第一篇：金準(zhǔn)人工智能 獨(dú)角巨獸螞蟻金服發(fā)展報(bào)告

金準(zhǔn)人工智能 獨(dú)角巨獸螞蟻金服發(fā)展報(bào)告 前言

螞蟻金服作為從互聯(lián)網(wǎng)金融誕生的中國(guó)第一獨(dú)角獸，估值已逾1500億美元。全產(chǎn)業(yè)鏈打造金融生態(tài)閉環(huán)，構(gòu)建自身護(hù)城河，科技水平走在行業(yè)的前列。

從互聯(lián)網(wǎng)金融誕生的中國(guó)第一獨(dú)角獸：螞蟻金服作為國(guó)內(nèi)典型的互聯(lián)網(wǎng)金融巨頭，估值已逾1500億美元，位列中國(guó)獨(dú)角獸之首。歷經(jīng)14年，從支付平臺(tái)到一站式互聯(lián)網(wǎng)金融巨頭，17年稅前利潤(rùn)已破百億。目前已形成支付、理財(cái)、微貸、保險(xiǎn)、征信、技術(shù)輸出為主的六大業(yè)務(wù)板塊，以及普惠金融、科技、全球化為首的三大發(fā)展戰(zhàn)略。

一、螞蟻金服——中國(guó)第一獨(dú)角獸

螞蟻金服是一家定位于普惠金融服務(wù)的科技企業(yè)，起步于2004年成立的支付寶，于2014年10月正式成立。螞蟻金服以“為世界帶來(lái)更多平等的機(jī)會(huì)”為使命，致力于通過(guò)科技創(chuàng)新能力，搭建一個(gè)開(kāi)放、共享的信用體系和金融服務(wù)平臺(tái)，為全球消費(fèi)者和小微企業(yè)提供安全、便捷的普惠金融服務(wù)。金準(zhǔn)人工智能專家根據(jù)阿里巴巴此前披露的業(yè)績(jī)報(bào)告顯示，截至2018年3月31日，在全球，支付寶（螞蟻金服的主要業(yè)務(wù)）和合作伙伴們已經(jīng)服務(wù)了約8.7億活躍用戶，其中，國(guó)內(nèi)活躍用戶數(shù)已達(dá)5.52億。2018年6月8日，螞蟻金服完成140億美元的C輪融資，將引入中投和其他中國(guó)投資者，市場(chǎng)估值普遍超過(guò)1500億美元，螞蟻金服成為中國(guó)最大的超級(jí)獨(dú)角獸。

1.1從支付平臺(tái)到互聯(lián)網(wǎng)金融巨頭

支付平臺(tái)到一站式金融服務(wù)平臺(tái)——螞蟻金服的成長(zhǎng)史：2004年，支付寶正式注冊(cè)成立，當(dāng)時(shí)主要目的是解決淘寶平臺(tái)交易當(dāng)中的信任問(wèn)題。隨后支付寶的支付業(yè)務(wù)不斷擴(kuò)張，用戶不斷增加。直到2012年，支付寶獲得基金第三方支付牌照，邁出了金融業(yè)務(wù)領(lǐng)域關(guān)鍵性的一步。2014年，螞蟻金服正式成立，同時(shí)網(wǎng)商銀行獲批。2015年，螞蟻金服入股國(guó)泰產(chǎn)險(xiǎn)，進(jìn)一步擴(kuò)大金融業(yè)務(wù)領(lǐng)域。

超級(jí)獨(dú)角獸，估值逾逾1500億美元：從2015年完成將近18.5億的A輪融資，估值300億美元開(kāi)始，螞蟻金服的估值一路水漲船高。2018年6月8日，螞蟻金服宣布完成140億美元的C輪融資，市場(chǎng)給出的估值普遍超過(guò)1500億美元。

公司股權(quán)結(jié)構(gòu)：公司目前股東為杭州君瀚和杭州君澳，兩者合計(jì)控制了螞蟻金服76.43%的股權(quán)，企業(yè)所有人均為阿里集團(tuán)高管。C輪融資前，螞蟻金服引入國(guó)字號(hào)投資機(jī)構(gòu)全國(guó)社保、中投海外、中國(guó)人壽、中郵資本、建銀建信、太平洋保險(xiǎn)、人保、新華人壽等資本巨頭，合計(jì)占據(jù)了螞蟻金服10.96%的股權(quán)。未來(lái)60%的股權(quán)為戰(zhàn)略投資者持有，40%將作為對(duì)全體員工的分享和激勵(lì)。

1.2業(yè)績(jī)亮眼，利潤(rùn)井噴

營(yíng)業(yè)收入快速增長(zhǎng)，17年稅前利潤(rùn)破百億：借助支付寶前期積累的海量用戶以及阿里系電商的導(dǎo)流，加上多元化金融業(yè)務(wù)的拓展，2014年?duì)I業(yè)收入已破百億，達(dá)到135.5億元。15年公司更是實(shí)現(xiàn)了高達(dá)249.94億元的營(yíng)業(yè)收入，同比增長(zhǎng)84.46%。根據(jù)螞蟻金服與阿里巴巴的協(xié)議，阿里巴巴將能分享螞蟻金服37.5%的稅前利潤(rùn)，由阿里年報(bào)反推，17年螞蟻金服稅前利潤(rùn)首次破百億，達(dá)131.9億元，同比增速高達(dá)354%。這主要得益與螞蟻金服的微貸業(yè)務(wù)，尤其是螞蟻花唄和螞蟻借唄帶來(lái)的利潤(rùn)。而17Q4和18Q1的利潤(rùn)下滑是因?yàn)?017年底現(xiàn)金貸方面的嚴(yán)監(jiān)管，導(dǎo)致微貸業(yè)務(wù)的ABS發(fā)行暫緩。同時(shí)公司的持續(xù)推進(jìn)用戶增長(zhǎng)計(jì)劃也產(chǎn)生了很大費(fèi)用。

二、多元化業(yè)務(wù)打造互聯(lián)網(wǎng)金融生態(tài)帝國(guó)

螞蟻金服業(yè)務(wù)版圖：從支付寶成立一直至現(xiàn)在，螞蟻金服的業(yè)務(wù)不斷拓展，不但包括銀行、股票、證券、保險(xiǎn)、基金、消費(fèi)金融等金融領(lǐng)域，還涉及人工智能、企業(yè)服務(wù)、汽車(chē)出行、餐飲、媒體、影視等非金融領(lǐng)域，業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)不斷多元化。目前，螞蟻金服已經(jīng)形成了以普惠、科技、全球化為首的三大發(fā)展戰(zhàn)略和以支付、理財(cái)、微貸、保險(xiǎn)、征信、技術(shù)輸出為主的六大業(yè)務(wù)板塊。

2.1支付：海量客戶，盈利核心

場(chǎng)景全覆蓋，海量客戶群：支付業(yè)務(wù)是螞蟻金服賴以起家的業(yè)務(wù)，也是螞蟻金服眾多互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)的入口。支付寶2004年成立，最初的目的是為了解決交易信任問(wèn)題。發(fā)展至今已成為全球領(lǐng)先的第三方支付平臺(tái)，與超過(guò)200家金融機(jī)構(gòu)達(dá)成合作，為近千萬(wàn)小微商戶提供支付服務(wù)，在覆蓋絕大部分線上消費(fèi)場(chǎng)景同時(shí)，不斷拓展傳統(tǒng)商業(yè)、公共服務(wù)以及海外市場(chǎng)的服務(wù)場(chǎng)景，覆蓋衣食住行各個(gè)方面，成為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代生活方式的代表。

市場(chǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)大，寡頭助力盈利增加：來(lái)自螞蟻金服的資料顯示，2016年支付業(yè)務(wù)的收入占螞蟻金服總收入的65%。根據(jù)易觀的統(tǒng)計(jì)，2017年中國(guó)第三方移動(dòng)支付市場(chǎng)的交易規(guī)模達(dá)到了109萬(wàn)億元，同比2016年增長(zhǎng)208.72%。整個(gè)市場(chǎng)規(guī)模連續(xù)3年實(shí)現(xiàn)高速增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)2018年依舊保持快速增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)。經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，目前第三方支付市場(chǎng)已經(jīng)進(jìn)入成熟期，支付寶和財(cái)付通雙寡頭市場(chǎng)格局已經(jīng)形成。支付寶在2017中國(guó)第三方移動(dòng)支付市場(chǎng)交易份額基本穩(wěn)定在54%，遙遙領(lǐng)先第二名財(cái)付通十多個(gè)百分點(diǎn)。同時(shí)支付寶對(duì)商戶收取的平均費(fèi)率只有0.6%，而對(duì)標(biāo)公司PayPal收取的平均費(fèi)率約為3%，相比之下支付寶仍有很大的提升空間。隨著用戶對(duì)支付寶使用習(xí)慣的不斷提升以及市場(chǎng)交易規(guī)模的不斷增長(zhǎng)，支付業(yè)務(wù)的盈利有望進(jìn)一步提升。

2.2投資理財(cái)：萬(wàn)億市場(chǎng) 根據(jù)螞蟻金服最新的融資文件，其財(cái)富管理業(yè)務(wù)目前管理著2.2萬(wàn)億元人民幣（合3450億美元）的資產(chǎn)——這一此前從未公開(kāi)的數(shù)據(jù)將使螞蟻金服成為世界最大的消費(fèi)者財(cái)富管理平臺(tái)。其中，余額寶管理著1.5萬(wàn)億元人民幣，是世界最大的貨幣市場(chǎng)基金。2.2.1余額寶：普惠金融最典型代表

用戶規(guī)?？焖僭鲩L(zhǎng)：2013年余額寶的橫空出世，被普遍認(rèn)為開(kāi)創(chuàng)了國(guó)人互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)元年。余額寶喚醒了公眾的理財(cái)意識(shí)，其“1元起購(gòu)”的特點(diǎn)降低了理財(cái)門(mén)檻，提高了理財(cái)收益，滿足了居民日益增長(zhǎng)的資產(chǎn)配置需求。截止2017年年末，余額寶的用戶數(shù)達(dá)到了4.74億戶，同比增速達(dá)到45.85%，其中個(gè)人投資者占到了99.94%。

基金規(guī)模高速增長(zhǎng)，盈利總額飛速提升：用戶規(guī)模的快速增長(zhǎng)使得余額寶的規(guī)模高速增長(zhǎng)，從2014年底的5789億增長(zhǎng)到2017年底的1.58萬(wàn)億，年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)到39.72%，同期國(guó)內(nèi)排名第二的貨幣基金融通匯財(cái)寶規(guī)模僅為282.8億元，余額寶是其55.83倍。余額寶的凈利潤(rùn)總額也從2014年底的1.85億元上升到2017年底的4.74億元，年復(fù)合增長(zhǎng)率36.84%。

2.2.2基金銷(xiāo)售：搶占新藍(lán)海

拓寬基金業(yè)務(wù)，營(yíng)收快速增長(zhǎng)：2015年4月螞蟻金服從恒生電子手中買(mǎi)走了杭州數(shù)米基金銷(xiāo)售有限公司的控制權(quán)，進(jìn)一步拓寬自己的基金業(yè)務(wù)。2016年8月數(shù)米基金改名螞蟻基金銷(xiāo)售有限公司。2017年螞蟻基金的基金代銷(xiāo)業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)7.46億的營(yíng)業(yè)收入，同比增長(zhǎng)176%。同期，天天基金營(yíng)業(yè)收入8.44億元，銷(xiāo)售額4124.02億元；2017年工商銀行基金銷(xiāo)售額9232億，同比增長(zhǎng)89%；招商銀行基金銷(xiāo)售額7055.10億元，同比增長(zhǎng)42.47%；農(nóng)業(yè)銀行基金銷(xiāo)售額3373億元，同比增長(zhǎng)31.2%。對(duì)標(biāo)天天基金的營(yíng)業(yè)收入，螞蟻基金的銷(xiāo)售額大約在3600萬(wàn)左右。相比銀行巨頭，螞蟻基金的基金代銷(xiāo)業(yè)務(wù)差距仍然很大。但借助支付寶、余額寶對(duì)海量用戶的引流，螞蟻基金有望和銀行爭(zhēng)奪基金代銷(xiāo)的市場(chǎng)份額，未來(lái)上升空間很大。

2.2.3投融資平臺(tái)：低成本高效率

螞蟻金服旗下有招財(cái)寶和螞蟻達(dá)客兩大金融信息服務(wù)平臺(tái)。招財(cái)寶：連接個(gè)人投資者與中小企業(yè)和個(gè)人融資者。招財(cái)寶成立于于2014年4月。中小企業(yè)和個(gè)人可以通過(guò)招財(cái)寶平臺(tái)發(fā)布借款產(chǎn)品，并由金融機(jī)構(gòu)或擔(dān)保公司等作為增信機(jī)構(gòu)提供本息兌付增信措施。投資人可以根據(jù)自身的風(fēng)險(xiǎn)偏好選擇向融資人直接出借資金。這樣一來(lái)中小企業(yè)和個(gè)人能夠面向廣大投資者進(jìn)行直接融資，最大限度降低交易成本與信用成本，融資速度快，融資額度靈活。2015年12月底招財(cái)寶平臺(tái)的成交用戶數(shù)破千萬(wàn)，累計(jì)成交金額已經(jīng)近4000億元，用戶已獲得的收益總計(jì)超20億。

螞蟻達(dá)客：連接投資者和創(chuàng)業(yè)者，定位于股權(quán)眾籌。螞蟻達(dá)客成立于2015年11月，目的是為創(chuàng)業(yè)者提供股權(quán)眾籌融資服務(wù)，支持創(chuàng)新與創(chuàng)業(yè)。創(chuàng)業(yè)者可通過(guò)螞蟻達(dá)客籌措資金，并獲得生產(chǎn)、渠道、經(jīng)營(yíng)、品牌等環(huán)節(jié)的全方位支持。投資人可通過(guò)螞蟻達(dá)客尋找投資機(jī)會(huì)，基于對(duì)特定行業(yè)的了解，投資自己理解、認(rèn)可的企業(yè)，分享企業(yè)的成長(zhǎng)。同時(shí)螞蟻達(dá)客與IDG、紅杉等多家創(chuàng)投機(jī)構(gòu)及淘寶眾籌、創(chuàng)客+等平臺(tái)形成合作，為創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目提供從初創(chuàng)融資到產(chǎn)品銷(xiāo)售等全成長(zhǎng)周期的融資服務(wù)。目前螞蟻達(dá)客上完成融資的項(xiàng)目共有8個(gè)，其中2個(gè)已經(jīng)獲利退出，累計(jì)募資金額達(dá)到1.84億元。

2.3微貸：小客戶大價(jià)值

2.3.1企業(yè)微貸：服務(wù)小微企業(yè)，創(chuàng)造更大價(jià)值 網(wǎng)商銀行成立于2015年6月，是由螞蟻金服作為大股東發(fā)起設(shè)立的中國(guó)第一家核心系統(tǒng)基于云計(jì)算架構(gòu)的商業(yè)銀行，以服務(wù)小微企業(yè)、支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)、踐行普惠金融為使命，為小微企業(yè)、個(gè)人創(chuàng)業(yè)者提供高效、便捷的金融服務(wù)。目前有貸款、賺錢(qián)、企業(yè)銀行、供應(yīng)鏈金融四大業(yè)務(wù)塊。

服務(wù)規(guī)模不斷擴(kuò)大，盈利能力持續(xù)提升：截止到2016年12月底，網(wǎng)商銀行為277萬(wàn)家小微企業(yè)提供了便捷高效的金融服務(wù)，累計(jì)為用戶提供信貸資金超過(guò)879億元。2016年網(wǎng)商銀行營(yíng)業(yè)收入26.37億元，同比增長(zhǎng)942.29%；稅后凈利潤(rùn)達(dá)到3.16億元，同比增長(zhǎng)357.97%。2017年凈資產(chǎn)規(guī)模達(dá)到45.87億元。

2.3.2消費(fèi)金融：盈利快速增長(zhǎng)，市場(chǎng)前景廣闊 螞蟻金服在消費(fèi)金融領(lǐng)域的布局主要有螞蟻花唄和螞蟻借唄兩個(gè)業(yè)務(wù)。螞蟻花唄是螞蟻金服推出的一款消費(fèi)信貸產(chǎn)品，申請(qǐng)開(kāi)通后，將獲得500-50000元不等的消費(fèi)額度。用戶在消費(fèi)時(shí)，可以預(yù)支螞蟻花唄的額度，享受“先消費(fèi)，后付款”的購(gòu)物體驗(yàn)。螞蟻借唄是支付寶2015年4月推出的一款貸款服務(wù)，目前的申請(qǐng)門(mén)檻是芝麻分在600以上。按照分?jǐn)?shù)的不同，用戶可以申請(qǐng)的貸款額度從1000-300000元不等。借唄的還款最長(zhǎng)期限為12個(gè)月，貸款日利率是0.045%，隨借隨還。

ABS發(fā)行規(guī)模井噴：2017年花唄和借唄發(fā)行的個(gè)人消費(fèi)貸款A(yù)BS呈現(xiàn)井噴趨勢(shì)，隨之而來(lái)的是凈利潤(rùn)的快速增長(zhǎng)?；▎h發(fā)行了1875億元的個(gè)人消費(fèi)貸款A(yù)BS，同比增幅292%。借唄發(fā)行了1399億元的個(gè)人消費(fèi)貸款A(yù)BS，同比增幅750%。

盈利快速增長(zhǎng)：螞蟻花唄2017前兩季度營(yíng)收為14.94億，凈利潤(rùn)為10.2億，預(yù)計(jì)全年?duì)I收29.89億，凈利20.39億,同比2016年分別增長(zhǎng)2201%與68%；螞蟻借唄2017前三季度營(yíng)收為69.47億，凈利為44.94億，預(yù)計(jì)全年?duì)I收92.62億，凈利59.92億，同比2016年分別增長(zhǎng)140%與65%。

市場(chǎng)規(guī)模持續(xù)快速增長(zhǎng)：根據(jù)艾瑞咨詢的數(shù)據(jù)，中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融放貸規(guī)模從2014年的183.2億元到2017年的43847.3億元，2017年的環(huán)比增速高達(dá)904%。預(yù)計(jì)2018-2020年中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融放貸規(guī)模增速為122.9%，90.2%和69.3%。高速增長(zhǎng)的規(guī)模為花唄和借唄帶來(lái)了廣闊的市場(chǎng)前景。

2.4保險(xiǎn)：多樣化業(yè)務(wù)全方位覆蓋日常生活

2013年，螞蟻金服和騰訊、平安發(fā)起成立了我國(guó)首家互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)公司眾安保險(xiǎn)，開(kāi)始試水保險(xiǎn)業(yè)，我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)發(fā)展自此開(kāi)始進(jìn)入快速增長(zhǎng)期。2015年底螞蟻金服正式成立保險(xiǎn)事業(yè)部，在整合原淘寶、支付寶等多個(gè)電商平臺(tái)的保險(xiǎn)業(yè)務(wù)基礎(chǔ)上，系統(tǒng)地建立綜合、開(kāi)放的互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)平臺(tái)。2016年，保險(xiǎn)事業(yè)部升級(jí)為保險(xiǎn)事業(yè)群，保險(xiǎn)業(yè)務(wù)得到進(jìn)一步重視。2016年7月，螞蟻金服通過(guò)增資的形式，以51%的股份控股國(guó)泰產(chǎn)險(xiǎn)。2017年5月，成立信美人壽相互保險(xiǎn)社，進(jìn)一步擴(kuò)大保險(xiǎn)業(yè)務(wù)。同時(shí)螞蟻金服還通過(guò)保險(xiǎn)代理牌照搭建業(yè)務(wù)平臺(tái)，向保險(xiǎn)公司推介優(yōu)質(zhì)的流量。截至2016年9月，螞蟻保險(xiǎn)服務(wù)平臺(tái)已經(jīng)和78家保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)合作。目前，螞蟻金服的保險(xiǎn)業(yè)務(wù)已經(jīng)覆蓋健康、意外、旅行、財(cái)產(chǎn)、人壽、車(chē)險(xiǎn)、樂(lè)業(yè)、公益、運(yùn)費(fèi)險(xiǎn)9個(gè)大的業(yè)務(wù)板塊，推出超過(guò)2000款保險(xiǎn)產(chǎn)品，日均保單量已超2100萬(wàn)單，來(lái)自移動(dòng)端的保單量逾6成。截至2017年3月末，保險(xiǎn)服務(wù)年活躍用戶3.92億人，單用戶保費(fèi)同比增長(zhǎng)43%。

2.5信用：芝麻信用開(kāi)啟全新信用生活

芝麻信用是螞蟻金服2015年成立旗下獨(dú)立的第三方征信機(jī)構(gòu)，致力于解決消費(fèi)者和商家之間的信任問(wèn)題，構(gòu)建互信互惠的商業(yè)環(huán)境。芝麻信用所有開(kāi)通用戶均為實(shí)名認(rèn)證用戶，廣泛覆蓋了許多原來(lái)傳統(tǒng)征信沒(méi)有信貸記錄的人群?！爸ヂ樾庞梅帧笔侵ヂ樾庞脤?duì)海量信息數(shù)據(jù)的綜合處理和評(píng)估，主要包含了用戶信用歷史、行為偏好、履約能力、身份特質(zhì)、人脈關(guān)系五個(gè)維度。芝麻信用基于阿里巴巴的電商交易數(shù)據(jù)和螞蟻金服的互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)，并與公安網(wǎng)等公共機(jī)構(gòu)以及合作伙伴建立數(shù)據(jù)合作，與傳統(tǒng)征信數(shù)據(jù)不同，芝麻信用數(shù)據(jù)涵蓋了信用卡還款、網(wǎng)購(gòu)、轉(zhuǎn)賬、理財(cái)、水電煤繳費(fèi)、租房信息、住址搬遷歷史、社交關(guān)系等等。商家可以根據(jù)芝麻信用評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)，提供便捷服務(wù)，消費(fèi)者在享受到便捷后會(huì)更加偏好芝麻信用，這會(huì)促使商家提供更多的便捷服務(wù)，如此一來(lái)就形成了良性循環(huán)。目前芝麻信用已經(jīng)從信用卡、消費(fèi)金融、融資租賃、抵押貸款，到酒店、租房、租車(chē)、婚戀、分類信息、學(xué)生服務(wù)、公共事業(yè)服務(wù)等上百個(gè)場(chǎng)景為用戶、商戶提供信用服務(wù)。

2.6技術(shù)輸出：以科技助力合作伙伴，在生態(tài)體系中分享創(chuàng)造價(jià)值

螞蟻金服的收入主要由三部分組成，分別是支付連接、金融服務(wù)和技術(shù)服務(wù)。在這三部分中，支付連接的利潤(rùn)率是最低的，其次是金融服務(wù)，而技術(shù)服務(wù)的利潤(rùn)率可以高達(dá)60%。2016年，其來(lái)自于支付連接的收入為65%，技術(shù)服務(wù)的收入比例為17%，金融服務(wù)收入占比為18%。2017年，螞蟻金服預(yù)計(jì)技術(shù)服務(wù)的收入占比大幅上升至34%，支付連接收入占比下降至55%，金融服務(wù)收入占比縮水至11%。而根據(jù)預(yù)測(cè)，到2021年時(shí)，螞蟻金服的技術(shù)服務(wù)收入將上升至總收入的65%，超過(guò)支付收入成為第一大收入項(xiàng)。螞蟻金服目前確立了以BASIC技術(shù)（Blockchain區(qū)塊鏈、AI人工智能、Security安全、IoT物聯(lián)網(wǎng)、Cloud金融云）為核心的戰(zhàn)略發(fā)展方向，持續(xù)不斷地從Fin向Tech轉(zhuǎn)型。

Blockchain區(qū)塊鏈：最新發(fā)布的《2017全球區(qū)塊鏈企業(yè)專利排行榜》顯示，中國(guó)在區(qū)塊鏈專利的增速遠(yuǎn)超美國(guó)，領(lǐng)先全球。其中阿里巴巴以49件的總量排名第一，這些專利全部出自螞蟻金服技術(shù)實(shí)驗(yàn)室。區(qū)塊鏈技術(shù)的核心是“信任的連接器”，而螞蟻金服區(qū)塊鏈團(tuán)隊(duì)的愿景是“打造生產(chǎn)級(jí)的信任連接基礎(chǔ)設(shè)施”。作為信任連接器，螞蟻區(qū)塊鏈用算法和分布式技術(shù)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)去中心化和信任問(wèn)題，目前已經(jīng)在多個(gè)場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)了應(yīng)用落地。

AI人工智能：借助大數(shù)據(jù)，螞蟻金服的人工智能已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了在客服、信用、保險(xiǎn)，理財(cái)?shù)榷囝I(lǐng)域的運(yùn)用，大大提高了效率，降低了成本。

Security安全：在互聯(lián)網(wǎng)身份認(rèn)證領(lǐng)域，螞蟻金服一直致力于研發(fā)先進(jìn)的生物識(shí)別技術(shù)用于實(shí)現(xiàn)更高的安全性與更好的用戶體驗(yàn)。2014年支付寶錢(qián)包國(guó)內(nèi)率先試水指紋支付，移動(dòng)支付跨入生物識(shí)別時(shí)代。2016年支付寶宣布商用刷臉支付。2017年螞蟻金服研制出全球首個(gè)眼紋識(shí)別技術(shù)。在風(fēng)控領(lǐng)域，螞蟻金服基于原來(lái)的歷史交易數(shù)據(jù)進(jìn)行個(gè)性化的驗(yàn)證，提高賬戶安全性。螞蟻金服自主研發(fā)的智能實(shí)時(shí)風(fēng)控系統(tǒng)（CTU），能對(duì)每筆交易進(jìn)行8個(gè)維度的風(fēng)險(xiǎn)檢測(cè)，確保交易萬(wàn)無(wú)一失。目前支付寶資損率低于十萬(wàn)分之一，而銀聯(lián)資損：率約萬(wàn)分之一點(diǎn)三，Paypal的資損率約千分之二。

IoT物聯(lián)網(wǎng)：隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)也即將進(jìn)入萬(wàn)物互聯(lián)的時(shí)代。2017年2月，螞蟻金服與深藍(lán)科技聯(lián)合推出TakeGo智能門(mén)店系統(tǒng)。2017年8月，螞蟻金服宣布開(kāi)放無(wú)人值守技術(shù)，將為商家提供身份核驗(yàn)、風(fēng)險(xiǎn)防控、支付結(jié)算等多種服務(wù)，讓消費(fèi)者無(wú)需通過(guò)商家的人工服務(wù)，也能自助用借買(mǎi)。近期有媒體報(bào)導(dǎo)螞蟻金服將入股猩便利，進(jìn)軍無(wú)人超市。阿里巴巴近期提出ALLinIoT全面進(jìn)軍物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，主要聚焦智能城市、智能生活、智能制造、智能汽車(chē)4個(gè)領(lǐng)域。

Cloud金融云：螞蟻金服旗下面向金融機(jī)構(gòu)的云計(jì)算服務(wù)。螞蟻金融云依托阿里巴巴和螞蟻金服在云計(jì)算領(lǐng)域的先進(jìn)技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)積累，集成了阿里云的眾多基礎(chǔ)能力，并針對(duì)金融行業(yè)的需求進(jìn)行定制研發(fā)。螞蟻金融云作為螞蟻金服“互聯(lián)網(wǎng)推進(jìn)器”計(jì)劃的組成部分，是一個(gè)開(kāi)放的云平臺(tái)，它助力金融創(chuàng)新、助力金融機(jī)構(gòu)的IT架構(gòu)實(shí)現(xiàn)升級(jí)，去構(gòu)建更加穩(wěn)健安全、低成本、敏捷創(chuàng)新的金融級(jí)應(yīng)用，使金融機(jī)構(gòu)可以更好的服務(wù)自己的客戶。經(jīng)過(guò)幾年建設(shè)努力，螞蟻金融云已經(jīng)具備了高可用容災(zāi)、資金安全管理、高并發(fā)交易、實(shí)時(shí)安全控制、低成本交易五大特點(diǎn)，形成了大數(shù)據(jù)、分布式中間件SOFA、研發(fā)運(yùn)維、移動(dòng)、監(jiān)控、企業(yè)應(yīng)用、系統(tǒng)安全、業(yè)務(wù)安全、計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫(kù)、存儲(chǔ)、應(yīng)用服務(wù)十二個(gè)業(yè)務(wù)板塊。

三、從螞蟻金服得到的兩點(diǎn)啟示

3.1快速發(fā)展的關(guān)鍵：全產(chǎn)業(yè)鏈布局打造金融生態(tài)

打造金融生態(tài)閉環(huán)，構(gòu)建自身護(hù)城河：螞蟻金服的前身支付寶的成立正好趕上互聯(lián)網(wǎng)在中國(guó)快速發(fā)展的階段，互聯(lián)網(wǎng)為金融機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的滲透和長(zhǎng)尾用戶的覆蓋提供了便捷，中國(guó)的金融科技開(kāi)始進(jìn)入了網(wǎng)絡(luò)化的浪潮。借助阿里電商平臺(tái)的引流，支付寶乘勢(shì)而上，依靠第三方支付業(yè)務(wù)快速的積累了大量的長(zhǎng)尾用戶，成為一個(gè)巨大的流量入口。借著巨大的流量，螞蟻金服進(jìn)一步拓展和推廣自己的業(yè)務(wù)，從支付拓展到理財(cái)、微貸、保險(xiǎn)、信用，從而全方位覆蓋生活的各個(gè)場(chǎng)景，為用戶提供一站式的服務(wù)，以此來(lái)進(jìn)一步吸引更多的用戶。這樣就形成了一個(gè)良好的金融生態(tài)閉環(huán)，構(gòu)建起自身的護(hù)城河。并且隨著產(chǎn)業(yè)鏈的不斷拓展，場(chǎng)景會(huì)不斷豐富，護(hù)城河會(huì)越來(lái)越寬，優(yōu)勢(shì)越來(lái)越明顯，強(qiáng)者恒強(qiáng)。截止2018年6月1日，螞蟻金服共參與98起投資事件，覆蓋金融、人工智能、企業(yè)服務(wù)、出行、餐飲、文化娛樂(lè)、生活服務(wù)、農(nóng)業(yè)、房產(chǎn)家居、電子商務(wù)十個(gè)領(lǐng)域。

眾多互聯(lián)網(wǎng)金融公司在意識(shí)到這一閉環(huán)的重要性后，也紛紛開(kāi)始利用自身的優(yōu)勢(shì)打造自己的金融生態(tài)。如京東金融借助京東電商平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)，從供應(yīng)鏈金融發(fā)展成為具有企業(yè)金融、消費(fèi)金融、農(nóng)村金融、財(cái)富管理、支付等多種業(yè)務(wù)的一站式在線投融資平臺(tái)。隨著更多的公司參與到其中，競(jìng)爭(zhēng)已經(jīng)進(jìn)入到白熱化，而最早開(kāi)始的螞蟻金服已經(jīng)占據(jù)了市場(chǎng)的大部分份額，擁有了穩(wěn)定的客群，在總流量有限的情況下，后來(lái)的互聯(lián)網(wǎng)金融公司要想分一杯羹，必須在場(chǎng)景上不斷深化，做出自己的特色。

3.2螞蟻金服體現(xiàn)了創(chuàng)新對(duì)于Fintech的價(jià)值

金準(zhǔn)人工智能專家從螞蟻金服身上可以看出創(chuàng)新的價(jià)值：螞蟻金服的成功很重要的一個(gè)原因是技術(shù)創(chuàng)新，其主要業(yè)務(wù)的科技水平均走在行業(yè)的前列。

1)在支付業(yè)務(wù)方面：借助螞蟻金融云將每筆支付成本降到了幾分錢(qián)，將商戶的支付費(fèi)率低到美國(guó)的五分之一；接通公共事業(yè)繳費(fèi)服務(wù)，日常生活中的水電燃?xì)獾荣M(fèi)用可以通過(guò)支付寶實(shí)現(xiàn)自動(dòng)繳納；率先推出條碼支付、聲波支付、指紋支付、刷臉支付等技術(shù)，使移動(dòng)支付跨入生物識(shí)別時(shí)代。目前在金融領(lǐng)域用指紋完成身份識(shí)別以及支付正在成為標(biāo)配；在部分停車(chē)場(chǎng)和高速收費(fèi)站，只要支付寶和車(chē)牌綁定，即可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)繳費(fèi)；在部分商店，購(gòu)物消費(fèi)刷臉即可買(mǎi)單。技術(shù)的力量推動(dòng)了無(wú)現(xiàn)金社會(huì) 的到來(lái)，給人們?nèi)粘Ｉ顜?lái)了極大便利。

2)在財(cái)富管理方面：余額寶只是打通了貨幣基金和消費(fèi)體系之間的阻隔，通過(guò)技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)更快捷的申購(gòu)贖回和消費(fèi)方式，但這樣一個(gè)技術(shù)上的創(chuàng)新就使其成為中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融崛起的里程碑，成就了世界第一大貨幣基金。螞蟻財(cái)富作為給普通客戶提供理財(cái)?shù)钠脚_(tái)，會(huì)將更多技術(shù)、運(yùn)營(yíng)、數(shù)據(jù)能力開(kāi)放給金融機(jī)構(gòu)，入駐的金融機(jī)構(gòu)在得到更好的技術(shù)數(shù)據(jù)和連接的支持后，可以為客戶提供更好的產(chǎn)品和服務(wù)。

3)在貸款方面：螞蟻金服基于AI模型提升風(fēng)控能力，運(yùn)用大數(shù)據(jù)模型來(lái)發(fā)放貸款。發(fā)展信貸融資業(yè)務(wù)風(fēng)控是核心，通過(guò)對(duì)客戶相關(guān)數(shù)據(jù)的分析，依照相關(guān)的模型，綜合判斷風(fēng)險(xiǎn)，螞蟻金服形成了網(wǎng)絡(luò)貸款的“310”模式，即：“3分鐘申請(qǐng)、1秒鐘到賬、0人工干預(yù)”的服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)。網(wǎng)商銀行已累計(jì)服務(wù)超過(guò)500萬(wàn)小微企業(yè)，以及150多萬(wàn)涉農(nóng)經(jīng)營(yíng)者。螞蟻花唄、借唄等消費(fèi)金融業(yè)務(wù)16、17年激增，但通過(guò)大數(shù)據(jù)風(fēng)控技術(shù)，壞賬率不足1%。

4)在保險(xiǎn)方面：螞蟻金服搭建新型保險(xiǎn)平臺(tái)，與保險(xiǎn)公司的深度融合，用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)保險(xiǎn)產(chǎn)業(yè)鏈的全流程優(yōu)化，為用戶提供便捷的、全方位的保險(xiǎn)產(chǎn)品。同時(shí)還依靠大數(shù)據(jù)、AI等技術(shù)，解決了保險(xiǎn)行業(yè)在風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)等領(lǐng)域的痛點(diǎn)。產(chǎn)品“車(chē)險(xiǎn)分“以螞蟻金服在大數(shù)據(jù)、AI、數(shù)據(jù)建模等方面的技術(shù)，形成消費(fèi)者的車(chē)險(xiǎn)標(biāo)準(zhǔn)分，為保險(xiǎn)公司在車(chē)險(xiǎn)產(chǎn)品上更準(zhǔn)確識(shí)別客戶風(fēng)險(xiǎn)、更合理定價(jià)、更高效服務(wù)消費(fèi)者提供依據(jù)；產(chǎn)品“定損寶”人工智能模擬車(chē)險(xiǎn)定損環(huán)節(jié)中的人工作業(yè)流程，通過(guò)算法識(shí)別事故照片，與保險(xiǎn)公司連接后，幾秒內(nèi)就能給出準(zhǔn)確的定損結(jié)果，大大降低了定損的成本。

5)在信用方面：芝麻信用基于阿里巴巴的電商交易數(shù)據(jù)和螞蟻金服的互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)，并與公安網(wǎng)等公共機(jī)構(gòu)以及合作伙伴建立數(shù)據(jù)合作，其數(shù)據(jù)涵蓋了信用卡還款、網(wǎng)購(gòu)、轉(zhuǎn)賬、理財(cái)、水電煤繳費(fèi)、租房信息、住址搬遷歷史、社交關(guān)系等等。芝麻信用通過(guò)分析大量的網(wǎng)絡(luò)交易及行為數(shù)據(jù)，可對(duì)用戶進(jìn)行信用評(píng)估，繼而為用戶提供快速授信、免押金租房、借書(shū)、住宿、現(xiàn)金分期等服務(wù)，推動(dòng)了信用城市的建設(shè)。

當(dāng)單純的商業(yè)模式和流量紅利都在逐漸變?nèi)鯐r(shí)，技術(shù)才是決定未來(lái)空間的真正引擎。螞蟻金服成功證明技術(shù)可以幫助金融顯著提高效率、降低成本，更重要的是能夠重構(gòu)金融的觸達(dá)方式。通過(guò)技術(shù)的開(kāi)放共享，和合作伙伴一起，可以很好地為用戶創(chuàng)造價(jià)值和體驗(yàn)。而資本市場(chǎng)給科技公司的認(rèn)同也遠(yuǎn)高于金融機(jī)構(gòu)，這充分體現(xiàn)了科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略的重大意義。

總結(jié)

金準(zhǔn)人工智能專家從螞蟻金服得到的兩點(diǎn)啟示：1）快速發(fā)展的關(guān)鍵：全產(chǎn)業(yè)鏈打造金融生態(tài)閉環(huán)，構(gòu)建自身護(hù)城河。螞蟻金服的前身支付寶的成立正好趕上互聯(lián)網(wǎng)在中國(guó)快速發(fā)展的階段，為業(yè)務(wù)場(chǎng)景的滲透和長(zhǎng)尾用戶的覆蓋提供了便捷，支付寶成為巨大流量入口。借此，螞蟻金服快速?gòu)闹Ц锻卣沟嚼碡?cái)、微貸、保險(xiǎn)、信用，全方位覆蓋生活各個(gè)場(chǎng)景，形成良好金融生態(tài)閉環(huán)，并且隨著產(chǎn)業(yè)鏈的不斷拓展，護(hù)城河越來(lái)越寬。2）從螞蟻金服身上可以看出創(chuàng)新對(duì)Fintech的價(jià)值。螞蟻金服成功很重要的一個(gè)原因是技術(shù)創(chuàng)新，其主要業(yè)務(wù)的科技水平均走在行業(yè)的前列。目前螞蟻金服40%的員工都是技術(shù)類員工，而在參與決策與戰(zhàn)略制定的管理層中，也有四分之一是技術(shù)人。金準(zhǔn)人工智能專家認(rèn)為，當(dāng)單純的商業(yè)模式和流量紅利都在逐漸變?nèi)鯐r(shí)，技術(shù)才是決定Fintech企業(yè)未來(lái)空間的真正引擎。

金準(zhǔn)人工智能專家分析螞蟻金服的發(fā)展?jié)摿υ谟冢荷鷳B(tài)增長(zhǎng)+海外輸出+數(shù)字化延展。1）生態(tài)指數(shù)型增長(zhǎng)。受益于深度融合的數(shù)字金融生態(tài)和資金賬戶體系，平臺(tái)變現(xiàn)效率有望持續(xù)提升。若獲客補(bǔ)貼持續(xù)有效，2021年支付寶賬戶數(shù)有望超過(guò)8億，中性假設(shè)下移動(dòng)支付市場(chǎng)份額穩(wěn)定于55%，財(cái)富管理AUM超4萬(wàn)億，消費(fèi)信貸余額約2萬(wàn)億元，保險(xiǎn)維持線上領(lǐng)先地位。2）向海外輸出金融生態(tài)經(jīng)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)全球付。未來(lái)3-5年是海外業(yè)務(wù)重點(diǎn)投入期，螞蟻與集團(tuán)形成矩陣式出海架構(gòu)，共同提升用戶價(jià)值和粘性。3）從延展數(shù)字產(chǎn)業(yè)生態(tài)，從Tech-Fin到Tech-Industry。目前行業(yè)解決方案仍處于免費(fèi)開(kāi)放階段，未來(lái)不排除貨幣化可能性。

第二篇：螞蟻金服讀后感

螞蟻金服讀后感

文 / 李丹（郫都分公司）

很感謝公司舉辦書(shū)香移動(dòng)這個(gè)活動(dòng)，向我們推薦這本書(shū)，我才有機(jī)會(huì)一改平時(shí)只看自己感興趣的游記、散文、小說(shuō)等讀書(shū)習(xí)慣，接觸到了《螞蟻金服》。

在中國(guó)，支付寶是一個(gè)家喻戶曉的品牌，我們?cè)谟檬謾C(jī)掃碼支付，或者用余額寶理財(cái)?shù)臅r(shí)候，一定會(huì)和支付寶發(fā)生關(guān)系，但是很多人不知道，支付寶的母公司叫“螞蟻金服?！?/p>

螞蟻金服不僅有支付寶，還有余額寶、網(wǎng)上銀行、芝麻信用等一系列產(chǎn)品和服務(wù)，成立于2004年，起始于支付寶的螞蟻金服集團(tuán)，如今已是全球估值最高的科技金融企業(yè)，它從支付領(lǐng)域起步，進(jìn)入金融行業(yè)，并用數(shù)據(jù)和技術(shù)改變了中國(guó)金融業(yè)的面貌。

作為支付寶的忠實(shí)用戶，大到家里的家電，小到牙膏牙刷，吃、穿、住、行、都通過(guò)支付寶支付?，F(xiàn)在支付寶已經(jīng)成為很多年輕人生活中不可或缺的一部分。

想想，它為啥那么讓我們年輕人青睞呢？

兩個(gè)字——方便！

支付寶的存在，切實(shí)滿足了我們的“懶人”心理，并在如今快餐式的生活節(jié)奏下，演變成為一種大家都在習(xí)以為常的生活方式，但我們卻著實(shí)不知道支付寶背后的故事。

《螞蟻金服》記錄了馬云在公司發(fā)展中四次關(guān)鍵性的表態(tài)，以及記錄了彭蕾帶領(lǐng)公司回歸用戶價(jià)值導(dǎo)向的“駱駝大會(huì)”，記錄了支付寶在技術(shù)上的重要突破，記錄了公司全球化的最新進(jìn)展……

正是這些關(guān)鍵性產(chǎn)品和創(chuàng)新，奠定了螞蟻金服今天的“江湖”地位。

除了描述重要人物和事件，書(shū)中還披露了組織管理和企業(yè)價(jià)值塑造上的具體做法，正是強(qiáng)大的價(jià)值觀和優(yōu)秀人力資源體系，構(gòu)成了螞蟻金服不斷前行的獨(dú)特驅(qū)動(dòng)力。

如果員工通過(guò)相互合作，一次次成功地完成各項(xiàng)任務(wù)，他們就會(huì)不斷地達(dá)成共識(shí)，這一過(guò)程就是企業(yè)文化的形成機(jī)制。

在形成這種機(jī)制之后，員工甚至不再思考自己做事的方式時(shí)候能否取得成功，也不再一項(xiàng)項(xiàng)清晰地做出決策，而是依靠本能和推測(cè)來(lái)選擇優(yōu)先事項(xiàng)，并根據(jù)工作程序行事，彭蕾提到的“基因”和“膝跳反應(yīng)”其實(shí)正是這種企業(yè)文化的體現(xiàn)。

螞蟻金服所具備的反思力和執(zhí)行力是它長(zhǎng)青的根基——現(xiàn)在的我們?cè)诠咀鍪袌?chǎng)工作，也是需這樣的執(zhí)行力和合作力。

我們家寬的寬帶服務(wù)站，直銷(xiāo)隊(duì)員，都需要這種本能，切實(shí)了解客戶需求，按最優(yōu)方案為客戶推薦適合客戶的寬帶和業(yè)務(wù)，而不是直說(shuō)不做，紙上談兵，在實(shí)際操作中不斷總結(jié)經(jīng)驗(yàn)找到最適合區(qū)域特色的營(yíng)銷(xiāo)方案才能讓市場(chǎng)良性循環(huán)發(fā)展。

互相信任，互相扶持——這就是現(xiàn)在我們家寬的協(xié)作理念，雖然用“團(tuán)隊(duì)文化”形容更為合適，但是對(duì)于現(xiàn)階段的我們來(lái)說(shuō)，膝跳反應(yīng)現(xiàn)象是有的。

我們將更努力的執(zhí)行并完成上級(jí)下達(dá)的指標(biāo)任務(wù)，做一個(gè)快樂(lè)工作的移動(dòng)人。

第三篇：金準(zhǔn)人工智能 2018中國(guó)智能制造報(bào)告

金準(zhǔn)人工智能 2018中國(guó)智能制造報(bào)告 前言

智能制造是基于新一代信息技術(shù)，貫穿設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等制造活動(dòng)環(huán)節(jié)，具有信息深度自感知、智慧優(yōu)化自決策、精準(zhǔn)控制自執(zhí)行等功能的先進(jìn)制造過(guò)程、系統(tǒng)與模式的總稱。簡(jiǎn)而言之，智能制造是由物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)支撐的智能產(chǎn)品、智能生產(chǎn)和智能服務(wù)。

智能制造已經(jīng)成為全球價(jià)值鏈重構(gòu)和國(guó)際分工格局調(diào)整背景下各國(guó)的重要選擇。發(fā)達(dá)國(guó)家紛紛加大制造業(yè)回流力度，提升制造業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的戰(zhàn)略地位。亞洲作為制造業(yè)重要區(qū)域也在積極部署自動(dòng)化、智能化。

一、突破與成長(zhǎng)

亞洲正受到自動(dòng)化、智能化大潮沖擊。國(guó)際勞工組織（International Labour Organisation）調(diào)研發(fā)現(xiàn)，越南、柬埔寨、菲律賓和印度尼西亞的工人的失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)最高，據(jù)估計(jì)這幾個(gè)區(qū)域約50%的工人工作可能在未來(lái)20年被自動(dòng)化取代。

亞洲作為制造業(yè)的重要區(qū)域，在面臨制造業(yè)向自動(dòng)化、智能化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，能否繼續(xù)保持其競(jìng)爭(zhēng)力？

毫無(wú)疑問(wèn)，亞洲正在積極尋求突破。以人工智能為例，各國(guó)政府大力支持人工能，推動(dòng)科技公司、初創(chuàng)公司和學(xué)術(shù)界的創(chuàng)新。2017年，韓國(guó)政府宣布了10億美元的人工智能資金；日本鼓勵(lì)人工智能創(chuàng)業(yè)公司和風(fēng)險(xiǎn)投資；新加坡政府的國(guó)家研究基金會(huì)宣布國(guó)家人工智能計(jì)劃（AI.SG），計(jì)劃未來(lái)五年投入1.5億新加坡元（約1.07億美元）發(fā)展人工智能。

除了政府的支持，亞洲企業(yè)更積極打破行業(yè)壁壘加快新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)。不同于歐美同類企業(yè)，中國(guó)領(lǐng)先企業(yè)間的合作屢見(jiàn)不鮮，一些知名范例包括：百度與小米在物聯(lián)網(wǎng)與人工智能領(lǐng)域合作開(kāi)發(fā)更多應(yīng)用場(chǎng)景；騰訊與京東合作布局電子商務(wù)生態(tài)圈；印度系統(tǒng)集成商組成AI聯(lián)盟（OpenAI）。這賦予它們驚人的影響力，也意味著它們擁有可用于快速推動(dòng)創(chuàng)新的技術(shù)實(shí)力和資本基礎(chǔ)。

中國(guó)是亞洲智能化轉(zhuǎn)型的重要力量。政府加強(qiáng)智能制造頂層設(shè)計(jì)，開(kāi)展試點(diǎn)示范和標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)；企業(yè)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提升系統(tǒng)解決方案能力。中國(guó)智能制造取得明顯成效，進(jìn)入高速成長(zhǎng)期。

中國(guó)智能制造進(jìn)入成長(zhǎng)期主要體現(xiàn)在三方面：首先，中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)字化能力素質(zhì)提升，為未來(lái)制造系統(tǒng)的分析預(yù)測(cè)和自適應(yīng)奠定基礎(chǔ)。第二、財(cái)務(wù)效益方面，智能制造對(duì)企業(yè)的利潤(rùn)貢獻(xiàn)率明顯提升。第三、典型應(yīng)用方面，中國(guó)已成為工業(yè)機(jī)器人第一消費(fèi)大國(guó)，需求增長(zhǎng)強(qiáng)勁。

1.1數(shù)字化能力素質(zhì)提升

企業(yè)數(shù)字化能力素質(zhì)體現(xiàn)在其利用數(shù)據(jù)指導(dǎo)生產(chǎn)以及系統(tǒng)自優(yōu)化的能力。我們借鑒國(guó)際普遍認(rèn)可的工業(yè)4.0發(fā)展路徑，將企業(yè)智能化成熟度分為六個(gè)階段：計(jì)算機(jī)化、連接、可視、透明、預(yù)測(cè)和自適應(yīng)。

① 計(jì)算機(jī)化：

企業(yè)通過(guò)計(jì)算機(jī)化高效處理重復(fù)性工作，并實(shí)現(xiàn)高精度、低成本制造。但不同的信息技術(shù)系統(tǒng)在企業(yè)內(nèi)部獨(dú)立運(yùn)作，很多設(shè)備并不具備數(shù)字接口。② 連接：

相互關(guān)聯(lián)的環(huán)節(jié)取代各自為政的信息技術(shù)。操作技術(shù)（OT）系統(tǒng)的各部分實(shí)現(xiàn)了連通性和互操作性，但是依舊未能達(dá)到IT層面和OT層面的完全整合 6。

③ 可視：

了解正在發(fā)生什么，通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)總線和傳感器等物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，企業(yè)捕獲大量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，建立起企業(yè)的“數(shù)字孿生”，從而改變以前基于人工經(jīng)驗(yàn)的決策方式，轉(zhuǎn)為基于數(shù)字進(jìn)行決策。

④ 透明：

了解事件發(fā)生的原因，并通過(guò)根本原因分析生成認(rèn)識(shí)。⑤ 預(yù)測(cè)：

將數(shù)字孿生投射到未來(lái)，模擬不同的情景對(duì)未來(lái)發(fā)展進(jìn)行預(yù)測(cè)，并適時(shí)做出決策和采取適當(dāng)措施。

⑥ 自適應(yīng)：

預(yù)測(cè)能力只是自動(dòng)化行為和決策的根本要求，而持續(xù)的自適應(yīng)則使企業(yè)實(shí)現(xiàn)自主響應(yīng)，以便其盡快適應(yīng)變化的經(jīng)營(yíng)環(huán)境。

隨著中國(guó)兩化融合和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)等多項(xiàng)舉措推進(jìn)，制造型企業(yè)數(shù)字化能力素質(zhì)顯著提升，大部分企業(yè)正致力于數(shù)據(jù)縱向集成。金準(zhǔn)人工智能專家調(diào)研結(jié)果顯示，81%的受訪企業(yè)已完成計(jì)算機(jī)化階段，其中41%處于連接階段，28%處于可視階段，9%處于透明階段，而預(yù)測(cè)和自適應(yīng)階段的企業(yè)各自占2%。

1.2智能制造利潤(rùn)貢獻(xiàn)顯著提升

向工業(yè)4.0進(jìn)階為制造企業(yè)帶來(lái)真實(shí)可見(jiàn)的效益。2013年金準(zhǔn)人工智能專家曾調(diào)研全國(guó)200家制造型企業(yè)，結(jié)果顯示中國(guó)企業(yè)智能制造處在初級(jí)階段，且利潤(rùn)微薄。經(jīng)過(guò)五年的快速發(fā)展，智能制造產(chǎn)品和服務(wù)的盈利能力顯著提升。

2013年智能制造為企業(yè)帶來(lái)的利潤(rùn)并不明顯，55%的受訪企業(yè)其智能制造產(chǎn)品和服務(wù)凈利潤(rùn)貢獻(xiàn)率處于0-10%的區(qū)間，而2017年，僅有11%的受訪企業(yè)處于這個(gè)區(qū)間，而41%的企業(yè)其智能制造利潤(rùn)貢獻(xiàn)率在11-30%之間。利潤(rùn)貢獻(xiàn)率超過(guò)50%的企業(yè)，由2013年受訪企業(yè)占比14%提升到2017年的33%。智能制造利潤(rùn)貢獻(xiàn)率明顯提升，利潤(rùn)來(lái)源包括生產(chǎn)過(guò)程中效率的提升和產(chǎn)品服務(wù)價(jià)值的提升。

1.3應(yīng)用市場(chǎng)潛力

中國(guó)已連續(xù)六年為工業(yè)機(jī)器人第一消費(fèi)大國(guó)。IFR(International Federationof Robotics)數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)工業(yè)機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模在2017年為42億美元，全球占比27%，2020年將擴(kuò)大到59億美元。2018-2020年國(guó)內(nèi)機(jī)器人銷(xiāo)量將分別為16、19.5、23.8萬(wàn)臺(tái)，未來(lái)3年CAGR達(dá)到22%。汽車(chē)、高端裝備制造和電子電器行業(yè)依然為工業(yè)機(jī)器人的主要用戶。

中國(guó)有哪些獨(dú)特優(yōu)勢(shì)？首先是數(shù)據(jù)量。當(dāng)前人工智能熱潮背后的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)極其依賴。識(shí)別人臉、翻譯語(yǔ)言和試驗(yàn)無(wú)人駕駛汽車(chē)需要大量的“訓(xùn)練數(shù)據(jù)”。由于中國(guó)的人口數(shù)量和設(shè)備數(shù)量龐大，中國(guó)企業(yè)在獲取數(shù)據(jù)方面具有天然的優(yōu)勢(shì)。第二，中國(guó)制造業(yè)企業(yè)硬件設(shè)備和廠房相對(duì)歐美企業(yè)普遍較新，比較容易實(shí)現(xiàn)設(shè)備連接和廠房改造。

二、智能制造部署重點(diǎn)

金準(zhǔn)人工智能專家調(diào)查發(fā)現(xiàn)，中國(guó)工業(yè)企業(yè)智能制造五大部署重點(diǎn)依次為：數(shù)字化工廠（63%）、設(shè)備及用戶價(jià)值深挖（62%）、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（48%）、重構(gòu)商業(yè)模式（36%）以及人工智能（21%）。

訪企業(yè)所關(guān)注的相關(guān)技術(shù)包括工業(yè)軟件、傳感器技術(shù)、通信技術(shù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析等。當(dāng)然，我們不能簡(jiǎn)單認(rèn)為有了這些技術(shù)，就是實(shí)現(xiàn)智能制造，因?yàn)樾轮圃鞓I(yè)文化的變革進(jìn)程是相當(dāng)復(fù)雜和緩慢的，沒(méi)有行業(yè)、企業(yè)與用戶的融合推進(jìn)，這次變革無(wú)法實(shí)現(xiàn)。

2.1 數(shù)字化工廠

智能制造是以制造環(huán)節(jié)的智能化為核心，以端到端數(shù)據(jù)流為基礎(chǔ)，以數(shù)字作為核心驅(qū)動(dòng)力，因此數(shù)字化工廠被企業(yè)列為智能制造部署的首要任務(wù)。目前企業(yè)數(shù)字化工廠部署以打通生產(chǎn)到執(zhí)行的數(shù)據(jù)流為主要任務(wù)，而產(chǎn)品數(shù)據(jù)流和供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)流提升空間大。

數(shù)字化工廠通過(guò)新一代信息技術(shù)，實(shí)現(xiàn)從設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、物流和服務(wù)等各個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)串連，加速?zèng)Q策，提高準(zhǔn)確性。只有打通數(shù)據(jù)流才能實(shí)現(xiàn)基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)變化，對(duì)生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行分析和優(yōu)化處理，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程、工藝流程和資金流程的協(xié)同，以及生產(chǎn)資源（材料、能源等）在企業(yè)內(nèi)部及企業(yè)之間的動(dòng)態(tài)配置。打通數(shù)據(jù)流也是工廠建立“數(shù)字孿生”的前提，數(shù)字孿生不僅指產(chǎn)品的數(shù)字化，也包含工廠本身和工藝流程及設(shè)備的數(shù)字化，從而實(shí)現(xiàn)全面追溯、物理與虛擬雙向共享和交互信息。打通數(shù)據(jù)流主要包括三類數(shù)據(jù)的連通，即生產(chǎn)流程數(shù)據(jù)、產(chǎn)品數(shù)據(jù)以及供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)。2.1.1生產(chǎn)流程數(shù)據(jù) 打通生產(chǎn)流程數(shù)據(jù)除了從生產(chǎn)計(jì)劃到執(zhí)行的數(shù)據(jù)流(如ERP到MES)，還包括MES與控制設(shè)備和監(jiān)視設(shè)備之間的數(shù)據(jù)流，現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備與控制設(shè)備之間的數(shù)據(jù)流，以及MES與現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備之間的數(shù)據(jù)流等。

2.1.2產(chǎn)品數(shù)據(jù)流

打通產(chǎn)品數(shù)據(jù)流主要體現(xiàn)在產(chǎn)品全生命周期數(shù)字一體化和產(chǎn)品全生命周期可追溯。產(chǎn)品全生命周期數(shù)字一體化以縮短研發(fā)周期為核心，主要應(yīng)用基于模型定義（MBD）技術(shù)進(jìn)行產(chǎn)品研發(fā)、建設(shè)產(chǎn)品全生命周期管理系統(tǒng)(PLM)等。研發(fā)是數(shù)字化工廠“數(shù)據(jù)鏈條”的起點(diǎn)，研發(fā)環(huán)節(jié)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)將在工廠的各個(gè)系統(tǒng)間實(shí)時(shí)傳遞，數(shù)據(jù)的同步更新避免了傳統(tǒng)制造企業(yè)經(jīng)常出現(xiàn)的由于溝通不暢產(chǎn)生的差錯(cuò)，也使得工廠的效率大大提升，縮短產(chǎn)品研制周期。產(chǎn)品全生命周期可追溯以提升產(chǎn)品質(zhì)量管控為核心。

主要應(yīng)用是讓產(chǎn)品在全生命周期具有唯一標(biāo)識(shí)，應(yīng)用傳感器、智能儀器儀表、工控系統(tǒng)等自動(dòng)采集質(zhì)量管理所需要數(shù)據(jù)，通過(guò)MES系統(tǒng)開(kāi)展在線質(zhì)量檢測(cè)和預(yù)警等。2.1.3供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)流

打通供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)流主要體現(xiàn)在供應(yīng)鏈上下游協(xié)同優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)協(xié)同制造。主要應(yīng)用是建設(shè)跨企業(yè)制造資源協(xié)同平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)間研發(fā)、管理和服務(wù)系統(tǒng)的集成和對(duì)接，為接入企業(yè)提供研發(fā)設(shè)計(jì)、運(yùn)營(yíng)管理、數(shù)據(jù)分析、知識(shí)管理、信息安全等服務(wù)，開(kāi)展制造服務(wù)和資源的動(dòng)態(tài)分析和柔性配置。

金準(zhǔn)人工智能專家調(diào)研結(jié)果顯示，目前企業(yè)致力于打通從ERP到MES乃至現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)流，但這也僅是從生產(chǎn)到執(zhí)行的打通，未來(lái)還需將產(chǎn)品數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)串聯(lián)。我們們將生產(chǎn)數(shù)據(jù)流分為兩個(gè)環(huán)節(jié)：

一、打通生產(chǎn)計(jì)劃與執(zhí)行系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流；

二、執(zhí)行與監(jiān)控和現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)流。結(jié)果顯示，83%的受訪企業(yè)表示已打通ERP和MES的數(shù)據(jù)流打通。62% 的企業(yè)繼續(xù)向下打通MES到現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)流。但僅有47%的企業(yè)打通了產(chǎn)品數(shù)據(jù)流，44%的企業(yè)打通供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)流（圖2.4）。而且考慮到我們調(diào)查的企業(yè)均為資質(zhì)較好且為中等以上規(guī)模，這一系列比率顯然高于中國(guó)整體平均水平。

從行業(yè)角度來(lái)看，航空航天領(lǐng)域全部受訪企業(yè)已經(jīng)打通從生產(chǎn)計(jì)劃到執(zhí)行的數(shù)據(jù)，但從生產(chǎn)執(zhí)行到現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備、產(chǎn)品以及供應(yīng)鏈的數(shù)據(jù)鏈條連通相對(duì)滯后，提升空間大。電子組件及電器制造行業(yè)產(chǎn)品數(shù)據(jù)流和供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)流連通情況高于其他行業(yè)，數(shù)字化工廠整體水平較高。產(chǎn)品質(zhì)量可謂是制藥行業(yè)的生命，而打通產(chǎn)品數(shù)據(jù)流的制藥企業(yè)僅占33%，行業(yè)需要強(qiáng)化產(chǎn)品全生命周期可追溯，提升產(chǎn)品質(zhì)量管控能力。汽車(chē)及汽車(chē)零部件以及高端裝備制造都在產(chǎn)品數(shù)據(jù)流方面領(lǐng)先（圖2.5）。

未來(lái)數(shù)字世界和現(xiàn)實(shí)世界會(huì)是一體兩面，打通數(shù)據(jù)流也是數(shù)字孿生（digital twin）操作的基礎(chǔ)。金準(zhǔn)人工智能專家認(rèn)為數(shù)字孿生是物理實(shí)體或流程的準(zhǔn)實(shí)時(shí)數(shù)字化鏡像，有助于企業(yè)績(jī)效提升。數(shù)字孿生往往包含“數(shù)字產(chǎn)品孿生”、“生產(chǎn)工藝流程數(shù)字孿生”和“設(shè)備數(shù)字孿生”不同層面但可以高度集中統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型。

數(shù)字產(chǎn)品孿生領(lǐng)域，特斯拉公司為其生產(chǎn)和銷(xiāo)售的每一輛電動(dòng)汽車(chē)都建立數(shù)字孿生模型，相對(duì)應(yīng)的模型數(shù)據(jù)都保存在公司數(shù)據(jù)庫(kù)。每輛電動(dòng)車(chē)每天報(bào)告其日常經(jīng)驗(yàn)，并通過(guò)數(shù)字孿生的模擬程序使用這些數(shù)據(jù)來(lái)發(fā)現(xiàn)可能的異常情況并提供糾正措施。通過(guò)數(shù)字孿生模擬，特斯拉每天可獲得相當(dāng)于160萬(wàn)英里的駕駛體驗(yàn)，并在不斷的學(xué)習(xí)過(guò)程中反饋給每輛車(chē)。生產(chǎn)流程數(shù)字孿生領(lǐng)域，一些嗅覺(jué)敏銳的工廠及生產(chǎn)線開(kāi)始引入數(shù)字孿生，在建造之前，對(duì)工廠進(jìn)行仿真和模擬，虛擬出建造工廠的最佳流程，再將真實(shí)參數(shù)傳給實(shí)際的工廠建設(shè)，有效減少誤差和風(fēng)險(xiǎn)。待廠房和生產(chǎn)線建成之后，日常的運(yùn)行和維護(hù)通過(guò)數(shù)字孿生進(jìn)行交互，能夠迅速找出問(wèn)題所在，提高工作效率。Gartner對(duì)美國(guó)、德國(guó)、中國(guó)與日本的202位企業(yè)的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，到2020年，至少50%年收入超過(guò)50億美元的制造商將為其產(chǎn)品或資產(chǎn)啟動(dòng)至少一項(xiàng)數(shù)字孿生項(xiàng)目，屆時(shí)參與使用數(shù)字孿生技術(shù)的企業(yè)數(shù)量將增長(zhǎng)3倍。預(yù)計(jì)在今后數(shù)年時(shí)間，將有數(shù)以億計(jì)的用戶使用數(shù)字孿生操作，它將被企業(yè)用于規(guī)劃設(shè)備服務(wù)、生產(chǎn)線操作、預(yù)測(cè)設(shè)備故障、提高操作效率、加速新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)等。在未來(lái)，這項(xiàng)技術(shù)有望與工業(yè)生產(chǎn)徹底融合，推動(dòng)智能工業(yè)進(jìn)入新階段。如何創(chuàng)建數(shù)字孿生？金準(zhǔn)人工智能專家認(rèn)為數(shù)字孿生的創(chuàng)建包含兩個(gè)主要關(guān)注領(lǐng)域：

一是設(shè)計(jì)數(shù)字孿生的流程和產(chǎn)品生命周期的數(shù)據(jù)要求—— 從資產(chǎn)的設(shè)計(jì)到資產(chǎn)在真實(shí)世界中的現(xiàn)場(chǎng)使用和維護(hù)；

二是創(chuàng)建使能技術(shù)，整合真實(shí)資產(chǎn)及其數(shù)字孿生，使傳感器數(shù)據(jù)與企業(yè)核心系統(tǒng)中的運(yùn)營(yíng)和交易信息實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)流動(dòng)。

2.2 設(shè)備和用戶價(jià)值深度挖掘

制造型企業(yè)面臨愈發(fā)激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)和日益透明的產(chǎn)品定價(jià)，不得不尋找新的價(jià)值來(lái)源。金準(zhǔn)人工智能專家智能制造調(diào)研結(jié)果顯示，設(shè)備和用戶價(jià)值深度挖掘是企業(yè)智能制造部署第二重點(diǎn)領(lǐng)域。62%的受訪企業(yè)正積極部署設(shè)備和用戶價(jià)值深度挖掘，其中41%的企業(yè)側(cè)重設(shè)備價(jià)值挖掘，21%的企業(yè)側(cè)重用戶價(jià)值挖掘。

圍繞設(shè)備進(jìn)行價(jià)值挖掘可以說(shuō)是制造型企業(yè)的天性。如在研發(fā)設(shè)計(jì)階段，嵌入新技術(shù)，生產(chǎn)更智能或更多樣化的產(chǎn)品；在銷(xiāo)售階段，提供設(shè)備相關(guān)金融服務(wù)；在售后階段，對(duì)出廠設(shè)備和產(chǎn)品進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和監(jiān)控，并進(jìn)行性能分析、預(yù)測(cè)性維護(hù)等，既提升安全性，也為企業(yè)創(chuàng)造更多服務(wù)機(jī)會(huì)。

雖然起步較晚，制造型企業(yè)也在探索和嘗試對(duì)用戶價(jià)值進(jìn)行深度挖掘，其中以C2M(customer-to-manufactory，客戶到制造)最受矚目。C2M體現(xiàn)了定制化生產(chǎn)的特性，使制造商直接面對(duì)用戶，以滿足用戶個(gè)性化需求；同時(shí)通過(guò)減少中間環(huán)節(jié)降低成本、提升效率。紅領(lǐng)集團(tuán)通過(guò)打造C2M電商平臺(tái)、柔性供應(yīng)能力和大數(shù)據(jù)能力實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模定制化。顧客可以在其C2M電商平臺(tái)選擇款式、工藝、材料并下單。平臺(tái)快速收集顧客分散、個(gè)性化需求數(shù)據(jù)的同時(shí)，大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)按客戶需求匹配產(chǎn)品數(shù)據(jù)模型，其款式數(shù)據(jù)和工藝數(shù)據(jù)能滿足超過(guò)百萬(wàn)萬(wàn)億種設(shè)計(jì)組合，覆蓋99.9%的個(gè)性化設(shè)計(jì)需求。當(dāng)版型確定后，系統(tǒng)自動(dòng)生成工藝數(shù)據(jù)，工藝數(shù)據(jù)發(fā)送至工廠，工廠進(jìn)行生產(chǎn)交付。整個(gè)流程從下訂單到產(chǎn)品出廠僅需7個(gè)工作日，并做到按需生產(chǎn)、零庫(kù)存、一人一版、一衣一款。

阿里巴巴的“淘工廠”集結(jié)上萬(wàn)家工廠，將電商買(mǎi)家訂單與制造廠商產(chǎn)能進(jìn)行對(duì)接，把柔性產(chǎn)能檔期聯(lián)網(wǎng)，解決電商買(mǎi)家有訂單無(wú)工廠，制造企業(yè)有產(chǎn)能無(wú)訂單的結(jié)癥。

2.3 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)

智能制造要求制造系統(tǒng)具備感知、分析、決策和執(zhí)行的能力，而這些能力的核心均涉及物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)，如面向感知的物聯(lián)技術(shù)（傳感器、RFID、芯片）、面向分析的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析和面向決策及服務(wù)的應(yīng)用平臺(tái)。

金準(zhǔn)人工智能專家調(diào)研結(jié)果顯示，目前中國(guó)制造企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用以感知為重點(diǎn)，分析和服務(wù)交融將是未來(lái)物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)重點(diǎn)。受訪企業(yè)普遍建立系統(tǒng)以傳感器采集動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)分析和平臺(tái)應(yīng)用相對(duì)滯后。從行業(yè)應(yīng)用來(lái)看，電子及電器行業(yè)傳感器和平臺(tái)應(yīng)用最為普及，76%的受訪企業(yè)利用傳感器采集數(shù)據(jù)，43%的企業(yè)利用物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，但僅有33%的企業(yè)采用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析所采集的數(shù)據(jù)。汽車(chē)及零部件制造行業(yè)傳感器技術(shù)應(yīng)用也有較高普及率達(dá)73%，但大數(shù)據(jù)和平臺(tái)應(yīng)用低于其他受訪行業(yè)。制藥行業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)利用最為積極，因?yàn)獒t(yī)藥行業(yè)早已面臨海量數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)（圖2.6）。

感知僅是物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的初級(jí)階段，以數(shù)據(jù)洞察指導(dǎo)行動(dòng)，從而提高效率，或者與服務(wù)交融創(chuàng)造新價(jià)值，才是物聯(lián)網(wǎng)的核心。云平臺(tái)通過(guò)提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)傳輸、存儲(chǔ)和處理能力，幫助制造企業(yè)采集和處理大量數(shù)據(jù)。工業(yè)云平臺(tái)不僅能夠?qū)崿F(xiàn)企業(yè)通過(guò)平臺(tái)完成產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、工藝、制造、采購(gòu)、營(yíng)銷(xiāo)等環(huán)節(jié)，還將改變傳統(tǒng)生產(chǎn)方式和制造生態(tài)，創(chuàng)造新的收入來(lái)源和商業(yè)模式。中國(guó)制造企業(yè)云部署現(xiàn)狀如何？

金準(zhǔn)人工智能專家調(diào)研發(fā)現(xiàn)，中國(guó)制造企業(yè)云部署積極性不高。53%的受訪制造企業(yè)尚未部署工業(yè)云，47%的企業(yè)正在進(jìn)行工業(yè)云部署，其中27%的企業(yè)部署私有云，14%部署公有云，6%部署混合云（圖2.7）。上云可以大幅降低每個(gè)單元的儲(chǔ)存和計(jì)算成本，甚至通過(guò)跨界創(chuàng)造新的商業(yè)模式，但也帶來(lái)了復(fù)雜性。企業(yè)擔(dān)心一旦將諸如工廠生產(chǎn)過(guò)程、資產(chǎn)性能管理的數(shù)據(jù)放到云平臺(tái)上之后，信息安全、知識(shí)產(chǎn)權(quán)問(wèn)題會(huì)接踵而至。除此之外，很多企業(yè)尚未明確工業(yè)云在企業(yè)層面的商業(yè)應(yīng)用和相關(guān)能力欠缺也是導(dǎo)致企業(yè)云部署積極性不高的原因。

對(duì)于選擇公有云還是私有云，很大程度取決于企業(yè)的關(guān)注點(diǎn)不同。如果企業(yè)只是聚焦自己的生產(chǎn)制造，降本增效，往往不會(huì)選擇公有云；如果企業(yè)聚焦商業(yè)模式創(chuàng)新和產(chǎn)品轉(zhuǎn)型，則會(huì)天然的更傾向于選擇公有云或混合云，因?yàn)橥婕胺?wù)平臺(tái)，需要做到一定程度上的兼容和融合。由于目前國(guó)內(nèi)比較常見(jiàn)的工業(yè)云的部署以云的基礎(chǔ)功能為主，企業(yè)把云看作虛擬服務(wù)器，在云上做存儲(chǔ)、計(jì)算，只有少數(shù)企業(yè)通過(guò)云部署改變生產(chǎn)方式和制造生態(tài)，進(jìn)行公有云和混合云部署的企業(yè)仍為少數(shù)。

金準(zhǔn)人工智能專家認(rèn)為物聯(lián)網(wǎng)在智能制造領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景主要分為三類：設(shè)備與資產(chǎn)管理、產(chǎn)品洞察和服務(wù)創(chuàng)新。2.3.1設(shè)備與資產(chǎn)管理

具備感測(cè)與聯(lián)網(wǎng)功能的系統(tǒng)與大數(shù)據(jù)結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)設(shè)備的監(jiān)控和管理，如遠(yuǎn)程監(jiān)控、預(yù)測(cè)性維護(hù)和互聯(lián)現(xiàn)場(chǎng)等。遠(yuǎn)程監(jiān)控以物聯(lián)網(wǎng)替代傳統(tǒng)的人工巡檢機(jī)制，通過(guò)傳感器遠(yuǎn)距離將設(shè)備數(shù)據(jù)傳輸?shù)竭\(yùn)營(yíng)中心。預(yù)測(cè)性維護(hù)打破傳統(tǒng)工廠按計(jì)劃進(jìn)行定期維護(hù)設(shè)備的運(yùn)營(yíng)方式，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)對(duì)設(shè)備整個(gè)生命周期進(jìn)行全程監(jiān)控，并預(yù)測(cè)設(shè)備未來(lái)可能發(fā)生的故障，提前制定預(yù)防性維護(hù)計(jì)劃，減少故障率并提高生產(chǎn)效率。物聯(lián)網(wǎng)還可以連接和監(jiān)控廠房的工業(yè)裝置和設(shè)備，獲得有見(jiàn)解的分析，從而幫助跨工業(yè)設(shè)備、生產(chǎn)線以及在整個(gè)工廠范圍內(nèi)優(yōu)化性能和效率。當(dāng)然，除了新廠房，老廠房和設(shè)備在沒(méi)有更新?lián)Q代之前，也有聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控的需要，如何在現(xiàn)有設(shè)備上進(jìn)行物聯(lián)網(wǎng)改造是值得企業(yè)關(guān)注的問(wèn)題。2.3.2產(chǎn)品洞察

制造企業(yè)往往不太了解自己的產(chǎn)品如何被使用，而物聯(lián)網(wǎng)將改變這一現(xiàn)狀。在產(chǎn)品投入使用后，制造廠商可以通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)與產(chǎn)品建立并保持聯(lián)系，收集動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，以更加系統(tǒng)的方式實(shí)時(shí)地持續(xù)地分析產(chǎn)品使用情況。在了解客戶對(duì)產(chǎn)品的使用方式后，廠商還可以基于數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)客戶需求，開(kāi)發(fā)個(gè)性化產(chǎn)品和新的服務(wù)項(xiàng)目，提高產(chǎn)品附加值。2.3.3服務(wù)創(chuàng)新

基于數(shù)據(jù)和平臺(tái)提供后市場(chǎng)服務(wù)，物聯(lián)網(wǎng)與服務(wù)交融實(shí)現(xiàn)商業(yè)模式創(chuàng)新。物聯(lián)網(wǎng)協(xié)助制造企業(yè)更有效捕捉和預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求，創(chuàng)造動(dòng)態(tài)化、個(gè)性化的智能服務(wù)、咨詢服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)、物聯(lián)網(wǎng)金融與保險(xiǎn)等新的服務(wù)種類。這類應(yīng)用將打破企業(yè)原來(lái)的邊界，從全社會(huì)的維度思考制造資源的優(yōu)化，客戶和制造端的互動(dòng)以及各種商業(yè)模式的創(chuàng)新。企業(yè)需要評(píng)估自身業(yè)務(wù)需要，明確商業(yè)目標(biāo)、相關(guān)流程和預(yù)期結(jié)果的范圍，在考慮技術(shù)可擴(kuò)展性、性能、帶寬經(jīng)濟(jì)和技術(shù)創(chuàng)新等級(jí)后，才能對(duì)數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的處理架構(gòu)做出明智的選擇。

2.4 重構(gòu)未來(lái)商業(yè)模式

智能制造不僅能夠幫助制造型企業(yè)實(shí)現(xiàn)降本增效，也賦予企業(yè)重新思考價(jià)值定位和重構(gòu)商業(yè)模式的契機(jī)。同時(shí)，新進(jìn)入者也在不斷挑戰(zhàn)傳統(tǒng)市場(chǎng)參與者的地位，眾多技術(shù)型企業(yè)加入戰(zhàn)場(chǎng)推動(dòng)工業(yè)企業(yè)探索商業(yè)模式上的創(chuàng)新。金準(zhǔn)人工智能專家調(diào)研發(fā)現(xiàn)企業(yè)對(duì)未來(lái)商業(yè)模式的規(guī)劃大致呈四類：30%的受訪企業(yè)未來(lái)商業(yè)模式將以平臺(tái)為核心，26%的企業(yè)走規(guī)?；ㄖ颇Ｊ?，24%以“產(chǎn)品+服務(wù)”為核心向解決方案商轉(zhuǎn)型，12%以知識(shí)產(chǎn)權(quán)為核心（圖2.8）。平臺(tái)型商業(yè)模式定位以提供多種軟件服務(wù)和搭建生態(tài)系統(tǒng)為核心，未來(lái)可能不會(huì)出現(xiàn)類似BAT這樣的行業(yè)巨頭，但不乏垂直行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)或平臺(tái)。

規(guī)模化定制模式，如C2M已經(jīng)不局限于服裝制造，而延伸到汽車(chē)和裝備制造等行業(yè)?！爱a(chǎn)品+服務(wù)”為核心旨在圍繞客戶需求提供解決方案，是目前很多企業(yè)在做的。以知識(shí)產(chǎn)權(quán)為核心的企業(yè)往往通過(guò)專利戰(zhàn)略，形成技術(shù)壁壘占領(lǐng)市場(chǎng)。

不同商業(yè)模式的價(jià)值定位和價(jià)值創(chuàng)造方式不同，所面臨的挑戰(zhàn)也不盡相同（圖2.9）。企業(yè)需要持續(xù)審視自己的商業(yè)模式，通過(guò)評(píng)估自身運(yùn)營(yíng)情況進(jìn)行適當(dāng)?shù)馗纳撇⒍ㄆ谠u(píng)估其他商業(yè)模式是否具有可行性。

2.5 人工智能

人工智能對(duì)制造業(yè)的影響主要來(lái)自兩方面： 一是在制造和管理流程中運(yùn)用人工智能提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率；二是對(duì)現(xiàn)有產(chǎn)品與服務(wù)的徹底顛覆。

隨著國(guó)內(nèi)制造業(yè)自動(dòng)化程度提高，機(jī)器人在制造過(guò)程和管理流程中的應(yīng)用日益廣泛，而人工智能更進(jìn)一步賦予機(jī)器人自我學(xué)習(xí)能力。結(jié)合數(shù)據(jù)管理，導(dǎo)入自動(dòng)化設(shè)備及相關(guān)設(shè)備的聯(lián)網(wǎng)，機(jī)器人通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)分析，可以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)線的精準(zhǔn)配合，并更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)和實(shí)時(shí)檢測(cè)生產(chǎn)問(wèn)題。人工智能在制造業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用則更具有顛覆性。產(chǎn)品本身就是人工智能的載體，硬件與各類軟件結(jié)合具備感知、判斷的能力并實(shí)時(shí)與用戶、環(huán)境互動(dòng)。而產(chǎn)品的功能和服務(wù)，也將顛覆原有生態(tài)系統(tǒng)。以汽車(chē)產(chǎn)業(yè)為例，傳統(tǒng)汽車(chē)行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)格局是金字塔型——整車(chē)廠處于頂端，各級(jí)別供應(yīng)商跟隨其后。但是在智能汽車(chē)時(shí)代，整車(chē)廠的主導(dǎo)地位將受到嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，零部件廠商、互聯(lián)網(wǎng)巨頭、算法公司、芯片制造商、傳感器供應(yīng)商等企業(yè)無(wú)不加快對(duì)無(wú)人駕駛技術(shù)的研發(fā)和商業(yè)化步伐，并期望通過(guò)占據(jù)技術(shù)制高點(diǎn)打破汽車(chē)產(chǎn)業(yè)的生態(tài)平衡。

中國(guó)制造企業(yè)人工智能應(yīng)用情況如何？金準(zhǔn)人工智能專家智能制造調(diào)研發(fā)現(xiàn)，51%的受訪企業(yè)在制造和管理流程中運(yùn)用人工智能，46%的受訪企業(yè)在產(chǎn)品和服務(wù)領(lǐng)域已經(jīng)或計(jì)劃部署人工智能（圖2.10）。制造和管理流程中人工智能的運(yùn)用更偏向系統(tǒng)自動(dòng)化和制造精益化，目的是提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，同時(shí)人也被解放出來(lái)，可以去思考更復(fù)雜的問(wèn)題。主要應(yīng)用場(chǎng)景包括使用機(jī)器人實(shí)現(xiàn)流程自動(dòng)化、柔性制造、定制化生產(chǎn)、質(zhì)量檢測(cè)等。在產(chǎn)品和服務(wù)領(lǐng)域人工智能的運(yùn)用更側(cè)重產(chǎn)品和服務(wù)與使用者的互動(dòng)，典型應(yīng)用包括研發(fā)和新品測(cè)試、用戶行為分析、自動(dòng)駕駛等。

當(dāng)然人工智能仍處在其發(fā)展早期，技術(shù)突破及商業(yè)論證需要更長(zhǎng)時(shí)間。另外，人工智能應(yīng)用環(huán)境和基礎(chǔ)設(shè)施的完善程度，信息和安全法規(guī)、企業(yè)自身的能力都成為企業(yè)面臨的主要挑戰(zhàn)。我們發(fā)現(xiàn)，對(duì)于尚未部署人工智能的制造企業(yè)來(lái)說(shuō)，缺乏投資人工智能的商業(yè)論證、尚不具備建立和支持人工智能的系統(tǒng)能力、尚不明確部署人工智能的前提為主要挑戰(zhàn)（圖2.11）。

人工智能正迅速滲透各行各業(yè)。汽車(chē)及汽車(chē)零部件制造、高端裝備制造、電子及電器制造三個(gè)行業(yè)在制造流程中采用機(jī)器人的比例過(guò)半。汽車(chē)及零部件制造行業(yè)使用機(jī)器人的企業(yè)比例達(dá)到80%，預(yù)示未來(lái)工業(yè)機(jī)器人的市場(chǎng)增量將主要來(lái)自非汽車(chē)行業(yè)。在產(chǎn)品和服務(wù)領(lǐng)域已經(jīng)或計(jì)劃部署人工智能的行業(yè)分布比較均勻，高端裝備制造和制藥比例較高，但其他行業(yè)如新材料、汽車(chē)及零部件、航空航天、電子及電器也正在或計(jì)劃部署人工智能。

行業(yè)對(duì)人工智能的理解已隨著算法、技術(shù)和應(yīng)用的發(fā)展，越來(lái)越加深。對(duì)于企業(yè)而言，應(yīng)跳出人工智能僅是“機(jī)器換人”的既定思維，在精益制造、產(chǎn)品質(zhì)量、用戶體驗(yàn)等多方面進(jìn)行部署。

三、跨越能力鴻溝

重構(gòu)商業(yè)模式是一項(xiàng)復(fù)雜艱巨的任務(wù)，我們請(qǐng)企業(yè)就實(shí)現(xiàn)構(gòu)想中的商業(yè)模式所面臨的能力鴻溝進(jìn)行打分，綜合來(lái)看，商業(yè)模式優(yōu)化、創(chuàng)新管理以及云部署為企業(yè)能力建設(shè)三大關(guān)鍵任務(wù)，金準(zhǔn)人工智能專家建議分別從以下幾個(gè)方面入手提升能力：

3.1商業(yè)模式優(yōu)化

優(yōu)化商業(yè)模式可能僅需要改變或改進(jìn)目前模式中部分元素，也可能涉及改變整體運(yùn)營(yíng)模式的重大轉(zhuǎn)型。在過(guò)去的15年里，由于技術(shù)、通信、物流和交通等方面的迅速進(jìn)步，整體運(yùn)營(yíng)模式的重大轉(zhuǎn)型已更為常見(jiàn)。企業(yè)需要運(yùn)用行之有效的方法和工具，從以下工作流程各環(huán)節(jié)入手優(yōu)化商業(yè)模式：

① 企業(yè)轉(zhuǎn)型整編：

優(yōu)化現(xiàn)有商業(yè)模式，包括從原材料采購(gòu)到產(chǎn)品銷(xiāo)售過(guò)程所涉及的一切環(huán)節(jié)，挖掘可以整體改動(dòng)或局部改進(jìn)的待優(yōu)化環(huán)節(jié)，以支持新的商業(yè)模式。

② 重新配置信息技術(shù)系統(tǒng)：

企業(yè)需要探索、設(shè)計(jì)與實(shí)施基礎(chǔ)設(shè)施及信息技術(shù)系統(tǒng)的改進(jìn)。③ 重新調(diào)配人員： 人盡其用是企業(yè)轉(zhuǎn)型可持續(xù)性的關(guān)鍵之一。重新調(diào)配人員側(cè)重于設(shè)計(jì)和實(shí)施人員調(diào)度，以支持新商業(yè)模式，并實(shí)現(xiàn)從原有模式到新模式的順利過(guò)渡。該環(huán)節(jié)還包括制定新的關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)及匯報(bào)關(guān)系以支持新商業(yè)模式。

④ 重組法律、財(cái)務(wù)及稅務(wù)架構(gòu)：

商業(yè)模式優(yōu)化方案的設(shè)計(jì)和實(shí)施通常涉及許多復(fù)雜的法律實(shí)體及稅務(wù)架構(gòu)上的改變。企業(yè)管理團(tuán)隊(duì)需要分析不同方式的利與弊。如新商業(yè)模式下所得稅和轉(zhuǎn)讓定價(jià)事項(xiàng)有何變化，增值稅和關(guān)稅對(duì)新商業(yè)模式可能產(chǎn)生的影響。

3.2創(chuàng)新管理

創(chuàng)新管理的目標(biāo)包括優(yōu)化創(chuàng)新產(chǎn)品管理、優(yōu)化生命周期成本、優(yōu)化資本使用效率和優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)管理。

① 優(yōu)化創(chuàng)新產(chǎn)品管理：

建立統(tǒng)一的產(chǎn)品管理體系（包括有形的產(chǎn)品和服務(wù)），優(yōu)化決策流程，提高決策效率 ② 優(yōu)化生命周期成本：

通過(guò)產(chǎn)品生命周期的最優(yōu)化運(yùn)作，優(yōu)化產(chǎn)品投資成本和運(yùn)營(yíng)成本 ③ 優(yōu)化資本使用效率：

通過(guò)監(jiān)控、評(píng)估和KPI管理，優(yōu)化產(chǎn)品管理、提升資本使用效率 ④ 優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)管理：

有效管理創(chuàng)新過(guò)程中的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)等諸多風(fēng)險(xiǎn)值得注意的是，單純的產(chǎn)品創(chuàng)新管理并不能令企業(yè)長(zhǎng)久保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。如今，幾乎所有產(chǎn)品類別都處于激烈的競(jìng)爭(zhēng)之中，任何新產(chǎn)品的任何獨(dú)特優(yōu)勢(shì)都會(huì)被快速吞噬。組合多種創(chuàng)新類型可以幫助公司擁有更好的財(cái)務(wù)回報(bào)。雖然不能把這些公司的績(jī)效全部歸功于創(chuàng)新，但創(chuàng)新有助于提升一家公司的機(jī)制，包括投資者對(duì)它未來(lái)的預(yù)期。3.3云部署

僅僅把數(shù)據(jù)和應(yīng)用轉(zhuǎn)移到云上是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，大多數(shù)情況，上云會(huì)牽涉多個(gè)業(yè)務(wù)功能，影響企業(yè)的供應(yīng)商、財(cái)務(wù)報(bào)表和客戶，企業(yè)需要長(zhǎng)遠(yuǎn)規(guī)劃，分步執(zhí)行。企業(yè)還需要充分考慮人力資源和數(shù)字化程度如何與云部署配合。

① 規(guī)劃：

審視企業(yè)現(xiàn)有商業(yè)模式并探討是否有其他可行的商業(yè)模式，根據(jù)商業(yè)模式制定云部署戰(zhàn)略，進(jìn)行商業(yè)論證和自身能力評(píng)估。

② 執(zhí)行：

執(zhí)行階段可以分四步走，第一步是SaaS部署，包括ERP，CRM，人力資源轉(zhuǎn)型和其他軟件部署；第二步是個(gè)性化部署，包括應(yīng)用開(kāi)發(fā)、架構(gòu)搭建和平臺(tái)部署；第三步為云遷移，其間可能需要對(duì)應(yīng)用軟件進(jìn)行更新和調(diào)整。第四步為引入大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。

總結(jié)

今天的市場(chǎng)變得越來(lái)越多樣化，消費(fèi)者的需求在不斷變化。同時(shí)，產(chǎn)品、生產(chǎn)流程和服務(wù)的數(shù)字化、智能化已是大勢(shì)所趨，受此趨勢(shì)影響，工業(yè)企業(yè)正在加快智能制造部署，并不斷審視商業(yè)模式，并制定有效策略，以期從運(yùn)營(yíng)和戰(zhàn)略層面推動(dòng)實(shí)際價(jià)值的創(chuàng)造。

第四篇：金準(zhǔn)人工智能 2018年中最新人工智能獨(dú)角獸企業(yè)分析報(bào)告

金準(zhǔn)人工智能 2018年中最新人工智能獨(dú)角獸企業(yè)分析報(bào)告 前言

隨著人工智能被寫(xiě)進(jìn)政府工作報(bào)告、行業(yè)泡沫開(kāi)始緩釋，2018年人工智能領(lǐng)域的發(fā)展走向了新的高潮?！癆I+”行業(yè)商用落地的速度不斷加快；從出行、金融、醫(yī)療到智能家居等，市場(chǎng)和需求愈發(fā)細(xì)分。

自動(dòng)駕駛作為近年來(lái)人工智能技術(shù)應(yīng)用的熱點(diǎn)，仍在繼續(xù)發(fā)力。技術(shù)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的同時(shí)，相關(guān)政策也陸續(xù)出臺(tái)，無(wú)人駕駛路測(cè)的開(kāi)放和規(guī)范，無(wú)人駕駛示范園區(qū)、智慧高速公路的建設(shè)落地，全都以前所未有的力度推動(dòng)著產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

以智能家居語(yǔ)音交互終端為代表的硬件，走進(jìn)千家萬(wàn)戶并深刻影響人們的生活。越來(lái)越多帶有麥克風(fēng)、攝像頭、屏幕或更多傳感器的智能終端出現(xiàn)，具備聯(lián)網(wǎng)、交互、語(yǔ)音、視覺(jué)等能力的硬件設(shè)備類型也更加多元，同時(shí)也推動(dòng)著人機(jī)語(yǔ)音交互技術(shù)不斷更新迭代。

商業(yè)服務(wù)機(jī)器人公司的集中出現(xiàn)，背后是線下零售店，配送服務(wù)、家庭兒童教育等多種落地場(chǎng)景的日趨成熟，包括京東、美團(tuán)等巨頭在內(nèi)，都在嘗試讓這種方式真正參與到商業(yè)日常中來(lái)。

熱門(mén)賽道的縱深發(fā)展也催生出一系列新興產(chǎn)業(yè)。交通、安防、教育、醫(yī)療、零售等傳統(tǒng)行業(yè)，也在AI技術(shù)的推動(dòng)下，催生了一批新的產(chǎn)業(yè)引領(lǐng)者。商湯科技等計(jì)算機(jī)視覺(jué)公司將加載了優(yōu)質(zhì)算法的人臉識(shí)別等技術(shù)引入安防、金融等領(lǐng)域；推想科技等人工智能創(chuàng)業(yè)公司，將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)療影像診斷；在教育領(lǐng)域，松鼠AI智適應(yīng)教育推動(dòng)AI自適應(yīng)教育技術(shù)場(chǎng)景的落地化應(yīng)用，讓“AI教師”發(fā)揮作用……

一、2018年中最新人工智能獨(dú)角獸企業(yè)清單 金準(zhǔn)數(shù)據(jù)的行業(yè)研究數(shù)據(jù)，2020年全球人工智能市場(chǎng)規(guī)模約1190億人民幣，未來(lái)10年，人工智能將會(huì)是一個(gè)2000億美元的市場(chǎng)，空間非常巨大。

下面金準(zhǔn)人工智能專家梳理了人工智能6大領(lǐng)域的代表性企業(yè)，總結(jié)了他們的技術(shù)和產(chǎn)品，以及最新市值、估值和融資額情況：

1.1語(yǔ)音和自然語(yǔ)言處理

1.2計(jì)算機(jī)視覺(jué)

1.3芯片和硬件

1.4智能機(jī)器

1.5醫(yī)療

1.6金融

二、國(guó)內(nèi)的人工智能“獨(dú)角獸企業(yè)”分析

AlphaGo的勝利，無(wú)人駕駛的成功，模式識(shí)別的突破性進(jìn)展，人工智能的的飛速發(fā)展一次又一次地挑動(dòng)著我們的神經(jīng)。國(guó)內(nèi)的一些上市科技巨頭也早已布局，百度布局自動(dòng)駕駛、阿里布局智慧城市、騰訊布局醫(yī)療影像識(shí)別、科大訊飛布局語(yǔ)音識(shí)別，他們都在各自的人工智能領(lǐng)域有所建樹(shù)。除了以上幾家，國(guó)內(nèi)還有一些人工智能獨(dú)角獸企業(yè)也成為了最受人們關(guān)注的焦點(diǎn)，以下是金準(zhǔn)人工智能專家總結(jié)的國(guó)內(nèi)的人工智能“獨(dú)角獸企業(yè)”。

2.1商湯科技

是中國(guó)領(lǐng)先的人工智能頭部公司，專注于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)的原創(chuàng)技術(shù)。公司以“堅(jiān)持原創(chuàng)，讓AI引領(lǐng)人類進(jìn)步”為使命，商湯科技建立了國(guó)內(nèi)頂級(jí)的自主研發(fā)的深度學(xué)習(xí)超算中心，并成為中國(guó)一流的人工智能算法供應(yīng)商。目前，商湯科技已與國(guó)內(nèi)外多個(gè)行業(yè)的400多家領(lǐng)軍企業(yè)建立合作，包括本田、Qualcomm、英偉達(dá)、中國(guó)移動(dòng)、銀聯(lián)、萬(wàn)達(dá)、華為、微博、科大訊飛等知名企業(yè)及政府機(jī)構(gòu)，涵蓋安防、金融、智能手機(jī)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、汽車(chē)、智慧零售等諸多行業(yè)，提供語(yǔ)音技術(shù)，文字識(shí)別，人臉識(shí)別，深度學(xué)習(xí)、視頻分析、無(wú)人駕駛、醫(yī)療影像識(shí)等一系列人工智能產(chǎn)品及解決方案，幫助各行各業(yè)的客戶打造智能化業(yè)務(wù)系統(tǒng)。

商湯科技已成長(zhǎng)為世界級(jí)的人工智能獨(dú)角獸企業(yè)。2017年7月，商湯科技宣布完成4．1億美元B輪融資，創(chuàng)下當(dāng)時(shí)全球人工智能領(lǐng)域單輪融資額紀(jì)錄，成為世界級(jí)的人工智能獨(dú)角獸企業(yè)。2017年11月，商湯科技完成15億元融資，由阿里巴巴投資。2018年3月1日，商湯科技走向世界，麻省理工學(xué)院（MIT）宣布和商湯科技成立人工智能聯(lián)盟，共同探索人類與機(jī)器智能的未來(lái)。2018年4月消息，商湯科技獲得由阿里巴巴領(lǐng)銜的6億美元投資，公司估值超過(guò)40億美元。2018年5月31日，人工智能平臺(tái)公司商湯科技SenseTime宣布完成C＋輪6．2億美元融資。本輪融資結(jié)束后，其估值超過(guò)45億美金，繼續(xù)保持全球總?cè)谫Y額最大、估值最高的人工智能獨(dú)角獸地位。

2.2深蘭科技

深蘭科技是著名的人工智能獨(dú)角獸企業(yè)，2014年由歸國(guó)博士團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建，一直以“人工智能服務(wù)民生”為理念，致力于人工智能基礎(chǔ)研究和應(yīng)用開(kāi)發(fā)。在全球擁有近百位全職博士和博士后學(xué)術(shù)帶頭人，幾百位名校碩士研發(fā)人員，創(chuàng)造性地發(fā)明了數(shù)十項(xiàng)原創(chuàng)算法和原創(chuàng)技術(shù)，團(tuán)隊(duì)曾多次獲得多項(xiàng)世界大賽和國(guó)內(nèi)大賽的第一名。利用自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)、機(jī)器視覺(jué)、生物智能識(shí)別等人工智能算法、無(wú)媒介支付等核心技術(shù)，在自動(dòng)駕駛、智能機(jī)器人、生物智能、AI芯片，智能零售、智慧城市、智慧安防、智能教育、軍工等領(lǐng)域都有深入布局，居行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)地位。

發(fā)展至今，深蘭科技已在歐洲、美國(guó)、澳洲等多地設(shè)立區(qū)域總部和分支研發(fā)機(jī)構(gòu)，國(guó)際銷(xiāo)售網(wǎng)絡(luò)覆蓋全球17個(gè)國(guó)家，分別和世界排名第87位的日本永旺集團(tuán)，世界500強(qiáng)的綠地集團(tuán)成立了合資公司。擁有包括英特爾在內(nèi)的六家世界級(jí)人工智能企業(yè)，建立了人工智能、AIoT智聯(lián)網(wǎng)、人機(jī)交互、AI芯片等相關(guān)的領(lǐng)域的聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，共同構(gòu)筑了全球性的研發(fā)科研體系，2017年發(fā)布了市場(chǎng)公認(rèn)的超越Amazongo的takego人工智能無(wú)人店技術(shù)，2018年發(fā)布了全球第一款自動(dòng)駕駛功能性商用車(chē)。

國(guó)際化布局、人才聚集、強(qiáng)落地應(yīng)用能力促使深蘭科技獲得很多投資機(jī)構(gòu)和合作方的青睞，此前深蘭科技和日本永旺永樂(lè)，綠地集團(tuán)分別成立的合資公司，讓AI產(chǎn)品有了龐大的落地場(chǎng)景。因其出眾的應(yīng)用落地能力和變現(xiàn)能力，已躋身中國(guó)人工智能獨(dú)角獸行列。2.3曠視科技

成立于2011年10月，以深度學(xué)習(xí)和物聯(lián)傳感技術(shù)為核心，立足于自有原創(chuàng)深度學(xué)習(xí)算法引擎Brain＋＋，布局金融安全，城市安防，手機(jī)AR，商業(yè)物聯(lián)，工業(yè)機(jī)器人五大核心行業(yè)，致力于為企業(yè)級(jí)用戶提供全球領(lǐng)先的人工智能產(chǎn)品和行業(yè)解決方案。每月產(chǎn)出國(guó)家、國(guó)際級(jí)發(fā)明專利十余項(xiàng)，是一個(gè)創(chuàng)新領(lǐng)域純自主研發(fā)的知識(shí)密集型初創(chuàng)企業(yè)。通過(guò)革新的機(jī)器視覺(jué)技術(shù)打造新一代的圖像識(shí)別引擎，逐步提供包括人臉識(shí)別、人體識(shí)別、文字識(shí)別、物體識(shí)別等產(chǎn)品。曠視的核心人臉識(shí)別技術(shù)Face＋＋曾被美國(guó)著名科技評(píng)論雜志《麻省理工科技評(píng)論》評(píng)定為2017全球十大前沿科技，同時(shí)公司入榜全球最聰明公司并位列第11名，F(xiàn)ace＋＋現(xiàn)已成長(zhǎng)為世界最大的人臉識(shí)別技術(shù)平臺(tái)，并以最簡(jiǎn)單易用的云服務(wù)方式將最好的人臉識(shí)別技術(shù)提供給廣大開(kāi)發(fā)者和企業(yè)級(jí)伙伴，其中包括阿里巴巴、聯(lián)想、世紀(jì)佳緣和美圖秀秀等，API總調(diào)用量超過(guò)60億次；并且在金融、安防、零售領(lǐng)域分別開(kāi)始了商業(yè)化探索成功發(fā)育出Face＋＋Financial，F(xiàn)ace＋＋Security，F(xiàn)ace＋＋BI等垂直人臉驗(yàn)證解決方案產(chǎn)品。發(fā)展至今，曠視已在北京、西雅圖、南京設(shè)立獨(dú)立研究院，并在十余個(gè)核心城市設(shè)立分部。在“賦能機(jī)器之眼，構(gòu)建城市大腦”的愿景下，曠視人正在推動(dòng)人工智能技術(shù)在中國(guó)及全球范圍的產(chǎn)業(yè)落地，并通過(guò)打造MegCity城市大腦數(shù)據(jù)平臺(tái)為構(gòu)建智慧城市、平安城市基礎(chǔ)設(shè)施而奮斗。在中國(guó)科技部火炬中心“獨(dú)角獸”榜單中，曠視排在人工智能類首位。

2.4云知聲

成立于2012年，聚焦物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的人工智能服務(wù)。公司總部位于北京，在上海、深圳、廈門(mén)均設(shè)有分公司。公司專注于物聯(lián)網(wǎng)人工智能服務(wù)，擁有完全自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)、世界頂尖的智能語(yǔ)音識(shí)別和相關(guān)AI技術(shù)。云知聲的愿景是“智享未來(lái)”，云知聲利用機(jī)器學(xué)習(xí)的平臺(tái)（深度學(xué)習(xí)、增強(qiáng)學(xué)習(xí)、貝葉斯學(xué)習(xí)），在語(yǔ)音技術(shù)、語(yǔ)言技術(shù)、知識(shí)計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域建立了領(lǐng)先的核心技術(shù)體系，這些技術(shù)共同構(gòu)成了云知聲完整的人工智能技術(shù)圖譜。在應(yīng)用層面，AI芯、AIUI、AIService三大解決方案支撐起云知聲核心技術(shù)的落地和實(shí)現(xiàn)，已經(jīng)在家居、車(chē)載、醫(yī)療和教育等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用，形成了完整的“云端芯”生態(tài)閉環(huán)。

公司目前具備5個(gè)產(chǎn)品類別，從認(rèn)知智能和感知智能入手，打造物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。（1）智能家居方案：推出遠(yuǎn)場(chǎng)語(yǔ)音交互方案，有效消除家居環(huán)境中的噪聲、回聲和混響。結(jié)合語(yǔ)音識(shí)別算法等技術(shù)，為用戶提供流暢和豐富的交流體驗(yàn)。（2）智能車(chē)載方案：用戶通過(guò)語(yǔ)音操控就能實(shí)現(xiàn)地圖導(dǎo)航、打電話發(fā)短信通、聽(tīng)歌娛樂(lè)、信息搜索等功能。車(chē)機(jī)方案商和設(shè)備商，通過(guò)簡(jiǎn)單的的移植集成UniCar，就能讓車(chē)機(jī)具備智能語(yǔ)音交互能力，可以確保用戶良好的產(chǎn)品體驗(yàn)。（3）智慧醫(yī)療方案：提供醫(yī)療垂直領(lǐng)域錄入軟硬件一體的解決方案，基于醫(yī)療人工智能技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行持續(xù)探索，實(shí)現(xiàn)智能語(yǔ)音交互的知識(shí)問(wèn)答和病歷查詢，進(jìn)行健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)和患者分群分析。（4）智慧教育方案：采用先進(jìn)的語(yǔ)音評(píng)測(cè)技術(shù)和自然語(yǔ)言處理技術(shù)為客戶提供全方位智能化的語(yǔ)言學(xué)習(xí)產(chǎn)品后臺(tái)服務(wù)。云知聲自成立以來(lái)，發(fā)展迅速，備受人工智能行業(yè)及資本市場(chǎng)的廣泛關(guān)注，累積融資近億美元，合作伙伴數(shù)量也已經(jīng)超過(guò)2萬(wàn)家。其中語(yǔ)音云平臺(tái)覆蓋的城市超過(guò)470個(gè)，覆蓋設(shè)備超過(guò)9000萬(wàn)臺(tái)。并且，云知聲連續(xù)兩年入選福布斯中國(guó)最快科技成長(zhǎng)公司50強(qiáng)企業(yè)，是中國(guó)人工智能行業(yè)成長(zhǎng)最快的創(chuàng)業(yè)公司之一。

2.5依圖科技

依圖科技成立于2012年，這家從事人工智能創(chuàng)新性研究的創(chuàng)企從圖像識(shí)別入手，首先與全國(guó)省市級(jí)公安系統(tǒng)合作，對(duì)車(chē)輛品牌、型號(hào)等進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別，隨后擴(kuò)展到人像識(shí)別，通過(guò)靜態(tài)人像比對(duì)技術(shù)和動(dòng)態(tài)人像比對(duì)技術(shù)，協(xié)助公安系統(tǒng)進(jìn)行人員身份核查、追逃、監(jiān)控、關(guān)系挖掘等。

目前，依圖的技術(shù)早已經(jīng)服務(wù)全國(guó)20余省安防，為海關(guān)總署及中國(guó)邊檢等提供人像比對(duì)系統(tǒng)，并在招商銀行、浦發(fā)銀行，遺跡互聯(lián)網(wǎng)金融等多個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景中廣泛應(yīng)用，車(chē)輛識(shí)別產(chǎn)品亦被公安系統(tǒng)廣泛采用，依圖也是目前國(guó)內(nèi)唯一擁有10億級(jí)人像庫(kù)比對(duì)能力的公司，搭建了全球最大的人像系統(tǒng)，覆蓋超過(guò)15億人像。安防領(lǐng)域之外，依圖也進(jìn)入智慧城市領(lǐng)域和健康醫(yī)療領(lǐng)域，它要協(xié)助政府構(gòu)建＂城市大腦＂，也希望將醫(yī)療領(lǐng)域的巨大知識(shí)鴻溝縮小，改善醫(yī)患體驗(yàn)。

2.6思必馳

2007年，思必馳創(chuàng)立在英國(guó)劍橋高新區(qū)，是一家語(yǔ)音技術(shù)公司，語(yǔ)音技術(shù)包括：人機(jī)對(duì)話技術(shù)、自然語(yǔ)言理解技術(shù)、語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)、語(yǔ)音合成技術(shù)、聲紋識(shí)別技術(shù)。國(guó)際上極少數(shù)擁有自主產(chǎn)權(quán)、中英文綜合語(yǔ)音技術(shù)（語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成、自然語(yǔ)言理解、智能交互決策、聲紋識(shí)別、性別及年齡識(shí)別、情緒識(shí)別等）的公司之一。其語(yǔ)音識(shí)別、聲紋識(shí)別、口語(yǔ)對(duì)話系統(tǒng)等技術(shù)曾經(jīng)多次在美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)局、美國(guó)國(guó)防部、國(guó)際研究機(jī)構(gòu)評(píng)測(cè)中奪得冠軍，代表了技術(shù)的國(guó)際前沿水平，思必馳是國(guó)內(nèi)僅有的一兩家有完整智能語(yǔ)音系列技術(shù)的公司之一，已有的專利等各類知識(shí)產(chǎn)權(quán)近40項(xiàng)，被中國(guó)和英國(guó)政府評(píng)為高新技術(shù)企業(yè)。

思必馳的系列語(yǔ)音技術(shù)已經(jīng)廣泛地應(yīng)用到了垂直行業(yè)搜索、智能設(shè)備控制等行業(yè)，大幅提升產(chǎn)品人機(jī)交互體驗(yàn)，也讓控制、搜索等各類智能化的數(shù)字生活成為了現(xiàn)實(shí)。

2.7云從科技

成立于2015年4月，是一家從中科院重慶研究院孵化的專注于計(jì)算機(jī)視覺(jué)與人工智能的高科技企業(yè)。主要產(chǎn)品有人臉識(shí)別通關(guān)機(jī)、智能攝像機(jī)、大規(guī)模動(dòng)態(tài)人群監(jiān)控系統(tǒng)、金融一體化遠(yuǎn)程認(rèn)證服務(wù)等產(chǎn)品，并已應(yīng)用到部分機(jī)場(chǎng)，火車(chē)站與邊疆地區(qū)。

云從科技是計(jì)算機(jī)視覺(jué)頭部企業(yè)中唯一的國(guó)家隊(duì)，承建了國(guó)家發(fā)改委的基礎(chǔ)項(xiàng)目重大工程——“人工智能基礎(chǔ)資源公共服務(wù)平臺(tái)”與產(chǎn)業(yè)化項(xiàng)目重大工程“人臉識(shí)別系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用平臺(tái)”。同時(shí)也參與了人臉識(shí)別的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)制定，對(duì)行業(yè)有從上到下的掌控力。

2.8寒武紀(jì)科技

寒武紀(jì)科技公司于2016年3月才在北京、上海注冊(cè)成立，由陳天石、陳云霽兄弟聯(lián)合創(chuàng)辦。是全球第一個(gè)成功流片并擁有成熟產(chǎn)品的智能芯片公司，擁有終端和服務(wù)器兩條產(chǎn)品線。寒武紀(jì)作為有著中科院背景的AI創(chuàng)業(yè)公司，發(fā)展非常迅猛。2016年，在公司還沒(méi)成立多久，寒武紀(jì)科技就率先發(fā)布了全球首款商用深度學(xué)習(xí)專用處理器IP——寒武紀(jì)1A處理器，其橫空出世打破了多項(xiàng)記錄，受到了業(yè)界廣泛關(guān)注，入選了第三屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)評(píng)選的十五項(xiàng)“世界互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)先科技成果”。

2017年，寒武紀(jì)先是獲得包括國(guó)投創(chuàng)業(yè)（A輪領(lǐng)投方），阿里巴巴創(chuàng)投、聯(lián)想創(chuàng)投等在內(nèi)的1億美元的融資，順利升級(jí)為國(guó)內(nèi)AI獨(dú)角獸，后是發(fā)布了相繼多款面向不同應(yīng)用方向且性能優(yōu)異的AI芯片，吸引不少科技看客的眼球。

它也是中國(guó)第一個(gè)專門(mén)從事計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)綜合性研究的國(guó)立學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)，被譽(yù)為“中國(guó)計(jì)算機(jī)事業(yè)的搖籃”，曾自主研發(fā)了中國(guó)首臺(tái)數(shù)字電子計(jì)算機(jī)、首個(gè)通用CPU龍芯，為中國(guó)計(jì)算機(jī)產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界培養(yǎng)了大量高技術(shù)人才，創(chuàng)辦了聯(lián)想、曙光等一批高技術(shù)企業(yè)，是寒武紀(jì)科技的重要股東和產(chǎn)學(xué)研長(zhǎng)期合作伙伴。

在藝術(shù)創(chuàng)作者浪漫主義或超現(xiàn)實(shí)的構(gòu)想中，人工智能將成為人類的伙伴、伴侶，可能會(huì)反噬人類；在媒體對(duì)人工智能領(lǐng)域緊跟不舍的報(bào)道中，這個(gè)領(lǐng)域創(chuàng)企層出不窮，它們估值不菲；而在務(wù)實(shí)的從業(yè)者眼中，有人認(rèn)為＂現(xiàn)在思考人工智能反噬的問(wèn)題，就像考慮如何在火星上打地基建房子一樣多余＂，也有人認(rèn)為，人工智能是一項(xiàng)威力太過(guò)強(qiáng)大的＂武器＂，應(yīng)將之以開(kāi)源等方式＂普惠＂眾生。

三、人工智能“獨(dú)角獸公司”的未來(lái)展望

“獨(dú)角獸公司”最早用來(lái)指那些在私募和公開(kāi)市場(chǎng)的估值超過(guò)10億美元的創(chuàng)業(yè)公司，此后，“獨(dú)角獸”成為流行于國(guó)內(nèi)外的賦予創(chuàng)業(yè)公司的贊譽(yù)。而近幾年，這一概念也逐漸變化，人們的視野更加聚焦在科技獨(dú)角獸身上。政策的利好隨之而來(lái)。2018年，各交易所、證監(jiān)會(huì)接連表態(tài)，要吸引國(guó)內(nèi)獨(dú)角獸上市和海外優(yōu)質(zhì)紅籌股回歸，政府支持新經(jīng)濟(jì)發(fā)展和科技獨(dú)角獸上市的大方向已經(jīng)非常明晰。最具吸引力的“證監(jiān)會(huì)為四大行業(yè)IPO開(kāi)特殊通道”，其中就包括人工智能。基于此，并綜合了企業(yè)的行業(yè)地位、融資情況、成長(zhǎng)性、技術(shù)實(shí)力等條件，金準(zhǔn)人工智能專家篩選出人工智能6大領(lǐng)域的獨(dú)角獸公司——它們成長(zhǎng)迅速、已處于不同細(xì)分領(lǐng)域的領(lǐng)先位置，擁有較強(qiáng)的技術(shù)實(shí)力，并探索出了獨(dú)特的商業(yè)模式，已具備較高估值。

人工智能的產(chǎn)業(yè)化落地正在成為全球新一輪商業(yè)革命的引爆點(diǎn)，掀起了顛覆互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)格局的浪潮。可以預(yù)見(jiàn)，人工智能將成為行業(yè)跨界、擁抱科技、爆發(fā)式商業(yè)增長(zhǎng)的主賽道。未來(lái)金準(zhǔn)人工智能專家將與所有AI賦能者們一起，繼續(xù)深挖行業(yè)痛點(diǎn)和商業(yè)價(jià)值，持續(xù)解鎖人工智能應(yīng)該新場(chǎng)景。

總結(jié)

工業(yè)4.0席卷全球，人工智能作為信息時(shí)代的尖端科技，站在全球科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的制高點(diǎn)，已經(jīng)成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的新引擎。在連續(xù)兩年被寫(xiě)入政府工作報(bào)告后，我國(guó)人工智能的發(fā)展迎來(lái)了新的風(fēng)口。身居全球AI企業(yè)技術(shù)落地領(lǐng)先位置，國(guó)內(nèi)誕生了一大批人工智能獨(dú)角獸企業(yè)，諸如倉(cāng)儲(chǔ)機(jī)器人、無(wú)人駕駛汽車(chē)、刷臉支付軟件等智能產(chǎn)品也不斷被研發(fā)、迭代，而這背后是無(wú)數(shù)創(chuàng)新和專利的凝結(jié)。

目前，我國(guó)人工智能在漢字識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)方面世界領(lǐng)先，但在其他細(xì)分領(lǐng)域上，仍與國(guó)外同行存在一定差距，如芯片、GPU、操作系統(tǒng)等。但不可否認(rèn)的是，人工智能產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)不僅是技術(shù)攻堅(jiān)戰(zhàn)、資本戰(zhàn)，更是專利戰(zhàn)。商湯、曠視、依圖、云從等國(guó)內(nèi)人工智能龍頭企業(yè)都在加緊布局專利，爭(zhēng)取搶占知識(shí)產(chǎn)權(quán)高地。這其中，曠視以600余件授權(quán)及在申專利暫時(shí)領(lǐng)跑。資本的關(guān)注，應(yīng)用場(chǎng)景的不斷拓展，技術(shù)研發(fā)的深入，也讓人工智能領(lǐng)域，成為新的獨(dú)角獸和準(zhǔn)獨(dú)角獸公司的集中地。

第五篇：個(gè)人總結(jié)-螞蟻金服面試題

1.對(duì)事務(wù)，并發(fā)，JVM，冪，并發(fā)控制的理解。

2.對(duì)技術(shù)框架等Sping,nginx不僅會(huì)使用，要理解原理，自己的思考。3.項(xiàng)目介紹（時(shí)間，并發(fā)量，什么業(yè)務(wù)）4.http幾個(gè)版本

5.jdbc怎么開(kāi)發(fā)事務(wù) 6.哈希map怎么實(shí)現(xiàn)

7.對(duì)分布式環(huán)境下如何實(shí)現(xiàn)事務(wù)的最終一致性的想法。8.jvm的內(nèi)存模型的理解，threadlocal使用場(chǎng)景及注意事項(xiàng) 9.synchronized和類加載的理解

10.架構(gòu)問(wèn)題：雙十一怎么解決高并發(fā)問(wèn)題，架構(gòu)方案；穩(wěn)定性20百分，怎么提高到那么高的；數(shù)據(jù)庫(kù)分庫(kù)分表怎么實(shí)現(xiàn)的；二分協(xié)議算法和zookeepper算法有什么聯(lián)系。為什么要用這個(gè)做架構(gòu)。怎么保證消息最新。自己的架構(gòu)好在哪里，架構(gòu)師哪些最成功的，有什么經(jīng)驗(yàn)，對(duì)哪些最認(rèn)可。

11.double/zookeeper 的使用情況，WMS項(xiàng)目架構(gòu)說(shuō)明？---架構(gòu)方面 12.spring事物 java 的設(shè)計(jì)模式。spring的aop如何實(shí)現(xiàn)？

13.map同步，jpk關(guān)鍵字的原理，phreablocal原理是怎么實(shí)現(xiàn)的 14.大數(shù)據(jù)量搜索的問(wèn)題。給出解決問(wèn)題的思路。

15.緩存框架—Ehcache（Ehcache和readies都是用來(lái)緩存的，他們分別在什么時(shí)候使 16.分布式。數(shù)據(jù)庫(kù)

web集群是怎么配的，數(shù)據(jù)庫(kù)的讀寫(xiě)分離（用來(lái)優(yōu)化搜索的）17.分庫(kù)分表后，如果某一個(gè)表還是超大，怎樣提高效率。18.數(shù)據(jù)庫(kù)的死鎖和活鎖

19.雙十一怎么解決高并發(fā)問(wèn)題，架構(gòu)方案。穩(wěn)定性20百分，怎么提高到那么高的 20.二分協(xié)議算法和zookeepper算法有什么聯(lián)系。為什么要用這個(gè)做架構(gòu)。一定保證消息最新。架構(gòu)好在哪里，架構(gòu)師哪些最成功的，有什么經(jīng)驗(yàn)，哪些最認(rèn)可。21.怎樣處理30萬(wàn)用戶每天的訪問(wèn)量？比如休一休，搶紅包，上億數(shù)據(jù)量。

如何對(duì)你的系統(tǒng)進(jìn)行性能優(yōu)化。22.synchronized和加載 23.事務(wù)，冪，并發(fā)控制 24.系統(tǒng)設(shè)計(jì)不足要主動(dòng)推進(jìn) 25.數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)

26.對(duì)之前的項(xiàng)目形成全局觀 27.闡述項(xiàng)目中綁卡的數(shù)據(jù)模型

28.分布式環(huán)境如何實(shí)現(xiàn)事務(wù)的最終一致性想法 29.日志平臺(tái)容量規(guī)劃，后續(xù)業(yè)務(wù)升級(jí) 30.涉及的OTP有沒(méi)有沖突 31.jvm的內(nèi)存模型

32.threadlocal使用場(chǎng)景及注意事項(xiàng) 33.java類加載機(jī)制；

34.post和get區(qū)別

35.一個(gè)完整的網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求流程

36.并發(fā)處理機(jī)制

37.轉(zhuǎn)賬問(wèn)題，兩個(gè)賬戶互相轉(zhuǎn)賬怎么通過(guò)鎖保證其金額安全和一致性 38.spring aop實(shí)現(xiàn)（源碼級(jí)別）

39.JVM方法區(qū)存儲(chǔ)內(nèi)容 是否會(huì)動(dòng)態(tài)擴(kuò)展 是否會(huì)出現(xiàn)內(nèi)存溢出 出現(xiàn)的原因有哪些 40.分布式緩存擴(kuò)容方案

41.如何實(shí)現(xiàn)spring對(duì)事物的管理 同時(shí)連接多數(shù)據(jù)源事物如何處理 spring事物嵌套屬性 區(qū)別