
行業(yè)大咖談人工智能產(chǎn)業(yè)
美團(tuán)點(diǎn)評(píng)CEO王興表示,現(xiàn)在,網(wǎng)民體量現(xiàn)在已經(jīng)超過(guò)人口數(shù)量一半,這也意味著未來(lái)中國(guó)網(wǎng)民數(shù)量不會(huì)像以往一樣有翻倍的空間。未來(lái)互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)的游戲規(guī)則和關(guān)注點(diǎn)將發(fā)生改變?;ヂ?lián)網(wǎng)進(jìn)入下半場(chǎng),只要有熱情、激情和想要解決問(wèn)題的態(tài)度,那下半場(chǎng)將和上半場(chǎng)一樣,還有無(wú)窮多的機(jī)會(huì);新經(jīng)濟(jì)100人CEO李志剛表示,工智能領(lǐng)域存在巨大泡沫,2017年人工智能一半是火焰一半是海水。歸根結(jié)底,2017年人工智能產(chǎn)業(yè)的突破口在于行業(yè)服務(wù)和應(yīng)用場(chǎng)景……更多精彩內(nèi)容請(qǐng)看本周的【大咖周語(yǔ)錄】
新經(jīng)濟(jì)100人CEO李志剛:人工智能領(lǐng)域存在巨大泡沫,突破口在于行業(yè)服務(wù)和應(yīng)用場(chǎng)景
一直以來(lái)在人工智能領(lǐng)域中,從來(lái)都是一片利好聲音,雖然最近炒作的成分確實(shí)越來(lái)越濃,而且大家都已經(jīng)習(xí)以為常。但是我們確實(shí)應(yīng)該冷靜下來(lái),好好思考一番。
人工智能存在泡沫主要有兩大原因:
一是前提不足。沒(méi)有海量大數(shù)據(jù),人工智能就是扯淡。目前真正的大數(shù)據(jù)仍然被少量巨頭和政府職能部門(mén)掌握。同時(shí),作為獲取大數(shù)據(jù)前提的云計(jì)算剛剛起步。沒(méi)有云計(jì)算,沒(méi)有大數(shù)據(jù),人工智能無(wú)從談起。
二是商業(yè)化滯后。比如有一種非常悲傷的模式:不少人工智能公司在產(chǎn)品還沒(méi)上市時(shí)就估值5億美元--招不到專(zhuān)家,只好去美國(guó)找谷歌、微軟的人--外國(guó)人干兩三年,帶著兩三千萬(wàn)人民幣的高薪走了--企業(yè)垮掉。
2016年是人工智能發(fā)展的元年;而2017年人工智能一半是火焰一半是海水。歸根結(jié)底,2017年人工智能產(chǎn)業(yè)的突破口在于行業(yè)服務(wù)和應(yīng)用場(chǎng)景。2017年將是一部分公司崛起的一年,也將是行業(yè)調(diào)整和波動(dòng)的一年,行業(yè)整體還是呈持續(xù)發(fā)展態(tài)勢(shì)。
美團(tuán)點(diǎn)評(píng)CEO王興:互聯(lián)網(wǎng)下半場(chǎng)三大機(jī)會(huì):上天入地全球化
現(xiàn)在,網(wǎng)民體量現(xiàn)在已經(jīng)超過(guò)人口數(shù)量一半,這也意味著未來(lái)中國(guó)網(wǎng)民數(shù)量不會(huì)像以往一樣有翻倍的空間。這個(gè)不僅僅是中國(guó)互聯(lián)網(wǎng),全球市場(chǎng)也一樣。
所以,未來(lái)互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)的游戲規(guī)則和關(guān)注點(diǎn)將發(fā)生改變?;ヂ?lián)網(wǎng)進(jìn)入下半場(chǎng),只要有熱情、激情和想要解決問(wèn)題的態(tài)度,那下半場(chǎng)將和上半場(chǎng)一樣,還有無(wú)窮多的機(jī)會(huì)。
"上天、入地、全球化"。這三個(gè)方向在未來(lái)20年乃至30年將成為互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的主要方向。
首先,"上天"指高科技。過(guò)去互聯(lián)網(wǎng)就是高科技,但現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)只是一個(gè)傳統(tǒng)科技。隨著科技不斷突破邊界,才能不斷創(chuàng)造新的空間,這對(duì)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)以及全球經(jīng)濟(jì)都至關(guān)重要。
其次,"入地"指深入產(chǎn)業(yè)。現(xiàn)在僅做連接的工作已經(jīng)不夠了,尤其是連接C端上,一個(gè)微信就已經(jīng)完全足夠。所以需要真正了解產(chǎn)業(yè)的方方面面,然后從各個(gè)環(huán)節(jié)中去降低成本。
最后是"全球化"。全球化是比國(guó)際化更宏觀更重要的概念,做國(guó)際化,國(guó)境是天然邊界。接下來(lái)全球互聯(lián)網(wǎng)的下半場(chǎng)是中美競(jìng)爭(zhēng),現(xiàn)在在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,只有中美有巨型的互聯(lián)網(wǎng)公司。
阿里巴巴文化娛樂(lè)集團(tuán)大優(yōu)酷事業(yè)群總裁楊偉東:視頻網(wǎng)站競(jìng)爭(zhēng)將進(jìn)入“生態(tài)時(shí)代”
文娛的生態(tài)時(shí)代,最明顯的特征是:內(nèi)容的生產(chǎn)、發(fā)行、宣推、變現(xiàn),都已經(jīng)無(wú)法僅僅依賴(lài)單平臺(tái)的能力,而是要求生態(tài)平臺(tái)的操盤(pán)能力。比如優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的生產(chǎn)和變現(xiàn),需要在立項(xiàng)之初就考慮文字、漫畫(huà)、聲音、影視、短視頻、衍生品、線上及線下在開(kāi)發(fā)路徑上的取舍和節(jié)奏控制,而每一塊內(nèi)容都不只是做做而已,而是需要一個(gè)強(qiáng)大和專(zhuān)業(yè)平臺(tái)來(lái)對(duì)接和協(xié)同,未來(lái)碎片化或孤立的內(nèi)容生產(chǎn)會(huì)越來(lái)越吃力和蒼白,無(wú)論是平臺(tái)還是內(nèi)容生產(chǎn),誰(shuí)具備生態(tài)化思考和執(zhí)行,誰(shuí)更具備生命力。
文娛的生態(tài)化時(shí)代有兩個(gè)關(guān)鍵詞:Digital和Data。曾經(jīng),好萊塢代表的內(nèi)容和硅谷代表的互聯(lián)網(wǎng)是兩個(gè)相對(duì)平行的空間。而今天,隨著互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入用戶(hù)運(yùn)營(yíng)和內(nèi)容運(yùn)營(yíng)的下半場(chǎng),Digital和Data成為這兩個(gè)平行空間之間的連接天橋,好萊塢和硅谷正在加速融合。
我們看到,互聯(lián)網(wǎng)大幅度進(jìn)入內(nèi)容產(chǎn)業(yè),內(nèi)容生產(chǎn)、發(fā)行、變現(xiàn)開(kāi)始digitalization數(shù)字化的同時(shí),Data數(shù)據(jù)也開(kāi)始在這幾個(gè)環(huán)節(jié)體現(xiàn)出越來(lái)越重要的價(jià)值。
Digital和Data對(duì)內(nèi)容產(chǎn)業(yè)的大規(guī)模賦能,也宣告了基于跨媒體平臺(tái)的"大內(nèi)容"已經(jīng)到來(lái)。
INK集團(tuán)聯(lián)合創(chuàng)始人兼總裁林恩民:資本助力創(chuàng)業(yè),創(chuàng)業(yè)無(wú)需原始資本積累
資本助力創(chuàng)業(yè)的事情,就是我們認(rèn)為資本在這個(gè)市場(chǎng)上最大的價(jià)值是什么?它跟歷史任何一個(gè)時(shí)刻都一樣。如果你有一個(gè)好的想法,你的團(tuán)隊(duì)足夠好,資本會(huì)助力你成長(zhǎng),不需要有一個(gè)原始資本積累的過(guò)程。
資本其實(shí)改變了整個(gè)創(chuàng)業(yè)環(huán)境。它是讓市場(chǎng)更公平的一個(gè)工具,這意味著每個(gè)人都要擺正心態(tài),相信市場(chǎng)一定是公平的。
市場(chǎng)有市場(chǎng)的選擇,投資機(jī)構(gòu)足夠多,其間也存在競(jìng)爭(zhēng),大家都想挑最好的項(xiàng)目。所以,大家相信一件事情,只要你沒(méi)融到資,只要你的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手融得比你多,那證明你的公司一定有短板。這個(gè)短板有可能是團(tuán)隊(duì)的,也可能是商業(yè)模式,當(dāng)然也有可能是說(shuō)服投資方的能力不夠。
總而言之,基礎(chǔ)的融資觀包括:
第一,不要抱怨;
第二,帶著一個(gè)開(kāi)放的心態(tài)看這件事情;
第三,融資其實(shí)很容易,商業(yè)模式好,市場(chǎng)前景好,總有人愿意給你投資。
投資未來(lái)就是你要有一個(gè)未來(lái)的心態(tài),不要過(guò)多追求眼前利益的得失,回歸初心,去做自己想干的事情,把這件事情做到最好,創(chuàng)造出本質(zhì)的價(jià)值,這樣這個(gè)企業(yè)才能長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展下去。
數(shù)據(jù)分析咨詢(xún)請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
訓(xùn)練與驗(yàn)證損失驟升:機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過(guò)程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類(lèi)核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲(chǔ)” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計(jì)基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計(jì)基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語(yǔ)言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無(wú)論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢(xún)效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開(kāi)的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開(kāi)始提取前,需先判斷 TIF 文件的類(lèi)型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專(zhuān)業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫(kù))處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專(zhuān)業(yè)操盤(pán)手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開(kāi)發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤(pán)手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫(kù)表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問(wèn)題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過(guò)程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶(hù)體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷(xiāo)案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見(jiàn)頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11