挺乱的，凑合着看吧

区块链行情

在中国，区块链最不确定的时期正在逐渐过去。技术的突破和实体应用的落地将成为主旋律。
上半年市场火热，大批资本、创业者、投机者涌入，有人甚至不了解区块链是什么，内心只是怀揣着「一夜暴富」的迷梦。
下半年，一批死掉的。

互联网行情

一句话就是：要变天了。

上市

2018年，互联网过得很急。并购、危机、上市、转型、调整、撕逼，互联网像是被压缩了一样，事情都被堆到了一块。
B站上市、爱奇艺上市、虎牙上市、映客上市、趣头条上市、美团上市、小米上市……除了水逆的滴滴被搁浅，似乎在过去十年里中国互联网所有野蛮生长的企业，都急着赶在2018年交出一份答卷。当然，这背后更像是在储备过冬的粮食。
2018年共有33家新经济公司上市：具体是美股20家，港股13家。截止12月下旬，76%破发，18%市值腰斩。部分投资人所持股权出现亏损。一方面是亏损金额持续扩大，另一方面是资本市场的寒潮来袭，这批公司却争抢着靠上市来储备粮草过冬。

下半场是2B，是产业互联网

现在，不管是BAT还是京东、美团等其它的科技互联网公司都在to B，但是，在未来十年，中国的公司有没有可能会诞生一个像salesforce、Oracle这样B端领域的大佬呢？有的话，会是BAT中的一个吗？
2018年，穿透区块链和共享单车等行业的大起大落，中国风险资本对创业者的偏好已悄然转向。美团CEO王兴说，下一个创新方向是供给侧的改革。产业互联网的独角兽们逐渐走入大众视野。

目前的中国互联网生态

在互联网红利催生了bat三座大山，移动互联网又带来tmd三大生力军之后，下沉市场也形成了皮卡丘（pkq）的局面，拼多多、快手、趣头条从电商、短视频社区和内容聚合三个维度围猎五环外，形成新的三强局面。
现在经济不景气，所以这些企业都说要All in AI；作为体量最大的三家，BAT还说要2B。经济下行+互联网行业的转型期，机会在哪？

瞄准最后一波人口红利，下沉市场

腾讯的整体架构调整，聚焦TO B业务和人工智能

国庆节的前一天，腾讯宣布架构调整。一句话就是“缓着陆”。
腾讯进行了被称之为史上第三次重大业务架构调整，调整方向概括来说，持续投资未来前沿基础科学，加大对 AI、机器人、量子实验室等投入。腾讯正在侧重以AI技术为代表的前沿技术业务，寻找未来新的营收增长点。
游戏和微信的两张王牌。微信的增长瓶颈和游戏的不确定性（自2018年3月起，版号审核便处于关闭状态，一纸文书，游戏凛冬）。
马化腾：互联网的下半场是产业互联网（产业互联网这个名词将来可能会频繁出现）。
反思了腾讯的使命和愿景后，有三个层面的理解：第一，要与时代同呼吸，与国家同命运；第二，产品和服务要能改善老百姓生活的方方面面；第三，要跟生态中的开发者、产业合作伙伴和谐相处、共同发展。
谈及未来的发展，马化腾称，“未来20年，当互联网红利不再有的时候，产业互联网是我们连接一切的战略和愿景、使命的延展。
他认为，产业互联网不是孤立存在的，由于消费互联网有广泛的连接，才能更好地服务to B和to G的客户。" "腾讯等知名互联网公司，纷纷调整组织架构，把业务经营重心，从消费互联网转入产业互联网。
简单来说就是落地，之前的互联网行业是空中楼阁，只是忙着圈钱，对于传统行业的“赋能”太少。

马云着手退休

2018年9月马云宣布明年今日将不再担任董事局主席，CEO交棒给张勇。2个月后，张勇发出全员公开信，阿里云升级阿里云智能；加强技术、智能互联网的投入和建设；天猫自我升级和裂变为大天猫，阿里进入后马云时代。
阿里的这次架构调整，背后的目标更像是要全面抢占生活消费。不过生活消费只是阿里的『明修栈道』，智能化或才是『暗度』的陈仓。电商对社会赋能已经透支了，接下来阿里要用AI为电商充充电。

OPPO的资讯

今年的高通中国技术与合作峰会和OPPO研究院成立。
OPPO要加码5G，加码AI，加码多智能终端。
2019年，OPPO的研发资金投入，将从今年的40亿元提升至100亿元，并将逐年加大。
OPPO将布局多智能终端，他提及的领域至少包括智能手表和智能家居，未来还将探索和满足消费者在万物互联时代的更多刚性需求。
5G是OPPO必然要抓住的趋势，除了力争首批推出5G手机，还将把5G、应用场景以及用户洞察相结合，为用户提供更多革命性的、刚需性的、而且简单方便的体验。
手机是AI最好的载体之一，但还有很大的改善空间。

AI的行情

我们不能为了AI而AI（AI这个噱头已经圈不到钱了）。
它虽然好，但自身却无法创造用户的需求或是成为用户的需求。所以AI必须下沉到产品当中去，下沉到场景当中去，做好辅助。

人脸和语音已经是AI领域最接近落地的技术

gan到目前一个可以商用落地模型都没有

人工智能之困：传统企业的转型焦虑
2017年，麦肯锡发布一份名为《人工智能：下一个数字前沿》的报告，长达80页，其中一个核心观点就是，企业如果不转型，那将会被人工智能的早期使用者越甩越远。近日，中国信通院和Gartner联合发布的《2018世界人工智能产业发展蓝皮书》指出人工智能正深入各行各业，预计2020年我国人工智能市场规模可达1500-1800亿元。
参考资料：https://cloud.tencent.com/developer/news/375648

骁龙技术峰会的大主题，是5G+AI

发布了骁龙855（骁龙8150）和骁龙8cx。主要是高通的超强5G芯片855发布
高通骁龙855，比上一代旗舰骁龙845提升3倍，比华为麒麟980、苹果A12提升1倍（存疑？）。首款5G商用芯片。注意，大概是由于5G前景尚且不明朗，所谓的5G其实是外挂X50基带。

微软的Edge可能要凉了

微软正在构建一个基于Chromium新型网络浏览器，以取代Windows 10上的默认Edge浏览器。内部代号为Anaheim。目前，尚不清楚Anaheim是否会使用Edge的品牌或一个新品牌，以及Edge与Anaheim之间的用户界面是否不同。三年前，微软首次推出Edge浏览器，取代Internet Explorer，使浏览器体验现代化，从而与Chrome等其他浏览器竞争。但效果并不显著。
12月24日补充，Edge浏览器并不会被抛弃，内核引擎从微软自己的EdgeHTML换成Google Chromium，支持Chrome全部扩展等。总之就是换核不换皮。

共享经济在实操中存在很大的问题

“至于满大街的共享单车，那就更没法管了。”酒桌上曾有朋友对韩勇说：共享创业不就是圈钱吗？烧的也是资本机构的钱，干嘛还那么斤斤计较。
他告诉懂懂笔记，共享经济的确是风口产物，每一个项目是否具有市场需求和价值，都有待时间去验证。然而，任何一个项目行或不行，都不能成为部分用户、路人肆意毁坏、糟践产品的理由。
在一周之后，ofo要凉凉的消息传来，看看人家摩拜，就很懂事。

金立的破产案

金立的破产，相关破产程序也将随之启动。根据新浪科技的报导，金立之前已经确认的供应商债务就达到了 202 亿人民币，但公司资产就只有 20 亿而已。不过即便如此，处在风暴中心的刘立荣之前还是承诺，金立能做到「用三五年时间全额偿还欠款」。

AI与医疗

IDC发布医疗人工智能平台白皮书：超过35.3%的受访医院计划未来一年内部署人工智能
虽然数字有点扯，但对于AI而言，医疗和教育领域仍然是蓝海，比较人脸和安防这类红海好上太多（同质化太过严重，大多数公司没有核心技术，这波浪潮很快就要退去）。

5G不乐观（纯个人观点）

一是距上次4G的全面铺开，不过才5年不到。二是5G的配套应用还在发展中(AI啊、自动驾驶啊、工业4.0啊、制造2025啊)，不知道是否能到达预期。
从5G的各种新闻来看，第一波5G技术对普通人的生活并不会产生显著的影响，但在经济下行的大势之下，作为经济的增长点的5G又不得不“表现优异”。
作为普通人，5G技术可以是个职业切入点(若成功，5G从业者少不了能喝一口汤)，但同时又要小心它暴毙(虽然不太可能)。

经济下行

创投机构冬日里一块钱是可以当两块钱花，先呵护之前投的项目别出问题；同时都在博一个市场的挤出效应，风停了不靠谱的先被淘汰，活下来的项目经过市场的检验，收拾残局，让整个市场会回归到健康态”，杜欣说，“这是部分投资人大量的看项目出手慢的原因。

第三产业的发展很快（一是国内开始搞文化输出了，二是技术进步太快了，尤其是3D技术），特别是我所喜爱的影视动画。

今年早些时候，英特尔宣布了其用49量子比特建造的量子计算系统，这是一个的重大里程碑，足以超越现代计算机的现有应用极限。IBM和谷歌也发布了类似的公告。

谷歌回归的消息越来越多，结合之前人民日报的发文（“欢迎回归，但要遵守中国法律”)。

2018的AI

回归理性，炒作降温；
舍虚务实，更关注具体问题；
深度学习在NLP领域大放异彩；
框架之争愈发激烈，强化学习成焦点。

算法层面

对于深度学习非常关键的数据扩充（data augmentation）在今年有了新的进展。谷歌发布了auto-augment，一种深度强化学习方法，可以自动扩充训练数据。

一个更加极端想法是用合成数据训练深度学习模型，许多人都认为这是AI未来发展的关键。英伟达在《Training Deep Learning with Synthetic Data》论文中提出了一些新的想法。

目前来看，在CVPR和ICML等国际顶会上公布最新研究成果，在工业界的应用情况还不乐观。他希望在2019年，能看到更多的研究在实际场景中落地。

Analytics Vidhya预计，视觉问答（Visual Question Answering，VQA）技术和视觉对话系统可能会在各种实际应用中首次亮相。

网络优化方面：移动端深度学习框架几乎已成科技巨头标配。
按时间来，先是Google的TensorFlow Lite和苹果的Core ML，再是今年一大批的公司都推出了对应的优化框架，例如小米2018年6月推出的MACE，腾讯AI Lab的PocketFlow，Intel的Distiller等等。
预测：github上有很多有关网络优化的开源项目，但基本上是复现某一种算法之类的，小公司的计划不大。

应用层面

终端AI的兴起。很多AI应用和框架开始支持终端。例如ARM也开始说做低功耗的AI，各种智能音箱的出现。
AI与安防，AI与金融。因为很多巨头都在做金融解决方案，最典型的就是人脸识别和支付，阿里，蚂蚁金服，百度，平安金融，旷世，商汤，这种巨头都是在提供解决方案了。
在自动驾驶行业里面，在经历了前两年的车辆、行人、道路环境深度学习狂潮之后，在应用场景和算法上，今年没有特别亮眼的成果。

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