時間：2023-07-19 17:31:48
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇智能醫療市場調研，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
上一年索尼虧損2200億日元，迎來了它第四個虧損年頭，其中電視業務連虧8年仍未停歇。索尼新任CEO平井一夫表示，索尼將借助圖像傳感器的競爭優勢，大力發展醫療設備業務。在索尼削減部分產品銷售目標之際，醫療設備業務有潛力成為索尼的主要利潤來源。
從目前來看，索尼仍然強調電子業務為其核心業務。按照平井一夫的說法，索尼將繼續推動核心的電子業務的增長，包括數碼影像、智能手機和游戲業務，并扭轉電視業務。然而，3D和智能化趨勢下，索尼專門針對中國市場推出三款入門級電視意欲何為呢？
放下身段搶灘中低端市場
有分析人士認為，以往索尼比較注重高端，此次推出三款入門級電視，表明索尼開始放低身段搶灘中低端彩電市場，并想通過推廉價電視來擴大在國內的市場份額。
據市場調研機構GFK的數據顯示，目前，索尼在國內的市場占有率為7%，排在第七位，前五位則全部由國產品牌包攬。不過外資品牌中，一般以高端為主，并以一二級市場為主要陣地，索尼也不例外。
而根據中國電子商會的報告顯示，彩電行業在一二級市場有增速放緩的趨勢。目前在一二級市場，電視容量已經相對飽和，未來的需求主要是適婚族的剛性需求，另一方面則為更新換代的需求。在更新換代需求方面，一二級市場主要是從CCFL LCD向LED轉變，同時，未來3D和智能化的趨勢則會更為明顯。
相比一二級市場，三四級市場則表現了較高的增長速度。同時在農村市場，目前的發展趨勢主要是從傳統CRT電視向平板電視過渡。據此業內人士分析，如果索尼推出的入門級電視能加大在三四級和農村市場的投入，未來可能會迎來較高的增長率。
但索尼去年在三四級市場曾推廉價電視時，由于渠道短板而無功而返，此次索尼如果想要擴大三四級市場，同樣需要解決渠道短板。
只是正常的產品更新換代
對于索尼推出三款入門級電視，也有人有不同的認識。中怡康市場研究總監彭煜認為，雖然目前電視的發展趨勢是向3D、智能轉變，但不能就此認為，企業推出一般的電視就認為其有推廉價電視并向三四級市場側重的意圖。
“索尼推出三款入門級電視，只是豐富產品線的表現，況且此類產品以前就有，企業只不過是為了更新換代而推出。”
由于這三款電視的價格較為親民，其中32寸的電視售價在2500元以內，幾乎與同類國產品牌價格相當，就此彭煜認為，索尼這樣的品牌價位符合消費者的心理訴求：“對于消費者而言，索尼這樣的牌子能夠以國產品牌的價格買到，消費者當然愿意。”
一、合理膳食的重要性
合理飲食會給身體提供滿足生長需要的各種營養成分，不斷提高我們的身體素質，達到健康的水平。飲食不當，營養不良或者營養過剩都會給我們帶來各種各樣的傷害。吃得過于豐富會給我們帶來肥胖癥，三高，糖尿病等疾癥。如果不及時治療，有可能引癌變，不僅會給我們生活帶來很多不便的影響，甚至會導致死亡。
能量的攝入和消耗應保持平衡。經過調研得知，脂肪的攝入不能夠超過攝入總能量的 30%，我們吃的脂肪類的食物應該多為不飽和脂肪。正確合理的飲食中，游離糖的攝入量應該低于攝入總糖量的 5%，我們對食鹽的攝取，應該降低在每天 5克一下，這樣會對于高血壓、冠心病起到預防的效果。
營養攝入量不足的話，對健康也對造成一定的影響，營養不良會導致貧血，低血壓，維生素礦物質等缺失，對青少年健康會有及其大的影響。智力發育，集中力，都會受到影響。懷孕期營養不良可帶來早產、畸形。再者，對于吃飯過程中的衛生狀況也有關系，衛生狀況不好對身體健康對造成極大的影響，食物上生長的寄生蟲細菌微生物等有毒的物質會隨著食物的攝取進入人的身體，慢性急性腸胃炎，中毒反應，惡性腫瘤都與其密切相關。
二、健康管理產品的現狀及分析
時代在進步，社會在發展，人們的生活、社會壓力越來越大，身體健康方面的問題越來越突出，醫療保健行業一直呈上升狀態，作為醫療保健行業最為突出的健康管理產品方向，越來越受到重視。漲速迅猛。但是現有的健康管理產品產品功能上面來說不夠豐富，缺少自己的特點，對于數據的處理沒有足夠精確地大數據庫，缺少對比。這樣就使得現有的健康管理產品對我們的身體健康達不到其該有的目的，空有其表，而且大多數的健康管理產品是針對于老年人設計的，并沒有代表性，缺乏針對性和合理性。是這類市場的空缺。
以合理膳食為切入點的健康管理產品極為重要，針對個人的身體狀況，運動情況，健康醫療，合理安排飲食，融入到健康管理產品的具體設計方法中。
三、基于合理膳食的健康管理產品設計方法研究
（一）產品的系統設計方法
我們要進行研究的健康管理產品設計研究是通過合理膳食對自身身體狀況及數據對飲食進行合理安排并做到保持身體健康，預防疾病的目的。市面上的大多數產品僅僅通過測量數據來分析飲食，并不能貼切的符合每個人的自身，沒有智能化的產品是不能達到現在人的需求，人機交互智能系統是設計的關鍵，通過智能化的感應來分析我們所需要的營養，對我們的身體狀況有具體的分析解決方案，合理安排一日三餐，對健康進行徹底的監控，叨叨我們健康管理產品設計的預期目標。
（二）產品的系統設計方法對健康管理產品的影響
根據產品的系統設計主要原則 ,對合理膳食的健康管理產品設計分為三部分進行研究。
第一，產品的主題部分，也就是我們所要研究的產品主體，對合理膳食的健康管理產品進行創新設計，研究的主要方面包括產品的控制器部分，具體到能監控身體狀況的感應系統，還有外觀設計等方面，色彩搭配，零件的配置與組裝，這些都要符合人機工程，并且有交互設計融入其中。
第二，產品的表現部分，這一部分傳達給消費者的是精神層面的要求，與主體相配合的界面，APP等產品的設計，涉及到的界面設計，情感交互，中控系統的完成，現代人的設計方式相結合，運用到多種設計原則。
第三，產品的可行性分析，對市面上的健康管理產品進行大規模的市場調研，對消費者關心的部分進行可行性的設計分析，基于產品的功能，進行的外觀型設計也要進行市場調研，根據消費者滿意度進行接下來的可行性分析，合理膳食的健康管理產品受眾群體分類不僅局限于老年人，所以對更廣層次上的人群分析尤為重要，可行性分析決定了產品的落地性，把產品落地才設計的根本。
四、結語
近些年我們的生活發生了巨大的變化，不僅是生活方式，精神層面也有了巨大的提升，人們在解決了溫飽問題之后接下來要關心的是精神層面，對于疾病的預防是現代人的需求，有需求就會有市場，設計是來源于生活，來源于需求，時代的進步導致設計的進步，服務性的設計備受關注，設計師應該改變傳統的形式，基于產品系統性設計，以合理膳食為基礎，重要的是運用人機工程學，交互設計，將先進的技術引用到我們的健康管理產品中去，設計出符合現代人生活方式的產品，真正的做到預測并監控我們的健康，造福人類。
參考文獻：
[1]李彬彬 .設計心理學 [M].北京 :中國青年出版社 ,2001.
[2]李樂山 .工業設計心理學 [M].北京 :高等教育出版社 ,2003.
――找到甲狀腺結節，標注位置和尺寸，并提示良性或惡性的可能性。
浙醫一院的醫生接待了一家來自兄弟單位的醫療人工智能創業團隊――德尚韻興的專家們。
這個團隊的背景很牛，首席科學家孔德興是知名數學家，浙大求是特聘教授。10多年前，當國際上剛開始把數理模型和高性能數學算法應用到醫學圖像領域時，這個團隊也極為敏銳地進入這個新興領域探索。他們開發的“DE三維可視化系統”，用于精準外科手g的術前規劃、術中導航和術后定量評估，是北京301醫院的必備軟件之一。
最近幾年，他們將深度學習技術應用于超聲聲像，開發了甲狀腺結節智能診斷系統DE-超聲機器人（以下簡稱超聲機器人）。在此過程中，他們對原本“均碼”的算法和神經網絡，針對疾病特點進行“量體裁衣”。相關技術文章發表后，谷歌深度學習團隊DeepMind也關注并引用了文章。
“副主任醫師水平”
德尚韻興團隊此行就是帶著“超聲機器人”來跟浙醫一院的超聲醫生“PK”的。醫生只要坐在B超機前，用探頭給病人檢查后，將采集的圖像保存發送給超聲機器人，超聲機器人就能實時生成檢查結果――找到甲狀腺結節，標注位置和尺寸，并提示良性或惡性的可能性。
不過，面對這個“超聲機器人”，浙醫一院的醫生心中充滿疑問――這個系統怎么能像他們一樣做判斷？結果準嗎？出于禮貌，他并未當場提出。
當德尚韻興專家離開后，這位主任醫生準備了202個病例（惡性結節有病理對照，良性結節有三年以上隨訪期）發送給超聲機器人，并認真記錄機器人的診斷結果， 結果顯示機器人的診斷準確率為85.7%。一段時間后，當他再次見到德尚韻興的專家時，主動告訴他們：“我判斷，超聲機器人達到了醫院副主任醫師的水平，確實挺好。”
好的開始是成功的一半――這也開啟了浙醫一院和德尚韻興后續的合作。
實際上，人工智能在醫學領域的發展，在國內外都是剛剛起步。
“不能說是完全空白，但這個方向有很多值得我們研究的東西。”德尚韻興總經理胡海蓉說。
德尚韻興扮演著領域的“拓荒者”。胡海蓉向《IT經理世界》坦言，在這幾年人工智能的落地實踐中，她認為，組建跨學科團隊，選擇合適的切入點，收集和規范數據，開發讓醫生得心應手的產品是較為關鍵的環節。
跨學科明星隊
人工智能+醫學的落地實踐，需要跨學科明星隊。
“這里的關鍵體現在‘交叉’上。”胡海蓉說，“在醫學重大需求上，數學家、計算機科學家或醫學專家，任何單一力量是無法實現的。”
在這類團隊中，數學專家負責提出高性能數學模型，“好的模型就像具有高IQ的大腦。”醫學專家提供臨床知識和經驗，讓機器能學到“真知灼見”，計算機軟件專家要把數學家的語言轉化成高效的計算機語言。
“可是，數學家、醫學家和計算機專家都有各自的語言，怎么把他們串起來呢？”胡海蓉繼續分析說，“我們就需要找到一個具有生物醫學工程背景的人來做產品經理。他來負責產品的市場調研和規劃，管理整個團隊，充當‘多種部隊’之間的翻譯和橋梁。”
切入甲狀腺超聲診斷
選擇切入點也很有講究。這個切入點不能太過復雜――它要讓團隊能小步快跑，保障后續項目的進一步深入拓展；也不能太容易――它要能對醫療痛點有質的幫助，才有推廣的價值，容易被市場接受。
“甲狀腺結節診斷”最終跳入德尚韻興團隊的視線。
甲狀腺癌在中國女性癌癥發病率排名第五，在德尚韻興所在的杭州，甚至排在第一位。但由于個體化差異，目前三甲醫院甲狀腺結節的診斷準確率平均只有60%～70%。用人工智能提升診斷準確率能造福老百姓。
相對肺、肝臟等器官，甲狀腺是一個淺表器官，器官結構相對簡單，沒有復雜的血管。根據超聲聲像，就能對甲狀腺結節的良惡性作出診斷。
但同時，甲狀腺超聲診斷也有一定復雜度――不像CT和核磁，超聲因每位醫生的掃描手法不同，得到的數據千變萬化，因此對影像識別算法有很高要求。從這樣一個診斷既有其簡便性，又有其復雜度的疾病做起，可以在過程中積累足夠經驗，為開發難度更高的疾病，如乳腺腫塊、肝臟腫塊、肺結節的良惡性診斷打下基礎。
數據！數據！
對于醫療人工智能團隊來說，數據的收集、規范和標注是行業性難題。
“數據收集不能全靠醫院。”胡海蓉總結說。深度學習靠的是“吃透”大量樣本。但目前大部分醫療機構并不愿公開數據。德尚韻興嘗試通過多個渠道，有社區檢查，有付費志愿者，也有試點醫院。
“我們已收集了兩三萬張超聲圖像，這是不多的。”胡海蓉客觀地說，“如果樣本量能提高一倍，我們的診斷準確率還有較高的提升空間。”現在德尚韻興的甲狀腺超聲機器人診斷準確率已達85%以上。
除了數據收集，數據的規范和標注是另一項需要大量調研和溝通協作的活。
以甲狀腺結節超聲診斷為例，數據規范要從“醫生的掃描手法”開始。團隊走訪了多家醫院，聽取多位醫生建議，規范掃描手法，形成最終文檔。
拿到超聲影像后，還要找到結節進行勾畫。現實中，醫生和算法工程師對結節的勾畫有不同標準，哪一種勾畫對計算機算法更有利？團隊要綜合考慮，制定出適合的標準。
在數據規范化過程中，對那些疑難病例的判斷和標注，特別需要醫學專家的指導。“但高水平醫生的工作是最繁忙的，他們往往沒有時間和興趣參與標注。”德尚韻興要想辦法爭取醫學專家的支持。
線上線下的商業探索
目前，國內業界對醫療人工智能的定位有一個共識――定位在輔助診斷上。人工智能系統可取代醫生重復性、機械性的工作，讓醫生能夠看更多的病人，做更多有價值的醫學探索。
德尚韻興的超聲機器人也是這樣定位的。它可以先選出有問題的聲像圖給醫生，及時提醒惡性風險，讓醫生能更仔細的查看把關。
經過一段時間的試點后，德尚韻興的超聲機器人將首先向基層醫院推廣，這將提高基層醫院患者首診的診斷水平，讓更多患者不出遠門就能獲得“專家級”服務，再根據診斷結果到不同級別醫院治療。
超聲機器人可部署在云端，這特別適合新疆、等基層醫院分散的地域。通過英特爾聯合創新實驗室的牽線，在新疆人民醫院聯合130多家醫院建立的遠程會診體系中，超聲機器人將成為關鍵服務之一。同時，與遠程醫療平臺匯醫在線的合作，超聲機器人也為平臺上簽約的全國基層醫院服務。
超聲機器人也有單機版，部署在醫院和體檢中心。其中，與從事體檢中心業務的北京世紀經綸的合作，超聲機器人將推廣到幾個省。
他的話在當年的《危險邊緣》（Jeopardy）智力競賽得到了驗證。當Watson在決賽中擊敗這項智力競賽中勝率最高者和贏錢最多者之后，IBM超級計算機第二次實現了電腦對人類的超越。眼見以77147美元的絕對劣勢被智能機器擊敗，天才選手肯?詹寧斯（Ken Jennings）寫下這樣的文字：歡迎我們的新老大，電腦們。相同一幕在14年前也曾出現，當時，IBM超級計算機“深藍”（Deep Blue）在國際象棋比賽中多次戰勝世界冠軍加里?卡斯帕羅夫（Garry Kasparov）。
在IBM中國研究院院長沈曉衛看來，與以前基于搜索的算法不同，Watson是基于對自然語言的理解，這是IT史上極具突破性的進展――有外媒形容其為“數據驅動智能運算的‘巔峰之作’”。而按通俗的說法是，Watson接收到問題后，通過分析從大量結果中篩選出最合適的答案進行反饋。一言以蔽之，Watson干的活，本質上就是大數據分析。
公開資料顯示，全世界每天產生25億GB數據，其中80%是非結構化數據，需要挖掘和處理才能實現其價值。
“這正是大數據分析的魅力所在。”IBM大中華區大數據中心總監王曉梅向《IT時代周刊》解釋道，“一是需要分析系統知道我是誰；二是需要知道我要做什么；三是分析系統能夠及時、迅速地實時反饋信息給我；四是希望數據分析系統能夠通過交互式學習，通過每天信息量、知識庫的增進，提高它的認知能力；最后，希望數據分析系統能夠提供一個非常安全、可信任的應用環境。”
她表示，客戶對大數據分析的要求正是IBM對“認知計算”的描述，Watson能夠通過輔助（Assistance）、理解（Understanding）、決策（Decision）、洞察與發現（Discovery），幫助企業更快地發現新問題、新機遇和新價值。
實際上，Watson所代表的“認知計算”也是IBM的大數據戰略方向，并已為此投入重金進行相關技術的研發和生態圈的建立。
今年1月，IBM宣布斥資10億美元成立IBM Watson集團，用于支撐“云交付的認知計算”和大數據創新領域的開發和商業化。在IBM內部人士看來，該部門成立的重大意義等同于當年PC、服務器業務和成立軟件集團對IBM的重要性。之后，IBM正式推出大數據與分析平臺Watson Foundations，幫助企業實現階段性的大數據能力。
王曉梅告訴記者，未來Watson Foundations還能通過功能模塊移植到其他平臺上。也就是說，不局限于Power，而是成為一個開放平臺，“讓傳統的IBM大數據解決方案用戶同樣能獲得認知計算所帶來的好處。”
更讓IBM高興的是，Watson已經得到越來越多客戶的認可。去年11月，Watson向合作伙伴提供技術、工具和API編程接口，借助云服務和訪問工具合作伙伴開發他們的認知計算軟件及系統。首批合作伙伴包括零售業的Fluid、醫療保健領域的MD Buyline以及健康管理領域的Welltok。繼2012年與美國第三大銀行――花旗銀行達成合作后，今年初，新加坡星展銀行成為Watson首個亞洲用戶。
據市場調研機構Wikibon最新研究報告《大數據供應商收益與市場預測》，IBM連續兩年實現大數據市場占有率第一，領跑報告中的70多家大數據供應商。
預測1
邊緣市場將成為新的競爭前沿
過去幾年來，電信業對邊緣市場的投資不斷升溫，有若干原因：經濟的快速增長、有利的人口結構和良好的投資回報估值。亞太區擁有幾大前景廣闊的邊緣市場，包括緬甸、孟加拉國、柬埔寨和斯里蘭卡。這些國家的特點是都已走出經濟困難時期，目前的經濟呈現強勁的可持續增長勢頭。
平板電腦不再只是一個可有可無的附屬產品，而是已經到達一個拐點，成為許多人提高工作效率的工具。視頻、商業應用和社交網絡都是在平板電腦上得到廣泛使用的應用程序，幫助人們完成研究、協作等功能，并實現移動辦公。導致這一拐點的出現有若干因素：Windows 8平板電腦的推出是其中之一，它有潛力成為事實上的企業版平板電腦。此外，7英寸平板電腦的出現也將刺激新興市場的需求。
未來，隨著若干平臺的復蘇特別是在高端市場的開發，消費者有望擁有更多的選擇。2013年，我們將親歷4G的崛起、LTE手機的上市，高端智能手機市場之爭將繼續，正像我們在2012年曾經歷過的低于100美元的低端手機之爭一樣。首先出臺的高端手機是搭載Windows 8的手機，微軟/諾基亞希望能憑此重新成為智能手機市場的有力競爭者。黑莓有望在2013年第一季度推出姍姍來遲的黑莓10。
過去幾年，電信運營商一直致力于建立數字內容產品組合，包括培養獨立軟件廠商（ISV）和開發者，創建面向個人市場和企業市場的應用，收購內容供應商和對新媒體投入巨資。有些電信運營商還加入了收購熱潮，將社交平臺、門戶網站和云解決方案供應商都作為其收購目標。2013年，數字內容將成為重要的競爭優勢。
本年度和未來一年，各企業面臨的頭等要務是擴張市場和提高客戶滿意度。IDC認為，亞太區將有一個規模預計可達22億美元的巨大的呼叫中心市場。呼叫中心行業正經歷快速轉型，無論是對于消費者推動還是企業推動的業務而言，客戶生命周期管理都將成為頭等大事，因而該領域將成為企業界的投資重點，對于電信運營商尤為如此。未來的呼叫中心將不可避免地成為多渠道呼叫中心。
每個大企業都會仔細審視移動性的重要意義，評估BYOD（自帶設備辦公）或者利用移動性實現客戶生命周期管理的價值。每個服務供應商都會建立其移動戰略，因為這將是一個沒有人愿意錯失的巨大市場。IDC認為，大多數服務供應商將在未來一兩年內建立專門的企業移動業務部門。
電信運營商與OTT內容提供商曾經關系緊張。由于擔心淪為“純管道提供商”，長期以來，全球的電信運營商都在探索捕捉市場的機遇，要么成為自主內容供應商，要么通過帶寬限制，在某種程度上管控第三方內容提供商和在線視頻及VoIP服務供應商的網絡接入。IDC認為，OTT內容提供商現在希望與電信運營商展開合作有諸多原因，其中就包括聯合創新解決方案、市場進入策略和平臺提供。
IDC的調研顯示，大多數企業的首席信息官（CIO）都認為電信運營商應加深對企業用戶的了解。能否提供優秀的垂直解決方案，能否讓ICT解決方案對企業核心業務流程提供配套支撐，將是未來幾年電信運營商在ICT領域取得成功的關鍵。致命武器將包括云協調配置和聯合能力、客戶生命周期管理和管理移動等。
隨著企業對部署云技術的不斷成熟，它們將尋求能滿足其特定行業需求的云供應商。未來數年，云服務將重點向垂直行業發展，技術、業務流程和服務等都將針對特定行業進行定制。這包括針對特定行業需求的全套定制云服務，從IaaS（基礎設施即服務）、SaaS（軟件即服務）到PaaS（平臺即服務）。
養老困境從人力層面無法解決
中國已經步入了老齡化社會。在2017年6月舉行的“2017中國國際老齡產業高峰論壇”上，民政部副部長高曉兵在致辭中表示，2016年，我國60周歲及以上人口2.3億人，占總人口的16.7%；65周歲及以上人口1.5億人，占總人口的10.8%。從2012年到2016年，老年人口從1.94億增長到了2.3億，老年人所占總人口的比重也從14.3%增長到了16.7%，增速驚人。上海市面臨的老齡化狀態則更為嚴峻。數據顯示，截至2016年底，上海60歲及以上戶籍老年人口已達到457.79萬人，占戶籍總人口數的31.6%，基本上每三個人里面就有一個老年人。這樣的老齡化勢頭，讓每一個人都感受到了壓力。
據權威機構報告，中國60歲以上的老年人已經突破2億，重失能人群已達940萬，部分失能患者1894萬人；長期臥床、生活不能自理的約有2700萬人；82萬老年癡呆患者中約有24萬人長期臥床。觸目驚心的數字背后是眾多失能老人的護理問題，老年人醫療護理成為了社會關注的焦點問題。
與發達國家“先富后老”或“富老同步”兩種進入老齡化的模式不同，我國的老齡化表現出明顯的“未富先老”特征。再加上人口多、發展差異大這樣的國情，我國的養老問題正變得日益尖銳。
在老齡化問題面前，“養兒防老”這種傳統的中國養老模式正遭受著前所未有的沖擊。由于30多年的計劃生育政策的實施，我國大量的“4―2―1”家庭結構模式在短期內很難改觀。所以“獨生子女”與“老齡化”相互交織在一起就讓養老問題面臨更大的困境。即使二胎放開，我國在短時間里也很難解決養老困境。所以從現階段的趨勢來看，利用人力來解決這個問題基本是不可能的，需要從其他領域來找到破解問題的方式。
智能化技術的廣泛應用，特別是具有交互功能的高效智能產品的出現，讓棘手的養老問題看到了曙光。
2017年5月舉辦的“上海論壇2017”年會上， 2010年諾貝爾經濟學獎得主克里斯托弗?皮薩里德斯（Christopher Pissarides）做了主旨演講。他介紹說，在2000年，只有2%的韓國人口進入健康領域就業，因為健康領域的支出不斷上升，該比例已上升到6%，而相似的趨勢也會出現在中國。皮薩里德斯預測，到2025年，中國GDP的10%會用于醫療健康，而目前這個數字是6%。他建議中國政府做好準備，以應對醫療健康領域需求的增加。一個共性是健康衛生領域會有更多崗位出現。他說，不管是歐洲、美國，還是日本等圖，實際上都在走向快速的老齡化狀態，人們的生活壓力越來越大，工作越來越忙，生育期也越來越晚。其中2050年將是非常重要的時間節點，屆時幾乎所有主要經濟體的老齡化人口都處于巔峰狀態。但皮薩里德斯認為，新技術的涌現，特別是人工智能和機器人的發展將為養老問題帶來新的解決方案。
多國應用智能護理機器人解決問題
經濟發達國家已經將目光投向了機器人，嘗試由它們陪伴照顧老人，為老年人世界增添色彩。讓智能清潔護理功能的機器人來護理老年人似乎正在演變成一種趨勢。
澳大利亞珀斯一家養老院近日采用一款機器人做護工照顧老人。這是繼該款機器人在美國和歐洲養老院廣泛使用后，又進入澳大利亞。據悉，這款機器人名為“佐拉”，身高57厘米，可以運動、跳舞、讀書、講笑話。此外，它還配有語音合成功能，可識別19種語言，護工可以用平板電腦給機器人輸入預先編好的程序，能與老年人進行一對一的交流。
日本老齡人護理人員緊張，日本政府早就把目光放在了護理機器人的開發和推廣，希望幫助照顧老年人的生活起居。日本人形機器人如此發達，某種程度上也是受老齡化問題的刺激。日本松下公司的Resyone看護機器人可以從一張床變成一個電動輪椅，能夠單獨完成多個護理人員的任務。和Resyone一樣，日本人形機器人Robear也能將老人從床上抱到輪椅上，完成多個看護人員的工作。這款看護機器人目前仍處于測試階段，它的設計者們都來自日本研究機構RIKEN。Robear或許能為空巢老人提供基本的照料，使老人得以方便活動。雖然它只能按指令行事，不懂得噓寒問暖，但是確實為空巢老人帶來了方便。
德國需要護理的老人同樣數目龐大，根據德國聯邦統計局的數據統計，到2020年大約320萬左右的德國人需要護理。目前，德國政府也開始使用智能護理機器人來解決這個問題。德國萊爾克斯機器人研究院給德國著名的奧古斯汀養老院提供了一種護理機器人，它可以檢測老人的健康狀況、帶領老人去洗手間、抱起老人拇采弦迫胱位，可以從另外一個房間取回一瓶藥、記錄老人用藥記錄、進行送餐、整理床單和臟餐盤，對于那些不希望麻煩別人而自己進食的老年人，護理機器人還能用小勺子把食物送到老年人的口中。
美國一家公司研發的專為失能病人、術后活動不便的人群量身設計的伊利諾護理機器人，采用了智能化體感交互、遠程通訊、護理機檢測、人體烘干、微電腦控制等多項技術。據悉，失能使用者大小便的排泄問題能夠借助該機器人輕松搞定，它不但能自動沖水抽取排泄物，潔凈溫水洗、尿道口及附近部位，并暖風烘干，還可以自動記錄使用者一天的排泄次數，幫助家人和醫護人員監控病患身體狀況，采集第一手的可靠數據。
英國研究人員研發出的一款名為Care-O-bot 3的機器人既可作為家庭服務員，也可以作為老年人的貼心朋友。這款機器人是一款實用性極強的家用設備，由英國及其他歐盟國家的科學家們在“機器人學及老年人陪護”項目的支持下研發而成，目的是照顧那些不便走動以及孤單的老年人。這款機器不僅會做多種家務，而且能當“貼心朋友”，可以為獨居的老人提供情感慰藉。它可以幫助那些整天坐在電視機前不與他人講話的老人，激發他們的活動性，還可以在他們遇到麻煩時呼叫尋求幫助。此外，這款機器人的LCD屏幕上帶有不同的表情，當老人們完成一項任務時就會露出微笑，而當老人們忘記吃藥或沒能完成任務時，就會面露沮喪。它的彎曲手臂可以拿起飲料，有一個托盤結構，可以放置物體。它能夠為主人打開門，迎接客人，或者為主人拿來飲料。操控它非常簡單，使用手機軟件便能指令機器人去做某些事情。
新加坡也正面臨著人口老齡化問題。新加坡在全國20多所老年人活動中心部署名為“Robocoach”的健身機器人，希望在改善老年人健康的同時，帶老年人來一起鍛煉。Robocoach”擁有可動的金屬手臂，能作出各種伸展動作，它的頭部是臺平板計算機，可以顯示各種表情和發聲，也能記住一些簡單指示。它配備了兩個屏幕，一個位于頭部，通過面部表情來傳達情感，另外一個更大的屏幕在其胸前，顯示相關鍛煉的教學和動作分解視頻。據報道，機器人教練十分認真負責，它可以演示15種動作，還可以識別人的聲音，按照指令來進行演示。考慮到老年人的實際情況，機器人教練在為群組老年人進行演示的時候，會放慢節奏，確保每個人都可以跟得上。
中國智能護理機器人研發不甘落后
在全球的醫療機器人市場份額中，歐美企業幾乎獨占鰲頭，在國內智能護理機器人仍處于研發或試驗階段，實現產品市場化的案例幾乎見不到。不過近兩年來，該行業迎來了政策的春天，企業進入智能護理機器人市場的步伐正在加快。
比如上海多扶智能科技有限公司自從2005年建立以來就針對我國老年人群體不斷擴大，對養老服務的需求日益增加的趨勢不斷研發產品。上海多扶經過多年的市場調研，技術研發與產品結構優化，十年磨一劍，推出“全智看護”護理機器人。這款機器人充分考慮到行動不便的老人在室內的活動需求，具有輔助老人獨立上廁所、移位沐浴、站立移動、平移上下床等市場領先的特殊功能，并配置有平板電腦成為平臺的終端，通過平板電腦上自主研發的App軟件，快捷地結合客服端、老人端、兒女端、第三方服務端，形成相互有效的服務及支付功能。
在安徽蕪湖歐凱羅博特有限公司，國內首創、具有完全自主知識產權的第三代“全自動護理機器人”小皖近日問世。該機器人只有一個大號的家用整理箱大小，現已在合肥市的部分養老院投入規模化使用。據悉，“全自動護理機器人”的最大優點是解決了老、病、殘等人士對于“健康權和隱私權”的追求，可廣泛用于醫院、敬老院、康復中心、養老護理院以及家庭等場所，不僅改變了傳統護理模式，也填補了國內衛生護理產品的空白。據了解，該自動護理機器人作為服務機器人的一種，具有能夠自動處理老年人、傷殘、智障和無知覺病人在輪椅和床上大小便，當病人排便時，該機可自動識別大小便，并啟動相應的工作模式，以溫水邊清洗邊引導，同時用熱風實施干燥，以微風進行定時干燥。
目前智能護理機器人正站在政策的風口上。2015年5月，《中國制造2025》戰略出臺，要求“大力推動重點領域突破發展”，提及的十大領域就包括高性能醫療器械，其中一點就是要求重點發展醫用機器人等高性能診療及護理設備。雖然醫用機器人的分類并不統一包括護理機器人、手術機器人、康復機器人、移動機器人等。
在護理機器人領域，還有一類康復機器人被越來越多的人所重視。我國《機器人產業發展規劃》明確提出：要突破手術機器人、智能護理機器人等十大標志性產品，針對工業領域以及救災救援、醫療康復等服務領域，開展細分行業推廣應用。所以這幾年來，以康復機器人為代表的機器人新產品不斷出現，上肢康復機器人、下肢康復機器人等產品以及陪護機器人、智能輪椅等先進醫療機器人產品吸引了越多越多人的目光。
比如中國航天科工三院33所研發的上肢康復機器人，該機器人是為肌肉萎縮患者設計的，它能根據使用者的用力情況，在垂直方向對使用者的手臂產生支撐力，在水平方向上對使用者無任何限制。這套設備擁有幾種工作模式：在助力模式下，支撐使患者手臂的力量保持恒定；在肌肉活動控制模式下，通過肌肉硬度傳感器測量使用者的肌肉活動狀態并自動控制支撐臂；在按鈕控制模式下，使用者通過按鈕來控制支撐臂上升或下降。這套設備有助于大腦受損患者和ALS患者實現康復。
此外還有下肢康復機器人，其中單自由度下肢康復機器人通過低頻電流依次刺激下肢肌肉產生關節收縮，以重建患者下肢的運動功能，從而促進脊髓損傷的局部組織修復，操作簡單、適應性廣；可穿戴型下肢康復機器人適用于急性下肢疾病患者，特別是關節炎、膝關節造形術、十字韌帶術后患者。由于術后患者關節韌帶十分脆弱，這種機器人可幫患者實現步態康復；下肢懸吊減重步態訓練機器人可以帶動患者在矢狀面內進行步態訓練，采用控制策略實現被動訓練和主動輔助訓練，幫患者矯正步行。
開啟醫院智能化護理新模式
當前我國醫患比例失調，門診量、手術量增加，在給醫生帶來壓力的同時，更為承擔護理工作的護士帶來了新的挑戰。近幾年，隨著醫患事故的頻發，公共醫療服務體系的制度缺失問題不斷暴露，如何改善醫患關系，維護正常醫療制度的問題亟待解決。面對源源不斷的需求，護理工作越來越呼喚智能化。
智能護理機器人正在不斷切入醫院護理領域，機器人應用也正在醫療自動化方面不斷貢獻著自身獨特的價值。我國涌現了諸如博為醫療機器人、聯新移動醫療、小鹿暖暖等在醫院智能化護理領域不斷精深耕耘的公司。
中國科學院院士、計算機科學與技術專家張鈸認為，智能機器人不是簡單代替人，而是建立人機共生系統，讓醫療護理更精準化、個性化。在人機共生交互方面，我國最近出現的靜脈配液機器人、靜脈輸液自動監控系統、為患者辦理出入院和導醫服務的護士助手機器人等一大批智能化護理設備進入了越來越多的醫院，收到了良好的實效。
比如具有自主知識產權的“靜脈配液機器人”，正在被越多越多的醫院所認知。過去，患者所需的靜脈輸液藥物都要依靠護理人員手工配置，不僅容易出現人為差錯和污染，對患者安全形成潛在威脅，而且化療藥物等高危藥品還會對操作者的健康造成一定影響。例如用于治療腫瘤的化療性藥物揮發后具有很強的毒性，護士們每次進入配藥室時，都得全副武裝，穿上厚厚的防護服，戴上手套、口罩和護目鏡，將全身上下包裹得嚴嚴實實。即便是這樣，也很難保證人體和藥物完全隔離。由于擔心化療藥物的毒性，哪怕灑出來一點點，都會損害皮膚，配藥時必須小心翼翼。靜脈配液機器人成功克服了以上難題，尤其是對國內最常見但過去無法通過機械臂掰開的玻璃安瓿瓶的處理，其破損率被降到千分之一以下。靜脈配液機器人內部的配液局部環境達到了動態百級標準，比最高等級手術室的環境還干凈。能精確地完成消毒、開瓶、罐液、抽吸、再消毒、輸注等幾十道配液程序。平均一臺機器配一服藥2～3分鐘，一臺機器最多可以配10瓶藥，而一個人可以操作3―4臺機器。
衣食住行都沾了移動互聯網的光，用戶掏出移動終端，吃喝玩樂都能得到指引。與健康相關的應用正在迎頭趕上，智能手機、平板電腦搖身一變，成了“貼身醫生”。從健康測試、病情診斷到救護，健康醫療類應用讓醫院大松一口氣，能幫得上醫生忙的不僅僅是護士。
醫生的福音
根據曼哈頓市場調研公司今年5月的統計數據，美國75%的醫生擁有蘋果移動設備， iPhone是醫生購買智能手機的首選，30%的醫生擁有iPad，另有28%表示計劃在6個月內購買。
醫生為何這么愛蘋果的設備？App Store里能獲得電子病歷的應用功不可沒。
這樣的場景沒少在美國醫生身上發生：深夜，一個電話打來，通知何塞?索勒醫生有患者處于緊急狀況。何塞抓起了他的iPad，查看患者心電圖的結果。幸虧iPad上有自動跟蹤患者心跳并分析的應用AirStrip，何塞在兩分鐘內就做出了診斷。要不然，他得等著護士把打印結果傳真過來或者登錄電腦查看PDF格式的數據。這么久的時間內，患者的心臟或許已經罷工了。
AirStrip已在數百家美國醫院里試運行了。醫生的感受是不用擔心分身乏術，可以同時照看多個病人。這對減輕醫院壓力來說很重要。難怪，紅杉資本已經向開發AirStrip的公司投了不少錢。
Mobile MIM早就名聲在外。2008年，Mobile MIM 獲Apple Design Award 的“最佳醫療保健程序”獎。可直到2011年2月， Mobile MIM才通過美國食品藥品監督管理局（FDA）的認證，真正開始用于診斷。名正言順后，Mobile MIM很快現身美國App Store。
Mobile MIM 可以把拍好的放射影像，如CT （計算機斷層掃描）、MRI（核磁共振）、PET檢測結果，發送到醫生手中的 iPad 或 iPhone 中。在危急時刻，醫生不用回到工作臺，不用等待最終影像沖洗完成，直接通過 Mobile MIM 查看圖片作出診斷。
FDA在考慮是否放行Mobile MIM時慎之又慎。FDA 在多種 iOS（蘋果操作系統） 設備上花了很長時間審查 Mobile MIM 的實際顯示效果，嚴格杜絕了同一款設備，在不同的亮度下出現不同診斷結果的情況。
Mobile MIM的綠燈來之不易。FDA給出的結論是：“FDA評估了不同設備上的測試結果，包括亮度、圖像質量（分辨率），還將噪點與國際標準進行了比對。FDA和放射專家一起評估了在不同光線條件下的演示結果。評估人員一致認為，在推薦的光線情況下，設備足以滿足診斷影像判讀的要求。”
OsiriX是一款醫療圖像處理軟件，可以把CT和MRI的數據加以整合生成3D圖像，目前只支持iOS。
根據普華永道的最新數據，截至去年9月，超過1萬個手機應用可以劃到保健、健身類，其中專業的健康醫療類應用僅有300多個，大部分用于教學科研。能直接用于治病救人的屈指可數，它們正成為醫生的新寵，雖然它們要獲得官方許可會很費勁。
用戶防微杜漸
自古就有神醫扁鵲推崇“治病重在早期發現和治療”。非專業人士也明白了事前做好防范措施勝于事后補救的道理，于是，讓普通用戶能了解身體運行情況，及時監測異常狀況的“平民”健康應用“忽如一夜春風來，千樹萬樹梨花開”。
人口老齡化以及醫療費用預算的緊張，使得政府也樂于看見移動終端幫助人們形成關注身體狀況、防患于未然的習慣。
科技網站informationweek在諸多健康應用中披沙揀金，選出了最值得下載的12個。排在首位的是3D4medical公司的肌肉展示系統應用。通過這款應用，用戶可以放大、旋轉甚至“切掉”表層肌肉查看下層肌肉。它會告訴你每塊肌肉負責哪些動作以及連接哪些神經，還能提示你如何鍛煉這塊肌肉以及相應的肌肉群。
如果有人想了解循環系統或呼吸系統的工作過程，Atlas會提供全彩色、三維的動畫對人體各部分進行展示。Atlas帶有畫外音敘述，適用于iOS、黑莓和安卓系統。
中國開發者也有嘗試。5月17日，39健康網推出iPhone客戶端“病了吃啥”，提供健康養生食療菜譜。“病了吃啥”針對人們在日常生活中的多發疾病及一些亞健康癥狀。它收錄了一萬多種菜譜，包括主食類、湯粥類、前菜、熱菜、甜品點心、飲品等種類。每個菜譜都有對應的疾病，讓用戶通過食物達到養生保健的目的。
針對已經患有慢性疾病的用戶，很多貼心的應用免去了他們三天兩頭就得往醫院跑的煩惱。
iHealth血壓監控系統配備血壓計。用戶可以查看他們的血壓讀數，隨時跟蹤這些數據，并運行報表。血壓測量的結果可以通過電子郵件與醫生和家庭成員分享。他們還可以在Twitter和Facebook上與其他高血壓病友們討論。
DiabetesManager是一個實時的2型糖尿病患者的虛擬教練。它記錄患者的藥物和碳水化合物的攝入量、血糖。基于這些數據，該應用會提供包括關于測試、服藥、生活方式調整以及膳食的建議。這些數據會定期發送給病人的醫生，幫助醫生制定相應的治療計劃。
不會因噎廢食
奧巴馬政府計劃通過嚴格的管制和信息化等技術手段，提高醫療體系的效率和控制醫療費用。移動終端醫療應用將獲政府大力支持。醫療應用能使醫院成本降低，醫生也不會有那么多怨言，兩全其美。
5月17日，IEEE描述了4G解決電子診斷后顧之憂的美好愿景。4G的高傳輸速度足以滿足病人和醫生之間傳送實時數據的要求。
嗅覺敏銳的科技先鋒公司也在快馬加鞭地研發，以拔得頭籌。
英特爾和通用電氣看到大多應用都是基于iOS后，有了想法。2009年4月，他們成立合資公司Care Innovations，在醫療保健行業展開合作。Care Innovations于本月了無線健康平臺。這個平臺通過病人和醫生的互動，幫助病人改善生活習慣。它只能裝載在使用Windows7 系統的設備上，可以讓PC、平板電腦連接到醫療設備，包括血壓計、血糖儀、脈搏血氧儀等。
5月25日，X大獎基金會宣布啟動一項獎金高達1000萬美元的競賽。它此次的合作伙伴是高通。競賽旨在鼓勵參賽者開發出一種便攜設備，能夠快速高效地評估健康狀況并高度準確地診斷多種疾病。不妨猜測一下高通的企圖：它在移動終端硬件市場如魚得水，如果這樣的設備真誕生了，高通把它整合到移動終端上輕而易舉。
微軟則打起了拓展自有設備用途的主意。5月16日，微軟在TechEd會議上展示了Kinect如何用于非游戲類場景。Sunnybrook健康科學中心使用Kinect讓外科醫生在手術室使用手臂和手的動作來移動CAT掃描影像，不需要直接用手接觸這些影像，免去洗手的環節。微軟在智能手機領域野心勃勃，它為諾基亞打算于今年第四季度推出的首批基于Windows Phone系統的手機開發健康醫療應用不足為奇。
當然，有不少醫生對移動設備引入診斷深表顧慮。當移動終端能輕松地被帶出醫院大門時，如何確保信息安全和保護患者的隱私？普華永道的調查顯示，超過1/3的醫生把這個擔心放在首位。也許周密的密碼保護和遠程擦掉內存可以減輕他們對數據安全的擔憂，但移動設備無法消毒和設備過載的問題不容忽視。
傳聞：雄韜股份計劃收購一家鋰電公司。
求證：記者致電公司證券部，工作人員表示，沒聽說有這回事。
日前，有傳聞稱雄韜股份（002733）正在計劃收購一家鋰電公司。傳聞還表示，公司股東孫友元減持公司股票就是為了這個事。資料顯示，孫友元于4月6日至5月5日通過大宗交易的方式累計減持雄韜股份l032.75萬股，占公司總股本的3.375%。減持后孫友元持有公司股份114.75萬股，占公司總股本的0.375%。對于上述傳聞，公司方面回應稱，沒有這回事，一切以公告為準。
記者注意到，雄韜股份其實早就已經布局鋰電池領域。2015年10月23日公告稱，公司擬非公開發行不超過7000萬股，發行價格不低于13.36元/股，募集資金不超過9.35億元。扣除發行費用后，用于10億瓦時動力鋰電池新能源建設項目和燃料電池等項目研發中心及能源互聯網云平臺開發項目。
雄韜股份表示，募投項目順利投產后，將有助于公司在動力鋰電池、3C鋰電池、儲能鋰電池領域和能源互聯網領域獲取競爭優勢，從而提高公司綜合競爭力，增強公司盈利能力。中投證券在研報中表示，公司非公開發行股票已獲得證監會發審委審核通過，動力電池下半年有望放量，將成為公司業績增長的重要貢獻點。今年一季度，公司實現營業收入5.43億元，同比增長12.77%，實現歸屬于上市公司股東的凈利潤2.13億元，同比增長15.51‰
除了動力電池業務之外，公司也在積極布局數據中心用后備電源遠程監控、新能源儲能、動力電池梯次利用等新業務。在技術方面，公司對燃料電池、石墨烯電池等新型電池技術也在積極研發、儲備。
京東方A：將推出AR/VR新品
傳聞：京東方A將在2016年美國顯示周上展出AR/VR產品。
求證：記者致電公司證券部，回復稱確有參展一事，具體展品需看現場情況。
近日，網傳京東方A（000725）將在2016年美國顯示周（SID Display Week）上展出展出多款全球首發產品，其中包括AR/VR產品。目前參展一事已經得到確認，但對于具體參展的產品，公司工作人員表示，需要看現場展出情況。
據了解，此次參展，京東方將攜手其參股的美國增強現實技術企業Meta公司聯合展出VR和AR新品。其中一款即將在SID上展出的京東方AR/VR顯示屏的分辨率達到1600 PPI。2014年9月，京東方曾公告通過下屬全資子公司BOEOH出資約500萬美元認購Meta公司部分優先股股權，布局AR增強現實技術。
如何跨過這道坎，對于所有的創業者來說，是一場考驗，有的創業者可能App還沒有做出來，基本都已經倒閉，而有的人則是App已經做出來，但是還是走向了倒閉，究其原因，都是有各種的細節問題導致的，最多的原因是因為在App開發過程中，比如可能因為IM功能太專業，團隊不擅長，結果耗費了大量的時間，或者是有的App開發出來了，因為bug滿天飛，功能太爛，結果沒有用戶安裝，而后期的亡羊補牢，又因為缺少專業的技術和人才，無法彌補，或者是后期雖然上線了，缺少專業的運營人員和資金，結果走向了倒閉。有時候，這些失敗我們都是可以避免的，如果一個創業者在創業者前能把市場調研做的足夠多一點，或者對行業摸得清一點，這樣或者那樣的問題，有時候都可能很輕快的就能跨過，在創業前有時候花費的時間多一點，可能在創業的時候就會花費的時間少一點，創業的速度快一點，也能快速的跨過App的這道坎。依靠移動互聯網的生態
那么，如何跨過App創業的這道坎，我們就要摸清移動互聯網的創業生態。在移動互聯網的創業生態分為兩種創業方式，一種是全棧創業，另一種是偏棧創業。什么是全棧創業，比如，你要創業開發一個基于購物的App，這個App涉及到多項功能，比如除了核心的購物功能、支付功能外，你可能還需要添加IM功能、社區功能、圈子功能等，然后為了做這個App，需要招聘懂寫支付的工程師，還要招聘做IM功能的工程師，還要招聘會開發社區的工程師，最后，終于完成了這個App，由此我們可以看到所謂的全棧創業就是，和產品的相關的所有功能都有自己的團隊來完成。而偏棧創業則是另一種玩法，比如我只要專注開發一個購物功能即可，而其他的功能比如IM功能，我們可以使用融云的IM功能即可，同時一些地圖功能、分享功能、統計功能等功能完全可以用其他團隊的插件完成即可。通過對比，我們會發現，在開發一個App的過程中，我們完全可以用偏棧創業的模式邁過App開發的這道坎。
前提是，我們有偏棧創業的生態圈，這個生態圈是我們實現偏棧創業的前提，縱觀目前的App創業生態圈，其實這個前提已經非常成熟了，通過數據顯示，目前做面向企業App開發者服務的創業團隊有將近1000家，從前端到后端，從統計到測試，從上線到運營，基本涵蓋了整個App的生態圈，而之前，我們的團隊做App時候，很多功能都需要自己開發，前端，后端，統計，IM，社區，以及后期的測試，但是現在不用了，通過集成目前的很多sdk插件，我們完全可以快速的開發一個App。偏棧創業更適合App開發者
那么，我就列一下目前市場主流的sdk功能插件，以及他們能幫一個App做什么。
IM sdk：即時通訊IM插件，通過集成該插件，可以快速讓一個App具有im功能，目前這塊主要以融云IM為代表的IM通信插件，其創始團隊來自實力雄厚的飛信團隊，在IM的研發方面有8年的經驗，支持單聊、群聊、聊天室等多種功能。而非專業的團隊在開發IM功能時，則會出現掉線、短線、建群失敗、傳輸速度、網絡承載等各種各種問題，而通過引入專業的IM團隊的sdk，可以讓一個App具有非常優質的im功能。
統計SDK：讓你的App具有一個統計的功能，通過這個功能可以看到App某個渠道的來源用戶數，每天的激活用戶數，用戶活躍度等參數。目前這塊業內做的比較好的主要是以友盟、dataeye、talkingdata等toB供應商做的不錯，其中友盟統計涵蓋的范圍比較廣，主要以App、游戲為基礎，而dataeye更加專注于游戲，在游戲的統計上進行深度挖掘。
快速開發sdk:主要是集成了很多常用的端api、云端api、開發環境，開發者通過IDE快速創建、編寫APP，讓模塊調用功能變的更簡易，同時包括一鍵真機調試、代碼同步、編譯本地測試包等功能，完善的開發、調試、編譯等功能，讓APP的開發工作更快速、高效。以此為代表的主要是Appcan、apicloud、anysdk等。
社交分享sdk：讓你的App用戶可以把App內的信息分享出去，通過該插件，可以讓用戶把信息分享到微信朋友圈、微博、人人網等社交媒體上。以此為代表的sdk主要為百度社交分享、mob、bshare、友推等。
地圖SDK：讓你的App具體地圖的功能，比如查詢公交線路的App，可以通過調用地圖的功能，進行定位，然后讓用戶準確找出公交路線。這類插件主要有百度地圖、高德地圖、谷歌地圖、騰訊地圖等。
云存儲sdk：通過云存儲sdk可以把用戶數據快速存儲在云端服務器上，同時利用全網加速和數據處理的功能，讓App的用戶體驗更加優質，以此為代表的主要是七牛、又拍云等云存儲團隊。
……
這個場景的最早發生地是在成都，因為速遞易是一家成都公司“我來啦”的業務。而“我來啦”則屬于一家為銀行提供軟硬件服務的公司――三泰控股。
當速遞易已在全國鋪開的時候，我來到了它的發源地，拜會了它的創辦人。因為，我很好奇，在這個秋天里，快遞員是不是也會把活著的大閘蟹放入那些鐵盒子里。 電商催生智能快遞柜
如果說電商是上半身，那么物流就是下半身。上半身可以有無限的想象，去探索未知領域，而下半身則決定著想法能否落地以及執行。
也正因為此，長久以來，物流的“最后100米”成為整個電商行業都要面對的難題，它不僅指離末端最后的距離，同時也是整個流程中最關鍵的環節。最后100米做得不出色，前端的努力將大打折扣。
“2012年，我們在進行了詳細的市場調研和技術分析后，才決定開展智能快遞箱業務，也就是現在已經被很多人所熟悉的速遞易。”三泰控股副董事長、總經理陳延明對我說，“目前電商的快速發展帶動了快遞行業的高速增長。”
如果要用一件事來體現電商發展的火熱程度，非“雙十一”莫屬。2014年“雙十一”，馬云一天就創造了571億元的成交額，與之對應的是快遞爆倉。當天，僅通過菜鳥物流處理的包裹量就累計達到2.78億個，這還不包括那些未及時發貨的訂單。未來8年，按照30%的增長率估計，快件數量將增長10倍，全國每天的快件數量約3億件。
但如此大規模的快件數量，作為連接用戶與電子商務平臺的重要出口，快遞末端“配送、退貨、寄件”已經成為困擾電商和快遞業高速發展的短板。“因此，我們要做的就是以破解‘最后100米的困境’為契機，以智能快件箱為載體，在搶占移動互聯時代O2O電商線下入口和出口的同時，建設和運營一個‘24小時社會生活服務平臺’。”
目前，智能快遞柜正處于“跑馬圈地”的擴張階段，以社區網點為例，每個城市社區網點少則幾千個，多則幾萬個甚至幾十萬個，而每個社區網點又需根據規模大小擺放多臺設備，成本投入可想而知。不過，速遞易采取的方式是典型的互聯網思維，即“先免費后收費”的模式。
在智能快遞柜新落地的每個網點，速遞易對快遞員和用戶都有2～3個月的免費試用期。當使用智能快遞柜成為快遞員和用戶的習慣后，便開始收費。對于使用速遞易的快遞公司，速遞易會根據派件的大小、難度、距離等因素每單收取0.4～0.6元;對于取件用戶，從智能快遞柜系統自動發出取件短信之后算起的24小時之內，取件免費。超過24小時，超出部分一般按照每天1元來計算。 強強聯合
從今年5月開始，速遞易陸續面向快遞公司收費，然而此舉顯然動了同行的奶酪。數據顯示，2014年快遞業每單利潤在1元以下，2015年可能不到0.5元，甚至虧錢。如果額外支付0.4～0.6元/單的成本，實在難以消化。而快遞員派送一件包裹最多只有1～2元的收入，速遞易的收費一時間引發廣大投遞員的不滿。其實不難理解，速遞易此時收費，無疑是火上澆油，再“扒層皮”。
此時，電商也開始了保衛反擊戰，菜鳥嘗試與便利店合作打造菜鳥驛站;而京東則采取自建自提點和自提柜模式;順豐也聯手申通、中通、韻達等多家企業豪擲5億元打造“豐巢”智能快遞柜，以便撇開速遞易。至此，速遞易、菜鳥、豐巢及京東已然形成四方競爭勢力。但是7月底，戲劇性的一幕卻又上演了。
首先是順豐，其次是馬云。在短短幾個月的時間內，三泰控股的速遞易項目迅速地與這些物流業巨頭們開展了合作。昔日的競爭對手，最終還是成為盟友走到了一起。
7月29日，三泰控股與豐巢、順豐以及普洛斯就我來啦公司發展相關事宜簽訂了投資協議書。豐巢擬增資認購三泰控股旗下成都我來啦公司30%～40%的股權。此外，順豐還向我來啦公司提供2億元的委托貸款。
與物流巨頭們的合作協議簽訂之后，三泰控股又與阿里系談起了合作。8月2日，我來啦公司會同菜鳥分別與“四通一達”及天天 6家快遞公司簽署了戰略合作框架協議，就速遞易業務開展深度合作。
其中，菜鳥網絡為快遞公司與我來啦公司的合作事宜進行溝通協調，將提供相應的技術支持，如將速遞易自提柜作為消費者網購可選擇的收貨地址，同時可提供結算、代收代付等服務。
至此，快遞“最后100米”的行業痛點，有望隨著阿里、順豐以及多家快遞公司的入局而得到改變，速遞易也向一個真正的社區生活平臺邁進了一大步。
陳延明認為，菜鳥網絡、順豐速運等巨頭們之所以看中了速遞易，是因為在社區收貨端這個“最后100米”內，如果速遞易這種智能的自助取件系統在全國大面積鋪開的話，物流的效率將得到提升，而物流公司的派件量將能夠提升至一個更高的水平，對于物流、速遞易和消費者三方而言是共贏。
數據顯示，一個智能快遞柜能夠取代10個快遞員，并在終端節省80%的費用。陳延明也表示，以前快遞員每天只能投遞100個快遞，但在使用智能快遞柜后，則可以每天投遞150個快遞，投遞效率得到提高。“我們目前國內市場占有率第一，2015年爭取做到5萬個箱子，但由于尚處投入期，所以公司短期內仍將虧損。”陳延明意味深長地說道。 野心在于O2O
速遞易未來會去向何方呢？
“目前，使用速遞易的人群數量已經足夠龐大，我們正努力成為智能收貨終端的平臺公司。”陳延明自信地回答道。
顯然，三泰控股的算盤并非建一個快遞箱子那么簡單。事實上，隨著速遞易進入越來越多的社區，覆蓋越來越多的人群，速遞易正在由快遞終端設備轉變為社區生活平臺。
陳延明告訴我，與菜鳥網絡、豐巢的合作，不僅可以增強速遞易用戶黏度，改善用戶體驗，強化速遞易社區卡位優勢，同時速遞易還將充分利用合作方在速運、垂直電商、物流配送等領域的市場地位，結合速遞易線下用戶流量優勢，分析、挖掘用戶消費習慣，整合數據與流量，實現C2B的精準服務營銷，為同城配送提供解決方案，實現速遞易流量變現，從而最終實現“1+N”的商業模式。
不難發現，用快遞柜搶奪社區O2O入口是三泰控股的幕后算盤。進入2015年來，速遞易已與富頓科技、海爾產業金融、揚州匯銀等企業簽訂了戰略合作協議，并引入了包括五糧液、劍南春、中建地產等大型企業在其上投放廣告。
目前，速遞易憑借其市場龍頭的規模以及附加的多種服務功能（如冷鮮柜、微問診、洗衣等），已經開始占據社區入口、打造新的社區生活模式。
除此之外，在社區金融方面，三泰控股也取得較大進展。公司旗下“金惠家”已于7月底獲得互聯網保險業務資質和全國專業保險牌照。
據了解，三泰控股旗下“金惠家”是公司2014年設立的，旨在搶占金融社區化的入口。而較早前，三泰控股還收購了從事互聯網保險業務的“金保盟”。如今，“金惠家”獲得相應牌照，是打通線上線下、形成良好協同效應的基礎。然而，對于三泰控股是否會逐漸向金融業轉型，此時陳延明欲言又止。
但從目前的數據來看，至少速遞易用戶人群還在不斷擴大。截至2015年8月，速遞易業務布局已擴張至全國79個城市，已簽約協議網點68911個，布放網點31029個，與上萬家物業公司合作。速遞易累計使用用戶數量近2300萬戶，累計送達包裹超過18000萬件。
未來，陳延明認為，依托“速遞易”的線下規模優勢，以及三泰控股在社區金融方面的專業積淀，四大業務的有機結合將使得三泰控股有望在國內網絡購物、社區金融、生鮮電商、社區醫療、家政服務等社區互聯網細分領域與互聯網企業合作獲得持續收入分成。 速遞易憑借其規模及附加的多種服務功能，開始占據社區入口、打造新的社區生活模式。 尷尬的處境
然而，通過調查我們發現，并不是所有的收件人都愿意使用速遞易，因為當面驗貨等問題無法得到保障。針對這個問題，陳延明微笑著說：“那些天天閑在家里的老年人肯定不需要，但是像你我一樣的上班族就需要。消費者完全可以不使用速遞易，我們的定位是愿意使用速遞易的人群。”
目前，速遞易智能柜遭遇的一個瓶頸就是，此前由于快遞員需要辦理速遞易的充值卡，每派一件就得向速遞易支付一件的費用，并不是所有的快遞員都樂意于使用這種收費的智能柜。
還有，無論你屬于哪類人群，如果你買的大閘蟹被放到那些鐵盒子里，那么你最好快點去拿出來。生鮮類快遞會是速遞易敏感的服務對象。
此外，一臺智能快遞柜市場價約在2～3萬元之間，有的甚至更高。如果算上其他成本，比如前期研發費用，使用中的物業進場費、電費、流量費，后期的設備維護費用等，成本壓力不容小覷。
各地物業對智能柜子的管理收費不一樣，對于三泰控股而言，全國3萬多個網點，按照每個網點每年2000元的費用來計算，就是6000多萬元的成本。
還有很多的收件人其實并不認可速遞易超期收費的模式，因為包裹已經投放進了速遞易，超期之后不得不投幣取出自己的包裹，無形之中增加了取件人的成本（由小區物管代收是零成本）。
在最近兩年內，三泰控股仍將大量投入速遞易智能柜的安裝，前期費用巨大，這筆投資很有可能會造成公司繼續虧損。面對互聯網時代的激烈競爭，三泰控股的資金層面顯得有些吃緊，順豐雖然委托給速遞易2億元貸款，但這還遠遠不夠。
據統計，2017年中國人工智能核心產業規模超過700億元，隨著各地人工智能建設的逐步啟動，預計到2020年，中國人工智能核心產業規模將超過1600億元，年復合增長率將達31.7%。
隨著人工智能技術的不斷成熟，人工智能創業的難度逐步降低，越來越多的創業公司加入人工智能的陣營。
2018年被稱為人工智能爆發的元年，人工智能技術應用所催生的商業價值逐步凸顯。人工智能逐步切入到社會生活的方方面面，帶來生產效率及生活品質的大幅提升。智能紅利時代開啟！資本、巨頭和創業公司紛紛涌入，將人工智能拉到了信息產業革命的風口。
如何把握產業動向，抓住風口機會？創業邦研究中心憑借在人工智能等前言科技領域持續研究、洞察的能力，在對國內人工智能創業公司進行系統調研的基礎上，推出《2018中國人工智能白皮書》，對人工智能的核心技術、主要應用領域、巨頭和創業公司的布局、未來發展態勢和投資機會進行了深度解析。
第一部分人工智能行業發展概述
1.人工智能概念及發展
人工智能（Artificial Intelligence， AI）又稱機器智能，是指由人制造出來的機器所表現出來的智能，即通過普通計算機程序的手段實現的類人智能技術。
自1956年達特茅斯會議提出“人工智能”的概念以來，“人工智能”經歷了寒冬與交替的起起伏伏60多年的發展歷程。2010年以后，深度學習的發展推動語音識別、圖像識別和自然語言處理等技術取得了驚人突破，前所未有的人工智能商業化和全球化浪潮席卷而來。
人工智能發展歷程
2.人工智能產業鏈圖譜
人工智能產業鏈可以分為基礎設施層、應用技術層和行業應用層。
A基礎層，主要有基礎數據提供商、半導體芯片供應商、傳感器供應商和云服務商。
B技術層，主要有語音識別、自然語言處理、計算機視覺、深度學習技術提供商。
C應用層，主要是把人工智能相關技術集成到自己的產品和服務中，然后切入特定場景。目前來看，自動駕駛、醫療、安防、金融、營銷等領域是業內人士普遍比較看好方向。
人工智能產業鏈
資料來源：創業邦研究中心
第二部分人工智能行業巨頭布局
巨頭積極尋找人工智能落地場景，B、C 端全面發力。
資料來源：券商報告、互聯網公開信息，創業邦研究中心整理
第三部分機器視覺技術解讀及行業分析
1.機器視覺技術概念
機器視覺是指通過用計算機或圖像處理器及相關設備來模擬人類視覺，以讓機器獲得相關的視覺信息并加以理解，它是將圖像轉換成數字信號進行分析處理的技術。
機器視覺的兩個組成部分
資料來源：互聯網公開信息，創業邦研究中心整理
2.發展關鍵要素：數據、算力和算法
數據、算力和算法是影響機器視覺行業發展的三要素。 人工智能正在像嬰兒一樣成長，機器不再只是通過特定的編程完成任務，而是通過不斷學習來掌握本領，這主要依賴高效的模型算法進行大量數據訓練，其背后需要具備高性能計算能力的軟硬件作為支撐。
深度學習出現后，機器視覺的主要識別方式發生重大轉變，自學習狀態成為視覺識別主流，即機器從海量數據里自行歸納特征，然后按照該特征規律使圖像識別的精準度也得到極大的提升，從70%+提升到95%。
3.商業模式分析
機器視覺包括軟件平臺開發和軟硬件一體解決方案服務。整體用戶更偏向于B端。軟件服務提供商作為技術算法的驅動者，其商業模式應以“技術層+場景應用”作為突破口。軟硬件一體化服務供應商作為生態構建者，適合以“全產業鏈生態+場景應用”作為突破口，加速商業化。
（1）軟件服務：技術算法驅動者—“技術層+場景應用”作為突破口
這種商業模式主要是提供以工程師為主的企業級軟件服務。有海量數據支撐，構建起功能和信息架構較為復雜的生態系統，推動最末端的消費者體驗。
此類商業模式成功關鍵因素：深耕算法和通用技術，建立技術優勢，同時以場景應用為入口，積累用戶軟件。視覺軟件服務按處理方式和存儲位置的不同可分為在線API、離線SDK、私有云等。
國內外基礎算法應用對比
資料來源：互聯網公開信息，創業邦研究中心整理
（2）軟硬件一體化：生態構建者—“全產業鏈生態+場景應用”作為突破口
軟硬一體化的商業模式是一種“終端+軟件+服務”全產業鏈體系。成功的因素是大量算力投入，海量優質數據積累，建立算法平臺、通用技術平臺和應用平臺，以場景為入口，積累用戶。亮點是打造終端、操作系統、應用和服務一體化的生態系統，各部分相輔相承，銳化企業競爭力，在產業鏈中擁有更多話語權。
4.投資方向
（1）前端智能化，低成本的視覺解決模塊或設備
從需求層面講，一些場景對實時響應是有很高要求的。提供某些前端就本身有一定計算能力的低成本的視覺模塊和設備將有很大市場需求。前置計算讓前端設備成為數據采集設備和數據處理單元的合體，一方面提升了處理速度，另一方面可以處理云端難以解決的問題。
機器視覺在消費領域落地的一個障礙是支持高性能運算的低功耗、低價位芯片選擇太少。從低功耗、高運算能力的芯片出發，結合先進的算法開發模塊和產品，這類企業將在機器視覺領域擁有核心競爭力。
（2）深度學習解決視覺算法場景的專用芯片
以AI芯片方式作為視覺處理芯片有相當大的市場空間。以手勢識別為例，傳統的識別方案大都基于顏色空間，如 RGB，HSV ，YCrBr，無法排除類膚色物體及黑色皮膚對識別精度的干擾。借助深度學習，如通過 R-CNN 訓練大量標注后的手勢圖像數據，得到的模型在處理帶有復雜背景及暗光環境下的手勢識別問題時，比傳統方案的效果好很多。
（3）新興服務領域的特殊應用
前沿技術帶來的新領域（如無人車、服務機器人、谷歌眼鏡等），對機器視覺提出了新要求。機器視覺可以讓機器人在多種場合實現應用。服務機器人與工業機器人最大的區別就是多維空間的應用。目前國內的機器視覺，涉及三維空間、多維空間，其技術基本上處在初始階段，未來存在較大市場增長空間。
（4）數據是爭奪要點，應用場景是著力關鍵
機器視覺的研究雖然始于學術界，但作為商業應用，能解決實際問題才是核心的競爭力。當一家公司先天能夠獲得大量連續不斷的優質場景數據，又有挖掘該數據價值的先進技術時，商業模式和數據模式上就能形成協同效應。創業公司要么通過自有平臺獲取數據，要么選擇與擁有數據源的公司進行合作，同時選擇一個商業落地的方向，實現快速的數據循環。
第四部分智能語言技術解讀及行業分析
1.語音識別技術
（1）語音識別技術已趨成熟，全球應用持續升溫
語音識別技術已趨成熟，全球應用持續升溫。語音識別技術經歷了長達60年的發展，近年來機器學習和深度神經網絡的引入，使得語音識別的準確率提升到足以在實際場景中應用。深度神經網絡逐步找到模型結構和調參算法來替代或結合高斯混合算法和HMM算法，在識別率上取得突破。根據Google Trends統計，自2008年iPhone及谷歌語音搜索推出以來語音搜索增長超35倍。百度人工智能專家吳恩達預測，2020年語音及圖像搜索占比有望達到50%。Echo熱銷超過400萬，帶動智能音箱熱潮。
（2）語音識別進入巨頭崛起時代，開放平臺擴大生態圈成主流
語音識別即將進入大規模產業化時代。隨著亞馬遜Echo的大賣，語音交互技術催生的新商機，吸引大大小小的公司構建自己主導的語音生態產業鏈。各大公司紛紛開放各自的智能語音平臺和語音能力，欲吸引更多玩家進入他們的生態系統。
（3）語音識別技術發展瓶頸與趨勢
低噪聲語料下的高識別率在現實環境使用中會明顯下降到70-80%，遠場識別、復雜噪聲環境和特異性口音的識別是下一個階段需要解決的問題。
麥克風陣列類前端技術不僅是通過降噪和聲源定位帶來識別率的提高，帶環境音的語料的搜集、標注可用于模型的訓練，有助于打造更新一代的語音識別引擎技術。語音巨頭已經在布局。
在IOT包括車載領域，云端識別并非通行的最優方案，把識別引擎結合場景進行裁剪后往芯片端遷徙是工程化發展的方向。
2.自然語言處理（NLP）發展現狀
（1）多技術融合應用促進NLP技術及應用的發展
深度學習、算力和大數據的爆發極大促進了自然語言處理技術的發展。深度學習在某些語言問題上正在取得很大的突破，比如翻譯和寫作。2014年開始LSTM、Word2Vec以及Attention Model等技術研究的進展，使DL有了路徑在語義理解領域取得突破，并且已經有了明顯的進展。對話、翻譯、寫作新技術成果里都開始逐漸混合入DL的框架。2014-2015年，硅谷在語義理解領域的投資熱度劇增。
深度學習能最大程度發揮對大數據和算力資源的利用，語義理解的發展還需要深度學習、搜索算法、知識圖譜、記憶網絡等知識的協同應用，應用場景越明確（如客服/助理），邏輯推理要求越淺（如翻譯），知識圖譜領域越成熟（如數據飽和度和標準性較強的行業），技術上實現可能性相對較低。在各種技術融合應用發展的情況下，具備獲取一定優質數據資源能力并可結合行業Domain knowledge構建出技術、產品、用戶反饋閉環的企業會有更好的發展機會。
（2）NLP主要應用場景
問答系統。問答系統能用準確、簡潔的自然語言回答用戶用自然語言提出的問題。基本工作原理是在線做匹配和排序。比如 IBM 的 Watson，典型的辦法是把問答用FAQ索引起來，與搜索引擎相似。對每一個新問題進行檢索，再將回答按匹配度進行排序，把最有可能的答案排在前面，往往就取第一個作為答案返回給用戶。
圖像檢索。同樣也是基于深度學習技術，跨模態地把文本和圖片聯系起來。
機器翻譯。機器翻譯的歷史被認為與自然語言處理的歷史是一樣的。最近，深度學習被成功地運用到機器翻譯里，使得機器翻譯的準確率大幅度提升。
對話系統。對話系統的回復是完全開放的，要求機器能準確地理解問題，并且基于自身的知識系統和對于對話目標的理解，去生成一個回復。
（3）創業公司的機遇
1)機器翻譯方面：經過多年的探索，機器翻譯的水平已經得到大幅度提升，在很多垂直領域已經能夠在相當大程度上替代一部分人工，機器翻譯技術的商業化應用已經開始進入大規模爆發的前夜。
2)應用于垂直領域的自然語言處理技術
避開巨頭們對語音交互入口的競爭，以某一細分行業為切入點，深耕垂直領域，對創業公司也是一個不錯的選擇。
第五部分人工智能在金融行業的應用分析
人工智能產業鏈包含基礎層、技術層、應用層三個層面。基礎層的大數據、云計算等細分技術被應用到金融征信、保險、理財管理、支付等金融細分領域；技術層的機器學習、神經網絡與知識圖譜應用于金融領域的征信與反欺詐、智能投顧、智能量化交易，計算機視覺與生物識別應用于金融領域的身份識別，語音識別及自然語言處理應用于金融領域的智能客服、智能投研；應用層的認知智能應用于金融領域的智能風控。
人工智能在金融行業的典型應用情況
資料來源：創業邦研究中心
第六部分人工智能在醫療行業的應用分析
1.人工智能在醫療行業的應用圖譜
人工智能在醫療行業的應用潛力巨大，目前在健康管理、輔助診療、虛擬助理、醫學影像、智能化器械、藥物挖掘和醫院管理等領域均有企業在布局，其中醫學影像、藥物挖掘、健康管理，輔助診療、虛擬助理的應用發展速度較快。
圖 人工智能在醫療行業的應用圖譜
資料來源：創業邦研究中心
2.人工智能在醫療行業的具體應用場景
醫學影像。人工智能應用于醫學影像，通過深度學習，實現機器對醫學影像的分析判斷，是協助醫生完成診斷、治療工作的一種輔助工具，幫助更快的獲取影像信息，進行定性定量分析，提升醫生看圖/讀圖的效率，協助發現隱藏病灶。 人工智能通過影像分類、目標檢測、圖像分割、圖像檢索等方式，完成病灶識別與標注，三維重建，靶區自動勾畫與自適應放療等功能，應用在疾病的篩查、診斷和治療階段。目前較為火熱的應用有肺部篩查、糖網篩查、腫瘤診斷和治療等。
藥物挖掘。人工智能在藥物研發上的應用可總結為臨床前和臨床后兩個階段。臨床前階段：將深度學習技術應用于藥物臨床前研究，在計算機上模擬藥物篩選的過程，包括靶點選擇、藥效和晶型分析等，預測化合物的活性、穩定性和副作用，快速 、準確地挖掘和篩選合適的化合物或生物，提高篩選效率，優化構效關系。臨床后階段：針對臨床試驗的不同階段，利用人工智能技術對患者病歷進行分析，迅速篩選符合條件的被試者，監測管理臨床試驗過程中的患者服藥依從性和數據收集過程，提高臨床試驗的準確性。
虛擬助理。醫療虛擬助理是基于醫療領域的知識系統，通過人工智能技術實現人機交互，從而在就醫過程中，承擔診前問詢、診中記錄等工作，成為醫務人員的合作伙伴，使醫生有更多時間可以與患者互動。醫療虛擬助理根據參與就醫過程的功能不同，主要有智能導診分診，智能問診，用藥咨詢和語音電子病歷等方向。
第七部分智能駕駛行業分析
1.智能駕駛行業產業鏈
智能駕駛行業的中心業務是以Google、百度為代表的智能駕駛操縱解決方案提供商和以特斯拉、蔚來為代表的成車廠商。該類廠商，上接上游軟硬件提供商，下接公司和消費者，在整個業務鏈中扮演至關重要的一環。
產業鏈上游廠商多為細分技術提供商，如深度學習、人機交互、圖像識別和新材料、新制造新能源等。
智能駕駛產業鏈圖譜
資料來源：創業邦研究中心
2.智能駕駛市場分析
伴隨著 ADAS 技術的不斷更新，推斷全球 L1-L5 智能駕駛市場的滲透率會在接下來 5年內處于高速滲透期，然 后伴隨半無人駕駛的普及進入穩速增長期。在未來的 2025 年無人駕駛放量階段后，依賴全產業鏈的配合而進入市場成熟期。預測到2030年，全球 L4/5 級別的自動駕駛車輛滲透率將達到 15%，單車應用成本的顯著提升之 外，從 L1-L4 級別的智能駕駛功能全面滲透為汽車產業帶來全面的市場機會。
按照 IHS Automotive 保守估計，全球 L4/L5 自動駕駛汽車產量在 2025 年將接近 60 萬輛，并在 2025- 2035 年間獲得高速發展，年復合增長率將達到43%，并在2035年達到2100萬輛。另有接近 7600 萬輛的汽車具備部分自動駕駛功能，同時會帶動產業鏈衍生市場的大規模催化擴張。
根據獨立市場調研機構 Strategy Engineers 的預測，L4 高度自動駕駛等級下，自動駕駛零部件成本約在 3100 美元/車，其中硬件占比 45%，軟件占比 30%，系統整合占比 14%，車聯網部分占比 11%。按照全球 1 億輛量 產規模計算，理想假設所有車輛全部達到 L4 高度自動駕駛水平，那么全球自動駕駛零部件市場規模在 2020 年 將達到 3100 億美元。
第八部分中國人工智能企業畫像分析
隨著人工智能技術的不斷成熟，人工智能創業的難度逐步降低。創新的大門吸引眾多創業企業進入。為了觀察行業風向，助力創新企業發展，創業邦研究中心對國內200多家人工智能創業公司進行了系統調研，從發展能力、創新能力、融資能力等多維度指標，評選出“2018中國人工智能創新成長企業50強”。
地域分布
全國88%的人工智能企業聚集在北京、上海、廣東和江蘇。其中，北京人工智能企業最多，占比高達39.66%;其次是上海，人工智能企業占比達21.55%;位列第三的是廣東，人工智能企業占達15.52%。北京以領先全國其他地區的政策環境、人才儲備、產業基礎、資本支持等，成為人工智能創業首要陣地;華東地區的上海、江蘇、浙江均有良好的經濟基礎和科技實力，人工智能應用實力雄厚，也聚集了一批人工智能垂直產業園;廣東互聯網產業發達，企業對數據需求強烈，依靠大數據產業鏈推動人工智能產業發展。
行業分布
從行業大類分布來看，行業應用層的企業占比最大，為56.03%;其次是應用技術層的企業，占比達31.04%;基礎技術層的企業占比最小，僅為12.93%。隨著人工智能技術的發展，人工智能與場景深度融合，應用領域不斷擴展，行業應用公司比重不斷提升。在基礎層技術方面，國際IT巨頭占據行業領先地位， 國內與國際差距明顯，中小初創企業很難進入。
從行業應用來看，智能金融企業占比最大，為16.92%;其次是機器人企業，占比達15.38%;位列第三的是智能駕駛和智能教育，占比均為12.31%。金融行業的強數據導向為人工智能的落地提供了產業基礎，智慧金融被列入國家發展規劃中，龐大的金融市場為人工智能落地帶來了發展前景。機器人作為人工智能產業落地輸出， 目前市場需求較大，商業機器人占據較大份額。中國智能駕駛市場在資本推動下進入者較多，企業積極推動應用落地，百度、北汽等大型企業嘗試商業化落地智能駕駛汽車。人工智能推動教育個性化落地，相關初創企業涉入教育藍海，推動智慧教育的發展。
收入情況
收入分布在500-10000萬之間的企業最多，占比達49.14%;500萬以下的企業位居其次，占比達 26.72%;位列第三的是10000-100000萬之間的企業，占比為17.24%。
最新估值
企業最新估值均在億元級別，且分布較為均衡。三成企業估值超過15億元，還有企業估值達到百億級別，如優必
選科技、達闥科技和商湯科技等，將來或將躋身人工智能獨角獸企業。(備注：分析樣本量剔除一半未披露企業)
第九部分典型企業案例分析
1.Atman
企業概述
Atman由來自微軟的人工智能科學家和產業經驗豐富的產品團隊創辦，提供專業領域機器翻譯、機器寫作、知識圖譜、大數據智能采集挖掘等語言智能產品，致力于成為醫學、新聞、法律等專業領域語言智能專家，為專業領域用戶賦能，推動專業領域用戶進入人工智能時代，助力專業領域文字智能水平實現跨越式提升。Atman已為強生、新華社參考消息、北大法寶、君合律師事務所等世界領先藥企、新聞媒體、法律服務機構開發機器翻譯、機器寫作、知識圖譜、大數據智能采集挖掘等語言智能產品。
目前Atman在北京和蘇州兩地運營，能快速響應全國各地客戶需求。
企業團隊
創始人&CEO：馬磊
清華大學計算機系畢業，曾先后在微軟研究院和工程院擔任研究員和架構師，機器學習專家、多次創業者、曾主導多項人工智能重大項目，和申請國際專利共計15+項。
Atman公司核心團隊由來自微軟、百度、法電等領域高端人才和資深技術人才組成，公司員工40人，其中碩士以上學歷占比60%，技術開發人員占比70%，一半以上來自微軟亞洲研究院和工程院。
核心技術與產品
技術方面，擅長機器學習（深度學習、強化學習、群體智能）在復雜問題的應用，和國際專利15項，Atman神經網絡機器翻譯系統于2016年9月首秀，早于谷歌的GNMT，專業領域翻譯效果在公測標準和行業客戶測試中均持續領先。核心產品為垂直領域機器翻譯、機器寫作、知識圖譜抽取構建、大數據智能挖掘等語言智能產品。
Atman的機器翻譯產品可自動翻譯編輯專業文獻、報告、音視頻和網頁，支持私有部署和云端混合部署，提供包括數據隱私安全以及自學習的端到端解決方案。
機器寫作可對海量數據進行快速搜索、過濾、聚類，根據行業需求自動生成專業文檔，適用于所有專業寫作場景，可大幅減少專業報告寫作過程中的繁復工作，大幅提升專業領域寫作效率。
知識圖譜可實現海量數據的語義檢索、長鏈推理、意圖識別、因果分析，形成一個全局知識庫。大數據智能采集挖掘系統為專業領域用戶提供智能數據源管理、海量專業數據獲取和非結構化數據自動解析并結合知識圖譜提供auto-screening、知識重構、專業決策輔助，幫助用戶建立強大的以專業大數據為基礎的業務輔助能力。
2.黑芝麻
企業概述
黑芝麻智能科技有限公司是一家視覺感知核心技術與應用軟件開發企業，2016年分別在美國硅谷和上海成立研發中心，主攻領域為嵌入式圖像、計算機視覺，公司核心業務是提供基于圖像處理、計算圖像以及人工智能的嵌入式視覺感知平臺，為ADAS及自動駕駛提供完整的視覺感知方案。
目前公司和博世、滴滴、蔚來、上汽、上汽大通、EVCARD、中科創達、車聯天下和云樂新能源等展開深入合作，提供基于視覺的感知方案；除此之外，公司還在消費電子、智能家居等領域布局為智能終端提供視覺解決方案。目前公司已經完成A+輪融資。
企業團隊
團隊核心成員來自于OmniVision、博世、安霸、英偉達和高通等知名企業，平均擁有超過15年以上的產業經驗，畢業于清華、交大、中科大和浙大等知名高校。
創始人&CEO：單記章此前在硅谷一家全球頂尖的圖像傳感器公司工作近20年，離職前擔任該公司的技術副總裁一職，工作內容覆蓋了圖像傳感器研發和設計、圖像處理算法研發和圖像處理芯片設計。
核心技術和產品
在汽車領域，黑芝麻可提供車內監控方案（DMS），自動泊車方案（AVP），ADAS/自動駕駛感知平臺方案。黑芝麻智能科技提供的解決方案包括算法和芯片兩個核心部分：黑芝麻感知算法從基礎的控光技術，到面向AI的圖像處理技術出發來提高成像質量，以及應用深度神經網絡訓練，結合視頻處理和壓縮技術，形成從傳感器端到應用端的處理過程；黑芝麻芯片平臺采用獨有的神經網絡架構，包括獨有的圖像處理，視頻壓縮和計算機視覺模塊，與黑芝麻視覺算法結合，采用16nm制程，設計功耗2.5w，每秒浮點計算達20T。
3.乂學教育
企業概述
乂學教育，成立于2014年，是一家網絡教育培訓機構，采用人工智能和大數據技術，為學生提供量身定制學習解決方案和個性化學習內容。核心團隊來自美國Knewton、Realizeit、ALEKS等人工智能教育公司，銷售團隊有全國40億toC銷售額的經驗。
企業自主研發了針對中國K12領域的學生智適應學習產品，其核心部分是以高級算法為核心的智適應學習引擎“松鼠AI”，該產品擁有完整自主知識產權，能夠模擬真實特級教師教學。企業發表的學術論文得到了全球國際學術會議AIED、CSEDU、UMAP認可，并在紐約設計了人工智能教育實驗室，與斯坦福國際研究院（SRI）在硅谷成立了人工智能聯合實驗室。
主要產品
學生智適應學習是以學生為中心的智能化、個性化教育，在教、學、評、測、練等教學過程中應用人工智能技術，在模擬優秀教師的基礎之上，達到超越真人教學的目的。該產品性價比高，以人工智能+真人教師的模式，做到因材施教，有效解決傳統教育課時費用高，名師資源少，學習效率低等問題。
智適應學習人工智能系統
智適應學習人工智能系統模擬特級教師，采用圖論、概率圖模型，機器學習完成知識點拆分和個人學習畫像，采用神經網絡、邏輯斯蒂回歸和遺傳算法為學生實時動態推薦最佳學習路徑，實現個性化教育。
業務模式
線上與線下，2B和2C相結合。以松鼠AI智適應系統教學為主，真人教師輔助，學生通過互聯網在線上學習課程。開創教育新零售模式，授權線下合作學校，已在全國100多個城市開設500多家學校。
4.云從科技
企業概述
云從科技成立于2015年4月，是一家孵化于中國科學院重慶研究院的高科技企業，專注于計算機視覺與人工智 能。云從科技是人工智能行業國家隊，是中科院戰略先導項目人臉識別團隊唯一代表，唯一一家同時受邀制定人 臉識別國家標準、行業標準的企業。2018年，云從科技成為祖國“一帶一路”戰略實行路上的人工智能先鋒，與 非洲南部第二大經濟體津巴布韋政府完成簽約。
云從科技奠定了行業領導地位： 國家肯定，國家發改委2017、2018年人工智能重大工程承建單位；頂層設計，唯一同時制定國標、部標和行標的人工智能企業；模式創新，三大平臺解決方案，科學家平臺、核心技術平臺和行業應用平臺。
企業核心團隊
創始人
周曦博士，師從四院院士、計算機視覺之父—ThomasS.Huan黃煦濤教授，專注于人工智能識別領域的計算機視覺 研究。入選中科院“百人計劃”，曾任中國科學院重慶研究院信息所副所長、智能多媒體技術研究中心主任。
周曦博士帶領團隊曾在計算機視覺識別、圖像識別、音頻檢測等國際挑戰賽中7次奪冠;在國際頂級會議、雜志 上發表60余篇文章，被引用上千次。
核心技術團隊
云從科技依托美國UIUC和硅谷兩個前沿實驗室，中科院、上海交大兩個聯合實驗室上海、廣州、重慶、成都四 個研發中心組成的三級研發架構。目前研發團隊已經超過300人，80%以上擁有碩士學歷。
技術優勢
全方位多維智能學習模塊適應不同場景要求；模塊化設計為在工業視覺、醫學影像、自動駕駛AR等領域擴展打下良好基礎。
云從科技具有高技術壁壘：世界智能識別挑戰賽成績斐然，在CLEAR、 ASTAR、 PASCAL VOC、 IMAGENET、FERA以及微軟全球圖像識別挑戰賽上共計奪得7次世界冠軍;在銀行、公安等行業智能識別技術 PK實戰中，85次獲得第一；2018年，云從科技入選MIT全球十大突破性技術代表企業。
在跨鏡追蹤(ReID)技術上取得重大突破。Market-1501，DukeMTMC-reID，CUHK03三個數據同時集體刷 新世界記錄， Market-1501上的首位命中率達到96.6%，首次達到商用水平。
正式在國內“3D結構光人臉識別技術”，可全面應用于手機、電腦、機具、設備、家電。相較以往的2D人 臉識別及以紅外活體檢測技術，3D結構光人臉識別技術擁有不需要用戶進行任何動作配合完成活體驗證的功能， 分析時間壓縮到了毫秒級以及不受環境光線強弱的影響等諸多優點，受到國際巨頭公司的關注。
行業應用
目前國內有能力自建系統的銀行約為148家。截止2018年3月15日，已經完成招標的銀行約為121家，其中云從科 技中標了88家總行平臺，市場占有率約為72.7%;在安防領域推動中科院與公安部全面合作，通過公安部重大課題研發火眼人臉大數據平臺等智能化系統，在民航領域，已經與中科院重慶院合作覆蓋80%的樞紐機場。
5.Yi+
企業概述
北京陌上花科技是領先的計算機視覺引擎服務商，為企業提供視覺內容智能化和商業化解決方案。致力于“發現視覺信息的價值”。
旗下品牌Yi+是世界一流的人工智能計算機視覺引擎，衣+是時尚商品搜索引擎。公司在圖像視頻中對場景、通用物體、商品、人臉的檢測、識別、搜索及推薦均達到領先水平。
目前公司和阿里巴巴、愛奇藝、優酷土豆、中國有線、CIBN、中信國安、海信、華為、360等數十家頂級機構/產品深度合作，通過提供邊看邊買引擎、圖像視頻內容分析引擎、人臉識別引擎等基于視覺識別技術的數據結構化產品服務于海量用戶，同時幫助政府機構、廣電系統、內容媒體、零售商、電商、視聽設備等行業實現智能分析、智能互動與場景營銷。目前公司已經獲得B輪融資。
企業團隊
團隊成員來自于斯坦福、耶魯、帝國理工、新加坡國大、南洋理工、清華、北大、中科院等名校及谷歌、微軟、IBM、英特爾、阿里巴巴、騰訊、百度、華為等名企。
創始人&CEO：張默
北京大學軟件工程碩士， 南洋理工大學創業創新碩士。連續創業者， 曾任華為算法工程師、微軟WindowsMobile工程師、 IBM SmarterCity 架構師，北方區合作伙伴經理，主機Linux中國區負責人，中國區開源聯盟負責人，年銷售額數億。 2013年創業于美國硅谷和新加坡，2014年6月在中國設立北京陌上花科技有限公司。
核心技術與產品
技術方面，在國際頂級計算機視覺競賽ImageNet中，成績曾超過谷歌、斯坦福等，2015-2016年2年獲得十項世界第一。2018年3月，人臉識別準確率位列LFW榜首。Yi+通過遵循無限制，標記的外部數據協議。 Yi+的系統由人臉檢測，人臉對齊和人臉描述符提取組成。使用多重損失和訓練數據集訓練CNN模型，其中包含來自多個來源的約10M個圖像，其中包含150，000個人（訓練數據集與LFW沒有交集）。在測試時， Yi+使用原始的LFW圖像并應用簡單的L2norm。圖像對之間的相似性用歐氏距離來測量，最終取得優異成績。
公司的核心產品主要包括視覺搜索引擎，圖像視頻分析引擎以及人臉識別和分析引擎：
行業解決方案
針對營銷、安防、相機和電視的不同特點，推出相應解決方案。
營銷+AI。場景化廣告方案中，大屏AI助理信息流推薦、神字幕、物體/人臉AR動態貼圖、video-out、場景化角標與廣告濾鏡等形式的廣告內容推薦，適用于快消、汽車、電商、IT、金融、旅游服務等多個行業。
智慧城市+AI。使用計算及視覺助力智慧城市，在智慧安防、智慧交通、智慧園區等方面提供解決方案。在智慧安防實時識別上，實時處理直播攝像頭信息，算法反應敏捷，相應迅速。建立智慧園區方案模型，考慮擴展性&靈活性、數據管理、松散耦合性、安全性、實時整合性以及功能性和非功能性需求等技術方案要素，從業務和技術兩方面整合解決方案實現步驟。
電視+AI。電視+AI的解決方案賦予智能電視多樣播放能力和營銷能力。
相機+AI。相機更具交互能力。用戶通過搜索關鍵字標簽同步展示圖片，打通相冊和購物一站式體驗。準確識別人物屬性特征，動態適應表情變化，可以在視頻以及圖像中對人臉實時檢測，基于深度學習技術，進行人臉相似度檢測，實現面部關鍵點定位、妝容圖像渲染，試用與粉底、唇彩以及眼影等多種虛擬試裝方式。實時檢測攝像頭中出現的物品、場景和人臉等，添加AR效果，SDK支持本地檢測、識別、追蹤，平均檢測幀率可達到25fps。
新零售+AI。Yi+新零售解決方案是基于公司自主研發的人臉識別、商品識別和其他圖像識別算法技術為核心，建立一整套基于人臉、商品的智能零售門店管理方案。Yi+新零售解決方案主要包含數據采集、算法模型說明和部署方案三部分，其中數據采集包括人臉數據采集、商品數據采集；算法模型說明包括識別算法訓練、商品識別、識別輸出；部署方案包括本地部署、云端部署、本地部署與云端部署結合。
6.擎創科技
企業簡介
擎創科技成立于2016年，專注于將人工智能和機器學習賦予傳統IT運維／企業運營管理，為企業客戶提供智能運維大數據分析解決方案，從而取代和改善對高技能運維人員嚴重依賴的現狀。2017年，擎創科技已實現全年2000萬營收，迅速成為國內AIOps領域的領跑者和中流砥柱。2018年初，擎創科技完成了數千萬人民幣的A輪融資，由火山石投資領投，晨暉創投、元璟資本及新加坡STTelemedia跟投。
核心團隊
擎創團隊的核心成員主要由BMC、微軟等美國企業服務上市公司的運維老兵，與新浪、餓了么等知名互聯網公司的大數據、算法專家組成，核心團隊成員至少擁有10年以上的行業經驗。其中CEO楊辰是國內最頂級的B端銷售，曾帶領團隊獲得10倍的業績增長；CTO葛曉波擁有長達15年的企業級軟件開發和運維經驗；而產品總監屈中泠則來自甲方，創業前為浦發硅谷銀行企業架構師，深知甲方對企業運維產品的需求。這個曾經深耕于運維企業服務市場的團隊，如今在智能運維企業服務賽道繼續領跑，讓擎創科技成為最懂企業的客戶，最值得企業客戶信賴的軟件廠商。
主要產品
“夏洛克AIOps” 作為擎創自主研發的大數據智能運維主打產品，自2016年上線以來，已從1.0版本升級至1.9版本，可應用在金融、大型制造業、鐵路民航、能源電力等涉及國家發展和民生問題的多種行業。在2017全球運維大會上，夏洛克AIOps獲得由中國信息通信研究院與高效運維社區聯合頒發的“年度最具影響力AIOps產品”獎。
“夏洛克AIOps”充分利用自研算法輔助客戶實現IT運維價值，結合客戶的現有情況，規劃從傳統ITOM至AIOps智能運維的一站式路徑，助其運營落地，由此打破數據孤島，建立統一的大數據智能分析平臺，實現以人工智能為核心，驅動傳統IT運維監、管、控三個層面，并將相關運維數據及業務數據實時展現。
“夏洛克AIOps”擁有多項自研算法，猶如運維界的福爾摩斯，能迅速發現并定位運維問題的根因，實現秒級排障，最大程度避免企業產生重大損失。更有價值的是，“夏洛克AIOps”還能通過長期的數據積累和機器學習，運用新型深度神經網絡算法對企業的業務數據進行預測，幫助企業提前規劃IT資源，高效預防各類黑天鵝事件的發生。
商業模式
目前，擎創科技已與多家金融和制造行業標桿客戶形成穩定的合作關系，包括浦發銀行、浦發硅谷銀行、國家開發銀行、上海鐵路局、銀聯、海爾、浙江能源等。針對不同客戶，采用個性化的商業模式進行服務，目前主要有私有模式和SaaS模式兩種，都具有較強的可復制性。
核心優勢
票房高達26億美元的超級大片《阿凡達》引發了席卷全球的3D狂潮，讓習慣了二維影像的人們開始熱衷于3D立體世界帶來的視覺沖擊，從今年一月美國拉斯維加斯CES展上3D技術的井噴，到各大領先電視品牌紛紛推出3D電視商品機，一場把3D影像從影院搬到家庭的革命在2010年全面引爆，在消費電子的顯示領域，3D無處不在，已成銳不可當之勢。目前幾乎所有電視制造企業都已經推出了自己的3D電視產品，差別在于一部分是把3D電視作為新的利潤增長點，開發生產出具備真正市場競爭力的產品；而另一部分只是作為裝點門面，表示自身具備制造3D電視能力的手段。如何在紛亂的3D大潮中去粗取精、去偽存真，找到技術先進、功能全面、性價比最高的313電視產品，在現階段是一個非常具有現實意義的課題。
百年3D：技術不神秘，中外同起跑
3D顯示并不是一上新技術，早在1838年就開始有人研究了，最初的3D顯示技術被應用在電影上，從1915年只有一名觀眾的第一部3D電影，到1922年的第一部3D商業電影《愛情的力量》，再1952年的第一部彩色3D電影《博瓦納的魔鬼》，3D電影的發展一直不溫不火，直到2009年年底開始全球上映的《阿凡達》，才真正把3D熱潮全面引爆。
3D技術在電視機上的發展則要晚很多，電視機經歷了顯像管電視時代的黑白電視到彩色電視的發展，經過短暫的背投電視熱潮后，再發展到等離子、液晶電視齊頭并進的平板電視階段，這也是電視機從模擬向數字化全面進化的階段。平板電視日益成熟的技術和數字電視技術的飛速發展，為3D電視技術的發展奠定了堅實的技術基礎，可以說，3D電視是彩電顯示技術的高端進化，是繼電視數字后革命后的新進化。
3D電視的觀看，需要整個電視產業鏈的參與，并不只是電視機的革命。它需要在拍攝、制作、編碼、傳輸、接收、解碼、播放和顯示的整個產業鏈的無間配合，才能讓用戶享受到身臨其境的3D體驗。由于目前還沒有一個全球統一的3D電視標準，因此各國電視臺和各生產商所采用的3D技術并不是統一的，這就造成了相當的不確定性。對于一臺3D電視來說，套用一句流行用語：“它不是一個人在戰斗!”它對于不同3D格式的兼容性、接口是否齊全領先、對于3D電視信號的接收能力，都會直接影響到這臺3D電視的整體表現。
3D電視發展到現在，在在觀看方式上分為兩大類：裸眼式和眼鏡式。
1、裸眼式：包括光屏障式、柱狀透鏡、技術和指向光源。短期內難以進入普通家庭。
2、眼鏡式：包括色差式、偏光式、主動快門式。色差式被淘汰，偏光式和主動快門式是目前主流。
基于各自的技術特點和技術發展現狀，對于老百姓來講，偏光式與主動快門式3D電視是更為實際的選擇對象。
TCL：起步早，積累深。中國3D技術先鋒代表
作為中國電視品牌中最具國際視野的企業，TCL在3D顯示領域一直處于領導地位，走在行業前端，從CRT時代就開始了3D顯示的研發。不過由于CRT技術自身的局限性(屏幕大小、亮度、清晰度等等)，決定了在CRT上發展3D電視并不是一個好的方向，所以TCL也及時終止了在CRT上發展3D顯示的研究。隨著新型的高分辨率大屏幕顯示技術的出現，3D顯示在彩電業迎來了發展的春天。
TCL是目前國內致力于液晶顯示全產業鏈的首家企業，也是全球最先實現3D電視商業應用開發的廠家。早在2008年6月，TCL就牽頭3D產業鏈上的相關企業、機構自發成立了中國立體產業聯盟，并擔任中國立體視像協會(C3D)的會長單位，隨后牽頭制訂中國立體電視圖像質量的測試行業標準，推動了3D顯示技術在中國的發展，在3D領域一路領先。
2009年初，TCL在全球首家推出了裸眼的立體電視，引導中國的電視產業及時地介入到全球3D電視的新浪潮中。可以說，在3D電視顯示技術領域，以TCL、索尼和三星為代表的中、日、韓三方彩電業幾乎是同步起跑，差距并不大。
TCL的3D電視研發覆蓋了當前與3D電視終端有關的各個領域，主要集中在3D技術在液晶電視(包括LED背光電視)的應用上，以及3D電視與互聯網電視的結合上。除了主推的快門眼鏡式(主動接收式)3D產品，還同步推出偏正光式(被動接受式)3D產品，更有最前瞻的裸眼式3D產品，是唯一一家橫貫三大3D技術領域的企業。自2009年TCL推出全球首款商用3D立體液晶電視后，2010年TCL再次推出民用3D電視產品，包括使用偏光式眼鏡觀看的65英寸3D互聯網電視，以及使用主動式快門眼鏡觀看的46、55英寸3D互聯網電視，實現了3D技術與互聯網應用的完美融合，開啟了全球3D互聯網電視時代。
冠軍素質：核心技術，TCL3Dmitv互聯網電視
TCL最新推出的3D互聯網電視XllFE3D系列，集眾多尖端技術于一身，核心技術使其成為當前性能價格比最高，最值得向消費者推薦的全能冠軍產品。
這個系列的電視機采用了240Hz的LED背光全高清液晶屏，120Hz+MEMC技術，結合TCL特有的自然光技術，優異的屏幕技術指標是保證全高清3D顯示的基礎。最優質的屏幕當然還不能與一臺最優質的3D電視畫上等號，因此TCL為XllFE3D系列配置了以下多項業內領先的獨特技術：
1、專業3D解碼引擎
作為全球首家掌握裸眼、偏光和快門式3D技術的公司，TCL研發出了頂級專業的3D解碼引擎，能支持業內最全面的3D視頻格式，包括上下、左右、水平交織、垂直交織、順序、frame packing：等所有的3D格式，也能支持全高清3D信號的輸入，可以說是目前最全能的3D電視機。
2、智能3D編碼算法
普通3D電視在觀看時，左右眼的畫面有時候會發生重合，影響立體效果。在快門式3D電視最關鍵的眼鏡和3D信號發生器上，TCL獨辟蹊徑，它采用TCL自主研發并申請了多項專利的3D信號發射、接收智能編碼算法，同步控制電視畫面、信號發射器和3D眼鏡，保證畫面不閃爍，比起普通3D電視，降低了60％的重影發生機率，解決了重影率偏高這一業內技術難題。
3、自動延時技術
普通的3D電視，在觀看時如有人從電視畫面前走過，或是觀看者短暫離開電視畫面，3D眼鏡的接收就會中斷，需要重啟3D眼鏡才能繼續觀看3D畫面。TCL所采用的自動延時技術，在信號被打斷1分鐘內仍能保持同步，這一指標是普通3D電視的3倍，讓用戶在觀看3D節目時還可以像平常看電視時一樣處理一些瑣事，而不必一直正襟危坐對著屏幕，符合多數使用者看電視的休閑心態。
4、3D防干擾技術
普通3D電視容易受到家中其他電器產品的干擾而出現頻閃現象， 影響觀看。3D防頻閃抗干擾技術也是TCL獨有的專利技術，它通過專業的技術算法，讓眼鏡的紅外接收不受其他家用設備的紅外干擾，從而使得圖像不閃動。
5、超寬視角超遠視距
XllFE3D系列的3D信號發射器非常特別，它不像別的品牌固定在機身側面，容易出現接收死角，而是采用了“機頂居中插拔式”信號收發端口設計，并且采用了獨特的信號波段。這樣做的好處，一方面是可以更換升級，另一方面還具有發射器功率強、覆蓋范圍廣、信號均勻的特點，具體的好處就是可以得到超寬(水平178度)的視角和超遠(10米)的視距，讓用戶自由自在的觀看3D節目。同時，它所采用的獨特信號波段，也讓發射器所發射的紅外線信號不會干擾家中其他家電的使用。
6、2D轉3D逐點轉換技術
2D轉換3D技術并不罕見，很多廠牌的3D電視都有這個功能，但是要想做到逐點精確轉換卻很難。XllFE3D系列擁有最先進的2D轉3D逐點分析技術，它通過對2D場景進行分析，把近點物體進行勾勒和突出，并將背景環境和物體進行后置，以實時實現3D效果轉換。使得用戶在觀看普通的2D節目信號時，也可以享受3D效果，這一功能在當前3D片源還不夠豐富的時期，還是相當具有實用價值的。
7、HDMI3D接口
XllFE3D系列應用最高端的I-IDMII.4A版本端口，這有這個版本的HDMI端口才可以真正對應3D格式的全面傳輸。有了這個接口，XllFE3D系列就能兼容更多的娛樂設備，傳輸更多格式和更大容量的3D文件。它支持專業3D音視頻的超大碼流，兼容1080p、1080i、50Hz、60Hz、甚至720×480等非標準3D片源的播放，并能直接識別播放。
8、USB藍光3D解碼
XllFE3D系列的3D藍光解碼功能也是目前市面上產品中最強大的，它擁有最多3D專利技術，支持市面上所有3D格式視頻、游戲的直接解碼播放，可以通過USB接口播放中從網絡、電腦等下載來的3D視頻文件。另外，XllFE3D系列還可以進行點對點比例模式調節，更適應網絡下載的3D片源的播放，還可以通過USB接口直接讀取3D照片。有了這個功能，用戶無需購買3D藍光播放機，就能通過USB設備播放通過互聯網下載的3D節目。
除了以上優勢，與多數充電式眼鏡相比，TCL的主動快門式眼鏡使用鈕扣電池，不需要充電，使用更安全可靠。它采用的雙電源開關管理，可以在不使用時徹底關斷電源，做到真正節能省電。
除了豐富的內涵，TCL還為XIIPE3D系列打造了酷炫的外觀，超薄的機身，金屬質感配以精磨拋光亮邊，時尚前衛，與當今城市白領一族崇尚的簡約時尚風格一脈相承。獨立的懸浮式音箱設計，確保了震撼的音效。
總體而言，TCL XIIFE3D系列具備觀看高清3D影片更真實，電池式眼鏡、外置式發射器設計更加貼心方便的優點，加上對3D片源的超級兼容性及USB直接讀取藍光3D格式的設計，都讓3D播放和觀看更為實際。
互聯網與3D結合：開啟更多想象空間
3D電視的發展可謂風起云涌，近期全球領先的電視品牌紛紛在中國市場推出最新一代的3D電視，包括三星、索尼、松下、夏普和TCL等，都在不遺余力的推廣其3D電視新品。全球著名的市場調研機構DisplaySearch近期就修改了其之前對3D電視發展前景的預估，將2010年3D電視出貨量預測提高到250萬臺，同時認為3年后3D電視市場將會有非常驚人的發展，預估到2013年將超過2700萬臺出貨。
不過DisplaySearch北美電視市場研究總監Paul Gagnon提到了電視機廠商在普及3D電視時也面臨以下四個課題：1、3D內容的充實；2、收看電視時使用的3D眼鏡等配件市場的開拓；3、價格設定；4、由低畫質3D影像導致的評價下降。解決了這四個核心問題，3D電視市場將會有更大的飛躍。
3D顯示固然是大勢所趨，但對于普通消費者來講，除了將目光鎖定在3D顯示技術本身進行對比外，還要關注另一項重要的技術，即互聯網。買一臺帶互聯網功能的3D電視是最為明智的。
作為互聯網電視的領導廠商，TCL首次在電視上實現了3D技術與互聯網應用的完美融合，開啟了全球3D互聯網電視時代。在線智能升級系統和第二代mitv互聯阿電視操作系統，使得XllFE3D系列成為一臺最先進的3D互聯網電視。與此同時，它還是一臺機卡分離式數字電視接收一體機，不需外置機頂盒就可以通過有線電視收看高清數字電視節目。
3D電視與互聯網結合的好處，主要有以下三點：
1、當互聯網帶寬增加后，高清3D內容可以通過互聯網進行傳播。目前我國的互聯網基礎建設正在飛速發展，帶寬的拓展已經可以保證高清3D內容通過互聯網進行傳播。
2、TCL數字加密系統，能夠實現下載內容與電視機1對1的方式授權，意味著節目供應商能夠在確保版權保護的前提下，提供內容服務，為3D電視的數字發行做好了技術儲備與保障。通過這一技術與擁有國家網絡電視牌照的企業合作，打造強有力內容平臺。
3、互聯網電視能夠升級，保障跟隨3D技術的腳步。TCL所采用的互聯網電視技術，可以通過互聯網自動升級，保證電視機的各項功能可以持續升級，永不落伍，這一特點對于正在飛速發展，具有很多不確定性的3D顯示技術來說，是非常實用和必需的。
匯聚3D、互聯網、LED背光、機卡分離式數字電視接收一體機等當前彩電業四大最新尖端技術，讓TCL XllFE3D系列無可爭議地成為3D新品市場中的全能冠軍，結合其售價，成為當今市場上性能價格比最高的3D互聯網電況。
