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注:本文作者系天堂硅谷管理合伙人兼金融研究院院长郭丰  :: 经济稳中求进 中国经济当前处于动能切换、结构转型的过程中。2017年,尽管国内外形势错综复杂,但经济总体上实现了超预期的平稳增长,前三季度GDP累计同比增长6.9%,预计全年增速为6.8% (图1)。物价温和上涨,全年CPI 或同比增长1.6%,PPI 增长6.3%,工业增加预计增长6.6%。中国经济在2017年的良好表现,逐步显现出供给侧结构性的改革效应,同时受益于投资,特别是基建项目的发力。另外,出口在经历了两年的负增长之后,随着发达国家需求持续改善,增幅创下近4年以来的最高水平。根据 IMF 最新发布的数据显示,2017 年全球经济增速预计3.6%,2018 年进一步升至3.7%,其中中国经济增速为6.5%。国际上美英加息、特朗普税改等事件对全球经济增长以及流动性产生冲击,但市场对此已有较为充分的预期,总体影响趋于平缓。图1: 2018年GDP增长预计6.6%左右数据来源:天堂硅谷2018时间点非常特殊,一是贯彻党的十九大精神的开局之年,二是改革开放40周年,三是决胜全面建成小康社会、实施“十三五”规划承上启下的关键一年。2017 年12 月召开的中央经济工作会议确定了未来一段时期,经济工作的主线是推动高质量发展。会议提出2018年经济工作的8项重点:1)深化供给侧结构性改革...
发布时间: 2018 - 01 - 06
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注:  本文节选自天堂硅谷近期即将出版的《人工智能行业报告及投资建议》特别报告,作者系天堂硅谷金融研究院以及多个聚焦人工智能领域的投资团队。 前 言人工智能的发展离不开基础层的发展,基础层包括大数据、计算力和算法。从人工智能发展的发展历程来看,自2006年深度学习算法提出以来,算法效果在持续迭代,2015年,机器在imageNet比赛中已经超越了人类,具备了商用化的价值并且在持续优化中;伴随这互联网与移动互联网时代智能硬件的普及,数据量也在以指数级别的速度增长;唯独只有算力,由于摩尔定律的限制,算力的迭代滞后于人工智能产业的发展,算力已经成为限制人工智能产业落地的瓶颈,半导体芯片产业将迎来变革。下文主要对计算力行业进行分析。 深度学习:计算量呈几何倍数递增,对硬件提出更高要求深度学习是目前最主流的人工智能算法。深度学习的“深度”便指的是图模型的层数以及每一层的节点数量。神经网络复杂度不断提升,从最早单一的神经元,到2012年提出的AlexNet(8个网络层),再到2015年提出的ResNET(150个网络层),层次间的复杂度呈几何倍数递增,对应的是对处理器运算能力需求的爆炸式增长。深度学习带来计算量急剧增加,对计算硬件带来更高要求。但CPU和GPU基本框架结构都不是为人工智能设计,如果要用通用处理器搭建一个人脑规模突触的神经网络,可能需要建一...
发布时间: 2018 - 01 - 03
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注:此文系天堂硅谷金融研究院的原创研究作品 “幼有所育”在党的十九大报告中作为保障和改善民生的重要内容首次被提出,学前教育被放在了前所未有的高度,勾勒出我国婴幼儿教育行业发展的蓝图。刚刚结束的中央经济工作会议在部署2018年重点工作时也指出,要解决好婴幼儿照护和儿童早期教育服务问题。“万般皆下品,唯有读书高”这句出自北宋时期《神童诗》的经典语录,在现在的中国家庭教育理念中仍有很高的地位。而“不能让孩子输在起跑线上”更是让家长们对下一代的教育几乎放在了家庭事务的首要位置。随着我国经济的蓬勃发展以及家庭收入不断提高,除了课外奥数等一系列竞赛学习高烧难退之外,当下家长们的关注度又逐步转向了更早的学前教育阶段。百度商业生态研究院发布的一项调查数据显示,家长们对于早教的需求越来越前移、越来越低龄化。2014年时,0-3月婴幼儿教育搜索只占整个0-3岁教育的10%,而到了2016年,该搜索比例已占24%。根据定义,一般认为学前教育是指对胎儿直至进入小学的儿童进行的教育、组织的活动和施加的影响。其涵盖了胎儿教育、婴儿教育以及幼儿教育三个阶段。而现在婴儿、幼儿教育市场蓬勃发展。数据显示,从近几年我国学前教育在园所规模、入学人数等方面实现了跨越式发展,显示了非常良好的发展趋势。我国公共财政支出的学前教育经费由2010年的191亿元增长至2016年的1011亿元,复合增长率约为31.91%(...
发布时间: 2017 - 12 - 28
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注:  本文节选自天堂硅谷近期即将出版的《人工智能行业报告及投资建议》特别报告,作者系天堂硅谷金融研究院以及多个聚焦人工智能领域的投资团队。 基于大数据、优质算法模型及芯片奠定的良好基础,人工智能在图像处理、语音识别等多个应用场景实现了落地。 图像识别:技术最为成熟的细分领域之一 图像识别是计算机视觉技术最为成熟的细分领域之一,是指计算机对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对像的技术。图像识别的原理和人辨认图像的原理基本一致:人眼在看到某一特定图像后,把图像信息传输到大脑后进行储存,再把当前的信息与之前储存的记忆进行比较,实现图像识别。简单来说,图像识别存在三个步骤:第一, 理解一个物体,比如说人脸,首先要检测一些关键点,比如轮廓、眼睛、嘴巴;第二, 人为设计一些特征来描述这些点的视觉属性;第三, 采用一些分类器将这些特征作为输入进行分类和识别。图像识别技术的应用领域极为广泛,包括无人驾驶汽车、VR、机器人、安防等各个新兴领域。目前主要应用集中于2B端。而iPhone X 推出的Face ID功能,将人脸识别技术推向2C端。 语音识别:最早落地的人工智能技术 语音识别指的是电脑自动将人类的语音内容转换为相应的文字,其原理为语音波经过前端语音信号处理模块、声学模型模块...
发布时间: 2017 - 12 - 19
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注: 本文节选自天堂硅谷近期即将出版的《人工智能行业报告及投资建议》特别报告,作者系天堂硅谷金融研究院以及多个聚焦人工智能领域的投资团队。人工智能产业链自下而上可分为基础技术层和应用场景层两个层面。其中基础技术层面又可以细分为基础支撑层和关键技术层两个层面(图1)。当下这个阶段,神经网络芯片、深度学习算法、大数据及云计算四个方面的快速发展推动着人工智能产业的崛起。图1:人工智能产业链数据来源:艾媒咨询在基础支撑层中,爆发式增长的数据量以及不断优化的算法模型、芯片为人工智能的快速发展奠定了良好的基础。::   数据量:呈指数式爆炸增长,同时存储成本大幅下降 在互联网及智能硬件快速普及的当下,数据量呈现出指数爆炸式增长。据 Forrester 研究结果表明,目前在线或移动金融交易、社交媒体、GPS坐标等数据源每天要产生超过 2.5 EB(1EB 为 2^60 次方)的海量数据。据IDC(International Data Corporation)统计,全球数据总量增长率将维持 50%左右,2020 年全球数据总量将达到 40ZB(图2)。根据易观智库的数据,2015年中国大数据市场规模达到105.5亿元,同比增长39.4%。随着大数据产业链的不断完善,细分行业的大数据商业模式逐渐落地。在上述因素的驱动下,易观智库预计到2018年,中国大数据市场...
发布时间: 2017 - 12 - 13
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