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[行业信息] 2019新技术浪潮下的产业变革大趋势

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发表于 2019-7-18 17:16:04 | 显示全部楼层 |阅读模式
时代巨轮滚滚前行,一波又一波的技术浪潮翻涌袭来。人工智能、大数据、5G技术、机器人……这些技术在2018年都呈现出不一样的发展和进步,其中,人工智能、大数据已经渗透到各行各业,已实现初步开花结果。5G技术的兴起、各个国家地区的快速推进,也令我们看到了2019年有望迎来5G智能手机的曙光。协作机器人为工业机器人带来颠覆性创新,并预示智能制造领域的下一个“风口”……在人工智能、大数据等一轮新技术的驱动下,层出不穷的新应用场景正在遍地开花,同时,新的商业模式也在不断孵化。此时,站在变革十字路口上的各行各业值得我们认真洞察及深入的探究。服务型机器人、智能客服、大数据将重塑传统银行业“您好,我是机器人小美,请问您需要咨询哪方面的业务?”在中国建设银行大厅里,一个约1.3米高服务型机器人发出甜美的声音,欢迎来到它跟前的客人。这两年来,在银行业中我们看到不少服务型机器人、智能语音客服的身影。甚至有不少科技人士称,在不久将来,它们将取代原有传统柜台业务人员的“饭碗”。国外银行业在服务型机器人的应用上更领先一步,如:欧洲的英国苏格兰皇家银行、瑞典北欧斯安银行、西班牙桑坦德银行等已投入使用人工智能客服;日本软件银行也启动机器人pepper与客户交流互动,三菱东京UFJ银行推出机器人NAO接待顾客等。而纵观国内,中国银行、交通银行、中国农业银行、中国邮政储蓄银行等多家银行在网点大堂均设置了智慧型服务机器人。智能机器人与客户友好互动,活跃银行大厅氛围,从而为客户带来不少新鲜感与亲切体验。而智能客服的大量应用,也为银行业带来了高效、对客户需求更精确化、业务种类更丰富等变化。2015年,阿里巴巴发布了人工智能购物助手虚拟机器人——阿里小蜜,它通过学习大量服务记录和知识,为客户提供一对一顾问服务。同年“双11”期间,蚂蚁金服95%的远程客户服务由智能机器人完成,实现100%的自动语音识别。由此可见,未来银行的客服工作将会由智能语音机器人完成。值得一提的是,在各项新技术中,大数据是在银行业乃至各行各业实现商用的“主力军”。大数据在金融行业的渗透力度可谓是超乎想象之大,在银行等场景的应用包括:投资顾问、风险控制以及监控安保等。在投资顾问方面,融合了大数据、云计算技术的人工智能,通过对数据信息的收集、识别、判断以实现实时处理,用户的日常金融行为也被迅速数字化采集到银行的数据池中。在经过人工智能即时处理后,将形成客户自我征信体系,防控潜在风险。人工智能浪潮将重塑传统银行业,这是不可避免的未来趋势。随着国内近几年AI初创企业的拔地而起,金融领域的变成了人工智能抢占的高地之一,而银行是最重要、最有把握实现商用落地的应用场景之一。大数据、云计算、区块链等新技术正在由表及里,由浅入深,深刻改变银行端到端的核心业务流程。“数据资产”将成为银行最重要的资源和核心竞争力,传统银行将依靠科技从现有的“流程银行”转变为“数据银行”。传统媒体:“AI主播”、“机器人记者”上岗回首过去几年,传统媒体都在经历转型的寒冬,恐慌、焦虑席卷媒体界。电视台、传统报刊、杂志社几年前便开始受到网络媒体、移动媒体的强烈冲击。记忆中伫立街角的报刊亭逐渐淡出历史,电视台的广告经营褪去了上世纪90年代至本世纪初期的炙手可热,一大批伴随80、90后成长的杂志纷纷宣布停刊,取而代之的是如潮水般涌动的手机移动端资讯以及一条条生活娱乐短视频。与此同时,新技术的涌入也在催促媒体行业的变革。不破不立,自我迭代才是立命之本。 如今,靠脸与才华吃饭的荧屏主播也可能在未来十年后面临下岗压力。日本NHK在2018年4月便启动了AI“新闻主播Yomiko”播报5分钟新闻节目。她在节目中模拟真人主播的声音播报记者写成的新闻稿件。AI主播的实现,由技术人员事先请NHK旗下的主播阅读大量新闻稿件并录音,并将这些语音数据分解为10万个音素,AI主播也会在事先训练记忆大量的地名、人名等专有名词。NHK还借助AI主播的热度来趁热打铁,开设智能手机网站,并借助AR(增强现实)技术,令网友在访问网站时享受与Yomiko合影的有趣体验。AI解决方案如何为媒体加持,是未来聚焦方向在新闻创作背后,大数据、云计算、深度学习算法同样在为媒体探索大数据时代媒介形态和传播方式注入强大驱动力。2018年12月,新华社发布了首个媒体人工智能平台——“媒体大脑”,提供基于云计算、物联网、大数据、人工智能等技术的八大功能,覆盖报道线索、策划、采访、生产、分发、反馈等全新闻链路。令人眼前一亮的是 ,新华社也发布了首条由“媒体大脑”的智能媒体生产平台系统制作的MGC视频新闻,视频时长2分08秒,但计算耗时只需10.3秒。MGC新闻的生产原理可归结以下几步:首先通过摄像头、传感器、无人机等设备获取新的视频、数据信息,再由图像识别、视频识别等技术让机器进行内容理解和新闻价值判断。依托于大数据的“媒体大脑”会将新理解的内容与已有数据进行关联,对语义进行检索和重排,实现新闻生产的智能化。同时,人工智能还将基于文字稿件和采集的多媒体素材,经过视频编辑、语音合成、数据可视化等一系列过程,进而生成一条内容丰富的新闻。针对人工智能媒体平台的诞生,新华社副社长刘思扬表示,“媒体大脑”和MGC新闻的出现,不是要取代记者和编辑,而是在更高层面上,把人与物的延伸连接起来,更快、更准、更智能地获得新闻线索和新闻素材,赋能记者和编辑,帮助媒体提高生产力。媒体大脑可能不是未来媒体发展的唯一方向,但一定是其中一个方向。”抛开最初AI主播带来的“人类新闻工作者被淘汰”的恐慌,事实上,我们应该把目光聚焦在媒体如何应用人工智能解决方案为节目效果、文字阅读体验感加持。通过大数据收集并记录用户阅读习惯、爱好、行为模式等功能,来为不同读者推荐符合其喜好的内容和文章范畴。个性化推荐成为新媒体抢夺用户群体的一大利器。而站在新闻工作者角度,人工智能解决方案能够帮助记者编辑更高效、更彻底地收集和理解数据和信息。比如通过识别社交媒体的趋势,探索更吸引用户的报道方式。简而言之,人工智能解决方案有利于新闻工作者用来分析和理解现在的信息内容以及过去的工作方式,从而为将来创造更好的内容提供具体的改善方法。受人工智能加持下的媒体工作者,未来或许将拥有更多时间花费在做更有深刻见解的分析解读、创意性内容上。新零售场景遍地开花 “移动支付+大数据”为最大功臣移动支付“联手”大数据,以线上、线下方式渗透到我们衣食住行各个方面,以客户体验为主的新零售正在逐步取代以“货、场景及人”为主的传统零售格局。从2017年开始, 一系列线下新零售场景正遍地开花,随之布局新零售领域的公司也受到市场的追捧、资本的青睐。近几年来,互联网的蓬勃发展,电商兴起都令传统零售业陷入低迷,并努力寻求转型之路。随着大数据、移动支付等技术的日益成熟,仿佛赐予了传统零售业“涅槃重生”的希望。在大数据与移动支付的赋能下,以技术为基础、融合线上线下的“新零售”机遇应运而生各个应用场景呼之欲出。新零售最初实现落地的场景之一是“无人零售”,它引领了传统零售业的时尚趋势,也在全国各地开花。而进一步观察,“无人零售”的背后有移动支付的强势增长作为依托。其中,我们生活中应用最广泛的移动支付,则是以二维码及NFC为主。而移动支付平台目前以互联网巨头腾讯和阿里巴巴的布局为主。除了移动端支付方式以外,生物识别技术也在强劲发展中,它包括:人脸识别、指纹识别技术、基于人脸识别的3D视觉识别技术、体态识别、虹膜识别等。如:2017年底苹果推出iPhone X,支持Face ID,脸部识别技术来进行移动支付。而指纹识别技术虽较早便投入市场应用,但国内诸多手机厂商正在努力研发指纹识别技术,并发力物联网领域。但目前来看,大部分新零售的线下场景中,移动支付方式以二维码及NFC为主,而脸部识别技术更多地应用于安检、身份识别等场景 。在移动支付技术的支撑下,以人力为主的传统便利店被扎堆式增长的无人零售柜取代、品牌连锁店纷纷朝注重便捷、舒适感的生活体验馆改造,以锁定原有用户客群。新零售的运营与完善,完全离不开大数据。因为大数据能帮助商品生产者与服务者,能更好地理解消费者,在对消费者需求的洞察之上,指导商品的生产与服务的优化,进而在所有合适的场景里(线上、线下)提供给消费者。因此,新零售的新,不仅在于可移动支付,还体现在海量且精准的数据上。除了线上线下互相结合的零售场景以外,移动支付+大数据也为共享经济提供了一片广阔的成长土壤。共享经济,成为2017年年度热词。其中,最接地气的共享经济,首先体现在共享单车的大规模兴起及使用上。尽管摩拜和ofo在经历了前两年资本追捧、用户青睐的快速发展后,热度逐步消散并面临严重亏损。但共享出行这一概念和生活方式预计将会延续。如哈罗出行与ofo、摩拜不同的地方在于,除了共享单车以外,哈啰出行还包括顺风车、打车、助力车等产品业务,目前注册用户超过2亿,已进入宁波、杭州、厦门、武汉等300个城市。智能出行的兴起,同时也令传统自行车销售商受到一定程度的冲击。据某自行车销售店主透露,在共享单车的冲击下,他们今后更加关注自行车品类细分化的销售,在选择产品上也更倾向于高端配置的山地车等, 而非普通的自行车,以维持实体店的运营。关于协作机器人兴起的原因以及传统工业机器人的不足,珞石机器人联合创始人韩峰涛表达了他几点看法。首先,传统工业机器人部署成本高。第二,传统机器人无法满足中小企业需求。由于目前机器人新兴市场的主要客户是中小企业,其产品一般以小批量,定制化,短周期为特征,没有太多的资金对生产线进行大规模改造,并且对产品的ROI(投资回报率)更为敏感。由于传统的工业机器人主要面向大规模生产,因此无法很好满足中小企业的生产需求。第三,传统机器人无法满足新兴的协作市场需求。随着人力成本上升,许多从前单纯依靠人力的行业,开始寻求机器人自动化解决方案,例如3C、医药、食品、物流等行业。据了解,这些新兴行业的最大特色是:产品种类多、体积普遍不大、对操作人员的灵活度/柔性要求高。而协作机器人的最大特点在于:安全,低成本以及易于上手的使用方式。在生产中使用协作机器人,可以由人类负责对柔性,触觉,灵活性要求比较高的工序,机器人则利用其快速、准确的特点来负责重复性的工作, 以实现高效精准的生产。协作机器人,有望成为智能制造的下一个“风口”。人机协作,将成为未来智能制造领域的一大趋势。从应用领域来看,目前协作机器人主要应用在仓储物流、医疗、3C等。其中,研发品类最多的是仓储物流机器人。仓储物流中的拣货环节,是协作机器人应用最广泛的环节。在这个环节中,目前主要有两种方案:一种是货架移动而拣货员不动,以亚马逊的kiva Amazon Robotics 系统为代表;另一个方案是保持货架不动,而使用移动机器人+机械臂来代替工人完成移动拣货的功能。例如IAM Robotics,使用FANUC的轻型机器人搭配3d视觉系统来做货架分拣。因此,在电商行业蓬勃发展的当下,不难看出这是一个潜力巨大的市场。作为一项颠覆性的创新技术,协作机器人在工业机器人界中快速生根。与其相关的柔性机电一体化、人机交互、云机器人等技术将很可能成为机器人领域中技术研发与投资的“风口”。在未来,协作机器人将会渗透更多行业,如安防、军事等,将改善人与机器的合作方式,更高效地创造商业价值。新一轮技术浪潮正在促使各行各业发生裂变,在不可遏制的技术演进、产业变革之际,我们探讨最多的就是这些技术会不会取代人类员工等问题。然而事实上,对于个人而言,我们应该更多地去学习、探索如何把技术融合到日常工作中,让其作用发挥到淋漓尽致,而人类员工更需要把专注力投入到更有创造性、更具分析、思考性的工作内容上。对于产业而言,产业需要用开放性思维去拥抱具备颠覆性、为产业赋能的新技术,成为下一个经济周期中的“弄潮儿”。

2019新技术浪潮下的产业变革大趋势

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