作者: pmself

  • 阿里达摩院重磅发布:2020十大科技趋势

    阿里达摩院重磅发布:2020十大科技趋势

    阿里巴巴达摩院发布了「达摩院 2020 十大科技趋势」白皮书,对接下来十年的科技浪潮展开预测,其中不乏颠覆性的技术变革。此次发布的十大科技趋势中,涵盖了人工智能、工业物联网、区块链技术、量子计算、半导体新材料和云计算等已经进入公众视野的最新科技。

    人工智能从感知智能向认知智能演进

    人工智能已经在「听、说、看」等感知智能领域已经达到或超越了人类水准,但在需要外部知识、逻辑推理或者领域迁移的认知智能领域还处于初级阶段。

    认知智能将从认知心理学、脑科学及人类社会历史中汲取灵感,并结合跨领域知识图谱、因果推理、持续学习等技术,建立稳定获取和表达知识的有效机制,让知识能够被机器理解和运用,实现从感知智能到认知智能的关键突破。

    计算存储一体化,突破 AI 算力瓶颈

    冯诺伊曼架构的存储和计算分离,已经不适合数据驱动的人工智能应用需求。频繁的数据搬运导致的算力瓶颈以及功耗瓶颈已经成为对更先进算法探索的限制因素。

    类似于脑神经结构的存内计算架构将数据存储单元和计算单元融合为一体,能显著减少数据搬运,极大提高计算并行度和能效。计算存储一体化在硬件架构方面的革新,将突破AI算力瓶颈。

    工业互联网的超融合

    5G、IoT 设备、云计算、边缘计算的迅速发展将推动工业互联网的超融合,实现工控系统、通信系统和信息化系统的智能化融合。

    制造企业将实现设备自动化、搬送自动化和排产自动化,进而实现柔性制造,同时工厂上下游制造产线能实时调整和协同。这将大幅提升工厂的生产效率及企业的盈利能力。对产值数十万亿乃至数百万亿的工业产业而言,提高 5%-10% 的效率,就会产生数万亿人民币的价值。

    机器间大规模协作成为可能

    传统单体智能无法满足大规模智能设备的实时感知、决策。物联网协同感知技术、5G 通信技术的发展将实现多个智能体之间的协同——机器彼此合作、相互竞争共同完成目标任务。

    多智能体协同带来的群体智能将进一步放大智能系统的价值:大规模智能交通灯调度将实现动态实时调整,仓储机器人协作完成货物分拣的高效协作,无人驾驶车可以感知全局路况,群体无人机协同将高效打通最后一公里配送。

    模块化降低芯片设计门槛

    传统芯片设计模式无法高效应对快速迭代、定制化与碎片化的芯片需求。以 RISC-V 为代表的开放指令集及其相应的开源 SoC 芯片设计、高级抽象硬件描述语言和基于 IP 的模板化芯片设计方法,推动了芯片敏捷设计方法与开源芯片生态的快速发展。

    此外,基于芯粒(chiplet)的模块化设计方法用先进封装的方式将不同功能“芯片模块”封装在一起,可以跳过流片快速定制出一个符合应用需求的芯片,进一步加快了芯片的交付。

    规模化生产级区块链应用将走向大众

    区块链 BaaS(Blockchain as a Service)服务将进一步降低企业应用区块链技术的门槛,专为区块链设计的端、云、链各类固化核心算法的硬件芯片等也将应运而生,实现物理世界资产与链上资产的锚定,进一步拓展价值互联网的边界、实现万链互联。

    未来将涌现大批创新区块链应用场景以及跨行业、跨生态的多维协作,日活千万以上的规模化生产级区块链应用将会走入大众。

    量子计算进入攻坚期

    2019 年,「量子霸权」之争让量子计算在再次成为世界科技焦点。超导量子计算芯片的成果,增强了行业对超导路线及对大规模量子计算实现步伐的乐观预期。

    2020 年量子计算领域将会经历投入进一步增大、竞争激化、产业化加速和生态更加丰富的阶段。作为两个最关键的技术里程碑,容错量子计算和演示实用量子优势将是量子计算实用化的转折点。未来几年内,真正达到其中任何一个都将是十分艰巨的任务,量子计算将进入技术攻坚期。

    新材料推动半导体器件革新

    在摩尔定律放缓以及算力和存储需求爆发的双重压力下,以硅为主体的经典晶体管很难维持半导体产业的持续发展,各大半导体厂商对于3纳米以下的芯片走向都没有明确的答案。

    新材料将通过全新物理机制实现全新的逻辑、存储及互联概念和器件,推动半导体产业的革新。例如,拓扑绝缘体、二维超导材料等能够实现无损耗的电子和自旋输运,可以成为全新的高性能逻辑和互联器件的基础;新型磁性材料和新型阻变材料能够带来高性能磁性存储器如 SOT-MRAM 和阻变存储器。

    保护数据隐私的 AI 技术将加速落地

    数据流通所产生的合规成本越来越高。使用 AI 技术保护数据隐私正在成为新的技术热点,其能够在保证各方数据安全和隐私的同时,联合使用方实现特定计算,解决数据孤岛以及数据共享可信程度低的问题,实现数据的价值。

    云成为 IT 技术创新的中心
    随着云技术的深入发展,云已经远远超过 IT 基础设施的范畴,渐渐演变成所有 IT 技术创新的中心。

    云已经贯穿新型芯片、新型数据库、自驱动自适应的网络、大数据、AI、物联网、区块链、量子计算整个 IT 技术链路,同时又衍生了无服务器计算、云原生软件架构、软硬一体化设计、智能自动化运维等全新的技术模式,云正在重新定义 IT 的一切。广义的云,正在源源不断地将新的 IT 技术变成触手可及的服务,成为整个数字经济的基础设施。

    附件:详情请阅读报告全文

    趋势一:人工智能从感知智能向认知智能演进

    【趋势概要】人工智能已经在“听、说、看”等感知智能领域已经达到或超越了人类水准,但在需要外部知识、逻辑推理或者领域迁移的认知智能领域还处于初级阶段。认知智能将从认知心理学、脑科学及人类社会历史中汲取灵感,并结合跨领域知识图谱、因果推理、持续学习等技术,建立稳定获取和表达知识的有效机制,让知识能够被机器理解和运用,实现从感知智能到认知智能的关键突破。

    趋势二:计算存储一体化突破AI算力瓶颈

    【趋势概要】冯诺伊曼架构的存储和计算分离,已经不适合数据驱动的人工智能应用需求。频繁的数据搬运导致的算力瓶颈以及功耗瓶颈已经成为对更先进算法探索的限制因素。类似于脑神经结构的存内计算架构将数据存储单元和计算单元融合为一体,能显著减少数据搬运,极大提高计算并行度和能效。计算存储一体化在硬件架构方面的革新,将突破AI算力瓶颈。

    趋势三:工业互联网的超融合

    【趋势概要】5G、IoT设备、云计算、边缘计算的迅速发展将推动工业互联网的超融合,实现工控系统、通信系统和信息化系统的智能化融合。制造企业将实现设备自动化、搬送自动化和排产自动化,进而实现柔性制造,同时工厂上下游制造产线能实时调整和协同。这将大幅提升工厂的生产效率及企业的盈利能力。对产值数十万亿乃至数百万亿的工业产业而言,提高5%-10%的效率,就会产生数万亿人民币的价值。

    趋势四:机器间大规模协作成为可能

    【趋势概要】传统单体智能无法满足大规模智能设备的实时感知、决策。物联网协同感知技术、5G通信技术的发展将实现多个智能体之间的协同——机器彼此合作、相互竞争共同完成目标任务。多智能体协同带来的群体智能将进一步放大智能系统的价值:大规模智能交通灯调度将实现动态实时调整,仓储机器人协作完成货物分拣的高效协作,无人驾驶车可以感知全局路况,群体无人机协同将高效打通最后一公里配送。

    趋势五:模块化降低芯片设计门槛

    【趋势概要】传统芯片设计模式无法高效应对快速迭代、定制化与碎片化的芯片需求。以RISC-V为代表的开放指令集及其相应的开源SoC芯片设计、高级抽象硬件描述语言和基于IP的模板化芯片设计方法,推动了芯片敏捷设计方法与开源芯片生态的快速发展。此外,基于芯粒(chiplet)的模块化设计方法用先进封装的方式将不同功能“芯片模块”封装在一起,可以跳过流片快速定制出一个符合应用需求的芯片,进一步加快了芯片的交付。

    趋势六:规模化生产级区块链应用将走入大众

    【趋势概要】区块链BaaS(Blockchain as a Service)服务将进一步降低企业应用区块链技术的门槛,专为区块链设计的端、云、链各类固化核心算法的硬件芯片等也将应运而生,实现物理世界资产与链上资产的锚定,进一步拓展价值互联网的边界、实现万链互联。未来将涌现大批创新区块链应用场景以及跨行业、跨生态的多维协作,日活千万以上的规模化生产级区块链应用将会走入大众。

    趋势七:量子计算进入攻坚期

    【趋势概要】2019年“量子霸权”之争让量子计算在再次成为世界科技焦点。超导量子计算芯片的成果,增强了行业对超导路线及对大规模量子计算实现步伐的乐观预期。2020年量子计算领域将会经历投入进一步增大、竞争激化、产业化加速和生态更加丰富的阶段。作为两个最关键的技术里程碑,容错量子计算和演示实用量子优势将是量子计算实用化的转折点。未来几年内,真正达到其中任何一个都将是十分艰巨的任务,量子计算将进入技术攻坚期。

    趋势8:新材料推动半导体器件革新

    【趋势概要】在摩尔定律放缓以及算力和存储需求爆发的双重压力下,以硅为主体的经典晶体管很难维持半导体产业的持续发展,各大半导体厂商对于3纳米以下的芯片走向都没有明确的答案。新材料将通过全新物理机制实现全新的逻辑、存储及互联概念和器件,推动半导体产业的革新。例如,拓扑绝缘体、二维超导材料等能够实现无损耗的电子和自旋输运,可以成为全新的高性能逻辑和互联器件的基础;新型磁性材料和新型阻变材料能够带来高性能磁性存储器如SOT-MRAM和阻变存储器。

    趋势9:保护数据隐私的AI技术将加速落地

    【趋势概要】数据流通所产生的合规成本越来越高。使用AI技术保护数据隐私正在成为新的技术热点,其能够在保证各方数据安全和隐私的同时,联合使用方实现特定计算,解决数据孤岛以及数据共享可信程度低的问题,实现数据的价值。

    趋势10:云成为IT技术创新的中心

    【趋势概要】随着云技术的深入发展,云已经远远超过IT基础设施的范畴,渐渐演变成所有IT技术创新的中心。云已经贯穿新型芯片、新型数据库、自驱动自适应的网络、大数据、AI、物联网、区块链、量子计算整个IT技术链路,同时又衍生了无服务器计算、云原生软件架构、软硬一体化设计、智能自动化运维等全新的技术模式,云正在重新定义IT的一切。广义的云,正在源源不断地将新的IT技术变成触手可及的服务,成为整个数字经济的基础设施。

    趋势已现,未来已来,只有积极拥抱明天,并时刻为明天准备着的企业方可笑看风云。

  • 怎么在今日头条上赚钱?

    怎么在今日头条上赚钱?

    我们先说一下今日头条的赚钱方式是啥,然后再说一下怎么做好今日头条。

    一、今日头条的赚钱方式:

    我们来看一下今日头条目前的5个赚钱方式:

    ① 广告分成:头条文章、图集、悟空问答、西瓜视频、火山小视频(根据文末的广告曝光量计算收入,原创作者的单位广告收入高于非原创者,大约1万阅读量20元左右,每个作者是不同的)

    ② 签约作者:头条签约作者(每个月税前10000元)、悟空签约作者(根据不同等级的签约作者,每条问答收入近百元左右,一个月收入千元量级)

    ③ 接广告:微头条、头条号接广告(目前我们自己的号报价万元级别一条)

    ④ 头条电商:在头条上卖京东或淘宝的货,赚取股佣金,一般优质作者每个月万元级收入。

    ⑤ 其他方式:礼遇计划(2万元 1万元 3千元不等)、悟空优质答主(每条1000元)、优质回答有红包奖励(每个几十元不等)

    二、如何做好今日头条?

    先说一下为什么要做今日头条,来看一组数据。

    这是来自易观统计2018年3月份的APP排行数据,那么这个数据显示我们APP前20名中第10名是手机百度,第11名是今日头条,第14名是腾讯新闻。今日头条作为资讯类客户端已经紧逼手机百度,月活2.7亿,即将进入前10。

    我们再看今日头条和新浪微博的比较,微博的市值是257亿美金,今日头条据传开启新一轮融资,估值将超过500亿美金(虽然最近被打压,也不会跌太多)。无论是从体量上还是规模上,今日头条都不输于微博了,是风头正劲的自媒体平台。

    接下来我们看看今日头条的大数据。

    第一个看一下用户群体。入驻今日头条前,我们首先需要你了解他的用户群体,这样才能更好地写出用户感兴趣和阅读量大的文章。

    据今日头条算数中心统计,今日头条男性比例与女性比例的比例是55%,比上40%,58岁到30岁用户占据百分之85.98,安卓系统手机与IOS系统手机用户占比74.62%比上25.38%,非北上广深用户占据88.84%。

    所以大家在写文章之前首先要了解一下平台的人群人群,基数大,高阅读量产生的可能性才更大。

    就比如我的定位是刚毕业大学生和职场新人,也就是22到28岁的人群,刚好与我们今日头条上的用户群体他的阅读基数是一样的,因为刚才有讲我们今日头条上18岁到30岁的用户占据80%。

    今日头条上二三线城市用户比重大,这部分人群文化和生活水平总体上来说比一线城市稍低一些,安卓用户使用量大,相比苹果用户,他的收入情况要稍低一些,这些年轻人理解水平没有微信公众号文章的用户高,所以我们写的是职场干货+故事案例解释,这样更容易被读者理解,从而产生高扩散性和阅读量的文章。

    所以大家在写文章的时候一定要注意我们的文章不要艰涩难懂,要写大家能理解的文章,这样你的文章才能产生高阅读量。

    接下来我们讲一下今日头条的领域。

    根据今日头条短视频播放量统计结果,我们得知今日头条受众广的十五大领域分别是:搞笑、娱乐、社会、文化、科技、动漫、健康、时尚、美食、游戏、旅游、财经、汽车、体育、教育。

    当然领域越大受众用户越大,相应的头条号作者就越多,竞争就越激烈。记得大家在注册头条号的时候要选择一个入住领域,并且这个领域是唯一不可修改的。

    建议大家在选择领域的时候要满足三个方面:

    第一个是自己喜欢的领域,如果你一味的迎合平台的受众长久的运营很痛苦;

    第二个是有资源优势,比如你是娱乐作者,那么你写娱乐类的就太棒了,你有资源优势,如果你是时尚达人,那果断写时尚;

    第三个是能够长期输入的领域,要知道头条号运营是长久的事情,而而且要日更的话你输入量也很关键,你要选择一个你可以长久输入的领域这样才能保证输出。

    下面给你分享一下写文章的七个小套路,希望大家能够坚持使用这七个方面,进而产生自己的10万+文章。

    首先我们分享第一个方面坚持在垂直领域更温,蓝色的字就是领域。

    今日头条是智能推荐平台,就是把合适的内容推送给合适的人平台相当于流量的分发器。

    微信公众号是人找文章,而今日头条是文章找人,所以你首先要做的事是让今日头条的机器人懂你,这样他才能快速分发你的文章。

    比如你都是随意写文章,什么领域都写,那么机器人会根据你以往的记录来辅助审核,你的文章就会变得非常艰难,但是如果呢你一直在某个领域更文,那么机器人对你的识别度将会变得高效,从而快速分发给对你文章可能感兴趣的用户。

    在机器推荐类的平台上快就是法宝机器推荐的越快,你的文章能快速到达用户的信息流。

    我们要知道能到达用户信息流的同类文章数量是有限的,如果你的文章越被推荐的越快,那么你的文章阅读量就会越高。所以首先你要在垂直领域更文。

    你的内容要明确账号定位要准确,你所写文章垂直且与你账号相关,这样更容易被机器识别和快速推荐,从而快速地产生阅读量。

    第二个措施就是踩热门关键词。

    今日头条会按照文章关键词推荐给同类感兴趣的用户,所以每篇文章的末尾都会有关键词,比如我给你看的图片就是在文章的末尾,它有蓝色的一些关键词标记,你的文章标签背后的群体越大,你的文章越容易产生高阅读量。

    比如刚才提过的,今日头条上比较热门的领域是搞笑、娱乐、社会、文化、科技、体育等等,如果你对这些领域感兴趣,非常容易踩中热门关键词从而产生高爆发量的文章。比如你的文章是娱乐,你可以关注娱乐热点,从而踩中当前最热的热门明星,比如说像吴亦凡、范冰冰等,从而获得高用户群体的点击量产生爆文。

    当然,今日头条上的文章有消重机制,就是说同类文章相似的程度越高,那么如果别人首先推荐的那篇文章,你的文章会被消重而减少推荐量,毕竟用户不想看到太多类似的文章。比如说如果你的时机已经慢了,你还想踩热门关键词,你要记得写一个不同的角度,这样才利于差异化瞬间推送的文章产生阅读量。

    比如大家都写白百合出轨,那么你可以写白百合怎么跟那位男子发展起来的,这样一个差异化的角度,你是采用白百合这个热门的事件和热门的标签,而且你没有跟大家一致的写白百合出轨这样同类型的文章,因为同类型文章会消重,所以从而能产生更大的阅读量。

    如果你的领域是小众领域也不要慌,毕竟每个领域只要坚持重复领域关键词10万+的文章并不难,比如我是职场类作者。我通过摸索和研究文章中重复领域关键词比如说:职场、领导、同事、汇报、升职、加薪等等这样的关键词,我就容易获得高阅读量。你一定要记得只要你做到领域的前1%,你的阅读量基本上会很多,也就是头部流量10万+文章。

    第三个关键就是标题,比如看图片中我给你两个标题,一个是”马云建造支付宝大楼”,第二个是”支付宝新大楼曝光”,那么可以看到这两个标题的内容是一样的。猜一下阅读量分别有多少呢?

    第一篇文章标题它阅读量是200万,第二篇呢是相差1万倍,那为什么呢?我们可以看到对智能推荐类的平台来说,文章的标题是至关重要的,因为第一个标题出现了热门关键词,比如说马云。所以大家在标题中一定要踩一些关键词,这样可以确保你的阅读量。

    很多小伙伴对我说我不会起标题怎么办?最简单的方法就是模仿。不论是今日头条上的10万+标题还是微信公众号上的10万+标题都可以借鉴模仿。起标题的一些方法是相通的,比如像我之前有过一个标题是模仿十点读书的一个10万+文章。它的标题是”层次越高的人,朋友圈越有趣”,那么我在今日头条上写文章是”层次越高的人,晚上越有趣”,所以我在今日头条上也顺利创造了10万+。所以当你不知道怎么写标题的时候,你就多看一些10万+的标题从而产生灵感,比如你看人民日报、十点读书等等。

    第四个关键点就是发文时间,我们要记得今日头条是机器推荐的平台,他的发文时间是非常重要的,比如说大家都睡觉了,然后你发一篇文章没人看,当然文章就阅读量很低。

    我统计了自己的10万+文章和其他大号的一些10万+文章,我发现发文时间如果你只能选择一个的话,那么我就建议你在晚上8点到晚上10点之间发送,这样阅读量会很大,因为这时间点是大部分人在家里去刷头条的时间。

    第五个方面就是你要借助一些第三方平台进行推广,比如今日头条推荐机制是这样的,你发表文章之后,头条首先将文章推送给一部分用户,他根据这些用户的阅读行为,比如说打开率啊点赞啊评论啊收藏等决定下一波的推送的数量,所以当你写完文章之后,你可以直接把这个文章分享到头条圈QQ空间,还有朋友圈还有微信群等等,从而在刚开始推荐的时候你的文章阅读量就会产生很大从而利于后期的文章的推荐和阅读。

    第六个方面就是头条号指数。虽然官方现在取消了头条号指数,但据我观察这些根据这些指数设定的规则还是存在的,只是不明示给用户了。所以按照之前头条指数的方向去努力,绝对没有任何问题的。

    头条号指数直接决定了文章的推荐量,文章的推荐量直接决定的阅读量,那么据我自己调查研究,头条号指数在你的整个推荐量中大约占据40%,所以大家一定要努力提高自己的头条号指数。

    接下来我们看一下早前官方对这五个参数的定义,健康度源自机器对于读者阅读行为的分析,读者的每一次点击、停留、点赞、评论、收藏等都会为账号的健康度加分,关注度呢是主要取决于头条号。

    粉丝的绝对数量是对头条号粉丝数和粉丝忠诚度的考量。账号发布内容的累计阅读量和累计播放量决定了你账号的传播度,而原创度垂直度两项评分则与作者生产的内容有关,是机器对作者的发文情况的勤奋度、内容垂直度作出的客观评价,对作者的努力程度作出的客观衡量。

    这五个参数它从难到易的排序我给大家排了一下,健康度和关注度最难提高,传播度居中,原创和垂直度相对简单。

    接下来我们来从难到易的讲解提升这五个维度的方法。首先我们来讲解最难的健康度,我们看一下官网对健康度给出的方法第一个是配图美观合理,提升用户阅读体验。第二个是如果你发布的是视频内容,建议上传声音清晰画质优良的视频。

    第三个是内容吸引力强,引导用户完成阅读。第四个是标题不要夸张,避免引起用户反感,招致举报或被机器识别打压。第五个是不发布传播旧闻。我们可以看出官方给出的这些建议非常的宽泛,在这里呢我给你六个具体的步骤可以去提升健康度。

    第一个是你图片要高清,所有图片尽量保持大小一致,图文要相关,用高清的图,大小一致,要么都是横图,要么都是竖图,大小要做到一致。写科技类的文章,你不能为了吸引眼球,发一张美女照片,图文要相关。

    第二个是文字在800到1500之间,引导用户读完,要写简单易懂曲折的故事。

    第三个是提升图片的原创度,如果使用的是网络图片,尽量对其进行二次加工,比如说调色加滤镜等等。

    第四个是图片色彩要丰富,吸引眼球。

    第五个建议是尽量减少修改,文章一次发送确认完毕,直接发送,不要修改。

    第六个是不做标题党文章,尽量设置对比和悬念,引导用户读下去。

    接下来我们看一下,第二难的关注度是什么呢?

    关注度主要取决于粉丝数以及粉丝是否活跃、是否有阅读评论行为、内容曝光与涨粉比例、是否回应了粉丝评论等等。

    从上面那句话呢我们可以看出关注度的四大关键点,第一个是粉丝数,所以涨粉措施可以有效地提升关注度。第二个是粉丝是否活跃,是否有阅读评论行为,如果你的粉丝跟你互动性差,这个也对关注度不好。

    第三个是内容曝光与涨粉比例,这个可以从头条后台可以看到。

    第四个是是否回应了粉丝评论,你要积极回复读者的留言。

    在这里给大家五点具体的步骤来提升关注度。

    第一个是写通俗易懂的干货。很多人写干货都很干,头条上用户若看不懂怎么可能读下去,比如我的职场类都是小标题,写出一些干货的一些内容,然后又通俗易懂的故事来讲解通俗易懂,别人收获干货的同时利于涨粉和转发。

    第二个是在文末添加一些话术,引导粉丝积极互动,提高粉丝忠诚度。比如你就可以在文末的时候写上关于国企你有什么好的建议吗?不妨在留言区分享,共同成长进步,这样的话就会引导你的粉丝给你产生互动和交流。

    第三个措施是讨论热门的话题,并在文中持比较具有独特性的观点引来读者和讨论。第四个是你回复留言最好在十个字以上避免无意义的回答,比如说呵呵哈哈,这种无意义的回复非但无法提高,你的关注度反而会降低,大家一定要记得回复留言最好在十个字以上。

    第五个是注意回复读者的留言,特别注重的是要回复粉丝的留言,提升关注度。

    第三个是传播度,传播度是指内容的影响力,主要取决于头条号的累计阅读量和累计播放量。

    官方给出的两个建议是保持稳定的更新,聚沙成塔就会得到比较高的累计阅读量和累计播放量。

    第二个是内容越优质,吸引越多的人看到,传播度也会越好。所以我建议你如果有时间呢就勤更文,因为每篇文章的阅读量都会累加到你的累计阅读量上。总之,传播度是日积月累的过程。

    第四个是垂直度,我跟大家一直强调要在垂直领域内更文不可以什么都写的。内容要与注册的领域相关,因为这会直接影响你的五个维度之一的垂直度,所以垂直度顾名思义就是你写的文章要在一个领域。

    关于垂直度,我给大家几点建议,第一个是坚持更文会对垂直度有重要的作用,所以要坚持日更。

    第二个是标题中要出现领域关键词,比如大家看我的标题上基本上都会有职场领导等等,这样可以辅助机器人对你的文章领域进行判定。

    第三个是增加领域关键词出现的频率,比如在我的文章中我的朋友不叫”朋友”,都被称为同事,我的上级不叫上级都被称为”领导”,文章里会反复出现这个职场类的相关关键词。

    所以你一定在文中增加你领域内关键词出现的频率。今日头条上是文章找人,你得让机器人懂你,才会把你推荐给感兴趣的用户。

    所以你在写作的时候,要在文中大量重复领域的关键词,这样非常有效。

    第五个是原创度。原创度就是你要是原创的文章减少摘抄。

    很多小伙伴问我说,文章都是自己写的,怎么原创度这么低。我一看惊呆了,他的文章都是像日记一样的流水账,大家要记得原创不等于自己写的就叫原创。

    原创第一个条件当然是你自己写的,第二个条件是内容的质量要达标,这样系统才会判定为原创文章。所以大家写文章的时候记得提升自己总结积累能力的同时,也要满足用户的体验和收获,这样双赢的思维才利于更好的创作与传播。

    关于原创度我给大家三点建议。

    第一个是在头条号上首发,如果内容先在其它平台,比如说微信公众号发表,机器会进行全网比对,也能判断出这是同一个作者的。一稿多投原创度评分会降低。

    第二个是要用手动发文,尽量避免使用第三方工具自动同步,比如我自己从不使用微信同步的功能。

    第三个就是保证内容是自己写的原创内容。

    若觉有用,请点赞支持!

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    我是坤龙,媒老板商学院创始人,90后新媒体老司机,在行运营类第一行家。从业4年,曾参与50多个公众号运营,近20个品牌新媒体营销推广,累计5万多名付费学员。

    因为知乎不常上:

    1、欢迎关注我 杨坤龙 和专栏 首席运营官,获取更多新媒体运营干货;

    2、个人公众号【坤龙老师】。

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    如何运营出一个有吸引力的微信公众号?(3K 赞同,8K 收藏)

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    原创不易,看到这里了,不点个赞就说不过了~编辑于 2020-03-20​赞同 4208​​172 条评论​分享​收藏​喜欢收起​

    策划狮课堂

    策划狮课堂​运营专员151 人赞同了该回答

    从17年就开始接触头条号,今天好好来总结一下通过头条赚钱的途径的方法!

    我的主业就是做自媒体,在自媒体中头条运营变现是一个重要的渠道。

    所以接下来这些经验总结,相信你看后一定会有收获。

    大家看到的上边这些账号,都是我的,只是冰山一角,我们这个行业从自媒体各个平台补贴,就出现了大批羊毛党,羊毛大军,企鹅号补贴,大鱼号补贴,百家号补贴,相信都成就了不少人,批量操作,搬运,当然这个是初期,各个平台为了吸引优质作者,只能撒钱,等到大批人都上来了,内容泛滥,确切的说是现在优质内容都很泛滥的阶段,大众对于内容的口味也是越来越吊,这个时候批量操作就很难赚钱,平台重点扶持优质作者,在这个过渡期,慢慢的批量操作的团队开始走下舞台,精细化的IP运作,高质量的内容输出才是大家的焦点。

    头条号如何赚钱变现?

    这是我之前讲课总结的一张PPT,当然现在依然能用,关于头条号的变现无非这几种。

    1. 广告变现:如果你想通过广告变现,那只能是做短视频,而且最好是那种覆盖面比较广的视频领域范围,比如一些情感话题,吃鸡类游戏,或者电影解说类,这类短视频本身的流量很大。

    除了平台的广告收益,正常情况下,你可以在头条的星图任务上接单,当然这个一般都是广告主主动来找你,不是很多,如果你经常发微头条,发文频率很高,接单应该比较多,我去年一年也才接十多单,微头条每单能给300块钱,当零花钱可以。

    1. 专栏变现:这是在18年开始,头条开始尝试知识付费,给一部分头部作者开通了专栏,在19年,可以说是黄金时期,我自己亲自运营做专栏,真的是捡钱,每天三五千的收益是正常的,那时候我就批量做了账号,操作专栏,不过好景不长,大批薅羊毛的上来之后,头条对于专栏的规则也是越来越严格,不说了都是泪,之前每天有几千上万收入,现在真的没多少,偶尔几百上千的,最佳红利期过去了,新手再玩不好整,除非你做过知识付费课程,有点经验,专业人士还是可以的。

    上边是我去年操作一个新账号的数据,红利期就是红利期,红利期过了,再看看下边收益。

    当然去年很多头部账号操作收益还是相当可观的。现在专栏也有市场,不过你需要凭本事,制作精品课才可以,薅羊毛时代一去不复返!

    3.圈子变现:

    头条在去年三月份开始开通上线头条圈子,当然那个时候我是作为第一批开通头条圈子内测的,当时被单独拉近一个圈子官方群,经常测试圈子问题,给官方老师反馈,当然他们有什么新功能也会及时给我开通。算是互相帮助!内测阶段我细心测试功能,有问题用word文档记录,每次发给他们都是十多条。

    回归主题:圈子实际上类似是微信公众平台的知识星球,社群,头条其实不希望作者都把粉丝引流微信端,希望能在这里做沉淀。

    圈子开通之后,我精心运营一个月,把一个圈子人数达到了1W人,收益大概在4000左右,不算高,当然有做的好的。

    问题就出在圈子运营,社群运营不是一件简单的事情,很多作者运营基本半途而废,能坚持下来的基本都能赚不少,多多少少都有。很多官方圈子群也都很冷静了。

    4.电商变现—小店橱窗:也是在去年,头条针对电商的变现各种大动作,短视频带货火了一阵子之后,现在又成了直播带货,包括今年,围绕自媒体的电商交易,直播带货仍然是很大的机会和市场。

    下边是我去年制作的头条小店的逻辑,当然现在有些改变,大同小异,我自己没去操作电商,所以最近没注意,但是我看到很多大V群每天晒收益真的心动了。

    5.悟空问答:

    说到悟空问答,还有个历史,就是头条花重金从知乎把很多大V拉过去每天补贴回答问题,每个月收益还有保底,据说拉了接近300多大v,重金补贴下,很多作者开始操作悟空问答,每天收益几百上千的也是正常,下边是一个头部作者的收益,大概20多万粉丝,职场领域,去年这个时候收益还很高,最近不行了,但是他依然坚持回答,不过收益已经很低,昨天跟他要收益图他没好意思给,估计是很低了。

    6.青云计划:

    青云计划,说实话我是一次没去整过,不过周边优秀的作者都在得奖,很多优质作者每个月获得多篇青云计划是正常的,有些文采好的专门就蹦着青云去的。

    7.创作活动

    头条后台有对应的创作活动,可以直接参加,每期奖金都还挺高,如果你是兼职,可以去试试!

    8.引流变现:

    头条流量是相当大的,我们有部分业务也是依靠头条引流,到微信之后,进行变现!

    9.微头条变现:微头条变现方式多样化,带货,带专栏,带圈子,单纯发微头条也能赚钱,下边是前段时间头条上线的微头条开通收益,不过收益是相当可怜的,除非专门做微头条的,类似下边的那个作者,他每天发布微头条一二十条,每条甚至上百万阅读,这种情况收益也仅仅是每天100多,这么分析下来,多数人达不到标准。我自己测试的微头条一天10多万阅读,也就几毛钱,发了一周放弃了。

    10.直播带货

    不得不说2020直播带货的元年,这是一个朋友的账号,他参加了头条扶贫达人计划,在30条销售40W。在头条直播。

    当然这个成绩和很多大V,直播带达人是没法比的,于是为了和这个账号作者建立联系,在他直播期间,我购买他的东西,同时打赏他,私下联系之后,我们成了很好的朋友,经常交流,他说直播带货是他今年要重点去做的。

    想赚钱就得跟着平台风口走

    想在头条赚钱,最好能把握住风口,政策方向,平台动向极其重要,很多人喜欢闭门造车,不愿多交流。建议如果想在头条赚钱,你可以先去关注你优质的同行作者,然后经常给他点赞,等他有个印象,你再加他微信,参加下他的一些课程,活动,关系打好之后,有个人带着,能少走很多弯路,而且能给你提供很多信息。

    信息就是价值,要知道,大V是和官方有直接联系,能搭上话,我之前啥都不知道,闭门造车,直到后来才知道,还能跟官方联系,有些事情真的可以走后门,只能说到这里,规矩是规矩,人情面前,都是这样!

    今晚先写到这里吧,暂时还有事,后续详细补充一下!下边两点先不说了,改天补上!

    想赚钱-就要聚焦-一个变现点死磕到底

    无论哪个自媒体平台,都有自己的变现路子,然而我们需要做的就是朝着一个方向,把自己做到极致,不要三天两头换方向,确定你的大方向没错,开始沉下心,把内容做好,眼光放长远,一步一步,踏踏实实,把你的IP,个人形象打造好。要知道,重新换一种变现方向,就相当于与你重新在走一条路,重新在这条路采坑,不如把你之前的路子走好。

    人为什么会迷茫,源自自己内心,想法太多,不能坚持一个方向做好,是很多人容易犯的错,只图个新鲜感,不能沉下心,耐不住寂寞,你永远做不好!

    总结不易

    作者:杨坤龙
    来源:知乎
    著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

  • 大数据下一个十年将如何推进?

    大数据下一个十年将如何推进?

    当下我们生活在数据的时代里。机器学习和数据分析技术已经成为了我们当今生活密不可分的一部分。那接下来会怎样呢?

    在这篇博客中,我不打算预测数据科学面对的未来是什么,不会去猜测它的未来是光明有前途,还是毫无希望。这里我只结合自己,还有我认识的一些人的经历,提供一些决定性因素帮忙做预测。

    抛开这些,我先大致勾勒一下今后 10 年影响数据科学未来的关键因素。我希望它会在工作流程上带给你一些有价值的见解。不用多说,这只是我的个人预测。如果你感兴趣,请继续读下去!

    01 数据科学的未来:我怎样看待?

    1、更多的数据科学策略

    数据科学就是通过定量的方式解决问题的一门学科。在过去,由于缺少数据或数据处理能力,我们只能依赖其它东西,比如“独裁者的突发奇想”、“专家的直觉”和“普遍的共识”等。今天,这些根本都不管用了,而且毫无疑问,10 年后它们的作用会更有限。数据科学家转而在搭建一些系统,这些系统可以输出语音、预测、给出期望并输出真正的结果。

    数据科学技术的泡沫不会破裂,相反,数据驱动策略的引入将继续占据主流。更多的人会关注数据,从数据中获得真知灼见,所以数据科学团队成为任何成功组织机构,至少是大部分组织不可或缺的一部分,由此组织之间会竞争,渴望争得领域前沿的位置。

    2、更多界定明确的角色

    因此数据科学会更受欢迎,绝大多数顾客会更清楚数据科学家到底是做什么的。现在,数据科学家是一个宽泛的头衔。目前领域内的人使用相关名称和描述时有一些不严谨,所以外界对该领域中人的角色有很多困惑。

    我们一般把数据科学领域的角色分成 4 类,它们角色职能不同但有重叠。

    • 数据架构师——开发数据架构,以有效地捕获、整合、组织、中心化和维护数据。
    • 数据分析师——处理和解释数据,为公司提供有执行意义的预测。
    • 数据科学家——一旦数据体量和产生速率达到一定水平,需要复杂技术时,他们会对数据进行分析。
    • 数据工程师——开发、测试和维护数据架构,保证随时使用和分析数据。

    我认为随着时间推移,所有这些角色我们会更熟悉,我们也会更了解它们的不同点。因此,顾客会对什么可得什么不可得,有更切实际的期待,头脑中会有更清晰的工作流程,还有从中获得的收益。

    3、更多的软技能需求

    随着时间推移,我们会更清楚地看到,大量的数据科学家会熟练运用 Python 或 R 语言。但是,向管理层推销你的想法的能力,说服他们相信你的洞察和见解才值得追求的能力,这种能力会怎样?可视化描述可以承担一半工作,而另一半就是老旧的市场营销能力。结果,我们会看到市场更青睐那些知道如何围绕出售产品创造关键性对话的人。因此,那些能将硬软技能结合的人会永远吃香。

    4、数据会更多,处理数据的人工智能也会更多

    现在我们谈一些严肃的东西。每天我们产生的数据量多到难以想象,以我们现在的速度,每天产生数据量有 2.5 个 10 的 18 次方字节,而且这个速度只会加快。看一下 Raconteur 网站做出的每日关键数据信息图:

    • 5 亿推特信息;
    • 2940 亿电子邮件;
    • 四千万亿字节的 Facebook 数据;
    • 四万亿字节的单位车联网数据;
    • 650 亿条 WhatsApp 信息;
    • 50 亿条搜索信息;

    到 2025 年,预计全球每天将产生 463 艾字节(463*10^18 字节)数据,相当于每天 212,765,957 张 DVD 的数据量!

    实际上,仅靠数据科学家,无法管理和处理这么庞大的数据。届时,人工智能很可能成为协助数据科学家处理数据的有效工具。自动化数据分析工具和机器学习会“聪明”到取代数据科学家做例行工作,比如探索性数据分析、数据清理、统计建模和构建机器学习模型。

    5、更少的代码,相当少的代码

    据特斯拉 AI 总监 A. Karpathy 说,不久的将来,我们可以不用写代码了。我们只需要找到数据,并输入到机器学习系统即可。此种场景下,软件工程师的角色会成为“数据监管者”。未来大多数程序员都不再需要复杂的软件仓库,不用写复杂的程序。Karpathy 说,程序员会从事搜集、清理、操作、标记、分析数据以及对神经网络产生的数据进行可视化的工作。

    机器学习正在引领一种新的计算范式,在该范式中训练机器才是关键技能。随着机器学习技术的普及,以及通过工具的抽象达到更高程度,我们会看到大部分编程工作会逐渐消失。最终,制造产品的大部分步骤将是屏幕上的拖拽、刷卡、指向和点击操作。从业者会从中解放出来,在解决问题时更有策略性和创造性。你在《星际迷航》中看到过有谁写计算机程序吗?没有。

    诸如 R 语言、Python 和 Spark 这样的工具会变得无用武之地吗?大多数数据科学家不再需要通过写程序的方式做统计分析或训练机器学习模型了吗?没有这么简单。无论如何,把希望寄托于这些方面意义不大。你仍然需要理解和熟悉所有这些处理过程,机器学习只是辅助一些日常事务。

    6、尽可能多地使用 API(应用程序接口)

    大部分公司是先做好一件事情,攒到名气,然后以此起步,以开源 API 的形式贡献到社区。10 年后,大部分软件的制作方式会可见地接入到终端,最大程度地利用一切所需的服务生成解决方案。数据科学家能快速构建测试模型,一次建立和测试多种算法,最后和整个团队可视化验证结果。未来随着适时地引入深度的技术思考,科学家将不再白费力气做重复工作了。

    7、自我学习

    传统的学术环境将逐渐失去意义。信息经济需要能快速改变信息的途径。人们通过 3-4 年的学习毕业后,所学的技能已经过时。人们开始掌控自己的学习过程为自己赋能,未来得以生存的学院将是那些拥抱在线学习、快速更新课程授予方式的学院。未来的学习会基于你能构建什么而定义,而不是缺乏现实世界应用的基础原理。

    Q1. 数据科学家是否会被自动化算法替代

    根据广受欢迎的 CRISP-DM 数据分析项目的管理方法论,数据分析项目的实施分为 6 个阶段,每个阶段中,分析师或者数据科学家都是直接参与的:

    • 业务理解
    • 数据理解
    • 数据准备
    • 建模
    • 评估
    • 部署

    步骤 3 和 4 包括大量的例行化工作。为了利用机器学习解决每个具体的实力,你必须不断地:

    • 配置模型超参;
    • 尝试新的算法;
    • 向模型加入原始特征的不同表现形态(标准化、方差稳定性、单调变换、降维、分类变量编码、从已有特征中创建新特征等等)。

    在自动化的帮助下,分析师或数据科学家的例行操作,以及数据准备和清理中的部分操作可以被移除。但是,步骤 3 和 4 中的其他部分,以及 CRISP-DM 中的剩余步骤都会被保留,所以分析师的这种日常工作上的简化不会对他们的职业造成任何威胁。

    机器学习仅仅是数据科学家使用的工具之一,此外还有可视化、数据调研、统计和计量经济学方法。即使在机器学习方法里,完全自动化也是不可能的。在解决新算法及其组合的开发和应用中存在的非标准化问题时,数据科学家的高级角色特性毫无疑问会继续保持。自动化算法能够梳理所有的标准组合,生成一个基础解决方案,专家们可以此为基础做进一步改进。但在很多情况下,自动化算法生成的结果已经足够好,不用改进即可直接使用。

    很难想像,离开分析师的帮助,一种业务可以直接使用自动化机器学习方法生成的结果。任何情况下,上述方案的数据准备、对生成结果的解释以及其他阶段都是必需的。同时,现在许多公司的分析师,不断与数据打交道,拥有非常成熟的心态,在业务领域非常精通,但是掌握机器学习方法的水平还不够。

    公司通常很难吸引到特别胜任的高薪机器学习专家,市场对他们的需求不断增长,而且超出供给很多倍。解决办法可能是为公司的分析师提供使用自动化机器学习工具的渠道,这需要自动化技术的普及。未来,许多公司不用组建高度专业化的团队,也不需要顾问企业的参与,就能享受到大数据带来的好处。

    Q2. 数据工程师会比数据科学家更抢手吗?

    我认为应该区分一下数据科学家和数据工程师了。

    前者是接受过正规教育的应用数学家,他们研究数据科学,开发新算法,组建神经网络等等。

    后者的兴趣关注点稍微不同,他们了解每种方法的理论和应用局限,能成功解决业务问题。

    前者能做事情永远不缺,而后者的部分工作可以自动化完成,但无法完全自动化。新方法、新算法和新的解决途径总会出现。另外,对主题领域和数据本质的专业性理解,对顾客目标的理解,以及快速实现目标的能力,无法通过完全自动化的方法做到,所以这些能力仍然极其重要。

    数据科学是切合实际的科学——但是世界正朝着功能性的数据科学发展,从业人员可以自己做数据分析。相比于数据科学家,你需要更多的数据工程师来启动数据流程和整合的数据结构。

    聪明的机构拥有聪明的人才,他们很懂自己的数据。数据科学家之所以存在的原因是大多数机构还不太懂数据。但他们以后会懂的。

    如果一名数据科学家创造了一项突破性算法,但没有数据工程师将该算法落地到业务生产中,那算法会产生价值吗?

    我重申一下我最喜欢的 Gartner 数据,只有 15% 的大数据项目最后投入了生产领域。虽然他们从没有深入探寻剩下的 85% 为什么没能投入生产领域,但是我提出一些未能成功落地的几个关键原因:

    • 他们没有找到一个能值得落地的见解;
    • 他们找到了合适的见解,也构建了模型,但没能创建可以在服务水平协议框架下多次使用的流水线;
    • 他们不需要什么见解,因为他们需要的数据分析不用依赖复杂的模型。但仍然是没能可以在服务水平协议框架下多次使用的流水线。

    这就是为什么每家数据科学公司都需要至少两名数据工程师的原因。

    02 总结

    数据科学家职业的未来前景如何,仍然很模糊,需要专业的判断。但是,每天都有新的代码库和工具出现,我们绝不是走在简化开发和创建业务模型这些基础设施的道路上。许多人都很自信地说不错,但还有不好的一面,我们创建的系统越复杂,系统就越随机,越基于概率。

    目前人工智能阶段的主要问题是在预言结果的意义是缺乏直觉。我们只有定量的方法来解决某个特定的问题,基于此方法做出预测,但是预测的质量不高。目前为止,这个方法运行得很不错的,但未来不得而知。

    原创公号:InfoQ

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  • 智能硬件市场与产品概况整理

    智能硬件市场与产品概况整理

    1. 智能硬件的定义

    智能硬件是以平台性底层软硬件为基础,以智能传感互联、人机交互、新型显示及大数据处理等新一代信息技术为特征,以新设计、新材料、新工艺硬件为载体的新型智能终端产品及服务。随着技术升级、关联基础设施完善和应用服务市场的不断成熟,智能硬件的产品形态从智能手机延伸到智能可穿戴、智能家居、智能车载、医疗健康、智能无人系统等,成为信息技术与传统产业融合的交汇点。

    智能硬件是继智能手机之后的一个科技概念,智能化之后,硬件具备连接的能力,实现互联网服务的加载,形成“云+端”的典型架构,具备了大数据等附加价值。改造对象可能是电子设备,例如:手表、电视和其他电器;也可能是以前没有电子化的设备,例如:门锁、茶杯、汽车甚至房子。

    随着今年的飞速发展,智能硬件已经从可穿戴设备延伸到智能电视、智能家居、智能汽车、医疗健康、智能玩具、机器人等领域。比较典型的智能硬件包括Google Glass、三星Gear、FitBit、麦开水杯、咕咚手环、Tesla、乐视电视等。

    2015年4月28日,2015全球移动互联网大会(GMIC)推出“TOS+”智能硬件开放平台战略,并正式发布TencentOS系统。同时,腾讯也展示了与多家合作伙伴共同推出基于该系统的智能手表、微游戏机、虚拟现实产品以及手机四大智能硬件领域解决方案。

    2. 智能硬件的构成元素

    • ERP:企业资源计划;
    • CRM:客户关系管理;
    • NFC:近场通信(near field communication),是一种新兴的技术,使用了NFC技术的设备(比如:手机)可以在彼此靠近的情况下进行数据交换,是由非接触式射频识别(RFID)及互连互通技术整合演变而来,通过在单一芯片上集成感应式读卡器、感应式卡片和点对点通信的功能,利用移动终端实现移动支付、电子票务、门禁、移动身份识别、防伪等应用。
    • ZigBee:ZigBee译为”紫蜂”,它与蓝牙相类似。是一种新兴的短距离无线通信技术,用于传感控制应用(Sensor and Control)。

    3. 智能硬件的分类

    1)从本质上来分,智能硬件可以分为两种:

    • 一种是改进体验型,比如:电视、电动车、灯、自行车,这些产品解决的还是原来的需求,只是在解决的路径或者提供的服务方式上有所改变。
    • 另一种是则是创造需求型。这类产品创造了全新的需求,比如:手环,以前大家都想不出自己需要一个手环来告诉你我每天走了多少步以及晚上的睡眠状况。再比如:VR、Echo 这样的智能管家。

    创造需求型产品的好处是,一旦抓住的点确实need, 马上会在这个领域里打造一个新的品牌,比如:小米手环。缺点是风险高,需要教育市场,它到底是什么,如果只是个 want, 则毫无疑问会马上死亡,比如谷歌眼镜。

    2)再从产品设计角度出发,又可以划分为两种:

    • 一种是手机依赖型产品和非手机依赖型产品,举个例子:小米手环就是典型的手机依赖型产品。离开了手机,手环基本就是无用的了,因为无法查看数据。
    • 另外一种是非手机依赖型产品,这种产品的典型特征就是离开手机也能完成 80% 的功能,手机提供的是配置、数据分析等服务。比如:扫地机器人、智能音箱等等,还可以举出很多这样类型的产品。这对产品设计本身是一种考验,不仅要考虑硬件的交互,还需要考虑软件的交互。

    产品联网,通过产品本身收集的数据,进而能有一定的增值服务,但硬件生意的核心还是硬件。

    3)根据使用场景分类:

    1. 智能家居:智能家居是“以住宅为基础平台,综合建筑装潢、网络通信、信息家电、设备自动化等技术,将系统、结构、服务、管理集成为一体的高效、安全、便利、环保的居住环境。”
    2. 智能电视:智能电视是具有智能操作系统的开放式平台,通过互联网连接,不仅可实现一般电视的播放功能,更可在智能应用程序APP自行下载、安装、卸载各类应用软件,持续对功能进行升级和扩充的电视机的统称。
    3. 智能汽车:智能汽车就是在普通汽车的基础上增加了先进的传感器(雷达、摄像)、控制器、执行器等装置,通过车载传感系统和信息终端实现与人、车、路等的智能信息交换,使汽车具备智能的环境感知能力,能够自动分析汽车行驶的安全及危险状态,并使汽车按照人的意愿到达目的地,最终实现替代人来操作的目的。
    4. 智能手环:智能手环是一种穿戴式智能设备,通过这款手环,用户可以记录日常生活中的锻炼、睡眠、部分还有饮食等实时数据,并将这些数据与手机、平板、ipod touch同步,起到通过数据指导健康生活的作用。
    5. 智能手表:智能手表,是将手表内置智能化系统、搭载智能手机系统而连接于网络而实现多功能,能同步手机中的电话、短信、邮件、照片、音乐等。2013年3月媒体报道,苹果、三星、谷歌等科技巨头都将在2013年晚些时候发布智能手表。美国市场研究公司Current Analysis分析师艾维·格林加特(Avi Greengart)认为:2013年可能会成为智能手表元年。
    6. 智能防丢设备:专注于物联网技术与产品开发的Linquet公司发布了新一代基于云的智能防丢解决方案,通过软硬整合,实现将手机、自行车、钥匙、钱包甚至宠物等现实世界的一切事物进行相连。Linquet能自动适应用户的生活方式,当相连物品超出一定范围时,还会自动提示用户。
    7. 智能蓝牙耳机:现在有很多的手机会有蓝牙这个功能,因此蓝牙耳机势必会成为手机的选件。同时,随着蓝牙耳机可以连接到移动电话和音乐播放器,这将是蓝牙应用的一个新的突破。
    8. 智能医疗设备:代表产品智能血压计/血糖仪、智能假肢等。

    4. 常见的智能硬件

    空净类:

    空气净化器产品的异军突起绝对是国内智能硬件发展的特例,主要原因是由北京、上海这类特大城市的雾霾天气导致的民众怨声载道,产生的强大需求。净化器产品的火爆背后,存在的争议仍然是在实际净化效果。而智能化方面,既不是重点,也没有在智能化方面做出太多花样,简单的配置仍然只停留在通过手机远程进行开关和一定的设置,还不能做到足够智能化地联动。

    平衡车:

    电动平衡车开始逐渐成为很多年轻人的代步工具,逐渐向另一个方向发展,平价化、智能化。玩法也变得更加多样,比如:平衡车可以给手机充电,虽然没什么技术门槛,但也增强了一些实用性。

    家庭安防:

    2014年1月份谷歌宣布32亿美元收购Nest之后,围绕家庭空间的智能设备就开始受到更多创业者和投资者的关注。用户也相对更早接受此类产品,其中家庭安防类产品国内外出现得比较多。比如:关注入户安全问题的“丁丁门磁”,让门的开关在手机掌握中。传统家电厂商里比如海尔,在推其uHome智能家居平台时,安防即是其重要一环。另一类安防类产品品类快烂大街了的就是摄像头,小米、360家庭卫士、联想看家宝等等,都是此类产品。

    虚拟现实:

    让虚拟现实更加大众化,热潮被吹起的一个推动力是2014年3月份Facebook宣布20亿美元对OculusVR虚拟现实技术公司的收购。之后我们不仅看到了国内有蚁视VR这样的同类技术团队产品出现,同时也看到三星也推出了自己的类似产品,GearVR,虽然三星采取的方式比较取巧,让Note4变成显示屏幕。

    但也说明,虚拟现实的潮流,主流消费电子厂商也在追。像亚马逊年中推出的裸眼3D手机、国内的Takee钛客等,也是虚拟现实类产品的一种延伸。此类产品也会越来越丰富,但目前最大的缺乏是应用场景和可消费的内容。

    酷玩产品:

    以精细创新,和设计为卖点的产品开始受到追寻新奇酷的新潮消费者青睐。

    亲子互动类和传统快消品一样,给孩子和女人的产品,总是最好卖,最挣钱。所以亲子类的智能硬件产品也不在少数。

    四轴飞行器:

    2014年是四轴飞行器大热的一年,一方面是由于创业者的加入,比如像亿航这样的团队,其Ghost飞行器比大疆这样的传统大玩家少了一半,让入门门槛降低。同时,大疆、Aircraft一类的产品价格降低、性能进一步提升之,特别是一体式摄像头配上之后,虽然DIY的体验少了些,但是人人都能很轻松地玩起航拍。

    对低空飞行有潜在危险,但也没有具体的管制方式,在市场野蛮生长一段时间之后,相关部门应该会加强管制。

    汽车智能化:

    在汽车智能化仍然在逐渐推进的过程中,一批用于汽车的“智能穿戴”开始涌现出来,成为汽车全面智能化的过渡产物。

    此类产品主要有2类:

    • 一种是车机类,主要是基于Android平台的汽车车机越来越多,用于汽车后装市场。
    • 另一类是通过OBD通用数据接口,获得汽车的油耗、速度等常规数据,同时加入GPS模块,不仅让汽车通过一个小配件可以进行GPS轨迹的记录,同时可以对驾驶习惯等进行大数据分析。

    纯电动汽车:

    汽车在智能化领域的两个大方向是电动化和互联网化,在新能源发展方面,混合动力和纯电动的汽车产品越来越丰富,且不说这一年Tesla在国内发展的风生水起。

    手表手环:

    智能手表、智能手环仍然没有在这一拨热潮中降温,三星、LG、SONY等厂商继续迭代智能手表产品。

    二、智能硬件市场概况

    1. 智能硬件的市场分析

    在未来10年物联网将带来一个价值14.4万亿美元的巨大市场,很多智能硬件产品应用都可以在万物互联时代找到自己的新位置,智能硬件创业者在物联网时代正面对着不小的挑战,成功与否的决定因素已经从单个变量增长到好几个变量,这既是行业转变的思路,更是进一步发展的挑战。

    与以往不同,物联网时代将要面对一个更大的挑战,成功与否的决定因素已经从单个变量增长到好几个变量。物联网时代改变了行业创新模式,小的公司也可能变成一家很伟大的公司。物联网为万物沟通提供平台,涵盖智能医疗、智能电网、智能教育等多个热点行业应用,还与云计算、大数据、移动互联网等息息相关,拥有广阔的市场前景。

    物联网被认为是继房地产、互联网之后的下个经济增长点,自然成为了海内外资本市场和国家政府的关注热点。

    智能硬件作为物联网的关键组成元素,也一并走红起来。投中集团最新统计显示:2014年国内已经有25家硬件厂商通过VC等方式实现融资,智能硬件行业即将迎来井喷式爆发。

    根据Gartner预测:相比2014年,今年全球互联设备将达到49亿台,增长30%;2020年规模会达到250亿台,思科认为是750亿台,IDC预测则是500亿台。

    我国现状:

    智能硬件发展进入市场启动期 智能硬件市场认可度在2014年以前长期静默,在去年的强势调整下,即将进入冷静发展的时期,资源将向大平台聚集。

    2007年iPhone的出现,在重新定义手机的同时也 重新定义了移动互联网,2012年SmartWatch的出现,使智能硬件快速进入了消费市场,同时物联网进入了 产品化的时代,2015年产品品类爆发式增长。

    智能硬件处于市场摸索期,此时的智能硬件市场发展比较缓 慢,市场处于挖掘客户需求、尝试产品形态以及收集用 户数据阶段。

    表现出的特征为:产品同质化严重,技术优势不明显,微利竞争,用户粘度低。

    2016年智能硬件将进入市场启动期,随着产业 链的成熟,芯片、传感器、通信技术、云平台以及大数据等的有效支撑,智能硬件平台集大数据服务平台搭 建完毕,基于创新的服务类产品逐步成熟,产品差异 化将加大。

    2. 智能硬件市场的趋势

    进入了智能硬件市场启动期,资本、孵化器、技术、 人才、政策等正在向这个行业倾斜,未来智能硬件将会 有如下发展趋势:

    (1)智能硬件商家仍将借力众筹出位

    智能硬件的商业模式是在京东众筹、众筹网等平台先搞一轮众筹,借此打造品牌知名度与影响力,众筹平台与智能硬件厂商合作相当于为其背书。 随着越来越多的项目及产品平台与众筹平台牵手,会有更多的优秀智能硬件项目被甄选出来进入众筹平台。

    这是双赢的:智能硬件商家借助众筹平台完成生 产资金积累,同时也借助众筹做推广与营销;众筹平台则借助众筹与智能硬件商家相互连接,构成“智能 硬件众筹生态”。

    (2)软件应用继续跨界智能硬件领域

    传统软件及移动APP的发展都遇到了一个瓶颈, 高高在“云上”的应用们虽然积累了大量的用户,却都是基于手机等移动产品的软件应用,同类应用比比皆 是,用户卸载当前应用的几率很大,随时可以被替代而 失去一个用户。

    另外,纯APP的变现模式非常单一,智能硬件全网互联的方式对移动应用们的冲击很大。这种情况下,很多软件应用开始做硬件突围。在智能硬件联网上线的同时,软件应用也在入侵智能硬件领域, 未来将会有更多此类应用跨级进入智能硬件领域。

    (3)硬件免费模式即将开启

    智能硬件的下一步是免费模式,主要有以下几点:

    1. 当前智能硬件零利润,与免费没有太大差距。
    2. 新材料及新的生产方式会让智能硬件成本越来 越低。
    3. 免费模式的赢利点在于 “羊毛出在猪身上”。
    4. 资本关注重心转向产业链上游。

    智能硬件能够兴起,与资本助推有绝对的关系。 2014 年创投圈最火热的两个领域即是智能硬件与 O2O,比起O2O炒概念,智能硬件更为实际。2014年 之前,大多投资者都在投成型的智能硬件产品,只要市场可观有发展前景的项目,基本都可以投。

    从2014年 下半年开始,智能硬件的火热让一些投资者开始关注 产业链上游的情况,一些新材料生产商家、声场工厂及传感器厂家开始受到资本热捧。

    (4)商家经营重心

    “偏移”制造 将来的智能硬件行业只掌握线上的营销与推广是很难的,生产以及线下渠道会成为整个行业的重中之重,因为打算在智能硬件领域立足的商家的经营重心 会向制造方转移。

    尤其是即将到来的第四次工业革命,传统制造产业会有质的飞升,围绕制造而成的“新型制造业生态”会是将来商业的重点,所有做生态的硬件智能商家都脱离不了制造这一环。

    (5)智能硬件转型重定位

    部分智能硬件商家起初对产品的定位会不够准确,经过一段时间的摸索,会对产品进行重新定位,然 后找到一个合适的位置。目前,很多智能硬件产品的 一代与二代有着不同的定位,基本上再一次定位能够 更好地体现产品性能及优势。

    关于2018年智能硬件行业的发展趋势,以下几个判断:

    • 继续“挖手机的墙角”, 用语音交互解放双手

    2017年全球智能手机的出货量是14.724亿部,这个量级奠定了手机最刚需硬件产品的地位,手机几乎占用了我们90%时间,然而智能手机的增长陷入了瓶颈期,14.724亿部的出货量相对于2016年下滑了0.1%。

    拿去年推出的标杆性产品iPhone X来说,新推出的Face ID技术并未给智能手机带来突破性进展以及强烈的销量刺激。与此同时,一些新生的硬件设备却通过更贴合的场景挖手机的墙脚。就比如更适用于家庭场景的智能音箱,更适用于外出场景的车载设备和随身的无线耳机。

    手机这种媒介设备一度被看做手的延伸,今天你已经可以通过手机处理几乎所有事,但手机唯一不能满足的就是你希望解放双手的场景。而无疑,这部分场景在人们使用手机那90%的时间里,是不小的一块。手表、音箱、电视、耳机、遥控器、AR眼镜都被视为下一个可能爆发的场景,并从去年底陆续涌现出更多新品。

    • 家居场景里,BAT也没法占据所有智能硬件

    争夺下一个入口型智能硬件,本质上是对物联网话语权的把控。

    回顾2015年,物联网、智能硬件生态链这些概念一度被炒得如日中天,彼时舆论讨论的隐忧在于BAT、小米这类生态巨头会以不同的协议作为竞争门槛,做封闭的生态圈,筑起护城河,而这些曾经的预判的确在过去三年中发生了。

    今年,几家生态巨头已经初步划分了战场,其中包括两类公司:做to B技术服务和开放平台起家的公司,如:BAT、科大讯飞、搜狗。以及做硬件出身的公司,比如:小米生态链。

    两类公司的初衷截然不同,由此组成生态的切入点也有所差异。前者类似于亚马逊做Echo,平台公司做硬件的目的是拿出一款标杆性的硬件向潜在的硬件合作者展示自己的平台技术是过硬的(典型代表是百度做了渡鸦,阿里做了天猫精灵),从而吸引更多硬件厂商接入自己的生态,它们的特长在于算法。而后者,硬件厂商的目的则单纯在于通过销售硬件盈利,特长在于产品设计和供应链。

    • “语音识别”+“视觉识别”,接来下混社会要多一门技能

    这一波智能硬件在交互模式上的发展,可分为语音和图像两个方向。在2016年语音在智能硬件上的搭载已经开始普及,而进入2017年计算机视觉技术在硬件上的搭载也开始加速,一个明显的迹象就是2017年以商汤科技何和旷视科技为代表的计算机视觉创业公司的估值开始迅速攀升,因为资本市场看到了这类公司在to B和to C领域逐渐扩大的商业空间。

    以语音的模式传递信息,是机器接收人类信息最高效的模式,而视觉,则是人类接收机器信息最高效的模式。每种交互模式都有自己的优势,最终的趋势是一台设备融合多种交互模式。

    举个例子:Amazon的Echo最早期的音箱产品是纯语音交互模式,到后期出现了带屏幕的Echo Show。从去年下半年到今年初,国内的智能音箱厂商新一代的产品也开始带屏幕,将视觉交互与语音交互相互融合。

    接下来,智能硬件要有竞争力,可能要考虑让自己多一门技能。

    3. 智能硬件的厂家分析

    智能硬件的厂家主要可分为三类:

    1. 互联网企业:百度、360、阿里、腾讯等凭借自身在计算、基础数据、应用开发等方面的优势冲入智能硬件行业;
    2. 传统硬件行业:一般是实力较强的研发生产销售一体的制造企业,拥有强大的供应链管理和销售渠道以及硬件研发实力,如:海尔、创维、美的;
    3. 软硬件结合企业:今年在智能硬件热潮下诞生的,最大特点是创立之初就采取软件和硬件结合的方式,如:小米。

    作为智能终端设备的窗口,手机厂商在智能硬件领域的布局在一定程度上反应市场的状况。

    4. 智能硬件市场的挑战

    (1)同质竞争端倪初现

    虽然智能硬件产业尚为新兴产业,在我国发展时间较短,但由于关注度高,包括传统制造业、互联网企业、初创型企业等参与厂商众多。然而目前智能硬件产业发展仍处初级阶段,产品应用服务开发滞后,功能单一,造成国内智能硬件产业发展同质化竞争端倪初显。

    以可穿戴设备为例:我国已有众多科技型企业发布了各自的智能手表、智能手环等产品。但智能手表多作为智能手机的配件使用,娱乐化功能也不外乎运动、睡眠监测等,产品差异性小;而智能手环多提供健身、健康及睡眠管理,产品之间差异性也不大。

    (2)跨界协同合作存在壁垒

    智能硬件产业是以互联网、半导体、智能控制等技术提高传统产业产品的智能化水平,具有软硬融合、跨界应用等特征。但在企业跨界合作中,存在部分壁垒,主要表现在以下两个方面:一是与传统厂商的合作存在壁垒,二是与其他行业的合作存在壁垒。

    (3)核心技术与发达国家仍有差距

    尽管我国在智能硬件产品研发与生产上与发达国家差距不明显,但在关键核心零部件环节,受支撑产业的影响,与国外先进水平差距较大,部分仍然依赖进口。

    如在智能服务机器人领域,我国电机、驱动器、减速器等关键部件仍主要依赖进口。在智能可穿戴设备领域,我国在柔性显示技术、小尺寸柔性储能技术等方面与国外先进水平差距明显。

    特别是由于国内企业在基础电子元器件、集成电路等领域的支撑能力较弱,制约了传感器、短距离无线通信芯片等感知层关键环节竞争力的提升,造成了我国传感器基础薄弱,尤其在制造技术方面跟发达国家差距较大。

    (4)全球专利布局与竞争日益激烈

    随着全球科技变革速度的加快,智能硬件将成为下一个全球竞争的战略要地。很多西方发达国家的企业在行业发展初期纷纷将知识产权保护当成企业发展的重中之重,非常重视专利布局。

    以智能可穿戴设备为例:波士顿勒克斯市场研究公司的一份报告显示,三星已经成为该领域申请专利数量最多的。2010 年到 2015 年5 月止,在可穿戴电子设备 41301 份专利中,三星占了4%,高通和苹果分别以3%和2.2%位居第二、三位。微软甚至在未发布任何可穿戴产品的情况下,耗资 2 亿美元从美国 Osterhout 设计收购了一批与智能可穿戴设备有关的资产和专利。

    市场尚未成熟,国际巨头就已经开始了“专利装备竞赛”。可以预见的是:随着我国智能可穿戴设备产业的不断发展壮大,国外针对我国的专利保护战争将会越来越频繁。

    因此,国内企业在不断探索、完善智能硬件相关技术的同时,还需提高专利意识,加强知识产权布局。

    三、智能硬件的发展意见参考

    2018年整个智能硬件市场,尤其是手环、手表这类可穿戴设备会进入平缓增长期,销量会向头部聚集。各家公司都在争夺物联网的入口,但将来整个物联网的入口未必是中心化的,反而可能是离散化的。我个人觉得智能硬件还没有形成一个行业,它的规模还很小,产业成熟度低,进来的玩家都很苦。

    ——小米生态链副总裁夏勇峰

    这个市场要真正起来,我觉得还需要两三年。包括智能家居要成为一个成熟的市场,其实还有很长一段路要走,现在最根本的问题时智能家居对用户而言没有那么迫切。另外,用户有一个心理门槛,智能家居这类新的事物会挑战人们固有的认知边界和盲区,很多人看到复杂的操作就会回避。

    ——Rokid创始人Misa

    我们认为AI有四波浪潮:互联网AI,商业AI化,实体世界感知AI化,最后是全自动AI化。在第四波全面自动智能化浪潮里,硬件的修改比软件慢很多,软件收集越多数据越好,这时候我们需要机器手臂去行动。智能硬件不是未来的方向,我觉得这结论下的太早了。今天智能硬件,可能现在还处在,大概2008、2009年,就安卓刚出来的那个时间中。

    ——创新工场创始人李开复

    四、分享几个有趣的智能硬件

    (1)大疆无人机

    这个不用多说,大疆无人机堪称男人的梦中情人,今年一月份发布的【御】Mavic Air,更是超越了大家对于无人机的期待,体积比便携之王 Mavic Pro还要小一半,性能却没有打折,慧拍功能让近距离自拍变的简单了很多,一键短片分享中的小行星效果更是让大疆火爆朋友圈。

    (2)Cerevo Taclim VR鞋

    去年的CES上展出的一款神奇的鞋子,拥有触觉反馈,能配合无线手柄和谷歌 VR 设备一同使用,使用的时候会感觉自己行走在虚拟世界。当VR镜头里出现沙地水坑时,脚趾、脚腕和脚底板会体验到不同的感觉。

    (3)MORROR智能美妆镜

    众筹上一款上线了十天不到就破百万的智能硬件产品,镜子里面有一块可触摸的可隐藏显示屏,内置了护肤私教课程和美妆教妆,女孩子可以边照镜子边化妆,视频资源的合作方是国内的美妆达人小P老师。除此之外,镜子里还集成了一些传感设备,镜子可以监测室内温湿度和环境数值。

    五、关于智能硬件的思考

    智能硬件行业极其需要资源的整合。链条很长,需要数据打通;投入很大,需要持续的资本信任;需要卖货,所以需要流量和销售渠道……智能硬件公司创意是关键,有好的创意,才能有好的产品,而有了好的产品之后,推广是关键,如果需要走海外的渠道,更需要找到好的推广团队和推广方式。

    (1)我们能大略地总结出智能硬件的产品特点:

    • 需求:品类众多,但多数未触达用户痛点;
    • 用户:定位模糊,用户体验成本高;
    • 场景:使用场景单一,无法实现整合控制;
    • 消费服务体系不完善;
    • 用户活跃度、产品粘性不高;
    • 必须有价值用户数据。

    (2)为什么智能硬件没像传统互联网时代一夜之间就爆发?

    • 智能硬件具有硬件因素,从业门槛高、用户教育门槛高、产品触达门槛高,所以起步坡度相对比较缓;
    • 智能硬件采集的用户数据基本还是孤岛,缺少价值,等待着平台出现来整合数据和提供服务(所以巨头们都出来搞下沉各种云OS)。

    因此,这个行业创业不可能“一夜之间”,对初期团队的要求极高。

    (3)为什么互联网企业热衷做智能硬件?

    • 互联网业务走到尽头,纯互联网的商业模式难以再做突破。这是会考虑做一些与线下结合的业务,面向某个领域的智能硬件会是首选。
    • 手机是当前应量最大的智能硬件,但是手机行业已经进入“血海”。大部分互联网企业不会再选择手机,这同时也是乐视、360等行业仍旧选择进军手机行业的原因。
    • 传统行业所需。很多传统行业的企业想做一款智能硬件,因自身技术、运营等因素不具备互联网基因,因此会找选择与互联网公司合作,譬如:联想的智能眼镜产品new glass就是传统的工厂企业首先找的联想。
    • 快速切入垂直领域。现在来看,互联网企业想进军某个垂直的行业,用具备互联网思维的智能硬件产品颠覆该企业已经存在的产品,是简捷而快速的做法。

    (4)目前智能硬件的切入点?

    基于互联网用户的两个明显特征,一是被洗过牌,已经习惯于现有的使用习惯;而是猎奇,切入点也可以有两个方面:

    基于现有场景的体验优化:

    不管是软件还是硬件产品,用户的需求才是根本,创造用户需求的成本太大,并且容易走歪路。所以在现有的产品或者场景中做优化是最易行的。比如用户已经习惯于电视机的存在与使用,可以从客厅生态的互联和体验优化入手。

    小而美的创新之路:

    要做出一个爆款,抓住用户的好奇心,但是要控制成本并且不能创造出太违和的场景。

    重视“家庭”对于智能硬件发展的影响。智能硬件的产业化发展,需要在成本和商业模式上有所突破,不能制作亏本买卖,亏本买卖无法将产品做到批量化。

    买房和养娃是现在已婚的中产阶层两个所谓“最费钱”的事情,大家都在为买房子和养好娃而奋斗。

    从中猜想两个智能硬件的可行方向:

    • 一是基于客厅经济的智能家居硬件会逐渐为更多人所接受,因为既然愿意花那么多钱去买房子,自然也会为了一个家的舒适和方便产生更多消费,这是家庭硬件体系的建立的基础;
    • 二是少儿或者说教育的智能硬件,从这几年随处可见广告的“电话手表”,以及少儿、K12的知识付费可以看出趋势,人们越来越重视孩子的成长与教育,基于教育和少儿趣味的智能硬件将会有垂直市场。

    作者:方小白,2年互联网产品经验,对AI有点兴趣。