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金准数据2017中国“互联网 +”数字经济指数研究报告(下) 2017-06-23 10:37:08

1、双创分指数:理性回归

3.1双创分指数排名变化

2015年相比,双创分指数省级排名位次变化较小,排名前五的省份没有变化,四川上升一位至第六名,位置与重庆对调。广东和北京延续2015年的创新创业两强格局,两地双创活动占全国总量的40.7%,与去年持平。其余省份排名位次变化都在两位以内。

城市排名方面,头部城市排名变化较小,2016年排名前八位的城市与2015年完全相同。武汉上升两位,与天津位置对调,进入前十名。福州和南昌排名分别提升四位和五位,进入全国双创前二十名。

        

3.2 双创活动理性回归

3.2.1 双创分指数增长减缓

2016年是移动互联双创活动的小年。与2015年的爆发式增长相比,2 0 1 6 年双创活动回归理性,全国双创分指数值达到165.02。2016年,投资者更为审慎,创业者更为小心,全年与移动互联相关的创新创业活动呈现理性推进、不温不火的状态。实际上不独国内如此,全球的创业活动在2016年都出现滑坡。据KPMG统计,2016年全球VC投资笔数下降24.05%,金额下降9.9%。

 

3.2.2 由全面开花向数字一线城市集中

在市场整体回归理性的背景下,双创活动在国内的分布也由2015年的全面开花,向人力资源丰富、市场成熟且容量较大的数字一二线城市集中。2016年北京、深圳、上海、广州四个城市的双创分指数占全国总量的45.89%,较2015年的43.65%上升2.24个百分点。以重庆、天津、武汉、成都为首的14个二线城市双创分指数占全国总量的24.41%,与2015年的24.03%基本持平。19个数字三线城市在全国双创分指数总量中占比由12.33%下降到11.42%。四线城市占比9.58%,与2015年的9.42%基本持平。249个五线城市占比下降幅度最大,由10.57%下降到8.71%。

   

 

3.3 数字产业发展带动线上双创活动

3.3.1 一线城市线上双创活动集中度过半

双创分指数由两个二级指标构成,新上线App数量反映当地基于互联网线上的产品和服务开发活动,而有效创业项目数反映的是当地新增线下实体创业项目的情况。2015年、2016年两个指标都显著正相关,两个指标2016年的同比增速也显著正相关 (correl=0.121, p< 0.024)。说明创新创业活动线上线下联动的趋势非常明显。

数据显示,超过一半的线上双创活动集中于北京、上海、广州、深圳四个数字一线城市,而四线、五线城市的双创活动更偏向于线下项目。

 

3.3.2 产业分指数增长显著刺激线上双创活动

新上线App数增速与产业分指数增速显著相关(correl=0.123, p<0.021 ),线上双创活动增速与产业分指数增速显著正相关,说明产业数字化进程与线上双创活动存在互相促进的关系。

具体到不同行业,新上线App增量与交通物流 (correl=0.186, p< 0.000)和零售行业分指数增速强相关 (correl=0.158, p< 0.003 ),与医疗(correl=0.095, p< 0.075)和金融(correl=0.093,p< 0.081)行业分指数增速弱相关。交通物流行业是分享经济模式最先破冰的行业。在线零售行业商业模式已经非常成熟,但在消费升级的背景下,海淘、母婴等细分垂直领域出现差异化机会。医疗行业痛点明显,也是创业者和投资者近年来关注的重点领域,金融行业则是形成线上和线下闭环的关键。这些产业数字经济持续活跃,对线上双创活动起到显著推动作用。

   

 

3.4 线下双创活动的激活因素

3.4.1 线下双创活动依赖实体经济规模

与线上双创活动不同,线下双创活动增速(即有效创业项目数增速),与所在城市的GDP总量呈现弱相关关系 (correl=0.092, p<0 . 085) 。线下双创活动和实体经济发展高度相关。GDP越高,线下双创活动增速越快。反之亦然。这可能是因为,线下实双创活动仍然依赖本地市场的支持。

 

3.4.2 线下双创活动的群聚效应

线下双创活动呈现一定的群聚效应,在一线城市高铁一小时经济圈内的后线城市,线下双创活动明显较同等级其他城市更为活跃。

65个四线城市当中,约有一半集中在京津、长三角、和珠三角区域,以京津、沪杭、广深为核心形成三个比较大的城市集群。集群内的中线城市与核心城市间都有便捷的交通联系,双创活动整体上与核心城市同比保持活跃。相比之下,三线城市虽然体量较大、数字经济水平发展较高,但地理位置分布分散,并没有形成显著的集群。四线城市的集群效应在一定程度上解释了四线城市的线下创业活动与头部保持一致的现象。

65个四线城市当中有22个城市距离三个中心城市北京、上海、深圳中任意一个的直线距离在250公里以内,也即处在中心城市一小时高铁经济圈以内。22个高铁经济圈以内城市双创分指数增速显著高于非经济圈内的43个四线城市。经济圈内城市的新上线有效创业项目数增速较非经济圈内城市高出约三成,两者差别显著。即集群内部城市线上创业活动部分与非集群内城市差异不大,但在线下的创业活动部分表现显著好于非集群内城市。

  

 

 

2、智慧民生分指数:步入移动大发展的元年

4.1 智慧民生分指数排名

经过2015年的试水,2016年智慧民生正式步入移动大发展的元年。2016年,全国智慧民生分指数值同比增长90.42%。广东、四川、云南、吉林、河北、甘肃等15个省份增幅“跑赢全国”,其中12个省份的智慧民生分指数增幅超过100%。高增速拉动这些省份在全国的排名迅速提升。云南上升最快,从2015年的第22位提高至第16位。

 

4.1.1 广东凭借“双高”独自站稳第一梯级,比较优势明显

 

2016年,广东智慧民生分指数值和增速均稳居全国第1位。浙江保持不变,仍位居第2。北京和江苏分别上升1个和2个位次,名列第3、第4位。上海名次不变,坐稳第五位。山东首次进入前10,由2015年的第11位上升至第7位。2015年上线本地服务的仅有青岛一个城市,而2016年济南、淄博、日照等16个地级市均上线了本地服务。全省服务项目价值分、服务质量星级分、重点行业丰富度等指标分别同比增长178.57%、110.41%和152.75%。海南受增速较慢拖累,跌出前10榜单。重庆也因为增速最低导致其排名由第3位跌至第8位。

  

从趋势看,广东省已独自站稳全国智慧民生发展的“第一梯级”,加速拉开与其他省份的差距。 2016 年 4 月 19 日,广东省政府部署全省推进互联网+政务服务改革工作,主要举措包括再造审批流程、促进审批标准化、打造全省政务服务大数据库等。广州、深圳、佛山等城市广泛应用新技术、新手段改造政务办事流程和服务供给方式,在出入境、交通违法、医保移动支付、公积金等方面做了大量创新。深圳公积金首创性开通4类公积金微信提取、微信办理贷后变更等服务。2016年全国智慧民生分指数前10大城市,广东包揽4个席位。

 

4.1.2 市级排名变化幅度较大,蕴含追赶机会

2016年,广州凭借278.62%的高增速赶超深圳首次登上全国智慧民生分指数榜首,深圳退居第2位。北京、上海由于服务项目的进一步丰富、服务质量提升较快等原因,位次分别上升至第3位、第5位。佛山坐稳全国第4位。东莞凭借亮眼的成绩单:重点行业丰富度、活跃用户数、服务质量星级分同比增长172.23%、166.90%和113.94%,上升11个位次,首次跻身前10榜单,位列第6位。重庆位次不变,武汉和成都名次对调,分列第7-9位。2015年排在第10位的青岛被东莞挤出前10榜单。长沙由于增速放缓,下降7个位次至第10位。

 

 

 

  2015年相比,2016年前100位城市的排名高度震荡。2015年前100位城市中,排名上升的城市有66个,不变的4个,下降的30个。有23个城市首次进入前100位,多数来自中西部的数字三四线城市。排名变化较大主要是因为很多城市的智慧民生还处于解决“服务移动化”的阶段,上线服务数量的多少是竞争的关键之一。在排名上升的66个城市中,有36个是因为2016年新上线了本地智慧民生服务。这对排名较后的城市来说,意味着有较大的追赶的机会窗口,也为智慧民生的广阔发展前景写下注脚。

 

4.2 数字经济连接政府,引发智慧民生加速向后线城市下沉扩散

4.2.1 一线城市实力稳固,四五线城市“奋起直追”

数字一线至五线城市智慧民生分指数增幅总体呈“L”态势。数字一线城市在广州、深圳拉动下保持高速增长,在全国的地位趋于稳定,平均位次变化仅为1.25位,是智慧民生落地的推进主体。数字四五城市增速高于数字二三线城市,2016年整体增速分别为147.23%、150.40%,其中174个城市增速跑赢全国,追赶效应明显,平均位次变化幅度高达30-50位。在增速前100位的城市中,数字四五线城市占据了64席。

 

4.2.2 中西部地区基数不够,增速来补

“中西部持续崛起、与东部齐头并进”的区域态势也是智慧民生服务向不发达地区下沉的有力说明。对比2015年,中部、西部智慧民生分指数都实现了快速飞跃,分别同比增长 83.62%、98.32%,远高于东部66.68%。西部增速远高于全国平均水平,成为一大亮点。2016年智慧民生分指数增速排名前十的省份分别是广东、贵州、青海、新疆、云南、天津、西藏、甘肃、河北、吉林。其中西部省份6个,东部省份3个,中部省份1个。西部表现抢眼跟国家西部大开发战略、产业向西部转移带动用户习惯养成、地方政府积极推进互联网+政务落地等因素是分不开的。2016年,107个西部城市先后开通了本地的智慧民生服务。

 

 

 

4.3  移动政务服务的全面供给让用户更有“获得感”

2016年9月29日,国务院印发的《关于加快推进“互联网+政务服务”工作的指导意见》要求:在企业运营与居民衣食住行领域等民生服务的事项做到“应上尽上、全程在线”。截止2016年底,339个城市上线不同数量的本地服务,全国月活跃用户规模同比扩大1.22倍,用户回流率和重点行业丰富度分别同比提高196.65%、180.48%,数字背后折射出全国各级政府在推进互联网+政务服务的实践和效果。

 

4.3.1 政务民生服务全面触网

各级政府全面触网。截止2016年底,全国有362个城市通过微信城市服务平台为市民提供各类政务民生服务,100%覆盖了互联网+数字经济指数度量的351个城市。其中,339个城市上线了全国和本地性的智慧民生服务,仅上线全国性服务的只有内蒙古、西藏的12个城市和地区。政府通过发展移动渠道加强政务服务的积极性可见一斑。其中,深圳的在线服务项目最丰富,大到出入境、社保、公积金、户政、税务、交通违法查办、生活缴费,小到疫苗接种信息查询、宜停车、粤通卡,移动政务已全方位覆盖用户生活。

重点服务深度触网。作为高频刚需服务,公安、公积金、社保、医疗四大重点领域在地域覆盖广度和服务深度两个维度都取得了显著进步。2016年,分别有134、93、55和35个城市新上线了公安、人社、公积金、医疗服务,城市覆盖率分别达到58.4%、34.47%、19.09%和46.15%。拿普及率最广的公安服务来说,已涵盖交管、出入境、户政、治安4个中类、20个细项服务。其中,深圳、广州等城市已基本实现出入境、交管、医疗、公积金等服务的全流程查询和办理。例如,机动车交通违法、机动车年审、机动车注册、行驶证补换、驾驶人交通违法、驾照考试、驾驶证年审、驾驶证补换、快撤理赔等在内的交管服务均可在手机上查询和办理。

 

 

4.3.2 用户红利 VS 获得感

过去,智慧民生获得感普遍偏低,但这一现象近年来正被逐渐改善。移动政务的广泛普及正在悄然改变市民的日常生活。交通违法缴罚、挂号就诊支付、公积金查询、出入境续签、购买交通票等过去许多需要长时间排队等候的事情,现在用微信即可一键办理。从前10大服务的用户量数据可以看出,在线服务已成为常态,全国有超2400万的用户在手机上查办交通违章。预约挂号、加油、社保查询、汽车票等服务的用户量也超过千万。

目前全国在微信上可查询和办理的服务超过800项,涉及公安、人社、公积金、交通、税务、司法、教育、民政等30个类别,累计服务用户超过2.6亿。这些数字是各级政府以用户为中心不断做减法、提高服务效率的直接体现。通过微信只需30秒就可以完成违章罚款的查询和缴纳。深圳在微信上打通医保支付,每次可为市民最多节省2个小时的排队时间,累计为用户节省了8.06万小时。电子驾照、就诊卡、电子社保卡等电子证件的上线,极大提升了安全性与便携性,方便市民身份认证、证件状态查询、业务办理等。

 

智慧民生带来的高效便捷正在被越来越多的市民所感知。相较2015年,各地使用微信城市服务的用户普遍呈高速增长态势。数字一二三四五线城市的活跃用户规模增速依次递增,后线城市用户红利大爆发。内蒙古的乌海市,贵州的黔东南州和黔南州,广西的柳州市活跃用户数是2015年的10倍之多。基数小是这些地方高速增长的主要原因。相比后线城市增量用户的爆发,发达城市的用户规模增长的红利阶段则进入稳定期,更加注重通过加强服务深度和应用体验来留住用户。作为度量用户粘性的重要指标,用户回流率是2016年智慧民生下设六个维度增长最快的指标。351个城市平均用户回流率已提高到25.36%,即每月有2.5成的用户会在下个月再次使用同一项服务。深圳、广州等头部城市的回流率最高,达到4成。移动政务服务的使用习惯和价值在数字一二线城市已获用户普遍认可。

 

 

4.3.3 智慧民生加快“全民参与治理”时代到来

移动互联的快速普及让信息以更快更有效的方式触达每一个人,改变了很多做事的方式。而我们的社会治理也深受其影响,从只是政府、企业的事情变成了全民参与的活动。只要有一台手机,每个人都可以参与到环境保护、交通拥堵治理等活动中来。可以说,“全民参与治理”的时代已经到来。2016年,众多政府部门将环保举报、旅游投诉、交通违章举报、食品药品投诉举报、诈骗信息举报以及城市积水、台风等极端天气信息上报和预警平移到微信平台上,普遍得到市民积极参与和点赞,使用的用户量位居第10位。环保部12369平台在微信城市服务开设的污染举报入口收到的举报量超过400万,远远超出传统渠道收到的总量。2016年7月6日,为应对武汉连日暴雨所引发的积水问题,武汉交警联合微信城市服务平台紧急上线“城市积水上报”功能,不仅可以有效指导市民提前规避积水路段,同时让每一位市民都可以参与到对抗洪水灾害行动中来,上报“城市积水”的位置、照片等信息,避免安全事故发生。目前,全国已经有22个

城市都上线了这项服务,半年来累计有27.5万的市民使用了这项服务。

 

4.4 智慧民生的三大增长驱动力

4.4.1 政策加持的催化剂效应

通过比较发现,智慧民生分指数较高或增速较快的城市,大多是国家发改委、住建部、工信部、科技部等部门支持或认定的“智慧民生”、“信息消费”、“信息惠民”等试点城市。这些城市在政策支持下,实现高速发展,并有拉开与其他城市差距的态势,政策催化剂效应显现。

351个城市中,受国家支持或认定的共有237个,占67.52%。这些地区2016年智慧民生分指数同比增长104.78%,高于未受认定城市6.91个百分点。两者智慧民生分指数的差距同比扩大1.32倍,由2015年的0.059扩大到0.137。

 

 

4.4.2  智慧民生是数字经济大发展的重要贡献因子

智慧民生的普及往往需要借助数字经济的活力,数字经济的发展也离不开智慧民生的配合。相较2015年,智慧民生与数字经济互为促进的关系更为显性。2016年,智慧民生成为各城市数字经济增长的动力来源之一,对110个城市增长的贡献度在50%以上。智慧民生与数字产业、双创活动分属于不同的社会部门,前者一般由政府等公共服务机构提供,后者一般是以家庭和私营部门为主体,充分发挥市场的资源配置作用,自主自营发展。但两者之间又有着千丝万缕的联系。

2 0 1 6年产业分指数和智慧民生分指数都取得较快增长。两者的增速呈现显著的正相关关系(correl=0.164,p<0.002),互相促进共同发展的态势展露无遗。在细分行业层面,智慧民生分指数增速与医疗(correl=0.157,p<0.003)、交通( c o r r e l = 0 . 2 8 3 , p = 0 . 0 0 0 )、金融( c o r r e l = 0 . 1 5 8 ,  p < 0 . 0 0 3 )、零售(correl=0.221, p=0.000)等行业增速都存在着著的正相关关系。医疗和交通是目前智慧民生使用量最大的服务项目,金融与零售则是与智慧民生息息相关的基础性行业。智慧民生对数字经济的潜在促进作用正在逐步显现。

不光是产业,智慧民生对创新创业同样有显著作用。有效创业项目数增速与其所在城市智慧民生分指数增速显著相关(correl=0.110, p <0.039),说明政务民生和其他公共服务的发展为当地创业者带来机遇。造成这一现象的原因可能包括两点。一方面,政府和其他公共服务部门的移动化和云化本身创造出一个巨大的市场,为本地的技术型企业和互联网创业者带来不可多得的发展机遇。另一方面,政务民生的移动化和云化,在一定程度上简化了线下创业者必须走的各种手续,降低线下创业门槛,间接支持了双创事业。

 

4.4.3  技术创新成为智慧民生可持续发展的重要驱动力

随着移动互联普及率、在线服务及移动服务以及各类创新的大规模增长,新的技术和工具在改善民生、提高效率的作用越来越凸显。地理位置服务LBS、人脸识别、移动支付、大数据等新技术在政务服务供给中的应用引发了数量巨大的创新成果。这些技术的应用可以帮助解决政策制定与政务服务供给的许多挑战性的问题。例如,在税务服务方面,微信支付手段和税收业务紧密结合,使得纳税人可直接在微信城市服务平台上查询缴纳税款。这有效满足了纳税人自主办税、异地缴税等实际需求,提高了政府机构办事效率,并突破时间地点制

约开启24小时全自助缴税模式。

 

4.5  智慧民生有助于加快公共服务均等化,成为消弭数字鸿沟的重要抓手

4.5.1 东中西差距进一步缩小

   2016年,智慧民生分指数和增速普遍呈现倒挂趋势,即分指数越高,增速越慢。福建、江苏、上海、浙江、北京智慧民生分指数名列前10,但也是增速最慢的10大省份之一。发达地区增速放缓主要有两方面原因:一是基数相对较大,保持超高速增长较难;二是发达地区已基本完成服务的普及阶段,进入优化服务、提升质量的中期发展阶段。

   2016年东部地区新上线本地服务的城市仅有49个。东部增速放缓、中西部高速增长的态势正在缩小东中西地区间的差距。2016年,中西部地区智慧民生分指数合占全国总量的50.22%,微高于去年49.82%的占比。

 

4.5.2 公共服务均等化趋势

智慧民生的不断深化,极大提高了市民生活出行、政务办事的效率和便捷度。2016年,数字、红利的可获得、可感知性进一步增强。很多后线城市因为无处不在的连接,也成为数字红利的受益者。以公安、人社、公积金、医疗四大高频服务来说,数字四五线城市的可获得率尽管没有发达城市高,但相比2015年有显著进步。公安、医疗、人社、公积金在数字四五线城市的服务可获得率分别达到51.91%、49.68%、28.66%和13.69%。更令人可喜的是,数字四五线城市的用户对服务的满意度与发达城市相差无几。2016年,数字四五线城市平均满意度为369.93分,微低于数字一二三线城市。可见,智慧民生已经成为一个重要的发展指标,可以推进诸如教育、文化、医疗等公共服务的均等化,使老少边穷地区实现跨越式前进成为可能,更是缩小区域间数字鸿沟的重要抓手。

 

 

金准数据2017中国“互联网 +”数字经济指数研究报告(上) 2017-06-22 17:23:39

 目录

1、互联网+数字经济总指数:数字经济的中国速度 

1.1过去一年我国数字经济高速增长 

1.2数字经济已成为我国经济重要组成部分 

1.3数字经济成为带动就业增长新引擎 

1.4 发展数字经济有助于内陆省份追赶沿海发达地区 

1.5 中国数字经济版图初成 

1.6 数字经济发展程度居中游的城市成为数字经济主要增长极 

2、产业分指数:数字经济纵深发展 

2.1产业分指数排名 

2.2 总体快速增长,行业表现分化 

2.3成渝成长为数字产业第四极 

2.4数字经济纵深发展 

2.5 云计算高度集中、迅猛增长、快速下沉  

2.6 精准扶贫,一个都不能少 

3、双创分指数:理性回归 

3.137双创分指数排名变化 

3.2双创活动理性回归 

3.3数字产业发展带动线上双创活动 

3.4线下双创活动的激活因素 

4、智慧民生分指数:步入移动大发展的元年 

4.1智慧民生分指数排名 

4.2数字经济连接政府,引发智慧民生加速向后线城市下沉扩散 

4.3移动政务服务的全面供给让用户更有“获得感” 

4.4智慧民生的三大增长驱动力 

4.5 智慧民生有助于加快公共服务均等化,成为消弭数字鸿沟的重要抓手 

 


1、互联网+数字经济总指数:数字经济的中国速度

1.1过去一年(2016)我国数字经济高速增长

 

2016年互联网+数字经济指数延续上一年度的计算方法,汇总腾讯、京东、滴滴、携程、美团以及大众点评等公司的大数据,精准刻画全国三十一个省(自治区、直辖市)以及全国351个城市数字经济发展状况。互联网+数字经济总指数下设基础、产业、创新创业和智慧民生四大分指数,数数据来源涵盖社交、新闻、视频、云计算、内容产业等19个领域,直观反映2016年我国数字经济在全国351个城市发展状况和活跃程度。

指数显示,2016年我国数字经济整体呈现高速增长的态势,总指数相较2015年增长161.95点,到达261.95点、同比上升61.95%。其中基础和产业部分增长态势尤其突出,创新创业与智慧民生部分则稳中有进,指数总体增长速度超过2016年GDP总体增长水平。作为对全国数字经济发展情况的重要映射指标,互联网+数字经济总指数 61.95%的增长反映了我国2016年数字经济的高速发展态势。

 

 

2016年省级互联网+数字经济指数排名中,广东以54.23点高居榜首,遥遥领先于其他省份,北京、上海、浙江、江苏分列2- 5位。头部5省份在互联网+数字经济总指数中占比达49.07%,相较其他省份优势明显。排名6- 10位的省份分别为福建、四川、山东、湖北、湖南。各省指数数值均较去年有着较明显的增长。在市级排行中,北京以25.90点蝉联榜首,在指数数值上进一步拉大了与其他城市的差距。深圳、上海、广州三个一线城市名次与2015年相比保持不变,分列2- 4位。成都排名提升一位,首次进入前5,显示出西部中心城市数字经济发展的强大动力。杭州、武汉、重庆、福州、东莞、长沙、苏州、西安、南京、佛山、天津、郑州、厦门、青岛、宁波分列排行6- 20位。其中东莞、苏州和宁波凭借在产业和智慧民生板块的快速发展,总榜单排名分别上升6、5和8位,成为前20名榜单中的黑马城市。

 

1.2  数字经济已成为我国经济重要组成部分

数字经济的发展能够提高经济运行效率,激发潜能,拉动地区经济快速发展。数字经济发展越好的地区,实体经济也越发达。根据回归模型测算,互联网+数字经济指数每增长一点,GDP大致增加1406.02亿元。截至2016年年底,全国互联网+数字经济指数增加161.95点。由此估计2016年全国数字经济总体量约为161.95*1406.02≈227704.9亿元。根据2017年政府工作报告,我国2016年国民生产总值约为74.4万亿元 。由此可以估计数字经济体量大致占2016年全国GDP总量的30.61%。

 

这一估算与其他权威机构估算的结论大致相同。例如,《2016中国数字经济报告》测算我国的数字经济规模已达到22.4万亿人民币,约合3.8万亿美元,占GDP比重约为30.10%。两份研究成果运用不同的测算方法,交叉验证得出大致相同的结果,强有力地支持了我国数字经济占我国经济总量大约三成的结论。横向对比,美国、日本、英国数字经济体量占GDP比重分别为50.2%,45.9%和54.4%。相比于发达国家,我国经济总体数字化水平仍有差距,数字经济占GDP比重相对偏低。未来数字经济发展潜力巨大。

 

1.3 数字经济成为带动就业增长新引擎

数字经济的发展不仅能够带动一地GDP的增长,也能够促进各个相关产业的发展,从而全方位拉动就业,降低地区整体失业率。数字经济发展程度高的地区,失业率会显著低于其他地区。据回归分析测算得出,互联网+数字经济指数每增加一点,该省的城镇登记失业率大致下降0.02%。2016年全国城镇登记失业率为4.02%,而31个(自治区、直辖市)2016年指数平均增长5.22点。由此可以估算出,数字经济发展使得31 个省份城镇登记失业率平均下降大约 0.10%(0.02%*5.22≈0.10%)。

 

同时,互联网+数字经济指数值高的地区,该地区新增就业人数也相应较高。回归分析结果显示,互联网+数字经济指数每增加一点,年度新增就业人数大致上升1.73万人,2016年互联网+数字经济指数总量上升161.95点,由此可以推算,数字经济在2016年大致带来280.17万新增就业(1.73*161.95≈280.17)。国家统计局统计公报显示,2016年全国新增就业人数为1314万,由数字经济带来的就业占全国新增就业的21.32%(280.17/1314*100%≈21.32%)。据此估算,2016年数字经济对于我国新增就业的贡献已经超过1/5。随着数字经济不断深入发展,数字经经超过1/5。随着数字经济不断深入发展,数字经济与传统经济的结合会创造更多就业岗位,从而提高社会总体就业水平。

 

1.4 发展数字经济有助于内陆省份追赶沿海发达地区

在内陆地区数字经济的发展对于实体 GDP的影响要显著高于东部沿海地区。这一结论显示发展数字经济有助于经济发展水平相对落后的内陆地区追赶经济发展水平较高的东部沿海地区。经测算,相较东部沿海地区,内陆地区互联网+数字经济指数值与实体经济 GDP 相关性更高。在互联网+数字经济指数较高、数字经济发展较好的东部沿海地区,互联网+数字经济指数每增长一点,实体经济 GDP 上升的总量较小;而在互联网+数字经济指数值较低的内陆地区,指数每上升一点,对应的实体经济GDP上升体量相对较大。测算发现,互联网+数字经济每增加一点,内陆省份GDP上升幅度相较东部沿海省份高1619.48亿元。

一种可能的解释是东部沿海地区数字经济较为发达,实体经济的数字化程度较高,数字经济已经一定程度上提高了实体经济的运行效率。在此情况下,数字经济的增长对于实体经济的作用已经部分释放,导致数字经济对于实体经济的拉动作用有所减弱。而内陆地区数字经济发展方兴未艾,数字经济对于实体经济的润滑和放大作用还未充分体现,发展数字经济对于实体经济的拉动作用也更明显。在此阶段,发展数字经济对于内陆地区经济体的提升和带动作用更为突出,有助于缩小与东部沿海地区经济发展水平的差距。

 

 

1.5 中国数字经济版图初成

通过对四大分指数的聚类分析11,全国351个城市可以按照数字经济发展水平被划分为 5个层次。北京、上海、广州、深圳构成数字经济一线城市,四个一线城市在总指数中占比为29.0 % ;成都、东莞、佛山、福州、杭州、南京、苏州、天津、武汉、厦门、西安、长沙、郑州和重庆共 14 市构成数字经济二线城市,在总指数中占比 19.17 % ;大连、宁波、青岛等1 9 市构成数字经济三线城市,在总指数中占比12.80%;保定、唐山、扬州等65市构成数字经济四线城市,在总指数中占比16.83%;全国其他249个城市构成数字五线城市,在总指数中占比22.20%。

对比2016年和2015年指数的城市分层结果,东莞、佛山、福州、苏州四市从2015年数字经济三线城市跃居2016年数字经济二线城市;惠州、金华和中山三市则由数字经济四线城市晋升至三线城市;常德、郴州等18市由数字经济五线城市提升为四线城市。这些城市数字经济发展水平层级提升,成为 2 0 1 6 年我国数字经济发展亮点城市。

 

数字经济一线城市(共4市):北京、深圳、广州、上海,指数占比29.0%;数字经济二线城市(共14市):成都市、东莞市、佛山市、福州市、杭州市、南京市、苏州市、天津市、武汉市、厦门市、西安市、长沙市、郑州市和重庆市,指数占比19.2%;数字经济三线城市(共19市):大连市、哈尔滨市、合肥市、惠州市、济南市、金华市、昆明市、南昌市、南宁市、宁波市、青岛市、泉州市、沈阳市、石家庄市、太原市、温州市、无锡市、长春市、中山市,指数占比12.8%;数字经济四线城市(共65市):保定市、沧州市、常德市、常州市、潮州市、郴州市、德阳市、赣州市、贵阳市、桂林市、海口市、邯郸市、河源市、衡阳市、呼和浩特市、湖州市、济宁市、嘉兴市、江门市、揭阳市、兰州市、廊坊市、聊城市、临沂市、柳州市、龙岩市、洛阳市、茂名市、梅州市、绵阳市、南通市、南阳市、宁德市、莆田市、秦皇岛市、清远市、汕头市、汕尾市、韶关市、邵阳市、绍兴市、台州市、泰州市、唐山市、潍坊市、乌鲁木齐市、湘潭市、新乡市、邢台市、徐州市、烟台市、盐城市、扬州市、阳江市、宜昌市、银川市、岳阳市、湛江市、漳州市、肇庆市、镇江市、珠海市、株洲市、淄博市、遵义市,指数占比16.8%;其他城市均为数字经济五线城市(共249市),指数占比22.2%

 

 

 

1.6  数字经济发展程度居中游的城市成为数字经济主要增长极 

对数字经济发展不同层级的城市指数增速进行分析的结果显示,2016年数字经济发展程度居中游的城市数字经济增长动力最强,其增速高于发展程度最高和最低的城市。2016年我国数字经济发展速度 程不断加速,二三四线城市数字经济发展将进入高总体呈现M型,二、四线的城市增长速度最快,其次 速增长期。凭借人口红利和后发优势,可以预计在为三线城市,最后为一、五线城市。其中,二三四线城市互联网+数字经济2016年指数增速高于全国平均水平,总体增速分别超过全国平均增速10.07、4.80和17.93个点;一线城市和五线城市增速略低,分别低于全国平均增速3.96和17.53个点。

 

数字经济发展程度处中等水平的城市已经成为我国数字经济重要的增长级。经历了一轮移动互联网高速发展,数字一线城市产业数字化、信息化的程度相对较高,增速出现放缓趋势;而数字经济发     展程度处中等水平的城市有着巨大的人口红利和增长潜能,随着移动互联基础设施的广泛普及、互联网+不断深化落地、传统行业数字化与互联网化进程不断加速,二三四线城市数字经济发展将进入高速增长期。凭借人口红利和后发优势,可以预计在未来几年,数字经济发展程度处中等水平的城市将 释放巨大潜能,数字经济总体增速会保持在较高水平。在一线城市增长趋缓,尾部城市增长略显乏力的情况下,数字经济发展程度处中等水平的城市将 成为我国数字经济重要的增长级。

 

2、产业分指数:数字经济纵深发展

2.1 产业分指数排名

2.1.1 产业分指数省级排名变化情况

2015年相比,产业分指数省级排名位次变化不大。广东省和北京市继续领跑全国。浙江省超越上海市,进入全国数字产业三强。上海位列第四,江苏省紧随上海之后位列第五。但浙江、上海、江苏三者差距较小,未来出现座次调整的可能性很高。湖南省上升3位,进入前十,也是产业分指数排名变化最大的省份。其余省份的位次变动均在两个位次以内。增速方面,重庆市2016年产业分指数增长391.49%,成为增速最快的省份。湖南、江西、贵州、云南四省分列第2-5位。增速排名前五的均为中西部省份。

 

2.1.2 产业分指数市级排名变化情况

北京、深圳、上海、广州四个数字一线城市产业分指数排名与2015年相同,依然遥遥领先其他城市。北京2016年产业分指数增速为90.02%,低于深圳的100.24%、上海的201.48%、和广州的207.98%。在数字一线城市中,北京的产业分指数虽然仍大幅领先,但与其他三个城市的差距在快速缩小。2015年北京产业分指数是广州的2.15倍,2016年下降到广州的1.53倍。重庆排名提升五位,第一次进入全国前十。

湖南常德在产业分指数全国排名前100位城市中增速最快,达到614.96%,其排名位次上升37位,第一次进入百强榜单。进一步分析显示,常德在医疗、教育、金融、交通物流、文化娱乐等各个行业增速均排名靠前,成为全国数字经济发展中的一匹黑马。

 

2.2 总体快速增长,行业表现分化

2.2.1 医疗、教育等消费升级概念行业指数快速增长

2016年,产业分指数快速增长,总体增速达到190.78%,是构成互联网+数字经济指数的四个一级分指数中增长最快的。产业分指数的高速增长折射过去一年互联网+行动在全国扎实落地。细分行业中,医疗健康、交通物流、教育行业增幅居前,分别达到397.61%、307.77%、304.88%。

消费升级趋势很好地解释了产业之间指数增速的差异。增速最快的文化娱乐、医疗、交通物流、教育、餐饮住宿等行业都属于消费升级的主要对象。这些行业的高增速实际上反映出中国社会整体对于消费升级产品的强烈需求。其中文化娱乐行业增速最快,这一方面是因为影视、音乐、文学、电子竞技等文化娱乐内容数字化门槛较低,与云、移动互联等信息技术可以快速结合。另一方面,文化娱乐产品制作周期短、供给弹性大。相比之下,医疗、教育等行业的数字需求虽然较高,但供给端受到线下资源的约束,增速受到限制。

商业服务、生活服务、零售等行业增速排名靠后,虽然也分别取得160.76%、148.00%、101.89%的高速增长,但在产业分指数整体超高速增长的背景下,表现并不突出。金融行业监管政策较为严格,对新技术应用态度较为谨慎。生活服务等行业进入常态化发展轨道,越来越多走入线下实体。零售发展时间最长,也最为成熟,增速较为温和。

 

2.2.2 细分行业对产业分指数增长贡献度分化

各细分行业增长对产业分指数增长的贡献度不同。以产业分指数增长为因变量、12个细分产业指数增速为自变量做回归分析,结果显示,除餐饮住宿和旅游外,所有其他行业对产业分指数增长都有显著贡献。考虑到各个细分行业在分指数计算当中权重稍有不同,在调整了权重因素之后,贡献度最大的五个行业依次为医疗、文化娱乐、商业服务、教育和金融行业。这五个行业每增长一个百分点,产业分指数依次分别增长0.17点、0.14点、0.18点、0.15点和0.12点。

 

 

2.2.3 交叉验证

零售、交通物流、餐饮住宿、生活服务、旅游等行业的产业分指数分别纳入了京东、滴滴、新美大、携程等友商数据。交叉比对的结果发现,以友商数据为基础计算的行业增速与以腾讯的数据为基础计算的行业增速基本一致。实际上,各公司数据都显著高相关,侧面说明产业分指数的高速增长是中国产业快速数字化的真实反映。

 

2.3 成渝成长为数字产业第四极

以北京和天津为核心的环渤海经济圈、以上海和杭州为代表的长三角地区、以广州和深圳为代表的珠三角地区,长期以来在中国经济增长中扮演着火车头的角色。这三个城市群也是中国数字经济最发达的地区。近年来,以成都和重庆为核心的西部城市群快速崛起,很可能成长为中国数字经济的第四极。

     

2.3.1 西部双子星

成都和重庆同为西部重镇,地理位置接近,2016年产业分指数排名靠前,增速较快,总量逐渐接近领先的京津、沪杭和广深地区,成为引领中西部数字经济发展的核心城市群。

具体来说,广深、京津、沪杭、成渝的产业分指数总和达到144.52,占全国总量的36.98%。成都与重庆的产业分指数之和为18.50,规模在四个城市群中最小,刚刚超过沪杭地区的一半(上海和杭州产业分指数之和为35.49),仍远小于京津地区(北京和天津产业分指数之和为40.81)和广深地区(广州和深圳两城产业分指数之和为49.72)。

而从增速来看,四个城市群中成渝的增速最快,2016年产业分指数同比增速达到320.48%,远超广深的141.36%、京津的109.18%和沪杭的191.11%。总的来看,成渝产业分指数仍然较小,但增速很快,与其余三个城市群的差距在迅速缩小。

 

2.3.2 明星城市的明星行业

成都2016年产业分指数较2015年同比增长280.28%。其中医疗和交通物流行业的数字产出增长尤为突出,超过全国平均水平。成都在全国医疗行业分指数排名由2015年的第七位上升至2016年的第六位,交通物流行业在全国位列第三,较去年提升四个位次,是成都排名变化最大的行业。重庆2016年产业分指数低于成都,但同比增速更快,在数字一二线城市中排名第一。特别值得一提的是,重庆的医疗行业分指数增速极快,表明当地医疗资源正在快速数字化。

成渝地区的医疗和交通行业整体表现都很突出,在总量已经较大的情况下,增速仍然保持高位,是对两地产业分指数贡献最大的两个行业。成都和重庆是西部的重要交通枢纽、也是医疗、教育资源集中的城市,线下的实体经济发展强。传统线下实体资源对相关行业数字经济发展形成强有力支撑。

2.4 数字经济纵深发展

从产业分指数在全国不同层级城市的增速来看,数字经济正由数字一线城市向四五线城市下沉发展;由东南沿海城市向中、西部纵深发展。

   

2.4.1 从一线到五线,产业增速三级跳

2016年产业分指数平均增速由低到高分成三个梯级。北上广深四个数字一线城市平均增速显著低于其他所有城市,成为增速最低的梯级;二线14城和三线19城产业分指数增速差距不显著,构成第

二个梯级;四线65城和五线249城产业分指数增速显著高于其他城市,构成增速最高的第三个梯级。三个梯级间增速差异显著,梯级之内的城市群增速差异不显著。这样的梯级差异说明,产业的数字化浪潮正在向数字经济不发达的城市下沉。

具体到不同行业,向数字经济较不发达城市下沉的阶段不同,速率也有差异。举例来说,交通物流行业增速形成与产业分指数类似的三个梯级,说明后线城市的追赶步伐较快,整个交通物流行业已经下沉到比较彻底。相比之下,医疗和金融行业在数字四线城市增速最快,五线城市增速缓慢,说明这两个行业的数字化目前仍局限于排名前100位的城市,但在向数量最多的五线城市下沉过程中仍然面临困难和挑战。教育行业情况更为特殊一点,在14个数字二线城市的增速最高,对三四五线城市的渗透速度仍然较慢,显示教育行业数字化发展仍然局限在规模最大的二十个城市当中,下沉趋势并不明显。换句话说,交通物流行业下沉的最彻底,医疗和金融行业次之,而教育行业下沉才刚刚开始。

  

2.4.2 从东部向中西部扩展

数字经济下沉的另一个现象就是,产业数字化浪潮由东部发达地区向中部和西部城市渗透,中西部地区城市的产业分指数增速显著高于东部城市。同样的,在由东部向中西部下沉的过程中,不同行业所处的阶段不同,下沉速度不同。交通物流行业的增速分布趋势与产业分指数整体类似,都呈现西高东低的现象,说明交通物流行业在西部地区发展更为迅速。而医疗和教育行业则呈现东部城市高于中部或(和)西部城市的特点。也即,这两个行业由东向西推进发展的过程

还在比较初级的阶段。

    

 

2.4.3 高铁一小时经济圈

以北京、深圳、上海、成都为圆心,250公里为半径,形成围绕四个数字产业中心区的高铁一小时经济圈。

 刨除四个中心城市和重庆、天津、广州、杭州,高铁一小时经济圈内共有54座城市。2016年这54座城市的产业分指数平均增速为303.34%,显著高于非经济圈内的其余城市的 259 .97 %(p<0.014)。特别是文化娱乐、医疗、和教育行业,经济圈内城市增速高出圈外城市10.88%、41.04%、和8.10%。t检验的结果显示三个行业分别在0.000、0.000、0.019的水平上显著。

  

2.5  云计算高度集中、迅猛增长、快速下沉

指数框架内,可依照云计算相关二级指标加权平均得出云计算综合指标。2016年这一指标高速增长,较2015年同比增长276.20%。云计算市场仍然高度集中在数字一线和二线城市。2016年,北京、深圳、上海、广州四个城市云计算综合指标占全国总量62.54%。重庆、天津、成都、杭州等十四个二线城市占19.29%。数字一二线份额总和达到81.83%。

各城市云计算综合指标的增速与该城市云计算市场规模呈现明显的倒挂趋势,即云计算综合指标值越高的城市增速越慢。数字一线城市综合指标最高,平均增速也最慢。二至五线城市增速依次显著加快。

  

这一增速的差序格局反映出云计算技术正在快速下沉进入后线城市。数字一线的北上广深四城虽然占据全国云计算市场的主要份额,但与2015年相比显著下降,二三四线数字城市在全国云计算市场份额快速增长。二线城市上升幅度最小。五线城市升幅最大,市场份额一年内实现翻一番。

2.6 精准扶贫,一个都不能少

2.6.1 值得注意的少数例外

2016年全国数字经济取得长足发展。综合351个城市产业分指数总体状况,数字经济向中西部、向后线城市下沉。2016年产业分指数绝对值较低的城市,增速相对较快,反之亦然。但也存在产业分指数和增速都很低的“双低城市“。这些城市在数字经济发展大潮中渐渐被落下,需要引起特别注意。

双低现象在文化娱乐行业表现得最为典型,在医疗、教育、和金融行业也不同程度存在。这些双低城市包括青海果洛州、玉树州、黄南地区;西藏阿里地区、那曲地区;新疆克孜勒苏州;海南省儋州市等。这些地区地处偏远,人口密度较低、基础设施不发达,发展数字经济面临现实困难,需要外部力量扶持发展,属于数字扶贫需要重点关注的地区。

 

2.6.2 结合优势行业精准扶贫

双低城市各行业间发展相对不平衡,个别行业数字产出不乏亮点,可以作为未来扶贫参考的方向。以西藏那曲地区为例,虽然在金融、交通、医疗、教育等行业总量和增速排名都排名末段,但在旅游行业表现突出,2016年旅游业数字产出同比增速高达393.39%,在全国排名靠前。这一增幅的取得可能是因为基数较低放大了增速。但另一方面说明,在具备独特自然风光和风土人情的地区,有针对性地合理有序开发旅游资源,可能是未来扶贫工作需要努力的方向。

部分中部城市也出现产业分指数和增速都排名末段的情况,如潜江、天门、仙桃、中卫等。虽然这些城市在GDP排名中也较为靠后,但在基础设施方面较青海西藏等偏远地区有优势。部分城市在农业、零售等行业数字经济指数增速排名靠前,例如天门市零售业和农业全国排名较其GDP全国排名超前过100位。针对性发展涉农数字产业,不失为一条可供参考的思路。

   

金准数据报告:人工智能即将迎来突破阶段 2017-06-20 17:25:27

目录

1人工智能的发展 

  1.1人工智能的起步 

  1.2对于人工智能的投资 

  1.3人工智能能否成为下一个数字前沿

2、关于人工智能进驻企业的讨论 

  2.1人工智能有望提升利润和变革行业 

  2.2企业是否准备好迎接人工智能 

3、应该为人工智能做哪些准备 

  3.1百亿美元催化的竞争差距扩大 

  3.2企业AI转型早期的阶段性策略 

  3.3企业、开发者和政府现在就需要认识到人工智能的全部潜力 

  3.4各行业面临的挑战 



正文

1、人工智能的发展

1.1人工智能的起步

企业数字化转型已经帮助很多企业实现了弯道超车,建立基于专业数据库的数据壁垒,在激烈的市场竞争中脱颖而出,高效运作,降低成本。随后,算法和计算芯片驱动的人工智能呼之欲出,企业智能化转型将能够进行更高的数据吞吐量,改善预测模型,提高结果的准确性,实现决策优化。

2000年的机器学习引爆了人工智能(AI)的发展,接着芯片计算能力和数据生态的推动下,AI现在被认为是下一个数字浪潮,企业应当为此做好准备。IBM(沃森/物联网)亚马逊(语音识别、虚拟代理)、传统汽车商(自动驾驶)、电信/工业巨头(机器人技术)、苹果(内部技术套件研发)、百度(内部技术套件、百度风投)、Facebook(AI实验室)、英特尔(AI实验室)和谷歌(内部技术套件)等巨头都将数十亿美元投入到各种AI研发,人才招聘和并购案的投入也达到了百万美元级别。

1.2对于人工智能的投资

2016年全球范围内,公司在人工智能上的投资大约为 260 亿至 390 亿美元,其中科技巨头在AI上的相关投入已经达到200亿到300亿美元;总体的AI企业并购复合年增长率超过80%;此外,面向初创公司的VC和PE投资也快速增长,组合总计60亿到90亿美元,虽然仅占到总投资的1-3%,但却是2013年的三倍多,这三年间的外部投资年增长率接近40%。

我们的发现重点围绕五大人工智能技术系统:机器人和自动化载具、计算机视觉、语言、虚拟智能体(virtual agent)、机器学习(其中包括深度学习,并且是近来许多其它人工智能技术的新进展的基础)

人工智能投资正在快速增长,其中谷歌和百度等数字巨头是主导者。 2016 年科技巨头在人工智能上投入的 200 亿到 300 亿美元,其中 90% 花在了研发和部署上,另外 10% 则花在了人工智能并购上。VC 和 PE 融资、拨款和种子轮投资也在快速增长,尽管基数很小,但已经增长到了总共 60 亿到 90 亿美元。机器学习作为一项赋能技术(enabling technology),已经在内部投资和外部投资中都占据了最大的份额。



1.3人工智能能否成为下一个数字前沿

在科技行业之外采用人工智能还处于早期的实验性阶段。仅有少数公司进行了大规模部署。在我们调查的 3000 位知道人工智能的首席官级别(C-level)的高管中(来自 10 个国家,横跨 14 个行业),仅有 20% 表示他们目前在大规模或在他们业务的核心部分使用与人工智能相关的技术。许多公司表示它们并不确定相关的业务案例或投资回报。在调查了 160 多种用例之后,我们发现其中仅有 12% 对人工智能进行了商业化的部署。

 

目前的人工智能浪潮在准备最后的突破:人工智能领域的投资有很大的增长率,但用率依然很低

采用人工智能的模式说明了人工智能的早期采用者与其它公司之间日益扩大的鸿沟。处在麦肯锡全球研究院(MGI)的产业数字化指数(Industry Digitization Index)顶部的行业(例如高科技和电信行业、金融服务行业)也是人工智能应用方面的领军者。它们也拥有最为激进的人工智能投资意图。这些领军者的投资兼具广度与深度:跨多个职能部门使用多种技术,并且将其部署到自己业务的核心。比如说,汽车制造商正在使用人工智能来开发自动驾驶汽车和改善汽车操作体验,而金融服务公司则更可能将其用在消费者体验相关的功能中。

早期的证据表明,人工智能可以给严肃的采用者带来真正的价值,并且可以成为一股强大的颠覆性力量。在我们调查中,将强大的数字能力与主动的战略结合在一起的人工智能早期采用者有更高的利润率,并且还有望在未来进一步扩大业绩的差距。我们在零售、电力公共事业、制造业、医疗保健和教育领域的案例研究突出了人工智能在提升预测和采购、优化和自动化运营、开发定向营销和定价以及提升用户体验上的潜力。


人工智能对数字基础的依赖以及人工智能往往需要在特定数据上训练的事实意味着公司没有捷径可走。公司不能推迟和拖延其数字化进步,包括人工智能。早期的采用者已经在创造竞争优势了,而且也似乎正将后进者越甩越远。一个成功的方案需要公司解决数字和分析转型中的许多元素:识别业务案例、设置正确的数据生态系统、开发或购买合适的人工智能工具以及调整工作流程、能力和文化。特别地,我们的调查表明高层的领导、管理和技术能力以及无缝的数据权限是关键的推动因素。

人工智能有望实现价值利益,但也给公司、开发者、政府和工作者带来了紧迫的挑战。劳动力需要得到再训练,获得新技能,从而能利用人工智能,而不是与之竞争。


2、关于人工智能进驻企业的讨论

2.1人工智能有望提升利润和变革行业

人工智能技术近年来飞速发展,然而后续的采用依然处于起步阶段。这使得评估人工智能对于公司和行业造成的潜在影响充满了挑战。我们确实知道很多不采用人工智能技术的人报道说他们在做人工智能投资的商业案例时遇到了困难。但是那些采用人工智能技术的公司发生了什么呢?通过查看数字原住民的案例研究以及来自我们调研的回应,我们发现了大规模地采用人工智能技术带来丰厚回报的早期证据。通过回顾五个行业的大量案例研究,我们也展示了人工智能是如何转变一些业务活动,并具有根本地改变其他业务的潜力。这些案例证明了人工智能如何在整个价值链上和不同行业之间塑造不同的功能。这些案例还对利益相关者有着广泛的影响,比如跨国公司、初创企业、政府和社会组织。


为了满足人们的期待,人工智能需要在经济领域发挥实际作用,以显著降低成本,增加收益,并提高资产利用率。我们分类了人工智能可在 4 个领域创造价值的方式:使公司更好地规划和预测需求,优化研发,提升资源;以更低的成本更高的质量,提高公司生产货物、提供服务的能力;以合理的价格,通过正确的讯息,将产品送达到客户手中;允许他们提供丰富、个性化和便捷的用户体验。

这四个领域的价值创造是基于特定的使用案例,这些案例已经被探索或部署在今天的商业中。这个列表也许并不全面,它是基于当前我们对「窄」人工智能技术的知识了解。同样,它们对行业和产业有着不同的相关度,使得规划和生产层有着利用人工智能的大量机会。此外,当机器学习可为所有行业带来有价值的利益时,一些技术尤其适合特定部门内的商业应用,比如零售业和制造业的机器人、医疗行业的计算机视觉、教育行业的自然语言处理和生成。

 

 

 

2.2企业是否准备好迎接人工智能

对人工智能潜力与危险的言论一直都很多。人工智能,能够赋予机器类似人类的认知、自动驾驶汽车、偷取隐私、提升公司生产率等能力。它能够替代工人完成重复性的、危险性的工作,或着夺走工人的生计。

人工智能并非新概念,经历过起起伏伏的历史,既有期望也有失望。这一次是否会有不同?新的分析给出的答案是「yes」:人工智能最终开始交付真实的商业收益。突破所需的条件已经到位。计算机能力增长迅速、算法变得更为精致,更重要的是全球生成了大量数据,而数据正是人工智能的燃料。

数字化前沿的公司,都在人工智能上投入了大量的资金,包括重大收购在内。私人投资者也参与了,我们估计 2016 年人工智能的风投资金为 40 亿到 50 亿之间,私募股权公司投资为 10 亿到 30 亿美元之间。2016 年的投资额大约为 2013 年的 3 倍。此外大约还有 10 亿美元来自于政府奖助和种子资金。


但目前,大部分新闻都出自人工智能技术的提供方。许多新的使用还处于实验阶段,市场上的产品有限,或者说有较少的产品能够很快的有即时、普遍的应用。结果就是,分析师对人工智能潜力的认知分成了两派:一些人对人工智能的潜力很乐观,一些人依然对其经济收益十分谨慎。这种不一致的观念导致对市场的规模预测差别巨大,例如 2025 年的市场规模从 6.44 亿美元到 1260 亿美元 。从目前已经对人工智能的投资规模来看,最低的那种估算表明我们又在见证另一个人工智能繁荣衰落的循环。

我们采用人工智能的业务经验表明这种颠覆性场景是不可能的。我们的研究也提供了目前快速变化的人工智能产业概览,我们主要通过用户和供应商的视角进行研究,并希望提供对人工智能的经济潜力更加完善和强健的观点。首先我们研究的是投资概览,包括企业在研发部门和产品部署上的内部投资、大型企业并购、从风险投资(VC)和私募基金(PE)的融资等。随后,我们再研究需求方面,主要是结合案例分析、人工智能的采纳应用方面、还有对 3000 多家公司C-level 管理人员进行的调查等。因此进一步了解企业如何应用人工智能技术、推动他们采用人工智能技术的原因、进一步部署的障碍、还有人工智能市场、金融和组织的影响。


一般而言,人工智能是指机器表现出类似人类智能的能力,比如说,无需人工编码包含特定详细指令的软件就能解决问题。人工智能技术的分类方式多种多样,但是却难以拿出一个不互斥且又全面的列表,因为人们往往会混合和匹配多种技术来寻找单个问题的解决方案。这些方法往往会被看作是一种单一的技术,有时候是其它技术的子集,有时候则被看作是技术的应用。一些框架通过基本功能来对人工智能技术进行分类,比如文本、语言和图像识别,另一些分类方式则基于业务应用,比如商用或安全应用。

试图更精确地定义这个术语是很困难的,原因有几个:人工智能涵盖大量技术和应用,其中一些只是之前已有技术的些许扩展,而另一些则是全新的。另外,「智能(intelligence)」本身也没有一个得到了普遍接受的理论,而「机器智能(machine intelligence)」的定义也在随着人们对新技术的适应而发生变化。由计算机科学家 Larry Tesler 提出的泰斯勒定理(Tesler' s theorem)断言:「人工智能就是那些还未做成的事。」。

 

在这篇报告中,我们考虑的人工智能技术是所谓的「窄(narrow)」人工智能,即其仅只能执行一项窄范围的任务,这和所谓的寻求实现与人类智能类似的通用人工智能(AGI)不一样。我们关注窄人工智能是因为其有在近期内实现商业价值的潜力,而 AGI 还尚未实现。

我们关注的重点是解决业务问题的人工智能技术。我们还选出了我们关注的 5 个关键领域:机器人和自动化载具、计算机视觉、语言、虚拟智能体(virtual agent)、机器学习(其基于可以从数据中学习的算法,而非按照基于规则的编程来得出结论或指导行动)。其中一些涉及到处理来自外部世界的信息,比如计算机视觉和语言(包括自然语言处理、文本分析、语音识别和语义技术);一些则是关于对信息的学习,比如机器学习;还有一些涉及到根据信息采取行动,比如机器人、自动汽车和虚拟智能体(即可以和人类交流的计算机程序)。机器学习以及其子领域深度学习是目前人工智能领域许多最新进展的核心,得到了很大的关注,也为人工智能领域吸引到了大量的投资——在 2016 年,大约有 60% 的投资都来自该行业之外。


由科技巨头驱动,人工智能的投资正在飞快增长,但商业应用仍明显落后亚马逊、苹果、百度和谷歌这样的科技巨头。它们看到了 AI 技术在未来的方向——强劲的计算机硬件,越来越复杂的算法模型和巨量数据,这些需求都已部分实现。事实上,在人工智能领域,大公司的内部投资占据着主要地位,但其他外围的投资者:比如天使基金和种子孵化器,同样也很活跃。:麦肯锡估算,在 2016 年这一数字是 180 亿-270 亿美元;而外部投资(来自风投机构、私募股权投资、并购、资助和种子轮投资)大约为 80 亿-120 亿美元。

机器学习吸引了其中几乎 60% 的投资,可能是因为机器学习能够满足许多技术与应用的需求,例如机器人和语音识别。此外,因为机器学习能够更快、更简单的设置新代码从而建立机器人或其他机器,投资者也被机器学习所吸引。这个领域的公司收购也逐渐频繁,从 2016 年到 2013 年,综合年度增长率大约为 80%。


3、应该为人工智能做哪些准备

3.1百亿美元催化的竞争差距扩大

目前的市场动态是,除了高科技/电信、自动化/装配、金融服务行业,AI技术在其他行业的应用还处在比较早期的阶段,或者说试验阶段。麦肯锡调研了10个国家14类行业的3000名高管,其中仅20%表示已经开始使用AI技术,更多的态度(41%)是,对于将AI大规模应用于核心业务保持观望,因为商业案例以及投资回报的不确定性。此外,针对160个商业案例的调研发现,AI技术的身影只出现在其中的12%,这主要是AI缺乏技术协议,因此推广进程有所差异,不同的市场预测认为,到2025年,AI市场规模从6.44亿美元到1260亿美元不等。

对于AI技术的不同态度,导致公司之间的数字化差异越来越大。科技、电信或金融服务行业的用户往往表现出比较强的AI投资意向,并倾向于将其部属于核心业务。以汽车公司为例,AI被用于自动驾驶技术以及车辆操作系统改进;金融服务方面,AI则嵌入客户体验环节。

 

被调研的AI技术发展前期的商业用例,包括零售、电力公用事业、制造业、卫生保健和教育行业,表明,AI是具备实际价值的,并对商业竞争环境有比较大的冲击,具备AI战略前瞻性的公司相比而言能获得更高的利润率,其行业竞争力的提升也超出了预期。这些行业对于AI技术的要求是,优化预测模型和自动化操作,并开发应用潜力,制定针对性的市场营销和定价模型,强化用户体验。

对于从零开始部署AI的公司而言,最重要的则是踏踏实实的构架数字生态系统,因为AI的本质是数据训练驱动的,没有捷径可走,因此早期先发优势会比较明显。如果不想花大把精力构建数字生态,则可以考虑购买工作流程、计算能力以及知识背景相合适的AI工具。总是还是要强调一点:无缝的数据访问是推动AI商业化应用的关键。

最后来谈谈AI社会效益,也就是政府和劳动力市场的问题。首先,劳动力市场不要想着跟AI正面竞争,而是要考虑将其融入已有的生态并尝试激发新的工种;再说政府,目前全球都在试图建立AI中心,美国强大的投资环境和科学界和工业界历史优势明显,中国方面,高等学府(清华、北航、北大)科研成效显著,政策支持下产业(百度、中兴、华为)和投资环境也比较乐观。麦肯锡指出,政府需要设定政策吸引AI人才和投资以加强全球竞争力,并在道德和法律方面加强监管力度。

 

3.2企业AI转型早期的阶段性策略

如前所述,AI的投资金额这三年来保持一个高速的增长,这也意味着它从一个实验室技术逐渐成长具备商用潜力的焦点。与此同时,AI实际的商用案例却并不多,因此,早期AI商用的阶段性特征可以说是一种前沿数字化,是企业数字化转型与智能化转型的过渡期。因此,AI技术采用更多的出现在数字化部署比较成熟的行业,而监管方面的担忧也是医疗保健领域从业人员望而止步的原因。这一阶段的企业部署非常关键,数字鸿沟将进一步扩大,AI优先的企业更容易获得结构化数据,帮助员工剖析商业案例增强业务收入,吸引投资和供应商,强化技术技能,降低固定成本,决定智能化后续发展的市场竞争力差距。

调研发现,大部分的企业在采用AI技术的时候会采用更多元的工具,而不是押宝一种技术,这与当年数字技术发展前期是类似的。这种多元策略是很常见的,也是针对不同行业领域有所调整的,比如医疗领域就更倾向于将语言技术整合到核心业务中。而价值链应用方面,AI模式则主要表现在客户服务,诸如销售和市场营销,以及运营和产品开发等功能,财务管理应用相对落后,这与数字技术应用早期又是相似的。

AI早期与数字技术应用早期不同的点在于,企业更倾向于将AI应用于核心业务,扩大行业价值的广度和深度,比如汽车制造就将它用到制造环节、系统开发环节。而数字技术早期,企业的态度是追求保持利润率,并不会直接在核心业务上进行整合尝试。

很多企业因为追求创收而采用了AI,结果发现投入技术整改的成本要少于预期。调研显示,被我们评为AI技术采用先驱的公司比之其他态度更为谨慎的公司在市场扩张机会上强了27%,并在市场份额扩张机会上强了52%,利润率这比大多数行业的行业平均水平高出3到15个百分点,投资方案也显得更成熟。从另一个角度看,平均营收所需投资的成本减少了。

3.3企业、开发者和政府现在就需要认识到人工智能的全部潜力

虽然人工智能有潜力从根本上重塑整个社会,但我们目前仍然很不确定技术究竟会怎样发展。而对于企业、政府和工人来说,这种不确定性就意味着「等待和观望」。但是,我们还是认为有必要采取积极明确的行动来面对已经明晰的机会和风险。

对于许多企业来说,这意味着他们需要加速数字化进程以确保能够高效地部署人工智能工具。因为人工智能将巨量的高质量数据集成到自动工作流程中,它的影响力也变得越来越大。人工智能并不是数字化基础的捷径,它是数字化基础强有力的延伸。

开发者在帮助企业实现技术的潜力时起到了关键作用。人工智能产品需要解决实际的商务问题,而不能仅仅只是提供有趣的解决方案,人工智能需要大规模解决现实问题。


最后,政府和工人应该准备面对人工智能带来的巨变。我们也许需要重新思考公共教育系统和职工培训计划,因为我们需要确保职工所拥有的技能是与机器相补充而不是相竞争的。而希望建立当地人工智能生态系统的地区或国家必须加入全球人工智能人才和投资的竞争中。而整个社会需要考虑的那些尚未解决的法律和伦理问题,才是实现人工智能利益的最大障碍。

·使用案例/价值的来源

扫描使用-案例的范围

清楚表达商业需求,创建商业案例

·数据生态系统

打破数据仓(data silos)

决定集成和预分析的层面

识别高价值数据

·技术与工具

识别适合目标的人工智能工具

合伙或并购以填补能力缺口

采取灵活的「测试和学习式」方法

·工作流程整合

将人工智能整合进工作流程

优化人机界面

·开放的组织文化

采取开放、协作的文化

相信人工智能

劳动力重新掌握技能以备不时之需

 

 

美国和中国主导了人工智能版图,欧洲正在落后

下面是现在最有活力的人工智能中心:

美国

硅谷:顶级的创业公司中心(有 12700~15600 家活跃的创业公司,200 万名技术工作者)、引领全球风险投资、许多世界顶级科技公司的总部所在地

纽约:金融和媒体行业的领先中心、培养人工智能人才的优质大学(比如康奈尔大学)、强大的投资环境(在早期阶段的投资的绝对数量上仅次于硅谷)

波士顿:科学界和工业界有悠久的合作历史、世界级的大学(比如 MIT)在开发先进技术和培养顶级人才

中国

北京:清华、北航和北京大学等在创造大量的学术研究成果、百度等科技巨头的广泛参与、中国政府将人工智能看作是具有战略意义的技术。

深圳:华为和中兴等电子设备制造公司的中心、强大的硬件实力、中国政府将人工智能看作是具有战略意义的技术

欧洲

伦敦:全球金融中心、支持投资和金融科技应用、欧洲在 VC 创业公司投资方面的领袖、顶级的科技公司在此有分支机构、世界顶级的大学培养顶级人才(包括剑桥、帝国理工和牛津)。

 

3.4各行业面临的挑战

人工智能为政府和社会提出了广泛的问题。麦肯锡指出了其中的一些问题,也包含部分解决问题的方法。我们在这些问题上的进展对于实现人工智能的潜在利益和避免风险至关重要。

鼓励更广泛地利用人工智能。目前的人工智能应用集中于相对数字化的行业内,而这些领域已经是新技术的前沿了。扩展人工智能的应用范围,支持新技术领域,特别是其中的小型公司,对于保证生产力的增长和经济发展至关重要,可以保证市场健康,具有竞争力。人工智能在更广泛领域内的应用也可以帮助平衡各行业的工资水平。人工智能可以带动生产力水平的发展,从而提高工资。更宽广的应用范围有助于让人工智能的好处推动至更多的公司和工人身边,而不仅仅是让已经处于收入金字塔顶端的前沿公司和雇员受益。


解决就业和收入分配问题。人工智能驱动的自动化变革会深刻影响人们的工作和工资水平。在麦肯锡的调查中,绝大多数公司并不认为自己会在未来大幅减少员工人数。然而,显然会有一些职位的技能会不符合未来要求。政府可能会不得不重新思考社会服务的模式。不同的想法将被纳入思考范围,包括共享劳动力、负所得税和全球基本收入水平。

解决道德、法律和监管问题。人工智能提出了一系列道德、法律和监管问题。现实世界的偏见风险正在被写入训练数据集中。由于现实世界存在种族、性别或其他很多类别的歧视,提供给机器学习算法的现实世界数据也不可避免地带有这些特征,而人工智能也会在训练中学会偏见。

随着偏见的内部化,这些问题正在加剧。同时,人们也对算法本身产生了怀疑,编程人员的道德见解会被编写进算法中,在决策过程中,人们有权得知哪些内容?谁会对人工智能输出的结果负责?这导致了人们对于算法透明度和问责制的呼吁。隐私是另一个问题——谁对数据拥有所有权?需要哪些措施来保护高度敏感的数据(如医疗数据),而不必破坏其可用性?正致力于解决这些问题的组织和机构包括 Partnership on AI、OpenAI、Foundation for Responsible Robotics 以及人工智能伦理与监管基金会。


确保训练数据的可用性。大量的数据对于人工智能训练系统至关重要。开放公共部门的数据可以刺激私营企业的创新,设置通用数据标准也会有帮助。在美国,证券交易委员会在 2009 年强制所有上市公司必须以 XBRL(可扩展业务报告语言)格式披露其财务报表,从而确保公共数据具有机器可读性。

麦肯锡对三个使用案例给出了可视化描述,以下是相关内容:

 

*AI零售(面部识别、移动支付、自动化支付、无人机交付、生疏分拣、智能物流、数据化仓库、物流机器人)

 

*AI能源、生产(基于算法的能源信息传感和传输优化、工作机器人、AR辅助型工作、安全辅助、数字身份、精确测绘)

 

 

 

 

*AI医疗(可穿戴设备、药物测试、智能诊疗、药物使用建议、医疗图像识别、个性化治疗、健康数据分析)

金准数据中国移动电竞市场研究报告 2017-06-18 09:41:49

研究背景




一、移动电竞行业概念定义



二、移动电竞行业概况


中国移动电竞用户规模与特性

新用户成为主要增长来源

得益于爆款产品的推广与普及,移动电竞用户的主要增长来源于之前未曾有电竞游戏经历的新用户。用户爆发式的增长也给移动电竞衍生市场带来巨大的增长空间。


三、移动电竞行业趋势



产品发展趋势


《王者荣耀》带动整体市场发展 MOBA持续风靡

2016年中国移动电竞市场主要增长来自于《王者荣耀》这一款游戏,并且2017年的预计收入将要突破300亿元 。考量到产品的优异表现与运营商腾讯的实力,预计在未来一段时间内《王者荣耀》仍将成为中国移动电竞市场的主要推动力,且继承自端游玩法的MOBA类型仍将是最受欢迎的移动电竞游戏类型。


与端游电竞产品相比侧重点不同

相较于端游电竞游戏,移动电竞游戏与即时通讯工具结合的更为紧密,更注重社交属性。在扩展用户群体的同时也降低了用户的上手难度,使操作更为简略。与之相对,移动电竞游戏整体对比端游电竞游戏则更注重产品的娱乐性。


产品配适移动化特性 呈现类型多样化

除了将端游电竞游戏品类配适到移动端外,移动电竞游戏品类也在进行新的探索。2016年产出了一批玩法更适应移动端的产品并且受到市场欢迎。艾瑞咨询认为,随着移动电竞产品进一步适应移动化特征,将会产出更适应移动端玩法的新类型移动电竞游戏。


大量新用户被转化 电竞习惯需培养

社交化与移动化特性吸引大量没有端游电竞经历的用户接触移动电竞,包括端游电竞覆盖较少的女性与其他用户群体。此类新用户尚未形成观看电竞衍生内容(赛事、直播等)的习惯,因此需要游戏公司的策划运营与移动电竞产品进行引导。艾瑞咨询认为,头部移动电竞游戏具有培育整个用户群体的任务与责任,承担起培育市场的任务。





赛事发展趋势

第一方赛事分层 第三方赛事涌现

2016年移动电竞赛事迅速发展,第一方赛事运用渠道赛成果建立常规化分层职业联赛,在提升赛事规模的同时调整赛事周期以适应移动游戏的节奏;与此同时,渠道赛与城市赛体系被保留并作为次级联赛纳入整个职业赛事体系中。另一方面,大量第三方赛事涌现。艾瑞咨询认为,随着移动电竞赛事的体系化与职业化。



内容提供商发展趋势

借用端游电竞资源快速发展

承接端游电竞资源的移动电竞内容提供商利用资源优势迅速扩张,其中多数内容提供商拥有多年的端游电竞执行、制作经验,在克服移动电竞的硬件问题后制作出不亚于端游电竞赛事质量的移动电竞赛事。随着移动电竞市场扩张,咨询认为未来将会有更多端游电竞优质经验的内容提供商进入到移动电竞市场,共同繁荣移动电竞赛事与衍生内容。



直播平台发展趋势

垂直平台加入与传统平台的转型

游戏直播平台是移动电竞赛事的主要分发渠道。目前市场上的直播移动游戏内容的直播平台的主要分为两种:垂直类的移动游戏直播平台以及综合游戏直播平台。2016年以移动游戏直播为核心内容的直播平台出现在市场上,而综合游戏直播平台也开始转身拥抱移动电竞游戏直播。作为后发平台,移动游戏直播平台的业务重心集中在移动游戏直播上;而利用先发优势的综合游戏直播平台也不甘示弱,迅速拓展移动游戏相关的直播内容。



四、移动电竞企业案例





移动电竞企业案例

狮吼直播

狮吼直播是游戏多旗下的移动游戏直播平台。得益于游戏多在移动游戏行业上的积累,狮吼直播拥有丰富的自产直播内容,囊括移动游戏赛事、电竞综艺以及自家签约的主播艺人等。除了独占的直播内容外,狮吼直播通过付开播用户工资将普通用户转化为主播,完善自身的主播培养渠道并且增加用户粘性的同时,建立了阶梯状的主播阵容,通过给大众主播打上标签实现特色化与差异化的同时挑选具有特色与实力的主播进行培养。在头部主播上除了明星主播外也签约了大量职业战队与选手,以满足各类用户的需求。


五、附录:移动电竞用户属性





用户观赛需求与渠道

提升技术是观赛主要理由 直播平台是观赛第一渠道

尽管移动电竞用户的整体电竞习惯需要培养,部分用户已经开始有观赛习惯,其中主要目的是增进技术与更深入了解游戏。另一方面,直播平台仍然是移动电竞用户首要的观赛渠道。咨询认为未来随着移动电竞赛事内容的丰富以及用户习惯的形成,未来移动电竞将会成为市场上最热门的直播内容,利好相关衍生产业。



用户转移情况

端游电竞玩家游戏时长减少 没时间是主要原因

端游电竞玩家的游戏市场呈现分化的趋势,接近30%的用户表示自己玩端游电竞游戏的时间更少了。其中,由于生活情况变动导致没有时间玩是最主要原因。艾瑞咨询认为,随着端游电竞的发展与用户生活的变化,未来由于时间等原因无法长时间玩端游电竞游戏的用户将会以观看赛事内容以及转移到相对轻量级的电竞游戏上。






金准数据2017中国网红经济发展洞察报告 2017-06-16 15:01:09


一、网红迎来发展春天





网红粉丝关注其他领域分布

粉丝兴趣娱乐化倾向较为明显,多个垂直领域潜力较大

· 网红粉丝关注的其他领域中,搞笑幽默类内容占比最大,达到65.7%

·泛娱乐类领域在前八席中占据第一、二、四、六席,网红粉丝兴趣娱乐化倾向较为明显

·娱乐明星类内容占比达50.5%,仅次于搞笑幽默类内容,需求仍然旺盛

·在垂直领域中,时尚、情感两性、美食与美妆获得较多人关注,发展潜力较大





网红内容的主要形式变化

直播观看人数全面增长

· 自2016年10月到2017年5月,微博直播观看人数迎来新一轮增长,除了秀场直播发展迅猛以外,多个垂直领域日均观看人数也成倍增加。其中,美食和游戏领域增长最大,分别为341.8%和342.6%,时尚、搞笑、母婴、美妆等领域增长率接近或已超过100%;

日均观看人数增长较多的领域多为美食、母婴等垂直领域,说明直播对用户渗透程度进一步加深,各领域内容与直播结合程度继续提高,网红内容开始向直播形式进行更深层次的转移。




短视频稳步崛起

·2016年,短视频市场迎来爆发性增长,网红短视频内容消费量也随之大量增加。2016年5月起,微博网红原创视频播放量稳步增加,到2017年3月同比增长209.4%,期间月增长率最高达75.4%,涨势喜人

·网红短视频内容播放量的持续增长,意味着网红内容形式份额比例不断改变,大量图文内容被信息量更丰富的短视频所取代,短视频也开始相应地迎来网红数量与用户量的逐步增加。而内容平台所特有的网络效应则会进一步加剧这种趋势,短视频网红内容稳步崛起前景可期。






网红变现数据亮眼

直播营收快速增长

·自2014年以来,泛娱乐直播市场规模呈快速增长趋势。2016年,国内泛娱乐直播市场规模208.3亿元,较2015年大幅增长180.1%;艾瑞咨询预测,2017年泛娱乐直播市场规模将达432.2亿元,同比增长107.5%,国内网红收入及微博直播、一直播等各大直播平台营收将继续快速增长

·2016到2017年,短视频用户数与消费量的大量增长,也带动了直播市场的进一步发展。短视频与直播作为平台内容的两大载体,两者以网红账号为核心,呈现相互导流,共同发展的态势。而直播收入作为网红变现的重要一环,其可预期的增长态势也为网红经济的持续火热进一步加码。




二、钱途远大,网红经济的产业化之路

中国网红经济产业链发展变化


网红经济生产链条逐渐明晰,产业分工更加明确

网红经济生产链条分为生产环节和消费环节。生产环节以MCN机构为核心,辅以人才、硬件等服务产出多样的网红矩阵,再经由专业的社会化营销、数据分析等进行包装推广,进入多个社交平台和媒体平台,最终被用户消费。其中,MCN扮演的角色愈加重要。

MCN(Multi-channel Network)意为多频道网络,是网红经济的商业枢纽。从MCN角度来看,网红矩阵作为MCN机构生产出的产品,打开了以往流量池子过小、生态性差、难以持续维持的局面,降低了各项发展成本;同时,也为广告主带来了更全面、更灵活、更有效的投放方式,为平台带来了更强大的内容投放能力,实现了产业多方的共赢。







MCN发展迅猛,市场前景被看好

机构数量突破性增长,助力网红经济火热发展

国内网红经济的进一步发展,为MCN机构的扩张与成熟创造了条件。据统计,今年仅与微博合作的MCN机构数量即达到480家,同比增长220.0%;

2016年下半年,阿里巴巴投资3亿元入股如涵电商,如涵电商估值超过30亿元。巨头的入场,说明MCN机构的营收能力已被广泛认可,MCN机构的市场前景更加明朗可期。





平台方寻求变现方式进一步转变

阿里拥抱内容,联合微博共同繁荣电商网红市场

在渐渐成熟的社交电商模式和消费升级的大趋势下,微博与阿里巴巴一起将社交媒体和电商平台相结合,深化内容电商建设,培育电商网红市场。共同建设了微博橱窗、红人淘、尤物频道、微博电商直播等多个电商产品和内容栏目作为战略支撑。以电商内容为核心、网红为分发渠道的社交电商模式,有利于促进用户的感性消费,增加用户与平台之间的黏性,进一步提升用户的转化率与留存率。




三、网红经济新趋势




垂直领域网红快速崛起

头部网红粉丝大量增长,仍有较大发展空间

在泛娱乐领域网红的发展进入成熟期的同时,垂直领域网红也在快速增长。其中,垂直领域头部网红的发展最为亮眼。以微博美食、游戏、美妆三个领域为例,美食类头部网红中华小鸣仔在2016到2017年间,粉丝总数增长80.0万人,同比增长630.1%;游戏类头部网红起小点粉丝总数增长136.9万人,同比增长207%;美妆类头部网红王岳鹏Niko粉丝总数增长40.0万人,同比增长79.5%;

垂直领域网红仍在成长期,成规模化、体系化的个体相对较少,用户需求需要进一步满足,各垂直方向仍有较大发展空间;此外,垂直领域网红粉丝黏性更强,网红意见领袖功能更加凸显,其变现方式更加多样,变现空间也更为广阔,转化率相对更高,发展前景值得看好。






网红MCN化趋势明显

网红签约MCN比例逐渐上升,头部网红多已签约

随着MCN机构的崛起及其优势的逐步显现,越来越多的网红开始加入MCN机构。与2016年相比,2017年签约MCN机构的网红数量比例从23.8%提高到了35.0%,超过三分之一;而头部网红多数已经签约MCN机构,占比91.0%;

头部网红对MCN机构的青睐,彰显了体系化能力在网红竞争中的重要性;签约MCN机构的网红人数逐渐增加,也预示着网红经济将要迈入以产业化运作为主的全新阶段。




MCN渐趋细分化、IP化

打造品牌影响力与构建IP矩阵是主要发展方向

在如今的内容消费市场,用户通过各大平台接触到的内容量呈爆炸性增长态势,越来越难获取的流量和用户快餐式的消费方式对MCN下的网红发展壮大十分不利。于是,在细分领域打造品牌影响力和构建IP矩阵来提高粉丝黏性和建立壁垒成了多数MCN机构的共同选择。IP矩阵为MCN自身内容生态带来了多个入口,也给用户提供了在矩阵内部选择适合自身口味内容的机会。

爆红的“办公室小野”背后的洋葱视频便是用“场景化+规模化”来打造自己的IP矩阵。洋葱视频从办公室这个具体场景切入,在细分人群熟悉的环境中以颠覆式的创意打造了“小野”这个品牌,聚拢了一大批黏性较高的粉丝,获得极大影响力;同时,洋葱视频还上线了“办公室小作”等同场景IP品牌来进行规模化复制,并计划扩展至校园等多个场景,来打造自己的多场景IP矩阵。






2017中国移动电商行业研究报告 2017-06-16 14:54:04



一、中国移动电商行业发展背景



网络购物仍是零售主流渠道

 平均每100元社零消费中有约14元来自线上

根据咨询2016年中国网络购物市场数据,2016年中国网络购物市场交易规模为4.7万亿元,占社会消费品零售分析认为,网络购物行业发展日益成熟,各家网络购物企业除了继续不断扩充品类、优化物流及售后服务外,也在积极发展跨境网购、下沉渠道发展农村网络购物。在综合网络购物格局已定的情况下,一些企业瞄准母婴、医疗、家装等垂直网络购物领域深耕,这些将成为网络购物市场发展新的促进点。




网络购物市场进入移动消费时代
2016年移动端交易规模占比继续扩大;移动端成流量主来源
数据显示,2016年中国移动网购在整体网络购物交易规模中占比达到68.2%,比去年增长22.8个百分点,移动端
已超过PC端成为网购市场更主要的消费场景;与此同时,2016年,中国网络购物市场TOP10企业移动端用户增速远超PC端,App端用户增速达27.1%,PC端仅增长9.6%。艾瑞分析认为,用户消费习惯的转移、各企业持续发力移动端是移动端不断渗透的主要原因。 



二、中国移动电商行业发展现状





场景化和碎片化为移动网购主要特征

上下班路上和公共休闲场所场景网购比例上升

在网购的众多场景中,家庭和工作地点代表着完整的时间和固定PC网端,上下班路上和公共娱乐场所代表着碎片化的时间和移动网端;2014年到2015年在家购物和在工作地点购物比例分别下降4.9%和10.0%,而上下班路上和公共休闲娱乐场所占比分别上升5.1%和2.7%,这意味着用户消费行为场景的转移,场景越来越丰富,时间越来越碎片化。移动网购时代新的特点为新兴电商势力的发展带来了机会。







三、移动电商时代典型企业案例




四、中国移动电商行业发展趋势


垂直品类经济或人群经济成发展新趋势


移动电商将提供愈加精准的服务


随着国民经济快速发展,人民生活水平提高,各方面消费力量兴起。一方面,90后、女性等细分用户成为消费新动力;另一方面用户更加注重商品品质,更多选择符合自身特征的商品。在此基础上,基于特定品类和特定人群的垂直经济成为新的发展趋势。

例如(1)贝贝网围绕母婴人群发展的”妈妈经济“,基于特定人群,打造一站式购物入口;

(2)以易果生鲜


为代表的生鲜电商和以土巴兔为代表的家装电商崛起,基于垂直行业深入发展。其中,2016年中国生鲜电商市场交易规模超900亿,艾瑞预计2017年交易规模将超过1000亿元。








美国:2016-2045年新兴科技趋势报告 2017-06-16 11:08:18

前段时间美国公布的一份长达35页的《2016-2045年新兴科技趋势报告》。该报告是在美国过去五年内由政府机构、咨询机构、智囊团、科研机构等发表的32份科技趋势相关研究调查报告的基础上提炼形成的。

通过对近700项科技趋势的综合比对分析,最终明确了20项最值得关注的科技发展趋势。

该报告的发布一是为了帮助美国相关部门对未来30年可能影响国家力量的核心科技有一个总体上的把握,其二是为国家及社会资本指明科技投资方向,以确保美国在未来世界中的战略优势。

物联网

在2045年,最保守的预测也认为将会有超过1千亿的设备连接在互联网上。这些设备包括了移动设备、可穿戴设备、家用电器、医疗设备、工业探测器、监控摄像头、汽车,以及服装等。它们所创造并分享的数据将会给我们的工作和生活带来一场新的信息革命。

人们将可以利用来自物联网的信息来加深对世界以及自己生活的了解,并且做出更加合适的决定。

在此同时,联网设备也将把目前许多工作,比如监视,管理,以及维修等需要人力的工作自动化。物联网、数据分析、以及人工智能这三大技术之间的合作将会在世界上创造出一个巨大的智能机器网络,在不需人力介入的情况下实现巨量的商业交易。

但是,虽然物联网会提高经济效率、公共安全,以及个人生活,它也会加重对于网络安全和个人隐私的担忧。恐怖分子,犯罪集团以及敌对势力将会利用物联网作为新的攻击手段。而物联网中所包含的大量数据也会诱惑政府去实施针对人民的监控,从而进一步的引发隐私和安全之间的对抗。

机器人与自动化系统

在2045年的地球上,机器人和自动化系统将无处不在。自动驾驶汽车会使交通更加安全与高效,或许还会给共享经济带来新的动力。机器人则会负责日常生活中大量的任务,比如照顾老人与买菜,以及工业中的职责,比如收获农作物,维护公共设施等等。

而随着机器人的机动性、灵敏度以及智能的提高,它们将成为强大的战士,在战场上辅助、甚至替代人类士兵作战。人工智能软件则会被使用到商业上,例如从数百TB的数据里面提取有意义的信息,使商业服务自动化,以及替代诸如客服、教师等传统意义上 “以人为本”的职业。

但是,机器人与自动化也会带来许多的危机。数百万工作被机器取代的下岗职工将会给社会造成极大的冲击,导致经济与社会的不稳。自动化网络系统则会成为各个敌对势力相互攻击的主要突破口。在冲突中使用机器人和自动化系统则有可能造成极大的伦理和文化挑战。

智能手机与云端计算

智能手机与云端计算正在改变人类与数据相处的方式。比如目前的美国,大约有30%的网页浏览和40%的社交媒体是通过手机的。而这的原因之一就是具有各种可以测量天气、位置、光度、声音、以及生物特征的探测器的智能手机。

随着手机的威力越来越大,功能也越来越全面,移动网络的铺展也将加速。在2030年,全球75%的人口将会拥有移动网络连接,60%的人口将会拥有高速有线网络连接。

移动终端的发展以及移动网络的扩散,也会进一步推进云端计算的进展。云端计算可以在在零投入的情况下给用户带来大量的计算能力。在未来的30年里,基于云的移动计算端将会改变从医疗到教育的各行各业。

比如人们可以通过手机来进行体检并与云端的诊断软件直接沟通,人们也可以在手机上使用教育软件来学习新的技能,农民们甚至可以通过手机连接到实时气象数据,通过云端软件计算最优化的收割时间。

但是,这一切都需要极高的网络安全性、可靠性、以及流量。商业用户以及个人用户也都需要习惯把数据上传到云端中。

智能城市

在2045年,全世界65%-70%的人口将会居住在城市里。随着城市人口的增加,全球人口超过1千万的超级都市将会从2016年的28座增加至2030年的41座。大量的人口向城市流动将会给这些城市的基础建设,比如城际交通,食物和水源,电力能源,污水处理,以及公共安全系统等带来极大的压力。

未来的智能城市将利用信息和通讯技术(ICT),通过大数据以及自动化来提高城市的效率和可持续性。

比如使用分散探测系统将实时监视城市用水用电数据,通过智能电网自动调整配电设置;通过联网的交通信号系统以及自动驾驶系统来减缓车辆堵塞的程度;利用由新材料和新设计技巧所建的智能建筑来提高空调和照明系统的效率,减少能源浪费;使用屋顶太阳能板、小型风力发电机、地热发电,以及其他可再生资源提供干净的电力。

但是,在另一方面,没钱或者缺乏政治信念去投资这些科技的城市将会变得极其拥挤和肮脏,成为暴动和冲突的爆发点。

量子计算

量子计算是通过叠加原理和量子纠缠等次原子粒子的特性来实现对数据的编码和操纵。

虽然在过去的几十年里,量子计算只存在于理论上,近些年的研究已经开始出现有意义的结果。在未来的5-15年里,我们很有可能制造出一款有实用意义的量子计算机。

量子计算机的出现将会给其他的研究方向,比如气候模拟、药物研究、以及材料科学带来巨大的进步。

不过,最令人期待的还是量子密码学。一台量子计算机将可以破解世上所有的加密方式,而量子加密也将真正无懈可击。如今,量子计算机的许多技术堡垒已经开始被逐一攻克,虽然我们也许在21世纪40年代才会看到真正实用的量子计算机,但来自政府和业界的大量投资意味着量子计算已经迈过了转折点。

混合现实

虚拟现实和增强现实(VR和AR)技术已经在消费电子市场激发了极大的热情,各科技公司也迅速的开始进入这个市场。在2014年收购Oculus VR之后,Facebook将在今年推出他们首款VR眼镜。三星,索尼,宏达也计划在今年推出VR产品。资本的涌进代表了VR将会成为新一代的主流娱乐技术。当然,VR也有在娱乐之外的应用。美国第二大家居装饰用品公司Lowe’s(劳氏公司)正在开发名为Holoroom的一款3D增强现实科技。Lowe’s的客户将可以设计一个空间,然后使用Holoroom进入一个3D模型,体验他们设计的空间感觉如何。

虽然在历史上,市场对VR和AR曾有些过于膨胀的预期,如今的超高清显示,低价的姿势与位置探测器以及高清视频内容给混合现实科技打下了雄厚的基础。在未来的30年里,这些技术将成为主流科技。AR眼镜将把实时相关的信息给用户投放在现实中,而VR眼镜则可以通过融合视觉,听觉,嗅觉和触觉来实现深度沉浸的体验。

数据分析

在2015年,人类总共创造了4.4ZB(44亿TB)的数据,而这个数字大约每两年就会翻倍。在这些数据中隐藏了各种关于消费习惯,公共健康,全球气候变化以及其他经济,社会还有政治等等方面的深刻信息。可惜的是,虽然“大数据”成为了一个热点,但每年只有不到10%的数据会被分析。

在接下来的30年里,我们处理巨量的动态数据的能力将会逐渐提高。自动人工智能软件将会可以从散乱的数据中识别并提取有关联的信息。而这种数据分析的能力将会从商业应用扩散到普通人手里。

人们将会获得在生活中使用大数据的能力,并且通过这种能力来迫使政府以及各种机构对它们的政策负责。而这很有可能引起关于数据限制的冲突。超级个性化营销,政府对人民数据的监视,以及各大数据被盗案件的曝光则会引起数据所有权的讨论。各个敌对势力则可以利用被盗取的,从暗网中购买的,甚至是开源的数据来相互攻击。

人类增强

在接下来的30年里,科技将带领人类突破人类潜力的极限甚至生物的极限。由物联网连接的可穿戴设备将会把与实时有关的信息直接打入我们的感官中。外骨骼和与大脑连接的假肢将会使我们变得更加强大,为老弱病残恢复移动力。

装有探测器和嵌入式计算机的隐形眼镜或者被永久植入在体内的装备将给我们带来可以穿墙的听力,天然夜视,以及可以嵌入虚拟和增强现实系统的能力。益智药将会扩大我们的思维能力,改变工作和学习的方式。

当然,人类增强科技也会带来新的挑战。那些负担不起“升级肉体”价格的人群很有可能发现他们在增强经济里毫无竞争力。而增强科技的联网则会让我们的身体甚至大脑成为黑客的目标。对士兵的增强很有可能引发一场新的增强科技军备竞赛。

网络安全

网络安全不是一个崭新的话题。事实上,早在1991年就有人提出了“网络上的珍珠港”这一警告。但是在未来的30年里,随着物流网的发展以及日常生活中越来越多的连接,网络安全将会成为网络行业首要的话题。

目前,虽然世界上的网络攻击越来越多,但是它们大多数的目标都只是个人或者企业。而且这些攻击所造成的损失虽然很大,但是这些损失并不会扩散。而未来的世界将不会是如此的简单。

随着汽车、家电、电厂、路灯,以及数百万个其他的事物相互连接,网络攻击的后果也会越来越严重。国家、企业、以及个人的数据将会面临越来越隐蔽的攻击。有些甚至在数年后才会被发现。目前,人们可以想象出来最坏的情况就是“网络世界末日”– 在越发越疯狂越频繁的攻击下,整个世纪的互联网以及其中所包含的经济社会功能的崩溃。

社交网络

如今,大约有65%的美国人使用社交网络,而在2005年,这个数量只有7%。社交网络已经开始展现出改变人类行为的能力。但是在未来的30年里,社交科技将会给人们带来可以创造出各自微型文化圈的力量。

人们将会使用科技形成社会契约和基于网络社区的社交结构,从而颠覆许多传统的权力结构。比如政治舆论,由于目击者们可以直接在网络上揭露腐败和压迫而不用通过媒体的过滤,政府将会发现舆论越来越难被直接控制。或者企业责任,虽然企业可以通过社交网络直接接触到消费者,这些消费者也可以利用社交网络来突破营销的噪音,使企业对他们的产品和行为负责。

众筹和直播将会使内容创作进一步的民主化,从而模糊媒体人与观众之间的区别。而比特币以及其他加密货币也许会把货币和交易的控制从政府手中剥离,从此基于社会共识而不是政府的规定。


先进数码设备

由于计算机和各种数码设备在过去的60年里给人们生活带来的天翻地覆的改变,我们似乎已经忘了这些技术还比较新。个人电脑在1975年才出现在商店里,而当时的个人电脑有如今日的宜家,是作为一套零件卖给顾客的。用户需要自己把它组装起来,所有的程序也都需要自己编写。仅仅40年后,人们手中智能手机的计算能力就已经远超1969年把宇航员送上月球时的NASA了。在未来的30年里,这个趋势也将会继续下去。

人们将会拥有更多的计算能力以及更广的数码资源。移动网络和云计算将会给人们带来几乎无限的内存和计算能力。虚拟技术和基于软件的系统将会允许政府和企业在不需要昂贵的硬件升级的情况下迅速的调整升级IT系统。

从衣服到建材,数码产品将会更广泛的融入到日常生活中。在此同时,新科技将会改变我们与科技之间交流的方式。语音界面已经被广泛应用在智能手机中,而姿势界面则允许我们无声的与计算机通讯。最终,人脑-电脑界面将会允许我们用思想控制数码设备,使它们成为我们身体的一部分。


先进材料

在过去的10年里,材料科学的突破给我们带来了许多种先进的材料。从可以自我恢复和自我清理的智能材料,到可以恢复原本形状的记忆金属,到可以利用压力发电的压电陶瓷材料,到拥有惊人的结构和电力性能的纳米材料,这些都是材料科学家的成功。尤其是纳米材料,它有着广泛的应用价值。

在纳米尺度(少于100纳米),普通的材料比如碳,将会呈现出独特的性能。石墨烯,一种由碳原子构成的只有一层原子厚度的二维晶体,强度是钢的100倍,能够高效的传导热和电,并且几乎透明。

纳米材料有着无数种应用,比如作为引擎或其他机械表面的低摩擦力镀膜,作为高强度合成材料来建造汽车和飞机,轻便的防弹背心,以及高效的光伏材料。

在工业应用之外,制药企业也正在研究作为靶向分子的医疗纳米粒子用于治疗癌症。在未来的30年里,纳米材料以及新型材料,比如泡沫金属以及陶瓷复合材料将会被用在从衣服,到建材,到车辆,到公路以及桥梁中,无处不在。

太空科技

太空行业正在进入一个从上个世纪60年代后就从未出现过的发展阶段。新的科技,比如机器人,先进的推进系统,轻便的材料,增加制造,以及元件小型化正在减少把人和物送入太空的价格,而这则会开启太空探险的新机会。

SpaceX,Arianespace,Blue Origin等太空行业的新人已经带来了例如可回收火箭等颠覆式创新。

在未来的30年里,科技的研发将会带领人类将重返月球。在此之外,更加伟大的探险,比如人类登录火星也是,以及新型基于太空的行业,比如在开采小行星中的矿物也都有可能出现。

虽然探索甚至殖民太空是现代人来长久的梦想,但是对太空设施的需求很有可能加大地球上的冲突。随着更多的国家开始依赖天基设备,对太空的控制将有可能成为一个全新的爆发点。天基武器不再是不可能,而反卫星也将成为未来战争的一部分。


合成生物科技

早在孟德尔发现遗传的基础规律,以及埃弗里-麦克劳德-麦卡蒂实验证明DNA是遗传物质之前,人类已经进行了几千年的通过选择性育种以及杂交来操纵植物和动物的遗传基因了。

随着我们对遗传学认知的加深,我们已经可以通过搭建新的DNA来实现无中生有,创造出新的生物。基因改造农作物则是此项科技的先锋。但是在此同时,我们正站在一场生物革命的突破口。当我们跨入生物科技的新时代时,生命将会成为信息,如同电脑程序的代码一样,可以被改写的信息。

科学家正在开发一种可以分泌生物柴油的海藻,这种海藻的DNA中则被编写了数千GB的数据。在未来的30年里,合成生物科技将制造出可以探测到毒素,从工业废料中制造生物柴油,以及通过共栖来给人类寄主提供药物的生物。但是,合成生物也会带来生物武器和难以控制的入侵物种等巨大的危险。


增材制造

增材制造(3D打印)已经在工业界作为制造限量设计原型的技术而被使用超过30年了。但是,在近十年里,3D打印技术获得了惊人的发展。如今,随着3D打印机价格的下降以及大量开源工具和付费模型的出现,世界上已经出现了一个庞大的“创客”群体,无时不刻的在突破这项技术的极限。

在2040年,3D打印技术将改变世界。新一代的3D打印机将可以融合多种材料,电子元件,电池以及其他原件。人们将会利用3D打印技术制造工具,电子产品,备用零件,医疗设备等各种产品,并按照自己个人需求来实现真正的“私人订制”。

军队的后勤将变得更简单,因为装备和补给可以在当地直接打印。物体将会变成信息,而网络盗版将会代替现实偷窃。而恐怖分子以及犯罪集团将会使用难以追查的原材料来打印武器,探测器,以及其他装备,给社会安定造成极大的隐患。


医学

在未来的30年里,各种科学技术上的突破将改变医学。通过基因组学,我们将会得到真正的私人药物。在未来,癌症,心肺疾病,阿兹海默症,以及其他目前看似无救的疾病将会由针对患者个人基因的药物来治疗。

人类将可以通过DNA培养出来移植所需的器官,从而灭绝等待配型以及排斥反应等很可能致命的情况。生物假肢将会被直接连接到神经系统上,从而提供与真实触感极其相似的感官。

机器急救人员以及例如控制性降温的肢体存活技术将会大幅度延长救援的“黄金时间”。科学家们将找到衰老的原因,从而增加人类的寿命,涌现出一大群非常健康并有活力的“老人”。

另一方面,发达的医疗设施的价格将会给各国的医疗系统带来更大的压力。穷人与富人之间的救命资源也会出现极大地不均。而且随着人类寿命的增加,年轻人与老人之间对于工作以及资源的竞争则会加剧。抗药性极高的超级细菌也会给世界各地的人们带来极大的危险。


能源

在未来的30年里,全球能源需求预计会增长35%,我们则正在面临着一场能源革命。新的采油技术,比如水力压裂以及定向钻为人类添加了大量可开发的油田和气田。而这直接颠覆了世界石油市场,使美国从世界上最大的石油进口国变成了最大的石油生产国。

与此同时,可再生能源,比如太阳能和风能的价格也开始接近与石油。就拿太阳能来说,在过去的10年里,太阳能发电的价格从每瓦8美元降低至这个数字的十分之一。在此之外,还有核能这个抱有争议但从未停止开发的能源。新一代的核反应堆设计宣称远比之前的更安全,也会产生更少的核废料。

不过,虽然使用清洁能源可以帮助我们减缓全球气候变化,但是围绕着用于生产电池,光伏,以及其他元件的稀有资源的新的纠纷与摩擦也会出现。石油经济的消退也会在中东和北非引起经济和社会的严重不稳,进一步加深当地的武装冲突。

新型武器

在未来的30年里,数种新型武器技术将出现在战场上。除了目前正在开发中的非致命武器以及能量武器之外,数个国家也正在开发可以阻绝军事行动能力的反介入和区域阻绝武器(A2AD)。A2AD技术包括反舰弹道导弹、精密制导反车辆反人员武器、反火箭炮、火炮和迫击炮系统(CRAM)、反卫星武器,以及电磁脉冲武器(EMP)。


有些技术,比如精密制导武器,属于基于现有科技的突破。中国就正在开发可以摧毁航空母舰的先进反舰弹道导弹。而有些技术则属于崭新的主意,比如2015年由美国防部高等研究计划部(DARPA)所开发的EXACTO自导子弹。随着中国,俄罗斯,美国以及其他国家斥巨资推进军队现代化,新一代的高科技军备竞争正在揭晓。


食物与淡水科技

在未来的30年里,淡水和食物的缺乏将会在世界上制造更多的冲突。大约全球25%的农地已经由于过度耕作,干旱,污染等原因造成了严重退化。

在未来的几十年里,最乐观的预测也指出主食谷物的价格将会提高30%。但那是最乐观的情况。如果全球气候变化、需求,以及资源管理的失败按照目前的趋势继续下去,价格提高100%也是可能的。

在2045年,全球超过40%的人口将会面临缺乏水源的问题。这一切问题的解决方式只有科技。

海水淡化、微型灌溉、污水回收、雨水收集等科技将会减缓人类对淡水水源的需求。基因改造农作物以及自动化将会允许农民使用更少的土地来出产更多的食物。食物和淡水将会成为新的科技热点,也会成为新的冲突爆发点。

对抗全球气候变化

根据目前的数据,在2050年,地球表面的温度将增加1.4至3摄氏度。就算我们采取了一些极端方式来减少温室气体的排放,气候的惯性也会引起温度的提高。而地表温度的提高则会带来一系列的恶果,比如海平面的提高给海岸城市所带来的危险,农作物产量的下降所引发的饥荒,干旱导致数百万人缺乏饮用水,以及洪水所造成的数十亿损失。

在未来的30年里,这些危机将会引导各方投资研究可以减缓气候变化所带来的影响的科技。在近期,这些科技将包括在地图上标出有洪水危险的系统,以及可以抵抗干旱的基因改造农作物。在更长远的时间里,也许会出现野心更大的科技,比如可以从大气中提取二氧化碳和甲烷等温室气体,并在把它们安全的储存在地下的科技。


但是,如果气候变化的趋势是增加3度这种最坏的情况,它给地球气候所造成的巨大影响将难以减缓。在这种情况下,极端的地理工程手段很有可能是避免极度恶劣气候的唯一方式。科学家们就曾提出在大气层中散布硫或者氧化铝来减少抵达地球表面的阳光。不过,这些手段还处于理论阶段,风险非常大。