智慧園區(qū)一體化解決方案精選(九篇)

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第1篇：智慧園區(qū)一體化解決方案范文

今天的主題就是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進行時，圍繞新臺階、新探索跟新進步主題做一個專題研討。整個研討分三大塊：第一塊就是我們對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一個認識；第二塊是重點介紹一下我們安徽公司在數(shù)字轉(zhuǎn)型的現(xiàn)狀以及遇到一些問題；第三塊主要是基于這些現(xiàn)狀和問題，我們的一些思考和規(guī)劃。

我們首先來看第一部分，我們對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的認識，隨著新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革深入發(fā)展，國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型也逐漸展開，絕大多數(shù)國企已開啟數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程。我們電信也在加快推進云改數(shù)轉(zhuǎn)，目的就是為了推進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。5月28日，國務(wù)院國資委黨委委員、副主任翁杰明在國家電網(wǎng)江蘇電子公司召開的對標世界一流管理提升現(xiàn)場推進會上指出，央國企要推動企業(yè)管理的數(shù)字化、智能化升級，更好地發(fā)揮為業(yè)務(wù)賦能、促進管理變革、實現(xiàn)價值提升、提高運營效率等重要作用，打造數(shù)字化、智能化驅(qū)動管理提升的新引擎?？偟膩砜矗还苁菑难雵笞陨戆l(fā)展，還是上級要求以及到國家層面，都充分認識到數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要性以及能帶來的巨大生產(chǎn)價值。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型的價值包括：1、生產(chǎn)效率的整體提升；2、是數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)流程的再造以及提升業(yè)務(wù)的便捷性和高效性；3、客戶的體驗度；特別是我們物業(yè)這個板塊，很多都是面向客戶服務(wù)的，所以用戶的體驗影響到我們對后期服務(wù)的感知度，以及后續(xù)業(yè)務(wù)的增值服務(wù)的能夠切入度。4、流程自動化；早期很多都是從線下流程直接搬到線上化，但是會出現(xiàn)流程上的反復和重復，通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型過后，結(jié)合我們?nèi)斯ぶ悄苓@些技術(shù)性的算法，能夠很好地做到自動化流轉(zhuǎn)。這也是能夠快速提升我們整體內(nèi)部效率很關(guān)鍵的一個點。5、收入來源；現(xiàn)在整個數(shù)字化做得比較好，如果我們設(shè)計方案非常優(yōu)化，我們就能發(fā)現(xiàn)客戶他的一些痛點和他不足的地方，那么圍繞這些痛點和不足也是我們后續(xù)挖掘商機的關(guān)鍵點，我們就能夠精準的面向他的痛點去提供問題解決方案，成功率會遠遠大于我們原來的這種通用性解決方案。6、產(chǎn)品創(chuàng)新；一些亮點產(chǎn)品，一旦大范圍孵開，它的價值會大大多于我們現(xiàn)有的線下服務(wù)數(shù)據(jù)，整個產(chǎn)品一旦提升過后，我們后期的服務(wù)是有明顯的“木本業(yè)務(wù)”的，特別是我們講數(shù)字化轉(zhuǎn)型，大部分還是圍繞產(chǎn)品創(chuàng)新來的。7、供應(yīng)鏈優(yōu)化；放眼整個行業(yè)條線，除了企業(yè)自身之外，還有產(chǎn)業(yè)鏈上下游整體的優(yōu)化，數(shù)字化轉(zhuǎn)型就是為了打通上下游，站在更高的層面，這樣內(nèi)外部的協(xié)同就有了更好的提升。

總結(jié)一句話就是對于數(shù)字化轉(zhuǎn)型業(yè)務(wù)，企業(yè)已經(jīng)深刻認識到它為企業(yè)所能帶來的各個層面的價值點，各個企業(yè)也在深入的思考，如何結(jié)合自身的特點去轉(zhuǎn)型做好這項業(yè)務(wù)。

這是對數(shù)字化企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的簡單認識。

第二部分是介紹一下安徽公司的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的現(xiàn)狀。首先，數(shù)字化轉(zhuǎn)型在安徽公司起步還是比較早的，特別是在領(lǐng)導帶領(lǐng)下，內(nèi)部信息化已經(jīng)開展了10多年了，但還是存在以下5類狀況：1、偏重于內(nèi)控管理；我們還是以最早的業(yè)財一體化為主，更偏重于企業(yè)內(nèi)部管控。2、未能橫向打通；像我們現(xiàn)在使用的祥云、人資、財務(wù)等等這幾十個系統(tǒng)，都是加強內(nèi)部的規(guī)范化管理以及風險管控以后再增加了運管的分析，對于公司內(nèi)部運營和決策者的決策也都起到了非常好的、積極的作用。但我們對外的服務(wù)以及我們橫向跨系統(tǒng)的時候，還沒有完全做到打通。3、智能化水平不足；在智能化水平這一塊，我們基本上基于一些簡單規(guī)則的分析，像圖像識別、語音識別、人工智能這些深度智能化的應(yīng)用相對還是比較少的。后期提升整個應(yīng)用的智能化水平，覺得我們在深度以及層次上還有一定的上升空間。4、運用程度不高；我們單個條線的業(yè)務(wù)現(xiàn)在是比較成熟，我們也拿到一部分數(shù)據(jù)，但對這些數(shù)據(jù)的融合應(yīng)用以及它的一些深度價值的挖掘，我們運用程度不高，這也是我們安徽公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型待提高的一個點。5、未形成標桿產(chǎn)品；我們信息化雖然起步早，業(yè)務(wù)成熟，但大部分是圍繞著當時安徽公司我們自身的這種信息化需求去做的，它的針對性相對是比較強的，但是如果考慮產(chǎn)品化的時候，還應(yīng)考慮到外部企業(yè)的一些公用性需求，加上對包裝的打磨，形成具有標桿性的產(chǎn)品案例。

以上講的就是我們安徽公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型情況以及存在的問題。

第三部分也就是我們對安徽公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一些思考，因為整個數(shù)字化轉(zhuǎn)型范圍是比較大的，所以這里我們主要聚焦頭部物業(yè)公司的主要數(shù)字化轉(zhuǎn)型，做一個初步的思考和探索。首先是物業(yè)企業(yè)數(shù)字化進程及特點，具體分為五個方面：1、同質(zhì)化；全國很多大型物業(yè)公司，像萬科、彩生活等等，他們都有信息化這樣的系統(tǒng)，但是我們通過分析過后，他的整體同質(zhì)化水平還是比較高的，比如萬科物業(yè)管理有二三十個系統(tǒng)，可能其他的物業(yè)公司，也是這二三十個系統(tǒng)，而且功能相差不大，僅有某一些功能模塊保留了他的初衷點。2、高投入；如果想把物業(yè)板塊做好，其實投入還是蠻大的，很多都是由專門的團隊去做，每年就可能花上千萬以及上億的資金投入去打造產(chǎn)品，投入相對較高，但他的投入高，后面鋪開的就比較大，它的收益也就相對更多，而且是比較穩(wěn)定，因為物業(yè)行業(yè)它的整體粘性非常強，不容易輕易換出，除非做的非常差。3、平臺化；現(xiàn)在很多公司都是有自己產(chǎn)品的，而且產(chǎn)品都是有一定的市場使用率的，如果我們把它平臺化過后，我們就可以做到快速的復制推廣，現(xiàn)在大企業(yè)都有自己的這種平臺。4、To C 居多；不管是寫字樓還是社區(qū)，主要用戶是物業(yè)自身的內(nèi)部管理及服務(wù)，另外就是我們的居民以及我們的員工，不管是智慧小區(qū)還是智慧樓宇等等，他們都是我們的核心用戶，但除了To C還有一些To B的增值服務(wù)，納入到小區(qū)里面，比如說一些廣告供應(yīng)商，如何通過我們這個平臺應(yīng)該有B端用戶加入到平臺，然后發(fā)揮更大的價值等等，可能也是我們后續(xù)需要去做的，而且真正的收入來源，我覺得整個ToB的可能是一個關(guān)注點。5、活躍度低；現(xiàn)在整個物業(yè)行業(yè)比較難突破的，就是它整體的這種活躍度相對是比較低，這樣的話導致向深度挖掘一些運營價值的難度還是比較大的。所以很多的物業(yè)企業(yè)，他會想很多方式方法來增加用戶的粘性和活躍度，他們會定期開展一些各種各樣的一些活動來吸引用戶，包括社區(qū)的方圓幾公里的便捷生活、便捷服務(wù)都會納入到里面，后期一旦有用戶的時候，可能會發(fā)現(xiàn)一些其他價值。

其次講的是置業(yè)公司現(xiàn)行業(yè)務(wù)模式，我們置業(yè)公司下面設(shè)了很多分公司，有管設(shè)備的，有管房產(chǎn)的、各物業(yè)分公司以及餐飲的，也都有相應(yīng)的物業(yè)跟餐飲項目部，那么全后勤一體化解決方案，主要就是圍繞我們技術(shù)物業(yè)餐飲服務(wù)跟商業(yè)服務(wù)客戶服務(wù)以及增值服務(wù)，來全面展開，也就是說基本上我們已經(jīng)形成了相對比較完善的一體化整體解決方案。所以從業(yè)務(wù)這個層面來說，我們相對是非常成熟的，這也為我們后期數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了一個技術(shù)保障，我們都有相應(yīng)的涉及到各種各樣的模式，不管是我們內(nèi)部的還是跟外部這種合作的，線上線下融合的，我們都有涉及到，為后面整個的這種產(chǎn)品打造、規(guī)劃打下了好的基礎(chǔ)。

接下來講講置業(yè)公司現(xiàn)行的項目管理流程，現(xiàn)在置業(yè)公司已經(jīng)有了相應(yīng)的平臺，包括我們現(xiàn)在整個置業(yè)相對做得還可以的慧云平臺和智慧餐廳平臺，我們已經(jīng)相對是比較成熟了，在整個項目管理流程里面，我們已經(jīng)做了閉環(huán)管理，我們前期的市場拓展，包含了商機的獲取、跟進、招投標以及合同簽訂；到項目進場，制定解決方案、人員培訓等等；以及我們的交付管理，特別是我們的服務(wù)質(zhì)量、安全生產(chǎn)以及我們服務(wù)的滿意度調(diào)查，都依托這兩個平臺，然后做管理、做服務(wù)，做好我們的客情維系，如后期招投標、續(xù)簽等等都有。我們已經(jīng)實現(xiàn)了全流程這樣的一個服務(wù)，這就是說我們內(nèi)部項目基礎(chǔ)管理已經(jīng)具備核心生產(chǎn)系統(tǒng)。

那么因為數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個大的課題，有對內(nèi)和對外的，對內(nèi)的基本核心我們已經(jīng)有了，但是整體向數(shù)字化轉(zhuǎn)型，想做得好的話，就要明確置業(yè)公司數(shù)轉(zhuǎn)方向及重點。我們置業(yè)公司因為它特殊的性質(zhì)決定了我們服務(wù)的客戶，客戶的體驗度，對我們的認可度，以及我們現(xiàn)有給客戶帶來的價值，我認為這對我們置業(yè)公司后續(xù)能不能走得更好，或者有更好的發(fā)展是一個重點，也就是圍繞著我們前面提到的用戶的體驗度，用一些增值服務(wù)，給客戶帶來一些價值服務(wù)水平提升，增強對我們服務(wù)的粘性。

我們還要深入考慮對外的因素，主要圍繞以下三個方向，1、社區(qū)服務(wù)；社區(qū)服務(wù)它是一個基礎(chǔ)，它基本上是一個剛需，大部分都會用到，社區(qū)服務(wù)里有很多業(yè)務(wù)應(yīng)用，像智能會議、智能報修、智能預約等等，這也是我們提升服務(wù)智能化水平，服務(wù)響應(yīng)水平的個塊關(guān)鍵點，因為這項技術(shù)服務(wù)一旦做好過后，我們后期一些附加值的應(yīng)用就可以很好的加在這個基礎(chǔ)上。2、園區(qū)智能化；不管是一棟樓還是一個大的小區(qū)，它整體智能化也都在做，國家也在出臺了智慧園區(qū)、智慧社區(qū)相關(guān)的標準。我們把樓宇智能化做一個大幅的提升，包括停車、門禁、智能樓宇、銷控等等，我們集成過后，整個園區(qū)從傳統(tǒng)園區(qū)和社區(qū)升級到我們智慧園區(qū)和智慧社區(qū)層面，所有的東西都能基于物聯(lián)網(wǎng)能夠?qū)崿F(xiàn)智能監(jiān)控、智能管控，整體效能會有一個大幅的提升。3、管理輸出；如果要想把它規(guī)模做大，做到快速可復制，除了整體的渠道以及我們的產(chǎn)品跟服務(wù)之外，更重要的是管理輸出，很多物業(yè)公司做得好的就是因為它的管理標準化做得非常好，對現(xiàn)有的管理模式做提煉和提升，或者重新探索，最終形成通用模式，并隨之快速全面推廣。

針對以上三個對外方向，如果想把市場的方向做扎實，我們可能要基于現(xiàn)有的實際情況，以及我們安徽通服、安徽置業(yè)的實際情況，現(xiàn)有的這些客戶以及未來商機，我們要去統(tǒng)籌、去推進、去規(guī)劃。在置業(yè)公司數(shù)轉(zhuǎn)實施路徑上，有三個方面，1、迭代；因為前面已經(jīng)介紹了我們有云平臺，有智慧餐廳等等一些基礎(chǔ)性的應(yīng)用，那么這些應(yīng)用，因為是統(tǒng)建有很多個塊不能滿足實際應(yīng)用需求，所以要做整體的迭代升級，優(yōu)化服務(wù)內(nèi)容和服務(wù)范圍。2、深化；我們原來是對內(nèi)為主，現(xiàn)在對外就要深化我們的應(yīng)用，整合現(xiàn)有的應(yīng)用，比如：和信的智慧運管、智慧園區(qū)，中徽建的智慧社區(qū)，設(shè)計院的智慧消防等應(yīng)用，我們會快速地做一個集成，這也是在短期內(nèi)能夠快速提升我們整個智慧物業(yè)的智能化水平或者產(chǎn)品化水平的一個很便捷的途徑。3、開發(fā)；為了做的更好，也建議找一些種子開發(fā)商和一些比較成熟的客戶，和他們達成戰(zhàn)略合作，共同去開發(fā)、孵化相應(yīng)的產(chǎn)品以及模式，一旦成功，也可以做到大范圍去復制，整體的水平也是與時俱進的，所以這就涉及到外部的生態(tài)合作了，定制交付應(yīng)用，后期也會安排這樣一個產(chǎn)品團隊，去承接這塊部分。

接下來講一下具體的實施路線，在這里也分了幾個層面，在這里面有我們的終端跟服務(wù)對象，那么在核心產(chǎn)品、基礎(chǔ)計算平臺打造的時候，還是依托于我們通服自己的云平臺，依托于自己創(chuàng)新研發(fā)的中臺，因為研發(fā)中臺已經(jīng)有業(yè)務(wù)中臺、數(shù)據(jù)中臺以及物聯(lián)網(wǎng)中臺等等這樣的平臺能力，相對是比較落地完善的，這樣的話也能大大提升我們自身產(chǎn)品打造的效率，節(jié)省相應(yīng)的成本。

在做核心業(yè)務(wù)層規(guī)劃的時候，我們也是圍繞著聚焦物業(yè)把它做了一個劃分，主要是從四個層面，1、職能延伸管理；從職能層面管理去落地的，例如職能層面他管資產(chǎn)和物業(yè)數(shù)據(jù)，正常車輛調(diào)度等等，內(nèi)部辦公、人力資源、財務(wù)報賬等等這幾個方面去做的；2、客戶商服管理；例如智慧的預約、訂單管理、商家管理、報失報修等業(yè)務(wù)層面；3、智慧交互管理；在提升用戶的感知度上，我們做了很多智能化升級，在交互管理這一層面做了打造，包括我們的餐廳、停車、保潔機器人、樓宇智能化、智慧安監(jiān)、消防管控、訪客管理等的應(yīng)用，這里面列的每一塊都是核心應(yīng)用，后期也可以根據(jù)我們實際需要去做相應(yīng)的擴展。4、物業(yè)移動管理；因為現(xiàn)在的社區(qū)管理都是通過人工的方式來的，而我們手機的應(yīng)用是越來越普及了，而且越來越便捷，所以整個物業(yè)的移動化管理也是勢在必行了，原來的人工打卡巡檢，通過手機智能打卡巡檢的時候都可以處理，包括遠程的監(jiān)控調(diào)度管理定位等等，移動化管理也是我們數(shù)字化轉(zhuǎn)型后期的一個重要的方向。

在展現(xiàn)層，所有的展現(xiàn)都要通過統(tǒng)一的門戶入口作為項目入口的各個系統(tǒng)的歸結(jié)，那么對外服務(wù)的時候，我們有自己的傳統(tǒng)電腦端。移動端涵蓋了小程序、公眾號、APP，APP是內(nèi)部使用的，公眾號是面向訪客去用的，以及微信小程序都會涉及到。大屏展示面向來參觀的客戶，還有一些智能終端，包括現(xiàn)在很多物業(yè)電梯口有相應(yīng)的電視機之類的，后期都可以通過我們的渠道信息，那么管理這些信息入口，對外宣傳也是比較多的，傳統(tǒng)宣傳短信、微信各個渠道我們可能都有涉及到，我們初步規(guī)劃就是打造智慧物業(yè)這樣的平臺。當然我們也會對原有平臺進行升級，像我們的原來云平臺，智慧食堂都是在原有基礎(chǔ)上升級的。

以上就是整個智慧物業(yè)在大平臺這個層面如何去落地的，如果想做的好，是少不了一些落地的標桿案例，正好有一個鍥機，就是我們通服自己的園區(qū)，可能基礎(chǔ)工程、土建工程、整體工程將在明年就要完工了，那么作為自己的園區(qū)，我們可能更有機會去把它做成一個標桿案例。

我們也是跟設(shè)計院、中徽建、和信做了初步探討，做了一個初步的規(guī)劃，基本上分為一個門戶、兩個中心和一個應(yīng)用，以及我們下層的數(shù)據(jù)生產(chǎn)檢測能力跟智能化基礎(chǔ)這幾大板塊。一個門戶，就是前面所講到的桌面端和移動端統(tǒng)一的入口，兩個中心，一個就是我們的園區(qū)智能運營中心，一個是一體化展示中心，在大屏展示的時候，安防專題、訪客專題、能耗專題都可以通過這里面來直觀的展現(xiàn)出來。而且我們把線下的展廳，通過數(shù)字化建模把它進行線上建模，這樣就線上線下一體化了，同時安徽公司有很多的智慧產(chǎn)品，包括我們智慧物業(yè)自身的產(chǎn)品，在展示中心都會做歸集，這樣我們對內(nèi)對外的展示中心就全部都涵蓋了。

在應(yīng)用這一塊，我們分了兩部分，一個是園區(qū)服務(wù)，另一個是園區(qū)管理，園區(qū)服務(wù)像會議預約、便捷通行、報修服務(wù)、食堂等，園區(qū)管理像內(nèi)部的環(huán)境管理、資產(chǎn)管理、安防管理、樓宇管理等等。那么這一塊應(yīng)用也相對是比較多的。在數(shù)據(jù)中臺、能力底座的打造也是基于我們省公司的底層平臺進行打造的，所以也是驗證我們底層平臺一個比較好的機會。基礎(chǔ)智能化相對比較簡單了，因為新園區(qū)很多都是按照國家標準去建就可以了。

這是我們初步規(guī)劃的通服家園的一個案例，實施好以后，還會做一些深化設(shè)計，我們會成立項目組，會進一步再做對接，最終目標就是內(nèi)部的管理完全智能化跟高效化，同時要結(jié)合外部的參觀的需求以及互聯(lián)網(wǎng)需求。

現(xiàn)在很多智慧園區(qū)都把所有的系統(tǒng)做了，能打通內(nèi)部的一卡通刷臉或者一臉通，從他身份識別到門禁到考勤到會議室，以及到其他的公共區(qū)域時候，都可以把它整體串聯(lián)起來。外部訪客也是一樣的，先是線上預約，通過掃二維碼就能便捷通行，歡迎詞的顯示，都會根據(jù)訪客的重要級別，做引導式的處理，提升了用戶的感知度，整體效率也能得到大幅的提升。

最后講一下保障體系，因為園區(qū)的宏觀規(guī)劃已經(jīng)有了，落地安徽公司的時候，我們已經(jīng)有做過設(shè)想和規(guī)劃，但是想把智慧物業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型做好，其實是系統(tǒng)性的一個工程。

我個人認為，第一，創(chuàng)新管理模式；我們智慧物業(yè)要成立相應(yīng)的產(chǎn)品中心，我們?nèi)绻肟焖俚靥峁┯懈偁幜Φ?a href="http://articshipping.com/haowen/224956.html" target="_blank">解決方案和產(chǎn)品的時候，需要集中通服的力量。個人建議是由置業(yè)來牽頭，設(shè)計院、中徽建、和信協(xié)同，首先把我們的智慧物業(yè)的整體解決方案以及安徽公司的方案全部都做好，把我們產(chǎn)品研發(fā)的迭代路徑跟周期要明確，要搶占市場就要在最短的時間內(nèi)把產(chǎn)品打造出來，這必然涉及到成本投入，所以資金保障也是相對比較重要的一環(huán)，置業(yè)公司肯定會做相應(yīng)的投入，也希望省公司能夠投入進來，如果其他專業(yè)公司看好，都可以加載進來，大家共同研發(fā)、共同投入、共同收益。第二，吸納數(shù)字人才；做智慧物業(yè)這樣的項目人才是非常關(guān)鍵的，可以引進領(lǐng)軍人才，對于我們現(xiàn)有的人才，也要經(jīng)過專業(yè)的培訓，還可以對口去招聘等，但必須抓緊落地，因為人才的培養(yǎng)是有過程的，要把我們專業(yè)的項目團隊建立起來是要花大心血的。第三，組建柔性團隊；現(xiàn)在置業(yè)已經(jīng)具備大范圍推廣的基礎(chǔ)了，所以我們是整體的營銷，不管是省公司還是以后成立的行業(yè)中心，還是具體落地過后，我們整個協(xié)同機制跟我們現(xiàn)在組織協(xié)同也是一樣的，如果一個機制簽訂的好，會事半功倍，所以我們會把協(xié)同機制、分工機制、關(guān)鍵的責任人都做一個相應(yīng)的明確，目的就是我們有何商機大家可以共享，能夠快速去落地一些訂單，這一塊也可能相對是比較重要的。所以也希望省公司以及各個專業(yè)公司能夠一起來去做這個事情。

第2篇：智慧園區(qū)一體化解決方案范文

2010年6月，包括電子商務(wù)平臺、武夷一卡通平臺、數(shù)字營銷平臺及武夷隨身游等四個方面內(nèi)容的“智慧旅游”項目啟動建設(shè)；2011年，南平市黨政信息化平臺正式啟動，在發(fā)揮信息共享功能，有效減少工作中的復雜環(huán)節(jié)，有效促進部門聯(lián)動、提升服務(wù)水平；2012年5月，居民健康信息系統(tǒng)平臺項目通過驗收，180多家醫(yī)療機構(gòu)已接入平臺；2012年6月，延平區(qū)的“林業(yè)三防”信息化項目被福建省林業(yè)廳列為省林業(yè)信息化建設(shè)的示范項目。2012年8月，南平市115個鄉(xiāng)鎮(zhèn)、24個街道與中國電信所在的縣市分公司簽訂了“智慧街鎮(zhèn)”合作協(xié)議。

加快構(gòu)建先進的信息基礎(chǔ)設(shè)施

作為經(jīng)濟社會活動最優(yōu)化的城市形態(tài)，從本質(zhì)上講，一種極具創(chuàng)造力的新型城鎮(zhèn)，主要以物聯(lián)網(wǎng)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)為基礎(chǔ)，通過感知化、互聯(lián)化、智能化等方式，促進體制機制及運營模式創(chuàng)新，實現(xiàn)資源最優(yōu)配置及城市運營成本最低、效率更高、價值最大。顯然，智慧城市要具有創(chuàng)造性，能夠顯示出智慧，首先必須要加強基礎(chǔ)設(shè)施的智能化建設(shè)，實現(xiàn)對城市中的人和物能夠相互感知和互聯(lián)互通，以及對感知到的信息進行加工處理和挖掘。

在南平，根據(jù)正在推進的“數(shù)字南平.寬帶工程”，到2013年底，將會實現(xiàn)南平市新增光纖到戶（FTTH）覆蓋家庭12萬戶，新增固定帶寬接入用戶15萬戶；城市地區(qū)20M寬帶覆蓋率超過95%，農(nóng)村地區(qū)接入帶寬提高到4M；啟動南平及各縣市城區(qū)有線電視用戶的下一代廣播電視網(wǎng)（NGB）改造，完成南平主城區(qū)及重點縣市城區(qū)NGB接入網(wǎng)改造，實現(xiàn)接入帶寬達到30M，全市新增 NGB接入網(wǎng)覆蓋家庭15萬戶。同時，下一代互聯(lián)網(wǎng)升級工程也在這里啟動，到2013年底，實現(xiàn)所有骨干網(wǎng)支持IPv6，網(wǎng)絡(luò)設(shè)備及安全產(chǎn)品全面支持IPv6。加快無線城市建設(shè)，提供更多移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。

在與城鎮(zhèn)民眾生活息息相關(guān)的數(shù)字電視整體轉(zhuǎn)換過程中，重點立足于為數(shù)字電視用戶提供標清數(shù)字電視、高清數(shù)字電視、互動點播、基于機頂盒瀏覽器插件或中間件的數(shù)字資訊、生活服務(wù)、教育、政務(wù)信息等信息平臺應(yīng)用及其他提供民生服務(wù)的雙向業(yè)務(wù)應(yīng)用。如今在南平，數(shù)字電視用戶發(fā)展超過30萬戶。

在高科技安防領(lǐng)域，完全基于寬帶網(wǎng)的圖像遠程傳輸、監(jiān)控和管理的全球眼業(yè)務(wù)，為實現(xiàn)安置點的安全提供保障。以福建省林業(yè)信息化建設(shè)的示范項目為例，森林三防監(jiān)管信息系統(tǒng)整合了“三防”系統(tǒng)平臺（防火、防蟲害、防盜），建立統(tǒng)一的指揮平臺。系統(tǒng)通過全球眼采集的視頻實時輸出到指揮中心大屏上，可對生態(tài)公益林、國有林、自然保護區(qū)進行一體化監(jiān)管。護林員配備天翼對講機終端可以進行應(yīng)用遙感、地理信息識別、衛(wèi)星定位、對講功能、訪問系統(tǒng)，工作人員可以不受時間、地域限制，真正做到隨時、隨地獲取信息、辦公，及時、準確的獲得森林防蟲與林業(yè)相關(guān)的信息。

提升公共服務(wù)和便民服務(wù)信息化水平

今年8月，國務(wù)院辦公廳提出了《關(guān)于促進信息消費擴大內(nèi)需的若干意見》，其中提到通過促進公共信息資源共享和開發(fā)利用、提升民生領(lǐng)域信息服務(wù)水平、加快智慧城市建設(shè)三方面來提升公共服務(wù)信息化水平。

為此，南平政府在各區(qū)縣、以及部分鄉(xiāng)鎮(zhèn)以南平市政府信息化服務(wù)平臺為基礎(chǔ)，相繼啟動政務(wù)服務(wù)平臺，陸續(xù)建立鎮(zhèn)級信息應(yīng)用平臺，完善12345政務(wù)服務(wù)平臺運行機制。加強公共就業(yè)服務(wù)信息系統(tǒng)、勞動用工信息系統(tǒng)、勞動保障監(jiān)察信息系統(tǒng)建設(shè)。加快推動農(nóng)村數(shù)字文化運營中心建設(shè)，為農(nóng)村在校中小學生、農(nóng)民等提供基于網(wǎng)絡(luò)的“公益+商業(yè)”相結(jié)合的“教育、培訓、宣傳”數(shù)字一體化平臺，助力農(nóng)村信息化建設(shè)。

在下轄鄉(xiāng)鎮(zhèn)，配合完成福建省三農(nóng)服務(wù)網(wǎng)縣級全覆蓋工作，新建若干個村級信息服務(wù)點，實現(xiàn)南平市村級信息點和信息員全覆蓋。積極開展遠程教學試點，大力推廣PC端備課、電子化授課。借助互聯(lián)網(wǎng)和無線網(wǎng)絡(luò)，加強家校信息互動，優(yōu)化學生管理方式。

南平政府應(yīng)急主管部門在信息化管理領(lǐng)域，重點關(guān)注公共突發(fā)事件的全過程整體管理，以及針對重大突發(fā)事件，能夠在必要時接管下級部門的應(yīng)急智慧所涉及到的所有管理活動和相關(guān)工作。值得一提的是，在南平市延平區(qū)西芹寸，目前通過手機等移動終端進行水文、氣象和全球眼視頻實時監(jiān)控，已經(jīng)滿足了移動時對水情信息、雨情信息、氣象信息、臺風路徑、衛(wèi)星云圖等實時汛情信息的查詢需要，實現(xiàn)不論是在固定場所還是在運動過程中，不論何時、何地，防汛工作者隨時都可以與防汛信息中心進行交互通訊，為防汛工作者提供了真正的全方位移動指揮辦公手段。

兩化融合服務(wù)企業(yè)信息化

對于位居閩北武夷山脈地區(qū)的南平市的經(jīng)濟發(fā)展來講，新一代信息技術(shù)對經(jīng)濟社會發(fā)展、產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境的滲透作用、帶動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的需求更為突出，智慧技術(shù)在研發(fā)、制造、管理和營銷、物流等環(huán)節(jié)的應(yīng)用更為迫切。對此，南平市工業(yè)園區(qū)管理委員會專門制定“智慧工業(yè)園區(qū)”信息化戰(zhàn)略合作協(xié)議，為企業(yè)客戶專業(yè)打造智能廠區(qū)、智能酒店、智能商鋪、智能物流四類“智慧企業(yè)”信息化解決方案，為老百姓提供“智慧生活”公共服務(wù)信息化項目。

第3篇：智慧園區(qū)一體化解決方案范文

據(jù)統(tǒng)計，2017年中國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過700億元，隨著各地人工智能建設(shè)的逐步啟動，預計到2020年，中國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過1600億元，年復合增長率將達31.7%。

隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟，人工智能創(chuàng)業(yè)的難度逐步降低，越來越多的創(chuàng)業(yè)公司加入人工智能的陣營。

2018年被稱為人工智能爆發(fā)的元年，人工智能技術(shù)應(yīng)用所催生的商業(yè)價值逐步凸顯。人工智能逐步切入到社會生活的方方面面，帶來生產(chǎn)效率及生活品質(zhì)的大幅提升。智能紅利時代開啟！資本、巨頭和創(chuàng)業(yè)公司紛紛涌入，將人工智能拉到了信息產(chǎn)業(yè)革命的風口。

如何把握產(chǎn)業(yè)動向，抓住風口機會？創(chuàng)業(yè)邦研究中心憑借在人工智能等前言科技領(lǐng)域持續(xù)研究、洞察的能力，在對國內(nèi)人工智能創(chuàng)業(yè)公司進行系統(tǒng)調(diào)研的基礎(chǔ)上，推出《2018中國人工智能白皮書》，對人工智能的核心技術(shù)、主要應(yīng)用領(lǐng)域、巨頭和創(chuàng)業(yè)公司的布局、未來發(fā)展態(tài)勢和投資機會進行了深度解析。

第一部分人工智能行業(yè)發(fā)展概述

1.人工智能概念及發(fā)展

人工智能（Artificial Intelligence， AI）又稱機器智能，是指由人制造出來的機器所表現(xiàn)出來的智能，即通過普通計算機程序的手段實現(xiàn)的類人智能技術(shù)。

自1956年達特茅斯會議提出“人工智能”的概念以來，“人工智能”經(jīng)歷了寒冬與交替的起起伏伏60多年的發(fā)展歷程。2010年以后，深度學習的發(fā)展推動語音識別、圖像識別和自然語言處理等技術(shù)取得了驚人突破，前所未有的人工智能商業(yè)化和全球化浪潮席卷而來。

人工智能發(fā)展歷程

2.人工智能產(chǎn)業(yè)鏈圖譜

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈可以分為基礎(chǔ)設(shè)施層、應(yīng)用技術(shù)層和行業(yè)應(yīng)用層。

A基礎(chǔ)層，主要有基礎(chǔ)數(shù)據(jù)提供商、半導體芯片供應(yīng)商、傳感器供應(yīng)商和云服務(wù)商。

B技術(shù)層，主要有語音識別、自然語言處理、計算機視覺、深度學習技術(shù)提供商。

C應(yīng)用層，主要是把人工智能相關(guān)技術(shù)集成到自己的產(chǎn)品和服務(wù)中，然后切入特定場景。目前來看，自動駕駛、醫(yī)療、安防、金融、營銷等領(lǐng)域是業(yè)內(nèi)人士普遍比較看好方向。

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈

資料來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

第二部分人工智能行業(yè)巨頭布局

巨頭積極尋找人工智能落地場景，B、C 端全面發(fā)力。

資料來源：券商報告、互聯(lián)網(wǎng)公開信息，創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理

第三部分機器視覺技術(shù)解讀及行業(yè)分析

1.機器視覺技術(shù)概念

機器視覺是指通過用計算機或圖像處理器及相關(guān)設(shè)備來模擬人類視覺，以讓機器獲得相關(guān)的視覺信息并加以理解，它是將圖像轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號進行分析處理的技術(shù)。

機器視覺的兩個組成部分

資料來源：互聯(lián)網(wǎng)公開信息，創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理

2.發(fā)展關(guān)鍵要素：數(shù)據(jù)、算力和算法

數(shù)據(jù)、算力和算法是影響機器視覺行業(yè)發(fā)展的三要素。 人工智能正在像嬰兒一樣成長，機器不再只是通過特定的編程完成任務(wù)，而是通過不斷學習來掌握本領(lǐng)，這主要依賴高效的模型算法進行大量數(shù)據(jù)訓練，其背后需要具備高性能計算能力的軟硬件作為支撐。

深度學習出現(xiàn)后，機器視覺的主要識別方式發(fā)生重大轉(zhuǎn)變，自學習狀態(tài)成為視覺識別主流，即機器從海量數(shù)據(jù)里自行歸納特征，然后按照該特征規(guī)律使圖像識別的精準度也得到極大的提升，從70%+提升到95%。

3.商業(yè)模式分析

機器視覺包括軟件平臺開發(fā)和軟硬件一體解決方案服務(wù)。整體用戶更偏向于B端。軟件服務(wù)提供商作為技術(shù)算法的驅(qū)動者，其商業(yè)模式應(yīng)以“技術(shù)層+場景應(yīng)用”作為突破口。軟硬件一體化服務(wù)供應(yīng)商作為生態(tài)構(gòu)建者，適合以“全產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)+場景應(yīng)用”作為突破口，加速商業(yè)化。

（1）軟件服務(wù)：技術(shù)算法驅(qū)動者—“技術(shù)層+場景應(yīng)用”作為突破口

這種商業(yè)模式主要是提供以工程師為主的企業(yè)級軟件服務(wù)。有海量數(shù)據(jù)支撐，構(gòu)建起功能和信息架構(gòu)較為復雜的生態(tài)系統(tǒng)，推動最末端的消費者體驗。

此類商業(yè)模式成功關(guān)鍵因素：深耕算法和通用技術(shù)，建立技術(shù)優(yōu)勢，同時以場景應(yīng)用為入口，積累用戶軟件。視覺軟件服務(wù)按處理方式和存儲位置的不同可分為在線API、離線SDK、私有云等。

國內(nèi)外基礎(chǔ)算法應(yīng)用對比

資料來源：互聯(lián)網(wǎng)公開信息，創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理

（2）軟硬件一體化：生態(tài)構(gòu)建者—“全產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)+場景應(yīng)用”作為突破口

軟硬一體化的商業(yè)模式是一種“終端+軟件+服務(wù)”全產(chǎn)業(yè)鏈體系。成功的因素是大量算力投入，海量優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)積累，建立算法平臺、通用技術(shù)平臺和應(yīng)用平臺，以場景為入口，積累用戶。亮點是打造終端、操作系統(tǒng)、應(yīng)用和服務(wù)一體化的生態(tài)系統(tǒng)，各部分相輔相承，銳化企業(yè)競爭力，在產(chǎn)業(yè)鏈中擁有更多話語權(quán)。

4.投資方向

（1）前端智能化，低成本的視覺解決模塊或設(shè)備

從需求層面講，一些場景對實時響應(yīng)是有很高要求的。提供某些前端就本身有一定計算能力的低成本的視覺模塊和設(shè)備將有很大市場需求。前置計算讓前端設(shè)備成為數(shù)據(jù)采集設(shè)備和數(shù)據(jù)處理單元的合體，一方面提升了處理速度，另一方面可以處理云端難以解決的問題。

機器視覺在消費領(lǐng)域落地的一個障礙是支持高性能運算的低功耗、低價位芯片選擇太少。從低功耗、高運算能力的芯片出發(fā)，結(jié)合先進的算法開發(fā)模塊和產(chǎn)品，這類企業(yè)將在機器視覺領(lǐng)域擁有核心競爭力。

（2）深度學習解決視覺算法場景的專用芯片

以AI芯片方式作為視覺處理芯片有相當大的市場空間。以手勢識別為例，傳統(tǒng)的識別方案大都基于顏色空間，如 RGB，HSV ，YCrBr，無法排除類膚色物體及黑色皮膚對識別精度的干擾。借助深度學習，如通過 R-CNN 訓練大量標注后的手勢圖像數(shù)據(jù)，得到的模型在處理帶有復雜背景及暗光環(huán)境下的手勢識別問題時，比傳統(tǒng)方案的效果好很多。

（3）新興服務(wù)領(lǐng)域的特殊應(yīng)用

前沿技術(shù)帶來的新領(lǐng)域（如無人車、服務(wù)機器人、谷歌眼鏡等），對機器視覺提出了新要求。機器視覺可以讓機器人在多種場合實現(xiàn)應(yīng)用。服務(wù)機器人與工業(yè)機器人最大的區(qū)別就是多維空間的應(yīng)用。目前國內(nèi)的機器視覺，涉及三維空間、多維空間，其技術(shù)基本上處在初始階段，未來存在較大市場增長空間。

（4）數(shù)據(jù)是爭奪要點，應(yīng)用場景是著力關(guān)鍵

機器視覺的研究雖然始于學術(shù)界，但作為商業(yè)應(yīng)用，能解決實際問題才是核心的競爭力。當一家公司先天能夠獲得大量連續(xù)不斷的優(yōu)質(zhì)場景數(shù)據(jù)，又有挖掘該數(shù)據(jù)價值的先進技術(shù)時，商業(yè)模式和數(shù)據(jù)模式上就能形成協(xié)同效應(yīng)。創(chuàng)業(yè)公司要么通過自有平臺獲取數(shù)據(jù)，要么選擇與擁有數(shù)據(jù)源的公司進行合作，同時選擇一個商業(yè)落地的方向，實現(xiàn)快速的數(shù)據(jù)循環(huán)。

第四部分智能語言技術(shù)解讀及行業(yè)分析

1.語音識別技術(shù)

（1）語音識別技術(shù)已趨成熟，全球應(yīng)用持續(xù)升溫

語音識別技術(shù)已趨成熟，全球應(yīng)用持續(xù)升溫。語音識別技術(shù)經(jīng)歷了長達60年的發(fā)展，近年來機器學習和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的引入，使得語音識別的準確率提升到足以在實際場景中應(yīng)用。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐步找到模型結(jié)構(gòu)和調(diào)參算法來替代或結(jié)合高斯混合算法和HMM算法，在識別率上取得突破。根據(jù)Google Trends統(tǒng)計，自2008年iPhone及谷歌語音搜索推出以來語音搜索增長超35倍。百度人工智能專家吳恩達預測，2020年語音及圖像搜索占比有望達到50%。Echo熱銷超過400萬，帶動智能音箱熱潮。

（2）語音識別進入巨頭崛起時代，開放平臺擴大生態(tài)圈成主流

語音識別即將進入大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化時代。隨著亞馬遜Echo的大賣，語音交互技術(shù)催生的新商機，吸引大大小小的公司構(gòu)建自己主導的語音生態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈。各大公司紛紛開放各自的智能語音平臺和語音能力，欲吸引更多玩家進入他們的生態(tài)系統(tǒng)。

（3）語音識別技術(shù)發(fā)展瓶頸與趨勢

低噪聲語料下的高識別率在現(xiàn)實環(huán)境使用中會明顯下降到70-80%，遠場識別、復雜噪聲環(huán)境和特異性口音的識別是下一個階段需要解決的問題。

麥克風陣列類前端技術(shù)不僅是通過降噪和聲源定位帶來識別率的提高，帶環(huán)境音的語料的搜集、標注可用于模型的訓練，有助于打造更新一代的語音識別引擎技術(shù)。語音巨頭已經(jīng)在布局。

在IOT包括車載領(lǐng)域，云端識別并非通行的最優(yōu)方案，把識別引擎結(jié)合場景進行裁剪后往芯片端遷徙是工程化發(fā)展的方向。

2.自然語言處理（NLP）發(fā)展現(xiàn)狀

（1）多技術(shù)融合應(yīng)用促進NLP技術(shù)及應(yīng)用的發(fā)展

深度學習、算力和大數(shù)據(jù)的爆發(fā)極大促進了自然語言處理技術(shù)的發(fā)展。深度學習在某些語言問題上正在取得很大的突破，比如翻譯和寫作。2014年開始LSTM、Word2Vec以及Attention Model等技術(shù)研究的進展，使DL有了路徑在語義理解領(lǐng)域取得突破，并且已經(jīng)有了明顯的進展。對話、翻譯、寫作新技術(shù)成果里都開始逐漸混合入DL的框架。2014-2015年，硅谷在語義理解領(lǐng)域的投資熱度劇增。

深度學習能最大程度發(fā)揮對大數(shù)據(jù)和算力資源的利用，語義理解的發(fā)展還需要深度學習、搜索算法、知識圖譜、記憶網(wǎng)絡(luò)等知識的協(xié)同應(yīng)用，應(yīng)用場景越明確（如客服/助理），邏輯推理要求越淺（如翻譯），知識圖譜領(lǐng)域越成熟（如數(shù)據(jù)飽和度和標準性較強的行業(yè)），技術(shù)上實現(xiàn)可能性相對較低。在各種技術(shù)融合應(yīng)用發(fā)展的情況下，具備獲取一定優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)資源能力并可結(jié)合行業(yè)Domain knowledge構(gòu)建出技術(shù)、產(chǎn)品、用戶反饋閉環(huán)的企業(yè)會有更好的發(fā)展機會。

（2）NLP主要應(yīng)用場景

問答系統(tǒng)。問答系統(tǒng)能用準確、簡潔的自然語言回答用戶用自然語言提出的問題?；竟ぷ髟硎窃诰€做匹配和排序。比如 IBM 的 Watson，典型的辦法是把問答用FAQ索引起來，與搜索引擎相似。對每一個新問題進行檢索，再將回答按匹配度進行排序，把最有可能的答案排在前面，往往就取第一個作為答案返回給用戶。

圖像檢索。同樣也是基于深度學習技術(shù)，跨模態(tài)地把文本和圖片聯(lián)系起來。

機器翻譯。機器翻譯的歷史被認為與自然語言處理的歷史是一樣的。最近，深度學習被成功地運用到機器翻譯里，使得機器翻譯的準確率大幅度提升。

對話系統(tǒng)。對話系統(tǒng)的回復是完全開放的，要求機器能準確地理解問題，并且基于自身的知識系統(tǒng)和對于對話目標的理解，去生成一個回復。

（3）創(chuàng)業(yè)公司的機遇

1)機器翻譯方面：經(jīng)過多年的探索，機器翻譯的水平已經(jīng)得到大幅度提升，在很多垂直領(lǐng)域已經(jīng)能夠在相當大程度上替代一部分人工，機器翻譯技術(shù)的商業(yè)化應(yīng)用已經(jīng)開始進入大規(guī)模爆發(fā)的前夜。

2)應(yīng)用于垂直領(lǐng)域的自然語言處理技術(shù)

避開巨頭們對語音交互入口的競爭，以某一細分行業(yè)為切入點，深耕垂直領(lǐng)域，對創(chuàng)業(yè)公司也是一個不錯的選擇。

第五部分人工智能在金融行業(yè)的應(yīng)用分析

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈包含基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層三個層面?；A(chǔ)層的大數(shù)據(jù)、云計算等細分技術(shù)被應(yīng)用到金融征信、保險、理財管理、支付等金融細分領(lǐng)域；技術(shù)層的機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與知識圖譜應(yīng)用于金融領(lǐng)域的征信與反欺詐、智能投顧、智能量化交易，計算機視覺與生物識別應(yīng)用于金融領(lǐng)域的身份識別，語音識別及自然語言處理應(yīng)用于金融領(lǐng)域的智能客服、智能投研；應(yīng)用層的認知智能應(yīng)用于金融領(lǐng)域的智能風控。

人工智能在金融行業(yè)的典型應(yīng)用情況

資料來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

第六部分人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用分析

1.人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用圖譜

人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用潛力巨大，目前在健康管理、輔助診療、虛擬助理、醫(yī)學影像、智能化器械、藥物挖掘和醫(yī)院管理等領(lǐng)域均有企業(yè)在布局，其中醫(yī)學影像、藥物挖掘、健康管理，輔助診療、虛擬助理的應(yīng)用發(fā)展速度較快。

圖 人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用圖譜

資料來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

2.人工智能在醫(yī)療行業(yè)的具體應(yīng)用場景

醫(yī)學影像。人工智能應(yīng)用于醫(yī)學影像，通過深度學習，實現(xiàn)機器對醫(yī)學影像的分析判斷，是協(xié)助醫(yī)生完成診斷、治療工作的一種輔助工具，幫助更快的獲取影像信息，進行定性定量分析，提升醫(yī)生看圖/讀圖的效率，協(xié)助發(fā)現(xiàn)隱藏病灶。 人工智能通過影像分類、目標檢測、圖像分割、圖像檢索等方式，完成病灶識別與標注，三維重建，靶區(qū)自動勾畫與自適應(yīng)放療等功能，應(yīng)用在疾病的篩查、診斷和治療階段。目前較為火熱的應(yīng)用有肺部篩查、糖網(wǎng)篩查、腫瘤診斷和治療等。

藥物挖掘。人工智能在藥物研發(fā)上的應(yīng)用可總結(jié)為臨床前和臨床后兩個階段。臨床前階段：將深度學習技術(shù)應(yīng)用于藥物臨床前研究，在計算機上模擬藥物篩選的過程，包括靶點選擇、藥效和晶型分析等，預測化合物的活性、穩(wěn)定性和副作用，快速 、準確地挖掘和篩選合適的化合物或生物，提高篩選效率，優(yōu)化構(gòu)效關(guān)系。臨床后階段：針對臨床試驗的不同階段，利用人工智能技術(shù)對患者病歷進行分析，迅速篩選符合條件的被試者，監(jiān)測管理臨床試驗過程中的患者服藥依從性和數(shù)據(jù)收集過程，提高臨床試驗的準確性。

虛擬助理。醫(yī)療虛擬助理是基于醫(yī)療領(lǐng)域的知識系統(tǒng)，通過人工智能技術(shù)實現(xiàn)人機交互，從而在就醫(yī)過程中，承擔診前問詢、診中記錄等工作，成為醫(yī)務(wù)人員的合作伙伴，使醫(yī)生有更多時間可以與患者互動。醫(yī)療虛擬助理根據(jù)參與就醫(yī)過程的功能不同，主要有智能導診分診，智能問診，用藥咨詢和語音電子病歷等方向。

第七部分智能駕駛行業(yè)分析

1.智能駕駛行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈

智能駕駛行業(yè)的中心業(yè)務(wù)是以Google、百度為代表的智能駕駛操縱解決方案提供商和以特斯拉、蔚來為代表的成車廠商。該類廠商，上接上游軟硬件提供商，下接公司和消費者，在整個業(yè)務(wù)鏈中扮演至關(guān)重要的一環(huán)。

產(chǎn)業(yè)鏈上游廠商多為細分技術(shù)提供商，如深度學習、人機交互、圖像識別和新材料、新制造新能源等。

智能駕駛產(chǎn)業(yè)鏈圖譜

資料來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

2.智能駕駛市場分析

伴隨著 ADAS 技術(shù)的不斷更新，推斷全球 L1-L5 智能駕駛市場的滲透率會在接下來 5年內(nèi)處于高速滲透期，然 后伴隨半無人駕駛的普及進入穩(wěn)速增長期。在未來的 2025 年無人駕駛放量階段后，依賴全產(chǎn)業(yè)鏈的配合而進入市場成熟期。預測到2030年，全球 L4/5 級別的自動駕駛車輛滲透率將達到 15%，單車應(yīng)用成本的顯著提升之 外，從 L1-L4 級別的智能駕駛功能全面滲透為汽車產(chǎn)業(yè)帶來全面的市場機會。

按照 IHS Automotive 保守估計，全球 L4/L5 自動駕駛汽車產(chǎn)量在 2025 年將接近 60 萬輛，并在 2025- 2035 年間獲得高速發(fā)展，年復合增長率將達到43%，并在2035年達到2100萬輛。另有接近 7600 萬輛的汽車具備部分自動駕駛功能，同時會帶動產(chǎn)業(yè)鏈衍生市場的大規(guī)模催化擴張。

根據(jù)獨立市場調(diào)研機構(gòu) Strategy Engineers 的預測，L4 高度自動駕駛等級下，自動駕駛零部件成本約在 3100 美元/車，其中硬件占比 45%，軟件占比 30%，系統(tǒng)整合占比 14%，車聯(lián)網(wǎng)部分占比 11%。按照全球 1 億輛量 產(chǎn)規(guī)模計算，理想假設(shè)所有車輛全部達到 L4 高度自動駕駛水平，那么全球自動駕駛零部件市場規(guī)模在 2020 年 將達到 3100 億美元。

第八部分中國人工智能企業(yè)畫像分析

隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟，人工智能創(chuàng)業(yè)的難度逐步降低。創(chuàng)新的大門吸引眾多創(chuàng)業(yè)企業(yè)進入。為了觀察行業(yè)風向，助力創(chuàng)新企業(yè)發(fā)展，創(chuàng)業(yè)邦研究中心對國內(nèi)200多家人工智能創(chuàng)業(yè)公司進行了系統(tǒng)調(diào)研，從發(fā)展能力、創(chuàng)新能力、融資能力等多維度指標，評選出“2018中國人工智能創(chuàng)新成長企業(yè)50強”。

地域分布

全國88%的人工智能企業(yè)聚集在北京、上海、廣東和江蘇。其中，北京人工智能企業(yè)最多，占比高達39.66%;其次是上海，人工智能企業(yè)占比達21.55%;位列第三的是廣東，人工智能企業(yè)占達15.52%。北京以領(lǐng)先全國其他地區(qū)的政策環(huán)境、人才儲備、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、資本支持等，成為人工智能創(chuàng)業(yè)首要陣地;華東地區(qū)的上海、江蘇、浙江均有良好的經(jīng)濟基礎(chǔ)和科技實力，人工智能應(yīng)用實力雄厚，也聚集了一批人工智能垂直產(chǎn)業(yè)園;廣東互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)達，企業(yè)對數(shù)據(jù)需求強烈，依靠大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈推動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

行業(yè)分布

從行業(yè)大類分布來看，行業(yè)應(yīng)用層的企業(yè)占比最大，為56.03%;其次是應(yīng)用技術(shù)層的企業(yè)，占比達31.04%;基礎(chǔ)技術(shù)層的企業(yè)占比最小，僅為12.93%。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，人工智能與場景深度融合，應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴展，行業(yè)應(yīng)用公司比重不斷提升。在基礎(chǔ)層技術(shù)方面，國際IT巨頭占據(jù)行業(yè)領(lǐng)先地位， 國內(nèi)與國際差距明顯，中小初創(chuàng)企業(yè)很難進入。

從行業(yè)應(yīng)用來看，智能金融企業(yè)占比最大，為16.92%;其次是機器人企業(yè)，占比達15.38%;位列第三的是智能駕駛和智能教育，占比均為12.31%。金融行業(yè)的強數(shù)據(jù)導向為人工智能的落地提供了產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，智慧金融被列入國家發(fā)展規(guī)劃中，龐大的金融市場為人工智能落地帶來了發(fā)展前景。機器人作為人工智能產(chǎn)業(yè)落地輸出， 目前市場需求較大，商業(yè)機器人占據(jù)較大份額。中國智能駕駛市場在資本推動下進入者較多，企業(yè)積極推動應(yīng)用落地，百度、北汽等大型企業(yè)嘗試商業(yè)化落地智能駕駛汽車。人工智能推動教育個性化落地，相關(guān)初創(chuàng)企業(yè)涉入教育藍海，推動智慧教育的發(fā)展。

收入情況

收入分布在500-10000萬之間的企業(yè)最多，占比達49.14%;500萬以下的企業(yè)位居其次，占比達 26.72%;位列第三的是10000-100000萬之間的企業(yè)，占比為17.24%。

最新估值

企業(yè)最新估值均在億元級別，且分布較為均衡。三成企業(yè)估值超過15億元，還有企業(yè)估值達到百億級別，如優(yōu)必

選科技、達闥科技和商湯科技等，將來或?qū)④Q身人工智能獨角獸企業(yè)。(備注：分析樣本量剔除一半未披露企業(yè))

第九部分典型企業(yè)案例分析

1.Atman

企業(yè)概述

Atman由來自微軟的人工智能科學家和產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗豐富的產(chǎn)品團隊創(chuàng)辦，提供專業(yè)領(lǐng)域機器翻譯、機器寫作、知識圖譜、大數(shù)據(jù)智能采集挖掘等語言智能產(chǎn)品，致力于成為醫(yī)學、新聞、法律等專業(yè)領(lǐng)域語言智能專家，為專業(yè)領(lǐng)域用戶賦能，推動專業(yè)領(lǐng)域用戶進入人工智能時代，助力專業(yè)領(lǐng)域文字智能水平實現(xiàn)跨越式提升。Atman已為強生、新華社參考消息、北大法寶、君合律師事務(wù)所等世界領(lǐng)先藥企、新聞媒體、法律服務(wù)機構(gòu)開發(fā)機器翻譯、機器寫作、知識圖譜、大數(shù)據(jù)智能采集挖掘等語言智能產(chǎn)品。

目前Atman在北京和蘇州兩地運營，能快速響應(yīng)全國各地客戶需求。

企業(yè)團隊

創(chuàng)始人&CEO：馬磊

清華大學計算機系畢業(yè)，曾先后在微軟研究院和工程院擔任研究員和架構(gòu)師，機器學習專家、多次創(chuàng)業(yè)者、曾主導多項人工智能重大項目，和申請國際專利共計15+項。

Atman公司核心團隊由來自微軟、百度、法電等領(lǐng)域高端人才和資深技術(shù)人才組成，公司員工40人，其中碩士以上學歷占比60%，技術(shù)開發(fā)人員占比70%，一半以上來自微軟亞洲研究院和工程院。

核心技術(shù)與產(chǎn)品

技術(shù)方面，擅長機器學習（深度學習、強化學習、群體智能）在復雜問題的應(yīng)用，和國際專利15項，Atman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器翻譯系統(tǒng)于2016年9月首秀，早于谷歌的GNMT，專業(yè)領(lǐng)域翻譯效果在公測標準和行業(yè)客戶測試中均持續(xù)領(lǐng)先。核心產(chǎn)品為垂直領(lǐng)域機器翻譯、機器寫作、知識圖譜抽取構(gòu)建、大數(shù)據(jù)智能挖掘等語言智能產(chǎn)品。

Atman的機器翻譯產(chǎn)品可自動翻譯編輯專業(yè)文獻、報告、音視頻和網(wǎng)頁，支持私有部署和云端混合部署，提供包括數(shù)據(jù)隱私安全以及自學習的端到端解決方案。

機器寫作可對海量數(shù)據(jù)進行快速搜索、過濾、聚類，根據(jù)行業(yè)需求自動生成專業(yè)文檔，適用于所有專業(yè)寫作場景，可大幅減少專業(yè)報告寫作過程中的繁復工作，大幅提升專業(yè)領(lǐng)域?qū)懽餍省?/p>

知識圖譜可實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的語義檢索、長鏈推理、意圖識別、因果分析，形成一個全局知識庫。大數(shù)據(jù)智能采集挖掘系統(tǒng)為專業(yè)領(lǐng)域用戶提供智能數(shù)據(jù)源管理、海量專業(yè)數(shù)據(jù)獲取和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)自動解析并結(jié)合知識圖譜提供auto-screening、知識重構(gòu)、專業(yè)決策輔助，幫助用戶建立強大的以專業(yè)大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)輔助能力。

2.黑芝麻

企業(yè)概述

黑芝麻智能科技有限公司是一家視覺感知核心技術(shù)與應(yīng)用軟件開發(fā)企業(yè)，2016年分別在美國硅谷和上海成立研發(fā)中心，主攻領(lǐng)域為嵌入式圖像、計算機視覺，公司核心業(yè)務(wù)是提供基于圖像處理、計算圖像以及人工智能的嵌入式視覺感知平臺，為ADAS及自動駕駛提供完整的視覺感知方案。

目前公司和博世、滴滴、蔚來、上汽、上汽大通、EVCARD、中科創(chuàng)達、車聯(lián)天下和云樂新能源等展開深入合作，提供基于視覺的感知方案；除此之外，公司還在消費電子、智能家居等領(lǐng)域布局為智能終端提供視覺解決方案。目前公司已經(jīng)完成A+輪融資。

企業(yè)團隊

團隊核心成員來自于OmniVision、博世、安霸、英偉達和高通等知名企業(yè)，平均擁有超過15年以上的產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗，畢業(yè)于清華、交大、中科大和浙大等知名高校。

創(chuàng)始人&CEO：單記章此前在硅谷一家全球頂尖的圖像傳感器公司工作近20年，離職前擔任該公司的技術(shù)副總裁一職，工作內(nèi)容覆蓋了圖像傳感器研發(fā)和設(shè)計、圖像處理算法研發(fā)和圖像處理芯片設(shè)計。

核心技術(shù)和產(chǎn)品

在汽車領(lǐng)域，黑芝麻可提供車內(nèi)監(jiān)控方案（DMS），自動泊車方案（AVP），ADAS/自動駕駛感知平臺方案。黑芝麻智能科技提供的解決方案包括算法和芯片兩個核心部分：黑芝麻感知算法從基礎(chǔ)的控光技術(shù)，到面向AI的圖像處理技術(shù)出發(fā)來提高成像質(zhì)量，以及應(yīng)用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練，結(jié)合視頻處理和壓縮技術(shù)，形成從傳感器端到應(yīng)用端的處理過程；黑芝麻芯片平臺采用獨有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，包括獨有的圖像處理，視頻壓縮和計算機視覺模塊，與黑芝麻視覺算法結(jié)合，采用16nm制程，設(shè)計功耗2.5w，每秒浮點計算達20T。

3.乂學教育

企業(yè)概述

乂學教育，成立于2014年，是一家網(wǎng)絡(luò)教育培訓機構(gòu)，采用人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)，為學生提供量身定制學習解決方案和個性化學習內(nèi)容。核心團隊來自美國Knewton、Realizeit、ALEKS等人工智能教育公司，銷售團隊有全國40億toC銷售額的經(jīng)驗。

企業(yè)自主研發(fā)了針對中國K12領(lǐng)域的學生智適應(yīng)學習產(chǎn)品，其核心部分是以高級算法為核心的智適應(yīng)學習引擎“松鼠AI”，該產(chǎn)品擁有完整自主知識產(chǎn)權(quán)，能夠模擬真實特級教師教學。企業(yè)發(fā)表的學術(shù)論文得到了全球國際學術(shù)會議AIED、CSEDU、UMAP認可，并在紐約設(shè)計了人工智能教育實驗室，與斯坦福國際研究院（SRI）在硅谷成立了人工智能聯(lián)合實驗室。

主要產(chǎn)品

學生智適應(yīng)學習是以學生為中心的智能化、個性化教育，在教、學、評、測、練等教學過程中應(yīng)用人工智能技術(shù)，在模擬優(yōu)秀教師的基礎(chǔ)之上，達到超越真人教學的目的。該產(chǎn)品性價比高，以人工智能+真人教師的模式，做到因材施教，有效解決傳統(tǒng)教育課時費用高，名師資源少，學習效率低等問題。

智適應(yīng)學習人工智能系統(tǒng)

智適應(yīng)學習人工智能系統(tǒng)模擬特級教師，采用圖論、概率圖模型，機器學習完成知識點拆分和個人學習畫像，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、邏輯斯蒂回歸和遺傳算法為學生實時動態(tài)推薦最佳學習路徑，實現(xiàn)個性化教育。

業(yè)務(wù)模式

線上與線下，2B和2C相結(jié)合。以松鼠AI智適應(yīng)系統(tǒng)教學為主，真人教師輔助，學生通過互聯(lián)網(wǎng)在線上學習課程。開創(chuàng)教育新零售模式，授權(quán)線下合作學校，已在全國100多個城市開設(shè)500多家學校。

4.云從科技

企業(yè)概述

云從科技成立于2015年4月，是一家孵化于中國科學院重慶研究院的高科技企業(yè)，專注于計算機視覺與人工智 能。云從科技是人工智能行業(yè)國家隊，是中科院戰(zhàn)略先導項目人臉識別團隊唯一代表，唯一一家同時受邀制定人 臉識別國家標準、行業(yè)標準的企業(yè)。2018年，云從科技成為祖國“一帶一路”戰(zhàn)略實行路上的人工智能先鋒，與 非洲南部第二大經(jīng)濟體津巴布韋政府完成簽約。

云從科技奠定了行業(yè)領(lǐng)導地位： 國家肯定，國家發(fā)改委2017、2018年人工智能重大工程承建單位；頂層設(shè)計，唯一同時制定國標、部標和行標的人工智能企業(yè)；模式創(chuàng)新，三大平臺解決方案，科學家平臺、核心技術(shù)平臺和行業(yè)應(yīng)用平臺。

企業(yè)核心團隊

創(chuàng)始人

周曦博士，師從四院院士、計算機視覺之父—ThomasS.Huan黃煦濤教授，專注于人工智能識別領(lǐng)域的計算機視覺 研究。入選中科院“百人計劃”，曾任中國科學院重慶研究院信息所副所長、智能多媒體技術(shù)研究中心主任。

周曦博士帶領(lǐng)團隊曾在計算機視覺識別、圖像識別、音頻檢測等國際挑戰(zhàn)賽中7次奪冠;在國際頂級會議、雜志 上發(fā)表60余篇文章，被引用上千次。

核心技術(shù)團隊

云從科技依托美國UIUC和硅谷兩個前沿實驗室，中科院、上海交大兩個聯(lián)合實驗室上海、廣州、重慶、成都四 個研發(fā)中心組成的三級研發(fā)架構(gòu)。目前研發(fā)團隊已經(jīng)超過300人，80%以上擁有碩士學歷。

技術(shù)優(yōu)勢

全方位多維智能學習模塊適應(yīng)不同場景要求；模塊化設(shè)計為在工業(yè)視覺、醫(yī)學影像、自動駕駛AR等領(lǐng)域擴展打下良好基礎(chǔ)。

云從科技具有高技術(shù)壁壘：世界智能識別挑戰(zhàn)賽成績斐然，在CLEAR、 ASTAR、 PASCAL VOC、 IMAGENET、FERA以及微軟全球圖像識別挑戰(zhàn)賽上共計奪得7次世界冠軍;在銀行、公安等行業(yè)智能識別技術(shù) PK實戰(zhàn)中，85次獲得第一；2018年，云從科技入選MIT全球十大突破性技術(shù)代表企業(yè)。

在跨鏡追蹤(ReID)技術(shù)上取得重大突破。Market-1501，DukeMTMC-reID，CUHK03三個數(shù)據(jù)同時集體刷 新世界記錄， Market-1501上的首位命中率達到96.6%，首次達到商用水平。

正式在國內(nèi)“3D結(jié)構(gòu)光人臉識別技術(shù)”，可全面應(yīng)用于手機、電腦、機具、設(shè)備、家電。相較以往的2D人 臉識別及以紅外活體檢測技術(shù)，3D結(jié)構(gòu)光人臉識別技術(shù)擁有不需要用戶進行任何動作配合完成活體驗證的功能， 分析時間壓縮到了毫秒級以及不受環(huán)境光線強弱的影響等諸多優(yōu)點，受到國際巨頭公司的關(guān)注。

行業(yè)應(yīng)用

目前國內(nèi)有能力自建系統(tǒng)的銀行約為148家。截止2018年3月15日，已經(jīng)完成招標的銀行約為121家，其中云從科 技中標了88家總行平臺，市場占有率約為72.7%;在安防領(lǐng)域推動中科院與公安部全面合作，通過公安部重大課題研發(fā)火眼人臉大數(shù)據(jù)平臺等智能化系統(tǒng)，在民航領(lǐng)域，已經(jīng)與中科院重慶院合作覆蓋80%的樞紐機場。

5.Yi+

企業(yè)概述

北京陌上花科技是領(lǐng)先的計算機視覺引擎服務(wù)商，為企業(yè)提供視覺內(nèi)容智能化和商業(yè)化解決方案。致力于“發(fā)現(xiàn)視覺信息的價值”。

旗下品牌Yi+是世界一流的人工智能計算機視覺引擎，衣+是時尚商品搜索引擎。公司在圖像視頻中對場景、通用物體、商品、人臉的檢測、識別、搜索及推薦均達到領(lǐng)先水平。

目前公司和阿里巴巴、愛奇藝、優(yōu)酷土豆、中國有線、CIBN、中信國安、海信、華為、360等數(shù)十家頂級機構(gòu)/產(chǎn)品深度合作，通過提供邊看邊買引擎、圖像視頻內(nèi)容分析引擎、人臉識別引擎等基于視覺識別技術(shù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化產(chǎn)品服務(wù)于海量用戶，同時幫助政府機構(gòu)、廣電系統(tǒng)、內(nèi)容媒體、零售商、電商、視聽設(shè)備等行業(yè)實現(xiàn)智能分析、智能互動與場景營銷。目前公司已經(jīng)獲得B輪融資。

企業(yè)團隊

團隊成員來自于斯坦福、耶魯、帝國理工、新加坡國大、南洋理工、清華、北大、中科院等名校及谷歌、微軟、IBM、英特爾、阿里巴巴、騰訊、百度、華為等名企。

創(chuàng)始人&CEO：張默

北京大學軟件工程碩士， 南洋理工大學創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新碩士。連續(xù)創(chuàng)業(yè)者， 曾任華為算法工程師、微軟WindowsMobile工程師、 IBM SmarterCity 架構(gòu)師，北方區(qū)合作伙伴經(jīng)理，主機Linux中國區(qū)負責人，中國區(qū)開源聯(lián)盟負責人，年銷售額數(shù)億。 2013年創(chuàng)業(yè)于美國硅谷和新加坡，2014年6月在中國設(shè)立北京陌上花科技有限公司。

核心技術(shù)與產(chǎn)品

技術(shù)方面，在國際頂級計算機視覺競賽ImageNet中，成績曾超過谷歌、斯坦福等，2015-2016年2年獲得十項世界第一。2018年3月，人臉識別準確率位列LFW榜首。Yi+通過遵循無限制，標記的外部數(shù)據(jù)協(xié)議。 Yi+的系統(tǒng)由人臉檢測，人臉對齊和人臉描述符提取組成。使用多重損失和訓練數(shù)據(jù)集訓練CNN模型，其中包含來自多個來源的約10M個圖像，其中包含150，000個人（訓練數(shù)據(jù)集與LFW沒有交集）。在測試時， Yi+使用原始的LFW圖像并應(yīng)用簡單的L2norm。圖像對之間的相似性用歐氏距離來測量，最終取得優(yōu)異成績。

公司的核心產(chǎn)品主要包括視覺搜索引擎，圖像視頻分析引擎以及人臉識別和分析引擎：

行業(yè)解決方案

針對營銷、安防、相機和電視的不同特點，推出相應(yīng)解決方案。

營銷+AI。場景化廣告方案中，大屏AI助理信息流推薦、神字幕、物體/人臉AR動態(tài)貼圖、video-out、場景化角標與廣告濾鏡等形式的廣告內(nèi)容推薦，適用于快消、汽車、電商、IT、金融、旅游服務(wù)等多個行業(yè)。

智慧城市+AI。使用計算及視覺助力智慧城市，在智慧安防、智慧交通、智慧園區(qū)等方面提供解決方案。在智慧安防實時識別上，實時處理直播攝像頭信息，算法反應(yīng)敏捷，相應(yīng)迅速。建立智慧園區(qū)方案模型，考慮擴展性&靈活性、數(shù)據(jù)管理、松散耦合性、安全性、實時整合性以及功能性和非功能性需求等技術(shù)方案要素，從業(yè)務(wù)和技術(shù)兩方面整合解決方案實現(xiàn)步驟。

電視+AI。電視+AI的解決方案賦予智能電視多樣播放能力和營銷能力。

相機+AI。相機更具交互能力。用戶通過搜索關(guān)鍵字標簽同步展示圖片，打通相冊和購物一站式體驗。準確識別人物屬性特征，動態(tài)適應(yīng)表情變化，可以在視頻以及圖像中對人臉實時檢測，基于深度學習技術(shù)，進行人臉相似度檢測，實現(xiàn)面部關(guān)鍵點定位、妝容圖像渲染，試用與粉底、唇彩以及眼影等多種虛擬試裝方式。實時檢測攝像頭中出現(xiàn)的物品、場景和人臉等，添加AR效果，SDK支持本地檢測、識別、追蹤，平均檢測幀率可達到25fps。

新零售+AI。Yi+新零售解決方案是基于公司自主研發(fā)的人臉識別、商品識別和其他圖像識別算法技術(shù)為核心，建立一整套基于人臉、商品的智能零售門店管理方案。Yi+新零售解決方案主要包含數(shù)據(jù)采集、算法模型說明和部署方案三部分，其中數(shù)據(jù)采集包括人臉數(shù)據(jù)采集、商品數(shù)據(jù)采集；算法模型說明包括識別算法訓練、商品識別、識別輸出；部署方案包括本地部署、云端部署、本地部署與云端部署結(jié)合。

6.擎創(chuàng)科技

企業(yè)簡介

擎創(chuàng)科技成立于2016年，專注于將人工智能和機器學習賦予傳統(tǒng)IT運維／企業(yè)運營管理，為企業(yè)客戶提供智能運維大數(shù)據(jù)分析解決方案，從而取代和改善對高技能運維人員嚴重依賴的現(xiàn)狀。2017年，擎創(chuàng)科技已實現(xiàn)全年2000萬營收，迅速成為國內(nèi)AIOps領(lǐng)域的領(lǐng)跑者和中流砥柱。2018年初，擎創(chuàng)科技完成了數(shù)千萬人民幣的A輪融資，由火山石投資領(lǐng)投，晨暉創(chuàng)投、元璟資本及新加坡STTelemedia跟投。

核心團隊

擎創(chuàng)團隊的核心成員主要由BMC、微軟等美國企業(yè)服務(wù)上市公司的運維老兵，與新浪、餓了么等知名互聯(lián)網(wǎng)公司的大數(shù)據(jù)、算法專家組成，核心團隊成員至少擁有10年以上的行業(yè)經(jīng)驗。其中CEO楊辰是國內(nèi)最頂級的B端銷售，曾帶領(lǐng)團隊獲得10倍的業(yè)績增長；CTO葛曉波擁有長達15年的企業(yè)級軟件開發(fā)和運維經(jīng)驗；而產(chǎn)品總監(jiān)屈中泠則來自甲方，創(chuàng)業(yè)前為浦發(fā)硅谷銀行企業(yè)架構(gòu)師，深知甲方對企業(yè)運維產(chǎn)品的需求。這個曾經(jīng)深耕于運維企業(yè)服務(wù)市場的團隊，如今在智能運維企業(yè)服務(wù)賽道繼續(xù)領(lǐng)跑，讓擎創(chuàng)科技成為最懂企業(yè)的客戶，最值得企業(yè)客戶信賴的軟件廠商。

主要產(chǎn)品

“夏洛克AIOps” 作為擎創(chuàng)自主研發(fā)的大數(shù)據(jù)智能運維主打產(chǎn)品，自2016年上線以來，已從1.0版本升級至1.9版本，可應(yīng)用在金融、大型制造業(yè)、鐵路民航、能源電力等涉及國家發(fā)展和民生問題的多種行業(yè)。在2017全球運維大會上，夏洛克AIOps獲得由中國信息通信研究院與高效運維社區(qū)聯(lián)合頒發(fā)的“年度最具影響力AIOps產(chǎn)品”獎。

“夏洛克AIOps”充分利用自研算法輔助客戶實現(xiàn)IT運維價值，結(jié)合客戶的現(xiàn)有情況，規(guī)劃從傳統(tǒng)ITOM至AIOps智能運維的一站式路徑，助其運營落地，由此打破數(shù)據(jù)孤島，建立統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)智能分析平臺，實現(xiàn)以人工智能為核心，驅(qū)動傳統(tǒng)IT運維監(jiān)、管、控三個層面，并將相關(guān)運維數(shù)據(jù)及業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)實時展現(xiàn)。

“夏洛克AIOps”擁有多項自研算法，猶如運維界的福爾摩斯，能迅速發(fā)現(xiàn)并定位運維問題的根因，實現(xiàn)秒級排障，最大程度避免企業(yè)產(chǎn)生重大損失。更有價值的是，“夏洛克AIOps”還能通過長期的數(shù)據(jù)積累和機器學習，運用新型深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對企業(yè)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行預測，幫助企業(yè)提前規(guī)劃IT資源，高效預防各類黑天鵝事件的發(fā)生。

商業(yè)模式

目前，擎創(chuàng)科技已與多家金融和制造行業(yè)標桿客戶形成穩(wěn)定的合作關(guān)系，包括浦發(fā)銀行、浦發(fā)硅谷銀行、國家開發(fā)銀行、上海鐵路局、銀聯(lián)、海爾、浙江能源等。針對不同客戶，采用個性化的商業(yè)模式進行服務(wù)，目前主要有私有模式和SaaS模式兩種，都具有較強的可復制性。

核心優(yōu)勢

第4篇：智慧園區(qū)一體化解決方案范文

關(guān)鍵詞：創(chuàng)新；體制機制；產(chǎn)品線；產(chǎn)業(yè)鏈；商業(yè)模式

出版是出版主體將選擇、優(yōu)化后的作品提供給讀者的社會行為，是對人類文明成果和智慧的有效遞進傳承，它通過對教育與文化的支持（此處沿用斯坦利·昂溫對出版目標的界定），來實現(xiàn)人類傳承文明的目的。而這一切都是通過質(zhì)地可感的閱讀實現(xiàn)的。從古迄今，技術(shù)的不斷革新帶來閱讀介質(zhì)和載體的變遷，以及出版?zhèn)鞑シ绞降膭?chuàng)新。遠古人的言傳身教、口耳相傳早已成為人類非物質(zhì)文化遺產(chǎn)的孑存；陶器、甲骨、金文、簡帛上的書寫文字（甚至題壁詩）已然成為人類稀有的具象化的文明與文字形態(tài)；公元九世紀（868年）的中國雕版印刷術(shù)乃至十一世紀活字印刷術(shù)出現(xiàn)并推廣后，歐洲古登堡印刷術(shù)在1440年前后出現(xiàn)，批量生產(chǎn)的書籍才真正改變了人們閱讀和寫作的習慣。紙質(zhì)出版、紙本書此后成為人們交流交往的主要載體形式（從宗教書籍的傳播到經(jīng)典的雕版印刷乃至成為貝塔斯曼起家創(chuàng)業(yè)的基礎(chǔ)），至今已經(jīng)持續(xù)了600年之久。

當代社會，全球各地，紙質(zhì)出版已日益感受到來自于技術(shù)變革的沖擊，而真正使我們改變甚至深感危機的是屏幕（移動終端）閱讀！從電影電視到互聯(lián)網(wǎng)，再到移動屏幕終端（如漢王、Kindle、Ipad），從邊緣模糊到數(shù)字清晰（海量云數(shù)據(jù)），再到無限鏈接、無垠跨界，數(shù)字時代必然帶來出版業(yè)的無窮變革與創(chuàng)新。隨著文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和產(chǎn)業(yè)地位的提升，媒體產(chǎn)業(yè)融合趨勢的加強，出版業(yè)商業(yè)模式的變革和管理方法的創(chuàng)新同樣帶給我們對未來更多的思考。有感于此，筆者結(jié)合所在中國出版集團及下屬單位中華書局的工作實踐，談三點看法：

一、體制機制再創(chuàng)新依然是應(yīng)對未來的關(guān)鍵和核心話題

中國出版集團有一些響當當?shù)钠放瞥霭嫔绾拖碜u業(yè)內(nèi)的編輯隊伍，一批批精品圖書構(gòu)筑成出版業(yè)的群體雕像，一批批引領(lǐng)時代風尚的暢銷書提升著品牌影響力與號召力。但隨著文化體制改革的深入，舊有的觀念思路與格局眼界也影響著、制約著其大踏步前行，特別是近年來我們也時刻感受到一批好的暢銷新書被一些體制機制靈活的文化公司、工作室過度開發(fā)并有效營銷推廣。這讓我們不由得不深思其中的原因。我認為，要改變現(xiàn)狀，關(guān)鍵是解放思想，在體制機制創(chuàng)新上要有大的突破。這種再創(chuàng)新體現(xiàn)在三個方面：

一是組織再造與流程重組。要進一步推進扁平化管理，鼓勵有條件的單位成立分社與事業(yè)部，副牌實體化，賦予二級、三級經(jīng)營實體相對獨立的用人、資金、選題與分配權(quán)，激發(fā)微觀主體的創(chuàng)新能力。廣泛開展與那些有經(jīng)營活力的文化公司的資本項目渠道合作，增強競爭活力，同時整合跨媒體、各領(lǐng)域?qū)I(yè)人才，靈活運用項目管理模式來推進創(chuàng)新。通過項目運作，搞活機制，推進股份多元化和員工持股，放水養(yǎng)魚，包括運作大中型項目，特別是系列暢銷書，來增強活力與競爭力。通過激發(fā)內(nèi)在驅(qū)動力來轉(zhuǎn)動齒輪，以外在活力激發(fā)內(nèi)部機制改革創(chuàng)新。在未來聯(lián)機出版、互聯(lián)網(wǎng)自出版、個性化定制出版大肆盛行時，出版流程將相應(yīng)簡化重組：由編寫校延伸至印前系統(tǒng)，而后是母本的復制性批量生產(chǎn)。國外目前流行的做法是先是個人網(wǎng)絡(luò)自出版，隨后再謀求紙本印刷，流入傳統(tǒng)主流渠道以尋求覆蓋面。印刷與否取決于內(nèi)容的傳播方式，應(yīng)對不同需求的即時印技術(shù)（將來會發(fā)展至3D技術(shù)，其帶來的影響與變化更是我們無法預估的）將更為推廣’這些都會帶來傳統(tǒng)出版編印發(fā)流程的重組與再造。相應(yīng)地，交易成本將大幅降低，流通環(huán)節(jié)將縮減，人們?nèi)∮米x寫將更為便捷。由此，我們更要因應(yīng)變化，縮減生產(chǎn)流程，加速流通環(huán)節(jié)，直抵銷售終端，改變組織架構(gòu)，使其便捷高效。

二是變革用人機制。通過人才選拔、培養(yǎng)、培訓、鍛煉、交流、任用等方式形成合理的編輯、營銷、版權(quán)、財務(wù)、經(jīng)管人才梯隊，各盡其才、才盡其用、用盡其能。通過骨干編輯工作室（如人民文學出版社的王瑞琴、腳印工作室）、重要作者工作室或出版中心（如曹文軒、于丹、湯素蘭、沈鵬、韓美林、馮驥才、王海鴿等知名作者資源）和特殊人才引進、管理等辦法，發(fā)揮其才能，使其脫穎而出，真正起到聚合人力資源的效能。集團各單位不乏領(lǐng)軍的編輯人才，但不同程度地缺乏經(jīng)營、營銷策劃、數(shù)字出版和多媒體運營，以及文化產(chǎn)業(yè)鏈相互拓展的復合型人才。需要內(nèi)外結(jié)合，加快人才培養(yǎng)使用。

三是創(chuàng)新考核、分配與激勵機制。針對不同產(chǎn)品類型，細化考核評價指標，加大暢銷新書和有影響力圖書的獎勵力度，包括出書前的宣傳推廣激勵和出書后的對“雙效圖書”的重獎，以及針對各類社會評獎的追加獎勵，并且將其與職稱晉級、考核、選拔任用相結(jié)合，包括對管理人員與創(chuàng)新人才的股權(quán)激勵，加大效益考核，打破國有、民營分疆劃界的體制束縛，激發(fā)出版企業(yè)和出版經(jīng)營主體的創(chuàng)新活動。

二、媒體產(chǎn)業(yè)融合的加劇為產(chǎn)品線建設(shè)、產(chǎn)業(yè)鏈打造提供了產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)

中國出版集團所屬各出版企業(yè)經(jīng)過多年經(jīng)營發(fā)展，已形成相對完備的產(chǎn)品線和產(chǎn)品經(jīng)營戰(zhàn)略，建立了業(yè)界公認的品牌認知體系和個性凸顯的出書風格。但隨著媒體形式之間融合趨勢的加強，隨著新聞出版與廣播電影電視管理部門的整合與三網(wǎng)合一進程的推進，我們應(yīng)該在傳統(tǒng)的產(chǎn)品線建設(shè)和產(chǎn)品發(fā)展戰(zhàn)略基礎(chǔ)上有目的、有步驟地向產(chǎn)業(yè)鏈打造和產(chǎn)業(yè)融合貫通的方向突進，形成全媒體、多介質(zhì)的混合型新載體運營模式（今年京交會期間，法蘭克福書展公司與中國出版集團聯(lián)合打造的品牌項目“故事驅(qū)動中國”大會即產(chǎn)生較大影響，其倡導的“跨界融合”的主題吸引了大批海內(nèi)外知名媒體人與會，會后的深度交流與跨界合作仍在持續(xù)發(fā)酵。有感于此，組織者計劃在明年開展“故事驅(qū)動亞洲”項目）。

我們做這樣一番思考的前提是，繼續(xù)拓展現(xiàn)有紙本書的市場容量，提升已有產(chǎn)品類型的市場份額，同時結(jié)合新一代讀者的閱讀需求和閱讀習慣，打造復合型的產(chǎn)品類型，以多樣化的服務(wù)滿足廣大人民的文化需求。例如，中南集團與華為集團合作建立天聞數(shù)媒，探索教育的全數(shù)字化解決方案，集中打造針對老年人的電視臺，開展跨界經(jīng)營；安徽時代集團在外貿(mào)、醫(yī)藥、海外辦印刷廠等實體運營基礎(chǔ)上，大舉進軍影視業(yè)，總體投資收益率在10%～15%之間；中國科技出版集團與四川旅游局合作，推進全球旅游資源整合營銷計劃。由中華書局發(fā)起的首屆“詩詞中國”系列活動（2012年9月28日～2013年7月6日）以傳統(tǒng)詩詞創(chuàng)造大賽為切入點，以手機短信和郵件為主要參賽平臺，運用網(wǎng)站、報紙、期刊、電視、圖書、手機、飛信、云端傳媒等全媒體傳播方式，輔之以軟件開發(fā)、研討會、晚會、攝影大賽、吟誦大賽、青少年分賽等活動，構(gòu)建全民參與、全媒體參與的綜合、立體傳播通道，廣受社會關(guān)注，達到新創(chuàng)作3.8萬首，4，367萬客戶參與，1.29億人次轉(zhuǎn)發(fā)量，配套圖書發(fā)行10萬冊的佳績，是一次成功的產(chǎn)業(yè)鏈綜合媒體介入形式，也是中華書局的品牌擴張之路。組織者還設(shè)想，在第二屆大賽時進一步確立商業(yè)模式與營銷推廣方案，進而組建“詩詞中國”文化基金。此外，還將申請創(chuàng)建第一家中國詩詞博物館、文化產(chǎn)業(yè)園區(qū)、國學與詩詞教育培訓基地，以及創(chuàng)建“詩詞中國”主題酒店及相關(guān)文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)（如通過商標注冊、品牌維護，圍繞“詩詞中國”品牌開展各類文化產(chǎn)品、文教用品經(jīng)濟附加值的研發(fā)推廣等），特別是與剛剛發(fā)放牌照的4G手機運營商聚合資源，深度合作，開展自媒體出版（生產(chǎn)者即是消費者，生產(chǎn)同時產(chǎn)生收入。用戶不僅僅是一個讀者，而是更多地創(chuàng)造了價值。在手機上預裝客戶端，建立互動式平臺，通過信息費、會員收費、流量收入獲取較大收益）。

要充分利用從個人的移動互聯(lián)到產(chǎn)業(yè)移動互聯(lián)的發(fā)展趨勢，構(gòu)建數(shù)字出版融合接入傳統(tǒng)出版業(yè)的清晰的商業(yè)模式。通過文化附加值使傳統(tǒng)出版業(yè)升級換代，加大版權(quán)資源聚合，使其復合效益應(yīng)用于實體經(jīng)濟與制造業(yè)，從而實現(xiàn)文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的盈利模式。例如，天舟文化收購后已主要成為游戲產(chǎn)業(yè)股、鳳凰傳媒全面挺進游戲產(chǎn)業(yè)，都是對這一融合趨勢的主動迎合。2011年7月，中華書局開發(fā)一款基于ios平臺的游戲“李小白”，被視為出版業(yè)向游戲產(chǎn)業(yè)“逆襲”的第一槍。從此，出版業(yè)對游戲產(chǎn)業(yè)鏈的探索再未止步。還有一些出版社已開展超越圖書附加值的創(chuàng)意產(chǎn)品的研發(fā)，開發(fā)中高端線裝禮品書市場（高盛文化、三希堂）、手繪地圖、創(chuàng)意文化產(chǎn)品（瓷器、家具、家電、通信設(shè)備等）、“裝點書房”“私家書房”新概念等，拓展產(chǎn)學研一體化新模式，其未來前景十分可觀，可以產(chǎn)生明顯的經(jīng)濟附加值。

三、數(shù)字技術(shù)引領(lǐng)未來，促進商業(yè)模式創(chuàng)新

全球出版業(yè)巨頭貝塔斯曼發(fā)現(xiàn)：“舊的圖書銷售模式取決于作者，而新模式則取決于市場”。未來三網(wǎng)融合后，屏幕終端將更為便捷地成為主要載體形式和主要閱讀方式，這將給傳統(tǒng)出版業(yè)帶來授權(quán)模式的變化、授權(quán)與分成比例的不斷議定、交易成本大幅降低、信息傳布方式的變化、出版流程的重組與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)鏈的簡化，將直接從物質(zhì)流動鏈人手對圖書的商業(yè)生態(tài)進行重構(gòu)。在可預見的未來，數(shù)字出版對三大出版領(lǐng)域中的大眾出版沖擊更大；教育出版隨著電子書包的普及推廣將帶給中國出版業(yè)不可估量的沖擊與變化；而專業(yè)出版和期刊則因國際上各大出版公司未雨綢繆式的商業(yè)化運作，以數(shù)據(jù)庫的形式聚合資源、搭建龐大的數(shù)字化平臺，建立穩(wěn)定的盈利模式和主流出版形式，形成紙媒與數(shù)字出版互動共贏的局面，其前景蔚為可觀。

可以預計，在未來若干年內(nèi)，立足于云端的海量信息存儲數(shù)據(jù)平臺、網(wǎng)絡(luò)與定向營銷、完全個性化的定制出版、傳統(tǒng)出版內(nèi)容的碎片化分類整合（建立類似于“中央廚房”概念）、移動手機終端內(nèi)容信息定制服務(wù)、智能終端的第三方應(yīng)用程序APP（Application）、集成音頻、視頻多媒體互動式電子書（已更多出現(xiàn)在工具書和兒童讀物上）、高度集成化的數(shù)字資源聚合與文化休閑平臺（類似于濃縮的主題公園，擁有集研究與信息、互動游戲、休閑娛樂、教學科研互動于一體的綜合功能）等，將會占據(jù)傳統(tǒng)出版業(yè)的龐大市場空間。例如，臺灣2000年啟動的，包含400萬件圖書資料影像等存儲量的數(shù)位典籍科技計劃，美國交通部全美航空超大數(shù)據(jù)，英國十八世紀歷史文獻全文本檢索系統(tǒng)，中華書局籌建中的國家歷史文獻資源總庫，以及下一步的“可穿戴設(shè)備”（人機交互、物聯(lián)網(wǎng)）都是數(shù)字技術(shù)影響下出版產(chǎn)業(yè)發(fā)展中可預見的發(fā)展趨勢。在未來，數(shù)字閱讀將是多形合一的閱讀體驗和多屏合一的解決方案，移動視頻、多界面、移動閱讀都將形成超文本閱讀的無限空間。

移動互聯(lián)網(wǎng)時代的知識應(yīng)用有三個基本特征：一是智能個性化。閱讀的內(nèi)容、時間、長度甚至地點都根據(jù)讀者的閱讀行為來決定；二是內(nèi)容的優(yōu)質(zhì)和精致化。相對于海量信息內(nèi)容而言，知識應(yīng)用更具有個性定制特征；三是知識內(nèi)容的有機動態(tài)性。這實際上是內(nèi)容碎片化的重新有機組合與主題搜索，已經(jīng)超越了一本本書刊知識點的全面提取。這些超量信息化的工作仍然需要編輯的干預和把關(guān)，這也是傳統(tǒng)出版的核心競爭力所在。我們可以設(shè)想，傳統(tǒng)編輯們將會是知識盛宴的高級廚師。編輯們大有可為的是：傳統(tǒng)內(nèi)容資源的整合（采集、編輯和傳播職能）與碎片化整合；借助于載體形式來傳播展現(xiàn)的方式與流量分布的區(qū)隔；海量數(shù)據(jù)的搜索路徑選擇與定制服務(wù)；構(gòu)建跨界交融場景的思路與智力支撐等。我們現(xiàn)實出版業(yè)的問題在于，產(chǎn)業(yè)集中度低，資源（書報刊）無法形成有效整合，不同媒體之間存在分割，且內(nèi)容資源嚴重不足，又因為國內(nèi)市場中版權(quán)保護缺乏，內(nèi)容資源積累至關(guān)重要。這也是國內(nèi)的數(shù)據(jù)庫建設(shè)重復同質(zhì)化、規(guī)模市場狹小、盈利模式不甚清晰的關(guān)鍵所在。