业将不断孕育并蓬勃发展,到2023年可产生数百亿美元的年收入。

2019年初,中国将有6亿人使用手机进行移动支付,约5.5亿人将定期使用智能手机进行网购,约2亿人将使用共享单车服务。金准人工智能专家全球进一步预测,2019年中国光纤到户(FTTP)的部署规模将位居全球第一,大幅超越其他国家。2019年初,中国预计将拥有超过3.3亿个全光纤网络连接点,约占全球总数七成。FTTP目前可以实现千兆网速到户连接,而运营商一般提供不同网速的服务组合;于中期内(到2024年)应可实现多千兆网速。

中国若要在制造技术的基础上实现多样化发展,开发并实施全新数字业务模式,其联网优势将会是一大关键因素。首先,预计中国即将拥有全球最大的4G网络(按基站和用户数量)。2019年初,中国将拥有接近500万个3G/4G基站以及12亿4G用户,占全球总数三分之一以上。印度是唯一可与中国逾十亿用户市场匹敌的国家;2017年末,印度有大约2.38亿4G用户。未来数年,中国凭借已建成的4G网络容量和密度,有望成为领先5G市场之一。2018年初,中国拥有接近200万个蜂窝基站;而美国约有20万个。中国每十平方英里有5.3个基站;而美国只有0.4个。中国目前的4G网络密度应可降低推广5G而增加的成本。事实上,中国预期于2020年广泛推行5G,2025年将有4.3亿5G用户,成为领先的5G市场。

结合中国在联网领域的发展,其庞大网络用户近年来促进了三个新兴大众市场行业的兴起,即移动支付、电子商务和共享单车行业;2019年初,预计这三个行业将分别拥有数亿用户。移动支付、电子商务和共享单车均依托快速的网络连接,以不断扩大覆盖范围。尽管这些服务均可以在没有4G或高速宽带的情况下存在,但由于下载速度减慢、延迟时间增加,服务效用将有所降低;每千兆字节成本将会增加,使服务价格提高;用户群将会缩小;而收入也将减少。

中国联网优势催生全新应用领域

展望未来,中国通信网络作为发展基石,将助推多个重要的新兴宽带密集型应用领域。预计到2024年,这些应用领域将成为主流(拥有数亿用户),并产生可观收入(每年数百亿美元)。这些领域将包括机器视觉、社会信用和新零售概念。

1)机器视觉

机器视觉是人工智能应用之一,目前运用于不同领域。在大部分情况下,高速联网是运用机器视觉的先决条件。

机器视觉将会在验证领域发挥越来越大的作用。长远而言,人脸可作为识别码,用于授权日常用品的支付,或验证公共交通系统的访问权限。人脸识别技术通过已储存的图像与当前人脸进行比对。验证图像可储存于护照、手机内或云端。随着时间的推移,预计未来验证图像的画质将越来越精细。政府部门目前使用机器视觉来识别犯罪嫌疑人。翻看闭路电视影像是各警察部门均要开展的工作;机器视觉可自动执行这项繁琐而紧迫的任务。透过高速联网甚至可以在云端审阅录像。世界各城市正尝试使用机器视觉识别罪犯,例如华盛顿哥伦比亚特区、迪拜、伦敦等。此外,美国、加拿大、澳大利亚和英国的机场也在试行自动人脸识别系统,用以检测使用虚假身份的非法入境者。

中国一直在不同领域尝试应用人脸识别,其中包括核验火车和飞机乘客信息、支付快餐、核实出租车司机身份、追踪大学生出勤率以及检查学生宿舍。这一领域的中国龙头企业商汤科技表示,人口约2,500万的广州市已采用其公司软件,用于比对犯罪现场监控图像和犯罪数据库的照片。到目前为止,该系统已在广州识别超过2,000名嫌疑人。据报道,商汤科技还致力于研究另一项服务,可解析数千个实时摄像机的影像数据。系统透过FTTP和5G联网可以实时上载有关影像。影像分辨率越高,越有助识别人脸或衣物。

2)社会信用

社会信用从传统信用评分演变而来。个人的社会信用评分基于以下个人信息:

信用历史,包括个人的账单支付记录;

履约能力,即个人履行合同义务的能力;

个人特征;

行为偏好,通过个人购物习惯以至电子游戏时间进行追踪或推断(例如购买尿片即有责任感的行为);

人脉关系;

每一用户的评级透过演算程序确定,而人工智能依托大型数据集,可用于迭代有关演算程序。由于传统的信用评级系统依靠信用卡记录、房贷支付或就业时间,社会信用可以作为替代体系。在中国和许多其他新兴国家,大部分人口没有相关记录,而社会信用系统可填补这一缺口。(2015年,中国人民银行只有约3.8亿市民的信用记录。)

参与社会信用的消费者可通过良好的社会信用实现多种利益(通常是经济利益),例如免押金租单车或汽车以及获得低利率贷款等。信用评分高的消费者也可快速办理酒店入住,甚至简化出境旅游申请材料。

3)新零售概念

世界各地的零售店也在进行数字化革新,通常由科技公司引领先机。中国的阿里巴巴和腾讯以往只经营线上业务,如今也开始投资实体零售,以期运用自身数字化能力打造更好的购物体验。例如,阿里巴巴已购买高鑫零售有限公司、北京居然之家连锁店、银泰商业集团和苏宁云商集团的股权。

科技公司期望借助人工智能完善供应链效能,优化库存和产品建议。这些公司尝试也在尝试运用摄像机来发展无人商店。京东已投资45亿美元打造个人工智能驱动的零售中心,从而实现线上线下零售平台的无缝整合,并推出虚拟试衣服务和无人门店。

九、中国“芯”未来

中国2019制造的半导体收徒将增至1200美元,较2018年约950亿美元增长25%。以满足人工智能日,较2018年约益商业化带来的庞大国内芯片组需求。据金准人工智能专家全球进一步预测,2019年,一家中国芯片代工厂将开始生产支持人工智能和机器学习任务的专用半导体。中国作为主要半导体消耗国(每年消耗全球五成以上半导体用作国内和出口用途),其增长带动了整个行业。然而,中国制造商仅可满足约15%的国内需求。随着宏观经济的不断变化以及人工智能价值的与日俱增,中国政府和主要数字企业均表示提升半导体自供率是未来发展重要一环。

他们现正积极投入资金和招聘人才,从而构建国内制造能力,以紧跟全球顶尖代工厂的步伐。许多中国企业也在构建人工智能专用半导体,且设计了处于移动智能手机行业最前沿的芯片架构。在政府和国内制造企业的协调联动下,中国已掌握大量资金和巨大市场,从而推进有关工作的开展。尽管中国在过去数十年未能拓展半导体行业,但这次或许可以取得成功,并可依托计算与新兴技术之间不断演进的关系而得到进一步推动。

随着人工智能和支持人工智能的专用芯片不断增长,中国芯片制造商或许能够满足更多相关需求。尽管中国过去未能拓展其芯片行业,但是过去数年,中国制造商已实现能力的稳步提升。如今,他们可以通过国家计划获得充足的资金支持,并依托于强大的国内市场和自身超大规模的平台公司。因此,中国或已具备前所未有的有利条件,成为半导体和人工智能领域颇具竞争力的全球市场参与者。这一情况可带来巨大影响。中国为何具备前所未有的有利条件?以下五个现况有助推动中国在半导体领域的崛起:

国内需求。中国目前是全球最大的半导体消耗国,每年进口值约为2,000亿美元。其庞大的人口中包含八亿互联网用户。中国的人口规模以及经济增长支撑强大的国内需求,推动绝大部分外国供应商的利润。大部分发达国家的个人计算机和移动设备已接近饱和,但中国对芯片的需求却持续增长。事实上,全球经济已越发依赖中国的需求,同时也有越来越多全球投资者看好中国市场的未来。这一变化让中国更能控制外国制造商进入国内市场的条件。

国家资助。尽管中国的经济略有降温,但体量仍然庞大,国家和各大行业也能够积累大量备战资金。此外,虽然有批评认为中国政府与其最大行业之间关系紧密,但在国家控制之下,更能密切开展市场协调。2014年,中国国务院颁布《国家集成电路产业发展推进纲要》。该计划致力解决中国制造商与全球领军者之间的技术差距,并由政府资助企业带领注资218亿美元为计划提供资金支持。2015年,中国宣布《中国制造2025》计划,目标是到2020年把核心技术零部件(包括半导体)的国内生产率提升至40%,以及到2025年提升至70%。此后,筹募的资金数量进一步增加,为有关目标的达成提供支持。

全球第五大代工芯片制造商中芯国际预期其2018年的国家补助将接近一亿美元。25中芯国际已向荷兰阿斯麦(ASML)订购EUV光刻设备,该设备是最先进的芯片生产工具之一,估计成本为1.2亿美元。这一上海制造商期望在2019年末前实现14纳米制程的规模化生产,但建成具有竞争力的代工厂需花费数十亿美元。不仅如此,据行业协会SEMI估计,2018年中国在制造设备投入的开支将达130亿美元,成为全球第二大买家。27于2017年末,中国有计划新建至少14家芯片工厂。

人工智能需求增长2019年,全球半导体行业预料将更加集中于支持人工智能需求。人工智能的发展是行业动因之一,预期在未来20年将带来5%-6%的增长率。计算本身也越趋专用化,以满足人工智能的需求。在这些趋势下,中国也致力于独立发展半导体行业,并将人工智能作为未来经济核心。2018年,中国的深度学习专利数量位居全球第一,但有关专利的总体价值并不明确。30中国明确表示,未来发展将会由先进技术驱动,而人工智能将会是一大关键元素。

引入外国业务和聘请外国人才。无人自驾汽车结合机器人、人工智能和半导体技术,带来非常困难的设计挑战,中国初创企业和国家最领尖的超大规模平台公司仍然依靠硅谷在无人驾驶技术领域的专业技能。39但是,尽管自动驾驶汽车的专业技能可能仍然为外国所有,但中国有关行业正通过投资外国制造商以及积极聘请和引入市场领先人才,以获得生产汽车的硬件和软件。2018年6月,日本软银集团宣布向一家中国投资基金出售ArmLimited(一家领先的半导体设计供应商(设计包括CortexiPhone))在华业务的多数股权。投资团由厚朴投资管理公司牵头,并得到一家中国主权财富基金和北京丝路基金支持,以7.75亿美元收购ArmLimited在华业务51%的股权。这一举措使中国能够获得更多Arm公司的设计。值得注意的是,Arm公司2017年约五分之一的盈利来自中国需求。

中国企业也应吸引更多人才进入大陆,以不断推进国内芯片供应。在这一方面,长江储备科技有限责任公司已投资240亿美元兴建中国首座先进存储芯片工厂,且已从外国芯片制造商招揽数千名工程师加入。该公司最近宣布其32层NAND存储芯片的进展;虽然这是一个好兆头,但仍落后于其他存储器制造商的最新型64层芯片。同样,中芯国际为了推进14纳米制程的研究,招揽了台湾台积电一名高管加盟;台积电是全球最大的芯片代工厂商,比中芯国际先进两三代。与此同时,台积电已在南京开始兴建一座代工厂,藉以在大陆市场进一步站稳脚跟。

芯片设计和知识产权。尽管中国企业在制造最先进的半导体方面的能力仍处于发展之中,但是中国的芯片架构设计和知识产权如今已具有全球竞争力。华为设计的新手机芯片采用7纳米工艺,且宣称效能和耗能均优于顶级竞争对手。华为的系统级芯片也以人工智能核心和全球最快调制解调器为亮点,可及时赶上5G的早期部署。华为依靠台湾的台积电制造芯片,与其他中国顶尖技术品牌一样,自主研发设计产品,而生产制造则交由其他厂商代工。但这也表明中国企业能够打造出处于技术最前沿的规格。

十、量子计算机

金准人工智能专家2019年及以后的量子计算机发展做出了五大预测:

1.未来几十年内,量子计算机将不会取代传统计算机。预计2019年或2020年将首次实现经过验证的“量子霸权”,或称为“量子优越性”,即量子计算机能够执行传统(基于晶体管的传统数字)计算机投入大量时间或者资源也无法完成的某些工作。尽管这的确是一大重要里程碑,但“霸权”一词可能会让人产生误解。量子计算机必将更好地解决一些有用且重要的计算问题,但并不意味着量子计算机在处理所有、大多数甚至10%的计算工作时都能体现出优越性。

2.量子计算机市场规模未来将达到500亿美元左右,与目前的超级计算机市场规模相当。相比之下,2019年传统计算机(包括消费型智能手机和企业用超级计算机)市场规模有望突破一万亿美元。即使到2030年,在数十亿的智能手机、计算机、平板电脑以及较低级别的企业计算设备中,也没有一台属于量子技术型设备,虽然它们有时或者常会借助云技术进行量子计算。

3.首台商业通用量子计算机最早将于本世纪30年代诞生。本世纪20年代可能是量子计算的快速发展时期,但本世纪30年代则最有可能是量子计算市场扩张的十年。

4.本世纪20年代,含噪声的中型量子计算市场(使用早期量子计算机)每年将产生数亿美元的价值。早期量子计算机(亦称“含噪声的中型量子”计算机)的计算位含有噪音,可靠性不如未来更强大、更具灵活性的量子计算机,但增强的计算能力仍相当有用,且可能具备商业开发价值。目前尚不确定哪些行业将能从含噪声的中型量子计算技术中获益,而生物化学企业肯定能因此受益。

5.本世纪20年代,量子安全防护行业规模将达到数亿美元。大型量子计算机必将推动安全与密码学领域实现指数级加速发展。(在足够大的量子计算机上处理的)舒尔算法能够破解现下众多公钥加密系统,如数字签名算法和椭圆曲线密码编码学。企业和政府现在就应着手防范高效的量子计算机带来的威胁,否则当威胁真的来临时,将为时已晚。

总结

金准人工智能专家认为,在金准人工智能专家报告关注的行业中,5G的普及速率可能并没有想象中的那么快,但5G网络的高数据传输率和低时延特性将可能推动移动、医疗、制造业等几乎所有依赖网络的各行各业发生转型。3D打印在沉寂几年后,如今的发展态势印证了(甚至在一定程度上超过了)当初的乐观预期。归功于芯片技术的推动,机器学习将在2019年再次成为发展规模最大、增长速度最快的技术。而最近几年火热的量子计算机,虽然可以解决某些特定的问题,但在未来的几十年内,都不会成为“经典计算机”的替代品。


Off-White主理人Virgil Abloh推出同名品牌,首个单品就是回形针项链

设计师Virgil Abloh又一次向时尚圈展示了自己的跨界才能。现在他不仅仅是街头潮牌Off-white主理人、Louis Vuitton男装创意总监和依云矿泉水创意顾问,还创建了新的同名品牌Virgil Abloh。


Virgil Abloh品牌的首个系列是受回形针启发的饰品系列。1月14日Abloh在Instagram发布一张照片,图中是一盒标有Virgil Abloh品牌名的“回型针盒”,盒子上写着“ Recycled Jumbo Paper Clips”(可回收的巨大回形针)。

他计划将同名品牌饰品系列和Off-white最新手袋和球鞋一起在巴黎时装周期间展示,时间是1月17日至29日,地点则在巴黎考斯特酒店的快闪店“Floral Shop”(花店),到时将支持预定。Abloh说新品牌的系列和Off-white品牌本身没有太大关系。


Abloh称快闪店预定的销售方式与此前大火的即秀即卖(See Now Buy Now)不同,而是让消费者能先进行预约,这样可以在手袋正式到达店铺之前就收到货品。


“Virgil Abloh品牌的目标是推出适合所有人的高端珠宝,” Abloh对《女装日报》说,“这是一种碰撞——这是回形针,同时也是一特别方式进行切割的钻石。”


其实这已经不是Abloh第一次推出与回形针有关的商品。2017年7月Off-white和美国珠宝商Jacob the Jeweler合作推出了联名款黄金回形针。这款回形针上除了刻着Off-white和Jacob the Jeweler的品牌名,还刻着“Office Supplies”(办公用品)。

Off-white此前和Jacob the Jeweler合作推出的回形针 图片来源:Off-white

而这次Abloh在Instagram公布全新品牌的贴图中,也在附文中写了“Jacob”,目前还不清楚这个Jacob到底是来自于Off-white合作过的珠宝商,还只是取自一个常见的男子名——《圣经》中以撒的儿子雅各。


除了联名款,Off-white品牌也曾推出过回形针银质手链,售价400美元,目前早已售罄。说实话,这也让人不禁很好奇,Abloh到底为什么这么喜欢回形针?

Off-white回形针手链 图片来源:Off-white

喜欢回形针的不只是Abloh,许多奢侈品牌都推出过回形针,包括Prada、Tiffany和宝格丽。售价也都不便宜,Prada回形针定价185美元,Tiffany回形针定价1500美元,宝格丽回形针则要价265美元。

对于Abloh来说,回形针饰品似乎是一次略显重复的创作,不过这依旧是他的又一次跨界尝试。


Off-white之前和宜家合作推出过联名系列,有地毯、鞋柜和椅子,其中的四款限量版地毯刚推出就被热情的品牌粉丝一抢而空。Off-white还和香氛品牌Byredo推出过联名系列“Elevator Music”,推出包括香水、护手霜、手袋牛仔裤等商品。这个名单还可以列得很长,总之Abloh一直就没有停止过尝试新事物的。

“我的想法不是只在一个盒子里好好呆着而已,” Abloh对《女装日报》说自己最喜欢的花是木棉花,“当我老了,不想再继续工作了,我会在某个很偏远的小镇开一家花店。”


“那家店会非常奇怪,非常偏僻,到时候我会结束一切,把我的创意都放在花束里。谁知道呢,也许那天很快就到了。” Abloh说。

113部国产动画计划今年上线,百番大战第二季开打

中国特高压进入密集核准期,又一项投资超180亿元的直流工程获批

进入2019年,中国核准特高压项目步伐有望加快。


据行业媒体“能见”1月15日公布的文件《国家发展改革委关于陕北-湖北±800千伏特高压直流输电工程核准的批复》,国家发改委已于1月4日核准了陕北至湖北±800千伏特高压直流输电工程(下称陕北-湖北工程)。


国家发改委表示,这是为了促进陕北综合能源基地开发外送,满足湖北省用电负荷增长需求。


根据文件,该工程静态投资178.41亿元,动态投资184.61亿元,由国家电网有限公司(下称国家电网)、国网湖北省电力有限公司作为项目法人,分别负责所资项目的建设、经营及贷款本息偿还。


工程建设地点为陕西、山西、河南、湖北四省,将新建陕西陕北、湖北武汉两座换流站,新增换流容量1600万千瓦,新建陕北换流站至武汉换流站±800千伏直流线路,线路长度1136.1公里。


国家发改委表示,本核准文件有效期限为两年,自发布之日起计算,陕北-湖北工程应在2021年1月4日前开工建设。


特高压,指电压等级是1000千伏及以上的交流或±800千伏的直流。截至目前,全国在运特高压工程共有“八交十三直”21项工程,跨区跨省输电能力超过1.4亿千瓦。


以特高压为主的电网建设曾一度降速,2018年下半年起,再次被提速。公开资料显示,上一轮12条特高压通道建设从2014年5月开始至2017年12月,已基本竣工。


国家能源局去年9月印发的《关于加快推进一批输变电重点工程规划建设工作的通知》指出,将加快推进九项输配电重点工程,共涉及“七交五直”12条特高压线路,预计核准开工时间在2018年四季度至2019年,合计输电能力为5700万千瓦。


据广发证券估算,上述《通知》规划的12条特高压线路涉及金额近2000亿元。


在这九大工程中,除云贵互联通道工程和闽粤联网工程外,其余七个均为特高压工程,分别为张北-雄安、南阳-荆门-长沙两大特高压交流项目;青海至河南、陕北至湖北、雅中至江西、白鹤滩至江苏、白鹤滩至浙江五大特高压直流项目。


青海至河南特高压直流工程,还将配套建设驻马店-南阳、驻马店-武汉特高压交流工程。陕北至湖北特高压直流工程,将配套建设荆门-武汉特高压交流工程。雅中至江西特高压直流工程,将配套建设南昌-武汉、南昌-长沙特高压交流工程。


2018年3月,蒙西-晋中特高压交流工程获得国家核准;11月,青海-河南±800千伏特高压直流工程正式开工,该工程静态投资约225.59亿元;12月,张北-雄安1000千伏特高压交流输变电工程项目获省发改委核准批复。


截至目前,南阳-荆门-长沙、雅中至江西、白鹤滩至江苏、白鹤滩至浙江四个特高压项目有待国家核准,按照时间表将于2019年密集落地。


去年12月,国家电网宣布,将向社会资本首次开放特高压建设投资。

李飞飞的新研究,将让“给AI打工的人”再一次失业

你可能听说过,在河南的农村里,在非洲的城市中,每一个你想象不到的地方,有着大量的数据标注员。


他们手动在图片里把每一只花瓶和每一辆汽车框出来,并且标上“花瓶”和“汽车”。一段时间后,这些人把成千上万张标记好的图片打包,发送给远在北京、上海甚至旧金山的 AI 公司。


GQ 将这些人称为《那些给人工智能打工的人》[1]。


图片来自 G

人工智能发展迅速,大大小小的互联网科技公司相继开展研究,投入商用。然而训练一个可用的 AI,需要大量准确标记好的图片、视频等资料。


正因为此,市场对数据标注的需求如此之大,吸引“那些给 AI 打工的人”争相加入,其中不乏原来找不到工作的闲散人员——毕竟这份工作只需要动动鼠标,用不上太多知识。


但是,恐怕不久后,这些人就将再次失业。


上周,来自约翰·霍普金斯大学、斯坦福大学和 Google 的专家联合发布了一篇论文,介绍了他们使用神经网络来自动搜索神经网络,将其投入图像分割方面的研究,并且取得的重要进展:


研究人员采用神经架构搜索 (Neural Architecture Seartch, NAS) 技术设计了一个神经架构 (A),放任它去自动搜索/设计出新的神经架构 (B),投入到图像语义分割 (semantic image segmentation) 的任务中。


研究人员发现,这个被自动搜索出来的神经架构 B,在主流的小规模图像数据集上,未经训练就直接使用,表现已经超过了现有人类设计的、预先训练好的模型。


用人话来说:


以往人们一直相信,设计 AI 需要大量知识和经验,简而言之就是需要人来设计。


但现在,AI 设计出的 AI,已经比人设计出的 AI 更强。


论文的名字叫做《Auto-DeepLab: Hierarchical Neural Architecture Search for Semantic Image Segmentation》[2]。


研究人员将这个能够自动搜索(设计)神经架构的技术命名为 Auto-DeepLab。这个名字来自于 DeepLab,Google 人工开发的图像语义分割技术。前面加上 Auto,意思是在 DeepLab 的基础上,新的技术可以实现了很大程度的自动化。


论文署名作者当中,两人来自约翰·霍普金斯大学,其中第一作者是 Chenxi Liu,曾在 Google 实习;有四人来自 Google;剩下的一人来自斯坦福大学,正是原 Google Cloud 首席科学家,在计算机视觉学术和业界知名的李飞飞教授。


“本着 AutoML(编者注:Google 主导的 AI 计划,将算法选择,模型的超参数调整,迭代建模和模型评估等工作自动化。)和人工智能普及化的精神,对于不依赖专家经验知识,自动设计神经网络架构,人们的兴趣有了显著提升。”论文作者提到。



在“AI 自动设计 AI”这件事上,Auto-DeepLab有几个比较重要的新尝试。


首先,神经架构搜索 NAS 技术是 AI 领域的新兴物种,主要用于简单的图片分类。而在这篇论文里,研究者首次尝试将 NAS 投入到高密度的图片预测任务上(也就是对更复杂的高分辨率图片进行语义分割,比如 Cityscapes城市街景数据集、PASCAL VOC 2012 和ADE20K 等数据集)。


其次,在计算机视觉领域内的神经网络架构,通常分为内层、外层的两级架构,自动化的神经架构设计往往只能设计内层,外层仍需要人来设计和手调。而 Auto-DeepLab 是第一个让 AI 掌握外层设计和调参能力,并在图像语义分割任务上得到优异结果的尝试。


“图像语义分割”六个字听上去有点拗口,其实很好理解:对于一张图划分几个类别,然后将所有的像素点归类。


比如下面这张图,可以简单分为三类。图像语义分割的任务,就是判断每一个像素点属于人、自行车,还是背景。



图片来自 Jeremy Jordan: An overview of semantic image segmentation [3]


需要明确的是,图像语义分割的任务纯粹是判断像素点属于哪个类别,它不能识别和区分独立的物体。


不过图像语义分割仍然有很重要的意义,比如在它可以用于手机拍照的“人像模式”。采用更优秀的图像语义分割技术,手机能够在更高精度的照片里确认每一个像素点,属于人,亦或是背景。


目前 Google、小米等公司都在手机拍照上使用这一技术。理论上,未来的“人像模式”可以在毛发、衣物边缘实现更好的效果。


图片来自红米手机广

以及在自动驾驶的场景里,神经网络需要判断挡在前面的是车、行人还是建筑物,进而采用不同策略进行躲避,这同样需要图像语义分割来打基础。


图片来自 Karol Majek: Tensorflow DeepLab v3 Xception Cityscapes [4

从该论文体现的效果来看,Auto-DeepLab 还可以被转移、泛化到其他任务上。言外之意,让AI 自动设计 AI 这件事,可能还会有很大的想象空间。


比如作者在论文最后提到,在目前的研究框架内,他们可以继续在物体识别的方向进行研究。


硅星人认为,如果能够取得类似的结果,这将意味着在数据标注(特别是图像标注)这件事上,人类标注员的准确度、成本等优势会进一步消失。


人工智能可以给人工智能打工,打工效率比人还高。


届时,“那些给人工智能打工的人”可能又会失去工作了……