国产航母传来捷报！一艘5万吨巨舰缓...-2024-11-01-16:22

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国产航母传来捷报！一艘5万吨巨舰缓...

niconico在中国最主要的效仿者哔哩哔哩(B站)就曾在2016年宣称拥有超过1亿活跃用户，国产航以及超过100万的活跃UP主。

6.1产品开始阶段——2015年10月至2016年5月无论一个产品最后的用户群发展到了多么庞大的数量，母传在这个产品刚开始的阶段，母传它所针对的就只是那一小群对这个产品有着强烈需求的核心用户，对于《王者荣耀》来说，它最开始的核心用户就是想在手机上玩《英雄联盟》的游戏玩家。而社交到底是什么，捷报社交的本质又是什么?一种普遍的说法是社交是人类判别自我存在的价值，定位自我认同自我的一个必要之物。

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《英雄联盟》凭借着简化《Dota》的操作模式，艘5万吸引了一大批的小白玩家，艘5万但本质上来讲，《英雄联盟》主要吸引的还是玩家而已，而不是根本不玩游戏的人群。三、吨巨舰市场分析由于《王者荣耀》的推出时间为2015年的第三季度，所以我们先着重分析一下当时的市场概况。因此，国产航在《英雄联盟》的用户人群统计面前，国产航《王者荣耀》想要针对的用户其实有两个选择，一是和《英雄联盟》一样，开发出一个具有充分的可玩性但是上手和操作难度会略高的手游，主要吸引本来就已经很庞大的MOBA类端游玩家，这样也能很赚钱;二是结合手机端游戏的特点和腾讯社交化的优势，考虑到MOBA类游戏的团队属性、极高的耐玩性和本身就非常受欢迎的特点，再次扩大用户群体，充分考虑上手简单和女性玩家的游戏基础等因素，开发出一款可以让几乎所有人快速上手的游戏，在保证门槛足够低的情况下，再利用匹配同水平玩家和自定义操作方式等的一些游戏制度来留住高水平玩家和举办电竞比赛。而对于传统PC网游来说，母传游戏是完全在网络上的，母传玩家在游戏里可以称王称霸号令天下，可以创立帮派结实众多好友，但是在现实生活中他本质上就还只是一个人，一个周围的社交关系完全没有发生改变的人。然而这样一款不给钱也能变得更强的免费游戏，捷报必然更受用户的尊重。

这固然和当时手机硬件水平以及MOBA类游戏开发的难度有关，艘5万但不可否认的是，艘5万随着手机屏幕的增大和硬件水平的提高，以及MOBA类手游具备的用户粘性高，玩家互动性强等特点，再加上手游重度化、精品化的发展趋势，在未来，MOBA类手游很有可能会取得非常大的进展。(4)英雄的皮肤、吨巨舰台词和画风的设计思路对于一个目标用户里包含广大女性玩家的游戏，吨巨舰游戏的画面是否精致同样非常重要，就像选男女朋友的时候第一眼看的是脸，选英雄的时候，除非是资深玩家，第一眼看的也是英雄的脸和身材，这也是为什么王者荣耀女性玩家的比重比《英雄联盟》等的大很多的一个原因了。2013年8月，国产航机构投资人苏州冠新投资1,800万元，投后估值4.5亿元，对应2013年预计净利润13倍左右。

相比之下，母传2017年1月，共享单车主要玩家之一ofo已经宣布在线单车总数达到80万辆，开展共享单车服务仅一年半的时间就超过了永安行七年扩张的规模。深创投、捷报蚂蚁金服投资估值两年涨三倍永安行在发展历程中几乎每年一次融资，不过都跟共享单车的概念没什么关系。从永安行此后全面接入芝麻信用服务来看，艘5万蚂蚁金服的入股应该是出于战略目的。尽管无桩共享单车业务仅占永安行收入的0.05%，吨巨舰成本的0.01%，却占据了招股书的大量篇幅。

2012年9月，机构投资人上海福弘投资2,000万元，持有10%的股份。在招股书中，永安行也表示目前还没有客户因为共享单车的兴起而撤销订单。

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从业绩上看，就算没有共享单车概念，这也是一家足够优秀的公司。从2016年12月开始投放，到报告期末的12月31日，不到一个月的时间，永安行的共享单车业务贡献了36.8万元的收入。永安行作为传统公共自行车服务行业的龙头代表，在这个共享单车迅速扩张的时期冲击上市，机遇和挑战都很突出语音识别、自然语言理解等技术要产品化商业化落地目前还看不到苗头。

在国内，BAT等巨头占有者最大的用户群与数据，它们可以用深度学习的算法，在大数据的基础之上，更好的应于广告的推荐以及内容平台的信息流算法推荐。国内BAT，前两年的共同战略还是连接与生态战略，转眼间，都在给自身贴AI标签了。有人认为，创业公司可以选择做垂直领域的先行者，积累用户和数据，结合技术和算法优势，成为垂直领域的颠覆者。这也是我们看到巨头研发的聊天机器人都只能做到几轮对话的原因。

李彦宏、马化腾、雷军、马云等大佬均提及了“人工智能”这一概念，并且都在推动之中。所以我们看到，当前中国互联网巨头也纷纷开始从谷歌、Facebook、微软以及全球名牌大学招募顶尖人才。

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人工智能当前有了一定的发展和突破，但离真正商用、产品化落地与人类生活紧密关联的时间点还太遥远。技术虽炫酷但盈利方面艰难而人工智能的技术虽炫酷但盈利方面艰难，当前即便是与人工智能息息相关的机器人产业，其前景也并不乐观。

这是科技互联网领域常见的场景，从O2O、P2P、VR到今天的人工智能尽皆如此。document.writeln('关注创业、电商、站长，扫描A5创业网微信二维码，定期抽大奖。“当下创业就去搞人工智能”最终可能会沦为一个笑话。但这个远不是其他领域创业打鸡血拼宏愿谈理想就能成，开发人工智能是一个庞大的系统工程，它不会是一个突然出现的风口，更是一个长时间的经济技术、科研发展水平的缓慢沉淀与推动的过程。当前人工智能领域的人才是稀缺性人才，创业公司也很难去抢到优质人才。在推理性与逻辑性、专业性的实际问题层面的解决能力上依然被一些用户与业内人士嘲为智障助理，实用价值并不大。

当然人工智能是未来这并不错，问题是这个变革或者说真正改变人类的未来时间点什么时候来，但肯定不是现在。创业者缺数据但数据是AI的基础人工智能(AI)已经应用于语音识别、图像处理器、计算机视觉、机器人等多个领域，在人机围棋大战中屡屡获胜，而这背后，经过了是海量数据的积累与学习。

事实上，无论是谷歌facebook，还是BAT，都可以利用人工智能算法收集到很多的数据，这些都可以帮助它在未来推送有价值的广告。而当前人工智能项目又是巨头的标配，国内资本嗅到风向又开始助推，因为一旦下注到一个好的项目被BAT收购接盘，在高点退出，也是一笔划算的买卖。

但如果被称之为下一代新的入口与全球科技巨头争抢布局的未来技术奇点与底层基础设施的产业，在3年之后，市场规模才91亿元，还不及共享单车市场的一个零头，这只能意味着人工智能产业的发展还处于初级阶段，AI在短时间内也很难成为风口。对于巨头来说，如果人工智能的应用只能停留在下棋与炫技的层面，那可能意味着投资回报率不对等以及很大的泡沫与风险。

另外，许多巨头研发的AI助理在基于上下文的对话能力与理解口语中的逻辑、能力履行、基于上下文的对话能力方面都存在欠缺，也意味着当前的人工智能还处于相对初级的阶段。但在当前，最重要的是基于用户特定场景需求要具备逻辑理解能力与颠覆性的商业模式方面，人工智能的应用还没影儿。百度人工智能早早已在布局，今年阿里宣布启动“NASA”计划，腾讯正式宣布成立AILab。我们知道，人工智能在美国已经研究几十年，但依然很难看到盈利的希望，商业化落地依然面临尴尬局面，创业者的游戏都是资本推动的，资本是逐利而短视的，如果游戏的结果是一直是无底洞的投入换不来真金白银，游戏就很难玩下去。

通过技术手段的过滤和机器学习在内容产业领域也正在成为BAT的标配与必争之地。但即便是这些巨头的人工智能助理，它们的服务范围基本定位在信息检索，资讯收集获取，而无法搞定相对复杂一点的问题。

对于创业者来说，一旦科技巨头都在开足马力，加大火力，在进行人工智能布局的时候，创业公司与巨头相比，在人才储备与数据、用户、流量、资本不在一个档次，贸然进入这个赛道，结果是可以想象的。当前人工智能还停留在学术层面：投资回报率不对等另一方面，当前人工智能的深度学习在语音和图像以及自然语言处理的应用方面虽有进展，但更适合在搜索引擎和学术、信息流内容数据推荐方面，还无法应用在许多普通用户的产品上面。

甚至有人激情万丈的喊出：“创业就去搞人工智能”。比如对于今日头条这家从诞生之初就自冠以人工智能属性的公司，其基于数据的推荐算法驱动机制尽管带来了低俗的标签，但却俘获了海量用户。

其次，人工智能基本上是被巨头推动的。早前创新工场李开复指出，硅谷各公司在用“不合理”的价钱去挖人，给刚毕业的人工智能领域博士都能开出超过200万到300万美元的年薪。李开复是国内人工智能领域疯狂投资者之一，声称创新工场投资接近25家企业，包括地平线机器人、Face++、Uisee等。人工智能应用的服务行机器人层面，虽然功能性虽不断完善，但当前的产品体验层面依然离商业化与消费者太远。

有数据显示，在2016年1月有超过5万个新的APP被提交到了appstore，但是在美国市场有65%的智能手机用户在一个月内下载新APP的数量为0，下了1个新APP的人占8.4%。另外，在谷歌发布新版神经机器翻译系统后，某定位于机器翻译创业团队发现自家产品翻译的准确性全面落后于谷歌。

另外，人工智能目前在技术上还有很多难题有待处理，从当前来看，在手机、电脑等常规的硬件载体之外，人工智能还没有相对成熟的全新的软硬件载体，人机语音交互的智能化程度低，硬件层面缺乏配套。而人工智能的基础层涉及到大数据、人机交互、计算能力、通用算法、框架等这是构建生态的基础，价值高，能聚集大量开发者和用户，有人认为未来AI产业盈利亮点还将传导至应用层，它成为巨头必然要拿下的高地就不足为奇了。

有业内人士认为，从未来性看，结合了复杂推理和表示学习的系统将为人工智能带来巨大的进步，但深度学习在短时间内不会像图形操作界面与互联网那样改变大部分人的生活。说到底，人工智能的本质是进化算法可以自我学习，但它无法从根本上去改变行业，而更多的是提高效率的一种方式。

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