大幕已拉开，窥探2018年人工智能的八个发展趋势_网易科技
大幕已拉开，窥探2018年人工智能的八个发展趋势
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本文系网易智能工作室（公众号smartman163）出品。聚焦AI，读懂下一个大时代！【网易智能讯 10月13日消息】人类对大数据进行计算分析的趋势并不会转瞬即逝。随着数据量的不断增加，对大数据的分析效果也会有所改善。说到关于预测分析的应用，其实我们只看到了冰山一角。目前，它已经可以利用数据挖掘、机器学习和人工智能技术来分析数据，从而达到帮助企业的目的（比如预测销售，优化营销活动）。所有这一类型的人工智能都与我们日常工作方式联系在一起，彻底改变了我们的生活，不过还有更多的技术有待改进。以下是来自人工智能、大数据、预测分析和机器学习的一些重要数据：1、到2018年，75%的开发商将会在更多的商业应用或服务中加入人工智能功能（来自IDC）2、到2019年，IDC100%的物联网项目将得到人工智能的支持（来自IDC）3、30%的公司将在2020年前使用人工智能技术来增加至少一个主要销售流程（来自Gartner）4、算法将会在2018年改变全球数十亿人的行为（来自Gartner）5、人工智能市场价值将在2020年超过400亿美元（来自Constellation?Research）6、到2025年，人工智能将驱动95%的客户互动（来自Servion）以下就是我们在2018年将关注的8个人工智能大趋势：趋势一：大公司都将从人工智能获利亚马逊、谷歌、Facebook和IBM，它们将在人工智能领域引领潮流。作为大公司，他们有合适的资源来收集数据，因此有更多的数据可以使用。以下就是这些巨头玩家如何在AI领域布局的：亚马逊：投资人工智能20年以上，抓取了5B以上的网页数据，超过50万张JPEG图像和相应的JSON元数据，用以供给亚马逊运营中心的产品。每天抓取世界广播、杂志和网络新闻的数据已超过2.5亿，每天抓取近100M图像和视频具有音频和视觉功能并带有注释。亚马逊Echo系列音箱已经占领了超过70%的语音助手市场。Google：具有全世界最大的数据库，专注于应用和产品开发，而不是长期的AI研究。Google Brain拥有超过1300名研究人员的团队，在语音助理市场占有23.8％的用户份额。使用TensorFlow开源平台进行机器学习，允许任何人访问机器学习平台。Google地球数据库的大小估计为3017 TB或大约3 PB，Google Street View有大约20PB的街景照片。谷歌很可能在应用程序和产品开发及服务的部署方面都处于最前沿，它不仅是第一家开始研究人工智能的公司，而且拥有7万名员工。此外，谷歌拥有一个深度学习人工智能研究项目Google Brain，它拥有一个团队，有自己的研究议程，研究领域涵盖了机器学习、自然语言理解、机器学习算法和技术，以及机器人。Facebook：每日处理2.5B的内容和500多TB的数据，Facebook ArticialIntelligence Researchers (FAIR)有大约80位研究人员和工程师，每天产生20亿“赞”和3000万照片，每30分钟扫描大约105 TB的数据建有一个62000平方英尺的数据中心，可容纳500个机架。每天翻译超过40种语言的20亿用户帖子，每天有8000万用户使用这些翻译。IBM：计划进行为期10年、价值2.4亿美元的投资来创建MIT-IBM沃森人工智能实验室。在全球拥有2000多名AI员工，在IBM总部拥有超过600名AI员工，沃森用户跨越六大洲和超过25个国家，IBM向沃森项目投资10亿美元，其中包括1亿美元的风险投资。通过沃森生态系统建立了7000多个应用。图：全球100家最有前途的人工智能公司名单趋势二：算法与技术的整合所有在人工智能领域投资的二级资本公司，比如英特尔、Salesforce和Twitter，都将追随拥有这些数据的大公司，并使用他们的数据算法和人工智能。行业参与者之间将会发生数据交易，而且很有可能会整合算法和技术。数据的交易以及算法和技术的整合将使人工智能变得更加重要。随着谷歌和Facebook等规模更大的公司收购小公司，更多的算法将被整合到它们的核心平台或解决方案中。总部位于英国伦敦的人工智能公司DeepMind，构建了通用学习算法，被谷歌收购，以获得相对于其他科技公司的商业优势。另一方面，Facebook收购Wit.ai来提升自己的语音识别和语音界面。该公司还收购了人工智能创业公司Ozlo，以完善其M虚拟助理服务。趋势三：数据众包所有的人工智能公司都追求巨大的数据库，以实现他们对人工智能的雄心壮志。这些公司将开始通过众包方式获取大量数据。企业已经找到了一种方法来评估众包数据的质量和真实性，不仅给企业提供了便利，还能反馈信息给消费者。OpenDataNow.com的创始人兼编辑Joel Gurin表示，“我们生活在一个众包文化的环境中，越来越多的人愿意和有兴趣通过社交媒体分享他们所知道的东西。”谷歌通过众包的方式，获得了大量的图片，并构建了成像算法。该公司还利用众包来帮助改善服务，比如翻译、转录、手写识别和地图应用。而亚马逊还利用众包的技术改善了Alexa的1.5万项现有技能。趋势四：更多的并购将发生CBInsights的统计数据显示，AI公司的收购竞争已经开始。2018年将是我们能看到的最多的公司收购和被收购的一年，因为这些公司必须争夺知识资本和人才才不会被淘汰。机器学习/人工智能的所有小公司都将被大公司收购。有两个原因：AI在没有数据库的帮助下没法工作。因为大公司拥有大量的数据库，他们将对那些小公司造成巨大的压力。没有数据库的支持，算法将毫无用处。同样如果没有算法，数据几乎也毫无用处。数据是算法的核心，大量的数据是至关重要的。哥伦比亚大学创意机器人实验室的机器人工程师和总监Hod Lipson说，“数据是燃料，算法是引擎”。图：谷歌领跑近几年AI创企并购趋势五：开放民主化的工具将获得市场份额大公司将开始开放他们的算法和其他工具，以获得市场份额。以市场为基础的数据和算法进入壁垒将会减少，人工智能的新应用将会增加。通过开放平台和民主化，那些无法使用人工智能工具的小公司将可以获得大量的数据来研究人工智能算法。正如谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊（Sundar& Pichai）在谈到民主化的人工智能时所说的那样，“我们所能做的最激动人心的事情之一就是让机器学习和人工智能变得不再那么神秘。让所有人都能接触到这一点很重要。”此外，frameworks、SDKs and APIs将成为所有主要厂商对消费者开放使用的标准。所有的公司都将采用SaaS&PaaS商业模式。趋势六：人机交互将得到改善Siri和Alexa大概是目前最受欢迎的人机交互工具，与之类似的更多基于机器人的解决方案将是人工智能公司进入这个行业的门槛。例如，虽然机器已经被编程用于语音分析和面部识别，但机器还得做到根据你的声音来识别你的情绪，也就是进行情绪分析。制造自动化和非消费者焦点解决方案将是第一个要改进的解决方案/应用程序。制造自动化将主要归功于人工成本节约，使用包括自动化、机器人和先进制造技术。非消费者解决方案的改进，例如在农业和医药领域执行任务的人机交互，也将在2018年流行起来。趋势七：人工智能将渐渐地对所有垂直领域产生影响制造、客户服务、保健、医疗保健和交通运输的领域已经受到AI的影响，自动驾驶汽车预计将在2018年上市。明年，会有更多的领域受到人工智能的影响。以下是人工智能对不同行业影响的例子：保险——AI将通过自动化改进索赔流程。法律——NLP可以在几分钟内总结成千上万页的法律文件，从而减少查阅时间和提高效率。PR＆media——AI将帮助快速处理数据。教育——虚拟导师的发展；人工智能帮助打分数；制定适应性学习计划，游戏和软件;以AI为导向的个性化教育计划将改变学生和老师的互动。健康——机器学习可用于创建更复杂，更准确的方法来在患者出现症状之前预测疾病正如工业革命在100年前几乎改变了一切一样，人工智能将在未来几年改变这个世界。趋势八： 安全、隐私及伦理道德问题在人工智能的保护伞下，诸如机器学习和大数据等问题，都很容易触及到安全及隐私问题。有时基础设施扮演着很重要的角色。与隐私问题有关的安全需求，如将银行帐户和健康信息保密，将会对研究的安全性有更大的要求。2018年，有关安全和隐私的问题将得到解决，这一年，也是人工智能可能出现新的发展的一年。人工智能的伦理问题也将成为2018年的主要问题，需要解决的伦理和道德问题包括人工智能对人类有哪些好处和坏处。人们也对机器人取代人类的可能性感到担忧，比如护士、治疗师或警察，另一个需要处理的问题是自主武器。| 结语
尽管人工智能已经存在多年，但我们今天所知道的人工智能仍处于起步阶段。围绕着AI及其各种应用，从自动车辆到虚拟个人助理以及大量执行人工智能相关的技术，已经引起了大肆宣传。尽管现在已经出现了大量的人工智能用例，但是大多数都是为了改进配置，做更好的辅助。此外，在人工智能行业中，没有多少玩家，因此碎片将不会出现，而非结构化数据和算法将会变得十分可用。总之，人工智能的生命刚刚开始，而且它还有很长的路要走。（选自：UnfoldLabs 编译：网易见外编译机器人 审校：雨蛋）关注网易智能公众号（smartman163），获取人工智能行业最新报告。
本文来源：网易智能
责任编辑：尚永梅_NT4624
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[ 亿欧导读 ]
人工智能之父之一的马文·明斯基，将AI定义为“让机器作本需要人的智能才能够做到的事情的一门科学”；而代表人工智能另一条路线—— 符号派的司马贺认为，智能是对符号的操作，最原始的符号对应于物理客体。
【编者按】虽然AI（）被追捧为下一个科技风口，但是AI的整体状态你知道吗？你理解的AI是什么？全球有多少AI企业？中国又占据多少？国内又主要分布在哪些城市？国内AI投资市场的数据是什么情况？AI应用的场景（领域）都在哪？国内的AI都是怎么布局的？等等问题！这些你都知道吗？你思考过即使你的创业项目是餐饮类、服装类等看似与AI并无瓜葛的领域，利用科技的手段，是不是可以将自己的公司变得更好一点呢？
还是停留在“虽然我没有把公司变得更好，但是至少没有变得更差”？
本文是来自乌镇智库的《2016全球人工智能发展报告》，由亿欧编写，供业内人士参考。
什么是人工智能？
计算机科学理论奠基人（Alan Mathison Turing）在论文《计算机器和智能》中 提出了著名的“图灵测试”——如果一台机器能够与人展开对话（通过电传设备），并且会被人误以为它也是人，那么这台机器就具有智能。人工智能之父之一的马文·明斯基（Marvin Minsky）则将其定义为“让机器作本需要人的智能才能够做到的事情的一门科学”。而代表人工智能另一条路线—— 符号派的司马贺（Herbert A. Simon）认为，智能是对符号的操作，最原始的符号对应于物理客体。
人工智能的发展
自1956年达特茅斯会议诞生“人工智能”一词以来，距今已有60年。在这期间，虽然人工智能涉及的不同学科、不同技术发展起起伏伏，但人工智能整体上一直处于不断增长的趋势，并不存在高潮低谷之说。比如1957第一款神经网络 Perceptron曾经推动了人工智能领域的发展，虽然后来被证明行不通，但随后兴起的专家系统继续发挥推动的作用。
可以说，整个人工智能的发展过程都是在这样的模式之中，不同技术在不同时期扮演着推动人工 智能发展的角色。在此，我们基于人工智能行业的企业、投资融资以及研究成果等维度提供一个全新看待人工智能的视角。
人工智能企业
全球人工智能企业数量分布：全球人工智能企业数量集中分布在美国、中国、英国等少数国家，三国企业数量占总数的65.73%。
中国人工智能企业数量分布：中国人工智能企业主要集中于北京、广东及长三角（上海、江苏、浙江）一带，占中国人工智能企业总数的84.95%。四川虽然数量不及上述三地区，但明显高于其它省市。
人工智能企业的主要应用领域
人工智能投融资
全球人工智能企业融资规模分布：与人工智能企业分布相同，美中英三国融资规模为全球最大，但三者间的规模差距较大，美国为英国的21.90倍，中国的6.96倍。
全球人工智能领域融资阶段分布
全球人工智能领域的融资，自2005年以来，主要集中于种子轮。A、B、C等阶段占比整体呈现缩小趋势，意味着资本进入投资的高潮。2016年之后，A、B轮略有上涨，意味着有优秀企业进入新的发展阶段。
全球人工智能领域投资机构分布
投资机构在地域分布上，美国、英国、中国为前三位，与其各自企业数量、融资规模次序相同。
全球人工智能领域各国获得的投资次数
各国获得的人工智能领域投资次数，与当地企业数量、投资机构数量呈现正相关关系。
年全球人工智能领域并购数量概况
2013年Q4之前，并购数量相对平衡。此后并购数量呈现逐步上升趋势。这与2013年之后资本不断进入该领域，及该领域企业发展较活跃有关。
中国人工智能领域并购概况
目前，BAT等国内科技巨头公司在人工智能领域也在抓紧进行战略布局，但是这些公司对人工智能尝试还停留在初级阶段，商业化维度甚至没有完整的产品线。从目前情况来看，目前是全面布局，而和则是各有侧重。
近年来，百度先后成立了实验室、深度学习实验室和硅谷人工智能实验室，并通过架构调整全面发力人工智能。2016年百度世界大会上，“百度大脑”推出，对语音、图像、自然语言处理和用户画像、等领域进行重点关注和研发。不久之后，百度又宣布成立独立风险投资公司，李彦宏亲自出任董事长。
目前，百度的人工智能产品有度秘、百度地图、百度无人驾驶汽车，另外，百度外卖、百度糯米基于深度学习的神经网络，通过海量的订餐、出餐时间大数据，通过大数据模型可以推算出的出餐时间。 百度金融依靠图像识别、数据风控技术等能加快信贷产品效率。
阿里2015年6月联合向日本旗下的公司SBRH战略注资7.32亿元，布局机器人领域。 另外，阿里在人工智能上更多的关注方面，目前阿里的人工智能产品主要应用在两个层面上： 第一是在电商业务，第二则是B端。
腾讯在人工智能领域的布局，首先是大量考察和闷声收购货投资美国的机器学习平台类创业公司。比如与硅谷风投机构Felicis Ventures领投美国数据公司Diffbot 1000万美元A轮融资，参投专注于生命大数据和数字生命研究的公司iCarbonX（碳云智能）近10亿元的A轮融资。
其次在基础研究领域，腾讯人工智能研究项目包括WHAT LAB（-香港科技大学人工智能联合实验室）、优图实验室、微信模式识别中心、智能计算与搜索实验室等多个部门。最后，腾讯目前的业务产品中，微信推出智能机器人“小微”，为用户提供可视化的数据定制服务的云搜，中文语义分析平台文智，应用于腾讯征信、微众银行、财付通的优图人脸识别等等。
也在深度学习、人工智能、图像识别等前沿领域的研发，成立了DNN深度神经网络、PCL感知认知等实验室，并积极将成果应用于实际业务当中。
人工智能研究成果
各学科与人工智能的相关度：计算机科学与逻辑学，与人工智能的相关度整体上一直保持高相关度。心理学、哲学、语言学 在2011年达到峰值，此后又迅速下降。经济学整体上一直保持上升趋势。
全球人工智能申请专利数量分布图
全球人工智能专利数量，美国、中国、日本位列前三，且数量级接近，三国占总体专利的73.85%。位列第四的德国人工智能专利数量仅为中国的27.80%，美国的16.80%。
中国人工智能申请专利数量分布图
北京、上海、广东为中国人工智能专利数量分布的三大中心，与中国经济的分布区域特点相吻合。北上广浙苏五省市占总体的59.62%。
全球与中国人工智能申请专利各细分领域百分比
人工智能专利在细分领域上的分布，大体上相似，机器人、神经网络、语音识别及图像识别占主体部分。
全球与中国人工智能专利细分领域百分比TOP5对比
人工智能细分领域的专利数量，中国与美国有四项相同。前五项占总体的80%以上。
1、报告中的统计数据包含专利申请数和授权数。
2、中国专利只统计“发明专利”，“实用新型”和“外观专利”不在此次统计范围。
3、此次统计只针对在中国申请且申请人也在中国境内的专利，在境外已有专利后到中国注册的不在此次统计范围。
4、“全球专利”中统计的是各个国家专利中的PCT申请/授权数，仅在本国申请的专利不在统计范围。
5、专利统计时间以专利申请时间为准。
6、同一专利的不同状态（申请号，授权号）视为一个专利。
人工智能细分领域
全球人工智能细分领域申请专利数量趋势：机器人与计算机视觉呈现高度相似的趋势，这与两者间的高度相关性有关。诸如机器人、计算机视觉 等应用层专利，增长幅度更快，也更易受外界影响。目前全球范围内已经进入平稳期。
中国AI细分领域申请专利发展趋势
2011年之后，中国在这些领域有显著的增长。诸如机器人、计算机视觉等应用层专利，增长幅度更快， 也更易受外界影响。相较于全球而言，中国相关专利还处于增长期。
陕西·西安正处在“一带一路”建设、国家中心城市、国际化大都市建设三大机遇的叠加期。是继北京、上海之后，第三个从国家层面定位建设国际化大都市的城市。是国家“一带一路”战略重要节点城市，在诸多领域具有先行先试优势。亿欧此次会议，旨在服务陕西积极融入“一带一路”建设，将陕西政策红利进一步传播到更多企业中去。为北上广深杭等优质产业创新企业寻求新的增长点、市场拓展区域以及合作伙伴。为陕西省引入更多的合作企业，从品牌建设和舆论阵地上予以支持。
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小程序-亿欧plus9万人调研、整整72页《中国新媒体趋势报告》都讲了些什么?
据说名为Dreamwriter的AI写稿机器人将全面取代传统的编辑和记者。未来，说你写稿子像人写的，反而会成为一种赞美。Dreamwriter在11月16日的“2017腾讯媒体+峰会”上首次亮相，一起发布的还有《未来地图:2017中国新媒体趋势报告》。这份洋洋洒洒70多页的报告，信息量很大， 据说调研的用户总量达到了9万人，这份干货满满的报告究竟讲了什么呢?“智媒元年”、“媒体新星球”这些概念，很多人应该是一头雾水，为了方便大家理解，场妹给大家总结了报告的最有价值的信息。就一个原则:讲人话!一、可爱的读者宝宝都去哪儿啦涨粉可能是所有新媒体人最为头疼的一个问题，很多大号的粉丝开始出现负增长的状况，而大部分小号的增长则是不温不火。你会发现，广点通的投放效果不如以前，投放带来的粉丝增长效果下降，所以新媒体的用户都去哪儿啦?这份报告显示:会抢红包的老年人和3岁就会用ipad的儿童，低幼和白发群体需求的崛起，才是全新的用户机会。收听广播的用户，在所有内容的整体渗透率里，虽然还不足10%，但最近一年增长了367%，成为最大的黑马，这个场景的用户机会还很大。用户阅读场景的变换也很有意思，在家里的床上和餐厅等的比例最大，包括在卫生间的比例都有高达22.3%。二、新媒体受众究竟喜欢看什么在用户阅读新闻和资讯的过程中，反而是新闻评论和用户的互动内容有着巨大的关注量。超过70%的人经常会有意识地浏览页面评论。你要问我什么内容吸引人，带有互动性的评论绝对是新的流量增长地。如何激活、管理好用户的评论，直接影响到内容型产品的活跃度，一个公众号也好，一个内容聚合平台也好。用户为什么会主动去看评论，报告显示，除了帮助判断新闻本身的对错和价值，单纯只是喜欢看其他人的调侃和吐槽是55.1%的人的诉求。其实也不难理解，看看支付宝的评论风格就知道了，看用户评论已经成为了一种习惯，像微博的留言区往往是流量最大的地方。最让新媒体人失望的信息，其实是2017年有超过2/3的用户关注的自媒体账号数量不再增加，其中1/4还有所下降。350万活跃的新媒体账户，瓜分着越来愈饱和的流量。而且近30%的用户比上一年减少了分享自媒体文章。新媒体人明显的感觉到，之前一个用户转发带来的阅读量还有30-50，而目前平均已经只有10-20了。另一方面，在内容本身，除了最流行的情感、鸡汤、职场类的内容，深度和全面的内容也在回归，由于内容生产者的爆发，信息的爆炸，深度独家的内容的获取难度越来越大。优质内容的回归成了一个必然的趋势。三、什么形式的内容更受欢迎报告显示，通过电视和视频网站类的视频内容平台获取资讯的需求增长迅速，这一方面的潜力还有待释放。视频内容的“短形态”成为主流，这也是2017年短视频成为风口的原因和实际的体现。抖音短视频和火山小视频这些现象级产品的诞生，并不是偶然。过去一年，有75.5%的网民至少听过一次网络音频类的内容，这个比例远远高过我们的印象和预期。知识付费异常火爆的今天，最火的形式其实就是音频类产品，包括得到、喜马拉雅在内的知识付费行业巨头，均是以音频切入的。虽然消费音频内容占到整体的内容消费的比重不算大，但音频覆盖的场景却是其他形式的内容所无法取代的。四、新媒体怎么说人话这次的报告显示，接近60%的用户偏好幽默的、调侃的内容，而不是传统的冷静、认真的风格。即使是对于传统的新闻资讯，这一块的诉求也非常高。所以人民日报、支付宝的小编，动不动就搞事情不是没有道理的。神马、童鞋、屌丝、语死早这样的词汇，并不是新一代95后和00后的专属语言表达方式，即使在50岁以上的人群里，也有接近60%的人可以接受这种词汇和内容。新媒体的造词能力真是强，一个时代有一代人的叙事方式和语言表达。再过一段时间，可能今天90后的语音表达，就和我们现在看文言文一样吧。五、新媒体该如何借助各种技术工具前一段时间微信即将推行feed流推送闹的沸沸扬扬，关于微信全面头条化的讨论，表明大家对于资讯和信息的传播方式非常在意。《2017中国新媒体趋势报告》显示，算法推荐机制的内容在比例上已经超过了新闻和社交推荐。这并不是说今日头条的流量会大于微信，而是社交分发和算法推荐的融合已经是一个必然的趋势。头条通过社区做社交流量和微信的feed流推送都是基于这样的考虑。当然技术对于新媒体的影响远不止是在信息推荐机制上，开头提到的AI机器人也是一例。腾讯首席运营官任宇昕在“2017腾讯媒体+峰会”介绍的Dreamwriter，现场写作用时不到1秒，它还能自动配图和自动剪辑视频片段。嘉宾刚说完谢谢，稿子就已经发出来了。这样的技术产品还包括可以同声传译的微信智聆。轻松实现现场同传、语音实时转文字，而平时我们在微信里常用的“微信语音输入法”、“微信语音转文字”，还有王者荣耀里面的语音转文字功能背后，都是微信智(zhi)聆(ling)的功劳!六、新媒体如何变现内容付费是时下最流行的新媒体变现玩法。在此次报告的调研用户里，有16.2%的用户使用过内容付费的产品，虽然目前总的体量还不算大，但已经足够养活首批探索的头部新媒体人，这也同时说明了这一市场还有巨大的机会。现在做内容付费的小伙伴，只要沉下心来打造产品，必定会有人愿意买单，这是一个长期利好、缓慢增长的市场。不过，内容付费和强IP的会员模式更适合头部的新媒体，需要具备足够的影响力。内容电商则是逐渐成为了小型内容创作者的商业选择。一个50万粉以上的公众号，做到电商月流水破百万已经是很正常的事情，更不要说一条这样的头部IP，每月的电商流水都破亿了。而传统媒体的广告玩法上，还有一个有趣的信息:短视频广告的点击体验，首次超过了图文广告，这样看来，写软文推广告怎么都比不上3分钟的短视频来的好。如果能够降低短视频的生产流程，在短视频里插入广告的规模会比图文市场更大。腾讯公司副总裁陈菊红在发布会上总结说，用户、内容、技术、商业，这四个领域是构成媒体新星球的核心要素。她还总结了8大趋势，其实我们接触的每一次新媒体浪潮的兴起，都是这些趋势的具体体现。不论是百团直播的兴起、短视频的爆发还是内容付费的逐渐成熟。每一个人，每一家公司，未来能做多大，走多远，对于新媒体的运用能力至关重要。1、新时代、新现象、新业态下的媒介生态升级2、世代互怼成为了一种文化现象，00后、90后、80后、70后代际差异凸显3、青春媒体属性凸显，极简化、个性化、移动化、娱乐化、超级帐号兼容化成为趋势4、高品质、认同感、社会价值成为中产阶层内容消费的新趋向5、弹幕交互、二次创作、碎片表达，草根阶层信息表达模式拓展6、金领阶层信息交流趋于私密化，在社交媒体上活跃度偏低7、媒体平台的竞争日趋激烈:今日头条的三赛道策略、腾讯广告联盟的附能、UC的海外流量拓展、百度PC到移动的流量平衡策略、新华社“30亿” 级系列互动产品打造……8、互联网资本关系角逐趋热，媒体与资本联姻越来越密切9、内容、营销、广告、舆情……媒介大数据生态系统日臻完善10、AI 成为营销发展新趋势:更聪明、更高效、更个性11、去中介化趋势下，移动营销越来越实时化、碎片化、便捷化12、智能投放、效果评估、趋势预判，AI驱动营销升级13、媒体营销大数据的价值释放，为企业智能决策提供支撑14、传统媒体日渐消沉，预计未来三年内，将有超过百家报纸期刊将面临停刊15、从间接依赖、直接依赖到绝对性依赖，传统媒体对互联网的依赖程度深化16、朋友圈中情绪主导式传播越来越凸显，尤其是在经社民舆情传播中情绪诱导成为痛点17、移动互联网进入下半场，次级入口争夺升温，各种垂直社区、音频、短视频、直播先后崛起18、内容过载带来劣质信息泛滥和真相缺失，超过半数用户对自媒体内容质量感到担忧19、非媒体的资讯供给越来越多元，工具的内容化成为趋势20、流量红利驱动下，自媒体中的伪原创形成浪潮21、从ID、IP到PlatForm，魅力人格成为新媒体时代最关键的传播节点22、资讯、业务与交易成为企业新媒体的三大转化痛点23、市场红利期即将结束，直播逐渐从泛娱乐领域向垂直领域转向24、短视频的草根化:为普通人赋权，让平凡人不平凡25、流量跨圈层交互，打破阶层固化，现实社会人际关系和网络社会关系相互映射26、随着信息调控的加剧，各阶层的媒介素养都在提升，信息消费能力也在提升，不同阶层的信息获取渠道呈现出差异化发展27、短视频平台赋权下，为争取有限的赋权资源，违美、违常、违俗、违德的越轨行为频繁出现28、依靠喊麦跨越阶层?互联网生态下的信息互联已逐渐超越现实身份29、权威信源缺位失声下，反转新闻成为常态化现象30、超级大陆形成，微信和QQ成为仅有两款月活超5亿的APP31、微信成为中国人信息交往的基础设施、移动互联网的流量黑洞32、近半年来，微信头部公众号发文热度趋平，微信公号从红利期向生态化发展转型33、TOP100自媒体中，大众生活类自媒体(幽默、文化、情感…)占比过半，细分领域自媒体释放潜力34、去中心化的小程序将成为未来电商、游戏、内容媒体新风口35、新媒体数据造假产业链智能化发展，刷量监控成痛点36、“流量-口碑”天平向流量倾斜，造假使得内容生态遭到破坏，劣币驱逐良币现象凸显37、平台流量之争浮现出暗黑地带，从流量造假到流量劫持，灰色产业链延伸38、拥有许可证的新媒体依然很少，牌照仍是大多数新媒体运营痛点39、导向性、专业性、媒介素养成为新媒体发展的新要求40、网络环境下个人信息、隐私的保护逐渐受到社会大众和法律的关注41、从内容采集、创建、分析、传递的生命周期出发，内容管理系统为政府、媒体、企业等提供一站式服务42、一带一路中相关媒体合作越来越紧密、连接越来越广泛43、从融媒、众媒到智媒、体媒，机器逐渐成为一种媒介新物种44、大数据+人工智能，驱动媒介技术发展新起点45、技术超级融合下，社会发展面临新的机遇与挑战46、资讯大数据向智能化应用演化47、人脸识别技术在媒介载体中广泛应用，天眼不再是神话48、现实世界和虚拟世界多维交互，AR和短视频的结合成为未来可能的爆点49、翻译机让跨域信息交流不再是难题，为全球同步交互提供基础设施，破除语种霸权的时代即将到来50、智能音箱作为一种全新的产品形态，成为一种半新的交互形式51、从被动接收精选信息到主动、便捷探索海量信息，人工智能问答系统进化成一种全新媒介形态52、内容采集、加工、包装、发布，智能机器全方位渗透内容生产53、技术冲动、隐私泄露、版权侵蚀、信息偏食、茧房困境…技术风险日益加大54、新网络、新服务、新责任，各大互联网公司的责任意识强化55、互联网加速扩张下，规模排他效应凸显，平台的垄断带来现实社会的冲突56、大平台的全域布局和数据聚合下，数据的聚合高维趋势越发明显，数据主导权之争趋烈57、弱关系交互中，“美颜”功能加速迭代与强化，镜头运用能力成为网络社交环境下一种基础技能58、未来颠覆性新技术是全球政治经济发展的最大技术变量，基础技术将对各个细分领域进行深度融合、渗透和智能化改造59、政府的科学决策能力和危机应对能力将进一步受到公众的关注，大数据和人工智能助力政务决策更及时、更科学、更有效60、人机数一体化传播助力社会发展，人与机器的距离不断贴近，未来的媒体终将变为体媒
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