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計算機視覺前沿技術范文1
團隊背景
海歸博士立志用無人駕駛保障交通安全
MINIEYE致力于打造世界領先的車載視覺感知技術和產品，提供前裝和后裝的ADAS解決方案及產品。其原理是通過攝像頭檢測、識別、追蹤路面物體，即時收集數據并加以分析，協助駕駛員預先察覺到包括追尾、偏離車道、碰撞行人、超速在內的潛在路面危險，防患于未然。
MINIEYE創始人及CEO劉國清表示，相關數據顯示，中國每年有將近6萬人死于交通事故，而近年來的研究表明，89.1%的事故都是源自于駕駛員的誤判和操作不當。MINIEYE運用計算機視覺技術和先進的算法，可以極大地避免這些事故的發生。產品上的攝像頭就如MINIEYE的名字一樣，是一顆安裝在車上的“小眼睛”，隨時掃描著路面情況，保障駕駛安全。
從2013年成立至今，MINIEYE團隊已經擁有包括海歸博士和優秀工程師在內的50多名研發人員。團隊成員中有的畢業于美國佐治亞理工學院、加州大學、法國科學院、清華大學、中科大等國內外知名高校，也有的曾就職于德爾福、意法半導體、Intel、BAT等行業巨頭。目前其總部位于深圳南山，另在南京設有一個研發中心和一個數據中心。
但你也許沒想到，MINIEYE脫胎于南洋理工大學的實驗室里。2012年，當時正在新加坡南洋理工大學攻讀博士學位的劉國清，主持了新加坡政府媒體發展局和南洋理工大學聯合發起的高級駕駛輔助項目。他在這個項目中看到了高級輔助駕駛和無人駕駛的前景所在，并在次年博士畢業后拒絕知名科研所的工作，拉著幾個在新加坡的小伙伴，回國創業?！爱敃r回國，一個是因為國內的創業氛圍比較好；另一個是因為無人駕駛在國內的市場非常大，不僅能夠提升駕駛安全，還能夠緩解城市擁堵等問題?！?/p>
技術優勢
應用深度學習、本地化車輛檢測超過Mobileye
用計算機視覺技術來檢測識別物體已然不新鮮，但深度學習的到來讓計算機視覺技術迅速發展，檢測識別率大大提高。而MINIEYE使用的正是基于深度學習的視覺感知技術。劉國清解釋說：“傳統的算法是告訴你車的特征，而深度學習是通過大量的圖片來訓練系統自己提取特征，學習特征。這種方法提取的特征更加準確，這是傳統算法無法實現的?！?/p>
利用這項技術，MINIEYE目前對車輛和車道線的檢測率均達到99.9%。
除了做到專業、領先之外，劉國清還力圖體現MINIEYE的差異性，從而在競爭中脫穎而出。劉國清回國之前，仔細研究了國內的市場，發現還是一片空白。但在國際市場上，以色列公司Mobileye已經獨占鰲頭，這家公司因為和特斯拉合作而被大眾廣為知曉，目前占有全球ADAS市場約70%的份額。彼時Mobileye還尚未進軍中國市場，但劉國清已經未雨綢繆，該如何面對這樣一個強大的對手呢？
“第一個是算法能力要和它相當；第二，我們要走本土化路線，研發符合中國人駕駛習慣和中國工況的產品。”在國內道路上，經常能見到一些渣土車、拖車等異型車，這些車輛奇形怪狀，對識別造成了不小的困難，基于國外路況設計的產品在碰到這些車輛時立馬“失明”，無法運作。原因是數據庫里面沒有錄入過這些“車”，所以無從提取特征去識別。
劉國清是國內第一批堅持走ADAS本土化路線的人，因此從2014年開始，就已經著手采集國內車輛及車道數據。到目前為止，MINIEYE共有45輛數據采集車，在北京、深圳、南京等全國幾大城市采集數據。每天積累的里程超過一萬多公里，數據量約1.5TB。劉國清說：“近年來深度學習的出現，大大加速了人工智能行業的發展。但深度學習的前提是需要有充足的數據量，所以我們很早就開始積累數據，要盡可能多地覆蓋各種車型、天氣、光照、路況?，F在我們在本地化的方向進行得很順利，在對國內異型車的檢測方面，已經優于Mobileye了。”
業務布局
前后裝市場雙管齊下，從預警進軍控制階段
在市場布局上，MINIEYE的業務雙管齊下，兼顧前裝及后裝市場。前裝指的是整車出廠時就會裝備電子產品，因此MNIEYE的客戶群體是各大整車廠商。在2015年公司就和美國通用簽署了合作開發協議，目前已經通過了第一輪定性測試，正在進行定量測試。而在后裝市場上，MINIEYE已經和某公交集團達成訂單。據了解，MINIEYE在之前合作的對象基本是整車廠、Tier1或者公交集團等B端用戶，而在年底，MINIEYE將正式推出第一代后裝產品，除了滿足行業客戶的需求之外，還希望覆蓋個人C端用戶。
劉國清針對個人用戶做了市場調研，發現很多車主對駕駛安全非常重視，對ADAS產品很感興趣，但對這種先進技術不太了解?！拔覀兗磳⒌暮笱b產品，一方面是希望個人車主使用后給我們一些反饋，讓我們知道用戶的真實需求是什么，哪個功能好用，哪個功能需要繼續迭代；另一方面，我們也希望對市場起到一個普及作用，讓大家越來越了解這項技術。畢竟ADAS是無人駕駛的基石，有利于讓用戶循序漸進地去擁抱前沿技術?！?/p>
目前，C-NCAP已經擬將ADAS中的AEB（自動緊急制動）功能納入2018年的評價規程，這代表著國家政策法規正在推動ADAS等主動安全功能的普及，無論前裝或后裝市場，都有著巨大的前景。在此利好下，劉國清透露，明年MINIEYE的計劃，一方面是要繼續迭代算法，和整車廠商進行實車驗證；另一方面是進一步開拓后裝市場，增加營收，利用后裝市場產生的銷售額來覆蓋前裝市場的研發投入，達到平衡。
計算機視覺前沿技術范文2
關鍵詞:MCLA;計算機教學;教學研究;教學改革
中圖分類號:G642 文獻標識碼:B
1引言
高校計算機教育的過程中,難點知識的教和學是困擾著教師和學生的重要問題,對于難點知識教學方法的研究,引起了廣大高校計算機教師的重視,其研究成果已經在高校計算機教育中起到了越來越重要的作用。難點知識一般分布在學生的專業基礎課和專業選修課中,這些知識點往往理論性較強,需要較好的數學基礎才能一次性掌握,這些知識點往往是某一門課程或某個研究方向的核心或者基礎,如果不能很好地掌握,又影響到后續知識的學習和研究的開展。類似的知識點如:“數據結構”中的“最短路徑”和“KMP算法”、“計算機視覺”中的“各向異性擴散的偏微分方程(PDEs)”、“編譯原理”中的“有限自動機”、“面向對象程序設計”中的“多態性”、“計算機網絡”中的“七層協議的實現”等。
提升難點知識的教學效果顯得非常重要,但是傳統的教學方法中,由于各種因素的影響,往往采用從理論到實踐的教學過程。首先講解知識的數學背景,然后闡述其理論框架,接下來講解該框架中的相關公理或者定理,推出一系列公式,最后加以應用。在這種背景下,由于學生知識儲備的差異性,以及學生聽課狀態的波動性,這種教學方法往往造成部分學生在學習的過程中,無法理解他們看起來很高深理論,從而失去學習興趣,放棄后續學習,靠做題應付考試,最終即使得到高分,對知識點知其然不知
其所以然,更不要說進行創新。實踐證明,該方法確實導致部分學生無法清楚地掌握知識的實質,造成了教學過程中的無用功和教學資源的浪費。
為了克服以上方法的不足之處,我們借鑒了國外著名教育機構的教學方法,將其引入到我們的教學過程中去。MCLA(Model Centered Learning Architecture)教學法來源于印度國家信息技術學院(印度NIIT),該教學方法的基礎是:以“模型”為中心,通過完成“模型”來講解理論,在該學院的教學中起到了巨大的作用。本文針對計算機難點知識教學過程中遇到的問題,結合相關經驗,將MCLA教學方法應用到教學過程中去,以“圖像處理中的各向異性擴散的偏微分方程”的講解為案例,闡述MCLA方法在教學過程中的應用。實踐證明,該教學方法能夠加強學生對知識的理解,取得了較好的教學效果。文章最后還對該方法適用的
范圍進行了討論。
2傳統教學方法的問題
難點知識在高校計算機教育中,不僅對于學生是學習難點,而且對于教師也是講授難點。它難就難在理論性強,數學基礎要求較高,教師即使能夠熟練精通地掌握,由于學生數學知識儲備的差異,學生就不一定能掌握;即使學生數學知識儲備足夠,由于聽課狀態波動,如果興趣不高也會無法聽懂,造成知識的遺落;教師將自己會的知識教給學生,學生卻沒學會,不能不說是教學資源的巨大浪費。
2.1教學案例描述
本文以“計算機視覺”中的“各向異性擴散的偏微分方程”為例,來闡述這個問題。
“計算機視覺”是高校計算機專業的一門專業選修課,對于即將攻讀研究生并從事模式識別和圖像處理的學生,是一門基礎性課程?！案飨虍愋詳U散的偏微分方程”屬于計算機視覺中的前沿技術,一般在書本的后半部分講授。在此之前,學生已經學習了圖像處理的基本知識,如基本的圖像存儲、變換、濾波以及常見的圖像特征提取方法。
在計算即視覺中,“各向異性擴散的偏微分方程”最簡單的情況是用于圖像的平滑。在平滑圖像的過程中,能夠較好地保持邊緣。該框架下,圖像的平滑被假定類似于化學物質的擴散過程,圖像的灰度(化學物質)將隨著時間的變化而變化(擴散)。在某一個時間點,變化后的圖像(擴散的結果)就是試圖得到的平滑后的圖像。描述如下:
設 表示一幅二維灰度圖像, 為像素點 處的灰度值。 表示圖像隨著時間 變化的狀態,具有邊界停止功能的方程中,圖像隨著時間變化的狀態或者圖像的平滑過程被如下的擴散方程描述:式中, 為散度算子, ,是 的空間梯度。在這里, 必須是個減函數,當 較大,擴散必須很小,圖像的邊緣得到保持; 較小,擴散應該很大,圖像將會得到平滑。對于 的設計對系統的正確工作起著決定性的作用,一般可令:
從以上數學模型可以看出, ,為非增函數,當點 位于圖像灰度變化不大的區域,即 的值相對較小的時候, 的值相對較強;反之,在圖像的邊緣點上, 的值相對較大,則擴散速度相對較小。 為梯度門限,是一個正數。 的值小于 時,擴散過程進行,當 接近 時,擴散過程停止。
實際處理過程中,輸入的圖像為二維圖像,必須能夠對圖像的處理過程進行離散化。一般采用如下形式:
其中, 是離散采樣圖像上的像素點 在 時刻的灰度值, 是時間離散步長,常量 ,決定了擴散的速度。 的下標 表示 的計算與像素 和 相關。 表示像素 的空間鄰域, 表示鄰域像素點的個數(如在8鄰域情況下,取 =8),將圖像梯度沿著特定的方向近似為:
最后的實驗中,我們可以采用一些需要平滑的圖像,分別用傳統的低通濾波的方法和PDEs方法進行平滑,來檢測其平滑效果。
2.2傳統講授方法及其效果
傳統方法在講授的過程中,一般采用如下步驟:
(1) 首先講解“各向異性擴散的偏微分方程”的作用:在平滑圖像的過程中,能夠較好地保持邊緣,但也能對其它部分作平滑。
(2) 講解“各向異性擴散的偏微分方程”的數學模型,特別強調擴散方程以及其中參數、算子的選擇。
(3) 對該模型進行離散化。
(4) 最后舉例說明“各向異性擴散的偏微分方程”在實際中的應用,并一定的實例讓學生閱讀,最后布置習題。
該方法在步驟(1)中,確實提到了“各向異性擴散的偏微分方程”的作用,激起學生的興趣。但是可惜的是,這個興趣只是在學生腦海里面逗留了片刻,就被后面大量的數學公式淹沒了。除了少數比較認真的學生能夠保持興趣,將這些數學公式緊扣其作用,其它學生一旦遇到聽不懂的內容,便放棄學習了。結果只能是教師一直在講課,卻只有部分學生能夠理解教師的講解。當然,最后的實例,大部分學生都會閱讀,也能讀懂,對于練習,也能模仿習題進行編程實現,最后應付考試。但對于該習題和前面講解的數學公式之間有什么關系,學生是很難理解的。我們知道,理論的創新都是來源于知識點的抽象表達,如果那些原理沒有理解清楚,即使學生升入研究生進行科學研究,也無法進行創新。
針對這種方法,我們在南京某大學設計了一個實驗,隨機抽取50名計算機應用技術專業的本科學生,選修了“計算機視覺”的課程,并且已經學習了“各向異性擴散的偏微分方程”的前續知識,我們用此方法進行講解,得到的問卷如表1所示。
從上表可以看出,96%的學生對該知識點的作用還是了解的,也就是說從課程開始學生還是有興趣的,但是自從對數學公式無法理解之后,直接影響了后面知識的理解,更不要說創新了。
3MCLA教學法的實踐
MCLA(Model Centered Learning Architecture)是基于模型的學習方法,該方法在教師引導下的獨立解決實際問題。其步驟如下:
(1) 教師根據知識點內容,結合實際應用情況,對學生進行知識點的概況介紹,提出一個典型案例,激起學生興趣。
(2) 教師用所設計的案例,采用任務驅動的示范性教學。將知識點隱含到每一個任務中,使得學生更容易接受相關的知識內容。
(3) 當教師在用系統的方法完成各項任務,成功解決問題時,學生在一旁觀察以通過觀察思考形成一種行之有效的思維方式。
(4) 布置類似的案例,引導學生進行實踐。
(5) 引導學生進行創新探索,并能針對所探索的結果進行演講。
MCLA的獨特之處在于,它不但要教會學生如何在實際問題中應用所學的知識和培養其專業技能,而且也要培養學生信息搜索和分析的能力、團隊合作的能力以及對所學知識達到綜合性理解和應用的能力。這有助于學生提高在技術探索和創新方面的技能,并使其成為一種習慣。
3.1教學過程
(1) 提出模型
在該過程中,教師首先不講解“各向異性擴散的偏微分方程”的作用,而提出一個實際圖像處理中遇到的一個問題:在出版、公安、醫學、控制等應用系統中,往往需要使用計算機來實現字符的正確識別。字符識別的過程一般是針對字符圖像輸入,運用一系列的識別算法得到正確的結果。但是,由于各種因素的影響,輸入圖像的真實性可能會受到一些損害。比如,字符可能由于分辨率不足而失真,最典型的就是字符的斷裂和缺口,如圖1所示。
由此提出一個問題:怎樣將缺口的部分連接起來?引起學生討論,激發學生興趣。
由于學生已經學習了前續知識,不少學生可能會提到可以將圖像進行低通濾波,即:通過將圖像變平滑、模糊,用以造成字符黑色邊緣擴散,擴散之后看能否將缺口部分連起來。
于是,教師采用低通濾波方法,利用已有的程序,將該圖像進行濾波,圖2是截止頻率為80時的高斯低通濾波器得到的結果。
學生可能對該方法的效果沒有一個客觀的認識,可以提醒學生:從上圖可以看出,利用高斯低通濾波器可以較好地解決字符斷裂和缺損的問題,斷裂部分基本連接起來了,為后期的特征提取打下良好的基礎,它實際上是一個圖像平滑的過程。但是,從圖2我們可以看出,輸出的圖像雖然在斷裂處有了明顯的改進,但其邊緣卻產生了過度的模糊,從而在某種程度上可能丟失一些特征信息。此外,一個更為嚴重的后果是,針對某些線條比較密的字符,對圖像的平滑可能會造成線條的互相干涉,如 e字母,上半部分已經進行了過度的模糊,給后期的工作帶來一些障礙。因此,尋找一種既可以對字符的斷裂進行復原,又可以保證不會將字符圖像邊緣進行過度平滑的方法就非常重要。由此引出“各向異性擴散的偏微分方程”,并提出它的作用:在垂直于字符邊緣的方向不進行平滑,在沿著字符邊緣的方向進行平滑。
(2) 建立任務
任務:將圖1的斷裂字符,斷裂部分盡量連接起來,但又不要過度模糊。
任務的核心:在將字符進行平滑的時候,在垂直于字符邊緣的方向少進行平滑,在沿著字符邊緣的方向進行平滑。
任務難點:
① 怎樣知道一個像素點是否在字符邊緣?
② 怎樣確定垂直于字符的邊緣的方向和沿著字符邊緣的方向?
③ 怎樣進行平滑?
這些問題都可以讓學生在課堂上討論。
(3) 講解知識
針對第一個問題,怎樣知道一個像素點是否在字符邊緣?可以引導學生提出“圖像灰度變化率”的概念。在邊緣處,垂直于邊緣的方向,圖像灰度變化率是最大的,再次引導學生將其用數學模型表示:即梯度;而平行于邊緣的方向,字體內部,圖像的背景,灰度變化率最小。
于是,問題變成:在梯度較大的位置,圖像不要進行平滑,梯度較小的位置,圖像進行平滑。第二個問題得到解決。
通過和學生的互動討論,由此引出如下公式(具體表達式的含義已在上節敘述,此處不再重復):
并可以強調, 應該是一個關于梯度的減函數,因為當 較大,擴散必須很小,圖像的邊緣得到保持; 較小,擴散應該很大,圖像將會得到平滑。并可以說明,這就是偏微分方程里面最簡單的“各向異性擴散的偏微分方程”,也就是本節課要講解的內容。到此為止學生的興趣就完全被調用起來了。更重要的是學會了將實踐問題抽象為數學理論的方法。
接下來講解 的選取,選取各種關于梯度 的減函數讓學生評價,最后引出比較經典的選取方式:
說明理由,并對 的意義稍作說明。
這些內容講解完畢,就可以進行離散化,解決第三個問題,在這里可以讓學生進行討論離散化過程,得出如上節的離散化公式。
最后教師可以用該方法做一個實驗,圖3即為實驗效果,可讓學生和圖2的作比較。
(4) 學生實踐
通過上一步的講解,學生基本了解了“各向異性擴散的偏微分方程”進行圖像處理的方法和性質,并通過案例建立了感性認識,該步驟中可以布置一個類似的案例讓學生回去練習。并讓學生設計不同的函數 進行測試,觀察其效果。
(5) 創新搜索與演講
在布置作業的過程中,可以另外讓學生搜索一下當前偏微分方程在圖像處理方面的其它的一些應用,最好能夠
提出創新觀點,將學生分為每5人1組,各選擇不同的方面,如圖像平滑、圖像分割、圖像去噪等等。在接下來的課程中,進行演講,讓學生加深認識,培養其創新能力。
3.2教學效果
針對這種方法,我們也設計了一個實驗,另外隨機抽取50名計算機應用技術專業的本科學生,選修了“計算機視覺”的課程,并且已經學習了“各向異性擴散的偏微分方程”的前續知識,我們用MCLA方法進行講解,得到的問卷如表所示:
表2MCLA教學方法效果
說明 完全理解(%) 一般理解(%) 無法理解(%)
從上表可以看出,在MCLA方法應用于教學實踐之后,學生對該知識點的掌握程度大大加強,并且具有的創新意念更加活躍。
4結束語
該文介紹了MCLA(Model Centered Learning Architecture)教學法在高校計算機難點知識教學中的應用,針對計算機難點知識教學過程中遇到的問題,結合相關經驗,將MCLA教學方法應用到教學過程中去,以“各向異性擴散的偏微分方程(PDEs)的圖像處理”的講解為案例,闡述MCLA方法在教學過程中的應用。實踐證明,該教學方法能夠加強學生對知識的理解,取得了較好的教學效果。
該方法對教師提出了更高的要求。首先,教師應該對知識點特別熟悉,并能和相關應用案例聯系起來;另外,并不是每一個知識點都能夠尋找到相應的案例,不過可以指出的是,在計算機專業的課程中,大多數知識點都是有案例可循的。
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The Design and Implement of the Basis of Applications of MCLA in Difficult Computer Knowledge Teaching
GUO Ke-hua ,LI Min
(School of Information Science & Engineering, Central South University, Changsha 410083, China)
計算機視覺前沿技術范文3
【關鍵詞】智能時代；云計算；安全架構
一、前言
當今世界，新一輪的科技革命和產業變革正在持續深入，工業互聯網、智能制造、人工智能、大數據、物聯網等領域正在加速布局，“智能時代”企業信息系統最顯著的變化是虛擬化、數字化一切、軟件定義，促使企業信息化的不斷發展，公司信息化資產數量日趨增多、系統的關聯性和復雜度不斷增強，使企業信息安全形勢日益嚴峻，信息安全防護工作面臨前所未有的困難和挑戰。為了更好監控和保障信息系統運行，及時識別和防范安全風險，同時滿足國家和行業監管要求，保證信息安全管理工作的依法合規，企業亟需建立一個全數據、集中管理的企業安全平臺，做到事前預警、事中監控、事后分析以及響應，全面的提升信息安全管理與防護水平。
二、智能時代的變化趨勢
我們正處在一個變革的時刻，“智能”是這個時代最顯著的標志。在今年春天首屆世界智能大會上馬云提出，智能時代有三個最主要的要素：互聯網、大數據、云計算；李彥宏也指出，未來30年推動社會進步的動力，就是智能科技的進步；浪潮董事長孫丕恕表示，智能從實現形式上就是要通過物聯網、互聯網將企業生產數據、互聯網數據和企業自身的管理數據全部打通，實現無邊界信息流和大數據分析。由此看來，一個企業走向智能化首先要完成業務在線化和流程服務軟件化，然后完成應用軟件的SaaS(Software-as-a-Service)化，從而助企業實現智能生產、智能維護、智慧服務。1.安全技術的變化基于云計算、虛擬化、大數據、智能制造、移動辦公的持續推進，都是基于企業信息基礎架構所實施的，開放式計算環境和更靈活的支持架構，要求安全技術隨之匹配發展，才能適應新環境，新技術下的安全需求。中國工程院倪光南院士在《云安全的思考》主題演講中指出，云安全一定會呈現出多維度、多層次、跨領域、多學科技術交叉等方面的特征。對于云計算的安全保護，需要一個完備體系，從技術、監管、法律三個層面上，形成可感知、可預防的智能云安全體系。2.企業智能架構從應用架構上看，未來的應用都是角色化、場景化的，可連接互聯網資源，全員應用，實現移動化和智能化。虛擬化、數字化一切、軟件定義促使企業信息架構的變革，以業務為導向和驅動，在企業管理、集成等方向上提供基礎共性平臺，為企業快速構建和集成應用軟件提供基礎支持，從而實現工程經驗模塊化、產品實際協同化、項目流程一體化結構，實現由統一業務層、統一界面構架層、應用系統層、統一工作臺面、大數據分析、云計算層組成的一種新模式。在企業IT系統的業務基礎機構層面，引入先進的統一軟件平臺，為上層應用開發提供統一標準，接口和規范，同時基于“平臺+組件”的架構實現各類應用的組合和復用，助企業實現數字化轉型。3.云架構在人工智能一日千里的時代，云計算已成為產業革新的原動力、新型管理的主平臺、人工智能的強載體。在新的云時代，整個社會都在發生數字化的迭代。云成為數字化最重要的基礎架構。騰訊董事局主席兼首席執行官馬化騰指出：“用云量將成為一個重要的經濟指標，能夠衡量一個行業數字經濟發展程度?！彼€表示：“傳統企業的未來就是在云端用人工智能處理大數據?！薄霸?AI”是當前最主流的方向，其核心包括三項核心能力（計算機視覺、智能語音識別、自然語言處理）。在計算機視覺領域實現開放OCR識別、人臉核身、圖片處理等多項智能云服務；在智能語音識別領域實現語音轉文字、語音合成、聲紋識別、情緒識別等功能；在自然語言處理領域，以“數據+算法+系統”為核心，提供毫秒級響應的個性化服務。
三、企業信息安全措施
VMware首席執行官帕特•基辛格表示：“抵御安全攻擊，響應速度不是核心，而是如何將支離破碎的安全保護進行更有效的整合，實現安全架構的簡化，這才是企業安全轉型的關鍵?！卑踩夹g在智能時代必須跟上發展的變化，“智慧安全”的理念正在深入，著力點從網絡系統安全、數據安全深入到業務應用安全等各個層面，AI防火墻、態勢感知平臺、云安全產品、企業移動化信息安全管理平臺、智慧眼監控雷達、業務應用安全審計平臺成為保護企業信息安全的前沿技術。1.企業數據的安全阿里巴巴董事局主席馬云說：“數據是新能源?！彪S著數據量的持續增長，應用數量不斷增加，數據將成為社會創新的重要驅動力。隨著“網絡強國戰略”、“互聯網+”行動計劃、大數據戰略的推進，網絡安全風險和威脅也進入到企業：非對稱的業務流量、定制化的應用程序、需要被路由到計算層之外并達到數據中心周邊的高流量數據、跨多個虛擬化應用，以及地理上分散的移動應用，都造成數據泄露的機會，隨著中央網絡安全和信息化領導小組的成立，信息安全已上升到國家安全層面。因此數據保護十分重要，最好的選擇是本源的防護，既做到保護數據本源的同時，又能靈活應對各種安全環境的需求。而符合這種要求的安全技術就是基于專業的安全分析模型和大數據管理工具，可準確、高效地感知整個網絡的安全狀態以及變化趨勢，通過企業本地部署安全大數據分析平臺，打通云端情報與本地設備的聯動，形成情報觸發預警，預警觸發防護的閉環。對外部的攻擊與危害行為可以及時的發現，并采取相應的響應措施，保障企業信息系統安全。2.企業網絡安全2016年，在“4.19講話”中再一次強調網絡安全建設的重要性，并提出：“要樹立正確的網絡安全觀，加快構建關鍵信息基礎設施安全保障體系，全天候全方位感知網絡安全態勢，增強網絡安全防御能力和威懾能力，要加快網絡立法進程，完善依法監管措施，化解網絡風險。此外根據網絡安全法相關規定，我們也可以看出，網絡安全法在原有信息系統安全等級保護制度的基礎上，創新了網絡安全等級保護的工作方法，企業的信息安全建設需在原有信息系統安全等級保護制度建設的基礎上，將新技術新應用帶來的重要信息系統建設諸如云計算、移動互聯、物聯網、工業控制、大數據等領域的國家關鍵信息基礎設施建設都納入國家安全等級保護制度進行管理，將風險評估、安全監測、通報預警、應急演練、災難備份、自主可控等重點措施也納入了國家網絡安全等級保護制度的管理范疇。企業緊跟網絡技術的發展，以“智慧安全2.0戰略”為指導，將“智慧安全”的核心從網絡系統安全、數據安全深入到業務應用安全等各個層面。現在已可以采用AI、機器學習、行為分析等技術手段進行動態分析、靜態分析、異常檢測、深度解析等手段，更有效地防范未知威脅。3.物聯網安全預計到2021年，全球將有超過460億臺設備，傳感器和執行器連接在一起，更廣闊，更強大和更穩定的物聯網時代即將到來，并且最終將給企業帶來全新業務方式。物聯網(IoT)為企業創新提供了廣闊的前景。企業通過監控、分析收集來的數據量，來確保業務的正常發展。其中數據大都是從傳感器、應用、門禁系統、配電單元、UPS、發電機和太陽能電池板產生的數據，但隨著這些應用的增長，物聯網帶給企業的安全風險也很大。要應對物聯網的安全挑戰，企業應從智能設備的離線安全、入網安全、在線安全等維度進行整體安全檢測與防護，在云端接入大數據感知威脅和安全態勢分析平臺，獲取威脅情報；在本地端通過減少威脅“檢測時間（TTD）”，即減少發生威脅到發現威脅的時間差，縮短檢測時間，可有效限制攻擊者的操作空間，和最大限度減少損失。①及時更新基礎設施和應用，讓攻擊者無法利用公開的漏洞；②利用集成防御對抗復雜性，采取平衡防御與主動應對的安全控制；③密切監控網絡流量（這在網絡流量模式可預測性非常高的IoT環境中非常重要）；④追蹤物聯網設備如何接觸網絡并與其他設備進行交互（例如，如果物聯網設備正在掃描其他設備，則可能是表示惡意活動的紅色警報）。
四、結論
神州控股董事局主席郭為對未來的預測時說：“云計算將成為未來主流IT運算模式，大數據會成為最重要核心資源；自上而下的創新將是智能時代推動社會進步的主流方式，借助云計算、大數據這兩項關鍵技術實現互聯網化、協同化和智能化?！敝悄苁俏覀冞@個時代的標志，對于企業信息化來說，它的路很長，首先要完成核心業務在線化和所有的業務流程服務軟件化，然后完成應用軟件的SaaS(Soft-as-a-Service)化，當企業的核心業務完全建立在互聯網上，并有軟件SaaS平臺驅動，企業才能夠向智能化方向演進——低成本積累大數據，并通過數據分析進行商業決策，最終向實時數據分析、實時智能商業決策演進。由此，企業信息智能化任重道遠，從現在開始制定適當的安全策略，以此加快IT新趨勢的適應能力，在不斷采用新技術的過程中建立適合企業的安全管理系統，做到覆蓋企業安全運維的所有場景，監視安全威脅，預測安全風險。
參考文獻
[1]維克多•邁克熱•舍恩伯格.大數據時代:生活、工作與思維的大變革[M].浙江人民出版社.
計算機視覺前沿技術范文4
長期規劃不會變
記者: 全球金融危機讓世界經濟陷入低迷，也讓一向穩步前行的IT市場頗受打擊。為度過“寒冬”，很多IT企業都在市場戰略上以及產品研發方向上做出了一些調整。那么，微軟對于技術創新的投入有沒有因金融危機而減少？在金融危機的環境下，在技術創新的方向上會不會做出調整？
洪小文：大部分企業，包括微軟在內，都不希望金融危機給企業本身的技術創新步伐帶來什么影響。原因很簡單，金融危機一定會過去，未來的市場競爭還會繼續，而在技術上的儲備正是為了占領未來市場。從歷史的經驗來看，金融危機往往是一個洗牌的機會，危機過去之后，有的企業變得更強大了，而有的公司可能就此消失了，同時也還會有一些新興的公司崛起。因此，企業要想賺到“后天”的錢，就必須要在“今天”做好技術儲備。
當然，不可否認，目前金融危機對于全球經濟的影響以及對于IT企業的影響是我們無法回避的，無論是我們的上下游企業還是我們的客戶，又或者是我們的競爭友商，在業績上都會或多或少地受到一些影響。現在大家都會少賺一些錢，甚至有人還要賠錢，這個時候，市場占有率就很重要了，尤其是對于市場領導型的企業來說尤為重要，只有在今天把握住市場，等到金融危機過去之后，才能獲得更高的利潤。然而，市場占有率是與研發投入成正比的，企業要想在自己所專注的領域獲得更高的市場占有率，很顯然，在研發上的投入比例也要保持這個高度。雖然金融危機對我們在業績上也造成了一定的影響，不過讓我感到慶幸的是，我們還可以按照自己的步伐去創新。
關于是否調整技術創新方向這個問題，要從兩個層面來看。首先，從宏觀層面上看，技術創新的方向并不會因暫時的金融危機而改變。事實上，整個IT技術的演進方向，比如PC的演進和發展、因互聯網興起而發展起來的云計算，這些大的趨勢是不會因為金融危機而產生重大變化的。而且，我們做研究或者說是做技術創新本來就要講求長期目標，因此更不應該因為暫時的危機而影響到長期的戰略。
從微觀層面上看，還是會有一些變化的，畢竟這次全球性的金融危機對整個人類來說都是一個重大課題，金融危機讓我們深刻地體會到了降低成本、節約能源、提高效率的重要性，然而這些問題在經濟高速發展的時期往往被人們所忽視了。目前企業急需解決的這些問題正好與之前整個IT界所提倡的綠色、節能、環保的概念不謀而合。在這一大趨勢下，微軟從產品研發的層面上會做一些調整，對于這些方面的研發投入會進一步加強。
評論
洪小文博士是這樣定義自己的工作的―我所領導的微軟亞洲研究院是在為微軟賺“后天”的錢。作為一家領導型的IT巨頭企業，微軟多年來在技術儲備方面的持續投入無疑是其占據市場領先地位的重要保障。“我們一直都是在按照自己的長期戰略目標有步驟地做技術創新?！焙樾∥谋硎荆凹词故窃诮鹑谖C的環境下，今年微軟仍將投入90多億美元進行研發。”
洪小文給記者舉了這樣一個例子，以證明企業要想在未來立于不敗之地，就更要在經濟危機的環境下保持持續的技術創新。1929年美國經濟出現大蕭條，很多公司因此倒閉，在那個時候還默默無聞的RCA公司在能維持生計的基礎上堅持技術研發方面的持續投入，結果在第二次世界大戰之后，RCA成為了家電行業的領導型企業。同時，RCA的崛起也帶動了整個家電行業的興起，在現在看來已經不算什么的彩色電視機、收音機、冰箱等在當時正是被RCA帶入到普通人家的。
1973年，中東戰爭期間，石油輸出國的石油斗爭導致西方國家發生了石油危機，并由此觸發了經濟危機，直到1975年下半年才度過了經濟的最低點。而1975年正是微軟成立的時間，在經濟大蕭條之后，微軟迅速崛起，整個PC產業也隨之興起?！昂芮傻氖牵?991年，微軟在全球成立研究院的這個時間點，正是第一次海灣戰爭期間?！?洪小文說，“這些例子充分證明，越是在危機的時候，我們就越需要創新。當然，創新的前提是企業能夠保證自己的生存。我們很幸運，現在微軟的商業運作還是非常健全的，我們有充足的資本支撐自己按照既定的步伐進行技術創新。”
產品層面做微調
記者：剛才您談到，微軟亞洲研究院在技術創新方面的長期規劃是不會因暫時的金融危機而改變的，只是會從產品研發的層面上做一些微調，那么，針對目前經濟狀況下用戶的需求，微軟會將研發的重點放在哪些方面呢？
洪小文：我們發現，現在用戶對于三個方面的應用需求非常迫切，當然這不僅僅是因為金融危機所造成的，用戶的這些需求在金融危機之前就逐步顯現了，只是金融危機后對于成本的要求讓這些需求更為迫切了。
首先就是遠程會議系統，其對于企業來說最直接的效益就是可以節省員工出差的費用。當然這不僅僅是錢的問題，減少出差在為企業降低運營成本的同時，還實現了節能減排。正因如此，企業用戶對遠程會議系統的需求越來越迫切，包括微軟自己在這方面的需求也在不斷增長。然而，我們都非常清楚，目前的遠程會議系統還遠沒有達到人們面對面交流的效果，這也是很多會議還無法通過遠程會議系統實現的原因之一。那么，如何才能實現面對面交流的效果呢？在技術上還有很多東西可以去做，在這方面微軟一直在做技術上的儲備，并且這一儲備還在繼續。
其次就是虛擬化，虛擬化在金融危機之前就是一個非常熱門的方向，可以說金融危機加速了虛擬化的發展。舉個例子，國內的一家中小企業，在北京、江蘇、上海都成立了辦事處，并根據各地的業務需求和業務量分別部署了服務器―北京三臺、江蘇三臺、上海兩臺。沒想到，金融危機一來，陣腳一下子被打亂了。大家都知道，金融危機對中國某些城市的影響會遠遠大于其他某些城市，本來是兩個城市各需要三臺服務器，由于業務量的變化，現在可能某個城市需要五臺服務器，而某個城市只需要一臺了。這個時候如果要去搬動已經建好了的機房的話，成本就太高了；而虛擬化就實現了用軟件去管理這些計算資源，而且還可以非常動態地管理，如果計算資源的分配還要繼續變化，也可以很方便地調整。
最后就是云計算，在金融危機的情況下，“云計算”的模式對企業來說有什么好處呢？現在很多企業不能確定自己三個月以后或者一年以后是什么樣的情況，按照自己動態變化的需求選擇租用動態的計算資源的形式就非常適用了。同時，云計算的核心技術之一就是虛擬化，微軟在虛擬化方面的技術儲備無疑在未來的云計算環境中就會派上用場。
評論
遠程會議系統、虛擬化、云計算是微軟在金融危機環境下為適應用戶需求在產品研發層面有所偏重的方向。其實，我們不難發現，這幾個方向也是很多其他IT企業在今年的研發重點。
在采訪過程中，洪小文一直在強調，在產品層面有所側重的同時，仍然會堅持自己技術儲備的長期規劃，在前沿技術方面的研究仍然是微軟亞洲研究院的工作重點。不過，記者也發現，這其中的很多研究也是為了解決遠程會議系統、虛擬化、云計算應用中存在的一些問題，比如人機界面的研究就可以在未來解決遠程會議系統中的情境問題。
目前，微軟亞洲研究院的研究重點包括以下五個方面: 首先就是關于人機界面的研究，在這里所說的是自然用戶界面，今天的計算機還是在使用計算機所熟悉的界面來進行操作，微軟希望在不久的將來，能夠實現計算機的聽、讀、寫，用人類所熟悉的界面做溝通和交流; 第二部分是新一代多媒體，多媒體技術是微軟亞洲研究院在第一個十年中最被熟悉的研究成果，洪小文希望在未來十年能夠繼續往上提升; 第三就是以大量數據為中心的計算，在所謂的“云計算”時代，如何對大量數據做分析，并能夠讓用戶得到更好的服務，也是目前微軟亞洲研究院的一個研究重點; 第四是互聯網搜索，這是以“數據為中心的計算”中一個很重要的運用；第五是廣告服務，讓廣告系統能夠做出更好的服務。
技術儲備收獲碩果
記者：從您的介紹中我發現，微軟亞洲研究院長期技術創新規劃中的很多研究成果已經被應用到了產品研發層面，以往的技術儲備在今天已經發揮了作用。那么，您能不能具體介紹一下現在正在研究的一些技術在未來的應用？
洪小文：現在，整個業界都在說未來是“云”的環境，微軟自己也在做“云端計算”，除了有“云”之外，還要有“端”，而且“端”的發展趨勢是越來越小或越來越大――由于計算和處理過程被遷移到了“云”上進行，手機和LCD可能會去扮演原來PC的角色。那么我們該如何在小小的手機上實現更多更好的應用呢？如果在使用過程中用手去按鍵盤的話，顯然非常不方便，因此對觸摸技術的要求會越來越高，這也就是我們一直在研究的自然人機界面技術中的一部分。
未來，LCD會越來越普及化，人們可以在上面寫東西，并且可以馬上保存下來，變成一個被存儲的信息。在使用LCD作為輸出設備時，很顯然，我們也不可能再去使用鼠標和鍵盤作為輸入設備，因為就算你把鼠標和鍵盤放在手邊，也不太可能一邊輸入一邊仰著脖子去看大屏幕，因此觸摸式以及語音式的輸入方式就會成為主流，這樣的變化很自然，現在微軟也正在花很多精力去做這個方面的研究。
此外，要想通過遠程會議系統實現更真實的會議情境，就要依仗兩項核心技術，那就是壓縮和仿真。首先，要做到參會者在任何有互聯網的環境下，比如家里、辦公室甚至機場和咖啡廳，都能接入會議，也就是說普通互聯網帶寬都能支持系統運行，這就需要很好的壓縮技術，以實現通過遠程系統看到的東西像在眼前看到的東西是一樣逼真，這就要求非常高的解析度，高解析度的壓縮技術是我們目前正在研究的一個課題。
其次就是仿真技術，通常人們在通過遠程會議系統開會時，在眼神上是沒有交流的，因為說話的人在對著屏幕時感覺很不自然，眼睛不知道該往哪里看，而其他的人也不知道他是不是在和自己說話。那么，如何才能讓參會者有身臨其境的感覺呢？這時聲音就很重要，人是一種很敏感的動物，通過聲音的來源以及不同的聲音是可以判斷出發言者現在是不是在跟自己講話，這需要很高級別的仿真技術?，F在由于技術原因，還沒有做到這一點，這自然也就成為了微軟研究人員努力的方向。
評論
微軟研究院院長里克•雷斯特曾說過：微軟研究院的使命是在自己從事研究的每一個領域推動技術發展，迅速將創新技術轉化到微軟的產品中，確保微軟未來產品的競爭力。事實上，對于任何一家要保持領導性或希望成為領導型企業的公司來說，這都是必須的――通過對技術創新的不斷投入、通過對未來技術的不斷儲備讓企業在未來市場更有競爭力。
微軟一直都在堅持走這樣的路，在微軟亞洲研究院成立的十年間，長期創新戰略目標下的技術研發已經在過去和今天收獲了碩果，相信還會繼續。
鏈接
微軟亞洲研究院
十年間的技術創新
作為微軟在美國本土以外最大的基礎研究機構，經過十年的努力，微軟亞洲研究院在技術創新方面實現了一次又一次的突破。
1.數字墨水：讓連接到PC機的寫字板可以根據數字設置，模仿油墨落在紙張上的特征。
2.語音識別與合成：語音識別引擎用于微軟產品的電話或桌面語音識別，包括Windows客戶端無障礙環境、Office的中文聽寫以及語音服務器等。
3.新一代中文和日文的輸入法：利用最新的大規模語言模型技術幫助微軟產品部門改進了原有的中文和日文輸入系統，提高了拼音序列轉換為漢字序列以及日文假名序列轉換為漢字序列的正確率和速度。
4.微軟對聯：計算機自動對聯系統，也是世界上第一套人工智能自動對聯系統。
5.卡通開發工具包：人們可用自己的照片自動生成個性化的生動面部漫畫。
6.自動電影：從原始家庭錄像中選擇重要的和有代表性的片斷，并將這些片斷連成一段視頻，而且使連成的視頻與用戶指定的伴奏音樂的節奏和節拍吻合。
7.復合TCP：新型擁塞控制算法，可提高傳輸層協議的效能。
8.實體提?。簭幕ヂ摼W中分類、抽取和集成實體信息。
9.相關度驗證：比對網站內容，對關鍵字進行查證，并返回相關或不相關的結果。
計算機視覺前沿技術范文5
1）字節跳動系今日頭條、抖音等母公司（后文簡稱“頭條系”），成立于2012年3月，是最早將人工智能技術大規模應用于信息分發的公司之一，2018年10月最新一輪融資估值達到750億美元，超越百度市值，成為中國乃至全球成長最快的移動互聯網公司；2）公司產品布局于移動資訊、短視頻、內容社區、教育等多賽道，旗艦產品包括今日頭條App及抖音短視頻，并在相應領域遙遙領先競爭對手；3）上半年“頭條系”產品流量已占據中國互聯網流量的10.1%，僅次于騰訊系，超過百度及阿里；4）在AI技術基礎賦能廣告端的精準營銷帶動之下，2018年預計廣告收入超過500億元。
核心要素：AI技術為核，輔以產品創新
移動資訊分發階段：率先把握算法紅利及移動時代產品、渠道機遇。2012年8月，公司上線基于AI技術實現移動端信息智能分發的“今日頭條”。信息過載+碎片化閱讀形成了智能推薦算法需求，公司首創的基于AI算法的 “千人千面”推薦體系帶動用戶規?？焖俪砷L，與騰訊新聞并列兩強，遙遙領先同類應用產品。短視頻階段：基于AI技術、享行業成長紅利。“頭條系”短視頻產品主要為抖音、火山小視頻和西瓜視頻，2018H1，三大產品未去重用戶MAU達4.16億次，成為公司流量另一極。我們認為其快速崛起的原因為成熟的工業級算法推薦體系、短視頻行業成長紅利及優異的人群定位與產品運營戰略。全球化階段：AI為核，海外市場成功拓展，驗證持續成長潛力。海外產品主要布局移動資訊及短視頻兩大賽道，目前已覆蓋150多個國家、75個語種，在40多個國家和地區位居應用商店下載總榜前列，截至2018H1，海外用戶規模已接近公司整體用戶規模的20%。我們認為，公司產品成功出海，一方面享受了海外移動端流量藍海，更為重要的是，打磨成熟的AI推薦系統內核，使公司可高效、低成本復制國內成功產品經驗，實現海外快速擴張。
投資建議：擁抱新時代，關注技術變化帶來的行業投資機會
字節跳動的快速崛起，印證了AI技術的應用對內容分發乃至整個互聯網行業的沖擊與重構；我們有理由相信，未來在AI技術的不斷成熟和普及過程中，互聯網等行業有望在AI技術的加持之下，在內容創造、商業模式等方面迎來全新發展機遇，典型如社交、營銷、信息流、視頻及圖片內容分發領域，關注相關領域具備技術或者場景應用的標的騰訊控股、百度、視覺中國、芒果超媒等公司。
風險提示
內容監管風險；核心產品今日頭條、抖音核心運營數據下降的風險；全球化進程不達預期的風險等。
投資摘要
字節跳動
關鍵結論與投資建議
字節跳動是全球早將AI技術大規模應用于信息分發的公司之一，其率先入局基于AI的“千人千面”推薦算法，打造出資訊分發領域的龍頭產品“今日頭條”。后續憑借海量數據所訓練出的工業級AI推薦系統，實現了不同賽道上移動端產品的低成本、高效復制，打造出“抖音”、“Tik Tok”等現象級短視頻產品，利用6年時間迅速成長為全球移動互聯網新貴。
該公司的迅速崛起，印證了AI技術的應用對內容分發乃至整個互聯網行業的沖擊與重構。通過對其成長路徑的深入分析，我們認為，隨著技術的不斷成熟與升級，互聯網等行業有望在AI技術的加持之下，在內容創造、商業模式等方面迎來全新發展機遇，典型如社交、信息流及視頻內容分發領域。關注相關領域具備技術游戲或者應用場景的公司騰訊控股、百度及視覺中國、芒果超媒等。
核心假設或邏輯
1）字節跳動“工業級AI推薦系統”可在不同賽道的產品中實現高效、低成本復制
2）AI推薦系統在海量數據訓練及大量正向迭代下，其推薦精準度可持續提升
與市場預期不同之處
1）市場或認為，字節跳動的核心競爭力在于“今日頭條”及“抖音”兩款明星級產品，其本質上是一家產品型公司；我們認為，公司的核心競爭力在于其經過6年訓練出的“工業級AI推薦系統”，明星產品是其強大技術能力及海量數據訓練下的產物，未來產品有望拓寬至眾多領域，成長為一家以AI為內核的平臺型公司
2）市場或認為，發展AI技術的核心競爭力在于資金投入及技術積累，騰訊、百度、阿里等巨頭對字節跳動的未來發展存在較大威脅；我們認為，字節跳動在AI技術方面的優勢在于先發優勢及海量數據積累，公司通過今日頭條、抖音等C2C產品所積累的精細化用戶數據是BAT所欠缺的，同時基于UGC的內容生態也進一步提升了其在內容生產端的豐富性和精準度，持續改善用戶體驗。同時，AI技術的正向反饋特性，使其推薦系統的精準度持續提升，公司技術壁壘相對穩固
股價變化的催化因素
第一，抖音、今日頭條等產品社交關系鏈的搭建速度及效果超出預期
第二，公司產品推薦精準度持續提升
第三，公司產品全球化進程超出預期
核心假設或邏輯的主要風險
第一，公司產品社交關系鏈的搭建不及預期
第二， 產品推薦精準度的提升效果不及預期
第三，全球化進程不及預期
風險提示
內容監管風險；核心產品今日頭條、抖音核心運營數據下降的風險；全球化進程不達預期的風險等。
導語：時代紅利+技術優勢，移動互聯網新貴崛起
回顧中國互聯網的發展歷程，行業底層技術的突破總能催生用戶需求的變革，而每一輪變革總是能誕生及時、精準匹配用戶需求的互聯網巨頭：BAT們誕生于PC端互聯網普及的初級階段，分別滿足了用戶在搜索、電商和社交三大領域需求，而后成長為我國互聯網1.0時代的三大巨頭。而智能手機的普及和網絡“提速降費”紅利下，用戶們的網絡應用環境逐漸從PC端遷移到移動端，“信息過載”及“搜索引擎使用不便”催生了“千人千面”的推薦算法需求，字節跳動作為AI技術驅動型公司迅速崛起：
百度：1999年，Google正式上線，憑借“自動抓取網站信息”機制及合理的網站排名規則，使網民從被動接收信息模式變為主動搜索，互聯網的入口也從導航和門戶轉向搜索引擎。2000年1月，百度在中國北京成立，精準把握時代需求紅利，以PC端搜索引擎業務迅速占領了中國互聯網的流量入口，并逐步發展為PC端搜索引擎的絕對巨頭。截至目前，百度已掌握了PC端70%的流量入口，并穩居中國互聯網的第一梯隊。
騰訊：1999年，我國陌生人社交領域缺乏壟斷性產品，ICQ漢化版雖打入中國市場，由于網絡環境及文化問題，難以被中國網民接受，騰訊首款即時通訊產品QICQ把握住陌生人社交領域的新興市場迅速上線。同時，其主要競品ICQ習慣于將聯系人信息保留在個人電腦端，當時習慣在網吧上網的中國網民存在需求痛點，QICQ迅速響應，將聯系人信息保存在服務器端，并將客戶端預裝在各網吧系統內，解決了ICQ每次登陸都要重新添加聯系人的問題。這一舉措使QICQ后來居上，在推出一年后注冊用戶數突破2000萬。憑借著對互聯網端用戶粘性最穩固、護城河最深的社交商品壟斷，騰訊已成為我國互聯網領域的絕對巨頭，總市值超2.5萬億元。
阿里巴巴：2003年5月，阿里巴巴集團正式創立淘寶，平臺在創立1年后，在互聯網實驗室電子商務網站CISI人氣榜上超越eBay意趣，躍居第一。我們認為，淘寶成功崛起的主要原因有以下兩點：1）市場需求：2003年，電子商務發展的軟硬件環境日趨成熟，eBay和意趣的聯合使C2C成為電子商務行業的熱門領域，意趣定位于國際化、男性、大齡、熟悉技術、收入較高的白領，年輕化女性市場尚未被瓜分完畢，淘寶精準定位這一市場順利突圍；2）運營戰略：淘寶以中小企業密集、產本成本和銷售壓力較大的江浙一帶作為業務拓展中心，并以賣家免費模式吸引商戶入駐，針對國內交易需要信用擔保的特點，憑借技術優勢推出旺旺即時通訊工具及支付寶，從用戶端保障了交易的可行性，成為了我國電商領域的絕對巨頭。
字節跳動：2012年是我國移動互聯網爆發的元年，移動端搜索引擎的使用不便及信息過載，使千人千面的智能分發算法成為剛需。字節跳動作為一家技術驅動型公司，于2012年8月推出首款新聞資訊分發產品“今日頭條”，產品基于機器學習技術，實現“千人千面”的信息推送。在上線不到兩年的時間內，其用戶數超過1.2億，MAU超過4000萬。后續，公司基于今日頭條所打磨出的智能推薦系統，低成本、大規模生產“流產品”，推出了“抖音”等現象級產品，并將國內成熟產品通過“技術出海+本土化運營”順利推廣到全球。Questmoblie數據顯示，2018年上半年，“頭條系”產品的總使用時長占據了國內互聯網的10.1%，成功超越百度系、阿里系等互聯網巨頭，悄然改變了中國互聯網BAT三足鼎立的格局。
回顧“頭條系”的發展歷程，我們認為，公司成功崛起的原因，除時代紅利及底層技術的突破外，還得益于其在發展的關鍵階段所采取的發展戰略：1）資訊分發階段，算法精準匹配用戶需求，大規模渠道預裝收割第一批用戶；2）短視頻階段，把握行業爆發黃金窗口期，并密集推出三款產品，差異化定位打通細分市場，保障用戶留存。抖音及西瓜視頻共享今日頭條AI技術基因，實現高效復制?，F象級產品抖音發展初期通過“去快手化”定位于空白市場，并以強運營模式迅速收割用戶流量。3）全球化階段，把握南美、東南亞等地區的流量藍海，通過“技術出海+本土化運營”搶占市場，并通過參股收購、精細化運營等手段切入美國、日本等發達國家的流量市場。
本篇報告，我們將沿著“頭條系”的縱向發展脈絡，分析公司在發展的關鍵階段所面臨的市場環境及所采取的戰略，探索AI技術對互聯網產業帶來的重構與顛覆。
巨頭概覽：AI驅動，躋身國內互聯網流量Top4
公司介紹：聚焦AI技術，搶占移動資訊及短視頻兩大流量入口
AI技術驅動，始于資訊，興于短視頻，截至2018年10月，字節跳動旗下全線產品國內總DAU超過4億，MAU超過8億；其中抖音國內DAU超過 2億，MAU超過4.5億。北京字節跳動科技有限公司成立于2012年3月，是最早將人工智能技術大規模應用于移動互聯網場景的公司之一。公司產品布局于移動資訊、短視頻、內容社區、教育等多賽道，在其多產品矩陣中，以移動資訊App今日頭條及短視頻App抖音表現最佳。截至2018年6月，今日頭條在新聞資訊App中用戶使用時長位居第一，抖音在移動視頻App中用戶使用時長位居第二，短視頻領域位居第一。2018年上半年，“頭條系”產品流量已占據中國互聯網流量的10.1%，躋身國內互聯網流量Top4陣營。截至2017年4月，公司已完成四輪融資，2018年10月公司完成PreIPO融資，估值約750億美元。
產品矩陣：國內市場“3+N”布局“流內容”賽道，海外擴張打開流量天花板。字節跳動國內產品主要布局移動資訊、短視頻和社區社交三大流量賽道，在線教育、TOB服務等為流量多元變現的新興業務。在國內流量紅利日漸飽和的情況下，頭條以“技術出海+本土化運營” 戰略進行全球化探索，截至2018年6月，其海外用戶占比已接近20%。
資訊：今日頭條App是公司最早期的戰略產品，負責移動端資訊的智能分發。截至2018年8月，其MAU達2.85億次（數據來源：wind），是公司重要的流量入口。
短視頻：抖音、西瓜視頻和火山視頻分別定位于年輕潮流用戶、PGC和UGC三大領域。截至2018Q1，公司三大短視頻產品國內MAU突破3億（數據來源：Questmoblie），成為繼今日頭條App后的另一大流量入口。
社區及社交：公司分別推出了悟空問答、FaceU激萌及圖蟲三大產品，深耕內容社區、圖聊及圖片社區三大領域。
其他：為加深流量變現， 2018年5月，公司推出了北美外教一對一少兒英語品牌gogokid，致力于為4~12歲孩子提供一對一的外教課程。
海外：公司于2015年開始全球化布局，出海產品主要涵蓋移動資訊及短視頻兩大賽道，TopBuzz、TikTok（2018年8月2日，全球增速最快的兩大短視頻應用musical.ly與TikTok宣布雙方聯合推出一個全新的全球短視頻平臺）及Vigo Video分別為今日頭條、抖音及火山視頻的海外版。
發展歷程：技術為核，始于資訊，強于短視頻
字節跳動在發展過程中采取多戰略并行模式：從戰略維度，其發展戰略可分為深耕技術、資訊分發、內容創作、全球化、試水社交及社區業務和短視頻六條主線：
技術積累：專注AI技術打磨，為后續產品沉淀核心算法基礎
字節跳動作為技術驅動型公司，以移動端資訊推薦迅速崛起。2012年3月，字節跳動公司成立，并于2012年8月上線了第一款旗艦產品“今日頭條”，與騰訊新聞、鳳凰新聞等純內容分發客戶端不同的是，今日頭條在成立初期不生產內容，僅通過技術分析進行資訊分發。憑借分發技術帶來的差異化，今日頭條在2012年底月活突破百萬（數據來源：wind）。
成立AI Lab專注人工智能技術研發，頂級AI技術人才儲備豐富。2016年3月，字節跳動人工智能實驗室成立，旨在推動人工智能技術研究，讓機器更好地理解文字、圖片、視頻、環境場景和用戶興趣，從而促進人類信息與知識交流的效率和深度。實驗室目前主要研究領域為機器學習、自然語言理解、計算機視覺、人機交互與機器人等方向，依托字節跳動的海量數據，專注于人工智能領域的前沿技術研究，并將研究成果應用于字節跳動的產品中，利用人工智能幫助內容的創作、分發、互動、管理。同時，實驗室也將針對人工智能相關領域內長期性和開放性問題進行研究，幫助公司實現對未來發展的構想，賦能全球創作與交流平臺。
公司龐大的用戶群體保障了有價值用戶數據的持續涌入，有助于模型的改進和迭代。AI Lab擁有世界領先水平的研究人員，實驗室負責人馬維英曾任微軟亞洲研究院常務副院長。2018年7月1日，Guide2Research公布了2018年計算機科學與電子領域頂級科學家排名。馬維英是國內唯一產業科學家入選TOP100，全球排名第86位。實驗室主任李航曾任微軟亞洲研究院高級研究員與主任研究員及華為技術有限公司諾亞方舟實驗室主任，李磊曾擔任百度美國深度學習實驗室少帥科學家。
資訊分發：驗證移動端推薦算法邏輯成立，公司流量生態起點
今日頭條App是字節跳動的流量生態起點，成立初期定位于內容推薦引擎，主要負責資訊的精準分發。2012年8月，字節跳動上線首款資訊分發產品今日頭條，產品基于個性化推薦引擎技術，根據每個用戶的興趣、位置等多個維度進行個性化推薦，推薦內容不僅包括狹義上的資訊，還包括音樂、電影、游戲、購物等信息。與當時已存在的騰訊新聞、鳳凰財經等移動新聞客戶端不同的是，今日頭條在成立初期不進行內容生產，僅根據用戶的閱讀行為、地理位置等挖掘出興趣進行精準推送。截至2018年6月，今日頭條App MAU高達2.2億（數據來源：wind），與騰訊新聞用戶體量接近，成為移動新聞客戶端的兩強之一。字節跳動App的上線為公司搶占了資訊分發的一大流量入口，并奠定了強大的AI技術基礎，并孵化出悟空問答、火山小視頻、西瓜視頻等獨立App。
內容創作： 補足內容生產環節，“智能推薦引擎”轉型“內容運營平臺”
巨額補貼迅速完善內容生產環節，圖文資訊、短視頻等純“流內容”消費平臺成效顯著。憑借千人千面的推薦算法迅速崛起后，公司從“純移動推薦引擎”將產業鏈延伸至內容生產環節，對內容生產的支持體現在資金和流量兩方面：1）2013年，頭條號上線，今日頭條在App內部建立自媒體創作平臺；2）2015年，CEO張一鳴“頭條號創作者大會”上宣布推出“千人萬元”計劃，確保在未來一年內至少有 1000 名原創者月收入不低于一萬元，該計劃實施后，頭條號的數量在一年內從 3.5 萬個增長至 30 萬個；3）2016年，國內移動圖文流量日漸飽和，公司在短視頻內容領域投入10億元， 使“頭條視頻”的DAU突破1000萬；4）公司在頭條推出“千人百萬粉”計劃，扶持普通創作者，計劃“讓 1000 個人擁有 100 萬粉絲”。從效果來看，字節跳動“AI推薦算法+資金/流量補貼”一系列“短平快”的打法在圖文/短視頻流內容消費領域效果最為顯著。
全球化：技術出海+本土化運營，迅速收割全球移動流量
像素級拷貝國內產品技術大幅降低邊際成本，本土化運營保障內容適用性。2015年8月，字節跳動首款國際產品TopBuzz上線，作為旗艦產品今日頭條的海外版，TopBuzz在上線初期延續“智能推薦引擎”工具屬性，主要信息來源為CNN、NBC、Yahoo!、YouTube及 Jukin Media等各大媒體網站。此后，公司通過產品收購、投資參與等一系列舉措迅速收割全球移動端流量。2017年2月，公司收購美國短視頻平臺Flipparam；2017年11月，公司收購全球移動新聞聚合平臺NewsRepublic；2017年11月，公司收購收購全球視頻社區musical.ly。目前產品已覆蓋150多個國家和地區、75個語種，在40多個國家和地區位居應用商店下載總榜前列。
社區&社交：收購FaceU激萌，拓展流量邊界。互聯網多元化產品中，移動社交的使用時長占比約為36.4%，高于第二名移動視頻20個百分點，高于移動資訊27.7pct，布局移動社交，拓展流量邊界是“頭條系”產品的一大重要戰略。
2018年2月，字節跳動作價約3億美金，完成對FaceU激萌的收購。作為“臉萌”團隊二次創業的成果，該產品最大的亮點在于合并拍攝和編輯兩大環節。在實時美顏和動態貼紙功能的作用下，視頻的拍攝過程變得更為直觀，用戶可以獲得“所見即所得”的體驗。伴隨著“激萌傳送門”以及“遇見萌友”等社交功能的加入，Faceu激萌對于自身的定位也從單純的拍照P圖類工具轉變為短視頻社交平臺。2017年8月至2018年1月，Faceu激萌的應用安裝量始終位于9，000萬以上。截至2018年1月底，Faceu激萌的安裝數量已經達到1.04億（數據來源：極光大數據）。
短視頻：圖文流量見頂，2016年集中布局短視頻，并成為字節跳動另一流量重要入口。2016年4月至9月，字節跳動連續上線了火山小視頻、頭條視頻和抖音三款短視頻產品，三款產品調性、目標用戶互補，其中，火山小視頻以UGC內容為主，目標用戶定位于三四線城市的“小鎮青年”，對標快手；抖音以一二線城市的時尚、年輕用戶為主，彌補短視頻市場一二線時尚潮流人群的空白；西瓜視頻以PGC內容為主，目標用戶為三四線城市的男性用戶。截至2018年8月，“頭條系”短視頻賽道三大產品獨立設備用戶數已達到5.8億（數據來源：艾瑞App指數）。
商業模式：以互聯網廣告收入為主，AI技術賦能精準營銷
目前，字節跳動商業模式以“短平快”的移動廣告變現為主，2018年預計廣告收入在300-500億之間，當前廣告收入提升主要來自于MAU提升。目前，“頭條系”產品覆蓋億級活躍用戶，人均使用時長超過76分鐘（數據來源：Questmoblie），是移動互聯網的重要流量入口。其廣告形式包括開屏廣告、信息流廣告、詳情頁廣告等多種形式隨著旗下產品活躍用戶數的不斷提升及AI推薦算法精準度的提高，2016-2018年，廣告收入均實現了翻倍增長。2016及2017年，“頭條系”產品廣告收入分別為60億元至150億元，預計2018年廣告收入在300-500億元之間，2020年有望突破700億（數據來源：前瞻產業研究院）。
AI技術賦能移動端互聯網廣告，提升廣告價值，實現平臺流量的最佳配置。與其他移動互聯網廣告相比，“頭條系”廣告最大的特點在于精準分發：截至2018年10月，公司旗下產品國內總日活用戶數超過4億次，平臺憑借海量用戶數據及AI推薦技術，對目標用戶實現6大維度的16種精準定向，建立目標受眾與廣告關聯，實現移動廣告的三贏：用戶端看到感興趣的內容資訊、廣告主精準定向節省廣告成本，廣告平臺實現流量的最佳配置。
計費模式:CPM、CPT、GD等多種計費方式。目前，“頭條系”廣告主要包括開屏廣告、信息流廣告、開屏聯播及視頻廣告四種類型。開屏廣告在應用開啟時加載，展示固定時間（靜態3秒、動態4秒、視頻5秒），展示完畢后自動關閉并進入應用主頁面的一種廣告形式，支持CPT及GD兩種售賣方式。信息流廣告即原生形式，目的在于讓用戶以閱讀資訊的方式閱讀廣告，支持CPT、GD、CPC及CPM四種售賣方式。開屏聯播廣告即聯合多領域Top級APP，將廣告主的開屏廣告分發到眾多優質應用開屏資源上，提供高曝光廣告的整合產品，支持CPT、CPM、CPC計費，其中CPT由媒介下單執行，CPC與CPM可在AD后臺直接創建。以短視頻為展現樣式的廣告，按推廣位置不同可分為“開屏視頻廣告”、“信息流視頻廣告”、“詳情頁視頻廣告”三種，購買方式包括CPT、GD、CPC、CPM及CPV五種。CPV作為一種新的計費方式，更加注重播放量的效果，并按有效播放量收費，即播放到達10s開始計費。
資訊階段：精準把握AI推薦算法紅利及渠道機遇
競爭格局：今日頭條借力算法成功入圍兩強
2012年8月，字節跳動戰略級產品“今日頭條”上線。與當時已有的門戶網站類移動App不同，今日頭條本身不生產內容，基于機器學習技術，根據目標用戶的人口特征、環境定位、閱讀習慣進行匹配，自動計算出用戶感興趣的內容，實現“千人千面”的推送。2014-2015年，移動資訊市場群雄環伺，主要由主打技術的聚合類資訊App和主打內容的門戶類網站新聞資訊App構成，對前者而言，主要決定因素為核心技術、先發優勢及用戶數據，對后者而言，核心因素為內容資源及用戶技術的豐富程度。自2015年下半年開始，今日頭條和騰訊新聞憑借各自優勢收割腰部資訊平臺用戶流量。2018年8月，今日頭條MAU達2.85億，騰訊新聞MAU達2.88億（數據來源：wind），長尾資訊平臺流量式微，行業兩強格局日漸穩定。
崛起原因：我們認為，今日頭條的崛起，享受了互聯網移動化進程中推薦算法及智能手機需求爆發的紅利，同時，頭條也通過精準把握住算法及渠道兩大戰略躍居第一梯隊。具體分析見本部分戰略1及戰略2。
時代紅利：互聯網移動化催生智能分發需求
移動資訊行業移動化變遷，信息過載+碎片化閱讀催生推薦算法需求。我國資訊行業的分發方式伴隨技術發展，共經歷了以下三個階段：1）傳統媒體時代：主要依托于電視、廣播、紙媒等渠道，傳播時效性及傳播范圍受到限制；2）門戶資訊網站時代：PC電腦及互聯網的普及，推動了人們通過網頁搜索引擎獲取新聞資訊的需求；3）移動資訊時代：互聯網移動化率提升，人們獲取新聞資訊不再受到地域和空間的影響，移動端新聞資訊App日漸興起。傳統新聞媒體、門戶類網站、自媒體、短視頻及社交媒體等多種內容制造商涌入市場，移動端信息過載嚴重。同時，移動端搜索引擎使用不便、單位用戶閱讀時間碎片化，共同催生了移動端推薦算法的需求。
頭條戰略1： AI驅動，率先享受移動互聯網算法紅利，先發優勢迅速收割流量。2012年8月，今日頭條上線，上線初期即定位于“智能分發引擎”，運用智能算法推薦實現用戶與內容的準確連接，率先搶占個性化推薦市場。今日頭條在移動推薦領域先發優勢明顯：2014年，今日頭條平均MAU已突破5000萬（數據來源：wind），ZAKER平臺開始強化智能推薦算法，搜狐新聞更新為5.0版本，開啟個性化推薦；2015年，今日頭條平均MAU已突破7600萬（數據來源：wind），鳳凰資訊開始投資一點資訊、騰訊上線天天快報、新浪新聞增加個性化推薦比重，網易新聞推出個性化頭條；2016年，今日頭條平均MAU已突破9000萬（數據來源：wind），阿里了“UC頭條”，以算法分發作為主要模式，百度推出獨立產品“百度好看”，利用百度積累的用戶畫像及技術基礎進行個性化推薦。
今日頭條的推薦系統，本質上是一個由AI技術驅動的擬合函數，輸入變量包括用戶特征、環境特征和內容特征，輸出變量為推薦結果。參與運算的參數包括：1）用戶特征：包括興趣、職業、年齡、性別、機型、用戶反饋行為等；2）環境特征：地理位置、時間、網絡、天氣、當前場景（工作、地鐵等）；3）內容特征：主題詞、興趣標簽、熱度、質量等。結合三方面的信息，模型會運算出一個預估，即推測推薦內容在這一場景下對這一用戶是否合適。然后對小批量相同標簽的用戶進行實時推薦。如果用戶反饋（轉化率、熱度）達到設定標準，則將此內容進行大規模的推薦；如果用戶反饋低于設定標準，則停止推薦。依靠該推薦系統，今日頭條使平臺長尾內容實現了有效的分發和觸達。
推薦算法壁壘1：推薦系統對細分數據具有極強的依賴，今日頭條的C2C數據具有絕對優勢。推薦系統對于數據的依賴主要體現在以下三方面：1）特征抽取需要用戶側和內容側的細分標簽；2）召回策略需要獲取用戶側和內容側的各種標簽；3）內容分析和用戶標簽挖掘是搭建推薦系統的基石。今日頭條通過長時間的實時在線訓練，沉淀了海量的細分用戶數據標簽及興趣標簽，對用戶興趣的挖掘愈發精準。相比之下，騰訊內部缺乏連接各產品用戶信息的數據中臺，用戶各維度用戶信息不完善；百度以PC端搜索引擎為主要入口，缺乏用戶對于娛樂內容的消費數據；阿里巴巴數據多偏向于線上消費數據，與娛樂內容差距較大。
推薦算法壁壘2：正向迭代性使先發成為顯著優勢，2016公司年成立AI Lab，深度綁定尖端技術人才，鞏固技術護城河。頭條的個性化推薦系統在海量數據學習過程中不斷進化，并以每秒上千萬次的運算優化推薦效果，反饋給使用者，實現人-數據-算法-信息的良性循環。在字節跳動，這套閉環系統已經深入應用于信息的創作、分發、互動、管理的各過程。同時，為鞏固技術優勢，字節跳動于2016年成立了人工智能實驗室，依托字節跳動的海量數據，專注于人工智能領域的前沿技術研究，并將研究成果應用于今日頭條的產品中，利用人工智能幫助內容的創作、分發、互動、管理。同時，實驗室也將針對人工智能相關領域內長期性和開放性問題進行研究，幫助公司實現對未來發展的構想，促進信息與知識交流的效率與深度。
戰略：智能手機爆發式增長，渠道預裝收割流量
時代紅利2：2012年初國內換機潮來臨，智能手機出貨量爆發式增長。2012Q1， 國內4G尚未商用，智能手機普及率僅為33%，中國手機市場迎來可第一個智能手機取代功能手機的“換機潮”。2012年3月，我國智能手機出貨量達到1745萬臺，同比增長134%，今日頭條母公司字節跳動開始建立。2012年8月，我國智能手機出貨量2309達萬臺，同比增長175%，今日頭條1.0版本開始上線。
頭條戰略2：大規模只智能機預裝App收獲第一批用戶，用戶賬戶信息留存、數據算法正向迭代保障換機用戶的粘滯性。今日頭條上線初期，將軟件預裝在華為、360、金立、nubia、三星、聯想等主流手機內獲取首批用戶（信息來源：中關村在線）。數據顯示，智能手機的換機頻率在在2年左右，今日頭條在用戶使用構成中，為每個用戶創建專屬標簽，其推薦內容精準度與用戶使用次數高度相關，換機后用戶通過一鍵登錄即可完成用戶標簽遷移，技術手段保障用戶留存率。
短視頻階段：享行業成長紅利及AI技術基因
競爭格局：抖音、西瓜及火山均躋身短視頻Top4
“頭條系”三大短視頻產品抖音、火山小視頻和西瓜視頻于2016年密集上線，分別打通了年輕時尚人群、UGC內容、PGC內容三大細分領域。2018年6月，“頭條系”三大短視頻產品未去重用戶MAU達4.16億次，其中抖音MAU達2.07億次，僅低于快手（數據來源：Questmoblie）。
西瓜視頻：定位于個性化推薦的短視頻平臺，由“頭條視頻”孵化而來，2018年6月MAU達1.08億次（數據來源：Questmoblie）。2016年5月，西瓜視頻的前身頭條視頻從今日頭條App的短視頻功能脫離，正式以獨立App形式上線。2017年6月8日，頭條視頻正式更名為西瓜視頻。西瓜視頻以PGC短視頻內容為主，通過算法分析用戶的瀏覽量、觀看記錄、停留時間等進行視頻推薦。西瓜視頻注重平臺內容生態建設，積極幫助短視頻創業者解決內容制作、粉絲運營和商業變現等難題。一方面，西瓜視頻打造了一整套培訓體系幫助其快速在平臺上成為專業的內容生產者，包括進擊課堂與創作者排隊。另一方面，西瓜視頻推出“3+X”變現計劃，通過平臺分成升級、邊看邊買和直播等方式幫助短視頻創業者實現商業變現。
火山小視頻：15s原創生活小視頻社區，對標“快手”，2018年6月其MAU達1.01億次（數據來源：Questmoblie）?；鹕叫∫曨l定位于15秒原創短視頻社區，于2016年12月上線，通過小視頻幫助用戶迅速獲取內容、展示自我、獲得粉絲、發現共同愛好?；鹕叫∫曨l以用戶UGC內容為主，可在視頻中添加文字特效，平臺通過火力值變現的方式激勵用戶生產內容。平臺定位于三四線城市用戶，通過“農村包圍城市”戰術不斷拓展用戶規模，搭建UGC內容創作生態。2017年8月，火山小視頻在農村開展會，宣部以10億元補貼內容創作者，同時推出“火苗計劃”，開通視頻打賞功能和小視頻達人培訓計劃，扶持平臺內容生態。
抖音短視頻：“記錄美好生活”的短視頻，2018年6月，平臺MAU達2.07億次（數據來源：Questmoblie）。抖音是今日頭條旗下一款創意短視頻社交軟件，于2016年9月上線，用戶可以通過背景音樂選擇、動作編排和特效加工，創作自己的小視頻。2017年5月，抖音日均播放量破億，同年8月達到10億次。在平臺發展初期，用戶年輕化態勢顯著，85%的用戶在24歲以下。目前，平臺內容和用戶年齡層泛化明顯，覆蓋所有年齡層面用戶。在平臺運營上，抖音表現積極，通過大量線上活動，保持平臺用戶活躍度，引導用戶進行UGC內容生產。同時，平臺在發展初期嚴格遵守音樂短視頻社區的調性，以音樂為中心進行內容類別的劃分，形成了平臺特色。
崛起原因：我們認為，“頭條系”短視頻產品崛起的原因，除享受短視頻行業增長紅利外，還有以下三點戰略原因：1）三大產品差異化定位打通細分市場；2）抖音及西瓜短視頻共享AI戰略基因，實現產品低成本復制，覆蓋不同圈層； 3）抖音發展初期，“去快手化”定位于年輕時尚人群，彌補市場空白，并以強營銷戰略迅速收割流量。具體分析見本部分戰略1-戰略3。
時代紅利：資本及平臺混戰驅動短視頻行業爆發
2016年是短視頻行業爆發的元年，資本入局、平臺混戰催熟行業，“頭條系”既助推了行業的發展，又享受了行業成長的紅利。短視頻行業的發展可以分為萌芽期、探索期、爆發期及成熟期，2016年是行業爆發的元年，內容及平臺的激烈競爭助力了行業爆發：內容端，諸多傳統媒體人涉足短視頻內容生產，短視頻內容的頭部創作團隊屢獲資本青睞。例如，2016年3月，短視頻代表人物Papi醬獲得1200萬融資；7月，“一條”獲得1億元B+輪融資；11月，擁有秒拍、小咖秀的一下科技向外宣布完成5億美元E輪融資，小紅唇完成6384萬美元的C輪融資。平臺端，“頭條系”抖音、西瓜和火山小視頻在2016年密集上線，11月，梨視頻上線，短視頻作為重要功能逐步被嵌入各大社交、資訊平臺。Questmoblie數據顯示，2017年全年，短視頻行業MAU凈增2.23億，截至2018年6月，行業月活已達5.05億，平臺滲透率為45.6%，相比于“頭條系”短視頻上線初期分別增長約3.35億及28pct。
戰略1：差異化定位打通細分市場，保障用戶留存
抖音、西瓜及火山小視頻分別定位于音樂短視頻、PGC及UGC內容，三者用戶重合度較低，可覆蓋不同圈層用戶：Questmoblie數據顯示，1）用戶重合度：火山小視頻平臺調性與快手相似，2018年2月平臺與快手重合用戶數約2897.5萬，快手卸載用戶中，約26.8%流向火山小視頻；抖音、西瓜及火山小視頻用戶重合數均在2000萬以下。2）卸載用戶流向：“組合拳”定位有助于承接卸載用戶，2018年春節期間，快手卸載用戶中，有68.8%流入“頭條系”，抖音卸載用戶中，有48.7%流入西瓜及火山小視頻；3）目標用戶差異化：西瓜視頻用戶年齡分布均勻，53.3%用戶消費能力在200元以下，消費能力較弱；抖音中80.7%的人群消費能力在200元以上，與其他短視頻平臺差異顯著。
戰略2：共享頭條AI基因，產品低成本高效復制
技術沉淀：今日頭條為抖音、西瓜等產品的智能推薦及營銷搭建了良好的推薦系統，公司在今日頭條App中沉淀的AI技術助力抖音營銷。抖音及西瓜視頻均延續了今日頭條的推薦功能，2018年1月，字節跳動算法架構師曹歡歡公開表示：沒有一套通用的模型架構能適用所有的推薦場景，但西瓜視頻、火山小視頻、抖音短視頻、悟空問答，都在使用今日頭條的推薦系統。針對不同類產品，工程師需要進行不同的算法測試。除使用推薦系統外，公司在今日頭條產品中所沉淀的AI技術還可用于營銷。2017年，抖音上線“尬舞機”功能，將跳舞機從線下搬到了手機上，用戶使用抖音就可以在手機上玩體感游戲。這一功能幫助抖音在新版本上線的第二天沖到了App Store免費榜第一名，“尬舞機”主要應用了今日頭條 AI Lab 自主開 發的“人體關鍵點檢測技術”，依靠這項技術，抖音能夠檢測到圖像中所包含人體的各個關鍵點的位置，從而實現從用戶姿態到目標姿態的準確匹配。
戰略3：抖音“去快手化”+強運營大幅收割流量
平臺定位：抖音上線初期，平臺調性“去快手化”，填補一二線城市時尚年輕人群的短視頻空白。抖音上線初期，快手的MAU已達6507萬次，其“農村包圍城市”戰略收獲了大量三四線城市人群。為避免與快手的正面競爭，同時填補一二線城市年輕時尚人群的短視頻空白，抖音在上線初期以“音樂”、“年輕”、“潮流”為主打風格，早期抖音的團隊深入全國各地藝術院校，挖掘高顏值的年輕人為平臺生產內容，并幫助其獲取粉絲。這批種子用戶的調性氣質，給抖音社區貼上了酷潮的標簽，并吸引了與之興趣、風格相似的用戶。數據顯示，截至2018年3月，抖音24歲以下年輕人占比為75.5%，高于快手8.9pct；一二線城市用戶占比為45.3%，高于快手6.5pct。
強營銷戰略：1）冷啟動階段明星助力：2017年3月，小岳岳轉發了一條模仿自己并帶有抖音LOGO的微博，使抖音的知名度擴散開來。此后，關曉彤、吳亦凡、古力娜扎等流量明星紛紛入駐抖音，為平臺帶來了眾多粉絲流量。2）豐富的“挑戰”及運營活動：抖音通過設置挑戰的方式引導用戶參與。類似的專題設置及對應的優渥的獎勵設置，調動了各層次用戶模仿跟進的積極性，從而豐富了平臺內容。2017年12月，抖音上線“尬舞機”功能，引發“全民尬舞”熱潮。同時，抖音會不定期設置各類“挑戰賽”，引導用戶參與。3）春節推出“星潮”紅包活動：春節期間，抖音通過明星發紅包等一系列營銷活動使DAU突破6500萬。2018年春節，“頭條系”三大短視頻產品在春節營銷活動的帶動下MAU均首次破億，抖音在除夕當周斬獲4200萬新安裝用戶，且相較于1月份，其2月份月活用戶增長突破4600萬。4）日常營銷活動：抖音平臺上不定期推出海草舞、C哩C哩、手勢舞、《甄嬛傳》華妃表演片段、《新白娘子傳奇》白蛇蛻變段的模仿，使用戶活躍度保持在較高水平。
公司運用運營手段構建站內氛圍，調控平臺調性。抖音短視頻總經理張楠曾撰文寫道，對那些不符合社區調性和價值觀的內容，例如惡意博眼球、吃播、虛假生活小竅門等，會被推薦系統屏蔽。隨著平臺用戶擴張，抖音一度出現“快手化”的內容，但是并沒有充斥社區，也從側面佐證產品管理者對內容的嚴厲把控。抖音產品負責人王曉蔚稱，公司持續運用運營手段構建站內氛圍，調控平臺調性。
全球化階段：AI驅動，技術出海+內容本土化
出海簡介：聚焦移動資訊+短視頻賽道，表現優異
字節跳動的全球化布局始于2015年，目前產品已覆蓋150多個國家和地區、75個語種，在40多個國家和地區位居應用商店下載總榜前列。海外產品主要布局移動資訊及短視頻兩大賽道，截至目前，海外用戶規模已接近公司整體用戶規模的20%。各產品簡介及表現如下：
出海產品及表現簡介
TopBuzz：今日頭條海外版，系列產品斬獲美國巴西年度最受歡迎應用。TopBuzz由今日頭條團隊開發，主要為海外用戶提供包括圖文、視頻、GIF等在內的個性化資訊，主要的信息源為各大的媒體及視頻網站，如CNN、NBC、Yahoo!、YouTube、 Jukin Media等。在 Google Play 2017 最佳應用評選中，TopBuzz榮獲巴西年度最受歡迎應用。BuzzVideo是西瓜視頻的海外版，以視頻和GIF為主要內容，在 Google Play 2017 最佳應用評選中，BuzzVideo榮獲美國年度最受歡迎應用。
BABE：印尼排名前三的新聞推薦閱讀平臺，被稱為“印尼版今日頭條”。2016年底，字節跳動控股BABE，該平臺匯集超過25家主流新聞媒體平臺的內容，該平臺具備大數據分析引擎，每天抓取幾萬條新聞和博客展示的同時，能夠在用戶使用 APP 一段時間后，勾畫出用戶喜好選擇向他主要推送體育或娛樂或經濟新聞，使用功能主要分為五部分：首頁、分類（選擇添加/刪減喜好新聞類別）、社交、趨勢、其他。新聞推送主要分為四部分：我的新聞（根據用戶選擇喜好分類推送）、最新、最熱、本地（選擇不同地區推送當地新聞）。
NewsRepublic：獵豹旗下新聞聚合服務運營商，擁有全球超過1650家新聞機構合作版權。 2018年11月7日，字節跳動以總計8660萬美元的價格收購獵豹移動旗下全球移動新聞聚合服務運營商News Republic。交易完成后，News Republic將會變成今日頭條旗下全資子公司。通過此次收購，字節跳動獲得了獵豹移動龐大的全球移動用戶群。NewsRepublic于2016年8月被獵豹收購，被稱為“世界上第一家沒有記者的新聞媒體”。平臺已與全球超過1650家新聞機構建立版權合作關系，同時讀者還可在平臺上就新聞話題展開討論，形成新聞社區。得益于獵豹強大的后臺，收購后，News Republic技術上實現了內容與用戶的雙向匹配，搭建了全球公眾號平臺，接入大量UGC個人創作者和網紅，幫助其獲得更好的曝光，同時發揮網紅內容帶頭效應。
Dailyhunt：印度最大的新聞資訊分發平臺。2016年10月，字節跳動向Dailyhunt注資2500萬美元，以資本的形式參與印度資訊市場。Dailyhunt于2012年上線，截至2016年底，平臺共支持15種語言，每日發出超過35，000條內容，包括新聞、電子書、雜志、漫畫和視頻。官方數據顯示，2016年平臺收入約為1500萬美元，App下載量超1.2億次，月活達2800萬、閱讀45億條內容。除廣告外，平臺還通過與出版商合作銷售電子書獲得收入。該平臺的目標是四年內在40億美元的印度數字廣告市場中獲取6%-7%的份額，月活達到1.5億-2億。由于印度語言環境復雜，憲法承認的語言有23種，若想獲得更多用戶，多語言內容運營能力是重中之重，這也是中國企業出海印度時面臨的困難之一，而Dailyhunt一大優勢是為印度人提供本土語言內容。
Flipagram：美國短視頻音樂社區，獨有音樂版權優勢下高速成長。2017年2月，字節跳動全資收購美國移動短視頻社區Flipagram，從用戶分布來看，收購Flipagram給今日頭條帶來了大量美國、拉美、歐洲地區的用戶。該平臺正式上線于2013年，是一款讓用戶通過短視頻來分享自己生活的軟件。用戶在Flipagram上可以非常方便的將照片、視頻配上熱門音樂，生成大約30秒到一分鐘左右的短視頻進行分享。也可從數以千萬計的曲調組成的樂庫中，搜索60秒的音樂片段，添加到自己的視頻中。平臺上有超過1000名認證音樂人進行音樂推廣，包括英國流行樂隊“單向組合”在內的全球著名音樂人，都將Flipagram作為自己全球首發的平臺之一。得益于其獨有的音樂版權，Flipagram成長迅速，2014年底，Flipagram的每月用戶數量已達到3300萬。2015年，Flipagram在美國區IOS商店中位列照片和視頻類應用下載排行榜的前十名。
VigoVideo：2017年7月，火山小視頻海外版在全球。平臺復制產品在國內的界面及技術細節，內容根據面向國家調整以適應本土文化。登陸巴西、印度市場三個月，就成為當地最受歡迎的短視頻App之一。2017年8月進軍印尼市場，VigoVideo下載量始終排在當地應用市場視頻產品榜的前五位，每天都有幾萬名新用戶下載并開始使用火山海外版。
TikTok：抖音海外版，于2017年8月在全球布局。截至2018年6月，已覆蓋全球150多個國家和地區，全球MAU突破5億次，其中國內日活躍用戶數超過1.5億、月活躍用戶數超過3億。Sensor Tower 2018Q1手機應用市場報告數據顯示，抖音及抖音海外版在蘋果應用商店下載量達4580萬次，成為全球下載量最高的iOS應用。Tik Tok是泰國和印尼最受歡迎的產品，在Google Play和App Store曾雙雙獲得免費下載總榜排名第一。平臺自2017年夏季登陸日本，并于2017年11月、2018年4月和5月登上日本App Store總榜第一的位置，成為日本最受歡迎的App。
musical.ly：具有旺盛UGC力量的音樂短視頻社區。2017年10月，字節跳動以10億美金收購音樂短視頻平臺musical.ly。musical.ly于2014年7月正式上線，最初定位為“青少年”用戶的“音樂”短視頻，以音樂作為切入點，“對嘴唱”作為突破，在青少年中掀起流行趨勢。截至2017年11月，musical.ly全球每天的活躍用戶數超過2000萬，其中北美活躍用戶超過600萬。2018年8月，musical.ly與TikTok宣布雙方聯合推出全新的全球短視頻平臺，新平臺沿用TikTok品牌。
全球化成功原因分析：我們認為，“頭條系”產品出海成功的原因及所享時代紅利如下：1）南美、東南亞等地區尚屬移動流量紅海，公司以“技術出海+本土化運營”戰略，高效、低成本復制國內成功產品經驗，迅速收割發展中國家藍海流量；2）美國、日本等國家移動端流量競爭相對激烈，公司以參股收購成熟產品、與巨頭結盟等方式參與其中，并輔以精細化運營，從細分領域切入收割發達國家移動流量。
時代紅利：海外尚存移動流量機遇
內驅力：國內移動流量紅利基本見頂，亟需新的流量入口
智能手機滲透率已接近飽和，互聯網流量紅利基本見頂。“頭條系”產品主要應用場景為智能手機，自2016年11月以來，我國智能手機市占率基本維持在95%左右，硬件所帶來的人口紅利基本見頂。自2017年以來，我國移動移動互聯網MAU環比增速下滑至1%以下，2017年凈增0.64億，2018年上半年凈增0.23億，流量紅利基本見頂，公司亟需新的流量入口保持業務增速。
海外機遇：南美、東南亞等地尚屬互聯網流量洼地
“技術復制+內容本地化”策略下，出海邊際成本大幅降低，海外尚存互聯網流量紅利。Internet World Status數據顯示， 截至2017年12月31日，全球互聯網用戶為41.56億，其中南亞、東南亞、南美等地區增速明顯。從2016到2017年，國內人口紅利消失，全球互聯網人口紅利轉移到南亞、東南亞、南美等地區。目前，字節跳動旗下的主要海外產品有TopBuzz、Tik Tok等9款產品，出海產品主要聚焦于日本、韓國、巴西、美國、歐洲、東南亞和印度等國家及地區。公司以技術出海+本土化運營復制國內成功今日頭條、抖音兩大爆款產品，并以投資控股等方式參與到海外產品的運營中。其中，印度、東南亞地區等海外國家的移動互聯網尚屬紅海，潛在用戶數量較多。公司CEO張一鳴表示：在邊際成本降低很快的互聯網行業，同樣的投入，全球化市場是國內市場規模的5倍。
印度流量紅利：智能手機滲透率不足45%尚屬藍海，人均移動數據消耗量可提升空間較大。2017年，印度智能手機滲透率約為42.2%，不及同期中國智能手機滲透率的1/2。未來隨著基礎設施建設和軟件應用滲透的完善，智能手機滲透率有望進一步提升。智能機終端到位后， 印度將誕生數以億計的潛在移動互聯網用戶。同時，就人均數據流量的提升空間而言，2017年，印度人均移動數據消耗量僅為0.5-1GB/月，約為中國的1/2，不及美國的1/10，仍有較大提升空間，為互聯網公司主打的社交、電商、娛樂等領域在印度爆發提供了先決條件。
東南亞尚屬移動互聯網洼地，預計將接力印度成為全球增速最快的移動互聯網市場，人口結構特征為娛樂App的火爆奠定基礎。全球互聯網巨頭谷歌聯合新加坡主權投資公司淡馬錫在2016年5月和2017年11月兩次研究報告，預測到2025年，東南亞地區（新加坡、印尼、馬來西亞、菲律賓、泰國和越南）的互聯網經濟總量將達到2000億美元，東南亞將接力印度成為全球增長最快的移動互聯網市場，移動互聯網用戶將從2015年的2.6億人增至2020年的5億人，年均復合增長率和印度同為14%，而中國同期將僅有4%。人口特征方面，東南亞市場中，18-24歲人口比例接近30%，遠高于中國的 8%，且自我表現欲望強，是抖音及火山小視頻的潛在核心用戶群體。
戰略1：自我復制+投資收購，強運營戰略收割全球流量
自我復制：技術出海+內容本土化，AI技術是取得優勢的關鍵
復制原則：產品全球化，內容本地化，AI技術沉淀為最佳優勢?；趪鴥瘸墒飚a品的技術內核及運營經驗，字節跳動共復制出Topbuzz、TikTok、VigoVideo及BuzzVideo四款產品，分別對標國內今日頭條、抖音、火山小視頻和西瓜視頻四款成熟產品。這四款產品的復制邏輯為像素級拷貝國內產品技術，為全球用戶提供統一的產品體驗。國內成熟產品沉淀的內核技術包括機器學習、自然語言處理、計算機視覺和人機交互等，可即時應用于信息推薦、視頻分析與檢索、封面自動選取、人臉關鍵點檢測、人體關鍵點檢測等諸多領域，大幅降低產品研發成本。同時，為使產品內容適應本土文化，公司在多數海外國家均設立了當地辦公室，招攬深入了解當地文化的互聯網人才，在泰國潑水節前后設置節日專屬貼紙，在印尼發起#tiktokramerame挑戰等具有當地特色的活動。
投資收購：以資本布局切入發達國家或成熟產品，輔以巨頭聯盟
對于發達國家及細分領域內已存在領先產品的領域，公司的布局方式多為資本注入。字節跳動以資本注入方式布局的五款海外產品Dailyhunt、BABE、News Republic、Flipagram、musical.ly中，有三款來自于美國，一款來自于印尼、一款來自印度。2017年11月，今日頭條宣布，將與獵豹移動在個性化內容和社交直播領域達成戰略合作，成立內容出海戰略聯盟。根據合作協議，獵豹移動用戶將通過獵豹產品直接調用今日頭條在全球的個性化內容推薦服務，以提升獵豹工具產品的變現能力；而今日頭條將獲得獵豹全球海量移動用戶的支持。出海同盟的達成，讓獵豹移動與今日頭條有了更大的戰略空間，聚焦于彼此的核心領域。
戰略2：持續優化產品體驗，本土化深度運營
產品端：針對海外流量市場對移動端產品的強需求，“頭條系”產品卡位技術優勢不斷優化拍攝體驗，降低視頻制作門檻。以抖音為例，產品在設計早期，公司不斷投入CND（Content Delivery Network，即內容分發網絡）成本，達到高清全屏效果；美化方面，平臺不斷地優化濾鏡、貼紙和特效等功能，豐富了拍攝的玩法。并且基于人臉關鍵點檢測等AI技術，使這些功能的呈現效果更加生動，抖音的濾鏡及美顏效果在各大短視頻平臺中口碑出眾。在拍攝體驗上，抖音具有快慢速度調整和分段拍攝功能，可自由調整音樂和視頻的匹配節奏，支持視頻分段拍攝及合成，大大降低了非專業用戶的使用門檻。同時，抖音還具有“隨手拍攝”功能，用戶使用時可以在屏幕上滑動，方便切換及縮放鏡頭。
內容端：復制國內強運營戰略，深度匹配本土文化，保障內容接受度。面對不同國家及地區的風俗習慣及文化特色，“頭條系”產品為其定制匹配的內容以適應其需求。以抖音為例，針對泰國的潑水節，TikTok為泰國用戶專門設計推出了三款節日貼紙，僅潑水節前后三周時間，使用量即超過4萬次；日本的內容需求高度細分化，TikTok專門為其設置手繪漫畫視頻類別，同時針對其獨有的校園集體舞文化，為用戶專門推送感興趣的挑戰話題；在印尼，技術流和手勢舞類的短視頻最受歡迎，抖音海外版邀請印尼達人，結合當地歌曲編手勢舞，帶動用戶挑戰拍攝。今年，平臺還發起了#tiktokramerame挑戰，這種多人同框的視頻在印尼非常受歡迎，挑戰賽結束一周后，視頻觀看量超過5300萬。
字節跳動崛起啟示錄
通過上述分析，我們認為，字節跳動能夠成功崛起、并成為國內互聯網領域除BAT之外的“第四極”，在這一過程中，除了移動互聯網快速普及所帶來的人口紅利之外，創新的產品理念及領先應用AI技術成為其能夠快速脫穎而出的核心要素：
1）移動資訊分發階段：互聯網移動化及信息過載形成對推薦算法需求，今日頭條推薦算法精準匹配用戶需求，并精準把握智能機首批“換機潮”基于，通過大規模渠道預裝收割第一批用戶。
2）短視頻階段：2016年恰逢短視頻行業需求爆發的黃金窗口期，快手以“農村包圍城市”路線收割三四線城市流量，“頭條系”今日頭條所沉淀的技術優勢，密集推出三款產品，差異化定位打通細分市場，保障用戶留存。同時，抖音及西瓜視頻共享今日頭條AI技術基因，實現產品低成本高效復制。面對快手在短視頻行業中形成的“初級壟斷”，現象級產品抖音發展初期通過“去快手化”與其形成錯位競爭，并以“尬舞機”、“海草舞”、“挑戰賽”、“明星入駐”等強運營策略迅速收割用戶流量。
3）全球化階段：公司把握印度、東南亞等地區的流量藍海，以“技術出海+本土化運營”復制國內成熟產品經驗，迅速搶占發展中國家流量藍海市場，并通過參股收購、精細化運營等手段切入美國、日本等發達國家，并輔以精細化運營，從細分領域收割發達國家移動流量。
估值及投資建議
估值討論：AI落地賦予公司更高的估值溢價
2018年10月，字節跳動完成Pre-IPO輪融資，估值750億美金。公司是全球唯一一家以AI技術為核心、商業模式相對成熟的互聯網公司，其估值對整個互聯網行業估值體系重構都具有較深的意義，我們將從市銷率（PS）及單用戶市值兩個角進行對比分析：
（1）市銷率（PS）：顯著高于傳統互聯網公司。2018年，字節跳動預計收入超500億人民幣，Pre-IPO輪融資估值為750億美金，對應18年PS為10.38x，顯著高于騰訊、Facebook、百度、ALPHABET（Google母公司）等互聯網公司，體現出投資機構對于AI技術重構互聯網商業模式的認可。
（2）單用戶市值/價值：顯著低于成熟社交平臺型公司，高于內容分發型公司。2018年10月，字節跳動預計核心未去重MAU約為7.5億，Pre-IPO估值對應單用戶市值約為691.7元，顯著低于騰訊、Facebook，接近百度單用戶市值，顯著高于微博這類信息分發型公司。
投資建議：擁抱新時代，關注技術變化帶來的行業投資機會
字節跳動的快速崛起（6年時間成長為國內估值第三的互聯網龍頭），印證了AI技術的應用對內容分發乃至整個互聯網行業的沖擊與重構；我們有理由相信，未來在AI技術的不斷成熟和普及過程中，互聯網等行業有望在AI技術的加持之下，在內容創造、商業模式等方面迎來全新發展機遇，典型如社交、信息流、視頻及圖片內容分發領域，關注相關領域龍頭公司騰訊控股、百度、芒果超媒及視覺中國。
騰訊控股：AI技術布局已久，賦能內部業務推動行業變革。在技術儲備方面，騰訊陸續建立了騰訊優圖、騰訊 AI Lab、WeChat AI等AI實驗室，及騰訊Robotics X機器人實驗室、音視頻、量子實驗室等諸多前沿技術研究機構。在應用上，騰訊已經推出了一系列AI+技術解決方案，依靠精細化的解決方案，深入到了醫療、零售、安防、金融、社交、娛樂和公益等眾多行業。未來，騰訊“A+”計劃將主要應用于游戲、內容、社交及醫療等方面。游戲板塊，將通過技術推進AGI的理想研究場景，探索游戲與AI結合的編輯；社交方面，通過WeChat AI等研究機構，完善人人交互體驗，探索人機交互的新模式；醫療方面，將著力建設醫療影像，建設國家人工智能開放創新平臺。
百度：AI技術儲備深厚，自動駕駛、醫療、制造業等行業應用落地。2018年7月，百度與金龍客車合作的全球首款L4級自動駕駛小巴“阿波龍”量產下線后，Apollo商業化進程再次加速。2018百度世界大會上，公司揭曉了國內首個L4級別自動駕駛乘用車的量產計劃：2019年小批量下線示范運行、2020年大批量投放更多城市運營。同時，百度的AI技術應用在國民經濟三大基礎產業已取得較好成績：農業方面，百度云與麥飛科技合作的農業遙感智能監測系統，可實現對農作物病蟲害實施智能化監測，并完成精準施藥，能夠將農藥使用量降低50%；制造業方面，百度與拓疆者合作的無人自主挖掘機可量產解決方案的工程裝備，使用百度的無人自主挖掘機，能夠將人力成本減少40%，實現工程收益提升50%；在醫療服務方面，百度憑借人工智能技術，推出了AI眼底篩查一體機，在更基層、更偏遠、眼科醫生還無法觸達的地方幫助病患篩查，盡早發現致盲風險、及時就醫。
芒果超媒：A股大視頻領域稀缺標的，有望借助AI技術打造中國版Netflix。芒果TV是湖南廣播電視臺旗下唯一互聯網視頻平臺，獨家提供湖南衛視所有欄目高清視頻直播點播，憑借《快樂大本營》、《天天向上》、《爸爸去哪兒》、《我是歌手》等一系列經典欄目培養起眾多粘性用戶，同時擁有《半妖傾城》、《劇星很芒》等特色自制內容，2018Q3，平臺擁有819萬付費會員，居國內視頻網站第二梯隊。對標Netflix發展歷程，AI技術對其長尾內容分發、精準推送方面起到了重要作用。我們認為，芒果TV沉淀眾多優質內容，未來有望借助AI技術實現內容精準推薦，大幅提升長尾內容的播放量。預測2018-20年EPS分別為1.08/1.41/1.89元，對應同期33/25/19倍PE，維持“買入”評級。
視覺中國：“鷹眼”圖片追蹤系統幫助企業獲取潛在用戶，技術對接覆蓋海量長尾市場。公司自行研發的“鷹眼”（圖像網絡追蹤系統），通過人工智能技術能夠追蹤到公司擁有的圖片在網絡上的使用情況，一方面大大降低了獲客成本，另一方面，基于大數據，可以更好地洞察潛在客戶的創意需求，為客戶提供個性化的服務體驗。公司還先后與百度、騰訊、阿里巴巴、微博、一點資訊、鳳凰網、搜狗、360 等互聯網平臺結成戰略合作伙伴，完成了基于內容的技術對接，使得公司內容能覆蓋到海量長尾市場。與互聯網平臺的連接及賦能，大大提升了公司優質正版內容觸達客戶的深度和廣度，提升了公司作為內容生態的“基礎設施”的地位和全面深度覆蓋市場的能力。預測2018-20年EPS分別為0.53/0.68/0.87元，對應同期47/37/29倍PE，維持“買入”評級。
