文/杨剑勇
以深度学习、机器学习为核心的AI技术得到迅猛发展，主要得益于算力、算法上的突破，使得AI技术得到广泛应用落地。在金融业，因把人工智能引入金融服务，让蚂蚁金服成为全球独角兽之王，估值高达2000亿美元，且有望A+H模式登陆科创板。以及传统银行也在积极拥抱新技术，以人工智能技术为手段，以大数据为驱动，推动零售金融数字化转型。
还有制造业、供应链管理、医疗、智能家居等细分领域，人工智能技术得到广泛落地，整体来说，人工智能技术已成为全 社会 智能化转型关键技术之一。各国为把握人工智能所带来的新一轮产业智能化变革，纷纷出台相关政策。
为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，我国于2017年出台新一代人工智能发展规划。预计到2030年，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。在人工智能升格到国家战略后，以BAT、华为等为代表的 科技 巨头纷纷调整战略，以及AI创新独角兽也得到快速发展。主要在于我国在用户、数据和应用场景等方面优势明显，推动国内人工智能呈现出蓬勃发展态势。
如今，为进一步落实发展人工智能的决策部署，推动人工智能技术在开源、开放的产业生态不断自我优化，包括基础共性、伦理、安全隐私等方面标准的引领作用，我国印发了国家新一代人工智能标准体系建设指南。立足国内并兼顾国际的同时，促进创新成果与产业深度融合，注重与智能制造、工业互联网、机器人、车联网 等相关标准体系的协调配套，为高质量发展保驾护航。
对于国家人工智能标准体系指南出炉，以及当前新基建大背景下，深耕人工智能应用的厂商来说，将会释放新一轮发展机遇。那么，除BAT、华为等 科技 巨头以外，本文梳理在机器视觉、智能语音、智能家居、AI云、AI芯片等各细分赛道核心玩家，对于他们来说，有望受益于人工智能这一波红利，迎来最好的发展时期。
机器视觉：旷视 科技
计算机视觉与智能语音市场增长强劲，IDC报告指出，在疫情之后，包括园区、办公楼宇将带来一拨新的人脸识别需求。在传统行业，工业质检、巡检应用正在兴起。只是，在机器视觉市场则主要被旷视、商汤、云从和依图为首的四大AI独角兽占市场主导地位。
旷视、商汤 科技 等机器视觉独角兽作为人工智能技术后浪，显然在机器视觉市场超海康威视、大华股份等前浪。因人工智能应用落地，也使得旷视 科技 等后浪AI独角兽一跃成为机器视觉细分场景的佼佼者。根据旷视 科技 早前披露的数据显示：2016年营收为6780万元增至2017年的313亿元，到2018年增长至1427亿元，复合年增长率为3588%。业绩高速增长这主要得益于视频物联网应用于城市及公共场所所释放的巨大机遇。
此外，在面对新基建国家战略，旷视 科技 也积极推进，并助力新基建落地，公布了AI新基建线路图。专注于“算法”，结合应用，在个人物联网、城市物联网、供应链物联网三大细分赛道落地，并通过新一代AI生产力平台把 AI 能力分享世界，开发者可以基于旷视Brain++平台，覆盖更多场景的应用，推进AI新基建进程。
智能语音：科大讯飞
相比机器视觉由后浪主导不同的是，智能语音技术则由科大讯飞、百度、阿里等 科技 巨头占主导。当然，思必驰、小i机器人等优秀人工智能创新企业也跻身中国人工智能语音应用主流玩家。IDC报告显示，2019年中国语音语义应用市场达1225亿美元。除了智能家居等消费级产品，在智能客服、法庭庭审语音转文字，贡献了较大的市场规模。
就市场格局来看，科大讯飞占据领先地位。作为智能语音领导厂商，在2019年营收更是突破百亿大关。对于人工智能这条赛道深耕二十多年的科大讯飞来说，意味着其人工智能技术布局成果显现，也预示着将迈入新的里程碑。
目前，科大讯飞语音技术教育、金融、政法、城市、 汽车 、翻译等场景。此外，其AI开放平台有超过112万开发者。在平台+赛道战略指引下，使得开放平台、教育和智能硬件方向增长尤为迅猛，推动整体业绩稳健增长。
智能家居：海尔智家
在人工智能、物联网等技术推动下，家庭智能化快速发展，以及消费者对家庭场景中各种智能设备保持强劲的竞争态势，使得各类玩家纷纷涌入智能家居这条赛道，大致可以分成传统家电厂商、手机厂商以及互联网企业为首的三大阵营。而传统厂商当中，以海尔智家尤为突出，并已锐变为物联网生态品牌。
对于海尔智家来说，因早早布局智慧家庭，将场景品牌和生态品牌提升为集团战略，所以在生态培育上有先发优势。在业界看来，深耕家电多年且始终追随用户体验的海尔智家，深知如今用户已经不满足于单一的家电产品，必须以家庭全场景来满足用户变化了的生活需求。为此，海尔智家基于衣、食、住、娱不同生活场景，以成套化满足人们个性化的智慧生活。
AI云：百度智能云
随着全球智能化转型趋势背景下，各界积极部署物联网、工业互联网，以及将更多应向云端迁移，进一步激活全球云服务市场。与此同时，在云端这条赛道上玩家竞争进入比拼人工智能应用能力阶段。根据《IDC中国人工智能云服务市场研究报告（2019）》显示：AI能力已成为用户进行云服务选型时的重要考量因素。
截止到2020年4月，各厂商在公有云上开放AI能力的数量，从统计数据来看，百度智能云、阿里云开放的能力最为丰富。需要指出的是，凭借丰富的AI能力，百度智能云在多个细分领域排名第一。
从2019年AI公有云服务市场份额来看，百度智能云市场份额第一，且连续两年在AI Cloud领域排名中国第一。在自然语言处理领域，目前实现一定规模的商业化营收的仅有百度智能云。不管是智能音箱、家居等消费级产品市场还是其他企业级市场，百度智能云都建立了广泛的客户基础。
AI芯片：地平线
近年来，信息 科技 以惊人的速度在发展，尤其NB-IoT、5G等无线通信技术署规模日益扩大，使得物联网连接数高速增长。截至2019年，全球物联网连接数高达120亿个，到2025年将增长至246亿，年复合增长率达到13%，这一数据来自今年早些时候GSMA所发布的《2020年移动经济》报告。
因数百亿设备连接至网络，对物联网芯片和人工智能芯片需求剧增，结合ABI Research调研机构早前发布的报告显示，全球云端AI芯片市场规模预计2024年将达100亿美元，边缘AI芯片同样也呈现出高速增长态势，未来几年，年复合增长率为31％。
对于地平线来说，其AI芯片商业落地聚焦在智能驾驶与智能物联网两条赛道上，地平线创始人余凯对曾笔者表示，AI芯片对技术要求极高，地平线在商业落地上进展比较顺利。当然，绝对不是一飞冲天，需要稳扎稳打。
目前，地平线在 ADAS、自动驾驶、高精地图和智能座舱等领域已赋能一大批行业顶级Tier 1、OEM、通讯运营商，包括长安、福瑞泰克、奥迪、佛吉亚、SK电讯、理想等多个顶尖企业在内的合作伙伴正与地平线携手加速智能驾驶时代的到来。诸如长安 汽车 发布主力车型UNI-T，内置中国首款车规级人工智能芯片——地平线征程二代，具备每秒4万亿次的算力，预示着地平线车规级人工智能中国芯首次前装量产。
此外，地平线与中汽创智签署合作协议。中汽创智又叫T3 科技 ，由国资委投资，中国一汽、东风公司和长安 汽车 三大央企 汽车 厂商成立的共性技术平台。根据协议，双方将基于地平线行业领先的车规级 AI 芯片和人工智能算法，以高级辅助驾驶（ADAS）、高等级自动驾驶和智能座舱为重点，全面深入合作，加速智能 汽车 量产方案中的平台技术研发。
“地平线作为边缘AI芯片领导者，长期致力于AI芯片的软硬件研发和商业落地工作。”在地平线联合创始人兼技术副总裁黄畅博士2020全球人工智能和机器人峰会上对此表示。
最后
世界经济总体较弱的局面下，全球积极利用 科技 推动新经济发展。我国也提出加大新型基础建设，为经济释放增长活力。其中，人工智能技术正在与各行各业快速融合，推动传统行业转型升级、提质增效的同时，也不断催生出新技术、新模式、新业态，以人工智能为代表的信息化技术将成为智能化经济的核心驱动力。
在人工智能标准指南、新基建战略下，为发展新技术释放出政策红利，以人工智能、自动驾驶、云服务、大数据和物联网等为核心技术为创新方向的企业，也迎来新一轮的机遇。
杨剑勇，福布斯专栏作家、网易签约作者，并连续三年（2017-2019年）获得年度最佳签约作者。致力于深度解读5G、物联网经济和人工智能等前沿 科技 ，观点和研究策略被众多权威媒体和知名企业引用。
深圳是一座因创新而生的城市，每年一届的高交会也凸显深圳创新活力，同时高交会也是深圳“城市名片”之一，也成为众多人们心目中的“创客之都”、“创新之城”，诞生了一批拥有国际话语权的高科技企业，如华为、腾讯名满天下。
聚焦高交会 机器人走近百姓家庭
在走进高交会展馆，规模之大，充斥着高科技气息，先进制造、信息技术、智慧城市、各种机器人吸引着观众，笔者在某服务型机器人展台中发现有趣一幕，由于碰巧工作人员在做机器人唤醒准备工作，与机器人对话，让机器人做出各种动作（唱歌跳舞等），不仅有趣，昭示着机器人正在从科幻、科研逐步走入人们的生活中，进入平常百姓家庭。
来自机器人市场全球预测与评估的研究报告中指出，2017年全球服务器机器人市场规模将达461亿美元，可以说服务型机器人将是最具有潜力的增长市场，相信在未来，服务型机器人应用场景会比智能手机应用场景更加多元化，为提高人们生活质量将发挥重要的作用，且受热捧，成为新的热点。
人机交互入口：语音和图像识别
在多年前，笔者曾提到，在即将进入的物联网时代中，语音和图像交互被视作为人机交互的主要入口，机器人、智能家居、可穿戴等智能设备透过语音技术、图像识别等人机交互方式，使得机器不仅能读懂你，也可以让机器读懂我们的世界，之后执行更加精准命令为人类提供各种服务。可以说物联网，包括物联网领域的各种智能硬件必然离不开人工智能以及全新的人机交互方式。
在今年乌镇举办的第三届世界互联网大会上，创新和人工智能成为大会最火热的关键字，然而在今年高交会，创新和人工智能依然成为其主要关键字，百度李彦宏今年也多次公开表示，互联网的下一幕是人工智能。在传感物联网创建人杨剑勇看来，由于近年来人工智能和机器学习的迅猛发展，科技界掀起来一股前所未有的热潮，尤其当物联网应用场景覆盖越来越广之时，或许这个世界将会被人工智能所所包围，无处不在，在这个万物感知的新时代中，谁能赢的人工智能，意味着就赢得未来。
语音和图像识别成为物联网时代超级入口
在高交会展各号馆中，其中基于人工智能细分领域的图像识别和智能语音交互两家公司吸引了我特别注意，即旷视科技和思必驰。一家专注机器视觉和人工智能的技术公司，另一家则是专注于智能语音交互技术公司，让人机交互更有用和有趣。
早前，我在梳理中国最值得关注的十大人工智能公司中，就包含旷视科技和思必驰，随着移动互联网的终结，下一个时代属于物联网，那么作为支撑物联网应用的后端服务的人工智能技术，是物联网时代最核心的一环。
很多人在谈入口，已经到泛滥阶段，但对于物联网领域，我也跟风一把，谈下当前最热门物联网领域的超级入口，有没有可能语音和图像识别（包含生物识别、视频等图像类识别）会成为物联网领域超级入口？物联网各种设备的人机交互方式，语音和图像识别是比较好的路径，万物互联时代下的人机交互模式上，一定得依托于图像与语音，其图像识别和语音识别核心是人工智能作为支撑。那么作为视觉处理的旷视科技和智能语音交互的思必驰有特别之处在哪？
旷视科技：让机器看懂世界
致力于先让机器看懂世界，再让机器真正思考的旷视科技，搭建了全球最具规模的人脸识别云平台Face++，使得由中国人所创造的人脸识别技术走向世界，成立于2011年，从初创公司成长到如今成为国内人工智能领军企业之一，其人脸识别技术也是行业翘楚，正是凭借”刷脸”技术，其CEO上榜福布斯30岁以下青年领袖榜单。
机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支，不仅让机器具有像人类眼睛一样，还需要具备核心的视觉神经中枢，经大数据训练和具备云计算能力的深度学习图像分析系统。旷视科技多年来专注机器视觉技术的研发与应用，目前已经与国内多家Top级机器人厂商开展深度合作，力图赋予机器人一双眼睛看懂世界。
智能语音：引领物联网开启人机交互新模式
面向智能车载、智能家居、智能机器人三个垂直领域提供自然语言交互方案，也率先开发出面向自然语音交互的对话 *** 作系统AIOS，据了解，在车载后镜市场领域成为行业第一，在智能家居和机器人领域应用排名第二，倍受市场的追捧
思必驰作为国内唯一一家专注智能硬件领域的语音企业，已经与阿里YunOS、小米、联想、海尔、美的、庆科、浙江大华等企业建立了深度战略合作关系。思必驰深谙合作之道，不断地通过技术革新深化合作，拓展市场。
另外还了解到，思必驰是国内为数不多的产学研一体化企业之一，成立之初便与上海交大成立联合研究实验室“Speech Lab”，由思必驰首席科学家/上海交通大学俞凯教授全面负责，主要进行前沿智能语音技术的研究及应用，取得了较多成果，如在深度学习领域，其推出的VDCNN算法在降噪处理上的优势不可取代；新型解码框架使得帧同步解码转换为音素同步解码搜索空间减少80%以上等技术成果。产学研一体化模式，使思必驰解决方案越来越受到市场的关注及认可。
人工智能成为未来10年内，甚至成为更长时间内的科技趋势，杨剑勇进一步指出，不论科技巨头，亦是知名学府，或是各主要国家，均将人工智能技术作为未来发展的重点，如今人工智能也迎来最好时代，无需质疑，人工智能是当前科技界最热门的领域，同时也被视作为新的科技革命。
由于人工智能倍受资本及国家相关政策的支持，以及众多科技巨头、创新创业公司投身于人工智能这一领域，这将有助于人工智能技术的发展。
文／杨剑勇
作者系传感物联网创建人杨剑勇（科技名人、物联网权威人士），百度问咖认证大咖，长期关注物联网、智能家居、可穿戴智能设备、机器人和人工智能等前沿科技产业。
平台层：物联网架构中连接设备和应用场景的桥梁，承上启下，提供数据处理及分析服务。平台层主要以PaaS平台为主，向下通过网络层和感知层，对终端收集到的信息进行处理、分析和优化等，向上服务于应用层，为应用服务商提供应用开发的基础平台。
按照厂商类型区分：运营商、ICT企业、互联网、工业制造厂商和第三方物联网平台；
按照平台功能区分：设备管理平台（DMP）、应用使能平台（AEP）、连接管理平台（CMP）、业务分析平台（BAP）
涉及企业
中国电信：中国电信全面整合了自身的云、网和生态等优势资源，打造了智能物联网开放平台（CTWing）。CTWing 由连接管理、应用使能和垂直服务三大板块构成，全球化、安全可信的端到端服务贯穿始终。
华为云：华为云是华为的云服务品牌，将华为 30 多年在 ICT 领域的技术积累和产品解决方案开放给客户，致力于提供稳定可靠、安全可信、可持续创新的云服务，赋能应用、使能数据、做智能世界的“黑土地”，推进实现“用得起、用得好、用得放心”的普惠 AI。
中国联通：网络通信能力开放业务，旨在将智能化终端、运营商定制化网络资源、移动互联网、物联网等业务进行整合，为用户带来云化部署、一点受理、服务全国、灵活定义的网络能力服务。依托中国联通匠心网络，基于通信服务、网络策略、安全认证、大数据分析、5G 和物联网六大核心能力，其将围绕“物联网平台+”生态战略，打造以物联网平台为核心的业务体系，构建一个覆盖物联网产业链“云管端芯”的生态系统。主要产品包括平台能力、连接服务、物联网解决方案。
诺基亚： IMPACT 提供了一个安全、基于标准的简化 IoT 平台，可在此基础上构建和扩展新的 IoT。IMPACT 平台定位于水平化的物联网基础通用平台，具有连接管理、设备管理、数据采集和分析、应用开放使能以及基于感知的安全保障等功能。诺基亚 IMPACT 物联网平台是全球首个与芯片级深度合作并开放源码的物联网硬件平台，目前诺基亚 IMPACT 平台共管理着全球超过 15 亿部终端。
中国移动：ONEnet 中移物联网有限公司基于物联网技术和产业特点打造的开放平台和生态环境。中国移动物联网开放平台始终秉承开放合作的态度，为智能硬件创客和创业企业提供硬件社区服务，为中小企业客户物联网应用需求提供数据展现、数据分析和应用生成服务，为重点行业领域/大客户提供行业 PaaS 服务和定制化开发服务。
阿里云link平台：阿里云 link 物联网平台为阿里云 IoT 提供的云服务平台。物联网平台提供安全可靠的设备连接通信能力，支持设备数据采集上云，规则引擎流转数据和云端数据下发设备端。此外，也提供方便快捷的设备管理能力，支持物模型定义，数据结构化存储，和远程调试、监控、运维。
百度智能天工：百度智能云天工物联网平台是百度打造的物联网生态环境。百度天工提供通用的物联网设备连接、设备管理、IoT 边缘及数据流转能力，赋能产业应用。以云-边-端及时空数据管理能力为核心优势，提供完善易用的物联网基础设施，为重点行业提供端到端物联网解决方案。京东小京鱼：京东小京鱼面向智能行业全面开放，全面覆盖智能生活场景，赋能智能硬件、智能家居、智能车载等领域，提供“技术+服务+渠道”的一站式智能解决方案。可以通过集成小京鱼让智能产品获得听觉、视觉、学习能力以及音乐、新闻、购物等海量服务，并获得千万级设备控制能力。用户可以通过创新化的交互方式，随时随地获取服务。
小米 IoT 平台：小米面向消费类智能硬件领域的开放合作平台，面向智能家居、智能家电、健康可穿戴、出行车载等领域，开发者借助小米 IoT 平台开放的资源、能力和产品智能化解决方案，能够以极低的成本快速提升产品的智能化水平，满足不同用户对智能产品的使用需求和体验要求，与加入小米 IoT 的其他开发者共同打造极致的智能生活体验。
IBM Watson Iot:全球领先的物联网平台供应商。IBM Watson Iot 提供全面管理的云托管服务，旨在简化并从 IoT 设备中获得价值。其提供对 IoT 设备和数据的强大应用程序访问；执行强大的设备管理 *** 作，同时存储和访问设备数据，连接各种设备和网关设备；使应用程序与已连接的设备、传感器和网关进行通信并收集数据。ThingWorx 平台是专为工业物联网（IIoT）设计的完整端到端技术平台。ThingWorx 平台是通过平台以及基于平台的解决方案，帮助企业实现以研发工艺和产品生命周期管理为主的工业互联和应用。同时，它提供工具和技术，使企业能够快速开发和部署强大的应用程序和增强现实（AR）体验。
浪潮云洲工业互联网平台基于自身在智能制造及 ICT 融合能力的基础上，构建以产业互联为核心，以标识解析为抓手，以云计算、大数据、区块链、5G 等新兴技术为支撑的工业大数据服务体系。浪潮云洲是中国最有客户价值的工业互联网平台，其面向企业、政府、园区三大主体，提供工业云、QID、工业 PaaS、工业大数据、应用服务五层架构服务，实现对设备、产品、业务系统，以及开发者、供应商、客户、员工的七类连接，形成“云、QID、云 ERP”全堆栈能力，致力于工业互联网基础设施建设，打造数字基建下的工业新大陆。
新华三物联网拥有感知层、网络层、平台层、应用层端到端全栈式架构。其中，平台层的新华三绿洲物联网平台，定位为应用使能平台 AEP（Application Enablement Platform）,采用基于容器技术的微服务架构，具备大规模数据处理和分析能力，能够提供物联网泛在连接技术、多协议定位服务、边缘计算和 SDK（软件开发工具包）等模块。
中国通服是中国信息化领域的领先服务提供商，提供电信基础设施服务、业务流程外包服务、通用设施管等服务。2006 年 12 月 8 日，公司发行的 H 股在香港联交所主板成功上市。通服物联是由中国通信服务股份有限公司倾力打造的集团级产品，定位“新一代数字世界基础设施服务商”，聚焦 IoT 服务，使能 IoT 创新。产品包含开发服务平台、设备运营服务平台、服务云和维护云。通服物联提供在智慧城市、工业互联网、智慧家庭、智慧园区等众多领域一系优质产品及解决方案。
海尔卡奥斯物联生态科技有限司立于 2017 年 4 月，主要运营和工业互联平台，其业务涵盖工业互网平建设和营，工业智能技术究和应用，智能厂建设及软件集成服务（精密模、智能装备和智能控制）、能源理业务板块，助力中企业实大规模制造大规模定制开级快速型，始终秉承国家工业互联平的命，为用户、企业和资源创造和分享价值，创引全球工业互联网态品牌。
树根互联股份有限公司是国家级跨行业跨领域工业互联网平台企业，也是连续两年、唯一入选 Gartner IIoT 魔力象限的中国工业互联网平台企业。树根互联旗下的根云平台可以面向机器制造商、设备使用者、政府监管部门等社会组织，在智能制造透明工厂管理，机器在线管理（服务、智造、研发、能源）、产业链平台、工业 AI、设备融资等方面提供数字化转型服务。
xIn3Plat（宝信软件）：2020 年 12 月 22 日，中国宝武及宝信软件推出中国宝武工业互联网平台 xIn3Plat。xIn3Plat 由宝信软件自主研发，依托于宝信软件 40 余年的发展积淀，从钢铁起步腾飞，并持续赋能非钢行业，在促进中国制造企业发展方式转变等方面作出突出贡献。xIn3Plat 包含面向工业领域的工业互联平台 iPlat 和面向产业领域的产业生态平台 ePlat。
航天云网是中国航天科工集团有限公司联合所属单位共同出资成立的高科技互联网企业，成立于 2015 年 6 月 15 日。基于 INDICS 平台面向航天科工打造了专有云，面向国内市场打造了航天云网，面向国际市场打造了国际云，为政府、行业组织、企业等用户提供基于“互联网+智能制造”的二十类服务。
Predix（GE 通用电气）：工业互联网 *** 作系统 Predix 正在为数字工业企业提供强大助力，进而推动全球经济的发展。通过连接工业设备、分析数据和提供实时见解，Predix 在工业应用的构建、部署与运营方面向客户提供所需项目。基于 Predix 的应用程序，GE 和非 GE 资产的性能正在不断提升至全新的水平。
MindSphere 是西门子推出的一种基于云的开放式物联网 *** 作系统，它可将产品、工厂、系统和机器设备连接在一起，使您能够通过高级分析功能来驾驭物联网(IoT)产生的海量数据。
研华科技：创立于 1983 年，是全球领先、值得信赖的创新型嵌入式、自动化产品解决方案提供商，提供包括完整的系统集成、硬件、软件、以客户为中心的设计服务和全球物流支持等。研华 WISE-PaaS 工业物联网云平台，是一个集成的物联网服务平台，旨在从边缘到云端提供可 *** 作的洞察力。用户能够轻松安全地连接，管理和吸收大规模的物联网数据，实时处理和分析/可视化数据。
小匠物联平台是智能家居品牌提供智能化解决方案的服务商。小匠物联可助力传统企业快速接入物联网，提供全球化基于云端的设备远程控制和管理，可靠安全地将您的产品连接到物联网。致力于为智能家电企业和企业健身器材厂商提供完整的产品智能化物联网整体解决方案。小匠物联的模式，主要分为两个部分，一个是 SAAS，另一个是其自主研发的 QUMIOS。
云智易智慧物联作为全国领先的智慧空间物联网科技企业，属于物联网平台层的平台服务提供商，为泛不动产行业提供智慧家居、智慧社区和产业园区/商业、智慧办公、智慧公寓等多场景的智慧物联解决方案，包括物联网平台、应用中台、物联网 SaaS 服务、X-Brain AI盒子和物联网咨询服务等。
广云物联是一家专业物联网解决方案商，致力于为企业提供物联网软硬件开发服务。 包括行业主流物联网平台接入服务，企业私有物联网平台开发服务，物联网硬件二次开发、技术支持、销售供应等服务。产品包含消费物联网、商业物联网、工业互联网的平台和解决方案以及物联网硬件。机智云是国内领先物联网厂商，公司 2005 年创立，主营业务为物联网开发和云服务平台服务。聚焦物联网、云计算、大数据和人工智能产业，采用微服务架构，为需要 IoT 需求的企业提供 IoT 产品全生命周期管理运营系统，涵盖设备管理、连接管理、应用开发、数据分析、BI 系统、智能决策、金融计费与第三方系统互联等功能，同时平台开放 API 接口，帮助企业打通内外部经营管理系统（CRM、ERP 等），已服务交通物流、新能源、工业互联、医疗健康、消费电子等众多行业，并在多个行业实现市场覆盖率领先。主要有两条产品服务线，分别为终端产品智能化服务和行业解决方案服务。
Walle物联网平台（深圳宏电）
KySCADA（东土科技）
HanClounds工业互联网平台（瀚云科技）
H-IIP（忽米网）
寄云科技
科远智慧
蘑菇物联
浙江蓝卓
Tn工业互联网平台（中之杰）
达闼科技（全球首家云端机器人运营商）
第四范式（人工平台与技术服务提供商）
旷视科技（深度学习，全球领先的人工智能产品和解决方案公司）
明略科技（全球企业级数据分析和组织智能服务平台）
深兰科技（快速成长的人工智能领先企业）
思必驰（对话式人工智能平台公司）
搜狗
腾讯优图（腾讯旗下顶级的机器学习研发团队）
依图科技（人工智能创新型研究）
云从科技（更高效的人机协同解决方案提供商）VR技术：“现实”装入“虚拟”当中
VR技术在过去的20年里悄悄都潜伏在实验室里面，而2014年VR技术第一次迸发出无穷想象力。3月16日Facebook宣布20亿美元收购Oculus公司，后者正是一家沉浸式虚拟现实技术（VR）的领先公司。这20亿美元买的就是“计算设备和娱乐的未来”。Oculus最著名的就是推出了头戴式显示器Oculus Rift。这款产品利用内置的陀螺仪和显示屏能够打造出真正的虚拟显示场景，把“虚拟”贯穿到视觉、听觉、触觉、动觉当中，替代了“现实”。
如果我们仔细回想一下计算机过去50年里的发展趋势就不难想象VR技术的巨大想象空间。早年因为电脑笨重又大很难是个人的，不便于使用，然后台式机出现了，我们进入了个人可以直接在书桌上与计算机互动的时代。之后，笔记本电脑，我们可以随身携带计算机。今天我们将计算机装进了自己的口袋。按照这种发展模式走下去，计算机会与我们的身体越来越亲密。这意味着未来计算机可能戴在我们头上，然后用眼睛去跟它互动。VR技术实际上就是这种解决方式的先行者。
在过去的2014年，Oculus的发展牵动人心，首批1000个面向开发者的Oculus Rift DK2原型机早早就被抢购一空，市场上一机难求。而分布在全球各地狂热的开发者不知疲倦的让Oculus Rift变得更好玩，在Oculus相关论坛里每天都会有不同的Mod出现供大家测试。在CES 2014上Virtuix Omni还推出了配合Oculus Rift的跑步机来玩
《战地 4》游戏。如果你看过相关视频，你一定会在结尾处大吼一声：这才是游戏的最终形态！
2014年是VR技术大放异彩的元年，在近期的百度BIG Talk大会上，斯坦福大学虚拟互动实验室创始人Jeremy Bailenson说虚拟现实技术很快将会到来。也许未来我们的电脑将会消失，VR将会承载新的使命。
看“脸”时代：图像搜索大数据
你想知道虾和番茄能不能一起吃，于是你输入文字百度了一下，有了答案。而如果你手上有一张名画照片想知道作者怎么办？相信很大一部分人都会束手无策，因为这是一张。
相比语言搜索功能图像搜索被誉为是下一个重要的互联网入口，这源于一个不可逆转的现实——人们从外界获取信息，其中90%来自于视觉。当有东西无法用语言传递、表达时，你第一个想到的就是靠图像、影像。你想想看，当你在街上看到一件别人身上的衣服很好看，你想自己上网搜搜看哪里能买到，在不知道品牌型号的情况下，你要怎么给一个机器解释你的所看所感？就算你形容能力无敌了，但你有心思花那么多时间在组织搜索语言上吗？所以机器还要更加的智能，不但能理解一句话，还要可以直接分析你看到的图像和片段，你总是想要简单的对吧。
搜索就是目前火热的CBIR技术，这个92年由Kato教授提出的理论距今已经20年。CBIR的基础原理是系统对用户输入的图像进行分析并分类统一建模， 然后根据各种图像模型提取图像特征存入特征库，然后寻找符合相关条件的结果进行反馈。目前Google、Bing、百度三大搜索引擎均具备相关技术。其中Google搜索从Googlelabs一个项目演化而成，目前支持上传搜索和URL地址检索。而微软旗下的Bing则只支持基础的关键字图像匹配，精确度算法还有待提高。其他类似TinyEy等创业型图像搜索引擎脱胎于大学实验室，而曾经火过一段时间的GozoPa已经低调关闭B2C转型B2B业务。
小公司在做需要大数据的工程总显得捉襟见肘。再举个国内的反例，淘宝在12年推出过类似图像搜索的功能，不过随后运营不佳关闭。目前中国具备做好图像搜索能力的就只有百度，14年8月手机百度正式更新到55版，新版本新增的拍照搜索，被业界定义为图像搜索的20版本，在目前大多数用户还在扫描二维码、提前设定场景等OCR功能的拍照产品当中，手机百度是全球首款支持任意实物进行拍照搜索的产品。不过相信在未来，图像搜索会随着VR技术的成熟变等更大众普及，前景不可估量。
语音技术：能说的，就不用动手
如果说搜索解决了机器对的“理解”，那么语音技术就是解决了人与机器“交流”的问题。语音技术从IBM的一个小工具软件到今天已经有了十来年历史。而随着3G/4G带动的移动互联网市场兴起，语音识别成为有希望挑战传统搜索引擎的下一个产品，最近四年是语音技术发展最快的黄金期。
从技术角度来讲，语音识别主要流程为“语音提取——声纹转化——分词——语义识别”的过程，在后三步都需要借鉴到庞大的数据库，需要大投入长时间的研究，技术资金门槛较高。而其中的分词，尤其是中文分词，需要海量的数据样本做分析。而目前语音市场分为三大派系：
1：国企、大学院校研发背景的传统语音厂商（科大讯飞、捷通华声）。
2：互联网巨头厂商（百度、阿里、腾讯）
3：小的创业公司例如云之声、思必驰等。
这些厂商均有各自擅长的领域，其中科大讯飞在军用、行业级当中应用颇广。而百度为首的互联网厂商则在民用商业化方面捷足先登，创业公司则更加专注于细分市场。从目前来看科大讯飞目前在识别行业处于领头羊地位，产品适用范围广技术底蕴强，目前的军用、企业级使用较多，值得一提的是科大讯飞在技术专利方面也可以与国外语音巨头Nuance一拼。
不过，从消费者层面来讲好的语音识别系统很大程度上依靠经验，专利和算法什么的并没有多重要。语音识别这两年并没有着力于传统路线，而是向上发展为神经网络（你可以理解为每台服务器就是大脑的一个神经元），也就是语义识别，这里面涉及的就是人工智能和深度学习。如果说科大讯飞国内地位类似国外的Nuance，那么百度就是国外的Google。类似Google近两年来频繁挖语音牛人一样，百度邀请了吴恩达加盟，担任百度的首席科学家，负责百度研究院，他的研究领域就是机器学习和人工智能，研究重点是深度学习（deep learning）。深度学习就是神经网络当中非常重要的一个环节。
对于移动时代的搜索引擎来说，语音的重要性巨大，一旦这个环节落后未来可能直接被淘汰，所以Google和百度如此重视不是没有道理。像百度2010年就已经开始进行语音布局，深度神经网络技术(DNN)，自然语言处理技术(NLP)以及百度多年的搜索技术积累，语音技术进入到例如手机百度这样的移动产品当中，成为语音输入的入口，足可以见重视程度。不过其实笔者认为，除了搜索外，移动端一切产品形态都离不开语音和图像交互，这源于移动本身的属性，不早点布局语音的互联网公司，早晚会在交互上吃亏。自上世纪90年代互联网技术诞生以来，移动互联网、云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术的不断发展和逐步成熟，并日益深入的渗透到经济社会的各个领域，2020年全球范围内爆发的新冠疫情又进一步加速了这一趋势，数字经济已经成为世界经济发展的新阶段，即世界经济发展已经进入数字经济时代。
党中央、国务院和各级政府高度重视数字经济的发展。从2015年《中国制造2025》、《促进大数据发展行动纲要》等政策出台以来，中央和各级地方陆续以推出系列数字经济发展的措施，并支持雄安新区、浙江、福建等六个地区建设国家数字经济创新发展试验区，支持北京、上海、深圳、西安等地建设国家新一代人工智能创新发展试验区。2020年国家进一步提出加强新型基础设施建设，并明确将数据作为一种新型生产要素写入政策文件，这些将为数字经济的发展奠定更加坚实的基础。
农业经济时代，土地、水源和工具是关键资源。工业经济时代，能源、原材料、机器设备和生产工艺等是关键资源。那数字经济时代的关键资源是什么呢？数字经济时代的关键资源是数据、算力和算法。数据是数字经济时代的原材料，各种经济活动中都在源源不断的产生的数据，越来越多的组织也将数据当作一种资产，在政策层面数据已经成为一种新型生产要素。算力相当于数字经济时代的机器设备和生产力，面向各种场景的数据产品或应用都离不开算力的加工和计算，而且对算力的需求和要求也越来越高。算法是数字经济时代的生产工艺，面向图像、语音、自然语言处理等不同的应用场景和领域的算法也层出不穷，算法的提升和改进可以提高算力的效率和更多的挖掘数据价值。
本文重点分析算力方面内容，介绍算力市场总体情况，当前算力发展的特点和趋势，以及重点算力供应方式等。
一、算力需求快速增长，算力投资具有多重经济价值
算力即计算能力，核心是CPU、GPU、NPU、MCU等各类芯片，具体由计算机、服务器、高性能计算集群和各类智能终端等承载。数字经济时代，数据的爆炸式增长，算法的复杂程度不断提高，对算力需求越来越高。算力是数字经济发展的基础设施和核心生产力，对经济发展具有重要作用，根据IDC与浪潮联合发布的《2020全球计算力指数评估报告》，计算力指数平均每提高1点，数字经济和GDP将分别增长33‰和18‰。
随着数字经济的不断发展，人工智能、物联网、区块链、AR/VR 等数字经济的关键领域对算力的需求也将呈爆炸式增长。根据华为发布的《泛在算力：智能社会的基石》报告，预计到2030年人工智能、物联网、区块链、AR/VR 等总共对算力的需求将达到339万EFLOPS，并且将共同对算力形成随时、随地、随需、随形 (Anytime、Anywhere、AnyCapacity、Any Object) 的能力要求，其中人工智能算力将超过16万EFLOPS，接近整体算力需求的一半。OpenAI开发的GPT-3模型涉及1750亿个参数，对算力的需求达到3640PFLOPS，目前国内也有研究团队在跟进中文GPT-3模型的研究。
算力投资具有多重经济价值，不仅直接带动服务器行业及上游芯片、电子等行业的发展，而且算力价值的发挥将带动各行业转型升级和效率提升等，带来更大的间接经济价值。根据《泛在算力：智能社会的基石》报告，每投入1美元算力即可以带动芯片、服务器、数据中心、智能终端、高速网络等领域约47美元的直接产业产值增长；在传统工厂改造为智能化工厂的场景下，每1美元的算力投入，可以带动10美元的相关产值提升。
二、算力发展的特点及趋势
随着数据规模的增加和算法复杂度的提升，以及应用多样性的不断丰富，对算力提出的要求也越来越高，当前算力发展呈现出三方面的特点，一是多种架构百花齐放的状态，二是中心化的算力与边缘终端算力快速发展，三是专用算力日渐成势。
近年来多种算力架构并存并快速发展。曾经x86架构的算力占绝对优势，英特尔和AMD基本垄断了X86算力架构市场，海光信息通过跟AMD合作获得x86架构的授权；如今基于ARM架构的算力份额不断扩大，特别是在移动端ARM架构算力成为主流，华为海思等主要产品是基于ARM架构，另外天津飞腾的产品也是基于ARM架构。随着人工智能等算力需求的不断增加，GPU算力的需求不断增加，英伟达在GPU算力市场占有绝对优势，AMD也分了一杯羹，叠加比特币挖矿算力需求，导致市场上GPU卡供不应求。近几年国内也出现几个GPU方面的创业团队，如寒武纪、登临科技、燧原科技等。此外，Risc-V、存算一体化架构、类脑架构等算力也不断涌现，不过这些算力刚刚起步，在应用生态等方面还需要一定较长的培育过程。
中心化算力和边缘终端算力快速发展。随着7nm制程日渐成熟，基于7nm制程的CPU、GPU等算力性能得到极大提升，目前7nm制程算力主要是中心化算力，移动端智能手机的处理器算力部分也已经采用7nm制程。台积电的7nm制程已经实现规模化，并开始攻关3nm工艺制程；中芯国际7nm工艺制程仍在技术攻关当中。随着5G及物联网应用的不断增加，边缘终端算力的需求日益增加，特别是自动驾驶、智慧安防、智慧城市等领域算力需求。地平线自动驾驶芯片已经量产，英伟达jetson产品在嵌入式终端产品应用广泛，其他针对特定领域专用边缘终端芯片创业公司层出不穷。
针对图像、语音等特定领域的专用算力日渐成势。一方面是芯片工艺制程越来越逼近摩尔定律的极限，另一方面是物联网智能终端对功耗的要求等，针对特定领域的专用芯片层出不穷，并且越来越多的巨头参与其中。谷歌的TPU专为机器学习定制的算力，阿里平头哥的含光NPU专为神经网络定制的算力，赛灵思的FPGA算力，百度研发针对语音领域的鸿鹄芯片以及云知声、思必驰、探境科技等也推出智能语音相关的芯片，北京君正、云天励飞、依图科技和芯原微电子等推出针对视觉和视频处理相关的专用芯片。
三、算力供应以公有云和自建算力为主，多种方式相补充
当前的算力供给主要包括公有云、超算中心、自建算力、地方算力中心等方式。其中，公有云和自建算力中心是算力的主要来源方式，超算中心及地方算力中心等多种方式相互补充。
规模化的算力供应通常通过数据中来承载，新建数据中心的不断增加，将带动未来算力资源的供应不断扩大。据中国电子信息产业发展研究院统计数据，2019年中国数据中心数量大约为74万个，大约能占全球数据中心总量的23%，其中大型数据中心占比127%；在用数据中心机架规模达到2658万架，同比增长287%；在建数据中心机架规模约185万架，同比增加约43万架。2020年国家大力支持“新基建”建设以来，数据中心作为“新基建”的重要内容，京津冀、长三角和珠三角等算力需求地区，以及中西部能源资源集中的区域，如内蒙、山西等，均在推进新的大中型数据中心的建设。
公有云以其稳定和易用等特点，成为许多企业特别是中小企业的算力首选方式。据不完全统计，阿里云服务器总数接近200万台，腾讯云服务器总数超过110万台，华为云、百度云、京东云、AWS等云厂商服务器总数未找到确切数据，保守估计各类云厂商服务器总数之和也超过500万台。而且在国家宣布大力支持“新基建”建设之后，腾讯宣布未来五年将投资5000亿元用于云计算、数据中心等新基建项目的进一步布局，阿里云宣布未来三年阿里将投2000亿元用于面向未来的数据中心建设及重大核心技术研发攻坚，百度宣布预计到2030年百度智能云服务器台数将超过500万台。各大云厂商仍在继续加大算力投入，公有云算力供应将会更加充裕。
自建算力以其安全性和自主性等特点，成为政府、大企业及其他关注安全的组织的算力首选方式。政府、银行及高校和央企等，通常通过自建或租赁数据中心的方式自建算力，满足自身各项业务的算力需求。许多互联网公司在刚开始时选择使用公有云服务，但规模发展到一定程度时通常都会开始自建或租赁数据中心的方式自建算力。其他有部分各种类型的企业，出于安全、商业机密和隐私等方面的考虑，不意愿把数据和业务等放到阿里云等公有云上，往往选择托管服务器的方式自建算力，规模更小企业直接就在本地使用。2020年6月快手宣布投资100亿元自建数据中心，计划部署30万台服务器，字节跳动等大型互联网公司都在不断加大数据中心的建设。
超算中心和地方算力中心作为算力供应有效的补充方式，适合于大规模计算需求的应用领域。截至2020年，科技部批准建立的国家超级计算中心共有八所，分别是国家超级计算天津中心、广州中心、深圳中心、长沙中心、济南中心、无锡中心、郑州中心和昆山中心。超算中心主要的算力资源以CPU为主，新建的超算中心及更新升级过程中超算中心逐步增加了异构GPU算力资源。超算中心较好的满足和弥补了高校科研中算力资源的需求，特别是在工业仿真、生物信息、新材料、气象、海洋等科学计算领域。国内主要省市地区基本都投资建设了当地算力中心，重点服务本地科研和产业发展的需求，如太原、苏州、福建等地，目前通常地方算力中心的规模并不大，计算节点数在200-500之间居多，主要服务于当地气象、工业仿真和生物信息等领域计算需求。此外，2020年以来，武汉、南京、珠海、许昌等地区正在建设人工智能计算中心，将在一定程度上弥补当前规模化AI算力不足的情况。
结语
算力作为数字经济的基础设施，也是数字经济时代的生产力和引擎，越来越成为数字经济时代国家竞争力的体现。根据IDC与浪潮联合发布的《2020全球计算力指数评估报告》，中国和美国的算力建设在全球处于领先地位，美国的算力无论在规模、效率、应用水平等方面都领先于中国。此外，从算力芯片供应角度看，美国的英特尔、AMD、英伟达等企业几乎占了全球的绝大部分的市场份额。可见，中国在算力建设和发展仍然需要加大投入和加强研发等，发挥优势的同时弥补不足，从而为数字经济长期发展奠定更加坚实的基础。
作为新能源汽车领域的领头羊,特斯拉推出的Model 3/Model Y受到大众的追捧,据乘联会公布的销售数据来看,特斯拉Model Y以2021年全年累计销量169853台的成绩,登上了高端SUV年度销量冠军的宝座。但对于主打未来的汽车来说,Model 3/Model Y没有传统意义上的仪表盘的配置,时速、公里数、电量等必要的参数需要通过触控屏显示和 *** 作,而不是显示在驾驶员视线正前方,让不少用户担心超速、无法实时监测路况等安全问题。
针对此,思必驰旗下品牌车萝卜推出了为特斯拉Model 3/Model Y量身定制的新型车载系统——车萝卜HUD灵动版Pro,填补了原车中没有仪表盘的装置空白,避免了开车注意力分散、超速罚单等问题,在驾驶过程中只需目视前方,带给驾驶者们全新的安全驾驶体验。
专属定制,实时提醒
车萝卜HUD灵动版Pro与特斯拉OBD线专属适配,对车身电池实时监控、驾驶速度实时精准测速、超速及时提醒,并将导航及行驶信息显示在视野正前方,可谓是悬浮式虚拟仪表盘。
定制版在线高德地图支持路况查询、巡航播报等语音 *** 作指令实时在线更新。及时预警提示、避免罚单罚款、数据实时更新,车萝卜HUD灵动版Pro也是大数据云电子狗,不用担心新增摄像头被罚。
语音交互,解放双手
思必驰全链路语音交互技术支撑下,车萝卜HUD灵动版Pro人机沟通无障碍。深度降噪,实际场景中识别准确率超97%,可进行连续语音识别,实时语义打断及动态断句,系统可进行智能语义纠错,响应速度快,并可根据说话内容自适应调整等待时间,对话更自然。开车无聊想聊天时,不需要碰手机,只需要说:“你好萝卜”,就可以实现。
海量资源,行车不孤单。内置QQ音乐、喜马拉雅FM、高德地图等内容资源,满足车主点播音乐、播放相声、查询景点等需求。
GPS+北斗,高精超强定位
车萝卜HUD灵动版Pro内置双GPS高精定位模块,在4G物联网高速上网功能上进行了升级,定位更快、更加精准。即使是在一些信号不好的地方,也可以准确找到车辆位置。
车主可以根据手机上的“HUD萝卜控”小程序实时查看车辆位置,还查看行车轨迹、最佳路程,省时又省事!
自动亮度调节,视野清晰辽阔
作为特斯拉Model 3/Model Y量身定制的悬浮式虚拟仪表盘,车萝卜HUD灵动版Pro采用1023级自动亮度线性调节,屏幕亮度约是手机亮度的20倍,高达10000nit,具备无极变光效果,根据外界光线亮度实时调节屏幕亮度,做到白天看得清,晚上不刺眼。
屏幕采用了自由曲面光学设计,高阶光学显示技术与多层镀膜技术结合,使得画面不弯曲、不变形、行车过程中长时间观看也不产生眩晕感,保障驾驶安全。15米投射距离,呈现绝佳景深感,95英寸画面,视野更辽阔。
综上,车萝卜智能HUD灵动版Pro,可以同步新能源汽车上驾驶速度、电池电量、开关车门、(动画+声音)提醒、远近光提示等数字化信息,并将这些信息投影到光电显示装置的玻璃显示屏上,在显示屏上形成影像,让您在开车的时候平视道路前方,极大地降低了道路行驶违规风险。车萝卜智能HUD灵动版Pro的发布,让习惯看仪表盘的特斯拉车主们多了一个选择。
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