一、首先看看蚂蚁集团是否属于高 科技 的公司
支付宝被称为中国的“新四大发明”之一，这是由来自“一带一路”沿线的20国青年评选出的，可见支付宝地位之高，可以与中国四大发明相提并论，是可以改变 社会 的一种创新技术成果。如果毫无技术，怎会有这称号呢？蚂蚁集团先后入选“2019福布斯中国最具创新力企业榜”、《2020福布斯中国最具创新力企业榜》等 科技 创新排行榜。根据蚂蚁集团招股书数据显示，2017年度、2018年度、2019年度、2020年1-6月，公司研发费用分别为4789亿元、6903亿元、10605亿元、5720亿元，占营业收入的比例分别为732%、805%、879%、789%，主要研发人工智能、风险管理、安全、区块链、计算及技术基础设施等核心技术领域，我们来具体看看蚂蚁集团的研发成果。
（一）、区块链 科技
区块链起源于比特币，开始于2009年，涉及数学、密码学、互联网和计算机编程等很多科学技术问题，不是一般企业能研发的，但蚂蚁集团的区块链技术已处于世界领先地位。为研发区块链技术，蚂蚁集团专门成立了蚂蚁区块链 科技 （上海）有限公司，拥有数百人的核心技术团队，曾入选福布斯区块链50强榜单。从2016到2020年，蚂蚁区块链连续四年专利申请量和授权量均为全球第一，根据中国专利保护协会发布《2020年区块链领域全球授权专利报告》。报告显示，全球已获得授权的区块链专利排名中，支付宝以212件区块链授权专利数位列全球第一，接近第二名IBM（136件）和第三名Coinplug（107件）之和。蚂蚁区块链技术目前已经能够支撑10亿账户 X 10亿日交易量的超大规模应用，我们每年在天猫双11购物节间能够顺畅的支付购物正是因为其拥有了强大的区块链技术能力。
（二）、数据库技术
支付宝拥有海量的用户及数据，因为数据量过于庞大，提供数据库技术服务的公司已经无法满足蚂蚁集团的业务需求，为了能更好的存储数据，支付宝只能被迫研发数据库技术，因为有大量的数据作为研发基础，蚂蚁集团开发的数据库技术大部分都领先同行，处于世界领先地位。2019年10月2日，据权威机构国际事务处理性能委员会官网披露，在被誉为“数据库领域世界杯”的TPC-C基准测试中，蚂蚁金服自主研发的金融级分布式关系数据库OceanBase，打破甲骨文公司保持了9年之久的世界记录，成为首个登顶该榜单的中国数据库产品。该公司研发的基于通用硬件的OceanBase分布式数据库、SOFA分布式中间件等，开创了国产自主研发和世界级分布式计算的新格局。
（三）、人工智能技术
人工智能是计算机科学的一个分支，被认为是二十一世纪三大尖端技术之一，涉及到计算机科学、数学、心理学和哲学等学科，是一门极富挑战性的科学，蚂蚁集团研发的人工智能包含机器人脸识别、机器学习、图识别等世界领先的AI技术。蚂蚁集团研发的人工智能技术使原先的人工 *** 作被人工智能所取代，既提高效率又降低了人工成本，花呗借呗网商银行全流程无接触贷款与刷脸支付就是其中研发应用成功之一。
（四）、物联网技术
万物互通互联是未来的趋势，物联网的核心技术是在云端，云计算就是实现物联网的技术核心，而阿里云的云计算技术是国内第一，世界第三的位置，其有自行研发的飞天系统，蚂蚁研发的物联网技术，给我们生活提供了便捷的服务，应用到了包括智慧出行、无感支付、智慧门店、无人值守等多个场景。
二、蚂蚁集团是不是高利贷公司
（一）从营收利润占比来看。根据蚂蚁集团招股文件，2019年蚂蚁集团营收1206亿元，其中数字金融 科技 服务费收入67784亿，占比562%；2020年上半年，这一比例提升至超63%。微贷 科技 平台（花呗、借呗、网商贷）2019年贡献了蚂蚁全部营收的347%，合计净利润为6057亿元，占蚂蚁集团2019年18072亿元的3351%。，2020年上半年的营收为28586亿元，这一业务营收占蚂蚁725亿元营收的3943%。从微贷 科技 平台营收与利润占比来看，该向业务并不是蚂蚁集团的营收与利润主要来源。
（二）从贷款利息来看
借呗的申请门槛是芝麻分在600以上，按照分数的不同，用户可以申请的贷款额度从1000-300000元不等，还款最长期限为12个月，日利息是0015%—005%，利息是审核系统根据用户的使用情况、资产情况等来评估的，每个人的利息是不同，比银行的贷款利息高，但比xyk的年利息低，比大部分网贷平台利息都低，而且申请 *** 作方便，借款几分钟就可以到账。普通人是很难向银行申请xyk与贷款的，蚂蚁集团的花呗、借呗、网商贷等解决了一部分人资金周转问题，全国有超过2000多万的小企业在网商银行贷到了款，平常这些小企业是很难从银行贷得款的，即使贷款得也需要很多资料与时间。
最初的支付宝为了解决阿里巴巴旗下的淘宝平台交易当中的信任问题而生，随着不断完善，现在已经发展为服务各行业的支付平台，逐渐进入人们日常生活的衣食住行各个环节，为用户提供了极大便利，人们可以在支付宝上可办理交水电费、交社保费等超过1000项城市服务，而通过使用支付宝提供的这些服务，所节省的碳排放量，将被计算为虚拟的“能量”，用于浇灌手机里的虚拟树。每一棵虚拟树长成后，蚂蚁金服和公益合作伙伴就会在地球上种下一棵真树，截至2020年5月底，蚂蚁森林的参与者已超55亿，累计种植和养护真树超过2亿棵。旗下的余额宝还给用户带来收益，从面世至今，余额宝累计为26亿用户创造收益近500亿元。
目前全国有超过8000万商家和10亿用户在使用支付宝，支付宝真的改变了我们的生活方式，现在出门都很少带现金，搞得小偷都失业了。其数据分析、云计算、AI、区块链等技术处于世界领先地位，至于你认为其贷款利息高，你可以选择不用，可以选择向利息相对比较低的银行申请贷款。
蚂蚁金服创投基金是蚂蚁金服旗下的风险投资机构，成立于2015年，主要投资于人工智能、大数据、物联网、金融科技、医疗健康等领域的初创企业。目前，蚂蚁金服创投基金已经投资了众多的知名企业，如菜鸟网络、蚂蚁财富、盒马鲜生等，成为中国创投市场中的大佬之一。那么，蚂蚁金服创投基金怎么样？下面从投资策略、优势劣势、未来展望等方面进行分析。
投资策略蚂蚁金服创投基金的投资策略主要包括三个方面：
1 投资领域广泛：蚂蚁金服创投基金在投资领域极为广泛，涉及多个领域。这种多元化的投资策略能够降低投资风险，同时可以更好地把握市场机会。
2 注重企业战略规划和长期发展：蚂蚁金服创投基金在投资过程中注重企业的战略规划和长期发展，而不是短期利益最大化。这种长期的投资思路有助于企业的长足发展，同时也能够提高蚂蚁金服创投基金的投资回报率。
3 提供全方位的支持：蚂蚁金服创投基金不仅仅是提供资金支持，还会为企业提供战略指导和资源整合，促进企业的快速成长。
优势劣势蚂蚁金服创投基金的优势主要有以下几点：
1 资源优势：作为蚂蚁金服旗下的子公司，蚂蚁金服创投基金拥有丰富的资金和资源，能够为初创企业提供全方位的支持。
2 投资经验丰富：蚂蚁金服创投基金在投资领域有着丰富的经验和成功案例，能够为初创企业提供有价值的投资指导。
3 投资领域广泛：蚂蚁金服创投基金在投资领域广泛，能够把握市场机会，降低投资风险。
蚂蚁金服创投基金的劣势主要有以下几点：
1 监管风险：由于蚂蚁金服与中国金融监管机构之间的监管风险加大，蚂蚁金服创投基金的投资策略可能会受到一定的影响。
2 市场竞争：中国创投市场竞争激烈，蚂蚁金服创投基金需要不断提升自身的投资能力和创新能力，才能在市场竞争中保持优势。
未来展望蚂蚁金服创投基金的未来展望仍然广阔。随着中国创投市场的不断发展和初创企业的快速崛起，蚂蚁金服创投基金将有更多的机会和挑战。未来，蚂蚁金服创投基金可以通过以下几个方面来实现自身的发展：
1 加强与监管机构的合作：蚂蚁金服创投基金可以积极与监管机构合作，以更好地遵守金融监管规定，降低监管风险。
2 拓展投资领域：蚂蚁金服创投基金可以进一步拓展投资领域，关注更多的新兴领域和颠覆性技术，以抢占市场先机。
3 加强创新能力：蚂蚁金服创投基金可以加强自身的创新能力，积极寻求新的投资模式和机会，以更好地适应市场的变化和需求。
4 提高企业价值：蚂蚁金服创投基金可以与投资的企业密切合作，共同推动企业的发展，提高企业的价值和回报，从而实现自身的价值最大化。
总体来说，蚂蚁金服创投基金在中国创投市场中具有很高的知名度和影响力，未来仍然有很大的发展空间和潜力。然而，作为一家风险投资机构，它也需要不断适应市场的变化和需求，提高自身的投资能力和创新能力，以更好地服务于初创企业和实现自身的价值最大化。
新安晚报 安徽网 大皖客户端讯 作为一家 科技 公司，支付宝母公司蚂蚁集团在创新技术和生态领域深耕，特别是其前沿 科技 区块链，通过蚂蚁链逐步扩大生态，以生态的力量共建数字经济的信任基础。在合作伙伴的共同努力下，蚂蚁链目前已经落地超过50 个场景，日上链量超过1亿次，形成了国内最大的产业区块链生态。
砀山梨上线蚂蚁链，扩展了线上线下的新零售渠道。
区块链能把生态建起来
过去，很多中小企业之间的信任难以建立，行业之间存在数据孤岛。但是随着产业区块链环境进一步向好发展，区块链在解决多方协作和信任方面的作用越来越显现，其透明可溯、不可篡改的特性，大大降低了 社会 信任成本，提升了 社会 的运转效率。
因此，很多专家、学者把区块链技术比作“信任机器”，如解决人与人之间的信任、企业与企业之间的信任。这也就决定了区块链环境下的生态价值要更大。例如，将小店真实的贸易记录在区块链后，被赋予了信用价值，银行认可，也敢于去提供融资服务；再如，通过区块链打通医疗单据后，可以实现在医疗机构中共享、流通，就再也不会出现重复拍片、重复开药的情况。相关的医疗保险也能根据这份真实的医疗单据来直接提供服务，惠及每一个人。
数字化浪潮滚滚而来。蚂蚁集团董事长井贤栋曾经表示，区块链是数字时代最重要的技术言不为过，没有信任的引擎，数字经济很难真正发展。他认为，区块链是数字经济时代的信任新基建，未来会和每个人、每个小企业高度相关。
蚂蚁集团是当前对区块链赛道坚定投入的 科技 公司之一。蚂蚁链致力于打造数字经济时代信任新基建。
目前，蚂蚁链已经连续四年在区块链专利数量上位列全球第一。在技术上能够支持10 亿账户规模、每日10 亿交易量，并实现每秒10 万笔跨链信息处理能力(PPS)，具备大规模上链的能力。自2019 年起，蚂蚁链已经开始商业化并产生收入。
蚂蚁始终坚持让区块链解决实际问题，为更多人服务。在50 多个落地场景中包括供应链金融、跨境汇款、慈善捐赠、政务民生和商品溯源等。而每一个场景基本都是与行业标杆携手，让区块链真正发挥生态和 社会 的价值。
维权门槛低了，司法效率也提高了。今年五月，蚂蚁链首次被广州互联网法院用于审理知识产权案件，仅用20 分钟就打完了一场官司，关键证据一目了然，质证程序也少费不少唇舌。与传统版权保护相比，这一平台的相关费用节省95%以上，大大降低了版权保护门槛。
再如，蚂蚁链在外滩大会发布的国际贸易和金融服务平台Trusple，吸引到法国巴黎银行、花旗银行、星展银行、德意志银行、渣打银行五家国际银行的加入。该平台基于蚂蚁链技术，提高了买卖双方在国际贸易中的支付确定性，消除了交易双方的信任障碍，保证发出去的货能及时收到钱。
来自义乌的中小商家袁晶成为了首个“吃螃蟹”的人，她通过蚂蚁链将自家生产的水晶饰品卖到了墨西哥，次日就收到了货款。在过去，仅交易的时间就需要一周以上，还经常发生拖欠款项的事情。
从解决信任这点来看，Trusple 和当年支付宝推出担保交易的思路是一致的。Trusple 创新性地使用了分布式担保交易技术，建立了全新的国际贸易信任机制。对于商家来说，没有了交易风险，生意就能甩开膀子干了；对于银行来说，链上信用更可信，就可以降低金融服务的风险，此外依托蚂蚁链技术，还可以连接更多的银行和中小企业，扩展金融服务范围。
让区块链“接地气”
对于很多人来说，区块链这一全新的技术高高在上，捉摸不透。一方面在于该技术距离大规模落地尚需一些时间；另一方面也在于很多企业“挂羊头卖狗肉”，把区块链的发展与虚拟货币炒作混为一谈，或是陷入概念炒作的漩涡中，没有实际的技术方案落地。
科技 本就是为了解决问题而存在的。从来没有一家伟大的公司，单单只是因为 科技 而变得伟大。相较于AI、云计算等技术来讲，区块链的发展才刚刚起步，但是任何一种新的技术，只有贴着地面走，才能被更多人接受和熟知，而“接地气”也是区块链 健康 发展的重要判断标准。
蚂蚁集团副总裁、智能 科技 事业群总裁蒋国飞说过，区块链并不高深莫测，不久的未来，区块链将会像移动支付那样成为普通人日常生活的一部分。
这样的未来，其实已经在来的路上。和普通人息息相关的场景和民生服务，越来越多背后都有区块链的影子。
通过蚂蚁链，砀山梨的销售全链路可信。
今年9 月份，安徽省砀山县人民政府、中国农业银行安徽省分行、蚂蚁链共同签署合作框架协议，打造国内首个基于区块链的乡村振兴样本，让区块链技术在农村的田间地头跑了起来。
砀山电商发达，传统电商企业采购农产品时由于缺少信任，需要现款现货方式，导致电商企业和其供应链企业的流动资金需求非常大。
在此次合作中，砀山县政府将联合蚂蚁链、安徽省农行攻坚区块链金融创新中心，基于蚂蚁链（商流链）实现农业全产业链的“商流、物流、资金流、信息流”四流合一，为涉农主体提供服务，降低企业融资门槛、节省企业的融资成本。农业从此有了金融的力量助推。
与此同时，“中国区块链第一村”同步落地砀山良梨村。
作为安徽省砀山县特产，砀山酥梨位列中国传统三大名梨之首，诞生距今已有千年 历史 。但关键在于，农产品本身无法溯源、消费者难辨真伪，优质农产品和消费者之间缺乏真正高效的沟通桥梁。
通过蚂蚁链，良梨村正品梨的销售全链路可信。品质有保障了，销售渠道也就慢慢好起来了。在蚂蚁链村里，生产交易的商品流转、资金流转和信息流转会同步在链上发生，形成生产经营主体的可信数据资产，不仅可以带来融资等金融服务，还可提升流动资金周转效率，让各方都提升收入和利润。
可以看到，在 科技 的助力下，一个全面数字化的乡村正在逐步崛起。
司马是负责掌管马匹的官员。
司马是古代职官名称。马在中国古代的战争中占据重要地位，春秋以前的职业化军队主要由贵族出身的子弟组成，战争方式主要是战车的列阵对阵冲锋，而古代的战车是由马拉的，所以马的地位极其重要。
形容哪个国家军力强盛，就称呼它为千乘之国、万乘之国之类的，由于这层关系，司马其实是专门负责掌管马匹的官员，是非常重要的军职。
由于在奴隶制军事制度中具有“寓兵于农”、“寓将于卿”的特点，加之司徒、司马、司空共同管理国家事务，所以三司既有分工，又互相联系，特别是司马还负责管理军赋。
司马起源：
“司马”作为一个官职，最高开始是在西周的时候开始出现的，而于此同时的还有司徒，司空，他们，并称为“三有司”。还有一个别称，叫做“三有事”。司马是一个朝廷重臣，掌管着军政与军赋，常常带着兵出去打仗，率领的军队为六个师或者八个师，相当于一个大将军。
这个放在我们现在来说，也就是掌管军事部队的一个大官。
在春秋的时候，很多朝廷里面的诸侯，官职中都有司马这一个官职。有的国家还设有大司马，此外还有左司马，右司马，作为司马的附属官。
百度百科-司马
9月27日，由证券时报主办的“2019中国AI金融探路者峰会暨第三届中国金融科技先锋榜”在深圳举行。蚂蚁金服集团数字金融智能运营部总经理彭业飞分享了主题演讲《数字金融AI智能运营实例》。
对于AI金融的从业人员来说，一个金融科技产品，如何从用户中来到用户中去，做到个性化投放的最大效率，是最关心的问题之一。在这次主题演讲中，在人工智能、神经网络、信息检索等方面有着资深履历的技术大咖彭业飞详细做了解答，同时分享了其对数字金融AI营销的理解，以及边缘计算、可解释性等最新技术应用。
在多个场合，蚂蚁金服都曾强调持续创新、聚焦科技和开放平台是其三大立身之本，通过自主创新的BASIC(区块链、人工智能、安全、物联网和云计算)技术能力，解决社会解决问题之际，实现技术全方位开放输出。在这次演讲分享的最后，彭业飞详细分享了技术创新开放的愿景：“希望这个平台更敏捷、更智能、更开放，能够快速复制，同时开放给我们的合作伙伴。”
以下为演讲原文，券商中国作刊发以飨读者：
营销应回归用户全生命周期
我们先看一下历史上营销行业的趋势，从70年代开始，大家的关注焦点在货品上的营销，慢慢转向了以交易为营销目标，到2000年，再到怎么样全面管理消费者的关系，慢慢到了最近这些年我们更加在乎如何深刻理解个人、如何理解消费者的情感、如何构建一个忠诚度的维系，越来越以人为本。
什么叫营销呢？本质上营销就是怎么理解消费者的行为，进而试图影响消费者行为的学科。最早在1899年西方就有过这种研究，就是用户看到什么东西，他注意力在哪里，他的兴趣在哪里，他想什么东西，最后他做了一个什么样的行为。可以看到这个理论不断深化，其实基本的框架还是一百年前的框架，不管发展几千年，人还是人，消费者的行为还是类似的。
人的行为是受两块影响，一是外因，一是内因。中间就关于这个人本身，他对自己的认知是什么样的，他的生活方式是怎么样，他会有一个需求，最后影响了一个他的决策过程。从技术角度来讲其实就是一个用户画像，这个人是什么样的人，我怎么理解这个人。他的内因就是他的决策过程，这是我们尝试去理解的。外因其实就是我们能够去施加一些影响力的。比如用户在我们的产品里面或者APP里面，我们怎么触达他，其实是能够影响他的一个外因。最终我们希望这些内因和外因加在这个人身上能够让他真正在行为上产生一些改变。
这是反映在用户跟行为关系上，他是怎么用你的产品，他是不是买你的产品。这在数据上都能得到，他最终的结果，他跟你的交互是什么样的，最终我们要把这些东西归因到你的内因和外因上，这样才能完成循环，才能进一步再去改进我们如何跟用户交互，怎么做多点地触达。
话说回来，最根本的还是用户的全生命周期，从这一个维度来切入。任何的一个新东西，我们如何让用户知道这个产品也好、这个服务也好，怎么做拉新，怎么做增长，怎么促进他的活跃，怎么防止他的流失，永远可以有一个维度做参考。
AI营销如何做到个性化投放的最大效率？
我们自动化的智能营销还是有这几个阶段，第一个是自动化，自动化是什么呢？机器，我们希望帮助人自动化这个过程，省掉人工的劳动，哪怕你没有智能化，第一步你要做到自动化，自动化负责更好的决策；然后是智能化，其实是智能和人工的一个结合，这是机器和人的结合；最终是把自动化和智能化结合起来，产生一个更好的工具。这工具里面就自带了人工智能所有的东西，让你用起来的时候感觉不到，实际它已经内置了很多智能应用在里头。
说到自动化，我们有一个运营工作台，能够让大家很容易用。我们会有一个决策引擎，这里面涉及到算法规模化，毕竟我们的产品已经是数亿用户在里头。得到了结果以后，我们需要有一个深度分析，自动地回流，这样才能知道我们为什么这样做、做得好不好，才能不断去改进。
再来讲讲智能化，智能化是说什么呢？怎么样决策跟用户的沟通。因为最终我们给用户看到的不管怎么样的，是APP也好，是一个网站也好，它总是一个产品；用户在产品上看到了什么最终是你产品的一切，一切都体现在他看到什么东西。你怎么去触达用户？我们会有很多的决策在里头：
比如我们想触达什么样的人，用一个什么样的渠道触达。这个渠道还可以有很多方面，比如在APP里面可以显示不同的东西、推荐不同的东西，哪怕用户搜索一个东西，也可以给他看到不同的结果；你还可以主动触达用户，给他发一个短信，也完全可以用人工智能生成这句话，每个人看到的这句话是不一样的，是针对用户最感兴趣的东西、怎么帮助用户理解这个产品、理解这个服务来生成这句话。在每个方面，其实都可以由中间的大脑来进行决策；进行决策以后，再把这些东西加到用户身上，给用户触达；触达了之后，我们需要实时反馈、实时更新，不断调整我们策略、不断改进，让大脑不断演进，基本是这么一个过程。
再说到营销。成功的营销策略至少要做到这些方面：个性化的投放最大化效率，同时它一定是多次触达，跟多个用户、不同地方的交互；任何的营销，很多情况下都涉及到成本问题，你怎么控制你的成本同时你还需要可灵活调整目标，这什么意思呢？毕竟营销策略是由人来做出的，不同的情况下我们有不同的目标，这个机器其实是无法理解的，必须由人来告诉这个机器，对于这部分用户群体，我的目标是什么——是需要最大化他的点击率还是最大化的转化率，这不是机器能够考虑的。
举一个强化学习的例子。强化学习就是类似于一个儿童或者一个小孩是怎么来学习演进的，比如我拿了这块糖，大人是鼓励你吃这块糖还是惩罚你，但你通过这些得到了反馈，就会从反馈中学习。不是任何事都预先告诉你应该这样做、那样做，这是远远不够的，你需要不断探索这个世界，通过反馈学习我这个策略对不对，我如何改进，人都是这样的过程。我们的营销系统也可以这样学习，我们也会采取行动，去触达这些用户。用户会给我们反馈，包括是一个正向的反馈还是一个负向的反馈，再不断调整我们的系统。
我们系统会自我调整，这只是我们一个例子。我们用强化学习形成了一体化的解决方案，就会做到哪些呢？实时预测在线应该怎么投放、怎么触达用户，跟踪用户的生命周期，还要做多目标融合，这需要我们跟用户交互来学习、建模，最后完成这个循环，不断改进我们的算法。
智能营销走向实时化：可解释性和边缘计算
刚才这只是我们其中一个算法，原来的算法都是离线，比如每天更新一次，但现在随着计算能力越来越强，我们技术越来越发展，我们是要走向实时化。深度学习当然是这些年已经最流行的一个算法了，下面我稍微解释一下可解释性和边缘计算。
为什么我们需要可解释性？什么叫可解释性？本来我们构建一个机器学习模型，人是不能理解的，因为一个模型可能有上亿的参数在里头，模型做出了一个决定说这个人喜不喜欢这个东西，它是没法跟你解释的，因为它可能有上亿甚至十亿参数在里头，它不能说为什么做这个决定，比如神经网络深度学习模型，它不能告诉你这个事情的。
这有什么效果呢？打一个不太恰当的比方，机器学习在很多方面是很强的，它可能数学特别厉害，这好比一个天才算算数特别厉害，但是它在其他方面很弱，比如他可能生活不太能自理，他交流能力、沟通能力特别差，他能力非常强，但是你没法跟他交流，你不知道他为什么做了这个决定，很多时候他也没法主动跟你交流说理解这个业务、理解这个产品，他其实也不理解，这时候你是不是很放心，比如把一个很大的事情，生死攸关的一个事情交给这样一个天才来做呢？可能很多时候你不一定很放心，因为你无法知道他如何做这个决策的。
毕竟做任何一个营销活动也好，我们还是希望能够理解说为什么我们做了这件事情，我们需要从中产生一些洞察，哪怕先训练一个黑盒模型，我们也会基于此尝试去产生一个白盒的人群的洞察。有了这个人群洞察以后，我们会尝试分析和理解它，有了这个理解加上洞察能帮助我们更好作出这个营销的决策。这就是人和机器的结合，这也是在近些年机器领域很热门的一个点，就是可解释性。
再说边缘计算，这也是这几年一个热点之一。云计算，大家都很理解，就是说我的数据都要把它发到一个数据中心去做很复杂的处理，训练很复杂的模型，然后再把这个决策从云端发到你的手机上去执行了，叫云计算。边缘计算是什么？很多计算很多是在你手机上完成的，它不需要上到云，为什么呢？
这里有一个说法，到2020年每人每天平均将产生15GB的数据量，这个数据量非常大，不是说所有数据都值得或者都应该把它上载到云端的，因为在云端的存储也需要很多开销，这些数据不一定非要上载云端，但这些数据有没有用呢？其实很有用，因为每一个跟手机上APP的交互都蕴含了里面的信息量，都是可以帮助你对用户的理解。
还有很多很细微的数据，这些数据是不是都会上载到云端？其实不会。它会不会影响决策？其实是会的。我们现在的终端、我们的手机计算能力非常强，它远远大于十年前一台PC机，它已经可以执行一些模型的推理甚至是模型的构建，它完全是有这个能力的，所以就会有边缘计算这个概念。我们很多决策，大的决策是在云端做出的，这个决策到了你的手机端，根据你手机上实时产生的数据再做调整，这个调整是在你的手机上完成的，当然手机只是一个概念、一个意思，其实还有很多其他终端设备都可以做这个边缘计算，这也是这些年的热点之一。
智能敏捷模型快速复制，即为己用更对外开放
再讲到工具化，因为最终我们是希望能够有一套智能应用的框架，使之非常容易地应用到各个不同的场景。比如说蚂蚁金服的服务，我们有花呗、借呗、余额宝、理财等，各种各样的。我们能不能把(一套智能应用框架)快速复制到这些业务里，哪怕我们不断产生新业务，我们需要有一套框架能被快速复制到所有新场景，这就需要我们把这些东西非常好的工具化。
所以我们会有一套智能应用的体系，这里面底层是以数据为基础的，上面就有智能决策的引擎，里面包括各种各样的办法，最终做成一个数据产品。
这个数据产品会支撑内部应用、外部应用，比如外部应用是跟很多第三方合作的一些机构、平台，他们最终会触达用户，(这部分用户)不管是内部还是外部用户。当我把这套东西做好以后，能在满足自己使用之外 ，很容易既把我们自己的能力复给别人、快速复制到不同场景里。
我们希望这个平台更敏捷、更智能、更开放，能够快速复制、非常好的智能化，同时开放给我们的合作伙伴。
我们每个人都是一个高度智慧的生物，每个人脑子里其实有千亿级别的神经元。换一个角度来看，我们做的机器学习很多用的是什么？神经网络，其实它(机器)里面也是神经元，只不过它是机器来做的神经元，它有多少神经元呢？你可以做非常大的网络，可以做上亿的神经元的网络，但我们更希望把人脑里面的神经元和机器做出来的神经元结合在一起，就像刚才讲的，我们所做出的决策当前机器在某些方面还达不到人的状态，哪怕它(机器)做出多少亿神经元在里头，它还是达不到人脑的状态。
如何把人的神经元和机器神经元结合起来，一起做出一个决策，这是需要不断被探讨和深入研究的。有了这个(两者相结合的)神经元以后，我们还要快速执行，因为天下武功唯快不破，能够把它快速执行下去，这样才能把智能营销做出来。
另一个角度，金融行业也有金融行业的一些特性、金融产品的特性，不像在淘宝买件东西，它有前中后各个不同的阶段，比如我在淘宝上买了一个冰箱就结束了，淘宝跟你的交互基本就结束了，我是不知道你在家里用这个冰箱是怎么样的，你是每天用还是每天不用，用得好不好。但如果你买了一个理财产品，这个理财产品一直在你的账户里，理财产品的变化，比如基金的价格涨了还是跌了对你还是很有影响的，它是持续不断的过程，这也需要我们深入理解这个产品形态，把前中后结合起来才能更好做出决策。
（文章来源：券商中国）
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赡养人类
独特的概念
科技 是高挂枝头的鲜亮果实，滋养人类，无人不知。而深 科技 则是深藏地下的盘虬树根，本盛末荣，知者甚少。
深 科技 （Deep Science，深层科学技术）具有双重涵义，既是商业的，也是科学的。
投资公司Prove（x）的联合创始人兼首席执行官斯瓦蒂·查图尔韦迪（Swati Chaturvedi）于2014年创造了这一术语。根据她的定义，深技术是指“建立在科学发现或有意义的工程创新基础上的公司”，也寻求使世界变得更美好。从科学的角度上来看，介于应用 科技 和基础 科技 之间，是一类比基础 科技 更加现实和实用的 科技 ，对科学、经济发展和 社会 进步产生巨大推动作用的集合，通常包括——
新型材料、人工智能、生物技术、区块链、无人机和机器人、光子学和电子学以及量子计算等领域。
当几乎所有的创业项目都披上 科技 公司的外衣时，只要我们仔细观察就可以发现问题所在。 大部分所谓 科技 公司都是建立在商业模式创新上，或者是利用现有技术应用到商业模式。
以Uber为例——
优步建立在“共享经济”的概念之上，这是一种商业模式创新。或者我们熟悉的蚂蚁金服，企图利用互联网技术上市，但仍从事传统的金融服务。
而深 科技 公司则是建立在有形的科学发现或工程创新之上的。他们正在努力解决真正影响周围世界的重大问题。 例如，
一种新的医疗设备或技术，用于癌症的治疗；
一种数据分析技术，以帮助农民种植更多的食物；
或者是一种清洁能源解决方案，试图减少人类对气候变化的影响。
分析脑神经细胞， 探索 人脑奥秘
深 科技 公司承诺使用大数据，人工智能或深度学习等技术在广泛领域中提供解决方案，其方法比媒体报道的 科技 公司所采用的科学方法更为科学。 他们不是近年来增长最快的 科技 公司（例如Facebook或Spotify），也不是基于创新的业务模型（例如Airbnb或Uber）。相反，他们通过有意义的科学或技术发展来解决问题。
深 科技 的三大特点
在商业领域，深 科技 具有三个显著的特点。 这些技术可以产生巨大的影响，需要很长 时间 才能应用于市场，同时需要大量的 资金 来开发和规模化。
1-巨大的影响
基于深技术的创新可以产生巨大的经济价值，但其最终影响远远超出了商业领域，更大的影响在于可以改变人类的日常生活。
2-漫长的研发
深 科技 需要时间从基础科学转向可用于实际使用案例， 这个时间比基于商业模式创新的 科技 公司要长得多。
从项目立项到技术验证再到技术设计最后到生产，往往需要五至十年甚至更长的时间，再加上深 科技 项目往往是开拓性的，监管的压力导致研发时间进一步延长。与之相比，开发移动应用程序之类的 科技 公司平均开发时间仅为数月。
3-艰巨的资金
深层 科技 公司的资金需求很大，但深 科技 领域往往因为其复杂性而难以找到初始资金。
基本上，即使来自投资者（特别是早期投资者，如天使投资）也 往往难以理解深 科技 公司得创业潜力 ，因为很难找到一个在某一特定主题上如此特别有能力的投资者，能够真正理解创业公司提供的创新技术。
另一个是市场风险。 许多深 科技 公司都在早期研究阶段寻求资金，远未将产品甚至原型交到潜在客户手中，这意味着深 科技 投资者几乎没有任何 KPI可以评估其牵引力和市场潜力。
播种未来
一些深 科技 公司也许你早有耳闻，比如战胜柯洁等一众人类围棋高手的Alpha Go，它的创造者DeepMind就是一家根植于神经网络领域的深 科技 公司。
更多深 科技 名声不显，但专注的项目却离我们并不遥远，更是与我们的生活息息相关。 例如
Gel-e Life Sciences 公司，这家公司希望利用生物材料技术生产出更加快速安全的止血材料。
Aromyx 公司，专注于气味的采集与分享，未来将在农业和食品领域大有作为。
Lilium Aviation 公司，正在研发如同科幻作品一样可以垂直起飞的日常交通工具。
Luminance 公司目标将人工智能技术应用到法律领域。
刚刚在上面提到的4家公司
深 科技 回答了人类如何到达未来，而仅此一点已经足够的深刻。
为了实现这些目标，我们将不得不投资于生命科学、计算机、新能源等等……这就是为什么投资深技术很重要的原因——
因为没有这些技术，人类就无法前进。
我们 不会 通过投资 健康 穿戴应用程序来治愈癌症。我们 也不会 通过投资互联网公司或移动应用来种植更多食物，提高能源效率或进行更有效的手术。
除了改变世界的目标之外，深技术公司还是一个有吸引力的投资机会。
Propel（x）坚持认为：“深厚的技术投资仍然会带来风险，有时面临更长的流动性之路， 但它们的低估值可以带来可观的回报。”
根据Wavestone的一项调查，在欧洲，自2015年以来，风险投资（VC）对深 科技 的投资增长速度比B2C 科技 初创企业世界快3倍。Atomico显示，2017年，深 科技 在600宗交易中投资占了35亿美元。
prople(x)是一家专注于深 科技 的VC平台
开枝散叶
其实，积极进取和有远见的科学家和企业家一直都在。
越来越多的科学家成功创业后，同时成为创业家，而部分创业家则转化成为天使投资人，支持新的 科技 创业者， 形成了“科学家—创业者—天使投资人—新的科学家”的“人才循环”模式。
这其中非常重要的改变是，有技术的人(know how）能够获得技术能力、资金和其他关键资源，将他们的梦想带入实验室，带入市场，这才真正促进了深 科技 的蓬勃发展。这包括——
1-新平台技术的兴起
其实，过去几十年的创新主要得益于一些强大的平台技术（硅芯片、台式计算机、互联网和移动技术）。
这些技术在许多行业产生了广泛的应用。当下，强大的新平台技术正在持续涌现，为未来几十年的创新铺平了道路。
比如在 软件（机器学习）、硬件（量子计算）和生物学（基因测序和CRISPR-Cas9，它们正在重创生物技术）等等领域 ，这不仅使它们的潜力倍增，也创造了推动新工业革命的势头。
2-创新成本的降低
随着新平台技术的兴起，创新成本大幅度降低。
今天的创新者拥有丰富的技术能力。电子计算机的价格低廉且功能强大，云服务能够提供更强大的计算资源，可省去前期的大额技术支出。
同样，软件也是开源的，并且作为一种服务广泛提供：计算机辅助设计制造和 3D 打印彻底改变了原型设计；在生物技术领域，DNA测序和合成已成为标准服务。
3-创新需求的增多
今天的创新比以往更加分散和多样化。 更多的初创公司正在寻求更多的应用途径，例如人工智能，可以应用于区块链，生物技术，新型材料开发，无人机，新能源等诸多领域。
4-可用资本的增长
在创新创业的文化氛围下，风险投资并不缺乏。
根据Crunchbase的数据，2018年第三季度全球风险交易价值接近1000亿美元，比2017年增长40%以上。在此期间，成交量也增长了40%，接近10，000轮。初创公司实现新的科学和商业成功水平的能力鼓励投资者向小型公司注入数千亿美元。
5-政府的支持
世界各国政府在新技术研发支持提供了更多的支持。
根据《经济学人》编制的数据，过去20年，为了和欧美国家竞争，中国在研发方面的购买力平价支出增长了约400%，每年超过4000亿美元。联合国教科文组织的数据显示，美国研发总支出相当于GDP的27%，其次是中国21%，欧盟20%。
6-自身的魅力
营造生态
深 科技 不像种植小麦，播种耕耘即有收获。 更像珍贵的野生菌，只有在特定的环境中，等待其壮大。
深 科技 的发展，也需要 创新生态环境。
商业生态系统并不新鲜，但深 科技 在新兴领域运作，其生态系统正在萌芽，尚未稳定下来。
深 科技 生态系统是高度动态的——玩家来来去去，他们创造了一种新的关系，这种关系并不总是正式的，由合同定义的，或者由设置决定的。
例如，与早期初创公司相比，商业化阶段的成熟初创公司需要较少的技术、IP 和监管专业知识，以及更多的知名度和进入市场的机会。各类合作伙伴的吸引力也发生了变化，因为初创公司会随着时间而转向不同的利益相关者，以便获得所需的资源。
深 科技 生态中的协作较少依赖于中央协调者，而更多地依赖于参与者之间的多层面互动。 即使生态系统在中心有一个强大的参与者（通常是将其他各方聚集在一起的参与者），也很少有实体完全控制。其角色更多的是磁铁的作用，而不是管理合伙人的角色。每个合作伙伴都可以影响整体的方向，参与者之间的联盟也可以在关键战略问题上改变权力平衡。
此外，区别于传统的商业生态，深 科技 生态中流动的能量不仅仅只是货币。 知识、数据、技能、专业知识、联系人和市场准入也是连接生态系统参与者的能量。 这意味着传统的财务措施，如收入和利润，并不总是评估已实现的价值的最佳手段。深 科技 生态系统通常涉及建立在非传统、间接或非金融联系（例如涉及数据或服务）的关系之上，这些联系推动公司、初创公司、投资者和其他公司开发新的协作和薪酬模式。生态系统参与者同时以各种能量进行交换。
最后，深 科技 生态系统的最终结局和前进道路高度不确定。 任何特定的想法，启动-或新兴的技术-可能或可能不会成功。传统的自上而下战略和研发项目管理技术需要通过旨在管理不确定性的方法来加强。 不同的管理方法可以激发、培养和增加预期结果的可能性，但它们无法设计。在这样的环境下，公司和投资者不应该以单一的"赌注"或"赌注"来思考。他们需要参与并培育整个生态系统，并寻找成功的初创公司或技术从中脱颖而出。
伦敦，就成功培育出了这样的一片沃土。
报告显示，2020年英国深 科技 行业吸引投资金额在全球排名第三，虽然仅为美国吸引投资额的十分之一，但增速高达1737%，位居全球第一。
虽然2020年一直笼罩在疫情和脱欧的阴影之下，但英国 科技 行业逆流而上，交出了一份亮眼的成绩单，并进一步巩固了其作为欧洲第一 科技 中心的地位。2020年，英国脱颖而出的深 科技 初创企业有：能源 科技 公司Octopus Energy；电动 汽车 制造商Arrival；物联网公司Connexin；聚变能研究公司Tokamak Energy；自动驾驶初创企业FiveAl（剑桥）；植物肉公司The Meatless Farm Company（利兹）。
过去15年，英国数字经济中的工作岗位增加了近50%， 科技 工作在劳动力市场中所占的比重越来越大，而2020年的居家办公也预示着未来几十年可能衍生出怎样的工作模式。总的来看，深 科技 对英国经济的贡献正在增加。
一个新的深度技术生态系统正在形成，
要不就加入其中，要不就被抛弃。
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