深度网络科技，深圳深度网络公司怎么样服务好吗

2018年的第三周，能够改变未来生活的黑科技依旧很多。有的事关颜值与时尚，比如能无线接收微波并发出绿光的可穿戴假睫毛；有的事关出行与住房，比如2年后可能就会出现的“飞的”以及用混凝土管改造的微型住宅；还有就是探索星辰大海的事儿了，NASA正计划用X射线来引导机器人飞船穿越外层空间。

其余值得关注的潮科技聚焦人工智能这个风口，研究人员一边在用AI算法预测人类的死亡，一边也在竭尽所能地攻击它们，以求AI应用能够更加安全。

未来的美妆

可穿戴化妆品新玩意！资生堂搞了款会闪绿光的假睫毛...

占据日本化妆品产业半壁江山的品牌资生堂最近和日本立命馆大学的研究人员联合开发一款带微型LED的闪光假睫毛。睫毛上安装了3.5厘米长的小型接收器，可以接收1.5米范围内传送出的微波（约10瓦），从而实现闪光效果。如果你戴着它去参加音乐会或者舞会，黑暗中你就是焦点。

未来的通勤

“空中出租车”市场又遇强劲选手，12分钟带上班族穿越伦敦

飞行汽车市场依旧火热。最近，英国一家公司对外宣称将在今年3月推出一款双座电动垂直起降(VTOL)无人机，能在12分钟内带领上班族飞越伦敦。而如果搭乘传统的地面出租车的话，同样的路程得花约1个小时左右的时间。这架“无人飞的”的巡航高度为4.5米，飞行速度能达到每小时110km，行驶里程约为130公里。

未来的住房

房价猛如虎的今天，一根混凝土水管，打造一个微型之家

要说全球哪个城市的房价最高，非香港莫属，因为这个城市已经第七年排在首位了。所以，一位香港的建筑师做起了“纳米房”的生意，将一些直径8英尺的混凝土管改造成了微型住宅，9平方米大小的空间里，有卧室、小冰箱、浴室和储藏空间，可供1-2 人居住。

Opod Tube住宅系统，单身狗或者情侣们可以去试试了！

未来的太空探索

引导机器人飞船穿越外层空间，NASA仅凭X射线就可以

太空里的GPS来了！NASA最近展示了他们研发的完全自主的X射线导航，这种技术可以在半径10英里的太空范围内定位一个以数千英里每小时移动的物体，未来希望精度能达到数百英尺，将无人驾驶的飞行器引导到太阳系及更远的地方。

这个动画显示了NICER如何扫描太空

风口上的人工智能

斯坦福的AI算法能预测死亡！这对临终关怀来说或许是件好事...

利用人工智能技术来预测病人什么时候会去世, 这听起来有点残酷。但斯坦福大学的研究人员认为，如果AI能这样做，就可以帮助医生与病人更早地进行必要的临终对话。算法基于200万名患者的电子健康档案数据进行深度学习，建立了一个全因死亡率的预测模型，能提前3-12个月来预测患者生命结束的时间。

反人脸识别的眼镜？戴上它你就是另外一个人！

Face ID正流行，但美国卡耐基梅隆大学和北卡罗来纳大学已经研发出了能骗过面部识别系统的眼镜。，眼镜利用图案来打乱AI神经网络系统的感知，导致面部识别技术失效。目前眼镜成功骗过Face++的概率为90%，针对 VGG 和 OpenFace （深神经网络系统）的测试也已经成功。该研究表明，基于深度神经网络的面部识别算法,可以被一个不做任何改变只是简单戴了一副眼镜的人所误导。

部分佩戴眼镜的研究人员在面部识别之后性别发生了变化...

腾讯这艘航母的高调转型，让产业互联网成为热词，引起了大家的密切关注。除了在乌镇互联网大会上再次表达To B的决心，马化腾更是在知乎上抛出问题：产业互联网和消费互联网融合创新，会带来哪些改变。

BAT三家的布局调整，预示着时代趋势，已由消费互联网转向产业互联网：

腾讯调整组织架构，未来20年发力To B业务；

百度Apollo、DuerOS、ABC战略全面To B，最近李彦宏更在不断提及AI赋能传统企业；

本身就是B2B起家的阿里，早已在产业互联网方面占据C位。马云提出的“五大变革”将进一步加强阿里在云计算、大数据、物联网等方面的领跑优势。

同一时间在大洋对面美国的企业软件市场并购火热，今年已发生的几起案例都是数十亿美金的大手笔。

远望资本作为一家成立于2016年的早期基金，所投公司几乎都是通过科技给企业赋能的To B公司。依据我们对整个行业的观察，今天跟大家聊一聊什么叫产业互联网？它和消费互联网有什么不同？和传统的企业软件又有什么不同？

一、在深入话题之前，先来对比一下中美企业软件市场

5年前，Aileen Lee的博客中定义了独角兽这个概念，当时全球有39家独角兽企业。现在全球有376家独角兽企业，中国的独角兽数量已经微微超过美国，但是相比美国独角兽2C和2B比较平均，中国独角兽里面几乎没有2B企业，在产业互联网方面完全是缺失状态。至于为什么，我的理解有如下原因：

1、没有规模化的甲方，就没规模化的乙方

中国的市场经济发展晚，长期以来，不管是国营企业还是民营企业，中国市场上缺乏大型企业。

当然有人会说，世界500强企业中的中美企业数量相当。但注意这其中的中国企业以国企为主，中国的民营企业于1999年后才第一次进入世界500强。

显然只有有了规模化的甲方，才会有规模化的乙方。但大多数国营企业内部的信息化建设仍然是按照省市分公司来独立建设，决策和采购上仍然是独立的甲方，始终没有形成规模化的统一管理。

长期以来，这些各地国营企业养着自己的三产公司作为IT服务公司，形成了很多地方性的小软件公司。在一个细分领域，年销售额超过5000万就成为了领军企业。这些企业软件公司的打单主要靠关系，产品能力差，没有规模效应，造成盈利水平差，无法吸引优秀人才加入。

加上我国软件版权保护不够，社会上对购买软件不够尊重，企业采购上更是重硬件轻软件，造成中国的企业软件公司在管理上更像是软件外包公司和系统集成公司，离独角兽差之千里。

2、 管理层信息化水平低

长期以来，中国企业的管理人员使用电脑的技巧不高，决策者体会不到企业信息化的好处。甚至很多民营企业的老板根本就不会用电脑，因此对企业信息化自然重视不够。

不过自2010年以来，移动互联网的发展改变了这一现状，让很多领导尝到了企业信息获得的好处。很多管理人员开始习惯于在微信或者钉钉上管理员工，阅读报表。可以说移动APP的普及，为今天企业SaaS的推广实施降低了门槛。

3、流量红利+人口红利，中国企业没有提高效率的动机

面对巨大的人口红利，互联网+移动互联网的流量红利，中国企业没有做精细化运营的动力。特别To C互联网都是以快打慢，简单粗暴就是最佳方式。为了抢时间、抢市场份额，所有跑到快的企业都是边发展边解决问题。或者只要增长好，甚至可以忽略背后的管理问题。这完全不像国外很多行业已是充分竞争，企业必须做内功优化管理效率。

可如今中国消费互联网日显疲态，线上获客已贵到令企业发指，这时大家才开始意识到精细化运营的重要。再加上产业升级，云计算的到来，数据协同和数据深度挖掘的需求，让企业端对新一代管理软件有渴求。

4、中国人力成本偏低，企业长期靠人力密集型吃饭，不需要创新和产业升级

过去中国人力成本长期偏低，早年企业起步多主打中低端制造加工业，讲究密集型劳作的规模效应。而现今这一状况随着我国的产业升级已大幅改变。首先是年轻人的工作意愿，不再乐意从事单体力劳动，导致招工非常难。其次从2011年之后我国适龄劳动力人口就不断下降，再加上社会保障法规的完善，通货膨胀等因素，导致劳动力成本逐年上升。这些均在倒逼企业不得不改造产线、升级管理，以提升生产效率。

二、回归正题，说下产业互联网、消费互联网和传统的企业软件之间的不同

首先消费互联网的使用对象是用户，为了娱乐或者购物使用，一般重视产品体验；而产业互联网的使用对象是企业，为了企业内部或者企业之间的协作，或者提高工作效率而使用。

消费互联网更重连接，连接人、信息、商品、服务等；而产业互联网更重融合，是从上下游生态的角度，真正深入到企业的产业链里面去改造，去提升整个产业的生产效率。产业互联网是人与物、人与组织、物与物、物与组织的连接。

很多人在此会产生一个疑问，做To B业务的企业服务(SaaS)行业由来已久，那么与产业互联网之间的区别是什么呢？其实产业互联网所驱动的是新一代企业服务软件的到来，特别要求软件的AI化。在这里我总结了7点，来说一说传统企业软件是如何向产业互联网进化的，以及为什么中国产业互联网的关键是AI赋能。

1.企业软件=SaaS

SaaS起源于1999年成立的Salesforce，一家CRM软件服务商。发展至今，已经没有人再怀疑SaaS将取代传统部署软件。企业软件公司将成为真正的企业服务软件公司，软件收费和服务收费将很难区分。

2.企业软件的边界模糊化

以前的软件和其他软件的通信一般需要专业的技术咨询公司做集成服务，由于企业软件的SaaS化，大多数企业都提供API接口或者信息分享接口。比如：以前企业内部信息不允许支持Twitter分享出去，现在越来越多的软件开始支持。

3. 企业软件的社交化

最近10年社交化和商业协作的发展，需要企业软件支持公司间员工的通信协作；公司内部的软件也逐渐的社交化，代表公司就是Yammer、Dropbox以及Slack。

4. 企业软件的收入来源多样化

传统软件收入主要来自于软件授权使用费和升级维护费，现在的企业软件收入还可以来自广告费、销售佣金分成、交易佣金分成和大数据销售。

比如：Zenefits通过销售企业员工福利赚钱而不是收取软件服务费；Tradeshift 通过企业应收帐款的辅助贷款赚钱。

5. 企业软件设计的2C化

成长于互联网时代的新生代逐渐成为工作的主力，他们更喜欢消费互联网软件的设计体验，更人性化。企业软件长期强调功能性和流程化，以及提高工作效率，界面一般不是特别友好。美国新一代的企业软件已经学习消费互联网软件设计，比如TripAction相比于Concur更人性化。

6. 企业软件的移动化

由于智能手机的普及，越来越多的工作可以在手机上完成，需要相应的企业软件移动化，尤其对于销售和商业智能领域。

7. 企业软件的AI化

传统企业软件强调功能化，流程化，帮助工作协作，提高工作效率，真实保留工作中的数据。新一代的企业软件强调不仅仅要记录工作数据，还要根据数据预测未来，帮助管理层决策。比如：

传统财务软件只是记账，新一代的软件还需要预测现金流使用和帮助优化现金流；

传统的CRM软件只需要记录和管理销售线索，形成销售漏斗，新一代的CRM要求可以预测成单率然后推荐优先跟踪某些销售线索（比如Everstring公司）；

传统的生产管理软件只需要完成工作流协作，现在的企业软件要进行预测性设备维护；

传统的商业智能软件只需要生成历史数据报表，现在的企业软件要进行未来数据的预测；

传统的供应链管理软件只需要完成订单管理，现在的企业软件需要进行订单预测；

大体上可以说，产业互联网需要的企业软件需要利用人工智能技术进行再造。所以我认为AI赋能才是中国产业互联网未来的关键。不过由于传统企业软件大都建立在关系数据库基础上，不适用于人工智能技术对数据要求的大批量操作、实时性，因此需要对数据存储和格式进行再造。

另外，传统软件公司的开发流程相对比较慢，更新周期长，强调功能设计，忽视人性化设计，这些代表着创业公司的机会。不过，大多数创业公司缺乏传统软件公司的销售能力和对企业需求的把握能力。

三、2B创业和投资行业的问题

观察中国的2B创投市场，大约是从2016年开始，陆续有投资机构开始对标Salesforce，投资了一些服务小型企业的SaaS创业公司。其估值模型为企业用户数量，迅速形成了几家独角兽企业。

不过这些投资却忽略了中美企业之间的差别：

美国中小企业主的IT水平比较高，针对这些企业的SaaS销售可以完全线上化，软件的使用培训完全可以自主完成，因此美国的中小企业SaaS公司的销售成本和服务成本都相对于中国低很多。

中国SaaS采取会议销售为主流模式，主要采取线下渠道销售，这些模式的转化率低，成本高，造成软件收取的年费至少在5000以上才能覆盖。对比美国，中国中小企业本来收入就较低，因此软件支出占企业经营成本比例高，造成了目前续费率低的窘况；

中国对软件版权不够尊重，经常一个企业内部共用一个帐号，这对于SaaS软件按帐号收费的商业模式造成冲击；

中国的中小企业经营环境比较差，企业经营周期短。之前看过一份统计，一般中国中小企业的经营周期短于3年。如果按照Salesforce的商业模式，有免费试用时间，加上覆盖销售成本的时间，经常到企业该要续费的时候，企业已经关闭了。

正因为中小企业存在以上诸多问题和不确定性。经过前几年针对中小企业SaaS投资的摸索，很多企业开始转移到针对大型企业和政府的软件服务市场，取得了很多成果，这个市场的特征是销售周期长、订单额大、订单少。

大型企业软件市场有一句名言，“采购IBM不会错”。讲的是企业CIO作为企业运营支持部门负责人，因为不是创新部门，第一任务是支持企业正常运营不犯错误，因此管理和采购倾向于保守。一般会采购使用知名品牌和大型软件服务企业的方案。毕竟，如果采购IBM都不行，那么小软件公司更不行了；另外，既然竞争对手都采购了XX的软件发展不错，我们需要采用同样的软件。

因此，对比大型公司，创业公司在这个竞争市场完全没有任何优势。在消费互联网市场上的船小好调头、产品体验好这些优点，完全发挥不了任何作用。而且大型软件公司有专业的打单团队，有资金和技术资源来免费替大客户做解决方案。这导致创业公司不得不作为大型企业软件集成商的供应商间接切入市场。

同时互联网出身的创业团队有以下缺点：

消费互联网市场的创业者经常可以从自身或者周围朋友身上观察到痛点和创业机会，但是企业市场需求相对比较难发现，2C的创业者经常想当然进行创业，产品做好后接触企业用户后才发现是个假需求；

不够耐心，相对于消费互联网，企业软件市场经常开发周期长，增长慢，需要极度耐心；

企业软件的开发周期长，从技术实现上来看，企业软件的技术要求并不低；

追求用户数量，忽视用户质量；

重视产品，忽视销售。要知道Oracle、Siebel、Salesforce的创始人和CEO都是明星销售，这些人是擅长销售，懂技术，懂产业；

缺乏产业经验开发产品，缺乏人脉获取第一批关键客户：消费互联网周期短，更新快，创业者年轻；企业互联网则需要深厚的行业经验和人脉，一般需要10年行业积累。

不过在中国企业软件市场上，相对于大型企业软件公司，互联网出身的创业公司又有以下优点：

人员素质高，创新能力强。当前人工智能带来了将原有企业软件再造的机会，这同时给企业软件创业公司带来了机会；

行动力快，有活力；

世界领先的企业软件公司如何进行产品开发？

还有一个值得关注的问题是，经调查了解，中国的企业软件公司普遍缺乏正确的产品开发流程：互联网出身的创业者习惯先快速开发产品，然后给企业试用然后快速迭代；做传统企业软件开发出身的创业者大多数习惯于项目制外包，这导致清晰定义产品的能力差，为了取得暂时的收入无法拒绝企业的定制化需求，无法将项目产品化。

我们来看下世界领先的企业软件公司产品开发流程：

首先进行广泛市场宣传，看看PMF（product-market-fit），直到发现明确市场机会；

明确市场机会后，确定这个行业的领军企业，说服他们作为企业的CAB（Customer Advisory Board）成员；

软件开发初期，定义软件需求的时候，每个月和CAB成员开会，共同确定软件需求；

软件开发中期，每个季度和CAB开会，审查产品的开发进度是否符合企业客户的需求；

软件开发末期，进入市场宣传预热后，邀请CAB企业对产品进行背书。因为这些CAB企业都是这个行业的领军公司，这些公司现在成为了决定企业软件销售是否成功的标杆企业客户。可以解决“采购IBM不会错”的问题，毕竟市场老大采购了。

准备软件的产品手册和市场宣传材料。市场宣传材料包括：标杆企业背书，产品功能列表，Factsheet，以及与竞争对手的对比。难以置信的是，中国的企业软件公司绝大多数缺乏这些基本的市场资料，通常提供一个信息繁杂的PPT。

说一下远望资本投资企业软件的几个标准：

创业者能够清晰定义自己的市场和产品；

有标杆客户的背书；

在已经完成PMF的前提下，需要融资来更好的产品化；

在已经拥有标杆客户的前提下，需要融资来建设销售团队扩大销售规模；

最后，说一个趣闻，来看下美国企业软件公司对于市场宣传的重视和企业间竞争的白热化程度。

Salesforce在1999年成立的时候，CRM市场的巨无霸是Siebel。Salesforce清晰地定位自己要颠覆Siebel的SaaS解决方案。所以市场宣传自己虽然小，但是愿意挑战巨无霸Siebel。他们在Siebel开客户大会的时候，会提供免费出租车服务，将Siebel的客户从机场接送到酒店或者会场的路上时，不断安利销售Salesforce的产品。

另外，作为企业软件市场的大哥Oracle，也面临着类似的骚扰。即通向Oracle总部的101高速公路出口的广告牌长期被竞争对手买断。每当Oracle宣布新产品的时候，竞争对手就以嘲笑方法进行市场反击。

在会心一笑的同时，可以看出中国的企业软件和To B尚是一个未充分竞争的市场，对于创业者，这里蕴含着巨大的改造空间和异军突起的机会。

概要：2017年即将过去，在这一年中出现了很多激动人心的技术进步，也出现了很多颠覆传统的初创企业。

2017影响世界的十大颠覆性技术

2017年即将过去，在这一年中出现了很多激动人心的技术进步，也出现了很多颠覆传统的初创企业。

CB Insights挖掘了很多创投数据和媒体信息后，总结出了影响世界的十大颠覆性领域，涵盖了：神经技术、再生医学、自动化建筑、智能公共安全、合成农业、火箭发射器、AI芯片、大规模仿真、合成动物产品和极端物流，并选出了这10个领域中最有可能改变世界的30家初创企业。

截止11月13日，这30家初创企业在今年已经获得了31次共计13亿美元的融资。已有超过180家投资机构进行过注资，投资数量最多的机构是A16Z、Data Collective、IndieBio、NEA、红杉和SOSV。

获得投资金额最多的是对现实世界搭建模拟化场景的企业Improbable，总共获得5.54亿美元融资，获得投资机构青睐最多的是利用固定翼无人机提供边远地区药品投放的服务商Zipline，共获得20家投资机构的注资。

从地域分布上来看，这30家企业主要分布在北美，有22家企业总部设立在美国，2家在加拿大。欧洲主要集中在英国，有2家企业。俄罗斯、中国、阿联酋和巴西各一家。中国的AI芯片初创企业寒武纪有幸入选。

星河研究院根据这份报告，挑选出10家企业详细介绍，投资人和创业者都可从中借鉴行业发展趋势和新经济形态、新技术元素，让我们来看看它们的闪光之处。

Enjoy it。

一、神经技术

思维和大脑的研究是科学的最后一个领域。

虽然这个领域在过去的几十年中已经取得了巨大的进步，但对于思维和大脑功能基本原理的理解还几乎处于空白。

神经技术的出现和发展可以帮助我们进一步了解人类大脑，从而达到对一些神经性的疾病加以预防和治疗。

典型企业：NeuroPace——预防癫痫疾病

NeuroPace提供一个可植入的设备叫做RNS系统，来治疗神经系统疾病，最初的重点是治疗癫痫疾病。

这个设备可以学习患者特有的脑电波模式，一旦脑电波活动异常，设备即可识别，并发送短暂的脉冲使脑电波正常化，从而达到治疗癫痫发作的效果。

NeuroPace总共获得1.65亿美元融资，投资机构包括Johnson & Johnson Innovation、NEA和KPCB等。

二、再生医学

再生医学是指利用生物学及工程学的理论方法重新创造已经失去功能或功能受损的组织和器官，使其具备正常组织和器官的结构和功能。

在未来，干细胞和其他类型的细胞可以用来治疗会导致死亡的慢性病和无法治愈的疾病。

典型企业：BlueRock Therapeutics——制造细胞

BlueRock利用诱导多能干细胞（induced pluripotent stemcell, iPSC）疗法使用健康细胞来治愈一系列疾病。

这个疗法最早是2006年由日本的两位科学家ShinyaYamanaka和KazutoshiTakahashi在世界著名学术杂志《Cell》率先发表，Shinya Yamanaka还因此于2012年获得诺贝尔奖。BlueRock利用这个技术，可以制造几乎无限量的纯净健康的细胞。目前主要针对严重的大脑和心脏疾病，例如帕金森氏综合症和充血性心力衰竭。

BlueRock总共获得2.25亿美元融资，主要的投资机构包括拜耳、Versant Ventures等。

三、自动化建筑

根据美国商会的一份调查报告，在2017年第二季度，将近95%的承包商在寻找技术工人工作的时候遇到了困难。

预计在未来的6个月，承包商雇用具有足够技能的工人的难度将进一步加大，东北部的承包商的困难将比南部、中西部或西部更加严峻。基于这样的情况，越来越多的技术工种将被机器所代替。

典型企业：Built Robotics——自动化移土

Built Robotics提供机器人技术来进行自动移土和施工作业。

公司将无人驾驶汽车的传感器改造成适合现场作业的设备，并开发了专门为建筑的基础作业（例如挖掘和建筑地基分级等）而设计的自动化软件。

这个整体解决方案可以解决建筑行业长期劳动力短缺的问题，提高生产力并防止工伤事故。

BuiltRobotics总共获得1500万美元融资，主要投资机构包括NEA、Great Oaks Venture Capital等。

四、智能公共安全

2017年恐怖袭击事件层出不穷，伦敦、曼彻斯特、纽约、拉斯维加斯、埃及……都遭受了****的袭击，无辜的民众死伤无数，公共安全受到前所未有的关注。

有些恐怖袭击在发生前就已经受到FBI等机构的关注，但恐怖袭击到底何时发生、将会以什么方式发生仍然没有办法预知和预防。

对于未来的公共安全，利用自动识别技术即时的扫描和识别恐怖分子或武器将会是一种很好的预防方法之一。

典型企业：EvolvTechnology——保卫一定区域内的安全

EvolvTechnology建造针对物理安全的硬件和软件系统。它提供一个安全门，可以对任何进入这个门的人进行快速扫描，不需要他们停下来或放慢速度，成像传感器即可检测到异常情况，例如是否携带枪支或炸弹，并进行报警。

Evolv的软件系统还可以与摄像头和人脸识别软件进行集成，通过人脸识别进入场地的人，并与数据库进行比对，实时鉴别可疑人物。

EvolvTechnology总共获得3780万美元融资，主要投资机构包括Gates Ventures、In-Q-Tel、General Catalyst、Data Collective等。

五、合成农业

到2050年，全球的食品需求可能要增长近98%，而合成农业将有助于满足这些需求。

典型企业：Indigo——“微生物”新农业

Indigo利用机器学习算法、基因组测序和计算生物信息学方法，创建了一套农业微生物基因组信息数据库。

可以分析出对植物健康最有帮助的微生物，抵御农作物病虫害、增加营养摄入量以及水分利用率，以自然的方法促进作物健康，进而培育出耐旱、抗病虫、产量高、单棵质量好，且无基因改造的“超级”农作物。

Indigo已经建立了一个平台，发现并生产出一些“超级”候选作物，包括玉米、大豆、小麦、棉花和蔬菜等。

Indigo在今年9月底获得了1.56亿美元的D轮融资，估值已达12亿美元，本轮后总融资金额已达到3.2亿美元。

主要投资机构包括Flagship Pioneering、Baillie Gifford & Co.、Alaska Permanent Fund、ActivantCapital Group等。

六、火箭发射器

根据已经公布的和未来的开发计划，预测到2022年，多达3000个纳米卫星（1公斤－50公斤）／微型卫星（50公斤－100公斤）需要发射。

估计在2018年，将有300-400个纳米卫星发射。到2022年，将有另外的约2500个纳米／微型卫星要进行发射。

典型企业：RocketLab——发射小型卫星

RocketLab是一家研发小型运载火箭的初创公司，其建造的全碳复合运载火箭，专门为发射小型卫星而设计，抢占的是10U载荷以下的小型卫星市场，与SpaceX形成差异化竞争。

其发动机的主要部件均为3D打印，采用的技术是电子束熔融，推力高达5000磅，可以将小型卫星迅速的送到商业轨道。

RocketLab是一家独角兽企业，在今年3月获得7500万美元D轮融资，本轮过后总融资金额达到1.48亿美元。

主要投资机构包括In-Q-Tel、Lockheed Martin、Khosla Ventures、Bessemer Venture Partners等。

七、AI芯片

人工智能的应用正在蔓延至各个领域，这意味着AI公司还会得到加速发展。

AI芯片作为AI场景下底层的计算资源，可以解决AI所需要的存储和运算处理问题，并结合各个领域已经存在的海量可标记大数据作为数据集，为AI的技术层和应用层提供资源。

典型企业：Graphcore——探索机器智能

Graphcore是研发专门为AI设计的智能处理单元（IPU）的公司。IPU芯片比同类产品的性能提升了10-100倍，可以降低云应用和企业数据中心的AI应用成本。

这种芯片可以部署于各种机器学习的应用，例如联网设备、自动驾驶、云计算以及机器人等领域，为大型的互联网公司提供具有处理海量数据能力的服务器。

Graphcore在今年11月份获得了5000万美元C轮融资，本轮之后总融资金额已达到1.1亿美元。

主要投资机构包括Samsung Catalyst Fund、Dell Technologies Capital、Robert Bosch Capital等。

典型企业：寒武纪（Cambricon）——模拟人类神经细胞

寒武纪是一个专门针对人工智能深度学习而设计处理器的初创公司，其发布的1A芯片是全球首个商用的神经网络处理器芯片，在运行主流智能算法时性能功耗比全面超越传统处理器。

公司现在正在开发一种模拟人类神经细胞和突触进行深度学习的大脑启发处理器芯片。寒武纪的芯片可以使AI用于计算机视觉、自动驾驶和飞行、安全监控、语音识别等等。

同时，公司还为开发人员提供了一个AI软件平台。

寒武纪在今年8月获得了1亿美元的A轮融资，总融资金额达到1.01亿美元。主要投资机构包括阿里巴巴、联想创投、国投创新等。

八、大规模仿真

随着大数据的发展和算力的提高，越来越多的场景可以被虚拟化并进行真实场景的仿真，从而可以缩短验证时间、协助做出更好的决策、检验边缘情况以及降低犯错成本。

典型企业：Improbable——建立模拟世界

Improbable在开发一个操作环境，允许用户建立可以实时运行的模拟世界，从而模拟数百万个真实世界实体的行为和交互。

该公司目前专注于游戏开发，但这项技术对于从商业到安全的各个行业都有影响，使得企业和组织在实际执行之前可以很好的预测并理解他们选择的结果。

Improbable在今年5月获得了由软银领投的5亿美元B轮融资，本轮之后总融资金额达到5.55亿美元。

主要投资机构包括软银、淡马锡、A16Z、Horizons Ventures等。

九、合成动物产品

目前的畜牧生产是不可持续的，而到2050年，牛肉和羊肉的需求将会增长95%，这一部分额外的需求可以用实验室合成的动物产品替代和满足。

典型企业：MemphisMeats——替代传统肉类

MemphisMeats研发了一种技术可以在实验室生产肉类，而完全不需要饲料、喂养和最后的屠宰过程，它通过在实验室里养殖动物干细胞来完成。

与常规的肉类相比，这项技术所需的温室气体排放量、土地和水量减少了90%。未来，该公司将会扩大生产，希望来未来可以完全取代传统的肉类。

MemphisMeats总共获得2000万美元的融资，主要投资机构包括Bill Gates、Cargill、Kimbal Musk、DFJ等。

十、极端物流

在很多发展中国家或欠发达国家，缺乏基础设施是比贸易关税更严重的贸易壁垒。

如何利用科技手段帮助这些国家以弥补基础设施的不足将是改变这些国家命运的重要手段。在物流行业就出现了一些这样的初创企业。

典型企业：Zipline——按需分配血液

Zipline建造固定翼医疗无人机，并进行空运服务，将医疗用品投放到无法通过陆路进入的地区的诊所或医院。

远程诊所和医院的医疗工作者通过发送短信向Zipline提出需求，以便他们按需提供血液等医疗用品。

Zipline提供最多的服务是向偏远地区的诊所和医院提供分娩手术或复杂分娩期间的输血血液，或提供治疗疟疾的药品。该公司正在与卢旺达和坦桑尼亚政府合作。

Zipline总共获得4720万美元融资，主要投资机构包括斯坦福大学、A16Z、Google Ventures、红杉等。

2018年改变世界的四大技术趋势

在这个创新不息的时代，你唯一能够百分百确信的预测就是明天肯定会和今天大不相同。

想要预测未来，需要一定程度的自傲，可能还要应对各种各样的质疑。在过去的几年里，我曾经做过几项预言，之后看来也算是先见之明。2011年，我就说过社交媒体会影响美国总统大选。有些预言甚至需要更长的时间来验证，比如在1992年的时候我预测到，互联网这种新事物会推动好莱坞工作室与电信公司的合作。

多年经验告诉我，预测未来的最好方式，是要多和创造未来的人相处。如果你与一家顶尖咨询公司合作，接触的客户都是领先技术的创造者，那么要你识别最具潜力的趋势，不过是水到渠成。

以下是我预测的2018年四大技术趋势：

01

物联网演变成物联网+区块链

预言家们犯下的最大错误，就是低估了超连接世界飞速发展的潜力。汽车花了一段时间才盛行于世，那是因为想要成为司机的人，需要等待道路和加油站的建设。

但是当下颠覆性创新的出现依靠的是现有移动设备的基础设施，这使得大多数公司与数十亿消费者只需几下点击就能进行沟通。物联网技术便是其中之一，它可以在一些设备上安装智能传感器，让人们做些诸如让亚马逊的数字助理Alexa关灯，或者点个披萨这样的事情。

但是区块链，这个当下大热比特币的基础技术，可以让物联网变得更有用处。它可以横跨成千上万个电脑创建数字记录，极大地降低被黑客攻击的风险。

物联网和区块链的结合就是BIoT，它催生了一大批新服务和新公司的诞生。你可以用它追踪药品运输，也可以创建一个智能城市：连接供热系统，更好的控制能源使用；接通红绿灯，使得高峰期的道路更加畅通。

2018年，公司都会开始使用应用程序接口（API）或者用来连接不同数据库和电脑的软件。善用BIoT，从仓库传感器获得信息就会变得像访问手机网站一样简单。当制造商、零售商、监管机构和运输公司从嵌入在产品、卡车和轮船上的传感器获得实时数据的时候，分销链上的每一个人都能凭其之前无法具备的洞察力获益。公司和消费者也可以通过BIoT确保区块链上自己最重要的数据不会被泄露。

02

金融科技的复兴

虽然比特币和区块链占据了2017年的头条，但是社会与移动支付从根本上改变了金融市场。中国的移动支付总额已经超过5万亿元。

在支付链中，由区块链加速结算功能、智能合约处理结果，所有的环节都易受干扰。2018年，人们将会加速研发面部识别、声音ID和指纹等生物识别技术，减少刷卡结账等，加速购物过程。届时，你可以拿手机扫描眼睛，通过视网膜支付技术识别身份、进行支付。

不妨再大胆地预测一下：说不定明年一些大型零售商可能会乘着加密货币的浪潮，发布自己的安全货币。

2018年的金融科技可能会更环保。随着加密货币的总价值超过3000亿美元，现今也有了推动量子计算投资的经济动力。用亚原子级的能量进行计算，速度几乎比现在微处理器快十亿倍。

据估计，目前挖掘比特币等加密货币需要的电量比159个国家的总用电量还多。随着加密货币碳足迹的急速增加，预计目前电脑挖掘比特币会消耗28太瓦时（TWhs）的电量，但是量子计算却可以大幅降低用电消耗。

分析师们预测，随着传统金融机构将通过更高效的支付系统、贷款程序和信用工具，按照处理传统法定货币的方式对待加密货币和其他数字财产，未来两年内银行每年可从区块链的加密货币上获益10亿美元。在此过程中，消耗更少的能量，可以给世界带来更多生机。

03

AR技术成为主流

在智能手机出现的10年前，大部分人都会觉得盯着看手机5个小时肯定是不可能的事。不过在2018年，低头族可能都要抬起头来了。

手机游戏 Pokémon GoAR为AR娱乐行业拉动了十亿美元的需求，并引起了各大品牌的注意。价格实惠的AR眼镜的发明，可以让手机安静地躺在口袋里，而让平视显示器（Heads Up Display）改善我们的工作、购物和娱乐方式。

平视显示器，最初以战斗飞行员头盔和汽车挡风玻璃上的监测仪表而闻名，并将成为消费者眼镜的新标准。设想你漫步于异国街道，时尚前卫的太阳镜，会把商店招牌等信息翻译成你的母语。

商场内的AR技术可以根据客户身材定制模特，充足的虚拟库存可以与任何一家网店匹敌。商家可把AR技术设置在包装上，在你查看货架商品的时候直接播放宣传片，或者出现代言人的虚拟形象，让他给你介绍产品。虚拟弹窗可以出现在任何人群拥挤的地方（体育场、繁忙的街道角落，甚或是地铁里）。这些不费砖瓦泥石的零售店，让商家得以在凡是带宽能触及的地方，给顾客带去有趣的购物体验。

Li-Fi是一种利用光谱传输数据的新型技术，传输速度是WIFI的100倍，它可以把物品的高清虚拟影像带进商场。Li-Fi和AR强强联手，可以让消费者了解商店内各式各样的产品和库存。

挥一挥手，汽车销售员就能改变汽车的模型、颜色，在展厅里随地定制其他特征。将现实与虚拟元素相结合，可以增强户外体验。21世纪的体育馆，观众或许就可以戴着平视显示器查看运动员的信息。如果你在家里看拳击比赛，AR技术可以让你在客厅体验到如临现场的激动。AR技术的真实愿景，就是不需你问，便能给你呈上所需信息。

对许多人来说，2018年可能是“增强生活”的开元之年。

04

机器人2018

当我们打电话预定机票或者确认银行账户余额的时候，已经习惯了与机器程序进行对话。自然语言机器人的用途会越来越广泛，它将从自动客服逐渐拓展到日常服务。

家庭机器人将不只是满足于回复要求，它还能主动提供及时信息，比如：“主人，该吃药了。”移动机器人总是随时随地伴你左右，让你觉得自己是堂吉诃德，而它就是忠诚勤恳的仆人桑科·潘萨。

试想一下，有一位机器人时常在耳边提醒“不要买这件东西或你的信用额度要超了”，或者是“停车计时还有两分钟。”它可以帮助我们照顾孩子，充当投资顾问，是我们信任品牌的一种无所不在的增值。2018年，我们的手机会安生地呆在口袋里，为了给顾客提供更好的服务，企业会加大投入研发聊天机器人，而不是手机软件

当然，预知未来总是充满了变数。

正如我相信这四个趋势会发生一样，形形色色的问题都会拖慢技术发展的步伐，比如说：网络安全、政府管控以及最重要的——消费者接受和适应改变的能力。在这个创新不息的时代，你唯一能够百分百确信的预测就是明天肯定会和今天大不相同。

未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能，互联网和脑科学交叉研究机构。

由互联网进化论作者，计算机博士刘锋与中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心石勇、刘颖教授创建。

未来智能实验室的主要工作包括：建立AI智能系统智商评测体系，开展世界人工智能智商评测；开展互联网（城市）云脑研究计划，构建互联网（城市）云脑技术和企业图谱，为提升企业，行业与城市的智能水平服务。