ai医疗解决方案范文

导语：如何才能写好一篇ai医疗解决方案，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

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投资要点:

ai新品，进一步落地多个行业:2017年9月12日，公司了“精准医疗”、“AI+公安大数据”、“乐享智投‘三个行业的解决方案及产品。

(1)精准医疗:

目前还处于辅劣临床诊疗阶段，iMedical8.0P、临床科研大数据分析平台、感染智能监测系统、知识图谱构建系统等实现了辅劣医生优化治疗方案和临床科研的功能;

(2)AI+公安大数据:通过人脸识别、视频检索技术等不公安系统拥有的海量数据库结合，解决了以往案件侦查过程中嫌疑人筛选的问题，大幅提高了筛选速度;

(3)乐享智投:作为一款智能投顼产品，主要向金融客户提品评测、用户画像、投资组合、投资执行、风险监控、收益分析等服务，并提供个性化的解决方案。

本次AI产品的，公司实现AI技术在医疗、安防、金融三个热点行业的落地，有望搭上AI行业高速发展的顺风车，助力公司的进一步发展。

布局AI行业多年，技术成就应用:公司于2013年开始布局人工智能领域，是国内较早投入人工智能领域研发的企业之一，先后不中科院、清华大学、北航、IBM和微软等国内外知名校企合作。经过多年研究，公司基于人像识别、车辆软件识别、目标图像提取不分析等技术，研发出智能人像服务、人像卡口等系统。本次人工智能新品的是对以往产品的进一步改进，是公司多年技术积累的结果，产品系列较为成熟、可靠，用户满意度较高。

业务行业覆盖广，公司发展空间大:公司立足数字化行业多年，服务对象涵盖金融、电力、通讯、交通运输等10余个行业，产品线主要包括行业应用软件、人工智能解决方案、大数据服务。这不仅有利于公司率先占据AI行业的有利位置，更能够使公司在数据量上存在优势。公司能够尽快实现AI产品在多个行业的落地，在AI市场还在高速发展期的今天，占据多个行业就意味着拥有更大市场规模的可能性。

除此之外，公司拥有各个行业的大量数据，能够实现不同行业数据的相互补充，有利于AI系统的自我完善。

投资建议:作为国内IT企业龙头，公司将不断完善人工智能技术，并通过数据积累，在产品线和市场应用上不断拓展，最终实现人工智能+战略。我们公司预测2017年至2019年每股收益分别为0.48、0.53和0.68元，上调评级至买入-A，6个月目标价为13.92元，相当于2017年29倍的动态市盈率。

风险提示:

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大数据整体市场规模1000亿，细分市场行业应用规模最大

《报告》显示，整个大数据产业分为基础平台、通用技术、行业应用等多个细分市场，2017年大数据整体市场规模1000亿。细分市场中，基础平台整体市场规模在100亿元左右，通用技术整体市场规模在200亿元左右。行业应用层，大数据在各个行业应用差异较大，应用相对成熟的金融、政府领域市场规模为200亿元。整个行业应用市场规模为700亿。

大数据在金融、政务、互联网成熟度最高

《报告》显示，大数据在各行各业的成熟度与基础设施、市场规模和应用范围关系密切。根据调研，金融、政务、互联网这三个行业的IT投入位列各行业前列，随着“互联网+政务”的普及、政务云和政务大数据的落地，政府2017年IT投入超过800亿元，占中国IT总投入的5-10%。金融一直是重IT投入的行业，以银行为例，2017年中国银行业整体IT投资为800亿元，整个金融行业的IT投资突破千亿元大关。

基础设施成熟度同样会对大数据应用落地应用产生很大影响。信息化是大数据的基础，互联网行业信息化程度最高，金融、政务行业在20世纪初已开始进行信息化建设，经历十几年发展，基础信息化已建设完毕。相比医疗、工业等领域，金融、政务和互联网行业结构化数据占比高，数据标准化程度高。

云计算、大数据、AI、IoT多项技术融合是未来趋势，提供整体解决方案的公司机会最大

《报告》指出，与国外不同，中国市场云计算、大数据、AI、IoT等技术几乎是同时间爆发，企业客户同一时间采购云计算、大数据、AI等产品，企业客户最终目的是通过新技术来实现开源节流，实现这一目标需要多项技术融合，技术边界正逐步模糊。

云计算作为大数据的基础，大幅降低企业的IT硬件成本，将有超过50%的IT预算投入到大数据、AI等应用。AI促使大数据从辅助决策向替代决策进化，使大数据厂商突破工具软件天花板，发展空间放大10倍。在智能客服领域，AI技术的发展使得技术厂商的市场空间由原先的30-50亿提升到300-400亿。

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其一是信息不流通的问题，患者在不同的医院，需要那办理不同的就诊卡；任何一家医院的医生看不到患者多次就诊的完整临床诊疗过程，无法准确掌握患者完整诊疗过程和健康状况。腾讯先后通过微信公众号等产品，建立信息共享的医疗电子档案，以解决“信息孤岛”的问题。

其二是“看病难”的问题，名医的需求量很大，但是能诊断的病人有限。马化腾认为根源在于“医生怎么样才能够释放自己的能力”，希望通过信息化的手段，打造一个医疗团队，实行科学化的分层、分级，将一些简单的诊断交由助理、护士来处理，最后由名医诊断。这样可以成倍扩大医疗产能。

腾讯的“医疗能力超市”

这几年，在投资的同时，腾讯尝试做微信智慧医院、糖大夫、腾爱医生、觅影等，涉及了支付模式创新、慢病管理、人工智能等多个领域。

1. 智慧医院

早在2013、2014年，腾讯便提出微信智慧医院的概念，做的事情也很简单，依托于微信公众号的线上能力，帮助医院做挂号、信息流转等基础医疗服务；2015年——2016年，微信智慧医院的2.0版本提出以医院作为核心体系，挖掘医院流程里线上信息化、数字化以及互联网化能力；从2017年开始，以小程序、公众号作为整体服务入口，医保、商保、区块链技术、AI、人工智能在医院落地，这是智慧医院3.0版本。

2. 慢病管理

2015年，腾讯推出了一款检测血糖的智能硬件产品“糖大夫”，这算是腾讯第一次直接出手，那一年也是腾讯投资的高峰期。2016年3月25日，在“互联网+慢病管理”贵州模式会上，腾讯正式公布腾爱医疗战略布局，计划用智能终端、医生平台、“健康基金＋医保”的互联网金融、大数据这“四驾马车”连接医疗。但钛媒体注意到，近两年腾爱医生的相关动态逐渐变少。

3. 人工智能

2017年8月，推出AI产品“觅影”，同年11月科技部公布了“首批国家人工智能开放创新平台名单”，在AI+医疗方向上，将依靠腾讯公司建设医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台。

“我们没办法改变供需矛盾、没办理控制需求，我们只能用科技的手段，用互联网的能力来缓解供求之间的矛盾，提升医院的效率。怎样帮医院做到这样的事情？这一定是医院主导，腾讯助力。”腾讯副总裁陈广域坦言，腾讯不应该做的是包办、代办，“我们希望合作方把我们当做一个超市，可以选择需要的能力，我们不能强迫你们选择不喜欢的东西。”

目前，腾讯医疗布局分为投资和自建两种方式。在自建中，腾讯分为两个团队，一个是腾讯医疗团队，负责的业务包括糖大夫、腾爱医生、企鹅医典、医疗云等，主要聚焦于医疗业务本身。另一个团队是“互联网+医疗”业务，该业务又分为两大板块：一个是微信智慧医院，包括挂号、处方流转、医疗咨询，利用互联网工具提升医院、医生效率；另一个方向是腾讯觅影，包括AI医疗影像、AI辅助诊断，探索AI如何进入到医疗比较核心的领域。

AI医疗的决心——腾讯觅影

精英团队打造精品应用

目前，国内医疗AI创业公司也多以影像识别为主，据统计，AI医学影像的创业公司多达几十家，医学影像识别成为医疗AI领域里较为成熟的垂直细分领域。医学影像成为“一枝独秀”的原因在于，影像数据获取相对容易，三甲医院设备都是GPS设备、全球顶尖设备。原始数据是电子化的，对于初创公司来说，一个是图像的质量，一个是电子化获取程度，都相对容易。”

2017年8月，腾讯了AI医学影像产品“腾讯觅影”，利用人工智能医学影像技术辅助医生实现早期食管癌筛查，凭借“觅影”腾讯正式进军医疗人工智能，加上早前的“百度医疗大脑”、阿里“ET医疗大脑”，BAT已经全部入局医疗人工智能。

腾讯在医疗领域有三个方面的积累：用户服务、数据能力、资源整合。而医疗AI以及影像识别是在学术科研上的应用；此外，在用户服务上，腾讯也涉及了预约挂号、在线问诊等业务。

腾讯觅影整合了腾讯内部几个顶尖的AI的团队，包括我们的互联网+部门，包括腾讯的AILab、腾讯优图实验室和架构平台部，可以说是汇集了腾讯最精英的人工智能技术团队。

从觅影产品的后端来看，是有一个AI医学实验室，除了顶级的人工智能算法专家之外，医学实验室也聘请了全国顶级的一些医疗影像科的医生和很多的全科医生，同时也会跟很多的医疗机构和医学院校以及各个地方政府共同去合作。

产品技术的应用

当前，觅影可以去辅助于这几项癌症：食道癌、肺癌、宫颈癌、乳腺癌和糖尿病引起的视网膜病变。

腾讯觅影可以把医生或PET系统（正电子发射计算机断层显像技术）里面的影像传到腾讯搭建的系统当中，再利用人工智能技术和算法判断这个片子是不是高风险的早期病症，诊断准确率达到90%以上。

腾讯觅影是怎么做到呢？在训练数据的采集方面，腾讯团队集中采集了几十万张中国人的同一病症片子。虽然全球有很多公司在做AI医疗影像，甚至有一些片子可能都有一些开源的，从网上可以下载到，但很多片子都是外国病人的，外国的数据去训练中国人的模型，准确率还是比较低的。

因为每种病灶只有一小块，大多数的区域是一个正常的，腾讯团队会把这个医疗原始的图片切成很小很多小的块，分别去估计每一个小块患病的概率，最后得出一个诊断结论。

从觅影的实际应用场景来看，一方面，腾讯在与三甲医院合作，提高三甲医院医生看病的效果；另一方面，团队希望更多地与基层医院进行合作，提高基层医院整个的诊疗水平。同时，觅影产品也会跟腾讯基金会合作，通过一些公益基金的项目，利用技术给国家和人民造福。

腾讯智慧医院3.0的创新解决方案

微信智慧医院3.0亮点颇多：不仅实现了连接、支付、安全保障和生态合作的四大升级，同时还加入了AI、区块链等全新技术，全面开放腾讯核心能力。

1. 连接升级

通过整合人社、医院、药企、保险等资源共同联动，提供在线咨询、处方流转、商保直赔等服务。以处方流转为例，在药品零加成政策背景下，基于腾讯支付、AI人脸识别、区块链等核心技术能力，连接医院、流通药企及用户，实现电子处方安全流转、全流程可追溯，助力医药分离。用户可选择药店取药、药店配送到家等多种购药方式。

2. 支付升级

支付场景升级，包括医院、药店、社康、保险更多场景均支持微信支付。比如，在医院可以使用微信公众号实现在线支付、处方单扫码付、终端机快捷支付等;在保险场景，可在线使用社保个账购买健康保险;在药店、社康场景下，可实现在线刷码支付，免带卡便捷购药等。同时，支付方式将医保、商保、自费等全部纳入，让消费者实现无缝支付。

3. 安全升级

微信智慧医院3.0能够全面保障实名安全、支付安全、数据安全和风控安全。比如，一直以来，医疗数据安全和患者隐私保障是医疗行业的核心问题。而区块链所拥有的多方共识、不可篡改、多方存证、随时可查等优势，使其成为医疗数据保管的最佳方案。智慧医院3.0就将运用区块链技术，为监管方、医院、流通药企搭建了一条联盟链，保障数据、隐私安全的同时，实现链上数据防篡改。

4. 生态合作升级

除了在自身能力方面，微信智慧医院3.0更加注重整个生态的合作共赢。从资金、资源、技术、产品四大维度，与合作伙伴联手，实现合作升级，推动业务有效落地，合力打造互联网+智慧医院的建设。

尾声与展望

腾讯的高管们曾多次公开强调：“互联网+医疗”是为医者赋能，需要发挥“连接、信任、融合”三大核心要素的作用，提升医疗服务效率，建立“医患”信任感，真正解决医疗行业的“痛点”，共建融合的医疗生态体系。

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而要让这么多人来用腾讯云，价格呢？腾讯云总裁邱跃鹏在最后给出了答案，云计算全面降价成为全球价格最低，AI应用服务免费接入。

腾讯今年为什么要在价格上“做文章”？一直强调助力各行各业的腾讯云究竟要实现什么呢？

破除价格壁垒为哪般具体来说，腾讯在CVM计算方面，AMD标准型实例降价30%、离线计算机型降价50%、P40卡的GPU机型GN8在西南地区降价20%；

在COS存储方面，西南地区（重庆、成都）降价至9分9，低于行业均价33%，全球最低；在数据库方面，西南地区（重庆、成都）全线产品降价30%；在CDN方面，官网最高降价幅度达20%。腾讯云表示，这是全球所有云服务厂商最低价。

而为何会出现这么低的价格，我们不妨来看看腾讯降价的市场背景以及出发点。

1.云计算市场的供给侧改革

截至2015年底，据IDC统计，亚马逊在中国云计算的IaaS市场份额仅占4.3%，位列第六位。

无论是服务种类、创新速度、客户经验，中国市场已经出现了太多竞争者。云计算早已经不再是边缘市场了。

就规模而言，据中国信息通信研究院统计，2015年，国内专有云市场规模为241.6亿元。70%的企业采用硬件、软件整体解决方案部署专有云，少数企业单独采购和部署虚拟化软件，硬件厂商也选择了云服务。

如今云计算已经从过去的卖方市场正式进入买方市场，再也不是只要你说自己是云，就有人埋单的状态。这就意味着，云计算的供给侧必须改革，降低价格也是一种改革方式。

我们能从美国云计算发展的历史中发现，计算生态系统的基石和突破口就是稳定、廉价、易用的IaaS服务。原来中国的云计算市场，缺少的就是类似服务。而如今，利用更好的技术，更低的价格，云服务才能快速崛起。

2.降价战略的出发点是释放更多技术红利

作为腾讯云的新一代高性能的企业级分布式云数据库，CynosDB拥有百万级QPS性能，不限存储，全面兼容开源数据库引擎，价格也仅为商用数据库的1/10。通过面向通用硬件的极致优化，腾讯云释放出更多的硬件红利。

除此之外，腾讯云强大的底层技术和基础设施也可以被游戏和直播平台引进，助力这两个行业平稳进行，解决4k大屏行业未来要面临的成本压力。例如在王者荣耀出海的案例中，腾讯通过国内首家BGPanycast帮助用户降低了35%的通信延时，减少了80%的网络抖动，降低拥堵高峰60%的网络丢包，实现全球同服。

所以，腾讯降低价格本质上还是想要通过规模效应为产业释放技术红利，将技术、产品以及生态等多方面的内容与价格优势相结合，为行业更全面的云计算产品和服务，实现行业红利共享。

云计算的向量在哪里云计算可以很飘，但必须有商业方向。所有伟大的技术最终都是要卖出去的。而马化腾在这次大会上提到一些东西可以给行业提供技术研发的商业方向——此谓向量。

1.市场的开拓：如何从存量用户到增量用户

腾讯一直以来都有着流量优势，而C端的客户群也一直是腾讯云的存量客户，但是在大数据时代，C端规模及可获取的利润有限，腾讯云只有将目标从C端拓展到B端和G端，获得B端和G端市场的增量市场，使企业用户和机构用户将成为云平台主要客户群，才能在云市场中站住脚。

腾讯小程序“粤省事”就是全国首个基层民生服务的微信小程序。在这个小程序里面，可以一站式的办理一百多项民生服务，这个小程序也是腾讯开拓市场的例子。

不难看出，腾讯一直在利用技术、服务以及实惠的价格来吸引企业和机构，而有了这些B端和G端用户打基础，未来再反哺其他端口，引导其它消费的时候，它的影响力相对来说就非常强。

腾讯的打法有点像京东和拼多多的结合体。无论是京东还是拼多多，都是在用户群里寻找一个群体，再用这个群体去反哺其它服务，以存量用户开拓市场，获得增量市场。

京东曾以家电等高消费品的价格战切入市场，以此来获得高消费能力的用户市场，在此之后，京东用高维打低维，再往下做任何一个低价的商品都可以获得用户群。而拼多多通过将腾讯前端的产品、游戏思维和电商的强运营思维结合起来，开创全新的购物模式，以社交打通了购物的另一个蓝海。

2.人工智能来袭，如何用技术王牌换资本

在今年的智能视频高峰论坛上，爱奇艺宣布了打造技术生态、内容生态和硬件生态的新方向，自此之后，视频行业高歌突进，AI+已经成为了各行各业的快车道。

现在，国内的云计算生意可不好做，基础设施服务竞争激烈，毛利低。而补充人工智能的增值服务，不但帮助客户，对企业的业务也很重要。所以，如何利用AI加持云计算，打造出技术生态，正是腾讯云此次大会给行业带来的思考命题。

腾讯云拥抱人工智能的方法体现在“智联调配”这个概念上。腾讯提出的智联网，这里不只是连接云和AI，更是要智慧连接云到端，打造一个超级大脑，合理灵活地调配所有资源。

腾讯一直在助力企业和政府建立自己的超级大脑，并且在城市、工业、零售、金融、医疗等各行各业提供智慧解决方案。腾讯云在宁波与合作伙伴曾用智慧方案来解决过火灾报警的效率问题，仅仅今年一个春节就排除了79起的火灾风险。

毋庸置疑，AI场景生态开始辐射式下沉，AI能与行业互相助力，带来更精准的内容、更低的成本以及更高效的行业效率，BAT巨头们确实也正在以AI技术为导向重新定义“云”行业。

变化之中找杠杆，“连接”是BAT里的重要角色“连接”是互联网时代提及度非常高的一个词。在PC时代，BAT分别实现了人与信息，人与商品，人与人的连接，也正是靠着连接为用户带来了价值。

智能时代的迅速到来让“连接”一词有了更深的涵义，在这个时代，产品不只需要连接人与信息，人与商品，人与人，还需要基于用户的场景和现时需求提供后续的服务。按照CSA（Cloud Security Alliance）的定义："云计算的本质是一种服务提供模型"，所以，云计算是一种技术，也是一种商业模式，但更是一种服务，需要帮助用户完成基于需求的全流程闭环服务或解决方案。

百度牵头筹建深度学习技术及应用国家工程实验室，建立百度创新中心，招募渠道商作为百度云服务中心，覆盖全国树立当地标杆，提出云图计划等等，都是在希望与合作伙伴、用户建立一个良好的连接，分享资源、技术等。

百度的连接策略还是以后端服务为主，主要是形成基于用户的生活场景+百度体系的服务，但是在搜索之外，百度的产品与市场支配者之间还是存在差距，除此之外，与阿里、腾讯相比较，百度还存在在线支付和电商体系的弱势。

阿里创立阿里创新中心，提出阿里云创客+，打造中国最大的互联网创业平台，建立创业扶持计划“风池计划”。

一直以来，阿里的连接策略都是变支付工具为生活服务平台和金融服务系统，但用户对支付宝已经形成了“刻板印象”，社交支付的功能一直不能很好地被利用，在O2O服务方面不占优势，其后端服务和体验生态仍然不足。

腾讯云做“云+未来”技术峰会 、建立云+CTO俱乐部，提出云+校园、云+创业，并加速全球化进度，是注重云在各行各业的助力与连接。在这次大会上更是提出了三网建设。

最重要的是，马化腾在今年使出“七种工具”的整合大招，包括公众号，小程序，移动支付，社交广告，企业微信，云计算、大数据与人工智能，以及安全能力等数字化工具，超级APP微信以及围绕微信形成的服务生态看起来非常坚固。

综上，虽然三者的策略不同，但最终的目标都一样，BAT里的这些”连接”在本质上都是一个入口，将用户引入之后，提供最便捷、优质的服务，再影响其使用更多服务，最终让用户对云生态圈形成依赖，获取最大量的用户，获得最大化的利润。

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早在1999年，Alphabet及其最著名的子公司谷歌就已经向机器学习中投入了大量资源，当时谷歌首次公开承认，该公司正使用AI来改进谷歌搜索，它是谷歌当时唯一的产品。谷歌决定更认真地对待自己的云计算业务，并为企业客户服务(谷歌在2010年正式启动了云计算存储业务)，它找到更多方式来利用自己的AI投资和智慧，并为其他人服务。

谷歌云计算平台Google Cloud高级副总裁黛安·格林(Diane Greene)承认，企业客户始终对谷歌心存警惕，因为该公司一直专注于消费者。此外，谷歌的AI能力在其赢得消费者青睐的过程中发挥了重要作用。

Alphabet在AI领域有两个主要部门，分别是Google Brain和DeepMind，后者是谷歌于2014年斥资5亿美元收购的AI子公司。这两家团队都致力于在医疗保健领域应用AI，从而让谷歌云计算平台更好地为该领域的企业提供服务。

对于空客和其他需要收集和处理大量卫星图像信息的航空公司来说，谷歌在图像识别方面的努力也将变得有价值。谷歌在谷歌翻译方面的努力如今已经可以为全球任何一家呼叫中心提供帮助。尽管谷歌AI的大部分价值都体现在自家产品和服务中，但该公司已经表示，Google Cloud是其发展最快的业务部门之一。

在AI努力和如何通过业界领先的云计算服务向其他公司推销这些创新之间，亚马逊有着更高的天然协同能力。正如亚马逊首席执行官杰夫·贝索斯(Jeff Bezos)在今年早些时候写给股东的信中所称：“我们在机器学习方面所做的大部分事情都在表面之下，正低调而有意义地改善核心业务。”

贝索斯引用的例子包括需求预测、欺诈检测以及翻译，所有这些功能都对企业有着重要价值。正如我们在《Great AI War》中所描述的那样，美国俄勒冈州的一个治安部门每月向亚马逊支付大约6美元的费用，以使用亚马逊的面部识别服务。

与任何一家竞争对手相比，亚马逊都以大胆著称，并为未来提供了一种AI支持的愿景。它的智能音箱Echo获得语音助理Alexa支持，为下一代家庭自动化铺平了道路，并让语音音箱成为消费电子产品中最热门的部分。这一成功使亚马逊得以将Alexa作为自己的产品释放出巨大威力，从而促使其他公司竞相开发自己的智能语音应用。

这一策略对于亚马逊的成功至关重要。在很大程度上，亚马逊依赖于其将为自己制造的东西转变成其他东西的能力，然后再将它卖给数以百万计的企业。亚马逊最初只是一个书商，然后开放了它的市场，让其他零售商利用其电子商务平台。在建立了仓库来满足客户的订单之后，亚马逊也向同类企业提供亚马逊的Fulfillment服务。

亚马逊之所以推出云计算服务Amazon Web Services，是因为在最繁忙的购物季节，它不得不提供额外的计算能力以支持其业务。然后，亚马逊可以把这种能力卖给其他人。这就是亚马逊著名的“飞轮”工程，而以AI为基础的服务将成为其下一个前沿。

为了达到这个目的，我们需要密切关注亚马逊的零售概念店“Go”，它依赖于计算机视觉和机器学习来呈现不同的购物体验。在宣布这个想法近一年后，亚马逊还没有向公众开放其最新便利店。即使Go投入运行，也别指望该公司会在全国范围内推出数千家门店。更有可能的模式是，亚马逊向现有店主提供这种基于AI的零售基础设施，后者将向亚马逊支付费用。

另外值得注意的是，亚马逊Amazon Web Services目前占公司年收入的近10%，它也是投资者非常关注的业务。亚马逊的Amazon Web Services越活跃，它的整个企业就越能蓬勃发展。

与Alphabet、谷歌或亚马逊不同，微软几乎所有业务都是为企业客户服务的。这家科技巨头专注于将AI直接转化为营收。微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉(Satya Nadella)最近接受采访时表示:“我们公司的使命基本上就是为了创造技术，并推动其他人创造更多的技术。最重要的是，它们可被用来为更多的人赋权。”

2016年9月份，纳德拉对微软的合作伙伴们表示：“AI正处于我们所有雄心壮志的交汇点上。”这表明，微软将让该公司“理性地考虑大量数据，并将其转化为智能”。几个月后，微软斥资262亿美元收购了LinkedIn，为公司提供了大量有关员工、公司以及招聘人员的数据，并试图帮助做出更明智的决定。

今年8月份，微软首次推出了面向企业云客户的实时AI系统，这将帮助该公司赢得那些想要部署动态定价和零售个性化服务的企业的青睐。微软的使命是帮助各行各业的企业提高生产率和效率，这意味着它是唯一一家AI计划与未来前景密切相关的公司。

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德普软件开发（上海）有限公司是全球领先外语培训方案供应商digital publishing AG在中国的全资子公司，旗下混合式外语培训方案已经成功地为超过1000家国际合作企业和机构的700多万名学员提供了最高效的企业外语培训及商务外语技能培训。

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仕必阁在全球

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仕必阁在中国

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随时随地尽享学习乐趣

混合式学习是传统的课堂式教学和e-Learning相结合的培训方式。它既能保留课堂面授的互动体验与教学质量，又避免了传统课堂授课模式不可避免的高额学费与路途劳累等弊端，同时又能使用网络学习系统优化学习周期，减少学习费用。混合式培训方式充分发挥了电话、手机、平板电脑等移动终端的灵活性，让学习者不受时间空间限制，随时随地尽享学习乐趣。目前这种混合式的学习方式将成为个人学习与企业培训的主流。

科技让外语学习更轻松更快乐

混合式语言培训方案既能充分发挥学习者在学习过程中的主动性、积极性与创造性，又能保证学生在学习过程中全程接受专业辅导老师的引导、启发与监督。在仕必阁混合式外语培训方案中，学生可以通过使用获得超过200项国际大奖的自主性学习软件轻松体验最先进的学习技术、互联网云端系统。先进的口音弱化工具IntelliSpeech及人工智能语音操作技术会让个人学习不再枯燥，如同游戏般生动有趣。即插即学的USB系统、高效的学习工具、iPhone手机词汇课程等都能保证学生的学习不受空间时间限制，线上、线下都能畅快学习，充分保证了商务人士外出时的学习需求。

在整个学习过程中，个人学习的问题随时都能得到解决， 这区别于传统e-learning单一枯燥的软件操作。在仕必阁混合式培训方案中，全球超过1200位获得授课资格的母语辅导员随时准备着为学生的学习问题作出及时解答，且每周给出学习建议起到监督鼓励的作用。除了软件中的智能错误分析系统（人工智能AI技术）以外，早在1994年，仕必阁软件课程就已融入人类交流模拟技术，是全球首个具备模拟人类真实交流过程的语言学习软件。

真正做到成本可控且成效显著

混合式学习是以企业发展与绩效为目标，在平衡且专注不同类型的学习者特征的基础上所建立起来的集合面授学习、在线学习、体验学习、行动学习和测试评价于一体的新型学习方式。这种方式具有目标聚集、效果持续、可测量和评价等多种优势，并且有效解决企业培训中常见的问题，已成为国际认可的新的企业学习方法体系。

仕必阁混合式外语培训方案已经成功地为超过1000家国际合作企业和机构的700多万名学员提供了最高效的企业外语培训及商务外语技能培训。仕必阁混合式外语培训方案涵盖人力资源管理、金融、汽车、机械自动化、医疗制药在内等15个行业及特殊商务主题的定制化课程，已成功为SONY、Airbus France、UBS、Renault、Siemens、Citibank、AXA、Randstad、Continental、BSH、SwissLife、T-Mobile、Sanofi aventis等全球知名企业提供过混合式外语培训。

全球领先的混合式外语培训

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【关键词】NB-IoT；智慧社区；物联网；应用场景

1研究背景

近几年，社区不仅需要满足基本的居住需求，也需提供安全保障、社区养老服务、物业管理服务等智慧化生活环境。智慧社区不仅为独立社区，还需为街道级管理提供一体化的整体解决方案。新型智慧社区建设面临一些问题：①空洞的智慧化，未考虑精细管理的智慧化；②项目开发量较大，很多成熟社区改造重新布线困难；③缺乏稳定的新技术支撑，数据采集量大；④街道对于社区进行管理，需光纤组网，成本高、周期长。

2研究意义

针对目前社区的痛点、难点问题，需要充分利用物联网、大数据、云计算等现代信息化手段，把社区内重要设备状态数据及时收集、分析、管理、运行，尝试解决社区管理中常规的技防及人防所不能及的实际问题[1]。提高社区管理的精细度，破解社区治理的困难度，构建完善的社会治安防控体系，通过社区平台对安全、养老、服务等方面进行集成化管理，形成基于信息化、智能化社会管理与服务的新的管理形态社区，不断提升社区居民幸福感，打造创建“净畅宁和美”的宜居社区。为居民营造一个科技、智能、安全、舒适的智慧社区。提高社区——街道——区——城市级别的综合管理水平，提高政务管理能力和服务水平，为城市居民提供精细化管理服务。

3智慧社区典型应用及解决方案

3.1智慧社区典型应用

基于社区安全防护、社区居家养老、物业管理服务等神经元部署，全方位感知物联、车流、人流，整合每个社区的“人、地、事、物、组织”等全要素，在社区服务中心管理平台上展示辖区内各社区的人口信息、房屋信息、网格信息、设施设备、环境卫生、治安状况、突发事件、报警信息及消防应急预案等信息[2]。3.1.1智能安全防护1）云监控监控前端设备统一管理、统一上云，可在手机、PAD等移动端，通过社区公众号或APP查看所具备权限的视频。①对接公安综治平台。②AI识别分析，如，车辆违停，人员聚众闹事等。③防高空抛物，对楼层高、中、低层进行视频全覆盖。④陌生人轨迹追踪，在社区外部出入口、单元出入口设置人脸抓拍摄像机，通过后端人脸抓拍分析设备进行AI分析，识别社区未登记人员的行动轨迹，发现异常及时通知物业管理人员[2]。⑤电动车进入电梯行为报警，在电梯轿厢内安装智能分析摄像机，通过AI识别电动车，一旦发现，可联动本地声光报警器，同时通知物业管理人员。2）云停车管理进出社区出入口及机动车库出入口管理、收缴费、对账结算、发票处理及云锁车增值运营服务，并上传街道中心管理平台。①云门禁、云对讲：通过社区APP或公众号，实现云对讲，可远程呼叫小区业主；社区入口人脸识别闸机、单元门口人脸识别机可实现无卡通行，同时进行人员全抓拍。②智能梯控：对电梯停层进行控制管理，业主通过电梯专用卡、人脸或蓝牙等方式认证进行乘梯，仅可进入被授权楼层，防止外来人员随意乘梯，提升社区的安全等级。③智能井盖：主要对社区直径800mm以上的窨井盖进行监控。主要监控井盖是否丢失、开启等。同步发送井盖状态值至管理中心，主动推送至相关部门进行及时维护[3]。④电气火灾监控：主要对社区电气线路和用电设备状态进行监控，避免安全隐患，并即时向管理人员发送预警信息。⑤可燃气体探测：主要设置于厨房或燃气管道旁，需要根据燃气种类的密度，调整探头安装位置。3.1.2社区居家养老主要对老年人的生活状态及身体健康参数进行监测。①用水数据计量：根据用水量，监测老人是否有正常的生活活动。②入侵及紧急求助装置：安装在社区内高龄老人的房间，以便发生突况时能够及时报警。③电气火灾监控：避免安全隐患，并即时向子女及管理人员发送预警信息。④可燃气体探测：避免安全隐患，并即时向子女及管理人员发送预警信息。⑤火灾探测：避免安全隐患，并即时向子女及管理人员发送预警信息。⑥健康参数监控：对社区居家养老的老人进行生命参数监控，老人需佩戴随身监测模块，包含但不限于血糖、血氧、血压、睡眠情况、摔倒报警、心率等[4]。3.1.3物业管理服务①供配电：变压器运行状态、全电量参数、环境参数。②给排水：生活水池水位、生活水泵压力状态、渗水检测。③消防监测：主要包含消防水池水量、消防管道压力、消防末端管道压力、室外主要消防通道占道探测。④电梯监测：对电梯实时状态进行监控，电梯发生故障时故障及时报警，保障业主人身安全；历史数据分析，预诊断电梯保养时间和故障，电梯全天24小时运行状态的监控，对实时数据记录进行分析，若发生安全隐患或有可能发生安全隐患，提前预警或及时报警，以便提前排查故障或实施快速救助[5]；⑤智能门锁：无需与家中Wi-Fi连接，无需联网设置，不用考虑门锁掉线等问题，即使停电、停网也能上报安全风险。⑥智能垃圾桶：对社区内的垃圾桶进行满溢报警等，并及时通知管理人员或环卫人员。⑦智能充电桩：对社区内机动车及非机动车的充电桩进行管理，无需通讯线缆布线，即可完成数据上传等工作。⑧智能路灯及公区照明。

3.2各类无线组网的分析对比

基于以上应用需求，新建社区可选择的组网方式多种多样，但在城市更新过程中，诸多老旧小区的智慧化升级会给智慧社区建设带来极大挑战，选用合适的无线组网方式显然比繁杂的重新布线更加灵活、方便，也可尽量避免对现有居民造成困扰。①NB-IoT窄带物联网（NarrowBandInternetofThings，NB-IoT）：支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接，也被称为低功耗广域网(LPWAN)。NB-IoT支持待机时间长、对网络需求较高等设备的高效接入，可带来非常全面的室内蜂窝数据接入覆盖[6]。②Wi-Fi：多用于智能家居系统。③蓝牙技术（bluetooth）：在智慧社区应用中多用于门禁、梯控等系统。④ZigBee：在智慧社区应用中多用于智能家居系统。⑤LoRa：也是较为适合智慧社区使用的协议，但需使用方自行组网。当单个社区使用且社区规模较大时，前期投入预算较充足，且管理人员维护能力较强，可以采用LoRa。笔者认为，相对于NB-IoT，LoRa更适用于智慧办公园区。由上表可以看出，NB-IoT能够很好地解决新型智慧社区建设面临的一系列问题，也能够满足智慧社区的应用需求。NB-IoT网络架构特点有几方面。①海量连接：每社区可达约20万设备接入。②超低功耗：电池寿命长达10a。③低功耗特性：前端探测器不方便经常更换电池，需功率尽量小，通过电池供电可几年无需充电或更换电池。通信设备消耗的电量通常与数据量/速率相关，即单位时间内发出数据包的大小决定了功耗的大小。数据量小，设备的调制解调器和功放就可以调到较小水平[8]。NB-IoT模块及传感器的功耗可以做到极小，通常可保障5-10年无需更换电池。④深度覆盖：考虑到街道级多社区的管控，对于距离的要求更高，而且还有地下机动车库、地下室机房等信号难以到达的地方，故深度覆盖也是大部分通信架构无法企及的。⑤安全性：继承4G/5G网络安全能力，支持双向鉴权以及空口严格加密，确保用户数据的安全性[9]。⑥稳定可靠：能提供电信级的可靠性接入[9]，可有效支撑物联网应用和街道级智慧社区解决方案。

3.3智慧社区组成架构

NB-IoT整体网络架构主要分为4部分：终端（传感器及模块）、无线网侧（传输层）、物联网云平台及应用服务器（见图1）。1）终端：主要是通过空口连接到基站[9]①终端侧——主要包含行业终端与NB-IoT模块。②行业终端——主要包含芯片、模组、传感器接口、终端等[9]。在智慧社区中，主要包含摄像机、门禁、闸机、报警探测器各类探测器及井盖、垃圾桶、烟感、空气探测等传感器③NB-IoT模块——主要包含无线传输接口、传感器接口等。2）无线网侧：包括两种组网方式一种是整体式无线接入网，包括4G/5G以及NB-IoT无线网[10]；另一种是NB-IoT新建组网。主要承担终端的空口接入处理等相关功能[10]，并通过接口与物联网云平台进行连接。3）物联网云平台包括HLR（HomeLocationRegister，归属位置寄存器）；PCRF（PolicyControlandChargingRulesFunction，策略控制和计费规则功能单元)；M2M（MachinetoMachine，物联网）平台。4）应用服务器：分为两个级别进行管理一级是街道级服务器，设置于社区服务中心，对街道内多社区进行集中监管；二级是独立社区服务器，设置于安保中心，对本社区数据进行集中监管。

4结语

篇8

石油化工业再也不是那个依靠掘取自然资源然后运输到别处卖掉就能轻松赚钱的生意了。近年来，受到能源储备减少和新能源发展的影响，全球石油和化学工业正在加快推进新一轮的结构调整。但根据罗兰贝格的报告，不断增加的能源成本与不断萎缩的储藏量，意味着海湾地区现有的价格优势正在消失。在沙特基础工业公司（SABIC）首席执行官Mohamed H. AI-Mady看来，这个传统行业对创新的需求和依赖正在急剧加强，只有更快更多地开发高新材料和清洁低碳的产品，才能真正让消费者们继续为能源使用埋单。

C：近年来石油化工这样的能源领域有哪些新发展？

A：从可持续利用能源的角度来谈，我们正在生产新材料，一种能够转化为轻质化的节省能源的新型塑料。我们想用更少的原料，来帮助减轻摩托车之类的交通工具的重量，然后用这种方式节省能源。与此同时，改善环境方面的工作同样重要，减少能源使用在自然环境中留下的印迹，减少人们对能源的消耗。所有这些新能源接下来也会被中国的消费者所使用，这有利于解决目前中国许多城市环境恶化的问题。事实上，石油化工企业目前更应该成为一个解决方案的提供者，你必须和你的消费者走得很近，比如和他们同样身处在这个市场中，这也是为什么我们在中国设立公司并招聘了这么多当地员工。将企业组织全球化是一件非常重要的工作。此外，石油化工企业还应该有很多新的发展方向。例如SABIC还为汽车行业和电子行业的客户提供各种互动，给各大主要手机品牌提供塑料原料，让它们能够制造出外观更优雅的手机。同时，频繁的收购也可以帮助像SABIC这样的企业在传统市场注入新鲜血液。

持续不断地创新？

A：创新对于每一家成功企业来说都处在亟需重视的核心地位。在SABIC，创新很重要，同时我们强调的是能够持续进行下去的创新。针对这个议题，当然需要做更多的努力。比如我们有一个叫做“Strategy 2020”的项目，我们在中国上海的研究中心招聘了500多名员工，他们负责构想、探讨、尝试和实现与商业或可持续能源相关的创新项目。幸运的是，我们发现它实践起来确实奏效。

你必须足够重视创新，并对此进行大规模的人员和项目方面的投入。例如，我们还跟中国科学院签订了一份同意书，希望借此共同探索先进的能源创新和合作。所以你能看到SABIC在技术方面花费了多少力气。目前除了中国，我们在印度、美国的休斯顿和德克萨斯州都有相应的团队，在沙特阿拉伯也有超过500人负责技术方面的创新。总的看来，整个全球的研发团队超过2500人，他们负责包括消费电子、电信通讯、航空航天、医疗保健和医药器材等各个领域利用新技术新材料所生产制造的产品。事实上，一家有未来的公司就应当如此，我们看到了这个石油化工业未来的走向，所以你必须不断地创新，跟着“未来”的步伐走。

篇9

以下为报告详细内容：

2017年计算机视觉技术在更多的领域有所落地应用，自动驾驶领域、高考、政务等领域更多的场景开始应用计算机视觉技术。艾媒咨询分析师认为，计算机视觉行业技术是核心基础，随着技术成熟度提高，未来将有更多的场景能够应用计算机视觉技术，计算机视觉企业应在强化技术打造的前提下，发掘更多新的应用领域，提高商业落地应用。

2017年人脸识别技术在智能手机终端应用开始普及。9月苹果新品会上，iPhone X宣布引入Face ID高精度人脸识别技术，引来人们高度关注。而除了iPhone X，华为、小米、OPPO、vivo等手机厂商都推出了带人脸识别功能的智能手机。艾媒咨询分析师认为，计算机视觉领域内人脸识别功能可应用场景广泛，商业化落地能力强，除了计算机视觉创业企业，互联网巨头和硬件巨头企业也纷纷关注布局人脸识别领域。但目前人脸识别技术仍然存在一定缺陷，艾媒大数据舆情管控系统数据显示，“手机人脸识别”热词言值数据为48.5，整体舆情偏负向。现阶段人脸识别技术在智能手机终端上的应用仍处于起步发展阶段，技术和安全性仍有待提高，未来随着各计算机视觉企业加强技术研发，人脸识别技术有望进一步改善，成为智能手机标配。

iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2017年中国计算机视觉市场规模为68亿元，预计2020年市场规模达到780亿元，年均复合增长率达125.5%。艾媒咨询分析师认为，人们安全和效率需求不断提升，计算机视觉技术在各行业应用能有效满足人们需求，市场发展空间巨大。国家政策对人工智能行业的支持也为计算机视觉的发展提供了有利的环境。随着计算机视觉技术日渐成熟，企业商业化落地能力不断提高，未来计算机视觉市场规模将迎来突破性发展。

iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，商汤科技以24.3%的企业知名度排名各计算机视觉企业首位，旷视科技与云从科技则分别以23.1%以及21.7%的知名度分列二三位。艾媒咨询分析师认为，商汤科技计算机视觉技术及算法能力在行业内较为出色，同时在安防、金融、商业、手机端等多个领域均有商业落地应用，在企业认知和品牌推广方面具有优势。

iiMedia Research(艾媒咨询)显示，61.7%的受访网民通过手机APP应用接触计算机视觉应用，另外有50.9%的受访网民接触途径为通过智能手机终端。艾媒咨询分析师认为，计算机视觉企业主要服务B端用户及政府机构，相比于其他途径，移动端更适合应用计算机视觉技术的产品推广。计算机视觉技术日趋成熟，在移动终端和APP上均有落地应用，也进一步为计算机视觉企业在大众中奠定基础。未来企业可通过线上渠道开发挖掘C端用户市场。

iiMedia Research(艾媒咨询)显示，半数受访网民认为智能手机及APP加入人脸识别技术功能方便了二者的使用，另有48.8%的受访网民认为人脸识别技术在手机及APP上的应用是未来技术发展的趋势。艾媒咨询分析师认为，人脸识别技术在手机及APP端的应用满足人们智能化和便捷化的需求，随着越来越多的手机及APP产品加入人脸识别功能，未来其普及和认可程度将得到进一步提高。

iiMedia Research(艾媒咨询)显示，41.8%的受访网民表示未来愿意使用人脸识别技术进行手机及APP解锁，同时有41.4%的受访网民虽持观望态度，但愿意尝试。此外，47.4%的受访网民认为人脸识别将取代其他手机及APP解锁技术成为未来主流。艾媒咨询分析师认为，近期智能手机纷纷应用人脸识别技术解锁推动该功能技术的普及，便捷性的优势使该功能技术前景受看好。但目前人脸识别解锁技术的准确性仍然受到质疑，随着未来技术进一步成熟，该技术有望成为智能手机设备标配。

iiMedia Research(艾媒咨询)显示，33.9%的受访网民曾使用过人证比对功能进行业务办理。在使用过该功能的人群中，54.6%认为其方便了业务办理，提供了效率，且有47.3%该部分人群认为其识别准确程度高。艾媒咨询分析师认为，政府、银行等机构业务办理效率以往常遭诟病，人证识别技术的应用提高了办事效率，在提高人们满意度的同时，加强了计算机视觉技术的认可度。未来计算机视觉技术在政府、银行等机构的落地应用将进一步扩展，但其中涉及到个人信息保护等问题需要企业及相关机构合力解决。

iiMedia Research(艾媒咨询)显示，34.1%的受访网民认为公安办案为最有必要应用人脸识别技术的安防情景。而关于网民对人脸识别技术在安防监控领域应用看法调查中，56.1%的受访网民认为其能有力保护人们人身财产安全。艾媒咨询分析师认为，计算机视觉技术，尤其是人脸识别技术在安防领域应用意义重大，在刑侦破案、身份认证、公共安全保护等情景具有重要应用价值。未来安防领域将成为计算机视觉技术重点应用领域，而安防的重要性也对相关企业技术实力有严格的要求，未来安防领域市场或由少数技术实力较强的企业占据。

商汤科技是专注计算机视觉与深度学习原创技术的人工智能创业企业，拥有强大的技术能力和人才资源储备支撑发展。商汤科技在计算机视觉领域综合实力较强，获资本方青睐，B轮融资4.1亿美元，同时与国内外知名企业展开合作。艾媒咨询分析师认为，商汤科技在商业营收上同样处于行业领先水平，但其本质专注于技术发展，强大的技术基础能较好支撑商汤科技在上层应用场景的扩展。商汤科技在技术驱动商业应用的同时，积累商业应用经验，提高企业知名度，拓展应用至更多领域。

艾媒咨询分析师认为，商业化落地能力欠缺是目前计算机视觉行业大部分企业的痛点，商汤科技在商业落地应用方面处于行业领先位置。这一方面源于商汤科技技术能力往专业化发展，以专业技术和研发基础实现场景差异化应用。另一方面，纯计算机视觉技术或算法由于其专业性，需求方在使用时需要具备专业能力，而商汤科技技术产品往标准化方向打造，打包成行业解决方案，能适应更多企业使用需求，也有利于商汤科技技术进一步落地应用。未来坚持技术为基础，继续提高商业落地能力，商汤科技有望继续保持良好发展态势。

旷视科技成立于2011年，2017年10月完成巨额C轮融资，专注于人脸识别、图像识别和深度学习技术自主研发和商业化落地，深耕于金融安全、城市安防、商业物联、工业机器人等领域，同时打造人工智能开放云平台。艾媒咨询分析师认为，旷视科技利用云平台为开发者提供技术支撑，有利于计算机视觉技术进一步结合产品运营，同时可以收集海量图片数据，通过进行深度学习，旷视科技图像识别技术又能进一步得到提升，有利于其强化自身核心技术能力。

艾媒咨询分析师认为，人脸识别技术对于金融行业业务办理及风控等流程具有重要应用价值，旷视科技在人脸识别技术上的优势也助其有效开展金融领域的服务应用。未来随着旷视科技利用云开放平台相关图片数据进行深度学习强化人脸识别技术，以及在金融领域积累的渠道资源，其有望在金融领域继续强化技术服务，成为该领域市场有力的竞争者。

艾媒咨询分析师认为，自动驾驶为人工智能和汽车行业未来发展方向，计算机视觉技术在自动驾驶汽车实现路况感知、高精度定位等方面发挥重要作用，自动驾驶为计算机视觉技术未来重要应用领域。图森未来的计算机视觉技术和算法在自动驾驶领域实现专业化发展，未来有望在此细分领域成长为领先企业。

2017-2018中国计算机视觉行业发展趋势

需求驱使计算机视觉行业发展潜力巨大应用场景拓展渗透各行业

艾媒咨询分析师认为，人们对生活安全以及生产效率追求两大需求的提升，决定计算机视觉行业具有巨大发展空间。而计算机视觉技术场景应用具有广泛性，有望发展成为下一个智能时代的标配。目前计算机视觉技术主要应用在B端领域，短期内行业发展趋势也是集中于B端领域。未来随着技术成熟，计算机视觉有望拓展更多新的应用场景，实现场景落地，渗透至各行各业，形成AI+，开拓更多C端业务。此外，计算机视觉技术可以跟其他技术，如AR、VR、无人驾驶等结合发展，创造新的应用领域。

技术应用由点及面行业解决方案及软硬件结合成商业产品出路

对于计算机视觉技术使用者来说，由于技术的学习应用需要花费较多时间和精力，硬件产品及行业解决方案往往更受青睐。未来计算机视觉企业需要将软硬件结合，如打造嵌入式芯片等。此外，计算机视觉企业应将技术应用由点及面，将技术应用发展成针对各行业的解决方案。未来市场将出现更多基于计算机视觉技术应用的行业解决方案和软硬一体化产品，只有打造方便用户使用的商业产品，才能有效适应其需求，帮助计算机视觉企业迅速占领行业市场，在市场竞争中取得领先优势。

计算机视觉行业发展对企业综合实力要求高

艾媒咨询分析师认为，计算机视觉行业巨大的发展前景决定其具有高成长性特点，未来将涌现更多人工智能领域优秀企业。但行业发展同时伴随高风险性，行业竞争需要比拼企业技术算法能力、资金能力、以及人才资源，同时考验企业能否实现技术迅速落地，对企业综合实力要求高，综合实力不具备优势的企业在行业内将难以生存。

篇10

事实上，近年来，无人机、VR/AR、计算机视觉、人工智能等各个领域都在英特尔的一次次收购中被纳入囊中：2016年11月，英特尔宣布收购无人机技术及解决方案厂商MAVINCI以及虚拟现技术公司VOKE；2016年9月，英特尔宣布收购计算机视觉芯片公司Movidius；2016年8月，宣布收购AI初创公司Nervana；2016年4月，宣布收购意大利半导体制造公司Yogitech等。

英特尔的每一次收购都被业界所关注。“实际上这一切还是回到英特尔公司的创新之本，就是数据本身。”3月31日，英特尔公司全球副总裁兼中国区总裁杨旭在北京媒体分享会上回应英特尔近期收购引起的讨论。在这一笔笔收购背后，英特尔看到了数据洪流所带来的机会。杨旭表示：“英特尔看到数据洪流时代的到来，这一切都在为转型为数据公司而做准备。”

数据洪流背后的商业机会

未来数据量到底有多大？根据英特尔估算，如果人类上网每天可能仅仅就1.5G的数据量。然而，即将到来的物联网将在全世界范围产生数据洪流：例如智能医院每天产生的数据量是3TB，也就是3000GB；一辆无人驾驶汽车，每天可以产生的数据量是4000GB，比一家医院还多；一架智能飞机每时每刻都收集数据的话是40TB；一个智慧的工厂每天可能产生100万GB的数据。未来数据的体量将大的惊人。

“数据是新石油，不仅是数据量呈现爆炸式增长，其形态也发生了巨大的变化，需要用创新技术端对端深加工。英特尔将凭借独到的智能互联全栈实力释放全部创新潜能。”杨旭表示，“当今数据洪流席卷全球，而中国是数据大国。英特尔作为一家数据公司，关注未来数据。我们与中国产业伙伴深度合作，挖掘数据的价值，推动经济增值，带动消费升级。”

当前，数据洪流汹涌而来，不仅仅是量的爆炸，更是数据形态革命性的变化，以及数据处理方式的延伸。当回到创新的本质――数据，英特尔作为一家计算数据的公司、处理数据的公司，不仅是处理文字数据、PC、服务器，现在必须处理洪大的、不同形态的新数据。统计数据显示，2020年中国将成为世界第一数据资源大国，中国的数据总量有望达到8000EB。同时，未来数据的形态从结构化向非结构化，以及不规则维度和定制类型数据不断演进。数据驱动增长和创新，深挖数据富矿，带动经济增值，这预示着巨大的增长机会。

全新数据战略

“在数据洪流的大势下，英特尔要做的是深挖数据的价值，端对端地处理数据，把数据做增值服务提供给消费者。”杨旭表示。

“稻莨司”显然是英特尔对自己的重新定位。杨旭表示，英特尔重新定位自己要做一家具有全栈实力、处理端到端数据的技术公司，在既有的数据处理实力之上，构建了不断延伸的数据处理能力，从数据的采集、传输、挖掘、分析、加速，到把数据转化为洞察，产生价值、创造增值。除了端到端的芯片综合实力，英特尔还对整个生态系统提供开放架构，为合作伙伴提供丰富的工具、先进的算法，对杀手级应用提供易部署的应用解决方案。

这就是面对数据洪流，英特尔全新的数据战略，并通过三个层次体系的不同需求来构建增长的良性循环。

三体系布局

云、网、人工智能，物和设备，以及二者之间的“技术加速”成为三大主要体系，协同构成英特尔数据战略的完整布局与支撑。

在云计算、数据中心、网络方面，英特尔在关键技术的不断创新，特别是人工智能等方面，预示着巨大机会。英特尔把云打造成一个空前的创新平台，提供卓越的数据分析和处理的能力，为大数据、高性能计算、人工智能提供强大的数据处理支持。人工智能是云创新的另一个前沿，英特尔在这方面具备全栈的实力。英特尔通过Nervana平台，打造Lake Crest深度学习芯片，探索全新的架构和算法，整合全公司的相关资源，推动未来的人工智能发展。在局端数据中心之上，必须加速未来网络转型，核心是网络功能虚拟化和软件定义网络，这也是英特尔进军新的细分市场的最重大机会之一。

物和设备是继承英特尔传统业务与连接新兴物联网发展的关键领域。英特尔曾经的传统业务主要在PC领域，而现在数以亿万计的智能设备，带动了物联网发展。目前物联网仍处于起步阶段，智能设备发展将深远影响行业增值。以无人驾驶为例，未来汽车也会变成车轮上的超级计算机。2017年初，英特尔了英特尔Go智能驾驶平台；收购Mobileye后，它将为无人驾驶汽车提供“眼睛”，而英特尔则会提供“大脑”，两者结合，将推动产业更快接近智能无人驾驶的蓝图。