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      未來可能發生的十大顛覆性創新

      發布日期: 2019-11-12
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      未來可能發生的十大顛覆性創新


      01

      全固態電池


      | 全固態電池的潛力


      全固態電池的出現可能會打破當前困局,并大大加速市場對純電動汽車的認可。


      未來可能發生的十大顛覆性創新


      一方面,純電動汽車的繁榮是由政府、監管部門和企業社會責任共同推動而產生的結果,目前只是實現了其部分構想。但純電動汽車仍無法企及燃油汽車的能力,譬如,燃油車可在三分鐘內加完油,一箱油可以行駛1000公里,所用基礎設施極為便利,一輛車可以輕松使用至少10年等。


      另一方面,鋰電池能量密度與安全、使用壽命之間難以平衡。鋰離子電池的性能被視為電動汽車市場增長難以逾越的主要障礙。盡管,鋰電池已廣泛用于智能手機和其他微型電子設備,但在應用于汽車時,其在安全性和電池壽命方面面臨更高要求。


      鋰電池的所有組件和材料都是實心的,因此被稱為“固態”。全固態電池的性能取決于所使用的材料,研究上來看其潛力明顯。例如,其安全性、耐泄漏性、耐燃燒性較高,可以小型化,具有相對長的放電循環壽命,充電時間短,不易降解等。過去,低功率密度被視為固態電池的弱點,但東京工業大學和豐田研究團隊共同開發出一種全固態電池,其功率密度是現有鋰離子電池的三倍,能量密度是現有鋰離子電池的兩倍。這使得全固態電池有可能克服電動汽車的現存缺點。



      |?全固態電池對汽車行業的影響



      全固態電池對汽車行業的主要影響包括純電動汽車市場加速發展和純電動汽車電池供應鏈的變化。如果純電動汽車取代燃油車,可不需要發動機、變速箱及相關部件,但會出現對電池、逆變器、電動機以及這些相關部件的新需求。對于傳統汽車裝配商而言,確保其有能力開發全固態電池將成為增值的重要來源。如果純電動汽車市場有所增長,那么稅收、能源政策和資源等國家層面的規則也將可能發生變化。


      從液態鋰離子電池到全固態電池的轉變,意味著從液態電解質到固體電解質的轉變以及對分離器的需求減少。盡管豐田在2021年至2025年將推出的全固態電池產量較低,對當前供應鏈的影響也很小,但可以預期,2026年至2040年可用的全固態電池將具有顛覆性。



      |?市場認可全固態電池的障礙



      一方面,全固態電池自身存在不確定性。主要問題是如何降低制造成本。另一方面,全固態電池的競爭者存在不確定性。一是如果鋰電池性能的提高和成本的降低進展超過預期,則可能延遲向全固態電池的轉變;二是由于混合動力汽車、標準燃油車的發展以及柴油車輛的重新普及,對純電動汽車的興趣可能會逐漸消退。所有這些都可能意味著全固態電池的開發工作會減弱。三是從范圍和加氫所需的時間來看,燃料電池汽車將是另一個潛在的競爭對手。從畢馬威2018年全球汽車執行報告中可以看出,燃料電池汽車將是2025年的最主要趨勢,純電動汽車則排名第三。而2017年的同樣調查,純電動汽車排名第一,燃料電池汽車則排名第三。



      02

      抗衰老藥物


      |?抗衰老藥物的新突破



      近年來,尖端科學的突破使我們可以從根本上解釋人類的衰老。該科學突破可能在未來十年內促使食品藥品監督管理部門批準相關治療方法,使人類更年輕、更長壽。如今,抗衰老市場雖然巨大(全球約2000億美元),但主要局限于非治療藥物。與此同時,隨著年齡的增長,美國的醫療支出在同年齡相關的疾病方面顯著增加,預計到2025年將超過美國國內生產總值的20%左右。


      近十年來,關于身體組織老化的細胞起源研究已取得科學突破,新型抗衰老藥物將可能成為醫療保健市場的下一個重大影響因素之一。聯合生物科技公司(Unity Biotechnology)正在開發一種名為“Senolytics”的新型藥物,專門用于消除衰老細胞,并有望在未來五年內獲得FDA批準并上市。


      未來可能發生的十大顛覆性創新



      | Senolytics的治療機理



      衰老細胞可能是年齡相關疾病的潛在原因。衰老細胞能夠隨著年齡的增長在組織中累積,并且同許多與年齡相關的疾病相關,包括動脈粥樣硬化、關節炎、視網膜變性、阿爾茨海默癥和許多肌體組織的纖維化。衰老細胞被認為是針對癌癥及其他肌體組織細胞功能障礙的急性防御機制,以及產生和分泌促炎癥蛋白與生長因子的獨特混合物,它的積累可導致慢性衰老及老年疾病。


      Senolytic藥物可被用于專門消除慢性衰老細胞。在臨床前動物模型中,Senolytic藥物的去除衰老細胞的功能阻止了許多年齡相關疾病的發作,包括關節炎、白內障和腎功能障礙。一項研究甚至發現,衰老細胞的清除可使中位壽命(median lifespan)顯著增加約35%。



      | 使用Senolytic療法的顧慮



      一是安全因素。使用Senolytic治療有兩方面的顧慮:一是是否會在去除慢性衰老細胞后引起不可預見的不良反應;二是是否會根據需要破壞急性衰老細胞的正常發育。但在臨床前動物模型中,已證實了Senolytics具有非常明確的安全性。


      二是Senolytics給藥的適當頻率。由于衰老細胞的積累可能在數月甚至數年內緩慢發生,因此可能采用間歇給藥方法。



      03

      自動駕駛網絡


      | 自動駕駛將汽車從消費產品推向網絡



      在自動駕駛汽車時代,汽車將從消費產品轉變為更多的網絡——可供人們按需或作為訂戶訪問的網絡??梢钥隙ǖ氖?,這種轉變不一定會影響到所有類型的汽車(皮卡和大型貨車受影響較?。┗蛎總€地區(農村和多雪地區受影響較?。?,但它可能會重新定義汽車市場的大部分以及相關的非汽車行業。


      在談及人工智能、電氣化、大數據等創新時,汽車領域的使用案例明顯更多。隨著汽車與人工智能、連接性、計算能力和電氣化的結合與發展,有可能從根本上解決道路擁堵、環境污染,以及駕駛安全等問題,同時還可能改變個人出行方式。所有這一切的臨界點將是自動駕駛汽車的到來。


      轉型結束時汽車市場將變為:一是RoboTaxi自動駕駛汽車服務將以按需或共享方式,主要在城市和郊區市場運營;二是購買自動駕駛汽車,即將個人所有權的最佳屬性與自動駕駛汽車的益處結合起來;三是某些部門和地區的傳統所有權(皮卡、商用車),這些傳統擁有的車輛仍然可以將自動駕駛汽車功能作為獨立選項出售,即使它們尚未聯網。而電動汽車將成為這三種移動選項中的關鍵,因為電動汽車可以降低污染排放。


      未來可能發生的十大顛覆性創新



      | 自動駕駛網絡形成的階段



      自動駕駛網絡的形成將分為三個階段:


      第一階段將形成自動駕駛RoboTaxi城市或郊區網絡?!癛oboTaxi”可以定義為在特定區域(主要是城市和周邊郊區)運營、乘坐自動駕駛車輛服務(出租車)RoboTaxis有望于2018—2019年在美國開始商業化,并由Waymo和GM領導。


      第二階段是自動駕駛獨立功能階段(從高速公路開始)。預計在2020—2021年,會看到更多配備L3級以上駕駛功能的汽車被出售。


      第三階段將形成自動駕駛訂閱網絡(L4級以上)。預計在2025年左右,自動駕駛汽車將既可以由消費者購買,也可以通過訂閱的方式獲得。



      | 實現規?;恼系K



      自動駕駛規?;淖畲笞璧K是消費者的接受度和規則。自動駕駛汽車技術本身正在以月為單位快速發展。如速度、環境應變能力等自動駕駛能力并不是限制其發展的最大因素。而在自動駕駛發展的過程中,會不可避免地出錯,甚至會發生悲劇。應當將這些風險看作是挫折的可能性,而不是“自動駕駛汽車將會興起嗎?”人類駕駛的汽車和自動駕駛汽車也將在很長一段時間內共存。在這個過程中,消費者的接受度和規則會不斷地變化,可能會阻礙最終的規?;?。



      04

      大數據和醫療保健


      | 大數據解決方案將降低醫療成本



      大數據解決方案是龐大的醫療數據池的下一個合理步驟。美國的經濟和臨床健康信息技術法案(HITECH Act)規定了“有意義使用電子健康記錄”項目(Electronic Health Records Meaningful Use),期望通過電子化醫療保健數據來幫助縮減美國醫療保健支出。在推廣過程中,已經積累了極其龐大和全面的數據池。


      2013年,共產生了約153艾字節的醫療保健數據。預計到2020年,將產生超過2,310艾字節的醫療數據。而且電子健康記錄的采用幾乎已普及,2015年有96%的醫院和87%的醫生報告使用了經核證的電子健康記錄。與此同時,美國的醫療保健成本逐年上升,目前已占GDP的18%左右,而且人口老齡化以及臨床醫生短缺都需要將這些數據貨幣化并降低成本曲線。據麥肯錫估計,將大數據解決方案引入醫療領域可以將支出減少3,000億至4,500億美元。


      未來可能發生的十大顛覆性創新



      | 大數據解決方案是醫療保健的加速器



      大數據解決方案并不會導致醫療保健的根本變化,而是這一流程的加速器。數據是醫療保健的核心,其背后代表的是醫學中通過觀察關聯、創建假設,以及通過臨床試驗和現實世界應用程序的假設檢驗得出的結論。目前,雖然我們仍處于醫療保健領域應用大數據的早期階段,但已有一些成功案例集中于以下方面:一是放射學或醫學成像方面,二是利用視網膜成像的預測風險,三是提供護理管理支持。



      | 醫療保健大數據面臨的最大障礙還在于數據本身



      在應用醫療保健大數據之前,需要準備措施。供應商需要將醫療保健數據存儲轉移到云端,解壓縮數據并創建強大的數據集,以及最終將機器學習模型應用于改進預測分析和診斷。而這一切的前提是數據本身的有效性和互聯互通。因此,在醫療保健領域廣泛使用大數據的最大障礙有五個:缺乏數據標準化、醫療數據的孤立、缺乏可訪問性、缺乏“臨床數據倉庫”、隱私和安全問題。



      05

      動態頻譜接入


      | 動態頻譜接入的作用



      對特定頻譜的壟斷雖然解決了干擾問題,但導致大量頻譜資源難以有效利用。頻譜是一種有限的資源,其共享可能會引起干擾問題并最終降低無線連接質量。而這便是某些頻段專門分配給全國性無線運營商的原因。但對特定頻譜的壟斷也導致該有限資源難以有效利用。運營商等壟斷方由于具有自然經濟激勵,可以在更具經濟吸引力的領域更有效地利用其頻譜。但政府機構、武裝部隊等部門對其特有頻譜零星使用,這使某些頻譜未能得到有效利用。與此同時,其他的用戶,如某些具備創新性的創業群體,可能根本無法訪問頻譜,即使某些頻譜尚未被使用。


      動態頻譜接入是解決干擾與資源利用率矛盾的良好選擇。動態頻譜接入是一個技術授權框架,旨在通過使用基于軟件、博弈論、機器學習和人工智能等技術的創新方法,在多個用戶之間共享頻譜帶。到目前為止,動態頻譜接入主要是以清除干擾且非破壞性的方式,使用未被充分利用和零星使用的頻譜資源。在一定程度上,運營商可以從動態頻譜接入中受益,這使其有機會獲得特定地區更多頻譜的優先訪問權。而且,動態頻譜接入還可以替代WiFi,加強區域、社區、市政和企業無線網絡的發展勢頭。



      | 動態頻譜接入對行業的影響



      一是創建共享通信經濟。技術進步導致住宿和交通等領域的共享經濟紛紛出現。通過更廣泛地提供頻譜,動態頻譜接入可以打破現有的通信市場,并可能帶來類似的機會。這可以創建具有多個連接提供商和多個用戶的共享經濟,如通過動態頻譜接入將無線電天線連接到國家光纖網絡,類似于優步汽車使用公共道路。


      二是導致頻譜監管變化。動態頻譜接入機會為政策制定者提出了兩個關鍵問題。一是非電信用戶(如電視)所占用的低頻頻段是否可以在動態頻譜接入共享的基礎上提供;二是是否應根據動態頻譜接入優先級而非排他性基礎分配頻段。如果動態頻譜接入技術能夠證明其可靠性,那么這些建議將很難被拒絕。但是,如果采用這些理念,無線行業可能會失去其專門使用關鍵頻譜的特權,即可能將無權通過阻止潛在干擾源訪問頻譜的方式來預防信號中斷。


      三是為5G小型蜂窩基站部署創建替代模型。無線運營商通常將5G /IoT小型蜂窩基站視為其關鍵的增長機會。目前可以看到的商用小型蜂窩基站首先出現在工業區域和服務業范圍內,如工廠和機場、酒店等。在許多情況下,專用網絡通過動態頻譜接入訪問頻譜似乎更加明智。這些網絡可以由工業或服務公司、科技公司和中小型企業構建,作為以WiFi為基礎的解決方案的4G或5G兼容升級。



      | 采用動態頻譜接入的障礙



      一是安全性、執行、成本和技術可用性問題。任何頻譜共享自然會增加干擾,從而增加通信質量和安全風險。動態頻譜接入旨在解決這些問題。二是反對結束無線行業的頻譜“特權”。通信行業的設計主要圍繞頻譜的獨家使用而進行,默認情況下,它已成為頻譜的主要所有者。因此,我們期望動態頻譜接入能夠在質量、安全性、網絡投資激勵等方面持續推動壟斷頻譜的分配。三是可能進行的重大政策變更,會降低國家銷售頻譜獲得的預算收入。動態頻譜接入的要求與現有的獨家頻譜分配模式之間存在很大不同。它可能會有意義地增加頻譜容量的供應,阻止無線運營商囤積頻譜以避免中斷,并以較低的成本將頻譜分配給較小的運營商。因此,在一定程度上會稀釋政府可從頻譜拍賣中獲得的收入。



      06

      電子競技


      | 電子競技的基本情況



      電子競技是一種利用視頻游戲進行的競爭形式。最常見的是多人視頻游戲比賽。同FIFA世界杯等傳統體育賽事相似,體育迷們會聚集在一起觀看他們最喜歡的專業球隊的比賽,而數百萬人也會收看現場直播或活動亮點。這些視頻游戲的錦標賽可以在包括PC、游戲機和平板電腦在內的許多設備上播放。


      電子競技已形成規模,甚至已遠超傳統競技體育項目。據電競研究分析公司Newzoo稱,2017年,電子競技的全球受眾群體包括1.43億愛好者,他們每月會觀看一次以上的電子競技,另外還有1.92億人會偶爾觀看。相比之下,1.43億電子競技愛好者的粉絲基數與自稱美式足球迷的約1.5億人旗鼓相當。Newzoo還預測此受眾群體的復合年增長率為14%至15%。2017年舉辦的所有電子競技活動的總獎金達到1.12億美元,首次突破1億美元大關。2017年國際電子競技錦標賽獎金池為2470萬美元,高于2017年聯合會杯(FIFA)的獎金池,是2017年大師賽(高爾夫)錦標賽的二倍;而在這2470萬美元中,有160萬美元來自于眾籌。而且電子競技已被奧林匹克委員會列為一項示范運動。



      | 電子競技發展的主要挑戰



      一是貨幣化和盈利能力。盈利能力和貨幣化對于電子競技生態系統而言仍具有極大挑戰。Newzoo估計2017年的電子競技經濟總額為4.7億美元,2018年在10億美元左右。聽起來令人振奮,但與美國職業橄欖球大聯盟(NFL)這樣的傳統體育相比,卻顯得相形見絀,NFL僅在2017年就有13億美元的贊助收入,總收入則超過130億美元。二是與近100年前成立的傳統體育聯盟相比,電子競技仍然處于起步階段。因此該行業仍將為產業變現改進產業結構。Newzoo估計,每個電子競技愛好者的平均收入約為5.49美元,相比之下,籃球和美式足球等傳統體育運動的每位粉絲帶來的收入為15美元至50美元。電子競技游戲的全球性使其難以形成區域性粉絲群體,而任何特定游戲/流派的流行和流動都可能縮短投資回報的持續時間,從而使重要的贊助失去動力。



      07

      5G技術


      | 5G技術對商業的影響



      5G標準改進了無線連接的四個核心屬性,將極大影響商業連接。具體而言:


      一是較低的延遲。延遲是指發出信息請求與傳輸時間開始之間的延遲;使用5G時,延遲將被降至10毫秒以下,而使用4G LTE則會被延遲至50毫秒或更長。雖然看上去不是很多,但它可以表示出沉浸式虛擬現實體驗與移動頭部和改變顯示器視圖過程中的極大差異。較低的延遲將是新興應用的關鍵,包括自動駕駛、虛擬和增強現實,以及移動游戲。


      二是設備密度。根據5G標準,預計網絡在每平方公里可以連接多達100萬臺設備。這比4G提高了10倍,對于巨大傳感器網絡的潛力而言至關重要。例如可以報告空氣質量和濕度、停車位是否可用和路燈是否已經熄滅等情況。物聯網所依賴的是能夠處理大量智能設備并向網絡報告的網絡。


      未來可能發生的十大顛覆性創新


      三是速度和容量。與任何代際改進一樣,5G將允許比以往標準更快的平均速度和峰值速度。然而,這種速度提高是基于使用更多頻譜,而非頻譜使用效率的提高。我們將無線網絡技術等同為高速公路:頻譜效率或每赫茲的比特就像速度限制,而頻譜的兆赫數便是車道的數量。預計速度限制僅上升15%至20%,而當我們從4G升至5G時,車道數量將增加5至10倍。


      四是動態頻譜接入。5G的第四個重要創新是“網絡切片”,或基于應用程序的網絡功能的動態分配。例如,這將允許在緊急情況下為第一響應者保證低延遲和可靠性,同時將優先考慮智能手機用戶的速度。它將允許網絡所有者定制報價及其網絡功能,并為最終用戶所需的解決方案定價,而不是銷售一刀切的產品。



      | 5G技術的潛在商業案例



      一是車聯網和自動駕駛汽車?,F代汽車有許多傳感器,可用于預測維護需求、預測軌道位置或實現自動駕駛。將數據連接嵌入到汽車中可使人們通過當前不可能的方式利用該數據,包括實時交通、更好的車隊管理和新的乘車共享業務模型。而5G所具備的低延遲和大帶寬的特點正是其商業應用所需要的。


      二是智能制造。智能制造可以利用大數據分析來優化生產并管理原始輸入庫存。制造商可以使用無線連接來監控環境因素、自動化更改、跟蹤庫存并進行相應調整。連接整個供應鏈可以實現從原材料到成品的端到端跟蹤和監控。全球團隊已經開始研究這種潛力,包括美國的智能制造領導聯盟。


      三是數字健康。聯網的健身監測器可能是一種時尚,但互聯網連接的醫療監測設備則可以改善健康狀況。通過加強對糖尿病和心臟病等慢性疾病患者的監測,醫療保健提供者可以監測其是否遵守治療方案并能更早地發現潛在的緊急情況。其他聯網設備,例如心率監測器或睡眠跟蹤器,則可以在一般人群中跟蹤和激勵更好的健康習慣。


      四是智慧城市。世界各國政府都在尋求通過物聯網解決方案來改善服務,保護自然資源,并普遍改善居民的生活質量。這些內容包括用于緩解擁堵的交通信號實時協調,跟蹤停車計時器的使用,以及監測水和空氣質量,并及時發出緊急警報。橋梁、道路和公用事業網絡等關鍵基礎設施上的傳感器有助于實現預測性維護并避免惡劣的維護條件。早期的“智慧城市”應用示例包括監控完整的街道垃圾箱和公共交通到達信息。單個建筑物中或分布在多個位置的小型專用網絡長期以來一直屬于有線接入解決方案的范圍,增強了有限的無線或Wi-Fi網絡。通過使用5G,可以降低安裝、維護和更新無線網絡的成本。



      08

      浮動海上風電場


      | 浮動海上風電場的潛力



      風力發電是實現政府可再生能源目標的關鍵部分,隨著多年的產量增加和成本下降,與許多地區的火電相比,目前陸上風電更具成本競爭力。然而,當前陸上風電在某些發達市場中已出現飽和跡象。傳統的海上風力渦輪機可以說是陸上渦輪機的較大版本,但它們依靠淺水固定在海床上。這促使人們滋生了浮動海上風力渦輪機的想法。


      浮動海上風力渦輪機相對于固定結構具有兩個關鍵優勢,即可以獲得更高效的風力條件(因為更好的風力條件往往在遠離陸地的海洋區域)和遠離居住區。全球知名能源咨詢顧問公司伍德麥肯茲(Wood Mackenzie)預測,到2030年,全球將安裝3.4GW的浮動風電設施;歐洲風能協會(EWEA)估計,到2050年,通過部署深海設計,歐洲的海上風電容量可能達到460GW,大約足以提供整個歐洲50%的電力需求。



      | 浮動海上風電場的現狀



      英國。2017年底,第一個浮動海上風電場得以安裝并連接,位于蘇格蘭阿伯丁郡海岸的25公里處。該風電場中安裝了由西門子-歌美颯公司生產的5臺6兆瓦(MW)風力渦輪機,自推出以來,已為英國的2萬戶家庭提供過電力。在前三個月便已實現65%的容量系數,這個數字遠遠超過現有的陸上風電場。


      日本。由于所在水域具有足夠深度,日本也是一個積極尋求浮動風電的國家。日本于2013年在Kabashima島沿岸推出了第一臺實驗性商用規模浮動風力渦輪機(2MW),通過最近與法國Ideol和日本Acacia Renewables公司簽署關于開發日本首個浮動海上風電場的諒解備忘錄,這一實際公用事業規模的風電場已取得了進展,盡管建設預計要到2023年才能開始。


      美國。紅木海岸能源管理局(RCEA)最近選定了一個財團,由其負責實施計劃在加利福尼亞州尤里卡海岸20英里外開工的100至150MW浮動海上工程。該財團的目標是到2024年完工并連接風電場。



      | 使用浮動海上風電場的障礙



      一是補貼問題。同大多數可再生能源一樣,風能在采用的早期階段依賴于政府補貼,通常采用保證上網電價或稅收抵免的形式,浮動海上風電也不例外。人們普遍預計浮動海上風電的平準化度電成本(LCOE)水平將會下降,盡管與其他可再生能源相比,它可能需要很長時間才能獲得接近成本競爭力的水平。


      歐洲風能協會(WindEurope)預測,到2050年,浮動海上風電的LCOE將下降38%,這種下降速度與陸上(2050年下降35%)和海上固定(下降41%)相似。Equlenor公司是全球首座浮動海上風電場Hywind的運營商,其目標是到2030年達到風電場40至60歐元/兆瓦時的LCOE水平(與當前陸上風電的LCOE水平相當)。


      二是間歇性問題。同其他可再生能源相似,風力發電在本質上是間歇性的,即不會一直有風。為加以補償,人們正在開發各種解決方案,例如電池存儲和超高壓直流(UHVDC)連接器。公用事業規模的存儲解決方案仍然處于采用的初期階段,并且通常被視為價格昂貴;然而隨著這些解決方案變得更加普遍,預計成本將會降低。



      09

      房地產市場新交易模式


      | 房地產市場新交易模式的類型



      在傳統的房地產經紀模式下,賣方往往需要自己擔負主要職責,如負責房屋的對外展示、承擔交易細節不明晰的情況等。雖然此類活動常常與房地產經紀人共同行使,但后者無需承擔主要風險,還能從賣方那里獲得約5%的傭金。當前,越來越多歐洲和美國的金融科技公司正在部署模型來取代這種傳統的房地產經紀模式。目前,新模式主要有三種:


      一是即時優惠模式。一些公司正在部署商業戰略,接觸有意向的賣家,使其以折扣價格出售房屋。該折扣看上去類似于經紀傭金,賣家可能未獲得更多收入,但可以使交易時間從幾個月縮短至幾個星期,提高了賣家單位時間的收入。該公司擁有該物業的所有權,有權進行維修,并通過各種潛在渠道銷售房屋。二是以客戶為導向的垂直整合。這是一種公司識別潛在買家并與其合作購買房屋的策略。這與經紀人模式非常相似,但在這種情況下,公司可針對所選擇的房屋提供現金要約并在最終所有者安排融資的同時交付房產。增值內容是可以接受現金優惠,潛在買家可以避免競購戰。三是固定經紀人費用。這種策略下,僅可收取固定費用而不是百分比傭金。參與此戰略的公司可以利用數據的民主化并利用技術平臺來幫助提高其經紀人網絡的效率。



      | 新交易模式的運行機制



      在使用代理的傳統房屋銷售模式中,賣方雇用代理商,該代理商負責營銷房屋并吸引買家,這個過程通常需要2至3個月。收到要約后,賣方通常必須等待借款人完成其融資才能開始結算流程。在此過程結束時,賣方會將3%至6%的銷售收入作為傭金支付給房地產經紀人。


      而即時優惠模式是從基于代理的咨詢系統到基于經銷商的系統的過渡,其中的補償將來自買賣差價而非傭金。具體而言,經紀公司將評估房產的價值,并提供以折扣價從賣方購買房屋的投標。隨后,經紀公司將重新擁有該房產,并試圖轉售全部價值,進而將折扣購買價格與全價值轉售價格之間的差額作為收入。


      即時優惠模式中對房屋賣家的價值主張能夠在短暫而明確的時間線上移動,從而可以消除等待壓力以及展示和帶看房屋的不便。賣方可以在幾周內出售其房屋,其預期凈收益將與傳統的數月售賣周期所得相同。


      對于買家而言,房屋的空置狀態可允許靈活的入住日期。此外,許多這類經紀公司能夠提供核心基礎設施的試用期和保修,從而讓買家高枕無憂。從長遠來看,經紀公司也將建立抵押貸款發起業務。由于經紀公司在收購過程中已經進行了所有權搜索和評估,從而能夠降低成本和交房時間。



      | 采用新交易模式的障礙



      首先,購買、搬運、維修和出售房屋需要大量資金。其次,該模式還要求特定住房市場中具有合理數量的流動性,以確保確定可靠的房價水平。該流動性不僅僅是地理位置,也會因價格而不同。由于流動性可能較低,該模式可能不適用于特定區域的最高和最低價格。不過也存在傳統的經紀人模型與這些流動性提供者共存,并在價格低點運作的情況。


      此外,美國人口統計數據的變化也可能成為一種風險。隨著“嬰兒潮一代”通過購買較小的房屋或轉向租房的方式來簡化其生活狀況,房屋價格可能會出現疲軟。如果“千禧一代”不愿意或無法購買這些房屋,則房價可能會再次調整。最后,仍需要區域專家來檢查和核實財產定價,以防止出現損失。



      10

      智能語音助手


      | 智能語音助手將改變用戶交互



      隨著人工智能的進步,智能助手的出現已成為可能。麥肯錫全球研究所估計,深度學習技術(專注于三個神經網絡:前饋、經常性和卷積)可在每年創造價值3.5萬億至5.8萬億美元的資產?;ㄆ斓娜蚣夹g團隊認為,人工智能的興起將是技術領域的下一個范式轉變。據國際數據公司(IDC)預測,AI解決方案的市場規模將以55%的復合年增長率增長,將從2016年的80億美元增長到2020年的470億美元。這主要得益于在自動化客戶服務代理、質量管理調查和推薦系統、診斷和治療系統以及欺詐分析和調查中部署AI系統。預計人工智能收入的九年(2016年至2025年)復合年增長率將達到57%,而認知計算從2019年到2024年的增長率將超過五倍。


      基于語音的數字助理的出現,將使交互界面出現變化。語音可以在不同程度上滲透到眾多行業。預計智能助理的使用量將會持續增加,在2019年底,所有用戶與智能手機的互動中,有20%會通過智能助理進行。目前,智能助理僅能夠完成簡單的任務,如設置警報和從網絡檢索信息。但在不久的將來,它們將能夠提供復雜的任務,例如根據歷史模式完成交易。會話商務、基于語音的支付和語音識別安全系統將進一步推動這一趨勢。



      | 智能語音助手的應用領域



      當前,智能語音越來越多地應用于以下幾個領域:


      一是智能音箱和電視。智能助手使揚聲器從音頻設備轉變為可以回答問題以及完成任務的設備。智能揚聲器出貨量預計將以35%的復合年增長率,從2017年的3200萬臺增長到2022年的1.42億臺。


      二是語音搜索。ComScore媒體分析公司估計,到2020年,所有搜索中有50%將通過語音進行搜索。語音搜索查詢與普通文本搜索查詢不同,因為語音搜索更具會話性,也更加細致。但語音搜索查詢也存在局限性。使用文本搜索,雖然頂部始終有一個主要搜索結果,但輸入查詢的人也可以輕松查看和掃描其他搜索結果。


      然而,對于語音搜索結果,很難有人希望聽到第九個搜索結果。三是導航和汽車??紤]到在駕駛過程中,手和眼睛通常被占用,這就為基于語音的系統應用提供了自然環境。?



      | 智能語音助手發展的障礙



      一方面,智能語音助手可識別語言的類型受限。當前,在智能語音助手的使用者中,亞洲使用者占主導地位,但互聯網內容卻嚴重偏向于英語?;ヂ摼W普及率的提高將增加對多語言內容的需求,因為新用戶將主要來自非英語地區。通過對主要智能助理所支持的語言進行分析,可以看出受支持語言的限制程度。例如,亞馬遜的Alexa目前僅支持英語、德語和日語。


      另一方面,語音激活技術發展面臨二元化風險。積極的觀點認為,“受監督的深度學習算法通??梢赃_到可接受的性能,每種類別中約有5,000個標記示例;此外,在使用包含至少1000萬個標記示例的數據集進行訓練時,將達到或超過人類級別的性能”。消極的觀點則認為,大量使用“受監督學習”可能會形成對于提供培訓數據的公司的持續需求,但如果機器學習算法可從包含輸入數據的數據集中得出推論而無需進行標注,則“無監督學習”能夠從實質上取代受監督學習,那么提供培訓數據的公司可能將受到極大沖擊。


      來源:工信頭條本文發表于《中國工業和信息化》雜志2019年5月刊總第12期



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