VR 资本泡沫调查：上市公司“看不清未来”仍投资 洗牌期至

VR企业负责人以及多位行业分析师均认为，这轮寒潮或许并非行业的全貌，而是整体处于调整期，市场将渐趋回归理性。不久前，周宇给他的朋友打了个电话，邀请他一起参加一个有关虚拟现实(下称“VR”)的展览。作为VR产业的一名分析师，他对此最初的兴趣源于2014年的一场讲座。“2014年可以算是VR元年，因为这一年开始有初具雏形的硬件设备出现，这让投资人和市场都看到了行业的未来。

业界综合 2016年12月26日

2017 年的体育产业，看看这 6 个趋势准没错

中国体育产业的2017年会是什么模样，其实还是要看体育人们如何努力践行，做出了怎样的商业决策，进行了哪些商业创新——如何“撸起袖子加油干”。2016年，蒙眼狂奔的体育产业遭遇到了资本寒冬。在新年贺词中，习主席说：天上不会掉馅饼，撸起袖子加油干。其实对体育产业也是一样的。始不垂翅，终能奋翼。新年的扉页已经打开，实干是最醒目的字眼。2017年，把握这6大趋势，加油干吧！VR依然

业界 2017年01月04日

人工智能时代商业的特点

这几天连续听了 吴军老师 在 “硅谷来信” 中 “未来商业的特点” 的5系列文章，觉得很受启发，现简单总结下，一是为了加深理解，二是分享给大家；未来商业的特点：共享经济 跟踪经济 合作经济 众筹经济 一、共享经济共享经济的本质是让更多的资源加入到经济活动中，利用新技术提高效率，带来方便，最终让大家多花钱。 全球的共享经济中，除了滴滴，优步，Airbnb发展较好，其他的都不好

业界综合 2017年04月15日

这是最好的时代，也是最坏的时代 － 看《智能时代》

题图趁着五一的闲暇时间看完了吴军老师的《智能时代》。这是一本关于大数据，机器智能的浅显易懂的入门级别读物。经过一天多的时间，一气呵成读完，感觉甚是充实。关于作者 吴军： 博士，著名自然语言处理和搜索专家，硅谷风险投资人。 吴军博士曾经担任Google资深研究员，设计了Google中、日、韩文搜索算法以及Google的自然语言分析器。2010-2012年期间担任腾讯负责搜索

业界综合 2017年05月05日

谁将是产业互联网的 BAT？

当前，产业升级痛点与机会并存，企业要通过“去链结网”整合上下游产业链，并运用“大数据”手段整合产业链资源，而未来的BAT也将在产业互联网领域诞生。时代特征及演进路径互联网的演进路径：这个靶图是我从2014年就思考的事，从中我们可以看出互联网演进的路径和时代特征。信息人、信息、商品、产业、金融，从互联网的演进路径我们看到最核心的一层是金融，因此我们的关注点是产业金融。 今天看

业界综合 2017年09月13日

产业互联网七点总结

加入产业互联网B2B平台创业的时间已经有快六个月了，这六个月中体会到了过去未有的经历，总结一些经验分享一下。我将从以下几个方面来总结一下：产业环境；盈利模式；业务运营；合作伙伴；产品定义；组织结构；人员管理。一：产业环境：了解行业，自我定位传统产业的产业链条有其自身的特点，与大家日常接触的纯互联网产品存在很大的区别。很多互联网产品的思路，如：社交类、视频类这种，往往通过应用

产品经理 2017年10月23日

产业AI：和其他AI有什么不同？让阿里举重兵投入的道理何在？

让AI能用，有用，普通人乐于去用，是这个技术不会变成另一个泡沫的根本保障。在刚刚结束的2017云栖大会·北京峰会上，阿里云发布了堪称迄今为止最全面的阿里AI版图。但在阿里复杂的AI业务、产品和合作生态背后，也许我们能够发现一个关键词：产业AI。产业AI到底和其他AI有什么不同？让阿里举重兵投入的道理何在？什么才是产业AI？虽然这个问题看起来像….废话….但是没办法，真相往往

业界 2017年12月27日

产业AI将是刺破人工智能泡沫后的金矿

没有泡沫的啤酒不够美味，香醇的啤酒必然会有泡沫。2000年左右，美国高科技风险投资在美利坚大陆上狂舞。北电网络、朗讯科技、甲骨文等IT公司疯狂招人。整个美国笼罩在一片高科技带来的繁荣之中。这样的泡沫式繁荣也在中国大陆上演，一批中概股赴美上市，享受资本泡沫带来的刺激，却毫无盈利能力。后来的事情大家都知道，纳斯达克一夜之间狂泄千里。短短一年内，中国互联网就从狂热到剧冷，一众以门

技术开发 2017年12月27日

买就赚到的以色列人工智能

以色列AI真正值得我们学习的，其实是他们的产业组织能力。AI是一场足球赛，但显然中国企业更擅长短跑。如何弥合这个差异，才是我们接下来真正需要认真思考的问题。让我们回首一下2017，会发现人工智能开始发飙，并不是从AlphaGo战胜柯洁开始的。在那遥远的3月份，英特尔150亿美金豪购以色列科技公司Mobileye，已经让我们看到为了争夺AI，巨头们有多努力。这起创纪录的年度收

技术开发 2018年01月22日

实验室，决定了AI公司的另一面

实验室层面，或许隐含着对AI产业一种全新的观察可能：从实验室技术到商业化落地，可以比我们想象中更快、更有针对性和效率。年关岁末，各种各样的总结和展望开始多了起来。这两天的热门话题之一，是BAT三家的AI布局统计和对比，各种各样的文章都在从不同角度讨论三家的优势劣势和各自特点，拼生态、拼场景、拼用户心智，各种各样的观点蜂拥而来。但这里想说的是，很可能在产业图谱之外，我们其实忽

技术开发 2018年01月22日