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篇1
《新营销》：你在诺基亚工作了6年，从营销的角度，你认为诺基亚有哪些可取之处？
Hanni：诺基亚的市场细分和产品分类做得很好，比如土豪、商务人士、时尚白领、中老年人等不同消费群体，对手机的需求不同。经过大量的市场调研以及分析总结后针对不同的人群分类，可以帮助产品研发部门更好地设计产品功能。同时市场部也可以有针对性地制定营销策略。例如商务人士，对性能要求比较高，我们在写字楼做试用，在机场做广告。而在经济欠发达的三、四线城市，客户需要性价比高，功能简单的产品，市场推广形式完全不同。比如接地气的路演，大篷车活动，甚至在主要的手机一条街张贴海报，粉刷宣传语等。
《新营销》：企业该如何做市场细分？
Hanni：市场细分是公司制定发展战略的重要一环。市场部门通过调研、分析、研究后，对企业目标客户做出分类并对其消费特点进行深入探讨，包括购买习惯，购买场所，决策链等。针对不同的客户，推出不同的产品，以及制定相应的营销策略。这个过程，需要有前瞻性的智慧，同时还需要公司决策层有魄力以及坚持。
IBM和诺基亚都在市场细分方面做得很出色。以IBM为例，公司在做营销计划时，会有几个维度的细分。第一是企业规模，分为小型企业、中型企业和大型企业，对应销售的产品以及市场推广的方式都不同。第二是决策人的级别，跟不同的人谈不同的话题，传递的信息也要有针对性。比如企业的CEO，他们是最终的决策者，他们关心的是收入、成本、效率等话题，跟他们谈技术实现就不对。而IT经理关心设备的安全性和兼容性等技术指标，跟他们谈产品更合适。第三是客户的状态，比如是不是现有的安装客户，还是目前正在使用竞争对手产品的客户，或者是潜在的购买客户。每一种类别的客户，需求有所不同，对产品及解决方案了解的程度也有差别，营销策略也需要相应的调整。
《新营销》：中国本土企业对市场分析、营销的逻辑思维跟外企有何不同？
Hanni：我接触的本土企业不算多，但是观察到他们都有个通病，就是不太愿意在市场分析、消费者细分以及市场战略规划方面多花时间和精力。原因有几方面，首先是公司发展得太快，来不及分析；其次是市场部门只是在执行销售部门或者公司决策者拍脑袋的想法。 外企的市场部门是公司的核心部之一，有清晰的分工。对于B2B公司而言，市场部包括市场分析、战略规划、活动执行，渠道市场， 市场运营等部门。而B2C公司部门就更多，针对不同的产品类别，都有相应的品牌、营销市场、产品市场等专业部门。一句话，就是本土企业对市场营销的重视程度不够。
营销是一套组合拳
《新营销》：单就营销手法而言，你认为中国本土企业做营销有什么不足之处？
Hanni：本土企业和外企在市场营销上特点不同，各有优劣。外企推崇360度整合营销，就是多管齐下，海陆空联合作战。但是弊端也很明显，比如决策流程慢，对市场变化反应滞后。而本土企业更了解中国市场，对于消费者的心态，消费习惯以及有很大的优势。举个例子，比如《来自星星的你》热播不久，我们就看到国内一些企业拿啤酒炸鸡、教授做话题，进行广告、软文宣传，并且通过社交网络进行推广。
在这一点上，外企做不到。短短的反应时间，市场人员解释清楚为什么要调整策略已经不易，更别说还有一堆可行性分析需要研究。当然，本土企业快速反应也有弊病，比如容易一窝蜂，一个热点出来了，所有厂家都在跟，较少考虑热点是否贴合品牌的特性和打动目标客户。如果本土企业和外企能够互相学习，既快速反应，又能有的放矢，那么对销售的促进作用就会更大。这里就正好提到另外一个话题就是本土企业不太重视市场推广的ROI，很多时候不计成本的投入，效果不明显。
《新营销》：你如何把营销费用花在刀刃上？
Hanni：这个问题其实是每个市场营销人都会遇到的问题。市场部虽然说是花钱的部门，但是市场的资源或者说费用永远是有限的，不可能什么推广方式都使用，要通过分析决定优先级，把有限的市场费用花在能带来销量增长的通路上。
举个例子，很多年前，诺基亚推出轰动一时尚跨界设计L’Amour系列产品（7360，7370，7380），这是针对潮流、品位人群的产品。大量地投放杂志或电视广告，成本很高，我们想到了选择时尚服装品牌联合举办活动作为主要的推广渠道。由于产品的粉色的外观以及独创的花朵造型，很能抓住时尚女性的心，并且很有装饰性，我们就与当时最流行的女性服装品牌合作，在商场玻璃墙贴上跟手机上一样的时尚造型，并且在柜台放样品。店家肯定问：我有什么好处？我们给店铺提供样机，让客户免费体验手机，只要客户购买店铺的产品就能参与抽奖，店铺也通过品牌合作，带来了销量，实现了双赢。后来，销售以及渠道的反馈都很好，花了很少的钱，但覆盖面、推广效果比投放硬广告好得多。这就是营销效率。
《新营销》：中国本土企业的营销费用普遍不多，也不会投入很多资金做市场调研，你认为在有限的资源下如何做出好的营销效果？
Hanni：这个观点我不太同意，中国本土企业的营销费用并不少，只不过是大部分都用在广告投放上，没有在策略、分析上下功夫。另外，在企业规模小的情况下，市场调研、分析不需要投入很多资金去请全球性的调研公司，可以由企业的市场部门通过数据分析，现有客户调研等方式来执行。关键是重视程度，目前中国经济发展这么快，中国企业对长远规划不太重视，这才是根本。
凡客诚品是我曾经很喜欢的一个国内品牌，在品牌创立早期，它的营销做得非常好，明星效应高，挖掘了客户的潜在需求，还创新地推出凡客体。后来它慢慢地淡出人们的视线，抛开经营，供应链，产品质量，客户服务不讲，我的观察就是它对目标客户分析不够清晰，市场战略不够持续。从产品定位来讲，凡客的定位是城市屌丝，他们对价格比较敏感，喜欢上网，喜欢尝试新东西。凡客在留住客户的时候，可以采用的市场策略是定期推出物美价廉的新产品，通过数据库营销，积极建立与客户沟通的渠道，增加重复购买的比率。另外随着第一批客户慢慢脱离屌丝阶层，对于这部分消费者的需求，凡客没有有效的策略留住 。同时，过度的依赖广告，造成了运营成本增加，ROI偏低就会带来企业经营方面的问题。营销是一套组合拳，不能打了一拳后就不打了，它是一个可持续的、有计划的过程。
《新营销》：IBM有一个明显的特点，策略性特别强。你认为企业该如何制定、调整自己的营销计划？
Hanni：IBM能成为百年老店，离不开它的高瞻远瞩。2006年IBM提出智慧的地球，关乎未来发展。在接下来的几年，IBM一直推广这个愿景，并在策略执行时不断调整，将目标变成可执行的策略，比如分解到不同的行业，智慧电力、智慧交通、智慧医疗、智慧教育等等。例如智慧医疗，IBM可以做电子病历、医疗系统管理的解决方案等，帮助医院提高效率。现在我们已经看到很多地方都在采用IBM的智慧解决方案。市场营销战略必须与企业的愿景一致，营销方式也要朝这个角度出发，设计打动不同消费群的营销内容，并定期将执行结果和目标做对比，相应的调整策略和具体计划。
篇2
四方面完善智慧南京
50个人、20家单位、40小时的对话，这是IBM全球精英志愿服务项目（以下简称ESC）在短短两周内的工作量。
本次ESC南京项目团队，由5名IBM全球高管组成，通过在南京市进行为期两周的实地调研与访谈，以及与南京市政府相关部门的协同工作，针对南京市建议的发展重点，在四个大的方向提出了战略愿景和行动方案的相关可行性建议：
在智慧城市方面，需要综合应用智慧交通、智慧医疗和智慧数据系统，提高南京市民的生活水平；将智慧城市展示中心发展为综合运营中心，实现投资回报，为南京市民带来切实好处；并在完成现有目标的同时，建立下一阶段目标。
在软件产业发展方面，建议南京市制定促进软件行业增长的全面商业计划，包括市场分析、市场细分、销售策略、人才培养以及社交媒体运用等，充分发掘现有优势并为实现2020年行业收入1万亿目标进行投资建设；建议迅速实施有效的商业模式，利用南京智慧城市建设的成功经验开辟国内外软件外包市场，使南京成为全球智慧城市建设中心，提供成熟的技术和解决方案；建议迅速实施有效的商业模式，在利用信息技术促进产业转型升级的同时，创造新的软件市场。
在IT驱动产业转型方面，借鉴全球转型的最佳实践，结南京市市的重点产业，IBM ESC南京项目团队分析了目前南京产业转型推动计划及政策，建议了产业转型和信息化建设必要的关注领域。同时，利用调查结果，为南京市的现行转型计划和加速产业转型路线图给出了优化建议，并指出能够同时推动软件产业成长的潜在领域。
在制定社交媒体战略方面，建议以2014年南京青奥会为契机，推动社交媒体的应用和发展。
实现多方共赢
IBM全球精英志愿服务项目（ESC）是IBM为了帮助新兴市场国家的经济和社会发展而发起的一项长期志愿服务计划。
通过输出专业技能帮助当地的企业进行管理提升，是IBM在全球，尤其是新兴市场中，一个创新的公益项目。这是一个形成多方共赢的模式，不仅将企业的资源和能力优势投入社会责任实践中，形成公益与企业战略的协同效应，也在帮助当地企业和经济发展的同时，为IBM自身培养具有跨文化管理能力的管理者，对IBM全球运营进行战略人才储备。
对此，IBM大中华区公众事业合作部总经理耿晨表明了IBM企业社会责任的理念及实践的突出特点，就是致力于“专长服务社会”，以IBM的顶尖技术产品和全面解决方案为基础，通过具备一流专业技术的员工们的服务，为社区公益事业做出务实的贡献。从而也为企业和员工个人的成长增添长远的和创新的价值。
作为全球首家百年的科技企业，现在IBM整个营业额约66%来自于美国以外的地区，其中大量的业务成长来自中国、巴西、非洲等新兴市场。因此，了解新兴市场的真实状况和文化特色，同时培养具有全球视野能够驾驭跨文化沟通的企业管理者，是IBM必须完成的一个战略任务。
通过全球精英志愿服务项目，IBM可以将自己的人才培养规划延伸到更广泛的新兴市场中，并且直接面对当地企业的真实问题，并运用自身的专业知识和技能为当地的企业提出可行的解决方案建议。这样“落地”的公益项目，为参与到项目中的IBM管理者创造了一个了解新兴市场的绝佳学习机会。
在这样的背景下，“IBM企业全球志愿服务队”实际上也是IBM的一个创新的未来领导者培养模式。而“全球精英服务志愿队”只接受总监以上级别的管理者报名，并且要求必须具备某方面专业能力，由于机会难得，而且职业成长空间很大，这一项目在IBM内部竞争非常激烈。
篇3
“互联网+与医疗健康产业的结合，大数据在其中起到决定性作用。”亚信数据电信解决方案&行业创新中心总经理李捷表示，体外诊断是一个新领域，在这个领域里面有很多新兴技术，包括皮下的持续监测血糖、心电的实际监测、基因测序等，让人的健康护理、健康管理在科学上取得很大的进步。
众所周知，亚信是专注运营商行业的企业，那么为什么亚信会选择深耕医疗健康领域呢?
李捷解释说：“运营商正面临着转型，而其庞大的客户群不仅仅有通讯需求，还有更多的自身生活健康相关的诉求。运营商本身也是一个管道提供商，在管道上承载的各种专项服务，对运营商而言都是有价值的。”亚信数据方面认为，产业跨界联合，一方面是对新兴领域的探索，另一方面则是希望通过领域拓宽，给运营商的原有市场和老客户群体带来新的价值。
互联网+医疗健康有诸多价值可以挖掘，随着人们收入的增加，对生活质量的需求也在不断提升，从简单的衣食住行到关注自身健康养生，这也推动了智能可穿戴设备的快速发展，目前已然形成一个完整的生态闭环。从设备的数据采集，数据传输，到数据的挖掘跟管理，再到健康师的分析，最后给出合理的理疗建议。亚信数据在这一过程中扮演的就是生态中最为重要的一个角色——数据分析。
精准化服务
大数据分析的价值在于以此为依据提供定向的专业化服务，李捷表示，亚信数据的准确率高达85%以上，亚信开放云平台有着五年的非结构化数据处理经验，包括对各个APP和互联网语料库的识别能力，行业涉及政府、餐饮、医疗健康、公共媒体等。合作伙伴遍布产学研各个领域，合作模式不仅仅局限于数据支撑，也包括联合运营。
移动互联网时代，很多的企业都在探索如何依托大数据技术实现企业转型，亚信的互联网运营经验得以显现。李捷认为，亚信数据最大的优势在于其与运营商的多年合作，积累了大量的用户上网行为分析经验，同时拥有庞大的运营商用户作为支持，其数据更加多元、精准。用户在管道里面搜索的信息，挖掘的信息，也是由运营商第一时间捕获，其实运营商比互联网公司能够更早的捕获这些信息，这也是运营商数据价值所在。
通过大数据分析，对人群进行分类，可以更好地帮助定向人群找到最适合的解决方案。同时给传统的医学机构、营业机构提供精准的市场分析报告。同时李捷认为，在技术上，目前国内的几家技术领先企业各有千秋、不分伯仲，而亚信数据对于行业的理解是超前的。数据整合之后，需要做深度的行业理解跟模型转换，比如医疗健康行业，数据涉及很多的健康指数，用户日常行为等，这些数据之间有着潜在的关联关系，而对关联关系的解读需要相当的行业沉淀，亚信数据有着专业的咨询顾问团队做后台支撑，不只是医疗健康行业，亚信数据在各个涉及的行业均组建了相应的咨询顾问团队，提供最专业的行业分析。
大数据的流动性价值
篇4
科技量能支撑下的智能家居产业即将迎来最为火爆的“黄金时期”。据市场调研公司Jupiter Research的预计，全球智能家居市场规模到2017年将达到600亿美元，复合增速为19%。而另一家市场调研公司IDC则认为，智能家居届时将成为一个万亿级的市场。如此巨大的商业空间和市场回报，引来了各方大佬云集，并不断加大竞争的筹码。
继年初斥资32亿美元收购了互联网温度计和烟雾报警器制造商Nest之后，谷歌日前又发动Nest出资5.55亿美元一举拿下了家庭安防设备商Dropcam，两起收购让谷歌强势站到了智能家居产品的制造阵营之中。几乎同时，谷歌宣布结盟惠而浦和灯泡制造商LIFX，其谋求对方产品与Nest恒温器和烟雾探测器整合的目的昭然若揭。不仅如此，在2014 谷歌I/O 大会上，谷歌了智能电视系统Android TV，联系到先前推出的Google TV，谷歌接下来将会举力打造智能电视操作系统，进而推出智能家居设备的标准平台。
与谷歌相比，苹果圈占智能家居市场的脚步并不缓慢。在前不久召开的WWDC开发者大会上，苹果了智能家居平台HomeKit，该软件允许用户使用iPhone和iPad，更加方便地通过应用和Siri语音等服务来控制家居灯光、门锁和音响等单品。当然，苹果并不满足提供智能家居的软件平台，其已经组建了一支硬件团队，针对“主流”智能家居市场推出数款硬件产品，同时，前不久苹果收购了高级音响系统制造商Beats Electronics。在智能家居领域，苹果依然秉承一贯的软硬结合理念，其最终目标就是实现硬件产品与软件服务的深度整合。
在三大科技巨头中，微软做智能家居虽然最为低调，但却起步最早，其在15年前的“维纳斯计划”中就提到了家庭智能化的概念。虽然该计划后来流产，但比尔・盖茨的智能豪宅却让人大开眼界。及至今年年初，微软正式公布“家庭操作系统”白皮书，再度踏入智能家居市场。前不久，微软宣布与家庭自动化设备制造商Insteon建立伙伴关系，目的是把流行的家庭自动化网络充分融入到Windows生态系统；而最新消息是，微软日前已宣布加入All Seen联盟，据悉，All Seen联盟由Linux基金会带头，高通、LG电子、夏普等全球50余家科技巨头共同组建，目的是共同制定电子恒温器等智能家居设备的统一行业标准。
已经在智能电视、智能洗衣机、智能冰箱和智能电灯等多款产品身上做得风生水起的韩国三星自然在智能家居领域不甘屈于“外行”之下，其最令同行尖叫的就是不久前推出了智能控制任何家电的Smart Home智能家居平台，而且该平台是开放的，允许第三方加入。此外，三星正在大力推进Tizen系统的落地，欲通过产品硬件的庞大销量，打造一个全新生态圈。重要的是，据汤森路透对美国专利商标局自2000年以来收到的关于家庭自动化方面的专利申请的统计发现，三星在过去14年中提交了将近150项相关专利，其竞争智能家居市场的软实力可谓极其厚实。
家门前的布阵
相对于国际市场上智能家居已有30年的历史而言，智能家居在中国的发展虽然只有近10年的历程，但其所呈现出的商机却格外撩人。据国际物联网贸易与应用促进协会的《2013年度中国智能家居行业研究报告》显示，未来3年，中国智能家居市场增速将不断提升，到2016年预计可达到29.17%，到2017年，我国智能家居行业市场规模将达80亿元美元。无独有偶，市场调研公司Juniper Research认为，2018年，中国智能家居市场规模将达1396亿元人民币。
不错，中国智能家居的确存在着非常强大的需求能力。目前，中国富有阶层正在形成，若按家户算，约1400多万的家庭户均年收入在18.6万元以上，人口约4460万人，占我国城市总人口的10%，概算下来，主要针对这部分人的智能家居市场总量为1400万套。正是在这种情况下，最近两年来，智能家居的销售数量和总销售额呈现出连续攀升的势头，年均增速至少在20%以上。正是捕捉到了智能家居市场的巨大需求与增长空间，从家电制造巨头到IT运营商，从手机制造企业到软件开发商，都不约而同地加入到了“抢食”的行列。
在前几年推出“海尔Uhome”的基础上，海尔前不久又了“海尔U+”计划，在U+系统中，用户未来可以通过微信控制家中设备，同时能够将不同家电品牌置于同一个网络环境中，达到网络联动。不仅如此，U+还是一个开放性的合作平台，海尔会开放SDK、API标准，各品牌品类均可接入。资料显示，目前中国气象局公众气象服务中心、百度云、腾讯微信、活法儿的体质检测以及乐视TV、大金、本来生活网、创新工厂、宝洁、高通等各不同产业方都已加盟海尔。与海尔同步，美的推出了“1+1+1”战略，即“一个智慧管家系统+一个M-Smart互动社区+一个M-BOX管理中心”，同时，格力表示将以能源和环境为中心着力发展智能家居。
作为国内网络安全领域的老大，奇虎360绝对不会放过与自己紧紧毗连的巨大商机。据悉，360已与东方网力牵手成立了合资公司奇虎网力，主要向市场推送以“360家庭卫士”为品牌名的智能摄像机，剑指智能家居行业的家庭安防地带。紧跟360的脚步，不久前乐视集团与当代置业在香港签署战略合作协议，同时，乐视集团还联手华贸地产正式进军房地产，乐视的战略布局是，将乐视TV超级电视打造成智能家居重要承载终端，并最终延伸到智慧社区、智慧酒店、智慧体验中心等整个智慧互联网领域。
与360和乐视集团跨界联姻不同，小米则试图单枪匹马闯入智能家居市场。不久前，小米正式推出了小米路由器，路由器都预留了和智能家居产品互联的接口。小米的设想是，将路由器推广到用户家里，然后构建一个集硬件和软件为一体的生态系统。为此，小米正在研发Wi-Fi芯片，一旦未来小米路由器采用了自己的芯片，它就成为中控设备，所有的家庭设备先连接到小米路由器，在小米路由器识别之后再连接到网络。市场分析人士认为，小米的Wi-Fi芯片是一个“重”方案，除了需要强大的研发团队外，小米的芯片生产还要找厂家代工，毕竟小米还缺乏硬件生产能力。
如果说360、小米等IT企业针对智能家居的运作还处于蛰伏时期的话，那么京东商城则已进入实操阶段。日前，京东了名为“京东云助手”超级APP，该款产品涵盖家居云、健康云、车载云和个人云四个领域，可为硬件厂商提供智能芯片解决方案、操作方式以及数据分析支持。而用户只要在京东购买装有兼容京东协议智能芯片的任何品牌的家电产品，并用手机下载一个“京东云助手”，使用京东账号就可以实现对所有家电的控制。据悉，海尔、海信、美的、TCL、华为、联想等制造巨头以及博联、庆科、利尔达等物联网芯片厂家都已成为“京东云”的合作商，同时“京东云”还吸引了国家体育总局、物联网产业联盟、闪联等政府机构和行业组织的加入。
标准缺失之忧
历经30年的发展，智能家居已经不再停留在只通过一个单独遥感器实现对单品的操控阶段，APP也不是仅针对单一目标实现控制，在云计算、物联网和大数据背景下，智能家居将是一个能够在中控终端调控下的大系统，以满足人们“智能、感知、互联、分享”需求，从而为用户创造了一个安全舒适、便捷高效的居住环境。
从目前来看，支撑智能家居的技术已然成熟，除去硬件开发生产技术不论，计算机系统方面，综合布线技术、网络通信技术、安全防范技术、音视频技术都相当完善，同时包括KNX/EIB，RS485，电力载波在内的传感遥控技术也日臻强大，仅无线控制方面，就有RF（315M/433M）、ZWave、ZigBee、蓝牙、WIFI、红外等多种控制方式。但是，如果智能家居系统中的各个单品或者子系统与子系统之间并不相容和互联，如空调排斥电视，家电系统不兼容声光系统，再强大的技术也只能是英雄气短，而且这种彼此隔离的状况也不符合智能家居的本意。
另外，智能家居也并不能局限在室内，而应当是一个“大家庭”空间，即室内系统与屋外系统的互联互通，如用户可以进入车载系统，在汽车上实现对家电的控制和监测，包括连接车辆的GPS数据后，应用程序会提醒用户关掉离家时未关掉的空调，在到家前，用户也可以在车里远程打开家里的恒温或制冷设备。这种基于物联网技术背景的智能家居与车联网的结合应当是未来家庭智能化的重要趋势。
不仅如此，大数据时代的智能家居还不仅仅是住宅智能化，而是应当辐射和扩展到用户的诸多生活领域，覆盖衣食住行，如已经开始试行的智能交通、智慧医疗等服务，用户可以通过智能家居，选择路线，预约停车，预约挂号，远程诊疗，再通过移动互联网进行付费，这样，智能家居就可以从卖产品，跨界到卖服务，更多领域也得以参与到市场培养与分享上来。
实际上，互联网的世界就是一个巨大的拼图游戏，无论是家中单品与单品、室内设备子系统与子系统之间的互联，还是室内系统与车载系统的互通，或者是产品系统与服务系统的互应，都有赖于智能家居有一套统一的游戏规则，即智能家居产品与服务的行业标准。
篇5
【关键词】移动互联网 车联网 智慧交通 绿色低碳
[Abstract] To discuss how to solve the informationization problem of the vehicle networking industry， this paper analyzed the development status of the vehicle networking， and in view of bottleneck problems of the lack of solutions hindered the development of the industry， it used a set of integrated and comprehensive solutions for cloud applications， pipelines， application terminals， based on mobile internet. The program not only brought operators significant new financial growth point， but also provided effective solutions for urban intelligent transportation construction， making a positive contribution to green low-carbon urban construction.
[Key words]mobile Internet vehicle networking intelligent transportation green low carbon
1 项目背景
1.1 国内外车联网发展现状
随着全球智能汽车行业的高速发展，当今车联网技术也进入前所未有的高速发展时期。美国与日本等国家已经通过建立车辆和道路之间有效的信息通信实现智能交通的管理和信息服务。相关统计数据显示，在未来五年内，全球车联网市场规模将突破3000亿元，并且至2020年将会达到90%的车型配置车联网技术。
我国在2010年将“车联网”列为国家重大专项第三专项的重要项目，并在同年提出两项涉及车联网的关键技术的项目；在2011年明确提出物联网在智能交通、智能物流等领域率先部署；2012年指出重型载货汽车和半挂牵引车应在出厂前安装卫星定位装置，并接入道路货运车辆公共监督平台；2013年交通部推进“两客一危”车辆安装北斗兼容车载终端，并接入全国道路货运车辆公共监管与服务平台；2014年正式实施《道路运输车辆动态监督管理办法》。
当前国内互联网汽车市场发展非常迅速。在地图领域开发方面，腾讯通过12亿元购买四维图新股份成为第二大股东，而阿里巴巴也以11亿美元收购高德；在硬件与接口开发方面，腾讯拥有路宝盒子，阿里推出智驾盒子，淘宝网开始涉足汽车维修O2O，百度也推出了开放车联网协议Carnet。
1.2 车联网信息化发展的需求
至2016年3月，我国的机动车保有量达2.83亿辆，目前，缓解交通拥堵与减少交通事故成为智慧城市建设发展急迫需要解决的问题，车联网的提出成为智慧城市发展中的一个重要环节，它将引领智慧城市的发展方向。车联网的组成以车内网、车际网和车载移动互联网为基础，以规定的通信协议和数据交互标准，实现车与车之间、车与路人之间、车与人之间、车与互联网之间的连接，从而达到车辆控制智能化、信息服务移动化、交通智能化的智能交通物联网络。
构成车联网产业链的组成部分包括车辆制造商、服务提供商、设备提供商、内容提供商、移动网络运营商等，涵盖汽车、计算机、物联网、通信等多个行业，这决定产业链条的发展需要产业链上下游企业的协同发展与应用整合。
随着车联网行业信息化的发展，可以通过实现道路利用情况的动态实时反馈与掌握各类车辆的驾驶行驶状况的方式，达到合理分配利用城市道路资源、监管各类车辆驾驶状态的目的，最终实现缓解城市道路交通拥堵问题、优化车辆行驶路线、减少汽车尾气排放污染及发现与排除车辆安全隐患等，实现城市交通的透明化管理。
车联网的信息化将会带动智能交通技术，可以实现智能公交管理、智能停车场管理、车流量监测与管理、智能信号管理等功能，以做到合理疏导和调度道路车辆行驶，提高道路通行能力与利用率，降低交通事故发生率与交通堵塞，降低城市能耗以促进绿色低碳城市的建设。
2 车联网一体化运营综合解决方案
2.1 技术架构介绍
图1为车联网一体化运营综合解决方案技术结构。该解决方案的技术架构由“云、管、端”三个部分组成。“端”主要由感知终端组成，由个人PC、手机终端、行业终端、企业信息终端以及车载Wi-Fi等组成；“管”是实现车联网通信的承载移动网络，由GSM/WCDMA/LTE移动网络、专线APN（Access Point Name，接入点）、共享APN与Wi-Fi组成，同时搭配防火墙、AAA（Authentication、Authorization、Accounting，验证、授权和记账）认证与DDOS（Distributed Denial of Service，分布式拒绝服务）防护等技术；“云”部分由车载音乐、实时路况、位置服务平台、车联网辅助分析平台以及微信客户端等组成，并由云数据中心实现对所有云应用的承载。
2.2 关键功能架构描述
车联网一体化运营综合解决方案从纵向划分为云服务+智慧管道+行业应用终端，横向划分为车载音乐+实时路况查询+位置服务+辅助分析+专网Portal服务+微信客户端等应用，通过横纵结合发力，构建基于“云应用+网络运营+多元终端”的车联网综合解决方案。
（1）云应用
“云”端由自建平台或者与第三方合作建设的平台共同组成，包括位置服务平台、路况查询服务平台、物联网自辅助分析平台、微信平台、音乐平台、视频空间、语音对讲、支付平台及其他应用平台，如图2所示。
1）位置服务平台：位置综合服务平台（LCS）采用了LBS和GPS两种定位技术，以提高GIS并发能力及综合处理能力，并可以在LCS基础上建设位置通等其他业务系统。平台实现在位置服务的基础上建设面向车联网的位置服务共享应用平台与GPS定位平台，并提供扩充地理信息系统的标准开放接口。
2）交通服务平台：通过与深圳市智能交通信息系统平台合作建设的交通服务增值服务平台，实现城市路况、高速路况、公交出行、地铁出行等多项功能，结合高速3G WCDMA与4G FDD-LTE移动网络为用户提供便捷出行功能。
3）物联网自服务分析平台：物联网自服务分析平台提供“贴身的”增值服务给迫切需要部署物联网应用的车联网企业，平台由几大功能块组成，涵盖了用户管理、账户查询充值、流量预警、充值和机卡分离控制、漫游控制、报告报表等功能，从而实现了车联网企业的自服务平台系统。
4）微信服务平台：面向车联网客户提供专属的官方微信，实现用户设备与卡号码的绑定关系，为车联网客户端提供基础服务功能，包括登录、查询、充值、转套餐、报失等基本功能。
5）专用Portal平台：通过提供专网Portal，面向客户提供免费享用Wi-Fi上网服务的同时，提供多种增值服务，包括业务查询、支付等专网通道。通过广告引入消费环节，将普通Wi-Fi设备升级成为商用广告Wi-Fi，实现多元营销。
6）音乐平台：与三方音乐平台合作提供客户音乐定制下载业务。
7）语音对讲：与三方语音对讲平台合作开发基于IP的对讲平台，通过车载电子设备实现车友间的对话和群聊功能。
8）语音识别：与三方语音识别平台合作开发实现通过语音识别技术对车辆下达操作指令。
9）支付平台：通过三方充值平台实现用户充值功能，支持微支付、支付宝、银行卡以及充值卡的用户个人充值方式。
（2）智慧“管”道
移动互联网智能“管”道主要从移动网络与安全网络机制两方面实现：
1）移动网络：依托高速与成熟的WCDMA/LTE无线网络技术，并利用APN技术提供的安全机制与接入手段，实现车载终端用户的无线数据的传输功能。
公众网：采用普通公网卡，实现与所有网络的互联互通，具备高速、开通便捷的特点。
共享APN：行业客户所有的APN卡采用共享的域名，其内部网络通过公共互联网（有固定IP地址）与公网GGSN设备相连，实现车载终端与行业客户内部网络的互联互通，具备低成本、开通方便快捷的特点。
专线APN：行业客户所有的APN卡采用特定域名，其内部网络通过专线（MSTP（Multi-Service Transfer Platform，基于SDH的多业务传送平台）、SDH（Synchronous Digital Hierarchy，同步数字体系））与公网GGSN（Gateway GSN，网关GSN）设备相连，实现车载终端与行业客户内部网络的互联互通，具备安全性高、高质量保障特点。
2）安全网络机制：对于行业安全性需求较高的客户，提供企业级的硬件防火墙、AAA认证服务器及DDOS防护设备与系统等安全防护体系。
防火墙：提供包括过滤防火墙、应用网关防火墙、状态检测防火墙以及复合防火墙等多类产品，为行业客户提供不同层次需求的防火墙设备。
AAA认证服务器：AAA认证提供给行业客户APN接入的二次认证管理平台，完成认证、授权、审计三项功能，实现对用户身份合法性的认证授权，控制用户的不同服务访问权限。通过AAA认证服务器平台能够满足APN用户的安全认证需求，并能提供业务管理和系统管理等功能。通过与APN产品结合，为企业提供AAA认证服务，既能为客户提供更完善的无线通信安全解决方案，也能增强传统APN产品的竞争实力。
DDOS防护设备/系统：通过在骨干网络为行业客户部署DDOS检测处理设备，通过把控正常数据流量的通行与攻击流量的清理过滤，实时检查用户流量安全。通过部署DDOS防护设备/系统，为行业客户提供安全性高的互联网络。
（3）多元终端
实现包括手机类终端、PC类终端、企业信息终端、SIM卡芯片嵌入的车载终端的多元云接入解决方案，打造“云服务+多元终端+车联网沃”的一体化解决方案。
1）手机类终端：支持目前主流的IOS操作系统、安卓操作系统的智能手机接入。
2）个人PC类终端：支持目前Windows操作系统、苹果Mac OS操作系统、Linux操作系统的电脑终端接入，同时支持IE、Google、Safari等主流浏览器的登录。
3）车载类终端：支持安卓类操作系统的车载类终端接入。根据不同厂家设备将会对兼容性做进一步扩展。
4）行业应用终端：提供特定厂家（中兴、华为）芯片模组的网络接入，并根据市场需求将会进一步支持更多行业应用终端。
5）车载Wi-Fi：实现车载类Wi-Fi的访问，实现车内移动终端免费上网功能。
随着车联网一体化运营管理系统的规模放大，将会不断扩大终端的支持数量与内容。
2.3 方案关键技术描述
（1）实现面向企业与用户的一体化服务平台
车联网一体化运营综合解决方案打造面向企业级（B2B）与面向用户级（B2C）的免费的增值服务平台，并实现个人渠道的充值系统平台。通过一体化服务平台建设，不仅向企业提供强自服务平台，并且向个人客户提供贴身的个性化服务平台，从而强化企业之间合作的深度与用户的使用黏度。
（2）实现从“传统SIM”至“机器专用M2M卡”的转变
针对汽车环境因素所具备的温差变化大、潮湿、强振动等各种因素，满足车联网企业特殊要求，量身打造专用芯片和汽车专用模组。
方案使用工业级的车载设备专用M2M异型芯片卡取代传统消费级的SIM卡，具备耐高温、防尘、防潮的特点，并可集成于汽车专用通信模组，达到低成本、更长的使用寿命以及高集成度产品的目的。
（3）基于大数据挖掘的分析方式
通过对每天50 TB左右的原始话单与位置定位数据进行采集分析，参照3GPP通信协议规范挖掘原始数据中的CELLID、IMEI、IMSI、流量等所需字段信息，并按需求制定分析与统计规则，实现机与卡对应匹配、位置定位与流量统计等相关应用分析。
（4）多源定位技术
通过LBS与GPS两位定位技术的结合，并支持AGPS定位技术，实现精确度达到5 m的精准定位。同时结合凯立德实时路况数据，为车载用户提供多元定位服务。
3 项目意义
车联网一体化运营综合解决方案对车联网产业链上下游整合发展、城市智慧交通发展，以及绿色低碳城市建设都有积极的意义：
（1）车联网产业链上下游整合发展。车联网产业链的构成包括车厂、内容提供商、设备提供商、网络提供商、服务提供商等，涵盖汽车、计算机、物联网、通信等多个行业，这些应用要求相关行业的协同发展，这将会带动这些行业的企业进行科技创新与应用整合。在中国经济转型建设创新型社会的过程中，将会对经济效益和社会效益起到重要作用。
（2）城市智慧交通发展：通过车联网运营项目可以动态实时地掌控道路利用情况、各种车辆的驾驶行驶状况等，由此实现对道路资源的合理分配与利用、监管（营运、私家）车辆的驾驶行驶状态，可以有效缓解道路交通拥堵、减少车辆尾气污染、及时发现和排除车辆安全隐患、优化车辆行驶路线等，实现了交通、车辆的及时透明化管理。
（3）绿色低碳城市建设：通过车联网运营项目带动了智能交通技术，可以实现智能公交管理、智能停车场管理、车流量监测与管理、智能信号管理等功能。这些能够在现有的道路交通基础上，对道路上的行驶车辆进行合理疏导和调度，最大限度地发挥道路的通行能力，有效减少交通事故的发生，减少道路交通堵塞，降低燃料消耗，提高经济性，提高道路的利用率。
4 结束语
车联网一体化运营综合解决方案旨在实现运营商对物联网行业应用市场开拓进程的一次强有力推进。本项目融合车联网行业发展需求，采用“云+管+端”技术架构，再结合运营商网络资源等几大要素，符合现代城市交通未来发展的方向，实现了城市交通“低碳环保”和“科学管理”等系统目标。希望通过该方案促进城市智慧交通的建设，并且有效带动车联网行业的发展，为车联网上下游企业带来一定的经济效益。
参考文献：
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[7] 郭华. 智能化信息化引领车联网发展[J]. 移动通信， 2016（1）： 29-33.
篇6
按照计划决定，多家公司和机构将共同参与联合建设CSN。项目由阿里巴巴集团牵头，马云拟担任董事长，银泰集团董事长沈国军拟出任CEO。希望通过8―10年的努力建成该网络。
目前，CSN计划已启动公司设立及各核心关键网络节点的选址工作，CSN项目将由8个左右的核心节点、若干个关键节点和更多的城市重要节点组成。
戴尔宣布停止公有云项目
戴尔对外消息称，将停止目前的公有云项目，转向合作伙伴提供的基础服务。同时消息人士透露，戴尔已经发出了裁员通知。参与这个项目的雇员有近300名，目前尚不清楚将裁减多大的比例。
戴尔的公有云项目是其一直以来寄以厚望的产品，希望能够利用OpenStack――开放云架构，打造一个可以与亚马逊AWS、惠普、Google竞争的云服务。由于内部以及私有化带来的外部压力，促使戴尔管理层重新考虑公有云。在宣布停止公有云项目后，戴尔表示将与合作伙伴共同为客户提供解决方案。
浙江省20个智慧城市建设试点项目启动
浙江已在全省范围内启动了20个智慧城市建设示范试点项目，遍及智慧健康、智慧旅游、智慧安居、智慧交通等领域。据初步统计，今年全省智慧城市试点项目投资将达28.68亿元。
数据表明，截至目前，浙江的智慧城市建设已吸引了航天科工、中电科技、华为、IBM等一批国内外知名企业目光，意向投资总额达500亿元。同时，在智慧城市产业领域，浙江今年还计划制定17项国家标准、34项行业标准、6项地方标准和15项企业标准。
下一步，浙江还将着重推进神州数码、上海电科等一批重点企业落户。在杭州滨江区，智慧“E”谷正加快建设，一个智慧城市软件产业基地羽翼渐丰。
京东布局亚洲最大智能物流体系
近日，国内最大综合网络零售平台京东宣布其“亚洲一号”沈阳仓储项目正式开工；这也是继上海之后，京东在构建亚洲最大的智能物流体系方面，又迈出了重要的一步。
“亚洲一号”沈阳仓储项目占地面积17.4万平方米，建筑面积约11.7万平方米，为单层、多层钢结构物流仓储建筑。该项目计划于2013年底完成封顶，并于2014年5月投入使用。通过配备最为先进的自动存取系统、自动输送设备、高速自动分拣系统等自动化设备，“亚洲一号”将成为业内领先的自动化电子商务订单处理中心。
未来，京东还将在北京、广州和武汉等地陆续启动该项目。“亚洲一号”系列项目建成后，京东的日订单处理能力将达到目前的数十倍。
美国政府不为车联网买单
美国交通部长Ray LaHood日前表示支持美国汽车“联网”，他认为实现车与车之间的“对话”可以避免交通事故和堵塞，但这些科技装备的成本是消费者是否接受车联网的最关键因素，
“安全是需要付出代价的，成本上升了多少也是我最关心的一点。”
据外媒报道，LaHood拒绝估算车联网技术带来的成本增加，以及为了支持新技术而兴建基础设施所需要的成本，“这些成本的计算还是交给汽车制造商们来解决”。言下之意，美国将不会为车联网导致的新增成本买单。
台达精密空调助力政府部门打造卫民服务
近期，在福建将乐县公安局信息技术中心的核心机房精密空调招标中，台达RoomCool系列精密空调再次出击，凭借优异的性能及完善的服务体系成功中标，助力将乐县公安局打造卫民服务。
本项目中心机房面积100m2，需布置10个服务器机柜，单个机柜发热量约2KW。根据此次项目招标技术资料中的描述，对精密空调节能性、运行可靠性以及售后服务能力等均有严格要求。因此，基于项目机房环境及客户要求，中达电通技术团队制定一套严密专业的精密空调解决方案。经计算，该机房空调负荷为40KW，采用2台风冷型43.5KW精密空调即可充分满足该项目的各种需求。两台精密空调采用“1用1备”形式，通过Teamwork群控功能实现主备机自动切换以及来电自启等功能。
台达RoomCool系列风冷型精密空调产品能效比可达3.2，系统标配EC风机、双制冷系统，与传统风机相比节能30%-49%。而且内外机风机均可实现无调速装置的无级调速，可实现机组内双系统的1+1冗余设计，运行更为可靠、节能。
目前，节能降耗理念已渗透到各行各业，高效节能成为了考量数据中心产品性能的重要环节。因此在该项目中，台达风冷型精密空调以专业的设计理念、优异的产品性能成功为将乐公安局信息技术中心数据机房护航，并凭借完善的服务管理体系赢得了客户的高度认可。
深圳回应叫停打车应用：软件不成熟影响监管
深圳市交通运输委客运管理局透露，由于市面上的手机软件存在着安全隐患、不规范等诸多问题，因此主管部门依法进行了监管。如驾驶员注册准入缺乏认证、提供加价议价功能、操作方式存在行车安全隐患、投诉争议处理困难等，影响了出租车行业运价体系和营运秩序。
随着年内全市统一的手机打车软件接入标准的出台，如果届时有软件开发公司愿意根据标准进行修改，则将可以继续在出租车上使用。事实上，民间的手机打车软件之所以如此“走红”，主要因为它的方便实用，某种程度上甚至是填补了全市电召平台的空白。
5年打造天河智慧城
广州市天河智慧城核心区控制性详细规划，在市规划局网站进行批前公示：将以火炉山森林公园为核心，进行产业、居住、商业等混合布局，打造一城多园的空间。与此同时，地铁6号线和21号线穿过智慧城核心区，打造内畅外达的低碳交通体系。
未来五年我国M2M终端节点将达1.1亿
根据《物联网标志白皮书》介绍，物联网终端数量将是人与人通信终端的10倍到几十倍，从通信网角度看，目前我国M2M终端节点超过3000万，按照每年30%的增长率，未来五年我国M2M终端节点将达1.1亿左右，物联网对IP地址产生强劲需求，我国目前E.164号码资源可满足物联网5年发展需求。
据了解，我国已规划1064X位长13位的共计10亿个专用号码资源用作M2M，中国移动获10648号段、中国电信获10649号段、中国联通获10646号段，每个运营商分别有1亿个E.164号码资源可用。同时，还规划了14X位长11位的共计10亿个号码资源用于有话音通信需求的物联网应用。
民生银行新推手机银行二维码识别系统
民生银行近日推出二维码识别系统。客户可将自己的收款账户信息以二维码图片的形式予以保存，当客户有资金往来需要时，无需再记忆繁琐的账户姓名、开户支行等信息，只需将该图片发送给付款方，付款方登录民生手机银行，轻松一扫，输入付款金额，即刻完成付款。民生银行手机银行二维码收款人和付款人均需为该行客户，单笔最高限额可达5万元，实时到账，免收手续费。
Twitter宣布收购大数据分析公司LUCkv Sort
Twitter宣布收购大数据分析公司Lucky Sort，并将在未来几月中关闭其服务。Lucky Sort主要产品是可视化导航引擎Topic Watch，该产品能帮助用户掌握实时数据流的模式。
Lucky Sort过去的业务还广泛涉及大数据，并通过自然语言处理（NLP）技术来挖掘庞大的非结构化数据。Luckv Sort的独特之处在于，该公司并非像传统的NLP技术那样，从包含名词、动词等的非结构化数据库结构中找出结构，而是通过统计数据来进行非结构化数据挖掘，并建立数据处理可视化界面，该界面支持触屏。
在被Twitter收购之前，Lucky Port其融资60万美元。除Lucky Port外，Twitter近期内还收购了数据分析公司Ubalo、音乐发现服务We Are Hunted以及视频分享服务Vine等。
阿里贷款80亿美元布局移联网和大数据
阿里巴巴与9家银行签署了80亿美元的融资贷款。这是继去年4笔总额为40亿美元的贷款后，阿里巴巴进行的又一次巨额融资。
这笔贷款主要用于移动互联网行业的投资并购，从其商业逻辑中不难发现，阿里巴巴在投资移动互联网的同时，还隐藏着马云对大数据的隐性布局。
此次为阿里巴巴提供贷款的银行均为海外金融巨头，包括澳新银行、瑞士信贷集团、花旗集团、德意志银行、星展集团、汇丰控股、摩根大通、摩根士丹利和瑞穗实业银行。80亿美元融资分成三部分：25亿美元三年期定期贷款、15亿美元三年期循环信贷和40亿美元5年期定期贷款，循环信贷部分不采用银团贷款方式。
电价补贴政策激活分布式光伏发电市场
近日举行的SNEC（2013）上海光伏展上，国家发改委能源研究所副所长王仲颖表示，目前各方对电价补贴政策已形成统一意见，特别是涉及分布式光伏的度电补贴已经有了明确定论。
分析普遍认为，此次意见统一可能意味着补贴政策的最终方案不日将出台。根据最终意见，分布式光伏补贴将维持以往市场预期的补贴额度。对此，市场分析人士指出，即便照此落实，仍将刺激国内分布式光伏市场大规模启动，预计2013年全年的分布式光伏装机将达6GW。
全国公共财政支出倾向民生环保
财政部日前公布1-4月全国公共财政收入统计，共计43465亿元，全国公共财政支出36345亿元，比2012年同期增加4341亿元，增长13.6%，其中民生等重点支出得到保障。
从增长比例来看，医疗卫生支出和节能环保支出的增幅最高，均为同比增长28.6%。
中信建投一资深投资顾问表示，从最新公布数据可以看出中央财政在保障民生方面的支出势头有增无减，这不仅有利于改善民生，提高人民生活水平，也对相关行业和企业起到政策扶持和资金支持的作用，对增厚企业利润多有益处，进而也增强了其中上市公司的核心竞争力，随着企业估值水平的提升，其赚钱效应也将显现，对投资者的吸引力随之增强。
中国风电产业步入新一轮调整期
国家能源局相关数据显示，2012年中国风电以北方地区为主弃风限电超过200亿度，比2011年增加近一倍，而由此导致风电场运行经济性下降，造成的经济损失超过100亿元。
国电科环集团副总经理、国电联合动力技术有限公司总经理张滨泉表示，一方面，受北方地区弃风限电影响，风电开发商业挥师南下；另一方面，在产能过剩和激烈的市场竞争下，风电制造商顺利通过南方低风速、高海拔和东部沿海滩涂风电市场考验。
随着市场的风云变幻，中国风电产业已进入新一轮调整期，装备业也开始深度洗牌。一大批没有技术支撑的小型风机制造企业已被淘汰出局，排名前10位的大型风机制造企业也在竞争中重新排位。
iWatch搭配生物识别和GF2触摸技术
日前，证券投资机构KGI Securities分析师郭明智表示，尽管舆论普遍认为苹果的智能手表产品iWatch可能将于今年年底上市，但他认为，硬件供应和软件研发问题均将对iWatch的上市时间造成压力，而这可能导致苹果延迟该产品的日程，并将时间定在2014年下半年。
若无意外，苹果可能会为iWatch配置1.5英寸到2英寸之间的显示屏，并沿用与iPodTouch产品相仿的处理器和GF2触摸技术。另外，郭明智认为，生物识别技术还将成为iWatch的一大亮点，这种技术能够提升设备的安全性，同时还能提供从控制车库门到检测用户健康等服务的应用。
触屏专属利器RingbOW触控指环
如今，各类移动终端的触摸屏虽然操作简单、直观，但还是有一些细微的动作是触摸屏难以胜任的。为了解决这些问题，这款名为Ringbow的小工具就大大简化了触摸屏的操作体验。Rinbow有两种用法：首先是遥控功能，无需与触摸屏接触，即可实现操作；另外一种则要与触摸手势配合使用，将传统触摸操作与这款设备整合到一起，相当于为用户赋予了额外的功能。
该产品通过蓝牙来传输信号，因此任何配备蓝牙模块的产品均可与之兼容。同时采用了指环的设计，可以直接套在食指上使用，从而实现九向操作。
例如在玩游戏时，可以一边通过触摸控制方向，一边用Ringbow开火。又或者在使用平板电脑时，如果打错了字，用厚实的手指来精准定位错误的字符通常较为困难，而Ringbow则可以轻松地实现光标的前进与后退。
数字化药片药瓶问世
美国药品零售与医药福利管理巨头CVS Caremark Corpf以下简称“CVS”）首席医疗官特洛严・布伦南指出：“在服药6个月后，大约只有半数的人们会继续谨遵医嘱服药。
一家名为Proteus Digital Health Inc的公司日前已经研究出了将一个微型、可消化传感器置入药片之中的方法。通过这一方法，该公司便可以有效跟踪病人的吃药情况。Proteus公司认为，这一内置芯片的目的不是让医生或护士变成唠叨的保姆，而是提供信息使他们能修改所开的药物及要求患者遵守的服药时间表。而且，出于安全性考虑方面，该传感器会在服用七天后随同高纤维食物一起排出体外，不会对服用者身体的任何部分造成损害。
一家名AdhereTech的初创公司日前发明了一个内置传感器的智能药瓶。它能通过不断检测药品在瓶子的剩余量来提醒患者按时服药。假如到了吃药的时候，这个瓶子便会变蓝；假如病人没有按时吃药，这个药瓶便会变红，并提醒患者按时吃药。
NASA加盟欲用3D打印食物代替现有食物
机械工程师Anjan Contractor最近正在筹备一种3D食物打印机，美国航空航天局非常看好，并已赠与Contractor 12万5千美元的资助款，希望将来这种3D食物打印机能帮助宇航员在火星上打印食物。在太空里长距离的运货需要15年多的时间，而可持续利用火星的碳水化合物、蛋白质和微观营养素可以在本地自给自足30年。
打造这种3D打印机的工程师期待着哪天120亿地球人都在厨房里有个3D打印机，用它打印一层一层的食物来养活家人。打印材料包括糖类、碳水化合物、蛋白质、昆虫等。
可获知饮酒习惯的酒精测量仪
BACtrack是一款酒精测量仪，它内置的高准确度的专业级酒精传感器可以将测量结果通过蓝牙传输到iPhone上，让我们了解当前身体的酒精含量级别，并能告知何时回归到0.00%。同时它还提供有强大的分享功能，告诉你的朋友们，你正在参加一场别开生面的酒会。
随着使用时间的推移，BACtrack会生成跟踪数据图，并能显示出我们的饮酒习惯，这时你就会明白为什么0.05%的BAC会影响到你的视力和协调能力了。
另外，你还可以在BACtrack上撰写一段个人的饮酒日志，拍摄一张Party或酒品的照片，如果你善于发现和探索，那么不妨打开BACtrack实时地图，很多用户都分享了自己的酒精检测值，有趣的数据正等待着你去发掘。
能爬楼梯的机器人
RHex是一款可跳、可游、可爬楼梯的机器人。它被设计成具有6条腿，放弃纯粹的竖直跳跃以支持多种多样的移动方式，它的6条腿被设计成弯曲的弧状，这种巧妙的设计能允许机器人做出很多杰出的跳跃。
RHex不仅能跳能爬，其粗糙的外表设计还拥有防水功能，这意味着他能完全潜到水底。而且，它弧状的腿也很适合游泳。通过精准控制这6条腿，这款机器人能游过很长距离的海滩，而且速度可以达到10千米每小时。另外，它还能攀爬螺旋式的阶梯。
全球首个网站在日内瓦恢复运行
欧洲核子研究中心（CERN）近日在日内瓦恢复运行全球第一个网站，以纪念万维网（WWW）技术免费向公众开放20周年。该中心强调，此举目的在于保留万维网诞生时的数据资产，并从中寻找可保存和共享的内容。
万维网技术免费开放后，网站数量呈爆炸式增长，1993年底服务器数量超过500个，如今全球在线的网站约有6.3亿个。欧洲核子研究中心主任罗尔夫-霍伊尔说，万维网从最初的科研领域延伸到商业、教育等领域，重新塑造了人们交流、工作、创新与生活的方式。
RFID标签让假钞无处遁形
美国北达科他州州立大学的研究团队使用“LEAP（Laser Enabled AdvancedPackaging）”的方式将RFID标签植入纸张，并成功研制了一种智能纸张。LEAP指的是利用激光对纸张进行蚀刻的方法。这样一来，纸张就被植入了天线，所以LEAP也被称为“激光蚀刻”技术。这种利用新技术的纸张与一般纸张一样轻薄。
马利诺夫（Joseph Marinov）教授称：
“新工艺并不仅仅使纸张轻薄，还有效地加快了加工时间，现在的速度比以前快2倍了。这是RFID纸张的最新尝试。”
研究团队表示，除货币之外，智能纸张还可以有更多用途。在企业秘密文件、车票、演唱会票等多种易被伪造的纸上都可以利用这种技术。现在，研究团队正在寻找合适的商业合作伙伴。
三星称已突破5G技术
近日，三星宣布已首次成功开发了第5代移动通信（5G）的核心技术，这一技术预计将于2020年开始部署。和当前的4G LTE网络数据75Mbps的传输速率相比，在测试中，三星5G技术在28GHz的频段下下载速率达到1Gbps，最大传输距离可达2公里，用户只需要不到一秒钟时间就可以下载一部完整的电影。
据了解，5G技术要比3G技术的数据传输速率高出100倍，话务量水平提升1000倍，移动数据下行速率将可以达到1Gbps。但由于超高频段波长短，传送过程能量损失大，传送距离短，实现上述速率一直是业界难题。
不过在实现5G技术突破后，三星称，该技术仍处于起步阶段，目前该技术需要64个天线单元才能实现，因此商用化仍需很长时间，预计要到2020年。
生物自我复制激发4D打印灵感
篇7
物联网 战略规划 典型应用 RFID
1 物联网的定义及各国发展战略
1.1 物联网的定义
1999年，在美国召开的移动计算和网络国际会议上首次提出了“物联网”（IOT，The Internet of Things）的概念。
虽然近年来物联网技术及应用取得迅猛的发展，但是对物联网一直都没有一个权威的定义。目前被普遍认可的一种定义是：通过射频识别（RFID，Radio Frequency IDentification）装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
这个定义有两层意思：一是物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础之上延伸和扩展的一种网络；二是其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。
1.2 各国物联网的发展战略
（1）美国的“智慧地球”
2009年，美国将IBM提出的“智慧地球”概念（建议政府投资新一代的智慧型基础设施）上升至美国的国家战略。该战略认为IT产业下一阶段的任务是把新一代IT技术充分运用在各行各业之中，具体地说，就是把感应器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种物体中，并且被普遍连接，形成“物联网”。
（2）欧盟“欧盟物联网行动计划”
2009年6月，欧盟委员会向欧盟议会、理事会、欧洲经济和社会委员会及地区委员会递交了《欧盟物联网行动计划》，以确保欧洲在建构物联网的过程中起主导作用。该计划共包括14项内容，主要有管理、隐私及数据保护、“芯片沉默”的权利、潜在危险、关键资源、标准化、研究、公私合作、创新、管理机制、国际对话、环境问题、统计数据和进展监督等一系列工作。欧洲物联网研究项目组（CERP-IOT）于2009年制定了物联网相关的战略研究路线图（SRA）。
（3）日、韩“u”战略
2004年，日本信息通信产业的主管机关总务省（MIC）提出2006—2010年间IT发展任务——u-Japan战略。该战略的理念是以人为本，实现所有人与人、物与物、人与物之间的连接，希望到2010年将日本建设成一个“实现随时、随地、任何物体、任何人均可连接的泛在网络社会”。
韩国也在2006年确立了u-Korea战略。该战略旨在建立无所不在的社会（Ubiquitous Society），让民众可以随时随地享有科技智慧服务。其目的除了运用IT科技为民众创造食衣住行娱乐各方面无所不在的便利生活服务外，亦希望扶持IT产业发展新兴应用技术，强化产业优势与国家竞争力。
（4）中国的“感知中国”
2009年8月7日，在无锡微纳传感网工程技术研发中心考察时提出“感知中国”的概念。在“十二五”规划中，明确物联网产业作为战略性新兴产业之一将得到国家的大力扶持。
1.3 国家物联网“十二五”规划要点
物联网“十二五”规划明确国家将重点推动智能工业、智能农业、智能物流、智能交通、智能电网、智能环保、智能安防、智能医疗与智能家居等九大领域的示范工程和先导作用。到2015年，我国要在核心技术研发与产业化、关键标准研究与制定、产业链条建立与完善、重大应用示范与推广等方面取得显著成效，初步形成创新驱动、应用牵引、协同发展、安全可控的物联网发展格局。
2 物联网的核心技术
2.1 物联网的体系架构
对物联网体系架构的提法也不统一，如三层结构——“感知、传输、智能”；四层结构——“感知、网络、平台、应用”；五层结构——“基础层、感知层、传输层、平台层和应用层”。
其实，广义物联网的组成关键在三个层次：第一个层次是被感知者（对象）和感知者（传感器）；第二个层次是通信网络，实现信息的传递和交互；第三个层次是信息的决策和智能处理。其体系架构如图1所示。
2.2 物联网的核心技术
（1）新型传感器及智能传感节点
1）标识技术
编码技术是标识技术的基础，电子标签（RFID）包含唯一的产品电子代码（EPC），电子标签通过二维码识读器、射频读写器等实现对被感知对象的标示和识别。
2）新型传感器
传感器作为物联网的基本单元，可以实现对声、光、电、温度、湿度、压力、浓度、震动等各类物理的、化学的及生物的数据信息的感知或采集。随着技术的进步，传感器正朝着小型化、网络化和智能化的方向发展，传统的传感器正经历着向智能传感器、嵌入式Web传感器的发展。
3）智能传感节点
智能传感节点是传感网的基本节点，它集射频、基带、协议及处理于一体，具备感知、通信、处理及组网的功能，这些功能依靠片上系统来实现。
（2）通信网络技术
1）传感网技术
无线传感网（WSN，Wireless Sensor Network）是集分布式数据采集、传输和处理等技术于一体的网络系统，因其微型化、低功耗、低成本及组网灵活等特点而倍受青睐。其核心技术包括：协同感知技术、自组织网络技术。
2）通信网技术
通信网是物联网的核心承载网，当前的主要通信网络包括：移动通信网（GSM、3G、4G）、无线局域网（WLAN）、专网。
3）互联网技术
互联网将采用开放的网络结构，有利于网络的融合演进，支持广泛的接入，并且具备提供丰富的业务的能力。
4）网络安全技术
网络安全主要解决诸如如何有效进行介入控制，以及如何保证数据传输的安全性的问题。网络安全必须是全方位的安全，包括：物理安全、网络结构安全、系统安全、管理安全及其它的安全服务和安全机制策略。
（3）信息处理及智能技术
1）M2M
M2M是多种不同类型的通信技术有机结合，其目标就是使所有机器设备都具备连网和通信能力，核心理念是网络一切（Network Everything），未来的发展方向是无所不在的计算与互联。
2）发现与搜索引擎技术
发现与搜索引擎技术作为物联网的重要支撑技术，将朝着更精准、更高效和功能更强大的方向发展，未来的搜索将实现多元化、专业化、个性化、多媒体化和智能化。
3）数据挖掘与大数据处理技术
数据挖掘就是从海量数据中提取有用知识的数据处理技术。其技术核心包括：海量数据搜集、强大的处理能力、数据挖掘算法。
大数据处理就是利用数据筛选工具对大量的结构化和非结构化数据集合进行挖掘，以便获取有用的数据。其技术包括：大数据的存储与管理、大数据的检索与使用。
4）智能运算技术
智能运算涉及应用数学、计算数学、运筹与控制、信息科学、计算机科学、系统科学及控制科学等领域，其前沿发展包括模糊逻辑、神经网络和进化计算等。智能运算技术将广泛应用于物联网的各层，是物联网实现智能化的基础。
3 物联网的典型行业应用
3.1 智能城市管理
智能化城市管理与运行体系是利用物联网、移动网络等技术感知和利用各种信息、整合各种专业数据，建立一个集行政管理、城市规划、应急指挥、决策支持与社会服务等综合信息为一体的城市综合运行管理体系。
智能化城市管理与运行体系在业务上涉及公安、国土、环保、城建、交通、水务、卫生、规划、城管、林业园林、质监、食品药品、安监、水电气、电信、消防、气象等部门的相关业务。以城市管理的部件和事件为核心、以事件联动处置为主线，强化资源整合、信息共享和业务协同，实现政府组织结构和工作流程的优化重组，促进管理主导型向服务主导型的转变。
3.2 智能医疗
智能医疗是利用最先进的物联网技术，依托医疗感知终端设备、医疗协作平台，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，以达到信息化、智能化。
目前我国智能医疗还处于起步阶段，主要的应用包括：数字化医疗服务、医药产品及医疗器械的管理、血液管理、医疗废物管理和远程医疗。各个子系统独立运行，无法实现信息和资源的共享，当然也就无法实现业务协同和“智能”。
3.3 智能交通
智能交通系统（ITS）是通过各种信息通信技术将人、车、路、环境四者紧密协调、和谐统一起来，建立全方位的实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。ITS主要包括以下方面：
（1）道路交通管理系统（ATMS）：实现对交通流进行实时监测、疏导、控制和对突发事件的应急处置。
（2）出行者信息系统（ATIS）：为出行者提供及时准确的交通信息服务。
（3）公共交通系统（APTS）：实现公共交通的定位、调度、行驶信息服务。
（4）汽车控制系统（AVCS）：它使车辆具有道路障碍自动识别、自动报警、自动转向、自动制动以及自动保持安全车距、车速和巡航控制功能。
（5）电子不停车收费管理系统（ETC）：不停车收费。
3.4 智能物流
将物联网技术应用在物流配送系统中，既可以实现高质量的配送管理，又可以对配送中心的货物进行随时动态追踪管理，并能根据所获知的数据进行市场分析和市场预测等方面的信息支持。利用RFID、GPS、智能车辆调度等技术，对货物运输的物流和信息流进行实时识别、定位跟踪、智能处理，消除货物在运输过程中可能产生的错、漏事故，加快流通速度，提高运输安全性和可靠性。
3.5 智慧校园
智慧校园是通过利用云计算、虚拟化和物联网等新技术来改变学生、教职员工和校园资源相互交互的方式，将学校的教学、科研、管理与校园资源和应用系统进行整合，以提高应用交互的明确性、灵活性和响应速度，从而实现智慧化服务和管理的校园模式。
智慧校园的建设有多种应用案例，主要包括：校园安全管理系统、智能出入管理系统、智能校舍、教育信息化系统和“一卡通”等。
3.6 智能家居
利用先进的计算机技术、网络通信技术、综合布线技术，将与家居生活有关的各种子系统有机地结合起来进行统筹管理，让人们的家居生活更加舒适安全。目前智能家居实现的功能包括：
（1）重要设施监测和控制：水、电（灯）、煤气、家电。
（2）分布式联动智能控制：如气候变化与空调温度、窗户开关等的联动。
（3）平安家居：实现门锁、窗锁、围界等的安全监控，实现虚拟隔离带的监控和报警。
3.7 智能电网
通过先进的传感和测量技术、先进的装备、先进的控制方法以及决策支撑系统，实现电网安全可靠、经济高效、环境友好的运行目标。智能电网利用智能传感器、智能电子设备及智能控制系统，实现对电网的检测、数据分析、故障定位诊断、智能调度的功能。自愈是智能电网的一个重要特征。
智能电网的应用系统主要包括：高级计量架构（AMI，Advanced Metering Infrastructure）、高级配电运行（ADO，Advanced Distribution Operation）、高级输电运行（ATO，Advanced Transmission Operation）、高级资产管理（AAM，Advanced Asset Management）以及自愈电网（SHG，Self Healing Grid）或电网自愈。
3.8 智能农业
智能农业是指运用遥感遥测、GPS、GIS、传感网、计算机网络、自动控制及专家辅助决策系统等技术，实现土壤、光照、温湿度、通风、病虫害等的检测，并且实现土壤改良、自动灌溉、自动施肥给药、自动耕作、自动采收、自动加工及储藏。未来农业的发展方向将是：精细化、预测与防控、远程化、虚拟化、智能化。
3.9 智能工业
物联网在工业领域的应用主要体现在供应链管理、生产过程自动化、产品和设备监控与管理、环境监测和能源管理、安全生产管理等。与很多其它领域一样，工业生产的信息化和自动化虽然取得了巨大的进步，但各个子系统还是相对独立的，协同程度不高。
先进制造技术与先进物联网技术的结合，各种先进技术的应用，将使工业生产变得更加智能，真正实现智能工业。
4 物联网产业存在的问题
（1）政策及战略规划落后
物联网发展缺乏政策的支持和引导。虽然国家将物联网作为战略性新兴产业列入国家“十二五”规划，并且出台了许多政策，但是这些政策相对孤立，缺乏系统性。
物联网涉及到诸多行业，具有很大的交叉性，政府应加强对物联网的战略规划和顶层设计，打破行业壁垒，实现各行业、各领域融合，解决信息及资源不能共享和充分利用的问题。
（2）标准化工作落后
物联网产业能否发展成功，从根本上取决于能不能完成物联网技术的标准化。然而，物联网的标准体系建设是一个系统工程，目前总体来说标准化工作仍然落后于技术和业务发展的需求，各类技术标准有待世界各国的共同努力，其发展之路艰巨而漫长。
2007年，我国率先启动了传感网标准化制定工作。2008年，首届ISO/IEC国际传感网标准化大会在我国举办，会上我国代表ISO/IEC传感网标准化工作组作了总体报告，提出传感网体系架构、标准体系、演进路线、协同架构等代表传感网发展方向的顶层设计，并获得了标准组成员国的认可。我国已成为国际传感网标准化的四大主导国（中国、美国、韩国、德国）之一。
（3）应用开发落后
应用带动发展，物联网的真正价值体现在跨领域、各个行业的共同参与的整合应用上。由于不同行业的应用和需求不同，因此必须根据各行业的特点进行深入研究和整合开发。
近年来，物联网应用开发总体来说还处于相对简单、初级的阶段，远未充分发挥物联网改善人类生活的潜力。同时，整合能力薄弱、创新能力的缺失，导致尚不能形成有效的商业模式和运营管理模式，严重制约着物联网产业的发展。
（4）安全问题亟待解决
物联网目前的传感技术主要是RFID，植入这类芯片的产品有可能被任何人进行感知。传输网及互联网也是薄弱环节，容易发生泄密。此外，信息中心或数据中心存储着数量庞大的用户个人信息，如何确保这些数据不被泄露也是非常重要的安全问题。为了做到在感知、传输、存储及应用过程中信息不被盗取，就必须形成一套强大的技术安全保障体系。
物联网产业发展可能带来的各种安全问题和社会问题还亟待通过立法，从法律层面上得到妥善解决。
5 物联网的发展展望
（1）对“物”的内涵的延展
不但可以将“物”定义为那些存在于真实的物质世界中的实体事物，也可以将其定义为那些数字的虚拟事物和实体。未来的物联网将可以实现现实的物质世界和数字的虚拟世界的共存与互动。
（2）更加“智能”的网络
在未来的物联网之中，应用、服务、中间件、网络和各种终端将以一种全新的方式和互联结构进行连接。采用标准化和通用的信息通信协议，解决网络异构、业务协同的问题，真正实现网络的大融合、大协同。
当网络基础设施和基本结构上使用智能技术之后，物联网中的各层将获得自主管理能力（自治网络），智能存在物联网的各层之中。网络将融合下一代信息技术、云计算、大数据处理等技术，真正实现智能化。
（3）更加“自在”的网络
随着技术的发展，在需求的推动下，未来的各个网络将消融成为一体。未来的物联网将允许人和物品在任何时间、任何地点、和任何人与物、采用任何途径与网络进行连接，并且可以方便地取得任何的相关服务。
参考文献：
[1] 中国电子信息产业发展研究院. 2011中国物联网产业发展指南[M]. 北京： 机械工业出版社， 2011.
[2] The Cluster of European Research Projects on the Internet of Things（CERP-IOT）. Internet of Things Strategic Research Roadmap[R]. 2009.
[3] 华研中商研究院. 2010—2015年物联网行业分析报告[Z].
[4] 周洪波. 物联网：技术、应用、标准和商业模式[M]. 北京： 电子工业出版社， 2010.
[5] 刘勇，侯荣旭. 物联网关键技术之我见[J]. 硅谷， 2012（5）.
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近年来，随着健康知识的不断普及，很多人开始意识到健康体检的重要性，体检市场潜力很大。但是我们也清醒地认识到，过去几年我院查体业务的市场占有份额并没有与市场同步增长，外面的市场增大了，而我们的业务量却没有增长，目前的现状已经非常严峻，直接威胁到查体科的生存，具体情况分析如下：
一、市场分析报告：
我院现有的顾客群体多半来自政策性查体，如医保退休人员查体、城镇居民查体等，各大企事业单位很少将我院作为他们的查体医院。效益特点是受政策性调整的影响，接待人员多，单人次查体费较少，因而体检纯利润较低。
中心医院主要是各大企事业单位查体，效益特点是查体人员多，单人次查体费高，因而体检纯利润较高。营销优势一是医院综合水平高，内外妇儿五官科齐全，技术过硬，检验检查设备先进，能充分满足体检需求；二是定任务营销，中层干部每人都有任务，使各大企事业单位都或多或少被人情牵制。
城区其他二级医院目前竞争意识最为强烈的是妇幼保健院、一院、市立医院，效益优势是院长亲自营销，在人事局、劳动局、教育局的政策性查体中逐渐占有相当份额。
今年，卫生局还牵头成立了健康体检中心，卫生局对二级医院的政策性保护对我院非常不利，比如中小学生查体，卫生局与教育局指定的体检医院里不包括我们医院，也没有上报省卫生厅备案，使我院参与中小学生查体成为非法行为。
二、体检市场流失原因分析：
外因有二一是中心医院的全员营销模式、城区二级医院的院长亲自营销模式等多头竞争态势的挤压，使我院体检业务的发展空间变得更为狭窄；二是与卫生局、教育局等职权部门没有建立很好的合作关系。
内因有三，一是对体检市场的竞争现状认识不深、措施不力，对查体科的发展规划缺乏紧迫感和前瞻性，在人员配备、场地设置、软件更新等方面丧失先机，也没有突出的亮点，以致在激烈的市场竞争中逐渐处于劣势。第二，我们的专科水平还没有得到认可：作为一家中医骨伤专科医院，我院的内科、外科、妇科、五官科（眼耳口鼻喉）等专科诊断治疗水平还有待进一步提高，就像一个偏科的孩子，拿着单科高分进不了高等学府，社会上对我们这几个专科的水平还不认可，体检过程中发现的健康问题往往需要到中心医院复检治疗，直接影响了高端体检工作的开展，也影响了普通人群对我们的信任。第三，某些体检设备老化或缺少：与中心医院相比，我们的高端体检开展很困难，相当多的项目我们做不了，CT、磁共振除了运动系统疾病以外的诊断还不够权威、缺乏自信；由于与省级检验中心进行了合作，现在很多检验项目虽然可以接待，但是出报告周期较长；四是体检优惠政策不够灵活，查体科缺少强有力的财务信任与支持，仅靠个人能力很难在业务营销上走得更远，以上这些都或多或少影响了查体业务的顺利开展。
第二部分 查体科具备的优势
1、领导优势：领导班子具有很强的号召力和凝聚力，具备开拓新市场的能力。
2、全员优势：我院有职工800余人，具有很丰富的社会资源，如调动全员之力，相信必会促进各项工作再上新台阶。
3、设备仪器优势：我院大型医疗设备齐全，基本能够满足中低端体检要求，与二级医院和私营医院相比，我们更能给体检者提供准确的检查报告。
4、儿童与服务优势：我院园林式规划已初见成效，幽雅的就医儿童以及热情周到的体检服务有口皆碑，对保持老顾客群不流失，并吸引新顾客群有利。
5、专科优势：由于计算机的普及，社会人群普遍缺乏锻炼，致使目前社会上腰腿痛、颈椎病等运动系统疾病人群越来越多，但90%以上的患者都未经过规范的诊断与治疗，是我院的潜在顾客群，我们可以通过免费体检的方式吸引更多的人群注意运动系统疾病保健与治疗，注重建立快捷方便的治疗途径和更经济、更节约时间的诊治通道，扩大病源。
第三部分 目标绩效管理年工作思路
一、报告领导，说明现状，获得各方支持：
查体科的工作非常需要获得院领导实质性的帮助，也需要财务科、检验科、放射科、功能检查科、设备科等科室的大力支持，因为查体科是团体对团体的工作性质，所以需要更灵活的人力、财力、物力的支持，换言之，我们需要更多加油的，而不是绑腿的，否则，查体科只能固步自封。
二、尽一切努力开拓体检市场：
医疗服务已进入市场发展模式，有了市场就有一切，没有市场就一切没有！查体市场是一个特殊的市场，与病房按部就班的工作大不相同，我们要扬长避短，尽一切努力开拓市场。
1、尽力保证老的顾客群体不流失：目前政策性查体是我院查体科的支柱，注意处理好与医保处、人事局、卫生局、教育局、财政局等决策单位的关系，并保证优质高效地完成各项政策性查体工作；今年卫生局也成立了查体中心，将直接影响未来的政策走向，我们要尽可能多地争取政策性查体的机会；
2、增进市场竞争意识和危机意识，充分利用领导影响力和人情优势，努力开拓占领新的查体市场，争取与各大企事业单位合作完成职工健康查体；
3、全员总动员：希望全体职工都参与到严峻的市场竞争中来，发扬集体荣誉感，集全员之力，打一场攻坚战，其实这好比两军对垒，对手派五十员中将或一员大将来挑战，如果我们只派一名小将迎战，显然寡不敌众，必输无疑。
4、进一步优化体检政策，对体检工作有营销贡献的，坚决给予奖励，按体检费比例直接提成兑现；也可以打价格战，采取体检项目打折，或者不打折，改成发送优惠和提成的方法刺激新的体检市场形成；
5、进一步采取灵活迂回的营销方式，如营销查体卡、医疗快捷卡等，扩大服务范围；
6、考虑与腰腿痛、脊柱、关节等与骨科慢性病有关的科室实行联动，开展“整骨医院周六 WWw.gerenjianli.com 上午常规义诊”活动，可以提前打查体科电话预约，再根据预约情况调整专家到查体科坐诊，开通体检绿色通道，采取打包服务、免受挂号费、免费发放骨与关节保健材料、检验检查优惠等方法，使上班族在周末也能找到相关的骨伤科专家看病，为各相关科室创收。
7、建议医院制定完整的宣传儿童计划，利用三八妇女节、九九重阳节、六一儿童节等契机对特殊人群开展专项优惠查体。
三、进一步完善查体科内部管理：
1、学习文件、领会精神：（略过，不念）认真学习医院制定的目标考核管理办法，按照医院下达的任务指标量化管理，门诊收入部分量化给对应的医生实行科内目标管理，并将员工奖金与个人业绩有机结合，充分调动员工积极性，确保在完成考核任务的基础上有所增长，为医院建设贡献自己的力量。
2、提高服务质量、注重内涵建设：（略过，不念）深入分析健康人群的保健需求，注重体检过程服务，提高查体人群满意度。强化服务意识，做好查体业务的宣传、组织工作，对老客户继续完善查体服务，发挥查体管理优势，使查体工作更细致、更规范。利用宣传栏、健康小册子、健康宣教等方式做好保健宣传，提升人群自我健康保健意识，扩大查体科影响力。
3、优化环境管理，营造温馨服务空间：（略过，不念）在体检环境中引进人性化的设计理念，使其更接近健康、时尚、温馨的服务要求。设计健康查体儿童栏，介绍健康查体的意义与疾病防治有关知识，逐步吸引更多的人群选择主动地、定期地查体。
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1.背景简述
物联网现已成为当前世界新一轮经济和科技发展的战略制高点之一，发展物联网对于促进经济发展和社会进步具有重要的现实意义。目前，我国物联网发展与全球同处于起步阶段，初步具备了一定的技术、产业和应用基础，呈现出良好的发展态势。
2.市场分析
2.1 中国物联网产业发展现状
2011中国国际物联网大会委托新华社《2010～2011年中国物联网发展年度报告》，预计2011年中国物联网产业市场规模将达到2300亿元，安防、交通和医疗3大领域有望在物联网发展中率先受益，成为物联网产业市场容量大、增长最为显著的领域。新华社副社长周锡生在该报告时认为，未来5年，全球物联网产业市场将呈现快速增长态势，2015年将接近3500亿美元，年均增长率接近25%。保守预计，到2015年，中国物联网产业将实现5000多亿元的规模，年均增长率达11%左右。
2.2 中国物联网产业发展趋势分析
（1）应用引领产业发展
中国物联网产业的发展是以应用为先导，存在着从公共管理和服务市场、到企业、行业应用市场、再到个人家庭市场逐步发展成熟的细分市场递进趋势。目前，物联网产业在中国还是处于前期的概念导入期和产业链逐步形成阶段，没有成熟的技术标准和完善的技术体系，整体产业处于酝酿阶段。此前，RFID市场一直期望在物流、零售等领域取得突破，但是由于涉及的产业链过长，产业组织过于复杂，交易成本过高，产业规模有限成本难于降低等问题，使得整体市场成长较为缓慢。
物联网概念提出以后，面向具有迫切需求的公共管理和服务领域，以政府应用示范项目带动物联网市场的启动将是必要之举。进而随着公共管理和服务市场应用解决方案的不断成熟、企业集聚、技术的不断整合和提升，逐步形成比较完整的物联网产业链，从而将可以带动各行业、大型企业的应用市场。待各个行业的应用逐渐成熟后，带动各项服务的完善、流程的改进，个人应用市场才会随之发展起来。
（2）标准体系逐渐成熟
物联网标准体系是一个渐进发展成熟的过程。物联网概念涵盖众多技术、众多行业、众多领域，试图制定一套普适性的统一标准几乎是不可能的。物联网产业的标准将是一个涵盖面很广的标准体系，将随着市场的逐渐发展而发展和成熟。
（3）综合性平台即将出现
随着行业应用的逐渐成熟，新的通用性强的物联网技术平台将出现。物联网的创新是应用集成性的创新，一个单独的企业是无法完全独立完成一个完整的解决方案的。一个技术成熟、服务完善、产品类型众多、应用界面友好的应用，将是由设备提供商、技术方案商、运营商、服务商协同合作的结果。随着产业的成熟，支持不同设备接口、不同互联协议，可集成多种服务的共性技术平台将是物联网产业发展成熟的结果。
物联网时代，移动设备、嵌入式设备、互联网服务平台将成为主流。随着行业应用的逐渐成熟，将会有大的公共平台、共性技术平台出现。无论终端生产商、网络运营商、软件制造商、系统集成商、应用服务商，都需要在新的一轮竞争中寻找各自的重新定位。
（4）有效商业模式逐步形成
针对物联网领域的商业模式创新将是把技术与人的行为模式充分结合的结果。物联网将机器、人、社会的行动都互联在一起。新的商业模式出现将是把物联网相关技术与人的行为模式充分结合的结果。
物联网的应用也从小环境开始面向大环境，原有的商业模式需要更新升级来适应规模化、快速化、跨领域化的应用。而更关键的是要真正建立一个多方共赢的商业模式，这才是推动物联网能够长远有效发展的核心动力。要实现多方共赢，就必须让物联网真正成为一种商业的驱动力，而不是一种行政的强制力。让产业链所有参与物联网建设的各个环节都能从中获益，获取相应的商业回报，才能够使物联网得以持续快速地发展。
3.物联网技术
物联网技术是指通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，将任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、追踪、监控和管理的一种网络技术叫做物联网技术。我国也把物联网称之为“传感网”。
物联网系统平台架构技术是一种面向物联网系统设计理念和架构技术，它将各类物联网对象之间的交互抽象到一个统一的层面，注重独立实现各个物联网联网对象的系统功能，通过简单、统一的接口进行信息交互和沟通，利用物联网联网对象之间的松耦合特点，保证物联网网络的开放性和规模可扩展性。
云计算物联网应用服务项目包括：智能物流服务平台、企业诚信体系服务平台、企业内训服务平台、云计算呼叫服务中心、电子商务服务平台、物联网行业服务中心、中小企业信息化服务平台、节能减排和安全生产服务平台、消费信息综合服务平台、网络安全服务平台、技术创新服务平台
下面就物联网服务项目新建研发的上述应用领域中的智能物流服务物联网及电子商务物联网进行简单阐述。
4.基于物联网的智能物流服务平台
4.1 智能物流服务平台概述
目前，国内制造企业物流信息化水平普遍不高，大都采用“人工+条形码”的方式，该方式效率低、人力成本高，已越来越不适应现代制造行业提升核心竞争力的需求。智能物流服务平台针对这一问题，研究基于RFID的物流跟踪管理核心技术，设计并开发一个面向制造业的基于RFID的物流跟踪管理系统，该系统充分利用RFID自动识别技术、JIT及MES的先进管理理念与基本方法，通过车间生产物流信息的实时反馈进行物流数据分析和监控，加强车间物流控制，实现生产节拍、物流、信息流的同步，以改进企业生产效率、降低企业物流管理成本，提升企业综合竞争力。
4.2 智能物流服务平台建设内容
（1）基于企业业务管理层、生产车间管理层和现场数据管理层的三层体系架构的设计与实现。
（2）基于移动（Mobile Agent）的数据访问统一接口的设计与实现。
（3）RFID中间件（RFID Middleware）的统一设计与实现，从而实现对底层设备的精确控制，实时采集原始数据，对数据进行过滤，并在其中封装典型的应用逻辑，使物流管理系统接口简单透明，从而达到整个系统的协调、可靠。
（4）基于模糊控制理论的RFID功率自调节控制算法的设计与实现。
（5）各功能子模块（包括登录模块、生产计划管理模块、装箱模块、出入库监控模块、跟踪查询模块等）的设计与实现。
5.电子商务服务平台
5.1 电子商务服务平台概述
随着商品经济的发展，从上世纪90年代开始，刷卡、转账消费逐渐成为国人支付的重要方式。到90年代末，电脑、网络走进了千家万户，以淘宝、易趣为代表的电子商务茁壮成长，支付宝等虚拟货币支付方式走上了历史的舞台。
电子商务服务平台将物联网技术与移动通信技术、互联网完善地结合，嵌入电子商务库存、物流、支付、产品质量管理等整体流程，在提升移动电子商务的整体水平的同时，可以随时随地利用RFID射频芯片手机、PDA及掌上电脑等无线终端自如开展衣食住行、购物娱乐和商务谈判。
5.2 电子商务服务平台建设内容
（1）应用物联网技术通过对库存物品信息的实时感知，形成自动化库存，达到整个网上零售营销体系实现共享的目的。
（2）实现多样化的手机支付业务，网上零售商可加强与电信运营商之间的合作，探索比较合理的新商业模式，借助电信运营商分布极广的充值渠道，增加支付操作的便捷性，降低用户的使用门槛。
（3）应用物联网和GPS技术结合的方式，将配送包裹模块化，实现消费者、网上零售商户和物流公司三方实时获悉货物的路线，利用无线视频系统，看到货物运输车辆的现场状态。
（4）建立产品溯源系统。通过物联技术实现产品唯一的识别标志，使用户有效地辨别商品，清楚地了解商品的具体来源，降低用户被骗的风险，提高用户消费的积极性。
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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。
篇11
1 引言
半个世纪以来，随着人类对自然和社会认识的进一步加深及人类活动的进一步扩展，科学研究、互联网应用、电子商务、移动通信等诸多应用领域产生了多种多样的数量巨大的数据。这不仅使得世界充斥着比以往更多的信息，而且其增长速度也在加快。信息总量的变化最终导致了质变，最先经历信息爆炸的学科，如天文学和基因学，创造出了“大数据”这个概念。时至今日，这个概念几乎已应用到了所有人类致力发展的领域中。大数据（BIG DATA）的出现对传统的数据存储、数据处理和数据挖掘提出了新的挑战，同时也深刻地影响着人类的生活、工作和思维。
2 什么是大数据
2.1 大数据的概念
说起大数据，从字面意思来讲就是巨量数据集合，到底有多大？可能很多人并没有很具体的概念。一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）；发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万。国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为0.49ZB，2009年的数据量为0.8ZB，2010年增长为1.2ZB，2011年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。
然而大数据并非一个确切的概念。对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。而麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模（Volume）、快速的数据流转（Velocity）、多样的数据类型（Variety）和价值密度低（Value）四大特征，即4V特征。在维克托・迈尔-舍恩伯格及肯尼斯・库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。业界学者杨善林认为在海量数据的量化基础上，同时具备大分析（Big Analytics）、大带宽（Big Bandwidth）、大内容（Big Content）等三大要素的巨大数据集。谢国忠则认为大数据的本质是利用企业内部信息，将庞大的信息进行有效整合，并结合新的数据类型为企业创造价值。
2.2 大数据的特点
大数据有有它自己的特征。目前工业界普遍认为大数据具有 4V+1C 的特征：
（1）数据量大（Volume）。存储的数据量巨大，拍字节级别是常态，因而对其分析的计算量也大。
（2）多样（Variety）。数据的来源及格式多样，数据格式除了传统的格式化数据外，还包括半结构化或非结构化数据，比如用户上传的音频和视频内容，而随着人类的活动的进一步拓宽，数据的来源更加多样。
（3）快速（Velocity）。数据增长速度快，同时要求对数据的处理速度也要快，以便能够从数据中及时地提取知识，发现价值。
（4）价值密度低（Value）。需要对大量的数据处理挖掘其潜在的价值，因而，大数据对我们提出的明确要求是设计一种在成本可接受的条件下，通过快速采集、发现和分析从大量、多种类别的数据中提取价值的体系架构。
（5）复杂度（Complexity）。对数据的处理和分析难度大。
IBM在此基础上又提出了5V特征，即在4V的基础上增加了真实性（Veracity）。
3 什么是大数据思维
要想大数据为人所用， 必须改变原有对数据的认识，将大数据与创意结合，并能充分利用数据分析技术，为企业和国家决策提供依据。大数据研究专家维克托・迈尔-舍恩伯格指出，大数据时代，人们对待数据的思维方式会发生如下三个变化：第一，人们处理的数据从样本数据变成全部数据；第二，由于是全样本数据，人们不得不接受数据的混杂性，而放弃对精确性的追求；第三，人类通过对大数据的处理，放弃对因果关系的渴求，转而关注相关关系。事实上，大数据时代带给人们的思维方式的深刻转变远不止上述三个方面。我认为，大数据思维最关键的转变在于从自然思维转向智能思维，使得大数据像具有生命力一样，获得类似于“人脑”的智能，甚至智慧。
大数据思维是一种总体思维。过去，人们对搜集数据、处理数据形成了一个思维定势，那就是我们不可能搜集到相当多数量的数据，我们只能在力所能及的条件下选择一小部分去分析和处理，为了让数据处理变得更简单，对数据的选择就尽可能到最少，也由于当时信息处理水平的限制，导致所选的数据不具备代表性，盲目因素太多。当我们进行抽样调查来分析数据的时候，往往会以调查问卷的形式选择一部分样本进行分析，这为人们提供了不少的便捷，但相应的缺点也是一览无余，这种样本分析法不管你有多深入的去挖掘，它都只能代表总体数据中的一小部分，不能代表全部数据，也许样本调查的准确性会达到90%以上，但是依然会遗漏一些很有价值的数据，就会导致数据的失真。但是随着大数据时代的到来，我们可能还没有意识到我们已经具备处理和分析大数据的能力，我们的思维正在一点点的改变，首先，我们不能一直依靠对小部分数据样本进行分析，而是转向为分析全部数据。
大数据思维是一种容错思维。在小数据时代，由于收集的样本信息量比较少，所以必须确保记录下来的数据尽量结构化、精确化，否则，分析得出的结论在推及总体上就会“南辕北辙”，因此，就必须十分注重精确思维。然而，在大数据时代，得益于大数据技术的突破，大量的非结构化、异构化的数据能够得到储存和分析，这一方面提升了我们从数据中获取知识和洞见的能力，另一方面也对传统的精确思维造成了挑战。维克托・迈尔-舍恩伯格指出，“执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。只有5%的数据是结构化且能适用于传统数据库的。如果不接受混乱，剩下95%的非结构化数据都无法利用，只有接受不精确性，我们才能打开一扇从未涉足的世界的窗户”。也就是说，在大数据时代，思维方式要从精确思维转向容错思维，当拥有海量即时数据时，绝对的精准不再是追求的主要目标，适当忽略微观层面上的精确度，容许一定程度的错误与混杂，反而可以在宏观层面拥有更好的知识和洞察力。
大数据思维是一种相关思维。在小数据世界中，人们往往执着于现象背后的因果关系，试图通过有限样本数据来剖析其中的内在机理。小数据的另一个缺陷就是有限的样本数据无法反映出事物之间的普遍性的相关关系。而在大数据时代，人们可以通过大数据技术挖掘出事物之间隐蔽的相关关系，获得更多的认知与洞见，运用这些认知与洞见就可以帮助我们捕捉现在和预测未来，而建立在相关关系分析基础上的预测正是大数据的核心议题。通过关注线性的相关关系，以及复杂的非线性相关关系，可以帮助人们看到很多以前不曾注意的联系，还可以掌握以前无法理解的复杂技术和社会动态，相关关系甚至可以超越因果关系，成为我们了解这个世界的更好视角。维克托・迈尔-舍恩伯格指出，大数据的出现让人们放弃了对因果关系的渴求，转而关注相关关系，人们只需知道“是什么”，而不用知道“为什么”。我们不必非得知道事物或现象背后的复杂深层原因，而只需要通过大数据分析获知“是什么”就意义非凡，这会给我们提供非常新颖且有价值的观点、信息和知识。也就是说，在大数据时代，思维方式要从因果思维转向相关思维，努力颠覆千百年来人类形成的传统思维模式和固有偏见，才能更好地分享大数据带来的深刻洞见。
大数据思维是一种智能思维。大数据使得人可以被量化，但却让计算机更具智能。工业革命使得需要人完成的工作只用机器就可以完成了，但大数据却可以使得机器有了分析问题的能力。卫星定位系统积累的大量数据，可以制作电子地图和导航，还可以通过分析数据开发出无人驾驶汽车，让机器变得拥有智慧。如何让计算机拥有智慧，除了要拥有大数据外，必须变革思维，创新分析思路与过程，不断探索新的方法，让堆积如山的数据不断创造新的价值。例如手机上常用的地图软件，可以搜索很多路况同步数据，为用户提供出行信息。这只是大数据最基础的应用，继续延伸， 是否可以根据上下班时段的交通流量估算失业率；是否可以通过对主要商圈的监控估算消费情况；是否可以将废弃的数据重新创造价值；是否可以利用用户在拼写过程中的拼写错误让拼写检查软件更优化；是否可以通过分析各实体和产业之间的关联关系，预测各行业发展趋势，找出关键影响因素；是否可以分析顾客的偏好，量体裁衣式的为顾客提供更好的服务； 是否可以运用大数据模拟现实情境，发掘出新的需求和更好的回报；是否可以创新大数据的使用模式，将大数据深加工，用户可以很方便地结合自身情况选择适合自己的产品。
4 建立大数据思维促进中国铁路创新
4.1 以数据为核心
大数据时代，计算模式也发生了转变，从“流程”核心转变为“数据”核心。Hadoop体系的分布式计算框架已经是“数据”为核心的范式。非结构化数据及分析需求，将改变IT系统的升级方式：从简单增量到架构变化。例如：IBM将使用以数据为中心的设计，目的是降低在超级计算机之间进行大量数据交换的必要性。大数据下，云计算找到了破茧重生的机会，在存储和计算上都体现了数据为核心的理念。大数据和云计算的关系：大数据与云计算是一个问题的两面，一个是问题，一个是解决问题的方法。而大数据比云计算更为落地，可有效利用已大量建设的云计算资源，最后加以利用。中国铁路信息化历经50余年的发展，取得广泛的应用，拥有海量的资源，大数据将成为推动中国铁路创新发展的新引擎。随着中国铁路信息化的到来，中国铁路发展的战略需求也发生了改变，数据的处理分析成为了一个关注重点，软件也将从编程为主转变为以数据为中心。如何高效地从海量数据中分析、挖掘所需的信息和规律，结合已有经验和数学模型等生成更高层次的决策支持信息，获得各类分析、评价数据，为设备管理、网络状态评估等提供决策支持，为铁路工作人员提供有用信息，成为铁路未来发展的趋势。
4.2 全样本考虑
统计学里头最基本的一个概念就是，全部样本才能找出规律。为什么能够找出行为规律？一个更深层的概念是人和人是一样的，如果是一个人特例出来，可能很有个性，但当人口样本数量足够大时，就会发现其实每个人都是一模一样的。在大数据时代，无论是商家还是信息的搜集者，会比我们自己更知道你可能会想干什么。现在的数据还没有被真正挖掘，如果真正挖掘的话，通过信用卡消费的记录，可以成功预测未来5年内的情况。大数据的核心就是预测，大数据能够预测体现在很多方面。大数据不是要教机器像人一样思考，相反，它是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。正因为在大数据规律面前，每个人的行为都跟别人一样，没有本质变化。例如：大数据助微软准确预测世界怀。微软大数据团队在2014年巴西世界足球赛前设计了世界怀模型，该预测模型正确预测了赛事最后几轮每场比赛的结果，包括预测德国队将最终获胜。预测成功归功于微软在世界杯进行过程中获取的大量数据，到淘汰赛阶段，数据如滚雪球般增多，常握了有关球员和球队的足够信息，以适当校准模型并调整对接下来比赛的预测。世界杯预测模型的方法与设计其它事件的模型相同，诀窍就是在预测中去除主观性，让数据说话。利用大数据技术可以从铁路的客票系统、货票系统、货运电子商务平台、运输信息集成平台等信息系统采集海量的原始信息，这些信息可以为市场分析和预测提供有力的支撑。与传统方法侧重于对调查抽样统计数据的分析不同，基于大数据技术的市场分析和预测技术既能够利用上述海量数据，分析客、货运量完整全面的变化过程，深入挖掘运量变化的规律性，进而预测市场的未来走势；还能够利用GPS、传感器等物联网手段采集获取精细的运输数据，并且通过互联网接入的政治、经济、其他交通方式、气候等影响因素数据，将旅客和货物流量流向的精细化分析与影响因素关联性分析相结合，挖掘各影响因素对铁路运量变化影响的方向和时滞，量化各因素对运量变化的影响。在对典型设备故障诊断与状态预测方面，可以综合利用GSM-R接口监测数据、网络管理信息、场强和服务质量动态检测数据、无线干扰检测监测数据等数据源，采用数据挖掘技术，研究监测检测数据综合分析方法、多源数据关联分析方法和适用于通信业务数的故障诊断分析方法，建立典型故障诊断模型、GSM-R网络QoS测试综合评价模型、CTCS-3列控系统降级故障表示模型等，对列车控制的车载系统、地面控制系统、无线通信网络交互作用进行可靠性评估和故障综合诊断，为列车控制系统降级原因分析、GSM-R网络维护、网络优化等提供支持。
4.3 用信息找人
互联网和大数据的发展，是一个从人找信息，到信息找人的过程。先是人找信息，人找人，信息找信息，现在是信息找人的这样一个时代。信息找人的时代，就是说一方面我们回到了一种最初的，广播模式是信息找人，我们听收音机，我们看电视，它是信息推给我们的，但是有一个缺陷，不知道我们是谁，后来互联网反其道而行，提供搜索引擎技术，让我知道如何找到我所需要的信息，所以搜索引擎是一个很关键的技术。例如：从搜索引擎――向推荐引擎转变。今天，后搜索引擎时代已经正式来到，什么叫做后搜索引擎时代呢？使用搜索引擎的频率会大大降低，使用的时长也会大大的缩短，为什么使用搜索引擎的频率在下降？时长在下降？原因是推荐引擎的诞生。就是说从人找信息到信息找人越来越成为了一个趋势，推荐引擎就是说它很懂我，知道我要知道的东西。例如，我们结合12306网站数据及实名制购票资料，对出行旅客的个人信息、出行线路、出行时间周期进行的统计分析，同时借助互联网大数据预报人员迁徙情况，最后完全勾勒出旅客的需求，使铁路可以充分了解每一位旅客，实时的知道他们旅行目的地，以及出发时间及需要的服务层次，有针对性地推送一些旅游服务、餐饮、住宿、景观等方面的产品，使得营销工作更加精准，营销效率也更高。
5 大数据思维带来的挑战
大数据的发展速度有目共睹，想要在竞争社会中走的更远，人人都需要建立大数据思维。那么在建立大数据思维中，有哪些挑战呢？
第一，大数据应用和商业回报间的矛盾。未来的大数据应用一定是可定制的、可在云上打包的服务，即将业务、数据、分析能力多面定制，一起打包。企业需要可快速部署和有明确投资回报率的应用，这涉及到数据的质量和丰富度及业务人员对数据的依赖度。这需要企业内各个部门的有效协作，并规避无法确定的风险，比如分析结果的不确定性，业务场景的复杂性，人员的能力缺失等。传统手段，比如通过社交媒体、邮件、网络文本等获得的数据量非常庞大，但解破这些数据的关系和价值却给企业带来巨大挑战。企业希望成为数据的主人，但在辨析数据的有效性、能带来哪些商业回报，以及如何帮助决策等方面却缺乏有效工具。
第二，海量数据与核心数据间的矛盾。要做大数据，首先要了解自己的企业，或者企业所在的行业的核心是什么。我们发现，有很多企业在竞争过程中，最终不是被现有竞争对手打败，而是被很多潜在未知的竞争对手打败的。举例来说，大部分人都认为亚马逊是做电商的，但其实亚马逊现在最主要的收入来自云服务，也就意味着亚马逊的核心数据（价值）是云服务。只有在此基础上，亚马逊建立的大数据才是有效的、服务于战略的。
第三，内部数据与数据间的矛盾。企业所获取的数据，很大一部分是内部数据，这让企业面对另一个挑战，如何让内部数据与相关数据产生联系并使之成长。只有让内外部数据的交融在用户场景中，才能为业务用户描绘更精准的业务发展空间。
第四，规律发现和规律失效间的矛盾。调研显示，从大数据应用总结出的规律来看，建立失效预警是特别必要的。当企业通过大数据分析发现一个规律，并在现实中应用时，必须要设立一些预警指标。当指标达到一定程度，既表明之前发现的规律已经失效，必须发现新的规律、建立新相关指标，这称为数据价值的有效性。没有根据实际应用场景的变化而及时更新的数据，挖掘得再多都是无谓的浪费，熟练应用失效预警，企业才能培养起团队对数据真实有效的敏感性。
6 结语
大数据思维把人们从旧的发展观、价值观中解放出来，复杂技术的涌现和科技进步促使人们开始从大数据思维视角重新审视世界，从而获取正确理解世界的角度性工具。大数据思维是客观存在，大数据思维是新的思维观。用大数据思维方式思考问题，解决问题是当下企业潮流。中国铁路正处于加快转变发展方式的新形势下，为了适应市场化经营要求，构建铁路运输企业的核心竞争力，提升铁路的持续发展能力和盈利能力，应用大数据思维去推动铁路创新发展具有极其重要的现实意义。
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篇12
二、劳动和资本各自的历史发展
1．简单劳动向复杂劳动的发展
在农业文明时代，物质生产劳动主要是一种以体力为主的简单劳动，知识在其中的作用很有限：直接生产劳动者固然文化程度和技术水平很低，就是专门从事智力工作的知识分子，绝大部分人和绝大部分时间都用于宗教和哲学等非实用性的、“形而上”的研究，自然科学极不发达，即算有，也很少运用于直接物质资料生产过程。在工业文明时代，知识成为物质资料生产过程中的极为重要的生产要素，具体表现为科学在生产过程中的运用，即以机器体系为代表的先进生产工具的发展和使用，因此谁能够拥有这些先进的生产工具，谁就掌握了最主要的生产要素，谁就会在生产过程中占主导地位。与此同时，占就业人口绝大多数的劳动者仍然从事简单劳动，成为机器体系中的一个被动的环节。虽然全部简单劳动之总和在整个生产体系中（尤其是在劳动密集型工业中）是非常重要和不可缺少的，但单个工人的劳动则是无足轻重的，因此在没有组成工会之前，单个的工人在劳动力市场上处于十分被动和软弱的地位，资本与劳动的区分和对立就是建立在这种历史状况的基础上的。农业文明与工业文明时代的劳动可以归结为一种旧式的劳动，两者的区别在于，少数人所创造的知识在农业文明时代还没有应用于直接生产过程，而在工业文明中得到了应用，但在农业文明和工业文明的总劳动结构中，两者都以简单劳动为主，从事简单劳动的劳动者占劳动人口的绝对多数。信息和知识文明时代，则出现了一种新的劳动形态，这时的科学技术在生产过程中得到更为全面和深刻的运用，以至劳动人口中的绝大多数已由简单劳动者变为复杂劳动者、由蓝领工人变为白领工人；不是少数人的智力和知识及作为其物化的生产工具，而是绝大多数人的智力和知识，成为最主要的生产要素，成为物质生产过程中的主导力量。这种新型劳动的出现，使它的对立面，即资本也改变了自己的形态。
2．物质资本向人力资本发展
20世纪中叶，传统的以物质资本为主导原则的经济学受到经济发展中出现的许多难解之谜的强烈挑战。
（1）现代经济增长之谜根据美国经济学家舒尔茨的计算，从1929~1957年，美国经济增长的速度大大快于物质资本投入的增长速度。“大量的估计数字表明，国民收入的增长比国民资源的增长要快……与用于产生收入的土地、实际劳动量和再生产性资本的数量三者结合起来的数量相比，美国国民收入持续增长的速度要高得多。而且，最近几十年间，从一个商业周期到另一个商业周期，两个增长之差变得越来越大。”比如，尽管美国农业的投入并没有实质性的增加，而产出却出现了较大幅度的增长。那么，这个巨大的差值、差率和差额是怎样产生呢？
（2）库兹涅茨之谜美国著名经济学家库兹涅茨发现，在美国经济增长的同时，其资本形成的速度却相对下降了。这就是说，相对于国民收入的增长，美国的净资本形成却在减少。例如，美国资本与产出之比，1869～1888年间是3.2∶1，1909～1928年间是3.6∶1，而1946～1955年间却只是2.5∶1“。换言之，在最近几十年中，更多的产出是用较少的资本生产出来的。”国民收入中由资产所创造出来的份额从大约45%降至25%，而在劳动工时相对降低的情况下，归于劳动对国民收入的贡献却由55%提高到75%。那么，这部分贡献是怎样产生的呢？
（3）工人收入增长之谜20世纪以来，美国和西方国家工人实际收入水平普遍得到较大幅度的提高，与此同时，劳动工时却大大缩短了：1900年～1920年，工作时间减少37%，而收入却增长34%；1920年～1940年，工作时间减少20%，而收入却增长35%；1940年～1970年，工作时间减少了17%，而实际收入增长了37%。从1900年至1909年期间，雇员报酬在国民收入中约占55%，而在1970年则占了75%。与此相反，财产所有者收入从24%降至8%，租金收入从9%降至3%，净利息从5.5%降至4%。当然可以用工人阶级的斗争和资产阶级的让步这种政治原因来加以解释，但除此以外，还有没有纯经济原因在起作用？
（4）个人收入分配差距缩短之谜20世纪以来，尤其是二战以后，美国和其他西方国家的个人收入差别呈现出逐步缩小的趋势。当然可以用累进税制和公共转移支付等第二次分配来加以解释，但是否有更加深层的原因和必然性呢？舒尔茨等人认为，以上这些谜团，绝不能仅仅用资金的投入，也不能用就业人数和劳动工时的增加来解释，而只能用“人力资源质量的改进”来解释。这就是说，高质量的劳动力“、知识、技术、有关工作机会的信息以及移民方面的投资”的提高，成为经济增长的一个重要来源；舒尔茨等人将这种新型劳动力称之为“人力资本”（humancapital）。为什么要把高质量的劳动力称为“人力资本”，以区别于传统意义上的劳动力呢？原因如下：第一，同物质资本一样，人的知识、技能等质量因素的形成和维持都要花费成本，这一成本要高于形成和维持普通劳动力所需的生活费用。早期资本主义阶段的简单劳动力只需很少的费用就能维持，但高质量的劳动力则需要接受长期的教育和培训，而教育和培训需要较多的投资。自20世纪以来，各国政府和劳动者本人花费在教育上的投资在不断增长。美国劳工教育资本存量，按1956年美元价值计算，在1930～1957年间由1800亿美元上升到5350亿美元。第二，同物质资本一样，人们在知识、技能等方面的费用支出，是为了获得将来更大的收益而放弃了眼前消费和眼前收入，这种投资具有周期长、风险大的特点，机会成本比较高，比如为了完成大学教育，就必须放弃不上大学而马上就业获得的收入。相对而言，简单的劳动力则不具备这种特征。第三，与物质资本一样，知识、技能、智慧、创造力等等具有稀缺性，在劳动力市场上求大于供，可以获得较好的价格。与此相反，简单劳动力则不具有稀缺性，且供大于求，在价格谈判过程中处于劣势地位。第四，与物质资本一样，高质量劳动力具有较大的生产效率，能够创造较多的财富，因而理所当然也应得到较高的收入。与此相反，简单劳动力则只有较低的生产效率，因此收入也较少。由于有了人力资本的理论，上述经济之谜都能得到较为合理的理解：从1929年～1957年，美国经济增长中有20%来自教育，而工人收入的增长和个人收入分配差别缩小的根本原因，也在于人们受教育水平的普遍提高，是人力资本投资的结果。国外有关专家曾研究过教育对提高个人劳动生产率的作用，认为相对于未受教育的人来说，小学教育能提高人的劳动生产率43%，中学教育能提高108%，大学教育能提高300%。换句话说，大学毕业者的劳动生产率是未受过教育者的4倍，是受过小学教育者的2.8倍，是受过中学教育者的2倍。
3．人力资本的定义
人力资本，由于它主要通过教育途径而形成和获得，因而又可以称之为教育资本；由于它的主要内容是信息、知识，因而又可称之为信息资本、知识资本；由于它的非物质性，因而又可称之为精神资本、无形资本；由于它与体力、简单劳动力的区别，因而又可以称之为智力资本。在所有这些称号中，知识资本、人力资本最为贴近，在全世界也叫得最响，主要原因在于：第一，教育资本、精神资本、无形资本、信息资本、智力资本等概念都只是反映了人力资本的形式和外部特征，知识资本则反映了人力资本的内容；第二，信息经济、信息时代、信息文明等概念，作为工业经济、工业时代、工业文明之后的过渡阶段，被知识经济、知识时代、知识文明所取代，知识、知识经济又把信息、信息经济扬弃地包含于自身之中。知识成为最主要的生产要素、生产力和财富，整个经济都建立在知识的生产、使用、交换和分配的基础上。现在可以正式对人力资本或知识资本加以定义了。
（1）人力资本是指“个人的生产技术、才能和知识”（萨洛，1970），是“居住于一个国家内人民的知识、技术及能力的总和，更广义地讲，还包括：首创精神、应变能力、持续工作能力、正确的价值观、兴趣、态度以及其他可以提高产出和促进经济增长的人的质量因素”（M.M.麦塔，1976）。我国学者李建民将人力资本定义为“存在于人体之中的、后天获得的具有经济价值的知识、技术和健康等质量因素之和。”上述定义突出了人力资本两个最基本的特征：第一，它是人的“知识、技术及能力”等质量因素，而不是体力等简单劳动力；第二，它不是泛指一切知识、技术和能力，而特指“具有经济价值”的、“可以提高产出和促进经济增长”的知识、技术和能力。
（2）狭义的、直接的人力资本是指具有直接市场价值和经济意义的知识、技术和才能；广义的、间接的人力资本是指一切直接或间接、现实或潜在地具有市场价值和经济意义的知识、技术和才能。具体而言，狭义的、直接的人力资本是指已进入市场或者马上能够进行市场运作的、可以提高产出和促进经济增长的、具有经济价值的知识、技术和才能。一般来说，这些知识、技术和才能或者具有较强的实用性、可操作性、经济可行性，能够取得直接的产出、增值和利润，或者拥有相当的市场需求和顾客群。这是它们成为人力资本的客观条件。另一方面，仅仅具有客观条件还不够——由于人力资本直接存在于人身上，与它的主体、所有者有直接的同一性，是直接为它的所有者带来经济利益的，因此如果所有者本人没有关于人力资本的自我意识、没有把它投入运营并获取利润的市场观念、没有基本的运营能力，那么这些知识、技术和才能对它的所有者来说，就不具有资本的意义。可见，知识、技术和才能的所有者本身的产权意识、市场意识、经营意识，是构成人力资本的主观条件。否则，这些知识、技术和才能就会被他人（比如传统意义上的资本家）当做简单劳动力加以廉价使用，并因此而获得巨大的超额利润。这可是一种真正意义上的剥削。广义的、潜在的人力资本，指由于客观条件和主观条件不具备，很难或暂时不能进入市场、不能提高产出和促进经济增长、不具备经济价值的知识、技术和才能。或者说，在这种知识、技术和才能与物质财富和经济效益之间，有太多中间环节，以至它们只具有间接经济价值，因此又可以叫做间接的人力资本。人力资本固然肯定是人的知识、技术和才能，但并非一切知识、技术和才能都直接具有人力资本的意义。比如许多哲学、宗教、道德、艺术、自然科学基础理论知识并不能带来直接的产出和经济效益的提高，这些知识作为商品在市场上出售，也往往是赔本的。但不能说它们就不重要或根本不具有人力资本的意义，因为第一，这些知识是那些实用型知识的理论基础或精神背景，从历史上看，后者大都是从前者中分化出来的；第二，这些知识、智慧从整体上提高了人的基本素质、扩展了人的视野和精神境界、熏陶了人的气质和情操，从而间接地提高了人的生产力和生产效率；第三，随着人的文化素质的普遍提高，这些知识作为商品也会赢得越来越多的顾客和消费者，从而获得直接的经济效益和利润——实际上，凡是成了经典的哲学、宗教、艺术和理论科学作品，都是畅销书、常销书，只不过他们的作者已经享受不到其带来的经济利益罢了。
对人力资本作这种区分具有非常大的经济意义：人们在对人力资本进行运营时，要进行深刻的市场分析，选择那些在现阶段具有市场需求并能够运用于直接生产过程的知识、技术和才能加以运营，以获取近期的经济利益，同时也要投资于那些对于未来发展具有重大价值的知识、技术和才能的生产，以获取远期的经济利益。不论对于一个国家，或是对于一个企业，还是对我们每一个个人，都必须确立这样一种人力资本的发展战略。
4．人力资本的构成
如果我们深入研究具有经济价值的“知识、技术和才能”，可以发现它们是由以下四个基本方面组成的：
（1）经营管理性人力资本。这一部分人力资本，在早期资本主义阶段，隐匿在物质资本概念中，后来成为独立的生产要素，叫做“企业家才能”，也可以简称为“管理资本”、“结构资本”，指在生产经营过程中进行的计划、决策、组织、沟通、领导、指挥、协调、控制、市场分析、价格谈判等方面的知识、技术和才能。无论是在传统工业经济中，还是在知识经济中，这都是一种非常重要的人力资本。
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[中图分类号]F59 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2015）02-0184-04
国务院于2009年12月颁布《关于加快发展旅游业的意见》（国发[2009]41号），将旅游业定位为国民经济的战略性支柱产业和人民群众更加满意的现代服务业，进一步提升了旅游业在国民经济中的战略性地位。宁夏回族自治区党委、政府将旅游业定为新的经济增长点和特色产业来培育，确立了以打造“西部独具特色旅游目的地”和“面向阿拉伯国家和穆斯林地区的国际旅游目的地”为目标的宏伟蓝图，目前已经形成了以两山一河（贺兰山、六盘山、黄河）、两沙一陵（沙坡头、沙湖、西夏陵）、两文一景（回族文化、西夏文化、塞上江南特色景观）为核心的A级以上景区31家，其中4A级及以上景区11家，在中国西北旅游圈发展格局中占有了一席之地，旅游业的快速发展取得了极好的业绩和经济效益，2010年接待国内游客就已经突破1000万人次，入境游客1.79万人次，实现旅游总收入67.8亿元，相当于全区GDP的4.12%。但宁夏传统的旅游管理方式已远远不能满足游客多层次的需求和旅游资源的动态变化趋势，信息技术在旅游行业里的应用范围窄、深度浅，成为旅游行业快速稳步发展的“瓶颈”，其中信息化和智能化管理是亟待解决的关键技术问题之一，迫切需要借助以空间信息处理为核心的地理信息系统（GIS）技术支撑，构建具有内容丰富，功能强大的空间信息管理系统、空间信息分析系统、空间信息查询系统及三维影像显示系统等功能的智能化旅游管理信息系统。因此，本文将地理信息系统技术和多媒体制作技术引入到宁夏回族自治区的旅游系统中来，开发具有编辑测量、精确定位、信息查询、资源动态管理和路径优化决策模块的宁夏智能化旅游信息系统，实现空间数据与属性数据关联的多媒体地图和全区旅游资源的高效利用与管理，以此整合宁夏全省现有旅游资源，进一步缩小与其他省份之间的信息化水平差距，为实现宁夏旅游产业跨越式发展提供信息管理技术体系保障，同时为游客带来前所未有的便利和全新的服务。
该旅游信息系统旨在实现以下几个具体目标：一是结合宁夏典型旅游景区及周边进行旅游资源的实地勘察与调研，构建宁夏智能旅游信息管理系统的理论基础和模型体系架构；二是旅游资源普查及数据库关联构建：在各县区旅游资源及旅游支撑系统普查的基础上，经宏观分析、计算、提炼、研究，完成空间数据库设计和属性数据库设计及关联关系创建；三是在统计分析宁夏旅游综合资源与旅游行业属性数据和景区及周边空间数据的基础上，通过系统分析、系统总体设计和数据库设计，使用现今流行的GIS软件如MapX、Supermap等，程序设计语言使用主流的开发语言进行混合编程如、JAVA等，以及使用Authorware、Flash等多媒体制作软件作为动态交互部分的开发平台，开发出包含景区及周边旅游资源分析、景区及周边发展条件分析、游客源市场分析、景区及周边环境的空间分析和景区及周边经营管理中的静态与动态的空间分配和利用率分析等功能，实现空间数据与属性数据关联，以及多媒体图形化显示目标的宁夏智能化旅游信息系统。
1 国内外研究及技术现状
现代旅游业的快速发展，旅游需求更加趋向多样化，游客对获取旅游信息的要求更高，旅游资源管理面临复杂化变化趋势，对旅游信息化技术的发展与应用也提出了更高的要求。纵观国外对旅游信息管理系统的研究[1-6]，国外旅游信息管理系统主要有三种空间尺度的系统形式：第一种是以国家空间尺度信息系统，通过核心计算机数据库及其服务器的转换和连接，使各个终端进入系统数据库，以此整合、协调和运行全国范围内的旅游信息，如丹麦的国家旅游目的地信息系统；第二种是区域空间尺度的信息系统，该类系统主要面向区域性游客出行、酒店、门票预订和游线的信息和查询为目的，其数据库信息的更新快捷和针对性更加贴近游客，如奥地利罗尔旅游管理信息系统和瑞士阿彭策尔旅游管理信息系统，该方式以用户电脑终端为基础，由景区的旅游资源、旅游设施、地理环境等方面的详细的信息数据库组成，单体用户终端通过专用软件与地区性信息系统实现联网；第三种是跨区协作旅游信息系统，该类系统主要是为了满足跨地区和国际之间的旅游信息沟通与共享，采用视频传输系统，通过视频传输技术连接信息系统数据库和用户，直接实现图像之间的传输，用户就可以获取旅游地景观图像，与旅游景区保持联系，这就极大地丰富了旅游管理信息系统数据库的内容。以此大大提高了经济效益、工作效率、服务质量；同时，提高了智能化管理旅游资源和提高旅游系统效率的途径，同时也是成为强化国际旅游市场竞争的重要手段。
国内相关研究远远迟于欧美国家，从20世纪80年代初期才开始进行的。通过引进、借鉴、消化吸收国外技术经验，在理论和实践方面均取得了长足的进步，主要表现在三个方面国：第一，理论研究方面，着眼于面向管理者和旅游者的旅游信息系统查询、资源管理、游前体验目的[7-9]，在GIS软件组件式和模块构成的集成、整合和多空间尺度的旅游信息多媒体表达方面[10-13]，形成和发表了一系列专著和论文。初步形成了以旅游信息科学为载体的学科体系[14]；第二，旅游信息系统实践应用方面，在吸纳整合国内外组件式GIS软件公司MapX、SuperMap的技术性挂件的基础上，中科院遥感所、湖南地质遥感所、青海省由中国科学院青海盐湖研究所与青海师范大学、中科院遥感应用研究所和中国科学院成都山地与环境灾害研究所等科研院所及高校陆陆续续建立了面向管理层的由地理信息基础库[15-17]、旅游资源库、服务设施库、游客统计库、资料库组成的旅游资源信息系统[18-25]，和面向游客的区域旅游信息系统（Tourist-oriented Regional Tourism Information System，TORTIS ），后期系统在模块构建方面做了进一步的优化提升，增加了数据输入模块、查询检索模块、路线选择模块、显示输出模块、系统界面模块等，提高了用户需求的满足和可操作性；第三，由于大数据和云计算的兴起，引发了对智慧旅游系统的关注和构建[26-31]，在2011年1月在全国旅游工作会议上，邵琪伟局长在报告中提出了开展“智慧旅游城市”试点建设。北京市、南京市、吉林省、四川省、大连市、苏州市、黄山市、温州市、武夷山、镇江等两省八市成为首批试点地区。2012年5月国家旅游局又公布了第二批“智慧旅游城市”试点名单，增加了无锡市、常州市、扬州市、南通市、武汉市、成都市、福州市、厦门市、烟台市、洛阳市等十个城市。九寨沟等景区作为智慧旅游系统的先行者和实践者在众多院士和区域学者的引领下，做了积极有效的尝试和构建，取得了一定的效率提升和综合效益。
综上所述，国内外旅游信息系统的研究和实践方面均取得了较大的成绩，但依然存在针对游客实际需求和期望信息采集、处理和分析技术系统研究的缺失和不足，主要表现为比较重视硬件投资而忽视了针对具体区域的软件信息技术的独立研发和整合应用，由此限制了旅游资源信息系统的功能和吸引力。迅速膨胀的技术经济和知识经济已经将宁夏等边远省份远远抛在后面，主要在信息系统的空间信息的表达和分析功能非常缺乏，信息系统中的信息相当贫乏等，这对于对接国线旅游市场和满足日新月异的旅游者需求方面已经存在较大短板，显然不能适应当今信息时代的旅游业发展要求和智慧旅游的发展潮流。因此，有必要以宁夏典型旅游景区为依托展开理论和实践研究。
2 系统设计内容及技术构架
2.1 系统设计内容
2.1.1 理论基础对比研究与技术可行性分析
结合宁夏典型旅游景区及资源的实地调查，宁夏智能化旅游信息管理平台（以下简称旅游平台）的构建是对传统的旅游行业的管理与发展进行深入研究和探讨，分析了存在的行业短板，提出了行业解决方案，对旅游平台所采用的方法、技术进行探索与可行性论证。
2.1.2 基础旅游资源普查、分类与评价模型构建
对宁夏各县市典型景区旅游资源及周边旅游支撑系统调研的基础上，采用基于景观生态学的景观评估模型的综合评价法和基于时间序列分析方法的三次指数平滑法建立旅游信息系统的评价及预测模型。经宏观分析、计算、提炼、研究，完成空间数据库设计和属性数据库设计及关联关系创建，并进行数据的优化分析和统计，实现对景区的评价和预测，将结果以图形、图表等直观可视化形式表现出来。
2.1.3 空间数据库及属性数据库的设计与关联构建
空间数据主要由基础地理信息数据和专题地理信息数据组成，各空间数据按其特征以图层的方式分层存储。其中基础地理信息数据划分为一些最基本的地图图层，如省界、市界、区界、道路、水系等，专题地理信息数据则由景区、景点、周边娱乐、购物、交通等组成。按照数据分类编码体系规范化分类编码，采用分层存储，并且赋予各层地理数据属性，每个图层包括整个地图的一个方面，图上所有要素均按点、线、面要素分层。
专题地理信息数据库由旅游资源数据库和旅游服务设施数据库组成。主要包括景区、景点、娱乐、购物、宾馆、饭店、医院等的配套服务及设施的分布数据。本系统利用电子地图工具里的分层技术，将专题地理信息数据库中涉及到的景区景点及相关信息按照一定的标准分类，分别组织到不同的图层，每一个属性图层里的内容都使用特定的图符表示并对应不同的数据源，即每一个图层都是空间地图与属性地图的相互配合的分层数据。
属性数据库的数据通过两种图形对照法和预先建立属性表格法输入宁夏典型景区旅游资源、旅游设施等方面的主要属性，然后根据标示关键词和图形之间的链接，建立数据库与关系数据库的关联。
2.2 系统构架
通过对宁夏旅游业现状的分析该平台以分单元的形式（即：管理系统单元、全景虚拟体验系统单元、客流统计系统单元和电子导游系统单元等四个单元）（见图1），将各单元功能有效的组合，通过管理系统单元统一各单元的数据标准和接口，以实现有效数据的采集和分析实现建设目标。
第一单元：管理系统单元主要分为内网和外网部分，内网以数据统计分析及各项报表功能为主，外网以信息、景点展示、旅游产品、纪念品等电子商务的功能为主，旨在智能便捷的为游客提服务，在使用GIS技术的同时，引入了景观评估模型。使得原本抽象的模型变得更加直观，方便了管理部门决策；同时也为游客提供了更好的出行参考。
第二单元：全景虚拟体验系统单元主要是景点展示、说明、虚拟体验为主与管理系统单元的外网部分相结合，利用现今流行的全景拍摄技术与Web技术相结合，对景区的景点实现街景地图的效果，使用户如身临其境的感官体验，并能更多的了解自己感兴趣的景区景点。
第三单元：客流统计系统单元主要以客流数据的采集、统计、分析为主，通过客流统计与预警系统，可以做到人流预警，解决人员密集时段的预知，并为场所经营者提供准确的客流信息，及时发现重大的客流安全隐患，帮助场所管理人员在客流高峰时期采取适当的措施，正确引导客流，避免事故的发生。该单元与管理系统单元的内网系统相结合。
第四单元：电子导游系统单元是通过多媒体技术开发适用于手机操作系统和专用数据终端的应用软件，即能自动通过语音导览终端机进行讲解；同时，同步显示讲解点图片信息，实现走到哪，对应讲解到哪。该单元与管理系统单元的内网相结合。
3 系统设计与开发
3.1 系统设计程序
根据宁夏旅游行业需求分析和实际应用分析，宁夏智能化旅游信息平台（以下简称旅游平台）通过四个单元的内容组成结构，基于B/S架构以Web GIS技术为支撑，借助Ajax异步交互及GIS空间分析功能等技术，使用JAVA、、C#.net、等开发语言和SQL Server数据库进行混合编程，分为以下几个子系统。
3.1.1 景区评估规划
建立评估模型，通过专家评测，游客评价，对景区的合理规划提供技术参考和建议意见，保证景区的最佳景观效果和管理模式，通过旅游区热度统计，区域吸引力评价，规划热门景区线路和主题线路。
3.1.2 旅游门户网站
以电子地图、三维模拟和实景体验等形式，基于手机、PAD、浏览器多个终端，为游客提供信息浏览、查询、导航等人性化的服务，并对景区所在地的各项基础地理信息、旅游资源及周边设施进行统一管理。
如以吃为主的饭馆、酒店、特色农家乐等，以住为主的宾馆、旅馆等，以行为主的旅游社团等，以及涉外机关、交通、邮电、银行、医疗等配套服务设施的相关信息、天气实时信息的查询等相关旅游服务的管理。
3.1.3 客流统计分析
采用视频式客流统计，对客流数据进行统计分析和挖掘，通过采集到的流量数据，用跟踪层的方式，动态的显示在地图上，可做到每天24小时的流量动态显示，这种基于模型的机器视觉技术，能准确地统计通道口出入人数和提供人群流动方向等信息，为科学决策提供数据支持。
3.1.4 移动智能导览
基于手机终端APP，在景区内建立布局合理的wifi热点，游客可用手机扫描二维码，安装手机导览系统，为游客提供景区导游和位置服务；同时，可接入景区的人流统计疏导系统，为游客提供导游、查询和实时客流疏导提醒等服务。
3.2 关键技术突破
3.2.1 景区评估和游客评价模型的建立
通过引入基于景观生态学的景观评估模型和基于景区地图应用服务的游客评价系统，实现景区管理部门对旅游资源的开发应用和保护，更具科学性和可持续发展性。
3.2.2 客流采集分析
采用基于模型的机器视觉技术，将统计的人数和人群流动方向等信息，与电子地图的跟踪层方式相结合，实现动态实时的流量数据。
3.2.3 无线定位算法
基于WiFi射频信号强度的权重值选择的定位算法。该算法是基于WiFi射频指纹的空间定位法，移动终端通过获得WiFi有效范围内的射频指纹特征，为每个扫描到的WiFi射频指纹设定了选择区间，指纹库中落在此区间的所有位置点设平均权值，最后选取权重值最大的WiFi射频信号为待定位点，如有相同权重值的WiFi射频信号，则比较信号强度距离取最小值，通过这种算法在一定程度上克服了WiFi射频指纹信号随机抖动对定位的影响，提高了定位的稳定性和精度。定位算法运行于服务端，客户端为配备WiFi模块的Android手机。借助该定位系统，解决了当卫星信号受到各种障碍物遮挡或干扰时，无法定位或误差较大的问题。
3.3 主要模块与特色功能
3.3.1 主要模块
地图操作：平移、拉框放大、拉框缩小、全副显示、距离量算、面积量算、清除高亮、鹰眼图、比例尺、指北针等辅助操作工具。
空间查询：提供中心点查询、多边形查询、拉框查询等空间查询操作。
属性查询：用户以感兴趣的分类别（历史景观、自然景观、人文景观、其他）景点为中心，可进行属性查询和简单空间查询。
路径分析：通过一个站点列表，将在地图上拾取的若干路径站点包含进来，对他们按照自己的需求进行增删、调序之后，进行路径分析。
景观评估：相关专家通过登录景观评估平台，根据评估模型进行判断评分。平台通过统计分析算法将评分结果自动生成图表和地图。管理员可以登录平台进行评分模型的权重进行增加、删除或修改。
地图自助服务：游客可以在景区地图上自助标注、发表意见、并查看，管理员通过后台管理系统可回复和删除游客自助的标签和发表的意见。
游客评价：游客在前台根据管理员设置的评价说明选项进行评价。管理员后台登录编辑评价选项。
流量变化查看：打开流量查看，出现流量图例页面，选择时间，通过点击控制轴上两边的箭头来丝24小时内的流量变化情况，并且在控制轴的右侧会显示当前丝吹氖奔涞恪
出租计价：选择起始点和终止点下拉列表框中的选择项，进行简单的出租线路总长度和费用的计算。
移动导览：将手机APP应用安装在手机终端上，根据景点位置信息找到地图上的景点，并标记出来，当靠近该景点或点击景点，便可以转到景点的介绍界面，可看到景点的图片、文字说明，同时还有语音讲解。在游览的同时，还可见自己的见闻分享到微信中，并有方便的景区周边资源的查找功能和语言设置。
3.3.2 特色功能
第一，使用目前流行的JAVA与.NET混合编程的技术，界面设计新颖独特，集视频、动画、交互和街景于一体，操作使用便捷，接口灵活，具有多平台兼容等优势。
第二，系统借鉴经典三层架构结合WCF进行开发，代码结构合理，易于维护。
第三，路径分析更具人性化，用户既可点选地图任意点进行多点路径分析，又可将地物查询果加入分析列表进行分析，同时可对列表中的站点进行位置调整、删除等操作。
第四，基于模型的机器视觉技术，对行人进行精确定位、跟踪，统计准确率达95% 以上。
第五，无线定位技术的应用，是对GPS 的有力补充。在移动智能导览系统中，集成了基于权值选择的无线信号强度获取目标位置信息的位置算法，在一定程度上减少了GPS信号由于干扰或漂移引起的定位误差，提高了游客位置信息的精确度。
4 讨论与不足
本文立足解决限制宁夏旅游业进一步稳定快速发展的信息化和智能化的“瓶颈”问题，借助以空间信息处理为核心的地理信息系统（GIS）技术支撑，构建具有强大的空间信息管理、空间信息分析、空间信息查询及三维影像显示等功能的智能化旅游管理信息系统。
通过引入了基于景观生态学的景观评估模型和基于地图服务的互动平台以及游客评价系统，采用基于模型的机器视觉技术和基于WiFi射频信号强度的权重值选择的定位算法。整合管理系统单元、全景虚拟体验系统单元、客流统计系统单元和电子导游系统单元四个单元于一体，强化游客体验和管理者智能动态化管理的动态导向特征，在一定程度上能够缩小宁夏与其他省区在智能化旅游管理技术上的差距。
但随着智慧旅游一词的问世，建设智慧旅游已经在全国范围内蔚然成风，顺应智慧旅游趋势该系统还有进一步优化和扩展的空间。尤其是大数据技术的引入将推动智慧旅游向更广更深的领域发展，其中一个重要趋向是面向游客深度体验和虚拟体验的关注，在借助智慧旅游最大程度地满足游客个性化需求和提供定制化服务，通过社交媒体和手机定位技术发展如现场救援、需求挖掘，需求响应等相关的新兴旅游服务将是智能化旅游管理信息系统的未来方向。
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