创业管理商业模式

商业模式新解 : 是一个企业满足消费者需求的系统，这个系统组织管理企业的各种资源 (资金、原材料、 人力资源、作业方式、 销售方式、信息、品牌和知识产权、企业所处的环境、 创新力，又称输入变量 )，形成能够提供消费者无法自力而必须购买的产品和服务 (输出变量 )，因而具有自己能复制但不被别人复制的特性。阿里研究所报告：人工智能的五大商业模式模式一：生态构建着全产业链生态 +场景应用作为突破口。关键成功因素：大量计算能力投入，积累海量优质多维数据，建立算法平台、通用技术平台和应用平台，以场景应用为入口，积累用户。模式二：技术算法驱动者技术层 + 场景应用作为突破口。关键成功因素：深耕算法和通用技术，建立技术优势，同时以场景应用为入口，积累用户。模式三：应用聚焦者场景应用。关键成功因素：掌握细分市场数据，选择合适的场景构 建应用，建立大量多维度的场景应用，抓住用户；同时，与互联网公司合作，有效结合传统商业模式和人工智能。模式四：垂直领域先行者 杀手级应用 +逐渐构建垂直领域生态。关键成功因素： 在应用较广泛且有海量数据的场景能率先推出杀手级应用，从而积累用户，成为该垂直行业的主导者；通过积累海量数据，逐步向应用平台、通用技术、基础算法拓展。模式五：基础设施提供者 从基础设施切入，并向产业链下游拓展。关键成功因素： 开发具有智能计算能力的新型芯片，如图像、语音识别芯片等、拓展芯片的应用场景；在移动智能设备、大型服务器、无人机（车），机器人等设备、设施上广泛集成运用，提供更加高效、低成本的运算能力、服务，与相关行业进行深度整合。具体例子：微软SkypeTranslator同声传译Skype Translator是由Skype和微软机器翻译团队联微软 Skype合开发，整合了语音和聊天技术、机器翻译技术、神经网络语音识别打造了一款面向消费者用户的产品，2014 年 5 月在微软Code 大会上推出。两个不同语种的人借助SkypeTranslator可实现无障碍交谈，当你说出一个完整的句子后，系统便会开始进行记录翻译，对方即可听到翻译后的句子，并可通过字幕显示在屏幕上。这个实时语音翻译系统能够识别不同用户间的不同语言不同口音的说话方式。目前， Skype Translator 段，但这一实时语音翻译还处在早期开发阶功能有可能帮助改变世界未来的交流方式。比如在线教育， 2014 年 12 月，微软正式推出了SkypeTranslator来自美国和墨西哥的小学生预览版，让使用各自母语就能进行语音通话。 它可以识别美国小学生的英文语句并将其翻译为西班牙语， 然后以文本的形式呈献给墨西哥小学生，反之亦然。微软计划将 Skype Translator 服务推向教育领域，如此一来全世界各地的学生都能无障碍聆听任何语言的课程， 显然这对于促进 全球教育进步有着非比寻常的意义。Face+的人脸识别云服务Face+是一个人脸识别云服务平台，通过它提供的开放服务，开发者可以低成本的在自己的产品中实现若干面部识别功能。开发者和合作方通过 Face+ 提供的 API 接入和离线引擎就可以享受现成的人脸检测、分析和识别等服务。 Face+ 人脸识别技术主要有以下几种基本功能：1 ）人脸检测：从图片中快速、准确的找到所有的或者有某些特征的脸。2 ）人脸分析：通过人脸，对人的性别、年龄、情绪的信息进行提取。3 ）人脸识别：匹配给定人脸的相似性，或者从成万上亿的人脸资料库中搜索、返回最相似的人脸索引。Face+为美图秀秀、美颜相机App 提供诸如：人脸检测、人脸追踪、关键点检测技术， 可精准定位人脸中需要美化的位置，实现精准自动人脸美化，但这些仅是人脸识别的初级阶段。此外在稍高级的应用阶段搜索领域， Face+ 所做的人脸识别为世纪佳缘提供服 务，用户可根据自己对另一半长相的需求去搜索相似外貌的用户， 当然这个搜索需要在数据库中进行，可以是世纪佳缘的数据库、未来可以是社交网络上的数据库、更可以是在通用搜索引擎中。第二个是 Face+ 与 360 搜索达成了合作，在 360的图片搜索中使用到相关的技术。 而在另一块安全领域， Face+ 推出了 APP“云脸应用锁” ，扫描一下人脸和设置一下备用密码，就可以将需要加密的应用添加到需要保护的应用程序中。这样打开加密的应用时，就要事先经过一个人脸识别的监测，才能成功打开此应用。非常适合于图片、信息、支付软件等等拥有私密信息较高的应用程序当中。Palantir：CIA 的反恐秘密武器大数据挖掘分析公司Palantir成立于2004年，该平台把人工智能算法和强大的引擎 （可以同时扫描多个数据库）整合，可以同时处理大量数据库，并允许用户通过多种方式快速浏览相关信息。其产品已被美国中情局（ CIA ）、联邦调查局（ FBI ）、海陆空三军、联邦 检察官、私人调查机构及其他客户所使用。类似CIA 和 FBI 这样的情报机构有成千上万个数据库，并记录着不同的数据，比如财务数据、 DNA 样本、语音资料、录像片段以及世界各地的地图。 将这些数据建立联系需要数年的时间，即便统一在一起，也很难驾驭不同种类的数据，比如说如何关联销售数据和监控录像资料，而 Palantir公司所做的就是开发软件使这一切变得更容易。同时，Palantir还对各种安全问题高度敏感。Palantir引发了计算机时代的一场革命，它梳理所有可以获得的数据库，对相关信息进行确认，并他们整合起来。 Palantir成立之初就获的CIA 基金公司In-Q-Tel的投资，现在成为了美国情报机关在反恐战争不能缺少的工具。Palantir有效的解决了911后对情报工作提出的技术难题：如何从大量的数据中快速获取有价值的线索，可以说是CIA 的反恐秘密武器。IBM Watson：认知能力强劲的多面手Watson由 90 台 IBM 服务器、 360 个计算机芯片驱动组成，是一个有10台普通冰箱那么大的计算机系统。它拥有 15TB 内存、 个处理器、每秒 2880 可进行 80 万亿次运算。 IBM 为沃森配置的处理器是 Power 7 系列处理器，这是当前 RISC （精简指令集计算机）架构中最强的处理器。 Watson 存储了大量图书、新闻和电影剧本资料、 辞海、文选和世界图书百科全书等数百万份资料。每当读完问题的提示后， Watson 就在不到三秒钟的时间里对自己长达 2 亿页的料里展开搜索。Watson是基于 IBM “ DeepQA”（深度开放域问答系统工程）技术开发的， DeepQA 技术可以读取数百万页文本数据，利用深度自然语言处理技术产生候选答案，根据诸多不同尺度评估那些问题。 IBM 研发团队为 Watson 开发的 100 多套算法可以在 3 秒内解析问题，检索数百万条信息然后再筛选还原成“答案”输出成人类语言。每一种算法都有其专门的功能。