精准医疗市场分析
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精准医疗市场分析范文第1篇
范俊宏老师说多年来读者信任，每天都会有很多人打电话订购，但是从未销售过一款产品，就是为了怕读者不会使用出不了效果经济受损，但是经过现在公司不断深入开发，研究在原料的选择科学前沿配伍、火候、反复验证实践亚健康恢复方面特别讲究，精挑历经数千年流传的中医文化精髓，发展成为我们今天的系列健康产品，一款集孝道文化与爱心的健康守护者，目前产品现在形成了傻瓜式操作模式，通过前期没有基础客户，没有任何医学基础的顾客反复验证，试点使用试点销售，获得非常好的反馈，所以现在可以放心推广普及了，希望更多读者受益。产品文化与合法手续，相关部门检测，手续齐全，可以正常使用或销售。
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健康市场分析：一个产品满足以下特性，那它就是产品的不二选择：第一、适用人群庞大，风湿骨病被称为不死的癌症，是世界医学界公认的疑难杂症，具有极高的发病率。它是一种全身性多系统受累性疾病，研究表明有80%的风湿骨病患者有发生心血管疾病、肺部疾病、消化道疾病和肾脏疾病的危险，直接危及生命！特别是类风湿性关节炎，更是以其反复发作，直接侵害人体187个滑膜关节而号称“致残疾病之首”，风湿骨病已成为21世纪威胁人类健康的四大顽疾之一。这是一种常见的慢性疾病，易反复出现急性发作，发作起来会让患者痛不欲生。我国各种风湿骨病患者达2.3亿之众，其中有近8000万人长期以来与拐杖和轮椅为伴。由于长期低头伏案工作、学习以及不良的驾驶习惯，高热量食物及酒精等摄入增多，风湿骨病呈现低龄化发展趋势，2012年世界卫生组织权威的调查统计报告：全世界风湿骨病患者呈逐年增长的趋势且每年新增患者群已达200万人。第二、目前健康市场趋势，健康市场朝阳趋势，尤其风湿骨病犹如来自地狱的枷锁，桎梏人的健康。得病的人苦不堪言，更有导致其他疾病和致残的风险，让患者活人变废人，疼痛起来犹如万只刺骨穿心，因此解决风湿骨病，刻不容缓。第三、取决于产品是否品质优质，范老师产品常常出现供不应求现象。现在医疗保健产品总类繁，宣传各异，健康产品商家很多都在挖空心思招商，但是范老师产品从不做宣传，仅仅靠产品说话，顾客口碑，学员经销就常常断货，一款产品能否被定为范俊宏健康耗材产品，取决于它是否能够让顾客真正受益，范俊宏老师曾经在期刊悬赏10万元征集同类优胜产品，显示了气势磅礴的实力底气自信，及抛砖引玉的谦卑。第四、健康成功的解决了模式经验问题，避免涉及理疗医疗弊端，做健康行业赚钱的读者最大关键是合法，与盈利模式，合法经营是范老师项目屹立多年不倒，模式是范老师和他学员做健康项目火爆主要原因，优质产品拥有精准客户群很重要， 受益顾客给您精准的人脉口碑转介绍支持，帮助您轻松取得骄人的业绩，得到巨大的利润。公司具备合法的资质，完善的营销体系，作为团队技术总导师，范俊宏领导4000余名成功学员技术鼎力支持，学员数量和合作客户庞大而且不断有新人加入，名额有限。
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精准医疗市场分析范文第2篇
如果以数据的采集和运用方式为标准，我们可以把可穿戴设备主要划分为两种类型：用于对外界事物实现感知、控制并施加影响的一般可穿戴设备；通过人体数据采集，实现健康干预，乃至诊断、治疗、康复等功能的医疗可穿戴设备。当然，两者在实际产品及应用中可能存在交叉与融合。
不论是智能眼镜还是智能服装、甲胄，一般可穿戴设备的主要功能是采集人体所发出的位置信息、互动信息、流量信息，利用和扩展人体机能，是对人自然属性的延伸。
而医疗可穿戴不管是智能手环、臂带、帖敷传感器还是体内外康复装置，主要功能则以采集到的体征数据、生电信号、生物能，用于对人体自然属性的监控、管理和辅助恢复人体自身机能。
一、2013年度可穿戴技术创业投资概况
资本实验室全球风险投资数据库显示，2013年可穿戴技术领域完成投资交易64笔，披露投资额5.6亿美元。
1.可穿戴技术投资年度变化趋势
从全年来看，各季度可穿戴技术投资保持持了持续增长。特别是在四季度，增长异常迅猛。由此可见，无论是创业企业还是投资机构都在加快抢占可穿戴技术与市场前沿的力度。
另据瑞士信贷(Credit Suisse)于2013年5月的互联网行业研究报告预测，到2015年的2至3年间，可穿戴技术市场规模将由目前的30至50亿美元，增长到300至500亿美元。这种趋势的背后是全球硬件创新企业的蓬勃发展与风险投资的快速跟进。
2.一般可穿戴与医疗可穿戴技术投资对比
在2013年度，一般可穿戴和医疗可穿戴技术同时收获32笔投资交易。其中，一般可穿戴技术披露交易额3.73亿美元，医疗可穿戴技术披露交易额1.87亿美元。
投资交易额的落差不能说明医疗可穿戴技术对资金的吸引力更弱，而是从另一个层面表明:与一般消费级的可穿戴技术相比，医疗可穿戴技术因其更高的技术与应用门槛，在投资方面更趋冷静。该领域也正在等待，或营造下一个待爆发的、更广阔的应用市场。
美国消费电子协会(CEA)新近完成了一项市场分析，并作出预测：在未来5年，可穿戴设备的整体市值将超过80亿美元，大幅度增长的预期主要来自于健康/医疗领域的推动。CEA与市场研究机构ParksAssociates联合完成的另一份调查则显示：在美国今后的五年中，个人健康/医疗类的可穿戴产品、相关软件和服务的总体营收将激增142%，并且有29%的智能手机用户愿意购买和使用健康/医疗类可穿戴设备。此类乐观的预测正吸引和带动更多投资在该领域的持续攀升。
3.一般可穿戴技术细分领域投资对比
在2013年，众多企业的可穿戴设备走下展台，并且实现了销售数据上的不断突破。据已有的市场调查数据显示，2013年可穿戴设备出货量约为700万件以上。尽管和智能手机、平板电脑相比，可穿戴设备的销量还不成构成足够的量级，却已向前迈出了重要的一步。
从目前已上市或测试中的产品来看，可穿戴设备主要有耳机、腕带、眼镜、头箍、指环、纽扣、帖敷等形式，总体可划分为4大类：腕戴式、头戴式、眼镜和传感器。
由本年度投资数据可见，腕戴式产品(腕带和手表)投资交易数量最大，占比超过1/3；而交易额占比超过2/3，是可穿戴技术最热门的领域。
相比之下，头戴式和眼镜类可穿戴设备的合计交易数量、交易额均位于腕带式产品之后，这主要在于：前两者的功能更为复杂(主要用于游戏、视觉增强现实、数据图形可视化、视觉信息分享、“意念”操控等用途)，技术开发难度更大，走向市场需要更多时间和历练。而与此同时，手环、智能手表产品在更多企业的推动下，已经更快地走向市场并在广泛而激烈的竞争中实现了迭代。
二、可穿戴技术及其生态系统的成长
1.智能手机出货量持续增长，为可穿戴技术提供厚实的市场基础
据Strategy Analytics的调查报告显示，2013第三季度全球智能手机出货量为2.51亿部，同比增长45%。另据IDC的最新统计数据，2013年全球智能手机出货量达到10.04亿部，比2012年的7.253亿部增长了38.4%。智能手机全球出货量首次超过功能手机，占到手机产品出货总量的55.1%。巨大的智能手机保有量，为可穿戴设备稳健迈入消费市场，积累起了足够大的设备基数和运营支持平台；而智能手机市场规模的扩大，也折射出市场对可穿戴设备在内的移动智能设备，有着庞大的市场需求和消费能力。
尽管现在大多数可穿戴设备的使用还依赖于智能手机，技术和市场也亟需健全，但它们与一般移动“智能”设备有着明显区别：1.更便携和操作更简化；2.实时的数据感知与采集；3.增强现实技术相应扩展了使用者的能力。而最关键的一点是：可穿戴设备为更多技术和应用，开启了全新的平台和生态系统的入口；而人类进一步变成在线“终端”，思维的互联网正在到来……因此，可穿戴设备对智能手机的依附只是暂时的过渡，势必迎来一个更独立的发展空间。
2.多元化的移动操作系统正在加速生态圈的扩充
Android、IOS、WP等移动操作系统通过把设备接入互联网，赋予了硬件全新的生命。他们所带来的捆绑设备数量、在建的生态系统规模和未来市场的预期都必将实现惊人的增长，而这一趋势也将从智能手机市场快速延伸到可穿戴设备市场。
此外，包括亚马逊、Facebook、英特尔、三星、腾讯、阿里巴巴等在内的众多IT巨头都在开发更多的行业应用平台。这将促进软、硬件创新的进一步融合，并为可穿戴技术拓展出更多的数据通道、更广阔的应用环境。
3.云和大数据市场规模的扩大
IDC预测指出“在2014年，云市场规模将增长25%，达到1000亿美元以上，大数据技术和服务规模也将超过140亿美元”。另外，“由于云市场参与者的竞争规模不断扩大，所有IT硬件提供商采取的‘云优先’战略，将使全球数据中心和云服务数量大幅增加”。在2014年中，云服务管理下的数据中心将占到服务器出货总量的25%到30%。这一趋势必将为可穿戴设备在内的计算设备，提供更快、更大规模的数据处理、存储和传输服务。
4.物联网的铺开和所有行业的数字化
有预测称：到2020年，物联网将可创造出300亿个自动连接的终端，来自物联网的总收入将达8.9万亿美元。其中传感器、芯片、交互设备等是实现物联技术和应用必不可少的装置，而可穿戴设备轻便、可扩展、乃至可植入的特征决定了这种设备可以成为推动物联网发展的重要动力，以及分享物联网发展成果的重要终端。
5.创新与资本合力推动可穿戴设备市场成长
在可穿戴技术的阵营中，我们不仅可以看到Google、Fitbit等互联网巨头与新贵的高歌猛进，还能看到联想、富士康、华为、中兴、索尼、LG、海尔等传统IT厂商的厉兵秣马，甚至还能发现Barneys New York、Opening Ceremony等百货、时尚品牌的跨界参与……上述企业及其他更多参与者共同构成了持续进化的可穿戴生态系统。这个庞大的系统将继续推动可穿戴技术领域投资规模的扩大，技术研发以及产品迭代的加快，也将带来穿戴设备出货量的复合型增长。
三、配套技术为可穿戴设备提供有力支撑
1.芯片技术
随着可穿戴设备市场的逐步升温，芯片制造商开始加大该领域拓展力度。例如：英特尔了多款针对可穿戴设备等领域的，名为夸克(Quark)的处理器；德州仪器(TI)推出了一款能够植入可穿戴设备的投影芯片；博通展示了业界首款用于全球导航卫星系统(GNSS)的单芯片解决方案(SoC)，直指低功耗可穿戴市场；飞思卡尔半导体公司最新研发的微控制器Kinetis KLO3 MCU正试图在可穿戴市场分一杯羹；而三星、高通更是直接推出了搭载自有处理器的智能手表。
2.传感器技术
作为可穿戴设备的重要基础，可穿戴传感器技术同样在快速进化，并形成一个规模可期的市场。据ABI公司调查数据显示：2011年到2017年之间，可穿戴式传感器市场将会以41%的年增长率增加。到2017年，可穿戴式传感器的数量将达到1.69亿个，其中，60%的装置将用于健身监测，23%用于老年人健康监测，7%用于远程病人监测，剩余7%用于医疗护理监测实用。
3.NFC技术
可以近距离、安全、高速传输数据的NFC技术目前已经被广泛应用在各种移动终端，基于此技术的移动支付、电子设备操控、汽车解锁、家居安防、广告推送等功能层出不穷。而可穿戴设备前所未有的便携性乃至植入式特征，将让我们看到NFC技术在可穿戴领域更值得期待的应用空间。
据ABI Research报告显示，2013年具有NFC功能的设备出货量较去年增加了129%，这一增速在2014年还将显著提升，或将推动可穿戴技术及应用的拓展。
4.人机交互技术
可穿戴的人机交互技术打破了传统的鼠标、键盘录入或使用机械语言对话的屏障，进化到使用眼球追踪、语音识别、远程触控、意念控制等技术为入口的全新控制手段。人们可以解放双手，随意通过设备完成计算，得到需要的结果；同时，可以接纳更多交流者即时在线协作，智慧的众包、思维的互联将成为现实。
5.屏幕技术
微流体屏幕技术和弯曲屏幕技术的开发正在推进，可以进一步加强可穿戴技术界面操控的精度和呈现效果。
TactusTechnology展示的微流体屏幕技术，在小屏上做出凹凸，给触摸以物理键盘那样的质感和反馈，使小屏设备操作更精确甚至实现盲打。日前有消息称Tactus已经在日本注册了专利，首款配有微流体技术的产品将会在2014年下半年推出。
相对于微流体屏幕技术，技术大佬们在弯曲屏幕上的竞争更直接一些。三星Galaxy Round手机、LG Flex弯曲智能手机都已显露真容。苹果也于12月10日公布了名为“弯曲触摸感应器”的弯曲屏幕技术专利，并强调这项技术不仅可以降低屏幕厚度，还能保持触摸的高精度。更有趣的是它可以像波浪那样有多个弯曲，而随着技术发展，大尺寸屏幕很可能像纸一样制成卷轴随身携带。
6.机器人技术
可穿戴设备与机器人技术的开发之间同样存在更紧密的联系，：在智能机器人的研发与应用过程中，可以将可穿戴设备捕获和加工的人类智慧与行为数据，传输给机器人，赋予它们仿生特性和“思考”的能力。这为智能机器人的研发，提供了设计、测试和人机交互等方面的有力辅助。而可穿戴技术在向更大的应用范围扩展中，也可以将智能机器人作为人体的替代，特别是在高危环境下完成可穿戴产品的测试，获得精准的试验结果。
精准医疗市场分析范文第3篇
社交数据是一座大金矿，这一点社交平台深信不疑。伴随越来越多的广告商、产品生产商、品牌营销商对连接社交网络世界的迫切渴望，用户数据所蕴藏的价值能量正日渐浮出水面。接下来，就看社交平台自己及其他数据营销公司如何对这一宝藏探索了。
社交数据掘金之路
社交巨头Facebook和Twitter很早时就开始他们在社交数据领域的掘金之路。
衡量一个事物的真正价值不仅要看它已经做了什么，更要看它还能做些什么。如今的Facebook就像是一个刚刚打好地基的庞大数字城堡，在历经了股市浩劫之后，如何尽快将用户数据变为实现增收的利器对Facebook来说已刻不容缓。至于它是如何利用这些数据的，或许我们可以从以下它的一系列动作中寻找到一些蛛丝马迹：
2011年5月，Facebook加深了与微软Bing间的合作，开始利用Bing深度整合Facebook的社交数据库。比如，在你给出一个搜索请求后，Bing不再仅是用一个单独的悬浮面板展示你朋友在Facebook上“喜欢”的内容了，而是将直接根据“喜欢”对搜索结果进行重新排序。
到了2012年8月，Facebook在挖掘用户数据价值的道路上又向前跨一大步，它收购了曾开发社交分析工具Swaylo的社交数据分析公司Threadsy。而这意味着Facebook开始将对挖掘用户数据价值的主动权握在自己手中。
不仅如此，其CEO扎克伯格在TechCrunch Disrupt大会上曾公开表示：“在回答用户问题方面，Facebook有得天独厚的优势。”从而引发了媒体和业界对其做搜索引擎的疯狂猜测，而最终他也如大家所愿地确认了这一点。推出搜索并非一件容易的事情，需要建立在拥有足够大的数据基础以及对这些数据有一个全面的结构梳理的基础上。
“Facebook的价值在于他们掌握了庞大的用户数据。这家公司将会通过页面的连接、内容还有自家的社交内容来提高搜索引擎的效果。”法国网络技术公司X-Prime Group的社交媒体经理Christophe Henner清晰地指出了Facebook涉足搜素得天独厚的先决条件。扎克伯格也表示，目前Facebook上每天有超过10亿个查询，他们有一个专门的团队，将为具体用户打造量身定做的搜索引擎。
不同于Facebook用户所形成的强关系链，Twitter用户之间的联系是一种弱关系链，它也更强调自己是一个注重新闻传播以及话题性内容讨论的社交媒体。在这个平台上产生的用户数据样本或许不具备Facebook那种带有明显的个体行为因素特征，但也极具公共信息分析价值。
尽管用户数量方面不及Facebook，但在很多人看来，Twitter的兴趣图谱优于Facebook的社交图谱。Twitter的用户数据所能产生的潜在价值同样令人惊叹。这从人们正在发明的利用Twitter社交数据各种让人吃惊的应用就可看得出，从社交监测到医疗应用，甚至可以去追踪疫情爆发。对于这些细分领域的应用所产生的实际价值，Twitter用户数据的贡献功不可没。
在这些用户数据的挖掘上，Twitter也进行了一系列的探索。不久前Twitter与Salesforce.com签署了数据管道授权协议，Salesforce因此能访问所有的Twitter公共数据，这也是Twitter的社交大数据与企业应用直接对接的一个信号。
在如何梳理海量数据的问题上，Twitter更是迈出了实质性的一步。该公司数据科学家Edwin Chen透露，Twitter内部希望尝试一种全新的大数据系统——Spark。Spark是一个基于内存计算的开源的集群计算系统，目的是让数据分析更加快速。这一方法将大大提升Twitter进行数据分析服务的速度。
通过过滤用户归属地、发推位置和相关关键词，Twitter建立了一系列定制化的客户数据流。比如，通过过滤电影片名、位置和情绪标签，你可以知道洛杉矶、纽约和伦敦等城市最受欢迎的电影是哪些。而根据用户的个人行为描述，你甚至能搜索到那些在加拿大化学的日本游客。如果将社交数据与其他金融数据结合，你甚至能把Twitter变成一个股票交易工具。
隐私问题成最大障碍
既然这些数据产自用户，那么对用户隐私的触及便不可避免，这也是从事掘金用户数据不可规避的风险。Facebook就曾因通过与数据收集公司Datalogix的合作，跟踪和使用用户的数据，并通过分析这些数据来评估Facebook的广告效果，而引发了隐私维权机构的质疑。
在挖掘并使用用户数据的道路上，用户隐私的问题成为了制约其进一步发展的最大障碍。也正是这一问题的不同监管标准，在一定程度上导致了我国国内社交平台对数据开发的相对滞后。
在国内，以新浪微博、腾讯微博为代表的众多开放式社交平台均未对用户数据进行公开的商业性开发。据微博平台的运营人员介绍，对用户数据的开发运用具有一定的敏感性。开发这些用户数据在很大程度上会触及用户以及舆论对保护隐私的敏感神经。国内的这种对用户隐私高度保护大环境，最终造成了如今国内较大社交开放平台对社交数据大规模开发的延迟。在国内的数据市场上，有得仅是一部分第三方数据监控管理公司的小打小闹。
众趣(Social Touch)是国内第一家社交媒体数据管理平台，据其事业总监吴璇介绍，目前国内主要的社交开放平台在用户数据的开放性方面仍比较保守，身为第三方数据分析公司，能够获得的用户数据还十分有限，要使用这些用户数据需获得用户许可。众趣通过运营统计学等相关数据分析原理对用户数据进行过滤，最终完成的是对一个用户的行为、动作等个体特征的描述。这些描述可以帮助品牌营销者了解消费者的消费习惯及需求；也可以帮助企业的领导增强对自己员工的了解。
除了对个体以及群体行为特征的描述外，吴璇还表示，这些数据分析结果还可用于对用户群体的行为预测，从而为营销者提供一些前瞻性的市场分析。
由于受到目前开放平台在用户数据方面开放程度的限制，这些第三放数据监测机构在数据分析的准确性上还不能做到十分精准。吴璇指出，目前众趣数据分析的结果只能精准到群组而无法达到个人。
据吴璇介绍，目前，此类的用户数据研究除在市场营销领域具有一定的参考价之外，目前大多还主要用于配合一些小调研。此外，这些数据还可以实现对用户甚至企业机构的信用评级，其在金融领域也有一定程度的使用。
对于所获得这些用户数据的价值变现问题，吴璇表示，由于受到数据获取量及准确性的限制，众趣还尚未考虑这一问题。不过她相信，开发社交平台上的用户数据已是大势所趋，特别是伴随大数据时代的到来，社交数据的发展前景必然十分广阔。
人人都知道社交网络的数据是一座金山，当中蕴含价值数十亿美元的市场。对此社交平台自然不会无动于衷，2012年4月，新浪微博与全球最大面向企业的社交数据提供商Gnip签订协议，允许其对新浪微博的公开社交数据进行访问和抓取。借助Gnip的力量，新浪微博上开启了对用户数据价值的挖掘。
虽然各大社交平台至今还没有公开地对更多的用户数据进行深入开发，但据微博平台的工作人员介绍，平台上所产生的用户数据依然被平台运营者牢牢掌握在手中，而如何将这些数据的价值释放出来则是这些平台一直在暗暗探索的。
当分享已成普遍现象，大数据时代来临成为大势所趋，海量用户数据将制造出巨大的价值早已是不争的事实。IBM社交分析师玛丽·华莱士在不久前接受媒体采访时表示，在社交媒体网站正在收集越来越多的数据的形势下，它们或许能找到更好的方式来利用这些数据盈利，并使其取代广告成为自身提高收入的主要方式。这些社交网站真正的价值可能在于数据本身。
相信在不久的将来，如果寻找到既能充分利用用户数据，又可合理规避对用户隐私的威胁，社交数据所蕴藏的巨大能量将会彻底被开启。(来源：腾讯科技；编选：)
《全球社会化媒体营销行业研究报告》
精准医疗市场分析范文第4篇
项目名称：(原方正科技)家用台式电脑设计
项目服务时间：2009年
产品独特性或先进性：方正卓越E200家用台式电脑是一款面向家庭使用的全无线应用小体积台式电脑，它巧妙地平衡了强大功能与小型体积间的平衡，结合创新的全无线整合方案和高清多媒体功能，真正成为数码信息港家庭娱乐中心。有机弧线外形蕴含了中国元素，“砚台”的意象，质朴、单纯、亲切，与同类产品的坚硬外观形成了明显的差异，金属银、塑胶白的质感搭配呈现出简约优雅的时尚感，红色漫射发光按键传达了高科技的产品信息，也是方正品牌意象的集中表达。获得2009年德国红点产品设计奖。
客户获益：该产品通过其准确的中高端无线家居定位，以及优越的外观设计质量和产品功能特性，在同等价位PC产品中极具竞争力，自2009年刚上市即创造了高端台式电脑的销售记录。此产品对公司品牌形象和产品形象的提升起到了重要作用，通过项目开发，建立了方正电脑设计语言系统。
项目评估：项目设计开发历时18个月，由以用户为中心的设计理念出发，深入洞察消费者需求，准确进行设计定位，通过与公司产品开发部、策略部、市场等部门的高效合作，推出了契合消费需求兼具强大功能和优质外观的成功产品，获得良好的市场和用户反馈。
项目名称：“木童木业家具设计定制业务”创新设计
项目服务时间：2011年
产品独特性或先进性：通过对家具行业及产品的细分研究，帮助客户从同质化的家具定制制作业务模式转型为创新的家具设计定制服务模式，实现了品牌的转型和升级。新的服务模式为商业和个人客户提供量身定做的空间及家具专案设计、制作服务，满足客户个性化的需求。
客户获益：该项目帮助客户实现业务和品牌的转型升级，改变以往以制作为主的业务模式，通过专案设计的引入提升了服务价值和收益。
项目评估：通过1年的深入合作，帮助完成客户从业务模式的定义到转型的全过程，并最终建立长期合作伙伴关系。
项目名称：科医眼科激光治疗仪
项目服务时间：2010年
产品独特性或先进性：客户以“在未来3至5年内通过充满竞争力的外观和技术保持业内领先地位”为目标开发此产品，因此产品充分考虑了同类产品的领先性和差异化。产品从医患双方产品操作使用的互动系统着手，对观察目镜、操作旋钮及病患头部固定进行了全新的系统人性化设计，同时创新性的将触控屏幕内置于观察目镜下方，使医生治疗、会诊过程更为精准便捷。
客户获益：此款产品将于本年度上市。作为全球最大的医疗激光技术／仪器公司，客户此款眼科激光治疗仪产品在中国地区销量份额预计超过50％
项目评估：4个月内保持3名设计人员，1名研究人员的充分投入，设计方案经过客户严格的内部评估(在全球分公司范围内)，在工程方面也满足精密的结构设计要求。
DESIGN vs. 武巍
DESIGN：素元设计创立时的社会背景、公司和个人状况?
武巍：1998年我加入方正并创建工业设计部门，用了两年的时间将部门从单一职能扩展为拥有为企业提供从产品策划、市场分析，到概念开发、外观设计、工程开发、消费行为研究和用户分析的全系列工业设计服务的综合性部门。我是在方正成长起来的，十余年间我的团队获得国内外设计奖项50余项，并获得国家外观、实用新型专利500余件。多年担任设计总监和集团技术专家的经历让我受益非浅，于2010年冬季我开始筹备建立素元设计，现在团队的核心人员，包括设计总监以及研究总监都是以前的同事，在方正通过无数项目的锤炼，我们不断总结和积累的方法论和流程，都完整地保留了下来。虽然素元是一个新成立的公司，但实际上我们的主创人员在设计行业都有超过十年的设计经验了。
DESIGN：素元设计的发展经历了哪几个阶段?
武巍：素元设计的发展分为两个阶段。素元设计2010年11月到2011年2月是筹备阶段：一个设计公司需要的是一个充满设计感和能够最大限度释放设计师想象力的空间。为了创造这样一个环境，我们花费了很多心血。写字楼的环境通常比较狭促呆板，有很多制约很容易令设计师感到压抑和难以舒展。所以我们最终选定草场地艺术区一处庭院幽静自然，房间高挑敞亮的空间。从内部空间的设计到安装，几乎全部由设计师自己动手。在这样一个自由灵动的空间里，2011年2月至今，素元开始了真正的成长。我们为客户提供的服务也从单项的产品设计逐步拓展到了产品形象设计，空间导视系统乃至建筑空间设计。在这个阶段，素元的发展是脚踏实地、扎实的。我们从来不追求项目数量，而是力求设计的品质。因为只有将设计品质视为生命，素元才能在未来获得长足的发展。
DESIGN：素元设计未来三到五年的主要发展战略及长远目标是怎样的?
武巍：素元倡导朴素、自然、本源的设计风格，拒绝繁复和奢华。同时素元力求通过自己的设计实现低耗、环保和可持续，实现人类与自然的和谐共处。以我们正在进行的家具设计开发为例，在生态环境遭到严重破坏的今天，“环保”早已不是一个主动性的词汇，那么最理想的设计应该是经典的，可以传代的。而不能像很多没有经过用心设计的产品，没用多久 就要被淘汰掉，造成巨大的资源浪费。好的设计应该能与环境其生。因此我们的长期发展战略始终会围绕着可持续性设计方向进行创作。我们的目标是成为最具影响力的设计团体，我们希望能够通过设计行为，体现我们作为个人的社会责任感，通过我们的影响力，影响人们的行为和对设计的认知。
DESIGN：：在素元设计发展过程中遇到过的最大困难是什么?是如何解决的?
武巍：对于我们来说，所有的困难都意味着挑战和机会，没有大小之分。每一个挑战我们都会运用设计的手段来解决。比如刚开始时素元设计的业务方向除了设计咨询以外，还有些定位不够清晰的业务模块，像家具设计定制业务，像儿童教育产品的开发等。这就意味着资源的分散和工作效率的降低。于是公司合伙人和核心人员一起，重新进行了各个方向的市场细分研究，组织了多次头脑风暴会议，最终通过设计思维将公司不同的业务模块串联起来，形成了明确的定位。“设计”本身就是一种解决问题的方法，能够巧妙的进行运用则可以解决企业发展中的各种问题。
DESIGN：在与企业的合作中，制约双方合作的主要障碍是什么?对解决这些问题有什么建议?
武巍：最成功的合作通常发生在对设计认知度较高的企业和能够准确地把握企业需求的设计者之间。设计绝不是拍脑袋那么简单，它需要深入的研究和用心的思考。如果企业对于设计认识不足，就会在压缩设计环节上使力，这恰恰像在我们登雪山时，不要大本营，也不要一号、二号等必需的营地，而直接准备冲顶，其结果只能是无功而返。所以在和企业的合作中，我们首先要帮助企业了解一个完整的最能确保设计成功的设计流程是怎样的，它一定是经过缜密的设计研究，也就是对产业、市场、产品、消费者的分析，之后才有草图的头脑风暴，概念的产生，方案的不断深入，乃至最终达到设计目标。如果企业对设计过程了解不足，就会希望跳过前面的步骤而尽快冲顶，但不完整的过程得出的只能是随意的结果。解决这种障碍的办法就是反复深入的沟通，让企业了解到阶段性设计的目的是什么，同下一段工作之间的关联性是什么，这样才能得到企业更多的理解，使得设计项目更顺利地进行。
DESIGN：中国未来哪几个领域的设计服务将大大提升品牌价值?
武巍：优秀的设计服务在任何领域都能够提升企业的品牌价值，只是提升的幅度要取决于设计水平的高下。设计师通过深入的研究，高水准的创意产出和精准的产品执行可以塑造出成功的产品，而一系列成功的产品一定会塑造成功的品牌。当然这对设计管理人员、研究人员、设计师和工程师的水平与经验都提出了很高的要求。
精准医疗市场分析范文第5篇
阿里巴巴董事局主席马云近日内部邮件“强攻无线”，要求每一个阿里员工11月底前必须有外部来往100个用户，否则“红包免谈”。这样的举动，可说是巨头们在移动互联网上白热化的平台之争的最好象征。
PC端强大如阿里，也在腾讯的微信与百度19亿美元收购91无线的大手笔中，感受到阵阵寒意。以至于马云要将微信比作十年前的eBay及2003年的新浪、搜狐、网易来鼓舞士气，以此说明微信并不是想象中那么“高不可攀”，希望以“几万名员工不服输的精神”，“用愚公之精神去挑战x信”。
移动互联网已然进入大时代。2012年，国内移动互联网相关产业规模就已超过9000亿元，3G用户达到2.3亿。进入2013年，更是硝烟弥漫、战火四起。一方面，产业发展更为迅猛，巨头的平台之争逐渐进入白热化，另一方面，明星型创业企业想异军突起也愈发困难。
这样的大时代里，创投将扮演什么角色？哪些细分领域有望上演精彩戏剧？谁会成为名角？谁又会沦为“跑龙套的”？
风云汇聚流量之争到服务之战
若非马云提及2003年的eBay、新浪、搜狐、网易，人们很少会回溯时光看看中国互联网的当初。那时中概股在纳斯达克正一路高歌，从互联网泡沫中幸存下来的公司，刚度过最艰难时刻，正要惬意享受，便迎面碰到“非典”，完全措手不及。但这个巨大的挑战也成为阿里巴巴最大的机遇。这一年，阿里巴巴打了成立以来最为精彩的一仗，迎击“非典”、创立淘宝、挑战eBay。
10年之后的这封内部邮件，把人们的视线拉向了中国互联网行业这十余年间的跌宕起伏，恍然间，是非成败转头空，众多互联网企业的名字已湮没在时光深处。
而今，大戏再度开场，只是剧场已变成移动互联网。
若以戏剧“起、承、转、合”而论，北极光创投董事总经理姜皓天可能会把移动互联网的发展归入“承”中。他认为整个移动互联网的商业模式，在2012-2013年，已然很快走过第一阶段。而第一阶段所代表的和互联网前十年一样，就是以流量为核心的行业模式。“我们看到大量的创业公司抢流量争入口，做应用，追求大用户量。有了很多的用户，有了流量之后再去想有什么创业模式，这是第一阶段的核心――流量经营。”但现在则进入了一个深化阶段，提供具体的行业服务功能。他信手拈来两个例子――从商业模式的核心来看，墨迹天气是属于第一时代的，在一个非常巨大的互联网中，占据了一种主入口的地位。嘀嘀打车，则很显然是用移动互联网的手段去整合某种服务提供给用户，属于深化阶段。
红杉资本中国基金合伙人计越则感觉移动互联网的发展时速比PC互联网时代更快。PC上的团购用了三年才从选拔赛进入决赛，直到去年才开始进行前三名最后的PK。而打车类APP，只用一年的时间就从初赛进入了决赛。
他谈及移动互联网发展的趋势。第一拨占主流的都是分发的公司和一些工具类应用，像91和360就是以占流量，获取流量入口为主，这也符合用户的使用习惯。所以移动应用在移动互联网刚开始时发展最快，而且截至目前数量也最多。但是随后，从去年开始用户不再只是使用与功能和工具相关的APP，反而更多使用与人的生活相关的APP，而这就会涉及到传统产业，要与围绕着人的生活的各个角落、各个方面的相关行业相结合。这些APP已经与人的生活直接衔接，不再是纯虚拟的，所以一定会跟原来线下的服务相结合，比如说像打车和点餐，这是一个必然的趋势。
而若从老路出发，比如在手机上做订房、买机票的APP，肯定竞争不过携程。因为这与原来PC用户的行为没有什么本质的改变，逻辑本身就是错误的，这条路已经被证明行不通了。在这个过程中使用场景与原来基本上差不多了，新创业者的资源也不会比原来的大佬们更丰富。只有实现使用场景上的改变，进行更轻量化的运作，让用户能很简单做决策，使用频率也比原来的方式更高，这样才能和PC时代的大佬们竞争。
APP应用市场分析企业App Annie大中华区总监石晓天表示，在全球来看，由于安卓智能机的爆发，移动互联网应用商店内的消费在东南亚地区出现了爆炸性的增长。整体而言，数字内容消费还是以发达国家为主，短期来看美国、日本、韩国、英国、德国还占主要的部分。但是在游戏类的消费中，中国区的消费金额达到了世界第三，仅次于美国和日本。而且中国有巨大的增长潜力，对于中国这样人口基数大、设备基数大、消费潜力大的国家，在移动互联网领域的消费有很大的爆发潜力。
从收入构成的角度来看，石晓天认为截止到目前游戏仍然占据最主要的部分。最近有一些社交类应用，比如国内的陌陌和微信，也获得了一定收入，一个是靠着表情收费，还有一部分靠游戏。但若是单纯的工具应用，还没有办法和游戏来直接进行收入量级的对比。而比下载量的话，在用户基础安装量和用户群体方面，现在有很多工具类应用在全球都有不错的表现，在下载量上不输给游戏。未来，随着工具类的应用与电子商务的结合，下载量与收入都会越来越多。
目前这个阶段，传统互联网企业与新兴移动互联网企业的新旧势力交汇，已成为移动互联网发展的标志性特征。如果说前两年是新兴移动互联网企业大放异彩，那今年就主要是传统互联网巨头在挥斥方道。
腾讯微信技惊四座，在移动社交领域几近一战定江湖。众里寻她千百度之后，百度也终于在对91无线的巨额收购中，展露了完整的移动互联网战略。阿里先后战略注资陌陌、友盟、新浪微博、高德、UCweb，涉足IM应用、移动数据分析、移动社交、地图、移动浏览器，而今更倾全公司之力强推“来往”。
各家传统巨头都将移动互联网上的竞争当做生死战。夹杂其间的新兴移动互联网企业可谓是五味杂陈，一方面成长空间受到强力压制，另一方面又在这样激烈的竞争中获得了更多被并购的机会。
百舸争流 手游、电商到互联网金融
在这样的市场环境下，哪些细分领域存在较好的创业机会呢？
红杉资本中国基金创始合伙人沈南鹏曾总结移动互联网将会带来的九大创新性领域：一、对衣食住行的传统行业进行移动互联网改造；二、健康和医疗行业，尤其是传统医疗行业在移动互联网上的应用。其中值得关注的一个分支是传感器技术的使用；三、通讯；四、搜索，尤其是地理位置与语音搜索的结合有巨大市场空间；五、金融服务；六、游戏娱乐行业；七、广告传媒，尤其是精准广告；八、垂直社交；九、企业服务。
手机游戏
腾讯投资并购部副总经理李朝晖看好手机游戏市场。他认为，手游领域增长速度惊人。端游、页游十几年甚至更长时间才达到的产值，手游在过去三到四年已经达到。2012年，在手游领域中出现了月流水超过3000万元的产品，2013上半年已经有月流水超过5000万元的产品，下半年单品的月流水可能会突破1亿元。整个手游行业处在快速上升阶段，大量手游团队进入市场。
当乐网从2004年开始就涉足手游平台，副总裁姚说当时在全球范围内手游根本没有什么热可言，只不过把手游当成一个手机上的边角，打发一些休闲的时间。2004到2010年，国内市场上有一些游戏就已经取得了不错的成绩，有一款游戏下载量超过千万次。2009年之后，智能手机开始普及，很多新的游戏出来了，比如说愤怒的小鸟，以前非智能手机是看不到的，像拉弓操作在以前通过键盘是完全实现不了。随后才迎来市场狂热期和并购浪潮。
他回忆当初，很多做手游开发的企业是从一年一千万元利润都做不到的年代熬过来的，现在日子好起来，还是得益于手机硬件设施和网络环境的改善。过去两三年间，中国国内的智能手机用户数增长到近5亿规模，这个数字跟以前来比不是一个量级上。今年这个势头还没有下降，还在不断升级换代。
经纬中国合伙人万浩基则认为，整个手游行业仍然处于非常早期的阶段。他目前了解到的在国内最赚钱的手游公司有一个多亿元利润，而这些公司现在还只是拿着单款游戏，不能证明第二款、第三款游戏能够复制成功。它们仍然需要一年的时间证明自己真的可以把利润做到两三亿元，这样未来才有单独上市的可能。从上市的角度来看，不管选择内地、香港，或者是美国上市，投资者对公司体积的要求是很严格的，如果一年没有3、5亿美元的利润，机会很小。投资者要看公司今天的体积和未来的空间，只有几千万美元的利润，谁都不能接受，而现在的手游公司体积不够大。
移动电商
凡客助理总裁栾义来的关注点是移动电商。他表示，一线城市的电商人群覆盖和营销基本上已经结束，下面二三线城市甚至三线城市以下的电商人群的开发，其实才刚刚开始，从时间点来说，去年这个点就已经到了。那一部分大规模人群的渗透是要依靠移动互联网完成的。这也是阿里巴巴为何如此着力于移动电商的原因，就是要做更下层电商人群开发，力求覆盖广大中国所有面积上的人群。也许两三年之后，随着三四线城市电商人群的用户习惯开发完成，移动端电商用户的数量会超过PC端。
在他看来，腾讯、阿里这些巨头的竞争，跟其他电商没有太大关系，“他们打仗我们看看热闹，爱怎么打怎么打，总有一方占主导，总有一个生态出来。”目前来看，微信已经作为一个互联网的超级IP占据了用户60%的时间。而且微信其实在构造一套轻量级APP的环境。对于大部分电商，尤其是中小卖家而言，有了一个进行移动互联网营销及维系客户的工具。而阿里系的淘品牌目前还没有一个这样强大的工具。
英特尔投资中国区董事总经理许盛渊则认为移动电商的亮点是方便，未来需要创新方法来搜索商品，让用户体验变得更简单轻松。另一方面，大数据跟移动是一个很重要的接点，要在非常短的碎片化时间内，迅速把广告和产品放在用户面前，需要高效率，从这个角度来说，大数据也是未来的一个很重要的趋势。
互联网金融
宏源证券研究所副所长易欢欢力挺互联网金融。他指出，互联网企业就传统而言有三大商业模式，第一是广告；第二是游戏；第三是电子商务，现在又找到第四种商务模式――金融服务。虽然互联网企业看来光鲜，但是中国前三大互联网公司收入加在一起不到700亿元，比不上宁波银行的利润。中国所有互联网公司收入加起来，还比不上建设银行一年的利润。但是从几个维度来看，互联网公司却拥有特别的优势：第一是活跃度，远远比银行活跃的多得多。第二是颗粒度，对每个用户信息的描述维度要比银行强。第三，用户有存、贷款需求的时候，互联网公司能第一个知道，银行则需要用户跑到物理网点之后才知道他有贷、存款等需求。最后，互联网公司拥有的信息是有情绪的，它知道在什么状态，用什么方式把产品和服务推送给用户。
在互联网金融领域中，软银中国资本执行董事周晔看好三类企业，一是利用互联网模式来打破原有的信息不对称和原有的垄断的企业。比如P2P就把理财方和借款方距离缩近了。二是利用大数据降低交易成本，或者是提高交易效率的企业。
比如阿里小贷，利用数据的力量，使得原先不能从银行贷款的企业、个人，由于他过往的行为、数据记录可以享受这种金融服务。三是利用一些新模式、新产品覆盖传统金融无法覆盖的金融市场的企业。比如支付宝的余额宝，就利用电商的渗透率，把货币市场基金这样一种原来老百姓接触不到的产品与他们连接起来。互联网降低了金融市场的用户门槛，使得更广大的草根用户可以接触到金融服务，打开了一个巨大的蓝海市场。
精准医疗市场分析范文第6篇
关键词：网络经济；特征；发展；趋势；应注意的问题
中图分类号：F490 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2017）06-0143-03
当下，最具潜力、最具爆发力、最具成长性的经济形态――网络经济，正深刻改变着全球经济社会生活的方方面面。作为网络经济的直接体现，电子商务的崛起，不仅改变了一个村、一个县、一座城，也正成为全国经济发展的新动力。互联网具有全球化、快捷化、个性化、无边界性、高渗透性等显著特征，网络经济与实体经济相互补充，构成了新经济体，顺应时展趋势，推动网络经济发展，是贯彻十八届五中全会精神、实施创新驱动发展战略、落实供给侧结构性改革的重大举措，也是加快转变发展方式、促进转型升级、实现追赶超越的重要途径。
一、网络经济概念及特征
（一）网络经济的概念
网络经济以计算机网络为基础，以现代计算机技术为依托的经济形态，它包括计算机信息技术产业、以现代计算机技术为基础的高新技术产业及由于高新技术推广和应用引起的传统经济产业部门的飞速发展，网络经济涉及的主要领域包括互联网购物、在线支付、搜索引擎、网站信息招聘、旅游网站等。
（二）网络经济的特征
由于网络信息技术的不断发展，企业社会环境发生变化，促进了网络经济的全球化发展，同时网络企业的经济规模也不断扩大。随着网络信息技术的发展，网络商业、电子服务、网络交流平台、移动智能等网络经济形式迅速崛起和发展，受到了政府部门和社会各界的重视。由于网络经济具有信息平行交替和资源对称的特点，因此，传统的社会经济运行结构、社会的竞争状态、生产方式、价值观念被改变。崔雪（2010）研究提出，通过网络人们足不出户就可以实现全世界范围内的购物，享受网络企业提供的服务，缩短了交易的时空距离，因此网络经济具有虚拟化、开放性、效率高、成本低、创新性五个特点。周丛根（2011）研究指出，网络经济具有强外部经济性、长尾累计效应、多重叠加效应、级数扩张特性。徐璇（2014）指出，通过网络经济可以制造商可以和消费者直接接触，同时网络经济具有无时间限制和无地理边界限制的特性，随着网络购物的发展对传统的零售企业造成威胁。随着网络信息技术的发展及相关政策的出台，网络经济正在逐渐成熟，基本的经济原理仍然指引着网络经济各项活动的开展，尤其是电子商务行业，在分析和考察其发展前景、盈利潜力及竞争环境的同时需要分析这一行业的经济特性，这样才能根据电子商务领域的经济特性对电子商务的发展规律和发展现象进行分析。综上，在数字技术、通信技术、现代信息技术的驱动下，网络经济的特征如下。
1.便捷性。通过计算机网络可以将经济主体或者是企业组织联系在一起，使整个行业形成网络化的经济系统，并不断创新行业内部与行业之间连接方式，从而使整个经济系统逐渐形成一个错综复杂的网络结构。网络经济活动不受时间限制，呈现出便捷、即时性的特征。在网络经济环境下进行交易或者交流，可以突破时间和地理的限制，同时缩短了经济活动相互影响和相互作用的时间滞差，并突破了空间的约束，网上无形市场成了经济活动开展的重要场所，市场活动空间扩展到全世界范围内等，十分便捷。通过计算机网络构造了大量新的资源基础，可以实现信息资源共享，使信息时代下知识和信息资源的利用更加广泛，减少了其他资源的消耗，拓宽了经济发展面。
2.高渗透性。网络技术、信息技术的渗透性较高，随着网络经济的发展，使得信息服务业迅速地向第一、第二产业扩张，三大产业之间相互融合，界限越来越模糊，对于传统的制造业、传媒业等来说，随着“互联网+”的发展实现了产业内部的升级改造。此外，随着网络信息技术的发展，还催生了医疗电子器械产业、汽车电子产业、光学电子产业等边缘产业，在网络信息技术的推动下，产业之间迅速融合。
3.自我膨胀性。网络经济的自我膨胀性突出表现在吉尔德定律、马太效应、梅特卡夫法则、摩尔定律四大定律上。吉尔德定律是美国激进的技术理论家乔治・吉尔德的预测：在可预见的未来十年，通讯系统的总宽带将以每年3倍的速度增长，宽带费用的价格点无限接近于零。马太效应：在网络经济中，由于人们的心理反应和行为惯性，会最终出现“强者更强，弱者更弱”的垄断局面。马太效应反映了网络经济时代企业竞争中一个重要因素――主流化。梅特卡夫法则：按照此法则，网络产生和带来的效益将随着网络用户的增加而呈指数形式增长。摩尔定律：1965年，摩尔预测到单片硅芯片的运算处理能力，每18个月就会翻一番，同时，价格减半。实践证明，这一预测一直比较准确。网络经济的四大定律展示了网络经济的自我膨胀性，同时也揭示了网络经济发展的内在规律。
4.边际效益递增性。边际效益递增性主要表现在两方面：一是网络经济边际成本递减。信息网络成本主要由三部分构成：网络建设成本，信息传递成本，信息的收集、处理和制作成本。网j建设成本和信息传递成本这两部分的边际成本为零，平均成本明显递减。随着入网人数增多，信息的收集、处理和制作成本会提高，但其平均成本和边际成本都呈下降趋势。因此，信息网络的平均成本随着入网人数的增加而明显递减，其边际成本则随之缓慢递减，但随着网络规模的扩大其边际收益和总收益也会不断扩大。二是网络经济具有累积增值性。在网络经济中，对信息的投资可以获得一般的投资报酬和增值报酬，信息网络能够对信息进行加工处理分析形成高质量的信息源，从而增加报酬。
5.外部经济性。一般的市场交易是买卖双方形成的一种契约，只对买卖双方进行约束，不涉及其他利益主体，但是在一些特殊情况下，契约履行会影响到缔约双方以外的第三方。第三方受到的影响为外部效应。工业经济带来的主要是外部非经济性，如工业“三废”，而网络经济则主要表现为外部经济性，网络形成增加了成员，增加了价值，反过来又吸引更多的成员。
6.可持续性。网络经济是知识经济的一种具体形态，在网络经济发展过程中不会过度消耗有形资源和能量，造成环境污染和生态恶化等问题，它促进和实现了社会经济的可持续发展。
二、网络经济发展趋势
（一）虚拟购物
信息技术快速迭代将为电商创造新场景，推动电商向精细化方向发展。以大数据、云计算、虚拟现实、人工智能等为代表的新技术将持续为电商创新发展提供支撑，创造精准匹配、交互式购物等新体验，并构建新的商业模式。为增强消费者的体验感，一种新型的购物方式――虚拟购物应运而生。虚拟购物借助于VR（虚拟现实）等新科技，让消费者网购时如同身临其境一般，产生近乎真实的感官模拟体验。消费者进行虚拟购物，既可以足不出户买到商品，还能享受到实体店购物带来的乐趣。但是，当前虚拟购物还处于起步阶段，体验效果有待改进。虚拟购物平台上架的商品都需要一个个建模，非常耗时耗力。相对于电商平台上的商品种类来说，虚拟购物平台上的商品只是沧海一粟，可供消费者选择的种类有限；在虚拟试穿方面，网上模拟的身材肤色、穿衣样式等，跟消费者的实际情况相比，有着不小的差距，总体参考性不够强。有消费者坦言，现在虚拟购物远不够成熟，娱乐性大于实用性，不过这是网络购物发展的未来趋势之一。
（二）发展共享经济
通俗的讲共享经济就是将个人闲置的资源共享给别人，提高资源利用率，并从中获得回报，共享经济的理念就是，共同拥有而不占有，这是一种基于陌生人且存在物品使用权暂时转移的一种商业模式。共享经济平台作为移动互联网的产物，通过移动LBS应用、动态算法与定价、双方互评体系等一系列机制的建立，使得供给与需求方通过共享经济平台进行交易。如以凹凸租车为代表的共享租车模式，一方面满足了消费者“求而不得”的自驾需求，另一方面避免了汽车闲置资源无法被有效利用带来的浪费。共享租车的出现很大程度上缓解了国民用车难。凹凸租车等共享租车平台整合和利用的是闲置的私家车资源，能够提供更具弹性的车源供给量，适应不同时期的出行高峰需求。在我国，汽车共享行业有巨大发展前景。来自全球独立咨询机构罗兰贝格的《2018年中国汽车共享出行市场分析预测报告》数据显示，我国已经形成625亿美元的共享经济市场，汽车共享出行规模两年后将达1.8万亿美元，发展前景广阔。
三、网络经济发展策略及发展过程中应注意的问题
（一）网络经济发展策略
1.加快网信基础设施建设。深化认识网信基础设施的公共产品属性和支撑作用，把网信基础设施提升到与交通、水利、电力等先导性设施同等重要位置，加快建设宽带、融合、安全、泛在的新一代信息基础设施，为网络经济发展夯实基础，蓄势聚能。
2.大力支持企业，培育网络经济创新主体。引导传统龙头企业转型，加大本土优势企业培育力度，扶持小微企业创新发展，增强网信企业使命感、责任感，形成网络经济发展聚集效应。要鼓励和支持企业成为研发主体、创新主体、产业主体，支持企业布局前沿技术，推动核心技术自主创新，创造和把握更多机会，参与行业乃至全球竞争，拓展发展空间。
3.发挥杠杆作用，创新投资基金融资方式。推动“互联网+”产业发展，充分发挥财政资金的杠杆作用，引导和带动社会投资，培育发展“互联网+”领域创新领军企业；建立多层次的资本市场体系，推进产学研用合作。充分发挥市场在资源配置中的决定性作用和更好地发挥政府引导作用，推进资金、技术等生产要素向信息经济领域聚合，明确提出强化资金引导、技术研发、创新创业、人才支撑和鼓励跨界融合等五个方面的政策举措，如组建网络创新研究平台等。
4.搭建人才梯队引领网络经济发展。网络经济的竞争，归根结底是人才竞争。对待特殊人才要有特殊政策，要构建具有全球竞争力的人才制度体系，打造一批优秀企业家队伍、培育一批技术领军人才。
5.政府部门优化网络经济发展环境。要以全面深化改革为动力，加快构建网络经济生态体系，政府部门应发挥主导作用，提出加强统筹协调、简化行政审批、推进数据资源开放、加强监测考核、建立健全法规规章、加强宣传引导和扩大交流合作等优化发展环境的具体措施。
（二）网络经济发展过程中应注意的问题
1.注重地区优势特色和借鉴外地经验相结合。充分考虑地区网络经济发展的基础条件，明确把新一代信息技术、智能制造、产业互联网、物联网、大数据和云计算、网络文化、电子商务、信息服务、网络安全和网信军民融合等十个领域作为地区网络经济发展的重点，突出地区的特色和优势。同时，借鉴外地经验，加强资源整合、政策扶持和培育龙头企业。
2.注重宏观指导和实际推进相结合。坚持目标导向，瞄准发展大势，以国际国内先进水平作参照、定标杆，侧重从宏观层面提出方向性要求和任务性目标，加大网络经济发展基础的设施建设，明确网络经济发展的要求。
3.注重充分发挥市场在配置资源中的决定性作用和更好地发挥政府作用。在网络经济发展目标、发展重点、配套政策和优化环境等方面不断完善，注重充分发挥市场在配置资源中的决定性作用，推进资金、技术、人才等生a要素向信息经济领域聚合，又强调更好地发挥政府作用，引导各界树立互联网思维，以顺应信息时展趋势。
四、结语
由于网络经济具有便捷性、高渗透性、外部经济性、可持续性等特点，具有良好的发展前景，因此，网络经济的发展应该纳入经济社会发展全局，并结合区域优势，加强网络基础设施的建设，加强监管净化网络经济发展环境，细化分解任务，加强指导考评，不断扩大我国网络经济的发展规模。
参考文献：
[1] 崔雪.网络经济环境下的金融安全问题研究[D].北京：北京交通大学，2010.
[2] 徐璇.电子商务环境下大型零售企业的商业模式研究[D].杭州：浙江工商大学，2014.
[3] 周丛根.网络经济背景下的商业模式创新路径研究[D].上海：上海社会科学院，2011.
精准医疗市场分析范文第7篇
据统计，2017年中国人工智能核心产业规模超过700亿元，随着各地人工智能建设的逐步启动，预计到2020年，中国人工智能核心产业规模将超过1600亿元，年复合增长率将达31.7%。
随着人工智能技术的不断成熟，人工智能创业的难度逐步降低，越来越多的创业公司加入人工智能的阵营。
2018年被称为人工智能爆发的元年，人工智能技术应用所催生的商业价值逐步凸显。人工智能逐步切入到社会生活的方方面面，带来生产效率及生活品质的大幅提升。智能红利时代开启！资本、巨头和创业公司纷纷涌入，将人工智能拉到了信息产业革命的风口。
如何把握产业动向，抓住风口机会？创业邦研究中心凭借在人工智能等前言科技领域持续研究、洞察的能力，在对国内人工智能创业公司进行系统调研的基础上，推出《2018中国人工智能白皮书》，对人工智能的核心技术、主要应用领域、巨头和创业公司的布局、未来发展态势和投资机会进行了深度解析。
第一部分人工智能行业发展概述
1.人工智能概念及发展
人工智能（Artificial Intelligence， AI）又称机器智能，是指由人制造出来的机器所表现出来的智能，即通过普通计算机程序的手段实现的类人智能技术。
自1956年达特茅斯会议提出“人工智能”的概念以来，“人工智能”经历了寒冬与交替的起起伏伏60多年的发展历程。2010年以后，深度学习的发展推动语音识别、图像识别和自然语言处理等技术取得了惊人突破，前所未有的人工智能商业化和全球化浪潮席卷而来。
人工智能发展历程
2.人工智能产业链图谱
人工智能产业链可以分为基础设施层、应用技术层和行业应用层。
A基础层，主要有基础数据提供商、半导体芯片供应商、传感器供应商和云服务商。
B技术层，主要有语音识别、自然语言处理、计算机视觉、深度学习技术提供商。
C应用层，主要是把人工智能相关技术集成到自己的产品和服务中，然后切入特定场景。目前来看，自动驾驶、医疗、安防、金融、营销等领域是业内人士普遍比较看好方向。
人工智能产业链
资料来源：创业邦研究中心
第二部分人工智能行业巨头布局
巨头积极寻找人工智能落地场景，B、C 端全面发力。
资料来源：券商报告、互联网公开信息，创业邦研究中心整理
第三部分机器视觉技术解读及行业分析
1.机器视觉技术概念
机器视觉是指通过用计算机或图像处理器及相关设备来模拟人类视觉，以让机器获得相关的视觉信息并加以理解，它是将图像转换成数字信号进行分析处理的技术。
机器视觉的两个组成部分
资料来源：互联网公开信息，创业邦研究中心整理
2.发展关键要素：数据、算力和算法
数据、算力和算法是影响机器视觉行业发展的三要素。 人工智能正在像婴儿一样成长，机器不再只是通过特定的编程完成任务，而是通过不断学习来掌握本领，这主要依赖高效的模型算法进行大量数据训练，其背后需要具备高性能计算能力的软硬件作为支撑。
深度学习出现后，机器视觉的主要识别方式发生重大转变，自学习状态成为视觉识别主流，即机器从海量数据里自行归纳特征，然后按照该特征规律使图像识别的精准度也得到极大的提升，从70%+提升到95%。
3.商业模式分析
机器视觉包括软件平台开发和软硬件一体解决方案服务。整体用户更偏向于B端。软件服务提供商作为技术算法的驱动者，其商业模式应以“技术层+场景应用”作为突破口。软硬件一体化服务供应商作为生态构建者，适合以“全产业链生态+场景应用”作为突破口，加速商业化。
（1）软件服务：技术算法驱动者—“技术层+场景应用”作为突破口
这种商业模式主要是提供以工程师为主的企业级软件服务。有海量数据支撑，构建起功能和信息架构较为复杂的生态系统，推动最末端的消费者体验。
此类商业模式成功关键因素：深耕算法和通用技术，建立技术优势，同时以场景应用为入口，积累用户软件。视觉软件服务按处理方式和存储位置的不同可分为在线API、离线SDK、私有云等。
国内外基础算法应用对比
资料来源：互联网公开信息，创业邦研究中心整理
（2）软硬件一体化：生态构建者—“全产业链生态+场景应用”作为突破口
软硬一体化的商业模式是一种“终端+软件+服务”全产业链体系。成功的因素是大量算力投入，海量优质数据积累，建立算法平台、通用技术平台和应用平台，以场景为入口，积累用户。亮点是打造终端、操作系统、应用和服务一体化的生态系统，各部分相辅相承，锐化企业竞争力，在产业链中拥有更多话语权。
4.投资方向
（1）前端智能化，低成本的视觉解决模块或设备
从需求层面讲，一些场景对实时响应是有很高要求的。提供某些前端就本身有一定计算能力的低成本的视觉模块和设备将有很大市场需求。前置计算让前端设备成为数据采集设备和数据处理单元的合体，一方面提升了处理速度，另一方面可以处理云端难以解决的问题。
机器视觉在消费领域落地的一个障碍是支持高性能运算的低功耗、低价位芯片选择太少。从低功耗、高运算能力的芯片出发，结合先进的算法开发模块和产品，这类企业将在机器视觉领域拥有核心竞争力。
（2）深度学习解决视觉算法场景的专用芯片
以AI芯片方式作为视觉处理芯片有相当大的市场空间。以手势识别为例，传统的识别方案大都基于颜色空间，如 RGB，HSV ，YCrBr，无法排除类肤色物体及黑色皮肤对识别精度的干扰。借助深度学习，如通过 R-CNN 训练大量标注后的手势图像数据，得到的模型在处理带有复杂背景及暗光环境下的手势识别问题时，比传统方案的效果好很多。
（3）新兴服务领域的特殊应用
前沿技术带来的新领域（如无人车、服务机器人、谷歌眼镜等），对机器视觉提出了新要求。机器视觉可以让机器人在多种场合实现应用。服务机器人与工业机器人最大的区别就是多维空间的应用。目前国内的机器视觉，涉及三维空间、多维空间，其技术基本上处在初始阶段，未来存在较大市场增长空间。
（4）数据是争夺要点，应用场景是着力关键
机器视觉的研究虽然始于学术界，但作为商业应用，能解决实际问题才是核心的竞争力。当一家公司先天能够获得大量连续不断的优质场景数据，又有挖掘该数据价值的先进技术时，商业模式和数据模式上就能形成协同效应。创业公司要么通过自有平台获取数据，要么选择与拥有数据源的公司进行合作，同时选择一个商业落地的方向，实现快速的数据循环。
第四部分智能语言技术解读及行业分析
1.语音识别技术
（1）语音识别技术已趋成熟，全球应用持续升温
语音识别技术已趋成熟，全球应用持续升温。语音识别技术经历了长达60年的发展，近年来机器学习和深度神经网络的引入，使得语音识别的准确率提升到足以在实际场景中应用。深度神经网络逐步找到模型结构和调参算法来替代或结合高斯混合算法和HMM算法，在识别率上取得突破。根据Google Trends统计，自2008年iPhone及谷歌语音搜索推出以来语音搜索增长超35倍。百度人工智能专家吴恩达预测，2020年语音及图像搜索占比有望达到50%。Echo热销超过400万，带动智能音箱热潮。
（2）语音识别进入巨头崛起时代，开放平台扩大生态圈成主流
语音识别即将进入大规模产业化时代。随着亚马逊Echo的大卖，语音交互技术催生的新商机，吸引大大小小的公司构建自己主导的语音生态产业链。各大公司纷纷开放各自的智能语音平台和语音能力，欲吸引更多玩家进入他们的生态系统。
（3）语音识别技术发展瓶颈与趋势
低噪声语料下的高识别率在现实环境使用中会明显下降到70-80%，远场识别、复杂噪声环境和特异性口音的识别是下一个阶段需要解决的问题。
麦克风阵列类前端技术不仅是通过降噪和声源定位带来识别率的提高，带环境音的语料的搜集、标注可用于模型的训练，有助于打造更新一代的语音识别引擎技术。语音巨头已经在布局。
在IOT包括车载领域，云端识别并非通行的最优方案，把识别引擎结合场景进行裁剪后往芯片端迁徙是工程化发展的方向。
2.自然语言处理（NLP）发展现状
（1）多技术融合应用促进NLP技术及应用的发展
深度学习、算力和大数据的爆发极大促进了自然语言处理技术的发展。深度学习在某些语言问题上正在取得很大的突破，比如翻译和写作。2014年开始LSTM、Word2Vec以及Attention Model等技术研究的进展，使DL有了路径在语义理解领域取得突破，并且已经有了明显的进展。对话、翻译、写作新技术成果里都开始逐渐混合入DL的框架。2014-2015年，硅谷在语义理解领域的投资热度剧增。
深度学习能最大程度发挥对大数据和算力资源的利用，语义理解的发展还需要深度学习、搜索算法、知识图谱、记忆网络等知识的协同应用，应用场景越明确（如客服/助理），逻辑推理要求越浅（如翻译），知识图谱领域越成熟（如数据饱和度和标准性较强的行业），技术上实现可能性相对较低。在各种技术融合应用发展的情况下，具备获取一定优质数据资源能力并可结合行业Domain knowledge构建出技术、产品、用户反馈闭环的企业会有更好的发展机会。
（2）NLP主要应用场景
问答系统。问答系统能用准确、简洁的自然语言回答用户用自然语言提出的问题。基本工作原理是在线做匹配和排序。比如 IBM 的 Watson，典型的办法是把问答用FAQ索引起来，与搜索引擎相似。对每一个新问题进行检索，再将回答按匹配度进行排序，把最有可能的答案排在前面，往往就取第一个作为答案返回给用户。
图像检索。同样也是基于深度学习技术，跨模态地把文本和图片联系起来。
机器翻译。机器翻译的历史被认为与自然语言处理的历史是一样的。最近，深度学习被成功地运用到机器翻译里，使得机器翻译的准确率大幅度提升。
对话系统。对话系统的回复是完全开放的，要求机器能准确地理解问题，并且基于自身的知识系统和对于对话目标的理解，去生成一个回复。
（3）创业公司的机遇
1)机器翻译方面：经过多年的探索，机器翻译的水平已经得到大幅度提升，在很多垂直领域已经能够在相当大程度上替代一部分人工，机器翻译技术的商业化应用已经开始进入大规模爆发的前夜。
2)应用于垂直领域的自然语言处理技术
避开巨头们对语音交互入口的竞争，以某一细分行业为切入点，深耕垂直领域，对创业公司也是一个不错的选择。
第五部分人工智能在金融行业的应用分析
人工智能产业链包含基础层、技术层、应用层三个层面。基础层的大数据、云计算等细分技术被应用到金融征信、保险、理财管理、支付等金融细分领域；技术层的机器学习、神经网络与知识图谱应用于金融领域的征信与反欺诈、智能投顾、智能量化交易，计算机视觉与生物识别应用于金融领域的身份识别，语音识别及自然语言处理应用于金融领域的智能客服、智能投研；应用层的认知智能应用于金融领域的智能风控。
人工智能在金融行业的典型应用情况
资料来源：创业邦研究中心
第六部分人工智能在医疗行业的应用分析
1.人工智能在医疗行业的应用图谱
人工智能在医疗行业的应用潜力巨大，目前在健康管理、辅助诊疗、虚拟助理、医学影像、智能化器械、药物挖掘和医院管理等领域均有企业在布局，其中医学影像、药物挖掘、健康管理，辅助诊疗、虚拟助理的应用发展速度较快。
图 人工智能在医疗行业的应用图谱
资料来源：创业邦研究中心
2.人工智能在医疗行业的具体应用场景
医学影像。人工智能应用于医学影像，通过深度学习，实现机器对医学影像的分析判断，是协助医生完成诊断、治疗工作的一种辅助工具，帮助更快的获取影像信息，进行定性定量分析，提升医生看图/读图的效率，协助发现隐藏病灶。 人工智能通过影像分类、目标检测、图像分割、图像检索等方式，完成病灶识别与标注，三维重建，靶区自动勾画与自适应放疗等功能，应用在疾病的筛查、诊断和治疗阶段。目前较为火热的应用有肺部筛查、糖网筛查、肿瘤诊断和治疗等。
药物挖掘。人工智能在药物研发上的应用可总结为临床前和临床后两个阶段。临床前阶段：将深度学习技术应用于药物临床前研究，在计算机上模拟药物筛选的过程，包括靶点选择、药效和晶型分析等，预测化合物的活性、稳定性和副作用，快速 、准确地挖掘和筛选合适的化合物或生物，提高筛选效率，优化构效关系。临床后阶段：针对临床试验的不同阶段，利用人工智能技术对患者病历进行分析，迅速筛选符合条件的被试者，监测管理临床试验过程中的患者服药依从性和数据收集过程，提高临床试验的准确性。
虚拟助理。医疗虚拟助理是基于医疗领域的知识系统，通过人工智能技术实现人机交互，从而在就医过程中，承担诊前问询、诊中记录等工作，成为医务人员的合作伙伴，使医生有更多时间可以与患者互动。医疗虚拟助理根据参与就医过程的功能不同，主要有智能导诊分诊，智能问诊，用药咨询和语音电子病历等方向。
第七部分智能驾驶行业分析
1.智能驾驶行业产业链
智能驾驶行业的中心业务是以Google、百度为代表的智能驾驶操纵解决方案提供商和以特斯拉、蔚来为代表的成车厂商。该类厂商，上接上游软硬件提供商，下接公司和消费者，在整个业务链中扮演至关重要的一环。
产业链上游厂商多为细分技术提供商，如深度学习、人机交互、图像识别和新材料、新制造新能源等。
智能驾驶产业链图谱
资料来源：创业邦研究中心
2.智能驾驶市场分析
伴随着 ADAS 技术的不断更新，推断全球 L1-L5 智能驾驶市场的渗透率会在接下来 5年内处于高速渗透期，然 后伴随半无人驾驶的普及进入稳速增长期。在未来的 2025 年无人驾驶放量阶段后，依赖全产业链的配合而进入市场成熟期。预测到2030年，全球 L4/5 级别的自动驾驶车辆渗透率将达到 15%，单车应用成本的显着提升之 外，从 L1-L4 级别的智能驾驶功能全面渗透为汽车产业带来全面的市场机会。
按照 IHS Automotive 保守估计，全球 L4/L5 自动驾驶汽车产量在 2025 年将接近 60 万辆，并在 2025- 2035 年间获得高速发展，年复合增长率将达到43%，并在2035年达到2100万辆。另有接近 7600 万辆的汽车具备部分自动驾驶功能，同时会带动产业链衍生市场的大规模催化扩张。
根据独立市场调研机构 Strategy Engineers 的预测，L4 高度自动驾驶等级下，自动驾驶零部件成本约在 3100 美元/车，其中硬件占比 45%，软件占比 30%，系统整合占比 14%，车联网部分占比 11%。按照全球 1 亿辆量 产规模计算，理想假设所有车辆全部达到 L4 高度自动驾驶水平，那么全球自动驾驶零部件市场规模在 2020 年 将达到 3100 亿美元。
第八部分中国人工智能企业画像分析
随着人工智能技术的不断成熟，人工智能创业的难度逐步降低。创新的大门吸引众多创业企业进入。为了观察行业风向，助力创新企业发展，创业邦研究中心对国内200多家人工智能创业公司进行了系统调研，从发展能力、创新能力、融资能力等多维度指标，评选出“2018中国人工智能创新成长企业50强”。
地域分布
全国88%的人工智能企业聚集在北京、上海、广东和江苏。其中，北京人工智能企业最多，占比高达39.66%;其次是上海，人工智能企业占比达21.55%;位列第三的是广东，人工智能企业占达15.52%。北京以领先全国其他地区的政策环境、人才储备、产业基础、资本支持等，成为人工智能创业首要阵地;华东地区的上海、江苏、浙江均有良好的经济基础和科技实力，人工智能应用实力雄厚，也聚集了一批人工智能垂直产业园;广东互联网产业发达，企业对数据需求强烈，依靠大数据产业链推动人工智能产业发展。
行业分布
从行业大类分布来看，行业应用层的企业占比最大，为56.03%;其次是应用技术层的企业，占比达31.04%;基础技术层的企业占比最小，仅为12.93%。随着人工智能技术的发展，人工智能与场景深度融合，应用领域不断扩展，行业应用公司比重不断提升。在基础层技术方面，国际IT巨头占据行业领先地位， 国内与国际差距明显，中小初创企业很难进入。
从行业应用来看，智能金融企业占比最大，为16.92%;其次是机器人企业，占比达15.38%;位列第三的是智能驾驶和智能教育，占比均为12.31%。金融行业的强数据导向为人工智能的落地提供了产业基础，智慧金融被列入国家发展规划中，庞大的金融市场为人工智能落地带来了发展前景。机器人作为人工智能产业落地输出， 目前市场需求较大，商业机器人占据较大份额。中国智能驾驶市场在资本推动下进入者较多，企业积极推动应用落地，百度、北汽等大型企业尝试商业化落地智能驾驶汽车。人工智能推动教育个性化落地，相关初创企业涉入教育蓝海，推动智慧教育的发展。
收入情况
收入分布在500-10000万之间的企业最多，占比达49.14%;500万以下的企业位居其次，占比达 26.72%;位列第三的是10000-100000万之间的企业，占比为17.24%。
最新估值
企业最新估值均在亿元级别，且分布较为均衡。三成企业估值超过15亿元，还有企业估值达到百亿级别，如优必
选科技、达闼科技和商汤科技等，将来或将跻身人工智能独角兽企业。(备注：分析样本量剔除一半未披露企业)
第九部分典型企业案例分析
1.Atman
企业概述
Atman由来自微软的人工智能科学家和产业经验丰富的产品团队创办，提供专业领域机器翻译、机器写作、知识图谱、大数据智能采集挖掘等语言智能产品，致力于成为医学、新闻、法律等专业领域语言智能专家，为专业领域用户赋能，推动专业领域用户进入人工智能时代，助力专业领域文字智能水平实现跨越式提升。Atman已为强生、新华社参考消息、北大法宝、君合律师事务所等世界领先药企、新闻媒体、法律服务机构开发机器翻译、机器写作、知识图谱、大数据智能采集挖掘等语言智能产品。
目前Atman在北京和苏州两地运营，能快速响应全国各地客户需求。
企业团队
创始人&CEO：马磊
清华大学计算机系毕业，曾先后在微软研究院和工程院担任研究员和架构师，机器学习专家、多次创业者、曾主导多项人工智能重大项目，和申请国际专利共计15+项。
Atman公司核心团队由来自微软、百度、法电等领域高端人才和资深技术人才组成，公司员工40人，其中硕士以上学历占比60%，技术开发人员占比70%，一半以上来自微软亚洲研究院和工程院。
核心技术与产品
技术方面，擅长机器学习（深度学习、强化学习、群体智能）在复杂问题的应用，和国际专利15项，Atman神经网络机器翻译系统于2016年9月首秀，早于谷歌的GNMT，专业领域翻译效果在公测标准和行业客户测试中均持续领先。核心产品为垂直领域机器翻译、机器写作、知识图谱抽取构建、大数据智能挖掘等语言智能产品。
Atman的机器翻译产品可自动翻译编辑专业文献、报告、音视频和网页，支持私有部署和云端混合部署，提供包括数据隐私安全以及自学习的端到端解决方案。
机器写作可对海量数据进行快速搜索、过滤、聚类，根据行业需求自动生成专业文档，适用于所有专业写作场景，可大幅减少专业报告写作过程中的繁复工作，大幅提升专业领域写作效率。
知识图谱可实现海量数据的语义检索、长链推理、意图识别、因果分析，形成一个全局知识库。大数据智能采集挖掘系统为专业领域用户提供智能数据源管理、海量专业数据获取和非结构化数据自动解析并结合知识图谱提供auto-screening、知识重构、专业决策辅助，帮助用户建立强大的以专业大数据为基础的业务辅助能力。
2.黑芝麻
企业概述
黑芝麻智能科技有限公司是一家视觉感知核心技术与应用软件开发企业，2016年分别在美国硅谷和上海成立研发中心，主攻领域为嵌入式图像、计算机视觉，公司核心业务是提供基于图像处理、计算图像以及人工智能的嵌入式视觉感知平台，为ADAS及自动驾驶提供完整的视觉感知方案。
目前公司和博世、滴滴、蔚来、上汽、上汽大通、EVCARD、中科创达、车联天下和云乐新能源等展开深入合作，提供基于视觉的感知方案；除此之外，公司还在消费电子、智能家居等领域布局为智能终端提供视觉解决方案。目前公司已经完成A+轮融资。
企业团队
团队核心成员来自于OmniVision、博世、安霸、英伟达和高通等知名企业，平均拥有超过15年以上的产业经验，毕业于清华、交大、中科大和浙大等知名高校。
创始人&CEO：单记章此前在硅谷一家全球顶尖的图像传感器公司工作近20年，离职前担任该公司的技术副总裁一职，工作内容覆盖了图像传感器研发和设计、图像处理算法研发和图像处理芯片设计。
核心技术和产品
在汽车领域，黑芝麻可提供车内监控方案（DMS），自动泊车方案（AVP），ADAS/自动驾驶感知平台方案。黑芝麻智能科技提供的解决方案包括算法和芯片两个核心部分：黑芝麻感知算法从基础的控光技术，到面向AI的图像处理技术出发来提高成像质量，以及应用深度神经网络训练，结合视频处理和压缩技术，形成从传感器端到应用端的处理过程；黑芝麻芯片平台采用独有的神经网络架构，包括独有的图像处理，视频压缩和计算机视觉模块，与黑芝麻视觉算法结合，采用16nm制程，设计功耗2.5w，每秒浮点计算达20T。
3.乂学教育
企业概述
乂学教育，成立于2014年，是一家网络教育培训机构，采用人工智能和大数据技术，为学生提供量身定制学习解决方案和个性化学习内容。核心团队来自美国Knewton、Realizeit、ALEKS等人工智能教育公司，销售团队有全国40亿toC销售额的经验。
企业自主研发了针对中国K12领域的学生智适应学习产品，其核心部分是以高级算法为核心的智适应学习引擎“松鼠AI”，该产品拥有完整自主知识产权，能够模拟真实特级教师教学。企业发表的学术论文得到了全球国际学术会议AIED、CSEDU、UMAP认可，并在纽约设计了人工智能教育实验室，与斯坦福国际研究院（SRI）在硅谷成立了人工智能联合实验室。
主要产品
学生智适应学习是以学生为中心的智能化、个性化教育，在教、学、评、测、练等教学过程中应用人工智能技术，在模拟优秀教师的基础之上，达到超越真人教学的目的。该产品性价比高，以人工智能+真人教师的模式，做到因材施教，有效解决传统教育课时费用高，名师资源少，学习效率低等问题。
智适应学习人工智能系统
智适应学习人工智能系统模拟特级教师，采用图论、概率图模型，机器学习完成知识点拆分和个人学习画像，采用神经网络、逻辑斯蒂回归和遗传算法为学生实时动态推荐最佳学习路径，实现个性化教育。
业务模式
线上与线下，2B和2C相结合。以松鼠AI智适应系统教学为主，真人教师辅助，学生通过互联网在线上学习课程。开创教育新零售模式，授权线下合作学校，已在全国100多个城市开设500多家学校。
4.云从科技
企业概述
云从科技成立于2015年4月，是一家孵化于中国科学院重庆研究院的高科技企业，专注于计算机视觉与人工智 能。云从科技是人工智能行业国家队，是中科院战略先导项目人脸识别团队唯一代表，唯一一家同时受邀制定人 脸识别国家标准、行业标准的企业。2018年，云从科技成为祖国“一带一路”战略实行路上的人工智能先锋，与 非洲南部第二大经济体津巴布韦政府完成签约。
云从科技奠定了行业领导地位： 国家肯定，国家发改委2017、2018年人工智能重大工程承建单位；顶层设计，唯一同时制定国标、部标和行标的人工智能企业；模式创新，三大平台解决方案，科学家平台、核心技术平台和行业应用平台。
企业核心团队
创始人
周曦博士，师从四院院士、计算机视觉之父—ThomasS.Huan黄煦涛教授，专注于人工智能识别领域的计算机视觉 研究。入选中科院“百人计划”，曾任中国科学院重庆研究院信息所副所长、智能多媒体技术研究中心主任。
周曦博士带领团队曾在计算机视觉识别、图像识别、音频检测等国际挑战赛中7次夺冠;在国际顶级会议、杂志 上发表60余篇文章，被引用上千次。
核心技术团队
云从科技依托美国UIUC和硅谷两个前沿实验室，中科院、上海交大两个联合实验室上海、广州、重庆、成都四 个研发中心组成的三级研发架构。目前研发团队已经超过300人，80%以上拥有硕士学历。
技术优势
全方位多维智能学习模块适应不同场景要求；模块化设计为在工业视觉、医学影像、自动驾驶AR等领域扩展打下良好基础。
云从科技具有高技术壁垒：世界智能识别挑战赛成绩斐然，在CLEAR、 ASTAR、 PASCAL VOC、 IMAGENET、FERA以及微软全球图像识别挑战赛上共计夺得7次世界冠军;在银行、公安等行业智能识别技术 PK实战中，85次获得第一；2018年，云从科技入选MIT全球十大突破性技术代表企业。
在跨镜追踪(ReID)技术上取得重大突破。Market-1501，DukeMTMC-reID，CUHK03三个数据同时集体刷 新世界记录， Market-1501上的首位命中率达到96.6%，首次达到商用水平。
正式在国内“3D结构光人脸识别技术”，可全面应用于手机、电脑、机具、设备、家电。相较以往的2D人 脸识别及以红外活体检测技术，3D结构光人脸识别技术拥有不需要用户进行任何动作配合完成活体验证的功能， 分析时间压缩到了毫秒级以及不受环境光线强弱的影响等诸多优点，受到国际巨头公司的关注。
行业应用
目前国内有能力自建系统的银行约为148家。截止2018年3月15日，已经完成招标的银行约为121家，其中云从科 技中标了88家总行平台，市场占有率约为72.7%;在安防领域推动中科院与公安部全面合作，通过公安部重大课题研发火眼人脸大数据平台等智能化系统，在民航领域，已经与中科院重庆院合作覆盖80%的枢纽机场。
5.Yi+
企业概述
北京陌上花科技是领先的计算机视觉引擎服务商，为企业提供视觉内容智能化和商业化解决方案。致力于“发现视觉信息的价值”。
旗下品牌Yi+是世界一流的人工智能计算机视觉引擎，衣+是时尚商品搜索引擎。公司在图像视频中对场景、通用物体、商品、人脸的检测、识别、搜索及推荐均达到领先水平。
目前公司和阿里巴巴、爱奇艺、优酷土豆、中国有线、CIBN、中信国安、海信、华为、360等数十家顶级机构/产品深度合作，通过提供边看边买引擎、图像视频内容分析引擎、人脸识别引擎等基于视觉识别技术的数据结构化产品服务于海量用户，同时帮助政府机构、广电系统、内容媒体、零售商、电商、视听设备等行业实现智能分析、智能互动与场景营销。目前公司已经获得B轮融资。
企业团队
团队成员来自于斯坦福、耶鲁、帝国理工、新加坡国大、南洋理工、清华、北大、中科院等名校及谷歌、微软、IBM、英特尔、阿里巴巴、腾讯、百度、华为等名企。
创始人&CEO：张默
北京大学软件工程硕士， 南洋理工大学创业创新硕士。连续创业者， 曾任华为算法工程师、微软WindowsMobile工程师、 IBM SmarterCity 架构师，北方区合作伙伴经理，主机Linux中国区负责人，中国区开源联盟负责人，年销售额数亿。 2013年创业于美国硅谷和新加坡，2014年6月在中国设立北京陌上花科技有限公司。
核心技术与产品
技术方面，在国际顶级计算机视觉竞赛ImageNet中，成绩曾超过谷歌、斯坦福等，2015-2016年2年获得十项世界第一。2018年3月，人脸识别准确率位列LFW榜首。Yi+通过遵循无限制，标记的外部数据协议。 Yi+的系统由人脸检测，人脸对齐和人脸描述符提取组成。使用多重损失和训练数据集训练CNN模型，其中包含来自多个来源的约10M个图像，其中包含150，000个人（训练数据集与LFW没有交集）。在测试时， Yi+使用原始的LFW图像并应用简单的L2norm。图像对之间的相似性用欧氏距离来测量，最终取得优异成绩。
公司的核心产品主要包括视觉搜索引擎，图像视频分析引擎以及人脸识别和分析引擎：
行业解决方案
针对营销、安防、相机和电视的不同特点，推出相应解决方案。
营销+AI。场景化广告方案中，大屏AI助理信息流推荐、神字幕、物体/人脸AR动态贴图、video-out、场景化角标与广告滤镜等形式的广告内容推荐，适用于快消、汽车、电商、IT、金融、旅游服务等多个行业。
智慧城市+AI。使用计算及视觉助力智慧城市，在智慧安防、智慧交通、智慧园区等方面提供解决方案。在智慧安防实时识别上，实时处理直播摄像头信息，算法反应敏捷，相应迅速。建立智慧园区方案模型，考虑扩展性&灵活性、数据管理、松散耦合性、安全性、实时整合性以及功能性和非功能性需求等技术方案要素，从业务和技术两方面整合解决方案实现步骤。
电视+AI。电视+AI的解决方案赋予智能电视多样播放能力和营销能力。
相机+AI。相机更具交互能力。用户通过搜索关键字标签同步展示图片，打通相册和购物一站式体验。准确识别人物属性特征，动态适应表情变化，可以在视频以及图像中对人脸实时检测，基于深度学习技术，进行人脸相似度检测，实现面部关键点定位、妆容图像渲染，试用与粉底、唇彩以及眼影等多种虚拟试装方式。实时检测摄像头中出现的物品、场景和人脸等，添加AR效果，SDK支持本地检测、识别、追踪，平均检测帧率可达到25fps。
新零售+AI。Yi+新零售解决方案是基于公司自主研发的人脸识别、商品识别和其他图像识别算法技术为核心，建立一整套基于人脸、商品的智能零售门店管理方案。Yi+新零售解决方案主要包含数据采集、算法模型说明和部署方案三部分，其中数据采集包括人脸数据采集、商品数据采集；算法模型说明包括识别算法训练、商品识别、识别输出；部署方案包括本地部署、云端部署、本地部署与云端部署结合。
6.擎创科技
企业简介
擎创科技成立于2016年，专注于将人工智能和机器学习赋予传统IT运维／企业运营管理，为企业客户提供智能运维大数据分析解决方案，从而取代和改善对高技能运维人员严重依赖的现状。2017年，擎创科技已实现全年2000万营收，迅速成为国内AIOps领域的领跑者和中流砥柱。2018年初，擎创科技完成了数千万人民币的A轮融资，由火山石投资领投，晨晖创投、元璟资本及新加坡STTelemedia跟投。
核心团队
擎创团队的核心成员主要由BMC、微软等美国企业服务上市公司的运维老兵，与新浪、饿了么等知名互联网公司的大数据、算法专家组成，核心团队成员至少拥有10年以上的行业经验。其中CEO杨辰是国内最顶级的B端销售，曾带领团队获得10倍的业绩增长；CTO葛晓波拥有长达15年的企业级软件开发和运维经验；而产品总监屈中泠则来自甲方，创业前为浦发硅谷银行企业架构师，深知甲方对企业运维产品的需求。这个曾经深耕于运维企业服务市场的团队，如今在智能运维企业服务赛道继续领跑，让擎创科技成为最懂企业的客户，最值得企业客户信赖的软件厂商。
主要产品
“夏洛克AIOps” 作为擎创自主研发的大数据智能运维主打产品，自2016年上线以来，已从1.0版本升级至1.9版本，可应用在金融、大型制造业、铁路民航、能源电力等涉及国家发展和民生问题的多种行业。在2017全球运维大会上，夏洛克AIOps获得由中国信息通信研究院与高效运维社区联合颁发的“年度最具影响力AIOps产品”奖。
“夏洛克AIOps”充分利用自研算法辅助客户实现IT运维价值，结合客户的现有情况，规划从传统ITOM至AIOps智能运维的一站式路径，助其运营落地，由此打破数据孤岛，建立统一的大数据智能分析平台，实现以人工智能为核心，驱动传统IT运维监、管、控三个层面，并将相关运维数据及业务数据实时展现。
“夏洛克AIOps”拥有多项自研算法，犹如运维界的福尔摩斯，能迅速发现并定位运维问题的根因，实现秒级排障，最大程度避免企业产生重大损失。更有价值的是，“夏洛克AIOps”还能通过长期的数据积累和机器学习，运用新型深度神经网络算法对企业的业务数据进行预测，帮助企业提前规划IT资源，高效预防各类黑天鹅事件的发生。
商业模式
目前，擎创科技已与多家金融和制造行业标杆客户形成稳定的合作关系，包括浦发银行、浦发硅谷银行、国家开发银行、上海铁路局、银联、海尔、浙江能源等。针对不同客户，采用个性化的商业模式进行服务，目前主要有私有模式和SaaS模式两种，都具有较强的可复制性。
核心优势