時代巨輪滾滾前行，一波又一波的技術浪潮翻涌襲來。

人工智能、大數據、5G技術、機器人……這些技術在2018年都呈現出不一樣的發展和進步，其中，人工智能、大數據已經滲透到各行各業，已實現初步開花結果。5G技術的興起、各個國家地區的快速推進，也令我們看到了2019年有望迎來5G智能手機的曙光。協作機器人為工業機器人帶來顛覆性創新，并預示智能制造領域的下一個“風口”……

在人工智能、大數據等一輪新技術的驅動下，層出不窮的新應用場景正在遍地開花，同時，新的商業模式也在不斷孵化。此時，站在變革十字路口上的各行各業值得我們認真洞察及深入的探究。

服務型機器人、智能客服、大數據將重塑傳統銀行業

“您好，我是機器人小美，請問您需要咨詢哪方面的業務?”

在中國建設銀行大廳里，一個約1.3米高服務型機器人發出甜美的聲音，歡迎來到它跟前的客人。

這兩年來，在銀行業中我們看到不少服務型機器人、智能語音客服的身影。甚至有不少科技人士稱，在不久將來，它們將取代原有傳統柜臺業務人員的“飯碗”。

國外銀行業在服務型機器人的應用上更領先一步，如：歐洲的英國蘇格蘭皇家銀行、瑞典北歐斯安銀行、西班牙桑坦德銀行等已投入使用人工智能客服;日本軟件銀行也啟動機器人pepper與客戶交流互動，三菱東京UFJ銀行推出機器人NAO接待顧客等。

而縱觀國內，中國銀行、交通銀行、中國農業銀行、中國郵政儲蓄銀行等多家銀行在網點大堂均設置了智慧型服務機器人。智能機器人與客戶友好互動，活躍銀行大廳氛圍，從而為客戶帶來不少新鮮感與親切體驗。

而智能客服的大量應用，也為銀行業帶來了高效、對客戶需求更精確化、業務種類更豐富等變化。2015年，阿里巴巴發布了人工智能購物助手虛擬機器人——阿里小蜜，它通過學習大量服務記錄和知識，為客戶提供一對一顧問服務。

同年“雙11”期間，螞蟻金服95%的遠程客戶服務由智能機器人完成，實現100%的自動語音識別。由此可見，未來銀行的客服工作將會由智能語音機器人完成。

值得一提的是，在各項新技術中，大數據是在銀行業乃至各行各業實現商用的“主力軍”。大數據在金融行業的滲透力度可謂是超乎想象之大，在銀行等場景的應用包括：投資顧問、風險控制以及監控安保等。

在投資顧問方面，融合了大數據、云計算技術的人工智能，通過對數據信息的收集、識別、判斷以實現實時處理，用戶的日常金融行為也被迅速數字化采集到銀行的數據池中。在經過人工智能即時處理后，將形成客戶自我征信體系，防控潛在風險。

人工智能浪潮將重塑傳統銀行業，這是不可避免的未來趨勢。隨著國內近幾年AI初創企業的拔地而起，金融領域的變成了人工智能搶占的高地之一，而銀行是最重要、最有把握實現商用落地的應用場景之一。

大數據、云計算、區塊鏈等新技術正在由表及里，由淺入深，深刻改變銀行端到端的核心業務流程。“數據資產”將成為銀行最重要的資源和核心競爭力，傳統銀行將依靠科技從現有的“流程銀行”轉變為“數據銀行”。

傳統媒體：“AI主播”、“機器人記者”上崗

回首過去幾年，傳統媒體都在經歷轉型的寒冬，恐慌、焦慮席卷媒體界。電視臺、傳統報刊、雜志社幾年前便開始受到網絡媒體、移動媒體的強烈沖擊。記憶中佇立街角的報刊亭逐漸淡出歷史，電視臺的廣告經營褪去了上世紀90年代至本世紀初期的炙手可熱，一大批伴隨80、90后成長的雜志紛紛宣布停刊，取而代之的是如潮水般涌動的手機移動端資訊以及一條條生活娛樂短視頻。

與此同時，新技術的涌入也在催促媒體行業的變革。不破不立，自我迭代才是立命之本。 如今，靠臉與才華吃飯的熒屏主播也可能在未來十年后面臨下崗壓力。

日本NHK在2018年4月便啟動了AI“新聞主播Yomiko”播報5分鐘新聞節目。她在節目中模擬真人主播的聲音播報記者寫成的新聞稿件。

AI主播的實現，由技術人員事先請NHK旗下的主播閱讀大量新聞稿件并錄音，并將這些語音數據分解為10萬個音素，AI主播也會在事先訓練記憶大量的地名、人名等專有名詞。NHK還借助AI主播的熱度來趁熱打鐵，開設智能手機網站，并借助AR(增強現實)技術，令網友在訪問網站時享受與Yomiko合影的有趣體驗。

AI解決方案如何為媒體加持，是未來聚焦方向

在新聞創作背后，大數據、云計算、深度學習算法同樣在為媒體探索大數據時代媒介形態和傳播方式注入強大驅動力。

2018年12月，新華社發布了首個媒體人工智能平臺——“媒體大腦”，提供基于云計算、物聯網、大數據、人工智能等技術的八大功能，覆蓋報道線索、策劃、采訪、生產、分發、反饋等全新聞鏈路。令人眼前一亮的是 ，新華社也發布了首條由“媒體大腦”的智能媒體生產平臺系統制作的MGC視頻新聞，視頻時長2分08秒，但計算耗時只需10.3秒。

MGC新聞的生產原理可歸結以下幾步：首先通過攝像頭、傳感器、無人機等設備獲取新的視頻、數據信息，再由圖像識別、視頻識別等技術讓機器進行內容理解和新聞價值判斷。依托于大數據的“媒體大腦”會將新理解的內容與已有數據進行關聯，對語義進行檢索和重排，實現新聞生產的智能化。

同時，人工智能還將基于文字稿件和采集的多媒體素材，經過視頻編輯、語音合成、數據可視化等一系列過程，進而生成一條內容豐富的新聞。

針對人工智能媒體平臺的誕生，新華社副社長劉思揚表示，“媒體大腦”和MGC新聞的出現，不是要取代記者和編輯，而是在更高層面上，把人與物的延伸連接起來，更快、更準、更智能地獲得新聞線索和新聞素材，賦能記者和編輯，幫助媒體提高生產力。媒體大腦可能不是未來媒體發展的唯一方向，但一定是其中一個方向。”

拋開最初AI主播帶來的“人類新聞工作者被淘汰”的恐慌，事實上，我們應該把目光聚焦在媒體如何應用人工智能解決方案為節目效果、文字閱讀體驗感加持。

通過大數據收集并記錄用戶閱讀習慣、愛好、行為模式等功能，來為不同讀者推薦符合其喜好的內容和文章范疇。個性化推薦成為新媒體搶奪用戶群體的一大利器。

而站在新聞工作者角度，人工智能解決方案能夠幫助記者編輯更高效、更徹底地收集和理解數據和信息。比如通過識別社交媒體的趨勢，探索更吸引用戶的報道方式。

簡而言之，人工智能解決方案有利于新聞工作者用來分析和理解現在的信息內容以及過去的工作方式，從而為將來創造更好的內容提供具體的改善方法。受人工智能加持下的媒體工作者，未來或許將擁有更多時間花費在做更有深刻見解的分析解讀、創意性內容上。

新零售場景遍地開花 “移動支付+大數據”為最大功臣

移動支付“聯手”大數據，以線上、線下方式滲透到我們衣食住行各個方面，以客戶體驗為主的新零售正在逐步取代以“貨、場景及人”為主的傳統零售格局。從2017年開始， 一系列線下新零售場景正遍地開花，隨之布局新零售領域的公司也受到市場的追捧、資本的青睞。

近幾年來，互聯網的蓬勃發展，電商興起都令傳統零售業陷入低迷，并努力尋求轉型之路。隨著大數據、移動支付等技術的日益成熟，仿佛賜予了傳統零售業“涅槃重生”的希望。在大數據與移動支付的賦能下，以技術為基礎、融合線上線下的“新零售”機遇應運而生各個應用場景呼之欲出。

新零售最初實現落地的場景之一是“無人零售”，它引領了傳統零售業的時尚趨勢，也在全國各地開花。而進一步觀察，“無人零售”的背后有移動支付的強勢增長作為依托。

其中，我們生活中應用最廣泛的移動支付，則是以二維碼及NFC為主。而移動支付平臺目前以互聯網巨頭騰訊和阿里巴巴的布局為主。

除了移動端支付方式以外，生物識別技術也在強勁發展中，它包括：人臉識別、指紋識別技術、基于人臉識別的3D視覺識別技術、體態識別、虹膜識別等。如：2017年底蘋果推出iPhone X，支持Face ID，臉部識別技術來進行移動支付。而指紋識別技術雖較早便投入市場應用，但國內諸多手機廠商正在努力研發指紋識別技術，并發力物聯網領域。

但目前來看，大部分新零售的線下場景中，移動支付方式以二維碼及NFC為主，而臉部識別技術更多地應用于安檢、身份識別等場景 。

在移動支付技術的支撐下，以人力為主的傳統便利店被扎堆式增長的無人零售柜取代、品牌連鎖店紛紛朝注重便捷、舒適感的生活體驗館改造，以鎖定原有用戶客群。

新零售的運營與完善，完全離不開大數據。因為大數據能幫助商品生產者與服務者，能更好地理解消費者，在對消費者需求的洞察之上，指導商品的生產與服務的優化，進而在所有合適的場景里(線上、線下)提供給消費者。因此，新零售的新，不僅在于可移動支付，還體現在海量且精準的數據上。

除了線上線下互相結合的零售場景以外，移動支付+大數據也為共享經濟提供了一片廣闊的成長土壤。共享經濟，成為2017年年度熱詞。其中，最接地氣的共享經濟，首先體現在共享單車的大規模興起及使用上。

盡管摩拜和ofo在經歷了前兩年資本追捧、用戶青睞的快速發展后，熱度逐步消散并面臨嚴重虧損。但共享出行這一概念和生活方式預計將會延續。如哈羅出行與ofo、摩拜不同的地方在于，除了共享單車以外，哈啰出行還包括順風車、打車、助力車等產品業務，目前注冊用戶超過2億，已進入寧波、杭州、廈門、武漢等300個城市。

智能出行的興起，同時也令傳統自行車銷售商受到一定程度的沖擊。據某自行車銷售店主透露，在共享單車的沖擊下，他們今后更加關注自行車品類細分化的銷售，在選擇產品上也更傾向于高端配置的山地車等， 而非普通的自行車，以維持實體店的運營。

自動駕駛緊鑼密鼓的布局 司機將成最先被淘汰崗位?

自動駕駛在全球范圍內的快速發展，為出行領域帶來革命性的改變。國家政策的大力支持，前沿技術的不斷進步、用戶青睞、市場看好等因素，都成為自動駕駛爆發的重要推手。

在國內，不管是政府還是企業層面，都非常重視自動駕駛的技術進展及商業落地。2017年，中國政府相繼建設了以“國家智能網聯汽車(上海)試點示范區”為代表的一批封閉測試區，發布了《國家車聯網產業標準體系建設指南(智能網聯汽車)(2017年)》等系列政策。同時，國家發改委也《智能汽車創新發展戰略》草案，積極探索自動駕駛領域的法律政策，意在把握機遇，打造智能汽車強國。

在政府大力鼓勵的環境下，百度、蔚來汽車、小鵬汽車等專注于自動駕駛的科技公司加大研發力度。

其中， 百度在今年CES期間公布了其自動駕駛技術的最新進展。在CES會上，百度發布新版本Apollo3.5，該版本支持市中心和住宅等場景的復雜城市道路自動駕駛，涵蓋窄車道、無信號燈路口通行、借道錯車行駛等多種路況。

值得注意的是，2017年7月，百度董事長兼CEO李彥宏曾乘坐百度自動駕駛汽車在北京五環上行駛。 李彥宏曾表示，3到5年后無人駕駛汽車將會出現在公共道路上完全取代司機。加之隨著5G技術的不斷推進，自動駕駛將會在5G網絡的支持下逐步在不同場景實現商用。

比如，百度CEO李彥宏曾表達過他的猜想，自動駕駛將會擁有三個高頻應用場景，如：高速公路、自動泊車以及令人類司機煩躁的擁擠路段。

因此，基于這些最常見的駕駛場景，在自動駕駛技術來勢洶洶之際 ，出租車司機、貨車司機等崗位，被看成是首當其沖的行業。然而，自動駕駛從輔助人類駕駛到真正替代人類充當司機的角色，同時還能保障行車安全，這一步的到來需要克服一系列的技術挑戰。

事實上，在汽車相關行業中，汽車保險也是最有可能受到影響的領域之一。

有資深人士猜測，在自動駕駛技術達到成熟后，未來將會產生以下幾種情況：1，個人擁有汽車的數量會大幅度減少，這個幅度甚至會超過95%，共享汽車將成為主要出行方式。但關鍵在于，共享汽車公司對自己旗下的大量汽車可能會采取互保的方式分散風險，而不會選擇向商業保險公司投保。2，汽車事故率會大幅度降低。

自動駕駛技術的普及將會為汽車保險業以及出租車司機、貨車司機等行業職業造成一定影響，但至于未來這些行業如何變革，仍需等到自動駕駛接近商業落地才會呈現出更清晰的出路。

智能手機“三攝時代”降臨 傳統相機將退出歷史舞臺

近幾年，智能手機的焦點不僅僅在于外型、屏幕大小與分辨率、運算性能以及電池續航力，攝像頭及像素也成為消費者關注點之一。隨著智能手機廠商紛紛推出雙攝智能手機、iPhone 7 plus推出“廣角+長焦”方案、乃至2018年華為發布三攝智能手機P20系列，無一不在表明智能手機的拍攝效果成為最重要的用戶體驗之一。

值得一提的是，各大智能手機廠商都將“取代單反”作為自身拍照水平的終極目標，注重智能手機變焦技術的研發。

今年年初，有消息透露，OPPO即將公布的新機有望搭載高通驍龍855，并采用10倍變焦光學技術。對于國內廠商華為，在去年推出的Mate 20 Pro的徠卡三攝實現了3倍光學變焦、5倍混合變焦及10倍數字變焦，但華為歐洲區業務負責人Walter Ji早前透露，華為2019年將推出四攝智能手機。

針對智能手機的拍攝效果方面，他表示，“3到5倍的變焦是遠遠不夠的，我們的10倍變焦可以給智能手機帶來如一的畫質，這是獨一無二的，在這個領域我們明年可能會帶來更多驚喜。”

智能手機的像素提升、變焦技術的改善，不斷滿足用戶對拍照效果的高追求，人人都可只憑一臺手機便能拍出畫質清晰的美照。因此這不可避免地給傳統相機帶來挑戰，入門級相機銷量持續下滑有力地說明了這一點。

舉個例子，從前只有傳統單反相機配上三腳架才能拍出曝光時間長的高質夜景照，但小米推出的小米3智能手機具備手動對焦、手動曝光時間最長支持2秒等專業相機的功能，以實現與單反相抗衡的夜晚畫質。

事實上，智能手機對傳統相機造成沖擊的格局已持續多年。傳統相機廠商也在尋求新出路，采取不同的路線。有的選擇退出傳統相機市場，也有的選擇轉向車載攝像頭領域。

曾經在我國成就436億銷售記錄的尼康相機，已于2017年年底宣布停產。同年，三星也宣布徹底停止數碼相機業務。無獨有偶，日本的理光公司宣布退出個人消費市場，把重點轉向專用車載攝像頭產品。

值得注意的是，在過去，這幾家公司都屬于傳統相機領域中的巨頭，但遺憾的是，其風靡一時的產品將永遠退出歷史舞臺，這正是傳統相機飽受智能手機沖擊的血淋淋例子。

可穿戴設備五花八門 傳統手表追逐“智能化”

隨著傳感技術、無線通信技術的不斷推進，令可穿戴設備具備監測用戶健康等功能，并因此廣受歡迎。智能手表的健康監測、定位追蹤等功能，主要通過傳感技術采集到自觸屏端或是其他輸入設備的數據，并調動起自動采集與監測的功能，以獲得用戶活動的數據來實現。

在可穿戴設備不斷涌現、市場競爭愈發激烈的環境下，傳統手表公司的轉型路線與相機廠商頗為相似。

有的選擇從傳統邁向“智能化”，其中最典型的代表則是全球第三大腕表集團Fossil(富思集團)。2017年，Fossil宣布擴張包括智能手表、健身追蹤器在內的產品一倍以上，多達300多種可穿戴技術產品。此舉令消費者認為，“Fossil越來越不像傳統手表了”。

除了在產品種類上進行開拓，Fossil還通過收購可穿戴廠商Misfit來轉型，把可穿戴技術與傳統腕表的設計審美融合在一起，兼備時尚審美與智能功能，以滿足注重科技感的年輕消費者群體。

而縱觀傳統手表品牌近幾年的銷售情況，根據IDC報告顯示，從銷量走向來看，2012年起，高端表業銷量開始持續走低，直至2015年逐漸回暖。而中低端手表在微微下調之后迅速反彈，重新站穩，維持在一個程度便不再下降。由此可見，可穿戴設備在推出市場初期令傳統手表受到一些打擊，但從長遠來看，并不會持續造成很大影響。

協作機器人顛覆性創新 成為智能制造未來藍圖一大趨勢

在智能制造未來藍圖中，協作機器人將會成為與人類并肩作戰的好“搭檔”，在幫助人類減輕工作負擔，替人類從事冒險性工作之余，還能提升工作效率以及操作精確度。

在時間長河里，工業機器人起源于1961年，在美國誕生，但如今日本成為了全球最大的工業機器人制造及消費大國。中國的工業機器人雖然落后于發達國家，但在國家大力倡導及推動“智能制造”發展下，國內工業機器人經過多年的技術積累，近幾年相關人企業數量猛增， 同時十分注重人才的培養及研發成本的投入。

在工業機器人范圍中，既包括面向大規模生產的傳統機器人，還有另一種則是近幾年在科技展會亮相頻繁的協作型機器人。協作機器人的興起，意味著傳統機器人存在某種程度的不足，無法適應不斷更新的市場需求。

關于協作機器人興起的原因以及傳統工業機器人的不足，珞石機器人聯合創始人韓峰濤表達了他幾點看法。

首先，傳統工業機器人部署成本高。

第二，傳統機器人無法滿足中小企業需求。由于目前機器人新興市場的主要客戶是中小企業，其產品一般以小批量，定制化，短周期為特征，沒有太多的資金對生產線進行大規模改造，并且對產品的ROI(投資回報率)更為敏感。由于傳統的工業機器人主要面向大規模生產，因此無法很好滿足中小企業的生產需求。

第三，傳統機器人無法滿足新興的協作市場需求。隨著人力成本上升，許多從前單純依靠人力的行業，開始尋求機器人自動化解決方案，例如3C、醫藥、食品、物流等行業。

據了解，這些新興行業的最大特色是：產品種類多、體積普遍不大、對操作人員的靈活度/柔性要求高。而協作機器人的最大特點在于：安全，低成本以及易于上手的使用方式。在生產中使用協作機器人，可以由人類負責對柔性，觸覺，靈活性要求比較高的工序，機器人則利用其快速、準確的特點來負責重復性的工作， 以實現高效精準的生產。

協作機器人，有望成為智能制造的下一個“風口”。人機協作，將成為未來智能制造領域的一大趨勢。

從應用領域來看，目前協作機器人主要應用在倉儲物流、醫療、3C等。其中，研發品類最多的是倉儲物流機器人。

倉儲物流中的揀貨環節，是協作機器人應用最廣泛的環節。在這個環節中，目前主要有兩種方案：一種是貨架移動而揀貨員不動，以亞馬遜的kiva Amazon Robotics 系統為代表;另一個方案是保持貨架不動，而使用移動機器人+機械臂來代替工人完成移動揀貨的功能。例如IAM Robotics，使用FANUC的輕型機器人搭配3d視覺系統來做貨架分揀。

因此，在電商行業蓬勃發展的當下，不難看出這是一個潛力巨大的市場。

作為一項顛覆性的創新技術，協作機器人在工業機器人界中快速生根。與其相關的柔性機電一體化、人機交互、云機器人等技術將很可能成為機器人領域中技術研發與投資的“風口”。在未來，協作機器人將會滲透更多行業，如安防、軍事等，將改善人與機器的合作方式，更高效地創造商業價值。

新一輪技術浪潮正在促使各行各業發生裂變，在不可遏制的技術演進、產業變革之際，我們探討最多的就是這些技術會不會取代人類員工等問題。

然而事實上，對于個人而言，我們應該更多地去學習、探索如何把技術融合到日常工作中，讓其作用發揮到淋漓盡致，而人類員工更需要把專注力投入到更有創造性、更具分析、思考性的工作內容上。對于產業而言，產業需要用開放性思維去擁抱具備顛覆性、為產業賦能的新技術，成為下一個經濟周期中的“弄潮兒”。